魏 苗 苗

(重慶大學(xué)經(jīng)濟(jì)與工商管理學(xué)院,重慶 400044)

隨著中國經(jīng)濟(jì)由高速增長階段向高質(zhì)量發(fā)展階段的推進(jìn)，“互聯(lián)網(wǎng)+”逐漸成為引導(dǎo)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型升級(jí)和持續(xù)增長的新動(dòng)力?；ヂ?lián)網(wǎng)技術(shù)以其日新月異的蓬勃發(fā)展態(tài)勢(shì)快速滲透到經(jīng)濟(jì)、金融等各個(gè)領(lǐng)域，并得到了廣泛的應(yīng)用。根據(jù)第47次《中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告》，截至2020年12月，我國網(wǎng)民規(guī)模達(dá)9.89億，互聯(lián)網(wǎng)普及率達(dá)70.4%。其中，農(nóng)村網(wǎng)民規(guī)模為3.09億，農(nóng)村地區(qū)互聯(lián)網(wǎng)普及率為55.9%[1]?；ヂ?lián)網(wǎng)的開放性、大眾性等特征降低了金融產(chǎn)品和金融服務(wù)獲取的時(shí)空限制，有效降低了交易成本，且提高了金融風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估工作的便捷性，有效提升了家庭的金融市場(chǎng)參與度。鑒于此，在農(nóng)村普惠金融發(fā)展的背景下，實(shí)證分析互聯(lián)網(wǎng)使用情況對(duì)農(nóng)村家庭金融排斥的影響有助于了解農(nóng)村家庭金融資產(chǎn)配置狀況，對(duì)鄉(xiāng)村振興和城鄉(xiāng)統(tǒng)籌發(fā)展具有重要意義。

一、文獻(xiàn)綜述與問題的提出

金融排斥的概念最早由Leyshon等提出，他們將金融排斥定義為阻止某些社會(huì)群體或個(gè)體進(jìn)入金融系統(tǒng)的現(xiàn)象[2]；Kempson等進(jìn)一步拓展了金融排斥的內(nèi)涵，將金融排斥分成地理排斥、評(píng)估排斥、條件排斥、價(jià)格排斥、營銷排斥和自我排斥等6個(gè)維度[3]。隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，家庭對(duì)金融產(chǎn)品的需求日益增加，但部分家庭依然因難以獲得滿足其需求的金融產(chǎn)品而受到金融排斥。諸多學(xué)者關(guān)注這一問題，并進(jìn)一步從理論層面和實(shí)證層面探究家庭金融排斥的影響因素。如張?zhí)枟澋然贑HFS 2013數(shù)據(jù)，研究發(fā)現(xiàn)金融知識(shí)可以顯著降低家庭金融排斥的概率[4]；周洋等基于CFPS 2014數(shù)據(jù)，研究發(fā)現(xiàn)認(rèn)知能力的提高可以顯著降低家庭對(duì)儲(chǔ)蓄、股票投資和基金投資的排斥[5]。隨著互聯(lián)網(wǎng)的廣泛使用和微觀數(shù)據(jù)可得性的提高，學(xué)界側(cè)重于研究互聯(lián)網(wǎng)使用情況對(duì)家庭金融資產(chǎn)投資和家庭金融排斥的影響。

1.互聯(lián)網(wǎng)使用情況對(duì)家庭金融資產(chǎn)投資的影響。學(xué)界關(guān)于互聯(lián)網(wǎng)使用情況對(duì)家庭金融資產(chǎn)投資影響的研究表明，使用互聯(lián)網(wǎng)可以顯著促進(jìn)家庭金融資產(chǎn)投資。如周廣肅等基于CFPS 2010和CFPS 2014數(shù)據(jù)，研究發(fā)現(xiàn)使用互聯(lián)網(wǎng)對(duì)家庭風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)投資具有顯著的正向影響，主要通過降低市場(chǎng)摩擦來提高家庭風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)投資的概率[6]；朱衛(wèi)國等基于CHFS 2015數(shù)據(jù)，研究發(fā)現(xiàn)使用互聯(lián)網(wǎng)能顯著促進(jìn)家庭參與風(fēng)險(xiǎn)金融市場(chǎng)、股票市場(chǎng)和金融理財(cái)產(chǎn)品市場(chǎng)[7]；楊碧云等基于CFPS 2014和CFPS 2016數(shù)據(jù)，研究發(fā)現(xiàn)使用互聯(lián)網(wǎng)顯著提高了收入和受教育程度較低的居民家庭購買商業(yè)保險(xiǎn)的概率和程度[8]；鐘京東等基于CHFS 2013、CHFS 2015和CHFS 2017數(shù)據(jù)，研究發(fā)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)使用情況顯著促進(jìn)了家庭對(duì)正規(guī)金融產(chǎn)品的投資，金融素養(yǎng)在互聯(lián)網(wǎng)使用情況對(duì)家庭正規(guī)金融產(chǎn)品投資的影響中發(fā)揮中介作用[9]。

2.互聯(lián)網(wǎng)使用情況對(duì)家庭金融排斥的影響。學(xué)界關(guān)于互聯(lián)網(wǎng)使用情況對(duì)家庭金融排斥影響的研究表明，使用互聯(lián)網(wǎng)可以顯著緩解家庭金融排斥。如劉長庚等基于CHFS 2013數(shù)據(jù)，研究發(fā)現(xiàn)使用互聯(lián)網(wǎng)能顯著降低農(nóng)戶金融排斥的概率，且對(duì)儲(chǔ)蓄排斥、風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)排斥、貸款排斥和商業(yè)保險(xiǎn)排斥都具有抑制作用[10]；張櫻基于CHFS 2017數(shù)據(jù)，研究發(fā)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)使用情況能顯著降低家庭金融排斥、信貸類排斥、投資類排斥和保險(xiǎn)類排斥的概率，且互聯(lián)網(wǎng)使用情況對(duì)信貸類排斥的影響大于投資類排斥和保險(xiǎn)類排斥[11]；韋倩等基于CFPS 2014、CFPS 2016和CFPS 2018數(shù)據(jù)，研究發(fā)現(xiàn)使用互聯(lián)網(wǎng)能顯著降低居民信貸排斥的概率，而人力資本效應(yīng)、收入效應(yīng)和健康效應(yīng)在其中發(fā)揮著重要作用[12]。

