農(nóng)戶通過互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)進(jìn)行貸款以及貸款規(guī)模的影響因素實(shí)證分析

楊儒君 劉紅軍

摘要：互聯(lián)網(wǎng)借貸打破了傳統(tǒng)貸款門檻高、手續(xù)繁雜、缺乏有效抵押、獲批率低等問題，為解決農(nóng)戶資金短缺、提升農(nóng)戶獲取貸款的可能性提供了全新方案。運(yùn)用我國(guó)10?。▍^(qū)）1 000戶農(nóng)戶問卷調(diào)查的數(shù)據(jù)，總結(jié)農(nóng)戶通過互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行融資的現(xiàn)狀，將互聯(lián)網(wǎng)金融與農(nóng)戶借貸行為相結(jié)合，借助雙欄模型對(duì)農(nóng)戶通過互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)進(jìn)行借貸的行為及規(guī)模的影響因素進(jìn)行研究。結(jié)果表明，目前農(nóng)戶通過互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行貸款的比例并不高，且各解釋變量對(duì)貸款概率和貸款金額的影響存在較大差異。因此，從加強(qiáng)農(nóng)村地區(qū)互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、加大對(duì)農(nóng)戶互聯(lián)網(wǎng)貸款知識(shí)的宣傳及普及程度、互聯(lián)網(wǎng)借貸立法監(jiān)督等方面提出政策建議，以期為政府相關(guān)部門改善農(nóng)村地區(qū)的融資困境、破解農(nóng)戶融資難問題提供解決思路。

關(guān)鍵詞：農(nóng)戶;互聯(lián)網(wǎng);貸款;影響因素;雙欄模型

中圖分類號(hào)： F724.6? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼： A? 文章編號(hào)：1002-1302（2019）10-0342-05

