地方政府干预、农村信贷资金配置与反贫困

谢婷婷++郭艳芳

摘要：地方政府干预农村信贷资金配置是否有助于贫困减缓？这成为现阶段扶贫开发工作中需要厘清的问题。通过构建动态面板模型，运用系统GMM对我国30个省份1988—2011年地方政府干预、农村信贷资金配置与反贫困的关系进行分析，得出以下结论：地方政府干预程度与贫困减缓存在非线性关系，即适度的地方政府干预将有助于贫困减缓，而过度的地方政府干预会形成地方政府干预陷阱，抑制反贫困效果；我国现有农村信贷资金规模有助于解决贫困人口的融资困境，实现贫困减缓，而我国的农村信贷配置效率处于低水平，对贫困减缓作用不显著；与地方政府经济干预较弱的地区相比，我国地方政府干预程度较强地区的农村信贷资金配置的规模和效率对贫困减缓效果更加显著。

关键词：地方政府干预；农村信贷资金规模；农村信贷配置效率；反贫困

文章编号：2095-5960（2016）02-0071-09；中图分类号：F832.35；文献标识码：A

一、引言及文献综述

随着我国扶贫贴息贷款管理体制改革的深化，扶贫小额信贷机构、贫困互助资金社等新型金融力量不断涌现，2014年我国农村贷款余额达194万亿元，占全国各项贷款的232 %，其中农户贷款余额为54万亿元，占农村贷款余额的64%①①数据来自2014年《中国农村金融服务报告》。。我国农村信贷供给总量呈逐年上升的趋势，信贷结构明显改善（鞠荣华等，2014）[1]，这种具有政策性、扶弱性和杠杆性的农村信贷资金在扶贫开发中的反贫困作用越来越显著，并逐渐成为我国反贫困战略的重要部分（文秋良，2006[2]；董家丰，2014[3]）。随着我国扶贫开发工作迈入新阶段，为进一步遏制农村信贷资金外流，打破贫困地区农户融资约束，2014年出台的《关于创新机制扎实推进农村扶贫开发工作的意见》及《关于全面做好扶贫开发金融服务工作的指导意见》指出要采取涉农贷款增量奖励等方式，加大金融机构向农村贫困地区信贷投放力度，确保低收入群体的资金需求得到满足。由于减贫成效在地方政府的政绩考核中占有较大比重，地方政府部门纷纷采取倾斜式的信贷资金支持行为。然而，在地方政府干预行为下的信贷资金配置中常常出现“瞄准偏误”、“资金错配”等问题（李富有，李新军，2014）[4]，导致部分学者对信贷资金配置中的地方政府干预存在争议（蔡隽，2007[5]；陈时兴，2009[6]；尹希果，桑守田，2010[7]；刘祚祥，黄权国，2012[8]；李江华，施文泼，2013[9]）。政府对农村地区的信贷配置是“援助之手”还是“攫取之手”？政府干预信贷配置是否有利于缓解贫困呢？其作用机理又是怎样的？以上问题的解决，对我国反贫困工作中政府与市场在农村信贷资金配置中的关系定位，具有重要的理论和实践意义。

