民族地區(qū)金融反貧困效率的時(shí)空差異及影響因素研究*

謝婷婷，郭艷芳

(石河子大學(xué)商學(xué)院兵團(tuán)金融發(fā)展研究中心，新疆五家渠831300)

一、引 言

效率的經(jīng)典定義是從稀缺資源中獲得最多東西的能力[1]，即同等的投入水平使產(chǎn)出達(dá)到最大程度，或同等的產(chǎn)出程度使投入水平達(dá)到最小，因此，將金融反貧困效率定義為：在既定的金融資源投入條件下實(shí)現(xiàn)最大減貧程度的能力，或是既定的減貧程度下使得金融資源投入達(dá)到最小化的能力。然而，長(zhǎng)期以來(lái)多數(shù)學(xué)者將研究重點(diǎn)集中于金融反貧困資金的投入總量，而忽視了對(duì)金融反貧困資金的利用效率的研究。

民族地區(qū)是我國(guó)扶貧攻堅(jiān)的重點(diǎn)地區(qū)，更是難點(diǎn)地區(qū)[2]，2014年民族地區(qū)的貧困發(fā)生率高于全國(guó)7.5個(gè)百分點(diǎn)，民族地區(qū)的貧困是集自然、歷史、宗教等多種原因誘發(fā)所致的綜合現(xiàn)象，其貧困特征呈現(xiàn)集中連片，基礎(chǔ)設(shè)施落后，生態(tài)環(huán)境脆弱，多維貧困凸顯態(tài)勢(shì)[3-4]，貧困人口和貧困問(wèn)題已然成為民族地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展的短板[5]。近年來(lái)，民族地區(qū)是我國(guó)推進(jìn)扶貧攻堅(jiān)和鞏固扶貧成果的著力點(diǎn)，2014年民族地區(qū)共減少貧困人口357萬(wàn)人，減貧率達(dá)13.9%，反貧困工作成效顯著，但隨著扶貧開發(fā)進(jìn)程的深入，反貧困工作進(jìn)入新階段，民族地區(qū)其對(duì)“生存性”訴求減弱，“發(fā)展性”壓力陡增，減貧難度不斷增大，造成2014年民族地區(qū)與2013年16.7%的減貧率相比，減貧速度出現(xiàn)放慢勢(shì)頭。在民族地區(qū)動(dòng)態(tài)提升減貧質(zhì)量需求的催生下，具有增強(qiáng)貧困地區(qū)自我發(fā)展能力功能的金融反貧困模式應(yīng)運(yùn)而生，并已逐漸成為我國(guó)反貧困戰(zhàn)略的主導(dǎo)力量，但仍然面臨著諸多問(wèn)題，其中貧困地區(qū)的信貸資金出現(xiàn)的“虹吸現(xiàn)象”、“沉淀現(xiàn)象”導(dǎo)致金融資源配置不均衡[6]，使得金融反貧困工作處于低效率運(yùn)行狀態(tài)，導(dǎo)致低收入地區(qū)出現(xiàn)融資困境，阻礙低收入群體增收減貧，如此反復(fù)，落入貧困陷阱。那么如何在全面建成小康社會(huì)的倒計(jì)時(shí)階段，提升民族地區(qū)的金融反貧困效率，精準(zhǔn)釋放扶貧紅利，高效率的完成扶貧攻堅(jiān)任務(wù)和鞏固扶貧成果呢？本文將對(duì)此問(wèn)題進(jìn)行研究，考慮到我國(guó)絕大多數(shù)低收入群體生活在農(nóng)村[7]。因此，本文選取農(nóng)村人口為研究對(duì)象，通過(guò)測(cè)算民族地區(qū)7省區(qū)的金融反貧困效率(由于西藏部分?jǐn)?shù)據(jù)缺失嚴(yán)重，因此不做考察)，并在此基礎(chǔ)上挖掘金融反貧困效率的影響因素，提出切合實(shí)際的金融反貧困效率提升策略。

二、文獻(xiàn)回顧

從國(guó)內(nèi)外已有的研究成果看，早期對(duì)金融反貧困問(wèn)題的切入點(diǎn)為二者關(guān)系的探討，并基于不同時(shí)期、不同地域進(jìn)行檢驗(yàn)，研究結(jié)果大致分為三種觀點(diǎn)：第一種觀點(diǎn)指出，金融發(fā)展將通過(guò)直接或間接渠道減緩貧困，即農(nóng)村金融發(fā)展有利于農(nóng)村貧困減少[8]；第二種觀點(diǎn)指出，金融發(fā)展會(huì)阻礙貧困減緩[9]；第三種觀點(diǎn)指出，金融發(fā)展與貧困減緩呈現(xiàn)非線性關(guān)系，表現(xiàn)為倒U型關(guān)系，當(dāng)金融發(fā)展處于初級(jí)階段會(huì)抑制貧困減緩，隨著金融的發(fā)展提升到特定水平后，將有利于減緩貧困[10]116。

