普惠金融減貧效應(yīng)的區(qū)域差異及門檻特征研究

汪曉文 崔曉燁

摘 ? 要：本文基于2005—2017年全國31個省份的面板數(shù)據(jù)，運用空間面板模型對普惠金融發(fā)展與貧困減緩的關(guān)系進行實證檢驗，結(jié)果表明，普惠金融發(fā)展和貧困程度都存在空間集聚特征，從全國層面來看，普惠金融發(fā)展具有顯著的減貧效應(yīng);從區(qū)域?qū)用鎭砜?，普惠金融的減貧效應(yīng)存在異質(zhì)性，呈現(xiàn)出東強西弱的區(qū)域特征。在此基礎(chǔ)上，進一步運用面板門限回歸模型對普惠金融減貧效應(yīng)的門檻特征進行實證分析，結(jié)果表明，普惠金融減緩貧困還存在顯著的門檻效應(yīng)，當(dāng)經(jīng)濟發(fā)展越過某一門檻時，普惠金融的減貧效應(yīng)會顯著增加。

關(guān)鍵詞：普惠金融;減貧效應(yīng);區(qū)域差異;門檻特征

中圖分類號：F832 ? 文獻標(biāo)識碼：A ?文章編號：1674-2265（2019）12-0003-10

DOI：10.19647/j.cnki.37-1462/f.2019.12.001

一、引言

消除貧困是全人類的共同目標(biāo)。黨的十九大明確把精準(zhǔn)脫貧作為決勝全面建成小康社會必須打好的三大攻堅戰(zhàn)之一，截至2018年末，全國農(nóng)村貧困人口剩余1660萬，貧困發(fā)生率為1.7%，脫貧攻堅任務(wù)仍然艱巨。金融扶貧在脫貧攻堅戰(zhàn)中占據(jù)非常重要的地位，近幾年，我國政府向貧困地區(qū)提供扶貧小額信貸、扶貧再貸款以及扶貧金融債等多種金融工具，促進貧困人口減貧增收，扶貧成果顯著。但是，由于不同地區(qū)的融資條件和融資需求存在差異，扶貧資金和項目的部分內(nèi)容和條款與扶貧到戶相抵觸，金融精準(zhǔn)扶貧的難度仍然存在。而發(fā)展普惠金融是解決這一問題的有效途徑。

普惠金融是一個能夠全面有效地為社會各個群體，包括貧困人口、小微企業(yè)提供產(chǎn)品和服務(wù)的金融體系。該概念由聯(lián)合國于2005年正式提出，其核心目標(biāo)是使社會各個群體擁有享受金融服務(wù)的平等機會。自2006年我國正式引入這一概念以來，黨中央高度重視普惠金融發(fā)展，2016年國務(wù)院印發(fā)《推進普惠金融發(fā)展規(guī)劃（2016—2020）》，力爭到2020年建立與全面建成小康社會相適應(yīng)的普惠金融服務(wù)和保障體系;2017年習(xí)近平在全國金融工作會議上明確指出，要建設(shè)普惠金融體系，加強對小微企業(yè)、“三農(nóng)”和偏遠地區(qū)的金融服務(wù)，推進金融精準(zhǔn)扶貧。因此，研究普惠金融減貧效應(yīng)的區(qū)域差異及門檻特征，對政府制定和優(yōu)化普惠金融減貧政策，進而順利完成“十三五”扶貧開發(fā)工作目標(biāo)具有重要現(xiàn)實意義。本文基于我國31個省份的區(qū)域面板數(shù)據(jù)測算普惠金融指數(shù)，通過空間面板模型和門限回歸模型考察普惠金融減貧效應(yīng)的區(qū)域差異以及門檻特征，最后得出結(jié)論并提出相關(guān)政策建議。

二、文獻回顧與研究假設(shè)

金融減貧效應(yīng)一直是理論研究的重要議題。Galor和Zeira（1993）、Beck等（ 2007）從宏觀角度考察金融發(fā)展與減緩貧困之間的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)金融發(fā)展對于增加低收入者的收入以及縮小收入差距具有積極影響。隨著普惠金融體系的不斷推進，國內(nèi)外研究者就普惠金融減貧問題開展了大量研究。Imai（2010）采用孟加拉國和印度的面板數(shù)據(jù)進行實證分析，發(fā)現(xiàn)微型金融貸款的獲取可以顯著降低貧困發(fā)生率。Park（2016）運用37個亞洲經(jīng)濟體的相關(guān)數(shù)據(jù)對普惠金融發(fā)展與貧困程度之間的關(guān)系進行實證檢驗，結(jié)果表明，發(fā)展普惠金融對于減緩貧困和縮小收入差距具有積極影響。邵漢華和王凱月（2017）基于2004—2014年90個國家的面板數(shù)據(jù)進行實證研究，結(jié)果表明普惠金融具有較為顯著的減貧效應(yīng)，但普惠金融發(fā)展在貧困廣度方面的減緩作用要大于在貧困深度方面的作用。徐強和陶侃（2017）運用省級面板數(shù)據(jù)和系統(tǒng)廣義矩估計方法實證分析金融包容是否具有減貧效應(yīng)，實證結(jié)果表明金融包容與貧困減緩之間呈現(xiàn)穩(wěn)定的正向關(guān)系。王姣和周穎（2017）基于我國普惠金融指數(shù)和貧困發(fā)生率的年度數(shù)據(jù)，實證分析普惠金融發(fā)展對于貧困減緩的作用機制，實證結(jié)果表明，提高普惠金融服務(wù)覆蓋率以及降低普惠金融服務(wù)成本對于貧困減緩具有正向作用，而普惠金融服務(wù)使用效率高低對于貧困減緩的作用并不顯著。

