■張榆琴 高靜 李學坤

一、引言

2021年，習近平總書記在全國脫貧攻堅總結表彰大會上向全世界莊嚴宣告，我國脫貧攻堅戰(zhàn)取得了全面勝利。然而，絕對貧困的消除并不意味著扶貧工作的終結。受地區(qū)發(fā)展落后、資源稟賦不足等因素的制約，農村經濟具有貧困脆弱性，返貧風險長期存在。2022年“中央一號文件”提出，堅決守住不發(fā)生規(guī)模性返貧底線，完善監(jiān)測幫扶機制，促進脫貧人口持續(xù)增收等。為精確預測農戶未來陷入貧困的概率，防范返貧風險，世界銀行提出“貧困脆弱性”概念，不同于靜態(tài)指標，貧困脆弱性指標具有前瞻性和動態(tài)性的特點[1，2]。因此，降低農戶家庭貧困脆弱性，對預防規(guī)模性返貧、建立反貧困長效機制、實現鞏固拓展脫貧攻堅成果同鄉(xiāng)村振興有效銜接具有重大意義。

創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)作為國家與社會發(fā)展的重要引擎，是推動經濟增長的巨大動力源泉，其重要性不可忽視。2020年19個部委聯合印發(fā)《關于推動返鄉(xiāng)入鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)高質量發(fā)展的意見》，2022年“中央一號文件”提出促進農民就地就近就業(yè)創(chuàng)業(yè)，表明創(chuàng)業(yè)是激發(fā)社會潛力的有效途徑。從宏觀角度來看，創(chuàng)業(yè)在帶動就業(yè)、減小城鄉(xiāng)差距、推動科技創(chuàng)新等方面發(fā)揮著不可或缺的作用。并且鄉(xiāng)村創(chuàng)業(yè)能在一定程度上激發(fā)村民的積極性和創(chuàng)造力，有助于利用當地資源帶動產業(yè)發(fā)展，為鄉(xiāng)村振興提供內源性動力支撐[3]。從微觀角度來看，創(chuàng)業(yè)作為金融減貧的內生渠道，其創(chuàng)造出的就業(yè)崗位有利于緩解農民就業(yè)難的形勢[3]，并且多元化收入渠道對防范農戶返貧、增進民生福祉、促進共同富裕具有一定的積極作用。眾多學者認為，金融支持是創(chuàng)業(yè)順利開展的前提條件[4]，農戶家庭在進行創(chuàng)業(yè)時，由于自身積累不足受到資金約束，需要通過金融借貸增加初始資金和流動資金，增加創(chuàng)業(yè)可能性。此外，金融借貸在避免因病致貧、因災返貧等方面也發(fā)揮著重要作用，能有效幫助農戶面對風險沖擊。現有文獻較少涉及對金融借貸返貧防范效果的研究，本文將圍繞這一主題開展研究。

二、文獻綜述與研究假設

（一）文獻綜述

已有學者對金融借貸、家庭創(chuàng)業(yè)與貧困脆弱性間的關系展開研究，主要涵蓋三個方面：其一，關于金融借貸與貧困脆弱性的關系研究?，F有文獻表明，金融發(fā)展會通過緩解資金與信息約束直接降低農戶貧困脆弱性[5]，也會通過促進當地經濟發(fā)展、實現收入再分配間接帶動農戶家庭收入增長[6]。但鮮有文獻探究農戶創(chuàng)業(yè)這一重要機制。現有與貧困脆弱性相關的文獻大都集中在金融減貧[5，7—9]以及土地流轉[10]、教育[11]、社會網絡[12]、醫(yī)療保險[13]、農業(yè)保險[14]、產業(yè)扶貧[15]等個體條件和政策等非金融因素上，直接研究金融借貸與貧困脆弱性的文章很少。其二，關于金融借貸與家庭創(chuàng)業(yè)的關系研究。資金約束是創(chuàng)業(yè)者普遍面臨的問題，通過金融借貸增加個人財富，既可以為創(chuàng)業(yè)活動提供初始資金，發(fā)揮投資效應，也可以通過增加周轉資金，對創(chuàng)業(yè)活動發(fā)揮杠桿效應。一些學者認為，正規(guī)金融借貸可以有效解決融資困難，擴大生產規(guī)模，提高市場占有率[16]。也有一些學者認為，農村和欠發(fā)達地區(qū)的正規(guī)金融存在較強的融資約束[4]，相比之下，非正規(guī)金融憑借信息獲取方便、交易程序簡單的優(yōu)勢緩解了農戶創(chuàng)業(yè)家庭的資金需求。其三，關于家庭創(chuàng)業(yè)與貧困脆弱性的關系研究。創(chuàng)業(yè)會對農村減貧產生直接和間接的影響。在宏觀層面，農戶創(chuàng)業(yè)過程中創(chuàng)造的就業(yè)崗位能夠解決剩余勞動力問題，激發(fā)當地經濟活力，帶動經濟結構調整，促使農村經濟從外延拉動向內源發(fā)展轉換，從而降低貧困水平。在微觀層面，創(chuàng)業(yè)不僅能改善個人福利水平，還能夠拓展農戶的社會網絡[17]，增強其風險抵御能力，從而降低陷入貧困的概率。

