基于零膨脹模型的農戶借貸行為影響因素分析——以山東省8119家農戶數據為例

陳宗義

(山東政法學院 商學院，山東 濟南 250014)

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基于零膨脹模型的農戶借貸行為影響因素分析
——以山東省8119家農戶數據為例

陳宗義

(山東政法學院 商學院，山東 濟南 250014)

摘要：采用大樣本數據可使得對我國農戶借貸行為的分析更加穩(wěn)健。截至目前，對山東省223個行政村8 119戶的抽樣調查數據規(guī)模在相關研究中最大，為適應相關數據結構特征，利用零膨脹負二項模型進行數據分析，發(fā)現注重自身積累的傳統(tǒng)投資觀念、具有較高學歷水平兩個因素會對農戶借貸行為產生顯著性影響，而正規(guī)金融體系卻未對其產生顯著性影響。在此基礎上，進一步提出了發(fā)展農村金融業(yè)的政策建議。

關鍵詞：農戶；借貸；零膨脹負二項模型

1文獻綜述

我國農業(yè)發(fā)展的歷史和當前實際狀況決定了農戶在相當長時期內仍將是我國農業(yè)生產經營的主體。由于借貸行為在我國農戶的生產和生活中都占有相當重要的地位，研究并找出影響農戶借貸行為的因素，在此基礎上設立合宜的金融監(jiān)管制度和扶植政策，對于規(guī)范和促進農戶借貸的發(fā)展，促進農民增收和農業(yè)的穩(wěn)定持續(xù)增長都具有重要意義。

目前針對農戶借貸行為影響因素的研究文獻并不鮮見。Long認為借貸資金項目的收益率與利息率的對比及農戶自身的風險偏好是影響其借貸最主要的兩個因素[1]；Pham等指出年齡、受教育程度、生產水平、借款目的、所處區(qū)域等是影響農戶選擇正規(guī)貸款或者非正規(guī)貸款的主要因素[2]；Sarmistha認為農戶擁有的土地資產、工資性收入以及能否獲得無息貸款等會影響農戶的借貸需求[3]；周小斌等發(fā)現農戶經營規(guī)模、農戶投資和支付傾向對農戶借貸需求具有正向影響，而農戶自有資金支付能力對農戶借貸需求有負向影響[4]；何軍等以江蘇的農戶數據進行分析，認為社會資本擁有量、農戶家庭收入、勞動力負擔程度及戶主職業(yè)特征等會影響農村居民民間借貸需求[5]。

馮旭芳以世界銀行某貧困項目監(jiān)測區(qū)農村住戶的數據進行研究后指出，勞動力水平、家庭負擔水平、農戶耕地面積、年末住房價值、戶主文化程度、年末生產性固定資產、年末金融資產余額、戶主年齡、農戶總收入、農戶非農就業(yè)能力、借貸利率、農戶借貸傾向、償還期限、地理區(qū)位指標均是影響農戶獲得信貸支持的重要因素[6]；褚保金等以江蘇農戶數據進行分析后發(fā)現，戶主教育年限、住房價值、社會資本等是影響農戶借貸需求的主要因素[7]；黃祖輝等指出工資收入對農戶正規(guī)信貸需求有負的影響，而非農經營收入占總收入比重對農戶正規(guī)信貸可得性有正的影響[8]；曾學文指出借款利率、借款期限、離金融機構的距離等會影響農戶借貸需求[9]。

劉純彬等發(fā)現，農戶從事行業(yè)、家庭到鄰近集鎮(zhèn)距離及家庭人口組成(包括農戶年齡)是影響農戶消費性借貸最顯著的因素[10]；白永秀等和董曉林等則從農戶所面臨的較為嚴重的信貸約束角度進行分析，認為收入水平、非農程度、信用社對擔保人的要求對農戶信貸約束具有顯著影響[11-12]；韓俊等、秦建群認為在中國城鄉(xiāng)二元金融結構條件下，家庭特征、經濟特征、金融生態(tài)環(huán)境等對不同收入等級的農戶信貸行為有著不同影響[13-14]；黎翠梅等和丁志國則認為農戶非勞動力人數占家庭人口數的比例、對借貸政策的認知程度、耕地面積、農業(yè)生產收入、生產性支出、生活性支出、戶主政治面貌情況等對農戶借貸行為影響較為顯著[15-16]。

