貸款利率、農(nóng)戶特征與正規(guī)信貸約束*

譚燕芝，彭千芮

(湘潭大學(xué) 商學(xué)院，湖南 湘潭 411105)

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貸款利率、農(nóng)戶特征與正規(guī)信貸約束*

譚燕芝，彭千芮

(湘潭大學(xué) 商學(xué)院，湖南 湘潭 411105)

采用中國家庭金融調(diào)查(CHFS)的數(shù)據(jù)，運用二元Probit模型與Heckman兩階段模型分別對農(nóng)戶受到的需求型正規(guī)信貸約束與供給型正規(guī)信貸約束進行分析。研究發(fā)現(xiàn)：第一，貸款利率顯著影響農(nóng)戶需求型正規(guī)信貸約束，利率的高低直接決定了農(nóng)戶正規(guī)貸款意愿的強弱；第二，農(nóng)戶受到的信貸約束程度較弱，農(nóng)村地區(qū)需求抑制現(xiàn)象嚴重；第三，隨著收入的增加農(nóng)戶獲得正規(guī)貸款的額度也逐漸增大，富裕農(nóng)戶從正規(guī)金融機構(gòu)獲得的貸款占據(jù)了農(nóng)村地區(qū)信貸的較大比例；第四，收入、可抵押品資產(chǎn)、是否是黨員等農(nóng)戶特征對兩種類型的正規(guī)信貸約束存在不同的影響機制。

需求型正規(guī)信貸約束；供給型正規(guī)信貸約束；農(nóng)戶特征；利率

一、引言

隨著金融體制改革的深化與城鄉(xiāng)一體化進程的推進，基尼系數(shù)持續(xù)增長表明我國收入不平等現(xiàn)象普遍存在，貧困問題依舊嚴峻。實踐表明，財政補貼、社會保障等手段以及傳統(tǒng)的農(nóng)業(yè)融資方式如延長農(nóng)業(yè)貸款的期限并降低利率、對農(nóng)村金融機構(gòu)設(shè)置農(nóng)業(yè)貸款的最低額度指標等難以徹底改變貧困人口的艱難處境，提高信貸可及性以發(fā)揮農(nóng)村金融的“造血功能”是反貧困綜合戰(zhàn)略中最重要的一環(huán)。

信貸約束問題在我國農(nóng)村地區(qū)普遍存在，嚴重制約了當?shù)亟鹑谫Y源合理配置與農(nóng)戶增收，從而使發(fā)展相對落后的農(nóng)村地區(qū)陷入資金外流與貧困的惡性循環(huán)(王志軍等，2007)[1]64-68。信貸約束不僅源于金融機構(gòu)考量成本、實現(xiàn)股東價值最大化而產(chǎn)生的信貸配給，而且還衍生于需求者自身的風(fēng)險規(guī)避、認知偏差與需求抑制。在金融和信貸制度方面，由于農(nóng)村金融體系建設(shè)的落后，農(nóng)村資金凈流出導(dǎo)致的農(nóng)村地區(qū)系統(tǒng)性負投資現(xiàn)象嚴重，從而直接致使農(nóng)戶可支配收入的降低以及貧困的發(fā)生(王曙光，2011)[2]38-44。從農(nóng)戶的角度來看，隨著我國城鎮(zhèn)化的深入推進，農(nóng)戶對金融服務(wù)的需求量日益旺盛且需求種類逐漸多元化，然而由于抵押品的缺乏、信息不對稱以及過高的交易成本等因素導(dǎo)致具有資金需求的農(nóng)戶自愿或被動退出正規(guī)信貸市場。從正規(guī)金融機構(gòu)的角度來看，農(nóng)村金融機構(gòu)的逐利性致使其不愿意深入農(nóng)村低端市場，農(nóng)村金融機構(gòu)數(shù)量的不斷萎縮導(dǎo)致了農(nóng)村地區(qū)金融服務(wù)供求反差巨大。同時，金融機構(gòu)貸款機制的不健全向資金需求者傳遞了有偏差的市場信號，貧困農(nóng)戶誤認為無法獲得貸款而放棄申貸從而致使“無信心借款人”的數(shù)量大大增加(Kon等，2003)[3]37-49。正規(guī)信貸可得性是影響農(nóng)戶生活水平的關(guān)鍵因素之一，農(nóng)戶無法從正規(guī)金融機構(gòu)獲得貸款將會直接或間接地影響農(nóng)戶的生產(chǎn)效率、福利水平以及健康狀況等方面，這也成為實現(xiàn)至2020年全面建設(shè)小康社會以及貧困人口全部脫貧目標的最大阻礙。因此從需求與供給兩個維度對農(nóng)戶所受到的信貸約束進行因素分析對于農(nóng)戶福祉的提高、農(nóng)村金融機構(gòu)的可持續(xù)發(fā)展與農(nóng)村地區(qū)經(jīng)濟增長具有重要意義。