国内外学者对地方政府干预、农村信贷资金配置与反贫困的关系从不同角度进行了大量研究。首先，就信贷资金与反贫困的研究来看，信贷资金会通过直接和间接两条途径作用于反贫困，其中直接途径是将信贷资金投向低收入地区，为贫困人口提供信贷支持，改善其融资环境，帮助其提高资金获得能力，解决融资困境，使之提高收入水平，摆脱贫困（Beverly，1999）[10] 。间接途径是信贷资金可以通过经济增长和收入分配间接作用于反贫困。一方面，信贷资金通过提高资本的利用效率来促进经济增长，最终通过涓滴效应惠及贫困人口 （King et al，1993[11]；Kakwani et al，2000[12]；林伯强，2003[13]）。另一方面，信贷资金可以实现经济资源在社会不同群体间的转移和配置，从而作用于贫困减缓 （Galbis，1977[14]； Alesina et al，1994[15]；Greenwood，Jovanovic，1990 [16]；苏基溶，廖进中，2009[17]；张中锦，2011[18]）。其次，就地方政府对农村信贷资金配置干预行为的研究来看，由于帕累托最优条件难以满足，导致“市场失灵”现象出现（范学俊，2008）[19]，造成在市场化条件下信贷资金对贫困减缓效果不显著，也就是说地方政府不能仅依靠市场自由化改革或通过经济的涓滴效应减缓贫困，而应该积极采取措施以防止贫困农户被边缘化（章元等，2009）[20]，地方政府对贫困地区的信贷资金配置行为便应运而生，地方政府干预也成为反贫困进程中不可或缺的功能（刘冬梅，2003[21]；毛伟等，2013[22]）。因此，部分学者认为适当的地方政府干预可以消除市场失灵，同时还可能带来帕累托改进，其对农村信贷资金反贫困中的贡献是不可否认的（惠宁，2013）[23]。那么，地方政府为何能够破解“市场失灵”问题，而作用于贫困减缓呢？这是因为地方政府可以通过行政干预，行使宏观调控职能，支配区域内的人力和资金等资源进行扶贫开发（廖富洲，2004[24]；赵敬丹和李娜，2011[25]），因此，部分学者认为消除贫困是政府的责任（崔宜明，2008[26]；黄英君等，2011[27]）。然而，农村信贷资金配置中的地方政府干预行为饱受诟病，部分学者认为政府通常依照政治原则而非经济原则对信贷资金实行配置，导致农村信贷资金配置陷入“低效状态”，形成金融抑制条件下的地方政府干预陷阱（张璟，刘晓辉，2006）[28]，从而加剧了农村信贷资金在地区间配置的非均衡（王欣昱，2013）[29]，导致其对贫困地区收入增长的促进效果不显著（赵刚，2007）[30]。除此之外，由于部分地区可用的财政资源极为有限，以至于政府对信贷资金配置的干预力度不足（叶初升，张凤华，2011）[31]，造成信贷资金的导向、作用方式存在偏差，阻碍了反贫困进程的推进。因此，准确把握地方政府干预行为、农村信贷资金配置与反贫困的关系，对当前扶贫开发工作和全面建成小康社会具有重要意义。

从当前已有的研究成果看，对地方政府干预与反贫困，信贷资金与反贫困以及地方政府干预信贷配置的文献较为丰富，但对三者之间关系的研究明显不足，特别是实证分析较为缺乏。因此，本文借鉴已有研究，对地方政府干预、农村信贷资金配置和反贫困之间的作用机理进行深入分析，提出3个假设条件，运用动态面板模型对我国30个省份1988-2011年地方政府干预、农村信贷资金配置与反贫困的关系展开分析。

二、研究假设

（一）地方政府干预与反贫困

市场经济是一种逐利的竞争性经济，其优胜劣汰的特征必然导致基础设施落后，劳动力素质偏低，以风险较大的农业经营为主的贫困地区和贫困人口处于劣势地位，造成其吸引外来资金的能力差，资金外流严重，从而加剧贫困人口生活状况的恶化（刘锦雯，2005[32]；王永龙，2006[33]；龙海明等，2011[34]）。正是市场的不足决定了反贫困进程中需要政府的有效参与和有限干预来提高各方参与反贫困的积极性与运行效率，从而增强其减贫效果。但是，过度或不当的政府干预则会导致农村信贷资金过度配置和资金错配现象出现，造成信贷资金闲置，反贫困成本攀升，影响信贷资金的反贫困效果。

假设一：适度的地方政府干预有助于贫困减缓，而过度的地方政府干预会抑制反贫困效果；现阶段，我国地方政府干预程度整体上有助于贫困减缓。

（二）农村信贷资金配置与反贫困

农村信贷资金配置的研究包括农村信贷资金规模与农村信贷资金配置效率两个方面（朱喜，李子奈，2006）[35]，因此，本文农村信贷资金配置与反贫困的关系研究也将从这两方面进行。农村信贷资金规模的大小会直接影响到农户的融资需求是否能够满足，若农村信贷资金投入不足，会导致该地区农民大规模生产活动开展困难，造成收入增长缓慢，最后形成贫困恶性循环（王小华等，2014）[36]，反之，将会有利于贫困减缓。此外，农村信贷资金配置效率的改善有助于提高农村信贷资金的利用程度（段小燕等，2014）[37]，使有限的农村信贷资金对产业优化升级和城镇化建设的推动作用充分释放，激发农村经济发展活力，为农户创造就业机会，促使农村居民分享经济发展的红利，从而达到增收减贫效果。然而，现阶段我国农村信贷资金配置效率一直处于低效状态（吴华超，温涛，2008）[38]，阻碍了贫困减缓进程，因此提出如下假设：