馬永強認為信貸約束、利息成本、風險、家庭經濟和人口特征是影響農戶選擇民間金融的重要因素，并且這些因素對不同類型民間借貸的影響也不同[17]；王定祥研究表明家庭耕地面積、年人均收入水平、固定資產價值、農業(yè)生產支出占比、教育支出占比對貧困型農戶的信貸需求具有顯著影響[18]；賈澎等從農業(yè)產業(yè)化發(fā)展視角分析了文化程度、土地規(guī)模、農戶類型和家庭生命周期對農戶借貸行為的影響[19]；潘海英等以浙江的農戶數據進行研究，發(fā)現農戶家庭總收入、非農收入、借貸傾向、借貸次數、儲蓄存款、從事行業(yè)和地理區(qū)域顯著影響農戶的借貸需求[20]。

王芳等通過Probit模型回歸發(fā)現，戶主特征、家庭特征、收支情況和生產經營特征等因素都會對農戶借貸行為產生不同程度的影響[21]；易小蘭等指出農戶對正規(guī)金融機構借貸政策的認知程度、家庭生產經營總支出、家庭房產與耐用品總折價、地區(qū)差異等因素都構成了影響農戶正規(guī)借貸需求的顯著性因素[22]；劉娟和張樂柱通過實證分析發(fā)現農戶受教育年限、農戶家庭中在政府部門任職人數、家庭有固定工資人數、是否了解正規(guī)金融貸款原則及程序這4個因素對農戶借貸行為會產生顯著影響[23]；崔艷娟和孫剛認為廣泛的社會關系和低交易成本有助于農戶獲得信貸[24]；侯英和陳希敏利用結構方程模型驗證了農戶聲譽、信貸可得性、農戶經濟特征等因素對農戶借貸行為影響顯著[25]。

綜上，現有研究文獻尚未從眾多影響農戶借貸行為的因素中歸納和篩選出所謂“標準化”的因素結構：不同研究所涉及的因素較為分散且并未收斂到少數幾個因素。一方面，這是由于農戶借貸行為所涉及的經濟主體和經濟要素眾多，例如農戶借貸行為往往涉及正規(guī)金融機構、帶有商業(yè)性質的非正規(guī)金融從業(yè)者及農戶，而農戶本身就是一個包容性頗強的概念集合，不同收入層級、不同經濟區(qū)域乃至個性特征不同的農戶其借貸行為可能存在非常明顯的差異；另一方面，農戶借貸市場還具有不同于傳統(tǒng)的正規(guī)金融市場的內在特征。我國農戶自身的資產結構往往并不能夠提供有效的抵押品，農業(yè)生產的季節(jié)性及風險暴露等特點也在很大程度上阻礙農戶順利獲得信貸。

此外，相當多的研究在一定程度上還存在以下兩點不足：

(1)樣本數量不足可能導致相關結論并不穩(wěn)健。這里所說的樣本數量不足同時包含了絕對數量和相對數量的欠缺。多數研究的調查樣本絕對數量僅包含幾百個農戶，以如此小的抽樣樣本來推斷大樣本的相關特征并不符合穩(wěn)健性的統(tǒng)計原則，尤其是我國農村地區(qū)幅員遼闊，各地情況確實存在明顯差異的前提下更是如此；相對數量的不足是指某些研究的絕對抽樣樣本數量較多，包含了超過1 000農戶的數據，但這些數據是多省市平行調研抽樣樣本規(guī)模的加總，具體到單個省或市則也僅有200～300農戶，甚至僅有百十戶。這同樣也很難符合穩(wěn)健性的統(tǒng)計原則。

(2)相關研究應采用更優(yōu)良的計量工具來滿足特定數據結構的要求。在研究農戶信貸行為問題時，常用的計量工具主要有兩大類：以Probit和Logit模型為代表的二元或多元選擇模型，以及以泊松回歸模型和負二項回歸模型為代表的計數模型。本文強調主要針對采用計數模型的研究。泊松回歸模型的應用前提是樣本數據序列大致符合泊松分布，而泊松分布的一個重要特征就是均值和方差相等；負二項回歸模型的應用前提是樣本數據序列大致符合負二項分布，其主要的數據特征就是均值小于方差，呈現分散過度。但國內多數實證研究所采用的數據都顯示未參與借貸的農戶占全部農戶的比重非常大，通常高達80%～90%。這種數據結構特征使得農戶借貸數據序列的方差遠大于均值，從而使得傳統(tǒng)的泊松回歸模型和負二項回歸模型估計的有效性顯著降低。

本文的立意并非要構造一個“完美”模型，而是盡量改進以上兩點不足。

2調研與數據整理

2.1問卷的設計

要準確理解農戶借貸行為，應該首先認識到在農戶決定并參與到借貸活動的整個過程，農戶除了要考量是否進行借貸之外，還要考量借貸的金額和次數。如果要衡量農戶借貸的金融生態(tài)環(huán)境，則借款次數較借貸金額能更好的體現金融體系對農戶借貸需求的滿足程度。

