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信息技術(shù)發(fā)展對(duì)中國(guó)農(nóng)戶(hù)貸款規(guī)模的影響

2018-05-14 15:06:29張正平楊舒菡
關(guān)鍵詞:面板數(shù)據(jù)信息技術(shù)

張正平 楊舒菡

摘 要:2016年世界銀行發(fā)布的一份報(bào)告指出,信息技術(shù)的發(fā)展可能因?yàn)榈貐^(qū)差異導(dǎo)致新的不公平。由于中國(guó)城鄉(xiāng)二元結(jié)構(gòu)的存在以及地區(qū)間經(jīng)濟(jì)發(fā)展、交通狀況等方面的巨大差異,信息技術(shù)的發(fā)展對(duì)不同地區(qū)農(nóng)戶(hù)貸款的獲得產(chǎn)生了怎樣的影響呢?通過(guò)哪些途徑產(chǎn)生影響呢?為此,基于全國(guó)31個(gè)?。ㄖ陛犑?、自治區(qū))2006-2012年的面板數(shù)據(jù),建立計(jì)量模型實(shí)證檢驗(yàn)了信息技術(shù)發(fā)展與農(nóng)戶(hù)貸款規(guī)模增長(zhǎng)的關(guān)系,并通過(guò)引入中介效應(yīng)模型分別從供給、需求和供需3個(gè)層面檢驗(yàn)可能的作用途徑。研究結(jié)果表明,信息技術(shù)的發(fā)展的確是推動(dòng)農(nóng)戶(hù)貸款規(guī)模擴(kuò)大的力量;信息技術(shù)可以通過(guò)增加農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)數(shù)量和拓寬農(nóng)戶(hù)信息渠道的方式擴(kuò)大對(duì)農(nóng)戶(hù)貸款的供給;農(nóng)戶(hù)貸款規(guī)模的增加還受到農(nóng)村交通狀況、經(jīng)濟(jì)狀況、農(nóng)戶(hù)素質(zhì)等因素的影響。

關(guān)鍵詞 :信息技術(shù); 農(nóng)戶(hù)貸款; 供需雙方; 面板數(shù)據(jù); 中介效應(yīng)模型

中圖分類(lèi)號(hào):F832.43 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):1005-6378(2018)02-0083-09

DOI:10.3969/j.issn.1005-6378.2018.02.012

一、引 言

信息技術(shù)的發(fā)展在降低信息成本、提高經(jīng)濟(jì)效率、創(chuàng)造就業(yè)等方面均有積極的作用,世界各國(guó)因此高度重視信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。世界銀行先后投資了126億美元用于提高全球互聯(lián)網(wǎng)普及率;為改善偏遠(yuǎn)地區(qū)信息落后的狀況,擴(kuò)大偏遠(yuǎn)地區(qū)互聯(lián)網(wǎng)的覆蓋,谷歌為實(shí)現(xiàn)偏遠(yuǎn)地區(qū)Wi-Fi無(wú)縫覆蓋而推出Project Loon項(xiàng)目[1]。金融業(yè)是高度依賴(lài)信息技術(shù)的產(chǎn)業(yè),信息技術(shù)的進(jìn)步和發(fā)展已經(jīng)成為現(xiàn)代金融的技術(shù)基礎(chǔ)[2]。而且,信息技術(shù)與金融的結(jié)合進(jìn)一步拓展了交易邊界,信息技術(shù)的發(fā)展已然成為金融發(fā)展和創(chuàng)新的重要因素[3]。

然而,2016年世界銀行發(fā)布的一份名為《數(shù)字紅利》的研究報(bào)告卻指出,雖然信息技術(shù)給許多人的生活帶來(lái)了便利,但信息技術(shù)的發(fā)展可能因?yàn)椴煌貐^(qū)基礎(chǔ)建設(shè)水平的差異、教育水平的不同、男女地位等原因而導(dǎo)致新的不公平,他們因自身或外界原因而不能享受到信息技術(shù)帶來(lái)的紅利[4]。由此帶來(lái)的問(wèn)題是,中國(guó)城鄉(xiāng)二元結(jié)構(gòu)的存在以及不同地區(qū)間經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、交通狀況等方面的巨大差異,信息技術(shù)的發(fā)展在給城市地區(qū)帶來(lái)紅利的同時(shí),卻不一定能給農(nóng)村地區(qū)帶來(lái)同樣的紅利。

