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      信貸在貴州金融扶貧中的作用研究

      2020-12-11 09:06:35張克雯鄭琳慧
      經(jīng)濟(jì)研究導(dǎo)刊 2020年30期
      關(guān)鍵詞:金融扶貧普惠金融信貸

      張克雯 鄭琳慧

      摘 要:2020年是全面建成小康社會(huì)目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)之年,是全面打贏脫貧攻堅(jiān)戰(zhàn)的收官之年?;诖耍再F州家庭為基準(zhǔn)單位,以普惠金融中的重要指標(biāo)——信貸為衡量依據(jù),研究信貸來(lái)源、金融知識(shí)水平以及金融環(huán)境等因素對(duì)家庭財(cái)富積累的影響。通過(guò)實(shí)證分析,得出貴州貧困家庭自發(fā)性參與信貸投資能增加財(cái)富積累、促進(jìn)脫貧的結(jié)論,進(jìn)而助力貴州全面脫貧。

      關(guān)鍵詞:信貸;普惠金融;金融扶貧

      中圖分類(lèi)號(hào):F832 ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A ? ? ?文章編號(hào):1673-291X(2020)30-0053-04

      2020年是全面建成小康社會(huì)目標(biāo)實(shí)現(xiàn)之年,是全面打贏脫貧攻堅(jiān)戰(zhàn)收官之年。貴州省是中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展相對(duì)落后的地區(qū),是脫貧攻堅(jiān)的主戰(zhàn)場(chǎng)。若可通過(guò)金融扶貧——信貸手段,幫助貴州實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)扶貧、盡快脫貧,對(duì)全面打贏脫貧攻堅(jiān)戰(zhàn)、全面建成小康社會(huì)有著重大意義。

      中國(guó)家庭金融調(diào)查(CHFS)數(shù)據(jù)顯示,近年來(lái)我國(guó)家庭信貸參與率呈穩(wěn)步上升趨勢(shì)。截至2017年,參與信貸的家庭已有34.7%。與此同時(shí),數(shù)據(jù)顯示我國(guó)家庭平均財(cái)富在2013年為71.8萬(wàn)元,2015年為87.5萬(wàn)元和2017年的108.5萬(wàn)元,其呈現(xiàn)逐步上升趨勢(shì),彰顯出信貸在促進(jìn)財(cái)富增速積累的重要作用。本文以金融扶貧理念為核心,從貴州省家庭信貸的獲得性、參與性、投入方向等角度,基于不同家庭財(cái)富變化出發(fā),探求其對(duì)貴州金融扶貧的重要作用,并運(yùn)用回歸模型挖掘制約貴州貧困家庭信貸的影響因素,據(jù)此提出改善措施,以期推動(dòng)貴州金融扶貧優(yōu)而精的發(fā)展。

      一、影響貴州家庭信貸變量的實(shí)證分析

      本文數(shù)據(jù)采用的是中國(guó)家庭金融調(diào)查與研究中心的數(shù)據(jù),其成立于2010 年,由西南財(cái)經(jīng)大學(xué)主導(dǎo),該調(diào)查與研究中心擁有三個(gè)調(diào)查數(shù)據(jù)庫(kù),本文利用的是中國(guó)家庭調(diào)查數(shù)據(jù)庫(kù)中的貴州省2015年與2017年數(shù)據(jù),剔除未填完或前后矛盾的樣本,有效總樣本數(shù)為722個(gè)。

      (一)研究假設(shè)

      本文的研究做出以下假設(shè):

      H1:在其他條件保持不變的情況下,參與信貸的家庭有利于財(cái)富積累。

      H2:在其他條件不變的情況下,以來(lái)源不同看,正規(guī)信貸對(duì)財(cái)富增長(zhǎng)有著積極作用。

      H3:在其他條件保持不變的情況下,城市相比農(nóng)村的家庭投資行為對(duì)財(cái)富變化更加有利。

      (二)模型設(shè)定與變量定義

      為考察家庭財(cái)富增速與信貸參與之間的關(guān)系,我們建立的回歸模型如下:growth=a1lendinng+a2x1+a3x2+ε,家庭財(cái)富增長(zhǎng)為被解釋變量、信貸為關(guān)鍵解釋變量、x1為解釋變量、x2為控制變量。其中,解釋變量包括正規(guī)信貸、非正規(guī)信貸、消費(fèi)信貸、投資信貸、農(nóng)村,控制變量包括家庭總收入、家庭總財(cái)富、戶主年齡、戶主性別、戶主教育水平、戶主金融知識(shí)、戶主婚姻狀況、戶主黨員身份、撫養(yǎng)比、家庭規(guī)模等。上述變量的具體定義(見(jiàn)表1)。