梳理相關(guān)文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)，既有研究從多個(gè)角度分析互聯(lián)網(wǎng)使用情況對(duì)家庭金融資產(chǎn)投資和家庭金融排斥的影響，取得了一定的成果，但鮮有研究分析互聯(lián)網(wǎng)使用情況對(duì)農(nóng)村家庭金融排斥的影響。鑒于此，本研究基于中國家庭金融調(diào)查數(shù)據(jù)，從微觀層面考察互聯(lián)網(wǎng)使用情況對(duì)農(nóng)村家庭金融排斥的影響，并采用中介效應(yīng)模型從社會(huì)互動(dòng)和信息關(guān)注兩個(gè)方面分析互聯(lián)網(wǎng)使用情況對(duì)農(nóng)村家庭金融排斥的影響機(jī)制，以期為農(nóng)村普惠金融發(fā)展提供參考。

二、理論分析與研究假設(shè)

(一)互聯(lián)網(wǎng)使用情況與農(nóng)村家庭金融排斥

市場(chǎng)摩擦是影響家庭金融市場(chǎng)參與行為的深層次原因，其主要因素包括交易成本、信息不對(duì)稱和有限參與途徑等[13]。使用互聯(lián)網(wǎng)在一定程度上可以降低市場(chǎng)摩擦的影響，從而提升農(nóng)村家庭的金融市場(chǎng)參與度。具體體現(xiàn)在：(1)使用互聯(lián)網(wǎng)可以降低交易成本?；ヂ?lián)網(wǎng)的使用打破了傳統(tǒng)金融模式的時(shí)空限制，使得金融產(chǎn)品可以直接通過線上渠道獲得，既降低了金融機(jī)構(gòu)的營銷成本，也節(jié)省了交易所需的時(shí)間和精力。(2)使用互聯(lián)網(wǎng)可以降低信息不對(duì)稱程度。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，金融機(jī)構(gòu)通過信息技術(shù)提高了對(duì)借款人進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的便捷性，降低了家庭貸款被拒的概率；同時(shí)，家庭通過互聯(lián)網(wǎng)可以了解到更多關(guān)于金融產(chǎn)品的信息和知識(shí)，提高了對(duì)金融市場(chǎng)的了解程度。(3)使用互聯(lián)網(wǎng)可以削弱有限參與途徑的限制。金融可得性的提高對(duì)家庭參與金融市場(chǎng)活動(dòng)和進(jìn)行金融資產(chǎn)配置具有顯著的正向影響[14]。而互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展和普及，極大地豐富了家庭可以選擇的金融產(chǎn)品和服務(wù)的種類，有效降低了金融參與行為對(duì)銀行和商業(yè)保險(xiǎn)公司等實(shí)體金融機(jī)構(gòu)的依賴程度，有助于提高家庭的金融市場(chǎng)參與度。可見，使用互聯(lián)網(wǎng)是降低家庭金融排斥的有效途徑。鑒于此，本研究提出假設(shè)H1：互聯(lián)網(wǎng)使用情況顯著負(fù)向影響農(nóng)村家庭金融排斥。

(二)影響機(jī)制

1.社會(huì)互動(dòng)。傳統(tǒng)社會(huì)互動(dòng)主要基于血緣關(guān)系和地緣關(guān)系，人們進(jìn)行社會(huì)互動(dòng)的成本較高，影響范圍較小。而互聯(lián)網(wǎng)突破了傳統(tǒng)社會(huì)互動(dòng)的限制，不僅有利于增加家庭之間的互動(dòng)頻率和互動(dòng)程度，也促進(jìn)了金融機(jī)構(gòu)和家庭之間的信息交流，進(jìn)而降低了信息不對(duì)稱程度，有效提升了家庭的金融市場(chǎng)參與度。同時(shí)，互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展能夠增加家庭和社會(huì)之間的互動(dòng)，擴(kuò)大家庭和社會(huì)之間的互動(dòng)范圍，進(jìn)而提高家庭參與股票市場(chǎng)和購買商業(yè)保險(xiǎn)的可能性[15-16]。鑒于此，本研究提出假設(shè)H2：社會(huì)互動(dòng)在互聯(lián)網(wǎng)使用情況對(duì)農(nóng)村家庭金融排斥的影響中發(fā)揮中介作用。

2.信息關(guān)注。信息技術(shù)的快速發(fā)展極大地改變了家庭獲取信息的方式，通過互聯(lián)網(wǎng)獲取信息和資源成為最重要的方式之一?；ヂ?lián)網(wǎng)為家庭參與金融活動(dòng)提供了豐富的信息資源，大大降低了信息搜尋成本和信息不對(duì)稱程度，且使用互聯(lián)網(wǎng)可以拓寬家庭對(duì)財(cái)經(jīng)等金融信息和金融知識(shí)的獲取渠道，提升公眾對(duì)金融市場(chǎng)的了解程度和認(rèn)識(shí)水平，從而降低金融市場(chǎng)進(jìn)入壁壘，有效降低家庭金融排斥的可能性。鑒于此，本研究提出假設(shè)H3：信息關(guān)注在互聯(lián)網(wǎng)使用情況對(duì)農(nóng)村家庭金融排斥的影響中發(fā)揮中介作用。

三、模型設(shè)定、變量選取與數(shù)據(jù)來源

(一)模型設(shè)定

1.基準(zhǔn)回歸模型。鑒于金融排斥是一個(gè)二值選擇變量，本研究主要通過Probit模型分析互聯(lián)網(wǎng)使用情況對(duì)農(nóng)村家庭金融排斥的影響?；鶞?zhǔn)回歸模型具體如下：

