傅 鵬，張 鵬，周 穎

（1. 中國人民大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，北京 100872；2. 江西財經(jīng)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，江西 南昌 330013；3. 復(fù)旦大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，上海 200433）

一、引 言

改革開放30多年，我國成功解決了7億農(nóng)村貧困人口的溫飽問題，成為世界上減貧人口最多的國家。①資料來源：《中國的減貧行動與人權(quán)進(jìn)步》白皮書，聯(lián)合國《2015年千年發(fā)展目標(biāo)報告》。但是，脫貧任務(wù)依然嚴(yán)峻。根據(jù)國家統(tǒng)計局的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，截至2015年底，我國仍有5 630萬貧困人口，主要分布在832個貧困縣和12.8萬個貧困村。西部地區(qū)大部分省份的貧困發(fā)生率仍然高于10%，民族8省區(qū)貧困發(fā)生率更是高達(dá)12.1%。②資料來源：《“十三五”脫貧攻堅規(guī)劃》，中華人民共和國政府網(wǎng)。并且，現(xiàn)階段貧困人口貧困程度更深、減貧成本更高、脫貧難度更大，“十三五”時期減貧任務(wù)依然艱巨。

鑒于我國突出的貧困問題，政府和學(xué)術(shù)界一直致力于探索有效的減貧政策。已有不少文獻(xiàn)證明，金融發(fā)展的減貧作用既來自于其對資金再分配的直接作用，也來自于金融促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長、調(diào)節(jié)收入分配而產(chǎn)生的間接作用。但是我們發(fā)現(xiàn)，在討論如何更好發(fā)揮金融的減貧作用時，學(xué)術(shù)界的研究普遍忽視了對貧困本身特性尤其是其空間分布特征的分析，進(jìn)而也忽視了從空間視角探究金融發(fā)展的減貧效應(yīng)。由于我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展呈現(xiàn)出典型的區(qū)域失衡特征，貧困人口往往分布在經(jīng)濟(jì)較為落后的中西部地區(qū)，從而體現(xiàn)出一定的集聚特征，而現(xiàn)有文獻(xiàn)并未對上述特征提供經(jīng)驗(yàn)上的證據(jù)，也未針對性地探討解決這一問題的有效措施。

基于上述考慮，本文首先著重分析農(nóng)村貧困的多維特性及其空間分布特征，并據(jù)此探討金融減貧的空間效應(yīng)。本文利用1999?2014的省際面板數(shù)據(jù)和空間計量模型，在地理距離權(quán)重、經(jīng)濟(jì)距離權(quán)重和嵌套權(quán)重三大空間權(quán)重矩陣的設(shè)定下，對收入貧困、教育貧困和醫(yī)療貧困的空間分布特征進(jìn)行了探索，并以此為基礎(chǔ)檢驗(yàn)了金融減貧的空間效應(yīng)。研究發(fā)現(xiàn)，不管是采用上述哪一種權(quán)重，農(nóng)民在收入貧困、教育貧困和醫(yī)療貧困三個層面均呈現(xiàn)出顯著的空間正向關(guān)聯(lián)，這意味著貧困分布呈現(xiàn)典型的“窮-窮”集聚特征，這一特征實(shí)際上從多維貧困角度揭示了我國區(qū)域發(fā)展的不平衡特征。在貧困空間集聚的前提下，我們進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)農(nóng)村金融發(fā)展呈現(xiàn)出顯著的空間減貧效應(yīng)：對農(nóng)民收入貧困、教育貧困，農(nóng)村金融發(fā)展不僅具有直接的減貧作用，還通過空間溢出效應(yīng)發(fā)揮出間接的減貧作用，且這種溢出效應(yīng)帶來的減貧效果甚至比直接效應(yīng)更為顯著。但對醫(yī)療貧困等公共服務(wù)上的貧困，其改善主要依賴于政府財政支出和當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)水平的發(fā)展。本文的研究結(jié)論不僅為貧困的空間分布特征提供了經(jīng)驗(yàn)證據(jù)，也為農(nóng)村金融發(fā)展解決貧困的“窮-窮”集聚效應(yīng)提供了實(shí)證上的支持。

與以往研究相比，本文可能的貢獻(xiàn)是：一是本文在多維貧困的視角下探討了貧困的空間分布特征，并為貧困的“窮-窮”集聚特性提供了實(shí)證證據(jù)，從貧困分布的視角揭示了中國區(qū)域發(fā)展的不平衡特點(diǎn)；二是基于貧困的集聚特性，本文利用空間計量模型檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)金融減貧存在空間外溢效應(yīng)，從實(shí)證層面為發(fā)展農(nóng)村金融解決貧困的集聚特性提供了經(jīng)驗(yàn)支撐，這一實(shí)證結(jié)果不僅表明既有文獻(xiàn)可能低估了金融的減貧作用，也為深刻理解金融與減貧的關(guān)系提供了新思路。

二、文獻(xiàn)綜述

現(xiàn)有文獻(xiàn)普遍認(rèn)為，金融發(fā)展之所以能起到減貧作用，主要是得益于金融發(fā)展對貧困的兩大效應(yīng)：直接效應(yīng)與間接效應(yīng)。

