農(nóng)村非正規(guī)金融對多維資產(chǎn)貧困的減貧效應(yīng)研究
——基于CFPS微觀家庭調(diào)查數(shù)據(jù)的分析

周 強 張全紅

(1.中南財經(jīng)政法大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，湖北 武漢 430073；2.湖北經(jīng)濟(jì)學(xué)院 經(jīng)濟(jì)與貿(mào)易學(xué)院，湖北 武漢 430205)

一、問題的提出與文獻(xiàn)回顧

十八大以來，黨中央把消除貧困、改善民生作為2020年農(nóng)村改革發(fā)展的基本目標(biāo)之一。黨的十九大報告明確提出：“確保到2020年我國現(xiàn)行標(biāo)準(zhǔn)下農(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?！彪S著精準(zhǔn)扶貧和精準(zhǔn)脫貧戰(zhàn)略的深入推進(jìn)，中國的脫貧攻堅取得了突破性進(jìn)展，農(nóng)村收入貧困發(fā)生率從2012年的10.2%下降到2017年的3.1%①。但同時我們也意識到農(nóng)村貧困問題的長期性和復(fù)雜性，目前我國的扶貧標(biāo)準(zhǔn)是一個較低的生存貧困標(biāo)準(zhǔn)，這種基于較低收入貧困標(biāo)準(zhǔn)的扶貧政策試圖通過提升收入和消費來提高貧困群體的福利水平，政策設(shè)計側(cè)重于保護(hù)作用而非主體性培育[1]。當(dāng)前我國精準(zhǔn)扶貧工作已進(jìn)入攻堅克難階段，普遍貧困問題基本得以解決，但如何確保脫貧家庭自我生存與發(fā)展，以及防范脫貧人口的再次返貧，賦予貧困人口長期可持續(xù)發(fā)展能力？這是本文研究的出發(fā)點。

事實上，在農(nóng)村生產(chǎn)生活條件沒有得到根本性改善的前提下，收入扶貧政策在貧困人口抵御疾病、抗擊外部風(fēng)險、彌補子女教育支出、緩解家庭困難等方面的作用有限，這意味著以收入為標(biāo)準(zhǔn)判定的脫貧家庭具有較高的貧困脆弱性和返貧率。現(xiàn)有研究表明，反貧困工作中現(xiàn)金轉(zhuǎn)移支付的減貧績效很弱，尤其對暫時性或短期貧困家庭的貧困脆弱性幾乎沒有任何影響[2]。相比之下，資產(chǎn)扶貧具有幫助人們抵御風(fēng)險和沖擊的功能，有利于培育脫貧家庭的自我發(fā)展能力、提高家庭未來福利水平[3][4][5]。基于此，國際學(xué)術(shù)界從家庭資產(chǎn)積累角度來測量和分析貧困的研究成果逐漸增多，而國內(nèi)學(xué)者關(guān)于資產(chǎn)貧困(asset poverty)的研究還處于探索階段。

資產(chǎn)貧困的概念最早由Oliver和Shapiro(1990)提出，他們將“一個家庭缺乏充足資產(chǎn)以滿足未來三個月基本需求時的狀況”界定為資產(chǎn)貧困[6]。無獨有偶，Haveman和Wolff(2004)將資產(chǎn)貧困定義為“一個家庭或個體可獲得的財富資源在一個確定時間內(nèi)不足以滿足自身基本需求的情況”[7]。按照上述界定，國內(nèi)學(xué)者王春萍(2008)、畢紅靜(2011)、劉振杰(2014)、鄒薇和屈廣玉(2017)等結(jié)合中國農(nóng)村減貧現(xiàn)狀，提出了從維持貧困家庭消費水平到促進(jìn)其發(fā)展轉(zhuǎn)變的扶貧思想，進(jìn)而研究了“收入為主”向“資產(chǎn)為主”轉(zhuǎn)變的扶貧救助機(jī)制[8][9][10][11]。但是，以上研究并未深入探討導(dǎo)致農(nóng)村家庭資產(chǎn)缺乏的原因，也沒有提出明確的資產(chǎn)貧困測度方法。游士兵和張穎莉(2017)的研究部分彌補了該領(lǐng)域研究的不足，他們在前人研究基礎(chǔ)上梳理并歸納了資產(chǎn)貧困的概念及其測量問題[12]，但并未涉及資產(chǎn)貧困識別標(biāo)準(zhǔn)與臨界值選取。

以上研究偏重于對資產(chǎn)貧困概念及其扶貧政策的解讀，在資產(chǎn)貧困測度領(lǐng)域，國內(nèi)近年來出現(xiàn)了一些實證分析成果。李佳路(2011)對2009年30個國家級重點貧困縣家庭的資產(chǎn)展開分析，發(fā)現(xiàn)貧困家庭缺乏耕地和固定資產(chǎn)的現(xiàn)象較為嚴(yán)重[13]。汪三貴和殷浩棟(2013)通過對內(nèi)蒙古和甘肅兩省的面板數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，通過資產(chǎn)反映的家庭貧困發(fā)生率更穩(wěn)定，且能準(zhǔn)確反映出家庭的整體福利水平，能夠精準(zhǔn)識別貧困的長期狀態(tài)[14]。周力和孫杰(2016)分析了農(nóng)村固定觀察點連片特困地區(qū)貧困家庭的資產(chǎn)長期變動[15]。鄧鎖(2016)分析了中國城鎮(zhèn)貧困家庭的資產(chǎn)狀況，發(fā)現(xiàn)2013年城鎮(zhèn)困難家庭因缺乏資產(chǎn)而極易陷入貧困[16]。以上對家庭資產(chǎn)問題的研究，無論是理論還是實證方面，雖然將家庭資產(chǎn)與貧困相聯(lián)系，但并沒有進(jìn)一步分析導(dǎo)致家庭資產(chǎn)貧困的原因，且對資產(chǎn)的多維屬性及其貧困識別標(biāo)準(zhǔn)較少涉及。應(yīng)該說，資產(chǎn)是一個多維的概念，具體包括物資資產(chǎn)、金融資產(chǎn)、人力資產(chǎn)、社會資產(chǎn)和自然資產(chǎn)等形態(tài)，這些資產(chǎn)不但可以產(chǎn)生收入和消費，還可以創(chuàng)造其他資產(chǎn)，并與家庭可持續(xù)發(fā)展能力緊密相連。因此，資產(chǎn)對農(nóng)村家庭而言，不僅具有抵御或抗擊風(fēng)險的能力，而且具有重要的主體培育和增能作用，能夠賦予農(nóng)村家庭尤其是低收入家庭可持續(xù)發(fā)展能力。

