張若瑾 鄧啓平 劉 科

（西南財(cái)經(jīng)大學(xué)保險(xiǎn)學(xué)院，四川成都611130）

管理理論與創(chuàng)新

新農(nóng)保參保行為影響因素的中西部跨省研究
——基于1010份問(wèn)卷的實(shí)證分析

張若瑾 鄧啓平 劉 科

（西南財(cái)經(jīng)大學(xué)保險(xiǎn)學(xué)院，四川成都611130）

在人口老齡化背景下，完善農(nóng)村養(yǎng)老保障是社會(huì)保障可持續(xù)性發(fā)展的重點(diǎn)。立足新農(nóng)保實(shí)施現(xiàn)狀，探討影響其需求和實(shí)施效果主要因素，有助于解決其推進(jìn)難題。依托2015年云南、青海、貴州等橫跨中西部地區(qū)7個(gè)?。ㄊ校?010份問(wèn)卷調(diào)查，研究建立工具變量Logit（簡(jiǎn)稱(chēng)IV-Logit）模型，并通過(guò)兩階段回歸法（2SLS）進(jìn)行參數(shù)估計(jì)。研究發(fā)現(xiàn)：金融機(jī)構(gòu)空間集聚對(duì)參保行為的影響具有顯著正向影響。此外，新農(nóng)保參保情況的地區(qū)差異較大。年齡大收入高、信息渠道廣、養(yǎng)老模式單一的農(nóng)戶(hù)新農(nóng)保參保率較高。同時(shí)，數(shù)據(jù)顯示村委會(huì)等鄉(xiāng)鎮(zhèn)政府在推進(jìn)農(nóng)村社保中起重要的作用，體現(xiàn)了政府加大宣傳解釋力度、加強(qiáng)金融機(jī)構(gòu)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的必要性。

新型農(nóng)村社會(huì)養(yǎng)老保險(xiǎn)；參保行為；工具變量Logit回歸

一、引言

社會(huì)保障制度（Social Security System）對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展、社會(huì)福利提升的作用是國(guó)內(nèi)外學(xué)術(shù)界長(zhǎng)久以來(lái)關(guān)注的重點(diǎn)。一些學(xué)者認(rèn)為建立社會(huì)保障制度鼓勵(lì)提前退休、減少總儲(chǔ)蓄并降低資本累積（Thompson，1983）〔1〕，而另有學(xué)者卻認(rèn)為社會(huì)保障制度有利于增加人力資本積累（Drazen，1978；Black，1987）〔2〕〔3〕。還有學(xué)者關(guān)注社會(huì)保障體系再分配作用機(jī)理（Conde-Ruiz and Profeta，2007）〔4〕，認(rèn)為低代間再分配社保體系國(guó)家有較高養(yǎng)老支出。

十八屆五中全會(huì)期間，我國(guó)提出建立更公平可持續(xù)的社會(huì)保障制度。其中，完善農(nóng)村養(yǎng)老保障是發(fā)展重點(diǎn)。近年，我國(guó)人口老齡化趨勢(shì)加強(qiáng)、勞動(dòng)力鄉(xiāng)城遷徙等社會(huì)變革都使農(nóng)村養(yǎng)老問(wèn)題日漸凸顯。追溯歷史，我國(guó)對(duì)農(nóng)村社會(huì)保障問(wèn)題的研究始于1986年。截至2006年，全國(guó)有31個(gè)?。ㄊ?、區(qū)）不同程度地開(kāi)展了農(nóng)村社會(huì)養(yǎng)老保險(xiǎn)工作，積累保險(xiǎn)基金354億元，5374萬(wàn)農(nóng)民參保。然而，在此期間，我國(guó)還沒(méi)有將農(nóng)村養(yǎng)老納入公共財(cái)政覆蓋的范疇。農(nóng)村保障覆蓋率較低問(wèn)題依然存在（2009年覆蓋率只有3%）。

2009年，政府在覆蓋全國(guó)10%的縣（市、區(qū)）開(kāi)展了新型農(nóng)村社會(huì)養(yǎng)老保險(xiǎn)（簡(jiǎn)稱(chēng)“新農(nóng)?！保┰圏c(diǎn)工作，并擴(kuò)展到全國(guó)。新農(nóng)保的推行標(biāo)志著我國(guó)社會(huì)農(nóng)村養(yǎng)老保障事業(yè)發(fā)展到一個(gè)新階段。相比自我繳費(fèi)為主的老農(nóng)保，新農(nóng)保借鑒了城鎮(zhèn)職工統(tǒng)賬結(jié)合的模式，采取個(gè)人繳費(fèi)、集體補(bǔ)助和政府補(bǔ)貼相結(jié)合、三方籌資模式。中央財(cái)政對(duì)地方進(jìn)行補(bǔ)助，再直接補(bǔ)貼到農(nóng)民頭上。新農(nóng)保是繼農(nóng)業(yè)直補(bǔ)和新型農(nóng)村合作醫(yī)療等惠農(nóng)政策之后的又一項(xiàng)重大惠農(nóng)政策。

在我國(guó)城鄉(xiāng)二元經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)框架下，農(nóng)村養(yǎng)老保險(xiǎn)成為社會(huì)保障體系重要組成部分。對(duì)廣大農(nóng)民而言，新農(nóng)保的實(shí)施在一定程度上減輕了養(yǎng)老擔(dān)憂(yōu)、提高了退休保障。截至2013年底，新農(nóng)保參保人數(shù)已達(dá)4.6億。然而由于政府養(yǎng)老保障意識(shí)的城市偏向、現(xiàn)行保障水平低以及地域經(jīng)濟(jì)收入差異等，我國(guó)養(yǎng)老保險(xiǎn)參與意愿較低問(wèn)題不容忽視（羅楠和張永春，2014；周瑩，2009；曹文獻(xiàn)，2012）〔5〕〔6〕〔7〕。

