陳思 羅爾呷 聶鳳英

摘要：國內外大量實踐表明金融扶貧是貧困農(nóng)戶實現(xiàn)脫貧增收的有效路徑，厘清以政府為主導的正規(guī)借貸對農(nóng)戶收入的影響及其作用機制無疑具有重大的現(xiàn)實意義。就收入結構而言，正規(guī)借貸對經(jīng)營性收入和工資性收入有顯著正向作用，而對財產(chǎn)性收入和轉移性收入沒有影響;農(nóng)戶發(fā)生正規(guī)借貸，一方面通過增加本地非農(nóng)勞動力資源配置來提升本地務工收入，進而促進工資性收入的增收，另一方面通過緩解流動性約束，改變農(nóng)戶“生產(chǎn)投資—消費”決策行為，即增加生產(chǎn)要素投入來提升農(nóng)業(yè)經(jīng)營性收入。與此同時，正規(guī)借貸對農(nóng)戶收入的提升還存在“精英俘獲”效應，包含人力資本、物質資本和社會資本在內的資本稟賦水平是導致借貸戶增收差異的重要因素。因此，政府在堅持高舉金融扶貧旗幟的同時，應加強農(nóng)民職業(yè)培訓和鄉(xiāng)村特色產(chǎn)業(yè)建設力度，實施差別化的精準信貸制度安排，嚴防正規(guī)借貸進一步拉大農(nóng)戶內部收入差距的風險。

關鍵詞：精準扶貧;正規(guī)借貸;農(nóng)戶收入;作用路徑;收入差距

基金項目：國家自然科學基金國際合作與交流項目“精準扶貧與互聯(lián)網(wǎng)扶貧的實施機制與效果評估研究”（71661147001）;廣州市社會科學基金一般項目“互聯(lián)網(wǎng)電商扶貧路徑與政策啟示——基于廣州市對口幫扶地區(qū)的實證研究”（2018GZYB45）

中圖分類號：F830? ? 文獻標識碼：A? ? 文章編號：1003-854X（2020）12-0034-11

一、引言

長期以來，中國特殊的二元經(jīng)濟結構使得金融資源配置在追逐效率的過程中時常無法聚焦農(nóng)村等貧困地區(qū)。政府如何解決農(nóng)戶融資難，緩解“金融排斥”難題，已成為橫亙在中國脫貧攻堅道路上的攔路虎。自2013年黨中央首次提出大力發(fā)展普惠金融以來，此后歷年的“中央一號文件”均強調普惠金融發(fā)展的重點在農(nóng)村，要推動實施精準化放貸管理，更加注重金融在扶貧中的重要支撐作用。中國人民銀行有關數(shù)據(jù)顯示，截至 2019年6月，我國扶貧貸款余額為2287.57億元，累計支持建檔立卡貧困戶960.14萬戶次，帶動貧困戶805萬人次擺脫貧困束縛。西部貧困地區(qū)因自然條件差、產(chǎn)業(yè)發(fā)展滯后、貧困發(fā)生率高且程度深，成為我們脫貧攻堅工作的重中之重。那么，在政府大力推進普惠金融發(fā)展和金融扶貧工程的大背景下，金融供給的持續(xù)增加是否會對西部貧困地區(qū)農(nóng)戶的收入產(chǎn)生影響？若有影響，通過什么樣的路徑作用于其收入的提升？此外，立足于已分化農(nóng)戶群體的現(xiàn)實，以政府為主導的正規(guī)借貸對農(nóng)戶群體內部影響是否存在一致性？若有差異，哪些因素導致了該情況的發(fā)生，其影響程度如何？回答以上問題有助于我們厘清正規(guī)借貸與農(nóng)戶收入之間的關聯(lián)，對政府找準農(nóng)村金融扶貧切入點，完善相關制度安排無疑具有重大的現(xiàn)實意義。

縱觀當前的研究現(xiàn)狀，本文至少在以下三個方面對已有文獻做出補充完善：一是研究方法?，F(xiàn)有文獻使用OLS、Logit和QR等參數(shù)估計方法，或者使用PSM等非參數(shù)估計方法，雖然方法上各有優(yōu)劣，但依然可能存在因遺漏變量而導致因果識別不夠干凈的問題。因此，在控制住時間效應和個體效應的情況下，本文使用固定效應等模型檢驗了正規(guī)借貸對農(nóng)戶收入的影響，并使用不同方法進行穩(wěn)健性檢驗以確保結論精準。二是研究內容。已有文獻雖涉及正規(guī)借貸對農(nóng)戶收入的微觀影響機制探討，但缺乏對不同來源收入作用路徑的剖析。鑒于此，本文使用中介效應模型對正規(guī)借貸是如何具體作用于農(nóng)戶內部收入結構的機制進行深入挖掘，力圖廓清正規(guī)借貸影響農(nóng)戶收入的全貌，為政府再檢視金融扶貧工程績效提供有力的證據(jù)支撐。在此基礎上，本文進一步識別了不同資本稟賦和收入水平下農(nóng)戶使用正規(guī)借貸的增收效應差異，為政府實施差異化制度安排，促進以政府為主導的金融助農(nóng)發(fā)展提供政策參考。三是樣本的代表性和數(shù)據(jù)。事實上，經(jīng)過了三輪大規(guī)模的扶貧開發(fā)工程，現(xiàn)階段我國脫貧工作的重心聚焦在西部貧困地區(qū)，把握好了該地區(qū)正規(guī)借貸與農(nóng)戶收入之間的內在邏輯關系，就很可能抓住了如何利用金融來實現(xiàn)農(nóng)民增收的“牛鼻子”。然而，由于調研成本高昂、數(shù)據(jù)搜集難度大等因素制約，現(xiàn)有文獻對西部貧困地區(qū)的研究大都集中在單個縣域或某個省份內部，且以截面數(shù)據(jù)為主，樣本的代表性和動態(tài)性欠缺。本研究樣本以云、貴、陜、甘4省7個西部國家級貧困縣710戶（2130個樣本）農(nóng)戶構成，樣本監(jiān)測時間橫跨2012年、2015年和2018年，有效地彌補了當前研究的不足。

