集中连片贫困地区金融扶贫效果评价研究
——以大别山区为例
2020-01-07
(安徽财经大学 经济学院,安徽 蚌埠 233030)
一、引言
自改革开放以来,我国扶贫开发先后经历了五个阶段,即扶贫开发初级阶段、大规模开发式扶贫阶段、扶贫攻坚阶段、综合性扶贫开发新阶段和集中连片扶贫开发阶段。现阶段,我国有14个集中连片特困地区,90%以上的贫困人口集中在14个集中连片特困地区,而大别山地区是集中连片贫困地区的扶贫攻坚主战场之一。大别山地区涵盖安徽、河南和湖北5市24县,具有连片贫困地区的典型特征,即经济发展水平低、经济发展与周边城市发展脱离、金融环境差等问题较为突出[1]。
随着我国扶贫工作的深入,扶贫工作愈加艰难,尤其是大别山区贫困户的精准瞄准、扶贫资金的高效运用、金融扶贫的更新与完善成为理论界与实务界的重点和难点。《中国农村扶贫开发纲要(2011—2020)》中明确指出要积极推动贫困地区金融产品和服务方式创新,努力满足扶贫对象发展生产的资金需求。这强调了金融扶贫是我国长期以来解决农村经济发展落后的经济手段,金融扶贫以“造血”的形式改变了以往财政支农的“输血”形式。安徽、湖北和河南大别山地区政府都积极相应国家扶贫开发的号召,出台金融扶贫政策,扶持农村金融机构发展,形成政府主导型联合多种金融服务供给主体发力的金融扶贫供给体系,实施精准扶贫。2015年中共中央、国务院印发了《关于加大改革创新力度加快农业现代化建设的若干意见》,强调推进农村金融体制改革要主动适应农村实际、农业特点、农民需求,不断深化农村金融改革创新。综合运用财政税收、货币信贷、金融监管等政策措施,推动金融资源继续向“三农”倾斜,确保农业信贷总量持续增加、涉农贷款比例不降低。鼓励各类商业银行创新“三农”金融服务。支持银行业金融机构发行“三农”专项金融债,完善对新型农业经营主体的金融服务,强化农村普惠金融。
国外最先从金融角度关注贫困问题。对“贫困”的研究最初起源于英国工业革命,英国经济学家Rowntree Benjamin(1910)从收入的角度定义“贫困”,认为贫困是指个人或家庭收入无法维持家庭成员的最低生活必需开支的一种状态,也被称作物质贫困[2]。纳克斯(1966)和Jackson(1972)从能力、生活重大需求和满足程度三个角度定义贫困,认为个人或家庭将能力发挥到最大极限还是无法满足生活重要需求,或是对生活条件不满意,则人们处于贫困状态中,并构建贫困的动态库存流动模型来解释家庭贫困是由静态转向动态的累积过程[3-4]。随着有关贫困研究的深入,国外很多学者开始从贫困家庭收入和能力的角度出发,研究扶贫资金如何更加有效地减少贫困,即金融扶贫的减贫机制。Cleary(1997)对非政府组织金融行为改变穷人生活现状的研究表明,长期资金扶贫能够帮助那些没有享受到经济增长好处的人以可持续的方式减少贫困,通过重新分配土地的方案和教育、医疗、粮食方面的补贴等资金扶贫形式可以帮助穷人度过生活困难[5]。Burgess和Pande(2005)提供了关于印度银行有助于减少贫困人口的全面研究,研究结果显示,印度在没有金融服务区的农村开设分行,可以有效增加农村储蓄存款和贷款,减少农村贫困人口[6]。Mookerjee和Kalipioni(2010)对通过金融渠道来减贫进行了研究,调查了金融准入和收入不平等之间的联系,发现了两者存在负相关关系,即金融发展可以改变收入差距扩大[7]。Cornia(2006)研究固定汇率制度和纯浮动汇率制度对发展中国家减少贫穷的影响,结果表明,在经济处于正常发展时期和危机时期,减少汇率制度选择能够减少贫穷[8]。