焦馨玉 夏紫薇 包馥瑜

摘?要：文章基于“農(nóng)業(yè)價值鏈+電商平臺”融資模式，利用信息經(jīng)濟學分析框架下的信息不對稱和交易成本理論，分析該融資模式對農(nóng)戶收入的影響。在理論分析的基礎上，通過對四川省“仁壽京農(nóng)貸”試點區(qū)的調(diào)查，利用調(diào)研數(shù)據(jù)進行實證檢驗。研究結(jié)果表明，“農(nóng)業(yè)價值鏈+電商平臺”融資模式可以增加農(nóng)戶的信貸需求，提高農(nóng)戶信貸可獲性，從而提高農(nóng)戶收入?；谝陨辖Y(jié)論，政府應加大對農(nóng)村地區(qū)互聯(lián)網(wǎng)金融的監(jiān)管力度，培養(yǎng)復合型人才隊伍，加強農(nóng)業(yè)生產(chǎn)組織化，實現(xiàn)便農(nóng)惠農(nóng)，促進鄉(xiāng)村振興。

關鍵詞：農(nóng)業(yè)價值鏈融資；農(nóng)戶融資；農(nóng)戶收入

中圖分類號：F724.6;F832.43?文獻標識碼：A文章編號：1005-6432（2024）14-0048-04

DOI：10.13939/j.cnki.zgsc.2024.14.012

1?引言

黨的二十大報告強調(diào)了鄉(xiāng)村振興在我國發(fā)展全局中的重要地位，并將鄉(xiāng)村振興作為“加快構(gòu)建新發(fā)展格局，著力推動高質(zhì)量發(fā)展”的一個重要方面進行部署。然而，我國農(nóng)業(yè)處于產(chǎn)業(yè)化經(jīng)營初級階段，涉農(nóng)融資交易成本高、違約率高，“融資難、融資貴”的困局難解，尋找更適合農(nóng)戶的融資渠道成為亟待解決的問題。近年來，農(nóng)村網(wǎng)絡覆蓋率逐年提高，“農(nóng)業(yè)價值鏈+電商平臺”作為新興農(nóng)村融資模式之一，初步試點取得一定成果，對農(nóng)村融資發(fā)展有一定促進作用。文章聚焦于農(nóng)戶收入，分析“農(nóng)業(yè)價值鏈+電商平臺”融資模式的運行效果，并進行實證檢驗。文章的邊際貢獻如下：一是研究角度。不同于以往文獻宏觀的角度，文章從需求方的微觀視角，分析“農(nóng)業(yè)價值鏈+電商平臺”融資模式對農(nóng)戶收入的影響效果。二是理論層面。通過對該融資模式的挖掘，探究其提高農(nóng)戶信貸需求與信貸可獲性，以期為實證檢驗提供方向。

2?理論分析

2.1?“農(nóng)業(yè)價值鏈+電商平臺”融資模式

第一，模式背景。2021年中央一號文件指出，延長農(nóng)村產(chǎn)業(yè)鏈與價值鏈是全面推動農(nóng)村產(chǎn)業(yè)振興發(fā)展的前提。但涉農(nóng)經(jīng)營主體具有弱質(zhì)性，信用實力欠缺，為緩解相關主體融資約束難題，“農(nóng)業(yè)價值鏈+互聯(lián)網(wǎng)金融”的融資模式應運而生。然而，張佳等認為，我國農(nóng)村互聯(lián)網(wǎng)金融與電子商務處于起步階段[1]，考慮到農(nóng)戶對互聯(lián)網(wǎng)技術的接受程度，互聯(lián)網(wǎng)金融產(chǎn)品的推廣需進行試點。

第二，試點對象。京東金融于2015年發(fā)布“仁壽京農(nóng)貸”，隸屬于“農(nóng)業(yè)價值鏈+電商平臺”模式。文章將試點區(qū)指定農(nóng)戶作為實驗組，非試點區(qū)指定農(nóng)戶作為對照組。以此為樣本，研究該融資方式的運作模式與其對農(nóng)戶收入的影響。

第三，運作模式。“仁壽京農(nóng)貸”聯(lián)結(jié)價值鏈上各節(jié)點主體，形成價值鏈傳遞?；玖鞒淌牵恨r(nóng)戶在京東電商平臺申請貸款，平臺通過涉農(nóng)合作企業(yè)，與平臺積累的信息獲得農(nóng)戶信息，評估風險、授信，將農(nóng)產(chǎn)品銷售給消費者，農(nóng)戶在交易后提高銷售收入、償還貸款，平臺實現(xiàn)資金回流。

