新型農業(yè)經營主體信貸供給影響因素研究

□羅蓉曦，段 勝

（四川省農村信用社聯(lián)合社，四川 成都 610041）

1 文獻綜述

自從2013 年中央一號文件提出“新型生產經營主體”這一概念以來，培育和壯大新型農業(yè)經營主體連續(xù)9 年成為中央“三農”領域的重點工作之一。以家庭農場、農民專業(yè)合作社為代表的各類新型農業(yè)經營主體逐步成為全面推進鄉(xiāng)村振興、加快農業(yè)農村現(xiàn)代化的重要力量。進一步提升金融服務新型農業(yè)經營主體質效，對促進農業(yè)高質高效、農民富裕富足具有重要意義。

黃祖輝和俞寧（2010）[1]認為，受抵質押物欠缺、監(jiān)督機制尚不健全等因素影響，新型農業(yè)經營主體面臨底子薄、負擔重、投入多、授信少、用款急、融資慢等突出矛盾。

江維國和李立清（2015）[2]認為，需加快專屬金融產品服務創(chuàng)新，持續(xù)提升金融服務的可得性與便利度，擴大覆蓋面。

郭慶海（2013）[3]認為，與新型農業(yè)經營主體快速發(fā)展的實踐相比，在理論研究方面，前期文獻主要考察了土地、勞動力和資本三大要素對新型農業(yè)經營主體發(fā)展的影響。

王吉鵬等（2018）[4]初步探討了新型農業(yè)經營主體融資困境形成的原因及化解路徑，但尚未形成系統(tǒng)的研究和解決方案。

基于S 省農村金融機構N 銀行2018—2020 年發(fā)放新型農業(yè)經營主體貸款數(shù)據(jù)，文章實證分析了新型農業(yè)經營主體信貸供給的影響因素，希望為提升金融支持新型農業(yè)經營主體發(fā)展效果提供參考。

2 研究假設和實證設計

2.1 理論分析和研究假設

農村金融機構業(yè)務規(guī)模越大，承載金融服務的能力越強。一方面，較好的資源稟賦和業(yè)務能力允許其向新型農業(yè)經營主體提供更多的信貸支持。另一方面，做大做強的發(fā)展意識、靈活敏銳的客群分析、響應政策的市場研判可促使其匹配更多資源，支持新型農業(yè)經營主體發(fā)展壯大。良好的線下渠道建設對新型農業(yè)經營主體獲取更多的信貸支持具有促進作用，有利于擴大新型農業(yè)經營主體信貸的總體規(guī)模。綜合上述分析，文章提出研究假設。

假設1：信貸規(guī)模越大、線下服務網(wǎng)點越多，新型農業(yè)經營主體獲得的信貸支持越強。

研究假設1 檢驗了網(wǎng)點數(shù)量、信貸規(guī)模對新型農業(yè)經營主體貸款規(guī)模的影響，問題在于何種情況下這一影響會得到加強或減弱。在經濟發(fā)展較好的地區(qū)，整體市場化程度較高、交易活動便捷頻繁、市場深度廣度較大。在活躍的市場環(huán)境中，線下物理網(wǎng)點能更好地發(fā)揮服務客戶的作用，業(yè)務規(guī)模較大的農村金融機構能充分發(fā)揮規(guī)模優(yōu)勢，為新型農業(yè)經營主體提供更多的信貸支持。

假設2：相比于經濟發(fā)展較弱的地區(qū)，網(wǎng)點數(shù)量和信貸規(guī)模對新型農業(yè)經營主體信貸支持的正向影響在經濟發(fā)展較好的地區(qū)更明顯。

近年來，N 銀行著力升級打造農村金融綜合服務站，為廣大農村地區(qū)的客戶提供賬戶查詢、小額取現(xiàn)、貸款放還款、水電氣和通訊費繳費等金融業(yè)務代辦服務，以及電子商務、金融知識宣傳和便民政務服務，是N 銀行全面實現(xiàn)“日常金融不出戶、基礎金融不出村、綜合金融不出鄉(xiāng)（鎮(zhèn)）”普惠金融目標的重要保障。截至2021 年6 月末，N 銀行在S 省建成農村金融綜合服務站11 075 個，三州地區(qū)金融空白行政村覆蓋率達到78.01%，其他區(qū)域達到95.36%。農村金融綜合服務站作為線下物理網(wǎng)點的延伸拓展和有益補充，為物理網(wǎng)點輸送引流了更多客戶群體，強化了物理網(wǎng)點觸達客戶、服務客戶的功能，有利于進一步發(fā)揮物理網(wǎng)點為新型農業(yè)經營主體提供信貸服務的作用。

假設3：相比于農村金融綜合服務站較少的地區(qū)，網(wǎng)點數(shù)量對新型農業(yè)經營主體信貸支持的正向影響在農村金融綜合服務站較多的地區(qū)更明顯。

2.2 實證設計

2.2.1 樣本選取

文章以2018—2020 年N 銀行96 家分支機構為研究對象。在剔除新型農業(yè)經營主體信貸數(shù)據(jù)缺失的樣本后，得到機構—年度觀測值共288 個。

