周 南 张龙耀
(1.北京大学，北京 100871；
2.南京农业大学，江苏 南京 210095)
发展中国家的农村金融市场普遍存在信息不对称、抵押品缺失、物理距离排斥以及交易成本高等缺陷，导致农户长期面临不同程度的信贷约束(Boucher et al.，2009；
Li et al.，2013；
Shee et al.，2018)，限制了农户对投资机会的响应(Tarozzi et al.，2013)、对收入冲击的应对(Dupas et al.，2013)、生产效率的提高(Ali et al.，2014)以及收入和福利水平的增加(Li et al.，2013)。长期以来，政策制定者们缓解农村信贷约束问题的主要政策是增加物理网点，一方面，借鉴发达国家的经验，增加农村地区银行网点数量并建立征信体系；
另一方面，允许设立新型金融机构，如小额信贷机构、合作金融组织等。然而，对于小额贷款或偏远地区的人群而言，通过物理接触方式促成信贷交易始终面临交易成本高的问题(Björkegren et al.，2018)，制约了农村地区金融覆盖面的扩大。何广文等(2018)发现，即使在2017年，仍有31.21%有信贷需求的农户无法从任何渠道获得信贷支持，信贷约束问题较为严重。
近年来，数字金融在发展中国家尤其是中国农村地区发展迅猛。数字金融在理论层面所具备的降低交易成本和信息不对称程度等特点，为农村金融供给主体借助数字技术、拓宽金融服务边界提供了新思路(Arjunwadkar，2018)。随着数字金融的快速发展，数字金融能否提高农村金融普惠程度引发了学界的密切关注。部分研究通过比较数字信贷与传统信贷的市场关系，进而检验农村金融市场的服务边界是否得到了拓宽。积极的一方认为，数字金融能够为那些由于物理距离、信息不对称问题而被传统金融部门排斥的农户提供金融服务，提高了普惠程度(谢平 等，2012；
吴晓求，2015)。而反对的一方则指出，数字金融的使用仍需依赖使用者的传统金融基础(郭峰 等，2020；
何婧，2017)，最早使用数字信贷的人群可能拥有更多的数字足迹并精通技术(譬如受教育程度较高、具有稳定就业的城镇居民)(Costa et al.，2015)，传统金融亦是如此。还有少数学者从数字金融依托的技术手段出发，认为更高识别能力的审批模型是“双刃剑”：既可识别潜在优质客户，也可强化价格歧视(Fuster et al.，2022)。
数字金融在拓展金融服务边界方面的潜在优势和现阶段实证研究经验证据的相左引发了本文的思考：数字金融并未脱离金融的本质，部分原先影响传统金融服务获得的禀赋特征在数字金融世界中可能依旧甚至更为重要。本文的创新之处主要在于：第一，构建了传统金融基础和数字禀赋影响数字信贷获得及其普惠性质的理论分析框架，并在此基础上，将传统金融基础细分为供给端的传统金融服务便利性和农户自身需求端的金融素养两个方面，厘清了传统金融基础、数字禀赋分别以及共同对数字金融发展的影响，加深了对数字金融发展的理解；
第二，丰富了农村数字金融发展的经验证据，现有关于数字金融普惠效应或数字金融与传统金融关系的研究，多停留于理论或宏观层面，而本文基于甘肃、湖南、四川以及云南4省686户农户数据，以数字信贷获得为核心，给出了传统金融基础、数字禀赋影响农村数字金融普惠的微观证据，这不仅能够为传统金融基础、数字禀赋如何影响农村数字金融普惠提供实证证据，同时也为中国农村地区的数字金融发展和金融普惠提供理论依据和现实参考。
(一)传统金融基础与农村数字信贷获得
首先，本文将农户的传统金融基础细分为供给端的传统金融服务便利性和农户自身需求端的金融素养。从供给端来看，虽然近年来中国农村金融市场经历了一系列依靠传统金融手段的市场改革，但多是依托物理网点的铺设和相应信贷服务人员的配套完成业务拓展，具有高固定成本和运营成本的特点。据测算，在空白乡镇新设一个金融机构的固定成本超过120万元，年变动成本至少为70万元(1)数据来自https://baijiahao.baidu.com/s?id=1667660271656415741&wfr=spider&for=pc。。同时又由于农户群体地理位置分散、单笔业务额度较小以及金融服务需求多样化，为偏远少数农户设立银行网点很难实现盈利目标。