安圣涛,甘 杰,吴瑞泽(湖北经济学院,湖北 武汉 430205)
党的十八大以来,我国农村面貌日新月异,农村特色产业方兴未艾,脱贫攻坚开创了新局面。党的十九届五中全会指出,“十四五”时期需要补齐农业农村短板,守好“三农”阵地。2021年2月21日,中央一号文件《关于全面推进乡村振兴加快农业农村现代化的意见》发布,在新发展阶段要优先发展农业农村、全面推进乡村振兴,提高金融服务水平。
“三农”问题仍然是影响我国经济进一步发展的主要问题,农村金融是我国金融体系中的薄弱环节,影响了乡村振兴战略的推进。具体体现在,农村居民的金融素养、金融知识仍待提升,对储蓄、贷款保险等金融服务存在抵触心理。通过完善征信机制,拓宽资金来源渠道,加强乡风建设,有利于解决当前农村金融问题,促进乡村振兴(韩斐,孔亚茹,2021)。健全农村金融扶持政策、加强农村金融监管建设,可以推动农村金融和农村经济的可持续发展(王广睿,2021)。
已有多位学者对金融素养及其影响因素进行了研究(D.Remund,王英,何晟轩,张欢欢等)。D.Remund最初将金融素养局限在金融知识范畴。刘乃良(2021)认为金融素养是金融消费者应当具备的理解金融产品、概念和风险的能力。简言之,金融素养是金融态度、知识、技能、行为的集合,能理性地做出恰当有效的金融决策。在金融素养的影响因素研究方面,相关学者认为性别差异因素(王英、廖理、初众、张伟强,2019),年龄因素(张欢欢,W.David,C.Doriana,2017),理财建议、配偶学历、家庭分工因素(何晟轩,刘松涛,2020),工作性质因素(何雪松,贾立,谭雯,2019)均对居民金融素养有一定程度的影响。
从上述国内外有关金融素养研究中可以看出,虽然学术界对金融素养进行了不少研究,但较少以农村居民作为研究主体。如农村居民的金融素养的提升,一方面扩展了金融的包容性和普惠性,推动农村居民共享金融市场红利,提升居民幸福感。另一方面,有助于增加农村居民金融知识储备,做出理性的金融决策,防范金融系统性偏差,降低金融交易风险,对农村居民进行预防性保护。因此,本文围绕金融素养影响因素,研究乡村振兴战略下农村居民金融素养影响因素的同时,着重研究黔、鄂、晋三地农村居民金融素养的影响因素,以期为促进乡村振兴发展提出针对性建议。
将贵州遵义、湖北武汉、山西大同三地共750个家庭的问卷调查数据与CHFS(中国家庭金融调查的简称,西南财经大学中国家庭金融调查与研究中心进行的一项全国性的调查,数据样本覆盖上述三个省市)数据相结合。随着近几年的发展,CHFS数据反映出居民家庭金融背景差异虽然存在,但是在逐渐缩小。本文也将对农村居民金融素养的影响因素进行研究。
团队对贵州遵义、湖北武汉、山西大同共750户家庭进行实地调研,在调研过程中通过投放问卷进行数据搜集。调查问卷基于PISA测评方法(Program for International Student Assessment),主要围绕农村居民基本金融知识认知、金融知识理解和应用、风险和回报认知、金融规划等方面。通过考察农村居民对金融知识、金融产品、金融项目等内容的了解情况。结合三地的调查数据与CHFS数据,团队利用机器学习的黑箱属性,通过样本训练对金融素养评估指标进行精简,筛选出关键指标,同时利用python语言SKlearn机器学习库的XGBoost算法按变量重要性筛选指标。同时构建损失函数模型,通过使用SHAP模型事后解释的方法计算特征对模型输出的边际贡献。最后使用XGBoost模型对调查问卷中各指标进行训练,探究影响晋、鄂、黔三地农村居民金融素养的影响因素,并对此给出相应的对策建议。
农村居民相比城市居民,受教育的机会、家庭月平均收入较低,投资理财缺乏积极性,金融规划意识不强。如在金融基本知识认知层面,在存折、银行卡、信用卡、网银等银行基本业务中,了解1-2类银行产品的受访者占45.45%,了解3-4类的受访者占41.56%,了解5类及以上产品的受访者仅占12.9%,其中有22.59%的受访者存在不清楚哪类银行卡可以透支的情况;在金融规划方面,有29.68%的受访者由于知识欠缺或认为家庭收入较少而不进行收入用于消费、储蓄或投资的比例规划,有20%的受访者不清楚如何进行收入用途规划;在金融责任认知上,有38.06%的受访者不清楚消费者维权的途径,有12.9%的受访者不知道有哪些维护消费者权益的途径。
本文在过往研究的基础上选择了基本金融知识认知、金融知识理解与应用、风险与回报意识、信用维护意识、金融规划意识、金融背景认识、金融责任七个测度农村居民金融素养的指标,同时匹配了CHFS数据中的相关内容。为方便分析,本文对部分数值型指标进行了处理,具体变量描述性统计如表1。
