財政政策、精準扶貧與農(nóng)村脫貧

□ 張鵬飛

內容提要 本文采用我國2007～2016年30個省、直轄市和自治區(qū)的面板數(shù)據(jù)，檢驗我國財政政策對農(nóng)村貧困的影響，同時檢驗實施精準扶貧后財政政策對貧困影響的變化情況。研究發(fā)現(xiàn)，財政政策不但沒有緩解農(nóng)村貧困，反而加劇了農(nóng)村貧困，這主要是由于農(nóng)村扶貧過程中財政資金不足、利用效率低下，財政扶貧投資不完善、支出結構不合理，在財政政策影響下農(nóng)村貧困地區(qū)收入再分配問題突出，農(nóng)村財政政策扶貧進入機制不完善和退出機制缺失等方面造成的。進一步研究發(fā)現(xiàn)，實施精準扶貧后財政政策對農(nóng)村貧困加劇的影響得到了改善。本文的研究結論對于我國扶貧攻堅、全面建成小康社會具有啟示意義，即完善財政政策扶貧設計、深入推進精準扶貧工作是實現(xiàn)農(nóng)村脫貧的關鍵。

一、引言

貧困，不但是經(jīng)濟發(fā)展問題和社會發(fā)展問題，而且是重大的政治問題。改革開放以來，我國在反貧困斗爭中取得輝煌成績。按現(xiàn)行農(nóng)村貧困標準（2010年標準），我國農(nóng)村貧困人口由1978年的77039萬人下降到2016年的4435萬人，實現(xiàn)了平均每年1910.63萬人脫貧，農(nóng)村貧困發(fā)生率由1978年的97.5%下降到2016年的4.5%，平均每年降低2.45%，這表明我國實現(xiàn)全面建成小康社會的堅定決心。

2013年11月，習近平總書記到湖南湘西考察，首次作出“實事求是、因地制宜、分類指導、精準扶貧”的重要指示，這是精準扶貧的最初重要思想。2014年1月，中共中央辦公廳通過對精準扶貧工作模式頂層設計的詳細規(guī)制，穩(wěn)步推動精準扶貧思想落地?！笆濉睍r期是打贏脫貧攻堅戰(zhàn)、全面建成小康社會的關鍵時期，十九大報告更是指出“要動員全黨全國全社會力量，堅持精準扶貧、精準脫貧”，“注重扶貧同扶志、扶智相結合”，“確保到2020年農(nóng)村貧困人口實現(xiàn)脫貧，貧困縣全部摘帽，解決區(qū)域性整體貧困，做到脫真貧、真脫貧”。

精準扶貧是相對于粗放扶貧的一個概念，其“精準”主要表現(xiàn)在六個方面：其一，扶貧對象精準，通過對貧困的精準識別，扶貧對象鎖定在貧困人口，誰貧困就扶持誰，相較于以往“大水漫灌”式的粗放扶貧識別程度更高；其二，項目安排精準，扶貧項目因地制宜，能夠真正滿足貧困人口的切實需求，更能解決突出的民生問題；其三，資金使用精準，通過加強對財政資金的統(tǒng)籌整合和監(jiān)管力度，促進財政資金扶貧功能的集中性和優(yōu)先性，確保扶貧工作的規(guī)范和高效運行；其四，措施到戶精準，確保扶貧項目和措施的有效落實，切實將扶貧項目和措施做到位，能夠讓貧困人口真正享受到扶貧項目和措施帶來的益處；其五，因村派人精準，“農(nóng)村強不強，全靠帶頭羊”，選好干部用對人，能夠真正用感情、用心去扶貧，合理統(tǒng)籌各方面人力物力，使得扶貧達到事半功倍的效果；其六，脫貧成效精準，對于脫貧人口，做好考評工作，做好“減法”，對于返貧的人口，做好再扶的工作，做好“加法”。可見，精準扶貧針對農(nóng)村貧困地區(qū)不同的發(fā)展狀況、貧困人口不同的訴求，能夠做到精準鎖定、精準實施和精準治理。

精準扶貧離不開合理的財政政策。理論上而言，合理的財政政策能夠促進經(jīng)濟發(fā)展，調節(jié)GDP結構，尤其在緩解貧困、促進脫貧方面發(fā)揮著重要作用，進而有利于全面建成小康社會，最終實現(xiàn)共同富裕。那么實踐過程中我國的財政政策對農(nóng)村貧困存在什么影響？實行精準扶貧后財政政策對農(nóng)村貧困的影響是否發(fā)生變化？這正是本文的研究重點。

