楊青++馬超++劉維忠

摘要：基于中國健康與養(yǎng)老追蹤調(diào)查（CHARLS）2013年全國25個省份6220個農(nóng)戶家庭層面的樣本，并運用Logit模型實證分析健康沖擊對農(nóng)戶參與民間借貸的影響。實證結(jié)果表明：第一，不同類型的健康沖擊對農(nóng)戶參與民間借貸的影響不同。慢性健康沖擊變量對農(nóng)戶民間借貸參與的影響不顯著，而急性健康沖擊變量對農(nóng)戶參與民間借貸有著顯著的正向影響。第二，不同健康沖擊對農(nóng)戶民間借貸參與的影響存在年齡與婚姻狀況差異。在年齡差異方面，慢性健康沖擊對老年農(nóng)戶與中年農(nóng)戶參與民間借貸的影響均不顯著，而急性健康沖擊對中年農(nóng)戶參與民間借貸有著顯著的正向影響，但對老年農(nóng)戶的影響不顯著。在婚姻狀況差異方面，慢性健康沖擊對非婚狀況與已婚狀況的農(nóng)戶參與民間借貸的影響都不顯著，而急性健康沖擊對非婚狀況的農(nóng)戶參與民間借貸沒有顯著影響，對已婚狀況的農(nóng)戶參與民間借貸有著顯著的正向影響。

關(guān)鍵詞：慢性健康沖擊；急性健康沖擊；民間借貸；CHARLS

文章編號：2095-5960（2016）02-0080-10；中圖分類號：F832；文獻標識碼：A

一、引言

由于中國農(nóng)村正規(guī)金融供給的不足，農(nóng)村非正規(guī)金融——民間借貸一直發(fā)揮著重要的作用。民間借貸是農(nóng)戶借貸資金主要來源（曹力群，2001）[1]，多數(shù)農(nóng)戶從銀行和信用社得到貸款難度較大，多數(shù)農(nóng)戶只能得到其申請貸款數(shù)額的一部分（國家統(tǒng)計局農(nóng)調(diào)隊，2004）。根據(jù)中國健康與養(yǎng)老追蹤調(diào)查（CHARLS）2015年初發(fā)布的調(diào)查數(shù)據(jù)顯示，能夠融到資的農(nóng)村家庭僅有27%左右，而其中通過民間借貸進行融資的農(nóng)戶占所有融資戶比例將近66%。正由于民間借貸所起的重要作用，對農(nóng)戶參與民間借貸行為的研究也一直是學(xué)術(shù)界探討的熱點。其中尤以對農(nóng)戶民間借貸的影響因素研究甚多，然而現(xiàn)有對農(nóng)戶民間借貸的影響因素研究的文獻更多是關(guān)注于如戶主年齡、學(xué)歷、職業(yè)、勞動力人數(shù)、耕地面積等家庭基本狀況（何軍，2005[2]；張改清，2008[3]；秦建群等，2011[4]；孔繁榮，2014[5]；丁志國，2014；[6]）、如非農(nóng)收入、種植業(yè)收入等收入狀況（黎翠梅與陳巧玲，2007[7]；趙炳奇，2010[8]；孔繁榮，2014[5]）、如農(nóng)業(yè)生產(chǎn)支出、非農(nóng)支出、教育支出、醫(yī)療費用支出等支出狀況（黎翠梅與陳巧玲，2007[7]；趙炳奇，2010[8]；）以及如生產(chǎn)性固定資產(chǎn)原值、家庭存款余額等財產(chǎn)狀況（趙炳奇，2010[8]）。此外，隨著國外學(xué)者Jodha N S.（1990）[9]、Knack & Keefer（1997）[10]、及Grootaert et al.（2002）[11]等將社會資本納入到農(nóng)村經(jīng)濟的研究中來，國內(nèi)學(xué)者也逐漸嘗試從社會資本這一視角來研究農(nóng)戶民間借貸問題，如何軍等（2005）、張改清（2008）、楊汝岱等（2011）[12]、丁志國等（2014）的研究均發(fā)現(xiàn)農(nóng)戶的社會資本對民間借貸具有顯著的影響。回顧以往文獻可以發(fā)現(xiàn)鮮有考慮到健康沖擊這一影響因素。雖然對于健康沖擊的研究并不陌生，但過往對于健康沖擊的研究更多的是關(guān)注于健康沖擊對勞動供給（Courtney C. Coile，2004[13]；Nabanita D.Gupt et al，2011[14]；張川川，2011[15]；解堊，2011[16]；劉生軍，李軍，2012[17]；Alan Duncan et al，2013[18]）、消費（Asadul Islam，Pushkar Maitra，2008）[19]、家庭資產(chǎn)組合（David A. Love，Paul A. Smith，2008[20]；吳衛(wèi)星等，2011[21]；解堊，2012[22]；陳琪，劉衛(wèi)，2014[23]）、收入（高夢滔，姚洋，2005[24]；高夢滔等，2006[25]；周廣肅，2014[26]）、農(nóng)戶貧困及脆弱性（方迎風(fēng)，鄒薇，2013[27]；洪秋妹，2014[28]）等的影響。鮮有文獻涉及健康沖擊對農(nóng)戶民間借貸的影響。健康問題尤其是急性健康問題帶來最直接的沖擊就是農(nóng)戶醫(yī)療費用的上升，而當前實施的新農(nóng)合醫(yī)療制度與貧困醫(yī)療救助制度對大?。毙越】禌_擊）農(nóng)戶的醫(yī)療費用資助明顯不足（喬勇，丁士軍，2009[29]）。喬勇與丁士軍（2009）通過對四川農(nóng)戶大病籌資行為的調(diào)查統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)，親朋好友的民間借貸對農(nóng)戶應(yīng)對健康沖擊發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。而另一方面，用于醫(yī)療費用的借貸可能也會擠占了本來用于其他方面如農(nóng)業(yè)生產(chǎn)或是個體經(jīng)營等的所需?？梢?，健康沖擊可能對農(nóng)戶的民間借貸行為產(chǎn)生顯著的影響。由此引出的問題是健康沖擊是否對農(nóng)戶的民間借貸行為產(chǎn)生顯著的影響？不同程度的健康沖擊對農(nóng)戶的民間借貸參與行為有著怎樣的影響呢？健康沖擊對農(nóng)戶參與民間借貸是否存在年齡以及婚姻狀況的差異呢？本文希望利用中國健康與養(yǎng)老追蹤調(diào)查（CHARLS）數(shù)據(jù)的實證分析來回答以上問題。

