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    數(shù)字鴻溝與農(nóng)戶數(shù)字信貸行為
    ——基于2019年欠發(fā)達(dá)地區(qū)農(nóng)村普惠金融調(diào)查數(shù)據(jù)

    2022-01-15 06:47:10陳曉潔何廣文
    財(cái)經(jīng)論叢 2022年1期
    關(guān)鍵詞:鴻溝信貸農(nóng)戶

    《中華人民共和國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十四個(gè)五年規(guī)劃和2035年遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要》明確提出提升金融科技水平,增強(qiáng)金融普惠性的要求。數(shù)字金融成為推動(dòng)普惠金融體系構(gòu)建的重點(diǎn)和助力金融支持實(shí)體經(jīng)濟(jì)的抓手。數(shù)字信貸作為區(qū)別于商業(yè)銀行間接融資和資本市場(chǎng)直接融資的第三種融資模式,具有依托互聯(lián)網(wǎng)、突破地域限制、交易成本較低、資源配置去中介化帶來的高效率優(yōu)勢(shì),有利于緩解信息不對(duì)稱引致的供給型信貸約束。然而從需求方角度出發(fā),數(shù)字信貸能否踐行普惠金融理念仍有待商榷。2016年對(duì)中國(guó)欠發(fā)達(dá)地區(qū)的調(diào)研發(fā)現(xiàn),約98.81%的農(nóng)戶存在數(shù)字信貸排斥,需求型數(shù)字信貸約束突出,欠發(fā)達(dá)地區(qū)長(zhǎng)尾群體難以享受到數(shù)字金融紅利。

    解決需求型數(shù)字信貸約束問題是數(shù)字信貸在農(nóng)村信貸市場(chǎng)發(fā)揮金融包容作用的前提條件。數(shù)字信貸作為數(shù)字技術(shù)嵌入金融服務(wù)的新興產(chǎn)物,對(duì)需求者的數(shù)字素養(yǎng)有較高要求。但第48次《中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告》顯示,截至2021年6月,農(nóng)村地區(qū)的互聯(lián)網(wǎng)用戶規(guī)模為2.97億,僅占全國(guó)互聯(lián)網(wǎng)用戶規(guī)模的29.38%,并且有40.8%的農(nóng)村人口難以獲得觸及和使用互聯(lián)網(wǎng)的機(jī)會(huì)。在城鄉(xiāng)互聯(lián)網(wǎng)普及率差距縮小至19.1%的背景下,欠發(fā)達(dá)地區(qū)不同群體間的數(shù)字鴻溝差距值得關(guān)注。那么,在欠發(fā)達(dá)地區(qū),存在數(shù)字鴻溝的農(nóng)戶是否面臨數(shù)字金融紅利的不平等呢?基于此,本研究重點(diǎn)關(guān)注和解決欠發(fā)達(dá)地區(qū)農(nóng)戶數(shù)字信貸行為特征表現(xiàn)、數(shù)字鴻溝對(duì)數(shù)字信貸行為的影響和作用機(jī)制,以及數(shù)字信貸的普惠效果問題。

    從需求方角度出發(fā),揭示數(shù)字鴻溝對(duì)不同群體數(shù)字信貸需求壓抑的差異化作用,能夠?yàn)榻鉀Q需求型數(shù)字信貸約束問題找到突破口,進(jìn)而賦予欠發(fā)達(dá)地區(qū)農(nóng)戶享受數(shù)字金融紅利的平等機(jī)會(huì),具有深化普惠金融理念的實(shí)踐意義。同時(shí),數(shù)字信貸業(yè)務(wù)在農(nóng)村地區(qū)屬于新事物,有關(guān)欠發(fā)達(dá)地區(qū)農(nóng)戶微觀層面的數(shù)字信貸行為研究尚處于初步探索階段。學(xué)者們甚少關(guān)注到欠發(fā)達(dá)地區(qū)傳統(tǒng)信貸排斥群體的數(shù)字信貸需求壓抑問題,也欠缺數(shù)字鴻溝視角下的討論,可參考借鑒的理論文章不足。本研究從數(shù)字鴻溝視角出發(fā),厘清數(shù)字鴻溝對(duì)農(nóng)戶數(shù)字信貸行為的作用機(jī)理,為解釋需求型數(shù)字信貸約束提供一個(gè)新的理論視角,豐富相關(guān)研究。

    首先,設(shè)計(jì)合適的視頻,否則會(huì)帶來反效果。例如,某次翻轉(zhuǎn)課堂中的微視頻教學(xué)重點(diǎn)給學(xué)生講解了有關(guān)語音語調(diào)的知識(shí),接著就在任務(wù)單中給學(xué)生布置了有關(guān)語音語調(diào)的任務(wù),讓學(xué)生根據(jù)課文中錄音的內(nèi)容對(duì)課文進(jìn)行語音、語調(diào)以及重音等進(jìn)行標(biāo)注。等學(xué)生學(xué)習(xí)完之后對(duì)學(xué)生的學(xué)習(xí)成果進(jìn)行統(tǒng)計(jì),至少有一半的學(xué)生沒有完成相應(yīng)的任務(wù)。仔細(xì)分析學(xué)生的學(xué)習(xí)結(jié)果,是有一定原因的,小學(xué)英語語音語調(diào)的學(xué)習(xí)并不是一朝一夕的事情,并不能僅僅強(qiáng)調(diào)學(xué)習(xí)的速度。此外,在學(xué)習(xí)中并不是每句話都是涵蓋語音、語調(diào)的,在任務(wù)中讓學(xué)生對(duì)每句話都進(jìn)行標(biāo)注是不符合學(xué)習(xí)規(guī)律的。

