農戶對互聯網金融的意愿需求與農村金融市場邊界拓展

何 琳，程 碩，周冠怡彤，張 樂

（1.仲愷農業工程學院管理學院，廣東 廣州 510225；2.廣州農村商業銀行股份有限公司，廣東 廣州 510330）

以互聯網為代表的現代信息科技降低交易成本和信息不對稱，形成去中介化的交易，拓展金融交易的可能性，可能出現既不同于商業銀行間接融資、也不同于資本市場直接融資的第三種金融融資模式，稱為“互聯網直接融資市場”或“互聯網金融模式［1-2］。自2006年以來，我國農村金融機構數量急劇增加，截至2017年10月已有農商行1 028家、村鎮銀行1 412家，但農戶金融需求滿足度仍然很低，農戶金融需求滿足率仍不到40%，主要表現為農戶金融抑制以及由此形成的福利受損［3］。互聯網金融將促進農村金融普惠，改善農村金融市場格局［4-5］。2016年中央“一號文件”提出，“引導互聯網金融、移動金融在農村規范發展”。2017年，中央“一號文件”提出，“鼓勵金融機構積極利用互聯網技術，為農村經營主體提供小額存貸款、支付結算和保險等金融服務”。

隨著互聯網金融在農村的發展，學術界也進行了大量的研究，且多從供給側結構改革視角出發［6］，探討互聯網金融對農村金融機構的影響［7］。這些研究大致分為兩類觀點：一是將互聯網金融定義為狹隘的互聯網企業，在現階段表現為與傳統農村金融機構的競爭，重新分割農村金融市場［8-9］；二是從互聯網金融生態來看，認為通過互聯網信息技術或者是發展互聯網金融業務，能夠降低機構的運營成本，提高經營效率，使傳統微型金融機構的盈利目標和社會目標的融合發展成為可能［10-11］。然而，從農戶對互聯網金融需求視角的研究文獻較少，有學者發現農戶因金融知識局限較少使用農村金融而對互聯網金融需求不足，且明顯與區域經濟發展緊密相關［12］。那么，在基礎通信設施較完善的區域，農戶對互聯網金融的需求達到何種程度，對互聯網金融的需求表現為何種特征，回答這些問題有助于理清互聯網金融與農村金融市場邊界拓展的現實基礎，而這也正是本項目的研究目的。為探析農戶對互聯網金融的需求狀況，我們對農戶的界定以戶籍身份為標識，無論其在何地、從事何種職業（與“統計年鑒”指標匹配）；對互聯網金融的界定以提供的互聯網金融交易方式為標識，因研究目的，忽略提供互聯網金融的主體屬性（銀行金融機構和非銀行金融機構以及非金融機構）。

1 理論分析與假設提出

1.1 農戶金融意愿需求

按新古典金融學消費者金融決策理論，消費者安排其支出和融資計劃，在各種企業與政府金融債務之間分配開支或投資，企業或政府都向消費者借入資金［13］。其假設前提是：消費者具有初始的財富稟賦和收入流，即使沒有，也有經濟上可行的創業想法來創造財富且能借入資金。然而，作為消費者的農戶，并不具備這些前提條件：一是初始財富稟賦難以以市場價值來判斷。宅基地及附著其上的房屋可能是大多數農戶唯一的初始財富，但宅基地及其附著房屋很難確定其市場價值，也難以交易；土地已經事實上分擔我國農民最主要的社會保障功能。二是不能保證有確定的收入流。大多數農戶僅具有可替代的勞動“力”及小規模的可耕地在一定年限內的經營使用權屬。知識技能匱乏、學習機會欠缺，雖然隨著受教育程度的提高，技工型勞動力占比增加，但總體比例仍較低，經濟上可行的創業想法難以大面積滋生。偏遠地區的可耕地的經營使用權短期內并沒有交易價值。三是較難借入資金。在有金融需求的農戶群體中，僅有少部分能獲得信貸，農戶缺乏創造財富的基本條件。

