陳麗貞

安徽財經(jīng)大學金融學院

農(nóng)村非正規(guī)金融發(fā)展減貧效應門檻特征與地區(qū)差異
——基于面板平滑轉(zhuǎn)換模型的分析

陳麗貞

安徽財經(jīng)大學金融學院

貧困的存在抑制了經(jīng)濟的發(fā)展，在“金融抑制”與城鄉(xiāng)二元結構的大背景下，農(nóng)村非正規(guī)金融有效的實現(xiàn)自我發(fā)展與減貧的良性互動，推進減貧的實現(xiàn)。通過構建面板平滑轉(zhuǎn)換模型分析農(nóng)村非正規(guī)金融減貧效應與各經(jīng)濟指標的非線性關系，實證研究非正規(guī)金融發(fā)展與農(nóng)村貧困深度、廣度、強度都存在相關關系，各個區(qū)域的門檻特征值差異顯著，貴州等中部地區(qū)對減貧的貢獻度最高。

農(nóng)村非正規(guī)金融；減貧效應；門檻特征；地區(qū)差異

0 前言

我國正處于經(jīng)濟發(fā)展的時期，貧困人口的增加抑制了經(jīng)濟的發(fā)展。兩會強調(diào)保障2020年實現(xiàn)標準下農(nóng)村牧區(qū)貧困人口脫貧、貧困縣摘帽的目標，解決區(qū)域性整體貧困成為國家經(jīng)濟發(fā)展亟待解決的問題。然而，即使在城鄉(xiāng)二元結構以及農(nóng)村“金融抑制”與“金融排斥”的環(huán)境下，我國資金投放效果進度緩慢，但是農(nóng)村非正規(guī)金融仍舊能夠有效的實現(xiàn)深度減貧與自身的協(xié)同發(fā)展。加大力度投入于維持農(nóng)村非正規(guī)金融的健康發(fā)展將有利于深層次推進中國農(nóng)村減貧，實現(xiàn)我國經(jīng)濟穩(wěn)健發(fā)展。

一、國內(nèi)外研究現(xiàn)狀

蘇靜[1](2014)利用省級面板數(shù)據(jù)分析我國農(nóng)村非正規(guī)金融減貧效應非線性關系，得出非正規(guī)金融對貧困廣度與深度的抑制作用以及區(qū)域間的差異性。謝婷婷[2](2015)選取1988年至2013年的新疆FGT指數(shù)，運用VAR與脈沖響應分析其與非正規(guī)金融發(fā)展水平的相關性，實證兩指標存在因果關系，其影響程度遠大于正規(guī)金融。彭誠[3](2016)利用GMM方法對西部地區(qū)減貧效應關聯(lián)機制進行實證分析勞動密集型城市化越高，將有助于西部地區(qū)貧困減緩。謝婷婷、郭艷芳[4](2016)采用DEA-TOBIT模型針對地區(qū)金融發(fā)貧困效率值進行分析，認為財政支出會提高金融反貧困效率。

二、新形勢下農(nóng)村深層次減貧面臨瓶頸

在所有制關系標準下，國內(nèi)學者將農(nóng)村各非正規(guī)金融定義為“民間金融”“民營金融”，而部分學者由地下經(jīng)濟學的判定衍生出“灰黑色與地下金融”來描述正規(guī)金融與非正規(guī)金融的差異。本文選擇以監(jiān)管角度的界定方式來分析活動于農(nóng)村經(jīng)濟領域的非正規(guī)金融，排除類似于農(nóng)村合作基金會的此類介于正規(guī)金融與非正規(guī)金融的金融形式。扶貧不是一味的接濟行為，而應該是自濟的逐步完善。在政府實施反貧困的重要舉措過程中，依舊面臨諸多問題，其中，金融方面的問題日益顯著。

