摘要：基于2019、2020年寧夏、青海、甘肅和陜西西北4省1 957戶脫貧地區(qū)農(nóng)戶調(diào)查數(shù)據(jù)，運(yùn)用傾向得分匹配法（PSM）和“A-F”多維貧困指數(shù)，實證分析了農(nóng)戶信貸、發(fā)展?jié)摿拖鄬ω毨撾x的關(guān)系。結(jié)果表明，信貸支持有助于抑制農(nóng)戶多維貧困，其效果對高發(fā)展?jié)摿r(nóng)戶比一般農(nóng)戶更明顯。信貸化解不同類型貧困效果各異，可明顯改善收入貧困和生活條件貧困，在一定程度上緩解健康貧困，但對教育貧困、資產(chǎn)貧困和機(jī)會貧困效果并不顯著。強(qiáng)化和鞏固信貸扶貧的效果，必須要注重貧困農(nóng)戶和貧困地區(qū)自身發(fā)展能力的培育，提升農(nóng)戶經(jīng)營能力和發(fā)展?jié)摿?，鞏固信貸脫貧的作用效果。

關(guān)鍵詞：農(nóng)戶信貸；發(fā)展?jié)摿?；相對貧困脫離；多維貧困；后貧困時代；西北四省

中圖分類號：F832.43" " " " "文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：0439-8114（2023）07-0213-09

DOI：10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2023.07.035 開放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識碼（OSID）：

Abstract： Based on the 1 957 rural families’ survey data from poverty-stricken areas of four northwest provinces including Ningxia， Qinghai， Gansu and Shaanxi in 2019 and 2020， using the method of propensity score matching（PSM） and “A-F” multi-dimensional poverty index， an empirical analysis of the relationship of farmers’credit， development potential and multidimensional poverty was made. The results showed that farmers’ credit could effectively restrain farmers’ multi-dimensional poverty， and its effect was more obvious for high-potential farmers than ordinary farmers. Credit had different effects on different types of poverty. It could obviously improve income poverty and living condition poverty， and alleviate health poverty to a certain extent， but it had no significant effect on education poverty， asset poverty and opportunity poverty. To strengthen and consolidate the effect of credit poverty alleviation， it must pay attention to the cultivation of the development ability of poor farmers and poor areas， enhance the management ability and development potential of farmers， and consolidate the effect of credit poverty alleviation.

Key words： farmers’ credit； development potential； relative poverty elimination； multi-dimensional poverty； post-poverty era； four northwestern provinces

中國脫貧工作已取得歷史性成就，2012—2020年實現(xiàn)了約1億鄉(xiāng)村人口擺脫“絕對貧困”，成為世界減貧人口最多的國家。脫貧攻堅取得全面勝利的同時，意味著新時代的到來，這一階段如何鞏固扶貧成效、培育脆弱農(nóng)戶自我發(fā)展與抵抗風(fēng)險能力，做好鄉(xiāng)村脫貧與鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的有效銜接成為后脫貧時代的主題。絕對貧困消除并不意味著貧困根源的阻斷和相對貧困不復(fù)存在。相反，收入提高對農(nóng)戶健康、教育、生活、資產(chǎn)和經(jīng)濟(jì)機(jī)會改善是一個較漫長的滲透過程，在這一過程中農(nóng)戶追求經(jīng)濟(jì)利益穩(wěn)定、新需求滿足、發(fā)展機(jī)會拓寬和能力提升，既是影響貧困地區(qū)可持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵，又會制約全面建成小康社會和鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的推進(jìn)。

金融減貧的作用并非是線性的，金融發(fā)展自身也不具有“親貧性”的特點，金融減貧的效果往往具有空間差異和個體差異［1］。不同貸款用途和借貸農(nóng)戶潛在能力差異將會引致信貸扶貧的效果差異。因此，在中國扶貧攻堅工作取得突出成績、絕對收入貧困有效消除而多維貧困依然存在的背景下，厘清信貸支持、農(nóng)戶發(fā)展?jié)摿投嗑S貧困之間的關(guān)系，判斷農(nóng)戶發(fā)展?jié)摿υ诮鹑跍p貧中的角色，分析信貸對農(nóng)戶多維貧困減緩的整體作用和個體作用，需要立足于新時代脫貧特點，評測信貸多維減貧效果，進(jìn)而探尋信貸產(chǎn)品創(chuàng)新、農(nóng)戶自身發(fā)展?jié)摿μ嵘秃竺撠殨r代契合的路徑。

