農(nóng)村金融排斥與中國(guó)相對(duì)貧困減緩

吳華敏 楊興洪

摘? ?要：基于2011—2019年全國(guó)省級(jí)面板數(shù)據(jù)，從實(shí)證角度分析我國(guó)農(nóng)村金融排斥對(duì)相對(duì)貧困的影響機(jī)制。研究發(fā)現(xiàn)，地理排斥、評(píng)估及條件排斥和營(yíng)銷(xiāo)排斥都對(duì)農(nóng)村相對(duì)貧困產(chǎn)生顯著影響。其中，地理排斥對(duì)我國(guó)相對(duì)貧困發(fā)生率具有正向影響，而評(píng)估及條件排斥、營(yíng)銷(xiāo)排斥則在一定程度上顯著緩解了農(nóng)村地區(qū)的相對(duì)貧困水平。此外，根據(jù)回歸模型的實(shí)證結(jié)果來(lái)看，教育發(fā)展水平、城鄉(xiāng)收入差距、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等非金融因素的影響也達(dá)顯著水平。因此，發(fā)展教育、縮小城鄉(xiāng)差距及降低產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等對(duì)緩解我國(guó)相對(duì)貧困也具有重要作用。

關(guān)鍵詞：農(nóng)村金融排斥;相對(duì)貧困;固定效應(yīng)

中圖分類(lèi)號(hào)：F832.35 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：1008-2697（2022）02-0033-06

一、引言

2020年是我國(guó)完成脫貧攻堅(jiān)工作的關(guān)鍵之年。在全面消除了絕對(duì)貧困之后，我國(guó)開(kāi)始步入以鞏固拓展脫貧工作成效和相對(duì)貧困治理能力為重心的后扶貧時(shí)代。相比較于絕對(duì)貧困，相對(duì)貧困的概念和治理成效更為復(fù)雜，且具有動(dòng)態(tài)性的特點(diǎn)，對(duì)其進(jìn)行治理也是一項(xiàng)長(zhǎng)期且艱巨的任務(wù)，需要多角度地探索及分析研究。解決相對(duì)貧困不僅僅是單純地以經(jīng)濟(jì)幫扶為重點(diǎn)，更多是注重能力及體面生活的提升。

金融服務(wù)作為治理相對(duì)貧困不可忽視的因素，能夠有效地引導(dǎo)金融資源充分參與市場(chǎng)，具有強(qiáng)大的資源配置功能，也可以直接促進(jìn)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展和社會(huì)產(chǎn)業(yè)水平發(fā)展，為農(nóng)村貧困群體提供更多的就業(yè)機(jī)會(huì)，以提高農(nóng)民收入水平，從而積極參與和支持反貧困的實(shí)踐。因此，發(fā)展普惠金融對(duì)緩解相對(duì)貧困具有積極的意義。但是，在普惠金融的快速發(fā)展過(guò)程中卻產(chǎn)生了一系列問(wèn)題，正規(guī)金融機(jī)構(gòu)的盈利性目標(biāo)往往與普惠金融政策性目標(biāo)出現(xiàn)了偏離，大多金融機(jī)構(gòu)在成本數(shù)量及風(fēng)險(xiǎn)配給的前提下，進(jìn)行網(wǎng)點(diǎn)布局時(shí)將目光更多地關(guān)注于城鎮(zhèn)地區(qū)人口。其次，由于農(nóng)戶(hù)自身的金融知識(shí)缺乏難以及時(shí)捕捉金融市場(chǎng)信息，或是對(duì)金融資源沒(méi)有過(guò)多的需求、利用效率偏低而引起嚴(yán)重的金融排斥現(xiàn)象。金融排斥，即一部分經(jīng)濟(jì)主體由于受限于社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、地理?xiàng)l件等，而難以獲取甚至無(wú)法獲取金融服務(wù)和金融產(chǎn)品的過(guò)程。

