普惠金融对农村家庭金融市场参与的影响路径
——基于大兴安岭南麓集中连片特困区“金惠工程”基线调查数据分析

耿传辉 ,张传娜

(1.长春金融高等专科学校，吉林 长春 130028; 2.吉林省农村金融改革研究中心，吉林 长春 130028)

普惠金融在我国已经发展十余年，对其整体发展水平进行评价，并分析其在贫困地区减贫增收中起到的作用，是十分必要的。本文主要利用“金惠工程”基线调查数据，测度大兴安岭南麓集中连片特困区县(市)的普惠金融发展水平，分析普惠金融发展对农村家庭金融市场参与的影响及其路径,进而验证普惠金融发展的增收减贫效应。

一、“金惠工程”基线调查过程与调查结果简介

(一)调查过程

“金惠工程”基线调查是由中国金融教育发展基金会发起、VISA(中国)赞助、长春金融高等专科学校实际开展的大兴安岭南麓集中连片特困区农村居民金融情况调研。基本调研工作分两年完成，分别是2016年针对吉林省8个国家级贫困县的农村居民金融需求调查和2017年针对吉林、黑龙江、内蒙古3省区18个县51个村(见表2)的农村居民金融情况调查。此外，2017年基线调查结束后，为了解调查县(市)的金融业发展情况，专门向18个县(市)的人民银行进行了补充调研。本文的分析基于2017年基线调查数据(2253份有效问卷)和人民银行金融业发展数据(18个县)，使用的指标情况和县(市)名称见表1和表2。

(二)调查结果基本情况

1.基础金融服务覆盖情况。从18个县(市)人民银行的调查数据看，调查地区平均每千平方公里有银行网点7.33个、保险网点2.32个，助农取款点43.06个、ATM机13.37台、POS机119.23台。被调查的农村居民人均拥有账户2.1个、储蓄卡1.6张，远低于全国平均水平(全国人均拥有账户6.6个、储蓄卡4.8张)。

2.农村家庭金融市场参与情况。被调查的农村居民中，申请过贷款的占比为26.01%、购买过保险的占比为68.26%、购买过理财产品的占比为1.24%，使用过数字支付的占比为9.14%。农村居民购买的保险以政策性保险为主，主要是农村合作医疗保险和农村养老保险，占比分别为62.27%和19.49%。

二、大兴安岭南麓集中连片特困区普惠金融发展水平现状分析

(一)普惠金融的度量

对于普惠金融体系，当前国际上比较权威的包括世界银行的《Access for All-Building Inclusive Financial Systems》、全球普惠金融合作伙伴(GPFI)制定的《G20普惠金融指标体系(2016)》。在我国，中国人民银行发布的《2017年中国普惠金融指标分析报告》是中国普惠金融体系的官方版本。对于普惠金融发展水平的测度，通常做法是构建普惠金融指数(IFI)。Sarma(2008)[1]借鉴联合国开发计划署(HDI)的HDI、HPI、GDI等发展指数，提出了可进行横向和纵向对比的普惠金融指数(IFI)。国内学者借鉴Sarma的思路，从不同层面，针对各自的研究问题，构建了略有差别的普惠金融体系并进行测度分析，相关文献如焦瑾璞等(2015)[2]、粟芳等(2016)[3]、林春等(2019)[4]等。

本文对普惠金融发展水平的度量,综合考虑两方面因素：一是国内外权威的指标体系；二是充分利用基线调查问卷数据。从总体上说，本文构建的普惠金融指标体系主要包括可获得性(或渗透度)、使用度、效用度(质量)三个维度共计30个指标(见表1)。

表1 大兴安岭南麓集中连片特困区普惠金融指标及权重

需要特别说明的是，金融服务的效用度和质量这一维度包括两方面内容：一是反映金融服务的使用对经济发展的贡献：二是农村居民的金融素养和能力。其中效用度指标参考国际货币基金组织开展全球金融获得性调查(Financial Access Survey)时采用商业银行存款余额/GDP和贷款余额/GDP指标；金融素养和能力从金融知识的掌握程度和接受金融服务的意愿两个方面选择相应的指标。对于三个维度权重的选择，本文主要参照粟芳(2016)[3]的研究，认为使用度对普惠金融的贡献最大，而渗透度和效用度对普惠金融的贡献相近，因此渗透度、使用度和效用度的权重分别设为17%、63%和23%。三个维度下各指标的权重则利用变异系数法确定。大兴安岭南麓集中连片特困区普惠金融指标体系的具体情况见表1。