二、文獻綜述與理論假說

（一）正規(guī)借貸對農(nóng)戶收入的影響分析：群體平均效應

正規(guī)借貸與農(nóng)戶收入二者之間關系的研究一直是發(fā)展經(jīng)濟學的熱議話題，早期學者Galor和Zeira（1993）主要使用國別宏觀數(shù)據(jù)探究金融發(fā)展與經(jīng)濟增長之間的關系，并提出兩者是線性關系，即金融發(fā)展程度越高，經(jīng)濟增長越快，并將經(jīng)濟增長間接等同于農(nóng)戶收入的增長①。之后，有學者對此結論提出質疑，認為宏觀數(shù)據(jù)大多無法與微觀證據(jù)相互印證，即由于微觀數(shù)據(jù)異質性較強，不能直接將經(jīng)濟增長等同于收入增長，開始將目光聚焦在微觀主體農(nóng)戶發(fā)生正規(guī)借貸與其收入之間的關系研究范疇上來，形成了以下三種論斷：第一種論斷認為正規(guī)借貸對農(nóng)戶收入有顯著的正向影響。褚保金等（2009）基于農(nóng)村金融市場的供給角度認為正規(guī)借貸能否對農(nóng)戶產(chǎn)生增收效應的關鍵在于信貸資金的可獲性，與受到信貸配給的農(nóng)戶相比，未受到信貸配給的借貸戶增收效應更大②。黃祖輝等（2007）從農(nóng)戶真實需求出發(fā)，認為信貸可獲得性不是決定農(nóng)戶使用正規(guī)借貸增收效應的主要原因，培育與金融發(fā)展相適應的生態(tài)圈是影響農(nóng)戶愿意參與正規(guī)借貸，并形成增收效應的關鍵③。第二種論斷認為正規(guī)借貸對農(nóng)戶收入有顯著的負向影響。Arestis和Cancer（2004）以欠發(fā)達地區(qū)為研究對象，發(fā)現(xiàn)正規(guī)借貸增收效應具有明顯的門檻效應，該地區(qū)農(nóng)戶普遍受制于人力資本水平低、生產(chǎn)技術（或管理手段）落后和物質資本匱乏，不利于提升信貸資金在配置過程中的使用效率④，甚至部分農(nóng)戶因無力償還貸款而發(fā)生“舉新債還舊債”現(xiàn)象，使其陷入“貧困陷阱”的惡性循環(huán)中⑤。溫濤等（2016）則從中國農(nóng)村社會治理結構出發(fā)，強調農(nóng)村長期被精英階層治理的現(xiàn)狀決定了以政府為主導的惠農(nóng)信貸資源易被“精英俘獲”，難以瞄準貧困農(nóng)戶而出現(xiàn)目標偏移等問題。與此同時，正規(guī)金融機構出于運行效率等綜合因素考慮，更“青睞”鄉(xiāng)村精英階層⑥。最后一種論斷認為正規(guī)借貸對農(nóng)戶收入沒有影響。葉靜怡和劉逸（2011）以西部貧困地區(qū)云南彝良縣為樣本，研究發(fā)現(xiàn)該地區(qū)農(nóng)戶長期面臨生產(chǎn)經(jīng)營機會稀少和公共服務供給不足雙重制約，從而造成了農(nóng)戶信貸消費化特征明顯，進而使得正規(guī)借貸對其收入的影響不顯著⑦。

現(xiàn)有研究成果為本文理論分析奠定了堅實基礎，正規(guī)借貸具有剛性的還本付息約束，西部貧困地區(qū)農(nóng)戶大多屬于風險厭惡型，其迫于生產(chǎn)發(fā)展與規(guī)避潛在信貸違約風險的雙重壓力，必將全力投入生產(chǎn)經(jīng)營發(fā)展，以期使得信貸投資回報高于本息償還支出⑧。根據(jù)生產(chǎn)函數(shù)理論一般情形，假定農(nóng)戶勞動力短期內不變，正規(guī)借貸的注入會引致資本要素量增加，最終形成增收效應。基于上述分析，本文提出如下假說：

H1：正規(guī)借貸對農(nóng)戶收入具有顯著正向影響。

（二）正規(guī)借貸對農(nóng)戶收入結構的影響分析：群體平均效應

已有研究成果仍存在以下不足：一是當前研究未參照國家統(tǒng)計部門標準來對收入結構進行劃分，大部分研究要么將收入簡單劃分為農(nóng)業(yè)收入和非農(nóng)收入兩大類，要么研究者自主劃分收入類型⑨，已有結論對政策參考價值相對有限;二是已有研究更多地停留在把資金用途作為探究信貸影響收入結構的來源機制，而未能從理論上分析正規(guī)借貸是如何通過影響農(nóng)戶資源配置決策，進而影響不同來源收入的結果，對政府把握好信貸助農(nóng)內在規(guī)律的作用有限。鑒于此，本文以國家統(tǒng)計部門現(xiàn)行標準來對收入結構進行劃分，同時結合筆者實際調研情況，進一步細化收入結構以增強結論的政策適用性。

從經(jīng)濟學基本假設來看，農(nóng)戶是理性的，農(nóng)戶家庭作為生產(chǎn)和消費的集合體，總是在追求效用最大化的過程中根據(jù)自身家庭內外部資源約束來作出借貸行為決策，當農(nóng)戶發(fā)生借貸的凈收益大于未發(fā)生借貸的凈收益時，農(nóng)戶才會選擇從外部融資。

