數(shù)字信貸對農(nóng)戶生產(chǎn)和消費影響的實證研究
——以浙江杭州為例

◎張龍耀 金佳怡 龍琦 王旋

引言

金融是經(jīng)濟的血脈，農(nóng)村金融的發(fā)展關(guān)系著鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的實施。近年來，金融市場的日益完善促使農(nóng)村金融蓬勃發(fā)展，與此同時，隨著以大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)為代表的數(shù)字技術(shù)的崛起，傳統(tǒng)金融模式的數(shù)字化轉(zhuǎn)型趨勢也越來越受到社會各界的關(guān)注。截至2020年3月，農(nóng)村地區(qū)互聯(lián)網(wǎng)普及率為46.2%，較2018年底提升7.8個百分點。G20峰會更是將數(shù)字普惠金融作為重要議題，提出農(nóng)村地區(qū)要有效發(fā)揮互聯(lián)網(wǎng)的作用以激發(fā)農(nóng)村地區(qū)的金融活力。黨的十九大報告也明確提出，要推動互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能和實體經(jīng)濟深度融合。這些政策都進一步將數(shù)字金融的發(fā)展推向了農(nóng)村金融領(lǐng)域發(fā)展的高潮。

新興的數(shù)字信貸模式協(xié)同數(shù)字科技力量推動農(nóng)村金融發(fā)展，不僅有助于提升農(nóng)戶的消費水平和消費層次，大大改善農(nóng)村居民生活水平（張李義、涂奔，2017；傅秋子、黃益平，2018；張昭昭，2020），還依靠數(shù)字化力量帶動了農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)型升級，提高了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率和收益（Binswanger & Khandker，1995；辛立秋等，2015；陳飛、田佳，2017）。但其作為一種新興模式，在實踐中依然有很大的完善空間。而在學(xué)術(shù)層面，目前對于農(nóng)村數(shù)字信貸的分析以定性居多，大多聚焦于理論層面，而定量分析相對較少，同時鮮有學(xué)者就數(shù)字信貸對農(nóng)戶生產(chǎn)投資及生活消費活動造成的影響進行考察，可見該課題在國內(nèi)學(xué)術(shù)研究領(lǐng)域也還存在諸多探討空間。因此，研究農(nóng)村數(shù)字信貸問題不僅具有重要的學(xué)術(shù)價值，也具有很強的現(xiàn)實指導(dǎo)意義。

鑒于此，本課題以浙江杭州為例探究農(nóng)戶進行數(shù)字信貸借款對生產(chǎn)投資和消費所產(chǎn)生的影響，以此幫助我們進一步了解農(nóng)戶生產(chǎn)消費狀況及相應(yīng)的融資需求，進而發(fā)現(xiàn)數(shù)字信貸模式在農(nóng)村推廣的優(yōu)勢和困境，對未來農(nóng)村金融市場推廣數(shù)字信貸產(chǎn)品和模式提出可行性建議，也為推進數(shù)字金融發(fā)展提出一定的合理建議并為其未來發(fā)展助力，這對于落實“三農(nóng)”問題和推動鄉(xiāng)村振興發(fā)展戰(zhàn)略有著重要意義。

本文的剩余部分安排如下：第二部分回顧和梳理相關(guān)文獻；第三部分介紹數(shù)據(jù)來源并進行描述性分析；第四部分進行模型的構(gòu)建并報告本文主要實證結(jié)果；第五部分為結(jié)論及政策建議。

文獻綜述

數(shù)字信息技術(shù)的崛起為農(nóng)村金融注入新的活力，傳統(tǒng)農(nóng)村金融的數(shù)字化進程不斷深入，新興的數(shù)字信貸模式崛起，影響著農(nóng)戶的生產(chǎn)投資和生活消費活動。圍繞引言所述的研究內(nèi)容，本文將從我國農(nóng)村數(shù)字金融現(xiàn)狀、數(shù)字信貸對農(nóng)戶生產(chǎn)和消費的影響進行文獻回顧和梳理，并對現(xiàn)有文獻進行評述，為后續(xù)的實證分析提供參照。

