数字普惠金融对农村家庭风险...CHFS2017的实证研究_董莹.pdf
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1、学术研讨数字普惠金融对农村家庭风险资产配置结构的影响基于CHFS2017的实证研究董莹1,张瑞娟2,3,陈焯莹4(1.华南农业大学 经济管理学院,广东 广州 510642;2.中国社会科学院 农业农村发展研究所,北京 100732;3.中国社会科学院大学 应用经济学院,北京 102488;4.华南农业大学 园艺学院,广东 广州 510642)摘要:文章利用2017年中国家庭金融调查数据以及北京大学数字普惠金融指数,从数字普惠金融服务的广度、深度以及具体业务强度对农村家庭风险资产配置结构的影响进行实证分析。研究发现:数字普惠金融对农村家庭风险资产配置的总量影响不显著,但存在较强的结构性效应;数字
2、普惠金融和各类具体金融服务均能显著提高农村家庭对风险程度较高的资产配置比例,而挤出对风险程度较低的资产配置;相对数字普惠金融深度,其覆盖广度对优化农村家庭风险资产结构的效果更明显;相对其他具体数字普惠金融服务,保险服务对优化农村家庭风险资产结构的效果更明显。关键词:数字普惠金融;农村家庭;风险资产;配置结构中图分类号:F803.59文献标志码:A文章编号:2097-1931(2023)01-0071-17一、引言2022年12月23日,习近平总书记在中央农村工作会议上强调“要坚持把增加农民收入作为 三农 工作的中心任务,千方百计拓宽农民增收致富渠道”。党的二十大报告提出,探索多种渠道增加中低收
3、入群众要素收入,多渠道增加城乡居民财产性收入。合理配置金融资产对推动家庭可支配收入持续增长、刺激家庭投资需求、实现财富增长有着积极作用。然而,根据中2023年第1期安徽乡村振兴研究No.1,2023收稿日期:2022-12-30基金项目:广州市哲学社会科学基金项目“农业产业链升级视角的广东 跨越式 城乡融合发展研究”(2020GZQN29);广东省财政专项资金项目“普惠金融与三农经济研究”(GDZXZJSCAU202054)作者简介:董莹(1988),女,黑龙江哈尔滨人,副教授,博士,研究方向:家庭金融,农村区域发展,农业经济理论与政策;张瑞娟(1985),女,山东德州人,副研究员,博士,通信
4、作者,研究方向:农业经济理论与政策;陈焯莹(1999),女,广东南海人,本科生,研究方向:农业经济,园艺规划与管理。DOI:10.13454/j.issn.2097-1931.2023.01.00871国家庭金融调查数据结果分析,我国家庭金融市场活跃度较低,且城乡差距明显。其中,农村家庭金融市场的参与率远低于城镇家庭,持有的各类风险资产总值相对较低,结构也不够合理。若不改善农村家庭的资产结构,不仅会加剧农村群体的金融排斥效应,还将进一步扩大城乡收入差距,不利于破除城乡二元分割体制。因此,研究促进农村家庭有效配置金融资产的积极因素及途径,优化农村家庭金融资产尤其是风险资产配置的结构,不仅有利于农
5、村居民获取更多参与金融市场的机会,扩充家庭增收的渠道,也能为我国农村金融服务及产品创新提供有效参考。数字普惠金融区别于传统普惠金融,或能更有效地发挥服务农村群体的效能。首先,数字普惠金融服务借助手机、电脑等终端提供金融服务,具备覆盖范围广、效率高的特点,有效地弥补了经济落后地区尤其是偏远地区金融机构网点少的局限。数字普惠金融服务大力缓解了金融排斥,提高了农村居民的金融可得性。其次,数字普惠金融通过建立数字征信系统,大幅度降低信息不对称性,有效地降低了低收入农户的准入条件。数字普惠金融的门槛及交易成本相对较低,进一步拓宽了金融服务供给的包容性,有效解决农村居民融资难、借贷难的问题。最后,数字普惠
6、金融促使金融机构不断创新产品和服务,最大程度地迎合微型企业及弱势人群的个性化需求,将范围更广的农村长尾群体纳入到服务范围之内,促进农村家庭理性投资。随着数字技术的迅速发展与应用,中国数字普惠金融进程不断加快,数字普惠金融发展指数从 2011 年的 40 跃升到 2018 年的300(1)。数字普惠金融作为普惠金融与数字技术结合的新时代产物,能否通过提高农村金融服务的可获得性与服务效率,促进农村家庭对风险资产进行合理配置,从而增加其财产性收入呢?对此,有必要基于数字普惠金融的广度与深度,研究农村家庭风险资产配置结构的优化途径,进而提出有针对性的政策建议。本文的创新点体现在以下两个方面。第一,本文