二、文獻綜述

國內外學者對于財政政策減貧問題進行了大量研究。有學者認為財政分權對緩解貧困具有一定的影響。如財政分權有利于增加財政教育和醫(yī)療支出、提高政府的公共服務效率、縮小收入差距（儲德銀和趙飛，2013），進而改善貧困人口的生活狀況，有利于緩解貧困，尤其是能夠顯著降低農(nóng)村地區(qū)的貧困發(fā)生率。然而也有學者認為貧困人口政治意識水平低、地方精英政治、中央政府集權（Crawford，2008）以及地方政府之間的競爭日益加劇，導致減貧目標受到阻礙，甚至貧困加劇。另有學者認為財政資金通過收入再分配有利于縮小貧富差距，進而有利于緩解貧困，如通過提高財政支出效率、調整財政支出結構等方式充分發(fā)揮財政支出的收入再分配功能（叢樹海，2012）。還有的學者認為，由于偏向性資金分配方式、親生產(chǎn)類資金使用去向差異、財政體系下資金分配不均衡（Tsui,2005）以及縣市財政資源分配隨意，導致財政資金最后到農(nóng)戶的分配并不具有顯著的正向效果，甚至導致財政資金不但在理論上可能會惡化收入分配效果，而且在實際上可能會擴大農(nóng)村居民的收入差距水平（陳錫文等，2005）。還有學者認為財政金融政策能夠緩解貧困：一方面，財政金融政策能夠改善經(jīng)濟發(fā)展效率，為貧困人口帶來更大的公平機會，通過解決金融市場失靈，特別是信息不對稱和小規(guī)模貸款的固定成本高等問題，改善貧困人口獲得正規(guī)金融借貸的機會（Jalilian&Kirkpatrick，2002）；另一方面，金融發(fā)展還可以通過影響勞動力市場，進而影響收入分配（Beck et al，2010）。此外，金融發(fā)展更有利于提高貧困家庭的收入，如金融發(fā)展使得貧困家庭收入增長率顯著高于人均GDP增長率，從而降低收入不平等程度（蘇基溶和廖進中，2009）。當然，也有學者對財政金融政策能緩解貧困的作用提出質疑，由于投資項目產(chǎn)生的隨機回報，容易導致出現(xiàn)持續(xù)的財富分配不平等狀況（Aghion&Bolton，1997）。

精準扶貧是習近平新時代中國特色社會主義思想的重要體現(xiàn)，是打贏脫貧攻堅戰(zhàn)、全面建成小康社會的重要抓手，國內學者對此進行了深入研究。農(nóng)村人口貧困因素的復雜性、市場不能自然消除貧困的缺陷是政府實施精準扶貧的必要原因(程名望等，2018)，幫扶主體層級高低、幫扶措施是否具有可持續(xù)性對幫扶效果具有重要影響作用（陳志等，2017）。扶貧的科學性和可靠性是精準扶貧的重要前提，加強基層扶貧主體的職權和自主性，是進一步發(fā)展精準扶貧思想的重要途徑（檀學文和李靜，2017）。此外，精準扶貧需要財政金融資金的精準投入，有效利用財政金融杠桿的撬動作用，可使扶貧效果事半功倍（鄭瑞強和王英，2016）。當然，也有學者對精準扶貧落實過程中存在的一些不足進行了深入探討。如管理機制造成的資源浪費和“精英捕獲”、扶貧項目和扶貧投資缺乏有效的到戶機制（汪三桂和郭子豪，2015），導致精準扶貧中扶貧資源瞄準偏離困境一直沒有得到有效改善，貧困人口很難從扶貧開發(fā)中獲益。李棉管（2017）認為出現(xiàn)瞄準偏離困境源于技術難題視角、政治過程視角和文化結果視角，我國精準扶貧理論完善和戰(zhàn)略制定既要綜合把握技術因素、政治因素和文化因素，同時又要在政治過程考察和文化因素考核中構建本土性的解釋框架。此外，精準扶貧過程中出現(xiàn)的對貧困人口規(guī)模的人為限定排斥、對片區(qū)外貧困群體的區(qū)域排斥、對貧困群體的惡意排斥和過失排斥等問題（鄧維杰，2014），都使得精準扶貧工作在實踐過程中面臨諸多困境。

