“送猪崽”与“折现金”:金融资本减缓贫困脆弱性效应分析——基于建档立卡贫困户的跟踪数据

林 权

(扬州工业职业技术学院 商学院,江苏 扬州 225127)

一、问题的提出

截至2020 年底,832 个贫困县全部摘帽与现行标准下9 899 万农村贫困人口全部脱贫,以及农村人口“两不愁、三保障”的基本实现,标志着我国脱贫攻坚目标的顺利完成。但同时,老少边穷地区农村低收入人口就业机会不足、生产资本匮乏、参与社会化经营渠道狭窄、抵御收入风险能力弱的问题依然典型存在[1],特别是脱贫攻坚战过程中个别地区突击式脱贫与数字脱贫等问题的暴露[2],凸显了巩固与拓展脱贫成果的重要性。***总书记也多次强调要“坚决守住防止规模性返贫的底线”。突破贫困恶性循环陷阱、构建农村贫困人口内生性的可持续增收机制、防止脆弱式脱贫成为未来一个阶段乡村振兴战略的重要内容。因此,在“返贫治理”的视域下,重新审视我国扶贫政策的现实减贫效应,优化与完善精准扶贫体系中金融资本供给模式,助力农村低收入人口长效增收机制的构建,将关乎乡村振兴大局中扶贫政策设计的最终效果,也一定程度上决定着“全面实现小康社会、实现全体人民共同富裕”宏伟目标实现的最终时间线。

自2002 年世界银行提出“贫困脆弱性”概念,即“在给定期间内落到贫困线下的概率”以来[3],相对绝对收入贫困,贫困脆弱性实现了对贫困的前瞻性测度,能够考虑未来不确定性风险冲击下家庭陷入贫困的可能,动态反映未来的贫困变化趋势[4]。因此,贫困脆弱性在各国反贫困政策中的权重不断增加。而随着我国减贫战略的重心从“扶贫”转向“防贫”,贫困脆弱性概念契合了新时期减贫工作“关口前移”的政策思路,也能够更直接地与农村低收入人口可持续增收问题相联系,这推动了中国减贫问题研究从绝对贫困治理,转向分析不同反贫困政策对农户家庭贫困脆弱的影响。如樊丽明等[5]、张勋等[6]、彭继权等[7]、张迪[8]的研究,基于不同微观数据检验了能力与健康投资、金融普惠发展、基本公共服务以及农业技术进步等因素,对中国农村家庭贫困脆弱性的影响。考虑到政府转移支付更多致力于贫困人口的基本生存保障与福利支撑,非政府的市场性金融资本供给方式,一定程度上决定了贫困人口内生性增收机制能否构建,以及反贫困政策的现实减贫效应[9]。由此衍生出了产业式供给还是普惠式供给,即“送猪崽”还是“折现金”的贫困人口金融资本供给模式选择①。但现有研究很少直接聚焦扶贫金融资本供给与贫困脆弱性的关系问题,从而无法对当前我国主流的扶贫资本注入模式提供减贫效率评价。同时现有研究更为偏重检验扶贫政策对农村低收入人口增收与减贫的短期效应,难以充分体现贫困人口社会再生产能力撬动的“慢反应”时滞特征,无法准确判断相关政策对农村人口长效增收机制构建的影响。

有鉴于此,本文尝试基于我国建档立卡贫困户宽时间口径的微观跟踪数据,在构建收入端测度的农村家庭贫困脆弱性指数,并区分结构脆弱性与风险脆弱性和不同收入结构与人力资本水平基础上,实证检验“送猪崽”与“折现金”两种差异性金融扶贫资本供给模式,对建档立卡贫困户家庭贫困脆弱性的具体影响与结构性冲击效应,以期在一个效率评价导向下,对当前金融扶贫资本最优注入模式选择提供经验证据,对我国巩固脱贫攻坚成果、优化农村低收入人口金融扶持政策、实现可持续脱贫提供启示。

本文的边际贡献体现在:一是基于建档立卡贫困户家庭的宽时间口径连续跟踪数据,通过构建收入端贫困脆弱性指数,对不同金融资本供给模式的贫困减缓效应进行检验,从而在动态性的贫困维度上,识别出不同金融资本反贫困路径的异质性影响,丰富了中国贫困脆弱性问题的研究视域。二是注意到“送猪崽”还是“折现金”的贫困户非随机性选择特征,通过构建贫困户参与“送猪崽”方式扶贫的概率选择模型,基于Heckman 两步法控制了样本选择性偏误引致的内生性问题,保证了实证结论的客观性。

二、理论分析与研究假设

早期金融资本参与贫困治理,主要是通过普惠金融方式,即为锁定的贫困个体提供低息甚至无息的无抵押信贷而展开[10]。根据世界银行《贫困与共享繁荣:2022》的统计,截至2022 年末,世界银行国际开发协会(IDA)自1960 年开始已经为世界上74个最贫困国家提供了20 期累计8 918 亿美元的贫困人口专项信贷。然而,在普惠金融实施过程中,贫困人口的高违约率既限制了信贷规模与金融资本的可持续供给,也一定程度上催生了信贷投放的“精英俘获”②,导致金融资本与贫困分布的逆向配置。由此,1989—2000 年,IDA 的“乡村银行”在孟加拉国、柬埔寨、阿富汗等亚洲七国,适度调整倾斜性信贷的发放与还贷模式的同时,还推出了一种以事前契约方式,约定贫困户必须将信贷资本用于购买特定生产资料,或从事特定农业经营活动的生产性活动贷款模式(“送猪崽”)。由此形成了金融扶贫资本的“折现金”(小额贷款)与“送猪崽”(特定生产经营贷款)两种减贫注入模式。

