孫繼國(guó) 王倩 胡金焱
摘 要:基于CHFS 2015年數(shù)據(jù),運(yùn)用Logit模型剖析農(nóng)戶(hù)參與正規(guī)金融和非正規(guī)金融的影響因素,采用傾向得分匹配法(PSM)系統(tǒng)分析正規(guī)金融、非正規(guī)金融對(duì)農(nóng)戶(hù)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)的化解效應(yīng)。結(jié)果顯示:農(nóng)戶(hù)的性別、年齡、受教育程度、婚姻狀況、健康狀況、家庭人口規(guī)模、家庭人均收入等因素顯著影響農(nóng)戶(hù)參與金融借貸;正規(guī)金融能夠顯著化解農(nóng)戶(hù)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn),且對(duì)35歲以上的農(nóng)戶(hù)、非貧困戶(hù)、高收入家庭、西部地區(qū)農(nóng)戶(hù)等群體所起的作用更為顯著;非正規(guī)金融在農(nóng)戶(hù)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)化解中發(fā)揮的作用有限。正規(guī)金融能夠通過(guò)促進(jìn)農(nóng)戶(hù)創(chuàng)業(yè)來(lái)化解農(nóng)戶(hù)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)。
關(guān)鍵詞: 正規(guī)金融;非正規(guī)金融;農(nóng)戶(hù)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn);傾向得分匹配法
中圖分類(lèi)號(hào):F832.35 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼: A 文章編號(hào):1003-7217(2020)06-0027-08
一、引 言
中國(guó)是世界上遭受農(nóng)業(yè)自然災(zāi)害最為嚴(yán)重的國(guó)家之一,農(nóng)業(yè)自然風(fēng)險(xiǎn)始終是影響農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展和制約農(nóng)戶(hù)增收的主要因素之一[1,2]。近年來(lái),中國(guó)農(nóng)業(yè)發(fā)展正加速由傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)向現(xiàn)代農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)變?,F(xiàn)代農(nóng)業(yè)體系下,農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈不斷延伸,農(nóng)戶(hù)的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)行為更加多元化,因此,農(nóng)戶(hù)在生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)過(guò)程中面臨的風(fēng)險(xiǎn)也從傳統(tǒng)的、單一的自然風(fēng)險(xiǎn)向多元化、復(fù)雜化的農(nóng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)變,市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)逐漸取代自然風(fēng)險(xiǎn)成為最主要的農(nóng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)[3,4]。多元化農(nóng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的共同作用增大了農(nóng)戶(hù)收入的不確定性,災(zāi)年的減產(chǎn)與豐年的“菜賤傷農(nóng)”“果賤傷農(nóng)”等現(xiàn)象時(shí)有發(fā)生。因此,現(xiàn)代農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)環(huán)境下,要想讓廣大農(nóng)戶(hù)都盡快富裕起來(lái),構(gòu)建農(nóng)戶(hù)增收的長(zhǎng)效機(jī)制,就必須增強(qiáng)農(nóng)戶(hù)風(fēng)險(xiǎn)抵御能力。金融作為現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)的核心,能夠?yàn)檗r(nóng)業(yè)生產(chǎn)項(xiàng)目、農(nóng)戶(hù)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)規(guī)模擴(kuò)大提供融資支持,而且能夠增加創(chuàng)業(yè)機(jī)會(huì)、提高農(nóng)戶(hù)收入,進(jìn)而幫助農(nóng)戶(hù)運(yùn)用金融工具降低生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)中遇到的風(fēng)險(xiǎn)損失,為化解農(nóng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)提供有力支撐。
