微型金融社會效應評估方法研究

　　微型金融作為有效的扶貧手段在經濟社會發(fā)展中起著越來越重要的作用。對其社會效應的科學評估是微型金融進一步發(fā)展的前提。微型金融社會效應評估研究的核心難題在于存在樣本選擇偏差。本文在綜合該領域大量的研究文獻基礎上，系統(tǒng)論述了當前微型金融社會效應評估中能有效緩解或消除選擇性偏誤評估方法，為后續(xù)微型金融社會效應評估提供參考。

　　關鍵詞：微型金融;社會效應;樣本選擇偏誤

　　一、引言

　　2016年1月，國務院印發(fā)《推進普惠金融發(fā)展規(guī)劃(2016—2020年)》，首次出臺我國發(fā)展普惠金融的國家級戰(zhàn)略規(guī)劃。普惠金融通過向弱勢群體提供各種金融服務讓每個人獲得享受金融服務的權利，促進經濟社會發(fā)展并實現(xiàn)共同富裕。因此，如何對微型金融社會效應科學評估成為微型金融研究的重要課題。但由于樣本選擇問題導致的選擇性偏誤對微型金融社會效應評估產生不利影響，故本文擬對當前微型金融社會效應評估中能有效緩解或消除選擇性偏誤評估方法進行系統(tǒng)回顧，為后續(xù)微型金融社會效應評估提供參考。

　　二、微型金融社會效應評估面臨的問題與解決方法

　　微型金融社會效應是指向更多的弱勢群體提供金融服務，幫助他們消除貧困、增加家庭收入、促進消費和投資，提高子女受教育程度，改善健康醫(yī)療條件和提高婦女在家庭與社會中的地位等。其評估面臨的問題與解決方法如下：

　　1.反事實框架與選擇性偏誤

　　在考察微型金融社會效應的因果性貢獻時，可以在反事實框架下分析。接受微型金融服務的干預組或者未接受微型金融服務的控制組的個體i將會有兩種潛在的社會效應(Y0i，Y1)，i即：潛在社會效應=Y1i，Di=1(i沂干預組)Y0i，Di嗓=0(i沂控制組)但實際觀測到的社會效應是：Yi=Y0i+(Y1i-Y0i)DiY1i-Y0i為個體接受小額貸款的社會效應。

　　由于不同的個體接受小額貸款的干預效應不一樣，不可能同時觀測到某個體兩種潛在的社會效應，但可以比較同一類人接受小額貸款和不接受小額貸款的社會效應。實際上可觀測接受小額貸款與否的平均社會效應的差異表示如下：E[Yi渣Di=1]-E[Yi渣Di=0]={E[Y1i渣Di=1]-E[Y0i渣Di=1]}+{E[Y0i渣Di=1]-E[Y0i渣Di=0](1)其中，E[Y1i渣Di=1]-E[Y0i渣Di=1]為實際接受小額貸款服務的對象平均干預效應。E[Y0i渣Di=1]-E[Y0i渣Di=0]為選擇性偏誤。該選擇性偏誤主要來源如下：一是微型金融的服務對象可能根據(jù)自身具有不可觀測特征(如企業(yè)家精神等能力特征)而導致自我選擇;二是微型金融機構在提供微型金融服務的時候可能根據(jù)客戶的某些特征進行選擇(如貸款給比較富裕地區(qū)的對象等)。

　　選擇性偏誤會影響對微型金融社會效應的評價，嚴重時得出錯誤的判斷，因此很多研究的目的就是為了緩解或者消除這種選擇性偏誤。若從回歸分析的角度來考察微型金融的社會效應，設簡單回歸方程：Yi=琢+茁Di+著i(2)則(1)式重寫為：E[Yi渣Di=1]-E[Yi渣Di=0]=琢+茁+E[著i渣Di=1]-琢-E[著i渣Di=0]=茁+{E[著i渣Di=1]-E[著i渣Di=0]}其中，茁為我們所關心的微型金融的社會效應。E[著i渣Di=1]-E[著i渣Di=0]為選擇性偏誤。若Di和著i存在相關性，則E[著i渣Di=1]-E[著i渣Di=0]≠0從而因選擇性偏誤導致的內生性問題，使估計量茁有偏。接下來介紹幾種主要能夠有效緩解或者消除選擇性偏誤的方法。

　　2.樣本選擇模型和處理效應模型

　　(1)樣本選擇模型Heckman(1979)針對選擇效應進行建模提出了樣本選擇模型，設接受微型金融服務對象所產生的社會效應Yi滿足回歸方程：Yi=X'i茁+著i其中，X'為微型金融和其他控制變量的向量集合。Yi是否可觀測取決于二值選擇變量D(i獲得微型金融服務為1，否則為0)Yi=可觀測，Di=1不可觀測，Di=0嗓決定Di的方程為：Di=1，D*if00，D*i臆0嗓，D*i=W'i酌+ui其中，D*i為不可觀測的潛變量。假設ui服從正態(tài)分布，則P(Di=1渣Wi)=Φ(W'i酌)從而，E(Yi渣Yi可觀測)=E(Yi渣D*if0)=E(X'i茁+著i渣W'i酌+uif0)=E(X'i茁+著i渣uif-W'i酌)=X'茁+E(著i渣uif-W'i酌)=X'i茁+籽啄著姿(-W'i酌)姿(·)為反米爾斯比率函數(shù)。樣本選擇會導致Yi與Di的相關系數(shù)籽≠0，Heckman(1979)提出兩步估計法將姿(-W'i酌)引入回歸方程中對選擇性偏誤進行矯正。

