周月書，居雨昂，于 涵，嚴(yán)丹妮

（南京農(nóng)業(yè)大學(xué)金融學(xué)院，南京 210095）

一、引 言

融資是農(nóng)戶擴(kuò)大生產(chǎn)、從貧困走向富裕的重要手段，而農(nóng)戶融資難的情況卻長期存在。為解決農(nóng)戶融資問題，2021年中央一號(hào)文件提出要推進(jìn)農(nóng)村數(shù)字普惠金融建設(shè)，大力發(fā)展涉農(nóng)貸款，創(chuàng)新專屬金融產(chǎn)品，提高中長期信貸支持等方針。盡管國家一直推廣各種惠農(nóng)政策，但農(nóng)戶依舊面臨不同程度的融資阻礙。為研究并解決此問題，除了從已有角度進(jìn)一步完善政策，還可從金融能力（Financial Capability）的角度加以考查。Amartya Sen的可行能力（Capability）理論指出，個(gè)體行動(dòng)受自身與社會(huì)環(huán)境的約束，存在一個(gè)可行能力集，該集合包括所有可實(shí)現(xiàn)的功能性活動(dòng)（Functioning）。該理論為融資問題的解決提供了思路，即提升農(nóng)戶的金融能力有助于解決融資難問題。

已有與可行能力理論相關(guān)的研究主要集中于金融知識(shí)或金融素養(yǎng)層面，內(nèi)容涵蓋家庭金融市場參與和家庭資產(chǎn)選擇（尹志超等，2014）、家庭負(fù)債（吳衛(wèi)星等，2019）等，從金融能力出發(fā)研究的文獻(xiàn)較少。金融能力作為個(gè)體內(nèi)在主觀能動(dòng)性和外在環(huán)境機(jī)會(huì)的結(jié)合，是更加全面的衡量指標(biāo)，具有較高研究價(jià)值。該指標(biāo)最初基于英國的一項(xiàng)調(diào)查研究（Atkinson等，2007），比“金融素養(yǎng)”（Financial Literacy）或“金融知識(shí)”（Financial knowledge）更為綜合。金融知識(shí)偏重于個(gè)體對(duì)基本經(jīng)濟(jì)知識(shí)的理解和掌握（Hung等，2009），而金融素養(yǎng)則額外考慮到個(gè)體在認(rèn)知、意識(shí)和偏好上的差異（劉國強(qiáng)，2018）。已有研究對(duì)金融能力的定義有所區(qū)別，總體而言分為“行為觀”和“機(jī)會(huì)觀”兩種視角：“行為觀”認(rèn)為金融能力應(yīng)包括金融知識(shí)、金融行為和由此獲得的金融福利，即個(gè)體能力、行為和有效結(jié)果的結(jié)合體。如Xiao等（2015）在此視角上將金融能力劃分為金融意識(shí)（Perceived Financial Capability）、金融素養(yǎng)和金融行為?！皺C(jī)會(huì)觀”則認(rèn)為金融能力不僅包括知識(shí)、技能等個(gè)人素質(zhì)，還包括個(gè)體外在環(huán)境，如地理位置、信貸約束等影響其信貸可獲得性的因素（Johnson等，2007；Chowa等，2014）。由此可見，“行為觀”視角下的金融能力概念包括本研究的“因”和“果”，而“機(jī)會(huì)觀”視角下的金融能力概念側(cè)重于“因”，將其視作農(nóng)戶融資行為的影響因素，具有全面和貼切的特點(diǎn)。

已有文獻(xiàn)從受教育視角（吳雨等，2016），代際差異視角（劉丹等，2019）入手分析金融知識(shí)對(duì)融資行為的影響，尚缺少從數(shù)字金融視角入手的研究。在數(shù)字化轉(zhuǎn)型背景下，信息技術(shù)被廣泛運(yùn)用于金融領(lǐng)域，數(shù)字金融得到進(jìn)一步發(fā)展。數(shù)字金融依托互聯(lián)網(wǎng)可有效解決因信息不對(duì)稱、交易成本、區(qū)域限制等因素導(dǎo)致的發(fā)展阻礙，具有普惠性（連耀山，2015）。為使研究主題和調(diào)查對(duì)象實(shí)際情況相適應(yīng)，同時(shí)考慮到數(shù)字金融不斷下沉，對(duì)農(nóng)戶融資行為影響逐漸增大的現(xiàn)實(shí)情景，本文將采用“機(jī)會(huì)觀”視角下的金融能力定義，并在金融能力測度中融入數(shù)字金融元素。此外，本文還將按照“是否通過數(shù)字平臺(tái)進(jìn)行融資”來區(qū)分農(nóng)戶的融資方式，分別調(diào)查農(nóng)戶的線下融資規(guī)模和線上融資規(guī)模，以更好地考查農(nóng)戶金融能力對(duì)融資行為的影響。

