基于精準扶貧因子的貧困減緩模型及其實證研究

胡楊 趙培標

摘 要：2017年10月，黨的十九大提出了金融部門要發揮更大更好的作用，把更多的金融活水精準滴灌在窮根上，真正做到精準扶貧。研究并能夠給出合理有效的精準扶貧的數理特性描述或評價機制，對于精準扶貧政策的貫徹落實以及精準扶貧實效的考量與界定等，都具有很現實的意義。本文借鑒柯布-道格拉斯生產函數，選取人口與資金兩方面因素來量化精準扶貧變量，進而構建相應的數學模型，研究基于精準扶貧因子的貧困減緩效應。運用python對模型進行了實證分析。結果顯示，模型擬合優度達到0.97，表明基于精準扶貧變量的貧困減緩模型能夠較好地模擬真實的宏觀經濟，有一定的借鑒意義。

關鍵詞：精準扶貧;貧困減緩;柯布—道格拉斯生產函數;交互效應

中圖分類號：F2 文獻標識碼：A doi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2021.08.016

0 引言

扶貧一直是中國的焦點問題，政府也始終把脫貧作為體現社會主義優越性的基礎工作來抓。

關于如何減緩貧困這一課題，歷來研究者眾多。長期以來，國內外學者對金融發展與貧困減緩的關系進行了大量研究。Greenwood和Jovanovich（1990）認為，金融發展與收入分配之間存在著倒“U”型關系，即在初期，金融發展對收入分配的影響不利于窮人，當越過拐點后，金融發展有利于窮人積累更多的財富，進而縮小與富人的收入分配差距。顯然，金融發展在影響收入分配的同時也在影響窮人的生活。那么可以預見的，當收入分配不平等時，金融發展所帶來的經濟增長不僅未使窮人從中獲得任何好處，而且就連金融發展本身也對窮人生活沒有起到該有的改善的作用。

也有學者從地方政府影響的角度研究減貧。范學俊在標準福利經濟學的框架下分析了政府在金融市場中的作用，認為市場化背景下金融發展對貧困減緩的效果并不明顯，而適當的政府干預在可以消除市場失靈的同時，還可能帶來帕累托改進;葉初升等認為由于地區財政資源有限，導致政府對金融發展的干預力度不足，造成信貸資金錯配現象，阻礙了貧困減緩;王欣昱基于中國31個省際面板數據進行實證研究，認為信貸配置的效率同政府干預有很大關系，而政府通常依照政治原則而非經濟原則對信貸資金實行配置，導致信貸資金配置效率低下，對貧困地區收入增長的促進效果不顯著，甚至可能落入“地方政府干預陷阱”，產生抑制作用;謝婷婷等基于1988-2011年間中國30個省級面板數據，運用系統GMM模型分析了地方政府干預與反貧困的關系，結果表明：地方政府干預程度較強地區的農村信貸資金配置規模和效率，對貧困減緩的作用更加明顯;蔡曉春采用各省（市）當年財政支出占財政收入的比例衡量地方政府進行財政干預的程度，從資金入手研究扶貧的力度，打開了研究的新局面。然而，僅僅是從政府總的財政支出入手來研究，較為籠統，除了扶貧，政府的財政預算還需惠及各個方面，如基礎設施建設、民生、醫療、教育等。如能單獨找出政府各年度撥出的用于扶貧的資金數，以此為基礎進一步研究精準扶貧工作的影響效應，將會填補這方面研究的空白。

1 精準扶貧因子構建

精準扶貧指的是針對不同貧困區域環境、不同貧困農戶情況，運用科學有效程序方法對扶貧對象實施精確識別、精確幫扶、精確管理的治貧扶貧方式。在精準扶貧政策涉及的因素眾多，例如各地區的人口、資源、環境、教育水平、基礎設施建設水平等。在這些因素中，貧困地區人口數量與拔放扶貧資金數量這兩個因素，無疑具有至關重要的作用。

精準扶貧的實施，首先要做到精確識別，然后在此基礎上實施精確幫扶，精確管理。其中，精確幫扶是精準扶貧的關鍵，在識別出貧困民后，針對幫扶對象的貧困情況指定責任人，制定幫扶措施，以確保幫扶效果。精確幫扶要求做到，一是堅持方針。重在從“人”“錢”兩個方面做到細化，確保扶貧措施落實到戶、到人。二是做到六個方面的到村到戶，分布是基礎設施到村到戶、產業扶持到村到戶、教育培訓到村到戶、農村危房改造到村到戶、扶貧生態移民到村到戶和結對幫扶到村到戶。三是因戶施策，通過到村到戶，分析研究致貧原因，逐戶落實幫扶項目、幫扶責任人和幫扶資金。四是資金到戶，在產業發展、住房建設、技能培訓、異地扶貧搬遷、鄉村旅游發展等項目中，推行成功案例的資金到戶經驗，以參股、現金補貼、實物等形式，廉租房、特困大學生“一卡通”、直接發放等方式，實現資金到戶。五是干部幫扶。

