滿意度視角的農(nóng)村普惠金融信貸服務問題研究
——以普惠金融改革試驗區(qū)福建樣本為例

陳瀟湘，鄭海榮,2

（1.福建農(nóng)林大學 經(jīng)濟管理學院，福建 福州 350000；2.福建農(nóng)林大學 福建普惠金融研究院，福建 福州 350000）

一、引言

截至2021年年末，我國涉農(nóng)貸款余額高達43.21萬億元，其中涉農(nóng)普惠金融貸款余額8.88萬億元，較年初增長17.48%，高于其他項貸款平均增速6.19%①數(shù)據(jù)來源：中國銀保監(jiān)會披露數(shù)據(jù).2022.04.06.http://www.cbirc.gov.cn/cn/view/pages/ItemDetail.html?docId=1045624&itemId=915&generaltype=0.。值得思考的是，隨著普惠金融信貸規(guī)模的不斷擴大，普惠金融信貸實踐在助力鄉(xiāng)村振興和共同富裕方面還存在哪些問題？能否滿足農(nóng)村信貸市場日益多元化的需求？影響農(nóng)戶普惠金融信貸服務滿意度的主要因素是什么？顯然，這些是促進農(nóng)村普惠金融信貸服務高質(zhì)量發(fā)展亟須探討的問題。農(nóng)戶滿意度是衡量普惠金融體系是否完善的重要維度，農(nóng)戶滿意度越高，表明普惠金融體系越完善（Rahman，2012）[1]。博鰲亞洲論壇和亞洲金融合作協(xié)會（2020）[2]在總結(jié)亞洲普惠金融發(fā)展特點時，將借款人對融資效果的滿意度作為評測金融需求方滿意度指標，考察各國的普惠金融服務質(zhì)量?！吨袊栈萁鹑谥笜朔治鰣蟾妫?020年）》也將消費者對金融服務的滿意度納入質(zhì)量維度，以評估我國普惠金融整體發(fā)展水平[3]。因此，在農(nóng)村普惠金融不斷深化的背景下，從農(nóng)戶滿意度的視角，考察普惠金融信貸服務的存在問題，具有理論和現(xiàn)實意義。

2019年11月，國務院正式批復福建省寧德市、龍巖市設立國家級普惠金融改革試驗區(qū)，要求在試驗區(qū)建立全區(qū)域、多層次、可持續(xù)的普惠金融服務體系，提升金融服務水平，形成一系列可復制和推廣的經(jīng)驗。近年來，兩地針對農(nóng)村金融存在的問題，在金融產(chǎn)品創(chuàng)新、完善信用建設、解決產(chǎn)權流通等方面推出一些新舉措，取得較好效果。截至2021年年末，福建省涉農(nóng)貸款余額16464.7億元，同比增長10.9%①數(shù)據(jù)來源：福建省政府.2022.01.26.https://baijiahao.baidu.com/s?id=1723061230828665529&wfr=spider&for=pc.，其中寧德市涉農(nóng)貸款余額1241.26億元，同比增長14.7%②數(shù)據(jù)來源：《2021年寧德市國民經(jīng)濟和社會發(fā)展統(tǒng)計公報》，2022.03.24.https://www.ningde.gov.cn/zwgk/tjxx/tjgb/202203/t20220324_1606931.htm.；龍巖市涉農(nóng)貸款余額1067.82億元，同比增長14.68%③數(shù)據(jù)來源：中國銀保監(jiān)會福建監(jiān)管局。，兩地的增速均高于福建省平均水平。寧德市、龍巖市的普惠金融實踐具有微縮福建、微縮中國的典型代表性。因此，本文將寧德市、龍巖市的農(nóng)戶調(diào)研數(shù)據(jù)作為研究普惠金融信貸情況的樣本，系統(tǒng)分析金融機構(gòu)與農(nóng)戶之間的互動關系，對我國其他地區(qū)也有一定的示范和借鑒意義。

二、文獻綜述

當前學者對信貸服務滿意度的研究，主要從以下三方面展開。

一是客戶滿意度的定義。農(nóng)戶對普惠金融信貸服務的滿意度屬于客戶滿意度范疇?？蛻魸M意度表現(xiàn)為對產(chǎn)品性能的感知與期望水平相比較后的結(jié)果（Helson，1964）[4]。Cardozo（1965）[5]認為客戶滿意度受購買時的努力程度以及對該產(chǎn)品期望的影響。Oliver（1980）[6]引入認知和情感因素，提出客戶滿意度在數(shù)學上表達為與客戶原先對產(chǎn)品期望的一致或不一致的函數(shù)，而滿意度會影響購買意愿。二是信貸服務滿意度的測評。程京京等（2017）[7]運用四分圖法，從金融機構(gòu)的信貸服務質(zhì)量和信貸業(yè)務本身兩個角度測評農(nóng)戶對小額信貸的滿意度。焦克源和楊樂民（2020）[8]采用因子分析法從信貸政策的設計、金融機構(gòu)的服務及消費者的發(fā)展三個方面構(gòu)建“婦小貸”滿意度測評體系。三是信貸服務滿意度的影響因素。不同農(nóng)戶具有不同的要素稟賦、風險偏好和生產(chǎn)結(jié)構(gòu)，因此對信貸資金規(guī)模、用途、還款方式的需求也各不相同（梁杰和高強，2020）[9]。于麗紅等（2016）[10]采用有序Logistic實證分析發(fā)現(xiàn)，影響農(nóng)戶信貸服務滿意度的關鍵因素是利率水平、資金需求滿足程度、辦理流程等，金融機構(gòu)應簡化流程，合理設計貸款期限。許星等（2019）[11]認為金融機構(gòu)便利性、信貸辦理效率、信用評級方法和扶貧貸款利率等因素會影響貧困農(nóng)戶對金融精準扶貧的滿意度。涉農(nóng)貸款利率較高是造成農(nóng)村信貸約束的核心因素，若利率上漲，農(nóng)戶對信貸服務的滿意度下降（莫媛和周月書，2019）[12]。梁虎和羅劍朝（2017）[13]研究發(fā)現(xiàn)，人均收入會負向影響政府引導模式的農(nóng)地抵押貸款滿意度，實際獲貸數(shù)額和信貸利率會顯著影響農(nóng)戶對農(nóng)地抵押貸款的滿意度，金融機構(gòu)應降低信貸利率。此外，農(nóng)戶對政策的認知度、滿足資金需求程度等因素也會對農(nóng)戶農(nóng)權抵押融資滿意度產(chǎn)生顯著影響（楊希和羅劍朝，2015）[14]。

