劉榮茂， 孫嘉琪

(南京農(nóng)業(yè)大學金融學院，江蘇南京 210095)

長期以來，資金是制約我國農(nóng)村經(jīng)濟社會發(fā)展的重要因素。近2年中央、銀監(jiān)會多次出臺文件，鼓勵引導互聯(lián)網(wǎng)金融加大涉農(nóng)投入，為解決制約農(nóng)村經(jīng)濟社會發(fā)展的資金問題提供了新思路。P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(以下簡稱“P2P平臺”)是互聯(lián)網(wǎng)金融的重要形式之一，它運用互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，能以較低成本解決信息分散、信息不對稱等問題，具有門檻低、效率高、跨地區(qū)、方便快捷等優(yōu)點，可以起到對農(nóng)村金融的補充作用，為面臨信貸約束問題的農(nóng)戶提供新的借貸渠道。實踐中，2013年至今翼龍貸、宜農(nóng)貸等P2P平臺已開始涉足農(nóng)村市場，但發(fā)展緩慢。根據(jù)《中國“三農(nóng)”互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展報告(2016)》統(tǒng)計，涉農(nóng)P2P貸款僅占全部P2P貸款的1.1%，P2P平臺在農(nóng)村發(fā)展的可行性值得思考?？v觀已有文獻，國外學者對P2P的優(yōu)缺點及違約風險等進行了研究，學者們認為P2P具有成本低[1]、門檻低[2]、透明度高[3]、交易迅速[4]等優(yōu)點，但也存在逆向選擇、道德風險[5]、泄露隱私[6]等缺點。針對道德風險，部分學者研究了P2P借款違約率的影響因素，認為社會關(guān)系[5]、組織者的投資份額[7]等將對P2P貸款違約率產(chǎn)生反向影響。由于國情差異，目前國外學者少有針對涉農(nóng)P2P借貸的研究，而國內(nèi)學者已開始對該問題進行研究。在理論層面，王重潤等認為農(nóng)村金融存在供需缺口大、競爭不充分且以小額信貸為主的特點，符合P2P平臺的發(fā)展需要[8]。彭標等認為，P2P的借貸范圍囊括了中低收入人群，是對農(nóng)村現(xiàn)有金融體系的有效補充[9]。侯孟奇認為，P2P網(wǎng)貸的靈活性、便利性和跨區(qū)域性能有效克服傳統(tǒng)金融機構(gòu)的缺陷[10]。對于P2P平臺如何更好地適應(yīng)農(nóng)村市場，特別是如何解決好農(nóng)村地區(qū)信息采集問題，朱乾宇等提出P2P平臺與當?shù)匦☆~信貸機構(gòu)合作的模式[11]、趙華杰等提出加盟商本土化的模式[12]、彭標等提出與農(nóng)村信用社、資金互助社、村民委員會、個人征信系統(tǒng)結(jié)合的模式[9]。在實證方面，魯釗陽以重慶市農(nóng)戶為樣本建立多元回歸模型，證實P2P借貸有助于緩解農(nóng)戶融資難問題[13]。余爽等建立技術(shù)接受(TAM)模型，分析農(nóng)戶對P2P平臺使用意愿的影響因素，證實感知易用性、感知有用性、使用態(tài)度等顯著影響農(nóng)戶對P2P平臺的使用意愿[14]。作為一種新型的融資方式，涉農(nóng)P2P借貸能否緩解農(nóng)戶融資難與農(nóng)戶的需求密切相關(guān)，但目前的研究多數(shù)停留在理論分析層面，實證分析較缺乏。因此，本研究以江蘇省淮安地區(qū)農(nóng)戶為調(diào)研對象，調(diào)查農(nóng)戶參與P2P平臺借貸的意愿及原因，并運用二元Logistic模型實證分析農(nóng)戶參與P2P平臺借貸意愿的影響因素，進而對P2P平臺進入農(nóng)村發(fā)展的可行性作出評價。本研究基于農(nóng)戶需求視角，獲取農(nóng)戶對于P2P平臺的看法及參與意愿的第一手資料，彌補以往研究的理論分析無法客觀反映農(nóng)戶的真實需求的不足；運用二元Logistic模型，并加入戶主特征、家庭特征、需求特征、對P2P平臺的認知等多種變量，從而為更好地滿足農(nóng)戶的信貸需求提供有針對性的政策建議。

