财政支农支出对农村居民消费的门槛效应——基于中国省级面板数据的实证分析

增加农村居民消费对于转变我国经济发展方式,完成扩大内需的发展战略具有重要意义。本文基于我国1998年-2012年省级面板数据,运用Hansen门槛回归模型探讨财政支农支出与农村居民消费之间的非线性关系。结果表明:财政支农支出对于促进农村居民消费具有重要意义;财政支农支出对于促进农村居民消费表现出明显的门槛特征,当城乡收入差距跨越特定门槛值时,财政支农支出对农村居民消费的促进作用下降。     

传统金融与数字普惠金融的减贫增收效应：差异性与互补性

金融科技对传统金融的深度赋能具有重要价值和广阔前景，为农村居民减贫增收注入了新动能。运用2011—2021年中国290个城市的面板数据，实证检验传统金融与数字普惠金融对农村居民收入的影响。结果表明：传统金融没有发挥出应有的服务效能，其对农村居民收入的影响比较微弱；数字普惠金融显著促进了农村居民收入增长，其增收效应远远大于传统金融，其使用深度和数字化程度具有显著的增收效应，但其覆盖广度的影响并不显著；传统金融与数字普惠金融在促进农村居民增收方面存在协同互补关系，传统金融发展对数字普惠金融的减贫增收产生了正向调节效应；传统金融与数字普惠金融的农村居民收入效应具有非线性和阶段性特征，且随着经济发展水平和城镇化水平的提高呈阶梯式上升趋势。数字普惠金融显著弱化了门槛效应约束，增收效应相比传统金融具有绝对优势。因而应大力推动传统金融数字化转型，促进两种金融模式协调互动，以助力农村居民收入增长和共同富裕的顺利实现。     

数字技术赋能农民增收：作用机制与影响效应

基于区域异质性视角，利用2014—2021年我国30个省份面板数据，通过构建双重固定效应模型和空间杜宾模型从理论和实证角度考察数字技术与农民增收之间的影响关系、作用机制以及空间溢出效应。研究结果表明：数字技术显著促进了农民增收且具有长期增长效应，而推动城乡融合、促进农民非农就业和助力农村普惠金融发展是数字技术促进农民增收的重要路径；区域异质性显示，经济发达地区数字技术对农民增收的促进作用优于经济欠发达地区；进一步研究发现，数字技术对农民增收的影响存在显著的空间溢出效应。     

数字金融、城乡收入差距与农村居民消费

消费作为拉动经济增长的三驾马车之一，对经济发展有重要促进作用，研究如何促进农村地区居民消费水平提升意义重大。本文选取我国2011—2020年31个省份的面板数据，运用固定效应模型实证检验数字金融对农村居民消费的影响，并选取城乡收入差距作为中介变量探究数字金融影响农村居民消费的间接传导机制，研究发现：数字金融对农村居民消费水平的提升存在显著促进作用，对缩小城乡收入差距也发挥了积极作用，而城乡收入差距的扩大显著抑制了农村居民消费的提升，同时数字金融可以通过缩小城乡收入差距来间接提高农村居民消费支出，异质性检验结果表明东部和中部数字金融对农村居民消费的促进作用比西部和东北更明显。     

促进农村居民消费的财政政策取向研究——基于江苏省数据的实证分析

本文采用2000年-2007年江苏省13个市的财政支农支出及农村居民消费支出的面板数据,分析财政支农支出对农村居民消费的促进作用,从而提出江苏省财政支出对农村居民消费增长的有效促进途径,为新时期优化财政支出政策,刺激江苏省农村居民消费需求提出建设性的对策建议。     

农村金融发展与农民收入增长关系研究

近年来陕西省农村金融市场快速发展,农民收入呈现了快速增长态势,但是与城镇居民收入和全省人均GDP水平相比较,农民收入仍然存在增长缓慢的现实问题.本文通过构建协整模型和面板数据模型,分析农村金融发展、财政支农以及农村经济的货币化程度与农民收入增长之间的关系.结果显示:农村金融发展与财政支农力度增大对于农民收入增长具有显著的推动作用,农村经济的货币化程度和财政支农资金对农民收入的影响存在比较明显的区域性差异.建议通过增加农村金融有效供给、加大农村金融创新力度、提高财政资金的使用效率、发挥政府的宏观调控和引导作用等措施,为陕西省农村金融与农民增收的协调发展探求切实有效的路径.     

