金融包容、金融穩(wěn)定與貧困減緩

崔艷娟　孫剛

摘要：本文分別以金融包容深度、寬度兩個(gè)單指標(biāo)和金融包容綜合指標(biāo)表示金融包容，以我國(guó)1978-2007年時(shí)間序列數(shù)據(jù)為樣本，運(yùn)用適合小樣本的ARDL方法檢驗(yàn)金融包容、金融穩(wěn)定對(duì)貧困減緩的影響。實(shí)證結(jié)果表明：金融包容對(duì)貧困減緩有著積極的作用，金融發(fā)展的穩(wěn)定能夠顯著提高這一效果；金融包容和金融發(fā)展的穩(wěn)定對(duì)貧困減緩具有長(zhǎng)期的影響；經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和收入分配是重要的間接影響路徑，其中經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有利于貧困減緩，而收入分配差距的擴(kuò)大不利于貧困減緩。

關(guān)鍵詞：金融包容；金融穩(wěn)定；貧困減緩；ARDL-ECM估計(jì)

中圖分類(lèi)號(hào)：F8309文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

一、引言

金融包容發(fā)展是指金融機(jī)構(gòu)在可持續(xù)發(fā)展的前提下，以可承擔(dān)的成本提高貧困群體金融服務(wù)和產(chǎn)品的可獲得性（World Bank，2014）。作為金融發(fā)展的重要方式之一，金融包容發(fā)展對(duì)提高資源配置效率、減少社會(huì)排斥和收入不均、實(shí)現(xiàn)社會(huì)公正有著重要的積極作用（Sen，2010；Sarma and Pais，2011）。2013年G20峰會(huì)后，金融包容發(fā)展成為各國(guó)政策制定者和利益相關(guān)者關(guān)注的熱點(diǎn)。在我國(guó)，盡管金融包容發(fā)展的理念剛剛提出，但從早期的貼息貸款、保險(xiǎn)服務(wù)到現(xiàn)在的村鎮(zhèn)銀行等金融減貧實(shí)踐，均為我國(guó)金融包容發(fā)展積累了重要的實(shí)踐基礎(chǔ)。經(jīng)過(guò)多年的改革，我國(guó)的金融體系已非常龐大，但仍存在不平衡、不協(xié)調(diào)、不持續(xù)問(wèn)題，特定群體（如農(nóng)戶、低薪工人等）的金融需求無(wú)法滿足。因此，研究我國(guó)金融包容發(fā)展對(duì)貧困減緩影響有著重要的實(shí)際意義。

金融包容發(fā)展對(duì)貧困減緩作用的研究是金融發(fā)展理論研究的新興領(lǐng)域，是繼金融結(jié)構(gòu)論、金融深化論和金融發(fā)展因素論之后的重要理論探索。20世紀(jì)90年代金融發(fā)展減貧作用的研究是其重要的理論基礎(chǔ)。很多學(xué)者從理論與實(shí)證方面證實(shí)了金融發(fā)展有利于減貧，如Li et al（1998）、Dollar & Kraay（2002）、Jeanneney & Kpodar（2005，2008）、Demirgüc-Kunt & Levine（2009）等的跨國(guó)數(shù)據(jù)研究，Burgess & Pande（2003）、Ang（2010）、Shahbaz & Islam（2011）等以特定的發(fā)展中國(guó)家時(shí)間序列數(shù)據(jù)的分析，以及我國(guó)學(xué)者蘇基溶和廖進(jìn)中（2009）、崔艷娟和孫剛（2012）、姚耀軍和李明珠（2014）等以我國(guó)時(shí)間序列或省際面板數(shù)據(jù)為樣本的探討等。盡管這些研究中設(shè)置的變量、模型不同，但在金融發(fā)展對(duì)貧困減緩的影響方面取得了較為一致的觀點(diǎn)，即金融發(fā)展能夠緩解貧困群體在教育、醫(yī)療等方面的融資約束，能夠提高大多數(shù)貧困群體的平均收入水平。還有一部分學(xué)者考慮了金融發(fā)展的穩(wěn)定性對(duì)貧困減緩的影響，如Canavire et al（2008）的研究認(rèn)為在金融開(kāi)放的條件下，金融的不穩(wěn)定將不利于貧困減緩；Akhter et al（2010）利用54個(gè)發(fā)展中國(guó)家的面板數(shù)據(jù)，通過(guò)固定效應(yīng)向量分解法，證明了金融發(fā)展與金融穩(wěn)定之間具有顯著的相關(guān)性，對(duì)于金融體系穩(wěn)定的國(guó)家來(lái)講，金融發(fā)展在很大程度上有利于貧困減緩。