長(zhǎng)期以來(lái),中國(guó)政府高度重視農(nóng)村金融問(wèn)題,幾乎歷年發(fā)布的中央一號(hào)文件均會(huì)有專(zhuān)門(mén)闡述農(nóng)村金

融改革與發(fā)展問(wèn)題,但“三農(nóng)”尤其是農(nóng)戶(hù)的融資難題仍廣泛存在。中國(guó)金融體系明顯地存在城鄉(xiāng)二元

特征,區(qū)域特征的不同造成了金融發(fā)展失衡[5]。據(jù)中國(guó)人民銀行發(fā)布的《中國(guó)農(nóng)村金融服務(wù)報(bào)告

(2014)》,與2007年相比,2014年農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)和農(nóng)戶(hù)貸款規(guī)模增長(zhǎng)分別達(dá)到285.9%、299%。盡管如此,中國(guó)農(nóng)村金融排斥現(xiàn)象仍然存在[6]。2009年每萬(wàn)人擁有的農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)數(shù)較2005年僅上升了0.1個(gè)百分點(diǎn),2009年以來(lái)農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)占比呈下降趨勢(shì)[7]。的確,農(nóng)村地區(qū)的金融發(fā)展因?yàn)橹T多原因受到限制,需要合理的途徑才能克服農(nóng)村社會(huì)經(jīng)濟(jì)特征的脆弱性[8]。林毅夫指出,在解決“三農(nóng)”問(wèn)題上,金融創(chuàng)新能夠降低信息不對(duì)稱(chēng)和金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)[9]。信息技術(shù)則被視為是促進(jìn)金融創(chuàng)新、降低信息不對(duì)稱(chēng)和金融風(fēng)險(xiǎn)的有效工具[10]。那么,在中國(guó)城鄉(xiāng)二元結(jié)構(gòu)和區(qū)域差異的背景下,信息技術(shù)的發(fā)展能否促進(jìn)農(nóng)村金融的發(fā)展,顯然是一個(gè)非常值得討論的問(wèn)題。

為此,本文基于2006-2012年全國(guó)31個(gè)?。ㄖ陛犑小⒆灾螀^(qū))的面板數(shù)據(jù),從農(nóng)戶(hù)貸款規(guī)模的角度研究農(nóng)村地區(qū)信息技術(shù)發(fā)展對(duì)于農(nóng)村金融發(fā)展的影響,并從供給、需求和供需3個(gè)層面分別檢驗(yàn)可能的影響途徑,為中國(guó)農(nóng)村金融的改革發(fā)展提供必要的實(shí)證依據(jù)。

二、文獻(xiàn)綜述與假說(shuō)的提出

關(guān)于信息技術(shù)對(duì)金融發(fā)展的影響,文獻(xiàn)給出了較為一致的肯定答案。例如,Claessens和Glaessneri認(rèn)為,金融電子化是金融發(fā)展的新方向,信息技術(shù)能夠?yàn)榻鹑诜?wù)提供電子化的技術(shù)支持,有助于提高金融服務(wù)效率[11];盧珍菊指出,中國(guó)應(yīng)充分利用信息技術(shù)促進(jìn)金融信息化[12];俞立平基于省際面板數(shù)據(jù)的實(shí)證研究發(fā)現(xiàn),信息技術(shù)與金融發(fā)展實(shí)質(zhì)上互為因果關(guān)系,且信息技術(shù)對(duì)金融發(fā)展的影響相對(duì)持久[13]。同樣的,信息技術(shù)也被認(rèn)為是促進(jìn)農(nóng)村金融發(fā)展的有效手段。例如,馬九杰、薛丹琦指出,信息技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用能夠促進(jìn)金融改革、降低交易成本、減少信息不對(duì)稱(chēng),進(jìn)而有助于提供更貼近貧困人群的金融服務(wù)[14];馬九杰、吳本健則強(qiáng)調(diào),信息技術(shù)能夠緩解由于地理因素產(chǎn)生的金融排斥,促進(jìn)普惠金融的發(fā)展[15];王曙光、楊北京指出,信息技術(shù)促進(jìn)了互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展,進(jìn)而促進(jìn)了農(nóng)村信貸業(yè)務(wù)、理財(cái)業(yè)務(wù)、支付手段等的創(chuàng)新[16]。

