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    中國農(nóng)戶正式和非正式借貸行為:競(jìng)爭(zhēng)還是互補(bǔ)*

    2015-02-25 07:17:43周先波羅連化
    關(guān)鍵詞:二元結(jié)構(gòu)

    周先波, 羅連化

    中國農(nóng)戶正式和非正式借貸行為:競(jìng)爭(zhēng)還是互補(bǔ)*

    周先波, 羅連化

    摘要:為全面刻畫農(nóng)戶在正式借貸與非正式借貸之間進(jìn)行選擇和權(quán)衡的機(jī)制,應(yīng)用結(jié)構(gòu)式聯(lián)立Tobit模型對(duì)農(nóng)戶的正式和非正式借貸行為進(jìn)行建模,實(shí)證驗(yàn)證兩種借貸之間究竟是競(jìng)爭(zhēng)性(替代性)占主導(dǎo),還是互補(bǔ)性更有優(yōu)勢(shì)。實(shí)證結(jié)果表明:正式和非正式貸款之間具有直接的顯著的負(fù)向相關(guān)關(guān)系,替代關(guān)系在農(nóng)村二元金融結(jié)構(gòu)中占據(jù)主導(dǎo)地位。但是,替代性并不對(duì)稱,非正式借貸對(duì)正式借貸的替代性要大于正式借貸對(duì)非正式借貸的替代性。另外,正式與非正式借貸在農(nóng)戶信息類型選擇方面的側(cè)重性有一定差異。

    關(guān)鍵詞:農(nóng)戶借貸; 二元結(jié)構(gòu); 聯(lián)立Tobit模型

    一、引言

    作為一個(gè)處于經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型期的發(fā)展中大國,我國在農(nóng)村地區(qū)已建立以合作金融為基礎(chǔ),商業(yè)性金融、政策性金融共同參與的正式金融體系。除正式金融體系外,非正式金融也在我國農(nóng)村地區(qū)廣泛存在,以彌補(bǔ)正式金融在覆蓋率和運(yùn)行效率等方面的不足(殷俊華,2006)。正式金融與非正式金融并存,是中國農(nóng)村金融體制的主要特征(朱信凱和劉剛,2009)。

    在二元結(jié)構(gòu)中,正式金融與非正式金融的力量并不是均等的。一些統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)表明,我國農(nóng)村的信貸需求主要依賴于非正式金融,農(nóng)戶從非正式金融渠道獲得的貸款規(guī)模遠(yuǎn)大于來自正式金融渠道的貸款規(guī)模。因此部分學(xué)者指出,相比于外生性的正式金融,自發(fā)內(nèi)生的非正式金融更符合以農(nóng)戶經(jīng)濟(jì)為基礎(chǔ)的農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展的需要(蘇士儒等,2006;錢水土和陸會(huì),2008)。然而出于體制原因,正式金融組織一直是我國農(nóng)村金融形式的主流,而非正式金融組織則始終處于被抑制的狀態(tài)(李銳和李超,2007)。自2006年開始,我國開啟了新一輪的農(nóng)村金融體制改革。如何協(xié)調(diào)正式金融與非正式金融之間的關(guān)系,使得二元金融結(jié)構(gòu)更加符合農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展的需要,是新一輪改革所要面對(duì)和解決的關(guān)鍵性問題,系統(tǒng)全面地理解兩者之間的關(guān)系是制定正確金融政策的關(guān)鍵。

    已有研究顯示,正式金融與非正式金融并不一定是簡(jiǎn)單的此消彼長(zhǎng)的替代或競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系,而是各有其比較優(yōu)勢(shì)從而有互補(bǔ)的一面。正式金融的優(yōu)勢(shì)是資金規(guī)模大、利率低,劣勢(shì)是信息不完全程度較高;非正式金融的比較優(yōu)勢(shì)是信息較為完全,劣勢(shì)是資金規(guī)模小(郭峰和胡金焱,2012)。在這樣的稟賦條件下,正式金融和非正式金融在融資功能上既交叉重疊,可以相互替代,也各有所長(zhǎng)、各有所專,在一定程度上又可以相互補(bǔ)充。

    隨著微觀調(diào)查數(shù)據(jù)的不斷豐富,國內(nèi)外已有文獻(xiàn)利用我國家庭金融調(diào)查數(shù)據(jù),實(shí)證分析了農(nóng)戶的正式或非正式借貸行為,從而從需求方的角度,探究了兩種融資渠道各自的運(yùn)行機(jī)制和效率邊界。然而到目前為止,還沒有實(shí)證文獻(xiàn)去驗(yàn)證正式借貸與非正式借貸之間的相互關(guān)系。在農(nóng)村二元金融結(jié)構(gòu)中,究竟是競(jìng)爭(zhēng)或替代關(guān)系占主導(dǎo),還是互補(bǔ)關(guān)系更有優(yōu)勢(shì)?進(jìn)一步地,正式金融對(duì)非正式金融的影響如何?非正式金融對(duì)正式金融又有怎樣的影響?這種影響是相互對(duì)稱,還是既有互補(bǔ)又有替代?