關(guān)于金融對(duì)農(nóng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的影響,已有文獻(xiàn)多從農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的角度進(jìn)行研究,大部分研究都認(rèn)為農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)能夠通過(guò)風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)移和收益外溢直接降低農(nóng)戶(hù)面臨的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)[5-8]。但也有學(xué)者認(rèn)為,由于農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)在運(yùn)行過(guò)程中存在自選擇、道德風(fēng)險(xiǎn)以及面臨高額的運(yùn)營(yíng)成本等問(wèn)題,使得保險(xiǎn)賠償金在很大程度上無(wú)法彌補(bǔ)農(nóng)戶(hù)受災(zāi)損失,因此,農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)有時(shí)無(wú)法有效發(fā)揮風(fēng)險(xiǎn)管理的功能[9-13]。
現(xiàn)代農(nóng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)日益多樣化、復(fù)雜化的特征對(duì)風(fēng)險(xiǎn)管理提出了更高的要求,因此,防范化解農(nóng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的金融工具也需從農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)擴(kuò)展到金融借貸等方面,實(shí)現(xiàn)化解途徑多元化。正規(guī)金融與非正規(guī)金融長(zhǎng)期共存的二元金融結(jié)構(gòu)是我國(guó)農(nóng)村金融體制的重要特征,正規(guī)金融主要指通過(guò)傳統(tǒng)商業(yè)銀行、新型農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)(村鎮(zhèn)銀行、貸款公司和農(nóng)村資金互助社)、互聯(lián)網(wǎng)銀行(如網(wǎng)商銀行、微眾銀行)等進(jìn)行資金融通,非正規(guī)金融主要指通過(guò)親友借貸、民間借貸等方式進(jìn)行融資[14,15]。學(xué)者們大多認(rèn)為正規(guī)金融與非正規(guī)金融都能夠緩解農(nóng)戶(hù)信貸約束,增強(qiáng)農(nóng)戶(hù)金融可得性,有助于農(nóng)戶(hù)擴(kuò)大再生產(chǎn),進(jìn)而促進(jìn)農(nóng)戶(hù)增收,提高其抵抗農(nóng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的能力[16-18]。
已有關(guān)于金融與農(nóng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)化解之間關(guān)系的研究存在不足:第一,已有研究多基于農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)視角考察對(duì)農(nóng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的影響,鮮有研究從融資角度,即是否參與正規(guī)金融與非正規(guī)金融來(lái)深入探討農(nóng)戶(hù)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)的化解問(wèn)題;第二,已有研究多根據(jù)地區(qū)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值、糧食產(chǎn)量等宏觀(guān)數(shù)據(jù)變化來(lái)分析地區(qū)遭遇到的農(nóng)業(yè)自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)及其化解情況,從農(nóng)戶(hù)自身角度運(yùn)用微觀(guān)數(shù)據(jù)探討農(nóng)戶(hù)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)化解的研究還相對(duì)較少。鑒于此,本文基于中國(guó)家庭金融調(diào)查數(shù)據(jù)(CHFS),從農(nóng)戶(hù)融資的角度出發(fā),利用Logit模型剖析農(nóng)戶(hù)參與金融借貸的影響因素,采用傾向得分匹配法(PSM)測(cè)算比較正規(guī)金融與非正規(guī)金融對(duì)農(nóng)戶(hù)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)的化解效應(yīng),并實(shí)證分析化解效應(yīng)的組群差異。同時(shí),運(yùn)用Probit模型分析創(chuàng)業(yè)在化解農(nóng)戶(hù)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)中的作用。以期拓寬金融服務(wù)鄉(xiāng)村振興、金融解決相對(duì)貧困的研究視域,也為進(jìn)一步優(yōu)化農(nóng)村信貸供給決策、大力開(kāi)展金融工具創(chuàng)新進(jìn)而有效防范化解現(xiàn)代農(nóng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)提供參考依據(jù)。
