抵押對(duì)農(nóng)戶信貸風(fēng)險(xiǎn)的影響研究

何廣文 何 婧 王 雪

(中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，北京 100083)

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抵押對(duì)農(nóng)戶信貸風(fēng)險(xiǎn)的影響研究

何廣文 何 婧 王 雪

(中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，北京 100083)

缺乏有效抵押是制約農(nóng)戶獲得正規(guī)金融機(jī)構(gòu)借款的重要原因，政府和金融機(jī)構(gòu)也一直致力于農(nóng)戶借款抵押物的創(chuàng)新，但卻鮮有文獻(xiàn)從供給方的視角探討抵押在農(nóng)戶正規(guī)信貸中是否有必要，其究竟發(fā)揮什么作用，不同類型的抵押作用是否存在差異。通過(guò)以2011—2013年某縣級(jí)農(nóng)商銀行的全部農(nóng)戶貸款微觀數(shù)據(jù)為樣本，采用多種估計(jì)方法，對(duì)上述問(wèn)題進(jìn)行了研究，研究表明抵押確實(shí)能顯著降低農(nóng)戶貸款的風(fēng)險(xiǎn)，且主要是降低了銀行與農(nóng)戶的事前信息不對(duì)稱，緩解了逆向選擇所產(chǎn)生的風(fēng)險(xiǎn)，而不是緩解了貸款后的道德風(fēng)險(xiǎn)。

抵押；農(nóng)戶貸款；逆向選擇；道德風(fēng)險(xiǎn)

一、引言

抵押物是貸款合同條款的重要部分[1]，理論上認(rèn)為抵押的主要作用為降低借貸雙方信息不對(duì)稱[2]。但信息不對(duì)稱分為事前信息不對(duì)稱(逆向選擇問(wèn)題)和事后信息不對(duì)稱(道德風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題)，抵押的存在究竟是降低了何種信息不對(duì)稱風(fēng)險(xiǎn)，一直存在爭(zhēng)論。逆向選擇理論認(rèn)為抵押是辨析事前信息不對(duì)稱的有效手段，抵押將發(fā)揮信號(hào)作用，低風(fēng)險(xiǎn)的借款人可通過(guò)選擇有抵押物的低利率貸款以彰顯自己的風(fēng)險(xiǎn)類型，與高風(fēng)險(xiǎn)借款人區(qū)分，減少了逆向選擇風(fēng)險(xiǎn)，由此推斷，提供抵押物的借款者多為低風(fēng)險(xiǎn)高質(zhì)量借款人[3]。但另一方面，也有學(xué)者認(rèn)為貸款合同中抵押條款的作用重點(diǎn)在于控制貸款的事后監(jiān)管風(fēng)險(xiǎn)，阻止貸款發(fā)放后借款人轉(zhuǎn)向高風(fēng)險(xiǎn)項(xiàng)目，約束借款人行為，抵押與借款人風(fēng)險(xiǎn)程度正相關(guān)[4]。

實(shí)證上，我國(guó)現(xiàn)有研究多針對(duì)中小企業(yè)借款行為，研究結(jié)論多支持抵押的作用是降低了客戶的道德風(fēng)險(xiǎn)而不是逆向選擇[5][6]，但與中小企業(yè)相比，農(nóng)戶具有自身特征：其一，農(nóng)戶需承受自然和市場(chǎng)雙重風(fēng)險(xiǎn)，比一般經(jīng)營(yíng)主體更加復(fù)雜，風(fēng)險(xiǎn)更大；其二，正規(guī)金融機(jī)構(gòu)往往缺乏對(duì)農(nóng)戶生活、經(jīng)營(yíng)以及道德方面的私人信息，事前信息不對(duì)稱更加嚴(yán)重；其三，實(shí)踐中農(nóng)戶提供的抵押品有多種類型，不同類型的抵押在變現(xiàn)能力和資產(chǎn)價(jià)值方面相差甚遠(yuǎn)。這些特征是否將導(dǎo)致抵押在農(nóng)戶貸款中發(fā)揮不一樣的作用，是值得思考的問(wèn)題。

不存在爭(zhēng)議的事實(shí)是，缺乏有效的抵押物是制約農(nóng)戶獲得正規(guī)金融機(jī)構(gòu)支持的重要原因[7][8]。諸多文獻(xiàn)從農(nóng)戶的視角分析了影響農(nóng)戶抵押融資意愿的因素[9][10]，提出農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)應(yīng)降低對(duì)抵押的要求，擴(kuò)大對(duì)農(nóng)戶的金融支持力度，但為何金融機(jī)構(gòu)依舊強(qiáng)調(diào)抵押的重要性？抵押在農(nóng)戶貸款中是否真的有必要？提供抵押能控制何種類型的風(fēng)險(xiǎn)？這些問(wèn)題的回答對(duì)從供給角度分析和解決農(nóng)戶貸款難的問(wèn)題具有重要意義。