2.2?“農(nóng)業(yè)價值鏈+電商平臺”融資模式的影響

由于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)受自然環(huán)境制約，部分農(nóng)戶融資存在生產(chǎn)不穩(wěn)定、信用風險緩釋不足等問題[2]。同時，有研究發(fā)現(xiàn)，信息不對稱是農(nóng)戶無法獲得正規(guī)信貸資源的一個原因[3]。而在該融資模式下，電商平臺依托價值鏈打造閉合系統(tǒng)，可緩解由信息不對稱和高交易成本造成的市場失靈問題，對融資雙方產(chǎn)生影響，作用于農(nóng)戶收入。該融資模式帶來的正向影響如下。

第一，融資供給方：電商平臺。通過“農(nóng)業(yè)價值鏈+電商平臺”融資模式，解決信息不對稱問題。通過數(shù)據(jù)征信與平臺算法，爬取鏈上主體的交易，建立信息傳遞系統(tǒng)，后臺實時監(jiān)控，降低信貸風險。

第二，融資需求方：農(nóng)戶。其一，解決抵押物不足問題，降低門檻效應和交易成本效應。農(nóng)戶的抵押物是即將售賣的優(yōu)質(zhì)農(nóng)產(chǎn)品，不是傳統(tǒng)的固定資產(chǎn)，降低融資成本。平臺線上融資節(jié)省柜臺人工成本、評估用戶的時間成本，總體降低交易成本。其二，融資渠道效應。一些農(nóng)戶缺乏固定資產(chǎn)作為抵押物，這些農(nóng)戶會選擇該融資模式，拓寬融資渠道。其三，打通銷售渠道，小農(nóng)戶向規(guī)模種植戶轉(zhuǎn)變。電商平臺依托銷售渠道，為農(nóng)戶打開銷路，優(yōu)質(zhì)的農(nóng)產(chǎn)品直接流向消費者，使農(nóng)戶有擴大生產(chǎn)的需求，小農(nóng)戶有轉(zhuǎn)變?yōu)橐?guī)模種植戶的激勵。綜上所述，該融資模式通過供需雙方兩條路徑，共同作用，使農(nóng)戶的信貸需求、信貸可獲性增加，提高農(nóng)戶的收入。因此，文章提出假說H1和H2。

H1：“農(nóng)業(yè)價值鏈+電商平臺”融資模式能夠增加農(nóng)戶收入。

H2：“農(nóng)業(yè)價值鏈+電商平臺”融資模式通過增加農(nóng)戶信貸需求，提高信貸可獲性，實現(xiàn)增收。

3?實證設計

3.1?數(shù)據(jù)來源

文章的試點區(qū)樣本來自四川省眉山市仁壽縣的枇杷種植戶，非試點區(qū)樣本來自四川省內(nèi)江市資中縣的枇杷種植戶，數(shù)據(jù)來自2022年8月在兩地共6個鎮(zhèn)的調(diào)研。收集樣本時，使用分層抽樣的方式，根據(jù)調(diào)研地區(qū)的經(jīng)濟水平，將兩個縣的村鎮(zhèn)分為三種：經(jīng)濟繁榮、經(jīng)濟中游以及經(jīng)濟較落后。由此分別隨機選取3個村鎮(zhèn)，兩地總共6個村鎮(zhèn)作為典例開展調(diào)研。調(diào)研共得到379份問卷，有效問卷351份，有效樣本率達92.61%。

3.2?模型構(gòu)建

針對上述提出的兩個假說，文章構(gòu)建兩個模型分別進行實證分析：對第一個假說構(gòu)建多元線性回歸模型進行影響效果的分析，對第二個假說構(gòu)建Heckman兩階段模型進行影響路徑的分析。

3.2.1?影響效果檢驗——多元線性回歸模型

為探究被解釋變量受核心解釋變量及其他相關因素的影響，建立回歸模型如下：

Y=β0+β1X1+β2X2+…+βkXk+ε（1）

式（1）中，Y表示被解釋變量（家庭人均純收入），X1表示核心解釋變量（是否為京農(nóng)貸試點），Xj（j=2，3，…，k）表示其他解釋變量，ε為隨機誤差項，βj（j=0，1，2，…，k）為待估參數(shù)。