但是上述研究多采用時間序列分析方法或面板數(shù)據(jù)的普通最小二乘法（OLS）估計，未充分考慮我國普惠金融發(fā)展存在的空間相關(guān)性對結(jié)果的干擾，而且關(guān)于考察普惠金融減貧路徑的研究也相對較少。胡宗義（2018）采用Kernel密度估計法分析中國及各區(qū)域普惠金融發(fā)展的演進過程，發(fā)現(xiàn)普惠金融發(fā)展具有明顯的空間自相關(guān)性。呂勇斌和肖凡（2018）基于我國1516個縣級層面的數(shù)據(jù)采用空間計量工具實證分析普惠金融的減貧效應(yīng)，發(fā)現(xiàn)普惠金融發(fā)展水平與貧困程度存在空間關(guān)聯(lián)性，且二者之間存在倒U形關(guān)系?；诖?，本文提出以下假設(shè)：

H1：普惠金融的減貧效應(yīng)存在顯著的空間自相關(guān)性。

已有研究表明，普惠金融可以通過兩種路徑實現(xiàn)貧困減緩：（1）直接效應(yīng)，普惠金融減貧的直接效應(yīng)通過個體行為產(chǎn)生。發(fā)展普惠金融可以進一步健全完善金融基礎(chǔ)設(shè)施，提高弱勢群體的金融服務(wù)可獲得性，特別是信貸可得性的提高有助于提升弱勢群體的生產(chǎn)能力，從而實現(xiàn)貧困減緩。Burgess（2005）發(fā)現(xiàn)提高貧困人口金融服務(wù)可獲得性（增加銀行機構(gòu)在農(nóng)村地區(qū)的設(shè)立數(shù)量）可以顯著降低貧困發(fā)生率。何學(xué)松和孔榮（2017）認為，普惠金融通過拓展金融服務(wù)對象緩解貧困群體的信貸約束，進而提高貧困人群的收入水平。（2）間接效應(yīng)，普惠金融減貧的間接效應(yīng)是通過經(jīng)濟增長的中介效應(yīng)產(chǎn)生的。普惠金融可以通過推動經(jīng)濟增長使其在經(jīng)濟社會發(fā)展層面達到更高的均衡點，并最終惠及貧困人口等弱勢群體。Nanda和Kaur（2016）通過實證研究發(fā)現(xiàn)，普惠金融發(fā)展與經(jīng)濟發(fā)展水平密切相關(guān)，且普惠金融與其他經(jīng)濟目標(biāo)的協(xié)調(diào)性有利于經(jīng)濟社會發(fā)展。朱一鳴和王偉（2017）認為，普惠金融的減貧效應(yīng)很大程度上依賴于經(jīng)濟增長的中介效應(yīng)。羅斯丹（2016）發(fā)現(xiàn)普惠金融的減貧效應(yīng)存在顯著的門檻特征，減貧效應(yīng)隨人均收入水平的提高而增強。此外，一些學(xué)者研究發(fā)現(xiàn)普惠金融的減貧效應(yīng)存在區(qū)域異質(zhì)性。Ayyagari和Beck（2015）認為，普惠金融可以通過經(jīng)濟增長的中介效應(yīng)來縮小區(qū)域間的貧困差距。杜莉和潘曉?。?017）證實，普惠金融對于區(qū)域經(jīng)濟增長的作用效應(yīng)存在地區(qū)差異，呈東、中、西部遞減的格局?；谏鲜鲅芯浚疚奶岢鲆韵录僬f：

H2：普惠金融的減貧效應(yīng)存在空間異質(zhì)性，且呈現(xiàn)出東強西弱的區(qū)域特征。

H3：普惠金融的減貧效應(yīng)存在顯著的門檻特征，減貧效應(yīng)隨經(jīng)濟發(fā)展水平的提高而增強。

三、普惠金融指數(shù)的測算與分析

（一）普惠金融指標(biāo)的選取及數(shù)據(jù)來源

為驗證以上假設(shè)，首先對普惠金融指數(shù)進行測算與分析。普惠金融強調(diào)金融服務(wù)的廣度和深度，因此編制普惠金融指數(shù)要盡可能構(gòu)造一個完整的指標(biāo)體系。國內(nèi)外學(xué)者關(guān)于普惠金融指標(biāo)的選取開展了廣泛研究。Beckl（2007）通過金融網(wǎng)點在地域和人口中的分布情況、自助存款機在地域和人口中的分布情況、貸款總額和存款總額的占比情況及其總賬戶數(shù)等8個指標(biāo)來衡量一個國家（地區(qū)）的普惠金融發(fā)展程度。Mandira Sarma（2008）將Beckl的指標(biāo)劃分方法進行適當(dāng)改進，將8個指標(biāo)劃分為三個維度，即金融產(chǎn)品與服務(wù)的滲透性、可得性以及效用性來衡量普惠金融發(fā)展?fàn)顩r。杜強和潘怡（2016）借鑒國外普惠金融的三維度分析法，采用降維方法，同時結(jié)合中國的金融發(fā)展現(xiàn)狀來選取指標(biāo)，以此來衡量我國的普惠金融發(fā)展水平。

本文在借鑒國內(nèi)外相關(guān)文獻的基礎(chǔ)上，以金融服務(wù)的滲透性來評價普惠金融的供給效率，以金融服務(wù)的使用性來評價普惠金融的需求狀況，利用兩個維度、6個指標(biāo)綜合衡量普惠金融的發(fā)展水平，具體指標(biāo)體系如表1所示：

表1：普惠金融指標(biāo)體系

[衡量維度 描述性指標(biāo) 具體指標(biāo) 金融服務(wù)的

滲透性 地理維度 F1 每萬平方公里的金融機構(gòu)網(wǎng)點數(shù) F2 每萬平方公里的金融從業(yè)人員數(shù) 人口維度 F3 每萬人擁有的金融機構(gòu)網(wǎng)點數(shù) F4 每萬人擁有的金融從業(yè)人員數(shù) 金融服務(wù)的

使用性 存款服務(wù) F5 人均存款余額占人均GDP的比重 貸款服務(wù) F6 人均貸款余額占人均GDP的比重 ]