按資產專用性理論，資產專用性越高，其交易應由金融企業集團的一體化框架完成；資產專用性降低，銀行等金融中介因較低的官僚成本具有成本優勢；資產專用性很低時，直接通過市場交易［14-19］。如果按貸款對象是否專門指定為農戶進行劃分，農村金融機構可分為以下3個層次：發放有財政補貼貸款的農信社（屬于金融企業集團層次）；發放可擔保、可抵押貸款的郵政儲蓄銀行，發放可擔保、可抵押貸款以及信用貸款的農信社、農商行及其他金融機構（屬于銀行層次）；互聯網金融平臺（小額信貸、個性化合約交易與標準化合約交易為農戶進入金融市場提供了可能，屬于市場層次）。其中，指定發放對象的貼息貸款由農信社壟斷發放，交易活動在統一的組織中按照事先的計劃安排來完成，是一種行政式一體化配置模式，效率極高，消除了外部機會主義。在資產專用性高時，通過金融企業集團層次一體化模式的交易成本最低。我國每年近300億扶貧到戶貼息貸款應該效果明顯，然而事實上農戶得不到金融支持、信貸配給嚴重［20］，最主要原因是忽視了村委、鄉財政、縣財政和信用社一體化模式內部環節的機會主義行為所導致的租值消散，農村金融供給不足。資源的公共所有權和政府管制是租值消散的重要原因。貼息貸款資金既具備公共所有權性質，又滿足政府管制特征。在管理程序中，按村的20%確定貼息貸款的申請人數，首先由村委會審核申請人的合法、合規性，再到鄉財政、縣財政及信用社審核。各級審核環節都有可能產生對公共資源的尋租，缺乏嚴格的事前篩選，也沒有主體對事后監管效率真正負責。

假設1：農戶對互聯網金融的需求受到初始資源稟賦的影響，與傳統初始資源稟賦不同，收入和受教育程度直接影響農戶對互聯網金融的選擇。

1.2 互聯網金融與農村金融市場

就農村金融而言，嚴格來說并不存在一般意義上的金融市場。農村金融市場邊界僅局限于部分種、養、加工大戶或農業企業的信貸交易，僅有少數大型農業企業能進行規范化的標準金融合約產品交易，進入資本市場獲得上市資格。因此，基本可以判定，農村金融市場規模狹小。如果以涉及農戶金融交易來定義農村金融市場（應排除通過信用社發放的糧食直補、退耕還林以及合作醫療等相關補貼），則僅有0.4%的農戶參與股票市場，有50%的農戶參與民間借貸。民間借貸也稱為非正式金融，對滿足農戶金融需求起到一定作用。

農村金融資源配置的二元性仍然是目前農村金融市場最主要的特征，金融資源配置由金融中介完成（正規金融），地下、非正式金融交易在非官方市場發生。按金融學基本定理：無（無風險）套利、存在一個能對所有資產定價的正的線性定價規則、對認為財富多總比財富少好的投資人來說，存在有限的最優需求，然而這些與農村金融活動并不相符，真正的農村金融市場并不存在，這可能是長期的制度慣性使然。如財政貼息貸款通過專有體系發放，體系中包含村委會、金融中介（以農村信用合作社為主體承擔中介）等，能否獲得財政貼息貸款取決于貸款發放體系中每個環節的交易成本，并不是按市場交易規則進行，真正按市場交易規則實施的針對農戶的貸款種類較少。因此，農村金融市場與金融市場相分離，二元特征仍然較明顯。

新興古典資本理論認為，儲蓄和投資是否有利可圖或是否促進經濟增長，與交易效率的高低有關［21］。農戶居住分散、基礎設施缺失，單筆業務成本高，農業受氣候、蟲災和疾病影響，信貸風險大、違約率高，正規金融遠離，與金融市場分割，形成二元金融格局，農村金融被抑制［22-23］。

