方 瑩，袁曉玲，房 玲

(1.西安交通大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與金融學(xué)院，陜西 西安 710061；2.上海市寶山區(qū)業(yè)余大學(xué) 管理系，上海 寶山 201900；3，國(guó)網(wǎng)山西核算中心，山西 太原 030032)

一、引言

習(xí)近平總書記在十九大報(bào)告中回顧過(guò)去5年以來(lái)的工作時(shí)指出,脫貧攻堅(jiān)戰(zhàn)取得決定性進(jìn)展，精準(zhǔn)扶貧是下一個(gè)階段扶貧工作的重點(diǎn)及核心內(nèi)容。2012年，國(guó)務(wù)院公布了《中國(guó)農(nóng)村扶貧開(kāi)發(fā)綱要》，將我國(guó)貧困地區(qū)劃分為14個(gè)集中連片的困難地區(qū)，我國(guó)扶貧工作開(kāi)始了“重點(diǎn)出擊，各個(gè)擊破”的階段。2013年習(xí)總書記開(kāi)創(chuàng)性的提出精準(zhǔn)扶貧這個(gè)歷史概念，我國(guó)長(zhǎng)期堅(jiān)持實(shí)施的扶貧工作進(jìn)入精細(xì)化階段，精準(zhǔn)扶貧對(duì)扶貧工作提出了更高要求?，F(xiàn)階段的扶貧工作還面臨以下困境，是否能夠處理好這些問(wèn)題，是2020年確保貧困人口如期擺脫貧困的關(guān)鍵。首先，扶貧成本巨大，脫貧與返貧交替出現(xiàn)。其次，貧困人口分布較廣，特貧人口和低收入群體所需經(jīng)濟(jì)政策的差異性較大。最后，影響貧困的因素復(fù)雜，不僅有經(jīng)濟(jì)層面的因素，還涵蓋了環(huán)境和文化因素。有鑒于此，涵蓋了對(duì)象精準(zhǔn)、措施精準(zhǔn)、項(xiàng)目精準(zhǔn)、資金精準(zhǔn)、因村精準(zhǔn)和成效精準(zhǔn)六個(gè)層面的精準(zhǔn)扶貧不僅是我國(guó)扶貧工作的歷史新階段，也是扶貧工作成敗得失的關(guān)鍵。

金融資源匱乏一直是我國(guó)貧困地區(qū)和貧困群體經(jīng)濟(jì)發(fā)展和現(xiàn)實(shí)生存的核心問(wèn)題，用普惠金融的手段進(jìn)行扶貧是我國(guó)實(shí)施精準(zhǔn)扶貧的關(guān)鍵，突出強(qiáng)調(diào)金融對(duì)弱勢(shì)群體的有益性和有用性。聯(lián)合國(guó)在2005年提出了普惠金融(Inclusive Finance)的概念，是指在經(jīng)濟(jì)成本可控的前提下，不再局限于大客戶，為有金融服務(wù)需求的各個(gè)群體以及不同社會(huì)階層提供相關(guān)服務(wù)，城鎮(zhèn)與農(nóng)村的低收入群體和小微企業(yè)是關(guān)注的重點(diǎn)。國(guó)內(nèi)理論界與實(shí)務(wù)界對(duì)普惠金融的定義主要分為兩個(gè)維度：其一是資金成本要低，傳統(tǒng)金融業(yè)單純關(guān)注資本回報(bào)率，以高收益為準(zhǔn)繩，偏好大項(xiàng)目和大公司。對(duì)貧困群體和貧困地區(qū)提供金融服務(wù)時(shí)，過(guò)分強(qiáng)調(diào)了風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避，人為提高了融資成本和貸款利息，導(dǎo)致這些人群和地區(qū)可獲得的金融資源嚴(yán)重不足。因此，普惠金融強(qiáng)調(diào)使用低成本的資金使貧困群體和貧困地區(qū)自我積累，自我發(fā)展，逐步擺脫現(xiàn)狀，進(jìn)入內(nèi)生增長(zhǎng)的良性循環(huán)模式(李善民，2014)。其二是金融服務(wù)對(duì)象的多樣性和廣泛性。傳統(tǒng)金融業(yè)偏好高收入群體，長(zhǎng)期將貧困和低收入群體排斥在服務(wù)的范圍內(nèi)，與之對(duì)應(yīng)，普惠金融強(qiáng)調(diào)服務(wù)對(duì)象涵蓋社會(huì)各個(gè)階層和群體(田霖，2013；白鶴詳，2014)。

