（西北大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，陜西 西安710127）

一、引言

黨的十九大報(bào)告指出，堅(jiān)決打贏脫貧攻堅(jiān)戰(zhàn)，確保到2020年我國(guó)現(xiàn)行標(biāo)準(zhǔn)下農(nóng)村貧困人口實(shí)現(xiàn)脫貧。隨著我國(guó)脫貧攻堅(jiān)進(jìn)入攻城拔寨的沖刺期，亟需通過金融發(fā)展對(duì)接脫貧攻堅(jiān)的多元化融資需求。近年來，中央出臺(tái)了一系列政策文件要求引導(dǎo)多種資金參與扶貧開發(fā)工作，實(shí)現(xiàn)金融扶貧廣覆蓋和可持續(xù)。2014年國(guó)務(wù)院扶貧辦等部門聯(lián)合印發(fā)《關(guān)于創(chuàng)新發(fā)展扶貧小額信貸的指導(dǎo)意見》旨在完善扶貧貼息貸款政策，2016年中國(guó)人民銀行等七部門印發(fā)《關(guān)于金融助推脫貧攻堅(jiān)的實(shí)施意見》強(qiáng)調(diào)充分發(fā)揮各類金融機(jī)構(gòu)主體作用，2018年中國(guó)人民銀行等四部門印發(fā)《關(guān)于金融支持深度貧困地區(qū)脫貧攻堅(jiān)的意見》詳細(xì)部署金融部門支持深度扶貧，銀保監(jiān)會(huì)印發(fā)《關(guān)于做好2019年銀行業(yè)保險(xiǎn)業(yè)服務(wù)鄉(xiāng)村振興和助力脫貧攻堅(jiān)工作的通知》要求適度放寬對(duì)深度貧困地區(qū)和特殊貧困群體的貸款期限，實(shí)行更加優(yōu)惠的貸款利率。然而，作為逐利的金融機(jī)構(gòu)是否會(huì)服務(wù)于收益率低、風(fēng)險(xiǎn)高的貧困主體以促進(jìn)貧困減緩，不同省區(qū)之間金融減貧在地理空間上是否存在溢出效應(yīng)與門檻特征，這些問題亟待解決。本文從多維貧困視角出發(fā)，以1978-2016年西部12省區(qū)的面板數(shù)據(jù)為例，通過建立空間計(jì)量模型和面板門檻模型，對(duì)改革開放以來金融減貧的空間溢出效應(yīng)和門檻特征進(jìn)行研究，以期為金融發(fā)展支持扶貧開發(fā)及實(shí)現(xiàn)2020年區(qū)域性整體脫貧目標(biāo)提供理論支持與決策參考。

二、文獻(xiàn)綜述

關(guān)于貧困的內(nèi)涵，經(jīng)濟(jì)學(xué)家阿瑪?shù)賮啞ど岢龆嗑S貧困理論，認(rèn)為貧困包括收入、健康、教育、住房及公共物品的可獲得性等多個(gè)維度的缺失[1]。近年來針對(duì)金融發(fā)展減緩多維貧困的研究主要有：（1）金融發(fā)展減緩收入貧困。陳華、孫忠琦基于1995—2014年的省際面板數(shù)據(jù)，利用系統(tǒng)GMM 估計(jì)方法，研究發(fā)現(xiàn)金融發(fā)展有利于緩解收入貧困[2]。張西現(xiàn)研究表明少數(shù)民族農(nóng)村金融的發(fā)展并沒有緩解醫(yī)療貧困，對(duì)收入貧困的緩解具有極大的促進(jìn)作用[3]。郭利華、毛寧、吳本鍵研究發(fā)現(xiàn)金融發(fā)展可以有效減少收入貧困和能力貧困[4]。（2）金融發(fā)展減緩教育貧困、醫(yī)療貧困。陳銀娥、張德偉研究發(fā)現(xiàn)縣域金融發(fā)展的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)效應(yīng)強(qiáng)于收入分配效應(yīng)，對(duì)消費(fèi)貧困的影響大于醫(yī)療貧困和教育貧困[5]。傅鵬、張鵬、周穎研究表明金融發(fā)展對(duì)減緩農(nóng)民收入貧困和教育貧困不僅具有直接減貧作用，還能通過溢出效應(yīng)對(duì)鄰近省份發(fā)揮減貧作用[6]。劉宏霞、汪慧玲、謝宗棠研究發(fā)現(xiàn)金融發(fā)展對(duì)生活貧困、醫(yī)療貧困及教育貧困存在單一門檻，金融發(fā)展對(duì)扶持生活貧困和醫(yī)療貧困的促進(jìn)效應(yīng)逐漸增強(qiáng)，但對(duì)扶持教育貧困的促進(jìn)效應(yīng)逐漸減弱[7]。羅荷花、駱伽利研究表明金融發(fā)展對(duì)總體貧困、收入貧困、教育貧困和權(quán)力貧困的緩解產(chǎn)生顯著正向影響[8]。（3）金融發(fā)展減緩信息貧困。賀立龍、黃科、鄭怡君研究表明貧困農(nóng)戶更依賴于非正規(guī)信貸，對(duì)正規(guī)信貸有懼貸心理，破解“信息貧困”有助于緩解農(nóng)戶懼貸心理[9]。徐瑋、謝玉梅研究發(fā)現(xiàn)破解貧困地區(qū)的“信息貧困”問題，拓展貧困戶對(duì)外融資需求，提高貧困戶貸款可得性有助于減貧[10]。

