吳君嫻，黃永興

(安徽工業(yè)大學(xué)商學(xué)院，安徽馬鞍山243002)

一、問題提出與文獻(xiàn)綜述

解決農(nóng)村貧困問題是全面建成小康社會的內(nèi)在要求，實(shí)現(xiàn)鄉(xiāng)村振興是緩解現(xiàn)階段中國社會主要矛盾的有效手段。然而，長期存在的城鄉(xiāng)二元結(jié)構(gòu)體制造成農(nóng)村經(jīng)濟(jì)金融資源嚴(yán)重不足；農(nóng)村地區(qū)普遍存在的抵押品缺乏及信息不對稱問題導(dǎo)致農(nóng)村金融體系發(fā)展遲滯，農(nóng)民融資需求難以得到滿足，鄉(xiāng)村振興及農(nóng)村可持續(xù)發(fā)展缺乏有效支撐，農(nóng)戶融資約束逐漸成為統(tǒng)籌城鄉(xiāng)發(fā)展與全面建成小康社會的重要限制因素。在此背景下，2018年“中央一號文件”明確指出，要把更多的金融資源配置到農(nóng)村經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展的重點(diǎn)領(lǐng)域和薄弱環(huán)節(jié)，普惠金融重點(diǎn)要放在鄉(xiāng)村，促進(jìn)農(nóng)村金融發(fā)展成為我國推動農(nóng)村貧困減緩與鄉(xiāng)村振興的重要途徑。那么，農(nóng)村金融是否能有效促進(jìn)農(nóng)村貧困減緩進(jìn)而推動鄉(xiāng)村振興？在不同區(qū)域農(nóng)村金融的作用效果又有何區(qū)別？這些問題的回答對于指導(dǎo)農(nóng)村金融發(fā)展及制定金融扶貧政策都有重大現(xiàn)實(shí)意義。

關(guān)于金融發(fā)展與貧困減緩的關(guān)系，國外學(xué)者大致形成了三種不同的觀點(diǎn)。Greenwood和Jovanovic首先提出，金融發(fā)展與貧富差距在長期內(nèi)存在先抑后揚(yáng)的倒U型關(guān)系。[1]Maurer和Haber卻認(rèn)為，金融發(fā)展主要為能夠提供抵押品和擁有良好社交網(wǎng)絡(luò)的富人服務(wù)，不能使窮人受益，勢必會擴(kuò)大收入差距和加劇貧困狀況惡化。[2]另外，Dupas和Robinson通過實(shí)證研究表明，金融發(fā)展水平的提高能夠促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長和貧困人群金融服務(wù)獲得性提升，通常會帶來較高的收入和消費(fèi)水平。[3]國內(nèi)學(xué)者關(guān)于金融減貧效果的研究因其所處金融發(fā)展時(shí)期的不同得到截然相反的結(jié)論。比如，在對早年金融發(fā)展水平較低的考察過程中，劉旦、周一鹿等諸多學(xué)者得出金融發(fā)展不利于農(nóng)村貧困減緩的結(jié)論。[4-5]近年來，隨著我國農(nóng)村金融的快速發(fā)展以及普惠金融政策的實(shí)施，金融發(fā)展促進(jìn)貧困減緩的效果逐漸顯現(xiàn)。伍艷研究發(fā)現(xiàn)，中國農(nóng)村金融發(fā)展與貧困發(fā)生率存在負(fù)相關(guān)關(guān)系，農(nóng)村金融發(fā)展水平每提高1%，貧困發(fā)生率將下降1.58%。[6]黃秋萍等從收入、教育和醫(yī)療三個(gè)維度探究了普惠金融的減貧效果，研究認(rèn)為普惠金融發(fā)展對貧困減緩有積極影響，但這種貧困減緩效應(yīng)隨著普惠金融發(fā)展水平的提高有所減弱。[7]羅斯丹、盧盼盼等學(xué)者的研究也都認(rèn)同金融發(fā)展在農(nóng)村減貧過程中的積極作用。[8-9]