      (三)描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果

      全樣本的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示(見(jiàn)下頁(yè)表2),信貸參與、正規(guī)信貸參與、非正規(guī)信貸參與的均值分別為0.278、0.082、0.214。由此表明,貴州家庭的信貸參與率極低,樣本數(shù)據(jù)表明僅有48.9%的家庭在2017年進(jìn)行信貸活動(dòng),并在參與信貸的家庭中有高達(dá)30%的家庭信貸來(lái)源民間借貸或私人借貸的非正規(guī)信貸途徑。這將在資金使用與金融安全方面增加一定的風(fēng)險(xiǎn)隱患,容易使金融知識(shí)較差的居民陷入騙局,加劇自身經(jīng)濟(jì)困境。在722個(gè)全樣本中,投資信貸參與、消費(fèi)信貸參與的均值分別為0.148、0.227,前者低于后者,可以表明貴州人民大概率將資金用于短期消費(fèi)而未形成長(zhǎng)期的穩(wěn)健增長(zhǎng)投資。金融扶貧不應(yīng)當(dāng)只停留在資金不斷向貴州省貧困人口輸入解決其溫飽問(wèn)題的層面,應(yīng)引入資金并使其自主的自富自強(qiáng)。

      進(jìn)一步的,參與信貸樣本的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示,占比為16.7%的家庭選擇非正規(guī)信貸。占比為46.5%的家庭將所獲信貸用于消費(fèi),而非投資。

      通過(guò)對(duì)比參與信貸樣本與未參與信貸樣本的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果,綜合各種經(jīng)濟(jì)大環(huán)境以及人為自身因素影響,參與信貸樣本的家庭其財(cái)富狀況優(yōu)于未參與信貸的家庭。此外,參與信貸家庭的財(cái)富水平、收入水平、戶主年齡、戶主金融知識(shí)水平、戶主受教育程度、家庭規(guī)模的均值均高于未參與信貸樣本。

      (四)進(jìn)一步分析

      1.家庭信貸對(duì)財(cái)富增速的影響。采用控制其他次要變量建立模型研究家庭信貸對(duì)財(cái)富增幅的問(wèn)題,下頁(yè)表3給出了參與信貸對(duì)家庭財(cái)富增速的影響。表3第(1)列結(jié)果顯示,在只控制家庭上期財(cái)富的情況下,信貸參與的系數(shù)為0.110,結(jié)果并未呈現(xiàn)顯著性。為使被解釋變量與解釋變量間的關(guān)系更加顯著且結(jié)果更科學(xué),第(2)列回歸結(jié)果分析中加入了對(duì)其他變量的控制,信貸參與的系數(shù)變?yōu)?.262,對(duì)應(yīng)的p值為0.065小于置信度0.1,因此在10%的置信水平上顯著。這表明相較于未參與信貸,家庭參與信貸有利于財(cái)富增長(zhǎng)的提高,支持了本文的假說(shuō)H1。

      2.信貸類(lèi)型的分解。首先,信貸的來(lái)源途徑。按照來(lái)源不同,信貸可以劃分為正規(guī)信貸與非正規(guī)信貸,正規(guī)信貸參與的系數(shù)為0.292,且在10%的水平上顯著。非正規(guī)信貸對(duì)財(cái)富增速的影響系數(shù)為負(fù)數(shù),但不顯著。非正規(guī)信貸的結(jié)果可能與其信貸不規(guī)范及參與非正規(guī)信貸的金融素養(yǎng)較低有關(guān)。總體而言,相比未參與信貸的家庭,信貸參與家庭財(cái)富增速之間的正向關(guān)系主要體現(xiàn)于正規(guī)信貸,這驗(yàn)證了本文的假說(shuō)H2。其次,信貸促進(jìn)財(cái)富增值的地區(qū)差異。為了驗(yàn)證本報(bào)告的假說(shuō)H3,將貴州家庭所在地樣本分為城市家庭與農(nóng)村家庭,將農(nóng)村作為虛擬變量,即城市為0,農(nóng)村為1,建立模型得到:growth=0.59-0.451rural+a3x3(其中,x3表示其他控制變量)??梢钥闯鲂刨J在當(dāng)從城市變?yōu)檗r(nóng)村時(shí),反而對(duì)家庭財(cái)富增產(chǎn)產(chǎn)生負(fù)效應(yīng)。這大概率與農(nóng)村居民的受教育程度、金融服務(wù)設(shè)施的廣度與深度以及人們對(duì)金融知識(shí)的應(yīng)用、金融風(fēng)險(xiǎn)的防控有關(guān),驗(yàn)證本假說(shuō)H3。