綜上，現(xiàn)有研究雖然廣泛探討了農(nóng)戶融資影響因素，但仍缺少從金融能力出發(fā)的研究。在測度金融能力時(shí)，大多數(shù)研究都采用金融能力的“行為觀”定義，即包含金融行為的金融能力衡量體系，未考查金融環(huán)境對(duì)農(nóng)戶金融能力的影響。本文邊際創(chuàng)新在于兩方面：第一，從“機(jī)會(huì)觀”金融能力理論出發(fā)，構(gòu)建其對(duì)農(nóng)戶融資行為影響的綜合分析框架，相較于金融知識(shí)和金融素養(yǎng)而言，對(duì)農(nóng)戶個(gè)體特征的刻畫更為細(xì)致和全面；第二，基于數(shù)字金融視角，在金融能力衡量體系中融入數(shù)字金融元素，并將農(nóng)戶融資行為分為線上和線下兩種基準(zhǔn)模式，更能體現(xiàn)出數(shù)字金融視角下農(nóng)戶金融能力對(duì)融資行為的影響。因此，本文將基于以上方面探究農(nóng)戶金融能力與融資行為間的影響機(jī)制，以期為改善農(nóng)戶融資困境提供依據(jù)。

二、理論分析

農(nóng)戶能否成功融資與金融能力密切相關(guān)。農(nóng)戶融資受到信息不對(duì)稱、交易成本、區(qū)域限制等發(fā)展瓶頸限制（連耀山，2015）。一方面，農(nóng)戶自身存在的認(rèn)知偏差和行為偏差是導(dǎo)致貸款困境的關(guān)鍵原因（王冀寧等，2007）；另一方面，相較城市居民，農(nóng)戶居住地分散且距離金融機(jī)構(gòu)遠(yuǎn)，更容易受到地理排斥（董曉林等，2012）。此外，通過正規(guī)金融機(jī)構(gòu)融資常常面臨手續(xù)復(fù)雜等方面問題，因此部分農(nóng)戶會(huì)因過高的交易成本而主動(dòng)放棄融資，產(chǎn)生需求性信貸約束（程郁等，2009）。再者，因部分農(nóng)戶不了解金融機(jī)構(gòu)的甄選機(jī)制，產(chǎn)生自己不能獲得融資的信念，變成“無信心借款人”。農(nóng)戶和機(jī)構(gòu)間信息不對(duì)稱也導(dǎo)致金融機(jī)構(gòu)因控制風(fēng)險(xiǎn)而削減農(nóng)戶貸款金額，甚至拒絕發(fā)放貸款。這種農(nóng)村金融市場失靈現(xiàn)象是農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)偏向商業(yè)目標(biāo)、實(shí)施排斥行為的后果（程惠霞，2014）。因此，金融能力較強(qiáng)的個(gè)體，更具備融資所需的多種能力和素質(zhì)，也更能做出有效的金融決策（譚燕芝等，2019），可以有效克服信息不對(duì)稱等因素帶來的弊端。在數(shù)字金融廣泛發(fā)展前，線下融資是農(nóng)戶融資的主要手段，這種方式所需的交通費(fèi)用和溝通成本通常較高，而線上融資很大程度上可減少此類交易成本。有學(xué)者在研究家庭消費(fèi)的影響機(jī)制時(shí)發(fā)現(xiàn)，數(shù)字金融可通過緩解信貸約束的方式提高家庭信貸可得性（謝家智等，2020）。因此，出于交易成本考慮，金融能力強(qiáng)的農(nóng)戶更有可能采用線上融資方式。此外，進(jìn)行大額融資的農(nóng)戶為滿足融資需求，通常會(huì)采用線上融資和線下融資相結(jié)合的方式，因此金融能力在直接作用于農(nóng)戶線上融資行為的同時(shí)，也會(huì)帶動(dòng)其線下融資行為。據(jù)此，提出假說一：

H1：農(nóng)戶金融能力對(duì)線上融資方式的偏好程度有顯著正向影響，即農(nóng)戶金融能力越強(qiáng)，越傾向于選擇“僅線上”或“線上+線下”的融資方式。

對(duì)于融資規(guī)模，金融能力強(qiáng)的農(nóng)戶通常具備更高的融資需求，因此具有更大融資規(guī)模，如吳衛(wèi)星等（2019）研究指出金融素養(yǎng)的提高可顯著促進(jìn)家庭負(fù)債行為。此外，提高農(nóng)戶金融能力也可提升融資成功率，因此其線上融資規(guī)模和線下融資規(guī)模均會(huì)增大。據(jù)此，提出假說二：

H2：農(nóng)戶金融能力對(duì)融資規(guī)模有顯著正向影響，即金融能力越高，農(nóng)戶線上融資規(guī)模和線下融資規(guī)模均越大。