具體來看，正規(guī)借貸主要是通過以下兩個方面對農(nóng)戶收入水平提升產(chǎn)生影響。其一，正規(guī)借貸通過資源配置效應優(yōu)化農(nóng)戶家庭勞動力結構，從而影響農(nóng)戶收入水平。農(nóng)戶家庭追求的目標是最有效率地使用勞動力資源，以實現(xiàn)家庭收入最大化⑩。農(nóng)戶更多將正規(guī)借貸資金用于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)發(fā)展，金融資源的注入使得農(nóng)戶有機會購置化肥、種子或生產(chǎn)工具（設備），促使其生產(chǎn)技術水平由較低狀態(tài)向較高狀態(tài)移動，進而提升了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營效率。假設農(nóng)戶勞動力資源充足且外部勞動力市場容量無限大，農(nóng)戶生產(chǎn)技術水平的提升使得其生產(chǎn)函數(shù)向外擴張，意味著相同產(chǎn)出節(jié)約了勞動投入。因此，農(nóng)戶通常會將“剩余”勞動力“就近”配置于當?shù)赝獠渴袌觯灾\求勞動的邊際產(chǎn)出最大化，進而實現(xiàn)農(nóng)戶家庭勞動力資源配置最優(yōu){11}。其二，正規(guī)借貸通過調整“生產(chǎn)投資—消費”決策行為來達到兩者結構最優(yōu)化，即改變了生產(chǎn)要素資源配置，從而影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營性收入水平。大量研究表明，中國貧困地區(qū)農(nóng)戶信貸需求以生活消費為主。事實上，作為風險厭惡型的小農(nóng)之所以產(chǎn)生信貸需求，在正規(guī)借貸還本付息的剛性約束下，其融資需求還是主要用于發(fā)展生產(chǎn)經(jīng)營或人力資本投資，以期獲得持續(xù)的增收效果。鑒于此，在家庭預算約束限制下，理性農(nóng)戶總是可以將信貸資金合理地配置在生產(chǎn)投資和消費中，即農(nóng)戶在滿足了家庭日常消費需求的前提下，根據(jù)生產(chǎn)函數(shù)理論一般情形，假定農(nóng)戶勞動力短期內不變，信貸投入所引致的生產(chǎn)投資增加，通過生產(chǎn)性要素的提升來促進農(nóng)業(yè)經(jīng)營性收入的增加，并能還本付息以規(guī)避違約風險，最終實現(xiàn)農(nóng)戶家庭總體效用最大化的目標?；诖?，本文提出如下假說：

H2-1：正規(guī)借貸調整家庭勞動力資源配置，即通過增加本地非農(nóng)勞動力配置來提升工資性收入，進而對其工資性收入具有顯著正向影響。

H2-2：正規(guī)借貸調整“生產(chǎn)投資—消費”決策行為，即通過增加生產(chǎn)性要素投入比例來提升農(nóng)業(yè)經(jīng)營性收入，進而對其農(nóng)業(yè)經(jīng)營性收入具有顯著正向影響。

（三）正規(guī)借貸對已分化農(nóng)戶收入的影響分析：群體內部差異

在現(xiàn)實中，農(nóng)戶群體內部存在異質性是顯而易見的，因此，已分化農(nóng)戶群體內部發(fā)生正規(guī)借貸的增收效應也必然會出現(xiàn)差異。本文圍繞“資本稟賦”和“收入水平”兩個角度就農(nóng)戶內部使用正規(guī)借貸增收效應差異進行機理分析。

首先，資本稟賦作為異質性的重要范疇，是導致農(nóng)戶使用正規(guī)借貸收入效應差異的重要影響因素。農(nóng)戶群體內部資源稟賦存在差異，也注定了農(nóng)戶受益于正規(guī)信貸的效果不會是等量同質的，進而會拉大農(nóng)戶群體內部的收入差距{12}。本文用人力資本、物質資本和社會資本三個維度來衡量農(nóng)戶資本稟賦。

1. 人力資本是農(nóng)戶身體素質、文化程度和職業(yè)素養(yǎng)等綜合表征。已有研究表明，人力資本是導致農(nóng)戶收入增長和內部收入差距拉大的重要影響因素{13}。教育投資是形成人力資本，且改善人力資源質量的關鍵。一般來說，農(nóng)戶受教育程度越高，附著在其身上的知識和技術越豐富，使得其學習運用新農(nóng)業(yè)技術和現(xiàn)代經(jīng)營管理的能力也越強，從而能有效提升其生產(chǎn)經(jīng)營效率。Levine（1999）認為，農(nóng)戶使用信貸投資于教育形成人力資本的提升，進而獲得遞增的勞動邊際產(chǎn)出;信貸的注入改變了原有生產(chǎn)要素組合，只有高教育水平下的勞動力要素才能較好地匹配新生產(chǎn)要素組合，進而帶來生產(chǎn)力水平的提升{14}。

2. 物質資本是農(nóng)戶資本稟賦中的基礎性資源。已有文獻指出，土地面積、固定資產(chǎn)等物質資本是拉開農(nóng)戶內部收入差距的重要間接性因素{15}。物質資本依據(jù)是否會在未來產(chǎn)生現(xiàn)金流劃分為生產(chǎn)性物質資本和生活性物質資本兩個基本形態(tài)。一般而言，不同物質資本形態(tài)對借貸戶增收效應的影響路徑也存在差異。就生產(chǎn)性物質資本而言，其對農(nóng)戶使用正規(guī)信貸的增收效應有直接作用，即農(nóng)戶擁有較為豐厚的物質資本，諸如規(guī)?；?、生產(chǎn)性工具（設施）等，有利于提升其信貸資金的使用效率;就生活性物質資本而言，其對農(nóng)戶使用正規(guī)信貸的增效效應有間接作用，即農(nóng)戶擁有房屋情況、交通工具等生活設施（備）資本存量越大，因其具備抵押物屬性，被金融排斥的概率越小，農(nóng)戶有機會參與正規(guī)借貸來緩解資金約束，通過發(fā)展生產(chǎn)以獲取更高的收入水平。

