互聯網農村金融供給對農戶借貸需求的影響效應研究

安佳+田蘇俊+劉暢+趙柔璇+石耀

【摘 要】論文基于農村調查數據，采用卡方法，對互聯網金融進入農村后，對農戶借貸需求的影響效應進行了分析。分析結果是地域差別不會影響農戶對互聯網農村金融的借貸需求；農村熟人社會會影響或抑制互聯網農村金融機構的借貸供給；貸款利率水平的高低以及擔保方式的差別也是影響互聯網農村金融放貸供給的重要因素。

【Abstract】 Based on the rural survey data， the paper analyzes the influence of the internet finance on the rural households' borrowing demand by the chi-square test. The result is that： regional differences will not affect the peasant borrowing needs； rural acquaintances society affects the internet supply of rural lending； lending rates and the way of guarantee is the important factors that affect the internet rural financial supply of rural lending.

【關鍵詞】互聯網農村金融；農村借貸需求；卡方檢驗

【Keywords】internet rural finance； rural lending requirements； chi-square test

【中圖分類號】F832.7 【文獻標志碼】A 【文章編號】1673-1069（2017）06-0105-04

1 問題的提出

農村借貸需求問題一直是各國難題，中國尤甚。雖然央行發布的統計數據表明，中國的金融機構為三農提供的貸款已經占到了全部金融機構貸款的20%～22%。但央行《報告》同時也指出，截至2014年底，中國2862個縣級鄉鎮中還有1570個是金融機構空白鄉鎮，金融機構的縣域覆蓋率為54.57%。全中國還有一半左右的縣級鄉鎮沒有金融機構提供金融服務。

楊駿（2010）[1]曾指出，如果將農戶分為是否申請過貸款兩類，則正規金融在農村的金融覆蓋率從申請貸款并成功拿到貸款的數據看，具有76%的覆蓋率，但全農戶覆蓋率卻只有15%。西南財大與中國農行聯合發布的《中國農村金融發展報告2014》[2]也發現，農村有借貸需求的家庭比例達到19.6%。其中，低收入農業家庭有農業生產信貸需求的比例達到52%，但正規信貸可得性約為27.6%，低于40.5%的全國平均水平。

既然農民有旺盛的貸款需求，為什么很少向金融機構提出貸款申請？諸多文獻針對這個問題進行了實證研究，結果大致相同，即影響借款需求的主要因素為勞動力人數和年齡、家庭上學人數以及文化程度等 [3-5]；利率高，缺少擔保或者抵押，沒有熟人，則是農戶不去信用社或者銀行尋求貸款的主要原因。

當前，政府將互聯網金融進入農村開展普惠金融服務視為解決農村金融供給不足的途徑。從2009年宜信推出宜農貸正式進入農村金融領域開始，2015年，京東與格萊珉合作，也進入農村開展金融服務；同年10月，阿里宣稱籌建未來農村金融服務的根據地，并上線了針對農村市場的農村淘寶，用為農民購買農資農具提供貸款的形式，打造金融和電商平臺。

互聯網金融企業的農村放貸是否能夠滿足農民的借貸需求？農民是否能夠擺脫年齡和收入以及文化程度低等影響他們向銀行尋求貸款的諸種因素轉而尋求互聯網金融企業的借貸服務？農村借貸情況是否因為互聯網金融的進入而有所好轉？我們從調查入手，系統收集資料和農民的看法，再采用計量方法，對農村的借貸需求是否因互聯網金融的進入而發生變動進行分析。

2 調查設計與樣本基本情況

2.1 調查對象的選擇

調查第一階段，我們選定河北、山東和山西以及四川四個省份，讓來自這些地區的同學用微信或者電話方式，將調查問題分發至農村的父母親戚朋友。調查對象及調查情況的內容如下：

2.2 調查設計

第二階段將調查范圍分為郊區和邊遠農村兩個地域，然后對表1的4名農戶做電話采訪，并根據采訪結果調整了調查問卷內容。隨后在每省的被調查人員中隨機抽出2人一共8人進行電話訪談。訪談結束后，調查組成員將訪談錄音資料轉化成文本信息，形成了書面資料。

2.3 樣本農戶基本情況

①人員構成。本次調查發放問卷1250份，回收1210份，回收率為96.8%。被調查者中，“90后”占比55.14%，其次是“70后”和“80后”分別占20.56%和16.82%，“50后”和“60后”較少，分別只占1.87%和5.61%。有1060位被調查者提供了“性別”信息，男女分別為56.60%和43.40%。

