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洞察 | “三无一有”研究的方法设计

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转载于:仁达普惠公益


导 语

经济可持续、社会可持续和环境可持续的全面协调发展是当今世界的共同挑战,诺贝尔和平奖获得者穆罕默德·尤努斯提出的“三无世界”理念(无贫困、无失业、无净碳排放)为此提供了重要思路。尤努斯一生的努力可以总结为通过对弱势乡村地区的金融赋能,帮助乡村对抗贫困、失业和污染。近两年来,结合中国的实际情况,在世界资源研究所(美国)北京代表处(WRI)的资助下,上海仁达普惠金融发展研究基金会(以下简称“基金会”)组织专家学者形成课题组,在吸收尤努斯理念的基础上进行中国本土化创新。以基金会副理事长贝多广为代表的课题组提出新时代中国乡村可持续发展的“三无一有”理论框架:“无返贫、无失业、无净碳排放、有金融健康”,即通过全面培育乡村个人、企业和集体的金融健康,推动乡村增加收入、创造就业、保护环境全面协调发展。

本篇摘编内容将关注“三无一有”研究的设计与方法。

研究方法概述

本研究采用多维度、多层次的综合分析框架,确保系统把握金融健康与三无目标之间的互动关系。研究框架包含三个相互交叉的关键维度:

  • 金融健康维度采用中国普惠金融研究院(CAFI)开发的评估框架,包含日常管理、财务韧性、投资未来和掌控力四个方面,并结合金融素养的知识、态度和技能要素构成完整评估体系。这一框架既考量客观财务状况,又关注主观体验和能力表现,能够全面反映个体的金融健康状态。

  • 三无目标维度细分为无贫困、无失业和无净碳排放三个方面,分别关注贫困风险防范、就业创业能力和环境友好行为。每个目标维度进一步细化为可操作化的观测指标,如家庭应急储蓄水平、创业成功率、绿色技术采用意愿等,确保研究结果的可测量性和可比较性。

  • 区域特征维度考虑了地理环境、产业结构、人口特征和发展阶段等因素,作为调节变量分析其对前两个维度关系的影响。这一维度特别关注区域差异如何影响金融健康与三无目标的关联路径,为差异化政策提供依据。

在层次方面,研究采用微观、中观到宏观的多层分析方法:

  • 微观层次关注个体和家庭的金融健康状况及其对三无目标的影响,探究个体决策机制和行为模式;

  • 中观层次聚焦社区、村集体和产业组织层面的金融健康生态和资源配置机制,分析组织行为和集体行动逻辑;

  • 宏观层次考察地方政策环境、金融市场结构和区域发展战略的影响,探究制度环境与结构性因素的作用。

研究方法上,本研究采用混合研究方法(Mixed Methods Research),综合定量和定性分析策略:

  • 系统文献梳理:构建金融健康与三无目标关联的理论框架,分析现有研究成果与实践经验;

  • 深度访谈:针对不同类型的调研对象设计差异化的半结构化访谈提纲,涵盖农村居民、村镇干部、金融机构代表和地方政府相关部门负责人,深入探讨金融健康与三无目标的关联机制;

  • 焦点小组讨论:组织不同群体的讨论会,促进参与者互动,获取关于贫困风险应对、就业创业路径和环境友好行为的集体观点;

  • 问卷调查:设计结构化问卷,系统收集农村居民的金融健康状况、金融素养水平和三无目标相关行为数据;

  • 实地观察:通过参与式观察,记录农村金融服务设施的使用情况、村民日常金融行为和可持续生产生活实践;

  • 案例研究:选取具有代表性的案例进行深入研究,包括在实现无贫困、无失业和无净碳排放方面取得显著成就的个人、家庭或村落。

这种多方法融合的研究设计既能获取广泛的量化数据,又能深入理解复杂的社会现象和行为机制,确保研究结果的全面性和深度。

研究对象与抽样策略

本研究基于区域代表性原则,选择了东西部差异显著的两个研究地点:

  1. 浙江省遂昌县:代表东部山区县,具有山地地形、生态资源丰富、产业转型中、人口外流严重等特点。这一地区面临着传统农业转型、生态保护与开发平衡、人口老龄化等挑战,同时也拥有生态优势和特色产业发展潜力,是典型的东部山区发展模式代表。

  2. 成都市周边乡村:代表西部城市近郊乡村,具有平原地形、城乡融合发展、多元产业结构等特点。这一地区受城市辐射影响显著,产业多元化程度高,既保留传统农业根基,又积极发展休闲农业、乡村旅游等新业态,是城乡融合发展的代表区域。

这种东西部对比设计有助于发现区域特征对金融健康与三无目标关系的调节作用,为不同类型乡村地区的金融支持政策提供差异化建议。

研究对象主要包括三类群体:

  • 一般居民和中老年群体:聚焦其风险防范能力与贫困预防需求,特别关注健康风险应对、金融欺诈防范和价值保全能力。这一群体是乡村弱势群体的代表,金融健康状况往往较差,也是防范返贫风险的重点关注对象。

  • 青年群体:聚焦其金融态度、信用维护能力和数字金融技能,关注这些因素对就业创业的支持作用。这一群体是乡村发展的活力来源,其金融健康状况直接影响乡村创新创业活力和可持续发展能力。