綜上所述，影響農(nóng)戶對普惠金融信貸服務滿意度的內(nèi)在因素是多維的，不同因素的作用方向和影響程度不同，對普惠金融信貸服務的評價也會產(chǎn)生差異。由于研究方法各異、數(shù)據(jù)樣本不足等原因，各種研究的結(jié)論都可能存在一定的普適性問題。由客戶滿意度的定義可以看出，農(nóng)戶的信貸服務滿意度是農(nóng)戶主觀對信貸產(chǎn)品及服務的感知與期望值相比較后形成的感受，受信貸產(chǎn)品、服務和自身認知的影響，屬于農(nóng)戶對信貸服務的感性和理性認識范疇，是農(nóng)戶金融素養(yǎng)的一種外在體現(xiàn)。當前學者在信貸服務滿意度的研究集中于農(nóng)權抵押貸款上，對金融素養(yǎng)的研究集中于探討金融素養(yǎng)和經(jīng)濟行為、自身財務狀況的關系上，對于金融素養(yǎng)與普惠金融信貸服務滿意度的關系研究還不夠深入。金融素養(yǎng)與受教育程度之間是否存在共線性一直是學者們爭議的問題，相關研究也表明受教育程度并非是金融素養(yǎng)良好的代理變量（吳雨等，2016；吳衛(wèi)星等，2018）[15-16]。因此，本文引入金融素養(yǎng)，而不采用受教育程度，可以更準確地揭示當前普惠金融信貸服務與農(nóng)戶期望之間的差距。

鑒于此，本文可能的貢獻在于：一是將金融素養(yǎng)納入自變量體系，并用因子分析法構(gòu)造復合型金融素養(yǎng)指數(shù)，以期更精確地分析農(nóng)戶對普惠金融信貸服務的滿意度，為研究普惠金融信貸服務滿意度的影響因素提供新視角；二是從農(nóng)戶滿意度視角實證分析普惠金融信貸服務存在的問題，并結(jié)合實地調(diào)查，提出通過多元化的金融服務舉措，精準有效對接不同類型農(nóng)戶的融資需求的建議。

三、數(shù)據(jù)來源與樣本特征

（一）數(shù)據(jù)來源與篩選原則

本文的數(shù)據(jù)來源于2020年8月對國家級普惠金融改革試驗區(qū)福建省寧德市、龍巖市開展主題為“福建省普惠金融改革研究”的實地入戶調(diào)查。調(diào)研人員為駐閩高校研究生。調(diào)研方法采取典型抽樣與隨機抽樣相結(jié)合的原則。調(diào)研對象選取寧德市、龍巖市地理環(huán)境和區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平存在差異的14個縣（區(qū)），30個鄉(xiāng)鎮(zhèn)，54個自然村的樣本農(nóng)戶，其中寧德市9個縣（區(qū)）、龍巖市5個縣（區(qū)），涵蓋寧德市、龍巖市所有縣域。問卷內(nèi)容主要包括農(nóng)戶的基本特征、金融素養(yǎng)、持有貸款情況和對普惠金融信貸服務的滿意度。問卷的填寫由調(diào)查員與被調(diào)查村民一對一訪談填寫。

調(diào)研共獲取問卷1020份，其中持有普惠金融貸款的問卷533份，剔除調(diào)查數(shù)據(jù)中有缺失值和內(nèi)容有矛盾的無效數(shù)據(jù)后，得到持有普惠金融貸款的有效樣本514份，樣本有效率96.44%。

（二）樣本特征

樣本農(nóng)戶基本特征統(tǒng)計性描述如表1所示。

表1 樣本農(nóng)戶基本特征

四、變量選取與描述性統(tǒng)計

（一）因變量選取

因變量為普惠金融信貸服務滿意度。測量方法是被調(diào)查農(nóng)戶對普惠金融信貸服務給出總體的主觀評價，問題設置為“總體上，您對銀行的貸款服務滿意嗎？”。采用Likert五級量表法進行賦值，非常不滿意=1，不太滿意=2，一般=3，比較滿意=4，非常滿意=5。

（二）自變量選取

參考以往研究信貸服務滿意度文獻中常用的維度，本文從農(nóng)戶個體情況、貸款特征、機構(gòu)服務三大維度，共選取16個自變量，對普惠金融信貸服務滿意度的影響因素進行實證分析，具體如下。

