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    正規(guī)金融發(fā)展視閾下農(nóng)戶生計資本的影響因素研究

    2022-03-21 16:56:52楊曉燕夏詠
    金融發(fā)展研究 2022年2期
    關(guān)鍵詞:影響因素

    楊曉燕 夏詠

    摘? ?要:在鄉(xiāng)村振興背景下,探討正規(guī)金融發(fā)展對農(nóng)戶生計資本的影響對于實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展具有重要意義。本文基于可持續(xù)生計分析框架(SLA),采用中國家庭追蹤調(diào)查(CFPS)第五期調(diào)研數(shù)據(jù),運用似不相關(guān)回歸模型(SUR)和傾向得分匹配模型(PSM)綜合分析正規(guī)借貸對農(nóng)戶生計資本的影響。結(jié)果表明:(1)有正規(guī)借貸農(nóng)戶的生計資本總值高于無正規(guī)借貸農(nóng)戶,且兩類農(nóng)戶各類生計資本均值差較大,正規(guī)借貸對農(nóng)戶的自然資本、物質(zhì)資本、金融資本和社會資本均產(chǎn)生了顯著的正向影響;(2)正規(guī)借貸顯著提高了相對富裕農(nóng)戶的金融資本和社會資本,而顯著降低了相對貧困農(nóng)戶的物質(zhì)資本;(3)正規(guī)借貸對西部和東北地區(qū)農(nóng)戶生計資本的影響效應(yīng)較大,對中部和東部地區(qū)農(nóng)戶生計資本的影響效應(yīng)較小?;谝陨辖Y(jié)論提出相關(guān)對策建議。

    關(guān)鍵詞:正規(guī)借貸;農(nóng)戶生計資本;影響因素;異質(zhì)性分析

    中圖分類號:F830.479? 文獻標識碼:B? 文章編號:1674-2265(2022)02-0059-09

    DOI:10.19647/j.cnki.37-1462/f.2022.02.008

    一、引言及文獻綜述

    在發(fā)展中國家,農(nóng)民靠較低的收入水平積累儲蓄比較困難,獲得貸款可以幫助農(nóng)戶進行生計活動的投資并促進家庭經(jīng)濟增長。阿瑪?shù)賮啞どˋmartya Sen)在《貧困與饑荒》中指出:如果農(nóng)戶金融服務(wù)的基本權(quán)利喪失,那么其生計就會陷入惡性循環(huán),而農(nóng)戶營運資金的可用性被認為是影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)力和生計的關(guān)鍵(Munodawafa和Makacha,2014)[1]。正規(guī)借貸作為農(nóng)村金融服務(wù)的最主要業(yè)務(wù)之一,為農(nóng)戶和小農(nóng)場主提供了很多便利的金融服務(wù),促進產(chǎn)生增收效應(yīng),這已成為發(fā)展中國家消除貧困和實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展的重要方式(Bilal等,2020)[2]。我國自1978年進行農(nóng)村正規(guī)金融改革開始,先后經(jīng)歷了改革開放恢復(fù)期(1979—1984年),快速拓展試水期(1984—1996年),問題凸顯調(diào)整期(1996—2002年)及2003年至今的快速拓展深化期①,近十幾年的中央一號文件和《中共中央 國務(wù)院關(guān)于實施鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的意見》無不強調(diào)發(fā)展農(nóng)村金融的重要性。不斷設(shè)立的村鎮(zhèn)正規(guī)金融服務(wù)網(wǎng)點填補了農(nóng)戶“最后一公里”的金融服務(wù)缺失,日漸滿足農(nóng)戶的金融服務(wù)需求,截至2020年9月底,我國已經(jīng)組建村鎮(zhèn)銀行共1641家,覆蓋全國31個?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市,以下簡稱省份)、1306個縣(市、區(qū),以下簡稱縣),其中中西部村鎮(zhèn)銀行占比達65.8%,縣域覆蓋率為71.2%②。立足于中國農(nóng)村正規(guī)金融市場研究其對農(nóng)戶生計資本的影響,對更好實現(xiàn)正規(guī)金融發(fā)展和家庭資源優(yōu)化配置無疑具有重大的現(xiàn)實意義。