另一方面，作為一項(xiàng)自愿參與的公共政策，農(nóng)民真實(shí)參保意愿直接關(guān)系新農(nóng)保覆蓋面及實(shí)施效果?，F(xiàn)存文獻(xiàn)中，諸多實(shí)證學(xué)者主要從人口特征（如收入、職業(yè)等）和外界因素（如政策、地域差異等）對(duì)新農(nóng)保參保意愿進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)農(nóng)民性別、收入、耕地使用方式等都影響顯著（張娟等，2010；王媛，2011；金剛等，2014）〔8〕〔9〕〔10〕。此外，一些學(xué)者發(fā)現(xiàn)農(nóng)民對(duì)新農(nóng)保籌資構(gòu)成和繳費(fèi)細(xì)則缺乏了解，導(dǎo)致參保率偏低，認(rèn)為加強(qiáng)政策宣傳解釋力度對(duì)參保意愿有正向影響（常芳等，2014；涂愛(ài)仙和黑啟明，2015）〔11〕〔12〕。

除上述因素，李明源和曲曉忠（2016）〔13〕研究發(fā)現(xiàn)，農(nóng)戶(hù)所在地域不同經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)參保意愿有一定的影響。曹文獻(xiàn)（2012）〔14〕和郝金磊（2013）〔15〕都在研究中強(qiáng)調(diào)中國(guó)地域差異、經(jīng)濟(jì)發(fā)展差異以及居民收入差異的存在，認(rèn)為農(nóng)村養(yǎng)老保障制度模式不能“一刀切”。本文進(jìn)一步指出農(nóng)戶(hù)所在地金融機(jī)構(gòu)集聚程度會(huì)影響參保意愿和實(shí)施效果。保險(xiǎn)公司分布密度大的地域參保率很可能會(huì)較高。因此，本文就金融機(jī)構(gòu)集聚對(duì)新農(nóng)保參保行為影響機(jī)理展開(kāi)實(shí)證研究。具體而言，本研究依托2015年橫跨中西部地區(qū)的云南、青海、貴州等7個(gè)省（市）1010份問(wèn)卷調(diào)查，較為全面地收集了具有地區(qū)代表性農(nóng)村社會(huì)保障的現(xiàn)狀信息。此外，除金融機(jī)構(gòu)集聚變量外，問(wèn)卷也詳細(xì)調(diào)查了新農(nóng)保參保意愿諸多影響因素，包括人口因素、個(gè)人的預(yù)期養(yǎng)老方式（黃瑞芹和謝冰，2012）〔16〕、新農(nóng)保繳費(fèi)和保障水平評(píng)價(jià)（周瑩，2009；張鳴鳴2013；王良健和劉敏 2015；陳曉麗，2015）〔17〕〔18〕〔19〕〔20〕，以及其他商業(yè)保險(xiǎn)參保狀況等。本文依托較大范圍的廣闊區(qū)域調(diào)研數(shù)據(jù)，分?。ㄊ校┑胤从沉诵罗r(nóng)保實(shí)施現(xiàn)狀，使實(shí)證分析結(jié)果具有代表性。此外，本文重點(diǎn)討論了模型內(nèi)生性問(wèn)題并采用了工具變量Logit（簡(jiǎn)稱(chēng)IV-Logit）模型及兩階段回歸法（2SLS）進(jìn)行了參數(shù)估計(jì)。同時(shí)，本文也考察了地域差異、農(nóng)戶(hù)評(píng)價(jià)對(duì)新農(nóng)保參保行為的影響（吳玉峰，2011；馬紅鴿，2016；穆懷中和閆琳琳，2012）〔21〕〔22〕〔23〕。

與我國(guó)城鄉(xiāng)二元經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)相比，大多數(shù)西方國(guó)家以城鄉(xiāng)一體化為發(fā)展模式，城鄉(xiāng)差別較小。因此，與我國(guó)不同，其農(nóng)村養(yǎng)老保障問(wèn)題往往被納入整個(gè)養(yǎng)老保險(xiǎn)體系中進(jìn)行研究。而現(xiàn)有研究更聚焦于養(yǎng)老保險(xiǎn)體系改革及可持續(xù)性問(wèn)題的研究。Supan（2000）〔24〕研究了德國(guó)社會(huì)養(yǎng)老保險(xiǎn)體系的問(wèn)題，認(rèn)為體制設(shè)計(jì)的改進(jìn)和預(yù)留基金可以改善養(yǎng)老保險(xiǎn)體系。Disney（2000）〔25〕研究了經(jīng)合組織（OECD）國(guó)家養(yǎng)老保險(xiǎn)體系的資金缺口，并模擬評(píng)估了四種體制改革的優(yōu)缺點(diǎn)。Bongaarts（2004）〔26〕也認(rèn)為大部分OECD國(guó)家的現(xiàn)收現(xiàn)付式籌資模式的養(yǎng)老保險(xiǎn)體系是不可持續(xù)的。他指出降低個(gè)人養(yǎng)老金替代率、轉(zhuǎn)向完全積累制籌資模式、延長(zhǎng)退休年齡，以及引入移民政策等可提高養(yǎng)老保險(xiǎn)支付能力。同樣的，Blake和Mayhew（2006）〔27〕研究了英國(guó)養(yǎng)老保險(xiǎn)體系，也得到相似結(jié)論，認(rèn)為英國(guó)的養(yǎng)老保險(xiǎn)體系不具備財(cái)務(wù)可持續(xù)性，政府必須通過(guò)延長(zhǎng)退休年齡、提高生育水平、發(fā)展經(jīng)濟(jì)水平等方案才能提高養(yǎng)老保險(xiǎn)體系的可持續(xù)運(yùn)行能力。

上文介紹了研究背景以及研究方法。下面首先對(duì)樣本及變量進(jìn)行描述說(shuō)明。其次介紹包括一般線(xiàn)性模型、概率選擇模型，以及工具變量法的實(shí)證模型。第三部分進(jìn)行回歸結(jié)果解釋說(shuō)明。最后給出結(jié)論與政策啟示。本文對(duì)完善新型農(nóng)村社會(huì)養(yǎng)老保險(xiǎn)制度提供重要依據(jù)，具有理論和現(xiàn)實(shí)意義。

