“送豬崽”與“折現金”:金融資本減緩貧困脆弱性效應分析
——基于建檔立卡貧困戶的跟蹤數據

林 權

(揚州工業職業技術學院 商學院,江蘇 揚州 225127)

一、問題的提出

截至2020 年底,832 個貧困縣全部摘帽與現行標準下9 899 萬農村貧困人口全部脫貧,以及農村人口“兩不愁、三保障”的基本實現,標志著我國脫貧攻堅目標的順利完成。但同時,老少邊窮地區農村低收入人口就業機會不足、生產資本匱乏、參與社會化經營渠道狹窄、抵御收入風險能力弱的問題依然典型存在[1],特別是脫貧攻堅戰過程中個別地區突擊式脫貧與數字脫貧等問題的暴露[2],凸顯了鞏固與拓展脫貧成果的重要性。習近平總書記也多次強調要“堅決守住防止規模性返貧的底線”。突破貧困惡性循環陷阱、構建農村貧困人口內生性的可持續增收機制、防止脆弱式脫貧成為未來一個階段鄉村振興戰略的重要內容。因此,在“返貧治理”的視域下,重新審視我國扶貧政策的現實減貧效應,優化與完善精準扶貧體系中金融資本供給模式,助力農村低收入人口長效增收機制的構建,將關乎鄉村振興大局中扶貧政策設計的最終效果,也一定程度上決定著“全面實現小康社會、實現全體人民共同富裕”宏偉目標實現的最終時間線。

自2002 年世界銀行提出“貧困脆弱性”概念,即“在給定期間內落到貧困線下的概率”以來[3],相對絕對收入貧困,貧困脆弱性實現了對貧困的前瞻性測度,能夠考慮未來不確定性風險沖擊下家庭陷入貧困的可能,動態反映未來的貧困變化趨勢[4]。因此,貧困脆弱性在各國反貧困政策中的權重不斷增加。而隨著我國減貧戰略的重心從“扶貧”轉向“防貧”,貧困脆弱性概念契合了新時期減貧工作“關口前移”的政策思路,也能夠更直接地與農村低收入人口可持續增收問題相聯系,這推動了中國減貧問題研究從絕對貧困治理,轉向分析不同反貧困政策對農戶家庭貧困脆弱的影響。如樊麗明等[5]、張勛等[6]、彭繼權等[7]、張迪[8]的研究,基于不同微觀數據檢驗了能力與健康投資、金融普惠發展、基本公共服務以及農業技術進步等因素,對中國農村家庭貧困脆弱性的影響。考慮到政府轉移支付更多致力于貧困人口的基本生存保障與福利支撐,非政府的市場性金融資本供給方式,一定程度上決定了貧困人口內生性增收機制能否構建,以及反貧困政策的現實減貧效應[9]。由此衍生出了產業式供給還是普惠式供給,即“送豬崽”還是“折現金”的貧困人口金融資本供給模式選擇①。但現有研究很少直接聚焦扶貧金融資本供給與貧困脆弱性的關系問題,從而無法對當前我國主流的扶貧資本注入模式提供減貧效率評價。同時現有研究更為偏重檢驗扶貧政策對農村低收入人口增收與減貧的短期效應,難以充分體現貧困人口社會再生產能力撬動的“慢反應”時滯特征,無法準確判斷相關政策對農村人口長效增收機制構建的影響。

有鑒于此,本文嘗試基于我國建檔立卡貧困戶寬時間口徑的微觀跟蹤數據,在構建收入端測度的農村家庭貧困脆弱性指數,并區分結構脆弱性與風險脆弱性和不同收入結構與人力資本水平基礎上,實證檢驗“送豬崽”與“折現金”兩種差異性金融扶貧資本供給模式,對建檔立卡貧困戶家庭貧困脆弱性的具體影響與結構性沖擊效應,以期在一個效率評價導向下,對當前金融扶貧資本最優注入模式選擇提供經驗證據,對我國鞏固脫貧攻堅成果、優化農村低收入人口金融扶持政策、實現可持續脫貧提供啟示。

本文的邊際貢獻體現在:一是基于建檔立卡貧困戶家庭的寬時間口徑連續跟蹤數據,通過構建收入端貧困脆弱性指數,對不同金融資本供給模式的貧困減緩效應進行檢驗,從而在動態性的貧困維度上,識別出不同金融資本反貧困路徑的異質性影響,豐富了中國貧困脆弱性問題的研究視域。二是注意到“送豬崽”還是“折現金”的貧困戶非隨機性選擇特征,通過構建貧困戶參與“送豬崽”方式扶貧的概率選擇模型,基于Heckman 兩步法控制了樣本選擇性偏誤引致的內生性問題,保證了實證結論的客觀性。

二、理論分析與研究假設

早期金融資本參與貧困治理,主要是通過普惠金融方式,即為鎖定的貧困個體提供低息甚至無息的無抵押信貸而展開[10]。根據世界銀行《貧困與共享繁榮:2022》的統計,截至2022 年末,世界銀行國際開發協會(IDA)自1960 年開始已經為世界上74個最貧困國家提供了20 期累計8 918 億美元的貧困人口專項信貸。然而,在普惠金融實施過程中,貧困人口的高違約率既限制了信貸規模與金融資本的可持續供給,也一定程度上催生了信貸投放的“精英俘獲”②,導致金融資本與貧困分布的逆向配置。由此,1989—2000 年,IDA 的“鄉村銀行”在孟加拉國、柬埔寨、阿富汗等亞洲七國,適度調整傾斜性信貸的發放與還貸模式的同時,還推出了一種以事前契約方式,約定貧困戶必須將信貸資本用于購買特定生產資料,或從事特定農業經營活動的生產性活動貸款模式(“送豬崽”)。由此形成了金融扶貧資本的“折現金”(小額貸款)與“送豬崽”(特定生產經營貸款)兩種減貧注入模式。

