縣域視角下普惠金融減貧實證分析
——基于安徽省60縣域的數據

■ 楊 錦，付 豪

（1.安徽財經大學財政與公共管理學院，安徽 蚌埠 233030；2.安徽財經大學管理科學與工程學院，安徽 蚌埠 233030）

隨著中國經濟的不斷發展，收入差距與兩極分化日益顯著，先集中力量讓一部分人先富起來的目標已實現，接下來就是讓先富帶動后富，做到全面小康。但是貧富差距、收入分化等社會問題突出，如果不采取合適的政策方法予以解決，將會導致社會矛盾日益激烈，與最初建立社會主義社會的目標相悖，更與全面提升人民生活質量的期望相矛盾。要想盡早解決這一問題，必須加大減貧扶貧力度，這不僅是全面建成小康社會的要求，更是我國經濟高質量發展的必須之路。

普惠金融作為新提出的治理貧困的方式，通過提供金融服務，為貧困家庭給予資金支持來實現提高收入水平、促進投資與生產，最終達到減貧的效果。國務院在《推進普惠金融發展規劃（2016-2020年）》中指出黨中央、國務院高度重視發展普惠金融，要優先解決欠發達地區、薄弱環節和特殊群體的金融服務問題，增進社會公平和社會和諧。近些年來，我國在政策指引下在普惠金融方面做出了許多探索與嘗試，但由于農民知識水平結構、經濟發展水平等各種因素影響導致農村地區金融服務水平不高，使其成為阻礙農民收入提高、經濟發展和實現精準扶貧的“攔路虎”，因此疏通融資渠道、提高金融服務水平在大背景下顯得格外重要[1]。本文將基于普惠金融的視角，通過安徽省60個縣域的數據來分析普惠金融與減貧效果之間的內在聯系，并對完善普惠金融提出政策建議。

一、文獻綜述

普惠金融最早由Annan于2003年提出，旨在幫助人們提高生活水平。國內外關于普惠金融的研究主要集中于普惠金融發展水平測度及其影響因素分析和普惠金融的作用兩方面。

關于普惠金融的測度，Sarma（2010）[2]最早從地理滲透度、可接觸性和適用性三個維度來構建普惠金融發展指數（IFI），Arora（2010）[3]從服務范圍、交易便利性及其費用三個維度構建評價體系；Gupte等人（2012）[4]則在此基礎上對指標賦予權重進行測度，國內關于普惠金融發展水平的測度大多借鑒國外學者的研究成果，并在一定程度上對指標體系進行了改動。關于普惠金融的作用方面，唐文進等人基于283個地級市的面板數據得出了普惠金融對于產業結構的轉型升級有促進作用[5]；徐洋通過構建GMM模型和門檻效應模型得出了普惠金融對于人口、產業城鎮化有正向促進作用，對土地城鎮化卻有反向作用[6]；顧寧和張甜則驗證了普惠金融對農村減貧的門檻、空間溢出與渠道效應[7]。

現有學術界關于普惠金融對農村減貧效應的態度主要持三種觀點：第一種是普惠金融能夠有效推動地方經濟發展，直接或間接緩解貧困。劉錦怡、劉純陽認為數字普惠金融的減貧效果不僅在于增加農戶的金融可得性，還能使貧困農戶獲得更多的經濟機會[8]。Beck（2004）認為普惠金融能夠顯著增加農民收入[9]。第二種是普惠金融不僅不能緩解貧困程度，還會加劇貧困程度。Jeanneney認為普惠金融實行過程中的金融波動帶來的消極影響可能會抵消部分減貧效果[10]。劉芳認為短期內金融的發展會對減貧效應產生負向作用[11]。第三種是普惠金融的減貧效應會出現拐點變化。尹雪瑞和夏詠通過新疆82縣（市）的數據得出了普惠金融不同時期和不同地區的減貧效果不同，具體呈現倒U型[12]。黃敦平等人通過30個?。ㄊ校┑拿姘鍞祿膶嵶C分析得出了普惠金融對于緩解貧困的作用存在拐點，經過拐點之后減貧效應將會不斷增強[13]。

