侯繼森

(蘭州財(cái)經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)院，甘肅 蘭州 730020)

1 引言

1.1 研究背景

2019年是實(shí)現(xiàn)脫貧攻堅(jiān)的關(guān)鍵一年，也是由“扶貧攻堅(jiān)”過渡到“鄉(xiāng)村振興”的關(guān)鍵階段，甘肅省作為西部大開發(fā)重點(diǎn)省份，其經(jīng)濟(jì)發(fā)展落后。2019年底，約有93.5萬人貧困人口實(shí)現(xiàn)脫貧，貧困發(fā)生率從2018年的5.6%下降到0.9%，而全國貧困發(fā)生率為0.6%，其貧困發(fā)生率仍然比全國平均水平高，且甘肅省貧困人口占全國貧困人口的17%。因此，其脫貧工作，成為全國全面脫貧的重中之重。在目前精準(zhǔn)扶貧、脫貧攻堅(jiān)的大環(huán)境中，金融扶貧是脫貧工作最直接有效的途徑，有著不可替代的作用。

1.2 甘肅省金融扶貧現(xiàn)狀及問題

為了實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)扶貧，首先在2017年甘肅省政府為更精確地掌握農(nóng)民的貧困情況，深度走訪鄉(xiāng)村，因地制宜采取措施。但是，在實(shí)際實(shí)施過程中由于甘肅省貧困程度深、扶貧困難大等實(shí)際條件，扶貧之路依然存在很多阻礙和困難。

1.3 普惠金融的提出

由于上述問題的存在，使得金融服務(wù)不能精準(zhǔn)發(fā)揮其作用，金融排斥問題依舊存在，此時普惠金融的概念開始出現(xiàn)。

1.4 本文創(chuàng)新之處

(1)指標(biāo)選取方面。本文在借鑒Sarma(2008)圍繞金融服務(wù)的可獲得性、金融服務(wù)質(zhì)量和金融服務(wù)使用狀況的基礎(chǔ)上，根據(jù)現(xiàn)實(shí)因素和數(shù)據(jù)的可獲得性，在金融服務(wù)可獲得性維度上，添加了線上可獲得的指標(biāo)，即移動電話普及率和互聯(lián)網(wǎng)普及率。在金融服務(wù)滲透度維度上，除了存款余額水平、貸款余額水平外，添加了涉農(nóng)貸款的比重和小微企業(yè)貸款比重兩個指標(biāo)。

(2)在普惠金融發(fā)展的減貧效應(yīng)分析方面，大多數(shù)學(xué)者認(rèn)為普惠金融可以減少貧困發(fā)生，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長，研究的是普惠金融和貧困之間的線性關(guān)系。本文研究普惠金融和貧困程度兩者之間是否存在非線性關(guān)系，利用甘肅省14個市(州)2008—2017年的面板數(shù)據(jù)，采用動態(tài)面板差分GMM方法研究普惠金融發(fā)展對農(nóng)民貧困程度的減緩作用，定量研究甘肅省普惠金融的減貧效應(yīng)，這對甘肅省由完成脫貧攻堅(jiān)任務(wù)平穩(wěn)過渡到鄉(xiāng)村振興具有一定的參考意義。

2 甘肅省普惠金融發(fā)展水平的測度

2.1 指標(biāo)選取及數(shù)據(jù)處理

本文借鑒Sarma(2008)圍繞金融服務(wù)可獲得性、金融服務(wù)質(zhì)量和金融服務(wù)使用狀況這三個維度，采用2008—2017年甘肅省14個市(州)10年的面板數(shù)據(jù)研究甘肅省的普惠金融發(fā)展?fàn)顩r及減貧效應(yīng)。數(shù)據(jù)來源于《甘肅發(fā)展年鑒》《甘肅金融年鑒》《甘肅省金融運(yùn)行報(bào)告》并在使用時對有關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行整理計(jì)算。

2.2 普惠金融指數(shù)測度

根據(jù)普惠金融指數(shù)IFI測算公式，得出2008—2017年甘肅省14個市(州)的140個普惠金融綜合指數(shù)IFI。

3 普惠金融發(fā)展的減貧效應(yīng)的模型分析

3.1 動態(tài)面板模型構(gòu)建

本文參考羅斯丹(2016)的研究，采用人均純收入作為貧困程度水平指標(biāo)變量，因?yàn)槠淇梢苑从尘用袷杖牒蜕钯|(zhì)量水平，本期人均收入受上一期的影響，所以本文也將滯后一期的人均收入加入模型中，得到如下動態(tài)面板模型：

(1)