金融的直接減貧效應(yīng)是指金融發(fā)展可以通過其資金配置作用使窮人直接享受金融服務(wù)的好處，已有大量文獻(xiàn)論證了金融發(fā)展的直接減貧效應(yīng)（如Burgess等，2005；Geda等，2006；陳銀娥與師文明，2010；Jeanneney 等，2011；姚耀軍與李明珠，2014；呂勇斌與趙培培，2014 等），而楊俊等（2008）的發(fā)現(xiàn)也表明金融發(fā)展的直接作用至少在短期內(nèi)是有效的。金融的間接減貧效應(yīng)一方面體現(xiàn)在金融發(fā)展可以促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長，而窮人可以通過“涓滴效應(yīng)”①涓滴效應(yīng)：指在經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中并不給予貧困階層、弱勢群體或貧困地區(qū)特別的優(yōu)待，而是由優(yōu)先發(fā)展起來的群體或地區(qū)通過消費(fèi)、就業(yè)等方面惠及貧困階層或地區(qū)，帶動其發(fā)展和富裕，或認(rèn)為政府財政津貼可經(jīng)過大企業(yè)再陸續(xù)流入小企業(yè)和消費(fèi)者之手，從而更好地使窮人享受經(jīng)濟(jì)增長帶來的福利。從經(jīng)濟(jì)增長中享受到好處（Dollar和Kraay，2002；姚耀軍，2004等），而且，不少學(xué)者發(fā)現(xiàn)這種效應(yīng)的減貧效果甚至超過了直接效應(yīng)（丁志國等，2011；崔艷娟與孫剛，2012）。另一方面金融發(fā)展有助于調(diào)節(jié)收入分配，使窮人在分配中享受更大的好處從而發(fā)揮減貧作用。但是在討論金融發(fā)展分配效應(yīng)的文獻(xiàn)中，理論界的結(jié)論并不一致。第一種為“G-J”假說，由Greenwood和Jovanovic（1990）為代表提出，認(rèn)為金融發(fā)展與收入分配差距之間為倒“U”關(guān)系。Clarke等（2006）為上述假說提供了實(shí)證支持。第二種為“G-Z”假說，由Galor和Zeira（1993）為代表提出，認(rèn)為金融發(fā)展可以有效改善貧富收入差距。這一假說也得到了不少實(shí)證支撐（如 Banerjee和 Newman，1993；Beck 等，2007；蘇基溶等，2009；陳習(xí)定等，2011）。第三種觀點(diǎn)則認(rèn)為金融發(fā)展會擴(kuò)大貧富收入差距，加劇相對貧困情況（孫永強(qiáng)，2012；吳擁政與陸峰，2014）。分歧引發(fā)了進(jìn)一步的討論，學(xué)者們逐漸認(rèn)識到，金融發(fā)揮減貧作用可能具有一定的邊界或者說在不同的發(fā)展階段，金融減貧的作用存在差異。這類文獻(xiàn)或者引入農(nóng)村金融發(fā)展的二次項作為新的解釋變量（崔艷娟與孫剛，2012；張兵與翁辰，2015）；或者利用Hansen（2004）提出的門限回歸模型展開研究（師容蓉等，2013；蘇靜等，2014；楊楠與馬綽欣，2014；傅鵬與張鵬，2016），均發(fā)現(xiàn)金融發(fā)展在不同階段對貧困的確有不同的影響，但是進(jìn)一步的結(jié)論并沒有達(dá)成一致。近年來，在地理經(jīng)濟(jì)學(xué)的影響下，學(xué)者開始關(guān)注并研究金融減貧的空間效應(yīng)，但總體上這類文獻(xiàn)較為缺乏。如高遠(yuǎn)東等（2013）同時探討了金融發(fā)展和財政支農(nóng)對貧困的空間影響，結(jié)果發(fā)現(xiàn)金融發(fā)展對本省的貧困具有顯著的抑制作用，但空間溢出效應(yīng)并不顯著；而財政支農(nóng)則直接效應(yīng)不顯著，空間溢出效應(yīng)則對鄰省的貧困存在抑制作用。張兵和翁辰（2015）的研究則發(fā)現(xiàn)，金融發(fā)展對貧困存在直接和間接的抑制作用，但從長期看反而會加劇貧困。李鴻漸（2016）也得出了與張兵類似的結(jié)論。

以上研究對探討金融發(fā)展和貧困減緩提供了很多有用的方法和結(jié)論，但仍然存在如下問題：（1）盡管關(guān)于兩者的關(guān)系聚焦了不少的文獻(xiàn)，但從地理學(xué)視角或者空間視角進(jìn)行探索的文獻(xiàn)仍然較少，大量文獻(xiàn)仍然假定地區(qū)之間是獨(dú)立的。（2）大量文獻(xiàn)聚焦于檢驗(yàn)貧困減緩政策的效果，或者探討減貧的措施，而對貧困本身特征的研究并不多，而且，這些文獻(xiàn)在度量貧困方面往往采取貧困發(fā)生率、FGT指數(shù)等指標(biāo)，這些指標(biāo)實(shí)際上只能從收入層面對貧困進(jìn)行單一刻畫。（3）在少數(shù)幾篇從空間角度研究的文獻(xiàn)里，都一致采用了基于地理相鄰關(guān)系的簡單權(quán)重進(jìn)行的分析（如高遠(yuǎn)東等，2013；張兵和翁辰，2015；李鴻漸，2016）。對社會經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域而言，這種簡單的鄰接關(guān)系可能并不能完全反映經(jīng)濟(jì)體實(shí)際的互動關(guān)系，也許正因?yàn)槿绱?，高遠(yuǎn)東（2013）并未發(fā)現(xiàn)金融減貧的空間溢出效應(yīng)。