綜上所述，已有研究對金融減貧效應(yīng)的考察大多是從收入貧困角度，運(yùn)用收入、消費(fèi)、貧富差距等指標(biāo)度量貧困，即使考慮到金融發(fā)展的多維減貧效應(yīng)，也僅僅是分別從收入、教育、醫(yī)療各個(gè)單一維度進(jìn)行考察，無法反應(yīng)各個(gè)維度共同作用下金融發(fā)展對于貧困減緩的綜合影響。基于此，本文構(gòu)建農(nóng)村多維發(fā)展指數(shù)(mdi)測度農(nóng)村貧困，并利用2009—2016年我國的省級面板數(shù)據(jù)，運(yùn)用面板門檻模型考察農(nóng)村金融發(fā)展在緩解農(nóng)村貧困、提升農(nóng)戶生計(jì)中的作用，以期為政府制定農(nóng)村金融及金融扶貧政策提供參考。

二、農(nóng)村多維發(fā)展指數(shù)與農(nóng)村金融減貧

根據(jù)英國國際發(fā)展部(DFID)建立的可持續(xù)生計(jì)分析框架，農(nóng)戶的生計(jì)水平很大程度上取決于其擁有生計(jì)資本的多少，生計(jì)資本不足是導(dǎo)致農(nóng)村貧困的重要原因。因此，本文基于生計(jì)資本的視角，通過構(gòu)建農(nóng)村多維發(fā)展指數(shù)測度并分析我國各地區(qū)農(nóng)村的貧困情況。

(一)農(nóng)村多維發(fā)展指數(shù)的構(gòu)建與測算

1.指標(biāo)選取。根據(jù)可持續(xù)生計(jì)分析框架，農(nóng)戶的生計(jì)資本被劃分為人力資本、自然資本、金融資本、物質(zhì)資本和社會資本五種類型。由于自然資本主要受當(dāng)?shù)氐牡匦巍⒌刭|(zhì)、氣候、水文等因素影響，與各地區(qū)的經(jīng)濟(jì)金融發(fā)展關(guān)系不大，其對當(dāng)?shù)剞r(nóng)戶貧困狀況的影響可以通過金融資本和物質(zhì)資本間接地反映，故未將自然資本考慮在內(nèi)。本文從金融資本、人力資本、物質(zhì)資本和社會資本四個(gè)維度選取10項(xiàng)指標(biāo)構(gòu)建農(nóng)村多維發(fā)展評價(jià)指標(biāo)體系(見表1)，并以此為基礎(chǔ)測算中國各省(市、自治區(qū))農(nóng)村多維發(fā)展指數(shù)。

2.農(nóng)村多維發(fā)展指數(shù)的測度。基于表1中各項(xiàng)農(nóng)村多維發(fā)展評價(jià)指標(biāo)，本文借鑒楊麗和孫之淳的方法[10]測度中國各省(市、自治區(qū))農(nóng)村多維發(fā)展指數(shù)，具體方法如下：

首先，采用極差法對各項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，以消除各指標(biāo)量綱不同造成的影響。

(1)

(2)

其中，xij表示第i個(gè)地區(qū)第j個(gè)指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)值，Aij表示第i個(gè)地區(qū)第j個(gè)指標(biāo)值，Mij表示第j個(gè)指標(biāo)中的最大值，mij表示第j個(gè)指標(biāo)中的最小值。

其次，采用熵值法確定各指標(biāo)權(quán)重。為解決標(biāo)準(zhǔn)化后指標(biāo)數(shù)值出現(xiàn)0而導(dǎo)致熵值法中對數(shù)運(yùn)算無法進(jìn)行的情況，本文先將標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)進(jìn)行平移處理。平移處理后的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)yij為：

表1 農(nóng)村多維發(fā)展評價(jià)指標(biāo)體系

yij=xij+0.000 001

(3)

第j項(xiàng)指標(biāo)熵值(ej)為：

(4)

第j項(xiàng)指標(biāo)權(quán)重(wj)為：

(5)

圖1 2009—2016年中國各地區(qū)農(nóng)村多維發(fā)展指數(shù)折線

最后，將標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)yij和指標(biāo)權(quán)重wj加權(quán)平均得到各省(市、自治區(qū))農(nóng)村多維發(fā)展指數(shù)(mdi)：