與以往從單維度分析農(nóng)戶所受信貸約束的研究不同，本文從金融機構(gòu)的角度出發(fā)，結(jié)合需求與供給兩個方面對農(nóng)村地區(qū)信貸約束的現(xiàn)狀以及影響因素進行深入分析。同時，基于利率市場化的背景實證分析貸款利率與農(nóng)戶個體特征對正規(guī)信貸約束的影響，以期全方位地審視農(nóng)村地區(qū)正規(guī)信貸約束問題，并從政府、農(nóng)村金融機構(gòu)與農(nóng)戶個體三個方面提出具有前瞻性與實用價值的政策性建議。

二、文獻綜述

在現(xiàn)有研究中，很多學(xué)者從金融機構(gòu)信貸供給與農(nóng)戶信貸需求兩方面分析信貸約束問題。劉西川(2007)[4]通過對820戶農(nóng)戶的貸款需求與貸款用途進行問卷調(diào)查得出了無論是貧困農(nóng)戶還是富裕農(nóng)戶對正規(guī)信貸的需求都以消費性借貸需求為主的結(jié)論。同時，由于交易費用高、抵押物缺乏以及對金融機構(gòu)服務(wù)了解程度不足等原因?qū)е虏糠终?guī)信貸需求無法得到滿足(劉西川等，2009)[5]36-51。而鐘春平等(2010)[6]189-206認為大部分農(nóng)戶的信貸需求可以得到滿足，農(nóng)戶融資問題主要原因在于農(nóng)戶信貸需求低。李巖等(2014)[7]通過對山東省西部、中部和東部三地區(qū)正規(guī)農(nóng)村金融機構(gòu)的農(nóng)戶借貸情況進行分析，發(fā)現(xiàn)有50%以上的農(nóng)戶沒有貸款需求。同時，農(nóng)戶與農(nóng)村金融機構(gòu)關(guān)系緊張，從正規(guī)金融機構(gòu)借貸幾乎成了農(nóng)戶最后不得已的選擇(李似鴻，2010)[8]74-87。

農(nóng)戶小額信貸是大多數(shù)以市場化為導(dǎo)向的發(fā)展中國家為了刺激經(jīng)濟社會發(fā)展所選擇的一個重要的經(jīng)濟政策工具，然而現(xiàn)有的農(nóng)戶小額信貸政策并沒有達到其應(yīng)有的效果。農(nóng)戶所居住的地區(qū)較偏遠且居住范圍分散，基礎(chǔ)設(shè)施嚴重缺乏，這導(dǎo)致了正規(guī)金融機構(gòu)對其提供的金融服務(wù)單個成本較高以至于不愿意深入農(nóng)村金融市場(Schaefer-Kehnerc等，1986)[9]1-57。正規(guī)金融機構(gòu)過高的交易成本和不完善的信貸配給機制加上農(nóng)戶的風(fēng)險規(guī)避行為相互作用產(chǎn)生了需求型信貸約束(程郁等，2009)[10]73-82。還有學(xué)者從正規(guī)金融與非正規(guī)金融的關(guān)系入手分析農(nóng)戶所受到的信貸約束，正規(guī)農(nóng)村金融機構(gòu)更傾向于貸款給固定資產(chǎn)和非農(nóng)經(jīng)營收入比重較高的農(nóng)戶(黃祖輝等，2009)[11]116-128。

