基于文献计量的我国金融扶贫研究动态

康书生 冯艳博

摘要：金融扶贫是扶贫的有效手段和重要组成部分。基于中国学术文献总库，运用文献计量学的方法，对近年来国内金融扶贫研究文献进行分析。结果表明，随着我国扶贫开发进入脱贫攻坚阶段，金融扶贫学术研究发展迅猛，研究体量较大、质量较高，在金融扶贫理论和扶贫实践上有所探索和创新。展望未来金融扶贫研究，应积极创新金融扶贫模式，持续关注普惠金融发展，建立健全金融扶贫的良好生态环境和金融扶贫长效机制。

关键词：金融扶贫;精准扶贫;金融创新;文献计量

中图分类号：F830.2   文献标识码：A   文章编号：1007-2101（2019）01-0032-09

一、引言

黨的十九大报告明确提出，新时期要重点打好“防范化解重大风险、精准脱贫、污染防治”三大攻坚战。作为三大攻坚战之一，脱贫工作已成为党和国家全面建成小康社会的重中之重，是2020年必须如期完成的重要使命。改革开放40年来，我国政府在减贫方面取得了举世瞩目的卓越成效。据世界银行公布的数据显示，中国在过去四十年间减少的绝对贫困人口总数占世界绝对贫困人口减低量的95%。金融作为现代经济的核心和主要推动力，理应在扶贫领域发挥出应有的作用。长期以来，国内外学者将金融作为扶贫的一个强有力的手段和工具进行深入研究。从国际理论和实践上来看，金融结构理论的创立者Raymond.W.Goldsmith（1969）构建了资金流动模型来衡量金融发展与贫困减缓的关系[1];孟加拉的Muhammad Yunus创立的格莱珉银行成功推动了金融扶贫事业的发展，他曾指出，缺失金融力量支持是穷人无法摆脱契约奴隶地位的根源[2]。我国金融扶贫事业始于20世纪80年代，经历了近40年的实践、探索和发展，在扶贫方面取得了重大进展，成为精准扶贫的一个重要手段，也是新时期我国决胜脱贫攻坚战的一支生力军。金融扶贫实践离不开金融扶贫理论研究，并与之相辅相成、相互促进。梳理、分析、研究和展望金融扶贫理论研究，将有助于金融扶贫理论研究的深入、拓展及金融扶贫、反贫实践的持续、深入和完善。

二、数据筛选与处理

（一）数据来源与方法

在数据来源和遴选上，本文以中国学术文献总库（CNKI）为母体平台，在“期刊”内以“篇名”为主题，输入“扶贫”并含“金融”，条件设置为“精确”查找，时间截止至2017年，文献来源类别不做设置，共检索到1 209条文献结果。基于金融扶贫概念的内涵和外延，对文献进行了初步整理，剔除新闻采访和报道，剔除一稿多投以及部分相关会议论文，剔除一些一笔带过或主题相关性不强的论文，获得文献997篇。考虑到以“篇名”进行搜索会遗漏部分文献，故而再次以“金融扶贫”和“金融反贫困”进行“主题”搜索，加入了主题相关性强、期刊质量高（CSSCI中文社会科学引文索引期刊和北京大学《中文核心期刊要目总览》来源期刊）的文献96篇，将本文的文本研究量定为1 093篇（图1为文献研究的年度分布）。并在文献研究统计时坚持了以下原则：1.相关数据采集统计时间截止至2018年7月20日;2.核心作者统计时不分第一作者;3.同一篇文献可出现内容不同的主题，但核心主题必须为金融扶贫;4.期刊名称和研究机构名称统一使用改名后的名称;5.主题关键词的统计上，主题一致的可进行合并;6.主题内容研究时侧重高质量期刊文献。

（二）数据总体性描述

在总体文献研究中，搜索到的第一篇金融扶贫研究文献是1986年8月29日陈志超发表在《上海金融》上的《农村金融机构要切实做好扶贫工作》，文章虽然只有870字，但较详细地介绍了崇明县农业银行在金融扶贫方面的五点成效[3]。自此，中国金融扶贫主题的学术研究开始广泛深入进行，文献发表量也呈现出稳定增长态势。