    本文在綜合考慮我國農(nóng)村二元金融特性的框架下,對(duì)農(nóng)戶在兩種借貸之間進(jìn)行選擇和權(quán)衡的機(jī)制進(jìn)行實(shí)證建?!?lián)立Tobit模型,探討兩種借貸之間的關(guān)系——競(jìng)爭(zhēng)還是互補(bǔ)?本文的分析不僅擴(kuò)展了對(duì)農(nóng)村二元金融結(jié)構(gòu)的研究,也為我國新一輪農(nóng)村金融體制改革以及農(nóng)戶利用二元金融來滿足自身資金需求而提供實(shí)際、有效的參考,具有一定的理論意義和實(shí)踐指導(dǎo)價(jià)值。

    余下部分安排如下:第二部分是文獻(xiàn)綜述;第三部分構(gòu)建農(nóng)戶正式借貸行為和非正式借貸行為相互影響的聯(lián)立Tobit模型;第四部分介紹變量與數(shù)據(jù),并對(duì)兩種借貸行為進(jìn)行初步統(tǒng)計(jì)分析;第五部分是實(shí)證結(jié)果及分析;第六部分是結(jié)論。

    二、文獻(xiàn)綜述

    對(duì)我國農(nóng)戶正式或非正式借貸行為的實(shí)證研究,基本上有兩種方式。一種是假設(shè)農(nóng)戶正式與非正式借貸決策相互獨(dú)立,即不考慮正式金融與非正式金融之間的相互影響,應(yīng)用二元選擇模型或Tobit模型分別刻畫農(nóng)戶的正式或非正式借貸行為。

    朱喜和李子奈(2006)考察正式金融決策問題,用2003年約3000 戶農(nóng)村家庭的抽樣調(diào)查數(shù)據(jù),采用聯(lián)立Probit模型描述了農(nóng)戶貸款需求和銀行貸款供給的相互作用。研究發(fā)現(xiàn),農(nóng)戶承包的土地面積、農(nóng)戶年末生產(chǎn)性固定資產(chǎn)原值和農(nóng)戶的受教育水平對(duì)正式金融機(jī)構(gòu)的決策具有正向的影響。曾學(xué)文和張帥(2009)以我國12個(gè)省市農(nóng)戶借貸需求的問卷調(diào)查為樣本數(shù)據(jù),由Logit模型對(duì)我國農(nóng)戶借貸需求進(jìn)行影響因素分析,發(fā)現(xiàn)影響農(nóng)戶借貸需求的主要因素是農(nóng)戶純收入、借款利率、借款期限以及農(nóng)戶家所在地與金融機(jī)構(gòu)的距離。金燁、李宏彬(2009)分別考察正式借貸和非正式借貸,基于來自中國8個(gè)省的農(nóng)戶家庭貸款的微觀數(shù)據(jù),由Tobit建模研究家庭特征對(duì)農(nóng)戶貸款行為的影響,結(jié)果表明家庭收入越高、資產(chǎn)越多、家長(zhǎng)年齡較大、受教育程度較高的農(nóng)戶更有可能在正規(guī)機(jī)構(gòu)獲得貸款,而女性家長(zhǎng)和家庭勞動(dòng)力人數(shù)則對(duì)家庭獲得非正規(guī)渠道的貸款有顯著的正向影響。周宗安(2010)用Tobit模型分析了影響山東省農(nóng)戶信貸需求的因素,發(fā)現(xiàn)家庭規(guī)模、負(fù)債水平與農(nóng)戶信貸需求顯著正相關(guān),而家庭資產(chǎn)與農(nóng)戶信貸需求呈負(fù)相關(guān)。秦建群等(2011)使用了與曾學(xué)文和張帥(2009)同樣的數(shù)據(jù),采用Probit模型研究了不同收入水平下農(nóng)戶的分層信貸渠道選擇行為。結(jié)果表明,家庭特征、經(jīng)濟(jì)特征以及金融生態(tài)環(huán)境對(duì)農(nóng)戶的正規(guī)金融渠道與非正規(guī)金融渠道的選擇有影響,但對(duì)不同收入水平的影響有所不同。童馨樂等(2011)基于我國8省1003個(gè)農(nóng)戶的實(shí)地調(diào)查數(shù)據(jù),構(gòu)建Probit模型和有序選擇模型考察了社會(huì)資本對(duì)農(nóng)戶借貸行為的影響。實(shí)證分析結(jié)果發(fā)現(xiàn),政治關(guān)系和鄰里關(guān)系只提高了農(nóng)戶有效借貸機(jī)會(huì),而農(nóng)民專業(yè)合作組織關(guān)系和正規(guī)金融機(jī)構(gòu)關(guān)系不僅能提高農(nóng)戶有效借貸機(jī)會(huì),也能顯著提高農(nóng)戶的實(shí)際借貸額度。胡楓、陳玉宇(2012)利用中國家庭動(dòng)態(tài)跟蹤調(diào)查數(shù)據(jù)構(gòu)建Tobit模型,也研究了社會(huì)網(wǎng)絡(luò)對(duì)農(nóng)戶借貸行為的影響。易小蘭(2012)以江蘇、河南和甘肅三省的農(nóng)戶正規(guī)金融機(jī)構(gòu)貸款調(diào)查數(shù)據(jù),用logit模型實(shí)證考察了農(nóng)戶正規(guī)借貸需求及其正規(guī)貸款可獲性的影響因素。