現(xiàn)階段，我國(guó)關(guān)于普惠金融對(duì)于精準(zhǔn)扶貧效果的研究成果還相對(duì)較少，與之相關(guān)的文獻(xiàn)呈現(xiàn)出兩個(gè)重要特點(diǎn)。其一是定性分析為主，對(duì)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象背后的本質(zhì)進(jìn)行剖析，總結(jié)規(guī)律，提出相應(yīng)的政策建議。其二是關(guān)注普惠金融的理論背景，從傳統(tǒng)的增長(zhǎng)模型出發(fā)，判斷普惠金融對(duì)增長(zhǎng)的促進(jìn)作用，以及兩者之間的互動(dòng)關(guān)系。針對(duì)這些局限性，本文首先側(cè)重實(shí)證研究，做到用數(shù)字說(shuō)話，科學(xué)決策。其次，變量選擇要做到精確且全面，使模型可以涵蓋影響扶貧效果的眾多經(jīng)濟(jì)因素。最后，兼顧絕對(duì)和相關(guān)貧困兩部分，將貧困率和GINI系數(shù)變化率作為因變量，加強(qiáng)本文實(shí)證研究的可信度和適用性。本文希望解答兩個(gè)重要的問(wèn)題：1.普惠金融是否對(duì)貧困率的下降有顯著的作用。2.普惠金融是否對(duì)收入不均衡的現(xiàn)象有顯著的改善作用。本文的結(jié)構(gòu)如下：第二部分是相關(guān)文獻(xiàn)回顧；第三部分是模型選擇；第四部分是變量和數(shù)據(jù)選擇；第五部分是結(jié)論與政策建議。

二、文獻(xiàn)回顧

無(wú)論是“精準(zhǔn)扶貧”還是普惠金融的經(jīng)濟(jì)學(xué)界定及研究都是較為新穎的論題。因此，本文以時(shí)間為脈絡(luò)，兼顧國(guó)內(nèi)與國(guó)外學(xué)術(shù)研究發(fā)展的新思路和新態(tài)勢(shì)，以國(guó)內(nèi)研究為主，依次梳理出一些具有代表性的文獻(xiàn)及其核心觀點(diǎn)，具體內(nèi)容詳述如下。

李菁(2006)、董曉林(2010)和孟亮(2012)指出，應(yīng)大力推廣無(wú)抵押無(wú)擔(dān)保的金融產(chǎn)品，通過(guò)這種信貸產(chǎn)品加強(qiáng)貧困群體進(jìn)入信貸市場(chǎng)，強(qiáng)化自我扶貧的能力。濮宜平(2007)、程玲(2011)和劉勝安(2011)指出，推出面向社區(qū)的共同互助基金是扶貧的重要手段，這種金融產(chǎn)品自愿、靈活和簡(jiǎn)易的特有屬性是扶貧成功的關(guān)鍵[1]。李志軍(2011)和劉七軍(2012)認(rèn)為，針對(duì)農(nóng)民的互助資金是增加農(nóng)民收入的關(guān)鍵手段[2]。

鄒力宏首先推演了普惠金融的發(fā)展歷程，深入揭示了普惠金融服務(wù)社會(huì)各階層和群體的核心本質(zhì)。其次，闡述了我國(guó)經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)推進(jìn)普惠金融工作面臨的機(jī)遇與挑戰(zhàn)。最后，以樂(lè)安縣為實(shí)例，建議將普惠金融的核心內(nèi)涵和人民銀行的相關(guān)職能有機(jī)結(jié)合起來(lái)，共同推動(dòng)扶貧工作向深入開(kāi)展[3]。王寧、王麗娜和趙建玲用指數(shù)平滑法建立了一個(gè)理論模型，用于分析普惠金融對(duì)貧困群體收入差距的影響。他們指出信息不對(duì)稱導(dǎo)致貧困地區(qū)和貧困群體存在逆向選擇的情況，各個(gè)金融機(jī)構(gòu)均會(huì)對(duì)這些客戶設(shè)置較高的信貸門檻，是貧困地區(qū)和貧困群體無(wú)法獲得基本金融服務(wù)，使扶貧工作陷入“扶貧陷阱”[4]。李善民(2014)認(rèn)為貧困地區(qū)和貧困群體生存和發(fā)展面臨的首要問(wèn)題是資金缺失。針對(duì)這一問(wèn)題，他確立了普惠金融扶貧的理論框架，介紹了普惠金融扶貧的內(nèi)涵及普惠金融的本質(zhì)，并提出了金融扶貧的管理辦法。田瑩瑩和王寧詳細(xì)介紹了歐美社區(qū)銀行，印度尼西亞BRI銀行和孟加拉的格萊珉銀行的金融扶貧模式。同時(shí)，他們指出“草根銀行”是金融扶貧的關(guān)鍵，其與廣袤的農(nóng)村地區(qū)存在天然的匹配性，有助于農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展的可持續(xù)性[5]。

