連片特困地區金融發展對農戶增收的效應分析

王亞飛 黃勇 白珊

摘 要 基于2000～2012年武陵山民族特困地區71縣的數據，分別采用靜態面板模型和動態面板模型，實證考察了武陵山區金融發展對農民增收的效應。結果表明：金融規模擴大對農民增收具有正向效應，而金融效率提升對農民增收具有負向影響，金融效率改善對農民增收的影響具有“門檻效應”；城鎮化進程的加快有助于農民增收，且并不存在“門檻效應”。城鎮化與金融規模擴大的交互作用對農民增收具有正向效應，而金融效率提升與城鎮化的交互作用對農民增收具有負效應。此外，區域產業結構調整對農民增收具有負向作用，而公共財政收支增加、縣域經濟發展水平提高、全社會固定資產投資、農業現代化建設等因素對農民增收具有正向效應。為有效解決貧困地區及農民的金融抑制問題，必須大力提升金融發展水平，增強金融精準扶貧力度，提高各類扶貧資金和政策性擔保資源的整體配置效率。

關鍵詞 武陵山民族特困地區；金融發展 ；農民增收；效應

[中圖分類號]F327；F832.7 [文獻標識碼] A [文章編號]1673-0461（2016）06-0041-08

一、引 言

改革開放30多年來，中國經濟總量持續快速的增長促進了城鄉居民收入水平的提高和社會福利狀況的總體改善。2014年，中國人均國內生產總值7 594美元，按世界銀行標準，中國已經由低收入國家躍升至中上等高收入國家行列。然而，在中國經濟總量持續快速增長態勢下，以城鄉收入差距、農民增收緩慢為主要特征的城鄉二元經濟結構卻沒有表現出明顯持續的收斂態勢。測度城鄉收入差距的城鄉收入比由1978年的2.57∶1上升到2009年的歷史最大值3.33∶1，2013年仍然高達3.03∶1，中國仍然處于全球城鄉收入高差距行列。另一方面，中國還面臨著區域差距過大和扶貧任務艱巨等嚴峻挑戰。多年來中國致力于扶貧減貧，近幾年中央政府又提出了包容性增長的理念，推動了財富更多惠及貧困階層，已成功幫助7億多人擺脫了貧困，對世界減貧的貢獻率超過70%，取得了令世人震驚的舉世矚目的成就。然而，中國仍然還有7 000多萬農村人口生活在貧困線以下，很多是位于歷史極貧地區，減貧任務繁重艱巨。當前，貧困、貧富差距過大以及農民增收緩慢等問題，已經成為制約我國全面建設小康社會與成功跨越中等收入國家陷阱的瓶頸性障礙。

2015年，習近平總書記在中央扶貧開發工作會議上指出，要堅持精準扶貧、精準脫貧，重在提高貧困地區的脫貧攻堅成效。武陵山民族特困地區（簡稱武陵山區）等11個集中連片特困區①在國家發展格局中遭遇“被遺忘、被邊緣、被救濟”的尷尬處境，針對連片特困區及其農民收入的扶貧攻堅，將是未來十年國家精準扶貧戰略的必然選擇。深入研究落后地區尤其是貧困地區的農民增收問題及其背后的影響因素、邏輯機理，為制定和實施有效的精準扶貧制度安排和政策措施提供參考依據，對于促進經濟新常態背景下中國經濟“五位一體”發展，無疑具有重要的現實意義。

有效解決貧困地區經濟社會發展落后以及農民增收緩慢等問題，加大對貧困地區及其農民增收的金融支持力度，提高金融資源配置效率無疑是扶貧政策制定及有關制度安排難以回避的重要議題。然而，由于自然、歷史、民族、經濟、政治等多維因素的共同作用，使得處于弱勢地位的集中連片貧困地區及其農民群體，在金融市場化改革及金融資源配置市場化大背景下，難以有效吸納、聚集足夠的金融要素，多年來中國金融資源在城鄉、區域之間的非均衡配置已經形成了難以逆轉的路徑依賴。因此，理論界與實務界都應高度重視貧困地區及其農民群體多年累積的金融抑制問題，加大金融扶貧力度、提升金融資源配置效率，以促進貧困減緩。