其中，被解釋變量pov代表貧困程度水平，ifi作為核心解釋變量。由于農(nóng)村貧困程度受當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展水平(pgdp)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平(is)、收入分配水平(ins)、城鎮(zhèn)化率(city)、地方居民受教育水平(edu)和政府干預(yù)程度(gov)的影響，作為控制變量加入模型中，用Xit表示。i為甘肅省各市的截面單元，i=1,2,…14,t表示時間因素，ηi表示地區(qū)個體效應(yīng)，μit為殘差項(xiàng)。

本文所涉及到的被解釋變量和解釋變量可能互為因果關(guān)系，使得即使個體效應(yīng)ηi是固定效應(yīng)，數(shù)據(jù)的組內(nèi)最小二乘估計(jì)量也會是有偏和非一致的。因此，為克服內(nèi)生性問題，本文采用Arellano和Bond(1991)的廣義矩估計(jì)(差分GMM)來對模型進(jìn)行估計(jì)。

3.2 變量的選取和描述

(1)被解釋變量：貧困程度指標(biāo)pov。

(2)解釋變量：本文采取上文計(jì)算的普惠金融發(fā)展指數(shù)IFI作為核心解釋變量?？紤]到還會有其他因素產(chǎn)生減貧效應(yīng)，因此這里引入當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平、收入分配水平、城鎮(zhèn)化率、地方居民受教育水平、通貨膨脹率和政府支持等控制變量。

4 甘肅省普惠金融減貧的實(shí)證分析

4.1 面板數(shù)據(jù)單位根檢驗(yàn)

在面板數(shù)據(jù)中由于存在時間影響因素，因此數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性檢驗(yàn)是很有必要的。在面板數(shù)據(jù)單位根檢驗(yàn)中，本文分別采用LLC檢驗(yàn)和Fisher-PP檢驗(yàn)對數(shù)據(jù)進(jìn)行單位根檢驗(yàn)。

表1 各變量的單位根檢驗(yàn)

由表1可見，在兩種檢驗(yàn)下，各序列都在顯著性水平0.05下拒絕了存在單位根的原假設(shè)，各變量是平穩(wěn)的，因此可以進(jìn)一步進(jìn)行靜態(tài)和動態(tài)模型回歸分析。

4.2 實(shí)證分析

在研究普惠金融發(fā)展對貧困減緩作用的實(shí)證分析中，使用Eviews9.0進(jìn)行靜態(tài)面板和動態(tài)面板估計(jì)。各模型估計(jì)結(jié)果如表2所示。

(1)GMM估計(jì)結(jié)果與分析

在表2中，模型(1)-(3)為靜態(tài)面板回歸的結(jié)果，模型(4)為動態(tài)面板采用差分GMM方法得到的結(jié)果。模型(1)采用傳統(tǒng)最小二乘估計(jì)方法，該方法忽略了個體之間的差異性，使得模型估計(jì)結(jié)果有著很大的偏差，模型(2)是采用固定效應(yīng)(FE)模型估計(jì)得出的結(jié)果，要比OLS更準(zhǔn)確，模型(3)是使用面板隨機(jī)效應(yīng)(RE)模型估計(jì)得到的結(jié)果，因?yàn)樵撃Ｐ捅裙潭ㄐ?yīng)模型的自由度少，因此當(dāng)個體效應(yīng)的誤差項(xiàng)是隨機(jī)分布時，該方法非常適合。

在Hausman檢驗(yàn)結(jié)果中我們可以看到，其檢驗(yàn)P值為0.000<0.05，拒絕原假設(shè)，因此認(rèn)為隨機(jī)影響模型中個體效應(yīng)與解釋變量是相關(guān)的，即認(rèn)為固定效應(yīng)模型比隨機(jī)效應(yīng)模型更好，所以選擇固定效應(yīng)模型。

動態(tài)面板差分GMM方法考慮了個體差異，我們在檢驗(yàn)工具變量選取是否合理時，第一要檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷碾S機(jī)干擾項(xiàng)是否存在序列相關(guān)，如表2，AR(1)的P值為0.0161小于顯著性水平0.05，且AR(2)的P值為0.3564大于0.05，即模型一階序列自相關(guān)且二階序列不相關(guān)，模型的隨機(jī)干擾項(xiàng)是不存在序列相關(guān)的；第二是Sargan檢驗(yàn)，保證工具變量的外生性，從而保證估計(jì)量的一致性，從表2我們可以看到，Sargan檢驗(yàn)的P值為0.707>0.05，不能拒絕原假設(shè)，認(rèn)為所有的工具變量是有效且合理的。因此認(rèn)為差分GMM估計(jì)結(jié)果是一致無偏的，本文的估計(jì)結(jié)果具有實(shí)際的參考意義。