在財政方面，由于財政資金撥款有限，投入與貧困地區(qū)的覆蓋面受到地域與區(qū)域貧困程度影響，難以合理分配資金，扶貧效果受到制約。其次，對于農(nóng)村金融體制本身層面而言，由于體制難以與區(qū)域貧困程度達到協(xié)同效果，存在局部性的偏差，同時，“虹吸效應”的存在使得農(nóng)村閑置資金外流，政策引導下的農(nóng)村自己累積程度得到分散，難以實現(xiàn)貧困區(qū)域穩(wěn)健性減貧。

三、農(nóng)村非正規(guī)金融發(fā)展的必要性

農(nóng)村非正規(guī)金融作為為貧困與中低水平收入群體的服務保障的金融體制，通過直接作用機制與間接作用機制實現(xiàn)貧困減緩。在直接作用機制中，非正規(guī)金融機構利用信貸服務與儲蓄服務的有效途徑，通過提升教育水平與健康狀況，也包括對資金累積與平滑消費改善層面，實現(xiàn)勞動生產(chǎn)率的提升以及抵御收入波動的風險，達到化解貧困程度。農(nóng)村正規(guī)金融的“缺位”與制度約束導致農(nóng)民生產(chǎn)經(jīng)營受到制約。

就生產(chǎn)規(guī)模而言，資金的流入與勞動相結合，規(guī)模的擴大細化了生產(chǎn)流程實現(xiàn)了規(guī)模經(jīng)濟；對于生產(chǎn)技術而言，資金的流入使得技術革新存在可能，生產(chǎn)力與生產(chǎn)效率有所提升，提高了市場競爭力，拓寬生產(chǎn)可能性邊界。由于農(nóng)戶本身因素的制約使得難以獲得正規(guī)金融機構提供的貸款，非正規(guī)金融通過金融發(fā)展的增長效應與非配效應的間接作用實現(xiàn)貧困程度減緩，有效的分配資本，加速技術升級，提升市場競爭力，從而實現(xiàn)財富積累。非正規(guī)金融已經(jīng)成為緩解農(nóng)村貧困的有效途徑，與正規(guī)金融相比，低成本以及信息對稱方面起到明顯的修繕作用。

四、實證研究減貧效應門檻特征與區(qū)域差異

現(xiàn)有的研究大多以貧困發(fā)生率來衡量貧困的廣度(H)，忽略了貧困深度(PG)與強度(SPG)與農(nóng)村非正規(guī)金融的關系。選取收入與貧困縣之差表示貧困深度，收入分配不均程度大小表示貧困強度。而農(nóng)村非正規(guī)金融發(fā)展水平(NFI)以農(nóng)奴村投資的自籌資金與其他資金和與農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值比值，正規(guī)金融發(fā)展水平就選用國內(nèi)外貸款與投資總和/農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值(FIC)。同時，農(nóng)村貧困程度受就業(yè)情況、教育水平、財政等投資影響，因此選擇農(nóng)村居民受教育水平(STU)、農(nóng)村勞動就業(yè)水平(EMP)、農(nóng)村固定資產(chǎn)投資/農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值(INV)、財政支出農(nóng)業(yè)/農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值(FCE)、不識字農(nóng)村居民勞動力/農(nóng)村勞動力總量(STU)等變量來表示影響因子。

優(yōu)異一般的面板數(shù)據(jù)模型假定了截面單元參數(shù)的同質(zhì)性，得出的統(tǒng)計結果難以明顯的發(fā)硬各個截面的異質(zhì)性，選用PSTR模型的連續(xù)轉(zhuǎn)換平滑代替離散的PTR模型，能夠更加精確的反映市場經(jīng)濟動態(tài)的真實狀況，公式(1)：

其中，0＜Lit＜1，0＜Dit＜1，0＜Sit＜1，hx(qit; γ, c)為關于qit的連續(xù)有界轉(zhuǎn)換函數(shù)，0≤hx(qit; γ, c)≤1，γ為平滑參數(shù)，代表轉(zhuǎn)換的速度或者平滑度；c為轉(zhuǎn)換發(fā)生的位置參數(shù)，hx(qit; γ, c)通常采用(2)邏輯函數(shù)：