具體分析農(nóng)戶金融知識(shí)、金融意識(shí)、金融技能和金融環(huán)境水平對(duì)融資行為的影響：農(nóng)戶金融意識(shí)越強(qiáng)，就越能識(shí)別自身當(dāng)前是否需要融資，需要融資的額度是多少，以及通過何種方式融資，避免因?yàn)榇嬖陬愃啤盁o債一身輕”的傳統(tǒng)思想而主動(dòng)拒絕負(fù)債。如此，農(nóng)戶在面臨資金需求時(shí)就不會(huì)產(chǎn)生畏難心理，而是傾向于通過各種方式融資，以支持創(chuàng)業(yè)或脫離經(jīng)濟(jì)困境。因此，農(nóng)戶金融意識(shí)水平可促進(jìn)農(nóng)戶融資行為。其次，融資行為需要知識(shí)和技能作為基礎(chǔ)，因此農(nóng)戶金融知識(shí)和技能水平越高，對(duì)于融資行為的掌握程度越高，就能更好地利用各種方式融資，減少其在實(shí)施或準(zhǔn)備實(shí)施融資行為時(shí)的主客觀障礙，即減少金融排斥，提高融資需求（張?zhí)枟澋龋?016），并因此擴(kuò)大融資規(guī)模。金融環(huán)境決定著農(nóng)戶融資的部分客觀機(jī)會(huì)成本，當(dāng)農(nóng)戶向銀行等正規(guī)金融機(jī)構(gòu)貸款，因?yàn)椤安涣私馐掷m(xù)”“害怕銀行不貸款給自己”等因素而放棄貸款，抑或是銀行對(duì)貸款群體有“歧視”導(dǎo)致農(nóng)戶不能獲得或只能獲得部分貸款等情況發(fā)生時(shí)，改善農(nóng)戶的金融環(huán)境就顯得十分必要。在金融可及性問題上，尹志超等（2018）分析了其對(duì)家庭信貸約束的影響，發(fā)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)金融可顯著提升家庭信貸可及性，并提升家庭信貸需求。這說明良好的金融環(huán)境有助于農(nóng)戶以較低的成本獲得貸款，進(jìn)而減少融資阻礙，促進(jìn)農(nóng)戶融資。因此，農(nóng)戶金融能力及各維度對(duì)線上融資規(guī)模和線下融資規(guī)模均有正向影響。綜上，提出假說三：

H3：農(nóng)戶金融能力各維度對(duì)融資規(guī)模有顯著正向影響，即金融知識(shí)、金融意識(shí)、金融技能和金融環(huán)境水平的提高均會(huì)增加農(nóng)戶的線上融資規(guī)模和線下融資規(guī)模。

三、數(shù)據(jù)來源與樣本描述性分析

（一）數(shù)據(jù)來源

本文數(shù)據(jù)來自2020年夏季江蘇連云港市農(nóng)戶的調(diào)查。樣本地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平在全國范圍內(nèi)屬于中等水平，可較好代表中等收入地區(qū)農(nóng)戶實(shí)際情況。調(diào)查地區(qū)臨近，避免了資源稟賦和自然條件的差距，具有較好代表性和較高貼合度。調(diào)查中，調(diào)查組通過簡單抽樣方法，隨機(jī)抽取該市所屬同興鎮(zhèn)、四隊(duì)鎮(zhèn)、板浦鎮(zhèn)、新壩鎮(zhèn)、錦屏鎮(zhèn)5 個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)進(jìn)行調(diào)查，在樣本地點(diǎn)再隨機(jī)抽取若干個(gè)村進(jìn)行入戶調(diào)查。調(diào)查過程共發(fā)出399份問卷，經(jīng)篩選后得到285份有效問卷，有效問卷占比71.43%。樣本主要來自于連云港市下灌云和海州兩個(gè)行政區(qū)。

（二）變量選擇

1.融資行為

本文融資行為包括融資方式和融資規(guī)模兩方面。首先按是否使用數(shù)字手段，即是否通過計(jì)算機(jī)或移動(dòng)手機(jī)等媒介操作，將融資方式分為“未曾融資”“僅線上融資”“僅線下融資”和“線上+線下融資”四類，可較好地反映農(nóng)戶對(duì)融資方式的選擇。融資規(guī)模指樣本農(nóng)戶最近3年內(nèi)通過對(duì)應(yīng)的融資方式籌集的資金總額。根據(jù)《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》，我國2019年人均可支配收入為30 733元，因此本文以3萬元作為分界點(diǎn)。其中，“未曾融資”記為0，“3萬元以下”視為小額融資并記為1，“3萬元及以上”視為大額融資并記為2。將融資規(guī)模劃分為三個(gè)等級(jí)可更充分地利用樣本數(shù)據(jù)的信息，提高結(jié)果準(zhǔn)確性。

