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JFE | 疫病与金融发展

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2022/04/07 01:23发布
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一、研究背景

 

多种因素导致了地区之间金融体系发展的差异,这些因素包括法律制度(La Porta et al., 1997)、文化(Stulz and Williamson, 2003)、疾病(Beck et al., 2003)等。过往研究充分证明了,疫病会直接降低信任,在传染病爆发期间,人们出于防止病毒传播和囤积稀缺资源的原因,分享意愿也会大大降低。信任和分享意愿等文化因素是影响金融市场发展和功能的长期和关键,本文试图探究疫病是否能通过文化影响金融发展。

 

本文利用在法国殖民前舌蝇生存条件的地理差异,研究了传染病对现代金融发展的影响。舌蝇(TseTse fly)又名采采蝇,会传播一种对人类有害、对非洲牲畜致命的传染病,被称为非洲的“最大诅咒”,许多学者认为,如果没有舌蝇,非洲大陆的经济状况将大大改善(Alsan, 2015)。舌蝇的分布数据非常详细,且仅存在于非洲,这使得作者能够在其他适合苍蝇生存的地区进行安慰剂测试。舌蝇的这一特点有助于分离其他与热带气候相关的混杂因素的影响,提供了非常合适的疫病的经济影响的研究环境。

 

由于家养动物无法在舌蝇的影响下生存,蝇患地区的居民被迫放弃集约农业,依靠狩猎和采集卫为生。为了适应这种生存策略,当地人口划分为了小群体,因而造成了经济分裂,居民时常因资源稀缺而产生冲突。这进一步使得居民缺乏信任,群体之间和群体内部共享信息的意愿低。长期的生存限制也造成了当地不愿采用新技术的文化。

 

本文利用最新的地理参考数据,首先考察了疫病是否影响长期金融发展,然后探索了其影响金融的三个潜在渠道,包括信任、分享意愿和采用新技术的倾向。本文的发现为研究疾病影响现代金融的一系列文献提供了重要补充,证明了疫病也可以通过信任、分享意愿和采用新技术的倾向来影响金融发展,提供了对疾病与金融关系的更全面理解。此外,本文所使用的数据集中的金融发展指标的粒度较细,且包含了金融发展相关的多种性质,使作者能够灵活地控制各种固定效应,并能够检验国家、企业和家庭层面的各种金融发展指标。本文的研究表明,在设计促进金融发展的政策时,应考虑疫病对金融和运营机制(即信托)的长期影响。

 

二、相关数据

 

1.舌蝇适宜性指数(TSI)

 

本文使用Alsan(2015)构建的舌蝇适宜性指数(TSI),测量与舌蝇相关的传染病(人类和牲畜昏睡病)的殖民前流行率。TSI是根据昆虫生长模型、网格化气候数据和每个民族地区的地理空间数据得出的苍蝇稳态种群的标准化值。在本研究中,作者使用TSI进行民族地区层面的分析,并使用地区加权国家平均值进行国家层面的重新评估。

 

2.金融发展指标

 

本文使用了各种基于国家、企业和家庭的金融发展指标。

 

在国家层面,因为银行系统构成了非洲金融机构的很大一部分,本文使用了两个基于银行的金融发展跨国指标。私人信贷占GDP的比例衡量一个国家的储蓄通过金融机构流向私营部门的程度;另一个指标是存款占GDP的比例。

 

在企业层面,使用两种方法来评估企业从金融系统获得资金的程度。从世界银行企业调查中获得了集群层面的企业位置信息数据,将公司的位置与非洲民族地图相匹配。此外,利用位于非洲以外且位于南北回归线之间的公司进行安慰剂测试。本文考虑了两个企业级的金融发展指数。银行融资是指企业中通过向银行借款获得的营运资本的比例;外部融资是指由外部债权人(包括银行和非银行金融机构)融资的营运资本的比例。

 

在家庭层面,本文使用了世界银行金融包容数据库的17项家庭金融和金融科技准入指标。共使用12个指标来衡量家庭与金融机构互动和使用移动金融服务的程度。

 

3.机制指标

 

