龍頭企業(yè)主導(dǎo)型數(shù)字化農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈金融對(duì)農(nóng)戶信貸約束的影響研究

李軼赫 梁家寧 曾靜怡

摘 要：本文利用2020年和2022年四省288戶農(nóng)戶信貸約束情況的兩期面板數(shù)據(jù)，運(yùn)用PSM-DID模型，考察了龍頭企業(yè)主導(dǎo)型數(shù)字化農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈金融對(duì)農(nóng)戶信貸約束的影響，并分析了緩解農(nóng)戶需求型信貸約束的具體路徑。研究發(fā)現(xiàn)，龍頭企業(yè)主導(dǎo)型數(shù)字化農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈金融能夠顯著降低農(nóng)戶的供給型信貸約束和需求型信貸約束。進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)，對(duì)于需求型信貸約束而言，該產(chǎn)業(yè)鏈金融政策能顯著緩解農(nóng)戶交易成本約束和融資風(fēng)險(xiǎn)約束，但對(duì)認(rèn)知偏差約束無明顯作用。本文從實(shí)證方面印證了數(shù)字農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈金融在農(nóng)戶融資方面的改善作用，為緩解農(nóng)戶融資難問題提供了微觀經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)，也為數(shù)字化農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈金融在農(nóng)村的進(jìn)一步發(fā)展提供了政策啟示。

關(guān)鍵詞：數(shù)字化農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈金融；供給型信貸約束；需求型信貸約束；龍頭企業(yè)主導(dǎo)型；PSM-DID

本文索引：李軼赫，梁家寧，曾靜怡.龍頭企業(yè)主導(dǎo)型數(shù)字化農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈金融對(duì)農(nóng)戶信貸約束的影響研究[J].中國(guó)商論，2023（10）：-122.

中圖分類號(hào)：F324 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：2096-0298（2023）05（b）--07

1 引言

信貸約束是大多數(shù)發(fā)展中國(guó)家農(nóng)村地區(qū)的普遍現(xiàn)象（Stiglitz等，1981）。與大多數(shù)發(fā)展中國(guó)家的情況相似，我國(guó)農(nóng)戶長(zhǎng)期存在較為嚴(yán)重的信貸配給問題（褚保金等，2019）。在供應(yīng)配給和需求壓抑的相互影響下，農(nóng)戶受到的信貸約束被劃分為供給型信貸約束和需求型信貸約束兩個(gè)類型（程郁等，2009）。在此背景下，國(guó)內(nèi)外不少學(xué)者致力于探索緩解農(nóng)戶信貸約束問題的新途徑。研究發(fā)現(xiàn)，農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈金融成為緩解農(nóng)戶信貸約束、擴(kuò)大農(nóng)村金融覆蓋面的有效手段（馬九杰等，2011；宋雅楠等，2012；何廣文、潘婷，2014）。另外，雖然農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈金融的出現(xiàn)雖然在一定程度上緩解了農(nóng)戶的信貸約束，但仍存在諸多限制。周月書等（2020）指出，在傳統(tǒng)的龍頭企業(yè)帶動(dòng)型和合作社帶動(dòng)型農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈模式下，普通農(nóng)戶往往處于弱勢(shì)地位，合作社和龍頭企業(yè)的資源優(yōu)勢(shì)及對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的管理控制能力難以平等地惠及所有農(nóng)戶。

近年來，隨著農(nóng)村電商、物聯(lián)網(wǎng)及數(shù)字金融服務(wù)的迅速發(fā)展，我國(guó)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈金融服務(wù)逐步向數(shù)字化方向轉(zhuǎn)型。為破解傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)鏈金融緩解農(nóng)戶信貸約束的弊端提供了新思路。數(shù)字化農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈金融是數(shù)字技術(shù)與農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈金融的融合，電商平臺(tái)、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和云計(jì)算等數(shù)字應(yīng)用和技術(shù)的接入能夠提高金融供給效率（許玉韞、張龍耀，2020）。對(duì)于農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈金融而言，數(shù)字化轉(zhuǎn)型是必然趨勢(shì)（胡曉峰，2021）。截至目前，我國(guó)數(shù)字化農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈金融主要包括銀行主導(dǎo)型、電商平臺(tái)主導(dǎo)型和龍頭企業(yè)主導(dǎo)型三種模式（韋金洪等，2022）。其中，龍頭企業(yè)主導(dǎo)型數(shù)字化農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈金融模式在實(shí)踐中發(fā)展相對(duì)較快，具有線上線下高度結(jié)合、帶動(dòng)生產(chǎn)智能化、推動(dòng)過程管理效率提高等特點(diǎn)。那么，龍頭企業(yè)主導(dǎo)型數(shù)字化農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈金融是否可以緩解農(nóng)戶在供給配給和需求壓抑交互作用下的信貸約束？其在緩解農(nóng)戶信貸約束問題方面又有哪些優(yōu)勢(shì)和不足？