而有關(guān)信息技術(shù)對(duì)金融發(fā)展影響途徑的研究則集中在供給和需求兩個(gè)方面。一類(lèi)文獻(xiàn)是從金融機(jī)構(gòu)的角度進(jìn)行研究。例如,張海苗、泰國(guó)樓認(rèn)為,金融機(jī)構(gòu)數(shù)量的增加可以降低金融中介機(jī)構(gòu)的信息成本、擴(kuò)大其服務(wù)范圍和服務(wù)群體[17];Beck等的實(shí)證分析發(fā)現(xiàn),信息技術(shù)帶來(lái)的網(wǎng)絡(luò)擴(kuò)張能夠促進(jìn)銀行網(wǎng)點(diǎn)數(shù)量的增加,證實(shí)信息技術(shù)能夠激發(fā)金融機(jī)構(gòu)擴(kuò)張的沖動(dòng)[18];田霖利用城鄉(xiāng)排斥二元指數(shù)研究了信息技術(shù)對(duì)農(nóng)村地區(qū)金融發(fā)展的影響,發(fā)現(xiàn)信息技術(shù)可以通過(guò)提高金融主體的使用技能以及技術(shù)普及來(lái)減少農(nóng)村金融排斥和數(shù)字鴻溝。另一類(lèi)文獻(xiàn)是從金融需求者的角度進(jìn)行研究[19]。例如,甄峰等發(fā)現(xiàn),居民對(duì)信息技術(shù)的接受程度能夠很大程度上改變其固有的思維方式和生活方式[20];丁疆輝、劉衛(wèi)東指出,信息技術(shù)的發(fā)展能夠擴(kuò)大農(nóng)村居民的信息渠道和人際關(guān)系,從而獲得更多知識(shí)和信息[21];張?zhí)枟?、尹志超則進(jìn)一步證實(shí),金融知識(shí)的增加能夠有效緩解家庭金融排斥,增加農(nóng)戶(hù)對(duì)金融活動(dòng)的需求[22]。

以上文獻(xiàn)綜述表明,信息技術(shù)對(duì)金融發(fā)展有積極的促進(jìn)作用,并且可以通過(guò)金融機(jī)構(gòu)和金融需求者兩個(gè)途徑發(fā)揮影響。但需要指出的是,有關(guān)信息技術(shù)與農(nóng)村金融發(fā)展關(guān)系的文獻(xiàn)還不多,尤其是實(shí)證類(lèi)研究有限,也未能清晰的闡明可能的影響途徑;考慮到世界銀行(2016)研究報(bào)告的結(jié)論,已有文獻(xiàn)對(duì)農(nóng)村地區(qū)差異的關(guān)注顯然是不夠的。