    關(guān)于正規(guī)借貸的研究,國內(nèi)外學者主要圍繞農(nóng)戶正規(guī)借貸需求、正規(guī)借貸約束、正規(guī)借貸可得性及還貸違約等幾個方面展開。首先,在正規(guī)借貸需求層面,正規(guī)借款人要求借貸者提供具有“累退效應(yīng)”的抵押物,也因此,正規(guī)借貸存在“嫌貧愛富”的現(xiàn)象(賀立龍等,2018)[3],非正規(guī)借貸仍是滿足農(nóng)戶借貸需求的重要途徑(何廣文等,2018)[4]。隨著金融科技的興起,由于其智能化、普惠化等特點,緩解了農(nóng)戶的借貸壓力,進而間接降低了農(nóng)戶的正規(guī)借貸需求(楊明婉和張樂柱,2021)[5]。其次,在正規(guī)借貸約束層面,由于正規(guī)借貸的“高收入階層傾向效應(yīng)”,低收入家庭大多選擇民間借貸,即使正規(guī)借貸約束緩解的低收入農(nóng)戶,由于其固有的借貸負擔,容易形成代際傳承固化效應(yīng)(李勇輝等,2018)[6],而提升家庭金融素養(yǎng)是緩解正規(guī)借貸約束的重要方式(彭積春,2019;陳雨麗和羅荷花,2020)[7,8]。最后,在正規(guī)借貸可得性及還貸違約層面,在延續(xù)至今的中國農(nóng)村社會中以家庭為核心向外輻射延伸的“圈層結(jié)構(gòu)”下(王磊玲,2018)[9],“關(guān)系本位”作為農(nóng)村的重要特點,農(nóng)戶的社會資本顯得尤為重要,正規(guī)金融機構(gòu)實施的聯(lián)保機制更加深入體現(xiàn)了社會資本中的信任機制(徐慧賢等,2020)[10],在償還貸款階段,正式的社會資本和家庭固有資產(chǎn)比例可提高農(nóng)戶的還貸能力和還貸意愿,降低其借貸違約的可能性(李慶海等,2018)[11]。另外,農(nóng)戶的個人、家庭和地區(qū)特征,如戶主受教育程度、家庭負擔、森林土地使用證書和所在村居金融軟環(huán)境、硬環(huán)境等都會對正規(guī)借貸的獲得產(chǎn)生不同程度的影響(Thi等,2018;Dong等,2021)[12,13]。

    英國國際發(fā)展部(DFID)于2000年提出可持續(xù)生計分析框架(SLA)。依據(jù)此框架,農(nóng)戶在獲得正規(guī)借貸后,金融資本發(fā)生變化,“擾亂”其原有的生計資本格局,家庭的生計策略發(fā)生變化,繼而影響生計結(jié)果。結(jié)合已有文獻有關(guān)農(nóng)戶借貸與生計方面的研究發(fā)現(xiàn),前期學者主要側(cè)重小額信貸與農(nóng)村生計的研究,其中尤以孟加拉國農(nóng)村信貸發(fā)展機構(gòu)(RDA)對農(nóng)戶生計的改善為重點研究內(nèi)容(Jayati,2013;Mazumder和Lu,2015;Fenton等,2016)[14-16],小額信貸有效促進了貧困人群平滑消費,緩解了正規(guī)借貸約束。但在脫貧攻堅取得全面勝利的背景下,大多數(shù)農(nóng)戶不再滿足于主要提供消費性需求的小額借貸,進而轉(zhuǎn)向了對生產(chǎn)性需求促進作用較大的正規(guī)借貸(王慧玲和孔榮,2019)[17]。有學者研究發(fā)現(xiàn)農(nóng)村“三權(quán)”抵押貸款會通過改變農(nóng)戶生計資本的組成,使生計策略和生計結(jié)果發(fā)生改變,政策性借貸、公益性借貸對農(nóng)戶生計資本的配置也具有明顯的改善作用(肖軼和尹珂,2021;李立等,2017;楊永偉和陸漢文,2020)[18-20]。另外,有學者從社會資本的視角出發(fā)研究其與正規(guī)借貸的關(guān)系,發(fā)現(xiàn)擁有更多社會資本的農(nóng)戶往往更容易產(chǎn)生“精英俘獲”,獲得低息的正規(guī)借貸,且社會資本可顯著降低農(nóng)戶的正規(guī)借貸配給(溫濤等,2016;譚燕芝和胡萬俊,2017)[21,22]。

    綜上,鮮有文獻對正規(guī)借貸對農(nóng)戶生計資本的影響進行研究,在由多個主體共同參與的農(nóng)村金融場域環(huán)境中,農(nóng)戶作為“微型經(jīng)濟體”,承擔著相應(yīng)的生產(chǎn)活動、教育、養(yǎng)老及文化代際傳承等責任,正規(guī)借貸資金作為促進農(nóng)戶內(nèi)生發(fā)展動力轉(zhuǎn)化、生計資本配置實現(xiàn)帕累托最優(yōu)、縮小城鄉(xiāng)收入差距鴻溝的關(guān)鍵因素,研究二者之間的關(guān)系具有重要的現(xiàn)實意義?;诖?,本文使用中國家庭追蹤調(diào)查2018年的微觀調(diào)研數(shù)據(jù),運用似不相關(guān)回歸模型(SUR)、傾向得分匹配模型(PSM)和工具變量法等方法,創(chuàng)新性地綜合量化分析正規(guī)金融對農(nóng)戶生計資本的影響,以期拓寬研究領(lǐng)域,為鄉(xiāng)村振興建設(shè)進程中農(nóng)戶生計可持續(xù)發(fā)展問題提供對策建議。

