楊浩 朱冬元 紀(jì)磊

摘要：政府的財(cái)政支出是減緩農(nóng)村貧困問題的重要渠道，基于江蘇省2012—2018年各地級市的面板數(shù)據(jù)，借助空間計(jì)量模型進(jìn)行了實(shí)證分析。研究結(jié)果表明，從全省層面來看，財(cái)政教育支出、社保支出和農(nóng)林水支出具有積極的減貧效應(yīng)，其中教育支出減貧效應(yīng)最佳，且具有顯著的空間溢出作用，而醫(yī)療支出則不利于農(nóng)村減貧。在蘇北、蘇中和蘇南三大區(qū)域，各項(xiàng)財(cái)政支出的減貧效應(yīng)具有明顯的差異性，蘇北地區(qū)社保支出減貧效應(yīng)最大，蘇中地區(qū)農(nóng)林水支出減貧效應(yīng)最大，而在蘇南地區(qū)，則與省級面板較為一致，教育支出有著最大的減貧效應(yīng)。基于實(shí)證結(jié)論最后得出了一些政策啟示：（1）各地政府應(yīng)該因地制宜，適當(dāng)加大有利于農(nóng)村減貧的相關(guān)財(cái)政支出;（2）各地政府應(yīng)當(dāng)提高財(cái)政資金的使用效率，增大減貧效應(yīng)的發(fā)揮;（3）各區(qū)域之間應(yīng)做好協(xié)調(diào)和互助工作，解決好區(qū)域性貧困問題。

關(guān)鍵詞：財(cái)政支出;農(nóng)村減貧;空間計(jì)量模型;空間相關(guān)性;減貧效應(yīng)

中圖分類號： F812.7文獻(xiàn)標(biāo)志碼： A

文章編號：1002-1302（2020）18-0013-06

收稿日期：2020-06-11

基金項(xiàng)目：湖北省區(qū)域創(chuàng)新能力監(jiān)測與分析軟科學(xué)研究基地開放基金（編號：HBQY2019z07）。

作者簡介：楊?浩（1971—），男，湖南常德人，博士，高級經(jīng)濟(jì)師，主要從事經(jīng)濟(jì)管理工作，E-mail：yanghao1971@Sohu.com;共同第一作者：朱冬元（1963—），男，湖北武漢人，教授，主要從事產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)學(xué)和資產(chǎn)評估的教學(xué)、研究工作，E-mail：eastzhudy@126.com。

通信作者：紀(jì)?磊，碩士研究生，主要從事產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)學(xué)的相關(guān)研究。E-mail：2485092055@qq.com。

改革開放40年以來，我國的減貧成就舉世矚目，7億多農(nóng)村貧困人口擺脫貧困，貧困發(fā)生率從改革開放初期的97.5%下降至2018年年底的17%，為世界減貧事業(yè)作出了重大的貢獻(xiàn)。回顧我國扶貧的歷程，政府的政策支持和財(cái)政投入功不可沒，我國的財(cái)政專項(xiàng)扶貧資金從1980年到2018年累計(jì)投入超過6 000億元，因此財(cái)政支出已然是扶貧工作中最常見的方式之一。自2013年習(xí)近平總書記到湘西考察時作出“精準(zhǔn)扶貧”的重要指示以來，我國的扶貧事業(yè)進(jìn)入了新階段，2015年，中共中央、國務(wù)院出臺《中共中央國務(wù)院關(guān)于打贏脫貧攻堅(jiān)戰(zhàn)的決定》，將精準(zhǔn)扶貧作為國家農(nóng)村扶貧的基本方略，并提出到2020年確保中國現(xiàn)行標(biāo)準(zhǔn)下農(nóng)村貧困人口實(shí)現(xiàn)脫貧，貧困縣全部摘帽，江蘇省緊隨其后制定了“十三五”期間脫貧致富奔小康工程，要求到脫貧攻堅(jiān)的收官之年，即2020年時，全省農(nóng)村低收入人口的人均年收入要達(dá)到6 000元的標(biāo)準(zhǔn)，且“兩不愁三保障”要得到全面實(shí)現(xiàn)，由于江蘇省制定的脫貧標(biāo)準(zhǔn)遠(yuǎn)高于我國現(xiàn)行脫貧標(biāo)準(zhǔn)，因此，要順利完成脫貧攻堅(jiān)任務(wù)，江蘇省的脫貧工作仍然面臨著巨大壓力和挑戰(zhàn)。筆者以江蘇省作為研究對象，探究江蘇省財(cái)政支出的農(nóng)村減貧效應(yīng)及其空間溢出作用，有助于更好地發(fā)揮財(cái)政支出的減貧作用，為脫貧攻堅(jiān)事業(yè)作出有益貢獻(xiàn)。