1　數(shù)據(jù)來源與樣本描述性分析

1.1　數(shù)據(jù)來源

數(shù)據(jù)來源于2017年春節(jié)前后對江蘇省淮安市部分縣(區(qū))農(nóng)戶的實地調(diào)查。為較好地代表淮安市農(nóng)村的不同情況，調(diào)查范圍包括位于淮安市近郊、中郊、遠郊的經(jīng)濟技術(shù)開發(fā)區(qū)、洪澤縣和盱眙縣。每個縣(區(qū))選取4個村組，平均每個村組發(fā)放問卷約30份，所有問卷均采用進村入戶的形式調(diào)查獲得。調(diào)研人員經(jīng)過專門培訓，最大程度保證問卷填寫和調(diào)查結(jié)果的可靠性。共調(diào)查農(nóng)戶360戶，獲得有效問卷352份，有效率為97.78%。問卷內(nèi)容主要包括農(nóng)戶的基本信息、農(nóng)戶的貸款需求狀況、農(nóng)戶的貸款經(jīng)歷、農(nóng)戶對P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺的看法與參與意愿等4個部分。

1.2　樣本描述性分析

1.2.1農(nóng)戶的貸款需求狀況由表1可知，352戶被調(diào)查農(nóng)戶中有254戶有貸款需求，占比為72.16%，有98戶無貸款需求，占比為27.84%，說明淮安市絕大部分農(nóng)戶存在貸款需求。從需求金額來看，在254戶有貸款需求的農(nóng)戶中，需求金額在5萬～10萬元(含)和10萬元以上的分別有101、52戶，合計占比為60.23%，說明農(nóng)戶的貸款需求金額較大(表2)。從貸款用途來看，有100戶農(nóng)戶打算將貸款用于種養(yǎng)業(yè)，有68戶農(nóng)戶打算將貸款用于工商業(yè)，合計占比達66.14%(表3)?？偟膩碚f，淮安市被調(diào)查農(nóng)戶較普遍地存在貸款需求且需求金額較大，解決農(nóng)戶貸款難問題對農(nóng)戶開展生產(chǎn)經(jīng)營活動意義重大。

表1　淮安市被調(diào)查農(nóng)戶的貸款需求狀況

表2　淮安市被調(diào)查農(nóng)戶的貸款需求金額

表3　淮安市被調(diào)查農(nóng)戶的貸款用途

1.2.2農(nóng)戶對P2P平臺的參與意愿情況

1.2.2.1參與意愿在254戶有貸款需求的農(nóng)戶中，有145戶農(nóng)戶表示愿意參與P2P平臺借貸，占比達57.09%，近六成；有109戶農(nóng)戶表示不愿意參與P2P平臺借貸，占比為42.91%。說明淮安地區(qū)農(nóng)戶參與P2P平臺借貸的意愿較強(表4)。

表4　淮安市被調(diào)查農(nóng)戶參與P2P平臺借貸的意愿分布

1.2.2.2農(nóng)戶愿意參與P2P平臺借貸的原因由表5可知，由于農(nóng)戶參與意愿的原因較多，為保證調(diào)研的全面性，所以在問卷中將該問題設(shè)置為多選題。被調(diào)查農(nóng)戶愿意參與P2P借貸的原因中選擇“不需要抵押擔?！钡霓r(nóng)戶有120戶，應(yīng)答次數(shù)比例達31.50%，在所有選項中位居第一。目前，難以提供有效的抵押擔保成為農(nóng)戶貸款難的主要問題，而涉農(nóng)P2P平臺普遍提供信用貸款，該特點吸引了農(nóng)戶的參與。選擇“獲貸速度快”的農(nóng)戶有79戶，應(yīng)答次數(shù)比例為20.73%，在所有選項中位居第二。農(nóng)戶的融資需求具有較強的時效性，因此獲貸速度是影響其借款渠道選擇的重要指標。P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺利用互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)提高工作效率，放款速度遠遠快于傳統(tǒng)金融機構(gòu)。選擇“不會因借錢感到尷尬”“可貸到所需額度”的農(nóng)戶分別有63、56戶，應(yīng)答次數(shù)比例分別為 16.54%、14.70%。調(diào)研還發(fā)現(xiàn)，不少農(nóng)戶認為相比其他民間借貸方式，P2P借貸無需自己主動找尋借款人，同時也避免了熟人間借款的尷尬，這是他們愿意選擇P2P借貸的重要原因。此外，P2P平臺可對傳統(tǒng)金融機構(gòu)起到補充作用，為難以從其他借款渠道獲得所需額度貸款的農(nóng)戶提供資金。農(nóng)戶愿意參與P2P平臺借貸的原因還有“手續(xù)費更低”“貸款更方便”“利率更靈活”“信息透明，可隨時查詢還款情況”，應(yīng)答次數(shù)比例分別為5.77%、5.77%、3.67%、1.31%。

