農(nóng)戶(hù)個(gè)體特征對(duì)信貸約束的影響:來(lái)自陜西的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)

白永秀,馬小勇

(西北大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院,西北大學(xué) 市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)與企業(yè)制度研究中心,陜西西安 710069)

BA I Yong-xiu,MA Xiao-yong

(College of Econom ics&M anagement,Northwest University,Xi’an710127,China)

農(nóng)戶(hù)個(gè)體特征對(duì)信貸約束的影響:來(lái)自陜西的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)

白永秀,馬小勇

(西北大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院,西北大學(xué) 市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)與企業(yè)制度研究中心,陜西西安 710069)

信貸活動(dòng)對(duì)于農(nóng)戶(hù)的生產(chǎn)發(fā)展與消費(fèi)平滑具有重要意義,但是中國(guó)農(nóng)戶(hù)卻面臨著較為嚴(yán)重的信貸約束。本文運(yùn)用 logistic回歸方法,對(duì)來(lái)自陜西 1151戶(hù)農(nóng)戶(hù)的問(wèn)卷調(diào)查數(shù)據(jù)進(jìn)行了計(jì)量分析,檢驗(yàn)了收入水平、非農(nóng)程度、風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避傾向、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)等農(nóng)戶(hù)個(gè)體特征對(duì)農(nóng)戶(hù)正規(guī)和非正規(guī)信貸約束的影響。經(jīng)驗(yàn)分析結(jié)果表明:收入水平和非農(nóng)程度對(duì)農(nóng)戶(hù)的兩類(lèi)信貸約束都具有顯著的負(fù)向影響;正規(guī)信貸約束受到“關(guān)系”的顯著影響,但不受農(nóng)戶(hù)內(nèi)在的風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避傾向的影響;非正規(guī)貸款不受“關(guān)系”的顯著影響,但受到農(nóng)戶(hù)內(nèi)在的風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避傾向等因素的影響。

農(nóng)戶(hù);信貸約束;社會(huì)網(wǎng)絡(luò);風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避傾向

一、引言

信貸交易一方面可以使農(nóng)戶(hù)獲得季節(jié)性很強(qiáng)的生產(chǎn)活動(dòng)所必須的資金,另一方面也有助于面臨較大收入不確定性的農(nóng)戶(hù)平滑其消費(fèi),對(duì)于農(nóng)戶(hù)具有重要意義。然而,中國(guó)農(nóng)戶(hù)長(zhǎng)期面臨著信貸約束。沈明高(2004)通過(guò)考察收入波動(dòng)與消費(fèi)波動(dòng)之間的關(guān)系表明,二者之間存在著顯著的相關(guān)性,這表明我國(guó)農(nóng)戶(hù)普遍面臨著信貸約束[1]。賀沙莎(2008)運(yùn)用來(lái)自湖北數(shù)據(jù)所作的實(shí)證分析表明,當(dāng)?shù)?54.3%的農(nóng)戶(hù)存在資金困難[2]。在這種情況下,究竟哪些農(nóng)戶(hù)實(shí)際獲得了有限的信貸資金?在正規(guī)信貸市場(chǎng)與非正規(guī)信貸①并存的情況下,哪些農(nóng)戶(hù)更加容易從正規(guī)信貸途徑獲得貸款,哪些農(nóng)戶(hù)更容易從非正規(guī)信貸途徑獲得貸款呢?顯然,這些問(wèn)題的答案,對(duì)于評(píng)價(jià)當(dāng)前我國(guó)農(nóng)村信貸市場(chǎng)的績(jī)效,對(duì)于農(nóng)村信貸政策的制定,具有非常重要的意義。

國(guó)外有許多學(xué)者討論了農(nóng)戶(hù)家庭特征與信貸約束之間的關(guān)系。Mohieldin和W right(2000)對(duì)埃及的經(jīng)驗(yàn)研究表明,農(nóng)戶(hù)正規(guī)信貸市場(chǎng)的約束主要受到農(nóng)業(yè)收入比重、擁有土地面積、家庭規(guī)模等因素的影響;非正規(guī)信貸市場(chǎng)約束主要受到是否擁有工資收入、家庭資產(chǎn)數(shù)量等因素的影響[3]。Atieno(2001)的經(jīng)驗(yàn)分析結(jié)果顯示,擁有資產(chǎn)的數(shù)量、與信貸機(jī)構(gòu)的距離、擁有資產(chǎn)的數(shù)量、收入水平等變量顯著地影響農(nóng)戶(hù)參與信貸市場(chǎng)的程度[4]。Okurut(2004)的研究則考察了南非家庭特征與融資約束之間的關(guān)系,結(jié)果發(fā)現(xiàn),較大的戶(hù)主年齡、性別為男、較大的家庭規(guī)模、較高的教育水平、種族為白人、較高的收入水平有利于家庭從金融機(jī)構(gòu)獲得貸款[5]。

