农村金融减贫的直接效应与中介效应

苏静+胡宗义

摘要：基于中国农村1986～2010年的时间序列数据，采用状态空间模型和中介效应分析方法检验并测算了农村金融发展对农村贫困的影响效应及其成分。研究结果表明：农村金融发展有效促进了农村贫困缓减，并且在促进农村贫困缓减的过程中中介效应与直接效应并存。

关键词： 农村金融；减贫效应；状态空间模型；中介效应

中图分类号：F832.4 文献标识码：A文章编号：1003-7217（2015）04-0033-06

一、引言及文献综述

贫困是世界各国普遍存在的社会问题，贫困在发展中国家的表现尤为突出。中国政府一直致力于农村反贫困事业，并且将农村金融视为缓减农村贫困的主要力量和基本政策工具。为了促进农村金融有效地发挥减贫功能，政府先后对农村金融体制进行了多次改革和调整，力图实现农村金融发展与农村贫困缓减的良性互动。为此，研究中国农村金融发展的减贫效应及其特征，对于检测农村金融改革的政策效应，挖掘农村金融减贫潜力具有重要的现实意义。

已有研究表明，农村金融发展主要通过直接和间接两大作用机制对农村贫困产生影响。直接机制是指农村金融机构向农村居民提供的各类金融服务及其服务的深度和广度能够影响到农村个体的初始财富水平、接受教育的机会、改善社会与政治福利的程度等等，进而对农村贫困产生影响，强调的是直接面向贫困群体的金融服务对农村贫困的影响效应，即直接效应。间接机制是指农村金融的发展和深化可以促进农村经济增长，改善农村内部收入分配状况，而农村经济增长、收入分配改善又会影响贫困群体的收入水平和其他福利，从而影响农村贫困状况。间接机制强调的是非直接面向贫困农户的金融服务通过农村经济增长、收入分配等中介途径间接影响农村贫困的效应，即中介效应。部分学者也从不同角度给予了一定的经验研究支持。丁志国等（2011）认为，农村金融发展促进了本地区经济发展，经济发展带来的税收增加也保证了农民转移支付和涉农补贴的增加，并表现出了“先富带动后富”的涓滴效应，这些都间接地促进了农村地区的贫困缓减，而直接面向农村贫困农民的金融服务所带来的减贫效应却十分有限[1]。许崇正和高希武（2005）认为农村正规信贷投资在促进农民增收中处于极其低效的状态[2]。张立军和湛泳（2006）认为直接面向农户的小额信贷具有显著的降低贫困效果[3]。刘纯彬和桑铁柱（2010）从理论与实证的双重角度研究认为农村信贷市场的不完善整体上扩大了农村内部收入分配差距，从而不利于农村贫困缓减[4]。钱水土和许嘉扬（2011）认为中国农村金融发展对农民增收的促进作用仅在东、中部地区能够得到体现[5]。王小华等（2014）研究认为农村地区的金融抑制导致收入越低的农民越难以摆脱自身收入增长困境，而收入越高的农民收入增长不断走向良性轨道[6]。苏静等（2014）认为农村金融发展对农村贫困的影响是多维的，并且呈现鲜明的门槛特征[7]。

上述研究不同程度地验证了农村金融减贫直接效应与中介效应的存在。但是涉及到对农村金融减贫直接效应与中介效应进行定量估算的探讨还相对缺乏。为此，本文拟采用变参数状态空间模型和中介效应检验方法，在统一框架下系统研究农村金融发展对农村贫困影响的直接效应与中介效应成分，以期进一步拓展此方面的研究。

二、状态空间模型及其实证模型设立

状态空间模型是一种典型的动态时域方法，它将不可观测的状态变量（也称可变参数）并入到可观测模型进行联合估计，既能够捕捉到不同时期系统内部变量关系的动态特征，也能够很好地克服变量之间由于结构变动所带来的不能估计或者估计偏误的问题，从而可以克服最小二乘回归只能观测状态变量的平均效应，不能观测状态变量的动态效应和变化过程的缺陷，进而达到分析和观测系统真实状态的目的。状态空间模型包括状态方程和观测方程两个部分。状态方程描述的是从目前状态向下一个时刻状态转换的关系，它通过设定可变参数的变动方式来描述相邻时刻的状态转移变化规律，能反映出动态系统在输入变量作用下每一时点上的状态。观测方程描述的是观测序列（被解释变量、解释变量）与系统状态之间的内在关系。

