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      非正規(guī)金融、過度敏感性與中國農(nóng)村居民消費
      ——基于2003至2014年省際面板數(shù)據(jù)的經(jīng)驗分析

      2017-08-23 13:11:53南永清臧旭恒王立平
      關鍵詞:居民消費農(nóng)村居民敏感性

      南永清 臧旭恒 王立平

      非正規(guī)金融、過度敏感性與中國農(nóng)村居民消費
      ——基于2003至2014年省際面板數(shù)據(jù)的經(jīng)驗分析

      南永清 臧旭恒 王立平

      基于拓展的Campbell-Mankiw(1990)模型框架,選擇中國農(nóng)村2003至2014年省際面板數(shù)據(jù),運用控制個體效應的面板工具變量—廣義矩估計(IV-GMM)檢驗了非正規(guī)金融與農(nóng)村居民消費的關系。研究表明,農(nóng)村居民消費對收入變動以及非正規(guī)金融變動均存在“過度敏感性”,收入敏感性系數(shù)遠高于非正規(guī)金融系數(shù);兩者的敏感性系數(shù)表現(xiàn)出明顯的區(qū)域性特征,形成從西到東遞減的梯度,意味著西部農(nóng)戶面臨更為嚴重的流動性約束;人口撫養(yǎng)系數(shù)對消費的影響不夠顯著,而不確定性具有較大的負向影響。擴大內(nèi)需的關鍵在于構建農(nóng)村居民收入增長的長效機制,形成正規(guī)與非正規(guī)金融相互補充的多層次金融服務體系。

      非正規(guī)金融; 過度敏感性; 農(nóng)村居民消費

      一、引言與文獻回顧

      據(jù)統(tǒng)計,截止2014年底,我國仍有占全國人口總量45.23%的農(nóng)村人口,農(nóng)村居民是不容忽視的重要消費群體;但是,農(nóng)村居民消費支出在全社會居民最終消費支出中的占比,由1978年的62.1%逐步下降到了2014年的23.8%,相應地,城鎮(zhèn)居民最終消費支出的比重則從197年的37.9%上升到了2014年的76.2%;可以認為,農(nóng)村居民在擴大消費支出方面,具有非常大的潛力。因此,深入研究我國農(nóng)村居民消費問題,對于進一步擴大內(nèi)需、調(diào)整經(jīng)濟結(jié)構與推動經(jīng)濟增長具有重大意義。國外學者對農(nóng)村居民消費問題進行了探討,Barslund和Tarp(2008)①Barslund M, Tarp F, “Formal and Informal Rural Credit in Four Provinces of Vietnam”, The Journal of Development Studies, 2008, 44(4), pp.485-503.考察了越南農(nóng)村信貸市場的運行狀況,發(fā)現(xiàn)正規(guī)貸款幾乎全部用于生產(chǎn)和資本積累,而非正規(guī)貸款主要用于平滑消費。Molini和Wan(2008)②Molini V, Wan G, “Discovering Sources of Inequality in Transition Economies: A Case Study of Rural Vietnam”, Economic Change and Restructuring, 2008, 41(1), pp.75-96.分析了越南農(nóng)村消費不平等現(xiàn)象,認為教育水平、實物資本和勞動力等因素加劇了消費不平等,而土地擁有量和金融信貸減少了消費不平等程度。Davies(2010)③Davies S, “Do Shocks Have a Persistent Impact on Consumption? The Case of Rural Malawi”, Progress in Development Studies, 2010, 10(1), pp.75-79.研究了疾病和死亡的家庭沖擊及洪水與干旱沖擊對馬拉維農(nóng)戶消費的影響,發(fā)現(xiàn)疾病和干旱對居民消費具有短期負向沖擊,但不存在顯著長期影響,因為農(nóng)戶在當期會被迫減少消費,長期來看,會通過風險分攤機制獲得相應補償;洪水具有長期正向影響,因為農(nóng)戶今后會受益于增加的降雨。Porter(2012)④Porter C, “Shocks, Consumption and Income Diversification in Rural Ethiopia”, Journal of Development Studies, 2012, 48(9), pp.1209-1222.研究了意外沖擊對埃塞俄

