農(nóng)村金融排斥對(duì)居民消費(fèi)的異質(zhì)性效應(yīng)研究

吳華敏 楊興洪

關(guān)鍵詞：居民消費(fèi)：金融排斥：農(nóng)村金融：空間溢出效應(yīng)：SDM模型

近年來(lái)，數(shù)字普惠金融發(fā)展已經(jīng)滲透到我們生活的方方面面，金融市場(chǎng)的發(fā)展可以滿足居民更便利地獲得金融資源和服務(wù)，有效緩解金融排斥。帶動(dòng)居民消費(fèi)是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的必要?jiǎng)恿?，農(nóng)村傳統(tǒng)金融體系中存在著諸多的借貸問(wèn)題，使得農(nóng)村金融體系缺乏有效的融資，因此對(duì)農(nóng)民能夠獲得更多的金融服務(wù)造成了一定的阻礙進(jìn)而降低其消費(fèi)意愿。農(nóng)村金融排斥對(duì)我國(guó)居民消費(fèi)的異質(zhì)性效應(yīng)如何？這一問(wèn)題的研究對(duì)破解農(nóng)村金融排斥、帶動(dòng)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展以促進(jìn)鄉(xiāng)村振興具有重要作用。

我國(guó)居民消費(fèi)水平的持續(xù)增長(zhǎng)對(duì)于保持經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定與高質(zhì)量發(fā)展起著舉足輕重的作用，而金融排斥是阻礙金融發(fā)展程度的重要影響因素。關(guān)于金融與消費(fèi)的關(guān)系一直是研究的熱點(diǎn)問(wèn)題。易行健和周利運(yùn)用實(shí)證分析得出結(jié)論：發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)能夠緩解流動(dòng)性約束、便利居民支付等機(jī)制促進(jìn)居民消費(fèi)。中國(guó)居民家庭消費(fèi)需求與其資產(chǎn)結(jié)構(gòu)存在相關(guān)關(guān)系，不同類型資產(chǎn)及金融資產(chǎn)規(guī)模對(duì)居民消費(fèi)異質(zhì)性影Ⅱ向存在差異。臧旭恒和張欣根據(jù)資產(chǎn)結(jié)構(gòu)識(shí)別異質(zhì)性消費(fèi)驗(yàn)證了資產(chǎn)變現(xiàn)難易程度對(duì)消費(fèi)路徑平滑和流動(dòng)性約束的作用。其中，以移動(dòng)支付為主導(dǎo)的數(shù)字支付方式主要是因?yàn)槠渲Ц兜谋憷远橇鲃?dòng)性限制。鄒新月和王旺使用空間計(jì)量模型進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)，數(shù)字普惠金融可以通過(guò)收入、移動(dòng)支付、消費(fèi)信貸、保險(xiǎn)等方式來(lái)推動(dòng)消費(fèi)。

由此，農(nóng)村金融是金融經(jīng)濟(jì)體系發(fā)展中不可或缺的推動(dòng)力，但由于金融機(jī)構(gòu)的趨利性使得金融資源配置時(shí)遠(yuǎn)離了農(nóng)村地區(qū)，與城鎮(zhèn)相比，農(nóng)村金融服務(wù)的獲取存在一定成本和門(mén)檻，農(nóng)村資金流向相對(duì)高收入的城市經(jīng)濟(jì)，大量低收入農(nóng)戶支付成本的能力較低、可抵押資產(chǎn)較少，獲取金融服務(wù)的難度較大，農(nóng)村金融排斥問(wèn)題更為突出，農(nóng)民的低儲(chǔ)蓄率進(jìn)而影響其消費(fèi)意愿。綜上所述，已有大量文獻(xiàn)驗(yàn)證了金融排斥會(huì)對(duì)居民消費(fèi)造成顯著的影口向，但少有文獻(xiàn)從空間視角進(jìn)行研究。因此，本文從空間視角來(lái)研究農(nóng)村金融排斥對(duì)居民消費(fèi)的異質(zhì)性效應(yīng)影口向，以便為后續(xù)研究提供參考價(jià)值。

