一、引言

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一直以来，如何在农村地区发展普惠金融是农村金融领域研究的焦点和难点。大量研究表明，农户面临较为严重的信贷配给，其原因包括：一方面，由于信息不对称、抵押约束或风险约束，农户可能扮演着“消极借款人”的角色，同时较高的信贷交易成本也会使得一部分优质借款人选择自我配给而退出正规信贷市场（Boucher et al.，2008；张龙耀、江春，2011）；另一方面，农户借贷规模的上升，社会“人情成本”的增加，社会关系中强关系的弱化使得依靠亲友等非正规借贷来满足金融需求的愿望成为泡影（程昆等，2006；陈飞、翟伟娟，2015）。

近年来，大数据、云计算和人工智能等信息技术与金融相互融合，推动金融科技和数字金融快速发展，被视为解决农户融资难问题的潜在变革性金融模式（Björkegren and Grissen，2018）。依托大数据、云计算和人工智能等信息技术建立起来的数字信贷逐步突破了传统金融供给的时空限制，在改善信息不对称、提高服务效率、降低交易成本和优化风险控制等方面具有无可比拟的巨大优势。

与此同时，农村电商作为信息技术在农村地区的代表性应用，使得数字红利更好地惠及农村地区成为可能。在政策层面，近年来，政府连续颁布多个支持农村电商发展的文件与政策，为农村电商的发展奠定了基础。村电商的迅速崛起，本质是信息技术和数字红利向“三农”领域的渗透发展。针对农村电商发展的数字红利，现有研究表明：电子商务有利于提高农民的价格搜索能力，减少交易成本（Leroux，2001）；能够促进利润率和成交量的提升，有助于农民增收（Leong et al.，2016；曾亿武等，2018；李琪等，2019）。金融科技可以利用农户在电商平台留下的销售数据、支付记录等数字信息，转化为信用评分，并通过大数据技术创建预测模型、制定风险控制策略，有效降低信贷交易中的信息不对称与交易成本，从而提高信贷供给水平和金融服务效率。郭峰等（2020）构建的北京大学数字普惠金融指数显示，数字普惠金融为经济落后地区实现普惠金融赶超提供了可能，并为广大中低收入者和弱势群体获得覆盖更广、使用深度更大的金融服务奠定了基础。

因此，金融科技作为一种新的金融业态，已经逐步渗透进县域农村金融市场。本文拟研究的问题是，金融科技发展背景下的数字信贷对传统银行信贷而言是机遇还是挑战？两者之间存在怎样的关系？同时，由于城乡间数字鸿沟的存在和农户金融素养相对较低（周利等，2020），农户使用数字信贷的比例较低（何婧、李庆海，2019）。那么，从事农村电商经营的农户最先在数字平台留下数字足迹的同时，是否也对其数字信贷获得带来积极的影响？针对上述问题，本文以江苏省沭阳县花木“淘宝村”农村电商经营农户为研究对象，利用2019年的实地调研数据对其进行实证研究。

二、理论分析与研究假说

（一）数字信贷与传统银行信贷之间的关系

理论上，数字信贷与传统银行信贷之间存在互补或替代的可能。从瞄准对象和信贷的合约特征来看，两者可以提供差异化的信贷服务。与此同时，金融科技可以通过示范效应、竞争效应和鲶鱼效应促进传统银行变革。金融科技本质上仅是对金融业技术的推进，并未改变金融契约的本质、金融风险的特征及金融行业的核心，故二者互补、共赢可能是未来发展的主流趋势（陈志武，2014；吴晓求，2014）。因此，数字信贷与传统银行信贷之间可能存在互补关系。

值得注意的是，数字信贷对传统银行信贷潜在的挑战亦不容小觑。在金融科技的压力下，银行有内在变革的动力，但是受制于路径依赖、需求约束、利润增长与成长需求错配等自身不足，无法实现技术的本质提升（任静、朱方明，2016）。加之传统银行信贷数据掌握不足、信贷经营效率不高、程序复杂、缺少互联网思维等问题，导致其缺乏内在数字化改革的持久动力，而以金融科技为核心的数字信贷充分利用信息优势，简化信贷流程，这对传统银行的信贷业务产生了较大压力。因此，本文认为在农村金融市场中，数字信贷能够对传统银行信贷形成替代。

