普惠金融如何實現(xiàn)精準扶貧？

朱一鳴，王 偉

(遼寧大學 經(jīng)濟學院，遼寧 沈陽 110036)

普惠金融如何實現(xiàn)精準扶貧？

朱一鳴，王 偉

(遼寧大學 經(jīng)濟學院，遼寧 沈陽 110036)

普惠金融對減貧增收究竟有何影響？不同收入階層的群體能否平等地獲益于普惠金融呢？文章采用兩階段最小二乘和工具變量分位數(shù)回歸方法，利用全國2 018個縣域的數(shù)據(jù)，分層比較了普惠金融發(fā)展對不同收入階層群體減貧增收作用的異質(zhì)性及促進減貧增收的內(nèi)在機制。研究表明：普惠金融有利于農(nóng)村居民增收。但是，普惠金融的減貧增收效應對不同收入階層的群體存在顯著異質(zhì)性，對貧困縣農(nóng)村居民的減貧增收作用要明顯小于非貧困縣。貧困地區(qū)和貧困人口經(jīng)濟機會的缺乏，內(nèi)生決定了普惠金融減貧效應的異質(zhì)性特征。進一步研究發(fā)現(xiàn)，經(jīng)濟增長是普惠金融發(fā)展促進減貧增收的重要機制，對于貧困縣，普惠金融發(fā)展的減貧增收作用在很大程度上要歸因于經(jīng)濟增長的中介效應。因此，貧困縣和非貧困縣在推進普惠金融發(fā)展時，應實施不同的瞄準機制，避免出現(xiàn)“瞄準性偏誤”，以提高金融資源配置效率和扶貧的精準性。

普惠金融；中介效應；減貧增收；工具變量分位數(shù)回歸

一、引 言

金融制度演革到現(xiàn)在，尚未完全具備競爭市場的理想功能，不能為每個經(jīng)濟主體提供公平、公開的交易機會，金融排斥現(xiàn)象仍普遍存在(何德旭和苗文龍，2015)。通常認為，金融排斥會阻礙社會經(jīng)濟的穩(wěn)定發(fā)展，因而大多數(shù)發(fā)展中國家從不同層面推進普惠金融的發(fā)展，目的是要改變傳統(tǒng)金融體系對某些弱勢群體在價格和非價格方面的排斥問題。我國的金融排斥問題主要體現(xiàn)在縣域?qū)哟危唧w表現(xiàn)為對“三農(nóng)”金融需求的長期抑制。因此，大量文獻側(cè)重于研究我國農(nóng)村金融發(fā)展問題，主要考察農(nóng)村金融發(fā)展對農(nóng)村經(jīng)濟和農(nóng)民收入的影響(謝平和徐忠，2006；陸磊和丁俊峰，2006)。當前，發(fā)展普惠金融、增加貧困地區(qū)的金融供給是我國金融扶貧工作的重點，并有精準性要求。因此，普惠金融是否具有減貧增收效應，如何才能保證扶貧的精準性，是重要的學術(shù)和現(xiàn)實問題。

我國縣域金融排斥問題在微觀和宏觀層面上具有不同的表現(xiàn)。在微觀層面，主要表現(xiàn)為正規(guī)金融體系對農(nóng)村地區(qū)弱勢群體信貸資金的排斥。由于缺乏合格的抵押擔保物、不具備必要的社會關(guān)系或金融市場中的“財富門檻”效應，即使部分低收入群體具有良好的預期償還能力，仍難以通過正規(guī)金融體系融通資金來緩解生活、生產(chǎn)困境，通常是作為資金出借者或儲蓄資源供給者參與到縣域正規(guī)金融體系中，在資金所有權(quán)和使用權(quán)方面不對等。實質(zhì)是當?shù)亟鹑谫Y源內(nèi)部分配的不平等，強勢群體憑借自身財富優(yōu)勢和社會關(guān)系優(yōu)勢優(yōu)先占用更多金融資源，比如縣域農(nóng)貸市場中的“精英俘獲”機制(溫濤等，2016)，造成了亟需資金扶助的弱勢群體無法擺脫困境，加劇了內(nèi)部收入的不平等。在宏觀層面，主要表現(xiàn)為當?shù)貎π钯Y源通過金融渠道大量外流。改革開放以來，我國縣域資金先后通過工農(nóng)產(chǎn)品價格剪刀差、財政系統(tǒng)和金融系統(tǒng)外流到城市和預期回報率較高的行業(yè)，并且2006年以來，隨著農(nóng)村金融制度的市場化改革，金融系統(tǒng)成為抽離縣域資金的主要渠道(周振等，2015)，進一步弱化了當?shù)貎?nèi)生性資本積累能力。