一、農(nóng)村金融排斥影響居民消費(fèi)的內(nèi)在機(jī)理分析

對(duì)發(fā)展中國(guó)家而言，金融發(fā)展面臨的難題常常不在于金融深度不足，而在于它只能為少數(shù)人提供，大部分人則被排除在外。面對(duì)日益復(fù)雜而競(jìng)爭(zhēng)激烈的金融市場(chǎng)，中國(guó)金融業(yè)的發(fā)展重點(diǎn)仍是經(jīng)濟(jì)較發(fā)達(dá)的城鎮(zhèn)地區(qū)。在農(nóng)村地區(qū)，無(wú)論是增加網(wǎng)點(diǎn)數(shù)或是提供金融服務(wù)又或是加大信貸投入等，都存在著較大的金融排斥?；诖?，居民消費(fèi)水平波動(dòng)最主要的原因是現(xiàn)有資金儲(chǔ)蓄量及其收入狀況，農(nóng)村金融排斥則主要通過(guò)以下三個(gè)效應(yīng)影響居民消費(fèi)：

地理排斥效應(yīng)抑制居民消費(fèi)。地理排斥效應(yīng)是指由于地理位置偏遠(yuǎn)，農(nóng)民難以獲得金融服務(wù)甚至是不能獲得金融服務(wù)從而被排除在外。大部分金融機(jī)構(gòu)往往以追求自身經(jīng)濟(jì)利益最大化，而將網(wǎng)點(diǎn)設(shè)置在經(jīng)濟(jì)較發(fā)達(dá)的城鎮(zhèn)地區(qū)，從而造成農(nóng)村地區(qū)大量的資金外流。因此，由于地理因素使得農(nóng)民難以獲得金融機(jī)構(gòu)的信貸以及其他金融服務(wù)從而制約其增收，進(jìn)而影響其消費(fèi)意愿及水平。

評(píng)估排斥及條件排斥效應(yīng)抑制居民消費(fèi)。評(píng)估排斥和條件排斥都是指由于市場(chǎng)營(yíng)銷對(duì)象的不同所引起的金融排斥，兩者之間具有高度的重疊性，即金融機(jī)構(gòu)在追求“最大價(jià)值”的情況下進(jìn)入“質(zhì)量競(jìng)爭(zhēng)”的市場(chǎng)中以權(quán)衡風(fēng)險(xiǎn)控制、成本控制和增長(zhǎng)利潤(rùn)，在擴(kuò)大金融機(jī)構(gòu)種類、金融產(chǎn)品及服務(wù)的基礎(chǔ)上，也將部分低收入農(nóng)戶排斥在外從而抑制其消費(fèi)水平。

營(yíng)銷排斥效應(yīng)抑制居民消費(fèi)。營(yíng)銷排斥效應(yīng)是指金融組織的目標(biāo)營(yíng)銷市場(chǎng)戰(zhàn)略通常會(huì)把特定的經(jīng)濟(jì)組織排除在外，由于金融機(jī)構(gòu)的趨利性使其更傾向于為富人提供服務(wù)。因此，針對(duì)低收入的農(nóng)民群體獲得較高農(nóng)村金融服務(wù)的機(jī)會(huì)減少。營(yíng)銷排斥使得農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展動(dòng)力不足，加之其他各種因素的共同作用，使得農(nóng)民收入增長(zhǎng)受到了極大限制，從而抑制居民消費(fèi)。

二、數(shù)據(jù)來(lái)源、模型設(shè)定與變量描述

（一）數(shù)據(jù)來(lái)源

選擇2011-2019年我國(guó)30個(gè)省市區(qū)（不包含西藏、臺(tái)灣、香港和澳門(mén)地區(qū)）的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行研究。其中，農(nóng)村金融相關(guān)數(shù)據(jù)通過(guò)中國(guó)人民銀行歷年發(fā)布的各省《中國(guó)區(qū)域金融運(yùn)行報(bào)告》整理而得，居民人均消費(fèi)支出、農(nóng)村人均貸款水平、人均GDP、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、財(cái)政支出水平、城市化率和經(jīng)濟(jì)開(kāi)放度指標(biāo)數(shù)據(jù)則來(lái)源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》，其中海南省2017-2018年以及新疆自治區(qū)2018年農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)網(wǎng)點(diǎn)數(shù)及從業(yè)人員數(shù)據(jù)的缺失則通過(guò)插值法預(yù)測(cè)得到。

（二）模型設(shè)定

采用空間計(jì)量相關(guān)模型研究我國(guó)農(nóng)村金融排斥對(duì)居民消費(fèi)產(chǎn)生影響的異質(zhì)性作用時(shí)。由于存在空間特性問(wèn)題，被解釋變量通常除會(huì)受到本省區(qū)自身變量的影響外，還會(huì)受到鄰近省區(qū)的溢出效應(yīng)，空間杜賓模型囊括了空間滯后和空間誤差兩種結(jié)構(gòu)模型，一并度量了被解釋變量受到自身解釋變量和周邊省市自變量的影響，其公式為：