表5　淮安市被調(diào)查農(nóng)戶愿意參與P2P平臺借貸的原因

1.2.2.3農(nóng)戶不愿意參與P2P平臺借貸的原因由表6可知，被調(diào)查農(nóng)戶不愿意參與P2P借貸的原因中選擇“對P2P平臺不了解”的農(nóng)戶有87戶，應(yīng)答次數(shù)比例達35.37%，在所有選項中位居第一。可見，目前涉農(nóng)P2P平臺數(shù)量少，宣傳力度不夠，農(nóng)戶對P2P借貸缺乏了解。此外，調(diào)研發(fā)現(xiàn)“P2P”這一英文名稱也增加了網(wǎng)絡(luò)借貸的神秘感，使很多農(nóng)戶望而卻步。選擇“利率太高”的農(nóng)戶有79戶，應(yīng)答次數(shù)比例為 30.49%，在所有選項中位居第二。P2P平臺的貸款利率水平遠遠高于傳統(tǒng)金融機構(gòu)，因此部分沒有迫切貸款需求或可以在傳統(tǒng)金融機構(gòu)獲得所需貸款額度的農(nóng)戶不愿意通過P2P平臺貸款。選擇“存在信息泄露風險”的農(nóng)戶有37戶，應(yīng)答次數(shù)比例為15.04%。大數(shù)據(jù)時代越來越多的信息詐騙使人們更加注重保護個人隱私。目前一些P2P平臺并沒有重視對借款人信息的保護，將相關(guān)信息詳細公開在其網(wǎng)站上，使借款人面臨信息外泄的風險。農(nóng)戶不愿意參與P2P平臺借貸的原因還有“不愿意學習平臺貸款操作流程”“存在財務(wù)風險”“存在平臺操作不規(guī)范引起的風險”“了解到P2P平臺的負面新聞”等，其應(yīng)答次數(shù)比例分別為8.13%、5.28%、3.66%、2.03%。

1.2.3農(nóng)戶對P2P平臺的參與意愿的描述性統(tǒng)計

1.2.3.1戶主特征由表7可知，從性別來看，被調(diào)查農(nóng)戶中戶主為男性的有181戶，戶主為女性的有73戶，男性參與P2P平臺借貸的意愿(60.27%)高于女性(55.80%)。從年齡看，被調(diào)查農(nóng)戶中戶主年齡20歲及以下的有3戶，21～35歲的有40戶，36～50歲的有126戶，51歲及以上的有85戶。其中，20歲及以下的農(nóng)戶參與P2P平臺借貸的意愿最高，達100.00%，21～35、36～50歲的農(nóng)戶參與意愿均超過50%，51歲及以上的農(nóng)戶參與意愿最低，未達50%。說明隨著年齡增加，農(nóng)戶參與P2P平臺借貸的意愿大體呈下降趨勢。從受教育程度看，被調(diào)查農(nóng)戶中戶主學歷為初中及以下的有68戶，高中的有134戶，?？频挠?7戶，本科及以上的有15戶。其中，戶主學歷為初中及以下的參與P2P平臺借貸的意愿最強，達73.53%，?？频膮⑴c意愿較強，為62.16%，高中和本科及以上的參與意愿相對較弱。