基于上述原理，建立三个观测方程来分析农村金融发展对农村贫困影响的中介效应：被解释变量LnPOR对解释变量LnF和中介变量LnECO的观测方程；被解释变量LnPOR对解释变量LnF的观测方程；中介变量LnECO对解释变量LnPOR的观测方程。

（1）～（3）中，上面的式子为观测方程，下面的式子为状态方程。其中POR表示农村贫困水平；ECO表示农村金融发展促进农村贫困缓减的中间变量，本文选取农村经济发展水平来表示；F表示农村信贷水平。svi（i=1，2，3，4）为对应的状态变量，表示解释变量对被解释变量影响的可变系数，其中sv2代表农村金融发展缓减农村贫困的全部直接效应，sv3代表农村金融发展对农村贫困影响的包括直接效应和中介效应在内的全部效应。

可变系数全部设置为递归形式， ci（i=0，1，2）为常数项，εt为随机扰动项。

三、指标与数据

农村信贷水平（F）：采用农村人均信贷水平即农业贷款与乡镇企业贷款之和与农村总人口的比重表示，数据来自于相关年份《中国金融年鉴》。农村经济收入（ECO）：采用农村人均经济收益即农村经济总收益与农村总人口的比重表示，数据来源于相关年份《中国农业年鉴》。农村贫困水平（POR）：采用农村绝对贫困水平即农村贫困发生率来表示，数据来源于相关年份《中国农村贫困监测报告》。指标数据时间跨度为1986～2010年，为了尽可能降低异方差和共线性问题，将所有数据进行对数处理。所有数据处理均采用Stata11.0分析软件进行

四、模型估计与分析

（一）单位根检验与协整检验

进行变参数状态空间模型估计之前，为了确定各时序变量的稳定性，需要进行单位根检验。相关变量ADF单位根检验的结果如表1所示。从表1可以看出，变量LnPOR、LnECO、LnFCE的水平序列并不是平稳的，但其一阶差分序列都是平稳序列，说明这三个变量都是一阶单整，可以进行协整分析。

为了确保检验结果的稳定性，同时采用协整秩迹检验和最大特征值检验来对各组变量分别进行协整秩检验。以状态空间模型式（1）～（3）为基础，分别以LnPOR、LnECO、LnF为被解释变量、中介变量和解释变量，以此构成的状态空间模型组的协整秩检验结果如表2所示。从表2可知，包含时间序列趋势项和常数项的协整秩迹检验、最大特征值检验的结果均可以在5%的显著性水平下拒绝“协整秩为0”的原假设，但不能拒绝“协整秩为1”的原假设，表明LnPOR、LnECO、LnF三个变量之间显著存在一个长期均衡关系。意味着农村金融发展通过直接效应和中介效应共同对农村贫困产生影响。

（二）状态空间模型的估计

首先，各解释变量滞后阶数根据赤池信息准则（AIC）和施瓦茨信息准则（SC）来确定。其次，为了避免模型估计残差可能存在的序列相关性，需要确定模型的自回归项AR的阶数和移动平均项MA的阶数，通过对不同AR阶数和MA阶数组合模型的计算和比较，最终确定以AR为2阶、MA为1阶。状态空间模型式（1）～（3）的估计结果如表3所示。表3显示，模型（1）～（3）的状态变量sv1、sv2、sv3、sv4Z统计量的P值都小于0.05，表明四个状态变量都是显著的。

为了确定上述状态空间模型的估计结果是否有效，进一步对模型（1）～（3）的残差进行单位根检验，结果显示估计的上述状态空间模型的残差在5%的显著性水平下都是平稳序列，且其残差序列各阶自相关系数和偏相关系数在5%的显著性水平下不存在序列相关。因此，状态空间模型（1）～（3）的设定是正确的，其估计结果也是有效和可靠的。下面，根据四个状态变量时间上的动态变化轨迹（如图1），就农村金融发展对农村贫困影响的动态效应进行分析。