（一）我國農(nóng)村數(shù)字金融相關(guān)研究

“數(shù)字金融”的概念提出較晚，目前國內(nèi)外沒有對其概念形成統(tǒng)一的界定，不同學(xué)者也給出了不同的定義。數(shù)字金融泛指傳統(tǒng)金融機構(gòu)與互聯(lián)網(wǎng)公司利用數(shù)字技術(shù)實現(xiàn)融資、支付、投資和其他新型金融業(yè)務(wù)模式（黃益平、黃卓，2018），且具備融資、投資、支付三大主要功能（何婧、李慶海，2019）。封思賢、袁圣蘭（2018）則認為，數(shù)字金融憑借其信息技術(shù)優(yōu)勢，能通過信息流、資金流等各類數(shù)據(jù)更加準(zhǔn)確地刻畫出各參與主體的行為特征，例如交易習(xí)慣、風(fēng)險偏好和投融資需求等。

與傳統(tǒng)金融相比，數(shù)字金融利用場景、數(shù)據(jù)、金融創(chuàng)新產(chǎn)品等優(yōu)勢，降低了傳統(tǒng)金融的服務(wù)門檻和服務(wù)成本，充分發(fā)揮其“成本低、速度快、覆蓋廣”等長處，從而起到改善中小微企業(yè)的融資環(huán)境、有效服務(wù)于普惠金融主體的作用（黃益平、黃卓，2018）。近年來，越來越多的學(xué)者開始關(guān)注數(shù)字金融對農(nóng)村的影響，他們多以描述現(xiàn)狀和定性分析為主。王曙光、楊北京（2017）認為，數(shù)字金融通過互聯(lián)網(wǎng)的方式直接觸達農(nóng)戶，彌補了傳統(tǒng)金融服務(wù)成本較高的短板，顯著提高了傳統(tǒng)金融機構(gòu)的服務(wù)效率。也有學(xué)者指出，數(shù)字技術(shù)使得農(nóng)村地區(qū)的金融服務(wù)更加便捷化并被精準(zhǔn)地送達到有需要的人群，改善低收入人群的市場、服務(wù)以及信息可得性狀況 (馬九杰、吳本健，2014；謝絢麗等，2018)。

（二）數(shù)字信貸對農(nóng)戶生產(chǎn)影響的相關(guān)研究

信貸模式分為傳統(tǒng)信貸和數(shù)字信貸。雖然兩者的涵義以及操作方式有著本質(zhì)差異，但由于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方向的同質(zhì)化，結(jié)合已有文獻發(fā)現(xiàn)，兩者在推動農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方面的作用大體趨同。

關(guān)于農(nóng)村信貸對生產(chǎn)的影響，在闡述必要性時，尹志超等（2020）通過中國農(nóng)村家庭面臨嚴(yán)重的生產(chǎn)性信貸約束這一現(xiàn)實問題，指出生產(chǎn)性信貸約束制約家庭的生產(chǎn)能力，限制經(jīng)濟社會發(fā)展，農(nóng)村生產(chǎn)經(jīng)營活動離不開信貸支持。Binswanger & Khandker（1995）從生產(chǎn)率的角度出發(fā)，發(fā)現(xiàn)農(nóng)村信貸顯著提高了貸款農(nóng)戶的勞動生產(chǎn)率和收入水平，促進了農(nóng)業(yè)發(fā)展。孫繼國等（2020）也指出，金融參與行為能夠為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)項目及農(nóng)戶生產(chǎn)經(jīng)營規(guī)模擴大提供融資支持，從而為提高農(nóng)戶收入和化解農(nóng)業(yè)風(fēng)險提供幫助。陳飛、田佳（2017）的研究結(jié)果表明，正規(guī)借貸對家庭農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投入和農(nóng)業(yè)收入均具有顯著提升作用。由此可見，農(nóng)戶籌措資金購買生產(chǎn)資料和擴大經(jīng)營規(guī)模，針對種養(yǎng)戶等生產(chǎn)群體，信貸行為增加了其對糧食作物等生產(chǎn)資料的投資，提升了生產(chǎn)效率，具體反映在糧食作物畝產(chǎn)（養(yǎng)殖收入）的增加上，直接體現(xiàn)在生產(chǎn)經(jīng)營收入的增加上。此外，信貸資金作用還體現(xiàn)在改善農(nóng)村生產(chǎn)關(guān)系方面。辛立秋等（2015）通過對黑龍江省農(nóng)村地區(qū)的研究數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，信貸資金通過提升農(nóng)業(yè)科技水平、完善基礎(chǔ)設(shè)施、加強預(yù)災(zāi)防害等促進農(nóng)村生產(chǎn)發(fā)展，從而推動農(nóng)村地區(qū)的經(jīng)濟增長。同時，農(nóng)村產(chǎn)業(yè)化發(fā)展趨勢也進一步印證了信貸資金的投入對農(nóng)村生產(chǎn)發(fā)展的重要性。就農(nóng)村企業(yè)而言，收購原材料和擴大再生產(chǎn)，以及農(nóng)產(chǎn)品批發(fā)市場、優(yōu)質(zhì)農(nóng)產(chǎn)品基地、市場服務(wù)體系和農(nóng)民專業(yè)合作社的設(shè)立和運營等都離不開資金的支持。李培峰、惠超（2015）指出，農(nóng)業(yè)銀行通過專設(shè)服務(wù)“三農(nóng)”和農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化的機構(gòu)，以龍頭企業(yè)為抓手，充分發(fā)揮其對農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的引領(lǐng)作用，顯著推動我國農(nóng)業(yè)由傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)向現(xiàn)代農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)變。