國(guó)內(nèi)也有學(xué)者對(duì)農(nóng)戶(hù)家庭特征與農(nóng)戶(hù)借貸行為的關(guān)系進(jìn)行了考察。李銳和李寧輝 (2004)的研究運(yùn)用嚴(yán)謹(jǐn)?shù)挠?jì)量分析方法討論了農(nóng)戶(hù)個(gè)體特征與農(nóng)戶(hù)借貸行為之間的關(guān)系,但這一研究沒(méi)有討論正規(guī)信貸與非正規(guī)信貸影響因素的區(qū)別[6]。周天蕓與李杰 (2005)[7]、鄭世忠和喬娟 (2007)[8]將信貸市場(chǎng)區(qū)分為正規(guī)信貸市場(chǎng)和非正規(guī)信貸市場(chǎng),考察了各種收入水平、家庭資產(chǎn)、農(nóng)業(yè)收入比重、戶(hù)主年齡和教育水平等因素對(duì)農(nóng)戶(hù)在兩類(lèi)信貸市場(chǎng)行為的不同影響。但是他們的研究工作存在 3個(gè)方面的問(wèn)題:第一,將借貸行為的發(fā)生與否直接等同于是否面臨信貸約束,未注意到借貸行為的發(fā)生與否實(shí)際上是需求意愿與信貸約束共同決定的——沒(méi)有信貸行為發(fā)生可能是因?yàn)橘Y金充足無(wú)需貸款。第二,未能注意到在農(nóng)村信貸活動(dòng)中非常重要的農(nóng)戶(hù)風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避傾向、社會(huì)關(guān)系等家庭特征與農(nóng)戶(hù)信貸約束之間的關(guān)系;第三,主要進(jìn)行了經(jīng)驗(yàn)研究,未能對(duì)各種家庭特征與農(nóng)戶(hù)信貸約束之間的關(guān)系進(jìn)行系統(tǒng)地理論說(shuō)明。

本文計(jì)劃運(yùn)用筆者在陜西農(nóng)村所進(jìn)行的問(wèn)卷調(diào)查數(shù)據(jù),克服現(xiàn)有文獻(xiàn)缺陷,在對(duì)農(nóng)戶(hù)個(gè)體特征與信貸約束關(guān)系進(jìn)行理論分析的基礎(chǔ)上,對(duì)正規(guī)和非正規(guī)信貸市場(chǎng)上農(nóng)戶(hù)家庭特征與農(nóng)戶(hù)信貸約束之間的關(guān)系進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn),分析收入水平、非農(nóng)程度、風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避傾向、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)等因素對(duì)正規(guī)信貸市場(chǎng)約束與非正規(guī)信貸市場(chǎng)約束影響的異同。下文的安排如下:第二部分是理論假設(shè);第三部分是對(duì)數(shù)據(jù)的說(shuō)明和描述性統(tǒng)計(jì)分析;第四部分建立計(jì)量模型;第五部分對(duì)結(jié)果進(jìn)行計(jì)量檢驗(yàn)討論;第六部分是全文的結(jié)論。

二、研究假設(shè)

對(duì)農(nóng)戶(hù)融資約束的一個(gè)經(jīng)典性研究是 Stiglitz和Weiss(1981)的研究工作[9]。該項(xiàng)研究表明,如果信息是對(duì)稱(chēng)的,放貸人可以了解借款人的類(lèi)型,則放貸人可以對(duì)不同類(lèi)型的借款人索取不同的利率,在這種情況下,融資約束不會(huì)存在。在發(fā)展中國(guó)家的農(nóng)村地區(qū),往往是正規(guī)信貸機(jī)構(gòu)與非正規(guī)放貸者同時(shí)并存,二者采用不同的方式來(lái)識(shí)別借款人的風(fēng)險(xiǎn)類(lèi)型。