目前，部分學(xué)者基于典型產(chǎn)業(yè)鏈的理論與案例分析，認(rèn)為龍頭企業(yè)主導(dǎo)型數(shù)字化農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈金融能較好地緩解農(nóng)戶信貸約束問題（周月書等，2020；王剛貞、江光輝，2017；成德寧等，2017）。另一部分學(xué)者則認(rèn)為，現(xiàn)今我國(guó)的數(shù)字化農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈金融模式發(fā)展還不成熟，仍面臨資金成本高、數(shù)字足跡缺乏和征信體系不完全等問題，導(dǎo)致其作用的發(fā)揮受限（許玉韞、張龍耀，2020）。以上研究結(jié)果對(duì)本文有些啟發(fā)，同時(shí)存在著值得發(fā)掘的空間：第一，由于大部分論文采取的都是對(duì)典型案例的理論研究，并沒有經(jīng)過實(shí)證檢驗(yàn)，所以對(duì)農(nóng)戶信貸約束作用的闡釋力度或許不足。第二，大多數(shù)學(xué)者把農(nóng)戶受到的信貸約束作為整體加以研究，較少有從供給配給與需求壓抑兩方面分別探討農(nóng)戶受到的信貸約束。

為此，本文在梳理前人理論分析結(jié)論的基礎(chǔ)上，借助對(duì)四省四縣的調(diào)查數(shù)據(jù)，實(shí)證研究龍頭企業(yè)主導(dǎo)型數(shù)字化農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈金融對(duì)農(nóng)戶信貸約束的影響。本文最大的邊際貢獻(xiàn)：在既有理論研究的基礎(chǔ)上，對(duì)信貸約束類型進(jìn)行劃分，把農(nóng)戶受到的信貸約束分為供應(yīng)型信貸約束與需求型信貸約束。其中，需求型信貸約束根據(jù)產(chǎn)生原因的差異又被劃分為交易成本約束、融資風(fēng)險(xiǎn)約束及認(rèn)知偏差約束。本文借助PSM-DID模型實(shí)證檢驗(yàn)龍頭企業(yè)主導(dǎo)型數(shù)字化農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈金融對(duì)農(nóng)戶所受具體信貸約束類型的影響，以獲得更有針對(duì)性的政策建議。本文后續(xù)分析按以下結(jié)構(gòu)安排：第2部分為理論架構(gòu)和研究假設(shè)，第3部分為研究設(shè)計(jì)，第4部為實(shí)證分析，第5部分為結(jié)語。

2 理論框架與研究假設(shè)

2.1 農(nóng)戶信貸約束類型

信貸約束包括供給型和需求型兩大類（Boucher等，2008）。農(nóng)戶面臨的信貸約束由過去單純的信貸供給配給，轉(zhuǎn)變?yōu)楣┙o和需求交互作用下的結(jié)構(gòu)混合型信貸約束（程郁等，2009）。從供給角度來看，由于農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)的高風(fēng)險(xiǎn)性及農(nóng)戶的分散性和抵御風(fēng)險(xiǎn)的脆弱性，加之銀行與農(nóng)戶之間的信息不對(duì)稱和逆向選擇問題，金融機(jī)構(gòu)提供的貸款數(shù)量并不能滿足農(nóng)戶貸款的需求，造成農(nóng)戶受到供給型信貸約束。從需求角度來看：一是交易成本方面，貸款手續(xù)繁瑣、審批時(shí)間過長(zhǎng)、尋租空間較大等因素提高了農(nóng)戶的信貸交易成本（馬燕妮等，2016）；且在沒有建立起完善的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和內(nèi)部管理機(jī)制時(shí)，金融機(jī)構(gòu)直接增加信貸供給，形成了以人格身份、人情關(guān)系、社會(huì)權(quán)力以及利益關(guān)系為基礎(chǔ)的信貸配給，創(chuàng)造出巨大的尋租空間，進(jìn)一步提高交易成本；二是融資風(fēng)險(xiǎn)方面，由于金融機(jī)構(gòu)與農(nóng)戶之間存在信息不對(duì)稱問題（Boucher等，2008），金融機(jī)構(gòu)出于降低風(fēng)險(xiǎn)的理性信貸決策，提高對(duì)借款人抵押品的要求，農(nóng)戶即使擁有符合合同資質(zhì)的抵押品，也為避免失去抵押品的風(fēng)險(xiǎn)，選擇自愿退出信貸市場(chǎng)；三是認(rèn)知偏差方面，金融機(jī)構(gòu)貸款甄別機(jī)制不健全，會(huì)向借款人傳遞有偏差的市場(chǎng)信號(hào)，導(dǎo)致借款人誤以為自己不能獲得貸款而放棄申貸努力（王冀寧、趙順龍，2007）。