關(guān)于金融發(fā)展的減貧效應(yīng)，已有研究形成了積極、抑制及不確定性三種觀點(diǎn)：（1）積極作用。盧盼盼、張長(zhǎng)全研究表明享受普惠金融服務(wù)的貧困家庭可以提高收入轉(zhuǎn)變?yōu)榉秦毨Ъ彝11]。車樹林、顧江構(gòu)建理論模型計(jì)算各省份農(nóng)村地區(qū)包容性金融發(fā)展指數(shù)，研究表明包容性金融發(fā)展具有顯著的減貧效應(yīng)[12]。吳君嫻、黃永興研究發(fā)現(xiàn)，與發(fā)達(dá)省份相比，經(jīng)濟(jì)金融不發(fā)達(dá)省份的金融減貧效果更好[13]。黃琦利用分位數(shù)回歸分析方法探討金融發(fā)展的反貧困效應(yīng)，發(fā)現(xiàn)涉農(nóng)貸款服務(wù)與農(nóng)村資本市場(chǎng)發(fā)展對(duì)于貧困程度高的群體反貧困效應(yīng)更有效，農(nóng)村居民儲(chǔ)蓄服務(wù)對(duì)于貧困程度低的群體更有效[14]。（2）抑制作用。Maurer和Haber 研究發(fā)現(xiàn)金融發(fā)展并未使窮人從中獲益，僅能惠及提供擔(dān)保品的富人和擁有良好社交網(wǎng)絡(luò)的人[15]。張中錦提出金融發(fā)展盡管顯著促進(jìn)了城鎮(zhèn)居民的收入增長(zhǎng)，但對(duì)農(nóng)村居民的收入增長(zhǎng)并未產(chǎn)生正向作用[16]。Fowowe 等運(yùn)用非洲國(guó)家的經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)金融發(fā)展對(duì)貧困減緩不存在顯著影響[17]。王偉、朱一鳴研究發(fā)現(xiàn)如果普惠金融只注重解決貧困地區(qū)對(duì)金融機(jī)構(gòu)的接觸性排斥，會(huì)產(chǎn)生顯著的致貧效應(yīng)[18]。（3）不確定性作用。蘇靜、胡宗義、肖攀利用面板平滑轉(zhuǎn)換模型，檢驗(yàn)了非正規(guī)金融發(fā)展對(duì)農(nóng)村貧困廣度、深度和強(qiáng)度存在顯著的非線性影響[19]。劉芳、劉明、郭鋒航基于2000—2012 陜西省貧困縣的數(shù)據(jù)，研究發(fā)現(xiàn)金融發(fā)展與貧困減緩存在類似庫茲涅茨曲線的“U”型關(guān)系[20]。傅鵬、張鵬研究發(fā)現(xiàn)全國(guó)農(nóng)村金融發(fā)展對(duì)貧困減緩具有顯著的門檻特征，東部地區(qū)存在收斂門檻，中部地區(qū)存在加速門檻，西部地區(qū)存在分化門檻[21]。劉芳研究發(fā)現(xiàn)長(zhǎng)期金融發(fā)展有利于貧困減緩，而短期金融發(fā)展對(duì)貧困減緩具有抑制作用[22]。