关于指标的说明：

1.指标数据有三方面来源：(1)宏观经济数据来源于《中国县域统计年鉴》(2017)；(2)金融服务基础设施数据来源于各县人民银行；(3)关于农户的数据来源于2017年基线调查。

2.移动网络信号情况在问卷中分为5个档次，分别为很好、好、一般、差、很差，相应地赋予分值分别为5分、4分、3分、2分和1分。将农民的选择作为权重，计算该县农民对移动网络信号的平均评分。

3.在问卷中，所在村能做的金融业务包括存款、取现、汇款、缴费、贷款、保险、外汇及其他金融服务8项。能做1项计分为1，依次累加，最大值为8。该项指标的平均分为以农民的选择作为权重对可做的金融业务种类进行加权。

4.问卷中金融服务的使用渠道包括银行、保险公司、小额贷款公司等共8个。若农民使用过一种渠道计为1，依次累加，最大值为8。该指标的平均分为以农民的选择为权重对选择金融服务渠道数进行加权。

(二)大兴安岭南麓集中连片特困区普惠金融发展水平现状

各个县(市)的普惠金融发展水平见表2。

表2 普惠金融发展水平情况表

①资料来源:http://www.cpad.gov.cn/art/2012/3/19/art_343_42.html《国家扶贫开发工作重点县名单》。

从普惠金融发展总体水平来看，内蒙古的普惠金融发展水平相对较高，吉林次之，黑龙江有较大提升空间。尤其内蒙古兴安盟的扎赉特旗，作为“两权抵押贷款”的试点地区，信用体系建设相对完备，普惠金融发展水平相对较高，农村居民的金融素养和能力明显高于其他县(市)。从表2的数据来看，普惠金融发展水平与该县是否是国家级贫困县似乎并没有明显关系，如扎赉特旗与和龙市虽然为国家级贫困县，但其普惠金融发展水平却相对较高。经过做独立样本的T检验，发现贫困县与非贫困县的普惠金融发展水平确实并无显著差异，相关检验结果见表3。该结果在一定程度上表明国家对贫困地区普惠金融发展的重视。

从普惠金融发展水平的三个维度来看：(1)渗透度。内蒙古突泉县普惠金融渗透度最高。根据该县人民银行的调研数据，该县每千平方公里的POS机数、助农取款点数和保险网点数远远超过其他县市。(2)使用度。在普惠金融发展水平指标体系中，使用度的权重远高于其它两个维度，因此使用度的情况与普惠金融发展整体水平大致一致，仅个别县(市)存在略微差异。(3)效用(质量)。内蒙古扎赉特旗和突泉县的普惠金融发展的效用(质量)较高，而吉林省该维度指标处于相对低位，尤其大安市、通榆县和镇赉县，其普惠金融的效用(质量)维度在18个县(市)中处于尾部。

表3 是否为贫困县对普惠金融的差异性影响检验

三、普惠金融对农村家庭金融市场参与影响的实证分析

关于家庭金融市场参与的文献较多，如尹志超等(2014)[5]研究了金融知识、投资经验对家庭金融市场参与和家庭资产选择的影响，认为金融知识的增加会推动家庭参与金融市场。王燕等(2018)[6]运用probit模型和tobit模型检验了家庭金融服务获得性对其参与正规和非正规金融市场、投资风险资产的影响。陈姿等(2019)[7]分析了居民金融素养对家庭资产的影响，发现金融素养会显著提升居民家庭房产、无风险金融资产、风险性金融资产、家庭总资产及净资产。但是，现有的研究只是分析普惠金融的某一侧面对家庭金融市场参与的影响，而鲜见从普惠金融发展整体水平对农村家庭金融市场参与进行研究的文献。在此，利用前文测算的大兴安岭南麓集中连片特困区县(市)普惠金融发展水平，分析片区普惠金融发展对农村家庭金融市场参与的影响及其路径。具体分析过程如下：

(一)变量说明

1.被解释变量。本文的被解释变量是农村家庭金融市场参与情况。世界银行2006年《Access for All: Building Inclusive Financial Systems》中指出，低收入群体除信贷需求外，还有储蓄、保险及支付结算等方面的需求。结合本文所使用的调研问卷的实际情况，被解释变量包括农村家庭在信贷、理财、保险及数字支付四类金融市场的参与情况。就某一市场而言，若参与，取1；否则，则取0。