從金融角度討論貧困減緩問題，可追溯到20世紀(jì)90年代。Chibba ［2］承認(rèn)金融發(fā)展積極的減貧效果，而Greenwood等［3］、Aghion等［4］、崔艷娟等［5］和鄺希聰［6］研究表明，金融發(fā)展與貧困減緩的關(guān)系并非線性，金融發(fā)展促進(jìn)反貧困效果是在一定條件下產(chǎn)生的。也有學(xué)者從金融機(jī)構(gòu)角度分析了新型金融機(jī)構(gòu)發(fā)展對農(nóng)村減貧的作用，黃承偉等［7］認(rèn)為貧困村發(fā)展互助資金，將政府財政資金交由農(nóng)戶按照互助合作、有償使用的方式用于發(fā)展生產(chǎn)，是中國財政資金投入農(nóng)村扶貧開發(fā)的具體形式的一種創(chuàng)新。

學(xué)術(shù)界對信貸支持與農(nóng)戶貧困減緩的研究也較為豐富。Nathan等［8］研究表明信貸作為抑制貧困的重要方式，應(yīng)當(dāng)注重服務(wù)貧困農(nóng)戶的精準(zhǔn)性。Tripathy等［9］認(rèn)為應(yīng)保證小額貸款獲貸群體在一段時期持續(xù)受益，使其最終擺脫貧困。Asad等［10］依據(jù)巴基斯坦的調(diào)研數(shù)據(jù)，肯定了信貸對貧困地區(qū)和貧困農(nóng)戶的正向作用。國內(nèi)學(xué)者李新然［11］、郭沛［12］、徐珺［13］引入不同地區(qū)信貸扶貧案例與模式，表明小額信貸扶貧的重要作用。實證研究方面，胡宗義等［14］、申云等［15］則注重引入不同的檢驗方法，分析信貸扶貧的效率。

與之相對，一些學(xué)者認(rèn)為信貸減貧作用是不確定的，原因在于：一是小額信貸有偏離支持貧困農(nóng)村社區(qū)和遠(yuǎn)離貧困農(nóng)戶的跡象［16］，信貸支持貧困農(nóng)戶的精準(zhǔn)性與農(nóng)戶生產(chǎn)脫貧的導(dǎo)向不明顯［17］；二是小額貸款產(chǎn)品小規(guī)模和短期限的設(shè)置不滿足貧困農(nóng)戶需求［18］。三是貧困地區(qū)的經(jīng)濟(jì)環(huán)境限制了小額信貸的作用［19］。

以上研究對信貸支持農(nóng)戶脫貧形成了多角度探討，所得相關(guān)結(jié)論為深化該問題的研究起到了支撐作用。但較多是選取了某地區(qū)信貸扶貧案例和數(shù)據(jù)，分析信貸對農(nóng)戶貧困減緩的效果。對于貧困的測度以收入為代表的指標(biāo)來衡量，而收入高低僅能說明絕對貧困程度，不能很好反映農(nóng)戶多維貧困狀況。因此，本研究結(jié)合后脫貧時代絕對貧困消除，而農(nóng)戶多維貧困急需轉(zhuǎn)化的背景，從農(nóng)戶自身發(fā)展?jié)撃艿尿?qū)動角度，分析信貸支持對農(nóng)戶相對貧困脫離的影響，并從以下3個方面進(jìn)一步分析：一是構(gòu)建多維貧困指數(shù)（MP）和多維貧困階數(shù)（PKN）2個指標(biāo)反映農(nóng)戶多維貧困程度，從整體和個體分析信貸支持對農(nóng)戶相對貧困弱化的作用；二是構(gòu)建農(nóng)戶發(fā)展?jié)摿χ笖?shù)（FA），分析信貸對不同發(fā)展?jié)摿r(nóng)戶的多維貧困化解情況；三是運(yùn)用傾向得分匹配法（PSM）來克服系統(tǒng)性偏誤問題，測算信貸支持對農(nóng)戶多維貧困的凈效應(yīng)。

1 模型設(shè)定與推論

假設(shè)在某貧困地區(qū)存在N戶農(nóng)戶，每戶農(nóng)戶的貧困程度由MP來表示，而貧困有多個維度，包括經(jīng)濟(jì)、健康、教育、生活條件貧困等，因此MP=Z（PK1，…，PKj）（PKj代表貧困維度）。為了引入索洛函數(shù)和簡化研究，先考慮最能體現(xiàn)農(nóng)戶貧困狀態(tài)的經(jīng)濟(jì)貧困。Wi為每戶農(nóng)戶擁有的起始財富，它的高低可代表農(nóng)戶的經(jīng)濟(jì)貧困狀態(tài)，i=1，2，…，n。農(nóng)戶的生產(chǎn)函數(shù)可表示如下。

