小额信贷缓减农村贫困的效用研究基于面板模型的分析

胡宗义　罗柳丹

摘 要：缓减贫困一直是政府面临的重要问题，也是政府经济发展的重要目标。基于2003～2011年中国26个省市的统计数据，运用面板模型定量研究农村小额信贷缓解农村贫困的效应。结果表明：小额信贷具有显著的减贫效应，其降低农村绝对贫困的程度效应要大于降低农村贫困人口相对收入短缺和收入不平等程度的效应。为了更好地发挥小额信贷缓减贫困的效应，应进一步放开小额信贷发展的约束成分，改进贫困农户贷款评级授信的方式，提高小额信贷缓减贫困的精确度。

关键词： 小额信贷；农村贫困；面板数据

中图分类号：F830.5 文献标识码： A 文章编号：1003-7217（2016）03-0010-06

一、引言

中国政府一直致力于反贫困事业，在扶贫事业上取得了巨大成就，自1978年以来，中国脱贫6.6亿人，贫困面大幅缩小，但同时扶贫难度加大，精准扶贫成为中国扶贫工作的迫切要求。长期以来，金融扶贫是中国政府重要的反贫困政策工具，但传统金融扶贫常出现难以瞄准目标客户、交易手续繁琐、交易成本过高等功能性和制度性缺陷。比之传统扶贫方式，小额信贷作为专门面向贫困人口和低收入人群提供的无抵押、无担保小额度信贷服务方式，具有灵活快捷的制度优势与全面准确的信息优势，扶贫效率高，且更符合欠发达地区的农村经济发展需要。国务院扶贫办发布的《关于创新发展扶贫小额信贷的指导意见》中明确要求，推进扶贫小额信贷工作，提高扶贫精准性和有效性。扶贫小额信贷成为国务院扶贫办精准扶贫三大品牌之一。

倍受推广的农村小额信贷是否能有效缓减农村贫困，其缓减农村贫困的显著度如何？它对多维贫困的减缓效应是否具有一致性？为此，本文从金融发展视角定量研究我国农村小额信贷的减贫效应，以便为深入认识我国农村贫困减缓问题提供理论参考与现实解释。

二、文献综述

小额信贷作为针对贫困人口提供的贷款，其在减缓贫困中的作用受到了广泛关注。在国外，小额信贷对农民收入的促进作用受到肯定，如Katsushi S. Imai（2012）等人运用2SLS模型，以微型金融机构提供的小额信贷交易数据和世界银行数据进行实证分析，结果表明：微型金融机构人均总贷款资产组合更高的国家往往贫困指数水平更低，从宏观角度证明了小额信贷能显著减缓贫困[1]；Yang， Bo（2012）运用OLS模型探索农村小额贷款数量的影响因素，结果显示在贫困地区小额贷款能更好地提高家庭成员的收入，降低家庭的贫困程度[2]。但国外的研究也揭露出小额信贷在缓解农村贫困上存在一些问题，P. Mosley（2001）认为与其他扶贫措施相比，小额贷款能较好地帮助那些收入接近贫困线的人，但在减少极端贫困方面，效果不佳[3]；John Weiss（2005）研究发现农村小额信贷能改善农村居民的生活水平，但由于设计和实施小额信贷的弱点及农村金融环境的限制，这种作用的有效性仍然不太明朗[4]；Nawaz Shah（2010）对孟加拉国一个运行了五年以上小额信贷项目的小村庄做了研究，研究结果表明，小额信贷适度降低了借款人的贫困，但由于贷款并没有覆盖到村中那些最贫困的人，小额信贷对最贫困人群的减贫效应还有待进一步探讨[5]；Xia Li与Christopher Gan（2011）使用倍差法评估中国小额信贷的影响，结果表明小额信贷有助于提高居民福利，而目前中国社会对小额信贷项目能否减贫所存的疑虑，多是因为参与该类项目的并非贫困者造成的[6]；M.L. Audu（2011）发现小额信贷有可能有效地解决物质贫困，但大多数的小额信贷银行往往集中经营在城市和半城市化城镇，而不是最贫困的农村地区，这导致农村减贫效应不十分明显[7]。

在国内，一些学者从宏观角度对小额信贷缓解农村贫困的影响进行了研究。中国社会科学院贫困问题研究中心“小额信贷管理体制课题组”（2001）研究指出：小额信贷不仅具有支持贫困人群改善生活的金融功能，而且还具有培养提高贫困人群能力的机制[8]；张立军（2006）运用小额信贷的反锁定模型，证明了小额信贷在产业、技术、结构三个方面具有显著的反锁定效应，能增加农民收入，降低贫困[9]；张春吉（2011）认为，农村小额贷款对改善收入分配、增加农民收入、引导农村经济结构调整有显著的促进作用[10]；苏楠（2013）运用多元回归模型，证明了农村小额信贷对纯农业收入和非纯农业收入均有促进作用[11]。