2.解释变量。本文分析的主要解释变量是普惠金融发展水平，其取值按前文所述方法进行测算。

3.控制变量。本文选取个体特征(年龄、受教育水平、性别、婚姻状态、风险态度、金融知识水平、是否接受过金融培训和是否使用智能手机)和家庭收入作为控制变量。控制变量的主要情况见表4。

(二)计量模型设定

参照温忠麟等(2014)[8]引入中介效应模型分析普惠金融对农村家庭金融市场参与的影响机制。中介效应模型可以分析解释变量对被解释变量影响的过程和作用机制，在心理学中应用较多。中介效应模型分析的基本思路如下：

考虑解释变量X对被解释变量Y的影响，如果X通过影响变量M而对Y产生影响，则称M为中介变量。分析过程包括以下三个方程：

Y=cX+e1

(1)

M=aX+e2

(2)

Y=c′X+bM+e3

(3)

表4 变量及其描述性统计

其中:c为解释变量X对被解释变量Y的总效应；a为自变量X对中介变量M的效应；b是在控制了解释变量X的影响后，中介变量M对因变量Y的效应；c′为在控制了中介变量M的影响后，解释变量X对被解释变量Y的直接效应；e1、e2和e3分别为回归残差。中介效应即为间接效应，等于a×b。

中介效应检验的流程如图1所示：

图1 中介效应检验流程[9]

检验分为四个步骤：第一，检验参数c的显著性，若c显著，则以中介效应立论；若c不显著，则停止中介效应检验。第二，检验参数a和b的显著性，若a和b均显著，则中介效应显著；若a和b中至少有一个不显著，则需要进一步做Sober检验，即对假设H0:ab=0进行检验，若拒绝原假设，则认为中介效应显著；若接受原假设，则认为中介效应不显著，停止检验。第三，在中介效应显著的前提下，对参数c′的显著性进行检验，若c′显著，则说明直接效应显著；若c′不显著，则说明直接效应不显著，检验结果为完全中介效应。第四，在直接效应和中介效应显著的前提下，进一步检验ab和c′的符号是否一致，若符号一致，则中介效应占比为ab/c；若二者符号不一致，则检验结果为遮掩效应。

通常认为，普惠金融对农村家庭金融市场参与的影响路径有两条：一是普惠金融→收入增加→参与金融市场；二是普惠金融→参与金融市场→收入增加。为探索普惠金融发展对农村家庭不同金融资产选择的影响路径，本文构建了如下三个方程：

P(Yic=1)=a+bIFIi+cXic+eic

(4)

ICic=d+eIFIi+fXic+eic

(5)

P(Yic=1)=g+hIFIi+iICic+jXic+eic

(6)

其中：方程(4)和方程(6)为probit模型，方程(5)为一般线性多元回归模型；下标i和c分别代表县(市)和被调查者；Y为信贷、理财、保险、数字支付的参与情况，参与取1，否则取0；P(Yic=1)表示参与Y市场的概率；IFIi代表i县(市)的普惠金融发展水平；Xic代表被调查者的个体特征控制变量；ICic为中介变量，代表家庭收入；eic为随机扰动项。

将家庭收入引入信贷、理财和保险市场参与情况模型中后，可能存在内生性问题。由于内生性的存在，可能无法得到一致估计。因此本文选择与家庭收入相关但与信贷、理财和保险相关性较弱的变量(承包农田面积和住宅面积)作为工具变量，采用工具变量probit模型(IV-probit)进行参数估计。

四、实证分析结果

(一)普惠金融与农村家庭金融市场参与

为了对模型的稳健性进行检验，本文进行了probit回归、logit回归和稳健的logit回归，回归结果基本一致。由于logit模型的回归结果更便于理解，因此本文表5给出了模型(4)的logit参数估计结果。表中的参数为odds比，表示在某个变量给定的条件下，选择参与金融市场与不参与的概率比。

从回归结果来看，与我们的预期基本一致。普惠金融发展水平对信贷、理财及保险市场参与情况的影响都比较显著。也就是说，普惠金融发展水平的提高能够使农村家庭参与这三类金融市场的概率比不参与的概率明显提高。普惠金融的发展对数字支付工具的使用影响并不显著。

表5 农村家庭金融市场参与的影响因素情况分析表(odds 比)