從而可知，①當(dāng)農(nóng)戶自身發(fā)展?jié)摿^低，[Plt;rA0BαK1-αi]時，相較于其自身發(fā)展?jié)摿Γr(nóng)戶借貸成本過高，需要支付高于其信貸資金投入收益的利息成本，農(nóng)戶會選擇放棄信貸資金用于生產(chǎn)。除非農(nóng)戶遇到疾病、災(zāi)害、住房等重大事件時，才會觸發(fā)其消費性信貸需求。但消費性信貸需求會擠占資本Ki的生產(chǎn)性投入，并且消費性信貸不會帶來收入增加，反而引起利息支出，不利于收入增加、資本積累，從而直接影響收入貧困和資本貧困的改善，間接影響健康、教育、生活條件和經(jīng)濟(jì)機(jī)會貧困。②當(dāng)農(nóng)戶自身發(fā)展?jié)摿^高，[P≥rA0BαK1-αi]時，農(nóng)戶具有較強(qiáng)的發(fā)展?jié)摿?，農(nóng)戶信貸資金投入生產(chǎn)取得的邊際收益高于利息成本，農(nóng)戶會選擇信貸用于生產(chǎn)，直至由于資本邊際收益遞減規(guī)律作用下，借貸資金的數(shù)量達(dá)[P=rA0BαK1-αi]時為止，此時農(nóng)戶生產(chǎn)達(dá)到利潤最大化。由于農(nóng)戶信貸資金主要用于生產(chǎn)性投入，并且資本邊際收益高于邊際成本，為未來農(nóng)戶收入增加和資本積累帶來了可能，直接抑制了收入貧困和資本貧困。而農(nóng)戶經(jīng)濟(jì)條件的改善又會間接影響農(nóng)戶對更高生活品質(zhì)的要求，注重健康、教育、生活條件的改善，以及經(jīng)濟(jì)機(jī)會信息的獲取，更利于打開“貧困惡性循環(huán)”鏈條。

從上述理論和模型的分析可以得到以下推論：①發(fā)展?jié)摿^高的農(nóng)戶傾向于將資金投入生產(chǎn)經(jīng)營，有利于直接抑制收入貧困和資本貧困，間接改善健康、教育、生活條件和機(jī)會貧困，從而助力農(nóng)戶多維貧困脫離。②農(nóng)戶信貸資金邊際收益和邊際成本r之間的關(guān)系會影響農(nóng)戶信貸資金用途，當(dāng)信貸成本r過高時，會抑制農(nóng)戶生產(chǎn)性信貸需求，不利于農(nóng)戶收入貧困和資本貧困的改善。③信貸充分發(fā)揮減貧作用，需要農(nóng)戶自身發(fā)展?jié)摿途C合素質(zhì)的提高相配合。信貸對農(nóng)戶多維貧困的影響不盡相同，一般而言，對收入貧困和資本貧困的影響更為直接，對健康、教育、生活條件和機(jī)會貧困為間接影響。

2 數(shù)據(jù)來源與變量選取

2.1 數(shù)據(jù)來源

數(shù)據(jù)來源于陜西師范大學(xué)金融研究所和寶雞文理學(xué)院經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院課題組2019、2020年對西北貧困地區(qū)農(nóng)戶經(jīng)濟(jì)與金融田野調(diào)查，調(diào)研數(shù)據(jù)采用分層抽樣和隨機(jī)抽樣方法獲得。首先，選取甘肅省、青海省、寧夏回族自治區(qū)和陜西省4個西北地區(qū)代表性省份。其次，確定所調(diào)查的縣區(qū)，并從中隨機(jī)抽取35個村莊。最后，從各村莊中隨機(jī)選取60戶樣本農(nóng)戶，農(nóng)戶樣本共計2 000戶，剔除掉其中信息缺失的農(nóng)戶，本研究有效樣本為1 957戶。

