冷晨昕 陳前恒

(中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，北京 100083)

貧困地區(qū)農(nóng)村居民互聯(lián)網(wǎng)金融使用現(xiàn)狀及影響因素分析

冷晨昕 陳前恒

(中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，北京 100083)

通過(guò)構(gòu)建一個(gè)簡(jiǎn)單的經(jīng)濟(jì)理論模型，分析互聯(lián)網(wǎng)金融對(duì)貧困地區(qū)農(nóng)村居民的福利影響，研究認(rèn)為農(nóng)村貧困地區(qū)發(fā)展互聯(lián)網(wǎng)金融能夠有效地降低傳統(tǒng)金融服務(wù)中的交易成本，緩解金融排斥，增加農(nóng)村居民的福利?；谥袊?guó)22個(gè)省區(qū)19個(gè)國(guó)家級(jí)貧困縣和山東、福建和廣東的43個(gè)行政村645個(gè)農(nóng)戶的調(diào)查數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，研究發(fā)現(xiàn)：8.5%的被調(diào)查農(nóng)村居民使用了第三方支付，鮮有農(nóng)村居民使用過(guò)眾籌和P2P進(jìn)行融資；年齡、性別、受教育年限、非農(nóng)就業(yè)程度和家庭人均收入對(duì)貧困地區(qū)農(nóng)村居民是否使用第三方支付具有顯著的影響。

互聯(lián)網(wǎng)金融；貧困地區(qū)；農(nóng)村居民

一、引言

為農(nóng)村貧困人口提供金融服務(wù)對(duì)于他們擺脫貧困至關(guān)重要。但是，由于發(fā)展中國(guó)家的農(nóng)村居民居住分散、貸款額度小、缺乏有效抵押品等原因，正規(guī)金融機(jī)構(gòu)往往難以向貧困居民提供有效的金融服務(wù)。農(nóng)村貧困居民主要依賴民間借貸或從非正規(guī)金融機(jī)構(gòu)獲取貸款，很多情況下，他們需要支付非常高的利率。一項(xiàng)來(lái)自印度拉賈斯坦邦烏代布爾市的調(diào)查顯示，2/3的農(nóng)村居民身負(fù)貸款，但只有6.4%的被調(diào)查者是從正規(guī)金融機(jī)構(gòu)獲得貸款(Banerjee et al.，2012)。對(duì)中國(guó)農(nóng)村居民，尤其是貧困地區(qū)農(nóng)村居民金融服務(wù)獲取的調(diào)查也表明，貧困農(nóng)村居民難以從正規(guī)金融機(jī)構(gòu)獲得貸款(黃祖輝 等，2007；李似鴻，2010)。如何在回報(bào)不高的農(nóng)村貧困地區(qū)發(fā)展普惠金融，為農(nóng)村居民提供金融服務(wù)，至今依然是全球性的難題(Helms，2006)。

一些學(xué)者認(rèn)為，發(fā)展互聯(lián)網(wǎng)金融有助于實(shí)現(xiàn)普惠金融(謝平 等，2012)?；ヂ?lián)網(wǎng)金融是指在新的技術(shù)條件下，各類傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)、新型金融機(jī)構(gòu)和電商企業(yè)依托其海量的數(shù)據(jù)積累以及強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力，通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)所提供的一系列金融中介服務(wù)(董昀 等，2014)。張曉樸等(2014)研究發(fā)現(xiàn)，互聯(lián)網(wǎng)金融能夠降低服務(wù)成本，有助于擴(kuò)大金融服務(wù)邊界，在惠及三四線城市和農(nóng)村、偏遠(yuǎn)地區(qū)群體上表現(xiàn)出了不俗的效果。Gates et al.(2015)把移動(dòng)銀行列為未來(lái)15年全球4大突破性技術(shù)之一，認(rèn)為移動(dòng)銀行服務(wù)將幫助窮人徹底改變生活。

政策層面上，發(fā)展互聯(lián)網(wǎng)金融已被中國(guó)政府視為促進(jìn)農(nóng)村貧困地區(qū)發(fā)展和實(shí)現(xiàn)“精準(zhǔn)扶貧”的重要手段之一。關(guān)于“互聯(lián)網(wǎng)金融+精準(zhǔn)扶貧”，業(yè)界實(shí)踐如火如荼，翼龍貸、螞蟻金服、京東金融等互聯(lián)網(wǎng)金融公司正在積極探索“互聯(lián)網(wǎng)+精準(zhǔn)扶貧”的運(yùn)營(yíng)模式。