盡管貧困脆弱性的研究十分廣泛，但鮮有文獻研究正規(guī)與非正規(guī)兩種借貸渠道返貧阻隔的差異性效果且目前文獻缺乏對創(chuàng)業(yè)機制的深入探討。綜上所述，相比以往文獻，本文可能的邊際貢獻主要在于以下四個方面：（1）解釋變量從“是否”借貸的二元變量轉變?yōu)榻栀J金額連續(xù)變量研究金融借貸預防返貧效果，并探究不同借貸渠道返貧防控的差異性效果；（2）以農戶家庭創(chuàng)業(yè)為切入點，探究收入變化和網絡信息福利的效應，厘清金融借貸防范返貧風險機理；（3）研究金融借貸對農戶貧困脆弱性影響的異質性，為鞏固拓展脫貧攻堅、返貧防控、實現鄉(xiāng)村振興提供經驗參考；（4）使用樣本量大且覆蓋范圍廣的中國家庭動態(tài)追蹤調查（China Family Panel Studies，CFPS）四期數據，研究結論更具一般性。

（二）研究假說

正規(guī)金融借貸在信貸約束、經濟增長、資本積累、收入分配和流動性約束等方面發(fā)揮著積極作用，緩解了農戶的相對貧困狀況[18]。第一，農村正規(guī)金融市場效率的提高增加了貧困群體資金的可得性，緩解了創(chuàng)業(yè)家庭的資金壓力，有助于降低收入不平等，實現資本積累，使農戶生活更具保障。第二，金融扶貧政策在推動經濟社會發(fā)展的同時，其參與產業(yè)扶貧項目而產生的“涓滴效應”也使得貧困人群受益[19]。第三，依賴于互聯網的金融理財、移動支付等數字金融服務能有效緩解流動性約束，通過便利支付刺激消費，促使資源再分配，相對緩解收入和消費的不平衡。第四，以創(chuàng)業(yè)推動技術創(chuàng)新和金融市場發(fā)展，不僅能通過推動區(qū)域發(fā)展間接帶動農民增收，也可以通過金融市場發(fā)展后提供的多渠道的金融服務直接降低農戶的貧困發(fā)生率[20]。因此，本文提出假說1：

H1：正規(guī)金融借貸顯著降低農戶家庭貧困脆弱性，增強返貧風險防范。

非正規(guī)金融借貸更具靈活性。目前，就非正規(guī)金融借貸是加劇還是緩解農戶家庭未來返貧的可能性，學界尚未達成共識。關于非正規(guī)金融的正向作用，一些學者指出，農戶憑借社會網絡關系發(fā)生的非正規(guī)金融借貸，在一定程度上緩解了因正規(guī)金融機構信息不對稱而造成的資金短缺問題。由于具備風險識別的信息優(yōu)勢以及較低的融資門檻，非正規(guī)金融借貸在為鄉(xiāng)村產業(yè)建設提供資金的同時，促進了小農經濟朝規(guī)?；?、現代化方向發(fā)展，并且進一步形成了社會資本，有利于資源的優(yōu)化配置，提高產業(yè)競爭力，促進鄉(xiāng)村產業(yè)融合發(fā)展，加強減貧效應。此外，非正規(guī)金融在防止因病致貧、因病返貧[21]以及抑制多維貧困[22]等方面也發(fā)揮著積極作用。但還有一些學者對非正規(guī)金融借貸的減貧效果提出質疑。其一，非正規(guī)金融獨立于監(jiān)管之外，對金融穩(wěn)定、宏觀調控等政策造成一定的沖擊，又因其短期性的特點，增加了資金鏈斷裂的概率，其不穩(wěn)定性也制約著借貸戶的發(fā)展。其二，農戶很難通過親朋好友獲得大額借貸，而依托于高利率的非正規(guī)金融借貸增加了創(chuàng)業(yè)農戶的財務風險。其三，非正規(guī)金融借貸更傾向于消費用途，雖在短期內會增加農戶收入，但很難實現其投資效應，長期來看很難達到減貧效果[23]。因此，本文提出假說2：

H2：非正規(guī)金融借貸與貧困脆弱性存在“U”型關系，即非正規(guī)金融能夠顯著降低農戶返貧風險，但隨著非正規(guī)金融借貸額增加到一定值，反而會增加農戶返貧的概率。