    另一種分析方式認(rèn)為,在現(xiàn)實(shí)生活中,正式金融與非正式金融并不是獨(dú)立的,理性的農(nóng)戶在做貸款決策時(shí),會(huì)同時(shí)考慮兩種借貸渠道并進(jìn)行擇優(yōu)選擇。周天蕓和李杰(2005)從正式和非正式借貸的相關(guān)性出發(fā),建立二元簡(jiǎn)約式Probit模型,對(duì)我國農(nóng)戶正式和非正式借貸行為進(jìn)行影響因素分析。李銳和李超(2007)的研究表明,農(nóng)戶有特定的借款偏好,會(huì)根據(jù)自身稟賦特征、借款用途、借款條件等在兩種金融中選擇合適的借款渠道。陳鵬和劉錫良(2011)指出,農(nóng)戶存在融資選擇次序,非正式貸款由于程序簡(jiǎn)單、期限靈活、沒有抵押和擔(dān)保且以農(nóng)戶的償還能力作為放貸依據(jù),在融資次序上優(yōu)先于正式貸款。胡士華、李偉毅(2011)基于信貸市場(chǎng)上的道德風(fēng)險(xiǎn)理論模型,指出農(nóng)戶所能提供的擔(dān)保資產(chǎn)量或農(nóng)戶被監(jiān)督的程度決定了其借貸來源結(jié)構(gòu)的組合形式,擔(dān)保品充足的農(nóng)戶容易申請(qǐng)到正規(guī)金融機(jī)構(gòu)的擔(dān)保貸款,而容易被貸款人監(jiān)督的農(nóng)戶更可能獲得非正規(guī)的監(jiān)督貸款。馬曉青等(2012)的研究表明,在嚴(yán)重的信貸需求抑制下,家庭人均收入越高、參加了經(jīng)濟(jì)合作組織、具有正規(guī)渠道融資經(jīng)歷的農(nóng)戶偏好正式渠道,而戶主年齡越大、家庭人均資產(chǎn)越高的農(nóng)戶對(duì)非正式渠道的偏好越強(qiáng)。

    本文傾向于第二種分析方式,但與之不同的是,我們將以結(jié)構(gòu)式聯(lián)立Tobit模型刻畫農(nóng)戶正式與非正式借貸行為。上述第二種方式的文獻(xiàn)雖然從正式與非正式借貸之間的聯(lián)系考察農(nóng)戶借貸行為,但僅以借貸選擇的簡(jiǎn)約式模型出發(fā),限以模型不可觀察的隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)之間存在相關(guān)性來估計(jì)模型中的參數(shù),對(duì)借貸選擇或借貸數(shù)量進(jìn)行影響因素分析,故刻畫不了兩種借貸之間的直接關(guān)系。我們的方法從借貸數(shù)量的聯(lián)立結(jié)構(gòu)式模型出發(fā),其優(yōu)點(diǎn)在于可以考察正式與非正式借貸數(shù)量之間的直接聯(lián)系,同時(shí)對(duì)正式與非正式借貸選擇進(jìn)行影響因素分析。結(jié)構(gòu)式模型的應(yīng)用可以更直接地研究正式與非正式金融之間既替代又互補(bǔ)的依存關(guān)系。我們的研究可以反映兩種借貸渠道之間在借貸數(shù)量結(jié)構(gòu)上的直接聯(lián)系,是對(duì)農(nóng)戶二元借貸行為已有文獻(xiàn)的有益擴(kuò)展。

    三、研究設(shè)計(jì)

    (一)理論分析

    正式金融與非正式金融之間這種既替代又互補(bǔ)的依存關(guān)系,在現(xiàn)有實(shí)證應(yīng)用文獻(xiàn)中并沒有得到有效反映。本節(jié)基于簡(jiǎn)單的理論分析,擬用聯(lián)立Tobit模型來刻畫農(nóng)戶在兩種借貸渠道之間進(jìn)行選擇和權(quán)衡的機(jī)制。

