金融素養(yǎng)對農(nóng)戶正規(guī)金融貸款決策的影響研究

曹 瓅， 杜 祥 雨， 莫 媛，2

(1.南京財經(jīng)大學(xué) 金融學(xué)院，江蘇 南京210023；2.南京大學(xué) 商學(xué)院，江蘇 南京 210093)

一、引 言

作為我國金融體系重要的組成部分之一，農(nóng)村金融一直以來是服務(wù)支持“三農(nóng)”發(fā)展的重要力量。多年來，我國不斷建設(shè)和完善農(nóng)村金融服務(wù)體系，創(chuàng)新發(fā)展普惠金融，在實踐中取得了一定成就。但我國城鄉(xiāng)二元金融結(jié)構(gòu)、信貸資源分布不均以及農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體抗風(fēng)險能力差，使得我國農(nóng)村地區(qū)長期存在信貸約束，嚴(yán)重制約了農(nóng)村金融業(yè)務(wù)的可持續(xù)發(fā)展。農(nóng)民金融素養(yǎng)作為其金融認(rèn)知能力的體現(xiàn)，直接反映在其金融決策上，是個人和家庭財富增值的保障。然而，由于一般農(nóng)戶金融知識欠缺、認(rèn)知水平較低且金融知識的應(yīng)用能力較弱，對風(fēng)險認(rèn)識不足，致使其參與金融市場的方式有限?！吨袊r(nóng)村金融服務(wù)報告(2018)》顯示，由于缺乏金融素養(yǎng)，近40%農(nóng)戶未使用過金融服務(wù)[1]。而中國人民銀行2021年8月發(fā)布的《消費者金融素養(yǎng)調(diào)查分析報告(2021)》反映，全國消費者金融素養(yǎng)指數(shù)為66.81，處于中等偏上水平，但消費者金融素養(yǎng)在不同地區(qū)的發(fā)展存在不平衡；其中，城鎮(zhèn)居民金融素養(yǎng)平均得分為 68.06，農(nóng)村居民的平均得分為64.61，且金融知識方面城鄉(xiāng)差異最大[2]，農(nóng)村居民的金融素養(yǎng)相對較低?？梢?，從農(nóng)村金融市場的需求方來說，金融素養(yǎng)較低可能是影響農(nóng)戶參與金融市場活動的重要因素，農(nóng)民金融素養(yǎng)水平低不僅會抑制其有效金融需求，同時也會阻礙在農(nóng)村地區(qū)推廣新型金融業(yè)務(wù)?！吨泄仓醒雵鴦?wù)院關(guān)于做好2022年全面推進鄉(xiāng)村振興重點工作的意見》更明確強調(diào)了在全面推進鄉(xiāng)村振興重點工作中加強農(nóng)村金融知識普及的重要性。因此，有必要分析金融素養(yǎng)對我國農(nóng)戶信貸決策的影響，尤其是對正規(guī)金融服務(wù)參與的影響效應(yīng)，從而提出針對性的政策建議，以期為政府部門制定農(nóng)村金融政策提供參考。

二、文獻回顧

信貸行為研究一直是金融領(lǐng)域研究的熱點和重點。隨著對信貸問題研究的不斷深入，學(xué)者們逐漸從貸款者認(rèn)知層面分析其對信貸行為的影響，包括金融素養(yǎng)、風(fēng)險態(tài)度等能反映貸款者認(rèn)知能力的個體特征信息。Noctor等最早提出金融素養(yǎng)這一概念，他認(rèn)為金融素養(yǎng)是一個人用來管理財富并能夠做出明智判斷的能力，在使用和管理財富時可以運用金融知識做出合理有效的決策行為[3]。OECD把金融素養(yǎng)定義為金融投資者對金融產(chǎn)品和概念理解的過程[4]。Huston認(rèn)為金融素養(yǎng)應(yīng)被定義為個人能多大程度地從教育和經(jīng)驗中獲得金融知識以及對所掌握金融知識的應(yīng)用。據(jù)此他進一步提出應(yīng)從兩維度去理解金融素養(yǎng)，即知識維度和應(yīng)用維度[5]。在金融素養(yǎng)影響農(nóng)戶借貸行為的相關(guān)國外研究中，Lusardi和Mitchell發(fā)現(xiàn)金融素養(yǎng)低下會導(dǎo)致個人和家庭儲蓄做出次優(yōu)決策而引發(fā)財務(wù)危機[6]。Gathergood發(fā)現(xiàn)缺少自我控制能力、金融素養(yǎng)水平低下的消費者更有可能面臨過度負債的問題[7]。Lusardi和Tufano的研究表明金融素養(yǎng)低的居民傾向于以高成本的方式選擇借貸，并且由于無法合理判斷自身家庭負債狀況往往產(chǎn)生過重的家庭債務(wù)負擔(dān)[8]。Lusardi和Mitchell通過研究美國多種高成本的貸款方式，發(fā)現(xiàn)使用高成本貸款的主要是金融素養(yǎng)較低的人群，且主要是25～34歲的年輕人[9]。Disney和Gathergood發(fā)現(xiàn)金融素養(yǎng)較低的借款人持有的高成本貸款比例高于金融素養(yǎng)高的人，金融素養(yǎng)低的借款人因低估未來產(chǎn)生的借貸成本，易使家庭面臨經(jīng)濟危機[10]。

