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user: 5. 实证结果与分析 为了解决不可观测偏误造成样本估计的不一致性，首先运用工具变量法检验申请小额信贷这一核心解释变量的内生性，然后将通过检验的工具变量作为决策方程中的识别变量纳入内生转换模型，此时便可借由内生转换模型同时解决由不可观测变量导致的选择偏误问题和处理效应的异质性问题，从而对扶贫小额信贷的增收效应进行准确的估计。 5.1. 小额信贷的内生性检验结果 为验证申请小额信贷这一核心解释变量的内生性和工具变量在统计意义上的合理性，本文运用工具变量两阶段最小二乘方法(2SLS)分别估计全样本贫困户、一般贫困户、低保贫困户申请小额信贷对其家庭对数人均可支配收入的影响，估计结果如表3 所示。 由表3可知：Kleibergen-Paap rk LM statistic对应的P值均小于0.05，表明不存在识别不足；过度识别检验统计量中P值均大于0.05，接受原假设，说明选取的工具变量均为外生变量；关于弱工具变量检验的统计量均大于10%水平下的临界值，故有理由认为不存在弱工具变量；C统计量对应的P值均小于0.05，即说明在0.05显著水平下存在内生性问题，表明农户是否申请小额信贷是农户家庭对数人均可支配收入模型中的内生解释变量，将其视为外生会导致估计结果的不一致。同时，表3的结果表明，申请小额信贷对全样本贫困户、一般贫困户、低保贫困户家庭的对数人均可支配收入均存在显著正向影响，且对低保贫困户家庭的影响大于一般贫困户家庭。 Table 3 Endogenous test result 变量 全样本贫困户 一般贫困户 低保贫困户 是否申请小额信贷 0.591 *** 0.478 *** 0.771 *** (0.103) (0.118) (0.202) 户主性别 −0.028 −0.025 −0.033 (0.038) (0.059) (0.050) 户主民族 −0.189 *** −0.236 *** −0.083 (0.047) (0.051) (0.105) 户主受教育程度 −1.84E−05 0.006 −0.002 (0.008) (0.011) (0.012) 家庭人口数 −0.063 *** −0.069 *** −0.053 *** (0.010) (0.012) (0.015) 外出务工人数占比 0.847 *** 0.838 *** 0.881 *** (0.057) (0.071) (0.104) 常数项 9.106 *** 9.134 *** 8.982 *** (0.066) (0.091) (0.122) 识别不足检验 (Kleibergen-Paap rk LM statistic) 171.157 *** 107.169 *** 61.709 *** 过度识别检验 (Hansen J statistic) 3.179 * 1.732 2.302 弱工具变量检验 (Cragg-Donald Wald F statistic) (Kleibergen-Paap rk Wald F statistic) 66.959 128.057 43.519 88.368 21.790 41.549 内生性检验 (C statistic) 20.563 *** 8.925 *** 10.253 *** 样本量 1682 906 776 表3. 内生性检验结果 注：1) *** 、 ** 、 * 分别表示在1%、5%、10%水平下显著，下同；2) 括号内为各相关系数所对应的标准差，下同。 5.2. 内生转换模型估计结果分析 通过上述分析可知，本文所选择的两个工具变量在理论上和统计意义上均是合理有效的，将通过检验的两个工具变量作为内生转换模型决策方程中的识别变量纳入模型并进行估计，内生转换模型的结果如表4 所示。 表4的结果显示，在三个模型中，项目户与非项目户的决策方程与其收入决定方程的对数似然值检验(Log likehood)和联合独立似然比检验(LR test of indep.)均至少在5%的水平下显著，表明模型拟合得较好。rho_1(ρ1)和rho_0(ρ0)在下列三个模型中均至少有一个在统计意义上显著为负，说明存在“自选择”问题，且本身收入水平更高、家庭禀赋更好的农户选择申请扶贫小额信贷的概率更大，因此有必要纠正由不可观测变量引起的样本选择偏误。 简单对比项目户和非项目户的决策方程和收入决定方程，不难发现，部分变量对贫困户家庭对数人均可支配收入的影响无论是从系数的大小、方向还是显著性上均存在一定的差别，这表明农户家庭借贷决策和收入决定机制是异质的。