此外，精準(zhǔn)扶貧戰(zhàn)略中農(nóng)村資產(chǎn)積累與貧困減緩問題面臨著諸多瓶頸與約束，其中，信貸約束問題尤為突出。一方面政府扶貧資金投入有限，另一方面農(nóng)村正規(guī)金融機(jī)構(gòu)發(fā)展面臨多重困境。農(nóng)村金融市場長期受制于金融缺位，而農(nóng)戶具有的信貸資產(chǎn)相對缺乏，造成正規(guī)金融機(jī)構(gòu)與貧困農(nóng)戶之間長期處于信貸供需的“低收入均衡”陷阱中[17][18]，從而使得農(nóng)村非正規(guī)金融逐步發(fā)展成為農(nóng)戶生產(chǎn)、生活融資的主要渠道[19]?？梢?，如何強化農(nóng)村發(fā)展過程中的金融服務(wù)，激發(fā)貧困人口內(nèi)生動力，是解決脫貧人口持續(xù)發(fā)展能力培育問題的關(guān)鍵。鑒于此，本文將資產(chǎn)與貧困納入統(tǒng)一分析框架，并從影響“能力貧困”的多維視角探析農(nóng)村家庭資產(chǎn)剝奪的現(xiàn)狀，并且在識別與測度農(nóng)村家庭多維資產(chǎn)貧困及其變動趨勢基礎(chǔ)上，實證考察非正規(guī)金融發(fā)展對家庭資產(chǎn)積累的影響。與國內(nèi)現(xiàn)有研究相比，本文可能的貢獻(xiàn)是：第一，基于國際上通用的多維貧困理論與“雙界限”測度方法構(gòu)建了多維資產(chǎn)貧困指數(shù)，識別并測量了農(nóng)村家庭多維資產(chǎn)剝奪程度及其動態(tài)變動趨勢；第二，克服了既有研究忽視脫貧家庭收入異質(zhì)性的問題，比較分析了不同收入水平家庭遭受多維資產(chǎn)剝奪的差異性及其原因；第三，實證研究方面，集中探討了農(nóng)村非正規(guī)金融發(fā)展對家庭多維資產(chǎn)貧困減緩的作用，進(jìn)而剖析了非正規(guī)金融對家庭收入不平等與資產(chǎn)貧困的異質(zhì)性作用機(jī)理，以期為精準(zhǔn)扶貧中農(nóng)村金融發(fā)展和資產(chǎn)扶貧的深層次推進(jìn)提供理論依據(jù)和決策參考。

本文余下部分安排如下：第二部分對本文的研究方法、貧困維度選取與數(shù)據(jù)來源進(jìn)行說明；第三部分識別并測度了家庭多維資產(chǎn)貧困及其動態(tài)變動趨勢；第四部分在識別與測度資產(chǎn)貧困的基礎(chǔ)上，重點探析了農(nóng)村非正規(guī)金融對家庭多維資產(chǎn)貧困及其不平等的影響，且對結(jié)果進(jìn)行了穩(wěn)健性檢驗；最后為研究結(jié)論與政策建議。

二、研究方法、貧困維度與數(shù)據(jù)來源

(一)分析方法與識別思路

按照Alkire和Foster(2011)的多維貧困理論和方法[20]，首先，假設(shè)xij表示個體i在j(j=1,2,…d，d為指標(biāo)個數(shù))項指標(biāo)上的取值，zj表示在指標(biāo)j上的被剝奪臨界值標(biāo)準(zhǔn)。為確保不同時期貧困指標(biāo)的可比性，我們假定在每個時點上相應(yīng)指標(biāo)zj是相同的。此外，假設(shè)Iij(z)表示單項資產(chǎn)貧困指標(biāo)的識別函數(shù)，當(dāng)xij

(1)

按照傳統(tǒng)多維貧困指數(shù)分解原理，我們進(jìn)一步將多維資產(chǎn)貧困綜合指數(shù)分解為：

(2)

(二)維度、指標(biāo)與權(quán)重說明

目前，在多維資產(chǎn)貧困研究中，還沒有統(tǒng)一可參考的維度和指標(biāo)貧困標(biāo)準(zhǔn)②。那么，在具體維度與指標(biāo)選取時，我們主要關(guān)注資產(chǎn)具有的兩項重要屬性：維持和發(fā)展。一方面，“維持”屬性主要體現(xiàn)在資產(chǎn)變現(xiàn)能力上，確保家庭具有穩(wěn)定的收入來源[21](P42)，幫助家庭在面臨外部風(fēng)險沖擊時降低貧困脆弱性。所以，我們設(shè)定了可變現(xiàn)資產(chǎn)維度，但限于農(nóng)村家庭在資產(chǎn)收益方面數(shù)據(jù)不可得，所以采用是否獲得財產(chǎn)性收入這一定性指標(biāo)替代。同時，選取衡量維持家庭生產(chǎn)生活能力的住房和耐用品等保障性指標(biāo)。另一方面，“發(fā)展”屬性體現(xiàn)福利改善和可行能力發(fā)展，是家庭在抵御外部沖擊的基礎(chǔ)上，確保家庭自身可持續(xù)生計與發(fā)展的能力，尤其關(guān)注對家庭未來持續(xù)、穩(wěn)定發(fā)展能力的衡量[22]。因此，我們借鑒Caroline(1998)、Haveman和Wolff(2004)、李佳路(2011)、汪三貴和殷浩棟(2013)等國內(nèi)外研究中有關(guān)家庭資產(chǎn)與貧困的理論解讀[3][7][13][14]，同時，考慮到中國農(nóng)村家庭貧困現(xiàn)實和微觀數(shù)據(jù)的可獲得性，選取了促進(jìn)家庭未來可持續(xù)發(fā)展的耕地和生產(chǎn)性固定資產(chǎn)指標(biāo)，以分析家庭抵御風(fēng)險和提升福利水平的能力。需要說明的是，土地資產(chǎn)方面的耕地指標(biāo)以人均耕地面積衡量最佳，人均耕地面積小于2畝，視為耕地貧困。但是，限于CFPS調(diào)查中該項指標(biāo)數(shù)據(jù)無法獲得，本文將“農(nóng)村家庭任一成員長期缺乏耕地”識別為家庭在該項指標(biāo)上遭受了剝奪(排除了農(nóng)村經(jīng)營大戶家庭成員土地缺乏的情況)，并作為人均耕地的替代指標(biāo)，用于識別家庭在土地自然資源方面的貧困狀況。