2.2 農(nóng)戶多維貧困測度

借鑒Alkire等［20］“A-F雙界線法”的思路，采用收入、健康、教育、生活、資產(chǎn)和經(jīng)濟(jì)機(jī)會6個方面測度多維貧困，具體細(xì)化為10個指標(biāo)（表1）。通過等權(quán)重法，對多維貧困指標(biāo)進(jìn)行加總。首先，構(gòu)建多維貧困指數(shù)，測度農(nóng)戶貧困維度以及剝奪臨界值，分析農(nóng)戶在多維貧困指標(biāo)上的表現(xiàn)。其次，根據(jù)6個維度10個指標(biāo)加權(quán)平均，測算各農(nóng)戶的多維貧困剝奪得分分?jǐn)?shù)。當(dāng)觀測樣本為n個時，第i個農(nóng)戶可以由m個反映貧困維度的指標(biāo)來表示。農(nóng)戶在每個貧困維度上的指標(biāo)由xij來體現(xiàn)，其中，[xij∈R]（i=1，2，…，n，j=1，2，…，m），表明樣本i在第j維貧困指標(biāo)的得分。[tj]為每個指標(biāo)所賦予的權(quán)重。測度樣本i是否陷入多維貧困，一是分析第i個農(nóng)戶在貧困指標(biāo)j的表現(xiàn)，當(dāng)[xijlt;zj]時，則[gij=1]，當(dāng)[xij≥zj]時，則[gij=0]。其中，[zj]表示農(nóng)戶i在貧困指標(biāo)j的剝奪臨界值。[gij]為農(nóng)戶i在貧困指標(biāo)j的剝奪狀態(tài)值。二是計算每個樣本農(nóng)戶的貧困總體剝奪得分值[Fi=jmtjgij]（[Fi∈[0，1]]），由于聯(lián)合國將多維貧困剝奪臨界值L的標(biāo)準(zhǔn)設(shè)為0.33，因此當(dāng)農(nóng)戶貧困總體剝奪得分值[Fi≥L]時，則農(nóng)戶i可識別為多維貧困。具體指標(biāo)設(shè)置和貧困發(fā)生率如表2所示。

綜上所述，收入貧困、生活貧困和資產(chǎn)貧困已得到改善，但是教育貧困、健康貧困和經(jīng)濟(jì)機(jī)會貧困的發(fā)生概率較高，是需要持續(xù)關(guān)注和進(jìn)一步解決的問題。

2.3 變量選取

2.3.1 因變量 農(nóng)戶多維貧困的衡量選用農(nóng)戶多維貧困指數(shù)、農(nóng)戶多維貧困階數(shù)考察農(nóng)戶貧困狀態(tài)。此處2個變量計算步驟見上文。

2.3.2 自變量 自變量主要包括4種類型。第一類變量是農(nóng)戶信貸獲得情況。第二類變量是農(nóng)戶家庭資源稟賦情況。第三類變量是農(nóng)戶戶主特征變量。第四類變量是農(nóng)戶生活環(huán)境變量。具體變量設(shè)置及統(tǒng)計描述如表3所示。

3 計量結(jié)果與分析

3.1 計量方法

為了更好地避免樣本選擇性誤差和變量遺漏問題，本研究選用傾向得分匹配法（Propensity score matching，PSM）來克服普通最小二乘法存在的系統(tǒng)性偏誤問題。1983年Rosenbaum和Rubin提出傾向得分匹配法，基于構(gòu)建“反事實”分析框架，最大程度地模擬隨機(jī)試驗，校正選擇性誤差，實現(xiàn)試驗組和控制組特征變量的可對比。

3.1.1 計算傾向得分 傾向得分是在既定協(xié)變量[Xi]情況下，在樣本中隨機(jī)抽取農(nóng)戶i，使用Logit模型測算農(nóng)戶獲得信貸支持的條件概率。

式中，虛擬變量[Di = 1， i在試驗組， 獲得信貸支持0，i在控制組，未獲得信貸支持] [exp（βXi）/[1+exp（βXi）]]為Logit模型的累積分布函數(shù)，[β]為匹配變量的參數(shù)向量。

3.1.2 樣本匹配方法選擇 計算[P（Xi）]的估值之后，需要選擇合理的方法對樣本進(jìn)行匹配。目前，常用的方法包括最近鄰匹配法、半徑匹配和核匹配法。本研究也選用上述3種方法進(jìn)行樣本匹配。

3.1.3 平衡性檢驗 當(dāng)進(jìn)行平衡性檢驗時，如果樣本匹配促使控制組與試驗組均值偏誤下降，控制組與試驗組個體特征變量差異消除，平衡性檢驗得以通過，表明農(nóng)戶貧困狀況差異是由信貸支持帶來的。而“共同支撐假設(shè)”檢驗通過，表明試驗組依據(jù)傾向得分值，可以匹配控制組的農(nóng)戶。