    本文的邊際貢獻(xiàn)在于:第一,以2019年欠發(fā)達(dá)地區(qū)農(nóng)村普惠金融調(diào)查數(shù)據(jù)為樣本,數(shù)據(jù)較為新穎,能反映農(nóng)戶數(shù)字鴻溝和數(shù)字信貸行為特征的最新情況;第二,關(guān)注農(nóng)戶這一微觀主體的需求型數(shù)字信貸約束問題,并從數(shù)字鴻溝的新視角出發(fā),探討工具型數(shù)字鴻溝、知識(shí)型數(shù)字鴻溝和使用型數(shù)字鴻溝對(duì)農(nóng)戶數(shù)字信貸行為的差異化影響;第三,為探討數(shù)字信貸的普惠效果,進(jìn)一步討論了傳統(tǒng)信貸可獲得性對(duì)數(shù)字信貸行為的影響,同時(shí)將農(nóng)戶劃分為相對(duì)貧困群體和相對(duì)富裕群體、傳統(tǒng)信貸排斥群體和非傳統(tǒng)信貸排斥群體進(jìn)行異質(zhì)性分析;第四,僅有極少數(shù)農(nóng)戶參與數(shù)字信貸,運(yùn)用適用于稀有事件分析的PMLE方法構(gòu)建Firthlogit模型實(shí)證分析數(shù)字鴻溝對(duì)農(nóng)戶數(shù)字信貸行為的影響,能避免Probit模型或Logit模型的估計(jì)偏差。

    一、影響機(jī)理與研究假說

    (一)數(shù)字鴻溝的定義及內(nèi)涵

    數(shù)字鴻溝的初始定義是個(gè)人、家庭、企業(yè)、區(qū)域之間在獲取信息和通信技術(shù)(ICT)方面的不平等,強(qiáng)調(diào)信息技術(shù)的可及性。Wei等(2011)結(jié)合個(gè)體能力差異,將數(shù)字鴻溝的內(nèi)涵從一級(jí)數(shù)字鴻溝(數(shù)字訪問鴻溝)拓展到二級(jí)數(shù)字鴻溝(數(shù)字能力鴻溝)和三級(jí)數(shù)字鴻溝(數(shù)字結(jié)果鴻溝)。其中,二級(jí)數(shù)字鴻溝(數(shù)字能力鴻溝)指一級(jí)數(shù)字鴻溝和其他背景因素引起的使用ICT能力的不平等,三級(jí)數(shù)字鴻溝(數(shù)字結(jié)果鴻溝)指二級(jí)數(shù)字鴻溝和其他背景因素引起的利用ICT成果的不平等。隨著互聯(lián)網(wǎng)普及率的不斷提升,一級(jí)數(shù)字鴻溝的群體間差異逐漸縮小,二級(jí)數(shù)字鴻溝和三級(jí)數(shù)字鴻溝更受關(guān)注。本研究將數(shù)字鴻溝與數(shù)字信貸行為相聯(lián)系,在上述內(nèi)涵基礎(chǔ)上結(jié)合數(shù)字技術(shù)應(yīng)用于金融領(lǐng)域的特有場(chǎng)景,將數(shù)字鴻溝分成工具型數(shù)字鴻溝、知識(shí)型數(shù)字鴻溝和使用型數(shù)字鴻溝,其中工具型數(shù)字鴻溝指缺乏能觸及互聯(lián)網(wǎng)的智能手機(jī)、電腦等設(shè)備,知識(shí)型數(shù)字鴻溝指欠缺將互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)運(yùn)用到其他領(lǐng)域的相關(guān)知識(shí),使用型數(shù)字鴻溝指將互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)應(yīng)用到其他領(lǐng)域的經(jīng)驗(yàn)不足,分別表征數(shù)字技術(shù)的可及性、理解能力和使用結(jié)果。

    (二)數(shù)字鴻溝影響農(nóng)戶數(shù)字信貸行為的直接作用機(jī)理

    這下許飛高興了,他偷了一塊豬油抹在頭發(fā)上,用黑色畫筆涂了一張蝴蝶結(jié)綁在脖子上,他說要當(dāng)我的新郎官,我咧嘴笑了一下,讓他背過去,跳到他的背上死命壓住他往地上撲。

    假說1:數(shù)字鴻溝與農(nóng)戶數(shù)字信貸參與呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。

    假說2:工具型數(shù)字鴻溝、知識(shí)型數(shù)字鴻溝和使用型數(shù)字鴻溝負(fù)向影響農(nóng)戶數(shù)字信貸參與行為。

    (三)數(shù)字鴻溝影響農(nóng)戶數(shù)字信貸行為的間接作用機(jī)制

    前景理論認(rèn)為,風(fēng)險(xiǎn)偏好是決策者對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的一種主觀心理態(tài)度,不同個(gè)體由于心理預(yù)設(shè)參照點(diǎn)存在差異會(huì)產(chǎn)生不同的風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度,表現(xiàn)為風(fēng)險(xiǎn)偏好、風(fēng)險(xiǎn)中性和風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避。在信貸決策過程中,風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避心理強(qiáng)的決策者會(huì)偏好保留確定性收入,而不愿承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)成本,從而形成需求型信貸約束。同時(shí),數(shù)字信貸具有高風(fēng)險(xiǎn)特性,其內(nèi)核性風(fēng)險(xiǎn)主要表現(xiàn)為透明度風(fēng)險(xiǎn),外置風(fēng)險(xiǎn)則取決于技術(shù)和系統(tǒng)安全性,且風(fēng)險(xiǎn)的疊加性和累積效應(yīng)明顯,風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避程度較強(qiáng)者可能表現(xiàn)出較明顯的數(shù)字信貸排斥。另外,依據(jù)勝任力假說,當(dāng)個(gè)體對(duì)不確定性較強(qiáng)的決策事件具有高勝任力時(shí),會(huì)表現(xiàn)出較強(qiáng)的風(fēng)險(xiǎn)偏好。數(shù)字鴻溝的縮小會(huì)使決策者認(rèn)為信貸決策失誤的可能性較小,自信能夠規(guī)避或分散風(fēng)險(xiǎn),進(jìn)而增強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)偏好。由此,本文提出如下假說:

