扶贫小额信贷对贫困户生产性收入的影响——基于地区与收入差异的实证研究

余 洁 陈宝珍

中国农业大学 经济与管理学院，北京 100083

韩 啸

中国农业农村部 农业贸易促进中心，北京 100025

任金政

中国农业大学 经济与管理学院，北京 100083

一、引言

金融扶贫是精准扶贫的重要战略之一，通过信贷支持贫困户发展生产，实现脱贫目标。扶贫小额信贷政策结合风险补偿资金，农业保险等多种保障措施，在增强贫困户内生动力，帮助贫困户脱贫，推动金融市场发展等方面取得一定成效。截至2019年4月底，全国扶贫小额信贷累计放贷5622亿元，较2016年增加了2789亿元，贫困户获贷率由2016年的26.7%提高到2018年底的46%，惠及1420万贫困户，较2016年增加了680万贫困户(1)数据来源：2016年数据来自中国政府网(http://www.gov.cn/xinwen/2017-03/01/content_5171924.htm)；2019年数据来自国务院扶贫办主任刘永富2019年5月24日在全国扶贫小额信贷工作现场会的讲话(http://www.cpad.gov.cn/art/2019/5/24/art_624_98381.html)。。国内各省份经济、金融发展水平不同，金融机构对农户发放的扶贫小额信贷资金规模不同，扶贫小额信贷政策覆盖贫困户范围各异；与此同时，贫困户的致贫原因较多，收入水平也有差异，不同地区农户生产、生活方式各有特点，信贷在不同地区对不同收入水平贫困户增收减贫效果可能不尽相同。那么，在扶贫小额信贷政策支持下，信贷对贫困户收入增长是否具有促进作用，不同收入水平以及不同地区贫困户信贷的收入增长效应是否相同，都需要进一步评估。

一些研究结合地区差异、农户收入水平分析信贷对农户的作用效果。金融资本的增收效果受到农户内部分层与区域因素的影响(武丽娟和李定，2019[1])。从地区差异来看，小额信贷对贫困的影响表现出显著的社区水平差异(Khatun et.al.，2012[2])，中国东部地区农村金融效率比中部和西部地区高(黎翠梅和曹建珍，2012[3])，农村金融发展存在着强烈的区域不平衡和空间依赖性(吕勇斌等，2012[4])，对农户收入影响存在显著地区差异(刘赛红和王国顺，2012[5]；孙玉奎等，2014[6])。从收入分层角度来看，信贷整体上显著增加了农户的经营收入，对不同收入层次的农户的产出影响具有明显的异质性(朱喜和李子奈，2007[7])，例如对高收入水平农户和低收入水平农户的收入效应均不显著，但对中等收入水平农户的收入效应明显(王文成和周津宇，2012[8])。收入低的农户由于受到更大程度的金融抑制难以摆脱收入增长困境，收入高的农户由于较高的自身资本积累与外源融资能力，收入增长形成良性循环(王小华等，2014[9])。

精准扶贫背景下扶贫小额信贷对贫困户的作用效果如何？现有研究从不同角度分析小额信贷对农户收入的作用，结论也不尽相同，但对扶贫小额信贷作用效果分析的较少。本文基于收入分层、地区差异的视角，以微观调研数据为基础，采用分位数回归模型，实证分析扶贫小额信贷在贫困户减贫增收中的作用程度，为实现增加贫困户收入、完善扶贫小额信贷政策、精准扶贫、乡村振兴提供依据。

二、理论基础与假说

“贫困恶性循环论”指出，资本缺乏与资本形成严重不足导致经济长期陷于贫困的恶性循环中，大规模、全面的投资可以打破这一恶性循环(Nurkse,1953[10])。小额信贷是消除贫困的有效工具(Shastri and Rajesh,2009[11])，有利于增加农户收入、缓解贫困(胡宗义和罗柳丹，2016[12]；贾俊雪等，2017[13])。本文结合温涛等(2005)[14]、王汉杰等(2019)[15]的分析框架，从理论角度分析扶贫小额信贷的减贫增收作用。