假设二：现阶段，我国农村信贷资金规模有利于贫困减缓，而农村信贷资金配置效率对贫困减缓作用不显著。

（三）地方政府干预、农村信贷资金配置与反贫困

作为信贷资金配置主体之一的地方政府，一方面可以通过窗口指导等工具对信贷资金的使用权等权利进行安排，特别是农业经济作为国民经济中相对弱势的部门，政府出于战略保护的目的，往往会加大农业信贷领域的配置规模（董晓林等，2011） [39]，而随着农村信贷规模的扩大，处在信贷边缘的低收入群体得到了信贷支持，打破了融资约束，贫困得以减缓；另一方面通过转移支付和财力调控方式引导辖区内信贷资金投向，直接改善信贷资金配置效率，并通过加强基础设施和城镇化建设等措施为信贷资本配置效率的改善创造条件（吴江，2010）[40]，实现有限信贷资金的高效利用，帮助低收入群体脱贫减困。

假设三：现阶段，与地方政府干预程度弱的地区相比，地方政府干预程度较强地区的农村信贷资金规模和信贷资金配置效率对贫困减缓效果会更显著。

三、研究设计

（一）指标的选取

1被解释变量

本研究的被解释变量是贫困程度。借鉴Odhiamb（2010b）[41]、崔艳娟和孙刚（2012）[42]的做法，论文将基于收入贫困角度来考察我国各省贫困现状，选取人均消费水平指标考察某地区的贫困程度，并考虑到绝大多数低收入群体生活在农村（丁志国等，2011）[43]，本文采用农村人均消费水平来衡量该地区的贫困程度（POV）。

2解释变量

（1）地方政府干预程度

地方政府干预程度有赖于财政收支压力，且与地方政府干预造成的影响也是一致的。因此，本文使用各地财政支出与财政收入的比值来反映地方政府干预程度（GOV）（张璟，沈坤荣，2008[44]；马琳，2012[45]）。

（2）农村信贷资金配置

本文对于农村信贷资金配置的考察分为农村信贷资金规模与农村信贷资金配置效率两个方面。其中，农村信贷资金规模（SCA）用金融机构农业贷款余额与金融机构年末贷款余额的比值来衡量；农村信贷资金配置效率（EFF）则用信贷资本的边际效率来衡量，用公式表示为IOCR=ΔY/ΔK，其中ΔY表示总产出的增量，用地区生产总值的增长值来衡量；ΔK表示信贷资本增量，用金融机构农业贷款余额的增长值来衡量（吴江，2010）[40]。

3控制变量

（1）教育水平

随着农村劳动力受教育水平提高，人力资本得到积累，其收入的抗干扰性增强，从而有助于贫困减缓 （白菊红，袁飞，2003） [46]。本文选取农村劳动力的平均受教育年限①①平均受教育年限=文盲半文盲劳动力的比例×0+小学劳动力的比例×6+初中劳动力的比例×9+高中劳动力的比例×12+中专以上劳动力的比例×12+大专以上劳动力的比例×16。来衡量农户的教育水平（EDU）。

（2）经济发展

经济发展带来的涓滴效应会直接作用于农村贫困减缓（李石新，郑婧，2010）[47]，考虑到各省份的人口差异较大，本文使用第一产业增加值与乡村人口的比值（RGDP）来衡量农村经济增长情况。

（3）自然灾害

贫困地区多从事农业产业，且多处于自然灾害高发地区，自身抗灾救灾能力较弱，极易出现自然灾害致贫，甚至返贫现象（巩前文，张俊飚，2007）[48]。本文选取农作物受灾面积与播种面积的比值来衡量自然灾害（DIS）。