②文化程度。被調查者文化程度最高大專占比12%，高中畢業占48%，最低小學畢業17%，初中畢業占23%，無文盲。

③地域分布。第二次的調查增加了安徽淮北，湖南鳳凰，遼寧錦州以及天津近郊等地。隨后，我們又按照邊遠和郊區農村的區別，對調查對象的地域分布進行了統計。

④借貸行為。調查中的1020位被調查者都提供了“是否有過貸款行為”信息，近一半人回答“有過”，一半人回答“沒有”，占比基本持平，分別為49%和51%。上述基本情況反映出，在農村，是否與銀行發生過貸款行為的選擇情況與性別人數大致一致。同時，我們也發現，是否發生過貸款行為也與被調查人員的年齡有關，90后考慮過貸款的人數最多，60后發生過真實貸款行為的最多。一個有意思的現象是，在我們將農戶的借貸行為與農戶的地域分布相比對時發現，邊遠農村地區幾乎沒有人有過對銀行借貸的想法，但郊區農村大部分人都存在借貸需求。

⑤收入狀況。調查中有一半人不愿意提供自家的收入情況，提供了收入情況的人群中，32%的收入是外出打工所得，16%是種菜養家禽的收入，其余52%的人勾了所有的選項。

3 互聯網農村金融供給與樣本農戶的借貸需求

調查中發現，關于借貸的原因，“創業”和“房屋修建”被選較多，占比分別為35.24%和25.71%，其次是“農業生產”和“家畜養殖”，占比分別為14.29%和10.48%，而“果樹種植或蔬菜種植”僅為2.86%。值得注意的是，近郊和邊遠農村的貸款需求有明顯的差異。邊遠農村居民借貸主要出于農業生產和房屋修建的原因，近郊居民選擇創業貸款的比例較高。另外，“其他”被選的次數占11.43%，根據被調查者的備注信息可知，其中很大部分原因是為解決農戶子女的上學問題以及重大疾病而需要得到款項。

基于農戶的借貸需求而發生的農戶對互聯網金融企業提供農村借貸的看法如下：

3.1 樣本農戶對借貸渠道的選擇

在銀行貸款、小額借款機構貸款以及互聯網金融等八個選項中，勾選“銀行貸款”的最多，達45.03%，其次是“向親戚朋友借款”占34.44%，兩者合計80%左右。另外“小額借款機構貸款”和“互聯網金融農村貸款公司”占比較小，分別為7.28%和4.64%。調查發現，在互聯網金融進入農村后，雖然農戶更多的還是選擇向銀行貸款或向親戚朋友借款，但向互聯網金融企業借貸已經超過了民間借貸和擔保公司借貸。因此我們初步斷定，互聯網金融企業在農村金融領域最少起到了拾遺補缺的作用。

3.2 樣本農戶對借貸機構的選擇

農戶在“相信哪家會提供好的貸款服務”的選項上，大部分農戶還是比較信任農業銀行及農村信用社等正規金融機構，占比分別達48.39%和41.94%，而互聯網金融的農村貸款僅占3.23%，小于小貸公司。

3.3 農戶對互聯網金融農村放貸的態度

調查中有超過一半的受訪農戶對于互聯網金融貸款持觀望態度。26%的農戶認為互聯網金融貸款不安全，因而不愿考慮。僅20%的農戶對互聯網金融進入農村持積極態度。農戶對于“互聯網金融企業進入農村做農貸是否能解決農村貸款難問題”的回答，多數認為“不好說”或者“現在不行，以后可能可以”。農戶的態度說明，大部分受訪農戶對互聯網金融做農貸的評價不高。

3.4 關于互聯網金融企業的貸款利率

就“如果向小貸公司或互聯網金融貸款，能接受哪個水平的貸款利率”的問題，多數受訪農戶只能接受與銀行貸款利率相同的利率水平，達63.55%。而對于“如果互聯網金融農村貸款的手續簡單，但利率高出銀行2～3倍，您接受嗎？”的問題，也有71.96%的農戶表示不能接受，由此可見，利率水平是農戶考慮是否貸款的重要因素。

3.5 關于互聯網金融企業農村放貸的操作方式

在針對互聯網金融農村放貸的操作方式調查中，對于“由村委會出具貸款資質證明是否合適”的問題，近一半受訪農戶認為不合適，而就“依據生產規模和人品以及鄰居中的口碑來決定發放貸款，是否合適”的問題，超過一半的受訪農戶認為合適，占比達63.21%。由此可見，農戶更贊同由生產規模和人品以及鄰居中的口碑來作為貸款的信用等級劃分，而不是由村委會為其出具貸款資質證明。關于“是否接受互聯網金融將貸款與農業器具的購買聯系在一起的貸款方式”的問題，明確表示不愿接受的受訪農戶占比為26.16%，其他73.84%表示接受或者一般接受。就“如果互聯網金融農村貸款出于風險控制的原因需要收集資料，您接受嗎”的問題，61.60%的受訪農戶表示不能接受。