(6)

3.農(nóng)村多維發(fā)展指數(shù)測度結(jié)果分析。根據(jù)上文所述方法對2009—2016年中國內(nèi)地(西藏除外)30個(gè)省(市、自治區(qū))的農(nóng)村多維發(fā)展指數(shù)進(jìn)行測算，并在此基礎(chǔ)上計(jì)算全國農(nóng)村多維發(fā)展指數(shù)平均水平，結(jié)果如圖1所示。

農(nóng)村多維發(fā)展指數(shù)從農(nóng)戶生計(jì)資本視角反映農(nóng)戶的生存狀態(tài)，某區(qū)域農(nóng)村多維發(fā)展指數(shù)越高意味著該地區(qū)農(nóng)戶的生計(jì)資本擁有量越多，即當(dāng)?shù)剞r(nóng)村貧困程度越弱。由圖1可知，從全國層面看，2009—2016年農(nóng)村多維發(fā)展指數(shù)呈顯著上升趨勢，全國平均農(nóng)村多維發(fā)展指數(shù)從0.299 1提升到0.474 8，增幅大于50%，說明近八年來我國農(nóng)村居民生計(jì)水平獲得顯著提高，農(nóng)村地區(qū)貧困狀況得到明顯改善。這既是由于經(jīng)濟(jì)增長的“涓滴效應(yīng)”，更是得益于政府一系列扶貧減貧及強(qiáng)農(nóng)惠農(nóng)政策的有效實(shí)施。從區(qū)域?qū)用娣治?，各區(qū)域農(nóng)村多維發(fā)展指數(shù)差異非常明顯，農(nóng)村多維發(fā)展平均水平排名前五的為上海、北京、天津、浙江和山東，均位于東部地區(qū)；而排名最末的五個(gè)省份為貴州、青海、甘肅、新疆和云南，均位于西部地區(qū)。這說明我國東西部農(nóng)村發(fā)展極不均衡，農(nóng)村多維發(fā)展水平整體上按東部、東北、中部、西部的次序依次遞減。

(二)農(nóng)村金融減貧作用機(jī)理分析

農(nóng)村金融發(fā)展通過兩大途徑影響農(nóng)村貧困。一方面，農(nóng)村金融的發(fā)展為農(nóng)村貧困人口提供更加便捷的信貸、保險(xiǎn)及資金結(jié)算等業(yè)務(wù)，提升農(nóng)戶的生產(chǎn)性投資等活動能力，并降低農(nóng)戶的生計(jì)脆弱性，進(jìn)而對其生產(chǎn)生活能力及預(yù)期收入產(chǎn)生影響；另一方面，農(nóng)村金融的發(fā)展可以促進(jìn)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長，并通過經(jīng)濟(jì)增長的“涓滴效應(yīng)”促進(jìn)貧困減緩及收入分配改善。從生計(jì)資本視角看，農(nóng)村金融的減貧效應(yīng)可劃分為三大維度，即金融及物質(zhì)資本效應(yīng)、人力資本效應(yīng)和社會資本效應(yīng)。首先，農(nóng)村金融通過上述兩大途徑提高農(nóng)戶的生產(chǎn)生活能力和收入水平，農(nóng)戶收入水平的提高及金融服務(wù)便捷性的提升將有助于金融資本的增加和物質(zhì)資本的改善；其次，農(nóng)村金融發(fā)展程度越高，意味著農(nóng)村貧困群體從金融市場獲得所需信貸資金的機(jī)會就越大，從而可以加大教育、技能培訓(xùn)、醫(yī)療保健等人力資本投資以促進(jìn)家庭人力資本的增加；再次，農(nóng)村金融服務(wù)可以提升貧困家庭成員的自尊心、社會地位和自我激勵，并能擴(kuò)大貧困家庭的社會關(guān)系網(wǎng)、促進(jìn)其參與社會組織活動。

三、模型設(shè)定、變量選取和描述性統(tǒng)計(jì)

