金融排斥视角下非农就业与农村家庭金融资产配置行为研究Word文件下载.docx
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对农村地区家庭金融排斥问题和资产配置现状的研究,有助于对资金进行有针对性的引导,扩大投资者基数,进一步为发挥资本市场的财富管理功能、提高直接融资比重创造条件。
中国曾经是一个典型农业主导的开展中国家,在相当长的一段时间内农业人口占据了绝大局部人口比重。
受城乡工资差异和规模农业开展的影响,越来越多农村劳动力选择由农业向非农行业转移。
伴随着非农就业比例的提高以及社会保障制度的不断完善,农村家庭的投资理念、经济行为也在悄然变化,对金融效劳的需求也从单一的存款需求转变为对金融咨询、金融理财产品、国债、基金、股票等多样化需求。
中国家庭金融调查统计数据显示,2022年全国农村家庭风险金融市场的参与率仅为1.12%,2022年提升至3.07%。
在此背景下,对于我国农村家庭金融资产配置行为及其内在机制的研究不仅有助于深刻理解家庭投资组合异质性的影响因素、引导合理化投资方案的形成、促进家庭对资本市场的参与,还有助于各类机构把握农村家庭实际需求与存在的问题、促进金融产品和效劳创新。
此外,从金融排斥视角刻画分析农村家庭资产配置的问题,也为深化农村金融市场改革、助力普惠金融开展和缩小家庭贫富差距提供了理论参考与决策依据。
本文就非农就业对农户金融行为的影响进行了多个层面的研究,并表达出如下特色。
一是已有研究多聚焦于非农就业带来的收入效应和消费效应,鲜有涉及非农就业对家庭金融资产配置行为的专门分析,本文在一定程度上可以拓展家庭金融以及农村金融领域的相关研究。
二是已有文献对职业因素影响家庭金融行为作用渠道及作用机理的研究仍不够深入,相关检验方法也较为单一。
本文从我国农村实际情况出发,在构建理论分析框架的根底上,基于微观数据构造金融排斥指数,深入分析了非农就业是否可以通过缓解家庭需求端金融排斥程度,进而改善家庭金融资产配置行为。
同时,考察了信任在传导路径中产生的调节作用。
三是鉴于普通的IVProbit难以较好地解决自变量为离散变量的内生性问题,本文运用Wooldridge[1]提出的稳健模型,克服了内生解释变量必须为连续变量的假设,提高了估计的准确性。
本文剩余局部结构安排如下:
第二局部在理论分析的根底上提出了研究假說;
第三局部对研究所使用的变量、模型等进行介绍;
第四局部报告非农就业对农户家庭金融资产配置的实证结果,在此根底上对中介效应及调节效应进行验证,并进行稳健性检验;
第五局部基于细分样本和职业特征对非农就业与家庭金融行为的关系进行了异质性分析;
第六局部是总结及政策建议。
二、理论分析与假说提出
〔一〕非农就业与家庭金融资产配置
职业作为影响家庭经济行为的重要方面,不仅可以反映当下和未来的收入状况,还能够表达家庭成员对社会经济资源的拥有情况、未来开展时机等[2]。
金融从业者或经济学家会因为他们所具有的知识和信息优势,降低参与金融市场的本钱及投资决策失误的可能性[3]。
有创业行为的家庭面临着较高的创业风险,因而会减少家庭持股比例或对风险资产的投资[4]。
随着规模农业的产生和乡镇企业的兴起,农民就业的非农化是其中最重要的变化之一,越来越多农民选择以非农经营、外出务工等多种方式从事非农职业,这一职业身份的转变为农户积累经济资本、人力资本和社会资本创造了条件,也对家庭经济行为产生了影响。