      3.穩(wěn)健性檢驗(yàn)。為保證上文實(shí)證結(jié)果的可靠性,本文進(jìn)行了系列穩(wěn)健性檢驗(yàn)。對(duì)于假說(shuō)H1,利用相關(guān)變量替換并控制與模型相同的變量檢測(cè)其是否符合相關(guān)結(jié)論。利用家庭的負(fù)債規(guī)模代替信貸數(shù)量,并對(duì)負(fù)債規(guī)模取對(duì)數(shù)與家庭財(cái)富增速進(jìn)行回歸分析?;貧w結(jié)果表明,其系數(shù)為0.069與家庭財(cái)富增長(zhǎng)正相關(guān),p值為0.093小于0.1在置信度且在10%的水平上顯著,支持假說(shuō)H1成立。對(duì)于假說(shuō)H2與假說(shuō)H3采用在原有樣本進(jìn)行抽樣,減少樣本混雜的偶然性,實(shí)證結(jié)果均表明上文結(jié)論穩(wěn)健。

      二、從信貸角度加強(qiáng)貴州省金融扶貧的建議

      通過(guò)以上實(shí)證研究,發(fā)現(xiàn)貴州省的家庭中,相比未參與信貸的家庭,參與信貸的家庭更有利于財(cái)富積累,從而有助于積極脫貧。因此,在貴州省進(jìn)行精準(zhǔn)扶貧的過(guò)程中,應(yīng)當(dāng)深化信貸的作用,并為信貸發(fā)揮其有效性創(chuàng)造良好的客觀條件。同時(shí),貴州省金融扶貧的重點(diǎn)應(yīng)轉(zhuǎn)變?yōu)楣膭?lì)引導(dǎo)貧困人口自發(fā)脫貧,而在此過(guò)程中對(duì)其提供資金與金融服務(wù)至關(guān)重要。

      (一)重視合理利用信貸扶貧

      從信貸的來(lái)源上看:第一,需完善正規(guī)金融機(jī)構(gòu)信貸制度,不斷進(jìn)行信貸服務(wù)創(chuàng)新、精簡(jiǎn)精準(zhǔn)扶貧人口貸款手續(xù)及附加條件;第二,為貴州精準(zhǔn)扶貧人口提供適用性更強(qiáng)的金融服務(wù),盡可能減少其因無(wú)合格貸款抵押品或抵押品價(jià)值不足導(dǎo)致的無(wú)法足額獲得貸款;第三,保證借貸信息的公開(kāi)透明,從而保證信息對(duì)稱(chēng)性,金融機(jī)構(gòu)應(yīng)對(duì)貸款投向進(jìn)行有效監(jiān)管,吸引更多有資金需求的居民可以獲得資金。

      從貧困人口所處的環(huán)境來(lái)看:第一,應(yīng)合理引導(dǎo)民眾信貸規(guī)模。信貸可以平滑其消費(fèi)與彌補(bǔ)投資門(mén)檻,但要注意過(guò)多的負(fù)債與缺乏風(fēng)險(xiǎn)控制可能會(huì)對(duì)其經(jīng)濟(jì)狀況雪上加霜。第二,加強(qiáng)金融環(huán)境的立法和宣傳工作。對(duì)于虛假宣傳等騙貸行為嚴(yán)懲不貸,幫助原本守舊的貧困人口邁入金融市場(chǎng)。

      (二)提高金融扶貧服務(wù)質(zhì)量

      對(duì)于貴州地區(qū)的金融扶貧,應(yīng)細(xì)化貧困人口建檔,做到扶貧更加精準(zhǔn)。同時(shí),還應(yīng)完善當(dāng)?shù)氐耐顿Y環(huán)境,建立多層次的金融服務(wù)體系。對(duì)貧困人口加強(qiáng)金融知識(shí)的普及,并創(chuàng)新金融產(chǎn)品,鼓勵(lì)居民從正規(guī)信貸進(jìn)行投資,幫助此類(lèi)人群通過(guò)金融產(chǎn)品創(chuàng)收,自主推動(dòng)其脫貧進(jìn)程。

      參考文獻(xiàn):

      [1] ?溫虎,王陽(yáng).信貸約束對(duì)家庭金融市場(chǎng)參與的影響——基于CHFS數(shù)據(jù)的實(shí)證研究[J].海南金融,2019,(6).

      [2] ?李榛.金融扶貧的實(shí)踐與有效路徑——以貴州為例[J].征信,2019,(1).

      [3] ?安培桐.精準(zhǔn)扶貧實(shí)踐中存在的問(wèn)題及對(duì)策[J].法制與社會(huì),2018,(6).

      收稿日期:2020-04-16

      基金項(xiàng)目:貴州省教育廳高校人文社會(huì)科學(xué)研究自籌經(jīng)費(fèi)項(xiàng)目“信貸在貴州金融扶貧中的作用:基于渠道和用途的經(jīng)驗(yàn)”成果(2019ZC054)

      作者簡(jiǎn)介:張克雯(1983-),女,貴州貴陽(yáng)人,副教授,從事金融理論與實(shí)踐、綠色金融、普惠金融研究;鄭琳慧(1997-),女,山東德州人,學(xué)生,從事金融研究。

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