在早期關(guān)于金融排斥的研究中，Kempson和Whyley（1999）根據(jù)金融排斥的原因，將經(jīng)濟(jì)主體受到排斥劃分為六個(gè)維度：地理排斥、價(jià)格排斥、條件排斥、評(píng)價(jià)排斥、營(yíng)銷(xiāo)排斥和自我排斥，并認(rèn)為要想解決金融排斥問(wèn)題，必須首先得區(qū)分這類(lèi)人群是因?yàn)楹畏N原因而受到金融排斥，以便有針對(duì)性地解決各維度金融排斥以滿(mǎn)足經(jīng)濟(jì)主體的金融需要。國(guó)內(nèi)最早引入金融排斥概念的是許圣道和田霖，隨后國(guó)內(nèi)外眾多學(xué)者開(kāi)始在此基礎(chǔ)上構(gòu)建金融排斥指數(shù)衡量金融排斥問(wèn)題，利用政策優(yōu)勢(shì)完善地區(qū)金融發(fā)展水平，加大財(cái)政支農(nóng)力度以更好地為“三農(nóng)”服務(wù)。那么，農(nóng)村金融排斥對(duì)中國(guó)相對(duì)貧困造成何種影響呢？其影響路徑及對(duì)農(nóng)村相對(duì)貧困的改善效應(yīng)是本文所要探討的問(wèn)題，這將對(duì)“后2020扶貧時(shí)代”相對(duì)貧困的治理具有重要的參考價(jià)值。

二、文獻(xiàn)綜述

金融發(fā)展與貧困的關(guān)系研究一直是當(dāng)下學(xué)術(shù)界的熱點(diǎn)問(wèn)題，金融扶貧是我國(guó)打贏脫貧攻堅(jiān)的關(guān)鍵之舉，發(fā)展金融水平在減貧或是改善相對(duì)貧困方面起到了積極作用。梳理文獻(xiàn)更是驗(yàn)證了這一觀點(diǎn)，Akhter & Daly（2009）和譚燕芝等（2018）實(shí)證分析得到，發(fā)展金融水平能通過(guò)促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、改善收入分配、提高自有資本以緩解貧困，發(fā)展數(shù)字普惠金融具有直接的減貧作用（Geda， et al， 2006; Jeanneney & Kpodar， 2011）。這一理論基礎(chǔ)使得大量學(xué)者開(kāi)始研究不限于金融發(fā)展與貧困的效應(yīng)問(wèn)題，且進(jìn)一步探究出金融發(fā)展的直接減貧作用在長(zhǎng)期范圍內(nèi)并不發(fā)揮顯著的作用，該作用只在短期內(nèi)有效（楊俊，2008）;而丁志國(guó)（2011）和崔艷娟（2012）的研究結(jié)論進(jìn)一步也證實(shí)了發(fā)展農(nóng)村金融在間接效應(yīng)上起到了更為顯著的作用，主要是來(lái)源于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)且其影響大于直接作用，建議政府應(yīng)將重點(diǎn)放在對(duì)減貧的間接效應(yīng)上以助力鞏固脫貧攻堅(jiān)。邵漢華和王凱月（2017）的研究結(jié)果得出，普惠金融在減貧廣度方面的效力要大于貧困深度。原因往往是政府加強(qiáng)了在農(nóng)業(yè)中小型金融機(jī)構(gòu)以及對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)方面的支持力度等措施，使普惠金融的廣度大大增加了（何學(xué)松，2017）。 羅斯丹（2016）也在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步論證了教育水平、基礎(chǔ)設(shè)施、財(cái)政支農(nóng)等非金融因素對(duì)減貧存在著正效應(yīng)。