正規(guī)金融機(jī)構(gòu)通常面臨著較為嚴(yán)重的信息不對(duì)稱(chēng)問(wèn)題,在這種情況下,正規(guī)金融機(jī)構(gòu)努力通過(guò)由農(nóng)戶(hù)某些家庭特征所傳遞的信號(hào)來(lái)辨別借款者的類(lèi)型,以解決信息不對(duì)稱(chēng)問(wèn)題。正規(guī)金融機(jī)構(gòu)之所以可以通過(guò)家庭特征來(lái)判斷借款者的類(lèi)型,主要出于 3個(gè)方面的原因:一是某些家庭特征直接決定著借款者的風(fēng)險(xiǎn)類(lèi)型。家庭規(guī)模越大,家庭的經(jīng)營(yíng)活動(dòng)越能實(shí)現(xiàn)多元化,農(nóng)戶(hù)的抗風(fēng)險(xiǎn)能力就越強(qiáng),所以較大的家庭規(guī)模意味著借款者賴(lài)賬的可能性較小。另外,與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)相比,非農(nóng)活動(dòng)不直接受自然因素的影響,其所面臨的市場(chǎng)價(jià)格也不像農(nóng)產(chǎn)品那樣由于短期內(nèi)供給缺乏彈性而劇烈波動(dòng),所面臨的風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較少,所以非農(nóng)收入比例較大意味著農(nóng)戶(hù)賴(lài)賬的可能性較小。二是某些外在家庭特征可能與借款者內(nèi)在的、不易被觀察的賴(lài)賬的可能性存在著一定的相關(guān)性。通常認(rèn)為,受教育程度越高,人們就越注重聲譽(yù),就更多地考慮長(zhǎng)期利益,其賴(lài)賬的可能性就越低;年齡越大,人們的行為就越穩(wěn)健,其賴(lài)賬的可能性就比較低。三是如果農(nóng)戶(hù)有能力提供抵押品,則無(wú)論借款人本身的風(fēng)險(xiǎn)類(lèi)型如何,貸款者所面臨的風(fēng)險(xiǎn)都可以被消除。因此,正規(guī)放貸者很樂(lè)意向能夠提供抵押品的借款人發(fā)放貸款。根據(jù)以上分析可以得到以下假設(shè):

假設(shè) 1:家庭規(guī)模越大、非農(nóng)收入所占比例越高、教育水平較高、年齡較大者以及能夠提供抵押品者,更容易從正規(guī)信貸市場(chǎng)獲得貸款。

非正式放貸者通常是農(nóng)村社區(qū)的成員,與放款對(duì)象之間存在著頻繁的互動(dòng)關(guān)系,能夠低成本地消除信息不對(duì)稱(chēng)問(wèn)題,這種信息優(yōu)勢(shì)使放貸人能夠了解難以被正規(guī)放貸者所了解的隱蔽的內(nèi)在風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避傾向。當(dāng)然,上述正式放貸者用于判斷風(fēng)險(xiǎn)類(lèi)型的外在特征也會(huì)被非正式放貸者所關(guān)注。于是可以得到假設(shè) 2:

假設(shè) 2:風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避傾向越強(qiáng)、家庭規(guī)模越大、農(nóng)業(yè)收入所占比例越低、教育水平較高、年齡較大、能夠提供抵押品者,更容易從非正規(guī)信貸市場(chǎng)獲得貸款。

農(nóng)村正規(guī)信貸的主要來(lái)源是農(nóng)村信用合作社?，F(xiàn)行信用合作社具有濃厚的官方色彩,產(chǎn)權(quán)模糊。此外,由于利息浮動(dòng)受到限制,農(nóng)村信用社貸款成為短缺的資源。這必然導(dǎo)致尋租行為的發(fā)生,結(jié)果往往是有“關(guān)系”的人才能獲得正規(guī)貸款,因而社會(huì)網(wǎng)絡(luò)較大、擔(dān)任村干部將有利于農(nóng)戶(hù)獲得正規(guī)貸款。非正規(guī)信貸基本上遵循商業(yè)性原則來(lái)運(yùn)作,社會(huì)關(guān)系不會(huì)對(duì)非正規(guī)信貸活動(dòng)產(chǎn)生影響。于是我們可以得到假說(shuō) 3:

假設(shè) 3:社會(huì)網(wǎng)絡(luò)較大、擔(dān)任村干部的人更容易獲得正規(guī)貸款;社會(huì)網(wǎng)絡(luò)和擔(dān)任村干部對(duì)非正規(guī)信貸的可得性沒(méi)有影響。

三、數(shù)據(jù)來(lái)源、變量說(shuō)明與計(jì)量模型選擇

(一 )數(shù)據(jù)來(lái)源

本研究的數(shù)據(jù)來(lái)自筆者 2007年在陜西所作的“農(nóng)戶(hù)風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)行為”問(wèn)卷調(diào)查。在正式調(diào)查之前,筆者進(jìn)行了兩次試調(diào)查,以確保問(wèn)卷能被農(nóng)戶(hù)理解和接受。正式調(diào)查在陜西的陜北、關(guān)中、陜南等地區(qū)的 53個(gè)縣區(qū)的 106個(gè)自然村進(jìn)行,其中每個(gè)自然村隨機(jī)選取 15戶(hù)農(nóng)戶(hù)進(jìn)行入戶(hù)調(diào)查。最后實(shí)際收回問(wèn)卷 1530份,由于部分問(wèn)卷為無(wú)效問(wèn)卷,最終獲得有效問(wèn)卷 1151份。