由于指标的选择标准并不唯一,为减少误差、降低复杂性,团队利用机器学习的黑箱属性,利用python语言SKlearn机器学习库的XGBoost算法按变量重要性筛选指标。通过样本训练精简金融素养评估指标,避免出现因模型过于复杂导致预测精度低、运算速度慢等问题。
表1描述性统计
XGBoost是在GBDT(Gradient Boost Decision Tree)的基础上改进的分类器算法,通过将弱分类器集合形成一个强分类器,以提升分类效果。每个分类器基于上一轮分类器的残差进行训练,通过训练不断降低偏差,使分类结果达到最优,它从损失函数最小化开始推导,得到当前分类器的最优参数,其损失函数一般定义为:
训练第t棵新树时,XGBoost算法通过极小化以下目标函数来训练,不仅使用到了一阶导数,还使用二阶泰勒展开来近似原损失函数,例如:
损失值越小说明精度越高,特征对分类结果的贡献越大。最终表达式如下所示:
以上为XGBoost算法的简要推导,使用该方法对样本各项指标进行训练,既能保证结果的客观性,还能反映出各项指标的特征重要性。
SHAP是对模型进行可视化操作的方法,其主要思想是反映出各个特征对模型输出结果的边际贡献。本文利用SHAP进行指标分析,在选出重要指标的基础上精确得到各个指标在评级体系中的边际贡献大小、方向,去除了机器学习的“黑箱”属性。为评级指标赋予了解释意义,使评级体系便于理解。
(1)缺失值处理,少数被调查者只填写了部分调查问卷问题,因此在建模前先对缺失值进行填补,同时为了不改变数据分布,统一用调查问卷回答众数值进行填补。
(2)标准化处理,不同的问卷问题有不同单位,如选项问题0、1即离散数据类型和填空问题,并且不同调查问题之间数据水平相差较大,直接利用原始数据建模可能因量纲不统一对结果产生误差影响,故应先对原始数据进行标准化处理,消除数据存在不同量纲带来的影响,使用python语言对原始数据集进行z-score标准化处理为:
(3)划分训练集、测试集样本,使用python中SKlearn库的train_test_split函数进行随机抽样,组成70%的训练集、30%的测试集。
使用XGBoost模型对当期绿色信贷评级体系各指标进行训练,模型精度为79.833%,精度尚可。当前农村居民金融素养各指标的重要性,仅5项指标超过5%的影响力(question26,22,16,11,户籍),多数指标的影响力不超过3%,还有一项指标不具备影响力。其中QUESTION16(对商业保险的理解及运用)影响力最高,为7.31%,其次分别是QUESTION6(对银行各类理财产品、保险的了解)与QUESTION22(对贷款利率的选择),影响力分别为6.18%、6.07%,同时,我们也发现户籍性质对居民金融素养有一定影响力(5.47%)。
QUESTION16(对商业保险的理解及运用)在三地农村居民金融素养测评中影响力最高,这一原因可能是由于在2021年6月,商业银行财政部、农业农村部、银保监会联合发文称将拓宽完全成本保险和种植收入保险的实施范围,保障农业保险水平,稳定种粮农民收益。在国家政策的引领下,农村居民特别是以种植为生的农民逐步学会运用商业保险保护权益。
通过SHAP均值发现,在贵州地区,户籍性质对农村居民金融素养具有很强的负向影响,边际贡献为-0.23,同时QUESTION11(对贷款利率的了解)、QUESTION7(对银行卡的了解)也具有负向影响,SHAP值均小于-0.1;QUESTION16(对商业保险的理解及运用)则起到正向影响,SHAP值为0.217;其他指标影响力均较弱,整体来看负向影响较多。
贵州农村地区金融资源较少,农村居民受金融知识教育的机会也较少。贵州农村居民呈现出对商业保险的较为理解的特征,可能得益于贵州省政府与保险机构合力推进农业保险扩面、增品、提标。截至2021年1月,农业保险累计为762.82万户次农户及农业生产组织提供风险保障1763.22亿元,发挥了保险在分散农业生产风险、补偿农业灾害损失方面的积极作用,也在一定程度上深化了农村居民对商业保险的认识,对金融素养有显著正向影响。
在湖北地区,QUESTION11(对贷款利率的了解)对农村居民的金融素养具有极强的正相关关系,QUESTION22(对贷款利率的选择)也对居民金融素养有很强的正向影响;而QUESTION26(消费者维权意识)、QUESTION2(父母受教育的最高程度)、QUESTION1(对财经新闻的关注度)及性别都具有较强的负向影响,SHAP值均小于-0.05,整体来看负向影响较多。