二、樣本及變量描述

本文依托2015年6月至9月中國(guó)保險(xiǎn)共7?。ㄊ校?010份分省市問(wèn)卷調(diào)研數(shù)據(jù)，較為全面地收集了具有地區(qū)代表性農(nóng)村社會(huì)保障現(xiàn)狀信息。如后面的表1所示，剔除異常值、缺失值后，本研究主要采用中西部省份云南（彌渡、威信等13縣）、青海（格爾木市、湟源縣及化隆縣）、貴州（開(kāi)陽(yáng)、興仁等8縣）、四川（樂(lè)至、雙流等15縣）、廣西（武鳴、馬山等16縣）、重慶（石柱、合川等16縣）、甘肅（蘭州市、瓜州等5縣）7?。ㄊ校?shù)據(jù)。具體而言，本文將新農(nóng)保參保意愿的主要影響因素分為個(gè)體特征、金融機(jī)構(gòu)集聚和制度評(píng)價(jià)三個(gè)維度。農(nóng)戶(hù)是否參加新農(nóng)保（0=否；1=是）作為被解釋變量。

（一）人口特征變量

農(nóng)民參加養(yǎng)老保險(xiǎn)意愿與自身人口特征相關(guān)。本文使用人口變量包括：年齡（AGE）、文化水平（EDU）、家庭年收入（INC）、信息渠道（CHANL）、養(yǎng)老模式數(shù)量（RETIRE），以及商業(yè)養(yǎng)老保險(xiǎn)繳費(fèi)（PREM）。

農(nóng)民了解新農(nóng)保政策渠道越多，就更能理解新農(nóng)保的重要性。所以信息渠道數(shù)量對(duì)新農(nóng)保參保意愿應(yīng)有一定影響。問(wèn)卷中給出了解新農(nóng)保政策的6種渠道：宣傳資料、電視、報(bào)刊、網(wǎng)絡(luò)、親朋好友、村委會(huì)。表1中總樣本顯示，了解新農(nóng)保的渠道比較單一。其中，只通過(guò)1種渠道的受訪者超過(guò)半數(shù)，占比57%，而通過(guò)3種渠道以上的受訪者不足5%。此外，通過(guò)村委會(huì)得知新農(nóng)保的農(nóng)戶(hù)人數(shù)最多，占比74.46%。這體現(xiàn)村委會(huì)等鄉(xiāng)鎮(zhèn)政府在推進(jìn)農(nóng)村社保中起重要的作用。

對(duì)農(nóng)村養(yǎng)老保險(xiǎn)而言，年齡是參保意愿的重要影響因素。相比于中青年，處于被贍養(yǎng)階段老年農(nóng)民更具有養(yǎng)老期望。如表1所示，總樣本顯示，約30%受訪者在45歲以上，已逐步進(jìn)入被贍養(yǎng)階段。各省年齡分布較為均衡。此外，總體受訪者文化水平偏于中下，大學(xué)以下學(xué)歷受訪者約占87%。青海省和甘肅省文化水平分別為最高和最低，大學(xué)以上學(xué)歷者分別占28.57%和1.25%。

另一方面，大多受訪者家庭年收入較低，總樣本僅有約17%受訪者在5萬(wàn)以上。其中分別以重慶市和貴州省為收入最高和最低，年收入5萬(wàn)以上受訪者占比分別為60.27%和0.54%。這也體現(xiàn)了我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的區(qū)域差距。

養(yǎng)老模式的選擇在一定程度上會(huì)影響新農(nóng)保參保行為。例如，更傾向于儲(chǔ)蓄養(yǎng)老或商業(yè)養(yǎng)老保險(xiǎn)的農(nóng)戶(hù)對(duì)新農(nóng)保依賴(lài)性較低。其參保積極性可能會(huì)低于單一依靠社保養(yǎng)老的農(nóng)戶(hù)。問(wèn)卷對(duì)養(yǎng)老模式設(shè)置了6類(lèi)，分別為：家庭養(yǎng)老、儲(chǔ)蓄養(yǎng)老、社會(huì)保險(xiǎn)、商業(yè)保險(xiǎn)、土地養(yǎng)老、集體養(yǎng)老。如表1所示，選擇一種或兩種受訪者約占總樣本的82%。其中，選擇了家庭養(yǎng)老的農(nóng)戶(hù)最多，約占52.21%。我們進(jìn)一步定義養(yǎng)老方式多樣化指3種及以上，因此具有此類(lèi)特征的受訪者僅占約15%。

此外，問(wèn)卷還了解了受訪者商業(yè)養(yǎng)老保險(xiǎn)繳費(fèi)情況。從總樣本得知，受訪者的繳費(fèi)差異比較大。其中，商業(yè)養(yǎng)老保險(xiǎn)繳費(fèi)平均值為1436.36元，約有3.3%的農(nóng)戶(hù)沒(méi)有購(gòu)買(mǎi)商業(yè)養(yǎng)老保險(xiǎn)，而保費(fèi)最高者繳費(fèi)高達(dá)29000元。從各省情況來(lái)看，四川省平均繳費(fèi)最高（2425元），甘肅省最低（172元）。

（二）金融機(jī)構(gòu)集聚

李明源和曲曉忠（2016）〔28〕研究發(fā)現(xiàn)，農(nóng)戶(hù)所在地域不同經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)其參保意愿有一定的影響。本文進(jìn)一步指出農(nóng)戶(hù)所在地域金融機(jī)構(gòu)集聚程度對(duì)參保意愿也有較大影響。本文調(diào)研省份主要位于中西部地區(qū)，將“居住地保險(xiǎn)公司數(shù)量”（COMY）作為衡量金融機(jī)構(gòu)集聚程度指標(biāo)。通常經(jīng)濟(jì)越發(fā)達(dá)地區(qū)，金融服務(wù)機(jī)構(gòu)就越多。那么居住地保險(xiǎn)公司較多農(nóng)戶(hù)，金融活動(dòng)較便利，參保率較高。表1顯示，居住地只有1家保險(xiǎn)公司的農(nóng)戶(hù)458戶(hù)，占比45.35%，；有2家保險(xiǎn)公司的農(nóng)戶(hù)367戶(hù)，占比36.34%；居住地有3家及以上保險(xiǎn)公司的農(nóng)戶(hù)183戶(hù)，約占總量的18.12%。由此可見(jiàn)，就保險(xiǎn)公司分布數(shù)量來(lái)看，地區(qū)存在較大差異。各省來(lái)看，保險(xiǎn)公司分布最多和最少的分別為青海省和甘肅省。

（三）制度評(píng)價(jià)