農戶創(chuàng)業(yè)家庭采取不同的借貸渠道，其交易成本、風險成本、信息成本等存在差異，會產生不同的收入效應。正規(guī)金融服務廣度和深度的擴大，有助于形成良性競爭與信息共享，推動當地資本、技術、經濟等的發(fā)展，間接提升農戶收入和福利水平，而金融多樣性、服務可得性、信息對稱性的提升則能夠直接促進農民增收。此外，創(chuàng)業(yè)農戶迫于信貸違約風險的壓力和創(chuàng)業(yè)業(yè)績的需要，極可能將資金全部用于生產投資。根據生產函數理論，在短期內注入資金，資本要素增加，從而帶來收入效應。與正規(guī)金融借貸不同，農戶進行非正規(guī)金融借貸常用于生活消費[24]，創(chuàng)業(yè)家庭資金的融資作用沒有得到充分發(fā)揮，資本積累效用不高，且非正規(guī)金融具有信貸評級等方面的劣勢，難以跨越資金使用門檻，致使農戶增收不明顯。

當前，依托于互聯網發(fā)展的數字金融借助數字平臺精確定位信息價值，識別消費者信用信息，降低授信門檻，有助于緩解數字鴻溝所帶來的信息不對稱阻礙，促進資源要素的時空流動，從而為弱勢群體提供精準化金融服務，包括金融信息擴充、融資渠道多樣、數字素養(yǎng)提高等。正規(guī)金融在享受這些網絡信息福利的同時，還能提高虛擬社會資本，降低創(chuàng)業(yè)成本和風險。然而，非正規(guī)金融借貸者依靠原有的社會資本，缺乏網絡溝通交流，難以便捷地獲取外部資源，限制了創(chuàng)業(yè)農戶數字信息技術的使用能力及商業(yè)模式創(chuàng)新，由此造成信息收集困難與傳播不暢。數字鴻溝的存在制約了農戶可持續(xù)發(fā)展。因此，本文提出假說3：

H3：相對于非正規(guī)金融借貸，正規(guī)金融借貸通過創(chuàng)業(yè)機制降低農戶返貧風險，形成收入效應與網絡信息福利效應。

三、研究設計

（一）數據來源

本文數據來自中國家庭追蹤調查數據庫（China Family Panel Studies，CFPS）。該數據由北京大學中國社會科學調查中心就25個省、市和自治區(qū)的經濟、人口、教育等情況進行追蹤調查而來，目前已形成了2010—2018年五期關于社區(qū)、家庭、個體的多期面板數據。本文選取2012—2018年四期調查數據，通過“財務回答人”識別戶主身份并保留戶主年齡在16 歲以上且為農業(yè)戶口的家庭，剔除收入、消費、資產、借貸等家庭特征與個人特質關鍵變量缺失的數據后，最終得到2012年6143 份、2014年8213份、2016年7812 份、2018年7514 份的數據，并通過個人編碼合并成27653個樣本數的四期面板數據。

（二）變量選取

1.被解釋變量

返貧防范指標的構建，離不開測度貧困的前瞻性和動態(tài)性指標——貧困脆弱性，貧困脆弱性是指個體或家庭在未來陷入貧困的概率[25]。貧困脆弱性測度方法包括風險暴露貧困脆弱性測度（VER）、低期望效用貧困脆弱性測度（VEU）和預期貧困脆弱性測度（VEP）[2，14，26—28]。VER方法偏重于事后福利損失的測算，缺乏前瞻性，無法預測未來是否會陷入貧困狀態(tài)；VEU方法以期望消費效用與均衡消費效用之差來表示貧困脆弱性，雖具有前瞻性，但由于需要長面板數據，因此在實際研究中也難以采用[26]；VEP方法克服了這兩個弊端，既能夠測量未來陷入貧困的概率，又能夠利用截面數據進行估計，避免了因長面板數據缺失而難以量化的問題[1]。因此，本文采用VEP方法測度我國農戶家庭的貧困脆弱性，即未來返貧的概率，為返貧防范提供理論與技術支持。

關于貧困脆弱性測度。本文利用三階段可行廣義最小二乘法（FGLS）[1，29]并通過消費支出[7，27，28]分步量化來度量未來陷入貧困概率，選用消費支出預測貧困脆弱性能更真實地衡量居民的福利水平，且數據誤差相對較小[7]。