2018年第15個(gè)中央一號(hào)文件指出，解決人民日益增長(zhǎng)的物質(zhì)文化需求，特別是鄉(xiāng)鎮(zhèn)人民對(duì)美好生活向往的物質(zhì)需求和不平衡發(fā)展之間的矛盾，須要依賴于鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的實(shí)施。這既是實(shí)現(xiàn)“兩個(gè)一百年”奮斗目標(biāo)的必然要求，也是實(shí)現(xiàn)全員富裕的必然要求。我國(guó)農(nóng)村人口眾多，“三農(nóng)”問題日益突出，已經(jīng)上升至國(guó)家戰(zhàn)略的高度，受到中共中央和國(guó)務(wù)院的高度重視。農(nóng)業(yè)的發(fā)展、農(nóng)民收入的增加離不開資金的支持，而目前制約農(nóng)村經(jīng)濟(jì)組織，尤其是單個(gè)農(nóng)戶發(fā)展缺少的也恰恰是金融的支持。根據(jù)相關(guān)調(diào)查數(shù)據(jù)顯示，89.28%的農(nóng)戶具有融資意愿，但通過正規(guī)金融機(jī)構(gòu)獲取信貸的概率僅為28%，遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于42%的全國(guó)平均信貸獲批率[1]，且融資成本普遍高出銀行基準(zhǔn)利率10%～20%[2]。可見，融資難、融資貴問題已經(jīng)成為農(nóng)戶貸款的一大癥結(jié)。十八大以來，隨著“互聯(lián)網(wǎng)+農(nóng)村金融”的不斷融合、推進(jìn)，互聯(lián)網(wǎng)借貸為農(nóng)戶獲取貸款帶來了新的融資途徑，也為政府解決農(nóng)戶貸款難問題提供了新的思路[3]。一方面，與傳統(tǒng)借貸相比，互聯(lián)網(wǎng)借貸突破了以往貸款門檻高、手續(xù)繁雜、缺乏有效抵押、獲批率低等限制，提升了農(nóng)戶及時(shí)獲取貸款的可能性;另一方面，互聯(lián)網(wǎng)借貸也為推動(dòng)農(nóng)村地區(qū)金融改革、促進(jìn)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展、打好農(nóng)戶精準(zhǔn)脫貧攻堅(jiān)戰(zhàn)提供了全新方案[4]?；ヂ?lián)網(wǎng)金融是一種可跨越空間、地域鴻溝，將互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等深入應(yīng)用到借貸行為的新型金融模式[5]。其通過對(duì)積累的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)分析，對(duì)有貸款申請(qǐng)的農(nóng)戶開展風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)評(píng)定，根據(jù)評(píng)定結(jié)果直接發(fā)放貸款。既有效解決了借貸雙方信息不對(duì)稱的問題，也為更多分散農(nóng)戶獲得貸款提供了可能。因此，自互聯(lián)網(wǎng)貸款引入我國(guó)，便收到了借貸雙方的追捧，并日漸成為主要的借貸方式之一，極大地推動(dòng)了金融行業(yè)市場(chǎng)的發(fā)展，引發(fā)了學(xué)術(shù)界的廣泛關(guān)注和討論。王修華等利用陜西省楊凌示范區(qū)、武功縣220個(gè)農(nóng)戶的調(diào)研數(shù)據(jù)，運(yùn)用因子分析、二元Logistic回歸模型進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)農(nóng)戶家庭投入水平、農(nóng)戶家庭收入特征和農(nóng)村互聯(lián)網(wǎng)金融普惠發(fā)展程度對(duì)農(nóng)戶借貸行為有正向影響，并在一定程度上肯定了農(nóng)村互聯(lián)網(wǎng)金融對(duì)農(nóng)戶貸款的積極作用[6]。李建軍等以江蘇省射陽縣農(nóng)戶為例，通過文獻(xiàn)分析、實(shí)地考察和問卷調(diào)查，對(duì)農(nóng)戶使用互聯(lián)網(wǎng)貸款意愿的影響因素進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)六成以上的農(nóng)戶有通過互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行貸款的意愿，而年齡層次、家庭總收入、對(duì)互聯(lián)網(wǎng)貸款的了解程度是影響農(nóng)戶是否愿意通過互聯(lián)網(wǎng)貸款的主要因素[7]。李喬漳從微觀角度以“宜農(nóng)貸”為例，在對(duì)“宜農(nóng)貸”的發(fā)展情況、運(yùn)營(yíng)模式及流程進(jìn)行剖析的基礎(chǔ)上，比較農(nóng)戶在“宜農(nóng)貸”平臺(tái)上的融資可得性與傳統(tǒng)金融及其他P2P平臺(tái)等的融資可得性，發(fā)現(xiàn)P2P模式作為傳統(tǒng)金融的一大補(bǔ)充，為解決我國(guó)農(nóng)村貸款問題提供了新的解決途徑[8]。劉洋等分析農(nóng)戶互聯(lián)網(wǎng)金融借貸中可能存在的風(fēng)險(xiǎn)，并提出化解風(fēng)險(xiǎn)的對(duì)策[9]。關(guān)于農(nóng)戶融資影響因素的研究成果較多，已有研究結(jié)果表明農(nóng)戶社會(huì)網(wǎng)絡(luò)、從業(yè)類型、經(jīng)濟(jì)收支、家庭特征等會(huì)對(duì)其貸款行為產(chǎn)生影響[10]。其中，社會(huì)網(wǎng)絡(luò)能有效促進(jìn)農(nóng)戶的借款行為，尤其是對(duì)以私人借貸為主的非正規(guī)渠道金融借貸行為有正向的顯著影響[11];農(nóng)戶家庭總收入與借貸額呈顯著正相關(guān)，而總支出相反[12];從事經(jīng)營(yíng)農(nóng)業(yè)、非農(nóng)產(chǎn)業(yè)均與農(nóng)戶各類借貸額呈顯著正相關(guān)[13];農(nóng)戶的受教育程度對(duì)農(nóng)戶借貸行為具有顯著的正向作用[14]。通過梳理互聯(lián)網(wǎng)金融以及農(nóng)戶借貸行為影響因素方面的文獻(xiàn)可知，目前學(xué)術(shù)界對(duì)互聯(lián)網(wǎng)貸款影響農(nóng)戶貸款行為的研究幾乎空白。對(duì)互聯(lián)網(wǎng)金融的研究淺嘗輒止，且多為定型化的描述性研究，關(guān)于農(nóng)戶借貸行為影響因素的研究雖多，卻沒有專門引入互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)這一因素的研究。因此，本研究運(yùn)用我國(guó)10?。▍^(qū)）1 000戶農(nóng)戶問卷調(diào)查的數(shù)據(jù)，總結(jié)農(nóng)戶通過互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行融資的現(xiàn)狀，將互聯(lián)網(wǎng)金融與農(nóng)戶借貸行為相結(jié)合，構(gòu)建double-hurdle model（雙欄）模型，對(duì)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)下農(nóng)戶貸款的可能性及借貸規(guī)模的影響因素進(jìn)行實(shí)證研究，以期為政府相關(guān)部門改善農(nóng)村地區(qū)的融資困境、破解農(nóng)戶融資難問題提供理論依據(jù)和現(xiàn)實(shí)參考。