因此，传统金融机构会基于网点距离远近对农户施加地理排斥(粟芳 等，2016)，农村地区的大量金融需求仍然难被有效满足。《中国普惠金融指标分析报告(2020年)》的数据显示，在消费者认为线下传统金融服务需要改进的地方中，“排队等待时间长”以及“距离远、不方便”两个反映金融服务获取时间和距离的选项分别占总选项的58.54%和33.03%，远超其他选项位居一二位(2)详细数据可见http://www.pbc.gov.cn/goutongjiaoliu/113456/113469/4335821/2021090816343161697.pdf。。而在数字金融服务模式中，智能终端的普及和数字技术的引入使信贷主体得以实现动态、实时、自动化的贷前审批，为贷后资金使用情况和还款行为进行监督(Francis et al.，2017；
罗明雄 等，2018)，突破了物理距离的限制，帮助地处偏僻、交通不便的农户群体获得了与地理位置便利农户相同的数字金融服务，最终大大降低了开展信贷业务的固定成本和可变成本。谢平等(2012)对美国银行业不同服务渠道的交易成本进行核算后发现，人工柜员完成一笔金融服务的交易成本为1美元以上，但在网上银行或移动电话银行端，成本会下降至0.1美元以下。因此本文认为，数字信贷依靠具体到个人的智能终端，突破了传统金融服务所面临的物理距离限制，表现出一定的普惠性质。
从需求端来看，信贷需求方自身金融素养的高低对获得信贷支持至关重要，对金融机构的信贷产品和政策缺乏了解会使得农户对自身施加信贷配给。来自世界银行2014年的调查显示，近80%的受访者认为金融素养和知识的不足是获取金融服务的重要障碍(3)数据来自 https://xs.studiodahu.com/books?hl=zh-CN&lr=&id=GEcXAgAAQBAJ&oi=fnd&pg=PP2&dq=Global+Financial+Development+Report+2014:+Financial+Inclusion。。上述结论也得到了基于中国样本的研究支持(张号栋 等，2016)。对于数字信贷而言，数字信贷和传统信贷只是技术载体的转变和融资渠道的补充，信贷需求方对风险、利率等金融知识的恰当认知以及对贷款产品的基本了解，理应仍然是有效利用金融手段的必要前提。
(二)数字禀赋与农村数字信贷获得
除传统金融基础外，本文同样关注数字禀赋的差距对数字信贷获得的影响。关于数字禀赋的差距，已有研究将其定义为“数字鸿沟”，并将其细分为数字世界接入阶段引致的“数字鸿沟”和使用阶段引致的“数字鸿沟”(Chipeva et al.，2018)。本文采集的数据显示，在接入阶段，样本农户持有智能手机比例为90.96%，宽带入户率高达85%以上；
在使用阶段，使用微信、支付宝等第三方支付软件的农户占比为79%，而使用网上(手机)银行的农户仅有48%。农户数字禀赋的差异，更多应归为使用阶段的差距驱动。数字技术的使用强度和深度决定了农户对数字信贷产品熟悉程度的高低，同时决定了可用于数字信贷决策的信息总量，即数字世界的基础禀赋也同样会影响农户的数字信贷行为。
(三)传统金融基础与数字禀赋在影响数字信贷获得方面的关系
结合前文理论分析，本文使用图1所示的分析框架讨论传统金融基础与数字禀赋在影响数字信贷获得方面的关系。首先，在未有数字信贷的情况下，农户主要通过传统信贷渠道获得信贷支持，此时银行物理网点距离、附近金融网点数量等金融服务获取便利程度是影响传统信贷获得的重要因素(郭峰 等，2020)。数字信贷增加了农户面临资金缺口时的融资渠道选择，帮助部分因地处偏僻、难以触及传统金融渠道的农户实现了融资渠道的从无到有，弥补了由于传统金融服务便利性不足造成的信贷供给缺陷。而数字禀赋是使用数字信贷渠道的技术基础，数字禀赋的提高有利于数字信贷渠道的使用。因此，相比于因传统金融服务便利性较高、资金缺口已部分满足的群体而言，数字禀赋通过拓宽信贷渠道提高数字信贷获得的作用，理应在那些传统金融服务便利性低的农户群体中更大，本文将其定义为数字禀赋提高所带来的地理排斥缓解效应。进一步地，面对数字禀赋提高所带来的融资渠道相同程度扩展，不同金融素养群体的响应程度不同。金融素养是农户使用数字金融服务的知识前提，有效利用农村数字金融服务，依赖于农户对金融产品服务的了解程度和使用能力。因此，本文认为，在较高的金融素养群体中，数字禀赋提高所带来的地理排斥缓解效应更大。
