互聯(lián)網金融下農村居民信貸行為影響因素的實證分析

黃晶

【摘 要】隨著互聯(lián)網金融的興起，農村居民的金融需求逐漸多樣化。為了解決農村地區(qū)資金缺口問題、滿足農村居民的金融資金需求，政府不斷進行農村金融改革、完善農村金融服務體系以推動農村金融持續(xù)發(fā)展。本文采用2019年于湖北省黃岡市紅安縣農村地區(qū)調研搜集的數據，對影響農村居民信貸行為的八個因素，即年齡、家庭人口數、學歷水平、收入水平、民間借貸、貸款評級、新型農村金融機構、貸款的公平性，利用logistic模型進行分析，得出相應的結論以及政策建議，希望能為緩解農村居民籌資困難，促進農村金融改革發(fā)展貢獻綿薄之力。

【關鍵詞】互聯(lián)網金融;農村金融;信貸行為;影響因素

一、文獻綜述

（一）關于互聯(lián)網金融的研究

肖瑤、邱冬陽（2014）提出，互聯(lián)網技術的目的是為了完善傳統(tǒng)金融體系，互聯(lián)網金融實質仍是金融。陶婭娜（2013）認為互聯(lián)網金融是基于現代信息平臺來實現資金配置的高效化，不僅分散了風險，還降低了交易成本。BrutonG等（2015）認為互聯(lián)網金融擴大了融資模式的業(yè)務范圍，提高了資金配置效率，特別是在提倡“大眾創(chuàng)新，萬眾創(chuàng)業(yè)”時有著天然的優(yōu)勢。同時互聯(lián)網金融的發(fā)展也促進了全社會的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)，推動了中國經濟的高速發(fā)展。

（二）關于農村居民信貸行為的研究研究

隨著“三農”問題越來越受重視，眾多學者致力于農村金融的研究，其中農村居民信貸行為頗受關注。關于農村居民信貸現狀的研究分析絕大部分都是基于某一具體地區(qū)的社會調研，筆者通過研究諸多報告，發(fā)現農村居民的信貸行為極為保守，并且很少愿意貸款。

關于農村居民信貸行為，眾多學者進行了頗為深刻的探討。關于農村居民信貸行為的研究，主要從農村居民的信貸行為特征、影響因素等方面展開。沈紅麗（2016）通過研究發(fā)現農村金融的除銀行信貸外多是小額信貸，同時金融環(huán)境、家庭收入水平、居民的文化程度越高，越促使農村居民選取正規(guī)金融。張曉琳（2018）通過實地調研發(fā)現當地農村居民的資金借貸需求較為普遍，同時有期限較長、期望利率較低的貸款需求。杜婷、童馨樂等（2015）認為目前農村居民借貸資金主要用于生活支出，并且農村居民的資金借貸規(guī)模也在逐日擴大。

（三）關于農村居民信貸供需影響因素的實證研究

農村金融體制從實施改革至今，其金融市場準入條件逐步放寬。同時，農村金融機構數量增多、類型逐漸多元化。然而農村居民信貸供需不匹配，其信貸供給有效性較低等問題仍然存在。而為了改善我國農村居民信貸供求失衡現狀，眾多學者在其供給與需求方面做了大量的實證研究。王靜、孟櫻（2017）通過調研模型結果發(fā)現：農村居民的信貸需求較普遍、生活性信貸需求居多，同時農村居民的收入水平、貸款經歷等因素均會影響農村居民選取何種貸款方式。

（四）簡評

目前國內諸多學者都在研究農村信貸方面，主要研究于農村居民信貸的現狀與問題方面，發(fā)現農村居民信貸觀念普遍落后，借貸知識匱乏，同時農村金融有著較為落后的金融服務和金融基礎設施。眾多學者研究重在分析城鄉(xiāng)金融發(fā)展模式的差異性。而關于農村居民信貸行為影響因素的實證分析較為稀少。本文通過實地調研來研究影響當地農村居民信貸行為的因素，并對在互聯(lián)網金融背景下緩解農村居民資金需求、改善其借貸模式等問題，提出相關的政策建議。

二、基于Logistic模型的農村居民信貸行為影響因素分析

（一）變量選擇

1.被解釋變量

本文研究的對象是農村居民的信貸行為，以實地調研數據來分析農村居民信貸行為影響因素。因此本文通過分析農村居民潛在信貸需求的影響因素，進一步通過數據得出模型結論，致力為幫助農村金融機構制定適合農村居民信貸的金融產品和金融服務，進而提高農村金融資金的配置效率。