3.1.4 平均處理效應(yīng)的測算 根據(jù)傾向得分值計算控制組和試驗組的農(nóng)戶貧困指數(shù)差異，得到平均處理效應(yīng)，即信貸支持對農(nóng)戶多維貧困化解的凈效應(yīng)。

式中，[Y1i]表示受到信貸支持的農(nóng)戶i的貧困狀態(tài)；[Y0i]表示未受到信貸支持的農(nóng)戶i的貧困狀態(tài)；P表示概率；Di是虛擬變量。

3.2 計量結(jié)果檢驗

3.2.1 匹配質(zhì)量檢驗 估計結(jié)果的有效性需要檢驗匹配質(zhì)量，本研究依據(jù)共同支撐假設(shè)和平衡性假設(shè)檢驗匹配效果。在最近鄰匹配法下，圖1和圖2分別顯示試驗組和控制組在匹配前后的傾向得分值的核密度分布。由圖1（匹配前）可知，不同的匹配概率值區(qū)段下，匹配前控制組和試驗組的核密度分布概率曲線表現(xiàn)相異。當(dāng)傾向得分值小于0.2時，控制組曲線在試驗組之上，并且控制組曲線整體呈下降趨勢，而試驗組曲線呈上升趨勢。當(dāng)傾向得分值大于0.2時，控制組曲線和試驗組曲線呈共同下降趨勢。由圖2（匹配后）可知，試驗組和控制組傾向得分值的核密度分布重心重疊區(qū)域增加，兩組核密度分布概率曲線趨勢相近。從而可知，通過匹配試驗組和控制組得分密度的差異降低，共同支撐假設(shè)得到滿足。

3.2.2 平衡性檢驗 平衡性檢驗主要分析匹配是否可以降低試驗組和控制組的各變量差異。依據(jù)表4平衡性檢驗結(jié)果，匹配前試驗組和控制組各變量在標(biāo)準(zhǔn)誤差比例和t檢驗結(jié)果表明組間變量存在明顯差異。而匹配后除變量FLN、EDU和AREA標(biāo)準(zhǔn)化偏差的絕對值略高于5%，分別為5.5%、5.4%和-5.4%之外，其余各變量匹配后標(biāo)準(zhǔn)化偏差的絕對值均低于5%。此外，在5%的顯著性水平下，匹配后試驗組和控制組各變量t檢驗的結(jié)果均不顯著，說明試驗組和控制組變量差異可以很好消除，平衡性條件得以實現(xiàn)。

3.3 信貸支持對農(nóng)戶多維貧困減緩的計量分析

此處分別采用最近鄰匹配、半徑匹配和核匹配3種匹配方法，考察計量結(jié)果的穩(wěn)健性、顯著性水平和處理效應(yīng)大小，判定信貸支持是否可以降低農(nóng)戶多維貧困指數(shù)、多維貧困維度，計量結(jié)果如表5和表6所示。整體而言，3種匹配方法所得結(jié)果在農(nóng)戶多維貧困綜合指數(shù)、多維貧困階數(shù)上方向一致，均為負(fù)號，且均通過5%的顯著性水平檢驗，說明農(nóng)戶獲得信貸支持有利于其擺脫多維貧困。為了考察不可觀測變量對結(jié)果的影響，此處選用Rosenbaum邊界檢驗分析模型結(jié)果的穩(wěn)健性，對農(nóng)戶多維貧困綜合指數(shù)的檢驗中，Γ最大為3.0，最小為2.2。對農(nóng)戶多維貧困階數(shù)的檢驗中，Γ最大為3.4，最小為2.8。說明不可觀測變量基本不會改變計量結(jié)果穩(wěn)健性，傾向得分匹配法較為適用。

3.3.1 信貸支持與農(nóng)戶多維貧困綜合指數(shù) 信貸對農(nóng)戶多維貧困綜合指數(shù)的估算結(jié)果如表5所示，將農(nóng)戶特征變量匹配后，運(yùn)用最近鄰匹配、半徑匹配和核匹配3種匹配方法得到的處理效應(yīng)（ATT）分別為" -0.024 2、-0.009 9和-0.009 6，并在1%的水平下顯著，說明農(nóng)戶獲得信貸支持的概率增加1%，其多維貧困綜合指數(shù)分別下降2.42%、0.99%和0.96%。而未將農(nóng)戶特征變量匹配前，獲貸農(nóng)戶與未獲貸農(nóng)戶的ATT在10%的水平下不顯著。因此，若不采用傾向得分匹配法（PSM），農(nóng)戶其他特征變量會影響信貸對農(nóng)戶多維貧困綜合指數(shù)的結(jié)果，PSM法可降低樣本選擇性偏誤的內(nèi)生性問題。

