陕西省普惠金融发展的减贫效应研究

李雅静 卞淑云

摘   要：本文利用2005年-2018年陕西省金融数据对陕西省普惠金融发展水平进行测算，并结合陕西省农村相关数据，利用脉冲响应函数和方差分解方法，考察普惠金融发展的减贫效应。实证结果显示：普惠金融水平对农村居民收入水平的提高有促进作用，陕西省普惠金融发展具有显著的、持续性的减贫效应，且普惠金融发展对贫困减缓具有较高的贡献率，并为进一步建立解决相对贫困的长效机制提供了一定思路。

关键词：普惠金融;贫困减缓;脉冲响应函数;方差分解

一、引言

贫困问题一直是困扰世界各国发展的普遍性问题，也是在欠发达国家中尤为突出的问题。自新中国成立以来，在农村制度改革的推进及国家财政转移支持等政策措施的努力下，我国的减贫事业逐步推进。自2015年底脱贫攻坚战役打响以来，我国减贫扶贫效果更是显著，从1978年至2017年农村贫困人口规模7.7亿人减少至3046万人，贫困发生率由97.5%下降至3.1%，为世界减贫进程贡献了巨大的力量。

在脱贫攻坚战役初期，陕西省贫困村数量多、贫困发生率高，国家片区县数量居全国前列。经过政府和社会各界多年来的不懈努力，陕西省贫困人口已从2014年的350万人减少至2020年初的18.34万人，贫困发生率从13.0%减少至0.75%。现如今，脱贫攻坚战役已进入到最后的冲刺阶段，而传统的产业扶贫、教育扶贫、易地扶贫、生态扶贫模式效应已逐步饱和，在创新扶贫工作机制和模式的要求下，强调普惠金融发展减贫效应的研究成为当前重要的研究课题。

二、普惠金融指数的构建

（一）指标的选取

为分析普惠金融发展的减贫效应，本文以农村居民收入水平为被解释变量，衡量陕西省贫困水平，为保证数据平稳性，对该变量进行对数处理，指标选取的具体情况如表1所示。解释变量的选取参考《G20普惠金融指标体系》以及朱一鸣（2017）、任碧云（2019）研究中对普惠金融指标体系的设计，从金融服务可得性和金融服务使用情况两个角度来衡量普惠金融水平。考虑到除解释变量外，其他因素对贫困的影响，本文将经济增长速度、城镇化水平和教育水平作为控制变量引入。

（二）普惠金融指数计算

根据表1的指标选取情况，本文中普惠金融水平的衡量包括共2个一级指标和7个二级指标，为实现多目标向单目标的转化，首先采用变异系数法来确定各级指标权重，计算过程如公式（1）和公式（2）：

三、陕西省普惠金融减贫效应实证分析

在前文已构建普惠金融指数的基础上，本部分进行普惠金融减贫效应的实证分析，主要包括模型构建、变量单位根检验和协整检验、格兰杰因果检验、脉冲响应函数分析以及方差分解。

（一）模型构建及数据来源

由已有的研究结果可知，普惠金融通过促进经济增长、拓展低收入者获得金融服务渠道等作用机理来减缓贫困，低收入者收入提高后增加金融服务的使用，相应地促进普惠金融水平提升。因此，普惠金融水平与贫困之间很可能存在相互影响机制。鉴于此，本文使用无需考虑变量内生性的向量自回归模型（VAR模型），分析普惠金融与贫困之间的动态联系。

本文利用2005年至2018年陕西省农村居民收入数据和金融数据分析普惠金融发展的减贫效应，各指标数据来源于陕西省统计年鉴、金融年鉴、wind数据库。

（二）单位根检验

变量的平稳性或变量之间的协整关系是有效的向量自回归模型的前提条件，为防止谬误回归的发生，本文利用ADF检验法对各变量进行平稳性检验，结果如表2。由表2可知，除经济增长变量（CDGP）外，其他变量均未拒绝存在单位根的原假设，即变量非平稳。对非平稳变量进行一阶差分处理后发现，在10%的显著性水平下均通过了平稳性检验，说明这些变量为一阶平稳序列。

（三）协整检验

由于多数变量未通过平稳性检验，但均为一阶平稳序列，满足同阶单整的前提条件，因此本文利用Johansen检验法来检验变量之间是否存在协整关系，检验结果如表3所示。结果显示，变量之间存在0个或至少1个协整向量的原假设在1%的显著性水平下均被拒绝，说明变量之间存在两个或两个以上的协整关系，可以建立向量自回归模型。

（四）实证分析结果

1.Granger因果检验

要分析普惠金融发展的减贫效应，首先应该对普惠金融发展水平是否是影响农村居民收入水平的原因进行判断，或者普惠金融发展水平发生变化时是否能影响农村居民收入水平的变化。下面通过Granger因果检验法来分析两者之间的因果关系。

由表4可知，在10%的显著性水平下IFI变化不是LPOOR变化的Granger原因的原假设被拒绝，不能拒绝LPOOR不是引起IFI变化的Granger原因的原假设，说明普惠金融水平是农村收入水平的格兰杰因，农村收入水平不是普惠金融水平的格兰杰因，即普惠金融水平的变化会引起贫困情况的变化。控制变量中，LPOOR与CGDP之间存在单向的因果关系，LPOOR与EDU、URBAN之间不存在格兰杰因果关系，说明农村居民收入水平的变化能引起经济增长的变化，而无法引起其他变量的变化。