縱觀已有研究，主要存在兩方面問題：一方面，財政政策對貧困的影響到底如何？國內外研究并沒有達成共識，有學者認為財政分權、財政資金再分配和財政金融政策等有利于改善貧困人口的福利條件、縮小貧富差距、提高貧困人口正規(guī)的金融借貸機會，進而有利于提高貧困人口生產(chǎn)和再生產(chǎn)能力、改善貧困人口生活狀況、緩解貧困；但也有學者認為地方政府之間的競爭日益加劇、資金分配不均衡、金融波動和金融服務成本限制等，導致財政政策減貧效果受到抑制，甚至由于資源錯配反而加劇貧困。另一方面，實行精準扶貧后財政政策對農(nóng)村貧困的影響是否發(fā)生變化？有學者認為精準扶貧相較于以往粗放扶貧，制度更加完善，政府參與性、主動性更強，更有利于緩解貧困；但也有學者認為由于精準扶貧過程中存在落實不足問題，包括瞄準偏離、幫扶資金限制、幫扶政策缺乏差異性和靈活性等，精準扶貧工作在實踐過程中面臨諸多困境，進而精準扶貧的效果相比以往粗放扶貧不是特別明顯。針對上述兩個問題，本文使用2007～2016年30個省、直轄市和自治區(qū)的面板數(shù)據(jù)進行實證考察。

三、計量模型與變量選取

（一）計量模型

本文的研究重點在于考察財政政策對農(nóng)村貧困的影響以及實施精準扶貧后財政政策對農(nóng)村貧困的影響是否發(fā)生變化，因此，構建反映財政政策對農(nóng)村貧困影響的計量模型（1）：

Povertyit=β0+β1Financeit+β2GDPit+β3Investmentit+β4Investmentit2+β5Incomeit+β6Expenditureit+β7Populationit+β8Educationit+μi+εt

其中，i表示地區(qū)，包括30個省、直轄市和自治區(qū)（西藏因數(shù)據(jù)缺失較為嚴重而被剔除）；t表示時間，2007年～2016年共計10年；Poverty表示農(nóng)村貧困，F(xiàn)inance表示財政政策，GDP表示地區(qū)生產(chǎn)總值，Investment表示農(nóng)戶固定資產(chǎn)投資，Investmentit2表示農(nóng)戶固定資產(chǎn)投資的平方項，Income表示農(nóng)村居民人均年收入，Expenditure表示農(nóng)村居民人均年消費支出，Population表示農(nóng)村人口數(shù)量，Education表示平均受教育年限。

進一步考察實施精準扶貧后財政政策對農(nóng)村貧困影響的變化情況。由于2013年11月，習近平總書記到湖南湘西考察，作出了“實事求是、因地制宜、分類指導、精準扶貧”的重要指示；2014年1月，中共中央辦公廳通過對精準扶貧工作模式頂層設計的詳細規(guī)制。因此本文以2014年為時間分界點，將總樣本分為2014年以前、2014年及以后兩個子樣本，分別檢驗扶貧政策變化后財政政策對農(nóng)村貧困的影響在兩個子樣本中的差異性。故在計量模型（1）中引入2014年政策啞變量Year，2014年以前定義 Year=0，2014年及以后定義Year=1,并引入財政政策與其交乘項Finance×Year。系數(shù)檢驗發(fā)現(xiàn)Year與Finance×Year的相關系數(shù)為0.9972，說明這兩項之間存在嚴重的多重共線性，通過刪除Year解決多重共線性問題?；诖?，構建計量模型（2）：

Povertyit=α0+α1Financeit+α2Financeit×Year+α3GDPit+α4Investmentit+α5Investmentit2+α6Incomeit+α7Expenditureit+α8Populationit+α9Educationit+μi+εt

（二）變量選取

1.農(nóng)村貧困

農(nóng)村貧困是被解釋變量。民政部財政司公布了2007年以來歷年各省享受農(nóng)村低保的人口數(shù)和享受農(nóng)村低保的戶數(shù)。農(nóng)村低保戶是農(nóng)村貧困的典型代表，因此，農(nóng)村低保戶數(shù)能夠代表相應農(nóng)村的貧困狀況。本文使用享受農(nóng)村低保的人口數(shù)和享受農(nóng)村低保的戶數(shù)代表農(nóng)村貧困。為了減少異方差影響，對二者同時取對數(shù)。