二、理論分析與研究假設(shè)
(一)正規(guī)金融與農(nóng)戶(hù)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)化解
正規(guī)金融是農(nóng)村普惠金融中最基本的金融工具,其本身具有規(guī)模與成本優(yōu)勢(shì),能夠通過(guò)金融機(jī)構(gòu)之間的有序競(jìng)爭(zhēng)來(lái)緩解農(nóng)戶(hù)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)的融資約束,提高其抵御農(nóng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的能力[19,20]。一方面,農(nóng)戶(hù)通過(guò)傳統(tǒng)商業(yè)銀行、新型農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)和互聯(lián)網(wǎng)銀行貸款可以擴(kuò)大再生產(chǎn),增強(qiáng)其應(yīng)對(duì)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的能力;另一方面,在農(nóng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生后,農(nóng)戶(hù)可以借助信貸資金迅速恢復(fù)生產(chǎn),減少損失;再者,正規(guī)金融基層網(wǎng)點(diǎn)的增加還有助于提高農(nóng)戶(hù)金融服務(wù)的可得性,為農(nóng)戶(hù)融資增加便利,有助于生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)更好地化解[21-23]。基于以上分析,提出研究假設(shè)1。
H1 正規(guī)金融對(duì)農(nóng)戶(hù)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)化解具有顯著正向影響。
(二)非正規(guī)金融與農(nóng)戶(hù)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)化解
非正規(guī)金融能夠緩解農(nóng)村資金供求矛盾,減輕銀行的儲(chǔ)蓄及其投資轉(zhuǎn)化壓力,可以較好地彌補(bǔ)傳統(tǒng)銀行信貸資金的不足,是正規(guī)金融的重要補(bǔ)充。當(dāng)缺乏正規(guī)金融支持和面臨信貸約束時(shí),非正規(guī)金融具有信息甄別等優(yōu)勢(shì),能夠幫助農(nóng)戶(hù)緩解信貸約束[24]。同時(shí),非正規(guī)金融基于人緣、地緣等關(guān)系而形成,不需要抵押和擔(dān)保,因此具有效率優(yōu)勢(shì),可以幫助農(nóng)戶(hù)快速融資,提升農(nóng)戶(hù)收入水平,從而有助于生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)化解[25,26]。另外,與正規(guī)金融相比,非正規(guī)金融在當(dāng)前我國(guó)農(nóng)村金融供給中居于次要地位,利率相對(duì)較高,且在處理信貸評(píng)級(jí)等信息方面具有劣勢(shì),因此,非正規(guī)金融對(duì)農(nóng)戶(hù)融資約束的緩解效果不如正規(guī)金融[27-29]。基于以上分析,提出研究假設(shè)2、3。
H2 非正規(guī)金融對(duì)農(nóng)戶(hù)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)化解具有顯著正向影響。
H3 非正規(guī)金融對(duì)農(nóng)戶(hù)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)的化解效果小于正規(guī)金融。
(三)創(chuàng)業(yè)在金融借貸化解農(nóng)戶(hù)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)的中介效應(yīng)