    二、研究方法

    (一)數(shù)據(jù)來源

    本文所使用的數(shù)據(jù)來自北京大學中國社會科學調(diào)查中心(ISSS)實施的中國家庭追蹤調(diào)查(China Family Panel Studies,CFPS)2018年的調(diào)研數(shù)據(jù),CFPS數(shù)據(jù)庫中包含社區(qū)問卷、家庭成員和經(jīng)濟問卷等,樣本覆蓋25個省份、182個縣,抽樣省份人口占全國總?cè)丝诘?5%,數(shù)據(jù)庫每隔兩年更新一次,與同期執(zhí)行的英國家庭追蹤調(diào)查(UKHLS)相比,CFPS第五輪追蹤的應(yīng)答率仍具備國際水平。本文主要使用2021年公布的第五期調(diào)研數(shù)據(jù),具有較好的樣本代表性。

    將2018年CFPS數(shù)據(jù)庫中個人問卷、家庭成員問卷和家庭經(jīng)濟問卷篩選合并,剔除戶主年齡小于16歲和大于85歲、電訪、缺失、空白、不知道、不適用等樣本,并對個別連續(xù)型積分變量用平均值進行缺失值替換,共得到農(nóng)戶樣本數(shù)5957戶。本文以問卷題目“為購買、建造和裝修住房,您家是否有沒還清的銀行貸款?”“除房貸外,您家是否有其他沒有還清的銀行貸款”界定是否為正規(guī)借貸農(nóng)戶,其中因為房屋貸款農(nóng)戶588戶,其他貸款農(nóng)戶702戶,兩類貸款均有農(nóng)戶95戶,共有正規(guī)借貸農(nóng)戶1195戶,占20.41%;無正規(guī)借貸農(nóng)戶4762戶,占79.59%。基于數(shù)據(jù)的可得性,將戶主定義為“經(jīng)濟上的戶主”,即財務(wù)回答人(楊晶等,2020)[23],到縣城的距離用CFPS數(shù)據(jù)庫第二期公共問卷樣本匹配所得。

    (二)變量設(shè)置

    1. 被解釋變量。本文參考前期學者對生計資本的量化研究,基于自然資源稟賦、社會文化習俗、心理認同度、城鄉(xiāng)統(tǒng)籌政策及樣本提供數(shù)據(jù),對生計資本指標進行了調(diào)整,除可持續(xù)生計五邊形框架之外納入心理資本和政策資本(趙立娟等,2019;劉春芳等,2017)[24,25],對這七類生計資本進行綜合量化,詳細的指標選取、說明及賦權(quán)情況見表1。

    (1)自然資本:指與生計相關(guān)的資源流,包括土地、樹木等。本文選取水源、人均擁有土地資產(chǎn)和使用主要能源三個指標。(2)人力資本:指農(nóng)戶的健康、知識和技能水平等。本文選取戶主健康狀況、家庭教育支出和家庭總?cè)丝跀?shù)三個指標。(3)物質(zhì)資本:指農(nóng)戶所擁有的用于維持生計活動的物質(zhì)資料。本文把物質(zhì)資本細化為居住房屋類型、耐用消費品價值、農(nóng)用機械價值和現(xiàn)金及存款總額四個指標。(4)金融資本:指農(nóng)戶在生產(chǎn)和消費過程中所需要的資金流,包括儲蓄、基金和保險等。本文用商業(yè)性保險支出、家庭總金融資產(chǎn)和家庭總房產(chǎn)三個指標。(5)社會資本:指農(nóng)戶在進行生計活動時所需要或可以利用的社會資源,包括農(nóng)戶擁有的社會關(guān)系網(wǎng)絡(luò)和活動能力。本文選取人情彩禮支出、鄰居的幫忙程度和家庭交通通信費用三個指標。(6)心理資本:指農(nóng)戶對生活的心理期望值,是實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展的源動力。本文選取戶主對生活的滿意度和對未來的信心程度兩個指標。(7)政策資本:指政府對農(nóng)戶的各種優(yōu)惠補貼政策,如種植補貼、農(nóng)機購置補貼和畜牧良種補貼等。本文使用農(nóng)戶是否收到政府補貼和家庭醫(yī)療報銷比例兩個指標。在構(gòu)建生計資本指標評價體系后,對選取指標進行標準化處理,消除指標類型、量綱和數(shù)量級上的差異。

    2. 解釋變量。本文根據(jù)已有文獻的相關(guān)研究,借鑒相關(guān)解釋變量的選?。ㄎ槠G,2013)[26],最終確定核心解釋變量為農(nóng)戶是否擁有正規(guī)借貸。控制變量包括戶主特征、家庭特征和社區(qū)特征。戶主特征包括戶主年齡、戶主最高學歷;家庭特征包括家庭成員外出務(wù)工人數(shù)占比、家庭負擔比、家庭人口規(guī)模和農(nóng)戶生計多樣性;社區(qū)因素包括村人均年收入和到縣城的最近距離。村人均年收入反映農(nóng)戶所在村的整體生活水平和經(jīng)濟發(fā)展狀況,到縣城的距離反映了農(nóng)戶到商品交易便利、公共基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)相對完善及從事第二、三產(chǎn)業(yè)生計活動地區(qū)的便利程度,即農(nóng)戶生計資本獲取和生計活動轉(zhuǎn)換的便利度。自變量的具體指標選取及定義如表2。

