數(shù)字金融視角下農(nóng)戶金融能力對融資行為的影響研究*

周月書，居雨昂，于 涵，嚴丹妮

（南京農(nóng)業(yè)大學金融學院，南京 210095）

一、引 言

融資是農(nóng)戶擴大生產(chǎn)、從貧困走向富裕的重要手段，而農(nóng)戶融資難的情況卻長期存在。為解決農(nóng)戶融資問題，2021年中央一號文件提出要推進農(nóng)村數(shù)字普惠金融建設，大力發(fā)展涉農(nóng)貸款，創(chuàng)新專屬金融產(chǎn)品，提高中長期信貸支持等方針。盡管國家一直推廣各種惠農(nóng)政策，但農(nóng)戶依舊面臨不同程度的融資阻礙。為研究并解決此問題，除了從已有角度進一步完善政策，還可從金融能力（Financial Capability）的角度加以考查。Amartya Sen的可行能力（Capability）理論指出，個體行動受自身與社會環(huán)境的約束，存在一個可行能力集，該集合包括所有可實現(xiàn)的功能性活動（Functioning）。該理論為融資問題的解決提供了思路，即提升農(nóng)戶的金融能力有助于解決融資難問題。

已有與可行能力理論相關的研究主要集中于金融知識或金融素養(yǎng)層面，內(nèi)容涵蓋家庭金融市場參與和家庭資產(chǎn)選擇（尹志超等，2014）、家庭負債（吳衛(wèi)星等，2019）等，從金融能力出發(fā)研究的文獻較少。金融能力作為個體內(nèi)在主觀能動性和外在環(huán)境機會的結(jié)合，是更加全面的衡量指標，具有較高研究價值。該指標最初基于英國的一項調(diào)查研究（Atkinson等，2007），比“金融素養(yǎng)”（Financial Literacy）或“金融知識”（Financial knowledge）更為綜合。金融知識偏重于個體對基本經(jīng)濟知識的理解和掌握（Hung等，2009），而金融素養(yǎng)則額外考慮到個體在認知、意識和偏好上的差異（劉國強，2018）。已有研究對金融能力的定義有所區(qū)別，總體而言分為“行為觀”和“機會觀”兩種視角：“行為觀”認為金融能力應包括金融知識、金融行為和由此獲得的金融福利，即個體能力、行為和有效結(jié)果的結(jié)合體。如Xiao等（2015）在此視角上將金融能力劃分為金融意識（Perceived Financial Capability）、金融素養(yǎng)和金融行為?！皺C會觀”則認為金融能力不僅包括知識、技能等個人素質(zhì)，還包括個體外在環(huán)境，如地理位置、信貸約束等影響其信貸可獲得性的因素（Johnson等，2007；Chowa等，2014）。由此可見，“行為觀”視角下的金融能力概念包括本研究的“因”和“果”，而“機會觀”視角下的金融能力概念側(cè)重于“因”，將其視作農(nóng)戶融資行為的影響因素，具有全面和貼切的特點。

已有文獻從受教育視角（吳雨等，2016），代際差異視角（劉丹等，2019）入手分析金融知識對融資行為的影響，尚缺少從數(shù)字金融視角入手的研究。在數(shù)字化轉(zhuǎn)型背景下，信息技術被廣泛運用于金融領域，數(shù)字金融得到進一步發(fā)展。數(shù)字金融依托互聯(lián)網(wǎng)可有效解決因信息不對稱、交易成本、區(qū)域限制等因素導致的發(fā)展阻礙，具有普惠性（連耀山，2015）。為使研究主題和調(diào)查對象實際情況相適應，同時考慮到數(shù)字金融不斷下沉，對農(nóng)戶融資行為影響逐漸增大的現(xiàn)實情景，本文將采用“機會觀”視角下的金融能力定義，并在金融能力測度中融入數(shù)字金融元素。此外，本文還將按照“是否通過數(shù)字平臺進行融資”來區(qū)分農(nóng)戶的融資方式，分別調(diào)查農(nóng)戶的線下融資規(guī)模和線上融資規(guī)模，以更好地考查農(nóng)戶金融能力對融資行為的影響。