上述6個指標(biāo)所涉及的金融數(shù)據(jù)來源于我國31個省市的《區(qū)域金融運行報告》《統(tǒng)計年鑒》以及萬得數(shù)據(jù)庫，由于中國香港、澳門以及臺灣地區(qū)的相關(guān)數(shù)據(jù)較難獲取，所以并未將這三個地區(qū)納入本文的研究范圍。

（二）普惠金融指數(shù)測度方法

目前，普惠金融指數(shù)的測度方法主要有以下三種：（1）借鑒聯(lián)合國開發(fā)計劃署的一些著名指標(biāo)，例如，Chan（2004）借鑒聯(lián)合國人類發(fā)展指數(shù)（HDI）的構(gòu)建方法來衡量不同地區(qū)普惠金融的發(fā)展?fàn)顩r;（2）通過變異系數(shù)法和極差法確定普惠金融各個指標(biāo)的權(quán)重，以各個指標(biāo)的權(quán)重為基礎(chǔ)，運用歐式距離法計算普惠金融指數(shù)，例如，王婧和胡國輝（2013）通過變異系數(shù)法和極差法構(gòu)建普惠金融指數(shù);（3）采用因子分析、主成分分析法度量普惠金融發(fā)展程度，例如祝英麗（2010）以銀行業(yè)綜合指數(shù)來衡量普惠金融程度。

本文借鑒聯(lián)合國人類發(fā)展指數(shù)的構(gòu)建方法，來衡量我國31個省市普惠金融的發(fā)展?fàn)顩r。測度公式表示為：

[IFI=1-w1-d12+w2-d22+…+wn-dn2w12+w22+…wn2]

其中[IFI0≤IFI≤1]為普惠金融指數(shù)，但需要注意的是，[IFI]值并不能代表其具體大小，其值只是體現(xiàn)普惠金融發(fā)展的縱向趨勢和橫向差距;[di]表示第i個指標(biāo)的普惠金融指數(shù)，表示處理后的指標(biāo)值，[di]越大則該指標(biāo)代表的普惠程度越高;[wi]表示第i個指標(biāo)的權(quán)重。[di]的計算公式為[di=wi×Fi-minimaxi-mini]，[Fi]為第i個指標(biāo)的實際觀測值，[mini]和[maxi]分別表示該指標(biāo)的最小值與最大值。

對于權(quán)重[wi]的估計，本文采用變異系數(shù)法來確定。先計算各樣本取值的平均數(shù)[Xi]和標(biāo)準(zhǔn)差[σi]，再運用[Vi=Xiσi]和[wi=Vii=1nVi]計算出變異系數(shù)[Vi]和第i個指標(biāo)的權(quán)重[wi]。

（三）普惠金融發(fā)展水平測度結(jié)果分析

根據(jù)上述普惠金融指數(shù)測度公式，計算我國31個省市2005—2017年間普惠金融指數(shù)，計算結(jié)果如表2所示。

第一，從總體發(fā)展趨勢來看，我國普惠金融發(fā)展水平大致呈現(xiàn)上升趨勢。具體來看，2005—2008年，全國多數(shù)省市普惠金融在較低水平徘徊，這主要與國有商業(yè)銀行改革，以及大幅撤并金融機構(gòu)網(wǎng)點有關(guān)。2008年以來，全國普惠金融發(fā)展水平總體呈上升趨勢，得益于金融改革的成效逐步顯現(xiàn)，金融進入快速發(fā)展階段。從金融服務(wù)滲透性維度來看，2005—2017年，每萬平方公里的金融機構(gòu)網(wǎng)點數(shù)所占權(quán)重從0.29上升到0.32，每萬平方公里金融從業(yè)人員數(shù)所占權(quán)重從0.40上升到0.42，表明金融服務(wù)的地理滲透性對于普惠金融發(fā)展的影響逐步增強;存款服務(wù)所占權(quán)重基本保持在0.1左右，貸款服務(wù)和每萬人所擁有的金融機構(gòu)數(shù)所占權(quán)重逐步下降，表明這兩個指標(biāo)對于普惠金融的影響程度逐步下降，其他指標(biāo)權(quán)重?zé)o顯著變化。但從各省市的實際指標(biāo)值來看，中西部普遍存在融資難的問題。

第二，從區(qū)域發(fā)展差異來看，東部地區(qū)普惠金融發(fā)展明顯好于中西部地區(qū)，東、中、西部平均得分分別為0.181、0.048、0.029。從區(qū)域內(nèi)部來看，東部地區(qū)省市間差異較大，河北、遼寧以及海南低于東部地區(qū)的平均水平，上海、北京則遠遠高于平均水平;中部地區(qū)普惠金融發(fā)展水平較高的省份是河南、安徽，較低的省份為黑龍江;西部地區(qū)呈階梯狀分布，重慶位于第一梯隊，陜西、四川、寧夏位于第二梯隊，其他省份位于第三梯隊，普惠金融發(fā)展低于西部地區(qū)平均水平。

為使區(qū)域差異結(jié)果更加直觀，進一步得到中國普惠金融發(fā)展水平的空間分布圖，如圖1所示。

四、普惠金融減貧效應(yīng)的空間集聚及區(qū)域差異實證研究

（一）模型設(shè)定及變量選取

為驗證普惠金融減貧效應(yīng)的區(qū)域差異，本文設(shè)定如下模型：

[povit=α0+β1ifiit+β2lnagdpit+β3finit+β4urbit+β5gapit+β6eduit+β7lnfrait+εit]

1. 被解釋變量（pov）：本文選取恩格爾系數(shù)測量中國各地區(qū)的貧困程度，該指標(biāo)采用食品支出占總消費支出的比重來表示，其值越低，表示該地區(qū)家庭越富裕。根據(jù)各地區(qū)的統(tǒng)計年鑒，分別計算31個省份農(nóng)村居民和城鎮(zhèn)居民的恩格爾系數(shù)，采用城鎮(zhèn)化率為權(quán)重進行加權(quán)計算得出。