農(nóng)民對(duì)政策、經(jīng)辦服務(wù)滿(mǎn)意度對(duì)新農(nóng)保參保決策有正向影響（穆懷中和閆琳琳，2012）〔29〕。胡芳肖等（2014）〔30〕研究發(fā)現(xiàn)養(yǎng)老金待遇水平、地方政府經(jīng)辦服務(wù)能力、新農(nóng)保抱怨處理機(jī)制對(duì)滿(mǎn)意度有顯著影響。本研究將新農(nóng)保制度評(píng)價(jià)劃分為二維，即對(duì)繳費(fèi)額和保障水平評(píng)價(jià)，并認(rèn)為其會(huì)直接影響參保意愿。簡(jiǎn)言之，對(duì)新農(nóng)保評(píng)價(jià)較高的農(nóng)戶(hù)參保意愿會(huì)比較強(qiáng)烈。本文選取對(duì)繳費(fèi)額（0=低；1=高）和保障水平（0=高；1=低）兩個(gè)層面作為制度評(píng)價(jià)指標(biāo)。例如，如果農(nóng)戶(hù)認(rèn)為繳費(fèi)額太高保障水平又低，那么其參保積極性就會(huì)大大降低。我們發(fā)現(xiàn)，大部分農(nóng)戶(hù)對(duì)新農(nóng)保評(píng)價(jià)較高，認(rèn)為其繳費(fèi)低且保障水平高。如表1所示，約占總樣本72%受訪者認(rèn)為新農(nóng)保繳費(fèi)額低，約65%受訪者認(rèn)為新農(nóng)保保障水平較高。此外，各省對(duì)繳費(fèi)額評(píng)價(jià)分布比較平均。相比其他省市，貴州省和重慶市部分農(nóng)戶(hù)認(rèn)為保障水平較低。

（四）參保意愿

參保意愿為本文被解釋變量（參保Y等于1；反之Y等于0）。從表1可以看出，總樣本中只有約43%農(nóng)戶(hù)參加了新農(nóng)保。各省參保率存在差異，其中青海省參保率最低（28.57%），甘肅省參保率最高（82.5%）。

表1 各省份調(diào)研數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)描述

三、模型及估計(jì)方法

本文逐層遞進(jìn)建立三種模型，其中工具變量Logit（IV-Logit）模型為研究重點(diǎn)。首先，本研究建立一般線(xiàn)性模型作為基準(zhǔn)模型。其次，建立二元Logit回歸模型。最后針對(duì)模型內(nèi)生性問(wèn)題建立工具變量Logit模型，并通過(guò)兩階段回歸法（2SLS）進(jìn)行參數(shù)估計(jì)。

（一）線(xiàn)性模型

假定農(nóng)戶(hù)參加新農(nóng)保的決定過(guò)程可以用以下一般線(xiàn)性模型表示：

其中，當(dāng)農(nóng)戶(hù)參加新農(nóng)保時(shí)，Y等于1，反之Y等于0。公式（1）中將“居住地保險(xiǎn)公司數(shù)量”（COMY）作為衡量金融機(jī)構(gòu)集聚程度指標(biāo)。此外，可觀測(cè)變量中人口特征向量（X）包括為性別（GEN）、文化程度（EDU）、家庭年收入（INC）、信息渠道（CHANL）、養(yǎng)老模式（RETIRE）以及繳納商業(yè)養(yǎng)老保險(xiǎn)保費(fèi)（PREM）；制度評(píng)價(jià)向量（Z）包括：繳費(fèi)金額評(píng)價(jià)（AMOT）、保障水平評(píng)價(jià)（LEVEL）。其具體劃分則根據(jù)問(wèn)卷的設(shè)置以及模型估測(cè)要求，描述具體參見(jiàn)下表3。

（二）概率模型（Logit）

考慮到被解釋變量是定性決策問(wèn)題，可以用離散數(shù)據(jù)表示。本文同時(shí)使用離散概率模型（Discrete Choice Model，簡(jiǎn)稱(chēng)DCM）中的Logit模型進(jìn)行回歸。例如，農(nóng)戶(hù)是否參加新農(nóng)保，分別用0和1來(lái)表示。即0為“否”，1 為“是”。

基于隨機(jī)效用認(rèn)為決策者的效用可以被分解為兩部分，一部分與可觀測(cè)因素相關(guān)，即效用確定部分；另一部分與不可觀測(cè)因素相關(guān)，用效用隨機(jī)項(xiàng)來(lái)表示，此部分也通常被稱(chēng)為效用干擾項(xiàng)。對(duì)于某一農(nóng)民，隨機(jī)效用Y*被視為潛在變量，其表達(dá)式如下：

公式（2）中可觀測(cè)變量與上文方程（1）中相同。那么，當(dāng)農(nóng)戶(hù)參加新農(nóng)保時(shí)，Y等于1；反之Y等于0?；谝陨侠碚摚绻麑⒂^測(cè)到的參保情況看作Y*超越閾值的自然結(jié)果，其表達(dá)式為，

假設(shè)隨機(jī)向量εi為i.i.d.Gumbel分布，則公式（3）中ψ是Logistic分布。公式（3）中各變量描述如表3所示。在引入的農(nóng)戶(hù)人口特征因素變量中，有些無(wú)法用準(zhǔn)確的測(cè)量值來(lái)描述。其具體劃分則根據(jù)問(wèn)卷的設(shè)置以及模型需要。如表4所示，是否參與新農(nóng)保與新農(nóng)保是否可被其他商業(yè)保險(xiǎn)替代在模型中作為被解釋變量，為兩分類(lèi)變量，因?yàn)槠淇擅枋鰹椤笆恰焙汀胺瘛眱煞N情況。同理，解釋變量如性別、覺(jué)得繳費(fèi)金額是否高、覺(jué)得保障水平是否低都為兩分類(lèi)變量，其均可描述為“有”和“無(wú)”兩種情況，且相互之間無(wú)等級(jí)順序。本文將一些其他解釋變量如文化水平、家庭年收入等進(jìn)行等級(jí)劃分；其余變量如年齡、信息渠道數(shù)量、養(yǎng)老模式數(shù)量、居住地保險(xiǎn)公司數(shù)量、商業(yè)養(yǎng)老保險(xiǎn)所繳保險(xiǎn)等為連續(xù)變量。