綜上，現(xiàn)有研究雖然廣泛探討了農(nóng)戶融資影響因素，但仍缺少從金融能力出發(fā)的研究。在測度金融能力時，大多數(shù)研究都采用金融能力的“行為觀”定義，即包含金融行為的金融能力衡量體系，未考查金融環(huán)境對農(nóng)戶金融能力的影響。本文邊際創(chuàng)新在于兩方面：第一，從“機會觀”金融能力理論出發(fā)，構(gòu)建其對農(nóng)戶融資行為影響的綜合分析框架，相較于金融知識和金融素養(yǎng)而言，對農(nóng)戶個體特征的刻畫更為細致和全面；第二，基于數(shù)字金融視角，在金融能力衡量體系中融入數(shù)字金融元素，并將農(nóng)戶融資行為分為線上和線下兩種基準模式，更能體現(xiàn)出數(shù)字金融視角下農(nóng)戶金融能力對融資行為的影響。因此，本文將基于以上方面探究農(nóng)戶金融能力與融資行為間的影響機制，以期為改善農(nóng)戶融資困境提供依據(jù)。

二、理論分析

農(nóng)戶能否成功融資與金融能力密切相關。農(nóng)戶融資受到信息不對稱、交易成本、區(qū)域限制等發(fā)展瓶頸限制（連耀山，2015）。一方面，農(nóng)戶自身存在的認知偏差和行為偏差是導致貸款困境的關鍵原因（王冀寧等，2007）；另一方面，相較城市居民，農(nóng)戶居住地分散且距離金融機構(gòu)遠，更容易受到地理排斥（董曉林等，2012）。此外，通過正規(guī)金融機構(gòu)融資常常面臨手續(xù)復雜等方面問題，因此部分農(nóng)戶會因過高的交易成本而主動放棄融資，產(chǎn)生需求性信貸約束（程郁等，2009）。再者，因部分農(nóng)戶不了解金融機構(gòu)的甄選機制，產(chǎn)生自己不能獲得融資的信念，變成“無信心借款人”。農(nóng)戶和機構(gòu)間信息不對稱也導致金融機構(gòu)因控制風險而削減農(nóng)戶貸款金額，甚至拒絕發(fā)放貸款。這種農(nóng)村金融市場失靈現(xiàn)象是農(nóng)村金融機構(gòu)偏向商業(yè)目標、實施排斥行為的后果（程惠霞，2014）。因此，金融能力較強的個體，更具備融資所需的多種能力和素質(zhì)，也更能做出有效的金融決策（譚燕芝等，2019），可以有效克服信息不對稱等因素帶來的弊端。在數(shù)字金融廣泛發(fā)展前，線下融資是農(nóng)戶融資的主要手段，這種方式所需的交通費用和溝通成本通常較高，而線上融資很大程度上可減少此類交易成本。有學者在研究家庭消費的影響機制時發(fā)現(xiàn)，數(shù)字金融可通過緩解信貸約束的方式提高家庭信貸可得性（謝家智等，2020）。因此，出于交易成本考慮，金融能力強的農(nóng)戶更有可能采用線上融資方式。此外，進行大額融資的農(nóng)戶為滿足融資需求，通常會采用線上融資和線下融資相結(jié)合的方式，因此金融能力在直接作用于農(nóng)戶線上融資行為的同時，也會帶動其線下融資行為。據(jù)此，提出假說一：

H1：農(nóng)戶金融能力對線上融資方式的偏好程度有顯著正向影響，即農(nóng)戶金融能力越強，越傾向于選擇“僅線上”或“線上+線下”的融資方式。

對于融資規(guī)模，金融能力強的農(nóng)戶通常具備更高的融資需求，因此具有更大融資規(guī)模，如吳衛(wèi)星等（2019）研究指出金融素養(yǎng)的提高可顯著促進家庭負債行為。此外，提高農(nóng)戶金融能力也可提升融資成功率，因此其線上融資規(guī)模和線下融資規(guī)模均會增大。據(jù)此，提出假說二：