1 研究設(shè)計(jì)

1.1 數(shù)據(jù)獲取及分析

我國(guó)地域遼闊、區(qū)域農(nóng)戶差異性非常大，而在統(tǒng)計(jì)年鑒或各類報(bào)告中對(duì)于農(nóng)戶的相關(guān)統(tǒng)計(jì)缺乏詳盡的數(shù)據(jù)和資料。因此，為準(zhǔn)確地掌握全國(guó)各地區(qū)農(nóng)戶通過互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行貸款的現(xiàn)狀，并對(duì)其貸款的可能性及貸款規(guī)模的影響因素進(jìn)行科學(xué)分析，筆者所在課題組共邀請(qǐng)100名來自10個(gè)不同?。▍^(qū)），在農(nóng)村居住的2017屆重慶城市職業(yè)學(xué)院大一學(xué)生，利用其參加寒假社會(huì)實(shí)踐活動(dòng)的機(jī)會(huì)，每人發(fā)放調(diào)查問卷10份進(jìn)行專項(xiàng)入戶調(diào)查。調(diào)查問卷的設(shè)計(jì)涉及3個(gè)方面：農(nóng)戶家庭的基本情況（農(nóng)戶年齡、農(nóng)戶性別、受教育程度、家庭年總收入等）;農(nóng)村互聯(lián)網(wǎng)金融服務(wù)情況（本村互聯(lián)網(wǎng)入戶率、農(nóng)戶對(duì)互聯(lián)網(wǎng)貸款的了解程度、互聯(lián)網(wǎng)貸款公司是否在農(nóng)村進(jìn)行宣傳）;農(nóng)戶互聯(lián)網(wǎng)貸款情況（農(nóng)戶是否通過互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行過貸款、貸款額度）。樣本覆蓋江蘇、浙江、山西、哈爾濱、新疆、陜西、河南、湖北、山東、寧夏等10個(gè)?。▍^(qū)）。為提高調(diào)查統(tǒng)計(jì)的有效性和準(zhǔn)確性，在調(diào)查開始前期對(duì)調(diào)查問卷中所有較晦澀的專業(yè)術(shù)語進(jìn)行通俗化處理，并根據(jù)各省（區(qū)）當(dāng)?shù)氐恼Z言習(xí)慣進(jìn)行差異化處理。另外，調(diào)查前還集中對(duì)100名參與調(diào)研的學(xué)生進(jìn)行簡(jiǎn)短有效的培訓(xùn)，包括入戶的方法、與農(nóng)戶進(jìn)行溝通的方法、詢問的技巧、問詢過程中的一些注意事項(xiàng)和解釋要點(diǎn)等。調(diào)查問卷總發(fā)放1 000份，有效回收問卷934份，樣本回收有效率高達(dá)93.4%。通過對(duì)有效樣本進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，得出變量的統(tǒng)計(jì)性描述（表1）。

依據(jù)本研究所涉及的3個(gè)方面，設(shè)計(jì)2個(gè)被解釋變量和10個(gè)解釋變量。由表1可知，目前農(nóng)戶通過互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行貸款的比例不高，均值僅為0.32;互聯(lián)網(wǎng)貸款公司在農(nóng)村進(jìn)行貸款宣傳的力度不足、重視程度不高，農(nóng)戶對(duì)互聯(lián)網(wǎng)貸款的了解程度較低，處于不太了解與完全不了解之間;目前調(diào)查農(nóng)戶的受教育程度普遍較低，基本處于高中水平。

1.2 指標(biāo)選取及假設(shè)

根據(jù)已有研究成果可知，影響農(nóng)戶融資的因素主要有農(nóng)戶特征、家庭收支、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)、主要收入來源等。由于本研究的主題是農(nóng)戶通過互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)進(jìn)行貸款，所以在基本影響因素的基礎(chǔ)上又引入互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)指標(biāo)，最終選取10個(gè)影響指標(biāo)。農(nóng)戶年齡、農(nóng)戶性別和受教育程度是農(nóng)戶特征方面的主要指標(biāo);家庭收支選取家庭年總收入和家庭年總支出2個(gè)指標(biāo)表示;社會(huì)網(wǎng)絡(luò)選取家庭近親屬戶數(shù)表示;主要收入來源選取主要收入來源指標(biāo)表示;互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)指標(biāo)選取互聯(lián)網(wǎng)入戶率、農(nóng)戶對(duì)互聯(lián)網(wǎng)貸款的了解程度、互聯(lián)網(wǎng)貸款公司是否在農(nóng)村進(jìn)行宣傳3個(gè)指標(biāo)表示（表2）。