Prob(Yi=1|Xi)=Prob(β1Ii+β2Xi+εi>0|Xi)

(1)

其中,Yi表示第i個(gè)農(nóng)村家庭金融排斥的啞變量。當(dāng)Yi=1時(shí)，表示第i個(gè)農(nóng)村家庭受到金融排斥；當(dāng)Yi=0時(shí)，表示第i個(gè)農(nóng)村家庭未受到金融排斥。Ii表示第i個(gè)農(nóng)村家庭互聯(lián)網(wǎng)使用情況的衡量變量,Xi表示控制變量,β1表示互聯(lián)網(wǎng)使用情況對(duì)農(nóng)村家庭金融排斥的影響系數(shù),β2表示控制變量對(duì)農(nóng)村家庭金融排斥的影響系數(shù),εi表示誤差項(xiàng)。

2.中介效應(yīng)模型。基于前文的分析，本研究進(jìn)一步采用中介效應(yīng)模型檢驗(yàn)社會(huì)互動(dòng)和信息關(guān)注在互聯(lián)網(wǎng)使用情況對(duì)農(nóng)村家庭金融排斥影響中發(fā)揮的中介作用。具體參考Baron等的做法[17]，將中介效應(yīng)檢驗(yàn)程序分為3個(gè)步驟，即檢驗(yàn)解釋變量和被解釋變量是否存在顯著的相關(guān)關(guān)系，檢驗(yàn)解釋變量和中介變量是否存在顯著的相關(guān)關(guān)系，將解釋變量、中介變量和被解釋變量同時(shí)放入模型進(jìn)行檢驗(yàn)。公式(1)已經(jīng)檢驗(yàn)了互聯(lián)網(wǎng)使用情況對(duì)農(nóng)村家庭金融排斥的影響，余下2個(gè)步驟的檢驗(yàn)?zāi)Ｐ途唧w如下：

Mi=α0+α1Ii+α2Xi+εi

(2)

Prob(Yi=1|Xi)=Prob(θ1Ii+θ2Mi+θ3Xi+εi>0|Xi)

(3)

其中,Mi表示中介變量，包括社會(huì)互動(dòng)和信息關(guān)注;α0表示截距項(xiàng);α1表示互聯(lián)網(wǎng)使用情況對(duì)中介變量的影響系數(shù);α2表示控制變量對(duì)中介變量的影響系數(shù);θ1表示模型加入中介變量后互聯(lián)網(wǎng)使用情況對(duì)農(nóng)村家庭金融排斥的影響系數(shù);θ2表示中介變量對(duì)農(nóng)村家庭金融排斥的影響系數(shù);θ3表示模型加入中介變量后控制變量對(duì)農(nóng)村家庭金融排斥的影響系數(shù)。

(二)變量選取

本研究的變量包括被解釋變量、解釋變量、中介變量和控制變量。各變量的賦值和描述性統(tǒng)計(jì)詳見表1。

1.被解釋變量。關(guān)于金融排斥的衡量，目前尚未有統(tǒng)一的衡量方法。本研究參考李濤等的做法[18]，采用農(nóng)村家庭是否擁有金融賬戶來測(cè)度金融排斥，具體包括支付儲(chǔ)蓄排斥、信貸排斥和商業(yè)保險(xiǎn)排斥。其中，在支付儲(chǔ)蓄排斥方面，用農(nóng)村家庭既沒有銀行活期存款也沒有銀行定期存款來表示農(nóng)村家庭受到支付儲(chǔ)蓄排斥；在信貸排斥方面，用農(nóng)村家庭既沒有貸款也沒有信用卡來表示農(nóng)村家庭受到信貸排斥，包括申請(qǐng)銀行貸款但被拒絕以及需要銀行貸款但沒有申請(qǐng)的情況；在商業(yè)保險(xiǎn)排斥方面，用農(nóng)村家庭沒有商業(yè)人壽保險(xiǎn)、商業(yè)健康保險(xiǎn)、其他商業(yè)保險(xiǎn)等3種基本金融產(chǎn)品中的任何一種來表示農(nóng)村家庭受到商業(yè)保險(xiǎn)排斥。其中，金融排斥的均值為0.108，表明少數(shù)農(nóng)村家庭受到金融排斥；支付儲(chǔ)蓄排斥的均值為0.123，表明少數(shù)農(nóng)村家庭受到支付儲(chǔ)蓄排斥；信貸排斥的均值為0.786，表明多數(shù)農(nóng)村家庭受到信貸排斥；商業(yè)保險(xiǎn)排斥的均值為0.947，表明多數(shù)農(nóng)村家庭受到商業(yè)保險(xiǎn)排斥?？梢姡r(nóng)村家庭受到的信貸排斥和商業(yè)保險(xiǎn)排斥較為嚴(yán)重。

表1 各變量的賦值和描述性統(tǒng)計(jì)

2.解釋變量。解釋變量為互聯(lián)網(wǎng)使用情況?；ヂ?lián)網(wǎng)使用情況的均值為0.230，表明少數(shù)農(nóng)村家庭使用過互聯(lián)網(wǎng)，農(nóng)村家庭的互聯(lián)網(wǎng)使用程度較低。

3.中介變量。中介變量包括社會(huì)互動(dòng)和信息關(guān)注。其中，社會(huì)互動(dòng)方面，本研究參考馬光榮等的做法[19]，選取家庭禮金支出的對(duì)數(shù)進(jìn)行表征；信息關(guān)注方面，本研究選取家庭財(cái)經(jīng)信息關(guān)注度進(jìn)行表征。社會(huì)互動(dòng)的均值為7.726，表明農(nóng)村家庭的社會(huì)互動(dòng)處于中等水平；信息關(guān)注的均值為1.804，表明農(nóng)村家庭的信息關(guān)注度較低。

