农村金融发展的多维减贫效应：基于面板门槛模型*

强华玉，黄永兴

(安徽工业大学 商学院，安徽 马鞍山 243032)

习近平在党的十九大报告中指出，要坚决打赢脱贫攻坚战，确保到2020年我国现行标准下农村贫困人口实现脱贫。回顾我国的扶贫事业，自改革开放以来就持续大力推进，特别随着1994年《国家八七扶贫攻坚计划(1994～2000年)》、2001年《中国农村扶贫开发纲要(2001～2010年)》、2011年《中国农村扶贫开发纲要(2011～2020年)》以及2015年《中共中央国务院关于打赢脱贫攻坚战的决定》(下文统称“扶贫文件”)等文件的实施，按现行国家农村贫困标准测算，我国的贫困人口从1978年末的7.7亿人下降到2019年末的551万人，贫困发生率相应的从97.5%下降到0.6%。农村贫困人口大幅减少，收入水平稳步提高，脱贫攻坚事业取得的成绩离不开农村金融扶贫工程的支持。

我国金融扶贫事业最早起于1992年10月，国务院扶贫开发领导小组与世界银行在北京召开了有关中国扶贫的国际研讨会，这是中国政府首次与国际组织召开专门的扶贫研讨会。随后2014年出台《关于创新发展扶贫小额信贷的指导意见》、2015年出台《推进普惠金融发展规划(2016～2020)》以及2019年《关于切实做好2019～2020年金融精准扶贫工作的指导意见》的特急文件要求，充分发挥扶贫再贷款引导作用，引导金融机构增加“三区三州”(“三区”是指西藏、新疆南疆四地州和四省藏区；“三州”是指甘肃的临夏州、四川的凉山州和云南的怒江州。)等深度贫困地区信贷投放，聚焦深度贫困地区，加大金融资源倾斜力度，增强贫困群众的内生动力，利用金融资源生产发展稳定脱贫。但金融资源“嫌贫爱富”的特性是否存在金融减贫效应，以及在不同的收入水平下金融减贫是否存在门槛效应。笔者带着这些问题从多维贫困角度出发，基于1988～2017年我国26个省市的面板数据，通过构建面板门槛模型研究我国农村金融发展的多维减贫效应，同时为我国对标对表全面建成小康社会和决战决胜脱贫攻坚任务目标提供理论建议和实践参考。

一、文献综述

关于农村金融发展和贫困之间的联系，国内外研究者采用了多种方法从不同角度进行大量的研究。不同研究者对贫困的认定方法不尽相同；对农村金融发展的减贫效应，目前主要形成积极、消极和不确定性这三种观点。所以将从贫困认定和农村金融发展的减贫效应这两个方面展开。

(一)贫困认定

现有文献的认定贫困方法主要包括单一维度贫困和多维度贫困这两个方面。首先是单一维度贫困，包括收入贫困[1-2]、恩格尔系数[3-4]、FGT指数[5-6]、贫困人口[7-8]和低保人口占比[9-10]等指标。从单一维度去认定贫困确实是比较简单、直接，但其包含的信息量较少，只能说明在物质层面存在贫困，没有考虑致贫的其他因素。其次是多维度贫困，包括经济、教育、健康、生态和信息等多方面综合度量贫困[11-12]，或通过“双界线”法[13]、主成分分析法[14]和熵权法[15]等权重确定方法来构建多维贫困指数(MPI)。相比单一维度的贫困认定方法，多维度认定贫困能够尽可能全面的考虑致贫因素，进而为扶贫脱贫工作理清思路。经济学家Amartya Sen指出，已有的收入贫困和基本需求贫困仅仅考虑了人类物质福利方面的需求，而忽视了作为社会人的其它非物质方面的需求[16]。说明仅从物质方面认定贫困不片面的，致贫的原因是多方面的。