H2：農(nóng)戶金融能力對融資規(guī)模有顯著正向影響，即金融能力越高，農(nóng)戶線上融資規(guī)模和線下融資規(guī)模均越大。

具體分析農(nóng)戶金融知識、金融意識、金融技能和金融環(huán)境水平對融資行為的影響：農(nóng)戶金融意識越強，就越能識別自身當前是否需要融資，需要融資的額度是多少，以及通過何種方式融資，避免因為存在類似“無債一身輕”的傳統(tǒng)思想而主動拒絕負債。如此，農(nóng)戶在面臨資金需求時就不會產(chǎn)生畏難心理，而是傾向于通過各種方式融資，以支持創(chuàng)業(yè)或脫離經(jīng)濟困境。因此，農(nóng)戶金融意識水平可促進農(nóng)戶融資行為。其次，融資行為需要知識和技能作為基礎，因此農(nóng)戶金融知識和技能水平越高，對于融資行為的掌握程度越高，就能更好地利用各種方式融資，減少其在實施或準備實施融資行為時的主客觀障礙，即減少金融排斥，提高融資需求（張?zhí)枟澋龋?016），并因此擴大融資規(guī)模。金融環(huán)境決定著農(nóng)戶融資的部分客觀機會成本，當農(nóng)戶向銀行等正規(guī)金融機構(gòu)貸款，因為“不了解手續(xù)”“害怕銀行不貸款給自己”等因素而放棄貸款，抑或是銀行對貸款群體有“歧視”導致農(nóng)戶不能獲得或只能獲得部分貸款等情況發(fā)生時，改善農(nóng)戶的金融環(huán)境就顯得十分必要。在金融可及性問題上，尹志超等（2018）分析了其對家庭信貸約束的影響，發(fā)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)金融可顯著提升家庭信貸可及性，并提升家庭信貸需求。這說明良好的金融環(huán)境有助于農(nóng)戶以較低的成本獲得貸款，進而減少融資阻礙，促進農(nóng)戶融資。因此，農(nóng)戶金融能力及各維度對線上融資規(guī)模和線下融資規(guī)模均有正向影響。綜上，提出假說三：

H3：農(nóng)戶金融能力各維度對融資規(guī)模有顯著正向影響，即金融知識、金融意識、金融技能和金融環(huán)境水平的提高均會增加農(nóng)戶的線上融資規(guī)模和線下融資規(guī)模。

三、數(shù)據(jù)來源與樣本描述性分析

（一）數(shù)據(jù)來源

本文數(shù)據(jù)來自2020年夏季江蘇連云港市農(nóng)戶的調(diào)查。樣本地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展水平在全國范圍內(nèi)屬于中等水平，可較好代表中等收入地區(qū)農(nóng)戶實際情況。調(diào)查地區(qū)臨近，避免了資源稟賦和自然條件的差距，具有較好代表性和較高貼合度。調(diào)查中，調(diào)查組通過簡單抽樣方法，隨機抽取該市所屬同興鎮(zhèn)、四隊鎮(zhèn)、板浦鎮(zhèn)、新壩鎮(zhèn)、錦屏鎮(zhèn)5 個鄉(xiāng)鎮(zhèn)進行調(diào)查，在樣本地點再隨機抽取若干個村進行入戶調(diào)查。調(diào)查過程共發(fā)出399份問卷，經(jīng)篩選后得到285份有效問卷，有效問卷占比71.43%。樣本主要來自于連云港市下灌云和海州兩個行政區(qū)。

（二）變量選擇

1.融資行為

本文融資行為包括融資方式和融資規(guī)模兩方面。首先按是否使用數(shù)字手段，即是否通過計算機或移動手機等媒介操作，將融資方式分為“未曾融資”“僅線上融資”“僅線下融資”和“線上+線下融資”四類，可較好地反映農(nóng)戶對融資方式的選擇。融資規(guī)模指樣本農(nóng)戶最近3年內(nèi)通過對應的融資方式籌集的資金總額。根據(jù)《中國統(tǒng)計年鑒》，我國2019年人均可支配收入為30 733元，因此本文以3萬元作為分界點。其中，“未曾融資”記為0，“3萬元以下”視為小額融資并記為1，“3萬元及以上”視為大額融資并記為2。將融資規(guī)模劃分為三個等級可更充分地利用樣本數(shù)據(jù)的信息，提高結(jié)果準確性。