2. 解釋變量（ifi）：采用上文計算得出的31個省份的普惠金融指數(shù)來表示。

3. 控制變量：（1）經(jīng)濟發(fā)展水平（agdp）是采用各省份的人均GDP來表示，一般來說，一個地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平越高，貧困發(fā)生率越低。為防止異方差的出現(xiàn)，在實證分析中，該指標(biāo)應(yīng)取對數(shù)。（2）財政干預(yù)程度（fin）通過政府支出占GDP的比重來表示。（3）城鎮(zhèn)化率（urb）采用城鎮(zhèn)人口占總?cè)丝诘谋戎貋肀硎?。?）收入差距（gap）采用城鎮(zhèn)居民人均收入與農(nóng)村居民人均收入的比值來表示。（5）教育水平（edu）采用人均教育年限來表示，計算公式為（0[×]文盲人數(shù)+6[×]小學(xué)人數(shù)+9[×]初中人數(shù)+12[×]高中人數(shù)+16[×]大專及以上人數(shù)）/6歲及6歲以上人口。（6）交通便利程度（fra）通過每百平方公里擁有的公路里程數(shù)來表示，為防止異方差的出現(xiàn)，在實證分析中，該指標(biāo)應(yīng)取對數(shù)。以上變量的描述性統(tǒng)計如表3所示。

表3：變量的描述性統(tǒng)計

[指標(biāo) 樣本數(shù) 均值 最大值 最小值 標(biāo)準(zhǔn)差 恩格爾系數(shù)（engle） 403 0.372 0.597 0.205 0.065 普惠金融指數(shù)（ifi） 403 0.088 0.910 0.011 0.135 經(jīng)濟發(fā)展水平（agdp） 403 38176.54 128994.1 5052 23920.37 財政干預(yù)程度（fin） 403 0.246 1.379 0.080 0.188 城鎮(zhèn)化率（urb） 403 0.520 0.896 0.209 0.146 收入差距（gap） 403 2.886 4.594 1.845 0.559 教育水平（edu） 403 8.643 12.502 3.738 1.220 交通便利程度（fra） 403 80.321 210.159 3.636 48.697 ]

（二）普惠金融減貧效應(yīng)的空間集聚及空間計量分析

1. 空間自相關(guān)性分析。為驗證假設(shè)1的合理性，本文首先采用全局莫蘭指數(shù)Morans I對中國普惠金融發(fā)展水平和貧困程度的全局空間相關(guān)性進行分析，并且運用局部Morans I來分析中國普惠金融發(fā)展和貧困減緩的空間分布格局。

（1）全局Morans I。全局Morans I考察的是整個空間序列[xini=1]的空間集聚情況，其計算公式為：

[I=i=1nj=1nwijxi-xxj-xS2i=1nj=1nwij]

其中，[xi]代表第[i]個區(qū)域普惠金融發(fā)展程度和貧困程度的觀測值，[n]為區(qū)域數(shù)量，[w]為空間權(quán)重矩陣（用來度量區(qū)域[i]與區(qū)域[j]之間的距離），[S2=i=1nxi-x2n]為樣本方差。Morans I的取值介于-1到1之間，大于0表示存在正空間自相關(guān)，即高值與高值相鄰、低值與低值相鄰;小于0表示存在負空間自相關(guān)，即高值與低值相鄰;接近于0表示空間分布是隨機的，不存在空間自相關(guān)。本文采用Stata15測算我國2005—2017年普惠金融發(fā)展程度和貧困程度的全局Morans I，測算結(jié)果如表4所示。

由表4可知，我國普惠金融發(fā)展程度和貧困程度的全局莫蘭指數(shù)值在0.136—0.577之間，且對應(yīng)的P值均小于0.05，在5%的顯著性水平上拒絕無空間自相關(guān)的原假設(shè)，表明我國31個省份普惠金融發(fā)展程度和貧困程度并不是隨機分布的，即普惠金融發(fā)展水平和貧困程度高（低）的省份，其鄰近省份的普惠金融發(fā)展水平和貧困程度也較高（低）。

從發(fā)展階段來看，2005—2017年普惠金融發(fā)展水平的全局自相關(guān)性總體呈下降趨勢，而貧困程度的空間自相關(guān)性則經(jīng)歷了先升后降的過程，2005—2008年，空間自相關(guān)性明顯上升，由2005年的0.405上升到2008年的0.577，2009—2017年，空間自相關(guān)性處于波動下降狀態(tài)，由2009年的0.490下降至2017年的0.222。

（2）局部Morans I。因為全局Morans I無法度量某區(qū)域i附近的空間集聚情況，因此本文通過局部Morans I和LISA聚集圖來分析普惠金融發(fā)展和貧困程度的省際分布特征，其計算公式為：

[Ii=xi-xS2j=1nwijxi-x]

[Ii>0]表示區(qū)域i的高（低）值被附近的高（低）值所包圍，即省份i與鄰近省份的普惠金融發(fā)展和貧困程度具有相似屬性，對應(yīng)在LISA聚集圖為第一象限（高—高區(qū)域）和第三象限（低—低區(qū)域）;[Ii<0]表示區(qū)域i的高（低）值被附近的低（高）值所包圍，即省份i與鄰近省份的普惠金融發(fā)展和貧困程度具有不同屬性，對應(yīng)在LISA聚集圖為第二象限（低—高區(qū)域）和第四象限（高—低區(qū)域）。限于篇幅，本文以2005年和2017年為代表進行局部空間自相關(guān)性分析。

從圖2和圖3可知，2005年和2017年普惠金融發(fā)展分布格局基本一致，大多數(shù)省份都落入第一象限（高—高區(qū)域）和第三象限（低—低區(qū)域），二者大約占總樣本的80.65%，這說明我國普惠金融發(fā)展具有高水平集聚以及低水平集聚的特點，而且2005年和2017年普惠金融指數(shù)高—高聚集區(qū)分布都較為分散，主要位于北京、天津、上海、江蘇、浙江以及山東等東部發(fā)達地區(qū)，而對于低—低聚集區(qū)而言，2017年比2005年分布更加集中，且主要位于中西部地區(qū)。

