農村家庭金融排斥的影響因素研究

【摘要】本文利用2010年中國家庭追蹤調查項目數據，使用probit模型控制了市場進程指數的影響之后，我們發現主受教育程度、健康狀況、家庭年均收入對家庭（居民）受到儲蓄、貸款、保險等基礎金融服務的排斥狀況有著有不同程度的顯著且穩健的影響。本文結論有助于我們理解人格特征對家庭（居民）受到金融排斥的影響，對構建農村金融改革等有一定參考意義。

【關鍵詞】金融排斥 農村家庭 收入水平

一、引言

金融排斥是指社會中的弱勢群體缺少足夠的途徑或方式接近金融機構，以及在利用金融產品或服務方面存在諸多困難和障礙（Chan，2004）。2015年11月9日中央全面深化改革領導小組第十八次會議審議通過了《推進普惠金融發展規劃（2016～2020年）》，并強調“大力發展普惠金融，提升金融服務的覆蓋率、可得性、滿意度，滿足人民群眾日益增長的金融需求，特別是要讓農民、小微企業、城鎮低收入人群、貧困人群和殘疾人、老年人等及時獲取價格合理、便捷安全的金融服務”。從中可見，金融排斥研究的重要性突顯出來。

對金融排斥的研究起于Leyshon and Thrift（1995）基于地理排斥視角的理論研究。其后在國外逐步引起學界的關注和探討。而中國的相關研究相對較晚，多集中在2005年之后。一部分緣由聯合國在2005年明確出“普惠金融”的概念。作為普惠金融研究極度相關的研究——“金融排斥”開始引起國內學者的重視。當然，另一個原因是，隨著我國20世紀90年代開始金融體制改革，金融運行機制發生了深刻的變化，衍生出了許多金融問題，迫切需要解決（徐少君、金雪軍，2008）；其中有很多問題與國外的金融問題具有一定的相似性，如金融排斥等（金雪軍等，2004；武巍等，2005）。在此之后，中國學者對國內存在的諸多金融排斥問題進行了多方面的研究，取得了很多來自中國的理論及經驗證據。但是目前國內對金融排除研究的綜合論述還較少，因此，本文將從國內金融排斥研究的論文量入手，對國內金融排斥研究的進展進行相對全面的綜述，試圖總結已經取得的成績，探討存在的不足，以期為后續研究提供一定的借鑒。

二、文獻回顧及變量說明

（一）文獻回顧

在已有文獻中，從個體與家庭層面，基于社會人口學特征，Elwin（2004）、Rosen and Wu（2004）、Guiso et al.（2008）、Christiansen，et al.（2009）分別研究了年齡、健康狀況、受教育程度、婚姻狀況對金融排斥狀況的影響，認為這些影響可能通過認知能力、收入和財富能力等途徑起間接影響作用。而其他人口學特征如性別（Christiansen，et al.，2009）、政治面貌（Liu，2003）可能通過風險態度、家庭收入等來間接影響金融排斥。對于民族的影響，Devlin（2005）通過對英國家庭數據的分析，認為少數民族易受到金融排斥。

（二）數據來源

本文數據來自北京大學中國社會科學調查中心（ISSS）在2010實施的“中國家庭追蹤調查”（China Family Panel Studies，CFPS）項目數據?！爸袊彝プ粉櫿{查（CFPS）”旨在通過跟蹤收集個體、家庭、社區三個層次的數據，調查覆蓋了25個省/市/自治區，共采訪約14960戶家庭、42590個人。通過數據處理之后共獲得了6399個家庭/戶主觀測值?？紤]到家庭戶主對家庭金融決策的重大作用，其中人口社會學特征使用戶主的相關數據。

