中國農(nóng)村金融發(fā)展的多維減貧效應(yīng)非線性研究——基于面板平滑轉(zhuǎn)換模型的分析

蘇 靜

湖南文理學(xué)院 經(jīng)濟與管理學(xué)院，湖南 常德 415000

胡宗義 肖 攀

湖南大學(xué) 金融與統(tǒng)計學(xué)院，湖南 長沙 410205

一、引言及文獻綜述

農(nóng)村金融作為現(xiàn)代農(nóng)村經(jīng)濟資源配置的核心，不僅成為眾多發(fā)展中國家農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展的重要因素和先導(dǎo)力量，而且已經(jīng)被證明是能夠緩減貧困行之有效的途徑之一。從金融發(fā)展視角探討中國農(nóng)村金融發(fā)展的多維減貧效應(yīng)及其特征，對于政府決策部門準確判斷未來農(nóng)村金融扶貧方向，科學(xué)制定農(nóng)村金融扶貧政策有著重要的現(xiàn)實意義。

金融發(fā)展與貧困緩減關(guān)系的探討興起于20世紀90年代，但關(guān)于農(nóng)村金融與貧困緩減關(guān)系的研究大多內(nèi)蘊于整體金融發(fā)展與貧困緩減關(guān)系的研究中，單獨研究農(nóng)村金融減貧效應(yīng)的文獻還十分有限①如不特別說明，本文農(nóng)村金融主要是指農(nóng)村正規(guī)金融，現(xiàn)有文獻大致分為兩類:

第一類是農(nóng)村金融作用于農(nóng)村貧困緩解的理論研究?！柏毨盒匝h(huán)理論”的提出者、發(fā)展經(jīng)濟學(xué)中資本形成理論的早期開拓者之一Nurkse(1953)［1］指出，發(fā)展中國家陷于貧困惡性循環(huán)的主要原因在于資本缺乏與資本形成嚴重不足。Ra Gaiha(1993)［2］認為發(fā)展中國家農(nóng)村反貧困的兩大戰(zhàn)略是信貸干預(yù)和政府保險計劃干預(yù)，其中專門針對農(nóng)戶的小額信貸和其他微型金融更加適合農(nóng)村貧困人口需求，有利于貧困人口收入提高和減少脆弱性。英國國際發(fā)展部(DFID，2004)［3］指出，金融服務(wù)作用于貧困緩解的直接途徑主要是通過金融部門直接向窮人提供信貸服務(wù)和儲蓄服務(wù)來實現(xiàn)的。但李銳和朱喜(2007)［4］等學(xué)者研究認為，金融發(fā)展減緩貧困的效應(yīng)并不是絕對的，窮人從金融發(fā)展中得到的好處一定程度上還要受到金融市場條件的制約。黃建新(2008)［5］分析了非正規(guī)金融之于農(nóng)村反貧困的作用機制與制度安排，認為農(nóng)村非正規(guī)金融發(fā)展不論是用于生產(chǎn)經(jīng)營活動還是非生產(chǎn)經(jīng)營活動，都可以改善農(nóng)戶特別是貧困農(nóng)戶或低收入農(nóng)戶的經(jīng)濟狀況。

第二類是農(nóng)村貧困緩減與金融支持關(guān)系的實證研究。此類研究主要基于農(nóng)村金融發(fā)展與經(jīng)濟增長、收入和分配的關(guān)系展開。大部分學(xué)者研究認為金融發(fā)展通過促進經(jīng)濟增長，進而促進貧困緩減。Khandker and Rashid(2003)［6］使用大型農(nóng)村家庭調(diào)查數(shù)據(jù)，利用一個兩階段模型分析了巴基斯坦農(nóng)業(yè)信貸對農(nóng)村家庭福利的影響，研究發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)信貸有助于提高農(nóng)民家庭福利，但其給農(nóng)村富裕家庭帶來的福利遠遠大于貧困家庭。Burgess and Pande(2005)［7］運用印度1977～1990年農(nóng)村基層農(nóng)業(yè)信貸協(xié)會的數(shù)據(jù)，檢驗了窮人直接參與金融活動對農(nóng)村貧困的影響。結(jié)果顯示，基層銀行機構(gòu)在農(nóng)村設(shè)立的數(shù)量每增加1%，農(nóng)村貧困發(fā)生率將降低0.34%。