從圖4可知，2005年貧困程度落入第一象限（高—高區(qū)域）的有10個省份，落入第三象限（低—低區(qū)域）的有13個省份，二者占總樣本的比重為74.20%。由圖5可知，2017年落入第一象限（高—高區(qū)域）的有10個省份，落入第三象限（低—低區(qū)域）的有14個省份，二者占總樣本的比重為77.42%。相較于2005年，2017年高—高聚集區(qū)以及低—低聚集區(qū)分布較為集中，且低—低聚集區(qū)主要為東部和中部地區(qū)，高高聚集區(qū)主要為西部地區(qū)。

由以上分析可知，各省份的普惠金融發(fā)展和貧困程度都存在較為明顯的空間集聚效應(yīng)，且東部地區(qū)普惠金融發(fā)展較快，其鄰近省份的普惠金融也發(fā)展較快;中西部地區(qū)普惠金融發(fā)展較慢，其鄰近省份的普惠金融也發(fā)展較慢。東部地區(qū)貧困程度較低，其鄰近省份的貧困程度也相對較低;西部地區(qū)貧困程度較高，其鄰近省份的貧困程度也相對較高。

2. 普惠金融減貧效應(yīng)空間計量實證分析。由于我國普惠金融發(fā)展和貧困程度都具有空間自相關(guān)性，因此在研究普惠金融的減貧效應(yīng)時，應(yīng)將空間因素考慮其中。本文利用Anselin（1988）提出的空間滯后模型（SLM）和空間誤差模型（SEM），將普惠金融減貧效應(yīng)的空間面板模型設(shè)定為以下兩種形式：

空間滯后模型（SLM）：

[povit=α0+β1ifiit+β2lnagdpit+β3finit+β4urbit+β5gapit+β6eduit+β7lnfrait+ρpovit-1+εit]

空間誤差模型（SEM）：

[povit=α0+β1ifiit+β2lnagdpit+β3finit+β4urbit+β5gapit+β6eduit+β7lnfrait+ξit]

[ξit=λwξit+εit]

其中，[ρ]和[λ]分別為SLM模型和SEM模型的空間相關(guān)系數(shù)，w為空間權(quán)重矩陣，[εit]為隨機擾動項。

首先本文依據(jù)Anselin（1988）判斷準(zhǔn)則進行模型設(shè)定檢驗，檢驗結(jié)果如表5所示。

表5：全國普惠金融減貧效應(yīng)模型設(shè)定檢驗

[檢驗統(tǒng)計量 LM robust LM Hausman Spatial error 735.4169

（0.0000） 681.5937

（0.0000） 21.94

（0.0026） spatial lag 54.1027

（0.0000） 0.2795

（0.5971） 模型選擇 固定效應(yīng)空間誤差模型 ]

通過表5可知，空間誤差模型的LM統(tǒng)計量都通過了顯著性檢驗，而空間滯后模型的LM統(tǒng)計量沒有通過顯著性檢驗，因此選擇空間誤差模型更加合適。通過豪斯曼檢驗，進一步確定應(yīng)該選擇固定效應(yīng)空間誤差模型。為便于模型比較，空間滯后模型、隨機效應(yīng)空間誤差模型（SEMRE）、固定效應(yīng)空間誤差模型（SEMFE）估計結(jié)果如表6所示。

由表6可知，固定效應(yīng)空間誤差模型的空間相關(guān)系數(shù)為0.1213，且通過了顯著性檢驗，說明我國31個省份普惠金融減貧效應(yīng)存在顯著的空間自相關(guān)性，即本省普惠金融對鄰省的貧困狀況具有一定影響，普惠金融減貧具有空間溢出效應(yīng)。這一結(jié)果與本文提出的假設(shè)1相符。

普惠金融指數(shù)的系數(shù)為-0.1257，且在1%顯著性水平下通過了顯著性檢驗，說明普惠金融具有顯著的減貧效應(yīng)。對于6個控制變量來說，經(jīng)濟發(fā)展水平的系數(shù)為-0.0553，在1%的顯著性水平下通過了顯著性檢驗，說明具有顯著的減貧效應(yīng)，即經(jīng)濟發(fā)展水平越高越有助于貧困減緩;財政干預(yù)程度的系數(shù)為正，且在1%的顯著性水平下通過了顯著性檢驗，說明高度的財政干預(yù)并不利于貧困減緩，而且目前普惠金融發(fā)展的新趨勢是減少政府干預(yù)，重視金融機構(gòu)創(chuàng)新，促使金融市場向市場化方向發(fā)展;城鎮(zhèn)化率系數(shù)為

-0.4337，且在1%的顯著性水平下通過了顯著性檢驗，說明城鎮(zhèn)化發(fā)展程度越高，越有利于貧困減緩;交通便利程度系數(shù)為-0.0271，且在5%的顯著性水平下通過了顯著性檢驗，說明交通便利程度越高越有利于貧困減緩;收入差距和教育水平?jīng)]有通過顯著性檢驗。

（三）普惠金融減貧效應(yīng)的區(qū)域差異分析

在驗證假設(shè)1的基礎(chǔ)上，本文將基于區(qū)域數(shù)據(jù)分析我國東、中、西三地區(qū)普惠金融的減貧效應(yīng)，探究各地區(qū)貧困減緩的現(xiàn)實原因，以期為各地區(qū)差異化普惠金融扶貧政策提供參考依據(jù)。

首先依據(jù)Anselin（1988）判斷準(zhǔn)則進行模型設(shè)定檢驗，檢驗結(jié)果如表7所示。

由表7可知，東、中、西部地區(qū)的空間誤差模型LM統(tǒng)計量都通過了顯著性檢驗，而空間滯后模型的LM統(tǒng)計量沒有通過顯著性檢驗，所以三個區(qū)域都應(yīng)選擇空間誤差模型。然后通過豪斯曼檢驗，進一步確定對于東部地區(qū)普惠金融減貧效應(yīng)建模，應(yīng)采用固定效應(yīng)空間誤差模型（SEMFE），而對于中、西部普惠金融減貧效應(yīng)建模，應(yīng)采用隨機效應(yīng)空間誤差模型（SEMRE）。具體估計結(jié)果如表8所示。