農(nóng)戶(hù)參與金融借貸可以顯著促進(jìn)家庭創(chuàng)業(yè)決策和增加家庭創(chuàng)業(yè)績(jī)效,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)農(nóng)戶(hù)多元化增收[30-32],且金融機(jī)構(gòu)擴(kuò)張?jiān)娇欤饺菀状龠M(jìn)農(nóng)戶(hù)非農(nóng)就業(yè)[33]。不同金融機(jī)構(gòu)所促進(jìn)的創(chuàng)業(yè)類(lèi)型有所差異,例如正規(guī)金融機(jī)構(gòu)能夠促進(jìn)“雇主”型創(chuàng)業(yè),非正規(guī)金融機(jī)構(gòu)能夠促進(jìn)“自雇”型創(chuàng)業(yè)[34]。因此,金融借貸除了能夠直接為遭受農(nóng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的農(nóng)戶(hù)提供資金幫助其化解生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)之外,還可以通過(guò)促進(jìn)農(nóng)戶(hù)創(chuàng)業(yè)增加農(nóng)戶(hù)的非農(nóng)收入,進(jìn)而化解其在生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)過(guò)程中遇到的農(nóng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)。基于以上分析,提出研究假設(shè)4。
H4 金融借貸能夠通過(guò)促進(jìn)農(nóng)戶(hù)創(chuàng)業(yè)來(lái)化解生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)。
三、研究設(shè)計(jì)
(一)數(shù)據(jù)來(lái)源
所用數(shù)據(jù)為西南財(cái)經(jīng)大學(xué)中國(guó)家庭金融調(diào)查與研究中心發(fā)布的2015年中國(guó)家庭金融調(diào)查數(shù)據(jù)(CHFS)①。該調(diào)查采用三階段、分層、與人口規(guī)模成比例(PPS)的抽樣方法,收集具有代表性的中國(guó)家庭金融微觀(guān)信息,是中國(guó)首個(gè)以家庭金融為主題的調(diào)查。2015年CHFS樣本覆蓋了除港澳臺(tái)、新疆和西藏外的29個(gè)省、市、自治區(qū),包含個(gè)體、家庭兩個(gè)層面。在刪除無(wú)效信息樣本、相關(guān)變量數(shù)據(jù)缺失樣本之后,有效樣本量為10991個(gè)。
(二)變量選取與描述性統(tǒng)計(jì)
1.被解釋變量。以農(nóng)戶(hù)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)為被解釋變量(Y)。在CHFS中,受訪(fǎng)者被問(wèn)到從事哪些農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)(種植糧食作物和經(jīng)濟(jì)作物、林木種植、采運(yùn)、畜禽飼養(yǎng)以及水產(chǎn)養(yǎng)殖和捕撈)及從這些農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)中獲得的收入是多少,把這些收入加總作為農(nóng)戶(hù)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)的收入;受訪(fǎng)者還被問(wèn)到采購(gòu)了哪些農(nóng)資品(種子、農(nóng)藥、生長(zhǎng)劑、化肥、農(nóng)膜、小型農(nóng)機(jī)具等)及采購(gòu)這些農(nóng)資品花費(fèi)的成本,以及雇人、租賃機(jī)器等成本,把這些成本加總作為農(nóng)戶(hù)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)的成本。以農(nóng)戶(hù)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)的收入與成本之比作為農(nóng)戶(hù)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)的代理變量,當(dāng)該比率小于1時(shí),收入不足以覆蓋成本,即認(rèn)為該農(nóng)戶(hù)遭受了生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn),設(shè)置為1;反之,設(shè)置為0。
2.解釋變量。以農(nóng)戶(hù)是否參與正規(guī)金融(M1)和非正規(guī)金融(M2)為解釋變量。在CHFS中,受訪(fǎng)者被問(wèn)到:“農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)是否有尚未還清的銀行/信用社貸款?”當(dāng)受訪(fǎng)者回答為“是”時(shí),認(rèn)為農(nóng)戶(hù)參與了正規(guī)金融,設(shè)置為1;反之,設(shè)置為0。同樣,受訪(fǎng)者在問(wèn)到“除了銀行/信用社貸款以外,目前是否因農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)有尚未還清的民間借款?”回答為“是”,認(rèn)為農(nóng)戶(hù)參與了非正規(guī)金融,設(shè)置為1;否則,設(shè)置為0。
3.控制變量。參考相關(guān)研究[20,35],選取反映戶(hù)主特征和家庭特征的變量作為控制變量(X)。戶(hù)主特征變量主要有戶(hù)主的性別、年齡、健康狀況、婚姻狀況、受教育程度,是否為黨員等。考慮到年齡對(duì)農(nóng)戶(hù)參與金融借貸的影響可能存在非線(xiàn)性關(guān)系,加入年齡的平方這一變量;家庭特征變量主要有家庭人口規(guī)模、家庭人均收入的對(duì)數(shù)、是否獲得農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)補(bǔ)貼、是否獲得農(nóng)業(yè)技術(shù)指導(dǎo)、家庭農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力占比和人均耕地面積。各變量定義見(jiàn)表1。
