胡依凡 梁穎婷 許桐悅

DOI：10.19699/j.cnki.issn2096-0298.2022.07.

摘 要：本文基于130份調(diào)研問卷數(shù)據(jù)，建立多元回歸模型，通過Hosmer-lemeshow模型對(duì)擬合程度進(jìn)行檢驗(yàn)，實(shí)證分析了數(shù)字普惠金融與鄉(xiāng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)系。研究結(jié)果表明：第一，Logistic回歸分析發(fā)現(xiàn)有7個(gè)解釋變量對(duì)農(nóng)戶使用小額信貸產(chǎn)品意愿程度有顯著影響。第二，內(nèi)在機(jī)制分析表明，數(shù)字普惠金融促進(jìn)了我國(guó)鄉(xiāng)村振興發(fā)展，且主要通過增加信貸實(shí)現(xiàn)。第三，描述性統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn)，我國(guó)在數(shù)字普惠金融發(fā)展的摸索階段，出現(xiàn)了一系列不容忽視的問題，這些問題在給農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶來風(fēng)險(xiǎn)的同時(shí)也抑制了農(nóng)戶貸款需求。因此，本文建議，我國(guó)應(yīng)創(chuàng)新數(shù)字普惠金融產(chǎn)品與服務(wù)、加快農(nóng)村地區(qū)征信體系建設(shè)、加強(qiáng)數(shù)字普惠金融政策引導(dǎo)和知識(shí)培訓(xùn)，以進(jìn)一步縮小城鄉(xiāng)經(jīng)濟(jì)差異，突破金融精準(zhǔn)助農(nóng)瓶頸。

關(guān)鍵詞：數(shù)字普惠金融;鄉(xiāng)村振興;小額信貸;數(shù)字化創(chuàng)新;Logistic回歸分析

本文索引：胡依凡，梁穎婷，許桐悅.數(shù)字普惠金融助力鄉(xiāng)村振興的策略研究[J].中國(guó)商論，2022（07）：-093.

中圖分類號(hào)：F830.6 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：2096-0298（2022）04（a）--07

2005年，普惠金融的概念正式提出，主要目標(biāo)是小微企業(yè)和低收入人群。我國(guó)將其與“三農(nóng)”緊密結(jié)合，提高金融服務(wù)和產(chǎn)品的有效性和精準(zhǔn)性，同時(shí)促進(jìn)了經(jīng)濟(jì)社會(huì)的健康發(fā)展，對(duì)于服務(wù)“三農(nóng)”和支持鄉(xiāng)鎮(zhèn)現(xiàn)代化建設(shè)具有重要意義，在助推鄉(xiāng)村振興工作中起到了不可替代的作用。因此，這種新的金融模式將會(huì)成為未來金融發(fā)展的主流。

隨著國(guó)家出臺(tái)了一系列服務(wù)“三農(nóng)”的政策，我國(guó)鄉(xiāng)村近幾年取得了顯著成效，金融供給總量充足，獲貸比率大大提高，但一些矛盾也隨之而來。例如，農(nóng)戶金融資源獲取成本高、農(nóng)村地區(qū)金融排斥性強(qiáng)、村民金融素養(yǎng)低、放貸成本高、信用體系不健全等問題并沒有完全解決。一方面是由于農(nóng)戶借貸需求長(zhǎng)期未得到重視，導(dǎo)致目前政策措施未能對(duì)癥下藥，收效甚微，另一方面是目前的行政手段與市場(chǎng)規(guī)律存在矛盾。但值得注意的是，近年興起的互聯(lián)網(wǎng)金融似乎為解決這些問題帶來了轉(zhuǎn)機(jī)。

2015年底，國(guó)務(wù)院發(fā)布《推進(jìn)普惠金融發(fā)展規(guī)劃》，對(duì)普惠金融工作進(jìn)行了具體部署。在該政策下，我國(guó)大力發(fā)展普惠金融，鼓勵(lì)金融機(jī)構(gòu)創(chuàng)新，農(nóng)村融資也由傳統(tǒng)的政府財(cái)政支持逐步轉(zhuǎn)向小額信貸。隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展，在2016年杭州G20峰會(huì)上，我國(guó)正式提出了數(shù)字普惠金融的創(chuàng)新概念，在普惠金融的基礎(chǔ)上融合了數(shù)字科技技術(shù)，使得金融服務(wù)更加具有普惠性。同時(shí)，我國(guó)還構(gòu)建了以“服務(wù)+信用+信貸”為路徑的數(shù)字普惠金融發(fā)展新模式，更好推動(dòng)了支“小”助“微”、鄉(xiāng)村振興等各項(xiàng)工作的發(fā)展。