數(shù)字普惠金融發(fā)展從2016年作為一項(xiàng)外生沖擊的政策以來(lái)，不斷通過(guò)信貸、保險(xiǎn)等的發(fā)展帶動(dòng)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)、減緩農(nóng)村貧困水平，但是我國(guó)金融行業(yè)在迅速發(fā)展過(guò)程中為了追求自身利益最大化，有選擇性地排除了農(nóng)村地區(qū)對(duì)金融服務(wù)的獲得性。由于農(nóng)戶(hù)普遍存在的特征，如文化素質(zhì)偏低、金融知識(shí)欠缺以及經(jīng)濟(jì)收入較少等，決定了農(nóng)戶(hù)的經(jīng)濟(jì)行為和還款能力相比于城鎮(zhèn)人口偏低一些，因此也使得金融機(jī)構(gòu)為了追求自身利益最大化而對(duì)農(nóng)戶(hù)獲取金融服務(wù)引起了一定的金融排斥現(xiàn)象，正規(guī)金融機(jī)構(gòu)未能對(duì)農(nóng)戶(hù)提供有效的金融服務(wù)。同時(shí)，由于存在的“剪刀差”政策，使得農(nóng)村金融得不到優(yōu)勢(shì)發(fā)展而更多地將資源輸送到城市金融，造成城鄉(xiāng)金融組織制度結(jié)構(gòu)存在嚴(yán)重的不均衡，加劇了農(nóng)村貧困群體的金融排斥現(xiàn)象（溫濤等，2005）;何德旭（2008）在研究中發(fā)現(xiàn)，金融市場(chǎng)中并不是供求對(duì)等的關(guān)系，尤其是在農(nóng)村地區(qū)存在著明顯的供求失衡關(guān)系，大多數(shù)正規(guī)金融機(jī)構(gòu)無(wú)法滿(mǎn)足農(nóng)村金融需要，農(nóng)村地區(qū)經(jīng)濟(jì)主體很難獲得金融服務(wù)，正規(guī)金融機(jī)構(gòu)對(duì)農(nóng)村金融需求存在著明顯的排斥行為。農(nóng)村商業(yè)銀行在開(kāi)展網(wǎng)點(diǎn)布局時(shí)，越來(lái)越多地關(guān)注城鄉(xiāng)居民規(guī)模經(jīng)濟(jì)和城鎮(zhèn)居民收入水平（董曉林、徐虹，2012），而很少將目光關(guān)注到農(nóng)村地區(qū)，使得廣大農(nóng)戶(hù)在獲得金融服務(wù)方面受到排斥。因此現(xiàn)階段，我國(guó)在普惠金融發(fā)展過(guò)程中應(yīng)將關(guān)注點(diǎn)更多地放在農(nóng)戶(hù)對(duì)金融資源的可獲得性上，使其更加直接地獲取金融服務(wù)（劉錦怡、劉純陽(yáng)，2020）。

綜上所述，既有文獻(xiàn)更多關(guān)注金融發(fā)展對(duì)減貧效應(yīng)的影響機(jī)制問(wèn)題，但鮮有談及受到嚴(yán)重金融排斥的農(nóng)村地區(qū)對(duì)我國(guó)相對(duì)貧困的影響機(jī)理探討。因此，農(nóng)村金融排斥對(duì)我國(guó)相對(duì)貧困的影響成為本文的研究重點(diǎn)。

三、變量選擇與研究方法

（一）模型設(shè)定

梳理文獻(xiàn)得到金融發(fā)展會(huì)對(duì)相對(duì)貧困水平產(chǎn)生影響。為了進(jìn)一步探究農(nóng)村金融排斥對(duì)我國(guó)相對(duì)貧困發(fā)生率的影響路徑與影響程度，除了核心解釋變量外，我國(guó)尚存在多種致貧因素，因而引入農(nóng)村地區(qū)受教育程度、第二三產(chǎn)業(yè)的占比情況、城鎮(zhèn)化水平、農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、城鄉(xiāng)收入差距及財(cái)政支出水平等6個(gè)控制變量，構(gòu)建模型如公式（1）所示：