    數(shù)字信貸是將數(shù)字技術(shù)嵌入貸款業(yè)務(wù)流程促使貸款技術(shù)發(fā)生變遷的產(chǎn)物。數(shù)字鴻溝的存在會(huì)增加農(nóng)戶與數(shù)字信貸供給方之間的交易難度,阻礙農(nóng)戶的數(shù)字信貸參與。首先,數(shù)字信貸供需主體間的交易需要依托互聯(lián)網(wǎng)可及的電腦、手機(jī)等載體,工具型數(shù)字鴻溝成為農(nóng)戶參與數(shù)字信貸的第一道屏障。其次,根據(jù)有限理性理論,人的行為是有意識(shí)地理性的,但這種理性又是有限的,知識(shí)約束(認(rèn)知局限)應(yīng)納入人的行為決策方程,即理解能力不足會(huì)對(duì)數(shù)字信貸參與行為產(chǎn)生影響。同時(shí),理解能力不足會(huì)增加農(nóng)戶進(jìn)行數(shù)字信貸參與決策時(shí)的信息搜尋和處理成本,進(jìn)而降低農(nóng)戶數(shù)字信貸參與的積極性。所以,知識(shí)型數(shù)字鴻溝會(huì)負(fù)向影響農(nóng)戶的數(shù)字信貸參與行為。再次,電子商務(wù)平臺(tái)將數(shù)字技術(shù)融入日常生活場(chǎng)景,開發(fā)了網(wǎng)絡(luò)銷售或網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物的功能。擁有網(wǎng)絡(luò)銷售或網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物經(jīng)歷的農(nóng)戶,能通過熟悉數(shù)字支付等數(shù)字技術(shù)在金融領(lǐng)域的應(yīng)用成果,掌握使用數(shù)字技術(shù)的技巧(使用型數(shù)字鴻溝縮小),進(jìn)而減少對(duì)數(shù)字信貸的陌生感。由此,本文提出如下假說:

    進(jìn)行邊坡減載技術(shù),降低坡面的承載力,增加邊坡建設(shè)的堅(jiān)固性。我國(guó)目前常用的邊坡減載技術(shù)主要分為兩種:削坡減載和削頭減載。削坡減載主要是減少坡面的土,降低坡面高度,使坡度放緩;削頭技術(shù)主要是對(duì)坡體的上部分的巖石結(jié)構(gòu)進(jìn)行削除處理,降低邊坡的整體高度,降低坡面的緩度[5]。目前,這兩種減載技術(shù)中,削頭技術(shù)被我國(guó)建筑業(yè)普遍運(yùn)用,因?yàn)橄黝^減載技術(shù)受附近建筑物的干擾程度較小,實(shí)施起來不太受限制,可以運(yùn)用在大多數(shù)邊坡工程中,因此比較受行業(yè)歡迎。

    假說3:縮小數(shù)字鴻溝有利于提高農(nóng)戶的風(fēng)險(xiǎn)偏好程度,進(jìn)而促使其參與數(shù)字信貸。

    二、研究設(shè)計(jì)

    (一)數(shù)據(jù)來源

    本文使用的數(shù)據(jù)來源于2019年7月中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院課題組開展的“中國(guó)農(nóng)村普惠金融調(diào)查”。該調(diào)查采用分層隨機(jī)抽樣法選取了東部地區(qū)的山東省安丘市、壽光市和高密市,中部地區(qū)的河南省孟津縣、方城縣和湯陰縣,以及西部地區(qū)的貴州省務(wù)川縣、大方縣和福泉市作為調(diào)研地,通過隨機(jī)入戶調(diào)查共收集了1733份農(nóng)戶問卷。在剔除存在異常值和缺失值的樣本后,獲得有效問卷1586份,樣本有效率為91.52%??紤]到數(shù)字信貸行為需要承擔(dān)法律責(zé)任以及數(shù)字金融屬于新鮮事物,本文剔除了年齡低于18歲和高于60歲的樣本,且通過“沒有嘗試過互聯(lián)網(wǎng)借款或眾籌的原因是什么?”識(shí)別調(diào)查對(duì)象是否存在有效數(shù)字信貸需求(若選擇“自有資金已滿足需要”則視為無有效數(shù)字信貸需求),只保留表現(xiàn)出有效數(shù)字信貸需求的農(nóng)戶樣本,最終樣本容量為964。

    (二)變量說明

    1.被解釋變量:數(shù)字信貸參與

    借鑒中國(guó)人民銀行征信中心與金融研究所聯(lián)合課題組(2014)對(duì)數(shù)字信貸的定義,將互聯(lián)網(wǎng)金融平臺(tái)提供的消費(fèi)金融產(chǎn)品、互聯(lián)網(wǎng)借款和眾籌納入數(shù)字信貸的范疇,并通過“您是否使用過互聯(lián)網(wǎng)借款或眾籌?1.使用過花唄、京東白條等消費(fèi)金融購(gòu)買商品;2.使用過互聯(lián)網(wǎng)借款或眾籌;3.都沒有?!眮碜R(shí)別農(nóng)戶的數(shù)字信貸行為。若選擇“1”和“2”,表示參與數(shù)字信貸,被解釋變量賦值為1,否則賦值為0。

