新疆農(nóng)村金融抑制及其福利損失程度測度

陳治國，辛沖沖，李成友，劉向暉，李　紅

(1.新疆農(nóng)業(yè)大學(xué) a.經(jīng)濟(jì)與貿(mào)易學(xué)院;b.管理學(xué)院，烏魯木齊 830052；2.山東財(cái)經(jīng)大學(xué) 金融學(xué)院，濟(jì)南 250014)

?

新疆農(nóng)村金融抑制及其福利損失程度測度

陳治國1a，辛沖沖1a，李成友2，劉向暉1b，李紅1a

(1.新疆農(nóng)業(yè)大學(xué) a.經(jīng)濟(jì)與貿(mào)易學(xué)院;b.管理學(xué)院，烏魯木齊 830052；2.山東財(cái)經(jīng)大學(xué) 金融學(xué)院，濟(jì)南 250014)

摘要：利用對新疆農(nóng)戶的微觀調(diào)研數(shù)據(jù)，基于雙變量Probit模型分析農(nóng)戶資金供求的影響因素，估計(jì)新疆農(nóng)村金融抑制程度，采用平均處理效應(yīng)下的Match模型估計(jì)農(nóng)村金融抑制的福利損失程度，研究表明：新疆農(nóng)村金融抑制程度為67.82%，農(nóng)村金融抑制對全部樣本農(nóng)戶和遭受農(nóng)村金融抑制的樣本農(nóng)戶的消費(fèi)支出、純收入和經(jīng)營純收入均有負(fù)向影響，且全部樣本農(nóng)戶的福利損失與遭受農(nóng)村金融抑制農(nóng)戶的福利損失沒有明顯差異；上年生產(chǎn)性固定資產(chǎn)、上年金融資產(chǎn)余額、重大活動支出、是否處于高經(jīng)濟(jì)水平村莊等因素對農(nóng)戶資金需求有顯著的正向影響，戶主受教育水平、戶主有無技能、是否有干部成員、獲贈所得、是否處于資金豐裕村莊、非正規(guī)途徑貸款、是否處于高經(jīng)濟(jì)水平村莊等因素對農(nóng)戶資金供給有顯著的正向影響。

關(guān)鍵詞：農(nóng)村金融；金融抑制；福利損失；資金需求；資金供給；雙變量Probit模型；Match模型

一、引言

改革開放以來，我國農(nóng)村經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展水平大幅度提高，農(nóng)民福利水平顯著改善。但從橫向比較看，農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展仍然滯后于城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展，城鄉(xiāng)收入差距突出。長期難以克服的農(nóng)村金融抑制是造成農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展滯后、農(nóng)民相對福利水平不高的重要原因之一。自McKinnon等(1973)提出發(fā)展中國家存在金融抑制的觀點(diǎn)以來，關(guān)于金融抑制、金融抑制的福利損失等方面的相關(guān)文獻(xiàn)就不斷涌現(xiàn)。Stiglitz和Weiss(1981)基于不完全信息市場指出，不完全信息帶來信貸配給，破除金融約束需要政府適當(dāng)干預(yù)；Pischke等(1983)實(shí)證分析發(fā)展中國家農(nóng)村借貸市場后發(fā)現(xiàn)，農(nóng)村金融抑制在農(nóng)戶身上表現(xiàn)強(qiáng)烈，農(nóng)村資金更多流向大生產(chǎn)者；Hoff和Stiglitz(1990)對不完全信息下農(nóng)村金融信貸市場的政府行為進(jìn)行研究后認(rèn)為，溫和控制存貸款利率有利于糾正扭曲的農(nóng)村金融資金配置，降低農(nóng)村金融抑制；Grant和MacNamara(1996)對愛爾蘭和英國的農(nóng)村專門金融機(jī)構(gòu)和銀行為的研究表明，大農(nóng)戶具有獲得貸款的優(yōu)勢，而普通農(nóng)戶卻面臨農(nóng)村金融抑制；Glaudio(2003)研究認(rèn)為，發(fā)展中國家的農(nóng)村正規(guī)金融供給不足導(dǎo)致農(nóng)戶貸款難，造成農(nóng)村金融抑制；Conning和Udry(2007)認(rèn)為農(nóng)村金融中介與農(nóng)戶間的信息不對稱導(dǎo)致農(nóng)村信貸配給嚴(yán)重；Feder等(1990)在承認(rèn)農(nóng)村金融抑制的情況下，構(gòu)建含有內(nèi)生標(biāo)準(zhǔn)函數(shù)的Switching模型對農(nóng)村小額信貸配給給農(nóng)業(yè)產(chǎn)出造成的影響進(jìn)行了估計(jì)；Kocha(1997)運(yùn)用Biprobit模型對印度農(nóng)戶金融抑制程度進(jìn)行了估計(jì)；Petrick(2002)基于微觀調(diào)研數(shù)據(jù)，通過理論分析與實(shí)證研究相結(jié)合的方法估計(jì)了波蘭的農(nóng)村信貸配給程度。