Pov=β+βInst+βPloan+βWat+βEdu+βlnUrb+βPGDP+βlnInd+βlnGap+βFis+ε（1）

式中，i表示第i個(gè)省份，t表示第t年;Pov作為被解釋變量，代表農(nóng)村相對(duì)貧困程度;Inst、Ploan和Wat是核心解釋變量，分別代表農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)的覆蓋率、農(nóng)村人均貸款水平和和農(nóng)村地區(qū)每萬(wàn)人擁有服務(wù)人員數(shù)量;Edu、lnUrb、PGDP、lnInd、lnGap、Fis為控制變量，分別表示教育發(fā)展水平、城鎮(zhèn)化水平、人均GDP、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、城鄉(xiāng)收入差距及財(cái)政支出水平;β（i=1，2，3…9）為代估參數(shù)，ε為隨機(jī)干擾項(xiàng)。

（二）數(shù)據(jù)來(lái)源

由于西藏地區(qū)部分資料不全面及金融排斥相關(guān)指標(biāo)數(shù)據(jù)缺失嚴(yán)重，本文選取了除西藏外的30個(gè)省市2011—2019年的面板數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)金融統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)區(qū)域金融運(yùn)行報(bào)告》和wind數(shù)據(jù)庫(kù)。本文中個(gè)別年份的缺失數(shù)據(jù)通過(guò)采用插值法預(yù)測(cè)得到，為了降低異方差帶來(lái)的不平穩(wěn)，對(duì)城鎮(zhèn)化水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和城鄉(xiāng)收入差距等變量取對(duì)數(shù)處理。

（三）變量選取及描述

1. 被解釋變量。本文的核心研究變量為相對(duì)貧困程度，國(guó)際上對(duì)于相對(duì)貧困的測(cè)量指標(biāo)各不相同，但普遍為人們所接受的是具有更明確含義、數(shù)學(xué)性質(zhì)更為穩(wěn)定的恩格爾系數(shù)，故本文選擇恩格爾系數(shù)作為相對(duì)貧困的測(cè)度指標(biāo)。

2. 核心解釋變量。關(guān)于農(nóng)村金融排斥的測(cè)度指標(biāo)已有大量文獻(xiàn)對(duì)其闡述，本文選擇受到國(guó)際上廣為認(rèn)可的“金融排斥六維度測(cè)算法”。由于評(píng)估排斥和條件排斥都指的是營(yíng)銷(xiāo)對(duì)象范圍的不同而產(chǎn)生的金融排斥現(xiàn)象，二者具有高度的重疊性，因此可合并為一個(gè)維度進(jìn)行測(cè)算。價(jià)格排斥是由于金融產(chǎn)品及服務(wù)的價(jià)格過(guò)高或過(guò)低而將某些人群排除在外的現(xiàn)象，但根據(jù)我國(guó)農(nóng)村地區(qū)的情況來(lái)看，其價(jià)格難以構(gòu)成對(duì)農(nóng)村金融的排斥，目前金融市場(chǎng)發(fā)展迅速，普遍存在的小額貸款公司其金融服務(wù)遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于農(nóng)村金融供給，因此可排除價(jià)格排斥和自我排斥。綜上所述，選擇從地理排斥、評(píng)估排斥及條件排斥、營(yíng)銷(xiāo)排斥三個(gè)維度來(lái)綜合衡量我國(guó)農(nóng)村金融排斥程度，具體測(cè)量指標(biāo)如表1所示。

3. 控制變量。為了剔除其他因素對(duì)相對(duì)貧困的影響，選取教育發(fā)展水平（Edu）、城鎮(zhèn)化水平（lnUrb）、人均地區(qū)GDP（PGDP）、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（lnInd）、城鄉(xiāng)收入差距（lnGap）及財(cái)政支出水平（Fis）作為控制變量。其中，教育發(fā)展水平以人均受教育年限來(lái)測(cè)度;城鎮(zhèn)化水平以城鎮(zhèn)常住人口占比測(cè)度;產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)指標(biāo)則以第二產(chǎn)業(yè)、第三產(chǎn)業(yè)的占比情況來(lái)測(cè)度;城鄉(xiāng)收入差距以城鎮(zhèn)與農(nóng)村居民的人均可支配收入的比值測(cè)度。