另外，借貸等金融活動更多的是以家庭戶為單位來進行，所以本文最終決定以農戶的年總借款次數作為被解釋變量。綜合現有的文獻，筆者認為解釋變量的確定應主要從3方面來考慮：(1)整個市場上金融服務的供給方。具體包括民間金融(含互助性和商業(yè)性)和正規(guī)金融兩大子體系。而且每個子體系都應考慮到利率水平、獲得借貸資金的時間成本以及對抵押的要求。(2)需求方自身所具備的能夠對被解釋變量產生影響的相關特征。這里應該具體包含兩方面因素：基本因素和特征因素。①基本因素主要包括貸款總額、貸款用途、貸款緊迫性、作為支付本息保證的收入；②特征因素是除去基本因素以外能夠影響需求方借貸行為的其他因素，可以包括家庭收入的來源行業(yè)和家庭中勞動力的最高學歷水平。 因為不同行業(yè)收入具有不同的平均工資水平和波動周期，而家庭中勞動力的最高學歷水平可以直接對家庭做出投融資決策產生某種程度的影響。(3)導致家庭戶不參與金融借貸活動的因素。具體包括家庭戶是否有充足的儲蓄，是否發(fā)現投資機會、是否遇到產生資金缺口的緊急事項以及傳統(tǒng)謹慎理財觀念的影響。相關變量的選擇與變量對應關系如1表所示。

表1　山東省農村地區(qū)金融活動性影響因素模型的

2.2調研的基本情況

為克服總體樣本相對數量與絕對數量不足的弊端，提升抽樣調查結論的穩(wěn)健性，筆者在進行具體調研時盡量擴大抽樣樣本總體規(guī)模。本次調研人員主要是山東師范大學經濟學院的本科生及研究生，調研的時間為2014年，調研對象為山東省農戶。調研范圍涉及山東省16個地級市140個縣的128個縣(縣級市、區(qū))，對山東省各地級市實現了100%的全覆蓋，對縣(縣級市、區(qū))，實現91.4%的覆蓋率；從每個縣(縣級市、區(qū))隨機抽取1～4個行政村，再從每個村隨機走訪35戶農戶。本次調查共抽取了242個行政村，實際發(fā)放問卷10 150份，收回有效問卷8 537份。經篩選核對后再剔除掉19個城中村數據，還剩余223個行政村，共計8 119份問卷。本文的相關分析就是依據這8 119份問卷而進行的。

2.3問卷的信效度

信效度分析主要是用來分析標準化量表形式的問卷。此外如果一個問卷雖然并不全部由標準化量表形式的問題構成，但其主要涉及的幾個方面是由標準化量表問題構成，就可以在局部分析各主要方面的信度之后，再以之為基礎計算出對應的總量表信度。至于效度則直接排除掉客觀類問題之后加以計算即可。本問卷所包含的客觀類問題比例要大于主觀評價類問題，生硬地進行所謂信效度分析其結果也不具有太多實際意義。另一方面，雖然不能通過整體數據來直接反映問卷的信效度，但整個問卷在設計和發(fā)放各個環(huán)節(jié)都基本做到了有助于提高問卷整體效度，例如相關問卷經由項目組及項目組聘請的專家團隊(涵蓋學術界、金融實踐部門以及金融監(jiān)管部門)多次深入探討和修改，前后經過近10次左右的整體性修改，且在做過小范圍的試測后驗證了相關問卷的有效性和穩(wěn)定性。為了進一步提高問卷的填涂質量，在問卷發(fā)放和調查之前，項目組制定和宣布了調查問卷優(yōu)劣的獎懲制度，且對調查人員進行過專門的填寫培訓；調查期間調查人員如有不明確問題直接向項目組人員進行請示；在調查完成之后指派專門人員進行問卷的稽核并落實獎懲。

總體而言，整個問卷的設計、發(fā)放和回收工作做到了事前有計劃，事中有指導，事后有糾錯有落實。問卷的問題設計清晰，便于理解，問卷設計具備合宜的深度和廣度，系統(tǒng)誤差控制得力，而且通過判別效標(指運用相同的問卷測定不同特質和內涵，發(fā)現測量結果之間不應有太大的相關性)方法來對山東省不同地市和地區(qū)的問卷進行局部和整體性的相關性分析后，發(fā)現對應結果也較為理想，也間接印證了問卷確實具備較高的效度和信度水平。