隨著資金效率的研究逐漸受到關(guān)注，國(guó)外學(xué)者對(duì)農(nóng)村金融效率展開研究，發(fā)現(xiàn)政府主導(dǎo)的農(nóng)業(yè)信貸體系一般是缺乏效率的，需要適當(dāng)引入市場(chǎng)[11]，并對(duì)SFA方法在農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)資源配置效率的運(yùn)用做了綜述[12]；國(guó)內(nèi)學(xué)者通過(guò)對(duì)農(nóng)村信貸資金的運(yùn)行效率進(jìn)行定性測(cè)算，發(fā)現(xiàn)資金的投入產(chǎn)出比偏低[13]，不利于金融支持經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)作用的發(fā)揮，而貧困地區(qū)正是由于金融資源配置的低效率，使得其陷入貧困惡性循環(huán)[14]。張萬(wàn)志指出，信貸資金供需失衡和運(yùn)行效率低下均制約著農(nóng)村信貸資金效率的提升[15]。還有學(xué)者通過(guò)定量研究對(duì)中國(guó)農(nóng)村金融效率進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，大體分為兩類，其中一類是參數(shù)估計(jì)，主要使用回歸分析方法測(cè)算金融資金配置效率，并對(duì)其影響因素進(jìn)行實(shí)證分析[16]；另一類是非參數(shù)估計(jì)，運(yùn)用傳統(tǒng)DEA或修正后的DEA模型測(cè)算農(nóng)村資金配置效率或金融支農(nóng)效率，并對(duì)其影響因素進(jìn)行檢驗(yàn)[17-18]。隨著金融扶貧模式的逐漸推廣，對(duì)其研究的深入，有學(xué)者對(duì)農(nóng)村金融效率的研究逐漸向金融反貧困拓展，鄧?yán)⑸孓r(nóng)貸款對(duì)農(nóng)民收入增長(zhǎng)率的邊際貢獻(xiàn)作為衡量金融扶貧惠農(nóng)的效率指標(biāo)，對(duì)金融扶貧惠農(nóng)的效率進(jìn)行評(píng)價(jià)分析[19]。

從已有的文獻(xiàn)可知，對(duì)于民族地區(qū)金融反貧困效率的研究文獻(xiàn)鮮有，從研究?jī)?nèi)容上，多數(shù)是基于金融發(fā)展與貧困減緩問(wèn)題的研究，農(nóng)業(yè)信貸資金以及金融支農(nóng)效率研究，僅有鄧?yán)?duì)金融扶貧惠農(nóng)效率展開研究，但其并沒(méi)有對(duì)影響效率提升的制約因素進(jìn)行深入分析。從研究對(duì)象上，對(duì)于金融反貧困的研究多是基于全國(guó)，其研究成果對(duì)于民族地區(qū)這一特殊區(qū)域的針對(duì)性不足。從分析方法上，對(duì)效率的測(cè)度多采用SFA參數(shù)估計(jì)法和經(jīng)典DEA非參數(shù)估計(jì)法，參數(shù)估計(jì)如SFA參數(shù)估計(jì)法需要對(duì)模型進(jìn)行明確設(shè)定，但可能導(dǎo)致設(shè)定誤差，而非參數(shù)估計(jì)中的經(jīng)典DEA對(duì)有效單元無(wú)法進(jìn)一步做比較。從指標(biāo)選取上，多數(shù)文獻(xiàn)從收入貧困一個(gè)維度作為產(chǎn)出變量，范圍比較狹窄，因此其估計(jì)結(jié)果會(huì)與實(shí)際情況有偏差。鑒于此，本文以民族地區(qū)為研究對(duì)象(由于西藏部分?jǐn)?shù)據(jù)缺失，因此不作為考察對(duì)象)，通過(guò)構(gòu)建多維減貧綜合指數(shù)作為金融反貧困產(chǎn)出，運(yùn)用超效率DEATOBIT模型測(cè)算金融反貧困效率值，并對(duì)金融反貧困效率的影響因素進(jìn)行實(shí)證分析。