二、理論分析與模型設(shè)定

（一）理論分析

Mark B. McClellan（1998）[30]將心臟病、中風(fēng)及腫瘤疾病定義為急性健康沖擊，將胃病、肺部疾病及關(guān)節(jié)炎等定義為慢性健康沖擊。顯然，慢性健康沖擊對農(nóng)戶的影響較小，而急性健康沖擊對農(nóng)戶的影響更為強烈。比如楊志海等（2015）在研究健康沖擊對勞動供給時就發(fā)現(xiàn)，慢性健康沖擊不會影響農(nóng)村中老年人的勞動參與，而急性健康沖擊會顯著減少農(nóng)村中老年人的勞動參與。一般而言，慢性健康問題對身體的影響較小，醫(yī)療支出也會相對較小，也在農(nóng)戶承受范圍之內(nèi)，因而不會產(chǎn)生外源性借貸需求。而急性健康問題對身體影響較大，醫(yī)療支出相對較大，往往超出農(nóng)戶的經(jīng)濟能力，所以要借助于外源性借貸?；谏鲜龇治觯疚奶岢觯?/p>

命題一：不同類型的健康沖擊對農(nóng)戶參與民間借貸的影響存在差異，慢性健康沖擊對農(nóng)戶參與民間借貸沒有影響，而急性健康沖擊顯著影響農(nóng)戶民間借貸的參與行為，并且是正向影響。

一般情況下，農(nóng)村中年人的身體素質(zhì)要強于老年人，在受到同樣的健康沖擊時，他們承受的沖擊程度會存在較大差異。就家庭的經(jīng)濟境況而言，非婚狀態(tài)（如離婚、喪偶及從未結(jié)婚）下的家庭一般差于已婚家庭，在面對同樣的疾病沖擊時，他們受到的沖擊程度也會相應(yīng)地存在差異。沖擊程度的不同使得農(nóng)戶對外源性借貸的需求也會不同?；诖?，本文提出：

命題二：健康沖擊對農(nóng)戶民間借貸的影響存在年齡與婚姻狀況的差異。

（二）模型設(shè)定

本文研究的是健康沖擊對農(nóng)戶參與民間借貸的影響，農(nóng)戶是否參與民間借貸屬于二值選擇問題，故本文選取二值Logit模型，其基本形式如下：

其中，Pi為農(nóng)戶參與民間借貸的概率，chronic為慢性健康沖擊變量，acute為急性健康沖擊變量，xi為控制變量，包括家庭基本特征、家庭生產(chǎn)收入特征、家庭關(guān)系特征、家庭保險特征以及地區(qū)特征變量，μi為隨機干擾項。