在國內(nèi)文獻方面，現(xiàn)有研究主要聚焦于城鎮(zhèn)居民。馬雙和趙朋飛基于中國家庭金融調(diào)查數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)個體金融行為顯著受到金融素養(yǎng)的影響，金融素養(yǎng)水平高的家庭受到正規(guī)信貸約束的可能性相對較低，更有利于家庭參與正規(guī)信貸活動[11]。宋全云等通過實證分析發(fā)現(xiàn)家庭正規(guī)信貸需求會隨著金融素養(yǎng)提高而增加，并促進家庭申請貸款，同時金融素養(yǎng)的提高有利于緩解信貸約束，使家庭獲得更多貸款[12]。尹志超等通過分析金融素養(yǎng)對家庭創(chuàng)業(yè)行為的影響，發(fā)現(xiàn)金融素養(yǎng)對改善家庭借款渠道偏好、提高家庭正規(guī)借貸意愿和貸款可獲得性有顯著正向作用[13]。吳衛(wèi)星等研究發(fā)現(xiàn)金融素養(yǎng)高的家庭能減少過度負債[14]。此外，在農(nóng)戶層面，有研究認(rèn)為金融素養(yǎng)提高會使農(nóng)戶更了解信貸政策等相關(guān)信息，易小蘭以江蘇、甘肅和河南3省農(nóng)戶的正規(guī)金融機構(gòu)貸款數(shù)據(jù)作為研究基礎(chǔ)，發(fā)現(xiàn)加深農(nóng)戶對信貸政策的認(rèn)知程度會提升農(nóng)戶正規(guī)信貸需求及正規(guī)信貸獲取[15]。吳雨等的研究表明中國農(nóng)村信貸市場存在大量農(nóng)戶信貸需求，但實際獲得正規(guī)信貸的農(nóng)戶數(shù)量相對較少，非正規(guī)信貸較多，而金融素養(yǎng)的提高顯著減少了農(nóng)戶具有正規(guī)信貸需求而未申請的可能性，改善了農(nóng)戶信貸渠道偏好，有利于農(nóng)戶正規(guī)信貸的獲得[16]。劉營軍以江蘇省農(nóng)戶調(diào)查數(shù)據(jù)進行實證分析，在衡量農(nóng)戶金融知識水平的基礎(chǔ)上，發(fā)現(xiàn)金融素養(yǎng)水平越高的農(nóng)戶由于更能減少高成本借貸，從而會更少地參與借貸[17]293。

梳理文獻可知，學(xué)者對信貸行為與金融素養(yǎng)的關(guān)系研究積累了豐富的成果。一方面，金融素養(yǎng)水平的提高可能改善農(nóng)戶金融行為的合理性，降低農(nóng)戶在信貸行為中的風(fēng)險，個人金融素養(yǎng)水平在一定程度上體現(xiàn)了農(nóng)戶的信用價值，在發(fā)生信貸申請時，良好的信用水平為農(nóng)戶信貸的可獲性提供了保障，可以有效緩解信貸約束；另一方面，金融素養(yǎng)水平的提高可以使農(nóng)戶進行投資和生產(chǎn)決策時更加理性，降低風(fēng)險的同時增加農(nóng)戶家庭收入。但國內(nèi)外研究主要側(cè)重于城鎮(zhèn)家庭層面，農(nóng)戶層面的研究相對較少。而農(nóng)村金融市場發(fā)展相對落后、信息不對稱程度較高、不同農(nóng)戶之間經(jīng)濟差距較大以及不同地區(qū)所面臨的信貸約束問題不同，金融素養(yǎng)對農(nóng)戶信貸行為尤其是正規(guī)金融信貸決策中的各個階段的影響效應(yīng)如何，這是農(nóng)村金融可持續(xù)發(fā)展過程中的重要議題。因此，本文基于江蘇省農(nóng)戶的調(diào)查數(shù)據(jù)，從金融知識和金融應(yīng)用兩個角度全面度量農(nóng)戶的金融素養(yǎng)，集中檢驗金融素養(yǎng)對農(nóng)戶正規(guī)金融的信貸意愿、信貸額度和信貸方式3個方面的影響，以期探究農(nóng)村金融市場中的滯后發(fā)展因素，為緩解農(nóng)戶信貸約束提供參考，提升農(nóng)村金融市場活力、擴大業(yè)務(wù)覆蓋面。