（1）農(nóng)戶個體情況：性別、年齡、家庭人口數(shù)、家庭年收入、金融素養(yǎng)、是否信用戶。

（2）貸款特征：申請額度、貸款利率、貸款期限、貸款類型、貸款用途、還款方式、是否續(xù)貸、是否全額獲貸。

（3）機構(gòu)服務：交通便利度、金融機構(gòu)服務效率。本文用“家庭住址與辦理貸款銀行間的距離”衡量交通便利度，用“獲得貸款所需天數(shù)”衡量金融機構(gòu)服務效率。

（三）自變量處理

1.連續(xù)變量

家庭人口數(shù)、家庭年收入、申請額度、貸款利率、交通便利度、金融機構(gòu)服務效率為問卷的實際值。年齡、貸款期限各變量的賦值之間存在等級關系，為有序變量，為了使模型更加簡潔和方便解釋結(jié)果，作為連續(xù)變量引入模型。金融素養(yǎng)用因子分析法測算。

2.分類變量

（1）二分類變量：性別、是否信用戶、是否全額獲貸、是否續(xù)貸為賦值0和1的二分類變量，在模型中以賦值1作為參照水平。

（2）多分類變量：貸款種類、貸款用途、還款方式的變量賦值之間并不存在等級關系，為多分類變量。因此，分別以占比最大的類別作為參照水平，將原始的多分類變量轉(zhuǎn)化為數(shù)個啞變量。貸款種類的參照組為“擔保貸款”（占總樣本76.85%）。還款方式的參照組為“分期還息到期還本”（占總樣本45.72%）。貸款用途的參照組設置有兩種：一是在總樣本和經(jīng)營農(nóng)業(yè)為主樣本的回歸中，參照組為“農(nóng)、林、牧、漁業(yè)”（占總樣本58.70%，賦值為4）；二是在經(jīng)營非農(nóng)業(yè)為主樣本的回歸中，參照組為“商業(yè)、服務業(yè)”（占經(jīng)營非農(nóng)業(yè)為主的樣本38.04%，賦值為4）。變量的定義、賦值和描述性統(tǒng)計見表2。

表2 變量的定義、賦值和描述性統(tǒng)計

五、金融素養(yǎng)指數(shù)測度①本文根據(jù)實證設計進行分析，結(jié)論供參考。

（一）金融素養(yǎng)測評體系構(gòu)建

目前，金融素養(yǎng)尚未有統(tǒng)一的定義，以下幾種較有代表性。Moore（2003）[17]認為金融素養(yǎng)是一種人力資本，包括金融知識、交易經(jīng)驗、金融行為。Atkinson和Messy（2011）[18]將金融素養(yǎng)定義為：為實現(xiàn)個人金融福利、理解金融知識并做出理性財務決策的能力。Hastings等（2013）[19]認為金融素養(yǎng)包括對金融產(chǎn)品、金融概念的認識，必要的金融計算能力和恰當?shù)慕鹑谛袨椋ɡ缲攧找?guī)劃）?；谏鲜龈拍?，本文借鑒《消費者金融素養(yǎng)調(diào)查分析報告（2019）》[20]對消費者金融素養(yǎng)的衡量，從金融知識、金融行為、金融技能、金融態(tài)度四個維度構(gòu)造農(nóng)戶金融素養(yǎng)測評體系，并結(jié)合寧德市、龍巖市貸款農(nóng)戶的行為特點，共設置14個測量題項。鑒于本文主要研究農(nóng)村普惠金融信貸服務問題，在測評項目的設置上加入與信貸業(yè)務有關的內(nèi)容。一是在金融知識維度上，除了使用最被廣為復制的復利計算、通貨膨脹計算、投資風險認識這三個測評方向外，還加入對信用認識的考察。二是在金融行為維度上，選取對家庭開支的規(guī)劃、對貸款的申請、對合同賬單的使用、對金融糾紛的投訴四個指標。三是在金融技能維度上，選取金融產(chǎn)品或服務選擇、還款金額計算、合法投資渠道和產(chǎn)品服務的辨別三個指標。四是在金融態(tài)度維度上，選取對金融教育的態(tài)度、對消費及儲蓄的態(tài)度、對信用的態(tài)度三個指標。

Lusardi和Mitchell（2014）[21]在測量金融素養(yǎng)水平時，認為回答“不知道”的被調(diào)查者金融素養(yǎng)比回答“錯誤”的被調(diào)查者低，這種賦值規(guī)則被廣泛認可，因此本文也采用這一賦值原則，數(shù)值越大，金融素養(yǎng)越高。例如金融知識維度、還款金額計算等題項的賦值為1=不知道，2=回答錯誤，3=回答正確；對家庭開支規(guī)劃的選項賦值為1=從不，2=有時有，3=經(jīng)常有，4=一直都有。本文使用因子分析法，利用SPSS26.0對上述指標進行擬合，構(gòu)造復合型金融素養(yǎng)指數(shù)。金融素養(yǎng)具體測評項目如表3所示。

