一、农村非正规金融规模估算与数据选取
1．1农村非正规金融规模估算
农村非正规金融规模没有正式的官方统计口径，大部分的学者对此方面的研究都是通过调查估算求得，其中引用最高的估算方法是郭沛提出的农村非正规金融窄口径和宽口径统计方法，其后也有学者在此基础上进行改进，其中借鉴最多的是林汉川对中小企业融资渠道的调查结果，2005年中央财经大学课题组对农户非正规金融借贷规模的调查结果以及2009年清华大学课题组对农户非正规金融借贷比例的调查结果．本文对农村非正规金融的估算主要参照郭沛的方法，在此基础上结合其他的研究稍作修改，。
1．2数据选取
为了研究农村正规金融和非正规金融与农民收入之间的关系，本文选取年度数据，样本区间为1995－2012年，原始数据主要来源于《中国统计年鉴》、《中国农业发展报告》、《中国金融统计年鉴》以及《中国固定资产投资统计年鉴》，其中非正规金融UF主要按照郭沛的方法估算而得，正规金融F以年度农村贷款余额表示，农村贷款余额用农业贷款余额和乡镇企业贷款余额之和表示，农民收入使用传统上的农村农民人均纯收入．
2实证分析
2．1单位根检验
本文研究的是1995—2012年我国农村居民人均纯收入与农村非正规金融和农村正规金融的关系，属于时间序列范畴．如果时间序列不平稳，模型易出现虚假回归，降低对经济现象解释的可信度．单位根检验可以对变量进行检验，以确定各个变量是否平稳，因此在回归之前需要对变量进行单位根检验．本文使用目前运用最广泛的ADF(AugmentedDickey－Fullertest)单位根检验方法．表2汇总了各个变量的相关检验结果．原始数列和一阶差分序列即使在10%的临界值水平上也不显著．而在二阶差分序列下，在1%的临界值水平下即显著，因此原始数列是标准的二阶差分序列即I(2)，通过两次差分数列平稳，符合协整检验的条件．
2．2协整检验
协整检验即检验变量之间是否存在长期稳定的协整关系，协整检验主要有两种方法，一种是基于单方程模型的E－G(Engle－Granger)两步法和基于VAＲ模型的Johansen协整检验法．本文采用Johansen协整检验方法分析变量之间的长期协整关系．在协整之前需要对VAＲ模型确定最优滞后期数，文章以LＲ、AIC和SC信息准则为标准来确定最优滞后期数的选择。通过Johansen协整关系检验结果可知，A1系统和A2系统的迹统计量和最大特征值在5%的显著水平下拒绝不存在协整关系的假设，接受最多存在一个协整关系的假设．综上，系统A1和系统A2存在一个协整关系．即农村农民人均纯收入与农村正规金融和非正规金融存在着长期稳定的协整关系．标准化的协整系数估计值为:A1:Y=0．023071F+C(常数项)，A2:Y=0．109108UF+C(常数项)．从长期来看，农村正规金融与非正规金融同农村农民人均纯收入存在长期稳定的正向关系，即农村正规金融F和非正规金融UF每增加一单位分别引起农村农民分均纯收入增加0．023071和0．109108，并且农村非正规金融UF的收入效应大于农村正规金融F的收入效应．
2．3格兰杰因果关系检验
协整检验仅仅能够验证变量间是否存在长期的稳定关系，至于变量间的因果关系不能明确的表明，因此有必要在此基础上对农民人均纯收入同农村正规金融和非正规金融的关系进行因果关系检验．如果变量X能够预测到Y的未来值，那么对Y以及Y的过去值进行回归时再加入X的过去值，能够显著的增强模型的解释能力，如此X是Y的Granger原因，反之不是Granger原因．通过分别对A1和A2系统最优滞后阶数进行的协整检验关系得知，在10%的显著水平下，农民人均纯收入都是农村正规金融和非正规金融的格兰杰原因，相反农村正规金融和非正规金融不是农民人均纯收入的格兰杰原因．农民纯收入与农村正规金融和非正规金融不存在长期稳定的因果关系，这与唐礼智［2］分析福建泉州市农民收入和金融与非正规金融关系所得的结论一致．即就全国范围而言，尽管协整分析的结果是农村正规金融和非正规金融都促进了农村农民的收入，但是二者之间不存在直接的因果关系．对于产生此种结果的原因来说，唐礼智［2］、高燕［6］形成了一致的结论，即金融发展与经济增长之间存在“门槛效应”，金融同经济发展水平成正向关系，经济规模越发达金融对经济发展的支持效应越明显，当经济规模不足以充分发挥金融的作用时，这种效应就不明显，甚至为负．就中国目前农村经济的整体发展水平来说还比较落后，落后的经济不能支持金融业务的开展，阻碍了金融资源的优化配置，从而制约了农村经济发展水平的提高，间接影响了农民收入的增加．
2．4向量误差修正模型(VEC)