綜上所述，國內外學者對于普惠金融的研究以及普惠金融的減貧效應研究成果頗多，但因為選取樣本和研究對象等不同導致研究結論出現了一定的分歧。但現有學術界對于空間異質性的研究較少?；诖耍疚倪x取安徽省60縣域2008-2017年10年的面板數據分為皖北、皖中、皖南三個地區分別構建模型進行實證研究以探究普惠金融發展水平和減貧效應的空間差異。

二、普惠金融發展指數測度

（一）普惠金融發展指數的指標選取

普惠金融能夠讓小微企業、農民、城鎮低收入人群、貧困人群、老年人等獲取及時有效且價格合理的金融服務，有效提高金融服務的可得性和增強群眾的獲得感。在選取普惠金融發展指數的指標時，本文參考了Sarma（2010）的做法，從滲透性、可獲得性、可使用性三個維度來構建指標體系去測度普惠金融發展指數。

維度一：滲透性?？紤]到我國國土面積寬廣，各地區人口密集度差異較大，部分地區地廣人稀，因此選取指標時主要考慮地理維度的滲透性。而對于縣域層級來說，金融機構的規模、數量、分布等情況直接決定了金融服務的地區排斥性。所以，本維度主要考慮每萬人擁有金融機構網點數量（金融機構數量/縣域人數）和每平方公里金融機構網點數量（金融機構數量/縣域面積）兩個指標。

維度二：可獲得性。從供給角度考慮，相對于政府的補助補貼來說，金融機構貸款服務能夠有效獲得資金以促進自身的發展。金融普惠化的核心在于為小微企業、貧困人口、農民提供金融資源[14]，而現有的狀況則是縣域地區的小微企業、農民等由于擔保資質和業務往來等情況不符合條件遭受到金融機構儲蓄與貸款的排斥。因此，本文選取人均存款額（存款余額/縣域人數）和人均貸款額（貸款余額/縣域人數）作為可獲得性這一維度的指標。

維度三：可使用性。金融資金能否有效利用也被納入了評價普惠金融發展水平的標準之一。從縣域視角來看，銀行系統已經成為抽離縣域資金的主要推手[15]，由于我國市場機制扭曲、信息不對稱導致金融資源在配置過程中偏離農民手中，農貸資金被“精英俘獲”[16]，大多數農戶被“邊緣化”和“客體化”[17]。因此，本文采取存款占GDP比重（存款余額/縣域GDP總額）和貸款占GDP比重（貸款余額/縣域GDP總額）這兩個指標來衡量此維度。

表1 普惠金融指標選取體系

（二）普惠金融發展指數的測度方法

為了有效衡量縣域普惠金融發展指數（IFI），本文參考 Sarma（2015）[18]和韓曉宇[19]的做法，先對數據進行標準化處理，使其成為處于[0,1]之間的無量綱的純數值，再使用變異系數作為各指標的權重，最后合成普惠金融發展指數。

首先對原始數據進行標準化處理：

其中，xi，mini，maxi為第 i個指標的實際觀測值和最小、最大值。

其次，使用變異系數法計算各指標的權重：

其中，Vi，Si，Xi分別表示第 i個指標的變異系數、標準差和平均值。再根據變異系數計算各指標的權重Wi：

根據歐拉公式，得到普惠金融指數IFI：

普惠金融指數（IFI）的取值范圍為[0,1]，當IFI的值越趨向于1時，表明該縣域的普惠金融發展水平越高；當IFI的值越趨向于0時，表明該縣域的普惠金融發展水平越低。

（三）普惠金融發展指數的結果分析

2008-2017年安徽省普惠金融發展指數（IFI值）描述性統計結果如附表1所示。其間最小值為0.0371，最大值為0.6751，說明各縣域之間金融包容性水平差異性顯著，變異系數自2010年開始也呈現逐漸下降的趨勢，這表明了安徽省的普惠金融水平正在往好的方向趨同。雖然IFI較低水平縣域數仍然占據安徽省大部分，但已經由2008年75.00%的占比下降到2017年的71.67%，且IFI高水平和一般水平的縣域數明顯增多，這都說明了安徽省的普惠金融水平正在逐漸提升。