表3 農(nóng)戶金融素養(yǎng)測評體系

（二）金融素養(yǎng)得分測算

本文金融素養(yǎng)測量題項的總體Cronbach’s α系數(shù)為0.804，變量測量信度較好。在因子分析法的處理上，本文借鑒劉國強（2018）[22]的研究，先采用KMO檢驗和Bartlett’s球形檢驗對14個測量題項做模型適用性分析，樣本充足性檢驗KMO統(tǒng)計量為0.855，Bartlett’s球形檢驗的近似卡方值為1619.959，對應的顯著性P值接近0，說明本量表測量題項間有較高相關性，適合做因子分析。

接著采用基于相關系數(shù)矩陣的主成分分析法提取公因子。劉國強（2018）[22]、尹志超等（2014）[23]的研究認為，所提取的公因子累積方差貢獻率在60%以上即可。

本文結(jié)合公因子的特征值，提取7個公因子，大部分原始變量信息的提取比例達70%以上，累積方差貢獻率為73.21%，并使用最大方差正交旋轉(zhuǎn)法對因子載荷矩陣實現(xiàn)旋轉(zhuǎn)。因子提取結(jié)果見表3，總方差解釋見表4。

表4 總方差解釋表

在金融素養(yǎng)得分的計算上，本文先用回歸法估計因子得分Fji，再以各公因子方差貢獻率作為權數(shù)，用加權總分法算出金融素養(yǎng)得分Fi。最后，為了讓結(jié)果更加直觀，參考劉國強（2018）[22]的研究，對Fi進行極差化法處理，將其轉(zhuǎn)換成百分制的金融素養(yǎng)綜合得分FSi。具體公式為：

xpi為第p個原始變量在第i個觀測上的取值，wjp為第j個公共因子和第p個原始變量間的因子值系數(shù)。

結(jié)果顯示，農(nóng)戶金融素養(yǎng)綜合得分的均值為67.67，中位數(shù)為69.79，標準差為19.04，總體近似服從正態(tài)分布。其中，經(jīng)營農(nóng)業(yè)為主的農(nóng)戶金融素養(yǎng)均值為65.84，標準差為19.29；經(jīng)營非農(nóng)業(yè)為主的農(nóng)戶金融素養(yǎng)均值為76.07，標準差為15.37。經(jīng)營非農(nóng)業(yè)為主農(nóng)戶的金融素養(yǎng)高于經(jīng)營農(nóng)業(yè)為主的農(nóng)戶。

六、實證分析

（一）農(nóng)戶對普惠金融信貸服務的滿意度

根據(jù)問卷調(diào)查中“總體上，您對銀行的貸款服務滿意嗎？”的結(jié)果分布可知，8成以上的農(nóng)戶對普惠金融信貸服務感到滿意，這說明寧德市、龍巖市在普惠金融信貸工作上取得較好成效，發(fā)揮了普惠金融在支農(nóng)惠農(nóng)上的作用。

具體而言，總樣本中表述“非常滿意”和“比較滿意”占85.41%，“一般”占9.14%，“不太滿意”和“非常不滿意”占5.45%。經(jīng)營農(nóng)業(yè)為主的農(nóng)戶滿意率為84.84%，經(jīng)營非農(nóng)業(yè)為主的農(nóng)戶滿意率為88.05%，高于經(jīng)營農(nóng)業(yè)為主的農(nóng)戶。從Likert均值上看，總樣本的均值為4.40，經(jīng)營農(nóng)業(yè)為主樣本的均值為4.39，經(jīng)營非農(nóng)業(yè)為主樣本的均值為4.45，高于經(jīng)營農(nóng)業(yè)為主的樣本。農(nóng)戶對普惠金融信貸服務滿意度的分布見表5。

表5 普惠金融信貸服務滿意度分布

在對總樣本中75個選擇“一般”“不太滿意”或“非常不滿意”的農(nóng)戶調(diào)查不滿意的原因（可多選）時發(fā)現(xiàn)，68%農(nóng)戶不滿意的原因是“利率偏高”；其次是“擔保、抵押品要求偏嚴格”，占34.67%；13.33%的農(nóng)戶認為“額度偏小”；12%的農(nóng)戶認為“沒有續(xù)貸，還款壓力較大”；9.33%的農(nóng)戶認為“申請手續(xù)偏復雜”；各有4%的農(nóng)戶認為“申請手續(xù)費偏高”和“審批時間偏長”；2.67%的農(nóng)戶認為“服務態(tài)度不夠好”；0個農(nóng)戶選擇“網(wǎng)點離家較遠，不便捷”。該統(tǒng)計結(jié)果與下文的實證結(jié)論基本相符。農(nóng)戶對普惠金融信貸服務不滿意的原因統(tǒng)計見表6。

表6 農(nóng)戶對普惠金融信貸服務不滿意的原因統(tǒng)計

（二）模型設定與檢驗

1.模型設定

隨著鄉(xiāng)村振興和共同富裕戰(zhàn)略的不斷推進，農(nóng)村的經(jīng)濟元素越來越多元化，農(nóng)戶的經(jīng)營類型也逐漸產(chǎn)生分化，一些農(nóng)戶主要的家庭收入來源開始轉(zhuǎn)向非農(nóng)產(chǎn)業(yè)。因此，本文按照經(jīng)營類型把農(nóng)戶分為純農(nóng)業(yè)、農(nóng)業(yè)為主兼營其他、非農(nóng)業(yè)為主兼營農(nóng)業(yè)和非農(nóng)業(yè)四種，并將純農(nóng)業(yè)與農(nóng)業(yè)為主兼營其他的農(nóng)戶歸為“經(jīng)營農(nóng)業(yè)為主”，將非農(nóng)業(yè)為主兼營農(nóng)業(yè)與非農(nóng)業(yè)的農(nóng)戶歸為“經(jīng)營非農(nóng)業(yè)為主”，分成總樣本、經(jīng)營農(nóng)業(yè)為主、經(jīng)營非農(nóng)業(yè)為主三組進行回歸。

