鄒文杰, 馮琳潔

(福建師范大學經(jīng)濟學院,福建 福州 350108)

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空間異質(zhì)性、收入門檻與財政支農(nóng)減貧效應

鄒文杰, 馮琳潔

(福建師范大學經(jīng)濟學院,福建 福州 350108)

本文構建空間面板模型檢驗1993-2013年我國財政支農(nóng)減貧效應,并應用門檻面板模型考察財政支農(nóng)減貧效應的門檻特征。研究表明,我國財政支農(nóng)減貧效應顯著,財政支農(nóng)與貧困發(fā)生率在空間上呈非均衡分布,財政支農(nóng)減貧效應具有明顯的空間異質(zhì)性;門檻檢驗結果顯示,財政支農(nóng)的減貧彈性隨著農(nóng)民人均收入的提高,出現(xiàn)先增加后減小的變化規(guī)律。本文研究結論對調(diào)整和完善財政支農(nóng)政策啟示明顯:在鼓勵和督促地方政府加大財政支農(nóng)力度的同時,中央政府應充分考慮財政支農(nóng)減貧的空間異質(zhì)性和門檻特征,在配置財政支農(nóng)資金時適當向輻射力強的省份以及農(nóng)民人均收入水平低的省份傾斜,確保財政支農(nóng)資金的減貧效應得以最大程度地發(fā)揮。

財政支農(nóng);減貧效應;空間溢出;門檻效應

一、引 言

改革開放以來,我國政府十分重視對農(nóng)業(yè)、農(nóng)村和農(nóng)民的支持,財政支出中直接用于支援農(nóng)業(yè)生產(chǎn)或與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)聯(lián)系較為密切的資金大幅度增加,中央財政支農(nóng)投入的增速明顯快于中央財政收入的增長速度。財政支農(nóng)資金快速增長的同時伴隨著農(nóng)村貧困人口和農(nóng)村絕對貧困發(fā)生率的快速下降。無論是用絕對貧困標準測量,還是以低收入標準測量,我國減貧扶貧工作都取得了舉世矚目的成就[1]。

實施財政支農(nóng)政策的主要目的是通過支援農(nóng)村生產(chǎn)支出、農(nóng)業(yè)綜合開發(fā)支出、農(nóng)林水利氣象等部門事業(yè)費、支援不發(fā)達地區(qū)支出、農(nóng)口基本建設支出等,降低農(nóng)民的生產(chǎn)成本,提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)力,從而提高農(nóng)民收入。根據(jù)《中國統(tǒng)計年鑒》公布的數(shù)據(jù),筆者測算了1993-2013年我國各省財政支農(nóng)平均增長率以及農(nóng)民人均純收入增長率,發(fā)現(xiàn)兩者并不是呈同步變化趨勢。從財政支農(nóng)增長率看,上海、海南、甘肅排在前三位,四川、廣東、福建列后三位。從農(nóng)民人均純收入增長率看,位居前列的分別是北京、重慶、內(nèi)蒙古,而廣東、廣西、甘肅則排在后三位。四川、云南、浙江的財政支農(nóng)增長率相對較低,但農(nóng)民人均純收入增長率卻較高。也就是說,我國各省財政支農(nóng)支出與貧困發(fā)生率之間不是一種簡單的線性關系。那么財政支農(nóng)支出對貧困減緩的影響到底如何？兩者是否存在空間依存性？如果存在,那么財政支農(nóng)減貧的非線性作用機制又是如何？這些問題的解決對調(diào)整和完善國家扶貧戰(zhàn)略與政策具有重要的意義。