具体而言，从决策模型看，户主受教育程度、扶贫小额信贷了解情况、是否享受过产业帮扶措施均显著正向影响农户申请扶贫小额信贷的决策，因此政府应广泛宣传扶贫小额信贷政策、对于有需要的农户积极提供产业帮扶措施；男性户主更倾向于扶贫小额信贷借贷，外出务工人数占比对申请扶贫小额信贷有负向影响，但均不显著。从收入决定方程看，户主民族、家庭人口数均显著负向影响项目户与非项目户的收入，而外出人数占比则显著正向影响项目组和非项目组的收入，且户主民族对一般贫困家庭的项目组影响更大，对低保贫困户家庭的非项目组影响更大，家庭人口数和外出务工占比则均对项目户的影响更大；户主性别均负向影响项目组和非项目组收入，但只对低保贫困户家庭项目户收入的影响才显著；户主受教育程度正向影响一般贫困户家庭中的项目户和非项目户，负向影响低保贫困户家庭的项目户和非项目户，但都不显著。 Table 4 Endogenous switching regression model estimation result 变量 全样本贫困户 一般贫困户 低保贫困户 项目户 非项目户 决策模型 项目户 非项目户 决策模型 项目户 非项目户 决策模型 户主性别 −0.064 0.081) −0.040 (0.039) 0.220 * (0.119) −0.079 (0.111) −0.075 (0.061) 0.188 (0.175) −0.257 ** (0.119) −0.033 (0.052) 0.256 * (0.154) 户主民族 −0.334 *** (0.042) −0.335 *** (0.042) − −0.340 *** (0.056) −0.319 *** (0.056) − −0.318 *** (0.063) −0.354 *** (0.061) − 户主受教育程度 0.001 (0.012) 0.002 (0.009) 0.091 *** (0.020) 0.006 (0.015) 0.010 (0.013) 0.104 *** (0.026) −0.007 (0.021) −0.007 (0.012) 0.060 ** (0.030) 家庭人口数 −0.102 *** (0.015) −0.030 *** (0.009) − −0.123 *** (0.021) −0.032 ** (0.013) − −0.077 *** (0.021) −0.034 ** (0.013) − 外出务工 人数占比 0.904 *** (0.090) 0.789 *** (0.059) −0.018 (0.151) 1.012 *** (0.114) 0.726 *** (0.077) −0.131 (0.195) 0.778 *** (0.158) 0.866 *** (0.102) −0.237 (0.261) 是否知道 小额信贷 − − 1.586 *** (0.171) − − 1.578 *** (0.216) − − 1.281 *** (0.287) 是否接受 技能帮扶 − − 0.446 *** (0.068) − − 0.495 *** (0.090) − − 0.294 *** (0.092) 常数项 9.864 *** (0.177) 9.164 *** (0.075) −2.991 *** (0.239) 9.699 *** (0.219) 9.150 *** (0.107) −2.955 *** (0.324) 10.260 *** (0.307) 9.181 *** (0.110) −2.576 *** (0.370) Sigmai (σi) −0.760 *** (0.053) −0.781 *** (0.030) − −0.759 *** (0.056) −0.775 *** (0.036) − −0.673 *** (0.145) −0.706 *** (0.047) − rhoi (ρi) −0.404 ** (0.169) −0.465 *** (0.158) − −0.313 (0.205) −0.352 ** (0.167) − −0.841 *** (0.323) −1.186 *** (0.249) − 对数似然值 (Log likelihood) −1879.737 *** −1066.180 *** −795.135 *** 联合独立似然比 (LR test of indep.) 