基于以上分析，本文提出假说1。

假说1：数字信贷与传统银行信贷之间存在替代关系。

（二）电商参与农户数字信贷获得规模

相对于没有参与电商的农户，参与电商的农户不仅可以扩大销售空间和经营规模，实现增收，而且可以通过在电商平台留下的数字足迹，更容易地完成信用积累，进而有效缓解了金融交易中的信息不对称，并降低信贷交易成本，形成在互联网平台的获贷优势，获得更大规模的数字信贷。

参与电商能够带来显著的信息优势与成本优势。并且农户参与电子商务有利于形成数字足迹，以电商平台为支撑的金融科技公司依靠平台存放的大量商户交易信息，能够将其转化为信用评分，促使原本信用缺失的农户完成信用积累，借助大数据等信息技术在极短的时间内完成双方的信息审核、额度匹配及贷款发放，进而实现资金需求方与供给方均以电商平台作为媒介的目标，有效缓解了传统信贷交易中信息不对称的问题，降低了借贷的交易成本，有助于农户获得更大的信贷规模。

此外，收入是获得信贷的重要因素（刘松等，2020）。已有研究表明，农户参与电商具有显著的增收效应（曾亿武等，2018），可以通过收入效应促进农户获得更多的数字信贷支持。从需求方来看，农户参与电子商务后，销售渠道和经营规模均得以扩大，农户的信贷需求无形中变得更强烈。从供给方来看，家庭收入越高，其履约能力越强，信用水平越高，越容易获得更大规模的贷款（彭克强、刘锡良，2016）。此外，农村电商的发展具有典型的聚集性，能够产生更大的供给侧规模经济效应（Dunt and Harper，2002；Zhang et al.，2018），从而使农民增收具有更强的持续性，更有利于农户获得数字信贷支持。

基于以上分析，本文提出研究假说2。

假说2：农户参与电商对获得数字信贷的规模具有正向影响。

三、数据分析与模型建立

（一）数据来源

本文使用的数据来自于南京农业大学金融学院农村数字信贷课题组2019年1月和8月两次对江苏省沭阳县花木农户的入户调查，调查采用问卷调查与实地访谈相结合的方式。

（二）变量选取

1、被解释变量。本文中的数字信贷是指农户通过电商平台获得的线上贷款和银行的线上贷款。传统银行信贷是指农户获得来自正规金融机构的传统线下贷款，如农村商业银行、农业银行和村镇银行等。非正规信贷指的是农户通过亲朋好友、民间放贷人和地下钱庄等获得的贷款。本文选取农户是否获得信贷作为被解释变量。若农户2018年获得了数字信贷，则认为具有数字信贷行为，赋值为1，否则为0，传统银行信贷行为和非正规信贷行为的定义与之相同。在研究农户参与电商对数字信贷获得规模的影响时，被解释变量为花木农户2018年获得的数字信贷规模和信贷总规模，信贷总规模是指农户通过各种渠道获得的信贷总和。

2、核心解释变量。本文的核心解释变量是农户是否参与农村电商，本文根据问卷设计的“贵经营主体是否通过电子商务平台销售产品”这一问题的回答进行判断，回答“是”的农户定义为参与了农村电商，赋值为1，否则为没有参与农村电商，赋值为0。

3、控制变量。本文选取的控制变量包括农户人口统计学特征、生产经营情况、社会资本以及正规金融供给情况四方面。本文还使用倾向得分匹配模型（Propensity Score Matching，PSM）检验农户参与电商对其获得信贷规模的影响，此时需对变量进行重新匹配。经过多次增删变量，本文选择的匹配变量是户主性别、年龄、健康程度、受教育程度、花木种植面积、是否有亲友在政府或银行部门工作、花木产业净收入和创业经历等。

（三）计量模型

1、三元Probit模型。已有研究中，分析农户不同信贷行为选择的相互关系时通常使用单方程模型进行估计，从而忽略了不同信贷行为之间可能存在的相互影响关系，导致其估计结果有偏。本文参考Cappellari et al.（2003）和刘西川等（2014）的研究方法，借助三元Probit联立方程模型对三者的影响关系进行估计。本文重点关注的是数字信贷与传统银行信贷之间的关系：若数字信贷与传统银行信贷之间是一种此消彼长的替代关系，则误差项相关系数应为负；若数字信贷与传统银行信贷之间是一种互补关系，则误差项相关系数应为正。