二、文獻評述

對于財政支農(nóng)支出對貧困減緩的影響,國內(nèi)外學者持有兩種截然不同的觀點:一種觀點認為,財政支農(nóng)的減貧效果顯著。Wong(1998)以我國1985-1992年間縣域財政支農(nóng)投入數(shù)據(jù)為樣本進行研究,發(fā)現(xiàn)財政支農(nóng)支出可使農(nóng)民人均純收入每年增加約2.28%[2]。林伯強(2005)構建了一個聯(lián)立方程組模型,對我國各類農(nóng)村公共支出效應進行了測算,發(fā)現(xiàn)農(nóng)村教育、農(nóng)業(yè)研發(fā)和農(nóng)村基礎設施等公共投資都促進了農(nóng)村經(jīng)濟增長,減少了地區(qū)不均等和貧困[3]。呂煒,劉暢(2008)提出了農(nóng)村減貧制度創(chuàng)新的基本分析框架,并實證分析了公共投資和社會性支出的減貧效果,發(fā)現(xiàn)教育和各項社會性支出水平的提高,對農(nóng)村減貧效果顯著但具有一定的滯后性[4]。秦建軍,武拉平(2011)利用誤差修正模型進行實證研究,發(fā)現(xiàn)短期內(nèi)財政支農(nóng)投入增長對農(nóng)村減貧效果較為明顯,而長期財政支農(nóng)投入的農(nóng)村減貧效果趨于平穩(wěn)[5]。儲德銀,趙飛(2013)建立以政府轉(zhuǎn)移支付作為門限變量的面板門限回歸模型,考察了1995-2010年我國財政分權對農(nóng)村貧困的影響。結果表明,預算內(nèi)收入與支出分權能夠顯著減少農(nóng)村貧困,且預算內(nèi)支出分權的減貧效果更加明顯。另一種觀點則認為,財政支農(nóng)的減貧效果不明顯,我國財政支農(nóng)政策有待改進與調(diào)整[6]。Fan(2003)研究發(fā)現(xiàn),財政支農(nóng)支出項目對農(nóng)民收入增長的作用并不明顯,他認為這個結果主要是由于財政資金配置效率低下造成的[7]。王倩(2010)認為由于我國財政支農(nóng)落后于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)發(fā)展以及財政支農(nóng)結構安排的不合理性,農(nóng)民純收入增長與財政支農(nóng)比率總體上呈負相關關系[8]。張克中等(2010)應用我國分稅制改革以來的省際面板數(shù)據(jù)進行實證研究,發(fā)現(xiàn)我國大部分省份財政分權程度的增加則有利于緩解貧困,但北京、上海和天津三個直轄市財政分權程度的增加惡化了貧困狀況[9]。王志濤,王艷杰(2012)利用我國1991-2010年的統(tǒng)計數(shù)據(jù),分析了公共投資的減貧效果,發(fā)現(xiàn)政府醫(yī)療衛(wèi)生支出能有效增加農(nóng)村居民支出,達到減貧目的,但政府支農(nóng)支出對農(nóng)村居民支出的影響則相反,其他支出項目對農(nóng)村居民支出的影響顯著[10]。高遠東(2013)運用我國省級面板數(shù)據(jù)測算了財政金融支農(nóng)政策對農(nóng)村減貧的直接效應,發(fā)現(xiàn)財政支農(nóng)政策對本省份農(nóng)村減貧的直接效應不顯著,且對鄰接省份減貧具有顯著的抑制作用[1]。

財政支農(nóng)的減貧效果是顯著還是不顯著,理論界仍存在分歧,這表明該領域還有較大的研究空間。通過梳理相關文獻,本文認為關于財政支農(nóng)減貧的研究還需進一步補充和完善。首先,從研究假設來看,以往文獻多是研究財政支農(nóng)與貧困減少的線性關系,而忽視了財政支出在地理空間上的依賴性與溢出效應,簡單的相關分析僅僅揭示了財政支農(nóng)與貧困減少的時間相關性,而無法洞察兩者在地理空間上的關聯(lián)機制。其次,從研究方法看,大多數(shù)文獻采用向量自回歸模型、格蘭杰因果關系檢驗以及誤差修正模型對財政支農(nóng)與貧困減少之間的關系進行實證檢驗(呂煒、劉暢,2008;秦建軍、武拉平,2011;王志濤、王艷杰,2012等),部分學者雖基于省級面板數(shù)據(jù)進行了檢驗(陸宇嘉等,2011;王娟、張克中,2012),但由于對變量空間效應考慮缺失,這必然造成模型設定偏差和估計結果的不準確。再次,從研究深度看,財政支農(nóng)減貧效應的內(nèi)在機理有待進一步挖掘。高遠東等(2013)發(fā)現(xiàn)了財政支農(nóng)與貧困減少存在空間關聯(lián)性,但沒有進一步探討財政支農(nóng)減貧效應受哪些因素影響和制約。事實上,無論是財政支農(nóng)還是金融支農(nóng),它們對減貧的影響應該存在門檻特征(師榮蓉等,2013),即當一些外在因素發(fā)生變化時,財政支農(nóng)減貧效應的大小會隨之發(fā)生變化[11]。因此,只有進一步探討財政支農(nóng)減貧效應的門檻特征,才能準確地認識財政支農(nóng)與貧困減少之間內(nèi)在關系。