3. 社會資本是一種非制度化的社會結構資源。大量研究表明，社會資本通常嵌入社會關系或組織結構中而存在，其為組織內部成員實現(xiàn)特定目標而提供便利。本文將農(nóng)戶參與合作社等作為社會資本的衡量指標，農(nóng)戶參與合作社組織既能增進社員間彼此感情而建立信任，又能促使其規(guī)避信息不對稱而導致交易成本過高的問題。因此，農(nóng)戶加入合作社組織，可以協(xié)同他人來共同應對外部風險挑戰(zhàn)，從而降低不確定性對生產(chǎn)經(jīng)營的風險沖擊{16}。

其次，收入水平差異亦是農(nóng)戶異質性的重要體現(xiàn)。王文成等（2012）研究發(fā)現(xiàn)農(nóng)戶收入水平與借貸的增收效應之間呈現(xiàn)出“倒U”型關系，即收入處于高低兩端的借貸戶增收效應不顯著，而中等收入水平借貸戶增收效應最大且為正{17};而王漢杰等（2019）則發(fā)現(xiàn)僅“精英階層”的借貸有顯著的增收效應，而貧困戶等弱勢群體的借貸不僅未形成增收效應，反而抑制了農(nóng)戶的收入增長{18}。

基于上文的理論分析，即正規(guī)借貸對農(nóng)戶收入的影響顯著為正，且農(nóng)戶收入水平是其資本稟賦的充分非必要條件{19}，本文認為農(nóng)戶收入水平越高，資本稟賦就越豐富，其使用正規(guī)借貸后的增收效應越大，并提出如下假說：

H3-1：農(nóng)戶人力資本擁有量越大，其發(fā)生正規(guī)借貸的增收效應越大;

H3-2：農(nóng)戶物質資本擁有量越大，其發(fā)生正規(guī)借貸的增收效應越大;

H3-3：農(nóng)戶社會資本擁有量越大，其發(fā)生正規(guī)借貸的增收效應越大;

H3-4：農(nóng)戶收入水平越高，其發(fā)生正規(guī)借貸的增收效應越大;

H3-5：由于農(nóng)戶群體內部異質性的存在，使得發(fā)生正規(guī)借貸的增收效應出現(xiàn)差異，進而拉大了農(nóng)戶內部的收入差距。

三、數(shù)據(jù)來源、變量選取及統(tǒng)計性描述

（一）數(shù)據(jù)來源及樣本基本情況

國家扶貧開發(fā)辦公室圈定的592個貧困縣中約三分之一來自于云南（73個貧困縣）、貴州（50個貧困縣）、陜西（50個貧困縣）和甘肅（43個貧困縣）等西部地區(qū)。本文使用中國農(nóng)業(yè)科學院農(nóng)業(yè)信息研究所課題組于2012年、2015年和2018年對中國西部地區(qū)云南、貴州、甘肅和陜西4省7個國家級貧困縣710戶農(nóng)戶開展的三輪追蹤調查數(shù)據(jù)。調研區(qū)域選定采用多階段抽樣法選取樣本，第一階段采用專家判別法在西部貧困地區(qū)選取樣本省和樣本縣，即為云南省武定縣和會澤縣、陜西省鎮(zhèn)安縣和洛南縣、貴州省的盤縣和正安縣、甘肅省的清水縣;第二階段，采用PPS抽樣法，按照貧困人口規(guī)模比例選取樣本村，每個縣選取19個村，共計114個村;第三階段采用隨機抽樣法，每個村大致選取12個農(nóng)戶進行調研。通過對貧困地區(qū)調查區(qū)域和對象的科學抽樣，保證了樣本的隨機性和代表性，所選樣本在很大程度上代表了中國西部貧困地區(qū)農(nóng)戶總體特征。為了最大限度保留樣本，剔除答題項缺填率大于10%的樣本，組成了一個包括710戶農(nóng)戶家庭，共2130個樣本的完全平衡面板數(shù)據(jù)（Balanced Panel Data）。

從收入水平來看，西部貧困地區(qū)農(nóng)戶總收入從2012年均值的42065.76元到2018年均值的68652.02元，提升了63.2%;從收入結構來看，2018年農(nóng)戶最主要的收入來源是“經(jīng)營性收入”和“工資性收入”，其占總收入的比例分別為62.53%和26.02%，合計占比88.55%，且逐年遞增;轉移性收入和財產(chǎn)性收入分別占比是9.76%和1.69%，其中轉移性收入呈現(xiàn)遞增趨勢也反映出不斷加大的扶貧力度;從借貸情況來看，農(nóng)戶發(fā)生正規(guī)借貸從2012年7564.45元上升到2018年18302.82元，提升了141.958%。（見圖1）

從趨勢圖大體可以看出：農(nóng)戶獲得正規(guī)借貸額越大，農(nóng)戶收入及工資性收入、經(jīng)營性收入和轉移性收入也隨之增大。但我們仍然需要使用模型來進一步識別其中的因果關系。

（二）變量選擇及描述性統(tǒng)計

1. 被解釋變量：農(nóng)戶總收入指的是工資性收入、經(jīng)營性收入、轉移性收入和財產(chǎn)性收入的總和。農(nóng)戶凈收入則是扣除了相關費用后的凈收入{20}。

2. 核心解釋變量：本文所使用的核心解釋變量是農(nóng)戶在過去一年從正規(guī)金融機構借取的貸款余額。

3. 控制變量：參考明瑟收入決定方程{21}，結合已有經(jīng)驗研究，從以下三個方面綜合考量：一是戶主基本特征，諸如其年齡、教育程度等，戶主作為家庭主要決策者，對家庭發(fā)展起著至關重要的作用;二是農(nóng)戶內部資源特征，具體包括家庭人口特征（包含人力資本）、經(jīng)濟資本、自然資本和社會資本等指標，其綜合反映了農(nóng)戶家庭資本稟賦狀況，資源稟賦高的農(nóng)戶家庭運用資金的效率較高，增收效果顯著{22};三是外部環(huán)境情況，諸如當?shù)亟鹑诎l(fā)展程度、農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)發(fā)展情況、總體經(jīng)濟發(fā)展水平和當?shù)刈匀粸暮Φ蕊L險沖擊，都對借貸戶增收效果構成了潛在的影響{23}。

