□文/孫 琪 楊玲玲
(云南師范大學經濟與管理學院 云南·昆明)
[提要]探索普惠金融發展對貧困減緩的影響,對鞏固云南省脫貧攻堅成果、實現經濟穩步增長具有深刻的理論及現實意義。從滲透度和資金使用情況兩個方面構建普惠金融指數,以度量云南省各州市普惠金融水平,然后用面板模型對云南省普惠金融發展與貧困減緩的聯系展開實證探究。研究發現:云南省普惠金融水平整體不高,且各州市間差距較大;整體上看普惠金融對云南省緩解貧困有著較為顯著的正面影響。為此,可以加快完善金融機構建設、創新機構種類等,以推動云南普惠金融與鞏固脫貧攻堅工作的共同發展。
金融支持在脫貧攻堅中發揮關鍵的作用,尤其是普惠金融的發展,成為新階段精準扶貧的有效手段。云南省將發展普惠金融作為推動貧困地區金融改革的指導政策,金融機構體系建設得到穩步推進,對薄弱民生領域的信貸支持不斷加大。但是,“欠發達”的云南省也存在發展不平衡的問題。根據云南省政府2021年工作報告,云南省人均收入水平和人均GDP比全國的平均水平低30%左右,鞏固脫貧攻堅成果的任務繁重。鑒于云南省在我國扶貧開發中的特殊性,及實現貧困地區的經濟發展,金融支持是不可或缺的前提條件,有必要為其構建合理的評價指標,以更好地衡量云南省普惠金融發展水平,進而研究其對減緩貧困的作用關系,以推動云南省普惠金融與鞏固脫貧攻堅工作有重點、有方向的協同發展。
(一)云南省普惠金融發展現狀。普惠金融是實現社會各階層包容性發展的關鍵戰略,除了解決不平等問題外,金融包容性還可以通過為社會貧困和弱勢群體創造生產性經濟機會,使減貧更加有效。在推動云南省普惠金融成長的進程中,政策扶持起了重要作用。云南地方黨委和政府為支持偏遠貧困地區的金融發展,根據黨中央、國務院頒布的相關規劃意見并結合自身實際,制定了“金融服務三農”“大力發展普惠金融”等政策,并就進一步促進農業、農村、農戶和中小企業金融服務的發展、進一步促進金融創新和發展服務的順利進行發布了具體意見,致力于不斷擴展金融服務的覆蓋范圍和提高滿意度。此外,2019年底,云南省擁有金融機構5,552個,與2011年的5,174個相比,增加了378個機構網點,金融機構從業人數也從2011年的65,883人增長至2019年的80,153人,新增了14,270人。由此可知,云南省的金融行業實力不斷提升。
(二)云南省普惠金融扶貧現狀。云南省金融機構在2015~2019年間共發放扶貧貸款4,818億元,滿足了123.5萬貧困群眾的資金信貸需求,全省中小企業2019年底的貸款余額為5,706億元,全省信貸政策支撐再貸款余額144億元。可以看出,云南省金融機構在薄弱民生范疇的信貸扶助力度不斷加大。截至2019年底,云南省共評估了728萬信用戶和415個信用村。人民銀行在昆明的中心支行以農信體系為落腳點,深入開展了多次征信方面的宣傳教育。同時,也開展了一些移動支付的便民工程,創新貧困地區支付服務的發展模式,加速云南省農村支付服務站點的轉型和升級,助力全省脫貧。截至2019年底,云南省建成了1.5萬個惠農營業點,其中包含0.7萬個普惠性金融的服務站點,可以看出云南省的金融扶貧環境得到了改善。此外,2011~2018年,云南省農村人均可支配收入呈增長態勢,2018年末,農村人均收入為10,768元,比2011年末的4,722元增加6,046元。此外,城鎮人口人均收入遠高于農村居民,且差距不斷擴大。但由于云南省農村人口眾多,所以全省整體的居民收入情況更接近于農村居民情況。
(一)指標體系的內容。關于普惠金融發展指標的構建,本文參考韓曉宇(2017)所選的評價體系,結合普惠金融的現實意義和理論內涵,從滲透度和資金使用情況兩個方面來計算。
1、滲透度。普惠金融強調金融服務的廣延性和深入性,因此本文選擇每百平方千米的金融機構數、每十萬人擁有的金融機構數、每平方千米的金融從業人數、每百人擁有的金融從業人數四個變量來測量普惠金融滲透度。
2、資金使用情況。儲蓄和貸款仍為云南省內金融機構中需求最大的兩項業務,因此本文選取金融機構年末人民幣存款、貸款余額與GDP之比兩個變量來反映普惠金融資金使用情況。
(二)云南省普惠金融發展指數的測算。本文參照Sarma(2012)得到的計算方法進行云南省普惠金融指數的測算,為避免指標間的差別影響,首先使用變異系數法為上述六個指標確定權重,即變異系數與其總和的比值,其中變異系數權重為各指標的標準差與平均值之比,權重越大越可體現普惠金融發展,并用線性閾值法對指標歸一處理。其次根據歐式距離法,由此可測算出云南省16個州市8年的IFI。由圖1可看出,依據IFI國際劃分方法來看云南省的IFI比較低,8年間只有昆明一直是高水平普惠金融,其余15個州市均屬于低水平的范疇,但從總體來看云南省的IFI呈上升趨勢。(圖1)

