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    金融排斥的理論邏輯與精準(zhǔn)扶貧的機(jī)制創(chuàng)新——基于福建省農(nóng)村地區(qū)研究

    2019-02-11 01:36:30陳文相
    關(guān)鍵詞:金融服務(wù)福建維度

    □林 芳,陳文相

    (1.福建農(nóng)業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院,福建 福州 350007;2.福建農(nóng)林大學(xué),福建 福州 350002)

    解決“三農(nóng)”問題關(guān)乎國(guó)計(jì)民生,黨中央歷來(lái)高度重視。連續(xù)多年的中央“一號(hào)”文件都重點(diǎn)論述農(nóng)村、農(nóng)民和農(nóng)業(yè)。尤其是2014年《關(guān)于全面深化農(nóng)村改革加快推進(jìn)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的若干意見》中重點(diǎn)提到要“加快農(nóng)村金融制度創(chuàng)新”,舉措之一就是強(qiáng)化金融機(jī)構(gòu)服務(wù)“三農(nóng)”的職責(zé)[1],試圖解決1998年金融改革帶來(lái)的問題之一——金融機(jī)構(gòu)以逐利為目的,對(duì)其利潤(rùn)影響很小的農(nóng)村、農(nóng)民和農(nóng)業(yè)采取明顯或隱性金融排斥。扶貧、脫貧是改革開放之后的國(guó)家重點(diǎn)工作,目前福建已屬于東部省市中在國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)下沒有貧困人口的省份之一[2]。絕對(duì)貧困基本消除,但減少相對(duì)貧困人口還是一項(xiàng)長(zhǎng)期艱難的工作。因此采取有針對(duì)性的精準(zhǔn)扶貧手段異常必要和重要,從對(duì)象精準(zhǔn)、項(xiàng)目精準(zhǔn)、資金使用精準(zhǔn)、成效精準(zhǔn)等方面入手,充分利用金融機(jī)構(gòu)資金豐裕、營(yíng)業(yè)網(wǎng)點(diǎn)眾多的優(yōu)勢(shì),對(duì)農(nóng)村地區(qū)結(jié)構(gòu)性傾斜,高效地完成攻堅(jiān)克難的脫貧減貧任務(wù)。

    國(guó)內(nèi)外關(guān)于金融排斥的研究成果非常豐富。金融排斥的定義最初由Thrift 和 Leyshon在1995提出,其認(rèn)為金融排斥是因空間地理的差異性而引發(fā)的[3]。Argent 和 Ropey (2000),Lame 等(2002),Ameriks 等(2004)則根據(jù)本國(guó)情況發(fā)現(xiàn)了不同的影響金融排斥的因素,如收入差距、年齡、知識(shí)水平等,同時(shí)也發(fā)現(xiàn)村鎮(zhèn)、農(nóng)村地區(qū)的金融排斥問題比城市嚴(yán)重。Carbo 等(2005)將金融排斥的觀察角度轉(zhuǎn)至社會(huì)階層,認(rèn)識(shí)到受金融排斥困擾的主要社會(huì)群體是貧困人群[4]。

    金雪軍和田霖(2004)是國(guó)內(nèi)最早發(fā)表金融排斥觀點(diǎn)的專家學(xué)者,他們也是從地理分布入手的。王修華和高沛星(2011)開始關(guān)注定量分析全國(guó)農(nóng)村地區(qū)的金融排斥問題。李春霄(2013),李敬和夏力等(2014),吳征蘭(2015)等則在陜西、湖北以及邊沿省區(qū)更小范圍內(nèi)的農(nóng)村地區(qū)進(jìn)行研究,同樣也發(fā)現(xiàn)了農(nóng)村地區(qū)的金融排斥程度高,發(fā)展不穩(wěn)定,不平衡的現(xiàn)狀。

    虞文美,曹強(qiáng)(2018)從建立博弈分析模型的角度論述了精準(zhǔn)扶貧,特別是金融方向的扶貧工作。何曉夏(2018)結(jié)合云南民族地區(qū)的實(shí)際,闡述金融排斥治理理念,科學(xué)有效地治貧方式,提出金融精準(zhǔn)扶貧治理模式。陳靜靜(2017)等依照福建省寧德市的實(shí)情,創(chuàng)新性地論述“兩權(quán)抵押與多戶聯(lián)?!钡摹皩幍履J健?成功地賦予金融精準(zhǔn)扶貧任務(wù)更好的借鑒意義。