本文基于現(xiàn)有文獻(xiàn)所未明確表明的方面進(jìn)行了實(shí)質(zhì)性分析，以小額信貸作為切入點(diǎn)，找出問題并給出相關(guān)建議，一定程度上填補(bǔ)了現(xiàn)有文獻(xiàn)在此領(lǐng)域的空白，也更好地促進(jìn)了此主題的深入研究。

1 文獻(xiàn)綜述

1.1 關(guān)于數(shù)字普惠金融研究

在數(shù)字普惠金融的作用方面，Shiller（2013）從理論和實(shí)證角度分析得出數(shù)字普惠金融可以明顯降低金融服務(wù)各項(xiàng)成本，從而加快鄉(xiāng)村脫貧速度，實(shí)現(xiàn)普惠。數(shù)字普惠金融還突破了時(shí)空限制，滿足了貧困地區(qū)農(nóng)戶的金融需求，進(jìn)而達(dá)到減緩脫貧的目的（Schmied，2016）。盧盼盼（2017）分析中國(guó)31個(gè)省域近十年面板數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)其具有顯著的減貧效應(yīng)。雖然數(shù)字金融對(duì)用戶、政府和市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)有許多優(yōu)點(diǎn)，但仍存在一些問題，如果能夠有效解決這些問題，可以使數(shù)字金融更好為個(gè)人、企業(yè)和政府服務(wù)（Ozili，2018）。

在數(shù)字普惠金融的發(fā)展方面，Jack & Suri（2013）研究發(fā)現(xiàn)，東非將移動(dòng)支付與金融結(jié)合的成功案例，帶來了新的思路，即以數(shù)字技術(shù)推動(dòng)普惠金融發(fā)展。ShillerRJ（2018）認(rèn)為，通過大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、AI等技術(shù)，可以幫助鄉(xiāng)村地區(qū)享受到他們所需的金融服務(wù)。數(shù)字化促使金融業(yè)在業(yè)務(wù)便利性方面有了很大進(jìn)步，這種發(fā)展加強(qiáng)了客戶和后臺(tái)流程的連接性并提高了交易速度。侯蕤（2017）指出，金融科技潮流為數(shù)字普惠金融發(fā)展提供了良好的生態(tài)環(huán)境，加快了向數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型的腳步。

1.2 關(guān)于小額信貸發(fā)展現(xiàn)狀及趨勢(shì)研究

姜美善（2016）指出，小額信貸的持續(xù)性發(fā)展是助力脫貧的重中之重，從成本與效益角度來研究發(fā)現(xiàn)維持可持續(xù)的關(guān)鍵一步便是增加金融服務(wù)的深度和廣度。目前社會(huì)信用風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)突出，農(nóng)村經(jīng)濟(jì)市場(chǎng)不成熟，給農(nóng)村小額貸款的監(jiān)管、發(fā)放等造成了困擾（王佳松，2019）。王茹舊（2020）認(rèn)為，“農(nóng)業(yè)信貸+保險(xiǎn)”的協(xié)同機(jī)制可以分散信用風(fēng)險(xiǎn)，因?yàn)殂y行更愿意為投保的農(nóng)戶提供貸款。Stiglitz（1990）認(rèn)為，小額信貸可以把當(dāng)?shù)刂R(shí)與創(chuàng)新管理模式相結(jié)合，一定程度上解決了信息不對(duì)稱的問題。

如何對(duì)傳統(tǒng)的小額信貸進(jìn)行創(chuàng)新，一直是我國(guó)金融機(jī)構(gòu)面臨的難題。隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，以網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)媒介的數(shù)字普惠金融興起，這種模式不僅降低了借貸雙方的成本，而且解決了資金供給量不足的問題，具有更好的低成本優(yōu)勢(shì)和地理穿透性（黃益平和黃卓，2018）。從長(zhǎng)遠(yuǎn)看，金融科技是小額信貸未來的發(fā)展趨勢(shì)，為順應(yīng)客戶習(xí)慣和需求改變的趨勢(shì)，銀行要積極改變傳統(tǒng)思維，開發(fā)出立體化風(fēng)控、數(shù)字化授信、批量化獲客、智能化定價(jià)等技術(shù)（Kapoor，2017）。

經(jīng)過對(duì)現(xiàn)有文獻(xiàn)的整理，不難發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有論文大多數(shù)是從普惠金融這個(gè)大層面與鄉(xiāng)村小農(nóng)經(jīng)濟(jì)進(jìn)行分析，使得有關(guān)文章在數(shù)字普惠金融與鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略這兩個(gè)問題的論述具有一定的寬泛性，缺少具體的金融工具去分析普惠金融在鄉(xiāng)村經(jīng)濟(jì)中所起的作用。即使已有文章從小的層面去切入探討，但仍缺少對(duì)數(shù)字普惠金融助力鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略內(nèi)在機(jī)制的描述以及有關(guān)農(nóng)村數(shù)字金融和小額信貸數(shù)字化模式創(chuàng)新方式拓展。