學界普遍認為，金融排斥是造成貧困人口、低收入群體無法擺脫貧困陷阱的重要原因，發(fā)展普惠金融是為了解決金融排斥，提高金融包容水平，其重要性源自金融要素的配置開始向貧困人口等弱勢群體傾斜。那么，能夠提高弱勢群體的收入水平和縮小收入差距嗎？在較早的研究中，Greenwood和Jovanovic(1990)認為，由于窮人的財富水平達不到進入金融市場借貸的“門檻水平”，金融包容性發(fā)展可以緩解窮人的信貸約束，縮小收入差距。Banerjee和Newman(1993)、Yunus(1999)、Arun等(2006)、Chibba(2009)、Mookerjee和Kalipioni(2010)以及Johansson和Wang(2012)等后續(xù)學者的研究，均支持金融包容性發(fā)展能夠解決貧困問題、改善收入分配不平等狀況這一論斷。在國內(nèi)，既有文獻主要致力于揭示農(nóng)貸、小額信貸對農(nóng)民等弱勢群體收入水平的影響，但尚不足以論證普惠金融是否具有減貧增收作用。并且，有兩點需要說明：首先，普惠金融區(qū)別于社會貧困救助(何德旭和苗文龍，2015)，所強調(diào)的金融資源再配置是以市場化手段為基礎，考慮收益和風險的匹配，而不是利用行政手段向貧困人口等弱勢群體支持更多的信貸資源；其次，普惠金融所體現(xiàn)的金融公平，應是在一定規(guī)則之下經(jīng)濟主體獲取金融資源和服務的機會平等。因此，不具備一定經(jīng)濟行為和償還本息能力的貧困群體并不會直接獲益于金融資源的再配置或當前金融資源配置固化局面的改變。本文在上述假設下形成的縣域?qū)用娴姆治?，可以揭示普惠金融對不同收入階層群體減貧增收的異質(zhì)性，以及探討普惠金融促進減貧增收的內(nèi)在機制，有助于深刻認識普惠金融減貧增收的宏觀效應。

本文可能的貢獻在于：一是著重分析了普惠金融發(fā)展對減貧增收的影響，擴展了普惠金融的研究成果。首次將研究視角從省域轉(zhuǎn)向縣域?qū)哟危驗槠栈萁鹑诎l(fā)展和減貧脫貧問題理應是“接地氣”的縣域發(fā)展問題。二是揭示了普惠金融的減貧增收效應對不同收入階層群體、對貧困縣和非貧困縣具有顯著的異質(zhì)性，并指出貧困地區(qū)和貧困人口由于經(jīng)濟機會的缺乏，內(nèi)生決定了普惠金融減貧效應的異質(zhì)性特征。因此，不能過度關(guān)注普惠金融發(fā)展促進減貧增收的“平均效應”。三是很少有學者關(guān)注普惠金融促進減貧增收的內(nèi)在機制或機理，尤其是貧困縣和非貧困縣之間存在的異質(zhì)性問題。本文對普惠金融促進減貧增收內(nèi)在機制的分析表明，貧困縣和非貧困縣的普惠金融發(fā)展策略應實施不同的瞄準機制，避免出現(xiàn)“瞄準性偏誤”，這對貧困縣進一步推進普惠金融發(fā)展、實現(xiàn)精準扶貧具有重要的政策啟示。

二、研究設計

(一)變量和數(shù)據(jù)說明。本文選取2014年全國2 018個縣的截面數(shù)據(jù)為樣本，其中包括792個貧困縣和1 228個非貧困縣。對于真正適用于評價我國縣域普惠金融發(fā)展的指標體系，目前仍處于初步探索階段。Beck等(2007)利用每百平方公里金融網(wǎng)點數(shù)和每千人儲蓄賬戶數(shù)等8個單個指標去測度金融部門的覆蓋面；而Sama和Pais(2011)借鑒聯(lián)合國HDI指標構(gòu)建方法，從地理滲透性、產(chǎn)品接觸性和使用效用性三個維度構(gòu)建了一個綜合的普惠金融指數(shù)IFI。在Sama和Pais(2011)研究的基礎上，遵循包容最大的區(qū)域和人群的原則，同時，考慮我國縣域經(jīng)濟的特殊性，本文從金融機構(gòu)的滲透性、金融服務可獲得性和金融服務使用效用性三個維度測算了2 018個縣的普惠金融指數(shù)IFI。其中，金融機構(gòu)滲透性包括人口層面的萬人銀行營業(yè)網(wǎng)點數(shù)和地理層面的百平方公里營業(yè)網(wǎng)點數(shù)兩個指標；金融服務可獲得性是從宏觀層面考量一個地區(qū)獲取金融服務的程度，選用人均儲蓄存款和人均貸款兩個指標來衡量；金融服務使用效用性用于考量縣域金融資源的利用效率，包括人均資本外流量(逆向指標)、貸款占GDP的比重以及存貸比三個指標。首先計算單一維度下的縣域普惠金融指數(shù)：*有兩點需要說明：由于各指標存在量綱的差異，在測算縣域普惠金融指數(shù)前需要對各維度下的指標進行無量綱化處理；在(11)和(12)式中w分別為單一指標和單一維度的權(quán)重，賦權(quán)方法采用的是較為客觀的變異系數(shù)法，限于文章篇幅，具體測算過程這里不再贅述，僅給出單一維度和復合維度的普惠金融指數(shù)計算公式。

(1)

進一步，計算最終復合維度的縣域普惠金融指數(shù)：

(2)