1?研究現(xiàn)狀

長期以來，貧困問題一直是經(jīng)濟(jì)學(xué)界研究的重點(diǎn)領(lǐng)域，學(xué)者們圍繞著減貧問題進(jìn)行了大量研究，綜合國內(nèi)外學(xué)術(shù)界對于財(cái)政支出減貧效應(yīng)的研究成果，財(cái)政支出對于減貧的有益作用已經(jīng)達(dá)成共識，然而哪些方面的財(cái)政支出有利于減貧，減貧的效果如何卻存在很大的爭議。Dollar等研究認(rèn)為，財(cái)政教育支出和醫(yī)療支出有助于農(nóng)村生產(chǎn)效率的提高，從而促進(jìn)農(nóng)村減貧[1]。盧盛峰等通過微觀調(diào)查樣本數(shù)據(jù)，也證實(shí)了醫(yī)療支出有助于減貧的觀點(diǎn)[2]。林伯強(qiáng)認(rèn)為，對農(nóng)村教育、農(nóng)業(yè)研發(fā)和基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)方面的公共投資能夠促進(jìn)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長，減緩地區(qū)不平等和貧困程度[3]。Ghatak認(rèn)為，財(cái)政教育支出在任何情形下都有利于貧困減少[4]。但也有學(xué)者得出了不同的結(jié)論，Asadullah等研究了孟加拉國財(cái)政支出的減貧效應(yīng)后發(fā)現(xiàn)，教育方面的財(cái)政支出并沒有顯著的減貧效應(yīng)[5]。李永友等研究發(fā)現(xiàn)，除了財(cái)政社保支出有一定的減貧作用外，財(cái)政教育支出和醫(yī)療支出對貧困減緩的作用并不顯著[6]。王娟等研究我國省級面板數(shù)據(jù)后也得出相似的結(jié)論，認(rèn)為教科文衛(wèi)支出的減貧作用并不顯著，但農(nóng)業(yè)支出、社會救濟(jì)支出和基本建設(shè)支出存在顯著的減貧效應(yīng)[7]。也有學(xué)者認(rèn)為，財(cái)政支出減貧效果的發(fā)揮需要滿足一定的環(huán)境條件，僅僅依靠財(cái)政補(bǔ)貼而不改善農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，無法長期促進(jìn)農(nóng)村減貧[8]，另外，財(cái)政政策的減貧作用可能存在門檻效應(yīng)[9]，如果財(cái)政支出達(dá)不到門檻值，就很難產(chǎn)生顯著的減貧效果，這或許在一定程度上解釋了不同財(cái)政支出的減貧效應(yīng)存在差異性的原因。

由于財(cái)政支出在不同區(qū)域間可能存在著分配差異，貧困問題在空間上也具有空間依賴性[10]，因此研究財(cái)政支出的減貧效應(yīng)時需要考慮區(qū)域間存在的空間溢出性，在這類問題上，僅有少數(shù)學(xué)者進(jìn)行了探討。鄒文杰采用動態(tài)空間面板模型分析了我國省級醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)的財(cái)政支出，發(fā)現(xiàn)其產(chǎn)生的減貧效應(yīng)顯著，且存在空間外溢性[11]。Jung等研究了美國政府專用資金的減貧效應(yīng)，認(rèn)為教育的專用資金投入可以同時減少本區(qū)域和相鄰區(qū)域的貧困，但財(cái)政健康醫(yī)療資金的投入僅能減少本區(qū)域的貧困[12]。李盛基等認(rèn)為，財(cái)政教育支出不僅有較強(qiáng)的直接減貧作用，還存在較強(qiáng)的空間外溢性[13]。龔維進(jìn)等以我國273個地級市為研究樣本發(fā)現(xiàn)，醫(yī)療支出的減貧效應(yīng)具有顯著的溢出作用，而教育支出、社保支出和農(nóng)林水支出對周邊地區(qū)的減貧效應(yīng)影響不大[14]。