文献的年代产出量分布状况可以在很大程度上反映出此研究领域的历史发展情况、研究水平和发展态势。根据普莱斯（P.S.Prlce）提出的“文献增长四阶段”理论，即缓慢增长初始阶段、指数性增长阶段、线性增长阶段、缓慢增长成熟阶段[4]，我们可以将1986年以来中国的金融扶贫研究以2013年为节点划分为两个阶段。

第一阶段：缓慢增长的初始阶段（1986—2013年）。结合图1可以看出，在此阶段我国的金融扶贫文献增长速度发展缓慢，年文献量均未突破50篇，在文献增长曲线上处于缓慢增长的阶段。

第二阶段：指数型增长阶段（2013—2017年）。随着中共中央、国务院印发《中国农村扶贫开发纲要（2011—2020年）》，提出“扶贫开发是长期历史任务，要积极推动贫困地区金融产品和服务方式创新”，自此，我国的金融扶贫研究开始呈现出指数型增长态势。2013年的中央“一号文件”又进一步提出要“改善农村金融服务，发挥商业性、政策性与合作性金融作用，加大金融支持力度，促进农村及贫困地区发展”。2014年，中国人民银行、财政部等七部委联合下发《关于全面做好扶贫开发金融服务工作的指导意见》，更是将金融扶贫研究推向高峰，2016年和2017年的文献量都突破了三百篇。《“十三五”脱贫攻坚规划》进一步强化了脱贫攻坚的顶层设计，是扶贫开发领域的第一个五年规划，实现了国民经济与社会发展规划的对接。至此，金融扶贫成为国家扶贫战略的重要推手，也成为学术理论界研究的重要导向。

三、研究文献描述性统计分析

（一）文献期刊统计

对文献的期刊分布进行统计研究可以得出该研究领域的期刊发布集中度，是评价某一研究领域发展水平的重要指标之一，可以为日后相关学者选择成果发表平台提供可视化的数据指导。

从金融扶贫文献发表期刊分布情况来看，《中国金融》《时代金融》《甘肃金融》《金融经济》《北方金融》的发文量最多，发文量占到了总样本的20.59%（见表1）。在统计排名前20的期刊实际发文数量已达500篇，在总发文量中占比接近一半，这说明目前我国金融扶贫领域的研究已初步形成较稳定的核心期刊发布群，也说明金融扶贫研究主题逐渐得到了学术界的广泛重视且不断向纵深研究发展。从排名前10的期刊来看，目前国内金融扶贫研究的期刊多为中国人民银行各分行和各省金融学会所办，这说明现阶段国内的金融扶贫研究领域的期刊为央行所引领，成为金融扶贫文章发表的主战场。从期刊的学科属性上来看，基本上被经济学科（F）期刊覆盖，只有少量的政治法律类（D）和哲学宗教类（B）期刊。

（二）文献学科领域分布

关于文献的学科领域分布情况，笔者采用的是中国图书馆分类方法（CLC），这是当今国内使用最广泛的分类体系。统计结果显示（见表2），金融扶贫研究涉及多个学科领域，但主要集中在F（经济），占比高达98.08%，这与金融所属经济领域有关。在经济领域中，F3（农业经济）和F8（财政、金融）表现突出，这与我国扶贫的主战场在农村和金融扶贫手段有密切关系。其他领域中需要关注的是D（政治、法律）和T（工业技术）。在未来的金融扶贫中，需要更多的相关法律，尤其是金融法和企业法的支持。在技术支持上，更多地关注大数据、区块链和互联网金融的发展。此次文献统计结果也显示出，金融扶贫在D922.28（金融法）和TP311（程序设计、软件工程）这两个领域有较强的发展势头和看点。

（三）核心作者统计分析

根据普莱斯定律对核心作者阈值的界定，核心作者发文量M=0.749■（其中M为需要计算的核心作者最低发文量，Nmax为发文量最多的核心作者）[5]。经统计国内金融研究发文量最多的作者发表了11篇文章，核心作者最低发文量为3.317篇，因此，此次研究将取发文量为4篇的作者为核心作者，表3列出了金融扶贫研究的核心作者分布。