(三)PSM研究設(shè)計(jì)
由于農(nóng)戶(hù)是否參與金融借貸是其自我選擇的結(jié)果,樣本存在“自選擇”問(wèn)題,若用傳統(tǒng)的線(xiàn)性回歸模型直接進(jìn)行回歸,很難得到一致估計(jì)。為此,應(yīng)比較同一遭受生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)的農(nóng)戶(hù)參與金融借貸(處理組)和未參與金融借貸(控制組)兩種狀態(tài)下農(nóng)戶(hù)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)的平均化解效應(yīng)。但在實(shí)踐中,遭受生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)的農(nóng)戶(hù)參與金融借貸和未參與金融借貸對(duì)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)的化解效應(yīng)很難同時(shí)觀(guān)測(cè)到,存在“數(shù)據(jù)缺失”。傾向得分匹配法(PSM)能夠在降低個(gè)體自身差異的同時(shí),很好地解決樣本“自選擇”問(wèn)題并較好地控制內(nèi)生性。因此,建立反事實(shí)研究框架,運(yùn)用PSM方法以準(zhǔn)確測(cè)度正規(guī)金融和非正規(guī)金融對(duì)農(nóng)戶(hù)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)的化解效應(yīng)。
PSM方法的具體步驟如下:
1.計(jì)算傾向得分值(PS)。運(yùn)用Logit模型計(jì)算農(nóng)戶(hù)參與金融借貸的概率(即傾向得分值),該值將樣本農(nóng)戶(hù)的不同特征變量轉(zhuǎn)換成一個(gè)數(shù)值,使多元匹配成為可能。模型設(shè)定如下:
四、實(shí)證分析
(一)農(nóng)戶(hù)參與正規(guī)金融、非正規(guī)金融的影響因素分析
為得到較好的匹配效果,先基于Logit模型分析農(nóng)戶(hù)參與正規(guī)金融、非正規(guī)金融的影響因素,回歸結(jié)果見(jiàn)表2。由表2知,差異化的戶(hù)主特征和家庭特征對(duì)農(nóng)戶(hù)參與正規(guī)金融和非正規(guī)金融都有重要影響。(1)戶(hù)主特征層面。男性無(wú)論參與正規(guī)金融還是非正規(guī)金融,都在1%的統(tǒng)計(jì)水平上有顯著的正向影響,說(shuō)明男性參與借貸的意愿更強(qiáng);年齡與農(nóng)戶(hù)參與正規(guī)金融呈倒U型關(guān)系。原因可能在于隨著年齡的增長(zhǎng),農(nóng)戶(hù)會(huì)擁有更多的致富知識(shí)和經(jīng)驗(yàn),也更有能力償還貸款。同時(shí),金融機(jī)構(gòu)比較容易掌握壯年農(nóng)戶(hù)的綜合信息,也愿意發(fā)放貸款。但當(dāng)年齡逐漸增大到一定程度,農(nóng)戶(hù)貸款意愿與創(chuàng)新精神都會(huì)減弱。健康狀況與農(nóng)戶(hù)參與正規(guī)金融和非正規(guī)金融都顯著正相關(guān),說(shuō)明農(nóng)戶(hù)身體健康狀況差會(huì)導(dǎo)致家庭看病支出增加,金融借貸也會(huì)隨之增加。受教育程度對(duì)農(nóng)戶(hù)參與正規(guī)金融和非正規(guī)金融的效應(yīng)都為負(fù),說(shuō)明教育程度越高農(nóng)戶(hù)越不傾向于借款。已婚與成為黨員都對(duì)農(nóng)戶(hù)參與正規(guī)金融有顯著的正向影響,即已婚農(nóng)民與黨員更容易獲得正規(guī)金融機(jī)構(gòu)的貸款。(2)家庭特征層面。家庭人口規(guī)模越大越傾向于參與正規(guī)金融和非正規(guī)金融,家庭人均收入與參與正規(guī)金融顯著正相關(guān),與非正規(guī)金融顯著負(fù)相關(guān)??赡艿脑蛟谟?,收入越高,家庭資產(chǎn)也就越多,抵押物也越多,因此,更容易獲得正規(guī)金融機(jī)構(gòu)貸款,自然就減少了向親友和民間借款。家庭農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力占比和人均耕地面積都對(duì)農(nóng)戶(hù)參與正規(guī)金融和非正規(guī)金融有顯著的促進(jìn)作用,表明家里勞動(dòng)力越多、耕地面積越大的農(nóng)戶(hù)越傾向于借款。
(二)PSM的匹配效果分析