三、理論分析與研究假設(shè)

金融素養(yǎng)作為一種特殊形式的人力資本，根植于個人內(nèi)在，因此，從需求端考量農(nóng)戶信貸行為，金融素養(yǎng)是最有效的解釋變量。

以往研究表明，由于存在信息不對稱，大量農(nóng)戶存在認(rèn)知上的偏差，即主觀認(rèn)為個人不具備獲得信貸能力或不了解正規(guī)信貸程序而沒有信貸申請意愿。因此，在研究金融素養(yǎng)對信貸申請意愿的影響時，往往認(rèn)為金融素養(yǎng)越高的農(nóng)戶越可以釋放這種意愿，從而提高申請正規(guī)信貸的可能。但當(dāng)大多數(shù)農(nóng)戶已具備一定信貸知識時，金融素養(yǎng)的提高反而使農(nóng)戶更加理性地判斷自身需求，從而選擇是否申請正規(guī)金融信貸或盡可能減少貸款行為[1]292。由此，本文提出假設(shè)1：

H1：金融素養(yǎng)是影響農(nóng)戶信貸行為的重要因素，農(nóng)戶金融素養(yǎng)水平越高，越會合理安排農(nóng)戶家庭消費及生產(chǎn)的支出，正規(guī)信貸申請意愿越低。

考慮到農(nóng)村家庭生活水平與還貸能力，農(nóng)戶在選擇申請正規(guī)金融貸款時，貸款成本相對來說較高。農(nóng)戶作為理性經(jīng)濟人，會根據(jù)自身資產(chǎn)、負債和收入等因素進行決策，而農(nóng)戶未來收入具有不確定性，不同金融素養(yǎng)的農(nóng)戶其風(fēng)險偏好、對未來收入的預(yù)期也不同，因此對自身可承受的負債能力預(yù)判不同，在貸款的額度分配上也會存在差異。一般來說，金融素養(yǎng)較高的農(nóng)戶更能合理衡量未來收益與借貸成本，在以經(jīng)濟利益最大化的基礎(chǔ)之上，會選擇負債成本最小、收益最大的貸款來實現(xiàn)自身家庭財富的增加。由此，本文提出假設(shè)2：

H2：金融素養(yǎng)能夠影響農(nóng)戶的借貸金額，金融素養(yǎng)高的農(nóng)戶更能綜合各類信息對未來收益與借貸成本進行合理衡量，盡可能降低借貸金額避免過度負債。

在貸款農(nóng)戶中，主要存在3種信貸方式，即信用類貸款、抵(質(zhì))押類貸款和擔(dān)保類貸款。擔(dān)保類貸款在農(nóng)村地區(qū)作為主要貸款形式卻存在各種弊端，相比信用類貸款，成本更高且手續(xù)更為麻煩。而相對于抵(質(zhì))押類貸款，擔(dān)保類貸款可借貸金額小，風(fēng)險更大。較高金融素養(yǎng)的農(nóng)戶更能有效識別信貸風(fēng)險，從而選擇合理信貸方式。由此，本文提出假設(shè)3：

H3：金融素養(yǎng)會影響農(nóng)戶信貸方式的選擇，相對于擔(dān)保類貸款，金融素養(yǎng)高的農(nóng)戶更偏向于信用貸款和抵(質(zhì))押貸款。

四、研究設(shè)計

1.數(shù)據(jù)來源及樣本基本情況

本文使用的數(shù)據(jù)來自課題組2018年7月對江蘇省蘇北、蘇中地區(qū)農(nóng)戶的調(diào)查問卷，此次問卷調(diào)查收集了江蘇省農(nóng)戶的基本特征、信貸情況和金融素養(yǎng)等相關(guān)信息，涵蓋蘇北、蘇中兩個地區(qū)，涵蓋地級市6個，縣級市19個，鎮(zhèn)65個。對回收的824份調(diào)查問卷進行嚴(yán)格篩選，剔除漏洞較多、出現(xiàn)明顯邏輯性錯誤的無效問卷后，最終獲得760份有效問卷，占比92.23%。其中，蘇北地區(qū)收集有效問卷共計544份，包括徐州市161份，連云港市213份，宿遷市170份；蘇中地區(qū)收集有效問卷共計216份，具體為揚州市115份，泰州市66份，南通市35份。