    (三)分析方法

    1. T檢驗。本文先用描述性統(tǒng)計的方法對有正規(guī)借貸與無正規(guī)借貸農(nóng)戶的生計資本量化結(jié)果進行比較分析,通過獨立樣本T檢驗判斷兩類農(nóng)戶生計資本均值的差異是否顯著。

    2. 因子分析法。前期學者多都采用熵值法對生計資本權(quán)重進行測算,但熵值法不能有效消除數(shù)據(jù)相關(guān)性,考慮到本文樣本變量之間的相關(guān)關(guān)系和因子分析“旋轉(zhuǎn)”和“降維”功能,本文使用因子分析法和因子綜合得分測算權(quán)重。且通過SPSS計算KMO和巴特利特球型檢驗結(jié)果顯示P值為0.000,變量間具有很強的相關(guān)性,拒絕各變量相互獨立的假設(shè),KMO取樣適切性量數(shù)為0.676>0.600,各變量間信息重疊程度尚可,故樣本適合用因子分析法計算權(quán)重。

    3. 似不相關(guān)回歸模型。Zellner在1949年首次提出了似不相關(guān)回歸(Seemingly Unrelated Regression,SUR)模型,該模型中各方程變量之間沒有內(nèi)在聯(lián)系,但各方程的擾動項之間存在相關(guān)性,得到的回歸系數(shù)估計量比用最小二乘法得到的估計量更有效(Zellner,2012)[27]??紤]到待標定參數(shù)導(dǎo)致生計資本間存在同期相關(guān)性,擬構(gòu)建SUR模型對七類生計資本聯(lián)合建模。計算公式為:

    式中,[YNC]為自然資本,[Xmic]為農(nóng)戶是否有正規(guī)借貸;[Xhoa]為戶主年齡;[Xhoe]為戶主最高學歷;[Xfgw]為家庭外出務(wù)工人數(shù)占比;[Xfbu]家庭負擔比;[Xfas]為家庭人口規(guī)模;[Xfld]為家庭生計多樣性;[Xpvi]為農(nóng)戶所在村人均收入;[Xdfc]為農(nóng)戶所在村到縣城的最近距離;[αn],[β1],[β2],[…],[β9]為待標定參數(shù);[μn]為誤差項,其中人力資本、物質(zhì)資本、金融資本、社會資本及心理資本分別用[YHC]、[YMC]、[YFC]、[YSC]、[YWC]表示,式中不再一一列舉。

    三、結(jié)果與分析

    (一)生計資本的現(xiàn)狀比較

    通過獨立樣本T檢驗得到有無正規(guī)借貸農(nóng)戶的生計資本量化結(jié)果,如下表3。統(tǒng)計結(jié)果顯示,有正規(guī)借貸與無正規(guī)借貸農(nóng)戶生計資本總值分別為2.0802和2.0288,有正規(guī)借貸農(nóng)戶的自然資本、人力資本、物質(zhì)資本、金融資本和社會資本均高于無正規(guī)借貸農(nóng)戶,且兩類農(nóng)戶的前五類生計資本均值差異均在1%顯著水平上通過檢驗,而有正規(guī)借貸農(nóng)戶心理資本略低于無正規(guī)借貸農(nóng)戶,政策資本無顯著差異。總樣本中各類生計資本均值差較大,心理資本的平均水平最高,達到0.7669,金融資本平均水平最低,為0.0067,原始數(shù)據(jù)也顯示,即使是有正規(guī)借貸農(nóng)戶樣本中家庭總金融資產(chǎn)均值也僅為0.13萬元,無正規(guī)借貸農(nóng)戶的金融資產(chǎn)均值僅為0.07萬元,說明當前在我國農(nóng)村地區(qū),農(nóng)戶對股票、基金、信托、外匯產(chǎn)品等金融產(chǎn)品了解較少且持有率低。從兩類農(nóng)戶樣本的均值來看,有正規(guī)借貸農(nóng)戶與無正規(guī)借貸農(nóng)戶的七類生計資本大小排序均為:心理資本>政策資本>自然資本>人力資本>社會資本>物質(zhì)資本>金融資本。

    (二)生計資本的影響因素分析

    本文首先對似不相關(guān)回歸(SUR)方程組進行布倫斯—帕甘(Breush-Pagan)異方差檢驗,檢驗結(jié)果拒絕存在同方差的原假設(shè),故使用SUR模型可以減少系統(tǒng)估計時帶來的偏誤。接著通過stata16.0軟件進行多重共線性檢驗,各解釋變量的方差膨脹因子VIF值均在1.2左右,在判斷標準10以內(nèi),說明不存在共線性問題。另外,由于解釋變量家庭因素中人口規(guī)模與人力資本中二級變量家庭總?cè)丝跀?shù)重合,因此,在計量過程中沒有再對這兩個變量進行回歸,詳細回歸結(jié)果見表4。