在兩種差異化的金融資本供給模式中,究竟是“送豬崽”還是“折現金”更有利于實現長效脫貧?一部分研究認為“送豬崽”的減貧效果更為突出,如Sasmal et al.[11]發現,貧困人口之所以陷入貧困,往往是懶惰、健康與技能缺失、信用匱乏及悲觀前景影響下的結果,當貧困人口獲取信貸資本后,信貸資本通常會被挪用于償債或短期福利補償。Anderson[12]基于聯合國世界扶貧計劃在柬埔寨與越南的扶貧實驗分析證實,有超過65%的個體信貸資本進入消費環節,即使在前端施加了購買生產資料約束,貧困人口契約能力與契約意識的缺失也無助于保證資本進入再生產環節,這使得“折現金”方式僅僅能夠實現短期增收的“救濟”功能。基于我國的經驗研究也發現,隨著精準扶貧戰略的確定,以“銀行+產業+貧困戶”方式的專項扶貧信貸,即“送豬崽”方式,能夠實現優勢產業對貧困人口的生產覆蓋,形成將貧困人口納入社會生產大循環的全流程支持,從而克服貧困人口增收的資本、市場、生產選擇與人力儲備障礙。這種金融資本供給結構及具體的貧困減緩機制選擇,通過雇傭機會的增加、資本權益獲取、生產能力提升以及社會化再生產環境改善,確實加速了“社會+貧困個體”的對接。

但同時,還有一些研究則堅持認為,即使“折現金”的現金供給方式對貧困人口增收機制構建的作用有限,“送豬崽”的信貸供給方式也未必明智[13]。因為貧困人口之所以貧困,是市場判斷、生產選擇、資本管理等能力全面缺失的結果,這使得即使通過生產性融資幫助貧困人口越過社會再生產的資本門檻障礙,貧困人口也受限于其較低的生產經營能力而無法實現收入增長。如Meng[14]基于世界銀行亞洲貧困扶持計劃的分析證實,“產業+個人”的對接過程中貧困個體缺乏選擇權,使得產業存在偏離貧困個體生產性稟賦的普遍性特征,從而導致在貧困減緩上,“送豬崽”所實現的生產性覆蓋的福利效應被大大地對沖了。張海洋等[15]發現,與再生產捆綁的信貸投放,無論從長期還是短期福利實現看,其貧困擺脫效應都弱于非捆綁性投放,因為在信息高度不對稱約束下,貧困人口存在為迎合信貸門檻盲目生產的激勵。

在我國的金融扶貧實踐進程中,隨著精準扶貧戰略框架的明確,銀行體系內部形成了“送豬崽”與“折現金”金融資本供給的職能分化。商業銀行主要通過普惠金融即“折現金”方式為貧困人口提供金融資本,并強調增強信貸可達性與針對貧困人口的適度傾斜,甚至在農村地區對“扶貧信貸”施加了信貸規模的比例下限。而國家開發銀行與農業發展銀行兩家政策性銀行則承擔了產業扶貧、教育扶貧等其他金融扶貧職能,并提供專項資金通過產業扶貧方式為農村貧困人口“送豬崽”。產業扶貧也據此成為我國提高資本扶貧效率、迅速撬動貧困個體社會再生產能力的重要政策工具。

現有研究中,尚缺乏針對“送豬崽”與“折現金”對農村家庭貧困脆弱性影響的分析。但本質上,貧困脆弱性實際是一種對家庭是否具備持續性增收能力,并能夠有效化解收入風險的動態考察,也一定程度上與貧困人口的社會再生產能力直接相關。尹志超等[16]研究證實,農村家庭的產業稟賦、土地與資本結構一定程度上決定了其收入平滑能力。王庶等[17]研究發現,除了健康與能力瓶頸外,地理稟賦如遠離城市等原因減少了貧困個體的就業機會,也成為引致貧困的關鍵因素。因此,產業扶貧等“送豬崽”金融資本供給模式,能夠實現成熟產業向貧困個體的深度覆蓋,為貧困個體提供了更充分的雇傭機會與資本性收益可能,有助于增加非農性收入并優化貧困家庭收入結構。

同時,金融資本發放從貧困個體向產業的轉移,一是能夠借助企業“市場先行者”的優勢,克服貧困個體在產業選擇、市場風險抵御、信息與技術方面的不足,實現了較低成本下對貧困個體社會再生產的覆蓋;二是通過對貧困地區產業的專項扶持,能夠進一步放大地區產業發展對貧困人口的“涓滴效應”,實現廣泛且持續的福利溢出[16]。李志平[18]在一個非對稱的福利均衡分析框架中,也從數理維度比較了“送豬崽”與“折現金”的減貧差異,結論表明“產業+個體”的捆綁式生產資料融資,雖然短期福利改善效應較弱,但長期卻能夠實現貧困人口收入的良性循環,從而保證長期福利實現。