基于此，本文將農(nóng)戶所面臨的信貸約束劃分為供給型和需求型兩類，同時(shí)根據(jù)農(nóng)戶受到的需求型信貸約束原因的不同，再細(xì)分為交易成本約束、融資風(fēng)險(xiǎn)約束和認(rèn)知偏差約束，具體的信貸約束類型如表1所示。

2.2 農(nóng)戶信貸約束識(shí)別機(jī)制

信貸約束識(shí)別問題歷來是學(xué)界探討的重點(diǎn)，本文借鑒了Boucher等（2008）直接誘導(dǎo)式的詢問方法（Direct Elicitation Method，DEM），利用從調(diào)研問卷中獲取的受訪農(nóng)戶當(dāng)前和歷史貸款信息，對(duì)農(nóng)戶受到的信貸約束作出辨識(shí)。具體來說：（1）先提問農(nóng)戶“您是否有貸款需求”，如選擇“是”，則表示該農(nóng)戶有信貸需求，因此有可能受到信貸約束；如選擇“否”，則說明該農(nóng)戶并無信貸需求，因此可以直接判斷該農(nóng)戶并不受到信貸約束，問題結(jié)束。（2）在有信貸需求的農(nóng)戶中，進(jìn)一步詢問“您是否向任意一家銀行或第三方金融機(jī)構(gòu)申請(qǐng)過貸款”，如選擇“是”，則判斷該農(nóng)戶不受需求型信貸約束但可能受供給型信貸約束；如選擇“否”，則判斷該農(nóng)戶受到需求型信貸約束。（3）對(duì)于可能受到供給型信貸約束的農(nóng)戶，通過詢問“申請(qǐng)后是否得到貸款”進(jìn)行判斷，如回答“全部批準(zhǔn)”，則表示農(nóng)戶不受供給型信貸約束；如回答“全部未批準(zhǔn)”或“部分批準(zhǔn)”，則表示該農(nóng)戶受到供給型信貸約束。（4）對(duì)于受到需求型信貸約束的農(nóng)戶，繼續(xù)詢問“沒有申請(qǐng)貸款的原因”來判斷農(nóng)戶所受需求型信貸約束的類型，如選擇“利率太高、手續(xù)太麻煩”，則判定該農(nóng)戶受到交易成本約束；如選擇“擔(dān)心貸款無法還清”，則判定該農(nóng)戶受到融資風(fēng)險(xiǎn)約束；如選擇“感覺自己肯定申請(qǐng)不到”，則判定該農(nóng)戶受到認(rèn)知偏差約束。

2.3 數(shù)字化農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈金融對(duì)農(nóng)戶信貸約束的緩解作用分析

“三農(nóng)”問題是我國(guó)當(dāng)前發(fā)展面臨的重要問題。2019年，由中共中央辦公廳、國(guó)務(wù)院辦公廳發(fā)布的《數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展戰(zhàn)略綱要》明確提到了將大力推動(dòng)農(nóng)業(yè)農(nóng)村數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展，進(jìn)一步夯實(shí)數(shù)字農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施，并積極推動(dòng)農(nóng)業(yè)農(nóng)村產(chǎn)業(yè)鏈的數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級(jí)。農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈的創(chuàng)新和升級(jí)對(duì)農(nóng)業(yè)發(fā)展方式的創(chuàng)新和農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化具有重大意義。金融產(chǎn)品和服務(wù)通過農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈流向產(chǎn)業(yè)鏈上各主體，能夠緩解農(nóng)戶“融資難，融資貴”的問題。由于規(guī)模農(nóng)戶信貸需求額度大、期限長(zhǎng)，且逐步多元化，其貸款償還以盈利性項(xiàng)目為支撐，呈現(xiàn)“企業(yè)化”特征，這與以小額農(nóng)戶貸款為主的傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)信貸有著本質(zhì)的不同（劉西川、程恩江，2013）。因此，以小額信貸為基本特征的傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)融資模式已經(jīng)不能滿足規(guī)模農(nóng)戶的信貸需求（尹峰等，2006）。相比之下，農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈融資則順應(yīng)了由農(nóng)戶組織化程度提高與產(chǎn)業(yè)鏈擴(kuò)展深化帶來的農(nóng)業(yè)金融需求的深刻轉(zhuǎn)變（劉西川、程恩江， 2013）。農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈融資具有更好的貸款甄別機(jī)制，可以降低風(fēng)險(xiǎn)和激勵(lì)借款人償還貸款，同時(shí)也能夠通過降低農(nóng)戶的融資成本，使其從具有更高價(jià)值的市場(chǎng)上獲得資源（宋雅楠等，2012）。

