張晴宇，張 璇，戴忠琦，陳星茹

(南京農(nóng)業(yè)大學(xué) 金融學(xué)院，江蘇 南京 210095)

“淘寶村”電商融資方式及影響因素分析

張晴宇，張 璇，戴忠琦，陳星茹

(南京農(nóng)業(yè)大學(xué) 金融學(xué)院，江蘇 南京 210095)

“淘寶村”作為一種農(nóng)村電商新模式正在迅速崛起，雖然“淘寶村”模式發(fā)展迅猛，但融資難的問題始終貫穿著農(nóng)村電商的發(fā)展。本研究以江蘇省宿遷市農(nóng)村淘寶村為研究對(duì)象，通過文獻(xiàn)分析、問卷調(diào)查和實(shí)地調(diào)研，利用SPSS統(tǒng)計(jì)軟件對(duì)調(diào)查數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，采用多元Logistic模型估計(jì)分析數(shù)據(jù)，分析各因素對(duì)農(nóng)村電商融資方式選擇的影響，研究發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)融資仍占主導(dǎo)。

淘寶村； 傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)； 民間借貸； 互聯(lián)網(wǎng)融資

我國(guó)“三農(nóng)”問題一直比較突出，該問題的核心是提高農(nóng)民收入，這要求暢通農(nóng)戶的融資渠道，為農(nóng)戶的收入和生活水平提高提供保證。近年來(lái)，隨著電子商務(wù)在農(nóng)村迅速崛起，各地農(nóng)村紛紛涌現(xiàn)了以“淘寶村”為代表的農(nóng)村電商新模式?！疤詫毚濉钡募坌?yīng)和規(guī)模效應(yīng)，吸引眾多農(nóng)民回鄉(xiāng)自主創(chuàng)業(yè)，形成了包括生產(chǎn)、銷售、物流、廣告等一整條完整的電子商務(wù)產(chǎn)業(yè)鏈，一定程度上提高了農(nóng)民的收入和生活水平，縮小了城鄉(xiāng)差距。因此，“淘寶村”模式的探究對(duì)廣大農(nóng)村具有重大意義。

雖然“淘寶村”這種農(nóng)村電商模式發(fā)展迅猛，但是融資難的問題始終貫穿著農(nóng)村電商的發(fā)展。越來(lái)越多的農(nóng)村商戶為了改善生活質(zhì)量和發(fā)展生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)，面臨著長(zhǎng)期或短期的資金短缺問題。由于微小型電商門檻較低，許多經(jīng)營(yíng)電商的農(nóng)戶缺乏有價(jià)值的抵押品，較難滿足銀行抵押貸款的要求，針對(duì)中小企業(yè)的銀行貸款不能滿足其融資需要，資金問題往往阻礙了農(nóng)村電商的規(guī)模擴(kuò)張。

從現(xiàn)有文獻(xiàn)資料來(lái)看，鮮有學(xué)者直接研究“淘寶村”電商融資方式的影響因素。但是，與之相關(guān)的研究文獻(xiàn)則較多。譚之博等[1]檢驗(yàn)了企業(yè)規(guī)模對(duì)融資來(lái)源的影響。童馨樂等[2]實(shí)證分析結(jié)果發(fā)現(xiàn)，農(nóng)戶文化程度、專業(yè)技能、借貸信譽(yù)、家庭收入、家庭固定資產(chǎn)等特征變量顯著影響其借貸行為。秦建國(guó)等[3]認(rèn)為，個(gè)人與家庭特征、經(jīng)濟(jì)特征、環(huán)境特征均是影響西部地區(qū)農(nóng)戶借貸行為的因素。金燁等[4]發(fā)現(xiàn)，農(nóng)戶的家庭結(jié)構(gòu)和人口特征會(huì)對(duì)農(nóng)戶在正規(guī)和非正規(guī)金融渠道之間的選擇有所影響。李銳等[5]研究發(fā)現(xiàn)，農(nóng)戶顯著地偏好年利率低、擔(dān)保抵押少、決策時(shí)間短的貸款。鐘春平等[6]認(rèn)為，農(nóng)戶融資問題主要的原因在于農(nóng)戶信貸需求較低。