(一)模型設(shè)定

由上文分析可知，農(nóng)村金融可以通過金融及物質(zhì)資本效應(yīng)、人力資本效應(yīng)和社會資本效應(yīng)三個(gè)維度促進(jìn)農(nóng)村多維貧困減緩，但其實(shí)際減貧效果有待進(jìn)一步實(shí)證檢驗(yàn)?？紤]到農(nóng)村金融發(fā)展與農(nóng)村多維貧困之間可能存在的非線性關(guān)聯(lián)及減貧效應(yīng)的區(qū)域差異，本文采用面板門檻模型分別從全國和區(qū)域兩個(gè)層面分析農(nóng)村金融的減貧效應(yīng)。

首先，建立如下普通面板回歸模型：

mdiit=φi+α1rfiiit+α2Xit+εit

(7)

其中，下標(biāo)i代表地區(qū)，i= 1，2，…，30；下標(biāo)t代表時(shí)間，t=2009，2010，…，2016；mdiit表示農(nóng)村多維發(fā)展指數(shù)，rfiiit代表農(nóng)村金融發(fā)展指數(shù)，Xit代表一系列控制變量，α1為解釋變量的待估系數(shù)，α2為一系列控制變量的系數(shù)向量，φi為個(gè)體效應(yīng)，εit為隨機(jī)誤差項(xiàng)。

其次，在普通面板回歸模型的基礎(chǔ)上建立面板門檻模型。本文以農(nóng)村金融發(fā)展指數(shù)(rfii)為門檻變量建立如下單一門檻模型(多重門檻模型可在此基礎(chǔ)上擴(kuò)展)：

mdiit=αi+βXit+β11rfiiI(rfiiit≤γ)+β12rfiiitI(rfiiit>γ)+εit

(8)

其中，αi表示個(gè)體固定效應(yīng)，β為控制變量的系數(shù)向量，β11、β12分別表示農(nóng)村金融發(fā)展指數(shù)跨越門檻值前后的估計(jì)系數(shù)；γ為門檻值，I(rfiiit≤γ)和I(rfiiit>γ)為示性函數(shù)，當(dāng)括號內(nèi)條件得到滿足時(shí)，I=1，否則，I=0。

(二)變量選取和描述性統(tǒng)計(jì)

1.被解釋變量。本文選用測算出的農(nóng)村多維發(fā)展指數(shù)(mdi)作為農(nóng)村貧困狀況的代理指標(biāo)。農(nóng)村多維發(fā)展指數(shù)越低，表示農(nóng)村貧困狀況越惡劣。

2.核心解釋變量和門檻變量。為探究農(nóng)村金融的減貧效果及其非線性特征，本文以農(nóng)村金融發(fā)展指數(shù)(rfii)作為核心解釋變量和門檻變量。同時(shí)考慮數(shù)據(jù)的可得性，本文借鑒陳銀娥等采用的方法，從以下三個(gè)維度構(gòu)建農(nóng)村金融發(fā)展評價(jià)指標(biāo)體系：一是金融服務(wù)的滲透性，選用每萬人農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)數(shù)和農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)服務(wù)人員數(shù)、每百平方公里農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)數(shù)和農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)服務(wù)人員數(shù)四項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行衡量；二是金融服務(wù)的可獲得性，選用農(nóng)戶人均儲蓄存款、人均涉農(nóng)貸款及人均農(nóng)業(yè)保費(fèi)三個(gè)指標(biāo)分別從儲蓄、信貸及保險(xiǎn)反映農(nóng)戶獲取金融服務(wù)的便利程度；三是金融服務(wù)的使用效用性，選用農(nóng)戶儲蓄及涉農(nóng)貸款占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重和農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保費(fèi)收入占第一產(chǎn)業(yè)增加值的比重三個(gè)指標(biāo)反映。[11]

借鑒王修華和關(guān)鍵的做法，通過計(jì)算測算值與最理想值的歐氏距離并將所有距離整合在一起測算農(nóng)村金融發(fā)展指數(shù)[12]，具體計(jì)算方法如下：

(9)

(10)