三、民族地區(qū)金融反貧困效率測(cè)度

(一)測(cè)算方法

當(dāng)n個(gè)決策單元(DMU)同時(shí)處于生產(chǎn)前沿面而同時(shí)有效，傳統(tǒng)的DEA模型對(duì)這些DMU無(wú)法進(jìn)一步作評(píng)價(jià)和比較。為克服這一缺陷，選用超效率DEA模型：假定存在n個(gè)DMU，每個(gè)DMU具有m種輸入和s種輸出，其中為第j個(gè)DMU的第i個(gè)投入量，yij為第j個(gè)DMU的第r個(gè)產(chǎn)出量。則對(duì)于第k個(gè)DMU對(duì)應(yīng)的超效率值如下：

上述模型的對(duì)偶問(wèn)題如(2)所示

其中，θ是DMU的有效值，是松弛變量，其測(cè)算結(jié)果總結(jié)為以下兩種情況：(1)當(dāng)效率值θ大于等于1，說(shuō)明該DMU有效，且θ值越大，其效率越高；(2)當(dāng)效率值θ小于1，說(shuō)明該DMU未達(dá)到有效。

(二)指標(biāo)選取

1.投入指標(biāo)：隨著金融服務(wù)滲入農(nóng)村生產(chǎn)領(lǐng)域，并與農(nóng)村生產(chǎn)的基本要素相融合，共同作用于貧困減緩，結(jié)合農(nóng)業(yè)生產(chǎn)函數(shù)模型，將投入指標(biāo)確定為農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力、農(nóng)業(yè)資本和農(nóng)業(yè)貸款三個(gè)指標(biāo)，其中農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力用第一產(chǎn)業(yè)從業(yè)人數(shù)代替，農(nóng)業(yè)資本用農(nóng)業(yè)固定資產(chǎn)投資代替，農(nóng)業(yè)貸款用金融機(jī)構(gòu)農(nóng)業(yè)貸款余額代替，由于各地區(qū)間人口存在較大差異。因此，將三個(gè)指標(biāo)分別與各地區(qū)鄉(xiāng)村人口數(shù)相除，得到人均投入指標(biāo)。

2.產(chǎn)出指標(biāo)：考慮到多數(shù)學(xué)者認(rèn)為收入水平、衛(wèi)生設(shè)施、健康保險(xiǎn)和教育水平等指標(biāo)能夠涵蓋一地區(qū)的減貧情況。因此，本文根據(jù)數(shù)據(jù)的可獲得性，運(yùn)用熵值法從收入貧困、教育貧困、醫(yī)療貧困三個(gè)維度來(lái)構(gòu)建多維減貧綜合指數(shù)，來(lái)反映該地區(qū)的金融反貧困產(chǎn)出情況。其中，收入貧困用農(nóng)民人均消費(fèi)水平來(lái)考察[10]118，教育貧困選取農(nóng)村勞動(dòng)力平均受教育年限來(lái)反映[20]，醫(yī)療貧困指標(biāo)采用各省(市)每千村衛(wèi)生室人員數(shù)來(lái)表示[21]，熵值法的具體步驟如下：

第一步，將原始數(shù)據(jù)做歸一化處理，計(jì)算第j項(xiàng)指標(biāo)下第i年份指標(biāo)的比重

第二步，計(jì)算第j項(xiàng)指標(biāo)的熵值

第三步，確定第j項(xiàng)指標(biāo)的權(quán)重

第四步，通過(guò)加總求和，來(lái)確定第i年份一地區(qū)的多維減貧綜合指數(shù)POVi=∑wjXij。

表1 指標(biāo)變量的描述性統(tǒng)計(jì)量

本文的研究對(duì)象為內(nèi)蒙古、廣西、貴州、云南、青海、寧夏、新疆民族地區(qū)7省區(qū)，時(shí)間跨度為1999—2013年，DEA模型所需數(shù)據(jù)來(lái)自歷年《內(nèi)蒙古統(tǒng)計(jì)年鑒》、《廣西統(tǒng)計(jì)年鑒》等民族地區(qū)7省區(qū)統(tǒng)計(jì)年鑒以及《中國(guó)金融年鑒》，部分缺失數(shù)據(jù)采用灰色預(yù)測(cè)法進(jìn)行估算補(bǔ)充(由于篇幅原因不再贅述)，由表1可知，農(nóng)業(yè)資本和金融機(jī)構(gòu)農(nóng)業(yè)貸款為絕對(duì)數(shù)額，因此標(biāo)準(zhǔn)差較大，分別為888.43和1751.58，其余指標(biāo)為相對(duì)數(shù)額，因此差異較小。