在两种差异化的金融资本供给模式中,究竟是“送猪崽”还是“折现金”更有利于实现长效脱贫?一部分研究认为“送猪崽”的减贫效果更为突出,如Sasmal et al.[11]发现,贫困人口之所以陷入贫困,往往是懒惰、健康与技能缺失、信用匮乏及悲观前景影响下的结果,当贫困人口获取信贷资本后,信贷资本通常会被挪用于偿债或短期福利补偿。Anderson[12]基于联合国世界扶贫计划在柬埔寨与越南的扶贫实验分析证实,有超过65%的个体信贷资本进入消费环节,即使在前端施加了购买生产资料约束,贫困人口契约能力与契约意识的缺失也无助于保证资本进入再生产环节,这使得“折现金”方式仅仅能够实现短期增收的“救济”功能。基于我国的经验研究也发现,随着精准扶贫战略的确定,以“银行+产业+贫困户”方式的专项扶贫信贷,即“送猪崽”方式,能够实现优势产业对贫困人口的生产覆盖,形成将贫困人口纳入社会生产大循环的全流程支持,从而克服贫困人口增收的资本、市场、生产选择与人力储备障碍。这种金融资本供给结构及具体的贫困减缓机制选择,通过雇佣机会的增加、资本权益获取、生产能力提升以及社会化再生产环境改善,确实加速了“社会+贫困个体”的对接。

但同时,还有一些研究则坚持认为,即使“折现金”的现金供给方式对贫困人口增收机制构建的作用有限,“送猪崽”的信贷供给方式也未必明智[13]。因为贫困人口之所以贫困,是市场判断、生产选择、资本管理等能力全面缺失的结果,这使得即使通过生产性融资帮助贫困人口越过社会再生产的资本门槛障碍,贫困人口也受限于其较低的生产经营能力而无法实现收入增长。如Meng[14]基于世界银行亚洲贫困扶持计划的分析证实,“产业+个人”的对接过程中贫困个体缺乏选择权,使得产业存在偏离贫困个体生产性禀赋的普遍性特征,从而导致在贫困减缓上,“送猪崽”所实现的生产性覆盖的福利效应被大大地对冲了。张海洋等[15]发现,与再生产捆绑的信贷投放,无论从长期还是短期福利实现看,其贫困摆脱效应都弱于非捆绑性投放,因为在信息高度不对称约束下,贫困人口存在为迎合信贷门槛盲目生产的激励。

在我国的金融扶贫实践进程中,随着精准扶贫战略框架的明确,银行体系内部形成了“送猪崽”与“折现金”金融资本供给的职能分化。商业银行主要通过普惠金融即“折现金”方式为贫困人口提供金融资本,并强调增强信贷可达性与针对贫困人口的适度倾斜,甚至在农村地区对“扶贫信贷”施加了信贷规模的比例下限。而国家开发银行与农业发展银行两家政策性银行则承担了产业扶贫、教育扶贫等其他金融扶贫职能,并提供专项资金通过产业扶贫方式为农村贫困人口“送猪崽”。产业扶贫也据此成为我国提高资本扶贫效率、迅速撬动贫困个体社会再生产能力的重要政策工具。

现有研究中,尚缺乏针对“送猪崽”与“折现金”对农村家庭贫困脆弱性影响的分析。但本质上,贫困脆弱性实际是一种对家庭是否具备持续性增收能力,并能够有效化解收入风险的动态考察,也一定程度上与贫困人口的社会再生产能力直接相关。尹志超等[16]研究证实,农村家庭的产业禀赋、土地与资本结构一定程度上决定了其收入平滑能力。王庶等[17]研究发现,除了健康与能力瓶颈外,地理禀赋如远离城市等原因减少了贫困个体的就业机会,也成为引致贫困的关键因素。因此,产业扶贫等“送猪崽”金融资本供给模式,能够实现成熟产业向贫困个体的深度覆盖,为贫困个体提供了更充分的雇佣机会与资本性收益可能,有助于增加非农性收入并优化贫困家庭收入结构。

同时,金融资本发放从贫困个体向产业的转移,一是能够借助企业“市场先行者”的优势,克服贫困个体在产业选择、市场风险抵御、信息与技术方面的不足,实现了较低成本下对贫困个体社会再生产的覆盖;二是通过对贫困地区产业的专项扶持,能够进一步放大地区产业发展对贫困人口的“涓滴效应”,实现广泛且持续的福利溢出[16]。李志平[18]在一个非对称的福利均衡分析框架中,也从数理维度比较了“送猪崽”与“折现金”的减贫差异,结论表明“产业+个体”的捆绑式生产资料融资,虽然短期福利改善效应较弱,但长期却能够实现贫困人口收入的良性循环,从而保证长期福利实现。