(二 )變量選擇

本研究的被解釋變量為農(nóng)戶(hù)的信貸約束。在此,農(nóng)戶(hù)的信貸約束通過(guò)農(nóng)戶(hù)所感受到的在正規(guī)信貸機(jī)構(gòu)和非正規(guī)信貸借款的難易程度來(lái)度量。具體來(lái)說(shuō),在問(wèn)卷調(diào)查中,要求農(nóng)戶(hù)用“很難”、“很容易 ”、“一般 ”、“比較容易 ”、“很容易 ”來(lái)描述自己從農(nóng)村信用社或民間放貸者那里貸款的難易程度。

根據(jù)研究假設(shè),解釋變量主要包括:風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避傾向 (用農(nóng)戶(hù)對(duì)未來(lái)意外事故的考慮頻率來(lái)度量)、家庭規(guī)模 (用家庭人口數(shù)量度量)、非農(nóng)程度(用非農(nóng)收入所占比重來(lái)度量)、戶(hù)主教育水平 (男女戶(hù)主平均)、戶(hù)主年齡 (男女戶(hù)主平均)、提供抵押品的能力 (用收入水平和人均土地?cái)?shù)量度量),社會(huì)網(wǎng)絡(luò)廣度 (用親友數(shù)量來(lái)度量)、是否村干部。其中有兩點(diǎn)需要特別說(shuō)明:(1)考慮到在現(xiàn)階段中國(guó)農(nóng)村,性別不平等的現(xiàn)象并不嚴(yán)重,男女戶(hù)主可以平等地參與決策,所以戶(hù)主教育水平和年齡為男女戶(hù)主的平均水平。(2)本研究所使用的數(shù)據(jù)未能直接考察農(nóng)戶(hù)的資產(chǎn)狀況。考慮到資產(chǎn)積累能力與農(nóng)戶(hù)內(nèi)人均收入之間的密切關(guān)系,這里用農(nóng)戶(hù)內(nèi)人均收入水平來(lái)替代提供抵押品的能力①。另外,農(nóng)地以及附著于農(nóng)地的莊稼是農(nóng)戶(hù)可能的抵押品,所以用人均土地?cái)?shù)量作為反映提供抵押品能力的另一指標(biāo)。

另外,我們還控制了來(lái)自供給方面的因素。對(duì)于非正規(guī)信貸市場(chǎng),考慮到其具有地域分割性的特征,我們通過(guò)村莊與縣城的距離以及村莊的非農(nóng)化程度、市場(chǎng)化程度 (用來(lái)村里做生意的外地人數(shù)量來(lái)度量)、收入差距等村莊總體特征來(lái)控制非正規(guī)信貸的供給狀況。對(duì)于正規(guī)信貸市場(chǎng),考慮到目前農(nóng)村正規(guī)信貸市場(chǎng)的主要放貸者是農(nóng)村信用合作社,目前陜西實(shí)施的是省聯(lián)社和縣級(jí)信用社兩級(jí)法人結(jié)構(gòu),但實(shí)際上縣級(jí)信用社在人事安排、資金使用方面都受到省級(jí)聯(lián)社的控制,縣級(jí)信用社的法人主體地位被虛化。所以,全省各地信用社在金融產(chǎn)品設(shè)計(jì)、貸款程序方面的情況是基本相同的。至于農(nóng)戶(hù)信用社的距離,現(xiàn)在農(nóng)村信用社的網(wǎng)點(diǎn)已經(jīng)能夠深入至行政村,距離因素不會(huì)對(duì)農(nóng)戶(hù)的信貸約束構(gòu)成影響。由于本文的經(jīng)驗(yàn)研究?jī)H限于陜西省農(nóng)村信用聯(lián)社的管理范圍內(nèi),所以不對(duì)正規(guī)信貸市場(chǎng)供給方的因素進(jìn)行控制是可以接受的。但是,為了便于與非正規(guī)信貸市場(chǎng)進(jìn)行比較,我們后文中對(duì)正規(guī)信貸約束的計(jì)量分析也控制了上述村莊總體特征變量。

表 1對(duì)各個(gè)變量含義進(jìn)行了詳細(xì)說(shuō)明。

表 1 變量的解釋、賦值與分布

(三)計(jì)量模型的選擇

本研究的因變量為有序分類(lèi)變量,理想的處理方法是使用有序 logistic模型,但遺憾的是,本研究所使用的數(shù)據(jù)未能通過(guò)成比例發(fā)生比假設(shè)檢驗(yàn),不符合采用有序 logistic模型的條件。所以,本文將原來(lái)為有序分類(lèi)變量的因變量處理為二分類(lèi)變量 (具體處理方法參見(jiàn)表 1),采用二分 logistic方法進(jìn)行處理。

