四川A村農村移動金融使用調查分析

曾維蓮++頓珠羅布

摘 要：基于四川A村的問卷調查數據，采用Probit二元模型對農村移動金融使用的影響因素進行分析。結果顯示，手機費用、家庭人均收入、人均固定資產擁有量、網銀使用年限、感知風險、感知易用性、相對優勢等7個因素對移動金融的使用具有顯著性影響。性別、文化程度、非農工作天數、感知有用性4個因素對移動金融的使用有影響，但不顯著。

關 鍵 詞：農村移動金融；影響因素；Probit模型

中圖分類號：F830.33 文獻標識碼：A 文章編號：2096-2517（2017）03-0069-06

Research on the Rural Mobile Finance in Village A of Sichuan Province

Zeng Weilian， Dun zhu luo bu

（Xizang Agriculture and Animal Husbandry College， Nyingchi 860000， China）

Abstract： The paper conducted investigation on factors affecting rural areas usage of mobile finance by analyzing questionnaire and by using Probit model. The result shows that seven factors play an important role to the usage of mobile finance， they are mobile phone expenses， average family income， average fixed asset income， length of online bank usage， risk awareness， awareness of convenience and relative advantage. Factors like gender， cultural background， non-agricultural work period and awareness of usage have some impact on the usage of mobile finance but not remarkable.

Key words： rural mobile finance； factors； Probit model

一、引言

移動金融是以智能手機、無線POS機、平板電腦等移動智能設備為載體，依托移動通信、近場通信等移動互聯技術開展轉賬、支付、信貸等金融活動[1]。移動金融包括近場和遠場兩種服務形式。國內外移動金融的發展經驗表明，移動金融將有助于推動普惠金融在經濟欠發達地區和偏遠地區的發展，改善農村金融服務，實現廣大農村地區金融需求得到滿足的有效形式[2]。同時，移動金融由于它的可移動性、 易獲取性和所需投入少，在很大程度上克服了傳統金融服務在時間和空間上的不足，大大降低了交易成本[3-5] 。基于這一特性以及現有移動信號在農村地區的全覆蓋，移動金融可以彌補現有農村金融服務供給的不足，實現基本金融服務需求的滿足。國內農村移動金融從2012年開始試點，中國農業銀行、郵政儲蓄銀行、銀聯、中移電子商務公司、天翼電子商務公司、聯通支付公司、上海捷銀信息技術公司、錢袋網等成為首批試點企業，通過手機實現交易付款、匯款、稅費繳納、小額取現等移動支付項目。京東、淘寶等電商也開始進軍農村市場，逐步推進農村移動金融的發展。

移動金融在農村的發展起步晚，這一新興事物能否為人們所采納？現有農村社會條件是否能滿足移動金融的發展需要？人們對這一新事物的采納程度如何？使用過程中受到哪些因素的影響？這些問題直接關系到這一新興事物未來的發展。 現有農村移動金融的研究缺乏實證性研究，對其發展缺乏實踐的指導意義。 帶著這些問題，本研究選擇四川的一個村作為調查研究對象，探索研究農戶使用移動金融的影響因素，并據此提出建議。一方面可以彌補現有研究缺少數據支持的不足，另一方面可以為政策制定和實施提供一定的參考。

二、四川A村移動金融發展的基礎條件

（一）A村基本概況

A村位于四川盆地中部，地處四川省資中縣廈蓉高速公路魚溪進出口處，距離鎮中心1公里，距縣城14公里，交通條件便利。全村共116戶，現有總人口349人， 其中本地居民326人， 外來人口103人，外出人口80人。由于道路修建、改擴建、學校修建， 先后三次占用耕地，A村現有耕地面積僅為49畝，戶均耕地面積為0.42畝。主要經濟作物是塔羅科血橙，種植面積共有200畝。非農產業包括企業、餐飲、汽車修理等，其中企業5家，餐飲店10家，汽車修理店25家，洗車店2家，超市2家，裁縫和理發店各1家。A村主要經濟來源更多來自非農產業，包括運輸、打工、經商等，現人均年收入為14055.19元。

（二）A村移動金融發展的基礎條件

移動金融的發展需要得到移動網絡、 金融、技術、物流等支持。調查結果顯示，A村已經具備了移動金融發展的基礎條件。

1. 智能手機成為主要上網設備

移動智能設備的使用是移動金融發展的前提條件。在走訪中了解到，A村移動智能設備使用率為100%，即全部家庭都使用移動設備（家庭中至少有一人使用智能設備）， 這為移動金融的發展提供了前提基礎。智能手機上網在A村最早于2010年開始使用并推廣。同時還了解到，村民上網的主要設備有手機、 臺式電腦和平板電腦三種。使用最多的是手機，有47戶；其次是臺式電腦14戶；最后是平板電腦，僅有3戶。其中，有17戶選擇兩種或三種方式上網， 有30戶選擇一種方式上網（僅為手機）。 移動設備上網比例為81%（移動設備上網人數/移動設備使用人數），使用群體為15～45歲之間的中青年群體。在訪談中了解到，中老年人使用移動設備上網的比率低，一方面是由于智能手機與傳統手機使用習慣的差異而不會使用，另一方面對移動設備上網有一種畏懼心理而不愿意使用。