3模型選擇與回歸結果解析

3.1模型的選擇

如果計數數據序列包含大量的零值，就會使得序列方差遠大于均值，被稱為零膨脹現象(zero-inflated)。Johnson和Kotz(1969)最早注意到零膨脹現象。之后，Mullahy(1986)，Lambert( 1992)和Greene(1994)3位學者分別提出了Hurdle模型，零膨脹Poisson模型(zero-inflated Poisson，ZIP)和零膨脹負二項模型(zero-inflated negative binomial，ZINB)，其中后兩者是較為常用的零膨脹模型。尤其是Greene所提出的零膨脹負二項模型不僅使得被解釋變量中真實零值的鑒別成為可能，同時其估計結果也更為有效與無偏。有鑒于農戶借貸數據序列存在大量零值的特征，在全部8 119個農戶數據中，零樣本數據為7 212個，零樣本數據占比高達88.8%，故本文也將嘗試采用某種零膨脹模型。另外，相關數據的回歸結果未通過零膨脹泊松回歸模型適應度Vuong test檢驗，而通過了零膨脹負二項回歸模型適應度Vuong test檢驗，所以本文最終采用零膨脹負二項回歸模型進行數據的分析(表2、表3)。逐個剔除掉不顯著解釋變量之后，最終選定下列模型形式：

回歸模型：zinb var1 var2 var3 var4 var5 var6 var7 var8 var9 var10 var11 var12 var13 var16 var21 var25 var26，inf(var31 var32 var33 var34)vuong

表2　零膨脹負二項回歸模型的相關統(tǒng)計參數一覽

從模型回歸結果來看，整體模型的p值為0.000，Log likelihood= -2 390.912 ，零膨脹負二項回歸模型適應度Vuong test檢驗的p值為0.000，模型的設定較為合理。

下面從4個方面來探討山東省農村地區(qū)金融活動性的相關影響因素：

(1)零膨脹因子，引發(fā)被解釋變量出現零值的解釋變量，這里即指引發(fā)家庭不參與金融活動的4個因素var31、var32、var33、var34。具備充足的儲蓄var31、未發(fā)現投資機會var32和未遇到產生資金缺口的緊急事項var34都會增強農戶不開展借貸行為的可能性，對應的系數分別為0.949、0.620和0.898。3個系數都很高而且具備充足儲蓄的系數最高，這應該很能說明山東省農村地區(qū)農戶仍非常注重家庭儲蓄來應對種種不時之需。但問題是，傳統(tǒng)投資觀念var33對應的系數為-1.231，且絕對值很大，因為從主觀直覺上講，傳統(tǒng)投資觀念越強，越應該促使農戶不涉及任何借貸行為，var33系數應為正，如何解釋這一反?，F象？從調研數據來看，相對于var31、var32和var34，var33存在大量低端賦值的情況，即賦分在1和2的調查者有非常高的比重，也就是說大多數農戶都認為傳統(tǒng)投資觀念對自身借貸行為的影響并不很大(在問卷中，此問題是采用主觀賦分方式來描述傳統(tǒng)投資觀念var33對被解釋變量的影響程度，具體賦值為1～7，表示影響程度從最低到最高)，這從另一個側面說明當前山東省農村家庭戶對傳統(tǒng)的投資觀念已經發(fā)生巨大的改變，而正是這種改變才導致var33系數的所謂“反常性”。

表3　零膨脹負二項模型回歸結果一覽

(2)系數為正的解釋變量。促進農村家庭戶更多參與借貸活動的解釋變量有var2、var3、var9、var10、var11、var12、var13、var16和var21。具體來說，家庭戶借款越多，可能也越需要分多次借款來籌集；家庭中勞動力最高學歷水平越高，也傾向于更多次的參與到金融活動中，即學歷高一個等級則會有助于增加0.088 3次貸款；在6種借款傾向中，唯有借款治病不會顯著的提升借款次數，且5種借款傾向的系數大小排列順序為婚喪嫁娶0.149 9、子女教育0.100 2、生產經營0.091 5、大件耐用消費品0.078 4、建房0.062 61。從這個順序我們也可以看出山東省農村地區(qū)導致借貸發(fā)生的幾個主要原因的重要性程度，且至少還可以看出為了生產性經營而借款在農村地區(qū)并不是居于主導地位；對于生產經營的利息耐受度var16會對發(fā)生多次借款行為產生正向促進作用，且系數為0.205 4，且此系數在所有符號為正的系數里面是最高的。這也很好理解，因為對生產經營的利息耐受度越高，說明此家庭戶越迫切的希望通過借款來改善自身的經濟狀況，因此也就越會多次的借貸；繼續(xù)借款的欲求越強烈，導致發(fā)生多次借款行為的可能性也就越高，即var21每提升一個檔位，則會另外發(fā)生0.123 7次借款。