Ahmed(2014)提出了實(shí)證研究與數(shù)據(jù)分析對(duì)于消除貧困的重要性，他以孟加拉國(guó)為例，指出親身到當(dāng)?shù)厝プ咴L是獲得貧困家庭真實(shí)情況的關(guān)鍵手段。更進(jìn)一步，主動(dòng)適應(yīng)當(dāng)?shù)氐奈幕c風(fēng)俗，讓研究者融入到貧困家庭的氛圍中，是獲得真實(shí)可靠信息的關(guān)鍵所在。

嫣紅兵針對(duì)貧困群體和貧困地區(qū)的新問(wèn)題和新情況，從收入與成本、需求與供給兩個(gè)維度對(duì)我國(guó)金融機(jī)構(gòu)在扶貧工作中遇到的具體難題進(jìn)行了匯總及剖析。將資金的供給與需求作為分析的主要工具，將目標(biāo)設(shè)定為“消除貧困，改善民生，實(shí)現(xiàn)共同富?！保瑸槠栈萁鹑诠ぷ魈岢隽肆c(diǎn)扶貧建議[6]。

尤圣光以郵政儲(chǔ)蓄銀行河南分行的金融扶貧遇到的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題為研究對(duì)象，在深入探究普惠金融內(nèi)涵的基礎(chǔ)上，詮釋了用普惠金融手段進(jìn)行精準(zhǔn)扶貧的關(guān)鍵所在，并給出相應(yīng)的政策建議[7]。吳義能、葉永剛和吳鳳(2016)認(rèn)為，傳統(tǒng)的以貸款為核心的金融產(chǎn)品無(wú)法滿足金融扶貧的現(xiàn)實(shí)需求，在理論上存在巨大缺陷。他們提出了綜合扶貧金融工程的概念，設(shè)計(jì)了七大模塊解決金融扶貧遇到的各種問(wèn)題。Zhang Y分析了城市化、城鄉(xiāng)差異及消除貧困三者之間的經(jīng)濟(jì)關(guān)系，并且實(shí)證檢驗(yàn)了城市化對(duì)于消除城市貧困人口的作用。他認(rèn)為城市化有助于消除城鄉(xiāng)的收入差距，相對(duì)于低保和最低生活指標(biāo)，最低工資有助于降低城市貧困化率，與之對(duì)應(yīng)，他還指出城市化會(huì)加劇城市貧困率[8]。

Sapkota N、Wang S和Wu G對(duì)比分析了寧夏回族自治區(qū)六盤山地區(qū)和貴州省納雍縣扶貧效果的差異性，并辨析了國(guó)家宏觀政策與省市自主授權(quán)之間的聯(lián)動(dòng)關(guān)系[9]。Yoshino N、Taghizadeh-Hesary F和Otsuka M以10個(gè)亞洲發(fā)展中國(guó)家為實(shí)證研究對(duì)象，分析了國(guó)際援助對(duì)于扶貧工作的重要性[10]。

Corrado(2017)分析了普惠金融政策對(duì)于扶貧的重要作用。他認(rèn)為普惠金融可以為邊緣化的群體提供有效的平等的金融服務(wù)，增加這些貧困家庭和貧困群體的經(jīng)濟(jì)機(jī)會(huì)，對(duì)國(guó)家的經(jīng)濟(jì)發(fā)展與穩(wěn)定起到了關(guān)鍵性的作用。與此同時(shí)，他認(rèn)為普惠金融對(duì)于貧困群體意味著長(zhǎng)期收益，以及就業(yè)機(jī)會(huì)的獲得，因此，該項(xiàng)政策會(huì)增加弱勢(shì)群體對(duì)于經(jīng)濟(jì)負(fù)向沖擊的抵御能力。

