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互联网金融视角下农村P2P小额信贷融资模式研究 摘 要：本文基于互联网金融视角，通过实证分析研究农村P2P小额信贷融资模式发展背景与现状，研究表明对于农民P2P小额信贷的意愿有显著性影响的因素分别为性别、收入来源、家庭成员结构、年收入、上网频率以及对网络小额信贷的了解程度。同时，本文在定量分析的基础上从风险控制、法律监管等角度对农村P2P小额信贷融资模式的发展提出了相关的建议。 下载 关键词：互联网；农村P2P小额信贷；模式研究 一、引言 2010年以来我国互联网金融呈井喷式发展。Merton认为互联网金融基于信息集合及处理能力，实现了融资、信息分解及风险监管等功能，满足了个性化的金融需求。Mishkin认为互联网金融一定程度上解决了信息不对称问题，助力普惠金融的发展。 近年来，农村生产关系的变迁和国家系列利好政策的支持使得农村经济快速发展。江维国、李立清（2015）认为由于传统金融机构贷款审批严、手续繁复、隐性交易费用高使农户无法获得足够的资金支持以保障新型农业经营主体的健康发展，而互联网融资模式为农村“融资难”问题提供了新的解决思路。 二、实证分析 P2P小额信贷是互联网金融重要创新渠道之一，其市场需求与现状值得探讨。因此，本文对湖北省咸宁市的农户开展了相关调研。 （一）个体特征描述 1、农户个体与家庭特征。受访者中，男性占63.27%，且年龄集中在30-50岁之间，占比80.84%；而家庭成员结构中五口以上家庭结构占比最多，达38.79%。 2、农户贷款情况分析。对农户小额贷款的意愿调查，考虑过并申请成功的占比为15.89%；就贷款渠道而言，47.02%的农户选择亲戚朋友，仅26.14%农户向金融机构贷款；而农户贷款失败的主要原因则是信用度较低和经营规模小。 （二）建立Logit模型 1、变量选择与模型建立。由于因变量较多且为二元离散的，不满足一般线性回归的约束条件。而二元选择Logit回归模型是当前针对二元离散因变量对多个自变量建立回归关系的最优实证选择模型之一，故选择该模型。 变量特征如表1所示： 2、模型估计。本文使用SPSS软件进行二元选择Logit回归，模型估计的具体结果因篇幅限制省略。根据回归结果可知，对农民P2P小额信贷的意愿有显著性影响（在0.1水平上显著）的因素分别为性别、收入来源、家庭成员结构、年收入、上网频率以及对于网上小额信贷的了解程度，而年龄、是否申请或考虑过贷款，对于农户网上小额信贷意愿的影响并不显著。 对Logit回归结果分析如下： （1）性别：回归系数为-1.370，标准误为0.104，系数为负说明男性更愿意网上小额贷款。因我国农村现阶段家庭主要劳动力为男性且更加关注家庭致富的渠道； （2）收入来源：回归系数为1.349，标准误为0.192，系数为正说明收入来源渠道多的农户更易接受网上小额信贷，且这一影响较为显著； （3）家庭成员结构：回归系数为0.721，标准误为0.119，回归系数为证说明家庭成员多的家庭倾向于选择网上贷款； （4）年收入：回归系数为0.259，标准误为0.138，表明家庭年收入越高的农户，更愿意选择网上贷款。因其更希望通过贷款的方式来扩大自己的规模，提高收入； （5）上网频率：回归系数为0.707，标准误为0.125，这一说明上网较多的农户易于接受新鲜事物，从而接受网上小额贷款； （6）对网上小额信贷的了解程度：回归系数为1.053，标准误为0.263，说明大多数农户属于风险规避型，因此对自己的偿还能力持担忧态度，故更倾向于选择熟悉的贷款方式。 三、相关建议 在上述实证分析的基础上，对农村小额信贷P2P融资模式提出以下建议： （一）完善制度加强监管，保障融资模式依法、有序。国家需进一步完善监管标准、行业规范、信用体系、担保体系和会计准则等，梳理相关的法律法规，并留足发展所需空间。从国家层面组建专门的互联网金融监管机构，在准入机制、退出机制和示范惩罚机制等方加强行业规范建设，促进行业自律；加强P2P平台自担、网络联保、网络第三方担保等多元化担保模式的建设与监管。 （二）完善硬件基础设施，奠定融资模式创新的物质基础。我国农村地广人稀，农村基础设施建设面临高昂的组织成本和运行成本，各级地方政府不仅要加大财政投资力度、加快农村互联网金融硬件基础设施的建设步伐，更需通过财政补贴、税收减免等手段鼓励网络运营商、互联网金融机构以及其他社会组织投资建设农村互联网金融硬件基础设施。 （三）提高农户金融资本意识和诚信意识，优化融资模式创新的软环境。我国新型农业经营主体多由传统农民演变而来，较为保守。应鼓励其拓展融资渠道，借助外部力量提高自身发展能力和发展水平。突围人缘、地缘、亲缘关系网络，努力扩展与外界联系，扩大社会接触面，由特殊信任达到一般信任，进而提高自身诚信意识。 （四）充分利用互联网大数据平台，研发更全面有效的风险评估体系。大数据时代意味着非结构化的数据能更加有效的利用。可以通过建立一个有效的风险评估体系，对农户的买卖、租赁、借贷等经济行为的大数据进行挖掘，并通过这些非结构化的大数据对农户的信用风险及融资项目风险进行更为准确有效的评估。（作者单位：中南财经政法大学统计与数学学院） 参考文献： Merton R G，Bodie Z.Deposit Insurance Reform：A Functional Approach in A.Meltzer and G.Plosser Mishkin，F.S.&P.E.Strahan （1999），“What wi