贫困地区农村金融减贫的财政政策协同效应研究

王汉杰 温涛 韩佳丽

摘 要：基于政策协同视角，运用两阶段最小二乘法与工具变量分位数回归法实证考察贫困地区农村金融减贫效应发挥的财政政策协同效应。结果表明：总体而言，贫困地区农村金融有利于减贫，但部分贫困县域的减贫效应并不显著;非贫困地区的农村金融减贫效应明显高于贫困地区;贫困地区财政政策显著抑制了农村金融减贫效应的发挥，且贫困程度越深的县域，抑制作用越大，即两者尚未形成有效协同。

关键词： 贫困地区;金融减贫;财政政策;协同效应

中图分类号：F832.35 文献标识码： A文章编号：1003-7217（2020）01-0093-07

一、引 言

既有的理论研究与实践经验均表明，金融资源的有效供给是打破贫困恶性循环的关键[1]。决胜脱贫攻坚阶段，党中央高度重视金融扶贫功能的有效发挥，并强调金融支持深度贫困地区脱贫攻坚的重要性。然而，金融天然的逐利性与深度贫困人口的弱质性之间存在着内在矛盾，仅依赖于金融的市场逻辑难以使金融资源真正服务于深度贫困人口，这决定了“市场+政府”的金融扶贫模式是符合我国新时期贫困特征的可行路径。可见，新时期金融扶贫是一项系统工程，其功能的有效发挥有赖于各类政策的协同发展。财政政策作为政府十分重要的宏观调控手段，如何实现贫困地区农村金融减贫的财政政策协同，是切实发挥金融服务于决胜脱贫攻坚目标的关键所在。

金融具有“嫌贫爱富”的本质，金融扶贫离不开政府的有效引导，从而保障金融机构的商业可持续性[2]。而财政政策正是引导金融资源注入贫困地区、提升金融扶贫效率的关键所在。一方面，财政政策能够提升金融机构的参与激励。通过风险补偿基金及财政贴息基金等风险屏障的设立，降低金融服务贫困人口的成本与风险，进而引导金融机构参与到扶贫当中;另一方面，财政政策能够有助于培育金融减贫功能发挥的基础性条件。通过贫困地区农村公共设施投资、转移支付等职能，提升贫困地区及贫困人口的内生发展动力，从而实现金融的减贫增收效应。可见，从理论上来看，政府财政政策与农村金融减贫的协调配合，能够保障贫困地区农村金融减贫的有效实施，助推脱贫攻坚目标的实现。因此，必须充分发挥政府投入的主体与引导作用。

然而，既有研究表明我国财政政策的实施存在诸多方面的问题，尤其是在财政支农与财政扶贫领域。具体表现为财政支农结构存在偏差[3]、财政支农的资金配置效率低下[4]、農村地区财政公共支出的管理效率低下[5]、地区间财政支农差距过大[6]。特别地，在财政扶贫资金方面，“精英俘获”问题的存在导致大量财政扶贫项目发生了目标偏移[7]。在这一现实困境下，贫困地区农村金融减贫的财政政策协同效应如何，能否有效提升农村金融的减贫效应，这是当前亟待解决的重要问题。

从国内外既有研究来看，大量理论与实证研究探讨了金融与贫困减缓之间的关系。从宏观层面来看，早期的研究认为金融作用于贫困减缓的间接机制主要通过经济增长的渠道来实现，其前提基础是金融发展可以促进经济增长。显然，经济增长促进了地区总产出的增加，能够为贫困减缓提供物质基础。社会整体物质水平的提升（如企业、产业的发展等）会通过“涓滴效应”使经济增长的福利自发地流向贫困人口，这将带来贫困人口收入的增长以及生活福利水平的提升，进而有效地减缓贫困[8]。从微观层面来看，作为农村的微观经济主体，金融支持能够改变农户的要素投入约束，有利于其进行扩大经营规模，提升收入水平[9，10]。同时，也能够促进社区层面的经济发展，进而带动贫困人口脱贫增收[11]。此外，金融借贷也具备平滑消费的功能，有助于缓解贫困农户的经济困境、改善贫困农户的家庭福利[12]。另一方面，部分研究着重分析了财政投入对农村贫困减缓的影响作用。林伯强（2005）的研究表明，财政资金在农村生产、生活等方面的基础设施投入，有效促进了农村地区的经济增长，减缓了农村贫困[13]。国外学者的研究也一致表明，农业生产补贴、农村地区的公共福利支出、医疗条件与基础教育设施投入、农村地区道路等领域的投资均能够有效地减缓农村贫困[14]。同时，也有学者从财政支出结构的视角剖析不同类型财政支出对农村贫困的减缓，研究结论一致表明了财政支出的减贫效应存在显著的结构性差异[15]。