綜上所述，我國(guó)關(guān)于通過(guò)金融政策對(duì)于扶貧改善效果研究的文獻(xiàn)呈現(xiàn)出重理論重定性、輕實(shí)證輕定量的特點(diǎn)。本文會(huì)針對(duì)性地做出相應(yīng)拓展，補(bǔ)充國(guó)內(nèi)研究的缺憾與不足。

三、模型選擇

本文以我國(guó)31個(gè)省、自治區(qū)和直轄市為樣本，考察了普惠金融對(duì)貧困程度和收入不均衡的影響。本文認(rèn)為，普惠金融、收入分配與貧困之間的關(guān)系不是單向的，很可能存在反向的因果關(guān)系。比如，在扶貧引致對(duì)銀行服務(wù)的需求增加時(shí)，或者當(dāng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)帶來(lái)收入不均衡程度顯著下降時(shí)，這都會(huì)導(dǎo)致對(duì)提供更多普惠金融政策的經(jīng)濟(jì)需求壓力的上升。這種內(nèi)生性會(huì)導(dǎo)致估計(jì)系數(shù)的潛在偏差。為了克服這一潛在偏差，本文借鑒Arellano等(1995)和Blundell等(1998)的實(shí)證處理技巧，對(duì)擴(kuò)展的系統(tǒng)方程組采用有約束的工具變量法處理內(nèi)生性問(wèn)題，并借鑒Arellano等(1991)最初提出的廣義矩估計(jì)法(GMM)得到動(dòng)態(tài)面板模型的估計(jì)量(Dynamic panel estimator)。

廣義矩估計(jì)法(Generalized method of moments，GMM)，是矩估計(jì)的一般化，只要模型的參數(shù)滿足某種特點(diǎn)的矩前提，就可以使用該種方法進(jìn)行回歸分析。該種估計(jì)方法不僅可以很好地避免內(nèi)生化問(wèn)題，還可以高效處理非線性數(shù)據(jù)。本文的研究主題是普惠金融與精準(zhǔn)扶貧，所涉及的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出非線性相關(guān)的特征。有鑒于此，相比于傳統(tǒng)的OLS估計(jì)法，GMM模型的適用性更好，可以為本文的研究提供更為精確的實(shí)證基礎(chǔ)。

現(xiàn)有文獻(xiàn)主要使用動(dòng)態(tài)面板模型對(duì)長(zhǎng)期增長(zhǎng)問(wèn)題展開(kāi)研究，對(duì)于無(wú)法觀測(cè)的國(guó)家層面的因素，采用動(dòng)態(tài)固定效應(yīng)模型對(duì)這一遺漏變量引起的可能存在的內(nèi)生性進(jìn)行處理。鑒于此，本文的動(dòng)態(tài)面板模型構(gòu)建如下：

(1)

上式中，φ、γ、β均為待估計(jì)系數(shù)。下標(biāo)i表示國(guó)家，t表示時(shí)間。Xit是核心解釋變量，為普惠金融的代理變量，Yit為其他經(jīng)濟(jì)變量作為控制變量納入模型。基于本文考察普惠金融對(duì)貧困程度和收入不均衡的影響這一研究目的，上式等式左邊的因變量Zit分別表示第i個(gè)國(guó)家在第t期的貧困程度和收入不均衡程度。等式右邊Zit-1是因變量的滯后一期，這體現(xiàn)了模型的動(dòng)態(tài)性。αi為固定效應(yīng)，控制了國(guó)家層面的不可觀測(cè)變量。εit是計(jì)量模型的誤差項(xiàng)，在整個(gè)樣本內(nèi)服從獨(dú)立同分布。