      比亞農(nóng)戶消費的影響,發(fā)現(xiàn)干旱災害會顯著地降低當期消費,但是不太極端的降雨變化及疾病、農(nóng)作物蟲害等特殊沖擊并不會對消費產(chǎn)生顯著的不利影響。也有研究分析了墨西哥農(nóng)戶的營養(yǎng)消費(Skoufias et al., 2009)*Skoufias E, Di Maro V, González-Cossío T, et al. “Nutrient Consumption and Household Income in Rural Mexico”, Agricultural Economics, 2009, 40(6), pp.657-675.、印度農(nóng)村地區(qū)的能源消費(Ekholm et al., 2010)*Ekholm T, Krey V, Pachauri S, etal. “Determinants of Household Energy Consumption in India”, Energy Policy, 2010,38(10), pp.5696-5707.以及孟加拉國農(nóng)戶健康沖擊對消費的影響(Islam and Maitra,2012)*Islam A, Maitra P, “Health Shocks and Consumption Smoothing in Rural Households: Does Microcredit Have a Role to Play?”, Journal of Development Economics, 2012, 97(2), pp.232-243.等。

      國內(nèi)研究主要考察了消費習慣、健康風險、貨幣政策以及不確定性等因素對農(nóng)戶消費行為的影響。崔海燕和范紀珍(2011)基于包含內(nèi)部和外部習慣形成的消費函數(shù),發(fā)現(xiàn)我國農(nóng)村居民消費變化對收入變動表現(xiàn)出“敏感性”特征,并且消費表現(xiàn)出顯著的內(nèi)部習慣形成特點*崔海燕、范紀珍:《內(nèi)部和外部習慣形成與中國農(nóng)村居民消費行為——基于省級動態(tài)面板數(shù)據(jù)的實證分析》,《中國農(nóng)村經(jīng)濟》2011年第7期。。何興強和史衛(wèi)(2014)*何興強、史衛(wèi):《健康風險與城鎮(zhèn)居民家庭消費》,《經(jīng)濟研究》2014年第5期。研究了農(nóng)戶自身感知的健康風險對其家庭消費的沖擊,并考察了醫(yī)療保險的健康風險緩解和消費促進效應,表明健康風險大的家庭人均總消費、食品和非食品消費均更低,在非食品消費上的負效應更大;醫(yī)療保險則有助于緩解家庭健康風險,繼而促進人均總消費、食品和非食品消費。封福育和趙夢楠(2016)*封福育、趙夢楠:《貨幣政策對農(nóng)村居民消費的非線性影響研究——基于PSTR模型的實證分析》,《中央財經(jīng)大學學報》2016年第1期?;趧討B(tài)優(yōu)化理論,將貨幣政策納入了農(nóng)戶消費的研究框架,發(fā)現(xiàn)貨幣政策對我國農(nóng)村居民的消費效應表現(xiàn)出非對稱與非線性特征。當實際利率水平高于門檻值時,其對農(nóng)戶消費的影響相對較高,反之則較低。陳沖(2014)*陳沖:《收入不確定性的度量及其對農(nóng)村居民消費行為的影響研究》,《經(jīng)濟科學》2014年第3期。將農(nóng)戶面臨的不確定性分解為程度、方向與心理狀態(tài),發(fā)現(xiàn)三個維度的不確定性均對農(nóng)村居民消費行為具有顯著影響,特別地,不確定性方向和心理狀態(tài)的影響呈現(xiàn)非對稱性。除此之外,也有研究考察了農(nóng)村信貸(陳東、劉金東,2013)*陳東、劉金東:《農(nóng)村信貸對農(nóng)村居民消費的影響——基于狀態(tài)空間模型和中介效應檢驗的長期動態(tài)分析》,《金融研究》2013年第6期。、稅費改革(汪偉等,2013)*汪偉、艾春榮、曹暉:《稅費改革對農(nóng)村居民消費的影響研究》,《管理世界》2013年第1期。、人口結(jié)構轉(zhuǎn)變(張永麗、南永清,2014)*張永麗、南永清:《人口結(jié)構轉(zhuǎn)變、農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長與農(nóng)村居民消費》,《華南農(nóng)業(yè)大學學報(社會科學版)》2014年第4期。、家庭資產(chǎn)(盧建新,2015)*盧建新:《農(nóng)村家庭資產(chǎn)與消費:來自微觀調(diào)查數(shù)據(jù)的證據(jù)》,《農(nóng)業(yè)技術經(jīng)濟》2015年第1期。等因素與農(nóng)戶消費間的關系。