本文通過構建空間面板模型,借助我國1993-2013年省級面板數(shù)據(jù)對財政支農(nóng)與貧困發(fā)生率空間關聯(lián)性進行實證分析,并應用門檻面板模型對財政支農(nóng)減貧效應進行門檻檢驗,探討財政支農(nóng)與貧困減少之間的內(nèi)在關系,以期為我國調(diào)整和完善財政支農(nóng)政策提供理論依據(jù)。

三、財政支農(nóng)減貧效應的計量分析

(一)模型設定與變量選取

Ravallion和Chen(1997)提出關于貧困與經(jīng)濟增長關系的模型[12]:

LnPOVit=αit+βLnYit+θt+εit(i=1,2…,N;t=1,…,T)

(1)

(1)式中,POVit代表i地區(qū)在t期的貧困指標,αit代表地區(qū)差異的固定影響,β是貧困的經(jīng)濟增長彈性,Yit代表i地區(qū)在t期的生產(chǎn)總值,εit為隨機誤差項,為白噪聲。

(1)式可以轉(zhuǎn)化為:

POVit=eα0Yitα1

(2)

農(nóng)村經(jīng)濟增長的C-D生產(chǎn)函數(shù)如下:

Yit=AitKitβ1Litβ2

(3)

K代表農(nóng)村的資本投入,L代表農(nóng)村的勞動力投入。農(nóng)村資本投入的資金來源主要包括財政支農(nóng)資金、金融支農(nóng)資金以及農(nóng)戶自有資金[1],從而農(nóng)村資本投入可以表示為:

Kit=(EFF1·GSA)γ1(EFF2·FSA)γ2(EFF3·FOF)γ3

(4)

GSA表示財政支農(nóng)資金,FSA表示金融支農(nóng)資金,FOF表示農(nóng)戶自有資金,EFFi(i=1,2,3)分別表示三類資金的投資轉(zhuǎn)化效率。將(4)式代入(3)式,再代入(2)式,整理后可得:

POVit=eα0Aα1(EFF1·GSA)α1β1γ1(EFF2·FSA)α1β1γ2(EFF3·FOF)α1β1γ3Lα1β2

(5)

將(5)式兩邊取對數(shù),則:

LnPOVit=α0+α1LnA+α1β1γ1EFF1+α1β1γ2EFF2+α1β1γ3EFF3+α1β1γ1LnGSA+α1β1γ2LnFSA+α1β1γ3LnFOF+α1β2LnL

(6)

假設各時期農(nóng)村生產(chǎn)函數(shù)各要素的轉(zhuǎn)化效率均為常數(shù),(6)式可進一步改寫成:

LnPOVit=C+C1LnGSA+C2LnFSA+C3LnFOF+C4LnL

(7)

在(7)式的基礎上,構建財政支農(nóng)減貧的計量經(jīng)濟模型如下:

LnPOVit=C+C1LnGSAit+C2LnFSAit+C3LnFOFit+C4LnLit+εit

(8)

上述模型中各變量的選取如下:

貧困指標(POV)。目前衡量一個地區(qū)貧困狀況的指標主要有貧困發(fā)生率、貧困線指數(shù)和恩格爾系數(shù)等。貧困發(fā)生率即貧困人口占總?cè)丝诘谋嚷?是一種普及且非常簡單的測量貧困程度的指標。本文選取貧困發(fā)生率來衡量貧困狀況,貧困發(fā)生率數(shù)據(jù)來源于歷年的國家統(tǒng)計局《農(nóng)村貧困監(jiān)測報告》。

財政支農(nóng)(GSA)。我國的財政支農(nóng)形式多樣,本文分析的財政支農(nóng)支出主要包括各省每年財政用于純農(nóng)業(yè)方面的支出、農(nóng)業(yè)基本建設支出、支援不發(fā)達地區(qū)支出以及農(nóng)村社會救濟支出。由于我國樣本期指標體系的變化,1993-2002年的財政純農(nóng)業(yè)支出為支援農(nóng)村生產(chǎn)支出、農(nóng)業(yè)綜合開發(fā)支出和農(nóng)林水利氣象等部門的事業(yè)費支出三者之和;2003-2006年為農(nóng)業(yè)支出、林業(yè)支出和農(nóng)林水利氣象等部門的事業(yè)費支出三者之和,2007-2012年為農(nóng)林水利事務支出?？紤]到每期財政支農(nóng)都會對農(nóng)村貧困產(chǎn)生影響,用固定資產(chǎn)價格指數(shù)調(diào)整后,以15%的折舊率按照永續(xù)盤存法計算得出每年財政支農(nóng)支出存量,然后將各省每年財政支農(nóng)支出存量除以農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值來衡量一個地區(qū)的財政支農(nóng)支出水平。財政支農(nóng)數(shù)據(jù)來源于1993-2012年《中國統(tǒng)計年鑒》和《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》。

