數(shù)字普惠金融提高了農(nóng)戶信貸獲得嗎？

樊文翔

(北京大學(xué) 馬克思主義學(xué)院，北京100871)

普惠金融最早由聯(lián)合國提出，是指能有效和全方位為社會(huì)所有階層和群體提供服務(wù)的金融體系[1]。在中國，普惠金融實(shí)踐與數(shù)字金融發(fā)展緊密相關(guān)。2013年11月，黨的十八屆三中全會(huì)通過的《中共中央關(guān)于全面深化改革若干重大問題的決定》正式提出發(fā)展普惠金融。依托于信息技術(shù)、大數(shù)據(jù)和云計(jì)算等創(chuàng)新技術(shù)的互聯(lián)網(wǎng)金融迅速發(fā)展，使得金融服務(wù)可得性和便利性大大提高，有效滿足了那些通常難以享受到金融服務(wù)的低收入和弱勢(shì)群體的需求，推動(dòng)了國內(nèi)普惠金融的發(fā)展[2]。根據(jù)北京大學(xué)中國數(shù)字金融研究中心的報(bào)告，中國省級(jí)數(shù)字普惠金融指數(shù)的均值已經(jīng)由2011年的40.00提高到2018年的300.21，增長了近8倍，數(shù)字普惠金融深刻影響著民眾生產(chǎn)生活和社會(huì)經(jīng)濟(jì)變革[3]。

農(nóng)村金融市場(chǎng)上的信貸行為與農(nóng)戶的生產(chǎn)生活密不可分。作為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營的重要主體，農(nóng)戶是我國農(nóng)村金融市場(chǎng)中主要的資金需求者，滿足農(nóng)戶對(duì)各種生產(chǎn)要素特別是資金的需求是黨和政府推進(jìn)鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略、全面打贏脫貧攻堅(jiān)戰(zhàn)的重要保證。但由于信息不對(duì)稱、缺乏抵押物等問題，銀行、農(nóng)村信用社等正規(guī)金融機(jī)構(gòu)在提供信貸時(shí)往往發(fā)生“離農(nóng)”傾向，農(nóng)戶貸款難、貸款貴的問題依然存在，阻礙了農(nóng)村生產(chǎn)發(fā)展和生活改善。因此，如何提高農(nóng)戶信貸獲得始終是農(nóng)村金融關(guān)注的焦點(diǎn)?！叭r(nóng)”是普惠金融的主要服務(wù)對(duì)象，發(fā)展普惠金融的一個(gè)重要目標(biāo)就是提高農(nóng)戶信貸獲得，緩解農(nóng)戶面臨的信貸約束，從而提升農(nóng)戶福利。2020年3月底，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(gè)百分點(diǎn)(1)第45次《中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告》，http://www.cnnic.net.cn/hlwfzyj/.。 這為農(nóng)村居民獲得數(shù)字普惠金融服務(wù)提供了一定的基礎(chǔ)條件。那么，農(nóng)戶從數(shù)字普惠金融的發(fā)展中受益幾何？農(nóng)戶的信貸獲得情況是否得到改善呢？基于以上背景，本文將中國數(shù)字普惠金融指數(shù)層面的宏觀數(shù)據(jù)和中國家庭追蹤調(diào)查(CFPS)的農(nóng)戶微觀數(shù)據(jù)相結(jié)合，評(píng)估數(shù)字普惠金融發(fā)展對(duì)農(nóng)戶信貸獲得的影響，并進(jìn)一步分析影響機(jī)制和異質(zhì)性特點(diǎn)。

一、文獻(xiàn)回顧與理論分析

1.文獻(xiàn)回顧

互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和云計(jì)算等現(xiàn)代信息技術(shù)的發(fā)展則為克服農(nóng)戶信貸的困難提供了一種可能的解決方案[10]。已有學(xué)者從不同視角對(duì)現(xiàn)代信息技術(shù)在農(nóng)村金融市場(chǎng)上的積極作用進(jìn)行了研究。Diniz等指出信息通信技術(shù)的發(fā)展為金融創(chuàng)新提供了便利條件，能夠有效降低金融服務(wù)的交易成本[11]?；谛畔⒔?jīng)濟(jì)學(xué)視角，周立等發(fā)現(xiàn)充分利用現(xiàn)代信息技術(shù)實(shí)現(xiàn)金融服務(wù)“村村通”有助于銀行了解村級(jí)信息，減少信息不對(duì)稱，由此提高農(nóng)戶的信貸獲得[12]。徐光順等利用交易成本理論的分析框架指出，信息技術(shù)的發(fā)展不僅能夠降低農(nóng)戶金融產(chǎn)品和服務(wù)的信息搜尋成本，而且可以減低農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)的運(yùn)營成本，有利于提高農(nóng)戶金融服務(wù)的可得性和可及性[13]。柳松等的研究同樣強(qiáng)調(diào)了可以通過互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)緩解金融機(jī)構(gòu)和農(nóng)戶之間存在的信息不對(duì)稱，提升金融機(jī)構(gòu)對(duì)農(nóng)戶的放貸意愿[14]。黃益平等進(jìn)一步指出通過現(xiàn)代信息技術(shù)可以對(duì)來自社交媒體和網(wǎng)購平臺(tái)等的大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析以實(shí)現(xiàn)信用評(píng)估，有利于彌補(bǔ)單純地依靠抵押資產(chǎn)做風(fēng)控的不足[10]。而作為數(shù)字技術(shù)和普惠金融的有機(jī)結(jié)合，數(shù)字普惠金融對(duì)微觀主體的影響也引起了學(xué)界的關(guān)注。易行健等認(rèn)為數(shù)字普惠金融的發(fā)展通過提升支付便利性和緩解流動(dòng)性約束促進(jìn)了居民消費(fèi)[15]。傅子秋等研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字普惠金融在減少農(nóng)戶生產(chǎn)性正規(guī)信貸需求的同時(shí)，增加了農(nóng)戶消費(fèi)性正規(guī)信貸需求[16]。楊波等圍繞數(shù)字普惠金融與農(nóng)戶信貸獲得的關(guān)系進(jìn)行了研究，但沒有考慮非正規(guī)信貸的影響，而且主要強(qiáng)調(diào)了數(shù)字支付渠道的便利性這一影響機(jī)制[17]。綜上，一方面，提高農(nóng)戶信貸獲得是理論界關(guān)注的重要話題，信息不對(duì)稱和抵押物缺失等影響農(nóng)戶信貸獲得的主要因素仍然存在。另一方面，數(shù)字普惠金融通過現(xiàn)代信息技術(shù)的運(yùn)用在緩解信息不對(duì)稱和抵押物缺失等問題上具有重要意義。但是，關(guān)于數(shù)字普惠金融發(fā)展對(duì)居民信貸特別是農(nóng)戶信貸的研究仍相對(duì)較少，解釋力略顯不足。