（三）工具變量模型（Instrumental Variable，簡(jiǎn)稱(chēng) IV）

在上述估計(jì)中，某些不可觀測(cè)因素可能會(huì)同時(shí)影響受訪農(nóng)戶(hù)新農(nóng)保參保決策與商業(yè)養(yǎng)老保險(xiǎn)繳費(fèi)（PREM），從而導(dǎo)致PREM與殘差項(xiàng)產(chǎn)生相關(guān)性，并由此產(chǎn)生內(nèi)生性問(wèn)題。為了避免由內(nèi)生性引發(fā)的估計(jì)偏誤，本文采用工具變量法對(duì)上述模型進(jìn)行調(diào)整。

本文使用農(nóng)戶(hù)對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保障水平期望作為工具變量。農(nóng)戶(hù)對(duì)農(nóng)險(xiǎn)保障水平期望為50%、70%、90%或100%。那么，對(duì)農(nóng)險(xiǎn)保障水平的期望與商業(yè)養(yǎng)老保險(xiǎn)繳費(fèi)為什么存在相關(guān)性呢？一般認(rèn)為，農(nóng)戶(hù)不滿(mǎn)足社保提供的保障水平會(huì)購(gòu)買(mǎi)商業(yè)養(yǎng)老保險(xiǎn)，那么，如果對(duì)農(nóng)險(xiǎn)保障水平期望較高農(nóng)戶(hù)對(duì)社保期望也高的話(huà)，極可能繳納較高商業(yè)養(yǎng)老保費(fèi)。換言之，對(duì)保障水平期望較高農(nóng)戶(hù)可能繳納較高商業(yè)養(yǎng)老保費(fèi)。因此，二者之間存在相關(guān)性。但是，對(duì)農(nóng)險(xiǎn)保障水平期望對(duì)新農(nóng)保參保決策并沒(méi)有直接影響。因此，這一變量可以作為合理工具變量來(lái)解決上述內(nèi)生性問(wèn)題。

使用工具變量后，模型（1）和（3）將分別調(diào)整為IV-OLS和IV-Logit模型，并通過(guò)兩階段回歸法（2SLS）進(jìn)行參數(shù)估計(jì)。

接下來(lái)將對(duì)工具變量進(jìn)行相關(guān)檢驗(yàn)：首先，對(duì)工具變量的外生性進(jìn)行檢驗(yàn)；其次，檢驗(yàn)是否存在弱工具變量問(wèn)題；最后，檢驗(yàn)商業(yè)養(yǎng)老保險(xiǎn)繳費(fèi)是否存在內(nèi)生性問(wèn)題。表2給出了工具變量檢驗(yàn)的結(jié)果。首先，Hausman給出的檢驗(yàn)結(jié)果為拒絕原假設(shè)，即原模型中確實(shí)存在內(nèi)生變量。從Pearson工具變量相關(guān)性檢驗(yàn)可以看出不能拒絕工具變量與被解釋變量的相關(guān)系數(shù)r=0的原假設(shè)（p-Value：0.7702）。所以，本文選用的工具變量是外生的，這滿(mǎn)足了工具變量第一個(gè)條件。一階估計(jì)中工具變量在5%水平上顯著，但F值小于10，說(shuō)明工具變量可能為弱工具變量。

表2 商業(yè)養(yǎng)老保險(xiǎn)繳費(fèi)（PREM）內(nèi)生性檢驗(yàn)

內(nèi)生性檢驗(yàn)的結(jié)果表明：商業(yè)養(yǎng)老保險(xiǎn)繳費(fèi)（PREM）存在較強(qiáng)內(nèi)生性。商業(yè)養(yǎng)老保險(xiǎn)繳費(fèi)與殘差項(xiàng)確實(shí)產(chǎn)生相關(guān)性。同時(shí)，通過(guò)表2也可以看出“農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保障水平期望”可作為弱工具變量。

（四）變量選取及描述

表3 變量描述表

依據(jù)現(xiàn)存文獻(xiàn)及上述討論，本文將參保決策影響因素分為個(gè)體特征、地區(qū)發(fā)展、制度評(píng)價(jià)三個(gè)層面。下頁(yè)表4初步構(gòu)建新農(nóng)保參保意愿影響因素作用方向預(yù)期，說(shuō)明如下。

1.年齡（AGE）。一般認(rèn)為，年齡越大養(yǎng)老需求越急切，新農(nóng)保參保意愿越高；反之則越低。因此，我們期望年齡與參保意愿呈正相關(guān)。

2.文化水平（EDU）。具有較高文化程度的農(nóng)戶(hù)，更可能具有養(yǎng)老和風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)。同時(shí)也更易于認(rèn)可接受新政策。所以我們期望受教育程度越高的人，參保意愿越強(qiáng)烈。

3.家庭年收入（INC）。當(dāng)收入水平較高時(shí)，農(nóng)戶(hù)家庭有較高的購(gòu)買(mǎi)能力。因此收入水平越高對(duì)養(yǎng)老保險(xiǎn)需求也會(huì)越高，反之則越低。所以，工資收入應(yīng)該和新農(nóng)保參保意愿正相關(guān)。

4.信息渠道（CHANL）。通常中國(guó)的民生政策都以“惠民”為目的，對(duì)政策了解的越透徹越有利于做出正確的決策。信息渠道越多越有助于對(duì)政策的了解，更能理解新農(nóng)保對(duì)養(yǎng)老的重要作用。所以我們期望信息渠道數(shù)量對(duì)農(nóng)戶(hù)新農(nóng)保參保意愿有正向影響。

5.養(yǎng)老模式（RETIRE）。本研究養(yǎng)老模式分為家庭養(yǎng)老、儲(chǔ)蓄養(yǎng)老、社會(huì)保險(xiǎn)、商業(yè)保險(xiǎn)、土地養(yǎng)老以及集體養(yǎng)老。養(yǎng)老模式對(duì)新農(nóng)保參保意愿影響較為復(fù)雜。一方面，養(yǎng)老模式越單一，可能對(duì)社保養(yǎng)老依賴(lài)性越強(qiáng)，新農(nóng)保參保積極性越高。另一方面，如果農(nóng)戶(hù)具有養(yǎng)老模式多樣性，可能對(duì)社保養(yǎng)老參與的積極性也越高。因此，這一因素作用方向尚不明確。

6.繳費(fèi)額評(píng)價(jià)（AMOT）。在一定保障水平下，受訪者若覺(jué)得新農(nóng)保繳費(fèi)金額高，那么農(nóng)戶(hù)參保的可能性就越低，所以期望其影響為負(fù)。