本文在已有研究基礎(chǔ)上從以下兩個(gè)方面進(jìn)行完善：第一，從研究視角方面，以往對(duì)金融減貧的研究多集中于收入貧困、教育貧困、醫(yī)療貧困等單一維度，不能全面反映貧困狀況和教育、醫(yī)療、住房、信息等方面的困境。本文將貧困關(guān)注點(diǎn)從表面的物質(zhì)匱乏延伸到背后深層次的原因，綜合考慮西部地區(qū)的多維貧困。第二，從研究方法方面，以往研究采用傳統(tǒng)計(jì)量模型、系統(tǒng)GMM 估計(jì)方法或分位數(shù)回歸方法，而傳統(tǒng)模型遵循樣本相互獨(dú)立的假設(shè)，沒有考慮樣本間的空間相關(guān)性，可能導(dǎo)致計(jì)量結(jié)果的偏誤。本文引入空間計(jì)量模型考察區(qū)域間多維貧困的空間相關(guān)性，同時(shí)考察金融減貧的非線性門檻效應(yīng)，更合理地刻畫金融發(fā)展對(duì)貧困減緩的影響。

三、理論分析

（一）多維貧困視域下金融減貧的機(jī)制分析

多維貧困分析框架源自諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)得主阿瑪?shù)賮啞ど哪芰ω毨w系，森認(rèn)為如果個(gè)人或家庭缺少足夠的營(yíng)養(yǎng)、基本的醫(yī)療條件、基本的住房保障、一定的受教育機(jī)會(huì)等，就意味著他們處于貧困狀態(tài)[1]。世界銀行《1990年世界發(fā)展報(bào)告》明確提出從物質(zhì)匱乏、教育程度和身體健康狀況三個(gè)方面衡量家庭貧困[23]。聯(lián)合國(guó)開發(fā)計(jì)劃署《2010年人類發(fā)展報(bào)告》采用健康、教育、生活標(biāo)準(zhǔn)三個(gè)維度測(cè)算全球104個(gè)發(fā)展中國(guó)家多維貧困指數(shù)[24]。本文根據(jù)《中國(guó)農(nóng)村扶貧開發(fā)綱要（2011—2020）》①，在此基礎(chǔ)上增加了資產(chǎn)維度，資產(chǎn)維度反映一個(gè)家庭多年的收入積累和消費(fèi)平滑后的財(cái)富狀況，通過住房貧困這一指標(biāo)來衡量。因此，遵循全面性、可比性和數(shù)據(jù)可得性原則，本文從健康、教育、資產(chǎn)和生活標(biāo)準(zhǔn)四個(gè)維度構(gòu)建多維貧困綜合指數(shù)來考察多維貧困水平。其中，健康維度通過醫(yī)療貧困衡量，教育維度通過教育貧困衡量，資產(chǎn)維度通過住房貧困衡量，生活維度通過經(jīng)濟(jì)貧困、信息貧困、交通貧困和生態(tài)貧困來衡量。

金融發(fā)展減緩多維貧困的機(jī)制可以通過以下四個(gè)方面闡述：第一，物質(zhì)資本效應(yīng)。金融發(fā)展一方面為貧困人口提供儲(chǔ)蓄、信貸、貼息等金融服務(wù)，提升其消費(fèi)水平和投資能力，減少其經(jīng)濟(jì)貧困，另一方面通過促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)來提升貧困地區(qū)的基礎(chǔ)設(shè)施水平，改善其交通貧困、住房貧困、生態(tài)貧困等。第二，人力資本效應(yīng)。金融發(fā)展為貧困群體提供借貸資本以提高文化教育、醫(yī)療衛(wèi)生等人力資本投資，減少教育貧困和醫(yī)療貧困。第三，社會(huì)資本效應(yīng)。金融發(fā)展通過降低交易成本和信息不對(duì)稱，緩解金融排斥，減少貧困群體的信息貧困。第四，技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)。金融發(fā)展的物質(zhì)資本效應(yīng)和人力資本效應(yīng)的正外部性可以促進(jìn)貧困群體知識(shí)積累和技術(shù)創(chuàng)新，同時(shí)金融機(jī)構(gòu)能夠有效評(píng)估、分散農(nóng)業(yè)生產(chǎn)項(xiàng)目中的風(fēng)險(xiǎn)，減少貧困群體的經(jīng)濟(jì)貧困。具體影響機(jī)制如圖1所示。