本研究基于以上認(rèn)識，在脫貧攻堅(jiān)的國家戰(zhàn)略背景下，從江蘇省實(shí)際情況出發(fā)，采用空間計(jì)量模型分析江蘇省財(cái)政支出的減貧效應(yīng)及其空間溢出作用，以期為江蘇省減貧事業(yè)的推進(jìn)提供理論依據(jù)和決策支持。

2?模型設(shè)定及數(shù)據(jù)來源

2.1?空間模型設(shè)定

由于區(qū)域之間普遍存在著要素流動的空間聯(lián)系，不同地區(qū)的經(jīng)濟(jì)社會指標(biāo)會相互影響，因此需要構(gòu)建空間計(jì)量模型來分析財(cái)政支出對于農(nóng)村減貧效應(yīng)的影響。為此本研究構(gòu)建了如下基本空間計(jì)量模型：

POVit=α0+α1Fisit+α2Macroit+μi+γt+εit。

（1）

式中：Povit表示江蘇省農(nóng)村貧困情況;Fisit表示財(cái)政支出的各項(xiàng)核心變量;Macroit表示各宏觀控制變量;μi為不隨時間變化的個體固定效應(yīng);γt為時間固定效應(yīng);εit表示隨機(jī)誤差項(xiàng);α0為截距項(xiàng);α1、α2為變量系數(shù)。對于地區(qū)的減貧效應(yīng)而言，不僅會受到本地區(qū)各因素的影響，還會受到其他地區(qū)滯后期的影響，因此在公式（1）的基礎(chǔ)上加入空間變量和滯后期，從而構(gòu)建如下動態(tài)空間面板模型：

Povit=ρ∑wijFisit+βlnxTit+δ∑wijxTit+λ∑wijvi+μi+γt+εit。（2）

式中：ρ表示空間回歸系數(shù);wij為空間權(quán)重矩陣;lnxTit表示各解釋變量;δ∑wijxTit表示j地區(qū)的i影響因素在t時期的空間滯后項(xiàng)，δ為空間滯后項(xiàng)系數(shù)，其他符號的意義與公式（1）相同;β、λ分別為lnxTit、∑witvi的系數(shù)。對于空間權(quán)重矩陣的選擇，本研究采用同時考慮地區(qū)地理距離和經(jīng)濟(jì)差距的空間嵌套矩陣作為空間權(quán)重矩陣，空間嵌套矩陣的計(jì)算見表1，該矩陣由地理權(quán)重矩陣和經(jīng)濟(jì)權(quán)重矩陣相乘得到，使用嵌套矩陣進(jìn)行運(yùn)算可以在體現(xiàn)區(qū)域空間距離的同時考慮經(jīng)濟(jì)的相互依賴關(guān)系，能夠較好地反映實(shí)際情況。

2.2?指標(biāo)體系構(gòu)建與數(shù)據(jù)來源

2.2.1?農(nóng)村貧困變量?對于我國目前的貧困現(xiàn)狀，貧困主要體現(xiàn)在收入貧困和消費(fèi)貧困上，因此本研究選取農(nóng)村恩格爾系數(shù)作為衡量各地級市農(nóng)村貧困狀況（POV）的指標(biāo)。