4.控制變量?？刂谱兞堪☉糁魈卣鳌⒓彝ヌ卣骱偷貐^(qū)特征等3個(gè)層面。其中，年齡的均值為56.937歲，表明戶主平均年齡較大；性別的均值為0.895，表明戶主性別比例失衡，以男性為主；婚姻狀況的均值為0.882，表明戶主多數(shù)為已婚；健康狀況的均值為3.149，表明戶主的健康狀況一般；受教育年限的均值為7.095年，表明戶主的受教育程度不高，以初中為主；工作狀況的均值為0.763，表明多數(shù)戶主有工作；風(fēng)險(xiǎn)偏好的均值為0.061，表明只有少數(shù)戶主傾向于選擇高風(fēng)險(xiǎn)、高收益或略高風(fēng)險(xiǎn)、略高收益的投資項(xiàng)目；房產(chǎn)數(shù)量的均值為1.092處，表明戶主平均擁有房產(chǎn)數(shù)量較少；家庭總收入的均值為10.803，標(biāo)準(zhǔn)差為11.753，表明農(nóng)村家庭總收入整體不高，且差距較大；家庭總資產(chǎn)的均值為12.814，標(biāo)準(zhǔn)差為13.824，表明農(nóng)村家庭總資產(chǎn)整體不多，且差距較大；金融發(fā)展水平的均值為3.194，標(biāo)準(zhǔn)差為0.760，表明各省金融發(fā)展水平較為均衡；各省人均GDP的均值為10.948，標(biāo)準(zhǔn)差為9.992，表明各省經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡，且差距較大。

(三)數(shù)據(jù)來源

本研究的數(shù)據(jù)來自于2017年中國家庭金融調(diào)查(China Household Finance Survey, CHFS)的全國調(diào)查數(shù)據(jù)[20]。該調(diào)查覆蓋除西藏、新疆和港澳臺(tái)地區(qū)以外的29個(gè)省(自治區(qū)、直轄市)，355個(gè)縣(區(qū)、縣級(jí)市)，1 428個(gè)村(居)委會(huì)，樣本規(guī)模為40 011戶。結(jié)合研究對(duì)象，進(jìn)一步以農(nóng)村戶口、戶主年齡位于18～<81歲為條件對(duì)樣本進(jìn)行篩選，最終得到的有效樣本為9 208戶。

四、實(shí)證分析

(一)基準(zhǔn)回歸分析

本研究采用Probit模型分析互聯(lián)網(wǎng)使用情況對(duì)農(nóng)村家庭金融排斥、支付儲(chǔ)蓄排斥、信貸排斥、商業(yè)保險(xiǎn)排斥的影響。由表2可知，互聯(lián)網(wǎng)使用情況均在1%的水平上顯著負(fù)向影響金融排斥、支付儲(chǔ)蓄排斥、信貸排斥和商業(yè)保險(xiǎn)排斥，表明互聯(lián)網(wǎng)使用情況對(duì)農(nóng)村家庭金融排斥、支付儲(chǔ)蓄排斥、信貸排斥和商業(yè)保險(xiǎn)排斥均具有顯著的抑制作用。鑒于此，假設(shè)H1成立。同時(shí)，通過對(duì)比分析可知，互聯(lián)網(wǎng)使用情況每提高1個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差，支付儲(chǔ)蓄排斥、信貸排斥和商業(yè)保險(xiǎn)排斥分別降低8.1%、6.6%和1.9%，表明互聯(lián)網(wǎng)使用情況對(duì)支付儲(chǔ)蓄排斥的抑制作用最為顯著，對(duì)信貸排斥的抑制作用次之，對(duì)商業(yè)保險(xiǎn)排斥的抑制作用最小。這可能是緣于農(nóng)村地區(qū)互聯(lián)網(wǎng)普及率較低，導(dǎo)致農(nóng)村家庭的互聯(lián)網(wǎng)使用程度較低，對(duì)提升農(nóng)村居民的金融知識(shí)水平影響有限，農(nóng)村居民更加傾向于參與支付儲(chǔ)蓄等較為基礎(chǔ)的金融活動(dòng)，使得互聯(lián)網(wǎng)使用情況對(duì)支付儲(chǔ)蓄排斥的影響更為顯著，而對(duì)信貸排斥和商業(yè)保險(xiǎn)排斥的影響較小。

表2中第2列報(bào)告了金融排斥的回歸分析結(jié)果。從控制變量來看，年齡在10%的水平上顯著負(fù)向影響金融排斥，年齡的平方在10%的水平上顯著正向影響金融排斥，表明年齡與金融排斥呈U型關(guān)系，即年齡較大或較小的戶主容易受到金融排斥；性別在1%的水平上顯著負(fù)向影響金融排斥，表明戶主為男性的農(nóng)村家庭受到金融排斥的概率更低；受教育年限、工作狀況、家庭總收入和家庭總資產(chǎn)均在1%的水平上顯著負(fù)向影響金融排斥，表明受教育程度越高、擁有工作、家庭總收入越高和家庭總資產(chǎn)越多的農(nóng)村家庭受到金融排斥的概率越低?？梢姡瑧糁鞯哪挲g、性別、受教育年限、工作狀況、家庭總收入和家庭總資產(chǎn)均是農(nóng)村家庭金融排斥的重要影響因素。