本文将信任、信息共享和采用新技术的倾向作为三种潜在机制,舌蝇的历史存在通过这三种机制影响非洲的现代金融发展。衡量这三个机制的主要数据来源包括世界银行的营商调查、全球金融包容数据库、非洲晴雨表、世界价值调查(WVS)和世界银行企业调查数据。

 

本文考虑了八个信任度,衡量研究对象对其亲属、邻居、法院、议会和银行等的信任,以及企业是否高利息或没有信贷额度。如果一个企业报告去年由于不利的利率而没有申请贷款,那么高利息变量等于1,否则为0;如果一个公司报告说它没有信贷额度,那么无信贷额度变量等于1,否则等于0。衡量信息共享的指标包括两个指标。私人征信机构指标指一个国家的私人征信机构所覆盖的成年(年龄大于15岁)人口的百分比;公共征信机构指标指是一个国家的公共征信机构所覆盖的成年(年龄大于15岁)人口的百分比。衡量新技术采用倾向的两个指标分别来自WVS和Fin-Scope数据库,衡量了研究对象对同意“科技让世界变得更美好”的说法的认同度和家庭采用新技术解决老年财务问题的倾向。

 

三、舌蝇与现代金融发展

 

本文评估了殖民前非洲各地舌蝇的普遍性和现代金融发展之间的关系。其中,国家层面的分析侧重于整体的金融发展;公司层面的分析强调公司获得外部融资的情况;家庭层面的分析则侧重于家庭获得融资的情况和他们对金融技术的使用。

 

1.舌蝇与整体金融发展

 

文章首先用图形展示了舌蝇与当今非洲整体金融发展之间关系。图4和图5分别为国家层面的TSI与私人信贷占GDP的比例和存款占GDP的比例之间的散点图。

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本文首先研究了舌蝇与整体金融发展之间的关系,使用的回归方程如下:

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其中因变量表示私人信贷占GDP的比例、存款占GDP的比例、私人征信机构指标或公共征信机构指标。是国家层面的控制变量。本文控制了奴隶出口、疟疾指数、SI、温湿度、经纬度、海岸线长度、宗教、黄金、钻石、石油、殖民者指标以及湿度和温度的交互作用等。β衡量了舌蝇和现代金融发展之间的关系。本文之后的分析都将在这一回归的基础上进行调整。

 

表2显示了金融发展(面板A)和信贷市场机构(面板B)关于舌蝇的估计结果。在面板A 中,因变量是私人信贷占GDP比例和存款占GDP比例;在面板B中,因变量是私人机构覆盖率或公共征信机构覆盖率。结果显示,舌蝇在殖民前流行率较高的国家,目前私人信贷与GDP和存款与GDP的比率较低;在人口密集的国家地区,企业获得的银行和外部融资较少,家庭从金融服务借款和使用金融服务的可能性较小。

图片

 

2. 舌蝇与家庭信任

 

本文为探索疫病影响金融的潜在机制,分别评估了舌蝇对家庭对金融机构的信任、一般信任和银行对企业的信任的影响。

 

首先,在(1)式的基础上,使用家庭层面的OLS回归来调查采采蝇在殖民的流行与如今家庭对金融机构的信任之间的关系。回归模型如下:

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其中因变量Outcomei,c表示对c国i家庭对金融机构的不信任。为了检验舌蝇对一般信任的影响,利用以下 OLS 回归分析舌蝇流行率的国内跨种族地点变化:

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其中,因变量Outcomei,e,c分别表示在民族地区e和国家c,家庭受访者i对大多数人的信任、对亲戚的信任、对邻居的信任、对法院的信任或对议会的信任。

 

估计结果如表3所示。A组中TSI在1%的水平上显著,表明舌蝇与家庭对金融机构的信任密切正相关。表3的B组结果显示,TSI在5%的水平上显著为负。这表明,在历史上受灾严重的国家地区,家庭总体上缺乏信任。在受舌蝇严重感染的地区,民族群体的信任程度较低,因为舌蝇通过阻止集约化农业系统的发展,帮助巩固了狭隘的民族身份。在公司层面的分析中,作者进一步控制了行业和民族地点的固定效应,以便从其他国家/民族相关的混杂因素中分离出舌蝇 蝇的影响,如与殖民遗产、地理、气候和文化相关的因素。

