農村非正規金融發展的減貧效應分析—來自省級面板數據的經驗證據

■ 韓悅 仲深 博士（哈爾濱商業大學金融學院 哈爾濱 150028）

引言

改革開放以來，我國農村貧困人口從1978年的2.5億人，下降到2011年的2509.16萬人，平均每年減少702.84萬人，貧困發生率從1978年30.7%下降到2010年2.8%，年平均下降約0.845%。雖然我國在減輕農村貧困中取得了巨大的成就，但是我國農村深層次減貧的進程中仍面臨諸多瓶頸和制約，如貧困減緩速度逐年降低、農民融資的難度在加大等。董曉林、王娟（2004）研究表明金融支持對于農村經濟增長具有推動作用，金融支持的主要作用途徑是信貸服務。Aghion、Bolton（1997）和Geda（2006）研究表明信貸服務的可獲取性直接影響農民能否擺脫貧困。在我國農民獲取資金主要途徑是政府的財政補貼、正規金融的銀行信貸以及非正規金融的民間借貸等。一方面政府的財政補貼數量有限，一方面由于農業生產面臨著較大的風險，正規金融的銀行難以提供完全的資金支持（胡宗義等，2013）。那么非正規金融的民間借貸能夠發揮多大作用呢？目前，我國農村非正規金融迅猛發展，其在融資時的信息甄別、成本降低等方面的優勢得到廣泛認可（邵傳林，2012）；由于信息不對稱造成的逆向選擇和道德風險可能是非正規金融存在的一個最根本的原因（林毅夫，2003）。那么具有以上優勢的非正規金融能否降低農民獲取信貸的難度，能否在減輕農村地區貧困上起到作用呢？為此，本文選取2005—2011年省級面板數據，從實證的角度來檢驗我國農村非正規金融在減緩貧困中的效應。

文獻綜述

農村金融發展在減輕貧困方面的作用途徑分為兩類：一類是，農村金融的發展通過影響窮人對信貸產品以及信貸服務的可獲取性能夠直接減少貧困人口數量和增加貧困人口的收入，即直接效應。Banerjee和Newman（1993）與Aghion和Bolton（1997）認為，信貸產品及服務的可獲得程度直接影響窮人是否有能力投資于新技術，能否接受高水平教育，進而直接影響其能否擺脫貧困。Geda等（2006）采用埃塞俄比亞1994—2000年城市和農村的家庭數據進行研究，結果顯示相對貧困家庭的信貸服務獲取能夠緩解其貧困狀況。

另一類是，農村金融發展通過影響經濟增長、收入分配進而作用于貧困的減緩，即間接效應。Dollar和Kraay（2001）采用40年間80個國家面板數據研究結果表明經濟增長有利于貧困減緩。Beck（2004）采用國別數據研究結果顯示隨著金融的不斷深化和發展，貧困人口的收入增長快于國民收入的增加，金融發展可以縮小收入差距減緩貧困。Jeanneney和Kpodar（2011）研究表明金融發展促進國民收入的增加，進而增加貧困人口收入的流動性比率。然而對于金融發展的收入分配效應能否緩解貧困，學術界尚未達成一致。崔艷娟和孫剛（2012）研究發現由于金融服務成本等限制，金融發展對減緩貧困的影響呈現出先惡化后改善的結果。

綜合以上兩種途徑，農村金融無論是通過直接效應還是通過間接效應促進貧困減輕，最根本的途徑是要增加農民的收入。大量的研究表明信貸的可獲得性對農民收入的影響是正向的（宮建強，2008）。部分學者從農村金融體制不健全、信息不對稱的角度闡明非正規金融才是解決農村信貸可獲取問題的重要途徑，其中包括：江曙霞（2006）認為農村金融體制不健全，使得正規金融與“三農”漸行漸遠。林毅夫和孫希芳（2005）認為只有便于獲取和處理“軟信息”的非正規金融才能夠克服中小企業融資難的問題；崔慧霞（2005）認為農村非正規金融的存在對于降低代理成本、減少內部人員控制、減少道德風險具有重要作用。然而在麥金農和肖（1973）的分析框架里非正規金融是一種效率低下的融資安排。