2.2.2?財(cái)政支出變量?由于并非所有的財(cái)政支出都是益貧性的，應(yīng)盡量選取對于貧困減緩有明顯傾向性的指標(biāo)來進(jìn)行分析，因此本研究的財(cái)政支出變量用教育支出指標(biāo)（EDU）、醫(yī)療支出指標(biāo)（MED）、社保支出指標(biāo)（SOC）以及農(nóng)林水支出指標(biāo)（AGR）來表示，分別通過各項(xiàng)支出占地級市總財(cái)政支出的比重計(jì)算得出。

2.2.3?控制變量?本研究對影響農(nóng)村減貧效應(yīng)的其他變量進(jìn)行控制，以提高模型估計(jì)結(jié)果的穩(wěn)定性，其中包括人均GDP（RGDP），即江蘇省各地級市的人均生產(chǎn)總值，數(shù)值以2011年不變價作為基準(zhǔn)計(jì)算得到;城鎮(zhèn)化水平（UI），利用江蘇省各地級市的城鎮(zhèn)人口占總?cè)丝诘谋戎貋肀硎?產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（IS），選取江蘇省各地級市的第三產(chǎn)業(yè)增加值占GDP的比重來表示。

考慮到政策變遷和數(shù)據(jù)可得性等因素，本研究從《江蘇省統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒》中選取2012—2018年江蘇省13個地級市的面板數(shù)據(jù)，并對各變量進(jìn)行了1%的極端值縮尾處理，最后歸納整理得到統(tǒng)計(jì)情況（表2）。

3?實(shí)證分析

3.1?農(nóng)村貧困的空間相關(guān)性

為了驗(yàn)證江蘇省地級市農(nóng)村貧困程度的空間相關(guān)性，本研究基于空間嵌套矩陣對農(nóng)村恩格爾系數(shù)進(jìn)行Morans I指數(shù)（莫蘭指數(shù)）檢驗(yàn)，具體計(jì)算公式如下：

Morans I=M∑ijwij·∑ijWij（xi-x）（xj-x）∑i（xi-x）2。（3）

式中：M為地級市的數(shù)量;xi和x分別表示某地級市的樣本觀測值和總體樣本觀測均值，i=1，2，…，M;xj為第j個地區(qū)的樣本觀測值;Wij為i區(qū)域與j區(qū)域的空間權(quán)重賦值，莫蘭指數(shù)的取值介于-1～1之間，當(dāng)其值小于0或大于0時，表示地區(qū)變量間存在著空間負(fù)相關(guān)性或空間正相關(guān)性，即離散效應(yīng)或集聚效應(yīng)，而當(dāng)莫蘭指數(shù)值等于0時，則表示不存在空間相關(guān)性，莫蘭指數(shù)的絕對值越大，表示空間相關(guān)性越強(qiáng)，計(jì)算結(jié)果見表3。

從表3可以看出，在2012—2018年樣本期間，江蘇省農(nóng)村恩格爾系數(shù)的Morans I檢驗(yàn)均在10%顯著水平內(nèi)顯著為正，因此，在研究江蘇省農(nóng)村貧困問題時應(yīng)充分重視可能存在的空間相關(guān)性。莫蘭指數(shù)值在2012—2016年增大，至2016年達(dá)到峰值，彈性系數(shù)值為0.311，隨后在2016—2018年逐漸降低，呈現(xiàn)出先增大后減小的倒“U”型趨勢，表示江蘇省農(nóng)村貧困狀況在2012—2016年呈現(xiàn)增強(qiáng)的空間集聚效應(yīng)，隨后在2016—2018年空間集聚性減弱。原因可能在于隨著2016年“十三五”規(guī)劃的出臺，脫貧攻堅(jiān)進(jìn)入最后的沖刺階段，政府出臺了一系列有利于農(nóng)村貧困戶的政策，各區(qū)域之間聯(lián)動互助，使得貧困問題的集聚性有所減弱。