（三）模型選擇與說明

為了度量農(nóng)戶發(fā)生正規(guī)借貸對其收入水平的影響，并克服以往研究中因遺漏變量等原因產(chǎn)生的內生性問題，本文構建如下固定效應模型：

Yit=α0+αXit+βZit+θi+φi+εi（1）

（1）式中，i表示不同的農(nóng)戶;Yit表示農(nóng)戶個體i的收入水平;Xit是農(nóng)戶年度獲得正規(guī)金融機構貸款金額;Zit是其他控制變量;θi表示個體固定效應;φi為時間固定效應;εi是隨機干擾項，α表示農(nóng)戶使用正規(guī)貸款的收入效應系數(shù)。為了控制諸如不同地域性政策等因素的影響，在（1）的基礎上同時考慮了村級地區(qū)固定效應σv，模型如下：

Yit=α0+αXit+βZit+θi+φi+σv+εi （2）

（2）式中，本文采用固定效應模型，在方程中同時控制了農(nóng)戶個體效應、時間效應和村級地區(qū)效應，同時作為對比本文也估計了隨機效應回歸結果。

本文借鑒張建華基尼系數(shù)的計算方法{24}，以鄉(xiāng)鎮(zhèn)為單位衡量農(nóng)戶內部收入差距，進而檢驗正規(guī)借貸是否導致農(nóng)戶內部收入差距拉大的問題，其計算方法如下：

（3）式中，G表示基尼系數(shù)，n表示以樣本中涉及的鎮(zhèn)為分組數(shù)量，Wi表示第i組的鎮(zhèn)總人口占全部人口總收入的比重，按照不同年份計算出各鎮(zhèn)的基尼系數(shù)。本文以模型（1）和（2）為基礎，將基尼系數(shù)替換農(nóng)戶收入來重新估計正規(guī)借貸對基尼系數(shù)的影響程度。

四、實證結果分析

（一）正規(guī)借貸對農(nóng)戶收入影響的實證分析

本文利用固定效應（FE）和隨機效應（RE）分別對模型（1）和模型（2）進行了參數(shù)估計，同時使用豪斯曼檢驗，對兩種模型回歸參數(shù)進行取舍。估計結果如表2所示。

總體而言，固定效應模型和隨機效應模型得到結果大體一致，且與樣本特征描述情況基本吻合?；貧w（1—2）結果顯示，正規(guī)借貸對農(nóng)戶收入的影響高度顯著，且估計系數(shù)為正?；貧w（3—4）的結果表明，在考慮了區(qū)域差異性所帶來的金融扶貧政策執(zhí)行力度和產(chǎn)業(yè)發(fā)展基礎等差異影響后，正規(guī)借貸依然對農(nóng)戶收入有顯著的正向提升作用，假說H1得以驗證。此外，回歸（5—6）的結果表明，在控制住時間效應和區(qū)域效應后，正規(guī)借貸的增收效應不存在滯后性，即正規(guī)借貸對農(nóng)戶收入尚未形成持續(xù)增收效果。從豪斯曼檢驗結果來看，回歸（1—2）和回歸（3—4）均無法拒絕原假設，表明隨機效應模型估計結果更為準確，而固定效應模型估計可能會高估正規(guī)借貸對農(nóng)戶收入的促進作用。

此外，是否為貧困戶、家庭人口數(shù)、務工人數(shù)、土地塊數(shù)、固定資產(chǎn)原值、不健康人數(shù)、是否租入土地等農(nóng)戶家庭特征在所有的估計模型中均呈現(xiàn)較好的顯著性，這表明以上因素也是影響農(nóng)戶收入的重要因素。此外，農(nóng)戶是否遭受過自然災害沖擊、縣域第一產(chǎn)業(yè)增加值、縣域GDP值等控制變量也呈現(xiàn)出較好的顯著性，表明這些控制變量也是潛在影響農(nóng)戶收入的外部因素。

上文在控制住了農(nóng)戶個體特征和區(qū)域特征的基礎上通過固定效應模型等方法檢驗了正規(guī)借貸與農(nóng)戶收入之間的關系，研究結論與理論分析預期相一致。為了保證研究結論的穩(wěn)健，本文結合替換變量、剔除特殊樣本和使用工具變量等三種方法對正規(guī)借貸與收入二者間關系做進一步驗證。其中，被解釋變量替換采用農(nóng)戶純收入來替代其總收入，剔除特殊樣本則是排除非正規(guī)借貸對農(nóng)戶收入的影響干擾，工具變量法是采用上期正規(guī)借貸作為正規(guī)借貸的工具變量。三種方法得出的結論均與上文保持一致，說明結論穩(wěn)健，假說H1得到進一步驗證{25}。

（二）正規(guī)借貸對農(nóng)戶收入結構的影響及作用路徑

正規(guī)借貸是如何影響農(nóng)戶收入的呢？通過探究農(nóng)戶不同收入來源響應正規(guī)借貸的情況，可以進一步厘清其中的作用路徑。表3中模型（1）、（5）、（6）、（7）分別展示了正規(guī)借貸對農(nóng)戶的工資性收入、財產(chǎn)性收入、轉移性收入與經(jīng)營性收入影響的估計，結果顯示正規(guī)借貸對農(nóng)戶工資性收入和經(jīng)營性收入有顯著正向影響。進一步地，模型（2—4）檢驗了正規(guī)借貸影響工資性收入的來源渠道，結果顯示，正規(guī)借貸通過提升本地務工收入進而促進工資性收入的增長，而對外出務工和固定工資性收入沒有影響。模型（8—9）將農(nóng)戶經(jīng)營性收入進一步細分為農(nóng)業(yè)經(jīng)營性收入和非農(nóng)業(yè)經(jīng)營性收入，結果顯示正規(guī)借貸對農(nóng)業(yè)經(jīng)營性收入有顯著正向影響，而對其非農(nóng)經(jīng)營性收入沒有影響。綜上，結合表2和表3結果表明，正規(guī)借貸對農(nóng)戶收入有正向顯著的影響，其大小順次為經(jīng)營性收入和工資性收入，而對轉移性收入、財產(chǎn)性收入沒有影響，其中，對本地務工收入與農(nóng)業(yè)經(jīng)營性收入影響尤為明顯。檢驗結果與表1中描述性統(tǒng)計趨勢基本一致。