本研究的解釋變量和控制變量中有較多有序分類(lèi)變量,對(duì)于此類(lèi)變量,一種的處理方法是將每個(gè)多分類(lèi)定性變量轉(zhuǎn)化為若干二分類(lèi)定性變量[10]。但是,由于本研究的數(shù)據(jù)來(lái)源于問(wèn)卷,解釋變量有序分類(lèi)變量較多,如果將其分別轉(zhuǎn)化為若干二分類(lèi)變量,最終的變量數(shù)將會(huì)過(guò)于繁多,不利于清晰地做出解釋。社會(huì)科學(xué)研究中處理有序分類(lèi)變量的另一種做法是給變量的各個(gè)選項(xiàng)賦予一定的數(shù)值,將變量作為連續(xù)變量來(lái)使用,這種方法的模型比較簡(jiǎn)潔,便于解釋。但是,采用這種方法要求賦值大小盡可能與實(shí)際一致,以避免賦值不當(dāng)所引起的偏差[11]。由于本研究的問(wèn)卷設(shè)計(jì)中對(duì)有序分類(lèi)變量分類(lèi)較細(xì),并且注意了定距設(shè)置選項(xiàng),從而可以避免賦值不當(dāng)問(wèn)題,所以本文采用后一種方法進(jìn)行分析。各個(gè)變量具體的賦值情況參見(jiàn)表 1。本文分析所采用的計(jì)量分析模型如下:

其中,Pi表示面臨信貸約束大的概率,1-Pi表示信貸約束小的概率,Pi/(1-Pi)為信貸約束大的發(fā)生比。Ii表示反映解釋變量的集合,Zi表示控制變量集合。β1,β2分別為對(duì)應(yīng)變量的估計(jì)系數(shù)的集合,ωi是隨機(jī)誤差項(xiàng)。

四、計(jì)量檢驗(yàn)結(jié)果

本研究采用 stata9.0軟件進(jìn)行 logit回歸分析,在有效的 1151個(gè)樣本中,共有 1064個(gè)樣本被納入了回歸過(guò)程。計(jì)量檢驗(yàn)的結(jié)果如表 2所示。為了避免可能的異方差問(wèn)題,表中的標(biāo)準(zhǔn)誤差為穩(wěn)健性標(biāo)準(zhǔn)誤差,相應(yīng)的 p值也根據(jù)穩(wěn)健性標(biāo)準(zhǔn)誤差來(lái)計(jì)算。為了便于比較各個(gè)自變量作用的大小,筆者對(duì)模型中的回歸系數(shù)進(jìn)行了標(biāo)準(zhǔn)化處理①,具體的做法是:回歸系數(shù)與其對(duì)應(yīng)的自變量的標(biāo)準(zhǔn)差相乘,然后再除以 logistic分布的標(biāo)準(zhǔn)差②。

(一)正規(guī)信貸約束的影響因素分析

計(jì)量檢驗(yàn)結(jié)果表明,非農(nóng)化程度對(duì)農(nóng)戶(hù)的正規(guī)信貸約束有顯著的負(fù)向影響,發(fā)生比率為0.817,說(shuō)明非農(nóng)收入一個(gè)等級(jí)的增加能夠使信貸約束發(fā)生比③下降 0.183倍;標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)的絕對(duì)值較大 (0.116)。這說(shuō)明,農(nóng)村正規(guī)信貸機(jī)構(gòu)貸款具有明顯的非農(nóng)化傾向,與何廣文 (2005)[12]、李銳等 (2004)[6]的研究結(jié)論一致。人均收入水平對(duì)農(nóng)戶(hù)信貸約束有顯著的負(fù)向影響,發(fā)生比率為0.420,說(shuō)明人均收入水平每增加 1萬(wàn)元可以使信貸約束的發(fā)生比下降 0.780倍;標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)較大 (0.119)。這說(shuō)明,收入水平是農(nóng)村信用社發(fā)放貸款的主要決定因素之一,這主要是因?yàn)檩^高的收入水平意味著較高的資本積累水平,從而意味著較強(qiáng)的提供抵押品的能力。社會(huì)網(wǎng)絡(luò)廣度對(duì)農(nóng)戶(hù)的信貸約束具有顯著的負(fù)向影響,發(fā)生比率為0.864,說(shuō)明一個(gè)等級(jí)的親友數(shù)量的增加可以使農(nóng)戶(hù)信貸約束的發(fā)生比下降 0.136倍,標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)為 0.076。這說(shuō)明社會(huì)網(wǎng)絡(luò)對(duì)農(nóng)戶(hù)正規(guī)信貸約束影響顯著但程度有限。是否村干部對(duì)農(nóng)戶(hù)信貸約束有著顯著的影響,發(fā)生比率為 0.544,說(shuō)明擔(dān)任村干部將使信貸約束發(fā)生的可能性下降 0.456倍,標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)為 0.106。這說(shuō)明擔(dān)任村干部對(duì)于從正規(guī)金融機(jī)構(gòu)獲得貸款非常有利,這進(jìn)一步顯示了“關(guān)系”對(duì)農(nóng)戶(hù)獲得正規(guī)貸款具有重要作用。用于反映農(nóng)戶(hù)風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避傾向的農(nóng)戶(hù)性格特征變量對(duì)正規(guī)信貸約束的影響不顯著,這說(shuō)明正規(guī)信貸約束不能根據(jù)農(nóng)戶(hù)的內(nèi)在風(fēng)險(xiǎn)類(lèi)型來(lái)發(fā)放貸款。另外,家庭規(guī)模、教育水平、戶(hù)主年齡、人均農(nóng)地面積等因素對(duì)農(nóng)戶(hù)的正規(guī)信貸約束沒(méi)有顯著影響。在控制變量中,村莊對(duì)外經(jīng)濟(jì)交往越活躍,正規(guī)信貸約束發(fā)生的可能性越低;村莊收入差距越小,正規(guī)信貸約束發(fā)生的可能性越低。