    在農(nóng)村地區(qū),農(nóng)民普遍金融資產(chǎn)少、價(jià)值低,農(nóng)業(yè)項(xiàng)目利潤(rùn)少,風(fēng)險(xiǎn)大,受到金融排斥,貧困人群更甚,非常不利于其減貧脫貧工作。精準(zhǔn)扶貧就是要依托有效手段和途徑有目標(biāo)、有策略地幫助農(nóng)民擺脫貧困,而金融手段效率高、成效好,正是注意到了這一點(diǎn),各金融機(jī)構(gòu)開展普惠金融,惠及“三農(nóng)”。可見,金融排斥與精準(zhǔn)扶貧之間,相互矛盾,彼此制衡。

    1 研究方法

    1.1 關(guān)于維度D的測(cè)算

    思路設(shè)計(jì):先建構(gòu)n個(gè)維度D的金融排斥指數(shù)體系,其次賦予各維度權(quán)重w,最后計(jì)算出Dn,即表明某區(qū)域在某個(gè)維度上的貢獻(xiàn)分值。Dn的計(jì)算公式如下:

    (1)式

    (2)式

    1.2 金融排斥指數(shù)公式的確定

    經(jīng)上述公式分析可知,假設(shè)各維度的評(píng)價(jià)指標(biāo)的賦分Dn=(0,0,0,…0)時(shí),那么認(rèn)為該區(qū)域的金融排斥指數(shù)達(dá)到最大峰值;與之相反的,如果各個(gè)維度評(píng)價(jià)指標(biāo)計(jì)算得分都為最高值wn,則就可以認(rèn)定該地區(qū)的金融排斥程度最低。進(jìn)而將金融排斥指數(shù)的測(cè)算公式設(shè)定為以下公式:

    IFE=

    (3)式

    IFE表示金融排斥指數(shù),已知Dn的取值(0~1),所以金融排斥指數(shù) IFE 的取值范圍 (0~1)。那么根據(jù)學(xué)者李春霄、賈金榮的觀點(diǎn),IEF可以分為0,0.5,0.8,1多個(gè)典型取值,當(dāng)IFE(0~0.5)時(shí),表示某區(qū)域的金融排斥程度相對(duì)較輕,普惠金融有相當(dāng)程度發(fā)展;當(dāng) IFE(0.5~0.8)時(shí),表示該地區(qū)金融排斥形勢(shì)較為嚴(yán)重,普惠金融水平相對(duì)較低;當(dāng) IFE(0.8~1)時(shí),表示該地區(qū)的金融排斥狀況相當(dāng)嚴(yán)峻,普惠金融異常偏低[5]。

    2 指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)來(lái)源

    2.1 指標(biāo)選取

    2.1.1 指標(biāo)建立的原則:

    (1)盡可能多地涵蓋金融排斥的內(nèi)涵指標(biāo);

    (2)評(píng)價(jià)指標(biāo)搜集的數(shù)據(jù)具有現(xiàn)實(shí)可得性,易測(cè)算;

    (3)測(cè)度的金融排斥指數(shù)可以易于進(jìn)行縱向與橫向?qū)Ρ取?/p>

    2.1.2 指標(biāo)的選取

    立足國(guó)內(nèi)目前金融排斥和普惠金融的研究成果,結(jié)合福建省農(nóng)村地區(qū)金融發(fā)展現(xiàn)實(shí)狀況,開展以金融服務(wù)深度(個(gè)人或家庭接受金融服務(wù)的程度)、金融服務(wù)分布情況(個(gè)人或家庭獲得金融服務(wù)以及接近獲得金融服務(wù)的程度)、金融服務(wù)使用情況(金融機(jī)構(gòu)給予個(gè)人或家庭提供金融服務(wù)水平) 、金融服務(wù)有效度(個(gè)人或家庭對(duì)金融機(jī)構(gòu)所提供的金融服務(wù)反饋意見)四個(gè)維度的金融排斥評(píng)價(jià)體系的指標(biāo)測(cè)算,以盡可能全面了解福建省農(nóng)村地區(qū)金融排斥程度,便于管理者及時(shí)調(diào)整政策,提高福建的普惠金融水平,具體如表1所示。

    2.1.3 評(píng)價(jià)指標(biāo)的屬性

    將評(píng)價(jià)指標(biāo)設(shè)置為兩大屬性:正向、反向。正向?qū)傩灾笜?biāo)表明數(shù)值越大,那么該地區(qū)金融排斥程度越低,普惠金融水平越高,涉及面就越廣。反向?qū)傩灾笜?biāo)表示數(shù)值越大,則該地區(qū)金融排斥程度越高,普惠金融水平越低,涉及面就越窄。