國內(nèi)學(xué)者關(guān)于農(nóng)村金融抑制及其福利損失的相關(guān)研究起步較晚，近年來逐步趨于深入具體，由最初探討農(nóng)村金融抑制類型轉(zhuǎn)向?qū)r(nóng)村金融抑制程度及其福利損失程度的實(shí)證估計(jì)。關(guān)于我國農(nóng)村金融抑制的類型，主要觀點(diǎn)有三種：一是供給型農(nóng)村金融抑制，認(rèn)為產(chǎn)生農(nóng)村金融抑制的主要原因是農(nóng)村金融供給受到抑制，正規(guī)金融組織對農(nóng)戶提供的貸款資金有限，農(nóng)村金融供給嚴(yán)重不足(葉興慶，1998；謝平，2001；喬海曙，2001)；二是需求型農(nóng)村金融抑制，認(rèn)為產(chǎn)生農(nóng)村金融抑制的主要原因是農(nóng)戶金融需求不足，農(nóng)戶較低的預(yù)期借款收益率和取得農(nóng)村金融資金的高交易費(fèi)用使得農(nóng)戶對農(nóng)村資金的有效需求明顯不足(高帆，2002；曹力群，2002)；三是需求型農(nóng)村金融抑制從屬的供給型農(nóng)村金融抑制，認(rèn)為農(nóng)村金融供給抑制必然帶來農(nóng)戶金融需求抑制，農(nóng)村金融供給不足導(dǎo)致農(nóng)戶對正規(guī)金融資金缺乏需求，形成的不利金融生態(tài)環(huán)境，進(jìn)而抑制農(nóng)村經(jīng)濟(jì)健康快速發(fā)展(馬曉河，2003；王醒男，2006)。

關(guān)于農(nóng)村金融抑制程度及其福利損失的實(shí)證研究，朱喜和李子奈(2006)利用聯(lián)立離散選擇模型對農(nóng)戶金融抑制程度進(jìn)行了估計(jì)，發(fā)現(xiàn)農(nóng)戶面臨嚴(yán)重的信貸約束，認(rèn)為政府干預(yù)和信息不對稱是造成農(nóng)村信貸配給的主要原因；李銳和朱喜(2007)通過構(gòu)建Biprobit模型和Match模型，運(yùn)用全國微觀調(diào)研數(shù)據(jù)對農(nóng)村金融抑制程度及福利損失進(jìn)行了計(jì)量分析，發(fā)現(xiàn)農(nóng)戶金融抑制程度較高且福利損失顯著；朱信凱和劉剛(2007)通過構(gòu)建實(shí)證模型估計(jì)了農(nóng)村非正規(guī)金融對農(nóng)戶消費(fèi)信貸約束的影響，認(rèn)為農(nóng)村非正規(guī)金融有利于緩解農(nóng)村金融抑制；徐璋勇和王紅莉(2009)從農(nóng)戶金融需求視角入手，運(yùn)用分層飽和模型及Logist模型對陜西農(nóng)戶金融抑制的影響因素進(jìn)行了深入分析，認(rèn)為平衡農(nóng)戶金融供求是破解農(nóng)戶金融抑制的關(guān)鍵；程郁等(2009)通過構(gòu)建信貸約束理論模型及利用Probit模型和Logist模型，從供給配給和需求壓抑兩個(gè)層面深入研究了農(nóng)村金融抑制程度；趙振宗(2011)采用區(qū)域轉(zhuǎn)化模型實(shí)證分析了農(nóng)村正規(guī)金融和非正規(guī)金融對農(nóng)戶的福利影響，研究表明農(nóng)村正規(guī)金融和非正規(guī)金融對農(nóng)戶的福利效應(yīng)存在替代性；李成友等(2014)運(yùn)用面板部分可觀察的Biprobit模型估計(jì)了農(nóng)戶信貸配給程度，并通過引入虛擬變量的線性回歸模型估計(jì)了信貸配給對農(nóng)戶消費(fèi)的影響，發(fā)現(xiàn)農(nóng)戶信貸配給程度為52.2%，信貸配給造成農(nóng)戶家庭消費(fèi)支出降低18.8%、消費(fèi)質(zhì)量降低19.7%。