農(nóng)村資金外流與農(nóng)村地區(qū)信貸短缺是阻礙中國農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展的主要阻礙之一。20世紀90年代以來，人民銀行逐步放松了對利率的管制并在農(nóng)村地區(qū)推行利率市場化政策。盡管利率市場化已經(jīng)成為當前和未來我國農(nóng)村金融市場化改革的既定方向(周小川，2011)[12]4-6，但農(nóng)村地區(qū)利率結(jié)構(gòu)扭曲現(xiàn)象依舊嚴峻。通常從不同金融機構(gòu)獲得貸款的農(nóng)戶具有不同的利率，而金融機構(gòu)的期望報酬則取決于農(nóng)戶的還貸概率，因此金融機構(gòu)在借貸合同發(fā)生之前會基于一系列定量甄別機制對農(nóng)戶進行評級，在不對稱信息存在的條件下信貸約束問題與日俱增。

本文基于利率市場化與金融扶貧的背景從貸款利率與農(nóng)戶個體特征兩個角度分別對需求型信貸約束與供給型信貸約束進行實證分析，通過對不同農(nóng)戶所受的不同類型信貸約束的精準識別，為農(nóng)村金融的發(fā)展提供有效的決策參考，培養(yǎng)貧困戶的自身“造血”功能，改善其所處的金融市場環(huán)境，最終擺脫貧困陷阱。

三、正規(guī)信貸約束的識別與確定

信貸約束的度量一直是學(xué)術(shù)研究的重點與難點，以往的研究主要從貸款的實際獲得情況來衡量農(nóng)戶所受到的信貸約束，而Baydas等(1994)[13]提出資金需求者會因為害怕被拒絕等因素放棄申貸的觀點之后，很多學(xué)者將需求者的申貸意愿納入信貸約束的考量范疇并重新定義了信貸約束的范圍。本文將借鑒前人的研究基礎(chǔ)與成果甄別信貸約束的具體范圍。

本文所用數(shù)據(jù)來源于西南財經(jīng)大學(xué)中國家庭金融調(diào)查與研究中心于2012年發(fā)布的中國家庭金融調(diào)查數(shù)據(jù)(China Household Finance Survey，CHFS)，基于對農(nóng)戶特征與信貸約束的研究目標篩選了農(nóng)村地區(qū)10 171個有效樣本，同時根據(jù)問卷調(diào)查篩選出有信貸需求的農(nóng)戶，如果沒有需求則認為不存在信貸約束問題(程郁等，2009)[10]73-82。對于“生產(chǎn)經(jīng)營活動，目前您家有銀行貸款嗎”這個問題，選擇“是”的農(nóng)戶被視為存在正規(guī)信貸需求，而選擇“否”的農(nóng)戶則需要進一步考察。通過問題“為什么沒有貸款”來識別出沒有獲得貸款但是有正規(guī)信貸需求的農(nóng)戶，問題選項：①不需要；②申請被拒絕過；③需要，但沒申請過；④曾經(jīng)有貸款，現(xiàn)已還清。如果農(nóng)戶選擇②和③則認為農(nóng)戶存在正規(guī)信貸需求。通過對進一步的問題“您家沒申請的原因是什么”以及“您認為您家被拒的原因是什么”來識別需求型信貸約束與供給型信貸約束，如圖1所示。

在10 171戶有效樣本中，864戶農(nóng)戶(占8.5%)在工農(nóng)商業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營中有銀行貸款，而9 307戶農(nóng)戶(占91.5%)沒有獲得正規(guī)貸款。在9 307戶農(nóng)戶中有6 621戶農(nóng)戶(占71.1%)明確表示不需要正規(guī)信貸，在對正規(guī)信貸有需求但沒有獲得正規(guī)信貸的2 680戶農(nóng)戶(占28.9%)中有1 579戶農(nóng)戶(占58.9%)需要正規(guī)信貸但是沒有申請過，1 101戶農(nóng)戶(占41.1%)向正規(guī)金融機構(gòu)提出了申請但是被拒絕。再進一步梳理沒有申請正規(guī)貸款以及貸款被拒絕的原因同時識別其特征進行分類。由于所選用的數(shù)據(jù)中沒有涉及農(nóng)戶信貸需求是否全部滿足的選項，因此在本文對信貸約束的識別過程中認為獲得了正規(guī)信貸即不受信貸約束。本文認為“不知道如何申請”“估計貸款不會被批準”“申請過程麻煩”可歸結(jié)于農(nóng)戶的認知偏差，對于選擇“需要，沒申請過”選項中任意一項者則認為其受到需求型信貸約束。而對于選擇“沒有人擔(dān)?！薄芭c信貸員不熟”“項目風(fēng)險大”“收入低、信貸員擔(dān)心還不起”“沒有抵押品”以及其他由于正規(guī)金融機構(gòu)規(guī)避風(fēng)險、降低成本等因素導(dǎo)致的拒絕貸款，則認為農(nóng)戶受到供給型信貸約束。

