收稿日期：2021-11-29
修回日期：2021-12-11
正规金融发展视阈下
杨晓燕夏咏
（新疆农业大学经济管理学院，新疆乌鲁木齐830052）
摘要：在乡村振兴背景下，探讨正规金融发展对农户生计资本的影响对于实现可持续发展具有重要意义。本文基于可持续生计分析框架（SLA ），采用中国家庭追踪调查（CFPS ）第五期调研数据，运用似不相关回归模型（SUR ）和倾向得分匹配模型（PSM ）综合分析正规借贷对农户生计资本的影响。结果表明：（1）有正规借贷农户的生计资本总值高于无正规借贷农户，且两类农户各类生计资本均值差较大，正规借贷对农户的自然资本、物质资本、金融资本和社会资本均产生了显著的正向影响；（2）正规借贷显著提高了相对富裕农户的金融资本和社会资本，而显著降低了相对贫困农户的物质资本；（3） 正规借贷对西部和东北地区农户生计资本的影响效应较大，对中部和东部地区农户生计资本的影响效应较小。基于以上结论提出相关对策建议。
关键词：正规借贷；农户生计资本；影响因素；异质性分析
中图分类号：F830.479文献标识码：B 文章编号：1674-2265（2022）02-0059-09DOI ：10.19647/jki.37-1462/f.2022.02.008
作者简介：杨晓燕，甘肃武威人，新疆农业大学经济管理学院，研究方向为农村金融；夏咏，新疆乌鲁木齐人，新疆农业大学经济管理学院教授，博士生导师，研究方向为普惠金融、贸易经济。
一、引言及文献综述
在发展中国家，农民靠较低的收入水平积累储蓄比较困难，获得贷款可以帮助农户进行生计活动的投资并促进家庭经济增长。阿玛蒂亚·森（Amartya Sen ）在《贫困与饥荒》中指出：如果农户金融服务的基本权利丧失，那么其生计就会陷入恶性循环，而农户营运资金的可用性被认为是影响农业生产力和生
计的关键（Munodawafa 和Makacha ，2014）[1]。正规
借贷作为农村金融服务的最主要业务之一，为农户和小农场主提供了很多便利的金融服务，促进产生增收效应，这已成为发展中国家消除贫困和实现可持续发
展的重要方式（Bilal 等，2020）[2]。我国自1978年进
行农村正规金融改革开始，先后经历了改革开放恢复期（1979—1984年），快速拓展试水期（1984—1996年），问题凸显调整期（1996—2002年）及2003年
至今的快速拓展深化期①，近十几年的中央一号文件和《中共中央国务院关于实施乡村振兴战略的意见》无不强调发展农村金融的重要性。不断设立的村镇正规金融服务网点填补了农户“最后一公里”的金融服务缺失，日渐满足农户的金融服务需求，截至2020年9月底，我国已经组建村镇银行共1641家，覆盖全国31个省（自治区、直辖市，以下简称省份）、1306个县（市、区，以下简称县），其中中西部村镇银行占比达65.8%，县域覆盖率为71.2%②。立足于中国农村正规金融市场研究其对农户生计资本的影响，对更好实现正规金融发展和家庭资源优化配置无疑具有重大的现实意义。
关于正规借贷的研究，国内外学者主要围绕农户正规借贷需求、正规借贷约束、正规借贷可得性及还贷违约等几个方面展开。首先，在正规借贷需求层
基金项目：国家自然科学基金项目“连片特困地区少数民族农户贫困代际传递程度及传递机制研究——
以新疆为例”（71763027）；新疆自然科学基金项目“四地州农户生计转型程度测度、影响机制与路径优化”（2021D01A81）。
面，正规借款人要求借贷者提供具有“累退效应”的抵押物，也因此，正规借贷存在“嫌贫爱富”的现象（贺立龙等，2018）[3]，非正规借贷仍是满足农户借贷需求的重要途径（何广文等，2018）[4]。随着金融科技的兴起，由于其智能化、普惠化等特点，缓解了农户的借贷压力，进而间接降低了农户的正规借贷需求（杨明婉和张乐柱，2021）[5]。其次，在正规借贷约束层面，由于正规借贷的“高收入阶层倾向效应”，低收入家庭大多选择民间借贷，即使正规借贷约束缓解的低收入农户，由于其固有的借贷负担，容易形成代际传承固化效应（李勇辉等，2018）[6]，而提升家庭金融素养是缓解正规借贷约束的重要方式（彭积春，2019；陈雨丽和罗荷花，2020）[7，8]。最后，在正规借贷可得性及还贷违约层面，在延续至今的中国农村社会中以家庭为核心向外辐射延伸的“圈层结构”下（王磊玲，2018）[9]，“关系本位”作为农村的重要特点，农户的社会资本显得尤为重要，正规金融机构实施的联保机制更加深入体现了社会资本中的信任机制（徐慧贤等，2020）[10]，在偿还贷款阶段，正式的社会资本和家庭固有资产比例可提高农户的还贷能力和还贷意愿，降低其借贷违约的可能性（李庆海等，2018）[11]。另外，农户的个人、家庭和地区特征，如户主受教育程度、家庭负担、森林土地使用证书和所在村居金融软环境、硬环境等都会对正规借贷的获得产生不同程度的影响（Thi等，2018；
