數(shù)字普惠金融、社會網(wǎng)絡(luò)與農(nóng)戶借貸
——基于CLDS的實(shí)證分析

張呈磊，莊沛君，陳秋旭

(廣東金融學(xué)院 經(jīng)濟(jì)貿(mào)易學(xué)院，廣東 廣州，510521)

一、引言

由于金融具有“逐利性”，在欠發(fā)達(dá)的農(nóng)村地區(qū)，金融市場發(fā)展得較為緩慢，信貸市場還有著巨大的發(fā)展空間。也由于農(nóng)村地區(qū)信貸市場的不完善，僅依靠正規(guī)途徑難以滿足農(nóng)戶的借貸需求。此時(shí)，社會網(wǎng)絡(luò)可以作為中介變量促進(jìn)非正規(guī)金融借貸，填補(bǔ)農(nóng)戶借貸需求。有別于現(xiàn)代化城市以及西方國家的“契約社會”，中國農(nóng)村還存在著一套屬于自己的社會網(wǎng)絡(luò)體系——“人情關(guān)系”，農(nóng)戶間的借貸行為有時(shí)不需要通過抵押品就可以完成。作為一種非市場力量，社會網(wǎng)絡(luò)提高了農(nóng)戶在非正規(guī)借貸途徑的可獲得性，在很大程度上解決了農(nóng)村地區(qū)的信貸需求問題，可以顯著地減少貧困[1]。但隨著社會轉(zhuǎn)型和經(jīng)濟(jì)發(fā)展，社會網(wǎng)絡(luò)對緩解農(nóng)村信貸約束的作用愈發(fā)不明顯，其穩(wěn)定性和可持續(xù)性都有待進(jìn)一步探討。

“普惠金融”這一概念最早由聯(lián)合國在2005年國際小額信貸年會上提出, 旨在解決當(dāng)時(shí)世界范圍內(nèi)貧富差距逐漸擴(kuò)大、金融資源配置失衡以及饑餓持續(xù)蔓延等問題。普惠金融可以簡單概括為：讓所有人都享受到合理范圍內(nèi)的金融服務(wù)，尤其是那些難以獲得金融服務(wù)而又需要資金支持的弱勢群體，如農(nóng)民、小型實(shí)體業(yè)主等，其從“普及”和“受惠”兩個(gè)方面不同程度地提高了弱勢群體的生活水平。中國發(fā)展普惠金融，是為了給中小企業(yè)和低收入群體提供更優(yōu)惠、便捷的金融服務(wù)，讓他們更好地融入金融體系中來，這有利于實(shí)現(xiàn)脫貧攻堅(jiān)、鄉(xiāng)村振興等戰(zhàn)略目標(biāo)，改善農(nóng)民社會福利，縮小城鄉(xiāng)差距。

近年來，隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的高速發(fā)展，普惠金融發(fā)展到了數(shù)字普惠金融階段，即數(shù)字信息技術(shù)和普惠金融相結(jié)合階段。數(shù)字網(wǎng)絡(luò)借貸平臺的出現(xiàn)，降低了金融服務(wù)的交易成本和門檻，擴(kuò)大了農(nóng)村金融的覆蓋面，緩解了農(nóng)村地區(qū)“融資難”問題。在某種程度上，社會網(wǎng)絡(luò)與數(shù)字普惠金融同樣有著改善信息不對稱、減少借貸監(jiān)督成本、降低交易費(fèi)用等作用。目前，國內(nèi)對農(nóng)戶借貸行為的研究大多直接從社會網(wǎng)絡(luò)或普惠金融的角度進(jìn)行論證，以數(shù)字普惠金融為視角的研究較少。且相較于以往對于省級數(shù)據(jù)的分析，本文將縣域級數(shù)字普惠金融數(shù)據(jù)和家庭微觀數(shù)據(jù)相結(jié)合，分析數(shù)字普惠金融、社會網(wǎng)絡(luò)對農(nóng)戶借貸行為的影響，探究農(nóng)戶借貸行為中的正規(guī)金融和非正規(guī)金融的替代問題。這有助于農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)了解農(nóng)戶的借貸行為和需求，為農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)的放貸以及農(nóng)戶的借貸選擇提供指導(dǎo)；也有利于政府完善農(nóng)村金融體系，深化農(nóng)村金融改革和信貸項(xiàng)目管理，