根據(jù)相關(guān)研究成果和對(duì)934個(gè)農(nóng)戶各項(xiàng)指標(biāo)的描述性統(tǒng)計(jì)，初步提出如下假設(shè)：H1，農(nóng)戶年齡對(duì)其在互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)進(jìn)行貸款的可能性和貸款的規(guī)模有負(fù)面的關(guān)聯(lián)性。即農(nóng)戶越年輕，接受新鮮事物的能力越強(qiáng)，使用互聯(lián)網(wǎng)的概率越高，抗風(fēng)險(xiǎn)能力越強(qiáng)，所以預(yù)計(jì)農(nóng)戶的年齡與其是否通過互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)進(jìn)行貸款以及貸款規(guī)模呈負(fù)相關(guān)。H2，農(nóng)戶性別與其是否通過互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)進(jìn)行貸款以及貸款規(guī)模關(guān)系不明確。經(jīng)濟(jì)的發(fā)展提升了女性的社會(huì)地位，女性的經(jīng)濟(jì)能力不斷提高，所以在對(duì)待風(fēng)險(xiǎn)的態(tài)度上也與過去的保守態(tài)度有了很大改變。農(nóng)戶性別對(duì)其是否通過互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)進(jìn)行貸款以及貸款規(guī)模關(guān)系暫不明確，不作預(yù)計(jì)。H3，農(nóng)戶受教育程度與其在互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)進(jìn)行貸款的可能性和貸款的規(guī)模有正向的關(guān)聯(lián)性。農(nóng)戶受教育程度越高，越容易理解金融市場(chǎng)，對(duì)新事物的接受能力越強(qiáng)，了解新鮮事物的渠道越豐富，所以通過互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)貸款的可能性越大，但是受教育程度對(duì)貸款規(guī)模的影響暫不確定。H4，農(nóng)戶的家庭總收入與其是否通過互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)進(jìn)行貸款以及貸款規(guī)模關(guān)系不明確。通常情況下，農(nóng)戶家庭總收入越高，其家庭積累財(cái)富的能力也越強(qiáng)，所以通過互聯(lián)網(wǎng)開展貸款的可能性也越低。但是如果家庭收入主要來源于農(nóng)業(yè)或非農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)，則其經(jīng)營(yíng)成本和費(fèi)用也越高，投資力度也會(huì)較大，故發(fā)生貸款的可能性反而越大，所以該指標(biāo)的影響方向暫不預(yù)計(jì)。H5，家庭的總支出與其在互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)進(jìn)行貸款的可能性和貸款的規(guī)模有正向的關(guān)聯(lián)性。家庭總支出越高，無論其是生產(chǎn)性經(jīng)營(yíng)支出或者是家庭消費(fèi)支出，其發(fā)生貸款的可能性和規(guī)模都會(huì)越高。H6，主要收入來源與其家庭是否通過互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)進(jìn)行貸款以及貸款規(guī)模呈正相關(guān)。如果家庭主要收入來源于非農(nóng)經(jīng)營(yíng)，其投資額度通常高于農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)，所以與其家庭是否通過互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)進(jìn)行貸款以及貸款規(guī)模呈正相關(guān)。H7，家庭近親屬戶數(shù)與其是否通過互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)進(jìn)行貸款以及貸款規(guī)模呈負(fù)相關(guān)。農(nóng)戶家庭主要近親屬戶數(shù)越多，表明其社會(huì)網(wǎng)絡(luò)資源也越多，其通過非金融渠道發(fā)生貸款的可能性也越高，所以通過互聯(lián)網(wǎng)貸款的可能性越小。但主要近親屬戶數(shù)與貸款規(guī)模的關(guān)系暫不確定。H8，互聯(lián)網(wǎng)的普及率與其在互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)進(jìn)行貸款的可能性和貸款的規(guī)模有正向的關(guān)聯(lián)性。首先，只有互聯(lián)網(wǎng)普及到入戶的程度，農(nóng)戶才有可能接觸到互聯(lián)網(wǎng)，也才有可能通過互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)發(fā)生貸款。其次，本村的互聯(lián)網(wǎng)入戶率越高，農(nóng)戶通過身邊他人獲取互聯(lián)網(wǎng)貸款的信息越豐富，其對(duì)互聯(lián)網(wǎng)貸款知識(shí)的了解越多。H9，農(nóng)戶對(duì)互聯(lián)網(wǎng)貸款的了解程度與其是否通過互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)進(jìn)行貸款以及貸款規(guī)模呈正相關(guān)。農(nóng)戶對(duì)互聯(lián)網(wǎng)貸款了解越多，對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的了解也越深入，故其可以通過有效手段合理規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)，也可以增強(qiáng)對(duì)互聯(lián)網(wǎng)貸款的信心。H10，互聯(lián)網(wǎng)貸款公司在農(nóng)村宣傳的力度與農(nóng)戶通過互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)進(jìn)行貸款的可能性及貸款規(guī)模有正向的關(guān)聯(lián)性。宣傳力度會(huì)影響農(nóng)戶對(duì)互聯(lián)網(wǎng)貸款知識(shí)的了解，進(jìn)而才可能提高其貸款的概率和規(guī)模。