此外，也有学者从微观视角对小额信贷的影响进行了分析。孙中才（1999）认为，贷款的作用，就是解除生产者自身资金不足所带来的束缚。而农业贷款的有效实施，不仅可以帮助贫困农民缓解当前的经济困难，有效改善农村的科学技术服务体系，促进农村社区的现代化建设[12]；朱喜（2006）采用工具变量法对农户借贷的福利影响进行了实证分析，结果表明：不论是正式借款还是非正式借款，对农民收入和消费的增长都具有显著的促进作用，从而改善农户的福利水平[13]；孙若梅（2008）利用多元回归模型建立收入决定方程进行实证检验，发现小额贷款主要通过非农经营投入对家庭收入做出贡献，它的贡献程度与决定收入的其他要素相互依赖[14]；方芳（2013）通过农村小额信贷对农民纯收入的影响来评价其农户增收绩效，认为农村小额信贷对农民纯收入的增加有积极促进作用[15]；伍艳（2013）运用Likert五级量表以及层次分析法进行分析，发现小额信贷对贫困地区农户收入以及农户受教育程度的改善具有较强的支持力度[16]。

纵观国内外研究文献，学者们从多个角度对农村小额信贷与农村贫困之间的关系进行了颇具参考价值的研究，但所采用的方法主要是简单的描述性统计和一维数据模型分析，鲜有学者从面板数据角度研究减缓贫困问题。其中一个显著缺陷是在贫困测度上，现有研究大多采用贫困发生率来衡量贫困水平，而贫困发生率仅仅能够反映贫困发生的广度，不能反映贫困发生的强度和深度。

三、小额信贷缓减农村贫困的机制研究

缓减农村贫困的途径有多种。首先，经济的快速发展能增加农民收入，降低农村贫困发生率，从而有效推动农村贫困的缓解。金融作为现代经济核心，缓解贫困的作用更不容忽视。其次，政府财政支农，能有效改善农村地区的生活生产条件，提高农户生活水平、生产效率，间接减缓贫困。最后，推行城镇化，实现城乡公共服务均等化，完善农村教育、科技、文化、卫生等公共服务体系，有利于农村减贫。

作为金融减贫的重要工具，小额信贷主要通过直接和间接两大作用机制缓减农村贫困。直接机制强调的是直接向贫困农户提供金融服务所产生的影响效应，即直接效应。因为缺乏稳定收入，穷困人口很难通过正规金融机构获得贷款，而小额信贷弥补了这一不足。小额信贷以贫困农户为主要贷款对象，为穷人提供进入信贷市场的平等机会。信贷服务可以帮助穷人建立资产，缓解资金流动性制约，使他们可以直接购置固定资产、扩大生产规模、进行技术创新和改造等，进而增加其资本可获得性，提高劳动生产率，增加农民收入，促进贫困缓解。间接机制是指小额信贷通过有效率的分配资本，改善农村收入分配状况，提高贫困人群收入，进而增加社会的有效需求，促进农村经济增长。经济增长不仅能提高穷人生活水平，还将带动国民收入的显著提高。而国民收入的提高将带动穷人收入成比例上升，穷人通过经济增长的这种“涓滴效应”间接地从经济增长中受益。间接机制强调的是小额信贷提供的金融服务通过促进农村经济增长和改善收入分配状况等对农村减贫产生的间接影响，即间接效应。

四、指标筛选、数据处理与模型构建

（一）指标选取

基于数据可得性，本文共涉及八个变量：农村小额信贷（credit）、农村正规金融发展水平（rf）、政府财政支农水平（fsc）、城市化水平（urb）、农村经济增长（rgdp），以及贫困发生率（h）、贫困深度（pg）、贫困强度（spg）。

因变量的选取：因变量为农村贫困程度。贫困测度的基础是贫困线标准，本文采用我国国务院扶贫办公布的绝对贫困线。绝对贫困线即维持基本生存所需要的最低消费水平。

传统的贫困测度方法主要分为两类：一是运用贫困人口衡量贫困，如贫困总人口数、贫困发生率；二是通过贫困人口的收入水平衡量贫困，如收入缺口、收入缺口率等。由此计算出的贫困发生率不能反映贫困人口收入与贫困线的差距，也即扶贫难度。1976年，Sen提出采用公理化方法衡量贫困程度，将贫困发生率与贫困缺口指数综合起来。这不仅克服了传统贫困指标对贫困人口收入分布不敏感的缺陷，还用贫困人口中存在的收入差距对贫困程度的衡量做了有用的补充。