綜上，將資產(chǎn)在“維持”與“發(fā)展”雙重屬性下的特征，歸納為物質(zhì)資產(chǎn)(住房、耐用品和生產(chǎn)性固定資產(chǎn))、土地資產(chǎn)和可變現(xiàn)資產(chǎn)3個維度5項指標(biāo)(見表1)。需要說明的是，Carter和Zimmerman(2000)、Filmer和Scott(2012)等研究者使用金融資產(chǎn)來定義家庭中的可變現(xiàn)資產(chǎn)，他們更加強調(diào)股票、基金、債券等金融資產(chǎn)對家庭的影響[23][24]，然而本文的分析對象為農(nóng)村家庭，由于中國農(nóng)村金融市場發(fā)展還極不完善，且農(nóng)村家庭缺少投資金融資產(chǎn)的需求和動機(jī)，所以本文沒有考慮家庭的股票、基金、國債和外匯等可變現(xiàn)資產(chǎn)的擁有情況，而是采用農(nóng)村家庭過去一年中是否獲得財產(chǎn)性收入作為替代指標(biāo)。關(guān)于權(quán)重，我們采用當(dāng)前國內(nèi)外普遍認(rèn)可的維度與指標(biāo)等權(quán)重法，即在維度等權(quán)重的條件下，再在各維度下給予每個指標(biāo)相同的權(quán)重。這種等權(quán)重方法權(quán)衡了各指標(biāo)對家庭資產(chǎn)貧困貢獻(xiàn)度的大小，且確保不同年度數(shù)據(jù)測度結(jié)果的可比性。

表1 家庭資產(chǎn)的維度、指標(biāo)及被剝奪臨界值

注：括號內(nèi)數(shù)字為維度權(quán)重，最后一列的指標(biāo)權(quán)重是在維度等權(quán)重的基礎(chǔ)上再等權(quán)重獲得的。

(三)數(shù)據(jù)來源說明

本文數(shù)據(jù)來源于北京大學(xué)中國社會科學(xué)調(diào)查中心開展的“中國家庭追蹤調(diào)查數(shù)據(jù)(CFPS2010～2016年)”，該數(shù)據(jù)作為一項全國性、綜合性的社會跟蹤調(diào)查項目，長期跟蹤收集了中國25個省(市/自治區(qū))中105個縣(區(qū)、縣級市)的146個行政村的個體和家庭樣本，每年可用樣本大約為1.6萬個。調(diào)查內(nèi)容包括家庭收入、支出、資產(chǎn)、人口、住房、交通、健康和認(rèn)知能力等主題，克服了大部分微觀調(diào)查數(shù)據(jù)存在調(diào)查對象層次單一化和調(diào)查內(nèi)容局限性的問題，同時也滿足了本文對家庭資產(chǎn)數(shù)據(jù)的基本要求，對分析家庭資產(chǎn)動態(tài)變動具有很好的代表性。該調(diào)查從2010年至今總共開展了四輪全國調(diào)查，分別為2010年、2012年、2014年和2016年，其中，對家庭資產(chǎn)方面的調(diào)查，主要涵蓋了家庭現(xiàn)有住房和房產(chǎn)、土地、耐用品與農(nóng)業(yè)機(jī)械、金融資產(chǎn)和債權(quán)債務(wù)等方面的信息。2010年為首次調(diào)查，相關(guān)變量缺失較為嚴(yán)重，而2016年的調(diào)查結(jié)果到目前僅公布了部分指標(biāo)數(shù)據(jù)，因此我們選擇較為穩(wěn)定的2012年和2014年作為分析樣本。本文研究對象為家庭，在對原始數(shù)據(jù)的預(yù)處理中，直接刪除了異常值和缺失值數(shù)據(jù)。

三、家庭多維資產(chǎn)貧困動態(tài)變動分析

(一)各資產(chǎn)指標(biāo)貧困發(fā)生率及原因分析

表2為農(nóng)村不同收入組家庭各維度下資產(chǎn)貧困發(fā)生率的變動情況。不難發(fā)現(xiàn)，2012～2014年間各項指標(biāo)貧困發(fā)生率呈下降趨勢，但除了耐用品指標(biāo)外，其他指標(biāo)的貧困程度仍然很高。其中，農(nóng)村家庭在可變現(xiàn)資產(chǎn)維度上處于普遍貧困狀態(tài)，90%以上的家庭處于無任何可變現(xiàn)資產(chǎn)的困難處境，同時這也反映了當(dāng)前中國農(nóng)村家庭貧困脆弱性高，尤其是家庭抗外部風(fēng)險能力差的問題存在普遍性。同時，農(nóng)村家庭借助可變現(xiàn)資產(chǎn)實現(xiàn)增收的作用不明顯，在2012～2014年間，通過可變現(xiàn)資產(chǎn)獲得的財產(chǎn)性收入降低的貧困發(fā)生率不到1個百分點，表明家庭在資產(chǎn)收益方面的減貧成效甚微，家庭未來通過自我發(fā)展脫貧的難度較大，同樣也說明脫貧家庭的未來發(fā)展能力欠缺，脫貧質(zhì)量有待進(jìn)一步提高。