1.3 模型構(gòu)建

目前，學(xué)術(shù)界關(guān)于農(nóng)戶貸款影響因素的相關(guān)研究主要采用Logistic和Probit等分類數(shù)據(jù)模型。但是，根據(jù)此次調(diào)查結(jié)果統(tǒng)計(jì)，發(fā)現(xiàn)利用互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)進(jìn)行貸款的農(nóng)戶并不多，且多數(shù)無貸款金額。貸款金融呈現(xiàn)明顯非正態(tài)分布，如果運(yùn)用Logistc模型可能會(huì)導(dǎo)致檢驗(yàn)結(jié)果存在較大偏差;如果采用Probit模型，其隱含的利用互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)獲得0額度貸款金額的假設(shè)與實(shí)際情況存在一定偏差。而本研究涉及2個(gè)層次，第1個(gè)層次是研究農(nóng)戶是否通過互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行貸款，第2個(gè)層次是通過互聯(lián)網(wǎng)貸款的金額，這2個(gè)層次具有遞進(jìn)關(guān)系。Tobit模型中的選擇方程和連續(xù)變量方程雖然可以實(shí)現(xiàn)2個(gè)層次分析，但是這2個(gè)方程的參數(shù)是一致的，即同一自變量對(duì)是否貸款以及貸款金額的影響是一致的。但是實(shí)際調(diào)研發(fā)現(xiàn)并非如此，如農(nóng)戶年齡可能會(huì)很大程度低影響是否通過互聯(lián)網(wǎng)貸款，但并不一定對(duì)獲取貸款的金額有影響。為了避免出現(xiàn)這種情況，所以引入可以研究個(gè)體在經(jīng)濟(jì)行為中2個(gè)不同決策階段的影響因素的雙欄模型進(jìn)行實(shí)證分析。

雙欄模型，即double-hurdle modle，別稱廣義Tobit模型。在雙欄模型中獲取貸款的情況[包括貸款概率（Ploan）與貸款規(guī)模（loan）]，取決于不同參數(shù)。所以，可以通過構(gòu)建1個(gè)Probit模型來分析影響農(nóng)戶是否通過互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)進(jìn)行貸款的因素，再構(gòu)建1個(gè)截?cái)嗾龖B(tài)模型來分析農(nóng)戶通過互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)獲得的貸款規(guī)模的影響因素，即可允許同一自變量X對(duì)2個(gè)方程產(chǎn)生不同影響。

第1步構(gòu)建1個(gè)Probit模型來分析影響農(nóng)戶是否通過互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)進(jìn)行貸款的因素

式中：X1i表示影響農(nóng)戶通過互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)進(jìn)行貸款的各個(gè)解釋變量;α表示回歸系數(shù);μi表示隨機(jī)變量;Qi表示潛在的中間變量。當(dāng)Qi>0時(shí)，表示農(nóng)戶通過互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行了貸款，可以進(jìn)行第2層次貸款規(guī)模的檢驗(yàn);當(dāng)Qi≤0時(shí)，表示農(nóng)戶沒有通過互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行貸款，流程結(jié)束，無須進(jìn)行下一層次的檢驗(yàn)。通過模型表示如下。

式中：P（loan）i表示農(nóng)戶通過互聯(lián)網(wǎng)貸款的情況;P（loan）i=1表示農(nóng)戶通過互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行了貸款;P（loan）i=0表示農(nóng)戶沒有通過互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)貸款。

P（loan）i=1時(shí)，進(jìn)入第2層次的截?cái)嗾龖B(tài)模型檢驗(yàn)，分析農(nóng)戶通過互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)獲得的貸款規(guī)模的影響因素

式中：loani表示農(nóng)戶通過互聯(lián)網(wǎng)獲取貸款的規(guī)模;X2i表示影響農(nóng)戶通過互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)獲取貸款規(guī)模的各個(gè)解釋變量;β表示回歸系數(shù);i表示隨機(jī)變量。將2個(gè)層次結(jié)合起來可以得到最終的雙欄模型。