2.金融能力

參照已有研究，本文的金融能力被劃分為金融知識(shí)、金融意識(shí)、金融技能和金融環(huán)境四個(gè)維度（見表1）。前三個(gè)維度為個(gè)體的內(nèi)在屬性，與金融素養(yǎng)類似，第四個(gè)維度為外在的環(huán)境屬性。金融知識(shí)和金融技能的測度借鑒2013年世界銀行金融能力指標(biāo)體系和《2016升級(jí)版G20普惠金融指標(biāo)體系》。金融知識(shí)包括通貨膨脹、利率、風(fēng)險(xiǎn)、保險(xiǎn)及其他方面的理論性知識(shí)。金融技能考查個(gè)體對(duì)于數(shù)字媒介的了解和操作水平，包括手機(jī)、電腦等工具的使用熟練度，以及線上金融服務(wù)的操作情況。金融意識(shí)指對(duì)金融事物的主觀性態(tài)度、偏好、需求及感知能力，是比世界銀行指標(biāo)“金融態(tài)度”更加全面的指標(biāo)體系，本文將其具體劃分為“融資需求認(rèn)知”“儲(chǔ)蓄傾向”“金融態(tài)度”“政策感知”和“自我認(rèn)知”五個(gè)維度。金融環(huán)境主要考查金融服務(wù)的可獲得性。學(xué)界大部分從消極的角度審視農(nóng)戶金融服務(wù)可獲得性，主要以“金融排斥”為指標(biāo)，集中于農(nóng)戶想要獲得融資所面對(duì)的阻力?；诖?，將金融環(huán)境定義為個(gè)體實(shí)施金融行為的客觀環(huán)境機(jī)會(huì)，并從物質(zhì)可及性、金融可及性（尹志超，2018）兩個(gè)思路進(jìn)行衡量，其中物質(zhì)可及性指農(nóng)戶是否擁有能夠?qū)嵤┙鹑谛袨樗璧墓ぞ呋蛟O(shè)備，包括手機(jī)、電腦、網(wǎng)絡(luò)等擁有情況，金融可及性衡量個(gè)體對(duì)金融產(chǎn)品和服務(wù)的可獲得性，包括所能接觸到的銀行數(shù)量、所遭受的供給型信貸約束（程郁，2009）以及去銀行路程上所需的平均時(shí)間，在變量中分別體現(xiàn)為“常用銀行”“供給型信貸約束”和“地理可及性”。各維度變量的最終取值由對(duì)應(yīng)二級(jí)變量進(jìn)行歸一化（Min-Max標(biāo)準(zhǔn)化）后加總，并且在所有樣本中再次進(jìn)行歸一化后得出。

表1 農(nóng)戶金融能力測評(píng)框架

續(xù)表

3.控制變量

參照其他文獻(xiàn)，本文選取年齡、凈收入、儲(chǔ)蓄、教育程度、家庭規(guī)模、社會(huì)資本和地區(qū)作為控制變量。其中地區(qū)變量指樣本農(nóng)戶所在市下的一級(jí)行政區(qū)。

（三）描述性統(tǒng)計(jì)

如表2所示，對(duì)樣本數(shù)據(jù)初步分析。從戶主特征來看，年齡均值為45.66歲，標(biāo)準(zhǔn)差為10.14，可較好覆蓋大部分年齡階段。戶主普遍學(xué)歷較低，高中畢業(yè)及以下占比約為89%。農(nóng)戶社會(huì)資本均值為0.337，標(biāo)準(zhǔn)差為0.759，表明農(nóng)戶在政府或銀行工作的親戚朋友數(shù)較少。從家庭特征來看，平均每個(gè)家庭有4.5口人，標(biāo)準(zhǔn)差為1.526，即大部分農(nóng)戶家庭人口數(shù)在1～9之間。全年家庭凈收入分布集中在1～3 萬元，明顯小于城市全年家庭凈收入數(shù)據(jù)。從農(nóng)戶儲(chǔ)蓄數(shù)據(jù)來看，有64.91%的農(nóng)戶儲(chǔ)蓄金額較低，不超過3萬元，其余數(shù)額分布較為零散，從3萬元到50萬元不等。

表2 被解釋變量及控制變量描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果

根據(jù)表3，通過對(duì)比樣本農(nóng)戶線上融資規(guī)模和線下融資規(guī)模頻率分布可發(fā)現(xiàn)，線下融資規(guī)模整體高于線上融資規(guī)模。在大額融資領(lǐng)域（3萬元及以上），采用線下融資方式的戶數(shù)是采用線上融資方式的2.36倍，而在小額融資領(lǐng)域（3萬元以下），兩種融資方式的人數(shù)無明顯差異。這可能說明農(nóng)戶在融資時(shí)，各種因素使得較大數(shù)額難以通過線上融資的手段籌得。

表3 樣本農(nóng)戶融資規(guī)模頻數(shù)及頻率分布

金融能力四維度測量的詳細(xì)描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表4 和表5 所示，其中各維度均由若干題項(xiàng)組成，得分按照農(nóng)戶回答正確的個(gè)數(shù)，是否符合客觀實(shí)際情況，以及是否符合理性人假設(shè)進(jìn)行累計(jì)得分，最終對(duì)各維度總分進(jìn)行歸一化得到實(shí)際總分，范圍為[0,100]。由得分頻率分布可見，金融知識(shí)水平分布呈現(xiàn)“左邊高、右邊低”的形態(tài)，說明大部分農(nóng)戶的基礎(chǔ)理論知識(shí)掌握情況較弱。其余三個(gè)維度的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)“中間高、兩邊低”的形態(tài)，數(shù)據(jù)分布可體現(xiàn)出不同農(nóng)戶間各項(xiàng)水平的區(qū)別。

表4 農(nóng)戶金融能力各題項(xiàng)測評(píng)結(jié)果

表5 農(nóng)戶金融能力各維度水平描述性統(tǒng)計(jì)

四、金融能力測度與實(shí)證分析

（一）金融能力測度

1.模型選取和檢驗(yàn)