1978—2007年陕西省农民收入与金融、财政支持的关系

利用陕西省1978--2007年的时序数据,对农民收入与金融、财政支持的关系进行了实证研究。结果表明：一,农民增收与财政支农水平长期正向相关,并在未来对财政支农水平存在较强的依赖性;二,金融支农水平在过去和未来对农民增收的促进作用均十分微弱;三,金融和财政支农均无法对农民收入的短期波动起到有效的调整作用,同时,二者支农效率较低,对农民增收难以产生直接的因果影响。在此基础上,就陕西省农民增收问题提出了简要的政策建议。     

财政支农对农民收入影响的实证分析

本文从财政支农与农民增收的相关性入手,运用1991-2010年的国家统计数据对我国财政支农支出与农民增收的关系进行实证分析。研究表明,支援农村生产支出、农业基本建设支出和科技三项费用支出均对农民增收具有促进作用。其中,长期内农业基本建设支出和科技三项费用支出对农民增收贡献最大,短期内农村救济支出没有促进农民增收。结合我国财政支农支出的现状和特征,本文提出了促进和优化财政支农支出的建议。     

环境规制影响中国劳动力就业的区域异质性——基于产业结构门槛效应的实证检验

环境规制影响劳动力就业的路径和作用机制较为复杂，实践结果具有不确定性和区域异质性。基于2003—2017年中国省际面板数据，构建以产业结构为门槛变量的面板门槛模型，分析表明：环境规制对中国劳动力就业存在非线性影响；从整体来看存在双门槛效应，当产业结构水平跨越第二门槛值后，环境规制对劳动力就业的影响由负转正；从区域比较来看，目前大多数沿海省份产业结构水平已经跨越门槛值，增强环境规制对劳动力就业有积极的促进作用，但大多数内陆省份产业结构水平尚未跨越门槛值，增强环境规制会对当地劳动力就业产生负面影响。因此，需要以发展和前瞻的眼光来看待环境规制，防范和减少环境规制的就业风险；根据不同地区产业结构水平精准施政，合理引导环境规制下的劳动力再配置；积极施政引导劳动力技能提升和劳动力空间流动，实现环境规制在环保和就业方面的“双重红利”。     

数字经济对中国经济增长的影响效应研究

文章基于中国30个省份2012—2019年的面板数据,采用双固定效应面板模型与空间误差模型分析数字经济对我国经济增长的影响效应.研究显示:第一,数字经济对我国经济增长具有显著促进作用,但这种促进作用存在地区差异,数字经济对东部和西部地区经济增长的促进作用显著,对中部地区的影响不显著;第二,数字普惠金融与数字应用的发展显...     

我国农村居民消费的制约因素分析及财政对策构想

对我国农村居民消费的影响因素进行实证检验可以发现,我国农村居民消费具有示范效应和攀附行为的特征,除受收入水平影响之外,还受到其他多种因素的影响。因此,促进农村居民消费的财政对策建议主要有:完善财政支农体系,促进农村居民收入持续稳定增加;以实现公共服务均等化为目标,积极推进城乡一体化建设,增强农村居民消费信心;优化财政支出结构,改善农村消费环境;通过财政与金融手段的有效配合促进农村消费增长。     