傳統(tǒng)的產(chǎn)業(yè)鏈模式中，農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈的發(fā)展基本依靠龍頭企業(yè)的扶持及農(nóng)業(yè)合作社的帶動(dòng)，個(gè)體農(nóng)戶則相對(duì)核心企業(yè)一直處在劣勢(shì)位置，個(gè)體農(nóng)戶的需求也很難得到有效滿足（周月書、王婕，2017）。周月書等（2020）指出，中國(guó)傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈的資金不足源于其未能從根本上解決農(nóng)戶融資中的兩個(gè)關(guān)鍵制約因素——缺乏信用體系和有效的風(fēng)險(xiǎn)控制。利用互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，以產(chǎn)業(yè)鏈上的涉農(nóng)大企、強(qiáng)企為基礎(chǔ)，構(gòu)建一個(gè)企業(yè)信息服務(wù)體系，以產(chǎn)業(yè)鏈上相關(guān)經(jīng)營(yíng)主體的資金需求為出發(fā)點(diǎn)，對(duì)其信用狀況做出準(zhǔn)確評(píng)估，逐步建立和完善產(chǎn)業(yè)鏈成員的資信體系和企業(yè)信貸擔(dān)保服務(wù)體系，并為其提供資金支持（寇光濤、盧鳳君，2016）。許玉韞和張龍耀（2020）則指出，隨著我國(guó)農(nóng)業(yè)電子商務(wù)、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)及數(shù)字金融科技的迅速發(fā)展，中國(guó)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈金融服務(wù)體系逐漸向數(shù)字化過渡。數(shù)字化農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈金融利用電子商務(wù)平臺(tái)、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和云計(jì)算等數(shù)據(jù)產(chǎn)品與技術(shù)手段，通過減少農(nóng)業(yè)金融服務(wù)過程中的交易成本，建立農(nóng)村數(shù)字化信貸評(píng)估系統(tǒng)及完善的風(fēng)險(xiǎn)管理策略，有效提高中國(guó)農(nóng)村金融供給效率與質(zhì)量。

2.4 假說的建立與提出

基于以上理論分析框架與分析結(jié)果，本文進(jìn)一步針對(duì)農(nóng)戶所受不同信貸約束類型，討論龍頭企業(yè)主導(dǎo)型數(shù)字化農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈金融分別對(duì)其產(chǎn)生的影響。

2.4.1 供給型信貸約束

農(nóng)戶自身經(jīng)營(yíng)特點(diǎn)決定農(nóng)村金融業(yè)務(wù)的高風(fēng)險(xiǎn)性，以及金融機(jī)構(gòu)所面臨的信息不對(duì)稱和逆向選擇問題是農(nóng)戶面臨供給型信貸約束的主要原因。然而，龍頭企業(yè)主導(dǎo)型產(chǎn)業(yè)鏈的數(shù)字化轉(zhuǎn)型可通過自身的電子商務(wù)平臺(tái)沉淀交易數(shù)據(jù)、構(gòu)建風(fēng)控模式，并借助云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)分析等技術(shù)手段，使農(nóng)戶、龍頭企業(yè)和數(shù)字金融機(jī)構(gòu)之間的信息順暢傳遞，降低了金融機(jī)構(gòu)對(duì)農(nóng)戶的風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別成本，進(jìn)而提高其對(duì)農(nóng)戶的放貸意愿，以有效降低農(nóng)戶所受的供給型信貸約束。基于以上分析，本文提出以下假設(shè)：

H1：龍頭企業(yè)主導(dǎo)型數(shù)字化農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈金融能夠緩解農(nóng)戶供給型信貸約束。

2.4.2 需求型信貸約束

需求型信貸約束主要分為以下三種：一是交易成本約束，是由信貸交易過程繁瑣、審批時(shí)間過長(zhǎng)等因素造成的需求型信貸約束；二是融資風(fēng)險(xiǎn)約束，是農(nóng)戶為避免失去抵押品的風(fēng)險(xiǎn)形成的需求型信貸約束；三是認(rèn)知偏差約束，是農(nóng)戶主觀上高估貸款難度，進(jìn)而成為“無信心借款者”而形成的需求型信貸約束（王若男等，2019）。