(二)非正規(guī)信貸約束的影響因素分析

用于反映農(nóng)戶(hù)風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避傾向的農(nóng)戶(hù)性格特征變量對(duì)非正規(guī)信貸約束有顯著的負(fù)向影響,發(fā)生比率為 0.887,說(shuō)明農(nóng)戶(hù)風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避傾向增強(qiáng)一個(gè)等級(jí)將使信貸約束發(fā)生的可能性降低 0.113倍,標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)較小(0.060)。這說(shuō)明非正規(guī)放貸者的確可以根據(jù)農(nóng)戶(hù)的內(nèi)在風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避傾向來(lái)決定是否發(fā)放貸款。家庭規(guī)模對(duì)非正規(guī)信貸約束的影響也是顯著的,發(fā)生比率為 0.912,說(shuō)明家庭人口每增加 1個(gè)會(huì)使農(nóng)戶(hù)信貸約束的可能性降低 0.088倍,標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)為 0.067。這說(shuō)明家庭規(guī)模的增大的確有利于農(nóng)戶(hù)獲得非正規(guī)貸款。非農(nóng)程度的增加對(duì)非正規(guī)信貸約束有顯著的負(fù)向影響,發(fā)生比率為 0.875,說(shuō)明非農(nóng)程度增加一個(gè)等級(jí)將使信貸約束發(fā)生的可能性降低 0.125倍,標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)為 0.077。這說(shuō)明非農(nóng)程度的增加的確有利于農(nóng)戶(hù)獲得非正規(guī)貸款。受教育時(shí)間增加對(duì)非正規(guī)信貸約束的影響顯著,發(fā)生比率為 0.942,說(shuō)明受教育程度每增加 1年將使信貸約束發(fā)生的可能性降低 0.058倍,標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)為 0.085。這說(shuō)明受教育程度是農(nóng)戶(hù)獲得非正規(guī)貸款的較為重要決定因素。人均收入水平的增加對(duì)非正規(guī)信貸約束有顯著的負(fù)向影響,發(fā)生比率為 0.475,說(shuō)明人均收入水平每增加 1萬(wàn)元將使信貸約束發(fā)生的可能性降低 0.525倍,標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)為 0.102。這說(shuō)明人均收入水平是農(nóng)戶(hù)獲得非正規(guī)貸款的重要決定因素。人均耕地面積的增加對(duì)非正規(guī)信貸約束有顯著的負(fù)向影響,發(fā)生比率為 0.894,說(shuō)明人均耕地面積每增加 1畝將使信貸約束發(fā)生的可能性降低 0.106倍,標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)為 0.081。這說(shuō)明人均耕地面積是農(nóng)戶(hù)獲得非正規(guī)貸款的較為重要決定因素。另外,戶(hù)主年齡、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)廣度、是否村干部等變量對(duì)農(nóng)戶(hù)的非正規(guī)信貸約束沒(méi)有顯著影響。其中“社會(huì)網(wǎng)絡(luò)廣度”對(duì)農(nóng)戶(hù)非正規(guī)貸款難易程度影響不顯著,與通常的認(rèn)識(shí)相反,這是因?yàn)楸疚牡姆钦?guī)貸款僅包括完全按市場(chǎng)原則運(yùn)行的“私人高利息”貸款,不包括親友之間的無(wú)息或低息貸款。在控制變量中,與縣城的距離對(duì)非正規(guī)信貸約束有顯著的負(fù)向影響,這反映了距離縣城越遠(yuǎn),正規(guī)信貸機(jī)構(gòu)的輻射力越低,非正規(guī)信貸活動(dòng)越活躍的現(xiàn)實(shí)。