2.數(shù)字普惠金融影響農(nóng)戶信貸獲得的內(nèi)在邏輯

數(shù)字普惠金融的興起和發(fā)展具有市場(chǎng)創(chuàng)新和改進(jìn)、政府引導(dǎo)和支持的雙重性質(zhì)。一方面，數(shù)字金融是數(shù)字普惠金融的基礎(chǔ)，依托于移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和云計(jì)算等信息技術(shù)，數(shù)字金融一定程度上克服了傳統(tǒng)金融的金融抑制，提高了金融資源的利用效率。另一方面，政府則從互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、頂層設(shè)計(jì)和監(jiān)管規(guī)范等方面著手，積極引導(dǎo)數(shù)字普惠金融的健康發(fā)展。具體而言，數(shù)字普惠金融可能從以下三個(gè)方面影響了農(nóng)戶的信貸獲得，如圖1所示：

圖 1 數(shù)字普惠金融發(fā)展影響農(nóng)戶信貸獲得的分析框架

第一，數(shù)字普惠金融降低了交易成本。在數(shù)字普惠金融發(fā)展之前，農(nóng)戶如果有借貸需求，通常需要到鄉(xiāng)鎮(zhèn)或者縣城的實(shí)體銀行網(wǎng)點(diǎn)辦理相關(guān)手續(xù)，不僅面臨著居住偏遠(yuǎn)、地形復(fù)雜和交通落后等因素帶來的極大挑戰(zhàn)，而且出于盈利性和安全性的考慮，金融機(jī)構(gòu)到較偏遠(yuǎn)的地區(qū)發(fā)放貸款的主動(dòng)性和積極性不足。數(shù)字普惠金融發(fā)展起來以后，金融機(jī)構(gòu)依托互聯(lián)網(wǎng)和移動(dòng)通信工具能夠發(fā)揮地理區(qū)域的滲透性、使用有效性和產(chǎn)品基礎(chǔ)性等特點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)信貸、理財(cái)和支付等金融服務(wù)上的創(chuàng)新，打破對(duì)營業(yè)網(wǎng)點(diǎn)、ATM機(jī)等線下物理載體的依賴，通過數(shù)字普惠金融為這些地區(qū)提供現(xiàn)代金融體系的各類服務(wù)。這有利于提高銀行、信用社等金融機(jī)構(gòu)為偏遠(yuǎn)地區(qū)提供金融服務(wù)的效率，降低交易成本。

第二，數(shù)字普惠金融緩解了信息不對(duì)稱問題。一般而言，小農(nóng)經(jīng)營具有分散性、地域性和缺乏穩(wěn)定收入流的特點(diǎn)，獲得正規(guī)信貸需要經(jīng)過嚴(yán)格的審批程序，這增大了金融機(jī)構(gòu)對(duì)單個(gè)農(nóng)戶信息搜尋的成本，導(dǎo)致金融機(jī)構(gòu)通常不愿意對(duì)這類群體發(fā)放貸款，進(jìn)一步惡化了金融機(jī)構(gòu)與農(nóng)戶之間存在的信息不對(duì)稱問題。在數(shù)字普惠金融發(fā)展之后，數(shù)字技術(shù)一定程度上可以解決借貸雙方的信息不對(duì)稱問題，將低收入人群連接到數(shù)字化信息高速公路，改進(jìn)其市場(chǎng)、服務(wù)和信息的可得性，使得金融服務(wù)能夠更精準(zhǔn)地被送達(dá)有需要的人群[18-19]。一方面，在追求市場(chǎng)利潤的驅(qū)動(dòng)下，金融機(jī)構(gòu)積極運(yùn)用云計(jì)算、大數(shù)據(jù)技術(shù)，創(chuàng)新風(fēng)控模式，評(píng)價(jià)農(nóng)戶的還款能力、違約風(fēng)險(xiǎn)等特征，顯著提高風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別能力和授信審批效率[20]，同時(shí)，數(shù)字普惠金融的迅速發(fā)展也對(duì)社會(huì)信用體系的建設(shè)和完善提出了更高的要求。另一方面，互聯(lián)網(wǎng)的普及有效削弱了農(nóng)戶有限參與機(jī)會(huì)限制[21]，使得農(nóng)戶可以在網(wǎng)上進(jìn)行支付、購物、社交和理財(cái)?shù)仁袌?chǎng)活動(dòng)，這些基于數(shù)據(jù)流和信息流形成的“軟信息”在經(jīng)過數(shù)字化、編碼化之后成為檢驗(yàn)經(jīng)濟(jì)主體信用的“硬信息”[22-23]，有利于緩解信息不對(duì)稱問題。