连片特困地区金融发展对农户增收的效应分析——基于武陵山民族特困地区71个县的实证检验

基于2000~2012年武陵山民族特困地区71县的数据,分别采用静态面板模型和动态面板模型,实证考察了武陵山区金融发展对农民增收的效应。结果表明:金融规模扩大对农民增收具有正向效应,而金融效率提升对农民增收具有负向影响,金融效率改善对农民增收的影响具有"门槛效应";城镇化进程的加快有助于农民增收,且并不存在"门槛效应"。城镇化与金融规模扩大的交互作用对农民增收具有正向效应,而金融效率提升与城镇化的交互作用对农民增收具有负效应。此外,区域产业结构调整对农民增收具有负向作用,而公共财政收支增加、县域经济发展水平提高、全社会固定资产投资、农业现代化建设等因素对农民增收具有正向效应。为有效解决贫困地区及农民的金融抑制问题,必须大力提升金融发展水平,增强金融精准扶贫力度,提高各类扶贫资金和政策性担保资源的整体配置效率。     

农村经济开放、农业生产效率提高与农民增收——基于省际面板数据的实证分析

利用1999-2008年省际面板数据,分别从全国及东中西三个区域对中国农村经济开放、农业生产效率提高与农民增收之间的关系进行实证分析.研究发现,农村经济开放、农业生产效率提高对农民增收有促进作用,但是这种促进作用存在着显著的区域性差异.从全国来看,农村经济开放、农业生产效率提高都显著地增加了农民收入,东中西部地区农村经济开放都对农民增收促进作用显著,而只有西部地区农业生产效率提高显著地促进了农民增收.同时,也只有东部地区农村经济开放显著地提高了农业生产效率.增加财政支农支出、扩大农民家庭生产性固定资产投资、提高转移农村富余劳动力幅度都能够显著地增加农民收入.     

城镇化影响农村居民消费的地区差异及门槛效应

推进城镇化是增加我国农村消费需求,扩大内需的重要突破口。采用2002—2012年我国省际面板数据考察城镇化、农村人口结构、消费结构升级等因素对农村居民消费的影响,结果表明：城镇化对农村居民消费增长具有显著的促进作用,且存在地区差异,东部地区城镇化对农村居民消费增长的作用大于西部地区;城镇化对我国农村居民消费的影响存在显著的单一门槛效应,门槛估计值为0．589,在城镇化水平高（大于0．589）的地区,城镇化对农村居民消费的促进作用更大,但目前我国大部分省区的城镇化水平还未达到门槛值。应进一步加快我国城镇化进程,尤其是中西部次发达地区的城镇化进程,充分发挥城镇化对农村居民消费的促进作用。     

数字普惠金融对农业规模经营的影响效应——基于空间面板模型与门槛模型的实证分析

从农村地区信贷约束与农业规模经营互为矛盾的现实困境出发,文章进一步着眼于数字普惠金融视角,基于2011—2019年省际面板数据,并运用普通面板模型、空间面板模型和面板门槛模型考察了数字普惠金融对农业规模经营的影响及其空间溢出效应与门槛特征。研究发现：数字普惠金融通过缓解农村地区信贷约束而对农业规模经营的总量和效率两个层面具有显著的推动作用;数字普惠金融对本地区和邻近地区的农业规模经营的总量和效率层面均具有促进作用,说明这种促进作用存在空间关联效应;数字普惠金融之覆盖广度、使用深度对农业规模经营总量和效率的促进作用表现出显著的空间溢出效应,而数字化程度对农业规模经营的影响较为有限;随着农村教育水平提高,数字普惠金融对农业规模经营总量和效率的推动作用表现出边际递增特征。文章的政策建议是强化农村地区数字普惠金融服务、构建区域之间交流协作机制,以及加大农村地区的教育投入,以推动农业适度规模经营进程。     