更重要的是,虽然“折现金”较“送猪崽”在金融资本供给规模上并未缩减,也给予了贫困个体充分的自由裁量权,允许贫困个体基于自身土地与资本禀赋,选择合适的再生产经营活动,但是中国农村贫困相对存在的“资本瓶颈”,更多典型地表现为“机会贫困”。贫困个体受限于较低的人力资本储备与信息能力,难以形成有效的市场对接,即使贫困个体能够克服“等靠要”心理,保持足够的资本投入自省,也缺乏有效的市场渠道与运营管理能力,这会大大降低“现金”注入对贫困个体或贫困家庭社会再生产能力撬动的效率。更何况“送猪崽”能够迅速实现贫困个体经营活动的规模化捆绑,能够大大提升市场议价能力,也能够显著降低新技术、新销售网络的应用成本。

据此,本文提出如下假设:

H1:“送猪崽”与“折现金”都能够降低农村低收入人口贫困脆弱性概率。

H2:“送猪崽”对农村低收入人口家庭贫困脆弱性的影响显著强于“折现金”。

三、“送猪崽”与“折现金”对农村家庭贫困脆弱性影响的实证检验

(一)贫困脆弱性的测度

在农村家庭贫困脆弱性水平的测度上,本文采用Chaudhuri et al.[3]定义的贫困脆弱性指标(Vulnerability as Expected Poverty,VEP),即基于农村家庭预期贫困概率加以识别,若发生贫困概率高于设定脆弱性,则该农村家庭即为贫困脆弱性家庭。采用该方法的理由是VEP 通过对家庭返贫的或然概率估算,充分体现了“防贫”的前瞻性,也便于跨个体的贫困脆弱性比较[19]。根据VEP 定义,假设农村家庭人均年收入对数服从正态分布,参照Chaudhuri et al.[3]的方法,使用三阶段可行广义最小二乘法,估计农村家庭将来发生贫困的概率。模型设置如式(1)所示:

其中,ppovi为农村家庭将来发生贫困的估计概率,lnyi为农村家庭i的人均年收入③,z为农村家庭的贫困线,为农村家庭i的可观测特征变量,为消费方差的一致估计。

在进行农村家庭贫困脆弱性估计时,需要事先设定贫困线和脆弱线。本文以我国国定贫困线作为贫困线标准④,分别以贫困发生率、50%与29%概率值三个水平为依据设定脆弱线。其逻辑是:以贫困发生率设定脆弱线,意味着某个家庭将来发生贫困的概率超过贫困发生率时,该家庭具有贫困脆弱性;而以50%(或29%)的概率值设定脆弱线,则意味着某个家庭将来发生贫困的概率超过50%(或29%)时,该家庭具有贫困脆弱性。使用贫困发生率为依据设定脆弱线的优点在于其逼近人口收入分布,从而得以使总的贫困发生率保持稳定,而使用50%与29%概率值则主要依据贫困人口的收入波动状态以及处于贫困脆弱性状态家庭在整个人口中的相对比重。其中,设定50%概率值作为脆弱线主要源自对贫困家庭是否返贫的均匀分布设定,但该水平只能识别长期处于贫困的农村家庭,而暂时处于贫困的农村家庭则会被遗漏。因此,近年来有学者采用经过时间期限折算的概率值作为脆弱线,例如Gunther et al.[19]设定家庭在将来两年内可能发生贫困,将50%概率值折算为29%。并且,李丽忍等[20]的研究也证实,我国农村低收入家庭中,接近28.28%的家庭处于高度脆弱性状态。有鉴于此,本文以贫困发生率和29%概率值为主、50%概率值为辅分别设定脆弱线,以识别在不同的返贫概率设定下农村家庭贫困脆弱性的完整变化。

(二)实证模型设定

参考Chaudhuri et al.[3]、樊丽明等[5]的研究,本文检验“送猪崽”与“折现金”两种扶贫金融资本供给模式,对农村低收入家庭贫困脆弱性影响的模型为:

其中,被解释变量spovit为t时点i家庭是否处于贫困脆弱性的状态哑变量(是贫困脆弱性家庭=1,否则=0),ind_finit与div_finit分别表征建档立卡贫困户家庭是否接收了“送猪崽”或“折现金”供给的金融资本⑤,ind_finit×div_finit衡量复合式金融扶贫对家庭贫困脆弱性的影响,Xjit为与家庭贫困脆弱性相关的个体特征变量。

在对模型(2)进行估计时,一个被现有文献相对忽略的问题是,贫困户家庭接受金融资本供给并不是一个完全随机实验。从贫困户个体看,贫困人口的健康、人力资本储备、家庭资本能力等,决定了农户实际的农业经营结构与家庭收入结构,这使得不同农户家庭在外部可获性金融资源选择上,表现出高度的自主性,如是否愿意通过借贷的方式扩大经营、是否乐于通过雇佣获取就业机会与收入等。而从金融资本供给方看,Ferreira et al.[21]发现,即使金融资本进行了扶贫约束,金融机构与企业也更多地偏好与那些资产状况良好、社会网络禀赋强的贫困户家庭构成“生产共同体”。这意味着,建档立卡贫困户接受金融资源实际存在典型的“选择性”特征,这会导致模型(1)中出现Heckman[22]提及的样本选择偏误及内生性问题,并导致参数估计的非一致性。