基于以上對信貸約束的識別與確定機制，在10 171戶有效樣本中，有221戶、844戶以及382戶農(nóng)戶分別選擇了“不知道如何申請”“估計貸款不會被批準”“申請過程麻煩”，共1 447戶占總樣本的14.2%。同時有255戶和175戶農(nóng)戶選擇了“沒有人擔(dān)?！币约啊芭c信貸員不熟”，對于選擇“收入低、信貸員擔(dān)心還不起”“項目風(fēng)險大”“沒有抵押品”的農(nóng)戶分別是234戶、90戶和199戶，對數(shù)據(jù)進行梳理將農(nóng)戶所受到的信貸約束情況匯總?cè)绫?：

表1 農(nóng)戶受到正規(guī)信貸約束匯總

四、變量選取與計量模型

(一)變量選取

在對受到信貸約束的農(nóng)戶個體進行識別之后，本文致力于研究什么類型的農(nóng)戶更容易受到信貸約束以及哪類信貸約束，同時對于各種因素如何影響信貸約束進行闡述，以期提出更有針對性的政策性建議從而在最大程度上解決信貸約束問題。本文研究的因變量為是否受到需求型信貸約束以及是否受到供給型信貸約束，對這兩種指標產(chǎn)生影響的因素眾多，本文將解釋變量概括為貸款利率、家庭基本特征、家庭生產(chǎn)經(jīng)營性特征、社會網(wǎng)絡(luò)、農(nóng)戶金融意識、當?shù)匦庞铆h(huán)境6個方面，共13個變量，如表2所示：

表2 主要變量定義及描述

(二)經(jīng)驗分析

在計量分析之前將對樣本數(shù)據(jù)進行初步分析，同時對各變量進行描述性統(tǒng)計，如表3所示。

1.貸款利率。借鑒前期研究成果對利率這一變量的設(shè)定，本文選擇數(shù)額最大一筆貸款所對應(yīng)的利率值作為利率的代理變量(劉西川等，2014)[14]75-91。而對于沒有發(fā)生貸款的農(nóng)戶則采用預(yù)期貸款利率作為代理變量。本文假定利率與其他商品的價格具有同樣的特征，當利率升高，農(nóng)戶對正規(guī)信貸可能產(chǎn)生需求抑制，因此利率對需求型正規(guī)信貸約束具有正向作用。而對于金融機構(gòu)而言，盡管我國已逐步實現(xiàn)利率市場化，但國家對農(nóng)村地區(qū)貸款利率的管制仍然較嚴格，利率上限的設(shè)置導(dǎo)致了金融市場供給與需求的非均衡狀態(tài)，金融機構(gòu)對于農(nóng)戶貸款風(fēng)險的考量主要是違約風(fēng)險，因此本文沒有將利率這一變量加入供給型信貸約束模型中。

2.家庭基本特征。借鑒已有研究成果對農(nóng)戶家庭基本特征變量的選取，本文主要采用農(nóng)戶收入、農(nóng)戶家庭人口數(shù)、戶主文化程度、個人身體狀況以及可抵押品價值來衡量農(nóng)戶家庭基本特征。①農(nóng)戶收入。包括工資性收入和工農(nóng)商業(yè)收入，一般認為，工資性收入與工農(nóng)商業(yè)收入是中國農(nóng)戶家庭的主要收入來源，代表了農(nóng)戶家庭的經(jīng)營能力與經(jīng)濟實力；②家庭人口數(shù)。家庭人口數(shù)對兩類信貸約束的影響不確定，人口數(shù)多的農(nóng)戶家庭意味著消費性支出、婚喪嫁娶支出等水平高，但家庭人口數(shù)多同時也表明勞動力數(shù)量大、收入來源廣；③戶主文化程度。戶主文化程度可能顯著影響農(nóng)戶信貸約束程度，戶主受教育程度越高，其金融意識可能越強，同時金融知識儲備量也越高，對申貸過程更加了解；④個人身體狀況。個人身體狀況對兩類正規(guī)信貸約束的影響可能為負，個人身體狀況越好其生產(chǎn)經(jīng)營能力越強，因此還貸能力越強；⑤可抵押品價值。由于土地制度的不完善，農(nóng)戶可抵押品主要包括房屋、車輛、農(nóng)器具等，本文認為可抵押品價值可以顯著降低農(nóng)戶受到的供給型信貸約束。