金融發(fā)展的分配效應(yīng)與貧困緩減的關(guān)系在理論上存在分歧:以Greenwood and Jovanovic(1990)［8］為代表的學(xué)者研究認為，金融發(fā)展與收入分配之間存在庫茲涅茨“倒U型”曲線關(guān)系。以Galor and Joseph(1993)［9］為代表的學(xué)者研究認為，金融發(fā)展由于放松了信貸約束，使窮人有機會獲得金融服務(wù)，從而有利于降低收入分配不平等程度并促進貧困緩解。而Maurer and Haber(2007)［10］分析認為，雖然金融發(fā)展可促進儲蓄和資本形成，但是金融深化意味著為富人提供更為周全的服務(wù)，資金主要流向富人，這勢必會加劇收入分配不平等狀況，將無益于減緩貧困。

近年來，隨著研究的深入，學(xué)者們嘗試在同一框架下系統(tǒng)探尋農(nóng)村金融發(fā)展與貧困緩減的關(guān)系。江曙霞和嚴玉華(2006)［11］分析了中國農(nóng)村民間信用緩解貧困的有效性，認為在資金外流使得農(nóng)村反貧困形勢更加嚴峻的情況下，民間信用融資對相對貧困農(nóng)戶的減貧作用穩(wěn)中有升，民間信用融資對農(nóng)戶的經(jīng)濟收入、生活消費、教育程度的改善和提高的貢獻是主要的，而來自銀行、信用社的貢獻是次要的。蘇靜等(2013)［12］研究了中國農(nóng)村非正規(guī)金融發(fā)展的多維減貧效應(yīng)，研究發(fā)現(xiàn)農(nóng)村金融發(fā)展的減貧效應(yīng)存在明顯的門檻特征，在門檻值前后，農(nóng)村金融對貧困廣度、貧困深度和貧困強度的影響均存在顯著差異。

國內(nèi)外學(xué)者的相關(guān)研究，給了本文很好的參考和啟示，但還有以下幾點可以改進:在研究視角上，即有研究多基于跨國數(shù)據(jù)或國別個案整體層面，忽略了不同國家之間以及同一國家內(nèi)部不同地區(qū)之間因各種因素導(dǎo)致的金融發(fā)展減貧效應(yīng)的差異;在研究內(nèi)容上，即有研究集中于探討金融發(fā)展與貧困緩解之間的因果關(guān)系，至于金融減貧具有什么樣的特征以及具體如何實現(xiàn)等則很少涉及;在研究方法上，即有文獻大多在線性模型框架下展開，沒有考慮到農(nóng)村金融發(fā)展可能給農(nóng)村減貧帶來的非線性結(jié)構(gòu)影響;在貧困指標選取上，現(xiàn)有研究大多采用收入貧困來衡量貧困水平，而貧困不僅僅表現(xiàn)為收入缺乏，還表現(xiàn)在住房條件、教育文化、醫(yī)療衛(wèi)生等其他福利享用的缺乏。鑒于此，本文擬采用1999～2011年的省級面板數(shù)據(jù)，在非線性框架下全面探討我國農(nóng)村金融發(fā)展對農(nóng)村收入、教育、醫(yī)療等多維貧困的影響及其特征，以期為中國農(nóng)村金融體制改革設(shè)計和農(nóng)村金融扶貧的深層次推進提供更加科學(xué)的理論依據(jù)與決策參考。

二、農(nóng)村金融緩減農(nóng)村貧困的機理分析

人的貧困不僅僅是收入的貧困，也包括教育、健康、衛(wèi)生等其他客觀指標的貧困和對福利的主觀感受的貧困，因此貧困是多維的。貧困的多維度定義意味著窮人并非同質(zhì)群體。參照Hashemi et al(1996)［13］的定義，本文將窮人的類型分為四種，即資產(chǎn)缺乏型(A)、就業(yè)機會缺少型(B)、消費虧空型(C)、對周期性的經(jīng)濟和社會震蕩表現(xiàn)出較大脆弱性型(D)。農(nóng)村金融緩減農(nóng)村貧困的途徑主要取決于農(nóng)村金融發(fā)展為何種類型的窮人提供了何種類型的幫助。