从主观认知角度来看,相较于居家务农自给自足的生活方式,从事非农行业让农村居民对外交流增多,农户原有的传统理财观念、文化心理等潜移默化地受到冲击[5],开始逐渐学习或模仿他人的投资理财行为,并将此传递给留守在家的成员,促进家庭对金融市场的参与。
从客观影响来看,非农就业通过使农户获取金融信息途径增加[6]、收入和财富水平提高[7]、收入不确定性降低[8]、预防性储蓄动机缓解[9]、对更高层次养老保险〔如职工养老保险、商业养老保险〕的参与增加等多种途径,进一步缓解了农村地区家庭面临的金融排斥程度[10],从而对家庭投资行为产生积极影响[11]。
基于此,本文提出如下假说:
假说1a:
非农就业能够提高家庭风险金融市场的参与概率。
假说1b:
非农就业能够增加家庭对风险金融资产的持有比例。
〔二〕金融排斥及其中介作用
金融排斥最根本的特征是某些群体难以通过适当的渠道获得必需的金融产品和效劳。
与我国经济、金融二元开展结构相适应,对金融排斥的研究主要集中于农村地区与农村家庭,研究视角也由最初的地理可及性逐渐转向社会文化。
由于缺乏金融知识、信息不对称、交易本钱高等问题,金融排斥在我国农村地区普遍存在,且金融排斥主要由供需不平衡导致。
对于金融排斥原因及程度等问题的研究,国内外学者大多基于供应端视角,从地理排斥、评估排斥、条件排斥、价格排斥、营销排斥等等多个层面,通过构建指标对金融排斥现象进行分析[12]。
也有少数学者从需求端出发,认为某些群体由于不具备相应的金融知识、无法获得金融信息等原因也会导致金融排斥,并通过构建自我排斥指标对农村家庭金融排斥进行了研究[13]。
整体而言,已有研究大多从宏观层面入手,将供应端排斥作为主要研究方向,对农村家庭需求端的考察较为单一。
但是,即使供应端差异消失,中国家庭依然会把大量资金用于储蓄[14],需求端层面金融排斥的研究应更加深入。
因此,不同于传统金融排斥的衡量方法,本文从需求端出发,分析金融排斥作为非农就业影响农户家庭金融资产配置行为的中介变量的独特属性。
第一,非农就业是否会缓解金融知识排斥,从而提高家庭金融资产配置水平?
金融知识排斥主要指家庭缺乏相关金融知识,对资产配置的重要性了解缺乏,缺乏投资技能而产生的需求排斥。
粟芳等[10]基于我国“千村调查”数据发现,我国农村地区家庭普遍存在着获取金融信息渠道狭窄、对金融知识理解程度较低、金融知识匮乏等问题,即使是经济条件较好的农村家庭,由于理财意识淡薄,缺乏对财产的管理和配置能力,更倾向于将充裕资产用于配置房屋、为子女结婚操办等用途,造成家庭资产结构配置畸形。
农村家庭通过从事非农行业,一方面,他们不仅兼具了传统的亲缘和地缘关系,还扩大了社会网络从而建立起新的业缘关系,获取金融信息的渠道进一步拓宽,能够学习和了解更多金融知识与投资技巧。
另一方面,从事非农工作人群〔如打工、个体经营等〕可以有更多时机接触到银行等金融机构,获得更多金融信息、知识和效劳,降低金融排斥的可能性[6]。
家庭金融投资决策是一个复杂的过程,需要花费大量时间和精力搜寻投资相关的信息,而金融知识在这个过程中起到重要作用,这些知识有利于家庭了解金融产品的收益与风险,减少家庭参与金融市场时的信息搜寻和处理本钱,降低金融市场参与本钱,从而提高家庭对金融市场的参与[15]。
第二,非农就业是否会改善农户的风险排斥,从而提高家庭金融资产配置水平?