第三，數(shù)字普惠金融降低了抵押品要求。一方面，數(shù)字普惠金融與電子商務(wù)的結(jié)合刺激了消費(fèi)需求的提升，拓展出更多的消費(fèi)方式和服務(wù)方式，催生出大量新型金融服務(wù)需求。為此，傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)和金融科技企業(yè)開發(fā)了多種類型的消費(fèi)型信貸。這些消費(fèi)型信貸通常額度較小，而且以農(nóng)戶過去的交易流為主要依據(jù)，因此放寬了對(duì)農(nóng)戶的抵押物的要求。另一方面，為了鼓勵(lì)和引導(dǎo)金融機(jī)構(gòu)不斷加大對(duì)“三農(nóng)”的信貸投入，引導(dǎo)資金流向更為急缺的農(nóng)村地區(qū)，政府靈活運(yùn)用再貸款、再貼現(xiàn)等貨幣政策以及財(cái)政補(bǔ)貼、稅收優(yōu)惠等財(cái)政政策，初步形成了正向激勵(lì)的財(cái)稅和貨幣政策相結(jié)合的扶持政策體系[1]，而且在政府的大力推動(dòng)和支持下，銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)大多成立普惠金融事業(yè)部，金融科技企業(yè)則推出針對(duì)農(nóng)業(yè)農(nóng)村的特色金融產(chǎn)品，以更專業(yè)、更聚焦的方式為農(nóng)村地區(qū)提供金融服務(wù)，有利于提高面對(duì)農(nóng)戶的信貸供給，進(jìn)而降低抵押品要求。

眾所周知，體育產(chǎn)業(yè)是一個(gè)省、一座城市的名片，在牽扯到一家頗具知名度的體育俱樂部變更東家時(shí)，主管部門往往頗為謹(jǐn)慎，大多選擇那些實(shí)力雄厚的企業(yè)來進(jìn)行接盤。

綜上可知，數(shù)字普惠金融的發(fā)展主要提高了農(nóng)戶的正規(guī)信貸獲得。但從信貸市場(chǎng)內(nèi)部來看，一方面，金融服務(wù)可得性的提高可以豐富家庭利用閑余資金的方式，促進(jìn)家庭在正規(guī)金融市場(chǎng)進(jìn)行資產(chǎn)配置，但會(huì)導(dǎo)致民間供給減少，進(jìn)而可能使得家庭民間借貸比例下降[24]。另一方面，正規(guī)信貸與非正規(guī)信貸之間既有互補(bǔ)效應(yīng)也有替代效應(yīng)[25-26]。因此，數(shù)字普惠金融發(fā)展可能降低了農(nóng)戶非正規(guī)信貸獲得，但是互補(bǔ)效應(yīng)的存在使得這種影響可能并不穩(wěn)定或者并不顯著。

由此，本文提出以下假說：

假說1:數(shù)字普惠金融發(fā)展可以提高農(nóng)戶的正規(guī)信貸可得性和正規(guī)信貸規(guī)模。

假說2：數(shù)字普惠金融發(fā)展在提高農(nóng)戶正規(guī)信貸可得性和正規(guī)信貸規(guī)模的同時(shí)，可能會(huì)降低農(nóng)戶非正規(guī)信貸可得性和非正規(guī)信貸規(guī)模。

假說3：數(shù)字普惠金融發(fā)展通過降低交易成本、緩解信息不對(duì)稱和降低抵押品要求提高了農(nóng)戶的正規(guī)信貸可得性和正規(guī)信貸規(guī)模。

二、數(shù)據(jù)、變量與模型

1.數(shù)據(jù)來源及說明

本文所使用的數(shù)據(jù)主要來源于兩個(gè)數(shù)據(jù)庫：中國家庭追蹤調(diào)查(CFPS)數(shù)據(jù)和北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)。農(nóng)戶基本數(shù)據(jù)來源于中國家庭追蹤調(diào)查(CFPS)。CFPS是由北京大學(xué)中國社會(huì)科學(xué)調(diào)查中心(ISSS)實(shí)施的具有全國代表性的大型微觀入戶調(diào)查，目標(biāo)樣本范圍為16 000家戶及樣本家戶中的全部家庭成員，包括個(gè)體(成人和兒童)、家庭和社區(qū)共三個(gè)層面的數(shù)據(jù)，反映中國的社會(huì)變遷和經(jīng)濟(jì)發(fā)展，為學(xué)術(shù)研究提供數(shù)據(jù)支持?？紤]到2013年被稱為“互聯(lián)網(wǎng)金融元年”，故本文選取了2014年、2016年和2018年中國家庭追蹤調(diào)查(CFPS)的全國微觀數(shù)據(jù)。根據(jù)研究需要，本文將樣本限定到農(nóng)村居民，主要使用到成人問卷中的戶主特征、家庭問卷中的家庭特征和社區(qū)問卷中的村莊特征(2)CFPS2016和CFPS2018缺失村莊層面的調(diào)查數(shù)據(jù)，用CFPS2014村(居)調(diào)查的數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配。本研究所用村莊特征變量主要是不隨時(shí)間輕易變化的地理特征變量，因此具有一定的合理性。，經(jīng)過篩選和清理共得到包含4998個(gè)農(nóng)戶家庭樣本的平衡面板數(shù)據(jù)集。另外，中國數(shù)字普惠金融數(shù)據(jù)來自北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)，該指數(shù)由螞蟻金服提供的數(shù)字金融服務(wù)數(shù)據(jù)合成，共包括三級(jí)維度，涵蓋2011—2018年的省、市、縣三個(gè)層級(jí)，可以在較大程度上刻畫中國數(shù)字金融的發(fā)展及其普惠性[3]。與微觀農(nóng)戶家庭數(shù)據(jù)相對(duì)應(yīng)，本文主要使用2013年、2015年和2017年三年的數(shù)據(jù)(3)CFPS在調(diào)查年份調(diào)查的信息主要是農(nóng)戶在過去12個(gè)月的經(jīng)濟(jì)狀況，因此2014、2016和2018年的CFPS調(diào)查數(shù)據(jù)主要反映的是農(nóng)戶在2013、2015和2017年的狀況。。本文將兩類數(shù)據(jù)合并，得到了一套包含2013、2015和2017的三年的面板數(shù)據(jù)，涵蓋27個(gè)省(4)未包括港澳臺(tái)地區(qū)、西藏、內(nèi)蒙古、海南、寧夏。，4998個(gè)農(nóng)戶，14994個(gè)觀測(cè)值的面板數(shù)據(jù)庫。