針對以上問題，本文作了如下改進(jìn)：首先，本文從貧困的多維特性入手，分別從收入角度和公共服務(wù)角度構(gòu)建了收入貧困、教育貧困和醫(yī)療貧困三大貧困指標(biāo)，從多維視角來分析中國農(nóng)村的貧困現(xiàn)狀。其次，本文著重探討了貧困在空間上的分布特征，既有研究往往聚焦于分析減貧政策的效果，而忽視了貧困本身的分布特點(diǎn)。由于歷史和體制上的原因，我國呈現(xiàn)出特有的城鄉(xiāng)和區(qū)域雙重失衡的局面，這意味著貧困不僅集中在農(nóng)村地區(qū)，同時也集中在經(jīng)濟(jì)相對落后的中西部地區(qū)。為了從實(shí)證上為上述分析提供支持，本文借鑒空間計量模型，通過空間自回歸系數(shù)來分析貧困是否存在集聚的特點(diǎn)。最后，農(nóng)村金融發(fā)展可能不僅僅對本地區(qū)的貧困具有一定的作用，還通過空間上的互動產(chǎn)生一定的外部性，即對“臨近”地區(qū)的貧困可能也會產(chǎn)生一定的影響。經(jīng)濟(jì)體的空間互動關(guān)系往往通過空間權(quán)重矩陣進(jìn)行刻畫，這種互動既可以是因?yàn)榈乩砩系南噜?，亦可以因?yàn)槭墙?jīng)濟(jì)上的“相鄰”。①地理上的相鄰是指兩個地區(qū)位置靠近而存在互動關(guān)系，經(jīng)濟(jì)上的相鄰是指兩個地區(qū)經(jīng)濟(jì)水平上的相近，比如北京和上海的經(jīng)濟(jì)互動較多，因?yàn)樗鼈兊慕?jīng)濟(jì)水平在一個層面上。為此，本文構(gòu)建了基于省會城市鐵路距離的地理權(quán)重、基于經(jīng)濟(jì)距離的經(jīng)濟(jì)權(quán)重和同時基于簡單鄰接關(guān)系與經(jīng)濟(jì)距離的嵌套權(quán)重三大權(quán)重矩陣，從地理和經(jīng)濟(jì)上都相關(guān)這兩個維度來刻畫經(jīng)濟(jì)體的空間依賴關(guān)系，這樣的設(shè)定既更符合實(shí)際情況又能保證結(jié)果的穩(wěn)定性，因而得到的結(jié)論也更有說服力。在上述設(shè)定的基礎(chǔ)上，本文進(jìn)一步分析了農(nóng)村金融發(fā)展減貧的空間溢出效應(yīng)，利用金融減貧的空間溢出效應(yīng)去緩解貧困的空間集聚效應(yīng)。

三、模型設(shè)定與空間權(quán)重矩陣

（一）模型設(shè)定。為了檢驗(yàn)農(nóng)村金融發(fā)展與貧困減緩之間的關(guān)系，本文首先構(gòu)造了如下面板模型：

空間自回歸模型和空間誤差模型度都用于度量被解釋變量的空間關(guān)聯(lián)效應(yīng)，但前者是指被解釋變量存在直接的空間關(guān)聯(lián)，后者則表示被解釋變量的空間關(guān)聯(lián)是由模型之外的因素即誤差項的關(guān)聯(lián)產(chǎn)生的?？臻g杜賓模型則不僅能夠度量被解釋變量的空間關(guān)聯(lián)效應(yīng)，還能刻畫解釋變量的空間效應(yīng)。在本研究中，我們一方面需要度量貧困在省份之間的關(guān)聯(lián)效應(yīng)（對應(yīng)于系數(shù)或），另一方面還需要研究農(nóng)村金融發(fā)展對貧困減緩是否存在空間溢出效應(yīng)（對應(yīng)于的相應(yīng)系數(shù)）。所以我們主要采用空間杜賓模型（SDM）作為主要的回歸模型。在穩(wěn)健性檢驗(yàn)中，我們補(bǔ)充報告了空間自回歸模型（SAR）和空間向量誤差模型（SEM）的回歸結(jié)果。

（二）空間權(quán)重矩陣。區(qū)域之間的空間關(guān)系通常采用空間權(quán)重矩陣來度量。一般而言，空間權(quán)重矩陣的形式如下所示。其中：n表示截面的個數(shù)，主對角元素（同一區(qū)域的距離為0），非主對角元素則度量了個體i與j的空間相關(guān)關(guān)系。

