數字信貸對農戶生產和消費影響的實證研究
——以浙江杭州為例

◎張龍耀 金佳怡 龍琦 王旋

引言

金融是經濟的血脈，農村金融的發展關系著鄉村振興戰略的實施。近年來，金融市場的日益完善促使農村金融蓬勃發展，與此同時，隨著以大數據、物聯網為代表的數字技術的崛起，傳統金融模式的數字化轉型趨勢也越來越受到社會各界的關注。截至2020年3月，農村地區互聯網普及率為46.2%，較2018年底提升7.8個百分點。G20峰會更是將數字普惠金融作為重要議題，提出農村地區要有效發揮互聯網的作用以激發農村地區的金融活力。黨的十九大報告也明確提出，要推動互聯網、大數據、人工智能和實體經濟深度融合。這些政策都進一步將數字金融的發展推向了農村金融領域發展的高潮。

新興的數字信貸模式協同數字科技力量推動農村金融發展，不僅有助于提升農戶的消費水平和消費層次，大大改善農村居民生活水平（張李義、涂奔，2017；傅秋子、黃益平，2018；張昭昭，2020），還依靠數字化力量帶動了農業產業的轉型升級，提高了農業生產效率和收益（Binswanger & Khandker，1995；辛立秋等，2015；陳飛、田佳，2017）。但其作為一種新興模式，在實踐中依然有很大的完善空間。而在學術層面，目前對于農村數字信貸的分析以定性居多，大多聚焦于理論層面，而定量分析相對較少，同時鮮有學者就數字信貸對農戶生產投資及生活消費活動造成的影響進行考察，可見該課題在國內學術研究領域也還存在諸多探討空間。因此，研究農村數字信貸問題不僅具有重要的學術價值，也具有很強的現實指導意義。

鑒于此，本課題以浙江杭州為例探究農戶進行數字信貸借款對生產投資和消費所產生的影響，以此幫助我們進一步了解農戶生產消費狀況及相應的融資需求，進而發現數字信貸模式在農村推廣的優勢和困境，對未來農村金融市場推廣數字信貸產品和模式提出可行性建議，也為推進數字金融發展提出一定的合理建議并為其未來發展助力，這對于落實“三農”問題和推動鄉村振興發展戰略有著重要意義。

本文的剩余部分安排如下：第二部分回顧和梳理相關文獻；第三部分介紹數據來源并進行描述性分析；第四部分進行模型的構建并報告本文主要實證結果；第五部分為結論及政策建議。

文獻綜述

數字信息技術的崛起為農村金融注入新的活力，傳統農村金融的數字化進程不斷深入，新興的數字信貸模式崛起，影響著農戶的生產投資和生活消費活動。圍繞引言所述的研究內容，本文將從我國農村數字金融現狀、數字信貸對農戶生產和消費的影響進行文獻回顧和梳理，并對現有文獻進行評述，為后續的實證分析提供參照。

（一）我國農村數字金融相關研究

“數字金融”的概念提出較晚，目前國內外沒有對其概念形成統一的界定，不同學者也給出了不同的定義。數字金融泛指傳統金融機構與互聯網公司利用數字技術實現融資、支付、投資和其他新型金融業務模式（黃益平、黃卓，2018），且具備融資、投資、支付三大主要功能（何婧、李慶海，2019）。封思賢、袁圣蘭（2018）則認為，數字金融憑借其信息技術優勢，能通過信息流、資金流等各類數據更加準確地刻畫出各參與主體的行為特征，例如交易習慣、風險偏好和投融資需求等。