自龍頭企業(yè)主導(dǎo)型產(chǎn)業(yè)鏈數(shù)字化轉(zhuǎn)型后，首先，數(shù)字化平臺(tái)使線上申貸操作變得可行，大大縮減了線下申貸帶來的時(shí)間和空間上的局限性，使農(nóng)戶申貸過程中的交易成本降低，有助于緩解農(nóng)戶所受的交易成本約束。其次，線上平臺(tái)沉淀了大量的數(shù)字足跡，緩解了農(nóng)戶與金融機(jī)構(gòu)信息不對(duì)稱的情況，龍頭企業(yè)可以對(duì)加入產(chǎn)業(yè)鏈的農(nóng)戶提供擔(dān)保，農(nóng)戶失去抵押品的風(fēng)險(xiǎn)減小，進(jìn)而緩解其面臨的融資風(fēng)險(xiǎn)約束。最后，加入農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈的農(nóng)戶往往能夠享受到與產(chǎn)業(yè)鏈相關(guān)業(yè)務(wù)的教育和培訓(xùn)，在一定程度上可以提高農(nóng)戶的金融素養(yǎng)，緩解農(nóng)戶對(duì)正規(guī)機(jī)構(gòu)貸款的認(rèn)知偏差，增強(qiáng)貸款信心，進(jìn)而緩解農(nóng)戶所受認(rèn)知偏差約束。基于以上分析，本文提出以下假設(shè)：

H2：龍頭企業(yè)主導(dǎo)型數(shù)字化農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈金融能夠緩解農(nóng)戶需求型信貸約束。

H2-a：龍頭企業(yè)主導(dǎo)型數(shù)字化農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈金融能夠緩解農(nóng)戶交易成本約束。

H2-b：龍頭企業(yè)主導(dǎo)型數(shù)字化農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈金融能夠緩解農(nóng)戶融資風(fēng)險(xiǎn)約束。

H2-c：龍頭企業(yè)主導(dǎo)型數(shù)字化農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈金融能夠緩解農(nóng)戶認(rèn)知偏差約束。

3 研究設(shè)計(jì)

3.1 數(shù)據(jù)來源與樣本篩選

本文的研究數(shù)據(jù)來源于2020年與2022年對(duì)河南省襄城縣、山東省濱城區(qū)、安徽省長(zhǎng)豐縣和山西省文水縣四地的實(shí)地調(diào)研。首先，在全國(guó)范圍內(nèi)省份選擇方面，由于河南省、山東省、安徽省、山西省均位于我國(guó)的中東部地區(qū)，且均為農(nóng)業(yè)大省，農(nóng)戶面臨的信貸問題較為突出，因此選擇以上四省作為本次調(diào)研的地點(diǎn)在全國(guó)范圍內(nèi)具有較強(qiáng)的代表性。其次，在省份范圍內(nèi)縣域選擇方面，襄城縣擁有辣椒特色農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈，濱城區(qū)擁有小麥加工和生豬養(yǎng)殖國(guó)家現(xiàn)代農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)園，長(zhǎng)豐縣是安徽省“一縣一業(yè)”全產(chǎn)業(yè)鏈?zhǔn)痉犊h，文水縣是遠(yuǎn)近聞名的肉牛養(yǎng)殖和加工大縣，以上四縣都具有當(dāng)?shù)靥厣霓r(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈，在各自省份具有一定的代表性。再次，在實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組選擇方面，以上四縣在2022年以前具有相似的農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，且地理位置均位于我國(guó)中東部地區(qū)，地域環(huán)境差異相對(duì)較?。?022年以后，河南省襄城縣、山東省濱城區(qū)陸續(xù)進(jìn)行了龍頭企業(yè)主導(dǎo)型數(shù)字化農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈金融轉(zhuǎn)型，安徽省長(zhǎng)豐縣和山西省文水縣仍保持著傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)模式?；诖耍菊n題組將河南省襄城縣和山東省濱城區(qū)作為實(shí)驗(yàn)組，將安徽省長(zhǎng)豐縣和山西省文水縣作為對(duì)照組。