互聯網金融改善交易效率，當交易效率改進時，很多有中間分工水平的結構，可能會從自給自足到完全分工的過渡性的全部均衡中出現。分工的演進與其對有效率市場層系的影響，兩者互動，可能導致市場層系的演進［24］。互聯網金融對銀行層次帶來沖擊，農戶從只有單一貼息貸款供給的困境中解放出來，面臨多種選擇。因交易頻率和交易效率的改變，農村金融市場的拓展有了可能。從自給自足（政策補貼的內循環）、到局部分工（信用貸款與其他貸款供給增加）、最后形成完全分工（金融集團、銀行與市場的多層級交易模式）的金融市場。在市場發育健全的條件下，農村金融創新的誘發路徑多元化，無論是金融工具的創新、金融合約的改進還是金融交易的創新，最終形成綜合的生態系統，促進農村金融市場的發展。

假設2：互聯網金融降低交易費用改進農村金融二元供給體系，擴展農村金融市場邊界。

2 實證分析與假設檢驗

互聯網金融對農村金融市場的拓展有充分的理論依據，但農戶對互聯網金融的需求狀況究竟如何，將直接影響到互聯網金融發揮效應的程度。本課題組于2014年7～8月，針對農民工使用互聯網金融進行專門調查，并于2016、2017年同期對原調研企業進行回訪調查。其中，受訪對象有部分變動，但總體訪談樣本數大致穩定。就互聯網金融使用情況的調查只考慮農民工而未選擇務農的農戶基于兩個原因：一是確保研究對象的農民身份，二是對互聯網金融有認知可以方便使用互聯網。只考慮番禺和云浮的主要原因是：番禺的農民工來自全國各地，能代表農民工的共性特征；云浮的農民工主要來自云浮本地和廣西，對廣東本地農民工和近距離外出打工者情況較具代表性。在選擇農民工對象時，為了能準確地獲得對互聯網金融使用的真實數據，特地考慮到農民工的年齡范圍為20～45歲，在此年齡段中，即使最大年齡45歲的農民工其上學時間也是在1976年后，以排除不會使用互聯網的情況。第一次調查得到801份有效調查問卷，回訪調查也將數量控制在801份。

在調查問卷設計時，明確地將因變量“是否愿意使用互聯網金融”進行了二分，即選擇使用和不使用。在考慮調查對象時也排除了45歲以上的調查對象，而45歲以下群體也將是否使用互聯網作為調查問卷對象篩選的前提條件，以確保回答選項時能服從因變量的二分特征。考慮到大部分自變量的分類特性，使用二元邏輯斯提模型進行回歸處理。

模型的被解釋變量是農民工是否愿意使用互聯網金融。根據前述理論分析，農戶的初始資源稟賦約束了意愿需求，金融市場的抑制更加深了對意愿金融需求可得的約束。互聯網金融降低交易費用和去金融中介化，可能拓展農村金融市場。由此，模型的重點是將金融市場的供給看成外生約束，僅專注于農戶內生的意愿金融需求。

模型的關鍵解釋變量之一是月收入變量，僅關注調查對象的收入額度，因研究目的并未就收入去向設置變量，在問卷表格中未將收入使用去向列入，但在面對面訪談中有針對性地進行了詢問。接近全樣本數據顯示，這些農民工幾乎是他們家庭的頂梁柱，每月收入不僅要解決自身的生活費用還要寄回老家，支撐全家老小的所有開支，外出務工的農民工的金融行為幾乎代表了他們原生家庭的金融行為。因此，所選取的樣本具有很強的代表性。

2.1 模型與統計描述

因研究目的，將農民工是否愿意使用互聯網金融進行借貸設為因變量（Y），自變量的選取則根據模型的擬合程度確定。令Y代表農戶資金需求意愿的隱含變量，X1為性別解釋變量，X2為受教育程度解釋變量，X3為月收入解釋變量，X4為近期借貸解釋變量，X5為借貸金額解釋變量，X6為借貸用途解釋變量，X7為借貸來源解釋變量，X8為曾經使用互聯網及使用目的解釋變量。

表1 變量描述

X3（月收入）變量按調查對象的3次收入水平進行加權平均處理后得到。除X8外，“近期”的時間界定以調查點前半年作為考察長度，X8的“近期”指近1個月內，X4～X7是指調查對象按傳統借貸特征進行借貸活動的特點。

在接受調查的農民工中，女性占比達62%，是因為在隨機確定45歲以下農民工對象后，需要尊重他們的自愿選擇，如不愿意配合回答調查問卷則放棄。女性可能更顧及他人感受，不好意思當面拒絕，因此，問卷的性別比例突出。