假设一定时期内，生产技术水平不变，贫困户除扶贫小额信贷以外，没有其他信贷与借款来源。记y是贫困户的产出；K是资本投入数量；L为劳动力投入数量。生产函数表示为：

y=f(K,L)

(1)

依据Parente(1995)[16]的研究，构建劳动力投入总量的上界生产函数，即劳动力投入总量在短期内不变，用L表示劳动力投入数量的上界，θ表示单位资本劳动力投入的产出弹性，则可得：

(2)

贫困户资本形成包括上一期资本存量和投资产生的新资本。依据以往研究结论，金融资源通过资本要素的使用效率和资本要素的变动实现经济增长(Greenwood et.al.，1990[17]；Odedokun and Matthew，1992[18])。用δ表示折旧率；Xt为贫困户获取的扶贫小额信贷；E表示资本要素使用效率，即扶贫小额信贷增加贫困户当期资本投入，提高了生产效率，则贫困户的资本生产过程表示为：

Kt=(1-δ)Kt-1+E(Xt)

(3)

y=mK

(4)

yt=m(1-δ)Kt-1+mE(Xt)

(5)

对E(Xt)进行一阶泰勒(Taylor)展开，则贫困户产出、贫困户人均产出分别表示为：

(6)

(7)

由式(7)可以知道，当投入最大劳动力数量时，资本投入数量和利用效率直接影响贫困户人均产出，即贫困户获取扶贫小额信贷后，能否有效利用信贷资本是贫困户产出变化的重要影响因素。

结合家庭特征、农业生产水平异质性，相同的信贷政策、信贷规模也会产生不同的增收效果。依据边际报酬递减规律，信贷资本作为一种生产投入要素，低收入农户使用信贷的资本边际报酬与高收入农户相比更高(武丽娟和李定，2019)。高收入农户的市场信用激励过剩，导致信贷资本在其项目投资中出现边际收益严重递减的情况。若将一部分剩余信贷资本从高收入农户调节到面临严重信用约束的低收入农户手中，就会在不损害高收入农户经济效率的情况下增加低收入农户获取收入的机会(王小华，2016[19])。考虑到贫困户收入差异，不同收入水平贫困户生产能力不同，基于上述分析，本文提出假设1和假设2。

假设1：扶贫小额信贷对贫困户生产经营收入有正向作用效果。

假设2：扶贫小额信贷对不同收入水平贫困户的增收效果不同。

金融对农村经济发展、农户收入增加具有重要作用，但各地农村金融发展不平衡，扶贫小额信贷规模不同，农村居民人均收入差别也较大，信贷的减贫增收作用也有差别。东部地区金融发展水平优于中、西部地区，金融机构多，信贷规模大，中部地区农村金融发展水平落后于东部地区，西部地区金融发展水平相对最弱。基于上述分析，本文提出假设3。

假设3：不同地区，扶贫小额信贷对不同收入水平贫困户的增收效果不同。

三、模型选取与数据说明

(一)模型选取

产出均值在信贷效应分析中是重要指标，但由于贫困户存在异质性，采用均值无法全面反映信贷效果(朱喜和李子奈，2007)。信贷对不同收入水平的贫困户影响不同，分析信贷效应在贫困户各个收入层上、不同地区的分布有助于全面掌握政策落实效果。已有研究分析信贷对农户影响效果采用如下方法：二元与多元Logistic 回归模型(Khatun et.al.，2012)、Logit 模型与 Tobit 模型(Akudugu，2012[20])、Probit模型(王定祥等，2011[21])、面板模型(胡宗义和罗柳丹，2016)、分位数回归(武丽娟和李定，2019)。本文采用Koenker and Bassett(1978)[22]提出的分位数回归方法分析扶贫小额信贷对不同水平贫困户收入的影响。

通过考察扶贫小额信贷和不同收入水平贫困户生产经营收入之间的关系，并从区域差异角度，分析东部、中部、西部扶贫小额信贷对q=0.25、q=0.5、q=0.75、q=0.9四个分位数水平下贫困户生产经营收入的影响差异。根据已有研究，本文选取贫困户户主性别、户主受教育程度、户主健康情况、家庭成员总数、家庭劳动力人数、致贫原因、贫困户家庭属性对贫困户收入有影响的因素作为模型控制变量，建立如下模型：