      但上述文獻缺乏非正規(guī)金融對農(nóng)村居民消費影響的考察。通常認為,非正規(guī)金融是指未被監(jiān)管當局控制的金融活動,與之相對的正規(guī)金融則指以銀行等金融中介機構為主導并實行市場化運作的金融制度安排;在我國農(nóng)村地區(qū),非正規(guī)金融更多地表現(xiàn)為農(nóng)戶之間,以及農(nóng)戶與非正規(guī)金融組織間的貨幣借貸關系,這方面主要包括:民間借貸、互助會、典當業(yè)和合會等形式,而正規(guī)金融主要是由中國農(nóng)業(yè)發(fā)展銀行、中國農(nóng)業(yè)銀行以及農(nóng)村信用社等機構提供的金融服務活動,可以認為,現(xiàn)階段我國農(nóng)村金融市場具有典型的正規(guī)金融與非正規(guī)金融并存的“二元”結(jié)構特征。相關調(diào)查表明,非正規(guī)金融是我國農(nóng)戶獲得貸款的主要渠道,張兵和張寧(2012)*張兵、張寧:《農(nóng)村非正規(guī)金融是否提高了農(nóng)戶的信貸可獲性?—基于江蘇1202戶農(nóng)戶的調(diào)查》,《中國農(nóng)村經(jīng)濟》2012年第10期。在江蘇農(nóng)戶地區(qū)的調(diào)查發(fā)現(xiàn),非正規(guī)借款農(nóng)戶數(shù)和借款筆數(shù)的比例分別為67.39%和69.51%,趙建梅和劉玲玲(2013)*趙建梅、劉玲玲:《信貸約束與農(nóng)戶非正規(guī)金融選擇》,《經(jīng)濟理論與經(jīng)濟管理》2013年第4期。研究發(fā)現(xiàn),大約有72%的農(nóng)戶參與了借貸活動,其中有43.45%的農(nóng)戶獲得了非正規(guī)金融借款。據(jù)此可見,大多數(shù)農(nóng)村居民通過非正規(guī)渠道獲得融資,非正規(guī)借貸是是我國農(nóng)村金融市場上的主要融資形式之一。

      因此,農(nóng)村非正規(guī)金融發(fā)展對于緩解農(nóng)村居民面臨的流動性約束,提高當期消費水平,以及啟動內(nèi)需具有重要意義。同時,由于我國正處于經(jīng)濟社會轉(zhuǎn)型期,因制度變革等產(chǎn)生的不確定性和農(nóng)村正規(guī)金融市場不完善引發(fā)的流動性約束,以及農(nóng)村居民收入普遍偏低的事實,加之,我國農(nóng)村非正規(guī)金融產(chǎn)生于經(jīng)濟和金融體制尚不夠健全的背景下,使農(nóng)村居民消費需求難以在短期內(nèi)提高。

      基于此,我們將在拓展的C-M模型框架內(nèi),就非正規(guī)金融等因素與農(nóng)村居民消費行為的關系進行實證檢驗,以期對我國農(nóng)村非正規(guī)金融健康發(fā)展,以及農(nóng)戶消費水平的穩(wěn)步提升提供有益參考。下文的結(jié)構安排為:第二部分為模型設定與變量選取,第三部分為非正規(guī)金融與農(nóng)村居民消費關系的計量檢驗,第四部分為研究結(jié)論和政策啟示。

      二、模型設定與變量選取

      (一)模型設定

      ΔCt=ΔC1t+ΔC2t=μ+(1-λ)εt+λΔYt

      (1)