（4）固定资产投资

农村固定资产投资对提高农户收入作用显著（孔荣，梁永，2009）[49]。本文选取农村固定资产投资总额占农业总产值的百分比表示农村固定资产投资水平（INV）指标。

（二）数据来源

本文的研究对象为我国境内30个省份（重庆市部分数据缺失，因此不做考察），所采用的数据来源于《中国统计年鉴》、《新中国农业60年统计资料》、《中国金融年鉴》、《中国农村金融服务报告》以及各省份的统计年鉴，由于农村金融机构贷款数据统计口径问题，将时间区间确定为1988年至2011年。各指标的描述性统计如表1所示，贫困程度和经济发展两个指标为绝对数额，各地差异较大，其标准差分别为2131979和2075014。

表1各指标描述性统计表

指标样本数均值标准差最大值最小值贫困程度72021540240213197901775746002200000地方政府干预程度720232094698885165002501农村信贷资金规模72000601003450210900001农村信贷资金配置效率7205324475644134657803499教育水平720730041429210582015135经济发展72022139620207501401517972001802368自然灾害72004682036648194500039固定资产投资72004905054514282900436（三）模型设定

基于以上作用机理分析和指标的选取，本文以贫困程度为被解释变量，以政府干预程度、农村信贷资金规模和农村信贷资金配置效率为解释变量，并加入教育水平等4个控制变量。考虑到贫困程度具有一定的持续性特征，且致贫因素的多样化和复杂性，可能会导致重要变量的遗漏的问题，本文引入被解释变量的滞后一期作为控制变量来反映这些潜在因素的影响。因而，本文建立如下动态面板模型：

POVi，t=α0POVi，t-1+α1GOVi，t+α2SCAi，t+α3EFFi，t+β1Xi，t+λt+μi+εi，t

其中，POVi，t表示贫困程度；POVi，t-1表示贫困程度的滞后一期；GOVi，t表示政府干预程度；SCAi，t表示农村信贷资金规模；EFFi，t表示农村信贷资金配置效率；X代表其他控制变量；λ是未观测的特定时间的固定效应，与区域无关；μ是未观测的特定区域的固定效应，与时间无关；ε是误差项；i表示县市，t表示时期，α、β为待估计系数。

（四）研究方法

本文通过构建动态面板模型来考察1988—2011年30个省份地方政府干预、农村信贷资金配置与反贫困的关系。由于动态面板模型的内生性问题，不论采用固定效应还是随机效应模型，都可能导致估计系数的有偏和不一致，为此可采用工具变量法或广义矩估计法。然而，工具变量法在选取合适的工具变量时，可能会对模型的稳健性产生影响。因此，本文采用面板广义矩估计法（GMM）。然而，GMM又分为差分GMM和系统GMM，由于差分GMM估计量在一阶差分项和滞后项存在非常弱的相关性时，工具变量较弱，而此时系统GMM会更有效、偏差也更小。因此，以下估计结果均基于系统GMM方法。

四、实证分析

（一）模型稳定性检验

本文采用stata120软件，选取被解释变量滞后二阶以上的水平变量作为工具变量，首先通过Hansen检验来判断工具变量的有效性，其次采用Arellano-Bond检验来判断误差项是否存在自相关，并通过对被解释变量的滞后项系数的混合OLS估计值、FE估计值与系统GMM估计值进行比较，判断系统GMM估计值的有效性①①由于非观测个体固定效应的存在，导致被解释变量的滞后项系数的混合OLS估计值将会存在向上偏误，而固定效应FE估计值则会产生向下偏误，因此，当被解释变量的滞后项系数的系统GMM估计值介于混合OLS估计值和固定效应FE估计值之间时，证明系统GMM估计是有效的。。由表2和表3的检验结果可知：Hansen检验的P值均为10000，因此接受原假设，即工具变量的选取是有效的；Arellano-Bond检验的P值在一阶处均拒绝原假设，二阶处均无法拒绝原假设，说明误差项不存在二阶自相关；且从表2中的第（1）-（3）列可以看出，被解释变量贫困程度的滞后项系数的系统GMM估计值（08001）介于混合OLS估计值（08902）和FE估计值（07097）之间，以上结果表明系统GMM的估计值是稳健的，下面将基于此估计结果进行实证分析。

