深度贫困地区农村人口金融能力测评及影响因素分析.pdf
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1、深度贫困地区农村人口金融能力测评及影响因素分析罗荷花,谢晋元基金项目:国家社会科学基金项目(17CJY040)作者简介:罗荷花(1986),女,湖南衡东人,博士,湖南农业大学经济学院副教授,硕士生导师,研究方向:农村金融。摘 要:选取我国湖南省、湖北省、江西省和陕西省四个省份中九个深度贫困县的1058 户农村人口的调研数據,从金融知识、金融意识、金融技能、金融行为四个方面对农村人口金融能力进行测评,分析其影响因素,结果显示:深度贫困地区农村人口金融能力整体较低,且贫困人口比非贫困人口的金融能力更低;农村人口金融能力受金融教育时间、受教育程度、家庭社会关系、家庭人均收入等因素影响;农村贫困人口与
2、非贫困人口金融能力的影响因素各有异同。关键词:深度贫困地区;金融能力;异质性;农村人口中图分类号:F327 文献标识码:A 文章编号:1003-7217(2020)03-0025-06一、引 言2019 年中央一号文件指出,金融扶贫政策要向深度贫困地区倾斜,强调要主攻深度贫困地区精准脱贫,坚持扶贫与扶志、扶智相结合,以增强农村贫困人口自我发展能力和内生动力。根据国家统计局数据,我国农村脱贫已经取得突出成效,截至 2019 年末,农村贫困发生率已降至 0.6%,农村脱贫攻坚已进入最后阶段。但这也意味着剩余未脱贫的农村贫困人口的贫困程度深、自我发展能力差,今后脱贫工作的难度更大、见效更慢。为此,增
3、强农村人口尤其是农村贫困人口自我发展能力,对实现深度贫困地区精准脱贫至关重要。事实上,当前农村人口由于其自身金融知识不足、金融能力较差,难以以合适的成本享用那些看似唾手可得的金融服务1,其自我发展和脱贫致富能力受到约束,难以真正实现“造血式”脱贫2。实践中,我国政府、金融机构等已面向农村人口推进普及金融知识、加强金融教育等工作,以此不断提升农村人口金融能力,如每年 9 月开展的“金融知识进万家”活动,将金融知识教育纳入国民教育体系。提升深度贫困地区农村人口金融能力,有利于提高农村人口金融福祉,构建农村贫困人口可持续脱贫的长效机制,并实现2020 年精准脱贫和推进乡村振兴发展战略目标。因此,深入
4、研究深度贫困地区农村贫困人口金融能力具有重要的理论和现实意义。国外关于居民金融能力的研究主要集中在:(1)金融能力的内涵界定,即认为金融能力是指居民运用金融知识、技能和意识而做出金融决策的个人能力3-5;或认为居民金融能力是将个体内在能力与外部机会有效组合6,7。(2)金融能力的测度。一是在各国政府组织调查的基础上开展金融能力测度5,8,9;二是非官方的金融能力测度4,10;三是金融能力的影响因素研究11,12。国内相关研究成果大多侧重于从金融知识或素养角度展开,直接就金融能力的研究还较为少见。如运用因子法测算认为我国居民金融知识水平较低13,14;从基本金融知识认知、金融规划等方面衡量居民金
5、融素养水平,并分析年龄、受教育程度等对居民金融素养的影响15;从信用管理、贷款常识等方面衡量消费者金融素养16,以及金融能力比金融知识或素养更具丰富内涵,主张就金融能力展开研究6,17。可见,现有成果中关于金融能力研究对象主要是全体居民,难以客观反映农村居民真实金融能力。随着我国农村经济快速发展及脱贫攻坚进入“最后一公里”阶段,农村人口分化程度逐步加深,其金融能力呈现明显的异质性特征。为此,本文在借鉴世界银行的居民金融能力指标体系的基础上,考虑该体系没有反映深度贫困地区农村人口生产生活变化及参与金融活动状况等实际情况,将指标体系进行改良,从金融知识、意识、技能和行为四个方面构建农村人口金融能力
6、指标体系,并将被调查农村人口“是否为贫困户”分为贫困人口和非贫困人口,利用四个省份中的九个县深度贫困的 1058 户农村人口调研数据,运用因子法和加总法分别对农村人口、贫困人口和非贫困人口的金融能力进行测度。二、指标体系的构建与测评(一)指标体系的构建在借鉴世界银行的居民金融能力指标体系的基础上,参考中国消费者金融素养调查问卷,结合我国农村人口生产生活变化、参与金融活动状况,构建金融知识、意识、技能和行为四个一级指标,以及利率知识、储蓄知识等 17 个二级指标,组成农村人口金融能力指标体系(见表 1)。(二)金融能力的测算方法一是运用因子法来测度金融能力指标体系,通过提炼金融知识、意识、技能和
7、行为四个因子,进而计算金融能力指数,该方法可以剔除人为主观因素的干扰。二是加总法,将衡量金融能力指标的得分进行直接加总,以便于稳健性检验。(三)数据来源数据来源于 2018 年 6-8 月,选取深度贫困地区的集中区域:国家集中连片特困地区的武陵山区、罗霄山区和秦巴山区四个省份中的九个县,即每个连片特困地区选取三个县。每个县随机抽取两个乡镇,每个乡镇随机抽取两个村,每个村再随机抽取贫困人口和非贫困人口 32 户农户建档立卡,进行一对一问卷调查。共发放 1152 份农户问卷,通过筛选和剔除后,共获得有效问卷 1058 份,问卷有效率为 91.84%。具体为:武陵山区有湖南省的邵阳县 117 户和沅
