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贫困县金融发展、产业结构升级与贫困程度

范文

【摘要】选取573个贫困县为样本，运用2008-2014年的面板数据，采用面板VAR模型对贫困县金融发展、产业结构升级与贫困程度之间的关系进行实证检验。研究表明：贫困程度具有“路径依赖”效应;金融发展短期内能有效的降低贫困程度，但随着时间的推移这种作用呈现递减的趋势;产业结构升级对贫困程度没有显著影响;金融发展和产业结构升级之间也没有显著相关关系。

【关键词】金融发展;产业结构升级;贫困程度

【中图分类号】F830

【文献标识码】A

金融扶贫和产业扶贫作为精准扶贫的重要手段，对脱贫攻坚目标的实现，有着至关重要的作用。在金融发展减贫效应的研究方面，农村金融作为现代农村经济资源配置的核心，已被证明是减缓贫困行之有效的途径之一（吕勇斌和赵培，2014），中国政府从2004到2010年连续用7个中央一号文件提出农村金融改革的问题，近年来为推动金融扶贫国家又出台了一系列金融政策。这充分说明了金融发展对减贫有着重要作用。目前关于金融发展与贫困程度关系的研究主要有三种观点：第一种观点认为金融发展对农村减贫有积极影响（郑长德，2007;陈银娥和张德伟，2018）;第二种观点认为金融发展不一定有利于减贫，甚至可能产生负效应（谭燕之，2009;杨俊和王燕等，2008）;第三种观点认为金融发展对减贫的影响是会随着发展水平的变化而变化，在初期会阻碍贫困减缓，只有在达到一定的水平后，才会促进贫困减缓（王江和齐硕，2019）。

在产业结构升级与贫困程度关系的研究方面，从《国家“八七”扶贫攻坚计划》提出的“积极推进农业产业化经营”，至到《中国农村扶贫开发纲要（ 2001-2010）》提出的“开发式扶贫”，到《中国农村扶贫开发纲要（2011-2020）》的发展特色“优势产业”，再到《中国农村扶贫开发的新进展》白皮书中提出的“产业化扶贫”（申红兴，2014），这都显示出在扶贫开发中越来越重视产业发展。目前的研究，主要有两种观点：第一观点认为第一产业和第三产业对减贫的贡献大于第二产业（张萃，2011）;第二种观点认为第一产业对减贫的贡献大于第二产业和第三产业（李小云和于乐荣等，2010）。

在金融发展与产业结构升级关系的研究方面，虽然受到学者们越来越多的关注，但总体上文献数量还不是很多，已有文献集中于探讨产业发展对金融结构的影响（王汉杰和温涛等，2018）、金融发展对产业发展的影响（杜萌和曲直等，2015）以及金融发展与产业发展的互动关系（任晓怡，2015）。

已有的研究对给了我们很多启发，但也存在着以下问题：第一，大部分处于定性研究阶段，少部分的定量研究也仅仅限于时间序列数据，数据代表性不强，容易产生小样本误差;第二，这些研究大都基于静态模型采研究，从动态角度的研究较少;第三，现有文献鲜有系统地对金融发展、产业结构升级与贫困程度之间相互关系进行研究的。因此本研究以573个贫困县为研究对象，运用2008年到2014年的面板数据，采用面板向量自回归模型，来探讨金融发展、产业结构升级和贫困程度之间的关系，以期为扶贫攻坚制度设计以及金融扶贫、产业扶贫的深层次推进提供决策参考。

1 数据来源与模型设定

1.1 变量和数据

本文选取2008-2014年573个贫困县（国家扶贫开发工作重点县共有592个，去除19个数据缺省的县级单位）的面板数据进行分析。具体数据来源于2008年至2014年《中国县域统计年鉴》、各省统计年鉴以及各县统计公报。表1为面板数据模型中各变量的描述性统计。