（二）估计结果

表2列示了假设一和假设二的检验结果。其中，表2中第（3）列的地方政府干预程度的估计系数为03211，并且通过了显著性水平检验，说明我国现阶段的地方政府干预行为可以有效减缓贫困，这是由于地方政府通过向贫困地区和贫困群体采取扶持性、倾斜式的反贫困措施，改善了贫困人口的劣势地位，防止贫富差距拉大，有效保障了贫困地区经济快速发展（汪三贵，1994）[50]，从而降低贫困程度。为进一步考察地方政府干预程度与贫困减缓之间的关系，本文在全样本模型中引入地方政府干预程度二次项，由估计结果可知：地方政府干预程度的二次项系数为-05321，且通过了显著性检验，表明地方政府干预程度与贫困减缓呈倒“U型”关系，也就是说当地方政府干预程度低于临界值时，该地区的地方政府通过干预行为有助于贫困减缓，当地方政府干预程度突破临界值，该地区将会由于过度的地方政府干预而落入地方政府干预陷阱，导致贫困恶化。这说明适度的地方政府干预有利于贫困减缓，而过度的地方政府干预会抑制贫困减缓，由此假设一成立。

控制变量中，贫困程度滞后一期的估计系数为08001，且高度显著，表明当期的财富匮乏会影响下一期收入的提高，进一步说明贫困地区的收入流动性较差，贫困延续性强。经济发展能减少贫困，这是因为经济在高速增长的同时会产生涓流效应（即扩散效应），由“先富”带动贫困群体的就业和消费，从而实现低收入群体的脱贫减困。教育水平的估计系数为03817，但没有通过显著性水平检验，原因可能存在两方面：一方面是贫困地区的产业单一和就业水平低下，若单单寻求提升农村贫困者受教育水平，反而会加大贫困人口负担，形成教育致贫陷阱，另一方面，教育年限与贫困减缓呈现倒“U型”关系（单德朋，2012）[51]，部分地区如北京、上海等地农民的平均受教育年限可能越过了门槛值，因此造成教育的产出水平下滑，导致教育整体的反贫困效果不显著。自然灾害的系数估计值为-09821，且通过了显著性水平检验，表明自然灾害会加深贫困程度，这是由于贫困地区多位于自然环境较为恶劣的地区，贫困人口多从事农业等产业，因此自然灾害对贫困的影响不容小觑（谢婷婷，郭艳芳，2015）[52]。固定资产投资的估计系数为03921，且通过了显著性检验，说明农村固定资产投资作为提高农业综合生产能力的主要资金来源能够有效减缓贫困，这与张淑芬（2010）的研究结果一致，即农村固定资产投资并非是低效率的，其对改善低收入地区的贫困问题效果明显[53]。

表2中第（4）列的农村信贷资金规模系数为05892，且通过了显著性水平检验，说明现阶段我国农村信贷资金规模有助于贫困减缓。我国现阶段金融扶贫政策的实施，普惠制金融的大力推广使得大量民间资本进入贫困地区，信贷资金向贫困地区倾斜。随着农村信贷资金规模扩大，低收入群体的信贷支持规模得以扩大，贫困农户的资金可获得性也相应提高，这有助于解决贫困者的融资困境，进而达到增收减贫效果（高艳，2008）[54]。农村信贷资金配置效率的系数为-02839，没有通过显著性检验，这是因为只有在配置有效率的前提下，农村信贷资金才能真正促进贫困地区的生产和投资，从而提高收入水平，减缓贫困；而在农村信贷资金配置无效的情况下，即便增加农村信贷资金供给，信贷资金也可能因为配置不当而制约农户收入提高，使得贫困不断恶化（张兵和许国玉，2007）[55]。由于我国农村信贷资金配置效率总体上处于低效率水平，农村信贷资金配置效率减贫效果并不显著。因此，以上的估计结果与假设二保持一致，即现阶段我国农村信贷资金规模有利于贫困减缓，而农村信贷资金配置效率对贫困减缓作用不显著。控制变量的系数估计值与第（3）列相比，没有发生符号的变化，只是数值大小有微弱变化，因此不再赘述。