(3)系數為負的解釋變量。削弱農村家庭戶更多參與借貸活動的解釋變量有var4、var5、var6、var7、var8、var25、var26。var4即家庭年收入水平越高，越傾向于少參與多次借款活動，這可能是年收入越高的家庭戶其家庭儲蓄總額也越高，故能較少進行借貸的原因。一個看似難以解釋的現象是var5、var6、var7和var8都對農村家庭戶參與多次借貸活動產生抑制作用，但一個合理的解釋是，一個典型的農村家庭戶當其家庭收入結構呈現單一化時，這個家庭可能越要采取穩(wěn)健甚至保守的借貸決策。商業(yè)性民間借貸的利息var25和申領周期var26也會對農戶多次借貸產生負向的影響，對應的系數分別為-0.616和-0.581。說明農戶進行多次借貸行為時更加關注商業(yè)性民間借貸的利息。

(4)系數不顯著的變量。var14、var15、var17、var18、var19、var20、var22、var23、var24、var27、var28、var29和var30這些變量對農戶更多次參與借款活動的影響并不顯著。具體來講借款用于看病的傾向性并不會顯著提升農戶多次借貸行為，這可能是由于類似的借貸行為很難重復發(fā)生于相同的借貸雙方身上，貸款方很有可能會認為出于未來本息回收所存在的高風險而主動停止更多次的借貸，并且一個借款者的拒貸行為可能還會起到一種強大的信號發(fā)布功能，阻止其他潛在的借款者借錢給貸款人。除去用于生產經營借款之外對其他5種借款利息耐受度、對于互助性民間借貸以及正規(guī)金融借貸的利息、申領周期和抵押品要求也都對農戶的多次借貸行為未產生顯著影響。5種傾向的借款對于農戶來講是不得不借，缺乏彈性；互助性民間借貸屬于最便利和利息最低的借款方式，正規(guī)金融則屬于商業(yè)性借款方式中利率較低的方式，其利率水平通常低于商業(yè)性民間借款，因此在能夠得到貸款的前提下，不論對方提出的利息、申領周期和抵押品要求只能被動的接受，而缺乏主動選擇權。這與商業(yè)性民間借貸形成鮮明對比，對于商業(yè)性民間借貸利率的高低足以影響農戶是否選擇開展多次借貸，尤其是用于生產經營的借貸行為。換句話說，正規(guī)金融體系與商業(yè)性民間借貸體系并未形成直接的交鋒和替代關系，正規(guī)金融與農戶間的金融互動較為有限。

4結論

結合上述針對影響山東省農村地區(qū)金融活動性的4方面因素的探討，本文認為山東省農村地區(qū)尚未實質性脫離傳統(tǒng)小農經濟模式所主導的投資理財觀念影響。例如典型的農戶家庭仍非常重視財富的積累來應對不時的資金需求，以此避免借貸行為的發(fā)生；同時，即使發(fā)生借貸活動，婚喪嫁娶和子女教育傾向程度也要超過生產經營活動對資金的需求程度；傳統(tǒng)投資理財觀念依舊牢固但卻也在逐漸發(fā)生局部的解體。比如擁有較高學歷勞動者的農戶也更傾向于開展多次借貸活動；發(fā)現投資機會但不能突破自身當前的經濟實力等傳統(tǒng)投資理財觀念正開始發(fā)生深層次的轉變；當前正規(guī)金融對山東省農村地區(qū)金融活動的支持力度較為有限，相關的數據分析也較為有力地印證了這一點：正規(guī)金融和商業(yè)性的民間借貸活動并未形成直接而激烈的替代關系。本文的相關分析類似于一種“時間序列”分析，因為對應的計量結果的分析結論更多突出了山東省農村地區(qū)金融演化路徑在當下時點的一種變遷傾向特征。

5政策建議

5.1尊重合理傳統(tǒng)、灌注正確理念

對于農村地區(qū)長期以來形成的傳統(tǒng)投融資理念，應細致甄別，對于合理的傳統(tǒng)要尊重。目前而言，山東省絕大部分農村地區(qū)尚未構建起現代農業(yè)或其他非農產業(yè)經營體系，一家一戶式的小農經濟模式仍占據主導地位。這種情況下，農村金融體系的最基礎單位——農戶，保持謹慎適度的投資理財觀念對于整個山東農村地區(qū)的金融穩(wěn)定，乃至對于社會穩(wěn)定都具有重要的現實意義。另一方面，針對山東農村地區(qū)傳統(tǒng)投融資理念中錯誤守舊部分，比如對婚喪嫁娶大操大辦甚至不吝惜大量借貸，應對廣大農戶持續(xù)性地灌注現代金融理念，逐步引導農戶建立更為先進的投融資理念與習慣。