      對模型(1)進行估計,如果λ估計值顯著地等于0,則消費者按照持久收入進行消費,理性預期—持久收入—生命周期假說成立;如果λ不等于0,則存在過度敏感性,這種過度敏感性很可能是由流動性約束所引起的(Sarantis and Stewart,2003)*Sarantis N, Stewart C, “Liquidity Constraints, Precautionary Saving and Aggregate Consumption: An International Comparison”, Economic Modelling, 2003, 20(6), pp.1151-1173.。接下來,我們將其他影響農(nóng)村居民消費行為的變量也納入到模型(1)中,這些變量具體包括非正規(guī)金融、正規(guī)金融、人口撫養(yǎng)比以及不確定性等。于是,模型(1)可以進一步拓展為如下形式:

      ΔCit=μi+λ1ΔYit+λ2ΔINFit+λ3ΔFit+λ4ΔDEMit+λ5ΔUNit+εit

      (2)

      其中,INFt表示非正規(guī)金融變量,F(xiàn)t表示正規(guī)金融變量,DEMt為表示人口特征的家庭人口負擔系數(shù),UNt表示不確定性變量;i為不同省份,t表示不同的年份,μi表示地區(qū)效應,用于控制其他對因變量產(chǎn)生影響的不可觀測因素,εit為隨機誤差項。

      (二)變量選取

      我們選取了全國30個省(市、自治區(qū))2003至2014年的面板數(shù)據(jù)進行實證分析,因西藏數(shù)據(jù)缺失較多,故在樣本中剔除了西藏。就具體變量選取來看:由于缺乏我國農(nóng)村正規(guī)以及非正規(guī)金融的具體統(tǒng)計數(shù)據(jù),采用間接方法計算這些數(shù)據(jù)。《中國固定資產(chǎn)投資統(tǒng)計年鑒》將農(nóng)村固定資產(chǎn)投資劃分為農(nóng)村農(nóng)戶和非農(nóng)戶投資兩大類;按照資金不同來源的劃分,農(nóng)村農(nóng)戶投資又包括國內(nèi)貸款、自籌資金和其他資金三類,農(nóng)村非農(nóng)戶投資則包括國家預算內(nèi)資金、國內(nèi)貸款、利用外資、自籌資金和其他資金四類。據(jù)此,我們將農(nóng)戶投資中的國內(nèi)貸款以及非農(nóng)戶投資中的國家預算內(nèi)資金、國內(nèi)貸款、利用外資之和視為代表農(nóng)村正規(guī)金融的規(guī)模;而將農(nóng)村農(nóng)戶投資和非農(nóng)戶投資中的自籌資金與其他資金之和視為代表農(nóng)村非正規(guī)金融的規(guī)模。農(nóng)村家庭人口負擔系數(shù)用15歲以下和65歲以上人口總量與15至65歲人口規(guī)模的比例表示,撫養(yǎng)系數(shù)數(shù)據(jù)來源于2004至2006年的《中國人口統(tǒng)計年鑒》以及2007至2015年的《中國人口和就業(yè)統(tǒng)計年鑒》。同時,有關不確定性的衡量,我們采用家庭收入與消費兩者增長率的比值來表征(田崗,2005)*田崗:《不確定性、融資約束與我國農(nóng)村高儲蓄現(xiàn)象的實證分析—一個包含融資約束的預防性儲蓄模型檢驗》,《經(jīng)濟科學》2015年第1期。。以農(nóng)村居民人均消費支出來表示消費變量,以農(nóng)村居民人均可支配收入來表示收入變量。通常而言,考慮到居民消費與收入原始序列一般接近服從對數(shù)—對數(shù)關系,為了消除可能存在的異方差影響,我們對消費與收入數(shù)據(jù)分別取了對數(shù)值,此外,對正規(guī)和非正規(guī)金融變量也進行了類似處理。各名義變量均采取農(nóng)村居民消費價格指數(shù)(1985=100)剔除了價格因素的影響。對于2013至2014年的非正規(guī)金融和正規(guī)金融數(shù)據(jù),以及其他個別缺失值,我們利用指數(shù)平滑法預測得到,其余數(shù)據(jù)取自各省(市、自治區(qū))統(tǒng)計年鑒。有關變量的描述性統(tǒng)計分析如表1所示。

