宋欣妍

本文利用2023年對陜西省延安市洛川縣8個鄉(xiāng)鎮(zhèn)的農戶實地調研數(shù)據(jù)和IV－Heckprobit模型對數(shù)字金融素養(yǎng)對農戶信貸約束的影響進行研究，并在此基礎上運用中介效應分析模型對風險態(tài)度所產生的中介效應進行探究，并基于實證分析結果分別向政府、金融機構、農戶提供政策性建議。

一、引言

近年來，金融機構加強金融科技的推廣和應用，依托區(qū)塊鏈、云計算等新技術，拓展鄉(xiāng)村金融服務范圍，不斷創(chuàng)新普惠金融產品。但越來越多的農民在接受數(shù)字金融服務時，缺乏對于貸款、支付、理財?shù)认嚓P功能的認知，數(shù)字金融素養(yǎng)成為農戶新的信貸約束。

關于信貸約束的影響因素，相關學者開展了一系列研究并取得豐富的成果，但是有關金融素養(yǎng)，尤其是數(shù)字金融素養(yǎng)相關文獻較為缺乏，且現(xiàn)有研究大多局限于中觀或宏觀角度，對微觀層面的分析較少。本文利用對陜西省延安市洛川縣農村地區(qū)的微觀調研數(shù)據(jù)，考察農戶信貸需求和信貸約束在正規(guī)與非正規(guī)渠道上的程度，并探究農戶數(shù)字金融素養(yǎng)對其影響以及風險態(tài)度在其中所發(fā)揮的中介效應，以期能為延安當?shù)剞r村信貸約束問題的解決提供參考。

二、理論分析與研究假說

為了從實證角度考察“數(shù)字金融素養(yǎng)——風險態(tài)度——農戶信貸約束”這一影響機制是否成立，本項目采用中介效應檢驗程序，選擇風險態(tài)度作為中介變量，被解釋變量為農戶信貸約束指標，核心解釋變量為數(shù)字金融素養(yǎng)，通過實證分析來驗證其影響機制是否成立，并提出相應假設1：保持其他條件不變，農戶的數(shù)字金融素養(yǎng)會顯著提升信貸需求，同時也會緩解信貸約束，且在正規(guī)渠道中的作用要比非正規(guī)渠道更為明顯；假設2：保持其他條件不變，農戶數(shù)字金融素養(yǎng)可通過風險態(tài)度間接影響其信貸約束水平。

三、數(shù)據(jù)來源、變量選取與模型選擇

（一）數(shù)據(jù)來源

樣本數(shù)據(jù)由課題小組對陜西省延安市洛川縣的調查所得，選擇洛川縣作為調查區(qū)域，主要是考慮到洛川在延安具有較強的代表性。洛川縣位于延安市南部，根據(jù)延安統(tǒng)計年鑒，2020年，洛川地區(qū)生產總值達到279.05億元，位于延安市13個市區(qū)中第二位；農業(yè)增加值高達325700萬元，排在第一位；農村地區(qū)人均可支配收入達到14356元，位居延安市第一位。我們對延安洛川縣槐柏鎮(zhèn)、土基鎮(zhèn)、舊縣鎮(zhèn)等8個鄉(xiāng)鎮(zhèn)農戶采用隨機調查的方式，共發(fā)放調查問卷250份，收回有效問卷204份，農戶樣本能夠代表陜西省延安市洛川縣地區(qū)的總體分布特征。

（二）變量選取

本文重點關注數(shù)字金融素養(yǎng)對農戶信貸約束的影響作用，并進一步將信貸需求與信貸約束劃分為正規(guī)與非正規(guī)兩種渠道，分別研究數(shù)字金融素養(yǎng)對其影響，在此基礎之上，加入風險態(tài)度變量，探究其在以上影響機制中所發(fā)揮的中介效應。