(三)對(duì)農(nóng)戶(hù)兩類(lèi)信貸約束影響因素的比較

對(duì)影響農(nóng)戶(hù)正規(guī)信貸與非正規(guī)信貸約束的影響因素進(jìn)行比較可以發(fā)現(xiàn):第一,正規(guī)信貸約束和非正規(guī)信貸約束都顯著地受到收入水平與非農(nóng)程度的影響。這說(shuō)明,無(wú)論正規(guī)信貸機(jī)構(gòu)還是非正規(guī)信貸者,在放貸時(shí)都很重視農(nóng)戶(hù)提供抵押品的能力;更加愿意向以非農(nóng)收入為主的農(nóng)戶(hù)發(fā)放貸款,這是因?yàn)榇祟?lèi)農(nóng)戶(hù)所面臨的風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較小。第二,社會(huì)網(wǎng)絡(luò)廣度以及是否村干部對(duì)農(nóng)戶(hù)正規(guī)信貸約束影響顯著,這說(shuō)明“關(guān)系”在正規(guī)信貸機(jī)構(gòu)發(fā)放貸款的過(guò)程中起著重要的作用;但是,這兩個(gè)變量對(duì)農(nóng)戶(hù)非正規(guī)信貸約束影響很小。這說(shuō)明,由于農(nóng)村信用社的產(chǎn)權(quán)模糊和利率受限,尋租行為在相當(dāng)大的范圍內(nèi)存在;而非正規(guī)信貸由于產(chǎn)權(quán)明晰和利率能夠靈活浮動(dòng),不存在尋租行為的空間。第三,較為隱蔽的農(nóng)戶(hù)性格特征(風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避傾向)對(duì)正規(guī)信貸約束沒(méi)有顯著影響,但是對(duì)非正規(guī)信貸約束影響顯著,這就驗(yàn)證了非正規(guī)信貸能夠較好地消除信息不對(duì)稱(chēng)問(wèn)題的判斷。第四,人均耕地?cái)?shù)量對(duì)正規(guī)信貸約束沒(méi)有影響,但是對(duì)非正規(guī)信貸約束卻有顯著影響。這是因?yàn)?非正規(guī)信貸約束可以附著于土地的作物作為抵押品,而正規(guī)信貸機(jī)構(gòu)卻無(wú)法接受這樣的抵押品。第五,家庭規(guī)模、受教育程度等個(gè)體特征對(duì)正規(guī)信貸約束的影響不顯著,對(duì)非正規(guī)信貸約束的影響顯著,且與預(yù)期的方向相同,這說(shuō)明非正規(guī)信貸靈活地更多根據(jù)農(nóng)戶(hù)人口學(xué)特征來(lái)判斷農(nóng)戶(hù)的風(fēng)險(xiǎn)類(lèi)型,而正規(guī)信貸由于其經(jīng)營(yíng)機(jī)制較為僵化,未能充分利用這些本來(lái)可以利用的信息來(lái)消除信息不對(duì)稱(chēng)問(wèn)題。

表 2 農(nóng)村金融市場(chǎng)信貸約束的影響因素分析

五、結(jié)論與建議

通過(guò)以上分析,我們發(fā)現(xiàn),影響農(nóng)戶(hù)正規(guī)信貸約束與非正規(guī)信貸約束的因素既有相同之處,也有著明顯的差異。收入水平和非農(nóng)程度對(duì)農(nóng)戶(hù)的兩類(lèi)信貸約束都具有顯著的負(fù)向影響。這反映了農(nóng)村收入水平低,以農(nóng)業(yè)為主的農(nóng)戶(hù)在獲得貸款方面面臨著較強(qiáng)的約束。正規(guī)信貸約束與非正規(guī)約束又各自受到一些特殊因素的影響。值得注意的是,正規(guī)信貸約束受到“關(guān)系”的顯著影響,這反映了正規(guī)信貸機(jī)構(gòu)所存在的產(chǎn)權(quán)模糊和利率管制問(wèn)題;與通常的設(shè)想不同,非正規(guī)貸款不受“關(guān)系”的顯著影響,這顯示了非正規(guī)貸款主要是依據(jù)商業(yè)性原則來(lái)發(fā)放貸款的。非正規(guī)信貸約束則受到風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避傾向、家庭規(guī)模、受教育程度、耕地面積等因素的影響,這顯示了非正規(guī)信貸機(jī)構(gòu)有能力充分利用利用反映農(nóng)戶(hù)內(nèi)在風(fēng)險(xiǎn)類(lèi)型的各類(lèi)信息來(lái)消除信息不對(duì)稱(chēng)問(wèn)題,以及非正規(guī)信貸機(jī)構(gòu)在接受形式靈活的抵押品方面所存在的優(yōu)勢(shì)。正規(guī)信貸機(jī)構(gòu)不受農(nóng)戶(hù)風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避傾向、耕地面積、家庭規(guī)模、受教育程度等因素的影響,這說(shuō)明農(nóng)村信用社作為一種正規(guī)信貸機(jī)構(gòu),難以深入農(nóng)村社區(qū)內(nèi)部了解農(nóng)戶(hù)的內(nèi)在風(fēng)險(xiǎn)類(lèi)型,甚至難以利用一些顯性信息來(lái)判別農(nóng)戶(hù)的風(fēng)險(xiǎn)類(lèi)型,面臨著較為嚴(yán)重的信息不對(duì)稱(chēng)問(wèn)題,并難以根據(jù)農(nóng)村的實(shí)際情況接受形式靈活的抵押品。