为此,本文参考Heckman[22]的方法,采用Heckman 两步法进行选择性偏误控制。具体地,本文首先构建贫困户参与产业扶贫(“送猪崽”)与获取商业银行无抵押个人信贷(“折现金”)的概率方程:

其中,finit为建档立卡贫困户接受“送猪崽”(“折现金”)的哑变量(接受=1,否则=0),Sjit为影响贫困户家庭接受金融资本及实际金融资本接受方式选择相关的家庭个体特征变量。

在概率方程估算时,考虑到贫困户接受“送猪崽”金融资本的可能性更多地与家庭社会再生产能力、产业覆盖困难程度、家庭资本与人力储备条件相关联,而家庭获得无抵押信贷一定程度上与家庭可抵押资产、信用条件、未来收入能力相关。因此,在贫困户“送猪崽”金融资本概率方程中,控制变量在选择家庭人口、户主年龄、受教育年限、家庭耕地面积、家庭净资产的同时,还引入了部分村庄特征变量,包括村庄到最近乡镇距离、农户是否加入合作社、村庄是否有村属企业。而在贫困户“折现金”金融资本获取概率方程中,除了引入家庭人口、户主年龄、受教育年限、家庭耕地面积、家庭净资产,还考虑了家庭农机设备净值、家庭是否具有非农性务工收入变量,同时舍弃了村庄变量。

在此基础上,利用样本数据对方程(3)进行估计,即可得到贫困户接受“送猪崽”或“折现金”金融资本扶持的概率逆米尔斯比率λ=λ(Sjit,εit)。进一步地,将此逆米尔斯比率作为解释变量引入模型(2),以控制农户参与金融扶贫的自选择效应。由此,模型(2)变化为:

其中,λji为控制自选择偏误而引入的农户接受不同类型金融资本概率的逆米尔斯比率(j=“送猪崽”,“折现金”)。

在方程(4)的控制变量选择上,参考尹志超等[16]的研究,本文引入家庭人口、户主年龄、受教育年限、家庭耕地面积、家庭净资产五个控制变量。同时,参考Wang et al.[23]的研究,为了识别金融资本对贫困脆弱性的动态及持续性效应,模型还引入了贫困家庭滞后一期的贫困脆弱性状态变量。

(三)样本与数据

现有研究在进行贫困脆弱性分析时,更多地基于中国金融调查数据、中国家庭追踪调查数据等微观数据展开[5,8],上述数据库提供了中国农村家庭在教育、健康、自然环境条件、资本与生产资料禀赋等方面的多重信息,因而更便于从消费实现能力、收入渠道等维度切入。但由于这些数据库并未集中于建档立卡贫困户,样本中收入结构相对复杂,对贫困户接受扶贫资源及享受扶贫政策的调查信息明显不足,更缺乏足够的时间跨度为识别不同金融资本对贫困家庭扶贫长效影响提供条件。

此外,在建档立卡贫困户数据选择上,基于不同省份、不同地区贫困户数据的分析能够提供更好的样本自由度,也便于结合不同地区的金融发展条件、市场环境、产业基础与贫困户禀赋,识别不同扶贫金融资本的差异化减贫效应。但这一选择带来的困难是,由于缺乏贫困户实际接收的金融资本绝对水平数据,对不同金融供给模式的识别只能通过哑变量方式,即是否接收个人信贷资本(产业信贷资金)来进行,显见的是最终贫困人口接受金融资本的强度与持续性必然影响实际的贫困减缓效应。而集中于具体省份与地区的样本分析,虽然一定程度上牺牲了自由度,但却更符合“不同贫困家庭金融扶持的强度、服务支撑与跟踪管理水平一致”这一假设[13]。

由此,基于数据可得性,本文选择国家级贫困县与第一批扶贫改革试验区,辽宁省阜新市257 个贫困村2013—2019 年27.13 万户建档立卡贫困户数据进行后续检验。辽宁省阜新市贫困户建档立卡数据库中,2013 年数据包括257 个贫困村27.13万人,至2019 年缩减为2.98 万人。本文首先根据2013 年257 个贫困村人口分布确定各村贫困户抽样比例,然后对贫困户按户编号进行随机数表的随机抽样,并剔除了相关数据缺失的样本,最终形成5 127 户2013—2019 年面板数据,贫困户样本描述性统计详见表1。

表1 随机抽样贫困户数据描述性统计

表2 给出了本文基于阜新市村庄平均分布约束随机抽取的5 127 个贫困户,2019 年接受金融资本供给的情况及数量分布。从结果看,阜新市金融扶贫资源投放主要为“送猪崽”,而以商业银行为主体投放的“折现金”式个人信贷,无论从规模还是覆盖人群上,都远低于“送猪崽”供给。

表2 建档立卡贫困户金融资本供给方式统计(2019 年)