基于Logit回歸分析,取出顯著的變量進(jìn)行匹配,計(jì)算農(nóng)戶(hù)參與正規(guī)金融和非正規(guī)金融的傾向得分,根據(jù)傾向得分值繪制匹配前后的核密度函數(shù)圖(以K近鄰匹配為例,K=4,圖省略)??芍?,匹配前參與正規(guī)金融的農(nóng)戶(hù)和未參與正規(guī)金融的農(nóng)戶(hù)核密度函數(shù)差異明顯(若直接做回歸等檢驗(yàn),結(jié)果會(huì)有偏誤)。匹配之后,處理組和控制組之間的各相關(guān)特征已非常相似,表現(xiàn)為兩個(gè)核密度函數(shù)圖幾近重合,達(dá)到了預(yù)想的匹配效果。比較農(nóng)戶(hù)參與正規(guī)金融對(duì)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)的化解效應(yīng),結(jié)果會(huì)更加真實(shí)準(zhǔn)確。
利用PSM方法對(duì)戶(hù)主特征和家庭特征變量進(jìn)行平衡性檢驗(yàn),結(jié)果見(jiàn)表3。由表3知:(1)匹配后[%bias]基本上都小于10%,偏差很小,表明平衡性檢驗(yàn)效果較好;(2)匹配后[t-test]結(jié)果中,P值基本都大于0.1,表明Treat-Control組的差異不顯著,平衡性假設(shè)得到滿(mǎn)足;(3)[LR]檢驗(yàn)表明,匹配后已經(jīng)無(wú)法根據(jù)家庭特征和戶(hù)主特征區(qū)分農(nóng)戶(hù)是否參與金融借貸??蓻Q系數(shù)R2=0.009,該系數(shù)較小,模型擬合程度與預(yù)期一致,從整體上表明平衡性假設(shè)得到滿(mǎn)足。即經(jīng)過(guò)匹配后,處理組和控制組之間已沒(méi)有統(tǒng)計(jì)差別。
(三)正規(guī)金融、非正規(guī)金融對(duì)農(nóng)戶(hù)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)的化解效應(yīng)分析
從正規(guī)金融與非正規(guī)金融對(duì)農(nóng)戶(hù)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)的化解效應(yīng)(見(jiàn)表4)可知,正規(guī)金融負(fù)向影響生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn),而且六種匹配方法均在1%水平上顯著,表明農(nóng)戶(hù)參與正規(guī)金融能夠顯著化解生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn),假設(shè)H1得以驗(yàn)證。但參與非正規(guī)金融對(duì)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)的化解作用有限,六種匹配方法只有兩種顯著,假設(shè)H2并未得到明顯驗(yàn)證。表4中最后一行為六種匹配方法測(cè)算出來(lái)的平均結(jié)果,正規(guī)金融處理組的平均處理效應(yīng)(ATT)為-0.1,表明在排除其他因素影響下,農(nóng)戶(hù)參與正規(guī)金融可以化解10%的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)。非正規(guī)金融處理組的平均處理效應(yīng)(ATT)為-0.028,表明在排除其他因素影響下,農(nóng)戶(hù)參與非正規(guī)金融可以化解2.8%的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn),其效果遠(yuǎn)不及正規(guī)金融,假設(shè)H3得以驗(yàn)證。
(四)組群差異分析
從戶(hù)主年齡、受教育程度、是否為貧困戶(hù)、收入、地區(qū)等層面分析正規(guī)金融與非正規(guī)金融對(duì)農(nóng)戶(hù)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)化解效應(yīng)的組群差異,結(jié)果見(jiàn)表5。由表5知,非正規(guī)金融除了能顯著促進(jìn)非貧困戶(hù)的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)化解以外,在其他層面不存在組群差異,而且化解作用也不顯著,這與前文的分析結(jié)論基本一致。正規(guī)金融在各層面存在明顯的組群差異,具體為:(1)從戶(hù)主年齡看,年齡在35歲以上的農(nóng)戶(hù),在參與正規(guī)金融之后,其生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)顯著下降了8%左右。原因可能在于,與青年農(nóng)戶(hù)相比,年齡大的農(nóng)戶(hù)擁有更多的致富經(jīng)驗(yàn)與生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)能力,因此,在獲得資金之后更有能力化解自身遭受到的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)。(2)從受教育程度來(lái)看,正規(guī)金融對(duì)教育程度較低與較高的農(nóng)戶(hù)化解生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)的作用不顯著,可能的原因在于,受教育水平較低和較高的農(nóng)戶(hù)參與正規(guī)金融借貸的意愿較弱。(3)從農(nóng)戶(hù)貧困性質(zhì)來(lái)看,正規(guī)金融能顯著促進(jìn)非貧困戶(hù)的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)化解,但對(duì)貧困戶(hù)的作用不顯著。