表6　淮安市被調(diào)查農(nóng)戶不愿意參與P2P平臺借貸的原因

表7　戶主特征對農(nóng)戶參與P2P平臺借貸意愿分布的影響

1.2.3.2家庭特征由表8可知，從勞動力占比看，被調(diào)查農(nóng)戶中家庭勞動力占比為25%及以下、25%～50%(含)、50%～75%(含)、75%以上的農(nóng)戶分別有21、122、93、28戶，其中勞動力占比為25%～50%(含)和50%～75%(含)的家庭參與P2P平臺借貸的意愿明顯強于其他家庭。從家庭有無外出務(wù)工人員看，被調(diào)查農(nóng)戶中有外出務(wù)工人員的家庭有114戶，無外出務(wù)工人員的家庭有140戶，其中有外出務(wù)工人員的家庭參與P2P平臺借貸的意愿(59.65%)高于無外出務(wù)工人員的家庭(55.00%)。有外出務(wù)工人員的家庭往往對新鮮事物的了解更多，相對更容易接受新型借貸方式。從家庭社會資本看，被調(diào)查農(nóng)戶中有社會資本的僅有39戶，遠少于無社會資本的農(nóng)戶(215戶)，其中有社會資本的農(nóng)戶參與P2P平臺借貸的意愿(53.85%)低于無社會資本的農(nóng)戶(57.67%)。有社會資本的農(nóng)戶往往更容易從傳統(tǒng)金融機構(gòu)獲得貸款，參與P2P平臺的意愿相對較弱。從家庭總收入看，被調(diào)查農(nóng)戶中收入水平在5萬元及以下、5萬～10萬元(含)、10萬～20萬元(含)、20萬元以上分別有50、145、38、21戶，其中收入水平在20萬元以上的家庭參與P2P平臺借貸的意愿最強，達76.19%，收入水平在10萬～20萬元(含)的家庭參與意愿最弱，為48.97%。從收入來源看，被調(diào)查農(nóng)戶中以農(nóng)業(yè)為收入來源的有46戶，以農(nóng)業(yè)為主兼業(yè)為收入來源的有116戶，以非農(nóng)業(yè)為主兼業(yè)為收入來源的有42戶，以非農(nóng)業(yè)為收入來源的有50戶。其中，以非農(nóng)業(yè)為主兼業(yè)的農(nóng)戶參與P2P平臺借貸的意愿最強，達76.19%，以農(nóng)業(yè)為主兼業(yè)的農(nóng)戶參與意愿最弱，為43.97%。從家庭總支出看，被調(diào)查農(nóng)戶中收入水平在5萬元及以下、5萬～10萬元(含)、10萬～20萬元(含)、20萬元以上分別有135、93、22、4戶，對應(yīng)參與P2P平臺借貸的意愿分別為47.41%、68.82%、59.09%、100.00%?？梢?，隨著家庭總支出的增加農(nóng)戶參與P2P平臺借貸的意愿呈上升趨勢。

表8　家庭特征對農(nóng)戶參與P2P平臺借貸意愿分布的影響

1.2.3.3需求特征由表9可知，從能否提供抵押擔保來看，被調(diào)查農(nóng)戶中能提供抵押擔保的農(nóng)戶數(shù)略多于不能提供抵押擔保的農(nóng)戶數(shù)。能提供抵押擔保的農(nóng)戶參與P2P平臺借貸的意愿(44.63%)遠低于不能提供的農(nóng)戶(68.43%)，說明P2P平臺能為不能提供抵押擔保的農(nóng)戶提供借貸機會。從需求期限看，被調(diào)查農(nóng)戶相對更加青睞長期貸款，需求期限為1～3年(含)和3年以上的農(nóng)戶分別有75、109戶。需求期限為半年到1年(含)的農(nóng)戶參與P2P平臺借貸的意愿最強(74.00%)，需求期限為3年以上的農(nóng)戶參與意愿最弱(48.62%)，這與P2P平臺提供的貸款期限較短的特點相符。從需求利率看，被調(diào)查農(nóng)戶中可接受的利率水平為5%及以下、5%～7%(含)、7%～10%(含)、10%～15%(含)、15%以上的農(nóng)戶分別有163、47、31、10、3戶，可見農(nóng)戶可接受的利率水平較低。從對應(yīng)參與P2P平臺借貸的意愿看，隨著可接受的利率水平增加， 農(nóng)戶參與P2P意愿呈明顯上升趨勢。從貸款用途看，被調(diào)查農(nóng)戶中打算將貸款用于種養(yǎng)業(yè)、工商業(yè)、生活的分別有100、68、73戶，其中用于種養(yǎng)業(yè)的農(nóng)戶參與P2P平臺借貸的意愿最高，達60.00%，但不同用途的農(nóng)戶參與意愿的差別不大。從貸款金額看，被調(diào)查農(nóng)戶中大部分需求金額在5萬元及以上，其中選擇5萬～10萬元(含)、10萬元以上的分別有101、52戶，但隨著需求金額增加，農(nóng)戶參與P2P平臺借貸的意愿呈明顯下降趨勢。這與P2P平臺提供小額貸款的特點相符。從獲貸速度看，被調(diào)查農(nóng)戶中要求1 d及以內(nèi)獲得貸款的農(nóng)戶有52戶，其中78.85%愿意參與P2P平臺借貸，要求1～7 d(含)之內(nèi)獲得貸款的農(nóng)戶有106戶，其中60.38%愿意參與P2P平臺借貸，可見不少農(nóng)戶對獲款速度有較高要求，且要求獲款越快的農(nóng)戶越愿意參與P2P平臺借貸。說明P2P平臺放款速度快是吸引農(nóng)戶參與的重要因素。