毫無(wú)疑問(wèn),在農(nóng)村經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中,貸款是很重要的。蘭慶高等發(fā)現(xiàn),農(nóng)村居民的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)性貸款需求很旺盛[23];盧亞娟和李凌等的實(shí)證研究表明,貸款、保險(xiǎn)、證券投資等金融活動(dòng)能夠?qū)r(nóng)村經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生影響,且貸款發(fā)揮的作用更大[24-25]。據(jù)此,本文重點(diǎn)關(guān)注信息技術(shù)的發(fā)展對(duì)農(nóng)戶(hù)貸款規(guī)模擴(kuò)張的影響?;谝延形墨I(xiàn)的研究結(jié)論,我們推測(cè),信息技術(shù)對(duì)農(nóng)戶(hù)貸款規(guī)模的影響可以從供給、需求兩端發(fā)揮作用:一方面,信息技術(shù)的發(fā)展可以促進(jìn)農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)降低交易成本、提高風(fēng)險(xiǎn)控制能力,從而有能力增加金融機(jī)構(gòu)網(wǎng)點(diǎn)或擴(kuò)大對(duì)農(nóng)戶(hù)的服務(wù)覆蓋面,最終增加農(nóng)戶(hù)貸款規(guī)模;另一方面,信息技術(shù)的發(fā)展可以降低農(nóng)戶(hù)獲取信息的成本、改善知識(shí)結(jié)構(gòu)、提高種養(yǎng)殖水平,從而提高農(nóng)戶(hù)的收入水平,這有助于其獲得更多的貸款。據(jù)此,本文提出如下兩個(gè)研究假說(shuō):

H1:信息技術(shù)的發(fā)展有助于擴(kuò)大農(nóng)戶(hù)貸款規(guī)模。

H2:信息技術(shù)的發(fā)展可通過(guò)農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)和農(nóng)戶(hù)兩個(gè)途徑促進(jìn)農(nóng)戶(hù)貸款規(guī)模的擴(kuò)大。

三、實(shí)證設(shè)計(jì)

(一)數(shù)據(jù)來(lái)源

本文使用的數(shù)據(jù)源于相應(yīng)年份的《中國(guó)農(nóng)村金融服務(wù)報(bào)告》《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《區(qū)域金融運(yùn)行報(bào)告》《農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》以及銀監(jiān)會(huì)發(fā)布的“中國(guó)銀行業(yè)農(nóng)村金融服務(wù)分布圖集”,最終形成2006-2012年全國(guó)31個(gè)?。ㄖ陛犑小⒆灾螀^(qū))的面板數(shù)據(jù)因統(tǒng)計(jì)口徑的變化,我們無(wú)法獲得2012年以來(lái)各省農(nóng)戶(hù)貸款規(guī)模的數(shù)據(jù)。。

(二)變量選擇

1.被解釋變量。在本文中,農(nóng)戶(hù)貸款規(guī)模(Loan)是被解釋變量。在中國(guó)人民銀行和銀監(jiān)會(huì)發(fā)布的《涉農(nóng)貸款專(zhuān)項(xiàng)統(tǒng)計(jì)制度》中,涉農(nóng)貸款按照接受貸款主體的不同可分為農(nóng)戶(hù)貸款、農(nóng)村企業(yè)和各類(lèi)組織涉農(nóng)貸款、城市企業(yè)和城市各類(lèi)組織涉農(nóng)貸款三類(lèi)??紤]到農(nóng)戶(hù)貸款的重要性,本文重點(diǎn)關(guān)注農(nóng)戶(hù)貸款規(guī)模。

2.核心解釋變量。信息技術(shù)(Tec)是本文的核心解釋變量,是衡量農(nóng)村地區(qū)信息技術(shù)發(fā)展水平的變量。已有文獻(xiàn)往往利用手機(jī)、電腦以及電視作為信息技術(shù)的代理變量[26],但在互聯(lián)網(wǎng)快速發(fā)展的今天,互聯(lián)網(wǎng)也是推動(dòng)農(nóng)村金融發(fā)展的重要?jiǎng)恿?。因此,本文用各省互?lián)網(wǎng)端口接入數(shù)衡量信息技術(shù)的發(fā)展水平。此外,農(nóng)戶(hù)信息接受水平(Inf)與金融機(jī)構(gòu)密度(Fin)是另外兩個(gè)反映信息技術(shù)影響途徑的核心解釋變量。其中,描述的是農(nóng)戶(hù)利用“三網(wǎng)”接收信息的情況,用農(nóng)戶(hù)擁有的手機(jī)、電腦以及彩色電視的數(shù)量衡量;反映了農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)的分布密度,用單位平方千米擁有的金融機(jī)構(gòu)數(shù)量衡量。