從(1)式的結(jié)構(gòu)上來(lái)看，滯后一期的因變量可能與模型中未納入的不可觀測(cè)的因素相關(guān)，因此標(biāo)準(zhǔn)的固定效應(yīng)估計(jì)也會(huì)產(chǎn)生偏誤和不一致。在實(shí)證研究領(lǐng)域，諸多經(jīng)濟(jì)學(xué)者創(chuàng)建了多種估計(jì)方法來(lái)克服這一問(wèn)題。Nickell(1981)在固定效應(yīng)模型里引入了γ偏差，并證明了這一偏差在無(wú)限期樣本下將趨近于零。在有效期樣本情況下，Anderson 和 Hasio(1981)采用一階差分將固定效應(yīng)予以消除的基礎(chǔ)上，并提出了使用工具變量法對(duì)內(nèi)生性問(wèn)題進(jìn)行處理。對(duì)(1)式進(jìn)行一階差分如下：

(2)

本文認(rèn)為即使經(jīng)過(guò)一階差分對(duì)固定效應(yīng)αi進(jìn)行了消除，但式(2)中的誤差項(xiàng)(εit-εit-1)依然可能與解釋變量(Zit-1-Zit-2)相關(guān)。此時(shí)，需要使用滯后項(xiàng)的水平值Zit-2或者滯后項(xiàng)的差分項(xiàng)(Zit-2-Zit-3)作為(Zit-1-Zit-2)的工具變量。Arellano和Bond(1991)使用所有可用的因變量滯后項(xiàng)的水平值作為(Zit-1-Zit-2)的工具變量，并使用廣義矩(GMM)對(duì)上述模型進(jìn)行了估計(jì)。但在自回歸持續(xù)時(shí)間較長(zhǎng)，或在面板效應(yīng)的方差αi與特異性誤差εit的方差之比過(guò)大的時(shí)候，Arellano和Bond(1991)使用滯后項(xiàng)的水平值作為工具變量的估計(jì)效率會(huì)變?nèi)?。而在截面單位?shù)足夠大或時(shí)間足夠長(zhǎng)的樣本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)下，Kiviet(1995)、Arellano及Bover(1995)和Blundell及Bond(1998)提出的修正固定效應(yīng)估計(jì)(the corrected fixed effect estimators)可以得到系統(tǒng)方程組一致且有效的估計(jì)量，即使用滯后差異項(xiàng)(lagged differences)的條件動(dòng)差(moment conditions)作為水平方程中內(nèi)生變量的工具變量。

承延Rioja與Valev(2004)及Beck等(2007)的研究，本文借鑒Arellano與Bover(1995)及Blundell和Bond(1998)提出的工具變量法，并運(yùn)用Arellano和Bond(1991)提出的GMM估計(jì)法對(duì)上述動(dòng)態(tài)面板模型進(jìn)行實(shí)證研究。此外，系統(tǒng)GMM實(shí)證檢驗(yàn)法克服了內(nèi)生性問(wèn)題，提供了一致且有效的估計(jì)量，適用于本文較短樣本期的面板研究。本文選擇包含二階差分項(xiàng)工具變量的GMM模型為實(shí)證研究的基礎(chǔ)模型。

四、變量選擇及實(shí)證結(jié)果分析

(一)變量選擇說(shuō)明

1.被解釋變量。貧困增長(zhǎng)率和收入不均衡程度。其中，貧困增長(zhǎng)率用人均貧困率與國(guó)家貧困線差異的自然對(duì)數(shù)表示；收入不均衡程度用基尼系數(shù)(GINI)的增長(zhǎng)率來(lái)表示。表1給出了變量說(shuō)明及數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計(jì)。

2.核心解釋變量。普惠金融。普惠金融用兩個(gè)代理變量進(jìn)行衡量，其一為每10萬(wàn)人均自助取款機(jī)(ATM)數(shù)量，其二為每10萬(wàn)人均商業(yè)銀行數(shù)量。

3.控制變量。本文控制了不平等程度和貧困指數(shù)的滯后項(xiàng)，Beck等(2007)認(rèn)為，貧困指數(shù)和不平等程度的滯后項(xiàng)的引入可以對(duì)不平等和貧困的持續(xù)性進(jìn)行檢驗(yàn)。中學(xué)入學(xué)率(the secondary school enrolment rate)作為教育水平的代理變量納入模型，并作為對(duì)人力資本積累的一種控制。各省份的貿(mào)易開(kāi)放度用進(jìn)出口總貿(mào)易在該省GDP中的占比進(jìn)行衡量。此外，正如Ravallion和Datt(1999)、Easterly和Fischer(2001)以及Dollar和Kray(2002)的研究指出，通貨膨脹率對(duì)貧困具有顯著影響，本文在模型中也控制了通貨膨脹率。最后，實(shí)際人均GDP也被作為控制變量引入模型，因?yàn)樵诓煌杖胨绞》葜校栈萁鹑趯?duì)收入不均衡和貧困的影響可能存在差異。