向量误差修正模型(VEC)可以在协整关系的基础上进一步分析农民人均纯收入同农村正规金融和非正规金融的短期波动情况，即均衡误差(ECM(－1))对农民人均纯收入的影响．为此分别对系统A1和系统A2建立向量误差修正模型．表8和表9的分析结果表明:模型1和模型2误差修正项的系数均为正值，分别为0．250147和0．283044，表明当农民人均纯收入发展偏离长期均衡时，误差修正模型会通过误差修正项系数0．250147和0．283044对其进行正向调整，直到达到均衡状态．从误差修正模型中可以看到，短期内A2系统的农村非正规金融发展水平对农民人均纯收入增长的影响作用大于A1系统．
2．5基于VAＲ模型的脉冲响应函数分析
脉冲响应函数分析方法旨在分析当一个误差项发生变化时或者说当系统受到外界一个标准误差冲击时，模型所作出的反映．它反映了模型中变量之间的强度关系．为了详细分析A1和A2系统变量间的动态关系，假设A1和A2系统受到脉冲为一个标准差的冲击，脉冲响应函数的轨迹为十期．图1和图2中，横轴代表脉冲响应函数的轨迹期间，纵轴表示冲击强度，。图1－A中蓝线表示农民人均纯收入Y对自身信息的一个标准差冲击变化曲线，从图中可以发现这种冲击从第一期开始表现出强烈的正向效应(129．6468)，且这种正向效应成逐期递增趋势，在第十期达到最大．红线表示农民人均纯收入Y对农村正规金融的一个标准差冲击变化曲线，也表现出正向效应，第一期除外(0)，这表明给农民人均纯收入Y一个标准差冲击会导致农村正规金融正向冲击，且正向冲击效应是持续的．图1－B中蓝线表示农村正规金融F对农民人均纯收入Y的一个标准差冲击，冲击具有正向效应，长期来看呈现出持续的正向效应，表明农村正规金融F对农民人均纯收入具有正向促进作用，这与前面协整分析的结论相一致．红线表示农村正规金融F对自身信息的一个标准差冲击变化曲线，冲击在第五期之前呈现逐期递减趋势，随后开始上升，但是上升趋势不明显．图1－C中蓝线表示农民人均纯收入Y对自身信息的一个标准差冲击变化曲线，冲击效应与A图蓝线一致．红线表示农民人均纯收入Y对农村非正规金融UF的一个标准差冲击变化曲线，其效应和趋势变化同正规金融一致，区别是农民人均纯收入Y对非正规金融的一个标准差的正向冲击大于正规金融，这表明农民人均纯收入Y对农村非正规金融的正向促进作用大于农村正规金融．图1－D中蓝线表示农村非正规金融对农民人均纯收入Y的一个标准差冲击，整体来看冲击呈正向递增趋势，但是在第五期前冲击的波动趋势很大，这表明农村非正规金融对农民人均纯收入的正向影响存在时滞性，即短期效应波动性大且不明显，长期效应显著．红线表示农村非正规金融UF对自身信息的一个标准差冲击变化曲线，其变化趋势同农村非正规金融对农民人均纯收入Y的一个标准差冲击相近，区别是第五期滞后正向作用趋于平缓．综上，就农村正规金融F和非正规金融UF对农民人均纯收入Y的脉冲响应比较分析来看，农村正规金融和非正规金融对农民人均纯收入的一个标准差冲击都产生的正向冲击效应，长期来看正向效应明显且增强，区别是非正规金融的一个标准差产生的正向冲击大于正规金融一个标准差产生的正向冲击，这与协整分析所得的结论相一致．即再次证明了不管是农村正规金融还是非正规金融在农民增收的过程中都扮演了重要角色．
二、结论及政策建议
本文通过构建农民人均纯收入同农村正规金融和非正规金融相关的A1和A2两个系统，采用1995－2012年18年间的时间序列数据，运用向量自回归(VAＲ)分析方法，分析了农村正规金融和非正规金融同农民人均纯收入增长之间的关系．研究结果显示，在1995－2012年间，农村正规金融和非正规金融都促进了农民人均纯收入的增加，这种收入效应具有长期稳定性．从促进农民增收的效果上来看，农村非正规金融高于农村正规金融．从长期来看，农村非正规金融对农民人均纯收入的影响效果大于农村正规金融的影响效果．但是农民人均纯收入是农村正规金融和非正规金融的格兰杰原因，农村正规金融和非正规金融不是农民人均纯收入的格兰杰原因．
由此可见，不管是农村正规金融还是非正规金融在促进农民收入增长方面都是积极正向的，即农村金融的发展是有效率的．鉴于此，为更好地发挥农村金融对农民增收方面的积极作用提出以下政策建议，以期提供参考:第一，针对农村正规金融和非正规金融都有效的促进了农民收入增加的结论，政府应该进一步放开金融管制，充分发挥农村金融在农村经济增长以及增加农民收入等方面的作用，农村金融资金的充分流动不仅可以盘活农村经济因资金不足而发展缓慢的状态，而且还能为农村中小企业的发展提供发展后劲;第二，针对农村非正规金融在农民增收方面贡献大的结论，政府应当出台相关法律法规给予非正规金融合法生存的空间，制定同正规金融具有同等地位的相关制度措施促进其发展，同时要加强监管，避免非正规金融因没有法律保护而产生的风险;第三，合理引导正规金融和非正规金融的资金流向，使其正向作用的发挥更具长期稳定性。
作者：贾天明 雷良海 单位：上海理工大学管理学院