而通過進一步分析，計算出每個縣IFI值的平均值，可以明顯看出安徽省普惠金融發展水平出現了明顯的地域差異，具體結果如附表2所示。結果顯示：安徽省普惠金融水平呈現自南向北逐漸下降的態勢，皖南地區普惠金融水平最高，皖北地區所有縣（市）的普惠金融水平都處于較低的狀態，這與皖南地區整體經濟發展水平高于皖中、皖北的情況基本一致。

三、研究設計與數據分析

（一）樣本選擇與數據來源

考慮到本文考察基于縣域視角的普惠金融的減貧效應，所以本文選取2008-2017年安徽省各縣（包括縣級市）共60個縣（市）的平衡面板數據作為樣本，排除各地級市管轄下的區，數據來源于《安徽統計年鑒》、各縣市統計年鑒如《宣城市統計年鑒》等年鑒、安徽縣市統計數據庫等數據庫、中國經濟社會大數據研究平臺等平臺。

（二）模型設定

為了考察普惠金融的減貧效應，選取農村居民收入水平作為被解釋變量，普惠金融發展指數為解釋變量，并且引入控制變量（城鎮化水平、就業水平、政府對經濟的干預程度和經濟結構），來構建如下模型。

其中，i為安徽省不同縣（市），t為時間（年份），β0為截距項，β1為解釋變量的待估系數。若β1>0則說明普惠金融對農村的減貧有積極作用，β2至β5為控制變量的待估系數，εi,t為隨機誤差項。

（三）變量選取

1.被解釋變量：農村居民收入水平。國內外關于貧困程度的衡量有很多，包括農村貧困人口、貧困發生率、貧困深度（PG）、貧困強度（SPG）等，但本文是基于縣域視角的，依中國國情而言貧困問題多發生于縣域層次，貧困人口多分布于農村，所以本文借鑒顧曉安[20]等人做法，選取農村居民收入作為衡量貧困的指標，為了避免異方差導致的數據誤差，對農村居民收入進行對數化處理。

2.解釋變量：普惠金融發展水平。根據上文此指標可以通過滲透性、可獲得性、可使用性三個維度計算得出。若指數越大，表明普惠金融發展水平越高，一般來說當普惠金融發展指數大于0.5時，認為普惠金融發展水平較高，當普惠金融發展指數小于0.3時，認為普惠金融發展水平較低[21]。

3.控制變量。城鎮化反映了農村人口向城鎮遷徙的過程，轉移人口會因為從事行業由農業轉為收入更高的非農業后而提高收入水平，因此選取城鎮化水平為控制變量，計算方法為城鎮人口與縣域總人口的比值，就業水平也會反映非務農鄉村人口的收入高于務農人員，具體用鄉村從業人數與縣域總人口的比值表示。政府對貧困人口的財政補貼與專項政策等財政支出會緩解農村人口的貧困狀況，所以用政府對經濟的干預程度作為控制變量，用縣域財政支出與縣域GDP總值的比值來表示。不同階段的產業結構對貧困的影響不同，相比于高階段的產業結構來說，低階段的產業結構會有效吸引農業人口從事非農業行業，緩解貧困的效果更好，本文用二、三產業的產值與縣域GDP總值的比值來衡量經濟結構（見附表 3）。

四、實證分析

（一）描述性統計結果

表2為2008-2017年安徽省縣域層次的各變量的描述性統計結果。其中，農村居民收入水平的差異性較大，最小值為7.5971，最大值為9.9930，說明安徽省各縣市的經濟發展水平的差距較大。在對普惠金融發展指數進行標準化處理后，數據全部處于[0,1]，最小值為0.0371，最大值為0.6976?？梢?，縣域層次的普惠金融水平發展差距顯著。