三、數(shù)據(jù)來源、變量設(shè)定與樣本基本特征

（一）數(shù)據(jù)來源

本文使用的數(shù)據(jù)來自于北京大學(xué)中國健康與養(yǎng)老追蹤調(diào)查（CHARLS）的微觀截面數(shù)據(jù)。CHARLS旨在收集中國居民健康狀況和老齡化狀況的微觀數(shù)據(jù)（Zhao et al.，2009[31]），調(diào)查內(nèi)容包括家庭結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟支持、健康狀況、醫(yī)療保險、工作、收入、消費以及資產(chǎn)等，受訪者主要為隨機抽取的村/社區(qū)的年滿45周歲的人及其配偶（可能小于45周歲）。2008年CHARLS首次在浙江和甘肅兩省對1570個家庭共2685人進行了預(yù)調(diào)查。2011年首次對全國30個省份（除去西藏以及港澳臺地區(qū)）150個區(qū)縣450個村/社區(qū)抽取的23590戶進行基線調(diào)查，最終得到有效樣本17587人。2012年對浙江和甘肅進行了回訪調(diào)查。2013年進行了全國追蹤調(diào)查。本文使用的主要是2013年的全國追蹤調(diào)查數(shù)據(jù)（2015年發(fā)布）以及部分2011年全國基線數(shù)據(jù)（2013年發(fā)布）。由于CHARLS樣本個體年齡整體偏大，使用個人層面的數(shù)據(jù)可能會有一定的樣本偏差問題，因而本文使用家庭層面的數(shù)據(jù)，在一定程度上緩解了樣本偏差的問題（盧亞娟等，2014）[32]。同時，本文剔除了關(guān)鍵指標缺失以及家庭收入為負①①家庭收入為負主要是因為家庭經(jīng)營虧損所致。的樣本，最終得到了6220個農(nóng)戶家庭樣本。

（二）變量設(shè)定

1.被解釋變量

本文的被解釋變量為是否參與民間借貸。CHARLS問卷中相應(yīng)的問題為“尚未還清的個人間借款總額是多少元？”，如果受訪者回答為0，則認為沒有參與民間借貸，否則參與了民間借貸。

2.核心解釋變量

本文的核心解釋變量為健康沖擊變量，分為慢性健康沖擊變量與急性健康沖擊變量。CHARLS問卷中的問題為“是否有醫(yī)生曾經(jīng)告訴您有以下這些慢性病”。本文參照Mark B. McClellan與Coile的做法，將心臟病、中風(fēng)及腫瘤疾病劃為急性健康沖擊，其他如“三高”疾病、肝、腎臟疾病、胃病、肺部疾病關(guān)節(jié)炎風(fēng)濕病以及哮喘等劃為慢性健康沖擊。另外需注意的是，樣本中存在同時受到慢性與急性健康沖擊的農(nóng)戶，但考慮到急性健康沖擊帶來的影響遠遠超過慢性沖擊（楊志海，麥爾丹等，2015），本文將這類樣本劃為急性健康沖擊的樣本中。

3.其他控制變量

（1）家庭基本特征變量，包括教育程度、婚姻狀況以及家庭人口規(guī)模。CHARLS問卷中，受教育程度有未受教育（文盲）、未讀完小學(xué)但能讀寫、私塾、小學(xué)畢業(yè)至博士畢業(yè)11個等級。鑒于農(nóng)村教育程度基本在高中以下，故本文將受訪者的受教育程度分為4個等級：未受過教育、未讀完小學(xué)至小學(xué)畢業(yè)、初中畢業(yè)、高中及以上畢業(yè)，并且采用家庭受訪者的平均受教育程度作為家庭層面的教育程度?；橐鰻顩r方面，CHARLS給出了7種情況，本文將其中已婚與配偶一同居住、已婚但因工作等原因不在一起居住、同居這3種情況視為已婚狀態(tài)，而將分居（不再作為配偶共同生活）、離異、喪偶及從未結(jié)婚這四種定義為非婚狀態(tài)。

（2）家庭生產(chǎn)收入特征變量，包括實際耕地面積與收入。實際耕地面積是指農(nóng)戶實際耕種的面積，包括從集體分配的以及從別人處（包括集體）租用的耕地，再扣除掉出租給別人的耕地面積。家庭收入包括家庭成員的工資性收入、農(nóng)業(yè)收入（扣除自家消費部分）、個體經(jīng)營收入以及政府轉(zhuǎn)移收入。本文取收入的對數(shù)形式加以呈現(xiàn)。