上述文獻(xiàn)為探討金融包容發(fā)展對(duì)貧困減緩影響提供了重要的理論基礎(chǔ)?？紤]到這些研究大部分以跨國(guó)面板數(shù)據(jù)或特定發(fā)展中國(guó)家時(shí)間序列數(shù)為樣本，缺乏中國(guó)樣本的分析，本文將金融發(fā)展減貧的研究框架應(yīng)用于金融包容發(fā)展的分析中，構(gòu)建金融包容、金融發(fā)展與貧困減緩的模型，以中國(guó)1978-2007年時(shí)間序列數(shù)據(jù)為樣本，采用較新的更適用于小樣本的ARDL方法進(jìn)行檢驗(yàn)，以便為我國(guó)金融改革與金融包容發(fā)展戰(zhàn)略的實(shí)施提供政策制定的參考依據(jù)。

二、模型構(gòu)建與變量說(shuō)明

（一）模型構(gòu)建

根據(jù)已有的文獻(xiàn)，這里構(gòu)建如下模型，

POV=f（FIN，INS，RGP，IG，X）（1）

其中，F(xiàn)IN、INS、RGP、IG分別表示金融包容、金融發(fā)展穩(wěn)定、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和收入分配差距，X為影響貧困水平的其他因素。

將式（1）兩邊取全微分，可得式（2）：

dPOV=fFINdFIN+fINSdINS+fRGPdRGP+fIGdIG+fXdX（2）

其中，fFIN、fINS、fRGP、fIG和fX分別表示金融包容的邊際減貧傾向、金融發(fā)展穩(wěn)定的邊際減貧傾向、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的邊際減貧傾向、收入分配的邊際減貧傾向以及其他影響因素的邊際減貧傾向。這一模型解釋了金融包容、金融發(fā)展穩(wěn)定、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、收入分配影響貧困減緩的效應(yīng)。

為便于進(jìn)行回歸分析，以β1、β2、β3、β4、β5分別替換式（2）中的fFIN、fINS、fRGP、fIG和fX，同時(shí)以pov、fin、ins、rgp、ig和x替換相對(duì)應(yīng)的變量，此時(shí)，式（2）可以改寫(xiě)為：

pov=β0+β1fin+β2ins+β3rgp+β4ig+β5x+μ（3）

式（3）可以用作金融包容、金融發(fā)展穩(wěn)定與貧困減緩關(guān)系分析的一般模型。

（二）變量說(shuō)明

1.被解釋變量：貧困減緩（pov）。反貧困一直是人類(lèi)社會(huì)沒(méi)有停止的努力過(guò)程，學(xué)界經(jīng)常使用“減少貧困”、“緩解貧困”、“消滅貧困”等詞語(yǔ)進(jìn)行描述，這里以貧困減緩表示貧困減少、緩解至消滅的過(guò)程，采用貧困水平進(jìn)行測(cè)度。在計(jì)算貧困水平時(shí)，常用的指標(biāo)有貧困率（貧困人口/總?cè)丝冢?、貧困缺口率（貧困人口純收入與貧困線差距的總和/貧困人口總收入）和FGT指數(shù)。此外，最低20%人口的收入水平、平均消費(fèi)水平等也被作為替代指標(biāo)使用。相比較而言，盡管貧困率指標(biāo)包含的信息較少，但表達(dá)簡(jiǎn)單直觀，可操作性強(qiáng)，被世界上大多數(shù)國(guó)家和國(guó)際機(jī)構(gòu)采用。鑒于此，結(jié)合數(shù)據(jù)的可獲性，本文以貧困率表示貧困程度，這意味著貧困人口數(shù)量越多，貧困率指標(biāo)越大，說(shuō)明國(guó)家（地區(qū)）的貧困程度越大，而用以測(cè)度的貧困減緩水平越低。

2.解釋變量：

（1）金融包容（fin）?，F(xiàn)有的指標(biāo)都是在金融發(fā)展實(shí)踐基礎(chǔ)上提出的，如Beck et al（2005）首次采用銀行機(jī)構(gòu)覆蓋度（如ATM數(shù)量/千平方公里）和銀行金融服務(wù)使用度（如貸款額/千人）對(duì)其進(jìn)行測(cè)度，Honohan（2006）以擁有銀行賬戶的家庭數(shù)量比率來(lái)對(duì)其進(jìn)行衡量。這兩個(gè)研究是最早的，但部分?jǐn)?shù)據(jù)因來(lái)源于銀行統(tǒng)計(jì)資料，很難獲取，且指標(biāo)的設(shè)計(jì)主要用于跨國(guó)數(shù)據(jù)分析，在我國(guó)的適用性上具有一定的限制。此外，Sarma（2008）首次給出了金融包容指數(shù)（Index of Financial Inclusion）測(cè)度金融包容的方法，這一指數(shù)以銀行滲透程度（擁有銀行賬戶人數(shù)）、銀行服務(wù)的可用性（銀行機(jī)構(gòu)數(shù)/千人）和銀行業(yè)務(wù)利用程度（存貸款總額/GDP）三個(gè)指標(biāo)加權(quán)測(cè)量計(jì)算，并將數(shù)值轉(zhuǎn)換為0、1表示包容金融發(fā)展水平。