Incomeij=β0+β1loanij+β2sexij+β3educationij+β4healthyij

+β5familyij+β6labourij+β7reasonij+β8catehoryij+εij

(8)

其中，Incomeij表示j省第i个贫困户2017年家庭生产经营收入；loanij表示j省第i个贫困户是否获得扶贫小额信贷；其他控制变量中，sexij、educationij、healthyij、familyij、labourij、reasonij、catehoryij分别表示第j省i个贫困户户主性别、户主受教育程度、户主健康情况、家庭成员总数、家庭劳动力人数、致贫原因、贫困户家庭属性；εij表示随机扰动项。

(二)数据来源与样本描述

本文数据来源于课题组对贫困户的入户访谈(样本涉及中国28个省、市、自治区)，问卷主要包括2017年贫困户家庭、收入与借贷情况。课题组首先在每个省份随机选取5个贫困县，共140个县；其次，在样本县内采用分层抽样法，依据经济发展水平，各选取2～3个样本村，在样本村的建档立卡贫困户中随机抽取5～6户贫困户进行扶贫小额信贷情况入户访谈问卷调研。调研共获取1555份问卷，经过信息录入、整理、筛选，含有效问卷共1162份(2)依据扶贫小额信贷政策的规定，提供给贫困户的贷款用于发展生产，贷款期限在3年以内，因此，本文选取将贷款全部用于发展生产经营活动，且2017年仍在贷款期限内的贫困户(即在2014～2016年间获取贷款)作为获得扶贫小额信贷的样本。。

从样本贫困户的基本特征统计(表1)可以看出，样本贫困户户主以男性为主，占比84.08%，接受教育水平普遍较低，户主接受过小学教育、初中教育的比例分别为42.94%、24.87%，极少数贫困户户主接受过高中以上教育。患病贫困户户主占比为41.65%。约有四分之一家庭的劳动力人数占比超过50%。2017年生产经营性收入在3000元以下的贫困户占样本总数的45.18%。致贫原因不是“缺资金”的贫困户占样本总数的87.01%。一般贫困户数量占比为58.43%。未获得扶贫小额信贷的贫困户数量(1054户)约为获得扶贫小额信贷贫困户数量(108户)的10倍。

表1 样本贫困户基本特征

(三)变量选取与描述性统计

本文结合已有研究，以贫困户生产经营性收入为解释变量，选取8个匹配变量，包括：贫困户基本特征，即户主性别、接受教育年限、健康情况；贫困户家庭特征，即家庭总人数、劳动力人数、致贫原因、家庭属性；贫困户获取扶贫小额信贷情况，即是否获得扶贫小额信贷。具体变量选取与说明如表2所示。贫困户2017年家庭生产经营性收入均值为6356.63元，获得扶贫小额信贷的贫困户占比为9%，全部样本中有84%贫困户户主为男性，贫困户平均受教育年限约为5年，家庭人口4人，劳动力人数1～2人，因缺资金致贫的贫困户占比为13%。

表2 变量设置与全样本描述性统计结果

续表2

四、实证结果

本文运用分位数回归分析扶贫小额信贷对贫困户收入的影响，并比较不同区域扶贫小额信贷对不同收入水平农户的影响程度差异。表2反映出贫困户生产经营收入分布范围广且不均匀，按照收入分位进行分组，可以区分不同收入层次的人群，因此选取收入的主要分位点，包括q=0.25、q=0.5、q=0.75、q=0.9，分别代表贫困户中低收入水平层、中等收入水平层、中高收入水平层、高收入水平层，计算各分位区间各个指标的均值，分析扶贫小额信贷对贫困户收入的作用效果。为排除极端值的影响，在拟合中排除了0.05以下和0.95以上分位点。进而用各指标数据进行二次曲线拟合并标出95%的置信区间，可直观地反映各个指标在各区间的变化情况，具体分析结果如下。