从图1可以看出，农村经济收益、农村金融发展与农村贫困之间虽然存在长期均衡关系，但是两者对农村贫困的影响并不一致，大体上呈现此消彼长的趋势。具体而言，在20世纪90年代之前，农村经济收益对农村贫困的影响为负（sv1），且大体上经历了一个先减少后增加的过程，表明这个阶段农村经济收益增长显著促进了农村贫困缓减，且以1999年的促进效应最为明显。此后，其对农村贫困影响的弹性系数一直稳定在-0.2 左右的位置，表明在控制了农村金融发展变量的情况下，农村经济收益增长一定程度上带来了农村贫困的缓减。由于式（1）控制了中介变量农村经济收益，农村金融发展对农村贫困的影响弹性（sv2）就实际上代表了其缓减农村贫困全部的直接效应，其直接效应变化轨迹大体上经历了“上升下降稳中有升”的动态变化过程。从sv2的动态变化趋势图来看：1989年以前，农村金融缓减农村贫困的直接效用是极其有限的；自1989～1991年，农村金融的直接减贫效应出现一个显著提升过程，其弹性系数从0.16下降到-0.90；自1992～2000年，农村金融的直接减贫效应保持相对稳定，其弹性系数始终稳定在-0.89左右。直接效应呈现上述阶段性变化特征的原因是：九十年代以前是中国农村金融的萌芽时期，不仅农村金融政策和发展充满变数，而且直接面向农户投放的信贷少之又少，导致直接效应甚微。随着九十年代以来农村金融业务的逐步扩展，直接面向农户投放的信贷得到增加，农村金融缓减农村贫困的直接效应也得到增强。

sv3是农村金融发展对农村贫困影响的可变系数，代表了农村金融发展对农村贫困影响的包括直接效应和中介效应在内的全部效应。从sv3的动态变化趋势图可以看出，考察期间，sv3始终为负，但在1986～1999年间其弹性系数从-1.031稳步上升到-0.985，表明这个时期农村金融缓减农村贫困的总体效应出现下降。自2000年开始sv3的弹性系数开始呈现下降趋势，且一直持续到2007年，尽管在2007年末再次出现小幅反弹，但其弹性系数始终没有超越历史峰值。究其原因，2000年以来中国政府密集出台了一系列农村金融改革政策和措施，这一时期的改革主要以农村信用社为改革对象，目的是建立商业金融、合作金融、政策性金融和小额信贷组织互为补充、功能齐备的农村金融体系。由于这一时期的改革都凸显了由“存量调整”转向“增量培育”来完善农村金融服务体系的思路和政策探索，触动了农村信贷约束的本质，改革颇显成效，农村金融缓减农村贫困的总体效应得到进一步提升。2007年以来减贫效应出现小幅下降，主要原因是随着农村扶贫攻坚的深入推进和绝对贫困面的大幅下降，进一步消除农村地区 “剩余贫困”、“顽固性贫困”的任务将更加艰难，导致农村金融促进农村贫困缓减的进程放缓，农村金融发展的减贫效应出现小幅下降。

sv4是农村金融发展对农村经济收益影响的可变系数，其弹性系数在1986～1990年出现一次显著下降，由2.543下降到2.340，随后持续稳定在2.35水平左右。考察期间其弹性系数始终显著为正，表明农村金融发展显著带动了农村经济增长，这也进一步反应了中介效应的存在。

（三）中介效应与直接效应的检验与测算

上述分析表明农村金融发展有效促进了农村贫困缓减，并且在促进农村贫困缓减的过程中中介效应与直接效应并存。那么，农村金融缓减农村贫困的效应中是中介效应占主导还是直接效应占主导，两大效用各自在农村金融整体减贫效应的相应占比为多少？为了弄清楚这个问题，这里采用温忠麟（2004）[8]提出的综合性中介效应检验方法来进行分析。