圖1 多維貧困視域下金融減貧的機(jī)制分析

（二）金融減貧空間溢出效應(yīng)的理論分析

金融減貧的空間溢出效應(yīng)是指金融發(fā)展不僅對(duì)本地區(qū)貧困具有一定的作用，還通過空間上的互動(dòng)產(chǎn)生一定的外部性，即對(duì)臨近地區(qū)的貧困也會(huì)產(chǎn)生一定的影響。金融減貧的空間溢出效應(yīng)存在以下四個(gè)方面的特征：第一，空間近鄰性。在相似的金融政策和信貸標(biāo)準(zhǔn)下，相鄰地區(qū)金融發(fā)展對(duì)貧困減緩的影響表現(xiàn)出空間相關(guān)性。由于歷史和體制原因，貧困呈現(xiàn)出空間近鄰性的集聚分布，主要集聚在西部老少邊窮地區(qū)和集中連片特困地區(qū)等。第二，金融外部性。金融外部性包括回波效應(yīng)和擴(kuò)散效應(yīng)?；夭ㄐ?yīng)是指金融發(fā)展從貧困地區(qū)吸收存款而不能幫助貧困群體形成自我造血的能力，使得資本、技術(shù)等生產(chǎn)要素由貧困地區(qū)流出，導(dǎo)致區(qū)域之間的貧困差距進(jìn)一步擴(kuò)大，造成區(qū)域之間的惡性循環(huán)機(jī)制；擴(kuò)散效應(yīng)是指金融發(fā)展使資本、技術(shù)等生產(chǎn)要素向貧困地區(qū)擴(kuò)散輻射，幫助貧困人群提高自我發(fā)展能力，創(chuàng)造新的經(jīng)濟(jì)收入，形成區(qū)域之間良性的“循環(huán)累積因果效應(yīng)”。第三，涓滴效應(yīng)。涓滴效應(yīng)指金融發(fā)展通過惠及富裕群體和發(fā)達(dá)地區(qū)帶動(dòng)貧困地區(qū)和低收入群體的發(fā)展。第四，增長(zhǎng)極效應(yīng)。金融發(fā)展通過促進(jìn)增長(zhǎng)極地區(qū)的貧困減緩，帶動(dòng)相鄰地區(qū)的共同發(fā)展，形成區(qū)域之間的空間溢出效應(yīng)。

（三）金融減貧門檻特征的理論分析

20世紀(jì)40年代，羅森斯坦-羅丹、納克斯等發(fā)展經(jīng)濟(jì)學(xué)家提出只有越過人均收入水平的“門檻”才能擺脫貧困，不然將陷入貧困的惡性循環(huán)難以擺脫。在傳統(tǒng)的索洛模型中，無論經(jīng)濟(jì)在任何初始狀態(tài)都會(huì)收斂于唯一均衡點(diǎn)上。本文將傳統(tǒng)的索洛模型修正為多重均衡，其中高水平均衡和低水平均衡是穩(wěn)定均衡，而跳躍“貧困陷阱”門檻的均衡并不穩(wěn)定?！柏毨葳濉钡拇嬖谝蕾囉谝?guī)模報(bào)酬遞增假設(shè)，因此可以對(duì)索洛模型函數(shù)稍作修改，使其具有一個(gè)規(guī)模報(bào)酬遞增的階段。

設(shè)生產(chǎn)函數(shù)為f(k)，其中f′ (k) ＞0，

當(dāng)人均資本存量在k a＜k＜kb之間時(shí)，表現(xiàn)出規(guī)模報(bào)酬遞增，而在0 ＜k＜ka和k＞kb時(shí) ，均表現(xiàn)為規(guī)模報(bào)酬遞減，如圖2。

圖2 修正的索洛模型描述貧困陷阱

從圖2 可以看出，（k1，y1）、（k2，y2）、（k3，y3）都是均衡點(diǎn)，但只有（k1，y1）和（k3，y3）是穩(wěn)定均衡，而（k2，y2）的均衡是不穩(wěn)定的。當(dāng)經(jīng)濟(jì)一旦偏離（k2，y2），例如上圖中的kb點(diǎn)，產(chǎn)出將向左移動(dòng)趨向（k1，y1）。如果經(jīng)濟(jì)的初始狀態(tài)比較貧窮，就很容易陷入低水平均衡，倘若要移動(dòng)到高水平均衡，必須依靠資本積累跳過（k2，y2）的門檻，否則就會(huì)陷入（k1，y1）的“貧困陷阱”中。因此，貧困地區(qū)需要依靠金融發(fā)展整合社會(huì)閑散資金，以便跳出“貧困陷阱”進(jìn)入更高水平的均衡狀態(tài)。

四、實(shí)證研究

（一）研究方法

1.空間計(jì)量模型

空間計(jì)量模型考慮了經(jīng)濟(jì)變量的空間效應(yīng)。本文設(shè)定一種無約束的空間面板杜賓模型，模型包括因變量和所有解釋變量的空間滯后項(xiàng)。具體模型如下：