與互聯(lián)網(wǎng)金融實(shí)踐相比，互聯(lián)網(wǎng)金融的理論研究則相對(duì)滯后。目前，對(duì)互聯(lián)網(wǎng)金融的研究主要圍繞互聯(lián)網(wǎng)金融是否為一種新金融模式、互聯(lián)網(wǎng)金融的特點(diǎn)、互聯(lián)網(wǎng)金融是否推動(dòng)了金融發(fā)展、大數(shù)據(jù)征信在金融中的作用如何、互聯(lián)網(wǎng)金融如何進(jìn)行監(jiān)管等方面展開(kāi)(劉海二 等，2015；謝平 等，2015)。然而，現(xiàn)有文獻(xiàn)尚沒(méi)有系統(tǒng)地論述在農(nóng)村地區(qū)，尤其是在農(nóng)村貧困地區(qū)發(fā)展互聯(lián)網(wǎng)金融的理論基礎(chǔ)，也缺乏有關(guān)農(nóng)村居民使用互聯(lián)網(wǎng)金融情況的調(diào)查。也就是說(shuō)，目前有多少比例的農(nóng)村居民使用互聯(lián)網(wǎng)金融？哪些因素影響農(nóng)村居民使用互聯(lián)網(wǎng)金融？答案尚不十分清楚。

本文旨在系統(tǒng)論述農(nóng)村貧困地區(qū)發(fā)展互聯(lián)網(wǎng)金融的理論基礎(chǔ)上，利用中國(guó)22個(gè)省區(qū)19個(gè)國(guó)家級(jí)貧困縣和山東、福建和廣東的43個(gè)行政村645個(gè)農(nóng)戶的調(diào)研數(shù)據(jù)描述貧困地區(qū)農(nóng)村居民使用互聯(lián)網(wǎng)金融的現(xiàn)狀，并運(yùn)用二值Logit模型分析貧困地區(qū)農(nóng)村居民使用互聯(lián)網(wǎng)金融的影響因素，最后結(jié)合研究發(fā)現(xiàn)，為促進(jìn)互聯(lián)網(wǎng)金融在農(nóng)村貧困地區(qū)的發(fā)展提出相應(yīng)的政策建議。

二、理論分析

本文通過(guò)構(gòu)建一個(gè)簡(jiǎn)單的經(jīng)濟(jì)理論模型來(lái)分析互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展對(duì)貧困地區(qū)農(nóng)村居民的福利影響(見(jiàn)圖1)。

圖1互聯(lián)網(wǎng)金融對(duì)貧困地區(qū)農(nóng)村居民的福利影響

首先假定農(nóng)村貧困地區(qū)存在一個(gè)完美的借貸市場(chǎng)。這個(gè)市場(chǎng)具有以下特征：市場(chǎng)信息完全對(duì)稱，不存在交易成本；借款需求隨著利率上升而下降，隨著利率下降而增加；貸款供給隨著利率上升而增加，隨著利率下降而減少。市場(chǎng)均衡點(diǎn)為E0，借貸利率為I0，借貸量為Q0。

然而，農(nóng)村居民尤其貧困地區(qū)農(nóng)村居民的金融需求具有以下特點(diǎn)：借貸額度偏小，且農(nóng)村居民居住分散、偏遠(yuǎn)；缺乏有效的抵押品等。這些特點(diǎn)導(dǎo)致貧困地區(qū)農(nóng)村金融具有比較高的交易成本*交易成本是指在完成一筆交易時(shí)，交易雙方在買(mǎi)賣(mài)前后所產(chǎn)生的各種與此交易相關(guān)的成本。在傳統(tǒng)的金融市場(chǎng)中，當(dāng)發(fā)生資金借貸行為時(shí)，會(huì)產(chǎn)生相應(yīng)的交易成本，比如搜尋成本、協(xié)議成本、訂約成本、監(jiān)督成本與違約成本等。。這時(shí)，貸款供給曲線從S0向左上方移動(dòng)至S1，相應(yīng)地，市場(chǎng)均衡點(diǎn)從E0點(diǎn)移至E1點(diǎn)，均衡時(shí)的借貸利率從I0上升為I1，借貸量從Q0降至Q1。與無(wú)交易成本的借貸市場(chǎng)均衡利率和均衡借貸量相比，有交易成本的借貸市場(chǎng)具有更高的均衡利率和更少的均衡借貸量，農(nóng)村居民福利下降。

為了節(jié)約交易成本，金融中介產(chǎn)生了，但仍然無(wú)法完全消除交易成本。此時(shí)，貸款供給曲線下移至S2，市場(chǎng)均衡時(shí)的借貸利率下降至I2，借貸量則上升到Q2。然而，一些發(fā)展中國(guó)家實(shí)行的金融抑制政策(McKinnon，1989)，比如對(duì)名義利率實(shí)行管制，限制了正規(guī)金融機(jī)構(gòu)向貧困農(nóng)村地區(qū)提供金融服務(wù)的獲利能力，導(dǎo)致正規(guī)金融機(jī)構(gòu)在服務(wù)提供上存在“城市偏好”的特點(diǎn)，產(chǎn)生了對(duì)農(nóng)村居民的“金融排斥”(王馨，2015)。