不同的信息不對(duì)稱風(fēng)險(xiǎn)對(duì)應(yīng)不同的解決措施，如果是逆向選擇問(wèn)題，那么對(duì)不能夠提供足夠抵押物的農(nóng)戶貸款可通過(guò)增加信用評(píng)定和調(diào)整風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)予以緩解；但如果是道德風(fēng)險(xiǎn)，那么銀行強(qiáng)化貸后監(jiān)管，增加清收力度無(wú)疑會(huì)更加有效。在已有文獻(xiàn)范圍內(nèi)，還沒(méi)有論文系統(tǒng)地從供給方視角探討抵押在農(nóng)戶貸款中的作用。

因此，本文以2011—2013年某縣級(jí)農(nóng)商銀行的全部農(nóng)戶貸款微觀數(shù)據(jù)為樣本，采用多種估計(jì)方法，系統(tǒng)地定量測(cè)度抵押物與貸款風(fēng)險(xiǎn)之間是否存在顯著聯(lián)系，如果存在聯(lián)系，是有利于降低事前風(fēng)險(xiǎn)還是事后風(fēng)險(xiǎn)？研究表明，抵押物確實(shí)能有效降低農(nóng)戶貸款的風(fēng)險(xiǎn)，主要是降低了逆向選擇風(fēng)險(xiǎn)，緩解了銀行與農(nóng)戶的事前信息不對(duì)稱。

與已有研究相比，本文的理論研究意義在于：第一，不同于以往以農(nóng)戶調(diào)研數(shù)據(jù)為樣本的文獻(xiàn)，本文首次從供給方的角度，通過(guò)詳細(xì)的銀行業(yè)微觀單筆數(shù)據(jù)，系統(tǒng)地論證了抵押與農(nóng)戶貸款風(fēng)險(xiǎn)之間的關(guān)系?；谵r(nóng)戶視角考察了需求方的基本特征對(duì)抵押貸款的需求，但如果缺乏對(duì)供給方的相應(yīng)的供給分析，容易造成政策上片面強(qiáng)調(diào)加強(qiáng)供給，但銀行等經(jīng)營(yíng)主體卻缺乏相應(yīng)動(dòng)力，貸款難問(wèn)題難以緩解；第二，為抵押物究竟是解決了信息不對(duì)稱中的逆向選擇還是道德風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題提供了新的證據(jù)。

二、文獻(xiàn)回顧與理論假設(shè)

(一)抵押對(duì)信貸風(fēng)險(xiǎn)的影響

Stigliz和Weiss[11]提出的信貸配給理論從理論上解釋了抵押存在的必要性。因?yàn)榻杩钊撕唾J款者之間存在信息不對(duì)稱，所以借款者并不愿意通過(guò)提高借款價(jià)格(也就是利率)來(lái)實(shí)現(xiàn)供給和需求平衡。過(guò)高的利率將帶來(lái)兩類問(wèn)題，一方面高利率將吸引高風(fēng)險(xiǎn)的借款者，阻礙低風(fēng)險(xiǎn)借款者，這稱為逆向選擇問(wèn)題；同時(shí)，一旦借款人獲得高利率貸款之后，將轉(zhuǎn)向從事高風(fēng)險(xiǎn)的項(xiàng)目，增加貸款風(fēng)險(xiǎn)，這稱為道德風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題?？紤]到這兩類問(wèn)題，銀行的貸款利率將低于供給和需求平衡利率，部分借款者不能夠獲得貸款，出現(xiàn)信貸短缺，這稱為信貸配給。抵押則是銀行解決信息不對(duì)稱問(wèn)題的重要工具，銀行可要求借款者提供抵押物來(lái)降低信息不對(duì)稱，在不提高利率的情況下，形成銀行與借款人之間的激勵(lì)相容，解決信貸配給問(wèn)題[12]。

實(shí)證中，一系列研究用貸款風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)或者事后的違約率來(lái)衡量貸款風(fēng)險(xiǎn)，檢測(cè)抵押對(duì)貸款風(fēng)險(xiǎn)的影響。絕大多數(shù)研究均支持抵押與貸款風(fēng)險(xiǎn)顯著相關(guān)[8][13]，但也有少部分學(xué)者發(fā)現(xiàn)抵押與借款風(fēng)險(xiǎn)之間不存在顯著關(guān)系[1][14]，我國(guó)的研究主要針對(duì)中小企業(yè)貸款展開(kāi)，研究結(jié)論多支持抵押物的作用是降低了客戶的道德風(fēng)險(xiǎn)而不是逆向選擇[5][6]。

