金融发展减缓了农村贫困吗？——基于省际面板数据的实证研究

田银华，李 晟

(湖南科技大学 管理学院，湖南 湘潭 411201)

一、引言

长期以来，由于不同地区间经济基础、资源禀赋及历史条件等因素的巨大差异，中国经济发展呈现明显的区域不平衡特征，而城乡差距则是这种区域不平衡的重要体现。特别是在中国这样一个二元经济结构十分突出的国家，不仅城乡间的差距在进一步扩大，不同地区农村之间的经济差距也有不断扩大趋势。这成为制约中国经济可持续发展的难题，如何能够缩小城乡差距、减缓农村贫困自然成为构建和谐社会的关键环节。尽管改革开放以来，中国经济发展取得了令人瞩目的成绩，政府也积极实施扶贫开发战略，但是广大农村地区贫困形势依然十分严峻，特别在产业结构调整的过程对农村经济发展带来了巨大的冲击，从而给农村贫困问题的解决形成了巨大的挑战。这一定程度上表明，当前对于农村地区的扶贫工作需要重新的审视。贫困减缓是一个艰难的过程，不仅需要政府对贫困地区提供“输血性支援”，还需要依靠政府在财政、金融和社会救助等层面建立完善的协调机制。[1]

近几年来，在政府的大力引导下，金融机构在农村减贫方面发挥了积极的作用。但是，当前中国金融发展水平相对落后，金融市场的不完全严重干扰了其资本配置功能。特别是在金融抑制下金融资源大量流出农村，加剧了农村地区的资源短缺。那么，金融发展水平的提高对减缓农村贫困是否具有显著的促进作用？或者说能够在多大程度上减缓农村贫困，以及这种影响是否存在省际的差别，对这些问题的回答即是本文研究目的所在。因此，探讨金融发展水平与农村经济发展之间的关系，尤其是分析金融发展在中国不同地区的农村经济绩效的差异，对于中国农村贫困减缓无疑具有重要作用。

二、理论回顾

贫困问题一直以来都是世界各国普遍关注的共同问题，各国政府也都积极尝试各种途径致力于经济发展来减缓贫困。学术界也对贫困尤其是农村贫困问题表现了浓厚的研究兴趣，比如学者们提出从健康和教育支出[2]、农村道路投资[3]、农业补贴[4]等方面减缓农村贫困。然后随着当前世界经济的快速发展和全球化进程的加速，金融发展水平尤其是金融市场的完善程度已经成为一个国家和地区经济发展的助推器，越来越多的学者认为金融市场的不完全是形成贫困的基本原因加里连和科瑞克帕特里克[5],但也有一些学者指出金融发展水平的提高固然能够促进经济增长而减少贫困，但也有诱致新的贫困的产生[6]。特别是艾瑞斯和凯瑟(Arestis & Cancer，2004)[7]认为金融发展水平的提高会导致资本过度的向低效率部门集聚，从而造成不合理的资源配置，降低了低收入人群增加收入的可能性，从而不利于贫困减缓。

事实上，围绕金融发展与贫困之间关系这一问题，学术界做的大量广泛的研究并没有形成一致结论。大多数学者普遍认可金融发展的减贫效应，即金融发展水平的提高能够通过推动经济增长而提高居民的收入水平。如加里连和科瑞克帕特里克(Jalilian & Kirkpatrick，2001)[8]利用多国数据进行跨国分析，研究发现一个国家金融发展水平的提高能够显著降低该国贫困程度，这一结论在低收入国家的显著性更强。多劳和艾克瑞(Dollar & Kraay，2002)[6]研究发现，金融发展与贫困减缓之间的关系在经济繁荣和萧条时期均表现较强的一致性。但是，杰内尼和凯普达(Jeanneney & Kpodar，2005)[9]则认为金融发展能够给改善低收入者的状况，但是金融的波动却给穷人带来明显的负面影响，甚至完全超过金融发展的正向效应。此外，格达等(Geda et al.，2006)[10]等均从实证角度得出金融发展的减贫效应及影响机理。