图1 传统金融基础、数字禀赋与数字信贷获得
综上所述，首先，传统金融服务便利性和金融素养是影响传统信贷获得的重要因素。其次，数字信贷获得具有突破传统金融服务便利性限制的普惠性质，并且这种普惠性质伴随着数字禀赋的提高而增强。再者，数字信贷本质上仍是信贷行为，金融素养的高低决定了农户数字信贷需求的有效表达，即对于传统金融服务便利性较低的群体，金融素养是此类群体借助数字信贷渠道的补充，缩小同传统金融服务便利性较高群体信贷获得水平差距的关键因素。
本文数据由南京农业大学金融学院依托中和农信项目管理有限公司在全国21个省建立的近340个县域小额贷款分支机构开展实地入户调研得到。首先，结合样本金融机构业务的地理分布，在农村传统金融供给更受约束的中西部地区中，选定北方的甘肃、中部的湖南、以及南方的四川和云南作为样本省份。其次，在同一省份内，按2018年县域人均GDP对中和农信开展小额信贷业务的县域进行降序排列，选取经济发展水平较高和较低的县域各一个。在县域中选取有业务覆盖的乡镇，再按乡镇经济发展水平选取好、中、差三个乡镇，每个乡镇中随机选取一个行政村，每个村随机入户访问25～30个农户。本次调研于2019年10月开展，内容涵盖2018年农户家庭基本特征、生产经营、收支与资产、金融市场参与以及金融素养等情况。剔除无效问卷后，共获得有效问卷686份。
传统正规信贷获得和数字信贷获得均为二元变量，因此实证检验采用Logit模型。以数字信贷获得方程为例，该模型设置如下：
P(digital_finance=1)=α+βfinance_conv+φfinance_lit+γXt+δi+εi
(1)
其中：被解释变量为digital_finance，代表农户2018年是否获得数字信贷，若获得数字信贷，则赋值为1，否则为0；
finance_conv代表农户所处乡镇的金融便利性程度，以乡镇每万人拥有银行网点数反映；
finance_lit代表户主金融素养水平；
Xt代表一系列控制变量，包括户主特征、收入资产特征以及家庭基本特征；
δi为县域固定效应；
εi为随机扰动项。
传统金融基础部分，金融素养通过农户对现行银行定期存款利率了解、单利计算、复利计算、通货膨胀计算、风险认知、理财知识等6大类金融知识的回答综合得出，每个问题的答案均包括一个正确选项、一个错误选项和“不知道”选项。与尹志超等(2014)和Rooij et al.(2011)一致的是，本文认为回答错误和回答不知道所反映的金融素养水平并不相同，因此针对同一个金融知识问题设置两个虚拟变量，第一个用于反映是否给出明确答案，第二个用于反映是否给出正确答案，而后基于特征值和累计解释贡献率的标准筛选因子个数，计算因子总得分，以此反映金融素养的高低(苏岚岚 等，2017)。KMO检验值为0.7664，说明适宜使用因子分析。同时，本文使用SPSS进行信效度检验，结果显示所有测量题项的克朗巴哈系数(Cronbach’α)为0.877，且因子载荷均大于0.50，表明量表具有较好的信度和效度。传统金融服务便利性采用样本农户所在乡镇每万人拥有银行网点数衡量，其均值为0.951个/万人，远低于2018年末全国农村地区1.65个/万人的平均水平(4)该数据来自中国人民银行发布的《中国普惠金融指标分析报告(2018年)》，网址为https://baijiahao.baidu.com/s?id=1647997080431682510&wfr=spider&for=pc。。而数字禀赋高低则是基于家庭拥有智能手机数量、拥有电脑数量、户主使用手机银行APP数量、家庭使用第三方手机支付软件人数以及每个月的通信费用等5个指标运用因子分析法得到的因子总得分反映，其KMO检验值为0.7293，同样说明使用因子分析较为适宜(5)限于篇幅问题，本文不再详细汇报用因子分析法计算金融素养和数字禀赋的详细过程，备索。。使用离差标准化方法将因子得分映射，使最终数值落在0到1之间(苏岚岚 等，2021)。本文选取的控制变量具体包括户主年龄、受教育程度、性别、婚配状况，特殊社会资本，人均消费支出(6)考虑到消费水平亦能够反映农户的收入水平，且数据具有更好的真实性，采用人均消费支出替代人均收入水平。，人均总资产，家庭人口数，家庭劳动力占比，土地经营规模以及非农收入占比。变量定义及描述性统计结果详见表1。