    通過對(duì)上述兩個(gè)方面的分析和思考,筆者認(rèn)為,程小青采用這種策略去翻譯原因有二:其一,符合當(dāng)時(shí)的翻譯潮流,當(dāng)時(shí)大多翻譯作品中的稱謂很多都是采用異化的翻譯方法;其二,配合偵探小說這一外來的文學(xué)形式,異化了的稱謂語和紀(jì)年法可以增加譯文的“洋味”,激發(fā)讀者的興趣并給讀者帶來新鮮感。

    特征特性:晚熟鮮薯鮮食品種,出苗后生育期120天。株型直立,生長(zhǎng)勢(shì)強(qiáng),株高73.6cm左右。莖、葉綠色,單株主莖數(shù)2.9個(gè)。花冠白色,花期長(zhǎng),天然結(jié)實(shí)性中等。塊莖卵圓形,淺黃皮,乳白肉,芽眼淺,薯皮光滑。單株平均結(jié)薯數(shù)為4.3塊,平均單薯重102g,平均畝產(chǎn)1775kg,商品薯率75.3%。干物質(zhì)23.24%,淀粉16.82%,蛋白質(zhì)2.25%,維生素C含量16.40mg/100g,還原糖0.28%。輕感晚疫病,高抗PVX和PVY病毒病,高抗早疫病。適宜在河北張家口和承德、山西大同和忻州、內(nèi)蒙古呼和浩特和烏蘭察布、陜西榆林中晚熟華北一作區(qū)種植。

    1.模型選擇

    3.控制變量

    =++++

    控制變量包括個(gè)人特征、家庭特征和區(qū)域特征變量。(1)個(gè)人特征涵蓋受訪者的性別、年齡、受教育年限、風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度。(2)家庭特征包含家庭收入水平和社會(huì)資本。由于受訪者對(duì)個(gè)人收入多持保密態(tài)度,收入調(diào)查數(shù)據(jù)可能比實(shí)際收入低,此處采用五等級(jí)分類法將家庭收入設(shè)置成低收入、中低收入、中等收入、中高收入和高收入五類,依次賦值為1—5,數(shù)值越大說明收入越高。社會(huì)資本是一種根植于社會(huì)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢(shì),社會(huì)成員的關(guān)系人所擁有的社會(huì)資源會(huì)隨著社會(huì)地位提高而增加。在農(nóng)村地區(qū),縣、鄉(xiāng)、村的干部具有較高的社會(huì)地位,能影響資源的配置,且擁有獲取外部資源(含信貸資源)的優(yōu)勢(shì),所以使用“家庭中是否有人從事以下行業(yè)(可多選):1.在本地或外地企業(yè)長(zhǎng)期就業(yè);2.個(gè)體工商戶;3.當(dāng)教師或醫(yī)生;4.在縣鄉(xiāng)村當(dāng)干部;5.無?!眮碜R(shí)別受訪者的社會(huì)資本情況,如其選擇“4”則將社會(huì)資本變量賦值為1,否則賦值為0。(3)區(qū)域特征使用縣域?qū)用娴摹氨本┐髮W(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)”來衡量,以反映縣域的數(shù)字金融發(fā)展程度。另外,還對(duì)調(diào)研樣本縣進(jìn)行編號(hào),形成分組變量,對(duì)縣域內(nèi)其他不可觀測(cè)的特征進(jìn)行控制。

    (三)樣本農(nóng)戶特征的描述性統(tǒng)計(jì)分析

    使用同樣適用于稀有事件分析但可操作性較弱的Relogit模型進(jìn)行基準(zhǔn)回歸,得到表6第(1)列的估計(jì)結(jié)果。數(shù)字鴻溝的估計(jì)系數(shù)仍然在1%的水平上顯著為負(fù),假說1成立。

    德國(guó)在其發(fā)達(dá)的銀行體系基礎(chǔ)上,經(jīng)過巧妙的制度安排,董治(2017)經(jīng)研究發(fā)現(xiàn),德國(guó)形成了以商業(yè)銀行為核心,資助銀行、擔(dān)保銀行以及社會(huì)信用信息體系為補(bǔ)充的中小企業(yè)融資供給體系。在這個(gè)融資體系內(nèi),信息較為對(duì)稱,中小企業(yè)有較為便捷的融資渠道,且有較強(qiáng)的應(yīng)對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)形式變動(dòng)的能力。

    (四)實(shí)證模型選擇與設(shè)定

    數(shù)字鴻溝的內(nèi)涵已逐漸從“以互聯(lián)網(wǎng)為代表的新興信息技術(shù)在國(guó)家或地區(qū)間的普及差距”的工具型數(shù)字鴻溝拓展到涵蓋反映群體間信息技術(shù)的理解能力和使用不平衡的知識(shí)型數(shù)字鴻溝、使用型數(shù)字鴻溝。工具型數(shù)字鴻溝以是否擁有能上網(wǎng)的手機(jī)或電腦來衡量,若擁有則說明不存在工具型數(shù)字鴻溝,賦值為0,否則賦值為1。知識(shí)型數(shù)字鴻溝以數(shù)字金融知識(shí)水平與滿分(1分)的差值來衡量,差值越大說明鴻溝越大。數(shù)字金融知識(shí)包括基礎(chǔ)金融知識(shí)和數(shù)字信貸知識(shí)兩個(gè)部分?;A(chǔ)金融知識(shí)的衡量方法參照尹志超等(2014),通過利率、通貨膨脹率、匯率和固定資產(chǎn)收益這4個(gè)問題的回答正確性來計(jì)分,每答對(duì)1題得1分,否則得0分;數(shù)字信貸知識(shí)采用是否了解數(shù)字信貸進(jìn)行識(shí)別,了解得1分,不了解得0分。然后對(duì)這5個(gè)問題的得分給予相同權(quán)重,綜合得分即為各農(nóng)戶的數(shù)字金融知識(shí)水平。使用型數(shù)字鴻溝通過是否具有網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物和銷售相關(guān)經(jīng)歷來衡量,若選擇“否”說明存在該類型數(shù)字鴻溝,賦值為1,否則賦值為0。最后,對(duì)工具型數(shù)字鴻溝、知識(shí)型數(shù)字鴻溝和使用型數(shù)字鴻溝的結(jié)果賦予相同權(quán)重構(gòu)建數(shù)字鴻溝指數(shù)。