2.變量定義

(1)農(nóng)戶信貸獲得。農(nóng)戶信貸獲得是本文的核心被解釋變量。按“有無”和“多少”兩個(gè)角度，農(nóng)戶信貸獲得可以分為信貸可得性和信貸規(guī)模。按照信貸來源，可以進(jìn)一步分為正規(guī)信貸和非正規(guī)信貸。正規(guī)信貸包括銀行和信用社等金融機(jī)構(gòu)貸款，非正規(guī)信貸包括親友借貸、民間金融機(jī)構(gòu)貸款等。信貸可得性用二元虛擬變量表示，若受訪農(nóng)戶當(dāng)年從銀行、信用社等金融機(jī)構(gòu)獲得貸款，則正規(guī)信貸可得性取值為1，否則為0；正規(guī)信貸規(guī)模用當(dāng)年貸款余額識(shí)別。非正規(guī)信貸可得性和信貸規(guī)模的定義與此一致。

(2)數(shù)字普惠金融指數(shù)。數(shù)字普惠金融發(fā)展水平是核心解釋變量。本文直接采用各省在2013、2015和2017三年的數(shù)字普惠金融指數(shù)衡量中國數(shù)字普惠金融的發(fā)展。這一指數(shù)在已有的傳統(tǒng)普惠金融指標(biāo)基礎(chǔ)上，根據(jù)數(shù)字金融服務(wù)的新形勢(shì)和新特點(diǎn)，結(jié)合數(shù)據(jù)的可得性和可靠性，從覆蓋廣度、使用深度和數(shù)字支持服務(wù)三個(gè)維度來構(gòu)建。在本文研究范圍內(nèi)，中國省級(jí)數(shù)字普惠金融發(fā)展指數(shù)均值從2013年的155.35增加到2017年的271.98。

比較從2013年到2017年間，數(shù)字普惠金融指數(shù)和農(nóng)戶信貸獲得的狀況，結(jié)果顯示，農(nóng)戶獲得正規(guī)信貸的比例提高了約5%，而獲得非正規(guī)信貸的比例則降低了約3.6%，同期，數(shù)字普惠金融指數(shù)增加了近1倍，見表1。從表1的數(shù)據(jù)中可初步看出數(shù)字普惠金融發(fā)展與農(nóng)戶正規(guī)信貸獲得呈正相關(guān)關(guān)系，而與非正規(guī)信貸獲得呈反相關(guān)關(guān)系。

表1 數(shù)字普惠金融指數(shù)與農(nóng)戶信貸獲得

(3)控制變量。根據(jù)已有研究，本文綜合考慮了戶主(5)根據(jù)CFPS官方工作人員給出的建議，并結(jié)合本文的研究主題，2012年后的數(shù)據(jù)庫可使用“最熟悉家庭財(cái)務(wù)的成員”，即“財(cái)務(wù)回答人”作為家庭戶主。、農(nóng)戶所在的家庭和村莊狀況的差異對(duì)其信貸獲得的影響，通過增加家庭特征、戶主特征和村莊特征等三類控制變量以增強(qiáng)模型的解釋力，同時(shí)控制了時(shí)間和省份固定效應(yīng)。其中，家庭特征控制變量包括家庭年純收入、家庭年消費(fèi)支出、家庭金融資產(chǎn)、家庭物質(zhì)資產(chǎn)、家庭勞動(dòng)力數(shù)量、家庭黨員數(shù)量以及家庭上網(wǎng)人數(shù)。戶主是農(nóng)村家庭各種行為的主要決策者，農(nóng)戶的信貸行為主要表現(xiàn)為戶主的信貸行為。戶主特征變量包括年齡及其平方項(xiàng)、戶主性別、婚姻、受教育年限以及健康狀況。此外，本文還在家庭特征中加入了影響信貸需求的兩個(gè)變量：是否從事個(gè)體經(jīng)營[27]和是否有大事發(fā)生[28]。在村莊特征方面，村莊所處的地理位置和氣候條件將對(duì)農(nóng)戶進(jìn)行生產(chǎn)性投資或做生意產(chǎn)生影響，因此控制了本村到鄉(xiāng)鎮(zhèn)政府以及縣城的距離、本村是否屬于自然災(zāi)害頻發(fā)區(qū)等變量。以上變量的主要描述性統(tǒng)計(jì)特征見表2。