綜上所述，無論是直接效應還是間接效應，無論是正規金融還是非正規金融，哪一種金融制度才能夠更好地促使農民收入有所增長進而降低貧困發生率，不同的學者有不同的觀點。從以上文獻綜述可以得出，關于金融發展的減貧效應分析還有進一步分析的空間：第一，部分學者在考察金融減貧的效果時基于跨國數據進行研究，忽略了國家間各種因素的差異性；第二，在研究方法上，國內學者在研究農村金融發展與減緩貧困關系的過程中多采用時間序列分析、向量自回歸模型以及誤差修正模型進行實證分析。基于此，本文將著眼于我國農村地區，采用2005—2011年省際面板數據，運用固定效應模型探討我國非正規金融發展的減貧效應，深入研究我國非正規金融在減貧工作中的作用，從而為政府提供決策依據。

表1 主要變量的描述性統計

表2 主要變量相關性分析

樣本選取和描述性統計

（一）樣本選取

本文選取的數據是26個省市2005—2011年的年度面板數據，樣本數據182個。由于北京、上海、天津、西藏統計數據的缺失，本文僅考慮除以上四個地區以外的26個省（重慶并入四川）。

1.被解釋變量。本文采用農村貧困廣度H作為衡量農村貧困程度的指標，貧困廣度即貧困發生率，用農村貧困人口與農村總人口的比值來表示。

2.解釋變量。本文的主要解釋變量是非正規金融發展水平INF，用農村農戶固定資產投資資金來源中的自籌資金及其他資金之和與農林牧漁業生產總值之比來表示。

3.控制變量。本文選取正規金融FIC作為控制變量，用農村農戶投資資金來源中的國內貸款和非農戶的投資資金來源中的國家預算內資金、國內貸款、利用外資部分之和與農林牧漁業總產值之比表示；選取財政支農FCE作為控制變量，用預算內財政支農支出與農林牧漁業總產值之比表示；選取受教育程度STU作為控制變量，用不識字或很少識字農村居民家庭勞動力與農村居民家庭勞動力總量之比來表示；選取農村勞動力就業水平EMP作為控制變量，用農村就業人口與農村總人口之比表示；選取農村固定投資水平INV作為控制變量，用農村固定資產投資額與農林牧漁業總產值之比表示。

（二）主要變量的描述性統計與相關性分析

表1為主要變量的描述性統計，包括除西藏、北京、天津、上海等26個省、自治區2005—2011年的數據。

表1的數據顯示，被解釋變量貧困廣度的平均值為5.9%，最大值是30.69%，最小值為0.61%；主解釋變量非正規金融發展水平INF的平均值為0.2868，最大值為1.4085，最小值為0.0427；控制變量中，正規金融發展水平FIC平均值為0.0437，最大值為0.2931，最小值為0.0018，可以看出正規金融發展水平在不同省份是存在差異的，而且從平均值來看，非正規金融的發展水平是正規金融發展水平的7倍之多；財政支農水平FCE平均值為0.1011，最大值為0.4538，最小值為0.011，受教育程度STU平均水平為6.7721，最大值為24.1000，最小值為0.7000，農村勞動力就業水平EMP平均值為0.5302，最小值為0.4082，最大值為0.6277，農村固定資產投資水平INV平均值為0.3528，最大值為1.8237，最小值為0.0509；通過以上分析，可以看出我國各省之間農村經濟發展非常不平衡，導致上述解釋變量存在較大差異。

表2為解釋變量的相關性分析，結果表明貧困發生率H與非正規金融發展水平INF、正規金融發展水平FIC、財政支農水平FCE和農村勞動力就業水平在1%的統計水平上顯著負相關，與受教育程度STU顯著正相關，與固定資產投資 水平INV相關關系不顯著。

實證分析

本節在控制省級正規金融發展水平、財政支農水平、受教育程度、農村勞動力就業水平以及固定資產投資水平的基礎上，著重研究非正規金融對我國農村貧困減緩所起到的作用。經過豪斯曼檢驗（Hausman test），樣本數據應采用固定效應（fixed effect）模型進行多元回歸分析。計量模型如下：