更重要的是,雖然“折現金”較“送豬崽”在金融資本供給規模上并未縮減,也給予了貧困個體充分的自由裁量權,允許貧困個體基于自身土地與資本稟賦,選擇合適的再生產經營活動,但是中國農村貧困相對存在的“資本瓶頸”,更多典型地表現為“機會貧困”。貧困個體受限于較低的人力資本儲備與信息能力,難以形成有效的市場對接,即使貧困個體能夠克服“等靠要”心理,保持足夠的資本投入自省,也缺乏有效的市場渠道與運營管理能力,這會大大降低“現金”注入對貧困個體或貧困家庭社會再生產能力撬動的效率。更何況“送豬崽”能夠迅速實現貧困個體經營活動的規模化捆綁,能夠大大提升市場議價能力,也能夠顯著降低新技術、新銷售網絡的應用成本。

據此,本文提出如下假設:

H1:“送豬崽”與“折現金”都能夠降低農村低收入人口貧困脆弱性概率。

H2:“送豬崽”對農村低收入人口家庭貧困脆弱性的影響顯著強于“折現金”。

三、“送豬崽”與“折現金”對農村家庭貧困脆弱性影響的實證檢驗

(一)貧困脆弱性的測度

在農村家庭貧困脆弱性水平的測度上,本文采用Chaudhuri et al.[3]定義的貧困脆弱性指標(Vulnerability as Expected Poverty,VEP),即基于農村家庭預期貧困概率加以識別,若發生貧困概率高于設定脆弱性,則該農村家庭即為貧困脆弱性家庭。采用該方法的理由是VEP 通過對家庭返貧的或然概率估算,充分體現了“防貧”的前瞻性,也便于跨個體的貧困脆弱性比較[19]。根據VEP 定義,假設農村家庭人均年收入對數服從正態分布,參照Chaudhuri et al.[3]的方法,使用三階段可行廣義最小二乘法,估計農村家庭將來發生貧困的概率。模型設置如式(1)所示:

其中,ppovi為農村家庭將來發生貧困的估計概率,lnyi為農村家庭i的人均年收入③,z為農村家庭的貧困線,為農村家庭i的可觀測特征變量,為消費方差的一致估計。

在進行農村家庭貧困脆弱性估計時,需要事先設定貧困線和脆弱線。本文以我國國定貧困線作為貧困線標準④,分別以貧困發生率、50%與29%概率值三個水平為依據設定脆弱線。其邏輯是:以貧困發生率設定脆弱線,意味著某個家庭將來發生貧困的概率超過貧困發生率時,該家庭具有貧困脆弱性;而以50%(或29%)的概率值設定脆弱線,則意味著某個家庭將來發生貧困的概率超過50%(或29%)時,該家庭具有貧困脆弱性。使用貧困發生率為依據設定脆弱線的優點在于其逼近人口收入分布,從而得以使總的貧困發生率保持穩定,而使用50%與29%概率值則主要依據貧困人口的收入波動狀態以及處于貧困脆弱性狀態家庭在整個人口中的相對比重。其中,設定50%概率值作為脆弱線主要源自對貧困家庭是否返貧的均勻分布設定,但該水平只能識別長期處于貧困的農村家庭,而暫時處于貧困的農村家庭則會被遺漏。因此,近年來有學者采用經過時間期限折算的概率值作為脆弱線,例如Gunther et al.[19]設定家庭在將來兩年內可能發生貧困,將50%概率值折算為29%。并且,李麗忍等[20]的研究也證實,我國農村低收入家庭中,接近28.28%的家庭處于高度脆弱性狀態。有鑒于此,本文以貧困發生率和29%概率值為主、50%概率值為輔分別設定脆弱線,以識別在不同的返貧概率設定下農村家庭貧困脆弱性的完整變化。

(二)實證模型設定

參考Chaudhuri et al.[3]、樊麗明等[5]的研究,本文檢驗“送豬崽”與“折現金”兩種扶貧金融資本供給模式,對農村低收入家庭貧困脆弱性影響的模型為:

其中,被解釋變量spovit為t時點i家庭是否處于貧困脆弱性的狀態啞變量(是貧困脆弱性家庭=1,否則=0),ind_finit與div_finit分別表征建檔立卡貧困戶家庭是否接收了“送豬崽”或“折現金”供給的金融資本⑤,ind_finit×div_finit衡量復合式金融扶貧對家庭貧困脆弱性的影響,Xjit為與家庭貧困脆弱性相關的個體特征變量。

在對模型(2)進行估計時,一個被現有文獻相對忽略的問題是,貧困戶家庭接受金融資本供給并不是一個完全隨機實驗。從貧困戶個體看,貧困人口的健康、人力資本儲備、家庭資本能力等,決定了農戶實際的農業經營結構與家庭收入結構,這使得不同農戶家庭在外部可獲性金融資源選擇上,表現出高度的自主性,如是否愿意通過借貸的方式擴大經營、是否樂于通過雇傭獲取就業機會與收入等。而從金融資本供給方看,Ferreira et al.[21]發現,即使金融資本進行了扶貧約束,金融機構與企業也更多地偏好與那些資產狀況良好、社會網絡稟賦強的貧困戶家庭構成“生產共同體”。這意味著,建檔立卡貧困戶接受金融資源實際存在典型的“選擇性”特征,這會導致模型(1)中出現Heckman[22]提及的樣本選擇偏誤及內生性問題,并導致參數估計的非一致性。