農(nóng)村金融促進(A)類窮人和(D)類窮人貧困緩減的途徑主要基于金融減貧的直接作用機制，即農(nóng)村金融發(fā)展為他們獲得信貸和儲蓄服務(wù)提供了機會的窗口。信貸服務(wù)可以幫助(A)類窮人緩解資金流動性約束，使他們有能力購置新的固定資產(chǎn)、進行技術(shù)改造或創(chuàng)新等，進而增加他們的資本可獲得性、提高他們的勞動生產(chǎn)率和預(yù)期收入、促進他們受教育水平和健康水平的提高儲蓄服務(wù)可以幫助(D)類窮人積累資金、平滑消費，抵御收入不穩(wěn)定帶來的風(fēng)險;同時直接依托金融中介將儲蓄轉(zhuǎn)化為投資，這也將間接增加和改善他們獲得其他財富的機會和能力，促進貧困緩減。

農(nóng)村金融促進(B)類窮人和(C)類窮人貧困緩減的途徑則主要基于金融減貧的間接作用機制，并主要通過信貸市場和勞動力市場來實現(xiàn)。就信貸市場而言，窮人因初始財富和其他條件約束無法從事創(chuàng)業(yè)活動，而中高收入農(nóng)戶憑借初始財富和農(nóng)村金融市場融資，成為雇主或者小型企業(yè)家，窮人選擇成為雇傭工人。典型的(B)類和(C)類窮人將以此獲得就業(yè)機會和持續(xù)性工資收入，緩解自身就業(yè)貧困和消費虧空狀況。并且，在農(nóng)村金融推動中高收入農(nóng)戶財富積累的同時，信貸市場資金將進一步充裕，貸款利率下降，(A)類窮人將有機會以較低的利率獲取貸款，農(nóng)村收入分配狀況無形中得到改善，貧困間接得到緩減。就勞動力市場而言，農(nóng)村金融發(fā)展通過改善資本配置效率，影響社會總產(chǎn)出，這勢必將影響到勞動力市場對不同技術(shù)水平雇傭工人的需求，進而影響收入分配。如果農(nóng)村金融發(fā)展促進了高技術(shù)水平雇傭工人的需求，而典型的(B)類和(C)類窮人被排斥在需求之外，那么農(nóng)村金融發(fā)展將進一步擴大收入分配差距，農(nóng)村貧困狀況將進一步加劇。如果農(nóng)村金融發(fā)展更多地促進了低技術(shù)水平雇傭工人的需求，那么將使得農(nóng)村收入分配狀況得到改善。在這種情況下，(B)類窮人的就業(yè)貧困、(C)類窮人的消費虧空乃至(D)類窮人的脆弱性都將得到有效緩減。

綜上所述，農(nóng)村金融緩減貧困直接效應(yīng)的發(fā)揮需要農(nóng)村金融發(fā)展目標瞄準窮人為前提，或者說農(nóng)村金融制度安排以降低窮人獲取金融服務(wù)的門檻為目的;農(nóng)村金融緩減貧困間接效應(yīng)的發(fā)揮則與其表現(xiàn)的增長效應(yīng)和分配效應(yīng)密不可分。因此，農(nóng)村金融對貧困緩解的影響主要取決于直接作用機制與間接作用機制的共同作用。那么，中國農(nóng)村金融發(fā)展對農(nóng)村貧困緩解到底發(fā)揮了什么樣的作用?就不同的貧困維度而言，其減貧效應(yīng)是否存在差異呢?下面，本文將進行實證檢驗。

三、模型設(shè)定、指標選取與數(shù)據(jù)描述

(一)模型設(shè)定

為了分析各地區(qū)農(nóng)村金融發(fā)展與貧困減緩的關(guān)系，首先構(gòu)建如下線性面板模型:

其中，POVit為農(nóng)村貧困水平;FICit為農(nóng)村金融發(fā)展水平;STRj，it為其他控制變量，j表示控制變量的個數(shù)。μi為各地區(qū)間差異的非觀測效應(yīng);εit為隨機擾動項。

由于(1)式并沒有考慮不同發(fā)展水平下農(nóng)村金融對農(nóng)村貧困減緩效應(yīng)的差異，為考慮隨著發(fā)展水平的變化，農(nóng)村金融對貧困減緩的影響可能存在的差異，本文借鑒PSTR模型的構(gòu)建原理，將(1)式進一步擴展為:

其中，hz(qit;γ，c)為轉(zhuǎn)換函數(shù)，為可觀測狀態(tài)轉(zhuǎn)換變量qit的連續(xù)有界(0≤qit≤1)函數(shù)。本文旨在研究農(nóng)村正規(guī)金融發(fā)展對農(nóng)村減貧的非線性影響，因此選取農(nóng)村正規(guī)金融發(fā)展水平(FICit)作為轉(zhuǎn)換變量。γ為平滑參數(shù)也稱斜率系數(shù)，決定轉(zhuǎn)換的速度;c為轉(zhuǎn)換發(fā)生的位置參數(shù)，決定轉(zhuǎn)換發(fā)生的位置。如何選取hz(qit;γ，c)的邏輯函數(shù)設(shè)定形式如下:

(3)式中，m經(jīng)常取值為1或者2，表示轉(zhuǎn)換函數(shù)hz(qit;γ，c)含有的位置參數(shù)的個數(shù)。當(dāng)m=1時，轉(zhuǎn)換函數(shù)hz(qit;γ，c)含有一個位置參數(shù):

當(dāng)h1(qit;γ，c)在0－1之間連續(xù)變化時，對應(yīng)的PSTR模型(2)就在低體制和高體制之間作連續(xù)的非線性結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換。就本文而言，這種平滑轉(zhuǎn)換的經(jīng)濟意義可表述為:農(nóng)村金融發(fā)展較低水平區(qū)間(對應(yīng)h1(qit;γ，c)=0)和較高水平區(qū)間(對應(yīng)h1(qit;γ，c)=1)分別對應(yīng)著兩種不同的貧困狀態(tài)，隨著農(nóng)村金融從較低階段向較高階段發(fā)展，農(nóng)村貧困狀態(tài)表現(xiàn)出非線性的結(jié)構(gòu)變化。

當(dāng)m=2時，hz(qit;γ，c)含有兩個位置參數(shù):

(6)式中，h2(qit;γ，c1，c2)關(guān)于(c1+c2)/2對稱，并在該點達到最小值，所對應(yīng)的體制稱為中間體制。特別地，若qit=c或者γ→0，h1(qit;γ，c)=0.5時，PSTR模型退化為線性固定效應(yīng)模型;若γ→+∞時，PSTR模型退化為PTR模型。因此，線性固定效應(yīng)模型和PTR模型都是PSTR模型的特殊形式。

在PSTR模型(2)式中，POVit關(guān)于NFIit的邊際效應(yīng)可以表示為:

由于0≤hz(qit;γ，c)≤1，所以 eit實際上是 β0和 β1的加權(quán)平均值，系數(shù) β1為正(負)，表示NFIit對POVit的影響隨著轉(zhuǎn)換變量增加而增加(減少)。

需要指出的是，在對PSTR模型進行估計之前必須進行檢驗，判斷模型是否存在非線性效應(yīng)，也即檢驗是否適合建立PSTR模型。一般通過構(gòu)造漸進等價的LRT、LM或LMF統(tǒng)計量進行。如果檢驗拒絕原假設(shè)(H0:r=0)，則需進一步進行“剩余非線性效應(yīng)檢驗”，即檢驗是否只存在唯一一個轉(zhuǎn)換函數(shù)(H0:r=1)，還是至少包括兩個轉(zhuǎn)換函數(shù)(H1:r=2)。在r=2的情況下，(2)式可以表示為:

接下來，如果檢驗再次拒絕原假設(shè)，則繼續(xù)檢驗H0:r=2與H1:r=3，直到不能拒絕原假設(shè)H0:r=r*為止，此時r=r*則為PSTR模型包括的轉(zhuǎn)換函數(shù)個數(shù)。

(二)指標選取與數(shù)據(jù)描述

1.因變量。本文采用醫(yī)療貧困(MED)、教育貧困(STU)和收入貧困(ICM)三個指標來衡量農(nóng)村貧困水平。醫(yī)療貧困指標采用各省(市)每千農(nóng)業(yè)人口村衛(wèi)生室人員數(shù)來表示，為逆向指標。教育貧困指標采用各省市不識字或者很少識字的農(nóng)村居民家庭勞動力占農(nóng)村居民家庭勞動力總量的比重來表示。教育貧困數(shù)據(jù)和醫(yī)療貧困數(shù)據(jù)均來自于相關(guān)年份《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》。收入貧困指標采用各省市收入低于貧困線標準的貧困人口占農(nóng)村總?cè)丝诘谋戎貋肀硎?，采用FGT貧困指數(shù)計算得到，數(shù)據(jù)來源于1999～2011年《中國農(nóng)業(yè)年鑒》和各省份統(tǒng)計年鑒中的農(nóng)民收入分組數(shù)據(jù)。

2.自變量與轉(zhuǎn)換變量。實證分析中，農(nóng)村金融發(fā)展水平(FIC)既是轉(zhuǎn)換變量也是自變量?？紤]到根植于農(nóng)村開展農(nóng)村金融服務(wù)的主要金融機構(gòu)是農(nóng)村信用社，采用農(nóng)村金融相關(guān)比率(MON)和農(nóng)村金融存貸比(DEP)來全面衡量農(nóng)村金融發(fā)展水平。農(nóng)村金融相關(guān)比率采用各省(市)農(nóng)村信用社存款、貸款余額之和與農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值的比重來衡量。農(nóng)村金融存貸比采用農(nóng)村信用社貸款余額與存款余額的比重來衡量。數(shù)據(jù)來源于相關(guān)年份《中國金融年鑒》、《中國農(nóng)業(yè)年鑒》。

3.其他控制變量。選取各省(市)農(nóng)村固定資產(chǎn)投資水平(AST)、政府財政支農(nóng)水平(FSC)、和農(nóng)村勞動力占比(LAB)作為控制變量。AST用省(市)農(nóng)村固定資產(chǎn)投資總額與農(nóng)村國內(nèi)生產(chǎn)總值的比重來表示;LAB用各省(市)農(nóng)村勞動力占農(nóng)村人口總量的比重來表示;FSC用各省(市)政府預(yù)算內(nèi)財政支農(nóng)支出與農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值的比重來表示。由于統(tǒng)計年鑒中指標體系的變化，本文的財政支農(nóng)數(shù)據(jù)2003～2006年為農(nóng)業(yè)支出、林業(yè)支出和農(nóng)林水利氣象等部門的事業(yè)費支出之和，2007～2011年為農(nóng)林水事務(wù)支出;上述數(shù)據(jù)均采用相關(guān)價格指數(shù)進行了處理，分別來自于相關(guān)年份《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》、《中國財政年鑒》和《中國固定資產(chǎn)投資統(tǒng)計年鑒》。由于西藏數(shù)據(jù)不全，故本研究將其剔除。指標數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計如表1所示。實證分析時，為了克服可能存在的異方差問題，將所有數(shù)據(jù)進行了對數(shù)處理。

表1 相關(guān)指標數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計(1999～2011)

四、實證檢驗及分析

(一)門檻檢驗與模型選取

基于以上分析，本文構(gòu)建如下6個PSTR模型，擬分析不同發(fā)展水平下，農(nóng)村金融相關(guān)率、農(nóng)村金融機構(gòu)存貸比分別對農(nóng)村醫(yī)療貧困、收入貧困和教育貧困的影響方向和影響程度。