上述研究均是以企業(yè)客戶為樣本展開(kāi)討論的，但農(nóng)戶貸款具有其一定的特殊性。與企業(yè)相比，農(nóng)業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)大于其他行業(yè)，農(nóng)戶除了面對(duì)產(chǎn)品波動(dòng)的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)外，還需面對(duì)天氣和自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)，極端的外部事件將導(dǎo)致巨額虧損，同時(shí)缺乏社會(huì)保險(xiǎn)體系的農(nóng)戶還需面臨家庭突發(fā)性事件的風(fēng)險(xiǎn)，農(nóng)戶的多重風(fēng)險(xiǎn)決定農(nóng)戶比一般貸款客戶面臨更大的風(fēng)險(xiǎn)[15]，在此情況下，我們推斷抵押在農(nóng)戶貸款中將發(fā)揮更大的作用，由此我們得出假設(shè)1：

假設(shè)1：抵押品與農(nóng)戶信貸風(fēng)險(xiǎn)顯著相關(guān)。

(二)逆向選擇和道德風(fēng)險(xiǎn)

如果抵押確實(shí)顯著地影響了信貸風(fēng)險(xiǎn)，那么是從何種角度產(chǎn)生影響的，如果是改善了雙方的信息不對(duì)稱程度，那么是降低了貸款的事前信息不對(duì)稱(逆向選擇)還是事后的信息不對(duì)稱(道德風(fēng)險(xiǎn))？

已有實(shí)證結(jié)果表明提供抵押品的借款者多為高風(fēng)險(xiǎn)投資者，抵押物與違約風(fēng)險(xiǎn)成正比[4]。我國(guó)關(guān)于中小企業(yè)和個(gè)人住房抵押貸款的實(shí)證分析，也支持道德風(fēng)險(xiǎn)假說(shuō)[5][6]。

但也有研究支持逆向選擇理論，認(rèn)為提供抵押品是高信用等級(jí)客戶區(qū)分其他客戶的重要方式，在高利率無(wú)抵押和低利率需要抵押的兩種方式下，低風(fēng)險(xiǎn)客戶將會(huì)主動(dòng)選擇低利率和需要抵押的組合，抵押品具備信號(hào)作用，抵押品與借款者違約概率負(fù)相關(guān)。最直接的證據(jù)是西班牙企業(yè)貸款數(shù)據(jù)表明抵押品和借款者事后違約率負(fù)相關(guān)[3]。與本文研究對(duì)象最為相似的是，Müller等(2014)[16]首次分析了抵押品在微型金融機(jī)構(gòu)發(fā)放的農(nóng)業(yè)貸款中的作用，也支持緩解事前風(fēng)險(xiǎn)理論。

也有學(xué)者同時(shí)支持了兩種理論，認(rèn)為在不同的情況下，道德風(fēng)險(xiǎn)理論和逆向選擇理論將交替發(fā)揮作用。尹志超和甘犁(2011)[17]分析了在不同信用檔次下的企業(yè)借款行為，表明低信用等級(jí)企業(yè)提供抵押品的主要目的是為了降低道德風(fēng)險(xiǎn)，防止貸款違約，但高信用等級(jí)企業(yè)提供抵押品的作用為信號(hào)作用，降低信息不對(duì)稱中的逆向選擇問(wèn)題。

針對(duì)農(nóng)戶貸款而言，一方面，正規(guī)金融機(jī)構(gòu)往往缺乏對(duì)農(nóng)戶生活、經(jīng)營(yíng)以及道德方面的私人信息，無(wú)法精確識(shí)別農(nóng)戶風(fēng)險(xiǎn)且監(jiān)管農(nóng)戶行為，農(nóng)戶和銀行之間的信息不對(duì)稱更加嚴(yán)重[18]，已有研究表明信息越不透明的國(guó)家，抵押貸款的占比越高[19]，由此推斷抵押物是否是更加有助于解決事前信息不對(duì)稱問(wèn)題。但另一方面，與農(nóng)業(yè)相關(guān)的資產(chǎn)具有價(jià)值波動(dòng)大、變現(xiàn)難等特征，最終導(dǎo)致農(nóng)戶的抵押品更加復(fù)雜，一旦發(fā)生違約，銀行操作時(shí)往往會(huì)出現(xiàn)較大折價(jià)[20]，從此角度分析，農(nóng)戶的抵押品對(duì)銀行來(lái)說(shuō)更像是保證而非價(jià)值資產(chǎn)，是否會(huì)在解決道德風(fēng)險(xiǎn)方面發(fā)揮更大的作用？

因此，從理論上來(lái)說(shuō)我們很難判斷是逆向選擇還是道德風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題，這取決于實(shí)證研究的結(jié)果。因而我們提出如下對(duì)立假說(shuō)2A及其備擇假設(shè)2B：

