王雅婧， 李 耀， 薛煜民， 黄惠春

(南京农业大学金融学院，江苏南京 210095)

十九大报告指出，我国将在21世纪中叶实现农业农村现代化的目标，金融是推动我国经济社会发展的重要力量。但是与城镇金融市场相比，当前我国农村金融市场与体系发展较落后，因此我国农村金融市场体系有待进一步完善。截至2020年末，我国金融机构各项贷款余额172.75万亿元，但是农户贷款余额和农业贷款余额却分别只有11.81万亿、4.27万亿元(数据来源于中国人民银行官网)，仅分别占各项贷款总余额比例的6.84%、2.47%。一方面，抵押物的缺乏、与金融机构之间的信息不对称以及农业生产具有低收益和高风险的特征，导致正规金融机构向农村家庭放贷的意愿不足，难以满足广大农村家庭的资金需求。另一方面，因为缺乏外部约束，当前农村非正规金融市场大发展还存在一定的道德风险和利率风险，这不仅损害了广大农村居民的合法权益，也引发了一系列社会问题，造成了极为负面的影响。现有研究分别从个体、家庭特征以及金融生态环境等角度分析影响农村家庭借贷行为的因素，然而，互联网基础设施的不断完善不仅拓展了居民获取信息的渠道，也对居民的思想观念和行为模式产生了深远影响，特别是在信息匮乏的农村地区。互联网的普及不仅在宏观层面上推动了普惠金融的发展[1]，也在微观层面上为家庭提供了全新的信息获取渠道，给农村居民带来额外收入、拓宽社会互动、缓解信贷约束[2-6]。但农村家庭借贷不仅与信息渠道有关，更因借贷来源不同而存在差异。目前正规和非正规金融机构共存的现象，普遍存在于我国广大的农村地区[7]。陈鹏等认为，我国约有70%的农村居民存在融资需求，且更偏向于“内源融资”，当农村居民的“内源融资”无法满足需求时，便会开始寻找便捷、廉价的“外源融资”[8]。但当农村居民资金需求的数额较庞大时，则会求助正规金融机构[9-10]，而当农村居民由于缺乏抵押无法从正规金融机构获得借贷时，便会倾向于选择民间借贷渠道。目前鲜有研究关注互联网信息渠道对农村家庭借贷行为的影响是否会因借贷类型的不同而存在差异，同时也鲜有研究关注互联网信息渠道对农村家庭借贷行为的作用机制，因此，本研究基于2014—2018年北京大学中国家庭追踪调查(CFPS)中5 393户农村家庭的调查数据进行实证分析，探究互联网信息渠道对不同类型农村家庭借贷行为的影响及其影响机制，并通过异质性分析进一步探讨互联网信息驱动对不同借贷类型、不同类型主体借贷行为的影响，对增强农户自我发展能力、促进农村经济发展具有重要作用。

1 理论分析与研究假设

本研究将农村家庭参与借贷行为的过程分为借贷动机、借贷渠道、借贷获得3个步骤。借贷动机即农村家庭进行借贷的动因，可能受家庭财务状况、未来规划、风险认知等因素影响；借款渠道主要分为银行正规借贷与民间非正规借贷；借贷获得主要用来体现借贷的可得性，即借款的成功率。互联网信息渠道能够具体作用于农村家庭借贷过程的3个步骤(图1)。

互联网信息渠道能够通过扩大农村家庭的信息来源和改善居民的风险认知，从而引导信息闭塞、风险态度保守的农村家庭产生借贷的动机[11]。通过互联网信息渠道，农村居民能够突破原有的封闭环境，及时获知信息，并利用信息在生产生活中的多个方面进行决策，降低不确定性，从而缓解农村居民厌恶的风险态度，互联网信息渠道的使用频率越高，对农村居民风险态度的正向促进作用就越显著[12]。如2020年在网络上饱受争议的“蚂蚁花呗”广告，用温馨的画面和广告词为借贷行为赋予良好的寓意，降低了现有用户对借贷行为的心理戒备，使得用户在面临信贷约束时能够坦然申请信贷，该影响对于缺乏金融知识的农村居民尤为奏效。因此，提出以下假设：H1，互联网信息渠道能够扩大农村家庭的信息来源，显著促进农村家庭借贷；H2，互联网信息渠道能够显著改善风险厌恶型农村居民的风险认知，显著促进农村家庭的借贷行为。