表9　需求特征對農(nóng)戶參與P2P平臺借貸意愿分布的影響

1.2.3.4對P2P平臺的認知由表10可知，被調(diào)查農(nóng)戶中完全不了解P2P平臺的有142戶，其中愿意參與P2P平臺借貸的有45.77%。基本不了解的有68戶，其中愿意參與P2P平臺借貸的有45.77%?；玖私夂秃芰私獾姆謩e有39、5戶，其中愿意參與P2P平臺借貸的分別有69.23%、80.00%?？梢?，目前P2P平臺在農(nóng)村的宣傳力度遠遠不夠，絕大部分農(nóng)戶對P2P網(wǎng)絡(luò)借貸并不了解，而了解程度對農(nóng)戶參與P2P平臺借貸意愿有明顯的積極影響。

2　變量選擇與模型設(shè)定

2.1　變量選擇

2.1.1被解釋變量選擇農(nóng)戶參與P2P平臺借貸的意愿為被解釋變量。

表10　對P2P平臺的認知與農(nóng)戶參與P2P平臺借貸意愿分布

2.1.2解釋變量選擇以下4類變量作為解釋變量。

2.1.2.1戶主基本特征選取性別、年齡、受教育程度3個變量表示戶主基本特征。一般認為，男性比女性更具冒險精神、年齡越大的農(nóng)戶越保守。關(guān)于受教育程度，一方面受教育程度越高的農(nóng)戶對新事物的認知程度和接受程度越高，另一方面受教育程度高的農(nóng)戶往往更容易通過傳統(tǒng)金融機構(gòu)取得貸款，不須要再參與P2P平臺借貸。因此，本研究預期性別與農(nóng)戶參與P2P平臺借貸的意愿成正比，年齡與參與意愿成反比，受教育程度對參與意愿的影響方向不確定。

2.1.2.2家庭基本特征農(nóng)戶的家庭基本特征是影響信貸決策的重要因素，選取勞動力占比、有無外出務(wù)工人員、社會資本、家庭總收入、收入來源、家庭總支出6個變量表示。一般認為，勞動力占比越低、家庭總支出越高的農(nóng)戶資金短缺的可能性越大；社會資本越少、家庭總收入越低、收入來源中農(nóng)業(yè)收入占比越大的農(nóng)戶的資金需求越難從傳統(tǒng)融資渠道得到滿足；有外出務(wù)工人員的家庭，對新鮮事物的了解更多，相對更容易接受新型借貸方式。因此，本研究預期有無外出務(wù)工人員、家庭總支出與參與意愿成正比，勞動力占比、社會資本、家庭總收入和收入來源與參與意愿成反比。