3.家庭生產(chǎn)經(jīng)營性特征。本文主要采用家庭耕地面積、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總成本、是否從事工商業(yè)生產(chǎn)這三個指標來衡量家庭生產(chǎn)經(jīng)營性特征。①家庭耕地面積。家庭耕地面積對兩類正規(guī)信貸約束影響不確定，農(nóng)戶家庭耕地面積在某種程度上反映了農(nóng)戶家庭生產(chǎn)經(jīng)營規(guī)模，其經(jīng)營土地的方式分為自給小農(nóng)業(yè)和發(fā)展設(shè)施農(nóng)業(yè)(羅劍朝，2012)[15]18-24，因此農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投入的規(guī)模有巨大差異而無法確定其影響方向；②農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總成本。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總成本對需求與供給型正規(guī)信貸約束的影響也需要后續(xù)的實證檢驗，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總成本大的農(nóng)戶家庭意味著其生產(chǎn)經(jīng)營規(guī)模大，還貸來源可靠，但同時也意味著其經(jīng)營風(fēng)險較大,需要大量的資本投入以保證其正常盈利；③是否從事工商業(yè)生產(chǎn)。是否從事工商業(yè)生產(chǎn)對供給型正規(guī)信貸約束的影響可能為負，從事工商業(yè)生產(chǎn)的農(nóng)戶家庭可能具有更大的資金儲備以及相關(guān)技能，且工商業(yè)生產(chǎn)相對于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)對自然的依賴性更小，收益率更加穩(wěn)定。

4.社會網(wǎng)絡(luò)。本文采用是否是黨員以及家族姓氏是否是大姓來衡量農(nóng)戶的社會網(wǎng)絡(luò)關(guān)系。研究表明，社會網(wǎng)絡(luò)是衡量農(nóng)戶平衡現(xiàn)金流的重要手段，同時也體現(xiàn)了農(nóng)戶在村莊中的地位，因此社會網(wǎng)絡(luò)可能顯著影響需求型信貸約束與供給型信貸約束。

5.農(nóng)戶金融意識。本文選用農(nóng)戶風(fēng)險偏好來衡量農(nóng)戶金融意識，正規(guī)金融機構(gòu)對于如風(fēng)險偏好之類的定性指標的考察較為主觀，其對兩類信貸約束的影響有待考證。

6.當?shù)匦庞铆h(huán)境。本文采用當?shù)刂伟睬闆r作為代理變量衡量當?shù)匦庞铆h(huán)境，研究表明，治安較好的農(nóng)村地區(qū)其農(nóng)村基層組織控制能力更強，農(nóng)戶金融意識、法律意識更強，同時其金融生態(tài)環(huán)境更好，有利于金融機構(gòu)在當?shù)亻_展業(yè)務(wù)并且提供金融服務(wù)，因此當?shù)匦庞铆h(huán)境對兩類信貸約束的影響可能為負。

表3 主要變量描述性統(tǒng)計

(三)計量模型

對于需求型信貸約束的分析，本文采用二元選擇模型Probit模型來考察其影響因素，具體形式如下：

(1)

demand=βX+E

(2)

式中demand=1表示農(nóng)戶受到需求型信貸約束；X包括貸款利率與農(nóng)戶特征變量，即家庭人口數(shù)、戶主文化程度、個人身體狀況、收入、耕地面積、可抵押品價值、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營成本、是否從事工商業(yè)生產(chǎn)、是否為黨員、是否是大姓、投資風(fēng)險態(tài)度及本地社會治安情況；E為誤差項。