    農(nóng)戶是否從正式或非正式融資獲得貸款,不僅與農(nóng)戶的借款需求等主觀意愿相關(guān),也受金融機(jī)構(gòu)信貸供給水平的限制。

    (二)構(gòu)建聯(lián)立Tobit模型

    (1)

    (2)

    結(jié)合(1)式與(2) 式,形成聯(lián)立Tobit模型如下:

    (3)

    解二元聯(lián)立結(jié)構(gòu)模型(3),可得到如下簡(jiǎn)化式模型:

    (4)

    其中,對(duì)應(yīng)的簡(jiǎn)化式參數(shù)向量為:

    (5)

    且新的擾動(dòng)項(xiàng)u1和u2與原來結(jié)構(gòu)式中的擾動(dòng)項(xiàng)ε1和ε2的關(guān)系為:

    ui1=εi1+γ1εi2,ui2=εi2+γ2εi1

    (6)

    由式(6)可知,u1和u2存在相關(guān)性,記其相關(guān)系數(shù)為ρ,一般情況下,ρ0。

    周天蕓和李杰(2005)、秦建群等(2011)以聯(lián)立Probit的簡(jiǎn)化式模型為基準(zhǔn),用里弗斯和汪(Rivers & Vuong, 1988)的方法驗(yàn)證了u1和u2的相關(guān)性,一定程度上說明了正式借貸與非正式借貸之間存在著相互影響,但他們并沒有追溯這種相互影響的根源,沒有探究?jī)煞N借貸之間在結(jié)構(gòu)上可能的替代和互補(bǔ)關(guān)系。另外,他們僅研究農(nóng)戶獲得正式借貸與非正式借貸的可能性通過影響因素相互作用的間接聯(lián)系,沒有深入刻畫農(nóng)戶兩種借貸選擇及貸款數(shù)量之間的直接聯(lián)系。我們?cè)O(shè)定的模型(3)和下文相應(yīng)的實(shí)證分析可以反映兩種借貸渠道之間在借貸數(shù)量結(jié)構(gòu)上的相關(guān)性和直接聯(lián)系,這是對(duì)二元借貸結(jié)構(gòu)已有文獻(xiàn)的有益擴(kuò)展。

    (三)估計(jì)方法

    我們的目的是估計(jì)聯(lián)立Tobit模型結(jié)構(gòu)式 (3),以研究?jī)煞N借貸之間的競(jìng)爭(zhēng)性和互補(bǔ)性。假設(shè)u1和u2服從聯(lián)合正態(tài)分布,則可用雨宮健(Amemiya, 1974)二步法估計(jì)。

    (7)

    (8)

    對(duì)含有受限因變量的結(jié)構(gòu)方程組,兩階段法無法直接得到結(jié)構(gòu)式參數(shù)方差矩陣的一致估計(jì),因此我們使用bootstrap方法對(duì)結(jié)構(gòu)式參數(shù)估計(jì)量的標(biāo)準(zhǔn)誤進(jìn)行矯正,得到系數(shù)估計(jì)的概率值。

    四、變量與數(shù)據(jù)

    本文所用數(shù)據(jù)來源于匯豐—清華農(nóng)村經(jīng)濟(jì)研究中心。香港匯豐銀行與清華大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院合作開展了農(nóng)村金融市場(chǎng)調(diào)研項(xiàng)目,對(duì)中國農(nóng)村地區(qū)的金融狀況進(jìn)行了廣泛的問卷調(diào)查。調(diào)查對(duì)象涉及新疆、青海、甘肅、內(nèi)蒙古、黑龍江、吉林、遼寧、陜西、山西、山東、河北、河南、湖北、湖南、江西、安徽等16個(gè)省、自治區(qū),調(diào)查年份為2006—2008年,原始數(shù)據(jù)有4920份。在剔除存在錯(cuò)誤或缺失現(xiàn)象的無效樣本后,我們得到有效樣本個(gè)數(shù)為3229個(gè)。

    與以往的調(diào)查相比,該數(shù)據(jù)提供了較好的樣本基礎(chǔ)。首先,樣本數(shù)據(jù)來源比較具有權(quán)威性;其次,樣本數(shù)量較大,樣本包含的信息足夠豐富,可以支持深入的實(shí)證分析;最后,樣本具有較強(qiáng)的代表性,既包括了經(jīng)濟(jì)比較發(fā)達(dá)的省份,又包括了欠發(fā)達(dá)地區(qū),能夠比較全面地反映我國農(nóng)村金融現(xiàn)狀。

