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金融研究  2018, Vol. 461 Issue (11): 68-84    
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数字金融对农村金融需求的异质性影响——来自中国家庭金融调查与北京大学数字普惠金融指数的证据
傅秋子, 黄益平
中国人民银行国际司,北京 100800;
北京大学国家发展研究院/北京大学数字金融研究中心,北京 100871
Digital Finance's Heterogeneous Effects On Rural Financial Demand: Evidence From China Household Finance Survey and Inclusive Digital Finance Index
FU Qiuzi, HUANG Yiping
International Department, the People's Bank of China;
the National School of Development & Institute of Digital Finance, Peking University
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摘要 本文基于中国家庭金融调查和北京大学数字普惠金融指数,采用加入工具变量的面板数据回归,研究了数字金融对不同类别农村正规金融需求的异质性影响。结果表明:数字金融整体水平的提升一方面减少了农村生产性正规信贷需求概率,其中拥有智能手机的群体受影响更明显,另一方面也增加了农村消费性正规信贷需求概率,其中教育水平较高、有网购习惯的群体需求被激发较多,反映出数字金融提升效率、促进消费的多维度效应。本文首次通过实证方法研究了数字金融对农村金融需求的影响,为未来的农村金融政策提供了有益参考。
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傅秋子
黄益平
关键词:  农村金融  数字普惠金融  异质性影响    
Abstract:  Based on the Chinese Household Financial Survey and Digital Inclusive Financial Index of Peking University, this paper adopts a model with instrumental variables on panel data to study the heterogeneity of digital finance on different types of rural formal financial needs. The results show that different formats of digital finance have different effects on rural financial demand. On the one hand, development of digital finance reduces the level of productive rural formal credit demand. The effects with people using smartphones are more obvious. On the other hand, the demand for rural consumptive formal credit has increased with development of digital finance, especially for groups with higher education levels and online shopping habits, reflecting the multidimensional effects of digital finance such as improving transaction efficiency, and boosting consumption. For the first time, this paper conducts empirical research on the relationship between digital finance and rural financial needs, and also provides references for future rural financial policies.
Key words:  Rural Finance    Inclusion Digital Finance    Heterogeneity Impact
JEL分类号:  O12   R51   L86  
基金资助: * 本文受到2018年国家社会科学基金重大项目《数字普惠金融的创新、风险和监管研究》(课题号18ZDA091)的支持;
作者简介:  傅秋子(通讯作者),经济学硕士,中国人民银行国际司,Email: qiuzi_fu@163.com.
黄益平,经济学博士,教授,北京大学国家发展研究院,北京大学数字金融研究中心,Email: yhuang@nsd.pku.edu.cn.
引用本文:    
傅秋子, 黄益平. 数字金融对农村金融需求的异质性影响——来自中国家庭金融调查与北京大学数字普惠金融指数的证据[J]. 金融研究, 2018, 461(11): 68-84.
FU Qiuzi, HUANG Yiping. Digital Finance's Heterogeneous Effects On Rural Financial Demand: Evidence From China Household Finance Survey and Inclusive Digital Finance Index. Journal of Financial Research, 2018, 461(11): 68-84.
链接本文:  
http://www.jryj.org.cn/CN/  或          http://www.jryj.org.cn/CN/Y2018/V461/I11/68
[1] 陈雨露,2010,《中国农村金融发展的五个核心问题》,《中国金融》第19期,第87~89页.
[2] 陈云松,2012,《逻辑、想象和诠释:工具变量在社会科学因果推断中的应用》,《社会学研究》第6期,第192~216页.
[3] 程郁、韩俊和罗丹,2009,《供给配给与需求压抑交互影响下的正规信贷约束:来自1874户农户金融需求行为考察》,《世界经济》第5期,第73~82页.
[4] 甘犁和李运,2014,《中国农村家庭金融发展报告2014》,西南财经大学出版社.
[5] 甘犁、尹志超和谭继军,2015,《中国家庭金融调查报告2014》,西南财经大学出版社.
[6] 高帆,2002,《我国农村中的需求型金融抑制及其解除》,《中国农村经济》第12期,第68~72页.
[7] 苟琴和黄益平,2014,《我国信贷配给决定因素分析——来自企业层面的证据》,《金融研究》第8期,第1~17页.
[8] 郭峰、孔涛和王靖一,2017,《互联网金融空间集聚效应分析——来自互联网金融发展指数的证据》,《国际金融研究》第364(8)期,第75~85页.
[9] 郭峰等,2016,《数字普惠金融指标体系与指数编制》,北京大学互联网金融研究中心工作论文.
[10] 何广文和李莉莉,2005,《正规金融机构小额信贷运行机制及其绩效评价:mechanism and efficiency》,中国财经出版社.
[11] 黄益平和傅秋子,2017,《农村金融供给侧改革的方向》,《清华金融评论》第7期,第41~43页.
[12] 李锐和朱喜,2007,《农户金融抑制及其福利损失的计量分析》,《经济研究》第2期,第130~138页.
[13] 刘西川、陈立辉和杨奇明,2014,《农户正规信贷需求与利率:基于TobitⅢ模型的经验考察》,《管理世界》第3期,第75~91页.
[14] 刘西川、黄祖辉和程恩江,2009,《贫困地区农户的正规信贷需求:直接识别与经验分析》,《金融研究》第4期,第36~51页.