贫困程度。用农村居民人均纯收入作为贫困程度的替代变量（匡远配和罗荷花，2010），同时对其进行对数变换处理，用符号Inpre表示。农村居民人均纯收入提高，则意味者贫困程度减缓。

金融发展。用金融发展规模来作为金融发展的替代变量，并忽略金融发展中证券和保险对减贫的影响，故采用各贫困县金融机构的存贷款之和与其GDP的比值即金融相关比率来表示（师荣蓉和徐璋勇等，2013），用符号fd表示。

产业结构升级。产业结构升级采用产业结构层次系数来衡量（林志炳和张玺等，2015），用符号upg表示，其测算公式是：比重。upg的取值范围为l≤upg≤3，其含义为，产业结构升级系数越趋近1，表明一国或地区产业结构的层次越低;产业结构升级系数越趋近3，表明一国或地区产业结构的层次越高。

1.2 模型设定

面板向量自回归模型（ PVAR'）兼具面板数据模型和VAR模型的优点，不仅能解决系统的内生性问题，同时还能准确刻画出变量之间的动态变化（殷金朋和倪志良等，2015）。具体模型建立如下：

2 实证结果分析

2.1 平稳性检验

为了避免面板数据的估计结果出现虚假回归的问题，我们需要对变量的平稳性进行检验。我们采用LLC检验、IPS检验、ADF-Fisher检验和PP-Fisher检验同时对变量进行检验，若四个检验的结果都显示面板数据平稳，则认为该面板数据平稳。从表2可以看出，贫困程度（Inpre）、金融发展（fd）和产业结构升级（ upg）三个原始序列的四个检验结果都平稳，同为零阶单整。

2.2 最优阶数选择

通过以上检验我们发现面板数据为同阶单整，接下来对滞后阶数进行选择，判断方法通常有AIC、BIC和HQIC三种方法，大多数准则倾向于的滞后阶数，就是模型的滞后阶数。从表3可以发现，BIC和HQIC方法都显示模型的最优阶数为滞后1阶。

2.3 模型参数估计

从表4可知，当贫困程度（ Inpre）作为被解释变量时，贫困程度的的滞后一阶（ Ll.h_lnpre）对当期的影响为0.656，并在1%的显著性水平下显著，即前期贫困程度减缓1个单位，当期贫困程度减缓0.656个单位。这说明样本区域的贫困程度具有“路径依赖”效应，前期的贫困程度对当期的贫困具有较大的影响，这是由于生活在贫困状态下的人群，会形成一种“惯性”，这种“惯性”会使得贫困人口的生活水平长久地限定在原有的“路径”中，而很难通过自身力量來改变。

滞后一期的金融发展（ Ll.h_fd）对当期贫困程度（Inpre）的影响系数为0.165，且在5%的显著性水平下显著，前期的金融发展（ fd）对当期的贫困程度（Inpre）有一定的正向影响，前期的金融发展（fd）提升1个单位，当期的贫困程度就减缓0.165个单位。这说明样本区域金融发展能有效的促进减贫，事实上减贫作用主要体现在两个方面：从政府方面来看，政府可以从金融发展中获得收入，进而能有更多的资源去资助贫困人口（伍艳，2012）。从金融机构来看，金融发展意味着金融机构能够给更多穷人提供信贷服务，帮助穷人发展新技术，改善健康水平，进而提高穷人的生产力，促使他们摆脱贫困;同时，金融发展也意味着金融机构能够更好地为穷人提供储蓄服务，帮助穷人积累资金，进而提高穷人的风险抵抗能力（陈银娥和师文明.2010）。

滞后一期的产业结构升级（ Ll.h_upg）对当期贫困程度（Inpre）的影响系数为正，但在10%的显著性水平下也不显著，不具有统计意义，表明二者没有显著相关关系。这意味着样本区域产业结构升级对贫困程度的减缓并没有产生积极影响。主要原因，一是部分地区在产业发展中未因地制宜选择合适的产业项目，盲目追求“短平快”，使得产业发展并未实现预期的效益。二是产业发展的带贫机制不完善，贫困人口由于缺乏相应技术和培训，很难从产业发展中获益。