綜上所述，我國農(nóng)村金融抑制確實(shí)較為嚴(yán)重，且造成了較高的福利損失。雖然不同學(xué)者對農(nóng)村金融抑制及其福利損失程度進(jìn)行了多角度研究，研究的層次也逐漸加深；但現(xiàn)有研究多基于國家視角，模型指標(biāo)變量的選取也大多存在遺漏，且沒有考慮不同地區(qū)存在的異質(zhì)性，尤其是缺乏對西北民族地區(qū)的相關(guān)研究。而新疆作為“絲綢之路經(jīng)濟(jì)帶”的核心區(qū)之一，也是西部欠發(fā)達(dá)的民族地區(qū)，其農(nóng)村金融抑制到底是什么程度，農(nóng)村金融抑制給新疆農(nóng)戶帶來了多大的福利損失，是值得深入研究的重大課題。有鑒于此，本文采用對新疆農(nóng)戶進(jìn)行實(shí)地調(diào)研的調(diào)查數(shù)據(jù)，估計(jì)其農(nóng)村金融抑制程度及福利損失程度，進(jìn)而提出降低新疆農(nóng)村金融抑制程度、提高農(nóng)戶家庭福利水平的政策建議。

二、新疆農(nóng)村金融抑制程度及其影響因素分析

本研究把農(nóng)戶從正規(guī)和非正規(guī)金融渠道取得的借款額小于農(nóng)戶所需借款額定義為農(nóng)戶遭受了農(nóng)村金融抑制，并分為農(nóng)戶信貸需求完全得不到滿足和部分得不到滿足兩種情況，分別稱為農(nóng)戶遭受了完全信貸配給和部分信貸配給。由于不能夠直接對農(nóng)戶信貸供給和信貸需求的真實(shí)值進(jìn)行觀察，只能對供給和需求共同作用的結(jié)果進(jìn)行觀察。為了能夠有效分離出信貸供給和信貸需求兩方面因素對信貸市場均衡結(jié)果的影響效應(yīng)，本研究選用能夠同時(shí)對信貸供給方程和信貸需求方程進(jìn)行估計(jì)的雙變量Probit模型，估計(jì)新疆農(nóng)戶金融抑制程度。雙變量Probit模型的兩個(gè)方程的因變量是信貸供給和信貸需求兩種相關(guān)選擇，兩方程存在同樣的自變量，兩者誤差項(xiàng)存在相關(guān)性，且誤差項(xiàng)的協(xié)方差為固定常數(shù)。

本研究選用的樣本數(shù)據(jù)來源于2015年在新疆地區(qū)鄉(xiāng)村農(nóng)戶走訪調(diào)研數(shù)據(jù)，由地州市向村鎮(zhèn)農(nóng)戶開展逐級抽樣，根據(jù)社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、民族及地理分布特征存在的差異性，選取14個(gè)州(市)、35個(gè)縣、35個(gè)鎮(zhèn)(鄉(xiāng))、50個(gè)村、1 000家樣本農(nóng)戶進(jìn)行抽樣調(diào)研，形成了涵蓋家庭人口結(jié)構(gòu)、家庭收支情況、生產(chǎn)經(jīng)營活動、金融信貸安排、固定資產(chǎn)結(jié)構(gòu)、居住環(huán)境等多方面較為詳實(shí)全面的微觀調(diào)查問卷，包括個(gè)體特征、經(jīng)濟(jì)特征、社會關(guān)系、金融生態(tài)環(huán)境、地理特征等指標(biāo)變量。該調(diào)查得到的豐富數(shù)據(jù)和可靠材料有效支持了本文實(shí)證研究，樣本數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計(jì)分析見表1。從表1主要變量的統(tǒng)計(jì)性特征可見，新疆農(nóng)村總體經(jīng)濟(jì)水平較低，農(nóng)戶受教育水平較低且缺乏技能，收入來源主要依賴于農(nóng)業(yè)；農(nóng)村地區(qū)金融抑制較為普遍，農(nóng)戶總體上傾向從非正規(guī)金融途徑獲得貸款資金。