表2 變量設(shè)定與描述性統(tǒng)計(jì)(6)家庭資產(chǎn)、收入、消費(fèi)支出等均取對(duì)數(shù)。

3.模型設(shè)定

由于農(nóng)戶的信貸可得性是一個(gè)二元虛擬變量，因此當(dāng)實(shí)證檢驗(yàn)數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)戶信貸獲得的影響時(shí)，本文主要采用如下模型:

Pr[Accessijt=1|x]=Φ(β0+β1Indexijt+β2Xijt+β3Proj+δt)

(1)

式(1)中，Accessijt表示第j省份第i個(gè)農(nóng)戶在第t年是否獲得信貸，Indexijt是此模型的核心解釋變量，用來衡量數(shù)字普惠金融發(fā)展情況，Xijt表示戶主、家庭和村莊層面的控制變量，Proj表示省份虛擬變量，用來控制省份層面的經(jīng)濟(jì)特征，δt為控制時(shí)間趨勢(shì)的虛擬變量。Φ(·)是正態(tài)分布函數(shù)的累計(jì)分布函數(shù)。

更進(jìn)一步，考慮到樣本中大量農(nóng)戶的信貸規(guī)模為0，使用Tobit左側(cè)截?cái)嗄Ｐ蛠砉烙?jì)數(shù)字普惠金融對(duì)信貸規(guī)模的影響，將沒有獲得信貸的農(nóng)戶也納入計(jì)量模型中以減少偏差。本文對(duì)信貸規(guī)模的估計(jì)模型設(shè)定如下：

(2)

三、結(jié)果與分析

1.基準(zhǔn)回歸：數(shù)字普惠金融發(fā)展對(duì)農(nóng)戶正規(guī)信貸獲得的影響

表3報(bào)告了數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)戶正規(guī)信貸獲得的影響。其中(1)～(3)列使用的是面板Probit模型，被解釋變量是正規(guī)信貸可得性，解釋變量是各省的數(shù)字普惠金融指數(shù)，此外還控制了戶主特征、家庭特征和地區(qū)特征等三類控制變量，以及省份和年份固定效應(yīng)。第(1)列沒有添加任何控制變量，第(2)列在第(1)列基礎(chǔ)上，加入了戶主特征和家庭特征兩類控制變量，第(3)列進(jìn)一步加入了地區(qū)特征控制變量。(4)～(6)列使用的是Tobit模型，被解釋變量為正規(guī)信貸規(guī)模，解釋變量和控制變量的設(shè)定與前三列相同。

表3 數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)戶正規(guī)信貸獲得的影響

通過表3中第(1)～(3)列的回歸結(jié)果可以看出，無論采用哪種模型設(shè)定形式，數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)戶獲得正規(guī)信貸的概率均具有顯著的正向影響且這一影響相對(duì)穩(wěn)健，與我們的理論預(yù)期是一致的，驗(yàn)證了假說1。平均而言，在控制其他變量不變的情況下，數(shù)字普惠金融指數(shù)每增加1%，農(nóng)戶獲得正規(guī)信貸的概率將提高0.269%～0.282%，具有十分顯著的統(tǒng)計(jì)和經(jīng)濟(jì)學(xué)含義。第(4)～(6)列的Tobit回歸結(jié)果顯示，數(shù)字普惠金融發(fā)展對(duì)農(nóng)戶正規(guī)信貸規(guī)模同樣呈現(xiàn)顯著的正向影響，與第(1)～(3)列的結(jié)論保持一致。