Manya(2010)等人通过采访的形式进行案例分析,探索房地产与减贫的关系后发现,虽然房地产是受访者资本积累的重要方式,但是在不增加交易活动的情况下,房地产对于减贫的潜力是有限的[9]。Donou-Adonsou和Sylwester(2016)通过对正式和非正式金融部门变量的深入测量后发现,尽管这些正式和非正式部门都有助于减贫,但非正式部门的影响力度不如正规银行部门,因此国家应多提倡正式金融部门通过贷款等金融手段实施减贫效应[10]。Perez-Moreno(2011)在研究金融减贫时发现,信贷更能支持金融发展以减少贫困[11]。Johan(2017)从金融深化、金融服务、金融效率、金融体系的稳定性四个方面研究金融是否有利于减贫,结果表明更多的金融支持有利于减少贫困线以下人口的比例[12]。
国内有关金融扶贫体系的研究较为丰富,金融扶贫理论体系的研究一直都是国内热点。郭威(2013)在广西富川县金融扶贫经验基础上,提出完善激励约束相容考核机制、金融创新过程的风险控制制度和多层次金融扶贫供给体系,以解决农村金融扶贫困境[13]。胡赵华、郭江(2014)以大别山区孝感市为例,在孝感现有金融扶贫体系的基础上,提出构建金融扶贫不同阶段的税收优惠、贷款贴息、扶贫信贷等政府性政策以及政策与资源的整合模式[14]。李善民(2014)从普惠制金融的理论内涵出发,分析了普惠金融扶贫的作用机理,并提出金融扶贫的管理模式[15]。吴义能(2016)等人指出传统金融扶贫理论上的缺陷与传统金融扶贫的现实困境,并提出了由扶贫资源整合、扶贫金融创新、扶贫产业金融等七大模块构成的综合扶贫金融工程[16]。谭正航(2016)指出,为了优化农村金融助推精准扶贫脱贫战略功能,应推进农村金融扶贫法律制度创新。
国内金融扶贫实证研究更加倾向于金融扶贫的效率和效果评价。邓坤(2015)以四川省巴中市为例对金融扶贫惠农效率进行评估,结果发现,农户和农村企业组织的贷款能够显著提高农民收入,而城市企业组织的贷款对农民收入的影响为负[18]。朱雅寒(2017)等人利用2011—2014年安徽省12个贫困县数据研究了安徽大别山区金融扶贫效果,研究表明,农村金融机构存贷比越高,减贫效果越好[19]。王晓润、朱丽丽(2018)以安徽大别山区12个贫困县2000—2015年的数据实证分析了金融扶贫效率,结果显示,金融机构扶贫未达到有效状态,金融扶贫效果不佳,并且同一连片区的金融扶贫效率存在明显差异[20]。
国外金融扶贫更多是通过提高贫困家庭收入和家庭成员能力来实现减贫,如运用政府扶贫资金、农村存贷款等金融支持手段能够有效减少贫困人口。国内有关金融扶贫理论体系和金融扶贫效果实证研究较为丰富,但国内学者尚未对我国农村金融扶贫体系进行系统全面的归纳,金融扶贫效果实证研究也只是局限于单个贫困地区。为此,本文以大别山区为例,分析我国连片贫困地区金融扶贫服务供给体系特点,使所选取的金融扶贫指标具有可靠性。并基于安徽、河南和湖北大别山区24县的数据对集中连片贫困地区金融扶贫效果进行分析与评价,从而为多渠道金融扶贫提供实践参考。
二、大别山连片贫困区金融扶贫供给体系的特点
近年来,大别山连片贫困区不断加快金融扶贫供给体系建设,逐渐形成以政策性银行为主导的农村金融市场体系,金融服务范围不断扩大、新型农村金融机构基本实现全覆盖。
(一)政策性银行主导农村金融市场,强化金融支农力度