    納他霉素是一種多烯大環(huán)內(nèi)脂類抗菌劑,外觀呈白色或奶油色,為無味結(jié)晶粉末,相對(duì)分子量為665.75。納他霉素是一種兩性物質(zhì),分子中含有酸性、堿性兩種基團(tuán),等電點(diǎn)為pH 6.5。其微溶于水和有機(jī)溶劑中,難溶于大部分非極性有機(jī)溶劑,室溫下水中的溶解度為30~100 mg/L。在pH 4.5~9之間非常穩(wěn)定,在極端pH條件下會(huì)迅速失活,但是對(duì)其抗真菌活性沒有明顯影響。熱穩(wěn)定性好,121 ℃加熱30 min,活性幾乎無損失,但是對(duì)紫外線敏感,不宜與光接觸。一些氧化劑(過氧化氫、漂白粉)和重金屬(鐵、鉛、汞等)也會(huì)影響納他霉素的活性。

    被解釋變量“數(shù)字信貸參與”為二值變量,一般采用Probit或Logit模型。但樣本農(nóng)戶中參與數(shù)字信貸的農(nóng)戶僅占5.19%,屬于稀有事件,采用傳統(tǒng)的Probit或Logit模型會(huì)導(dǎo)致被解釋變量取值為1的概率被系統(tǒng)地低估,不是無偏估計(jì),需要對(duì)偏差進(jìn)行矯正。針對(duì)稀有事件情形,國(guó)外學(xué)者廣為討論和采用的實(shí)證分析模型包括Exact Logistic Regression(極小樣本邏輯回歸)、Relogit模型和Penalized Maximum Likelihood Estimation(簡(jiǎn)寫PMLE,罰分似然估計(jì))。Exact Logistic Regression只適用于樣本容量小于200和解釋變量個(gè)數(shù)非常少的情形。Relogit模型可用于矯正回歸估計(jì)系數(shù)的偏誤,但其對(duì)應(yīng)的Stata操作程序1999年后不再更新,無法報(bào)告模型回歸的聯(lián)合顯著統(tǒng)計(jì)量結(jié)果,實(shí)用性不強(qiáng),本文利用該模型進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。PMLE方法能矯正小樣本情況下MLE方法的估計(jì)偏差,且在樣本容量大于200和被解釋變量取值為1的樣本占比很小的情況下也能獲得無偏估計(jì),同時(shí)其對(duì)應(yīng)的Stata程序包(Firthlogit)持續(xù)更新。本文的樣本容量為964,被解釋變量取值為1屬于稀有事件(僅占5.19%),適合采用PMLE方法進(jìn)行參數(shù)估計(jì)。

    2.基準(zhǔn)模型設(shè)定

    秸稈灰渣是生物質(zhì)發(fā)電廠生物質(zhì)燃料燃燒后的未燃物,一般含燃燒不完全的碳和無機(jī)礦物質(zhì),呈小顆?;蚍蹱?,少量是燒熔結(jié)成的小塊。它具有質(zhì)輕、密度小、孔隙多、比表面積大等的特點(diǎn)。目前,我國(guó)以秸稈為燃料的電廠發(fā)展較快,秸稈灰渣形成新的環(huán)境問題。

    =+++

    (1)

    =+++++

    由授課老師親自選擇典型病例,并確定一些問題,注意案例、問題等應(yīng)與教學(xué)目標(biāo)一致[2] 。授課老師將典型病例制作成幻燈片、視頻等,在課堂上進(jìn)行播放,并配合簡(jiǎn)單介紹,播放結(jié)束后,提出相應(yīng)的問題,護(hù)士生則根據(jù)授課內(nèi)容、問題等進(jìn)行思考、分析,護(hù)士生之間亦可進(jìn)行討論,做好筆記,在下節(jié)課上課之前1天交給授課老師,在第二節(jié)課時(shí)選擇1名學(xué)生做現(xiàn)場(chǎng)匯報(bào),并做總結(jié)和分析。

    (2)

    基準(zhǔn)模型中,代表數(shù)字信貸參與,和為常數(shù)項(xiàng),表示數(shù)字鴻溝,表示工具型數(shù)字鴻溝,表示知識(shí)型數(shù)字鴻溝,表示使用型數(shù)字鴻溝,為包括個(gè)人特征、家庭特征和區(qū)域特征的控制變量。表示隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。當(dāng)顯著為負(fù),假說1成立;當(dāng)、和顯著為負(fù),假說2成立。

    3作用機(jī)制的模型設(shè)定

    為進(jìn)一步檢驗(yàn)數(shù)字鴻溝對(duì)農(nóng)戶數(shù)字信貸參與的作用機(jī)制,本文采用依次檢驗(yàn)法在公式(1)基礎(chǔ)上增加公式(3)和公式(4)構(gòu)成中介效應(yīng)模型:

    =+++

    (3)