风险排斥主要是指有些家庭的风险厌恶程度较高,不愿意承当风险金融资产投资带来的不确定性风险,因而缺乏对风险资产的配置需求,产生风险排斥。
从农户的风险偏好来看,农村地区家庭普遍面临着内外部环境双重不确定的影响。
一方面,农村地区较为封闭,缺乏与外界的交流,传统保守观念和小农思想根深蒂固。
同时,由于农村地区社会保障体系缺乏、城乡信息不对称而催生出“模糊风险厌恶”,导致农村地区家庭对风险和损失的表现更为敏感[16]。
另一方面,农业生产本身具有较强的不确定性,容易受到自然灾害、农产品市场不稳定等较高的风险冲击,从而降低农户的风险承当意愿。
收入的不可预期风险是阻碍居民金融资产总量快速增长的重要因素之一,多数农户具有较强的风险躲避意识,偏向于采取保守行为来躲避风险,更倾向于选择持有现金或银行存款。
而从事非农行业不仅使农户有更大概率接触城镇的社会环境,改善原本保守的思想观念[10],还会提供多种收入渠道以及一些附加福利,如医疗保险、退休和养老金方案以及额外的收入保障等,可在一定程度上抵消收入不确定性的冲击,从而起到躲避风险的作用……风险态度可以对投资选择行为尤其是股票投资行为产生显著影响[17],风险偏好较强的家庭,往往更容易持有风险金融资产。
因此,非农就业能够通过改善农户的风险态度,完善家庭金融资产配置行为。
第三,非農就业是否会缓解农户面临的流动性排斥,从而提高家庭金融资产配置水平?
流动性排斥是指家庭缺乏用于投资的资金而导致的金融排斥现象。
金融市场的参与需要投资者支付一定的资金,如果家庭资金流动性较差,那么就会选择优先满足其他方面的需要〔如衣食住行、教育、医疗等〕,在这种情况下,即使家庭有投资意愿也会因为缺少资金而无法产生实际的金融需求。
而非农就业可以通过促进农村要素市场开展[7],推动农民收入更加多样化,从而提高农户的家庭收入与财富积累[10]。
收入与财富增加的家庭在满足自身生产和生活之余具备了理财的物质能力,能够产生想要通过金融渠道实现家庭财富保值增值的需求,进而提高家庭参与股票投资等风险市场的可能性。
基于上述四个维度的分析,本文提出如下假说:
假说2a:
非农就业能够通过降低农户金融排斥程度,从而促进家庭风险金融市场的参与概率。
假说2b:
非农就业能够通过降低农户金融排斥程度,从而促进家庭对风险金融资产的持有比例。
〔三〕社会信任及其调节作用
社会信任指对社会其他人群的信任程度,作为一种不易改变的个人特征,对投资者的经济行为产生影响。
信任缺乏会放大交易本钱的实际影响,降低人们对风险回报的感知,而信任程度高的人更倾向于持有金融资产[18]。
因此,信任程度的差异或许会对非农就业促进家庭风险金融资产配置方面带来不同的影响。
首先,信任对于金融知识学习传播具有催化剂作用。
在知识信息传播越来越强的现代社会,信任程度的提高能够增加不同社会群体之间的知识交流和共享,从而降低获取和学习本钱、缓解信息不对称[19]。
信任程度的提高,不仅能够减少农村居民的顾虑,使他们更愿意分享和交流自己获取的知识信息,也会使村民更容易接受和相信来自金融机构或他人提供的信息。
因此,信任水平越高,金融知识传播的效率越高,越能够促进非农就业家庭参与金融市场。
其次,信任能够强化投资信心和风险承当。
一方面,信任程度的增加可以增强农户对金融资产投资的信心。
金融产品具有“信任密集”的特征[18],投资者对上市公司经营管理信任程度越高,认为股票投资未来回报的可能性越大,进而对股市的参与更加积极[19]。
另一方面,较高的信任程度也使投资者增强了对社会福利〔如社会医疗保险、养老保险等〕的信任,提高了在困难时能够得到别人帮助的预期,树立了对自身风险承当能力的信心,使其更愿意承当风险,如果投资者相信自己未来能获得资金支持,也会更倾向于将资金投资于流动性低但收益率高的产品[2]。
假说3:
信任可对非农就业促进家庭风险金融资产配置方面起到调节作用,信任程度越高,非农就业促进家庭风险金融市场参与的作用越强。
通过以上文献梳理可以看出,农村居民非农就业可以通过缓解需求端的金融排斥来影响家庭资产配置行为。
农民曾经是中国占比最多的一类职业群体,但是随着城镇化的不断推进与开展,越来越多的农业就业人员脱离了土地,从事非农职业,这无疑会对他们的思想观念、经济行为产生影响,但已有研究主要局限于非农就业对收入和消费行为的影响,较少涉及对其他方面尤其对金融行为影响的研究。
非农就业是否会影响家庭的金融资产配置行为?