從調(diào)研樣本個體基本特征來看，戶主中男性占大多數(shù)，共計95.9%，女性占比4.1%；平均年齡為52歲；農(nóng)戶受教育程度以初中居多，占50.8%，大學(xué)及大學(xué)以上的受教育程度最少，僅占4.9%；黨員農(nóng)戶占比17.2%，村干部占比14.2%。從農(nóng)戶家庭特征來看，家庭人口均值為4.94人，兼業(yè)農(nóng)戶占比64.1%，農(nóng)戶家庭的平均年收入為23.90萬元，農(nóng)戶家庭土地平均耕地面積為51.77畝。760名被調(diào)查農(nóng)戶中只有25戶農(nóng)戶認(rèn)為自身不具備貸款資格或不了解信貸流程而沒有去申請貸款，即大部分農(nóng)戶是了解或知道信貸相關(guān)信息的，這也與多年來普惠金融在農(nóng)村地區(qū)的發(fā)展密不可分。

2.變量選取及描述性統(tǒng)計

(1)因變量：正規(guī)信貸申請意愿、申請金額及貸款方式。具體定義如下：關(guān)于農(nóng)戶正規(guī)信貸申請意愿，根據(jù)760名農(nóng)戶問卷調(diào)查“自2016年以來，您是否向正規(guī)金融機構(gòu)申請過貸款？”。若回答“是”，則認(rèn)為農(nóng)戶具有正規(guī)信貸申請意愿；若回答“否”，則認(rèn)為農(nóng)戶沒有正規(guī)信貸申請意愿。然后，在回答“是”的農(nóng)戶中繼續(xù)詢問其向正規(guī)金融機構(gòu)申請貸款的金額，作為正規(guī)信貸申請金額因變量的數(shù)據(jù)。統(tǒng)計分析發(fā)現(xiàn)，自2016年以來，實際共有264名農(nóng)戶發(fā)生過貸款，有257名農(nóng)戶向正規(guī)金融機構(gòu)申請了貸款，251戶獲得正規(guī)貸款，正規(guī)貸款總額9079.6萬元。

關(guān)于貸款方式的定義，本文以實際發(fā)生的446筆正規(guī)信貸作為研究對象，根據(jù)農(nóng)戶貸款時是否存在抵押或擔(dān)保行為，分為信用類貸款、抵(質(zhì))押類貸款和擔(dān)保類貸款。統(tǒng)計顯示，總計發(fā)生467筆貸款，正規(guī)金融機構(gòu)貸款446筆，占比95.5%，非正規(guī)金融機構(gòu)貸款21筆，占比4.50%。

(2)核心自變量：金融素養(yǎng)。從以往研究來看，當(dāng)涉及對多項指標(biāo)進行綜合評估時，在考慮指標(biāo)權(quán)重情況下，可以通過主觀賦權(quán)法、客觀賦權(quán)法或主客觀結(jié)合的層次分析法進行綜合評估。由于金融素養(yǎng)的測評項目較多，且主觀賦權(quán)法會因為主觀偏好較強而降低可信度，因此，本文采用客觀賦權(quán)法，即通過因子分析法對金融素養(yǎng)進行綜合評估，并運用主成分分析法抽取各因子。

如表1所示，根據(jù)調(diào)查問卷上農(nóng)戶金融素養(yǎng)測評問題，以因子分析法進行打分，考慮到農(nóng)戶在回答問題時，選擇錯誤選項與直接回答不知道分別代表農(nóng)戶不同水平的金融素養(yǎng)?；卮疱e誤意味著農(nóng)戶可能具有一定的金融知識，而回答不知道則意味著農(nóng)戶根本未曾了解此類問題。因此，本文對農(nóng)戶金融素養(yǎng)的前6個測量題分別構(gòu)建了2個虛擬變量：第一個虛擬變量表示問題是否被正確回答，正確回答賦值為1，否則賦值為0；第二個虛擬變量表示問題是否被直接回答(回答“都不會”或“不知道”即為間接回答)，直接回答賦值為1，否則賦值為0。