對于供給型信貸約束模型，本文采用Heckman兩階段法解決樣本選擇問題，同時對供給型信貸約束影響因素以及額度進行分析。具體步驟如下：第一步，利用有需求的農(nóng)戶樣本中的觀察值分析正規(guī)供給型信貸約束的影響因素；第二步分析貸款規(guī)模的影響因素。供給型信貸約束的概率方程如下：

loan=βX2+Ei

(3)

prob(loan=1)=φ(βX2)

(4)

prob(loan=0)=1-φ(βX2)

(5)

其中，Prob(loan=1)為農(nóng)戶受到正規(guī)供給型信貸約束的概率；X2表示相關(guān)的解釋變量，包括家庭人口數(shù)、戶主文化程度、個人身體狀況、收入、耕地面積、可抵押品價值、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營成本、是否從事工商業(yè)生產(chǎn)、是否為黨員、是否是大姓、投資風(fēng)險態(tài)度及本地社會治安情況；Ei為誤差項。在此基礎(chǔ)上建立貸款額度回歸方程：

amount=αX1+Ui

(6)

其中amount為農(nóng)戶正規(guī)信貸額度；X1為相應(yīng)解釋變量，即收入、耕地面積、可抵押品價值、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營成本、是否從事工商業(yè)生產(chǎn)、是否為黨員、是否是大姓、投資風(fēng)險態(tài)度及本地社會治安情況;Ui為回歸方程的誤差項。

五、實證結(jié)果分析

本文基于二元Probit模型與Heckman兩階段模型，運用Stata13.0統(tǒng)計軟件從需求型信貸約束(模型一)與供給型信貸約束(模型二)兩個維度分別分析其影響因素，比較了單方程Probit模型與Heckman兩階段模型的估計結(jié)果，如表4所示：

表4 正規(guī)信貸約束的Probit估計與Heckman估計結(jié)果

注：***、**、*分別代表1%、5%和10%的顯著性水平。

首先，基于Probit模型與Heckman概率方程的估計結(jié)果可以得出以下結(jié)論：

1.利率在需求型信貸約束模型中1%的顯著水平下通過檢驗，且符號為正，這意味著利率水平越高，農(nóng)戶受到需求型信貸約束的程度越大。這與大部分學(xué)者所得出的結(jié)論以及前文假設(shè)一致。利率作為金融市場中平衡需求與供給的杠桿發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。隨著利率市場化進程的加快，各個農(nóng)村金融機構(gòu)提供的貸款利率呈現(xiàn)差異性，利率是農(nóng)戶考量成本與預(yù)期收益比重的重要因素。

2.在家庭基本特征方面，家庭人口數(shù)對農(nóng)戶需求型信貸約束的影響為正，對供給型信貸約束的影響為負。家庭人口數(shù)越多意味著農(nóng)戶家庭勞動力數(shù)量大、還款來源有保障，因而有利于其從正規(guī)金融機構(gòu)獲得貸款；戶主文化程度在供給型信貸約束模型中10%的顯著水平下通過檢驗，戶主文化程度越高其獲取金融信息的途徑與方式越廣，能更好地參與農(nóng)村金融市場，因此受到較弱的供給型信貸約束；戶主身體狀況在兩個模型中都通過顯著性檢驗，戶主身體狀況越好其受到的信貸約束程度更弱。

3.從家庭生產(chǎn)經(jīng)營性特征來看，家庭耕地面積與是否從事工商業(yè)生產(chǎn)對需求型信貸約束的影響沒有通過顯著性檢驗，而顯著影響供給型信貸約束，抵押品越多以及償債能力越強都能使農(nóng)戶更容易獲得貸款。而農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總成本與可抵押品價值沒有通過顯著性檢驗，意味著農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總成本不是影響農(nóng)戶正規(guī)信貸可得性的主要因素，且金融機構(gòu)對于農(nóng)戶的貸款多為信用貸款。而從需求者的角度來看，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本與可抵押品價值越高，農(nóng)戶越傾向于向金融機構(gòu)申請貸款。

4.對于農(nóng)戶社會網(wǎng)絡(luò)而言，中共黨員這一政治身份不僅能夠提高正規(guī)金融機構(gòu)的信任度從而獲得貸款，而且能增強農(nóng)戶的貸款意識。而是否是大姓在兩個模型中均沒有通過顯著性檢驗，這是因為全國各地村落分布狀況不均衡，分布密度不統(tǒng)一，因而是否是大姓對信貸約束影響不大。