核心作者的研究内容突出了金融精准扶贫、普惠金融的主题，同时对金融扶贫模式、扶贫路径选择、小额信贷进行了集中研究。中国社会科学院农村发展研究所的杜晓山研究员长期关注农村经济发展和农村脱贫事业，对金融扶贫、小额信贷有深入研究，被称为“中国小额信贷之父”。中国人民银行固原市中心支行的何文虎、王浩和哈尔滨银行的杨云龙研究团队关注区域内金融精准扶贫，对宁夏的精准扶贫、金融扶贫、普惠金融状况进行研究，总结出了金融扶贫的“固原模式”。湖南农业大学的周孟亮对我国金融扶贫、普惠金融、小额信贷等方面也进行了深入研究。河北金融学院的田莹莹以河北省为研究区域，将研究领域定位于小额信贷和金融精准扶贫中的评价指标体系构建。北京大学的王曙光教授对我国农村金融体制、农村金融发展、民族地区金融扶贫等领域深有建树。

（四）发文机构分布统计

在统计文献的主要发文机构时，考虑到某些机构下设多级、多个下属单位，所以此文统计时将各下属单位统一归为一级机构来计算，如中国人民银行各分行统一为“中国人民银行”。为了更好地体现研究机构在自身所属体系内的研究位置，本文将发表文献最多、最集中的两个机构：银行机构和科研机构分两个层级来进行分析。

在中国银行体系发文单位统计中，中国人民银行以400篇的高发文量独占鳌头，占到了总文献的36.60%，究其原因主要有二：一是中国人民银行是我国的央行，自20世纪80年代起就采取了一系列强有力的政策措施，在贫困地区努力耕耘，积极发挥金融杠杆作用，为我國的扶贫脱贫做出了贡献，培养出了一批有责任、有担当的金融扶贫研究者和实践者;二是以中国人民银行为主体主办的相关学术期刊较多，上文也有所列举，为央行的研究者提供了更多的展示平台。图2列出了银行体系内除央行的其他机构排名，在商业银行系统中，中国农业银行以37篇的发文量居第一;政策性银行系统中，中国农业发展银行发文量居前。

在科研机构体系发文分布中（如图3），中国社会科学院以24篇引领。根据统计结果还可以看出，在高校中发文量较多的机构可以细分为财经类、农业类、民族类三分天下的格局，财经类如河北金融学院（22）、安徽财经大学（7）、新疆财经大学（6）、河北经贸大学（5）、贵州财经大学（5）、江西财经大学（5）、云南财经大学（5）、西南财经大学（5）、中南财经政法大学（5）;农业类如湖南农业大学（12）、河北农业大学（7）、南京农业大学（6）;民族类如中央民族大学（10）、中南民族大学（5）。此现象存在的可能原因是：一是金融专业本身为各财经类高校研究的专长和热点，故而财经类高校研究金融扶贫责无旁贷;二是我国的贫困地区多集中在民族地区和农村地区，故金融扶贫领域也成为民族类高校和农业类高校研究的集中地;三是河北、安徽、江西、贵州等省贫困状况堪忧，高校服务地方经济是其职责所在。

四、研究文献主题性统计分析

（一）主题关键词分析

金融扶贫研究的国内期刊“关键词”出现于2000年的文献中，这样就导致前面的关键词数据缺失，2000年后的部分期刊（如《中国金融》《银行家》）到目前也没有关键词的体现。中国知网系统会对没有关键词的文献进行机器抽取并进行关键词标注，但准确性有待提高，为了保证研究的可信度，笔者将缺失的关键词进行了人工补充，并对其他文献的主题关键词进行检验，文献都有主题关键词进行提取研究，统计结果如图4、图5所示。