1.調查問卷

本文對數(shù)字金融素養(yǎng)、農戶信貸約束與農戶風險態(tài)度指標進行具體劃分，并且加入農村金融環(huán)境指標，在此基礎上設計問卷1，其中，我們將數(shù)字金融素養(yǎng)指標分為主觀金融知識的掌握情況與利用數(shù)字設備進行金融操作能力兩部分，后者具體分為數(shù)字支付、數(shù)字理財、數(shù)字借貸三方面。具體問題如：您對P2P借貸、電商金融、眾籌等事物的了解情況如何；您平時是否關注銀行利率的變動；您是否擁有智能手機、電腦，是否開通寬帶；您是否能夠獨立下載手機APP；您是否使用過網(wǎng)上信用支付（如螞蟻花唄）；您家庭是否有存款；您是否購買互聯(lián)網(wǎng)理財產品（如余額寶、微信理財通等）；您是否會通過手機APP進行網(wǎng)絡貸款；您是否會用手機網(wǎng)絡瀏覽、搜索金融類數(shù)據(jù)或信息（如股票、理財）等。

為了解農戶正規(guī)信貸需求和非正規(guī)信貸需求以及信貸約束的現(xiàn)狀，我們設計問卷2，假設近三年來，由于借款需要與銀行或信用社等打交道，最符合您現(xiàn)實狀況的信貸是哪一種？假設由于借錢需要與親友、鄰居或者貸款公司等打交道，最符合您現(xiàn)實狀況的借貸方式是哪一種？問卷選項包括A不需要借款；B想借，但沒有申請；C申請了，但沒批一分錢；D借了，只借了一部分；E借多少，就批了多少。

為了解當?shù)剞r村金融環(huán)境，我們設計問卷3，將農村金融環(huán)境指標分為機構密度、金融設備、政策環(huán)境、政策宣傳、服務質量這五個不同的方面。具體提問：離您居住地最近的金融機構是？您從居住地步行到最近銀行所需花費的時間是？你們當?shù)赜袔讉€移動網(wǎng)絡基站？您所在的村是否有自動存取款機？您是否進行過土地、宅基地確權？假如您進行農戶信貸，銀行一般支持什么做擔保？當?shù)卣蛘吣拇迩f是否進行過金融扶持政策宣傳？在銀行申請信用貸款后一般得到資金需要多久等。

為研究風險態(tài)度的中介效應，我們設計問卷4，農戶風險態(tài)度指標，分別從金融知識角度對風險的認知以及性格角度對風險態(tài)度的偏好兩方面進行闡釋。設計提問：假設現(xiàn)在給您10萬元，并且您預期股票價格會上漲，以下幾種投資方式中您認為哪種風險程度最?。咳绻屇鷣砩暾堃还P貸款，您認為下面哪些做法是正確的？投資理財存在一定的風險，對此您能接受的最大損失程度是？

2.控制變量

3.模型選擇

在研究數(shù)字金融素養(yǎng)對農戶信貸約束的影響時，用來研究信貸約束的農戶是從哪些具有信貸需求的農戶中選取的，而并非從總體中隨機抽取，存在一定的樣本選擇性問題。同時數(shù)字金融素養(yǎng)還存在內生性問題，包括遺漏變量問題，測量誤差問題以及雙向因果關系問題等，因此，本課題采用IV－Heckprobit模型，以有效克服內在機制及樣本選取帶來的問題，同時為保證結論的準確與可靠，本文以受訪者家庭成員的最高學歷作為工具變量。

為了進一步討論數(shù)字金融素養(yǎng)是否能夠通過風險態(tài)度影響農戶信貸約束，本文構建中介效應模型對數(shù)據(jù)進行分析，綜合驗證風險態(tài)度是否在數(shù)字金融素養(yǎng)和農戶正規(guī)信貸約束中有顯著的中介效應。