在具体的作用路径方面，互联网信息渠道可以扩大信息来源、提升社会资本、增加家庭收入，从而影响农村居民家庭的借贷渠道和借贷可得性。首先，互联网渠道可以让潜在用户了解参与借贷的途径，拓展潜在用户参与借贷的渠道。一方面，信息搜寻能力的提高让农村居民能够更加便捷、便利地获得金融服务，足不出户通过网络就能直接申请信贷或进行金融投资，成为金融服务的获得者与受益者；另一方面，信息获取成本的降低有助于农村居民更好地了解信贷的流程，降低农村居民对于借贷的心理门槛，也有助于对各类信贷的信息进行比对和筛查，方便农村居民作出适合家庭实际情况的信贷决策，有效提高农村居民的借贷概率。其次，互联网信息渠道通过提升农村家庭的社会资本水平来影响农村家庭的借贷渠道。互联网凭借自身社会濡染和同群效应的互动功能[13]，为农村居民提供全新的社交形式，加强农村邻里亲戚之间的往来，继而提升家庭的社会资本。研究表明，社会资本会促进农村居民获得正规和非正规借贷[14-15]。一方面，社会资本在为农村家庭提供“隐形的抵押物”的同时，也有利于帮助正规金融机构鉴别客户质量[16]，这使得农村家庭更容易获得正规借贷；另一方面，我国农村社会是一个以亲缘关系为基础的社会，农村中存在包括舆论、民俗约定、道德伦理等在内的传统范例，对于保证农村居民按时偿还民间借贷起到较强的约束作用，当农村居民拥有较强的社会网络和社会资本时，其在遭遇信贷约束时就越能够向更多社会关系网络上的人求助，获得民间借贷的可能性也会大大增加。因此，互联网信息渠道所具有的社交、娱乐等功能可以帮助农村家庭更好地构建社会网络，进而影响农村家庭的借贷行为。最后，在借贷获得方面，互联网信息渠道主要通过提升农村家庭的社会资本水平和总收入水平来提高家庭成功申请借贷的可能性。一方面，互联网信息渠道可以拓宽农村居民的社会资本，不仅能够弥补农村居民缺乏抵押品的劣势，且对农村居民的行为产生道德约束；另一方面，互联网信息渠道能够让农村家庭更方便地接触到互联网理财产品，推动农村居民家庭收入的增长[17]，从而向金融机构或他人传递具有还款能力的信号，提高信贷可得性。因此，提出以下假设：H3，社会资本和家庭收入在互联网信息渠道与农村家庭借贷行为之间起正向中介作用。

2 数据说明、变量选择与模型设计

2.1 数据来源

本研究主要使用2014、2016、2018年中国家庭追踪调查数据(CFPS)，该调查是北京大学中国社会科学调查中心实施的具有全国代表性的大型微观入户调查，旨在通过跟踪收集个体、家庭、社区3个层次的数据，反映中国社会、经济、人口、教育和健康的变迁，涵盖了中国27个省(市、区)(不含香港特别行政区、澳门特别行政区、台湾省、西藏自治区、青海省、内蒙古自治区、宁夏回族自治区)。该数据库包括个体和家庭社会经济信息，有较详细的家庭经济活动、社会交往、人口统计等数据。本研究参照已有研究成果，整理相关数据，剔除相关变量存在无效值和缺失值的家庭，控制户主(家庭的财务决策人)是年龄为18岁以上且具有民事行为能力的个体，最终获得5 393户农村家庭的数据。

2.2 变量与描述性统计

2.2.1 因变量 借鉴有关借贷行为的定义[18]，以银行借贷与民间借贷作为本研究的2个因变量，其中银行借贷对应CFPS问卷“为购买或建造、装修住房，您家是否有没还清的银行贷款？”和“除了房贷外，您家现在是否有其他没有还清的银行贷款？”2个问题，民间借贷对应问卷“为购买或建造、装修住房，您家是否向亲戚朋友或银行以外的其他组织或个人(如民间信贷机构)借款？”和“除购房或建房借款外，您家是否因其他原因欠亲戚朋友或银行以外其他组织或个人(如民间信贷机构)的钱没有还清？”2个问题。没有发生对应借贷行为时，该变量为0，发生对应借贷行为时，该变量为1。