8、陵县 116 户、湖北省的利川市 118 户;罗霄山区有湖南省的炎陵县119 户和茶陵县 118 户、江西省的遂川县 116 户;秦巴山区有湖北省的郧西县 119 户和郧县118 户、陕西省的镇安县 117 户。(四)金融能力的度量及其结果1.因子法度量农村人口金融能力的结果。根据 KMO 检验,KMO=0.955,Bartlett 球形度检验在 1%水平下显著,说明该样本数据适合采用因子法。依据特征值大于(或等于)1的原则,保留四个因子,分别为金融知识、金融意识、金融技能、金融行为(见表 2)。通过将 17 个指标分别纳入到这四个因子中,计算各因子比重,进而计算农村人口金融能力指数。进一步分
9、析数据发现,深度贫困地区农村人口平均金融能力指数偏低,只有1.98e-06。非贫困人口平均金融能力指数为 0.277,贫困人口平均金融能力指数为-0.271。相比农村人口和非贫困人口,贫困人口金融能力指数更低。2.加总法度量农村人口金融能力的结果。通过对指标问题得分加总后,计算得出农村人口平均金融能力总值为 18.043 分,贫困人口平均金融能力总值为 13.277 分,非贫困人口平均金融能力总值为 22.920 分。说明深度贫困地区农村人口金融能力还较低,相比农村人口和非贫困人口,深度贫困人口金融能力更低。三、金融能力影响因素的实证分析(一)变量选取与模型设定在已有研究成果基础上,根据实地调
10、研情况,选取异质性农村人口金融能力影响因素包括个人特征变量以及家庭特征变量(见表 3)。1.个人特征变量,包括年龄、性别、受教育程度、婚姻状况、健康状况和金融教育时间。随着农村人口年龄不断增长,其掌握的金融知识和技能不断累积,金融行为不断优化,促使其金融能力不断提升。但年龄达到一定程度之后,由于年龄越来越大,掌握金融知识和技能没有及时更新,容易出现不科学金融行为,其金融能力可能会下降。因此,假设年龄对农村人口金融能力可能出现先增加后降低的现象,呈现“驼峰效应”18。农村人口金融能力有性别差异,家庭中一般由男性进行金融决策,男性会更多地参与金融活动,从而男性金融能力高于女性。受教育程度也会直接影
11、响金融能力高低,受教育程度越高,其学习能力和实践技能越高,可获得更多的金融知识和技能,也更容易理解和接受金融产品,能够通过不断参与金融活动以提升其金融能力。稳定的婚姻状况有动力获得金融知识和技能,参与金融活动以提升家庭收入水平和幸福指数,其金融能力越高。健康状况越好,越有足够精力和动力学习金融知识和技能,积极参与金融活动,在使用金融产品和服务的过程中受到约束越少,其金融能力越高。接受金融教育时间越长,越会通过重复接收金融信息促使个体更容易理解和接受金融知识和技能,不断提高金融意识,其金融能力会越高。2.家庭特征变量,包括家庭供养比、社会关系、与最近金融机构距离、人均收入和固定资产总值。家庭供养
12、比越大,家庭总收入往往只能满足日常开销,几乎不需要掌握金融知识和技能去配置家庭收入,也没有动力去参与金融活动,其金融能力很低。良好的家庭社会关系会增加家庭获得金融政策和产品信息、金融知识和技能的渠道,也会逐渐提高自我金融意识,并积极参与金融活动,促使其金融能力越高。家庭与最近金融机构距离越近,越会无形中更多地接触金融机构的政策和信息,增加自身金融知识和技能,并且只需花费更少交通费、时间成本等就能享受到储蓄、转账等金融活动,促使金融能力越高。家庭人均收入越高,可支配收入越多,会更加注重资金有效管理,并通过参与金融市场来合理配置可支配收入和增加财产性收入,越会主动关注最新金融信息,学习金融知识和技
13、能,把握金融投资机会等,其金融能力越高。家庭固定资产总值越高,家庭资产越多,越需要学习更多金融知识和技能去合理配置资产,其金融能力会越高。借鉴已有研究构建居民金融素养影响因素15,选用多元线性回归模型探讨异质性农村人口金融能力的影响因素,其模型如下:FCi=0i+1iAge+2iAge2+3iGender+4iEducation+5iMarriage+6iHealth+7iTime+8iRatio+9iType+10iRelation+11iDistance+12iLnIncome+13iLnValue+i(1)式(1)中,FCi 为金融能力。i 表示第 i 种情况,取值为 1、2、3,分别代
14、表农村人口、贫困人口和非贫困人口。(二)变量的描述性分析表 4 为模型中变量的描述性统计。结果显示:受调查的全体农村人口的平均年龄为47.334 岁,58.20%为男性,86.2%的农村人口婚姻状况稳定。在受教育程度方面,36.20%的农村人口学历在小学及以下,45.65%的农村人口为初中学历,仅有 18.15%的农村人口具有高中及以上学历,说明深度貧困地区农村人口受教育程度较低。74.10%的农村人口健康状况都还不错,高达 43.38%的农村人口从未受过金融教育。农村人口家庭供养比达到0.491,说明家庭供养负担普遍较重。高达 70.42%的农村人口为兼业农户。有高达 60.20%的农村人口
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