上述方法保證了最終測算的普惠金融指數(shù)的取值區(qū)間為[0,1]，其值越接近于1，表明當?shù)仄栈萁鹑诎l(fā)展水平越高。根據(jù)測算結(jié)果，我國縣域普惠金融指數(shù)的平均值為0.153，屬于較低水平的金融包容。其中，東部地區(qū)各省的縣域IFI平均值在0.17～0.2之間波動；中部地區(qū)各省的縣域IFI平均值在0.16左右波動；西部地區(qū)各省的縣域普惠金融發(fā)展水平相對較低，IFI平均值在0.13左右波動。

雖然測量貧困程度的方法有多種，比如Amartya Sen所創(chuàng)立的“森指數(shù)”等。Alkire 和Foster(2011)又提出多維貧困測算方法，考量個體在多維福利指標剝奪情況下的貧困程度。但是，我國的貧困問題主要體現(xiàn)在縣域?qū)哟?，貧困人口主要分布在農(nóng)村，促進農(nóng)民增收仍是減貧的關(guān)鍵，金融、教育和醫(yī)療等其他社會福利的剝奪在某種程度上都可歸因于收入水平的低下(Reinert，1988；張彬斌，2013；伍駿騫等，2017)。因此，本文的被解釋變量為縣域農(nóng)村人均純收入，核心解釋變量為IFI指數(shù)。同時，考慮到農(nóng)村居民收入水平會受多因素的影響，為提高回歸結(jié)果的準確性，引入了部分控制變量，包括財政收入水平(FISCAL)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(STRU)、基礎設施水平(INFRAST)、城鎮(zhèn)化水平(URBAN)、農(nóng)業(yè)機械化水平(POWER)以及投資率(INVEST)，并對所有指標取自然對數(shù)。其中，財政收入水平用人均公共財政收入表示；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)用第二產(chǎn)業(yè)增加值與地區(qū)生產(chǎn)總值之比來表示；基礎設施水平用人均固定電話數(shù)作為代理變量；農(nóng)業(yè)機械化水平用人均農(nóng)業(yè)機械總動力來表示。本文數(shù)據(jù)中的縣域銀行網(wǎng)點數(shù)是通過衛(wèi)星地圖搜集得到的，其他數(shù)據(jù)來源于中國人民銀行、《中國縣(市)社會經(jīng)濟統(tǒng)計年鑒》以及各省、自治區(qū)的統(tǒng)計年鑒。

(二)估計方法。由于本文假設不同收入階層的群體不一定能夠平等地獲益于普惠金融發(fā)展，普惠金融的減貧增收效應可能存在異質(zhì)性，對農(nóng)村居民收入分布均值的回歸無法提供更多邊際效用信息。為了能夠考察條件分布y|x的全部信息，可以通過估計條件分布y|x的若干個重要的條件分位數(shù)，得到不同的分位數(shù)函數(shù)。因此，本文選用如下形式的工具變量分位數(shù)回歸(IVQR)模型(Chernozhukov和Hansen，2008)：

P(Y≤Qτ(D,X)|X,Z)=τ

(3)其中，P(·|·)表示條件概率，D為內(nèi)生變量，X表示外生變量，Z表示工具變量，τ為條件分位數(shù)。之所以選用包含內(nèi)生變量形式的分位數(shù)回歸模型，是考慮到農(nóng)村居民收入與縣域普惠金融發(fā)展水平可能互為因果，這種雙向因果關(guān)系導致一般形式的分位數(shù)回歸模型存在內(nèi)生性問題，使估計結(jié)果出現(xiàn)偏差。此外，由于影響農(nóng)村居民收入的因素往往很多，遺漏解釋變量難以避免，也同樣會導致模型出現(xiàn)內(nèi)生性問題。因此本文采用Chernozhukov和Hansen(2008)的方法，將工具變量融入分位數(shù)回歸中來解決上述問題。將(3)式變成矩陣形式：

Y=D′α(U)+X′β(U)

(4)

其中，Y在本文中為被解釋變量農(nóng)村人均純收入，D=f(X,Z,V)，U|X,Z～Uniform(0，1)，即內(nèi)生變量D是X、Z以及誤差項V的函數(shù)，其他不可觀測變量通過U來影響農(nóng)村居民的收入，U服從(0,1)上的均勻分布。將(4)式中的外生變量和內(nèi)生變量一并看成變量W，即W=(D′,X′)′，相應的系數(shù)則可定義為δ=(α′,β′)′。對于任意給定的α，找出使如下的τ分位數(shù)回歸目標函數(shù)值最小的β和γ，即最小目標函數(shù)為：

(5)

ρ是在τ分位點的檢驗函數(shù)。也就是說，在給定的τ以及對應的α(τ)條件下，最小化上述目標函數(shù)可以求出：

(6)

進一步求得α(τ)的估計值為：

(7)