2 描述性分析

2.1 農(nóng)村居民對(duì)數(shù)字普惠金融便利性的滿意度

由圖1可知，參與調(diào)研的村民中，約有30.53%的村民對(duì)數(shù)字普惠金融平臺(tái)的便利性是比較滿意的，占比最大。由表1可得，村民滿意度的均值是3.31，這表明村民對(duì)數(shù)字普惠金融平臺(tái)達(dá)到基本滿意程度。

2.2 農(nóng)戶獲取小額信貸渠道情況

從申請(qǐng)貸款渠道來看，微信、支付寶等第三方機(jī)構(gòu)是農(nóng)村居民獲取貸款的主要渠道，占比33.3%，說明絕大多數(shù)居民對(duì)微信支付寶的依賴性很強(qiáng)。通過銀行等金融機(jī)構(gòu)申請(qǐng)貸款的人占25.2%，網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)獲取貸款占比3.6%，其他方式占比人數(shù)不足10%，見圖2。由此可以看出，微信、支付寶的貸款渠道在鄉(xiāng)村普及程度更高，而銀行貸款產(chǎn)品的普及力度不足。

2.3 農(nóng)戶了解數(shù)字普惠金融知識(shí)渠道

由圖3可知，互聯(lián)網(wǎng)的方式是農(nóng)村居民了解相關(guān)普惠金融產(chǎn)品的主要渠道，有47%的人選擇報(bào)紙、電視、網(wǎng)絡(luò)方式，金融機(jī)構(gòu)宣傳僅占25%，說明金融機(jī)構(gòu)對(duì)于普惠金融的宣傳力度有待加強(qiáng)，銀行舉辦的普惠知識(shí)進(jìn)鄉(xiāng)村等系列講座遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。

2.4 農(nóng)戶對(duì)普惠金融相關(guān)知識(shí)了解程度

由圖4可知，38.69%的農(nóng)村居民對(duì)數(shù)字普惠金融知識(shí)了解甚少，僅8.76%的村民了解相關(guān)知識(shí)，而完全不了解的居民占比29.63%。由表2可知，居民了解程度的均值僅1.8分，未達(dá)到2分，說明村民普遍未樹立普惠金融意識(shí)，對(duì)相應(yīng)知識(shí)的接受度、知曉度較低，甚至在一定程度上對(duì)數(shù)字平臺(tái)產(chǎn)生抵觸心理。

3 回歸模型構(gòu)建

3.1 變量設(shè)定

我們將調(diào)研問卷得到的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、整理后錄入 SPSS 軟件中，并對(duì)其進(jìn)行分析。由于我們的調(diào)研目標(biāo)是探究當(dāng)?shù)鼐用駥?duì)數(shù)字普惠金融產(chǎn)品和服務(wù)的需求及其影響因素，故以問卷中設(shè)置的農(nóng)戶使用意愿有無作為被解釋變量（因變量）進(jìn)行分析。對(duì)提出的影響因素進(jìn)行逐一分析后，得到的結(jié)果如下：

通過對(duì)各個(gè)影響因素的逐一分析、刪減，最終得到了7 個(gè)與融資需求顯著相關(guān)的指標(biāo)，分別是：網(wǎng)上貸款手續(xù)方便程度、對(duì)貸款的需求程度、數(shù)字普惠金融平臺(tái)便利性、普惠金融知識(shí)了解程度、金融產(chǎn)品服務(wù)創(chuàng)新程度、平臺(tái)風(fēng)險(xiǎn)程度和平臺(tái)產(chǎn)品貸款利率，如表3所示。

3.2 變量賦值

說明對(duì)七個(gè)變量的賦值情況，如表4所示。

3.3 模型建立

以是否愿意使用數(shù)字普惠金融產(chǎn)品和服務(wù)為因變量，上述單變量顯著性檢驗(yàn)中通過的7個(gè)解釋變量作為自變量，建立Logistic回歸模型，而由于因變量為二元選擇，即愿意與不愿意，因此選擇二元回歸模型。

4 實(shí)證分析

4.1 綜合檢驗(yàn)

本文使用Logistic模型的綜合檢驗(yàn)，p<0.05，結(jié)果顯著，表示所建模型在統(tǒng)計(jì)學(xué)上有意義，如表5所示。

4.2 Hosmer-Lemeshow檢驗(yàn)

使用Hosmer-Lemeshow模型對(duì)數(shù)據(jù)的擬合程度進(jìn)行檢驗(yàn)，將因變量設(shè)為0，1兩個(gè)數(shù)值，由表6可得，實(shí)測(cè)值與期望值的偏離程度較小。