（二）安徽各地區實證結果分析

由于安徽省的地域特征明顯，整體數據不能很好地反映真實情況，所以本文按照地理位置劃分將樣本分為皖北、皖中、皖南三個部分分別進行分析。在進行回歸分析前，首先對樣本數據進行Hausman檢驗，結果表明皖北適應隨機效應模型，皖中和皖南適應固定效應模型（具體結果如表3所示）。

表2 描述性統計結果

從回歸結果中可以看出：普惠金融的減貧效應在安徽省存在明顯的空間異質性。對于皖北來說，普惠金融指數在10%的水平上顯著，其回歸系數為0.881，說明普惠金融對于皖北地區的有一定減貧效應。但是對于皖中和皖南地區來說，其回歸系數分別為-0.633和-0.945，分別在5%和1%的水平上顯著，這表明減貧效應隨著普惠金融水平的提升反而下降。出現以上結果的原因，與庫茲涅茨曲線相反的U型軌跡一致，可以得出普惠金融的減貧效應存在峰值，當過了峰值后，普惠金融的減貧效應反而會隨著普惠金融水平的發展而下降。

對于皖北和皖中來說，城鎮化水平和就業水平對減貧效應有明顯的正向作用，但對皖南來說卻為反向作用，原因可能在于皖南地區經濟發展速度較快，城鎮化水平和就業水平相對于皖北和皖中來說發展更好。政府的經濟干預程度與經濟結構對安徽省三個地區來說都有減貧的效果，政府通過直接的財政補貼及稅收優惠等政策促進了農民收入的提高，而近些年來安徽省通過融合一、二、三產業來尋求農村經濟的發展新途徑，創新產業發展新模式，取得了不錯的成果，使得更多農戶精準脫貧，加快了安徽省脫貧步伐。

表3 安徽省普惠金融減貧效應回歸結果

五、結論與政策建議

本文基于2008-2017年安徽省60縣域的面板數據，通過滲透性、可獲得性、可使用性三個維度來構建普惠金融指標體系，得出了各縣域每年的普惠金融發展指數IFI。結果表明：縣域普惠金融發展水平差異顯著，存在空間異質性，由此將60縣域劃分為皖北、皖中、皖南三部分。可以看出，安徽省普惠金融發展水平自皖南向皖北遞減，但其只有對皖北地區的減貧效應明顯，皖中和皖南的減貧效應卻隨著普惠金融水平的提升反而下降?；谝陨涎芯浚瑸楦冒l揮出縣域視角下普惠金融的減貧效應，本文提出以下政策建議：

第一，保障政策支持，助力各縣域減貧。政府應起到主導作用，針對不同地區予以不同的政策性支持。就皖南來說，地區經濟發展速度較快，普惠金融發展水平相較皖中皖北高，政府可推出相應財稅政策，比如稅收減免優惠，推動金融扶貧創新，為皖北地區普惠金融發展積累經驗。就皖中和皖北來說，政府應加快城鎮化進程，給出更多投資優惠政策吸引外來投資，拉動地區經濟發展，同時創新公共就業政策，堅持就業優先戰略，提高就業水平[22]。

第二，調整產業結構，加快脫貧步伐。對于皖北地區，發展普惠金融能促進產業結構升級，政府和金融機構同時也要加快金融基礎服務建設，降低準入門檻，引導保險擔保等機構進入。由于普惠金融的減貧效應存在峰值，政府和各機構應做好預估，降低溢出效應發生的可能性。

第三，要建立多層次、全方面的普惠金融體系。根據皖北、皖中、皖南三地區的實際經濟發展水平和貧困人口情況，精準定位目標人群，金融機構與非金融機構互補合作為其提供合適的金融產品與服務，為農村人口實現造血脫貧。還要加快信息平臺的建設，解決農戶在金融服務中遇到的信息不對稱的問題，讓各方力量在脫貧攻堅戰中發揮作用，助力全面脫貧盡早到來。