7、基于数字普惠金融服务,深入剖析其能否充分缓解农村金融排斥及其对农村家庭金融资产配置,尤其是对风险资产配置的影响机制,这是对当前主要以无风险金融资产配置为主的农村家庭金融资产配置决策的有益补充。现有研究主要从金融排斥、家庭人口特征、背景风险、家庭金融素养等因素对家庭风险市场的参与率及风险资产的持有率进行了研究1-4,但目前鲜有研究数字普惠金融对家庭风险资产配置决策的影响,尤其是以农村家庭为对象的研究尤为少见。第二,本文进一步分析了数字普惠金融服务的广度、深度以及具体业务强度对农村家庭不同类别风险资产配置的影响,丰富了农村家庭金融资产配置的相关研究,为农村金融市场的发展提供相关政策建议。本文余下部
8、分的安排如下:第二部分是文献综述;第三部分是模型与变量;第四部分是估计结果;第五部分是稳健性检验;第六部分是结论及政策建议。二、文献综述基于经典的资产组合理论,在不存在市场摩擦并且投资者足够理性的前提下,家庭通过多样化的风险资产投资组合配置能够在有效降低风险的基础上,达到预期收益最大化5-6。但现实中家庭持有风险资产的占比远低于理论模型的理想值,甚至数字普惠金融对农村家庭风险资产配置结构的影响No.1,20232023年第1期72存在大部分家庭不持有任何风险资产的现象,即存在金融风险资产市场“有限参与”之谜。这种风险市场参与率不足的情况在我国居民家庭中也较为常见,其中农村家庭的参与程度更加有限
9、。相关研究发现,除金融排斥阻碍金融资产选择行为外,家庭特征、背景风险、市场摩擦、信息处理能力等因素都影响着家庭的风险决策7。其中市场摩擦的影响作用尤为显著,交易成本和信息成本会明显约束家庭进行风险资产配置,降低家庭金融资产的持有率8。而普惠金融的发展目的恰恰与解决金融排斥、缓解有限参与问题的理念相符,其目的是扩大金融服务的受众范围,将被排除在金融体系以外的人群吸纳到服务范围之内,满足其金融需求。普惠金融能够通过增长效应、减贫效应、收入收敛效应不断缓解金融排斥,加速金融资源的高效配置,降低风险市场的准入门槛,给予农村弱势人群平等享有金融服务的机会,促进其更大程度地参与风险市场9-10。但在实践中
10、,农村地区的金融普惠性受到各种因素的限制:如金融服务成本制约以及金融机构营业的稳定程度差,传统普惠金融无法有效打破地理限制;没有完善的征信体系来准确认证农户的偿债能力,农户向金融机构申请借贷时受阻等11。以上都是阻碍普惠金融服务农村群体的重要因素。近年来,互联网、大数据、云计算等高速发展的数字技术,具有成本低、覆盖面广、渗透力强的特点,在服务农村群体时,彰显着弥补传统普惠金融不足的天然优势。互联网的普及和发展,很大程度上拓宽了人们收集信息资源的途径和渠道,社交媒体等网络平台的信息流通顺畅,使得居民获取信息的成本变低,从而增加居民接触和学习金融知识的可能性,推动家庭借助互联网渠道的信息来买卖股票
11、12。互联网的广泛使用还能以降低交易成本的方式缓解市场摩擦,刺激家庭的金融需求,促进家庭进一步参与风险投资,优化家庭金融资产配置13。刘渝琳等发现,越频繁地参与网络交易活动,家庭成员所能接触到的金融信息就越多,越可能增加家庭进入金融市场的意愿,对家庭金融投资决策发挥促进作用,推动家庭增加风险资产配置比例14。数字技术的进步能够加快建设金融基础设施,改善金融包容性,达到以低成本的方式将有效的金融服务覆盖至社会各个阶层,特别是经济落后的农村地区和弱势人群,更好地发挥出金融普惠性特征15。在此背景下,政府开始尝试借助数字计算、智能技术等方法与普惠金融有机结合,以期推动普惠金融革新进步,发挥更大的功用
12、惠及广大受众。数字普惠金融正是作为数字技术与普惠金融相融合的最新形式,走进大众的视野。数字普惠金融的相关研究多从影响居民收入及消费入手。一方面,数字普惠金融可以降低居民贫困的机率,且存在家庭异质性。家庭整体的经济基础越好,家庭成员知识水平越高、身体状况越好,越能达到更为显著的减贫效果 16。数字普惠金融通过降低服务费用以及改善信息闭塞情况,正向促进农村居民收入增长,对缩小城乡收入差距也有显著作用17。另一方面,数字普惠金融使得居民移动支付的便利性大大增加,能进一步缩短居民的购物时间以增加消费。但有研究指出,只有以打破城乡分割为前提,数字普惠金融才能促进农村家庭的消费增长18。也有学者认为数字普