為了判別農(nóng)村金融發(fā)展與農(nóng)村各維度貧困之間是否存在非線性關(guān)系，本文首先對相應(yīng)模型進行線性檢驗和剩余非線性效應(yīng)。首先在γ=0處對模型(9)～(14)進行一階泰勒展開，將其轉(zhuǎn)換為普通的線性模型，進而基于似然比檢驗(Likelihood ratio，LR)計算出對應(yīng)(9)～(11)式的LRT統(tǒng)計量，如表2所示。從表2可知，模型(9)～(11)對應(yīng)的LRT統(tǒng)計量均在1%的顯著性水平下拒絕r=0的原假設(shè)，表明面板數(shù)據(jù)具有明顯的截面異質(zhì)性，不同發(fā)展水平下農(nóng)村金融相關(guān)率對醫(yī)療貧困、收入貧困和教育貧困的影響以及農(nóng)村金融機構(gòu)存貸款轉(zhuǎn)換率對教育貧困的影響均存在明顯的非線性特征。同時，進一步的檢驗發(fā)現(xiàn)，模型(9)～(11)在15%的水平下均不能拒絕r=1的原假設(shè)，表明這三個模型均不存在“非線性剩余”，即均只存在一個轉(zhuǎn)換函數(shù)，也就意味著均只存在一個位置參數(shù)，故取r=1，m=1。驗證了非線性PSTR模型(9)～(11)設(shè)立的正確性。而模型(12)～(14)對應(yīng)的LRT統(tǒng)計量在15%的顯著性水平下均不能拒絕r=0的原假設(shè)，表明面板數(shù)據(jù)不存在明顯的截面異質(zhì)性，應(yīng)該選擇線性模型進行估計。為此，(9)～(11)為最優(yōu)PSTR估計模型。

表2 線性檢驗與剩余非線性效應(yīng)檢驗

(二)估計結(jié)果與分析

采用Matlab7.0計算得到模型的估計結(jié)果如表3所示。為了進一步確定模型估計的穩(wěn)健性和可信度，本文基于樣本跨度、宏觀波動性、控制變量等3個方面對模型的估計結(jié)果進行了穩(wěn)健性分析，分析結(jié)果均不同程度的顯示本文的非線性估計結(jié)果是穩(wěn)健和可信的。為此，對表3的估計結(jié)果作如下解讀:

從(9)式的估計結(jié)果可知，農(nóng)村金融相關(guān)率對醫(yī)療貧困影響的門檻水平為 0.766(e－0.266=0.766)。在門檻值前后，其對醫(yī)療貧困的影響始終表現(xiàn)為促進(β00＜0，β01＜ 0)①收入貧困和教育貧困均為順向指標，而醫(yī)療貧困為逆向指標。，并且促進效應(yīng)隨著農(nóng)村金融發(fā)展水平的提升而逐漸增強(β00+β01＜ β00＜0)，表明現(xiàn)有農(nóng)村金融發(fā)展在緩減農(nóng)村醫(yī)療貧困方面沒有發(fā)揮應(yīng)有的作用，在農(nóng)村金融進一步發(fā)展的情況下，其還將會進一步加劇農(nóng)村醫(yī)療貧困程度。此外，模型轉(zhuǎn)換函數(shù)對應(yīng)的平滑參數(shù)為1.646，表明模型在門檻值前后轉(zhuǎn)換的速度很慢，呈現(xiàn)平滑漸進變化趨勢(見圖1a)，這一現(xiàn)象表明，中國農(nóng)村金融在緩減醫(yī)療貧困方面的無效性是長期積累并逐步形成的。進一步根據(jù)各省市1999～2011年農(nóng)村金融發(fā)展水平的平均值，發(fā)現(xiàn)中國大部分省市實現(xiàn)了對門檻水平0.766的跨越，沒有跨越該門檻值僅有吉林、安徽、福建、湖北、廣西、海南、新疆、黑龍江8個省市。