表1　樣本數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計(jì)分析

本研究利用Stata12.0軟件，選用最大似然函數(shù)估計(jì)法估計(jì)雙變量Probit模型，模型估計(jì)結(jié)果具體見表2。根據(jù)雙變量Probit模型的估計(jì)系數(shù)，可以測算出新疆農(nóng)戶資金需求未被滿足的程度(限于篇幅，具體計(jì)算方法略，有需要者可與作者聯(lián)系獲取)為67.82%，即新疆農(nóng)村金融抑制程度為67.82%，雖然低于李銳和朱喜估計(jì)的全國農(nóng)村金融抑制程度(70.92%)，但仍然很高。且李銳和朱喜的研究結(jié)論為數(shù)年前的情況，說明經(jīng)過多年農(nóng)村金融制度改革，農(nóng)村金融抑制在西部地區(qū)仍然明顯存在。

表2　雙變量Probit模型估計(jì)結(jié)果

注：*、**、***分別表示10%、5%和1%的顯著性水平，profixasset-1、fixasset-1、financeasset-1分別為上一年的生產(chǎn)性固定資產(chǎn)、固定資產(chǎn)和金額資產(chǎn)余額。

從個(gè)體特征變量的影響來看，戶主受教育水平對資金需求的影響不顯著，對資金供給存在正向促進(jìn)作用。受教育水平高的家庭，一方面有開展更多農(nóng)業(yè)經(jīng)營活動的需求而對資金有較大需求，但同時(shí)又有能力獲得更多收入而降低資金需求，兩方面相互作用使得戶主受教育水平在資金需求方面沒有起到顯著作用。戶主性別、戶主年齡及家庭勞動力人數(shù)對資金供求均沒有顯著影響，家庭勞動力人數(shù)對資金需求沒有顯著影響，農(nóng)戶擁有技能對資金供給存在顯著正向影響。

從經(jīng)濟(jì)特征變量的影響來看，農(nóng)戶經(jīng)營土地規(guī)模對資金供求沒有顯著影響，主要由于不健全的農(nóng)村土地流轉(zhuǎn)制度制約了土地融資功能的有效發(fā)揮，結(jié)果使得土地經(jīng)營面積難以影響農(nóng)戶融資行為；上年生產(chǎn)性固定資產(chǎn)對資金需求在5%顯著性水平上存在正向促進(jìn)作用，而上年農(nóng)戶固定資產(chǎn)(生產(chǎn)性固定資產(chǎn)與房產(chǎn)價(jià)值之和)對于資金供給沒有顯著影響，主要由于房產(chǎn)不能作為抵押物進(jìn)行融資且難以變現(xiàn)，從而不能促使資金所有者提高供給意愿；收入結(jié)構(gòu)(非農(nóng)收入在農(nóng)戶總收入中所占比重)對農(nóng)戶資金需求沒有顯著影響，主要由于非農(nóng)經(jīng)營活動產(chǎn)生的資金需求被非農(nóng)收入所抵消；重大活動開支對農(nóng)戶資金需求在1%顯著性水平上存在正向影響，表明重大活動支出難以通過農(nóng)戶自有資金來滿足，必須通過借貸來平衡；上年金融資產(chǎn)余額對資金需求在5%顯著性水平上存在負(fù)向影響。

從社會關(guān)系特征變量的影響來看，有干部成員的家庭在1%顯著性水平上對資金供給存在正向影響，原因在于干部更易從金融機(jī)構(gòu)獲得貸款，關(guān)系型借貸明顯；農(nóng)戶獲贈所得對資金供給在5%顯著性水平上存在正向影響，表明農(nóng)戶獲贈所得有賴于其社會網(wǎng)絡(luò)關(guān)系，這與新疆關(guān)系鏈條型的社會形態(tài)有關(guān)；農(nóng)戶家庭消費(fèi)支出對資金供求無顯著影響，農(nóng)戶家庭純收入、經(jīng)營純收入對資金供給無顯著影響。