其中，多維貧困綜合指數(shù)povit是it×1 維被解釋變量，Xit是it×k 維解釋變量，μi為i×1 維省區(qū)市固定效應(yīng)列向量，?t為t×1 維時(shí)間固定效應(yīng)列向量，εit為誤差項(xiàng)，滿足εit～(0,σ2)，α、β和θ 代表待估參數(shù)，Wi是空間權(quán)重矩陣。ρ 代表空間滯后參數(shù)，反映不同省區(qū)市間多維貧困的空間關(guān)聯(lián)性：若ρ 為正，表明多維貧困存在正向空間效應(yīng)；反之，則表明存在負(fù)向空間效應(yīng)。

2.面板門檻模型

本文借鑒Hansen 改進(jìn)的面板門檻回歸模型[25]，檢驗(yàn)不同收入水平下金融發(fā)展減緩多維貧困的門檻效應(yīng)。假設(shè)每一個(gè)樣本的μi均為獨(dú)立同分布，具體模型如下：

其中，γ1,γ2,…,γn為門檻值，α11,α12,…α1n,α21,…,α2n,α31,…,α3n為不同區(qū)間的系數(shù)，多維貧困綜合指數(shù)（povit）為被解釋變量；以人均收入水平（incit）為門檻變量，金融規(guī)模（scait）、金融結(jié)構(gòu)（strit）、金融效率（effit）為核心解釋變量；政府支持程度（govit）、城市化（urbit）、公共服務(wù)（pubit）、進(jìn)出口總額占比（trait）、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)（ecoit）及就業(yè)水平（jobit）為控制變量；西部大開發(fā)政策的實(shí)施（expit）為虛擬變量。

（二）評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建

首先，被解釋變量：多維貧困綜合指數(shù)。本文通過經(jīng)濟(jì)貧困、住房貧困、醫(yī)療貧困、教育貧困、交通貧困、生態(tài)貧困、信息貧困來構(gòu)建多維貧困綜合指數(shù)②。關(guān)于多維貧困測(cè)量中的指標(biāo)權(quán)重選擇，通常采取兩種方法：一是等權(quán)重分配法；二是統(tǒng)計(jì)分析方法，如主成分分析法等。鑒于主成分分析法在構(gòu)造權(quán)重和指標(biāo)綜合方面具有顯著的穩(wěn)健性，故本文使用主成分分析法。

其次，解釋變量：本文將金融發(fā)展界定為金融規(guī)模擴(kuò)張、結(jié)構(gòu)優(yōu)化和效率提高。首先，金融規(guī)模通常使用M2/GDP 或金融相關(guān)比率來衡量，本文選用金融相關(guān)比率。其次，金融結(jié)構(gòu)一般使用金融中介結(jié)構(gòu)或金融市場(chǎng)結(jié)構(gòu)來衡量，鑒于貧困地區(qū)一般以第一產(chǎn)業(yè)為主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)，同時(shí)考慮到中國(guó)資本市場(chǎng)1978—1990年尚未建立，故選用農(nóng)業(yè)貸款余額占貸款余額比重來衡量。最后，金融效率一般使用非國(guó)有經(jīng)濟(jì)獲得銀行貸款的比率衡量，但考慮到我國(guó)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)中國(guó)有經(jīng)濟(jì)占主導(dǎo)地位的客觀現(xiàn)實(shí)[26]，同時(shí)鑒于西部地區(qū)主要是以銀行為主導(dǎo)的金融體系，故使用貸存比反映金融效率。另外，根據(jù)“貧困陷阱”理論，貧困地區(qū)只有越過人均收入水平的“門檻”才能擺脫貧困，故選取人均收入為門檻變量。

再次，控制變量：由于政府支持、城市化水平、公共服務(wù)、進(jìn)出口總額占比、就業(yè)水平、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、西部大開發(fā)政策的實(shí)施等都可能影響貧困減緩，本文將上述因素設(shè)置為控制變量。具體如表1所示。

表1 指標(biāo)體系構(gòu)建

本文使用1978—2016年西部12省區(qū)市的面板數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)金融年鑒》《中國(guó)農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》等。

（三）實(shí)證檢驗(yàn)及分析

1.金融減貧的空間溢出效應(yīng)研究

首先，對(duì)1978—2016年西部地區(qū)多維貧困綜合指數(shù)進(jìn)行全局Moran's I 指數(shù)檢驗(yàn)，表2 顯示，1978—2016年西部地區(qū)多維貧困綜合指數(shù)的全局Moran's I 指數(shù)均表現(xiàn)為顯著正相關(guān)，即LL 聚集和HH 聚集，表明多維貧困存在顯著的空間相關(guān)性，且隨著時(shí)間的推移，相關(guān)性越來越強(qiáng)。

表2 1978—2016年西部地區(qū)多維貧困綜合指數(shù)的全局Moran's I 指數(shù)