Dong等，2021）[12，13]。
英国国际发展部（DFID）于2000年提出可持续生计分析框架（SLA）。依据此框架，农户在获得正规借贷后，金融资本发生变化，“扰乱”其原有的生计资本格局，家庭的生计策略发生变化，继而影响生计结果。结合已有文献有关农户借贷与生计方面的研究发现，前期学者主要侧重小额信贷与农村生计的研究，其中尤以孟加拉国农村信贷发展机构（RDA）对农户生计的改善为重点研究内容（Jayati，2013；Ma-zumder和Lu，2015；Fenton等，2016）[14-16]，小额信贷有效促进了贫困人平滑消费，缓解了正规借贷约束。但在脱贫攻坚取得全面胜利的背景下，大多数农户不再满足于主要提供消费性需求的小额借贷，进而转向了对生产性需求促进作用较大的正规借贷（王慧玲和孔荣，2019）[17]。有学者研究发现农村“三权”抵押贷款会通过改变农户生计资本的组成，使生计策略和生计结果发生改变，政策性借贷、公益性借贷对农户生计资本的配置也具有明显的改善作用（肖轶和尹珂，2021；李立等，2017；杨永伟和陆汉文，2020）[18-20]。另外，有学者从社会资本的视角出发研究其与正规借贷的关系，发现拥有更多社会资本的农户往往更容易产生“精英俘获”，获得低息的正规借贷，且社会资本可显著降低农户的正规借贷配给（温涛等，2016；谭燕芝和胡万俊，2017）[21，22]。
综上，鲜有文献对正规借贷对农户生计资本的影响进行研究，在由多个主体共同参与的农村金融场域环境中，农户作为“微型经济体”，承担着相应的生产活动、教育、养老及文化代际传承等责任，正规
借贷资金作为促进农户内生发展动力转化、生计资本配置实现帕累托最优、缩小城乡收入差距鸿沟的关键因素，研究二者之间的关系具有重要的现实意义。基于此，本文使用中国家庭追踪调查2018年的微观调研数据，运用似不相关回归模型（SUR）、倾向得分匹配模型（PSM）和工具变量法等方法，创新性地综合量化分析正规金融对农户生计资本的影响，以期拓宽研究领域，为乡村振兴建设进程中农户生计可持续发展问题提供对策建议。
二、研究方法
（一）数据来源
本文所使用的数据来自北京大学中国社会科学调查中心（ISSS）实施的中国家庭追踪调查（China Fami-ly Panel Studies，CFPS）2018年的调研数据，CFPS 数据库中包含社区问卷、家庭成员和经济问卷等，样本覆盖25个省份、182个县，抽样省份人口占全国总人口的95%，数据库每隔两年更新一次，与同期执行的英国家庭追踪调查（UKHLS）相比，CFPS第五轮追踪的应答率仍具备国际水平。本文主要使用2021年公布的第五期调研数据，具有较好的样本代表性。
将2018年CFPS数据库中个人问卷、家庭成员问卷和家庭经济问卷筛选合并，剔除户主年龄小于16岁和大于85岁、电访、缺失、空白、不知道、不适用等样本，并对个别连续型积分变量用平均值进行缺失值替换，共得到农户样本数5957户。本文以问卷题目“为购买、建造和装修住房，您家是否有没还
清的银行贷款？”“除房贷外，您家是否有其他没有还清的银行贷款”界定是否为正规借贷农户，其中因为房屋贷款农户588户，其他贷款农户702户，两类贷款均有农户95户，共有正规借贷农户1195户，占20.41%；无正规借贷农户4762户，占79.59%。基于数据的可得性，将户主定义为“经济上的户主”，即财务回答人（杨晶等，2020）[23]，到县城的距离用CF-
PS数据库第二期公共问卷样本匹配所得。
（二）变量设置
1.被解释变量。本文参考前期学者对生计资本的量化研究，基于自然资源禀赋、社会文化习俗、心理认同度、城乡统筹政策及样本提供数据，对生计资本指标进行了调整，除可持续生计五边形框架之外纳入心理资本和政策资本（赵立娟等，2019；刘春芳等，2017）[24，25]，对这七类生计资本进行综合量化，详细的指标选取、说明及赋权情况见表1。