既有研究在探索金融減貧的空間效應(yīng)時，普遍采用基于是否相鄰構(gòu)建的鄰接權(quán)重矩陣，如高遠(yuǎn)東等（2013）、張兵和翁辰（2015）、李鴻漸（2016）等。鄰接權(quán)重刻畫的空間關(guān)系有明顯的缺陷，因?yàn)榧幢悴幌噜彽膬蓚€省份，在經(jīng)濟(jì)社會領(lǐng)域仍然有相關(guān)聯(lián)的可能性，所以學(xué)者逐漸采用更符合實(shí)際的度量方法。王守坤（2013）專門介紹了在經(jīng)濟(jì)分析中可能使用的空間權(quán)重矩陣的類型及選擇方法。借鑒該研究，本文利用多維度的距離來刻畫省與省之間的空間關(guān)系，以此構(gòu)建了基于省會城市鐵路距離的地理權(quán)重矩陣，基于經(jīng)濟(jì)距離的經(jīng)濟(jì)權(quán)重矩陣以及同時基于鄰接關(guān)系和經(jīng)濟(jì)距離的嵌套權(quán)重矩陣三種矩陣?；谙噜応P(guān)系、地理距離、經(jīng)濟(jì)距離構(gòu)建的權(quán)重矩陣均為對稱矩陣，這意味著省份i對省份j的作用與省份j對省份i的作用是一樣的。這與現(xiàn)實(shí)的情況可能不符，因?yàn)橐粋€經(jīng)濟(jì)發(fā)展較好的省份和一個經(jīng)濟(jì)發(fā)展較差的省份兩者之間的空間關(guān)系可能并不是對稱的。為此，本文構(gòu)建的嵌套權(quán)重矩陣能夠在一定程度上削弱這種關(guān)系，更好地刻畫出省份之間的空間關(guān)聯(lián)效應(yīng)。各權(quán)重矩陣的定義、涵義及計算方法如表1所示。

表1 權(quán)重矩陣的定義、涵義及元素計算方法

四、變量、數(shù)據(jù)及描述性統(tǒng)計

（一）變量。本研究所涉及的變量可以分為被解釋變量、核心解釋變量和控制變量三個部分，具體為：（1）被解釋變量：被解釋變量為農(nóng)村貧困水平Pov。目前關(guān)于貧困水平的衡量指標(biāo)主要有FGT指數(shù)、貧困發(fā)生率等。但這些指標(biāo)本質(zhì)上是從農(nóng)民收入水平的角度來刻畫貧困的，而貧困實(shí)際上是一個多維的指標(biāo)，單純的收入貧困無法反映出貧民在醫(yī)療、教育上等其他方面的貧困。為了更全面地反映農(nóng)民的貧困狀況，本文延續(xù)蘇靜（2014）年的做法，同時采用收入貧困、教育貧困和醫(yī)療貧困三個指標(biāo)來測度貧困的多維性。具體而言，收入貧困（Pov1）采用各?。ㄊ校┺r(nóng)村恩格爾系數(shù)①考慮到我國從1978年以來多次調(diào)整了貧困標(biāo)準(zhǔn)線，不同標(biāo)準(zhǔn)下的貧困人口數(shù)量、貧困發(fā)生率都不相同，為了保持?jǐn)?shù)據(jù)的連續(xù)性，盡可能避免可能出現(xiàn)的錯誤，本文采用恩格爾系數(shù)作為貧困水平的衡量指標(biāo)。恩格爾系數(shù)在國際上具有較高的使用率，一般認(rèn)為，恩格爾系數(shù)越大一個國家或家庭生活越貧困；反之，恩格爾系數(shù)越小，生活越富裕。來表示，即農(nóng)村恩格爾系數(shù)越高表示農(nóng)村貧困程度越高；教育貧困（Pov2）采用各省市不識字或者很少識字的農(nóng)村居民家庭勞動力占農(nóng)村居民家庭勞動力總量的比重來表示，為正向指標(biāo)，該比重越高表示貧困程度越深。醫(yī)療貧困（Pov3）指標(biāo)采用各省（市）每千農(nóng)業(yè)人口村衛(wèi)生室人員數(shù)來表示，為逆向指標(biāo)，即該數(shù)值越高表示貧困程度越低。（2）核心解釋變量。本文的核心解釋變量為農(nóng)村金融發(fā)展水平，采用農(nóng)村金融發(fā)展規(guī)模Finsca來衡量，②實(shí)際上，農(nóng)村金融發(fā)展程度并沒有統(tǒng)一的衡量方法，本文的做法參考了師容蓉等（2013）、張兵等（2013）、蘇靜等（2014）以及傅鵬和張鵬（2016）。農(nóng)村金融發(fā)展規(guī)模采用各?。ㄊ校┺r(nóng)村信用社存貸款余額與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值③我國從20世紀(jì)90年代末開始對國有銀行進(jìn)行了專業(yè)化改革，促使大量的國有商業(yè)銀行從農(nóng)村撤并，從此農(nóng)村信用社成了支農(nóng)服務(wù)的主要金融機(jī)構(gòu)。本文研究的時間始于1999年，因此采用農(nóng)信社的貸款余額來代替農(nóng)村總貸款是可行的。相比較得到。④需要說明的是，從2005年開始，北京、上海兩市的農(nóng)村信用社轉(zhuǎn)變?yōu)檗r(nóng)村商業(yè)銀行或者合作銀行，重慶從2008年、天津從2009年都進(jìn)行了同樣的改革，這造成了這些地區(qū)近幾年的數(shù)據(jù)缺失，本文采用了均值法對缺失數(shù)據(jù)進(jìn)行替代。在穩(wěn)健性檢驗(yàn)中，我們利用農(nóng)信社貸存比數(shù)據(jù)作為農(nóng)村金融發(fā)展的另一度量變量進(jìn)行檢驗(yàn)。（3）其他控制變量?？紤]到金融發(fā)展減緩貧困可以通過經(jīng)濟(jì)增長渠道，本文引入各省經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平GDP作為控制變量，著重考察金融的直接減貧作用。同時引入政府干預(yù)程度Gov、各省（市）農(nóng)村固定資產(chǎn)投資水平Invest以及城市化水平（Urban）作為其他控制變量。政府干預(yù)程度由各省財政支出與各省GDP之比表示，農(nóng)村固定資產(chǎn)投資水平為各省農(nóng)村固定資產(chǎn)投資總額與農(nóng)村GDP的比值表示，①目前，并沒有農(nóng)村GDP的直接數(shù)據(jù)，也并沒有評價農(nóng)村GDP的官方指標(biāo)。按照國內(nèi)部分學(xué)者的做法，本文使用各省（市）農(nóng)林牧副漁業(yè)增加值與鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)增加值之和代替農(nóng)村GDP這一指標(biāo)，雖然兩者之間存在一定的誤差，但至少兩者的變化趨勢是一致的，見傅鵬和張鵬（2016）。各省經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平用各省人均GDP表示。各個變量具體計算方法見表2。