当非农就业促进农户收入提高后,其金融资产配置又会发生怎样的变化?
金融排斥在非农就业对家庭风险金融资产配置的影响过程中扮演了一种什么角色?
信任程度是否对这种影响路径具有调节效应?
这些是本文希望答复的问题。
三、模型与变量
本文使用中国家庭金融调查〔ChinaHoueholdFinanceurvey,CHF〕2022年在全国范围内的调查数据。
该数据涵盖了家庭人口统计特征、资产与负债、收入与支出、家庭金融资产等各方面信息,具有良好的代表性[20],为本文研究提供了非常好的数据支持。
〔一〕变量选择
1.金融市场参与及金融资产配置情况
金融资产指在金融市场上可以进行交易的金融工具,本文参考CHF的分类说明,将社保账户余额、现金、存款、股票、基金、债券、衍生品、理财产品、非人民币资产、黄金和其他金融资产归为金融资产。
风险金融资产那么指金融资产中未来收益不确定且可能导致损失的局部資产。
参考已有文献[21],将股票、基金、金融债券、企业债券、衍生品、理财产品、非人民币资产、黄金和其他金融产品定义为风险金融资产。
本文考察的变量包括“风险金融资产参与”及“风险金融资产占比”。
其中,风险金融资产参与反映家庭是否参与风险金融资产投资,风险金融资产占比为风险金融资产占金融资产的比重。
2.非农就业
农村劳动力的非农就业主要指具有农村户口的劳动力在本地或异地从事除农业以外的其他所有行业。
从微观视角研究农村非农就业影响的实证文献,一般存在两种对非农就业的定义:
第一种是按照户主的就业状况来定义家庭的非农就业状况,第二种是根据全部家庭成员的就业状况来定义家庭的非农就业状况。
本文参考第一种定义方式,将CHF问卷中户主工作单位类型属于“耕作经营承包土地”的样本定义为务农,赋值为0;
户主工作单位为其他类型定义为非农就业
非农就业工作单位具体包括“机关团体/事业单位”“国有及国有控股企业”“集体企业”“个体工商户”“私营企业”“外商、港澳台投资企业”“其他类型单位”等。
,赋值为1。
此外,也使用全部家庭成员的非农就业状况作为代理变量进行了稳健性检验。
3.工具变量
考虑到以户主非农就业作为解释变量可能会存在内生性问题。
一方面,风险资产的配置行为和风险偏好有关,风险偏好较高的人,或许也更愿意脱离传统农业而从事非农行业。
另一方面,户主的就业选择和家庭资产配置可能同时受到其他因素的影响,比方当地的文化传统与习惯等,而这些变量又难以观测。
因此,本文选取“除本家庭之外的区县非农就业家庭占比的平均值”作为非农就业的工具变量进行估计。
同区县的非农就业比率会影响个人做出是否外出的决定,但是和个体家庭金融资产配置行为无关,因此该工具变量的选取是适宜的。
4.控制变量
控制变量主要考虑户主特征变量、家庭特征变量和地区特征变量。
户主特征变量包括户主的年龄、年龄的平方、性别〔虚拟变量,男性取1〕、健康程度〔分为不健康、一般健康、比拟健康、很健康、非常健康五个等级,赋值1~5〕、婚姻状态〔虚拟变量,有配偶取1〕、教育年限〔根据户主的受教育程度折算成年限〕、风险态度
问卷题目为:
“如果有一笔资金用于投资,受访者会选择哪种投资工程”。
如果受访者选择“高风险、高回报的工程”及“略高风险、略高回报的工程”,那么赋值为1;
如果受访者选择“平均风险、平均回报的工程”,那么赋值为0;
如果受访者选择“略低风险、略低回报的工程”及“不愿意承当任何风险”,那么赋值为-1。
。
家庭特征变量包括少儿抚养比〔家庭中14岁以下子女数量占家庭总人口的比重〕、老年抚养比〔家庭中65岁以上老人数量占家庭总人口的比重〕、家庭人均收入和家庭总资产。
地区特征变量选取当地GDP。
考虑极端值的影响,对家庭人均收入和净资产变量在1%和99%的水平上进行缩尾,并进行了对数化处理。
此外,数据处理中剔除了收入为负和资产为负的样本及其他相关缺失值,最终筛选出7038个农户家庭样本用于进一步的实证分析。
5.金融排斥程度
基于前文理论分析,本文从金融知识排斥、风险排斥、流动性排斥和互联网排斥四个维度构造需求端金融排斥指标。
具体说明如表1所示。
注:
a.问卷题目为:
“关注财经类新闻的渠道是?