2.金融能力

參照已有研究，本文的金融能力被劃分為金融知識、金融意識、金融技能和金融環(huán)境四個維度（見表1）。前三個維度為個體的內(nèi)在屬性，與金融素養(yǎng)類似，第四個維度為外在的環(huán)境屬性。金融知識和金融技能的測度借鑒2013年世界銀行金融能力指標體系和《2016升級版G20普惠金融指標體系》。金融知識包括通貨膨脹、利率、風險、保險及其他方面的理論性知識。金融技能考查個體對于數(shù)字媒介的了解和操作水平，包括手機、電腦等工具的使用熟練度，以及線上金融服務的操作情況。金融意識指對金融事物的主觀性態(tài)度、偏好、需求及感知能力，是比世界銀行指標“金融態(tài)度”更加全面的指標體系，本文將其具體劃分為“融資需求認知”“儲蓄傾向”“金融態(tài)度”“政策感知”和“自我認知”五個維度。金融環(huán)境主要考查金融服務的可獲得性。學界大部分從消極的角度審視農(nóng)戶金融服務可獲得性，主要以“金融排斥”為指標，集中于農(nóng)戶想要獲得融資所面對的阻力?；诖?，將金融環(huán)境定義為個體實施金融行為的客觀環(huán)境機會，并從物質(zhì)可及性、金融可及性（尹志超，2018）兩個思路進行衡量，其中物質(zhì)可及性指農(nóng)戶是否擁有能夠?qū)嵤┙鹑谛袨樗璧墓ぞ呋蛟O備，包括手機、電腦、網(wǎng)絡等擁有情況，金融可及性衡量個體對金融產(chǎn)品和服務的可獲得性，包括所能接觸到的銀行數(shù)量、所遭受的供給型信貸約束（程郁，2009）以及去銀行路程上所需的平均時間，在變量中分別體現(xiàn)為“常用銀行”“供給型信貸約束”和“地理可及性”。各維度變量的最終取值由對應二級變量進行歸一化（Min-Max標準化）后加總，并且在所有樣本中再次進行歸一化后得出。

表1 農(nóng)戶金融能力測評框架

續(xù)表

3.控制變量

參照其他文獻，本文選取年齡、凈收入、儲蓄、教育程度、家庭規(guī)模、社會資本和地區(qū)作為控制變量。其中地區(qū)變量指樣本農(nóng)戶所在市下的一級行政區(qū)。

（三）描述性統(tǒng)計

如表2所示，對樣本數(shù)據(jù)初步分析。從戶主特征來看，年齡均值為45.66歲，標準差為10.14，可較好覆蓋大部分年齡階段。戶主普遍學歷較低，高中畢業(yè)及以下占比約為89%。農(nóng)戶社會資本均值為0.337，標準差為0.759，表明農(nóng)戶在政府或銀行工作的親戚朋友數(shù)較少。從家庭特征來看，平均每個家庭有4.5口人，標準差為1.526，即大部分農(nóng)戶家庭人口數(shù)在1～9之間。全年家庭凈收入分布集中在1～3 萬元，明顯小于城市全年家庭凈收入數(shù)據(jù)。從農(nóng)戶儲蓄數(shù)據(jù)來看，有64.91%的農(nóng)戶儲蓄金額較低，不超過3萬元，其余數(shù)額分布較為零散，從3萬元到50萬元不等。

表2 被解釋變量及控制變量描述性統(tǒng)計結(jié)果

根據(jù)表3，通過對比樣本農(nóng)戶線上融資規(guī)模和線下融資規(guī)模頻率分布可發(fā)現(xiàn)，線下融資規(guī)模整體高于線上融資規(guī)模。在大額融資領域（3萬元及以上），采用線下融資方式的戶數(shù)是采用線上融資方式的2.36倍，而在小額融資領域（3萬元以下），兩種融資方式的人數(shù)無明顯差異。這可能說明農(nóng)戶在融資時，各種因素使得較大數(shù)額難以通過線上融資的手段籌得。

表3 樣本農(nóng)戶融資規(guī)模頻數(shù)及頻率分布

金融能力四維度測量的詳細描述性統(tǒng)計結(jié)果如表4 和表5 所示，其中各維度均由若干題項組成，得分按照農(nóng)戶回答正確的個數(shù)，是否符合客觀實際情況，以及是否符合理性人假設進行累計得分，最終對各維度總分進行歸一化得到實際總分，范圍為[0,100]。由得分頻率分布可見，金融知識水平分布呈現(xiàn)“左邊高、右邊低”的形態(tài)，說明大部分農(nóng)戶的基礎理論知識掌握情況較弱。其余三個維度的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)“中間高、兩邊低”的形態(tài)，數(shù)據(jù)分布可體現(xiàn)出不同農(nóng)戶間各項水平的區(qū)別。