表2 各變量名稱及其計算方式

（二）數(shù)據(jù)來源及描述性統(tǒng)計。本文研究涵蓋中國30個省（市、自治區(qū)），由于西藏自治區(qū)多項數(shù)據(jù)缺失，故將其剔除。本文數(shù)據(jù)中各省農(nóng)村食物支出與總支出、各省財政支出、城市化水平、各省GDP和各省人均GDP數(shù)據(jù)來自2000?2015年《中國統(tǒng)計年鑒》；各省農(nóng)村信用社存款余額與貸款余額來自2000?2015年《中國金融年鑒》；各省農(nóng)村居民文盲勞動力占比、每千農(nóng)業(yè)人口村衛(wèi)生室人員數(shù)、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值、農(nóng)村固定資產(chǎn)投資總額與鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)增加值數(shù)據(jù)來自2000?2015年《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》。各變量的描述性統(tǒng)計見表3。

表3 變量的描述性統(tǒng)計

五、實(shí)證結(jié)果及分析

（一）貧困的空間集聚特征。

1.全樣本回歸。為了檢驗(yàn)不同維度貧困的空間關(guān)聯(lián)效應(yīng)和農(nóng)村金融發(fā)展減貧的空間效應(yīng)，我們利用空間杜賓模型（SDM）結(jié)合不同的權(quán)重矩陣得到了以下實(shí)證結(jié)果。

（1）收入貧困。收入貧困的實(shí)證結(jié)果如表4所示。為了便于比較，我們同時列舉了面板固定效應(yīng)的回歸結(jié)果。不管是面板固定效應(yīng)模型還是空間杜賓模型，我們發(fā)現(xiàn)農(nóng)村金融發(fā)展對貧困具有顯著的減貧效應(yīng)。在空間模型下，空間自回歸系數(shù)顯著大于0，意味著農(nóng)村居民收入貧困存在著顯著的空間正向關(guān)聯(lián)效應(yīng)。在采用地理權(quán)重的情況下，這種效應(yīng)更加顯著，意味著收入貧困的空間正向關(guān)聯(lián)在地理上的分布特別明顯，即呈現(xiàn)出區(qū)域性的貧困集聚效應(yīng)。與此同時，我們關(guān)注金融發(fā)展減貧的空間溢出效應(yīng)，發(fā)現(xiàn)只有在采用經(jīng)濟(jì)距離權(quán)重和嵌套權(quán)重的方式下，金融發(fā)展減貧的溢出效應(yīng)才顯著。這意味著，金融發(fā)展不僅有助于減少本省的貧困水平，還對與該省經(jīng)濟(jì)上相互依賴省份的貧困也具有抑制作用。對控制變量而言，我們發(fā)現(xiàn)政府的財政支持和當(dāng)?shù)氐慕?jīng)濟(jì)發(fā)展水平能夠顯著地抑制農(nóng)民收入貧困，即改善農(nóng)民收入水平，但固定資產(chǎn)投資水平的影響并不顯著，其可能的原因是在以GDP為考核的晉升激勵下地方政府投資具有“城市化”傾向，而對改善民生類等對GDP貢獻(xiàn)率低的項目投資較少。