（1）自然资本：指与生计相关的资源流，包括土地、树木等。本文选取水源、人均拥有土地资产和使用主要能源三个指标。（2）人力资本：指农户的健康、知识和技能水平等。本文选取户主健康状况、家庭教育支出和家庭总人口数三个指标。（3）物质资本：指农户所拥有的用于维持生计活动的
物质资料。本文把物质资本细化为居住房屋类型、耐用消费品价值、农用机械价值和现金及存款总额四个指标。（4）金融资本：指农户在生产和消费过程中所需要的资金流，包括储蓄、基金和保险等。本文用商业性保险支出、家庭总金融资产和家庭总房产三个指标。（5）社会资本：指农户在进行生计活动时所需要或可以利用的社会资源，包括农户拥有的社会关系网络和活动能力。本文选取人情彩礼支出、邻居的帮忙程度和家庭交通通信费用三个指标。（6）心理资本：指农户对生活的心理期望值，是实现可持续发展的源动力。本文选取户主对生活的满意度和对未来的信心程度两个指标。（7）政策资本：指政府对农户的各种优惠补贴政
策，如种植补贴、农机购置补贴和畜牧良种补贴等。本文使用农户是否收到政府补贴和家庭医疗报销比例两个指标。在构建生计资本指标评价体系后，对选取指标进行标准化处理，消除指标类型、量纲和数量级上的差异。
2.解释变量。本文根据已有文献的相关研究，借鉴相关解释变量的选取（伍艳，2013）[26]，最终确定核心解释变量为农户是否拥有正规借贷。控制变量包括户主特征、家庭特征和社区特征。户主特征包括户主年龄、户主最高学历；家庭特征包括家庭成员外出务工人数占比、家庭负担比、家庭人口规模和农户生计多样性；社区因素包括村人均年收入和到县城的最近距离。村人均年收入反映农户所在村的整体生活水平和经济发展状况，到县城的距离反映了农户到商品交易便利、公共基础设施建设相对完善及从事第二、三产业生计活动地区的便利程度，即农户生计资本获取和生计活动转换的便利度。
自变量的具体指标选取及定义如表2。
（三）分析方法
1.T检验。本文先用描述性统计的方法对有正规借贷与无正规借贷农户的生计资本量化结果进行比较分析，通过独立样本T检验判断两类农户生计资本均值的差异是否显著。
2.因子分析法。前期学者多都采用熵值法对生计资本权重进行测算，但熵值法不能有效消除数据相关性，考虑到本文样本变量之间的相关关系和因子分析“旋转”和“降维”功能，本文使用因子分析法和因
表1：生计资本指标的选取、说明及赋权
生计资本自然资本（NC）
人力资本（HC）物质资本（MC）
金融资本（FC）社会资本（SC）心理资本（WC）政策资本（PC）
测量指标
水源N1
人均拥有土地资产N2
使用主要能源N3
户主健康状况H1
家庭教育支出H2
家庭总人口数H3
居住房屋类型M1
耐用消费品总值M2
农用机械总值M3
现金及存款总额M4
商业性保险支出F1
家庭总金融资产F2
家庭总房产F3
人情彩礼支出S1
邻居帮忙程度S2
交通通信费用S3
个人生活幸福指数W1
对未来的信心程度W2
是否收到政府补助P1
家庭医疗报销比例P2
赋值说明
窖水、雨水=1；江河湖水、池塘水、山泉水=2；井水/其他水=3；
自来水=4；桶装水、纯净水和过滤水=5
家庭人均土地资产（元）
柴草=1；煤炭=2；沼气=3；天然气/液化气=4；电=5
不健康=1；比较健康=2；一般=3；很健康=4；非常健康=5
家庭总教育支出（元）
家庭总人口数（人）
平房/其他房=1；四合院=2；单元房=3；小楼房=4；别墅/联排别墅=5
家庭实际耐用消费品总额（元）
家庭实际农用机械总额（元）
家庭拥有现金及存款总额（元）
家庭商业性保险支出总额（元）
家庭金融资产总额（元）
家庭拥有房产总价值（元）
家庭人情彩礼等支出总额（元）
非常不信任—1—2—3—4—5—〉非常信任
家庭交通及通信上网费用总额（元）
很不满意—1—2—3—4—5—〉非常满意
很没信心—1—2—3—4—5—〉很有信心
否=0；是=1
家庭医疗自付花费与医疗总花费占比（%）
权重
0.3314（+）
0.3513（+）
0.3173（+）
0.3875（+）
0.2650（+）
0.3475（+）
0.2498（+）
0.3116（+）
0.2228（+）
0.2157（+）
0.3934（+）
0.3443（+）
0.2622（+）
0.3531（+）
0.3463（+）
0.3006（+）
0.4849（+）
0.5151（+）
0.4315（+）