13、惠金融与农户的从业选择及其就业活动都有密切关系。数字普惠金数字普惠金融对农村家庭风险资产配置结构的影响No.1,20232023年第1期73融通过提高金融服务的渗透率来克服农户的信贷困难,并通过丰富农户获取信息的途径,降低信息不对称性,进一步加深农户的社会信任度,提升农户创业意识,从而带动农民参与创新创业活动19。目前,数字普惠金融服务仍有很大的上升空间,在影响家庭金融资产配置上也逐渐发挥影响力。数字普惠金融水平的提高有助于降低信贷门槛,对提高家庭成员在正规信贷市场上的活跃度有正向作用20。同时,数字普惠金融的全面发展在帮助农户有效地组合金融资产、优化金融资产配置结构的层面上发挥着显著的作用2
14、1。综上所述,基于数字普惠金融角度的研究主要集中于参与信贷市场、家庭收入及消费、农户创业等方面,但关于数字普惠金融对我国农村家庭风险资产配置结构影响的研究尚属少见。因此,深入分析数字普惠金融能否帮助农村家庭获得更为丰富的金融资产配置机会,并优化风险资产配置结构,增加财产性收入,对于实现乡村振兴与共同富裕具有重要意义。三、模型与变量本文采用2017年中国家庭金融调查数据(CHFS)和北京大学数字普惠金融指数作为实证数据。西南财经大学公布的CHFS(2017),已涵盖全国除西藏、新疆以及港澳台地区外29个省份,调查了家庭金融的详细状况,居民受访户数量达40 011户。但中国家庭金融调查中心为避免受
15、访者的信息泄露,只提供受访家庭的省级信息。北京大学数字普惠金融指数涵盖20112018年全国省、市、县三个层级,从数字金融的覆盖广度、使用深度、数字化水平三个维度展开测度,并已增至33个测度指标22。为此,根据两份数据的可得性和兼容性,统一选取2017年的省级数据作为数据集,并对CHFS(2017)存在明显缺失或异常值的数据进行剔除,筛选户主年龄为17岁以上的农村家庭,最后将农村家庭数据与数字普惠金融指数进行匹配合并,得到本文研究所采用的1 662户农村家庭样本。(一)变量介绍1.被解释变量本文选取两个指标来衡量数字普惠金融对农村家庭金融资产配置结构的影响:第一个为是否参与风险市场(Invol
16、vement),如果家庭拥有股票、债券、基金、金融衍生品、金融理财产品、借出款、黄金、非人民币资产中任何一种的账户且资产金额大于0,则取值“1”,否则取值“0”;第二个为风险资产占家庭金融资产的比重(Risk asset ratio),计算比值进行测度,比值介于01之间。2.核心解释变量首先,本文选用数字普惠金融指数的总指数作为首要核心解释变量,记为Index;其次,选取数字普惠金融的覆盖广度以及使用深度这两个一级维度来分析数字普惠金融的纵横发展水平对农村家庭的影响;最后,再选用支付业务、保险业务、投资业务、信贷业务4个二级指标来测度不同数字金融服务类型对农村家庭的影响,并取数字普惠金融各指数
17、的对数形式进行实证研究。3.控制变量家庭金融资产选择和决策行为会受到家庭背景特征、人口统计学特征及家庭成员主观态度等众多细微因素的影响。因此,本文从户主个人特质、家庭基本特征两方面来选择控制变量,具体包括户主年龄、性别、婚姻状况、健康状况、受教育年限、家中是否有大学生、风险厌恶程度、家庭人口数字普惠金融对农村家庭风险资产配置结构的影响No.1,20232023年第1期74数量、子女个数、负债率、非农收入占比、金融可得性、收入、总资产等。其中以问卷中“离受访户最近的金融服务点有多远”一问中所获的距离公里数作为衡量农村家庭金融可得性的变量,距离越远即金融可得性越弱。各变量符号、定义及描述性统计结果
18、见表1所列。表1变量描述性统计变量符号InvolvementRisk Asset RatioIndexBreathDepthPaymentInsuranceInvestmentCreditAgeGenderMarriageFamily SizeChildren NumberEducationUndergraduateRisk AversionHealthDebt RatioNonfarmInsuredFinancial AvailabilityIncomeAsset变量定义是否参与风险市场,是=1,否=0风险资产占家庭金融资产的比重,介于01之间数字普惠金融的总指数数字普惠金融服务广度数字普惠
19、金融服务深度支付业务保险业务投资业务信贷业务户主年龄户主性别,男性=1,女性=0户主婚姻状况,已婚=1,未婚=0家庭人口数量家中子女个数受教育年限家中是否有大学生风险厌恶程度,从弱到强赋值15户主健康状况从差到好赋值15负债率非农业收入占比是否参保金融可得性家庭收入家庭总资产均值0.1610.075272.668245.765296.111251.467629.542281.960180.67356.8060.9000.6593.5890.8687.1810.0854.3613.1750.4460.7590.9285.7585.32038.489标准差0.3670.21419.75221.02