對(duì)于河南省襄城縣，本課題組從其已實(shí)行龍頭企業(yè)主導(dǎo)型數(shù)字化農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈金融的12個(gè)自然村中隨機(jī)選取5個(gè)自然村進(jìn)行調(diào)查，在選取的每個(gè)自然村中隨機(jī)抽取8～15戶規(guī)模種植農(nóng)戶并發(fā)放調(diào)查問卷。對(duì)于山東省濱城區(qū)，本課題組從其已實(shí)行龍頭企業(yè)主導(dǎo)型數(shù)字化農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈金融的10個(gè)自然村中隨機(jī)選取5個(gè)自然村進(jìn)行調(diào)研，在每個(gè)選取的自然村中隨機(jī)抽取10～15戶規(guī)模種植農(nóng)戶進(jìn)行問卷調(diào)查。考慮到安徽省長(zhǎng)豐縣和山西省文水縣是相對(duì)河南省襄城縣和山東省濱城區(qū)的對(duì)照組，本課題組對(duì)安徽省長(zhǎng)豐縣和山西省文水縣采取不同的抽樣手段。在長(zhǎng)豐縣和文水縣下轄鄉(xiāng)鎮(zhèn)按照地區(qū)多年平均GDP降序排列并等分為2組，每組抽取2個(gè)鄉(xiāng)和鎮(zhèn)，再以對(duì)應(yīng)實(shí)驗(yàn)組行政村的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平為依據(jù)，在每個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)選取2個(gè)行政村，最終隨機(jī)選取每個(gè)行政村的15～20個(gè)農(nóng)戶進(jìn)行線上問卷調(diào)查。

本文最終回收問卷共計(jì)366份，兩期面板數(shù)據(jù)共732個(gè)觀測(cè)值，剔除缺乏貸款需求、數(shù)據(jù)缺失、數(shù)據(jù)有誤、數(shù)據(jù)異常的樣本后，剩余觀測(cè)值為576個(gè)。

3.2 模型設(shè)計(jì)

3.2.1 模型與變量定義

為了檢驗(yàn)當(dāng)?shù)厥欠窬哂旋堫^企業(yè)主導(dǎo)型數(shù)字化農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈對(duì)農(nóng)戶信貸約束的影響，本文將龍頭企業(yè)主導(dǎo)型數(shù)字化農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈作為沖擊事件，選取實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組，構(gòu)建DID模型如下：

式（1）、式（2）中，供給型信貸約束用apply表示，受到約束賦值為1，否則賦值為0；需求型信貸約束用demand表示，受到約束賦值為1，否則賦值為0。其中，本文進(jìn)一步將需求型信貸約束細(xì)分為交易成本約束、融資風(fēng)險(xiǎn)約束、認(rèn)知偏差約束，分別賦值z(mì)=1、z=2、z=3。Ingroup=1為實(shí)驗(yàn)組，代表實(shí)施龍頭企業(yè)主導(dǎo)型數(shù)字化農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈金融的地區(qū)；Ingroup=0為對(duì)照組，代表未實(shí)施龍頭企業(yè)主導(dǎo)型數(shù)字化農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈的地區(qū)。本文認(rèn)為2022年為數(shù)字化農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈政策開始實(shí)施的時(shí)間，因此Inyear=0表示時(shí)間為2022年以前，Inyear=1表示時(shí)間為2022年以后。controlit表示其他控制變量構(gòu)成的向量，具體包括性別、年齡、受教育程度、健康情況、勞動(dòng)力、家庭人均純收入、經(jīng)營(yíng)類型、家庭成員是否有黨員或村干、是否有親戚朋友在政府或銀行工作、親戚關(guān)系、鄰里關(guān)系、到正規(guī)金融機(jī)構(gòu)的距離。變量名稱及含義如表2所示。針對(duì)以上DID模型，本文主要關(guān)注系數(shù)β1、α1，它們反映了農(nóng)戶參與龍頭企業(yè)主導(dǎo)型數(shù)字化農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈對(duì)農(nóng)戶信貸約束的影響。

3.2.2 變量描述性分析

表2為主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。當(dāng)?shù)佚堫^企業(yè)主導(dǎo)型數(shù)字化農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈金融識(shí)別變量（Ingroup）均值為0.375，表示在全體樣本中，實(shí)驗(yàn)組占37.5%，即在實(shí)施龍頭企業(yè)主導(dǎo)型數(shù)字化農(nóng)業(yè)鏈金融地區(qū)獲得的觀測(cè)值占全體觀測(cè)值的37.5%，實(shí)驗(yàn)組與對(duì)照組樣本比例合理。

4 實(shí)證分析

4.1 PSM結(jié)果

根據(jù)研究設(shè)計(jì)，本文分別以2022年已實(shí)施龍頭企業(yè)主導(dǎo)型數(shù)字化農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈金融的兩個(gè)樣本縣為實(shí)驗(yàn)組，未實(shí)施數(shù)字化農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈金融的兩個(gè)樣本縣為對(duì)照組，利用Logit模型估計(jì)傾向得分，借助核匹配法賦予權(quán)重，并施加共同支撐條件。