（3）家庭關(guān)系特征變量，包括禮金支出、家庭中是否有黨員及兄弟姐妹數(shù)。中國農(nóng)村是一個典型的“熟人社會”（費孝通，2006）[33]，而農(nóng)村普遍存在的民間借貸行為更多的是依靠這種熟人之間的關(guān)系?！坝H友隨禮金額”來表示農(nóng)戶與本村村民、親戚、朋友之間的關(guān)系親密度（何軍等，2005）[2]，是家庭關(guān)系特征很好的度量指標。CHARLS問卷中是問最近一年提供給其他親戚朋友的經(jīng)濟支持，主要包括婚喪嫁娶、搬遷新房、新生兒等情況下的隨禮。農(nóng)村民間借貸的一個主要來源是自己的兄弟姐妹，因而農(nóng)戶及其配偶的兄弟姐妹的數(shù)目是一個比較好的家庭關(guān)系特征變量。在農(nóng)村，黨員一般為村干部或是曾經(jīng)是村干部及相關(guān)人員，擁有較強的社會關(guān)系網(wǎng)絡(luò)與信譽，故本文將這一指標也納入到家庭關(guān)系特征中來。

（4）家庭保險特征變量，包括是否有養(yǎng)老保險與是否有醫(yī)療保險。

（5）地區(qū)特征變量，包括東部與中部。本文以西部地區(qū)為參照組，引入東部與中部2個地區(qū)虛擬變量來控制不同地區(qū)差異的影響。

（三）樣本基本特征描述

如表1所示從農(nóng)戶參與民間借貸與健康狀況來看，農(nóng)戶民間借貸參與比例為2291%，即6220個樣本中有1425個農(nóng)戶家庭有民間借貸行為。在所有樣本中，受到慢性健康沖擊的家庭占6096%，受到急性沖擊的家庭占2016%，說明目前的農(nóng)村家庭普遍受到健康問題的沖擊。

從家庭特征來看，教育程度的均值僅為094，說明農(nóng)村家庭的受教育程度普遍較低，據(jù)樣本統(tǒng)計，7146%的農(nóng)村家庭的受教育程度僅為小學(xué)及以下，讀過初中及畢業(yè)的占2381%，而讀過高中及以上的僅有473%?；橐鰻顩r方面，7740%的農(nóng)戶家庭為已婚狀態(tài)，而剩下的2260%的農(nóng)戶家庭的受訪者處于離婚或喪偶狀態(tài)。家庭人口規(guī)模方面，平均為3—4人，據(jù)樣本統(tǒng)計2—5人的家庭占74%左右，而2口之家最多，占比3066%，3口之家其次，占1659%。這與農(nóng)村家庭婚后“分家”的現(xiàn)實狀況比較相符（楊志海等，2015）。

從家庭生產(chǎn)收入特征來看，實地耕地面積平均530畝每戶。收入對數(shù)均值為683，折合收入為1758500元每戶。

從家庭關(guān)系特征來看，禮金支出對數(shù)均值為232，折合一年禮金支出約為78500元每戶。有黨員的家庭占有1330%。兄弟姐妹數(shù)方面，平均每戶有6個左右。

從家庭保險特征來看，有養(yǎng)老保險的家庭占有8629%，其中大部分是因為參與了“新農(nóng)?！彼?。有醫(yī)療保險的家庭占有9621%，其中大部分也是參與了“新農(nóng)合”所致。

從地區(qū)特征來看，東部的家庭占3289%，中部的農(nóng)戶家庭占3141%，余下3570%來自西部?；旧蠟?∶1∶1的比例分布。

四、估計結(jié)果分析

普通Logit回歸估計結(jié)果（見表2）顯示，模型LR卡方統(tǒng)計值為39466，并且在1%的統(tǒng)計水平下顯著，同時，模型準確預(yù)測比率也達到了7701%，說明模型整體擬合效果比較好，即模型的解釋力較高。另外，值得注意的是，農(nóng)戶民間借貸參與比例為2291%，即因變量大多數(shù)為0，少數(shù)為1，可能會導(dǎo)致“稀有事件偏差”。故本文采用補對數(shù)-對數(shù)的方法對Logit模型進行偏差修正估計，修正結(jié)果如表2所示。對比普通Logit回歸與偏差修正估計可以看出，進行偏差修正后，Logit模型的估計系數(shù)大小雖有變化，但各變量的顯著性沒有變化，并且，修正估計的邊際效應(yīng)與普通Logit模型的十分接近，說明本文的稀有事件偏差并不明顯，普通Logit回歸結(jié)果穩(wěn)健。