(一)基于贫困户生产经营收入的分层结果

根据扶贫小额信贷对不同收入水平贫困户影响的分析结果(表3)，在0.25、0.50、0.75、0.90分位数上，获得扶贫小额信贷均在1%水平下显著，即获得扶贫小额信贷对贫困户生产经营收入具有显著影响。贫困户家庭属性、致贫原因、贫困户户主受教育年限的回归系数为正，并在部分个别收入分位数上具有显著作用。贫困户户主性别与身体健康情况、家庭成员总数在各分位数均没有通过显著性检验。图1结果显示，扶贫小额信贷对中等收入层以上贫困户的作用效果为：随收入分位数的提高呈现上升的趋势，对中等收入层以下贫困户的作用效果差别不大。家庭劳动力人数、致贫原因、贫困户户主受教育年限、贫困户家庭属性对生产经营收入的影响效果为：随着收入分位数的提高而呈现出稳步上升的趋势。贫困户户主性别与身体健康情况、家庭成员总数对生产经营收入的影响效果为：随着收入分位数的提高而呈现出波动变化的趋势，这些变量对生产经营收入的影响效果不显著。

表3 扶贫小额信贷在0.25、0.5、0.75、0.9收入分位点的回归结果

续表3

扶贫小额信贷政策在0.25、0.5、0.75、0.9收入分位上可以提高贫困户的生产经营收入。具体来看，扶贫小额信贷对中等收入层以上的贫困户生产经营收入的作用效果更为明显，且随收入分位的提高，扶贫小额信贷作用效果呈上升趋势；对中低收入层的贫困户也具有显著增收作用，但随收入分位变化增收效果无明显波动。可能的原因是，收入水平较高的贫困户有较强的增产、增收意愿，资金需求主要为生产性需求，将信贷投资于生产经营活动，扩大生产，同时，信贷利用效率较高，因而增收较为显著。中低收入层贫困户信贷约束较强，扶贫小额信贷可以有效缓解其信贷约束，增加生产性支出，加之政府部门对贫困户生产的扶持，如配套农业保险、技术培训等，在自有资本的基础上，收入增加较明显，但增收效果差异小。在其他解释变量中，随着收入分位的提高，扶贫小额信贷作用效果呈上升趋势的变量有：贫困户家庭劳动力人数、贫困户家庭属性、贫困户户主接受教育年限及健康情况，上述变量的增加有利于贫困户生产经营收入的提高，表明处于中等收入分位以上的贫困户对家庭劳动力数量的依赖较大；同时，对因“缺资金”致贫的贫困户，若户主接受教育年限越长，则扶贫小额信贷增加的收入越多。随着收入分位的提高，扶贫小额信贷作用效果呈下降趋势的变量是：贫困户家庭成员总数，对于家庭成员总数多的贫困户，即老人、小孩较多的贫困户，获得、利用扶贫小额信贷进行生产经营活动都较为困难。假设1和假设2得到验证。

(二)考虑地区差异的进一步分析结果

将样本所涉及的中国28个省(市、自治区)按照经济发展水平以及地理位置划分为东部地区、中部地区、西部地区(3)由于北京、上海、天津经济发展水平高，因此样本数据不涉及这三个地区，其他28个省(市、自治区，不含港澳台地区)划分为东、中、西部地区：东部地区包括辽宁、江苏、浙江、福建、山东、广东；中部地区包括：河北、山西、河南、吉林、黑龙江、安徽、江西、湖南、湖北、海南；西部地区包括：内蒙古、广西、宁夏、重庆、陕西、甘肃、云南、贵州、四川、青海、西藏、新疆。。各地区样本数量及获取扶贫小额信贷的样本数量如表4所示。总体上，东部地区的贫困户获取扶贫小额信贷的比例相对较高。

表4 各地区样本数量、获取扶贫小额信贷样本数量与所占比例表

对东部地区、中部地区、西部地区样本分别进行描述性统计(表5)，东部地区、中部地区、西部地区贫困户2017年家庭生产经营性收入均值分别为4728.22元、4316.31元、7758.71元，获得扶贫小额信贷的贫困户占比分别为18%、4%、11%，样本中分别有81%、82%、86%贫困户户主为男性，贫困户平均受教育年限分别约为6年、5年、5年，家庭人口均为3～4人，劳动力人数分别为1人、1人、1～2人。