      表1變量的描述性統(tǒng)計量

      資料來源:根據(jù)《中國固定資產(chǎn)投資統(tǒng)計年鑒》及各省(市、自治區(qū))統(tǒng)計年鑒計算整理所得。

      三、非正規(guī)金融與農(nóng)村居民消費關系的計量檢驗

      (一)數(shù)據(jù)平穩(wěn)性檢驗

      表2變量單位根檢驗

      注:***、**、*分別表示在1%、5%、10%的水平下顯著。

      (二)全國層面基本模型回歸結(jié)果

      表3全國層面基本模型回歸結(jié)果

      ①由于采用的是FE估計量,差分過程中去掉了常數(shù)項,故此處不匯報常數(shù)項。

      注:()內(nèi)數(shù)值為系數(shù)的異方差穩(wěn)健標準差,[]內(nèi)系數(shù)為P值。Kleibergen-Paap rk Wald F統(tǒng)計量中{ }內(nèi)數(shù)值為Stock-Yogo(2005)檢驗在10%水平上的臨界值;***、**、*分別表示在1%、5%、10%的水平上顯著。

      根據(jù)以上檢驗,文章的計量結(jié)果將基于第(4)列進行分析??梢园l(fā)現(xiàn),樣本期內(nèi)農(nóng)村居民消費行為對收入以及非正規(guī)金融變動皆表現(xiàn)出“過度敏感性”特征,但是農(nóng)村居民消費對收入的敏感性要遠高于對非正規(guī)金融的敏感性,這意味著盡管中國農(nóng)村非正規(guī)金融的發(fā)展在某種程度上緩解了農(nóng)戶面臨的流動性約束,并繼而促進了農(nóng)戶消費水平的提升,但是收入對消費的影響遠高于非正規(guī)金融的效應,收入依然是制約并決定農(nóng)戶消費的關鍵性因素。

      但是,農(nóng)村居民消費對正規(guī)金融的“過度敏感性”系數(shù)并不顯著,且非正規(guī)金融的消費效應遠大于正規(guī)金融的消費效應,其可能性在于:第一,由于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的收益相對較低,農(nóng)業(yè)發(fā)展很難滿足正規(guī)金融機構以利潤最大化為導向的訴求,加之我國農(nóng)村人口收入相對較低,儲蓄水平不高,大量的金融中介組織在農(nóng)村市場缺乏生存、發(fā)展的基礎,其在農(nóng)村地區(qū)的持續(xù)經(jīng)營面臨著難以逾越的困境;同時,通常認為,將貸款用于生產(chǎn)性用途的農(nóng)戶往往具有最高的還款能力,因而正規(guī)金融機構大多向農(nóng)戶發(fā)放的是生產(chǎn)性而非消費性貸款。第二,農(nóng)業(yè)生產(chǎn)具有典型的周期性特征,其容易受到氣候條件、病蟲災害等影響,致使農(nóng)戶收入往往具有較大的波動性,這就需要農(nóng)戶在農(nóng)業(yè)歉收的年份利用金融借貸來平滑其消費支出,然而,農(nóng)村金融市場上普遍存在由信息不對稱誘發(fā)的道德風險和逆向選擇,且農(nóng)戶缺乏有效的抵押產(chǎn)品,這使得農(nóng)戶很難從正規(guī)金融部門獲得貸款支持,而非正規(guī)金融可以憑借其獨特優(yōu)勢有效地滿足農(nóng)戶的融資需求,在農(nóng)戶收入存在較大的波動且面臨剛性的消費支出時,對于絕大部分農(nóng)戶而言,只能訴諸于非正規(guī)金融來緩解資金約束。第三,特別地,自1998年以來我國四大國有商業(yè)銀行相繼實施了撤銷、合并縣級經(jīng)營網(wǎng)點的諸多改革措施,最終致使農(nóng)村信用社成為農(nóng)村地區(qū)主要的正規(guī)金融機構,但是長期以來,農(nóng)村信用社面臨著經(jīng)營管理滯后、不良貸款率居高不下以及資金實力薄弱等一系列問題,這導致農(nóng)村居民的貸款需求嚴重地受到抑制,制約了農(nóng)戶消費需求的滿足;同時,非正規(guī)金融具有廣泛性、無抵押以及靈活性等優(yōu)勢,可以較好地彌補正規(guī)金融的一些不足。