3.3.2 信貸支持與農(nóng)戶多維貧困階數(shù) 信貸對農(nóng)戶多維貧困階數(shù)的計量結(jié)果如表6所示，匹配后運(yùn)用最近鄰匹配、半徑匹配和核匹配3種方法的ATT分別為-0.124 8、-0.059 5和-0.038 6，并均通過5%的顯著性水平檢驗。農(nóng)戶獲得信貸支持的概率增加1%，其多維貧困階數(shù)下降概率分別為12.48%、5.95%和3.86%，而匹配前ATT并不顯著。因此，PSM法可使結(jié)果更為合理，信貸支持有利于改善農(nóng)戶多維貧困階數(shù)。

3.4 劃分異質(zhì)農(nóng)戶的計量結(jié)果分析

3.4.1 信貸對不同發(fā)展?jié)摿r(nóng)戶的多維貧困減緩 為了進(jìn)一步考察信貸對不同發(fā)展?jié)摿r(nóng)戶多維貧困的減緩效果，本研究設(shè)置發(fā)展?jié)摿χ笖?shù)（FA），F(xiàn)A由戶主技能、農(nóng)戶勞動力數(shù)量、高學(xué)歷人數(shù)、投資意愿和生產(chǎn)性貸款用途5個方面來加權(quán)衡量，以FA高低將農(nóng)戶進(jìn)行排序，F(xiàn)A≤0.4的農(nóng)戶有997戶，F(xiàn)Agt;0.4的農(nóng)戶有960戶，據(jù)此將農(nóng)戶發(fā)展?jié)摿澐譃?個組別。呈現(xiàn)最近鄰匹配、半徑匹配和核匹配3種匹配方法的計量結(jié)果如表7所示，信貸支持對FAgt;0.4的農(nóng)戶具有明顯的多維貧困抑制作用，無論對MP還是PKN，處理效應(yīng)ATT的值均為負(fù)數(shù)，且基本通過了5%的顯著性水平檢驗。最近鄰匹配、半徑匹配和核匹配3種匹配方法在農(nóng)戶多維貧困綜合指數(shù)下的ATT分別為-0.041 4、-0.019 6和-0.011 7，說明農(nóng)戶獲得信貸支持的概率增加1%，MP將分別下降4.14%、1.96%和1.17%，與表5信貸對整體農(nóng)戶的多維貧困減緩程度2.42%、0.99%和0.96%相比，提高了約1倍。反觀FA≤0.4的農(nóng)戶結(jié)果，3種方法下ATT均未通過5%的顯著性水平檢驗，信貸對于低發(fā)展?jié)摿r(nóng)戶的多維貧困減緩效果不明顯。因此，在注重欠發(fā)達(dá)地區(qū)金融發(fā)展和金融扶貧的同時，更要注重培養(yǎng)農(nóng)戶自身發(fā)展的內(nèi)驅(qū)動力。