表1 变量定义及描述性统计结果
(续表1)
虽然已有多数研究验证了传统金融服务便利性以及金融素养对传统正规信贷获得的积极作用(张号栋 等，2016)，但为了检验传统金融基础对数字信贷获得的影响，并提供基于同一套数据的可比较参考，本文仍使用Logit模型给出了金融服务便利性以及金融素养影响传统正规信贷获得的实证证据。
(一)基本回归结果
传统金融基础与传统正规信贷获得的回归结果见表2，其中列(1)的解释变量为传统金融服务便利性，列(2)的解释变量为金融素养，而列(3)中则同时纳入了传统金融服务便利性和金融素养。
表2 基础回归结果：传统金融基础对传统正规信贷获得的影响
由表2列(1)、(3)的结果可知，传统金融服务便利性的回归系数均显著为正，说明农户所在乡镇的每万人拥有银行网点数越多，其传统正规信贷获得水平越高。列(2)、(3)的回归结果显示，金融素养的回归系数均为正，且分别在1%和5%的水平上显著，说明农户金融素养水平越高，其能够获得的传统正规信贷水平越高。控制变量中，户主年龄的回归系数显著为负，说明伴随户主年龄增加，传统正规信贷获得水平逐渐下降。列(1)中，户主受教育程度、人均消费支出以及人均总资产的回归系数显著为正，原因主要在于受教育程度、人均消费支出和人均总资产分别反映了户主的人力资本、家庭现金流水以及可用于抵押的资产价值，这三个指标都是传统信贷审批的重点，因此受教育程度、人均消费支出和人均总资产越高的农户群体，所能获得传统正规信贷水平越高。此外，在控制家庭规模后，家庭劳动力占比的回归系数显著为正，说明劳动力越多的家庭越易获得传统正规信贷。上述结论与已有研究(程恩江 等，2008；
孙永苑 等，2016)的结论基本一致。
以上述回归结果为比较基底，考察传统金融服务便利性和金融素养对数字信贷获得的影响，结果如表3所示。由列(1)、(3)可见，农户所在地区的传统金融服务便利性对数字信贷获得的影响不显著，结合表2列(1)、(3)中传统金融服务便利性对传统正规信贷获得的显著积极作用，一定程度上说明在数字信贷中，农户并不会因为与金融机构网点的远近而被数字信贷供给方施加物理距离方面的排斥，此时金融发展相对落后地区的农户群体能够获得和金融发展相对发达地区农户无差异的数字信贷支持。依托智能终端和通信技术开展业务的天然优势，数字信贷得以突破传统信贷因物理距离难以实现普惠的系统性缺陷，在供给端表现出一定普惠性质。此外，表3列(2)、(3)汇报了需求端的农户金融素养高低对数字信贷获得的影响，结果显示，金融素养的回归系数在5%的水平下显著为正。这意味着与传统正规信贷相似，数字信贷也主要被高金融素养水平的农户获得，原因可能在于：传统信贷服务和数字信贷服务虽然技术载体有所区别，但本质上都是为农户提供融资支持，对风险、利率等金融知识的掌握和理解仍然是农户有效利用金融手段的必要条件。将数字信贷获得和传统正规信贷获得合并后回归，结果如列(5)所示。不难发现，与表2列(3)相比，传统金融服务便利性的系数值有所下降，并且显著性水平也从1%变为10%；
而金融素养的系数值有所提高，同时显著性水平也由5%变为1%。上述系数大小和显著性水平的变化再次印证了数字信贷虽然突破了原先传统正规信贷在供给端施加的地理排斥，但在需求端，数字信贷获得与传统正规信贷一样，均受到农户自身金融素养的影响。进一步，关注数字禀赋对农户数字信贷获得的影响。表3列(4)中数字禀赋回归系数为正，且在5%的水平下显著，说明农户自身的数字禀赋对数字信贷获得具有显著的积极作用。
表3 基础回归结果：传统金融基础、数字禀赋对数字正规信贷获得的影响
(二)内生性讨论
除传统金融服务便利性外，农户自身金融素养、数字禀赋和农户信贷获得之间也可能存在互为因果的问题。借鉴Lewbel(2012)提出的异方差工具变量法，以金融素养的工具变量构建为例，第一阶段以农户金融素养为被解释变量、其余外生变量为解释变量进行回归，求得残差(7)若存在多个内生变量，则将内生变量作为被解释变量、其余外生变量作为解释变量进行回归，求得残差，继续完成第二阶段的估计。。如果此阶段的残差拒绝残差同方差检验(Breusch-Pagan检验)，则认为残差满足构建工具变量的异方差假设。表4汇报了第一阶段的Breusch-Pagan检验P值和基于多个内生变量第一阶段回归的残差异方差检验P值，例如列(3)中的Breusch-Pagan检验P值，前者对应金融素养作为被解释变量进行第一阶段回归的残差异方差检验P值，后者对应数字禀赋作为被解释变量进行第一阶段回归的残差异方差检验P值。第二阶段，将残差中心化后与其余外生变量分别相乘得到工具变量，而后再使用Ivprobit模型重新回归。由表4可见，考虑内生性问题后的实证结果与原先相比并未发生根本性变化，本文的主要结论依然得到支持。