圖1 2011~2018年云南省普惠金融指數走勢圖
本文重點在于考察云南省普惠金融發展是否能夠有效減緩貧困,因此將在構建普惠金融指數的基礎上展開實證分析。
(一)變量選取與數據來源
1、變量選取
(1)被解釋變量。在度量貧困減緩的諸多指標中,收入水平是代表性較強的指標,我國對脫貧的定義也是在現行的標準下能夠達到一定的收入水平。此外,收入水平的提升也是為了更好地滿足生活生產需要,提升貧困群體的幸福感和獲得感。因此,本文使用2011~2018年云南省各州市農民收入水平來衡量減貧效應,農民收入的增加即為貧困減緩。也即采用農村居民人均可支配收入(萬元),作為衡量貧困減緩的實證指標,用PCDI表示。
(2)核心解釋變量。本文探究云南省各州市發展普惠金融對于減緩貧困的作用情況,為此,選取前文得出的云南省2011~2018年各州市的IFI作為核心解釋變量。
(3)控制變量。為避免變量遺漏造成的誤差,本文選擇以下四個控制變量加入模型:①產業結構水平,用各州市GDP中二三產業增加值之和的占比來代表產業結構水平,用ISL表示。②對外開放水平,選取進出口總和與GDP的比率來衡量對外開放程度,計算時把美元用當年的平均匯率折算成人民幣,用OUL表示。③財政支出水平,用各地州財政開支占GDP的比重來代表,用GOV表示。④城鎮化水平,選取各州市總人口中常住城鎮人口的占比來表示,用URB表示。
2、數據來源。本文選取的云南省16個州市2011~2018年面板數據均由相應年份《云南統計年鑒》、云南各地州《國民經濟和社會發展統計公報》《云南省金融運行報告》及中國銀保監督會官網整理所得。
(二)實證過程
1、變量的描述性統計。就減貧效果而言,2011~2018年間云南省各州市PCDI的均值為0.78萬元,表明農村居民收入水平整體較低。IFI均值僅為0.17,在最大值0.98與最小值0.04之間波動,表明各州市IFI水平有一定差異。控制變量中,ISL的波動相對較小;OUL、GOV和URB三者波動較大。
2、模型的設定。面板數據模型擁有使模型多重共線性降低、自由度增加的特點,較好地避免了各變量間的異質性,因而本文的實證分析部分選用面板模型來開展。常用的面板模型有混合效應、固定效應和隨機效應三種,模型篩選不恰當會導致使估計出的結果與實際偏差過大,因此本文先用Stata15.1軟件進行模型設定形式的檢驗,檢驗結果顯示應當選用個體固定效應模型。
3、實證結果與分析。(表1)
從表1實證結果可得以下結論:

表1 模型估計結果一覽表
(1)普惠金融發展擁有明顯的減貧作用。普惠金融發展與貧困減緩在1%的顯著水平下呈正相關,兩者的邊際系數為1.94,表明IFI每提升1個單位,會使貧困減緩1.94個單位,說明增加貧困地區的金融機構數、擴展金融服務的廣度可以促使居民獲得更多金融服務,便利了貧困群體的資金融通,削減了金融服務的成本,彌補了農村地區借貸的缺口,提升了貧困地區的人力資本,從而提高居民的收入水平。同時,普惠金融發展加快了貧困地區資本積累,優化地區金融資源配置,通過創造就業機會等間接促進農村居民收入提升。
(2)產業結構調整及城鎮水平的提升對貧困減緩有顯著的正向影響。隨著經濟發展水平的不斷提升,產業結構不斷得到優化,農村居民的收入也主要來自二三產業而非傳統的第一產業,其比值越大意味著產業結構和經濟發展模式的優化,在實證結果中該比值每提高1個單位,會使得貧困減緩4.40個單位。城鎮化程度也與農村居民收入呈顯著正相關關系,意味著城鎮居民的增加對于貧困減緩具有重要意義。
(3)對外開放和財政支出水平提升對貧困減緩的正向作用較弱。實證結果中,對外開放程度對云南省貧困減緩的正向作用不顯著;財政支出水平僅在10%的顯著性水平下與農村居民收入水平呈正相關。
本文構建了云南省16個州市2011~2018年的普惠金融發展指數,并用面板模型將其對貧困減緩的影響進行了實證分析。研究結果表明,云南省普惠金融水平整體不高,且各州市的發展水平參差不齊;云南省發展普惠金融能在很大程度上減緩貧困;四個控制變量中產業結構調整對貧困減緩的作用最大,城鎮化水平次之,而對外開放和財政水平的作用較弱。
結合以上結論,本文為促進云南省普惠金融與鞏固脫貧工作共同發展提出以下建議:加快金融基礎設施建設;增加金融機構的多樣性;以金融助力產業布局的改造和優化;推動金融開放,提高對外開放水平。