四、實(shí)證結(jié)果及分析

（一）多重共線(xiàn)性

本文借助統(tǒng)計(jì)軟件stata15對(duì)（1）式進(jìn)行分析。在對(duì)模型進(jìn)行回歸之前，首先選擇方差膨脹因子（VIF）對(duì)2011—2019年省級(jí)面板數(shù)據(jù)進(jìn)行多重共線(xiàn)性檢驗(yàn)，根據(jù)VIF的判斷經(jīng)驗(yàn)，當(dāng)VIF值大于10時(shí)，認(rèn)為回歸存在有害的多重共線(xiàn)性。檢驗(yàn)結(jié)果表明，本文所構(gòu)建的模型不存在多重共線(xiàn)性問(wèn)題。

（二）基準(zhǔn)回歸結(jié)果

研究農(nóng)村金融排斥對(duì)相對(duì)貧困的影響，需要通過(guò)特定的檢驗(yàn)來(lái)選擇合適的回歸模型。根據(jù)以上公式得出三種基準(zhǔn)回歸結(jié)果（表2），由BP檢驗(yàn)得到P值為0拒絕了混合回歸的假設(shè)，顯示隨機(jī)效應(yīng)更優(yōu)。為了考慮到個(gè)體之間存在的特征差異使得到的結(jié)果更具有參考性，因此選擇對(duì)固定效應(yīng)和隨機(jī)效應(yīng)進(jìn)行檢驗(yàn)。其中，固定效應(yīng)檢驗(yàn)和隨機(jī)效應(yīng)的檢驗(yàn)估計(jì)結(jié)果如表2同時(shí)，用F檢驗(yàn)得到P值為0拒絕了原假設(shè)，Hausman檢驗(yàn)結(jié)果表明，P值等于0小于0.05，這顯著拒絕了隨機(jī)效應(yīng)假設(shè)。因此，本文基于固定效應(yīng)對(duì)其進(jìn)行分析。根據(jù)表2的回歸結(jié)果可以看出，農(nóng)村地區(qū)金融機(jī)構(gòu)覆蓋率在5%的顯著性水平上顯著，農(nóng)村人均貸款水平及農(nóng)村地區(qū)萬(wàn)人擁有服務(wù)人員數(shù)分別在1%、10%的顯著性水平上顯著，表明農(nóng)村金融排斥會(huì)對(duì)相對(duì)貧困水平產(chǎn)生影響。

根據(jù)表2回歸結(jié)果來(lái)看，控制變量農(nóng)村教育水平的系數(shù)為負(fù)且在10%的顯著性水平上顯著，說(shuō)明提高農(nóng)村教育水平、不斷提升人均受教育年限可以有效減緩相對(duì)貧困發(fā)生率;城鎮(zhèn)化水平的系數(shù)為負(fù)且估計(jì)結(jié)果在1%的顯著性水平上通過(guò)了檢驗(yàn)，說(shuō)明當(dāng)前城鎮(zhèn)化水平能夠抑制貧困發(fā)生率;控制變量農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平以農(nóng)村地區(qū)的人均GDP來(lái)衡量，由估計(jì)結(jié)果得到系數(shù)為負(fù)但不顯著，且得到的數(shù)值很小，說(shuō)明在解決了絕對(duì)貧困之后的農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平已不是減緩相對(duì)貧困的主要因素了，更需要從多維的角度來(lái)分析致貧因素;而另一變量產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的系數(shù)為正且在5%的顯著性水平上顯著，說(shuō)明第二、三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展有助于提高相對(duì)貧困水平的緩解程度;城鄉(xiāng)收入差距指標(biāo)在固定效應(yīng)模型中的估計(jì)結(jié)果顯著為正，說(shuō)明城鄉(xiāng)收入差距能夠增大農(nóng)村地區(qū)間的相對(duì)貧困水平;財(cái)政支出水平顯著為負(fù)，但是系數(shù)估計(jì)值相對(duì)較小，說(shuō)明這一指標(biāo)對(duì)減緩農(nóng)村地區(qū)的相對(duì)貧困發(fā)生率存在較小的顯著影響。