当金融发展（fd）为被解释变量，滞后一期的产业结构升级（ Ll.h_upg）对金融发展（fd）的影响系数为-0.512，但系数在10%的显著性水平下也不显著，不具备统计意义。而当产业结构升级（ upg）为被解释变量，滞后一期的金融发展（L1.h_fd）对产业结构升级（upg）的影响系数为-0.004，但系数同样在10%的显著性水平下也不显著。这说明样本区域金融发展（fd）和产业结构升级（upg）之间没有显著的相关关系。究其原因主要有两点，一是金融机构为了规避风险会尽量避免向中小企业贷款，使得中小企业在发展产业的过程中无法获得足够的资金支持。二是样本区域的产业基础薄弱，产业发展水平有限，还无法与当地的金融发展形成良性互动。

2.4 脉冲响应函数

脉冲响应函数是保持其他变量的扰动为零，进而描述一个变量对另一变量扰动的反应，能直观地刻画变量之间的动态影响。利用蒙特卡洛200次模拟给出脉冲响应函数5%的置信区间，图1展示了贫困程度（ Inpre）、金融发展（fd）和产业结构升级（ upg）三个变量一阶滞后的脉冲响应反应函数，横轴和纵轴分别表示响应期数和响应程度。

金融发展（fd）对贫困程度（Inpre）会产生正向冲击，且这种冲击在第一期达到峰值，第六期后逐步减小（图1第一行第二幅），这说明样本区域金融发展在短期内会促进当地贫困的减缓，但随着时间的推移这种作用呈现递减的趋势。

产业结构升级（ upg）对贫困程度（Inpre）的影响整体上趋向于零（图1第一行第三幅）。这进一步说明产业结构升级（ upg）对贫困程度（Inpre）没有显著的影响。

2.5 方差分解

在脉冲响应函数的基础上，进行方差分解，进一步分析贫困程度（ Inpre）、金融发展（fd）、产业结构升级（upg）三个变量对各变量变化所作的相对贡献。从表5可以看出，各变量对贫困程度（ Inpre）波动的解释程度由大到小依次为：贫困程度（ Inpre）、金融发展（fd）、产业结构升级（upg），其中贫困程度（ Inpre）自身在第5期和第10期对其波动的解释程度分别为93.6%和93.1%;金融发展（fd）的贡献在第5期和第10期分别是6.4%和6.8%;产业结构升级（ upg）对于贫困程度（ Inpre）波动的贡献基本可以忽略不计。由此可以发现样本区域金融发展和产业结构升级对降低贫困程度的贡献还十分有限。

3 结论与启示

选取573个贫困县为样本，采用PVAR模型对金融发展、产业结构升级的动态减贫效应进行了实证检验。研究表明：贫困程度具有“路径依赖”效应;金融发展短期内能有效的降低贫困程度，但随着时间的推移这种作用呈现递减的趋势;产业结构升级对贫困程度的减缓没有显著影响;金融发展和产业结构升级之间没有显著相关关系。因此，贫困地区可以从以下方面来降低贫困程度，第一，提高金融发展的质量。首先，贫困地区的正规金融机构应该在进一步优化风险防控机制的基础上，通过提供小额信贷等方式加大对当地中小企业的贷款支持力度。其次，应该进一步推动非正规金融的发展，将其作为推动产业发展的重要补充力量，进而拓宽贫困地区中小企业的融资渠道，保障产业发展的资金来源。第二，优化产业发展结构。首先，因地制宜发展特色产业，确保产业选择要精准，不能随意改变，不能增加农户更换产业的机会成本。其次，强化产业发展与农户的利益联结机制，让农户切实得到实惠，提高农户参与产业发展的积极性。

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[作者简介]殷强（1988-），男，湖南湘阴人，博士，助理研究员，研究方向：减贫与发展。

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