表4 收入貧困的回歸結(jié)果

（2）教育貧困。教育貧困的實(shí)證結(jié)果見表5。我們同樣報告了面板固定效應(yīng)的回歸結(jié)果作為比較。研究結(jié)果顯示，在不同的回歸模型下，農(nóng)村金融發(fā)展對教育貧困具有顯著的抑制作用。在空間模型下，空間自回歸系數(shù)顯著大于0，意味著農(nóng)村教育貧困也存在著顯著的空間正向關(guān)聯(lián)效應(yīng)，這一點(diǎn)與收入貧困在空間上有類似分布特征。但是，對應(yīng)于金融發(fā)展的空間溢出效應(yīng)，盡管WFinsca的系數(shù)為負(fù)，但并不顯著，這意味著金融發(fā)展在抑制教育貧困方面并沒有帶來正的外部效應(yīng)。對控制變量而言，我們發(fā)現(xiàn)，政府財政支出水平和當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展水平對教育貧困具有顯著的抑制作用，且其在絕對量上的貢獻(xiàn)要超過農(nóng)村金融發(fā)展，直覺上我們認(rèn)為，教育相比較而言具有更多的公共品特性，所以其改善更多是來自經(jīng)濟(jì)發(fā)展和政府財政的支持。此外，固定資產(chǎn)投資盡管有改善教育貧困的作用，但這種效果并不顯著，這同樣有可能是晉升激勵下投資向更利于GDP績效的項目傾斜，從而一定程度上忽視了對公共服務(wù)尤其是農(nóng)村公共品上的投資。

表5 教育貧困的回歸結(jié)果

（3）醫(yī)療貧困。由表6可見。與收入貧困、教育貧困一致的是，醫(yī)療貧困也呈現(xiàn)出顯著的空間關(guān)聯(lián)性，體現(xiàn)在空間系數(shù)顯著大于0。但是，農(nóng)村金融發(fā)展并沒有對改善醫(yī)療服務(wù)作出積極的貢獻(xiàn)，不管是解釋變量（Finsca）的水平系數(shù)還是空間滯后項（WFinsca）系數(shù)都不顯著。盡管在樣本期間，農(nóng)村醫(yī)療水平有了明顯的上升，但在這一過程中起主要作用的是政府財政支出和當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)水平的發(fā)展（Gov和GDP的系數(shù)顯著大于0）。直覺上這仍然比較好理解，因?yàn)獒t(yī)療具有較強(qiáng)的公共品特性，因而起主要作用的通常為當(dāng)?shù)氐慕?jīng)濟(jì)發(fā)展水平以及當(dāng)?shù)卣呢斦С觥?/p>

表6 醫(yī)療貧困的回歸結(jié)果

2.貧困空間集聚特征的分區(qū)域檢驗(yàn)。前文的分析已經(jīng)表明，我國的貧困分布在空間上呈現(xiàn)出“窮-窮”集聚的特點(diǎn)，這說明越貧困的地區(qū)，空間正向關(guān)聯(lián)越大。我們將全國劃分為東部、中部和西部區(qū)域，東部地區(qū)發(fā)展較快，而中部和西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)相對落后，根據(jù)貧困空間分布的特點(diǎn)，集聚效應(yīng)在中部和西部應(yīng)更加顯著，而在東部較小甚至并不顯著。我們分區(qū)域重復(fù)上述回歸，得到的結(jié)果表7所示。在東部地區(qū)，收入貧困、教育貧困和醫(yī)療貧困均未呈現(xiàn)空間關(guān)聯(lián)效應(yīng)，對中部地區(qū)和西部地區(qū)，盡管教育貧困的空間關(guān)聯(lián)不顯著，但收入貧困和醫(yī)療貧困的空間作用卻呈現(xiàn)出顯著的正向關(guān)聯(lián)，這進(jìn)一步佐證了貧困的“窮-窮”集聚效應(yīng)。

表7 分區(qū)域貧困集聚效應(yīng)的檢驗(yàn)

（二）金融減貧的效應(yīng)分解：直接效應(yīng)與空間溢出效應(yīng)。利用空間杜賓模型，我們可以進(jìn)一步得到解釋變量和控制變量的直接效應(yīng)和間接效應(yīng)。直接效應(yīng)是指省份i的金融發(fā)展能夠?qū)υ撌〉呢毨Мa(chǎn)生直接的作用，而空間溢出效應(yīng)是指其他省份的金融發(fā)展能夠通過空間上的關(guān)聯(lián)作用于省份i的貧困。在空間杜賓模型和多維權(quán)重矩陣的設(shè)定下，我們既可以發(fā)現(xiàn)金融發(fā)展是通過直接效應(yīng)還是空間溢出效應(yīng)抑或是雙重效應(yīng)發(fā)揮出減貧效果，又能夠識別出金融發(fā)展發(fā)揮溢出效應(yīng)所依賴的到底是地理距離上的相鄰還是經(jīng)濟(jì)活動上的互動。金融發(fā)展對貧困的直接效應(yīng)、溢出效應(yīng)和總效應(yīng)分解結(jié)果見表8。

表8 農(nóng)村金融發(fā)展減貧的直接效應(yīng)、溢出效應(yīng)與總效應(yīng)分解結(jié)果

由表8分解結(jié)果可見，對收入貧困和教育貧困，不管權(quán)重矩陣形式如何，農(nóng)村金融發(fā)展均呈現(xiàn)出顯著的直接抑制效應(yīng)。在間接效應(yīng)上，以地理權(quán)重計算的抑制作用并不顯著，但方向仍然一致。而以經(jīng)濟(jì)權(quán)重和嵌套權(quán)重計算得到的溢出效應(yīng)不僅顯著為負(fù)，且其作用比直接效應(yīng)更大。這說明，單純以地理距離構(gòu)建的權(quán)重矩陣可能并不能完全反映出省份之間的空間關(guān)聯(lián)效應(yīng)，這種關(guān)聯(lián)效應(yīng)可能更多依賴于省份之間的經(jīng)濟(jì)互動，而嵌套權(quán)重的間接效應(yīng)大于經(jīng)濟(jì)權(quán)重的間接效應(yīng)則進(jìn)一步說明，對地理上和經(jīng)濟(jì)上同時“相鄰”的省份，這種空間作用更為顯著。