      同時,人口撫養(yǎng)系數(shù)在5%水平上并不顯著,其原因可能在于我國長期實行了嚴格控制人口增長的“計劃生育”政策,致使農(nóng)村人口結(jié)構發(fā)生了較大變化,突出表現(xiàn)為:老年人口比率的持續(xù)上升和幼兒人口的不斷下降,養(yǎng)老壓力的增加在某種程度上與幼兒人口負擔的減少進行了抵消,從而導致家庭人口撫養(yǎng)狀況對消費的影響不夠顯著;同時,不確定性對消費存在顯著的負向效應,意味著當農(nóng)村居民在面臨較強的不確定性時,必定會降低當前的消費水平。

      此外,在工具變量的識別過程中,Durbin-Wu-Hausman檢驗顯示模型確實存在內(nèi)生性,為了克服該問題,采用的滯后一期作為工具變量(IV),并針對IV的有效性進行了識別不足、弱識別以及過度識別檢驗。Kleibergen-Paap rk LM統(tǒng)計量在5%水平上拒絕了識別不足的原假設;Kleibergen-Paap Wald rk F統(tǒng)計量大于Stock-Yogo(2005)檢驗10%水平上的臨界值,故拒絕了IV是弱識別的假定;同時,Hansen J統(tǒng)計量為0.0000,顯示“方程是完全識別的”。因此,我們選取的工具變量具有合理性。

      (三)東部、中部、西部和東北地區(qū)的回歸結(jié)果

      這里基于模型(2),同樣采用采取控制了個體效應的面板工具變量-廣義矩估計(IV-GMM)分析了非正規(guī)金融與農(nóng)村居民消費關系的區(qū)域性差異。具體來說,將我國經(jīng)濟區(qū)域劃分為東、中、西以及東北部四大地區(qū)*東部包括北京、天津、河北、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東和海南10個省(市);中部包括山西、安徽、江西、河南、湖北和湖南6個省;西部包括廣西、重慶、四川、貴州、云南、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆和內(nèi)蒙古11個省(市、自治區(qū));東北包括遼寧、吉林和黑龍江3個省。,表4報告了相應估計結(jié)果。

      表4劃分東部、中部、西部和東北地區(qū)的模型回歸結(jié)果

      續(xù)表4

      估計方法工具變量—廣義矩估計(IV-GMM)ΔDEM0.1405(0.1305)0.2031(0.2118)0.2115(0.1901)0.2386(0.2048)ΔUN0.0169(0.0116)0.0346***(0.0108)0.0294***(0.0071)0.0148(0.314)Durbin-Wu-Hausman檢驗70.0313*[0.0597]61.0444**[0.0332]83.7334**[0.0187]75.9632***[0.0326]Kleibergen-PaaprkLM統(tǒng)計量30.5750**[0.0484]43.2830**[0.0070]36.1920**[0.0128]20.0310***[0.0086]Kleibergen-PaaprkWaldF統(tǒng)計量30.3180{16.3800}22.3430{16.3800}41.2500{16.3800}29.0260{16.3800}HansenJ統(tǒng)計量0.0000.0000.0000.000CenteredR20.72050.60880.68150.7180觀測值1006011030

      注:()內(nèi)數(shù)值為系數(shù)的異方差穩(wěn)健標準差,[]內(nèi)系數(shù)為P值。Kleibergen-Paap rk Wald F統(tǒng)計量中{ }內(nèi)數(shù)值為Stock-Yogo(2005)檢驗在10%水平上的臨界值;***、**、*分別表示在1%、5%、10%的水平上顯著。

      從表4可以發(fā)現(xiàn),不同地區(qū)農(nóng)戶消費對收入變動和非正規(guī)金融變動均表現(xiàn)出“過度敏感性”,整體上在5%的水平下顯著。其中西部農(nóng)戶消費對收入敏感性系數(shù)最高,中部與東北部地區(qū)收入敏感性系數(shù)相差不多,中部收入敏感性系數(shù)略高于東北部地區(qū),而東部地區(qū)收入敏感性系數(shù)最低。就非正規(guī)金融的影響而言,西部地區(qū)農(nóng)村居民消費對非正規(guī)金融的敏感性系數(shù)最高,中部地區(qū)次之,東部和東北部地區(qū)最低,非正規(guī)金融的消費效應存在明顯的區(qū)域性差異,形成了從西到東逐步遞減的梯度。這是因為,與經(jīng)濟社會發(fā)展水平相適應,我國農(nóng)村正規(guī)金融規(guī)模存在由東到西逐漸下降的梯度,由此造成的金融缺口只能由非正規(guī)金融來彌補。