在給出傾向得分結(jié)果之前，需要先進(jìn)行匹配平衡性檢驗(yàn)，平衡性假設(shè)要求匹配后實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組的匹配變量無顯著差異。圖1可以直觀地看到平衡性假設(shè)檢驗(yàn)的結(jié)果，匹配前部分變量的標(biāo)準(zhǔn)化偏差（%bias）離0軸較遠(yuǎn)，匹配后所有變量的標(biāo)準(zhǔn)化偏差都向0軸靠近，絕對(duì)值都小于10%，且大多數(shù)變量的t檢驗(yàn)結(jié)果在統(tǒng)計(jì)上不存在顯著性差異。因此，認(rèn)為傾向得分匹配效果較為理想，通過了平衡性假設(shè)檢驗(yàn)，匹配提高了實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組的可比性。

4.2 DID回歸

4.2.1 基準(zhǔn)回歸

基于PSM方法給出的樣本，利用DID雙重差分法評(píng)估龍頭企業(yè)主導(dǎo)型數(shù)字化農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈金融的政策效應(yīng)，得到基準(zhǔn)回歸結(jié)果（見表3、表4）。表3中，模型（1）～（5）為不加入控制變量的模型；表4中，模型（6）～（10）為加入控制變量的模型。以上五個(gè)模型分別代表當(dāng)?shù)厥欠翊嬖邶堫^企業(yè)主導(dǎo)型數(shù)字化農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈金融對(duì)農(nóng)戶供給型信貸約束、需求型信貸約束、交易成本約束、融資風(fēng)險(xiǎn)約束、認(rèn)知偏差約束的影響。

模型（1）（2）（6）（7）的估計(jì)結(jié)果表明，無論是否加入控制變量，虛擬變量交互項(xiàng)（DID）系數(shù)均顯著為負(fù)，表明龍頭企業(yè)主導(dǎo)型數(shù)字化農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈金融的實(shí)施可以顯著降低農(nóng)戶受到的供給型信貸約束和需求型信貸約束，驗(yàn)證了假設(shè)H1和假設(shè)H2。剩下的6個(gè)模型中，虛擬變量交互項(xiàng)系數(shù)對(duì)交易成本約束、融資風(fēng)險(xiǎn)約束均顯著為負(fù)，意味著龍頭企業(yè)主導(dǎo)型數(shù)字化農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈金融的實(shí)施可以顯著降低農(nóng)戶受到的交易成本約束和融資風(fēng)險(xiǎn)約束，驗(yàn)證了假設(shè)H2-a和假設(shè)H2-b。

模型（5）和模型（10）的交互項(xiàng)對(duì)農(nóng)戶的認(rèn)知偏差約束表現(xiàn)為不顯著促進(jìn)效應(yīng)，與前文假設(shè)不一致。本文認(rèn)為這一現(xiàn)象的產(chǎn)生主要有兩方面原因：一方面，由于數(shù)字化農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈金融在實(shí)現(xiàn)過程中融合了電商平臺(tái)、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和云計(jì)算等數(shù)字技術(shù)，因此對(duì)加入產(chǎn)業(yè)鏈的農(nóng)戶的金融素養(yǎng)提出了更高的要求。然而，我國(guó)部分農(nóng)村地區(qū)農(nóng)戶受教育水平有限，存在數(shù)字素養(yǎng)較低、金融知識(shí)儲(chǔ)備不足、理解能力較弱等特點(diǎn)，難以及時(shí)有效地理解和掌握數(shù)字化農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈金融的服務(wù)流程與操作步驟。因此，這種數(shù)字鴻溝加重了農(nóng)戶對(duì)數(shù)字化農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈金融的認(rèn)知偏差。另一方面，長(zhǎng)期以來受農(nóng)村地區(qū)社會(huì)結(jié)構(gòu)的影響，部分農(nóng)民仍傾向利用人際關(guān)系、通過社會(huì)熟人的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)獲得暫時(shí)性的融資便利。在實(shí)地調(diào)研過程中，大部分農(nóng)戶將“沒有關(guān)系”視為不能獲得貸款的重要原因。他們認(rèn)為，即使通過數(shù)字化農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈金融，也需要借助“關(guān)系”才能完成借貸，在一定程度上削減了農(nóng)戶加入數(shù)字化農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈獲得貸款的信心，加重了一部分農(nóng)戶的認(rèn)知偏差約束。

4.2.2 安慰劑檢驗(yàn)