4.3 數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計(jì)

由表7可得，其中是否愿意使用的均值是1.48，標(biāo)準(zhǔn)誤差是0.044，說明愿意使用的人占多數(shù)。

4.4 Logistic回歸結(jié)果分析

（1）由表8可知，網(wǎng)上貸款手續(xù)方便程度：P<0.05，說明顯著，通過SPSS軟件的Logistic回歸結(jié)果顯示：網(wǎng)上貸款手續(xù)越簡(jiǎn)單，使用意愿越高。樣本系數(shù)估計(jì)值為負(fù)數(shù)。其可能原因有：網(wǎng)上貸款程序操作簡(jiǎn)單，接受度也會(huì)相應(yīng)更高，從而對(duì)數(shù)字普惠金融產(chǎn)品使用意愿更高。

（2）對(duì)小額貸款的需求程度：P<0.05，說明顯著。對(duì)貸款需求越高的村民使用意愿越高。相對(duì)于貸款需求高的，貸款需求較低受訪者的樣本系數(shù)估計(jì)值為正，其原因可能是：貸款需求高的受訪者對(duì)相應(yīng)業(yè)務(wù)的接觸更多，更頻繁，數(shù)字普惠金融的便捷性讓他們對(duì)相應(yīng)產(chǎn)品和服務(wù)的使用意愿更強(qiáng)烈。

（3）平臺(tái)便利性： P<0.05，說明顯著。數(shù)字普惠金融平臺(tái)越便利，人們對(duì)該產(chǎn)品和服務(wù)的使用意愿就越強(qiáng)烈。數(shù)字普惠金融平臺(tái)的便利性一定程度上影響了人們對(duì)其產(chǎn)品和服務(wù)的使用意愿，越便利，適應(yīng)時(shí)間越短，接受性越高，操作性也越強(qiáng)，使用意愿自然更強(qiáng)烈。

（4）數(shù)字普惠金融產(chǎn)品創(chuàng)新程度：P<0.05，說明顯著。產(chǎn)品和服務(wù)的創(chuàng)新程度是影響意愿重要的參考指標(biāo)，在使用意愿層面：創(chuàng)新程度越高，村民越愿意使用產(chǎn)品，其參與度就更高。根據(jù)結(jié)果顯示，創(chuàng)新程度高的產(chǎn)品村民使用程度僅為對(duì)照組的e-2.354倍。

（5）平臺(tái)風(fēng)險(xiǎn)程度。根據(jù)顯著性概率 P<0.05，說明風(fēng)險(xiǎn)程度對(duì)村民對(duì)普惠金融產(chǎn)品和服務(wù)的選擇影響是顯著的，同樣符合我們通過訪談得到的結(jié)果，即風(fēng)險(xiǎn)程度較小的產(chǎn)品比風(fēng)險(xiǎn)較大的產(chǎn)品更容易獲得村民的青睞。

（6）產(chǎn)品貸款利率。貸款利率對(duì)村民的產(chǎn)品選擇有顯著影響。利率越高的產(chǎn)品，其產(chǎn)品被選擇的可能性越大。根據(jù)結(jié)果顯示：家庭收入最高的對(duì)照組其融資可能性是家庭收入最低組的e-2.122倍。

5 小額信貸數(shù)字化創(chuàng)新方式分析

5.1 “輕資產(chǎn)+交易型+平臺(tái)化”發(fā)展模式

為解決“惠而難普、普而難惠”的現(xiàn)象，可建立多層次信貸體制，實(shí)行多元化發(fā)展模式。我們利用金融科技中的云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、生物識(shí)別來收集村民信息，改變傳統(tǒng)機(jī)構(gòu)模式，與互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)相結(jié)合，降低了信息不對(duì)稱風(fēng)險(xiǎn)。在手機(jī)銀行App上實(shí)現(xiàn)“數(shù)字化授信、立體化風(fēng)控、線上化運(yùn)作”，極大拓寬了業(yè)務(wù)范圍;在產(chǎn)品投放方式上，將“線下+線上”渠道融合，實(shí)現(xiàn)功能互補(bǔ)、相互協(xié)同的作用。金融機(jī)構(gòu)采取貸前貸中貸后風(fēng)險(xiǎn)度量方式，前期通過電商平臺(tái)資信數(shù)據(jù)，中期根據(jù)其個(gè)人身份信息和還款能力，后期采取線上實(shí)時(shí)監(jiān)控。