互聯(lián)網(wǎng)和金融都有助于緩解信息不對(duì)稱，互聯(lián)網(wǎng)金融作為兩者融合的產(chǎn)物，在緩解信息不對(duì)稱、降低交易成本上潛力更大(李繼尊，2015)。此外，互聯(lián)網(wǎng)金融在農(nóng)村貧困地區(qū)可以不設(shè)網(wǎng)點(diǎn)，沒(méi)有現(xiàn)金往來(lái)，完全通過(guò)網(wǎng)絡(luò)完成相關(guān)的工作。即使需要一些業(yè)務(wù)人員在農(nóng)村值守并進(jìn)行業(yè)務(wù)拓展，其服務(wù)半徑會(huì)比固定的銀行網(wǎng)點(diǎn)人員的服務(wù)半徑大得多，從而單位成本更低(吳悠悠，2015)。這時(shí)，貸款供給曲線進(jìn)一步向右下方移動(dòng)至S3，市場(chǎng)均衡時(shí)的借貸利率下降至I3，借貸量上升到Q3。也就是說(shuō)，貧困地區(qū)農(nóng)村居民獲得了利率更低、量更大的貸款。同時(shí)，從消費(fèi)者福利角度看，互聯(lián)網(wǎng)金融模式下的消費(fèi)者剩余比有交易成本但無(wú)金融中介模式下的消費(fèi)者剩余要多出E1E3I3I1部分，比傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)模式下的消費(fèi)者剩余多出E2E3I3I2部分?？梢?jiàn)，互聯(lián)網(wǎng)金融給貧困地區(qū)農(nóng)村居民帶來(lái)了更多的福利。因此，本文認(rèn)為，農(nóng)村貧困地區(qū)發(fā)展互聯(lián)網(wǎng)金融能夠有效地降低傳統(tǒng)金融服務(wù)中的交易成本，緩解金融排斥，增加農(nóng)村居民的福利。

三、貧困地區(qū)農(nóng)村居民使用互聯(lián)網(wǎng)金融現(xiàn)狀

(一)數(shù)據(jù)來(lái)源

本研究所涉及數(shù)據(jù)來(lái)源于“中央專項(xiàng)彩票公益金支持革命老區(qū)扶貧項(xiàng)目績(jī)效評(píng)價(jià)”項(xiàng)目組在2016年1-2月開(kāi)展的農(nóng)戶和村莊調(diào)查。調(diào)查涉及22個(gè)省區(qū)，具體包括：河北、山西、內(nèi)蒙古、吉林、黑龍江、安徽、福建、江西、山東、河南、湖北、湖南、廣東、廣西、海南、重慶、四川、貴州、云南、陜西、甘肅和寧夏。調(diào)查全部采用面對(duì)面訪談的方式，主要向農(nóng)村居民詢問(wèn)收入、互聯(lián)網(wǎng)電商平臺(tái)和互聯(lián)網(wǎng)金融使用情況等方面的問(wèn)題，向村干部詢問(wèn)村莊經(jīng)濟(jì)、政治、基礎(chǔ)設(shè)施和公共服務(wù)等方面的問(wèn)題。此次調(diào)查共覆蓋43個(gè)村莊，調(diào)查組在每個(gè)村莊隨機(jī)抽取15個(gè)農(nóng)戶，每個(gè)農(nóng)戶中由一人回答調(diào)查問(wèn)題。最終，本文共獲取有效農(nóng)村居民樣本為645個(gè)(中西部19個(gè)省區(qū)19個(gè)國(guó)家級(jí)重點(diǎn)貧困縣38個(gè)村莊570個(gè)農(nóng)村居民和山東、福建、廣東3個(gè)省區(qū)3縣5個(gè)村莊75個(gè)農(nóng)村居民)。其中，126個(gè)農(nóng)村居民來(lái)自建檔立卡貧困戶，占比達(dá)到19.5%。

(二)貧困地區(qū)各村莊信息通訊情況

表1顯示：74.4%的村莊沒(méi)有電子商務(wù)服務(wù)站(阿里巴巴、京東等)。電腦的普及率比較低，絕大多數(shù)村莊(86.0%)擁有電腦的農(nóng)戶比例在30%以下，其中多數(shù)村莊(66.7%)中電腦接入互聯(lián)網(wǎng)的農(nóng)戶比例在10%以下。相比之下，手機(jī)普及率遠(yuǎn)高于電腦，大部分村莊(72.1%)擁有手機(jī)的農(nóng)戶比例在80%以上，且從手機(jī)信號(hào)覆蓋情況來(lái)看，97.67%的村莊擁有3G或4G信號(hào)，其中擁有4G信號(hào)的村莊更是超過(guò)半數(shù)(60.5%)，這為農(nóng)戶使用手機(jī)上網(wǎng)提供了便利，也為互聯(lián)網(wǎng)金融在農(nóng)村發(fā)展創(chuàng)造了條件。當(dāng)然，電腦使用以及互聯(lián)網(wǎng)接入的低水平，也顯示出當(dāng)前農(nóng)村貧困地區(qū)信息通訊等基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)依舊滯后，與農(nóng)村發(fā)達(dá)地區(qū)、城鎮(zhèn)地區(qū)等相比，仍存在巨大鴻溝。