3.2?實(shí)證結(jié)果

首先對所有數(shù)據(jù)進(jìn)行單位根和協(xié)整檢驗(yàn)，以防止“偽回歸”現(xiàn)象的出現(xiàn)，結(jié)果均通過了檢驗(yàn)，說明面板數(shù)據(jù)有較好的平穩(wěn)性。其次，對面板數(shù)據(jù)進(jìn)行Hausman檢驗(yàn)，結(jié)果顯示，P值在5%的顯著水平上拒絕了采用隨機(jī)效應(yīng)的原假設(shè)，說明選用固定效應(yīng)優(yōu)于隨機(jī)效應(yīng)。此外，對面板數(shù)據(jù)進(jìn)行LR檢驗(yàn)和wald檢驗(yàn)，結(jié)果顯示，空間滯后變量的LR檢驗(yàn)和wald檢驗(yàn)均在10%顯著水平上拒絕了空間自回歸模型（SAR）作為最優(yōu)模型，空間自回歸誤差項(xiàng)的LR檢驗(yàn)和wald檢驗(yàn)均在5%顯著水平上拒絕了空間誤差模型（SEM）作為最優(yōu)模型，因此，空間杜賓模型（SDM）可作為最優(yōu)模型估計(jì)方法。最后，分別對各模型的時間固定效應(yīng)、空間固定效應(yīng)和時間空間雙固定效應(yīng)進(jìn)行控制，通過參數(shù)檢驗(yàn)來選擇最優(yōu)的模型[15]，運(yùn)算結(jié)果見表4，其中模型（1）為沒有使用時間或空間固定效應(yīng)的回歸結(jié)果，模型（2）～模型（4）分別使用時間固定效應(yīng)、空間固定效應(yīng)和時間空間雙固定效應(yīng)進(jìn)行回歸分析，以便于比較和檢驗(yàn)結(jié)果的穩(wěn)定性。

從表4可以看出，模型（2）的擬合優(yōu)度R2為0899 8，略高于其他3個模型，且其對數(shù)似然值最大，因此，時間固定的空間杜賓模型為最優(yōu)模型。對模型（2）的結(jié)果進(jìn)行分析發(fā)現(xiàn)，江蘇省財(cái)政支出的4個核心指標(biāo)中，教育支出、社保支出和農(nóng)林水支出均對農(nóng)村貧困減緩有積極作用，其中教育支出和社保支出通過了顯著性檢驗(yàn)，且教育支出的減貧效應(yīng)最大，彈性系數(shù)值達(dá)到了 -0.129，相比之下，醫(yī)療支出不僅不利于減貧，還對貧困程度有顯著的負(fù)面影響。究其原因，財(cái)政教育支出之所以能夠減貧，在于教育程度的提高，一方面可以直接提高勞動力的技能水平和就業(yè)率，另一方面可以減緩貧困的脆弱性[16]。社保支出則直接針對的是低收入群體，可以通過轉(zhuǎn)移支付直接提高貧困個體的勞動收入，從而減少貧困人口。農(nóng)林水支出也能夠減貧，與林伯強(qiáng)等的研究結(jié)果[3，7]較為一致，雖然沒有通過顯著性檢驗(yàn)，且彈性系數(shù)小于教育支出和社保支出，但仍然不容忽視，隨著我國鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的深入推進(jìn)，加大農(nóng)林水支出依然是農(nóng)村減貧的重要措施。醫(yī)療支出不利于農(nóng)村減貧，與李永友等的研究結(jié)果[6]有一致性，原因可能在于，首先江蘇省醫(yī)療支出存在不合理的結(jié)構(gòu)性配置，醫(yī)療衛(wèi)生支出沒有滿足一定的門限值（如形成大病、重病的醫(yī)療條件）;其次，地方政府加大醫(yī)療支出的方式對于緩解相對貧困比解決絕對貧困效果可能更明顯。