其中，xij為經(jīng)過極差標(biāo)準(zhǔn)化處理后的指標(biāo)值，rfiii表示第i維度農(nóng)村金融發(fā)展指數(shù)，max(rfii1)表示第i維度農(nóng)村金融發(fā)展指數(shù)最大值；采用變異系數(shù)法對指標(biāo)和維度賦權(quán)，ωin為各指標(biāo)權(quán)重，ωi為維度權(quán)重。[注]限于篇幅，本文未列出農(nóng)村金融發(fā)展指數(shù)的測算結(jié)果。

3.控制變量。(1)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)占比(lnfirstr)，采用第一產(chǎn)業(yè)增加值占GDP的比重衡量，以反映地區(qū)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況；(2)非農(nóng)產(chǎn)業(yè)就業(yè)占比(lnemp)，采用農(nóng)村第二、第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)占總就業(yè)人員比重表示，用來反映農(nóng)村就業(yè)結(jié)構(gòu)的變化；(3)財(cái)政支農(nóng)水平(lnfsa)，采用財(cái)政支出中農(nóng)林水事務(wù)支出與財(cái)政總支出的比值進(jìn)行測算；(4)農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施水平(lnfai)，使用農(nóng)村人均固定資產(chǎn)投資表示，并以2009年為基期，采用固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)對其進(jìn)行平減處理。為消除異方差帶來的影響，本文對所有控制變量均進(jìn)行取對數(shù)處理。

本文選取2009—2016年中國30個(gè)省(市、自治區(qū))面板數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，原始數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國人口和就業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》及各省統(tǒng)計(jì)年鑒。各變量的描述性統(tǒng)計(jì)如表2所示。

表2 變量描述性統(tǒng)計(jì)

四、實(shí)證結(jié)果與分析

考慮到農(nóng)村金融發(fā)展水平存在區(qū)域差異，本文分別從全國和東部、中西部區(qū)域?qū)用婵疾燹r(nóng)村金融發(fā)展的減貧效應(yīng)。出于穩(wěn)健性的考慮，下文同時(shí)給出以農(nóng)村居民人均可支配收入(lnpure)為被解釋變量的模型估計(jì)結(jié)果。

(一)全國層面的分析

首先，對模型進(jìn)行門檻效應(yīng)檢驗(yàn)和門檻值估計(jì)(見表3)。從檢驗(yàn)結(jié)果可以看出，農(nóng)村金融減貧存在顯著的單一門檻效應(yīng)；進(jìn)一步對門檻值進(jìn)行估計(jì)，可得到農(nóng)村金融發(fā)展指數(shù)門檻值為0.333 2，在95%的置信度下其置信區(qū)間為[0.327 6，0.426 1]。

表3 全國層面門檻效應(yīng)檢驗(yàn)

注：表中數(shù)據(jù)為采用“自抽樣法(Bootstrap)”反復(fù)抽樣1 000次仿真和格點(diǎn)搜索得到的結(jié)果；***表示在1%的顯著性水平上顯著。

其次，采用線性固定效應(yīng)模型和面板門檻模型對各變量進(jìn)行回歸，結(jié)果如表4所示。在固定效應(yīng)模型中，農(nóng)村金融發(fā)展水平的系數(shù)估計(jì)值為0.921 0，且在1%的顯著性水平上顯著，說明農(nóng)村金融發(fā)展能夠有效促進(jìn)農(nóng)戶生計(jì)資本的增加并減緩農(nóng)村多維貧困。從控制變量來看，農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)占比降低、非農(nóng)產(chǎn)業(yè)就業(yè)增加、財(cái)政支農(nóng)力度加大及農(nóng)村公共基礎(chǔ)設(shè)施投資增加均有利于農(nóng)村減貧。