(二)农村金融发展的减贫效应

1.农村金融发展减贫的积极作用

金融精准扶贫政策的落地实施大大提高了农村金融发展水平，既可以直接缓解多维贫困[17]，也可以借助农村金融发展的经济增长效应间接减贫[18]28。贫困群体生活质量改善离不开普惠金融政策的实施，农村普惠金融发展能够通过提高金融产品和服务的可获得性，直接改善农村劳动年龄人口的多维贫困状况[19]。

2.农村金融发展减贫的消极作用

陈银娥、师文明认为我国农村金融发展水平的提高显著抑制了贫困减缓[20]。农村金融效率和农村金融规模作为衡量农村金融水平的主要指标，但农村金融效率提高和金融规模扩大并没有增加农户收入，反而产生抑制作用[21]。说明我国农村金融的发展反而拉开了农户内部收入差距，加剧了收入不均衡现象，不利于减缓贫困。即由农村金融发展的农村收入分配效应不利于多维贫困减缓[18]30。张沁和孙浩的实证研究认为农村金融发展对教育、收入和医疗贫困均具有抑制作用[22]。目前农村金融减贫的消极影响主要表现在农村金融发展对缓减收入贫困具有抑制作用，但尚未形成统一意见，农村金融发展的收入分配效应有待商榷。

(三)农村金融发展减贫的不确定性

不确定性主要表现在农村金融发展减贫效应整体呈现一种动态变化趋势，农村金融发展与多维贫困减缓之间存在门槛效应[23]。除此以外，农村非正规金融的多维减贫效应同样具有门槛特征，农村非正规金融与教育贫困、教育贫困和医疗贫困减缓存在由不显著到显著的变化[24]。雷文杰等对我国CFPS数据的研究发现农村非正规金融与农村多维贫困之间存在倒“U”关系[25]。通过对上述文献的梳理与分析，目前研究者对于贫困认定方式较多，主要从收入或消费维度去定义贫困，对多维贫困认定方式较少。就研究方法层面来说，以往的研究多采用时间序列分析、分位数回归，很少使用面板门槛模型考虑不同收入水平下的农村金融发展减贫效应。故笔者在研究农村金融发展的减贫效应时，从多维视角出发，构建面板门槛模型，分析农村金融发展减贫的门槛效应。

二、农村金融发展的多维减贫机制

阿玛蒂亚·森指出不应该片面地从收入或消费的维度去研究贫困，当个人或家庭如果基本健康、受教育权利和获取信息技术的机会没有保障时，就意味着他们已经处于贫困状态[26]。2019年诺贝尔经济学奖的获得者班纳吉、迪弗洛和克雷默创造性地采用田野试验的方法证实了医疗和教育等方面条件的改善能更有效地形成脱贫的激励机制并产生可持续效果[27]。从我国出台的“扶贫文件”中，均强调扶贫目标包括解决贫困群体的基础设施、教育、文化以及卫生问题。因此，根据“扶贫文件”的要求，从生活、健康和教育三个维度构建多维贫困指数。其中生活维度通过经济贫困、生态贫困、信息贫困表示；健康维度通过医疗贫困表示；教育维度通过教育贫困表示。

农村金融发展的多维减贫机制可以从直接和间接两个作用途径来展开。

(一)直接作用途径

农村金融减贫直接作用途径主要是通过金融机构为贫困群体提供储蓄、信贷、保险等基础金融服务，让贫困群体可以直接参与到金融业务。农户在满足金融需求之后，增强自身增收、自主减贫的能力，从而摆脱贫困。

1.储蓄服务

金融机构的储蓄服务能够对贫困群体资金保值增值，在一定程度上帮助贫困群体抵御未来不确定性风险，提高应变风险能力。因此，储蓄服务就像是维持贫困群体正常生活的第一道防线。通过将平时闲置资金集中储蓄起来，在面对未来不确定风险时，具有抵御风险能力，维持个人和家庭的日常生计，基本医疗和教育条件不被影响。