從金融發(fā)展歷程看，我國(guó)的金融改革不同于其他發(fā)達(dá)國(guó)家，并且在改革中逐步形成了以銀行為主導(dǎo)的金融體系特征。盡管如此，金融包容發(fā)展仍不能忽略非銀行金融業(yè)務(wù)對(duì)貧困群體的作用。因此，本文以金融發(fā)展深度（fd）和金融發(fā)展寬度（fs）兩個(gè)維度測(cè)量金融包容發(fā)展。其中，金融發(fā)展深度以銀行業(yè)務(wù)利用程度表示，用存貸款總額/GDP計(jì)算；金融發(fā)展寬度以非銀行業(yè)務(wù)覆蓋面表示，用（國(guó)內(nèi)債券余額+股票市值+保費(fèi)收入）/金融總資產(chǎn)計(jì)算。需要強(qiáng)調(diào)的是，本文參考易綱和宋旺（2008）的做法將存款和貸款計(jì)入金融總資產(chǎn)，因此金融總資產(chǎn)以現(xiàn)金、存款余額、貸款余額、債券余額、股票市值以及保費(fèi)收入和值計(jì)算。借鑒Sarma（2008）的方法設(shè)置兩個(gè)指標(biāo)的權(quán)重，加權(quán)計(jì)算后作為金融包容發(fā)展的綜合測(cè)度指標(biāo)。

（2）金融穩(wěn)定（ins）。金融包容對(duì)貧困減緩的作用與金融發(fā)展是否穩(wěn)定密切相關(guān)。參考相關(guān)文獻(xiàn)的做法，這里以金融發(fā)展增長(zhǎng)率的標(biāo)準(zhǔn)差計(jì)算金融發(fā)展的穩(wěn)定性。Goldsmith（1969）和Mckinnon（1973）的金融相關(guān)比率和貨幣化指數(shù)是最早測(cè)算金融發(fā)展的指標(biāo)，并被廣泛應(yīng)用于國(guó)家層面的研究。鑒于金融發(fā)展是否穩(wěn)定與其規(guī)模的擴(kuò)大有著重要的關(guān)系，并且金融規(guī)模的擴(kuò)大也能夠反映金融體系的支付中介和動(dòng)員儲(chǔ)蓄職能，本文選擇貨幣化指數(shù)測(cè)度金融發(fā)展水平，具體以M2/GDP計(jì)算。

（3）經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)（rgp）。經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)是宏觀經(jīng)濟(jì)研究中經(jīng)常使用的變量，通常以GDP、人均GDP或?qū)嶋H人均GDP衡量。作為金融發(fā)展減貧的間接路徑之一，人均GDP比GDP表現(xiàn)出更好的適用性。同時(shí)，由于物價(jià)的高低在一定程度上會(huì)降低居民的收入水平，對(duì)貧困群體收入更為不利，因此需要考慮物價(jià)水平的影響。鑒于此，本文采用人均實(shí)際GDP增長(zhǎng)率來(lái)衡量經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，各年數(shù)據(jù)以1978年為基期。

（4）收入分配（ig）。在相關(guān)的研究中，收入分配經(jīng)常以基尼系數(shù)、泰爾指數(shù)、城鄉(xiāng)居民人均收入比率計(jì)算。其中，基尼系數(shù)和泰爾指數(shù)分別對(duì)中間階層和底層收入的變化更為敏感，在使用上具有一定的限制。相比較而言，城鄉(xiāng)居民人均收入比率這種方法計(jì)算方法簡(jiǎn)單，容易獲取數(shù)據(jù)，使用更方便。鑒于此，本文用城鄉(xiāng)居民人均收入比率表示收入分配，計(jì)算方法為城鎮(zhèn)居民人均可支配收入/農(nóng)村居民人均純收入。

3.控制變量：

（1）農(nóng)業(yè)收入水平（agr）。從地區(qū)分布看，我國(guó)貧困人口主要分布在農(nóng)村地區(qū)，地理位置、氣候等自然因素往往通過(guò)代際傳遞直接影響貧困水平，如因自然因素導(dǎo)致的谷物歉收、生產(chǎn)能力下降、疾病等都會(huì)導(dǎo)致貧困水平的加深。盡管當(dāng)前我國(guó)的城鎮(zhèn)化政策對(duì)貧困減緩具有一定的作用（崔艷娟，2014），但農(nóng)業(yè)收入仍然是貧困群體的重要收入來(lái)源。同時(shí)，在一定程度上，農(nóng)業(yè)產(chǎn)值的變化也能夠反映自然因素對(duì)貧困減緩的影響。這一變量以農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值/GDP計(jì)算。