20、131.25639.79258.36730.20521.87312.0900.3000.4741.7670.9273.3680.2791.0681.0537.8460.7190.2598.57313.300100.676最小值0.0000.000240.203215.675240.385189.506526.799226.995132.77317.0000.0000.0001.0000.0000.0000.0001.0001.0000.000-9.6020.0000.0100.0000.005最大值1.0001.000336.651316.118396.049343.861785.389398
21、.994231.809117.0001.0001.00016.0007.00019.0001.0005.0005.000701.10731.5511.000200.000500.0003 000.000从统计结果来看,农村家庭户主的平均年龄较高,平均健康程度处于中等水平,多数属于已婚状态,其平均受教育水平较低,且平均风险厌恶水平较高。农村家庭人口的平均数量接近4人,其中,平均子女个数不到1人,有大学以上学历的成员占比也较少。农村家庭平均年收入为5.32万元,平均总资产为38.49万。其中,只有16.1%的农村家庭配置了风险资产,且风险资产占金融资产的比重仅为7.5%。此外,金融服务覆盖广度和使
22、用深度的标准差波动较大,即省际数字普惠金融的发展程度有明显差距,其中保险数字普惠金融对农村家庭风险资产配置结构的影响No.1,20232023年第1期75业务的省际差异最大。(二)模型设定本文分别采用是否进行风险资产配置和配置风险资产占总金融资产的比重两个不同类型的被解释变量来衡量数字普惠金融对农村家庭参与风险资产市场的整体广度、深度及其结构的作用。在研究数字普惠金融对农村家庭是否参与风险市场的作用时,由于被解释变量“Involvement”赋值为0或1,是二元选择变量,因而利用离散型Probit模型来分析。在模型具体设置中,对收入、资产两个变量取对数形式,并引入户主年龄的平方项,并在省级层面
23、进行聚类标准误设定。具体设定如下:Y*1i=i+ilnIndexi+controli+i(1)Y1i=0,Y*1i 0;1,Y*1i 0其中:Y1i(Involvement)为是否进行风险资产配置,代表农村家庭参与风险资产市场的广度。其值由潜变量Y*1i决定,当农村家庭参与风险市场时,Y1i取“1”,否则取“0”;lnIndexi代表数字普惠金融指数各指标取对数形式;controli代表控制变量;i是随机干扰项。在剖析数字普惠金融对农村家庭风险资产占金融资产比重的作用效应时,选取的变量“Risk asset ratio”为连续性变量,并且是截断数据,因此选择 Tobit 模型来研究。Y*2i=
24、i+ilnIndexi+controli+i(2)(2)式中Y2i*(Risk Asset Ratio)为风险资产占金融资产比重的潜变量,决定农村家庭参与风险资产市场的深度。本文先后用是否进行任何风险资产配置以及是否进行某类风险资产配置作为被解释变量,以反映数字普惠金融对农村家庭整体风险资产配置深度及其结构的影响。四、实证结果(一)数字普惠金融对农村家庭参与风险资产市场的广度与深度影响首先,本文先后就数字普惠金融对农村家庭参与风险市场的整体广度与深度的影响进行模型回归。实证结果表明:在当前阶段,数字普惠金融未能对农村家庭参与风险市场的整体广度与深度产生显著的促进作用。结合相关研究,数字普惠金融
25、的减贫作用呈先恶化后改善的效应并具有显著的时滞性23。该结果说明,我国农村地区数字普惠金融服务起步较晚,农村家庭现存的挤出效应仍然较为严重,短时间内数字普惠金融总体对农村家庭参与风险市场有着积极的正向作用,虽然尚未有显著成效。(二)数字普惠金融对农村家庭参与各类风险资产市场深度的结构影响考虑数字普惠金融未能对农村家庭参与总体风险资产市场的深度产生显著作用,可能是受到风险资产内部结构上的互相抵消作用的影响。为进一步探究数字普惠金融对农村家庭在各类金融风险资产配置具体结构上的影响,拟在前文的基础上,对风险资产进行分类。按照中国家庭金融调查中心的设定,风险资产包含股票、债券、基金、金融衍生品、金融理
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