古皎霖   张一    吴宝秀 东北大学秦皇岛分校经济学院

基金项目：河北省社会科学基金一般项目：金融市场风险交叉传染机制与防范策略研究（HB19YJ054）

摘要：随着脱贫攻坚任务全面完成，当前我国“三农”工作重心历史性转向全面推进乡村振兴。普惠金融是巩固脱贫成果和推近乡村振兴之间过渡的重要方式和路径。本文综合运用DEA-BCC-Malmquist模型，测算了近十年来我国金融发展对支农惠农效率的效率水平。同时，利用Tobit模型实证分析了财政投入对金融支农惠农实施效果的影响效应。研究发现目前我国的金融惠农效率处于较高水平。其中受生产率效率提升因素的影响，从2015年起金融惠农效率水平不断提升且保持较高增速水平。教育、医疗以及社会保障等民生财政支出显著地提升了金融惠农效率。

关键词：普惠金融；乡村振兴；DEA-BCC-Malmquist模型，财政支出；金融惠农

一、引言及文献综述

随着脱贫攻坚任务全面完成，我国“三农”工作重心历史性转向全面推进乡村振兴。党中央提出，我国下一步农村工作重点将是坚持和发展脱贫攻坚宝贵经验，大力弘扬脱贫攻坚精神，巩固拓展脱贫攻坚成果，全面推进乡村振兴落地见效，加快农业农村现代化步伐，促进农业高质高效、乡村宜居宜业、农民富裕富足。实践证明，普惠金融在化解城乡不平衡不充分矛盾，破解城乡二元结构成效显著。但由于传统金融模式的局限，普惠金融面临着成本高、效率低等问题。在此背景下，本文系统评估普惠金融的惠农效率，研究政府民生财政支出对金融惠农效率的影响，这对于实现巩固脱贫攻坚成果与乡村振兴有效衔接具有重要意义。

很多相关研究表明普惠金融对于减轻社会贫困具有积极的正向作用，为此，不少文献进一步分析了普惠金融惠农的路径和效率。Nanda和Kaur发现普惠金融能够显著地提升经济发展的外溢性[1]；Burgess等的研究也表明普惠金融可以惠及更多的受众群体，显著提升金融服务的遍及性[2]。但与此同时，由于传统金融在风险识别和信用等级评价上的局限性，普惠金融也会受到逆向选择的困扰。很多相关研究发现，普惠金融在具体实施过程中又面临着门槛过高，遍及性不够，信息不对称以及基础设施不健全等问题。鉴于此，学者们开始越发关注普惠金融支农惠农的效率问题。罗斯丹等学者使用面板回归分析发现，普惠金融是农村脱贫扶贫的有效手段[3]；马彧菲和杜朝运通过构建包容增长指标研究了普惠金融对于减贫以及经济增长的外溢效应[4]。汪晓文和崔晓烨以省级面板数据为对象，分析了普惠金融的区域发展差异性特征，发现在东部沿海城市普惠金融减贫效果更为明显，而在西部地区则相对较弱[5]。顾宁等也同样采用省级层面数据研究了普惠金融的减贫效应，发现越是在经济发展较为落后的地区，普惠金融扶贫效果越大[6]。张雄和张庆红通过调查我国家庭金融相关数据做了实证分析，发现民生改善和创业能力提升是利用普惠金融减贫的有效方式[7]。刘锦怡和刘纯阳研究表明数字普惠金融可以通过提升农民金融可达性进而直接起到减贫的作用，起作用要显著高于通过经济发展带动所产生的减贫效果[8]。

通过对现有研究的总结发现，目前学术界对普惠金融的关注还是集中在其对经济发展的影响以及区域间发展的不平衡性，对普惠金融对三农问题的影响相关研究还不够充分。且现有研究普惠金融对农村收入影响的工作主要还集中对低经济水平的贫困县市的个案调查中，缺乏一般性视角对全国整体水平进行分析。在对数字普惠金融的惠农减贫效应研究中，缺乏理论上的系统分析，而仅仅从实证结果上进行定性描述。