（2）人力資本（edu）。教育水平是地區(qū)人力資本差異的重要反映指標(biāo)。在金融包容發(fā)展實(shí)現(xiàn)貧困減緩的過(guò)程中，家庭人力資本的匱乏往往使得經(jīng)濟(jì)主體缺乏財(cái)富稟賦，并使其在就業(yè)和收入方面欠缺，進(jìn)而加劇貧困程度。張建華等（2010）的研究表明，人力資本豐裕的家庭貧困發(fā)生率為047%，而匱乏的家庭為676%。人力資源的匱乏往往會(huì)造成貧困的惡性循環(huán)和代際相傳。人力資本可以教育水平進(jìn)行測(cè)度，常用中小學(xué)入學(xué)率（升學(xué)率）、中小學(xué)教育的財(cái)政支出等表示。考慮到目前我國(guó)實(shí)施的是9年義務(wù)教育，且教育經(jīng)費(fèi)主要來(lái)源于財(cái)政支出這一實(shí)際，這里以教育支出/財(cái)政總支出計(jì)算。

（3）貿(mào)易開(kāi)放度（open）。根據(jù)國(guó)際貿(mào)易理論，地區(qū)資源稟賦所形成的比較優(yōu)勢(shì)，能夠促進(jìn)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展、提高收入水平，進(jìn)而有利于減貧。因此，本文將貿(mào)易開(kāi)放度作為控制變量之一，反映貿(mào)易帶動(dòng)的比較優(yōu)勢(shì)對(duì)貧困減緩的影響；此外，貿(mào)易開(kāi)放也是市場(chǎng)化這一制度環(huán)境的重要構(gòu)成，可以以之反映制度對(duì)貧困減緩的影響，以對(duì)外進(jìn)出口總額/GDP測(cè)度。

除了上面提到的控制變量外，基礎(chǔ)設(shè)施、公共服務(wù)水平以及微觀的個(gè)人健康程度、有無(wú)不良嗜好等也都是影響貧困減緩的原因，但為了避免多重共線性，并考慮到數(shù)據(jù)的可獲性，本文不予考慮。

（三）樣本數(shù)據(jù)來(lái)源

根據(jù)官方設(shè)定的貧困標(biāo)準(zhǔn)，我國(guó)貧困人口從1978年25億下降到2007年的1 479萬(wàn)，貧困率也由1978年的307%下降到2007年的16%。2008年我國(guó)將農(nóng)村低收入人口納入貧困人口統(tǒng)計(jì)中，貧困人口為4 007萬(wàn)，貧困率為42%。2011年我國(guó)將貧困標(biāo)準(zhǔn)重新調(diào)整為年人均純收入2 300元（2010年不變價(jià)），貧困人口為1224億。為保證數(shù)據(jù)的可比性和減少異常值的影響，樣本數(shù)據(jù)的時(shí)間范圍設(shè)定為1978-2007年。此外，1986年以前，我國(guó)金融資產(chǎn)是單一的銀行類(lèi)資產(chǎn)，在1986年后才逐步出現(xiàn)了其他金融機(jī)構(gòu)的存款、貸款以及債券余額、股票市值、保費(fèi)等金融資產(chǎn)，故金融包容寬度指標(biāo)（fs）的時(shí)間范圍為1986-2007年。

樣本數(shù)據(jù)來(lái)源于《新中國(guó)六十年統(tǒng)計(jì)資料匯編》、歷年《金融統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》。為降低變量的內(nèi)生性、異方差以及數(shù)據(jù)變動(dòng)幅度過(guò)大帶來(lái)的影響，除貧困率和金融發(fā)展穩(wěn)定兩個(gè)變量外，其他變量均取自然對(duì)數(shù)形式，樣本變量基本統(tǒng)計(jì)特征如表1所示。

（四）研究方法

考慮本文使用的樣本為時(shí)間序列數(shù)據(jù)且樣本量較小，故采用適合小樣本估計(jì)的ARDL估計(jì)方法進(jìn)行檢驗(yàn)。ARDL估計(jì)即自回歸分布滯后回歸模型檢驗(yàn)，是Charemza & Deadman（1992）最初提出的，后經(jīng)Pesaran，Shin & Smith（2001）等逐步完善起來(lái)。與傳統(tǒng)的用于時(shí)間序列分析的殘差協(xié)整檢驗(yàn)、極大似然檢驗(yàn)等方法相比較，ARDL估計(jì)特別適合小樣本，其最為重要的優(yōu)點(diǎn)是：（1）在回歸分析時(shí)，所有的變量序列不需要同階單整，也就是說(shuō)無(wú)論變量序列是I（0）或I（1），ARDL估計(jì)方法都適用；（2）不需要考慮變量?jī)?nèi)生性問(wèn)題，并保證了估計(jì)結(jié)果的有效性。