與以支付寶為代表的電商平臺(tái)合作，獲取客戶的資信狀況;與當(dāng)?shù)卣畽C(jī)構(gòu)合作，打造“智慧縣域+普惠金融”模式，克服小額信貸的發(fā)展瓶頸。開放農(nóng)村金融市場(chǎng)，拓展業(yè)務(wù)輻射面;降低各類商業(yè)型和公益性公司的準(zhǔn)入門檻，拓寬資金來源。不局限于扶貧人群，大大減少銀行放貸成本。采取農(nóng)業(yè)供應(yīng)鏈模式，使小額信貸具有“輕資產(chǎn)、交易型、平臺(tái)化”特點(diǎn)。

5.2 “政府+信貸產(chǎn)品+農(nóng)戶”模式

以當(dāng)?shù)靥厣珵榛A(chǔ)，參考當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)狀況、政策導(dǎo)向，將借款主體分類，聚焦于“三農(nóng)”信貸產(chǎn)品的創(chuàng)新，開發(fā)不同的小額信貸產(chǎn)品。例如：經(jīng)營(yíng)貸、村鎮(zhèn)青年創(chuàng)業(yè)貸、整村授信的批發(fā)信貸、農(nóng)村生源地助學(xué)貸款、農(nóng)戶聯(lián)保貸款等。其中聯(lián)保貸款可實(shí)現(xiàn)村民互相監(jiān)督和自我管理，小組成員承擔(dān)連帶責(zé)任，有效約束了違約行為。這樣的方式一方面減少了貸款利息，另一方面更迎合農(nóng)戶需求。

金融機(jī)構(gòu)可以將業(yè)務(wù)延伸到當(dāng)?shù)貎?yōu)質(zhì)企業(yè)，實(shí)現(xiàn)當(dāng)?shù)禺a(chǎn)業(yè)鏈、貿(mào)易鏈融資，建立多層次普惠金融服務(wù)機(jī)構(gòu);創(chuàng)新風(fēng)險(xiǎn)分擔(dān)方式，與政府合作，引入財(cái)政補(bǔ)貼基金和商業(yè)型農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)，有效應(yīng)對(duì)小額信貸業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，而且強(qiáng)化了“政府+銀行+擔(dān)保機(jī)構(gòu)”的利益聯(lián)合體。不斷豐富抵押擔(dān)保形式，例如土地經(jīng)營(yíng)權(quán)、集體林權(quán)抵押、收益權(quán)等。銀行還可定期與當(dāng)?shù)卮逦瘯?huì)聯(lián)系，進(jìn)村舉辦講座，普及相關(guān)新產(chǎn)品。

6 數(shù)字普惠金融助推鄉(xiāng)村振興內(nèi)在機(jī)制

6.1 數(shù)字普惠金融增加信貸獲得

6.1.1 降低交易成本，提高信貸獲得效率

在地處偏僻的地區(qū)，農(nóng)戶到鄉(xiāng)鎮(zhèn)或縣城的實(shí)體銀行網(wǎng)點(diǎn)辦理業(yè)務(wù)，需要花費(fèi)更多的時(shí)間和交通成本。數(shù)字普惠金融打破了時(shí)間和空間的束縛，降低了交易成本，提高了農(nóng)戶貸款的便利性，有利于提高銀行的放貸效率，從而促進(jìn)農(nóng)戶的信貸獲得。

6.1.2 填補(bǔ)信用空白，提高信貸獲得比例

我們?cè)诒本╉樍x村鎮(zhèn)的調(diào)查數(shù)據(jù)顯示，52%的調(diào)查對(duì)象參與過支付寶或微信收付款、銀行轉(zhuǎn)賬、網(wǎng)絡(luò)理財(cái)?shù)葦?shù)字金融活動(dòng)。從事過數(shù)字金融活動(dòng)的人群中，65%的人主要從事日常生活消費(fèi)的支付活動(dòng)。數(shù)字支付帶動(dòng)了銀行卡的使用，使得銀行能夠收集用戶更多的交易信息并分析評(píng)估客戶的個(gè)人資質(zhì)條件，有利于填補(bǔ)農(nóng)村地區(qū)人群的信用空白，提高農(nóng)村地區(qū)人群獲得信貸的可能性。

6.1.3 降低抵押物要求，減小信貸獲得阻力

數(shù)字普惠金融與電商平臺(tái)的結(jié)合，拓展出更多的消費(fèi)方式，催生了更多的新型金融產(chǎn)品。目前金融科技公司開發(fā)了多種類型的消費(fèi)型信貸，例如螞蟻花唄、京東白條等。這種消費(fèi)型信貸一般額度較小，主要以客戶過去的交易信息為依據(jù)，降低了抵押物的要求，從而提高了農(nóng)戶的信貸獲得。