相比较而言，国内学者对于金融发展与贫困减缓之间关系的研究还处于起步阶段。如杨俊等(2008)的研究结果表明，一个国家或者地区的金融发展水平提高在短期能够显著改善农村地区的贫困状况，但是在长期却得到相反的结论[11]。杨小玲(2009)研究指出农村地区金融化程度和金融发展效率提高能够有效减缓贫困，但是当前的金融结构却不适应农村经济发展的实际，从而无助于贫困的减缓[12]。苏基溶和廖进中(2009)的研究表明金融发展水平的提高能够促进城镇低收入人群的收入水平，并且将个人收入增长分解为金融发展的收入分配效应和增长效应两个部分[13]。丁志国等(2011)则运用中国省际面板数据，实证分析了农村地区金融发展的减贫效应，其研究发现农村金融发展水平提升能够从直接和间接两个途径减缓农村贫困，而且间接作用更加显著[14]。但是王虎等(2006)的研究指出金融发展尽管能够提高农村居民的收入水平，但是却不利于城乡收入差距的缩小[15]。季凯文等(2008)的研究表明农村地区金融深化并不一定带来农村经济增长，或者说二者之间并不存在必然的Granger因果关系[16]。相反，刘忠群等(2008)的研究却支持金融发展对农民收入提高具有正向作用，但是金融发展这种有效的促进作用需要建立在较高的金融中介效率基础上[17]。但是，由于中国农村金融发展与农村经济增长之间存在较为复杂的关系及影响机制，所以农村地区金融发展与农民收入的关系并不十分显著。

由上述的文献梳理可以发现，国内外学者在研究农村金融与减少贫困之间关系的过程中，更多的是侧重分析二者相互关系，并没有针对农村金融发展如何促进贫困减缓这一问题给出有力的回答。本文试图通过从实证分析，进一步解释农村金融发展减贫效应的发生机理，为政府在农村贫困减缓过程中提供政策菜单。

三、模型、方法与数据说明

通过构建实证模型分析农村金融发展究竟是通过何种途径对减少贫困发生作用，为提高农村地区金融发展水平促进农村经济发展提供理论依据。

(一)指标与模型设定

本文选取中国30个代表省、市、自治区2003～2012年经济金融数据，以面板数据形式做回归分析，检验金融发展对农村贫困改善是否存在积极影响。借鉴前人研究的基础，结合各省农业发展水平，将基本计量模型设定为：

LNRINCit=C+α1JRFZit+α2JRGGit+α3JJit+φXit+uit+εit

其中LNRINCit是被解释变量，为农村居民家庭人均纯收入的对数，反映了当地农民的收入状况。解释变量JRFZit表示金融发展水平，指标JRGGit为新型农村金融机构改革的虚拟变量，对于2008年和以后年份，JRGGit等于1；对于2008年之前的年份，JRGGit等于0。JJit为农村金融机构改革指标JRGGit与金融发展水平JRFZit的交叉项，定义为JJit=JRFZit×JRGGit，反映了农村金融改革前后金融发展对农民收入水平影响的差别。随着农村金融改革政策的出台以及农村金融改革的深化，农村地区金融发展程度将不断提高，农民收入水平LNRINCit将不断提高；Xit为其他控制变量。

(二)变量选取及数据来源

实践中，新农村建设绩效的主要衡量指标主要包括农村经济发展水平和农村居民收入水平。因此，本文选择农民人均纯收入(RINC)作为新农村建设绩效的表征变量。其中被解释变量RINC用各地区家庭居民纯收入的对数值来衡量。对于金融发展水平的衡量，由于全面衡量金融发展对农村经济的促进作用较为困难，但考虑到反映金融发展水平高低最明显的表现是地区贷款发放数量，因而本文选取农村贷款为解释变量以JRFZit表示，一定程度上可以反映各省农村的金融发展水平，衡量金融发展对农村经济的支持力度。此外，由于早期金融机构对农村地区发放的贷款主要用于第一产业的发展，所以相关的信贷数据主要源于农业贷款数据。但是伴随着乡镇企业的兴起，乡镇企业贷款占农村金融信贷比重大大增加，因而本文选取农业贷款与乡镇贷款之和代表农村贷款。

本文选取的控制变量包括：(1)水利设施发展程度变量(WATER)，用各省农村地区水库总数量的对数值近似表示。(2)自然环境变量(NAT)，用各地农业受灾面积的对数值近似衡量。(3)农业生产单位经营规模(AFI)，中国农村实行的是家庭联产承包责任制，以家庭为单位的农业生产占据了相当大的比重，因此用农村家庭居民耕地面积水平可以近似的反映农业的生产经营规模。(4)财政支农力度(GOV)，用历年农业财政支出中的对数表示。

本文釆用中国30个省份2004～2013年的面板数据为计量分析的数据样本，数据主要来自中经网统计数据库、新中国60年统计资料汇编(1949～2008)以及各省份历年的统计年鉴整理而得。各变量的描述性统计结果见表1。