綜觀上述研究可知，以上的研究大多僅對(duì)一般農(nóng)戶和小微企業(yè)的融資方式和行為進(jìn)行研究，而對(duì)于淘寶村內(nèi)商戶的融資途徑缺乏相應(yīng)的探討。本文以江蘇省宿遷市地區(qū)的淘寶村為研究對(duì)象，對(duì)影響淘寶村電商戶融資方式選擇的若干因素進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，根據(jù)計(jì)量模型結(jié)果進(jìn)行判斷和推測(cè)，為解決淘寶村電商融資問題提供理論支撐。

1 電商融資方式

1.1 傳統(tǒng)銀行信貸

電子商務(wù)企業(yè)直接向銀行等金融機(jī)構(gòu)提出貸款申請(qǐng)并獲得授信。但大量中小電子商務(wù)企業(yè)本身的財(cái)務(wù)管理制度不健全、內(nèi)部治理混亂造成的銀行企業(yè)間信息不對(duì)稱，使得銀行無(wú)法了解電子商務(wù)企業(yè)真實(shí)經(jīng)營(yíng)信息和狀況，出于規(guī)避融資風(fēng)險(xiǎn)的考慮，對(duì)其貸款較為謹(jǐn)慎。

1.2 網(wǎng)絡(luò)融資

通過第三方平臺(tái)，將電子商務(wù)企業(yè)與銀行機(jī)構(gòu)聯(lián)系起來(lái)，利用第三方平臺(tái)的信用評(píng)價(jià)機(jī)制來(lái)獲得授信的融資模式，甚至直接由第三方平臺(tái)(如阿里金融)發(fā)放貸款。相對(duì)銀行信貸模式而言，第三方平臺(tái)減少了銀行與企業(yè)間信息不對(duì)稱。電子商務(wù)企業(yè)在第三方平臺(tái)上的真實(shí)交易數(shù)據(jù)、應(yīng)收賬款、互助擔(dān)保等成為這種融資模式的主要信用基礎(chǔ)，產(chǎn)生了網(wǎng)絡(luò)聯(lián)保、網(wǎng)絡(luò)速貸等不同形式的融資產(chǎn)品。網(wǎng)絡(luò)融資模式的優(yōu)點(diǎn)在于手續(xù)簡(jiǎn)單，程序透明，全程電子化申請(qǐng)，隨借隨還。缺點(diǎn)在于授信金額偏小，難以滿足客戶需求，綜合融資成本高，融資只適合進(jìn)行短期周轉(zhuǎn)。

1.3 民間借貸

民間金融是助推電子商務(wù)發(fā)展的重要力量。民間融資作為一種有益的補(bǔ)充發(fā)揮了重要作用。從抽樣調(diào)查情況看，約三成電商戶通過民間信貸資金完成融資。

2 實(shí)證分析

2.1 數(shù)據(jù)樣本與研究方法

本文研究所用數(shù)據(jù)選用課題組于2016年8月以及2017年1月的調(diào)研數(shù)據(jù)，調(diào)研采取抽樣問卷的形式。調(diào)查區(qū)域選取宿遷市大眾村、堰下村和周圈村。此次調(diào)查的淘寶商戶共有307戶，有效問卷279份。文中所有數(shù)據(jù)均來(lái)自調(diào)查數(shù)據(jù)。

影響淘寶村電商融資方式的因素有很多，本文將影響淘寶村電商融資方式的因素大致分為4類，分別是商戶基本情況、信貸環(huán)境、淘寶店發(fā)展情況和現(xiàn)有資金情況。模型所選擇的變量及其具體含義見表1。

表1 模型變量與含義

由于因變量為多分類，本文采用多元Logistic模型，傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)取值為1，民間借貸取值為2，互聯(lián)網(wǎng)融資取值為3。本文擬檢驗(yàn)以下Logistic的融資選擇意愿決定因素：1)民間借貸對(duì)傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)；2)互聯(lián)網(wǎng)融資對(duì)傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)。選擇1為參照類，建立以下2個(gè)Logistic模型，其中，p1、p2和p3分別表示選擇傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)融資，民間借貸和互聯(lián)網(wǎng)借貸的概率。模型Ⅰ(式1)為民間借貸對(duì)傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)融資選擇意愿的影響，模型Ⅱ(式2)為互聯(lián)網(wǎng)融資對(duì)傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)融資選擇意愿的影響。

(1)

(2)