觀察控制變量的減貧效應(yīng)，人均GDP彈性系數(shù)顯著為負(fù)，說明地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)程度可以減緩農(nóng)村貧困，地區(qū)經(jīng)濟(jì)越發(fā)達(dá)，對于人才和資本等要素資源越有集聚效應(yīng)和吸虹效應(yīng)，從而輻射農(nóng)村地區(qū)的發(fā)展。相比之下，城鎮(zhèn)化水平的提升不利于農(nóng)村減貧，主要是因?yàn)榻K省的城鎮(zhèn)化率已經(jīng)達(dá)到了較高的水平，隨著城鎮(zhèn)化的進(jìn)一步推進(jìn)，農(nóng)村人口繼續(xù)向城鎮(zhèn)轉(zhuǎn)移，農(nóng)村剩下的勞動力將不能滿足自身發(fā)展的需要，這在一定程度上反映了城鎮(zhèn)化減貧的倒“U”形發(fā)展趨勢[17]。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的提升也能夠顯著減貧，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)作為經(jīng)濟(jì)社會活動的重要紐帶，加快產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整、增加服務(wù)業(yè)占比能夠促進(jìn)社會資源的充分利用，從而帶動農(nóng)村減貧。

3.3?直接效應(yīng)與間接效應(yīng)

考慮到資源的地域流動和交互影響等因素，一個地區(qū)自變量的變化不僅會影響本地區(qū)的因變量，還有可能影響其他地區(qū)的因變量，Elhorst將前者定義為直接效應(yīng)（direct effect），后者定義為間接效應(yīng)（indirect effect）[18]，也叫做空間溢出效應(yīng)，而總效應(yīng)則通過直接效應(yīng)和間接效應(yīng)的均值來進(jìn)行測度。為探究江蘇省財(cái)政支出減貧效應(yīng)的空間影響特性，本研究對財(cái)政支出的四大核心變量的空間效應(yīng)進(jìn)行分解，得出其直接效應(yīng)、間接效應(yīng)和總效應(yīng)，從表5可以看出，教育支出的直接效應(yīng)、間接效益的彈性系數(shù)分別為-0.113 6和-0.126 2，均通過了10%水平顯著性檢驗(yàn)，說明政府持續(xù)的教育資金投入能夠有效減緩本地區(qū)農(nóng)村貧困，且對周邊地區(qū)的農(nóng)村減貧有明顯的空間溢出作用。醫(yī)療支出的直接效應(yīng)和間接效應(yīng)則呈現(xiàn)出差異性，不利于本地農(nóng)村減貧，而利于其他地區(qū)農(nóng)村減貧。社保支出和農(nóng)林水支出只對本地區(qū)農(nóng)村減貧有積極作用，而沒有表現(xiàn)出積極的空間外溢。這意味著，只有教育支出和醫(yī)療支出的減貧效應(yīng)存在著空間溢出作用，而社保支出和農(nóng)林水支出則只對本地區(qū)農(nóng)村減貧有積極作用。

3.4?分區(qū)域檢驗(yàn)

為進(jìn)一步考察上述解釋變量的減貧效應(yīng)在江蘇省不同區(qū)域是否一致，即檢驗(yàn)其是否存在空間差異性，本研究根據(jù)《江蘇統(tǒng)計(jì)年鑒》對于江蘇省進(jìn)行了蘇北、蘇中、蘇南3個地區(qū)的劃分。在檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷倪x擇上，根據(jù)“3.2”節(jié)中的結(jié)果選擇時間固定的空間杜賓模型作為合適的估計(jì)方法，表6中分別列出了蘇北、蘇中和蘇南的空間杜賓模型回歸結(jié)果。