二、理论分析框架

1.普惠金融影响农村地区收入的路径与效应

按照普惠金融的定义及其目的，普惠金融概念的提出就是为了降低企业及个人获得金融服务的门槛，为更广大的群体提供较低成本的融资服务以及其他金融服务需求，从而促进经济发展水平以及长期可持续的收入改善。具体到我国普惠金融的实践过程中，其主要目标是提升金融服务的可及性、遍及性以及满意程度，推动社会资源的合理分配，进而达到发展的目的。普惠金融的重点服务目标主要包括中小型企业、农村地区家庭，低收入群体以及其他社会弱势群体等。对于普惠金融的具体影响效率可从投入以及产出两个层面进行描述，一般采用产出与投入的比值作为普惠金融效率的具体衡量方式。普惠金融的效率评价指标具有多重维度，任何单一指标都无法全面有效的对其投入。从投入角度来看，普惠金融的惠农评价方式主要包括遍及性，可达性以及覆盖程度等。而从产出水平角度来看，普惠金融惠农的实施效果主要可以从以下五个维度进行评价，包括收入水平、消费能力、教育普及程度、医疗保障程度以及住房需求。依据近年来相关统计数据可以直观看出，我国普惠金融水平的提升的确在以上5个方面都有着显著的正向影响效应，但具体的效率测算仍需要采用可靠的定量分析方法进行测算才能给出科学的评价结果。此外，由于金融行业普遍存在着金融服务排斥问题，其对普惠金融支农惠农的实施效率也会产生不小的影响。考虑到当前我国农村企业、家庭及个人实际所面临的金融约束问题，可以总结出普惠金融在惠农方面的实施效果主要体现在降低融资门槛、提升金融服务的遍及性以及促进经济发展的正向外溢效应等。

2.民生财政支出对普惠金融惠农效率的影响机制

很多相关研究表明，民生财政支出向农村倾斜可以通过提高收入改善农村地区的资源分配和人力资本积累基础。农村企业及家庭的收入提升又会改善其金融资质和信用状况，从而更易于获得金融服务。雷根强等提出教育程度、医疗服务、社会保障和住房条件是评价财政支出实施效率的主要面向。姜爱华认为当农村人口收入增加时，会使得银行等金融机构更愿意向其提供金融融资服务，从而改善金融排斥问题，如果以普惠金融作为金融服务手段，则会显著提升普惠金融的支农惠农效率。也有学者认为就业支出在惠农方面的实际效果更为明显。综合以上，本研究认为教育、医疗、社保及就业以及住房保障等财政支出的增加对于普惠金融支农惠农效率的提升具有显著的正向带动作用。

三、研究方法

3.数据说明

考虑到数据的可获得性、涵盖性和代表性，选取我国除去西藏自治区和港澳台以外的30个省的相关变量数据作为实证研究对象，样本区间为2011至2021年。相关数据来自于Wind 数据库，《北京大学数字普惠金融指数》，城乡建设统计年鉴》以及《中国统计年鉴》。

四、普惠金融惠农效率的实证结果分析

1.普惠金融支农效率静态分析结果

利用前文所述的DEA-BCC模型对样本区间内观察的30个省普惠金融支农惠农的各个贡献因素进行定量分析，结果如表 1所示。

表1 观察期内我国金融惠农效率均值测算结果

表1的结果表明，近十年来我国在金融支农惠农方面的综合效率水平较高，保持在0.7之上。规模效率和技术效率也有着较好的表现，均达到了0.75的平均水平。从地区角度来看，目前中部和东部地区的惠农支农综合效率最高，而西部和东北地区的综合效率相对较低。进一步分析，造成西部和东北效率较低的原因又各不相同。东北地区的低效率原因主要体现在规模效率上，因此改进方式应该着力于提升普惠金融的惠农规模。西部地区的技术效率水平最低，表明西部地区的金融惠农主要受到技术因素的限制，因此需要在技术水平和管理因素上做出调整。

从具体省份来看，值得关注的是云南和广西两省，其在综合效率排名上处于前列，但这两省的金融机构涉农贷款以及人均银行网点数量仅处于居中的位置，这表明通过管理技术和投入规模的提升可以显著地改善投入产出配置，取得较好的综合表现水平。

2.金融惠农效率动态分析

接下来采用Malmquist模型对观察期内所有省市的普惠金融惠农效率进行动态地刻画，结果如表2所示。

表2 金融支农惠农的效率测算结果

表2的结果表明，从2015年开始的近五年来全要素生产率指数均超过了1且逐年提升，对这一结果的合理解释是收到相关普惠金融政策出台的结果的影响。其中技术进步因素相较而言对全要素生产率增长的贡献更高。