    由回歸結(jié)果可知,是否有正規(guī)借貸對農(nóng)戶的自然資本、物質(zhì)資本、金融資本和社會資本均產(chǎn)生顯著的正向影響。綜合來看:(1)是否正規(guī)借貸對自然資本產(chǎn)生正向影響,這與伍艷(2013)[26]的研究結(jié)果相反。樣本中有正規(guī)借貸與無正規(guī)借貸農(nóng)戶的土地資產(chǎn)均值分別為4.43萬元、2.91萬元,說明農(nóng)戶擁有正規(guī)借貸后從事農(nóng)業(yè)規(guī)模經(jīng)營的可能性變大,轉(zhuǎn)入土地獲得的邊際收益變大,土地轉(zhuǎn)入可能性更高,自然資本增高。另外,部分農(nóng)戶缺乏足夠抵押物,獲得的正規(guī)借貸額度相對較低,無法從事其他非農(nóng)生計活動,其他生計資本的相對匱乏使得他們會更依賴本身擁有的自然資本,此時生計脆弱性也會表現(xiàn)得更加明顯。(2)從原始數(shù)據(jù)來看,總樣本中有正規(guī)借貸與無正規(guī)借貸農(nóng)戶的耐用消費品均值分別為5.11萬元、2.12萬元;有正規(guī)借貸與無正規(guī)借貸農(nóng)戶的農(nóng)用機械總值1000元上的占比分別為38.16%、29.06%,且前者農(nóng)用機械均值為后者的兩倍,說明農(nóng)戶獲得正規(guī)借貸后顯著促進了耐用消費品和農(nóng)用機械如旋耕機、脫粒機等的購買,有效促進了農(nóng)業(yè)社會化服務(wù)和生產(chǎn)技術(shù)的提高,物質(zhì)資本自然較高。(3)農(nóng)戶獲得正規(guī)借貸后,對生計策略的認知和接受更容易,投資信心逐步增強,選擇呈現(xiàn)多元化。當?shù)皖~度的民間借貸不足以滿足生產(chǎn)性需求時,農(nóng)戶更傾向選擇正規(guī)借貸從事非農(nóng)生計活動,促進金融資本增加;但相較于城鎮(zhèn)居民,農(nóng)村地區(qū)家庭所擁有的金融資本普遍偏低,農(nóng)戶商業(yè)保險率參保率僅24.92%,相較于無正規(guī)借貸農(nóng)戶21.19%的商業(yè)保險參保率,有正規(guī)借貸農(nóng)戶由于其金融意識、保險意識的不斷強化,商業(yè)保險參保率達到39.75%。(4)經(jīng)濟學中關(guān)于社會資本主要圍繞人情彩禮支出、黨員干部等指標展開研究,前期學者也從社會資本角度分析農(nóng)戶借貸行為(徐慧賢等,2020;李慶海等,2018;譚燕芝等,2017)[10,11,22],社會資本關(guān)系到農(nóng)戶正規(guī)借貸資源的可及性,農(nóng)戶獲得正規(guī)借貸后很可能會轉(zhuǎn)向其他類型的生產(chǎn)經(jīng)營活動,順勢拓展社會關(guān)系網(wǎng)絡(luò),正規(guī)借貸背景下的聯(lián)保機制、互助合作社、家庭農(nóng)場也有助于積累農(nóng)戶相對缺乏的制度化社會資本,因此,社會資本可能會成為“拐杖邏輯”中農(nóng)戶獲得正規(guī)借貸的“拐杖”。

    在家庭因素方面,戶主年齡對自然資本、人力資本、金融資本產(chǎn)生顯著的負向影響,對社會資本、心理資本和政策資本產(chǎn)生正向影響。一般來說,年齡較大的戶主在借貸博弈過程中會對借貸渠道產(chǎn)生路徑依賴特征,通常不會選擇從正規(guī)金融機構(gòu)借款,轉(zhuǎn)入土地規(guī)模化經(jīng)營的可能性較小,對教育的重視程度降低,而由于長期積累的地緣、親緣關(guān)系,社會資本必然較高。戶主最高學歷對自然資本、物質(zhì)資本、金融資本和社會資本在1%顯著水平上具有正向影響,說明戶主學歷提高會增加正規(guī)金融知識的獲取,教育、社會資源及家庭福利都有顯著改善。家庭打工人數(shù)占比對自然資本有正向影響,對人力資本、金融資本和政策資本產(chǎn)生負向影響,一方面,說明家庭打工人數(shù)增多、收入提高的情況下,農(nóng)戶消費提檔升級后對水源、能源的使用質(zhì)量追求更高;另一方面,在“理性小農(nóng)”命題下,家庭收入越多的農(nóng)戶越傾向用自身擁有的收入彌補消費流動性需求,即使資金供不應(yīng)求,也會因為正規(guī)借貸審批程序、抵押擔保等原因拒絕借貸。家庭負擔比對除政策資本外的其他五類生計資本均有顯著的負向影響。家庭人口規(guī)模對物質(zhì)資本、金融資本和社會資本有顯著的正向影響,說明家庭人口規(guī)模越大,生計來源方式越多,擁有更多的家庭財富也有利于更好地維持社會關(guān)系網(wǎng)絡(luò)。生計多樣性在5%顯著水平下對自然資本、物質(zhì)資本產(chǎn)生負向影響,對人力資本和政策資本產(chǎn)生顯著正向影響,當農(nóng)戶從事個體私營或其他非農(nóng)、兼農(nóng)生計活動時,大概率會轉(zhuǎn)出土地、出售農(nóng)用機械,同時轉(zhuǎn)向其他類型生計活動會有創(chuàng)業(yè)補貼等優(yōu)惠政策。