表2中第3～5列報(bào)告了支付儲(chǔ)蓄排斥、信貸排斥和商業(yè)保險(xiǎn)排斥的回歸分析結(jié)果。該結(jié)果表明控制變量對(duì)支付儲(chǔ)蓄排斥、信貸排斥和商業(yè)保險(xiǎn)排斥的影響存在差異。其中，性別、受教育年限和工作狀況均在1%的水平上顯著負(fù)向影響支付儲(chǔ)蓄排斥，分別在1%、1%和10%的水平上顯著負(fù)向影響信貸排斥，而對(duì)商業(yè)保險(xiǎn)排斥的影響均不顯著，表明性別、受教育年限和工作狀況對(duì)支付儲(chǔ)蓄排斥和信貸排斥均具有抑制作用，而對(duì)商業(yè)保險(xiǎn)排斥無顯著影響。這主要是緣于男性相對(duì)于女性有更高的風(fēng)險(xiǎn)承受能力，受教育年限更長的戶主掌握金融知識(shí)和獲取金融信息的能力更強(qiáng)，擁有工作的戶主的社會(huì)互動(dòng)范圍更廣，使得這部分農(nóng)戶更傾向于參與金融市場(chǎng)的支付儲(chǔ)蓄活動(dòng)和信貸活動(dòng)；而性別、受教育年限和工作狀況均不能改變戶主的風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避傾向，使得性別、受教育年限和工作狀況對(duì)商業(yè)保險(xiǎn)排斥的影響均不顯著。健康狀況在5%的水平上顯著負(fù)向影響支付儲(chǔ)蓄排斥，在5%的水平上顯著正向影響信貸排斥，而對(duì)商業(yè)保險(xiǎn)排斥的影響不顯著，表明健康狀況對(duì)支付儲(chǔ)蓄排斥具有抑制作用，對(duì)信貸排斥具有促進(jìn)作用，而對(duì)商業(yè)保險(xiǎn)排斥無顯著影響。這可能是緣于戶主健康狀況越好，越容易獲得穩(wěn)定的收入，使得農(nóng)戶越傾向于參與支付儲(chǔ)蓄活動(dòng)，而對(duì)銀行貸款的需求越??；而戶主健康狀況越好，風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避傾向就越低，購買商業(yè)保險(xiǎn)的需求就越小，且戶主健康狀況越好，收入就越穩(wěn)定，購買商業(yè)保險(xiǎn)的能力就越強(qiáng)，二者作用相互抵消，使得健康狀況對(duì)商業(yè)保險(xiǎn)排斥的影響不顯著。風(fēng)險(xiǎn)偏好僅在10%的水平上顯著負(fù)向影響商業(yè)保險(xiǎn)排斥，而對(duì)支付儲(chǔ)蓄排斥和信貸排斥的影響均不顯著。這一結(jié)果和傳統(tǒng)理論中關(guān)于風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避型居民更傾向于購買保險(xiǎn)的預(yù)期相反，可能是體現(xiàn)了反向因果關(guān)系。即購買了商業(yè)保險(xiǎn)的農(nóng)村家庭相當(dāng)于擁有了一定保障，使得其更傾向于參加高風(fēng)險(xiǎn)的投資活動(dòng)。房產(chǎn)數(shù)量僅在1%的水平上顯著負(fù)向影響信貸排斥，而對(duì)支付儲(chǔ)蓄排斥和商業(yè)保險(xiǎn)排斥的影響均不顯著，表明房產(chǎn)數(shù)量對(duì)信貸排斥具有抑制作用，而對(duì)支付儲(chǔ)蓄排斥和商業(yè)保險(xiǎn)排斥均無顯著影響。這可能是緣于房產(chǎn)可以作為銀行貸款的抵押物，房產(chǎn)數(shù)量越多，則農(nóng)戶獲得貸款的幾率越大；但房產(chǎn)作為不動(dòng)產(chǎn)，并不能直接轉(zhuǎn)化為現(xiàn)金流，對(duì)農(nóng)戶參與支付儲(chǔ)蓄活動(dòng)和商業(yè)保險(xiǎn)活動(dòng)的作用有限。金融發(fā)展水平僅在1%的水平上顯著正向影響商業(yè)保險(xiǎn)排斥，各省人均GDP僅在1%的水平上顯著負(fù)向影響商業(yè)保險(xiǎn)排斥，二者對(duì)支付儲(chǔ)蓄排斥和信貸排斥的影響均不顯著。這表明金融發(fā)展水平對(duì)商業(yè)保險(xiǎn)排斥具有促進(jìn)作用，各省人均GDP對(duì)商業(yè)保險(xiǎn)排斥具有抑制作用，而二者對(duì)支付儲(chǔ)蓄排斥和信貸排斥均無顯著影響。這可能是緣于金融發(fā)展水平較高地區(qū)的金融風(fēng)險(xiǎn)治理體系較為完善，農(nóng)村家庭風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避傾向較低，使得農(nóng)戶較少購買商業(yè)保險(xiǎn)，而經(jīng)濟(jì)發(fā)展較好地區(qū)的農(nóng)村家庭收入較高，購買商業(yè)保險(xiǎn)的能力較高，使得農(nóng)戶購買商業(yè)保險(xiǎn)的概率較高；且金融發(fā)展水平和各省人均GDP作為地區(qū)特征變量，不能很好地反映農(nóng)村家庭的實(shí)際情況，使得二者對(duì)支付儲(chǔ)蓄排斥和信貸排斥的影響較小。

表2 互聯(lián)網(wǎng)使用情況對(duì)農(nóng)村家庭金融排斥的影響

(二)內(nèi)生性問題的處理

農(nóng)村家庭的互聯(lián)網(wǎng)使用情況和金融排斥之間可能存在因反向因果、遺漏變量等引起的內(nèi)生性問題，會(huì)導(dǎo)致估計(jì)結(jié)果有偏。鑒于此，本研究采用工具變量Probit模型解決內(nèi)生性問題。農(nóng)村家庭擁有電腦數(shù)量的均值與農(nóng)村家庭互聯(lián)網(wǎng)使用情況具有較強(qiáng)的相關(guān)性，滿足工具變量相關(guān)性的條件；且農(nóng)村家庭擁有電腦數(shù)量的均值與該農(nóng)村家庭的金融行為不相關(guān)，滿足工具變量外生性的條件。因此，本研究選取農(nóng)村家庭擁有電腦數(shù)量的均值作為工具變量。由表3可知，一階段F統(tǒng)計(jì)值為66.780(超過經(jīng)驗(yàn)值10)，表明所選取的工具變量不存在弱工具變量的問題。且在兩階段估計(jì)中，Wald檢驗(yàn)分別在1%、1%、10%和5%的水平上通過顯著性檢驗(yàn)，拒絕工具變量非外生的原假設(shè)，表明工具變量的選取是合理的。同時(shí)，互聯(lián)網(wǎng)使用情況分別在1%、1%、5%和5%的水平上顯著負(fù)向影響金融排斥、支付儲(chǔ)蓄排斥、信貸排斥和商業(yè)保險(xiǎn)排斥。這表明互聯(lián)網(wǎng)使用情況可以顯著降低農(nóng)村家庭受到金融排斥、支付儲(chǔ)蓄排斥、信貸排斥和商業(yè)保險(xiǎn)排斥的概率。可見，工具變量估計(jì)結(jié)果進(jìn)一步驗(yàn)證了假設(shè)H1。