5.農(nóng)戶風(fēng)險偏好與兩類信貸約束均呈負相關(guān)關(guān)系，這可以解釋為越厭惡風(fēng)險的人通過貸款來擴大生產(chǎn)經(jīng)營的需求越小，且正規(guī)金融機構(gòu)的逐利性導(dǎo)致其更偏愛風(fēng)險偏好大的農(nóng)戶。當?shù)匦庞铆h(huán)境在1%的顯著水平下通過假設(shè)檢驗，當?shù)匦庞铆h(huán)境越好，經(jīng)濟水平越發(fā)達，農(nóng)戶受到需求型與供給型信貸約束的幾率越小。

其次，對于貸款額度的影響因素，通過規(guī)模方程的分析可以得知，作為影響正規(guī)信貸可得性最重要因素之一的農(nóng)戶家庭收入這一指標同樣也正向影響貸款額度，收入越高的農(nóng)戶從正規(guī)金融機構(gòu)獲得貸款的額度也越高。與此同時，是否從事工商業(yè)生產(chǎn)、是否是黨員以及農(nóng)戶風(fēng)險偏好對貸款額度的影響與對供給型信貸約束的影響一致。而農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本與可抵押品價值正向影響農(nóng)戶貸款額度，這說明農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本更高的農(nóng)戶其農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營規(guī)模也越大，因此對資金的需求量也更大，且以房產(chǎn)、車輛等資產(chǎn)作為農(nóng)戶主要抵押品的價值成為了金融機構(gòu)對額度的考量標準之一。從Heckman兩階段模型估計結(jié)果中的逆米爾斯比率可以看出，lambda系數(shù)在5%的顯著水平下通過檢驗，這足以說明本文選用Heckman兩階段模型的正確性以及必要性。

六、主要結(jié)論與政策性建議

本文基于中國家庭金融調(diào)查的數(shù)據(jù)，采用Probit模型與Heckman兩階段模型等方法對農(nóng)戶正規(guī)信貸約束的影響因素進行實證分析，主要得出了以下結(jié)論：

第一，利率對農(nóng)戶受到的需求型正規(guī)信貸約束具有顯著的正向影響，利率是農(nóng)戶在申貸過程中權(quán)衡收益的重要指標之一，利率的高低直接決定了農(nóng)戶正規(guī)貸款意愿的強弱。我國農(nóng)村金融市場利率扭曲現(xiàn)象嚴重，農(nóng)村金融機構(gòu)無法對風(fēng)險較大的借款人和項目收取風(fēng)險補貼，也不能根據(jù)地區(qū)間的差異實施差別定價策略。

第二，與大多數(shù)學(xué)者所得出的農(nóng)村地區(qū)信貸約束程度明顯偏高的結(jié)論不同，本文認為農(nóng)戶所受到的信貸約束程度較小，很多農(nóng)戶由于缺乏借貸需求或者從親戚朋友處獲得借款從而對正規(guī)金融市場的需求抑制現(xiàn)象嚴重。同時通過研究發(fā)現(xiàn)，在受到信貸約束的農(nóng)戶中，需求型信貸約束的比例高于供給型信貸約束，農(nóng)戶所受到的信貸約束更多是來源于由于自身認知偏差、需求壓抑以及規(guī)避風(fēng)險而產(chǎn)生的“自我配給”。

第三，富裕農(nóng)戶從正規(guī)金融機構(gòu)獲得貸款的機會高于貧困農(nóng)戶，并且所獲得的貸款額度也更高。貧困農(nóng)戶由其自身或者外界條件的限制，在農(nóng)村金融正規(guī)信貸市場面臨著更嚴重的信貸約束問題，因此出現(xiàn)農(nóng)村地區(qū)農(nóng)戶兩極分化嚴重的現(xiàn)象。同時有研究表明，貧困農(nóng)戶即使獲得了貸款也會由于利率等合約條件的不平等而主動退出信貸市場(劉西川，2014)[14]75-91。貧困農(nóng)戶在正規(guī)金融市場中所受到的差別化待遇無疑成為了制約農(nóng)村金融市場均衡發(fā)展的重要因素之一。