综观既有研究可以发现，金融与财政投入对农村贫困减缓的作用受到了大量国内外学者的关注，也形成了十分丰硕的研究成果，这为本文的研究提供了扎实的理论基础与逻辑起点。然而，既有研究更多地仅从孤立的视角单方面分析了金融或财政投入的减贫作用，尽管有少数学者综合考虑了财政金融政策的减贫作用[16]，但鲜有研究从协同的视角关注贫困地区农村金融减贫过程中的财政政策协同效应。不可置否，农村金融市场有效运行的关键在于构建一个良好的政策环境。尤其是对于金融减贫而言，扶贫是一项系统工程，金融减贫效应的充分发挥有赖于各类政策的协同发展。而在诸多扶贫政策当中，财政政策是动员金融资源注入到贫困地区，促进贫困地区经济发展、贫困人口增收能力提升的关键所在，这也是金融减贫功能有效发挥的基础性条件。因此，本文将以我国贫困县域面板数据实证检验贫困地区农村金融减贫的财政协同效应，揭示其中存在的问题与不足，进而为我国扶贫政策协同体系的构建提供可资借鉴的现实依据，切实助推决胜全面建成小康社会的宏伟目标。

二、变量、数据及研究方法

（一）数据来源

本文使用的是2012-2015年贫困县域的面板数据，该数据主要来源于《中国县域统计年鉴（县市卷）》，该年鉴涵盖了全国2000多个县域单位的经济社会发展资料，是我国目前最为完整的县域层面统计资料。贫困地区是本文的主要研究对象，因此，根据国务院扶贫开发领导小组公布的国家级贫困县名单，在剔除部分数据指标缺失的贫困县样本之后，最终选取了486个国家级贫困县样本。同时，在实证分析过程中，研究样本也包括了1383个非贫困县，从而便于比较贫困县与非贫困县的差异。

（二）变量选取

1.被解释变量：农村贫困。贫困地区农村居民收入的可持续增长是减缓农村贫困的根本途径。已有研究表明贫困人口在生活、教育、医疗等方面的贫困主要是由于可支配收入的不足[17，18]。因此，借鉴既有文献的做法，以县域农村居民人均收入作为县域农村贫困的衡量指标[19]。

2.核心解释变量：金融资源注入。该指标采用的是贫困县的金融机构贷款余额，为控制县域人口规模的影响，最终以贫困县人均贷款余额衡量。同时，由于本文的研究目的在于探讨贫困地区农村金融减贫过程中的财政政策协同效应，因此，研究的核心解释变量也包含了贫困地区财政金融政策的交互项，其中，财政政策主要以国家贫困县的县域公共财政支出与总人口的比值衡量。

3.控制变量。为有效控制内外部因素对贫困地区农村贫困的影响，选取相应的控制变量，主要包括经济增长、基础设施、人力资本、产业结构、收入差距，各指标的具体衡量方法如表1所示。

