金融知识和社会网络对民族地区减贫的影响研究
http://www.newdu.com 2024/11/24 05:11:29 未知 王英 单德朋 庄天 参加讨论
内容提要：本文利用中国家庭追踪调查(CFPS)数据，研究了金融知识对民族地区贫困主体稳健脱贫的作用。使用工具变量控制了金融知识可能存在的内生性问题，并考虑了民族地区社会网络的特性对金融知识减贫效应的影响，发现金融知识对民族地区贫困减缓具有显著促进作用。但民族地区贫困主体的基本金融知识还较为匮乏，实施金融教育项目改善金融知识，是民族地区现有帮扶措施的有效补充。此外，社会网络也能够通过同伴效应对民族地区金融知识的行为转化产生影响，但要规避社会网络较高维系成本带来的负面影响。 关 键 词：金融知识；社会网络；贫困减缓；民族地区 项目基金：国家社科基金青年项目“凉山彝区隐性贫困测度与精准扶贫政策研究”(项目编号：18CMZ041)阶段性成果。 作者简介：王英(1983- )，女，四川资阳人，四川农业大学经济学院博士后，博士，研究方向：区域经济，四川 成都 611130；单德朋(1985- )，男，山东济南人，博士，西南民族大学经济学院教授，硕士生导师，研究方向：区域发展与贫困治理，四川 成都 610041；庄天慧(1964- )，女，四川彭州人，四川农业大学党委书记，教授，博士生导师，本文通讯作者，研究方向：农村经济，四川 成都 611130 随着新一轮脱贫攻坚进程的持续推进，民族地区取得了巨大的减贫成就，民族地区贫困发生率从2010年的34.5%，下降到2018年的4%，2010-2018年间累计减贫4437万人。但与此同时，民族地区贫困人口占全国总体的比重却从2010年的30.4%，上升至2018年的36.3%。民族地区作为脱贫攻坚的主战场，在当前历史阶段既面临着剩余深度贫困人口的精准扶贫、精准脱贫问题，同时也面临着巩固既往脱贫成果的严峻挑战。 从民族地区减贫政策选择来看，现有研究强调社会保障托底和贫困户增收在民族地区脱贫攻坚中的作用，但对获得收入之后的收入增值和资产配置关注不够，难以实现贫困主体的稳健脱贫。随着社会保障网络覆盖广度和托底力度的不断提升，民族地区已经探索出较为完备的精准识别、精准帮扶和精准退出策略，来应对因病、因残、因缺劳动力等发展能力缺失引致的贫困(刘小珉，2015[1]；王国洪，2016[2])。现有研究也从民族地区区域经济发展(张丽君等，2015[3]；李秀芬等，2017[4])、贫困家庭自我发展能力提升(陈立鹏等，2017[5]；董家丰，2014[6])等方面，探索了初具自我发展能力贫困主体减贫的经济基础。但分解当前的减贫思路会发现，无论是社会保障的托底覆盖，区域层面的经济机会改善，还是家庭层面的资本再造，都忽略了贫困主体收入获得之后的收入和资产配置行为，无法形成减贫政策的闭环，从而产生了脱贫攻坚的“最后一公里”问题，导致民族地区面临稳健脱贫的隐忧：一方面，受限于民族地区脆弱的自然环境、匮乏的经济机会和有限的知识技能，贫困主体的收入依然面临着较大的不确定性和波动性；另一方面，部分民族地区还存在文化习俗伴生的不理性消费现象(唐海燕，2016[7])，导致储蓄不足、金融服务使用率低，从而导致收入提升之后出现“钱长脚走掉”的现象(Krlan和Appel，2014[8])。这些问题的存在都使得民族地区脱贫攻坚成果面临严峻挑战。因此，如何通过合理的收入和资产配置提升贫困人口的稳健脱贫能力，是民族地区实现脱贫攻坚历史性目标可探讨的重要理论问题。 现有研究已经表明金融知识能够对储蓄、养老规划、参与金融市场等收入和资产配置行为产生显著影响，是收入提升政策的有效补充(Lusardi等，2014[9])。尹志超等(2014[10])也验证了金融知识对中国家庭收入和资产配置的积极作用。为此，本文引入金融知识来反映收入和资产配置对民族地区稳健脱贫的影响，一个基本假设是：金融知识能够影响贫困家庭的收入和资产配置行为，从而在短期影响资产回报和贫困现状，并在长期影响资本积累和贫困脆弱性。目前还没有研究从金融知识的角度，关注民族地区贫困人口收入获得之后的收入增值和资产配置行为，引入金融知识研究减贫问题是本文在研究视角上的可能创新。