表1 農(nóng)戶金融素養(yǎng)測評框架

本文使用SPSS22.0軟件對上述虛擬變量進行因子分析，Cronbach’sα信度系數(shù)法進行可靠性檢驗，問卷總體Cronbach’sα系數(shù)為0.731，具有良好的內(nèi)部一致性和較高可靠性。KMO統(tǒng)計量的值為0.612，超過Kaiser所提出的最低要求0.6[18]，Bartlett球形檢驗統(tǒng)計量達到1%的顯著性水平，說明原始變量之間存在相關(guān)性，適用于因子分析。本文以特征值大于1作為提取標(biāo)準(zhǔn)，共提取7個公因子，分別命名為信用因子、利率比較因子、利率計算因子、通貨膨脹因子、風(fēng)險收益因子、風(fēng)險分散因子和金融應(yīng)用因子，7個公共因子累積方差貢獻率達81.398%。最后，以各因子方差貢獻率占累積方差貢獻率的比重為各因子得分的權(quán)重，計算金融素養(yǎng)得分，760個調(diào)研全樣本金融素養(yǎng)極小值為-1.62，極大值為0.67，總體均值為0，標(biāo)準(zhǔn)差為0.309。

(3)控制變量。本文選取農(nóng)戶的性別、年齡、教育程度、家庭收入的對數(shù)、家庭的規(guī)模(家庭總?cè)丝跀?shù))、是否為村干部、是否為黨員、是否有土地流出、實際擁有土地面積、距最近金融機構(gòu)距離以及是否為兼業(yè)農(nóng)戶作為控制變量，各變量的賦值、定義及描述性統(tǒng)計見表2和表3所示。表2為以全樣本760名農(nóng)戶作為研究數(shù)據(jù)的變量統(tǒng)計，分析金融素養(yǎng)對農(nóng)戶正規(guī)信貸申請意愿和申請金額影響。表3為以446戶正規(guī)貸款農(nóng)戶作為研究樣本的變量統(tǒng)計，分析金融素養(yǎng)對農(nóng)戶正規(guī)信貸方式的影響。

表2 全樣本農(nóng)戶數(shù)據(jù)的變量說明與描述性統(tǒng)計

3.模型設(shè)定

(1)Probit模型。在第一階段分析金融素養(yǎng)對農(nóng)戶正規(guī)信貸申請意愿的影響中，由于農(nóng)戶是否具有正規(guī)信貸申請意愿是一個二值變量，因此，本文選用二元Probit模型進行分析。二元Probit模型是假設(shè)事件y*是一個未被觀察到的潛在變量，且變量Xi與其存在線性關(guān)系，即：

(1)

表3 正規(guī)貸款農(nóng)戶數(shù)據(jù)的變量說明與描述性統(tǒng)計

(2)Tobit模型。本文第二階段分析金融素養(yǎng)對農(nóng)戶貸款申請額度的影響，鑒于本次問卷調(diào)查中有很多農(nóng)戶沒有發(fā)生借貸，雖然借貸規(guī)模數(shù)據(jù)是連續(xù)的，但數(shù)據(jù)有大量觀測值數(shù)據(jù)為0，具有明顯的截斷特征，宜采用Tobit回歸模型。

其中，Tobit模型假設(shè)D*是一個未被觀察到的潛在變量，它與xi之間存在線性關(guān)系，即：

(2)

(3)MProbit模型。本文第三階段分析金融素養(yǎng)對農(nóng)戶借貸方式選擇的影響，因此，本文主要將貸款類型分成3類：信用類貸款、抵(質(zhì))押類貸款和擔(dān)保類貸款，需要運用MProbit模型分析金融素養(yǎng)對農(nóng)戶貸款類型選擇的影響。

以i代表農(nóng)戶個體，Xi為農(nóng)戶的特征向量，假設(shè)農(nóng)戶在3個互斥選擇中選擇了j(j=1，2，3)，而未選擇的選項為k(k=1，2，3)，k≠j。當(dāng)農(nóng)戶選擇信用類貸款，j=1，k則取值為2或3，即抵(質(zhì))類貸款或擔(dān)保類貸款。δj為農(nóng)戶特征變量的估計系數(shù)，ε為隨機擾動項，服從正態(tài)分布。

當(dāng)農(nóng)戶選擇j時個體的效用函數(shù)為：

Uij=Xiδj+εij

(3)

未選擇的k的個體效用函數(shù)為：

Uik=Xiδk+εik

(4)

根據(jù)經(jīng)濟人假設(shè)，農(nóng)戶選擇的是其效用最大化的，此時Uij>Uik(k≠j)。通過ε的分布，即通過計算εij～εik的分布得到pj的值，從而得到農(nóng)戶選擇j貸款類型的概率為：

(5)