式中：Yi表示第i個(gè)農(nóng)戶使用互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)進(jìn)行貸款的情況，當(dāng)公式（1）中Qi>0時(shí)，公式（2）中P（loan）i=1，可以進(jìn)行公式（3）的計(jì)算，最終公式（4）Yi的值即等于公式（3）中的loani;當(dāng)公式（1）中的Qi≤時(shí)，公式（2）中P（loan）i=0，模型計(jì)算終止，并在公式（4）中顯示為Yi的值=0。說明通過互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)進(jìn)行貸款的農(nóng)戶的額度為0。

2 結(jié)果與分析

2.1 雙欄模型檢驗(yàn)結(jié)果

利用Stata 12.0軟件對(duì)構(gòu)建的雙欄模型進(jìn)行檢驗(yàn)，分析農(nóng)戶通過互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)進(jìn)行貸款的概率以及獲取貸款的金額（表3）。

由表3可知，在概率方程中農(nóng)戶年齡、家庭年總收入、家庭年總支出、主要收入來源、家庭近親屬戶數(shù)、農(nóng)戶對(duì)互聯(lián)網(wǎng)貸款的了解程度等解釋變量對(duì)農(nóng)戶互聯(lián)網(wǎng)貸款的可能性產(chǎn)生顯著影響。而在貸款規(guī)模方程中，農(nóng)戶年齡、主要收入來源、農(nóng)戶對(duì)互聯(lián)網(wǎng)貸款的了解程度等解釋變量對(duì)農(nóng)戶互聯(lián)網(wǎng)貸款的規(guī)模產(chǎn)生顯著影響。比較2個(gè)方程的影響因素，確如上述所預(yù)計(jì)，解釋變量對(duì)2個(gè)方程的影響存在較大差異。如家庭年總支出對(duì)獲取貸款的概率產(chǎn)生顯著正影響，但對(duì)獲取貸款的規(guī)模卻為負(fù)，且未通過顯著性檢驗(yàn);家庭近親屬戶數(shù)對(duì)農(nóng)戶進(jìn)行互聯(lián)網(wǎng)貸款產(chǎn)生顯著負(fù)影響，卻不是農(nóng)戶獲取貸款規(guī)模的主要影響因素等。

2.2 結(jié)果分析

2.2.1 對(duì)農(nóng)戶互聯(lián)網(wǎng)貸款可能性的影響

2.2.1.1 農(nóng)戶家庭特征 檢驗(yàn)結(jié)果表明，農(nóng)戶年齡對(duì)互聯(lián)網(wǎng)貸款的獲取概率產(chǎn)生負(fù)影響，系數(shù)為-0.256，且在5%統(tǒng)計(jì)水平上具有顯著性，與預(yù)計(jì)作用相符，說明年齡對(duì)農(nóng)戶是否進(jìn)行互聯(lián)網(wǎng)貸款有一定的影響;農(nóng)戶年齡越大，對(duì)新鮮事物的抗拒能力越強(qiáng)，對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的承受能力越弱。農(nóng)戶家庭年總支出對(duì)互聯(lián)網(wǎng)貸款的獲取概率產(chǎn)生正影響，系數(shù)為0.764，且在1%統(tǒng)計(jì)水平上具有顯著性，與預(yù)計(jì)作用相符，說明農(nóng)戶的家庭支出越大，對(duì)資金和融資的需求也越高，進(jìn)而發(fā)生互聯(lián)網(wǎng)貸款的概率也越高。主要收入來源對(duì)互聯(lián)網(wǎng)貸款的獲取概率產(chǎn)生正影響，系數(shù)為 0.128，且在1%統(tǒng)計(jì)水平上具有顯著性，與預(yù)計(jì)作用相符，說明農(nóng)戶從事非農(nóng)經(jīng)營(yíng)對(duì)資金的需求超過農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)，同時(shí)非農(nóng)經(jīng)營(yíng)對(duì)外界事物的接觸和了解也更多，更容易接受互聯(lián)網(wǎng)貸款。家庭近親屬戶數(shù)對(duì)互聯(lián)網(wǎng)貸款的獲取概率產(chǎn)生負(fù)影響，系數(shù)為-0.217，且在1%統(tǒng)計(jì)水平上具有顯著性，與預(yù)計(jì)作用相符，說明社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)達(dá)對(duì)農(nóng)戶通過互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)進(jìn)行貸款產(chǎn)生反向作用，農(nóng)戶在能夠通過社會(huì)關(guān)系借貸資金的情況下，并不愿意通過高利息開展互聯(lián)網(wǎng)融資。戶主性別、受教育程度、家庭年總收入對(duì)互聯(lián)網(wǎng)貸款產(chǎn)生正作用，但都不具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