（三）數(shù)字信貸對農(nóng)戶消費影響的相關(guān)研究

相對傳統(tǒng)金融供給模式，數(shù)字金融的發(fā)展為農(nóng)村消費帶來新的契機。張昭昭（2020）研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字普惠金融利用數(shù)字技術(shù)打破了空間和時間限制，不僅讓農(nóng)村居民享受到更豐富的金融資源，也提高了購物消費的支付便利化，滿足農(nóng)村居民對金融服務(wù)的低成本、實時性等多方面需求，釋放了其消費需求，進一步促進了農(nóng)村居民消費規(guī)模的擴大和消費質(zhì)量的提升。傅秋子、黃益平（2018）認為，數(shù)字金融整體水平的提升減少了農(nóng)村生產(chǎn)性正規(guī)信貸需求，增加了農(nóng)村消費性正規(guī)信貸需求，其中受教育程度較高、有網(wǎng)購習(xí)慣群體的需求被激發(fā)較多，可見普惠金融發(fā)展對農(nóng)村居民消費擴容提升存在顯著的正向促進作用。隨著消費整體水平的提升，農(nóng)戶消費結(jié)構(gòu)也得到一定程度的升級。張李義、涂奔（2017）指出，農(nóng)民生活性消費結(jié)構(gòu)與農(nóng)村信貸負相關(guān)，即農(nóng)村數(shù)字信貸的增加會降低基礎(chǔ)生活性消費與高級生活性消費的比例，印證了數(shù)字金融發(fā)展會對農(nóng)村居民消費結(jié)構(gòu)升級產(chǎn)生正向影響的觀點。

就農(nóng)村數(shù)字信貸模塊及其對消費的影響而言，崔海燕（2017）利用2011～2015年我國部分地區(qū)的數(shù)字普惠金融指數(shù)以及農(nóng)村、城鎮(zhèn)居民的家庭收支調(diào)查數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字金融尤其是其中的數(shù)字信貸模塊，對我國農(nóng)村居民消費具有顯著的正向影響，且數(shù)字普惠金融越發(fā)達，農(nóng)村消費性金融需求被激發(fā)的概率越大。同時，互聯(lián)網(wǎng)投資、貨幣基金等業(yè)態(tài)形式對生產(chǎn)性正規(guī)信貸需求的減少效果較明顯，對消費性信貸增長的促進作用也更顯著。

（四）文獻評述

綜上所述，一方面，已有研究主要將視角聚焦于農(nóng)村信貸，其中數(shù)字信貸模塊在農(nóng)村地區(qū)的實證研究尚有探討空間。同時，由于數(shù)字信貸出現(xiàn)較晚，現(xiàn)有研究主要以定性研究為主，缺乏實證研究作為參照和依據(jù)。另一方面，關(guān)于數(shù)字信貸對農(nóng)戶的影響及作用，主要體現(xiàn)在生產(chǎn)投資和消費兩個方面。而已有研究主要著眼于其對生產(chǎn)或消費單一方面的影響，綜合探究尚為欠缺。因此，本文著眼于農(nóng)村信貸的數(shù)字信貸模塊，探究農(nóng)戶數(shù)字信貸借款對農(nóng)戶生產(chǎn)投資和生活消費的影響，并進行實證分析和綜合探究。