2.移動網絡實現了全村覆蓋

現有A村移動金融的使用屬于遠場支付，需要可移動網絡的支持才能得以實現，比如開通手機網絡、安裝無線Wi-Fi等。據訪談結果顯示，2015年A村已經實現4G網絡覆蓋，中國移動營業網點免費提供變更服務。 但并不是所有村民都使用4G網絡，也有使用2G和3G網絡。網絡開通途徑主要是手機流量套餐和安裝無線Wi-Fi這兩種方式。其中，無線Wi-Fi可以實現鄰里之間的網絡共享。

調查結果顯示，使用手機流量套餐有61人，安裝無線網絡有59人， 使用鄰居或朋友的網絡有42人。其中有60人次選擇其中兩種或三種方式上網，有32人次選擇其中一種方式上網。

3. 農村金融機構網點可提供移動金融辦理服務，且以郵政儲蓄銀行為主

A村農戶使用的移動金融業務，主要包括網上購物、轉賬等。這些業務都需要有銀行賬戶的支持才能得以實現。位于鎮中心，距離A村最近的中國郵政儲蓄銀行營業所和農村信用合作社，可以提供銀行賬戶開通、 網上銀行等業務的辦理，但主要是通過郵政儲蓄銀行辦理業務。除此之外， 則是距離14公里外的縣城其他商業銀行機構。

4. 政府助推移動金融在農村的發展——電子商務體驗點

現有農村移動金融主要體現為遠場支付，除了智能手機和移動網絡的支持外，使用過程中存在的技術、商品甄別等問題也需要得到相應的指導和服務。 為此，A村的黨建助推電商惠民——電子商務體驗點，于2015年3月成立。

截至調查時為止，電子商務體驗點的成立已有4個月，大部分村民卻表示不知道電子商務體驗點的存在。有小部分村民表示看到過這樣的宣傳牌，但不知道是干什么的。也就是說，電子商務體驗點在移動金融的發展中還沒有發揮出實質性的作用。

5. 物流可提供到達鎮村一級的服務

農戶使用較多的移動金融業務是移動購物和轉賬。因此，除了網絡、金融和技術這些基礎條件的支持外，還需要有一定的物流平臺來支持?，F在A村可以獲得的物流服務，包括韻達、中通、申通、順風、圓通等快遞，這些物流網點已經延伸至鎮村一級。其中，申通、韻達、中通加收0～2元費用到達鎮一級，順豐、匯通加收5元送到村一級。

三、四川A村移動金融使用的描述性分析

本次調查以戶為單位，共發放58份紙質問卷，回收58份問卷，有效問卷58份，涉及246人。調查采用訪談和問卷調查兩種方式展開。調查問卷包括家庭成員基本情況、收入、消費、移動金融使用等10個部分。 調查問卷設計經過試調查后反復修改而成，問卷調查過程由訪談者向被訪問者提問，被訪談者回答，由訪談者親自填寫，保證了問卷的有效性和真實性。

根據研究需要， 本研究將調查對象限定在14歲以上人群。經篩選，符合研究范圍總共203人，其中移動金融用戶90人，非用戶113人，兩者之比為44：56。移動金融使用者的結構特征如表1所示。

1. 性別結構上，女性使用比率略高于男性

調查數據顯示，女性使用比率占調查中女性人數的46.6%，男性使用比率占調查中男性人數的42%， 女性使用比率高于男性4.6個百分點。 總體上來看，男女性使用比例差異不大。

2. 年齡結構上，中青年使用比率最高

數據顯示，移動金融用戶以中青年為主，15～30歲和31～45歲這兩個年齡段使用比率分別占到相應年齡段調查人口的73.8%和80%。46～60歲年齡段使用比率僅為3.9%，61歲以上沒有人使用。

從以上分析結果可知，移動金融的使用者以中青年群體為主。原因在于中青年相對于老年人來說，接受新事物的能力更高一些，相應也具有更高的辨識能力，因此使用移動金融的比例會更高一些。

3. 文化程度上，使用比率與文化程度成正向關系

數據顯示， 大專/本科的使用比率最高，為100%。依次是中專/職高、高中、初中，使用比率分別為各學歷層次被調查人員的80%、62.5%、50%。最后是小學文化使用比率最低，僅為14.93%。