2.2.1.2 農(nóng)村互聯(lián)網(wǎng)金融服務(wù)情況 檢驗(yàn)結(jié)果表明，農(nóng)戶對(duì)互聯(lián)網(wǎng)貸款的了解程度對(duì)農(nóng)戶互聯(lián)網(wǎng)貸款的獲取概率產(chǎn)生顯著正影響，系數(shù)為0.237，且在5%統(tǒng)計(jì)水平上具有顯著性，與預(yù)計(jì)作用相符，說明農(nóng)戶對(duì)互聯(lián)網(wǎng)貸款的了解程度越高越傾向于通過互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)進(jìn)行貸款，因?yàn)殡S著農(nóng)戶對(duì)互聯(lián)網(wǎng)融資的了解不斷加深，對(duì)其中的風(fēng)險(xiǎn)有了更準(zhǔn)確的掌握，通過權(quán)衡后更加愿意傾向于承受風(fēng)險(xiǎn)?；ヂ?lián)網(wǎng)貸款公司是否在農(nóng)村進(jìn)行宣傳對(duì)農(nóng)戶互聯(lián)網(wǎng)貸款的獲取概率產(chǎn)生顯著正影響，系數(shù)為0.238，且在10%統(tǒng)計(jì)水平上具有顯著性，與預(yù)計(jì)作用相符。宣傳是農(nóng)戶了解互聯(lián)網(wǎng)貸款的一個(gè)最重要的、最直觀的渠道，宣傳的力度和有效性直接決定著農(nóng)戶對(duì)互聯(lián)網(wǎng)貸款的了解程度，因此2個(gè)指標(biāo)的影響方向是一致的。而互聯(lián)網(wǎng)入戶率這一指標(biāo)未通過顯著性檢驗(yàn)。

2.2.2 對(duì)互聯(lián)網(wǎng)貸款規(guī)模的影響

2.2.2.1 農(nóng)戶家庭特征 檢驗(yàn)結(jié)果表明，農(nóng)戶年齡對(duì)互聯(lián)網(wǎng)貸款的規(guī)模產(chǎn)生負(fù)影響，系數(shù)為-0.020，且在5%統(tǒng)計(jì)水平上具有顯著性，與預(yù)計(jì)作用相符，說明農(nóng)戶的年齡既是影響農(nóng)戶產(chǎn)生互聯(lián)網(wǎng)貸款行為的重要因素，也是借出方考慮向農(nóng)戶發(fā)放貸款額度的重要指標(biāo)之一。因?yàn)槟昙o(jì)較輕的農(nóng)戶賺取收入較容易，在還款上風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較小。同時(shí)，對(duì)于經(jīng)營(yíng)者來說，年輕農(nóng)戶的經(jīng)營(yíng)項(xiàng)目也具有創(chuàng)新性和前瞻性，獲取利潤(rùn)的前景也較好。主要收入來源對(duì)互聯(lián)網(wǎng)貸款的規(guī)模產(chǎn)生正影響，系數(shù)為 0.062，且在5%統(tǒng)計(jì)水平上具有顯著性，與預(yù)計(jì)作用相符，說明從事非農(nóng)經(jīng)營(yíng)可以獲取更多的互聯(lián)網(wǎng)貸款金額，因?yàn)橐话闱闆r下非農(nóng)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)比農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)有更充分的抵押物，這也是借出方在發(fā)放貸款時(shí)考慮的一個(gè)重要規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)的因素。戶主的性別、學(xué)歷、家庭收入和支出、家庭主要近親屬戶數(shù)對(duì)互聯(lián)網(wǎng)貸款規(guī)模的影響都不顯著，不具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

2.2.2.2 農(nóng)村互聯(lián)網(wǎng)金融服務(wù)情況 檢驗(yàn)結(jié)果表明，農(nóng)戶對(duì)互聯(lián)網(wǎng)貸款的了解程度對(duì)農(nóng)戶互聯(lián)網(wǎng)貸款的金額產(chǎn)生顯著正影響，系數(shù)為0.065，且在5%統(tǒng)計(jì)水平上具有顯著性，與預(yù)計(jì)作用相符，說明農(nóng)戶對(duì)互聯(lián)網(wǎng)貸款的了解程度這一因素對(duì)2個(gè)方程的影響一致?？赡苁且?yàn)檗r(nóng)戶對(duì)互聯(lián)網(wǎng)貸款了解更多，就會(huì)掌握更多的融資渠道和借出方，進(jìn)而不僅增加了其獲取貸款的概率，也可以通過比較選擇與可以給自己更多資金支持的借出方合作。而互聯(lián)網(wǎng)入戶率和互聯(lián)網(wǎng)貸款公司是否在農(nóng)村進(jìn)行宣傳2個(gè)指標(biāo)未通過顯著性檢驗(yàn)。