    2.2 數(shù)據(jù)篩選

    像農(nóng)商銀行、農(nóng)業(yè)銀行等由于歷史原因,在福建省農(nóng)村地區(qū)經(jīng)營(yíng)豐富金融產(chǎn)品和服務(wù)有天然優(yōu)勢(shì),能較大程度滿足“三農(nóng)”發(fā)展資金需求。而保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)、證券機(jī)構(gòu)等因在農(nóng)村地區(qū)分支機(jī)構(gòu)少,有資質(zhì)人員匱乏等條件所限,提供的金融服務(wù)覆蓋面偏窄,體量小,可以忽略不計(jì)。同時(shí)又考慮到數(shù)據(jù)的現(xiàn)實(shí)可得性,因此只通過(guò)商業(yè)銀行相關(guān)數(shù)據(jù)替代金融機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù),來(lái)測(cè)算福建省農(nóng)村地區(qū)金融排斥指數(shù)。指標(biāo)數(shù)據(jù)主要從《福建省統(tǒng)計(jì)年鑒》《福建金融統(tǒng)計(jì)年鑒》《福建省社會(huì)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)》《中國(guó)農(nóng)村金融服務(wù)報(bào)告》等統(tǒng)計(jì)調(diào)查資料收集整理而得。

    表1 金融排斥指數(shù)的評(píng)價(jià)指標(biāo)

    3 結(jié)果與分析

    3.1 權(quán)數(shù)的確定

    采用主流的計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)離差率來(lái)確定指標(biāo)體系中的各變量的權(quán)數(shù)。如果標(biāo)準(zhǔn)離差率值大,表示該指標(biāo)影響效果顯著。

    (4)式

    各維度指標(biāo)權(quán)數(shù)的確定:

    (5)式

    3.2 金融排斥指標(biāo)的測(cè)算

    本文采用SPSS20.0軟件,運(yùn)用前述公式,對(duì)2014—2018年的統(tǒng)計(jì)整理數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)定。假定金融排斥的四個(gè)衡量維度的同等重要,則它們的權(quán)數(shù)都定為1。權(quán)數(shù)計(jì)算結(jié)果見表2。

    表2 各維度評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)數(shù)

    3.3 數(shù)據(jù)分析

    從表3可觀測(cè),在福建九地市的農(nóng)村地區(qū)中,泉州金融排斥程度最輕,并且呈現(xiàn)逐年穩(wěn)步下降的趨勢(shì)。作為省會(huì)城市的福州,農(nóng)村地區(qū)金融排斥程度較重,除在2015年IFE出現(xiàn)上升的現(xiàn)象外,其余年份都呈下降趨勢(shì)。就廈門而言,農(nóng)村地區(qū)金融排斥程度較福州輕,也是總體逐年下降。漳州、龍巖、三明三地的農(nóng)村地區(qū),金融排斥程屬于第三陣營(yíng),較重,但各有特點(diǎn):漳州地處閩南地區(qū),排斥程度連年下降;龍巖則不同,IFE 2016年下跌在0.725之外,其他年份都在0.730以上;三明IFE連續(xù)四年上漲。南平、寧德、莆田三地,歸為金融排斥嚴(yán)重一類,基本呈上升狀態(tài)。

    表3 福建省農(nóng)村地區(qū)2014—2018年金融排斥指數(shù)(IFE)的測(cè)定

    借鑒黎娜等學(xué)者的研究觀點(diǎn),結(jié)合福建實(shí)際,進(jìn)一步開展研究,探求金融排斥的主要影響因素。選取可測(cè)易收集的三個(gè)要素作為解釋變量:農(nóng)村居民人均可支配收入(income)、農(nóng)民人均居住建筑面積(square)和農(nóng)村地區(qū)15歲以上的文盲人口(education),建立一個(gè)金融排斥影響因素的回歸模型[6],以探求精準(zhǔn)扶貧的有效措施,夯實(shí)現(xiàn)有的攻堅(jiān)成果。

    IFE=β0+β1log(income)+β2log(deposit)+β3log(education)+μ

    (6)式

    其中β0、β1、β2、β3均為待估參數(shù),μ為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

    如表4所示,模型可決系數(shù)(R2)為0.878,模型整體上對(duì)樣本數(shù)據(jù)擬合較好。income、square、education三個(gè)變量的顯著性水平均小于0.05,可以解釋IFE變動(dòng)情況。三個(gè)變量的標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)均為<0,表明對(duì)福建農(nóng)村地區(qū)金融排斥是起到反向作用的,即如果農(nóng)村居民人均可支配收入、農(nóng)民人均居住建筑面積以及農(nóng)村地區(qū)15歲以上的文盲人口三個(gè)解釋變量均下降1個(gè)百分點(diǎn), 金融排斥指數(shù)就分別上升0.273個(gè)百分點(diǎn),提高0.121個(gè)百分點(diǎn),上浮0.148個(gè)百分點(diǎn)。