從家庭物質(zhì)資產(chǎn)維度來看，生產(chǎn)性固定資產(chǎn)貧困較為嚴(yán)重，2012年和2014年的貧困發(fā)生率分別為60.76%和53.35%。生產(chǎn)性固定資產(chǎn)貧困反映的是農(nóng)村家庭在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中的現(xiàn)代機(jī)械化設(shè)備使用情況，是對當(dāng)前農(nóng)村地區(qū)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化程度與務(wù)農(nóng)家庭農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的間接反映。但是，統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)仍然有一半以上的家庭不能使用現(xiàn)代農(nóng)用機(jī)械設(shè)備，說明過半的農(nóng)村家庭在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)上長期處于低生產(chǎn)效率困境。這一方面與當(dāng)前農(nóng)村土地分散化經(jīng)營有關(guān)，另一方面反映了農(nóng)村家庭缺乏對生產(chǎn)性固定資產(chǎn)長期投資的觀念。此外，家庭耐用品和住房兩項指標(biāo)貧困發(fā)生率相對較低，尤其是耐用品資產(chǎn)方面，農(nóng)村地區(qū)已基本實現(xiàn)了家用電器的全覆蓋?？傮w而言，農(nóng)村家庭尤其是低收入家庭的生產(chǎn)性固定資產(chǎn)和可變現(xiàn)資產(chǎn)積累相對缺乏，從而導(dǎo)致這部分家庭長期處于資產(chǎn)貧困或資產(chǎn)匱乏狀態(tài)，這正是當(dāng)前農(nóng)村地區(qū)脫貧家庭存在高脆弱性和高返貧率的原因所在。

表2 農(nóng)村不同收入組家庭各資產(chǎn)指標(biāo)的貧困發(fā)生率(%)

注：不含家庭土地流轉(zhuǎn)后沒有耕地的情況；分樣本中按照農(nóng)村家庭收入水平進(jìn)行四分位數(shù)劃分，依次選取了最低收入25%分位數(shù)、中下收入25%分位數(shù)、中上收入25%分位數(shù)和最高收入25%分位數(shù)。

進(jìn)一步分析不同收入組下家庭多維資產(chǎn)貧困發(fā)生率變動發(fā)現(xiàn)，不同收入分位數(shù)上均存在多維資產(chǎn)貧困家庭，但致貧原因存在明顯差異。統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)，農(nóng)村最低25%收入組家庭主要靠務(wù)農(nóng)或就近打零工謀生，而選擇外出務(wù)工的比例相對較低。中低收入農(nóng)村家庭將土地資產(chǎn)作為家庭主要收入來源之一，購置了基本的生產(chǎn)性固定資產(chǎn)。相比而言，農(nóng)村最高25%收入組家庭中有接近10%～15%比例的家庭財富積累到一定程度后實現(xiàn)非農(nóng)化轉(zhuǎn)移，且主要依靠外出務(wù)工或個體經(jīng)營，這部分家庭的收入來源主要是工資或利潤，其收入是最低25%收入組的11倍左右。他們將積累起來的財富用于農(nóng)村住房投資④，缺乏對基本土地或生產(chǎn)性固定資產(chǎn)的積累。然而，從農(nóng)村現(xiàn)實與本文數(shù)據(jù)分析可知(圖1)，中國農(nóng)村房產(chǎn)并不能有效地轉(zhuǎn)化為增值的資產(chǎn)，且不具有任何的保值增值功能。相反，農(nóng)村住房建造成本較高，而建成后呈現(xiàn)出迅速貶值趨勢，建成后的住房市值縮水十分嚴(yán)重。例如，不同收入組下的農(nóng)村家庭住房建造成本是建成后住房市值的2～2.5倍，農(nóng)村地區(qū)中高收入組家庭所積累的住房財產(chǎn)收入效應(yīng)并不能有效地發(fā)揮出來。這是因為中國農(nóng)村住房市場不完善，導(dǎo)致農(nóng)村住房不具有長期投資價值，進(jìn)而造成農(nóng)村家庭將積累的財富轉(zhuǎn)化為住房資產(chǎn)時遭受了較為嚴(yán)重的“隱性剝奪”。當(dāng)然，這種“隱性剝奪”是農(nóng)村家庭消費習(xí)慣與文化習(xí)俗所致，是追求住房需求帶來的“社會地位”“面子意識”基礎(chǔ)上的消費能力損失，同時也是農(nóng)村資產(chǎn)市場不完善所致。

可見，農(nóng)村住房與土地資產(chǎn)表現(xiàn)出的特殊性，加上中國農(nóng)村外出務(wù)工收入顯著高于在家務(wù)農(nóng)，綜合導(dǎo)致農(nóng)村中高收入家庭重短期財富積累而忽視長期有發(fā)展特征的財產(chǎn)積累現(xiàn)象。需要指出的是，不

圖1 不同收入組下農(nóng)村家庭住房建造成本與建成后市值差異(2014年)

同收入分位數(shù)水平上的多維資產(chǎn)貧困發(fā)生率，是在各收入分位數(shù)組內(nèi)測算的?？梢?，不同收入階層內(nèi)部的資產(chǎn)貧困存在著多維不平等現(xiàn)象，這意味著相同收入組內(nèi)家庭的資產(chǎn)積累差異很大，而高收入組家庭的多維資產(chǎn)被剝奪程度更為突出，主要表現(xiàn)在農(nóng)用耕地與生產(chǎn)性固定資產(chǎn)方面。當(dāng)然，以上分析結(jié)果并非意味著中高收入組家庭一定就比中低收入組家庭落入多維資產(chǎn)貧困的可能性更大，而是反映了不同收入組中家庭多維資產(chǎn)貧困內(nèi)部不平等差距的擴(kuò)大，并且這種不平等在高收入家庭內(nèi)部更明顯。

(二)多維資產(chǎn)貧困與被剝奪深度測度

表3 家庭多維資產(chǎn)貧困程度及其貧困發(fā)生率變動(%)

臨界值指數(shù)2012年2014年2012～2014年k=20%M41.90 40.02 -1.88 A45.55 43.73 -1.82 H91.99 91.53 -0.46 k=40%M31.55 27.61 -3.94 A52.00 51.14 -0.86 H60.67 53.99 -6.68 k=60%M8.69 6.76 -1.94 A78.44 76.16 -2.28 H11.08 8.87 -2.21 k=80%M1.55 0.85 -0.70 A89.15 89.04 -0.11 H1.74 0.96 -0.78

注：M表示加總的多維資產(chǎn)貧困指數(shù)，即A_P(k)；A表示多維資產(chǎn)貧困被剝奪深度指數(shù)，即A_A(k);H表示多維資產(chǎn)貧困發(fā)生率指數(shù)，即A_H(k)。