    《通知》強(qiáng)調(diào),鄉(xiāng)村就業(yè)創(chuàng)業(yè)促進(jìn)行動(dòng)要堅(jiān)持自主就業(yè)創(chuàng)業(yè),堅(jiān)持人才優(yōu)先培養(yǎng),堅(jiān)持特色產(chǎn)業(yè)帶動(dòng),堅(jiān)持產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展。一是培育主體促進(jìn)就業(yè)創(chuàng)業(yè),二是打造園區(qū)促進(jìn)就業(yè)創(chuàng)業(yè),三是發(fā)展特色產(chǎn)業(yè)促進(jìn)就業(yè)創(chuàng)業(yè),四是推動(dòng)產(chǎn)業(yè)融合促進(jìn)就業(yè)創(chuàng)業(yè)。

    (4)

    公式(3)的被解釋變量為風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度(),是有序分類變量,適合采用Ologit模型。當(dāng)、和均顯著,風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度的中介效應(yīng)存在,假說3成立。公式(4)和公式(1)的被解釋變量相同,使用PMLE方法進(jìn)行參數(shù)估計(jì)。

    三、實(shí)證結(jié)果分析

    (一)數(shù)字鴻溝影響農(nóng)戶數(shù)字信貸參與的結(jié)果分析

    使用方差膨脹因子法對(duì)解釋變量間多重共線性進(jìn)行檢驗(yàn),得到VIF=1.18,遠(yuǎn)小于5,說明不存在多重共線性問題。為進(jìn)一步體現(xiàn)解釋變量間的獨(dú)立性,運(yùn)用逐步回歸法,將核心解釋變量與個(gè)人特征、家庭特征和區(qū)域特征逐一納入回歸分析,來驗(yàn)證數(shù)字鴻溝對(duì)農(nóng)戶數(shù)字信貸參與的直接作用。表4結(jié)果顯示,數(shù)字鴻溝在1%的水平上顯著負(fù)向影響數(shù)字信貸參與??刂苽€(gè)人特征、家庭特征和區(qū)域特征后,該結(jié)論仍然成立,說明數(shù)字鴻溝是導(dǎo)致樣本農(nóng)戶數(shù)字信貸參與不足的重要因素,假說1成立??刂谱兞糠矫?,在其他變量保持不變的前提下,風(fēng)險(xiǎn)偏好程度、受教育年限、數(shù)字金融發(fā)展程度的提升均有利于提高農(nóng)戶的數(shù)字信貸參與度,同時(shí)年輕人的數(shù)字信貸參與度較高。

    (二)不同類型的數(shù)字鴻溝影響農(nóng)戶數(shù)字信貸參與的結(jié)果分析

    為考察不同類型的數(shù)字鴻溝對(duì)農(nóng)戶數(shù)字信貸參與的影響是否存在差異,本研究將工具型數(shù)字鴻溝、知識(shí)型數(shù)字鴻溝和使用型數(shù)字鴻溝三個(gè)變量納入回歸方程,采用Firthlogit模型進(jìn)行估計(jì),得到如表5所示的估計(jì)結(jié)果。由第(1)列結(jié)果可知,工具型數(shù)字鴻溝對(duì)數(shù)字信貸參與沒有顯著影響,而知識(shí)型和使用型數(shù)字鴻溝均在1%的水平上顯著負(fù)向影響數(shù)字信貸參與??刂苽€(gè)人特征、家庭特征和區(qū)域特征后,第(2)列結(jié)果表明該結(jié)論仍然成立。

    (三)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

    本研究分別采用替換基準(zhǔn)回歸的估計(jì)模型、變換數(shù)字鴻溝和數(shù)字信貸參與的度量方法以及工具變量法進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。檢驗(yàn)結(jié)果均表明,實(shí)證分析結(jié)果可靠。

    1.替換基準(zhǔn)回歸的估計(jì)模型

    樣本農(nóng)戶的個(gè)體特征和家庭特征表現(xiàn)為(見表1):男女比例相當(dāng),平均年齡為47歲,受教育程度平均為初中,風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度表現(xiàn)為偏好中低風(fēng)險(xiǎn),家庭收入平均處于中等收入水平,極少農(nóng)戶的家人具有縣、鄉(xiāng)、村干部身份。數(shù)字信貸行為特征為:僅有極少數(shù)農(nóng)戶參與數(shù)字信貸(5.19%),其中絕大部分為非建檔立卡貧困戶和相對(duì)富有者(見表2),大部分農(nóng)戶參與數(shù)字信貸的年限在一年以下,且主要通過親朋好友了解數(shù)字信貸,農(nóng)戶參與數(shù)字信貸的主要原因在于借款和還款方式靈活,融資成本不是最主要的考量因素,絕大部分需求者因購(gòu)物消費(fèi)獲取數(shù)字信貸資金,借款金額集中于5000元以下。數(shù)字鴻溝指數(shù)均值為0.52,其中知識(shí)型數(shù)字鴻溝最明顯,其次是使用型數(shù)字鴻溝,而工具型數(shù)字鴻溝最小(見表1)。對(duì)比參與數(shù)字信貸與不參與數(shù)字信貸兩類農(nóng)戶的數(shù)字鴻溝情況發(fā)現(xiàn),參與數(shù)字信貸的農(nóng)戶數(shù)字鴻溝指數(shù)和各類型數(shù)字鴻溝的均值都較小(見表3)。