數(shù)據(jù)來源及描述性分析

（一）數(shù)據(jù)來源

近年來，杭州市臨安區(qū)貫徹數(shù)字浙江和將杭州打造為“數(shù)字經(jīng)濟第一城”的重大部署，加快推進農(nóng)業(yè)農(nóng)村信息化工作，有力推動了數(shù)字鄉(xiāng)村快速發(fā)展。臨安區(qū)數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)立足山區(qū)地域特色，積極向基層延伸，以數(shù)字技術(shù)與農(nóng)業(yè)農(nóng)村經(jīng)濟深度融合為主攻方向，開展數(shù)字鄉(xiāng)村試點示范區(qū)工作部署和“互聯(lián)網(wǎng)+”農(nóng)產(chǎn)品出村進城試點建設(shè)，全面打造“數(shù)字鄉(xiāng)村一張圖”。由此可知，臨安區(qū)農(nóng)村數(shù)字信息技術(shù)普及程度較高，當(dāng)?shù)剞r(nóng)戶能夠較多地接觸到互聯(lián)網(wǎng)，而該地區(qū)農(nóng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展也促使當(dāng)?shù)鼐用窀嗟貐⑴c金融機構(gòu)的數(shù)字信貸，這一特征與本文的研究方向相契合，具有很高的研究價值和參考價值，故本文對浙江省杭州市臨安區(qū)農(nóng)戶進行了問卷調(diào)查。

本文采用分層抽樣調(diào)查的方法，抽取五鎮(zhèn)（昌化鎮(zhèn)、潛鎮(zhèn)、龍崗鎮(zhèn)、島石鎮(zhèn)、天目山鎮(zhèn)）作為典型鄉(xiāng)鎮(zhèn)進行調(diào)研，調(diào)研過程中主要采取隨機走訪的方式，滿足調(diào)研樣本的隨機性。本次共調(diào)研251份問卷，其中篩去異常問卷后，有效問卷中共241份，有效樣本率為96.02%。

（二）變量選取與指標(biāo)說明

1.被解釋變量

本文的被解釋變量是農(nóng)戶生產(chǎn)投資和生活消費的指標(biāo)，Investment和Consumption分別指農(nóng)戶的生產(chǎn)性支出和生活消費支出。Investment主要包括農(nóng)戶的生產(chǎn)經(jīng)營費用和購置生產(chǎn)性固定資產(chǎn)支出；Consumption包括農(nóng)戶所有的生活消費支出項目，如食品、衣著、改善型住房、交通通訊、教育、醫(yī)療、旅游和其他娛樂項目等支出。

2.解釋變量

本文的核心解釋變量為農(nóng)戶數(shù)字信貸借款額，用符號Loan表示。

3.控制變量

本文參考熊芳和李炳蓮（2014）、劉雙等（2015）、高欣和張安錄（2017）的研究引入控制變量，包括年齡（1=35歲以上，0=35歲及以下），性別（1=男，0=女），受教育程度（1=初中以上，0=初中及以下），家庭外出務(wù)工人數(shù)（1=小于2人，0=大于等于2人），家庭勞動力占比狀況（1=大于0.5，0=小于等于0.5），家中是否有人兼業(yè)（1=是，0=否），農(nóng)業(yè)補貼狀況（1=是，0=否），疾病風(fēng)險狀況（1=是，0=否），家庭年總收入（連續(xù)變量；單位：萬元），養(yǎng)老保險購買狀況（1=是，0=否），其他貸款來源變量（1=是，0=否）。

（三）描述性分析

表1顯示，使用數(shù)字信貸的農(nóng)戶對生產(chǎn)投資支出的均值為11.7498，標(biāo)準(zhǔn)差為14.4004，其中最小值為0.5萬元，最大值達到150萬元，可見生產(chǎn)投資支出水平的個體差異較大。而生活消費支出的均值為4.2809，整體水平低于生產(chǎn)性支出，其標(biāo)準(zhǔn)差為2.6629，最小值和最大值分別為0.3萬元和14萬元，個體農(nóng)戶生活消費支出差異較小。而農(nóng)戶數(shù)字信貸的平均金額為10.7929萬元，其中最小值為0.3萬元，最大值達到80萬元，實地調(diào)研發(fā)現(xiàn)，農(nóng)戶參與數(shù)字信貸的貸款金額大部分都分布在10萬元以內(nèi)，總體來看分布較為集中，只有極少數(shù)農(nóng)戶能獲得大于50萬元的貸款額度。

