我國農(nóng)村金融排斥現(xiàn)象研究

田麗娜

摘要： 本文選取1983-2011年的相關(guān)數(shù)據(jù)，以農(nóng)村人均儲(chǔ)蓄和人均貸款水平作為農(nóng)村金融排斥指標(biāo)的代理變量，利用多元線性回歸研究各因素對(duì)我國農(nóng)村金融排斥指標(biāo)的影響程度。結(jié)果表明，收入、知識(shí)及政府態(tài)度是影響金融排斥的重要因素。故促進(jìn)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展，拓寬農(nóng)民收入渠道，合理化政府規(guī)管程度，將有助于緩解農(nóng)村金融排斥現(xiàn)象。

關(guān)鍵詞： 農(nóng)村金融排斥；實(shí)證分析；政策建議

一、引言

我國農(nóng)村金融排斥現(xiàn)象的產(chǎn)生有一定的根源：一方面我國建設(shè)初期重工業(yè)優(yōu)先發(fā)展的趕超戰(zhàn)略造成當(dāng)前城鄉(xiāng)二元經(jīng)濟(jì)的格局，農(nóng)業(yè)成為國家制度改革的實(shí)際承擔(dān)者，金融機(jī)構(gòu)在農(nóng)村地區(qū)的“系統(tǒng)性負(fù)投資”問題嚴(yán)重；另一方面由于農(nóng)業(yè)自身的弱質(zhì)性特點(diǎn)，使得以農(nóng)業(yè)為主的農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展也伴隨著脆弱性、風(fēng)險(xiǎn)性，對(duì)于追逐高利潤(rùn)、服務(wù)門檻高的的金融機(jī)構(gòu)必然會(huì)對(duì)農(nóng)村避之不及，“服務(wù)半徑”不能有效觸及農(nóng)村地區(qū)。2014年中共中央和國務(wù)院發(fā)布的《關(guān)于全面深化農(nóng)村改革加快推進(jìn)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的若干意見》中明確提出加快農(nóng)村金融制度創(chuàng)新，鼓勵(lì)金融和社會(huì)資金更多地投入農(nóng)業(yè)農(nóng)村。銀監(jiān)會(huì)在《關(guān)于做好2014年農(nóng)村金融服務(wù)工作的通知》中也要求2014年在保持合理信貸投放總量前提下信貸資源繼續(xù)向“三農(nóng)”傾斜，突出加大對(duì)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的金融支持，保持涉農(nóng)信貸投放總量持續(xù)增長(zhǎng)。在全國大力提倡發(fā)展普惠金融環(huán)境下，盡管截至2013年末全國涉農(nóng)貸款余額已達(dá)到209萬億元，但金融機(jī)構(gòu)空白或僅有一個(gè)的鄉(xiāng)鎮(zhèn)數(shù)量仍有近萬個(gè)，可見研究農(nóng)村金融排斥現(xiàn)象的發(fā)展情況以及影響因素，并在此基礎(chǔ)上提出針對(duì)性的政策建議有一定的必要性。

二、我國農(nóng)村金融排斥的現(xiàn)狀

（一）地理排斥

一般認(rèn)為機(jī)構(gòu)覆蓋度和網(wǎng)點(diǎn)占比越高，則該地農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)的分布越是密集，農(nóng)民能比較便利地從距離較近的金融機(jī)構(gòu)獲得所需的金融服務(wù)，地理排斥程度就比較輕，兩者是負(fù)相關(guān)關(guān)系。全國金融機(jī)構(gòu)網(wǎng)點(diǎn)空白鄉(xiāng)鎮(zhèn)截止2009年6月有2945個(gè)，2010年減少至2312個(gè)，2011年解決了616個(gè)未設(shè)立任何金融機(jī)構(gòu)網(wǎng)點(diǎn)的鄉(xiāng)鎮(zhèn)，截止2011年年末僅剩1696個(gè)，《2013中國金融穩(wěn)定報(bào)告》指出全國24個(gè)?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市） 均實(shí)現(xiàn)基礎(chǔ)金融服務(wù)空白鄉(xiāng)鎮(zhèn)全覆蓋，反映出國家一直致力于消除由于金融網(wǎng)點(diǎn)不足所帶來的地理排斥問題。此外機(jī)構(gòu)網(wǎng)點(diǎn)占比僅管在2011年達(dá)到了585%的水平，與其他發(fā)展中國家相比不是很低，但較之發(fā)達(dá)國家還是無法滿足農(nóng)村金融的巨大需求。