為此,本文參考Heckman[22]的方法,采用Heckman 兩步法進行選擇性偏誤控制。具體地,本文首先構建貧困戶參與產業扶貧(“送豬崽”)與獲取商業銀行無抵押個人信貸(“折現金”)的概率方程:

其中,finit為建檔立卡貧困戶接受“送豬崽”(“折現金”)的啞變量(接受=1,否則=0),Sjit為影響貧困戶家庭接受金融資本及實際金融資本接受方式選擇相關的家庭個體特征變量。

在概率方程估算時,考慮到貧困戶接受“送豬崽”金融資本的可能性更多地與家庭社會再生產能力、產業覆蓋困難程度、家庭資本與人力儲備條件相關聯,而家庭獲得無抵押信貸一定程度上與家庭可抵押資產、信用條件、未來收入能力相關。因此,在貧困戶“送豬崽”金融資本概率方程中,控制變量在選擇家庭人口、戶主年齡、受教育年限、家庭耕地面積、家庭凈資產的同時,還引入了部分村莊特征變量,包括村莊到最近鄉鎮距離、農戶是否加入合作社、村莊是否有村屬企業。而在貧困戶“折現金”金融資本獲取概率方程中,除了引入家庭人口、戶主年齡、受教育年限、家庭耕地面積、家庭凈資產,還考慮了家庭農機設備凈值、家庭是否具有非農性務工收入變量,同時舍棄了村莊變量。

在此基礎上,利用樣本數據對方程(3)進行估計,即可得到貧困戶接受“送豬崽”或“折現金”金融資本扶持的概率逆米爾斯比率λ=λ(Sjit,εit)。進一步地,將此逆米爾斯比率作為解釋變量引入模型(2),以控制農戶參與金融扶貧的自選擇效應。由此,模型(2)變化為:

其中,λji為控制自選擇偏誤而引入的農戶接受不同類型金融資本概率的逆米爾斯比率(j=“送豬崽”,“折現金”)。

在方程(4)的控制變量選擇上,參考尹志超等[16]的研究,本文引入家庭人口、戶主年齡、受教育年限、家庭耕地面積、家庭凈資產五個控制變量。同時,參考Wang et al.[23]的研究,為了識別金融資本對貧困脆弱性的動態及持續性效應,模型還引入了貧困家庭滯后一期的貧困脆弱性狀態變量。

(三)樣本與數據

現有研究在進行貧困脆弱性分析時,更多地基于中國金融調查數據、中國家庭追蹤調查數據等微觀數據展開[5,8],上述數據庫提供了中國農村家庭在教育、健康、自然環境條件、資本與生產資料稟賦等方面的多重信息,因而更便于從消費實現能力、收入渠道等維度切入。但由于這些數據庫并未集中于建檔立卡貧困戶,樣本中收入結構相對復雜,對貧困戶接受扶貧資源及享受扶貧政策的調查信息明顯不足,更缺乏足夠的時間跨度為識別不同金融資本對貧困家庭扶貧長效影響提供條件。

此外,在建檔立卡貧困戶數據選擇上,基于不同省份、不同地區貧困戶數據的分析能夠提供更好的樣本自由度,也便于結合不同地區的金融發展條件、市場環境、產業基礎與貧困戶稟賦,識別不同扶貧金融資本的差異化減貧效應。但這一選擇帶來的困難是,由于缺乏貧困戶實際接收的金融資本絕對水平數據,對不同金融供給模式的識別只能通過啞變量方式,即是否接收個人信貸資本(產業信貸資金)來進行,顯見的是最終貧困人口接受金融資本的強度與持續性必然影響實際的貧困減緩效應。而集中于具體省份與地區的樣本分析,雖然一定程度上犧牲了自由度,但卻更符合“不同貧困家庭金融扶持的強度、服務支撐與跟蹤管理水平一致”這一假設[13]。

由此,基于數據可得性,本文選擇國家級貧困縣與第一批扶貧改革試驗區,遼寧省阜新市257 個貧困村2013—2019 年27.13 萬戶建檔立卡貧困戶數據進行后續檢驗。遼寧省阜新市貧困戶建檔立卡數據庫中,2013 年數據包括257 個貧困村27.13萬人,至2019 年縮減為2.98 萬人。本文首先根據2013 年257 個貧困村人口分布確定各村貧困戶抽樣比例,然后對貧困戶按戶編號進行隨機數表的隨機抽樣,并剔除了相關數據缺失的樣本,最終形成5 127 戶2013—2019 年面板數據,貧困戶樣本描述性統計詳見表1。

表1 隨機抽樣貧困戶數據描述性統計

表2 給出了本文基于阜新市村莊平均分布約束隨機抽取的5 127 個貧困戶,2019 年接受金融資本供給的情況及數量分布。從結果看,阜新市金融扶貧資源投放主要為“送豬崽”,而以商業銀行為主體投放的“折現金”式個人信貸,無論從規模還是覆蓋人群上,都遠低于“送豬崽”供給。

表2 建檔立卡貧困戶金融資本供給方式統計(2019 年)