從表6可以看出，江蘇省不同地區(qū)的教育支出、醫(yī)療支出、社保支出和農(nóng)林水支出的減貧效應(yīng)并不完全一致。教育支出在蘇南地區(qū)產(chǎn)生了顯著的減貧效應(yīng)，彈性系數(shù)值達(dá)到了-0.431，即教育支出每提升一個單位，貧困減緩0.431個單位，而在蘇北地區(qū)、蘇中地區(qū)卻不利于減貧。醫(yī)療支出彈性系數(shù)在蘇北、蘇南地區(qū)顯著為正，這與“3.2”節(jié)中江蘇省的整體樣本回歸結(jié)果一致，而在蘇中地區(qū)顯著有利于減貧。社保支出則在江蘇省不同區(qū)域之間保持了一致的減貧性，在蘇北地區(qū)減貧效果最佳，彈性系數(shù)為-0.249 7，在蘇中地區(qū)的減貧效應(yīng)大于蘇南地區(qū)。農(nóng)林水支出在三大區(qū)域也都表現(xiàn)出積極的減貧效應(yīng)，其中蘇中地區(qū)的減貧效應(yīng)通過了顯著性檢驗(yàn)，彈性系數(shù)達(dá)到-0.418 3，在蘇北、蘇南地區(qū)則不顯著。對于控制變量，人均GDP和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)都表現(xiàn)積極且顯著的減貧效應(yīng)，其中人均GDP變量在蘇中地區(qū)表現(xiàn)最佳，而產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變量在蘇南地區(qū)表現(xiàn)最佳。對于城鎮(zhèn)化變量，則分化嚴(yán)重，在蘇北地區(qū)城鎮(zhèn)化有顯著的減貧作用，而在蘇中、蘇南地區(qū)則不利于減貧，呈現(xiàn)出區(qū)域越發(fā)達(dá)，城鎮(zhèn)化越不利于減貧的態(tài)勢，這與“3.2”節(jié)中分析的倒“U”型發(fā)展趨勢相吻合。

分析結(jié)果表明，江蘇省財(cái)政支出的減貧效應(yīng)在不同區(qū)域存在差異性，且不同財(cái)政支出的減貧效應(yīng)與區(qū)域經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展程度有所關(guān)聯(lián)，說明各地區(qū)政府應(yīng)結(jié)合自身發(fā)展的特點(diǎn)，在有顯著減貧效應(yīng)的財(cái)政支出上加大投放力度，完善財(cái)政政策和配套措施的制定，找出部分財(cái)政支出減貧效應(yīng)不顯著的原因，優(yōu)化財(cái)政支出的配套體系并嚴(yán)格落實(shí)到位，從而解決農(nóng)村貧困問題。

4?結(jié)論與啟示

隨著脫貧攻堅(jiān)的深入推進(jìn)，優(yōu)化財(cái)政支出結(jié)構(gòu)，有效利用有限的財(cái)政資金促進(jìn)農(nóng)村減貧是各地政府面臨的重要問題。本研究采用空間計(jì)量方法，構(gòu)建財(cái)政支出的空間減貧效應(yīng)模型，以江蘇省2012—2018年各地級市的面板數(shù)據(jù)作為研究樣本，對四大財(cái)政支出的減貧效應(yīng)作了總體和分區(qū)域分析。研究結(jié)果表明，從全省層面來看，教育支出有著最為顯著的減貧效應(yīng)，且對周邊地區(qū)減貧有著空間溢出作用，其次是社保支出，對本地區(qū)有顯著的減貧效應(yīng)但對周邊地區(qū)影響不大，農(nóng)林水支出也能在一定程度上推動減貧，但并不顯著，也沒有顯著的溢出效應(yīng)，相比之下，醫(yī)療支出的結(jié)果不符合預(yù)期，對本地區(qū)有著負(fù)面的減貧效應(yīng)，但對周邊地區(qū)的減貧有顯著的溢出效應(yīng)。從江蘇省三大區(qū)域?qū)用鎭砜?，各?cái)政支出的減貧效應(yīng)存在明顯的差異性，蘇北地區(qū)只有社保支出和農(nóng)林水支出存在正向的減貧效應(yīng)，且社保支出減貧效應(yīng)優(yōu)于農(nóng)林水支出，蘇中地區(qū)農(nóng)林水支出的減貧效應(yīng)最佳，社保支出次之，最后是醫(yī)療支出，而蘇南地區(qū)的結(jié)果與省級層面結(jié)果相似，教育支出減貧效應(yīng)最大，其次是社保支出和農(nóng)林水支出，醫(yī)療支出則沒有減貧效應(yīng)。