3.2.2?影響路徑檢驗——Heckman兩階段模型

對信貸可獲性水平這一變量的研究僅適用于有信貸需求的農(nóng)戶，此時，如果僅僅使用多元線性回歸進行檢驗，會存在自選擇偏誤問題。為解決這一問題，根據(jù)相關文獻[4]，構(gòu)建Heckman兩階段模型如下：

第一階段：構(gòu)建農(nóng)戶信貸需求意愿模型。即假設樣本不存在選擇性偏差，僅以“是否有信貸需求”作為因變量，利用Probit模型分析影響農(nóng)戶是否有信貸需求意愿的因素，模型設置為：

Yi=αiXi+εi（2）

式（2）中，Y*i是模型的被解釋變量（信貸需求），表示農(nóng)戶是否有信貸需求的二元選擇變量，Y*i=1，表示農(nóng)戶有信貸需求，Y*i=0，表示農(nóng)戶無信貸需求；Xi為是否有需求的影響因素；αi是相關系數(shù)；εi為隨機誤差項。

第二階段：利用選擇樣本進行回歸。在第二階段中加入通過第一階段所得的逆米爾斯比率（IMR），從而修正第二階段的選擇性偏誤問題。得到有信貸需求的農(nóng)戶信貸可獲性的影響因素回歸方程：

Zi（avai|Yi=1）=βiXi+δiλi+μi（3）

式（3）中，avai為農(nóng)戶信貸可獲性，Xi為影響信貸可獲性的因素，λi為計算得出的逆米爾斯比率，βi、δi為相關系數(shù)，μi為隨機誤差項。

3.3?變量說明與描述性統(tǒng)計

3.3.1?多元線性回歸模型

根據(jù)相關文獻[5]，被解釋變量為家庭人均純收入，核心解釋變量為是否為京農(nóng)貸試點。借鑒相關研究[6]的變量設置，文章將影響農(nóng)戶收入的控制變量分為人力資源（年齡、家庭勞動力數(shù)目等）、社會資產(chǎn)（是否是本地人、是否是村干部）、自然資本（種植規(guī)模、家庭收入結(jié)構(gòu)）和物質(zhì)資產(chǎn)（家庭總資產(chǎn)、家庭農(nóng)用固定資產(chǎn)估值）。為后續(xù)進行穩(wěn)健性檢驗，筆者引入?yún)f(xié)變量“每年采購農(nóng)資成本”。

3.3.2?Heckman兩階段模型

第一階段被解釋變量為“信貸需求”，第二階段被解釋變量為“信貸可獲性”，核心解釋變量為“是否為京農(nóng)貸試點”。參考相關研究[7]，控制變量包含農(nóng)戶個體基本特征（年齡、是否是本地人等）與農(nóng)戶生產(chǎn)特征（種植規(guī)模、是否掌握一定農(nóng)業(yè)技術等）。變量類別、變量名稱、變量說明、描述性統(tǒng)計見表1。

4?回歸結(jié)果分析

4.1?“農(nóng)業(yè)價值鏈+電商平臺”融資模式對農(nóng)戶收入的影響效果

文章運用的統(tǒng)計軟件為Stata?15，該融資模式對家庭人均純收入的影響結(jié)果見表2。核心解釋變量系數(shù)為正，并在1%的統(tǒng)計水平上顯著?？赡艿慕忉屖牵骸叭蕢劬┺r(nóng)貸”為有信貸需求的農(nóng)戶提供了資金，農(nóng)戶可以將更多的資金投入種植經(jīng)營，擴大種植規(guī)模，從而提高收入。

4.2?“農(nóng)業(yè)價值鏈+電商平臺”融資模式對農(nóng)戶收入的影響路徑

本部分進一步探究該融資模式對收入的影響路徑，結(jié)果見表3。IMR不為0，并在5%的統(tǒng)計水平上顯著，說明存在選擇偏誤問題。

因此，使用Heckman兩階段模型是正確的。根據(jù)結(jié)果可知，“仁壽京農(nóng)貸”對試點區(qū)農(nóng)戶的信貸需求和信貸可獲性都產(chǎn)生了顯著正向影響。