    (一)兩種借貸的數(shù)據(jù)特征

    正式借貸包括銀行和信用社貸款;非正式借貸包括從村委會(huì)、向親友或鄰里以及其他形式的借貸。對(duì)貸款額大于0的樣本,均視為該農(nóng)戶家庭實(shí)現(xiàn)了借貸;而對(duì)貸款額為0的樣本,視為該農(nóng)戶沒有成功實(shí)現(xiàn)借貸?;诖?,若農(nóng)戶有銀行或者信用社至少一種貸款的,定義正式貸款y1為銀行貸款和信用社貸款之和并取對(duì)數(shù),否則為0;同理,若農(nóng)戶從村委會(huì)、親友或鄰里及其他渠道中至少一種實(shí)現(xiàn)貸款的,定義非正式貸款y2為它們的總和并取對(duì)數(shù),否則為0。兩個(gè)歸并變量y1和y2的數(shù)據(jù)分布特征見表1。

    表1 正式貸款與非正式貸款的樣本分布

    由表1可知,獲得正式借貸的農(nóng)戶只占總體的18.6%,獲得非正式借貸的農(nóng)戶占總體的36.1%,非正式貸款發(fā)生率大約是正式貸款發(fā)生率的兩倍。這說明在我國農(nóng)村金融市場(chǎng)上,正式金融借貸市場(chǎng)十分狹小,農(nóng)戶更多地求助于非正式借貸,非正式金融占據(jù)我國農(nóng)村金融市場(chǎng)的主導(dǎo)地位。樣本中未能獲得任何貸款的農(nóng)戶數(shù)達(dá)1691(3229-1538)個(gè),占農(nóng)戶總數(shù)的近52.4%,說明盡管我國農(nóng)村金融市場(chǎng)上存在著二種貸款,但是農(nóng)戶的信貸需求遠(yuǎn)不能得到滿足。從至少一種渠道成功實(shí)現(xiàn)借款的農(nóng)戶數(shù)為1538個(gè),而同時(shí)從正式與非正式兩種渠道獲得貸款的農(nóng)戶數(shù)只有165個(gè),這表明大多數(shù)農(nóng)戶僅從一種渠道進(jìn)行借貸,也從一定程度上佐證了兩種貸款渠道之間存在既替代又互補(bǔ)的關(guān)系。

    (二)解釋變量及簡(jiǎn)單統(tǒng)計(jì)

    借鑒已有文獻(xiàn)的實(shí)證研究,我們將影響農(nóng)戶正式和非正式借貸行為的因素歸納為五類,分別是:農(nóng)戶個(gè)體特征、家庭狀況、社會(huì)關(guān)系、借款用途、擔(dān)保形式、金融環(huán)境*感謝審稿人提出地區(qū)金融環(huán)境因素。等因素。表2列出了外生解釋變量集合。

    表2 外生解釋變量及其含義

    梳理已有文獻(xiàn),我們發(fā)現(xiàn)無論對(duì)正式借貸還是非正式借貸,戶主年齡、受教育程度、家庭勞動(dòng)力人數(shù)、土地規(guī)模、家庭收入等因素都會(huì)對(duì)戶主獲取貸款的潛力產(chǎn)生影響,這些變量是影響農(nóng)戶正式和非正式貸款行為的共同因素。由于農(nóng)信社是農(nóng)村的正規(guī)金融機(jī)構(gòu)之一,農(nóng)信社成員身份很可能會(huì)影響農(nóng)戶的正式貸款,而這一因素卻不太可能對(duì)非正式貸款產(chǎn)生直接影響。由于正式金融機(jī)構(gòu)防范風(fēng)險(xiǎn)的要求較高,正式渠道對(duì)信貸條件有較為嚴(yán)格的限制,那些不正規(guī)的擔(dān)保方式(借條、口頭擔(dān)保)會(huì)被正式金融拒之門外;但它們形成了影響農(nóng)戶非正式借貸的特有因素。同樣,過于正規(guī)的擔(dān)保方式(聯(lián)合擔(dān)保、抵押)由于程序復(fù)雜且執(zhí)行成本過高,幾乎不會(huì)在非正式貸款中出現(xiàn)。因此,我們將表2中列示的各變量劃分為共同因素組和特有因素組,見表3。

    表4給出了被解釋變量y1、y2和所有外生解釋變量的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)描述。

    表3 外生解釋變量分組

    五、模型估計(jì)結(jié)果和分析

    (一)正式借貸渠道與非正式借貸渠道之間的相互影響

    表5給出農(nóng)戶家庭正式和非正式貸款量聯(lián)立Tobit模型簡(jiǎn)化式(4)和結(jié)構(gòu)式(3)的估計(jì)結(jié)果。由結(jié)構(gòu)式參數(shù)估計(jì)結(jié)果,非正式貸款潛力對(duì)農(nóng)戶正式貸款行為y1的影響系數(shù)為負(fù),且在1%顯著性水平上顯著;反過來,正式貸款潛力對(duì)農(nóng)戶非正式貸款行為y2的影響系數(shù)也在1%顯著水平上顯著為負(fù)。這說明,兩種借貸渠道之間呈現(xiàn)顯著的負(fù)向相關(guān)關(guān)系,兩者具有顯著的替代性。非正式貸款潛力越大的農(nóng)戶從正式渠道獲取貸款的可能性和貸款數(shù)量越??;同樣,正式貸款潛力越大的農(nóng)戶也越不可能從非正式渠道獲取更多貸款。