從金融生態(tài)環(huán)境變量的影響來看，所處鄉(xiāng)村是否富裕對資金供給在5%顯著性水平上存在正向影響，原因在于富裕鄉(xiāng)村有著相對比較活躍的農(nóng)村信貸活動，農(nóng)戶提供貸款的意愿強(qiáng)烈；非正規(guī)途徑對農(nóng)戶資金供給在1%顯著性水平上存在正向影響，而正規(guī)途徑的影響不顯著，這與當(dāng)前新疆農(nóng)村金融市場仍不規(guī)范有關(guān)。

從地理特征變量的影響來看，居住地距交通節(jié)點(diǎn)的距離對農(nóng)戶資金供求沒有顯著影響，是否生活于南疆地區(qū)對農(nóng)戶資金需求影響不顯著，但農(nóng)戶是否位于高經(jīng)濟(jì)水平的村莊對資金供求在5%顯著性水平上存在正向影響。

三、新疆農(nóng)村金融抑制的福利損失估計(jì)

1.配給效應(yīng)模型構(gòu)建

本研究在運(yùn)用平均處理效應(yīng)模型估計(jì)遭受農(nóng)村金融抑制農(nóng)戶的總體平均處理效應(yīng)及其樣本平均處理效應(yīng)的基礎(chǔ)上，為準(zhǔn)確估計(jì)遭受農(nóng)村金融抑制的農(nóng)戶在未受到金融抑制情況下的產(chǎn)出，進(jìn)一步采用Match模型估計(jì)出遭受農(nóng)村金融抑制的農(nóng)戶的真實(shí)福利損失。

(1)平均處理效應(yīng)模型

令Yi(0)和Yi(1)表示農(nóng)戶i未受到農(nóng)村金融抑制和受到農(nóng)村金融抑制后的兩種潛在產(chǎn)出，則農(nóng)村金融抑制對農(nóng)戶的影響效應(yīng)為Yi(1)-Yi(0)；令Ci為可觀察到的農(nóng)戶是否遭受到了農(nóng)村金融抑制的兩種狀態(tài)，則農(nóng)戶i可觀察到的產(chǎn)出為Yi(Ci)，Ci=0或1。

農(nóng)村金融抑制對所有農(nóng)戶的總體平均處理效應(yīng)和樣本平均處理效應(yīng)為：

進(jìn)一步可以把遭受農(nóng)村金融抑制農(nóng)戶的總體平均處理效應(yīng)和樣本平均處理效應(yīng)表示為：

其中，N1=∑ixi。

(2)Match模型

為了估計(jì)遭受農(nóng)村金融抑制農(nóng)戶在未受到農(nóng)村金融抑制情況下的產(chǎn)出，利用Match模型找出未受到農(nóng)村金融抑制且其特征變量與受到農(nóng)村金融抑制農(nóng)戶的特征向量非常近似的農(nóng)戶，進(jìn)而有效解決產(chǎn)出不能觀察的問題。Match模型可以具體設(shè)定為：

運(yùn)用Match模型可以把預(yù)期的潛在產(chǎn)出用如下估計(jì)量表示：

可以得到平均處理效應(yīng)的估計(jì)量為：

遭受農(nóng)村金融抑制農(nóng)戶的平均處理效應(yīng)的估計(jì)量為：

2.實(shí)證結(jié)果分析

為了選出遭受金融抑制農(nóng)戶的匹配農(nóng)戶，本研究選取農(nóng)戶受教育水平、戶主年齡、家庭勞動力、土地經(jīng)營面積、生產(chǎn)性固定資產(chǎn)、是否生活于南疆等作為特征變量，運(yùn)用平均處理效應(yīng)下的Match模型對新疆農(nóng)戶農(nóng)村金融抑制的福利損失進(jìn)行估計(jì)，估計(jì)結(jié)果分別見表3和表4。