與傳統金融相比，數字金融利用場景、數據、金融創新產品等優勢，降低了傳統金融的服務門檻和服務成本，充分發揮其“成本低、速度快、覆蓋廣”等長處，從而起到改善中小微企業的融資環境、有效服務于普惠金融主體的作用（黃益平、黃卓，2018）。近年來，越來越多的學者開始關注數字金融對農村的影響，他們多以描述現狀和定性分析為主。王曙光、楊北京（2017）認為，數字金融通過互聯網的方式直接觸達農戶，彌補了傳統金融服務成本較高的短板，顯著提高了傳統金融機構的服務效率。也有學者指出，數字技術使得農村地區的金融服務更加便捷化并被精準地送達到有需要的人群，改善低收入人群的市場、服務以及信息可得性狀況 (馬九杰、吳本健，2014；謝絢麗等，2018)。

（二）數字信貸對農戶生產影響的相關研究

信貸模式分為傳統信貸和數字信貸。雖然兩者的涵義以及操作方式有著本質差異，但由于農業生產方向的同質化，結合已有文獻發現，兩者在推動農業生產方面的作用大體趨同。

關于農村信貸對生產的影響，在闡述必要性時，尹志超等（2020）通過中國農村家庭面臨嚴重的生產性信貸約束這一現實問題，指出生產性信貸約束制約家庭的生產能力，限制經濟社會發展，農村生產經營活動離不開信貸支持。Binswanger & Khandker（1995）從生產率的角度出發，發現農村信貸顯著提高了貸款農戶的勞動生產率和收入水平，促進了農業發展。孫繼國等（2020）也指出，金融參與行為能夠為農業生產項目及農戶生產經營規模擴大提供融資支持，從而為提高農戶收入和化解農業風險提供幫助。陳飛、田佳（2017）的研究結果表明，正規借貸對家庭農業生產投入和農業收入均具有顯著提升作用。由此可見，農戶籌措資金購買生產資料和擴大經營規模，針對種養戶等生產群體，信貸行為增加了其對糧食作物等生產資料的投資，提升了生產效率，具體反映在糧食作物畝產（養殖收入）的增加上，直接體現在生產經營收入的增加上。此外，信貸資金作用還體現在改善農村生產關系方面。辛立秋等（2015）通過對黑龍江省農村地區的研究數據發現，信貸資金通過提升農業科技水平、完善基礎設施、加強預災防害等促進農村生產發展，從而推動農村地區的經濟增長。同時，農村產業化發展趨勢也進一步印證了信貸資金的投入對農村生產發展的重要性。就農村企業而言，收購原材料和擴大再生產，以及農產品批發市場、優質農產品基地、市場服務體系和農民專業合作社的設立和運營等都離不開資金的支持。李培峰、惠超（2015）指出，農業銀行通過專設服務“三農”和農業產業化的機構，以龍頭企業為抓手，充分發揮其對農業現代化的引領作用，顯著推動我國農業由傳統農業向現代農業轉變。

（三）數字信貸對農戶消費影響的相關研究

相對傳統金融供給模式，數字金融的發展為農村消費帶來新的契機。張昭昭（2020）研究發現，數字普惠金融利用數字技術打破了空間和時間限制，不僅讓農村居民享受到更豐富的金融資源，也提高了購物消費的支付便利化，滿足農村居民對金融服務的低成本、實時性等多方面需求，釋放了其消費需求，進一步促進了農村居民消費規模的擴大和消費質量的提升。傅秋子、黃益平（2018）認為，數字金融整體水平的提升減少了農村生產性正規信貸需求，增加了農村消費性正規信貸需求，其中受教育程度較高、有網購習慣群體的需求被激發較多，可見普惠金融發展對農村居民消費擴容提升存在顯著的正向促進作用。隨著消費整體水平的提升，農戶消費結構也得到一定程度的升級。張李義、涂奔（2017）指出，農民生活性消費結構與農村信貸負相關，即農村數字信貸的增加會降低基礎生活性消費與高級生活性消費的比例，印證了數字金融發展會對農村居民消費結構升級產生正向影響的觀點。

就農村數字信貸模塊及其對消費的影響而言，崔海燕（2017）利用2011～2015年我國部分地區的數字普惠金融指數以及農村、城鎮居民的家庭收支調查數據研究發現，數字金融尤其是其中的數字信貸模塊，對我國農村居民消費具有顯著的正向影響，且數字普惠金融越發達，農村消費性金融需求被激發的概率越大。同時，互聯網投資、貨幣基金等業態形式對生產性正規信貸需求的減少效果較明顯，對消費性信貸增長的促進作用也更顯著。