綜合各方面因素與可操作性，本文擬選用柯布-道格拉斯生產函數作為一個主要影響變量來近似描述精準扶貧問題。

在經濟學中，柯布-道格拉斯生產函數最開始提出是為了研究投入和產出的關系，提出者認為勞動力、資本和技術決定經濟發展。我們研究扶貧也可以采用這個思路，構建出精準扶貧變量的投入產出模型。用TPA表示。

在扶貧攻堅作戰中，最突出的兩個因素貧困人口數與扶貧資金數，分別用L、K表示。其中K采取當年地方政府的扶貧資金，包括中央政府下撥的歸為該地方政府的部分，L則采用該年年末時的地方貧困人口數。構造函數形式如下：

其中，A代表技術水平，為一個常數。α和β均為常系數。

2 模型構建

貧困居民能夠從金融發展中獲益，在一定程度上取決于社會金融發展水平和國家精準扶貧政策實施的程度。基于本文的研究目的，參考蔡等的研究，我們以貧困減緩（Pov）為被解釋變量、以金融發展水平（Fin），以及金融發展水平與政府精準扶貧政策的交叉項指標（TPA×Fin）為核心解釋變量，并加入其它對貧困減緩有顯著影響的控制變量，如產業結構、經濟發展，構建模型如下：

將精準扶貧項

其中，α和β根據經驗一般取0.75和0.25。模型中的變量名稱及定義、符號說明如表1所示。

3 實證研究

運用實證分析方法，通過真實的宏觀經濟數據來驗證模型的解釋力度。湖南省作為扶貧工作大省，扶貧資金數據公開透明，較易獲得。本文以湖南省為例，開展實證分析工作。

3.1 數據選取

本文采用2005～2016年湖南省各地級市的數據。湖南省共有14個地級市，而湘西土家苗族自治州由于數據缺失嚴重，故做剔除處理。收集其他13個地級市在這12年間的面板數據進行實證分析。數據主要來源有湖南省扶貧開發辦公室網站、湖南省歷年統計年鑒，以及wind數據庫，為了盡可能降低異方差和內生性等問題的影響，提前將所有數據進行了處理。根據湖南省扶貧開發辦公室網站公布的資料，我們獲得了湖南省貧困人口與扶貧資金的數據。其中，扶貧資金方面，各年度內湖南省與中央都有多次下發扶貧資金，包括專項扶貧資金與當年新增扶貧資金，劃撥的歸屬地方重點縣的資金也一并統計在內。

3.2 參數估計與交互效應

基于精準扶貧變量的貧困減緩模型，參數估計結果如表2示。

R2與調整后的R2分別為0.972與0.971，都十分接近1，明模型本身擬合效果好，采用金融發展、精準扶貧政策影響下的金融發展因素以及兩大控制變量構建的模型，對貧困減緩變量的解釋力度較強。

針對精準扶貧本身，我們可以看到，表中TPA項的t值為-3.564，大于2.58，表明該項在1%的顯著性水平下顯著，十分有效。

本文還引入全省的財政沖擊作為共同因子，測度不同城市對財政沖擊的敏感性差異，實證結果如表3所示。

不難看出，除了省會長沙市外，湖南省其他城市的沖擊敏感度均為正數。而對于這些城市來說，數值越大則意味著扶貧政策的效果越為明顯。從表3中我們也看到，衡陽、邵陽、永州、益陽四個城市的政策敏感度均大于10，說明相對于其他城市來說，這四個城市以此種方法測算的扶貧政策效果更為顯著。

4 結語

今年是我國全面建成小康社會的收官之年，決勝之年。我國必將在今年底建成全面的、人民共享的小康社會，這就必須打好精準扶貧的攻堅戰。盡管受到今年年初爆發的新冠病毒影響，筆者相信我們必將戰勝各種艱難險阻，完成這一歷史偉業。本文參考大量金融學者的研究成果建立模型，具有相當的現實意義和普適性。實證研究表明，本文的貧困減緩模型能夠較好的模擬真實的宏觀經濟，具有一定的實踐指導意義。通過模型對湖南省的數據檢驗發現，衡陽、邵陽、永州、益陽四個城市的扶貧政策效果較為顯著。限于水平，本文的某些分析還存在著缺點與不足。對于人口教育水平、固定資產投資、對外開放水平等影響地區貧困減緩水平的因素并沒有考慮在本文中。因此，綜合考慮各種因素以提高模型解釋力度，是本文后續研究的方向。

參考文獻

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