2.2 描述性統(tǒng)計(jì)分析

剔除數(shù)據(jù)不全的樣本后，得到的商戶樣本總數(shù)為279戶。調(diào)查結(jié)果表明，調(diào)查地區(qū)的淘寶電商戶中，49.5%的商戶選擇從傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)貸款融資，30.5%選擇民間借貸，20.1%的商戶選擇互聯(lián)網(wǎng)融資。從選取融資方式的數(shù)量上來(lái)看，被調(diào)查地區(qū)商戶更傾向于從傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)融資，但是也有部分商戶選擇民間借貸和互聯(lián)網(wǎng)融資。因此可以認(rèn)為，商戶仍以傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)為主要融資方式，民間借貸和互聯(lián)網(wǎng)融資則作為補(bǔ)充。

對(duì)所有樣本進(jìn)行變量特征的描述性統(tǒng)計(jì)，結(jié)果見表2。從整體上來(lái)看，不同淘寶電商之間存在較大的特征差異，需要對(duì)關(guān)鍵變量進(jìn)行進(jìn)一步的分析。

2.3 計(jì)量結(jié)果與分析

樣本數(shù)據(jù)中的目前所有的規(guī)模變量與開店時(shí)長(zhǎng)變量在5%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著相關(guān)，平均每筆資金借貸期限與平均每筆借貸規(guī)模在1%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著相關(guān)，故在計(jì)量分析時(shí)，開店時(shí)長(zhǎng)和平均每筆資金借貸期限不作為變量進(jìn)行分析。

表2 描述性統(tǒng)計(jì)資料

基于現(xiàn)有理論和研究文獻(xiàn)，本文建立了淘寶村電商融資選擇影響因素的多元Logistic回歸模型，并利用SPSS 22.0統(tǒng)計(jì)軟件，采用極大似然估計(jì)方法建立淘寶村電商融資選擇影響因素的多元Logistic回歸模型，回歸結(jié)果見表3。

從上述結(jié)果可以看出，影響樣本地區(qū)淘寶村電商融資選擇的因素主要有家庭人口總數(shù)、戶主年齡、受教育程度、淘寶店發(fā)展規(guī)模、平均每筆借貸規(guī)模和資金缺口。而是否以電商經(jīng)營(yíng)為主、家庭年總收入、是否對(duì)供給滿足對(duì)淘寶村電商融資選擇的影響不顯著。

表3 淘寶村電商融資選擇影響因素的多元Logistic模型估計(jì)結(jié)果

注：***、**、*分別表示1%、5%和10%的顯著性水平。

戶主年齡變量在模型Ⅰ和模型Ⅱ中通過了顯著性檢驗(yàn)，且系數(shù)均為負(fù)，說(shuō)明在其他條件不變的情況下，年齡越大的商戶越愿意選擇傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)融資。從顯著性水平來(lái)看，相對(duì)于傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)融資來(lái)說(shuō)，年齡越大的商戶選擇互聯(lián)網(wǎng)融資的可能性最小。淘寶店發(fā)展規(guī)模變量在模型Ⅱ中通過了10%統(tǒng)計(jì)水平的顯著性檢驗(yàn)，且系數(shù)為負(fù)。這表明，在其他條件不變的情況下，淘寶店的規(guī)模越大，相比互聯(lián)網(wǎng)融資，商戶越愿意選擇從傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)融資。平均每筆借貸規(guī)模變量通過了顯著性檢驗(yàn)，所有系數(shù)都是負(fù)值。這說(shuō)明，在其他條件不變的情況下，平均每筆借貸規(guī)模越大，商戶越愿意選擇從傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)融資。從顯著性水平來(lái)看，相對(duì)于傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)融資來(lái)說(shuō)，平均每筆借貸規(guī)模越大的商戶選擇民間借貸的可能性最小。資金缺口變量通過了顯著性檢驗(yàn)，所有系數(shù)都是負(fù)值。這說(shuō)明，在其他條件不變的情況下，相對(duì)于民間借貸和互聯(lián)網(wǎng)融資方式，資金缺口越大的商戶，越愿意從傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)融資。