(三)測(cè)算結(jié)果分析

在構(gòu)建金融反貧困投入和產(chǎn)出指標(biāo)的基礎(chǔ)上，采用超效率DEA方法對(duì)民族地區(qū)7省區(qū)和全國(guó)金融反貧困效率值分別進(jìn)行測(cè)算，為直觀反映我國(guó)民族地區(qū)與全國(guó)金融反貧困效率的差距，以及效率值的變化情況，進(jìn)一步計(jì)算得出1999—2013年我國(guó)民族地區(qū)金融反貧困效率均值及其增長(zhǎng)率，并繪制金融反貧困效率值趨勢(shì)圖(見(jiàn)圖1)，左軸表示金融反貧困效率值，右軸表示金融反貧困效率值增長(zhǎng)率。

圖1 金融反貧困效率值趨勢(shì)圖

從整體上看，民族地區(qū)的金融反貧困效率均值呈現(xiàn)小幅度上升趨勢(shì)，金融反貧困效率均值由1999年的0.87上升到2013年的1.09，其中6個(gè)年份的金融反貧困效率值小于1，處于非有效前沿，是無(wú)效率的，其余年份效率值大于1，均處于有效前沿，表現(xiàn)為有效率。分時(shí)間段來(lái)看，2003年和2009年是民族地區(qū)金融反貧困效率均值變化的拐點(diǎn)，1999—2003年金融反貧困效率從無(wú)效率提升到有效率，2004—2009年金融反貧困效率處于小幅度波動(dòng)狀態(tài)，2009年以后金融反貧困效率表現(xiàn)為穩(wěn)定增長(zhǎng)狀態(tài)。由民族地區(qū)金融反貧困效率值的增長(zhǎng)率可知：2000年相較1999年增長(zhǎng)了0.3，是近年來(lái)的最大增長(zhǎng)幅度，但是2001年和2002年金融反貧困效率出現(xiàn)了明顯下滑，連續(xù)兩年的增長(zhǎng)率為-0.07，2003年效率值出現(xiàn)了回升，金融反貧困效率增長(zhǎng)了0.06，2004年和2008年增長(zhǎng)率為負(fù)值，金融反貧困效率有所下降，其余年份均保持良好的增長(zhǎng)狀態(tài)，但增長(zhǎng)幅度較小。與全國(guó)的金融反貧困效率值對(duì)比來(lái)看，在2000年和2001年民族地區(qū)的金融反貧困效率略高于全國(guó)，其余年份均低于全國(guó)金融反貧困水平，并且從2002年開始差距不斷拉大，直到2010年差距達(dá)到0.62，之后年份全國(guó)金融反貧困效率大幅度下滑，與民族地區(qū)效率值差距縮小。

表2是民族地區(qū)各省份與我國(guó)整體金融反貧困超效率值(限于篇幅原因，僅列示部分年份)，民族地區(qū)各省份金融反貧困效率值的均值由高到低排名情況為青海、內(nèi)蒙古、貴州、新疆、廣西、云南、寧夏，效率值分別為 1.29、1.06、1.04、1.02、0.99、0.93、0.83，可知民族地區(qū)的金融反貧困效率存在省際差異性，且有效率(效率值大于等于1)的地區(qū)多于無(wú)效率(效率值小于1)的地區(qū)，有效率的地區(qū)分別為青海、內(nèi)蒙古、貴州和新疆，無(wú)效率的地區(qū)分別為廣西、云南和寧夏，其中寧夏在觀察期間均遠(yuǎn)離有效前沿，且與效率均值最高的青海相差0.46，差距較大，民族地區(qū)中除青海省的金融反貧困效率的均值為1.29，略高于全國(guó)均值1.24，其他地區(qū)均遠(yuǎn)低于全國(guó)均值，表明民族地區(qū)相較于全國(guó)金融反貧困效率處于低水平。

表2 金融反貧困效率值

四、民族地區(qū)金融反貧困效率影響因素實(shí)證分析

(一)模型設(shè)定

利用超效率DEA模型對(duì)金融反貧困效率進(jìn)行測(cè)算后，還需要進(jìn)一步對(duì)金融反貧困效率的影響因素及影響程度進(jìn)行分析，由于超效率模型估計(jì)得出的效率值為截?cái)嗟碾x散分布數(shù)據(jù)，而TOBIT模型恰好適用于受限或截?cái)嘁蜃兞康哪Ｐ蜆?gòu)建，因此，采用TOBIT模型進(jìn)一步探究了金融反貧困效率的影響因素及影響程度，TOBIT回歸模型如下所示:

其中Y表示因變量向量，X表示自變量向量，α表示截距項(xiàng)向量，β表示未知參數(shù)向量，擾動(dòng)項(xiàng)ε～N(0 ,δ2)。由于超效率DEA模型測(cè)算得出的金融反貧困效率值，是大于0的離散數(shù)值，在這種情況下采用普通最小二乘法進(jìn)行參數(shù)估計(jì)會(huì)存在一定誤差。因此為保障估計(jì)結(jié)果的精確性，本文采用極大似然法進(jìn)行估計(jì)。