根據(jù)以上分析比較，認(rèn)為差分GMM優(yōu)于其他三個估計(jì)，因此對差分GMM估計(jì)結(jié)果進(jìn)行解釋分析。由表2來看，lnpov(-1)的系數(shù)在0.01的水平上顯著為正，農(nóng)民人均收入受上一期影響，可見農(nóng)民的貧困程度呈慣性發(fā)展。核心解釋變量的一次項(xiàng)、二次項(xiàng)均顯著為負(fù)，說明在甘肅省14個市(州)的面板數(shù)據(jù)模型中普惠金融對農(nóng)村貧困的減緩作用呈倒U型。在控制變量中，政府干預(yù)程度在0.01水平上均顯著為正，即政府采用擴(kuò)大政府支出的宏觀財(cái)政政策會促進(jìn)減緩農(nóng)村貧困，產(chǎn)生積極的影響；地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和當(dāng)?shù)鼐用袷芙逃潭纫苍?.01的水平上顯著為正，認(rèn)為兩者均對農(nóng)民人均收入的增加呈積極影響。當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)水平越高會帶動各方面的發(fā)展，農(nóng)村居民收入也會更高。

表2 普惠金融發(fā)展的減貧效應(yīng)靜態(tài)與動態(tài)模型結(jié)果

5 結(jié)論及對策建議

經(jīng)過研究，得出以下結(jié)論：第一，甘肅省普惠金融發(fā)展整體水平不高，且發(fā)展很不均勻。第二，農(nóng)村貧困程度的一階滯后項(xiàng)pov(-1)的估計(jì)系數(shù)顯著為正且均大于0.7，說明甘肅省各地區(qū)貧困狀況呈慣性效應(yīng)，長期貧困積累是導(dǎo)致當(dāng)期貧困、阻礙經(jīng)濟(jì)發(fā)展的主要原因。第三，普惠金融發(fā)展指數(shù)和農(nóng)村貧困程度之間存在顯著的倒“U 型”二次函數(shù)關(guān)系，即甘肅省普惠金融可以促進(jìn)農(nóng)村貧困的減緩，其影響效果是先增大后減小。第四，政府干預(yù)程度、當(dāng)?shù)鼐用袷芙逃胶徒?jīng)濟(jì)發(fā)展水平對貧困的減緩都發(fā)揮著顯著的正向作用，若增強(qiáng)政府教育投資，提高當(dāng)?shù)鼐用窠逃?，提高?jīng)濟(jì)發(fā)展速度均可以帶動農(nóng)村貧困的減緩。

對于上述得出的結(jié)論，本文提出一些建議：

第一，從金融部門角度來說，需要提高普惠金融服務(wù)質(zhì)量、擴(kuò)展金融服務(wù)深度、完善金融服務(wù)體系、創(chuàng)新豐富金融產(chǎn)品。首先，金融業(yè)相關(guān)部門應(yīng)該降低金融服務(wù)門檻，確保更多弱勢群體和貧困群體享受到高質(zhì)量的金融產(chǎn)品，更快地?cái)[脫貧困現(xiàn)狀。其次，金融部門需要根據(jù)貧困人群的特殊需求豐富創(chuàng)新金融產(chǎn)品，增加涉農(nóng)貸款和小微企業(yè)貸款金額，并且應(yīng)提供多種金融服務(wù)的方式。最后，各類金融機(jī)構(gòu)應(yīng)該擴(kuò)大深度和廣度，使地處偏僻、交通不變的農(nóng)村居民更方便地享受金融服務(wù)。

第二，從政府角度來說，在財(cái)政方面，在扶貧過程中政府發(fā)揮著不可替代的作用，政府應(yīng)增加財(cái)政投入，引導(dǎo)金融機(jī)構(gòu)以各種方式支持扶貧項(xiàng)目。在教育支出方面，政府應(yīng)增加教育支出，大部分地處貧困地區(qū)的農(nóng)村居民不具備較高知識水平，沒有理解金融產(chǎn)品的能力，也會造成金融服務(wù)的無效，增強(qiáng)農(nóng)村居民的知識水平，以便更好地掌握和理解金融知識。在政策宣傳和金融知識普及方面，金融機(jī)構(gòu)和駐村工作隊(duì)互相合作，積極做好金融知識的宣傳和普及工作，讓農(nóng)村居民以更直接的方式獲取金融知識。最后，政府應(yīng)該做好基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，加強(qiáng)道路修建，讓地處偏遠(yuǎn)的農(nóng)村居民能更方便及時地接觸到金融機(jī)構(gòu)。