      整體而言,西部地區(qū)農(nóng)戶消費對收入和非正規(guī)金融的敏感性最大,意味著西部地區(qū)農(nóng)戶面臨最為嚴重的流動性約束,而東部和東北部地區(qū)農(nóng)戶受到的流動性約束要相對較低;產(chǎn)生這種現(xiàn)象的根本原因在于我國不同區(qū)域間經(jīng)濟社會發(fā)展水平的不平衡,近年來西部地區(qū)農(nóng)村居民收入取得了較快增長,在一定程度上刺激了其消費需求,但西部農(nóng)村居民預期收入水平依然較低,這直接抑制了其消費意愿的實現(xiàn),而東部和東北部地區(qū)農(nóng)村居民具備較高的當期支付能力和穩(wěn)定的收入預期,因而受到的流動性約束程度都相對較低。

      就正規(guī)金融而言,東部地區(qū)正規(guī)金融系數(shù)不顯著,中部和東北地區(qū)正規(guī)金融系數(shù)在10%的水平上顯著,但西部地區(qū)正規(guī)金融系數(shù)在5%水平上顯著;其原因在于西部地區(qū)農(nóng)村經(jīng)濟總量小,發(fā)展水平相對落后,經(jīng)濟活動蘊含的資金流量和產(chǎn)生的經(jīng)濟效益難以支撐正規(guī)商業(yè)性金融機構的有效運行,并由此造成西部正規(guī)金融發(fā)展對農(nóng)戶消費的約束程度最為明顯。實際上,即便是經(jīng)濟發(fā)展水平較好的中部和東北地區(qū),隨著我國農(nóng)村金融體制改革的逐步深入,以及農(nóng)村信用社運作日趨商業(yè)化,致使正規(guī)金融機構對農(nóng)戶的貸款決策變得更加嚴格和謹慎,這必將會進一步加劇現(xiàn)有農(nóng)村金融缺口,削弱農(nóng)村正規(guī)金融的消費效應。同時,各地區(qū)不確定性的消費效應呈現(xiàn)出較大差異,其中,中部和西部不確定性的消費效應最大,東部地區(qū)次之,東北地區(qū)最小,不確定性消費效應的地區(qū)差異主要受各地區(qū)農(nóng)村居民收入水平、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)基礎和環(huán)境的制約,由于東部以及東北地區(qū)農(nóng)戶收入水平相對較高,農(nóng)業(yè)生產(chǎn)基礎和環(huán)境較好,且具有較強的抗風險能力,因而不確定性對消費的沖擊相對較小。

      此外,各地區(qū)檢驗同樣選取了ΔY的滯后一期至滯后三期作為工具變量,有關工具變量有效性的Kleibergen-Paap rk LM統(tǒng)計量、Kleibergen-Paap rk Wald F統(tǒng)計量和Hansen J過度識別檢驗表明,選取的工具變量滿足有效性條件。

      四、研究結(jié)論與政策啟示

      以上分析可得出以下幾點結(jié)論:(1)樣本期內(nèi)農(nóng)村居民消費對收入和非正規(guī)金融變動皆存在“過度敏感性”特征,收入敏感性系數(shù)遠高于非正規(guī)金融敏感性系數(shù);表明在某種程度上農(nóng)村非正規(guī)金融發(fā)展緩解了農(nóng)戶面臨的流動性約束,繼而提升了其消費水平,但是收入依舊是制約并決定農(nóng)戶消費的關鍵性因素。(2)農(nóng)村居民消費對收入以及非正規(guī)金融的敏感性系數(shù)均存在顯著的區(qū)域差異,西部地區(qū)收入和非正規(guī)金融敏感性系數(shù)最大,說明西部農(nóng)村居民面臨最為嚴重的流動性約束,而東部和東北部地區(qū)居民受到較低的流動性約束。(3)正規(guī)金融和人口撫養(yǎng)系數(shù)對農(nóng)村居民消費的影響不夠顯著,而不確定性存在顯著的負向效應。