表1 村莊信息通訊情況

(三)貧困地區(qū)農(nóng)村居民對(duì)互聯(lián)網(wǎng)的關(guān)注與使用

表2列出了貧困地區(qū)農(nóng)村居民使用互聯(lián)網(wǎng)的情況?？傮w而言，互聯(lián)網(wǎng)普及率比較低，被調(diào)查農(nóng)村居民中，經(jīng)常使用互聯(lián)網(wǎng)的只有11.0%，即大部分被調(diào)查農(nóng)村居民很少或從來(lái)不“觸網(wǎng)”。上網(wǎng)途徑方面，主要使用手機(jī)上網(wǎng)的農(nóng)村居民數(shù)量比較多，使用電腦上網(wǎng)則比較少。只有8.4%的被調(diào)查農(nóng)村居民在2015年具有網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物記錄，這表明，在農(nóng)村貧困地區(qū)發(fā)展電商具有非常大的市場(chǎng)潛力。

表2 農(nóng)村居民關(guān)注與使用互聯(lián)網(wǎng)的情況

(四)貧困地區(qū)農(nóng)村居民使用互聯(lián)網(wǎng)金融情況

1.眾籌與P2P的使用

被調(diào)查者中:只有一人因?yàn)榻o孩子買(mǎi)禮物而使用互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行眾籌，籌得500元;尚無(wú)人利用互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)借錢(qián);2015年發(fā)生借款行為的農(nóng)戶有269戶，其中向鄰居、親戚、朋友借款的為192戶，占借款農(nóng)戶的71.4%，向信用社借款的有52戶(19.3%)，向銀行借款的為38戶(14.1%)。這表明，當(dāng)面臨疾病、購(gòu)買(mǎi)生產(chǎn)資料、創(chuàng)業(yè)等問(wèn)題時(shí)，貧困地區(qū)農(nóng)村居民借貸仍以傳統(tǒng)方式為主，鄰居、親戚、朋友是首選的借款渠道。對(duì)于貧困地區(qū)農(nóng)村居民來(lái)說(shuō)，使用P2P進(jìn)行借貸非常罕見(jiàn)。

2.第三方支付平臺(tái)的知曉與應(yīng)用

根據(jù)調(diào)查結(jié)果，大部分(70.7%)農(nóng)村居民不知曉第三方支付平臺(tái)(微信錢(qián)包、支付寶、京東支付等)(見(jiàn)表3)。同時(shí)，使用第三方支付平臺(tái)的比例更是很低(8.5%)。在使用第三方支付的被調(diào)查者中，只使用支付寶支付的農(nóng)村居民的比例最高(60.7%)，僅使用微信支付的比例為17.9%，兩者都使用的占19.6%。使用目的層面，農(nóng)村居民使用第三方支付平臺(tái)只進(jìn)行網(wǎng)購(gòu)的占52.6%，只辦理轉(zhuǎn)賬或理財(cái)業(yè)務(wù)的僅占14.0%，既網(wǎng)購(gòu)又辦理轉(zhuǎn)賬或理財(cái)業(yè)務(wù)的占21.1% 。由此可見(jiàn)，網(wǎng)購(gòu)是農(nóng)村居民使用第三方支付平臺(tái)的主要目的。

表 3 農(nóng)村居民知曉與使用第三方支付的情況

表4給出了貧困地區(qū)農(nóng)村居民知曉和使用第三方支付的個(gè)體差異情況。在被調(diào)查者年齡方面，知曉與使用第三方支付平臺(tái)的農(nóng)村居民均集中在中、青年年齡段，16～30歲之間的農(nóng)村居民知曉與使用率最高，分別為72.4%和37.9%,50歲以上的農(nóng)村居民使用第三方支付的比例比較低，只有3.6%。在受教育程度方面，被調(diào)查者對(duì)第三方支付的知曉及使用情況與其受教育程度呈正相關(guān)，具有大學(xué)及以上受教育水平的被調(diào)查者對(duì)第三方支付平臺(tái)的知曉率(72.2%)、使用率(44.4%)較高，而小學(xué)及以下受教育程度的農(nóng)戶所占比例很低。在家庭收入層面，知曉與使用第三方支付的比例與家庭年人均收入水平基本上也呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系，家庭年人均收入水平在10000元以下的農(nóng)村居民使用率極低(3.2%)。此外，貧困人口對(duì)第三方支付的知曉及使用率比例偏低，分別為15.1%和3.2%。這表明，互聯(lián)網(wǎng)金融對(duì)貧困人口的滲透力較弱。