表4 農(nóng)戶金融能力各題項測評結(jié)果

表5 農(nóng)戶金融能力各維度水平描述性統(tǒng)計

四、金融能力測度與實證分析

（一）金融能力測度

1.模型選取和檢驗

學界對于綜合金融能力的測度，通常使用兩種方法：一種是假定各維度重要性相同，將各個成分等權(quán)相加得到綜合指數(shù)（Xiao等，2015）。另一種是使用因子分析法得到各變量權(quán)重，然后加權(quán)求和得到綜合指數(shù)（劉國強等，2018）。由于第二種方法在學界使用頻率較高，且具有更強客觀性，因此采用因子分析法對金融能力進行測度。

2.提取公共因子并旋轉(zhuǎn)

參照劉國強等（2018）、尹志超等（2014）對因子分析法的使用，所提取的公共因子累計載荷平方值達到60%以上即可認為包括足量的信息。本文共在標準化變量的基礎上提取9個公共因子，累積載荷平方值達63.203%。對變量進行因子旋轉(zhuǎn)可使載荷矩陣中因子載荷的絕對值向0和1兩個方向分化，以便于查看各公共因子所主要包含金融能力評估指標的信息，最常用的方法是最大方差正交旋轉(zhuǎn)（Varimax）法。旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣表6所示。

表6 旋轉(zhuǎn)后各成分的因子載荷矩陣

續(xù)表

為得到各因子的經(jīng)濟含義，本文通過最優(yōu)值歸類的方法選取9個主成分因子的主要代表變量，即將給定變量歸類于其最大載荷絕對值對應的因子。由表6可知，“電腦使用”“注冊賬號”“網(wǎng)絡擁有”“手機擁有”“網(wǎng)購方式”和“數(shù)字金融使用”六個二級指標在公因子1 處有最大的載荷絕對值，分別為0.853、0.810、0.694、0.651、0.482和0.414?？紤]六個題項間聯(lián)系，本文將公因子1命名為“數(shù)字工具使用”因子。以此類推，其他因子最大載荷絕對值對應指標及含義如表7所示。

3.計算綜合得分

以表7 中的各因子旋轉(zhuǎn)載荷平方占9 個因子總和的比例作為權(quán)重，對所有因子加權(quán)求和得到Fi，最后，將Fi進行百分制歸一化得到最終農(nóng)戶綜合金融能力（Financial Capability，F(xiàn)C）指數(shù)：

應用SPSS18.0統(tǒng)計學系統(tǒng)進行分析,數(shù)據(jù)以(±s)表示,差異性比較用t檢驗,計數(shù)資料采用X2檢驗,P<0.05代表差異具統(tǒng)計學意義。

表7 旋轉(zhuǎn)后的因子載荷

采用因子分析法得到的金融能力指數(shù)均值為44.27，中位數(shù)為44.10，可見中位數(shù)和均值差異不大，且偏度計算為0.15，說明樣本農(nóng)戶的金融能力分布較為均勻，無明顯偏態(tài)。樣本超額峰度（相比標準正態(tài)分布峰度的差額部分）為-0.56，標準差為19.41，說明數(shù)據(jù)離散程度適中，農(nóng)戶間金融能力有一定差異。對金融能力水平分布進行Jarque-Bera檢驗得到統(tǒng)計量為4.8341，對應的P值為0.0892，在5%顯著性水平上接受數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布的原假設，便于進一步建模分析。

（二）農(nóng)戶金融能力對融資行為影響的實證分析

1.模型選取和檢驗

由于融資方式和融資規(guī)模變量均為離散型數(shù)據(jù)，因此本文采用多元Logit模型進行分析。

①Mlogit 模型：融資方式變量屬于無序離散變量，取值范圍是0、1、2、3。其中0 代表“未曾融資”；1代表“僅線下”融資；2代表“僅線上”融資；3代表“線上+線下”融資，有：

其中y代表融資方式變量，X=(x1,x2,…,xn)T表示樣本數(shù)據(jù)，β表示系數(shù)向量。

②Ologit模型：融資規(guī)模變量屬于有序離散變量，取值為0、1、2，其中0代表“未曾融資”，即融資規(guī)模為0；1代表借三萬元以下金額；2代表借三萬元或以上金額。首先定義：