2.財政政策

本文使用財政支出作為財政政策的替代變量。財政支出能夠反映財政政策變化的方向。影響農(nóng)村貧困的因素錯綜復雜。在緩解農(nóng)村貧困過程中，政府財政支出往往涉及服務支出、公共安全支出、教育支出、社會保障支出、社區(qū)支出、就業(yè)支出、金融支出和科學技術支出等方面，因此本文采用政府財政支出作為財政政策的替代變量。為了減少異方差影響，對其取對數(shù)。

3.控制變量

經(jīng)濟發(fā)展水平、農(nóng)村居民收入和消費、農(nóng)村人口數(shù)量是影響貧困的重要因素，因此本文選取地區(qū)生產(chǎn)總值、農(nóng)戶固定資產(chǎn)投資、農(nóng)村居民人均年收入和人均年消費支出作為控制變量。為了減少異方差影響，對上述控制變量取對數(shù)。此外，人力資本投資對貧困的影響也較為重要，因此，本文選取平均受教育年限作為控制變量，同時控制了時間趨勢。

各變量含義及描述性統(tǒng)計結果見表1。

本文使用的2007年～2016年30個省、直轄市和自治區(qū)的享受農(nóng)村低保人口數(shù)和享受農(nóng)村低保戶數(shù)的數(shù)據(jù)來自民政部財政司，其他數(shù)據(jù)均來自歷年《中國統(tǒng)計年鑒》。

四、實證結果及分析

（一）財政政策對農(nóng)村貧困的影響

財政政策對農(nóng)村貧困影響的回歸結果見表2。表2中第（1）-（3）列是以農(nóng)村低保人口數(shù)作為農(nóng)村貧困替代指標的回歸結果，第（4）-（6）列是以農(nóng)村低保戶數(shù)作為農(nóng)村貧困替代指標的回歸結果。分別使用混合面板（POLS）、固定效應（FE）和隨機效應 （RE）回歸模型。面板設定F檢驗統(tǒng)計值、Hausman檢驗統(tǒng)計值表明采用固定效應（FE）回歸模型更合適。由表2第（2）列、第（5）列數(shù)據(jù)可知，財政政策對農(nóng)村貧困的影響顯著為正，且在1%的顯著性水平上顯著，表明財政政策不但沒有緩解農(nóng)村貧困，反而加劇了農(nóng)村貧困。

表1 各變量含義及描述性統(tǒng)計結果

表2 財政政策對農(nóng)村貧困影響的回歸結果

財政扶貧尤其是針對農(nóng)村扶貧，需要的是可控性強、可操作性強和效率高的財政政策作為支撐。我國財政扶貧過程中財政政策設計不完善是導致財政政策加劇農(nóng)村貧困的根本原因。具體表現(xiàn)如下：

第一，農(nóng)村扶貧過程中財政資金不足、利用效率低下。農(nóng)村貧困地區(qū)財政資金數(shù)量及利用效率與農(nóng)村扶貧之間存在兩層矛盾關系。一方面，對于廣大農(nóng)村貧困地區(qū)而言，迫切需要投入大量資金用于扶貧支出，完善基礎設施、教育醫(yī)療、社會保障、農(nóng)林水事務、住房建設等。但是正由于其為農(nóng)村貧困地區(qū)，政府財政收入本身就少，所以農(nóng)村貧困地區(qū)財政收入“供給”小與財政支出“需求”大構成了第一層矛盾關系。另一方面，越是貧困地區(qū)，越應該提高財政扶貧資金的利用效率，完善財政約束體系，同時建立全面的財政評審機制。但是農(nóng)村貧困地區(qū)本身就缺乏合理有效的財政約束體系和財政評審機制，導致財政扶貧資金利用效率低。所以，農(nóng)村貧困地區(qū)財政扶貧資金利用效率高的“愿景”與財政扶貧資金利用效率低的“現(xiàn)實”構成了第二層矛盾關系。這兩層矛盾關系導致財政政策與農(nóng)村扶貧難以實現(xiàn)有效對接，脫節(jié)嚴重，導致農(nóng)村貧困地區(qū)面臨財政壓力較大、財政扶貧資金利用效率低下等問題，反而加劇了農(nóng)村貧困。