表1：主要變量描述性統(tǒng)計

模型與實證分析

（一）模型建立

本文采用OLS多元線性回歸模型進行考察。具體的計量模型可以表示為：

其中，模型（1）用于考察數(shù)字信貸對農(nóng)戶生產(chǎn)投資的影響。模型（2）用于考察數(shù)字信貸對農(nóng)戶生活消費的影響。Investment和Consumption為被解釋變量，分別指農(nóng)戶的生產(chǎn)性支出和生活消費支出。Loan為核心解釋變量，在本文中指農(nóng)戶數(shù)字信貸借款額。在模型（1）中，本文主要關(guān)注系數(shù)i的符號，在模型（2）中，本文主要關(guān)注系數(shù)i的符號。此外，本文將X1設(shè)定為其他可能會影響農(nóng)戶生產(chǎn)投資的因素，主要包括：年齡，性別，受教育程度，家庭外出務(wù)工狀況，家庭勞動力狀況，兼業(yè)狀況，農(nóng)業(yè)補貼狀況以及其他貸款來源變量；X2為其他可能會影響農(nóng)戶生活消費的因素，主要包括：年齡，性別，受教育程度，家庭外出務(wù)工狀況，疾病風(fēng)險狀況，家庭年總收入，保險購買狀況以及其他貸款來源變量。μi為隨機誤差項。

（二）實證分析結(jié)果

1.回歸分析

表2中，列（1）報告了模型（1）的回歸結(jié)果?？梢园l(fā)現(xiàn)數(shù)字信貸對農(nóng)戶生產(chǎn)投資支出存在正向影響，此時邊際效應(yīng)為0.5730，在5%水平上顯著，表明農(nóng)戶數(shù)字信貸借款與生產(chǎn)投資支出之間呈顯著的正相關(guān)關(guān)系，即農(nóng)戶通過數(shù)字信息渠道借款越多，其生產(chǎn)投資活動的支出也越多。列（2）報告了模型（2）的回歸結(jié)果，數(shù)字信貸的系數(shù)為0.0616，在1%的水平上顯著，證明數(shù)字信貸借款對農(nóng)戶生活消費支出也造成顯著的正向影響。

表2：農(nóng)戶生產(chǎn)投資支出和生活消費支出的估計結(jié)果

從金融機構(gòu)的數(shù)字信貸供給角度來看，由于信息不對稱問題的存在，在農(nóng)村地區(qū)信用體系建設(shè)不完善的背景下，金融機構(gòu)無法有效獲取農(nóng)戶的真實信用狀況，此時金融機構(gòu)更加傾向于將錢借給用于擴大生產(chǎn)的農(nóng)戶而非僅用于消費的農(nóng)戶，其本身傾向于放寬生產(chǎn)性貸款項目的貸款限制、利率、還款期限等條件，以此贏得農(nóng)戶的青睞。同時，結(jié)合地區(qū)發(fā)展背景，由于東部地區(qū)尤其是杭州市經(jīng)濟發(fā)展態(tài)勢良好，臨安區(qū)政府也積極貫徹“數(shù)字浙江”等重大部署，加快推進農(nóng)業(yè)農(nóng)村信息化工作，大力支持當(dāng)?shù)靥厣r(nóng)業(yè)發(fā)展和數(shù)字信息技術(shù)相結(jié)合。政府大力支持農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)發(fā)展也增強了農(nóng)戶將數(shù)字信貸投入生產(chǎn)投資活動的意愿，印證了數(shù)字信貸與農(nóng)戶生產(chǎn)性支出之間有顯著正相關(guān)關(guān)系。此外，臨安地處杭州市，經(jīng)濟水平發(fā)展較高，加之當(dāng)?shù)財?shù)字支付、電子商務(wù)等互聯(lián)網(wǎng)新型產(chǎn)業(yè)形態(tài)大力發(fā)展，人們對于新型消費方式的接受程度更為容易，消費方式也更加多樣。當(dāng)傳統(tǒng)金融部門無法有效滿足農(nóng)戶消費性支出的借貸資金需要時，數(shù)字信貸作為其有益的補充，向農(nóng)戶提供放貸門檻更低、數(shù)額較小的資金，以滿足其消費支出需要。同時，考慮到農(nóng)戶也很難做到對生產(chǎn)性貸款專款專用的因素，因此數(shù)字借貸對農(nóng)戶的生活消費支出也具有促進作用。