在定义实证分析所关注变量的基础之上，比较分析了贫困县与非贫困县之间的差异，结果如表2所示。从表2的结果可以发现，贫困县与非贫困县之间的要素禀赋状态存在显著的差异。具体而言，非贫困县的农村居民收入以及金融资源的注入强度均显著地高于贫困县。在控制变量方面，除了人力资本不存在显著差异之外，非贫困县的基础设施建设、经济增长以及产业结构均显著地优于贫困县，但贫困县的收入差距反而显著地高于非贫困县。由此可见，相比非贫困县，贫困县的生产要素积累严重不足，同时，收入分配格局也不容乐观，这显然不利于其农村金融减贫效应的发挥。

（三）研究方法

为了研究财政政策协同的整体效应与分层差异，使用均值回归与分位数回归法。同时，考虑到计量模型可能存在的内生性问题，在实证分析过程中引入工具变量，以两阶段最小二乘法与工具变量分位数回归法进行实证检验。此外，为避免计量回归的异方差问题，在回归分析中均采用稳健标准误。具体而言，使用如下计量模型：

Pov=β0+β1Finan+β2Fisc×Finan+

ΘT+μ（1）

式（1）中，交互项Fisc×Finan主要用于反映贫困地区财政金融减贫的协同效应，这一点可以通过对贫困地区金融资源注入取一阶偏导得出，即：

Pov/Finan=β1+β2×Fisc（2）

式（2）中，系数β1反映贫困地区金融资源注入对农村贫困的影响;系数β2反映贫困地区财政金融减贫的协同效应，当系数β2显著为正时，表明贫困地区財政金融政策在减贫过程中实现了协同效应;相反，当系数β2显著为负时，则意味着贫困地区财政政策，抑制了金融减贫功能的发挥。那么，其作用究竟如何？这是实证分析所要揭示的现象。

三、实证结果分析

（一）内生性问题分析

从宏观层面来看，县域农村贫困状态与县域金融资源注入可能存在一定的反向因果关系。具体而言，两者之间的反向因果关系可能表现为：农村贫困状态越严重的县域地区，其经济发展水平往往处于落后状态，而金融资源天生具有“嫌贫爱富”的本质，较高的风险及较低的收益将导致各大金融机构不愿意投入大量的金融资源到落后的贫困地区。事实上，这一现象在现实经济中也得到了充分的印证，即长期以来存在贫困地区的金融机构网点覆盖率偏低、信贷投入量不足等问题。由此可见，贫困县域的农村贫困可能会影响该地区金融资源注入的力度，即两者互为因果。

基于宏观指标衡量的数据可获取性，并借鉴已有研究的主流做法，本文以滞后一期的贫困地区金融机构人均贷款额为工具变量，从理论上来看，该指标满足工具变量的基本条件。首先，前一期的人均贷款额一般与当期的人均贷款额存在一定的相关性，即满足工具变量的相关性条件。其次，贫困地区当期的农村贫困状态必然无法影响到该地区滞后一期的金融机构人均贷款额。因此，在宏观统计指标有限的条件下，选取这一工具变量是较为理想的指标。

（二）财政金融政策协同的总体效应

从表3的实证分析结果可以发现，模型（1）的结果表明我国县域地区金融资源的注入能够有效减缓农村贫困，但交互项的系数显著为负，即县域财政金融投入尚未形成协同效应，不利于金融减贫效应的发挥。为了避免内生性问题，进一步运用两阶段最小二乘法分析财政金融政策协同的总体效应①。

在控制内生性问题之后，模型（2）的估计结果依然保持稳健。模型（3）与模型（4）以两阶段最小二乘法（2SLS）进一步对比分析了贫困县与非贫困县的差异。回归结果显示，贫困县农村金融的减贫效应远落后于非贫困县。究其根源，我国的贫困县主要集中分布在中西部地区，从宏观层面来看，产业基础薄弱、地理位置偏远使得贫困地区难以吸收高质量的人才、技术，使得金融资源无法充分发挥其减贫效应;从微观层面来看，贫困农户的家庭有效劳动力不足、人力资本禀赋低等问题导致了其发展生产的能力十分有限[20，21]。相反地，非贫困县拥有更好的经济产业发展基础，这为金融扶贫奠定了扎实的基础性条件，不仅能够有助于贫困人口充分运用金融资源实现脱贫增收，也在一定程度上激励金融机构的信贷资源投入，从而形成贫困人口脱贫增收与金融机构可持续发展的良性循环。