3.控制變量。參考相關(guān)文獻(xiàn),本文選擇反映農(nóng)村地區(qū)差異的變量作為控制變量,具體包括農(nóng)村人口數(shù)量(Pop)、農(nóng)村人口素質(zhì)(Qua)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(Eco)、通貨膨脹(Ina)、農(nóng)村交通狀況(Tra)以及城鄉(xiāng)收入差距(Gap)等6個(gè)變量。

需要說(shuō)明的是,由于農(nóng)戶(hù)信息接收水平由3個(gè)指標(biāo)共同構(gòu)成,需要確定各項(xiàng)指標(biāo)權(quán)重,從而獲得最后的指標(biāo)值。從已有文獻(xiàn)來(lái)看,多數(shù)文獻(xiàn)采用變異系數(shù)法[27],該方法可以對(duì)實(shí)際觀測(cè)值進(jìn)行客觀的權(quán)重賦值,本文也采用該方法運(yùn)用變異系數(shù)法計(jì)算權(quán)重的過(guò)程為:(1)確定變異系數(shù),(i=1,2,…n),分子分母分別為標(biāo)準(zhǔn)差與均值。(2)確定權(quán)重,在變異系數(shù)法中權(quán)重的確定是指某個(gè)指標(biāo)的系數(shù)除以所有變異系數(shù)的總和,(i=1,2,…n)。,最終計(jì)算得到3項(xiàng)指標(biāo)的權(quán)重分別為:移動(dòng)電話(huà)權(quán)重為0.14,彩色電視權(quán)重為0.11,計(jì)算機(jī)權(quán)重為0.75。

四、模型設(shè)定

根據(jù)已有文獻(xiàn)和本文的研究假說(shuō),我們認(rèn)為,在信息技術(shù)與農(nóng)戶(hù)貸款規(guī)模之間,存在著通過(guò)供給、需求兩個(gè)途徑發(fā)揮作用的過(guò)程:其一,“信息技術(shù)→農(nóng)戶(hù)信息接收水平→農(nóng)戶(hù)貸款規(guī)?!?;其二,“信息技術(shù)→農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)密度→農(nóng)戶(hù)貸款規(guī)模”。在一定程度上,當(dāng)?shù)氐男畔⒓夹g(shù)發(fā)展水平?jīng)Q定了當(dāng)?shù)剞r(nóng)戶(hù)的信息接收水平和農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)密度,而農(nóng)戶(hù)信息接收水平和農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)密度則決定了農(nóng)戶(hù)貸款規(guī)模。因此,信息技術(shù)可通過(guò)農(nóng)戶(hù)信息技術(shù)接收水平與農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)兩個(gè)中介變量促進(jìn)農(nóng)戶(hù)貸款規(guī)模的增加。

為此,本文擬采用中介效應(yīng)模型進(jìn)行實(shí)證分析。借鑒溫忠麟等的研究思路,本文建立如下計(jì)量模型檢驗(yàn)農(nóng)村地區(qū)信息技術(shù)發(fā)展對(duì)農(nóng)戶(hù)貸款規(guī)模的影響機(jī)制[28]:

Y=c1X1+c2X2+ε1(1)

M1=a11X1+a12X2+ε2(2)

M2=a21X1+a22X2+ε3(3)

Y=c3X1+c4X2+b1M1+b2M2+ε4(4)

在公式(1)-(4)中,X1、X2為兩個(gè)自變量,M1、M2為兩個(gè)中介變量,Y為因變量,ai、bi、ci為待估參數(shù),εi為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。按照中介效應(yīng)模型,要檢驗(yàn)X1經(jīng)過(guò)M1的中介效應(yīng)是否顯著,需要觀測(cè)c1、a11、b1、c3的顯著性;要檢驗(yàn)X1經(jīng)過(guò)M2的中介效應(yīng)是否顯著,需要觀測(cè)c1、a21、b2、c4的顯著性。