2.1.2.3需求特征選取可否提供抵押擔保、需求期限、需求利率、貸款金額、獲貸速度5個變量表示農(nóng)戶的需求特征。一般認為，無法提供抵押擔保是農(nóng)戶難從傳統(tǒng)金融機構(gòu)獲得貸款的重要原因，而P2P網(wǎng)貸通常發(fā)放信用貸款。這種新型貸款方式具有期限短、利率高、放款快的特點，因此需求期限越短、可接受的利率水平越高、要求獲貸速度越快的農(nóng)戶可能越愿意選擇P2P借貸。關(guān)于貸款金額，一方面P2P借貸可能吸引難以從傳統(tǒng)金融機構(gòu)獲得所需額度的農(nóng)戶，而所需貸款額越大，貸款需求越難得到完全滿足，越可能參與P2P平臺借貸；另一方面，P2P借貸具有小額信貸的特點，可能吸引僅有小額貸款需求的農(nóng)戶參與。因此，本研究預期可否提供抵押擔保、需求期限與參與意愿成反比，需求利率、獲貸速度與參與意愿成正比，貸款金額對參與意愿的影響方向不確定。

2.1.2.4對P2P平臺的認知由于P2P進入農(nóng)村市場的時間較短，屬于新生事物，對新生事物的了解往往會加大參與的意愿。因此，本研究預期農(nóng)戶對P2P的了解程度與參與意愿成正比。

2.2　模型設(shè)定

本試驗研究的問題是農(nóng)戶參與P2P平臺借貸意愿的影響因素，被解釋變量是離散型二元變量，因此采用二元Logistic模型進行實證分析，具體變量的定義及說明見表11。模型形式如下：

ln[Pi/(1-Pi]=α+β1x1+β2x2+…+β15x15+μ。

式中：Pi表示第i個農(nóng)戶愿意通過P2P平臺借貸的概率；

表11　農(nóng)戶參與P2P平臺借貸意愿的變量定義、說明及描述性統(tǒng)計

1-Pi表示第i個農(nóng)戶不愿意通過P2P平臺借貸的概率；μ表示隨機擾動項。

3　回歸結(jié)果分析與解釋

本研究運用STATA12.0統(tǒng)計軟件得到二元Logistic回歸的估計結(jié)果(表12)。估計結(jié)果顯示，模型的LRχ2(15)值為89.70，P值>χ2=0.000 0，模型回歸結(jié)果理想。模型中能否提供抵押擔保、需求利率通過了1%水平下的顯著性檢驗；年齡、受教育程度、獲貸速度通過了5%水平下的顯著性檢驗；有無外出務(wù)工人員、家庭總支出、對P2P的了解程度通過了10%水平下的顯著性檢驗，而性別、勞動力占比、社會資本、家庭總收入、收入來源、需求期限、需求金額等7個變量對農(nóng)戶參與P2P平臺借貸的意愿的影響不顯著?；貧w后的模型形式如下：

ln[Pi/(1-Pi)]=-1.743+0.148x1-0.613x2-0.478x3-1.059x4+0.666x5+0.372x6-0.108x7-0.012x8+0.511x9-0.872x10+0.296x11+1.260x12-0.031x13+0.586x14+0.449x15+μ。