金融支農(nóng)(FSA)。金融支農(nóng)是我國扶持政策的重要組成部分,金融支農(nóng)能有效地解決農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展中資金供求的矛盾,推動農(nóng)村貧困人口脫貧[11]。本文采用各省金融機構的農(nóng)村信貸總額與其GDP的比率來衡量各省的金融支農(nóng)規(guī)模。數(shù)據(jù)來源于《中國金融年鑒》及各省統(tǒng)計年鑒。

農(nóng)戶自有投資(FOF)。農(nóng)戶自有資金的投入反映了農(nóng)村農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的投入,解決農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展的資金問題,能促進農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展和緩解貧困。本文借鑒高遠東等(2013)的處理方法,將農(nóng)戶固定資產(chǎn)投資扣除住宅投資部分來衡量農(nóng)戶自有投資水平。數(shù)據(jù)來源《中國統(tǒng)計年鑒》和《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》。

農(nóng)村勞動力(L)。選取各省各年農(nóng)村就業(yè)人員數(shù)來衡量農(nóng)村勞動力投入情況。數(shù)據(jù)來源于《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》。

本文選取1993-2013年我國30個省(自治區(qū)、直轄市,以下簡稱省)為分析樣本(西藏數(shù)據(jù)缺失嚴重,臺灣、香港、澳門不包括在分析范圍之列)。

(二)財政支農(nóng)減貧的空間溢出效應

Anselin(1988)認為,一個地區(qū)的經(jīng)濟特征不是孤立存在的,其經(jīng)濟特征與鄰近地區(qū)同一經(jīng)濟特征總是發(fā)生著某種聯(lián)系,即具有顯著的空間相關性[13]。通過分析統(tǒng)計數(shù)據(jù),我們發(fā)現(xiàn)我國財政支農(nóng)支出與貧困發(fā)生率在空間分布上并非成簡單的線性關系。造成財政支農(nóng)和貧困發(fā)生率空間不協(xié)調(diào)的原因,很可能是因為存在空間相關性[14]。也就是說,一個省份純農(nóng)業(yè)方面的支出、農(nóng)業(yè)基本建設支出、支援不發(fā)達地區(qū)支出等財政支農(nóng)支出可能不僅使本省農(nóng)戶受益,同時還能對相鄰或相近的省份農(nóng)戶產(chǎn)生影響。若橫截面數(shù)據(jù)之間存在空間異質(zhì)性或空間相關性,應用前面所構建的線性計量模型(8)式分析財政支農(nóng)支出的減貧效應,結果就可能出現(xiàn)偏差。因此,有必要使用空間計量經(jīng)濟模型,將空間依賴性納入財政支農(nóng)減貧效應的實證研究。

Anselin(1988)提出了兩種空間面板模型:一種是當變量間的空間依賴性導致空間相關時,在模型中引入加權內(nèi)生變量,即空間滯后模型(SLM);另一種是當模型的誤差項在空間上相關時,對模型的誤差項進行分析,即空間誤差模型(SEM)?？紤]到全面考察財政支農(nóng)減貧空間異質(zhì)效應的需要,本文分別設定財政支農(nóng)減貧的SLM模型和SEM,數(shù)學表達式如下:

空間滯后模型(SLM):

LnPOVit=C+C1LnGSAit+C2LnFSAit+C3LnFOFit+C4LnLit+θwLnGSAit+ρwLnPOVit-j+εit

(9)

空間誤差模型(SEM):

LnPOVit=C+C1LnGSAit+C2LnFSAit+C3LnFOFit+C4LnLit+εit,εit=λwεit+μit

(10)