（三）變量模型說明

本文主要關注在農村家庭（居民）各項特征對遭受金融排斥狀況的影響。

模型方法上，考慮到因變量為0-1變量，借鑒李濤（2010），用Probit回歸模型，即

P■=1 if P■■=α'X■+δ'W■+ε■>0P■=0 其他

其中借鑒李濤等（2010），被解釋變量用家庭是否在某金融服務方面受到金融排斥的狀況，如儲蓄、貸款、基金等，表征家庭是否受到金融排斥。該變量為0-1虛擬變量，若存在金融排斥，賦值為1，否則賦值為0。主要解釋變量用居民的教育程度、健康狀況、家庭人口、是否加入社會組織、收入水平等表征，并用Xi表示?？刂谱兞靠紤]到戶主所處行業、及身份對家庭決策影響較大，借鑒王修，馬柯，王翔（2009），用戶主（居民）是否從事金融業、戶主是否為管理者以及樊綱市場化進程指數等作為控制變量，并用Wi在公式中表示。

三、實證分析

本節匯報并討論主要變量的統計分析結果和相應的實證研究發現。

表1 城鄉描述性統計分析對比表

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表1報告了城鎮和農村兩個樣本組主要變量的描述性統計分析結果。對比發現，樣本居民面臨著非常嚴重的金融排斥狀況，其中農村受到更為嚴重的儲蓄排斥和保險排斥。表2中，在戶主性別方面農村有更多的男性戶主。城鎮中的戶主有更高比例加入組織。家庭資產上，城鎮是從農村的三倍之多。戶主的受教育程度農村要比城鎮第一個等級。在家庭年均收入上，城鎮是農村的2倍之多。在城鄉二元結構下，能夠明顯地從收入和財產上發現農村經濟的滯后。

表2 農村家庭金融排斥狀況影響因素的probit模型回歸結果

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注：①括號內數值為穩健的Z統計量（Robust z-statistics）；②***、**和*分別表示1%、5%和10%顯著性水平（雙尾檢驗）。

表2報告了農村家庭人口社會學特征、財富收入等因素對儲蓄排斥、貸款排斥、保險排斥等金融排斥狀況的影響的三組回歸結果。

回歸結果表明，在對家庭受到儲蓄排斥的影響上，戶主性別并沒有顯著影響；戶主的年齡都有顯著的U型影響；教育程度、健康、管理者呈顯著負向影響；人均收入呈U型影響；市場化進程指數呈負向影響。在對家庭受到貸款排斥的影響上家庭戶主的年齡都有顯著的U型影響；家庭戶主加入組織顯著的負向影響；家庭人口在城鄉家庭中都有顯著性的負向影響；戶主的健康程度在農村家庭都有顯著的正向影響；家庭的年平均收入有顯著性的倒U型影響；農村家庭中戶主的事業心有較顯著的負向影響；在對家庭受到保險排斥的影響上，戶主性別并沒有顯著性影響；戶主加入組織、戶主的受教育程度及家庭規模在城鄉家庭中都有顯著且穩健的負向影響；健康程度有顯著性的負向影響；家庭的年平均收入有顯著性的U型影響；

四、結論

以“中國家庭追蹤調查”中的中國家庭為例，本文實證研究了家庭人口社會學特征、財富收入特征對農村家庭受到金融排斥的影響。研究發現戶主受教育程度、健康狀況、家庭年均收入對金融排斥有不同程度的影響。在城鄉二元結構下，農村家庭要獲取金融服務更多的以教育、健康、收入水平為輔助條件。

本文的政策意義在于，中國農村家庭受到金融排斥的狀況依舊嚴峻，在當下供給側改革的形勢下，要根植農村基礎狀況，加大教育和健康醫療的投入，提高農民收入，同樣有助于農村家庭金融困局的解決。

參考文獻

[1]Leyshorn A.and N.Thrift.Geographies of Financial Exclusion： Financial Abandonment in British and the United States[J].Transactions of the Institute of British Geographers，1995，20（3）：312～341.

[2]李濤，王志芳，王海港，譚松濤.中國城市居民的金融受排斥狀況研究[J].經濟研究，2010（7）：15～30.

[3]王修華，邱兆祥.農村金融排斥：現實困境與破解對策[J].中央財經大學學報，2010，（10）：47-52.

基金項目：貴州大學研究生創新基金課題“人格特征、收入水平與金融排斥研究”（貴大研人文2016001）。

作者簡介：蘇行（1990-），男，漢族，河南平頂山人，管理科學與工程專業2014級碩士研究生，貴州大學管理學院，研究方向：金融工程與金融管理。