假設(shè)2A：抵押品與農(nóng)戶風(fēng)險(xiǎn)正相關(guān)，主要降低了道德風(fēng)險(xiǎn)。

假設(shè)2B：抵押品與農(nóng)戶風(fēng)險(xiǎn)負(fù)相關(guān)，主要降低了逆向選擇風(fēng)險(xiǎn)。

三、數(shù)據(jù)與實(shí)證模型

(一)指標(biāo)構(gòu)建

本文采用三種方法從不同方面測(cè)度信貸風(fēng)險(xiǎn)，首先，引用最為廣泛使用的貸后風(fēng)險(xiǎn)(expost performance)變量，即貸款違約率(Risk1)，該變量為虛擬變量，若客戶發(fā)生逾期，則變量為1，否則為0。

隨后，從衡量貸前風(fēng)險(xiǎn)的角度出發(fā)，我們將銀行貸款利率對(duì)基準(zhǔn)利率的上浮度作為貸前風(fēng)險(xiǎn)的衡量[22]，銀行為了彌補(bǔ)其風(fēng)險(xiǎn)敞口，對(duì)高風(fēng)險(xiǎn)貸款將收取更高的利息，由此利率上浮程度是衡量貸款風(fēng)險(xiǎn)的良好指標(biāo)，風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)(Risk2)=(貸款利率/基準(zhǔn)利率-1)×100%，一般認(rèn)為，如果貸款利率越高，那么該筆貸款的風(fēng)險(xiǎn)越大。

最后，我們結(jié)合中國(guó)銀行業(yè)貸款形態(tài)管理，引入貸款五級(jí)分類(Risk3)，試圖更全面地對(duì)貸款風(fēng)險(xiǎn)予以計(jì)量。依據(jù)借款人的實(shí)際還款能力，將貸款風(fēng)險(xiǎn)分為：正常、關(guān)注、次級(jí)、可疑和損失五種形態(tài)，分別對(duì)應(yīng)數(shù)值1、2、3、4和5，數(shù)值越大，風(fēng)險(xiǎn)越高。

(二)實(shí)證模型

本文根據(jù)不同的因變量類型，分別采用不同的模型進(jìn)行估計(jì)，其基本模型為

Risk(X)j,t=β0+β1Collaj,t+βXj,t+αj+β3T+∈j,t。

(1)

其中X=1,2,3，分別表示違約率、風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)和五級(jí)分類三大貸款風(fēng)險(xiǎn)的指標(biāo)。Collaj,t為啞變量，如果Collaj,t=1表示有抵押品，否則為0。Xi,t為控制變量，α和T控制了不同行業(yè)內(nèi)固定效應(yīng)和時(shí)間固定效應(yīng)。j表示第j個(gè)農(nóng)戶，t表示時(shí)間。

如果因變量為Risk(1)j,t時(shí)，因?yàn)樽宰兞繛樘摂M變量；如果因變量為Risk(2)j,t時(shí)，因?yàn)樽宰兞渴欠从筹L(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)程度的連續(xù)變量；若因變量為Risk(3)j,t時(shí)，五級(jí)分類變量是在1～5之間的多值離散變量。

但本文的樣本存在不足，由于我們僅能夠獲得在銀行申請(qǐng)貸款且成功的農(nóng)戶數(shù)據(jù)，遺漏了因?yàn)槿狈Φ盅何锒鵁o(wú)法向銀行申請(qǐng)貸款的客戶樣本，因此存在數(shù)據(jù)截尾和樣本選擇偏差問(wèn)題，造成了樣本的非隨機(jī)性，如果按照傳統(tǒng)的回歸方法，最終將影響文章結(jié)論。具體的即

對(duì)應(yīng)文中，yi為農(nóng)戶風(fēng)險(xiǎn)，zi為是否有抵押，γ為影響農(nóng)戶抵押的因素。

因此，當(dāng)違約率(Risk(1)j,t和風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)Risk(2)j,t為因變量時(shí)，我們采用樣本選擇模型(TypeⅡTobit)，首先對(duì)通過(guò)影響抵押的諸多個(gè)人財(cái)富等因素進(jìn)行估計(jì)，估計(jì)出能夠提供抵押的估計(jì)值，隨后將估計(jì)值替代真實(shí)的提供抵押，代入回歸方程，控制樣本選擇問(wèn)題。若因變量為Risk(3)j,t時(shí)，五級(jí)分類變量是在1～5之間的多值離散變量，難以采用有效的控制樣本選擇性問(wèn)題，故我們采用傳統(tǒng)的有序Logit回歸模型。

控制變量上，本文借鑒相關(guān)文獻(xiàn)，主要從貸款合同基本信息、借款人特征和投資項(xiàng)目特征三方面選取控制變量。

首先，本文控制了貸款合同影響因素，包括貸款金額、期限、利率和還款方式四方面內(nèi)容。貸款金額表示貸款的規(guī)模，為了便于估計(jì)，我們對(duì)其取對(duì)數(shù)；期限也是影響貸款風(fēng)險(xiǎn)的因素之一，計(jì)算時(shí)采用貸款實(shí)際到期日期減去貸款發(fā)放日期(天數(shù))，并取對(duì)數(shù)；利率包括基準(zhǔn)利率和上浮的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)利率兩方面，采用百分?jǐn)?shù)表示，最后，控制了貸款的還款方式，分為一次還本付息和分期還款兩種類型，構(gòu)建虛擬變量，當(dāng)采用一次還本付息時(shí)值取1，否則為0。