在(9)、(10)式,θ代表財政支農(nóng)的外溢效應,W為空間權重矩陣,度量不同區(qū)域社會經(jīng)濟聯(lián)系程度,POVit-j為貧困率的滯后項,ρ為貧困發(fā)生率的空間滯后項系數(shù),λ為空間誤差項系數(shù),μ為服從正態(tài)分布的隨機誤差項,其它參數(shù)的經(jīng)濟含義與(8)相同。

在進行空間計量回歸前,首先必須對財政支農(nóng)支出和貧困發(fā)生率兩變量之間的空間相關性進行檢驗,判斷兩者之間是否存在空間依賴性。檢驗變量間空間相關性的方法眾多,本文選取Moran’sI指數(shù)法進行檢驗。檢驗結果表明,Moran’sI的正態(tài)統(tǒng)計量Z值大多數(shù)年份通過了在5%水平下的臨界值,表明我國財政支農(nóng)支出與貧困發(fā)生率具有明顯的空間依賴性。

對于空間計量模型是適用SLM模型還是SEM模型,Anselin(1988)提出了判別準則,如果基于拉格朗日乘子的LM檢驗結果顯示穩(wěn)健的拉格朗日乘數(shù)—滯后檢驗顯著,而穩(wěn)健的拉格朗日乘數(shù)—誤差檢驗不顯著,或者拉格朗日乘數(shù)—滯后檢驗較之拉格朗日乘數(shù)—誤差檢驗在統(tǒng)計上更加顯著,那么SLM模型更合適;相反,如果穩(wěn)健的拉格朗日乘數(shù)—誤差檢驗顯著,而穩(wěn)健的拉格朗日乘數(shù)—滯后檢驗不顯著,或者拉格朗日乘數(shù)—誤差檢驗比拉格朗日乘數(shù)—滯后檢驗在統(tǒng)計上更加顯著,則SEM模型更合適。

對財政支農(nóng)支出與貧困發(fā)生率兩組變量進行空間依賴性檢驗,比較SLM模型和SEM模型估計結果,發(fā)現(xiàn)SLM模型的穩(wěn)健的拉格朗日乘數(shù)—滯后檢驗顯著,且拉格朗日乘數(shù)—滯后檢驗較之拉格朗日乘數(shù)—誤差檢驗更加顯著;而SEM模型穩(wěn)健的拉格朗日乘數(shù)—誤差檢驗不顯著,而穩(wěn)健的拉格朗日乘數(shù)—滯后檢驗顯著。根據(jù)Anselin的判別準則,SLM模型是更適合的估計形式。

應用Matlab7.0軟件對1993-2013年我國財政支農(nóng)減貧的空間面板模型進行估計,為了比較,同時給出了線性基本模型式(8)的估計結果,結果見表1。

表1 模型估計結果

注明:括號內(nèi)為標準誤,“* ”表示在10%水平下顯著,“** ”表示在5%水平下顯著,“*** ”表示在1%水平下顯著。

從線性基本模型的估計結果看,回歸擬合效果良好,除了金融支農(nóng)影響系數(shù)外,其它參數(shù)估計都通過了5%水平下的顯著性檢驗。財政支農(nóng)對農(nóng)村貧困率的彈性系數(shù)為-0.256,表明財政支農(nóng)投入的增加具有明顯的減貧效應。財政支農(nóng)通過補助費、專項資金等轉(zhuǎn)移支付的形式,降低了農(nóng)民的生產(chǎn)成本,提高了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)力,有效地促進農(nóng)村經(jīng)濟的發(fā)展,增加了農(nóng)民收入,從而使農(nóng)村貧困群體減少。金融支農(nóng)對農(nóng)村貧困率的彈性系數(shù)為-0.192,但沒有通過顯著性檢驗,這表明我國的金融支農(nóng)政策實施效果還不夠理想。造成這個結果的原因可能是我國有限的金融支農(nóng)資金尚未得到合理配置,部分真正急需生產(chǎn)和生活資金的貧困群體往往因無法向金融機構提供信用擔保,從而難以從金融支農(nóng)中獲得資金扶持。從線性基本模型計量分析結果看,我國財政扶貧效果要比金融扶貧效果更為明顯。