[15] 刘西川、杨奇明和陈立辉,2014,《农户信贷市场的正规部门与非正规部门:替代还是互补?》,《经济研究》第11期,第145~158页.
[16] 马九杰和吴本健,2014,《移动金融与普惠金融研究——互联网金融创新对农村金融普惠的作用:经验、前景与挑战》,《农村金融研究》第8期,第4~11页.
[17] 马晓青等,2012,《信贷需求与融资渠道偏好影响因素的实证分析》,《中国农村经济》第5期,第65~76页.
[18] 秦芳、吴雨和魏昭,2017《网络购物促进了我国家庭的消费吗——来自中国家庭金融调查(CHFS)数据的经验证据》,《当代经济科学》第39(6)期,第104~114页.
[19] 王定祥等,2011,《贫困型农户信贷需求与信贷行为实证研究》,《金融研究》第5期,第124~138页.
[20] 王曙光和杨北京,2017,《农村金融与互联网金融的"联姻":影响、创新、挑战与趋势》,《农村金融研究》第8期,第19~24页.
[21] 吴雨、宋全云和尹志超,2016,《农户正规信贷获得和信贷渠道偏好分析——基于金融知识水平和受教育水平视角的解释》,《中国农村经济》第5期,第43~55页.
[22] 谢平和徐忠,2013,《新世纪以来农村金融改革研究》,中国金融出版社.
[23] 谢绚丽、沈艳、张皓星和郭峰,2018,《数字金融能促进创业吗?——来自中国的证据》,《经济学(季刊)》第17卷,第1557~1580页.
[24] 杨汝岱、陈斌开和朱诗娥,2011,《基于社会网络视角的农户民间借贷需求行为研究》,《经济研究》第11期,第116~129页.
[25] 易纲,2008,《推动农村金融改革再上新台阶》,《中国金融》第1期,第12~14页.
[26] 余文建和焦瑾璞,2016,《利用数字技术促进普惠金融发展》,《清华金融评论》第12期,第2页.
[27] 张李义和涂奔,2017,《互联网金融对中国城乡居民消费的差异化影响——从消费金融的功能性视角出发》,《财贸研究》第8期,第70~83页.
[28] 中国互联网络信息中心,2018,第42次《中国互联网络发展状况统计报告》.
[29] 周小川,2012,《健全支持实体经济发展的现代金融体系》,《中小企业管理与科技》第35期,第19~22页.
[30] Angrist, Joshua D.,Jörn-Steffen Pischke. 2008. “Mostly harmless econometrics: An Empiricist?s Companion” Princeton University Press.
[31] Jiang W.2017. “Have Instrumental Variables Brought Us Closer to the Truth” Social Science Electronic Publishing..
[32] Patrick H. T.1966. “Financial Development and Economic Growth in Underdeveloped Countries.”Economic Development and Cultural Change 14(2): 174~189.
[1] 刘凤良, 章潇萌, 于泽. 高投资、结构失衡与价格指数二元分化[J]. 金融研究, 2017, 440(2): 54-69.
[2] 徐丽鹤, 袁燕. 财富分层、社会资本与农户民间借贷的可得性[J]. 金融研究, 2017, 440(2): 131-146.
[3] 孙浦阳, 张龑, 黄玖立. 出口行为、边际成本与销售波动——基于中国工业企业数据的研究[J]. 金融研究, 2015, 423(9): 159-173.
[1] 王曦, 朱立挺, 王凯立. 我国货币政策是否关注资产价格?——基于马尔科夫区制转换BEKK多元GARCH模型[J]. 金融研究, 2017, 449(11): 1 -17 .
[2] 刘勇政, 李岩. 中国的高速铁路建设与城市经济增长[J]. 金融研究, 2017, 449(11): 18 -33 .
[3] 况伟大, 王琪琳. 房价波动、房贷规模与银行资本充足率[J]. 金融研究, 2017, 449(11): 34 -48 .
[4] 祝树金, 赵玉龙. 资源错配与企业的出口行为——基于中国工业企业数据的经验研究[J]. 金融研究, 2017, 449(11): 49 -64 .
[5] 陈德球, 陈运森, 董志勇. 政策不确定性、市场竞争与资本配置[J]. 金融研究, 2017, 449(11): 65 -80 .
[6] 牟敦果, 王沛英. 中国能源价格内生性研究及货币政策选择分析[J]. 金融研究, 2017, 449(11): 81 -95 .
[7] 高铭, 江嘉骏, 陈佳, 刘玉珍. 谁说女子不如儿郎?——P2P投资行为与过度自信[J]. 金融研究, 2017, 449(11): 96 -111 .
[8] 吕若思, 刘青, 黄灿, 胡海燕, 卢进勇. 外资在华并购是否改善目标企业经营绩效?——基于企业层面的实证研究[J]. 金融研究, 2017, 449(11): 112 -127 .
[9] 姜军, 申丹琳, 江轩宇, 伊志宏. 债权人保护与企业创新[J]. 金融研究, 2017, 449(11): 128 -142 .
[10] 刘莎莎, 孔高文. 信息搜寻、个人投资者交易与股价联动异象——基于股票送转的研究[J]. 金融研究, 2017, 449(11): 143 -157 .
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