表3 工具變量估計(jì)結(jié)果

(三)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為了驗(yàn)證上述實(shí)證回歸分析結(jié)果的可靠性，本研究進(jìn)一步進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。具體方法如下：(1)采用替換解釋變量的方法分析互聯(lián)網(wǎng)使用情況對(duì)農(nóng)村家庭金融排斥的影響，具體選取智能手機(jī)作為解釋變量互聯(lián)網(wǎng)使用情況的替代變量。由表4可知，智能手機(jī)均在1%的水平上顯著負(fù)向影響金融排斥、支付儲(chǔ)蓄排斥、信貸排斥和商業(yè)保險(xiǎn)排斥，表明智能手機(jī)對(duì)農(nóng)村家庭金融排斥、支付儲(chǔ)蓄排斥、信貸排斥和商業(yè)保險(xiǎn)排斥均具有顯著的抑制作用，即智能手機(jī)每增加1倍，農(nóng)村家庭受到金融排斥、支付儲(chǔ)蓄排斥、信貸排斥和商業(yè)保險(xiǎn)排斥的概率分別降低6.2%、6.4%、5.4%和2.6%。這與基準(zhǔn)回歸分析結(jié)果相吻合。(2)采用傾向得分匹配法分析互聯(lián)網(wǎng)使用情況對(duì)農(nóng)村家庭金融排斥的影響。由于家庭是否使用互聯(lián)網(wǎng)具有自我選擇的特征，為避免樣本出現(xiàn)選擇性偏差，通過匹配和分析使用互聯(lián)網(wǎng)的農(nóng)村家庭(實(shí)驗(yàn)組)和不使用互聯(lián)網(wǎng)的農(nóng)村家庭(對(duì)照組)得到互聯(lián)網(wǎng)使用情況的平均處理效應(yīng)。具體步驟包括：使用逐步回歸選取匹配變量，并進(jìn)行一對(duì)二傾向得分近鄰匹配和核匹配；對(duì)匹配結(jié)果進(jìn)行平衡性檢驗(yàn)，檢驗(yàn)協(xié)變量的均值在實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組之間是否存在顯著差異。由表5可知，多數(shù)觀測(cè)值均在共同取值范圍內(nèi)，且協(xié)變量基本通過平衡性檢驗(yàn)；同時(shí)，近鄰匹配和核匹配均表明，互聯(lián)網(wǎng)使用情況均在1%的水平上顯著負(fù)向影響金融排斥、支付儲(chǔ)蓄排斥、信貸排斥和商業(yè)保險(xiǎn)排斥?？梢?，基準(zhǔn)回歸分析結(jié)果是穩(wěn)健的。

表4 智能手機(jī)對(duì)農(nóng)村家庭金融排斥的影響

表5 互聯(lián)網(wǎng)使用情況對(duì)農(nóng)村家庭金融排斥的影響(傾向得分匹配法)

(四)差異性分析

1.年齡差異?？紤]到不同年齡的農(nóng)戶對(duì)互聯(lián)網(wǎng)的接受程度和使用程度不同，會(huì)導(dǎo)致互聯(lián)網(wǎng)使用情況對(duì)金融排斥的影響在不同年齡戶主的農(nóng)村家庭中可能存在差異。本研究按照聯(lián)合國世界衛(wèi)生組織關(guān)于年齡劃分的規(guī)定，將戶主年齡分為青年(18～<45歲)、中年(45～<60歲)和老年(≥60歲)等3個(gè)年齡段，進(jìn)一步分析互聯(lián)網(wǎng)使用情況對(duì)農(nóng)村家庭金融排斥影響的年齡差異。由表6可知，互聯(lián)網(wǎng)使用情況對(duì)戶主為青年、中年和老年的農(nóng)村家庭金融排斥影響的邊際效應(yīng)分別為-8.3%、-5.1%和-10.1%，表明互聯(lián)網(wǎng)使用情況對(duì)戶主為老年的農(nóng)村家庭金融排斥的影響最為顯著，對(duì)戶主為青年的農(nóng)村家庭金融排斥的影響次之，對(duì)戶主為中年的農(nóng)村家庭金融排斥的影響最小。與表2中全體樣本的邊際效應(yīng)相比，互聯(lián)網(wǎng)使用情況對(duì)戶主為老年和青年的農(nóng)村家庭金融排斥影響的邊際效應(yīng)的絕對(duì)值大于總樣本，而對(duì)戶主為中年的農(nóng)村家庭金融排斥影響的邊際效應(yīng)的絕對(duì)值小于總樣本。這可能是緣于老年和青年的收入穩(wěn)定性和財(cái)富水平比中年低，更容易受到地理排斥、營銷排斥等因素影響，而使用互聯(lián)網(wǎng)可以更有效地降低這些因素的影響，使得互聯(lián)網(wǎng)使用情況對(duì)戶主為老年和青年的農(nóng)村家庭金融排斥的緩解作用更為顯著。

