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    數(shù)字金融素養(yǎng)對農戶信貸約束的影響

    2024-02-08 11:07:33宋欣妍
    今日財富 2024年6期
    關鍵詞:信貸態(tài)度約束

    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。

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