二、文獻回顧

有關金融資源配置以及金融促進農民增收的成效研究，一直是學術界持續關注的熱點問題。歐美發達國家或地區已經建立起了較為健全地促進農業增效、農民增收的財政金融制度安排，幾乎不存在城鄉割裂的二元經濟結構特征。因此，國外專門針對金融發展與農民增收及相關領域的研究不多，研究對象主要集中在城鄉二元經濟結構特征較為顯著的發展中國家或落后地區。并且，國外學者并沒有直接探討金融發展與農民收入增長之間的關系，而是更多地分析金融發展如何影響城鄉收入差距，間接地揭示了金融發展與農民收入增長間的內在聯系。例如，Greenwood 和Jovanovic（1990）基于動態模型分析率先揭示了金融發展和城鄉收入差距之間的倒U型關系，持這種觀點的還有Aghion 和 Bolton（1997）等。與上述觀點迥異的是，Maurer 和 Haber（2003）研究發現，金融深化并不會縮小城鄉收入差距，相反促進了收入差距的擴大。Galor 和 Zeira（1993）、Banerjee 和 Newman（1993）的研究發現金融發展與收入分配差距負相關，只有在完善金融市場的前提下金融發展才有助于城鄉收入差距的收殮。Beck 和 Levine（2004）、Honoban（2004）分別基于跨國數據實證分析得出，金融發展對一國城鄉收入差距收斂具有顯著作用。由此可見，國外有關發展中國家或地區金融發展與城鄉收入差距或農民收入之間的變動關系并未形成邏輯一致的回答。

國內有關金融發展與農民增收問題的研究，主要圍繞金融發展是否能夠促進農民增收這一問題的爭論展開。一是中國金融發展有助于農民增收。 王虎等（2006）基于1980～2004年的全國數據的實證研究發現，金融發展有效地促進了農民收入增長。劉忠群等（2008）基于 1978～2006 年全國30個省級面板數據的實證研究表明，金融發展顯著地促進了農民收入增長，并進一步揭示了我國金融中介市場的不完備和低效率嚴重制約了金融發展對農民增收效應的釋放。陳偉國、樊士德（2009）運用 1978～2006 中國省級面板數據的實證檢驗揭示，中國金融發展規模的擴大顯著擴大了城鄉收入差距，而金融發展效率的提升有助于城鄉收入差距的收斂，金融發展中農業貸款規模的擴大顯著地促進了農民收入增長。婁永躍、夏傳文等（2010）、王婧磊（2012）也研究發現，農村儲蓄、農業貸款增長、農村金融機構數量增加等農村金融發展對農民收入增長均有正向作用。田杰等（2012）基于2006～2009 中國1 883 個縣（市）面板數據的實證研究發現，農村金融密度增加對農村經濟增長和農民增收有顯著地促進效應。二是中國金融發展對農民收入增長的效應不顯著、甚至為負。溫濤、冉光和、熊德平（2005）基于 1952～2003年時間序列數據的分析揭示，中國金融發展不僅沒有促進農民增收，相反還引致農村稀缺的金融資源加劇向城市聚集，導致了城鄉居民收入差距的持續擴大，持續強化了城鄉二元經濟結構。杜興端、楊少壘（2011）的實證研究發現，農村金融發展規模及效率對農民增收具有顯著的負向作用，農村金融發展不僅沒有促進農民收入增長，反而具有一定的抑制作用，其根本原因在于我國農村金融供給與農民收入增長的實際需求之間的嚴重錯位。錢水土、周永濤（2011）發現，農村金融資金錯配的低效率是引致農民增收緩慢的主要原因。

縱觀已有金融發展與農民收入關系的研究，仍然具有較大的改善空間。一是在研究對象（區域）選擇上，大多集中在全國或省域層面，鮮有針對集中連片特困地區的金融發展與農民收入關系的研究；二是在研究方法上，大多采用向量自回歸模型、Granger因果關系檢驗以及誤差修正模型對兩者關系進行實證檢驗，部分學者基于省級面板數據的檢驗大多采用靜態面板模型，少有采用動態面板模型，結論穩健性有待考驗。

基于以上考慮，本研究打破傳統的行政區劃觀念，實證對象選用國家新階段扶貧攻堅的主戰場之一、全國11個連片特困地區中先行先試的樣本——武陵山區②，該地區集革命老區、民族地區、貧困地區于一體，是跨省交界面積大、少數民族聚集多、貧困人口分布廣的連片特困地區。深入探討武陵山區金融發展促進農民增收的效應，揭示其背后的邏輯動因，并提出政策建議。