從數據分析結果來看，移動金融的使用與文化程度成正相關關系，即文化程度越高，使用移動金融的比例越高。符合羅杰斯《創新的擴散》中所述理論[6]，接受過更多的正規教育的人，移動金融的使用比率越高。

4. 職業結構上，建筑等非農行業使用比率較高

數據顯示， 從事建筑行業的使用比率最高，為100%。其次是打工、運輸、經商等行業，使用比率分別為67.1%、66.7%、48%。 再次是無工作和務農群體，使用比率分別為29.3%和10.3%。最后是機關事業的使用比率為0，原因是在機關事業工作的人群年齡上偏大，無人使用移動金融。

5.收入狀況上，中等偏下收入水平的人使用比率更高

從數據中可以看出，使用比率最高的是5001～10 000元收入水平（中等偏下），為57.4%。明顯高于20 001～30 000元（中等偏上）的27.3%。5000元以下收入水平（低收入）的使用比率為28.6%，30 000元以上收入水平（高收入）的使用比率為50%。因此，從收入狀況看，移動金融的使用符合“肯辛斜坡”理論，即兩個收入極端與移動金融使用呈正比例關系，而中等偏下收入的人比中等偏上收入的人使用比例更高。

在《創新的擴散》一書中，羅杰斯認為，社會地位與創新性呈正比，也就是說，個體對創新的采納與其社會地位呈直接的線性關系，個體收入、經濟狀況越好越高， 創新性程度也會隨之成比例上升。但是， 弗蘭克·肯辛教授對這種線性關系提出了質疑，認為創新性與社會地位呈非線性關系。他指出，社會經濟地位與創新性只有在兩個極端呈正比例關系，即處于最高社會經濟地位的個體非常樂于創新，處于社會最底層的最不具有創新精神。在創新擴散初始階段，社會地位處在中等偏下的人比中等偏上的人更具有創新精神，因為中等偏下階級所處的社會經濟地位使他們有可能贏得更多而虧得較少[6]。

從調查結果來看，移動金融的使用與社會地位之間并非線性相關。相應地，驗證結果與“肯辛斜坡”相一致，即最低和最高收入兩個極端與創新呈正比例關系，中等偏下的人比中等偏上的人更具有創新精神。

四、實證分析

（一）模型的構建

本研究針對農戶是否使用移動金融及其影響因素而展開。通過Probit模型估計農戶使用移動金融行為。農戶使用移動金融受到個體、家庭及認知等因素影響，回歸方程可定義為：

Yi=？茁iXi+？著i

其中，Yi為二元因變量，Xi是解釋變量的一組觀察值，i代表觀測值數（i=1，2…，n），？茁代表待估計的參數變量，？著i為隨機誤差項。

（二）變量選取及描述性統計分析

變量選取及描述性統計分析見表2。

1. 因變量

農戶對移動金融的使用行為可分為使用和不使用兩種。 其中，1表示農戶使用移動金融，0表示不使用移動金融。

2. 自變量

根據移動金融使用的影響因素理論分析，結合相關研究和調研數據， 本研究采用農戶個體特征、農戶家庭特征、農戶對移動金融的認知和評價等三個方面作為影響移動金融使用的解釋變量。

首先，個體特征中選擇了性別、職業、文化程度、 非農工作天數、 手機費用等5個變量。Mbiti（2011）和Macharia（2013）研究均表明移動金融用戶更多的是富裕、受過更多教育、在非農部門工作等人群[7-8]，在個人特征中體現為職業和文化程度。之所以選擇性別這一因素，是因為根據調查數據顯示，多數女性沒有固定工作，本文試圖分析農村中不同性別對移動金融使用是否存在影響。 除此之外，非農工作天數直接決定個體的收入狀況， 即富裕程度。手機費用一定程度上可以反映移動網絡使用程度。這些因素都不同程度上對移動金融的使用產生影響。

其次，家庭特征中選擇了家庭人均收入、人均固定資產擁有和網銀使用年限3個變量。家庭人均收入和人均固定資產擁有情況都反映移動金融使用者家庭的富裕程度。網銀使用年限反映個體或家庭對網絡的熟悉程度，考察這一變量是否與移動金融使用成正比關系。

最后，農戶對移動金融的認知和評價中，選擇了感知風險、感知有用性、感知易用性和相對優勢4個變量。謝濱等（2009）研究結論顯示相對優勢和感知易用性影響對移動金融的態度，進而影響移動金融的使用[9]。Al-Jabri等研究指出相對優勢對移動金融的使用具有正向影響，感知風險對移動金融的使用具有負向影響[10]。趙倩茹（2009）研究表明感知有用性對手機銀行的使用具有正向顯著影響。