其次，我們同時(shí)控制了農(nóng)戶個(gè)人特征對(duì)貸款風(fēng)險(xiǎn)的影響，包括農(nóng)戶的年齡、性別和是否是黃金客戶，黃金客戶是指對(duì)同一客戶號(hào)下所有個(gè)人賬戶金融資產(chǎn)達(dá)到人民幣5萬(wàn)元及以上的客戶，發(fā)放的借記卡是VIP金卡。為了便于估計(jì)，我們對(duì)農(nóng)戶的年齡取對(duì)數(shù)；構(gòu)建性別啞變量，農(nóng)戶為男性時(shí)為1，女性為0；最后，構(gòu)建黃金客戶的啞變量，若是黃金客戶該變量為1，否則為0。

最后，控制了投資項(xiàng)目特征，通過(guò)利率上浮率控制投資項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)特征，控制了貸款用途、行業(yè)和時(shí)間等控制變量。

其中β1是我們關(guān)注的回歸系數(shù)，若β1顯著，則

表1 描述性統(tǒng)計(jì)

說(shuō)明抵押會(huì)影響貸款的風(fēng)險(xiǎn)情況，支持假設(shè)1。若β1>0，則說(shuō)明抵押物與貸款風(fēng)險(xiǎn)成正比，提供抵押物的農(nóng)戶風(fēng)險(xiǎn)高，抵押物起到控制道德風(fēng)險(xiǎn)的作用，支持假設(shè)2A；若β1<0，則說(shuō)明有抵押物的貸款比沒(méi)有抵押品的貸款更加安全，抵押品主要用于解決借款人和貸款銀行之間的信息不對(duì)稱問(wèn)題，支持假設(shè)2B。

(三)數(shù)據(jù)來(lái)源

本文數(shù)據(jù)來(lái)源于某縣級(jí)農(nóng)商銀行2011—2014年10月份所有的農(nóng)戶貸款臺(tái)賬，該縣經(jīng)濟(jì)處于全國(guó)中等偏上水平，傳統(tǒng)農(nóng)區(qū)，經(jīng)濟(jì)相對(duì)較活躍，2014年1—10月該農(nóng)商銀行累計(jì)涉農(nóng)類貸款占其貸款總額79.2%，具有良好的代表性。數(shù)據(jù)真實(shí)、可靠且完整，是難得的研究農(nóng)戶信貸行為的系統(tǒng)性微觀數(shù)據(jù)，刪除企業(yè)和城市個(gè)人借貸數(shù)據(jù)，刪除了行業(yè)等信息缺乏數(shù)據(jù)，最后包含8 730筆農(nóng)戶貸款詳細(xì)資料。

四、實(shí)證結(jié)果

(一)數(shù)據(jù)描述性分析

表1給出了數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計(jì)。就貸款風(fēng)險(xiǎn)而言，違約率1是貸款的違約率，我們發(fā)現(xiàn)農(nóng)戶貸款的違約率是12.4%。貸款風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)率(Risk2)衡量了貸前風(fēng)險(xiǎn)，貸款利率較基準(zhǔn)利率平均上浮52.477%，最大上浮140%，最低下浮-2.439%。是否有抵押方面，可以看到農(nóng)戶貸款主要是以擔(dān)保和信用貸款為主體，有抵押的比例僅占貸款總筆數(shù)的1%。

就貸款合同特征而論，貸款發(fā)放的基準(zhǔn)利率平均為6.294%。還款方式以分期還款為主，僅有1.7%的貸款采用一次還本付息的方式。借款金額平均為35 418.87元(e10.475)，最大值為150萬(wàn)元(e14.221)，最小值僅為1 074元(e6.908)。借款期限約為1年(e5.894=362天)，最長(zhǎng)期限可達(dá)3年(e6.995)，最短期限僅為53天(e3.97)。

就借款農(nóng)戶個(gè)體特征來(lái)看，年齡在21～68歲之間，平均年齡為41歲。男性占比89.4%，僅有0.2%的客戶屬于銀行評(píng)定的黃金客戶。

從抵押的類型來(lái)看，占比最多的是銀行存單抵押，達(dá)到30.769%；其次為商品房抵押，占比30.769%；隨后23.077%的抵押為自建房抵押，15.385%的抵押是設(shè)備抵押。