湖北省农村居民对于贷款利率的了解程度及选择对金融素养有正向影响,这一结果可能得益于湖北省一系列提升居民金融素养的措施的落实。在2021年湖北省金融知识普及月中,主办方开展以“金融信息安全篇”“理财信贷篇”为主题的各项活动,向广大金融消费者和投资者宣传金融基础知识和金融风险防范技能,活动总受众超三千万人次。但在教育建设上,农村地区的教育建设有所欠缺,一定程度上使农村居民及其父母受教育程度偏低、消费者意识薄弱,间接导致湖北省农村居民的金融素养较低。
在山西地区,户籍性质对农村居民金融素养具有显著的正向影响,而QUESTION3(家庭月平均收入)具有极强的负向影响,且对农村居民金融素养的影响程度仅次于户籍性质。QUESTION21(是否会规划家庭收入用于储蓄、投资的比例)对农村居民的金融素养具有很强的正相关关系,SHAP值接近0.1。同时QUESTION16(对商业保险的理解及运用)、QUESTION7(对银行卡的了解)也对农村居民金融素养起到较强的正向影响;QUESTION5(对网上信用服务的了解)具有较强的负向影响,SHAP值小于-0.05,从整体来看正向影响较多。
山西广播电视台通过《每日经济》《财富对话》等节目普及金融知识,帮助居民树立理财意识;山西明确到2025年,山西商业健康保险市场规模力争超过400亿元,显著提高保险资金投资山西社会服务领域的比例。
通过对贵州省遵义市、湖北省武汉市、山西省大同市三地的农村概况及农村居民金融素养现状进行调研,从特殊性中概括出普遍性,得出以下三个方面。
根据三地调研数据的收集,农村居民的学历水平多为高中以下,在走访过程中了解到,农村居民普遍表现出对金融知识的求知欲,但风险意识较为淡薄。教育资源的分布不均和金融知识专题教育的缺乏使农村居民群体将自己剔除于金融体系之外,从而欠缺金融常识性教育和防范金融诈骗的能力,尤其是缺少对金融基础知识认知及金融产品的了解。
三地农村居民家庭收入水平普遍较低。当地农村信用社及银行是农村群体储蓄的主要金融机构,农村居民对银行产品缺乏了解一定程度反映出其缺少投资理财等金融需求,究其原因,家庭贫困抑制了农村居民潜在需求的现实转化,投资理财的积极性长期处于被动。
在部分农村地区,基础金融产品和服务的推广工作尚未落实,农村居民既不了解基础金融产品和服务,也缺乏对扶助农业农村政策的认识,这也反映出农村居民金融素养较低的现状。对基础金融产品和服务不了解的原因一是政府和金融机构宣传广度与深度不足;二是宣传途径较单一。
当前,金融机构未能精准把握农村居民的需求,导致金融产品服务供需脱节,相关的政策和产品也未能与农村居民的需求衔接。
农村居民在消费购物中是很容易受到忽视的群体,与城市消费者相比,农村消费者维权意识薄弱,维权难度也相对较高。大多数农民都有买到假种子、假饮料的经历,究其原因通常是被忽悠而购买,但最后往往都是不了了之。因为大多数农村消费者缺乏保留消费凭证等维权证据的意识和习惯,从而在维权过程中因无法提供相关证据而遭遇维权难题,同时消费者维权的成本较高,会被迫放弃维权。
本文运用贵州、湖北和山西三地共750户家庭的问卷数据与CHFS两套数据,探讨了农村居民金融素养的影响因素。区别于已有文献,本文试图填补国内农村居民金融素养影响因素实证研究的空白。具体而言,本文启示如下。
提高全民金融素养最快的方式当属对基础金融知识进行普及,特别是对于低收入家庭,建议将金融教育纳入义务教育的范围,以减轻农村家庭在金融教育上的负担。同时,应针对不同阶段的青少年群体进行差异化金融知识教育活动,在不同的学龄增设适应的金融基础教育类课程,帮助青少年从小树立正确的金融消费观念、提升金融素养、防范金融诈骗。
实现农村居民增收,一靠发展,二靠改革。就农业农村而言,实施农业发展方式转变是将农业生产由生产导向型向消费导向型转变,优化农业产业结构,推动农业产业化经营促进农业现代化,让农业成为农村居民的“富业”而非“副业”,真正实现“农业惠农”,实现农村居民增收。
制作金融知识短视频并投放至视频网站,同时在财经频道里打造乡村金融栏目,结合农村居民在金融活动中的遇到的问题,通过帮助农村居民解答问题以达到普及金融知识的目的。
政府引导金融机构走进农村。以贵州富民村镇银行为例,在金融活动中坚持“支农支小”的定位,通过普惠大走访,建立上门服务,在促进信贷资金精准投放于农村居民的同时促进农村居民了解信贷,从而提升农村居民的金融素养。
制定符合我国国情的法律措施,完善金融机构的义务,完善纠纷处理方式,实现权利、义务、责任、救助、法规共同作用。同时,设立农村金融消费者权益保护专章以保护农村消费者权益。立法与纠纷处理机制的完善,一定程度上保护了农村消费者权益的同时促进了农村居民提升金融素养。