其中，θ為在可觀察融資規(guī)模外部施加的端點，用于將3個融資規(guī)模隔開，滿足θi＜θi+1；y*是無法直接觀測的潛變量。y的條件響應概率為：

其中φ函數(shù)為logistics函數(shù)的累積分布函數(shù)，Ologit回歸方程可定義為：

此方程的含義為：對于給定的分類端點θi，樣本個體大于與小于此類別概率之比的對數(shù)值。給定β中的分量大于0時，對應自變量的增加將會增加因變量進入高級別組的概率。

以上兩個模型中，Mlogit模型的被解釋變量為融資行為，核心解釋變量為金融能力，用于檢驗假說一。Ologit模型的被解釋變量為融資規(guī)模，核心解釋變量為金融能力或其四維度（金融知識、金融意識、金融技能和金融環(huán)境），分別用于檢驗假說二和三。兩模型的控制變量相同，包括年齡、受教育程度、凈收入、儲蓄、社會資本、家庭規(guī)模和地區(qū)。

對于有序Logit模型，為保證其多個子回歸方程中自變量的系數(shù)相同，需要平行性檢驗。通常檢驗方法有得分（Score）檢驗、Wald檢驗及似然比檢驗。以上檢驗的原假設均為模型滿足平行性，若P值大于0.05，則通過平行性假設檢驗。對下文模型（2）至（5）進行平行性檢驗，結(jié)果顯示模型（2）（4）（5）均通過三種檢驗，模型（3）的似然比檢驗P值為0.08＞0.05通過檢驗；得分檢驗和Wald檢驗的P值分別為0.046 和0.047，略小于0.05?？紤]到Ologit 模型對平行性檢驗的結(jié)果具有一定寬容度，當P值略小于0.05時，仍可接受模型的估計結(jié)果，因而模型有效。

2.回歸結(jié)果分析

表8顯示：模型（1）為農(nóng)戶金融能力對融資方式的影響檢驗結(jié)果。其中金融能力變量在子模型①中不顯著，說明農(nóng)戶金融能力對其選擇線下融資方式無顯著影響。傳統(tǒng)融資方式對農(nóng)戶自身要求較低，具有不同金融能力的農(nóng)戶均有機會接觸到線下融資渠道，因此在采用線下融資行為的概率上無顯著差異。由于本文的金融能力測評框架含有較多數(shù)字金融元素，農(nóng)戶金融能力強就意味著其對數(shù)字工具的使用更加熟練，對各種數(shù)字金融產(chǎn)品和服務也更加了解，因此會傾向于選擇線上融資，同時也會一定程度上減少農(nóng)戶線下融資行為的選擇概率，呈現(xiàn)出一種“替代效應”。此外，金融能力強的農(nóng)戶也一般具有更大融資需求，因此在增加線上融資行為選擇概率的同時，也會連帶增加線下融資行為的選擇概率，呈現(xiàn)出一種“財富效應”?！疤娲焙汀柏敻恍贝笾孪嗟?，就會導致金融能力對線下融資行為選擇概率的影響不顯著。事實上，在下文的分析中可發(fā)現(xiàn)金融能力對農(nóng)戶融資行為的影響主要體現(xiàn)在融資規(guī)模上。金融能力變量在子模型②和③中顯著，影響系數(shù)分別為0.0455和0.0256，說明農(nóng)戶金融能力越強，越傾向于選擇“僅線上”或“線下+線上”融資方式。線上融資兼有手續(xù)成本較低和操作門檻較高的特點，金融能力強的農(nóng)戶可熟練掌握線上融資的操作流程，因而會更多地使用線上融資方式。金融能力較低的農(nóng)戶則面臨數(shù)字工具使用上的壁壘，存在融資難的情況，一般只能采用線下融資方式，假說一得證。