隨后，我們按照貸款的五級(jí)分類標(biāo)準(zhǔn)，詳細(xì)分析了不同的擔(dān)保方式下貸款的質(zhì)量情況，見(jiàn)表2。平均而言，95.76%的貸款屬于正常類別，1.43%的貸款處于關(guān)注檔次，1.29%的貸款處于次級(jí)類別，1.52%的貸款是屬于可疑范疇。但針對(duì)無(wú)論質(zhì)押還是抵押貸款的分析發(fā)現(xiàn)，當(dāng)加入了抵押之后，貸款的風(fēng)險(xiǎn)顯著降低，全部處于正常檔次，從直觀上表明質(zhì)押和抵押的貸款風(fēng)險(xiǎn)更低。

表2 不同擔(dān)保方式與貸款五級(jí)分類情況

(二)回歸結(jié)果

本部分估計(jì)抵押對(duì)貸款風(fēng)險(xiǎn)的影響。為了結(jié)果的穩(wěn)健性，我們分別采用不同的貸款風(fēng)險(xiǎn)變量進(jìn)行回歸。(1)對(duì)是否能夠提供抵押的估計(jì)，是選擇性模型檢驗(yàn)的第一步，將其估計(jì)結(jié)果代入模型(2)和(3)。從模型(1)的回歸結(jié)果中可以看到，性別是影響是否能夠提供抵押的顯著因素。(2)是將違約率作為貸款風(fēng)險(xiǎn)的替代變量，采用選擇性模型Logit回歸，同時(shí)刪除截止到2014年10月31日沒(méi)有到期的貸款；(3)將貸款風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)作為因變量，采用選擇性模型兩階段回歸；回歸(4)因變量為五級(jí)貸款分類，將正常、關(guān)注、次級(jí)、可疑和不良五個(gè)檔次分別對(duì)應(yīng)為1～5級(jí)，隨著序數(shù)增加，風(fēng)險(xiǎn)增大，刪除貸款分類不全的數(shù)據(jù)，采用有序Logit模型回歸。所有回歸中，均控制時(shí)間和行業(yè)變量，同時(shí)采用穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)差，減少異方差干擾。

從回歸結(jié)果來(lái)看，我們關(guān)注的抵押系數(shù)均分別

在10%和1%的顯著性水平下顯著不為0，說(shuō)明抵押確實(shí)顯著影響了信貸風(fēng)險(xiǎn)，銀行強(qiáng)調(diào)農(nóng)戶需提供抵押物是控制風(fēng)險(xiǎn)的有效手段，支持假設(shè)1。

從系數(shù)符號(hào)來(lái)看，分別為-1.578、-60.930和-27.983，均顯著為負(fù)，說(shuō)明當(dāng)有抵押品時(shí)，貸款的違約概率越低，貸款的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)越低，評(píng)級(jí)越高。均支持信息不對(duì)稱理論是解釋農(nóng)戶需要抵押的重要原因，低風(fēng)險(xiǎn)的客戶愿意通過(guò)提供抵押物顯示自己的風(fēng)險(xiǎn)類型，抵押物是識(shí)別事前客戶風(fēng)險(xiǎn)的有效工具，有抵押物的客戶風(fēng)險(xiǎn)越低，支持假設(shè)2B，即抵押品與農(nóng)戶風(fēng)險(xiǎn)負(fù)相關(guān)，主要降低了逆向選擇風(fēng)險(xiǎn)。

在控制的合同變量中，在(1)和(3)中貸款利率上浮率與貸款風(fēng)險(xiǎn)成反比，當(dāng)貸款利率和基準(zhǔn)利率越高時(shí)，貸款的風(fēng)險(xiǎn)越低，說(shuō)明利率同時(shí)也發(fā)揮控制貸款風(fēng)險(xiǎn)的作用，基準(zhǔn)利率與貸款風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)系

注：括號(hào)中為回歸系數(shù)z值，***、**和*分別表示1%、5%、10%的顯著性水平(下同)。

不甚穩(wěn)健，當(dāng)采用違約率或者風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)率衡量貸款風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，基準(zhǔn)利率與貸款風(fēng)險(xiǎn)成反比，與利率上浮程度結(jié)果一致，但用五級(jí)分類予以評(píng)價(jià)時(shí)，基準(zhǔn)利率與貸款風(fēng)險(xiǎn)呈現(xiàn)顯著正相關(guān)，基準(zhǔn)利率越高，貸款風(fēng)險(xiǎn)越高。還款方式也顯著地影響貸款風(fēng)險(xiǎn)，采用一次性還本付息的還款方式風(fēng)險(xiǎn)更低，這可能與農(nóng)戶現(xiàn)金收入不穩(wěn)定，缺乏定期還款能力有關(guān)。貸款金額與違約率成反比，貸款金額越大風(fēng)險(xiǎn)程度越低，還款率高，反而小額貸款會(huì)面臨較大的風(fēng)險(xiǎn)，這可能與銀行在大金額貸款中放款更加慎重有關(guān)。貸款期限呈現(xiàn)不同的回歸結(jié)果，在(1)中貸款期限與違約率關(guān)系不顯著，在(2)中貸款期限將顯著正向影響貸款的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)，貸款期限越長(zhǎng)，風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)越高，這也與長(zhǎng)期貸款利率普遍高于短期利率相關(guān)，但在(3)按照5級(jí)分類進(jìn)行回歸時(shí)，長(zhǎng)期貸款的信用等級(jí)反而較高，呈現(xiàn)負(fù)向相關(guān)。