三、模型、數據與方法

雖然我們關注的是金融發展對農民增收的效應，但是在實證分析過程中不能忽略影響農民增收的其他因素。例如，縣域經濟發展、城鎮化進程、產業結構、農業現代化、固定資產投資、地方政府財政支出等。因此，實證研究金融發展對農民增收效應時，我們對其他影響因素進行“控制”。本文用武陵山區71個區縣的農民人均純收入作為被解釋變量，對金融發展水平、城市化進程、縣域經濟發展水平、產業結構、農業現代化、固定資產投資以及財政支出等解釋變量進行回歸分析，以考察這些影響因素對農民增收的效應。由此構建面板模型如下：

在式（1）中，下標i、t（t=2000，…，2012）分別代表第i個區縣和第t年；本文的樣本選用武陵山區71個區縣。X為除去金融發展變量以外的控制變量集合，c為常數項，γ是這些變量的系數，Φt為反映年度效應的時間虛擬變量，以控制橫截面的相依性；μit為誤差項。

具體變量解釋如下：①農民收入incr，用各區縣的農民人均純收入衡量。②金融發展水平，用金融相關率fir和金融效率fae來衡量，即金融相關率fir=金融機構存貸款余額/國民生產總值，亦即金融深化指標，來衡量金融規模擴張程度。用金融效率fae=金融機構貸款余額/金融機構存款余額，來反映金融系統配置資本的效率或金融中介將儲蓄轉化為貸款的效率。本文在考察金融效率對農民收入增長的影響時，還引入了金融效率的平方項fae2，以捕捉金融效率對農民收入增長的非線性效應。③城鎮化率urb，用城鎮人口占縣域總人口的比例表示。④縣域經濟發展水平agdp，用人均GDP衡量。⑤農業現代化avamp，用農業機械化水平即人均農業機械總動力衡量。⑥固定資產投資agfi，用人均固定資產投資水平來衡量。⑦公共財政支出，用地方政府的農林水支出afsa與鄉村人口比值以及人均教育支出aedu兩者來衡量，并分別測算二者對農民增收的效應，以揭示公共財政支出不同細分科目對農民增收效應的差異性。⑧產業結構is，用公式is=來測算，式中：x1、x2、x3分別表示第二產業、第三產業、非農產業占GDP的份額。wi為其對應權重，根據實踐經驗進行取值（w1=0.2，w2=0.3，w3=0.5），一般來說，is值愈大，表明產業結構愈合理。

本文涉及到的所有樣本數據均來源于各省市及各縣級統計年鑒。為了提高參數估計的有效性并減少其他干擾因素的影響，在控制變量中，所有變量數據在原始數據的基礎上取了平均值。在估計具體模型時，為提高變量的平穩性并減少異方差的影響，變量incr、agdp、avamp、agfi、afsa、aedu均取自然對數。各變量的統計描述見表1。

四、實證結果與分析

（一）基準回歸

基于2000～2012年武陵山民族特困地區71個區縣農民人均純收入、金融發展水平等面板數據，運用面板模型的估計方法對式（1）進行估計，結果見表2。其中，模型（1）為混合OLS估計，模型（2）和模型（3）分別為固定效應（FE）和隨機效應（RE）回歸。為避免模型設定的偏差，本文進行了相關的模型形式設定檢驗，LM檢驗結果在1%的顯著性水平上顯著拒絕“不存在個體固定效應”的原假設，表明FE明顯優于OLS混合模型；Hausman檢驗的結果顯著拒絕原假設，表明FE模型更有效率。由此，在模型（1）～（3）中，基于固定效應（FE）的模型（2）具有最好的估計效率和穩健性。實證結果如表2所示。

金融相關率fir的估計系數符號為正，表明金融規模的擴張能夠促進農民增收，與王虎等（2006）、劉忠群等（2008）的研究結論吻合。金融規模的擴大強化了金融機構對閑散資金的集聚能力，使其能夠吸收更多的儲蓄資金，進而使銀行等金融機構的借款能力增強，有利于填補各個地區經濟發展中的資金缺口，加速城鎮和農村地區的經濟發展。由于城鎮經濟發展存在“涓滴效應”，即優先發展起來的地區通過消費、就業等方面惠及貧困地區，資源的流動性增強，金融投資的交易成本下降，最終使投資增加。具體來說，這種“涓滴效應”對農民收入增長有兩大作用：一是帶來了更多的就業機會，使城鎮能夠吸納更多的農村剩余農動力，同時使進城務工的農民工資性收入增加；二是城鎮經濟增長促使社會經濟總量增長，使國家稅收增加，政府轉移支付和政府支出力度增強，最終增加農民的轉移性收入。而農村經濟發展，首先有助于改善農村交通不便， 資源匱乏， 信息閉塞等現狀，為農民從事農業經營性收入以及外出經商創造了條件；其次有助于改善農村金融資源的配置效率及回報率，便于滿足日益增長的農業生產投入資金需求，維持農業的長期穩定發展，一定程度上有利于增加農民經營性收入。

