农村金融大数据下小额信贷与农民收入的实证研究.docx

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农村金融大数据下小额信贷与农民收入的实证研究

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潘晓亮李因果

摘要：近几年来，我国农村金融大数据技术快速发展，而农户大数据库的建立则可以快速匹配农户的实际经济状况，从而发展针对农户的小额信贷业务，小额信贷的快速衍生也在一定程度上能够促进我国农村地区的收入增长。为了研究我国小额信贷与农民收入之间的关联性，文章以我国31个省市及自治区为研究对象，将我国地域划分为东部、中部、西部地区，利用面板数据对其进行实证分析，从而得出东部和西部地区小额信贷对农民收入的影响均为显著的正效应。而中部地区小额信贷对农民收入的促进作用并不明显，并结合我国农村金融大数据的背景提出了相关对策建议。

关键词：小额信贷;农民收入;农村金融大数据

自党的十八大以来，国家层面万分注重我国“三农”问题，然而农民作为“三农”的主體却依然面临着贷款难、融资难的问题，银行、金融机构由于农户征信体系的不完善向农村发放贷款的意愿不高，而农村金融大数据技术的发展既可以在确保农户偿贷能力的同时让有信贷需求的农民快速用贷，也可以完善农户征信系统，促进关于农户的小额信贷业务的发展。因此小额信贷自2008年发展而来，对我国农村经济产生了减贫增收的效应，并且正在不断地壮大，而农户作为我国小额信贷的主体，农民收入也必将受到小额信贷供给量的影响。

一、文献综述

这些年来，国内学术界对我国小额信贷与农民收入关联性的问题进行了广泛研究，这为全面深化农村金融体系改革、支持我国“三农”的发展奠定了理论基础，但是由于数据指标和样本时间的选取以及模型建立方法不一样，因此所得到的这些研究结论略有差异。当前国内关于小额信贷对农民增长收入之间关联性的文章大致分为以下两派：

一是认为小额信贷与农民增收间存在着显著的正相关性。王德钊（2018）通过对海南省进行分析得出农村小额信贷能够提高农民的收入水平。李旭鹏（2017）以环县农村小额信贷的现状及对农民收入的影响为研究对象，通过回归模型得出小额贷款额度每增加1个单位，农村收入增加2.845个单位。冯海红（2016）基于山东省5年17个地市小额贷款公司的面板数据，通过农民的中介效应指标视角，运用面板数据等多种分析方法，得出了农村小额信贷对农民增收具有显著的正向效应的结论。

另一点则是认为农村小额信贷效率低，并未能推动我国农民收入的增长，即小额信贷对于农民增收并无显著的正效应。孙玉奎（2014）调查我国关于农业的相关指标，阐述了农村非正规金融发展与农民收入差距的关系，最终得出我国农村非正规金融与农村收入分配间的关系显著性不强。张方群（2011）采用数据分析与统计等实证方法，得出当前金融机构的小额贷款投入与农民增收之间存在一定的显著性，但是没有有效地促进农民收入的增长。

二、构建模型

从理论上来说，小额信贷投入的增加可以扩大农村发展的资金供给，从而能够在一定程度上促进农民收入的增长。因此，可以推断小额信贷投入的区域差异会对区域农民收入增长产生不同的影响。为了实证检验这一影响，本文基于Cobb-Douglas生产函数模型，以农村居民人均纯收入为被解释变量，农村人均小额信贷为解释变量，与此同时引进可能会影响农民收入增长的其他重要因素，包括农村人均固定资产投资、农业产值、农村人均耕地面积三个变量作为控制变量，并将所有变量通过取对数来消除可能存在的异方差。因此，反映小额信贷水平对农民收入增长影响的面板数据模型具体表达如下：

Lny=C+αLncredit+βLnAi+κLnGdp+ФLnLand

（其中α、β、κ、Ф分别代表农民收入的农村人均小额信贷、农村人均固定资产投资、农业产值、农村人均耕地面积弹性）。

三、模型估计与结果分析

（一）样本选取与变量解释

本文所研究的被解释变量是农民收入（Y），这里用农村居民人均年纯收入表示。农民人均纯收入是按农村人口平均的纯收入水平，能够更为准确地反映一个国家农民的平均收入水平。解释变量用小额信贷（Credit）表示，为了更好的反映小额信贷对农民收入的影响，本文将小额信贷按乡村人口人均化。为能更好的研究小额信贷对农民收入增长的影响，本文结合所阅读的大量文献，引入了对农民收入有重要影响的其他因素作为控制变量，包括农村人均固定资产投资（Ai）、农业人均产值（Gdp）、农村人均耕地面积（Land）3个变量。

（二）平稳性检验

为了减少异方差的影响，现对所有的原始数据通过excel进行取对数处理，对所有数据进行单位根检验，通过对三个地区的农村小额信贷和农民人均纯收入等变量进行单位根检验，分别对五个变量进行原序列检验、一阶差分检验、二阶差分检验，我们可以分析得到：通过4种检验方法（LLC检验、IPS检验、Fish-ADF检验、Fish-PP检验）表明农村