（四）文獻評述

綜上所述，一方面，已有研究主要將視角聚焦于農村信貸，其中數字信貸模塊在農村地區的實證研究尚有探討空間。同時，由于數字信貸出現較晚，現有研究主要以定性研究為主，缺乏實證研究作為參照和依據。另一方面，關于數字信貸對農戶的影響及作用，主要體現在生產投資和消費兩個方面。而已有研究主要著眼于其對生產或消費單一方面的影響，綜合探究尚為欠缺。因此，本文著眼于農村信貸的數字信貸模塊，探究農戶數字信貸借款對農戶生產投資和生活消費的影響，并進行實證分析和綜合探究。

數據來源及描述性分析

（一）數據來源

近年來，杭州市臨安區貫徹數字浙江和將杭州打造為“數字經濟第一城”的重大部署，加快推進農業農村信息化工作，有力推動了數字鄉村快速發展。臨安區數字鄉村建設立足山區地域特色，積極向基層延伸，以數字技術與農業農村經濟深度融合為主攻方向，開展數字鄉村試點示范區工作部署和“互聯網+”農產品出村進城試點建設，全面打造“數字鄉村一張圖”。由此可知，臨安區農村數字信息技術普及程度較高，當地農戶能夠較多地接觸到互聯網，而該地區農村產業發展也促使當地居民更多地參與金融機構的數字信貸，這一特征與本文的研究方向相契合，具有很高的研究價值和參考價值，故本文對浙江省杭州市臨安區農戶進行了問卷調查。

本文采用分層抽樣調查的方法，抽取五鎮（昌化鎮、潛鎮、龍崗鎮、島石鎮、天目山鎮）作為典型鄉鎮進行調研，調研過程中主要采取隨機走訪的方式，滿足調研樣本的隨機性。本次共調研251份問卷，其中篩去異常問卷后，有效問卷中共241份，有效樣本率為96.02%。

（二）變量選取與指標說明

1.被解釋變量

本文的被解釋變量是農戶生產投資和生活消費的指標，Investment和Consumption分別指農戶的生產性支出和生活消費支出。Investment主要包括農戶的生產經營費用和購置生產性固定資產支出；Consumption包括農戶所有的生活消費支出項目，如食品、衣著、改善型住房、交通通訊、教育、醫療、旅游和其他娛樂項目等支出。

2.解釋變量

本文的核心解釋變量為農戶數字信貸借款額，用符號Loan表示。

3.控制變量

本文參考熊芳和李炳蓮（2014）、劉雙等（2015）、高欣和張安錄（2017）的研究引入控制變量，包括年齡（1=35歲以上，0=35歲及以下），性別（1=男，0=女），受教育程度（1=初中以上，0=初中及以下），家庭外出務工人數（1=小于2人，0=大于等于2人），家庭勞動力占比狀況（1=大于0.5，0=小于等于0.5），家中是否有人兼業（1=是，0=否），農業補貼狀況（1=是，0=否），疾病風險狀況（1=是，0=否），家庭年總收入（連續變量；單位：萬元），養老保險購買狀況（1=是，0=否），其他貸款來源變量（1=是，0=否）。

（三）描述性分析

表1顯示，使用數字信貸的農戶對生產投資支出的均值為11.7498，標準差為14.4004，其中最小值為0.5萬元，最大值達到150萬元，可見生產投資支出水平的個體差異較大。而生活消費支出的均值為4.2809，整體水平低于生產性支出，其標準差為2.6629，最小值和最大值分別為0.3萬元和14萬元，個體農戶生活消費支出差異較小。而農戶數字信貸的平均金額為10.7929萬元，其中最小值為0.3萬元，最大值達到80萬元，實地調研發現，農戶參與數字信貸的貸款金額大部分都分布在10萬元以內，總體來看分布較為集中，只有極少數農戶能獲得大于50萬元的貸款額度。