三、實證結(jié)果與分析

(一)模型內(nèi)生性檢驗。農(nóng)村居民收入水平與縣域普惠金融發(fā)展之間可能互為因果關(guān)系，為解決模型內(nèi)生性問題，本文采用萬人ATM自助機具數(shù)和百平方公里ATM自助機具數(shù)作為縣域普惠金融發(fā)展指數(shù)IFI的工具變量。通過初步OLS回歸可知，兩個工具變量對IFI指數(shù)產(chǎn)生了顯著影響，但對被解釋變量農(nóng)村人均純收入并沒有直接的顯著性影響。工具變量的設定需要滿足外生性和相關(guān)性條件，需要進行不可識別和弱工具變量檢驗。通過進行2SLS回歸，不可識別檢驗顯示，Kleibergen-PaaprkLM統(tǒng)計量的P值為0.0000，強烈拒絕不可識別的原假設。弱工具變量檢驗顯示，Cragg-DonaldWaldF和Kleibergen-PaaprkWaldF統(tǒng)計量分別為89.176和112.213，表明萬人ATM自助機具數(shù)和百平方公里ATM自助機具數(shù)在5%的顯著水平下不是弱工具變量。

(二)基本回歸結(jié)果。首先利用工具變量分位數(shù)回歸(IVQR)法對整體樣本進行估計，結(jié)果如表1。選擇5個具有代表性的分位點，即10%、25%、50%、75%和90%，以代表不同收入階層的群體，分別對應的是最低收入組、中低收入組、中等收入組、中高收入組和最高收入組。通過比較不同分位點下普惠金融指數(shù)IFI的估計系數(shù)發(fā)現(xiàn)，隨著分位數(shù)條件分布由低端向高端變動，即由低收入組向高收入組變動，IFI的估計系數(shù)呈上升的變化趨勢。在分位點q=10%、q=25%下，IFI的估計系數(shù)相對較小，分別為0.5012和0.5010；在分位點q=75%、q=90%下，IFI的估計系數(shù)為0.9002、0.8835。結(jié)果表明，從收入增長的視角看，推動縣域普惠金融發(fā)展，有利于農(nóng)村居民增收，從而有利于減貧脫貧目標的實現(xiàn)。但是，對于較高階層的收入群體，這種增收效應更為明顯，對較低階層收入群體的增收效應相對有限。圖1反映了各變量估計系數(shù)隨分位數(shù)變動的情況。在左上方的小圖中，橫軸表示分位數(shù)點，縱軸表示IFI的估計系數(shù)?？梢钥闯觯?0%分位點以上，IFI的估計系數(shù)呈現(xiàn)出明顯的上升趨勢，縣域普惠金融發(fā)展對農(nóng)村居民增收的邊際貢獻隨分位數(shù)增加快速上升，說明處于收入高端分布的農(nóng)村居民從縣域普惠金融發(fā)展中的獲益要高于處于收入低端分布的農(nóng)村居民。初步證實了本文的假設，縣域普惠金融發(fā)展對不同收入階層的群體減貧增收具有顯著異質(zhì)性。*圖中陰影部分表示估計系數(shù)的95%置信區(qū)間；虛線部分給出了OLS估計結(jié)果及相應的95%置信區(qū)間，以作比照。

表1 基于總體樣本的回歸結(jié)果

注：***、**和*分別表示在1%、5%和10%的水平上顯著，括號中的數(shù)為t值，未報告常數(shù)項。下表同。

圖1 不同分位點下各解釋變量的估計系數(shù)

(三)貧困縣與非貧困縣分層回歸結(jié)果。改革開放以來，我國減貧治理體系在逐步完善，經(jīng)過1978-1985年農(nóng)村優(yōu)先減貧、農(nóng)村改革后，1986-1994年確立了貧困縣減貧新模式。國家對于貧困縣有著諸多政策上的優(yōu)惠和便利，利用行政手段對市場行為進行干預，以使更多財政、金融資源向貧困縣傾斜。從前文實證結(jié)果看，表現(xiàn)為普惠金融發(fā)展對不同收入階層的群體減貧增收具有顯著異質(zhì)性。為了更深入地剖析這種異質(zhì)性減貧效應，進一步對貧困縣和非貧困縣進行分層估計。為了使估計結(jié)果更為穩(wěn)健，本文選用涉農(nóng)貸款占比(LOAN)作為控制變量，以控制政策性因素在貧困縣和非貧困縣金融資源配置方面的影響。在回歸時，首先把最高收入組的那部分子樣本分別從貧困縣和非貧困縣樣本中分離出來，采用兩階段最小二乘法揭示普惠金融發(fā)展對貧困縣與非貧困縣減貧增收影響的差異；然后使用工具變量分位數(shù)回歸法進一步考察這種異質(zhì)性的內(nèi)涵。

表2報告了貧困縣與非貧困縣分層比較的回歸結(jié)果(2SLS)。對于非貧困縣，分離出農(nóng)村人均純收入前10%、20%、30%、40%和50%的子樣本，對其分別做兩階段最小二乘回歸，IFI的估計系數(shù)分別為0.8706、0.7923、0.6283、0.5907和0.5328；同樣，對貧困縣做相同的處理，相應的IFI的估計系數(shù)分別為0.7253、0.6607、0.3928、0.3264和0.2997?？梢园l(fā)現(xiàn)，無論是貧困縣還是非貧困縣，農(nóng)村人均純收入前10%、20%、30%、40%和50%子樣本的IFI估計系數(shù)均高于相應全樣本的系數(shù)值。此外，比較貧困縣和非貧困縣在相同收入群組子樣本下的IFI估計系數(shù)可以發(fā)現(xiàn)，貧困縣的IFI估計系數(shù)均相對要小。