    在社區(qū)因素方面,村人均收入對自然資本、物質(zhì)資本、金融資本和社會資本有顯著正向影響,對政策資本產(chǎn)生負向影響,說明在經(jīng)濟發(fā)展較好的村居,在村莊基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、教育、醫(yī)療等方面的投入更多,土地價值相對更高,同時根據(jù)新遷移經(jīng)濟學理論分析,農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移在很多情況下存在“鄰里激勵”效應(yīng),農(nóng)戶提高其相對收入繼而促進生計資本的增加。到縣城的距離對自然資本和金融資本產(chǎn)生負向影響,對物質(zhì)資本、社會資本和政策資本產(chǎn)生正向影響。一方面,距離的遠近會影響水源、能源的使用和農(nóng)戶取得正規(guī)借貸的便利度,且當工商資本下鄉(xiāng)進行土地流轉(zhuǎn)時,距離縣城越遠,人均擁有的土地資產(chǎn)的衡量值也會越低,有學者研究表明村莊的可達性越好,土地征用補償也就越大(Guo等,2019)[28]。另一方面,處于偏遠地區(qū)的農(nóng)戶,由于交通等原因在一定程度上阻礙了土地流轉(zhuǎn),家庭擁有的農(nóng)用機械較多,物質(zhì)資本勢必較多。

    四、內(nèi)生性問題及穩(wěn)健性檢驗

    (一)內(nèi)生性處理

    考慮到反向因果、遺漏變量等導(dǎo)致模型可能存在的內(nèi)生性問題,本文以村居所在省份2018年農(nóng)村普惠金融滲透度作為工具變量進行穩(wěn)健性檢驗。選取上述變量主要基于以下考慮:從內(nèi)生性視角來看,其可代表當?shù)卣?guī)金融發(fā)展程度和正規(guī)借貸政策的實施力度,與農(nóng)戶是否正規(guī)借貸有很大的相關(guān)性;從外生性視角來看,上述變量很難直接影響到農(nóng)戶的生計資本,因此,既滿足內(nèi)生性也滿足外生性,從理論上來說,是一個較為有效的工具變量。

    通過《中國區(qū)域金融運行報告(2019)》《中國城鄉(xiāng)建設(shè)統(tǒng)計年鑒(2019)》和中國銀保監(jiān)會官網(wǎng)搜集整理并計算相關(guān)數(shù)據(jù),選取“省際村居涉農(nóng)正規(guī)金融網(wǎng)點普及率”“省際村居涉農(nóng)正規(guī)金融網(wǎng)點人員普及率”“省際每萬農(nóng)民擁有的涉農(nóng)正規(guī)金融網(wǎng)點數(shù)”“省際每萬農(nóng)民擁有的涉農(nóng)正規(guī)金融網(wǎng)點人員數(shù)”指標,采用因子分析法綜合測算出2018年各省份農(nóng)村普惠金融滲透度。表5匯報了兩階段最小二乘法(2SLS)使用工具變量后的估計結(jié)果,Durbin-Wu-Hausman(DWH)檢驗P值為0.000,說明在1%的顯著水平上拒絕“所有解釋變量均為外生”的假設(shè),即認為基準模型存在內(nèi)生性。一階段F統(tǒng)計量為70.84,大于Stock和Yogo(2005)[29]提供的臨界值16.38,其p值為0.0000,表明可以拒絕“弱工具變量”的原假設(shè),因此,本文選取的工具變量是有效的。同時,工具變量回歸結(jié)果顯示,正規(guī)借貸對農(nóng)戶生計資本仍具有顯著的正向影響,與基準回歸相比,核心解釋變量的邊際效應(yīng)基本一致,從而證實了本文結(jié)論的穩(wěn)健性。