表1：主要變量描述性統計

模型與實證分析

（一）模型建立

本文采用OLS多元線性回歸模型進行考察。具體的計量模型可以表示為：

其中，模型（1）用于考察數字信貸對農戶生產投資的影響。模型（2）用于考察數字信貸對農戶生活消費的影響。Investment和Consumption為被解釋變量，分別指農戶的生產性支出和生活消費支出。Loan為核心解釋變量，在本文中指農戶數字信貸借款額。在模型（1）中，本文主要關注系數i的符號，在模型（2）中，本文主要關注系數i的符號。此外，本文將X1設定為其他可能會影響農戶生產投資的因素，主要包括：年齡，性別，受教育程度，家庭外出務工狀況，家庭勞動力狀況，兼業狀況，農業補貼狀況以及其他貸款來源變量；X2為其他可能會影響農戶生活消費的因素，主要包括：年齡，性別，受教育程度，家庭外出務工狀況，疾病風險狀況，家庭年總收入，保險購買狀況以及其他貸款來源變量。μi為隨機誤差項。

（二）實證分析結果

1.回歸分析

表2中，列（1）報告了模型（1）的回歸結果。可以發現數字信貸對農戶生產投資支出存在正向影響，此時邊際效應為0.5730，在5%水平上顯著，表明農戶數字信貸借款與生產投資支出之間呈顯著的正相關關系，即農戶通過數字信息渠道借款越多，其生產投資活動的支出也越多。列（2）報告了模型（2）的回歸結果，數字信貸的系數為0.0616，在1%的水平上顯著，證明數字信貸借款對農戶生活消費支出也造成顯著的正向影響。

表2：農戶生產投資支出和生活消費支出的估計結果

從金融機構的數字信貸供給角度來看，由于信息不對稱問題的存在，在農村地區信用體系建設不完善的背景下，金融機構無法有效獲取農戶的真實信用狀況，此時金融機構更加傾向于將錢借給用于擴大生產的農戶而非僅用于消費的農戶，其本身傾向于放寬生產性貸款項目的貸款限制、利率、還款期限等條件，以此贏得農戶的青睞。同時，結合地區發展背景，由于東部地區尤其是杭州市經濟發展態勢良好，臨安區政府也積極貫徹“數字浙江”等重大部署，加快推進農業農村信息化工作，大力支持當地特色農業發展和數字信息技術相結合。政府大力支持農業產業發展也增強了農戶將數字信貸投入生產投資活動的意愿，印證了數字信貸與農戶生產性支出之間有顯著正相關關系。此外，臨安地處杭州市，經濟水平發展較高，加之當地數字支付、電子商務等互聯網新型產業形態大力發展，人們對于新型消費方式的接受程度更為容易，消費方式也更加多樣。當傳統金融部門無法有效滿足農戶消費性支出的借貸資金需要時，數字信貸作為其有益的補充，向農戶提供放貸門檻更低、數額較小的資金，以滿足其消費支出需要。同時，考慮到農戶也很難做到對生產性貸款專款專用的因素，因此數字借貸對農戶的生活消費支出也具有促進作用。

2. 進一步分析

（1）異質性檢驗

由于人的社會屬性的存在，杜森貝利提出的相對收入消費理論指出消費者會受到自己過去的消費習慣和周圍消費水準的影響。因此，主要從事非農生產活動的農戶由于在進城務工過程中受到城鎮舒適生活和城鎮居民消費的示范性影響，其生活習慣和心理發生了一些改變，對城市舒適生活的向往使這部分農戶更愿意提高自己的生活質量；同時，鄉鎮的經濟發展水平較高，數字信息普及程度也較高，該部分人群受到輻射帶動作用，更傾向于利用數字借貸改善自己的生活條件，從而增加生活消費支出。另外，根據傳統的“剩余勞動力”理論并結合我國制度背景，主要從事非農生產活動的人口增加會提高農村家庭退出農業生產的概率，導致農業經營活動規模減小，這部分農戶即使進行數字借貸，也不會增加在生產投資活動上的支出。因此，本文預測農戶主要從事生產活動的類型會影響到數字信貸與農戶生產投資和生活消費的關系。