为直观呈现地方政府干预农村信贷资金配置对反贫困的影响，本文绘制了地方政府干预与农村信贷资金规模、农村信贷资金配置效率的散点图（见图1和图2）。由图1可知，随着地方政府干预程度的强化，农村信贷资金规模得到扩大，这表明地方政府干预程度的适度增加会使农村信贷规模扩大，从而低收入群体能够得到更多的信贷支持。这是由于地方政府减贫成效在政绩考核占有较大比重，因而地方政府会产生干预动机，借助行政垄断方式在贫困地区进行大量的扶贫金融项目，引导信贷资金流入贫困地区，扩大农村信贷配置规模，提升贫困家庭的信贷可得性（李顺毅，2013）[56]，从而缓解贫困。

图1地方政府干预与农村信贷资金规模的散点图图2地方政府干预与农村信贷资金配置效率的散点图由图2可知，地方政府干预能够提升农村信贷资金配置效率，从而使得农村信贷资金得到充分利用，有助于贫困减缓。地方政府干预可以通过两条渠道来影响农村信贷资本配置效率：一方面，地方政府可以通过转移支付或优惠政策等方式引导农村信贷资金投向优质项目，从而提高农村信贷资本配置效率；另一方面，地方政府可以通过加大基础设施投入，发展科教文卫事业，加强城镇化建设，优化产业结构调整等措施为贫困地区信贷资本配置效率的提高创造条件。

为深入分析地方政府干预程度的不同对农村信贷资金反贫困的影响，本文分别计算了1988—2011年各省地方政府干预程度的均值，并按照从高到低的顺序将30个省份划分为地方政府干预程度高等地区、中等地区和低等地区3个区域。表3中，第（1）-（3）列分别为不同程度的地方政府干预下，各指标对贫困减缓影响的变化情况，本文将重点考察农村信贷资金规模以及信贷资金配置效率在不同程度的地方政府干预下，对贫困减缓影响的变化。

首先，在地方政府干预处于低等程度的地区，农村信贷资金规模的系数为05821，没有通过显著性水平检验；在地方政府干预处于中等程度的地区，农村信贷资金规模系数通过了显著性水平检验，为02926；在地方政府干预处于高等程度的地区，农村信贷资金规模系数为00888，通过了显著性水平检验，这表明地方政府干预程度的适度增加，会使得农村信贷资金对贫困减缓的效果更显著。这得益于地方政府对农村金融机构及民间资金的引导和激励行为，提高了贫困农户的信贷获取可能性，从而使信贷资金在推动贫困地区经济增长的同时，达到脱贫减困效果。

其次，在地方政府干预处于低等程度的地区，农村信贷资金配置效率的系数为00193，没有通过显著性水平检验；在地方政府干预处于中等程度的地区，农村信贷资金配置效率系数为-03332，通过了显著性水平检验；在地方政府干预处于高等程度的地区，农村信贷资金配置效率为03356，通过了显著性水平检验。这可能因为在地方政府干预处于低等程度和中等程度的地区，农村信贷资金配置效率较低，甚至处于无效率状态，严重制约了农村经济的发展，导致信贷资金配置效率对贫困减缓无显著影响，甚至阻碍了贫困减缓；而在地方政府干预处于高等程度的地区，信贷资金配置效率处于有效状态，因此能够有效减缓贫困。由此假设三成立，即现阶段，与地方政府行为干预程度弱的地区相比，地方政府干预程度较强的地区，农村信贷资金规模和信贷资金配置效率对贫困减缓效果会更显著。

在控制变量中，除固定资产投资系数，其余指标均没有随地方政府干预的程度发生变化，因此本文仅对固定资产投资系数进行讨论。在地方政府干预处于低等程度的地区，固定资产规模的系数为00148，没有通过显著性水平检验；在地方政府干预处于中等水平的地区，固定资产规模的系数为03332，没有通过显著性水平检验；在地方政府干预处于高等程度的地区，固定资产规模的系数为03356，通过了显著性水平检验，这可能是因为地方政府干预程度高的地区对其交通和水利等基础设施的投资建设力度更大，从而打破了贫困地区因基础设施薄弱对经济发展的制约，进而达到减缓贫困的目的（莫连光和陈光焱，2008） [57]。