戶主特征變量中年齡對農(nóng)戶參與P2P平臺借貸的意愿有顯著的負向影響。該結(jié)果不難解釋，一是年齡越小，創(chuàng)業(yè)創(chuàng)收的動機越強，越容易受到資金短缺的約束；二是年齡越小，越敢于接受新鮮事物，因此越愿意參與P2P平臺借貸。受教育程度對農(nóng)戶參與P2P平臺借貸的意愿有顯著的負向影響，可能是因為受教育程度越高越容易滿足正規(guī)金融機構(gòu)的貸款要求，無須再通過P2P平臺貸款。家庭特征變量中有無外出務(wù)工人員對參與意愿有顯著的正向影響。有外出務(wù)工人員的家庭往往消息更靈通，思想更活躍開放，見識更廣，更容易接受新生事物，更可能愿意嘗試P2P平臺這類新型借貸渠道。家庭總支出對農(nóng)戶參與P2P平臺借貸意愿有顯著的正向影響?？傊С鲈酱笠馕吨鴮Y金的需求越大， 需求越難從其他融資渠道獲得完全滿足，因此越可能通過參與P2P平臺進行貸款。貸款特征變量中能否提供抵押擔保對農(nóng)戶參與P2P平臺借貸意愿有顯著的負向影響。難以提供抵押擔保是農(nóng)戶向正規(guī)金融機構(gòu)借貸面臨的一大限制，而目前大部分涉農(nóng)P2P平臺向農(nóng)戶提供信用貸款，為難以獲得銀行貸款的農(nóng)戶提供貸款機會，因此不能提供抵押擔保的農(nóng)戶更愿意參與P2P平臺借貸。需求利率對農(nóng)戶參與P2P平臺借貸意愿有顯著的正向影響。一方面，P2P平臺作為一個金融中介需要保障投資方的收益率；另一方面，涉農(nóng)P2P平臺普遍向農(nóng)戶提供信用貸款，然而農(nóng)村地區(qū)征信基礎(chǔ)較弱，收集、整理、核準、評估農(nóng)戶的信用情況更加困難，增加了平臺的審核成本，提高了壞賬概率，使得平臺為了維持運營只能提高貸款利率。目前，涉農(nóng)P2P平臺的貸款利率遠高于銀行貸款利率，因此可接受的最高貸款利率越低的農(nóng)戶越不愿意通過P2P平臺借貸。獲貸速度對農(nóng)戶參與P2P平臺借貸意愿有顯著的正向影響。放款迅速是P2P借貸的重要優(yōu)勢，雖然涉農(nóng)P2P平臺須要對借款農(nóng)戶進行線下實地調(diào)查和嚴格的信用審核，放款速度會稍慢于普通的P2P平臺，但也能實現(xiàn)平均3 d之內(nèi)到款，因此對獲貸速度要求高的農(nóng)戶會更傾向于通過P2P平臺借貸。對P2P平臺的了解程度對農(nóng)戶參與P2P平臺借貸意愿有顯著的正向影響。調(diào)研發(fā)現(xiàn)，“P2P”這一英文名稱給網(wǎng)絡(luò)借貸蒙上了神秘的面紗，很多農(nóng)戶不加了解就認為參與P2P借貸超越了他們的能力范圍。而了解程度高的農(nóng)戶往往發(fā)現(xiàn)P2P借貸具有方便快捷、到款快、無須提供抵押擔保等優(yōu)點，因此更愿意參與。

表12　農(nóng)戶參與P2P平臺借貸意愿的二元Logistic回歸模型估計結(jié)果

注：*、**、*** 分別表示在10%、5%、1%置信水平下差異顯著。LRχ2(15)=89.70，P值>χ2=0.000 0。

4　結(jié)論及政策建議

本研究基于對淮安地區(qū)352戶農(nóng)戶的調(diào)查數(shù)據(jù)，運用二元Logistic模型對農(nóng)戶參與P2P平臺借貸意愿及影響因素進行實證分析發(fā)現(xiàn)，農(nóng)戶對于P2P網(wǎng)絡(luò)借貸的了解程度較低，但在獲知P2P網(wǎng)絡(luò)借貸的相關(guān)知識后，超過半數(shù)的農(nóng)戶表示愿意參與P2P平臺借貸，P2P平臺進入農(nóng)村發(fā)展具有可行性。模型運行結(jié)果顯示，有無外出務(wù)工人員、家庭總支出、貸款利率、獲貸速度和對P2P的了解程度對農(nóng)戶參與P2P平臺借貸的意愿產(chǎn)生顯著的正向影響，年齡、受教育程度、能否提供抵押擔保對農(nóng)戶參與P2P平臺借貸的意愿產(chǎn)生顯著的負向影響。