二、理論分析與研究假設(shè)

(一)社會網(wǎng)絡(luò)對農(nóng)戶借貸行為的影響

社會網(wǎng)絡(luò)一直是社會學(xué)和經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。在社會學(xué)界看來，社會網(wǎng)絡(luò)是社會個(gè)體之間因?yàn)榛佣纬傻南嗷シ€(wěn)定的關(guān)聯(lián)體系；經(jīng)濟(jì)學(xué)界則把社會網(wǎng)絡(luò)看成是社會資本的重要組成，是從人際關(guān)系、經(jīng)驗(yàn)和社會交往中獲得的資源和利益。社會網(wǎng)絡(luò)在緩解道德風(fēng)險(xiǎn)、抵押品不足、信息不對稱等方面扮演著重要的角色，并在非正規(guī)借貸市場做出較大貢獻(xiàn)。Thomas[2]研究得出，在農(nóng)村借貸市場，非正規(guī)借貸行為比正規(guī)借貸更受歡迎；Mckinnon[3]的調(diào)查指出，在智利的正規(guī)借貸市場上，只有30%左右的農(nóng)戶拿到貸款。

關(guān)于社會網(wǎng)絡(luò)對農(nóng)戶借貸的影響，Kinnan[4]等從泰國村莊家庭的調(diào)查數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，社會網(wǎng)絡(luò)直接促進(jìn)了居民的消費(fèi)和投資，親屬社會網(wǎng)絡(luò)以其特有的隱性擔(dān)保機(jī)制促進(jìn)了家庭投資、借貸行為的發(fā)生；楊汝岱[5]用“禮金支出”作為衡量社會網(wǎng)絡(luò)的指標(biāo)，從社會網(wǎng)絡(luò)的角度得出民間借貸能滿足農(nóng)戶的金融需求；胡金焱[6]把“春節(jié)期間來訪的親戚朋友數(shù)”作為衡量社會網(wǎng)絡(luò)的指標(biāo)，實(shí)證了社會網(wǎng)絡(luò)通過促進(jìn)民間借貸的發(fā)展，提高了農(nóng)戶的收入，降低了農(nóng)村的貧困脆弱性。一般來說，農(nóng)戶的社會網(wǎng)絡(luò)對非正規(guī)金融渠道的借貸行為有促進(jìn)作用，而對正規(guī)金融的影響不顯著[7]。但也有學(xué)者持不同觀點(diǎn)，胡楓[8]通過比較社會網(wǎng)絡(luò)對非正規(guī)金融和正規(guī)金融的影響，得出社會網(wǎng)絡(luò)對正規(guī)金融的影響更為突出；劉銀[9]等在使用人情禮金作為社會網(wǎng)絡(luò)的代理變量時(shí)發(fā)現(xiàn)，社會網(wǎng)絡(luò)直接促進(jìn)了農(nóng)村家庭的正規(guī)借貸。總之，社會網(wǎng)絡(luò)可以概括為一種緩解貧困、提高收入的社會資本。因此，提出假設(shè)：

H1：社會網(wǎng)絡(luò)對農(nóng)戶借貸可能性起促進(jìn)作用。

(二)數(shù)字普惠金融、社會網(wǎng)絡(luò)與農(nóng)戶借貸

社會網(wǎng)絡(luò)借貸雖然可以在特殊時(shí)期解決“借大錢”的燃眉之急，且不需要向親友上交“抵押物”這樣的顯性成本，但借錢的行為仍會消耗“人情”這種隱性資本。而數(shù)字普惠金融可以很好地幫助有借貸需求的農(nóng)戶解決上述問題。