5.2區(qū)分交易類型建立一體式社會金融體系

有效區(qū)分山東省農村地區(qū)金融交易類型，建立集社會保障金融、互助金融與商業(yè)性普惠金融于一體的社會金融體系。對于山東省農村地區(qū)金融需求不能籠統(tǒng)含混地歸為一類。從本質上講，金融就是經濟人或經濟組織借助外部資金對自身可貨幣化的資源(通常為收入流)進行時空配置的行為。如果我們按照農戶的金融需求所可能產生的收入流大小作為標準進行劃分的話，可以大體劃分為4個層次的金融需求：不產生任何收入流的消耗性金融需求，如針對重大疾病治療產生的金融需求；只能產生隱形收入流(通常難以貨幣化)的消費性金融需求，比如婚喪嫁娶、耐用消費品和建房等金融需求；可以產生收入流，但收入流非常不確定的半投資性金融需求，如子女教育；能夠產生可預期的貨幣化收入流的投資性金融需求，比如生產經營。下面就分別針對這4個層次的金融需求提出對應的政策建議：

(1)針對消耗性金融需求，應該繼續(xù)穩(wěn)固與加強例如新農合等農村醫(yī)療保險等社會保障金融對農村家庭的保障力度，預防和減少因病致貧等極端情況的發(fā)生。

(2)針對消費性金融需求，在看到其對應著極高的償還概率的同時，還要看到其借貸規(guī)模對應著極高的利率彈性，即當借貸利率增加時，消費性金融需求通常并不具備某種很大的剛性，貸款人會非常理性的選擇合宜的貸款金額或延后相應的消費。也就是說常規(guī)的市場化方式，即引入金融機構來滿足這種類型的金融需求可能并不合適。因此，針對消費性金融需求可以考慮鼓勵和規(guī)范互助性民間金融的方式來加以滿足。

(3)針對半投資性金融需求，一方面要看到其未來收入流的極端不確定性，另一方面也要看到其需求存在較大的剛性特征。對于此類金融需求，完全采用市場化操作在理論上講是沒有問題的，但如果分析到具有此類金融需求的人群應該普遍屬于農村地區(qū)中的低收入群體，且他們又迫切希望通過滿足金融需求來實現改變自身經濟現狀，因此雖然此類金融需求也對應較高的償還概率，本文仍建議采取半商業(yè)化操作，即指定專門的金融機構來接受相關的金融需求，同時政府給予必要的利率補貼來保證金融機構獲得合理的利潤水平以保證此類業(yè)務的長期順利開展。

(4)針對投資性金融需求，可以考慮引入市場化操作方式來加以滿足，不斷提升正規(guī)金融服務的可獲得性以實踐普惠金融的理念。

5.3構建多層次、多類型的金融生態(tài)環(huán)境

在實際操作中可以考慮采用股權增資方式來實現農村金融機構的擴軍。這是山東農村地區(qū)金融業(yè)發(fā)展的基本方向。當前我國利率市場化已經初步實現了貸款利率的市場化。但由于金融監(jiān)管部門對金融機構常規(guī)經營和風險監(jiān)控衡量手段與指標的單一化，導致當前農村地區(qū)金融生態(tài)環(huán)境并未得到有效的改善。打個比方的話，山東農村地區(qū)金融生態(tài)環(huán)境還存在大片的荒漠地區(qū)。之所以出現這種情況，原因在于當前金融機構尚未開發(fā)或未準許開發(fā)一整套金融產品或服務的組合。金融產品，尤其是貸款產品其實就是風險和利率的合理配套，高風險可以通過高貸款利率來加以對沖，但如果監(jiān)管政策和金融機構內控機制仍過分強調抵押擔保的話，則金融機構所能提供的金融服務相對于有償還意愿和償還能力的金融需求的覆蓋率水平還是很低的。刨除掉金融機構滿足的部分之外，商業(yè)性民間借貸行為，比如高利貸也能解決部分，而剩下的那部分有償還意愿和償還能力的金融需求就被漠視了，而其規(guī)?？赡苌踔烈h遠超過前兩者之和。從其他國家發(fā)展小額信貸的經驗來看，比如印度等國家和地區(qū)，年利率40%～60%都是在正常的市場利率水平。因此，改進金融監(jiān)管政策，對不同的金融機構制定不同的監(jiān)管標準，將極大地有助于多層次和多類型的金融生態(tài)環(huán)境的形成，促進更多農民居民以合理的成本獲得來自正規(guī)金融的金融服務，而這正是普惠金融理念的核心所在。之所以著重提出采用股權增資方式來實現農村金融機構的多元化增長，主要是基于以下考慮：

