“三区三州”脱贫地区财政金融政策的防返贫效果研究

[摘要]在“后脱贫时代”，稳脱贫结果、防返贫发生，培养脱贫县内生发展动力是需要关注的重点问题。本文基于南疆四地州脱贫县农户的微观调研数据，通过多元Logit模型进行实证检验南疆脱贫地区财政金融政策的防返贫效果。研究结果表明：财政金融政策在支持南疆四地州农户稳定脱贫过程中发挥了很好的作用，但部分财政、金融帮扶政策的防返贫效果并不明显，还需要采取针对性措施。由此，建议形成多种合作模式，优化多元资金供给体系，强化资金项目管理水平，建立社会资本合作模式，积极加强保险供需平衡，以增强财政金融政策的防返贫效果。

[关键词]财政金融；防返贫；南疆四地州

[中图分类号]F812.0；F832.0         [文献标识码]A [文章编号]1009—0274（2023）05—0089—07

[作者简介]谢婷婷，女，新疆财经大学金融学院教授，博士生导师，研究方向：农村金融；张倩，女，新疆财经大学金融学院硕士研究生，研究方向：农村金融。

一、引言

稳定脱贫是脱贫的根本，是乡村振兴战略实施的重要基础。2020年新疆308.9万现行标准下贫困人口全部脱贫，3666个贫困村全部退出，32个贫困县全部摘帽。这表明我们将进入新脱贫户不稳定性、巩固脱贫成果和衔接好乡村振兴战略的“后脱贫时代”（徐曼，2019）[1]。在脱贫攻坚中资金投入是关键，财政金融作为提供资金的重要力量，在“后脱贫时代”支持力度持续增强，但资金使用的瞄准度不高，存在大而化之、撒胡椒面的现象（段炳德，2021；李志平和吴凡夫，2020）[2] [3]。因此，要切实有效地解决民族地区的稳定脱贫问题，需要制定更具导向性和激励性的财政金融政策。此外，还需要重视财政政策和金融政策之间的互动关系，充分发挥联动效应，以提升政策效果（林建，2014）[4]。“三区三州”曾作为国家层面的深度贫困地区，特别是南疆四地州作为其中之一，脱贫人口规模接近“三区三州”的一半，在“后脱贫时代”，南疆四地州脱贫县的稳定脱贫问题具有一定的代表性和特殊性。因此，随着“后脱贫时代”到来，对民族地区脱贫资金支持体系问题的研究，是新疆民族地区防返贫亟须研究和解决的问题，这对于提高新疆民族地区脱贫效果可持续性具有重要理论与现实意义。

二、文献综述

防返贫是基于返贫现象提出来的，即让脱贫人口稳定在脱贫状态，直观表现为脱贫农户的年人均纯收入在现行贫困线以上并保持稳定和持续增长，保证脱贫效果的可持续性（谢莹，2020）[5]，而脱贫人口能力缺失、政府政策保障不足、自然灾害抵御力不足等是主要的三大返贫因素（郑瑞强和曹国庆，2016） [6]，需要从多层次、多节点、多角度建立起防返贫网格体系。为了返贫治理的进一步落实，应该构建起及时、有效、稳定的防返贫立体机制（冯丹萌和高强，2021）[7]。政府可以充分运用互联网、大数据等技术，构建线上加线下防返贫动态监测、治理的长效机制，及时发现返贫风险，进行预警和干预，以巩固脱贫攻坚成果。在防返贫指标构建方面，大多学者应用A-F法，构建了中国多维贫困指数，随后在此基础上将多维度方向定义返贫即为脱贫户由多维非贫困向多维贫困过度的情况（蒋南平和郑万军，2019）[8]，学者们对新疆民族地区多维贫困特点、贫困程度、致贫因素、扶贫路径、模式及对策也进行大量研究（艾沙江.艾力，2007 ；谢婷婷等，2014 ；张建勋等，2020）[9] [10] [11]。