第(3)列結(jié)果顯示，大部分控制變量的估計(jì)結(jié)果與預(yù)期基本相符。就戶主特征而言，戶主年齡與信貸獲得在1%水平上顯著正相關(guān)，年齡平方與農(nóng)戶信貸獲得在1%水平上顯著負(fù)相關(guān)，這說明戶主年齡與農(nóng)戶信貸獲得呈現(xiàn)出先升后降的“倒U型”關(guān)系，即中年戶主更有可能獲得信貸。在控制其他變量的情況下，與女性相比，男性戶主獲得信貸的可能性顯著高出1.5%。這是因?yàn)榕愿右?guī)避風(fēng)險(xiǎn)[29]且男性戶主在家庭經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中的話語權(quán)更強(qiáng)。與吳雨等的研究一致，戶主的受教育年限越長，農(nóng)戶正規(guī)信貸可得性越高[30]，但金燁等提出戶主受教育年限與農(nóng)戶獲得信貸的可能性呈反向關(guān)系[25]，只是本文結(jié)果并不顯著，說明受教育年限的作用還要做更深入的分析。此外，戶主有配偶的家庭信貸可得性更高，戶主健康狀況則與家庭正規(guī)信貸獲得的影響負(fù)相關(guān)，兩者的影響都不顯著，考慮到這些控制變量可能存在潛在內(nèi)生性的問題，故在此不做過多的解釋和延伸。就家庭特征而言，在控制其他變量時(shí)，家庭勞動(dòng)力人數(shù)在5%的顯著性水平為正，反映農(nóng)戶的農(nóng)業(yè)或非農(nóng)經(jīng)營規(guī)模越大，正規(guī)信貸可得性越高。家庭黨員數(shù)量和家庭上網(wǎng)人數(shù)始終在1%的水平上對(duì)農(nóng)戶信貸獲得產(chǎn)生正向影響，體現(xiàn)了社會(huì)網(wǎng)絡(luò)在農(nóng)戶信貸獲得中的重要角色。已有研究指出家庭規(guī)模、家庭勞動(dòng)力數(shù)量和家庭社會(huì)網(wǎng)絡(luò)對(duì)農(nóng)戶獲得信貸的可能性具有顯著的正向影響[31]。這也與我國農(nóng)村地區(qū)“人多力量大”和“鄉(xiāng)土中國”的傳統(tǒng)文化影響密不可分，符合我國農(nóng)村地區(qū)“差序格局”的實(shí)際情況。家庭金融資產(chǎn)與農(nóng)戶正規(guī)信貸可得性負(fù)相關(guān)且在1%的水平上顯著，這符合“啄序融資”理論的預(yù)測(cè)[5]。因?yàn)榻鹑谫Y產(chǎn)越多的家庭自由資產(chǎn)越充足，會(huì)優(yōu)先選擇內(nèi)部融資，通過外部途徑融資的需求較小，因而信貸獲得較少。同時(shí)，家庭物質(zhì)資產(chǎn)和家庭純收入系數(shù)顯著為正，表明家庭的償債能力越高，獲得信貸的可能性越高，信貸規(guī)模越大。從家庭支出的類型來看，家庭消費(fèi)支出越多，農(nóng)戶獲得信貸的可能性越高，獲得的信貸規(guī)模越大，一定程度上反映了由消費(fèi)引致的信貸需求效應(yīng)。從村莊特征來看，到鄉(xiāng)鎮(zhèn)政府及到縣城的距離兩個(gè)反映地理?xiàng)l件和交通狀況的變量的系數(shù)并不顯著，在一定程度上說明，隨著農(nóng)村道路交通條件的不斷改善，距離不再是影響農(nóng)村信貸決策的關(guān)鍵因素[27]。是否屬于自然災(zāi)害頻發(fā)區(qū)這一變量的影響雖然為正，但同樣不顯著，這可能是因?yàn)椴煌愋妥匀粸?zāi)害對(duì)信貸獲得產(chǎn)生了綜合影響。

2.數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)戶非正規(guī)信貸獲得的影響

表4反映了數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)戶非正規(guī)信貸獲得的影響。結(jié)果顯示，當(dāng)不加入控制變量時(shí)，數(shù)字普惠金融雖然提高了農(nóng)戶的非正規(guī)信貸可得性，但是這一影響并不顯著；當(dāng)加入各類控制變量時(shí)，第(3)列的結(jié)果顯示，數(shù)字普惠金融使農(nóng)戶非正規(guī)信貸可得性下降了0.141%，但是在統(tǒng)計(jì)水平上同樣不顯著。數(shù)字普惠金融發(fā)展對(duì)農(nóng)戶非正規(guī)信貸規(guī)模的影響表現(xiàn)出同樣的特點(diǎn)。這表明，隨著數(shù)字普惠金融的發(fā)展，正規(guī)信貸對(duì)非正規(guī)信貸的替代作用逐漸增強(qiáng)，互補(bǔ)效應(yīng)在逐漸減弱。在農(nóng)村金融市場(chǎng)，較高的違約風(fēng)險(xiǎn)、畸高的借款利率以及高利貸、地下錢莊等民間組織的存在，不利于中國農(nóng)村金融市場(chǎng)的穩(wěn)定和農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的健康發(fā)展[32]。數(shù)字普惠金融的發(fā)展可以改善這種供需困境，促進(jìn)農(nóng)村金融的健康發(fā)展。

表4 數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)戶非正規(guī)信貸獲得的影響

3.穩(wěn)健性討論

由于農(nóng)戶可能同時(shí)從正規(guī)和非正規(guī)兩種渠道借貸，兩個(gè)模型的誤差項(xiàng)之間存在相關(guān)性，因此簡(jiǎn)單利用兩個(gè)獨(dú)立的二元模型來分析數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)戶信貸獲得的影響可能存在偏誤。本文采用兩種方法對(duì)此進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)：一是Biprobit模型；二是條件混合處理模型(conditional recursive mixed-process，CMP)。

如表5所示，Biprobit模型的athrho和CMP模型的atanhrho_12都代表兩個(gè)獨(dú)立模型殘差的相關(guān)性，兩者均在1%的水平上顯著，說明進(jìn)行聯(lián)合檢驗(yàn)是必要的。第(1)和(3)列的結(jié)果顯示，在控制了相關(guān)變量并考慮到可能存在的偏誤后，數(shù)字普惠金融發(fā)展對(duì)農(nóng)戶正規(guī)信貸可得性具有正向作用，且至少在5%的水平上顯著，進(jìn)一步驗(yàn)證了基準(zhǔn)回歸的準(zhǔn)確性。同時(shí)，通過第(2)和(4)列的結(jié)果可以看出，數(shù)字普惠金融發(fā)展對(duì)農(nóng)戶非正規(guī)信貸可得性的影響不僅為負(fù)，而且在統(tǒng)計(jì)上也不顯著，與表4的分析一致。總體來看，數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)戶正規(guī)信貸可得性具有顯著的促進(jìn)作用，但是對(duì)非正規(guī)信貸可得性的影響并不顯著。

表5 數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)戶信貸獲得的影響：Biprobit模型和CMP模型