（一）健康沖擊對農(nóng)戶民間借貸參與影響的估計結(jié)果

1健康沖擊變量對農(nóng)戶民間借貸參與的影響

慢性健康沖擊變量對農(nóng)戶民間借貸參與的影響不顯著，說明慢性健康沖擊并未顯著增加農(nóng)戶參與民間借貸的可能性。這可能與當下農(nóng)村“看病貴、看病難”的現(xiàn)實有關(guān)，即農(nóng)戶受到慢性健康沖擊時，受于家庭經(jīng)濟的約束不會去大醫(yī)院做全面檢查，往往選擇去村診所或是衛(wèi)生院進行保守治療，因而慢性健康沖擊并沒有刺激農(nóng)戶外源性借貸的需求。

急性健康沖擊變量對農(nóng)戶民間借貸參與的影響在1%的水平下顯著，并且為正相關(guān)，表明農(nóng)戶受到急性健康沖擊時，參與民間借貸的可能性大大增加。農(nóng)戶在受到諸如心臟病、中風(fēng)、腫瘤等急性健康沖擊時，不得不面臨高昂的醫(yī)療費用，但往往迫于經(jīng)濟能力的不足同時又限于當前的醫(yī)療保險體系的不完善，只好訴求于親朋好友等這種外源性借貸。在控制其他變量的影響之下，急性健康沖擊使得農(nóng)戶參與民間借貸的可能性增加437個百分點。上述研究結(jié)果驗證了本文提出的命題一。

2其他特征變量對農(nóng)戶民間借貸參與的影響

家庭基本特征方面，教育程度對農(nóng)戶民間借貸參與的影響顯著且為正向影響，表明教育程度越高的家庭民間借貸參與的可能性越高。這可能是教育程度越高的家庭的外源性融資需求越高，同時其還款能力也相對較高，因而能夠借到款的可能性也越高。婚姻狀況變量對農(nóng)戶參與民間借貸的影響顯著且系數(shù)為正，表示已婚的農(nóng)戶家庭參與民間借貸的可能性更大。在控制其他變量的影響之下，已婚的農(nóng)戶家庭參與民間借貸的可能性要高于非婚狀態(tài)下的農(nóng)戶家庭552個百分點。家庭人口規(guī)模對農(nóng)戶民間借貸參與的影響顯著正相關(guān)，這可能是由于家庭人口越多，經(jīng)濟負擔(dān)越重，對借貸的需求也越大，從而參與民間借貸的可能性也越大。

家庭生產(chǎn)收入特征方面，實際耕地面積與收入的對數(shù)對農(nóng)戶民間借貸的影響都顯著正相關(guān)，即實地耕地面積越大、家庭收入越多，農(nóng)戶參與民間借貸的可能性更大。這可能與在農(nóng)村普遍存在的賒銷事實有關(guān)，即實際耕地面積越大，農(nóng)戶農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投入越多，而在購買諸如化肥、農(nóng)藥、種子等農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料時，農(nóng)戶往往采取賒銷形式，待農(nóng)收時再還款。另外，在農(nóng)村，農(nóng)戶收入大多以農(nóng)業(yè)收入為主，農(nóng)業(yè)收入越多，農(nóng)業(yè)投入也得越大，農(nóng)戶的外源性借貸的可能性也就越高。

家庭關(guān)系特征方面，禮金支出與兄弟姐妹數(shù)對農(nóng)戶參與民間借貸的影響顯著，且系數(shù)為正。中國是比較講究人際關(guān)系的社會，尤其是在農(nóng)村，因而禮金支出越多，家庭的人際關(guān)系可能越廣，能夠借到款的可能性也就越高。在農(nóng)村，農(nóng)戶借貸往往首先傾向于向兄弟姐妹借款，所以兄弟姐妹數(shù)越多，農(nóng)戶能夠借到款的可能性也就越大。而家庭是否有黨員對農(nóng)戶參與民間借貸的影響顯著負相關(guān)，即家中有黨員的話，農(nóng)戶參與民間借貸的可能性越低。農(nóng)村黨員往往是或曾經(jīng)是村干部，擁有較高的社會信譽與還款能力，使得其在正規(guī)金融機構(gòu)借貸相對更為容易與方便，所以其參與民間借貸的可能性也就較低。在控制其他變量的影響之下，有黨員的農(nóng)戶家庭參與民間借貸的可能性要低于沒有黨員的農(nóng)戶家庭578個百分點。