0.5685（+）
子综合得分测算权重。且通过SPSS 计算KMO 和巴特利特球型检验结果显示P 值为0.000，变量间具有很强的相关性，拒绝各变量相互独立的假设，KMO 取样适切性量数为0.676>0.600，各变量间信息重叠程度尚可，故样本适合用因子分析法计算权重。
3.似不相关回归模型。Zellner 在1949年首次提出了似不相关回归（Seemingly Unrelated Regression ，
SUR ）模型，该模型中各方程变量之间没有内在联系，但各方程的扰动项之间存在相关性，得到的回归系数估计量比用最小二乘法得到的估计量更有效
（Zellner ，2012）[27]
。考虑到待标定参数导致生计资本
间存在同期相关性，拟构建SUR 模型对七类生计资本联合建模。计算公式为：
ìíî
ïï
ïïïïïïY NC =α1+β1X fcr +β2X hoa +β3X hoe +β4
X fgw +β5
X fbu +β6X fas +β7X fld +β8X pvi +β9X dfc +μ
1⋯⋯
Y PC =α7+β1X fcr +β2X hoa +β3X hoe +β4
X fgw +β5
X fbu +β6X fas +β7X fld +β8X pvi +β9X dfc +μ
7（1—7）式中，Y NC 为自然资本，X mic 为农户是否有正规借贷；X hoa 为户主年龄；X hoe 为户主最高学历；X fgw 为家庭外出务工人数占比；X fbu 家庭负担比；X fas 为家庭人口规模；X fld 为家庭生计多样性；X pvi 为农户所在村人均收入；X dfc 为农户所在村到县城的最近距离；αn ，β1，β2，
⋯，β9为待标定参数；μn 为误差项，其中人力资本、物质资本、金融资本、社会资本及心理资本分别用Y HC 、Y MC 、Y FC 、Y SC 、Y WC 表示，式中不再一一列举。
三、结果与分析
（一）生计资本的现状比较
通过独立样本T 检验得到有无正规借贷农户的生计资本量化结果，如下表3。统计结果显示，有正规借
贷与无正规借贷农户生计资本总值分别为2.0802和2.0288，有正规借贷农户的自然资本、人力资本、物质资本、金融资本和社会资本均高于无正规借贷农户，且两类农户的前五类生计资本均值差异均在
1%显著水平上通过检验，而有正规借贷农户心理资本略低于无正规借贷农户，政策资本无显著差异。总样本中各类生计资本均值差较大，心理资本的平均水
平最高，达到0.7669，金融资本平均水平最低，为0.0067，原始数据也显示，即使是有正规借贷农户样本中家庭总金融资产均值也仅为0.13万元，无正规借贷农户的金融资产均值仅为0.07万元，说明当前在我国农村地区，农户对股票、基金、信托、外汇产品等金融产品了解较少且持有率低。从两类农户样本的均值来看，有正规借贷农户与无正规借贷农户的七类生计资本大小排序均为：心理资本＞政策资本＞自然资本＞人力资本＞社会资本＞物质资本＞金融资本。
（二）生计资本的影响因素分析
本文首先对似不相关回归（SUR ）方程组进行布伦斯—帕甘（Breush-Pagan ）异方差检验，检验结果拒绝存在同方差的原假设，故使用SUR 模型可以减少系统估计时带来的偏误。接着通过stata16.0软件进行多重共线性检验，各解释变量的方差膨胀因子VIF 值均在1.2左右，在判断标准10以内，说明不存在共线性问题。另外，由于解释变量家庭因素中人口规模与人力资本中二级变量家庭总人口数重合，因此，在计量过程中没有再对这两个变量进行回归，详细回归结果见表4。
由回归结果可知，是否有正规借贷对农户的自然资本、物质资本、金融资本和社会资本均产生显著的正向影响。综合来看：（1）是否正规借贷对自然资本
产生正向影响，这与伍艳（2013）[26]
的研究结果相反。
样本中有正规借贷与无正规借贷农户的土地资产均值分别为4.43万元、2.91万元，说明农户拥有正规借贷后从事农业规模经营的可能性变大，转入土地获得的边际收益变大，土地转入可能性更高，自然资本增高。另外，部分农户缺乏足够抵押物，获得的正规借贷额度相对较低，无法从事其他非农生计活动，其他生计资本的相对匮乏使得他们会更依赖本身拥有的自
表2：自变量选取及特征描述
变量名称贷款因素：Loaf 是否有正规借贷：Forl 家庭因素Famf 户主年龄：Age