由表1可知，各项指标极值差距悬殊，反映出各地农村地区经济发展差异十分显著。如样本中2012年农村人均收入最高的为21516.43，为青海省的2.41倍。而农业贷款两极化趋势亦极其显著，并且这种空间极化特征基本维持高速增长走势，但是农村金融发展水平在2008年下降较为明显，主要是由于金融危机背景下，大量企业经营陷入困境，银行“惜贷”、“慎贷”现象较为普遍。

表1 各项指标基本特征

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四、实证结果分析

由于面板数据模型消除了变量不同个体间的异质性，而具有了增加自由度和降低多重共线性优点，所以较时间序列数据和横截面数据，面板模型在进行动态数据分析中具有明显的优势。但是运用面板数据模型需要解决的一个根本问题就是判断变量不随时间变化的非观察效应与变量自身是否存在相关性，即需要运用hausman检验对数据进行固定效应和随机效应判断。

首先以30省市2004～2013年数据对金融发展水平与农村居民人均纯收入间的关系进行回归分析，结果如表2所示：在计量回归模型(1)～(5)中，对计量模型进行hausman检验得到的P值为0，说明应当选用固定效应模型。并且考虑到各省农村经济发展环境的差异，应当选用固定效应模型回归结果进行分析。模型回归的结果见表1.2。在模型(1)～模型(5)中，金融发展水平衡量指标JRFZ在1%的水平上均显著且呈现正效应。这初步证实了金融发展水平的提高促进了农村经济发展的结论。虚拟变量JRGG的估计系数在1%的水平下显著且大于0。这和理论推导基本吻合，说明金融体系的改革有利于农村经济的发展，从而可能提高了农村居民的收入水平。农村金融体系改革与金融发展水平的交叉项JJ的估计系数为正，意味着农村金融市场发展促进了信贷产品的积极推出及相关农村金融体系的改革，显著促进了农村经济的发展。

在模型(2)～模型(5)中，依次加入NAT、WATER等其他控制变量，以期进一步考察了金融发展对农村经济发展的影响。结果发现，其他控制变量的加入能够提高金融发展水平对农村经济影响的显著性水平。在模型(5)中，受灾面积指标NAT的指标的估计系数为负，意味着自然灾害的发生不利于农村居民人均收入水平提高。但是，受灾面积指标NAT的估计系数在10%的水平下不显著，表明受灾面积对农村经济发展的影响不显著。当地水库数量WATER的估计系数为0.0038，表明水库数量的增加将有利于促进农村居民人均收入水平的提高。水库数量一定程度上反映了当地的水利设施建设状况，体现了农业基础设施的发展水平。农业基础设施投入的增加，改善了农业的生产经营环境，有助于自然灾害的防范，促进了农民增产增收的能力提升。但是，水库数量指标WATER的估计系数在10%的水平显著，说明农业基础设施发展情况对农村经济发展的影响有限。此外，在加入了财政支持变量GOV之后，可以发现政府财政的支持对农村经济的发展有显著的正效应。

表2 实证回归结果

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注：括号中为t值，*、**、***分别表示在10%、5%、1%水平上显著，本文的实证模型采用Stata2.0完成。

为区分金融发展水平对农村经济发展影响的地区差异，本文按照全国行政区域划分，将30各省市自治区分为东中西三个区域分别进行实证检验，结果如下表3所示：

在进一步的分地区回归结果中，豪斯曼检验支持固定效应模型的结果，相关变量回归系数具有较高的显著性。可见，金融发展水平与农村经济发展具有较强的一致性，良好的金融发展够显著减缓农村贫困。比较三大地区的回归结果，金融发展水平的减贫效果在不同地区呈现较大的差异，如东部地区金融发展水平每提高1%，东部农村地区人均收入水平增加0.035%，但是在中部和西部这一系数仅为0.0496%、0.042%。

表3 分地区计量回归结果

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五、研究的进一步扩展：稳健性检验

本文前面用金融机构农村信贷规模来度量金融发展水平，模型的估计结果与理论假说基本吻合。但是考虑到面板数据模型回归结果的稳定性可能受到参数设定变化的干扰。因而需要对上述的实证分析结果作进一步稳健性分析。

由于主要考虑到面板数据模型解释变量可能存在内生性问题，所以为了检验前文估计结果的稳健性，本文将采用动态面板数据模型进行分析，采用布伦德尔和邦德(Blundell & Bond,1998)提出的系统GMM方法进行估计。系统GMM方法是将阿雷利亚诺和邦德(Arellano & Bond，1991)提出的差分GMM与阿雷利亚诺和邦维(Arellano & Bover，1995)提出的的水平GMM结合在一起，将差分方程与水平方程作为一个系统进行估计，提高了估计的效率，并且可以估计不随时间变化变量的估计系数。