其中，m代表存在轉(zhuǎn)換函數(shù)的個數(shù)。通常m的取值為1或者2，當m的取值為1時，表示轉(zhuǎn)換函數(shù)hx(qit; γ, c)含有的位置參數(shù)為1，如公式(3)。當hx(qit; γ, c)=0時，函數(shù)退化為一般的現(xiàn)行關系，表現(xiàn)為低體制；當hx(qit; γ, c)=1時，PSTR退化為如公式(5)(6)(7)的高體制，即非正規(guī)金融發(fā)展水平的轉(zhuǎn)變使得農(nóng)村減貧的作用效果表現(xiàn)出非線性變化狀態(tài)。

當m的取值為2時，表示hx(qit; γ, c)含有的位置參數(shù)個數(shù)為2，公式如(4)，其中，hx(qit; γ, c1, c2)關于(c1+c2)/2對稱，在該點達到最小值，即為中間體制。

在擬合PSTR模型之前需要針對函數(shù)是否存在非線性關系進行檢驗，通過構建漸進等價的拉格朗日乘數(shù)統(tǒng)計量LM、F統(tǒng)計量LMF以及LRT進行檢驗。如果檢驗拒絕原假設H0: r=0，則仍需要進行“剩余非線性效應檢驗”。

本文主要針對非正規(guī)金融發(fā)展對農(nóng)村居民減貧的非線性分析研究，所以選取貧困程度作為被轉(zhuǎn)換變量，從貧困深度、廣度以及強度三個唯獨進行衡量貧困狀況。計算貧困最具代表性的是PGT指數(shù)，不僅可以反映貧困狀況，同樣能夠衡量經(jīng)濟增長與收入分配問題對貧困波動情況的影響。其主要的計算模型包括GQ與Beta模型，由于GQ計算模型相對簡單，難以準確的計算較低水平貧困線的狀況，因此選擇Beta模型測度2005年至2014年各省市貧困指數(shù)。

選取2005年至2013年的面板數(shù)據(jù)，根據(jù)公式(5)(6)(7)構建的PSTR模型，分析在不同的發(fā)展水平條件下，農(nóng)村非正規(guī)金融對農(nóng)村貧困廣度H、貧困深度PG以及貧困強度SPG的影響方向與作用程度關系。為排除現(xiàn)實中存在的可能導致結果發(fā)生定量的偏移的因素，對各變量進行對數(shù)處理。

（見表1）

五、農(nóng)村非正規(guī)金融發(fā)展分析及建議

表1 農(nóng)村非正規(guī)金融發(fā)展減貧效應門檻特征與地區(qū)差異

(一)構建適宜的區(qū)域貧困測量指標體系

在不同的貧困線下對貧困總量的測度同樣存在著差異，雖然不同貧困下貧困總量測度的大體變化趨勢是一樣的，但是在兩種不同的貧困線下貧困指數(shù)是有很大差別的，所以貧困線是貧困測度的基礎，要想很好的測度貧困，首先要保證貧困線的精確性。由于農(nóng)村內(nèi)部不同收入階層之間的消費結構存在著差異，和整體的農(nóng)村居民消費價格指數(shù)相比，農(nóng)村低收入階層消費價格指數(shù)更能反映出農(nóng)村貧困居民內(nèi)部的消費結構以及農(nóng)村貧困居民的綜合價格指數(shù)。我國需要依據(jù)不同的地區(qū)經(jīng)濟環(huán)境綜合考慮，擴大貧困測量影響因子，才能制定科學的衡量體系。