从现实意义来看，本文后续结论表明金融知识能够显著改善民族地区贫困家庭的贫困发生率和贫困脆弱性，因此，通过实施金融教育项目改善民族地区贫困人口金融知识，有助于贫困人口进行理性金融决策，引导长期投资策略，对民族地区贫困人口稳健脱贫具有重要意义。基于该背景，本文的目的在于通过金融知识与民族地区贫困减缓的实证检验，研判金融教育在民族地区脱贫攻坚中的必要性和可行性，从而为盯住收入提升的现有帮扶措施提供催化和加成，巩固民族地区脱贫攻坚绩效。 从理论机制来看，金融知识主要通过影响贫困主体的金融行为，对减贫结果产生影响。但值得注意的是，民族地区基于文化习俗和经济社会行为形成的社会网络，能够对金融知识与民族地区贫困减缓的关系产生潜在影响。一方面，民族地区的个体交互更为依赖基于血缘关系、宗教文化和地理邻接形成的社会网络(赵雪雁等，2013[11])，导致个体金融行为面临更多的同伴效应，从结果上表现为从众行为，从而导致民族地区金融知识和贫困减缓的关系可能存在特殊表现；另一方面，社会资本还是民族地区贫困减缓的重要非物质资本来源，Hong等(2017)[12]的研究表明社会资本与民族地区信贷可得性相关，对减贫有积极影响(刘林等，2016[13])。为此，考虑到民族地区在社会网络上的特殊表现，以及社会网络对金融知识减贫效应的可能扰动，本文还在实证检验中引入家庭人情往来表征的社会网络，控制了该种特性对民族地区金融知识减贫效应的扰动，从而对金融知识对民族地区贫困减缓的方向和强度进行了相对更为准确的判断。 一、民族地区金融知识和贫困指数测度与统计描述 民族地区金融知识和贫困指数的测度指标选择既要服务于研究需要，又要有相应的数据支撑。从研究问题来看，本文不仅要回答金融知识对民族地区短期贫困状况的静态影响，而且要识别金融知识通过资产配置行为对民族地区稳健脱贫的动态影响，为此本文使用贫困发生率反映静态贫困状况，使用贫困脆弱性指数反映稳健脱贫。本文盯住的政策启示是民族地区应该通过金融教育改善贫困主体的金融知识，引导其进行理性的收入和资产配置，实现基于内生动力的可持续减贫。基于精准施策的考量，本文需要明确何种金融知识更有助于民族地区贫困减缓，因此本文分别构建了基本金融知识和高级金融知识，并对两者的减贫效应进行细分识别。在数据来源上，本文使用北京大学“985”项目资助、北京大学中国社会科学调查中心执行的中国家庭追踪调查(CFPS)2014年度调查数据测度上述金融知识和贫困指数。 (一)民族地区金融知识测度 经济合作与发展组织(OECD)将金融知识界定为，做出理性金融决策并最终达成个人金融福利过程中，必需的知识、技能、态度、意识和行为的集合[14]。本文基于该定义，并结合中国家庭追踪调查(CFPS)2014年度调查数据的问卷内容，选择了13个问题来反映民族地区家庭的金融知识，各指标根据受访主体的回答赋值，回答正确赋值“1”，否则为“0”。由于这些问题之间可能存在内在相关性，为此本文借鉴了罗伊斯(Rooij)等的做法，使用因子分析法进行降维，拟合金融知识的多维信息[15]，金融知识指标和旋转后的因子载荷矩阵见表1所示。因子1在定期利率、存款到期金额、存款续存金额、货币购买力、时间价值和投资风险等六个指标的因子载荷较大，这些指标都是日常金融交易的基本知识，本文将因子1界定为简单金融知识。因子2在其余7个指标的因子载荷较大，这些指标与风险投资决策有关，本文将其界定为高级金融知识。为了计算基本金融知识和高级金融知识得分，接下来分别使用因子分析法对两类指标进行降维，计算相应金融知识得分。 表1 金融知识指标体系旋转载荷矩阵及各指标正确率③