2.2.2 自变量 本研究利用CFPS问卷中“手机和网络模块”部分中的一些问题，这些问题表示不同信息渠道对于受访者的重要程度，“互联网”和“手机短信”等新兴信息获取渠道，也包含“电视”“报纸杂志”“广播”等传统信息获取渠道，还有“他人转告”等人际网络信息渠道。受访者根据自身对这6种信息渠道重要性的主观评价进行打分，分别赋值1～5分，问题与问题之间相互独立、互不干扰，受访居民可以根据自己的实际情况对各信息渠道分别进行评分，数值越大代表越重视，意味着该信息渠道在受访居民获取信息过程中发挥的作用越重要。参考张猷星等的研究成果[19]，假定如果家庭中的个体对某种信息渠道的重视程度≥4分，则认为此信息渠道在该个体获取信息的过程中发挥了重要作用，是重要的信息渠道。本研究着重探究的对象是整个家庭所处的信息环境，考虑到家庭内部的信息分享相较外界更加通畅，家庭成员彼此之间的信息交换及时且迅速，会对家庭整体的决策产生影响，当家庭中具有民事行为能力的个体受某种信息渠道影响时，随着家庭成员相互之间的信息交流，整个家庭的信息环境就会改变。因此，本研究定义若某种信息渠道得到家庭中的户主或其他人的认可，即认为该信息渠道对家庭而言十分重要，所以1个家庭可同时存在多个主要的信息渠道。

2.2.3 控制变量 基于已有的国内外相关研究，本研究将“最了解家庭财务情况的人”作为户主，户主的个体特征决定了他的行为模式，而家庭层面的因素也会影响到户主的财务决策。因此，分别从个人和家庭2个层面来控制所有可能影响家庭借贷行为的因素。其中个人层面的控制变量包括年龄、性别、婚姻情况、宗教信仰、政治面貌、受教育程度和健康状况；家庭层面的控制变量包括房产是否自有、人均收入、家庭人数、创业与否、社会资本和借款被拒经历(包括银行借款被拒和民间借款被拒)。其中农村家庭的社会资本变量参照已有研究成果，用“家庭当年人情礼节支出”的对数进行衡量(表1)。

2.3 模型设计

本研究将是否参与借贷(Y)作为因变量，因变量是虚拟变量，参与借贷为Y=1，未参与为Y=0，由此构建Probit模型。其中：Y1表示是否获得银行(正规)借贷；Y2表示是否获得民间(非正规)借贷。

假设Y*是由Y*=α+βX+μ决定的不能被直接精确观测的潜变量，当Y*>0时，Y=1，农村家庭获得借贷；当Y*<0时，农村家庭未获得信贷。假设μ服从标准正态分布，且独立于X。此时，探究信息渠道对农村家庭借贷行为影响的二元Probit离散选择模型为

P(Y=1|X=x)=P。

具体模型形式如下：

表1 变量定义与描述性统计分析

Y=α+β×information+γ×x+ε；

ξ～N(0,1)。

式中：Y表示农村家庭获得借贷的情况；information表示农村家庭信息渠道情况，考虑到信息获取模式改变对农村居民行为模式变化的作用过程往往需要一定的时间，所以本研究利用2016年的数据构建核心自变量，将自变量滞后，使模型可以更准确地反映自变量对因变量的影响；x表示控制变量。

3 实证结果与分析

3.1 信息渠道对农村家庭借贷行为的回归

根据上述模型设置，本研究采用Probit模型探究互联网信息渠道对农村居民借贷行为的影响。相关模型的回归结果见表2，模型(2)和模型(4)加入家庭其他的信息渠道情况。根据模型(1)和模型(2)可知，不管是否对其他信息渠道变量加以控制，互联网信息渠道对农村家庭参与银行借贷在1%统计水平上都有显著的正向影响，说明互联网信息渠道扩大了农村居民的信息来源，通过信息效应使得农村居民能够更容易接触和了解银行借贷，并参与到其中来。在银行广泛发展科技金融的背景下，其各项业务逐渐与互联网紧密结合，信息效应也逐步放大。而传统的信息渠道如报纸、广播、他人转告对农村家庭参与银行借贷没有显著相关关系，这是因为农民无法通过传统的信息渠道有效选择对自己有用的信息，这使得农村居民从传统信息渠道获得的信息十分有限，且目前科技金融专注于网络平台，依赖传统信息渠道的农村家庭无法享受到科技金融的便利。