值得注意的是，在表2中模型（1）～（3）的估計結果中，金融效率fae的估計系數都為負，且均在1%的水平下顯著，而fae2的估計系數為正，這表明近年來武陵山區的金融效率對農民收入增長影響存在“門檻效應”：在一定范圍內，金融系統配置資本的效率或金融中介將儲蓄轉化為貸款的效率提升，無助于農民收入的增加，相反還對農民增收具有負向作用，但當金融效率超過某一個臨界值后，金融效率提升對農民增收開始發揮正向效應。根據模型（2），由fae和fae2的估計系數得到門檻值為fae=2.58，即金融機構貸款余額/金融機構存款余額大于或等于2.58時，金融效率改善對農民增收的促進效應才得以顯現。盡管理論上fae可以是大于零的任何常數，也位于本文實證數據取值區間[0.027，4.099]之內，但武陵山區金融效率對農民增收的促進效應發揮作用的門檻值之高，遠遠高于實踐經驗得到的fae∈（0，1]的理想水平。究其原因，資本的逐利性決定了金融機構或金融中介在稀缺金融資源市場化配置過程中，往往會偏愛資本回報率更高的城鎮地區，進而使農村地區的金融發展遠遠落后于城鎮（Wei and Wang，1997；章奇，2004；陳剛、尹希果，2008），而在武陵山區等貧困地區金融機構或金融中介對“三農”的“抽血效應”將更為明顯。在城鄉金融效率總體上升的背景下，農村尤其是貧困地區的金融效率卻持續下降，從而對農業增效、農民增收產生負向效應。這也讓我們認識到，武陵山區等貧困地區金融機構或金融中介的金融資源動員能力有限，難以有效化解金融資源的供需矛盾，有限的金融資源不僅無法滿足農村或農民的需求，即使城鎮地區的資金需求也難以滿足。要有效填補貧困地區金融缺口并解決城鄉金融資源配置不均等問題，必須加大對貧困地區或農民群體的金融支持力度，精準配置，促進貧困地區城鄉經濟協調發展以及農民增收，才能取得新時期扶貧開發的良好效果。

從表2中模型（1）～（3）的估計結果來看，城鎮化率urb的估計系數都為正，且模型（2）中urb的估計系數在5%水平上顯著，這反映了城鎮化進程的推進能夠顯著改善農民的收入狀況。究其原因，提高城鎮化水平，一方面有利于轉移農村剩余勞動力，增加勞動者進城務工的工資性收入；另一方面也讓留在農村務農的勞動力有機會通過土地流轉以促進土地資源向生產大戶集中，推進適度規模經營，從而有助于提升農民的生產經營性收入。鑒于有研究者（姚旭兵、羅光強，2015）實證發現，城鎮化對農民收入的影響存在“門檻效應”，在低水平城鎮化的省份，城鎮化對農民收入的促進作用不顯著。為了驗證這一結論在武陵山區等貧困地區的適用性，筆者嘗試剔除了urb>50%的樣本數據（湖南省的吉首、武陵源、冷水江、鶴城四縣），并構建了模型（4），由表2可知，模型（2）與模型（4）差異不大，所有系數的符號保持一致，這說明在城鎮化率小于50%的前提下，推進城鎮化進程也有助于農民增收。

根據模型（2），可以得到其他控制變量的系數符號。其中，is的估計系數為負，且在1%的水平上顯著，這反映了近年來武陵山片區的區域產業結構調整在一定程度上阻礙了農民收入的增加；afsa與aedu的估計系數均為正，且在1%的水平上顯著，表明無論是政府公共財政支出中農村農林水支出或農村基本建設支出對農民收入有促進作用，還是公共教育支出對農民增收都存在正效應，增加政府教育投資以提升農村地區的人力資本水平，從而有助于農民增收，而增加農村農林水支出或農村基本建設支出，有助于改善農村經濟社會發展環境以及農業生產經營條件，從而促進農業增效、農民增收；agdp的估計系數為正，表明縣域經濟發展水平越高，農民受益越大；agfi的估計系數為正，表明社會固定資產投資總體上對農民收入具有正向促進作用；avamp的估計系數為正，表明農業現代化，特別是機械化水平的提高，是農戶增收的重要途徑。