（三）變量選取

1．被解釋變量

本文以居民消費(fèi)作為核心研究變量，用居民人均消費(fèi)支出指標(biāo)來(lái)衡量。

2．核心解釋變量

關(guān)于農(nóng)村金融排斥的測(cè)度指標(biāo)已有大量文獻(xiàn)對(duì)其闡述，本文選擇受到國(guó)際上廣為認(rèn)可的“金融排斥六維度測(cè)算法”。由于評(píng)估排斥和條件排斥都指的是營(yíng)銷對(duì)象范圍的不同而產(chǎn)生的金融排斥現(xiàn)象，二者具有高度的重疊性，因此可合并為一個(gè)維度進(jìn)行測(cè)算。價(jià)格排斥是指由于金融產(chǎn)品及服務(wù)的價(jià)格過(guò)高而將特定人群排除在外的現(xiàn)象。但根據(jù)我國(guó)農(nóng)村地區(qū)的情況來(lái)看，其價(jià)格難以構(gòu)成對(duì)農(nóng)村金融的排斥。目前，金融市場(chǎng)發(fā)展迅速，普遍存在的小額貸款公司的金融服務(wù)遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于農(nóng)村金融供給。因此，可排除價(jià)格排斥和自我排斥。綜上所述，本文從地理排斥、評(píng)估排斥及條件排斥、營(yíng)銷排斥三個(gè)維度來(lái)綜合衡量我國(guó)農(nóng)村金融排斥程度。

3．控制變量

借鑒劉玉榮等以及任蓉等的研究，本文選取人均GDP、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、財(cái)政支出水平、城市化率和經(jīng)濟(jì)開(kāi)放度作為控制變量。各變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表1所示。

三、農(nóng)村金融排斥對(duì)居民消費(fèi)影響的實(shí)證分析

（一）空間相關(guān)性檢驗(yàn)

本文選取鄰接權(quán)重矩陣對(duì)我國(guó)2011-2019年農(nóng)村金融排斥程度和居民人均消費(fèi)支出進(jìn)行了全局Moran's，指數(shù)檢驗(yàn)。Moran's，的取值在[-1，1]之間，絕對(duì)值越接近于1表示空間相關(guān)性越高，越接近于0則表示空間分布是隨機(jī)的，不存在空間自相關(guān)。結(jié)果顯示：2011-2019年，我國(guó)居民人均消費(fèi)支出和農(nóng)村金融排斥程度的Moran's，是大于-1且小于1的，P值小于0. 05，拒絕原假設(shè)，表明變量之間存在正向的空間相關(guān)性，在空間地理位置上呈現(xiàn)出一定的空間集聚性。

（二）空間計(jì)量結(jié)果分析

在確定變量存在空間自相關(guān)性后，進(jìn)行LR檢驗(yàn)以選擇合適的空間計(jì)量模型，檢驗(yàn)結(jié)果如表2所示。以農(nóng)村地區(qū)金融機(jī)構(gòu)覆蓋率（Inst）、農(nóng)村人均貸款水平（Ploan）、農(nóng)村地區(qū)萬(wàn)人擁有服務(wù)人員數(shù)（Wat）作為核心解釋變量，每一個(gè)維度均在1%顯著性水平上顯著，由此拒絕了“SDM模型退化為SAR模型或者SEM模型”的原假設(shè)。因此，選擇SDM模型作為描述農(nóng)村金融排斥對(duì)居民消費(fèi)影響的最優(yōu)模型，同時(shí)各個(gè)核心解釋變量還受到了距離較近省市區(qū)的空間溢出效應(yīng)。

由上文LR檢驗(yàn)結(jié)果得出SDM空間計(jì)量模型更為合適，其中采用固定效應(yīng)還是隨機(jī)效應(yīng)需進(jìn)行豪斯曼檢驗(yàn)。結(jié)果顯示，SDM模型的檢驗(yàn)值為49. 10，P值=0．OOOO<0.01，拒絕了隨機(jī)效應(yīng)的原假設(shè)。因此，選擇采用固定效應(yīng)的SDM模型研究農(nóng)村金融排斥對(duì)居民消費(fèi)的影響，其模型回歸結(jié)果如表3所示。農(nóng)村地區(qū)金融機(jī)構(gòu)覆蓋率、農(nóng)村人均貸款水平的系數(shù)為正且通過(guò)了5%的顯著性水平檢驗(yàn)，說(shuō)明地理排斥、評(píng)估排斥及條件排斥程度對(duì)居民消費(fèi)產(chǎn)生顯著的正向影響，即緩解地理排斥、評(píng)估及條件排斥會(huì)促進(jìn)居民消費(fèi)。核心解釋變量Inst及Ploan的空間滯后變量分別經(jīng)過(guò)了5%和1%的顯著性水平檢驗(yàn)，說(shuō)明居民消費(fèi)在地理空間上具有明顯的空間關(guān)聯(lián)性，被解釋變量PCE受到了距離較近省市區(qū)明顯的溢出效應(yīng)，表明距離較近省市區(qū)的Inst、Ploan變化會(huì)對(duì)本省的居民消費(fèi)產(chǎn)生顯著的影響作用。