三、估計(jì)結(jié)果分析

盡管ARDL估計(jì)不需要所有數(shù)據(jù)序列同階單整，但為避免出現(xiàn)二階單整而導(dǎo)致F值失效，仍要首先確定變量單整的階數(shù)，檢驗(yàn)結(jié)果如表2所示。從檢驗(yàn)結(jié)果可知，貧困減緩、金融包容發(fā)展、金融穩(wěn)定以及其他變量即使表現(xiàn)為I（0）非平穩(wěn)序列，經(jīng)過(guò)一階差分后也是I（1）平穩(wěn)序列。根據(jù)ARDL檢驗(yàn)原理，所有變量均達(dá)到了要求，可以運(yùn)用ARDL估計(jì)對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行檢驗(yàn)。

（一）主要估計(jì)結(jié)果

1.ARDL模型的選擇。為避免偽回歸現(xiàn)象，首先根據(jù)式（4）判斷變量是否存在長(zhǎng)期協(xié)整關(guān)系。根據(jù)統(tǒng)計(jì)值最小準(zhǔn)則，確定以fd、fs和fin分別表示金融包容發(fā)展時(shí)，序列最優(yōu)滯后階數(shù)依次為2、2和1。根據(jù)F檢驗(yàn)值判斷金融包容發(fā)展、金融穩(wěn)定和其他變量對(duì)貧困減緩的影響是否存在長(zhǎng)期關(guān)系。鑒于本文樣本數(shù)量少，以Narayan（2005）給出的臨界值①判斷。表3分別列出了金融包容發(fā)展取不同指標(biāo)時(shí)的F檢驗(yàn)值②，其中F（pov|fd，rgp，ig，fdin，edu，open，agr）=5323，大于5%顯著水平下臨界值的上限；F（pov|fs，rgp，ig，fdin，edu，open，agr）=9871，大于1%顯著水平下臨界值的上限；F（pov|fin，rgp，ig，fdin，edu，open，agr）=5120，大于5%顯著水平下臨界值的上限。因此，均可以拒絕原假設(shè)，即金融包容發(fā)展、金融穩(wěn)定與其他變量對(duì)貧困減緩的影響存在長(zhǎng)期協(xié)整關(guān)系。

確定變量存在長(zhǎng)期協(xié)整關(guān)系后，選擇回歸使用的ARDL模型。ARDL估計(jì)時(shí)，判斷的準(zhǔn)則有R2、AIC、SBC和HQC，不同的準(zhǔn)則下的ARDL模型往往不同，因此判斷長(zhǎng)期系數(shù)前，需要根據(jù)估計(jì)參數(shù)進(jìn)行模型選擇。當(dāng)金融發(fā)展深度（fd）作為金融包容發(fā)展指標(biāo)時(shí)，根據(jù)R2、AIC、SBC和HQC準(zhǔn)則可以獲得共同的ARDL模型：ARDL（2，2，0，2，1，0，2，1），可以直接用于ARDL的長(zhǎng)期系數(shù)估計(jì)；當(dāng)以金融發(fā)展寬度（fs）表示金融包容發(fā)展時(shí)，可得R2、AIC準(zhǔn)則下ARDL（1，1，1，1，0，0，1，1）模型和SBC、HQC準(zhǔn)則下ARDL（0，1，1，1，0，0，0，1）模型，這兩個(gè)模型和參數(shù)都很相似，但ARDL（1，1，1，1，0，0，1，1）模型的標(biāo)準(zhǔn)差較?、?，故選用ARDL（1，1，1，1，0，0，1，1）為最優(yōu)模型進(jìn)行長(zhǎng)期系數(shù)估計(jì)；當(dāng)以金融包容指標(biāo)（fin）表示金融包容發(fā)展時(shí)，得到R2、AIC與HQC準(zhǔn)則下的ARDL（1，2，0，2，1，1，2，1）模型和SBC準(zhǔn)則下的ARDL（1，2，0，0，2，0，0，2），前一個(gè)模型誤差較小，確定其為最優(yōu)模型，并進(jìn)行長(zhǎng)期系數(shù)估計(jì)。