學(xué)界對(duì)于綜合金融能力的測度，通常使用兩種方法：一種是假定各維度重要性相同，將各個(gè)成分等權(quán)相加得到綜合指數(shù)（Xiao等，2015）。另一種是使用因子分析法得到各變量權(quán)重，然后加權(quán)求和得到綜合指數(shù)（劉國強(qiáng)等，2018）。由于第二種方法在學(xué)界使用頻率較高，且具有更強(qiáng)客觀性，因此采用因子分析法對(duì)金融能力進(jìn)行測度。

2.提取公共因子并旋轉(zhuǎn)

參照劉國強(qiáng)等（2018）、尹志超等（2014）對(duì)因子分析法的使用，所提取的公共因子累計(jì)載荷平方值達(dá)到60%以上即可認(rèn)為包括足量的信息。本文共在標(biāo)準(zhǔn)化變量的基礎(chǔ)上提取9個(gè)公共因子，累積載荷平方值達(dá)63.203%。對(duì)變量進(jìn)行因子旋轉(zhuǎn)可使載荷矩陣中因子載荷的絕對(duì)值向0和1兩個(gè)方向分化，以便于查看各公共因子所主要包含金融能力評(píng)估指標(biāo)的信息，最常用的方法是最大方差正交旋轉(zhuǎn)（Varimax）法。旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣表6所示。

表6 旋轉(zhuǎn)后各成分的因子載荷矩陣

續(xù)表

為得到各因子的經(jīng)濟(jì)含義，本文通過最優(yōu)值歸類的方法選取9個(gè)主成分因子的主要代表變量，即將給定變量歸類于其最大載荷絕對(duì)值對(duì)應(yīng)的因子。由表6可知，“電腦使用”“注冊賬號(hào)”“網(wǎng)絡(luò)擁有”“手機(jī)擁有”“網(wǎng)購方式”和“數(shù)字金融使用”六個(gè)二級(jí)指標(biāo)在公因子1 處有最大的載荷絕對(duì)值，分別為0.853、0.810、0.694、0.651、0.482和0.414?？紤]六個(gè)題項(xiàng)間聯(lián)系，本文將公因子1命名為“數(shù)字工具使用”因子。以此類推，其他因子最大載荷絕對(duì)值對(duì)應(yīng)指標(biāo)及含義如表7所示。

3.計(jì)算綜合得分

以表7 中的各因子旋轉(zhuǎn)載荷平方占9 個(gè)因子總和的比例作為權(quán)重，對(duì)所有因子加權(quán)求和得到Fi，最后，將Fi進(jìn)行百分制歸一化得到最終農(nóng)戶綜合金融能力（Financial Capability，F(xiàn)C）指數(shù)：

應(yīng)用SPSS18.0統(tǒng)計(jì)學(xué)系統(tǒng)進(jìn)行分析,數(shù)據(jù)以(±s)表示,差異性比較用t檢驗(yàn),計(jì)數(shù)資料采用X2檢驗(yàn),P<0.05代表差異具統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

表7 旋轉(zhuǎn)后的因子載荷

采用因子分析法得到的金融能力指數(shù)均值為44.27，中位數(shù)為44.10，可見中位數(shù)和均值差異不大，且偏度計(jì)算為0.15，說明樣本農(nóng)戶的金融能力分布較為均勻，無明顯偏態(tài)。樣本超額峰度（相比標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布峰度的差額部分）為-0.56，標(biāo)準(zhǔn)差為19.41，說明數(shù)據(jù)離散程度適中，農(nóng)戶間金融能力有一定差異。對(duì)金融能力水平分布進(jìn)行Jarque-Bera檢驗(yàn)得到統(tǒng)計(jì)量為4.8341，對(duì)應(yīng)的P值為0.0892，在5%顯著性水平上接受數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布的原假設(shè)，便于進(jìn)一步建模分析。

（二）農(nóng)戶金融能力對(duì)融資行為影響的實(shí)證分析

1.模型選取和檢驗(yàn)

由于融資方式和融資規(guī)模變量均為離散型數(shù)據(jù)，因此本文采用多元Logit模型進(jìn)行分析。

①M(fèi)logit 模型：融資方式變量屬于無序離散變量，取值范圍是0、1、2、3。其中0 代表“未曾融資”；1代表“僅線下”融資；2代表“僅線上”融資；3代表“線上+線下”融資，有：

其中y代表融資方式變量，X=(x1,x2,…,xn)T表示樣本數(shù)據(jù)，β表示系數(shù)向量。

②Ologit模型：融資規(guī)模變量屬于有序離散變量，取值為0、1、2，其中0代表“未曾融資”，即融資規(guī)模為0；1代表借三萬元以下金額；2代表借三萬元或以上金額。首先定義：

其中，θ為在可觀察融資規(guī)模外部施加的端點(diǎn)，用于將3個(gè)融資規(guī)模隔開，滿足θi＜θi+1；y*是無法直接觀測的潛變量。y的條件響應(yīng)概率為：