2.2.2 模型設計與變量定義

構建如下多元線性回歸模型，采用最小二乘法檢驗研究假設，具體如下。

模型（1）中，被解釋變量lnNewTypeLoan為新型農業(yè)經營主體貸款余額加1 后取自然對數(shù)，解釋變量lnLoan為各項貸款余額取自然對數(shù)。文章考慮了年度的固定效應，以控制新型農業(yè)經營主體貸款在時間維度上的差異。為使回歸結果更加穩(wěn)健，對標準誤采用懷特異方差修正。

2.2.3 描述性統(tǒng)計

主要變量的描述性統(tǒng)計，如表1 所示。NewTypeNum的均值為1 528.83，標準差為5 485.74，表明2018—2020 年N 銀行每家分支機構年平均為1 528.83 個新型農業(yè)經營主體發(fā)放了貸款，且信貸支持新型農業(yè)經營主體的數(shù)量差異較大。NewTypeLoan均值為3.33，表明每家分支機構新型農業(yè)經營主體貸款余額平均為3.33 億元。其余變量的描述性統(tǒng)計顯示，2018—2020 年N 銀行每家分支機構各項貸款余額平均為70.99 億元，平均有50.66 個網(wǎng)點，所在縣（市、區(qū)）生產總值平均為294.52 億元。

表1 描述性統(tǒng)計

3 實證結果分析

表2 列示了新型農業(yè)經營主體貸款金額影響因素的回歸結果。列（1）結果顯示，lnLoan、lnBranch的回歸系數(shù)在1%的水平上顯著為正，表明各項貸款規(guī)模越大網(wǎng)點數(shù)量越多，新型農業(yè)經營主體貸款金額越高，回歸結果支持了研究假設1，即信貸規(guī)模越大，線下服務網(wǎng)點越多，新型農業(yè)經營主體獲得的信貸支持越強。年度固定效應方面，YrDum_2019 和YrDum_2020的回歸系數(shù)在1%的水平上顯著為正，且YrDum_2020的回歸系數(shù)較大，表明2018—2020 年新型農業(yè)經營主體貸款規(guī)模逐年上升。

表2 列（1）的結果表明，更多的網(wǎng)點數(shù)量、更大的信貸規(guī)模有利于新型農業(yè)經營主體獲得更多的信貸支持。問題是在什么情況下這一促進作用會得到加強或減弱。

表2 列（2）和列（3）結果顯示，信貸規(guī)模、網(wǎng)點數(shù)量與新型農業(yè)經營主體貸款的正相關關系在經濟發(fā)展較好和較差的地區(qū)均顯著存在（lnLoan、lnBranch的回歸系數(shù)分別在5%和1%的水平上顯著為正）。經濟發(fā)展較好樣本組（HighGDP=1）的lnLoan、lnBranch回歸系數(shù)（0.312、0.422）比經濟發(fā)展較差樣本組（HighGDP=0）的（0.157、0.306）更大，鄒檢驗（Chow test）的檢驗值為3.45，p值為0.005，表明經濟水平發(fā)展較好和較差兩組數(shù)據(jù)的線性回歸系數(shù)顯著不同，即相比于經濟發(fā)展較弱的地區(qū)，網(wǎng)點數(shù)量和信貸規(guī)模對新型農業(yè)經營主體信貸支持的正向影響在經濟發(fā)展較好的地區(qū)更明顯。

表2 列（4）和列（5）結果顯示，網(wǎng)點數(shù)量與新型農業(yè)經營主體貸款的正相關關系在農村金融綜合服務站較多和較少地區(qū)顯著存在（lnLoan、lnBranch的回歸系數(shù)在1%的水平上顯著為正）。農村金融綜合服務站較多樣本組（Station=1）的lnBranch回歸系數(shù)（0.922）比農村金融綜合服務站較少樣本組（Station=0）的（0.366）更大，表明相比農村金融綜合服務站較少的地區(qū)，網(wǎng)點數(shù)量對新型農業(yè)經營主體信貸支持的正向影響在農村金融綜合服務站較多的地區(qū)更明顯。

表2 新型農業(yè)經營主體貸款影響因素回歸分析

4 研究結論

文章選用2018—2020 年N 銀行96 家分支機構作為樣本，研究發(fā)現(xiàn)，較多的網(wǎng)點數(shù)量、較大的信貸規(guī)模有利于新型農業(yè)經營主體獲得更多的信貸支持。網(wǎng)點數(shù)量和信貸規(guī)模對新型農業(yè)經營主體信貸支持的正向影響在地區(qū)生產總值較高的樣本中更明顯，表明在經濟發(fā)展較好的地區(qū)，線下服務渠道和機構規(guī)模優(yōu)勢對新型農業(yè)經營主體信貸投放的促進作用更強。網(wǎng)點數(shù)量與新型農業(yè)經營主體貸款的正相關關系在農村金融綜合服務站更多的樣本中更顯著，表明作為金融助力鄉(xiāng)村振興在村級的重要支撐點，農村金融綜合服務站延長了物理網(wǎng)點的服務半徑，有利于進一步強化線下服務渠道作用，提升對新型農業(yè)經營主體的信貸支持。