從(10)式的估計結(jié)果可知:農(nóng)村金融相關(guān)率對收入貧困影響的門檻水平為0.916(e－0.086=0.916)，在此門檻值之前，其對收入貧困的影響表現(xiàn)為抑制(β00＜ 0)，但不顯著;跨越門檻之后，其對收入貧困的影響表現(xiàn)為顯著的抑制效應(yīng)(β00＜0，β01＜0)。表明隨著農(nóng)村金融的進一步發(fā)展并實現(xiàn)對該門檻的跨越，農(nóng)村收入貧困將得到顯著緩減。此外，模型轉(zhuǎn)換函數(shù)的圖像對應(yīng)的平滑參數(shù)為397.660，表明模型在門檻值前后轉(zhuǎn)換的速度非常快，趨近于簡單的兩機制PTR模型(見圖1b)。進一步根據(jù)各省市1999～2011年農(nóng)村金融發(fā)展水平的平均值，發(fā)現(xiàn)處于門檻水平［0.766，0.916)之間的省市僅有江西和湖南，但已經(jīng)實現(xiàn)對0.916門檻值跨越的省市有20個，表明農(nóng)村金融發(fā)展已經(jīng)為中國約三分之二省市的農(nóng)村貧困群體帶來了顯著的收入效應(yīng)。

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從(11)式的估計結(jié)果可知，農(nóng)村金融相關(guān)率對教育貧困影響的門檻水平為1.185(e0.171=1.185)。在門檻值之前，農(nóng)村金融發(fā)展對教育貧困表現(xiàn)為促進(β00＞0)，但不顯著;跨越這一門檻之后，其對教育貧困的影響表現(xiàn)為顯著的抑制作用(β00＞0，β00+β01＜0)。而模型轉(zhuǎn)換函數(shù)對應(yīng)的平滑參數(shù)為4.679，表明模型在門檻值前后轉(zhuǎn)換的速度比較慢，呈現(xiàn)平滑漸進變化趨勢(見圖1c)。這意味著農(nóng)村教育貧困程度將隨著農(nóng)村金融發(fā)展水平實現(xiàn)對該門檻的跨越而逐步得到緩減。同樣比照各省市1999～2011年農(nóng)村金融發(fā)展水平的平均值，發(fā)現(xiàn)處于門檻水平［0.916，1.185)之間的僅有河北、遼寧、四川、陜西、重慶、貴州6省份，而跨越門檻值1.185，在緩減農(nóng)村教育貧困方面發(fā)揮了積極效應(yīng)的省市主要有14個，即北京、天津、山西、內(nèi)蒙、上海、江蘇、浙江、山東、河南、廣東、云南、甘肅、青海、寧夏。進一步對比發(fā)現(xiàn)，處于最低門檻水平0.766以下的省市(8個)和最高門檻水平1.185以上的省市(14個)共有22個，占所考察省市總量的73.33%，這表明我國農(nóng)村金融發(fā)展的減貧效應(yīng)不僅存在著區(qū)域發(fā)展的不平衡，而且呈現(xiàn)明顯的兩極分化趨勢。

從控制變量來看，對應(yīng)于門檻水平0.766、0.916、1.185前后，農(nóng)村金融貸存比結(jié)構(gòu)對醫(yī)療貧困的影響由不顯著的促進轉(zhuǎn)變?yōu)轱@著的抑制;對教育貧困的影響效應(yīng)正好與之相反;對收入貧困的影響始終表現(xiàn)為抑制，但抑制效應(yīng)在跨越門檻之后有所減弱。財政農(nóng)業(yè)支出在相應(yīng)的門檻水平之前，有利于農(nóng)村收入貧困和教育貧困緩減;而固定資產(chǎn)投資只有在農(nóng)村金融發(fā)展水平實現(xiàn)對相應(yīng)門檻的跨越之后，才能在緩減農(nóng)村收入貧困、教育貧困方面發(fā)揮積極作用。此外，就對醫(yī)療貧困的影響而言，固定資產(chǎn)投資在相應(yīng)金融發(fā)展門檻之前能為其帶來顯著的抑制效應(yīng)，而財政農(nóng)業(yè)支出在門檻前后均不能有效促進醫(yī)療貧困的緩減。