首先对sv3进行显著性检验，发现在各个时点上，sv3对应的t统计值均在5%的显著性水平下显著。因此，下一步依次检验sv1和sv4的显著性。检验发现在各个时点上，sv4对应的t统计值均在5%的显著性水平下显著，而sv1的检验结果比较复杂，需要就检验显著时点和不显著时点分别予以讨论：（1）sv1在1986～1999年时间段以及2001年时点上不显著，但是其Sobel检验的Z统计值均低于其临界值1.96。因此，认为1986～1999年时间段以及2001年时点上农村金融促进农村贫困缓减的中介效应显著。（2）sv1在2000年时点以及2002～2010年时间段显著，进而检验sv2的显著性。检验结果显示，在1987年时点上，sv2的t统计值均小于临界值1.65，意味着在10%的显著性水平下均不显著。因此，认定其为完全中介效应，即农村金融发展的减贫效应全部是通过农村经济增长所间接引致，其中介效应占比为100%。在其它时点上，sv2的t统计值均大于临界值1.65，意味着在10%的显著性水平下均显著，因此，存在显著的部分中介效应，即农村金融发展作用于农村贫困缓减是通过其中介效应与直接效应共同来实现的。对此，按照MacKinon等（1995） [9]提出的方法，可以由sv1×sv4/（sv1×sv4+sv2）计算得到中介效应占比。历年的中介效应占比及其变动趋势如图2所示。

从图2可知，考察期间农村金融缓减农村平困的总效应中平均有45.83%的比例来自于农村经济增长的中介效应。具体的时段变化情况如下：在考察初期的1986～1991年时段，中介效应平均占比高达70.17%，即农村金融缓减农村贫困的效应70.17%是通过农村经济增长的中介途径而实现的。原因在于：这一时期农村金融体系以农业银行及其农村基层机构为主体，在政府统一指导下主要为“三农”提供信贷服务。在以家庭联产承包责任制为基础的农村经营体制下，各农村金融机构基本只是慎重选择经营效益有保障的大客户供贷，而个体农户信贷资金的需求农村金融机构普遍采取的是有选择性、有针对性的信贷配给来部分缓减，且其主要来源是低利率的扶贫贷款。加上这一时期农村非正规金融被认为是非法的，其生存和发展受到严重压抑。农村正规信贷远远难以满足的农户信贷需求也很难通过非正规金融渠道解决。在个体农户信贷需求受到严重约束和农户生产生活水平本身不高的情况下，农户直接通过获取信贷服务来缓减自身贫困的机会和可能都比较小。因此，中介效应占据绝对的主导地位。1992～2010年，农村金融缓减农村贫困的中介效应平均占比为38.14%。其中，1993～2006年农村金融影响农村贫困的中介效应占比始终稳定在40%左右的水平。原因是这一时期中国农业和农村经济工作的中心任务是推进农业和农村经济结构的战略性调整。随着国家政策的推动和农村经济发展水平的提高，农村经济结构日益多元化，农村经济发展呈现市场化、产业化、货币化和城镇化的新趋势，从而使得农村金融需求主体对金融产品和金融服务的需求也发生了很大的变化，对资金的需求从规模上和种类上都提出了新的要求。需求的变化必然导致供给的变化，农村金融供给逐渐呈现出规模化和多样化特征，不仅加大了专门针对贫困农户的贴息贷款规模，农村地区能够提供抵押品的农户的信贷需求也逐步得到授信。进而导致农村金融缓减农村贫困的中介效应降低而直接效应提高。2007～2010年，农村金融促进农村贫困缓减的中介效应占比进一步小幅下降，由2007年的40.85%下降到2010年的33.93%。原因是这一时期农村金融增量发展迅速，以扶贫为宗旨的小额信贷、村镇银行、农村资金合作社等新型金融机构不断涌现有力促进了农户直接信贷可获性的提高，从而使得农村金融缓减农村贫困的直接效应上升而中介效应下降[10]。这一结果与上文状态空间模型的估计结果是一致的，因此，本文的结论稳定、可信。