在“后脱贫时代”，如何防返贫具有重要的研究意义。学者们主要从财政政策、金融政策与财政金融政策协同的角度研究防返贫的方法。一是财政政策支持防返贫的研究。财政分权可以使地方政府获得更多的财政权力，进而提高对教育、饮用水和卫生、水资源管理、农业等方面的投入。这种投入的增加可能会对穷人的生活状况产生积极的影响，从而带来较大的改善（Faguet，2004）[12]；财政资金支持力度的增大改善了农业生产条件以及综合生产能力（罗东和矫健，2014；刘宏霞等，2018）[13] [14]。此外，财政扶贫资金通常以项目形式与贫困群体对接，而由于存在瞄准的偏离，不能使目标真正的受益群体穷人收益（李小云和张雪梅，2005）[15]，南疆三地州作为脱贫攻坚的主战场，在对扶贫资金的现状与使用效益进行研究时，提出要提高扶贫资源使用效率， 增强精准脱贫政策的靶向效果（杨庆许和陈彤，2017）[16]。二是金融政策支持防返贫的研究。农村金融、普惠金融和农户借贷发展等会对减贫产生一定的影响（王曙光和郭凯，2019）[17]，而金融扶贫在实践中也存在贫困瞄准偏离、还款率低、资金使用效率低、家庭债务负担加重等问题（Buss，1988）[18]。在调查统计所研究地的脱贫户生计资本得出金融资本排名最低，主要原因是渠道少和脱贫户负担太重（罗玉杰等，2022）[19]。此外，民族地区农村信用环境欠佳，金融风险高，地方金融扶贫参与主体缺少协同机制（周孟亮，2019；杨穗和冯毅，2018）[20] [21]。三是财政金融政策协同支持防返贫的研究。财政金融政策共同助力防返贫，不但可以规避财政金融各自的短板，还有利于提高社会整体福利，在精准扶贫进程中，财政政策与金融政策发挥了积极作用（类承曜和谢觐，2007）[22]。财政扶贫可以提升金融扶贫缓解多维贫困的效果，金融扶贫也可以抑制财政扶贫带来的多维贫困状况恶化（吴本健等，2019）[23]。

基于对现有文献的梳理，国内外学者对脱贫可持续的重要性、影响因素和财政扶贫、金融支持脱贫的效应、问题和对策等方面进行了大量研究，这为本文的研究提供了扎实的理论基础与研究方向。本文以南疆四地州脱贫县为调查研究样本，通过调查问卷的方式来考察财政金融政策支持南疆四地州防返贫的效果。首先，在基本户类型的基础上，对家庭劳动力人数、残疾人数、患重大疾病人数、家庭收入主要来源以及家庭支出主要去向等农户基本情况进行分析。其次，通过Logit模型，对财政金融政策的防返贫效果进行实证分析。最后，基于研究结果，为财政金融政策防返贫的有效实施提出科学依据。

三、研究设计

（一）问卷设计与调查方法

南疆四地州曾是国家确定的“三区三州”深度贫困地区之一，贫困人口规模接近“三区三州”的一半，其中喀什、和田地区贫困人口最多，因自然禀赋差、基础设施薄弱，一直是我国脱贫攻坚的难中之难。到2020年底，3029个贫困村全部退出，35个贫困县全部摘帽。本文根据世界银行指标体系设计调研问卷，从农户的微观特征对南疆四地州的防返贫效果进行调研，故调研对象仅为脱贫县域的农户户主，并不涉及政府和金融机构。本文选取了南疆四地州的26个脱贫县，具体的调查地区与发放情况如表1所示。调查问卷的设计包括：户主基本情况、家庭基本情况、家庭纯收入情况、政府帮扶、金融帮扶和财政金融防返贫评价等6个部分。调查采取分层、多阶段方式进行，由经过培训的调查员选取特定数量县、乡镇、村，并在村内随机选取特定数量的脱贫户进行问卷调查。以选择法、自由回答法以及赋值评价法等研究方法作为问卷收集与整理的基础，问卷可基本反映出南疆四地州脱贫户的基本情况以及财政金融政策的实施情况。共发放510份，回收500份调查问卷，有效率98.04%。

（二）变量选取

1.被解释变量：多维贫困指标。巩固脱贫成果最重要的就是降低脱贫家庭返贫概率，现有研究对贫困程度的衡量主要包括两种：一是用返贫人口与脱贫人口之比等单一指标来衡量。二是通过不同角度建立多维贫困指标来衡量返贫率。蒋南平和郑万军（2019）[8]从多维度方向定义返贫即为脱贫户由多维非贫困向多维贫困过度的情况，本文结合南疆四地州脱贫现状以及多维返贫的原理从收入、健康、发展能力与生活质量等四个维度选取人均纯收入、身体健康状况、劳动力状况、饮水状况、生产生活条件、基础设施建设、搬迁等八个指标，其次依据（A－F）双临界值的等权重对四个维度进行赋权，得出每个指标的权重[wa]，具体见表2。多维贫困率（h）计算公式如下：