五、實證結(jié)果分析

1.金融素養(yǎng)對農(nóng)戶正規(guī)信貸申請意愿影響的實證檢驗

表4匯報了利用Probit模型進行回歸分析的結(jié)果，列(1)為只加入了被解釋變量和控制變量進行回歸的結(jié)果。從列(1)的結(jié)果可以看出：年齡對家庭信貸申請有著顯著的負向影響；戶主是村干部、具有風(fēng)險偏好、家庭人口較多的家庭越有可能去申請正規(guī)貸款；非農(nóng)就業(yè)農(nóng)戶家庭越不會發(fā)生信貸申請，這可能是因為農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)擴大了農(nóng)戶家庭收入渠道，可滿足正常的生產(chǎn)消費，農(nóng)戶家庭沒有擴大農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的意愿；農(nóng)戶家庭收入對農(nóng)戶是否申請貸款的意愿有顯著的積極影響，可能原因是農(nóng)戶家庭借款的時候往往要提供收入證明，收入越高，受到的信貸約束越小，越可能獲得貸款；越偏好申請正規(guī)貸款，且收入越高，越有能力擴大生產(chǎn)，從而提高了貸款意愿。

表4 農(nóng)戶正規(guī)信貸申請意愿分析

變量Probit(1)Probit(2)IVProbit(3)黨員0.14360.1068-0.0276(0.1655)(0.1666)(0.1503)非農(nóng)就業(yè)-0.5695???-0.5716???-0.4164???(0.1122)(0.1127)(0.1076)土地流出-0.3531???-0.3115???-0.1029(0.1232)(0.1243)(0.1154)土地面積0.0018???0.0016???0.0008??(0.0005)(0.0005)(0.0004)LRchi2230.31236.46—Prob>chi20.00000.0000—Pseudo R20.23680.2431—一階段F值——19.57工具變量t值——10.67

列(2)為在不改變原有控制變量的基礎(chǔ)上加入金融素養(yǎng)變量。由實證結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，加入金融素養(yǎng)變量后基本上不影響原有控制變量對農(nóng)戶申請正規(guī)貸款的影響，同時發(fā)現(xiàn)金融素養(yǎng)對農(nóng)戶發(fā)生正規(guī)信貸申請有顯著的負向影響，即金融素養(yǎng)越高的農(nóng)戶家庭申請正規(guī)信貸的意愿越低。

由于農(nóng)戶可能通過參與信貸市場而提高了自身的金融素養(yǎng)；且模型在實證時可能存在遺漏變量，金融素養(yǎng)在評估時存在一定誤差，因此，模型可能會導(dǎo)致內(nèi)生性的問題，需要引入工具變量來修正內(nèi)生性問題。Rooij等選擇“被調(diào)查對象兄長、父母的金融經(jīng)驗”作為金融素養(yǎng)的工具變量[19]。由于本次調(diào)查數(shù)據(jù)中沒有關(guān)于父母或兄弟姐妹的金融經(jīng)驗等具體信息，因此，本文嘗試選用農(nóng)戶所在鄉(xiāng)鎮(zhèn)除自身以外其余被調(diào)查農(nóng)戶的平均金融素養(yǎng)作為工具變量。農(nóng)戶金融素養(yǎng)水平往往與該地區(qū)金融環(huán)境水平密切相關(guān)，鄉(xiāng)鎮(zhèn)一般是金融機構(gòu)最低一級區(qū)域，農(nóng)戶自身經(jīng)濟活動并不受到其他人的金融素養(yǎng)的影響。考慮到工具變量的有效性，本文進行了相關(guān)檢驗。內(nèi)生性Wald檢驗顯示chi2=41.57，在1%的水平上拒絕了不存在內(nèi)生性的假設(shè)，即存在內(nèi)生性，且一階段工具變量的t值為10.72，一階段估計的F值為19.57，根據(jù)Stock和Yogo的研究結(jié)果[20]，在10%誤差水平上，F(xiàn)的臨界值為16.38，即本文選擇“農(nóng)戶所在鄉(xiāng)鎮(zhèn)除自身以外其余農(nóng)戶的平均金融知識”作為工具變量是合適的，不存在弱工具變量的問題。列(3)運用IVProbit模型進行了兩階段回歸分析，結(jié)果顯示，農(nóng)戶金融素養(yǎng)水平越高越不會去選擇申請正規(guī)信貸，在1%的水平上顯著，結(jié)論與列(2)基本一致。由此可見，列(2)的估計結(jié)果是穩(wěn)健的、可靠的。由此可見，提高金融素養(yǎng)有助于農(nóng)戶分析借貸成本，并促進農(nóng)戶根據(jù)自身資產(chǎn)情況確定風(fēng)險收益，降低借貸申請意愿。

2.金融素養(yǎng)對農(nóng)戶正規(guī)信貸申請金額影響的實證檢驗

為進一步研究金融素養(yǎng)對農(nóng)戶借貸規(guī)模的影響，本文以760名農(nóng)戶家庭2016年以來的申請信貸金額作為被解釋變量進行回歸分析。