      因此,從根本上緩解農(nóng)村居民受到的流動性約束,提升農(nóng)村居民消費和啟動內(nèi)需的政策著眼點在于建立健全增加農(nóng)村居民收入的長效機制,培育、引導農(nóng)村非正規(guī)金融市場健康發(fā)展,提升正規(guī)金融經(jīng)營管理水平,形成正規(guī)與非正規(guī)金融相互補充的多層次金融服務體系。具體來說:第一,通過打造以農(nóng)村居民為主體、具有較強市場競爭力的現(xiàn)代農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)體系,來形成確保農(nóng)戶收入穩(wěn)步增長的長效機制;同時建立健全農(nóng)村各項社會保障體系,有效增強農(nóng)戶的風險防范能力。第二,通過相關政策合理引導非正規(guī)金融市場發(fā)展,規(guī)范和控制非正規(guī)金融的規(guī)模和參與度,逐步放寬對農(nóng)村金融市場的限制性政策;同時,在政策制定和落實過程中,針對農(nóng)村不同金融活動采取差異性的政策,特別要加強對地下錢莊、合會等非法的非正規(guī)金融的監(jiān)督管理。第三,進一步大力發(fā)展農(nóng)村正規(guī)金融,提升經(jīng)營水平,拓寬其業(yè)務服務范圍;農(nóng)業(yè)銀行要繼續(xù)完善其經(jīng)營管理體制,以服務“三農(nóng)”為中心,深化經(jīng)營方式改革,改善信貸投資結(jié)構;農(nóng)村信用社要繼續(xù)按照合作制原則來規(guī)范其運營,利用商業(yè)金融在農(nóng)村收縮業(yè)務網(wǎng)點的機遇,穩(wěn)步拓展其業(yè)務空間。

      [責任編輯:賈樂耀]

      Informal Finance, Excessive Sensitivity and Consumption of Chinese Rural Residents——An Empirical Analysis Based on Provincial Panel Data 2003-2014

      NAN Yong-qing ZANG Xu-heng WANG Li-ping

      (School of Economics and Management, Southeast University, Nanjing 211189, P.R.China;School of Economics, Shandong University, Jinan 250100, P.R.China;School of Economics, Shandong University of Finance and Economics, Jinan 250014, P.R.China)

      Based on the extended model framework of Campbell-Mankiw (1990), we adopt the panel instrumental variable-generalized moment estimation(IV-GMM)to control individual effect and test the relationship between informal finance and consumption of Chinese rural residents. The data come from Chinese rural provincial panel data from 2003 to 2014. The study shows that the consumption of rural residents has “excessive sensitivity” to income changes and informal financial changes, and the income sensitivity coefficient is much higher than that of informal finance. The sensitivity coefficients of these two factors show obvious regional characteristics, forming a descending gradient from the west to the east, which means that western farmers are faced with more severe liquidity constraints. The impact of population dependency ratio on consumption is not significant, and uncertainty has a large negative impact. The key for expanding domestic demand is to build a long-term mechanism for the growth of rural residents’ income, and to form a multi-level financial service system in which formal and informal finance complement each other.

      Informal finance; Excessive sensitivity; Rural residents’ consumption

      2017-03-12

      教育部哲學社會科學研究重大課題攻關項目“建立擴大消費需求的長效機制研究”(11JZD016);國家社科基金重點項目“網(wǎng)絡型差序格局的‘關系人’經(jīng)濟行為一般均衡研究”(15AJL004)。

      南永清,東南大學經(jīng)濟管理學院博士研究生(南京211189; nanyongqinga@163.com);臧旭恒,山東大學消費與發(fā)展研究所博士生導師、教授(濟南250100; xhzang@sdu.edu.cn);王立平,山東財經(jīng)大學經(jīng)濟學院教授(濟南250014; 007wangliping@163.com)。

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