2.解釋變量

本文從供需角度考慮農村居民信貸行為的影響因素出發(fā)，選取了8個指標作為解釋變量，即年齡、家庭人口數、學歷水平、收入水平、民間借貸、貸款評級、新型農村金融機構、貸款的公平性。

3.變量設定與符號說明

（二）模型建立

本文的數據是筆者于2019年8月前往湖北省黃岡市紅安縣實地調研獲得。因變量是是否有潛在信貸需求，結合8個自變量建立回歸模型，研究影響農村居民信貸行為的因素。具體的回歸模型如下：

其中，P=P（Y=1|（? ? ? ?））， X1-X8為8個自變量，具體含義見上表。而α表示常數項，β1-β8分別表示解釋變量的回歸系數。

（三）回歸分析

本文通過將變量數據輸入統(tǒng)計軟件，進行多元Logistics模型實證分析，具體結果如下表2：

（四）實證結果及解釋

通過模型結果可知，X2學歷水平、X4收入水平、X6民間借貸和X7新型農村金融機構是對P影響顯著的因素。其中，學歷的顯著性概率Sig值為0.0300，收入水平的顯著性概率Sig值為-0.0190，民間借貸的顯著性概率Sig值為0.0390，新型農村金融機構的顯著性概率Sig值為0.0482，表明在95%的置信區(qū)間內，這幾個變量對因變量都是顯著的，是影響農村居民信貸意愿的主要因素。

農村居民的學歷水平體現了其受教育程度，它可以間接影響著居民的信貸意愿。通過模型結論可知農村居民的學歷程度在5%的統(tǒng)計水平上對其潛在信貸需求具有顯著正向影響，農村居民的學歷水平程度越高越容易產生信貸需求。一方面，農村居民學歷水平越高，其對相關金融風險、信貸流程越了解，從而農村居民多元化的投資理念會促使其愿意通過多渠道融資發(fā)展，進而產生信貸行為的可能性更大。另一方面，隨著互聯(lián)網金融的普及，教育支出在農村居民的消費支出所占的比重逐漸增大，可能會導致農村居民必須通過信貸來滿足其資金需求。

收入水平在一定程度上決定了居民是否會產生信貸行為。當農村居民收入水平越高，其貸款意愿會逐步減少。同時基于農村居民較強的支付能力越強會導致其融資需求減弱。民間借貸由于簡便的貸款手續(xù)，可以緩解相應的道德風險問題。同時新型農村金融機構有較低的交易成本較低，有較高的貸款信貸可行性，在一定程度上可以導致農村居民提升信貸意愿。

三、政策建議

由本文的模型結果可得，學歷水平、收入水平、民間借貸和新型農村金融機構是影響農村居民信貸意愿的主要因素。根據上述研究結論，針對在互聯(lián)網金融背景下農村居民信貸模式的改善等問題，提出相關的政策建議。

（一）加強與互聯(lián)網金融有關的知識普及

加強與互聯(lián)網金融知識的普及，既可以拓寬互聯(lián)網金融的業(yè)務范圍，也可以增強人們的維權意識，使人們更加有能力、有更強的意愿來進行信貸行為，同時也有利于金融借貸機構與互聯(lián)網時代的持續(xù)融合發(fā)展。此外，結合傳統(tǒng)金融借貸機構的線下模式與互聯(lián)網金融借貸機構的線上模式，完成兩者的優(yōu)勢互補，進一步推廣互聯(lián)網金融下新的金融產品與金融服務的發(fā)展。

（二）改善農村金融環(huán)境，提供綜合化金融服務

政府應改善農村金融環(huán)境，提供綜合化金融服務，推進農村征信管理系統(tǒng)建設。對于有貸款需求且信用等級良好的農村居民，放寬相應的貸款條件，如降低貸款利息以及抵押品的擔保等，以改善農村居民資金需求和農村金融發(fā)展問題。此外，在互聯(lián)網金融影響下，農村金融機構應當發(fā)展多元化的金融產品和金融服務，為農村的貸款金融體系發(fā)展進一步提供幫助。此外，應重點關注農村的金融服務設施，通過創(chuàng)新的金融產品和綜合化的金融服務，以及小額貸款業(yè)務的推廣，以緩解農村居民融資需求難問題。

（三）建立完善的農村金融供給體系

政府應當建立完善的農村金融供給體系，適當放寬民營經濟準入條件，進一步培育多元化的農村金融供給主體。為了解決農村居民的資金需求問題，農村金融機構尤其是商業(yè)銀行應不斷創(chuàng)新金融服務和產品，以推動農村金融的發(fā)展。此外，政府應重視農村政策性貸款問題，為低收入群體提供低息貸款，不斷提升農村金融服務質量，進一步完善農村金融服務體系。

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