表4 第三方支付知曉與使用情況的個(gè)體特征比較

注：采用每個(gè)特征人群中的知曉或使用人數(shù)/該人群樣本數(shù)作為測(cè)算指標(biāo)。

圖2顯示了知曉與使用第三方支付平臺(tái)的區(qū)域差異情況。華南、華東地區(qū)的福建、海南和江西，中部、西南地區(qū)靠近長(zhǎng)江的湖北、重慶等幾個(gè)省區(qū)貧困地區(qū)農(nóng)村居民的第三方支付平臺(tái)知曉率和使用率較高；中部地區(qū)的河南、山西，西北地區(qū)的內(nèi)蒙古、寧夏等省區(qū)的知曉率和使用率則較低。這反映出第三方支付平臺(tái)的知曉及使用情況具有明顯的地域差異性。沿江、沿海地區(qū)地理位置較為優(yōu)越，對(duì)外開(kāi)放程度較高，經(jīng)濟(jì)也相對(duì)發(fā)達(dá)，信息流通快，村莊的基礎(chǔ)設(shè)施相對(duì)完善，農(nóng)村居民的思想相對(duì)開(kāi)放，能夠獲得更多的互聯(lián)網(wǎng)信息，因而使用第三方支付平臺(tái)的意愿及可獲得性較強(qiáng)。

總體上看，貧困地區(qū)農(nóng)村居民對(duì)互聯(lián)網(wǎng)金融的知曉率和使用程度較低，互聯(lián)網(wǎng)金融在農(nóng)村貧困地區(qū)處于初級(jí)發(fā)展階段。盡管如此，貧困地區(qū)中一少部分農(nóng)村居民已經(jīng)使用了互聯(lián)網(wǎng)金融。

圖2第三方支付平臺(tái)知曉率與使用率的地區(qū)比較

四、貧困地區(qū)互聯(lián)網(wǎng)金融使用的影響因素分析

(一)變量選擇與模型設(shè)定

由于貧困地區(qū)互聯(lián)網(wǎng)金融普及率偏低，互聯(lián)網(wǎng)眾籌、P2P等鮮為人知，相比之下使用第三方支付比例較高，達(dá)到8.5%。為此，本文中將“是否使用第三方支付”作為被解釋變量。

解釋變量涉及個(gè)體特征和個(gè)體所在村莊特征兩個(gè)層面。個(gè)體特征層面主要包括年齡、性別、受教育年限、非農(nóng)就業(yè)程度以及家庭人均總收入。村莊特征包括所在村莊是否有電商服務(wù)站、村莊與所在鄉(xiāng)鎮(zhèn)的距離、通村公路路面狀況以及村里擁有的手機(jī)信號(hào)情況。變量定義和描述性統(tǒng)計(jì)情況見(jiàn)表5。

因變量“是否使用第三方支付”為0-1變量，是典型的離散數(shù)據(jù)。為此，本文選擇二值Logit模型展開(kāi)實(shí)證估計(jì)。首先假設(shè)個(gè)體只有兩種選擇，即是否使用第三方支付(y)，用模型可以表示為：

(1)

式(1)中，α為常數(shù)項(xiàng)，β1、β2為待估參數(shù)，X1為個(gè)體特征，X2為村莊特征，若F(x,β)是邏輯分布(logistic distribution)的累積分布函數(shù)，則模型可進(jìn)一步表示為：

P(y=1

(2)

P(y=0

(3)

由此，可以進(jìn)一步得到：

(4)

對(duì)式(4)兩邊同時(shí)取對(duì)數(shù)，并進(jìn)行相應(yīng)的轉(zhuǎn)換，即得到最終的回歸模型：

(5)

表5 變量的描述性統(tǒng)計(jì)