(4)從收入來(lái)看,正規(guī)金融對(duì)高收入家庭的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)化解作用顯著,可能的原因是,收入較高的家庭更能夠?yàn)榘雌谶€款提供擔(dān)保,因此,更容易獲得銀行、信用社等金融機(jī)構(gòu)的資金支持②。(5)分地區(qū)來(lái)看,參與正規(guī)金融對(duì)西部地區(qū)農(nóng)戶(hù)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)的化解效應(yīng)最為顯著,原因可能是,與中東部地區(qū)相比,西部地區(qū)的農(nóng)戶(hù)享有更多的信貸政策優(yōu)惠,因此,更易得到金融機(jī)構(gòu)的扶貧信貸支持③。
五、進(jìn)一步分析:創(chuàng)業(yè)在農(nóng)戶(hù)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)化解的中介效應(yīng)
利用Probit模型驗(yàn)證正規(guī)金融能否通過(guò)促進(jìn)農(nóng)村家庭創(chuàng)業(yè)來(lái)化解農(nóng)戶(hù)的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)。借鑒相關(guān)研究[36]提出的中介效應(yīng)模型構(gòu)建方程如下:
Y為被解釋變量,指農(nóng)戶(hù)是否遭受生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn);M1為核心解釋變量,即農(nóng)戶(hù)是否參與正規(guī)金融;X為控制變量;W為中介變量,即農(nóng)戶(hù)是否創(chuàng)業(yè)。CHFS調(diào)查問(wèn)卷中,農(nóng)戶(hù)回答自己的工作性質(zhì)為“經(jīng)營(yíng)個(gè)體或私營(yíng)企業(yè)、自主創(chuàng)業(yè)、開(kāi)網(wǎng)店”時(shí),可以認(rèn)為農(nóng)戶(hù)進(jìn)行了創(chuàng)業(yè),將變量設(shè)置為1;反之,設(shè)置為0。α、β、γ、δ、、φ為參數(shù),μ、ε、ζ為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。
檢驗(yàn)的步驟如下:第一步,式(3)中的系數(shù)α1若顯著,則存在中介效應(yīng),進(jìn)行第二步。第二步,式(4)中的系數(shù)β1和式(5)中的系數(shù)γ2若都顯著,則表示間接效應(yīng)顯著,進(jìn)行第四步;如果至少1個(gè)不顯著,則進(jìn)行第三步。第三步,用Bootstrap法直接檢驗(yàn)原假設(shè)β1×γ2=0,如果顯著,則間接效應(yīng)顯著,進(jìn)行第四步;若不顯著,停止檢驗(yàn)。第四步,式(5)中的系數(shù) γ1如果不顯著,則直接效應(yīng)不顯著,表明模型只存在中介效應(yīng);如果顯著,則進(jìn)行第五步檢驗(yàn)。第五步,比較β1×γ2和γ1的符號(hào),若符號(hào)一致,則存在部分中介效應(yīng),并匯報(bào)中介效應(yīng)占總效應(yīng)的比例β1×γ2/α1;如果符號(hào)相異,則存在遮掩效應(yīng),此時(shí)要報(bào)告間接效應(yīng)和直接效應(yīng)之比的絕對(duì)值β1×γ2/γ1。
中介效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表6,表6第(1)列第一步檢驗(yàn)結(jié)果顯示系數(shù)α1為負(fù),且在5%水平上顯著,表明正規(guī)金融可以顯著化解農(nóng)戶(hù)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn),而且正規(guī)金融對(duì)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)的影響存在中介效應(yīng)。第(2)和第(3)列為第二步檢驗(yàn)結(jié)果,顯示正規(guī)金融可以顯著促進(jìn)創(chuàng)業(yè)(β1為正,且在10%水平上顯著),但中介變量創(chuàng)業(yè)的系數(shù)γ2不顯著,故進(jìn)行第三步檢驗(yàn)。第三步采用 Bootstrap 法進(jìn)行檢驗(yàn),結(jié)果顯示拒絕原假設(shè),即間接效應(yīng)顯著。第四步檢驗(yàn)和第五步檢驗(yàn)顯示γ1的符號(hào)為負(fù),且在5%水平上顯著,而且β1×γ2的系數(shù)符號(hào)與γ1的符號(hào)一致,表明存在部分中介效應(yīng)。第五步檢驗(yàn)結(jié)果表明,農(nóng)戶(hù)參與創(chuàng)業(yè)的中介效應(yīng)占總效應(yīng)的比例為11.5%。由此,假設(shè)H4得以驗(yàn)證。
六、結(jié)論與對(duì)策建議