2.信贷服务

这里信贷服务主要指政策性、社会性强的贷款业务，是一种到户的扶贫小额信贷。扶贫小额信贷是专门为建档立卡贫困户获得发展资金而量身定制的扶贫贷款产品，支持有意愿贷款的贫困户用于发展产业，增加收入。除此以外，金融机构还为贫困子女提供助学贷款服务，使其拥有接受高中或高等教育水平的机会。因此，信贷服务就像是巩固贫困群体经济能力的第二道防线。贫困户通过扶贫小额信贷服务发展产业、增加收入，进一步拓宽获取就业信息和职业技能的渠道，并且贫困子女有机会接受更高水平教育，逐渐有能力摆脱多维度贫困。

3.保险服务

早在2016年，国务院扶贫办主任刘永富就指出保险扶贫作为金融扶贫政策的重要组成部分，对防范和化解脱贫攻坚过程中的风险具有不可替代的重要作用[28]。农业保险扶贫将继续扩大农业保险密度和深度，增信融资扶贫保险持续改进和推广，为贫困群体扶贫贷款提供增信保障。因为有保险增信作用，在风险可控的情况下，银行会相应下调贷款利率，最大限度地满足贫困群体多样化的金融产品需求。大病医疗保险、民生保险对缓解和防止因人身意外、因病致贫、因病返贫作用巨大。因此，保险服务就像是保障贫困群体生活财富的第三道防线。有保险作为后盾，贫困群体的基本生活能够保障，所需的金融贷款能够满足，能够放心地从事农业生产劳作，这对缓减多维贫困大有裨益。

(二) 间接作用途径

1.经济增长效应

农村金融发展的经济增长效应包括自我驱动和“涓滴效应”。自我驱动是指随着农村金融水平的不断提高，农村金融机构所提供的金融产品和服务日趋多样化，不仅为当地龙头企业发放扶贫贷款，还为中小微企业、本土地区农业合作社和涉农企业提供信贷支持，以此达到脱贫致富的目的。“涓滴效应”是指金融资金受到利益的驱动更偏好高收入群体，就会有一部分地区经济先发展起来，那么经济欠发达地区就会赶上经济发展红利。地区经济发展起来了，连同地区基础设施、公共服务、社会福利和生活质量相应提高，贫困群体拥有更多的就业选择、更好的医疗和教育条件，有条件摆脱多维贫困。

2.收入分配效应

农村金融发展的各项政策落地不仅提升了农村经济的实力，增加了农户收入，还在原有收入基础上通过调节收入机制优化了农户内部的收入结构，缓解农村多维贫困。农村金融发展带动农村地区经济发展，孵化出更多的就业创业机会。由于农村经济发展初期对低技能水平的劳动力需求更大，因此这一阶段贫困群体得到更多就业岗位，收入同步增加，收入结构优化，农村内部收入差距相应得到改善。随着工业化的发展，对劳动力素质有了更高要求，具体包括教育、职业技能等专业要求。一部分贫困群体受于条件限制就被排出在外，收入来源减少，收入相应下降，农村内部收入差距加深。就我国贫困地区发展现状，尤其是深度贫困地区，对劳动力素质的要求仍然处于较低阶段，可以满足大部分贫困群体的就业需求。

四、研究设计

(一)模型设定

笔者借助Hansen提出的“门槛回归”方法[29]，通过构建面板门槛模型来研究农村金融发展水平对农村贫困减缓的门槛效应。多维贫困指数(MPIit)作为被解释变量；农村金融发展水平(金融效率Efficiencyit和金融规模Scaleit)作为解释变量；门槛变量参照师荣蓉的做法[30]54，设定为人均收入(LPCIit)。假设两个门限值为r1

MPIit=δ0+φ1EfficiencyitI(LPCIit≤r1)+

φ2Efficiencyit(r1

φ3EfficiencyitI(LPCIit>r2)+

φ4ScaleitI(LPCIit≤r1)+

φ5Scaleit(r1

φ6ScaleitI(LPCIit>r2)+θiZit+ωit

(1)

