曹考

[摘要]民族地区是我国一向以来贫困减缓工作的重点地区，农村小额信贷作为一个创新型的金融手段是一种有益的探索，它能有效的缩小城乡差距，对民族地区扶贫有非常重要的意义。通过对湖南省永州市江华瑶族自治县的问卷调查数据进行实证研究，发现增加小额信贷金额的投入和生产性固定资产的投入对提升农户家庭纯收入有正向的促进效应。

[关键词]民族地区;农村小额信贷;扶贫效应

[中图分类号]F832.43[文献标识码]A

1 前言

中国的小额信贷从1993年开始试点，到1996年逐步擴展，再到2000年金融机构的全面介入，已经经历了二十多年。小额信贷虽然在我国的成长历史比较短，可是其成长速度相对较快。在遭遇了瓶颈期后，我国政府部门给予小额信贷大力支持，使我国的小额信贷在农村进入了一个新阶段。作为一种适合农村经济发展需要的创新型金融方式，农村小额信贷是加速乡村经济展开的重要探索，是解决三农问题的关键手段。

小额信贷是专门服务于低收入居民的一种贷款模式，而农村小额信贷是专门为农村低收入居民提供的一种金融支持，致力于改善低收入村民的生活水平。农村小额信贷在中国的出现是我国建立现代农村金融制度的重要环节。

我国民族地区的减贫工作十分艰巨，2011年以来，民族地区减贫速度低于全国水平。从2011～2014年，我国减贫速度逐年降低，全国减贫速度从26.1%下降到14.9%;少数民族相对集中的八省区减贫速度从22.3%下降到13.9%。到2015年，我国减贫速度显著上升到20.6%，民族八省区减贫速度也回升到17.8%，仍然低于全国水平。

2011年以来，我国民族地区贫困人口数逐年下降，但下降速度低于国家平均水平，总体规模仍很大。到2015年，民族八省区的贫困人口从2010年的5040万人下降到1813万人，但其贫困发生率仍有12.1%，相较于全国贫困发生率5.7%，高出6.4个百分点。

民族自治地方县在中国832个片区和重点县中比例超过50%，由于历史和自然地理等各种各样的原因，少数民族地区的贫困人口相对较多、贫困程度相对较深、脱贫任务相对较重，民族地区贫困问题成了众人关心的大问题。中国能否实现经济战略转型的关键很大一部分取决于能否解决三农问题，而农村小额信贷以创新的角度介入金融市场，若是能有效施展其效用，其带来的经济和社会影响将是巨大的。

2 地区情况与指标选取

2.1 地区情况

本文采用湖南省永州市江华瑶族自治县为调查对象。截至2017年，江华瑶族自治县辖11个镇、11个乡、1个国有林场，江华瑶族自治县总人口51万，其中瑶族人口34万。江华瑶族自治县是以瑶族为主、以汉族、苗族等十多个民族为辅聚居的少数民族自治县。是湖南省唯一的瑶族自治县，在全国13个瑶族自治县中瑶族人口最多，被誉为“神州瑶都”。2010年，全县金融机构存款余额达到46亿元，贷款余额达23亿元，存贷比在50%以上;交通、农村等硬环境明显改善，农村行路难问题得到有效缓解。但仍然存在复杂的形势：江华县山区众多，综合实力还是相对薄弱，是一个农业大县，农业门类齐全，但深加工企业规模不大，龙头化企业不够多，县里的资源开发大多数是原材料和半成品，缺乏附加价值，没有完整的产业链经济。

2.2 指标选取

2.2.1 基本思路。基于“福利主义”的效应评价理论，小额信贷的效应就是将社会目标以能接受的社会价值在现实中得以有效的转换，包括持续不断地服务穷人以及没有得到金融服务的人，改善服务的质量和适当性，改善客户的经济和社会条件，并且确保对客户以及对雇员的社会责任。褚保金（2008）曾经说过小额信贷评价效应的内容就是贫困农户获得小额信贷后，他们的生活受到什么样的影响。所以在研究时应看贫困农户生活生产的改善程度。本研究将贫困农户的家庭纯收入水平、劳动力数量、家中田亩数量、家中生产性固定资产价值、受教育程度等纳入选择范围，具体选定的解释变量应该看该指标给贫困农户家庭纯收入带来的影响程度，研究分析农村小额信贷在帮助穷人增收以及缓解农村贫困等方面的有效性。