7.保障水平評(píng)價(jià)（LEVEL）。在一定繳費(fèi)水平下，若農(nóng)戶(hù)認(rèn)為保障水平低，那么其參保意愿就越低，所以期望其影響為負(fù)。

8.金融機(jī)構(gòu)集聚程度（COMY）。將“居住地保險(xiǎn)公司數(shù)量”作為衡量金融機(jī)構(gòu)集聚程度指標(biāo)。居住地保險(xiǎn)公司越多，農(nóng)戶(hù)購(gòu)買(mǎi)保險(xiǎn)越便利，參加新農(nóng)?？赡苄栽礁?。換言之，保險(xiǎn)公司數(shù)量越多，其宣傳影響越大，一定程度上提高了當(dāng)?shù)剞r(nóng)戶(hù)的養(yǎng)老風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)。所以期望其影響為正。

9.商業(yè)養(yǎng)老保險(xiǎn)繳費(fèi)（PREM）。所繳商業(yè)養(yǎng)老保險(xiǎn)保費(fèi)越高的農(nóng)戶(hù)，越重視養(yǎng)老問(wèn)題，也越有經(jīng)濟(jì)能力參加新農(nóng)保，所以期望其影響為正。

表4 新農(nóng)保參保意愿影響因素作用方向預(yù)期

四、估計(jì)結(jié)果

（一）線(xiàn)性模型估計(jì)結(jié)果：工具變量OLS

下頁(yè)表5給出了參保意愿影響因素的OLS和工具變量OLS回歸結(jié)果。我們發(fā)現(xiàn)，居住地金融機(jī)構(gòu)集聚程度較高的農(nóng)戶(hù)新農(nóng)保參保率較高。此外，年齡較大、收入高、信息渠道廣的農(nóng)戶(hù)新農(nóng)保參保率較高。實(shí)證結(jié)果體現(xiàn)了政府加大宣傳解釋力度、推進(jìn)農(nóng)村金融基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的必要性。

模型（1）給出了OLS基準(zhǔn)估計(jì)結(jié)果。從人口特征因素看，年齡大受訪者參保概率較高，其影響在1%水平上顯著（系數(shù)：0.092；p-值：0.000）。年齡段每高一個(gè)階段，參保概率提高9.2%。結(jié)果與我們預(yù)期相符，這是因?yàn)楦啐g農(nóng)戶(hù)存在養(yǎng)老危機(jī)，更具參保動(dòng)機(jī)。

家庭年收入的影響在1%水平上顯著為正（系數(shù)：0.036；p-值：0.006）?；貧w結(jié)果與期望相符，說(shuō)明年收入越高的家庭購(gòu)買(mǎi)力越高。較富裕的家庭對(duì)新農(nóng)保的需求越高，參與新農(nóng)保的積極性越高。家庭收入每高一個(gè)層次，參保概率提高3.6%。

我們發(fā)現(xiàn)信息渠道數(shù)量也正向影響參保行為，在1%水平上顯著（系數(shù)：0.072；p-值：0.000），并且渠道每增加一種，農(nóng)戶(hù)參保概率會(huì)相應(yīng)提高7.2%。即農(nóng)戶(hù)信息渠道越多，對(duì)政策了解越深入，參保概率越高。此結(jié)果也驗(yàn)證了政府加大宣傳解釋力度的必要性。

最后，居住地金融機(jī)構(gòu)集聚程度在10%水平上顯著，且系數(shù)為正（系數(shù)：0.031；p-值：0.076）。結(jié)果說(shuō)明保險(xiǎn)公司較多地區(qū)農(nóng)戶(hù)參加新農(nóng)保概率較高。保險(xiǎn)公司數(shù)量越多，其宣傳影響越大，可在一定程度上提高當(dāng)?shù)剞r(nóng)戶(hù)養(yǎng)老風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)。此結(jié)果也反映出居住地金融環(huán)境對(duì)參保行為的影響。居住地金融環(huán)境較活躍的農(nóng)戶(hù)，購(gòu)買(mǎi)新農(nóng)保便利，參?？赡苄愿?。

此外，文化水平作用方向的回歸結(jié)果與期望不符。結(jié)果表明受教育越高的農(nóng)戶(hù)參保率越低。其影響在1%水平上顯著（系數(shù)：-0.273；p-值：0.001）。文化每提高一個(gè)層次，參保概率會(huì)下降27.2%?？赡艿慕忉尀槲幕潭容^高的較多為年輕人，養(yǎng)老危機(jī)感較小，所以參保積極性不高。

表5 新農(nóng)保參保意愿影響因素：基準(zhǔn)OLS、工具變量OLS估計(jì)結(jié)果

從制度評(píng)價(jià)看，繳費(fèi)額評(píng)價(jià)對(duì)參保決策的影響與預(yù)期相左。認(rèn)為保費(fèi)太高的農(nóng)戶(hù)參保率反而較高。其在5%水平上顯著，且系數(shù)為正（系數(shù)：0.083；p-值：0.014）?？赡艿慕忉尀槭茉L農(nóng)戶(hù)的“一分錢(qián)一分貨”價(jià)值觀。受訪農(nóng)戶(hù)普遍文化程度較低，相比知識(shí)水平高的人投機(jī)意識(shí)更薄弱，這會(huì)驅(qū)使他們選擇繳費(fèi)水平高的新農(nóng)保去獲取更高的保障。

模型（2）通過(guò)工具變量法來(lái)控制遺漏變量可能產(chǎn)生的內(nèi)生性問(wèn)題。表5模型（2）給出了兩階段最小二乘估計(jì)（2SLS）的工具變量OLS（在線(xiàn)性模型基礎(chǔ)上加工具變量）估計(jì)結(jié)果。從結(jié)果可以看出，當(dāng)商業(yè)養(yǎng)老保險(xiǎn)繳費(fèi)（PREM）的內(nèi)生性被控制以后，上述各因素的影響依然顯著，部分系數(shù)的絕對(duì)值與模型（1）相比有所增長(zhǎng)。例如，工具變量OLS結(jié)果表明，年齡依然在1%的水平上顯著，且系數(shù)為正（系數(shù)：0.093；p-值：0.000）。再次說(shuō)明年齡大的受訪者參保概率較高。此外，信息渠道的影響在5%的水平上顯著，與模型（1）結(jié)果相比，渠道每增加一種，農(nóng)戶(hù)參保的平均概率會(huì)增加7.7%。