數(shù)字普惠金融是普惠金融發(fā)展的高級實(shí)現(xiàn)形式，是金融產(chǎn)業(yè)與數(shù)字科技深度融合的產(chǎn)物。在過往的研究中，主要關(guān)注數(shù)字普惠金融對經(jīng)濟(jì)發(fā)展、減少貧困、縮小城鄉(xiāng)收入差距等宏觀層面產(chǎn)生的影響。關(guān)于數(shù)字普惠金融對借貸可得性的研究，樊文翔[10]指出，數(shù)字普惠金融的發(fā)展顯著地提高了農(nóng)戶的正規(guī)信貸可得性和規(guī)模；楊竹清[11]等使用“北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)”和EPS中國城市數(shù)據(jù)庫對銀行信用貸款進(jìn)行分析，得出數(shù)字普惠金融顯著正向促進(jìn)銀行信用貸款投放規(guī)模和占比。關(guān)于數(shù)字普惠金融對借貸可能性的研究，楊波[12]等運(yùn)用CHFS以及CFPS數(shù)據(jù)得出，數(shù)字普惠金融顯著促進(jìn)了家庭正規(guī)信貸的獲得，提高了農(nóng)村地區(qū)獲得正規(guī)信貸的可能性；傅秋子[13]等指出，數(shù)字普惠金融水平的提升一方面降低了農(nóng)村生產(chǎn)型正規(guī)信貸需求的概率，另一方面提升了農(nóng)村消費(fèi)型正規(guī)信貸需求的概率。在金融機(jī)構(gòu)以及金融體系發(fā)展較為落后的農(nóng)村地區(qū)，數(shù)字普惠金融的發(fā)展有助于擴(kuò)展農(nóng)戶借貸的途徑，增加農(nóng)戶獲得正規(guī)貸款的可能性。一般而言，可得性的增加也會提高農(nóng)戶借貸的可能性。

以“螞蟻花唄”為首的互聯(lián)網(wǎng)平臺借貸方式逐漸成為人們心儀的借貸途徑，其小額的借貸成本，以及伴隨著推廣而來的眾多借貸優(yōu)惠活動必然會沖擊社會網(wǎng)絡(luò)對農(nóng)戶借貸的影響?，F(xiàn)有文獻(xiàn)表明，社會網(wǎng)絡(luò)是影響農(nóng)戶借貸行為的微觀因素，而數(shù)字普惠金融則更多地從宏觀層面影響農(nóng)戶的借貸決策，二者可能會對農(nóng)戶借貸行為產(chǎn)生交互影響。因此，提出假設(shè)：

H2：數(shù)字普惠金融的發(fā)展會削弱社會網(wǎng)絡(luò)對農(nóng)戶借貸的影響。

三、數(shù)據(jù)、變量與模型

(一)模型建立

首先使用Logit模型建立模型(1)探究社會網(wǎng)絡(luò)對農(nóng)戶借貸的影響，以驗(yàn)證假設(shè)H1。

Borrowic=α0+α1LgSocial_networkic+αControl+εic

(1)

式(1)中 ，Borrowic代表農(nóng)戶的借貸行為(是否借貸)，LgSocial_networkic代表農(nóng)戶社會網(wǎng)絡(luò)的代理變量的對數(shù)，下標(biāo)i表示不同農(nóng)戶個(gè)體的編號，下標(biāo)c表示中國內(nèi)地337個(gè)地級以上城市的編號。為縮小數(shù)據(jù)之間的絕對值差異，避免個(gè)別極端值的影響，采用取對數(shù)的方法使其變化更加平滑，回歸結(jié)果更具說服力。Control為控制變量，包括家庭收入、家庭人口數(shù)、是否使用網(wǎng)絡(luò)、是否擁有房產(chǎn)證、是否從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、農(nóng)業(yè)總用地面積、是否擁有牲畜、是否購買金融產(chǎn)品、是否有過社會捐贈、恩格爾系數(shù)和地區(qū)虛擬變量等。

為驗(yàn)證數(shù)字普惠金融是否會加強(qiáng)或弱化社會網(wǎng)絡(luò)對農(nóng)戶借貸可能性的影響，在模型(2)中加入了數(shù)字普惠金融和社會網(wǎng)絡(luò)的交互項(xiàng)，以驗(yàn)證假設(shè)H2。