表8 農(nóng)戶金融能力對融資行為影響的回歸結(jié)果

模型（2）和（3）為農(nóng)戶金融能力對線上融資規(guī)模和線下融資規(guī)模的影響檢驗結(jié)果。金融能力變量分別在1%和5%水平上顯著，系數(shù)分別為0.0266 和0.0181，說明金融能力對農(nóng)戶的線上融資規(guī)模和線下融資規(guī)模均有顯著正向影響。農(nóng)戶金融能力越強，各數(shù)字平臺使用能力越強，也更了解各種數(shù)字融資工具、金融服務，有良好的風險承受能力，因此，線上融資規(guī)模就會越大。此外，金融能力強意味著農(nóng)戶具有更全面的知識，更高的操作能力和心理承受能力，以及更寬松的借貸環(huán)境，因此線下金融機構(gòu)也很少有對此類農(nóng)戶的排斥現(xiàn)象，更愿意發(fā)放貸款，使得農(nóng)戶線下融資規(guī)模越大。據(jù)此，假說二得證。

模型（4）和（5）為農(nóng)戶金融能力四維度對融資規(guī)模的影響檢驗結(jié)果。農(nóng)戶金融意識對線上融資規(guī)模和線下融資規(guī)模均呈現(xiàn)1%水平顯著的正向影響，系數(shù)分別為0.308和0.332，說明農(nóng)戶金融意識越強，線上融資規(guī)模和線下融資規(guī)模越大。想要完成融資，首先需要準確識別自身融資需求，還要準確把控融資風險和相關政策規(guī)范。因此，金融意識是農(nóng)戶融資的主要影響變量，對農(nóng)戶融資起到關鍵作用。農(nóng)戶金融技能水平對線上融資規(guī)模有著5%水平顯著的正向影響，對線下融資規(guī)模影響不顯著。究其原因，金融技能主要針對線上融資，線下融資較少涉及技能操作，更多的是交通和手續(xù)上的成本。金融知識對農(nóng)戶線上融資規(guī)模和線下融資規(guī)模均無顯著影響。這可能是因為金融知識只代表了農(nóng)戶對基本金融常識的了解，對于實際的融資操作和規(guī)模無直接影響，而能否將知識內(nèi)化并運用于實際操作，使得金融意識和金融技能水平提升，才是農(nóng)戶能夠成功融資的關鍵。對于金融環(huán)境而言，變量不顯著，其原因一方面可能是樣本農(nóng)戶的選取范圍較小，數(shù)據(jù)存在局限性，導致數(shù)字金融發(fā)展的地域差異性較小，金融環(huán)境同質(zhì)化程度高。另一方面，對于線下融資而言，樣本數(shù)據(jù)顯示大部分農(nóng)戶在融資時傾向于親友借貸，只有約三分之一的農(nóng)戶傾向于正規(guī)金融機構(gòu)，不能較好地反映金融機構(gòu)對農(nóng)戶的排斥。因此，金融環(huán)境對線下融資行為的影響不顯著。綜上，金融能力四維度中的金融意識和金融技能兩個維度對融資行為起主要作用，在不同程度上對農(nóng)戶線上融資規(guī)?；蚓€下融資規(guī)模產(chǎn)生影響，其他維度的影響則不顯著，假說三得證。

五、穩(wěn)健性檢驗

一般研究通常將融資規(guī)模視為二分類變量，但如果原始樣本是多分類，手動減少分類會損失大量原始信息。本文為檢驗分類數(shù)對結(jié)果的影響，將線上融資規(guī)模和線下融資規(guī)模兩個被解釋變量分別劃分為二分類變量。對線下融資規(guī)模變量而言，0代表過去三年內(nèi)沒有進行過線下融資，1代表過去三年內(nèi)進行過線下融資；線上融資規(guī)模變量亦然。核心解釋變量和控制變量與之前相同，并對樣本進行二元Logit回歸。

結(jié)果如表9所示，模型（6）（7）（8）顯示金融能力、金融意識和金融技能系數(shù)仍然在5%顯著性水平上為正。由模型（9）可知，金融意識仍在1%顯著性水平上為正。金融環(huán)境系數(shù)的P值由原來的0.197（t=1.29）降低到0.092（t=1.68），在5%顯著性水平的雙側(cè)檢驗上仍然不顯著。因此，小范圍的模型改動對回歸結(jié)果無顯著影響，說明本文回歸結(jié)果具有良好的穩(wěn)健性。