表3揭示了農(nóng)村家庭在資產(chǎn)貧困方面的被剝奪廣度與深度，也反映了農(nóng)村家庭落入多維資產(chǎn)貧困所遭受的“剝奪痛苦”。結(jié)果顯示，有90%以上家庭的資產(chǎn)遭受了1項及以上指標(biāo)貧困剝奪(k=20%)，有近一半以上農(nóng)村家庭資產(chǎn)遭受了2項及以上指標(biāo)剝奪(k=40%)，而4項及以上同時處于資產(chǎn)貧困的家庭比例較小，低于2%的水平(k=80%)。這表明農(nóng)村家庭存在著普遍的資產(chǎn)貧困現(xiàn)象，但具有相對性。其中，4項及以上同時處于資產(chǎn)貧困的家庭基本屬于那些收入處在深度貧困的群體，這部分人群主要是那些因殘、因病、缺乏勞動力等赤貧人口。目前，高維資產(chǎn)貧困家庭基本能夠達(dá)到當(dāng)前精準(zhǔn)扶貧“兩不愁”的目標(biāo)，但要實現(xiàn)未來發(fā)展中的“三保障”相對較難，所以政府長期的“輸血式”政策兜底保障是這部分家庭得以脫貧的關(guān)鍵。進(jìn)一步，我們分析了考察期間農(nóng)戶的收入貧困發(fā)生率，按照國家收入貧困線(人均2300元/年，2010年不變價格)測算，2012年家庭收入貧困發(fā)生率為20.41%，2014年為19.56%，都要高于官方公布的統(tǒng)計結(jié)果，但仍然遠(yuǎn)低于臨界值為20%和40%時的資產(chǎn)貧困發(fā)生率?？梢?，從資產(chǎn)方面反映的農(nóng)村家庭貧困程度及其不平等現(xiàn)象更為嚴(yán)重，且絕大部分低收入家庭很難積累足夠的資產(chǎn)，從而導(dǎo)致這部分家庭在面臨外部風(fēng)險時更容易成為長期貧困人口。

四、實證分析：非正規(guī)金融對多維資產(chǎn)貧困的影響

在識別并測度農(nóng)村家庭多維資產(chǎn)貧困后發(fā)現(xiàn)，不同收入組家庭資產(chǎn)貧困與維度剝奪存在較大差異。鑒于此，本文進(jìn)一步從收入異質(zhì)性視角探析家庭資產(chǎn)貧困及其不平等的影響因素。應(yīng)該說，影響農(nóng)村家庭資產(chǎn)貧困的因素眾多，且在精準(zhǔn)扶貧時期解決農(nóng)村資產(chǎn)積累與貧困減緩的實踐中遇到了諸多問題，而信貸約束制約農(nóng)村發(fā)展的問題尤為突出?？梢?，資產(chǎn)積累除了與收入緊密相關(guān)外，還在很大程度上受到融資環(huán)境的影響。由于我國農(nóng)村家庭在面臨經(jīng)濟(jì)困難時的信貸選擇，主要以親戚朋友間的信用借貸為主，所以我們著重分析農(nóng)村非正規(guī)金融對家庭資產(chǎn)貧困和資產(chǎn)不平等的影響。

(一)模型選取與變量說明

本文將家庭面臨經(jīng)濟(jì)困難、個體經(jīng)營周轉(zhuǎn)或住房改善等經(jīng)濟(jì)困難時，主要從親屬、朋友、民間借貸或個人以及非銀行正規(guī)金融機(jī)構(gòu)等獲得借款視為非正規(guī)金融借貸。應(yīng)該說，非正規(guī)金融借貸的優(yōu)勢在于其建立在農(nóng)戶社會關(guān)系和家庭資產(chǎn)積累的基礎(chǔ)上，這種關(guān)系一方面是以親緣關(guān)系為基礎(chǔ)，另一方面是農(nóng)戶間長期博弈和彼此信任的過程。在分析非正規(guī)金融對資產(chǎn)貧困不平等的影響時，本文選取多元線性回歸模型，被解釋變量為家庭多維資產(chǎn)被剝奪程度，反映了家庭在資產(chǎn)不平等問題上的差異。具體的基礎(chǔ)回歸模型如下：

Yij(xij,β)=a+Xijβ+contrijσ+εij

(3)

式(3)中，Xij(i=1,2,…,n；j=1,2,…,d)為主要解釋變量，contrij為來自不同層面的控制變量，β和σ為待估計系數(shù)，εij為誤差項。此外，在分析非正規(guī)金融對家庭多維資產(chǎn)貧困的影響時，被解釋變量為家庭多維資產(chǎn)貧困狀況(或資產(chǎn)各指標(biāo)貧困狀況)。此時，被解釋變量為虛擬變量，則引入Λ(a+Xijβ+contrijσ)邏輯累積分布函數(shù)，選取Logit回歸模型。該模型除被解釋變量不同以外，核心解釋變量和控制變量與模型(3)基本保持一致。

為了獲得較為穩(wěn)健與一致的估計結(jié)果，我們盡可能地控制了來自地區(qū)層面、村級層面和家庭層面等多方面的影響因素。例如，家庭所在地的地區(qū)變量，如地形地貌特征(高山、平原、丘陵等)；村級層面的信息，如村莊(社區(qū))整體經(jīng)濟(jì)水平、村道路狀況等；家庭層面的信息，如家庭支出負(fù)擔(dān)(用每天同灶吃飯人口數(shù)與家庭總?cè)丝跀?shù)的比例來衡量)、戶主受教育程度、戶主年齡、戶主性別和戶主戶口等。具體的變量選取和描述性統(tǒng)計詳見表4。

表4 變量說明及描述性統(tǒng)計

注：非正規(guī)金融變量中的非銀行正規(guī)金融機(jī)構(gòu)不含地下錢莊、高利貸組織等；戶主受教育程度分為文盲(含小學(xué)未畢業(yè))、小學(xué)畢業(yè)、初中畢業(yè)、高中或職高畢業(yè)、大專畢業(yè)、大學(xué)及以上畢業(yè)等六類；村集體經(jīng)濟(jì)狀況變量中，按照農(nóng)村CPI指數(shù)將2014年村集體收入數(shù)據(jù)剔除價格因素平減到2012年可比價格；部分家庭樣本中存在支出負(fù)擔(dān)系數(shù)大于1的情況，原因可能是被調(diào)查家庭子女(已出嫁或成家)長期和父母同住，或外出務(wù)工后由分居老人照顧子女的情況，這部分樣本占總樣本的5.29%，在穩(wěn)健性檢驗時剔除了這部分樣本；村地形地貌變量中，按照家庭所在村的地形地貌分為丘陵、高山、高原、平原、漁村和其他等六類。

