基于因子分析的湖南省贫困地区减贫效应实证研究

肖萍

[摘    要] 在精準扶贫目标下，对扶贫区域的减贫效应具有较强的理论与政策意义。本文从经济增长、财政支持、产业发展三个方面对湖南省贫困地区减贫效应进行定量分析。首先选取湖南省2005-2017年相关指标，利用因子分析对相关自变量进行降维，提取一个因子命为地区发展水平因子，用地区发展水平因子表述该地区经济增长、财政支持和产业发展情况。其次选取贫困发生率作为减贫效应测度，构建地区发展水平因子与贫困发生率的指数回归模型。最终得出地区发展水平对湖南省贫困地区减贫具有一定的效果。

[关键词] 减贫效应;因子分析;指数模型;精准扶贫;贫困发生率

doi ： 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2019. 17. 063

[中图分类号] F323    [文献标识码]  A      [文章编号]  1673 - 0194（2019）17- 0160- 03

0      引    言

改革开放30年，国家对扶贫政策支持，无论是直接的扶贫资金支出和支援农村生产支出，还是通过公共设施建设，农林牧渔投资间接的支持，都会伴随着农村贫困人口的快速减少。Park利用中国所有县的数据分析发现，扶贫投入使人均收入逐年增加[1]。扶贫资金投入是实现帮扶贫困群体的主要方式之一，通过直接补助贫困群体或通过扶贫项目改善贫困群体，培育贫困群体的自我发展能力，实现贫困群体的脱贫。扶贫资金的投入是否公平与合理，效率是否最优，都会影响贫困地区的脱贫进度。但是，这并不必然表明财政支农投入增加与农村减贫之间存在因果关系。中国农村贫困产生的原因很多，国内外研究者对减贫效应的影响因素的研究主要集中在教育、产业、公共基础设施、财政支出等几个方面。说明导致农村贫困人口较少的因素很多，财政支农投入仅仅是其中的一个方面。

在特定的经济环境和技术水平约束下，财政支农投入增长的农村减贫效应呈现边际递减规律。影响农业产出及其增长的相关指标有农业资本、财政支农投入、农业信贷和农户的资本累计[2]。扶贫资金的投入效果也受地域的影响，改革开放以后，我国的贫困人口在绝对规模和相对规模上都是稳步下降的，贫困发生率基本稳定在一个很小的比率上，与此同时，财政扶贫资金是稳步增加的，扶贫资金在不断增加的同时脱贫却越来越困难了。农业投资对脱贫的影响较大，但总的趋势是减弱的。胡绍雨考察不同途径的财政农村投资来研究最优投资组合，发现财政教育投资对扶贫的效应最大。所有影响扶贫的因素中，对西部地区的贡献率最大，其次是中部地区，最后是东部地区。也就是说，财政农业投资在贫困人口多、基础薄弱的地区，对脱贫的效应显著。当地区农村经济达到一定程度后，财政农业投资的扶贫效应逐渐趋弱[3]。伍艳[4]选取2001-2010年省级面板数据进行回归分析，贫困发生率对农村金融发展水平的弹性为负值，中国农村金融发展对贫困减少的作用明显;不同区域的农村金融发展水平对贫困发生率影响不同。东部地区的弹性最大，其次为西部地区，中部地区农村金融发展的减贫效应弱。张全红利用向量自回归模型就中国的农村扶贫基金投入与贫困减少的长、短期关系和Granger因果关系进行了经验研究。从短期来看，农村扶贫资金对农村贫困减少具有促进作用，但效果不显著。从长期看扶贫资金抑制了农村贫困的减少，但这两者之间不存在Granger因果关系;经济增长与贫困之间的关系比较复杂，经济增长在减少农村贫困人口的同时，加重了贫困深度指数和贫困强度指数[5]。郭宏宝研究了农村财政投资对脱贫递减效应的关系，利用常微分公式得出财政农业项目投资对脱贫的贡献率，促进农业生产的财政投资不仅可以提高农业GDP，而且会同时有助于脱贫[6]。张凤华[7]采用“八七扶贫攻坚”期间和新世界“农村扶贫开发”两个发展时期的省级面板数据，运用计量模型将产业结构、农业生产条件、农业扶贫与发展政策等关键性的中间变量进行回归分析，得出经济增长和收入不平等以及农业生产条件等因素对农村减贫的具有显著影响。

根据以上的文献可知，对于经济增长与减贫的关系，大部分研究者共同的发现了经济增长对脱贫并没有直接的影响，而是通过经济增长过程中收入不平等状况的变化来影响减贫。如果经济增长并没有提高农村居民可支配收入，农村居民消费水平不高的话，经济增长对减贫的效应是无效的。所以本文选取了GDP、农村居民可支配收入和农村居民消费水平三个指标来研究经济增长对减贫的效应。