本文使用K（K=4）最近點(diǎn)權(quán)重矩陣W1與空間鄰接矩陣W2 來說明估計(jì)結(jié)果的穩(wěn)健性，如表3所示。

表3 空間計(jì)量模型回歸結(jié)果

從上表可以看出：首先，穩(wěn)健LM-lag 統(tǒng)計(jì)值和穩(wěn)健LM-error 統(tǒng)計(jì)值均在5%的水平下顯著，故使用更具一般意義的空間杜賓模型（SDM）；其次，根據(jù)LR 檢驗(yàn)和Hausman 檢驗(yàn)結(jié)果選擇固定效應(yīng)的空間杜賓模型為理想模型；再次，空間杜賓模型的Wald 檢驗(yàn)均顯著，說明空間杜賓模型（SDM）不能簡(jiǎn)化為空間自回歸模型（SAR）和空間誤差模型（SEM）；最后，基于最近點(diǎn)權(quán)重矩陣W1的SDM模型擬合優(yōu)度高于空間鄰接矩陣W2，因此本文選擇基于最近點(diǎn)權(quán)重矩陣的SDM模型進(jìn)行空間溢出效應(yīng)分析。同時(shí)考察估計(jì)結(jié)果的穩(wěn)健性：最近點(diǎn)權(quán)重矩陣W1和空間鄰接矩陣W2的溢出效應(yīng)系數(shù)ρ 都為正并通過顯著性檢驗(yàn)，使用滯后一期的各解釋變量、被解釋變量替代原來的變量進(jìn)行空間效應(yīng)分析，估計(jì)結(jié)果沒有顯著變化，故使用最近點(diǎn)權(quán)重矩陣下的SDM模型進(jìn)行研究。

從金融發(fā)展來看，金融效率、金融結(jié)構(gòu)對(duì)多維貧困減緩具有顯著正向作用，金融規(guī)模對(duì)于多維貧困減緩具有顯著負(fù)向作用③。從控制變量來看，按照影響程度從高到低，就業(yè)水平、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、公共服務(wù)對(duì)多維貧困減緩具有顯著正向作用，政府支持、城市化、西部大開發(fā)對(duì)多維貧困減緩的作用不顯著，進(jìn)出口總額占比對(duì)多維貧困減緩起顯著負(fù)向作用。就業(yè)水平的提高有利于從根本上緩解多維貧困，公共服務(wù)的改善提高了貧困群體的文化醫(yī)療衛(wèi)生水平，緩解了生活貧困；經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)水平的提高對(duì)于貧困減緩具有涓滴效應(yīng)。進(jìn)出口總額提高后由于設(shè)備進(jìn)口代替非熟練勞動(dòng)力的使用，行業(yè)準(zhǔn)入標(biāo)準(zhǔn)自然會(huì)有所提高，這就限制了資本和非熟練勞動(dòng)力的準(zhǔn)入，使得貧困人口很難從對(duì)外貿(mào)易中獲益。從空間交互項(xiàng)來看，鄰近地區(qū)的金融效率、金融結(jié)構(gòu)對(duì)本地區(qū)多維貧困減緩具有顯著正向作用，鄰近地區(qū)的金融規(guī)模對(duì)本地區(qū)多維貧困減緩的作用不顯著，鄰近地區(qū)的就業(yè)水平、政府支持、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和西部大開發(fā)政策的實(shí)施對(duì)本地區(qū)多維貧困減緩具有顯著正向作用。

本文在最近點(diǎn)權(quán)重矩陣W1 下對(duì)金融減貧的空間效應(yīng)進(jìn)行分解，如表4所示。直接效應(yīng)是指本地區(qū)自變量變化對(duì)本地區(qū)因變量變化的影響，其中包括反饋效應(yīng)，即本地區(qū)自變量變動(dòng)通過影響其他地區(qū)的自變量或因變量，又反過來影響本地區(qū)因變量的變化；間接效應(yīng)是指本地區(qū)自變量變化對(duì)其他地區(qū)因變量變化的影響。