(二)民族地区贫困测度 本文使用FGT贫困指数测度民族地区静态贫困状况，该指数能够在识别是否贫困的基础上，进一步计算贫困距和平方贫困距，从而体现贫困家庭之间的收入分布差异[16]。同时，为了体现金融知识对民族地区贫困减缓的动态影响，本文还测度了民族地区贫困脆弱性指数。 通常使用的FGT指数是对样本总体的刻画，基于微观计量的要求，本文从家庭层面计算了贫困发生率、贫困距和平方贫困距。如果家庭人均纯收入高于贫困线则贫困发生率、贫困距和平方贫困距为0，否则贫困发生率为1，贫困距为贫困线和人均收入之差与贫困线的比值，平方贫困距则为贫困距的平方。本文在计算FGT贫困指数时，借鉴世界银行的做法，使用每天1.9美元作为贫困线[17]，并使用2015年汇率折算为人民币。 贫困脆弱性是未来陷入贫困的概率[18]，本文借鉴Khandker和Haughton的做法，基于截面数据进行贫困脆弱性测度[19]，具体思路为：第一，将家庭人均纯收入作为被解释变量，将有助于估计人均支出的变量作为解释变量，进行普通最小二乘法回归；第二，根据回归结果，计算并保留人均支出自然对数的预测值和残差；第三，将残差平方作为被解释变量，使用第一步中的解释变量进行普通最小二乘法回归，计算并保留残差平方的预测值，如果残差平方的预测值有负值，将其替换为残差平方；第四，创建一个新变量，该变量等于(贫困线的自然对数值-人均支出预测自然对数值)/残差平方预测值的平方根；第五，根据该新变量的统计分布计算各家庭贫困概率，如果某家庭下一年至少有50%的概率为贫困，那么其贫困脆弱性指数为1，反之为0。 (三)民族地区金融知识与贫困状况的统计描述 表1给出了各指标的正确率，民族地区金融知识水平体现出两个特征：第一，民族地区总体金融知识水平普遍较低，基本金融知识相关问题均与日常金融交易和金融决策密切相关，但即便是这些问题，民族地区受访者的正确率也较低，50%以上的受访者不知道当前的定期利率水平，制约了储蓄这一最基本金融工具的使用。卡尔兰(Krlan)和阿佩尔(Appel)的研究表明，如果没有习惯性储蓄行为，贫困家庭更容易出现“钱长脚走掉”的情况，难以形成资本积累[8]。另外，60%以上的受访者无法正确计算一年期定期存款的本息和，基本计算能力的缺失也对其收入和资产的理性决策行为产生了负面影响，不利于基于内生动力的可持续减贫。第二，高级金融知识相关问题的正确率显著低于基本金融知识，正确率最低的题目是基金描述和股票市场的作用，分别仅有9.26%和13.3%的受访者回答正确。对基金、股票等金融产品知识的缺乏抑制了金融市场参与水平[20]，但考虑到民族地区贫困家庭的收入水平和资产存量，以及中国当前金融市场的波动性，高级金融知识对民族地区贫困减缓的作用有待检验。 表1中仅表述了民族地区受访者总体的金融知识水平，表2则重点比较了民族地区贫困户和非贫困户金融知识的差异，为了比较两类主体的差异，本文根据各家庭金融知识得分将其分为四个分位数区间，其中区间1表示金融知识水平处于0%-25%分位数区间，金融知识水平最低，区间4则表示金融知识水平最高的前25%分位数区间。并使用贫困发生率和贫困脆弱性两个指标对家庭贫困状况进行了区别。表2结果显示民族地区金融知识和贫困存在显著相关关系，以贫困发生率识别的贫困户中，有47.17%的贫困户金融知识处于最低的分位区间，而仅有5.66%的贫困户处于金融知识最高的区间。与此相对，仅有24.18%的民族地区受访非贫困户处于金融知识最低的区间，而处于区间4的比例达到19.84%。虽然相关关系并不意味着因果关系，但贫困户金融知识相对较低的事实，为后续分析金融知识的减贫效应提供了有力证据。 表2 民族地区金融知识和贫困状况的联合分布(单位：%)
二、民族地区金融知识减贫效应的实证检验 (一)变量选择和计量模型设定 民族地区贫困状况是本文的被解释变量，如前文所述，本文分别使用贫困发生率和贫困脆弱性来表示贫困状况的静态水平和动态变化。与既往民族地区贫困问题的实证研究相比，本文的核心不同在于引入金融知识，考察收入和资产配置对贫困减缓的影响，而非简单考虑收入提升。金融知识是本文的核心解释变量，为了体现政策制定和实施的精准，本文将金融知识细分为基本金融知识和高级金融知识。此外，为了对影响民族地区贫困减缓的其它因素进行控制，本文根据既往研究和数据可得性，从家庭和社区两个层面引入了相关控制变量。具体变量见表3所示。 表3 变量统计描述