在Sen的启发下，Foster， Greer和 Thorbecke（1984）[17]提出FGT指数作为测度贫困程度的标准：

pa=1n∑qi=1z-xiza（1）

式中：x是家庭消费支出或者收入水平；z是贫困线；α为贫困厌恶系数，其值越大，说明对贫困的厌恶程度越高，贫困指标对贫困人口不平等程度越敏感。

当α=0时，P0为贫困发生率，是贫困广度指标，用h表示。贫困发生率（h）是指贫困人口占总人口的比重，反映地区贫困的广度。用n表示总人口数，q表示贫困人口数，则h=qn。当α=1时，p1=1n∑qi=1z-xiz，p1为贫困差距指数，是贫困深度指标，用pg表示。表现为贫困缺口比的大小，反映贫困人口收入与贫困线之间的差距。当α=2时，p2=1n∑qi=1z-xiz2，p2为平方贫困差距指数，是贫困强度指标，表示为spg。在该指标中，离贫困线越远的贫困人口，在加权平均时将被赋予更大的权数，以此反映贫困人口中收入不均的情况。

贫困发生率反映总体贫困人口数量的变化，贫困差距指数能帮助人们考察贫困人口的贫困程度，而平方贫困差距指数则更有助于人们关注收入最低人群的福利。FGT贫困指数的计算由参数化洛伦茨曲线转化而来。洛伦茨曲线有多种函数形式，其中GQ洛伦茨曲线和Beta洛伦茨曲线性质最好。由于在贫困线较低时，GQ模型计算准确度不高，故本文选用Beta模型。

自变量的选取：农村小额信贷（credit）。张立军认为，农户小额信用贷款是农村信用社对农户贷款的主要方式，农村信用社农业贷款的投放量可以近似为农户小额信用贷款的投放量。参照他的处理方法，本文采用农村信用社发放的农业贷款衡量农村小额信用贷款。

如前所述，本文选取如下控制变量：（1）农村正规金融发展水平（rf）：该指标主要衡量农村正规金融的规模。参照胡宗义、李鹏（2013）的做法，采用农村非农户投资中国家预算内资金、国内贷款和利用外资部分以及农村农户投资中的国内贷款部分之和来表示。（2）政府财政支农水平（fsc）：采用各省政府预算内财政支农支出与农业总产值的比值来表示。（3）城市化水平（urb）：由各地区城市人口占总人口的比重来表示，用于衡量城镇化水平。（4）农村经济增长（rgdp）：采用农业GDP来衡量农村经济发展速度。由于涉及年份较少，未对变量进行价格调整。

（二）数据来源

本文选取除北京、上海、天津、西藏、江苏之外的26个省市自治区作为研究对象，所选数据年份跨度为2003～2011年，其中北京、天津、上海三个地区人均收入水平分组数据不符合Povcal要求，因此三个地区贫困指数无法计算得到，而西藏地区数据不全无法计算而被剔除。本文数据来源于《中国统计年鉴》《中国金融年鉴》《中国固定资产投资统计年鉴》《中国财政年鉴》以及《中国农村统计年鉴》。因农村小额信贷数额较大，对其取自然对数，以便获得更好的回归结果。将其对数形式表示为Incredit。数据处理采用povcal、Excel 2007和stata11.0分析软件完成。

（三）面板数据模型构建

本文采用面板数据分析方法，从截面方向和时间方向分析经济增长与小额信贷的减贫效应。与单独的截面数据或时间序列数据分析方法相比，面板数据分析是前两者的结合，面板数据能反映更多个体信息，同时因为样本量较大，能有效减少解释变量间的共线性，从而提高估计的精确度。此外，如果不可观测的个体差异不随时间而变，则面板数据可以解决遗漏变量的问题。面板数据模型包括混合普通最小二乘法模型、固定效应模型和随机效应模型三种，本文分别采用三种模型估计贫困与小额信贷之间的关系。

1.变量的描述性分析。从表1中可知，农村贫困广度的均值远大于农村贫困深度、农村贫困强度的均值，说明减少贫困人口数量仍为我国目前减缓贫困最首要的任务。小额信贷与农村正规金融发展水平波动较大，但其波动是否有利于减缓贫困，需要进行后续分析。财政支农与城市化水平波动小，且我国城市化水平均值为0.299，远低于发达国家0.8的平均水平。