从金融扶贫的主题关键词来看，精准扶贫、金融精准扶贫成为近年来研究的热点。十八大以来，党中央、国务院把脱贫攻坚纳入“五位一体”总体布局和“四个全面”战略布局。2013年11月3日，习近平总书记前往湖南省十八洞村调研扶贫攻坚，强调“要从实际出发，因地制宜，精准发力，切忌喊口号，也不要定好高骛远的目标。”这是中国高层首次提出“精准扶贫”的重要思想。2016年3月，“实施精准扶贫、精准脱贫”被写入《国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要》，这是党中央、国务院对新时期我国扶贫工作提出的新要求，是打好新一轮扶贫攻坚战的重要战略举措，自此，中国的扶贫进入精准模式，学界也将精准扶贫作为研究的热点和重点，精准扶贫也成为我国金融扶贫领域新的引擎。伴随着精准扶贫战略的提出，金融精准扶贫研究也成为扶贫领域研究的重地。金融精准扶贫是精准扶贫的重要内容和组成部分，是为实现更高层次的小康社会提出的。2016年3月16日，中国人民银行会同发改委、财政部等七部门联合印发《关于金融助推脱贫攻坚的实施意见》，提出了金融精准脱贫的重要举措，如何使金融扶贫工作达到精准要求，是此次金融助推脱贫攻坚的切入点。2017年3月，习近平总书记在全国金融工作会议上提出要建设普惠金融体系，推进金融精准扶贫，为打赢脱贫攻坚战提供强有力的金融支撑。

（二）高影响力文献统计

在研究文献的高影响力时，我们采取的是文献的被引用量指标，这体现着领域内相关学者对该文献的阅读量和重视程度，通常会被后来者作为研究的知识基础，因此，高引用率文献对学术研究有很重要的参考价值。经统计，引用频次在60次及以上的文献有12篇（见表4）。

（三）金融扶贫研究的地域性分析

我国幅员辽阔，贫困区域性特征明显，通过统计金融扶贫研究文献涉及的地域分布状况，可以更加清晰地了解目前国内金融扶贫研究的空间区域分布特征，找寻研究重点和薄弱点，总结研究重点区域可借鉴的金融扶贫模式，为加强薄弱区域金融扶贫研究提供方向性和方法性指导。1984年，我国划分了18个贫困区域相对集中的片区，但并未作为扶贫主战场。2011年，《中国农村扶贫开发纲要（2011—2020年）》颁布，划分了14个集中连片特困区，分别为：六盘山区、秦巴山区、武陵山区、乌蒙山区、滇桂黔石漠化区、滇西边境山区、大兴安岭南麓山区、燕山—太行山区、吕梁山区、大别山区、罗霄山区和西藏、四省藏区、新疆南疆三地州，14片区的年人均纯收入不足全国水平的一半，全国县区综合排名后600中约有520个县在集中连片区，基本覆盖了绝大部分贫困地区和贫困群体。未来十年我国扶贫攻坚的主战场是集中连片特困地区，中央财政专项扶贫资金新增部分主要用于集中连片特困区，同时加强对跨省片区的规划和指导，这也拉开了以集中连片特困区为重点的研究序幕。

从14个集中连片特困区的研究统计结果来看（见表5），研究文献案例中涉及最多的为武陵山片区，分析主要原因有四：一是武陵山区是国家为集中连片特困区开展的试点区，也是最先开展区域发展与扶贫攻坚的片区，有一定的政策红利和研究基础;二是武陵山片区包括鄂湘渝贵四省市交界地区的11个地（市、州），贫困地区、民族问题交汇，又是革命老区，而民族问题和革命老区研究又是研究主题关键词较多的区域，分别为75和10，成为该区域研究的热点;三是四省区科研机构和高校众多，前文中统计的发文量靠前的湖南农大、中南民大、贵州财经、重庆大学等都在片区内，形成了核心机构研究群;四是片区内有相应的文献发表期刊分布，如《金融经济》《武汉金融》《当代贵州》，为区域内学者的研究提供了广阔的文献发表平台。在集中连片区中研究较少且需要引起关注的是滇桂黔石漠化区。滇桂黔石漠化区地处我国西南喀斯特沟壑纵横区，是全国扶贫对象最多、少数民族人口最多的一个片区。分析此区域金融扶贫研究较少的原因是：滇桂黔石漠化区的主要问题是生态问题，要治理水土流失和石漠化，目前的研究也主要集中在此领域，而对金融在生态领域的研究还有欠缺。