从交互项的系数估计结果来看，无论是贫困县还是非贫困县，交互项的系数均显著为负，表明在农村金融减缓农村贫困的过程中，财政政策尚未与之形成协同效应。从理论上看，财政政策作为政府重要的宏观调控手段，具有实现收入再分配、完善基础设施以及公共服务体系等重要功能，这能够有效弥补金融政策的不足，从而更好地发挥金融的减贫功能。然而，在现实经济生活中，基于政治晋升的动机，地方政府更加注重所在地区的经济增长效应，导致了地方政府的财政投入重点发生了偏移，并未真正地投入到民生领域当中。此外，尽管中央政府大力推动各类财政扶贫项目，但“精英俘获”问题的存在导致大量财政扶贫项目发生了目标偏移，低收入群体难以真正享受到中央层面的“善意”，这不利于改善低收入群体的发展状况。而正如前文所言，金融减贫效应发挥的基础在于贫困人口是否能够有效运用金融资源、实现较高回报的生产性活动。因此，如何优化既有财政投入体系、切实改善低收入群体的发展状况，是实现财政金融政策协同的关键所在。

从相关控制变量来看，基础设施的系数显著为正，即基础设施的完善有助于农村贫困的减缓;经济增长的系数显著为正，表明现阶段我国县域经济增长具备“涓滴效应”，即“益贫式”增长;收入差距显著为负，贫富差距的扩大必然不利于低收入群体的发展，进而促进了农村贫困的发生;而贫困县产业结构的系数不显著，表明產业结构的高级化未有利于农村贫困的减缓，这可能是由于在供给侧结构性改革的背景下，产业结构升级对低收入群体的就业造成了一定的冲击。

（三）财政金融政策协同的分层差异

在研究贫困地区农村金融减贫的财政政策协同的分层差异时，运用工具变量分位数回归法（IVQR）。具体而言，选取5个代表性分位点：0.10、0.25、0.50、0.75、0.90，比较研究不同贫困程度的贫困县域之间的异质性，回归结果如表4所示。

1.金融资源注入。对于贫困县而言，Finan变量在IVQR_10、IVQR_25、IVQR_75三个分位点上的弹性系数均显著为正，但在IVQR_50、IVQR_90分位点的系数并不显著。这意味着对于部分贫困县域而言，其金融资源注入尚未能有效减缓贫困，这可能是由于部分贫困地区缺乏有效的经济产业基础，贫困群体的增收渠道十分有限，更多地仅能依赖传统的小农式生产，加之自身的要素禀赋积累长期处于低水平状态，因病、因残等致贫原因十分突出，这直接制约了其脱贫增收[22，23];同时，金融市场的“精英俘获”问题也使得贫困群体难以获取优惠性的金融资源[24]，贫困型农户依然面临着较为严重的金融排斥问题，这导致了金融资源的注入难以有效减缓部分贫困地区的农村贫困。相比而言，深度贫困县域的金融减贫效应却更为明显，这可能是由于现阶段随着脱贫攻坚战役的不断推进，深度贫困地区（IVQR_10、IVQR_25）是实现全面脱贫目标的主战场，在政府各类特惠政策的扶持下，有利于具备自我发展能力的贫困人口通过金融资源实现脱贫增收。对于非贫困县而言，Finan变量在各个分位点上的弹性系数均显著为正，且各分位点上的系数均大于贫困县，这可能是得益于非贫困县较好的经济产业发展基础，能够为贫困群体发展生产提供有效的市场对接，从而创造良好的金融扶贫基础。从群体的内部异质性来看，除了高收入组（IVQR_90）之外，其余分位点随着分位数的条件分布不断提升，其影响系数也不断变大，这意味着收入层次越高的县域，金融的减贫增收效应越明显。收入层次较高的县域往往分布在沿海经济实力较强的地区，无论是从外部发展环境，还是低收入群体的自我发展能力，均明显优于较低收入层次的县域地区，因而能够更好地运用金融资源实现脱贫增收。