對醫(yī)療貧困，農(nóng)村金融發(fā)展并沒有體現(xiàn)出直接的減貧作用，在三種權(quán)重矩陣下，直接效應(yīng)的系數(shù)雖然為正卻并不顯著，這與前文的基本回歸結(jié)果也保持了一致。但是，在溢出效應(yīng)上，以地理權(quán)重和嵌套權(quán)重分解的間接效應(yīng)卻顯著為負(fù)，即加劇了醫(yī)療貧困。在基本回歸中，我們發(fā)現(xiàn)對醫(yī)療貧困具有顯著抑制作用的主要是財政支出水平和當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展水平，且財政支出占主要地位。因此，溢出效應(yīng)體現(xiàn)出加劇醫(yī)療貧困可能是因?yàn)楫?dāng)?shù)氐胤秸c鄰省地方政府存在著爭奪金融資源的競爭關(guān)系。這一發(fā)現(xiàn)與高遠(yuǎn)東等（2013）、張兵等（2015）的結(jié)論一致。

（三）穩(wěn)健性檢驗(yàn)。本文的穩(wěn)健性檢驗(yàn)分為兩個部分，第一部分為貧困空間集聚效應(yīng)的檢驗(yàn)，檢驗(yàn)方法見穩(wěn)健性檢驗(yàn)（1）和（2）；第二部分為金融減貧空間溢出效應(yīng)的再檢驗(yàn)，檢驗(yàn)方法見穩(wěn)健性檢驗(yàn)（3）和（4）。限于篇幅，我們并沒有將穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果列于正文，若有需要可向作者索取。

（1）采用穩(wěn)健性標(biāo)準(zhǔn)誤。在同方差的假定下，系數(shù)的估計量滿足BLUE性質(zhì)。但當(dāng)存在異方差時，盡管OLS估計依然是無偏的，但估計量的方差不再是最小的。鑒于可能存在的異方差性，我們采用了穩(wěn)健性標(biāo)準(zhǔn)誤重復(fù)上述基本回歸，發(fā)現(xiàn)主要結(jié)論并未發(fā)生改變。

（2）采用空間自回歸模型（SAR）和空間向量誤差模型（SEM）重復(fù)上述回歸，發(fā)現(xiàn)收入貧困、教育貧困和醫(yī)療貧困仍然呈現(xiàn)出顯著的空間正向關(guān)聯(lián)，這說明貧困的“窮-窮”集聚特征非常穩(wěn)健。

（3）去掉北京、天津、上海和重慶四個直轄市的數(shù)據(jù)。本文采用的農(nóng)村金融發(fā)展的數(shù)據(jù)主要來自于農(nóng)信社的存貸款數(shù)據(jù)，從2005年開始，北京、上海兩市的農(nóng)村信用社轉(zhuǎn)變?yōu)檗r(nóng)村商業(yè)銀行或者合作銀行，重慶從2008年、天津從2009年也進(jìn)行了同樣的改革，改革后的四個地區(qū)并沒有農(nóng)信社的數(shù)據(jù)，盡管我們利用均值替代的方法進(jìn)行了處理，但仍有可能影響結(jié)果，故在穩(wěn)健性檢驗(yàn)部分，剔除了上述四地區(qū)的數(shù)據(jù)再重復(fù)前面的回歸，發(fā)現(xiàn)主要結(jié)論依然不變。

（4）采用農(nóng)村信用社貸款/農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值數(shù)據(jù)作為本文金融發(fā)展指標(biāo)的替代。在部分文獻(xiàn)中，貸款余額/生產(chǎn)總值被用作金融發(fā)展效率的指標(biāo)，因此，在穩(wěn)健性檢驗(yàn)中，我們采用這一指標(biāo)重復(fù)前面的回歸，發(fā)現(xiàn)金融減貧的空間溢出效應(yīng)依然顯著。

六、結(jié)論與啟示

本文利用1999?2014年中國30個省份的面板數(shù)據(jù)，同時構(gòu)建了基于省會城市鐵路距離的地理權(quán)重矩陣、基于經(jīng)濟(jì)距離的經(jīng)濟(jì)權(quán)重矩陣以及基于鄰接關(guān)系和經(jīng)濟(jì)距離的嵌套權(quán)矩陣，結(jié)合空間杜賓模型（SDM），分別考察了農(nóng)民收入貧困、教育貧困和醫(yī)療貧困的空間分布特征以及農(nóng)村金融發(fā)展對三大貧困的直接效應(yīng)和空間溢出效應(yīng)。不同于以往研究，本文在空間權(quán)重矩陣的構(gòu)建上，既考慮了地理因素，又考慮了經(jīng)濟(jì)因素；同時，本文還刻畫了農(nóng)村貧困的多維特性，從多維貧困的角度考察了貧困在空間上的分布特征?？傮w而言，本文主要得到以下結(jié)論：