從表3可見，金融抑制對全部樣本農(nóng)戶和遭受農(nóng)村金融抑制的樣本農(nóng)戶的消費(fèi)支出、純收入和經(jīng)營純收入都有負(fù)向影響。對全部農(nóng)戶的消費(fèi)支出和經(jīng)營純收入在5%的顯著性水平上有負(fù)向影響，對全部農(nóng)戶的純收入在1%顯著性水平上有負(fù)向影響；對樣本農(nóng)戶的消費(fèi)支出和純收入在1%顯著性水平上有負(fù)向影響，對樣本農(nóng)戶的經(jīng)營純收入在5%顯著性水平上有負(fù)向影響。同時(shí)可以發(fā)現(xiàn)，農(nóng)村金融抑制對農(nóng)戶純收入的影響較小，主要原因在于外出打工收入在農(nóng)戶收入中的比重越來越高，勞動力成本上升增加了農(nóng)戶務(wù)農(nóng)成本，農(nóng)戶從外出打工獲得的工資性收入能夠顯著降低農(nóng)戶對農(nóng)村金融資金的依賴性。

由表4可知，在農(nóng)村金融抑制的影響下，全部樣本農(nóng)戶的消費(fèi)支出、純收入、經(jīng)營純收入平均損失分別為1 987元、1 494元和1 559元，占其消費(fèi)支出、純收入、經(jīng)營純收入均值的比重分別為16.28%、9.03%和14.97%；遭受農(nóng)村金融抑制的樣本農(nóng)戶的消費(fèi)支出、純收入、經(jīng)營純收入平均損失分別為2 191元、1 526元和1 619元，占其消費(fèi)支出、純收入、經(jīng)營純收入均值的比重分別為17.95%、9.87%和15.52%?？梢园l(fā)現(xiàn)全部樣本農(nóng)戶的福利損失與遭受農(nóng)村金融抑制農(nóng)戶的福利損失沒有明顯差異，原因主要是對于資金極其稀缺的農(nóng)村社會，信貸資金會通過友情、親情等非正規(guī)渠道在農(nóng)戶間流動，未受到農(nóng)村金融抑制的農(nóng)戶會把資金借給受到金融抑制并需要資金支持的農(nóng)戶，進(jìn)而給自己帶來福利損失，結(jié)果導(dǎo)致所有農(nóng)戶都存在金融抑制帶來的福利損失。

表3　Match模型估計(jì)結(jié)果

注：*、**、***分別表示10%、5%和1%的顯著性水平，SATE和SATT分別為農(nóng)村金融抑制對全部樣本農(nóng)戶的平均處理效應(yīng)和遭受農(nóng)村金融抑制的樣本農(nóng)戶的平均處理效應(yīng)。

表4　農(nóng)戶農(nóng)村金融抑制的福利損失

注：SATE(%)=(SATE÷均值)×100%，SATT(%)=(SATT÷均值)×100%。

四、結(jié)論與啟示

本研究利用新疆農(nóng)戶微觀調(diào)研數(shù)據(jù)，通過構(gòu)建雙變量Probit模型，對農(nóng)戶資金供給意愿和資金需求意愿的影響因素進(jìn)行了識別，估計(jì)出農(nóng)村金融抑制程度；并采用平均處理效應(yīng)下的Match模型估計(jì)了新疆農(nóng)村金融抑制帶來的農(nóng)戶福利損失程度。實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)：上年生產(chǎn)性固定資產(chǎn)、上年金融資產(chǎn)余額、重大活動支出、是否處于高經(jīng)濟(jì)水平村莊等因素對農(nóng)戶資金需求有顯著的正向影響，戶主受教育水平、戶主有無技能、是否有干部成員、獲贈所得、是否處于資金豐裕村莊、非正規(guī)途徑貸款、是否處于高經(jīng)濟(jì)水平村莊等因素對農(nóng)戶資金供給有顯著的正向影響；新疆農(nóng)村金融抑制程度為67.82%，農(nóng)村金融抑制對全部樣本農(nóng)戶和遭受農(nóng)村金融抑制的樣本農(nóng)戶的消費(fèi)支出、純收入和經(jīng)營純收入都有負(fù)向影響，且全部樣本農(nóng)戶的福利損失與遭受農(nóng)村金融抑制農(nóng)戶的福利損失沒有明顯差異。

