小额信贷对贫困农户家庭福利的影响分析

2015-01-04博士生张家偶华中科技大学经济学院中南民族大学武汉430074

商业经济研究 2015年11期

■ 闵杨博士生张家偶（、华中科技大学经济学院、中南民族大学武汉 430074）

引言

发展小额信贷是国际上重要的扶贫措施，通过小额信贷的方式开展扶贫是扶贫领域的一场声势浩大的革命（WWB，1995）。从20世纪90年代开始，我国借鉴孟加拉国经验，开始在全国推广小额信贷扶贫模式。经过十余年来发展，我国小额信贷扶贫总体上取得十分突出的成效。但是，为进一步深化和改善小额信贷扶贫的效果，必须实证评价小额信贷扶贫模式如何促进农户收入增长、持续时间长短等问题。

目前，对小额信贷减贫成效的判断主要集中于跟踪性调查报告或者对农民问卷调查等形式。这些报告和调查通过比较样本地区农民参与小额信贷后的收入变化，来探讨小额信贷的减贫效果。从实证分析角度看，这类研究大多只能判断小额信贷与农民收入的相关性，较难分析小额信贷与农民收入间的因果效应。国际上在评估小额信贷对家庭福利影响时，一般应用收入或消费等经济指标进行评估。（Islam，2007；Coudouel，Hentschel and Wodon，2002；Hulme，1997）。基于此，本文拟借鉴计量经济学“自然实验”和“双重差分模型”的方法，利用农村信用社提供的农户小额信贷数据估计小额信贷对农民收入增长所产生的因果效应的大小。

调查数据及研究方法

（一）数据来源

研究中以湖北省小额信贷数据为基础，采用多级分层随机抽样技术以确定抽样家庭样本：首先，以农村信用社小额信贷方案的可用性为原则取得实施小额信贷满五年的乡镇列表，从办理农村信用社小额信贷方案的 768个乡镇中选择了十个乡镇；其次，从每个所选的乡镇的村庄的列表（列表由每个所选的乡镇的行政办公室提供）中随机选择5个村庄，则共包含了50个村庄。最后，从50个村中随机挑选了共328位借款人作为贷款组，从非借款住户中选择了共96家的户主作为非借款组。

样本农户的选择是在取样过程的最后阶段中完成的。样本住户被分成两组：借贷组与非借款组。从每个所选的乡镇的农村信用社乡镇办公室那获得了借款人的列表，其中包含了借款人的基本信息，如借款人的性别，来自哪个村庄、借款频率，每个单贷款的总额以及累积的贷款额等。之后，随机的从328位借款人选出64位女性。在我们的研究中借款人受访者是家庭户主，因为农村信用社的小额信贷是在家庭户主的名下发放给家庭的。至于非借款群体的选择，是从每个所选的村庄的村委员会办事处获得的农村家庭的列表中挑选的，列表提供了居住在村子里所有住户的信息，包括状态和家庭成员的性别。这项调查其中有28家女户主。总共有424户纳入到样本中，包括 328户借款家庭和96户非借款家庭。就性别方面而言，有332男户主和92女户主在这些研究中接受了调查。

（二）标准差分模型

可以用以下的回归公式说明双重差分法的标准方法：

其中，Yit是家庭i 在t这段时间的家庭产出调查（即家庭每年的收入或消费）；d2t是一种时间虚拟变量，等于1 就是t=2（方案前期），0就是t=1（方案后期）；Mit是d2t和Pt的产品互动任期，指示计划参与，表明方案参与情况，如果家庭i借了款并且出现在第二阶段（即参加该方案），值就等于1；如果没有，就是零。Δ 0 为时间的影响，受控制和对照组两者影响；βi为潜在的时间变量，与两组之间的整体平均值不同；Y是衡量平均方案影响借贷（控制）组的主要因素；εit是假定为独立变量，相等的分布在家庭和时间段，意味着在每个时间段都是零。

（三）调整差分模型

双重差分法的标准方法是有效的，如果农户接收小额信贷是随机的（例如在实验设置中），以时间和组的固定效果为条件（Bertrand et al.，2004）。鉴于我们数据在前期方案归因是非实验性质的，很可能和结果变量有关。因此，如果没有农村信用社的方案影响所导致的农村信用社方案评估中所产生的偏差，结果变化的模式则可以根据两组家庭系统变化（Islam and Harris，2008；Abadie，2005）。