基于數(shù)據(jù)的可得性，本文最終使用樣本數(shù)據(jù)的時(shí)間跨度為2006—2016年。31個(gè)省、自治區(qū)和直轄市的自動(dòng)取款機(jī)(Automatic Teller Machines，ATMs)的數(shù)量和每10萬(wàn)人均商業(yè)銀行數(shù)量的數(shù)據(jù)來(lái)自于國(guó)家統(tǒng)計(jì)局和人民銀行數(shù)據(jù)庫(kù)。貧困增長(zhǎng)率和GINI系數(shù)的數(shù)據(jù)來(lái)自于國(guó)家統(tǒng)計(jì)局?jǐn)?shù)據(jù)庫(kù)和地方統(tǒng)計(jì)年鑒。其他國(guó)家層面的變量來(lái)自于全球金融發(fā)展數(shù)據(jù)庫(kù)(Global Financial Development Database)和國(guó)家統(tǒng)計(jì)局。

表1 變量含義及描述性統(tǒng)計(jì)

(二)實(shí)證結(jié)果分析

首先，本文考察普惠金融對(duì)我國(guó)貧困增長(zhǎng)率的影響，實(shí)證回歸結(jié)果如表2所示。前三列給出了OLS估計(jì)結(jié)果，后三列給出了GMM估計(jì)結(jié)果。其中，第一列和第四列僅將每10萬(wàn)人均自動(dòng)取款機(jī)數(shù)量作為普惠金融的代理變量引入回歸模型；第二列和第五列僅將每10萬(wàn)人均商業(yè)銀行數(shù)量作為普惠金融的代理變量；第三列和第六列則將兩者同時(shí)納入模型。被解釋變量為貧困增長(zhǎng)率，所有回歸模型中均控制了貧困增長(zhǎng)率的滯后項(xiàng)。

表2 普惠金融對(duì)貧困增長(zhǎng)率的影響

注：括號(hào)內(nèi)是穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤；*、**、***分別表示10%、5%、1%的顯著性水平。表3同。

表2的實(shí)證回歸結(jié)果顯示，普惠金融顯著降低了我國(guó)的貧困增長(zhǎng)率。不管是OLS估計(jì)結(jié)果還是GMM估計(jì)結(jié)果，且不管是單獨(dú)使用每10萬(wàn)人均自動(dòng)取款機(jī)數(shù)量或每10萬(wàn)人均商業(yè)銀行數(shù)量，還是將兩者作為普惠金融的代理變量同時(shí)納入模型，所有回歸結(jié)果中，普惠金融對(duì)貧困增長(zhǎng)率都顯示出顯著的負(fù)向作用。具體來(lái)說(shuō)，以第六列回歸結(jié)果為例，每10萬(wàn)人均自動(dòng)取款機(jī)數(shù)量(Ave_ATM)的系數(shù)為-0.014，且在5%水平上顯著；每10萬(wàn)人均商業(yè)銀行數(shù)量(Ave_Bank)的系數(shù)為-0.009，并在10%水平上顯著為負(fù)。這表明，我國(guó)精準(zhǔn)扶貧帶來(lái)的人均自動(dòng)取款機(jī)和商業(yè)銀行數(shù)量每增加一個(gè)單位，通過(guò)普惠金融促進(jìn)金融服務(wù)的數(shù)量和質(zhì)量，最終對(duì)我國(guó)貧困的增長(zhǎng)產(chǎn)生了顯著的抑制作用，貧困增長(zhǎng)率將分別下降1.3和0.9個(gè)百分點(diǎn)。