表3假说三的估计结果

（1）（2）（3）低等地区中等地区高等地区常数项14030**（05945）12179**（05138）30359***（01639）POVt-107928***（02678）08710***（02894）08294***（03083）SCA00982（00629）02926*（01174）00888***（00341）EFF00193（00139）-03332*（01972）03356***（00607）RGDP06734***（02224）04080**（01599）07109***（00455）EDU09216（00565）0096600611）-02793（02054）DIS-03542*（01835）-03722*（02012）-06459**（02533）INV00148（00907）06332（00388）00649*（00382）Hansen test[10000][10000][10000]AR（1）[00032][00029][00023]AR（2）[03930][07832][04532]注：（）为统计量的标准差；***、**、*分别表示1%、5%和10%的水平下显著；[]内数据为P值。

五、结论与启示

信贷资金的合理配置有利于提升贫困人口在市场经济环境下的自我发展能力，同时也有助于反贫困工作的可持续发展。为此，政府部门通过多种手段扩大农村信贷资金规模来帮助贫困人口从事创收活动。然而，地方政府干预信贷资金配置是否有助于贫困减缓成为现阶段反贫困工作中需要厘清的问题，本文基于3个假设条件，通过构建动态面板数据模型，对中国30个省1988—2011年地方政府干预、农村信贷资金配置与反贫困的关系进行分析。主要结论概述如下：

第一，地方政府干预程度与贫困程度总体呈非线性关系，适度的地方政府干预有助于贫困减缓，而过度的地方政府干预会抑制反贫困效果。第二，随着我国农村信贷投放规模不断扩大，贫困人口的融资需求得到满足，其贫困得以减缓，然而我国农村信贷资金的利用效率水平较低，导致其贫困减缓作用不显著。第三，现阶段地方政府行为干预程度弱的地区难以有效解决市场失灵问题，因此其农村信贷资金规模以及信贷资金配置效率的提升对贫困减缓作用不显著，而在地方政府干预程度较强的地区，农村信贷资金规模和信贷资金配置效率对贫困减缓效果较为显著。

以上结论为破解现阶段扶贫难题提供了有益的启示。首先，要进一步强化地方政府的扶贫职能。建立地方政府反贫困激励机制，鼓励地方政府加大固定资产投入力度，改善公共服务水平和农村基础设施建设条件，并规范地方政府干预信贷资金配置行为，加强农村信贷资金的使用监管，避免落入政府干预陷阱。其次，完善农村信贷资金回流机制。在地方政府引导下，营造农村贫困地区信贷资金“洼地”，鼓励民间资本进入，运用利息补贴等经济手段，提高金融机构贷款意愿，加快农业小额保险发展，分散农村信贷风险。在此基础上，优化农村信贷资金的投向和投量，提高信贷资金运营绩效，构建农村信贷资金的高效转化机制，促使信贷资金配置效率改善。与此同时，利用农业技术推广站等途径进行定期技能培训，提高贫困人口素质，激发低收入群体自我脱贫和自我发展的意识。最后，通过加强贫困地区农业灾情的监控，加大农业减灾资金支持，加快减灾治贫社会保障体系建设。

参考文献：

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Local Government Intervention， Rural Credit Capital Allocation and Anti-poverty

XIE Tingting，GUO Yanfang

（Corps Financial Development Research Center ，Shihezi University， Wujiaqu ， Xinjiang 831300， China）

Abstract：The local government intervention credit capital allocation can help poor rural to anti-poverty？ Be present in poverty alleviation and development work need to clarify the problem. By building a dynamic panel model， using the system GMM to 30 provinces from 1988 to 2011 in our country local government intervention， the relationship between rural credit capital allocation and anti-poverty is analyzed. Conclude that Chinas local government intervention and poor slow inverted U type nonlinear relationship， the moderate local government intervention will help the poor to slow， and excessive local government intervention can form local government intervention trap， inhibit the anti-poverty effect； At the present stage in our country rural credit funds to help solve the financing difficulties， poor implementation poverty to slow， but our country rural credit allocative efficiency at a lower level， no significant effect on poverty slow； Compared with the local government intervention in the poorer areas， local government intervention degree of strong regional scale and efficiency of rural credit capital allocation for poor slow effect is more significant.

Key words：local government intervention； rural credit funds；rural credit allocation efficiency； anti-poverty

责任编辑：张士斌