表3 給出了基于5 127 戶阜新市建檔立卡貧困戶,2019 年家庭數據測算得到的家庭貧困脆弱性水平分布。從結果看,阜新市建檔立卡貧困戶家庭雖然越過貧困線實現了全員脫貧,但整體依然處于相對較高的貧困脆弱性水平狀態,即使在最高的返貧概率設定下,也有接近40%的家庭處于貧困脆弱性狀態中。若以貧困發生率作為脆弱線,則阜新市建檔立卡貧困戶家庭的貧困脆弱率達到59.15%,若采用更高標準的脆弱線,貧困戶家庭的貧困脆弱率將相應出現下降。若按照Gunther et al.[19]的方法,根據農村家庭貧困脆弱性產生原因,將貧困脆弱性分解為結構脆弱性(農村家庭未來收入水平不及貧困線)和風險脆弱性(因收入不穩定或波動較大而產生的貧困脆弱性)。結果顯示,至少基于阜新市數據看,我國農村貧困人口的貧困脆弱性,表現出收入絕對能力不足與收入穩定性不足共同影響的雙重特征,而增收機制匱乏、非農性收入能力弱導致的收入支撐不夠所引致的結構脆弱性則相對更為突出。

表3 建檔立卡貧困戶貧困脆弱性測算結果(2019 年)

(四)基準模型分析

本文首先考察“送豬崽”與“折現金”兩種不同的金融扶貧資本供給方式對貧困戶家庭貧困脆弱性的影響,估計結果詳見表4。考慮到模型(4)中存在滯后被解釋變量,因此使用動態廣義矩估計方法進行了參數估計,并引入AR(1)控制了擾動項自相關。為了體現一般性,本文分別估計了以貧困發生率、29%概率與50%概率分別估算的貧困脆弱性方程,估計結果一并報告于表4 中。

表4 建檔立卡貧困戶貧困脆弱性面板模型估計結果

根據表4,為控制樣本選擇性偏誤引入的逆米爾斯比率中,“折現金”逆米爾斯比率與建檔立卡貧困戶家庭貧困脆弱性狀態顯著正相關,而“送豬崽”逆米爾斯比率則對貧困脆弱性未表現出顯著影響。這說明了以下兩點:一是在檢驗扶貧政策對貧困戶貧困減緩效應時,貧困戶對接扶貧資源過程中確實存在典型的自選擇特征,忽視這一選擇性偏誤會導致參數估計不一致問題的同時,也會顯著高估“折現金”式金融資本注入的實際減貧效應(逆米爾斯比率系數為正)。二是相對“折現金”金融資本供給,“送豬崽”金融資本供給中“精英俘獲”與逆向配置特征較弱,這使得大量極端貧困人口更多地基于產業扶貧等方式從精準扶貧中獲益,而受限商業化金融機構信用管理需要,針對貧困人口的“折現金”式金融依然存在對極端貧困人口的信貸排斥。

再來考察不同金融資本供給方式對貧困脆弱性的影響。從表4 可知,在不同貧困概率核算標準下,無論是“送豬崽”供給還是“折現金”供給,金融資本的介入確實在政府轉移支付之外,構建了一個基于緩解貧困人口資本稀缺性的貧困減緩路徑,從而在降低絕對貧困的同時,均能夠通過“增收”與“穩收”兩個渠道顯著降低貧困脆弱性家庭出現的概率,本文的假設H1得到證實,“送豬崽”與“折現金”式金融的長效減貧功能確實顯著存在。且相對“折現金”方式,“送豬崽”能夠通過直接撬動貧困人口社會再生產,迅速提升貧困人口收入并優化貧困家庭收入結構,從而具有更強的貧困減緩邊際效應,本文的假設H2同樣得到證實。

同時,“送豬崽”與“折現金”金融供給交叉項也顯著負相關于貧困脆弱性,這意味著不同金融扶貧資本供給對貧困減緩還存在疊加效應。兼顧產業覆蓋與貧困戶個體能動性的金融扶貧資本供給模式,既能夠在產業維度上通過外部性約束強化“產業+個體”的產業捆綁,又能夠基于“折現金”金融供給充分發揮貧困戶個體的微觀自省及自主性,從而表現出更好的貧困減緩效應。政府以轉移支付提供基本福利保障,國家開發銀行和農業發展銀行為代表的政策性金融機構以專項信貸模式提供產業扶貧資本,商業銀行以無抵押信貸方式提供“活水”,這種組合式的貧困戶金融扶持策略,確實形成了合力,在脫貧攻堅中發揮了積極作用。

不過,表4 中貧困脆弱性一階滯后變量,也顯著正相關于貧困脆弱性當前狀態,這說明當期處于貧困脆弱性狀態的家庭,將以更高的概率在下一期依然維持貧困脆弱性。我國貧困人口的貧困發生,確實表現出固化與代際傳遞特征。這種貧困循環,既說明我國的貧困更多地屬于一種由于能力導致的持續性貧困,而非暫時性外生沖擊所導致,也意味著貧困減緩將是一個長期使命,若無法通過能力改善幫助貧困人口提升收入并構建穩定增收渠道,脫貧也將是暫時性與脆弱的。

(五)進一步的討論:不同貧困脆弱性的差異

基于貧困脆弱性的前瞻性屬性,Gunther et al.[19]根據致貧的不同可能將之分解為結構脆弱性與風險脆弱性,從而提供了一種基于“增收”與“穩收”不同維度分析貧困發生的基本范式。而對我國大量剛剛實現脫貧、收入越過貧困線的農村家庭而言,“小農戶與大市場”的內在矛盾決定了未來一個階段的扶貧政策及金融資本供給,既要關注對現有扶貧成果的鞏固,形成農村低收入人口的持續性增收機制,又要能夠提供一種“軟墊”效應,為低收入人口構建能夠適應地域市場性沖擊與收入波動的收入結構。換言之,在鄉村振興戰略實施中,“增收”的同時能夠“穩收”,防止風險脆弱性貧困的再發生,在未來扶貧政策制定中的目標權重將越來越大。