注：年齡的參照組為51歲及以上的農(nóng)村居民。

(二)各因素影響互聯(lián)網(wǎng)金融使用的理論預(yù)期

個(gè)體特征方面：相比于年長(zhǎng)的農(nóng)村居民，年輕人往往思想更加開(kāi)放，接受新生事物的能力比較強(qiáng)，機(jī)會(huì)也較多，同時(shí)，他們多半是家庭生活中的頂梁柱，消費(fèi)量比較大，因此，他們運(yùn)用第三方支付平臺(tái)進(jìn)行網(wǎng)購(gòu)或者理財(cái)?shù)母怕矢摺Ｏ啾扔谀行赞r(nóng)村居民，女性的消費(fèi)觀念更加感性，平時(shí)通過(guò)網(wǎng)上購(gòu)物(購(gòu)買(mǎi)服裝鞋帽、化妝品等)的消費(fèi)意愿更強(qiáng)。受教育年限越高的農(nóng)村居民，思想意識(shí)越有前瞻性，越愿意嘗試新鮮事物，接受及學(xué)習(xí)互聯(lián)網(wǎng)的意愿及能力越強(qiáng)，使用第三方支付平臺(tái)的可能性也越高。非農(nóng)就業(yè)程度較高的農(nóng)村居民，大多常年在城鎮(zhèn)打工或者創(chuàng)業(yè)，接觸互聯(lián)網(wǎng)等新鮮事物的機(jī)會(huì)較多，并且他們多是中青年，容易受到周圍環(huán)境的影響，思想更開(kāi)放，更容易接受并使用新鮮事物，因而第三方支付平臺(tái)的使用程度相對(duì)較高。對(duì)于家庭人均收入較高的農(nóng)村居民，消費(fèi)水平一般也比較高，家庭中電腦、網(wǎng)絡(luò)、手機(jī)等基本硬件設(shè)施相對(duì)完備，使用第三方支付的條件更為充足，進(jìn)行網(wǎng)上購(gòu)物的概率也相對(duì)較高。而家庭人均收入水平較低的農(nóng)村居民，可能連智能手機(jī)等基本上網(wǎng)工具都支付不起，在消費(fèi)行為的選擇上極為保守謹(jǐn)慎，不愿冒任何風(fēng)險(xiǎn)，只愿意把自己辛辛苦苦掙來(lái)的血汗錢(qián)踏踏實(shí)實(shí)地用于現(xiàn)金消費(fèi)，對(duì)于第三方支付手段，他們往往持懷疑不信任的態(tài)度，更傾向于傳統(tǒng)的金融工具，因此，其使用第三方支付平臺(tái)的概率較低。

村莊特征方面：擁有電商服務(wù)站(淘寶、京東、阿里巴巴等)的村莊為農(nóng)村居民通過(guò)支付寶支付、微信支付等第三方支付平臺(tái)進(jìn)行網(wǎng)上購(gòu)物提供了便利，對(duì)農(nóng)村居民使用第三方支付具有正向影響。通常，距離鄉(xiāng)鎮(zhèn)較遠(yuǎn)的村莊，其交通條件、網(wǎng)絡(luò)通訊等基礎(chǔ)服務(wù)設(shè)施建設(shè)相對(duì)落后，也給農(nóng)村居民收取快遞帶來(lái)不便，因此對(duì)于第三方支付平臺(tái)的使用率也較低。通村路情況對(duì)農(nóng)村居民使用第三方支付的影響不確定，因?yàn)椋阂环矫妫ù迓非闆r較好(有水泥路、柏油路等硬化路面)為農(nóng)村居民去鄉(xiāng)鎮(zhèn)金融機(jī)構(gòu)網(wǎng)點(diǎn)辦理轉(zhuǎn)賬、理財(cái)?shù)葮I(yè)務(wù)提供了便利，這樣可能會(huì)降低農(nóng)村居民通過(guò)第三方支付平臺(tái)辦理相似業(yè)務(wù)的概率，從而對(duì)第三方支付平臺(tái)的使用產(chǎn)生負(fù)面影響；另一方面，通村路情況較好也為農(nóng)村居民去鄉(xiāng)鎮(zhèn)領(lǐng)取快遞提供了便利，可能會(huì)提高農(nóng)村居民使用第三方支付平臺(tái)進(jìn)行網(wǎng)上購(gòu)物的可能性。擁有4G手機(jī)信號(hào)的村莊中，農(nóng)村居民能夠使用手機(jī)快速上網(wǎng)，方便使用第三方支付網(wǎng)上購(gòu)物和辦理其他金融業(yè)務(wù)，因此，有4G信號(hào)村莊中的農(nóng)村居民使用第三方支付平臺(tái)的可能性更高。

(三)模型估計(jì)結(jié)果分析

本文使用Stata13.1/MP軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了處理。在處理過(guò)程中，首先對(duì)個(gè)體特征和村莊特征兩類變量分別進(jìn)行回歸，隨后基于逐步添加的方法得出估計(jì)結(jié)果?？紤]到模型可能存在異方差，運(yùn)用robust命令對(duì)異方差進(jìn)行修正，得到穩(wěn)健估計(jì)量，估計(jì)結(jié)果中報(bào)告的標(biāo)準(zhǔn)差均為穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)差。表6匯報(bào)了模型估計(jì)結(jié)果。

個(gè)體特征方面：與51歲及以上年齡人群相比，16～30歲、31～40歲和41～50歲的農(nóng)村居民使用第三方支付的可能性更大，即年齡對(duì)第三方支付的使用具有負(fù)向影響，年齡越大，使用第三方支付的可能性越小，這主要是由于年輕人好奇心更強(qiáng)，往往更有接受新鮮事物的意愿與能力，并且第三方支付手段方便快捷，很符合年輕人的生活方式。模型3中，性別在5%的水平下顯著，且系數(shù)為負(fù)，這表明，相比于男性農(nóng)村居民，女性農(nóng)村居民使用第三方支付的概率更高。受教育程度年限在1%的水平下顯著，系數(shù)為正，這說(shuō)明，受教育年限越長(zhǎng)，使用第三方支付的可能性越高。非農(nóng)就業(yè)程度在1%的水平下顯著，系數(shù)為正，這意味著，以非農(nóng)收入為主要收入來(lái)源的農(nóng)村居民使用第三方支付的概率較高。家庭年人均純收入的自然對(duì)數(shù)均在1%水平下顯著，系數(shù)為正，即家庭人均收入水平越高的農(nóng)村居民使用第三方支付的可能性越大。這些研究發(fā)現(xiàn)表明，本文的研究假說(shuō)得到了驗(yàn)證。