五、實(shí)證結(jié)果及其分析

(一)描述性統(tǒng)計(jì)分析

由表2可知,農(nóng)戶(hù)貸款規(guī)模(Loan)、信息技術(shù)發(fā)展(Tec)、農(nóng)村交通狀況(Tra)、人口規(guī)模(Pop)呈現(xiàn)出相同的特點(diǎn):最大值與最小值相差很大,說(shuō)明不同省份的樣本差距較大。農(nóng)村人口數(shù)量(Pop)具有規(guī)模

大、分布不均的特點(diǎn)。金融機(jī)構(gòu)密度(Fin)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(Eco)、通貨膨脹(Ina)的標(biāo)準(zhǔn)差不足0.3,說(shuō)明樣本在這3項(xiàng)指標(biāo)間的差異較小。而人口素質(zhì)(Qua)、城鄉(xiāng)收入差距(Gap)的統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果說(shuō)明其分布不均,但差距不大。

(二)基于面板數(shù)據(jù)的回歸

一方面,為確定應(yīng)該采用哪種面板模型進(jìn)行回歸,我們對(duì)面板數(shù)據(jù)進(jìn)行Hausman檢驗(yàn),根據(jù)其結(jié)果可知,本文宜采用固定效應(yīng)模型Hausman檢驗(yàn)的概率為0.032 3,表示在5%的顯著水平上拒絕“隨機(jī)效應(yīng)模型有效”的原假設(shè),接受“固定效應(yīng)模型有效”的備擇假設(shè)。。另一方面,由于本文面板數(shù)據(jù)年限較短,具有短而寬的特點(diǎn),因此不需要對(duì)其進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)與單位根檢驗(yàn)。此外,考慮到數(shù)據(jù)具有截面?zhèn)€數(shù)大于時(shí)序個(gè)數(shù)的特征,因此采用截面加權(quán)法(Cross-section Weights)進(jìn)行回歸。

1.需求視角的回歸。從需求的角度檢驗(yàn)信息技術(shù)對(duì)農(nóng)戶(hù)貸款規(guī)模的影響,本文建立如下計(jì)量模型:

Loanit=β0+β11Tecit+β12Xit+ε1(5)

Inf=β0+β21Tecit+β22Xit+ε2(6)

Loanit=β0+β1Tecit+β2Inf+β3Xit+ε4(7)

從表3中回歸(1)—(3)的結(jié)果可以看出,自變量和中介變量的估計(jì)系數(shù)均為正,符合中介效應(yīng)檢驗(yàn)條件,說(shuō)明信息技術(shù)通過(guò)擴(kuò)大農(nóng)戶(hù)信息技術(shù)水平的方式增加了農(nóng)戶(hù)貸款規(guī)模。農(nóng)戶(hù)信息接受水平能促進(jìn)農(nóng)戶(hù)貸款規(guī)模的增加,進(jìn)而緩解金融排斥[22]。上述結(jié)果表明,信息技術(shù)的發(fā)展可以擴(kuò)大農(nóng)戶(hù)貸款規(guī)模,并且,在農(nóng)戶(hù)信息接受水平提高的條件下,這種促進(jìn)作用得以加強(qiáng)。由此,假設(shè)1得到了驗(yàn)證。

從表3中控制變量的估計(jì)結(jié)果可知:農(nóng)村人口數(shù)量的系數(shù)為顯著的負(fù)值,這表明農(nóng)村人口數(shù)量越多的省份,農(nóng)戶(hù)貸款規(guī)模反而更低,可能的原因是,目前農(nóng)村人口大多由老人、婦女和留守兒童構(gòu)成,青壯年