表2 普惠金融對貧困縣與非貧困縣減貧增收的分層回歸結(jié)果(2SLS)

表3報告了貧困縣和非貧困縣工具變量分位數(shù)回歸的結(jié)果。對于貧困縣，普惠金融發(fā)展對農(nóng)村人均純收入不同分位數(shù)下的影響系數(shù)分別為0.1020、0.1159、0.2588、0.3511和0.4026，IFI的估計系數(shù)值均要小于相同分位數(shù)下對非貧困縣的估計結(jié)果。由工具變量分位數(shù)回歸結(jié)果可以看出，縣域普惠金融發(fā)展對農(nóng)村人均純收入條件分布的高端影響要大于其對低端和中間部分的影響，這一點在貧困縣和非貧困縣樣本回歸中均成立。此外，對貧困縣和非貧困縣分層比較的結(jié)果表明，對于貧困縣，普惠金融發(fā)展的減貧增收效應遠低于非貧困縣，尤其是對q=10%、q=25%的最低收入組和中低收入組的群體而言。比如，對于非貧困縣中處于最低收入組的群體，普惠金融發(fā)展水平提升1個百分點能促使農(nóng)村人均純收入大約提高0.2%；但是，對于貧困縣中處于最低收入組的群體，普惠金融發(fā)展水平同等程度的提升卻只能使當?shù)剞r(nóng)村居民人均純收入提高0.1%。對貧困縣而言，在10%和25%分位數(shù)下，普惠金融發(fā)展對農(nóng)村居民增收的邊際貢獻僅為非貧困縣的一半左右。

表3 普惠金融對貧困縣與非貧困縣減貧增收的分層回歸結(jié)果(IVQR)

上述實證結(jié)果表明，普惠金融發(fā)展的減貧增收效應對貧困縣和非貧困縣的農(nóng)村居民具有顯著的異質(zhì)性?？梢钥闯?，不同收入階層的群體并不會平等地獲益于縣域普惠金融發(fā)展。為什么普惠金融的減貧增收效應在貧困縣和非貧困縣間會產(chǎn)生如此顯著的差異，特別是對于“窮人中的窮人”——即處在農(nóng)村人均純收入條件分布q=10%或25%的這部分群體，普惠金融的減貧增收效應為何如此之??？本文認為，兩方面原因?qū)е铝水愘|(zhì)性的減貧效應：一方面，貧困地區(qū)和貧困人口經(jīng)濟機會的缺乏會影響普惠金融的減貧增收效應，既包括宏觀層面的區(qū)域經(jīng)濟機會也包括微觀層面的個體經(jīng)濟機會。金融可得性的增加能夠產(chǎn)生預期減貧效應的前提是，個體自身的經(jīng)濟機會具備相應的金融承載能力，畢竟在個體信貸需求內(nèi)生的情況下，外部沖擊下的金融匹配能夠加快發(fā)展速度；但相反，在自身經(jīng)濟機會不足以產(chǎn)生內(nèi)生信貸需求的情況下，外部沖擊下的金融匹配卻難以“撬動”初始發(fā)展動力，進而導致處于農(nóng)村人均純收入低端分布的群體被普惠金融的整體減貧增收效應“平均化”。另一方面，處于農(nóng)村人均純收入低端分布的群體，由于縣域金融市場中存在的“財富門檻”效應及自身稟賦特征——如以知識和能力為代表的個體金融素養(yǎng)特征等因素的制約很難獲得信貸資金等關(guān)鍵性金融資源，縣域普惠金融的發(fā)展并不一定能夠直接、有效地緩解這部分群體在生活、生產(chǎn)過程中所面臨的信貸約束。因為，普惠金融并不屬于公共扶持救助的范疇，與資金單向流動的財政轉(zhuǎn)移支付和社會貧困救助有區(qū)別。普惠金融所強調(diào)的包容性和公平性，是在一定市場規(guī)則之下參與主體機會的平等，即在金融市場一定風險規(guī)則之下，弱勢群體也有平等獲取金融資源的機會和權(quán)利，而不是違背市場規(guī)律“平等”地進行金融資源再配置。使得那些處于最貧困境地的群體，由于缺乏在未來能產(chǎn)生一定收益的項目，或是受承載能力的制約，在風險管理準繩下和公平配置金融資源的要求下，仍會被縣域金融市場“邊緣化”，因而也只能較少地直接獲益于縣域普惠金融發(fā)展。王曙光和王東賓(2012)認為，從貧困源頭的不同解釋出發(fā)，金融減貧的機制可以從兩個方面入手：一是資本視角；二是能力視角。前者是金融減貧的基本手段，后者是對金融減貧的更高要求，而有效的普惠金融體系應當是二者的有機結(jié)合。

為了檢驗上述分析的準確性，說明為什么普惠金融對“窮人中的窮人”——即貧困地區(qū)低收入群體的減貧增收作用如此之小，本文做了進一步的實證分析，主要考察哪些經(jīng)濟機會因素會對普惠金融的減貧效應產(chǎn)生了條件制約作用，即哪些經(jīng)濟機會因素會對推進普惠金融發(fā)展促進減貧增收的目標產(chǎn)生調(diào)節(jié)效應(溫忠麟等，2005；張祥建等，2015)。*限于文章篇幅，未報告相應的回歸結(jié)果。