此外，在使用工具變量后，各地人口、地域差異以及政策評(píng)價(jià)因素的影響與基準(zhǔn)模型相比在絕對(duì)值和顯著性上均無(wú)明顯變化，這進(jìn)一步說(shuō)明模型（1）、模型（2）結(jié)果的穩(wěn)定性。

（二）概率模型估計(jì)結(jié)果：工具變量Logit

下頁(yè)表6給出了參保意愿影響因素的離散概率選擇模型Logit和IV-Logit（工具變量Logit）回歸結(jié)果。同時(shí)，為了輔助說(shuō)明，我們也計(jì)算了比值比（Odds Ratio）。結(jié)果顯示，各影響因素顯著性變化較小，絕對(duì)值數(shù)值都有所升高，說(shuō)明對(duì)參保率邊際影響增大。

模型（3）給出了Logit基準(zhǔn)估計(jì)結(jié)果。結(jié)果顯示，居住地金融機(jī)構(gòu)集聚程度較高的農(nóng)戶(hù)新農(nóng)保參保率較高，并在10%水平上顯著（系數(shù)：0.139；p-值：0.07）。從人口特征因素看，年齡的影響與模型（1）、模型（2）類(lèi)似結(jié)論，即年齡大受訪者參保概率較高。其在1%水平上顯著（系數(shù)：0.411；p-值：0.000）。此外，概率發(fā)生值之比（Odds Ratio）為1.508，說(shuō)明高齡受訪者參保概率約為低齡受訪者的1.5倍。這是因?yàn)楦啐g受訪者存在養(yǎng)老危機(jī)，更具有參保動(dòng)機(jī)。

從文化水平的影響來(lái)看，模型（3）得出了與模型（1）、（2）類(lèi)似的結(jié)論。文化水平的影響為負(fù)，并在1%水平上顯著（系數(shù)：-1.18；p-值：0.001）。結(jié)果與我們的期望相左，說(shuō)明文化水平越低的農(nóng)戶(hù)越可能參加新農(nóng)保。此外，概率發(fā)生值之比（Odds Ratio）為0.307，低文化農(nóng)戶(hù)參保概率約為高文化農(nóng)戶(hù)的3.27倍。

家庭年收入的影響在1%水平上顯著為正（系數(shù)：0.156；p-值：0.006）?；貧w結(jié)果與期望相符，說(shuō)明年收入越高的家庭購(gòu)買(mǎi)力越高，對(duì)新農(nóng)保的需求越高，參與新農(nóng)保的可能性越高。其中，概率發(fā)生值之比（Odds Ratio）為1.17，說(shuō)明高收入家庭參保概率約為低收入家庭的1.17倍。

同樣，信息渠道數(shù)量也顯著正向影響參保行為。其影響在1%水平上顯著（系數(shù)：0.319；p-值：0.000）。這與我們的期望相符，進(jìn)一步驗(yàn)證了解新農(nóng)保渠道越多，農(nóng)戶(hù)參保概率越高。概率發(fā)生值之比（Odds Ratio）為1.376，說(shuō)明信息渠道較多農(nóng)戶(hù)參保概率約為較少農(nóng)戶(hù)的1.376倍。

與模型（1）和模型（2）的結(jié)果相符，繳費(fèi)額評(píng)價(jià)同樣在5%的水平上顯著，且系數(shù)為正（系數(shù)：0.363；p-值：0.013）。

最后，居住地保險(xiǎn)公司數(shù)量在10%水平上顯著，且系數(shù)為正（系數(shù)：0.139；p-值：0.070）。結(jié)果說(shuō)明保險(xiǎn)公司較多地區(qū)的農(nóng)戶(hù)參加新農(nóng)保概率較高。這一類(lèi)受訪者的參保概率比其他類(lèi)受訪者高5%。此外，在模型（3）的估計(jì)下，出現(xiàn)了新的顯著變量。養(yǎng)老模式的影響在10%水平上顯著，且系數(shù)為負(fù)（系數(shù)：-0.504；p-值：0.098）。同時(shí)，概率發(fā)生值之比（Odds Ratio）為0.604。結(jié)果說(shuō)明，養(yǎng)老模式越單一的受訪者越容易參加新農(nóng)保，概率為多元化養(yǎng)老模式受訪者的0.604倍。較方式單一的農(nóng)戶(hù)，具有多樣化養(yǎng)老方式農(nóng)戶(hù)對(duì)養(yǎng)老保險(xiǎn)依賴(lài)性小。例如，選擇儲(chǔ)蓄養(yǎng)老或商業(yè)養(yǎng)老保險(xiǎn)的農(nóng)戶(hù)對(duì)新農(nóng)保的依賴(lài)性較小，參保率相對(duì)較低。

模型（4）通過(guò)工具變量法來(lái)控制遺漏變量可能產(chǎn)生的內(nèi)生性問(wèn)題。表6給出了IV-Logit（在概率模型基礎(chǔ)上加工具變量）估計(jì)結(jié)果。從結(jié)果可以看出，當(dāng)商業(yè)養(yǎng)老保險(xiǎn)繳費(fèi)（PREM）的內(nèi)生性被控制以后，年齡、文化水平、家庭年收入、了解新農(nóng)保渠道數(shù)量以及繳費(fèi)額評(píng)價(jià)的影響依然顯著。然而，各回歸系數(shù)絕對(duì)值都有所下降。例如，年齡在1%的水平上顯著，且系數(shù)為正（系數(shù)：0.256；p-值：0.000）。結(jié)果與我們的預(yù)期相符。概率發(fā)生值之比（Odds Ratio）為1∶152，說(shuō)明高齡受訪者參保概率約為低齡受訪者的1.15倍。家庭年收入變量在5%的水平上顯著，且系數(shù)為正（系數(shù)：0.099；p-值：0.015）。說(shuō)明年收入越高的家庭購(gòu)買(mǎi)力越高，對(duì)新農(nóng)保的需求越高，參與新農(nóng)保的可能性越高，并且高收入家庭參保概率約為低收入家庭的1.107倍。信息渠道數(shù)量顯著性有所減弱，在5%水平上顯著，說(shuō)明信息渠道較多農(nóng)戶(hù)參保概率約為較少農(nóng)戶(hù)的1.008倍。繳費(fèi)額評(píng)價(jià)在5%的水平上顯著，且系數(shù)為正（系數(shù)：0.230；p-值：0.012）。這與期望相左。