将本文的动态面板数据模型设定为，

LNRINCit=C+λ1LNRINCit-1+λ2LNRINCit-2+λ3JRFZit+λ4JRGGit+λ5JJit+φXit+uit+εit

其中，LNRINCit-1、LNRINCit-2分别表示农村人均收入指标—阶滞后项和二阶滞后项，即地区i第t-1、t-2期的农村经济发展水平；其它指标同计量模型(5)-(1)。

使用布伦德尔和邦德(Blundell & Bond，1998)的系统GMM估计方法进行估计，表4列出了对模型进行估计的two-step估计结果。AR(2)检验表明，表中各估计残差序列在5%的水平下不存在二阶自相关，同时Wald统计量的P值为0，意味着各模型设定总体上是可取的。根据Sargan统计量的P值可以发现，结果接受所有工具变量都有效的假设，这意味着新增被解释变量1阶、2阶滞后项与扰动项不相关，从而系统GMM方法的估计前提条件满足，是有效的估计方法。

表4中的估计表明，在1%的显著水平下，金融发展指标JRFZit对农村居民人均纯收入具有正向影响，最小的估计系数为0.029，说明金融发展水平的提高能够促进了农村经济的发展，进一步印证了本文的理论假设。在模型(1)中，农村金融机构改革虚拟变量JRGG的估计系数为0.0063，对农村经济发展并不十分著影响，但是随着控制变量的不断加入，这种影响的显著性在逐渐提高，说明农村金融改革促进了中国农村居民人均收入水平，对农村贫困减缓具有一定的积极作用。在模型(2)中，新型农村金融改革与金融发展水平的交叉项JJ的估计系数为正，在1%的水平下显著，意味着在农村金融改革措施出台之后，金融发展对农村经济发展的促进作用有了明显的提高。此外，在模型(3)中，农村家庭耕地面积AFI、财政支农GOV的估计系数在统计上是显著的，并且符号与预期一致。受灾面积NAT、水库数量WATER的估计系数符号与前文结果一致，对农村经济发展的影响不显著。

稳健性回归结果表明，金融发展水平以及农村金融改革指标的估计系数显著为正，反映了金融发展对于农村经济发展有着显著正向影响，从而与前面提出的理论假说一致，其他变量的符号也与前面的估计结果一致。

表4 动态面板模型回归结果

注：括号中数据为标准误，a、b、c分别表示10%、5%、1%的显著性水平。

六、结论与启示

为了分析金融发展水平与农村地区贫困间的关系，本文构建了面板数据模型，并运用2004～2013年中国省际面板数据进行了实证分析。研究结论表明，地区金融发展水平的提升能够通过金融机构农村信贷资金投放这一渠道对农村经济发展具有显著的正向效应，这一正向影响主要体现在农村居民人均收入水平的拉动而有助于农村贫困减缓。但是从东部、中部、西部三大区域的实证结果来看，中部和西部地区金融发展水平的提升能够对其农村地区贫困减缓具有一定的积极作用，但是东部地区金融发展并不能减缓农村贫困，从而使得金融发展效应较大的地区差异在政策上具有较强的现实意义。此外，考虑到农村金融发展水平内生性问题，本文构建了动态面板模型，重新估计结果金融发展对于农村经济发展同样有着显著正向影响。

因此，在未来的城乡统筹发展和农村贫困减缓问题上，应该更加重视农村地区金融体制的改革深度和力度，强调金融发展对贫困减缓的直接效应，确保农村金融发展成为贫困减缓的一条行之有效的途径。并考虑到区域间农业发展不平衡，区域间农村经济开放程度差距悬殊，以及区域间基础设施建设状况差异显著等现实问题。对于经济发展水平不高的中西部地区，需要通过进一步深化金融体制改革，使农民可通过改善农业的融资环境，增加农民收入，从而达到减少农村地区贫困的目的。而对于发达的东部地区，不仅要充分发挥金融发展对农村经济发展的辐射作用，还应该积极调整金融机构的信贷结构以达到改善农村贫困状况的目的。总之，本文从经济和金融发展的角度初步分析了中国农村减贫机制以及其空间极化特征。而由于制约农村贫困的因素众多，因而经济与金融发展和农村贫困的内在关系还有待于今后进一步的深入探讨和研究。

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