四、普惠金融促進減貧增收的內(nèi)在機制分析

普惠金融的減貧增收效應對貧困縣、非貧困縣及內(nèi)部不同收入階層的群體存在顯著異質(zhì)性，并且經(jīng)濟機會對普惠金融促進減貧增收的目標具有顯著調(diào)節(jié)效應，因此，有必要進一步考察普惠金融促進減貧增收的內(nèi)在機制，以針對異質(zhì)性的減貧增收效應提出不同的普惠金融發(fā)展策略，提高扶貧的精準性。理論上，普惠金融促進減貧增收的路徑有兩種：一種是由于金融基礎設施更加健全和完善，貧困人口等弱勢群體有機會參與更多金融活動，金融服務可獲得性特別是信貸可得性的提高會提高這部分群體的生產(chǎn)能力，進而實現(xiàn)減貧增收，即普惠金融發(fā)展促進減貧增收的直接效應；另外一種路徑是普惠金融通過促進縣域經(jīng)濟增長和收入分配，進而間接實現(xiàn)減貧增收，比如貧困人口等弱勢群體通過經(jīng)濟增長的涓流效應而獲益，通過包容性增長間接實現(xiàn)了減貧增收，即普惠金融發(fā)展促進減貧增收的中介效應。

消除貧困的根本手段是發(fā)展經(jīng)濟，普惠金融能否推動經(jīng)濟增長是縣域普惠金融發(fā)展促進減貧增收是否存在上述中介效應的必要條件。然而，關(guān)注普惠金融與經(jīng)濟增長的文獻不僅相對有限，而且沒有一致的結(jié)論。比如李濤等(2016)研究發(fā)現(xiàn)，普惠金融的各項指標對世界各經(jīng)濟體的經(jīng)濟增長并沒有穩(wěn)健且顯著的正面影響。那么，縣域普惠金融的減貧增收效應是來源于其對經(jīng)濟增長的影響嗎？進一步，這種減貧增收效應在多大程度上可歸因于直接效應和中介效應，不同效應在貧困縣和非貧困縣及內(nèi)部不同收入階層的群體間是否存在異質(zhì)性？為了檢驗這一影響機制，本文借鑒Barron和Kenny(1986)提出的“中介效應”模型來分解縣域普惠金融發(fā)展的減貧增收效應。完整的中介效應模型如下：

其中，M為中介變量，這里選用縣域人均GDP作為本文的中介變量，X通過M對Y產(chǎn)生的間接影響即為中介效應。方程(8)的回歸結(jié)果如表3所示，這里仍采用工具變量分位數(shù)回歸法對方程(9)和(10)進行估計，結(jié)果如表4。

表4 中介效應模型的回歸結(jié)果

回歸結(jié)果表明，普惠金融發(fā)展推動縣域經(jīng)濟增長的效應是顯著的，表4中所報告的估計系數(shù)θ2都通過了1%水平的顯著性檢驗。此外還發(fā)現(xiàn)，對貧困縣而言，普惠金融發(fā)展的經(jīng)濟增長效應要大于非貧困縣，在貧困縣人均GDP條件分布的低端和高端，所對應的θ2估計值均相對較大。對貧困縣和非貧困縣子樣本進行兩階段最小二乘回歸發(fā)現(xiàn)，對于非貧困縣，普惠金融的減貧增收效應是部分通過經(jīng)濟增長的中介效應而實現(xiàn)的。而對于貧困縣，由于IFI的估計系數(shù)θ3不再顯著，而人均GDP的估計系數(shù)θ4顯著，說明是完全中介效應，即普惠金融的減貧增收效應是完全通過經(jīng)濟增長的中介效應實現(xiàn)的。再看工具變量分位數(shù)回歸的結(jié)果，對于非貧困縣，處在農(nóng)村人均純收入條件分布最低端部分的群體，即分位數(shù)q=10%，普惠金融的減貧增收效應完全是通過經(jīng)濟增長的中介效應而實現(xiàn)的；而對于處在農(nóng)村人均純收入條件分布中間、中高端和高端部分的群體，普惠金融的減貧增收效應在很大程度上歸因于直接效應。對于貧困縣，處在農(nóng)村人均純收入條件分布最低端、低端和中間部分的群體，普惠金融的減貧增收效應是完全通過經(jīng)濟增長的中介效應；而對于處在農(nóng)村人均純收入條件分布中高端和高端部分的群體，普惠金融的減貧增收效應是部分通過經(jīng)濟增長的中介效應實現(xiàn)，但從θ3和θ4系數(shù)的相對大小看，在很大程度上要歸因于中介效應。