(二)指標(biāo)選取

影響金融反貧困效率的因素較為復(fù)雜，結(jié)合已有文獻(xiàn)并考慮數(shù)據(jù)的可得性，在金融反貧困效率TOBIT模型中，選取金融深化、金融中介效率、財(cái)政支出、二元經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展共5個(gè)影響因素：

1.金融深化(JRSH)。金融深化水平的不同，對(duì)民族地區(qū)的金融可得性和獲得金融服務(wù)的成本有所影響，進(jìn)而作用于金融反貧困效率。因此，采用金融深化指標(biāo)來(lái)考察金融發(fā)展水平的不同對(duì)金融反貧困效率的影響是否有差異。

2.金融中介效率(JRXL)。金融中介效率是用來(lái)考察該地區(qū)金融媒介的信貸轉(zhuǎn)化能力和運(yùn)作效率，其效率高低影響到貧困地區(qū)的資金利用能力，直接關(guān)系到金融反貧困效率的高低。

3.財(cái)政支出(CZZC)。農(nóng)業(yè)財(cái)政支出與金融反貧困的協(xié)同效果，會(huì)影響到金融反貧困效率。因此，采用人均財(cái)政支農(nóng)資金衡量財(cái)政支出對(duì)金融反貧困效率的作用。

4.二元經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)(ETJG)。二元經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的存在導(dǎo)致福利政策多向市民傾斜，而農(nóng)民被政策邊緣化，導(dǎo)致集體貧困，運(yùn)用城鎮(zhèn)人均收入與農(nóng)村人均純收入之比衡量二元經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)程度，考察其對(duì)金融反貧困效率的影響。

5.經(jīng)濟(jì)發(fā)展(GDP)。一地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平低下，會(huì)制約對(duì)貧困人口的“涓滴效應(yīng)”和“擴(kuò)散效應(yīng)”的釋放，對(duì)金融反貧困效率產(chǎn)生影響。因此，采用農(nóng)業(yè)人均GDP衡量農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)金融反貧困效率的影響。

其中，考慮到農(nóng)村信用社在農(nóng)村金融扶貧發(fā)揮主力作用，因此采用農(nóng)村信用社貸款與存款的比值來(lái)衡量金融中介效率；農(nóng)業(yè)財(cái)政支出數(shù)據(jù)是由農(nóng)業(yè)基本建設(shè)支出、農(nóng)業(yè)部門事業(yè)費(fèi)和農(nóng)業(yè)科技三項(xiàng)加總而得[22]。由金融反貧困效率的影響因素的描述性統(tǒng)計(jì)(見(jiàn)表3)可知，人均財(cái)政支出和人均GDP為絕對(duì)數(shù)額，各省和各年份間數(shù)據(jù)差異較大，標(biāo)準(zhǔn)差分別為2691.10和2549.57，其余三個(gè)指標(biāo)為相對(duì)數(shù)額，標(biāo)準(zhǔn)差較小，但最大值與最小值的差異相對(duì)較大，且由二元經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)指標(biāo)的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果可知，民族省份存在顯著的城鄉(xiāng)二元經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)。數(shù)據(jù)來(lái)源于2000—2014年各省統(tǒng)計(jì)年鑒以及《中國(guó)金融年鑒》。

表3 金融反貧困效率影響因素的描述性統(tǒng)計(jì)及指標(biāo)解釋

(三)實(shí)證結(jié)果

1.全階段的回歸結(jié)果

由全樣本下的估計(jì)結(jié)果可知(見(jiàn)表4)，財(cái)政支出和二元經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)兩個(gè)指標(biāo)通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)，當(dāng)財(cái)政支出和二元經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)每增加1個(gè)單位，金融反貧困效率隨之變動(dòng)1.98和-0.06個(gè)單位，說(shuō)明從整體上看，財(cái)政支出對(duì)金融反貧困效率具有正向作用，有利于金融反貧困效率的提升，二元經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)會(huì)導(dǎo)致城鄉(xiāng)收入差距不斷拉大，使得貧困人口無(wú)法公平的享受到經(jīng)濟(jì)紅利，造成金融反貧困效率下降。而金融深化、金融中介效率和經(jīng)濟(jì)發(fā)展三個(gè)因素的估計(jì)結(jié)果不顯著，這是因?yàn)槊褡甯魇〉慕鹑谏罨徒?jīng)濟(jì)發(fā)展水平不均衡，且處于低水平狀態(tài)，因此對(duì)金融反貧困效率的提升作用不顯著。