(二)實證結(jié)果與分析

1. 非正規(guī)金融的多維資產(chǎn)減貧效應(yīng)分析。接下來，我們實證考察非正規(guī)金融對家庭多維資產(chǎn)貧困及其不平等程度的影響，同時分析家庭所在地區(qū)與村莊(社區(qū))情況、家庭層面因素的減貧作用(見表5)。分析結(jié)果表明：(1)農(nóng)村非正規(guī)金融具有顯著資產(chǎn)減貧效應(yīng)，且相比低維臨界值，在高維臨界值下非正規(guī)金融的多維減貧效應(yīng)更大。(2)戶主受教育程度越高，家庭多維資產(chǎn)貧困發(fā)生率越低，且隨著戶主受教育水平的提升，教育對資產(chǎn)貧困的影響存在明顯的遞增效應(yīng)，尤其是高中及以上受教育水平的戶主，能大大降低家庭陷入多維資產(chǎn)貧困的可能性。受教育程度是家庭人力資本水平高低的有效衡量指標(biāo)，反映了家庭未來的收入能力，這體現(xiàn)了教育帶來的潛在收入效應(yīng)。同樣，受教育程度也是對家庭綜合能力的間接反映，高學(xué)歷家庭獲得身邊親友支持的可能性將大大提高。(3)家庭日常支出負(fù)擔(dān)對較嚴(yán)重資產(chǎn)貧困家庭有顯著的正向影響，即日常生活消費支出越大的家庭，遭受多維資產(chǎn)貧困剝奪的程度越深，且隨著家庭維度剝奪份額的增加，遭受的貧困“痛苦”程度也上升了。

其實，從多維資產(chǎn)貧困的致貧因素中，很難剖析出不同收入組家庭資產(chǎn)積累的獲益性差異，尤其是忽略了非正規(guī)金融借貸行為對不同收入組家庭的異質(zhì)性影響。那么，農(nóng)村不同收入組家庭資產(chǎn)積累分布差異較大，民間非正規(guī)金融是否有利于窮人的資產(chǎn)積累呢？這是本文進(jìn)一步關(guān)注的核心問題。表6顯示，農(nóng)村非正規(guī)金融借貸對不同收入組家庭產(chǎn)生了差異化效應(yīng)，提高了中下25%收入組家庭陷入多維資產(chǎn)貧困的可能性，而降低了中上25%收入組和最高25%收入組家庭的多維資產(chǎn)貧困可能性。多維資產(chǎn)不平等程度方面，農(nóng)村非正規(guī)金融對中低收入組家庭多維資產(chǎn)不平等影響不顯著，而顯著縮小了中高收入組家庭的資產(chǎn)不平等，即擴(kuò)大了兩者之間的多維資產(chǎn)不平等程度?？梢姡r(nóng)村地區(qū)的非正規(guī)金融雖建立在親緣關(guān)系和長期信任基礎(chǔ)之上，但非正規(guī)金融同樣具有類似正規(guī)金融對借貸對象的正向選擇機(jī)制，呈現(xiàn)出明顯的“親富人”特征，只是二者的作用機(jī)理不同而已。綜上，我們發(fā)現(xiàn)，非正規(guī)金融對中高收入與中低收入家庭產(chǎn)生了明顯的異質(zhì)性資產(chǎn)減負(fù)效應(yīng)，主要是改善了中高收入家庭和高收入家庭的資產(chǎn)貧困及其不平等，而對中低收入家庭的資產(chǎn)減貧沒有促進(jìn)效應(yīng)。這樣一來，農(nóng)村非正規(guī)金融顯著擴(kuò)大了家庭間資產(chǎn)積累及其不平等差距，并且表現(xiàn)出低收入家庭資產(chǎn)“補貼”高收入家庭資產(chǎn)的逆向分配現(xiàn)象，從而形成了農(nóng)村地區(qū)非正規(guī)金融與資產(chǎn)積累間的“馬太效應(yīng)”。

表5 2012～2014年非正規(guī)金融、教育等對多維資產(chǎn)貧困的影響

注：***、**、*分別表示在1%、5%和10%的水平上顯著；括號內(nèi)為穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤。其他控制變量包括地區(qū)層面、村級層面和家庭層面的信息，如村莊(社區(qū))所在地的地形地貌、村莊(社區(qū))經(jīng)濟(jì)狀況、戶主性別、戶主年齡、戶主戶口等變量。

表6 不同收入組下非正規(guī)金融對多維資產(chǎn)貧困的影響

注：該表在k=40%下識別并測度；***、**、*分別表示在1%、5%和10%的水平上顯著；括號內(nèi)為穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤；控制變量包括地區(qū)層面、村級層面和家庭層面的信息，如村莊(社區(qū))所在地的地形地貌、村莊(社區(qū))經(jīng)濟(jì)狀況、村莊(社區(qū))道路情況、戶主性別、戶主受教育程度、戶主年齡、戶主戶口和家庭支出負(fù)擔(dān)等變量。下表同。

2. 非正規(guī)金融影響資產(chǎn)的收入渠道效應(yīng)。由以上分析可知，非正規(guī)金融的差異化效應(yīng)更多地有利于中高收入家庭資產(chǎn)的積累而不利于中低收入家庭多維資產(chǎn)貧困的減緩。農(nóng)村家庭尋求非正規(guī)金融，絕大部分原因是出現(xiàn)了收不抵支的困難，而家庭經(jīng)濟(jì)狀況又是家庭資產(chǎn)積累的前提。那么，為了探尋非正規(guī)金融借貸如何影響不同收入組家庭的收入狀況，進(jìn)而考察非正規(guī)金融影響資產(chǎn)的收入渠道效應(yīng)，我們對不同收入分位數(shù)家庭做了進(jìn)一步分析(見圖2)。圖2結(jié)果表明，非正規(guī)金融促進(jìn)了中高收入家庭的收入改善，而對中低收入家庭經(jīng)濟(jì)狀況沒有顯著的影響。其中，非正規(guī)金融對農(nóng)村家庭收入在第53分位數(shù)之后均產(chǎn)生了顯著的正向影響，而在53分位數(shù)(包含第53分位數(shù))以前的回歸結(jié)果均不顯著。這意味著，中高收入家庭從農(nóng)村非正規(guī)金融借貸中獲益更多，而中低收入家庭并未從非正規(guī)金融中獲得利益?；谝陨戏治隹芍钦?guī)金融的逆向分配效應(yīng)擴(kuò)大了農(nóng)村家庭間的收入不平等，其主要是通過增收效應(yīng)促進(jìn)了中高收入家庭的財富積累和多維資產(chǎn)減貧，而對中低收入家庭并未產(chǎn)生相應(yīng)的影響。