五、結(jié)論與政策啟示

對于普惠金融究竟對減貧增收有著什么樣的影響，不同收入階層的群體能否平等地獲益于普惠金融發(fā)展，學界并沒有給予全面的回答。為此，本文采用兩階段最小二乘回歸和工具變量分位數(shù)回歸方法，利用全國2 018個縣域的數(shù)據(jù)，分層比較了普惠金融發(fā)展對減貧增收的影響，得到如下主要結(jié)論：(1)從收入增長的視角看，縣域普惠金融發(fā)展有利于農(nóng)村居民增收，從而有利于減貧脫貧目標的實現(xiàn)。(2)縣域普惠金融發(fā)展的減貧增收效應對不同收入階層的群體存在顯著異質(zhì)性，處于收入高端分布的農(nóng)村居民從縣域普惠金融發(fā)展中的獲益要高于處于收入低端分布的農(nóng)村居民，從貧困縣和非貧困縣分層比較的結(jié)果可以更為深入地探究到這一差異，普惠金融發(fā)展對貧困縣農(nóng)村居民減貧增收的影響要明顯小于對非貧困縣農(nóng)村居民的影響。(3)經(jīng)濟機會對普惠金融的減貧效應具有顯著的調(diào)節(jié)作用，對于貧困縣中的低收入群體，經(jīng)濟機會的缺乏會嚴格制約普惠金融的減貧作用。(4)經(jīng)濟增長是普惠金融發(fā)展促進減貧增收的重要機制，對于貧困縣，普惠金融發(fā)展的減貧增收效應在很大程度上要歸因于經(jīng)濟增長的中介效應，特別是對處在收入條件分布低端的農(nóng)村居民，完全是通過經(jīng)濟增長的中介效應間接實現(xiàn)增收的；而對于非貧困縣，普惠金融發(fā)展的減貧增收效應在很大程度上要歸因于直接效應。

上述結(jié)論，尤其是結(jié)論(3)和(4)對于普惠金融如何實現(xiàn)精準性扶貧具有重要的政策啟示。鑒于普惠金融發(fā)展對貧困縣和非貧困縣不同收入階層群體減貧增收及促進減貧增收內(nèi)在機制所表現(xiàn)出的異質(zhì)性特征，貧困縣和非貧困縣在推進普惠金融發(fā)展時應實施不同的瞄準機制，以提高扶貧的精準性。具體而言，對于非貧困縣，由于普惠金融的減貧增收效應主要源自直接效應，增加金融服務的可獲得性，可以顯著提高當?shù)剞r(nóng)村居民的收入水平。而對于貧困縣，由于多數(shù)貧困人口自身經(jīng)濟機會的缺乏和稟賦差異的制約，以直接增加金融服務可獲得性為靶點的普惠金融發(fā)展策略，并不會對當?shù)剞r(nóng)村居民收入的增加產(chǎn)生顯著的影響。相反，瞄準當?shù)亟?jīng)濟環(huán)境、經(jīng)濟機會和產(chǎn)業(yè)發(fā)展是更為有效的減貧目標設定方式，即應立足于開發(fā)式扶貧，增強貧困人口的經(jīng)濟機會和自生能力。作為當前促進減貧脫貧的重要手段，需要認識到普惠金融減貧增收效應所表現(xiàn)出的異質(zhì)性特征，以免出現(xiàn)“瞄準性偏誤”，導致金融資源的再配置在部分貧困人口中并沒有發(fā)揮出預期的積極作用。在實踐方面，不可否認，金融科技技術(shù)憑借其邊際成本優(yōu)勢能夠有效擴大金融服務的邊界，業(yè)界甚至將其視為實現(xiàn)普惠金融的最佳路徑。但需要注意的是，對處于最貧困境地的這部分群體，簡單提高金融服務的可獲得性并不是最有效的減貧模式。而應積極推進普惠金融與貧困縣的產(chǎn)業(yè)發(fā)展、產(chǎn)業(yè)鏈各環(huán)節(jié)的有機融合，從經(jīng)濟增長、社會包容和自生能力三個層面解決貧困問題，才能提高金融資源配置的總體效率和實現(xiàn)普惠金融商業(yè)可持續(xù)的要求。

最后，由于長久以來對政策性金融理論的認知偏差，未能充分意識到以服務“強位弱勢群體”為宗旨、在宏觀金融資源配置中起整體性調(diào)控作用的政策性金融(白欽先和王偉，2010)，是構(gòu)建有效普惠金融體系不可或缺的重要組成部分。普惠金融體系的基本框架不僅包括由技術(shù)革新、信用和風險管理水平提升而促成的微觀層面上的金融資源再配置，也應包括注重社會合理性的宏觀層面上的金融資源再配置，應當充分發(fā)揮現(xiàn)有金融體系中政策性、商業(yè)性和合作性金融的互補優(yōu)勢，這也是全面小康建設的內(nèi)在要求。

[1]白欽先, 王偉. 科學認識政策性金融制度[J]. 財貿(mào)經(jīng)濟, 2010, (8): 5-12.

[2]何德旭, 苗文龍. 金融排斥、金融包容與中國普惠金融制度的構(gòu)建[J]. 財貿(mào)經(jīng)濟, 2015, (3): 5-16.

[3]賈俊生, 倫曉波, 林樹. 金融發(fā)展、微觀企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出與經(jīng)濟增長——基于上市公司專利視角的實證分析[J]. 金融研究, 2017, (1): 99-113.