在使用工具變量后，其他人口因素及地域差異因素的影響與基準(zhǔn)模型相比在絕對(duì)值和顯著性上均無(wú)明顯變化，這進(jìn)一步說(shuō)明模型（1）、模型（2）結(jié)果的穩(wěn)定性。同時(shí)。IV-Logit估計(jì)結(jié)果在絕對(duì)之上與基準(zhǔn)模型（3）有較大差異，說(shuō)明內(nèi)生性檢驗(yàn)和IV估計(jì)結(jié)果是有效的。

表6 新農(nóng)保參保意愿影響因素：基準(zhǔn)Logit、工具變量Logit估計(jì)結(jié)果

五、結(jié)論與政策啟示

本文依托2015年對(duì)中西部地區(qū)7個(gè)?。ㄊ校?010份問(wèn)卷調(diào)查，較為全面地收集了有地區(qū)代表性農(nóng)村社會(huì)保障的現(xiàn)狀信息，著重研究了金融機(jī)構(gòu)集聚度對(duì)新農(nóng)保參保行為的影響。此外，本文還討論了其他諸多影響因素，包括人口因素、個(gè)人預(yù)期養(yǎng)老模式、對(duì)新農(nóng)保繳費(fèi)和保障水平評(píng)價(jià)，以及商業(yè)養(yǎng)老保險(xiǎn)參保狀況等。我們發(fā)現(xiàn)，金融機(jī)構(gòu)集聚度對(duì)新農(nóng)保參保行為具有顯著影響。此外，年齡較大、收入高、信息渠道廣的農(nóng)戶(hù)新農(nóng)保參保率較高。結(jié)果體現(xiàn)了政府加大宣傳解釋力度、加強(qiáng)金融機(jī)構(gòu)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的必要性。

除此之外，本文對(duì)今后的研究有如下政策啟示：

（一）進(jìn)一步發(fā)揮村委會(huì)及相關(guān)政府的宣傳作用，加大宣傳解釋力度，拓寬農(nóng)戶(hù)對(duì)新農(nóng)保了解渠道。本文實(shí)證分析體現(xiàn)了村委會(huì)在新農(nóng)保推進(jìn)過(guò)程中的重要作用。鄉(xiāng)鎮(zhèn)政府可加大政策解釋力度，通過(guò)制作宣傳手冊(cè)，組織學(xué)習(xí)大會(huì)等方式，拓寬農(nóng)戶(hù)信息渠道，提高農(nóng)民對(duì)新農(nóng)保的認(rèn)識(shí)。另一方面，保險(xiǎn)公司可派專(zhuān)業(yè)人員深入農(nóng)村，向農(nóng)戶(hù)介紹新農(nóng)保的基礎(chǔ)知識(shí)，結(jié)合實(shí)際案例，使農(nóng)戶(hù)切身感受到參保的作用。

（二）切實(shí)增強(qiáng)農(nóng)戶(hù)對(duì)新農(nóng)保的評(píng)價(jià)和信任。吳玉峰（2011）〔31〕研究發(fā)現(xiàn)農(nóng)民對(duì)新農(nóng)保信任度是影響參保決策的主要因素。馬紅鴿（2016）〔32〕研究也發(fā)現(xiàn)，個(gè)人對(duì)村干部和社會(huì)保障政策的信任度顯著正向影響新農(nóng)保參保意愿。政府可考慮進(jìn)一步優(yōu)化新農(nóng)保政策設(shè)計(jì)，監(jiān)督其實(shí)施過(guò)程，提高實(shí)行效率效果。

（三）加強(qiáng)農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。本文實(shí)證分析表明，農(nóng)戶(hù)居住地金融環(huán)境顯著影響新農(nóng)保參保行為。政府可考慮加強(qiáng)農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)建設(shè)，提高金融服務(wù)質(zhì)量，為農(nóng)戶(hù)創(chuàng)造良好活躍的金融氛圍。另一方面，居住地保險(xiǎn)公司數(shù)量越多，其宣傳影響越大，也在一定程度上提高了當(dāng)?shù)剞r(nóng)戶(hù)的養(yǎng)老風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)。

（四）重視加強(qiáng)其他惠農(nóng)與非惠農(nóng)政策對(duì)新農(nóng)保的輔助。李偉和姜東升（2015）〔33〕研究發(fā)現(xiàn)，超期繳費(fèi)激勵(lì)政策也會(huì)極大促進(jìn)參保積極性。因此，其他政策的實(shí)施和掛鉤可能會(huì)積極影響新農(nóng)保參保意愿，政府在設(shè)計(jì)推行新政策時(shí)可考慮政策之間的相關(guān)性。

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Evaluating the Willingness to Enrollment in the New Rural Social Pension Insurance:An Empirical Evidence from 1010 Survey Data

ZHANG Ruojin DENG Qiping LIU Ke
（School of Insurance，Southwestern University of Finance and Economics，Chengdu 611130,China）

The new rural social pension insurance is an important part of the social security system in China.It is also a necessary program facing the acceleration of aging in the population.This paper evaluates factors that affect enrollment in the new pension insurance for rural residents.Surveys have been conducted in seven provinces and 1010 data collected for analysis.We discuss endogeneity problem and use IV-Logit for robust results.We compare results from linear regression,the logit and the IV-logit.We find that age,education,channels and satisfaction are all important factors in rural households’decision to participate in the new pension program.

new rural social pension insurance;willingness to participate;IV-Logistic Regression

F840.64

A

1002-3291（2017）06-0056-12

2017-05-10

張若瑾，女，天津人，經(jīng)濟(jì)學(xué)博士，西南財(cái)經(jīng)大學(xué)保險(xiǎn)學(xué)院副教授，碩士生導(dǎo)師。研究方向：農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)學(xué)和農(nóng)村發(fā)展經(jīng)濟(jì)學(xué)等。

國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目（71603211）；四川省社科規(guī)劃重點(diǎn)理論專(zhuān)項(xiàng)課題（SC16LL010）；四川省農(nóng)村發(fā)展研究中心青年項(xiàng)目（CR1621）。

【責(zé)任編輯 裴鴻池】