進一步考察SLM模型中財政支農(nóng)的空間相關系數(shù)θ,θ值為0.284,這表明財政支農(nóng)減貧具有明顯的空間溢出效應。一個省份純農(nóng)業(yè)方面的支出、農(nóng)業(yè)基本建設支出等財政支農(nóng)不僅使本省貧困群體受益,同時,空間上與之相鄰或相近的省份也能享受到其帶來的好處。因此,擁有相鄰省份越多的省份貧困群體從本省份和相鄰省份財政支農(nóng)中獲得的正外部性越強。貧困發(fā)生率的空間滯后項系數(shù)ρ估計值為0.163,表明我國農(nóng)村貧困率在省際間具有明顯的正向空間依賴性,即某省農(nóng)村貧困率的減少對鄰接省份農(nóng)村貧困率減少往往有促進作用,反之亦然,這也反映了我國農(nóng)村貧困人口往往分塊聚集、呈現(xiàn)集中連片的特征(高遠東等,2013)。

四、財政支農(nóng)減貧效應的門檻檢驗

正如前文所言,根據(jù)分區(qū)域財政支農(nóng)減貧的估計結果,我們可以初步判斷,財政支農(nóng)減貧效應的大小可能受到農(nóng)民人均收入的影響,隨著農(nóng)民人均收入水平的提升,財政支農(nóng)的減貧效應也會發(fā)生相應的變化,即財政支農(nóng)對貧困率的影響可能存在“門檻特征”。因此,我們將進一步應用門檻面板模型對財政支農(nóng)減貧效應進行門檻檢驗。

(一)門檻面板模型

Hansen(1999)將門檻值作為一個未知變量納入回歸模型中,構建分段函數(shù),并對該“門檻特征”及相應門檻值進行實證估計和檢驗[15]。該模型無需給定非線性方程的形式,門檻值及其數(shù)量完全由樣本數(shù)據(jù)內(nèi)生決定,依據(jù)漸近分布理論建立待估參數(shù)的置信區(qū)間,并運用bootstrap方法估計門檻值的統(tǒng)計顯著性,克服了傳統(tǒng)門檻分析方法的缺陷。因此,本文將農(nóng)民人均收入作為門檻變量設定財政支農(nóng)減貧的多重門檻面板模型,數(shù)學表達如下:

LnPOVit=C+C11LnGSAit(yit≤λ1)+C12LnGSA(λ1

(11)

其中,y為門檻變量,代表農(nóng)民人均收入水平*為了獲得數(shù)據(jù)的便利性,本文的農(nóng)民人均收入指標選取《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》中的農(nóng)村居民家庭人均純收入來衡量。;λ1、λ2…、λn-1和λn為n+1個門檻區(qū)間下的門檻值,c11、c12、…、c1n-1和c1n為不同門檻區(qū)間下的估計系數(shù)。

(二)門檻特征檢驗與估計

根據(jù)Hansen(1999)的分析,判斷門檻特征是否顯著,需要通過構造F統(tǒng)計量來檢驗。F檢驗的原假設是不存在門檻特征,備擇假設是存在一個門檻值,采用的bootstrap方法獲得其漸進分布進而獲得對應的LM值。如果LM值小于既定顯著性水平時,拒絕原假設,表示模型至少存在一個門檻值。然后檢驗是否存在第二個門檻值,以此類推,直至所得到的門檻值不再顯著為止。

采用bootstrap方法進行檢驗,檢驗結果如表3所示。檢驗結果表明:農(nóng)民人均收入兩重門檻效應在5%的顯著性水平下顯著,故選用兩重門檻模型進行分析。

表3 門檻效應檢驗結果

門檻特征檢驗過后,再利用Hansen的三步法確定各自變量的門檻值,同時確定各門檻的估計值。結果見表4所示。

表4 門檻估計結果

(三)門檻特征分析

從門檻模型的估計結果看,財政支農(nóng)減貧效應并非單調(diào)遞增的,而是存在“拐點”或“門檻”。財政支農(nóng)對貧困率影響程度主要受制于農(nóng)民人均收入水平。當一個省份農(nóng)民人均收入處于較低水平時(小于3860元),財政支農(nóng)減貧的作用較小,彈性系數(shù)為-0.278,但具有積極的隱性累積效應;當農(nóng)民人均收入跨過第一門檻3860元時,財政支農(nóng)減貧的作用呈現(xiàn)出顯性加速效應,彈性系數(shù)達到-0.301;當農(nóng)民人均收入達到第二門檻9021元時,財政支農(nóng)減貧的作用又變小,彈性系數(shù)從-0.301變?yōu)闉?0.255。

我們可以從發(fā)展經(jīng)濟學理論中找到造成我國財政支農(nóng)減貧效應隨著農(nóng)民人均收入的不斷提高,出現(xiàn)先遞增后遞減變化規(guī)律的原因。