[4]李濤, 徐翔, 孫碩. 普惠金融與經(jīng)濟增長[J]. 金融研究, 2016, (4): 1-16.

[5]陸磊, 丁俊峰. 中國農(nóng)村合作金融轉(zhuǎn)型的理論分析[J]. 金融研究, 2006, (6): 1-14.

[6]王穎, 曾康霖. 論普惠金融: 普惠金融的經(jīng)濟倫理本質(zhì)與史學簡析[J]. 金融研究, 2016, (2): 37-54.

[7]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[J]. 經(jīng)濟研究, 2016, (2): 111-125.

[8]溫忠麟, 侯杰泰, 張雷. 調(diào)節(jié)效應與中介效應的比較和應用[J]. 心理學報, 2005, (2): 268-274.

[9]伍駿騫, 阮建青, 徐廣彤. 經(jīng)濟集聚、經(jīng)濟距離與農(nóng)民增收: 直接影響與空間溢出效應[J]. 經(jīng)濟學(季刊), 2017, (1): 297-320.

[10]王小華, 溫濤, 王定祥. 縣域農(nóng)村金融抑制與農(nóng)民收入內(nèi)部不平等[J]. 經(jīng)濟科學, 2014, (2): 44-54.

[11]王修華, 關(guān)鍵. 中國農(nóng)村金融包容水平測度與收入分配效應[J]. 中國軟科學, 2014, (8): 150-161.

[12]謝平, 徐忠. 公共財政、金融支農(nóng)與農(nóng)村金融改革——基于貴州省及其樣本縣的調(diào)查分析[J]. 經(jīng)濟研究, 2006, (4): 106-114.

[13]張祥建, 徐晉, 徐龍炳. 高管精英治理模式能夠提升企業(yè)績效嗎?——基于社會連帶關(guān)系調(diào)節(jié)效應的研究[J]. 經(jīng)濟研究, 2015, (3): 100-114.

[14]周振,伍振軍,孔祥智. 中國農(nóng)村資金凈流出的機理、規(guī)模與趨勢:1978～2012年[J]. 管理世界,2015,(1):63-74.

[15]Alkire S, Foster J. Counting and multidimensional poverty measurement[J]. Journal of Public Economics, 2011, 95(7-8): 476-487.

[16]Baron R M, Kemmy D A. The moderator-mediator variable distinction in social psychological research: Conceptual, strategic, and statistical considerations[J]. Journal of Personality and Social Psychology, 1986, 51(6): 1173-1182.

[17]Chernozhukov V, Hansen C. Instrumental variable quantile regression: A robust inference approach[J]. Journal of Econometrics, 2008, 142(1): 379-398.

[18]Chernozhukov V, Fernández-Val I, kowalski A E. Quantile regression with censoring and endogeneity[J]. Journal of Econometrics, 2015, 186(1): 201-221.

[19]Greenwood J, Jovanovic B. Financial development, growth and the distribution of income[J]. Journal of Political Economy, 1990, 98(5): 1076-1107.

[20]Mookerjee R, Kalipioni P. Availability of financial services and income inequality: The evidence from many countries[J]. Emerging Markets Review, 2010, 11(4): 404-408.

[21]Sobel M E. Asymptotic confidence intervals for indirect effects in structural equation models[J]. Sociological Methodology, 1982, 13: 290-312.

HowDoesInclusiveFinanceAchievePrecisePovertyAlleviation?

Zhu Yiming, Wang Wei

(SchoolofEconomics,LiaoningUniversity,Shenyang110036,China)

How does inclusive finance affect poverty reduction and income growth exactly?Can different income groups benefit from the development of inclusive finance equally?This paper conducts an empirical research based on the data of 2018 counties in China,to study the heterogeneous effects of inclusive finance development on poverty reduction and income growth of different income groups and the internal mechanism via 2SLS model and IVQR model.The results show that the development of inclusive finance is beneficial to the increase in rural residents’ income.However, the role of inclusive finance development in poverty reduction and income increase varies with income groups, and the role in poverty reduction and income increase of rural residents in poor counties is significantly smaller than that in non-poor counties.The lack of economic opportunities in poor areas and poor populations endogenously determines the heterogeneity of the poverty reduction effect of inclusive finance.Further studies show that economic growth is an important mechanism of the promotion role of inclusive finance in poverty reduction and income growth.As to poverty counties,the role of inclusive finance in poverty reduction and income growth is largely attributed to the mediating effect of economic growth to a large extent.Therefore, as for the promotion of inclusive finance development, poor and non-poor counties should implement different targeting mechanisms to avoid “targeting bias”, and improve the efficiency of financial resources allocation and the precision of poverty alleviation.

inclusive finance; mediating effect; poverty reduction and income growth; instrumental variable quantile regression

F832；F061.5

：A

：1001-9952(2017)10-0043-12

10.16538/j.cnki.jfe.2017.10.004

(責任編輯 石 頭)

2017-5-27

國家社會科學基金項目(14BJY193)

朱一鳴(1988-)，男，河南商丘人，遼寧大學經(jīng)濟學院博士研究生； 王 偉(1963-)(通訊作者)，男，河南駐馬店人，遼寧大學經(jīng)濟學院教授、博士生導師。