表6 互聯(lián)網(wǎng)使用情況對(duì)農(nóng)村家庭金融排斥影響的年齡差異

2.區(qū)域差異。為了進(jìn)一步分析互聯(lián)網(wǎng)使用情況對(duì)農(nóng)村家庭金融排斥影響的區(qū)域差異，本研究將樣本涉及的29個(gè)省份分為東部地區(qū)、中部地區(qū)和西部地區(qū)進(jìn)行檢驗(yàn)。由表7可知，互聯(lián)網(wǎng)使用情況對(duì)東部地區(qū)、中部地區(qū)和西部地區(qū)農(nóng)村家庭金融排斥影響的邊際效應(yīng)分別為-8.5%、-7.4%和-6.5%，表明互聯(lián)網(wǎng)使用情況對(duì)東部地區(qū)農(nóng)村家庭金融排斥的影響最為顯著，對(duì)中部地區(qū)農(nóng)村家庭金融排斥的影響次之，對(duì)西部地區(qū)農(nóng)村家庭金融排斥的影響最小。與表2中全體樣本的邊際效應(yīng)相比，互聯(lián)網(wǎng)使用情況對(duì)東部地區(qū)農(nóng)村家庭金融排斥影響的邊際效應(yīng)的絕對(duì)值大于總樣本，而對(duì)中部地區(qū)和西部地區(qū)農(nóng)村家庭金融排斥影響的邊際效應(yīng)的絕對(duì)值均小于總樣本。這主要是緣于東部地區(qū)金融信息和金融資源的可獲得性更高，金融機(jī)構(gòu)的服務(wù)質(zhì)量和創(chuàng)新能力也更強(qiáng)，使得東部地區(qū)農(nóng)村家庭的互聯(lián)網(wǎng)使用情況對(duì)金融排斥的影響更大。

表7 互聯(lián)網(wǎng)使用情況對(duì)農(nóng)村家庭金融排斥影響的區(qū)域差異

五、影響機(jī)制分析

基于上述實(shí)證分析結(jié)果可知，互聯(lián)網(wǎng)使用情況能夠降低農(nóng)村家庭金融排斥、支付儲(chǔ)蓄排斥、信貸排斥和商業(yè)保險(xiǎn)排斥的概率。本研究進(jìn)一步采用中介效應(yīng)模型，從社會(huì)互動(dòng)和信息關(guān)注等方面分析互聯(lián)網(wǎng)使用情況對(duì)農(nóng)村家庭金融排斥的影響機(jī)制。

(一)社會(huì)互動(dòng)的中介效應(yīng)

本研究進(jìn)一步選取社會(huì)互動(dòng)作為中介變量，分析社會(huì)互動(dòng)在互聯(lián)網(wǎng)使用情況對(duì)農(nóng)村家庭金融排斥影響中的中介效應(yīng)。具體來說，結(jié)合公式(2)進(jìn)行估計(jì)可知，互聯(lián)網(wǎng)使用情況在1%的水平上顯著正向影響社會(huì)互動(dòng)；結(jié)合表2可知，互聯(lián)網(wǎng)使用情況均在1%的水平上顯著負(fù)向影響金融排斥、支付儲(chǔ)蓄排斥、信貸排斥和商業(yè)保險(xiǎn)排斥。本研究基于上述分析，進(jìn)一步在基準(zhǔn)回歸分析中加入社會(huì)互動(dòng)這一中介變量分析互聯(lián)網(wǎng)使用情況對(duì)金融排斥、支付儲(chǔ)蓄排斥、信貸排斥和商業(yè)保險(xiǎn)排斥的影響。由表8可知，社會(huì)互動(dòng)均在1%的水平上顯著負(fù)向影響金融排斥、支付儲(chǔ)蓄排斥、信貸排斥和商業(yè)保險(xiǎn)排斥；同時(shí)，與表2的回歸分析結(jié)果相比，表8中互聯(lián)網(wǎng)使用情況的邊際效應(yīng)的絕對(duì)值均有所降低?？梢姡ヂ?lián)網(wǎng)使用情況可以通過社會(huì)互動(dòng)降低農(nóng)村家庭金融排斥，部分中介效應(yīng)存在，驗(yàn)證了假設(shè)H2。

表8 社會(huì)互動(dòng)在互聯(lián)網(wǎng)使用情況對(duì)農(nóng)村家庭金融排斥影響中的中介效應(yīng)

(二)信息關(guān)注的中介效應(yīng)

本研究進(jìn)一步選取信息關(guān)注作為中介變量，分析信息關(guān)注在互聯(lián)網(wǎng)使用情況對(duì)農(nóng)村家庭金融排斥影響中的中介效應(yīng)。具體來說，結(jié)合公式(2)進(jìn)行估計(jì)可知，互聯(lián)網(wǎng)使用情況在1%的水平上顯著正向影響信息關(guān)注；結(jié)合表2可知，互聯(lián)網(wǎng)使用情況均在1%的水平上顯著負(fù)向影響金融排斥、支付儲(chǔ)蓄排斥、信貸排斥和商業(yè)保險(xiǎn)排斥。本研究基于上述分析，進(jìn)一步在基準(zhǔn)回歸分析中加入信息關(guān)注這一中介變量分析互聯(lián)網(wǎng)使用情況對(duì)金融排斥、支付儲(chǔ)蓄排斥、信貸排斥和商業(yè)保險(xiǎn)排斥的影響。由表9可知，信息關(guān)注分別在1%、1%、1%和10%的水平上顯著負(fù)向影響金融排斥、支付儲(chǔ)蓄排斥、信貸排斥和商業(yè)保險(xiǎn)排斥；同時(shí)，與表2的回歸分析結(jié)果相比，表9中互聯(lián)網(wǎng)使用情況的邊際效應(yīng)的絕對(duì)值均有所降低?？梢?，互聯(lián)網(wǎng)使用情況可以通過信息關(guān)注降低農(nóng)村家庭金融排斥，部分中介效應(yīng)存在，驗(yàn)證了假設(shè)H3。

表9 信息關(guān)注在互聯(lián)網(wǎng)使用情況對(duì)農(nóng)村家庭金融排斥影響中的中介效應(yīng)