（二）穩健性回歸

主要目的是對模型（1）～（4）的主要結論進行穩健性檢驗。前述基準回歸屬于靜態面板模型，該模型雖然能夠通過控制其他解釋變量從而得出比較穩健的結果，但該模型并沒有考慮到解釋變量之間的交互作用，更沒有考慮到incr的連續性和動態效應，也難以有效解決解釋變量特別是urb的內生性問題。故此，在式（1）的基礎上，分別引入交互項urb*fir、urb*fae和fir*fae，以及被解釋變量滯后項incri，t-1，得到模型（5）、（6）、（7）、（8），見表3。

模型（5）引入交互項urb*fir和urb*fae主要是考慮到城鎮化與金融發展之間具有的內在互動發展機制。城鎮化水平的提高可以從需求和供給兩方面促進金融的發展；金融發展可以通過促進儲蓄轉化為投資、提高資本配置效率和降低交易成本等方面促進生產要素向城鎮聚集，進而促進城鎮化的發展。因此，筆者認為有必要分析二者對農民收入增長的協同作用。而模型（6）引入交互項fir*fae，可以用來衡量金融發展對農民增收的綜合影響。incri，t-1是incr（i，t）的滯后一期項，將其納入模型（7）既反映了農民相鄰年份收入的持續性，也可作為部分遺漏變量的代理變量。此外，李建軍（2008）也研究發現，農民收入自身對農民收入增長具有十分重要的影響，當農民收入水平達到某一閾值時，農民收入就會產生一種自我增進機制；反之，如果農民處于貧困狀態，或受到沖擊（如災害、疾病）使農民收入大幅減少而轉入貧困，就可能使農民陷入貧困“魔比斯環”。為此，本文考慮在模型（8）中同時引入incri，t-1和incri，t-12，以檢驗武陵山區農民收入的自我增進機制。此外，模型（5）和（6）依然采用靜態面板估計方法，模型（7）和（8）采用動態面板估計方法，即一步系統GMM估計方法。

與基準模型（1）～（4）對比，變量系數變化不大，且符號基本保持一致，這說明基準回歸得到的結論是穩健的。由模型（5），urb*fir系數為正，可以解釋金融規模擴大與城鎮化之間具有良性互動關系，二者相互促進，共同推進農戶收入增長；urb*fae系數為負，表明金融效率提升與城鎮化的互動對農民增收具有負效應，可能的原因是城鎮化進程可能有助于推進城鎮金融效率提升，但容易引起不平等的城鄉金融配置，從而導致農村或農民金融抑制，這與前述主要結論吻合。模型（6）中fir*fae的系數為負，說明近年來武陵山區的金融發展總體上阻礙了農戶增收。因此，地方政府應鼓勵農村金融發展創新，加大對農村或農民的金融扶貧力度，以減輕金融市場化改革進程中城鎮對農村的“抽血效應”。模型（7）和模型（8）的穩健性檢驗結果證實，農民收入自身對農民收入增長具有十分重要的影響，且是一種良性循環的正向影響。但是，由incri，t-1和incri，t-12的系數均為正可知，并不存在李建軍所謂的貧困“魔比斯環”。更嚴格地講，實證結果至少說明在2000～2012年期間、在武陵山片區不存在Ragnar Nurkse的“貧困惡性循環論”，或武陵山區農民收入已經成功跨越了所謂的“魔比斯環”陷阱。

五、結論及含義

本文基于2000～2012年武陵山區71縣的面板數據，分別采用靜態面板模型和動態面板模型，實證考察了武陵山區金融發展對農民增收的效應。結果表明：①武陵山區金融規模擴大對農民增收具有正向效應，而金融效率提升對農民增收具有負向影響，金融效率改善對農民增收的影響具有“門檻效應”。②武陵山區城鎮化進程的加快有助于農民增收，且并不存在“門檻效應”。在考察城鎮化與金融發展的交互作用對農民增收的作用時發現，金融規模擴大與城鎮化之間具有良性互動關系，二者相互促進，共同推進農戶收入增長，而金融效率提升與城鎮化的交互作用對農民增收具有負效應。③武陵山區區域產業結構調整對農民增收具有負向作用，而公共財政收支增加、縣域經濟發展水平提高、全社會固定資產投資、農業現代化建設等因素對農民增收具有正向效應。④武陵山區農民收入具有一種自我增進機制，并不存在李建軍（2008）所謂的貧困“魔比斯環”陷阱，或武陵山區農民收入已經成功跨越了所謂的“魔比斯環”陷阱。