第二，財政扶貧投資不完善、支出結構不合理。財政扶貧投資和支出結構往往局限于農(nóng)村貧困地區(qū)基礎設施建設，然而影響農(nóng)村貧困的因素錯綜復雜且相互制約，并且造成不同地區(qū)農(nóng)村貧困的因素也存在差異。僅從農(nóng)村基礎設施建設方面下功夫，忽略導致農(nóng)村貧困的原因，不但不利于緩解農(nóng)村貧困，甚至由于錯誤的財政支出結構而打亂了農(nóng)村貧困地區(qū)已存的發(fā)展優(yōu)勢，反而會加劇農(nóng)村貧困。這意味著財政扶貧投資和支出結構要綜合考慮多個因素，統(tǒng)籌把握財政扶貧投資和支出結構應體現(xiàn)在多方面，不能僅僅局限在教育醫(yī)療、社會保障、農(nóng)林水事務、住房等基礎設施建設，還要關注農(nóng)村文化事業(yè)、風俗習慣等精神層面建設，同時，還要關注農(nóng)村貧困地區(qū)現(xiàn)存的發(fā)展優(yōu)勢和未來的發(fā)展新優(yōu)勢。也就是說，利用財政政策緩解農(nóng)村貧困時，補齊農(nóng)村基礎設施建設不健全不完善的“短板”存在一個重要前提，那就是要保障和發(fā)展好農(nóng)村貧困地區(qū)現(xiàn)存發(fā)展優(yōu)勢和未來發(fā)展新優(yōu)勢的“長板”。

第三，財政政策影響下農(nóng)村貧困地區(qū)收入再分配問題突出。財政政策緩解農(nóng)村貧困過程中應注重公平，適當兼顧效率。而我國財政政策在緩解貧困尤其是緩解農(nóng)村貧困時太注重效率反而忽視了公平，進而導致農(nóng)村貧困地區(qū)收入再分配效果不明顯甚至導致“逆向”收入再分配，加劇了農(nóng)村貧富差距，導致富者越富，窮者越窮。以財政性養(yǎng)老保險支出為例，農(nóng)村地區(qū)實行的是新型農(nóng)村養(yǎng)老保險，繳費標準設為每年100元、200元、300元、400元、500元、600元、700元和800元共計8個檔次，參保人員均是自主選擇檔次繳費，多繳多得。對農(nóng)村貧困人口而言，選取的繳費標準檔次較低，而農(nóng)村相對富裕人口選取的繳費標準檔次較高。在多繳多得計發(fā)方法下，農(nóng)村貧困人口最終獲得的養(yǎng)老保險金要明顯少于農(nóng)村相對富裕人口。這種對效率的強調不但導致公平缺失，而且還導致“逆向”收入再分配問題，最終導致財政政策加劇農(nóng)村貧困。

第四，財政政策扶貧進入機制不完善、退出機制缺失。這主要涉及“扶真貧”問題。一方面，由于貧困信息不對稱，對農(nóng)村貧困人口的精確瞄準面臨偏離困境，存在扶貧資金無法用到真正貧困人口的問題；另一方面，由于貧困人口對于財政扶貧政策的依賴性，我國農(nóng)村貧困人口脫貧后難以從機制中退出。財政政策扶貧進入機制不完善和退出機制缺失導致財政政策扶貧作用受到很大的局限性，財政資金無法切實保障真正貧困人口。此外，由于扶貧退出機制不完善增加了貧困人口對扶貧機制的依賴行為，加劇了搭便車現(xiàn)象，導致扶貧資金嚴重浪費，進而加劇了農(nóng)村貧困。通過嚴格完善農(nóng)村財政政策扶貧進入機制，讓真正貧困的人口得到幫扶，通過設計合理的退出機制，保障農(nóng)村貧困人口脫貧后從扶貧機制中順利退出，嚴格完善扶貧的“進口”和“出口”，真真正正做到“扶真貧”。