有鑒于此,本文進一步基于模型(4),根據致貧的不同可能將建檔立卡貧困戶區分為“結構脆弱性家庭”與“風險脆弱性家庭”,進一步考察“送豬崽”與“折現金”兩種扶貧金融資本供給對不同脆弱性家庭的差異化影響及作用,從而為未來實現風險性與結構性貧困“合而治之”提供政策依據。將模型(4)調整為多項Logit 模型,即:

其中,spovit=k代表i家庭t時刻的貧困狀態,k=1代表家庭為非貧困脆弱性家庭,k=2 代表家庭為結構脆弱性家庭,k=3 代表家庭處于風險脆弱性狀態;*_finit為家庭接受金融扶貧資本的實際方式,包括“送豬崽”供給與“折現金”供給;Xjit與前文類似,為影響家庭貧困及收入可能的個體特征變量。

利用阜新市建檔立卡貧困戶2013—2019 年面板數據,對模型(5)進行極大似然估計,結果詳見表5。為了增強結論的直觀性,表5 中報告的是基于農村家庭貧困脆弱性機會比率測算的Logit 模型概率影響的邊際系數,最終結果包括了分別為以貧困發生率、29%概率與50%概率為脆弱線估算得到的貧困脆弱性條件下的結果。

表5 建檔立卡貧困戶金融資本供給與不同貧困脆弱性估計結果

根據表5,兩種不同金融扶貧資本供給方式,無論是“送豬崽”還是“折現金”,對結構脆弱性貧困與風險脆弱性貧困均顯著表現出貧困抑制效應。但是基于不同脆弱線與不同貧困脆弱性的檢驗卻清晰地證實,“送豬崽”與“折現金”金融供給對貧困脆弱性的影響存在顯著異質性。考慮到以貧困發生率、29%概率與50%概率作為脆弱線的根本性差異在于貧困程度,因此對不同貧困脆弱線的實證結論比較,一定程度上等同對不同貧困程度人群進行考察,而對結構脆弱性與風險脆弱性的厘清,則更集中于對“增收”與“穩收”的差異性識別。在這一理解下,表5 的估計結果實際說明,相對脫貧攻堅“最后一公里”的極端貧困人口,無論從絕對收入增長的“增收”效應看,還是從降低收入波動性的“穩收”效應看,“送豬崽”的貧困減緩效應均顯著優于“折現金”。以產業覆蓋與產業聯結的方式撬動貧困人口社會再生產能力的“送豬崽”金融資本供給,確實通過“合作社+貧困戶”“龍頭企業+貧困戶”“村集體+貧困戶”等形式,通過雇傭、資本收益、市場性收益等多種方式構建了穩定的貧困戶可持續收入機制,打破了傳統社會再生產體系對極端貧困人口的排斥,以相對較低的試錯成本激勵了貧困戶資本性生產。

對于徘徊在貧困認定標準的大部分一般性貧困人口,“送豬崽”依然相對“折現金”具有更佳的扶貧效果,但對這部分家庭,“折現金”的資本供給方式政策效應開始逐漸增強。當貧困戶完成初期的社會再生產體系構建與資本積累,生存目標逐漸讓位于發展目標,基于微觀主體的能動性自省,即對市場機會的把握、對自身稟賦的了解、對收入結構的動態優化等能力不斷加強,貧困戶能夠在適度的自由裁量權基礎上進行資金配置。此時“送豬崽”金融供給雖然依然能夠實現“增收”與“穩收”,但通過外部約束形成的產業關聯對貧困戶收入的邊際影響逐漸衰減,貧困戶也產生了基于個體能力進行金融資本配置的需求與意愿,最終表現為“折現金”對貧困脆弱性的影響,無論在結構脆弱還是風險脆弱上均逐漸增強。

但當以50%作為脆弱線,此時貧困脆弱性樣本家庭主體成為那些已經基本擺脫貧困、具備基礎的農業經營與資本積累能力,且具有一定生產規模抑或擁有較強非農性收入能力的農戶。此時農戶社會再生產的資本需求已經從“完成接入”轉移到“更好的接入”上,農戶對附加于金融資本之上的產業屬性,開始表現出選擇性,也具備了產業合理性的判斷能力。金融資本配置權從產業主體向農戶個體的轉移,即從“送豬崽”到“折現金”的轉移,能夠更為充分地發揮個體的優勢信息甄別、資本靈活配置。“折現金”開始表現出比“送豬崽”更為突出的貧困減緩效應,且無論是“增收”還是“穩收”,“折現金”開始成為更優的、更有助于收入長期增長的金融資本供給模式。