鑒于貧困地區及其農村地區存在顯著的金融抑制現象，普遍存在資本原始積累的先天性不足、金融資源配置市場化背景下的金融資源外流以及外源性資本獲取能力低下等問題，使得貧困地區農民增收難以獲取有效的金融支持。本文提出以下政策建議：

第一，提高貧困地區金融服務水平。發揮農業發展銀行等政策性金融機構在金融扶貧開發中的主導性作用，在原有糧食收購和縣域基礎設施建設傳統業務基礎上，進一步創新服務領域、服務模式、服務手段；推進金融體系建設，支持和引導金融機構到貧困地區設立分支機構，并向鄉鎮延伸服務網點；加快推進新型農村金融組織建設；探索移動金融、互聯網金融在貧困縣的推廣應用，支持打造電商與實體結合、線上和線下聯動的鄉鎮商貿示范點，以商貿活躍經濟、促進發展優化金融生態環境；擴大武陵山區等連片貧困地區融資規模，宏觀定向調控政策釋放相應資金用于貧困地區；積極推進農村土地等產權登記速度，加快搭建農業、林業、國土、房產、水務、知識產權為一體的農村產權交易平臺，擴充“三農”抵押范圍，為農民、農村集體經濟組織、新型農業經營主體提供更加寬廣的融資渠道，以此激活農村各種生產要素活力，從根本上緩解“三農”抵押融資難題。

第二， 加大金融精準扶貧力度。針對貧困地區有生產能力、有金融服務需求的建檔立卡貧困戶，以及能帶動貧困戶脫貧致富的新型農業經營主體、特色優勢企業、能人大戶等，建立、完善以扶貧小額貸款和扶貧項目貸款為金融支持的主要方式，大力創新扶貧金融產品和服務，提高金融扶貧的力度和精準度。例如，針對貧困農戶發展生產小額“特惠貸”；針對農業產業化經營可以嘗試“公司+農戶+基地+扶貧貼息”信貸模式；“以扶貧資金作抵押”信貸模式，即地方政府將整合各種扶貧資金打包抵押給銀行，銀行再放大一定倍數，加大對貧困地區重點項目的扶貧開發；“擔保機構+農民合作社+銀行機構”信貸模式，融資擔保機構與農民合作社合作，向社員提供融資擔保，滿足貧困戶、貧困村貸款需求，解決貧困戶貸款的抵押擔保難題等。

第三，有效整合各類扶貧資金和政策性擔保資源，設立農業產業化發展基金，健全金融服務扶貧的風險分擔補償機制。引導社會資本創設“惠農貸”等金融產品，支持建立或完善貧困地區農業信貸擔保體系，為農業生產經營和農村開發建設貸款提供信用擔保和風險補償，著力解決“三農”發展融資難、融資貴問題；拓展涉農政策性保險業務，擴大農業保險覆蓋面。

[注 釋]

① 國家扶貧辦制定的《中國農村扶貧開發綱要（2011-2020）》明確將六盤山區、秦巴山區、武陵山區、烏蒙山區、滇桂黔石漠化片區、滇西邊境山區、大興安嶺南麓山區、燕山—太行山區、呂梁山區、大別山區、羅宵山區等連片特困地區和已明確實施特殊政策的西藏、四省（四川、云南、甘肅、青海）藏區、新疆南疆三地州確定為中國未來十年扶貧攻堅的主戰場。

② 武陵山集中連片特困區（簡稱武陵山片區），地處湖南、湖北、重慶和貴州四省市交界處，包括71個縣（市、區），分別有：重慶（黔江、豐都、武隆、石柱、秀山、酉陽、彭水）、貴州（正安、道真、務川、鳳岡、湄潭、余慶、銅仁、萬山、江口、玉屏、石阡、思南、印江、德江、沿河、松桃）、湖北（恩施、利川、建始、巴東、宣恩、咸豐、來鳳、鶴峰、秭歸、長陽、五峰）、湖南（吉首、瀘溪、鳳凰、花垣、保靖、古丈、永順、龍山、安化、鶴城、中方、沅陵、辰溪、溆浦、會同、麻陽、新晃、芷江、靖州、通道、洪江市、新邵、邵陽、隆回、洞口、綏寧、新寧、城步、武岡、新化、冷水江、漣源、石門、永定、武陵源、慈利、桑植）。

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