（三）農(nóng)村金融排斥減貧效應(yīng)分析

為了更好地驗(yàn)證農(nóng)村金融排斥指數(shù)對(duì)農(nóng)村地區(qū)相對(duì)貧困水平的影響程度，選擇用分指標(biāo)來(lái)探析三者對(duì)相對(duì)貧困產(chǎn)生的影響差異。由于回歸模型的選擇已經(jīng)在基準(zhǔn)回歸分析中得到驗(yàn)證，為了保證結(jié)果的一致性，農(nóng)村金融排斥的減貧效應(yīng)分指標(biāo)檢驗(yàn)同樣采用固定效應(yīng)模型進(jìn)行分析。

根據(jù)估計(jì)結(jié)果來(lái)看，系數(shù)為正且在10%水平上顯著，說(shuō)明現(xiàn)階段農(nóng)村地區(qū)的萬(wàn)人機(jī)構(gòu)覆蓋率并不會(huì)對(duì)農(nóng)村相對(duì)貧困地區(qū)產(chǎn)生太大的負(fù)面影響。近年來(lái)，“三農(nóng)”問(wèn)題不斷得到關(guān)注，政府利用政策優(yōu)惠組建了大批農(nóng)村商業(yè)銀行，金融機(jī)構(gòu)針對(duì)農(nóng)戶(hù)也擴(kuò)展了金融服務(wù)，不斷加大了支農(nóng)力度。農(nóng)村人均貸款水平在1%水平上顯著且系數(shù)為負(fù)，表明條件排斥顯著擴(kuò)大了農(nóng)村的相對(duì)貧困水平。這是因?yàn)榇蟛糠稚虡I(yè)銀行為了追求自身利益最大化，在進(jìn)行信貸資源配置時(shí)將金融機(jī)構(gòu)網(wǎng)點(diǎn)設(shè)立在經(jīng)濟(jì)較發(fā)達(dá)、收益更好的城鎮(zhèn)地區(qū)，忽視了農(nóng)村地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展，以致農(nóng)村貧困問(wèn)題顯著擴(kuò)大，而其他為“三農(nóng)”服務(wù)的商業(yè)銀行，也不斷將農(nóng)村資源輸送給城市，支農(nóng)功能?chē)?yán)重邊緣化。因此，現(xiàn)階段下農(nóng)村的信貸資源匱乏，不足以支撐農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，而城鎮(zhèn)經(jīng)濟(jì)在得到更多的金融資源流動(dòng)下得以不斷發(fā)展，從而形成了“富人越富，窮人越窮”、農(nóng)村相對(duì)貧困水平愈加擴(kuò)大的情形。農(nóng)村地區(qū)萬(wàn)人擁有服務(wù)人員數(shù)在10%水平下顯著且系數(shù)為負(fù)，指標(biāo)越小，營(yíng)銷(xiāo)排斥越嚴(yán)重，金融服務(wù)覆蓋范圍的擴(kuò)大，使得農(nóng)戶(hù)獲得金融服務(wù)的機(jī)會(huì)增加，從一定程度上能夠保障農(nóng)村地區(qū)居民獲得金融服務(wù)的機(jī)會(huì)均等化，從而抑制營(yíng)銷(xiāo)排斥效應(yīng)。因此，農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)萬(wàn)人擁有服務(wù)人員數(shù)量的提升能夠有效降低農(nóng)村地區(qū)相對(duì)貧困水平。

（四）穩(wěn)健型檢驗(yàn)