基于上述分析，本文依據農戶主要從事的生產活動類型構造虛擬變量Occ進行分組回歸。其中，若戶主主要從事農業生產經營活動，則Occ=0；若戶主主要進行自主創業、個體經營、私營企業等非農生產活動，則Occ=1。回歸結果如表3所示。首先來看數字信貸對農戶生產投資支出的影響，從列（1）的全樣本數據中可以發現數字信貸和主要從事非農生產活動組別交互項（Loan_Occ）的系數在1%的水平上顯著為負，雖然列（2）和列（3）中數字信貸的系數都顯著為正，但列（2）系數為0.1905，且在5%水平上顯著，而列（3）系數達到0.8870，且在1%水平上顯著，兩者大小和置信區間都存在很大差異，證明了數字信貸對主要從事農業生產經營活動農戶的生產投資影響更大。而數字信貸與農戶生活消費支出的關系受到農戶主要從事生產活動類型的影響更大。從列（4）的全樣本回歸結果來看，數字信貸和主要從事非農生產活動的組別的交互項與生活消費支出在1%的水平上顯著正相關。在列（5）中，數字信貸的系數為0.1027，且在1%的水平上顯著為正，而在列（6）中，數字信貸的系數不顯著，上述結果表明，數字信貸對從事非農生產活動為主的農戶的消費影響更大。

表3：異質性檢驗結果

（2）數字信貸對生產績效和消費結構的影響

基于上述研究，本文將進一步探索農戶的數字信貸借款對于生產績效和消費結構的影響，由于生產績效和消費結構難以用具體數額衡量，本文將建立對應的測度指標進行量化處理。首先，生產績效的測度指標包括生產經營收入和經營利潤率。生產經營收入是指農戶經過自己生產農作物及加工、銷售產品所得收入。除工資性收入以外，獲得生產性收入要依賴于農戶的生產性投入，因此將其作為生產績效的測度指標，能夠最為直接地反映將數字信貸資金投入生產投資活動帶來的生產規模的擴大。而經營利潤率由經營收入扣除成本、稅金等支出并除以經營收入總額計算所得。利潤率的提高代表農戶生產經營活動效率的提高，作為產出效益的測度指標也具備合理性。其次，針對數字信貸對消費結構的影響，本文將從網絡消費比例和基礎生活性消費比例兩個方面進行考察。第一，網絡消費比例的提高說明農戶能夠利用多種渠道、低門檻、低成本地獲得自己想要的商品和服務，表明農戶消費結構的改善；第二，基礎生活性消費與發展性消費相對應，基礎生活性消費比例的下降也能說明農戶消費結構得到一定程度的升級。

表4報告了數字信貸對生產績效與消費結構的估計結果。列（1）與列（2）分別報告了各變量對生產經營收入與經營利潤率的影響。可以看到，數字信貸對于生產經營收入在10%的水平上顯著，而對于經營利潤率不顯著。當農戶將數字信貸借款更多地用于生產性支出，即更多地投入生產投資活動，帶來的直接影響便是農業規模的擴大，進而促進農產品銷售量增加，給農戶帶來經營收入上的增長。而經營利潤率主要反映農戶的農業生產效率，由于農戶進行數字信貸借款可能更多地用于滿足資金流動性需求，而沒有增加技術投入，因此數字信貸借款與經營利潤率之間并不存在顯著的相關關系。列（3）與列（4）分別報告了各變量對網絡消費比例與基礎性生活消費比例的影響。可以看到數字信貸對于網絡消費比例在5%的水平上顯著，而對于基礎性生活消費比例并不顯著。數字信貸依托于互聯網而存在，使用數字信貸的農戶往往更了解互聯網操作，加之臨安區政府積極開展數字鄉村試點示范區工作部署，加快推進農業農村信息化工作，在此背景之下，當地農戶更了解如何使用互聯網購買自己所想要的商品，由此推導數字信貸與網絡消費比例之間有著顯著的正相關關聯性。基礎性生活消費比例的數值減小往往代表著消費結構的提升。本文在計算基礎生活性消費比例時，主要涵蓋了衣著、食品和住房支出。但與恩格爾系數相似，該類滿足基本生存用途的支出往往不會在短時間內產生較大變化，因此數字信貸借款對基礎生活性消費比例的影響不顯著較大程度上受到課題調研時間范圍的影響。