（三）回歸結果分析

采用stata12.0軟件，對樣本數據進行Probit模型回歸處理，結果如表3所示。模型估計結果顯示，P值為0.0000，F值為208.51，擬合優度為74.79%，說明移動金融使用影響因素模型選擇具有較好的擬合優度。從檢驗結果來看，月手機費用、家庭人均收入、人均固定資產擁有、網銀使用年限、感知風險、感知易用性、相對優勢等變量對移動金融的使用有顯著影響。而性別、職業、文化程度、非農工作天數和感知有用性對移動金融的使用影響不顯著。

首先，農戶個體特征中，月手機費用與移動金融的使用在1%的顯著性水平上正相關， 且相關性程度高，系數為4.81。說明月使用手機費用越高，越可能使用移動金融。 對于農戶個體特征中性別、文化程度、非農工作天數對移動金融的使用具有正向作用，但不顯著。職業對移動金融的使用存在負向影響，但不顯著。

其次，農戶家庭特征中，家庭人均收入、人均固定資產擁有、網銀使用年限對移動金融的使用都具有顯著性影響。需強調，家庭人均收入在1%的顯著性水平上， 對移動金融的使用產生負向影響。之所以出現這樣的結果，與“肯辛斜坡”理論的結論是一致的，即在移動金融發展初期，中等偏下收入水平的人使用比率更高， 中等偏上收入的人使用比率更低。人均固定資產擁有在5%的顯著性水平上正相關，即固定資產擁有越高，越可能使用移動金融。網銀使用年限在1%的顯著性水平上對移動金融的使用產生正向影響，即網銀使用時間越長，越可能使用移動金融。

最后，移動金融的認知和評價中，感知風險、感知易用性、相對優勢和移動金融的使用，都在1%的顯著性水平上具有正相關關系。 同樣需要注意的是，感知風險之所以呈現正向影響，本文認為原因是感知風險與移動金融的實際使用具有密切聯系，且存在一種反向作用。實際使用的人群對風險認知度會更高， 而沒有使用的人群對風險的認知度則不高。 感知有用性對移動金融的使用具有正向影響，但不顯著。

五、結論

基于四川A村的問卷調查數據， 從數據描述分析結論來看， 使用移動金融更多的是中青年、受教育程度更高、就業于非農產業、中等偏下收入的人群。采用Probit二元模型對農村移動金融使用的影響因素進行分析，結果顯示，農戶使用移動金融受到月手機費用、家庭人均收入、網銀使用年限、感知風險、感知易用性、相對優勢等因素的顯著影響。而性別、職業、文化程度、非農工作天數和感知有用性對移動金融的使用具有影響，但不顯著。

可以看出，家庭富裕程度對移動金融的使用具有顯著影響， 描述性分析與模型分析結果相一致。然而職業以及文化程度對移動金融使用的影響，兩種分析出現不一致。數據描述分析顯示，使用移動金融的是就業于非農產業、 受教育程度高的人群，而模型分析結果則顯示職業和文化程度對移動金融使用有影響但不顯著。出現這一結果，可能是受到樣本量的影響。

本文由于研究范圍較小，可能影響到研究成果的代表性。同時，因數據限制，沒能對農村社會、 農戶家庭對移動金融的影響作用進行研究。因此，研究范圍的拓展和研究內容的深化將成為今后所需考慮的問題。

參考文獻：

[1]韓志雄. 移動金融的產生、發展及前景探析[J]. 南方金融，2015（2）.

[2]焦瑾璞. 移動金融推動普惠金融發展的應用分析與政策建議[J]. 中國流通經濟，2014（7）.

[3]馬九杰，沈杰. 中國農村金融排斥態勢與金融普惠策略分析[J]. 農村金融研究，2010（5）.

[4]馬九杰，吳本健，周向陽. 農村金融欠發展的表現、成因與普惠金融體系構建[J]. 理論探討，2013（2）.

[5]ALLEN K. On the New Frontier of Mobile and Money in the Developing World： Mobile Phones， M-PESA， and Kenya[J]. Hydra， 2013，1（2）.

[6]（美）羅杰斯. 創新的擴散[M]. 辛欣譯. 北京：中央編譯出版社，2002.

[7]MBITI I，WEIL D N. Mobile Banking： The Impact of M-Pesa in Kenya（No. w17129）[R]. National Bureau of Economic Research， 2011.

[8]MACHARIA J. Mobile Banking Influence on Wealth Creation and Poverty Reduction for the Unbanked[Z]. IST-Africa Conference and Exhibition （IST-Africa）， IEEE，2013.

[9]謝濱，林軼君，郭迅華. 手機銀行用戶采納的影響因素研究[J]. 南開管理評論，2009（3）.

[10]Al-JABRI I M， SOHAIL M S. Mobile Banking Adoption： Application of Diffusion of Innovation Theory[J]. Journal of Electronic Commerce Research， 2012，13（4）.

（責任編輯：龍會芳；校對：盧艷茹）