（三）分區(qū)域估計(jì)結(jié)果

為了進(jìn)一步分析不同區(qū)域間農(nóng)村金融排斥對(duì)我國(guó)居民消費(fèi)影響的差異性，還需對(duì)各個(gè)地區(qū)做局部的影口向分析。本文參考“十五”期間我國(guó)區(qū)域劃分方法，將全國(guó)分為東、中、西部三個(gè)區(qū)域分別進(jìn)行討論。在對(duì)模型進(jìn)行回歸分析前，通過(guò)比較F檢驗(yàn)和Hausman檢驗(yàn)結(jié)果，得出東部和中部地區(qū)的P值小于0.01，說(shuō)明使用固定效應(yīng)模型更好，西部地區(qū)的P值=0.9999>0.05接受了原假設(shè)，選擇隨機(jī)效應(yīng)更好，其模型估計(jì)結(jié)果如表4所示。

從農(nóng)村人均貸款水平的直接效應(yīng)來(lái)看，東部和西部地區(qū)得到相同的結(jié)論，即農(nóng)村人均貸款水平變化對(duì)居民消費(fèi)的影響不顯著，而中部地區(qū)的農(nóng)村人均貸款水平不僅對(duì)居民消費(fèi)起到顯著的負(fù)向影響作用，還具有明顯的外溢作用，表明周邊省市的評(píng)估及條件排斥程度會(huì)對(duì)本省區(qū)的居民消費(fèi)產(chǎn)生正向作用。

從農(nóng)村地區(qū)萬(wàn)人擁有服務(wù)人員數(shù)的直接效應(yīng)來(lái)看，東部和中部地區(qū)的營(yíng)銷排斥均通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)。其中，東部地區(qū)在5%水平下顯著，中部地區(qū)在1%水平下顯著。從系數(shù)的正負(fù)性來(lái)看，中部地區(qū)農(nóng)村地區(qū)萬(wàn)人擁有服務(wù)人員數(shù)系數(shù)為-0.0410，表明農(nóng)村地區(qū)營(yíng)銷排斥程度每提高1個(gè)百分點(diǎn)，消費(fèi)水平會(huì)下降0.041個(gè)百分點(diǎn)。東部地區(qū)的農(nóng)村地區(qū)萬(wàn)人擁有服務(wù)人員數(shù)系數(shù)為0.1438，表明農(nóng)村地區(qū)營(yíng)銷排斥程度每提高1個(gè)百分點(diǎn)，消費(fèi)水平會(huì)提高0.1438個(gè)百分點(diǎn)。

而地理排斥維度，無(wú)論是從東部、中部還是西部，其直接效應(yīng)和間接效應(yīng)均不顯著，說(shuō)明本省市由于受到地理排斥導(dǎo)致居民消費(fèi)意愿受到了阻礙。這主要是因?yàn)榈乩砦恢闷h(yuǎn)，金融資源和服務(wù)難以獲得，居民利用金融產(chǎn)品增收的比重較小，對(duì)農(nóng)民增收的制約擴(kuò)大致使綜合消費(fèi)意愿及消費(fèi)能力不夠。

對(duì)控制變量進(jìn)行分析發(fā)現(xiàn)，人均GDP對(duì)居民消費(fèi)支出的直接效應(yīng)均顯著為正，但其間接效應(yīng)不顯著，說(shuō)明本省市人均GDP的發(fā)展并不會(huì)促進(jìn)鄰近省區(qū)居民消費(fèi)的增加。中部和西部地區(qū)的財(cái)政支出水平對(duì)居民消費(fèi)支出具有正向拉動(dòng)效應(yīng)，分別在10%和1%顯著性水平上顯著；而城市化水平在東部和中部地區(qū)得到了相同結(jié)論，即城市化水平發(fā)展對(duì)居民消費(fèi)的影響均在5%水平下顯著為負(fù)；而在中部地區(qū)，提高經(jīng)濟(jì)開(kāi)放度會(huì)顯著抑制本地區(qū)居民消費(fèi)水平提升。