3.4.2 信貸對不同類型貧困的減緩效果 為了更加深入分析信貸對不同維度貧困的具體作用效果，此處依據(jù)表1，將多維貧困維度劃分為6種類型，采用最近鄰匹配、半徑匹配和核匹配3種匹配方法，計量信貸對不同類型貧困減緩的結(jié)果，如表8所示。信貸對不同類型貧困顯示出各異的效果。首先，信貸支持可顯著降低收入貧困和生活條件貧困，并在最近鄰匹配、半徑匹配和核匹配3種匹配方法下ATT均通過了1%的顯著性水平檢驗。就收入貧困而言，在最近鄰匹配、半徑匹配和核匹配3種匹配方法下，ATT分別為-0.068 6、-0.042 1和-0.038 8，表明農(nóng)戶信貸支持率提升1%，收入貧困將分別下降6.86%、4.21%和3.88%。而就生活貧困而言，在最近鄰匹配、半徑匹配和核匹配3種匹配方法下，ATT分別為-0.015 4、-0.036 8和-0.030 3，表明1%的農(nóng)戶信貸支持率可帶來生活條件貧困1.54%、3.68%和3.03%的改善。其次，信貸可以降低健康貧困，ATT在最近鄰匹配法下通過了5%的顯著性水平檢驗，而在半徑卡尺匹配和核匹配下，只能通過10%的顯著性水平檢驗。信貸可以在一定程度上緩解農(nóng)戶因病致貧的狀況，但是對于重大疾病更需要醫(yī)療保障水平的提高來阻斷因病返貧和醫(yī)療支出過高返貧的可能。再次，信貸對教育貧困、資產(chǎn)貧困和經(jīng)濟(jì)機(jī)會貧困并未呈現(xiàn)預(yù)期的顯著效果。呈現(xiàn)這一結(jié)果可能有以下原因：一是與教育貧困、資產(chǎn)貧困和經(jīng)濟(jì)機(jī)會貧困的指標(biāo)設(shè)置標(biāo)準(zhǔn)有關(guān)。教育貧困由家庭成年人受教育年限來衡量，資產(chǎn)貧困主要由農(nóng)戶固定資產(chǎn)房屋來表現(xiàn)，而經(jīng)濟(jì)機(jī)會貧困更是農(nóng)戶技能、勞動力數(shù)量和職業(yè)發(fā)展?jié)摿Φ木C合評價，因此這3個指標(biāo)更傾向反映農(nóng)戶此三方面長期水平的積累。二是信貸活動本身對教育貧困、資產(chǎn)貧困和經(jīng)濟(jì)機(jī)會貧困的減緩需要一定的作用時間，其效果具有時滯性，很難通過本期或下一期數(shù)據(jù)觀察得出結(jié)果，因此短期的信貸對其沖擊效果有限。

4 小結(jié)與啟示

4.1 小結(jié)

本研究通過構(gòu)建理論模型，基于西北地區(qū)甘肅省、青海省、寧夏回族自治區(qū)和陜西省1 957戶農(nóng)戶的調(diào)查數(shù)據(jù)，運(yùn)用傾向得分匹配法和“A-F”多維貧困指數(shù)，對農(nóng)戶信貸、發(fā)展?jié)摿投嗑S貧困之間的關(guān)系進(jìn)行實證分析，所得結(jié)果如下。

1）信貸支持對農(nóng)戶多維貧困綜合指數(shù)和多維貧困階數(shù)具有抑制作用，在最近鄰匹配、半徑匹配和核匹配3種方法下，結(jié)果穩(wěn)健且通過5%的顯著性水平檢驗。信貸支持概率增加1%，農(nóng)戶多維貧困綜合指數(shù)平均下降1.46%，農(nóng)戶多維貧困階數(shù)平均下降7.43%。這一結(jié)果說明伴隨著國家扶貧開發(fā)戰(zhàn)略的實施、普惠金融的落實和金融扶貧的重視，信貸支持貧困農(nóng)戶的覆蓋面和精準(zhǔn)度都有所提升，相比金融減貧的非線性作用，脫貧攻堅階段信貸扶貧的正向作用更明顯，也更有助于農(nóng)戶脫離多維貧困。

2）信貸支持對高發(fā)展?jié)摿χ笖?shù)的農(nóng)戶具有明顯的多維貧困抑制作用，在最近鄰匹配、半徑匹配和核匹配3種匹配方法下，農(nóng)戶多維貧困綜合指數(shù)和多維貧困階數(shù)的處理效應(yīng)均為負(fù)數(shù)且統(tǒng)計顯著。信貸支持的概率增加1%，高發(fā)展?jié)摿r(nóng)戶多維貧困綜合指數(shù)平均下降了2.42%，相較整體農(nóng)戶的下降幅度（1.46%），其效果更為明顯。而低發(fā)展?jié)摿Φ霓r(nóng)戶未通過顯著性檢驗。農(nóng)戶發(fā)展?jié)摿Φ奶嵘?，可以放大信貸脫貧的作用，具有發(fā)展?jié)摿Φ霓r(nóng)戶更容易獲得信貸支持，并將貸款用于合理用途，改善經(jīng)濟(jì)條件和整體生活狀態(tài)。這一結(jié)果也驗證了前文推論一的內(nèi)容，即發(fā)展?jié)摿^高的農(nóng)戶更容易脫離多維貧困。