3.民生财政支出对金融惠农效率的影响研究

表3 Tobit模型实证结果

表3给出了财政支出对金融支农汇率效率的影响分析结果。可以得出以下结论：首先，经济水平直接影响到金融支农惠农的效果。经济增长会导致居民的收入也相应得到提升，从而更容易达到银行等金融机构的信贷标准，因此得到金融服务的机会也相应得到提升。其次，银行营业网点数量的提升并没有给金融支农惠农的效率带来显著的正向提升作用。这主要是由于我国金融网点的农村覆盖率已经达到了一定的规模，且随着电子支付的不断推广，地理空间因素已经不在是农村人口金融服务可达性的限制因素。再次，金融机构涉农贷款的增加对于金融支农惠农效率并无显著的正向带动作用。这主要是由于金融机构出于利益最大化的目的，会倾向于向信用等级高和盈利状况较好的企业发放贷款，而信用等级较低且盈利状况一般的企业往往很难得到足够的金融服务。这导致了资源的错配现象出现，即越需要资金的企业反而得不到足够的资金支持。最后，可以看到教育、医疗、就业以及住房等民生财政支出对于提升普惠金融的惠农效率具有明显的正向带动作用。其中医疗支出的影响效应作为显著，这表明医疗问题仍然是当前我国农村居民所面临的最重要的民生问题。住房保障支出相对影响效应最小。进一步分析可以发现，民生财政支出对于减少城乡收入差距具有显著的积极作用，这进一步又会使得金融支农的意愿及投入增加，并带动了惠农效率的提升。

五、结论

本文基于实际数据对近十年来我国财政支出对农村惠农支农的影响效率进行了测算，发现自2015年起，我国普惠金融惠农的效率逐年提升。目前金融惠农效率处于较高水平，主要是受益于规模效率的提升。研究结果同时表明，目前仅靠金融网点的扩张和贷款投放的提升以遇到增长瓶颈，必须应依靠经济发展的正向溢出效应，从民生建设方面着力才能进一步提升金融支农惠农效率，具体包括：

提升数字普惠金融的普及与覆盖。政府应继续加强农村地区通信设施以及其他相关基础设施的建设，同时鼓励金融机构增强数字普惠金融服务的开发和利用，让更多的农村居民不受空间因素的限制就可以享受到普惠金融发展的红利。金融机构也应开展相应的知识服务工作，提升农村居民对数字普惠金融的信任度和接受度，使其了解普惠金融对降低金融服务门槛的现实意义，最终达到提升金融服务支农惠农的目的。

鼓励并支持银行等信贷机构增强对农村的贷款发放。目前由于农村企业及居民的信用体系发展不完善，导致金融机构缺乏有效判断贷款主体的信用和风险的依据，造成农村企业和居民获得普惠金融支持的机会仍比较匮乏。为此应当加快相应的信用体系建设，并有针对性的设计一些适应涉农产业周期的金融产品，提供担保，简化手续，尽可能满足农村企业和居民的融资需求。

参考文献:

[1]Nanda K, Kaur M. Financial Inclusion and Human Development: A Cross-country Evidence[J]. Management & Labour Studies, 2016, 31(2): 33-45.

[2] Burgess R, Wong G. and Pande R. Banking for the Poor: Evidence from India[J]. Journal of the European Economic Association, 2005, 48(2): 687-701.

[3]罗斯丹, 陈晓, 姚悦欣. 我国普惠金融发展的减贫效应研究[J]. 当代经济研究, 2016, 21(12): 84-93.

[4] 马彧菲, 杜朝运. 普惠金融指数测度及减贫效应研究[J]. 经济与管理研究, 2017,38(5): 45-53.

[5]龚沁宜, 成学真. 数字普惠金融、农村贫困与经济增长[J]. 甘肃社会科学, 2018(6): 139-145.

[6]张雄, 张庆红. 金融包容的减贫效应研究——来自中国微观数据的经验分析[J]. 贵州财经大学学报, 2019(3): 82-88.

[7]刘丹, 方锐, 汤颖梅. 数字普惠金融发展对农民非农收入的空间溢出效应[J]. 金融经济学研究, 2019, 34(3): 57-66.

[8]陈丹, 姚明明. 数字普惠金融对农村居民收入影响的实证分析[J]. 上海金融, 2019(6): 74-77.