(1)建立村鎮(zhèn)銀行、村銀行等新型農村金融機構是充分滿足山東省農村地區(qū)合理金融需求的一種必然選擇。金融機構，尤其是以存貸業(yè)務為主的商業(yè)銀行限于自身特殊資本結構等原因，具有天然的脆弱性。業(yè)務范圍擴展至全國或全省的大中型商業(yè)銀行可以通過業(yè)務地域廣闊而實現經營風險的分攤。但恰恰是這些大中型銀行加重了我國農村地區(qū)金融失血的程度。我國農村地區(qū)向城鎮(zhèn)地區(qū)長期金融輸血是不爭的事實：大銀行從農村地區(qū)吸取存款，投入到城鎮(zhèn)地區(qū)以獲得更高的利潤回報率。這本身符合經濟規(guī)律，但卻在一定程度上有失經濟倫理。而植根于本鄉(xiāng)本土的新型農村金融機構，其服務對象也大多是當地的農戶和中小企業(yè)，對于改善當地金融生態(tài)環(huán)境，促進本地區(qū)經濟發(fā)展都會發(fā)揮積極作用。

(2)存款保險制度并不能有效化解新型農村金融機構所對應的潛在風險。村鎮(zhèn)銀行和村銀行等新型農村金融機構雖然可以較大中型銀行更好地服務于當地，但恰恰是其業(yè)務開展范圍過于狹小，其服務對象的經營領域或行業(yè)往往過度重疊甚至相同，這本身就意味著金融風險過度集中。存款保險制度的出臺可以在一定程度上弱化這個問題，但如果某地區(qū)村鎮(zhèn)銀行、村銀行因為地區(qū)內主導性產業(yè)沒落而紛紛瀕于崩潰時，則存款保險制度就有可能發(fā)生局地或臨時運轉不靈的危險。畢竟，保險是一種風險分散和轉移機制，但它不能化解類似系統(tǒng)性的高危風險。與此同時，村鎮(zhèn)銀行、村銀行的倒閉勢必會牽連當地大量工商業(yè)戶的利益，從而對當地經濟與社會穩(wěn)定造成重大的危害。

因此，本文考慮應該堅持村新型農村金融機構只放貸，不存款的方針。村鎮(zhèn)銀行、村銀行的放貸資金全部由股權增資方式來解決，這樣即使村鎮(zhèn)銀行、村銀行等新型農村金融機構倒閉也只涉及到較少的股東人群，相對危害要小得多。另外，股東本來就應該對該企業(yè)的盈虧擔負全部責任，一旦村鎮(zhèn)銀行、村銀行倒閉，股東們也不會因此產生較大的心理落差。具體的操作方式如下：首先，建立各地市的農村金融機構股權交易中心，中心采用審核制方式來負責新型金融機構股票的發(fā)行以及交易活動。設置相關股票最低交易額，比如五十萬起底，減少中低收入者介入相關股票的操作；其次，調整和制定相應的監(jiān)管法規(guī)，允許村鎮(zhèn)銀行、村銀行等金融機構經股東大會同意后對注冊資本金實現季度甚至是月度調整，并做好相應的監(jiān)管和備案工作；再次，設計并建立一套完善的新型農金融機構破產清算機制，做到公平、高效和穩(wěn)妥地處理相關破產事件；最后，建立相應的金融從業(yè)人員尤其是高管人員的誠信系統(tǒng)。該系統(tǒng)作為社會公共資源可免費獲得和查閱，這樣就可以較為有效地杜絕少數不誠信人員對整個農村地區(qū)金融行業(yè)的不良干擾。

參考文獻：

[1]Long M C.Why peasants farmers borrow?[J].American Journal of Agricultural Economics，1968，(50)：991-1008.

[2]Pham B D，Izumida Y.Rural development finance in Vietnam：A microeconometic analysis of household surveys[J].World Development，2002,30(2)：319-335.

[3]Sarmistha Pal.Household sectoral choice and effective demand for rural credit in India.Applied Economics，2002,34(14)：1743-1755.

[4]周小斌，耿潔，李秉龍，等.影響中國農戶借貸需求的因素分析[J].中國農村經濟，2004，(8)：26-30.

[5]何軍，寧滿秀，史清華，等.農戶民間借貸需求及影響因素實證研究——基于江蘇省390戶農戶調查數據分析[J].南京農業(yè)大學學報：社會科學版，2005，5(4)：20-24.