同時(shí)，本文查考了普惠金融對(duì)收入不均衡的影響。收入不均衡用基尼系數(shù)的增長(zhǎng)率來(lái)衡量。表3結(jié)果顯示，普惠金融顯著降低了基尼系數(shù)增長(zhǎng)率，這意味著普惠金融有效降低了收入不均衡程度。人均自動(dòng)取款機(jī)(Ave_ATM)和商業(yè)銀行數(shù)量(Ave_Bank)每增加一個(gè)單位，基尼系數(shù)增長(zhǎng)率將分別下降約2和3.7個(gè)百分點(diǎn)，且該負(fù)向作用在10%水平上顯著。

有鑒于此，普惠金融可以通過(guò)特定群體(扶貧對(duì)象)金融可獲得性和降低金融產(chǎn)品與服務(wù)的成本，促進(jìn)金融緩解信貸約束、發(fā)揮防范風(fēng)險(xiǎn)沖擊作用，達(dá)到增加該群體收入的目的。作用機(jī)制主要有：首先通過(guò)提高商業(yè)銀行和ATM的覆蓋率，提升貧困群體金融服務(wù)的可獲得性。其次，加強(qiáng)商業(yè)銀行的政策引導(dǎo)，并提升金融產(chǎn)品創(chuàng)新能力，大大緩解貧困群體與貧困地區(qū)的信貸約束。再次，商業(yè)銀行與ATM覆蓋率的上升不僅意味著機(jī)會(huì)，也代表特定群體的抗風(fēng)險(xiǎn)能力得到了進(jìn)一步加強(qiáng)。最后，普惠金融是個(gè)自我加強(qiáng)的過(guò)程，隨著金融服務(wù)的拓展，貧困群體與地區(qū)接受金融服務(wù)與產(chǎn)品的意愿也會(huì)加強(qiáng)。

表3 普惠金融對(duì)收入不均衡的影響

控制變量中，收入不均衡滯后項(xiàng)(Lag_Inequality)的符號(hào)并不一致，有正有負(fù)，但都不顯著。入學(xué)率同表2一致，較高的中學(xué)入學(xué)率(Enrolment)將會(huì)抑制收入差距的拉大。進(jìn)出口在GDP中所占比重(Openness)的系數(shù)為負(fù)，但不顯著。通貨膨脹率顯著提高了收入不均衡程度。通貨膨脹率(Inflation)對(duì)貧富差距拉大的可能的原因是，貧富階層的投資決策存在差異，當(dāng)通脹發(fā)生后，其實(shí)際財(cái)富值將進(jìn)一步被拉大。在GMM模型中，人均GDP為顯著正，這表明普遍人均收入的提高將會(huì)降低收入不均衡的進(jìn)一步拉大。

五、結(jié)論與政策建議

(一)結(jié)論

實(shí)證研究表明：第一，普惠金融顯著降低了貧困增長(zhǎng)率。人均自動(dòng)取款機(jī)和商業(yè)銀行數(shù)量每增加一個(gè)單位，分別在顯著性5%和10%水平上，貧困增長(zhǎng)率將下降1.3和0.9個(gè)百分點(diǎn)。無(wú)論是用OLS估計(jì)還是用GMM估計(jì)，普惠金融對(duì)貧困增長(zhǎng)率都顯示出很強(qiáng)的負(fù)向作用。通過(guò)普惠金融促進(jìn)金融服務(wù)的數(shù)量和質(zhì)量，最終對(duì)我國(guó)貧困的增長(zhǎng)起到了顯著的抑制作用。第二，普惠金融對(duì)收入不均衡表現(xiàn)出顯著的抑制作用。人均自動(dòng)取款機(jī)和商業(yè)銀行數(shù)量每增加一個(gè)單位，基尼系數(shù)增長(zhǎng)率將分別下降約2和3.7個(gè)百分點(diǎn)，且該負(fù)向作用在10%水平上顯著。有鑒于此，普惠金融是我國(guó)解決貧困問(wèn)題的重要手段，本文的實(shí)證研究結(jié)果顯示，隨著人均ATM和商業(yè)銀行數(shù)量的增加，貧困增長(zhǎng)率和收入不均衡(基尼系數(shù))會(huì)顯著下降。與此同時(shí)，其他影響貧困增長(zhǎng)率和收入不均衡的因素被作為控制變量納入模型，回歸結(jié)果中較為一致的是，較高的中學(xué)入學(xué)率顯著降低了貧困增長(zhǎng)率和基尼系數(shù)增長(zhǎng)率，較高的通貨膨脹率則提高了貧困增長(zhǎng)率，并進(jìn)一步拉大了貧富差距。