在控制變量的農(nóng)戶特征變量中，年齡不顯著影響貸款風(fēng)險(xiǎn)。性別在回歸(2)和(3)中分別在5%和1%的水平下顯著為正，說(shuō)明較之女性來(lái)說(shuō)，男性的違約概率更大，貸款風(fēng)險(xiǎn)更高，這與全世界對(duì)農(nóng)戶及小額貸款的分析結(jié)論一致[12]。若是黃金客戶時(shí)，貸款的信用水平顯著提升，說(shuō)明銀行的優(yōu)質(zhì)客戶分類能夠顯著控制貸款的風(fēng)險(xiǎn)，同時(shí)也說(shuō)明收入高的客戶，風(fēng)險(xiǎn)較小。

五、結(jié)論

農(nóng)戶貸款缺乏抵押物一直是困擾農(nóng)戶貸款難的重要問(wèn)題。那么抵押在農(nóng)戶貸款中究竟發(fā)揮何種作用，是否能夠有效地降低信貸風(fēng)險(xiǎn)，降低了何種風(fēng)險(xiǎn)。相應(yīng)的替代措施，如信用評(píng)定能否有效替代抵押物，達(dá)到降低信貸風(fēng)險(xiǎn)的目的，理論界對(duì)于上述問(wèn)題尚缺乏系統(tǒng)性的論證。本文以2011—2013年某縣級(jí)農(nóng)商銀行的全部農(nóng)戶貸款微觀數(shù)據(jù)為樣本，通過(guò)測(cè)度是否提供抵押物分別對(duì)違約率、風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)和五級(jí)分類等三大貸款風(fēng)險(xiǎn)的影響分析，主要得出以下結(jié)論：

1.從實(shí)證上證明抵押確實(shí)能夠顯著降低農(nóng)戶貸款的信貸風(fēng)險(xiǎn)，銀行從自身穩(wěn)健經(jīng)營(yíng)的角度強(qiáng)調(diào)需要抵押是有意義的。因此，不能夠片面要求銀行降低甚至放棄農(nóng)戶提供抵押物，而應(yīng)當(dāng)提倡合適的替代手段。

2.從具體的影響機(jī)制來(lái)看，抵押主要是減少了事前的信息不對(duì)稱風(fēng)險(xiǎn)，抵押作為一種低風(fēng)險(xiǎn)的信號(hào)，能夠有效地甄別高風(fēng)險(xiǎn)客戶和低風(fēng)險(xiǎn)客戶，吸引低風(fēng)險(xiǎn)客戶，有抵押的農(nóng)戶貸款風(fēng)險(xiǎn)顯著低于無(wú)抵押貸款，抵押起到降低事前信息不對(duì)稱，緩解逆向選擇問(wèn)題的作用。由此可以得出啟示，在農(nóng)戶正規(guī)信貸活動(dòng)中，如果農(nóng)戶不能夠提供抵押，減少事前信息不對(duì)稱的其他手段，例如信用評(píng)定，很可能是抵押品的有效替代，事前充分的信用評(píng)定能夠有效替代抵押的相應(yīng)作用，也能達(dá)到控制風(fēng)險(xiǎn)的效果。由此也證明，在我國(guó)農(nóng)村信用社領(lǐng)域所推行的對(duì)農(nóng)戶進(jìn)行信用評(píng)級(jí)、授信的過(guò)程對(duì)于緩解沒(méi)有法律意義上的規(guī)范抵押品農(nóng)戶的信貸約束是有必要的。

[1] Steijvers T., Voordeckers W.：“Collateral and Credit Rationing: A Review of Recent Empirical Studies as a Guide for Future Research”，JournalofEconomicSurveys, 2009, 23(5),pp. 924-946.

[2] Liberti J. M., Sturgess J.: “Uncovering Collateral Constraints”,WorkingPaper, 2014.

[3] Jiménez G., Salas V., Saurina J.：“Determinants of Collateral”，JournalofFinancialEconomics, 2006, 81(2),pp. 255-281．

[4] Chakraborty A., Hu C. X.：“Lending Relationships in Line-of-Credit and Nonline-of-Credit Loans: Evidence from Collateral Use in Small Business”，JournalofFinancialIntermediation, 2006, 15(1)，pp. 86-107.