根據(jù)以上實(shí)證研究結(jié)論，為了能夠有效緩解新疆農(nóng)村金融抑制程度，提高農(nóng)戶福利水平，本文提出以下政策建議：一是重構(gòu)支持新疆“三農(nóng)”的農(nóng)村金融體系，糾正扭曲的農(nóng)村金融制度安排，建立農(nóng)村金融資源回流機(jī)制，破除“二元”農(nóng)村金融結(jié)構(gòu)桎梏；二是加快完善農(nóng)村正規(guī)金融機(jī)構(gòu)建設(shè)，多渠道推進(jìn)農(nóng)信社產(chǎn)權(quán)制度改革，優(yōu)化農(nóng)信社治理機(jī)制，延伸國有商業(yè)銀行支農(nóng)業(yè)務(wù)，拓寬政策性金融支農(nóng)渠道，創(chuàng)造良好的農(nóng)村金融生態(tài)環(huán)境；三是分層次給予農(nóng)村非正規(guī)金融組織進(jìn)入農(nóng)村金融市場的權(quán)利，使農(nóng)村民間金融早日步入公開化、合法化、正規(guī)化軌道；四是努力構(gòu)建多層次農(nóng)業(yè)金融組織體系，培育扶持村鎮(zhèn)銀行、小額貸款公司、農(nóng)村資金互助社等新型農(nóng)村金融組織，探索建立農(nóng)村互聯(lián)網(wǎng)金融平臺，創(chuàng)新農(nóng)村金融產(chǎn)品和服務(wù)方式；五是建立保障農(nóng)戶利益的產(chǎn)權(quán)制度，破除農(nóng)地產(chǎn)權(quán)抵押融資制度障礙，深化農(nóng)地流轉(zhuǎn)改革，創(chuàng)新農(nóng)地抵押融資模式，同時(shí)大力完善農(nóng)村社會保障體系，降低農(nóng)牧民非生產(chǎn)性資金需求，確保農(nóng)戶能夠有充足的資金投向農(nóng)業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域。

參考文獻(xiàn)：

曹力群.2002.農(nóng)村金融體制改革與農(nóng)戶借貸行為研究[R].北京：農(nóng)業(yè)部經(jīng)濟(jì)研究中心.

程郁，韓俊，羅丹.2009.供給配給與需求壓抑交互影響下的正規(guī)信貸約束[J].世界經(jīng)濟(jì)(5)：73-82.

高帆.2012.我國農(nóng)村中的需求型金融抑制及其解除[J].中國農(nóng)村經(jīng)濟(jì)(12)：68-72.

李銳，朱喜.2007.農(nóng)戶金融抑制及其福利損失的計(jì)量分析[J].經(jīng)濟(jì)研究(2)：146-155.

李成友，李慶海，李銳，等.2014.農(nóng)戶信貸配給程度及其對家庭消費(fèi)行為的影響[J].當(dāng)代經(jīng)濟(jì)研究(7)：63-69.

馬曉河，藍(lán)海濤.2003.當(dāng)前我國農(nóng)村金融面臨的困境與改革[J].中國金融(11)：11-13.

喬海曙.2001.農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的金融約束及解除[J].農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)問題(3)：19-22.

王醒男.2006.基于需求與發(fā)展視角的農(nóng)村金融改革邏輯再考[J].金融研究(7)：53-64.

謝平.2001.中國農(nóng)村信用合作社體制改革的爭論[J].金融研究(1)：1-13.

徐璋用，王紅莉.2009.基于農(nóng)戶金融需求視角的金融抑制問題研究[J].西北大學(xué)學(xué)報(bào)：哲學(xué)社會科學(xué)版，39(5)：47-54.

葉興慶.1998.論我國農(nóng)村金融抑制與金融深化[J].現(xiàn)代金融導(dǎo)刊(3)：56-64.

朱喜，李子奈.2006.我國農(nóng)村正式金融機(jī)構(gòu)對農(nóng)戶的信貸配給—一個(gè)聯(lián)立離散選擇模型的實(shí)證分析[J].數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)研究(3)：37-49.

朱信凱，劉剛.2007.非正規(guī)金融緩解農(nóng)戶消費(fèi)信貸約束的實(shí)證分析[J].經(jīng)濟(jì)理論與經(jīng)濟(jì)管理(4)：45-49.

趙振宗.2011.正規(guī)金融、非正規(guī)金融對家戶福利的影響[J].經(jīng)濟(jì)評論(4)：89-95.