3.6 樣本農戶對互聯網金融企業采用的貸款擔保方式的看法

關于擔保方式，農戶就“您比較傾向于哪種擔保方式”的問題，“土地質押”和“商品房抵押”被選擇的次數最多，分別占比達26.19%和23.02%，關于互聯網金融農村借貸更多采用的“互保”以及“他保”的方式，選擇 “多人互相擔保”和“其他人或者農業機構擔保”分別占比達18.25%和11.90%。

4 農村借貸需求與互聯網金融企業農村放貸的卡方分析

本節我們根據調查結果和原始訪談記錄，對農村借貸需求和互聯網金融農村放貸進行分析。我們首先整理原始訪談記錄以及調查結果，并根據整理的實際觀測結果做出推斷，然后再采用卡方檢驗法，對統計樣本的實際觀測與理論推斷之間是否存在偏差進行驗證。其中，如果卡方值的顯著性小于0.05，說明兩個變量顯著相關。

4.1 不同地域農戶對互聯網金融的借貸需求（表2（a））

上述訪談中得到的初始結論為：半數有借貸需求，半數不足。我們按地域整理了調查表，以此為基礎，提出假設1：地域差別不會影響農戶對互聯網金融的借貸需求。然后再采用卡方檢驗法來驗證假設1。（表2（b））

原假設成立，因此，地域不會影響農戶對互聯網金融企業的借貸需求。

4.2 關于互聯網金融企業的農村放貸供給

上述訪談中得到的初始結論表明，傳統熟人社會的存在會影響互聯網金融企業的農村借貸供給。據此我們假設2：農村熟人社會影響互聯網金融的農村借貸供給。卡方驗證如下。

原假設：農村熟人社會影響互聯網金融的農村借貸供給

備擇假設：農村熟人社會不會影響互聯網金融的農村借貸供給

經計算：X2=49.02>3.84

原假設成立，因此：農村現有的熟人社會傳統會影響互聯網金融企業在農村地區的借貸供給，甚或反過來抑制金融機構在農村的借貸供給。

4.3 關于互聯網金融企業農村放貸的利率水平

上述訪談中得到的初始結論表明，農民對互聯網金融企業的貸款利率很有顧慮。據此我們假設3：利率水平影響農戶的互聯網金融企業借貸傾向。卡方驗證如下。

原假設：利率水平影響農戶的互聯網金融企業借貸傾向

備擇假設：利率水平不影響農戶的互聯網金融企業借貸傾向

經計算：X2 = 33.58>3.84

原假設成立，因此：互聯網金融農村貸款利率水平會影響企業在農村地區的借貸供給。

4.4 關于互聯網金融農村放貸的擔保方式

根據結論我們假設4：擔保方式影響互聯網金融企業的農村放貸。卡方驗證如下。

原假設：擔保方式影響農戶的互聯網金融企業借貸傾向

備擇假設：擔保方式不影響農戶的互聯網金融企業借貸傾向

經計算：X2=19.84>3.84

原假設成立，因此：互聯網金融農村貸款擔保方式會影響企業在農村地區的借貸供給。

5 結語

本文根據八省市農村借貸需求的調查，采用卡方法，對農村的借貸需求以及互聯網金融進入農村對農戶借貸需求的影響進行了分析，結論如下：①地域不會影響農戶對互聯網金融的借貸需求。調查中發現，農村并沒有因為地域的差別而影響到不同地域農戶對互聯網金融的借貸需求。調查結果顯示，對互聯網農村金融寄予希望的不止郊區農戶，還有邊遠農村。因此我們判斷，農村地區對互聯網農村金融的認識并沒有因為地域的差別甚或文化程度的差別而出現差別。②農村熟人社會影響甚或反過來抑制銀行的農村借貸供給。本次調查發現，農村熟人社會對于互聯網農村金融是把雙刃劍。農村的熟人社會是民間借貸的主要來源，由此我們判斷，雖然互聯網農村金融也在利用農村熟人社會，但熟人社會的存在也限制或者抑制互聯網農村金融供給。③利率水平高低影響互聯網金融的農村放貸增量供給。調查中發現，農戶很在意貸款利率的高低，尤其是當前互聯網農村金融借貸與銀行農村借貸的擔保手續幾乎相同的條件下，農戶都不愿意選擇利率水平高于銀行的互聯網農村金融。

【注釋】

①后面的檢驗不再列過程。

【參考文獻】

【1】楊駿.覆蓋率.農村金融需求和供給[J].金融發展評論，2010（3）：121-135.

【2】西南財經大學與中國農業銀行.中國農村金融發展報告2014[R].2014.

【3】李瑞，章潔倩.天津地區農村借貸需求影響因素[J].天津農業科學，2016，22（9）：88-91.

【4】趙允迪，王俊芹.農戶農村信用社借貸需求的影響因素分析[J].農業技術經濟，2012（9）：43-51.

【5】周荻楠，根鎖，王娜.影響農戶的小額信貸需求的因素分析[J].經濟師，2014（12）：169-171.