由于本文設定的因變量為普惠金融信貸服務滿意度，是有序多分類變量，故選取有序多分類Logistic進行回歸分析。在連接函數(shù)的選擇上，互補雙對數(shù)適用于分析高類別占比較大的因變量。從因變量“普惠金融信貸服務滿意度”的分布頻率可知，高類別“非常滿意=5”占比最大，故選擇“互補雙對數(shù)”做連接函數(shù)。有序多分類Logistic回歸的實質(zhì)是擬合累積Logistic回歸，先依次把因變量的不同類別分割為2個等級，再對這2個等級建立二分類Logistic回歸，擬合（j-1）個Logistic回歸模型。具體模型表達式為：

π1、π2、π3、π4分別為農(nóng)戶選擇“非常不滿意”“不太滿意”“一般”“比較滿意”的概率。αj為常數(shù)項，xi為自變量（普惠金融信貸服務滿意度影響因素），βi為各自變量系數(shù)。

2.自變量多重共線性檢驗

本文采用方差膨脹因子VIF和容忍度檢驗自變量的多重共線性。總樣本回歸、經(jīng)營農(nóng)業(yè)為主樣本回歸、經(jīng)營非農(nóng)業(yè)為主樣本回歸的各自變量容差均接近1，方差膨脹因子VIF均在1左右。其中，總樣本VIF均值為1.22，經(jīng)營農(nóng)業(yè)為主樣本VIF均值為1.18，經(jīng)營非農(nóng)業(yè)為主樣本VIF均值為1.25，自變量間不存在嚴重多重共線性問題。

3.平行線檢驗

使用有序多分類Logistic回歸的前提是符合平行性假定。即自變量的偏回歸系數(shù)與分割點沒有關系，各回歸方程要在多維空間里相平行。一般認為，當平行線檢驗的P＞0.05時，可使用有序多分類Logistic對樣本數(shù)據(jù)進行回歸分析。本文三組回歸的平行線檢驗P值分別為0.207、0.066、0.368，均大于0.05，滿足平行性假定。平行線檢驗結(jié)果見表7。

表7 普惠金融信貸服務滿意度影響因素回歸結(jié)果

4.內(nèi)生性問題

本文存在內(nèi)生性問題的可能性較小，主要有以下兩方面原因。

一是本文已盡可能減少遺漏變量偏差問題。在選取自變量時，納入已有研究普遍使用的農(nóng)戶個體情況、貸款特征、機構(gòu)服務相關指標，并在回歸過程中，采用向后篩選策略，由多到少地剔除系數(shù)不顯著的自變量，盡可能避免因遺漏變量導致的內(nèi)生性問題，以期更準確地估計出普惠金融信貸服務滿意度的影響因素。

二是本文不存在因變量與自變量互為因果關系的問題。本文的因變量是普惠金融信貸服務滿意度，為典型的主觀型變量，而自變量農(nóng)戶個體情況、貸款特征、機構(gòu)服務都屬于客觀因素，會對信貸服務滿意度產(chǎn)生影響，而農(nóng)戶的滿意度并不會反向影響這些客觀因素。

（三）實證結(jié)果分析

1.實證結(jié)果

本文運用SPSS26.0對樣本數(shù)據(jù)進行有序多分類Logistic回歸，分析寧德市、龍巖市普惠金融信貸服務滿意度影響因素及作用機制，回歸結(jié)果見表7。

2.結(jié)果分析

本文的結(jié)果分析是通過各自變量偏回歸系數(shù)的Wald檢驗顯著性及系數(shù)大小，來判斷該自變量對普惠金融信貸服務滿意度的影響程度。如果自變量的偏回歸系數(shù)在統(tǒng)計上顯著，則說明該自變量是影響普惠金融信貸服務滿意度的主要因素。從SPSS26.0輸出的三組回歸結(jié)果，得出以下結(jié)論。

（1）性別、年齡、家庭人口數(shù)、是否信用戶、申請額度、貸款期限、還款方式、貸款用途、交通便利度、金融機構(gòu)服務效率對普惠金融信貸服務滿意度的影響不顯著。普惠金融信貸服務僅與農(nóng)戶生產(chǎn)生活的融資需求有關，不會受農(nóng)戶的性別、年齡、家庭人口數(shù)這些個體因素的影響。寧德市、龍巖市的信用戶評定工作進展較好，本次調(diào)研的514份農(nóng)戶樣本中，94.55%的農(nóng)戶已被評為信用戶，因此，是否信用戶對滿意度的影響不顯著。申請額度和貸款用途是農(nóng)戶在申請貸款時，根據(jù)資金的實際需求申請和使用，屬于農(nóng)戶的主觀意愿，因此不會顯著影響農(nóng)戶的滿意度。貸款期限和還款方式的設計在農(nóng)戶申請時已經(jīng)形成心理預期，因此對普惠金融信貸服務滿意度的影響不大。與農(nóng)戶訪談發(fā)現(xiàn)，農(nóng)戶在尋求融資時，更關注的是信貸成本，而不是地理距離，且農(nóng)村的交通越來越便捷，各商業(yè)銀行也在努力下沉服務網(wǎng)點，因此，交通便利度對農(nóng)戶滿意度的影響不顯著。目前，各商業(yè)銀行的貸款審批效率有所提高，本次調(diào)研的農(nóng)戶獲得貸款所需的平均天數(shù)為5.43天，農(nóng)戶普遍對此感到滿意，因此金融機構(gòu)服務效率對滿意度的影響不顯著。