大别山区金融市场发育不充分,市场经济体制无法彻底解决市场失灵问题,为此,实现精准脱贫的目标就要依靠政府调控,由政策性银行主导农村金融市场,引导商业银行培育农村金融市场。而农业发展银行是我国唯一政策性银行,是金融扶贫开发的关键,能够有效矫正市场失灵。目前,大别山区农业发展银行主要提供农产品储备、调销、收购贷款,农产品加工、农业科技、农业产业化企业贷款,农村基础设施、农业综合开发贷款,财政支农资金拨付等业务。截至2017年末,大别山区农业发展银行涉农贷款达35亿元,占中央专项扶贫资金的58.3%,实现近200万人脱贫。
农业发展银行在农村金融市场占主导地方,为农村金融机构发展提供政策支持。农业发展银行服务范围广,包括直接服务农民和当地金融机构。由于企业和农村金融机构具有商业利益化特点,农业发展银行向农村金融机构提供金融扶贫优惠政策,鼓励农村金融机构发展农民客户。农户除了向农业发展银行申请贷款,也可以向任何有扶贫政策的金融机构申请扶贫贴息贷款,用于农业生产活动等。当地企业向农业发展银行申请贷款,则用于发展特色产业。这些是政策性银行直接授予当地金融机构的权力。如湖北、安徽、河南大别山区都相继出台了旅游产业支持政策,当地旅游企业和微型企业依靠金融扶贫优惠政策大力发展旅游业。当地农民也可以向农村金融机构申请扶贫贴息贷款入股农村企业,或是进行创业,如搭建民宿、新开土菜馆、批发零售,以此增加家庭收入,实现脱贫目标。
(二)农村金融机构扩大金融服务范围,不断推广创新金融产品
农村金融机构由银行和非银行组成,其中,银行机构包括中国农业银行、中国农业发展银行和农村商业银行、农村合作银行,非银行机构包括农村信用合作社和农业保险公司等。我国农村商业性银行主要是以邮储银行和农业银行为主。自2011年我国提高贫困标准线以来,大别山区开始不断鼓励商业银行进入农村,并建设农村合作性银行,农村合作性金融机构网点不断增多。例如,湖北加大农村商业网点和金融服务工作站建设,截至2017年,湖北农村年均新增商业银行网点67家,湖北大别山区贫困村金融服务网格化工作站超过3000个。
六安市被确定为安徽省大别山唯一的金融扶贫示范区,金寨成为全国唯一拥有两家村镇银行的县,并强调要用好用活货币调控政策。六安市在金寨增设营业网点和自助网点16个,证券、保险及其他类金融机构在金寨共增设分支机构近10家。随着《关于全面推进农村金融产品和服务方式创新的指导意见》的出台,安徽金寨率先启动金融服务方式和金融产品的创新试点工作,金寨各大金融机构纷纷推广“订单农业质押”“合作组织+农户”“仓单质押”和“商标权质押”等多种金融创新贷款产品。
(三)新型农村金融机构实现县域全覆盖,搭建金融服务平台
新型农村金融机构主要包括村镇银行、资金互助社、资产管理公司、小额贷款公司、中国邮政储蓄银行等。村镇银行是大别山区新型农村金融机构的典型特例,是为所在区域农民、农业和农村经济发展提供金融服务的金融机构。村镇银行的注册资本小、门槛低,为农民和农村中小微企业提供个性化贷款,最大程度为农民提供区域农村金融服务。截至2017年,大别山区村镇银行已经实现县域全覆盖,村镇银行累计已经超过80家,为农村经济发展提供了有力的金融支持。河南的村镇银行分支机构达到全国第一,村镇银行存贷比达到75%,每家村镇银行平均净利润超过1600万元。
为了让农民对电子支付、金融知识有深刻的了解,实现农村金融结算的便捷,深化农村金融服务,大别山区搭建手机支付业务、惠农金融服务站和金融服务室等多种金融服务平台。随着移动互联网、物联网、大数据等现代信息技术在农业生产中的加速应用,农民使用手机支付的比例在不断提高。中国人民银行在安徽大别山区设置了两个手机支付业务试点县,手机业务改变了农民的消费理念和支付渠道,同时也提高了农村银行的业务水平。湖北和安徽大别山区相继成立惠农金融服务站和金融服务室,是集自助银行、金融消费维权和金融知识宣传的等功能为一体化的金融服务平台。目前湖北和安徽已经实现村级惠农金融服务站和金融服务室的全覆盖。