2.交互项。从表4的回归结果可以发现，随着分位数的条件分布不断提升，交互项的系数由显著为负转

变成显著为正，且影响系数不断增大，这意味着贫困程度越深的县域，财政政策对金融减贫效应的抑制作用越大。这可能是由于两方面原因所导致：第一，对于贫困程度较深的县域，经济发展水平较低，可支配的财政资金自然也就十分有限，在地方官员政治晋升锦标赛的驱动下，能力较高的地方官员往往倾向于选择更容易展示自我能力的“经济性支出”[25];而由于教育、医疗等领域的人力资本投资所带来的经济增长效应弱于实物资本的投资，导致地方政府的投资意愿较弱[26]，这不利于改善深度贫困群体的人力资本状况，甚至恶化城乡之间的收入差距。第二，目前我国正处于决胜全面建成小康社会的关键时期，深度贫困地区是中央政府财政投入的重点，大量财政扶贫项目源源不断地输送到较为贫困的县域地区，然而，正如胡联和汪三贵（2017）的研究所指出，“精英俘获”问题存在于精准扶贫政策的实施过程中，乡村精英占据了大量扶贫资源[27]。财政扶贫项目作为政府重要的扶贫手段，其经济利益十分可观，而“精英俘获”问题的存在导致财政扶贫项目发生严重的目标偏移，即受益的并非贫困群体，这可能导致村庄内部贫富差距的扩大与社会不平等结构的产生。当政府的公共财政无法发挥其应有的作用时，金融借贷资金将被大量的用于非生产性支出[28]，如医疗、教育等方面，这直接挤占了金融资源的减贫增收效应，那么，贷款质量低的问题也就难以避免。因此，政府应注重贫困地区财政投入体系的优化以及制定合理的监督机制，从而有利于贫困地区金融市场的可持续发展，实现财政金融减贫的协同效应。此外，非贫困县的交互系数也显著为负。

3.控制变量。相比贫困县而言，非贫困县的基础设施建设更有利于农村贫困的减缓，这表明了对于贫困地区而言，在基础设施的完善过程中，应注重其“益贫性”。经济增长的估计系数在贫困县和非贫困县均显著为正，随着条件分布的不断提升，该系数呈现递减态势，表明深度贫困地区经济增长具备积极的减贫效应，能够有利于低收入群体实现脱贫增收。贫困县人力资本的系数基本都显著为正，这表明贫困地区人力资本培育是减缓农村贫困的有效渠道[29]。产业结构的估计系数仅在贫困县的系数并不显著，而非贫困县的估计系数显著为正，这可能是由于在较为贫困的县域地区，贫困群体的发展能力十分有限，难以有效参与到较高层次的产业生产中，加之外部经济环境的冲击，最终导致了其不利于贫困地区农村贫困的减缓。收入差距的估计系数在贫困县和非贫困县均显著为负，且随着条件分布的不断提升，该抑制作用呈现逐渐增强的趋势，表明贫富差距的扩大十分不利于贫困群体的发展，尤其是对于贫困地区而言，这一抑制作用更为明显[30，31]。

四、研究结论及政策含义

以上基于我国贫困县域面板数据，运用计量分析工具从全景视角考察了贫困地区农村金融减贫效应发挥的财政政策协同效应，并比较分析了贫困地区与非贫困地区之间的差异性。主要研究结论如下：（1）贫困地区农村金融有利于减贫，但对于部分贫困县域而言，其作用并不显著;相反，非贫困地区的农村金融减贫效应明显高于贫困地区。（2）贫困地区财政政策显著抑制了农村金融减贫效应的发挥，且贫困程度越深的贫困县域，财政政策对金融减贫效应的抑制作用越大，即现阶段贫困地区农村金融减贫尚未与财政政策形成协同效应。这一结论揭示了现阶段贫困地区农村金融减贫尚未与财政政策形成有效协同这一事实。然而，不可置否的是，农村金融市场有效运行的关键在于构建一个良好的政策环境。尤其是对于金融扶贫而言，扶贫是一项系统工程，金融减贫效应的充分发挥有赖于各类宏观政策的协同发展。因此，必须重视金融扶贫过程中的政策协同效应，实现政策间的有效协同，助推脱贫攻坚目标的实现。