五、结论与启示

以上基于中国农村1986～2010年的时间序列数据，采用状态空间模型和中介效应分析方法检验并测算了农村金融发展对农村贫困的影响效应及其成分。研究结果表明：农村金融发展有效促进了农村贫困缓减，并且在促进农村贫困缓减的过程中中介效应与直接效应并存。考察期间，农村金融促进农村贫困缓减的总效应中中介效应平均占比为45.83%；直接效应平均占比为54.17%，并且两大效应在时间上呈现结构性变动特征。1986～1992年，农村金融促进农村贫困缓减的效应主要依靠中介效应来实现，其中介效应占总效应的比例高达70.17%；1993～2010年，农村金融促进农村贫困缓减的效应主要依靠直接效应来实现，其直接效应占总效应的比例高达61.86%。这一定程度上反映了中国农村金融减贫存在信贷供给对象结构上的失衡。

长期以来，中国农村金融机构出于防控风险的目的，过于强调借贷需求主体的初始资源禀赋。农村信贷供给的主要对象是盈利较好的企业、有良好社会关系或者稳定收入来源的组织以及部分拥有足够抵押品的中高收入农户。据《中国金融年鉴》2011年的统计，2010年末农村地区贷款总余额为98040.0亿元，其中农户贷款余额为26043.2亿元，仅占当年农村总贷款余额的26.56%。农村企业和其他各类组织贷款余额占比高达73.44%，但是由此带来的缓减农村贫困33.93%的中介效应占比显然与其贷款数量73.44%的绝对地位并不匹配。这一方面可能是农村企业和其他各类组织的信贷资金使用效率低下，对农村经济增长的促进作用不大，进而对农村反贫困的作用也就有限；另一方面，农村企业和其他各类组织贷款有效促进了农村经济增长，但是农村经济增长并没有带来对等的减贫效果。而直接面向农户特别是贫困农户投放的信贷，有的被用于小规模生产经营，有的被用于消费以缓减自身在食物营养、教育文化、医疗健康等方面的流动性约束。这些借贷资金虽然不会很快产生经济效益，但其直接用途是解决贫困居民生活、生产与未来发展的困难，某种程度上来说具有重要的间接生产性，甚至比投向农村企业和其他各类组织的信贷更加具有产出效益和减贫效应。农村信贷在缓减农村贫困的过程中，直接面向贫困农户投放的信贷所产生的直接减贫效应要明显大于投放到其他企业或者组织的信贷所产生的间接减贫效应。

正如有学者指出：信贷约束下的资本投入差距是中国农村内部收入差距的第二大诱因。因此，中国农村金融减贫政策不能再囿于旧有的思维框架，有必要针对农村经济社会结构的转变作出相应的调整。未来积极有效的政策思路应该是正视贫困农户的信贷需求，扩大贫困农户的信贷范围尤其是增加专门针对农村贫困群体的信贷品种，积极探索和改进贫困农户贷款的授信方式，改变信贷在农村不同收入群体之间的歧视性分配现状，有效提高贫困群体的信贷供给，逐步矫正农村信贷减贫的效率扭曲。同时，适当放宽农村金融机构的市场准入，鼓励和促进各类以减贫为宗旨的新型金融机构规范发展也将是加快推进农村贫困缓减的重要一环。中国城乡“二元金融”结构以及农村社会内部严重的金融排异，导致正规金融在农村金融市场中的垄断地位和农村信贷资金配置的低效，也牵制了农村贫困缓减进程。贴近农户的各类正规或者非正规的新型金融机构作为农村金融增量发展的重要组成部分，一定程度上能够弥补农村资金缺口，提高农村金融市场资金配置效率，在缓减农村贫困群体融资困难和推进农村金融体制的纵深改革等方面都将发挥重要的作用。因此，政府应该积极出台相关政策鼓励农村金融“存量”和农村金融“增量”适度竞争与有效合作，实现双方在信息、资金、履约机制等方面的优势互补，促进农村信贷约束特别是贫困农户信贷约束的根本性缓减，以加快推进农村反贫困进程。

参考文献：

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（责任编辑：王铁军）

Abstract：Based on the state space model and mediation effect evaluation， this paper tests the effects of rural finance upon rural poverty with the data of 1986～2010 in China. The results show that： rural financial development has effectively promoted rural poverty reduction， and this effect includes the direct as well as mediation effects.

Key words：Rural finance；Poverty reducing effect；State space model；Mediation effect