（二）精準扶貧后財政政策對農(nóng)村貧困影響變化情況的回歸結果

精準扶貧后財政政策對農(nóng)村貧困影響變化情況的回歸結果見表 3，表 3中第（1）-（3）列是以農(nóng)村低保人口數(shù)作為農(nóng)村貧困替代指標的精準扶貧后財政政策對農(nóng)村貧困影響變化情況的回歸結果，第（4）-（6）列是以農(nóng)村低保戶數(shù)作為農(nóng)村貧困替代指標的相關回歸結果。分別使用混合面板（POLS）、固定效應（FE）和隨機效應（RE）回歸模型。面板設定F檢驗統(tǒng)計值、Hausman檢驗統(tǒng)計值表明采用固定效應（FE）模型更合適。由表3第（2）列、第（5）列數(shù)據(jù)可知，財政政策與2014年政策啞變量的交乘項Finance×Year系數(shù)為負，但不顯著，表明精準扶貧后財政政策加劇農(nóng)村貧困的影響得到了改善。

表3回歸結果整體表明，精準扶貧后財政政策加劇農(nóng)村貧困的影響得到了改善。本文認為，相較于以往粗放扶貧，精準扶貧通過扶貧對象精準、項目安排精準、資金使用精準、措施到戶精準、因村派人精準、脫貧成效精準等方式有利于完善財政政策設計，提高財政資金利用效率，改善財政扶貧投資結構和支出結構，促進農(nóng)村地區(qū)收入再分配。同時，也在一定程度上完善了財政政策扶貧進入機制并彌補了財政政策扶貧退出機制的缺失，進而扭轉了以往財政政策加劇農(nóng)村貧困的態(tài)勢。

表3 精準扶貧后財政政策對農(nóng)村貧困影響變化情況的回歸結果

五、穩(wěn)健性檢驗

（一）內生性問題與兩階段最小二乘法（IV-2SLS）

在上文估計中，盡管通過相關檢驗解決了模型選擇問題，但是固定效應模型要求核心解釋變量與擾動項無關，即核心解釋變量必須嚴格外生，因此，需要考慮內生性問題。本文認為，核心解釋變量財政政策可能存在內生性問題，主要基于以下考慮：財政政策與農(nóng)村貧困可能存在反向因果關系。即在其他條件不變的情況下，財政政策對農(nóng)村貧困產(chǎn)生影響；與此同時，隨著農(nóng)村貧困加劇，財政政策也將做出適應性變化。由此可知，核心解釋變量財政政策可能存在內生性問題，進而導致OLS回歸結果有偏和非一致。本文通過尋找工具變量以解決核心解釋變量財政政策可能存在的內生性問題，通過使用兩階段最小二乘法（IV-2SLS）以解決OLS回歸結果可能出現(xiàn)的有偏和非一致問題。

本文選取的工具變量是財政支出中的一般公共服務支出和農(nóng)林水事務支出。主要基于兩方面考慮：一方面，一般公共服務支出和農(nóng)林水事務支出不會直接對農(nóng)村貧困造成影響，因此這兩個工具變量的外生性滿足；另一方面，一般公共服務支出和農(nóng)林水事務支出分別是財政支出的一部分，因此這兩個工具變量與財政支出的相關性滿足。當然，這只是對選取的工具變量合理性的初步分析，其合理性有待后文通過計量分析驗證。

財政政策對農(nóng)村貧困影響的內生性檢驗結果見表4。表4中第（1）列、第（2）列分別是以農(nóng)村低保人口數(shù)、農(nóng)村低保戶數(shù)作為農(nóng)村貧困替代指標的財政政策對農(nóng)村貧困影響的內生性檢驗結果。第（3）列、第（4）列分別是以農(nóng)村低保人口數(shù)、農(nóng)村低保戶數(shù)作為農(nóng)村貧困替代指標的精準扶貧后財政政策對農(nóng)村貧困影響變化情況的內生性檢驗結果。Kleibergen-Paap rk LM統(tǒng)計值表明拒絕弱工具變量原假設，Hansen J統(tǒng)計值表明不存在過度識別問題。因此，本文選取的工具變量是合理的。由表4中第（1）列、第（2）列數(shù)據(jù)可知，相較于固定效應（FE）回歸模型，在采用工具變量控制內生性問題后，財政政策對農(nóng)村貧困影響還是顯著正相關，即財政政策加劇了農(nóng)村貧困，表明財政政策對農(nóng)村貧困影響的回歸結果是穩(wěn)健的。由表4中第（3）列、第（4）列數(shù)據(jù)可知，財政政策與 2014年政策啞變量的交乘項Finance×Year系數(shù)符號為負，但不顯著，依然表明精準扶貧后財政政策加劇農(nóng)村貧困的影響得到了改善。綜上所述，采用工具變量控制內生性問題，回歸結果是穩(wěn)健的。