其中φ函數(shù)為logistics函數(shù)的累積分布函數(shù)，Ologit回歸方程可定義為：

此方程的含義為：對(duì)于給定的分類端點(diǎn)θi，樣本個(gè)體大于與小于此類別概率之比的對(duì)數(shù)值。給定β中的分量大于0時(shí)，對(duì)應(yīng)自變量的增加將會(huì)增加因變量進(jìn)入高級(jí)別組的概率。

以上兩個(gè)模型中，Mlogit模型的被解釋變量為融資行為，核心解釋變量為金融能力，用于檢驗(yàn)假說一。Ologit模型的被解釋變量為融資規(guī)模，核心解釋變量為金融能力或其四維度（金融知識(shí)、金融意識(shí)、金融技能和金融環(huán)境），分別用于檢驗(yàn)假說二和三。兩模型的控制變量相同，包括年齡、受教育程度、凈收入、儲(chǔ)蓄、社會(huì)資本、家庭規(guī)模和地區(qū)。

對(duì)于有序Logit模型，為保證其多個(gè)子回歸方程中自變量的系數(shù)相同，需要平行性檢驗(yàn)。通常檢驗(yàn)方法有得分（Score）檢驗(yàn)、Wald檢驗(yàn)及似然比檢驗(yàn)。以上檢驗(yàn)的原假設(shè)均為模型滿足平行性，若P值大于0.05，則通過平行性假設(shè)檢驗(yàn)。對(duì)下文模型（2）至（5）進(jìn)行平行性檢驗(yàn)，結(jié)果顯示模型（2）（4）（5）均通過三種檢驗(yàn)，模型（3）的似然比檢驗(yàn)P值為0.08＞0.05通過檢驗(yàn)；得分檢驗(yàn)和Wald檢驗(yàn)的P值分別為0.046 和0.047，略小于0.05?？紤]到Ologit 模型對(duì)平行性檢驗(yàn)的結(jié)果具有一定寬容度，當(dāng)P值略小于0.05時(shí)，仍可接受模型的估計(jì)結(jié)果，因而模型有效。

2.回歸結(jié)果分析

表8顯示：模型（1）為農(nóng)戶金融能力對(duì)融資方式的影響檢驗(yàn)結(jié)果。其中金融能力變量在子模型①中不顯著，說明農(nóng)戶金融能力對(duì)其選擇線下融資方式無顯著影響。傳統(tǒng)融資方式對(duì)農(nóng)戶自身要求較低，具有不同金融能力的農(nóng)戶均有機(jī)會(huì)接觸到線下融資渠道，因此在采用線下融資行為的概率上無顯著差異。由于本文的金融能力測評(píng)框架含有較多數(shù)字金融元素，農(nóng)戶金融能力強(qiáng)就意味著其對(duì)數(shù)字工具的使用更加熟練，對(duì)各種數(shù)字金融產(chǎn)品和服務(wù)也更加了解，因此會(huì)傾向于選擇線上融資，同時(shí)也會(huì)一定程度上減少農(nóng)戶線下融資行為的選擇概率，呈現(xiàn)出一種“替代效應(yīng)”。此外，金融能力強(qiáng)的農(nóng)戶也一般具有更大融資需求，因此在增加線上融資行為選擇概率的同時(shí)，也會(huì)連帶增加線下融資行為的選擇概率，呈現(xiàn)出一種“財(cái)富效應(yīng)”?！疤娲?yīng)”和“財(cái)富效應(yīng)”大致相抵，就會(huì)導(dǎo)致金融能力對(duì)線下融資行為選擇概率的影響不顯著。事實(shí)上，在下文的分析中可發(fā)現(xiàn)金融能力對(duì)農(nóng)戶融資行為的影響主要體現(xiàn)在融資規(guī)模上。金融能力變量在子模型②和③中顯著，影響系數(shù)分別為0.0455和0.0256，說明農(nóng)戶金融能力越強(qiáng)，越傾向于選擇“僅線上”或“線下+線上”融資方式。線上融資兼有手續(xù)成本較低和操作門檻較高的特點(diǎn)，金融能力強(qiáng)的農(nóng)戶可熟練掌握線上融資的操作流程，因而會(huì)更多地使用線上融資方式。金融能力較低的農(nóng)戶則面臨數(shù)字工具使用上的壁壘，存在融資難的情況，一般只能采用線下融資方式，假說一得證。

表8 農(nóng)戶金融能力對(duì)融資行為影響的回歸結(jié)果

模型（2）和（3）為農(nóng)戶金融能力對(duì)線上融資規(guī)模和線下融資規(guī)模的影響檢驗(yàn)結(jié)果。金融能力變量分別在1%和5%水平上顯著，系數(shù)分別為0.0266 和0.0181，說明金融能力對(duì)農(nóng)戶的線上融資規(guī)模和線下融資規(guī)模均有顯著正向影響。農(nóng)戶金融能力越強(qiáng)，各數(shù)字平臺(tái)使用能力越強(qiáng)，也更了解各種數(shù)字融資工具、金融服務(wù)，有良好的風(fēng)險(xiǎn)承受能力，因此，線上融資規(guī)模就會(huì)越大。此外，金融能力強(qiáng)意味著農(nóng)戶具有更全面的知識(shí)，更高的操作能力和心理承受能力，以及更寬松的借貸環(huán)境，因此線下金融機(jī)構(gòu)也很少有對(duì)此類農(nóng)戶的排斥現(xiàn)象，更愿意發(fā)放貸款，使得農(nóng)戶線下融資規(guī)模越大。據(jù)此，假說二得證。