發(fā)展經(jīng)濟學理論認為,由于規(guī)模報酬遞增的存在,一個國家或地區(qū)人均收入水平只有越過一定的“門檻”才能逐步發(fā)展起來,否則會陷入“貧困陷阱”中,形成難以擺脫的貧困惡性循環(huán)。我們可以通過調(diào)整后的索洛模型描述“貧困陷阱”現(xiàn)象[13]。

設一個國家或地區(qū)的生產(chǎn)函數(shù)為f(k),其中

(12)

圖1 貧困陷阱的解釋

若該國家或地區(qū)人均資本存量介于ka和kb之間時,經(jīng)濟表現(xiàn)出規(guī)模報酬遞增的趨勢,若人均資本存量小于ka或者大于kb,均表現(xiàn)為規(guī)模報酬遞減,如下圖1所示。

從圖1中我們可以看出,該國或地區(qū)經(jīng)濟存在三個均衡點,即(k1,y1)、(k2,y2)、(k3,y3),其中(k1,y1)和(k3,y3)均衡是穩(wěn)定的,而(k2,y2)的均衡并不穩(wěn)定。如果經(jīng)濟偏離(k2,y2),就會離這個點越來越遠,逐步趨向(k1,y1)或(k3,y3)。當該國或地區(qū)的資本存量略大于k2時,經(jīng)濟產(chǎn)出將大幅提高,將偏離原來的均衡產(chǎn)出y2,經(jīng)濟產(chǎn)出的大幅提高會使該國或地區(qū)的儲蓄和投資增加,儲蓄和投資的增加又會促使資本存量增加,從而經(jīng)濟向右移動,逐步趨向均衡點(k3,y3)。反之,當該國或地區(qū)的資本存量小于k2時,經(jīng)濟產(chǎn)出的增長幅度小于資本存量的增長幅度,經(jīng)濟向左移動,逐步趨向均衡點(k1,y1)。因此,該國或地區(qū)經(jīng)濟的資本存量水平就決定了其均衡狀態(tài),若資本存量小于k2,就很容易陷入低水平均衡(k1,y1)狀態(tài),資本存量一旦跨過k2這個門檻,就能實現(xiàn)高水平的均衡(k3,y3)。也就是說,擺脫“貧困陷阱”的決定性因素來自于資本積累。

我國財政支農(nóng)通過純農(nóng)業(yè)方面的支出、農(nóng)業(yè)基本建設支出、支援不發(fā)達地區(qū)支出以及農(nóng)村社會救濟支出,能有效地促進農(nóng)戶特別是低收入群體的資本積累,提高農(nóng)戶的資本存量水平,從而影響農(nóng)村經(jīng)濟的均衡狀態(tài)。當農(nóng)民人均收入水平處在較低水平時,由于資本存量離門檻值k2尚遠,財政支農(nóng)無法改變農(nóng)村經(jīng)濟趨向低水平均衡狀態(tài),因此,這個階段財政支農(nóng)的減貧效應不太明顯;當農(nóng)民人均收入水平提高到接近門檻值k2時,財政支農(nóng)有效地提高農(nóng)戶的資本存量水平,使資本存量成功地跨越門檻值k2,從而農(nóng)村經(jīng)濟跳出“貧困陷阱”,進入更高水平的均衡狀態(tài),這個階段財政支農(nóng)減貧效應明顯提高;當農(nóng)民人均收入水平進一步提高時,財政支農(nóng)依然能提升農(nóng)戶的資本存量,但此時經(jīng)濟已處在遠離貧困的高水平均衡狀態(tài),財政支農(nóng)對貧困的減緩作用與前期相比明顯變小。

五、研究結論與政策啟示

財政支農(nóng)是我國扶貧的重點手段,財政支農(nóng)的減貧效果如何是理論界關注的熱點?，F(xiàn)有文獻考察財政支農(nóng)減貧效果時往往忽略了財政支農(nóng)支出與貧困減少的空間相關性。本文在公共財政支出減貧效應的基本模型基礎上,構建空間面板模型對我國1993-2013年財政支農(nóng)與貧困發(fā)生率空間相關性進行分析,并應用門檻面板模型考察公共財政支出減貧效應的門檻特征。