三、大别山区金融扶贫效果的实证研究
前文总结了政策性银行主导农村金融市场、农村金融机构扩大金融服务范围、新型农村金融机构实现县域全覆盖等金融供给体系特点。实际上,金融供给就是金融机构为集中连片贫困地区农户提供金融产品和服务的总和,可以采用金融机构现金流量、金融产品服务和金融机构发展规模等指标来衡量金融供给是否为集中连片贫困地区农户提高了经济收入。因此,本文从金融供给的角度出发,建立柯布—道格拉斯生产函数形式的线性模型,设置2011年为研究时间起点,选取2011—2017年数据;研究《中国农村扶贫开发纲要(2011—2020)》实施后大别山区金融扶贫的效果。
(一)构建计量模型
采用柯布—道格拉斯生产函数,构建如下计量模型:
Incyit=β0+β1Inldit+β2Inserit+β3Indepit+β4Indspenit+β5Controlit+μi+vit+ηt
(1)
其中,β0、β1、β2、β3、β4、β5是对应变量的回归系数,cy表示农村居民可支配收入,ld表示银行存贷比,ser表示金融服务覆盖率,dep表示金融发展规模,spen表示财政支农的力度。i、t分别表示表示各地区和时间,ui代表不随时间变化的个体特质效应,ηt代表不随个体变化的时间效应,vit代表随机扰动项;Control代表其他影响农村居民可支配收入的控制变量集合。
(二)变量说明与数据来源
1.被解释变量
被解释变量为农村居民可支配收入。杨光凯(2018)、陈银娥和金润楚(2018)等人认为《中国农村扶贫开发纲要(2011—2020)》实施后,国家对贫困人口的标准有所变化,以低于2300元计算贫困人口数量,而贫困发生率减少率指标已不能作为衡量标准,通常用收入指标来衡量贫困[21-22]。农村居民可支配收入是贫困的反向指标,农村居民可支配收入越高,贫困程度越低,因此,本文采用农村居民可支配收入作为被解释变量。
2.核心解释变量
核心解释变量主要为存贷比、金融服务覆盖率、金融发展规模、财政支农力度等。(1)存贷比,存贷比亦称为“贷存比”,是指农村金融机构各项贷款占存款的比重;存贷比看作是地区金融机构资金流动的总量,是衡量地区金融发展平衡程度和盈利能力的重要指标。因此,本文采用存贷比作为核心解释变量。(2)金融服务覆盖率,各类金融机构服务网点的供给能够衡量金融服务效率,因此,本文选取金融服务网点作为农村金融服务覆盖率的衡量指标。(3)金融发展规模,金融发展规模是支持农村经济发展的重要保障,也决定了农村金融机构货币流动性,因此,本文选取农村银行年末存贷款之和占地区生产总值的比重作为的衡量指标。(4)财政支农力度,集中连片贫困地区的扶贫需要政府的财政支持。由于各县第三方评估财政支农的统计口径不同,即各县对政府拨款的扶贫专项资金的统计口径不同,加之政府对金融机构给予的资金支持难以收集。所以,本文选取各县地方农业财政支出占地区生产总值的比重作为代理变量,作为财政支农力度的衡量指标。
3.控制变量
控制变量主要为经济发展水平、产业结构优化、社会投资等变量。(1)经济发展水平,地区的经济发展水平对农村金融发展水平有很大的影响,从理论上来说,农村地区经济发展水平高,金融市场越成熟,对农村居民可支配收入有一定的影响[23]。因此,本文采用人均生产总值作为经济发展水平的衡量指标。(2)产业结构优化,金融扶贫开发以后,国家注重扶持农村旅游等生产性服务型产业,第一产业向第二、三产业转移[24-25]。因此,本文采用第二、三产业之和占第一产业的比重作为产业结构优化的衡量指标。(3)社会投资,农村社会投资是农村居民收入的重要影响因素,社会投资规模大,金融市场发展越好[26-27]。所以,本文选取固定资产投资占地区生产总值的比重作为社会投资的衡量指标。