Borrowic=β0+β1LgDIFIc+β2LgDIFIc×LgSocial_networkic+β3LgSocial_networkic+βControl+εic

(2)

式(2)中LgDIFIc×LgSocial_networkic代表數(shù)字普惠金融和社會網(wǎng)絡(luò)的交互項(xiàng)，出于平滑數(shù)據(jù)的考慮將其分別取對數(shù)之后(LgDIFIc、 LgSocial_networkic)進(jìn)行交乘，以此探討二者之間的相互影響。其余變量含義同模型(1)。

(二)數(shù)據(jù)與變量

1.數(shù)據(jù)來源

數(shù)據(jù)來源于2016年中國勞動力動態(tài)調(diào)查(CLDS)和北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)(DIFI)的縣域級數(shù)據(jù)。將CLDS中社區(qū)類別為“農(nóng)村”的數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選之后，最終得到了農(nóng)村家庭層面的樣本容量6 940個(gè)。在地區(qū)層面，選取了中國內(nèi)地337個(gè)地級以上城市(地區(qū)、自治州、盟等)的數(shù)字普惠金融指數(shù)(DIFI)作為研究樣本。

2.主要變量

對于解釋變量，直接使用“北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)(2011—2018)”中的結(jié)果，并選取包含126個(gè)市縣的2015年、2016年數(shù)字普惠金融總指數(shù)、2015年數(shù)字普惠金融覆蓋廣度指數(shù)、2015年數(shù)字普惠金融使用深度指數(shù)以及2015年數(shù)字化程度指數(shù)五個(gè)指標(biāo)。由于選取的是2016年的CLDS數(shù)據(jù)，故在實(shí)證檢驗(yàn)時(shí)，將2015年的普惠金融數(shù)據(jù)滯后一期，作為2016年的數(shù)據(jù)。其中數(shù)字普惠金融覆蓋廣度主要從支付寶賬號的數(shù)量、綁卡比例以及平均綁卡數(shù)三個(gè)方面進(jìn)行衡量；數(shù)字普惠金融使用深度指數(shù)從支付、貨幣基金、信貸、保險(xiǎn)、投資、信用業(yè)務(wù)六個(gè)方面進(jìn)行衡量；數(shù)字化程度有效地衡量了借貸成本，數(shù)字金融服務(wù)越便利(如較高的移動化程度)、成本越低(如較低的貸款利率)，則金融服務(wù)需求越多，反之則越少。將CLDS問卷中F.25問的“禮品和禮金支出總額”作為衡量社會網(wǎng)絡(luò)的代理變量。

對于被解釋變量，“是否借貸”指標(biāo)將CLDS問卷中F4.17問的選項(xiàng)“是”作為虛擬變量“1”，將選項(xiàng)“否”作為虛擬變量“0”(同樣操作下文將簡寫為“作為虛擬變量”)，并剔除無準(zhǔn)確回答的樣本；“家庭借貸金額數(shù)”選用問卷中F4.17a的答案。把從親戚朋友和民間機(jī)構(gòu)組織或個(gè)人獲得的貸款歸為非正規(guī)途徑借貸，把從銀行、信用社獲得的貸款歸為正規(guī)途徑借貸。