户主最高学历：Edu 家庭成员外出务工人数占比：Dwfo 家庭负担比：Bur 家庭人口规模：Fam 农户生计多样性：Divl 社区因素：Comf 村人均年收入：Pinc 到县城最近距离：Dis 所在区域：Area 指标定义否=0；是=1
户主年龄（岁）文盲及幼儿园=1；小学=2；初中=3；高中=4；
大专及以上=5
家庭成员外出务工人数占家庭总人口数(%)家庭教育、医疗、养老等支出占总收入的比重（%）家庭总人口数（人）家庭参加各类生计活动的总数（种）农户所在村人均年收入（万元）农户所在村到县城的最近距离（里）东北=1；西部=2；中部=3；东部=4均值0.21
55.852.220.190.324.011.441.2252.552.65标准差0.40
13.73
1.07
0.24
0.342.010.811.1436.490.07
然资本，此时生计脆弱性也会表现得更加明显。（2）从原始数据来看，总样本中有正规借贷与无正规借贷农户的耐用消费品均值分别为5.11万元、2.12万元；有正规借贷与无正规借贷农户的农用机械总值1000元上的占比分别为38.16%、29.06%，且前者农用机械均值为后者的两倍，说明农户获得正规借贷后显著促进了耐用消费品和农用机械如旋耕机、脱粒机等的购买，有效促进了农业社会化服务
和生产技术的提高，物质资本自然较高。（3）农户获得正规借贷后，对生计策略的认知和接受更容易，投资信心逐步增强，选择呈现多元化。当低额度的民间借贷不足以满足生产性需求时，农户更倾向选择正规借贷从事非农生计活动，促进金融资本增加；但相较于城镇居民，农村地
区家庭所拥有的金融资本普遍偏低，农户商业保
险率参保率仅24.92%，相较于无正规借贷农户
21.19%的商业保险参保率，有正规借贷农户由于
其金融意识、保险意识的不断强化，商业保险参
保率达到39.75%。（4）经济学中关于社会资本主
要围绕人情彩礼支出、党员干部等指标展开研
究，前期学者也从社会资本角度分析农户借贷行
为（徐慧贤等，2020；李庆海等，2018；谭燕芝
MMCLOUD等，2017）[10，11，22]，社会资本关系到农户正规借贷
资源的可及性，农户获得正规借贷后很可能会转
向其他类型的生产经营活动，顺势拓展社会关系
网络，正规借贷背景下的联保机制、互助合作
社、家庭农场也有助于积累农户相对缺乏的制度
化社会资本，因此，社会资本可能会成为“拐杖
逻辑”中农户获得正规借贷的“拐杖”。
在家庭因素方面，户主年龄对自然资本、人力资本、金融资本产生显著的负向影响，对社会
资本、心理资本和政策资本产生正向影响。一般
来说，年龄较大的户主在借贷博弈过程中会对借
贷渠道产生路径依赖特征，通常不会选择从正规
金融机构借款，转入土地规模化经营的可能性较
小，对教育的重视程度降低，而由于长期积累的
地缘、亲缘关系，社会资本必然较高。户主最高
学历对自然资本、物质资本、金融资本和社会资
本在1%显著水平上具有正向影响，说明户主学
历提高会增加正规金融知识的获取，教育、社会
资源及家庭福利都有显著改善。家庭打工人数占
比对自然资本有正向影响，对人力资本、金融资
本和政策资本产生负向影响，一方面，说明家庭
世界纪录申请
打工人数增多、收入提高的情况下，农户消费提档升级后对水源、能源的使用质量追求更高；另一方面，在“理性小农”命题下，家庭收入越多的农户越倾向用自身拥有的收入弥补消费流动性需求，即使资金供不应求，也会因为正规借贷审批程序、抵押担保等原因拒绝借贷。家庭负担比对除政策资本外的其他五类生计资本均有显著的负向影响。家庭人口规模对物质资本、金融资本和社会资本有显著的
正向影响，说明家庭人口规模越大，生计来源方式越多，拥有更多的家庭财富也有利于更好地维持社会关系网络。生计多样性在5%显著水平下对自然资本、物质资本产生负向影响，对人力资本和政策资本产生显著正向影响，当农户从事个体私营或其他非农、兼农生计活动时，大概率会转出土地、出售农用机械，同时转向其
表3：有正规借贷农户与无正规借贷农户生计资本比较
生计资本自然资本:NC 人力资本:HC 物质资本:MC 金融资本:FC 社会资本:SC 心理资本:WC 政策资本:PC
样本量
总体
均值
0.3679
0.2097
0.0649
0.0067
0.2614
0.7669
0.3618
5957
标准差
0.1569
0.1336
0.0810
0.0207
0.0801
0.2144
0.2453