2. 進一步分析

（1）異質(zhì)性檢驗

由于人的社會屬性的存在，杜森貝利提出的相對收入消費理論指出消費者會受到自己過去的消費習(xí)慣和周圍消費水準(zhǔn)的影響。因此，主要從事非農(nóng)生產(chǎn)活動的農(nóng)戶由于在進城務(wù)工過程中受到城鎮(zhèn)舒適生活和城鎮(zhèn)居民消費的示范性影響，其生活習(xí)慣和心理發(fā)生了一些改變，對城市舒適生活的向往使這部分農(nóng)戶更愿意提高自己的生活質(zhì)量；同時，鄉(xiāng)鎮(zhèn)的經(jīng)濟發(fā)展水平較高，數(shù)字信息普及程度也較高，該部分人群受到輻射帶動作用，更傾向于利用數(shù)字借貸改善自己的生活條件，從而增加生活消費支出。另外，根據(jù)傳統(tǒng)的“剩余勞動力”理論并結(jié)合我國制度背景，主要從事非農(nóng)生產(chǎn)活動的人口增加會提高農(nóng)村家庭退出農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的概率，導(dǎo)致農(nóng)業(yè)經(jīng)營活動規(guī)模減小，這部分農(nóng)戶即使進行數(shù)字借貸，也不會增加在生產(chǎn)投資活動上的支出。因此，本文預(yù)測農(nóng)戶主要從事生產(chǎn)活動的類型會影響到數(shù)字信貸與農(nóng)戶生產(chǎn)投資和生活消費的關(guān)系。

基于上述分析，本文依據(jù)農(nóng)戶主要從事的生產(chǎn)活動類型構(gòu)造虛擬變量Occ進行分組回歸。其中，若戶主主要從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營活動，則Occ=0；若戶主主要進行自主創(chuàng)業(yè)、個體經(jīng)營、私營企業(yè)等非農(nóng)生產(chǎn)活動，則Occ=1?；貧w結(jié)果如表3所示。首先來看數(shù)字信貸對農(nóng)戶生產(chǎn)投資支出的影響，從列（1）的全樣本數(shù)據(jù)中可以發(fā)現(xiàn)數(shù)字信貸和主要從事非農(nóng)生產(chǎn)活動組別交互項（Loan_Occ）的系數(shù)在1%的水平上顯著為負，雖然列（2）和列（3）中數(shù)字信貸的系數(shù)都顯著為正，但列（2）系數(shù)為0.1905，且在5%水平上顯著，而列（3）系數(shù)達到0.8870，且在1%水平上顯著，兩者大小和置信區(qū)間都存在很大差異，證明了數(shù)字信貸對主要從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營活動農(nóng)戶的生產(chǎn)投資影響更大。而數(shù)字信貸與農(nóng)戶生活消費支出的關(guān)系受到農(nóng)戶主要從事生產(chǎn)活動類型的影響更大。從列（4）的全樣本回歸結(jié)果來看，數(shù)字信貸和主要從事非農(nóng)生產(chǎn)活動的組別的交互項與生活消費支出在1%的水平上顯著正相關(guān)。在列（5）中，數(shù)字信貸的系數(shù)為0.1027，且在1%的水平上顯著為正，而在列（6）中，數(shù)字信貸的系數(shù)不顯著，上述結(jié)果表明，數(shù)字信貸對從事非農(nóng)生產(chǎn)活動為主的農(nóng)戶的消費影響更大。