從空間上分析，根據(jù)2010年我國各省份農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)分布情況得知我國地理排斥現(xiàn)象存在嚴(yán)重的區(qū)域不平衡。就萬人機(jī)構(gòu)覆蓋度指標(biāo)而言，有18個(gè)省份未達(dá)到全國平均水平，有些地區(qū)比如河南、湖北、廣西、安徽、貴州和云南覆蓋度低于1，而北京、天津竟分別高達(dá)185和181個(gè)，可見我國經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)的農(nóng)村金融排斥現(xiàn)象較弱，而中西部偏遠(yuǎn)省份的農(nóng)村地區(qū)金融機(jī)構(gòu)的占有率較低，金融排斥水平處于高位狀態(tài)，。對(duì)于各省農(nóng)村地區(qū)金融網(wǎng)點(diǎn)數(shù)占全國農(nóng)村營業(yè)網(wǎng)點(diǎn)數(shù)總量的比例，北京和上海這一比重均只達(dá)到004%，此外全國還有9個(gè)省份低于全國平均水平，有些還是經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度平比較高的例如廣東省，陜西和甘肅兩個(gè)省份與全國均值持平，可見不僅我國西部地區(qū)存在農(nóng)村金融排斥，這種現(xiàn)象也出現(xiàn)在東部發(fā)達(dá)省份。

（二）條件排斥

條件排斥是指金融機(jī)構(gòu)在提供金融服務(wù)時(shí)所附加的條件對(duì)于農(nóng)戶來說很難滿足或者這些條件本身就很苛刻。由于我國農(nóng)村居民財(cái)產(chǎn)的實(shí)際分布狀態(tài)及其可抵押性的錯(cuò)位使得農(nóng)村地區(qū)出現(xiàn)“抵押難”[1]，從而被排斥在貸款范圍之外。

（三）評(píng)估排斥

農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的弱質(zhì)性、分散性，使得正規(guī)金融在農(nóng)村中的金融活動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)更高，更為謹(jǐn)慎，尤其是我國農(nóng)村生產(chǎn)和投資行為高度分散，缺乏完善的可查信用檔案，使得農(nóng)村金融中介對(duì)于農(nóng)戶信用信息的獲取困難，為降低不良貸款率，減少逆向選擇和道德風(fēng)險(xiǎn)的現(xiàn)象，就要求金融機(jī)構(gòu)對(duì)借款者的信用風(fēng)險(xiǎn)以及貸款項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行詳細(xì)和嚴(yán)格的信息搜集、信息甄別以及最終貸款決策評(píng)估，這延長(zhǎng)了農(nóng)戶在金融供給機(jī)構(gòu)中的貸款等待時(shí)間，加大了被評(píng)估排斥的機(jī)率。

四）價(jià)格排斥

利率一直是構(gòu)成農(nóng)戶使用貸款的成本主要構(gòu)成部分，對(duì)于農(nóng)村貸款項(xiàng)目較低的收益率，高額的利息率必然不公平地加大了農(nóng)戶貸款負(fù)擔(dān)。2013年7月20日央行宣布全面放開金融機(jī)構(gòu)的貸款利率管制，取消貸款機(jī)構(gòu)貸款利率07倍的下限，央行對(duì)農(nóng)村信用社貸款利率也不設(shè)置下限，明確其可以突破4倍限制，這一政策必將加大我國農(nóng)民被價(jià)格排斥的現(xiàn)象。王修華、譚開通2012）[2]在2011年對(duì)我國8個(gè)省份農(nóng)村金融狀況調(diào)查后發(fā)現(xiàn)有借貸需求但沒有獲得貸款的農(nóng)戶中有58%的是由于利息費(fèi)用太高以及借款程序太麻煩而受到價(jià)格排斥。熊建國2006）[3]的研究顯示對(duì)于中國人民銀行的貸款款基準(zhǔn)利率558%）水平，竟有六成左右的農(nóng)戶表示超過其承受能力，但農(nóng)村信用社發(fā)放的貸款利率已明顯超過央行及其他商業(yè)型銀行提供的利率水平，達(dá)到642%。