模型（4）和（5）為農(nóng)戶金融能力四維度對(duì)融資規(guī)模的影響檢驗(yàn)結(jié)果。農(nóng)戶金融意識(shí)對(duì)線上融資規(guī)模和線下融資規(guī)模均呈現(xiàn)1%水平顯著的正向影響，系數(shù)分別為0.308和0.332，說明農(nóng)戶金融意識(shí)越強(qiáng)，線上融資規(guī)模和線下融資規(guī)模越大。想要完成融資，首先需要準(zhǔn)確識(shí)別自身融資需求，還要準(zhǔn)確把控融資風(fēng)險(xiǎn)和相關(guān)政策規(guī)范。因此，金融意識(shí)是農(nóng)戶融資的主要影響變量，對(duì)農(nóng)戶融資起到關(guān)鍵作用。農(nóng)戶金融技能水平對(duì)線上融資規(guī)模有著5%水平顯著的正向影響，對(duì)線下融資規(guī)模影響不顯著。究其原因，金融技能主要針對(duì)線上融資，線下融資較少涉及技能操作，更多的是交通和手續(xù)上的成本。金融知識(shí)對(duì)農(nóng)戶線上融資規(guī)模和線下融資規(guī)模均無顯著影響。這可能是因?yàn)榻鹑谥R(shí)只代表了農(nóng)戶對(duì)基本金融常識(shí)的了解，對(duì)于實(shí)際的融資操作和規(guī)模無直接影響，而能否將知識(shí)內(nèi)化并運(yùn)用于實(shí)際操作，使得金融意識(shí)和金融技能水平提升，才是農(nóng)戶能夠成功融資的關(guān)鍵。對(duì)于金融環(huán)境而言，變量不顯著，其原因一方面可能是樣本農(nóng)戶的選取范圍較小，數(shù)據(jù)存在局限性，導(dǎo)致數(shù)字金融發(fā)展的地域差異性較小，金融環(huán)境同質(zhì)化程度高。另一方面，對(duì)于線下融資而言，樣本數(shù)據(jù)顯示大部分農(nóng)戶在融資時(shí)傾向于親友借貸，只有約三分之一的農(nóng)戶傾向于正規(guī)金融機(jī)構(gòu)，不能較好地反映金融機(jī)構(gòu)對(duì)農(nóng)戶的排斥。因此，金融環(huán)境對(duì)線下融資行為的影響不顯著。綜上，金融能力四維度中的金融意識(shí)和金融技能兩個(gè)維度對(duì)融資行為起主要作用，在不同程度上對(duì)農(nóng)戶線上融資規(guī)?；蚓€下融資規(guī)模產(chǎn)生影響，其他維度的影響則不顯著，假說三得證。

五、穩(wěn)健性檢驗(yàn)

一般研究通常將融資規(guī)模視為二分類變量，但如果原始樣本是多分類，手動(dòng)減少分類會(huì)損失大量原始信息。本文為檢驗(yàn)分類數(shù)對(duì)結(jié)果的影響，將線上融資規(guī)模和線下融資規(guī)模兩個(gè)被解釋變量分別劃分為二分類變量。對(duì)線下融資規(guī)模變量而言，0代表過去三年內(nèi)沒有進(jìn)行過線下融資，1代表過去三年內(nèi)進(jìn)行過線下融資；線上融資規(guī)模變量亦然。核心解釋變量和控制變量與之前相同，并對(duì)樣本進(jìn)行二元Logit回歸。

結(jié)果如表9所示，模型（6）（7）（8）顯示金融能力、金融意識(shí)和金融技能系數(shù)仍然在5%顯著性水平上為正。由模型（9）可知，金融意識(shí)仍在1%顯著性水平上為正。金融環(huán)境系數(shù)的P值由原來的0.197（t=1.29）降低到0.092（t=1.68），在5%顯著性水平的雙側(cè)檢驗(yàn)上仍然不顯著。因此，小范圍的模型改動(dòng)對(duì)回歸結(jié)果無顯著影響，說明本文回歸結(jié)果具有良好的穩(wěn)健性。

表9 二元Logit模型下農(nóng)戶金融能力對(duì)融資規(guī)模影響的回歸結(jié)果

六、結(jié)論與政策建議

（一）結(jié)論

本研究基于數(shù)字金融視角和金融能力理論框架，采用因子分析法構(gòu)建金融能力測度模型，并使用多元Logit模型分析農(nóng)戶金融能力對(duì)融資方式和融資規(guī)模的影響，得出以下主要結(jié)論：第一，農(nóng)戶金融能力對(duì)“僅線上”和“線上+線下”融資方式的選擇有顯著正向影響，而對(duì)“僅線下”融資方式的影響不顯著。第二，農(nóng)戶金融能力對(duì)其線上融資規(guī)模和線下融資規(guī)模均有顯著正向影響，即金融能力越高農(nóng)戶融資規(guī)模越大。第三，農(nóng)戶金融意識(shí)對(duì)線上融資規(guī)模和線下融資規(guī)模均有顯著正向影響；金融技能對(duì)線上融資規(guī)模有顯著正向影響，對(duì)線下規(guī)模影響不顯著；金融知識(shí)和金融環(huán)境對(duì)融資規(guī)模作用不顯著。