表3：異質(zhì)性檢驗結(jié)果

（2）數(shù)字信貸對生產(chǎn)績效和消費結(jié)構(gòu)的影響

基于上述研究，本文將進一步探索農(nóng)戶的數(shù)字信貸借款對于生產(chǎn)績效和消費結(jié)構(gòu)的影響，由于生產(chǎn)績效和消費結(jié)構(gòu)難以用具體數(shù)額衡量，本文將建立對應(yīng)的測度指標(biāo)進行量化處理。首先，生產(chǎn)績效的測度指標(biāo)包括生產(chǎn)經(jīng)營收入和經(jīng)營利潤率。生產(chǎn)經(jīng)營收入是指農(nóng)戶經(jīng)過自己生產(chǎn)農(nóng)作物及加工、銷售產(chǎn)品所得收入。除工資性收入以外，獲得生產(chǎn)性收入要依賴于農(nóng)戶的生產(chǎn)性投入，因此將其作為生產(chǎn)績效的測度指標(biāo)，能夠最為直接地反映將數(shù)字信貸資金投入生產(chǎn)投資活動帶來的生產(chǎn)規(guī)模的擴大。而經(jīng)營利潤率由經(jīng)營收入扣除成本、稅金等支出并除以經(jīng)營收入總額計算所得。利潤率的提高代表農(nóng)戶生產(chǎn)經(jīng)營活動效率的提高，作為產(chǎn)出效益的測度指標(biāo)也具備合理性。其次，針對數(shù)字信貸對消費結(jié)構(gòu)的影響，本文將從網(wǎng)絡(luò)消費比例和基礎(chǔ)生活性消費比例兩個方面進行考察。第一，網(wǎng)絡(luò)消費比例的提高說明農(nóng)戶能夠利用多種渠道、低門檻、低成本地獲得自己想要的商品和服務(wù)，表明農(nóng)戶消費結(jié)構(gòu)的改善；第二，基礎(chǔ)生活性消費與發(fā)展性消費相對應(yīng)，基礎(chǔ)生活性消費比例的下降也能說明農(nóng)戶消費結(jié)構(gòu)得到一定程度的升級。

表4報告了數(shù)字信貸對生產(chǎn)績效與消費結(jié)構(gòu)的估計結(jié)果。列（1）與列（2）分別報告了各變量對生產(chǎn)經(jīng)營收入與經(jīng)營利潤率的影響?？梢钥吹?，數(shù)字信貸對于生產(chǎn)經(jīng)營收入在10%的水平上顯著，而對于經(jīng)營利潤率不顯著。當(dāng)農(nóng)戶將數(shù)字信貸借款更多地用于生產(chǎn)性支出，即更多地投入生產(chǎn)投資活動，帶來的直接影響便是農(nóng)業(yè)規(guī)模的擴大，進而促進農(nóng)產(chǎn)品銷售量增加，給農(nóng)戶帶來經(jīng)營收入上的增長。而經(jīng)營利潤率主要反映農(nóng)戶的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率，由于農(nóng)戶進行數(shù)字信貸借款可能更多地用于滿足資金流動性需求，而沒有增加技術(shù)投入，因此數(shù)字信貸借款與經(jīng)營利潤率之間并不存在顯著的相關(guān)關(guān)系。列（3）與列（4）分別報告了各變量對網(wǎng)絡(luò)消費比例與基礎(chǔ)性生活消費比例的影響?？梢钥吹綌?shù)字信貸對于網(wǎng)絡(luò)消費比例在5%的水平上顯著，而對于基礎(chǔ)性生活消費比例并不顯著。數(shù)字信貸依托于互聯(lián)網(wǎng)而存在，使用數(shù)字信貸的農(nóng)戶往往更了解互聯(lián)網(wǎng)操作，加之臨安區(qū)政府積極開展數(shù)字鄉(xiāng)村試點示范區(qū)工作部署，加快推進農(nóng)業(yè)農(nóng)村信息化工作，在此背景之下，當(dāng)?shù)剞r(nóng)戶更了解如何使用互聯(lián)網(wǎng)購買自己所想要的商品，由此推導(dǎo)數(shù)字信貸與網(wǎng)絡(luò)消費比例之間有著顯著的正相關(guān)關(guān)聯(lián)性?；A(chǔ)性生活消費比例的數(shù)值減小往往代表著消費結(jié)構(gòu)的提升。本文在計算基礎(chǔ)生活性消費比例時，主要涵蓋了衣著、食品和住房支出。但與恩格爾系數(shù)相似，該類滿足基本生存用途的支出往往不會在短時間內(nèi)產(chǎn)生較大變化，因此數(shù)字信貸借款對基礎(chǔ)生活性消費比例的影響不顯著較大程度上受到課題調(diào)研時間范圍的影響。