    (二)穩(wěn)健性檢驗

    農(nóng)戶選擇正規(guī)借貸并非隨機,而是基于家庭生產(chǎn)經(jīng)營活動、教育和養(yǎng)老等多方面因素綜合考慮決定。本文基于農(nóng)戶正規(guī)借貸行為的非隨機性,進一步使用傾向得分匹配模型(PSM)檢驗原始回歸結(jié)果的穩(wěn)健性?;谔幚斫M和對照組除正規(guī)借貸決策行為不一致外其他因素基本一致,將同一農(nóng)戶兩次不同的實驗結(jié)果差值作為農(nóng)戶選擇正規(guī)借貸所得的凈效應(yīng)。由于本文探究正規(guī)借貸對農(nóng)戶生計資本的影響,聚焦于正規(guī)借貸農(nóng)戶生計資本的變化,因此,選用ATT(處理組的平均處理效應(yīng))進行比較。通過4種不同匹配方法,處理組和對照組在損失13個最大樣本量后還保留有1182個樣本,說明樣本匹配效果較好,且協(xié)變量檢驗平衡,保證了傾向得分匹配的可靠性。同時,選擇卡尺內(nèi)近鄰匹配(K=4;卡尺=0.03)、核匹配、局部線性回歸匹配(均采用默認的核函數(shù)和帶寬)和馬氏匹配四種匹配方法驗證結(jié)果的穩(wěn)健性。如表6,四種匹配方式顯示的結(jié)果與似不相關(guān)回歸模型的回歸結(jié)果基本一致,說明原始回歸結(jié)果是穩(wěn)健的。

    五、異質(zhì)性分析

    (一)相對貧富農(nóng)戶異質(zhì)性分析

    考慮到家庭不同財富狀態(tài)下正規(guī)借貸對農(nóng)戶生計資本影響的異質(zhì)性,本文將每個農(nóng)戶看作一個“微型經(jīng)濟體”,把全樣本農(nóng)戶擁有的現(xiàn)金及存款總額取中位數(shù)分為高經(jīng)濟水平組和低經(jīng)濟水平組,引入正規(guī)借貸與高低經(jīng)濟水平組的交互項進行分析,如表7所示,正規(guī)借貸與高經(jīng)濟水平組的交互項對金融資本和社會資本分別在1%、5%的顯著水平上具有正向影響,說明正規(guī)借貸促進了相對富裕農(nóng)戶的金融資本和社會資本增長,二者是互補關(guān)系。正規(guī)借貸與低經(jīng)濟水平組的交互項對物質(zhì)資本在5%的顯著水平上具有負向影響,對金融資本在1%的顯著水平上具有正向影響,說明正規(guī)借貸降低了相對貧困農(nóng)戶的物質(zhì)資本,農(nóng)戶獲取正規(guī)借貸時家庭擁有的可抵押物品間接降低農(nóng)戶現(xiàn)有的物質(zhì)資本值,相對貧困農(nóng)戶的正規(guī)借貸與物資資本是相互替代的關(guān)系。

    (二)區(qū)域異質(zhì)性分析

    在實地調(diào)研過程中發(fā)現(xiàn),相較于回答銀行存款類信息,農(nóng)戶對正規(guī)借貸額度會透露得更加翔實具體,統(tǒng)計農(nóng)戶正規(guī)借貸額度更有助于辨識當下農(nóng)村正規(guī)金融市場的發(fā)展現(xiàn)狀。家庭正規(guī)借貸額度和收入是保證農(nóng)戶生產(chǎn)性消費的重要渠道,由于農(nóng)戶具有收入來源單一、農(nóng)業(yè)弱質(zhì)性等特征,正規(guī)借貸額度的大小會直接制約農(nóng)戶的生產(chǎn)經(jīng)營活動。由表8可知,地區(qū)之間的正規(guī)借貸額度均值差較大,同時,考慮到經(jīng)濟發(fā)展水平及農(nóng)村金融政策傾斜導(dǎo)致區(qū)域間正規(guī)借貸農(nóng)戶生計資本的異質(zhì)性,根據(jù)國家統(tǒng)計局對我國不同地區(qū)社會經(jīng)濟發(fā)展狀況的區(qū)劃標準,進一步按東、中、西和東北地區(qū)進行分組回歸。