表4 全國層面農(nóng)村金融減貧效應(yīng)分析

注：括號內(nèi)數(shù)據(jù)為T統(tǒng)計(jì)量，***分別表示在1%的顯著性水平上顯著。

根據(jù)面板門檻模型的回歸結(jié)果，農(nóng)村金融發(fā)展指數(shù)門檻值為0.333 2，當(dāng)農(nóng)村金融發(fā)展水平處在低水平區(qū)間，其系數(shù)為1.284 6，農(nóng)村金融發(fā)展能顯著促進(jìn)貧困減緩且效率較高；跨越門檻值進(jìn)入高水平區(qū)間后，金融發(fā)展對農(nóng)戶生計(jì)資本作用系數(shù)依然為正，但系數(shù)值減少為0.901 8，說明在高水平區(qū)間農(nóng)村金融對農(nóng)戶生計(jì)的拉動作用放緩，表現(xiàn)出邊際效應(yīng)遞減特征。進(jìn)一步分析原數(shù)據(jù)可以發(fā)現(xiàn)，跨越門檻值的省市主要是北京、天津、上海等經(jīng)濟(jì)高度發(fā)達(dá)的地區(qū)，并且這三個(gè)地區(qū)在考察期的各個(gè)年份內(nèi)均處于高水平區(qū)間，而其他地區(qū)在所有年份內(nèi)均處于低水平區(qū)間，說明我國大部分地區(qū)仍處在農(nóng)村金融發(fā)展能夠高效地發(fā)揮減貧作用的階段。究其原因，京津滬地區(qū)已進(jìn)入后工業(yè)化階段，較高的人均收入及較為健全的金融體系為其農(nóng)村金融發(fā)展提供了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)，因此這些地區(qū)較早開展了各種形式的金融服務(wù)，農(nóng)民也借助便捷的金融服務(wù)早于其他地區(qū)實(shí)現(xiàn)自身生計(jì)水平的提升；而中西部地區(qū)尤其是偏遠(yuǎn)的西北地區(qū)，由于其經(jīng)濟(jì)發(fā)展遲緩、工業(yè)化水平不高、金融基礎(chǔ)設(shè)施不完善，農(nóng)村整體金融發(fā)展水平不高。隨著普惠金融政策的實(shí)施及外部經(jīng)濟(jì)金融環(huán)境的改善，中西部地區(qū)農(nóng)村金融逐步進(jìn)入規(guī)范化、便利化的軌道，農(nóng)村金融將更好地滿足農(nóng)村地區(qū)最迫切的資金需要，并一定程度上緩解這些地區(qū)農(nóng)民面臨的“融資約束”問題，成為提升農(nóng)民生活水平的重要推動力量。另外，各控制變量的作用效果與固定效應(yīng)結(jié)果基本一致。

(二)區(qū)域?qū)用娴姆治?/h3>

由于各地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展結(jié)構(gòu)與發(fā)展水平存在較大差異，不同地區(qū)農(nóng)村金融的減貧效應(yīng)在程度和進(jìn)度上也有明顯的不同，本文將從東部和中西部兩大區(qū)域[注]東部地區(qū)包括北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、海南，共11個(gè)省份；中西部地區(qū)包括山西、內(nèi)蒙古、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北、湖南、廣西、重慶、四川、貴州、云南、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆，共19個(gè)省份。層面進(jìn)一步分析農(nóng)村金融的減貧效果。從表5的門檻效應(yīng)檢驗(yàn)可知，東部地區(qū)存在著顯著的單門檻效應(yīng)，門檻值為0.333 2，與全國層面的門檻效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果一致；而中西部地區(qū)不存在門檻效應(yīng)。

表5 區(qū)域?qū)用骈T檻效應(yīng)檢驗(yàn)

注：以上結(jié)果為采用“自抽樣法(Bootstrap)”反復(fù)抽樣1 000次仿真和格點(diǎn)搜索得到的結(jié)果，***表示在1%的顯著性水平上顯著。

表6報(bào)告了東部地區(qū)和中西部地區(qū)的回歸結(jié)果。對于東部地區(qū)，固定效應(yīng)模型中農(nóng)村金融發(fā)展水平的系數(shù)值為0.709 6；在面板門檻模型中，隨著農(nóng)村金融發(fā)展由低區(qū)間邁入高區(qū)間，農(nóng)村金融發(fā)展水平的系數(shù)值由0.841 0縮小至0.710 4。對于中西部地區(qū)，農(nóng)村金融發(fā)展水平的系數(shù)值為2.950 3，表明農(nóng)村金融發(fā)展指數(shù)每提高1個(gè)單位，當(dāng)?shù)剞r(nóng)民生計(jì)水平將提高2.950 3個(gè)單位。綜合來看，中西部地區(qū)農(nóng)村金融的減貧效應(yīng)明顯強(qiáng)于東部地區(qū)，說明地區(qū)經(jīng)濟(jì)金融發(fā)展水平越低，農(nóng)村金融的減貧效果越好。