表4 全樣本和分階段的回歸結(jié)果

2.分階段的回歸結(jié)果

根據(jù)金融反貧困效率變化的拐點(diǎn)，將歷年數(shù)據(jù)大致分成1999—2003年、2004—2008和2009—2013年三個(gè)階段分別進(jìn)行回歸，從而比較不同時(shí)期內(nèi)五個(gè)驅(qū)動(dòng)因素系數(shù)的變動(dòng)情況。由表4可知，不同驅(qū)動(dòng)因素對(duì)金融反貧困效率的驅(qū)動(dòng)效果在不同時(shí)期迥異。

1999—2003年，以上五個(gè)影響因素均通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，當(dāng)金融深化、金融中介效率、農(nóng)業(yè)財(cái)政支出、二元經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)和農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平因素每增加1個(gè)單位時(shí)，金融反貧困效率將隨之變動(dòng)-0.68、-0.04、-0.25、-9.24和-1.86×10-3個(gè)單位，其中，金融深化抑制了金融反貧困效率的提升，這是由于隨著大量正規(guī)金融機(jī)構(gòu)的撤離，民族地區(qū)出現(xiàn)了大量金融“空白區(qū)”，金融深化水平處于低位狀態(tài)，無(wú)法充分滿足農(nóng)戶對(duì)融資投資等金融服務(wù)的需求；金融中介效率的提升會(huì)惡化金融反貧困效率，是因?yàn)椴糠纸鹑跈C(jī)構(gòu)扮演著“抽水機(jī)”角色，以及資金回流機(jī)制不健全，嚴(yán)重阻礙著金融反貧困效率的提高；地區(qū)財(cái)政支出也會(huì)阻礙金融反貧困效率的提升，是由于財(cái)政扶貧多為“救濟(jì)式”扶貧，并往往采取“一刀切”和“撒胡椒面”式的扶貧模式，缺乏合理性的布局，導(dǎo)致財(cái)政支出對(duì)金融反貧困效率的提升產(chǎn)生抑制作用；而二元經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)使得農(nóng)民在分享經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)紅利中，處于劣勢(shì)的分配地位，以至于形成了結(jié)構(gòu)性貧困，弱化了金融反貧困成果，抑制了金融反貧困效率提升；二元經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)往往伴隨著城鄉(xiāng)收入差距的產(chǎn)生，不斷增大的“馬太效應(yīng)”阻斷了經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)貧困減緩的“涓滴效應(yīng)”，使得金融反貧困的間接途徑被阻斷，導(dǎo)致金融反貧困的效率低下。

2004—2008年，金融中介效率、二元經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)和農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平三個(gè)指標(biāo)通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)，當(dāng)金融中介效率、二元經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)和農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平每增加1個(gè)單位，金融反貧困效率隨之變動(dòng)-0.24、-0.22和-4.86×10-4個(gè)單位，在本階段金融中介效率因素對(duì)金融反貧困效率的提升仍產(chǎn)生負(fù)向影響，是因?yàn)樽鳛檗r(nóng)村地區(qū)金融扶貧主力軍的信用社由于經(jīng)營(yíng)水平低，不良貸款率高，信貸供給能力有限，導(dǎo)致其運(yùn)行效率處于低水平，阻礙了金融反貧困效率的提升；而二元經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)導(dǎo)致城市和農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的不平衡發(fā)展，由于“人才流”、“資金流”和“信息流”向城市集聚，嚴(yán)重阻礙了民族地區(qū)貧困的減緩，導(dǎo)致金融反貧困效率低下；而經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)貧困人口的“涓滴效應(yīng)”因?yàn)槎?jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的存在也大大弱化。而金融深化、財(cái)政支出兩個(gè)指標(biāo)沒(méi)有通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，其中隨著金融深化程度加深，金融觸角伸向處于被信貸邊緣化的農(nóng)戶，但由于金融深化水平處于低水平狀態(tài)，因此對(duì)金融反貧困效率的提升作用不顯著；而隨著農(nóng)業(yè)財(cái)政支出的增加，資金投向的合理性增強(qiáng)，但在多數(shù)扶貧項(xiàng)目過(guò)程中，存在對(duì)貧困人口的“瞄準(zhǔn)”錯(cuò)靶、“瞄準(zhǔn)”偏差、“瞄準(zhǔn)”脫靶等問(wèn)題，且財(cái)政支出與金融的耦合度不高，因此金融反貧困效率提高作用不顯著。