表5給出了農(nóng)戶金融素養(yǎng)對農(nóng)戶家庭借貸規(guī)模影響的估計結(jié)果。列(4)是不包含金融素養(yǎng)，只加入控制變量的分析結(jié)果，列(4)回歸結(jié)果表明家庭收入、家庭人口、村干部和黨員與借貸規(guī)模呈正相關(guān)的關(guān)系，即收入越多、村干部、黨員和家庭人口越多的農(nóng)戶家庭，在貸款時申請金額會更多。年齡和非農(nóng)就業(yè)農(nóng)戶家庭與借貸規(guī)模呈負相關(guān)的關(guān)系。列(5)是包含了金融素養(yǎng)變量，同時保持其他控制變量不變的估計結(jié)果。通過回歸分析的結(jié)果發(fā)現(xiàn)，加入金融素養(yǎng)變量后，基本上不影響原有變量對農(nóng)戶家庭申請信貸金額的分析結(jié)果，而且金融素養(yǎng)的提高顯著降低了農(nóng)戶的申請信貸金額，并在1%的顯著性水平上通過檢驗。這意味著金融素養(yǎng)較高的農(nóng)戶，能更好地把握自己的負債標(biāo)準(zhǔn)，合理平衡借貸后的生產(chǎn)成本、收益和償貸成本，從而控制借貸資金規(guī)模，盡可能降低借貸金額，減少成本支出，避免過度負債。

與上文一樣，同樣選擇“農(nóng)戶所在鄉(xiāng)鎮(zhèn)除自身以外其余農(nóng)戶的平均金融知識”作為工具變量進行兩階段估計。內(nèi)生性Wald檢驗顯示chi2=40.44，在1%的水平上拒絕不存在外生性的假設(shè)，模型存在內(nèi)生性問題，列(6)中報告了在兩階段工具變量估計的檢驗值，第一階段的F值是19.57，工具變量的t值為10.67。而10%偏誤水平下，F(xiàn)的臨界值為16.38，因此，本文選擇“農(nóng)戶所在鄉(xiāng)鎮(zhèn)除自身以外其余農(nóng)戶的平均金融知識”作為工具變量是合適的，不存在弱工具變量的問題。列(6)用IVTobit模型顯示了兩階段的回歸結(jié)果，結(jié)果表明，具有高金融素養(yǎng)的農(nóng)戶偏向于更少的借貸金額，且在1%的水平上顯著，結(jié)論與列(5)所示結(jié)果一致。這說明，列(5)的估計結(jié)果是穩(wěn)健可靠的，并表明擁有較高金融素養(yǎng)的農(nóng)戶傾向于減少信貸額度。

表5 農(nóng)戶正規(guī)信貸申請金額分析

3.金融素養(yǎng)對農(nóng)戶正規(guī)信貸方式影響分析

本文以實際發(fā)生的446筆貸款作為分析對象進行多分類變量回歸，進一步研究農(nóng)戶在發(fā)生借款時金融素養(yǎng)對不同信貸方式的影響。本文將貸款種類分為信用類貸款、抵(質(zhì))押類貸款和擔(dān)保類貸款。考慮到擔(dān)保類貸款樣本量較大，且擔(dān)保類貸款更主要體現(xiàn)擔(dān)保人能力及信用水平，因此選擇擔(dān)保類貸款組作為參照組。

表6中，列(7)為農(nóng)戶金融素養(yǎng)對信用貸款類的影響，從模型實證結(jié)果來看，農(nóng)戶金融素養(yǎng)與信用類貸款呈正相關(guān)，說明金融素養(yǎng)越高的農(nóng)戶越容易發(fā)生信用貸款。這可能是由于金融素養(yǎng)較高的農(nóng)戶擁有更好信譽，在需要小額貸款時，更能獲得信用貸款。列(8)為農(nóng)戶金融素養(yǎng)對抵押質(zhì)押類貸款的影響，從模型實證結(jié)果來看，農(nóng)戶金融素養(yǎng)與抵押(質(zhì))押類貸款的發(fā)生呈正相關(guān)，說明金融素養(yǎng)更高的農(nóng)戶越容易發(fā)生抵押(質(zhì))押類貸款。由于在申請大額貸款時，抵押(質(zhì))押類貸款程序相對復(fù)雜且需要一定抵押物，農(nóng)戶往往因為不了解辦理手續(xù)而放棄申請，金融素養(yǎng)高的農(nóng)戶則更能懂得如何獲得抵(質(zhì))押類貸款。