五）營銷排斥

雖然改革以來國家大力提倡發(fā)展農(nóng)村金融，但金融機(jī)構(gòu)嫌貧愛富的本質(zhì)使得其總是出于規(guī)模經(jīng)濟(jì)和利潤(rùn)最大化的考慮，在經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)之處聚集，遠(yuǎn)離經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)、信息不完全和交通落后的農(nóng)村地區(qū)[1]。不僅僅是信貸投放對(duì)象上對(duì)農(nóng)民忽略，而且在出售的金融產(chǎn)品類型上也與農(nóng)村所需貸款的期限長(zhǎng)、金額小等特點(diǎn)不匹配。高沛星、王修華2011）[4]以及胡振等2012）[5]學(xué)者采用農(nóng)村地區(qū)每萬人擁有的金融服務(wù)人員數(shù)量衡量營銷排斥的大小。根據(jù)2012年的中國人民銀行《中國農(nóng)村金融服務(wù)報(bào)告》顯示，在涉農(nóng)金融機(jī)構(gòu)中農(nóng)村信用社依舊是為農(nóng)村提供金融服務(wù)的主力軍，2012年我國鄉(xiāng)村人口數(shù)達(dá)到64222萬人，計(jì)算可知我國農(nóng)村地區(qū)2012年每萬人擁有13人左右的金融從業(yè)人員，相比2009年的10人左右變化幅度不大，仍然水平較低，金融人員在農(nóng)村地區(qū)是稀缺品，全國農(nóng)村營銷排斥程度仍處于高位。

六）自我排斥

自我排斥是指在農(nóng)民自身心理、知識(shí)因素和長(zhǎng)期形成的貸款習(xí)慣等影響下，借款者認(rèn)為自己可以從金融機(jī)構(gòu)獲得所需貸款的機(jī)率很小，故而自己主動(dòng)放棄申請(qǐng)。

三、實(shí)證分析我國農(nóng)村金融排斥程度的影響因素

（一）變量選取與數(shù)據(jù)說明

本文選取我國農(nóng)村1983-2011年相關(guān)時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行研究分析，以農(nóng)村人均貸款水平DD）和農(nóng)戶人均儲(chǔ)蓄存款SS）指標(biāo)來衡量農(nóng)村金融排斥程度，選取的影響金融排斥的因素有農(nóng)村電話用戶T）、鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)數(shù)X）、農(nóng)村居民消費(fèi)水平指數(shù)B）、農(nóng)村居民家庭勞動(dòng)文化狀況E）、國家財(cái)政用于農(nóng)業(yè)支出F）、農(nóng)村居民人均純收入M）、鄉(xiāng)村人口數(shù)N）。指標(biāo)數(shù)據(jù)來源于中國經(jīng)濟(jì)與社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫中的《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》、《新中國六十年統(tǒng)計(jì)資料匯編》、《中國金融年鑒》、《中國農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》以及國家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站、中國銀行業(yè)監(jiān)督管理會(huì)網(wǎng)站中國農(nóng)村金融服務(wù)分布圖集、中國人民銀行網(wǎng)站、中國農(nóng)業(yè)信息網(wǎng)。本文數(shù)據(jù)由Eviews31軟件處理完成。

（二）模型設(shè)定

研究前對(duì)所有數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)數(shù)化處理，再利用OLS建立一個(gè)金融排斥指標(biāo)LNSS、LNDD與其影響因素LNT、LNX、LNB、LNE、LNF、LNM、LNN之間的多元線性回歸方程。

Yi=a1LNT+a2LNX+a3LNB+a4LNE+ a5LNF+a6LNM +a7LNN+ μ [JY]1）

其中Yi=[JB{]LNSSLNDD[JB）}]

（三）相關(guān)性分析

對(duì)LNSS、LNDD與LNT、LNX、LNB、LNE、LNF、LNM、LNN作皮爾遜相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)，由檢驗(yàn)結(jié)果知，除變量LNB之外的各影響因素與金融排斥指標(biāo)之間相關(guān)性較為明顯，系數(shù)均在60%以上。

（四）平穩(wěn)性檢驗(yàn)

觀察各序列的相關(guān)分析圖，可初步判斷其均為非平穩(wěn)序列。我們對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行ADF單位根檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果如下表所示，其中C，T，P）中C、T、P分別表示檢驗(yàn)?zāi)Ｐ椭械某?shù)項(xiàng)、時(shí)間趨勢(shì)和滯后階數(shù)。可以看出各序列的水平檢驗(yàn)值均大于1%的顯著性水平下對(duì)應(yīng)的臨界值。因此，不能拒絕存在單位根的原假設(shè)，即原時(shí)間序列都是非平穩(wěn)的。

經(jīng)過一次差分后，各指標(biāo)的ADF統(tǒng)計(jì)值均小于10%顯著性水平下的臨界值。也就是說，這些序列屬于一階單整。因此，我們將對(duì)LNSS、LNDD與LNT、LNX、LNB、LNE、LNF、LNM、LNN進(jìn)行進(jìn)一步的協(xié)整檢驗(yàn)。