其貧困脆弱性的定義：

其中，Vulit代表農戶i 在t 時期的貧困脆弱性，即該農戶家庭在t+1期的消費支出Ci,t+1低于貧困線poor的概率。

第一步，估計消費方程和殘差方程。對家庭消費方程進行OLS 估計，將殘差平方項的擬合值代入公式（3）。選取家庭人均消費對數LnCi為被解釋變量，Xi為一系列控制變量，包含村級特征（該村距本縣縣城距離、該村地貌）、家庭特征（家庭人均現金存款對數、人均土地資產對數、人均耐用品價值對數、人均社會資本對數、家庭規(guī)模、家庭撫養(yǎng)比、人均正規(guī)借貸對數、人均非正規(guī)借貸對數）、戶主特征（性別、年齡、最高學歷、婚姻狀況、健康狀況）。

第二步，以公式（3）中得到的擬合值來構建權重進行FGLS估計，得到估計量和，估計未來消費對數的期望和方差。

第三步，假設人均消費對數服從正態(tài)分布，選擇適當的貧困線對其返貧概率進行評估。

根據上述公式測算農戶家庭脆弱程度（Vulit），Vulit的取值范圍為0～1，其數值越大說明農戶家庭未來返貧概率越高。為確?；貧w結果更加準確可靠，本文將采用不同貧困標準（每人每天1.9美元，每人每天3.2 美元）[7，28]測算農戶家庭脆弱程度分別作為核心被解釋變量。

2.核心解釋變量

金融借貸包括正規(guī)金融借貸和非正規(guī)金融借貸。在CFPS 中，受訪者被問到：“除房貸外，您家現在還欠銀行多少元貸款沒有還清？”若存在正規(guī)金融借貸行為，則賦值為1，否則為0；當受訪者被問到：“除購房或建房借款外，您家現在還欠親戚朋友多少錢？”和“除了銀行和親戚朋友，您家現在還欠銀行以外的其他組織或個人多少錢？”若存在非正規(guī)金融借貸行為，則賦值為1，否則為0。此外，本文為探究金融借貸金額與農戶貧困脆弱性之間的關系，生成具體正規(guī)金融借貸金額和非正規(guī)金融借貸金額以及引入相應的平方項。

3.中介變量

家庭創(chuàng)業(yè)。在CFPS 中，受訪者被問到：“過去12個月，您家是否有家庭成員從事個體經營或開辦私營企業(yè)？”當受訪者回答為“是”時，認為農戶參與家庭創(chuàng)業(yè)，設置為1；反之，設置為0。

4.控制變量

參考已有文獻[7，13，30]研究，本文從家庭特征變量、戶主個人特征變量兩個層面選取控制變量。家庭特征變量包括家庭的現金存款、土地資產、耐用品價值、社會資本、家庭規(guī)模、撫養(yǎng)比。戶主個人特征變量包括戶主的性別、年齡、最高學歷、婚姻狀況、健康狀況。相關變量定義及描述性統(tǒng)計如表1所示。

（三）模型設定

1.基準回歸模型

本文主要采取線性概率回歸模型（OLS）和時間個體雙固定效應模型，并利用聚類穩(wěn)健標準誤處理樣本序列相關和異方差。模型具體如下：

其中，模型（7）檢驗是否金融借貸對農戶貧困脆弱性的影響，模型（8）驗證金融借貸金額及平方項對農戶貧困脆弱性的影響。Vulit表示農戶家庭i 第t年的貧困脆弱性，包括vul1 和vul2。ft50it和ft60it表示農戶是否參與正規(guī)金融和非正規(guī)金融借貸。Zit代表農戶家庭人均正規(guī)金融借貸金額對數finait、非正規(guī)金融借貸金額對數ufinait、正規(guī)金融借貸標準化處理及平方項finait1 和finait2、非正規(guī)金融借貸標準化處理及平方項ufinait1 和ufinait2。Xit為一系列控制變量，包括家庭特征變量和個人特征變量。ηt為年份固定效應，γi為個體固定效應，εit為隨機擾動項。αi（0～7）為待估計系數，其中α1、α4為重點關注的系數。

2.中介效應模型

為了進一步探尋金融借貸對農戶家庭貧困脆弱性的影響路徑，參考申云等[5]構建的面板中介效應模型進行逐步回歸檢驗其作用機制，模型設計如下：

其中，busiit表示農戶i 第t年是否參與家庭創(chuàng)業(yè)，Xit為一系列控制變量，ηt為年份固定效應，γi為省份固定效應，ωit為隨機擾動項。β1、θ1、δ1、δ2為待估系數。