出現(xiàn)以上結果可能的原因是：首先，西部貧困地區(qū)小農(nóng)主要以務農(nóng)作為生計主要來源，而惠農(nóng)信貸一般都明確限定資金用于生產(chǎn)經(jīng)營。因此，金融市場的供需兩方面都促使農(nóng)戶傾向于將信貸資金用于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營發(fā)展，進而最終出現(xiàn)正規(guī)借貸對農(nóng)業(yè)經(jīng)營性收入的增收效果最大。其次，金融資源的注入可能會提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術，改變了農(nóng)戶生產(chǎn)經(jīng)營效率，進而會釋放家庭“剩余”勞動力，出于務工成本和照顧家庭的雙重考慮，農(nóng)戶傾向于選擇“就近”打工，以獲得額外的工資性收入。再次，資金用途情況影響增收效果。筆者基于第一手調查資料分析發(fā)現(xiàn)，資金用于非農(nóng)經(jīng)營性和生產(chǎn)性固定資產(chǎn)投資的分別僅占15.87%和5.82%，現(xiàn)西部貧困地區(qū)中間服務市場等第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展較為滯后，農(nóng)戶面對非農(nóng)生產(chǎn)經(jīng)營機會稀缺和生產(chǎn)性工具等租賃市場發(fā)展不成熟因素制約，往往不傾向于借助信貸資金來置身于其中。此外，農(nóng)戶將信貸資金用于人情往來消費的僅占3.01%。除此之外，信貸資金與政府性轉移收入之間并無直接關系。

就正規(guī)借貸對農(nóng)民收入影響的作用路徑而言，根據(jù)表4結果可得，正規(guī)借貸對農(nóng)戶本地務工收入和農(nóng)業(yè)經(jīng)營性收入具有顯著正向影響，但是對于正規(guī)借貸如何發(fā)揮作用，還有待進一步檢驗。本文采用溫忠麟等（2014）總結的中介效應檢驗方法{26}，驗證了正規(guī)借貸具體作用于本地務工收入和農(nóng)業(yè)經(jīng)營性收入的中介機制，具體檢驗過程如下：

第一，農(nóng)戶家庭勞動力資源配置結構調整路徑的中介效應檢驗。回歸（1）的估計結果顯示，正規(guī)借貸對農(nóng)戶本地務工收入有正向影響，其系數(shù)為0.174?；貧w（2）的估計結果表明正規(guī)借貸能夠顯著促使農(nóng)戶增加本地務工勞動力資源配置。回歸（3）表明在控制了正規(guī)借貸的影響后，中介變量本地務工人數(shù)對本地務工收入的影響依然顯著。由于各變量參數(shù)估計結果均顯著，存在本地務工人數(shù)這條中介路徑，但僅為部分中介效應，該中介效應占總效應的比重為1.463%，H2-1假說得以驗證。

第二，農(nóng)戶家庭“生產(chǎn)投資—消費”決策行為改變路徑的中介效應檢驗。從回歸（4）的估計結果可以看出，正規(guī)借貸對農(nóng)戶的農(nóng)業(yè)經(jīng)營性收入有顯著正向影響，其系數(shù)為0.737。從回歸（5）的估計結果可以看出正規(guī)借貸能夠顯著改變農(nóng)戶家庭“生產(chǎn)投資—消費”決策行為，即借貸資金緩解了流動性約束，使得農(nóng)戶家庭實現(xiàn)更高層級的“生產(chǎn)投資—消費”理性決策。回歸（6）表明在控制了正規(guī)借貸變量的作用后，農(nóng)戶理性決定生產(chǎn)投資與消費配比結構，即借貸引致了新增生產(chǎn)要素投入來提升農(nóng)業(yè)經(jīng)營性收入。由于各回歸中相關參數(shù)估計量均顯著，依據(jù)中介效應檢驗方法可以判斷出農(nóng)戶家庭“生產(chǎn)投資—消費”決策行為的改變存在中介效應，但并非完全的中介效應。經(jīng)過計算可知，該中介效應占總效應的12.444%，H2-2假說得以驗證。

（三）正規(guī)借貸對農(nóng)戶收入影響的異質性

我們采用面板分位數(shù)回歸方法，檢驗了不同收入分位數(shù)下農(nóng)戶發(fā)生正規(guī)借貸收入效應的差異。由表5模型（1—5）所示：首先，正規(guī)借貸對不同收入分位點下的農(nóng)戶收入均有正向影響，且分位數(shù)點位越高其對收入的正向影響作用越大。特別是正規(guī)借貸對90%分位點農(nóng)戶的增收效應（1.465）要遠遠大于對50%分位點（0.122）和25%分位點（0.087）農(nóng)戶的影響。因此，收入水平越高的農(nóng)戶群體，其使用信貸的增收效應越大，且“精英階層”的信貸增收效應更是收入中位數(shù)增收平均效應的12倍，結論與H3-4假說相一致。其次，模型（5—6）檢驗了正規(guī)借貸對農(nóng)戶收入基尼系數(shù)的影響，根據(jù)豪斯曼檢驗結果，固定效應模型（6）估計更為準確，回歸結果顯示正規(guī)借貸顯著提升了農(nóng)戶的基尼系數(shù)（8.94e-08），即正規(guī)借貸拉大了農(nóng)戶內部的收入差距。綜上，西部貧困地區(qū)農(nóng)戶發(fā)生正規(guī)借貸的增收效應也存在“精英俘獲”的現(xiàn)象，以政府為主導的正規(guī)借貸拉大了農(nóng)戶內部的收入差距。因此，必須實施精準信貸差異化政策，嚴防金融發(fā)展帶來的收入差距拉大風險蔓延。