由表8可知，東、中、西三個地區(qū)面板空間模型的空間相關(guān)系數(shù)都通過了顯著性檢驗，說明這三個區(qū)域的普惠金融減貧效應(yīng)都具有顯著的空間自相關(guān)性。東部地區(qū)普惠金融指數(shù)的系數(shù)為-0.1044，在5%的顯著性水平下通過了顯著性檢驗;中部地區(qū)和西部地區(qū)的普惠金融指數(shù)分別為-0.7629和-0.1256，并沒有通過顯著性檢驗，說明普惠金融在東部地區(qū)具有顯著的減貧效應(yīng)，而在中部地區(qū)和西部地區(qū)減貧效應(yīng)并不明顯。這可能主要是由于相對于東部地區(qū)而言，中西部地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展相對滯后，貧困人口等弱勢群體能夠享受到的金融服務(wù)較少，因此普惠金融的減貧效應(yīng)并不明顯，這一結(jié)果也驗證了本文提出的研究假設(shè)2。

對于6個控制變量來說，東、中、西部經(jīng)濟發(fā)展水平和交通便利程度都具有顯著的減貧效應(yīng);東部和中部政府干預(yù)程度的系數(shù)沒有通過顯著性檢驗，西部地區(qū)政府干預(yù)程度的系數(shù)為0.0719，且在5%的水平下通過了顯著性檢驗;東、中、西部地區(qū)城鎮(zhèn)化率的系數(shù)都通過了顯著性檢驗，具有顯著的減貧效應(yīng)，且減貧效應(yīng)由小到大分別為東部、中部、西部;東部和中部地區(qū)收入差距的系數(shù)沒有通過顯著性檢驗，西部收入差距的系數(shù)為0.0285，在1%的顯著性水平下通過了顯著性檢驗，說明城鎮(zhèn)居民和農(nóng)村居民的收入差距越大，越不利于貧困減緩;東部地區(qū)教育水平的系數(shù)沒有通過顯著性檢驗，中、西部地區(qū)教育水平的系數(shù)在10%的顯著性水平下通過了檢驗，且西部地區(qū)教育水平的減貧效應(yīng)大于中部地區(qū)。

五、普惠金融減貧效應(yīng)門檻特征分析

（一）門檻模型設(shè)定

在驗證假設(shè)2的基礎(chǔ)上，本文采用門檻回歸模型估計普惠金融減貧效應(yīng)的門檻值，同時檢驗門檻值的顯著性。將普惠金融指數(shù)設(shè)定為核心解釋變量，經(jīng)濟發(fā)展水平設(shè)定為門檻變量，設(shè)定的模型如下所示：

[povit=α0+β11ifiitIlnagdp≤γ1+β12ifiitIγ1

其中，[I?]表示示性函數(shù)，[γ]為待估計的門限值，[β11、β12]為不同門檻值下的待估計系數(shù)，其他變量與前面面板模型的含義一致。

（二）門檻效應(yīng)檢驗

對于是否存在門檻效應(yīng)，Hansen（1999）提出用F統(tǒng)計量來檢驗，采用自助法（bootstrap）來得到臨界值，門檻估計結(jié)果如表9所示。

根據(jù)表9可知，普惠金融減貧效應(yīng)的單一門檻值（11.514）在1%的顯著性水平下通過顯著性檢驗，雙重門檻（10.836）和三重門檻（8.939）均未通過顯著性檢驗，因此，本文應(yīng)采用單一門檻效應(yīng)進行建模。為了能夠更加形象地反映出普惠金融減貧效應(yīng)的門檻值估計過程，門檻特征的似然比趨勢圖如圖6所示。

表9：門檻效應(yīng)檢驗結(jié)果

[門檻 門檻值 F值 P值 臨界值 1% 5% 10% 單一門檻 11.514*** 65.18 0.000 45.795 36.394 30.704 雙重門檻 10.836 14.92 0.105 23.302 17.106 15.016 三重門檻 8.939 11.93 0.432 173.535 121.413 22.063 ]

注：P值和臨界值均為自助法（bootstrap）反復(fù)抽樣1000次得到的結(jié)果。

圖6：門檻特征似然比趨勢圖

（三）實證結(jié)果及分析

通過門檻效應(yīng)檢驗可知，普惠金融減貧效應(yīng)存在一個顯著的門檻特征。因此，根據(jù)不同的經(jīng)濟發(fā)展程度，普惠金融減貧效應(yīng)劃分為兩個區(qū)間，單重面板門限回歸模型估計結(jié)果如表10所示。

表10：面板門限回歸結(jié)果

[變量 系數(shù) P值 ifi（lnagdp≤11.514） -0.0194 0.662 ifi（lnagdp-11.514） -0.1528*** 0.000 fin 0.0679*** 0.006 urb -0.7355*** 0.000 gap 0.0299*** 0.000 edu 0.0021 0.638 lnfra 0.0071 0.923 _cons 0.4200*** 0.000 ]

從表10中可以看出，普惠金融的減貧效應(yīng)并非簡單的線性關(guān)系，而是存在門檻特征，這說明一個區(qū)域的經(jīng)濟發(fā)展水平會影響該區(qū)域普惠金融的減貧效果，經(jīng)濟發(fā)展水平不同，普惠金融的減貧效果也是不同的。當(dāng)?shù)貐^(qū)人均生產(chǎn)總值小于或等于單一門檻值時，普惠金融指數(shù)的系數(shù)為-0.0194，沒有通過顯著性檢驗，說明普惠金融發(fā)展可以促進貧困減緩但效果并不顯著;當(dāng)人均GDP跨過單一門檻值時，普惠金融指數(shù)的系數(shù)為-0.1528，在1%的顯著性水平下通過了顯著性檢驗，這說明普惠金融發(fā)展對貧困減緩起到顯著的正向作用。由此可見，當(dāng)經(jīng)濟發(fā)展水平較低時，普惠金融的減貧效應(yīng)并不明顯，隨著經(jīng)濟發(fā)展水平的提高，普惠金融的減貧效應(yīng)會逐漸顯現(xiàn)，與本文提出的研究假設(shè)3相符。