按照Harris（2008）和Abadie（2005）的建议，可观察的住户特征矢量被列入回归作为控制变量来调整这两组之间可观察到的差别。此外，为了控制无法测量的家庭和村庄属性，可能会导致的选择偏差，本文的研究用了一种有固定的效果的方法。可以调整的双重差分法用以下的回归公式说明：

其中，其中Yit，d2t，δ0跟公式（1）是同样定义的。Xit是一个住户特征（如年龄、家庭大小）的向量；M是控制变量，γ是利益的主要参数，它呈现了小额信贷的对借贷家庭的影响；vi是用来控制潜在非随机方案位置偏差的固定村，吸收了可观察和无法观察的乡村因素，是时间常数，但影响利益（Yit）的结果；H是所获取的可观察的家庭固定效果，家庭属性的时间常数影响Yit。U是特殊的错误术语，表示无法观察的家庭因素，且会随着时间的改变并影响着Yit。应当注意到U是正规化的，在每个期间代表着零，并且U与M是独立的，随着时间推移有相同的分布，即U⊥Mit，但它可以将它与H关联起来（Athey and Imbens，2006；Abadie，2005）。通过减少剩余方差，Xit所包含额作为回归量也许可以帮助控制混杂的趋势和提高γ的估计效率（Abadie，2005；Meyer，1995）。

表1 小额信贷对家庭福利的影响的双重差分法评估

表2 固定的效果的方案参与影响的估算

研究结果

（一）以标准的双重差分法评估影响

从表1的结果可以看出，从2002年到2008年之间，贷款家庭的以家庭年收入和家庭年消费衡量的家庭福利有着大幅度的提高。例如，在过去的六年里，贷款家庭的平均年收入大概提高了32%，并且，在1%的显著水平下，统计结果有效。同样，相同的时间，贷款家庭的平均年支出也有着积极和显著的改变。然而我们必须指出的是，贷款家庭平均年收入和平均年支出的提高可能是时间因素和小额信贷综合影响结果，为了得出小额信贷对借款家庭的真正影响，必须控制潜在的时间因素影响。在2002年到2008年之间，非借款家庭平均结果的变化可以用来估计时间趋势对贷款家庭的影响（表1第六列）。通过比较两组平均结果的不同，在10%的统计显著水平下，标准双重差分法的结果说明在参与小额信贷项目的直接影响下，贷款家庭的平均年收入增加了5.3%。另一方面，作为参与小额信贷项目的影响，标准双重差分法的评估结果发现，贷款家庭的平均年消费大概增加了3%，但是小额信贷对家庭消费的积极影响在统计上并未不显著（表1第七列）。

（二）使用调整的双重差分法评估影响

为了补充标准差分法的不足，本文的研究也使用调整的双重差分法对农村信用合作社小额信贷项目对福利的影响进行评估。

表2的回归结果表明，参与小额信贷家庭比没有参与的家庭的年收入平均增长了5.14%，而年消费平均增长了2.89%，但是，使用调整的双重差分法评估小额贷款对家庭福利影响，发现小额信贷对家庭收入影响并不显著。可以看到，在控制家庭特征后，使用调整的双重差分法与标准双重差分法的评估结果有些不同。这可能说明，借款家庭与非借款家庭之间所观察到的差异并没有对调查结果的发展趋势产生较大的影响（Abadie，2005）。

总的来说，基于调整的双重差分法的实证研究结果证实了小额贷款文献中的观点，即小额贷款能够提高家庭的福利，如收入和消费。由于对两个变量影响的研究都不是基于统计显著水平，因此对小额信贷项目（二元变量）影响的评估有一定局限。当使用累积借款以更好地衡量家庭参与小额贷款项目，评估的效果将大大提高：在1%的显著水平下，累积贷款金额对所研究的结果有着显著影响。

尽管从统计视角看，小额贷款影响家庭福利水平，但是在经济意义上并不显著。累积贷款的系数值相比其他变量，如收入来源的系数是较小的（累积贷款对收入的影响是0.0029，对消费的影响是0.0023；收入来源对收入的影响是0.0615，对消费的影响是0.036）。当γ的系数乘以100时，测量家庭结果变化的百分比，变化的值较小，表明小额信贷对家庭收入和消费具有较小的经济影响。