根據(jù)以上結(jié)論,我們對(duì)農(nóng)村信貸市場(chǎng)的發(fā)展提出以下政策建議:(1)改革現(xiàn)行農(nóng)村信用的經(jīng)營(yíng)體制?，F(xiàn)行農(nóng)村信用社改革呈現(xiàn)出權(quán)力不斷向上集中的趨勢(shì)①,這種趨勢(shì)不利于解決農(nóng)村貸款中通常所面臨的信息不對(duì)稱(chēng)問(wèn)題。我們認(rèn)為,農(nóng)村信用社正確的改革方向是權(quán)力分散化,以使其更加貼近農(nóng)村,成為“農(nóng)民自己的銀行”,降低信息不對(duì)稱(chēng)問(wèn)題。同時(shí),農(nóng)村信用合作社的利率應(yīng)當(dāng)實(shí)現(xiàn)市場(chǎng)化,以通過(guò)利率變動(dòng)來(lái)實(shí)現(xiàn)貸款資源的市場(chǎng)化配置。(2)鼓勵(lì)非正規(guī)金融的發(fā)展。從上述檢驗(yàn)研究結(jié)果來(lái)看,非正規(guī)金融在消除信息不對(duì)稱(chēng)問(wèn)題 (從而辨別低風(fēng)險(xiǎn)的貸款人)方面、接受靈活多樣的抵押品方面、實(shí)現(xiàn)資金的合理配置方面的確具有正規(guī)金融難以比擬的優(yōu)勢(shì)。政府應(yīng)當(dāng)進(jìn)一步鼓勵(lì)放寬對(duì)非正規(guī)金融的政策限制,促進(jìn)農(nóng)村非正規(guī)金融的發(fā)展,使其在農(nóng)戶(hù)的生產(chǎn)與生活中發(fā)揮更加重要的作用;同時(shí),要制定或完善相關(guān)法規(guī),使農(nóng)村非正規(guī)金融的發(fā)展受到法律的規(guī)范和保護(hù)。(3)完善社會(huì)保障體系,完善農(nóng)業(yè)支持政策。從以上分析來(lái)看,低收入農(nóng)戶(hù)和以農(nóng)業(yè)收入為主的農(nóng)戶(hù)無(wú)論在正規(guī)金融市場(chǎng)還是非正規(guī)金融市場(chǎng)獲得貸款都較為困難。這說(shuō)明,此類(lèi)農(nóng)戶(hù)的生產(chǎn)或生活困難難以通過(guò)依據(jù)商業(yè)性原則實(shí)施的貸款活動(dòng)來(lái)解決。對(duì)于此類(lèi)農(nóng)戶(hù)的生產(chǎn)生活困難,要通過(guò)完善農(nóng)村社會(huì)保障制度、加大對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的政策支持等途徑來(lái)解決。

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(本文責(zé)編:海 洋)

Influence of Farmers'Individual Characters upon Credit Constra int:An Experiential Evidence from Shaanxi

The creditmarket is important for farmer household in production developing and consumption smoothing,but the Chinese farmer household faces serious credit constraint.This paper uses logistic regression method,analyses the questionnaire data from 1151 farmer households in Shaanxi,tests how the individual characters influence formal and infor mal credit constraints.The result indicates:the level and the structure of income have significant positive influence on both two types of constraints;the formal credit constraint is influenced by social relation,but is not influenced by risk aversion tendency;the infor mal credit constraint is not influenced by social relation,but is influenced by risk aversion tendency.

far mer households;credit constraint;risk aversion tendency;social relation

F321

A

1002-9753(2010)09-0148-08

BA I Yong-xiu,MA Xiao-yong

(College of Econom ics&M anagement,Northwest University,Xi’an710127,China)

2010-03-12

2010-08-16

國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金重大招標(biāo)項(xiàng)目(08ZD027);教育部人文社會(huì)科學(xué)研究青年基金項(xiàng)目(09YJC790214)。

白永秀 (1955-),男,陜西清澗人,西北大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院院長(zhǎng)、教授、博士生導(dǎo)師,研究方向:社會(huì)主義市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)理論。