4.內(nèi)生性討論

(1)內(nèi)生性問題與IV Probit模型、IV Tobit模型。本文的基準(zhǔn)回歸很可能因?yàn)檫z漏變量、互為因果和測(cè)量誤差而造成內(nèi)生性問題。由于因變量為農(nóng)戶微觀數(shù)據(jù)，自變量為省級(jí)數(shù)字普惠金融發(fā)展水平，數(shù)據(jù)本身來自兩個(gè)數(shù)據(jù)庫，反向因果性大大降低。另一方面，由于任何測(cè)量都不可能窮盡所有影響因素，從而可能產(chǎn)生遺漏變量問題。這些遺漏變量可能同時(shí)對(duì)數(shù)字普惠金融和農(nóng)戶信貸獲得造成影響。而且由于受訪者有時(shí)無法精確地記錄和反映自己的相關(guān)狀況，會(huì)導(dǎo)致測(cè)量誤差的出現(xiàn)，因此遺漏變量和測(cè)量誤差的問題仍不容忽視。

工具變量通常需要滿足相關(guān)性和外生性兩個(gè)條件。為了較好地避免計(jì)量識(shí)別中的內(nèi)生性問題，借鑒Bartik[33]和易行健等[15]的做法，構(gòu)建一個(gè)“Bartik instrument”(滯后一期的普惠金融指數(shù)與普惠金融指數(shù)在時(shí)間上的一階差分的乘積)，然后進(jìn)行工具變量估計(jì)。一方面，本期的數(shù)字金融發(fā)展建立在上期數(shù)字金融發(fā)展的基礎(chǔ)上，滿足相關(guān)性條件。另一方面，該變量與本期農(nóng)戶信貸獲得之間沒有直接關(guān)系，可以較好地滿足外生性條件。表6報(bào)告了工具變量回歸的估計(jì)結(jié)果。在第一階段的回歸中，IV Probit和IV Tobit模型都顯示出工具變量在1%水平上與數(shù)字普惠金融指數(shù)正相關(guān)，滿足工具變量的相關(guān)性條件。進(jìn)一步來看，依據(jù) Stock等的研究，F(xiàn)值大于10%偏誤水平下的臨界值為16. 38，而如果F值小于10就可以認(rèn)為工具變量出現(xiàn)弱工具變量的問題[34]。表6中兩個(gè)模型一階段F值遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于10，表明不存在弱工具變量問題。第二階段的回歸結(jié)果顯示，在糾正可能的內(nèi)生偏誤后，數(shù)字普惠金融仍然在1%的水平上顯著提高了農(nóng)戶的正規(guī)信貸獲得。同時(shí)，第(2)和(4)列的結(jié)果也表明，數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)戶非正規(guī)信貸獲得的影響在統(tǒng)計(jì)上并不顯著。

(2)內(nèi)生性問題與面板數(shù)據(jù)固定效應(yīng)模型。遺漏變量可能是導(dǎo)致內(nèi)生性問題的一個(gè)主要原因。當(dāng)研究所使用的數(shù)據(jù)為面板數(shù)據(jù)時(shí)，通?？梢岳妹姘鍞?shù)據(jù)的固定效應(yīng)模型來控制那些不隨時(shí)間變化的家庭層面的遺漏變量的影響。同時(shí)，考慮到Probit模型和Tobit模型無法有效控制個(gè)體層面的固定效應(yīng)，因此本文在這里采用線性概率模型(linear prability model，LPM)進(jìn)行回歸，結(jié)果如表7所示。表7的模型設(shè)定與表3基本一致，但是在此并不包括個(gè)別不隨時(shí)間變化的家庭層面的特征變量?；貧w結(jié)果顯示，即使控制了個(gè)體層面的固定效應(yīng)，數(shù)字普惠金融的發(fā)展依然可以顯著提高農(nóng)戶的正規(guī)信貸獲得，但是對(duì)農(nóng)戶非正規(guī)信貸獲得的影響并不顯著。

表6 數(shù)字普惠金融與農(nóng)戶信貸獲得：工具變量回歸

表7 數(shù)字普惠金融與農(nóng)戶信貸獲得：雙向固定效應(yīng)模型

5.機(jī)制探討

上述回歸結(jié)果顯示，數(shù)字普惠金融整體上顯著提高了農(nóng)戶的正規(guī)信貸可得性和正規(guī)信貸規(guī)模。根據(jù)理論分析，數(shù)字普惠金融可以通過降低交易成本、緩解信息不對(duì)稱和降低抵押品要求等途徑提高農(nóng)戶的正規(guī)信貸獲得。由于三種途徑往往相互融合，共同發(fā)揮作用，降低了信貸雙方對(duì)實(shí)體金融機(jī)構(gòu)的依賴性，提高了農(nóng)戶的信貸可得性。因此，如果農(nóng)戶所在地區(qū)越偏遠(yuǎn)，數(shù)字普惠金融對(duì)提高農(nóng)戶信貸獲得的影響越大，則可在一定程度上驗(yàn)證此機(jī)制的存在。