农村居民的个体特征对金融市场参与的影响差别较大。农村居民对待风险的态度，对其参与理财市场和使用数字支付手段影响显著，而对信贷市场和保险市场的参与没有显著影响。性别对是否参与金融市场决策没有显著影响。就信贷市场而言，主要受到年龄、受教育水平、金融知识、是否拥有智能手机和是否接受过金融培训的影响。尤其需要指出的是，金融知识和金融培训可以显著提高农村居民信贷市场参与率。就理财市场而言，仅金融知识的影响较为显著。对农村居民参与保险市场影响较为显著的是婚姻状态和是否拥有智能手机。数字支付手段的应用，主要受年龄、受教育水平、是否拥有智能手机和是否接受过金融培训的影响。需要特别说明的是，智能手机是使用数字支付的充分不必要条件。主要原因在于本文使用的数字支付指标对应的问卷问题为：您是否使用过二维码付款和收款？二维码收付款功能并不要求使用者自己必须拥有智能手机，借助可信赖的亲戚朋友的二维码也可实现扫码收付款。

(二)普惠金融促进农村居民参与金融市场的机制

通过上述分析可以证实普惠金融能够促进农村家庭参与信贷、理财和保险市场，对数字支付市场的参与没有显著影响。因此，需要通过模型(5)和模型(6)探索普惠金融影响农村家庭参与信贷、理财和保险市场的路径，对数字支付市场无需分析中介效应。

1.模型(5)的回归结果见表6第3列。从回归结果看，普惠金融能够显著增加家庭收入。除“是否接受过金融培训”对增加家庭收入影响不显著外，农村居民的个体特征都对农村家庭收入有显著影响。

2.由于家庭收入与家庭金融市场参与之间存在内生性，本文使用农村家庭承包农田面积和拥有的住宅面积作为工具变量，运用工具变量probit(IV-probit)回归方法，对模型(6)进行了估计，回归结果见表6第3～6列。

从回归结果来看，引入家庭收入变量后，普惠金融对农村家庭金融市场参与情况的影响发生了较大变化。普惠金融对农村家庭参与信贷市场的影响显著，而对理财和保险市场参与的影响变得不再显著。家庭收入对家庭金融市场参与的影响都非常显著。从影响程度上看，家庭收入对农村家庭参与信贷市场的影响要高于普惠金融。

通过上述分析，可以看出，普惠金融对农村居民参与不同的金融市场，其影响路径是不同的。对信贷市场，普惠金融主要是提高农村居民的参与率，进而增加家庭收入。而对理财市场和保险市场，普惠金融则是通过增加农村居民家庭收入，进而提高其参与率。

表6 模型(5)和(6)回归结果表

五、结论与建议

(一)结论

本文利用中国金融教育发展基金会2017年度“金惠工程”基线调查数据和吉林、黑龙江、内蒙古18个县(市)人民银行的金融业发展数据，构建了大兴安岭南麓集中连片特困区普惠金融发展水平评价指标体系，并利用该指标体系测算了这18个县(市)的普惠金融发展水平。通过比较分析发现，内蒙古的普惠金融发展水平较高，吉林次之，黑龙江有较大提升空间。

本文构建了logit模型和probit模型分析普惠金融对农村家庭金融市场参与的影响。通过分析发现，普惠金融能够促进农村家庭参与金融市场，但是对不同金融市场参与的影响路径是不同的。对信贷市场和数字支付，普惠金融主要是通过提高农村居民的参与率，增加农村家庭收入。而对理财市场和保险市场，普惠金融则是通过增加农村居民家庭收入，进而提高其参与率。不论是何种路径，普惠金融都可以促进农村家庭收入提高，这也是我国大力推动普惠金融发展的目的和意义之所在。

(二)建议

1.仍需加大力气提高大兴安岭南麓集中连片特困区的普惠金融发展水平。虽然本文的分析立足于大兴安岭南麓集中连片特困区，利用的是“金惠工程”基线调查数据，无法将大兴安岭南麓集中连片特困区的普惠金融发展水平与全国普惠金融发展平均水平进行对比，但是从分项指标来看，大兴安岭南麓集中连片特困区的普惠金融发展水平与全国平均水平还有差距。

2.建议建立大兴安岭南麓集中连片特困区普惠金融发展水平动态监测系统，针对不同地区普惠金融发展的现状，发挥优势，弥补劣势，进一步扩大普惠金融对农村居民和农村家庭的影响力。

3.通过前文的分析，发现普惠金融对农村居民参与不同的金融市场的影响路径是不同的，因此不同的金融市场应根据各自特征，积极创新适合贫困地区的金融服务和金融产品，同时还应创新服务方式，进一步改善服务水平，全方位、多角度地提高农村居民家庭收入。