CONNING J，UDRY C. 2007. Rural Financial Markets in Developing Countries[J]. Handbook of Agricultural Economics， Elsevier，3(1)：5-56.

FEDER G，et al. 1990. The Relationship Between Credit and Productivity in Chinese Agriculture：Amicroeconomic Model of Disequilibrium[J].American Journal of Agricultural Economics，72(5)：1151-1157.

GRANT W，MACNAMARA A. 1996. The Relationship Between Bankers and Farmers：an Analysis of Britain and Ireland[J]. Journal of Rural Studies，Pergamon-Elsevier Science LTD，12(4)：427-437.

GLAUDIO G V. 2003. Macro Economic Policy and Reality-deepening Rural Financial Markets：Macroeconomic，Policy and Political Dimensions，Paving the Way Forward for Rural Finance[R]. International Conference on Best Practice，Working Paper.

HOFF K，STIGLITZ J. 1990. Introduction：Imperfect Information and Rural Credit Markets—Puzzles and Policy Perspectives[J]. The World Bank Economic Review，4(3)：235-250.

KOCHA A. 1997. An Empirical Investigation of Rationing Constraints in Rural Credit Markets in India[J]. Journal of Development Economics，Elsevier，53(2)：339-331.

MCKINNON R I. 1973. Money and Capital in Economic Development[M].Washington D.C.，Brookings Institute.

PISCHKE V，ADAMS D，DONALD G. 1983. Rural Financial Markets in Developing Countries[M]. The Johns Hopkins University Press.

PETRICK M. 2004. Credit rationing in the Polish farm sector：a Microeconometric Analysis Based on Survey Data[J]. European Review of Agricultural Economics，31(1)：77-101.

SHAW E S. 1973. Financial Deepening in Economic Development[M].New York，Oxford University Press.

STIGLITZ J，WEISS A. 1981. Credit Rationing in Markets with Imperfect Information[J].American Economic Review， American Economic Association，71(3)：393-410.

CLC number：F304.4；F832.35Document code：AArticle ID：1674-8131(2016)02-0073-08

(編輯：夏冬)

Rural Financial Repression and Welfare Loss Degree in Xinjiang

CHEN Zhi-guo1a，XIN Chong-chong1a，LI Cheng-you2，LIU Xiang-hui1b，LI Hong1a

(1a. College of Economics and Trades; 1b. College of Management, Xinjiang Agriculture University, Urumqi 830052,China; 2. School of Finance, Shandong University of Finance and Economics, Jinan 250014, China)

Abstract:By using the micro survey data of rural households in Xinjiang and based on the bivariate Probit model, this paper estimates rural financial repression degree in Xinjiang, in addition, the paper estimates the welfare loss of rural financial repression by using the Match model of the average treatment effect. The empirical research result shows that the rural financial repression degree in Xinjiang is 67.82%, that the rural financial repression has negative effect on the consumption expenditure, net income and net operating income of the whole sample of rural households, that there is not obvious difference between welfare loss of the whole sample and the welfare loss of the rural households who suffered financial repression, that there is significant positive influence of the factors such as production fixed assets and financial asset balance in first half year, big activity expenditure, the villages in high-level economy and so on on rural household capital demand, and that there is significantly positive impact of the factors such as the education level of the farmers, the skill of the farmers, whether the household members are cadres, gift income, the village in rich economy, loan from informal way, the villages in high economic level and so on on rural household capital supply.

Key words:rural finance; financial repression; welfare loss; capital demand; capital supply; bivariate Probit model; Match model

中圖分類號：F304.4；F832.35

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

文章編號：1674-8131(2016)02-0073-08

作者簡介：陳治國(1984—)，男，陜西西安人；博士研究生，在新疆農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)與貿(mào)易學(xué)院學(xué)習(xí)，主要從事農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)理論與政策研究；Tel：15292851726，E-mail：441240639@qq.com。

基金項(xiàng)目：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(71562033);新疆人文社科重點(diǎn)研究基地干旱區(qū)農(nóng)村發(fā)展研究中心課題(XJEDU030114Y02);新疆自治區(qū)研究生科研創(chuàng)新項(xiàng)目(XJGRI2015085)

收稿日期：2015-11-05；修回日期: 2015-12-22

DOI：10.3969/j.issn.1674-8131.2016.02.009