表6匯報了不同資本屬性特征與正規(guī)借貸交互模型估計的結果。模型（1）表明，教育處于均值以上的農(nóng)戶發(fā)生正規(guī)借貸后的增收效應要比均值以下農(nóng)戶的增收效應高出1.314，假說H3-1得以驗證;模型（2—4）表明，農(nóng)戶所擁有的土地面積、生產(chǎn)性固定資產(chǎn)原值和生活性固定資產(chǎn)原值處于均值以上的正規(guī)借貸增收效應要比均值以下農(nóng)戶的增收效應分別高出1.479、0.336和0.879，農(nóng)戶結論與假說H3-2一致;模型（5）說明，相較于未參加合作社的農(nóng)戶而言，參加合作社農(nóng)戶的正規(guī)借貸增收效應要高出0.979，假說H3-3得以驗證。

表6的實證結果表明，教育水平和土地面積對借貸戶內部增收差異的影響較大，其余從大到小依次為參加合作社、生活性固定資產(chǎn)和生產(chǎn)性固定資產(chǎn)。隨著政府不斷加大對西部貧困地區(qū)的金融扶貧政策傾斜，部分農(nóng)戶已分享了金融發(fā)展的紅利，但與此同時，農(nóng)戶因資本稟賦匱乏所造成的內生發(fā)展動力不足在部分地區(qū)已經(jīng)替代了早期信貸配給，成為阻礙農(nóng)戶利用金融杠桿脫貧致富的攔路虎{27}。鑒于此，政府在大力推進金融扶貧和普惠金融發(fā)展的同時，應注重加大對貧困地區(qū)人力資本的投資和生產(chǎn)經(jīng)營外部環(huán)境的營造力度，努力形成農(nóng)戶資本稟賦與金融發(fā)展協(xié)同并進的良好局面。

五、研究結論與政策啟示

本文結合中國西部貧困地區(qū)貴州、云南、甘肅和陜西4省7個國家級貧困縣710戶農(nóng)戶家庭跟蹤調查數(shù)據(jù)，在考慮了內生性和農(nóng)戶異質性的基礎上，使用固定效應等模型，探究正規(guī)借貸對農(nóng)戶收入的影響及其作用路徑。主要結論如下：第一，從總體來看，正規(guī)借貸對農(nóng)戶收入有顯著的正向影響，但尚未形成持續(xù)增收效果。第二，從結構來看，正規(guī)借貸對經(jīng)營性收入和工資性收入均有顯著的正向影響，而對財產(chǎn)性收入和轉移性收入影響不顯著，其中對經(jīng)營性收入的提升作用要強于工資性收入。進一步地，本文基于中介效應模型分析表明，正規(guī)借貸分別通過增加外出務工人數(shù)與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素的投入來提升本地務工收入和農(nóng)業(yè)經(jīng)營性收入，兩種路徑的中介效應分別占總效應的1.463%與12.444%。第三，從異質性來看，一方面，農(nóng)戶教育水平、土地面積、生產(chǎn)性固定資產(chǎn)、生活性固定資產(chǎn)和參與合作社等資本稟賦處于均值水平以上的使用正規(guī)借貸的增收效應更大;另一方面，隨著農(nóng)戶收入水平的增加，正規(guī)借貸的增收效應加大，特別是對精英階層的收入提升影響最為明顯。因此，正規(guī)借貸進一步拉大了農(nóng)戶內部的收入差距。

上述研究結論，對進一步完善金融助農(nóng)發(fā)展具有如下政策啟示：

第一，正規(guī)借貸為農(nóng)戶創(chuàng)造了撬動生產(chǎn)發(fā)展的機會，同時以政府為主導的金融資源注入也成為農(nóng)戶實現(xiàn)脫貧增收的有效路徑。因此，政府應繼續(xù)貫徹落實好金融扶貧和普惠金融發(fā)展等各項政策，不斷加大對農(nóng)戶信貸資金可獲得性的支持力度。此外，政府要出臺鼓勵農(nóng)戶使用惠農(nóng)信貸來加大對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術（或設備）升級改造投資的配套政策，著力形成農(nóng)戶依靠科技創(chuàng)新驅動發(fā)展的良好局面，以期實現(xiàn)農(nóng)戶借助金融力量獲得持續(xù)增收。

第二，基于正規(guī)借貸對農(nóng)戶收入影響的具體作用路徑，政府應加強對農(nóng)民的職業(yè)培訓力度，以增強其就業(yè)能力;加大對貧困地區(qū)基礎設施投資建設力度，以有效吸納“剩余”涉農(nóng)勞動力，確保農(nóng)戶平穩(wěn)就業(yè);大力推進貧困地區(qū)農(nóng)村特色產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，著力打造一批高水平現(xiàn)代農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)園，形成技術“示范—擴散”體系，進而壯大當?shù)靥厣a(chǎn)業(yè)集群，為農(nóng)戶投身于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)發(fā)展創(chuàng)造良好的外部環(huán)境，并營造農(nóng)戶熱衷于使用信貸來投資農(nóng)業(yè)發(fā)展，形成依靠產(chǎn)業(yè)發(fā)展而獲得可持續(xù)脫貧增收的路徑依賴。

第三，立足于已分化農(nóng)戶使用正規(guī)借貸增收效應差異的現(xiàn)實，一方面，由于正規(guī)借貸增收效果存在“精英俘獲”效應，政府務必圍繞如何提升貧困農(nóng)戶金融使用能力上做文章，通過使用“農(nóng)村電商”等信息技術和構建“核心企業(yè)+金融企業(yè)+合作社+農(nóng)戶”等組織聯(lián)結模式來賦能于貧困農(nóng)戶，以助力其跨越金融使用門檻，提升農(nóng)戶資金使用效率，激發(fā)貧困戶的信貸需求潛能，從而實現(xiàn)金融助力貧困戶脫貧;另一方面，政府應加大貧困地區(qū)的教育投入力度，完善土地制度，加強合作社興農(nóng)服務水平等建設力度，多措并舉激發(fā)農(nóng)戶購置汽車等消費升級和涉農(nóng)生產(chǎn)經(jīng)營投資欲望，助力農(nóng)戶加速資產(chǎn)效應的形成。與此同時，政府應下大力氣補齊資本稟賦處于劣勢的農(nóng)戶群體短板，努力縮小農(nóng)戶內部的收入差距。

注釋：

① O. Galor， J. Zeira， Income Distribution and Macroeconomics， The Review of Economic Studies， 1993， 60（1），pp.35-52.