表6 農(nóng)戶正規(guī)信貸方式分析

4.穩(wěn)健性檢驗

本文分別采用替換代理指標(biāo)法和剔除部分樣本法對上述實證結(jié)果進行穩(wěn)健性檢驗。替換代理指標(biāo)法為使用農(nóng)戶正確回答問題的數(shù)量，即金融素養(yǎng)評分的簡單加總，回答正確的選項賦值1分，回答錯誤和不知道的選項賦值0分，來衡量農(nóng)戶金融素養(yǎng)并進行穩(wěn)健性檢驗。實證結(jié)果發(fā)現(xiàn)，金融素養(yǎng)依然在1%置信水平上對農(nóng)戶正規(guī)信貸申請意愿和農(nóng)戶申請信貸金額呈負影響(見表7)，在借貸方式上也與上文分析結(jié)果一致(見表8)。

表7 申請意愿和申請金額穩(wěn)健性檢驗

表8 信貸方式穩(wěn)健性檢驗

考慮65歲以上的農(nóng)戶因年齡限制無法進行正規(guī)金融機構(gòu)貸款，與65歲以下農(nóng)戶存在貸款行為上的差別，因而本文剔除掉被調(diào)查農(nóng)戶年齡超過65歲的樣本，以降低模型估計偏誤，并進行穩(wěn)健性檢驗。結(jié)果表明，剔除調(diào)查農(nóng)戶年齡超過65歲的樣本，金融素養(yǎng)對農(nóng)戶是否申請正規(guī)信貸及農(nóng)戶負債規(guī)模的影響依然顯著為負，對借貸方式的影響保持不變。這表明在農(nóng)村地區(qū)，金融素養(yǎng)水平的提高有助于農(nóng)戶合理規(guī)劃借貸成本，減少過度負債，且相對于擔(dān)保類貸款，高金融素養(yǎng)農(nóng)戶更偏向于選擇信用類貸款和抵(質(zhì))押類貸款。

六、結(jié)論與建議

本文基于江蘇省760個農(nóng)戶樣本數(shù)據(jù)，在測度農(nóng)戶金融素養(yǎng)的基礎(chǔ)上，分別運用Probit、Tobit、Mprobit模型，從信貸意愿、信貸額度和信貸方式3個方面，實證檢驗了農(nóng)戶金融素養(yǎng)對農(nóng)戶正規(guī)信貸決策的影響。結(jié)果表明：(1)金融素養(yǎng)是影響農(nóng)戶正規(guī)信貸決策的重要因素；(2)農(nóng)戶正規(guī)信貸申請意愿隨著金融素養(yǎng)的提高而降低，金融素養(yǎng)的提升有助于農(nóng)戶根據(jù)借貸成本和未來收益進行合理決策，從而減少高成本的借貸行為；(3)金融素養(yǎng)越高的農(nóng)戶其正規(guī)信貸的申請金額越少，即面臨較高信貸成本時，金融素養(yǎng)高的農(nóng)戶會基于自身資源的占有情況做出理性選擇，盡可能減少借貸規(guī)模避免過度負債；(4)擔(dān)保類貸款是農(nóng)村地區(qū)的主要貸款方式，具有高金融素養(yǎng)的農(nóng)戶更傾向于選擇信用類貸款及抵(質(zhì))押類貸款。此外，研究還發(fā)現(xiàn)樣本地區(qū)大多數(shù)農(nóng)戶的金融素養(yǎng)較好，但在對基礎(chǔ)金融概念理解和應(yīng)用上仍存在很大不足，投資和理財意識較低。

根據(jù)以上結(jié)論，本文提出以下政策建議：第一，金融機構(gòu)及相關(guān)部門應(yīng)加強農(nóng)村地區(qū)金融知識普及，廣泛通過宣傳、教育和培訓(xùn)的方式提升農(nóng)戶金融素養(yǎng)及信用類貸款和抵(質(zhì))押類貸款的知識，逐步引導(dǎo)農(nóng)村地區(qū)農(nóng)戶轉(zhuǎn)變原有的信貸意識，合理規(guī)劃貸款決策，提高自身風(fēng)險防范能力，避免過度負債。第二，金融機構(gòu)要立足農(nóng)村金融市場，針對貧困地區(qū)農(nóng)戶創(chuàng)新信貸營銷服務(wù)模式，堅持人性化服務(wù)模式，多措并舉提高從業(yè)人員的服務(wù)意識，根據(jù)不同農(nóng)戶生產(chǎn)生活和信貸資金的需求狀況，制定專業(yè)化、特殊化服務(wù)策略。第三，政府部門需進一步完善金融相關(guān)政策，提升金融市場活力，拓展普惠金融覆蓋面，加強對當(dāng)?shù)亟鹑谑袌龅姆龀至Χ?，因地制宜地引?dǎo)農(nóng)戶有效參與金融信貸市場。