本研究选择江华瑶族自治县贷款发放后期，以贷款者的生产生活变化为研究角度，原因在于：一方面，江华瑶族自治县为国家级贫困县，县级贫苦区域具有典型的代表性，同时也没有超出区域研究范围，数据收集和样本的采集较为容易。另一方面，农村小额信贷扶贫效应评价的指标是贫困农户获得贷款后的家庭纯收入，符合本次研究的主题。

2.2.2 分析方法。采用经典的线性回归研究方法，假定贫困农户生产生活变化程度与农村小额信贷的金额大小之间存在着可辨认的稳定的内在联系。运用SPSS19.0软件做相关性及回归分析。采用获得小额信贷的农户数据为样本，本文通过调查问卷的方法收集到了湖南省永州市江华瑶族自治县农户家庭的相关数据资料。

2.2.3 调查问卷情况。针对湖南省永州市江华瑶族自治县的农村居民进行问卷调查，一共发放调查问卷302份，剔除明显错误的6份，问卷有效率为98%。296份调查问卷中，有178份成功申请了小额信贷，25份没有考虑申请小额信贷，30份考虑过但未申请，63份申请过但没成功。贫困农户对资金的需求一般分为三方面，一是购买生产资料等用来提高农业产量，二是投资于生意项目，三是用来供子女上学等来增加技能。

在296个样本中仅有54个人专门从事农业劳动，外出打工的占到34.7%，自主经营小生意占到了33%，农副业与外出务工结合的为14%。从有效申请成功过的178份问卷中可知，他们的小额信贷仅仅只有23.4%的人是用来从事农业活动的，更多的贷款者是用贷款资金来做生意资金的周转、建房子、供子女上学等非农活动。

（1）家庭纯收入情况

178个被调查者的家庭纯收入大多数集中在20000～30000元之间，有44个被调查者的家庭纯收入为10000～20000元，26个被调查者的家庭纯收入在30000～40000元之间，占比相对较多。但是超过50000元的相对较少，一共为15个，其中家庭纯收入为60000～70000元和80000～90000元的被调查者为0个。

（2）农村小额信贷金额情况

178个被调查者大多数能够获得10000元及以下的贷款，其中，5000～10000元的有80人，申请到5000元及以下的有33人。但超过20000元的很少，贷款额超过20000元的仅有16人，但也有人能够申请到45000～50000元的农村小额信贷。

（3）家中劳动力人数情况

178个申请到农村小额信贷的人中，大部分家庭的劳动力数量都为2～3个，47%的被调查者家中有2个劳动力，39%的被调查者家中有3个劳动力。仅为1个劳动力的相对较少，有4个劳动力的也相对较少。

（4）家中田亩数情况

178个被调查者中，有80个被调查者家中有0.07～0.13hm2田地，有68个被调查者家中有0.13～0.2hm2田地，田亩数分布相对均匀。0.07hm2及以下的相对较少，仅有15个，家中有0.2～0.27hm2田地的被调查者也仅为15个。

（5）受教育水平情况

178个被调查者中有112个人的受教育程度是高中及以上水平，66个人的受教育水平是初中及以下。

（6）家中生产性固定资产情况

178个被调查者家中生产性固定资产总额集中分布在15000元及以下，其中，5000～10000元的最多，为76人，5000元及以下的为48人。而15000元以上的为30人。

3 小额信贷扶贫效应的实证分析

3.1 相关性分析

使用SPSS统计软件对数据进行统计分析，农户的家庭纯收入用作被解释变量，将家庭劳动力人数、拥有田亩数量、受教育程度、家中拥有生产性固定资产价值以及小额信贷金额作为解释变量。其中，农户家庭纯收入、家中劳动力人数、田亩数量、生产性固定资产价值、小额信贷金额都使用原始数值来做分析，被调查者受教育程度用0表示初中及以下水平，用1表示高中及以上水平。得出结果如表1所示。

（1）农户家庭纯收入与获得小额信贷金额的Pearson分析：由表1可知，农户家庭纯收入与小额信贷金额之间的相关系数为0.826，大于0.8，表示两者之间具有比较强的相关关系，观测的显著性水平为0.000，无论在0.01水平上还是0.05的水平上都具有显著性的意义。

（2）农户家庭纯收入与家中劳动力人数的Pearson分析：由表2可得，农户家庭纯收入与劳动力人数之间的相关系数仅为0.136，表明二者不具有显著的相关关系，显著性水平为0.070，大于0.05或者0.01，可见其在0.05的显著性水平上统计不显著。

（3）农户家庭纯收入与家中拥有田亩数量之间的Pearson检验分析：由表3的分析结果可知，二者之间的相关系数较低，仅为0.303，可见二者之间存在较弱的相关关系。同时由显著性水平可知，0.000小于0.05，也小于0.01，认为二者之间的线性相关关系在统计上具有显著性意义。