（2）金融素養(yǎng)、貸款利率、是否全額獲貸、是否續(xù)貸對總樣本、經(jīng)營農(nóng)業(yè)為主樣本、經(jīng)營非農(nóng)業(yè)為主樣本都有顯著影響，具體分析如下。

第一，金融素養(yǎng)在三組回歸中都以1%的水平對普惠金融信貸服務滿意度產(chǎn)生顯著的負向影響，金融素養(yǎng)越高，農(nóng)戶選擇高類別滿意度的概率越低。金融素養(yǎng)是影響農(nóng)戶融資的重要因素（譚燕芝和彭千芮，2019）[24]。信貸服務滿意度屬于農(nóng)戶對服務質(zhì)量的感性和理性認識范疇，是金融素養(yǎng)的一種外在表現(xiàn)。“行家效應”是指人們懂得越多，他們的滿意度反而下降的一種現(xiàn)象（吳衛(wèi)星等，2017；Michalos，2008）[25-26]，可為農(nóng)戶金融素養(yǎng)負向影響信貸服務滿意度提供一種解釋，具體表現(xiàn)為以下幾方面。

一是金融素養(yǎng)高的農(nóng)戶，對信貸產(chǎn)品的風險和收益的認知更清晰（尹志超等，2014）[23]；對擔保、抵押要求更了解，對利息的計算更準確，能夠更清晰地認識到自身的融資需求、償還能力與現(xiàn)有信貸產(chǎn)品的匹配程度。當前農(nóng)村普惠金融信貸產(chǎn)品的多樣性和個性化還不夠，當信貸產(chǎn)品及服務難以很好地匹配他們的實際需求時，就會降低他們的滿意度。

二是金融素養(yǎng)高的農(nóng)戶對信貸政策的認知度更高，對信貸產(chǎn)品及服務的議價能力更強。但借款人通常處于劣勢地位，議價空間較小，大多數(shù)只能被動接受借款條件（吳衛(wèi)星等，2018）[16]，因此也會導致滿意度降低。

三是實地調(diào)查發(fā)現(xiàn)，金融素養(yǎng)高的農(nóng)戶主動參與金融活動的能力更強，會比較不同銀行的信貸產(chǎn)品，這也會導致滿意度降低。

第二，貸款利率在三組回歸中都以1%的水平對普惠金融信貸服務滿意度產(chǎn)生顯著的負向影響，貸款利率越高，農(nóng)戶選擇高類別滿意度的概率越低。有學者研究發(fā)現(xiàn)農(nóng)地抵押貸款的利率水平在9%—11%左右（戴琳和于麗紅，2021）[27]。農(nóng)戶認為涉農(nóng)貸款利率較高，對利率水平較不滿意（梁虎和羅劍朝，2017）[13]。2020年福建省人民幣貸款加權平均利率為5.35%①數(shù)據(jù)來源：中國人民銀行福州中心支行《福建省金融運行報告（2021）》，http://fuzhou.pbc.gov.cn/fuzhou/126787/127175/4264154/2021060813081040887.pdf。，本次調(diào)研的514個農(nóng)戶普惠金融貸款的平均利率為6.92%，也存在貸款利率較高的現(xiàn)象。貸款利率對普惠金融信貸服務滿意度的影響效應，主要體現(xiàn)在以下幾方面。

一是高利率抑制了農(nóng)戶融資需求，造成農(nóng)戶融資困難。本次調(diào)研的487份無貸款經(jīng)歷農(nóng)戶中，26.36%的農(nóng)戶不愿申請貸款的原因是“怕償還壓力過大”。

二是增加農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本。融資成本的增加限制了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營規(guī)模的擴大和農(nóng)業(yè)基礎設施建設的投入（胡靜，2017）[28]。

三是增加農(nóng)戶的還款壓力，農(nóng)業(yè)的收益率受限。因此，貸款利率越高，農(nóng)戶信貸的負擔越重，滿意度就越低。

第三，是否全額獲貸在三組回歸中都以1%的水平對普惠金融信貸服務滿意度產(chǎn)生顯著正向影響。與沒有獲得全部申請額度的農(nóng)戶相比，獲得全部申請額度的農(nóng)戶選擇高類別滿意度的概率更高。由于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)存在弱質(zhì)性，農(nóng)產(chǎn)品價格易受各因素影響，金融機構(gòu)出于風險考量，有時無法充分滿足農(nóng)戶的實際融資需求。因此，當農(nóng)戶可以獲取貸款的全部申請額度，實際融資需求得到滿足，生產(chǎn)生活的實際困難得到解決時，對普惠金融信貸服務滿意度就比較高。