四、實證結果與分析

（一）基準回歸結果分析

表2匯報了參與金融借貸對農戶家庭未來返貧概率影響的模型回歸結果。以（1）至（4）列貧困線為每人每天1.9 美元計算農戶家庭貧困脆弱性為例，（1）和（3）列僅匯報控制個體和年份固定效應的回歸結果，結果顯示，農戶家庭參與金融借貸能降低貧困脆弱性，且在1%的統(tǒng)計水平上顯著。（2）和（4）列顯示在加入控制變量后，回歸結果依然表現出穩(wěn)健的負向顯著性，表明正規(guī)金融借貸和非正規(guī)金融借貸均能顯著降低貧困脆弱性，起到返貧防范作用。假說1得到驗證。此外，隨著貧困線標準的提高，金融借貸防范返貧效果越明顯，說明金融借貸有利于提升農戶整體的信貸可得性從而緩解信貸約束。

表2 參與金融借貸對農戶家庭貧困脆弱性的影響

從控制變量來看，各變量符號與預期結果一致。家庭現金存款、耐用品價值等金融、物質資本會顯著降低農戶家庭貧困脆弱性，起到防范返貧作用。同謝家智等[31]的研究結果一致，即社會資本能顯著降低農戶家庭未來陷入貧困的概率。家庭土地資產會增加其貧困脆弱性，可能是因為農戶家庭土地碎片化不利于資源的最優(yōu)化配置，長期耕地分配不均降低耕地利用效率，難以達到促進經濟增長和提高農戶福利的效果，從而不能起到減貧作用。人數越多、撫養(yǎng)比越大的家庭，經濟負擔越大，返貧的可能性越大。與女性戶主家庭相比，男性戶主家庭具有更強的抵御風險能力和更低的貧困脆弱性水平，防范返貧效果更好。農戶年齡越大，越不利于抵抗風險，其貧困脆弱性越高，越容易出現返貧。戶主的學歷越高，人力資本越強，其未來返貧概率越小。此外，戶主的婚姻狀況、健康狀況對農戶家庭貧困脆弱性有顯著的負相關關系。

表3匯報了金融借貸金額對農戶家庭貧困脆弱性影響的模型回歸結果。被解釋變量由二元變量變?yōu)檫B續(xù)變量。在不同貧困線下，正規(guī)金融與非正規(guī)金融對農戶家庭貧困脆弱性的影響依然在1%水平上顯著為負。非正規(guī)金融借貸對農戶家庭貧困脆弱性的影響系數先負后正，且均在1%水平上顯著，這說明農戶家庭進行非正規(guī)金融借貸能降低家庭未來返貧風險，但隨著借貸金額增加到一定值后，反而會增加其返貧概率。假說2 得到驗證?？赡艿脑驗?，農戶更依賴非正規(guī)借貸，雖然沒有金額限制，但當借貸金額過多時，會增加財務風險，反而增加返貧風險。而正規(guī)金融借貸由于具備普惠性特點，其門檻限制使得農戶難以獲得大額借貸，因此不會增加返貧風險。以人均日消費3.2 美元為貧困線探究金融借貸對農戶家庭貧困脆弱性的影響，回歸結果與模型（1）至（3）的結論一致，說明結果具有一定的穩(wěn)健性。

表3 金融借貸金額對農戶家庭貧困脆弱性的影響

（二）中介效應

表4匯報了正規(guī)金融借貸中介效應的檢驗與估計結果。第一步結果表明，正規(guī)金融借貸和貧困脆弱性之間存在顯著的負向關系。第二步結果表明，家庭創(chuàng)業(yè)對金融借貸的影響在1%水平上顯著為正，當家庭參加創(chuàng)業(yè)，其自身金融資金不能滿足創(chuàng)業(yè)的需要，會增加銀行借貸以此來緩解資金周轉。第三步結果表明，正規(guī)金融借貸與家庭創(chuàng)業(yè)對農戶家庭貧困脆弱性的影響均顯著為負，表明存在部分中介效應。因此，正規(guī)金融借貸能通過家庭創(chuàng)業(yè)達到防范返貧作用。此外，隨著貧困線增加，農戶家庭創(chuàng)業(yè)發(fā)揮的中介效應也越大，家庭創(chuàng)業(yè)對相對貧困農戶的資本拉動效果更明顯。

表4 農戶家庭創(chuàng)業(yè)機制估計結果——正規(guī)金融

表5匯報了非正規(guī)金融借貸中介效應的檢驗與估計結果。不同貧困線水平檢驗家庭創(chuàng)業(yè)中介效應顯著性不一致，故本文認為家庭非正規(guī)金融借貸不能通過家庭創(chuàng)業(yè)降低未來返貧概率。可能原因在于，非正規(guī)金融借貸因具備短期性特點，常被用于生活消費，難以產生長期資本積累使農戶增收。同時，依托于互聯網和正規(guī)金融發(fā)展的數字普惠金融能夠相對緩解信息不對稱，形成虛擬社會資本，并作為一種關系渠道幫助主體獲取外部資源，而非正規(guī)金融難以增強虛擬社會資本，致使其不能帶來創(chuàng)業(yè)聯動作用。