(六)異質性檢驗:收入結構與人力資本水平的影響

“送豬崽”與“折現金”的本質差異在于,是否實現特定產業與貧困家庭間的捆綁,即是否要求貧困家庭讓渡金融資本使用的自由裁量權。相關分析也證實,對于相對貧困人口,“送豬崽”有利于克服貧困人口的認知盲區與市場能力匱乏,從而在一個較高的規模經營水平上實現貧困人口與社會再生產系統的對接[18]。而“折現金”方式則更便于貧困個體與貧困家庭基于自身物質稟賦選擇恰當的經營活動,從而更充分地發揮自我稟賦資源的效率,也能夠克服當地產業與貧困個體間的稟賦偏離[16]。這意味著對于不同市場能力、收入結構與人力資本水平的農戶家庭而言,“送豬崽”與“折現金”基于是否讓渡資本自由裁量權將可能存在差異性的貧困脆弱性影響。收入結構相對合理、人力資本儲備較高的農戶,可能更具自主意識,也更能夠準確地把握自身稟賦,從而具有選擇相對優勢經營活動的能力。“折現金”的充分自主權可能更具優勢,而產業扶貧這種強加的“產業”可能更凸顯了稟賦的不適性。

實際上,前文的分析發現,隨著農戶家庭收入水平的上升,“送豬崽”的影響漸趨減弱,而“折現金”的相對優勢逐漸凸顯。為此,本文基于阜新市建檔立卡貧困戶數據,針對不同收入結構與人力資本水平進行樣本分組,進而考察不同金融資本供給模式對不同收入結構與人力資本水平農戶是否存在異質性影響。

具體地,本文以建檔立卡貧困戶家庭收入中非農性收入均值為線,將樣本區分為“高非農性收入家庭”與“低非農性收入家庭”兩組,并依據農戶家庭戶主的受教育水平區分為“高中以上學歷家庭”與“高中以下學歷家庭”兩組,進而分別檢驗不同金融供給模式對農戶家庭貧困脆弱性的影響。最終的估計結果詳見表6 和表7。

表6 建檔立卡貧困戶區分收入結構的估計結果

表7 建檔立卡貧困戶區分人力資本的估計結果

從表6 與表7 的估計結果看,“送豬崽”與“折現金”對建檔立卡貧困個體貧困脆弱性的影響,確實呈現出典型的組間異質性。具體地,當貧困家庭收入結構中非農性收入占比較高且具有較高的受教育程度時,“送豬崽”與“折現金”雖然均對家庭貧困脆弱性具有顯著的積極影響,但相較全樣本估計結果,高人力資本儲備與較優的收入結構家庭,“送豬崽”的貧困脆弱性影響較弱,“折現金”的積極作用更為突出。而當貧困家庭處于較低的人力資本水平與相對單一的收入結構狀態時,通過外部產業覆蓋的“送豬崽”金融資本注入模式則具有更好的貧困脆弱性抑制效應,而“折現金”受限于貧困家庭較低的認知與市場化能力,扶貧效果被大幅度減弱。

換言之,整體上雖然“送豬崽”對貧困家庭貧困脆弱性的正向影響顯著強于“折現金”,但隨著農戶家庭收入的增加、收入結構的優化與人力資本儲備的強化,“送豬崽”的積極效應被對沖,而“折現金”的正向影響得到進一步加強。兩種差異性金融資本供給模式的具體貧困脆弱性抑制效應,取決于受體即農戶的經營自主化主導能力。未來針對不同稟賦低收入家庭,實施差異化的金融扶持策略,既注重市場引導又強調發揮農戶主觀能動性,將是提高金融扶貧效果、提升政策前瞻性預防能力、加速推進鄉村振興與共同富裕的政策優化方向。

(七)穩健性檢驗

為了保證實證結論的可靠性,本文進行了如下穩健性檢驗:

1.替換貧困脆弱性指標。本文使用預期貧困脆弱性指數替換原有的VEP 指標進行穩健性檢驗。預期貧困脆弱性指數測度如下:

將預期貧困脆弱性定義為特定剝奪指數dhi未來狀態的概率加權平均值。其中剝奪指數使用李麗忍等[20]提出的多維貧困剝奪得分計算,并將該剝奪指數賦值給家庭未來狀態i。此時,家庭h的貧困脆弱性(Vh)由公式(6)給出:

由此可計算家庭的貧困脆弱性如下:

其中,α范圍在0 和1 之間。phi表示未來狀態發生概率,xhi是剝奪程度,yh是給定的結果度量。

使用該預期貧困脆弱性指數替代基準模型中的VEP 指數進行模型(4)的估計,估計結果由表8給出。

表8 替換貧困脆弱性指標的穩健性檢驗結果

從估計結果看,與基準模型結論類似,“送豬崽”與“折現金”方式對農村家庭貧困脆弱性均有顯著的治理效應,且“送豬崽”金融扶持模式的貧困脆弱性治理效應顯著高于“折現金”方式,基準模型的實證結論通過了穩健性檢驗。

2.調整VEP 指標的脆弱線水平。VEP 貧困脆弱性指數高度依賴脆弱線的設定,在基準模型中,本文使用了貧困發生率、29%與50%為脆弱線分析了不同金融扶貧資本供給模式對VEP 脆弱性指標的影響。在穩健性檢驗部分,本文進一步調整脆弱線設定,以避免主觀設定對實證結論的影響。在脆弱線選擇上,本文使用2022 年5 月阜新市鞏固拓展脫貧攻堅成果調研數據,設定脆弱線為9%與8%。理由是阜新市調研檢測對象2 875 戶7 081 人脫貧人口中,264 戶589 人未消除返貧風險。替換VEP指標脆弱線設定的估計結果詳見表9 所示。