    2.核心解釋變量:數(shù)字鴻溝

    2.變換數(shù)字鴻溝和數(shù)字信貸參與的度量方法

    第一,使用主成分因子分析法替代原來的等權(quán)重賦權(quán)方法重新構(gòu)建數(shù)字鴻溝指數(shù),再進(jìn)行基準(zhǔn)回歸,得到表6第(2)列的估計(jì)結(jié)果。數(shù)字鴻溝(新)的估計(jì)系數(shù)為-5.76,在1%的水平上顯著,說明假說1仍然成立。第二,改變數(shù)字信貸參與的度量方法。使用“您能接受以下哪種方式的互聯(lián)網(wǎng)借貸?1.所有網(wǎng)絡(luò)借貸都不能接受;2.無利息的消費(fèi)性借貸;3.低于銀行利息的小額借貸;4.與銀行利息相當(dāng)?shù)囊话憬栀J;5.高于銀行利息的生產(chǎn)性借貸?!眮碜R(shí)別數(shù)字信貸參與,若選擇“1”表示不能接受數(shù)字信貸,即不參與數(shù)字信貸,否則視為參與數(shù)字信貸。變更被解釋變量的度量方法后重新進(jìn)行基準(zhǔn)回歸以及不同類型數(shù)字鴻溝影響數(shù)字信貸參與的實(shí)證分析,得到表6第(3)列和第(4)列的估計(jì)結(jié)果,結(jié)論與前文一致。

    3.工具變量法

    近年來國(guó)內(nèi)旅游市場(chǎng)出現(xiàn)供需兩旺的快速發(fā)展態(tài)勢(shì)。2009年國(guó)務(wù)院在《關(guān)于加快發(fā)展旅游業(yè)的意見》中提出“把旅游業(yè)培育成國(guó)民經(jīng)濟(jì)的戰(zhàn)略性支柱產(chǎn)業(yè)和人民群眾更加滿意的現(xiàn)代服務(wù)業(yè)”為發(fā)展目標(biāo),國(guó)內(nèi)旅游人次連年增長(zhǎng),社會(huì)投資規(guī)模持續(xù)擴(kuò)大,旅游越來越融入百姓生活。“全域旅游”的提出不僅是順應(yīng)時(shí)代發(fā)展潮流,也是拓展了旅游的發(fā)展空間。隨著中國(guó)特色社會(huì)主義進(jìn)入新時(shí)代,人民群眾對(duì)旅游消費(fèi)個(gè)性化、多元化、品質(zhì)化的需求日益凸顯。2018年初山東省首批中醫(yī)藥健康旅游示范區(qū)(基地、項(xiàng)目)創(chuàng)建單位名單公布,這也昭示著中醫(yī)藥旅游作為新業(yè)態(tài)已經(jīng)從概念過渡到落地實(shí)施。

    為解決可能存在遺漏個(gè)人性格特征等不可觀測(cè)變量和測(cè)量誤差引致的內(nèi)生性問題,本研究借鑒尹志超等(2021)的方法,選取每萬人每平方公里移動(dòng)電話基站數(shù)(個(gè))作為數(shù)字鴻溝的工具變量。一方面,移動(dòng)電話基站的覆蓋程度能體現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施的服務(wù)能力,提高移動(dòng)電話基站的覆蓋程度有利于縮小農(nóng)戶的數(shù)字鴻溝,符合相關(guān)性條件;另一方面,通信企業(yè)對(duì)移動(dòng)電話基站的投資建設(shè)不會(huì)對(duì)個(gè)體的信貸決策產(chǎn)生直接影響,符合外生性要求。表7第一階段的回歸結(jié)果顯示,每萬人每平方公里移動(dòng)電話基站數(shù)在5%的水平上顯著負(fù)向影響農(nóng)戶的數(shù)字鴻溝水平,且F統(tǒng)計(jì)量大于10,表明不存在弱工具變量問題。由表7第二階段的回歸結(jié)果可知,數(shù)字鴻溝在1%的水平上顯著負(fù)向影響農(nóng)戶的數(shù)字信貸參與行為,與前文的結(jié)論保持一致,驗(yàn)證了基準(zhǔn)回歸結(jié)果的可靠性。

    四、數(shù)字鴻溝影響農(nóng)戶數(shù)字信貸參與的作用機(jī)制與異質(zhì)性

    (一)作用機(jī)制檢驗(yàn)的結(jié)果分析

    基于前文的理論分析,將風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度作為中介變量,驗(yàn)證其在數(shù)字鴻溝與農(nóng)戶數(shù)字信貸參與間中介效應(yīng)的存在性。表8第(1)—(3)列分別報(bào)告了中介效應(yīng)模型中公式(1)、(3)和(4)的估計(jì)結(jié)果。數(shù)字鴻溝與數(shù)字信貸參與在1%的水平上呈現(xiàn)顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系(顯著為負(fù)),風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度在5的水平上顯著正向影響數(shù)字信貸參與(顯著為正),同時(shí)數(shù)字鴻溝的縮小能顯著增強(qiáng)農(nóng)戶的風(fēng)險(xiǎn)偏好程度(顯著為負(fù))。由于、和都顯著,所以風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度的作用機(jī)制存在,假說3成立。

    (二)異質(zhì)性分析

    1.相對(duì)貧困的異質(zhì)性

    表9報(bào)告了數(shù)字鴻溝影響數(shù)字信貸參與的相對(duì)貧困群體異質(zhì)性分析結(jié)果。由第(1)列的估計(jì)結(jié)果可知,相對(duì)貧困對(duì)數(shù)字信貸參與的影響不顯著,說明相較于相對(duì)富裕者,相對(duì)貧困者并不存在較強(qiáng)的數(shù)字信貸參與積極性。對(duì)比第(2)列和第(3)列的結(jié)果發(fā)現(xiàn),數(shù)字鴻溝對(duì)相對(duì)貧困組數(shù)字信貸參與的抑制作用比相對(duì)富裕組更嚴(yán)重。

    2.傳統(tǒng)信貸排斥群體的異質(zhì)性

    考慮到該車曾進(jìn)行過發(fā)動(dòng)機(jī)拆裝,所以筆者特地檢查了發(fā)動(dòng)機(jī),查看是否有漏裝件,是否有傳感器插頭未連接的情況,結(jié)果未發(fā)現(xiàn)異常。