其中，Hit表示第i省份在第t年的農村貧困發生率；Infit表示第i省份在第t年的非正規金融發展水平；Conit表示控制變量，包括正規金融發展水平Finit、財政支農水平Fceit、受教育程度Stuit、農村勞動力就業水平Empit、農村固定資產投資水平Invitit，μit表示誤差項，εi為地區固定效應。

對模型（1）進行雙向固定效應估計，檢驗時間變量的聯合顯著性，得到的p值為0.07，接受無時間效應的原假設，因此本文采用固定效應模型僅需要控制地區固定效應，估計結果如表3。

表3前兩列的估計結果顯示非正規金融發展水平與貧困發生率負相關，非正規金融發展水平每增加1個單位會帶來貧困發生率下降7.7%，說明非正規金融發展水平越高越有利于降低貧困。當正規金融作為控制變量加入模型后，非正規金融發展水平每增加1個單位會帶來貧困發生率下降4.1%，而正規金融發展水平每增加1個單位會帶來貧困發生率下降51.2%，表明非正規金融和正規金融的發展均有利于減輕農村貧困，只是在作用程度上不同，正規金融的減貧效應顯著強于非正規金融。

表3 農村非正規金融對貧困廣度的影響程度

表3的第三列到第六列的估計結果顯示非正規金融發展水平與貧困發生率存在著顯著正向相關關系，表明逐一加入控制變量財政支農水平、受教育程度、農村勞動力就業水平、農村固定資產投資水平后，非正規金融減貧效應為負。其中，第三列的估計結果顯示，當財政支農水平作為控制變量加入模型后，非正規金融發展水平每增加1個單位會帶來貧困發生率增加4.5%，財政支農水平、正規金融發展水平每增加1單位會帶來貧困發生率下降35.3%、31.4%，表明財政支農對非正規金融的減貧效應是有影響的，正規金融的發展和財政支農均有利于減輕農村貧困。第四列的估計結果顯示，當農村勞動力就業水平作為控制變量加入模型后，非正規金融發展水平每增加1個單位會帶來貧困發生率增加5.5%，財政支農水平、正規金融發展水平、農村勞動力就業水平每增加1單位會帶來貧困發生率下降38.2%、25.7%、45.1%，表明非正規金融的減貧效應為負，而農村勞動力就業水平、正規金融和財政支農的發展有利于減輕貧困。

對比第3列和第4列的結果，正規金融發展水平的減貧效應由35.3%上升到38.2%，表明農村勞動力就業水平會影響到正規金融的減貧效應，這也印證了當農民進入工廠成為農民工，其收入來源主要是工資性收入后，更容易從正規金融機構獲得貸款，從而降低貧困發生率（曲小剛等，2014）這一觀點。當剔除模型4里的財政支農水平后，非正規金融的減貧效應由負變正，說明財政支農水平的增加是影響非正規金融減貧效應由正變負的主要原因。

分析結果表明，非正規金融的減貧效應是不斷變化的，當正規金融不能為農戶提供服務時，非正規金融的減貧效應是有效的；當正規金融能夠為農戶提供服務與支持時，二者對于減輕貧困的作用也是十分顯著地，這也印證了農村正規金融與非正規金融垂直合作在一定約束條件下可以提高農村正規金融、非正規金融和農戶的期望收益（范香梅等，2013）這一觀點。當非正規金融、正規金融、財政支農同時為減輕農村貧困提供服務與支持時，非正規金融水平越高，貧困發生率越高，這也印證了政府的財政支出阻礙了非正規金融發展的速度，并且中國正規金融部門的金融資源對非正規金融部門存在泄露效應（Susan，2009）這一觀點。可能的原因在于：第一，當農民可以從正規金融、以及財政補貼中獲得資金時，考慮到資金使用成本，非正規金融的作用就不再那么明顯了。具體來說，非正規金融最為主要的形式是民間借貸，其成本遠高于正規金融，對于貧困的地區，他只會使貧困的人口更多；第二，財政支農水平嚴重負向影響到非正規金融的減貧效應，這也印證了政府一味大規模擴大財政支農支出來促進農村經濟發展的政策未必時刻有效，整合財政支農與金融支農兩股力量，促進財政支農與金融支農的有效互動，才能夠從根本上提高總體支農資金配置效率（胡宗義等，2014）這一觀點，也說明我國的財政支農、非正規金融、正規金融在促進農村經濟增長的過程中是需要相互協調的。