村莊特征方面：與所在鄉(xiāng)鎮(zhèn)距離在10%的水平下顯著，系數(shù)為負(fù)，這表明，距離鄉(xiāng)鎮(zhèn)越遠(yuǎn)的村莊中的農(nóng)村居民使用第三方支付平臺(tái)的概率越低。村莊是否有電商服務(wù)站對(duì)農(nóng)村居民使用第三方支付沒(méi)有顯著影響，研究假說(shuō)沒(méi)有得到驗(yàn)證，可能的原因在于這些地區(qū)的電商網(wǎng)點(diǎn)多是2015年下半年剛設(shè)立的，效果還沒(méi)顯現(xiàn)出來(lái)。村莊擁有手機(jī)信號(hào)情況和通村路狀況對(duì)農(nóng)村居民使用第三方支付平臺(tái)沒(méi)有顯著影響，研究假說(shuō)也沒(méi)有得到驗(yàn)證，原因在于近些年國(guó)家對(duì)農(nóng)村貧困地區(qū)進(jìn)行了大量投資，絕大部分村莊的通村路得以硬化以及擁有了3G或4G手機(jī)信號(hào)，致使這兩個(gè)變量對(duì)農(nóng)村居民是否使用第三方支付沒(méi)有顯著影響。

表6 基于二值Logit模型的估計(jì)結(jié)果

注：*、**、***分別表示變量系數(shù)的估計(jì)值在10%、5%、1%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著；年齡的參照組為 51歲及以上的農(nóng)村居民。

(四)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為了檢驗(yàn)回歸結(jié)果的穩(wěn)健性，本文選擇對(duì)被調(diào)查樣本中的非貧困農(nóng)村居民(貧困農(nóng)村居民使用第三方支付的比例極低，可能會(huì)影響回歸結(jié)果，因此選取非貧困農(nóng)村居民)進(jìn)行回歸。由表7估計(jì)結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，無(wú)論是個(gè)體特征變量，還是村莊特征變量，對(duì)非貧困農(nóng)村居民的影響與對(duì)全部農(nóng)村居民的影響相比，除回歸系數(shù)值有所不同外，各系數(shù)的符號(hào)和顯著性均具有較高程度的一致性，也就是說(shuō)，各變量對(duì)農(nóng)村居民是否使用第三方支付的影響是穩(wěn)健的。

表7 非貧困農(nóng)村居民的估計(jì)結(jié)果——二值Logit模型

(續(xù)表7)

模型4系數(shù)邊際效應(yīng)模型5系數(shù)邊際效應(yīng)模型6系數(shù)邊際效應(yīng)收入0．581???(3．54)0．035???(3．32)0．541???(3．15)0．032???(2．96)到鄉(xiāng)鎮(zhèn)距離-0．036(-1．35)-0．003(-1．34)-0．064??(-1．96)-0．004??(-2．05)電商服務(wù)站0．442(1．37)0．039(1．37)-0．399(-0．89)-0．023(-0．89)手機(jī)信號(hào)0．388(1．42)0．034(1．41)0．104(0．27)0．006(0．27)通村路狀況0．085(0．11)0．007(0．11)0．328(0．44)0．019(0．43)常數(shù)項(xiàng)-12．124???(-7．78)-3．149???(-2．70)-12．082???(-7．05)Pseudo-R20．3680．0230．384Loglikelihood-105．441-162．905-102．716樣本量519519519

注：*、**、***分別表示變量系數(shù)的估計(jì)值在10%、5%、1%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著；年齡的參照組為51歲及以上的農(nóng)村居民。

五、結(jié)論與啟示

本文構(gòu)建一個(gè)簡(jiǎn)單的經(jīng)濟(jì)理論模型分析了互聯(lián)網(wǎng)金融對(duì)貧困地區(qū)農(nóng)村居民的福利影響。進(jìn)一步使用中國(guó)22個(gè)省區(qū)19個(gè)國(guó)家級(jí)貧困縣和山東、福建和廣東的43個(gè)行政村645個(gè)農(nóng)戶的調(diào)查數(shù)據(jù)分析了貧困地區(qū)農(nóng)村居民使用互聯(lián)網(wǎng)金融的現(xiàn)狀，并以第三方支付為例，運(yùn)用二值Logit模型進(jìn)一步分析了貧困地區(qū)農(nóng)村居民使用互聯(lián)網(wǎng)金融的影響因素。結(jié)論如下：