對于控制變量，將CLDS問卷中F4.1問作為變量“家庭收入”；將A1問作為變量“家庭人口數(shù)”；將F2.15問作為變量“是否使用網(wǎng)絡(luò)”，其中，將選項(xiàng)“不上網(wǎng)”定義為0，其余選項(xiàng)定義為1；將F6.2.0中的c項(xiàng)作為變量“是否擁有房產(chǎn)證”，并剔除選項(xiàng)“不清楚”的樣本；將F6.4作為虛擬變量“是否從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)”；將F6.1中所有土地類型的面積進(jìn)行加總，作為變量“擁有的農(nóng)業(yè)總用地面積”；將F4.14作為虛擬變量“是否擁有牲畜”；將F4.7作為虛擬變量“是否購買金融產(chǎn)品”；將F4.18作為虛擬變量“是否有過社會捐贈”；將F4.25中的“家庭消費(fèi)總支出/食品消費(fèi)支出”作為變量“恩格爾系數(shù)”。其中，家庭規(guī)模、家庭收入、農(nóng)業(yè)總用地面積、牲口數(shù)量和恩格爾系數(shù)在一定程度上可以反映家庭的生產(chǎn)能力和借貸決策能力；互聯(lián)網(wǎng)的使用、是否購買金融產(chǎn)品、是否有過社會捐贈、是否擁有房產(chǎn)證在一定程度上可以反映家庭的償債能力。具體的變量符號與描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果見表1。

表1 變量介紹與描述性統(tǒng)計(jì)Tab.1 Variable introduction and descriptive statistics

四、實(shí)證分析

(一)社會網(wǎng)絡(luò)與數(shù)字普惠金融對農(nóng)戶借貸可能性的影響

通過前文所建立的Logit模型來驗(yàn)證假設(shè)H1，社會網(wǎng)絡(luò)對農(nóng)戶借貸可能性的影響的回歸結(jié)果呈現(xiàn)在表2的(1)(2)列。為了使結(jié)果更加穩(wěn)健，使用Tobit模型再次回歸，結(jié)果如表2的(3)(4)列所示。在列(1)中，社會網(wǎng)絡(luò)對農(nóng)戶借貸的可能性具有顯著的正向影響，說明農(nóng)戶的社會網(wǎng)絡(luò)越發(fā)達(dá)，農(nóng)戶借貸的可能性越大；列(2)在添加了控制變量后，這種影響在統(tǒng)計(jì)上仍然顯著為正；列(3)(4)通過更換解釋變量為借貸金額，并使用Tobit回歸對列(1)(2)的結(jié)果進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，其實(shí)證結(jié)果依然顯著，表明回歸方法不會改變結(jié)果的穩(wěn)健性。這與過往研究結(jié)論基本相同，說明社會網(wǎng)絡(luò)對農(nóng)戶借貸的正向影響具有普遍性，本文所使用的數(shù)據(jù)可以反映社會網(wǎng)絡(luò)對農(nóng)戶借貸的影響。由此驗(yàn)證了假設(shè)H1。

表2 社會網(wǎng)絡(luò)與數(shù)字普惠金融對農(nóng)戶借貸可能性回歸結(jié)果Tab.2 Regression results of social network and digitalinclusive finance on the possibility ofpeasant households’ borrowing

此外，從表2的列(2)和列(4)的控制變量的統(tǒng)計(jì)結(jié)果可以看到，“家庭人口數(shù)”“是否使用互聯(lián)網(wǎng)”“是否有過社會捐贈”“是否從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)”對農(nóng)戶借貸的可能性有顯著的正向影響，“是否擁有房產(chǎn)證”有顯著的負(fù)向影響。由此反映家庭人口數(shù)越多，家庭消費(fèi)支出越大，農(nóng)戶借貸的概率越大；相對于沒有使用互聯(lián)網(wǎng)的農(nóng)戶來說，互聯(lián)網(wǎng)有助于農(nóng)戶家庭掌握借貸信息及相關(guān)政策，農(nóng)戶傾向于貸款的可能性更大；對于有過社會捐贈的農(nóng)戶家庭，其自身家庭經(jīng)濟(jì)條件尚可，一般有能力償債，因此傾向貸款的可能性更大；對于從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的農(nóng)戶家庭來說，由于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動的收益具有較大的不確定性，農(nóng)戶會更加傾向于借款從事農(nóng)業(yè)勞動；對于擁有房產(chǎn)證的農(nóng)戶家庭來說，貸款的可能性更小，這可能是因?yàn)檫@些農(nóng)戶家庭的借貸額度較高，小額的數(shù)字金融借貸滿足不了其需求。