[5] 平新喬、楊慕云：《信貸市場(chǎng)信息不對(duì)稱的實(shí)證研究——來(lái)自中國(guó)國(guó)有商業(yè)銀行的證據(jù)》，《金融研究》2009年第3期。

[6] 馬宇：《我國(guó)個(gè)人住房抵押貸款違約風(fēng)險(xiǎn)影響因素的實(shí)證研究》，《統(tǒng)計(jì)研究》2009年第5期。

[7] 阮紅新、楊海軍、雷春柱：《信貸資產(chǎn)分散條件下的風(fēng)險(xiǎn)與收益: 對(duì)農(nóng)戶小額信用貸款的實(shí)證研究》，《管理世界》2003年第9期。

[8] 丁志國(guó)、覃朝暉、蘇治：《農(nóng)戶正規(guī)金融機(jī)構(gòu)信貸違約形成機(jī)理分析》，《農(nóng)村經(jīng)濟(jì)問(wèn)題》2014年第8期。

[9] 肖軼、魏朝富、尹珂：《農(nóng)戶農(nóng)村“三權(quán)”抵押貸款需求意愿及影響因素分析——基于重慶市22個(gè)縣(區(qū))1141戶農(nóng)戶的調(diào)查數(shù)據(jù)》，《中國(guó)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)》2012年第9期。

[10] 于麗紅、陳晉麗、蘭慶高：《農(nóng)戶農(nóng)村土地經(jīng)營(yíng)權(quán)抵押融資需求意愿分析——基于遼寧省385個(gè)農(nóng)戶的調(diào)查》，《農(nóng)村經(jīng)濟(jì)問(wèn)題》2014年第3期。

[11] Stiglitz J. E., Weiss A.：“Credit Rationing in Markets with Imperfect Information”，AmericanEconomicReview, 1981, 71(3),pp. 393-410.

[12] Coco G.：“On the Use of Collateral”，JournalofEconomicSurveys, 2000, 14(2)，pp. 191-214.

[13] Berger A.N., Udell G. F.：“Relationship Lending and Lines of Credit in Small Firm Finance”，JournalofBusiness, 1995, 68(3),pp. 351-381.

[14] Machauer A., Weber M.：“Bank Behavior Based on Internal Credit Ratings of Borrowers”，JournalofBankingandFinance, 1998, 22(10)，pp. 1355-1383.

[15] Christen R. P., Pearce D.：“ManagingRisksandDesigningProductsforAgriculturalMicrofinance”：FeaturesofanEmergingModel”， CGAP Occasional Paper. No.11, 2005.

[16] Müller K., Musshoff O., Weber R.：“TheMoretheBetter?HowCollateralLevelsAffectCreditRiskinAgriculturalMicrofinance， Working Paper. 2014.

[17] 尹志超、甘犁：《信息不對(duì)稱、企業(yè)異質(zhì)性與信貸風(fēng)險(xiǎn)》，《經(jīng)濟(jì)研究》2011年第9期。

[18] 張正平、何廣文：《農(nóng)戶信貸約束研究進(jìn)展述評(píng)》，《河南社會(huì)科學(xué)》2009年第3期。

[19] Godlewski C. J., Weill L.：“Does Collateral Help Mitigate Adverse Selection? A Cross-Country Analysis”，JournalofFinancialServicesResearch, 2011, 40(1)，pp. 49-78.

[20] Cassano F., J?eveer K., Svejnar J.：“Cash flow vs. Collateral‐based Credit”，EconomicsofTransition, 2013, 21(2),pp. 269-300.

[21] Berger A. N., Frame W. S., Ioannidou V.：“Tests of Ex Ante versus Ex Post Theories of Collateral using Private and Public Information”，JournalofFinancialEconomics, 2011, 100(1),pp. 85-97.

(責(zé)任編輯 劉永俊)

Impact of Collateral on Rural Credit Risk

HE Guang-wen, HE Jing, WANG Xue

(College of Economics and Management, China Agricultural University, Beijing 100083, China)

Lack of collateral is an important factor preventing farmers to get formal credit. The government and financial institutions also make great efforts to lower the pledging collateral criteria for the rural credit. However, not enough attention has been paid to the necessity and the effect of collateral based on the supply side and to exploit different functions among different types of collateral. Using farmer lending data from a rural commercial bank in China from 2011 to 2013, this paper investigates the above question. The results show that collateral can lower the credit risk in rural loans, mainly reducing the ex-ante information which is asymmetric between bank and the borrower, and mitigating the adverse selection problem instead of moral risk.

collateral; rural loan; adverse selection; moral risk

2016-06-15

國(guó)家自然科學(xué)基金青年科學(xué)基金項(xiàng)目“多元信息傳遞視角下互聯(lián)網(wǎng)金融對(duì)緩解農(nóng)戶信貸約束的影響及對(duì)策優(yōu)化”(項(xiàng)目編號(hào)：71603259)。

何廣文(1963—)，男，四川達(dá)縣人，中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院教授，博士生導(dǎo)師；何婧(1986—)，女，江西興國(guó)人，中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院副教授；王雪(1989—)，女，河北邯鄲人，中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院博士研究生。

F832.4

A

1672-4917(2016)04-0103-07