六、結(jié)論與對(duì)策

(一)結(jié)論

基于CHFS 2017數(shù)據(jù)，實(shí)證分析互聯(lián)網(wǎng)使用情況對(duì)農(nóng)村家庭金融排斥的影響及其作用機(jī)制，得出以下結(jié)論：(1)互聯(lián)網(wǎng)使用情況顯著負(fù)向影響農(nóng)村家庭金融排斥?；ヂ?lián)網(wǎng)使用情況對(duì)支付儲(chǔ)蓄排斥、信貸排斥和商業(yè)保險(xiǎn)排斥均具有顯著的抑制作用，其中對(duì)支付儲(chǔ)蓄排斥的抑制作用最為顯著，對(duì)信貸排斥的抑制作用次之，對(duì)商業(yè)保險(xiǎn)排斥的抑制作用最小。(2)互聯(lián)網(wǎng)使用情況對(duì)農(nóng)村家庭金融排斥存在顯著的年齡差異和區(qū)域差異?；ヂ?lián)網(wǎng)使用情況對(duì)戶主為老年和東部地區(qū)的農(nóng)村家庭金融排斥的影響最為顯著。(3)社會(huì)互動(dòng)和信息關(guān)注在互聯(lián)網(wǎng)使用情況對(duì)農(nóng)村家庭金融排斥的影響中發(fā)揮中介作用?；ヂ?lián)網(wǎng)使用情況可以通過社會(huì)互動(dòng)和信息關(guān)注降低農(nóng)村家庭金融排斥。

(二)對(duì)策

互聯(lián)網(wǎng)使用情況對(duì)降低農(nóng)村家庭金融排斥具有顯著的促進(jìn)作用，應(yīng)進(jìn)一步提高農(nóng)村家庭互聯(lián)網(wǎng)使用率、拓展線上線下社會(huì)互動(dòng)渠道、提升農(nóng)村居民的信息關(guān)注度等，以推進(jìn)農(nóng)村普惠金融發(fā)展。

1.提高農(nóng)村家庭互聯(lián)網(wǎng)使用率?；ヂ?lián)網(wǎng)使用率的提升能夠顯著降低農(nóng)村家庭受到金融排斥的概率，有助于優(yōu)化農(nóng)村家庭金融資產(chǎn)配置。地方政府應(yīng)不斷擴(kuò)大農(nóng)村地區(qū)互聯(lián)網(wǎng)的覆蓋面，進(jìn)一步加強(qiáng)農(nóng)村地區(qū)互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，尤其是要加大5G網(wǎng)絡(luò)等新型基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)力度，以持續(xù)提高農(nóng)村地區(qū)的互聯(lián)網(wǎng)普及率，從而提高農(nóng)村家庭的互聯(lián)網(wǎng)使用率，讓更多農(nóng)村家庭能夠參與到金融市場(chǎng)活動(dòng)中。同時(shí)，地方政府要加大對(duì)農(nóng)村地區(qū)互聯(lián)網(wǎng)使用的補(bǔ)貼力度，通過逐步出臺(tái)和完善電信產(chǎn)業(yè)、稅收等相關(guān)政策，對(duì)農(nóng)村居民使用互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行補(bǔ)貼，有效降低互聯(lián)網(wǎng)使用壁壘，以提高農(nóng)村居民對(duì)互聯(lián)網(wǎng)的可及性，從而讓農(nóng)村居民更好地共享“互聯(lián)網(wǎng)+”的發(fā)展成果，縮小城鄉(xiāng)之間的“數(shù)字鴻溝”。

2.拓展線上線下社會(huì)互動(dòng)渠道。社會(huì)互動(dòng)有利于增進(jìn)農(nóng)村家庭對(duì)金融知識(shí)的了解，進(jìn)而提升農(nóng)村家庭的財(cái)富管理能力。金融機(jī)構(gòu)應(yīng)采取線上線下相結(jié)合的方式，進(jìn)一步拓展社會(huì)互動(dòng)渠道，建立完善的金融知識(shí)培訓(xùn)體系。其中，線下活動(dòng)應(yīng)通過定期舉辦金融知識(shí)講座、金融教育培訓(xùn)、網(wǎng)點(diǎn)宣傳活動(dòng)等系統(tǒng)推進(jìn)金融知識(shí)普及活動(dòng)的開展，并結(jié)合現(xiàn)場(chǎng)的反饋情況，采取更具互動(dòng)性、趣味性的方式吸引農(nóng)村家庭參與到金融知識(shí)的學(xué)習(xí)中；線上活動(dòng)應(yīng)通過微博、微信、官方網(wǎng)站等渠道，提供豐富的金融知識(shí)教育與培訓(xùn)資源，以多元化的方式更好地滿足不同群體的學(xué)習(xí)需求，從而促進(jìn)農(nóng)村居民了解和掌握更多的金融知識(shí)。

3.提升農(nóng)村居民的信息關(guān)注度。信息關(guān)注度的提高有助于提升農(nóng)村居民的金融素養(yǎng)，從而提升農(nóng)村家庭的金融風(fēng)險(xiǎn)防范能力。其中，農(nóng)村居民應(yīng)自覺主動(dòng)關(guān)注財(cái)經(jīng)信息，通過書籍、廣播、電視、互聯(lián)網(wǎng)等拓寬農(nóng)村居民的信息獲取渠道，增進(jìn)其對(duì)金融知識(shí)的了解和掌握，以提高金融風(fēng)險(xiǎn)管理能力，從而能夠在家庭資產(chǎn)配置過程中更好地實(shí)現(xiàn)對(duì)金融資源的利用與整合；相關(guān)部門應(yīng)進(jìn)一步加大金融市場(chǎng)的監(jiān)管力度，通過建立健全法律法規(guī)體系，有效保障投資者的合法權(quán)益不受損害，以消除農(nóng)村居民對(duì)金融市場(chǎng)的畏懼感，提高農(nóng)村居民對(duì)財(cái)經(jīng)信息的接受度，進(jìn)一步引導(dǎo)農(nóng)村居民參與金融市場(chǎng)活動(dòng)。