从金融扶贫研究的省级区域上来看（见图6），经统计，文献中有673篇是案例分析，我国34个省级区划中除京、津、港、澳、台外的29个省区都有研究，甘肃作为研究对象被研究的次数最多，为77次。其次为湖南、河北、内蒙古，被研究次数都超过了50次，前四省区的研究份额占到了全国的37.3%，说明我国的金融扶贫省级区域研究比較集中，空间分布差别很大。甘肃是我国最贫困的省区之一，也是少数民族聚居区，省域内贫困区域有六盘山区、秦巴山区和四省藏区3个集中连片特困区，有黄土高原残垣沟壑区，也有青藏高原高原寒冷区，扶贫难度极大。湖南是罗霄山片区和武陵山片区的所属省份，多为“老、少、边、穷”地区，湖南的十八洞村正是习近平总书记提出精准扶贫战略思想的首倡地，故而湖南成为金融扶贫研究的主要地区。河北省是京畿重地，随着京津冀协同发展上升为国家战略和雄安新区的设立，河北的脱贫攻坚重担压身，河北省贫困区从属燕山—太行山片区，2012年习近平的“阜平访贫”成为中国脱贫攻坚新征途上的里程碑，也为河北的脱贫事业注入强大动力。在省区研究排名靠后的需要引起足够重视的是西藏自治区，西藏作为全国唯一一个全省区域的集中连片特困区，反贫一直以来都是西藏地区直面的主要任务之一，但对其相关的金融扶贫研究太少，研究者也只是集中在西藏自治区内，我们理应有更多的学者关注西藏扶贫，这是完成2020年全面脱贫的重要一环。

五、国内金融扶贫研究主要成果

改革开放以来，我国金融扶贫研究取得了长足进展，在理论研究和实践探索上都取得了一些重要成果，为世界减贫事业做出了巨大的贡献。

（一）金融扶贫理论主要研究成果

在金融扶贫理论研究和实践效果方面，国内学者进行了重要的创新和探索。纵观2000年以后的文献研究，“金融创新”是金融扶贫研究持续性较高的主题词。金融扶贫文献中较早涉及“金融创新”主题的是我国著名经济学家董辅礽发表于1997年的《中国解决扶贫需要农村金融创新》。他在文章中指出，中国的扶贫任务异常艰巨，要想解决问题必须要进行农村金融的创新探索，一是进行组织创新，二是进行政策和业务创新，真正发挥金融的扶贫效应[6]。

在金融创新理论研究的引领下，金融扶贫研究领域出现了一些新的观点和成果：一是碳金融创新与低碳扶贫模式。季曦、王小林等（2012）将气候变化与减贫有机结合，构建了新的、多元的政策框架以促进社会广泛参与碳金融体系建设，并在此基础上提出了保障贫困地区经济环境资源协调发展的产业规划[7]。二是调整与建设社会伦理、经济伦理、金融伦理推进扶贫。温涛、朱炯、王小华（2016）发现农村治理中的精英行为会偏离整体利益，农贷资金被精英俘获，导致农贷市场偏离扶贫轨道，因此急需建立普惠金融体系，使农贷市场精英群体与普通用户协同发展。李维扬、谭燕芝（2017）认为社会责任缺失是导致金融扶贫效果不佳的主要原因，要积极打造构建乡村金融正义政策工具，不断提高金融机构作为金融扶贫实施主体的社会责任感[9]。薛书明、陈江、马继洲（2017）等以金融伦理为视角，提出了构建完善的契约道德体系，加强道德力量约束来降低违约成本，建立长效的征信机制[10]。三是以工匠精神提高金融扶贫效率。王有美、马继洲（2016）以工匠精神为视角进行研究，认为金融精准扶贫机制中包含着工匠精神的精髓，要借鉴工匠精神提高金融精准扶贫效率[11]。四是新技术在金融扶贫领域的应用。区块链金融是新兴的重要金融技术和方式，正在引起世界的广泛关注。储望煜（2017）认为区块链和大数据的结合为构建金融大数据系统提供了条件，透明性和信息的不可篡改性提高了金融安全性，降低了管理成本，提高了扶贫效率[12]。胥爱欢、李红燕（2017）认为区块链技术有助于构建多方共赢的金融精准扶贫框架，提出了搭建“区块链+精准扶贫”的创新机制和平台[13]。