圖2 2012～2014年非正規(guī)金融對農(nóng)村家庭不同分位數(shù)收入的影響注：每個條形圖代表一個相應(yīng)分位數(shù)下非正規(guī)金融對收入的回歸估計結(jié)果，其中，被解釋變量為第i分位數(shù)家庭收入的對數(shù)，淺色條形圖表示回歸結(jié)果不顯著，深色條形圖表示回歸結(jié)果在10%(或5%、1%)水平上顯著。值得一提的是，上圖是建立在從收入第1分位數(shù)到第99分位數(shù)回歸模型基礎(chǔ)之上的，總計回歸了100個收入分位數(shù)模型，但限于圖形大小及篇幅，我們僅羅列了每隔5個百分位的收入分位數(shù)，即第5分位數(shù)、第10分位……第95分位的回歸結(jié)果。其中，在第53分位數(shù)之后的回歸結(jié)果(即圖中的第55分位數(shù)之后的條形圖)均在10%(或5%、1%)水平上顯著，而在53分位數(shù)(包含第53分位數(shù))以前的回歸結(jié)果均不顯著。

(三)穩(wěn)健性檢驗

農(nóng)村非正規(guī)金融與農(nóng)村家庭資產(chǎn)貧困之間，可能存在逆向因果效應(yīng)，即非貧困家庭有更大可能獲得親朋好友的借貸支持，并且，缺乏資產(chǎn)的家庭很難獲得正規(guī)金融的支持，所以不得不尋求民間的非正規(guī)金融。其次，除了本文已控制的主要變量外，家庭資產(chǎn)貧困還可能受到其他不可觀測因素的影響，如社會網(wǎng)絡(luò)關(guān)系、戶主專業(yè)技能、社會政治資本等因素。逆向因果或遺漏變量都會導(dǎo)致模型的內(nèi)生性，進(jìn)而引起估計結(jié)果不一致?；诖?，我們考慮利用工具變量法(IV)緩解可能存在的內(nèi)生性問題，進(jìn)而檢驗?zāi)Ｐ突貧w結(jié)果的穩(wěn)健性。如果能找到一個與非正規(guī)金融密切相關(guān)，但與遺漏變量不相關(guān)的工具變量，則可以識別出非正規(guī)金融對資產(chǎn)貧困及其不平等影響的因果效應(yīng)。鑒于此，我們考慮將家庭居住地到本村(社區(qū))最近商業(yè)中心(或集鎮(zhèn))所花費的時間作為工具變量，原因在于農(nóng)村家庭所在地離本村(社區(qū))商業(yè)中心越遠(yuǎn)，該村(社區(qū))家庭接觸正規(guī)金融機(jī)構(gòu)的可能性就越小，村(社區(qū))內(nèi)部家庭間的“鄰里”或“親緣”關(guān)系在借貸中的作用相對而言會更強，說明家庭所在地到本村(社區(qū))最近商業(yè)中心所花費的時間與非正規(guī)金融密切相關(guān)，滿足工具變量法的相關(guān)性條件。另外，家庭所在地村莊(社區(qū))是一項外生于家庭及其成員特征的村級層面變量，因而基本滿足工具變量法的外生性假設(shè)。

回歸檢驗發(fā)現(xiàn)，雖然Shea偏R2統(tǒng)計量結(jié)果相對較低(在0.1左右)⑤，但Cragg-Donald Wald F統(tǒng)計量均超過了13.32(均超過了10)，從而很大程度上可以排除弱工具變量問題。IV估計結(jié)果顯示(見表7)，除對最低25%收入組家庭的影響不顯著外，非正規(guī)金融提高了中下25%收入組家庭陷入資產(chǎn)貧困的可能性，但顯著降低了中上25%收入組與最高25%收入組家庭的多維資產(chǎn)貧困，并且對收入分組越高的家庭作用效果越明顯。與此同時，非正規(guī)金融降低了最高25%收入組家庭的多維資產(chǎn)不平等程度，但對其他收入組家庭影響不顯著?？梢姡€(wěn)健性檢驗結(jié)果與表6回歸估計結(jié)果、非正規(guī)金融作用方向等均基本一致，再次論證了本文的研究發(fā)現(xiàn)，即農(nóng)村非正規(guī)金融很大程度上具有收入與資產(chǎn)積累的逆向分配效應(yīng)，這種逆向分配效應(yīng)更多地有利于中高收入家庭資產(chǎn)的積累而不利于中低收入家庭多維資產(chǎn)貧困的減緩。

表7 穩(wěn)健性檢驗(IV估計)

注：***、**、*分別表示在1%、5%和10%的水平上顯著，括號內(nèi)為穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤。

此外，我們進(jìn)一步剔除了最低10%或最高10%收入組家庭樣本，對非收入貧困但屬于多維資產(chǎn)貧困的樣本進(jìn)行比較分析發(fā)現(xiàn)，獲得非正規(guī)金融的家庭比沒有獲得非正規(guī)金融的家庭更能有效降低多維資產(chǎn)貧困的發(fā)生率及其不平等程度，并且這種效應(yīng)同樣有利于更高收入水平的家庭?？傊?，無論是采用統(tǒng)計檢驗中的分樣本分析，還是采用計量方法中減緩內(nèi)生性的IV估計，分析結(jié)果均支持了本文的研究結(jié)論?？梢姡钦?guī)金融對家庭多維資產(chǎn)貧困的確產(chǎn)生了顯著的異質(zhì)性效應(yīng)，并且，基礎(chǔ)模型中難以規(guī)避的內(nèi)生性問題在一定程度上高估了非正規(guī)金融對不同收入組家庭多維資產(chǎn)貧困發(fā)生率的影響，但低估了非正規(guī)金融對高收入家庭多維資產(chǎn)不平等的減緩作用。