表4 空間效應(yīng)分解結(jié)果

從表4 可以看出，金融規(guī)模的直接效應(yīng)顯著為0.287，間接效應(yīng)不顯著，說明擴(kuò)大金融規(guī)模只是從貧困地區(qū)“抽血”，而不是“輸血”，更不是“造血”，不利于本地區(qū)多維貧困減緩，對(duì)周邊地區(qū)多維貧困減緩沒有顯著影響。金融結(jié)構(gòu)的直接效應(yīng)顯著為-0.087，反饋效應(yīng)為-0.006，間接效應(yīng)顯著為-0.191，間接效應(yīng)占總效應(yīng)的68.5%；金融效率的直接效應(yīng)顯著為-0.172，反饋效應(yīng)為-0.002，間接效應(yīng)顯著為-0.285，間接效應(yīng)占總效應(yīng)的62.3%。說明改善金融結(jié)構(gòu)、提高金融效率意味著農(nóng)業(yè)貸款占比和貸存比的提升，有利于幫助貧困群體進(jìn)行生產(chǎn)性投資，對(duì)本地區(qū)和周邊地區(qū)的多維貧困減緩具有顯著正向影響?？刂谱兞恐?，按照影響程度從高到低，就業(yè)水平、政府支持、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、公共服務(wù)和西部大開發(fā)均對(duì)多維貧困減緩具有顯著的間接效應(yīng)。人力資本的流動(dòng)性較大，故就業(yè)水平的外溢效應(yīng)最為明顯，其次為國(guó)家財(cái)政減貧的空間外溢性，再次是以經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)為代表的物質(zhì)資本集聚的外溢性，公共基礎(chǔ)設(shè)施的改善和西部大開發(fā)政策的實(shí)施可以在一定程度上推動(dòng)周邊地區(qū)的多維貧困減緩。

2.金融減貧的門檻效應(yīng)研究

金融減貧的門檻效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果表明三重門檻模型在1%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著，故選取三重門檻模型為理想模型，如表5所示。

表5 門檻值估計(jì)結(jié)果

分別采用線性模型和非線性門檻模型得到估計(jì)結(jié)果如表6所示。

表6 模型估計(jì)結(jié)果

可以看出，門檻模型的R2更高，因此本文使用非線性門檻模型來解釋金融減貧效應(yīng)。當(dāng)人均收入低于3787.649 元時(shí)，金融規(guī)模擴(kuò)大、結(jié)構(gòu)優(yōu)化、效率提高對(duì)多維貧困減緩具有顯著負(fù)向作用；當(dāng)人均收入處于3787.649與8487.967 元之間時(shí)，金融規(guī)模擴(kuò)大對(duì)多維貧困減緩作用不顯著，金融結(jié)構(gòu)優(yōu)化和效率提高均對(duì)多維貧困減緩起顯著正向作用；當(dāng)人均收入處于8487.967與12923.478 元之間時(shí)，金融規(guī)模擴(kuò)大和結(jié)構(gòu)優(yōu)化對(duì)多維貧困減緩作用不顯著，效率提高對(duì)多維貧困減緩起顯著正向作用；當(dāng)人均收入高于12923.478 元時(shí)，金融規(guī)模擴(kuò)大、結(jié)構(gòu)優(yōu)化和效率提高均對(duì)多維貧困減緩起正向作用。由此發(fā)現(xiàn)，隨著人均收入水平的提高金融發(fā)展對(duì)多維貧困減緩的效應(yīng)有所差異。當(dāng)人均收入處于低水平區(qū)間時(shí)，貧困人群將增加金融貸款用來解決溫飽問題，而不是用來增收，同時(shí)，金融發(fā)展只是從貧困地區(qū)吸收存款，而不是創(chuàng)造收入來源；當(dāng)人均收入跳躍“貧困陷阱”時(shí)，金融發(fā)展對(duì)未越過收入門檻的貧困人口沒有帶來顯著收益；當(dāng)人均收入處于高水平區(qū)間時(shí)，貧困人群從金融機(jī)構(gòu)獲得貸款主要用于生產(chǎn)性投資而非生活性消費(fèi)，故有機(jī)會(huì)投資高收益項(xiàng)目，可以用來創(chuàng)造新的經(jīng)濟(jì)收入，有利于減貧。以上檢驗(yàn)結(jié)果表明，正如發(fā)展經(jīng)濟(jì)學(xué)家們提出的貧困地區(qū)只有越過人均收入的“門檻”才能從金融發(fā)展中獲益，不然將陷入貧困的惡性循環(huán)難以擺脫。