表4 内生性讨论
(三)稳健性检验
首先，将金融素养和数字禀赋的因子得分替换为题目回答正确或是拥有对应数字技术的算数平均值，重复基本回归，结果汇报于表5。其次，借鉴孙永苑(2016)和吴雨等(2016)的研究，使用Biporbit模型和Mlogit模型重新回归，结果汇报于表6。从表5和表6可见，在替换核心解释变量的测量方法以及调整回归模型后，所得结果与基本回归结果保持一致，说明本文研究结论是可靠的。
表5 稳健性检验结果：替换变量的测量方法
表6 稳健性检验结果：调整回归模型
(四)进一步讨论
进一步地，本文试图厘清不同传统金融服务便利性和金融素养水平下，数字禀赋对农户数字信贷获得的影响差异。
表7列(1)以设置数字禀赋与传统金融服务便利性虚拟变量交互项的方式，识别数字禀赋影响信贷获得的地理排斥缓解效应。交互项的回归系数显著为正，说明数字禀赋可以拓宽融资渠道，影响数字信贷获得的作用在传统金融服务便利性低的农户群体中更大。其原因可能在于，传统金融服务便利性较高的农户群体的金融需求已经在部分程度上被传统金融服务满足，此时数字禀赋通过拓展金融服务渠道，进而作用于信贷获得的边际贡献一定程度被削弱。而地处偏僻、难以触及传统金融的农户群体借助数字禀赋的提高实现了融资渠道的从无到有，填补了由于传统金融服务便利性不足造成的信贷供给缺失，因此作用更为显著。
表7 异质性检验结果
表7列(2)、(3)进一步以县域内不同金融素养高低分组进行分样本回归，结果发现在金融素养较高的农户群体中，数字禀赋提高所带来的信贷地理排斥缓解效应更为显著，这与前文的实证结果相呼应。数字金融在兴起之初就被视为提高金融普惠程度的有效手段，而向低收入群体的边界拓展是普惠金融的应有之意，因此关注数字禀赋对数字信贷获得的影响在不同收入阶层的异质性可以为数字金融的普惠效应提供更多经验证据。
表7列(4)、(5)按收入高低分组进行的分样本结果显示，数字禀赋对数字信贷获得的积极作用在收入较低群体中更为显著。这可能是因为当农户收入水平较低时，其资源禀赋较为有限且单一，数字禀赋的提高在更大程度上为原本在传统金融市场表现不佳的低收入群体拓宽了金融服务渠道。
本文基于甘肃、湖南、四川以及云南4省686户农户数据，使用Logit模型考察了传统金融基础、数字禀赋对农村数字金融普惠的影响。实证结果显示，从供给端来看，传统金融仅依靠物理网点铺设拓宽农村金融业务，诸多依靠传统手段试图改善农村金融供给水平、提高农村金融普惠程度的政策措施成效有限，并没有彻底解决农户面临的融资难问题(傅秋子 等，2018)，大量地处偏远、交通不便的农户群体依旧遭受着较为严重的正规信贷地理排斥。而依托智能手机和信息基础设施的快速覆盖，数字信贷为偏远农户提供了同质的数字金融服务，实现了一定程度的普惠金融。从需求端来看，作为一项新技术引致的金融产品创新，数字禀赋会影响农户对数字技术的使用程度和接受程度，其也相应成为获得数字信贷支持的前提条件。同时，技术载体的进步并未使数字信贷脱离金融的本质，此时农户自身对金融知识的掌握仍然是影响其进入金融市场的重要因素。
本文研究结论的政策启示如下：首先，数字信贷渠道虽然突破了传统金融服务便利性的限制，但金融素养仍是农户使用数字金融服务的知识前提，因此政府以及金融监管部门应借助已有的正规机构网点配合广泛持有的智能手机为农户普及基础性，特别是和数字金融服务相关的金融知识，帮助其培育金融素养。其次，政府应帮助农户积累数字禀赋，在保护个人信息安全的前提下，尝试构建诸如个人税务数据、征信数据以及非结构化数据等多方信用信息使用平台，以有偿形式实现多方信用数据的使用、传递与融合，有效缓解农村地区的信息不对称问题。
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