国家对减贫支持的作用主要从两个途径展开：第一，通过政府的财政直接转移支付来提高农户的收入，例如扶贫资金支出，支援农村生产支出等;第二，通过公共设施建设，农林牧渔投资间接的支持。所以本文选取了扶贫资金支出、支援农村生产支出、农林牧渔投资等指标代表政府扶贫支持对减贫的效应。

财政支农并不能使得脱贫可持续化，在利用国家“输血”的同时，应该注重贫困地区自身的“造血”功能，通过自身产业发展来实现脱贫。本文选取旅游总收入指标和农林牧渔总产值指标代表地区产业发展状况。

1      变量选取

本文选取了湖南省2005-2017年相关指标。因变量P是农村贫困发生率。自变量包括了四个方面的影响因素：第一，GDP代表了湖南省经济增长水平;第二，农村居民可支配收入和农村居民消费水平，体现了农村人口的购买水平;第三，扶贫资金支出，支援农村生产支出，农林牧渔投资，体现了政府对扶贫的政策性支持;第四，农林牧渔总产值，旅游总收入，体现了贫困地区自身依托产业结构脱贫。

2      实证分析

多变量大样本无疑会为扶贫效应研究提供丰富的信息，但是在大多数情况下，由于许多变量之前可能相关，增加了问题分析的复杂性，同时对分析带来不便。如果分别分析每个指标，分析又可能是孤立的，无法综合分析。盲目减少指标会损失很多信息，容易产生错误的结论。因此需要找到一个合理的方法，减少分析指标的同时，尽量减少原指标包含信息的损失，对所收集的资料做全面的分析。由于各变量存在一定的相关关系，因此有可能用较少的综合指标，分别综合存在与各变量中的各类信息，将研究变得更简单。

提取方法：主成分分析。

表2对8个变量进行因子分析，选出能够承载大部分变量作用的因子，当因子的方差累积贡献率达到80%时，默认这些因子可以解释大部分的因素，本文中的因子为1时，累积方差贡献率达到94.28%，即一个因子解释原始变量的94.28%的变异。所以选取一个因子，最后确定一个主成分（REGR factor 1），命名为地区发展指标（E），该指标包括了地区经济增长、产业发展、农村居民收入、农村居民消费水平、政府财政支持等内容。

为了研究湖南省经济发展对贫困减少的作用，选取经济发展指标（E）和贫困发生率（P）做回归分析，从散点图可知两变量近似服从指数分布，对其构建指数分布回归模型。指数模型结果如表3、表4、表5所示。

ANOVA为方差分析结果：指数模型的F值为5.835，P值小于0.05，说明回归方程具有统计意义。地区经济发展水平影响减贫效应。

指数模型：贫困发生率与地区发展水平因子呈负相关，地区发展水平受地区经济增长、政府财政支持、农村居民收入、农村居民消费水平、产业发展的影响。证明了地区发展水平在农村减贫中的重要地位。

3      小    结

本文利用2005-2017年的省级数据，选取了GDP、扶贫资金支出、支援农村生产支出、农村居民可支配收入、农村居民消费水平、农林牧渔投资、农林牧渔总产值、旅游业总收入这八个变量进行因子分析，提取一个因子代表地区发展水平，构造地区发展水平因子与贫困发生率的指数模型，

经济增长并不能直接影响脱贫，而是通过收入不平等状况的变化来影响减贫，光靠财政支农无法对脱贫的可持续性有帮助，财政支农并不能使得脱贫可持续化，在利用国家“输血”的同时，应该注重贫困地区自身的“造血”功能，通过自身产业发展来实现脱贫。贫困人口大多集中在农村，农业发展水平直接决定了农村居民收入，依靠政府农林牧渔投资和自身发展农林牧渔可以增加农村居民收入，农村拥有自然资源禀赋的地区可以依托旅游特色业务来发展经济。

主要参考文献

[1]PARK A，WANG S. Chinas Poverty Statistics[J].China Economic Review，2001（ 12） ： 384-398.

[2]秦建军，武拉平.财政支农投入的农村减贫效应研究——基于中国改革开放30年的考察[J].财贸研究，2011，22（3）：19-27.

[3]胡绍雨.财政投资对我国农村反贫困影响效应分析[J].农村经济，2009（4）：85-88.

[4]伍艳.中国农村金融发展的减贫效应研究——基于全国和分区域的分析[J].西南民族大學学报：人文社科版，2012（7）：109-113.

[5]郭宏宝，仇伟杰.财政投资对农村脱贫效应的边际递减趋势及对策[J].当代经济科学，2005，27（5）：53-57.

[6]张全红.中国农村扶贫资金投入与贫困减少的经验分析[J].经济评论，2010（2）：42-50.

[7]张凤华，叶初升.经济增长、产业结构与农村减贫——基于省际面板数据的实证分析[J].当代财经，2011（12）：14-21.