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之后,本文研究了接下来,本文研究了舌蝇和银行对企业的信任之间的关系。构建回归模型如下:

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其中因变量Outcomef,s,e,c指在行业s、民族地区e和国家c中,公司f的高利息或无信用额度变量。估计结果如表4中A组所示,TSI与所有衡量银行对企业信任的指标都有强烈的正相关,系数在5%以上的水平上是显著的。TSI每增加一个标准差,企业报告面临不利的高利率的概率就会增加近六%。这表明,与位于舌蝇低流行地区的类似公司相比,舌蝇流行地区的公司受到的银行信任较少。

图片

 

3.舌蝇与企业融资渠道

 

本文使用模型(4)估计了舌蝇与企业获得外部融资之间的关系。其中,因变量Outcomef,e,c是银行融资或外部融资。银行融资是指企业中通过向银行借款获得的营运资金的比例。外部融资是指由外部债权人(包括银行和非银行金融机构)融资的营运资本的比例。从带有国家固定效应的跨民族地区回归开始分析。估计结果如表4中B组所示,估计结果表明,TSI每增加一个标准差,企业从银行融资的机会就会减少约8.31个百分点,占样本中银行融资标准差的一半以上。TSI与获得银行融资有强烈的负相关。在所有回归中,TSI的系数都在1%的水平上显著,表明位于虫害高流行的国家的公司从银行和其他外部债权人那里获得的融资比低流行地区的类似公司少。随后,本文进一步提出了两套安慰剂和稳健性测试,以促进对结果的因果解释。

 

4.舌蝇与家庭金融

 

本文使用模型(2)评估了舌蝇与各种家庭财务指标之间的关系。表7展示了舌蝇对家庭向金融机构借款的影响。在表7中,模型因变量Outcomei,c是向金融机构借款、信用卡或抵押贷款。在所有的回归中TSI都在5%的显著性水平上为负,表明舌蝇飞与当前的家庭金融呈负相关。估算结果显示,国家层面的TSI每增加一个标准差,平均每个家庭向金融机构借款的概率就会减少大约6%。

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表8显示了舌蝇对家庭使用金融机构的影响。在表8中,模型因变量是汇款、公用事业费、学费、领取工资、政府转账或农业支付。TSI在1%的水平上显著为负,表明舌蝇飞与家庭使用金融机构发送/接收汇款、支付水电费和学费以及接受政府转移支付和农业支付的可能性呈负相关。综上所述,表7和表8中的证据表明,舌蝇在殖民前的流行程度与目前家庭向正规金融机构借款和利用金融机构进行交易的程度密切相关。

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5.舌蝇与采用新技术的倾向

 

本文进一步研究了舌蝇与家庭采用新技术意愿之间的关系。首先利用模型(2)进行了第一组基于WVS的检验,其中,因变量Outcomei,c是国家c的家庭i在是否认为新技术使生活变得更好。估计结果如表9的A组所示,TSI的系数在1%的水平上显著为负。TSI每增加一个标准差(0.83),人们对“有了技术,世界变得更美好”这一说法的认同程度就会下降6.053。

 

使用模型(3)基于Fin-Scope的数据进行了第二组检验。其中,因变量Outcomei,e,c是在民族地区e和国家c的家庭i是否准备学习使用关于金钱问题的新技术。估计结果如表9的B组所示,TSI与人们学习新金融科技的准备程度有强烈的负相关,系数都在1%的水平上显著。这表明家庭采用新的金融技术的意愿与历史上舌蝇的流行负相关。

 

总之,在历史上舌蝇盛行的国家,如今的人们对新技术往往没有那么积极的看法。舌蝇创造了一种不愿采用新技术的文化,这种文化在今天依然存在。

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6.舌蝇与金融科技的渗透率

 