② 褚保金、盧亞娟、張龍耀：《信貸配給下農(nóng)戶借貸的福利效果分析》，《中國農(nóng)村經(jīng)濟》2009年第6期。

③ 黃祖輝、劉西川、程恩江：《中國農(nóng)戶的信貸需求：生產(chǎn)性抑或消費性——方法比較與實證分析》，《管理世界》2007年第3期。

④ P. Arestis， A. Cancer， Financial Liberalization and Poverty： Channels of Influence， Economics Working Paper Archive， 2004， 4（11）， pp.10-22.

⑤ 陳治國、李成友、李紅、辛沖沖：《新疆地區(qū)農(nóng)村正規(guī)金融與非正規(guī)金融供需影響因素研究》，《統(tǒng)計與信息論壇》2017年第1期。

⑥ 溫濤、朱炯、王小華：《中國農(nóng)貸的“精英俘獲”機制：貧困縣與非貧困縣的分層比較》，《經(jīng)濟研究》2016年第2期。

⑦ 葉靜怡、劉逸：《欠發(fā)達地區(qū)農(nóng)戶借貸行為及福利效果分析——來自云南省彝良縣的調查數(shù)據(jù)》，《中央財經(jīng)大學學報》2011年第2期。

⑧ M. Barslund， F. Tarp， Formal and Informal Rural Credit in Four Provincess of Vietnam， Journal of Development Studies， 2008， 44（4）， pp.485-503.

⑨ 武麗娟、徐璋勇：《支農(nóng)貸款影響農(nóng)戶收入增長的路徑分析——基于2126戶調研的微觀數(shù)據(jù)》，《西北農(nóng)林科技大學學報》（社會科學版）2016年第6期。

⑩ W. P. Falcon， T. W. Schultz， Transforming Traditional Agriculture， American Journal of Agricultural Economics，1988， 70（1）， pp.198-201.

{11} 董志勇、黃邁：《信貸約束與農(nóng)戶消費結構》，《經(jīng)濟科學》2010年第5期。

{12} P. Bourdieu， The Forms of Capital， Handbook of Theory and Research for the Sociology of Education， 1986， pp.280-291.

{13} 楊默：《中國農(nóng)村收入、收入差距和健康》，《人口與經(jīng)濟》2011年第1期。

{14} R. Levine， Law， Finance， and Economic Growth， Journal of Financial Intermediation， 1999， 8（1-2）， pp.8-35.

{15} 馮振東、惠寧：《農(nóng)戶家庭收入的著力點與方式選擇：陜西證據(jù)》，《改革》2010年第8期。

{16} 周小剛、陳熹：《關系強度、融資渠道與農(nóng)戶借貸福利效應——基于信任視角的實證研究》，《中國農(nóng)村經(jīng)濟》2017年第1期。

{17} 王文成、周津宇：《農(nóng)村不同收入群體借貸的收入效應分析——基于農(nóng)村東北地區(qū)的農(nóng)戶調查數(shù)據(jù)》，《中國農(nóng)村經(jīng)濟》2012年第5期。

{18} 王漢杰、溫濤、韓佳麗：《貧困地區(qū)政府主導的農(nóng)貸資源注入能夠有效減貧嗎？——基于連片特困地區(qū)微觀農(nóng)戶調查》，《經(jīng)濟科學》2019年第1期。

{19} 程名望、史清華、Jin Yanhong：《農(nóng)戶收入水平、結構及其影響因素——基于全國農(nóng)村固定觀察點微觀數(shù)據(jù)的實證分析》，《數(shù)量經(jīng)濟技術經(jīng)濟研究》2014年第5期。

{20} 王慧玲、孔榮：《正規(guī)借貸促進農(nóng)村居民家庭消費了嗎？——基于PSM方法的實證分析》，《中國農(nóng)村經(jīng)濟》2019年第8期。

{21} J. A. Mincer， Schooling， Experience， and Earnings，Industrial and Labor Relations Review， 1976， 29（3）， pp.21-40.

{22} 高夢滔、姚洋：《農(nóng)戶收入差距的微觀基礎：物質資本還是人力資本？》，《經(jīng)濟研究》2006年第12期。

{23} 張龍耀、徐曼曼、劉俊杰：《自然災害沖擊與農(nóng)戶信貸獲得水平——基于CFPS數(shù)據(jù)的實證研究》，《中國農(nóng)村經(jīng)濟》2019年第3期。

{24} 張建華：《經(jīng)濟學：入門與創(chuàng)新》，中國農(nóng)業(yè)出版社2014年版，第134頁。

{25} 由于篇幅限制，并未匯報三種穩(wěn)健性檢驗結果，有興趣的讀者可以向作者索取。

{26} 溫忠麟、葉寶娟：《中介效應分析：方法和模型發(fā)展》，《心理科學進展》2014年第5期。

{27} L. Li， Financial Inclusion and Poverty： The Role of Relative Income， China Economic Review， 2018， 52（4）， pp.165-191.

作者簡介：陳思，華南農(nóng)業(yè)大學數(shù)學與信息學院講師，廣東廣州，510642;中國農(nóng)業(yè)科學院農(nóng)業(yè)信息研究所博士研究生，北京，100081。羅爾呷，浙江大學中國農(nóng)村發(fā)展研究院，浙江杭州，310007。聶鳳英，通訊作者，中國農(nóng)業(yè)科學院農(nóng)業(yè)信息研究所研究員、博士生導師，北京，100081。

（責任編輯? 陳孝兵）