优化农民收入结构、外部输血性引导与扩大农村消费

以财政金融支农政策表示外部输血性引导,基于1997-2011年我国30个省、市、自治区的面板数据,分析农民收入结构和财政金融支农政策变迁与农民消费之间的关系,研究发现：农民的各项收入对其消费支出均存在显著的正向影响,其系数从大到小依次为家庭经营性收入、转移性收入、工资性收入、财产性收入,但近年来农民的工资性收入和转移性收入对其消费支出的正向影响在逐渐增强,相反农民家庭经营性收入对其消费的贡献却在逐渐降低;财政支农支出和金融机构的农业贷款也对农民消费具有显著的促进作用,但明显小于各项收入对消费的促进作用,且这种影响在近年来表现出明显的弱化趋势。应优化农民收入结构和财政金融支农投入的配置方向,积极促进农民财产性收入和转移性收入的扩张,加大财政支农支出中的投入性支出和农村信贷中的生产性信贷投入。     

收入分配差距与经济增长的非线性关系再检验

采用门槛效应模型和中国1996～2007年的省级面板数据,探讨了不同阶段下收入分配差距对经济增长的影响是否存在非线性关系。研究发现,收入分配差距对经济增长的影响存在人力资本门槛(8.97年),未跨越门槛时收入分配差距表现为有利于经济增长,而跨越门槛后则转变为不利于经济增长。虽然我国整体及部分地区的人力资本存量未跨越该门槛,但随着经济发展转变为主要依靠人力资本的集约型增长方式,收入分配差距对经济增长的负面影响已逐渐显现,当前控制收入分配差距刻不容缓。     

农村交通基础设施建设的农民增收效应研究——来自中国西部地区乡镇数据的证据

文章以2006—2014年中国西部11省区市汇总的乡镇层面面板数据为例,来考察农村交通基础设施的存量（有效路网密度）和流量（投资）对农村居民收入的共同影响,并从作为农村居民收入主要构成的工资性收入和家庭经营纯收入两种角度来探析农村交通基础设施影响农村居民收入的主要机制。结果显示,交通基础设施存量对农村居民人均纯收入及其两大主要构成均具有一定的显著促进作用,但流量层面对农村居民收入总体的影响不显著。分省来看,则发现了交通基础设施影响农民收入增长的异质性,各地区因自身发展条件和对交通的依赖性差异,导致其收入效应各不相同,同时流量的作用相对存量而言依然较弱,且异质性更为明显。分省异质性的存在表明,西部地区内部各省发展差异不可忽视,寻求农村交通基础发展推进农民增收的路径也应因地制宜。     

交通、教育与中国农村居民收入——基于省级面板数据的经验研究

基于理论分析,利用2005~2012年的省际面板数据实证检验公路交通基础设施建设和教育发展对我国农村居民收入的影响。结果发现:公路密度对我国农村居民纯收入、工资性收入和经营性收入增长均存在显著的正向效应,但这种效应表现出门槛特征和非对称性;受教育程度与公路密度的交叉项对农村居民收入也具有正向推动作用,而且,受教育程度提高有利于农村居民经营性收入增长,但在交通条件不同的地区作用大小有差异;劳动力负担人口和人均耕地面积对农村居民收入的影响随公路密度和农村居民受教育程度而变化。理论分析与实证检验表明,交通基础设施建设与教育发展在促进我国农村居民收入增长上具有互补、协同效应,其作用机制是为农村居民家庭劳动力转移和劳动配置优化创造有利的客观与主观条件。     

财政分权与城乡居民收入差距

采用动态面板方法,利用我国2003-2012年的省级面板数据对财政分权与城乡居民收入差距之间的关系进行了深入研究.结果发现：财政分权对缩小我国城乡居民收入差距具有显著的促进作用,这种促进作用在区域间有所差异.财政分权对缩小东中部地区城乡差距的作用程度相当,对缩小西部城乡居民收入差距作用略小.在全国范围内,农村地区人力资本水平与城乡居民收入差距呈负相关,农村地区人力资本越高,越容易缩小城乡居民收入差距.