第四，是否續(xù)貸在5%的水平上對總樣本和經(jīng)營非農(nóng)業(yè)為主樣本的普惠金融信貸服務滿意度有顯著正向影響，在10%的水平上對經(jīng)營農(nóng)業(yè)為主樣本的普惠金融信貸服務滿意度有顯著正向影響。與無續(xù)貸的農(nóng)戶相比，有續(xù)貸的農(nóng)戶選擇高類別滿意度的概率更高。在詢問農(nóng)戶不滿意的原因時，12%沒選擇滿意類別的農(nóng)戶表示“沒有續(xù)貸，還款壓力較大”。農(nóng)產(chǎn)品有獨特的生產(chǎn)周期性和許多不可抗拒的風險，但是，許多惠農(nóng)小額貸款產(chǎn)品的期限都是三年之內(nèi)，有的甚至只有一年，多與農(nóng)產(chǎn)品的收益周期不匹配。商業(yè)銀行在農(nóng)戶信用記錄、經(jīng)營狀況良好的前提下提供續(xù)貸服務能夠減緩農(nóng)戶的還款壓力，可增強農(nóng)戶對信貸服務的滿意度。

（3）貸款種類在5%的水平上對總樣本的普惠金融信貸服務滿意度有顯著影響，在1%的水平對經(jīng)營農(nóng)業(yè)為主樣本的普惠金融信貸服務滿意度有顯著影響，但對經(jīng)營非農(nóng)業(yè)為主樣本的普惠金融信貸服務滿意度影響不顯著。與申請擔保貸款的農(nóng)戶相比，申請信用貸款的農(nóng)戶選擇高類別滿意度的概率更高。當訪問非滿意類別的農(nóng)戶不滿意的原因時，34.67%的農(nóng)戶表示“擔保、抵押品要求偏嚴格”。本次調(diào)研發(fā)現(xiàn)，擔保貸款是涉農(nóng)貸款的主要類型，占所有貸款種類的76.85%，信用貸款僅占15.37%。而農(nóng)村的擔保資源較為稀缺，部分農(nóng)戶由于缺乏合格的擔保人而得不到足額的信貸資金，難以滿足融資需求。所以，經(jīng)營農(nóng)業(yè)為主的農(nóng)戶對信用貸款的滿意度較高。以非農(nóng)產(chǎn)業(yè)為主要經(jīng)營類型的農(nóng)戶，在農(nóng)村往往擁有更多的社會資本，尋找合格擔保人的壓力較小。因此，貸款種類對經(jīng)營非農(nóng)業(yè)為主農(nóng)戶的滿意度影響不顯著。

（4）家庭年收入在1%的水平上對經(jīng)營非農(nóng)業(yè)為主樣本的滿意度產(chǎn)生顯著負向影響，在總樣本和經(jīng)營農(nóng)業(yè)為主的樣本中未通過顯著性檢驗。有學者研究也表明了收入會負向影響農(nóng)戶對信貸服務的滿意度和忠誠度（梁虎等，2018）[29]。可能的原因有以下幾方面。

一是農(nóng)村個體經(jīng)營業(yè)主數(shù)量日益增多，融資需求各異。然而，當前商業(yè)銀行的信貸業(yè)務沒有很好地適應農(nóng)戶的融資需求，與農(nóng)村不同群體對信貸服務的期待尚存在一定差距（丁淑娟，2017）[30]。二是經(jīng)營非農(nóng)業(yè)為主的高收入農(nóng)戶在當?shù)氐牡匚缓屯^高，往往擁有更多、更便捷的融資渠道，鄰里借貸較為方便，對審批煩瑣的銀行借貸手續(xù)不夠滿意。三是經(jīng)營非農(nóng)業(yè)為主的高收入農(nóng)戶對資金的需求往往更高，目前農(nóng)村普惠金融信貸的額度相對較低，導致滿意度較低（曹瓅和羅劍朝，2015）[31]。四是實地訪談發(fā)現(xiàn)，以經(jīng)營非農(nóng)業(yè)為主的高收入農(nóng)戶，往往擁有更健全的信用記錄，在農(nóng)村大多數(shù)屬于被各商業(yè)銀行爭搶的優(yōu)質(zhì)客戶，因此對信貸服務的要求和心理預期也較高，當商業(yè)銀行的信貸服務質(zhì)量達不到他們的心理預期時，會降低他們的滿意度。

（四）穩(wěn)健性檢驗

本文的穩(wěn)健性檢驗分三步：第一步是重新選取因變量，第二步是更換金融素養(yǎng)的計算方式，第三步是更換回歸模型。

首先，選取農(nóng)戶對單筆貸款服務的滿意度作為因變量，題目設置為“您對該筆貸款的服務滿意嗎？”，選項設置為“不滿意=1，滿意=2”。其次，使用直接加總法計算農(nóng)戶的金融素養(yǎng)。再次，用二分類Logistic回歸進行穩(wěn)健性檢驗。在設置分類變量參照水平上，與有序多分類Logistic回歸一致。穩(wěn)健性檢驗的回歸結(jié)果見表8（本文僅匯報需要穩(wěn)健性檢驗的變量回歸結(jié)果）。該回歸結(jié)果與有序多分類Logistic回歸結(jié)果相比較，各自變量系數(shù)的顯著性和正負方向未發(fā)生明顯變化，說明前文所得結(jié)論穩(wěn)健可靠。