模型(3)和模型(4)揭示了信息渠道对民间借贷的影响，互联网信息渠道在1%统计水平上对农村家庭参与民间借贷行为有显著正向影响，对于农村居民而言，互联网能够拉近亲戚之间的距离，尤其是在一些欠发达地区，交通不便导致亲友间往来减少，而互联网带来的便捷社交，使得距离不再是问题，这也促使民间借贷产生。报纸和他人转告分别在1%、5%统计水平上对农村家庭参与民间借贷行为产生影响，可能是因为在农村以报纸杂志为主要信息渠道的往往是一些知识分子，信息来源较开阔，而以他人转告为主要信息渠道的农村家庭，一般存在较强的亲缘关系，这些都有助于家庭选择民间借贷。值得关注的是，电视这种信息渠道在1%统计水平上对农村家庭参与民间借贷有显著负向影响，可能的原因是电视和互联网作为农村当前最主要的信息渠道，两者之间可以相互替代，引致挤出效应。因此假设1得证。

表2 信息渠道对农村家庭借贷行为的回归结果

对于控制变量，户主年龄对于农村家庭银行借贷和民间借贷行为的负向影响均在1%统计水平上显著，即随着家庭财务决策人年龄的增大，家庭会尽量避免负债，以降低借贷的概率；房产持有、借款被拒经历、社会资本与家庭人数在1%统计水平上对农村家庭的借贷行为有显著的正向作用；教育对于民间非正规信贷行为有显著的抑制作用，而宗教信仰恰恰相反，会促进非正规信贷行为；政治面貌和家庭创业分别在10%、1%统计水平上促进银行借贷的发生，因为党员和企业主相对其他群体自身金融素养较高，更有可能申请和取得银行贷款。

3.2 内生性讨论

在上述实证分析中，虽然本研究控制了可能会对家庭借贷行为造成潜在影响的因素，以缓解因遗漏变量而导致的的内生性问题。本研究还采用提前一期农村家庭的信息渠道作为自变量，该变量主要受制于农村地区移动设备普及情况和互联网基础设施建设水平等外生因素，而当前家庭信贷决策是否会对信息渠道的选择产生影响尚缺乏可靠的证据，有助于缓解实证研究反向因果的内生性问题。但是为了进一步缓解因双向因果关系导致的实证结果偏误，本研究参考了周广肃等的研究成果[13]，采用农村家庭户主2016年是否上网的调查数据来构造本研究的工具变量，户主是否上网能够直接影响到家庭主要信息渠道的选择，而是否上网对于家庭借贷行为没有明显的作用路径。该工具变量结合了CFPS问卷中“您是否手机上网”和“您是否计算机上网”2个问题，若户主采用手机上网或计算机上网，则该变量等于1，否则等于0(表3)。

表3 IVprobit模型回归结果

由表3可知，在缓解双向因果关系后，互联网信息渠道对银行借贷和民间借贷的影响仍显著为正，且实证结果通过了Wald test检验，IVprobit模型第一阶段回归的F值大于10，通过弱工具变量检验，说明“家庭是否上网”是有效的工具变量，这也进一步验证了互联网信息渠道能够显著促进农村家庭的借贷行为，且互联网信息渠道对于银行借贷的影响大于民间借贷。

3.3 异质性分析

农村居民保守的风险态度一直是众多学者研究的课题。由于传统因循守旧思想观念的影响，农村居民对于风险的厌恶会阻碍借贷行为的发生，不利于农村社会资金的周转以及农村经济的发展。因此，如何改善农村居民保守的风险态度值得关注。在以下模型中，本研究利用CHFS调查问卷“行为与精神状态”模块中5个风险测试问题的回答对农村居民进行1～5分的评级。为了方便统计，将得分为1～2分的居民分类为风险厌恶型居民，得分为3～5分的居民分类为风险偏好型居民。由于户主是最终的财务决策人，家庭的借贷决策由户主来付诸行动，因此，本研究主要按户主的风险偏好对样本家庭进行分类，模型实证结果见表4。由模型(7)、模型(8)可知，互联网信息渠道在1%统计水平上对风险厌恶型农村居民参与银行借贷行为有显著的促进作用，但对风险偏好型居民没有显著影响；同理，在模型(9)、模型(10)的回归中，互联网信息渠道对于民间借贷的影响也得到类似的结果。总体来说，互联网信息渠道对原本就是风险偏好型的人没有显著影响，因为这类群体在日常生活中的财务策略较激进，不易受其他信息渠道影响。而相应地，互联网信息渠道能够显著促进风险保守的人参与借贷，且相较于民间借贷而言，对银行借贷的促进作用更加明显。一方面，互联网信息渠道可以提升风险厌恶群体借贷的可及性，让其能够更容易接触到信贷；另一方面，互联网信息渠道也弱化了人们对于借贷行为的感知，如随着蚂蚁花呗等互联网金融产品的普及，农村家庭在面临资金困难时，借贷不再是一种难以启齿的选项，从这方面来看，互联网从另一种角度改善了风险厌恶型农村居民内在的风险认知，有助于推动借贷行为，因此“假设2”得证。