16.54 *** 6.98 ** 17.13 *** 样本量 1682 906 776 表4. 内生转换模型估计结果 5.3. 异质性效应与处理效应 在上述分析的基础上，表5 给出了申请扶贫小额信贷的贫困户、未申请小额信贷贫困户家庭实际对数人均可支配收入和反事实对数人均可支配收入的情况，以及据此计算出的扶贫小额信贷的平均处理效应和异质性效应。 由表5的结果可以看到，申请小额信贷的全样本贫困户、一般贫困户、低保贫困户的平均处理效应分别为0.439、0.364、0.800，而未申请小额信贷的全样本贫困户、一般贫困户、低保贫困户的平均处理效应则分别为0.467、0.388、0.787，表明申请小额信贷能够显著提高全样本贫困户、一般贫困户和低保贫困户家庭人均可支配收入，且对于一般贫困户而言，未申请小额信贷的贫困户如果申请小额信贷其收入提升的幅度将会大于实际申请小额信贷农户的收入提升幅度，而对于低保贫困户来说则恰恰相反。任一随机贫困户家庭申请小额信贷的平均处理效应ATE分别为0.459、0.380、0.790，即申请小额信贷对提高不同性质贫困户家庭人均可支配收入的效果存在显著差异，不难看出，相比于一般贫困户，小额信贷项目对低保贫困户的增收效果更为明显。异质性效应的结果则表明即使贫困户做出相同的决策，也会由于家庭资源禀赋的差异产生不同的作用效果。 Table 5 Average processing effect of microfinanc 样本 决策阶段 平均处理效应 ATE 申请 未申请 全样本贫困户 申请小额信贷家庭(ATT) 9.225 8.786 0.439 0.459 未申请小额信贷家庭(ATU) 9.449 8.981 0.467 异质性效应(BH) 0.223 0.195 - 一般贫困户 申请小额信贷家庭(ATT) 9.215 8.850 0.364 0.380 未申请小额信贷家庭(ATU) 9.407 9.019 0.388 异质性效应(BH) 0.192 0.168 - 低保贫困户 申请小额信贷家庭(ATT) 9.243 8.444 0.800 0.790 未申请小额信贷家庭(ATU) 9.726 8.939 0.787 异质性效应(BH) 0.482 0.495 - 表5. 小额信贷的平均处理效应 为了更直观观测扶贫小额信贷的增收效果及其对一般贫困户和低保贫困户增收影响的差异性，下文给出了一般贫困户与低保户分别在两种情境下家庭人均可支配收入的概率密度分布，如图1 和图2所示。 图1(a)和图2(a)显示，在解决样本选择偏差问题后，无论对于一般贫困户还是低保贫困户，若申请小额信贷的农户假设其未申请小额信贷，其收入的概率密度分布将向左偏移，说明申请扶贫小额信贷能够显著帮助贫困户家庭提升其收入水平；图1(b) 和图2(b)显示，未申请小额信贷的贫困户若申请小额信贷，其反事实收入的概率密度分布曲线将向右偏移，表明未申请小额信贷的农户若申请小额信贷，其收入将会得到提升。图1和图2比较来看，申请小额信贷和未申请小额信贷的低保贫困户的实际收入与其反事实收入的偏移程度均大于一般贫困户，这说明小额信贷的增收作用似乎对低保贫困户来说表现得更为明显。另外，值得关注的是图1和图2中申请小额信贷家庭收入概率密度图的分布均明显较未申请小额信贷家庭更为离散，且在一般贫困户家庭体现的更为明显，说明申请小额信贷拉大了贫困户之间的收入差距，造成扶贫不公平的现象。扶贫小额信贷虽然有利于从整体上改进借贷户的收入，但是由于生产经营性风险可控性较差以及农户自身资源禀赋的差异，从而造成少数农户增收较慢而其他农户增收较快的情况。 图1. 一般贫困户两种情境下家庭对数人均可支配收入概率密度 图2. 低保贫困户两种情境下家庭对数人均可支配收入概率密度 为把握扶贫小额信贷对农户收入差距的具体贡献程度，本文进一步根据Fields法分别计算出全样本和子样本下扶贫小额信贷对收入差距的贡献率，如表6 所示。 表6的结果显示，扶贫小额信贷对全样本贫困户、一般贫困户以及低保贫困户家庭收入不平等的贡献率分别为10.06%、9.07%、10.73%，表明扶贫小额信贷在帮助贫困户家庭增收的同时确实拉大了农户家庭的收入差距，且对低保贫困户家庭收入不平等程度的贡献率更大。显然，为避免扶贫小额信贷“精英俘获”现象，有必要提高扶贫小额信贷瞄准效率。 Table 6 Fields method income inequality contribution rate result 全样本贫困户 一般贫困户 低保贫困户 SD(%) 10.06 9.07 10.73 表6. Fields法收入不平等贡献率结果