家庭保險特征方面，是否有養(yǎng)老保險對農(nóng)戶參與民間借貸的影響顯著負相關(guān)，表明有養(yǎng)老保險的農(nóng)戶家庭參與民間借貸的可能性越低。養(yǎng)老保險代表著日后生活經(jīng)濟來源的重要保障之一，對緩解農(nóng)戶的資金需求具有一定程度的作用。在控制其他變量的影響之下，有養(yǎng)老保險的農(nóng)戶家庭參與民間借貸的可能性要低于沒有養(yǎng)老保險的農(nóng)戶家庭近7個百分點。而醫(yī)療保險對農(nóng)戶參與民間借貸的影響不顯著，即醫(yī)療保險并不能降低農(nóng)戶參與民間借貸的可能性。

地區(qū)特征方面，相比較與中西部地區(qū)，東部地區(qū)的農(nóng)戶參與民間借貸的可能性顯著更低，這可能是由于東部地區(qū)正規(guī)金融發(fā)展相對更為完善，農(nóng)戶向正規(guī)金融借貸也更為方便與快捷，從而減少了向民間借貸的可能性。而中部地區(qū)對農(nóng)戶參與民間借貸的影響并不顯著。

（二）不同健康沖擊下農(nóng)戶民間借貸參與比例及其年齡、婚姻狀況差異

根據(jù)世界衛(wèi)生組織的最新劃分，60歲以及以上的為老年，45—59歲的為中年，44歲以及以下的為青年。本文借鑒這一劃分方法，將家庭受訪者的平均年齡為60歲以下的劃歸為中年家戶，將家庭受訪者的平均年齡為60歲以上的劃歸為老年家戶。需注意的是，本文存在受訪者配偶小于45歲的樣本，使得家庭受訪者的平均年齡可能小于45歲，但這類樣本只占總樣本量的178%，且平均年齡為4314歲，接近45歲。因而，本文將這類樣本也歸為中年家戶。表3列示了不同健康沖擊下農(nóng)戶民間借貸參與比例及其年齡、婚姻狀況差異。從健康沖擊不同程度上看，受健康沖擊與慢性健康沖擊的農(nóng)戶民間借貸參與比例差異不大，而受到急性健康沖擊的農(nóng)戶民間借貸參與比例明顯增大。從年齡差異上來看，農(nóng)村中年家戶的民間借貸參與比例明顯高于農(nóng)村老年家戶的參與比例，前者是后者的3倍左右。從婚姻狀況上來看，結(jié)婚的農(nóng)戶民間借貸參與比例也明顯高于農(nóng)村老年家戶的參與比例，前者是后者的2倍左右。這說明健康沖擊對農(nóng)戶民間借貸參與的影響存在年齡與婚姻狀況的差異。下文將對這種差異的顯著性進行Logit回歸檢驗。

表3不同健康沖擊下農(nóng)戶民間借貸參與比例及其年齡、婚姻狀況差異情況

組別未受健康沖擊慢性健康沖擊急性健康沖擊中年3047%3365%4055%老年1165%1099%1511%結(jié)婚2730%2497%2823%非婚1196%1134%1527%估計結(jié)果如表4所示，各Logit回歸方程的LR卡方統(tǒng)計值均在1%的水平上顯著，同時，模型準確預(yù)測比率分別達到了8791%、6619%、8755%及7395%，表明各Logit模型的整體擬合比較好。

從年齡差異上看，慢性健康沖擊對老年農(nóng)戶與中年農(nóng)戶參與民間借貸的影響均不顯著，而急性健康沖擊對中年農(nóng)戶參與民間借貸有著顯著的正向影響，但對老年農(nóng)戶的影響不顯著。這表明健康沖擊對農(nóng)戶參與民間借貸的影響的確存在年齡差異，從而證實了命題二。造成這一現(xiàn)狀的原因可能是慢性健康沖擊對老年農(nóng)戶的身體健康影響較大，同時，農(nóng)村老年農(nóng)戶的收入來源有限，進而造成老年農(nóng)戶的還貸能力降低，使得老年農(nóng)戶參與民間借貸的可能性不顯著，而慢性健康沖擊對中年農(nóng)戶從事農(nóng)活或工作等影響較小，對其還貸能力的影響也較小，從而對其參與民間借貸不會造成顯著的影響。面對急性健康沖擊，一般需要較大數(shù)額的醫(yī)療費用，農(nóng)戶可能一時無力承擔(dān)全部費用，通常需要親朋好友的借貸。不同的是，中年農(nóng)戶的配偶及其他家庭年輕成員能夠分擔(dān)急性健康沖擊對家庭還貸能力的沖擊，從而使其參與民間借貸的可能性大大增加，而老年農(nóng)戶的配偶及其家庭成員由于年齡較大而無力分擔(dān)，因而更多地選擇保守治療，使其對老年農(nóng)戶參與民間借貸的影響并不顯著。其他特征方面，收入的對數(shù)形式、兄弟姐妹數(shù)以及地區(qū)差異都對老年農(nóng)戶參與民間借貸有著顯著的影響，其中收入的對數(shù)形式、兄弟姐妹數(shù)是正向影響，東部為負向影響，而家庭人口規(guī)模、實際耕地面積、收入的對數(shù)形式、兄弟姐妹數(shù)以及是否有養(yǎng)老保險對中年農(nóng)戶參與民間借貸有著顯著的影響，其中只有養(yǎng)老保險是負向影響，其他皆為正向影響。