目前，我國的金融體系還是以銀行為主體的，當(dāng)某地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平以及居民的收入水平較低時，對于低收入群體來說，貸款服務(wù)的可獲得性較低，其主要獲得的金融服務(wù)為存款服務(wù)，因此，在此階段，金融規(guī)模擴張的實質(zhì)是低收入群體的資金流向高收入群體，普惠金融的“造血”功能得不到發(fā)揮;隨著經(jīng)濟發(fā)展水平的提高以及居民收入水平的增加，金融基礎(chǔ)設(shè)施會逐步完善，普惠金融發(fā)展程度會得到進一步提高，在此階段，低收入群體可以獲得多種金融服務(wù)，農(nóng)戶對于農(nóng)業(yè)貸款以及低收入群體、小微企業(yè)對于生產(chǎn)性貸款的可獲得性都會得到提高，普惠金融的減貧效應(yīng)逐步增強。

最后，從控制變量來看，財政干預(yù)程度和收入差距的系數(shù)為正，在1%的顯著性水平下通過了顯著性檢驗，說明財政干預(yù)程度越高，收入差距越大，越不利于貧困減緩;城鎮(zhèn)化率的系數(shù)為-0.7355，在1%的顯著性水平下通過了顯著性檢驗，具有顯著的減貧效應(yīng)。

六、結(jié)論

在精準(zhǔn)扶貧戰(zhàn)略背景下，研究普惠金融的減貧效應(yīng)具有重要的現(xiàn)實意義。本文借鑒聯(lián)合國人類發(fā)展指數(shù)的構(gòu)建方法測算我國31個省份的普惠金融指數(shù)，利用莫蘭指數(shù)、LISA集聚圖以及面板空間模型對2005—2017年我國31個省份普惠金融減貧效應(yīng)的空間集聚以及區(qū)域差異進行分析，利用面板門檻模型對我國普惠金融減貧效應(yīng)的門檻特征進行分析，主要得出以下幾點結(jié)論：（1）2005—2017年全國普惠金融水平大體呈上升趨勢，但受相關(guān)政策及因素的影響，不同時期表現(xiàn)出不同的變化態(tài)勢;區(qū)域普惠金融發(fā)展水平并不平衡，東部最優(yōu)、中部居中、西部最次，與各地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平的區(qū)域特征相一致。（2）全國普惠金融發(fā)展程度和貧困程度都存在顯著的空間集聚特征，具有空間上的“馬太效應(yīng)”。（3）從全國來看，普惠金融發(fā)展對于貧困減緩具有顯著的正向作用，且普惠金融的減貧效應(yīng)具有顯著的空間自相關(guān)性;從區(qū)域?qū)用鎭砜矗芙?jīng)濟發(fā)展水平限制，普惠金融發(fā)展的減貧效應(yīng)存在顯著的異質(zhì)性，東部地區(qū)從普惠金融發(fā)展中的獲益要高于中西部地區(qū)。（4）普惠金融發(fā)展與貧困程度之間存在顯著的非線性關(guān)系，表現(xiàn)出單重門檻特征：當(dāng)經(jīng)濟發(fā)展水平較低時，普惠金融的減貧效應(yīng)并不顯著;當(dāng)經(jīng)濟發(fā)展水平越過門檻值后，普惠金融的減貧效應(yīng)會逐漸顯現(xiàn)。綜合而言，以上結(jié)果較好地驗證了本文提出三個假設(shè)的合理性。本文需進一步解決的是空間面板模型中存在的內(nèi)生性問題，今后將在微觀數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上開展研究。

金融扶貧是脫貧攻堅戰(zhàn)的基礎(chǔ)，通過發(fā)展普惠金融來增加貧困人口等弱勢群體的金融供給是金融扶貧工作的主要著力點。結(jié)合上述結(jié)論，本文主要提出以下政策建議：第一，繼續(xù)大力發(fā)展普惠金融，實施區(qū)域差異化普惠金融發(fā)展策略，著力完善政策性金融、商業(yè)性金融以及合作性金融相互結(jié)合、相互促進的金融體系，根據(jù)不同區(qū)域貧困程度合理選擇不同類型金融機構(gòu)參與扶貧開發(fā)過程;著力消除區(qū)域間普惠金融發(fā)展的不平衡性，加大金融資源向中西部地區(qū)的政策傾斜力度，改善中西部貧困地區(qū)的金融基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，降低服務(wù)成本和延伸服務(wù)半徑;推進數(shù)字普惠金融發(fā)展，降低農(nóng)村金融體系的運行成本，讓普惠金融能更好地服務(wù)于農(nóng)村小微企業(yè)、新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體以及低收入群體。第二，強化宣傳教育，充分發(fā)揮各類金融工具的作用，引導(dǎo)貧困人口充分合理使用各種金融工具;加強貧困地區(qū)的金融教育和消費者保護，促使貧困家庭和中小企業(yè)能夠充分利用普惠金融提供的金融服務(wù)，進一步增強普惠金融的減貧效果。第三，普惠金融的減貧效應(yīng)具有空間溢出特征，因此各地政府應(yīng)打破地區(qū)界限，加強區(qū)域金融合作，實現(xiàn)市場、資本以及人才等金融資源的共享共通，加速形成區(qū)域中心，發(fā)揮中心輻射作用，擴大普惠金融服務(wù)范圍。第四，鑒于普惠金融發(fā)展對于貧困減緩所表現(xiàn)出的異質(zhì)性特征，在推進普惠金融發(fā)展時應(yīng)根據(jù)區(qū)域特征實施不同的瞄準(zhǔn)機制，提高扶貧的精準(zhǔn)性。具體而言，對于東部地區(qū)，由于普惠金融的減貧效應(yīng)較為顯著，著力提升金融產(chǎn)品及服務(wù)的創(chuàng)新能力，提高金融服務(wù)的可獲得性，可以顯著降低東部地區(qū)的貧困發(fā)生率。而對于中西部，由于經(jīng)濟發(fā)展水平限制以及貧困人口自身經(jīng)濟機會的缺乏，立足于開發(fā)式扶貧，推進普惠金融與區(qū)域產(chǎn)業(yè)發(fā)展、產(chǎn)業(yè)鏈各環(huán)節(jié)的有機融合，從經(jīng)濟發(fā)展、社會包容和自身能力三個層面解決貧困問題，才能更為有效地提高西部地區(qū)普惠金融發(fā)展的減貧效應(yīng)。