（二）政策建議

根據(jù)以上結(jié)論，為進(jìn)一步緩解農(nóng)戶融資困難，本文認(rèn)為可從提升金融能力和發(fā)展數(shù)字金融兩個(gè)角度入手，并形成以下三條具體建議。

第一，健全金融能力培養(yǎng)體系，落實(shí)農(nóng)村基層培養(yǎng)任務(wù)。為提升農(nóng)戶金融能力水平，應(yīng)統(tǒng)籌推進(jìn)農(nóng)村金融能力培養(yǎng)工作，提供制度及財(cái)政保障，使金融能力教育普及工作有序開展。地方各級(jí)政府據(jù)各地農(nóng)戶金融能力實(shí)際情況制定《農(nóng)村金融能力提高規(guī)劃》，明確金融能力教育的目的與標(biāo)準(zhǔn)，設(shè)立階段性目標(biāo)和查驗(yàn)計(jì)劃。由于金融意識(shí)的增強(qiáng)離不開金融知識(shí)的增長，在具體落實(shí)層面，政府應(yīng)注重金融知識(shí)的普及和宣傳，潛移默化地提升農(nóng)戶金融意識(shí)水平。此外，政府還應(yīng)加強(qiáng)農(nóng)戶金融技能的培訓(xùn)，幫助農(nóng)戶使用并適應(yīng)線上融資平臺(tái)。具體而言，可以整合高校、企業(yè)等社會(huì)力量，劃分責(zé)任區(qū)，聘請(qǐng)金融相關(guān)領(lǐng)域的專家定期為其責(zé)任區(qū)內(nèi)的農(nóng)戶進(jìn)行金融知識(shí)、技能等方面培訓(xùn)，同時(shí)加強(qiáng)金融機(jī)構(gòu)基層網(wǎng)點(diǎn)員工的培訓(xùn)，為農(nóng)戶在融資過程中遇到的各種問題提供專業(yè)服務(wù)，以提高農(nóng)戶融資成功率，使得農(nóng)戶有能力按照自身需求成功實(shí)施融資行為。

第二，完善農(nóng)戶信息數(shù)據(jù)庫，統(tǒng)一金融能力指標(biāo)體系。在農(nóng)戶信用數(shù)據(jù)不全面的大背景下，可聯(lián)合各大企業(yè)和政府部門，打破數(shù)據(jù)壁壘，推進(jìn)數(shù)字普惠金融發(fā)展，建立農(nóng)戶金融能力統(tǒng)一評(píng)估體系和數(shù)據(jù)庫，并以此作為績效評(píng)價(jià)和動(dòng)態(tài)監(jiān)管的依據(jù)，使政策實(shí)施更具針對(duì)性。在此前提下，責(zé)任機(jī)構(gòu)以提升農(nóng)戶綜合金融能力為總體目標(biāo)，定期抽樣評(píng)估農(nóng)戶金融能力，持續(xù)跟蹤金融知識(shí)教育普及和金融技能培訓(xùn)情況，實(shí)時(shí)反饋并進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整，總結(jié)經(jīng)驗(yàn)，保障培養(yǎng)任務(wù)平穩(wěn)推進(jìn)。

第三，充分利用新興媒體平臺(tái)，多樣化金融能力提升方式。農(nóng)村基層在推進(jìn)農(nóng)戶金融能力培養(yǎng)進(jìn)程時(shí)，可結(jié)合農(nóng)戶易于接受的傳播方式，利用短視頻、公眾號(hào)等新媒體平臺(tái)，以趣味金融案例的形式講解金融知識(shí)，除了幫助農(nóng)戶了解基本的金融概念、樹立金融風(fēng)險(xiǎn)防范意識(shí)外，還能讓農(nóng)戶對(duì)金融產(chǎn)生興趣，進(jìn)而使得農(nóng)戶產(chǎn)生主動(dòng)學(xué)習(xí)的習(xí)慣。此外，可建立統(tǒng)一的線上金融教育平臺(tái)，或者將其集成為“國家反詐騙中心”APP專項(xiàng)模塊。平臺(tái)除了進(jìn)行金融知識(shí)宣傳外，還應(yīng)著眼于農(nóng)戶金融技能培訓(xùn)，并與金融機(jī)構(gòu)、金融監(jiān)管機(jī)構(gòu)、公安部門等合作，深入移動(dòng)終端建設(shè)，培養(yǎng)農(nóng)戶定期、持久學(xué)習(xí)的習(xí)慣，激勵(lì)其主動(dòng)學(xué)習(xí)金融知識(shí)，形成良性循環(huán)。