  • 乡镇集体和主要经营者:聚焦其可持续发展金融需求,关注绿色有机生产、混合金融应用和气候风险应对等能力。这一群体是乡村产业发展的引领者,其金融健康状况和可持续发展理念对整个乡村的发展方向具有示范作用。

考虑到研究的深入性要求和资源限制,研究采用中小规模但结构合理的样本设计:深度访谈约50人,焦点小组讨论4-6场,问卷调查与访谈对象匹配的25人,典型案例研究6-8个。抽样过程遵循多样性原则,确保各类群体、不同收入水平、不同教育背景的村民都有合适比例的代表,同时特别关注留守老人、返乡青年、新型农业经营主体等特殊群体。

数据收集策略

为获取丰富而深入的研究数据,本研究设计了多元化、多层次的数据收集策略:

  • 三无目标导向的访谈设计:针对三无目标设计了专门的访谈内容,通过问题设计引导受访者分享与各目标相关的金融经历和观点。例如,在无贫困目标方面,设计了"您认为生活中哪些情况最可能导致家庭经济困难?您是如何提前发现这些风险的?"等问题;在无失业目标方面,询问"您在创业前是如何评估风险和收益的?哪些金融因素影响了您的决策?";在无净碳排放目标方面,探询"您曾投资过哪些环保技术或设备?做这一决定的主要考虑因素是什么?"等。

  • 多层次数据收集:从个体、家庭、社区和机构等不同层次收集互补信息。在个体层面,重点收集金融健康状况、金融素养三要素和三无相关行为数据;在家庭层面,关注家庭资产负债情况、财务决策过程、风险应对策略和可持续发展实践;在社区层面,调查社区金融服务生态、信息网络结构、集体经济发展状况和社区可持续发展实践;在机构层面,了解金融产品与服务供给、金融教育与支持项目、政策环境与协调机制以及创新实践与典型经验。

  • 情境化数据采集:为更准确把握金融行为与三无目标在真实情境中的表现,研究设计了情境化数据采集策略,通过特定场景观察捕捉更加真实和动态的行为数据。例如,观察健康支出决策情境、保险购买情境、创业资源获取情境、绿色技术投资情境等,并通过结构化观察表、行为追踪日志、情境照片和视频以及参与式反思等方法进行记录和分析。这种情境化数据收集策略超越自报式数据的局限,获取更加真实、动态的行为信息。

  • 政策与实践对接:系统收集与三无目标相关的国家和地方政策文件,建立政策数据库;针对关键政策的实际执行情况开展调研,了解政策知晓度、执行过程、受益情况和调适需求;收集与三无目标相关的创新实践案例;建立政策与实践对话机制,通过专家咨询会、政策实验室、跨部门工作坊和成果转化研讨等形式,促进研究过程中的政策与实践互动,确保研究成果的应用价值和政策相关性。

分析框架与方法

本研究构建了一个多层次、多路径的金融健康-三无目标关联分析框架,系统探究它们之间的关联机制:

  • 金融健康与无贫困目标关联识别了三条主要路径:风险识别与预警路径、多层次风险缓冲机制路径和长期财富积累路径。通过这些路径,金融健康的不同维度影响个体对贫困风险的识别能力、风险防范体系的构建和长期财富积累的效率。例如,良好的日常财务管理能力可以优化资源分配,提高收支平衡度;充足的财务韧性能够缓冲突发风险冲击;科学的投资未来能力则有助于资产保值增值。

  • 金融健康与无失业目标关联构建了三条主要路径:风险管理与创业决策路径、资源动员与机会把握路径和职业韧性与适应性路径。这些路径揭示了金融健康如何通过提升决策质量、增强资源获取效率和增强职业适应能力,支持就业创业目标的实现。例如,良好的风险评估能力可以帮助创业者做出更加理性的商业决策;有效的资源动员能力能够帮助创业者获取必要的创业资金和资源;职业适应性则使劳动者能够更好地应对就业市场变化。

  • 金融健康与无净碳排放目标关联识别了三条主要路径:长期思维与环保投资路径、资源效率与可持续生产路径以及风险管理与气候适应路径。这些路径说明了金融健康如何通过培养长期思维、提高资源使用效率和增强气候风险管理能力,促进环境友好行为和可持续生产方式的采纳。例如,长期财务思维使个体更愿意考虑投资的长期环境影响;资源效率意识促使个体在生产中优化资源配置,减少浪费;气候风险管理能力则帮助个体更好地应对气候变化带来的挑战。

此外,研究设计了群体差异比较分析框架,比较不同年龄、职业、教育背景和区域发展特征群体在金融健康与三无目标实现方面的差异,以及区域特征归因分析框架,探究地方特质对三无目标实现的促进或制约作用。

为评估不同干预策略对三无目标实现的潜在贡献,研究构建了干预效果预测模型,从理论机制分析、群体响应预测、资源效用最大化和环境适应性评估四个层面,评估不同干预策略的可能效果。

数据分析将采用混合方法:定量数据通过描述性统计、相关分析、回归分析等方法处理,探索变量间关系;定性数据则通过主题分析、案例比较、情境分析等方法进行解读,揭示深层机制和脉络性知识。最后通过方法三角验证(triangulation)整合不同来源和类型的数据,确保结论的稳健性和全面性。

THE END


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