參考文獻：

[1]Galor O，Zeira J. 1993. Income Distribution and Macroeconomics[J].The Review of Economic Studies，60（1）.

[2]Beck T.，Demirgüc-Kunt A.，and Levine R. 2007. Finance，Inequality and the Poor[J].Journal of Economic Growth，12（1）.

[3]KS Imai，Arun T. 2010. Microfinance and Household Poverty Reduction： New Evidence from India[J].World Development，（12）.

[4]Park C. Y.，and Jr R. V. M. 2016. Does Financial Inclusion Reduce Poverty and Income Inequality in Developing Asia？[J].Financial Inclusion in Asia，（5）.

[5]Burgess R.，Pande R. 2005. Do Rural Matters？Evidence from the Indian Social Banking Experiment[J].The American Economic Review，（3）.

[6]Nanda， K.，and M. Kaur. 2016. Financial Inclusion and Human Development：A Cross-country Evidence，Management&Labour Studies，41（2）.

[7]Beck T.，Demirguc-Kunt A.，Martinez Peria M. S. 2007. Reaching out：Access to and Use of Banking Services Across Countries[J].Journal of Financial Economics，85（1） .

[8]Sarma，M. Index of Financial Inclusion. Working Paper No. 215. Indian Council for Research on International Ecomomic Relations.

[9]chan s. 2004. Financial Exclusion in Australia.The Third Australia Society of Heterodox Economists Conference，University of New South Wales，（2）.

[10]Ayyagari， M.，and T. Beck. 2015. Financial Inclusion in Asia：An Overview，Asian Development Bank Economics Working Paper Series NO.4495.

[11]朱一鳴，王偉.普惠金融如何實現(xiàn)精準(zhǔn)扶貧？[J].財經(jīng)研究，2017，43（10）.

[12]羅斯丹，陳曉，姚悅欣.我國普惠金融發(fā)展的減貧效應(yīng)研究[J].當(dāng)代經(jīng)濟研究，2016（12）：84-93.

[13]杜莉，潘曉健.普惠金融、金融服務(wù)均衡化與區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展——基于中國省際面板數(shù)據(jù)模型的研究[J].吉林大學(xué)社會科學(xué)學(xué)報，2017，57（05） .

[14]杜強，潘怡.普惠金融對我國地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展的影響研究——基于省際面板數(shù)據(jù)的實證分析[J].經(jīng)濟問題探索，2016，（3）.

[15]何學(xué)松，孔榮.普惠金融減緩農(nóng)村貧困的機理分析與實證檢驗[J].西北農(nóng)林科技大學(xué)學(xué)報（社會科學(xué)版），2017，17（03）.

[16]邵漢華，王凱月.普惠金融的減貧效應(yīng)及作用機制——基于跨國面板數(shù)據(jù)的 ?實證分析[J].金融經(jīng)濟學(xué)研究，2017，32（06）.

[17]王姣，周穎.基于貧困減緩視角的普惠金融發(fā)展研究[J].農(nóng)業(yè)經(jīng)濟，2017，（2）.

[18]馬彧菲，杜朝運.普惠金融指數(shù)測度及減貧效應(yīng)研究[J].經(jīng)濟與管理研究，2017，38（05）.

[19]楊輝，許舜威.中國普惠金融發(fā)展水平測度及影響因素分析——基于省級差異視角[J].武漢金融，2018，（7）.

[20]胡宗義，丁李平，劉亦文.中國普惠金融發(fā)展的空間動態(tài)分布及收斂性研究[J].軟科學(xué)，2018，32（09）.

[21]呂勇斌，肖凡.縣域金融包容的測度及其反貧困效應(yīng)的空間分析[J].中南財經(jīng)政法大學(xué)學(xué)報，2018，（5）.

[22]王婧，胡國暉.中國普惠金融的發(fā)展評價及影響因素分析[J].金融論壇，2013，18（06）.

Study on the Regional Differences and Threshold Characteristics of the Poverty Reduction Effect of Inclusive Finance

——An Empirical Analysis Based on Provincial Panel Data

Wang Xiaowen/Cui Xiaoye

（School of Economics，Lanzhou University，Gansu ? Lanzhou ? 730000）

Abstract：Based on the panel data of 31 provinces from 2005 to 2017 in China，this paper uses spatial panel model to have an empirical test on the relationship between inclusive financial development and poverty alleviation. The results show that both the development of inclusive finance and the degree of poverty in China have the characteristics of spatial agglomeration. From the national perspective，inclusive finance has a significant effect on poverty reduction; from the regional perspective，the poverty reduction effect of the inclusive finance has ?heterogeneity，which presents strong in the eastern China but weak in the western ones. Based on this occasion above，the panel threshold regression model is further used to analyze the threshold characteristics of inclusive financial poverty reduction effect. It is found that there is still a prominent threshold effect in inclusive financial poverty alleviation. When economic development crosses a certain threshold，the poverty reduction effect of inclusive finance will increase significantly.

Key Words：inclusive finance，poverty reduction effect，regional differences，threshold characteristics