(二)政策建議

由以上實(shí)證研究的結(jié)果可以看出，普惠金融是我國(guó)進(jìn)行精準(zhǔn)扶貧的核心手段與重要保證。其中人均ATM與商業(yè)銀行覆蓋率是本文選擇的控制變量，下面從微觀、中觀和宏觀三個(gè)方面提出相關(guān)的政策建議。微觀指的是具體手段，通過(guò)金融機(jī)構(gòu)的建立與發(fā)展，提高農(nóng)村人均ATM與商業(yè)銀行的覆蓋率。中觀指的是加強(qiáng)普惠金融重要性的宣傳，減少政策推動(dòng)的阻力，有助于扶貧政策事半功倍的落地。宏觀指的是為普惠金融政策建立起一套系統(tǒng)的制度化保障。

1.微觀層面

首先，設(shè)置包括商業(yè)銀行在內(nèi)的大型金融機(jī)構(gòu)金融扶貧的最低貸款額度，超過(guò)這個(gè)額度的部分，要進(jìn)行獎(jiǎng)勵(lì)。其次，要大力發(fā)展新型農(nóng)村合作金融機(jī)構(gòu)，不斷豐富農(nóng)村地區(qū)金融機(jī)構(gòu)類型， 完善地方農(nóng)村金融管理體制。最后，規(guī)范中小型和政策型金融機(jī)構(gòu)精準(zhǔn)扶貧的方法與手段，逐步允許農(nóng)戶自愿、自發(fā)合作的建立屬于農(nóng)民階層的互助合作金融組織。

2.中觀層面

遵循實(shí)事求是的原則，貧困居民和貧困家庭首先要改變“金融不具有普惠性、天生愛(ài)富棄貧”的傳統(tǒng)信貸理念，要有信心，充分認(rèn)識(shí)普惠金融是可以為自身及家庭服務(wù)的。其次，以基層人民銀行為核心，改進(jìn)傳統(tǒng)的金融宣傳方式，要讓貧困居民和貧困家庭愿意聽(tīng)，愿意來(lái)，愿意看，廣開(kāi)“農(nóng)村金融教育培訓(xùn)”之路。最后，將少數(shù)經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)好，信用觀念強(qiáng)和普惠金融涉及面寬的村鎮(zhèn)作為典型，實(shí)行定村定點(diǎn)定戶的宣傳。

3.宏觀層面

首先，要加強(qiáng)村鎮(zhèn)居民戶個(gè)人及家庭信用體系的建立。人民銀行基層組織在各級(jí)地方政府的支持下，聯(lián)合多個(gè)部門對(duì)村、鎮(zhèn)、縣進(jìn)行社會(huì)信用體系的建設(shè)。其次，建立聯(lián)系的政策性擔(dān)保機(jī)構(gòu)資本金補(bǔ)充和損失補(bǔ)償機(jī)制，不斷提升政策性擔(dān)保機(jī)構(gòu)的擔(dān)保能力和抗風(fēng)險(xiǎn)能力，通過(guò)“杠桿效應(yīng)”引導(dǎo)更多資金投向扶貧領(lǐng)域。最后，加快普惠金融精準(zhǔn)扶貧法律法規(guī)的出臺(tái)，金融監(jiān)管部門、地方政府、法院等應(yīng)多方聯(lián)動(dòng)，共同制定逃廢銀行債務(wù)黑名單的認(rèn)定辦法和懲戒程序，強(qiáng)化對(duì)失信企業(yè)或個(gè)人懲戒，切實(shí)保障金融機(jī)構(gòu)的合法債權(quán)。

有鑒于此，普惠金融無(wú)論是對(duì)絕對(duì)貧困，還是相對(duì)貧困，均有著顯著的改善作用，是我國(guó)未來(lái)精準(zhǔn)扶貧工作的核心手段，普惠金融有助于精準(zhǔn)扶貧目標(biāo)的早日實(shí)現(xiàn)，確保到2020年，在現(xiàn)行標(biāo)準(zhǔn)下我國(guó)農(nóng)村的貧困人口全部脫貧，貧困縣全部摘帽，區(qū)域性貧困得到根本性的解決，做到脫真貧，真脫貧。