表4：數(shù)字信貸對農(nóng)戶生產(chǎn)績效和消費結(jié)構(gòu)的估計結(jié)果

3. 內(nèi)生性檢驗

本文通過引入工具變量進一步緩解潛在的內(nèi)生性問題。本文使用“農(nóng)戶對互聯(lián)網(wǎng)的使用程度”作為模型工具變量進行兩階段估計，并選用農(nóng)戶網(wǎng)絡(luò)消費支出額（Internet）作為衡量互聯(lián)網(wǎng)使用程度的指標(biāo)。工具變量檢驗的回歸結(jié)果如表5所示。列（1）和列（3）匯報了兩階段最小二乘法（2SLS）第一階段的回歸結(jié)果，結(jié)果表明，工具變量的回歸系數(shù)均在1%的統(tǒng)計水平上顯著為正，表明其與內(nèi)生解釋變量高度相關(guān)。根據(jù)Stock等研究指出的若F值小于10則可以被認定為工具變量出現(xiàn)弱工具變量問題的觀點，由于兩個模型第一階段的F值均大于10，證明弱工具變量問題不存在。同時，列（2）和列（4）的結(jié)果也表明，在糾正可能的內(nèi)生偏誤后，數(shù)字信貸對農(nóng)戶生產(chǎn)性支出和生活消費支出分別在10%和1%水平上顯著正相關(guān)，表明即便考慮內(nèi)生性問題，前文研究結(jié)論也不變。

表5：工具變量檢驗結(jié)果

研究結(jié)論與政策建議

本文運用OLS多元回歸模型，研究了數(shù)字信貸對農(nóng)戶生產(chǎn)以及消費的影響。需要特別說明的是，因調(diào)研的局限性，本文的數(shù)字信貸主要指的是網(wǎng)絡(luò)借貸。通過實證分析發(fā)現(xiàn)，數(shù)字信貸對農(nóng)戶生產(chǎn)投資支出和生活消費支出均產(chǎn)生顯著的正向影響。進一步研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字信貸不僅促進了農(nóng)戶生產(chǎn)經(jīng)營收入的提高，影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)績效，而且對農(nóng)戶消費結(jié)構(gòu)產(chǎn)生一定影響，促進農(nóng)戶網(wǎng)絡(luò)消費的提升。同時，異質(zhì)性檢驗證明，數(shù)字信貸對主要從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營活動的農(nóng)戶的生產(chǎn)投資影響更大，而對從事非農(nóng)生產(chǎn)活動為主的農(nóng)戶的消費影響更大。

在全文分析的基礎(chǔ)上，人們對數(shù)字信貸的接受和使用程度并不是很高，由此，金融機構(gòu)應(yīng)利用大數(shù)據(jù)和云端數(shù)據(jù)，開展客戶分類、風(fēng)險偏好及信用條件等分析工作，研究不同家庭特征的農(nóng)戶在不同階段的需求，更好地滿足農(nóng)村居民的信貸需求。同時，政府須引導(dǎo)開展農(nóng)戶征信體系建設(shè)工作，這也要求金融機構(gòu)對有信貸需求農(nóng)戶的資信水平有更加真實全面的了解，在進行放貸時對農(nóng)戶貸款行為進行更加細致和系統(tǒng)的評估。此外，銀行、涉農(nóng)貸款機構(gòu)與政府也需進行統(tǒng)籌，通過三方合作開發(fā)信用數(shù)據(jù)平臺，共享農(nóng)戶往期貸款行為數(shù)據(jù)，全面高效地篩查農(nóng)戶信用狀況，進一步提高貸款投放的精準(zhǔn)度。而農(nóng)戶進行數(shù)字信貸借款對生產(chǎn)和消費產(chǎn)生了多維影響，金融機構(gòu)掌握信貸用戶信息后，需結(jié)合不同的家庭特征，應(yīng)當(dāng)設(shè)計多元化（數(shù)字）信貸產(chǎn)品，就貸款項目的類型分為生產(chǎn)性以及消費性貸款，并結(jié)合具體農(nóng)戶生產(chǎn)方式，因人而異提供層次分明的（數(shù)字）信貸額度。此外，在調(diào)查過程中發(fā)現(xiàn)農(nóng)戶越來越注重信貸的便利性與實效性，本文建議金融機構(gòu)針對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的特點擴大授信范圍，同時縮減放貸步驟，提高數(shù)字放貸的便利性。而農(nóng)戶用于生產(chǎn)性的投入往往也能帶來經(jīng)營收入的增加，銀行應(yīng)該關(guān)注到這一點，結(jié)合當(dāng)?shù)禺a(chǎn)業(yè)發(fā)展情況設(shè)計“產(chǎn)業(yè)信貸”產(chǎn)品模式，精準(zhǔn)放貸的同時也能降低信用風(fēng)險。