在受教育程度（X2）變量中，初中占50%，讀完高中的占16%，接受過技校等專業訓練的占12%，大專及本科以上約占10%，文盲僅占1%。

以傳統借貸行為是否發生來看，近半年沒有借貸需求的占比達69.7%，發生了借貸行為的占比為30.3%。借貸金額大部分屬于小額信貸，1 000～5 000元占比為47.5%；1 000元及以下占比為21.9%；5 000元以上占比為30.6%。借貸用途中，應急占比較高達45.9%，用于家庭消費和個人消費補貼占比為47.5%，僅6.6%用于投資補充，說明農民工的信貸需求與傳統農戶相比并沒有實質性差異，多在應急時發生借貸，可支配資金水平較低。從借貸來源指標看，與傳統農戶借貸來源更相似，47.5%的人選擇向親友借貸，而向工友借貸也占到一定比例，僅有16.5%的人選擇通過銀行借貸，說明農民工的借貸傾向與其父輩相比并未發生較大變化，大多通過非正式金融渠道籌集資金，而不是優先選擇正式金融機構。

針對互聯網使用情況的指標顯示，近1個月有60.7%的人未使用互聯網，39.3%的人使用過互聯網。大多數人使用互聯網的目的是在淘寶等平臺購物（即消費），這部分比例在使用互聯網人群中占比達93.6%，1%的人是為了借到資金，另有5.4%的人是通過互聯網進行投資理財。說明在使用互聯網的農民工群體中，大多數人開始處于互聯網貿易階段，多以消費者的身份參與。隨著時間的推移，這部分人有可能演化為以小店主形式參與貿易。此階段，使用互聯網金融的比例較低，但隨著農民工自身資金積累以及互聯網金融的認知得到普及，越來越多的農民工通過互聯網金融完成金融需求應是不爭的事實。

表2 研究變量的描述性統計

2.2 估計結果

首先使用變量向前逐步回歸法，對統計值較高且顯著性值低于0.05的變量進行選擇，同時考慮-2似然比高的水平，以保證模型的擬合度，最后檢驗模型的有效性。同時，使用后退逐步回歸法，以判定向前逐步回歸法的變量選擇和模型模擬的適當性。如果兩種方法的判定結果一致，可以肯定，模型選擇是恰當的，而且擬合度可信。Hosmer-Lemeshow檢驗結果表明，方程擬合度逐步提高，得到較高的顯著水平，表3顯示第一步驟的顯著性值為1，第二步驟的顯著性值為0.912，卡方值的顯著性均高于0.05。

表3 Hosmer-Lemeshow檢驗結果

從Hosmer-Lemeshow聯立檢驗結果（表4）看，每個觀察值和預測值的差別不大，模型將所有觀察變量納入估計，顯示模型擬合優度較高。

表4 Hosmer-Lemeshow聯立檢驗結果

由表5可知，無論是Cox & Snell R2還是Nagelkerke R2，顯示出的偽R2統計量都明顯高于0，表明模型中變量的系數不為0。

表5 模型總體描述

從表6可以看出，所有選擇的觀察值與預測方向一致，預測概率均大于分界值。在315個使用互聯網的農民工中，有157個預測正確，在486個未使用互聯網的農民工中，有395個預測正確，正確率總體為68.9%。該比率說明，模型在一定程度上是可信的。由此，可得出參數估計值與系數表。

由表7可知，模型中最有意義的變量是X2（受教育程度）和X3（月收入），Wald統計量的顯著性值低于0.05。其他變量統計意義不明顯，這些變量的Wald統計量的顯著性值均高于0.05。其中，X3的Exp（B）為1.127，表明在其他條件相同的情況下，使用互聯網的農民工中，相較于月收入低的農民工，月收入較高的農民工其月收入每增加1元，使用互聯網的概率增加1.127倍。例如，如果某農民工使用互聯網的概率是1，月收入每增加1元，他使用互聯網的概率增加了1×1.127=1.127，相應地，使用互聯網金融的概率是Exp（B）/〔1+Exp（B）〕=1.127/（1+1.127）= 0.5299；如果某農民工使用互聯網概率的模型估計是0.9，他使用互聯網的概率是9，每增加1元的月收入，使用互聯網的概率提高10.143倍（9×1.127），因此使用互聯網金融的概率達到0.9103。