四、穩(wěn)健型檢驗(yàn)

為了考察上文模型估計(jì)結(jié)果的可靠性，本文選擇兩種方法對(duì)其進(jìn)行穩(wěn)健型檢驗(yàn)。一是對(duì)面板數(shù)據(jù)的解釋變量Inst、Ploan及Wat進(jìn)行1%水平的縮尾處理；二是剔除北京、上海、天津和重慶四個(gè)直轄市?？紤]到結(jié)果的一致性，同樣選擇采用固定效應(yīng)的SDM模型進(jìn)行穩(wěn)健型檢驗(yàn)，結(jié)果見(jiàn)表5?？梢园l(fā)現(xiàn)，兩種檢驗(yàn)估計(jì)結(jié)果與前文所得的結(jié)論均無(wú)明顯變化，由此可以判斷該結(jié)論是穩(wěn)健可行的。

五、結(jié)論與對(duì)策建議

本文基于2011-2019年省級(jí)面板數(shù)據(jù)，采用stata15.0軟件從全國(guó)和各分區(qū)域不同空間角度考察了農(nóng)村金融排斥對(duì)居民消費(fèi)的影Ⅱ向，得出主要結(jié)論：緩解農(nóng)村金融地理排斥、評(píng)估排斥及條件排斥對(duì)居民消費(fèi)支出的影口向顯著為正，其中居民消費(fèi)還受到相鄰省市區(qū)農(nóng)村人均貸款水平的外溢作用，這主要是因?yàn)橛懈嗟木用裣硎艿接行Ч降慕鹑谫Y源與服務(wù)，從而緩解流動(dòng)性約束或者是調(diào)整收入分配以增加居民消費(fèi)；從區(qū)域?qū)用嫔蟻?lái)看，農(nóng)村金融排斥對(duì)居民消費(fèi)的影響存在區(qū)域異質(zhì)性，而西部地區(qū)不呈現(xiàn)顯著性，這可能是因?yàn)檫@種異質(zhì)性效應(yīng)導(dǎo)致了不同地區(qū)之間的勞動(dòng)力遷移，從而導(dǎo)致了地域之間的經(jīng)濟(jì)差距進(jìn)一步擴(kuò)大。

為此，本文提出以下對(duì)策建議：

第一，各級(jí)政府要加大對(duì)農(nóng)村金融的扶持力度，從優(yōu)化縣域金融生態(tài)、營(yíng)造良好信貸環(huán)境、引入各種金融機(jī)構(gòu)、優(yōu)化配置金融資源、構(gòu)建資金回流機(jī)制等方面，防止金融機(jī)構(gòu)或部門(mén)在較低收入地區(qū)撤并機(jī)構(gòu)以緩解地理排斥。這就需要政府通過(guò)政策性引導(dǎo)將金融持續(xù)傾斜以支持“三農(nóng)”，各大商業(yè)銀行應(yīng)該加強(qiáng)針對(duì)“三農(nóng)”特性的產(chǎn)品創(chuàng)新，通過(guò)向農(nóng)村轉(zhuǎn)移資金幫助農(nóng)民增收以促進(jìn)消費(fèi)需求。

第二，擴(kuò)大農(nóng)村金融服務(wù)機(jī)構(gòu)和農(nóng)村信貸規(guī)模，增加農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)從業(yè)人員，加大新型及小型農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)對(duì)農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的支持力度，構(gòu)建新型化的農(nóng)村金融組織體系，降低農(nóng)村資金的大量轉(zhuǎn)移。

第三，在當(dāng)前金融體制改革中，應(yīng)采取降低門(mén)檻、規(guī)范和開(kāi)展互聯(lián)網(wǎng)金融等措施，對(duì)金融業(yè)進(jìn)行增量改革。由于各大商業(yè)銀行和農(nóng)戶信息不對(duì)稱使得交易費(fèi)用增加，金融機(jī)構(gòu)在農(nóng)村市場(chǎng)設(shè)置網(wǎng)點(diǎn)不足。因此，通過(guò)引入民營(yíng)資本、加大農(nóng)村民營(yíng)企業(yè)比重，放寬對(duì)農(nóng)村金融市場(chǎng)的準(zhǔn)入限制就顯得尤為重要。