表8 數(shù)字普惠金融與農(nóng)戶信貸獲得：影響機(jī)制

由于信用社、銀行等的基層機(jī)構(gòu)通常設(shè)置在鄉(xiāng)鎮(zhèn)政府所在地，本文根據(jù)“所在村莊離鄉(xiāng)鎮(zhèn)距離”這一變量的中位數(shù)，將全部農(nóng)戶分為“較遠(yuǎn)”組和“較近”組，并使用兩種方法進(jìn)行了檢驗(yàn)。第一種是直接進(jìn)行分組回歸，如表8第(1)列和第(2)列所示，其中第(1)列為“較遠(yuǎn)”組，第(2)列為“較近”組；第二種方法是在回歸中引入相應(yīng)的交互項(xiàng)，如表8第(3)列所示。結(jié)果表明，數(shù)字普惠金融發(fā)展顯著提高了距離“較遠(yuǎn)”組的信貸獲得，而且邊際效應(yīng)相比基準(zhǔn)回歸更大，但是對(duì)“較近”組的影響并不顯著?？傮w而言，數(shù)字普惠金融的發(fā)展提高了農(nóng)戶特別是偏遠(yuǎn)地區(qū)農(nóng)戶的信貸獲得，從一定程度上反映了數(shù)字普惠金融降低交易成本、緩解信息不對(duì)稱和降低抵押品要求等途徑的綜合效應(yīng)。

6.不同收入農(nóng)戶的異質(zhì)性分析

收入是影響農(nóng)戶信貸獲得的重要因素。一方面，低收入農(nóng)戶是普惠金融的主要服務(wù)對(duì)象[35]。另一方面，數(shù)字普惠金融兼具普惠性和商業(yè)性雙重特點(diǎn)，需要考慮盈利和政策雙重目標(biāo)。因此，本文從家庭年純收入的角度進(jìn)行異質(zhì)性分析。首先，本文根據(jù)家庭年純收入中位數(shù)，將農(nóng)戶家庭年純收入大于或等于中位數(shù)的家庭劃分為“高收入”組，反之歸類為“低收入”組。表9中的第(1)和(2)列的結(jié)果顯示，數(shù)字普惠金融顯著提高了高收入農(nóng)戶和低收入農(nóng)戶的正規(guī)信貸獲得。進(jìn)一步地，本文根據(jù)家庭年純收入的20分位數(shù)和80分位數(shù)，將農(nóng)戶分為“較低收入”“中等收入”和“較高收入”三類群體進(jìn)行異質(zhì)性分析。表9的第(3)～(5)列報(bào)告了這一結(jié)果?；貧w結(jié)果表明，數(shù)字普惠金融顯著提高了較高收入農(nóng)戶和較低收入農(nóng)戶的信貸獲得，值得注意的是，對(duì)中等收入群體的正向影響并不顯著。溫濤等發(fā)現(xiàn)在農(nóng)貸市場(chǎng)中，部分“精英農(nóng)戶”利用自身優(yōu)勢(shì)可以獲取更多信貸資源[36]。這種“精英俘獲”機(jī)制使得農(nóng)貸市場(chǎng)結(jié)構(gòu)扭曲，功能錯(cuò)位。因此，這表明數(shù)字普惠金融不僅發(fā)揮普惠性功能，有效提高了低收入農(nóng)戶的信貸獲得，而且同時(shí)追逐商業(yè)性目標(biāo)，出現(xiàn)“精英俘獲”現(xiàn)象。

表9 基于家庭純收入異質(zhì)性的數(shù)字普惠金融與農(nóng)戶信貸獲得

四、結(jié)論與啟示

本文基于中國數(shù)字普惠金融指數(shù)和CFPS 2014—2018年的面板數(shù)據(jù)，系統(tǒng)考察了數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)戶信貸獲得的影響。研究表明：第一，數(shù)字普惠金融發(fā)展顯著提高了農(nóng)戶正規(guī)信貸獲得，但是對(duì)農(nóng)戶非正規(guī)信貸獲得的影響并不顯著；第二，數(shù)字普惠金融通過降低交易成本、緩解信息不對(duì)稱和降低抵押品要求等途徑提高了農(nóng)戶正規(guī)信貸獲得；第三，數(shù)字普惠金融發(fā)展有效提高了較高收入農(nóng)戶和較低收入農(nóng)戶的正規(guī)信貸獲得，但是對(duì)中等收入農(nóng)戶的影響并不顯著，體現(xiàn)出普惠性和商業(yè)性并存的特點(diǎn)。

基于以上研究結(jié)論，本文得出如下啟示：首先，從政府角度來看，應(yīng)繼續(xù)大力支持?jǐn)?shù)字普惠金融的發(fā)展，充分發(fā)揮數(shù)字普惠金融在提高農(nóng)戶信貸獲得、推動(dòng)鄉(xiāng)村振興特別是幫助偏遠(yuǎn)地區(qū)脫貧脫困中的積極作用。如加強(qiáng)農(nóng)村網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、降低農(nóng)村地區(qū)上網(wǎng)費(fèi)用、及時(shí)推動(dòng)農(nóng)戶上網(wǎng)設(shè)備的更新?lián)Q代、積極在農(nóng)村地區(qū)開展網(wǎng)絡(luò)安全教育活動(dòng)和健全農(nóng)村征信體系等。其次，從農(nóng)戶角度看，農(nóng)戶應(yīng)注重互聯(lián)網(wǎng)技能的學(xué)習(xí)和個(gè)人良好信用的積累，注意防范各類操作風(fēng)險(xiǎn)，充分利用現(xiàn)代信息技術(shù)獲得信貸資金，提高資金使用效率和增收能力，擺脫貧困。最后，社會(huì)各界都要加強(qiáng)對(duì)農(nóng)村中等收入階層的關(guān)注。普惠性和“精英俘獲”效應(yīng)的并存，表明低收入群體和較高收入群體都從普惠金融中獲益，一定程度上使得中等收入群體成為“局外人”。而中等收入群體占據(jù)著社會(huì)的絕大部分，是推動(dòng)國內(nèi)大循環(huán)的重要力量，在關(guān)注兩端人口的同時(shí)，應(yīng)適度重視中等收入群體的利益訴求。