（二）金融扶贫研究方法探索

我国金融扶贫理论研究的深入丰富与研究方法的创新探索相辅相成。在已有的金融扶贫研究文献中涉及到的研究方法主要有：一是DEA模型，即数据包络分析法，这是一种效率评价方法。李常武、蔡永卫、胡凯敏（2017）构建了金融支持精准扶贫效率评价指标体系，利用DEA模型对金融支持精准扶贫效率进行了评价，并提出了提高金融精准扶贫效率的建议[14];王山松等（2016）则利用三阶段DEA模型来分析不同地域间金融扶贫的效率特征，三阶段DEA在传统的DEA分析上，构建第二阶段SFA模型来分解第一阶段的松弛变量，第三阶段再利用调整的DEA来剔除环境因素和随机误差对效率值的影响[15];为避免多个评价单元同时处于最优边缘无法得到DMU全序，常江等（2017）选用Anderson和Petersen提出的超效率DEA模型并结合Malmquist模型，测算分析了金融支持农村地区精准扶贫的效率[16]。在用超效率DEA对金融扶贫效率进行分析后，谢婷婷、郭艳芳（2016）进一步采用TOBIT模型对金融反贫的效率的影响因素和影响程度进行了分析[17]。二是VAR模型，即向量自回归模型，把系统中所有当期变量对所有变量的若干滞后变量进行回归，用来估计联合内生变量的动态关系。刘娜（2016）运用VAR模型，通过脉冲响应和方差分解分析农村金融发展与农业经济增长之间的相互关系[18];屠西伟（2017）利用VAR模型对金融发展规模、水平、结构对农村居民收入的影响程度进行了冲击效应分析[19];在研究系统间双向耦合关系的方法上，VAR具有一定优势，但该模型不支持面板数据，而PVAR（面板向量自回归模型）则成为另一种选择，陈清、张海军（2017）利用PVAR模型研究了信贷投入、财政支出和产业结构等因素对农民减贫增收的效果[20]。三是动态面板系统GMM模型。姜再勇等（2016）构建了县域动态面板数据模型，运用系统GMM估计方法对金融发展与贫困减缓的关系进行了检验[21];苏畅（2017）建立了SYS-GMM模型，来研究政府财政金融扶贫资金的投入力度对扶贫效果的影响[22];李文森等（2017）则采用系统GMM估计对金融发展与贫困减缓进行了检验[23]。四是空间自回归模型（SAR Panel），以空间面板数据为研究对象，设置空间权重矩阵来反映指标的空间关联性，陶诚、耿光颖、周浩（2017）利用空间计量方法，构建了衡量安徽19县区的金融扶贫效果的SAR Panel模型，得出金融扶贫存在一定的空间效應[24]。五是其他类型的分析模型，如Probit模型（王定祥等，2011）[25]，双重差分模型、倾向得分倍差匹配法（DID-PSM）（申云、彭小兵，2016）[26]，门限面板模型（单德朋、王英，2017）等[27]。

2015年11月，中央扶贫工作会议在京召开，这次会议被称为“史上最高规格中央扶贫工作会议”，会议期间中西部22省市区党政主要负责同志向党中央签署了脱贫攻坚责任书。这次会议将主题词从“扶贫攻坚”转为“脱贫攻坚”，虽然只是一字之差，但凸显出脱贫攻坚战的决胜氛围。会议上，习近平总书记强调“要做好金融扶贫这篇文章”，“要通过完善激励和约束机制，推动各类金融机构实施特惠金融政策，加大对脱贫攻坚的金融支持力度。”[28]金融作为扶贫的核心要素和重要手段，应积极发挥更重要的作用。扶贫实践为金融扶贫理论研究提出了要求，科学的理论研究将成为金融扶贫事业的基础和引导。基于对现有金融扶贫理论研究现状和实践需求的分析和判断，展望未来的金融扶贫理论研究，其主要方向和研究重点应当是营造金融扶贫稳定持续的生态环境、进一步加大金融助力近期脱贫攻坚、科学构建扶贫反贫的长效体制机制等方面。

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责任编辑：艾 岚