5?穩(wěn)健性檢驗

為進一步排除樣本的選擇性偏誤，筆者結(jié)合數(shù)據(jù)為橫截面數(shù)據(jù)的特點，通過改變計量方法，使用傾向得分匹配法進行穩(wěn)健性檢驗。為了進行傾向得分匹配，筆者首先選擇協(xié)變量。參考以往文獻并進行逐步回歸，排除不顯著的變量，最終確定協(xié)變量為是否是村干部、是否是本地人、家庭勞動力數(shù)目、種植規(guī)模、是否掌握一定農(nóng)業(yè)技術、每年采購農(nóng)資成本、是否了解正規(guī)信貸政策；其次借助Logit模型估計傾向得分，再進行平衡性檢驗，結(jié)果如表4所示。與匹配前相比，匹配后的大部分標準化偏差都有所降低，且標準化偏差全部低于10%；匹配后的t檢驗結(jié)果不拒絕原假設，說明對照組與實驗組沒有系統(tǒng)性差異，樣本匹配良好且通過平衡性檢驗。

6?結(jié)論與政策建議

“農(nóng)業(yè)價值鏈+電商平臺”融資模式具有創(chuàng)新之處，是互聯(lián)網(wǎng)金融在農(nóng)村地區(qū)應用的新嘗試。結(jié)果表明，該融資模式會促進農(nóng)戶的信貸需求，提高信貸可獲性，提高農(nóng)戶收入，假說得以驗證。該融資模式也存在不足之處。其一，農(nóng)村互聯(lián)網(wǎng)金融監(jiān)管體系不完善[8]；其二，農(nóng)村電子商務管理水平較低，缺乏復合型人才。要求工作人員既要掌握金融知識，又要了解農(nóng)村經(jīng)濟模式、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)及國家相關惠農(nóng)政策[9]。這些問題都在一定程度上限制了該融資模式的推廣與實施效果。

基于上述觀點，文章提出以下三點建議。其一，農(nóng)村地區(qū)互聯(lián)網(wǎng)金融的監(jiān)管力度有待加強、農(nóng)村信用體系仍需健全；其二，培養(yǎng)金融復合型人才，進行融資供給側(cè)改革，壯大金融服務隊伍，開發(fā)適用于農(nóng)戶的App;其三，尋找更多具有引領作用的龍頭企業(yè)，加強農(nóng)業(yè)生產(chǎn)組織化。

參考文獻：

[1]張佳，王琛.電子商務對農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展影響及其空間差異研究——基于浙江省淘寶村的問卷調(diào)查分析[J].世界地理研究，2020，29（5）：952-961.

[2]王曉麗，郭沛.金融科技紓解新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體融資困境的路徑研究[J].學習與探索，2022（8）：161-167.

[3]胡士華，郭雨林，楊濤.信息不對稱、金融聯(lián)結(jié)與信貸資金配置——基于農(nóng)戶調(diào)查數(shù)據(jù)的實證研究[J].農(nóng)業(yè)技術經(jīng)濟，2016（2）：81-91.

[4]趙亮.新時代鄉(xiāng)村振興背景下農(nóng)村勞動力穩(wěn)崗就業(yè)研究——基于Heckman兩階段模型的實證分析[J].經(jīng)濟問題，2023（1）：96-104.

[5]張旭銳，高建中.集體林區(qū)農(nóng)戶生計資本對其收入的影響研究——基于公益林和商品林農(nóng)戶的實證對比[J].干旱區(qū)資源與環(huán)境，2020，34（6）：35-41.

[6]徐定德，彭立，劉邵權，等.農(nóng)村公共品投資對農(nóng)戶收入影響的實證分析[J].經(jīng)濟地理，2016，36（3）：139-146.

[7]戴琳，于麗紅，蘭慶高，等.農(nóng)地抵押貸款緩解種糧大戶正規(guī)信貸約束了嗎——基于遼寧省434戶種糧大戶的實證分析[J].農(nóng)業(yè)技術經(jīng)濟，2020（3）：20-31.

[8]寧澤逵，解舒惠，屈橋.我國農(nóng)村互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展問題探析[J].西安財經(jīng)大學學報，2021，34（5）：62-71.

[9]范亞辰，田雅群.互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展對農(nóng)村商業(yè)銀行效率的影響研究[J].華中農(nóng)業(yè)大學學報（社會科學版），2022（1）：116-125.

[基金項目]國家級大學生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓練項目“‘農(nóng)業(yè)價值鏈+電商平臺融資對農(nóng)戶收入的影響——以四川省仁壽縣‘京農(nóng)貸為例”（項目編號：202210307019Z）。

［作者簡介］焦馨玉，女，遼寧大連人，本科，研究方向：農(nóng)村金融；夏紫薇，女，四川巴中人，本科，研究方向：農(nóng)村經(jīng)濟；包馥瑜，女，山東煙臺人，本科，研究方向：農(nóng)村經(jīng)濟。