农村家庭金融排斥的影响因素研究

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1、农村家庭金融排斥的影响因素研究【摘要】本文利用2010年中国家庭追踪调査项目数据，使用probit模型控制了市场进程指数的影响之后，我们发现主受教育程度、健康状况、家庭年均收入对家庭（居民）受到储蓄、贷款、保险等基础金融服务的排斥状况有着有不同程度的显著且稳健的影响。本文结论有助于我们理解人格特征对家庭（居民）受到金融排斥的影响，对构建农村金融改革等有一定参考意义。【关键词】金融排斥农村家庭收入水平一、引言金融排斥是指社会中的弱势群体缺少足够的途径或方式接近金融机构，以及在利用金融产品或服务方面存在诸多困难和障碍（Chan,200

2、4）。2015年11月9日中央全面深化改革领导小组第十八次会议审议通过了《推进普惠金融发展规划（2016〜2020年）》，并强调“大力发展普惠金融，提升金融服务的覆盖率、可得性、满意度，满足人民群众日益增长的金融需求，特别是要让农民、小微企业、城镇低收入人群、贫困人群和残疾人、老年人等及时获取价格合理、便捷安全的金融服务”。从中可见，金融排斥研究的重要性突显出来。对金融排斥的研究起丁•LeyshonandThrift（1995）基于地理排斥视角的理论研宄。其后在国外逐步引起学界的关注和探讨。而中国的相夫研究相对较晚，多集中在200

3、5年之后。一部分缘由联合国在2005年明确出“普惠金融”的概念。作为普惠金融研宄极度相关的研宄一一“金融排斥”开始引起国内学者的重视。当然，另一个原因是，随着我国20世纪90年代开始金融体制改革，金融运行机制发生了深刻的变化，衍生出了许多金融问题，迫切需要解决(徐少君、金雪军，2008)；其中有很多问题与国外的金融问题具有一定的相似性，如金融排斥等(金雪军等，2004；武巍等，2005)。在此之后，中国学者对国内存在的诸多金融排斥问题进行了多方面的研究，取得了很多来自中国的理论及经验证据。但是目前国内对金融排除研究的综合论述还较少

4、，因此，本文将从国内金融排斥研究的论文量入手，对国内金融排斥研宄的进展进行相对全面的综述，试图总结已经取得的成绩，探讨存在的不足，以期为后续研究提供一定的借鉴。二、文献回顾及变量说明(一)文献冋顾在己有文献屮，从个体与家庭层面，基于社会人口学特征，Elwin(2004)、RosenandWu(2004)、Guisoetal.(2008)、Christiansen,etal.(2009)分别研究了年龄、健康状况、受教育程度、婚姻状况对金融排斥状况的影响，认为这些影响可能通过认知能力、收入和财富能力等途径起间接影响作用。而其他人口？W

5、特征如性别(Christiansen,etal.，2009)、政治面貌(Liu,2003)可能通过风险态度、家庭收入等来间接影响金融排斥。对于民族的影响，Devlin(2005)通过对英国家庭数据的分析，认为少数民族易受到金融排斥。(一)数据来源木文数据来自北京大学中国社会科学调查中心(ISSS)在2010实施的“中国家庭追踪调查”（ChinaFamilyPanelStudies,CFPS）项目数据。“中国家庭追踪调查（CFPS）”旨在通过跟踪收集个体、家庭、社区三个层次的数据，调査覆盖了25个省/市/自治区，共采访约14960户

6、家庭、42590个人。通过数据处理之后共获得了6399个家庭/户主观测值。考虑到家庭户主对家庭金融决策的重大作用，其屮人门社会学特征使用户主的相关数据。（三）变量模型说明本文主要关注在农村家庭（居民）各项特征对遭受金融排斥状况的影响。模型方法上，考虑到因变量为0-1变量，借鉴李涛（2010），用Probit回归模型，即PB=1ifP■■二a’X^+S’W^+e■>0PH=0其他其屮借鉴李涛等（2010），被解释变量用家庭是否在某金融服务方面受到金融排斥的状况，如储蓄、贷款、基金等，表征家庭是否受到金融排斥。该变量为0-1虚拟变量，

7、若存在金融排斥，赋值为1，否则赋值为0。主要解释变量用居民的教育程度、健康状况、家庭人口、是否加入社会组织、收入水平等表征，并用Xi表示。控制变量考虑到户主所处行业、及身份对家庭决策影响较大，借鉴王修，马柯，王翔（2009），用户主（居民）是否从事金融业、户主是否为管理者以及樊纲市场化进程指数等作为控制变量，并用Wi在公式屮表示。三、实证分析木节汇报并讨论主要变量的统计分析结果和相应的实证研宂发现。表1城乡描述性统计分析对比表表1报告了城镇和农村两个样本组主要变量的描述性统计分析结果。对比发现，样本居民面临着非常严重的金融排斥状况

8、，其中农村受到更为严重的储蓄排斥和保险排斥。表2屮，在户主性别方面农村有更多的男性户主。城镇中的户主有更高比例加入组织。家庭资产上，城镇是从农村的三倍之多。户主的受教育程度农村要比城镇第一个等级。在家庭年均收入上，城镇是农村的2倍之多。在城乡二元结