表4 財政政策對農(nóng)村貧困影響的內生性檢驗結果

表5 差分廣義矩估計檢驗結果

（二）動態(tài)面板模型與差分廣義矩估計（Diff-GMM）

上述主要采用靜態(tài)面板數(shù)據(jù)模型進行回歸分析。實際上，很可能存在動態(tài)的上一期農(nóng)村貧困影響下一期農(nóng)村貧困。因此，本文進一步在計量模型（1）和計量模型（2）中加入農(nóng)村貧困的滯后一期作為解釋變量，構建動態(tài)面板數(shù)據(jù)，采用差分廣義矩估計（Diff-GMM）進行檢驗。

差分廣義矩估計的回歸結果見表5。由表5中數(shù)據(jù)可知，有關 AR（1）、AR（2）和 Hansen 值檢驗表明采用差分廣義矩估計（Diff-GMM）進行回歸是恰當?shù)?。?中第（1）列、第（2）列分別是以農(nóng)村低保人口數(shù)、農(nóng)村低保戶數(shù)作為農(nóng)村貧困替代指標的財政政策對農(nóng)村貧困影響的差分廣義矩估計檢驗結果，第（3）列、第（4）列分別是以農(nóng)村低保人口數(shù)、農(nóng)村低保戶數(shù)作為農(nóng)村貧困替代指標的精準扶貧后財政政策對農(nóng)村貧困影響變化情況的差分廣義矩估計檢驗結果。由表5中第（1）列、第（2）列數(shù)據(jù)可知，農(nóng)村貧困的滯后項系數(shù)均顯著，表明農(nóng)村貧困的滯后項對農(nóng)村貧困具有顯著的正向影響效應；同時，財政支出系數(shù)均比較顯著，表明回歸結果是穩(wěn)健的。由表5中第（3）列、第（4）列數(shù)據(jù)可知，財政政策與2014年政策啞變量的交乘項Finance×Year系數(shù)符號為負，但不顯著，再次表明精準扶貧后財政政策加劇農(nóng)村貧困的影響得到了改善。綜上所述，采用動態(tài)面板數(shù)據(jù)進行驗證，回歸結果依然是穩(wěn)健的。

六、結論

扶貧尤其是農(nóng)村扶貧對于加快我國經(jīng)濟發(fā)展、加速社會主義建設、構建和諧社會具有重大意義。本文基于農(nóng)村貧困視角，采用我國2007～2016年30個省、直轄市和自治區(qū)的面板數(shù)據(jù)，一方面檢驗了實踐過程中我國財政政策對農(nóng)村貧困的影響，另一方面檢驗了實施精準扶貧后財政政策對貧困影響的變化情況。研究發(fā)現(xiàn)，財政政策不但沒有緩解農(nóng)村貧困，反而加劇了農(nóng)村貧困，這主要是由于農(nóng)村扶貧過程中財政資金不足、利用效率低下，財政扶貧投資不完善、支出結構不合理，在財政政策影響下農(nóng)村貧困地區(qū)收入再分配問題突出，農(nóng)村財政政策扶貧進入機制不完善和退出機制缺失等四方面造成的。進一步研究發(fā)現(xiàn),實施精準扶貧后財政政策對農(nóng)村貧困加劇的影響得到了改善。相較于以往粗放扶貧，精準扶貧通過扶貧對象精準、項目安排精準、資金使用精準、措施到戶精準、因村派人精準、脫貧成效精準等方式有利于完善財政政策設計，提高財政資金利用效率，改善財政扶貧投資結構和支出結構，促進農(nóng)村地區(qū)收入再分配。同時,也在一定程度上完善了財政政策扶貧進入機制并彌補了財政政策扶貧退出機制的缺失，進而扭轉了以往財政政策加劇農(nóng)村貧困的態(tài)勢。通過進一步采用工具變量控制內生性問題、構建動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型，再次驗證本文的回歸結果是穩(wěn)健的。