1. 雙重差分檢驗(yàn)。2013年，發(fā)展“普惠金融”作為我國(guó)一項(xiàng)外生沖擊的政策，開(kāi)始在全國(guó)范圍內(nèi)迅速發(fā)展。但是，在我國(guó)的東部地區(qū)與中西部地區(qū)間存在著明顯的政策偏差。從李建軍和韓珣（2019）的研究結(jié)論來(lái)看，東部地區(qū)相比中西部地區(qū)金融發(fā)展水平更高，受到的金融政策影響也更深，兩地區(qū)之間存在的不同政策效應(yīng)為本文研究結(jié)論創(chuàng)造了控制組與實(shí)驗(yàn)組。本文將東部地區(qū)作為控制組，中西部地區(qū)作為實(shí)驗(yàn)組（錢(qián)海章，2020），同樣基于雙重差分實(shí)證檢驗(yàn)2011—2019年農(nóng)村金融排斥與相對(duì)貧困的省際面板數(shù)據(jù)，檢驗(yàn)其政策效應(yīng)。雙差分模型如公式（2）所示：

在式（2）中，I和t分別表示城市和時(shí)間。Pov

雙重差分回歸結(jié)果見(jiàn)表3，其DID估計(jì)結(jié)果顯著，說(shuō)明農(nóng)村金融排斥會(huì)顯著影響我國(guó)農(nóng)村地區(qū)相對(duì)貧困水平。從一定意義上來(lái)說(shuō)，緩解農(nóng)村地區(qū)各方面因素而拒絕農(nóng)戶(hù)獲得金融服務(wù)受到的排斥能有效地降低相對(duì)貧困水平，從系數(shù)估計(jì)結(jié)果來(lái)看，雙重差分模型的系數(shù)大小及其正負(fù)性與基準(zhǔn)回歸模型得到的結(jié)果相對(duì)應(yīng)，其估計(jì)結(jié)果并未發(fā)生顯著變化，因此可以證明本文的結(jié)論是穩(wěn)健有效的。

2. 對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行縮尾處理。通常數(shù)據(jù)樣本中會(huì)存在一些極端值，而這些極端值又可能會(huì)影響最后的回歸結(jié)果，因此需要對(duì)極端值做一些縮尾處理。所謂縮尾就是將超過(guò)設(shè)定百分位之外的數(shù)值用百分位處的數(shù)值替代。因此，選擇對(duì)面板數(shù)據(jù)的農(nóng)村萬(wàn)人擁有機(jī)構(gòu)網(wǎng)點(diǎn)數(shù)（Inst）、農(nóng)村地區(qū)人均貸款水平（Ploan）、農(nóng)村萬(wàn)人擁有服務(wù)人員數(shù)（Wat）三個(gè)解釋變量進(jìn)行1%水平的縮尾處理后，再次采用固定效應(yīng)模型進(jìn)行分析，其檢驗(yàn)結(jié)果如表3第（2）列所示。可以發(fā)現(xiàn)，縮尾后的系數(shù)大小及估計(jì)結(jié)果仍然在10%的顯著性水平上顯著，并且與前文所得的結(jié)論均無(wú)明顯變化，由此可以判斷該結(jié)論是穩(wěn)健可行的。

3. 替換被解釋變量。為了檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷挠行?，本文采用相?duì)貧困（pov）的對(duì)數(shù)值來(lái)重新衡量相對(duì)貧困發(fā)生率，基于省級(jí)面板數(shù)據(jù)的特點(diǎn)選擇固定效應(yīng)，其回歸結(jié)果見(jiàn)表3第（3）列。地理排斥、評(píng)估及條件排斥和營(yíng)銷(xiāo)排斥仍然在10%水平上顯著，其他參數(shù)估計(jì)沒(méi)有發(fā)生明顯變化。從判斷結(jié)果來(lái)看，本文的研究結(jié)論是穩(wěn)健的。

五、結(jié)論與啟示

為了探究農(nóng)村金融排斥對(duì)我國(guó)農(nóng)村地區(qū)相對(duì)貧困的減緩效應(yīng)，本文利用除西藏外的30個(gè)省市的2011—2019年面板數(shù)據(jù)，實(shí)證分析了我國(guó)農(nóng)村金融排斥對(duì)相對(duì)貧困的影響程度并得出以下結(jié)論：地理排斥、評(píng)估及條件排斥和營(yíng)銷(xiāo)排斥對(duì)我國(guó)相對(duì)貧困產(chǎn)生顯著效應(yīng)，其中地理排斥對(duì)農(nóng)村地區(qū)的相對(duì)貧困狀況具有正向影響，由此增加相對(duì)貧困的概率，評(píng)估排斥及條件排斥、營(yíng)銷(xiāo)排斥則對(duì)相對(duì)貧困狀況產(chǎn)生負(fù)效應(yīng)。