表9 替換脆弱線設定的穩健性檢驗結果

從估計結果看,在替換貧困脆弱性指數的脆弱線設定后,實證結論與基準模型結論高度一致,結論通過穩健性檢驗。

四、結論與政策啟示

當脫貧攻堅目標順利實現,防止脆弱性脫貧、檢測重點人口返貧概率,成為“后2020 扶貧”階段的重要內容。這種需要前瞻性管理的扶貧需求,意味著貧困脆弱性將替代絕對貧困成為鄉村振興戰略中的扶貧關鍵詞之一。根據這一考慮,本文通過構建收入端的貧困脆弱性指數,基于建檔立卡貧困戶連續跟蹤數據,實證檢驗了“送豬崽”與“折現金”兩種差異性金融扶貧資本供給模式對貧困脆弱性的影響,并在區分結構脆弱性與風險脆弱性和不同收入結構與人力資本水平基礎上,識別了不同金融供給模式的異質性影響,結論表明:

1.貧困人口接受金融資本依然存在一定程度的“精英俘獲”與信貸排斥,忽視這一自選擇偏誤,會導致對金融減貧效應的高估。在不同的脆弱線標準下,“送豬崽”與“折現金”均表現出顯著的貧困脆弱性抑制效應,考慮到貧困脆弱性指數中對收入波動性的充分考量,這意味著“送豬崽”與“折現金”均能夠協同性地實現“增收”與“穩收”目標。從貧困脆弱性減緩的邊際效應看,“送豬崽”是減貧效果更為突出的金融資本供給方式。

2.“送豬崽”與“折現金”對結構脆弱性貧困與風險脆弱性貧困的影響表現出異質性,且這一異質性更多地基于貧困個體絕對收入水平約束而實現。對極端貧困人口,“送豬崽”金融資本供給無論在結構脆弱性還是風險脆弱性上,減貧效應均顯著高于“折現金”。但隨著貧困人口收入的增長,“送豬崽”在保持了較強“穩收”作用的同時,“增收”影響存在邊際遞減,而“折現金”對貧困家庭收入的動態性影響逐漸增強。當貧困戶越過貧困線,貧困治理重心從“增收”向“縮差”轉移時,“送豬崽”的收入影響持續減弱,而“折現金”由于能夠更為充分地發揮農戶個體資本配置靈活性,開始成為相對更優且兼具“增收”與“穩收”的金融供給模式。

3.“送豬崽”與“折現金”對不同收入結構與人力資本儲備的農戶家庭貧困脆弱性影響,也存在異質性特征。高人力資本儲備與較優的收入結構家庭,“送豬崽”的貧困脆弱性影響較弱,而“折現金”的積極作用更為突出。而當貧困家庭處于較低的人力資本水平與相對單一的收入結構狀態時,通過外部產業覆蓋的“送豬崽”金融資本注入模式則具有更好的貧困脆弱性抑制效應。

上述實證結論的政策啟示是:雖然產業扶貧成為我國精準扶貧戰略下,集中社會資源通過產業覆蓋與產業聯結實現“造血式”扶貧的主要政策路徑,且在未來一段時間內仍將成為我國加速農村產業發展、構建完善產業網絡、實現農村低收入人口嵌入式幫扶的基本政策邏輯,但隨著農村相對貧困家庭產業自主性與資本自由配置需求的上升,如何正確處理產業扶貧中產業意愿與個體意愿的協調,如何平衡產業化發展與個體稟賦需求的關系,將最終決定著產業扶貧的實際增收效應。

同時,考慮到隨著農村低收入人口收入的增長,無抵押個人信貸即“折現金”的金融資本供給方式其貧困減緩效應逐漸增強,而且更有利于低收入群體基于個體理性實現風險管理及降低收入波動導致的返貧可能,未來鄉村治理中應該對農村普惠金融給予更大的政策支持。以鄉村良治降低商業性金融機構與農村人口的對接障礙,進一步厘清政策性金融機構與商業銀行在扶貧金融資源投入上“該做什么”與“能做什么”的職能劃分,為商業銀行提供更為寬松的信貸風險管理權限,將有助于通過“折現金”式金融支持力度的增強,為農村低收入人口的收入持續增長及能力發展提供長久助力。

注釋:

①“送豬崽”即金融資本供給采取“銀行+產業+貧困戶”的方式,貧困戶對金融資本的實際使用不具有完全自由裁量權,而是接受樹苗、種豬等物質資本;而“折現金”方式則是將扶貧資金折合成現金,并由貧困戶自己決定投資項目和選擇產業。

②“精英俘獲”是指商業銀行在發放信貸時,為控制違約風險會優先向收入等級較高、抵押物充實的居民發放貸款,從而偏離了普惠金融與傾斜性信貸的本意。

③Ferreira et al.[21]建議使用消費而非收入衡量家庭福利水平,其理由是微觀調查數據中收入數據往往存在較大的測量誤差,且使用收入衡量福利還受到物價等因素的影響,但由于缺乏建檔立卡貧困戶實際消費數據,本文依然使用收入作為福利測度指標。

④本文國定貧困線標準為:2013—2015 年為年人均純收入2 300 元人民幣,2016 年為3 200 元,2017 年為3 400元,2018 年及2019 年為3 600 元。

⑤本文將建檔立卡貧困戶參與產業扶貧視為接收了“送豬崽”金融資本,貧困戶家庭發生了個人無抵押信貸視為接收了“折現金”式金融資本。