I(·)表示指标函数，r=1,2表示门槛值，φi表示不同门槛值下的待估参数，Zit为一组控制变量，包括地区经济发展水平(LPDGPit)、城市化水平(Urbanit)、财政支农水平(FSAit)以及公共服务水平(PEit)，θi为相应的系数变量，δ0为常数项，ωit为随机扰动项。

(二)变量选取和分析

被解释变量：多维贫困指数。参照师荣蓉通过经济贫困、教育贫困、医疗贫困、信息贫困和生态贫困来构建多维贫困指数[30]52。关于多维贫困测量的权重选择，采取比较客观的熵权法进行权重分配[31]。其中，经济贫困采用农村居民恩格尔系数表示；教育贫困采用受教育程度表示；医疗贫困采用每万乡村人口的乡村医生和卫生员数表示；信息贫困采用人均邮电业务量表示；生态贫困采用农作物播种面积取对数值表示。

解释变量：选取农村金融规模和农村金融效率两个指标来衡量农村金融发展水平。其中，农村金融规模是指农村信用社存贷款余额之和与农业总产值的比重。农村金融效率是指农村信用社贷款余额与存款余额的比重。对于极少部分农村信用社存贷款余额数据空缺，这部分数据采用插值法补齐。

控制变量：由于经济发展、城市化水平、公共服务以及政策支持等都可能会影响贫困减缓，故将上述因素都列为控制变量。具体变量选取见表1。

表1 变量选取与计算方法

文章选取1988～2017年(鉴于目前《中国金融年鉴》已出版的最新数据是2018年的，所以文章选取1988～2017年的时间数据)我国26个省份的面板数据，由于北京、上海、天津、重庆和西藏的农村金融数据残缺过多，故本研究将其剔除。数据来源于《中国金融年鉴》《中国统计年鉴》《新中国60年统计资料汇编》《中国农村统计年鉴》与《中国人口与就业年鉴》等。以货币计量的数据均采用相关价格指数进行处理，为了克服可能存在的异方差问题，将对以货币价格衡量的指标进行对数处理，见表2。

五、 农村金融发展减贫的门槛效应

为了检验农村金融发展的多维减贫效应在不同收入水平上的变化，文章采用面板门槛模型研究不同收入水平下农村金融对多维减贫的门槛效应。

表2 变量描述性分析

(一)门槛效应检验

以人均收入作为门槛变量，农村金融多维减贫的门槛效应检验结果表明应该选择双重门槛。检验结果见表3。

在双重门槛模型中，能够得到人均收入(LPCI)的单重门槛值是7.051 9，双重门槛值为8.184 2 。检验结果见表4。

(二)门槛效应估计结果

根据表3的估计结果，在不同收入水平下，农村金融发展水平对贫困减缓存在显著的双重门槛特征。门槛值估计如表4所示，农村金融发展减贫效应分为3个区间。为了更明显的考察农村金融发展减贫的非线性特征，加入线性基本模型(OLS)进行比较，回归结果见表5。

表3 门槛效应检验结果

表4 门槛值估计结果

表5 面板门槛回归结果

根据表5的估计结果可知，面板门槛模型的Sdj.R2为0.512 2，大于基本线性模型的Sdj.R2值，说明面板门槛模型的拟合效果更好，故文章采用面板门槛模型进行分析。农村金融发展水平对多维贫困减缓的影响并不是呈现简单的线性关系，而是存在门槛效应，且农村金融的多维减贫效果受制于不同收入水平。当人均收入小于单重门槛值(LPCI≤7.051 9)时，农村金融发展的多维减贫效果不显著。当人均收入跨越单重门槛值(7.051 98.184 2)后，金融效率和金融规模对缓减多维贫困均存在积极作用，且金融规模对多维贫困的减贫效果更显著。