2、倾向得分匹配模型。对于农户参与电商对信贷获得规模的影响，本文将研究对象分为实验组（参与电商农户）和对照组（未参与电商农户），采用倾向得分匹配方法对农户参与电商后的信贷获得效应进行评估。

四、实证结果与分析

（一）数字信贷与传统银行信贷的关系检验

从三元Probit模型的估计结果来看，方程误差项之间的相关系数均在1%显著性水平上拒绝了农户数字信贷、传统银行信贷与非正规信贷三者相互独立的原假设，表明三者之间是相互影响的。从似然比的检验结果上看，在1%的显著性水平上拒绝了误差项相关系数同时为零的原假设，表明选用三元Probit模型进行估计是合理的。方程误差项之间的相关系数估计值为负且在1%水平上显著，说明农户数字信贷与传统银行信贷行为之间存在替代关系，从而验证了本文的假说1。

（二）参与电商对农户数字信贷和信贷总规模的影响

1、相关指标匹配质量检测。综合考虑匹配效果和样本使用情况，本文选择最近邻匹配（1 5匹配）、近邻匹配（1 10匹配）、半径匹配、核匹配（带宽为0.06）和局部线性回归匹配5种匹配方法。从匹配结果的各项指标来看平衡性良好。

2、农户参与电商对数字信贷和获得信贷总规模影响的效应估计。根据匹配成功的样本，本文进一步估计农户参与电商的信贷规模提升效应。从5种匹配方案测算结果的平均值来看，参与电商获得数字信贷与信贷总规模的净效应分别为0.908万元和3.597万元。这一结果反映出，以“淘宝村”为依托的农村电子商务迅猛发展，使得农户享受到数字红利的同时亦能获得信贷规模增加的金融福利，本文的假说2得到验证。

3、不同禀赋特征的电商农户获得信贷规模的差异。从资本禀赋差异影响农户获得信贷规模的估计结果来看，物质资本、人力资本和社会资本禀赋越高的农户，其获得的数字信贷和信贷总规模也就越高。尽管越来越多的农户享受到数字技术所带来的福利，但不可忽视的是，农村居民内部也可能存在新的鸿沟，这使得不同资本禀赋的农户获得的金融福祉也有较大的差异。

五、研究结论与政策启示

基于2019年江苏省沭阳县“淘宝村”的花木经营农户的调查数据，本文利用三元Probit模型和PSM模型分析了数字信贷与传统银行信贷之间的关系以及参与电商对农户金融福利的影响。研究表明：第一，数字信贷与传统银行信贷之间存在显著的替代关系。第二，农村电商的发展进一步提高了农户的金融福利水平，相对于那些没有参与电商的农户，参与电商的农户在获得数字信贷规模和信贷总规模上分别增加0.908万元和3.579万元。第三，农户的资本禀赋差异导致参与电商的农户获得的金融福利存在显著差异，那些高物质资本、高人力资本与高社会资本的农户获得数字信贷的规模与信贷总规模更高，资本禀赋的差异放大了农户内部的数字鸿沟对金融福利效应的影响。

基于以上分析，可以得到如下政策启示。第一，数字信贷的发展导致传统银行信贷业务面临较大压力和挑战。对此，商业银行应该克服自身不足，转变发展思路，提升金融科技化能力，积极开展数字化建设，加快数字银行、智慧银行的构建，关注长尾群体的信贷需求。第二，政府应该加强数字技术在农村地区的推广，普及金融教育，提升农户对于数字信贷的科学认知水平，降低信贷选择中的行为偏差，提高数字金融的普惠性与包容性。第三，政府应该制定科学合理的农村电商发展规划，因地制宜，发挥当地典型企业与村里能人的示范效应，进一步挖掘农村电商的巨大数字潜能。第四，在推动农村电商发展的过程中，应该尤为关注农村“弱势”群体的数字能力和素养，这有利于他们完成信用积累，缓解金融约束。

原文刊发：《中国农村经济》2020年第11期