基于以上分析得到了以下政策啟示：（1）為了更加充分發(fā)揮江蘇省財(cái)政支出在農(nóng)村脫貧攻堅(jiān)過程中的減貧效果，江蘇省各地政府應(yīng)該因地制宜，結(jié)合自身發(fā)展的現(xiàn)狀，適當(dāng)加大有利于農(nóng)村減貧的相關(guān)財(cái)政支出;（2）各地政府應(yīng)當(dāng)完善財(cái)政支出資金投放的重點(diǎn)標(biāo)的和提高資金使用效率，設(shè)立更加具有針對性的精準(zhǔn)扶貧專項(xiàng)投入，并通過完善脫貧攻堅(jiān)的績效考核來強(qiáng)化資金的使用質(zhì)量，以確保取得積極的效益，增大減貧效應(yīng)的發(fā)揮;（3）各區(qū)域之間應(yīng)做好協(xié)調(diào)和互助工作，積極推動財(cái)政支出空間溢出作用的發(fā)揮，解決區(qū)域發(fā)展不平衡問題，真正推動全省農(nóng)村貧困問題的解決。

參考文獻(xiàn)：

[1]Dollar D，Kraay A. Growth is good for the poor[J]. Journal of Economic Growth，2002，7（3）：195-225.

[2]盧盛峰，盧洪友. 政府救助能夠幫助低收入群體走出貧困嗎？——基于1989—2009年CHNS數(shù)據(jù)的實(shí)證研究[J]. 財(cái)經(jīng)研究，2013，39（1）：4-16.

[3]林伯強(qiáng). 中國的政府公共支出與減貧政策[J]. 經(jīng)濟(jì)研究，2005，40（1）：27-37.

[4]Ghatak M. Theories of poverty traps and anti-poverty policies[J]. The World Bank Economic Review，2015，29（s1）：77-105.

[5]Asadullah M N，Savoia A，Mahmud W. Paths to development：is there a Bangladesh surprise？[J]. World Development，2014，62：138-154.

[6]李永友，沈坤榮. 財(cái)政支出結(jié)構(gòu)、相對貧困與經(jīng)濟(jì)增長[J]. 管理世界，2007（11）：14-26.

[7]王?娟，張克中. 公共支出結(jié)構(gòu)與農(nóng)村減貧——基于省級面板數(shù)據(jù)的證據(jù)[J]. 中國農(nóng)村經(jīng)濟(jì)，2012（1）：31-42.

[8]Nicole M M，Jayne T S，Mofya-Mukuka R. Zambias input subsidy programs[J]. Agricultural Economics，2013，44（6）：613-628.

[9]Cabrera M，Lustig N，Hilcías E M. Fiscal policy，inequality，and the ethnic divide in Guatemala[J]. World Development，2015，76（12）：263-279.

[10]Ravallion M. Why dont we see poverty convergence？[J]. American Economic Review，2012，102（1）：504-523.

[11]鄒文杰. 醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)均等化的減貧效應(yīng)及門檻特征——基于空間異質(zhì)性的分析[J]. 經(jīng)濟(jì)學(xué)家，2014（8）：59-65.

[12]Jung S，Seong-Hoon C，Roberts R K. The impact of government funding of poverty reduction programmes[J]. Papers in Regional Science，2015，94（3）：653-675.

[13]李盛基，呂康銀，金鳳齡. 財(cái)政教育支出減貧的空間溢出效應(yīng)分析[J]. 稅務(wù)與經(jīng)濟(jì)，2016（6）：48-52.

[14]龔維進(jìn)，覃成林，李?超. 中國財(cái)政支出的減貧效應(yīng)——基于結(jié)構(gòu)與空間視角[J]. 經(jīng)濟(jì)與管理研究，2018，39（5）：24-37.

[15]Elhorst J P. Matlab software for spatial panels[J]. International Regional Science Review，2014，37（3）：389-405.

[16]樊麗明，解?堊. 公共轉(zhuǎn)移支付減少了貧困脆弱性嗎？[J]. 經(jīng)濟(jì)研究，2014（8）：67-78.

[17]Panudulkitti P.How does the level of urbanization matter for poverty reduction？[D]. Atlanta：Georgia State University，2007.

[18]Elhorst J P. Applied spatial econometrics：raising the bar[J]. Spatial Economic Analysis，2010，5（1）：9-28.