表5 農戶家庭創(chuàng)業(yè)機制估計結果——非正規(guī)金融

（三）中介效應原因分析

金融借貸渠道不同，家庭創(chuàng)業(yè)這一中介變量發(fā)揮的效用存在異質性。表6、表7分別匯報了家庭創(chuàng)業(yè)中介機制對收入效應和網絡福利效應的估計結果。表6 結果顯示，通過正規(guī)金融借貸的農戶家庭創(chuàng)業(yè)能夠顯著提高其收入水平，而對于非正規(guī)金融借貸，收入效應發(fā)揮的作用不明顯?？梢?，農戶常依托于非正規(guī)金融借貸來應對風險沖擊，緩解因病、災、學等導致的資金短缺問題，解決短期資金約束，使得投資效應很難實現。因此，非正規(guī)金融借貸難以通過家庭創(chuàng)業(yè)降低農戶未來返貧的概率。參考張世虎等[32]的研究，本文選取“互聯網作為信息渠道的重要程度”表示網絡信息福利變量。表7結果顯示，非正規(guī)金融的網絡信息福利效應不顯著，可能因為非正規(guī)金融借貸者依靠原有的社會資本，缺乏網絡溝通交流，難以便捷獲取外部資源，限制了創(chuàng)業(yè)農戶數字信息技術的使用能力及商業(yè)模式創(chuàng)新。而農戶參與正規(guī)金融借貸可以帶來一系列的網絡福利效應，包括增加網絡金融知識、提升互聯網信息技術、擴大融資渠道、周轉流動資金、形成虛擬社會資本等，更大程度上提高創(chuàng)業(yè)成功的可能性，增強農戶內生發(fā)展動力，對農戶持續(xù)防范返貧風險具有十分重要的意義。

表6 收入效應估計結果

表7 網絡信息福利效應估計結果

（四）穩(wěn)健性及內生性檢驗

1.穩(wěn)健性檢驗

為進一步檢驗結論的可靠性，本節(jié)更換被解釋變量進行穩(wěn)健性檢驗[28，31]。一是更換貧困線：以每人每年2300 元、每人每天2 美元作為貧困線[2，21，27]；二是替換為農戶家庭人均收入對數重新預測農戶貧困脆弱性[8，12]。結果如表8所示，金融借貸對農戶貧困脆弱性的影響仍均在1%的水平上顯著為負，且非正規(guī)金融與貧困脆弱性仍存在顯著的“U”型關系，前文結論仍然成立，因此本文的實證分析結論具有穩(wěn)健性。

表8 穩(wěn)健性檢驗結果

2.內生性檢驗

內生性會導致估計結果出現偏差，本文參考已有研究對內生性的檢驗方法[33，34]，采用傾向得分匹配法（PSM）消除模型的內生性。PSM的核心思想是尋找反事實組進行對照，本文將參與金融借貸農戶劃分為處理組，否則為對照組進行估計。為保證實證分析結果的穩(wěn)健，本文通過馬氏距離匹配、最近鄰匹配、卡尺（半徑）匹配、核匹配四種方法同時在1.9美元和3.2美元的貧困線標準下，重新估計金融借貸對農戶家庭返貧概率的影響。

為檢驗匹配前后處理組和控制組樣本特征是否存在顯著差異，需要對模型進行平衡性和共同支撐檢驗，以保證估計結果的信度和效度。圖1 為匹配前后傾向值核密度分布情況，可以發(fā)現處理組和控制組樣本傾向得分在匹配前存在差異，經匹配后，差異縮小?？膳袛嗄Ｐ屯ㄟ^平衡性假設檢驗和共同支撐假設檢驗。

如表9 所示，從四種匹配方法測算結果的平均值來看，以貧困線為每人每天1.9美元為例，進行正規(guī)金融借貸的農戶家庭其返貧概率降低約8.5%；進行非正規(guī)金融借貸的農戶家庭其返貧概率降低約5.8%。這表明金融借貸對貧困脆弱性有顯著的負向影響。與上述結論保持一致，進一步驗證實證結果具有較好的穩(wěn)健性。

表9 基于傾向得分匹配法的ATT估計結果

五、異質性分析

由于不同地區(qū)農戶家庭風險愛好、資源稟賦存在差異，農戶金融借貸渠道差異化選擇會在降低未來返貧概率方面產生不同效應。因此，本文以貧困線為每人每天1.9美元為例，進一步研究不同借貸渠道在家庭創(chuàng)業(yè)、社會資本、城鄉(xiāng)差別以及區(qū)域間的異質性，回歸結果如表10和表11所示。以貧困線為每人每天3.2美元重復上述實證步驟，其結果基本相同。