3.4 作用机制检验

上述分析验证了互联网信息渠道会显著促进农村家庭参与借贷行为，且对银行借贷的促进作用显著高于民间借贷，有助于引导居民参与正规金融市场。为了进一步厘清互联网信息渠道对农村借贷行为影响的作用机理，本研究将检验互联网信息渠道xd是否通过增加农村家庭的社会资本和提高农村家庭的收入，从而促进家庭参与借贷行为，即互联网信息渠道影响家庭借贷行为的过程中是否存在中介效应。

表4 基于居民不同风险态度的回归

本研究利用逐步检验法进行中介效应的检验，具体模型如下

Y=cX+ε1；

(1)

M=αX+ε2；

(2)

Y=c′X+bM+ε3。

其中：X表示自变量；Y表示因变量；M表示中介变量。回归结果见表5。

表5 中介效应回归结果

由表5可知，系数a、b、c的值均显著，且系数c′的值要小于系数c，说明中介效应显著，而系数c′也显著，因此社会资本在互联网信息渠道对农村家庭借贷行为的影响中起到部分中介效应。社会资本对银行借贷的中介效应在总效应中的占比为3.88%，低于其对民间借贷的中介效应在总效应中的占比7.15%，说明社会资本对于民间借贷的中介作用要大于银行借贷。

对家庭收入的中介效应回归结果中，家庭收入在互联网信息渠道对农村家庭银行借贷行为的影响中起到部分中介效应，且中介效应在总效应中的占比高达16.59%，而在对民间借贷行为的影响中不存在中介作用，这也验证了收入高的家庭更有可能获得银行信贷，而民间借贷更多依靠亲缘关系，受家庭收入影响不大。综上，“假设3”得证。

4 结论与启示

互联网信息渠道通过其快速的传播速度所带来的低成本、高质量的信息来影响农村家庭的借贷行为，本研究利用2014—2018年的3期CFPS数据，实证检验互联网信息渠道对农村家庭借贷行为的影响，并分析其影响机制和对银行借贷、民间借贷的异质性影响，得出如下结论：第一，互联网信息渠道能够促进家庭借贷，对银行借贷的促进作用更明显。第二，在异质性研究中，互联网信息渠道对风险厌恶型农村居民参与银行借贷与民间借贷行为有显著的促进作用，但对风险偏好型居民没有显著的影响。第三，社会资本和家庭收入在互联网信息渠道影响农村家庭借贷行为过程中起到部分中介作用；家庭收入仅对银行借贷有中介作用，而对民间借贷没有显著的中介效应，可见，互联网信息渠道带来的家庭收入提升仅能增加农村家庭获得正规信贷的概率，对于民间借贷的影响路径不明确。

综上，本研究得到以下启示：首先，加强农村网络基础设施建设，降低互联网服务的使用成本，加快智能设备、物联网等信息技术与农村生产生活融合，切实提高农村地区的网络普及率，使公众有网可上。其次，加强对数字金融和科技金融创新相关激励制度的建设，加快完善农村金融数据的采集和共享，推进政府与金融机构数据共享的协同机制。再次，政府应同时加强农村的基础教育与金融教育，完善农村教育的内容框架，借助互联网的渠道引导农村居民广泛参与互联网学习，提升自身的综合竞争力。最后，提高互联网金融服务的适配性。各大金融机构应根据农村地区经济社会发展的实际需要，深入了解农村居民的借贷需求特点和当前金融服务存在的问题和不足，积极对接农村家庭的资金借贷需求，努力提高农村地区金融服务的质量。