2.脉冲响应函数分析

由于本文重点在于研究普惠金融发展水平对贫困减缓的影响，不在于研究其他变量对贫困减缓的影响，而格兰杰因果检验的结果已证明普惠金融水平的变化能引起贫困情況发生变化，因此本文继续使用向量自回归模型分析普惠金融发展的减贫效应。

为揭示所选取的变量变化会对贫困产生正向影响还是负向影响，并且确定影响的持续期限，接下来使用VAR系统下的脉冲响应函数法来进行分析，分析过程中滞后阶数的选择参考AIC信息准则，模型稳定性利用特征根的分布情况来判断，在此就不再赘述。脉冲响应函数分析结果如图1，由图可知，当在本期给IFI一个标准差的冲击，LPOOR的脉冲响应函数发生明显的正向变化，且这一正影响在第8期达到最大后开始衰减，在第30期后衰减至0;当CGDP受到正向冲击时，LPOOR首先发生逐渐加大的负向变化，到第2期负影响达到最大（负影响仅为0.01），随后负影响减小，从第4期后转变为逐渐加大的正影响;EDU的正冲击会引起LPOOR负向变化，在第2期达到最大（负影响仅为0.005），随后负影响减小;URBAN的正冲击会引起LPOOR发生正向变化，正影响在第3期达到最大（正影响仅为0.013）后开始衰减，在第16期后衰减至0。

综上所述，普惠金融水平受到外部条件的冲击后会给农村居民收入水平带来同向冲击，且该冲击具有显著的促进作用和较长的持续效应，说明普惠金融水平的提升将提高陕西省农村居民收入水平，减缓贫困发生，陕西省普惠金融发展具有显著的减贫效应，且持续期长达30年之久。经济增长、教育水平和城镇化水平的变化对陕西省农村居民收入水平的影响较小，与Granger因果检验的结果类似。

3.方差分解

方差分解可以给出自向量回归模型中变量产生影响的每个随机扰动项的相对重要性的信息，可以分析结构冲击对变量变化的贡献度，因此本文利用方差分析的基本思想分析普惠金融水平对农村居民收入水平变动的贡献程度，结果如图2，图中横轴表示滞后期数（单位：年），纵轴表示IFI对LPOOR的贡献率（单位：百分数）。从图中可以看出，不考虑LPOOR对自身的贡献率，IFI对LPOOR的贡献率最大达到60%左右，即普惠金融发展对农村居民收入水平的贡献率最高达60%左右。

四、结论与展望

本文研究发现，陕西省普惠金融水平对农村居民收入水平具有显著的正向影响，且该影响具有较长的持续效应，普惠金融发展对农村居民收入水平的贡献率最高达60%左右。换言之，陕西省普惠金融发展具有显著的、持续性的减贫效应，且普惠金融发展对贫困减缓具有较高的贡献率。因此，对陕西省而言，提升普惠金融发展水平能减缓贫困发生、降低贫困发生率，普惠金融的发展可为建立解决相对贫困的长效机制提供思路。

普惠金融指标体系相对复杂，例如金融服务使用情况除本文选取的二级指标外，还包括存款账户数、移动支付交易笔数、非现金零售交易数等;金融服务可得性中还包括POS终端数、借记卡数等，除此之外还包括金融服务质量指标。由于数据可获得性和数据频率不对称性的限制，本文在建立普惠金融指标体系时并未涵盖全部指标，可能会对普惠金融指数的准确性产生一定影响，这也是将来需要进一步改进的方面。

参考文献

[1]高铁梅.计量经济学分析方法与建模[M].北京：清华大学出版社，2016.

[2]罗荷花，骆伽利.多维视角下普惠金融对农村减贫的影响研究[J].当代经济管理，2019，（03）：80-88.

[3]罗斯丹，陈晓，姚悦欣.我国普惠金融发展的减贫效应研究[J].当代经济研究，2016，（12）：84-93.

[4]孟晓华，乔璐萍，刘莉.农村普惠金融发展水平实证分析——以漢中市为例[J].西部金融，2018，（06）：70-76.

[5]任碧云，陈曦.包容性金融发展对贫困减缓的双重门槛效应——基于中国内地省级面板数据的实证研究[J].西南民族大学          学报（人文社科版），2019，（05）：122-130.

[6]朱一鸣，王伟.普惠金融如何实现精准扶贫？[J].财经研究，2017，（10）：43-54.

Abstract： Based on the financial data of Shaanxi Province from 2005 to 2018， we measured the level of financial development of Shaanxi Province. And combined with the relevant data in rural Shaanxi Province， we looked at the poverty reduction effects of inclusive financial development using the impulse response function and the variance decomposition. The empirical results show that inclusive financial level has a positive effect on the improvement of rural residents' income level. It is mean that the development of inclusive finance in Shaanxi Province has a significant and sustainable effect of poverty reduction. Furthermore， Inclusive financial development contributes to poverty alleviation with a high rate and provides ideas for building long-term mechanisms to address relative poverty.

Key Words： inclusive finance; poverty alleviation; impulse response function; variance decomposition

责任编辑、校对：罗慧媛