第一，創(chuàng)業(yè)異質性。由表10（1）至（4）列可知，在創(chuàng)業(yè)家庭與非創(chuàng)業(yè)家庭中，金融借貸對貧困脆弱性的影響均顯著為負，但正規(guī)金融借貸與非正規(guī)金融借貸渠道卻存在明顯的分化。其一，相對于正規(guī)金融借貸，非正規(guī)金融借貸對農戶未來返貧的抑制效應更強，這一點在非創(chuàng)業(yè)家庭中更突出。其二，對于創(chuàng)業(yè)家庭，正規(guī)金融與非正規(guī)金融抑制效應差異更明顯。其三，金融借貸對非創(chuàng)業(yè)家庭返貧防范效果更高。其四，正規(guī)金融借貸對非創(chuàng)業(yè)家庭的防返貧作用是創(chuàng)業(yè)家庭的三倍左右，非正規(guī)金融借貸對非創(chuàng)業(yè)家庭的防返貧作用是創(chuàng)業(yè)家庭的兩倍左右。創(chuàng)業(yè)家庭與非創(chuàng)業(yè)家庭在正規(guī)金融借貸渠道的差異性更大。可能的原因是，非正規(guī)金融憑借其靈活性與可及性的特點，得到農戶廣泛青睞，使得返貧防控效果更高，特別對于非創(chuàng)業(yè)家庭，其金融資本相對較少，金融借貸發(fā)揮的作用更明顯。此外，農村正規(guī)金融普惠性與可靠性的特點，偏向解決非創(chuàng)業(yè)家庭小額資金短缺問題，且金融服務深度的缺乏，使得創(chuàng)業(yè)家庭仍依賴非正規(guī)金融借貸來提高其創(chuàng)業(yè)可行性。

第二，社會資本異質性。參考靳欣婷等[35]的研究，本文將高于社會資本均值的家庭定義為強社會資本家庭，反之為弱社會資本家庭。由表10（5）至（8）列可知，在強社會資本與弱社會資本家庭中，金融借貸對貧困脆弱性的影響均顯著為負，且社會資本強度不同的家庭，存在明顯的分化現象。其一，相對于正規(guī)金融借貸，非正規(guī)金融借貸對農戶未來返貧的抑制效應更強，這一點在弱社會資本家庭中更突出，且對于強社會關系家庭，正規(guī)金融與非正規(guī)金融抑制效應差異更明顯。其二，金融借貸對弱社會資本家庭返貧防范效果更明顯。就正規(guī)金融借貸而言，弱社會資本家庭的防范效應比強社會資本家庭高四倍左右；就非正規(guī)金融借貸而言，弱社會資本家庭的防范效應比強社會資本家庭高三倍左右。因此，強社會資本與弱社會資本家庭在正規(guī)金融借貸方面的差異性更大?？赡艿脑蚴?，農戶依托社會資本傾向于非正規(guī)金融借貸，其返貧防范效應更明顯，并且活躍的金融借貸氛圍，能夠增強弱社會網絡農戶家庭的借貸網絡，提高資金可得性，從而大大降低返貧概率。此外，農村正規(guī)金融普惠性與非正規(guī)金融靈活性差異，依然表現為在強社會資本家庭中，金融借貸返貧防范效果差異進一步加深。

表10 金融借貸對貧困脆弱性異質性的影響

第三，城鄉(xiāng)異質性。由表11（1）至（4）列可知，在城鄉(xiāng)中，金融借貸對貧困脆弱性的影響均顯著為負。其一，相對于正規(guī)金融借貸，非正規(guī)金融借貸對農戶未來返貧的抑制效應更強，且這一點在鄉(xiāng)村家庭中更突出。其二，金融借貸對鄉(xiāng)村家庭返貧防范效果更明顯。其三，相對于非正規(guī)金融借貸，正規(guī)金融借貸在城鄉(xiāng)家庭阻斷返貧的差異性更大?？赡艿脑蚴?，農戶家庭缺乏借貸抵押物，難以獲得高額正規(guī)借貸金額，其對非正規(guī)金融借貸的高度依賴性，致使減貧效果更明顯。此外，相對于鄉(xiāng)村地區(qū)而言，城鎮(zhèn)地區(qū)借貸渠道更具多樣性，而由于鄉(xiāng)村借貸方式的限制，使得正規(guī)金融借貸與非正規(guī)金融借貸的返貧阻斷效果差異性在農村地區(qū)更小。