[6]馮旭芳.貧困農戶借貸特征及其影響因素分析——以世界銀行某貧困監(jiān)測區(qū)為例[J].中國農村觀察，2007，(3)：51-57.

[7]褚保金，張龍耀，郝彬，等.農村信用社扶貧小額貸款的實證分析[J].中國農村經濟，2008，(5)：11-21.

[8]黃祖輝，劉西川，程恩江，等.貧困地區(qū)農戶正規(guī)信貸市場低參與程度的經驗解釋[J].經濟研究，2009，(4)：116-128.

[9]曾學文，張帥.我國農戶借貸需求影響因素及差異性的實證分析[J].統(tǒng)計研究，2009，26(11)：82-86.

[10]劉純彬，劉俊威.中部較發(fā)達地區(qū)農戶借貸需求的影響因素研究[J].經濟經緯，2009，(5)：140-143.

[11]白永秀，馬小勇.農戶個體特征對信貸約束的影響：來自陜西的經驗證據[J].中國軟科學，2010，(9)：148-155.

[12]董曉林，楊小麗，胡睿.經濟欠發(fā)達地區(qū)農戶信貸約束與農信社小額信貸[J].南京農業(yè)大學學報：社會科學版，2010，10(2)：27-34.

[13]韓俊，羅丹，程郁，等.信貸約束下農戶借貸需求行為的實證研究[J].農業(yè)經濟問題，2007，(2).44-52

[14]秦建群，呂忠偉，秦建國，等.中國農戶信貸需求及其影響因素分析[J].當代經濟科學，2011，33(9)：27-33.

[15]黎翠梅，陳巧玲.傳統(tǒng)農區(qū)農戶借貸行為影響因素的實證分析[J].農業(yè)技術經濟，2007，(5)：44-48.

[16]丁志國，朱欣樂，趙晶，等.農戶融資路徑偏好及影響因素分析[J].中國農村經濟，2011，(9)：54-62.

[17]馬永強.中國農戶借貸現狀與民間金融偏好分析[J].經濟學家，2011，(6)：28-37.

[18]王定祥，田慶剛，李伶俐，等.貧困型農戶信貸需求與信貸行為實證研究[J].金融研究，2011，(5)：124-138.

[19]賈澎，張攀峰，陳池波，等.基于農業(yè)產業(yè)化視角的農戶融資行為分析[J].財經問題研究，2011，(2)：95-101.

[20]潘海英，翟方正，劉丹丹，等.經濟發(fā)達地區(qū)農戶借貸需求特征及影響因素研究[J].財貿研究，2011，(5)：48-56.

[21]王芳，羅劍朝，Yvon Martel，等.農戶金融需求影響因素及其差異性[J].西北農林大學學報：社會科學版，2012，12(6)：61-69.

[22]易小蘭.農戶正規(guī)借貸需求及其正規(guī)貸款可獲性的影響因素分析[J].中國農村經濟，2012，(2)：56-63.

[23]劉娟，張樂柱.農戶借貸需求意愿及其影響因素實證研究[J].中南財經政法大學學報：社會科學版，2014，(1)：16-21.

[24]崔艷娟，孫剛.農戶借貸的影響因素及其福利效應分析[J].金融理論與實踐，2015，(6)：42-46.

[25]侯英，陳希敏.聲譽、借貸可得性、經濟及個體特征與農戶借貸行為[J].農業(yè)技術經濟，2014，(9)：61-71.

Analysis of Influential Factors of Rural Households Borrowing Behavior Based on Zero-inflated Model：Taking 8119 Household Data in Shandong Province as an Example

CHENZong-yi

(Business school，Shandong University of Political Science and Law，Ji’nan 250014，China)

Abstract:Using large sample data can make the analysis of our country’s peasant household borrowing more robust.In this paper，the survey data of sampling investigation of 223 villages，8 119 households in Shandong Province is the largest one in all related researches until now.In order to adapt to the relevant data structure characteristics，the zero-inflated negative binomial Model is used to find that our own accumulation of traditional investment concept，and higher education levels will have a significant impact on farmers borrowing，but the formal financial system has not.On this basis，some policy recommendations are put forward to the development of the rural financial industry.

Key words:rural household；borrowing；Zero-inflated negative binomial model

中圖分類號：F326(252)

文獻標志碼：A

文章編號：1009-4210-(2016)01-041-10

作者簡介：陳宗義(1979—)，博士，講師，從事宏觀金融理論與貨幣史研究。E-mail：millxueshu@163.com

基金項目：深圳證券交易所課題項目《山東省農村地區(qū)普惠金融基礎情況研究》

收稿日期：2015-03-11；改回日期：2015-12-16

doi:10.3969/j.issn.1009-4210.2016.01.006