四、結果分析

（一）基準模型回歸分析

IV-Heckprobit模型包括了四個方程，分別是正規(guī)和非正規(guī)信貸需求、正規(guī)和非正規(guī)信貸約束的方程。根據(jù)IV-Heckprobit模型的結果，我們可以得到以下分析：

第一，數(shù)字金融素養(yǎng)對農戶的正規(guī)信貸需求產生顯著的正向影響，隨著數(shù)字金融素養(yǎng)的不斷提升，農戶更有可能選擇正規(guī)金融機構獲得貸款。這可能是由于擁有較高的金融知識，使得他們更加熟悉正規(guī)金融的流程，從而激發(fā)他們尋求正規(guī)渠道資金的欲望。

第二，數(shù)字金融素養(yǎng)對農戶非正規(guī)信貸需求產生一定的正向影響，這意味著隨著數(shù)字金融素養(yǎng)的提高，農戶對新生的投資公司、小貸公司等的金融產品排斥情緒減少，辨別和認知的能力提高，在一定程度上拓寬了獲取信貸資金的渠道。

第三，數(shù)字金融素養(yǎng)顯著負向影響農戶正規(guī)信貸約束，這意味著數(shù)字金融素養(yǎng)越高，農戶更有可能成功獲得正規(guī)金融機構的貸款。因為擁有較多的金融知識，他們就可以通過合法的途徑，尋求匹配的金融產品、合理的增信措施等來提升他們的資質，從而為自己爭取更多的貸款機會。

第四，數(shù)字金融素養(yǎng)對非正規(guī)信貸約束有一定的負向影響。這主要是由于，民間借貸：親戚朋友之間的私人借款、投資公司、小貸公司等非正規(guī)組織，由于非正規(guī)性，使得大多數(shù)農戶不了解、不認可，但隨著農戶金融知識的不斷提高，可能會打消其潛在的顧慮，同時由于非正規(guī)信貸組織門檻低，貸款資金獲得率高，使得農戶即使在利率水平偏高的情況下也愿意去嘗試，從而緩解遭受非正規(guī)信貸約束的可能性。

（二）中介效應檢驗分析

前面的實證檢驗結果表明，農戶數(shù)字金融素養(yǎng)和風險態(tài)度對其所受到的信貸約束確實存在顯著的影響，那么具體的影響機制如何呢？

進行Bootstrap檢驗，使用500次bootstrap抽樣，得出中介效應的置信區(qū)間（95% CI）：[-0.18，-0.05]從回歸分析結果來看，X對Y的間接效應在-0.18到-0.05之間，這個區(qū)間不包括0，說明中介效應是顯著的。數(shù)字金融素養(yǎng)顯著正向預測風險態(tài)度，即數(shù)字金融素養(yǎng)較高的農戶往往具有較高的風險承受能力。此外，數(shù)字金融素養(yǎng)顯著負向預測農戶信貸約束，即數(shù)字金融素養(yǎng)較高的農戶往往面臨較低的信貸約束。當引入風險態(tài)度作為中介變量后，數(shù)字金融素養(yǎng)對農戶信貸約束的預測作用減弱，但仍具有顯著性。風險態(tài)度顯著負向預測農戶信貸約束，即風險承受能力較高的農戶往往面臨較低的信貸約束。

五、結論與政策建議

（一）結論

本文基于2023年陜西省延安市洛川縣土基鎮(zhèn)、舊縣鎮(zhèn)等8個村鎮(zhèn)的農戶調查數(shù)據(jù)，在考慮內生性和樣本選擇性的前提下，研究了數(shù)字金融素養(yǎng)對農戶信貸約束的影響，并且在此基礎之上研究了風險態(tài)度所產生的中介效應。實證研究結論如下：第一，數(shù)字金融素養(yǎng)能夠促進正規(guī)和非正規(guī)渠道的信貸需求，能夠顯著增加整個信貸市場的供給；進一步來看，會緩解正規(guī)和非正規(guī)信貸約束，從而改變信貸市場狀況。第二，數(shù)字金融素養(yǎng)對正規(guī)信貸需求的刺激作用要強于非正規(guī)信貸需求，對正規(guī)信貸約束的緩解能力要強于非正規(guī)信貸約束。第三，風險態(tài)度在數(shù)字金融素養(yǎng)對農戶信貸約束的影響中發(fā)揮著中介作用，農戶數(shù)字金融素養(yǎng)的提高，會使得其趨于風險偏好型，緩解信貸約束，進而會提高其信貸獲得水平。