五、結(jié)論和政策建議

本文基于中國家庭追蹤調(diào)查2012年和2014年兩期農(nóng)村樣本數(shù)據(jù)，對農(nóng)村家庭多維資產(chǎn)貧困及其變動趨勢進(jìn)行了測度，在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步揭示了非正規(guī)金融對農(nóng)村家庭多維資產(chǎn)貧困的差異化減貧效應(yīng)，并采用IV估計方法進(jìn)行了穩(wěn)健性檢驗。研究發(fā)現(xiàn)：(1)農(nóng)村家庭資產(chǎn)貧困現(xiàn)象較為普遍，無論是低收入家庭還是高收入家庭的資產(chǎn)積累都不理想。(2)農(nóng)村住房的資產(chǎn)效應(yīng)太弱，很大程度上導(dǎo)致了高收入家庭將積累的財富轉(zhuǎn)化為住房資產(chǎn)時遭受了較為嚴(yán)重的“隱性剝奪”。(3)農(nóng)村地區(qū)非正規(guī)金融對家庭資產(chǎn)積累產(chǎn)生了很強的逆向分配效應(yīng)，非正規(guī)金融的逆向分配效應(yīng)主要是有利于中高收入尤其是最高收入25%組家庭的資產(chǎn)貧困減緩，而不利于中低收入家庭減貧，進(jìn)而顯著擴(kuò)大了高收入與低收入家庭的獲益不平等差距。

不難發(fā)現(xiàn)，以收入為標(biāo)準(zhǔn)的扶貧政策未能完全揭示家庭致貧的原因、致貧的類型與貧困脆弱性，并且很難保證脫貧家庭的脫貧質(zhì)量和持續(xù)發(fā)展能力。相比而言，資產(chǎn)具有維持與發(fā)展的功能，在抵御外部風(fēng)險沖擊、培育家庭可持續(xù)發(fā)展能力、實現(xiàn)家庭消費平滑、賦予低收入家庭可行能力和社會地位等方面具有重要作用。基于以上研究結(jié)論，我們提出以下政策建議：第一，在鄉(xiāng)村振興與精準(zhǔn)扶貧協(xié)調(diào)推進(jìn)時期，理應(yīng)著手構(gòu)建以多維資產(chǎn)積累為目標(biāo)的扶貧政策體系，包括建立多維資產(chǎn)指標(biāo)體系及“資產(chǎn)—收入”雙貧困線標(biāo)準(zhǔn)。這是因為，收入貧困指標(biāo)只反映了低收入者的貧困狀況，而那些處在非收入貧困但絕大部分資產(chǎn)指標(biāo)遭受剝奪的家庭并沒有在收入貧困指標(biāo)中體現(xiàn)出來。這意味著，收入因素很難解釋農(nóng)村家庭多維資產(chǎn)貧困的主要原因，這也是當(dāng)前收入貧困在識別和測度家庭貧困時的主要缺陷，忽視了脫貧家庭未來持續(xù)發(fā)展的能力。第二，建立微觀資產(chǎn)調(diào)查數(shù)據(jù)庫，嘗試設(shè)立“個人發(fā)展賬戶”并將精準(zhǔn)扶貧中的貧困補貼部分地注入該賬戶，促進(jìn)貧困補貼向低收入家庭資產(chǎn)積累轉(zhuǎn)型，實現(xiàn)精準(zhǔn)脫貧家庭的持續(xù)與穩(wěn)定發(fā)展。第三，大力推動農(nóng)村地區(qū)小額信貸的發(fā)展，放寬農(nóng)村地區(qū)低收入家庭小額信貸門檻，以彌補農(nóng)村非正規(guī)金融對資產(chǎn)貧困和多維不平等的逆向分配效應(yīng)。其中，以“資產(chǎn)”為目標(biāo)的反貧困發(fā)展是一項長期、持久的工作，這要求家庭、政府和社會三者協(xié)調(diào)配合和共同努力，相關(guān)政策也理應(yīng)更多地傾向于資產(chǎn)缺乏的困難家庭戶，有效地幫助這部分人口脫離貧困的同時賦予其平等的發(fā)展機(jī)會，從而有效地培育出脫貧家庭長期穩(wěn)定的發(fā)展能力。

注釋：

①數(shù)據(jù)來源于《2018年國務(wù)院政府工作報告》(http://www.gov.cn/premier/2018-03/22/content_5276608.htm)。

②由于國內(nèi)外還沒有多維資產(chǎn)貧困維度和指標(biāo)選取(含臨界值)的統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，且有關(guān)資產(chǎn)貧困的研究相對較少，所以在衡量資產(chǎn)貧困的維度和指標(biāo)及其臨界值的確定方面可能存在爭議，這是本領(lǐng)域研究需繼續(xù)深入的地方。

③該指標(biāo)臨界值中的“長期缺乏”主要根據(jù)中國農(nóng)村土地政策中的“增人不增地、減人不減地”長期穩(wěn)定政策判定，具體指標(biāo)識別時，將“長期租用他人土地且不用支付任何租金”的情況初步識別為“家庭存在耕地缺乏的可能”，最終確定是否存在“耕地缺乏問題”，還要結(jié)合CFPS調(diào)查中“任一家庭成員是否分配到農(nóng)用耕地”等其他幾項指標(biāo)綜合判定。其中，排除性指標(biāo)選取了CFPS家庭面訪問卷中的“FS2和FS3”兩項指標(biāo)，用于排除家庭可能因為出租土地或經(jīng)歷土地征用而缺乏耕地的情況。識別指標(biāo)選取了“FS1、FS4和FS401”三項指標(biāo)，用于識別家庭任一成員沒有分配到土地或缺乏土地而租用他人耕地，且用“租用土地不支付任何租金”指標(biāo)排除農(nóng)村經(jīng)營大戶可能的租地行為。

④本文的研究并未考慮戶口為農(nóng)業(yè)戶籍而在城里進(jìn)行住房投資的這部分家庭。

⑤目前，Shea偏R2統(tǒng)計量值多低才構(gòu)成弱工具變量，尚無統(tǒng)一共識。