空間面板模型的估計結果顯示,我國的財政支農(nóng)減貧效應顯著,一個省份財政支農(nóng)支出增長1%,其貧困發(fā)生率將下降0.273%;財政支農(nóng)與貧困發(fā)生率并非簡單的線性關系,而是在空間上呈非均衡分布,財政支農(nóng)減貧效應具有空間異質(zhì)特征。該結論的政策啟示明顯:一方面,各級政府應持續(xù)加大財政支農(nóng)力度,貫徹落實財政支農(nóng)政策,充分發(fā)揮財政支農(nóng)減貧作用,逐步降低我國貧困人口的數(shù)量;另一方面,由于財政支農(nóng)空間外溢性以及空間異質(zhì)性的存在,中央政府應該加大輻射力強的省份財政支農(nóng)投入,彌補這些省份由于外溢而造成的損失,并保證其正外部性的效果得以進一步發(fā)揮;同時在分配財政支農(nóng)資金時應向西北、西南等財政支農(nóng)減貧效應大的區(qū)域傾斜,最大程度地發(fā)揮財政支農(nóng)的減貧作用。

門檻面板模型的估計結果表明,財政支農(nóng)減貧效應不僅呈現(xiàn)出空間異質(zhì)性,同時還存在門檻特征。財政支農(nóng)的減貧彈性隨著農(nóng)民人均收入的提高,出現(xiàn)先增加后減小的變化規(guī)律。農(nóng)民人均收入低于第一門檻值3860,財政支農(nóng)的減貧彈性為0.278,若農(nóng)民人均收入處于[3860,9021]之間,財政支農(nóng)的減貧彈性為0.301,若農(nóng)民人均收入高于9021,財政支農(nóng)的減貧彈性為0.255。根據(jù)不同省份農(nóng)民人均收入與門檻值大小的關系,我們將全國各省份進行分類,發(fā)現(xiàn)我國甘肅、貴州、青海、云南、陜西等大部分省份2012年農(nóng)民人均收入處于[3860,9021]區(qū)間,這表明這些省份公共財政支出減貧彈性較大,公共財政支出減貧效應顯著。因此,這些省份應抓住財政支農(nóng)扶貧和減貧效應最佳的關鍵時期,加大財政支農(nóng)力度,確保財政支農(nóng)支出穩(wěn)定增長。中央政府在統(tǒng)籌扶貧資金時應重點向這些省份傾斜,以發(fā)揮財政支農(nóng)減貧的最大效應。上海、北京、浙江等農(nóng)民人均收入超過高門檻值的省份,公共財政支出減貧效應依然明顯,應持續(xù)增加財政支農(nóng)投入,確保農(nóng)村減貧的可持續(xù)性,防止經(jīng)濟脆弱農(nóng)戶“返貧”現(xiàn)象發(fā)生。

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(責任編輯:風 云)

Spatial Heterogeneity and Threshold Characteristics of the Poverty Reduction Effect of Financial Support for Agriculture

ZOU Wen-jie, FENG Lin-jie

(College of Economics, Fujian Normal University, Fuzhou 3501081, China)

This paper builds the spatial panel model to analyze the spatial correlation between the output in financial support for agriculture and the incidence of poverty in all of China’s provinces from 1993 to 2012 and applies threshold panel model to study the threshold characteristics of the poverty reduction effect in public financial expenditure. The result shows the poverty reduction effect of financial support for agriculture is obvious. Financial support for agriculture and the incidence of poverty in the space and the poverty reduction effect of financial support for agriculture has spatial heterogeneity. The result of threshold test shows the elasticity of the poverty reduction of financial support for agriculture increases and then decreases with the increase of rural per capita income of farmers. Conclusions n this paper have obvious implications adjusting and improving the policy in financial support for agriculture. When the central government encourages and urges local governments to increase financial support for agriculture, the spatial heterogeneity and threshold characteristics of financial support for agriculture should be fully considered. When configuring the financial fund for agriculture, the central government should tilt to the provinces which have strong radiation or level of rural per capita income make sure that the poverty reduction effect of financial fund for agriculture exerts to its best.

financial support for agriculture; poverty reduction effect; spatial spillovers; threshold characteristics

2015-03-17

教育部人文社科基金資助項目(12YJC790301)

鄒文杰(1975-),男,福建古田人,福建師范大學經(jīng)濟學院副教授;馮琳潔(1992-),女,福建建甌人,福建師范大學經(jīng)濟學院碩士生。

F124.7

A

1004-4892(2015)09-0018-09