綜上，提出以下幾點政策建議：第一，加強對網(wǎng)絡(luò)借貸的宣傳推介。在農(nóng)村地區(qū)，金融創(chuàng)新的普及難度較大，一方面應(yīng)盡量用淺顯易懂的語言、易于接受的方式如漫畫、傳單等向農(nóng)戶闡述P2P借貸的內(nèi)涵、操作流程，優(yōu)勢和風險。另一方面，應(yīng)鼓勵平臺與鄉(xiāng)村基層組織進行合作，由農(nóng)戶信任的村支書、會計等雙向介紹各自需求，搭建互信平臺，實現(xiàn)互利共贏。第二，推進農(nóng)村誠信體系建設(shè)。建立并完善農(nóng)村個人征信系統(tǒng)有利于降低平臺的信用審核成本和壞賬發(fā)生率，是涉農(nóng)P2P平臺可持續(xù)發(fā)展的重要保證。與城市依賴于“硬信息”的征信體系不同，農(nóng)村的信息管理基礎(chǔ)較弱，應(yīng)不斷創(chuàng)新農(nóng)戶信息采集模式，將明察與暗訪相結(jié)合，在征信體系中加入人品、能力、生活習慣等“軟信息”，不斷加大信息采集力度，逐步建立農(nóng)戶信用信息共享機制。第三，加強對網(wǎng)絡(luò)借貸的監(jiān)管。政府應(yīng)完善對P2P借貸的法律配套建設(shè)，明確涉農(nóng)P2P平臺在農(nóng)村金融中的地位、相關(guān)規(guī)范及政策是否適用。建立“網(wǎng)格化”監(jiān)管體系。多渠道摸清底數(shù)，加強對平臺經(jīng)營狀況的動態(tài)監(jiān)督，防控風險。加大打擊力度，對從事違法活動的平臺及時清理、查處。第四，加大對涉農(nóng)P2P平臺的政策支持。通過對涉農(nóng)貸款到位額進行補貼，降低平臺運營成本，為農(nóng)戶提供更優(yōu)質(zhì)的金融服務(wù)。引導國家惠農(nóng)資金精準流向“三農(nóng)”領(lǐng)域，加大對從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)農(nóng)戶的技術(shù)指導、設(shè)備支持，鼓勵農(nóng)戶擴大生產(chǎn)。第五，優(yōu)化涉農(nóng)P2P平臺的經(jīng)營方式。發(fā)揮獨特優(yōu)勢，上門服務(wù)、精簡手續(xù)，提高農(nóng)戶貸款的便捷性。立足區(qū)域發(fā)展，實現(xiàn)資產(chǎn)端社區(qū)化與本土化，通過信息積累，加快放貸速度，降低成本，吸引借款農(nóng)戶。培養(yǎng)老客戶，鼓勵以老帶新，適當給予老客戶利率優(yōu)惠。

參考文獻：

[1]Freedman S，Jin G Z.Dynamic learning and selection：the early years of prosper.com[D]. London：University of Maryland，2008.

[2]Magee J R.Peer-to-peer lending in the United States：surviving after dodd-frank[J]. N C Banking Inst，2011，15(1)：139-174.

[3]Berger S C，Gleisner F.Emergence of financial intermediaries in electronic markets：the case of online P2P lending[J]. Social Science Electronic Publishing，2009，2(1)：39-65.

[4]Bachmann A，Becker A，Buerckner D，et al. Online peer-to-peer lending：a literature review[J]. Journal of Internet Banking & Commerce，2011，16(2)：1-18.

[5]Lin M，Prabhala N，Viswanathan S. Judging borrowers by the company they keep：friendship networks and information asymmetry in online peer-to-peer lending[J]. Social Science Electronic Publishing，2013，59(1)：17-35.

[6]Jentzsch N.Financial privacy：an international comparison of credit reporting systems[M]. 2nd ed. Basel：Springer，2007：1-289.

[7]Hildebrand T，Puri M，Rocholl J.Skin in the Game：Evidence from the Online Social Lending Market[J]. Ssrn Electronic Journal，2010(12)：1-37.

[8]王重潤，孔兵. P2P網(wǎng)絡(luò)借貸違約行為影響因素實證研究——以“紅嶺創(chuàng)投”為例[J]. 農(nóng)村金融研究，2016(2)：28-33.

[9]彭標，余國新. 普惠金融視角下P2P網(wǎng)絡(luò)借貸助農(nóng)模式的探討[J]. 金融發(fā)展研究，2015(10)：66-72.

[10]侯孟奇. 供需視角下P2P網(wǎng)貸“下鄉(xiāng)”的SWOT分析[C]//第一屆今日財富論壇論文集，2016：88-90.

[11]朱乾宇，羅興. P2P農(nóng)戶小額信貸的實踐[J]. 中國金融，2013(10)：27-28.

[12]趙華杰，黃邁. 涉農(nóng)P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺：運營模式、主要問題及發(fā)展建議[J]. 農(nóng)村金融研究，2015(11)：19-22.

[13]魯釗陽. P2P網(wǎng)絡(luò)借貸能解決農(nóng)戶貸款難問題嗎?[J]. 中南財經(jīng)政法大學學報，2016(2)：149-156.

[14]余爽，臧敦剛. 基于TAM的P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺使用意愿實證研究[J]. 農(nóng)村金融研究，2016(5)：35-41.