政府應努力幫助改善貧困人口的生活環(huán)境，加大貧困地區(qū)的水電路等基礎設施的投入，提高貧困人口的衛(wèi)生、教育、醫(yī)療等水平。增加對貧困地區(qū)人、財、物的投入，發(fā)揮各級政府在扶貧工作中的導向作用，調(diào)動各級部門、各個單位企業(yè)的能力，使人、財、物盡快的流向貧困人口。培養(yǎng)提升貧困人口的自我發(fā)展能力，在對農(nóng)村貧困人口進行幫扶的同時，更應對他們進行技術培訓，幫助他們進行職業(yè)能力的提升，讓他們有一個自主致富的觀念在心中。只有提高了貧困人口的自我發(fā)展能力才有可能真正的擺脫貧困，才能真正有利于經(jīng)濟的發(fā)展和社會的進步。

(二)增強非正規(guī)金融扶持與監(jiān)管力度

非正規(guī)金融由于其低成本、廣覆蓋以及克服信息不對稱的差異性特征而被農(nóng)村居民所接受，但是考慮到扶持者的信用程度以及違約風險，仍舊存在相關預期損失，增強非正規(guī)金融將有效的分配資本，加速技術升級，提升市場競爭力，從而實現(xiàn)財富積累。在廣覆蓋的層面而言，監(jiān)管力度的系統(tǒng)約束將使得非正規(guī)金融得到有效的保障，為持續(xù)性政策幫扶提供依據(jù)。在信息普及與誠信測度的方面要采取科學的方法，幫扶的過程實施長期有效的監(jiān)督與家庭財政考核，保障資金的流動性以及減少回籠周期。

(三)推動貧困地區(qū)農(nóng)民自營

金融幫扶僅僅只能在短期進行支持，政府需要對當?shù)禺a(chǎn)業(yè)等資源的優(yōu)化配置，調(diào)整產(chǎn)業(yè)規(guī)模，增強勞動力就業(yè)崗位。其次是需要增強政策的持續(xù)力度，針對惠農(nóng)的措施具象實踐方案，減少農(nóng)民額外支出，保障資金盈余，為還款和消費提供空間。所謂谷賤傷農(nóng)，當?shù)卣枰獙ωS收期的農(nóng)作物進行統(tǒng)一征收，維持農(nóng)民種植積極性。同時，對于合理分配徒弟終止區(qū)域也許演進一步的改善，保障土地的充分利用。資金與政策的雙重支持才能保障農(nóng)村非金融的持續(xù)性發(fā)展，才能更有效緩解貧困地區(qū)的貧困問題，加速構建小康社會，減小城鄉(xiāng)貧困差距。

隨著市場化的發(fā)展，農(nóng)村居民面臨著更大的生產(chǎn)和生活方面的風險，因此政府應繼續(xù)加大對農(nóng)村低保的投入力度，滿足更多的貧困人口的需求。進一步完善農(nóng)村醫(yī)保制度，加大國家對農(nóng)村衛(wèi)生機構的投入力度，解決藥價問題，杜絕醫(yī)生亂收費亂幵藥的問題，確保農(nóng)村醫(yī)療能有一個較低的成本，真正解決農(nóng)村居民看病難看病貴的問題，防止農(nóng)村居民因病致貧、因病返貧的出現(xiàn)。

[1]蘇靜.農(nóng)村非正規(guī)金融發(fā)展的減貧效應非線性研究——基于PSTR模型分析[J].農(nóng)業(yè)技術經(jīng)濟.2014(1)：81-90.

[2]謝婷婷.西部少數(shù)民族地區(qū)非正規(guī)金融減貧效應研究——以新疆為例[J].中央民族大學學報(哲學社會科學版)2015(5)： 37 - 44.

[3]彭誠.城市化、勞動密集度與西部地區(qū)貧困減緩[J].西南民族大學學報(人文社會科學版)2016(4)： 123 - 128.

[4]謝婷婷，郭艷芳.民族地區(qū)金融反貧困效率的時空差異及影響因素研究[J].新疆大學學報(人文社會科學版)2016(2)：48 - 54.

陳麗貞(1993-)，福建莆田，安徽財經(jīng)大學本科在讀，研究方向：金融。

本文屬2016年安徽財經(jīng)大學國家級大學生創(chuàng)新訓練項目(項目編號：201610378404)階段性研究成果。