表8 穩(wěn)健性檢驗二分類Logistic回歸結(jié)果

七、研究結(jié)論與政策建議

本文基于國家級普惠金融改革試驗區(qū)福建省寧德市、龍巖市514份農(nóng)戶的調(diào)研數(shù)據(jù)，實證分析普惠金融信貸服務滿意度的影響因素及效應，結(jié)果如下。一是經(jīng)營非農(nóng)業(yè)為主農(nóng)戶的金融素養(yǎng)高于經(jīng)營農(nóng)業(yè)為主農(nóng)戶。二是大多數(shù)農(nóng)戶對當前普惠金融信貸服務較為認可，經(jīng)營非農(nóng)業(yè)為主的農(nóng)戶滿意度高于經(jīng)營農(nóng)業(yè)為主的農(nóng)戶。三是農(nóng)戶不滿意的最主要原因是貸款利率偏高、擔保和抵押要求偏嚴格。四是全額獲貸、續(xù)貸、信用貸款對普惠金融信貸服務滿意度呈顯著的正向影響，金融素養(yǎng)、貸款利率、家庭年收入對普惠金融信貸服務滿意度呈顯著的負向影響。其中家庭年收入僅對經(jīng)營非農(nóng)業(yè)為主的農(nóng)戶滿意度有顯著的負向影響，信用貸款僅對總樣本和經(jīng)營農(nóng)業(yè)為主的樣本有顯著正向影響。實地調(diào)查還發(fā)現(xiàn)以下問題。一是農(nóng)村信用體系建設薄弱，信用貸款發(fā)放量較少，授信期限較短。二是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的弱質(zhì)性、農(nóng)村融資擔?？蚣苌胁唤∪约稗r(nóng)權抵押制度不完善，使得商業(yè)銀行在涉農(nóng)貸款業(yè)務中會更加考慮風險補償，這是造成農(nóng)村普惠金融利率偏高的主要原因。三是農(nóng)村信貸服務難以充分滿足農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化、多元化形成的新興融資需求，農(nóng)村信貸服務模式有待創(chuàng)新。四是金融消費者權益缺乏保障，農(nóng)戶風險意識和自我保護能力相對不足。本文實證發(fā)現(xiàn)金融素養(yǎng)與普惠金融信貸服務滿意度呈負相關關系，是農(nóng)戶參與信貸市場的一種較為理性的判斷和考量，是市場經(jīng)濟的一種正常存在，恰恰說明了發(fā)展高質(zhì)量的農(nóng)村普惠金融，應正視和適應農(nóng)戶金融決策更加理性的變化趨勢。只有提供更加優(yōu)質(zhì)的信貸產(chǎn)品和更加務實的金融服務，提高農(nóng)戶對普惠金融信貸服務的滿意度，才能更好地開拓農(nóng)村金融市場并管理好各類風險。為此，本文提出以下政策建議。

1.以農(nóng)戶為中心，提升信貸服務質(zhì)量

一是完善農(nóng)權抵（質(zhì)）押融資機制，盤活農(nóng)村要素資產(chǎn)，解決農(nóng)戶抵（質(zhì)）押難題，優(yōu)化融資環(huán)境。二是積極主動聽取不同農(nóng)戶群體的意見，以農(nóng)戶需求為導向，結(jié)合農(nóng)村不同產(chǎn)業(yè)特點，從授信方式、差別化利率、貸款期限等方面，有針對性地創(chuàng)新信貸產(chǎn)品，精準對接農(nóng)戶融資需求。三是充分發(fā)揮數(shù)字金融效能，促進農(nóng)村金融體系的完善和金融產(chǎn)品及服務方式的創(chuàng)新，提高審批效率和授信期限，增加信用貸款和續(xù)貸業(yè)務，切實解決農(nóng)村個體工商戶和新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體的首貸、信用貸難題。

2.分散信貸風險，進一步降低農(nóng)貸利率

一是搭建區(qū)域性、綜合型信用平臺，為金融機構(gòu)提供各類信用查詢服務；探索適合農(nóng)村的信用評估指標體系，建立統(tǒng)一的信用鄉(xiāng)鎮(zhèn)、信用戶評定標準，形成行業(yè)內(nèi)可流通的信用評定結(jié)果，緩解由信息不對稱帶來的農(nóng)戶風險不易識別等難題，減少信貸利率定價中過度考慮風險補償?shù)膯栴}。二是科學統(tǒng)籌農(nóng)村普惠金融發(fā)展資金，因地制宜制定融資擔保制度框架，建立政府風險補償基金，增加政府性融資擔保比例，創(chuàng)新?lián)?、再擔保業(yè)務，分散商業(yè)銀行信貸風險，同時引導商業(yè)銀行進一步降低普惠金融信貸利率。三是深入開展農(nóng)村保險“增信擴面降成本”工作，完善政策性保費補貼機制和再保險體系，為農(nóng)戶經(jīng)營和商業(yè)銀行的支農(nóng)信貸資金安全提供保障。

3.保護農(nóng)戶權益，加強銀行行為監(jiān)管

一是加強對商業(yè)銀行的行為監(jiān)管，強化信貸產(chǎn)品信息披露和風險提示，維護金融消費者合法權益，提高農(nóng)戶的金融交易體驗感，為金融市場資源配置帕累托改進創(chuàng)造條件（陳瀟湘和鄭海榮，2021）[32]。二是建立農(nóng)村信貸糾紛調(diào)解平臺，可考慮將銀行業(yè)協(xié)會作為借貸雙方調(diào)節(jié)機制的約束方，在信貸糾紛中保持中立性，簡化調(diào)解流程，提高調(diào)解效率，降低農(nóng)戶維權成本，提高農(nóng)戶對普惠金融信貸服務滿意度。