表3 给出了基于5 127 户阜新市建档立卡贫困户,2019 年家庭数据测算得到的家庭贫困脆弱性水平分布。从结果看,阜新市建档立卡贫困户家庭虽然越过贫困线实现了全员脱贫,但整体依然处于相对较高的贫困脆弱性水平状态,即使在最高的返贫概率设定下,也有接近40%的家庭处于贫困脆弱性状态中。若以贫困发生率作为脆弱线,则阜新市建档立卡贫困户家庭的贫困脆弱率达到59.15%,若采用更高标准的脆弱线,贫困户家庭的贫困脆弱率将相应出现下降。若按照Gunther et al.[19]的方法,根据农村家庭贫困脆弱性产生原因,将贫困脆弱性分解为结构脆弱性(农村家庭未来收入水平不及贫困线)和风险脆弱性(因收入不稳定或波动较大而产生的贫困脆弱性)。结果显示,至少基于阜新市数据看,我国农村贫困人口的贫困脆弱性,表现出收入绝对能力不足与收入稳定性不足共同影响的双重特征,而增收机制匮乏、非农性收入能力弱导致的收入支撑不够所引致的结构脆弱性则相对更为突出。

表3 建档立卡贫困户贫困脆弱性测算结果(2019 年)

(四)基准模型分析

本文首先考察“送猪崽”与“折现金”两种不同的金融扶贫资本供给方式对贫困户家庭贫困脆弱性的影响,估计结果详见表4。考虑到模型(4)中存在滞后被解释变量,因此使用动态广义矩估计方法进行了参数估计,并引入AR(1)控制了扰动项自相关。为了体现一般性,本文分别估计了以贫困发生率、29%概率与50%概率分别估算的贫困脆弱性方程,估计结果一并报告于表4 中。

表4 建档立卡贫困户贫困脆弱性面板模型估计结果

根据表4,为控制样本选择性偏误引入的逆米尔斯比率中,“折现金”逆米尔斯比率与建档立卡贫困户家庭贫困脆弱性状态显著正相关,而“送猪崽”逆米尔斯比率则对贫困脆弱性未表现出显著影响。这说明了以下两点:一是在检验扶贫政策对贫困户贫困减缓效应时,贫困户对接扶贫资源过程中确实存在典型的自选择特征,忽视这一选择性偏误会导致参数估计不一致问题的同时,也会显著高估“折现金”式金融资本注入的实际减贫效应(逆米尔斯比率系数为正)。二是相对“折现金”金融资本供给,“送猪崽”金融资本供给中“精英俘获”与逆向配置特征较弱,这使得大量极端贫困人口更多地基于产业扶贫等方式从精准扶贫中获益,而受限商业化金融机构信用管理需要,针对贫困人口的“折现金”式金融依然存在对极端贫困人口的信贷排斥。

再来考察不同金融资本供给方式对贫困脆弱性的影响。从表4 可知,在不同贫困概率核算标准下,无论是“送猪崽”供给还是“折现金”供给,金融资本的介入确实在政府转移支付之外,构建了一个基于缓解贫困人口资本稀缺性的贫困减缓路径,从而在降低绝对贫困的同时,均能够通过“增收”与“稳收”两个渠道显著降低贫困脆弱性家庭出现的概率,本文的假设H1得到证实,“送猪崽”与“折现金”式金融的长效减贫功能确实显著存在。且相对“折现金”方式,“送猪崽”能够通过直接撬动贫困人口社会再生产,迅速提升贫困人口收入并优化贫困家庭收入结构,从而具有更强的贫困减缓边际效应,本文的假设H2同样得到证实。

同时,“送猪崽”与“折现金”金融供给交叉项也显著负相关于贫困脆弱性,这意味着不同金融扶贫资本供给对贫困减缓还存在叠加效应。兼顾产业覆盖与贫困户个体能动性的金融扶贫资本供给模式,既能够在产业维度上通过外部性约束强化“产业+个体”的产业捆绑,又能够基于“折现金”金融供给充分发挥贫困户个体的微观自省及自主性,从而表现出更好的贫困减缓效应。政府以转移支付提供基本福利保障,国家开发银行和农业发展银行为代表的政策性金融机构以专项信贷模式提供产业扶贫资本,商业银行以无抵押信贷方式提供“活水”,这种组合式的贫困户金融扶持策略,确实形成了合力,在脱贫攻坚中发挥了积极作用。

不过,表4 中贫困脆弱性一阶滞后变量,也显著正相关于贫困脆弱性当前状态,这说明当期处于贫困脆弱性状态的家庭,将以更高的概率在下一期依然维持贫困脆弱性。我国贫困人口的贫困发生,确实表现出固化与代际传递特征。这种贫困循环,既说明我国的贫困更多地属于一种由于能力导致的持续性贫困,而非暂时性外生冲击所导致,也意味着贫困减缓将是一个长期使命,若无法通过能力改善帮助贫困人口提升收入并构建稳定增收渠道,脱贫也将是暂时性与脆弱的。

(五)进一步的讨论:不同贫困脆弱性的差异

基于贫困脆弱性的前瞻性属性,Gunther et al.[19]根据致贫的不同可能将之分解为结构脆弱性与风险脆弱性,从而提供了一种基于“增收”与“稳收”不同维度分析贫困发生的基本范式。而对我国大量刚刚实现脱贫、收入越过贫困线的农村家庭而言,“小农户与大市场”的内在矛盾决定了未来一个阶段的扶贫政策及金融资本供给,既要关注对现有扶贫成果的巩固,形成农村低收入人口的持续性增收机制,又要能够提供一种“软垫”效应,为低收入人口构建能够适应地域市场性冲击与收入波动的收入结构。换言之,在乡村振兴战略实施中,“增收”的同时能够“稳收”,防止风险脆弱性贫困的再发生,在未来扶贫政策制定中的目标权重将越来越大。