表11 金融借貸對貧困脆弱性異質性的影響

第四，地區(qū)異質性。由表11（5）至（10）列可知，在中東西部地區(qū)農戶家庭中，金融借貸對貧困脆弱性的影響均顯著為負。其一，正規(guī)金融借貸發(fā)揮的返貧防控作用，西部最強，東部最弱；非正規(guī)金融借貸的返貧防控效果，西部最強，中部最弱。其二，相對于正規(guī)金融借貸，非正規(guī)金融借貸對農戶未來返貧的抑制效應更強。其三，正規(guī)金融與非正規(guī)金融抑制效應差異在東部地區(qū)更明顯。

總體而言，農村正規(guī)金融缺乏服務深度，普惠性特點使其返貧防控效果有限，且這一點在創(chuàng)業(yè)、強社會資本、城鎮(zhèn)、東部地區(qū)農戶家庭中更為明顯。此外，農戶對非正規(guī)金融借貸的偏愛，使其對返貧的阻斷作用更有效。最后，盡管非正規(guī)金融在農戶返貧防范方面發(fā)揮著至關重要作用，但仍要考慮與返貧概率的“U”型關系，不可忽視過高的非正規(guī)金融借貸帶來的財務風險、負債危機、資金鏈斷裂、暴力征收等危害及其所導致的農戶返貧可能性大大增加。因此，農村正規(guī)金融在保證普惠性的同時，應積極擴大金融服務深度，促進農村金融多樣化，以精準化金融服務滿足農戶更多的資金需求。

六、結論與啟示

貧困脆弱性作為測量農戶家庭未來陷入貧困概率的前瞻性和動態(tài)性指標，對返貧風險防范、建設反貧困長效機制提供了理論價值。本文使用中國家庭動態(tài)追蹤調查（CFPS）2012—2018年四期調查數據，從家庭創(chuàng)業(yè)和貧困脆弱性雙重視角出發(fā)，主要采用VEP 方法測算農戶家庭貧困脆弱性，并構建線性概率回歸模型（OLS）和時間個體雙固定效應模型實證分析了金融借貸對農戶家庭未來返貧的影響。研究發(fā)現：第一，農戶家庭返貧概率整體呈下降趨勢。第二，正規(guī)金融借貸與非正規(guī)金融借貸均能降低農戶家庭未來返貧概率，但存在明顯的差異性。非正規(guī)金融借貸與農戶家庭貧困脆弱性存在“U”型關系，即隨著非正規(guī)金融借貸金額增加到一定水平，反而會增加農戶家庭未來返貧的概率，但正規(guī)金融不具備此特性。第三，機制分析發(fā)現，金融借貸渠道不同，創(chuàng)業(yè)機制發(fā)揮的效應不同。正規(guī)金融借貸能夠通過家庭創(chuàng)業(yè)降低農戶的貧困脆弱性，有效防范未來返貧風險。而非正規(guī)金融借貸通過家庭創(chuàng)業(yè)發(fā)揮中介效應的減貧作用不明顯，原因是后者無法帶來收入效應和網絡信息福利效應。第四，進一步異質性分析發(fā)現，在非創(chuàng)業(yè)、弱社會資本、鄉(xiāng)村、西部地區(qū)等資源稟賦相對較弱的農戶家庭中，金融借貸抑貧效果更明顯。同時，應重視非正規(guī)金融借貸與返貧的“U”型關系。此外，在金融需求相對較高的農戶家庭中，不同借貸渠道防控返貧效果存在更大的差異性。

本文研究結論提供以下啟示：一是在預防規(guī)模性返貧的同時，要重視農戶家庭貧困脆弱性問題，倡導政府建立鄉(xiāng)村可持續(xù)發(fā)展機制。二是要防范化解由于過高的非正規(guī)金融借貸帶來的財務風險、負債危機、資金鏈斷裂等危害。因此，對于農村正規(guī)金融，在保證普惠性的同時應加大金融服務深度，特別是降低創(chuàng)業(yè)農戶融資門檻，多方面滿足資金需求，增加創(chuàng)業(yè)可行性，帶動農村地區(qū)經濟發(fā)展。同時，依托互聯網、大數據等信息技術，加快數字金融發(fā)展，降低信息不對稱帶來的交易成本，降低脆弱農戶的金融門檻，提高數字金融的投融資效率。對于農村非正規(guī)金融，強化對不規(guī)范借貸行為的監(jiān)管，降低融資風險，繼續(xù)發(fā)揮非正規(guī)金融借貸的資源優(yōu)化配置作用，將融資便利發(fā)揮到極致。三是政府要加大鼓勵鄉(xiāng)賢返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)，挖掘農戶的創(chuàng)業(yè)意識和潛力，帶動當地特色產業(yè)發(fā)展，以創(chuàng)業(yè)帶動就業(yè)的形式，合理安排剩余勞動力就近就業(yè)，穩(wěn)步增強農戶抵御風險的能力?！?/p>