2.長(zhǎng)期均衡關(guān)系估計(jì)結(jié)果。根據(jù)確定的ARDL模型對(duì)式（9）進(jìn)一步進(jìn)行長(zhǎng)期系數(shù)估計(jì)，估計(jì)結(jié)果如表4所示。從模型參數(shù)上看，模型整體回歸結(jié)果較好。列（1）、（2）、（3）分別給出了金融發(fā)展深度（fd）、金融發(fā)展寬度（fs）、金融包容指標(biāo)（fin）作為金融包容發(fā)展時(shí)的估計(jì)結(jié)果。從結(jié)果看，金融包容發(fā)展與貧困減緩顯著負(fù)相關(guān)，說(shuō)明銀行存貸業(yè)務(wù)和金融基礎(chǔ)服務(wù)類(lèi)別的擴(kuò)大，有利于貧困率的下降，這一關(guān)系具有長(zhǎng)期性。金融穩(wěn)定（ins）的系數(shù)顯著為負(fù)，說(shuō)明金融發(fā)展越穩(wěn)定，越有利于降低貧困水平，同樣，這一關(guān)系具有長(zhǎng)期性。金融包容發(fā)展穩(wěn)定對(duì)貧困減緩有利的這一結(jié)論驗(yàn)證了金融發(fā)展對(duì)貧困減緩的導(dǎo)管作用。根據(jù)新古典經(jīng)濟(jì)學(xué)的觀點(diǎn)，金融穩(wěn)定能夠更大程度地動(dòng)員儲(chǔ)蓄，從而能更有效率的分配資本，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和收入增長(zhǎng)。

此外，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)（rgp）的估計(jì)系數(shù)為負(fù)，說(shuō)明經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有利于降低貧困率，也就是說(shuō)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有利于貧困減緩，這一作用具有顯著性。經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)作為降低貧困的間接途徑，主要通過(guò)創(chuàng)造就業(yè)機(jī)會(huì)等使貧困群體從中受益。Kraay（2006）以中國(guó)為例的分析表明，改革開(kāi)放后，中國(guó)經(jīng)濟(jì)快速增長(zhǎng)而農(nóng)村貧困人口在大幅度下降，這即是利貧的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。收入分配（ig）的估計(jì)系數(shù)為正，說(shuō)明收入分配差距的擴(kuò)大，會(huì)導(dǎo)致貧困率的上升，不利于貧困減緩。教育水平（edu）與貧困率負(fù)相關(guān)，說(shuō)明教育水平的提高能夠降低貧困水平，有利于貧困減緩。農(nóng)業(yè)發(fā)展（agr）和貿(mào)易開(kāi)放（open）的估計(jì)符號(hào)在列（1）、（2）、（3）中不同，說(shuō)明農(nóng)業(yè)發(fā)展和貿(mào)易開(kāi)放對(duì)貧困減緩的影響是不確定的，這可能與我國(guó)早期所實(shí)施的產(chǎn)業(yè)非農(nóng)化政策有關(guān)，而“政府趕超”政策之下的對(duì)外貿(mào)易也不符合比較優(yōu)勢(shì)和資源稟賦的國(guó)際貿(mào)易基礎(chǔ)（林毅夫等，1994）。同時(shí)，貿(mào)易開(kāi)放影響的不確定這一結(jié)論也與崔艷娟和孫剛（2012）的面板數(shù)據(jù)分析結(jié)果保持了一致。

比較列（1）、（2）和（3）中的三個(gè)金融包容發(fā)展變量系數(shù)，當(dāng)以金融發(fā)展深度（fd）表示金融包容發(fā)展時(shí)，其對(duì)貧困率的作用為426%；以金融發(fā)展寬度（fs）作為代理變量時(shí)，其對(duì)貧困率的作用為28%；而以金融包容綜合指標(biāo)計(jì)算時(shí)，其對(duì)貧困率的作用程度為303%，也就是說(shuō)，金融包容發(fā)展每變化1%，能帶到貧困減少303%。顯然，當(dāng)金融包容發(fā)展測(cè)算方法不同時(shí)，作用效果差異明顯。比較金融包容發(fā)展的兩個(gè)單指標(biāo)回歸結(jié)果，二者的作用程度相差近30%，金融發(fā)展深度（fd）對(duì)貧困減緩的作用遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)了金融發(fā)展寬度（fs）的作用，這與我國(guó)以銀行為主的金融體系特征有著密切的關(guān)聯(lián)。雖然保險(xiǎn)等基礎(chǔ)金融服務(wù)對(duì)貧困群體有著直接的影響，能夠幫助其平滑消費(fèi)、分散風(fēng)險(xiǎn)，但是從我國(guó)現(xiàn)有的發(fā)展看，金融包容發(fā)展仍是以銀行業(yè)務(wù)為主，貧困群體主要分布在農(nóng)村和偏遠(yuǎn)地區(qū)，受成本、風(fēng)險(xiǎn)等因素的限制，他們主要使用銀行業(yè)務(wù)，而很少使用非銀行金融業(yè)務(wù)。

