| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第12-19页 |
| 1.1 研究背景 | 第12-13页 |
| 1.2 研究目的与意义 | 第13页 |
| 1.3 相关文献综述 | 第13-17页 |
| 1.3.1 关于低收入群体资金需求的研究 | 第13-15页 |
| 1.3.2 关于联保贷款的研究 | 第15页 |
| 1.3.3 关于P2P网络贷款的研究 | 第15-17页 |
| 1.4 研究内容、创新与不足之处 | 第17-19页 |
| 1.4.1 研究内容 | 第17-18页 |
| 1.4.2 创新及不足之处 | 第18-19页 |
| 第2章 农村低收入群体贷款现状与互联网金融发展 | 第19-32页 |
| 2.1 农村低收入群体的定义与特征 | 第19-21页 |
| 2.1.1 农村低收入群体定义 | 第19-20页 |
| 2.1.2 农村低收入群体的特征 | 第20页 |
| 2.1.3 农村低收入群体贷款难原因 | 第20-21页 |
| 2.2 传统金融机构业务下农村低收入群体贷款途径 | 第21-25页 |
| 2.2.1 股份制银行小额贷款业务 | 第21-22页 |
| 2.2.2 大型商业银行小额贷款业务 | 第22-23页 |
| 2.2.3 农村金融机构小额贷款业务 | 第23-24页 |
| 2.2.4 农户小额信用贷款与农户联保贷款 | 第24-25页 |
| 2.3 互联网金融的界定、发展与特征 | 第25-27页 |
| 2.3.1 界定 | 第25页 |
| 2.3.2 我国互联网金融发展 | 第25-27页 |
| 2.3.3 特征 | 第27页 |
| 2.4 互联网金融贷款模式 | 第27-29页 |
| 2.4.1 P2P网络贷款 | 第27-28页 |
| 2.4.2 众筹类融资 | 第28页 |
| 2.4.3 基于大数据征信的电商贷款 | 第28-29页 |
| 2.5 互联网金融与金融风险 | 第29-32页 |
| 2.5.1 互联网金融与商业银行风险 | 第29-30页 |
| 2.5.2 互联网金融与区域金融风险 | 第30-32页 |
| 第3章 传统金融机构下的贷款选择——联保贷款 | 第32-37页 |
| 3.1 农户联保贷款模式 | 第32-33页 |
| 3.2 联保贷款可得性：地域内基于社会关系的双向选择 | 第33-34页 |
| 3.3 联保贷款的还款约束：银行制裁与社会制裁的协同作用 | 第34-37页 |
| 3.3.1 银行制裁机制 | 第34页 |
| 3.3.2 社会资本与社会制裁 | 第34-35页 |
| 3.3.3 社会制裁约束机制 | 第35-37页 |
| 第4章 互联网金融下的贷款选择——P2P网络贷款 | 第37-43页 |
| 4.1 农村低收入群体与P2P网络贷款 | 第37页 |
| 4.2 P2P网络贷款模式 | 第37-38页 |
| 4.3 P2P网络贷款可得性：全网络基于数据共享的货币交易 | 第38-40页 |
| 4.4 P2P贷款的还款约束机制：虚拟资本与信息扩散的协同效应 | 第40-43页 |
| 4.4.1 虚拟资本“网络信誉资产” | 第40-41页 |
| 4.4.2 信息扩散与社会制裁机制 | 第41-43页 |
| 第5章 互联网金融背景下农村低收入群体贷款模型、结论与典型案例 | 第43-54页 |
| 5.1 模型建立 | 第43-47页 |
| 5.1.1 农村低收入群体贷款用途分析 | 第43页 |
| 5.1.2 模型假设 | 第43-44页 |
| 5.1.3 农户联保贷款模型 | 第44-46页 |
| 5.1.4 P2P网络贷款模型 | 第46-47页 |
| 5.2 模型分析 | 第47-52页 |
| 5.2.1 模型收益 | 第47-48页 |
| 5.2.2 模型结论 | 第48-52页 |
| 5.3 典型案例 | 第52-54页 |
| 5.3.1 Kiva借贷平台 | 第52页 |
| 5.3.2 宜信-宜农贷平台 | 第52-54页 |
| 第6章 互联网金融背景下农村低收入群体贷款选择政策建议 | 第54-56页 |
| 6.1 改革传统金融体制,平衡区域金融资源 | 第54页 |
| 6.2 完善通信设施建设,提高信息发展水平 | 第54-55页 |
| 6.3 鼓励网络金融创新,促进普惠金融发展 | 第55-56页 |
| 结论 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录 | 第63页 |