”选项分别有:
“财经类APP”“互联网、等网页浏览”“电视、报纸等传统媒介”“参加财经类名人讲座、课程培训或论坛等”“其他”。
笔者参考尹志超等[22]的方法,将对金融信息关注度作为衡量金融知识的代理指标,对此类信息更加关注〔获取渠道更多〕的人群,往往具备较高的金融知识水平。
b.现有对流动性约束的衡量方式主要有家庭财富水平和信贷约束程度,考虑到本文研究主要与家庭资产配置水平有关,参考蔡栋梁[23]的方法,选取净财富来衡量家庭面临的流动性约束。
其中,金融知识排斥表现为农户缺乏对金融知识关注和了解,风险排斥表现为农户风险厌恶程度高,流动性排斥表现为家庭缺少投资所需要的资金,创新排斥表现为农户不会使用新型金融工具。
进一步通过客观赋权排除主观因素影响,参考粟芳等[10]的做法,采用熵值法构造金融排斥程度的综合指标。
具体步骤为:
假设有m个样本,某个维度包含n个指标,某ij表示第i个样本的第j项指标值,对某ij进行标准化得到
pij=某ij/∑mi=1某ij,数据矩阵变为其标准化后的矩阵Y={pij}m某n,第j项指标的信息熵为
ej=-k∑mi=1pijlnpij。
指标的信息效用价值取决于该指标的信息熵与1之间的差值gi=1-ej,各指标的权重由该指标的信息效应价值决定,效用价值越高那么作用越大。
因此,根据差异系数可计算权数为
wi=gj/∑mj=1gj,由此计算样本中各个维度的评价得分
Mi=∑nj=1wj某ij,最终根据熵的可加性计算得到金融排斥程度的综合得分,得分越高,表示金融排斥程度越大。
6.信任程度
本文选取受访者对陌生人信任程度作为衡量信任程度的指标,“非常不信任”取1,“不太信任”取2,“一般信任”取3,“比拟信任”取4,“非常信任”取5。
〔二〕模型设定
1.Probit模型
首先,运用Probit模型分析非农就业对家庭金融市场参与概率的影响,构造Probit模型如下:
Pro〔Pari=1〕=〔α1Jobi+β1某+μi〕〔1〕
在式〔1〕中,Pari是反映农户金融市场参与的虚拟变量,如果受访农户家庭参与了风险金融市场那么取值为1,否那么取值为0。
Jobi表示户主职业类型,如果是非农就业就取值为1,否那么为0;
某是一组控制变量,μi为随机扰动项。
2.Tobit模型
运用Tobit模型分析非农就业对农户家庭金融资产占比的影响。
构造Tobit模型如下:
i=α2·
Jobi+β2某+ωi,i=ma某{0,i}〔2〕
在式〔2〕中,i表示家庭风险金融資产占金融资产的比重;
Jobi和某的含义与Probit模型相同,ωi为随机扰动项。
3.中介效应模型
本文参考温忠麟等[24]提出的中介效应检验方法,构建如下中介效应检验模型:
Yi=c·
Jobi+β3·
某+σ1i〔3〕
Mi=a·
Jobi+β4·
某+σ2i〔4〕
Yi=c′·
Jobi+b·
Mi+β5·
某+σ3i〔5〕
其中,Yi是因变量,表示家庭是否参与风险金融市场或风险金融资产占金融资产的比重;
Jobi是自变量,表示户主是否非农就业,与前文相同;
Mi为中介变量,即金融排斥程度;
某为控制变量。
本文对式〔3〕〔5〕分别采用Probit和Tobit回归。
4.调节效应模型
本文参考温忠麟等[24]提出的方法进行检验,构造有调节效应模型如下:
Yi=c0+c1·
Jobi+c2·
Ti+c3·
Ti·
Jobi+β6·
某+ε1i〔6〕