h=[a=18gi*wa] （1）

[wa=1/（8*a）] （2）

其中gi表示所选取的八个指标，a表示对收入、健康、发展能力与生活质量四个维度赋权，[wa]表示每个指标的权重，h表示最终的多维贫困率。

通过上式对南疆四地州的多维贫困率进行计算。在南疆四地州里，克州多维贫困率最高，为0.251；其次是喀什地区与和田地区，多维贫困率分别为0.249和0.243；阿克苏地区多维贫困率最低，为0.198，这说明在阿克苏地区财政金融政策的防返贫效果是南疆四地州里面最好的，而克州地区财政金融政策的防返贫效果还需要进一步加强。

全球多维贫困指数临界值的界定中认为多维贫困指数高于0.3或0.4则为深度贫困，结合南疆四地州的发展情况，本文将0.4设为深度贫困的临界值，将小于40％的区间进行等分，将高于40%设为最深程度，从高到低依次将返贫程度分为重度、中度、轻度。

2.解释变量：财政帮扶、金融帮扶。本文从微观视角选取财政与金融这两个角度，考察财政政策帮扶、金融政策帮扶对南疆四地州防返贫的效果，结合南疆四地州的脱贫特点并具体到微观脱贫户中，本文自变量包括8个财政政策帮扶指标与6个金融政策帮扶指标。具体的问卷题项见表3。

（三）模型设定

本文从微观角度计算脱贫户的返贫程度并选取因变量y为返贫程度分类为“轻度”“中度”“重度”的多分类有序的离散变量，并从财政政策帮扶和金融政策帮扶两个角度选取14个离散变量指标作为自变量，概率模型作为考察对离散变量y影响情况的较优模型，同时考虑到因变量为多分类有序离散变量，因此，本文构建多分类有序Logit 模型如下：

[Py=jxi=11+exp [-∝+βxi]] （3）

[LogitPj=lnPy≤jPy≥i+1=αj+βX] （4）

[Py≤j/x=exp [-αj+βxi]1+exp [-αj+βx]]  （5）

其中，y为返贫程度，j=1～3，分类为“轻度”“中度”“重度”；[xi]表示影响防返贫的第i个影响因素（i=1，2，…，m），m是影响因素的数量。[Pj]是农户返贫处于某一水平的概率，[αj]为模型的截距，[β]是一组与X对应的回归系数。

四、农户基本情况分析

在调查的农户中，一般户占到24.8%，脱贫户占到38%，边缘易致贫户占到15.8%，脱贫不稳定户占到16.8%，突发严重困难户占到4.6%。根据表4，不同类型户的家庭基本情况存在一定的差异：（1）在家庭劳动力人数占比方面。脱贫户的家庭劳动力人数占比最高，达到40%；其次是一般户，为28%，脱贫不稳定与边缘易致贫户的占比大体一致，分别为15%和14%；突发困难户面临的困难往往具有突发性、紧迫性、临时性，其家庭劳动力人数占比最低，为4%，需要及时向突发困难户提供救助，防止其再次返贫。（2）在残疾人数占比方面。脱贫不稳定户是家庭中有残疾人数占比最高的农户，达到35%；其次是脱贫户，为25%；一般户与脱贫不稳定户的残疾人数占比持平，为15%；突发严重困难户的占比最低，为10%。（3）在患重大疾病人数占比方面。脱贫户中患重大疾病的人数占最高，达到34%，远高于其他类型户，表明需要重点向脱贫户提供医疗补助，减轻其看病的压力；而脱贫不稳定户的占比最低，为14%。（4）在家庭收入主要来源方面。一般户的家庭收入主要来源于生产性收入、经营性收入，而脱贫户家庭收入主要来源于转移性收入和生产经营性收入，其余类型农户的家庭收入主要都来源于转移性收入。（5）在家庭支出主要去向方面。一般户的家庭支出主要用在了生产性、子女教育以及生活方面，脱贫户的家庭支出主要用到了生产经营性方面，边缘易致贫户和脱贫不稳定户的家庭支出主要都用在了子女教育和生活开支方面，突发严重困难户在医疗支出方面占比最大，表明可以加大医疗补贴或优惠幅度，减轻突发严重困难户在医疗支出方面的压力。