（二）政策建議

根據(jù)以上研究結論，本文對此分別針對政府、金融機構和農戶個人三方面提出相應的對策建議，以期對緩解農戶信貸約束提供解決方法。

1.政府

對于政府：第一，以培育信用意識、倡導信用理念為目的，積極開展農村信用體系培訓宣傳、信用主題培訓活動等，依托政府門戶網(wǎng)站、微信公眾號和廣告大屏、宣傳標語等對農村信用主題活動進行立體式、矩陣式的宣傳，逐步形成重信譽、守信用的良好環(huán)境。第二，創(chuàng)造有利的政策環(huán)境，積極推動農村數(shù)字化平臺建設，利用物聯(lián)網(wǎng)、數(shù)字金融等有效整合行業(yè)資源，組建標準化產品、農產品等各類數(shù)字化供應鏈。推動鄉(xiāng)村金融服務的適農化改造，完善融資擔保體系建設，聯(lián)合銀行、擔保公司、保險公司等，制定支持農戶獲得信貸的政策措施，包括降低利率、提供擔保機制、設立專門的農業(yè)金融機構等，以促進正規(guī)信貸的發(fā)展。

2.金融機構

對于金融機構：第一，深入研究區(qū)域農戶的生產經營特點、金融需求和風險特征，針對農戶的差異化需求進一步細分客戶層級、類別，開發(fā)出適應農戶需求的金融產品。積極探索線上普惠金融產品，開發(fā)基于土地權屬、種植規(guī)模、農業(yè)保險等涉農數(shù)據(jù)的金融創(chuàng)新產品。目前農村淘寶、京東、抖音、快手等平臺普遍應用，成為農戶最容易接觸和掌握的線上途徑，可以聯(lián)合政府部門打造基于這些平臺交易背景的數(shù)字化普惠供應鏈平臺，通過訂單融資、數(shù)據(jù)驅動、過程控制，解決農戶無抵押、無擔保的融資痛點。第二，充分發(fā)揮金融顧問機制作用，聚焦農戶需求，主動送政策送服務，將金融知識宣傳納入日常涉農金融服務，積極推進縣域、鄉(xiāng)村網(wǎng)點轉型升級，設置信貸業(yè)務客戶經理，增加金融教育和咨詢服務等相應的業(yè)務職能，拓寬業(yè)務服務范圍和內容，延伸業(yè)務半徑，下沉金融服務，提供有關數(shù)字金融和風險管理的信息，幫助農戶更好地理解和利用金融產品，減輕他們的信貸約束。提供農戶信貸資料清單，服務場所公示、采取專題講解、一對一、點對點的服務方式，提高貸款綜合辦理效率。

3.農戶

對于農戶：第一，農戶可以通過手機、電視、電腦等媒介接觸了解農村政策、農業(yè)技術、農產品信息等，開闊視野、開放思維，主動參加培訓課程或在線學習，掌握基本的數(shù)字技能和金融知識將有助于他們更好地理解和利用金融工具，以滿足他們的信貸需求。第二，農戶可以通過參加風險教育和培訓，了解風險管理的重要性，積極培養(yǎng)偏好型風險態(tài)度。這將有助于他們更好地理解和應對金融風險，提高信貸獲得水平。

（作者單位：西北農林科技大學）

作者簡介：2003年出生，陜西西安人，本科，專業(yè)：金融學。