為了進(jìn)一步了解金融穩(wěn)定在金融包容發(fā)展對(duì)貧困減緩中的影響，以金融包容綜合指數(shù)作為金融包容發(fā)展的代理變量，同時(shí)去掉金融穩(wěn)定變量，重復(fù)上述檢驗(yàn)過(guò)程，確定以ARDL（1，2，0，1，2，0，2）作為最優(yōu)模型進(jìn)行估計(jì)④，估計(jì)結(jié)果如表4列（4）所示。主要變量的估計(jì)系數(shù)符號(hào)未發(fā)生變化，金融包容發(fā)展有利于貧困減緩，但其對(duì)貧困減緩的作用降低到215%?？梢?jiàn)，金融穩(wěn)定有利于提高金融包容發(fā)展的貧困減緩作用。與列（3）檢驗(yàn)結(jié)果相比，金融穩(wěn)定大致能使得金融包容發(fā)展的貧困減緩作用提高大約9%。

3.短期均衡關(guān)系檢驗(yàn)。在長(zhǎng)期均衡關(guān)系估計(jì)基礎(chǔ)上，根據(jù)式（10）利用Microfit軟件對(duì)序列進(jìn)行短期均衡關(guān)系檢驗(yàn)，結(jié)果如表5所示。由于短期均衡關(guān)系是在長(zhǎng)期關(guān)系檢驗(yàn)的基礎(chǔ)上進(jìn)行的，因此所使用的ARDL模型不變，表5列（1）、（2）和（3）分別給出了金融包容發(fā)展的兩個(gè)單指標(biāo)和綜合指標(biāo)的ARDL-ECM估計(jì)結(jié)果。從檢驗(yàn)結(jié)果看，三列中ECM（-1）的系數(shù)均為負(fù)數(shù)，具有正確的符號(hào)，且統(tǒng)計(jì)上高度顯著。這說(shuō)明當(dāng)受到外界沖擊時(shí)，短期對(duì)長(zhǎng)期均衡的偏離可以在下一時(shí)期得到快速修正，但修正速度與金融包容發(fā)展代理變量有關(guān)。

當(dāng)以fd作為金融包容發(fā)展測(cè)量維度時(shí)，dfd的系數(shù)為正，也就是說(shuō)，短期來(lái)看金融包容發(fā)展的深度會(huì)增加貧困率水平，對(duì)貧困減緩不利；但結(jié)合表4的結(jié)論，長(zhǎng)期來(lái)看，仍有利于貧困減緩。換言之，當(dāng)以金融發(fā)展深度測(cè)度金融包容發(fā)展時(shí)，其對(duì)貧困減緩的影響是先惡化后改善，這可能與以銀行業(yè)務(wù)利用程度（存貸總額/GDP）進(jìn)行測(cè)度有關(guān)。短期內(nèi)存貸總額的增長(zhǎng)可能更多的來(lái)源于交通便利地區(qū)，這不一定與貧困群體有關(guān)，但隨著時(shí)間的推移，這一效應(yīng)會(huì)逐步覆蓋到貧困群體。dfd、dfs和dfin的系數(shù)都為負(fù)數(shù)，這說(shuō)明短期內(nèi)，金融包容發(fā)展也能降低貧困率，有利于貧困減緩，但作用程度不明顯。從ECM（-1）估計(jì)結(jié)果可知，這一作用會(huì)很快表現(xiàn)出來(lái)，并長(zhǎng)期影響貧困減緩。整體上看，dins的系數(shù)為負(fù)數(shù)，說(shuō)明短期內(nèi)金融發(fā)展的穩(wěn)定也是有利于貧困減緩的，即便出現(xiàn)了不利影響，也會(huì)快速地向長(zhǎng)期均衡回歸，發(fā)揮其對(duì)貧困減緩的作用。

（二）穩(wěn)定性檢驗(yàn)

ARDL方法對(duì)小樣本時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸估計(jì)時(shí)，通常以遞歸殘差累計(jì)（CUSUM）和遞歸殘差平方累計(jì)（CUSUMSQ）對(duì)模型參數(shù)的穩(wěn)定性進(jìn)行驗(yàn)證（Brown，Durbin & Evans，1975）。在5%顯著水平下，利用Microfit軟件對(duì)上述用于分析長(zhǎng)期均衡關(guān)系和短期均衡關(guān)系的ARDL（2，2，0，2，1，0，2，1）模型、ARDL（1，1，1，1，0，0，1，1）模型和ARDL（1，2，0，2，1，1，2，1）模型進(jìn)行穩(wěn)定性檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果如圖1、圖2和圖3所示。從圖中可以看出三個(gè)模型的CUSUM和CUSUMSQ的統(tǒng)計(jì)量都在給定邊界范圍之內(nèi)，也就是說(shuō)，用于金融包容、金融發(fā)展穩(wěn)定與貧困減緩分析的ARDL模型是穩(wěn)健且可信的，相關(guān)的估計(jì)結(jié)果可以作為相關(guān)政策制定的參考依據(jù)。