    表4 被解釋變量和解釋變量的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)描述

    從供給方看,正式金融機(jī)構(gòu)在審批貸款發(fā)放時(shí),會(huì)對(duì)貸款人進(jìn)行比較嚴(yán)格的信用審核,跟蹤貸款人以往的信用記錄。如若貸款人以往多獲得非正式貸款,而正式貸款獲得性較低,正式金融機(jī)構(gòu)就會(huì)對(duì)貸款人的信譽(yù)度、還款能力等產(chǎn)生懷疑,進(jìn)而發(fā)放貸款時(shí)更加謹(jǐn)慎。也就是說,經(jīng)常從非正式貸款渠道進(jìn)行借貸的農(nóng)戶獲得正式貸款的潛力會(huì)顯著下降。這種現(xiàn)象在農(nóng)村地區(qū)普遍存在,類似馬太效應(yīng)中的惡性循環(huán),嚴(yán)重影響了正式貸款初始條件比較欠缺的(如貧困或者缺少抵押等正式貸款條件的)農(nóng)戶的經(jīng)濟(jì)生活,從而制約了這部分農(nóng)戶整體生活水平的提高。反之,非正式貸款主要是由人情、信用關(guān)系網(wǎng)組成,較少受到法律法規(guī)的保護(hù),貸款人的還款行為主要與其自身的還款能力有關(guān),還款的強(qiáng)制約束力較低。如果農(nóng)戶有正式貸款,一旦其資金鏈出現(xiàn)問題,農(nóng)戶需優(yōu)先償還正式信貸,這極大地威脅了農(nóng)戶對(duì)非正式貸款的還款能力。因此,對(duì)正式貸款潛力越大的農(nóng)戶,非正式貸款越可能拒絕其貸款請(qǐng)求,其獲得非正式貸款的可能性和數(shù)量就會(huì)降低。

    從需求方看,單個(gè)農(nóng)戶由于可利用的資源(如時(shí)間、精力)有限,往往需要在兩種借貸之間進(jìn)行擇優(yōu)選擇。根據(jù)比較優(yōu)勢(shì)原理,當(dāng)某一種渠道的借款潛力明顯偏大時(shí),農(nóng)戶會(huì)減少對(duì)另一種借款渠道的努力,從而傾向于從單一渠道獲取貸款。并且,農(nóng)戶的貸款行為存在路徑依賴,這使得正式與非正式貸款渠道之間的對(duì)立變得更加明顯。

    以上分析表明,正式借貸與非正式借貸之間并不是完全融合,而是存在壁壘。在我國農(nóng)村二元金融結(jié)構(gòu)中,正式金融與非正式金融之間負(fù)向的替代關(guān)系是直接的、占據(jù)了主導(dǎo)地位的關(guān)系,而互補(bǔ)關(guān)系處于次要地位,在與替代關(guān)系的權(quán)衡中沒有得到實(shí)際體現(xiàn)。

    表5 正式和非正式借貸聯(lián)立Tobit模型的估計(jì)結(jié)果

    注:1) 系數(shù)估計(jì)的概率值由bootstrap方法得到;2)*表示10%顯著性水平,**表示5%顯著性水平,***表示 1%顯著性水平。

    (二)邊際影響分析

    表6進(jìn)一步計(jì)算出各變量對(duì)正式和非正式貸款額的邊際影響效應(yīng)。非正式貸款潛力對(duì)農(nóng)戶正式貸款行為的邊際影響為-0.1953,正式貸款潛力對(duì)農(nóng)戶非正式貸款行為的邊際影響為-0.0938,且都是顯著不為零。從絕對(duì)值看,前者大于后者,這說明,非正式借貸對(duì)正式借貸的替代性要大于正式借貸對(duì)非正式借貸的替代性,這與現(xiàn)實(shí)情況相符。隨著正式金融機(jī)構(gòu)從農(nóng)村收縮,非正式金融在我國農(nóng)村地區(qū)開始逐步發(fā)展壯大。正式借貸的成本和規(guī)模比較優(yōu)勢(shì)逐步喪失,而非正式借貸的信息優(yōu)勢(shì)卻不斷鞏固,這使得非正式金融的業(yè)務(wù)邊界不斷擴(kuò)張,對(duì)正式金融的替代性不斷增強(qiáng);相反,正式金融很難獲得非正式金融的信息優(yōu)勢(shì),對(duì)非正式金融的替代性較弱。