表4：數字信貸對農戶生產績效和消費結構的估計結果

3. 內生性檢驗

本文通過引入工具變量進一步緩解潛在的內生性問題。本文使用“農戶對互聯網的使用程度”作為模型工具變量進行兩階段估計，并選用農戶網絡消費支出額（Internet）作為衡量互聯網使用程度的指標。工具變量檢驗的回歸結果如表5所示。列（1）和列（3）匯報了兩階段最小二乘法（2SLS）第一階段的回歸結果，結果表明，工具變量的回歸系數均在1%的統計水平上顯著為正，表明其與內生解釋變量高度相關。根據Stock等研究指出的若F值小于10則可以被認定為工具變量出現弱工具變量問題的觀點，由于兩個模型第一階段的F值均大于10，證明弱工具變量問題不存在。同時，列（2）和列（4）的結果也表明，在糾正可能的內生偏誤后，數字信貸對農戶生產性支出和生活消費支出分別在10%和1%水平上顯著正相關，表明即便考慮內生性問題，前文研究結論也不變。

表5：工具變量檢驗結果

研究結論與政策建議

本文運用OLS多元回歸模型，研究了數字信貸對農戶生產以及消費的影響。需要特別說明的是，因調研的局限性，本文的數字信貸主要指的是網絡借貸。通過實證分析發現，數字信貸對農戶生產投資支出和生活消費支出均產生顯著的正向影響。進一步研究發現，數字信貸不僅促進了農戶生產經營收入的提高，影響農業生產績效，而且對農戶消費結構產生一定影響，促進農戶網絡消費的提升。同時，異質性檢驗證明，數字信貸對主要從事農業生產經營活動的農戶的生產投資影響更大，而對從事非農生產活動為主的農戶的消費影響更大。

在全文分析的基礎上，人們對數字信貸的接受和使用程度并不是很高，由此，金融機構應利用大數據和云端數據，開展客戶分類、風險偏好及信用條件等分析工作，研究不同家庭特征的農戶在不同階段的需求，更好地滿足農村居民的信貸需求。同時，政府須引導開展農戶征信體系建設工作，這也要求金融機構對有信貸需求農戶的資信水平有更加真實全面的了解，在進行放貸時對農戶貸款行為進行更加細致和系統的評估。此外，銀行、涉農貸款機構與政府也需進行統籌，通過三方合作開發信用數據平臺，共享農戶往期貸款行為數據，全面高效地篩查農戶信用狀況，進一步提高貸款投放的精準度。而農戶進行數字信貸借款對生產和消費產生了多維影響，金融機構掌握信貸用戶信息后，需結合不同的家庭特征，應當設計多元化（數字）信貸產品，就貸款項目的類型分為生產性以及消費性貸款，并結合具體農戶生產方式，因人而異提供層次分明的（數字）信貸額度。此外，在調查過程中發現農戶越來越注重信貸的便利性與實效性，本文建議金融機構針對農業生產的特點擴大授信范圍，同時縮減放貸步驟，提高數字放貸的便利性。而農戶用于生產性的投入往往也能帶來經營收入的增加，銀行應該關注到這一點，結合當地產業發展情況設計“產業信貸”產品模式，精準放貸的同時也能降低信用風險。