表5 东部、中部、西部地区贫困户样本描述性统计结果

各地区回归结果与全部样本回归结果相似，扶贫小额信贷政策可以显著提高中等收入层以上贫困户生产经营收入(表6)。一是东部地区。获得扶贫小额信贷在0.25、0.50、0.75分位数上均呈现1%显著性水平，在0.90分位数上呈现5%显著性水平。二是中部地区。获得扶贫小额信贷在0.25、0.75、0.90分位数上均呈现1%显著性水平，在0.50分位数上没有显著性作用效果。三是西部地区。获得扶贫小额信贷在0.25分位数上呈现1%显著性水平，在0.50、0.75、0.90分位数上均呈现5%显著性水平。东、中、西部地区均显示，扶贫小额信贷对贫困户生产经营收入的作用效果随收入分位的提高呈上升趋势，尤其对中等收入层以上的贫困户增收效果更显著。

表6 东部、中部、西部地区贫困户样本0.25、0.5、0.75、0.9分位点回归结果

五、结论及政策启示

本文采用分位数回归从收入与地区差异的角度全面分析了扶贫小额信贷政策的作用效果，基于东、中、西部的地区划分，对样本贫困户获取、利用扶贫小额信贷发展生产的效果进行了区域内部和区域之间的比较，研究结论对扶贫小额信贷政策的进一步实施具有重要的现实意义。本研究使用2017年贫困户调研数据，通过分位数回归分析获得扶贫小额信贷对贫困户生产经营收入的影响效用。结果表明，是否获得扶贫小额信贷是影响贫困户生产经营收入较为关键的因素，并且在不同收入层贫困户以及东部、中部、西部均呈现显著的作用效果，但作用程度不同。具体而言，第一，从全国范围来看，扶贫小额信贷对贫困户生产经营收入具有显著影响，随收入分位数提高这一效果呈上升趋势，尤其对中等收入层以上的贫困户收入影响作用更大。东部、中部、西部地区有类似的结论。第二，横向对比中等收入层以上贫困户，中部地区扶贫小额信贷增收程度大于东部、西部地区。中等收入层以下的贫困户，扶贫小额信贷增收效果普遍较小，且0.25与0.50分位数上的增收效果差异较小。第三，东部地区在0.25、0.50、0.75、0.90分位数上扶贫小额信贷的增收效果都优于全国范围扶贫小额信贷的增收效果，西部地区与东部地区结论相反；中部地区在0.75、0.90分位数上扶贫小额信贷的增收效果比全国范围扶贫小额信贷在对应收入分位数上的增收效果更好。

基于以上分析，本文提出以下政策建议。第一，整体上扶贫小额信贷政策有助于增加贫困户生产经营收入，帮扶效果显著，继续实施扶贫小额信贷政策有助于贫困户发展生产，增强内生动力稳定脱贫，解决相对贫困，实现乡村振兴。第二，加大对中等收入层以上贫困户扶贫小额信贷覆盖范围，完善配套保障措施，提高贫困户使用贷款的积极性及收益率。中等收入层以上贫困户教育程度、生产能力、自有资本相对较高，可以有效利用信贷通过发展生产获得更高收益，辅之相关的保障措施，分散贫困户承担的风险。第三，扶贫小额信贷政策的实施应结合地区差异。东部地区经济、金融发展水平较高，农户收入均值高于其他地区农户收入均值，可对符合条件的贫困户增加信贷帮扶及风险保障力度，为贫困户提供发展生产的启动资金。中部地区中等收入以上贫困户对扶贫小额信贷的利用率更高，收益更多。中部地区具有交通便利，资源丰富，环境适宜等优势条件，为贫困户发展生产提供自然基础，贫困户仅需少量的信贷资金即可获得较高的生产经营收入，可以适当增加这部分贫困户信贷帮扶力度。西部地区扶贫小额信贷实施效果整体较弱，低于全国平均水平，由于西部地区农业生产及运输条件相对较弱，贫困户使用信贷发展生产所获取的收益较低，可增加其他途径的扶贫力度。