    表6 邊際效應(yīng)估計(jì)

    注:*代表通過10%的顯著性水平,**代表通過5%的顯著性水平,***代表通過1%的顯著性水平。

    (三)外生解釋變量對(duì)農(nóng)戶貸款行為的影響

    基于表6的邊際效應(yīng)估計(jì),可分析各外生解釋變量對(duì)農(nóng)戶貸款量的影響。

    1.個(gè)體特征對(duì)農(nóng)戶貸款行為的影響

    由表6可知,age、age2對(duì)正式貸款y1和非正式貸款y2的邊際影響分別為正和負(fù),且均在1%的置信水平上顯著。這說明戶主年齡對(duì)農(nóng)戶貸款行為有倒U型影響,即隨著戶主年齡的增長(zhǎng),農(nóng)戶的正式或非正式貸款可能性先增后降。性別虛擬變量male對(duì)正式貸款y1和非正式貸款y2的邊際影響均不顯著,這可能源于女性戶主的樣本比例過少。戶主受教育程度educ對(duì)農(nóng)戶正式貸款y1的影響為正,但不顯著,對(duì)非正式貸款y2的影響在10%的置信水平下顯著為負(fù),說明受教育程度越高的農(nóng)戶越不傾向于從非正式借貸渠道借貸。

    2.社會(huì)關(guān)系對(duì)農(nóng)戶貸款行為的影響

    正式渠道特有因素——戶主是否農(nóng)信社成員虛擬變量mem_rcc——對(duì)正式貸款y1有顯著正向影響,這與我們的預(yù)期高度一致。農(nóng)信社本身就是正式金融機(jī)構(gòu),在農(nóng)信社提供的貸款中,農(nóng)信社成員具有優(yōu)先權(quán),因此是農(nóng)信社成員的農(nóng)戶也就更容易取得正式渠道的貸款。

    3.家庭狀況對(duì)農(nóng)戶貸款行為的影響

    耕地面積landarea對(duì)正式貸款y1有顯著正影響,即家庭擁有的耕地面積越多,家庭的生產(chǎn)能力越強(qiáng),農(nóng)戶越可能獲得正式貸款。這一結(jié)論證實(shí)在農(nóng)村正式借貸渠道中,生產(chǎn)性借貸占據(jù)主導(dǎo)地位,農(nóng)業(yè)生產(chǎn)力是影響農(nóng)戶正式貸款潛力的關(guān)鍵因素。家庭收入lnincome對(duì)正式貸款y1的影響為正但不顯著。家庭收入雖然可以在一定程度上能夠證實(shí)農(nóng)戶的還款能力,但家庭收入項(xiàng)包含了一次性收入、資產(chǎn)買賣收入等多項(xiàng)內(nèi)容,不能衡量農(nóng)戶的長(zhǎng)期生產(chǎn)力,因此不被正式貸款渠道看重。耕地面積landarea對(duì)非正式貸款沒有顯著影響,而家庭收入lnincome對(duì)非正式貸款y2的取得有顯著的負(fù)向作用。這與正式貸款渠道的機(jī)制恰好相反,因?yàn)樵诜钦劫J款渠道中,同情與互助才是農(nóng)戶相互借貸的基石,家庭收入越少越需要幫助的農(nóng)戶,越可能從親朋、好友處獲得貸款,反之,家庭收入越高的農(nóng)戶,其非正式貸款潛力越小。家庭勞動(dòng)力人數(shù)num_labor對(duì)農(nóng)戶正式貸款y1和非正式貸款y2均無顯著影響。

    4.貸款用途對(duì)農(nóng)戶貸款行為的影響

    貸款用途變量building、child_educ、production、illness、food_cloth、repay_other對(duì)正式貸款y1和非正式貸款y2的邊際影響均在1%水平上顯著為正。貸款用途對(duì)于農(nóng)戶獲得貸款的影響普遍較大,按影響從大到小,依次為用于生產(chǎn)投資production、用于建房building、用于子女教育child_educ、用于還錢及其他repay_other、用于疾病支出illness、用于衣食支出food_cloth。

    5.擔(dān)保方式對(duì)農(nóng)戶貸款行為的影響

    warrantor、joint_g、mortgage對(duì)正式貸款y1的邊際影響均在1%置信水平上顯著為正。這與現(xiàn)實(shí)情況相一致,即保證人、聯(lián)保、抵押三類擔(dān)保方式能顯著提高正式貸款。iou、oral_g、warrantor對(duì)非正式借貸y2的邊際影響也在1%置信水平上顯著為正,與理論預(yù)期相一致,說明打借條、口頭擔(dān)保、保證人這三種擔(dān)保方式均能顯著提高非正式貸款。