表2给出了各变量之间的相关系数，从表2可知，各自变量相关系数中，最大值为0.7908，其他的相关系数绝对值均在0.6以下，且大多数小于0.5，这表示各自变量相关性不高，变量的可替代性不高，说明本文选择的自变量代表性较强。

2.模型构建及结果分析。

根据以上分析，首先，构建如下模型：

h=αi+β1ln credit+εi （1）

pg=αi+β1ln credit+εi （2）

spg=αi+β1ln credit+εi （3）

其中，αi为截距，εi 为随机扰动项。运用stata11得到拟合结果如表3。

表3分别给出了OLS估计，固定效应估计以及随机效应估计结果。由表3可知，农村小额信贷对贫困发生率、贫困深度、贫困强度的估计系数均显著为负，系数分别为-2.060、-0.539、-0.282。这表明小额信贷减贫效应显著，无论对农村贫困发生率，还是农村贫困深度，亦或是农村贫困强度，小额信贷对缓解农村贫困都有积极影响。且小额信贷规模的扩大对于帮助贫困人口突破贫困临界值而摆脱贫困，减少贫困发生率的作用最大，对于缩小农村贫困人口收入与贫困线之间差距的作用次之，而对于改善贫困人口收入不均问题的作用最小。

考虑到各地区减缓贫困其他影响因素的差异性，同时为了进一步研究上述所得结论是否稳健，加入更多控制变量，进行回归分析：

表4分别给出了OLS估计，固定效应估计以及随机效应估计结果。表4结果显示，加入更多控制变量后，对减缓农村贫困深度的显著率提高，小额信贷对缓解农村贫困问题的贡献率均有所提高，整体结论基本没有变化。小额信贷主要针对被正规金融排斥在外的大部分农村贫困人群，为其提供信贷服务。贫困人群获得投资，进行生产生活和创业活动，以此获得更高收入而逐步跨越贫困临界线，从而促进农村贫困广度和贫困深度的降低。同时，随着小额信贷的发展和深化，被纳入小额信贷服务范围的贫困人口不断增加，越来越多的贫困人口享受到小额信贷带来的福利改善。因此，小额信贷的发展始终伴随着贫困强度的下降，即贫困人口之间收入差距的缩小。

同时回归结果显示，农村经济增长仅对农村贫困发生率有减缓作用，但不显著，反映出经济增长的“涓滴效应”对穷人作用有限。城市化水平会显著增加农村贫困广度，对农村贫困深度几乎无作用，对农村贫困强度有减缓作用，但并不显著。究其原因，可能是我国城乡、区域发展不平衡，城市化水平的提高可能带来城乡收入差距扩大，当收入差距扩大表现为低收入人群收入相对减少时，贫困发生率上升。此外，我国城市化水平过低，农村基础设施和公共服务比较薄弱，故扶贫效果不明显。农村正规金融发展水平对各贫困指标的影响均为正，但均不显著，其可能原因是金融波动会抵消金融发展的减贫效果。同时，由于金融服务成本等限制，金融发展减缓贫困的作用可能会出现恶化的状况。政府财政支农水平对贫困广度、贫困深度、贫困强度的影响为正，且均不显著，这在一定程度上反映出政府财政支农的资金可能并没有平等地分配给贫困人群，反而加深了贫困。

五、结论与启示

本文利用FGT贫困指数计算而来的贫困发生率、贫困强度、贫困深度数据，以及我国2003～2011年农村信用社农业贷款年度数据，以农业贷款作为小额信贷的衡量指标，探讨了农村信用社小额贷款对农村贫困的影响效应。研究结果显示：小额信贷能显著减缓农村贫困。此外，农村经济增长对贫困的减缓作用不显著。城市化水平能减缓农村贫困人口收入不均的情况，但可能因城市化水平过低，导致扶贫效果不明显。而农村正规金融反而增加贫困，可能是金融波动抵消了金融支撑的减贫效果，或由于金融服务成本等限制导致。同样，政府财政支农水平对贫困广度、贫困深度和贫困强度也不具减缓作用，一定程度反映了政府财政支农的资金可能并没能分配给最贫困的农户。

以上研究结论为推动我国农村小额信贷减缓农村贫困提供了有益的政策提示：（1）应进一步放开金融政策中对小额信贷发展的约束成分，扩大小额信贷在农村地区的覆盖范围，增加农民信贷服务可及性；（2）对贫困农户建档立卡，改进贫困农户贷款的评级授信方式，提高小额信贷扶贫的精确度，有效提高贫困群体的信贷供给，充分发挥小额信贷减贫的直接效应；（3）增强对小额信贷金融风险防控和监管，积极探索贷款风险分散和化解机制。

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（责任编辑：王铁军）