表6 分類結果

X2也表現出顯著影響的特征。X2（6）和X2（7）的顯著性值分別為0.033和0.034，表明該變量對農民工是否使用互聯網金融有顯著影響。X2（6）的Exp（B）為0.065，表明在其他條件相同的情況下，有大專學歷的農民工使用互聯網金融的概率比高中學歷農民工高0.065倍。如果某農民工使用互聯網的概率估計是0.5，在實踐中其使用互聯網的概率可能達到1，有大專學歷的農民工使用互聯網的概率增加0.065倍（1×0.065），相應地，其使用互聯網金融的概率為0.061〔0.065/（1+0.065）〕。

X2（7）的Exp（B）為0.096，表明在其他條件相同的情況下，有學士及以上學歷的農民工使用互聯網的概率比大專學歷農民工高0.096倍。假如某農民工按方程估計使用互聯網的概率為0.5，在實踐中使用互聯網的可能性達到1。有學士及以上學歷的農民工增加0.096倍（1×0.096），因此其使用互聯網金融的概率達到0.086〔0.096/（1+0.096）〕。

表7 方程中的變量

3 結論與建議

3.1 結論

根據模型估計結果，農民工的月收入和受教育程度顯著地影響他們是否使用互聯網金融的選擇行為。月收入越高，越傾向于選擇使用互聯網金融；學歷越高，越偏好使用互聯網金融，與預期方向完全一致，證明了假設1。傳統借貸行為的影響因素，如借貸目的、借貸金額和借貸來源等，對是否使用互聯網金融沒有顯著的影響，說明互聯網金融其實質是一種金融工具，不會改變農民工自身收入情況。在收入水平沒有大幅增加的前提下，農民工的借貸行為與傳統的農戶借貸行為沒有明顯差異。但隨著農民工整體教育素質不斷提高，使用互聯網金融的比例將越來越高，通過互聯網金融滿足資金的意愿需求成為必然。

互聯網金融廣泛的資金基礎和市場基礎，是農村金融創新的一次契機。交易技術改進為提升農村金融組織體系、輔助金融中介完善金融功能提供了可能。交易費用降低為更充分地滿足農戶金融需求提供了可能。傳統信貸管理因農戶居住空間分散、信息收集技術落后，導致信息收集和事后管理成本較高，互聯網金融通過目標信息跟蹤與信息分享降低金融中介的交易成本，甚至不需要金融中介。互聯網金融、農戶金融需求與農村金融市場邊界拓展具有內在邏輯性，互聯網金融提升了農戶金融需求滿足度、拓展了農村金融市場邊界，假設2得到證實。

3.2 對策建議

互聯網金融為農村金融市場的資金供給增加了層次，為投資人的閑散資金尋找回報提供了橋梁，為打破傳統的農村金融二元性注入了機制創新的可能性。在風險可控的前提下，互聯網金融為解決傳統農村金融市場交易效率低下導致的資金體量微小、信息不對稱導致的逆向選擇和道德風險提供了突破口，同時也為風險監管依賴的農戶信息網絡系統提供了工具。

3.2.1 發展農村互聯網金融，拓寬社會資本參與農村金融市場的制度化渠道 互聯網金融平臺的流動性充足，如近期有資金以“場外配資”的形式注入股市，導致股市異常波動，這些資金進入房地產市場，以“首付貸”增加樓市杠桿，體現出互聯網金融的系統風險，被央行立即全面叫停。但從另一個角度看，社會閑散資金較多，如能通過互聯網金融模式引入鄉村發展，則對緩解農村金融困境有積極的促進作用。具體而言，可結合生產鏈條的農業龍頭企業、農業合作社和生產養殖基地與銷售鏈條的涉農交易類電商，通過生產環節和供應環節，創新現有貼息貸款和菜籃子工程資金的發放方式，形成杠桿，以撬動社會資本的涉農投資積極性。