(二)數(shù)字普惠金融與社會網(wǎng)絡(luò)對農(nóng)戶借貸的交互影響

在模型(1)中加入數(shù)字普惠金融和社會網(wǎng)絡(luò)的交互項(xiàng)(即式2)進(jìn)行再次計(jì)算，分析數(shù)字普惠金融是否弱化了社會網(wǎng)絡(luò)對獲得借貸可能性的影響，得到的回歸結(jié)果如表3所示。

其中，列(1)中社會網(wǎng)絡(luò)與數(shù)字普惠金融總指數(shù)的結(jié)果與前文所分析的完全一致，“家庭人口數(shù)”“是否使用互聯(lián)網(wǎng)”“是否有過社會捐贈”“是否從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)”對農(nóng)戶借貸的可能性具有顯著的正向影響，“是否擁有房產(chǎn)證”具有顯著的負(fù)向影響。核心變量“社會網(wǎng)絡(luò)與數(shù)字普惠金融的交互項(xiàng)”的系數(shù)顯著為負(fù)，說明數(shù)字普惠金融的發(fā)展對社會網(wǎng)絡(luò)在農(nóng)戶借貸行為的影響上具有替代作用。數(shù)字經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展會對農(nóng)村傳統(tǒng)借貸行為產(chǎn)生影響，數(shù)字普惠金融為農(nóng)戶的借貸選擇提供了一份更加豐富的菜單，使得農(nóng)村社會網(wǎng)絡(luò)對于農(nóng)戶借貸行為的重要性與以往不甚相同。

列(2)使用家庭借貸金額數(shù)作為被解釋變量，列(3)(4)則更換了回歸方法，其結(jié)果均顯著為負(fù)；在列(5)中，為了排除內(nèi)生性對結(jié)果的干擾，選取了數(shù)字普惠金融指數(shù)、社會網(wǎng)絡(luò)在地級市層面的組平均值作為工具變量進(jìn)行回歸分析，結(jié)果仍然穩(wěn)健，由此驗(yàn)證了假設(shè)H2。

(三)進(jìn)一步的討論：基于正規(guī)渠道和非正規(guī)渠道借貸的異質(zhì)性分析

為了使結(jié)果更加準(zhǔn)確可信，將對數(shù)化后的2015年數(shù)字普惠金融指數(shù)加入作為解釋變量，且分為兩組：(1)將農(nóng)戶從非正規(guī)途徑得到借款的樣本剔除；(2)將農(nóng)戶從正規(guī)途徑得到借款的樣本剔除。由表4的結(jié)果分析發(fā)現(xiàn)，正規(guī)途徑借貸和非正規(guī)途徑借貸的占比分別為7.46%和25.36%，說明農(nóng)戶更傾向于從親朋好友和民間機(jī)構(gòu)處獲得貸款。

表3 交互項(xiàng)分析結(jié)果Tab.3 Analysis results of interaction items

表4 借貸途徑分類及借貸用途分類Tab.4 Classification of borrowing channels and purposes

表5列(1)(2)是農(nóng)戶正規(guī)借貸與非正規(guī)借貸的回歸結(jié)果。從列(1)中看出，社會網(wǎng)絡(luò)與數(shù)字普惠金融交互項(xiàng)的系數(shù)不顯著；對正規(guī)途徑借貸沒有顯著的影響；從列(2)中看出，社會網(wǎng)絡(luò)與數(shù)字普惠金融交互項(xiàng)系數(shù)顯著為負(fù)，說明數(shù)字普惠金融發(fā)展會削弱社會網(wǎng)絡(luò)對于非正規(guī)途徑借貸可能性的影響。對于傳統(tǒng)金融行業(yè)來說，借款者所能夠獲取的貸款數(shù)量在很大程度上會受到抵押品質(zhì)量的影響。而在農(nóng)村，大部分農(nóng)戶由于缺乏抵押品而不具備正規(guī)借貸條件，從而對非正規(guī)信貸有更高需求。農(nóng)戶通過社會網(wǎng)絡(luò)可以獲得低成本的非正規(guī)途徑借貸，從而相比正規(guī)借貸而言，非正規(guī)更受歡迎。