3）信貸對不同類型貧困減緩顯示出各異的效果。信貸對收入貧困和生活貧困的改善最為明顯，可以在一定程度上緩解健康貧困，但對教育貧困、資產(chǎn)貧困和經(jīng)濟(jì)機(jī)會貧困而言，本研究檢驗結(jié)果并不顯著。究其原因在于：一方面，與3種貧困指標(biāo)設(shè)置標(biāo)準(zhǔn)有關(guān)，另一方面，信貸活動對這3種貧困的效果具有時滯性。這一結(jié)果也與前文推論三的觀點一致，即信貸對農(nóng)戶多維貧困的影響不盡相同。

4）過高的信貸利率和過低的信貸資金收益將會抑制農(nóng)戶信貸需求，并且影響農(nóng)戶信貸資金用途，農(nóng)戶會選擇消費性信貸而非生產(chǎn)性信貸，從而不利于農(nóng)戶經(jīng)濟(jì)狀況的改善和多維貧困的脫離。

4.2 啟示

第一，強(qiáng)化和鞏固信貸扶貧的效果，必須要注重農(nóng)戶和地區(qū)自身發(fā)展能力的培育。針對脫貧地區(qū)和脫貧人口，要嚴(yán)格落實“四個不摘”要求，保障金融支持的穩(wěn)定力度。此外，發(fā)揮基層黨組織作用，帶動農(nóng)戶參與當(dāng)?shù)靥厣珒?yōu)勢產(chǎn)業(yè)的就業(yè)和創(chuàng)業(yè)活動，積極引入“網(wǎng)絡(luò)直播”和“互聯(lián)網(wǎng)+”等新興方式，并將金融服務(wù)融入其中，共同助力地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展。不斷提升農(nóng)戶發(fā)展?jié)摿徒?jīng)營能力，改善信貸對象的綜合素質(zhì)，鞏固信貸脫貧的作用效果。

第二，發(fā)揮金融扶貧和產(chǎn)業(yè)扶貧的合力作用，強(qiáng)化脫貧地區(qū)發(fā)展鄉(xiāng)村特色產(chǎn)業(yè)。一方面，堅持金融機(jī)構(gòu)立足地區(qū)資源優(yōu)勢，創(chuàng)新特色信貸產(chǎn)品。推動當(dāng)?shù)胤N養(yǎng)殖業(yè)、農(nóng)產(chǎn)品加工、手工業(yè)和鄉(xiāng)村旅游業(yè)等特色產(chǎn)業(yè)發(fā)展。另一方面，推廣可行的金融與產(chǎn)業(yè)扶貧結(jié)合的新模式。如“扶貧再貸款+財政貼息+銀行信貸”“扶貧基金+合作社+貧困戶+銀行信貸+擔(dān)?！薄胺鲐氃儋J款+貧困戶+企業(yè)+基地”等特色模式，提升信貸的投放效率和效果。

第三，精準(zhǔn)對接農(nóng)戶的多樣化信貸需求，推進(jìn)脫貧攻堅與鄉(xiāng)村振興的有效銜接。一方面，運(yùn)用信貸滿足農(nóng)戶在教育、健康、住房、創(chuàng)業(yè)等不同層面的資金需求，緩解農(nóng)戶的多維貧困程度；另一方面，積極鞏固、拓展金融扶貧成果，防止返貧。做好易地扶貧搬遷貸款、扶貧小額信貸、農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)貸款的后續(xù)使用和規(guī)范發(fā)放工作。金融機(jī)構(gòu)有效評估、及時通報金融扶貧后續(xù)效果，采取約談、監(jiān)督等方式確保金融支農(nóng)工作有序開展。

第四，針對低發(fā)展?jié)摿Φ霓r(nóng)戶，應(yīng)打破農(nóng)戶固有的行為方式和價值理念，提升農(nóng)戶的自我發(fā)展意識。一是通過普惠金融知識宣傳和金融教育，讓農(nóng)戶關(guān)注契合自身需求的金融產(chǎn)品和服務(wù)，為農(nóng)戶提供政策、資金、信息、技術(shù)、人才等支持，拓寬農(nóng)戶的發(fā)展空間和發(fā)展機(jī)會。二是加大特色產(chǎn)業(yè)、龍頭企業(yè)的融資支持，以龍頭企業(yè)帶動就業(yè)和增收。進(jìn)一步發(fā)揮龍頭企業(yè)與農(nóng)民合作社的增信擔(dān)保作用，為農(nóng)戶提供增信支持，創(chuàng)新供應(yīng)鏈金融產(chǎn)品的提供。

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