    表4 福建農(nóng)村地區(qū)金融排斥影響因素回歸分析

    4 結(jié)論與創(chuàng)新性建議

    圍繞研究分析的結(jié)論,緊密結(jié)合福建農(nóng)村地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展實(shí)際,鞏固精準(zhǔn)扶貧的攻堅(jiān)成果,提出以下建議:

    4.1 增強(qiáng)農(nóng)民金融服務(wù)的可獲得感

    4.1.1 增加農(nóng)民的人均可支配收入

    從因素回歸分析已知,農(nóng)民人均可支配收入是金融排斥重要的影響變量。金融排斥程度高的區(qū)域,經(jīng)濟(jì)發(fā)展受到制約,農(nóng)民的人均可支配收入就越低,就越受困于金融機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)控制的范疇。反之,亦然。故而,金融排斥、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平,可支配收入三者就是相互促進(jìn)而又相互制衡的關(guān)系。發(fā)揮福建九地市各自的資源優(yōu)勢(shì),大力發(fā)展當(dāng)?shù)氐奶厣?jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè),努力實(shí)現(xiàn)福建農(nóng)村地區(qū)農(nóng)民可支配收入增加,讓貧困地區(qū)人口減貧脫貧。

    4.1.2 提高農(nóng)民的文化素養(yǎng)

    由分析結(jié)論已知,農(nóng)民的受教育水平也是金融排斥程度的重要考量。積極改善農(nóng)村地區(qū)基礎(chǔ)教育的辦學(xué)硬軟件狀況,提升義務(wù)教育的質(zhì)量,防止出現(xiàn)因貧困而失學(xué)的現(xiàn)象。下大力氣提升農(nóng)村中青勞動(dòng)力教育水平,開設(shè)掃盲班,加強(qiáng)科學(xué)文化知識(shí)傳播。在此基礎(chǔ)上,由有較高文化水平的有號(hào)召力的青年帶領(lǐng)參加專業(yè)技能培訓(xùn),讓廣大在農(nóng)村的青年掌握一門技能。同時(shí)配合鄉(xiāng)村文化振興戰(zhàn)略,加強(qiáng)普惠金融的多元宣傳手段,普及金融知識(shí),強(qiáng)化風(fēng)險(xiǎn)意識(shí),樹立金融人格[7]。

    4.2 完善農(nóng)村地區(qū)的金融體系

    4.2.1 提高金融機(jī)構(gòu)的服務(wù)供給能力

    鼓勵(lì)新型普惠金融機(jī)構(gòu)如眾籌、P2P等將業(yè)務(wù)拓展至農(nóng)村地區(qū),讓被大機(jī)構(gòu)金融排斥的農(nóng)民、農(nóng)村、農(nóng)業(yè)項(xiàng)目也可得到豐裕的資金供給,享受到金融服務(wù)。充分發(fā)揮郵儲(chǔ)銀行、農(nóng)商銀行及農(nóng)業(yè)銀行在農(nóng)村地區(qū)傳統(tǒng)優(yōu)勢(shì),增加扶持三農(nóng)資金的有效供給。面向福建農(nóng)村地區(qū)設(shè)計(jì)和提供多樣化有針對(duì)性的金融產(chǎn)品和服務(wù),例如福建省農(nóng)業(yè)銀行已推出“一村一品”“一特色行業(yè)一方案”等定制型金融形式。

    4.2.2 采取差異化的金融政策和手段

    福建省九地市不同地區(qū)間,地理分布、氣候條件、文化積淀等存在諸多差異,不能搞“一刀切”。金融排斥程度嚴(yán)重的地區(qū),應(yīng)推行基礎(chǔ)的普及性金融服務(wù);金融排除程度較輕的地區(qū),則可以把提升農(nóng)民享受金融產(chǎn)品和服務(wù)的便利性作為側(cè)重點(diǎn)。譬如福建寧德市創(chuàng)新性的開辟“兩權(quán)抵押與多戶聯(lián)保”金融精準(zhǔn)扶貧的新模式[8]。

    4.3 建立良性循環(huán)的農(nóng)村金融環(huán)境

    加強(qiáng)福建農(nóng)村地區(qū)的金融基礎(chǔ)設(shè)施完善,破除金融產(chǎn)品和服務(wù)可得性的障礙。建立健全個(gè)人征信

    系統(tǒng),建立全省統(tǒng)一的、強(qiáng)大完整的大數(shù)據(jù)庫(kù),嚴(yán)格控制金融風(fēng)險(xiǎn),同時(shí)可以形成對(duì)誠(chéng)信之人激勵(lì),對(duì)失信之人懲罰的良性循環(huán)的金融環(huán)境。

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