為了更好緩解受到金融排斥地區(qū)的相對(duì)貧困程度，根據(jù)本文研究結(jié)果提出以下建議：

一是采用政策引導(dǎo)、優(yōu)惠互利等手段，吸引各類(lèi)正規(guī)金融機(jī)構(gòu)扎根于農(nóng)村地區(qū)，將網(wǎng)點(diǎn)布局及更多的金融資源向農(nóng)村地區(qū)傾斜，服務(wù)“三農(nóng)”，使得更多的貧困經(jīng)濟(jì)主體合理地獲取或接近金融機(jī)構(gòu)的服務(wù)和金融產(chǎn)品，對(duì)農(nóng)村地區(qū)比較突出性的問(wèn)題及矛盾采取針對(duì)性的措施手段，縮小由于地理位置、交通條件等因素而引起的地理排斥問(wèn)題，減緩農(nóng)村相對(duì)貧困。

二是在在金融機(jī)構(gòu)市場(chǎng)化改革和金融服務(wù)準(zhǔn)入的背景下，創(chuàng)新和改變現(xiàn)有的農(nóng)村金融體系，對(duì)受到嚴(yán)格準(zhǔn)入條件下的經(jīng)濟(jì)主體放寬要求，降低門(mén)檻，切實(shí)緩解農(nóng)戶(hù)貸款難的問(wèn)題。

三是發(fā)揮供求雙方的共同努力。首先，加強(qiáng)農(nóng)村地區(qū)的教育扶持力度，教育知識(shí)的普及能夠促使傳統(tǒng)小農(nóng)思想的轉(zhuǎn)變。其次，政府應(yīng)加大財(cái)政資金的支出以提高農(nóng)村扶貧力度。第三，應(yīng)注重對(duì)農(nóng)戶(hù)金融服務(wù)知識(shí)及獲得方式的普及，而不應(yīng)僅局限于供求方單方面的金融補(bǔ)給，加大農(nóng)村金融使用廣度及深度，使得農(nóng)戶(hù)更便捷地獲取金融機(jī)構(gòu)的金融服務(wù)及金融產(chǎn)品，有效推動(dòng)農(nóng)村減貧事業(yè)。

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（責(zé)任編輯：楚? 霞）

Rural Financial Exclusion and Relative Poverty Alleviation in China

——Empirical Analysis Based on Provincial Data

WU Hua-min，YANG Xing-hong

（School of Economics，Guizhou University，Guiyang 550025）

Abstract： Based on the national provincial panel data from 2011 to 2019， this paper empirically analyzes the impact mechanism of Rural Financial Exclusion on relative poverty in China. The study found that geographical exclusion， evaluation and condition exclusion and marketing exclusion can have a significant impact on rural relative poverty. Among them， geographical exclusion has a positive impact on the incidence of relative poverty in China， while evaluation， conditional exclusion and marketing exclusion have significantly alleviated the relative poverty level in rural areas to a certain extent. In addition， according to the empirical results of the regression model， non-financial factors such as education development level， urban-rural income gap and industrial structure are also significant. Therefore， developing education level， narrowing the urban-rural gap and reducing industrial structure also have an important impact on alleviating China's relative poverty level.

Key words： Rural financial exclusion;Relative poverty;Fixed effect

收稿日期：2021-11-04

基金項(xiàng)目：2020貴州省高校人文社會(huì)科學(xué)研究項(xiàng)目“貴州世居少數(shù)民族金融扶貧研究”（2020SSD010）。

作者簡(jiǎn)介：吳華敏，女，碩士研究生，研究方向：農(nóng)村金融;楊興洪（通訊作者），女，教授，研究方向：農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)、貧困治理。