3.2.2 建立競合關系的金融供給層次，強化農村金融機構自我創新機制 以現有農村金融機構傳統供給方式為基礎，增加互聯網金融平臺供給層次，其中，互聯網金融平臺既可以來自于P2P平臺，也包括傳統農村金融機構提供的互聯網金融平臺，形成多層次的金融供給層次。傳統農村金融機構的優勢是實體網點分布廣泛，已布局了眾多的營業網點；而新興互聯網金融平臺的優勢是設計的金融產品個性化突出、靈活性強、平臺數據信息集中，能提供大量的非標準化合約。因此，可利用各自優勢，建立合作框架，以完善農村互聯網金融平臺建設，突破原有農村金融機構作為正規金融機構成為唯一法定供給層次的局限，將傳統的正規金融機構與民間金融的對立關系，通過互聯網金融平臺的建設，調整為互相之間的競合關系（競合指各方主體處于競爭與合作的狀態，因經營業務的邊界范圍重疊，彼此為競爭對手；因經營主體的異質性和戰略目標的一致性，在戰略框架內可以達成合作協議），共同形成穩定而良性的農村金融供給平臺體系。由此，所形成的多層次農村金融供給層次，不僅可豐富農村金融的供給渠道，而且可觸動傳統農村金融機構的自我校正和創新機制。

3.2.3 建立輔助容錯機制，創新具有示范效應的農村金融市場 借助互聯網金融平臺對涉農業務的競爭性擠入契機，創新適合農戶金融需求的金融產品，擴大農村金融交易規模。針對不同農產品的特點，創設如融資租賃、產業鏈貸款、農業龍頭企業合同貸款、專業村貸款等個性化產品，以互聯網金融平臺的管理模式，對這些金融產品進行交易管理，以活躍農村金融交易。在個性化金融產品參數設計過程中，增加一定幅度的試錯空間成本，對交易主體提供一定的容錯空間，對交易過程中發生的非投機性失敗進行政策或資金補貼，促進更多的金融產品進入農村金融市場。建立從短期到長期的全覆蓋農村金融計劃，針對每個村、每種農產品和每種農業經營模式，提供與金融需求相匹配的金融供給渠道。

3.2.4 創設農村互聯網金融走廊，建立涉農普惠金融體系 以線下資金獲取的便捷程度為指標，設定區域互聯網金融走廊，以便覆蓋到每家農戶，達到農村資金供求的空間均衡。但是按平臺營運的市場法則，目前沒有哪一家互聯網金融平臺能忽略成本收益標準，對短期不能獲得利潤的區域和農戶提供資金。無論初創于農商行、郵政儲蓄銀行等傳統農村金融機構的互聯網金融平臺，還是創設于其他資金來源的互聯網金融平臺，其營運目標都不能脫離盈利，否則平臺無法生存發展，當然也談不上對投資者的回報，也必然不能承擔相應的社會責任。互聯網平臺企業以自身經營目標為業務邊界的自利行為，會忽略那些基礎設施落后、經濟基礎薄弱的村落，所建立的農村基層信息員網絡渠道不夠完善，帶來了市場缺位。

政府正好以資源協調人的身份，確保建立完善的農村金融信息網絡。在引導互聯網金融平臺建設理想的空間走廊，以全覆蓋農業生產區域的思路設計下，必須彌補互聯網金融平臺在基礎設施不夠健全區域營運所額外增加的成本費用，并可根據鋪設線下點的難易程度以及數量均衡程度，給予獎勵。獎勵和補貼資金初期可考慮財政資金池，在發展過程中逐步引入多元資金投入。通過政府直接整合、間接整合、杠桿引導整合建立涉農普惠金融體系，以互聯網平臺為支撐，建設農戶、農業企業綜合信用體系。以平臺信息化為牽引，推進網上網下一體化，圍繞整合資源力量，完善信息化標準體系，統一接口和共享模式，推進各類數據集成應用。把政府引導和市場力量有機地結合起來，統籌建設大數據、云計算中心和物聯網等基礎設施，為提升農村普惠金融體系的整體效能提供信息化支撐。