從婚姻狀況上看，慢性健康沖擊對非婚狀況及已婚狀況的農(nóng)戶參與民間借貸的影響都不顯著，而急性健康沖擊對非婚狀況的農(nóng)戶參與民間借貸沒有顯著影響，對已婚狀況的農(nóng)戶參與民間借貸有著顯著的正向影響。這可能是由于已婚農(nóng)戶家庭經(jīng)濟境況要好于非婚農(nóng)戶家庭，其還貸能力也強于非婚家庭，所以當受到急性健康沖擊時，借到款的可能性也更大一些。非婚農(nóng)戶家庭受于經(jīng)濟境況及還貸能力有限，使得對其參與民間借貸的影響不顯著。其他特征方面，教育程度、實際耕地面積、收入的對數(shù)、兄弟姐妹數(shù)、是否有養(yǎng)老保險以及東部對非婚農(nóng)戶家庭參與民間借貸都有著顯著的影響，其中養(yǎng)老保險與東部是負向影響，其他為正向影響，而上述變量對已婚農(nóng)戶家庭參與民間借貸也有著同樣的顯著影響外，家庭人口規(guī)模與是否有黨員對其也有顯著的影響，其中前者是正向影響，后者是負向影響。

表4不同年齡與婚姻狀況下健康沖擊對農(nóng)戶民間借貸參與的影響估計結(jié)果

解釋變量老年中年非婚已婚健康沖擊變量慢性健康沖擊-0175701390-00343-00076（01636）（00982）（02056）（00922）急性健康沖擊017830463***0307902526**（01808）（01245）（02446）（01100）其他特征變量教育程度00943-0043702898***01585***（00984）（00551）（01099）（00498）婚姻狀況0158202059（01517）（01571）家庭人口規(guī)模0013200369*-0015300536***（00292）（00224）（00454）（00186）實際耕地面積000320003500190*00036**（00031）（00022）（00110）（00018）收入對數(shù)00794***00268**00774***00554***（00173）（00117）（00244）（00104）禮金支出對數(shù)00177001100040000190**（00181）（00107）（00297）（00095）是否有黨員-02343-02013-03052-03397***（01637）（01242）（03880）（01001）兄弟姐妹數(shù)00880***00354**01119***00881***（00199）（00148）（00422）（00117）是否有養(yǎng)老保險-02792-01760*-05864***-03944***（02095）（00995）（02159）（00967）是否有醫(yī)療保險-01199-00685-00372-00961（02973）（02299）（03201）（02200）東部-03909***-01407-05524**-01464*（01474）（00954）（02267）（00837）中部01897-006590092500106（01297）（00957）（01972）（00822）截距-26648***-13206***-23941***-20318***（03504）（02787）（04005）（02620）Pseudo R204660013200652003800Log likelihood-11087319-19384742-4883459-26553414 LR chi2 1084100517800681000 2095500Prob > chi200000000000000000000模型準確預(yù)測比率8791%6619%8755%7395%樣本數(shù)3159306114064814注：括號內(nèi)為標準誤。

五、結(jié)論與啟示

本文基于北京大學(xué)中國健康與養(yǎng)老追蹤調(diào)查（CHARLS）2013年全國25個省份6220個農(nóng)戶家庭層面的樣本，運用Logit模型實證分析了健康沖擊對農(nóng)戶參與民間借貸的影響。實證結(jié)果表明：第一，不同類型的健康沖擊對農(nóng)戶參與民間借貸的影響不同。慢性健康沖擊對農(nóng)戶民間借貸參與的影響不顯著，而急性健康沖擊對農(nóng)戶參與民間借貸有著顯著的正向影響。第二，不同健康沖擊對農(nóng)戶民間借貸參與的影響存在年齡與婚姻狀況差異。在年齡差異方面，慢性健康沖擊對老年農(nóng)戶與中年農(nóng)戶參與民間借貸的影響均不顯著，而急性健康沖擊對中年農(nóng)戶參與民間借貸有著顯著的正向影響，但對老年農(nóng)戶的影響不顯著。在婚姻狀況差異方面，慢性健康沖擊對非婚狀況與已婚狀況的農(nóng)戶參與民間借貸的影響都不顯著，而急性健康沖擊對非婚狀況的農(nóng)戶參與民間借貸沒有顯著影響，對已婚狀況的農(nóng)戶參與民間借貸有著顯著的正向影響。