　　(2)處理效應模型Maddala(1983)將樣本選擇模型直接應用于觀察研究中估計干預效應發(fā)展出處理效應模型。其和樣本選擇模型不同之處在于：一是選擇虛擬變量Di直接進入回歸方程;二是效應變量Yi對于Di都可以被觀測到。具體如下：選擇方程：D*i=酌Zi+ui，Di=1，D*i>00，其他嗓結果方程：Yi=茲Di+茁'Xi+著i其中，著i和ui分布及特征如上述樣本選擇模型。從而平均處理效應為：E[Yi渣Di=1]-E(Yi渣Di=0]=茲+籽啄著姿漬(酌'Zi)椎(酌'Zi)[1-椎(酌'Zi)]3.雙重差分模型淵Difference-in-Difference，DID冤Heckman&Hotz(1989)首次提出DID模型。若干預組和控制組都具有干預時間前后兩期的數(shù)據(jù)則可采用DID模型。該方法通過控制不隨時間改變的不可觀測的個體因素而導致的選擇性偏誤的影響而得到較為真實的結果。模型如下：Yit=茁0+茁1Tt+茁2Di+茁3T·tDi+滋i+著it

　　(3)其中，Tt=0，干預前1，干預后嗓;Dt=0，i沂控制組1，i沂干預組嗓在方程(3)中，在D不能完全隨機化的情況下，則D可能與不可觀測的個體特征滋i存在相關性，從而導致OLS估計不一致。但由于是面板數(shù)據(jù)，可以對方程(3)一階差分消掉滋i，整理得駐Yi=酌0+茁3Di+駐著i然后對上式進行估計的干預效應估計值茁3。雙重差分模型剔除了干預組與控制組在干預前個體差異的影響。

　　4.匹配法與傾向值匹配

　　(1)匹配法和上述的樣本選擇、干預模型和DID等方法中微型金融服務對象的參與決策基于一些不可觀察的因素不同，匹配法通過可觀察的變量對干預組和控制組相匹配。考察一般的微型金融社會效應結果方程：YT=g(TX)+UTYC=g(CX)+UC其中：T表示屬于干預組，C表示屬于控制組;X表示可觀測向量，U表示不可觀測變量。則干預組的社會效應為琢T=E[YT-YC渣X，D=1]=E[YT渣X，D=1]-E[YC渣X，D=1]若滿足基礎假設:YC彝D渣X則琢T=E[YT-YC渣X，D=1]=E[YT渣X，D=1]-E[YC渣X，D=0]但當可觀測向量X的維數(shù)比較多時，干預組與控制組中成員的匹配非常困難。Rosenbaum&Rubin’(s1983，1985)提出基于特定干預條件概率進行匹配的傾向值匹配方法(PSM)。

　　(2)傾向值匹配Rosenbaum&Rubin’(s1983，1985)提出，首先利用可觀測變量通過logit或probit模型計算出微型金融服務參與者接受干預的條件概率即傾向值P(X)，P(X)=Prob(Di=1渣X)然后根據(jù)傾向值對干預組成員和控制組成員進行匹配。從而微型金融的平均效應為：琢T=E[YT-YC渣P(X)，D=1]=E[YT渣P(X)，D=1]-E[YC渣P(X)，D=1]=E[YT渣P(X)，D=1]-E[YC渣P(X)，D=0]在實際應用中常采用貪婪匹配、最佳匹配和核匹配等(Dehejia&Wahba，2002;Dehejia，2005)方法對琢T進行估計。

　　5.隨機準試驗

　　隨機試驗是目前解決選擇性偏誤最理想的方法。通過對Di進行隨機分配，因此Di獨立于潛在的結果消除了選擇性偏誤，對于干預組和控制組來說，除了干預事件之外，確保從平均上來說二者完全一樣。但其主要缺點是現(xiàn)實中實施隨機實驗的成本較高。相對于隨機實驗而言，準實驗為自然發(fā)生，幾乎不需要什么成本。其主要原理是由于某些并非為了實驗目的而發(fā)生的外部突發(fā)事件，使研究對象被隨機的分在了干預組或控制組，其效力等同于隨機實驗。

　　三、結語

　　綜上，在我國當前“大力發(fā)展普惠金融”戰(zhàn)略規(guī)劃背景之下，微型金融作為重要的扶貧手段在社會經濟發(fā)展中起著越來越重要的作用。本文在反事實框架下分析樣本選擇性偏誤對微型金融社會效應評估帶來的不良影響，對有效緩解或消除樣本選擇性偏誤的樣本選擇模型、處理效應模型、雙重差分模型、傾向值匹配模型和隨機(準)試驗等計量方法進行系統(tǒng)梳理和總結。但對于具體微型金融社會效應評估問題，實際分析研究中經常會受到很多局限，真正可用的方法可能不多，不同的評價方法因其對樣本偏差的控制差異會帶來不同的結論，故在對微型金融社會效應進行評價的時候，需要根據(jù)評估對象產生的樣本數(shù)據(jù)特點等因素選擇科學而合理的評估方法來控制緩解甚至消除樣本選擇偏誤，從而得到客觀、真實的評價結果。

　　金融方向評職知識：在讀金融博士怎么發(fā)表論文

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