結論

本文在已有的理論和實證研究基礎之上，利用我國2005-2011年省級面板數據，檢驗了農村非正規金融的發展是否具有減貧效應。得到如下結論：第一，非正規金融的減貧效應是不穩定的，隨著控制變量的逐一加入，非正規金融發展水平與貧困發生率的關系由負變正，非正規金融的減貧效應容易受到正規金融發展水平、財政支農水平、農村勞動力就業水平等因素的影響；第二，正規金融呈現出的減貧效應非常顯著，隨著其他控制變量的加入，正規金融的減貧效應非但沒有受到影響，反而其作用更加突出；第三，財政支農水平呈現出的減貧效應是穩定的，并且對非正規金融的減貧效應產生極大的影響，使其減貧效應有正變負，可以看出非正規金融的發展與政府的財政支農水平是密切相關的；第四，農村勞動力就業水平的減貧效應是顯著的，而且當它作為控制變量加入時，正規金融的減貧效應更加突出。

本文的研究結論為推進我國農村貧困減緩工作提供了有益的政策啟示：第一，給予農村非正規金融更清晰地發展定位與政策的支持，合理推進非正規金融的發展；第二，進一步推進我國農村正規金融的發展，加快正規金融的改革步伐，使其能夠為農村的貧困減緩工作提供更有效的金融服務與支持；第三，政府一方面要對農村經濟發展給予補貼和扶持，同時要兼顧財政支農與金融支農二者之間的關系，找到最優結構，就可以更好地起到減緩農村貧困的作用；第四，鑒于農村勞動力就業水平有利于減緩農村貧困，政府可以通過各種途徑加強對農民的技術和上崗的培訓，提高農村勞動力就業水平。

1.董曉林，王娟.我國農村地區金融發展與經濟增長—內生增長模型分析[J].南京農業大學學報，2004（4）

2.胡宗義，李鵬.農村正規與非正規金融對城鄉收入差距影響的空間計量分析[J].當代經濟科學，2013（2）

3.崔艷娟，孫剛.金融發展是貧困減少的原因嗎—來自中國的證據[J].金融研究，2012（11）

4.宮建強，張兵.農民借貸對其收入影響的實證分析—基于江蘇農戶調查的經驗數據[J].江蘇社會科學，2008（3）

5.江曙霞，嚴玉華.中國農村民間信用緩解貧困的有效性分析[J].財經研究，2006（10）

6.林毅夫，孫希芳.信息、非正規金融與中小企業融資[J].經濟研究，2005（5）

7.崔慧霞.農村民間金融的脆弱性與相機治理[J].經濟體制改革，2005（5）

8.曲小剛，池建宇.正規借貸與民間借貸對農戶生產和消費的影響[J].經濟經緯，2014（1）

9.范香梅，朱彩慧.農村正規金融與非正規金融垂直合作的績效及激勵機制設計[J].統計決策，2013（22）

10.胡宗義，蘇靜.金融“新政”視角下農村非正規金融發展水平收斂性研究[J].經濟與管理研究，2012（12）

11.Aghion.P and Bolton.P.,1997“A Theory of Trickle-Down Growth and Development”,Review of Economic Studies,64(2),pp.151-172

12.Banerjee,Abhijit.V,AndrewF and Newman.,1993“Occupational choice and the process of development”,Journal of Political Economy,101(2),pp.74-298

13.Burgess.R.and,Pande.R.,2003“Do Rural Banks Matter? Evidence from the Indian Social Banking Experiment.LSE STICERD”,Research Paper No,DEDPS40

14.Geda,A,Shimeles,A.and Zerfu.D,2006“Finance and Poverty in Ethiopia:A Household Level Analysis”,UNU-WIDER Research Paper No.51，United Nations University (UNU).

15.Nicholas M and Odhiambo,2010“Financial Deepening and Poverty Reduction in Zambia:An Empirical Investigation.International Journal of Social Economics,37(1),pp.41-53

16.Jeanneney,S.G.and Kpodar.K,2011“Financial Development and Poverty Reduction:Can There Be a Benefit without a Cost?”The Journal of Development Studies,47(1),pp.143-163