有鉴于此,本文进一步基于模型(4),根据致贫的不同可能将建档立卡贫困户区分为“结构脆弱性家庭”与“风险脆弱性家庭”,进一步考察“送猪崽”与“折现金”两种扶贫金融资本供给对不同脆弱性家庭的差异化影响及作用,从而为未来实现风险性与结构性贫困“合而治之”提供政策依据。将模型(4)调整为多项Logit 模型,即:

其中,spovit=k代表i家庭t时刻的贫困状态,k=1代表家庭为非贫困脆弱性家庭,k=2 代表家庭为结构脆弱性家庭,k=3 代表家庭处于风险脆弱性状态;*_finit为家庭接受金融扶贫资本的实际方式,包括“送猪崽”供给与“折现金”供给;Xjit与前文类似,为影响家庭贫困及收入可能的个体特征变量。

利用阜新市建档立卡贫困户2013—2019 年面板数据,对模型(5)进行极大似然估计,结果详见表5。为了增强结论的直观性,表5 中报告的是基于农村家庭贫困脆弱性机会比率测算的Logit 模型概率影响的边际系数,最终结果包括了分别为以贫困发生率、29%概率与50%概率为脆弱线估算得到的贫困脆弱性条件下的结果。

表5 建档立卡贫困户金融资本供给与不同贫困脆弱性估计结果

根据表5,两种不同金融扶贫资本供给方式,无论是“送猪崽”还是“折现金”,对结构脆弱性贫困与风险脆弱性贫困均显著表现出贫困抑制效应。但是基于不同脆弱线与不同贫困脆弱性的检验却清晰地证实,“送猪崽”与“折现金”金融供给对贫困脆弱性的影响存在显著异质性。考虑到以贫困发生率、29%概率与50%概率作为脆弱线的根本性差异在于贫困程度,因此对不同贫困脆弱线的实证结论比较,一定程度上等同对不同贫困程度人群进行考察,而对结构脆弱性与风险脆弱性的厘清,则更集中于对“增收”与“稳收”的差异性识别。在这一理解下,表5 的估计结果实际说明,相对脱贫攻坚“最后一公里”的极端贫困人口,无论从绝对收入增长的“增收”效应看,还是从降低收入波动性的“稳收”效应看,“送猪崽”的贫困减缓效应均显著优于“折现金”。以产业覆盖与产业联结的方式撬动贫困人口社会再生产能力的“送猪崽”金融资本供给,确实通过“合作社+贫困户”“龙头企业+贫困户”“村集体+贫困户”等形式,通过雇佣、资本收益、市场性收益等多种方式构建了稳定的贫困户可持续收入机制,打破了传统社会再生产体系对极端贫困人口的排斥,以相对较低的试错成本激励了贫困户资本性生产。

对于徘徊在贫困认定标准的大部分一般性贫困人口,“送猪崽”依然相对“折现金”具有更佳的扶贫效果,但对这部分家庭,“折现金”的资本供给方式政策效应开始逐渐增强。当贫困户完成初期的社会再生产体系构建与资本积累,生存目标逐渐让位于发展目标,基于微观主体的能动性自省,即对市场机会的把握、对自身禀赋的了解、对收入结构的动态优化等能力不断加强,贫困户能够在适度的自由裁量权基础上进行资金配置。此时“送猪崽”金融供给虽然依然能够实现“增收”与“稳收”,但通过外部约束形成的产业关联对贫困户收入的边际影响逐渐衰减,贫困户也产生了基于个体能力进行金融资本配置的需求与意愿,最终表现为“折现金”对贫困脆弱性的影响,无论在结构脆弱还是风险脆弱上均逐渐增强。

但当以50%作为脆弱线,此时贫困脆弱性样本家庭主体成为那些已经基本摆脱贫困、具备基础的农业经营与资本积累能力,且具有一定生产规模抑或拥有较强非农性收入能力的农户。此时农户社会再生产的资本需求已经从“完成接入”转移到“更好的接入”上,农户对附加于金融资本之上的产业属性,开始表现出选择性,也具备了产业合理性的判断能力。金融资本配置权从产业主体向农户个体的转移,即从“送猪崽”到“折现金”的转移,能够更为充分地发挥个体的优势信息甄别、资本灵活配置。“折现金”开始表现出比“送猪崽”更为突出的贫困减缓效应,且无论是“增收”还是“稳收”,“折现金”开始成为更优的、更有助于收入长期增长的金融资本供给模式。