大多外出打工,這些留守人群難以參與到金融活動(dòng)中去。農(nóng)戶(hù)受教育水平的系數(shù)為正值,表明農(nóng)戶(hù)受教育水平越高,越容易獲得貸款,這與蘭慶高等的研究結(jié)果是一致的[23]。農(nóng)村經(jīng)濟(jì)水平的系數(shù)為顯著的正值,表明農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展有利于提高農(nóng)戶(hù)貸款規(guī)模。通脹水平的系數(shù)均為顯著的負(fù)值,表明較高的通貨膨脹對(duì)農(nóng)戶(hù)貸款規(guī)模的增加有不利的影響,顯然,在城鄉(xiāng)二元結(jié)構(gòu)下,CPI變動(dòng)對(duì)于農(nóng)村居民和低收入群體的沖擊是較大的[29]。值得注意的是,城鄉(xiāng)收入差距的系數(shù)為顯著的正值、農(nóng)村交通狀況的系數(shù)為顯著的負(fù)值,這與一些文獻(xiàn)的研究結(jié)論不一致[30],一個(gè)可能的解釋是,糟糕的交通狀況不利于降低金融排斥水平[31]。因?yàn)?,交通狀況越差的地區(qū),其農(nóng)村越貧窮落后,國(guó)家給予的政策扶持(如各種補(bǔ)貼)和干預(yù)(如金融扶貧)也越多,因此農(nóng)戶(hù)貸款規(guī)模也越大,城鄉(xiāng)收入差距也是如此。

2.供給視角的回歸。從供給的角度檢驗(yàn)信息技術(shù)對(duì)農(nóng)戶(hù)貸款規(guī)模的影響,本文建立如下計(jì)量模型:

Loanit=β0+β11Tecit+β12Xit+ε1(8)

Fin=β0+β31Tecit+β32Xit+ε3(9)

Loanit=β0+β1Tecit+β2Inf+β3Fin+β4Xit+ε4(10)

表4中第(4)—(6)列報(bào)告了從供給視角進(jìn)行的回歸。回歸(4)中自變量的估計(jì)系數(shù)為0.15且顯著,回歸(5)中自變量的估計(jì)系數(shù)為0.05且顯著,回歸(6)中中介變量的系數(shù)為5.90且顯著。這些結(jié)果表明,農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)密度是驅(qū)動(dòng)力之一,信息技術(shù)的發(fā)展可以擴(kuò)大農(nóng)戶(hù)貸款規(guī)模,并且,在農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)密度增加的條件下,這種促進(jìn)作用得以加強(qiáng)。由此,假設(shè)2得到了驗(yàn)證。并且,相比于對(duì)農(nóng)戶(hù)信息接受水平的影響,信息技術(shù)通過(guò)金融機(jī)構(gòu)渠道發(fā)揮的影響能夠更大程度地提高農(nóng)戶(hù)貸款規(guī)模。盡管第(4)列中金融機(jī)構(gòu)密度系數(shù)顯著性較表3中的第(3)列有所下降,但系數(shù)值增加了。從其他控制變量來(lái)看,其系數(shù)值稍有不同,符號(hào)不變,顯著性幾乎沒(méi)有變化,這里不再贅述。

3.同時(shí)考慮供需雙方的回歸。在現(xiàn)實(shí)中信息技術(shù)很可能是同時(shí)通過(guò)金融機(jī)構(gòu)和需求在兩個(gè)渠道對(duì)農(nóng)戶(hù)貸款規(guī)模產(chǎn)生影響的,為此,有必要同時(shí)考慮供需進(jìn)行回歸,采用前文提及的模型進(jìn)行回歸。表5報(bào)告了同時(shí)考慮供需途徑時(shí)的估計(jì)結(jié)果。結(jié)果顯示,在回歸(10)中同時(shí)考慮農(nóng)戶(hù)信息接收水平、金融機(jī)構(gòu)密度時(shí),變量系數(shù)的顯著性是符合中介效應(yīng)模型的。