第一，8.5%的被調(diào)查農(nóng)村居民使用了第三方支付，鮮有農(nóng)村居民使用過(guò)眾籌和P2P進(jìn)行融資。互聯(lián)網(wǎng)金融在農(nóng)村貧困地區(qū)的發(fā)展處于初級(jí)階段。使用第三方支付的主要目的是進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物，其他服務(wù)功能則使用較少。

第二，年齡、性別、受教育年限、非農(nóng)就業(yè)程度和家庭人均收入對(duì)貧困地區(qū)農(nóng)村居民是否使用第三方支付具有顯著的影響。年齡越大，使用第三方支付概率越??；女性比男性使用第三方支付的概率高；受教育年限越長(zhǎng)或家庭人均收入越高，使用第三方支付的可能性越大；相比以農(nóng)業(yè)收入為主要收入來(lái)源的農(nóng)村居民，以非農(nóng)業(yè)收入為收入主要來(lái)源的農(nóng)村居民使用第三方支付的可能性更高。

第三，距離鄉(xiāng)鎮(zhèn)越遠(yuǎn)的村莊中的農(nóng)村居民使用第三方支付的概率越低。村莊是否有電商服務(wù)站、村莊擁有手機(jī)信號(hào)情況和通村路狀況對(duì)農(nóng)村居民是否使用第三方支付沒(méi)有顯著影響。

盡管在貧困地區(qū)發(fā)展互聯(lián)網(wǎng)金融有助于提升農(nóng)村居民的福利，但互聯(lián)網(wǎng)金融對(duì)貧困地區(qū)農(nóng)村居民的覆蓋率比較低。對(duì)于互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)而言，農(nóng)村貧困地區(qū)是一個(gè)具有潛力和有待開(kāi)發(fā)的市場(chǎng)。對(duì)于政府而言，需要加大相關(guān)政策措施，促進(jìn)互聯(lián)網(wǎng)金融在貧困地區(qū)發(fā)展。據(jù)此，本文提出以下政策建議：

首先，加大互聯(lián)網(wǎng)金融在農(nóng)村地區(qū)的宣傳普及力度。政府可鼓勵(lì)年輕的農(nóng)村居民、外出務(wù)工返鄉(xiāng)人員及鄉(xiāng)村中有文化、有經(jīng)驗(yàn)的高素質(zhì)人才積極向家人及其他村民傳播、介紹互聯(lián)網(wǎng)金融知識(shí)；金融機(jī)構(gòu)和企業(yè)在村莊中建立村級(jí)金融服務(wù)站，搭建推介平臺(tái)，借助手機(jī)微博、微信平臺(tái)等媒介，加強(qiáng)對(duì)互聯(lián)網(wǎng)金融的宣傳和引導(dǎo)。

其次，發(fā)揮互聯(lián)網(wǎng)金融的長(zhǎng)尾優(yōu)勢(shì)，開(kāi)發(fā)適合貧困地區(qū)農(nóng)村居民的小微投融資等普惠金融產(chǎn)品及服務(wù)，解決好貧困地區(qū)的“借款難”、“融資難”等難題。

最后，加強(qiáng)農(nóng)村貧困地區(qū)的信息化建設(shè)，提高電腦、互聯(lián)網(wǎng)、手機(jī)等在貧困地區(qū)的普及率與滲透率。

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CurrentSituationandInfluencingFactorsofInternetFinancialUseofRuralResidentsinPoorAreas

LENG ChenXin CHEN QianHeng

(China Agricultural University, College of Economics Management, Beijing 100083)

By constructing an economic theory model, this paper analyzes the impact of internet finance on the welfare of rural residents in poor areas. The development of internet finance can effectively reduce transaction costs of traditional financial services, ease financial exclusion, and increase the welfare of rural residents. Based on the investigation data of 43 administrative villages and 645 households, the research results show that 8.5% of the surveyed rural residents use the third-party payment and rural residents rarely use crowd-funding and P2P. Age, gender, education, non-agricultural employment and family per capita income have a significant effect on whether to use the third-party payment.

internet finance; poor area; rural residents

2017-02-10

冷晨昕(1989--)，女，山東海陽(yáng)人，中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院博士生。

陳前恒(1979--)，男，江蘇泗陽(yáng)人，中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院副教授，博士生導(dǎo)師。

國(guó)家自然科學(xué)基金委員會(huì)管理科學(xué)部2015 年第4 期應(yīng)急管理項(xiàng)目“中國(guó)扶貧開(kāi)發(fā)的戰(zhàn)略和政策研究”(71541036)。

F323

A

1001-6260(2017)11-0042-10

10.19337/j.cnki.34-1093/f.2017.11.005

(責(zé)任編輯 彭 江)