2009—2013年，金融深化、財(cái)政支出、二元經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)和農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平四個(gè)影響因素分別通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，當(dāng)金融深化、農(nóng)業(yè)財(cái)政支出、二元經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)和農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平因素每增加1個(gè)單位時(shí)，金融反貧困效率將隨之變動(dòng)0.44、2.57、-0.18和1.23×10-4個(gè)單位，其中隨著金融深化水平提高，金融資源逐漸流向農(nóng)村貧困地區(qū)，金融服務(wù)范圍擴(kuò)大到低收入群體，獲得金融服務(wù)的門檻限制隨之降低，金融發(fā)展可以由麥金農(nóng)導(dǎo)管效應(yīng)對(duì)貧困產(chǎn)生直接作用，使得金融反貧困效率得到實(shí)質(zhì)性的提升；農(nóng)業(yè)財(cái)政支出會(huì)帶動(dòng)金融反貧困效率的提升，說(shuō)明隨著精準(zhǔn)扶貧工作的推進(jìn)，財(cái)政支出瞄準(zhǔn)度提高，并且與金融的多方位、多功能的配合得到了提升，因此對(duì)金融反貧困效率的提升產(chǎn)生正向作用；城鄉(xiāng)二元經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)造成的結(jié)構(gòu)性貧困，雖然有所減緩，但卻以相對(duì)貧困的形式長(zhǎng)期存在，因此會(huì)持續(xù)弱化金融反貧困成果，阻礙金融反貧困效率的提升；而經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)貧困人口“涓滴效應(yīng)”強(qiáng)于二元經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)帶來(lái)的負(fù)向作用，因此，經(jīng)濟(jì)發(fā)展有助于金融反貧困效率的提升。金融中介機(jī)構(gòu)效率的提高對(duì)金融反貧困效率的提升作用不顯著，是由于低收入群體缺乏可抵押財(cái)產(chǎn)，因此獲得的信貸資金有限，金融中介機(jī)構(gòu)效率提高對(duì)其影響并不顯著。

3.分層次的回歸結(jié)果

由民族地區(qū)各省金融反貧困的超效率值可知，不同地區(qū)金融反貧困效率值存在較大差異，因此對(duì)效率值處于不同層次的地區(qū)的影響因素進(jìn)行估計(jì)(見(jiàn)表5)，進(jìn)而考察金融反貧困影響因素的差異性。

根據(jù)各地區(qū)的效率值所處區(qū)間，劃分為兩個(gè)層次，分別為有效組(效率值大于等于1)和無(wú)效組(效率值小于1)，將兩組估計(jì)結(jié)果對(duì)比來(lái)看：就金融深化因素而言，每增加1個(gè)單位，有效率組的金融反貧困效率將增加0.37個(gè)單位，而無(wú)效率組將降低0.19個(gè)單位，這是由于無(wú)效率組相較于有效率組金融深化程度低，金融覆蓋面窄，農(nóng)戶融資無(wú)門，對(duì)金融反貧困效率產(chǎn)生了抑制作用。就金融中介效率而言，每增加1個(gè)單位，有效率組的金融反貧困效率將會(huì)提升0.13個(gè)單位，而對(duì)無(wú)效率組金融反貧困效率提升效果不顯著，這是由于無(wú)效率地區(qū)相較于有效率地區(qū)的資金回流機(jī)制不健全，資金利用能力差，因此抑制了金融反貧困效率的提升。就財(cái)政支出而言，每增加1個(gè)單位，有效率組的金融反貧困效率將會(huì)提升2.65個(gè)單位，而無(wú)效率組的金融反貧困效率的提升作用不顯著，這說(shuō)明無(wú)效率組的財(cái)政與金融對(duì)反貧困工作的協(xié)作性差、耦合度低，無(wú)法將各自的優(yōu)勢(shì)凝聚成合力，使得金融反貧困效率的提升受到抑制。就二元經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)而言，每增加1個(gè)單位，有效率組的金融反貧困效率將會(huì)降低0.25個(gè)單位，而無(wú)效率組的金融反貧困效率影響不顯著，這可能是由于有效率組的二元經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)程度遠(yuǎn)大于無(wú)效率組，導(dǎo)致資源分布不平衡，由此產(chǎn)生的“馬太效應(yīng)”，會(huì)使低收入群體陷入貧困的泥淖，阻礙了金融反貧困效率的提升。就經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平而言，每增加1個(gè)單位，無(wú)效率組的金融反貧困效率將提升7.36×10-7個(gè)單位，而有效率組的金融反貧困效率提升作用不顯著，這是由于有效率組的二元經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)較為凸顯，因此所帶來(lái)的負(fù)向作用對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生的“涓滴效應(yīng)”的截流作用更顯著，從而導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)金融反貧困效率的提升作用不顯著。