(六)异质性检验:收入结构与人力资本水平的影响

“送猪崽”与“折现金”的本质差异在于,是否实现特定产业与贫困家庭间的捆绑,即是否要求贫困家庭让渡金融资本使用的自由裁量权。相关分析也证实,对于相对贫困人口,“送猪崽”有利于克服贫困人口的认知盲区与市场能力匮乏,从而在一个较高的规模经营水平上实现贫困人口与社会再生产系统的对接[18]。而“折现金”方式则更便于贫困个体与贫困家庭基于自身物质禀赋选择恰当的经营活动,从而更充分地发挥自我禀赋资源的效率,也能够克服当地产业与贫困个体间的禀赋偏离[16]。这意味着对于不同市场能力、收入结构与人力资本水平的农户家庭而言,“送猪崽”与“折现金”基于是否让渡资本自由裁量权将可能存在差异性的贫困脆弱性影响。收入结构相对合理、人力资本储备较高的农户,可能更具自主意识,也更能够准确地把握自身禀赋,从而具有选择相对优势经营活动的能力。“折现金”的充分自主权可能更具优势,而产业扶贫这种强加的“产业”可能更凸显了禀赋的不适性。

实际上,前文的分析发现,随着农户家庭收入水平的上升,“送猪崽”的影响渐趋减弱,而“折现金”的相对优势逐渐凸显。为此,本文基于阜新市建档立卡贫困户数据,针对不同收入结构与人力资本水平进行样本分组,进而考察不同金融资本供给模式对不同收入结构与人力资本水平农户是否存在异质性影响。

具体地,本文以建档立卡贫困户家庭收入中非农性收入均值为线,将样本区分为“高非农性收入家庭”与“低非农性收入家庭”两组,并依据农户家庭户主的受教育水平区分为“高中以上学历家庭”与“高中以下学历家庭”两组,进而分别检验不同金融供给模式对农户家庭贫困脆弱性的影响。最终的估计结果详见表6 和表7。

表6 建档立卡贫困户区分收入结构的估计结果

表7 建档立卡贫困户区分人力资本的估计结果

从表6 与表7 的估计结果看,“送猪崽”与“折现金”对建档立卡贫困个体贫困脆弱性的影响,确实呈现出典型的组间异质性。具体地,当贫困家庭收入结构中非农性收入占比较高且具有较高的受教育程度时,“送猪崽”与“折现金”虽然均对家庭贫困脆弱性具有显著的积极影响,但相较全样本估计结果,高人力资本储备与较优的收入结构家庭,“送猪崽”的贫困脆弱性影响较弱,“折现金”的积极作用更为突出。而当贫困家庭处于较低的人力资本水平与相对单一的收入结构状态时,通过外部产业覆盖的“送猪崽”金融资本注入模式则具有更好的贫困脆弱性抑制效应,而“折现金”受限于贫困家庭较低的认知与市场化能力,扶贫效果被大幅度减弱。

换言之,整体上虽然“送猪崽”对贫困家庭贫困脆弱性的正向影响显著强于“折现金”,但随着农户家庭收入的增加、收入结构的优化与人力资本储备的强化,“送猪崽”的积极效应被对冲,而“折现金”的正向影响得到进一步加强。两种差异性金融资本供给模式的具体贫困脆弱性抑制效应,取决于受体即农户的经营自主化主导能力。未来针对不同禀赋低收入家庭,实施差异化的金融扶持策略,既注重市场引导又强调发挥农户主观能动性,将是提高金融扶贫效果、提升政策前瞻性预防能力、加速推进乡村振兴与共同富裕的政策优化方向。

(七)稳健性检验

为了保证实证结论的可靠性,本文进行了如下稳健性检验:

1.替换贫困脆弱性指标。本文使用预期贫困脆弱性指数替换原有的VEP 指标进行稳健性检验。预期贫困脆弱性指数测度如下:

将预期贫困脆弱性定义为特定剥夺指数dhi未来状态的概率加权平均值。其中剥夺指数使用李丽忍等[20]提出的多维贫困剥夺得分计算,并将该剥夺指数赋值给家庭未来状态i。此时,家庭h的贫困脆弱性(Vh)由公式(6)给出:

由此可计算家庭的贫困脆弱性如下:

其中,α范围在0 和1 之间。phi表示未来状态发生概率,xhi是剥夺程度,yh是给定的结果度量。

使用该预期贫困脆弱性指数替代基准模型中的VEP 指数进行模型(4)的估计,估计结果由表8给出。

表8 替换贫困脆弱性指标的稳健性检验结果

从估计结果看,与基准模型结论类似,“送猪崽”与“折现金”方式对农村家庭贫困脆弱性均有显著的治理效应,且“送猪崽”金融扶持模式的贫困脆弱性治理效应显著高于“折现金”方式,基准模型的实证结论通过了稳健性检验。

2.调整VEP 指标的脆弱线水平。VEP 贫困脆弱性指数高度依赖脆弱线的设定,在基准模型中,本文使用了贫困发生率、29%与50%为脆弱线分析了不同金融扶贫资本供给模式对VEP 脆弱性指标的影响。在稳健性检验部分,本文进一步调整脆弱线设定,以避免主观设定对实证结论的影响。在脆弱线选择上,本文使用2022 年5 月阜新市巩固拓展脱贫攻坚成果调研数据,设定脆弱线为9%与8%。理由是阜新市调研检测对象2 875 户7 081 人脱贫人口中,264 户589 人未消除返贫风险。替换VEP指标脆弱线设定的估计结果详见表9 所示。