(二)实证检验 表4汇报了民族地区金融知识减贫效应的Probit估计结果，列出了各解释变量的边际效应和t检验值。其中第(1)列和第(2)列的核心解释变量是基本金融知识，被解释变量分别是贫困发生率和贫困脆弱性，第(3)列和第(4)列则分别给出了高级金融知识对民族地区贫困发生率和贫困脆弱性的影响。表4的结果显示，控制了影响民族地区贫困的背景因素之后，金融知识依然与贫困状况显著负相关，金融知识能够有效促进民族地区贫困减缓，是实现稳健减贫的重要手段，但不同金融知识的减贫效应存在差异，以提升金融知识为目的的金融教育项目应体现内容设计的精准。 基本金融知识与贫困发生率和贫困脆弱性显著负相关，其参数估计值分别为-0.33和-0.359，且均在1%的显著性水平上统计显著，表明金融知识不仅能够改善贫困家庭的当期收入水平，而且有助于通过收入和资产的更有效配置，实现稳健脱贫。另外，金融知识对民族地区贫困状况的静态影响和动态影响存在差异，金融知识对民族地区贫困脆弱性的影响更为显著，该结论在高级金融知识的减贫效应上表现得更为显著，高级金融知识对贫困脆弱性的边际效应为-0.3，对静态贫困的边际效应为-0.173。金融知识对贫困脆弱性的更显著影响意味着金融知识的减贫效应体现出滞后性，具有报酬递增的可能，金融知识主要通过影响贫困家庭的收入和资产配置行为来影响短期收入回报和长期资本积累。这与张号栋和尹志超的研究结论相一致，他们基于中国总体样本的研究表明金融知识有助于促进居民金融市场参与水平[21]，但也有研究认为非贫困家庭从金融知识提升中的获益更多，从而恶化收入分配结构[22]。从贫困主体收入的绝对提升来看，提升金融知识具有显著益贫性，但何种群体从金融知识提升中获益更多，还需要进行进一步分层检验，在后文金融知识减贫影响机制的扩展研究中，本文利用贫困距和平方贫困距对此进行了考察。值得注意的是，既往关于金融减贫的相关研究中，有研究认为金融发展、小额信贷数量的增加并没有起到显著的减贫效果[23]，本文的研究结论也为该种观点提供了解释和启示，供给层面信贷约束的放松还需要有需求层面的匹配，贫困主体金融知识水平的提升有助于提升金融产品需求，是现有金融扶贫政策的有效补充。本文的结论为普惠金融理念提供了有力佐证，提升金融知识能够显著增进民族地区贫困家庭的福利水平，理应是精准扶贫政策重要盯住靶点。 从基本金融知识和高级金融知识减贫效应的区别来看，基本金融知识对民族地区贫困发生率和贫困脆弱性的影响更大。基本金融知识影响贫困发生率的边际效应为-0.33，而高级金融知识仅为-0.173。基本金融知识减贫效应更为显著的可能原因有二：从需求层面来看，民族地区贫困主体的可支配资产相对较少，主要用到的是定期储蓄等基本金融服务；从供给层面来看，基金、股票等金融产品和服务的供给也相对不足，交易成本较高。 从上述分析来看，金融知识是民族地区稳健减贫的重要手段，并且民族地区贫困家庭的金融知识还较为匮乏，因此通过金融教育增进金融知识，促进贫困减缓，在民族地区理论可行且具有较大潜力，同时基本金融知识和高级金融知识减贫效应的区别，还意味着在金融教育项目的内容设计上，应重点强调与定期储蓄等日常金融决策有关的基本金融知识。 从控制变量来看，一些家庭和社区特征对民族地区贫困减缓也具有显著影响。其中，城市户口对贫困发生率和贫困脆弱性具有显著负向影响，这既体现了民族地区贫困状况的城乡差异，也体现了非农就业机会在贫困减贫中的重要作用，持续推进城镇化进程，构建城乡有效关联对民族地区贫困减缓至关重要。家庭代际数和家庭小孩数量对民族地区贫困减缓具有负面影响，主要体现为有效劳动人数不足和家庭开支增加，通过扩展社会保障托底覆盖广度和深度，实现“老有所养、幼有所育”是民族地区稳健脱贫的压舱石。另外值得关注的是教育与民族地区贫困的关系，表4结果显示教育对静态贫困发生率没有显著影响，但却与贫困脆弱性显著负相关，这与民族地区当前面临的义务教育巩固率有待提升[24]的难题相契合，从短期来看教育并不具备显著减贫效应，这也导致了“识字就行”的教育观，但本文教育与贫困脆弱性显著负相关的结论表明，教育具有规模报酬递增属性[25]，大力发展教育依然是民族地区“拔穷根”的根本措施。 表4 金融知识贫困减缓效应的Probit估计
注：括号内为t统计值，*，**，***分别表示在10%，5%，1%的显著性水平上统计显著，下同。 (责任编辑：admin) |