由此可见，当人均收入低于单重门槛值(7.056 1)时，人均收入约等于1 153元，说明在这一阶段，地区经济发展水平相对落后，贫困户收入不足，以及这时期农村金融机构的主要功能就是动员广大群众储蓄，为社会发展提供资金资源，农村自身金融贷款比较少，使得农村金融的减贫效果并不明显。当人均收入跨越单重门槛值后，农村金融交易规模的扩大拓宽了地区本土小微企业融资渠道，衍生出更多的就业岗位，利于缓减贫困区多维贫困。但是农村金融部门将吸收的金融资金主要用以投资高回报的行业或地区，涉农贷款较低，农村金融效率提高实质上并没有完全作用到农民本身，反而抑制农村多维贫困。当人均收入跨越双重门槛值(8.184 2)后，人均收入约等于3 579元，金融规模和金融效率均具有积极的减贫作用，说明只有在人均收入跨越“贫困线”门槛后，贫困群体才能通过储蓄、信贷和保险服务脱贫致富，真正享受到农村金融发展福利。

六、结论及政策建议

文章基于面板门槛模型，利用1988～2017年我国26省份的面板数据，构建经济贫困、教育贫困、医疗贫困、生态贫困和信息贫困的多维贫困指数，检验了农村金融发展与多维贫困减缓之间的门槛效应。结果表明农村金融发展与多维贫困之间存在显著的双重门槛效应。当人均收入低于单重门槛值时，农村金融发展的减贫效应不显著；当人均收入跨越单重门槛值时，金融规模的减贫作用显著，而金融效率则存在显著的抑制作用；当人均收入跨越双重门槛值后，金融规模的减贫作用持续显著，金融效率对缓减多维贫困也具有积极作用。

(一)实行差别化金融支农政策，完善农村金融扶贫体系

首先进一步完善扶贫小额信贷政策。满足扶贫小额信贷需求，继续延长受疫情影响还款困难的扶贫小额还款期限。截至2020年一季度末，全国扶贫小额信贷累计发放4 443.5亿元，帮助贫困群众发展生产脱贫致富、增强贫困户内生动力，促进贫困地区金融市场发展。其次进一步完善普惠金融体系，实行差别化的金融支农政策，促进农村金融资源合理配置。农村金融发展的门槛特征说明农村金融发展多维减贫的有效性受农村经济发展水平的影响。对“三区三州”等深度贫困地区而言，农村金融需求往往因正规金融供给短缺和非正规金融成本过高而难以满足，相比之下更强调发挥政策性金融扶贫的作用，提供更适合低收入贫困群体的扶贫小额信贷金融服务；对人均收入已经跨越“贫困线”门槛的农村地区，应致力于开发商业性、合作性金融的作用，提供以满足农户多样化的金融需求，强化对普惠型小微企业的金融支持。

(二)持续加大财政支农投入，建立金融扶贫长效机制

为确保如期高质量打赢脱贫攻坚战，对“三区三州”等深度贫困地区来说，亟需中央财政专项扶贫资金的重点倾斜，强调发挥政策性金融的支持力度，更多依靠财政兜底达到脱贫目的。对农村贫困地区以及对受新冠肺炎疫情影响较重地区来说，结合本土实际的开展“扶贫、支农再贷款+精准扶贫贷款”模式，不断开创金融精准扶贫的长效机制。在金融财政助力脱贫攻坚基础上，灵活运用扶贫小额信贷等助农金融产品，持续扩大农村金融交易规模，着力提高农村金融资金的运行效率，提升农信机构的涉农贷款比例，充分发挥农村金融多维减贫功效。

(三)强化对脱贫攻坚支持，坚持为乡村振兴赋能

在当前金融服务变革的大背景下，金融机构“只存不贷”现象严重阻碍了农业经济发展，涉农贷款较低，农村金融发展成果实质上并没有完全作用到农民本身。为此，更急需拓宽乡村振兴融资来源，全面推广“乡村振兴贷”“民宿贷”等特色金融产品，致力于建立健全多渠道资金供给体系。加快推进农业领域的数字化程度和农业生产体系，充分发挥云计算、大数据、物联网、人工智能在农业生产经营管理中的作用，推动农业农村数字化转型。农村金融发展不断培育“三农”领域新技术、新产业、新模式，切实增强服务乡村振兴实效。