由于本文采用的調(diào)查數(shù)據(jù)為兩期面板數(shù)據(jù)，無法使用歷史數(shù)據(jù)檢測(cè)實(shí)驗(yàn)組與對(duì)照組的農(nóng)戶融資行為是否存在一致的時(shí)間變化趨勢(shì)。因此，本文采用構(gòu)建虛擬實(shí)驗(yàn)組的安慰劑檢驗(yàn)來驗(yàn)證DID模型的隨機(jī)性假設(shè)。具體來說，本文在576個(gè)樣本中隨機(jī)抽取150個(gè)作為“偽實(shí)驗(yàn)組”，并進(jìn)行安慰劑檢驗(yàn)，將該隨機(jī)抽樣過程重復(fù)500次，將其與時(shí)間虛擬變量的乘積作為核心解釋變量重新進(jìn)行回歸。圖2分別顯示了供給型信貸約束、需求型信貸約束、交易成本約束、融資風(fēng)險(xiǎn)約束作為被解釋變量的回歸結(jié)果的系數(shù)分布。由圖2知，四個(gè)模型的回歸系數(shù)分布都集中在0附近，可見隨機(jī)抽樣后的樣本組合對(duì)農(nóng)戶的信貸約束沒有產(chǎn)生明顯影響，說明農(nóng)戶政策前后受到的信貸約束差異是由數(shù)字化農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈金融政策實(shí)施本身引起的。

5 結(jié)語

本文利用2020年和2022年四省288戶農(nóng)戶信貸約束情況的兩期面板數(shù)據(jù)，運(yùn)用PSM-DID模型，實(shí)證檢驗(yàn)了龍頭企業(yè)主導(dǎo)型數(shù)字化農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈金融對(duì)農(nóng)戶信貸約束的影響。實(shí)證結(jié)果表明，龍頭企業(yè)主導(dǎo)型數(shù)字化農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈金融能夠顯著降低農(nóng)戶的供給型信貸約束與農(nóng)戶需求型信貸約束當(dāng)中的信貸交易成本約束和融資風(fēng)險(xiǎn)約束。本文認(rèn)為，龍頭企業(yè)主導(dǎo)型數(shù)字化農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈金融實(shí)現(xiàn)了各主體之間，尤其是借貸雙方之間數(shù)據(jù)流與信息流的傳遞，實(shí)現(xiàn)了金融機(jī)構(gòu)對(duì)農(nóng)戶貸前、貸中、貸后的全程監(jiān)控，提高了農(nóng)戶的貸款效率、降低了金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別成本、提高了產(chǎn)業(yè)鏈資金周轉(zhuǎn)效率，因此能夠降低農(nóng)戶的供給型信貸約束與農(nóng)戶需求型信貸約束。但是，數(shù)字化農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈金融對(duì)農(nóng)戶的認(rèn)知偏差約束并不能起到緩解作用，甚至在一定程度上加重了農(nóng)戶的認(rèn)知偏差約束，可能是因?yàn)檗r(nóng)戶存在“數(shù)字鴻溝”及對(duì)傳統(tǒng)熟人借貸的依賴。

基于以上結(jié)論，本文提出以下政策啟示：

第一，進(jìn)一步推廣和發(fā)展數(shù)字化農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈金融，推動(dòng)傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈金融向數(shù)字化方向轉(zhuǎn)型，深化數(shù)字化農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈金融服務(wù)的研究和實(shí)踐，以更好地服務(wù)農(nóng)戶和推動(dòng)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展。發(fā)掘數(shù)字化技術(shù)潛力，進(jìn)一步降低金融服務(wù)過程中的交易成本，構(gòu)建農(nóng)村數(shù)字化信用評(píng)價(jià)體系，優(yōu)化風(fēng)險(xiǎn)控制策略，最終提高金融供給效率。

第二，提高農(nóng)戶的數(shù)字素養(yǎng)和應(yīng)用能力，鼓勵(lì)農(nóng)戶更多地參與到數(shù)字化農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈中。通過政府宣傳、農(nóng)業(yè)協(xié)會(huì)和電商平臺(tái)等途徑加強(qiáng)對(duì)數(shù)字化農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈金融的宣傳和推廣，使更多農(nóng)戶了解并信任該服務(wù)。通過與社會(huì)組織和當(dāng)?shù)厣鐣?huì)資源合作等方式，幫助一部分習(xí)慣社會(huì)關(guān)系融資的農(nóng)戶更好地理解和參與數(shù)字化農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈金融。

第三，加快數(shù)字化農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈金融的相關(guān)法律法規(guī)建設(shè)，進(jìn)一步明確數(shù)字化農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈金融業(yè)務(wù)的主體準(zhǔn)入資格、行業(yè)管理辦法及業(yè)務(wù)操作規(guī)范等，防范好金融風(fēng)險(xiǎn)，提高金融服務(wù)能力。此外，農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)要與時(shí)俱進(jìn)，與國(guó)家的宏觀經(jīng)濟(jì)政策、產(chǎn)業(yè)政策和農(nóng)村經(jīng)濟(jì)政策密切配合，提高金融服務(wù)意識(shí)，進(jìn)一步創(chuàng)新數(shù)字化農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈金融產(chǎn)品。

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