（4）农户家庭纯收入与受教育水平之间的Spearman分析：由于受教育水平不是定距型变量，所以不采用pearson简单相关系数来判断线性相关性，改用spearman简单相关系数来判定。表4的结果显示，被调查者受教育水平的相关系数为0.211，小于0.3，表示具有较弱程度上的相关关系，在显著性水平为0.01的条件下，其显著性为0.005，小于0.01，在0.05的置信水平下，也小于0.05，可见其具有一定统计意义上的显著性意义。

（5）农户家庭纯收入与家中所拥有的生产性的固定资产价值之间的Pearson检验：从表5的结果可见，农户家庭纯收入与生产性固定资产价值之间的相关系数为0.867，大于0.8，可见，二者之间的相关关系非常明显，显著性水平为0.000，在0.01和0.05的显著性水平上都统计显著。

综上可得，小额信贷金融、田亩数、被调查者受教育水平和家中所拥有的生产性固定资产价值都应该考虑进方程，都具有正相关关系，其中小额信贷金额以及家中生产性固定资产价值与农户家庭纯收入的相关系数较大，具有明显的显著性意义，相比之下，田亩数和受教育水平具有较弱的相关关系。而劳动力人数在统计上不具有显著性意义，应该被剔除。

3.2    模型的构建

剔除劳动力人数这个解释变量以后，用逐步回归的方法做多元线性回归分析，结果如表6所示。

模型a表示，模型中的解释变量是家中生产性固定资产价值，模型b表示解释变量为小额信贷金额和家中生产性固定资产价值。

用逐步回归法筛选，因为解释变量之间存在一定程度的多重共线性，使得某些进入方程的解释变量的回归系数不再显著，所以模型a剔除了小额信贷金额、田亩数和受教育水平。模型b只剔除了田亩数和受教育水平。

在表7中，模型a中，调整的R方为0.751，模型b中调整的R方为0.797，说明，模型b中的小额信贷金额和生产性固定资产价值这两个解释变量组成的线性组合大概可以解释百分之七十九点七的被解释变量变化，说明这两者在被解释变量的变化中起着关键的作用。

由表8的模型方差分析表可知，模型a和模型b的概率P值都等于0.000，小于0.01和0.05，说明两者都具有统计上的显著性意义，小额信贷金额和家中生产性固定资产价值这两个解释变量各自与其组合与被解释变量之间都存在线性回归关系。但是综合比较可知，同时包含小额信贷金额和生产性固定资产的模型b更具有代表意义。

由表9可知，模型b中的生产性固定资产的标准系数为0.576，大于0.05，小额信贷金额的标准系数为0.363，也大于0.05，说明二者都通过了显著性检验，得出由此数据做出的线性回归方程为：

（1）

方程（1）中用Y代表农户家庭纯收入，S代表生产性固定资产价值，L表示农村小额信贷金额。由方程可以看出，在其他条件不变的情况下，小额信贷金额每增加1000元，农户家庭纯收入增加795元;在其他条件不变的情况下，生产性固定资产的价值每增加1000元，农户家庭纯收入增加998元。在此，农户的生产性固定资产指役畜、产品畜、大中型铁木农具、农林牧渔业机械、工业、运输的价值总和。

4    结论

鉴于以上分析结果发现，农户家庭纯收入的增加与小额信贷金额和生产性固定资产价值呈现显著的正相关关系，所以增加小额信贷金额的投入和生产性固定资产的投入对提升农户家庭纯收入有正向的促进效果。由此我们可得知，我们应该加大农村小额信贷的投放度，以促进民族地区农村经济的进一步增长。应不断优化生产性固定资产投资结构，引进更多规模适用、创新的生产性固定资产，促使农村经济的持续快速增长。

农村小额信贷对扶贫具有积极的影响。小额信贷改善了低收入家庭的经济收入状况，有利于缓解农村金融市场资金分配方面存在的矛盾，在一定程度上改善了农户的收入情况，农户获得了更多的贷款机会，可以将贷款资金投入到农业生产和非农业活动等方面，从而加大了农户家庭纯收入增加的可能性，使得收入得到增加。民族地区扶贫应该突出重点，做到精准扶贫，对不同的少数民族群众采取有针对性的措施，提高扶贫效率。要进一步加大小额信贷的发展力度，实现组织创新和制度创新，促进小额信贷在中国农村地区的规范健康发展，充分发挥其在支持三农方面的主力军作用，为农户提供充足的金融服务支持。

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