各变量的定义和计算口径见表1所示。
表1 各变量的定义和计算口径
4.数据来源
本文数据来源于2011—2017年安徽、湖北、河南省各市(县)统计公报、《中国农村统计年鉴》《中国县域统计年鉴》《中国农村金融服务报告》和中国人民银行网站。
(三)实证结果与分析
运用固定效应模型对大别山区金融扶贫效果进行总体评价。同时,考虑到连片区的地区差异性,将安徽、河南和湖北三省逐一分析,研究三省金融扶贫效果是否存在差异。
1.大别山区的回归结果分析
本文研究数据是大别山24个县域2011—2017年的面板数据,属于短面板数据,且存在异方差问题,因此,对金融扶贫指标原始数据取自然对数,消除异方差的存在。运用stata对线性回归模型进行Hausman检验。Hausman统计量值为46.48,其对应的p值小于显著性水平0.05,表明应该选择固定效应模型。因此,通过固定效应模型研究大别山区农村居民可支配收入与核心解释变量之间的关系,评价金融扶贫效果,研究结果见表2的模型1。在模型1的基础上,逐渐加上控制变量,研究结果见表2的模型2、3和4。
由表2可知,存贷比、金融服务覆盖率和财政支农力度与被解释变量农村居民可支配收入存在显著的正相关关系,表明提高存贷比、扩大金融服务覆盖率、加大财政支农力度,可以提高农村居民可支配收入,从而提升金融扶贫效果。从具体回归系数来看,金融服务覆盖率的回归系数(0.352 9)最大,说明金融服务覆盖率对提高农村居民可支配收入的促进效果更好,即提高金融覆盖率,金融扶贫效果更好。银行存贷比的回归系数(0.321 5)次之,财政支农力度的回归系数(0.151 2)最小,说明银行存贷比对提高农村居民可支配收入的效果次之,财政支农力度提高农村居民可支配收入的效果最差。这是由于国家大力推进集中连片贫困地区金融产品供给体系建设,金融网点数量不断增加,金融服务覆盖率不断提高。金融服务覆盖率的提高,直接促进了农村居民的可支配收入的增加。政府的财政支持虽然在贫困区扶贫方面发挥着主体和主导作用,但是这些财政支出主要用于农村基础设施建设、农村居民贷款、鼓励农村产业发展等,所以财政支农力度对提高农村居民可支配收入的效果并不明显。金融发展规模与农村居民可支配收入不存在显著性关系,即金融发展规模对提高农村居民可支配收入的效果不显著。这是因为连片贫困区的居民储蓄少,而大多数贷款都是当地企业涉农贷款,农户贷款甚少,企业涉农贷款难以在短时间内提高农村居民可支配收入。因此,金融发展规模对提高农村居民可支配收入的作用并没有体现出来。
表2 大别山区固定效应模型的回归结果
注:*** p<0.01、** p<0.05、* p<0.1分别表示在1%、5%和10%的水平上显著,括号内为稳健的t统计值(下同)
从控制变量来看,连片贫困区经济发展水平、产业结构优化和社会投资与农村居民可支配收入之间存在显著的正相关关系,即地区经济越发达、产业结构优化程度高、社会投资力度大,农村居民可支配收入越高,金融扶贫效果越好。
表3 安徽、河南和湖北大别山区固定效应模型的回归结果
2.分地区的回归结果分析
大别山区包涵安徽、河南和湖北三省24个县,由于地区经济发展水平和地方政府金融政策支持的差异,也会造成大别山区三省金融扶贫效果的差异,为此,本文对安徽、河南和湖北三省的金融扶贫效果进行实证分析,实证结果详见表3所示,由表3可得到如下结论。