6.2 信貸獲得增加促進(jìn)鄉(xiāng)村振興

6.2.1 提升農(nóng)村地區(qū)教育水平

數(shù)據(jù)顯示，23%的人選擇將貸款用于教育，這不僅有利于受教育對(duì)象文化修養(yǎng)和勞動(dòng)技能的提高，也能帶動(dòng)家庭知識(shí)水平的提升，提高受教育對(duì)象在就業(yè)時(shí)的競(jìng)爭(zhēng)力。在教育上的投入利于人們金融素養(yǎng)的提高，并能更好地使用數(shù)字普惠金融產(chǎn)品，加快數(shù)字普惠金融的發(fā)展。

6.2.2 緩解農(nóng)村小微個(gè)體的融資難題

數(shù)據(jù)顯示，22%的人選擇將貸款用于從事工商業(yè)經(jīng)營(yíng)，說明農(nóng)村地區(qū)小微個(gè)體也有較高的融資需求。將資金用于工商業(yè)經(jīng)營(yíng)，一方面有利于其個(gè)體經(jīng)營(yíng)的生產(chǎn)規(guī)模與投資的擴(kuò)大，增加收入，提高了生活質(zhì)量;另一方面，依靠農(nóng)村小微個(gè)體的壯大，帶動(dòng)更多人就業(yè)，提高了農(nóng)村地區(qū)人群的勞動(dòng)技能，促進(jìn)農(nóng)村地區(qū)產(chǎn)業(yè)興旺，提升農(nóng)民的收入水平。

6.2.3 促進(jìn)農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展

數(shù)據(jù)顯示，有7%的人選擇將貸款用于農(nóng)事作業(yè)，這說明農(nóng)業(yè)發(fā)展也存在融資需求。農(nóng)業(yè)發(fā)展資金供給的增加，使得農(nóng)戶有更多資金購(gòu)買農(nóng)用機(jī)械，一方面提高了農(nóng)業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)力，保障農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)供給，增加了農(nóng)戶的收入;另一方面提升了農(nóng)業(yè)便捷化水平，有利于農(nóng)業(yè)科技化的發(fā)展。由于農(nóng)業(yè)資金供給的增加，農(nóng)戶有更多的資金擴(kuò)大生產(chǎn)規(guī)模，有利于小規(guī)模粗放型的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)方式向?qū)I(yè)化、規(guī)?；图s化的生產(chǎn)方式轉(zhuǎn)變。

6.2.4 保障生存，助攻減貧

數(shù)據(jù)顯示，有35%的受訪者選擇將貸款用于其他消費(fèi)，其中包括日常用品、醫(yī)療健康、育兒養(yǎng)老等較低層次的消費(fèi)，也有娛樂等較高層次的消費(fèi)。而農(nóng)村地區(qū)群眾大多經(jīng)濟(jì)狀況較差，貸款更多的是用在生存資料消費(fèi)。而數(shù)字普惠金融應(yīng)用于這方面的應(yīng)急貸款，有利于提高農(nóng)村地區(qū)人群抵御風(fēng)險(xiǎn)的能力，減少其因病致貧的風(fēng)險(xiǎn)，有利于減貧。部分村民將貸款用于較高層次的消費(fèi)，這也有利于農(nóng)村地區(qū)的消費(fèi)升級(jí)。

7 相關(guān)建議

7.1 加強(qiáng)數(shù)字普惠金融政策引導(dǎo)，激發(fā)鄉(xiāng)村振興內(nèi)生動(dòng)力

首先，加快經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)較差區(qū)域通信網(wǎng)絡(luò)設(shè)施的布局，鼓勵(lì)農(nóng)村居民多學(xué)習(xí)使用智能手機(jī)、計(jì)算機(jī)等設(shè)備，提高互聯(lián)網(wǎng)覆蓋率，推動(dòng)網(wǎng)店智能化轉(zhuǎn)型。同時(shí)，完善金融機(jī)構(gòu)基礎(chǔ)設(shè)施，采取互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)布局農(nóng)村地區(qū)，引導(dǎo)金融資源服務(wù)于“三農(nóng)”領(lǐng)域。

其次，政府可以利用數(shù)字普惠金融政策吸引外出務(wù)工人員歸鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)，利用扶貧數(shù)字普惠金融服務(wù)平臺(tái)，跨部門跨區(qū)域?qū)崿F(xiàn)信息互通共享，拓寬農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)融資渠道，引導(dǎo)農(nóng)戶優(yōu)化農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，促進(jìn)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)，帶動(dòng)農(nóng)戶就業(yè)。抵押條件是農(nóng)民在貸款時(shí)遇到的主要障礙之一，因此，政府應(yīng)優(yōu)化財(cái)政金融支農(nóng)資金的支出結(jié)構(gòu)，解決農(nóng)民在信貸過程中的擔(dān)保抵押與融資問題。