    6.金融環(huán)境對(duì)農(nóng)戶貸款行為的影響

    地區(qū)虛擬變量d1對(duì)正式貸款y1的邊際影響顯著為正,d2對(duì)正式貸款y1的邊際影響為正但不顯著。這一結(jié)果表明,西部地區(qū)農(nóng)戶的正式借貸顯著高于中部和東部地區(qū),這與政府引導(dǎo)銀行金融機(jī)構(gòu)支援西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展是分不開的。d1、d2對(duì)非正式貸款y2的邊際影響均不顯著,即對(duì)非正式金融來說,地區(qū)間的金融生態(tài)差異并不明顯。

    六、結(jié)論

    鑒于農(nóng)村二元金融結(jié)構(gòu)中正式金融與非正式金融之間的依存關(guān)系,為全面刻畫農(nóng)戶在兩種借貸渠道之間進(jìn)行選擇和權(quán)衡的機(jī)制,本文用結(jié)構(gòu)式聯(lián)立Tobit模型對(duì)農(nóng)戶的正式和非正式借貸行為進(jìn)行建模,實(shí)證驗(yàn)證了兩種借貸之間究竟是競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系占主導(dǎo),還是互補(bǔ)關(guān)系更有優(yōu)勢(shì)。實(shí)證表明,在家庭個(gè)體特征、貸款用途、擔(dān)保形式等控制不變的情況之下,農(nóng)戶正式借貸和非正式借貸之間表現(xiàn)出直接的顯著的負(fù)向相關(guān)關(guān)系,即替代關(guān)系在農(nóng)村二元金融結(jié)構(gòu)中占據(jù)了主導(dǎo)地位。但兩種借貸之間的相互替代并不對(duì)稱,非正式借貸對(duì)正式借貸的替代性要大于正式借貸對(duì)非正式借貸的替代性。

    我們關(guān)于中國農(nóng)戶二元借貸渠道的相互替代關(guān)系及其非對(duì)稱性的實(shí)證發(fā)現(xiàn),有利于理解已有文獻(xiàn)根據(jù)理論推導(dǎo)而得的二者間“既競(jìng)爭(zhēng)又互補(bǔ)”的關(guān)系。我們的發(fā)現(xiàn)并不是否定“互補(bǔ)”關(guān)系的存在,而是強(qiáng)調(diào)“競(jìng)爭(zhēng)”或“替代”關(guān)系在農(nóng)村二元金融結(jié)構(gòu)中占據(jù)著主導(dǎo)地位,且非正式借貸對(duì)正式借貸的替代性強(qiáng)于正式借貸對(duì)非正式借貸的替代性。系統(tǒng)全面地理解兩者之間的關(guān)系是制定正確金融政策的關(guān)鍵。針對(duì)不同性質(zhì)的金融組織,政府應(yīng)注重它們與農(nóng)戶利益的關(guān)聯(lián),充分認(rèn)識(shí)非正式金融對(duì)正式金融的積極替代作用,在法律容許的前提下,允許多種資金進(jìn)入市場(chǎng),完善農(nóng)村金融體系。同時(shí),政府應(yīng)及時(shí)制定針對(duì)非正式金融的管理法規(guī),強(qiáng)化農(nóng)村金融監(jiān)管,對(duì)農(nóng)村非正式金融的發(fā)展進(jìn)行整合。

    本文還實(shí)證分析了正式金融與非正式金融在農(nóng)戶信息類型側(cè)重上存在的相同和不同。相同點(diǎn)是:年齡是影響農(nóng)戶正式與非正式貸款行為的共同因素,隨著戶主年齡的增長(zhǎng),農(nóng)戶的正式或非正式貸款潛力都是先增加后下降;農(nóng)戶的正式和非正式借貸在貸款用途排序上是一致的。不同點(diǎn)在于:耕地面積與農(nóng)戶的正式貸款潛力正相關(guān);受教育水平、家庭收入水平與農(nóng)戶的非正式貸款潛力負(fù)相關(guān);在擔(dān)保方式上,保證人、聯(lián)保、抵押這三類擔(dān)保方式能顯著提高農(nóng)戶的正式貸款,打借條、口頭擔(dān)保、保證人這三種擔(dān)保方式能夠顯著提高農(nóng)戶的非正式貸款。

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    【責(zé)任編輯:許玉蘭;責(zé)任校對(duì):許玉蘭,楊海文】

    中圖分類號(hào):F830.2

    文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A

    文章編號(hào):1000-9639(2015)04-0198-11

    作者簡(jiǎn)介:周先波,中山大學(xué)嶺南學(xué)院教授(廣州 510275);

    *收稿日期:2014—09—09

    基金項(xiàng)目:國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目“異方差和擴(kuò)展Tobit模型的估計(jì)方法研究”(71371199)

    羅連化,中山大學(xué)嶺南學(xué)院博士研究生(廣州 510275)。

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