表5列(3)(4)是農(nóng)戶不同借貸用途的回歸結(jié)果。農(nóng)戶的主要收入來源為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動，故生產(chǎn)性借貸作為一種剛性借貸不大可能會因?yàn)槠渌蛩氐挠绊懚淖?；而消費(fèi)性借貸則更偏向?yàn)閺椥越栀J，對外界因素的變化更加敏感，由此可以更好地反映外界因素沖擊對農(nóng)戶借貸的影響，使結(jié)果更加可靠。列(3)中二者的交互項(xiàng)系數(shù)不顯著，驗(yàn)證了生產(chǎn)性借貸一定程度上屬于剛性借貸；列(4)中，社會網(wǎng)絡(luò)與數(shù)字普惠金融的交互項(xiàng)的系數(shù)顯著為負(fù)，說明數(shù)字普惠金融的發(fā)展對社會網(wǎng)絡(luò)在農(nóng)戶消費(fèi)性借貸行為的影響上具有替代作用。列(3)(4)的回歸結(jié)果在一定程度減少了內(nèi)生性導(dǎo)致的結(jié)果偏差，說明前文的結(jié)果穩(wěn)健且可靠。

表5 不同借貸途徑及用途回歸結(jié)果Tab.5 Regression results of differentborrowing channels and uses

五、結(jié)論與啟示

基于2016年中國勞動力動態(tài)調(diào)查(CLDS)和“北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)”(DIFI)的數(shù)據(jù)，探究了社會網(wǎng)絡(luò)、數(shù)字普惠金融以及其交互作用對農(nóng)戶借貸可能性的影響。穩(wěn)健性檢驗(yàn)均得出，社會網(wǎng)絡(luò)對農(nóng)戶借貸可能性具有顯著的正向影響；數(shù)字普惠金融的發(fā)展削弱了社會網(wǎng)絡(luò)對農(nóng)戶借貸行為的影響，此結(jié)論僅在農(nóng)戶通過非正規(guī)途徑借貸以及消費(fèi)性借貸的條件下成立。

為健全農(nóng)村金融體系，提升農(nóng)村金融服務(wù)，更好地滿足農(nóng)戶借貸需求，首先，政府應(yīng)促進(jìn)數(shù)字技術(shù)與金融服務(wù)深度融合、持續(xù)健康發(fā)展，繼續(xù)加大數(shù)字普惠金融服務(wù)在中國農(nóng)村地區(qū)的普及力度。例如，加強(qiáng)農(nóng)村地區(qū)，特別是欠發(fā)達(dá)農(nóng)村地區(qū)數(shù)字技術(shù)的軟、硬件基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，使每家每戶均達(dá)到使用通訊網(wǎng)絡(luò)平臺的基本條件；積極開展數(shù)字金融知識普及、網(wǎng)絡(luò)防詐騙等活動，提高農(nóng)戶借貸的可得性。同時(shí)，重視社會資本在金融行業(yè)中所起的促進(jìn)作用，鼓勵(lì)社會資本和金融機(jī)構(gòu)形成良好發(fā)展關(guān)系。各大金融機(jī)構(gòu)應(yīng)提高普惠金融和扶貧的責(zé)任意識，加大正規(guī)金融借貸的宣傳力度，加強(qiáng)數(shù)字普惠金融在農(nóng)村的下沉力度，加強(qiáng)與網(wǎng)絡(luò)通訊公司、數(shù)字金融科技公司的深度對接，為當(dāng)?shù)剞r(nóng)戶尤其是低收入農(nóng)戶提供多樣且符合其切身需求的金融服務(wù)和產(chǎn)品。農(nóng)戶個(gè)人要主動學(xué)習(xí)并掌握金融經(jīng)濟(jì)基本知識、互聯(lián)網(wǎng)知識，積極了解鄉(xiāng)村振興以及“三農(nóng)”等相關(guān)扶貧、惠農(nóng)政策，認(rèn)識到數(shù)字普惠金融的重要性；同時(shí)注重個(gè)人信用的積累，提高資金使用效率。