从存贷比来看,安徽和湖北省大别山区的存贷比与农村居民可支配收入之间存在显著的正相关关系,并且安徽省的存贷比对提高农村居民可支配收入的促进效果更好,而河南的银行存贷比与农村居民可支配收入之间不存在显著性关系。河南的银行存贷比与农村居民可支配收入不存在显著性关系与上述大别山整体分析结果存在差异,这是由于河南省大别山区连续三年的银行存贷比已经超过75%,高于安徽、湖北两省,可能存在一个门槛效应值[28]。由此可见,河南存在着银行贷款并未为农户创造收入的现象,银行存贷比对提高农村居民可支配收入效果不显著。
从金融服务覆盖率来看,三省的金融服务覆盖率与农村居民可支配收入之间均存在显著的正相关关系,其中,安徽省的金融扶贫效果最好,河南的金融扶贫效果最差。安徽、河南和湖北的金融服务覆盖率与大别山区整体研究结果一致,这表明金融服务覆盖率能够真正提高农村居民可支配收入。
从金融发展规模来看,安徽、河南和湖北金融发展规模与农村居民可支配收入的关系分别为负相关、不相关和正相关关系,三省金融发展规模对扶贫效果的影响差异较大。这是由于金融发展对居民可支配收入的影响存在门槛值,不同门槛值下,金融发展规模与提高农村居民可支配收入是存在差异的。
从财政支农力度来看,三省的财政支农力度与农村居民可支配收入之间均存在显著的正相关关系,即加大财政支农力度,金融扶贫效果越好。这与大别山区财政支农力度的研究结果一致,这表明加大财政支农力度,农村居民可支配收入会有所提高。
四、提高金融扶贫效果的政策建议
为打赢大别山片区脱贫攻坚战,如期实现2020年全面脱贫的目标,大别山区金融机构亟需继续完善金融扶贫供给体系,在原有金融产品和服务的基础上继续改革创新。在金融扶贫供给体系中,金融发展规模的扩大并不意味大别山区的居民收入提高,因此,金融扶贫也有其局限性和不确定性,要更好实现精准扶贫,就要将金融扶贫与其他扶贫方式相结合。同时,当地政府也要因地制宜出台财政政策,支持农村金融市场发展,完善农村金融环境。
一是,创新发展金融扶贫。大别山区金融扶贫创新主要还是在于供给体系的创新,即金融服务和产品创新。在金融服务创新方面,金融机构继续增加服务网点,弥补大别山区金融服务空白乡镇。在金融产品创新方面,除了在扶贫贷款和小额贷款的基础上进行创新,还需要依据农村生产特性,继续在差别化存款准备金、支农再贷款和再贴现、抵押补充贷款等金融产品上进行创新,最大程度满足农民金融需求。
二是,推进金融扶贫与其他扶贫方式相融合。金融扶贫的目的在于优化农村资源配置效率,是缓解贫困地区市场失灵和信息不对称的重要手段。现阶段,金融扶贫已经不再是单一的脱贫攻坚的渠道,而是要与财政专项扶贫、产业扶贫、科技扶贫、文化扶贫、就业扶贫和易地搬迁扶贫方式相结合的联合、政策性手段,最大程度发挥金融扶贫的决定性作用。大别山区应围绕产业扶贫项目,结合科技扶贫和就业扶贫等形式,积极引进龙头企业。在开展大型产业扶贫项目过程中,需要企业作为主体,引导贫困户实现脱贫目标。即实行“龙头企业+金融扶贫+贫困农户”的方式,由龙头企业带动贫困户致富,有效降低贫困农户创业风险。大别山区推进金融扶贫与其他扶贫方式相结合的过程中,可以提高扶贫瞄准效率,实现精准扶贫。
三是,当地政府要因地制宜出台政策支持农村金融市场发展。安徽、河南和湖北的金融发展规模、金融覆盖率和财政支持支农力度对提高农村居民可支配收入出现差异,进而产生不同的金融扶贫效果。为此,各省要针对金融扶贫的薄弱环节,因地制宜出台政策,最大可能实现精准扶贫,提高金融扶贫效果。比如,目前安徽和河南的金融发展规模尚不能满足农村居民需求,当地政府应出台鼓励政策,不断扩大金融发展规模、不断创新金融产品,切实提高金融扶贫效果。