7.2 創(chuàng)新數(shù)字普惠金融產(chǎn)品與服務(wù)，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)金融幫扶

與城市客戶不同，鄉(xiāng)村地區(qū)農(nóng)戶金融需求獨(dú)特，銀行應(yīng)從農(nóng)戶角度出發(fā)，在放貸標(biāo)準(zhǔn)、利率補(bǔ)貼等方面進(jìn)行創(chuàng)新，針對(duì)不同收入層次的農(nóng)村居民，考慮農(nóng)民自身的金融需求，定制個(gè)性化金融產(chǎn)品，構(gòu)建客戶服務(wù)模型，提供多元化的金融服務(wù)。

結(jié)合農(nóng)戶需求與當(dāng)前金融服務(wù)痛點(diǎn)，利用大數(shù)據(jù)、人工智能、云計(jì)算等信息技術(shù)，創(chuàng)新開發(fā)數(shù)字普惠金融產(chǎn)品。通過提供多層次、多種類、更優(yōu)質(zhì)的金融服務(wù)，使得農(nóng)村經(jīng)濟(jì)主體經(jīng)濟(jì)活動(dòng)與小額信貸產(chǎn)品相匹配，真正滿足農(nóng)戶需求。

7.3 加快農(nóng)村地區(qū)征信體系建設(shè)，健全信用評(píng)價(jià)體系

為提升數(shù)字普惠金融的覆蓋范圍和服務(wù)效率，應(yīng)加強(qiáng)金融與科技的融合，建立完善的征信數(shù)據(jù)收集系統(tǒng)。

首先，銀行等金融機(jī)構(gòu)的信貸資質(zhì)依賴于用戶的工作條件、教育水平、收入水平、房產(chǎn)信息等，而針對(duì)農(nóng)村居民應(yīng)區(qū)別制定征信標(biāo)準(zhǔn)，將與農(nóng)村居民關(guān)聯(lián)的重要社會(huì)關(guān)系的相關(guān)信息納入信用評(píng)判機(jī)制，填補(bǔ)扶貧對(duì)象的信用空白，進(jìn)而讓金融服務(wù)供給方獲得更多的有效信息，實(shí)現(xiàn)多層次、多指標(biāo)的信用等級(jí)評(píng)估。

其次，實(shí)行守信激勵(lì)和失信聯(lián)合懲戒的“信用信貸相長(zhǎng)”模式，獎(jiǎng)勵(lì)守信農(nóng)戶守信額度增加，利率優(yōu)惠，并對(duì)違約農(nóng)戶收取違約成本，降低信用分。引導(dǎo)農(nóng)戶推進(jìn)、珍惜信用體系建設(shè)，創(chuàng)新開展“普惠授信”，逐步實(shí)現(xiàn)“村村樹文明，人人守信用”的良好現(xiàn)象，以推進(jìn)鄉(xiāng)村振興。

7.4 加強(qiáng)宣傳和知識(shí)培訓(xùn)，提升農(nóng)村居民的金融素養(yǎng)

由于農(nóng)村居民對(duì)金融體系知識(shí)的了解對(duì)于鄉(xiāng)村數(shù)字普惠金融發(fā)展具有正向促進(jìn)作用，因此，提升農(nóng)戶金融常識(shí)性教育就顯得尤為重要。

首先，金融機(jī)構(gòu)應(yīng)安排培訓(xùn)人員和當(dāng)?shù)卮逦瘯?huì)合作，針對(duì)農(nóng)村居民定期開展專項(xiàng)數(shù)字普惠金融培訓(xùn)，例如案例宣傳片、有獎(jiǎng)競(jìng)答等。在普及數(shù)字普惠金融知識(shí)時(shí)，應(yīng)結(jié)合村民的情況，用通俗易懂的語言講解，改變形式化作風(fēng)。培訓(xùn)時(shí)可先普及貸款、利率、保險(xiǎn)等金融基礎(chǔ)知識(shí)，再推廣理財(cái)產(chǎn)品、信托、股票等復(fù)雜業(yè)務(wù)的宣傳，提高他們對(duì)這些金融產(chǎn)品的判別能力。

其次，培訓(xùn)時(shí)要加強(qiáng)金融風(fēng)險(xiǎn)、金融詐騙方面的教育，在鼓勵(lì)農(nóng)戶參與互聯(lián)網(wǎng)金融服務(wù)的同時(shí)培養(yǎng)自我保護(hù)意識(shí)。

參考文獻(xiàn)

Pradhan R P. The Nexus between Finance， Growth and Poverty in India The Cointegration and Causality Approach 1[J]. Asian Social Science， 2010（9）：11-12.