上述研究結(jié)果表明，健康沖擊尤其是急性健康沖擊是農(nóng)戶參與民間借貸的一項重要因素，從另一方面說明，民間借貸在農(nóng)戶家庭應(yīng)對健康沖擊尤其是急性健康沖擊時發(fā)揮了重要的作用。孔繁榮與譚運進（2013）的研究也證實了民間借貸在農(nóng)戶大病風(fēng)險應(yīng)對中發(fā)揮著重要的作用?；谏鲜鼋Y(jié)論，本文提出以下建議：

第一，完善農(nóng)村社會醫(yī)療保障體系。模型中醫(yī)療保險對減少農(nóng)戶參與民間借貸的影響不顯著說明醫(yī)療保險在減輕農(nóng)戶健康沖擊尤其是急性健康沖擊所帶來的經(jīng)濟負擔(dān)方面所起到的作用還很有限。農(nóng)戶受到急性健康沖擊時，還是要借助于民間借貸。因此，要加大農(nóng)村醫(yī)療保障力度，并可以根據(jù)年齡與婚姻狀況的不同制定出相應(yīng)的醫(yī)療保障方案以對現(xiàn)有的農(nóng)村醫(yī)療保障體系進行充實與完善。

第二，重視農(nóng)村健康教育，提高農(nóng)戶健康意識。與文化教育相比，農(nóng)村健康教育比較落后，而很多疾病的預(yù)防往往比治療更為重要。因而，普及農(nóng)村疾病預(yù)防知識，提高農(nóng)戶健康意識不僅能夠減輕農(nóng)戶受健康沖擊的風(fēng)險，而且還有助于緩解因醫(yī)療費用帶來的借貸需求。

第三，改善農(nóng)村正規(guī)金融產(chǎn)品與服務(wù)的供給，發(fā)揮正規(guī)金融對農(nóng)戶家庭應(yīng)對健康沖擊尤其是急性健康沖擊的影響。民間借貸在農(nóng)戶應(yīng)對急性健康沖擊中發(fā)揮著重要作用反映了目前農(nóng)村正規(guī)金融市場服務(wù)還處于相對殘缺的狀態(tài)?？梢詮囊韵聝煞矫婕右愿纳疲阂皇寝r(nóng)村金融機構(gòu)可以針對不同年齡與婚姻狀況的農(nóng)戶開發(fā)出相應(yīng)的金融產(chǎn)品與服務(wù)。二是借鑒西方發(fā)達國家的方法，采取農(nóng)戶投保費用財政部分補貼的形式鼓勵農(nóng)戶消費醫(yī)療商業(yè)保險等保險產(chǎn)品。

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Influence of Health Shocks on Farmers Participation in Private Lending

- Empirical Evidence from CHARLS Data

YANG Qing1，MA Chao2，LIU Weizhong3

（1.School of Economics and Trade Xinjiang Agricultural University， Urumqi，Xinjiang 830052，China；2.School of

Economics Renmin University of China， Beijing， 100872，China；3.School of Economics and

Trade Xinjiang Agricultural University， Urumqi，Xinjiang 830052，China）

Abstract：This paper， based on 6220 farmers family samples of 25 provinces by China Health and Retirement Longitudinal Study（CHARLS） in 2013 and using the Logit Model， has empirically analyzed the impact of health shocks on farmers participation in private lending.The results are as follows： First，different health shocks have different effect on farmers participation in private lending.The chronic health shocks have no significant influence on farmers participation， but the acute health shocks have a positive impact on it. Second， the effects of different health shocks on farmers participation are different in terms of age and marriage.In the respect of age difference， chronic health shocks have no influence on both the old and the middle-aged farmers participation in private lending.Acute health shocks have a positive effect on the middle-aged farmers participation， but no significant impact on the old farmers' participation. In the respect of marriage difference， chronic health shocks have no significant influence on both the married and the unmarried farmers participation. Acute health shocks have no impact on the unmarried farmers participation， but have a positive effect on the married farmers' participation in private lending.

Key words：chronic health shocks； acute health shocks； private lending； CHARLS

責(zé)任編輯：蕭敏娜