有正规借贷农户
均值
0.3790
0.2268
0.0730
0.0131
0.2684
0.7581
0.3618
1195
标准差
0.1644
0.1252
0.0783
0.0303
0.0805
0.1994
0.2452
无正规借贷农户
均值
0.3651
0.2052
0.0629
0.0051
0.2597
0.7690
0.3618
4762
标准差
0.1549
0.1353
0.0815
0.0172
0.0799
0.2179
0.2454
T检验结果
(双尾)
***
***
***
***
***
*
ns
注：***、**和*分别表示在1%、5%和10%水平上显著；ns表示p≥10%，不显著。下同。
表4：生计资本影响因素回归结果
Loaf Forl Famf Age Edu Dwfo Bur Fam Divl Comf Pinc Dis Area R2 N 自然资本
NC
0.0107**
(2.1603)
-0.0365***
(-3.3946)
0.0725***
(9.4798)
0.0328***
(3.5929)
-0.0313***
(-5.5018)
-0.0247
(-1.1579)
-0.0286**
(-2.4630)
0.4107***
(7.5616)
-0.1970***
(-13.190)
YES
0.1281
5957
人力资本
HC
0.0012
(0.2763)
-0.1660***
(-17.986)
-0.0069
(-1.0379)
-0.0206***
-2.6108
-0.0242***
-4.8824
-
-
0.0740***
(7.8124)
-
0.0545
(-1.1587)
-0.0184
(-1.4155)
YES
0.0855上海佳程广场
5957
物质资本
MC
0.0052**
(1.9606)
0.0011
(1.1972)
0.0146***
一见如故再见陌路(3.5991)
0.0007
(0.1420)
-0.0076**
(-2.5000)
0.1266***
(11.1822)
-0.0123**
(-1.9900)
0.2400***
(8.3203)
0.0205***
(2.5812)
YES
0.0762
5957
金融资本
FC
0.0055***
(8.2350)
-0.0050***
(-3.4772)
0.0079***
(7.7200)
-0.0046***
(-3.7756)
-0.0025***
(-3.3247)
0.0201***
(7.0300)
0.0017
(1.0649)
0.1007***
(13.8201)
-0.0038*
(-1.9143)
YES
0.1008
5957
社会资本
SC
0.0060**
(2.2287)
0.0271***
(4.6619)
0.0254***
(6.1596)
-0.0026
(-0.5348)
-0.0122***
(-3.9582)
0.0374***
(3.2488)
0.0089
(1.4149)
0.1682***
(5.7325)
0.0217***
(2.6896)
YES
0.0238
5957
心理资本
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-0.0092
(-1.2653)
0.0286*
(1.8228)
-0.0177
(-1.5925)
0.0008
(0.0637)
-0.0491***
(-5.9193)
0.0072
(0.2303)
0.0035
(0.2073)
0.0982
(1.2414)
-0.0109
(-0.5034)
YES
0.0085
5957
政策资本
PC
0.0061
(0.7538)
0.1614***
(9.2380)
0.0109
(0.8813)
-0.0759***
(-5.1205)
0.0090
(0.9718)
0.0258
(0.7464)
0.1620***
(8.5850)
-0.2997***
(-3.3987)
0.0877***
(3.6162)
YES
0.0593
5957
注：括号内为z值。
婆罗多舞
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