以上研究表明:農(nóng)戶(hù)的性別、年齡、受教育程度、婚姻狀況、健康狀況、家庭人口規(guī)模、家庭人均收入、家庭農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力占比等因素顯著影響農(nóng)戶(hù)參與正規(guī)金融和非正規(guī)金融;農(nóng)戶(hù)參與正規(guī)金融能夠顯著化解生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn),非正規(guī)金融在生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)化解中發(fā)揮的作用有限;正規(guī)金融對(duì)35歲以上的農(nóng)戶(hù)、教育程度一般、非貧困戶(hù)、高收入農(nóng)戶(hù)、西部地區(qū)的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)的化解有顯著作用,非正規(guī)金融僅對(duì)非貧困戶(hù)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)的化解起促進(jìn)作用;創(chuàng)業(yè)在金融借貸化解農(nóng)戶(hù)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)中具有中介效應(yīng),即正規(guī)金融能夠通過(guò)促進(jìn)農(nóng)戶(hù)創(chuàng)業(yè)來(lái)化解生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)。
基于以上結(jié)論,提出如下對(duì)策建議:(1)應(yīng)加大商業(yè)銀行、村鎮(zhèn)銀行等正規(guī)金融機(jī)構(gòu)對(duì)農(nóng)戶(hù)的支持力度,鼓勵(lì)金融機(jī)構(gòu)通過(guò)適當(dāng)下調(diào)貸款利率、增加信用貸款和創(chuàng)新?lián)J侄蔚确绞浇o遭受生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)的農(nóng)戶(hù)提供信貸支持。同時(shí),鼓勵(lì)金融機(jī)構(gòu)創(chuàng)新開(kāi)發(fā)適應(yīng)農(nóng)業(yè)大戶(hù)、家庭農(nóng)場(chǎng)、貧困農(nóng)戶(hù)等不同經(jīng)營(yíng)主體的小額貸款產(chǎn)品,以滿(mǎn)足現(xiàn)代農(nóng)業(yè)多樣化的金融需求。并大力推動(dòng)農(nóng)村互聯(lián)網(wǎng)金融基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),促進(jìn)數(shù)據(jù)共享,解決農(nóng)戶(hù)與金融機(jī)構(gòu)之間信息不對(duì)稱(chēng)問(wèn)題,促使互聯(lián)網(wǎng)銀行等數(shù)字金融機(jī)構(gòu)更好地服務(wù)于農(nóng)村家庭。(2)政府應(yīng)加強(qiáng)對(duì)民間借貸市場(chǎng)的正確引導(dǎo),規(guī)范民間借貸健康發(fā)展,在保證其支持農(nóng)戶(hù)化解生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)的同時(shí),控制自身風(fēng)險(xiǎn),維護(hù)農(nóng)村金融體系的合理運(yùn)行。(3)積極響應(yīng)國(guó)家“大眾創(chuàng)業(yè)、萬(wàn)眾創(chuàng)新”的號(hào)召,鼓勵(lì)農(nóng)戶(hù)創(chuàng)業(yè)。簡(jiǎn)化農(nóng)民辦理創(chuàng)業(yè)手續(xù),提高服務(wù)精細(xì)化程度,使農(nóng)民創(chuàng)業(yè)的過(guò)程更加方便、快捷,從而增加農(nóng)戶(hù)非農(nóng)就業(yè)機(jī)會(huì),增加農(nóng)村家庭的非農(nóng)收入,促進(jìn)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)化解。
注釋?zhuān)?/p>
① 2019年11月,中國(guó)家庭金融調(diào)查與研究中心已經(jīng)公布2017年中國(guó)家庭金融調(diào)查數(shù)據(jù)。但與2015年數(shù)據(jù)相比,2017年中國(guó)家庭金融調(diào)查數(shù)據(jù)涉及農(nóng)業(yè)方面的問(wèn)題較少,為能夠更好地衡量農(nóng)戶(hù)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn),本文采用2015年中國(guó)家庭金融調(diào)查數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證研究。
② 將年收入大于10萬(wàn)的家庭,視為高收入家庭。
③ 東部地區(qū)是指北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、海南;中部地區(qū)是指山西、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北、湖南;西部地區(qū)指的是內(nèi)蒙、廣西、重慶、四川、貴州、云南、陜西、甘肅、青海、寧夏。
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(責(zé)任編輯:寧曉青)
財(cái)經(jīng)理論與實(shí)踐2020年6期