五、結(jié)論與啟示

本文將金融包容發(fā)展與金融穩(wěn)定相結(jié)合構(gòu)建分析模型，以我國(guó)1978-2007年時(shí)間序列數(shù)據(jù)為樣本，采用適合小樣本的ARDL方法考察了金融包容（金融包容深度、金融包容寬度和金融包容綜合指標(biāo)）、金融發(fā)展穩(wěn)定與貧困減緩關(guān)系，得到如下主要結(jié)論：

1.作為金融發(fā)展的重要實(shí)踐方式，金融包容可以通過(guò)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、收入分配的途徑間接影響貧困減緩，這與蘇基溶和廖進(jìn)中（2009）、崔艷娟和孫剛（2012）的金融發(fā)展影響減貧的結(jié)論保持了一致。但由于所使用的樣本數(shù)據(jù)和估計(jì)方法的差異，這兩個(gè)間接途徑的作用程度不完全相同。金融發(fā)展穩(wěn)定有利于這一作用的發(fā)揮，而金融發(fā)展不穩(wěn)定則會(huì)消減金融包容對(duì)貧困減緩的作用。此外，教育水平的提高有利于貧困減緩，但農(nóng)業(yè)發(fā)展和貿(mào)易開(kāi)放對(duì)貧困減緩的影響是不確定的。

2.金融包容能夠顯著降低貧困水平，而且這一關(guān)系具有長(zhǎng)期穩(wěn)定性，但其作用的程度與采用的指標(biāo)有關(guān)。相比較而言，銀行金融機(jī)構(gòu)金融服務(wù)覆蓋面的擴(kuò)大對(duì)貧困減緩的作用較明顯。短期來(lái)看，金融包容發(fā)展也有利于貧困減緩，但效果沒(méi)有長(zhǎng)期效果明顯。這一短期效果對(duì)長(zhǎng)期均衡的偏離能夠以一定的速度向長(zhǎng)期均衡收斂，但收斂的速度與金融包容的指標(biāo)有關(guān)。

根據(jù)上述研究結(jié)論，本文建議：（1）在完善銀行業(yè)務(wù)的同時(shí)，促進(jìn)非銀行類(lèi)金融業(yè)務(wù)的發(fā)展，提高銀行信貸質(zhì)量和基礎(chǔ)金融服務(wù)的覆蓋面；（2）保持金融政策的持續(xù)，在促進(jìn)金融規(guī)模、效率等穩(wěn)定提高的同時(shí)，降低金融波動(dòng)的幅度，保持穩(wěn)定健康的金融環(huán)境；（3）發(fā)揮公共財(cái)政對(duì)金融包容發(fā)展的作用，創(chuàng)新包容的金融產(chǎn)品，提高金融服務(wù)產(chǎn)品供給的支持技術(shù)（如手機(jī)銀行）；（4）搭建金融服務(wù)宣傳平臺(tái)，降低信息不對(duì)稱(chēng)的影響，提高貧困群體對(duì)金融減貧的正確認(rèn)識(shí)。

注釋?zhuān)?/p>

①相比較而言，Narayan（2005）的臨界值比Pesaran，Shin & Smith（2001）給出的臨界值更適合小樣本。

②本文主要分析的是金融包容發(fā)展、金融穩(wěn)定對(duì)貧困減緩的影響，而不考慮其他影響，因此僅給出金融發(fā)展與其他變量對(duì)貧困減緩影響的F檢驗(yàn)值。

③ARDL（1，1，1，1，0，0，1，1）和ARDL（0，1，1，1，0，0，0，1）的模型標(biāo)準(zhǔn)差分別為000528和000533。

④R2、AIC與HQC準(zhǔn)則下ARDL（1，2，0，1，2，0，2）的模型誤差為00053，比SBC準(zhǔn)則下ARDL（0，2，0，1，0，0，2）模型誤差值00056較小。

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Abstract： This paper investigates the impacts of inclusive financial development and financial stability on poverty alleviation using inclusive financial development depth， width and synthetic index as inclusive financial development indicator with the time series data of China from 1978 to 2007 by ARDL method suited for small samples. The results suggest that inclusive financial has a positive effect on poverty alleviation， financial stability can improve the effect significantly； financial inclusion and financial stability have a long term effect on poverty alleviation； economic growth and income distribution are important indirect effect paths， among which economic growth is conducive to poverty alleviation， and the income gap is not conducive to poverty alleviation.

Key words：financial inclusion； financial stability； poverty alleviation； ARDL-ECM estimation

（責(zé)任編輯：張曦）