Mandira S. and Jesim P. Financial Inclusion and Development [J]. Journal of International Development， 2011（7）：613-628.

Galak J， Small D， Stephen A T. Microfinance decision making：A field study of prosocial lending. Journal of marketing research.，2011（SPL）：S130-S137.

逯冰清.P區(qū)農(nóng)村信用社“三農(nóng)”信貸產(chǎn)品創(chuàng)新對(duì)策研究[D].開封：河南大學(xué)，2020.

梁榜，李曉琳.數(shù)字普惠金融、貧困減緩與收入分配：來自中國(guó)微觀數(shù)據(jù)的經(jīng)驗(yàn)分析[J].上海金融，2021（5）：12-24.

張彤進(jìn)，蔡寬寧.數(shù)字普惠金融縮小城鄉(xiāng)居民消費(fèi)差距了嗎：基于中國(guó)省級(jí)面板數(shù)據(jù)的經(jīng)驗(yàn)檢驗(yàn)[J].經(jīng)濟(jì)問題，2021（9）：31-39.

錢水土，章欣楠.數(shù)字普惠金融是否縮小了城鄉(xiāng)居民收入差距：基于中國(guó)省際數(shù)據(jù)的面板門檻分析[J].華北金融，2021（8）：77-87.

劉昱桐，劉子萌.農(nóng)村商業(yè)銀行推進(jìn)普惠金融數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究[J].山西農(nóng)經(jīng)，2021（15）：184-185.

張鋒.數(shù)字普惠金融發(fā)展對(duì)城鄉(xiāng)居民福利差異的影響研究[D].蚌埠：安徽財(cái)經(jīng)大學(xué)，2021.

田萌.數(shù)字普惠金融會(huì)提高家庭信貸可得性嗎[D].杭州：浙江大學(xué)，2021.

陳銀娥，尹湘，金潤(rùn)楚.中國(guó)農(nóng)村普惠金融發(fā)展的影響因素及時(shí)空異質(zhì)性[J].數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，2020（5）：44-59.

姜春.農(nóng)村商業(yè)銀行信貸市場(chǎng)拓展問題研究[J].金融發(fā)展研究，2015（12）：3-5.

李明月.創(chuàng)新數(shù)字普惠金融模式[N].中國(guó)縣域經(jīng)濟(jì)報(bào)，2021-05-27（011）.

徐紹峰.農(nóng)村數(shù)字普惠金融是解決農(nóng)民融資難的突破口[N].金融時(shí)報(bào)，2021-08-12（012）.

焦瑾璞，黃亭亭，汪天都，等.中國(guó)普惠金融發(fā)展進(jìn)程及實(shí)證研究[J].上海金融，2015（4）：68-72.

Research on the Strategies of Digital Inclusion Financial Facilitating Rural Revitalization

—— A Case Study of the Microfinance

Institute of Economics， Tianjin University of Commerce? Tianjin? 300134

HU Yifan? LIANG Yingting? XU Tongyue

Abstract： Based on 130 questionnaire data， this study establishes a multiple regression model， tests the degree of fit through the Hosmer-lemeshow model， and empirically analyzes the relationship between digital financial inclusion and rural economic development. The research results show that： First， Logistic regression analysis finds that there are 7 explanatory variables that have a significant impact on the willingness of farmers to use microfinance products. Second， the analysis of the internal mechanism shows that digital inclusive finance has promoted the development of rural revitalization in China and this is mainly achieved through increased credit. Third， descriptive statistics found that in the exploratory stage of the development of digital inclusive finance in China， there emerges a series of problems which cannot be ignored. These problems not only bring risks to rural economic development but also inhibit farmers’ loan demand. Therefore， this paper suggests that China should innovate digital inclusive finance products and services， accelerate the construction of credit investigation system in rural areas， and strengthen digital inclusive finance policy guidance and knowledge training， so as to further narrow the economic differences between urban and rural areas and break the bottleneck of financial precision assistance to farmers.

Keywords： digital inclusion finance; rural revitalization; microfinance; digital innovation; Logistic regression analysis

作者簡(jiǎn)介：胡依凡（2001–），女，漢族，湖北武漢人，金融學(xué)專業(yè);

梁穎婷（1999–），女，壯族，廣西柳州人，國(guó)際經(jīng)濟(jì)與貿(mào)易專業(yè);

許桐悅（2001–），女，滿族，黑龍江哈爾濱人，金融學(xué)專業(yè)。