改革開放之后我國貧困人口大幅下降，但貧困人口規(guī)模仍然龐大。立足于前文的實證分析與主要結(jié)論，本文從以下三個方面提出具體的政策性建議：

第一，以政府為主導(dǎo)，由中央銀行牽頭，通過農(nóng)村金融機構(gòu)與村支兩委的合作構(gòu)建信用評級體系來改善貧困戶由于缺乏抵押品、信息不對稱而導(dǎo)致的借款難的境況。通過農(nóng)村金融機構(gòu)與村支兩委對農(nóng)戶進行信用評級構(gòu)建共享的信用體系同時進行公示，并且對征信系統(tǒng)進行動態(tài)管理、及時更新，為貧困戶提供低成本、高效率的信用貸款，貧困戶由此可實現(xiàn)自我發(fā)展同時打破貧困的惡性循環(huán)。

第二，自下而上地培育農(nóng)村金融本土力量。大型商業(yè)銀行進行商業(yè)化改革之后在農(nóng)村地區(qū)逐步撤并網(wǎng)點向城市和大中型企業(yè)靠攏，以農(nóng)村信用社為首的農(nóng)村金融機構(gòu)肩負著完成“三農(nóng)”使命以及尋求自身盈利性的雙重任務(wù)。農(nóng)村金融機構(gòu)應(yīng)為農(nóng)戶提供根植于當?shù)亟鹑谛枨蟮慕鹑诜?wù)，根據(jù)其自身的優(yōu)勢可以擺脫難以量化的信息束縛，甄別借款人的質(zhì)量。同時政府應(yīng)對農(nóng)村金融機構(gòu)實施有差別的監(jiān)管政策和貸款利率，運用財政手段和金融手段相結(jié)合的方式提高扶貧資金的使用效率。

第三，提升農(nóng)戶生產(chǎn)性信貸需求，形成以金融帶動經(jīng)濟、經(jīng)濟促進金融的可持續(xù)發(fā)展模式。培育農(nóng)戶的金融意識、提高農(nóng)戶的信貸需求使貧困農(nóng)戶參與金融正規(guī)信貸市場以享受金融服務(wù)，并且通過將當?shù)禺a(chǎn)業(yè)與農(nóng)戶對接來提高貧困戶的自我發(fā)展能力。通過金融支持帶動當?shù)亟?jīng)濟發(fā)展，而經(jīng)濟發(fā)展同時又可以促進金融以實現(xiàn)良性循環(huán)。

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責(zé)任編輯：廖文婷

Loan Rate, Rural Households’ Characteristics and Formal Credit Constraints

TAN Yan-zhi，PENG Qian-rui

(BusinessSchool,XiangtanUniversity,Xiangtan,Hunan411105，China)

This paper uses the data of CHFS, Probit model and Heckman two stage model to analyze the influence factors of rural households’ demand formal credit constraints and supply formal credit constraints.Study founds that: first, loan rates significantly affect rural households’ demand formal credit constraints, the level of loan rate directly determines the level of the rural households’ willingness to loans.Second, rural households are subject to the weak degree of credit constraints and the demand suppression phenomenon is serious.Third, the higher the income of rural househoulds, the greater the amount of formal loans.The loan from the regular financial institutions for rich households is a larger proportion of the rural credit.Finally, different rural households’ characteristics such as income，the collateral assets，the political landscape and so on have different effects on the demand and supply formal credit constraints.

demand formal credit constraints；supply formal credit constraints; household characteristics; loan rate

2016-05-14

譚燕芝(1962—)，女，湖南株洲人，博士，湘潭大學(xué)商學(xué)院教授。

國家自科基金項目“金融排斥背景下信用環(huán)境與中國農(nóng)村商業(yè)銀行可持續(xù)發(fā)展研究——基于湖南省的實地調(diào)研數(shù)據(jù)”(項目編號：71273220)；教育部人文社會科學(xué)一般項目“政府行為、信用環(huán)境與銀行績效：基于瀏陽農(nóng)商行農(nóng)戶信用放款的實證研究”(項目編號：12YJA790121)；湘潭大學(xué)2016年研究生暑期社會實踐調(diào)研重點項目“普惠金融視角下農(nóng)戶多維貧困測度與脫貧研究”。

F832.43

A

1001-5981(2016)06-0056-06