六、研究結(jié)論及其政策啟示

本文利用省級(jí)面板數(shù)據(jù),實(shí)證研究了信息技術(shù)的發(fā)展與農(nóng)戶(hù)貸款規(guī)模增長(zhǎng)之間的關(guān)系,并從供給、需求和供需的角度檢驗(yàn)了信息技術(shù)影響農(nóng)戶(hù)貸款規(guī)模增長(zhǎng)的途徑,主要結(jié)論為:(1)信息技術(shù)的發(fā)展有助于擴(kuò)大農(nóng)戶(hù)貸款規(guī)模;(2)信息技術(shù)的發(fā)展通過(guò)金融機(jī)構(gòu)和農(nóng)戶(hù)兩個(gè)途徑影響農(nóng)戶(hù)貸款規(guī)模的增長(zhǎng);(3)通貨膨脹、城鄉(xiāng)收入差距、農(nóng)村人口數(shù)量及其教育水平、地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平等因素均對(duì)農(nóng)戶(hù)貸款規(guī)模產(chǎn)生一定影響。顯然,在城鄉(xiāng)二元格局和地區(qū)差異的情況下,信息技術(shù)的發(fā)展對(duì)農(nóng)戶(hù)貸款規(guī)模增長(zhǎng)的正向影響仍顯著存在。

上述實(shí)證結(jié)論的政策啟示在于:

首先,大力發(fā)展信息技術(shù),破解農(nóng)村金融難題。本文的實(shí)證結(jié)果表明,信息技術(shù)發(fā)展具有擴(kuò)大農(nóng)戶(hù)貸款規(guī)模的正向效用,因此,大力發(fā)展信息技術(shù)應(yīng)成為政府破解農(nóng)村金融難題的合理選擇。在“互聯(lián)網(wǎng)+”的號(hào)召下,不斷加強(qiáng)農(nóng)村信息技術(shù)設(shè)施建設(shè),尤其是要擴(kuò)大農(nóng)村網(wǎng)絡(luò)的覆蓋面,提高農(nóng)民電腦、手機(jī)的使用率,推進(jìn)電信網(wǎng)、廣播電視網(wǎng)和互聯(lián)網(wǎng)三網(wǎng)融合進(jìn)程。

其次,從供需兩方同時(shí)著力,獲取信息技術(shù)紅利。一方面,金融機(jī)構(gòu)尤其是農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)應(yīng)積極應(yīng)用信息技術(shù)成果,不斷提高電子化水平,提升管理效率,強(qiáng)化風(fēng)控能力,增強(qiáng)服務(wù)農(nóng)戶(hù)的能力;另一方面,由于農(nóng)戶(hù)金融知識(shí)和互聯(lián)網(wǎng)知識(shí)均較為單薄,相關(guān)部門(mén)應(yīng)繼續(xù)加大金融知識(shí)和互聯(lián)網(wǎng)知識(shí)宣傳、培訓(xùn)力度,提升農(nóng)戶(hù)金融素養(yǎng),培養(yǎng)互聯(lián)網(wǎng)意識(shí),獲取數(shù)字技術(shù)紅利。

此外,當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展水平、人口素質(zhì)、信用環(huán)境等外部因素也是影響農(nóng)戶(hù)貸款的因素。因此,大力發(fā)展地方經(jīng)濟(jì)、提高人口素質(zhì)和改善信用環(huán)境也是發(fā)展農(nóng)村金融所必須的。

[參 考 文 獻(xiàn)]

[1]TOM SIMONITE. Project Loon[J].MIT Technology Review,2015,118(2):40-45.

[2]趙昱光,張雪梅.信息技術(shù)與金融發(fā)展[J].技術(shù)經(jīng)濟(jì)與管理研究,2009(5):104-106.

[3]劉海二.信息通訊技術(shù)、金融包容與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)[J].金融論壇,2014(8):72-73.

[4]世界銀行集團(tuán).2016世界發(fā)展報(bào)告:數(shù)字紅利[R].世界銀行,2016.

[5]MAYO E. Policy Responses to Financial Exclusion[C]//Rossiter J.Financial Exclusion: Can Mutuality Fill the Gap.London:New Policy Institute,1997:12-15.

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