内容摘要：自20世纪80年代以来，随着农村多种经济形式的出现，农民的从业方式呈现多样化趋势，农村内部收入差距不断扩大的问题亦日趋严重。而农村金融通过其功能、运作和机构发挥的作用，成为影响农村经济发展的关键因素，其规模与效率与农村内部收入差距过大存在一定关系。本文利用我国1994年至2009年的相关统计数据对这一关系进行实证检验并展开系统分析。分析表明：我国农村金融规模和效率的变动会影响农村内部收入差距变化，且与之呈现负相关关系，即农村金融规模的扩大和运行效率的提高会缓解农村收入不平等程度。基于此，文章从确保金融规模稳步增长、提高农村金融运行效率、完善农村金融体系三个角度提出相应的政策建议。

　　关键词：农村内部收入差距 农村金融发展 OLS模型

　　引言

　　十八大报告中指出，解决好“三农”问题是全党工作的重中之重，但自20世纪80年代以来，农村内部收入差距不断扩大的问题日趋严重，影响了“三农”问题的解决。据社科院公布的2012年《农村绿皮书》显示，2011年中国农村基尼系数比2010年有所增长，达到0.3897，即将超过0.4的国际警戒线。

　　农村经济的繁荣需要金融的助力，而农村金融对农村经济的助力应该包含两方面，既要有效率上的提高，促进经济增长，又要体现公平，缩小农村内部收入差距（刘纯彬、桑铁柱，2010）。科学合理的农村金融制度安排既可以助力当地经济繁荣，增加收入较低者的收入，又可以为中低收入群体提供资金支持，提高生产能力，促进经济发展。

　　文献回顾

　　国外对金融与收入差距关系的研究起步较晚，直到20世纪末，学者们才重视这一问题。麦金农和肖针发现发展中国家的经济与金融相互制约，处于恶性循环之中，因此政府应用金融深化政策促进金融发展。但是，Townsend等却认为高收入者在金融发展过程中更容易获得周全的服务，从而加剧了收入不平等。与此同时，而Li Squire等通过实证分析后认为，金融发展水平的提高会缓解收入分配不平等的状况。所以，整体来看，国外学者们大都认为金融发展状况与收入差距变化有一定相关性，但具体研究结论呈现多样化。

　　与国外研究不同，国内学者们更关心我国城乡收入差距与金融发展的关系。章奇等（2004）通过对两者关系进行实证分析，得出了两者之间呈正相关的结论；姚耀军（2005）等通过不同计量方法实证分析后认为金融发展规模与城乡收入差距呈正相关关系，而金融发展效率与其呈负相关。而刘敏楼的结论与以上研究差别很大，他通过分析后发现两者之间符合倒 U 型关系。

　　综上所述，国内外学者们的研究结论并不相同，且大多忽视了发展中国家二元结构的问题，更忽视了农村内部收入差距的问题。因此， 本文利用相关数据对这一问题进行实证分析，既弥补了相关研究的不足，为解决农村内部收入差距这一难题寻找途径，又可以为农村金融深化寻找更强有力的支撑。

　　研究设计

　　（一）模型构建

　　本文研究的是我国农村金融发展变化能否导致农村内部收入差距产生相应变动，因此在借鉴国内外学者的研究经验的基础上，从我国农村实际出发，构建如下模型：

　　NID=α+β1NFD +β2NFE+e

　　其中，NID为农村内部收入差距，NFD为农村金融规模，NFE代表了农村金融运行的效率，e为误差项，α、β1 、β2为待估参数，其中α表示在没有NFD和NFE影响下NID的固有值，而β1 和β2分别代表了当NFD和NFE变动一个单位时NID的变动程度，β1 和β2显示了农村金融规模和运行效率对农村内部收入差距的影响程度。

　　（二）指标选取

　　农村内部收入差距（NID），是指国家统计局抽样调查的农村居民按纯收入分组中纯收入最高的一组的比重与纯收入最低的一组的比重的比值，该指标的数值越高，表示农村居民之间的收入分配越不公平，差距也就越大，反之越小。

　　农村金融规模（NFD），是指我国农村金融机构吸收的存款总额与发放的贷款总额之和与当年农村GDO的，其数值越高，说明农村金融发展规模越大，反之越小。

　　农村金融运行效率（NFE），指的是农村贷款占农村存款的比重。在当前农村发展急需资金支持的背景下，该指标既可以评判农村金融机构将本区域储蓄转变成支持当地经济发展所需资金的能力的大小，又能反映农村资金外流情况。其数值越大，说明农村金融运行效率越高，越能助力农村经济发展，反之，表明该区域农村资金外流越严重。

　　（三） 数据处理

　　本文所使用的数据均为年度数据，其时间跨度为1994年至2009年。其中，农村GDP数据由农村国民生产总值在我国国民生产总值中所占的比重乘以全国GDP得出，农村存款为农户储蓄和农业存款之和，农村贷款为乡镇企业贷款与农业贷款之和。我国GDP数据、比重数据、农村存贷款数据、农村内部收入差距数分别来自《中国统计年鉴》、《中国农村经济绿皮书》、《中国金融统计年鉴》。

　　实证分析

　　（一）最小二乘估计（OLS模型）

　　首先对已整理的数据取对数，这样可以确保能够用线性模型实证分析。然后，把取相应的对数后的三组数据引入Eviews软件，做最小二乘估计（OLS模型）可得：

　　LNNID=1.688-1.748LNNFD-

　　（3.853） （-3.088）

　　1.667LNNFE （1）

　　（-3.057）

　　R2=0.6634 修正R2=0.6117

　　F=12.81353 D.W=1.607939

　　其中R2是可决系数，F与D.W是相关的两个检验统计量，而括号内的数值为相应参数的“t”的检验值。

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