表9 二元Logit模型下農(nóng)戶金融能力對融資規(guī)模影響的回歸結(jié)果

六、結(jié)論與政策建議

（一）結(jié)論

本研究基于數(shù)字金融視角和金融能力理論框架，采用因子分析法構(gòu)建金融能力測度模型，并使用多元Logit模型分析農(nóng)戶金融能力對融資方式和融資規(guī)模的影響，得出以下主要結(jié)論：第一，農(nóng)戶金融能力對“僅線上”和“線上+線下”融資方式的選擇有顯著正向影響，而對“僅線下”融資方式的影響不顯著。第二，農(nóng)戶金融能力對其線上融資規(guī)模和線下融資規(guī)模均有顯著正向影響，即金融能力越高農(nóng)戶融資規(guī)模越大。第三，農(nóng)戶金融意識對線上融資規(guī)模和線下融資規(guī)模均有顯著正向影響；金融技能對線上融資規(guī)模有顯著正向影響，對線下規(guī)模影響不顯著；金融知識和金融環(huán)境對融資規(guī)模作用不顯著。

（二）政策建議

根據(jù)以上結(jié)論，為進一步緩解農(nóng)戶融資困難，本文認為可從提升金融能力和發(fā)展數(shù)字金融兩個角度入手，并形成以下三條具體建議。

第一，健全金融能力培養(yǎng)體系，落實農(nóng)村基層培養(yǎng)任務。為提升農(nóng)戶金融能力水平，應統(tǒng)籌推進農(nóng)村金融能力培養(yǎng)工作，提供制度及財政保障，使金融能力教育普及工作有序開展。地方各級政府據(jù)各地農(nóng)戶金融能力實際情況制定《農(nóng)村金融能力提高規(guī)劃》，明確金融能力教育的目的與標準，設立階段性目標和查驗計劃。由于金融意識的增強離不開金融知識的增長，在具體落實層面，政府應注重金融知識的普及和宣傳，潛移默化地提升農(nóng)戶金融意識水平。此外，政府還應加強農(nóng)戶金融技能的培訓，幫助農(nóng)戶使用并適應線上融資平臺。具體而言，可以整合高校、企業(yè)等社會力量，劃分責任區(qū)，聘請金融相關領域的專家定期為其責任區(qū)內(nèi)的農(nóng)戶進行金融知識、技能等方面培訓，同時加強金融機構(gòu)基層網(wǎng)點員工的培訓，為農(nóng)戶在融資過程中遇到的各種問題提供專業(yè)服務，以提高農(nóng)戶融資成功率，使得農(nóng)戶有能力按照自身需求成功實施融資行為。

第二，完善農(nóng)戶信息數(shù)據(jù)庫，統(tǒng)一金融能力指標體系。在農(nóng)戶信用數(shù)據(jù)不全面的大背景下，可聯(lián)合各大企業(yè)和政府部門，打破數(shù)據(jù)壁壘，推進數(shù)字普惠金融發(fā)展，建立農(nóng)戶金融能力統(tǒng)一評估體系和數(shù)據(jù)庫，并以此作為績效評價和動態(tài)監(jiān)管的依據(jù)，使政策實施更具針對性。在此前提下，責任機構(gòu)以提升農(nóng)戶綜合金融能力為總體目標，定期抽樣評估農(nóng)戶金融能力，持續(xù)跟蹤金融知識教育普及和金融技能培訓情況，實時反饋并進行動態(tài)調(diào)整，總結(jié)經(jīng)驗，保障培養(yǎng)任務平穩(wěn)推進。

第三，充分利用新興媒體平臺，多樣化金融能力提升方式。農(nóng)村基層在推進農(nóng)戶金融能力培養(yǎng)進程時，可結(jié)合農(nóng)戶易于接受的傳播方式，利用短視頻、公眾號等新媒體平臺，以趣味金融案例的形式講解金融知識，除了幫助農(nóng)戶了解基本的金融概念、樹立金融風險防范意識外，還能讓農(nóng)戶對金融產(chǎn)生興趣，進而使得農(nóng)戶產(chǎn)生主動學習的習慣。此外，可建立統(tǒng)一的線上金融教育平臺，或者將其集成為“國家反詐騙中心”APP專項模塊。平臺除了進行金融知識宣傳外，還應著眼于農(nóng)戶金融技能培訓，并與金融機構(gòu)、金融監(jiān)管機構(gòu)、公安部門等合作，深入移動終端建設，培養(yǎng)農(nóng)戶定期、持久學習的習慣，激勵其主動學習金融知識，形成良性循環(huán)。