五、結(jié)論與對(duì)策

金融反貧困在民族地區(qū)的扶貧開發(fā)進(jìn)程中居于重要的地位，提升金融反貧困的效率是扶貧攻堅(jiān)的突破口和著力點(diǎn)。因此，在構(gòu)建金融反貧困投入和產(chǎn)出指標(biāo)的基礎(chǔ)上，采用超效率DEA模型對(duì)民族地區(qū)的金融反貧困效率進(jìn)行定量測(cè)算，通過(guò)TOBIT模型對(duì)金融反貧困效率的驅(qū)動(dòng)因素進(jìn)行剖析，主要結(jié)論概述如下：

第一，通過(guò)對(duì)民族地區(qū)金融反貧困效率測(cè)度，可知隨著時(shí)間推移，民族地區(qū)的金融反貧困效率均值表現(xiàn)為有緩慢的增長(zhǎng)趨勢(shì)；民族地區(qū)相較于全國(guó)的金融反貧困效率均值偏低；民族地區(qū)的金融反貧困效率存在省際差異性，其中效率值處于有效前沿的多于非有效前沿的省份。

第二，全樣本模型的估計(jì)結(jié)果表明，財(cái)政支出和二元經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)兩個(gè)因素會(huì)顯著作用于金融反貧困效率的提升，而金融深化、金融中介效率和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平三個(gè)因素，由于各地區(qū)發(fā)展水平偏低，對(duì)金融反貧困效率的提升效果不顯著。

第三，分階段模型的估計(jì)結(jié)果表明，二元經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)因素在觀察期內(nèi)始終阻礙金融反貧困效率的提升，而金融深化、金融中介效率、財(cái)政支出和經(jīng)濟(jì)發(fā)展四個(gè)指標(biāo)對(duì)金融反貧困效率的影響作用在不同時(shí)期迥異，表現(xiàn)為初期抑制金融反貧困效率的提升，后期有助于金融反貧困效率的提升。

第四，分層次模型的估計(jì)結(jié)果表明，金融深化、金融中介效率和財(cái)政支出三個(gè)因素會(huì)顯著的提升有效率組的金融反貧困效率，對(duì)無(wú)效率組卻不適用，根本原因是有效率組的金融深化的輻射和滲透程度高于無(wú)效率組，并且財(cái)政支出與金融扶貧的正向協(xié)同作用也優(yōu)于無(wú)效率地區(qū)，而二元經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展是有效率地區(qū)金融反貧困效率提升的制約因素，對(duì)無(wú)效率地區(qū)無(wú)顯著性影響，這是因?yàn)橛行式M的二元經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)凸顯，嚴(yán)重的阻礙了經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)貧困人口的“涓滴效應(yīng)”和“擴(kuò)散效應(yīng)”。

以上結(jié)論凸顯了提升金融反貧困效率的著力方向，為加快民族地區(qū)的脫貧解困進(jìn)程，提出以下建議：

首先，民族地區(qū)需要加快農(nóng)村金融存量改革與增量改革，適時(shí)降低金融準(zhǔn)入門檻，準(zhǔn)許民間資金流入，繼續(xù)深化金融發(fā)展，建立資金回流機(jī)制，全面實(shí)施傾斜的信貸政策，適當(dāng)加大金融扶貧的投入力度，考慮到民族地區(qū)在不同宗教文化影響下，其農(nóng)村金融服務(wù)需求主體、需求種類以及借貸行為有所差異，因此要?jiǎng)?chuàng)新金融扶貧模式，建立差異化、普惠化、特色化的金融服務(wù)體系。

其次，進(jìn)一步優(yōu)化財(cái)政扶貧策略，向“造血式”扶貧轉(zhuǎn)變，合理配置財(cái)政支出投向，實(shí)現(xiàn)財(cái)政扶貧高效性，構(gòu)建“糾偏制度”，提升財(cái)政扶貧針對(duì)性，在此基礎(chǔ)上，將財(cái)政扶貧和金融扶貧進(jìn)行整合，發(fā)揮財(cái)政支出與金融發(fā)展減貧的協(xié)同作用，建立政府和市場(chǎng)協(xié)同作用的反貧困格局。

最后，通過(guò)戶籍改革，城鄉(xiāng)社會(huì)保障體系統(tǒng)籌體系建設(shè)等措施步步深入，實(shí)現(xiàn)城鄉(xiāng)間社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、環(huán)境的制度破冰，破解經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)二元化，實(shí)現(xiàn)城鄉(xiāng)一體化，使農(nóng)民可以與城市居民平等的分享經(jīng)濟(jì)紅利，進(jìn)一步釋放經(jīng)濟(jì)減貧效應(yīng)；與此同時(shí)，應(yīng)考慮到金融反貧困效率及其影響因素的時(shí)空差異性，需要因地制宜、有的放矢地采取差異化的發(fā)展策略。