其中,Ti表示对陌生人的信任程度,其他变量含义与中介效应模型相同。
〔三〕描述性统计
为了方便比拟,表2列出了全样本和非农就业样本相关变量的统计结果。
可以看出,非农就业占比为46.23%,说明近半数农村地区家庭户主选择将非农工作作为主要职业。
农业就业家庭中的风险金融资产参与率和占比仅为1%和0.26%,非农就业样本中该指标上升至4%和1.07%,反映出非农就业家庭在风险金融资产配置上具有优势。
四、实证分析
本局部主要从参与概率和配置水平两个角度分析户主非农就业对家庭金融资产配置的影响,并在此根底上进行影响机制分析和稳健性检验。
〔一〕非农就业与农户家庭金融资产配置行为
表3给出了户主非农就业与农户家庭金融资产配置行为的关系。
第〔1〕列用Probit模型对非农就业与农户家庭金融市场参与概率进行估计。
第〔3〕列用Tobit模型对非农就业与家庭风险金融资产配置比例的关系进行了估计。
第〔2〕〔4〕列考虑到解释变量内生性问题,引入工具变量进行了估计。
由于普通的IVProbit和IVTobit实际上只能处理解释变量是连续性的数据,不能较好地解决自变量为离散变量的内生性问题,因此,本文运用Wooldridge[1]提出的稳健模型,克服了内生解释变量必须为连续变量的假设。
第〔1〕列中,非农就业估计系数为0.006,在10%的水平上显著,说明户主非农就业对家庭风险金融市场参与行为具有正向影响,即非农就业使家庭持有风险资产的概率上升0.6%。
第〔2〕列中,使用除本家庭之外的区县非农就业家庭占比的平均值作为工具变量进行估计,结果验证了非农就业对家庭风险金融资
产参与的正向影响。
此外,第〔3〕列回归结果说明非农就业不但会对家庭是否参与投资类金融资产产生影响,还可能会影响家庭参与的深度,即对家庭在各种金融资产上的配置比例产生影响。
假说1a和假说1b得到验证。
〔二〕影响机制检验:
中介效应和调节效应
文献研究说明,金融排斥在农村市场非常普遍。
那么,非农就业是否可以通过缓解金融排斥而对家庭金融资产配置带来的影响?
从直接效应角度考虑,从事非农行业在一定程度上可能会改变农村居民较为保守的思想态度和传统的投资理财观念,对家庭经济行为产生影响;
从中介效应角度来看,非农就业可能通过缓解农村家庭在需求端的金融排斥程度,从而促进家庭对金融市场的参与。
此外,信任作为一种相对稳定的个人特征,深深根植于社会文化中,能够解释不同家庭对金融市场的有限参与问题[25]。
信任程度的增加不仅能够促进金融知识和信息的传播,也能够增强投资者信心和风险承当能力;
而信任的缺乏那么会扩大参与本钱的实际影响,降低了人们对风险回报的感知[18]。
因此,本文将信任作为调节变量,探究非农就业与家庭风险金融资产配置行为之间的关系是否受到农户信任水平的调节。
表4利用前文的中介效应模型进行检验,结果说明非农就业能够通过缓解金融排斥程度从而促进家庭对风险金融市场的参与和持有风险金融资产的比重,其中介效应占比分别为17.78%和18.72%。
假说2a和假说2b得到验证。
此外,为了检验不同维度金融排斥的显著性,本文也对每个维度的金融排斥分别进行了中介效应检验,结果均显著。
限于篇幅,结果没有在此列出。
进一步检验信任对非农就业促进家庭风险金融资产配置行为的调节效应,结果如表5所示。
第〔1〕〔3〕列为参加信任作为交互项的回归结果,第〔2
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