最后,本文使用基于TSI的跨国变化的模型(2),检验了舌蝇和金融科技采用的衡量标准之间的关系。估计结果如表10所示。在表10的A组中,因变量是互联网交易或移动交易;在B组中因变量是汇款、公用事业费、学费、领取工资、政府转账或农业支付。表10中的结果表明,舌蝇在殖民前的流行对家庭采用金融技术产生了深刻的负面影响。根据表9的结果,这种负面影响可能是通过减少采用新技术的倾向来实现的。

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总之,本文在估计了舌蝇对金融发展的整体影响后,进一步表明,舌蝇会降低信任水平、信息共享机构的质量以及采用新金融技术的倾向。在舌蝇流行率较高的地方,人们的信任程度普遍较低,尤其是在金融机构。此外,银行对公司的信任度较低,私人信贷机构的覆盖率较低,人们不太可能学习新技术来管理自己的财务。这些结果大多是使用国家和年份的固定效应以及大量的家庭/公司协变量获得的。

 

本文的估计结果会受到遗漏变量和测量误差偏差的影响。遗漏变量偏差是指其他变量共同决定舌蝇殖民前流行和当前金融发展指标的可能性。这种偏差的符号取决于具体的遗漏变量。第二个问题是测量误差:TSI可能会捕捉到热带气候等其他因素对现代发展的影响。

 

本文利用舌蝇的两个特征解决内生性问题:(a)舌蝇只存在于非洲大陆;(b)其生存能力在很大程度上取决于特定的非单调温度要求。作者对非洲以外的南北回归线之间的所有地区(即美洲和亚太地区)进行了公司层面的测试。如果TSI只捕捉到热带气候和农业适应性的虚假影响,那么它对企业在非洲以外热带地区融资的预测能力应该是一样的;如果TSI捕捉到了舌蝇及其相关疫病的影响,那么这项措施在非洲以外应该没有预测能力。结果表明TSI与企业获得非洲以外资金的渠道没有统计意义的关系。

 

本文使用另一种有轻微扰动的TSI度量方式重新进行了公司层面的分析。因为舌蝇的生存能力取决于非单调的温度要求,以一种数量上轻微但生理上重要的方式操纵TSI公式中的温度输入可以产生有用的安慰剂指标。如果TSI只捕捉到了温度效应,那么在构建TSI时稍微操纵一下温度输入(向上和向下),应该不会改变其对企业获得外部融资的预测能力。相反,如果TSI恰当地捕捉了舌蝇及其相关疫病的影响,这些被操纵的措施应该对企业融资模式没有预测力。结果证实了后者。

 

四、讨论与总结

 

本文以舌蝇为背景,研究了传染病对金融发展的影响,证明了舌蝇的存在对企业和家庭获得外部融资以及对非洲金融技术渗透存在有害影响。Beck等人(2003)研究了疾病影响现代金融的正式机构渠道,而本文强调,舌蝇的负面影响也可以通过降低信任度、信息共享机构的质量和采用新技术的倾向来实现。因此,本文是对理解疾病-金融关系的文献的重要补充。

 

本文与研究金融发展深层根源的文献有关,也为旨在促进金融市场功能和发展的政策策略提供了新的见解。例如,尽管研究结果表明,传染病降低了人们分享信息的意愿,因此对金融市场产生了负面的影响,但也表明了建立和改善信息分享的基础设施可以是一个有效的补救措施。再比如,尽管文章的研究结果发现,传染病会降低人们和金融机构之间的相互信任,对金融系统的运作产生负面影响,但也意味着国家发起的增强信任的计划,如高度保护性的存款保险制度和政府支持的金融中介机构(如美国的小企业管理局),可以作为一种有效的手段来促进信任,从而促进金融。最后,尽管本文的研究结果表明,疫病会降低人们采用金融技术的倾向,对现代金融发展产生不利影响,但也表明了,对技术普及的政策,如补贴客户体验和反复使用新技术,可以有效促进金融发展。

 

总之,本文的研究结果证明了识别和了解影响长期金融发展的深层次因素的重要性,为相关研究提供了新的见解,促进了基于证据的金融政策的制定。

 

 

*文章来源:唧唧堂

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