五、結(jié)論與啟示

本文運用面板平滑轉(zhuǎn)換模型(PSTR)對中國農(nóng)村金融發(fā)展減貧效應(yīng)的門檻特征進行了識別與實證，研究發(fā)現(xiàn):農(nóng)村金融發(fā)展對農(nóng)村醫(yī)療貧困、收入貧困和教育貧困的影響均存在顯著的門檻特征。在門檻水平前后，農(nóng)村金融發(fā)展對醫(yī)療貧困的影響始終表現(xiàn)為促進，并且促進效應(yīng)隨著農(nóng)村金融發(fā)展水平的提升而逐漸增強;中國農(nóng)村金融發(fā)展的減貧效應(yīng)不僅存在著區(qū)域發(fā)展的不平衡，而且呈現(xiàn)兩極分化趨勢:隨著農(nóng)村金融發(fā)展水平的提高，農(nóng)村金融貸存比結(jié)構(gòu)對醫(yī)療貧困的影響由促進轉(zhuǎn)變?yōu)橐种?，對教育貧困的影響效?yīng)正好與之相反，對收入貧困的影響始終表現(xiàn)為抑制，但抑制效應(yīng)在跨越門檻之后有所減弱。財政農(nóng)業(yè)支出在相應(yīng)的門檻水平之前，有利于農(nóng)村收入貧困和教育貧困緩減。而固定資產(chǎn)投資只有在農(nóng)村金融發(fā)展水平實現(xiàn)對相應(yīng)門檻的跨越之后，才能在緩減農(nóng)村收入貧困、教育貧困方面發(fā)揮積極作用。此外，就對醫(yī)療貧困的影響而言，固定資產(chǎn)投資在金融發(fā)展門檻之前能為其帶來顯著的抑制效應(yīng)，而財政農(nóng)業(yè)支出在門檻前后均不能有效促進醫(yī)療貧困的緩減。

本文的研究結(jié)論，為推動中國農(nóng)村金融多方面緩解農(nóng)村貧困提供了有益的政策啟示:首先，對農(nóng)村金融發(fā)展與貧困緩減之間關(guān)系的認識應(yīng)跳出線性分析范式，關(guān)注農(nóng)村金融發(fā)展與農(nóng)村貧困緩解之間的“門檻效應(yīng)”，適當(dāng)根據(jù)農(nóng)村金融發(fā)展的不同階段來合理配置其他金融資源，以更加有效地促進農(nóng)村金融扶貧的深層次推進。第二，在正在推進的農(nóng)村金融深化改革進程中，應(yīng)加快農(nóng)村金融配套體系建設(shè)，構(gòu)建多元化農(nóng)村金融扶貧模式，推動金融服務(wù)面在農(nóng)村地區(qū)的全面拓展，充分釋放農(nóng)村金融在緩減收入貧困、教育貧困等方面的積極效應(yīng)。第三，農(nóng)村醫(yī)療貧困乃至其他方面貧困的緩減問題也應(yīng)一并進入政策層的決策視野，就當(dāng)前而言，有必要進一步挖掘農(nóng)村金融無益于醫(yī)療貧困緩減的深層次原因，盡快就農(nóng)村金融緩減農(nóng)村醫(yī)療貧困問題做出長遠規(guī)劃和具體部署。第三，基于農(nóng)村金融發(fā)展減貧效應(yīng)的區(qū)域不平衡性，應(yīng)強化對農(nóng)村金融扶貧薄弱地區(qū)的金融支持，糾正這些地區(qū)扶貧貸款瞄準偏差，擴大金融扶貧項目覆蓋面，逐步化解區(qū)域農(nóng)村金融扶貧兩級分化趨勢。第四，鑒于在農(nóng)村金融發(fā)展的相對低水平區(qū)間財政扶貧成效顯著，而在農(nóng)村金融發(fā)展相對高水平區(qū)間財政扶貧效應(yīng)不再持續(xù)的現(xiàn)象，有必要適當(dāng)調(diào)整區(qū)域農(nóng)村財政扶貧規(guī)模和結(jié)構(gòu)，將有限的財政扶貧資源向金融扶貧薄弱地區(qū)傾斜，以提高財政扶貧效率并確保財政扶貧項目資金效益最大化。

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