受教育程度變量在模型Ⅱ中通過了1%統(tǒng)計(jì)水平的顯著性檢驗(yàn)，且系數(shù)為正。這表明，在其他條件不變的情況下，與傳統(tǒng)機(jī)構(gòu)相比，商戶的受教育程度越高，選擇互聯(lián)網(wǎng)融資的意愿越強(qiáng)。家庭人口總數(shù)變量在模型Ⅰ中通過了5%統(tǒng)計(jì)水平的顯著性檢驗(yàn)，且模型Ⅰ中家庭人口總數(shù)系數(shù)為正，這表明在其他條件不變的情況下，家庭人口總數(shù)越多，與傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)相比，商戶選擇民間借貸的意愿更強(qiáng)。

3 小結(jié)

本文在已有的理論基礎(chǔ)上，通過調(diào)研進(jìn)行實(shí)證分析，采用案例分析、描述性統(tǒng)計(jì)和計(jì)量分析等方法，從淘寶村電商的融資方式出發(fā)，對(duì)其影響因素進(jìn)行探究，得出以下幾點(diǎn)結(jié)論。

傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)仍為主要融資方式。調(diào)查結(jié)果顯示，樣本地區(qū)的淘寶電商戶中，49.5%的商戶選擇從傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)貸款融資，傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)仍為主要融資方式。通過實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，大部分商戶對(duì)傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)融資具有路徑依賴性。傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)相對(duì)而言資金來(lái)源穩(wěn)定，利率較低，具有利率的優(yōu)勢(shì)，成為了大部分電商的主要融資方式。

互聯(lián)網(wǎng)融資和民間借貸在淘寶村電商融資中仍然占有一定比例和規(guī)模。雖然傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)可以滿足大部分電商的融資需求，但是由于其貸款門檻較高，辦理手續(xù)多，使得急需資金和正在起步階段的淘寶村電商主動(dòng)放棄從傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)的融資機(jī)會(huì)，求助于網(wǎng)上小額借貸和民間借貸以滿足其資金需求。

家庭人口總數(shù)、戶主年齡、受教育程度、淘寶店發(fā)展規(guī)模、平均每筆借貸規(guī)模和資金缺口等對(duì)淘寶村電商的融資方式選擇具有比較顯著的影響。在其他條件不變的情況下，戶主年齡越大，淘寶店發(fā)展規(guī)模越大，平均每筆借貸規(guī)模越大，資金缺口越大，商戶選擇傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)融資的意愿越強(qiáng)。此外，家庭人口總數(shù)越多，商戶越傾向于民間借貸；受教育程度越高，商戶選擇互聯(lián)網(wǎng)融資的可能性越大。

[1] 譚之博, 趙岳. 企業(yè)規(guī)模與融資來(lái)源的實(shí)證研究：基于小企業(yè)銀行融資抑制的視角[J]. 金融研究, 2012(3):166-179.

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[3] 秦建國(guó), 呂忠偉, 秦建群. 我國(guó)西部地區(qū)農(nóng)戶借貸行為影響因素的實(shí)證研究：基于804戶農(nóng)戶調(diào)查數(shù)據(jù)分析[J]. 財(cái)經(jīng)論叢(浙江財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)), 2011, 158(3):78-84.

[4] 金燁, 李宏彬. 非正規(guī)金融與農(nóng)戶借貸行為[J]. 金融研究, 2009(4):63-79.

[5] 李銳, 李超. 農(nóng)戶借貸行為和偏好的計(jì)量分析[J]. 中國(guó)農(nóng)村經(jīng)濟(jì), 2007(8):4-14.

[6] 鐘春平, 孫煥民, 徐長(zhǎng)生. 信貸約束、信貸需求與農(nóng)戶借貸行為:安徽的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)[J]. 金融研究, 2010(11):189-206.

(責(zé)任編輯：萬(wàn) 晶)

2017-05-28

農(nóng)村“淘寶村”電商融資方式及其影響因素分析基于對(duì)宿遷農(nóng)村地區(qū)的調(diào)查(1627A09)

張晴宇(1996—)，女，江蘇宿遷人，本科生，研究方向?yàn)橥赁r(nóng)村金融，E-mail：christina_zqy@foxmail.com。

10.16178/j.issn.0528-9017.20170858

F832.4

A

0528-9017(2017)08-1496-04

文獻(xiàn)著錄格式：張晴宇，張璇，戴忠琦，等. “淘寶村”電商融資方式及影響因素分析[J].浙江農(nóng)業(yè)科學(xué)，2017，58(8)：1496-1499.