3 結(jié)論與建議

本研究在總結(jié)前人經(jīng)驗(yàn)和方法的基礎(chǔ)上，運(yùn)用10個(gè)?。▍^(qū)）1 000戶農(nóng)戶問卷調(diào)查的數(shù)據(jù)，構(gòu)建雙欄模型，對(duì)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)下農(nóng)戶借貸行為及借貸規(guī)模的影響因素進(jìn)行實(shí)證研究。結(jié)果表明：第一，目前農(nóng)戶通過互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行貸款的比例并不高，均值僅為0.32，互聯(lián)網(wǎng)貸款在農(nóng)戶融資中的應(yīng)用還不夠深入。農(nóng)戶貸款難、農(nóng)村資金短缺問題仍然是目前制約“三農(nóng)”經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要因素。第二，農(nóng)戶年齡、家庭年總收入和年總支出、主要收入來源、家庭近親屬戶數(shù)、農(nóng)戶對(duì)互聯(lián)網(wǎng)貸款的了解程度等解釋變量對(duì)農(nóng)戶進(jìn)行互聯(lián)網(wǎng)貸款的概率有顯著影響。第三，農(nóng)戶年齡、主要收入來源、農(nóng)戶對(duì)互聯(lián)網(wǎng)貸款的了解程度等解釋變量對(duì)農(nóng)戶互聯(lián)網(wǎng)貸款的規(guī)模產(chǎn)生顯著影響。第四，根據(jù)檢驗(yàn)結(jié)果，解釋變量對(duì)概率方程和貸款金額方程的影響不一致。家庭年總支出和家庭近親屬戶數(shù)2個(gè)指標(biāo)對(duì)農(nóng)戶通過互聯(lián)網(wǎng)獲取貸款的概率和貸款金額的影響存在明顯差異。

綜上結(jié)論可知，化解我國(guó)農(nóng)戶融資難題、加強(qiáng)“互聯(lián)網(wǎng)+貸款”的運(yùn)用深度，提高農(nóng)戶通過互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行貸款的概率和規(guī)模等可以從以下幾方面著手：首先，政府加快農(nóng)村地區(qū)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。網(wǎng)絡(luò)入戶是開展互聯(lián)網(wǎng)貸款的必備條件之一，因此政府相關(guān)部門要加快農(nóng)村地區(qū)、尤其是偏遠(yuǎn)地區(qū)的網(wǎng)絡(luò)覆蓋率，并與電信部門聯(lián)合降低農(nóng)村網(wǎng)絡(luò)使用費(fèi)，真正使“互聯(lián)網(wǎng)+”惠及千千萬萬的農(nóng)戶。其次，加大對(duì)農(nóng)戶互聯(lián)網(wǎng)貸款知識(shí)的宣傳及普及。根據(jù)實(shí)證檢驗(yàn)，農(nóng)戶對(duì)互聯(lián)網(wǎng)貸款的了解程度是影響貸款可能性和貸款規(guī)模的共同因素之一。因此，國(guó)家及互聯(lián)網(wǎng)貸款發(fā)展公司要加大對(duì)農(nóng)戶互聯(lián)網(wǎng)貸款有關(guān)知識(shí)的大力普及，讓更多的農(nóng)民了解并運(yùn)用互聯(lián)網(wǎng)貸款這一新興的貸款方式來解決自身資金短缺難題。最后，加強(qiáng)立法監(jiān)督，為互聯(lián)網(wǎng)貸款提供強(qiáng)有力的司法保障。目前，我國(guó)尚未針對(duì)互聯(lián)網(wǎng)貸款出臺(tái)專門的法律法規(guī)，導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)借貸出現(xiàn)管理真空現(xiàn)象，給農(nóng)戶貸款帶來較大風(fēng)險(xiǎn)。因此，盡快出臺(tái)《互聯(lián)網(wǎng)借貸管理辦法》，對(duì)借貸雙方的行為進(jìn)行有效約束，規(guī)范和引導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)健康可持續(xù)發(fā)展。

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