财政政策作为政府重要的宏观调控手段，具有实现收入再分配、完善基础产业设施以及公共服务体系等重要功能，这能够有效弥补金融政策的不足，从而更好地发挥金融的减贫功能。但由于地方政府财政支出结构不合理、财政扶贫项目的“精英俘获”等问题，低收入群体难以真正享受到中央层面的“善意”，进而导致财政金融政策難以有效协同减贫。因此，政府必须注重贫困地区财政投入体系的优化，一方面，应合理配置财政资源，着力提升深度贫困地区的发展质量、培育深度贫困群体的发展能力;另一方面，应充分发挥财政撬动金融资源的杠杆作用，降低金融机构参与扶贫的风险与成本。同时，制定严格的监督机制，对贫困地区各类财政资金，尤其是对财政扶贫资金的使用实行“问责制”，确保贫困地区财政资金的投入到位，切实提升财政资金的配置效率，从而有利于贫困地区金融市场与贫困群体的可持续发展，实现财政金融减贫的协同效应。

注释：

①  考虑到我国幅员辽阔，不同地区之间的经济发展状况可能存在较大的差距，因此，回归模型均控制了地区固定效应。地区划分依据：将我国划分为东部、中部和西部三大地带。其中，东部地区包括辽宁、北京、天津、河北、山东、江苏、上海、浙江、福建、广东、广西、海南;中部地区包括山西、内蒙古、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南;西部地区包括陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆、四川、重庆、云南、贵州、西藏。

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（责任编辑：宁晓青）

Synergistic Effect of Fiscal Policy on Financial

Poverty Alleviation in Poverty Stricken Areas

WANG Hanjie1，2， WEN Tao2， HAN Jiali3

（1. Department of Agricultural Economics and Rural Development， Goettingen University， Goettingen 37073，Germany;

2. College of Economics and Management， Southwest University， Chongqing 400715， China;

3.School of Economics， Southwest University of Political Science and Law， Chongqing 401120， China）

Abstract：Based on the perspective of policy synergy， this paper empirically examines the fiscal policy synergy effect of rural financial poverty alleviation in poor areas by using Two-stage Least Squares method and Instrumental Variable Quantile Regression. The results show that rural finance in poverty-stricken areas is conducive to poverty alleviation， but the poverty reduction effect of some poverty-stricken counties is not significant. On the contrary， the rural financial poverty reduction effect in non-poverty areas is significantly higher than that in poverty-stricken areas. In addition， fiscal policy in poverty-stricken areas significantly inhibits rural finance. The poorer the country is， the greater the inhibition effect exists， indicating that the fiscal and financial policies have not yet formed effective synergy.

Key words：poverty-stricken areas; financial poverty reduction; fiscal policy; synergistic effect

收稿日期： 2019-02-10; 修回日期： 2019-07-28

基金項目：  国家自然科学基金面上项目（71773099）、国家社会科学基金重点项目（14AZD034）、中宣部文化名家暨“四个一批”人才项目（中宣办发[2017]47号）、教育部人文社会科学研究青年基金项目（19XJC840002）、第66批中国博士后科学基金面上项目（2019M663430）

作者简介： 王汉杰（1990—），男，福建漳州人，德国哥廷根大学农业经济与农村发展系博士研究生，研究方向：农村金融、农村贫困;温 涛（1975—），男，重庆渝北人，西南大学经济管理学院教授，博士生导师，研究方向：农村金融与财政。