    表9地區(qū)分組回歸顯示,正規(guī)借貸對各地區(qū)的金融資本均在1%顯著水平上正向影響。對東北地區(qū)的物質(zhì)資本和社會資本有顯著的正向影響,這與東北地區(qū)作為我國最大的糧食生產(chǎn)基地、土地連片集中、農(nóng)業(yè)大規(guī)模機械化生產(chǎn)有關(guān),規(guī)模經(jīng)營農(nóng)戶對大型農(nóng)用機械的需求更高,正規(guī)借貸資金可促進農(nóng)戶生產(chǎn)性物質(zhì)資本的獲取。對西部地區(qū)的自然資本、社會資本和政策資本產(chǎn)生顯著的正向影響,且對西部地區(qū)的社會資本影響最為顯著且系數(shù)最大,相較于其他地區(qū),西部地區(qū)的農(nóng)村金融發(fā)展較為緩慢,且農(nóng)村社會更加注重“人情交往”。正規(guī)金融機構(gòu)審批貸款時,會將農(nóng)戶的社會網(wǎng)絡(luò)關(guān)系作為輔助參考變量,當農(nóng)戶獲得正規(guī)借貸后,會“吸引”有正規(guī)借貸需求的農(nóng)戶產(chǎn)生交往關(guān)系,理論上類似于傳統(tǒng)的“鄉(xiāng)賢”背景,這也是社會資本提高的重要因素之一。對中部地區(qū)的心理資本在10%顯著水平上產(chǎn)生負向影響,據(jù)人口普查結(jié)果顯示,21世紀以來,中部地區(qū)省際流出人口占全國四成以上,不利于中部地區(qū)的經(jīng)濟增長,且中部地區(qū)農(nóng)戶平均正規(guī)借貸額度達到16.05萬元,抗壓韌性較弱的農(nóng)戶勢必會產(chǎn)生心理負擔。對東部地區(qū)的社會資本在5%顯著水平上產(chǎn)生正向影響,東部地區(qū)GDP及民營經(jīng)濟發(fā)展水平較高,民間借貸為農(nóng)戶提供多渠道融資,因此,正規(guī)借貸對東部地區(qū)農(nóng)戶其他生計資本的影響很小。整體來看,正規(guī)借貸對西部和東北地區(qū)農(nóng)戶生計資本的影響較大,對中部和東部地區(qū)的影響較小。

    六、結(jié)論與建議

    本文使用CFPS第五期5957戶微觀調(diào)研數(shù)據(jù),基于T檢驗比較有無正規(guī)借貸農(nóng)戶的生計資本差異,運用似不相關(guān)回歸模型(SUR)綜合評估農(nóng)戶正規(guī)借貸因素、家庭因素和社區(qū)因素對七類生計資本的影響,將正規(guī)借貸與高低經(jīng)濟水平組農(nóng)戶進行交互項分析,又基于經(jīng)濟發(fā)展水平和正規(guī)借貸額度的地區(qū)差別進行異質(zhì)性分析。得出以下結(jié)論:一是有正規(guī)借貸農(nóng)戶的生計資本總值高于無正規(guī)借貸農(nóng)戶,但有正規(guī)借貸農(nóng)戶的心理資本低于無正規(guī)借貸農(nóng)戶,全樣本農(nóng)戶總體金融資本水平很低,農(nóng)戶各類生計資本間均值差值較大。正規(guī)借貸對農(nóng)戶的自然資本、物質(zhì)資本、金融資本和社會資本有顯著正向影響,戶主特征、家庭特征和社區(qū)特征中八類解釋變量也對農(nóng)戶的七類生計資本產(chǎn)生了不同程度的影響。二是正規(guī)借貸顯著提高了相對富裕農(nóng)戶的金融資本和社會資本,而顯著降低了相對貧困農(nóng)戶的物質(zhì)資本。三是正規(guī)借貸對各地區(qū)的金融資本均在1%顯著水平上正向影響,對西部和東北地區(qū)農(nóng)戶生計資本的影響效應(yīng)較大,對中部和東部地區(qū)農(nóng)戶生計資本的影響效應(yīng)較小。

    基于以上結(jié)論,提出如下對策建議:第一,還款模式靈活化,緩解正規(guī)借貸農(nóng)戶心理壓力。信貸人員要時常入戶了解農(nóng)戶的生產(chǎn)、生活狀況和資金周轉(zhuǎn)問題,增強還款模式的靈活性,依據(jù)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)周期、貸款用途、貸款利率、還款方式、個體經(jīng)營的實際情況等在還款期限上做出調(diào)整,緩解并分散農(nóng)戶因還款產(chǎn)生的心理壓力。第二,放貸優(yōu)惠政策細致化,提高相對貧困農(nóng)戶的物質(zhì)資本水平。由于鄉(xiāng)鎮(zhèn)干部和工作人員長期和農(nóng)戶打交道,了解農(nóng)戶家庭的實際情況和道德品質(zhì),正規(guī)金融機構(gòu)可參照鄉(xiāng)鎮(zhèn)工作人員意見,針對信用良好但缺乏抵押擔保的相對貧困農(nóng)戶制定放貸優(yōu)惠政策,放寬抵押限制,有效避免相對貧困農(nóng)戶抵押物等相關(guān)物質(zhì)資本與正規(guī)借貸的相互替代關(guān)系。第三,根據(jù)不同地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展水平,因地制宜制定區(qū)域農(nóng)村金融發(fā)展戰(zhàn)略。相對于中東部地區(qū),正規(guī)借貸對西部和東北地區(qū)農(nóng)戶生計資本的正向影響效應(yīng)更大,所以應(yīng)該積極鼓勵并支持西部和東北地區(qū)的農(nóng)村正規(guī)金融機構(gòu)對農(nóng)戶提供信貸支持。

    注:

    ①資料來源:《2017年中國農(nóng)村互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展報告》。

    ②資料來源:2021年中國銀保監(jiān)會官網(wǎng)發(fā)布的《關(guān)于進一步推動村鎮(zhèn)銀行化解風險改革重組有關(guān)事項的通知》。

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