（1）貧困分布呈現(xiàn)顯著的集聚特征。具體而言，收入貧困、教育貧困和醫(yī)療貧困均呈現(xiàn)正向關(guān)聯(lián)，即一個省份的貧困水平降低對相鄰省份貧困的下降具有促進(jìn)作用；反之，一個省份的貧困加劇也會導(dǎo)致相鄰省份的貧困加劇。從空間上看，我國的貧困分布呈現(xiàn)出“窮-窮”集聚的區(qū)域特征，這種集聚效應(yīng)實(shí)際上反映了中國區(qū)域發(fā)展的不平衡特征。（2）農(nóng)村金融發(fā)展能夠顯著抑制收入貧困和教育貧困，但對醫(yī)療貧困卻并沒有改善作用。農(nóng)村金融發(fā)展對收入貧困和教育貧困的抑制作用不僅具有直接效應(yīng)，還具有空間溢出效應(yīng)，且空間溢出效應(yīng)發(fā)揮的作用比直接效應(yīng)更為顯著。（3）教育貧困、醫(yī)療貧困一定程度上體現(xiàn)的是農(nóng)民在公共服務(wù)享受上的貧困，政府財政支持和當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展水平均對上述兩種貧困具有顯著的抑制作用。也正是因?yàn)榻逃?、醫(yī)療等服務(wù)的公共品特性，地方政府在以GDP為考核的晉升激勵機(jī)制下，政府投資可能存在著“城市化”和“生產(chǎn)化”傾向，而對“農(nóng)村化”和“服務(wù)化”的教育、醫(yī)療等公共服務(wù)上的投資可能激勵不足。（4）經(jīng)濟(jì)距離權(quán)重和嵌套權(quán)重在度量空間關(guān)聯(lián)效應(yīng)上的效果要優(yōu)于地理距離權(quán)重，我國區(qū)域經(jīng)濟(jì)的相關(guān)性主要體現(xiàn)在經(jīng)濟(jì)上的互動，而不僅僅是地理上的相鄰。單純以地理距離構(gòu)建的權(quán)重?zé)o法度量出金融發(fā)展對收入貧困和教育貧困的空間溢出效應(yīng)，而經(jīng)濟(jì)距離權(quán)重和嵌套權(quán)重均能測算出金融發(fā)展的減貧作用，這意味著以經(jīng)濟(jì)上的相關(guān)性來刻畫省際的空間關(guān)聯(lián)可能更符合現(xiàn)實(shí)的情況。

本文的研究為當(dāng)前我國的減貧政策提供了有益的啟示：

首先，在對貧困的認(rèn)識上，政府應(yīng)當(dāng)跳出單一維度的視角，既要關(guān)注農(nóng)民收入方面的貧困，同時還要關(guān)注農(nóng)民在教育、醫(yī)療等公共服務(wù)上的貧困。盡管我國30多年的減貧工作取得了舉世矚目的成就，但是這更多地體現(xiàn)在收入水平層面，而教育、醫(yī)療等公共服務(wù)層面，城鄉(xiāng)差距依然巨大，絕對和相對貧困問題依然嚴(yán)重。解決這方面的貧困，提高農(nóng)村基本公共服務(wù)的水平，政府依然任重而道遠(yuǎn)，也是未來需要著重關(guān)注的方面。其次，政府應(yīng)當(dāng)充分發(fā)揮農(nóng)村金融在減貧方面的作用，本文的實(shí)證結(jié)果發(fā)現(xiàn)，對收入貧困和教育貧困，農(nóng)村金融發(fā)展發(fā)揮出了顯著的效果，并且存在正的外部效應(yīng)。各級政府應(yīng)當(dāng)著力鼓勵和引導(dǎo)各類金融機(jī)構(gòu)加大對扶貧開發(fā)的金融支持，引導(dǎo)金融機(jī)構(gòu)擴(kuò)大貧困地區(qū)涉農(nóng)貸款投放，鼓勵銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)創(chuàng)新金融產(chǎn)品和服務(wù)方式，積極開展專項用于扶貧開發(fā)的各類貸款。但是要發(fā)揮農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)的上述作用，還應(yīng)大力推動金融機(jī)構(gòu)網(wǎng)點(diǎn)向貧困特別是西部地區(qū)的貧困鄉(xiāng)鎮(zhèn)和社區(qū)延伸。最后，對教育、醫(yī)療等公共服務(wù)方面的貧困，應(yīng)積極發(fā)揮政府財政支持的作用。繼續(xù)擴(kuò)大中央和地方財政支出規(guī)模，增加農(nóng)村地區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施和基本公共服務(wù)設(shè)施建設(shè)投入，著力提高醫(yī)療、教育等公共品的供給水平。固定資產(chǎn)投資也應(yīng)適當(dāng)向農(nóng)村教育、醫(yī)療等公共服務(wù)設(shè)施建設(shè)方向傾斜，同時調(diào)整地方政府考核機(jī)制，績效考核既要考慮GDP，也要兼顧民生建設(shè)。構(gòu)建財政支持、金融支持、投資支持等多維政策支持體系，從而實(shí)現(xiàn)從收入層面到公共服務(wù)層面的多維減貧目的。

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