表9 替换脆弱线设定的稳健性检验结果

从估计结果看,在替换贫困脆弱性指数的脆弱线设定后,实证结论与基准模型结论高度一致,结论通过稳健性检验。

四、结论与政策启示

当脱贫攻坚目标顺利实现,防止脆弱性脱贫、检测重点人口返贫概率,成为“后2020 扶贫”阶段的重要内容。这种需要前瞻性管理的扶贫需求,意味着贫困脆弱性将替代绝对贫困成为乡村振兴战略中的扶贫关键词之一。根据这一考虑,本文通过构建收入端的贫困脆弱性指数,基于建档立卡贫困户连续跟踪数据,实证检验了“送猪崽”与“折现金”两种差异性金融扶贫资本供给模式对贫困脆弱性的影响,并在区分结构脆弱性与风险脆弱性和不同收入结构与人力资本水平基础上,识别了不同金融供给模式的异质性影响,结论表明:

1.贫困人口接受金融资本依然存在一定程度的“精英俘获”与信贷排斥,忽视这一自选择偏误,会导致对金融减贫效应的高估。在不同的脆弱线标准下,“送猪崽”与“折现金”均表现出显著的贫困脆弱性抑制效应,考虑到贫困脆弱性指数中对收入波动性的充分考量,这意味着“送猪崽”与“折现金”均能够协同性地实现“增收”与“稳收”目标。从贫困脆弱性减缓的边际效应看,“送猪崽”是减贫效果更为突出的金融资本供给方式。

2.“送猪崽”与“折现金”对结构脆弱性贫困与风险脆弱性贫困的影响表现出异质性,且这一异质性更多地基于贫困个体绝对收入水平约束而实现。对极端贫困人口,“送猪崽”金融资本供给无论在结构脆弱性还是风险脆弱性上,减贫效应均显著高于“折现金”。但随着贫困人口收入的增长,“送猪崽”在保持了较强“稳收”作用的同时,“增收”影响存在边际递减,而“折现金”对贫困家庭收入的动态性影响逐渐增强。当贫困户越过贫困线,贫困治理重心从“增收”向“缩差”转移时,“送猪崽”的收入影响持续减弱,而“折现金”由于能够更为充分地发挥农户个体资本配置灵活性,开始成为相对更优且兼具“增收”与“稳收”的金融供给模式。

3.“送猪崽”与“折现金”对不同收入结构与人力资本储备的农户家庭贫困脆弱性影响,也存在异质性特征。高人力资本储备与较优的收入结构家庭,“送猪崽”的贫困脆弱性影响较弱,而“折现金”的积极作用更为突出。而当贫困家庭处于较低的人力资本水平与相对单一的收入结构状态时,通过外部产业覆盖的“送猪崽”金融资本注入模式则具有更好的贫困脆弱性抑制效应。

上述实证结论的政策启示是:虽然产业扶贫成为我国精准扶贫战略下,集中社会资源通过产业覆盖与产业联结实现“造血式”扶贫的主要政策路径,且在未来一段时间内仍将成为我国加速农村产业发展、构建完善产业网络、实现农村低收入人口嵌入式帮扶的基本政策逻辑,但随着农村相对贫困家庭产业自主性与资本自由配置需求的上升,如何正确处理产业扶贫中产业意愿与个体意愿的协调,如何平衡产业化发展与个体禀赋需求的关系,将最终决定着产业扶贫的实际增收效应。

同时,考虑到随着农村低收入人口收入的增长,无抵押个人信贷即“折现金”的金融资本供给方式其贫困减缓效应逐渐增强,而且更有利于低收入群体基于个体理性实现风险管理及降低收入波动导致的返贫可能,未来乡村治理中应该对农村普惠金融给予更大的政策支持。以乡村良治降低商业性金融机构与农村人口的对接障碍,进一步厘清政策性金融机构与商业银行在扶贫金融资源投入上“该做什么”与“能做什么”的职能划分,为商业银行提供更为宽松的信贷风险管理权限,将有助于通过“折现金”式金融支持力度的增强,为农村低收入人口的收入持续增长及能力发展提供长久助力。

注释:

①“送猪崽”即金融资本供给采取“银行+产业+贫困户”的方式,贫困户对金融资本的实际使用不具有完全自由裁量权,而是接受树苗、种猪等物质资本;而“折现金”方式则是将扶贫资金折合成现金,并由贫困户自己决定投资项目和选择产业。

②“精英俘获”是指商业银行在发放信贷时,为控制违约风险会优先向收入等级较高、抵押物充实的居民发放贷款,从而偏离了普惠金融与倾斜性信贷的本意。

③Ferreira et al.[21]建议使用消费而非收入衡量家庭福利水平,其理由是微观调查数据中收入数据往往存在较大的测量误差,且使用收入衡量福利还受到物价等因素的影响,但由于缺乏建档立卡贫困户实际消费数据,本文依然使用收入作为福利测度指标。

④本文国定贫困线标准为:2013—2015 年为年人均纯收入2 300 元人民币,2016 年为3 200 元,2017 年为3 400元,2018 年及2019 年为3 600 元。

⑤本文将建档立卡贫困户参与产业扶贫视为接收了“送猪崽”金融资本,贫困户家庭发生了个人无抵押信贷视为接收了“折现金”式金融资本。