五、結(jié)論與啟示

本文利用改革開放以來西部地區(qū)12省（市、自治區(qū)）的空間面板數(shù)據(jù)，構(gòu)建經(jīng)濟(jì)貧困、住房貧困、醫(yī)療貧困、教育貧困、交通貧困、生態(tài)貧困、信息貧困的多維貧困綜合指標(biāo)，研究多維貧困視角下金融減貧的空間溢出效應(yīng)和門檻特征。結(jié)果表明：（1）西部地區(qū)多維貧困的空間相關(guān)性顯著且逐年加強(qiáng)；金融結(jié)構(gòu)改善、金融效率提高對(duì)多維貧困減緩的空間溢出效應(yīng)不容忽視；按照影響程度從高到低，就業(yè)水平、政府支持、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、公共服務(wù)和西部大開發(fā)對(duì)多維貧困減緩具有顯著的間接正向溢出效應(yīng)。（2）金融減貧功能的有效發(fā)揮依賴于一定的基礎(chǔ)條件，表現(xiàn)出顯著的非線性影響。當(dāng)人均收入處于低水平區(qū)間時(shí)，金融發(fā)展會(huì)從貧困地區(qū)吸收存款而不能幫助貧困群體形成自我造血的能力；當(dāng)人均收入跳躍“貧困陷阱”時(shí)，金融發(fā)展對(duì)未越過門檻的貧困人口沒有帶來顯著收益；當(dāng)人均收入處于高水平區(qū)間時(shí)，貧困人群從金融機(jī)構(gòu)獲得貸款可以用來提高自我發(fā)展能力，創(chuàng)造新的經(jīng)濟(jì)收入。

基于以上結(jié)論，本文提出如下政策啟示：第一，充分考慮跨省區(qū)市間多維貧困的空間關(guān)聯(lián)性，制定有效的區(qū)域組合政策。多維貧困存在顯著的空間溢出效應(yīng)，強(qiáng)化不同地區(qū)的金融扶貧協(xié)作，應(yīng)將多維貧困的空間相關(guān)性納入到扶貧減貧政策制定過程中，針對(duì)具有擴(kuò)散效應(yīng)的深度貧困地區(qū)采取更為有效的區(qū)域政策組合進(jìn)行幫扶，有利于實(shí)現(xiàn)區(qū)域間貧困減緩的協(xié)調(diào)發(fā)展，形成良好的空間經(jīng)濟(jì)效益。構(gòu)建多元化的扶貧模式，提高就業(yè)水平，加快公共服務(wù)均等化進(jìn)程，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，充分發(fā)揮財(cái)政支農(nóng)作用，對(duì)于西部貧困地區(qū)給予適當(dāng)?shù)馁Y金支持和技術(shù)幫助，以期盡早實(shí)現(xiàn)“十三五”規(guī)劃制定的精準(zhǔn)扶貧任務(wù)。第二，注重金融發(fā)展減貧的非線性門檻效應(yīng)，實(shí)行差別化的金融支持政策。在人均收入處于深度貧困的地區(qū)，加強(qiáng)政策性金融的扶貧作用，適當(dāng)調(diào)整貸款利率，放寬涉農(nóng)貸款的限制條件，提供更適合低收入人群的金融服務(wù)；在人均收入處于跳躍“貧困陷阱”門檻的地區(qū)，通過開發(fā)性金融擴(kuò)大增收渠道，努力讓更多的貧困人群達(dá)到商業(yè)性金融的服務(wù)門檻；在人均收入水平較高的地區(qū)，充分發(fā)揮商業(yè)性金融的作用以促進(jìn)農(nóng)村中小企業(yè)融資、農(nóng)業(yè)增產(chǎn)和農(nóng)民增收。

注釋：

①《中國(guó)農(nóng)村扶貧開發(fā)綱要（2011—2020）》明確提出，“我國(guó)未來十年扶貧開發(fā)工作的總體目標(biāo)是：到2020年，穩(wěn)定實(shí)現(xiàn)扶貧對(duì)象不愁吃、不愁穿，保障其義務(wù)教育、基本醫(yī)療和住房”，故本文將資產(chǎn)維度的住房貧困納入多維貧困的分析體系中。

②多維貧困指數(shù)中經(jīng)濟(jì)貧困用農(nóng)村恩格爾系數(shù)衡量，住房貧困用農(nóng)村人均住房面積衡量，教育貧困用普通小學(xué)在校學(xué)生數(shù)衡量，醫(yī)療貧困用每萬人口擁有床位數(shù)衡量，交通貧困用每萬人公路里程數(shù)衡量，信息貧困用電話普及率衡量，生態(tài)貧困用每萬人農(nóng)作物耕種面積衡量。恩格爾系數(shù)為正向指標(biāo)，其他指標(biāo)均為負(fù)向指標(biāo)。多維貧困指數(shù)越高越貧困，越低越富裕。

③系數(shù)為負(fù)說明金融效率提高、金融結(jié)構(gòu)優(yōu)化，多維貧困綜合指數(shù)下降，貧困程度降低，對(duì)多維貧困減緩起正向作用；系數(shù)為正說明金融規(guī)模擴(kuò)大，多維貧困綜合指數(shù)上升，對(duì)多維貧困減緩起負(fù)向作用。