表6 區(qū)域?qū)用孓r(nóng)村金融減貧效應(yīng)分析

注：括號內(nèi)數(shù)據(jù)為T統(tǒng)計(jì)量，***分別表示在1%的顯著性水平上顯著。

(三)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為了檢驗(yàn)農(nóng)村金融減貧效應(yīng)的穩(wěn)健性，本文將模型的被解釋變量替換為“農(nóng)民人均可支配收入(lnpure)”，其他變量保持不變，表3～表6報(bào)告了穩(wěn)健性檢驗(yàn)的結(jié)果。以農(nóng)村人均可支配收入作為被解釋變量的回歸結(jié)果顯示，各解釋變量的系數(shù)符號和顯著性水平與上述分析結(jié)果基本一致，表明上述對農(nóng)村金融減貧效應(yīng)的分析具有穩(wěn)健性。

五、結(jié)論與政策建議

本文從生計(jì)資本的視角研究農(nóng)村金融的減貧效應(yīng)，運(yùn)用面板門檻效應(yīng)模型分析農(nóng)村金融發(fā)展對農(nóng)村地區(qū)多維貧困的非線性作用，并進(jìn)一步考察了農(nóng)村金融減貧效應(yīng)的區(qū)域差異。研究發(fā)現(xiàn)：第一，無論是從全國層面還是從區(qū)域?qū)用婵疾?，農(nóng)村金融的發(fā)展都有效地促進(jìn)了農(nóng)村多維貧困減緩。第二，從全國層面看，農(nóng)村金融發(fā)展對農(nóng)村多維貧困的作用是非線性的，表現(xiàn)出明顯的單門檻特征；在跨越門檻值后，農(nóng)村金融的減貧作用有所減弱，表明農(nóng)村金融減貧呈現(xiàn)邊際效應(yīng)遞減特征。第三，從區(qū)域?qū)用婵?，東部地區(qū)農(nóng)村金融減貧存在“單門檻效應(yīng)”，中西部地區(qū)則未表現(xiàn)出門檻特征。綜合來看，中西部地區(qū)農(nóng)村金融的減貧效果明顯強(qiáng)于東部地區(qū)，表明經(jīng)濟(jì)金融發(fā)展水平越低的地區(qū)，農(nóng)村金融的減貧效果越好。第四，非農(nóng)產(chǎn)業(yè)就業(yè)機(jī)會增多及財(cái)政支農(nóng)比重加大在促進(jìn)農(nóng)村減貧過程中發(fā)揮了積極作用；農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施水平的提高在中西部地區(qū)顯著促進(jìn)了貧困減緩，但對減緩東部地區(qū)農(nóng)村貧困的作用不大。即金融的減貧效應(yīng)呈現(xiàn)邊際遞減。

基于上述研究結(jié)論，本文提出以下政策建議：首先，繼續(xù)深化農(nóng)村金融改革，降低農(nóng)民及鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)的融資成本；建立健全農(nóng)村普惠金融體系，大力發(fā)展農(nóng)村小微型金融機(jī)構(gòu)，積極引導(dǎo)金融資源向偏遠(yuǎn)地區(qū)及農(nóng)村地區(qū)流動。其次，根據(jù)各地區(qū)農(nóng)村金融的發(fā)展階段，因地制宜、因時(shí)施策，制定相適宜的金融扶貧政策。在東部地區(qū)，由于農(nóng)村金融減貧的邊際效應(yīng)遞減，對跨越門檻值的省份，政府應(yīng)合理調(diào)節(jié)金融資源和非金融資源的投入比例，探索更有效的非金融扶貧措施；在中西部地區(qū)，政府應(yīng)繼續(xù)加大普惠金融政策的推行力度，高效發(fā)揮農(nóng)村金融在減貧增收過程中的積極作用。最后，優(yōu)化農(nóng)村產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，加大財(cái)政支農(nóng)力度，完善中西部地區(qū)農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，創(chuàng)造良好的農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展環(huán)境。