    農(nóng)戶數(shù)字信貸參與可能與傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)信貸業(yè)務(wù)覆蓋有關(guān)。為了避免遺漏重要變量,將“傳統(tǒng)信貸可獲得性”作為控制變量納入基準(zhǔn)回歸模型,得到的結(jié)果如表10第(1)列所示。該控制變量的回歸系數(shù)不顯著,說明沒有充分理由認(rèn)為欠發(fā)達(dá)地區(qū)農(nóng)戶的傳統(tǒng)信貸和數(shù)字信貸參與間存在完全替代關(guān)系。進(jìn)一步,將農(nóng)戶按照“是否被傳統(tǒng)信貸排斥”進(jìn)行分組,并采用Firthlogit模型進(jìn)行分組回歸,得到表10第(2)、(3)列的回歸結(jié)果。與全樣本農(nóng)戶相同的是,兩組農(nóng)戶的數(shù)字鴻溝均顯著負(fù)向影響數(shù)字信貸參與。但兩組農(nóng)戶在風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度對(duì)數(shù)字信貸參與的作用方面存在差異,其中,傳統(tǒng)信貸排斥者的風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度顯著正向影響數(shù)字信貸參與,說明風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避心理是其數(shù)字信貸參與不足的重要因素。數(shù)字信貸要填補(bǔ)農(nóng)村地區(qū)金融服務(wù)空白,特別是覆蓋被傳統(tǒng)金融排斥群體的信貸需求,不僅要縮小數(shù)字鴻溝,還要減少心理排斥。

    五、結(jié)論與建議

    數(shù)字普惠金融是普惠金融理念與數(shù)字技術(shù)深度融合的金融創(chuàng)新,有利于緩解信息不對(duì)稱引致的供給型信貸約束,但在欠發(fā)達(dá)地區(qū),需求型數(shù)字信貸約束問題突出。本研究基于2019年欠發(fā)達(dá)地區(qū)農(nóng)村普惠金融調(diào)查數(shù)據(jù),剖析了欠發(fā)達(dá)地區(qū)農(nóng)戶參與數(shù)字信貸的特征:僅有極少數(shù)農(nóng)戶存在數(shù)字信貸參與行為,其中絕大部分為非建檔立卡貧困戶和相對(duì)富有者;大部分農(nóng)戶參與數(shù)字信貸的年限在一年以下,且主要通過親朋好友了解數(shù)字信貸;農(nóng)戶參與數(shù)字信貸的主要原因?yàn)榻杩詈瓦€款方式靈活,融資成本不是最主要的考量因素,借款用途主要為購(gòu)物消費(fèi),借款金額集中于5000元以下。進(jìn)一步構(gòu)建Firthlogit模型和中介效應(yīng)模型對(duì)理論假說進(jìn)行實(shí)證驗(yàn)證,得到以下結(jié)論:第一,數(shù)字鴻溝的存在會(huì)抑制農(nóng)戶參與數(shù)字信貸,其中知識(shí)型和使用型數(shù)字鴻溝是數(shù)字信貸參與不足的主要原因,工具型數(shù)字鴻溝沒有顯著影響;第二,數(shù)字鴻溝主要通過降低農(nóng)戶的風(fēng)險(xiǎn)偏好程度來抑制其數(shù)字信貸參與;第三,數(shù)字鴻溝的存在使得相對(duì)貧困群體和傳統(tǒng)信貸排斥群體面臨更突出的數(shù)字信貸約束,導(dǎo)致數(shù)字信貸難以填補(bǔ)欠發(fā)達(dá)地區(qū)的金融服務(wù)空白;第四,傳統(tǒng)信貸排斥群體對(duì)數(shù)字信貸的排斥與風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避心理相關(guān)。另外,風(fēng)險(xiǎn)偏好程度、受教育年限、數(shù)字金融發(fā)展程度的提升均有利于提高農(nóng)戶的數(shù)字信貸參與度,同時(shí)年輕人的數(shù)字信貸參與度較高。

    為破解欠發(fā)達(dá)地區(qū)農(nóng)戶的數(shù)字信貸排斥,實(shí)現(xiàn)數(shù)字普惠金融紅利共享,提出以下建議:第一,加快推進(jìn)欠發(fā)達(dá)地區(qū)數(shù)字技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),提高縣域數(shù)字金融發(fā)展程度;第二,數(shù)字信貸供給方應(yīng)堅(jiān)持“負(fù)責(zé)任金融”原則,強(qiáng)化自身風(fēng)險(xiǎn)管理機(jī)制,并將數(shù)字金融知識(shí)培訓(xùn)作為客戶金融能力建設(shè)的重要內(nèi)容,縮小欠發(fā)達(dá)地區(qū)農(nóng)戶的知識(shí)型數(shù)字鴻溝;第三,數(shù)字信貸業(yè)務(wù)的開展要關(guān)注年輕群體的個(gè)性化需求,創(chuàng)新業(yè)務(wù)模式;第四,建立欠發(fā)達(dá)地區(qū)農(nóng)戶間暢通的信息傳遞機(jī)制,通過群體間交流和參與數(shù)字金融知識(shí)培訓(xùn),填補(bǔ)知識(shí)型和使用型數(shù)字鴻溝,縮短心理距離。特別是對(duì)于傳統(tǒng)金融排斥者,要縮小數(shù)字鴻溝,減少心理排斥,避免信貸機(jī)會(huì)完全排斥(傳統(tǒng)信貸渠道和數(shù)字信貸渠道雙排斥),緩解金融資源分配不平等。

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