三农问题研究

信贷获得、信贷约束与农户收入效应 ——基于PSM方法的分析

李志阳 刘振中

摘要 利用中国人民银行的农户调查数据，通过倾向评分匹配法定量分析了农户信贷获得与信贷约束对农户的收入效应。结果表明：户主受教育程度越高，其受到信贷约束的可能性就越小；农户所在村离金融机构的距离与信贷约束呈正向影响，即越偏远地方的农户越有可能受到信贷约束；信贷供给有效地促进农户收入的增加，其中借贷对人均农业收入的影响明显大于家庭人均收入；农户信贷约束对农民福利造成较大的损失，受信贷约束农户的收入损失程度大于全体农户，且人均收入损失也大于人均农业收入损失；信贷供给对农户收入正向影响程度小于受信贷约束对农户收入负向影响程度，说明随着信贷约束程度的不断缓解，其对农户收入增长的效用将逐步减弱。

关键词 信贷获得；信贷约束；收入效应；倾向评分匹配

一、引言

实施乡村振兴战略，是新时代“三农”工作的总抓手，关乎着我国小康社会和社会主义现代化国家的全面建成。作为实施乡村振兴的重要内容和全面建成小康社会的硬性指标，“增加农民收入，到2020年农民人均收入比2010年翻一番”被列为2019年中央一号文件五大主要任务之一。农民收入增长既是其共享改革开放红利的具体表现，也是社会经济发展的根本要义。农户收入增长离不开金融信贷的支持。长期来，因缺乏合格抵押物及受信息不对称影响，信贷向农户传导的路径长期不畅。信贷获得(access to credit)及信贷约束(credit constraints)对农户收入的作用机制及影响程度成为了国内外相关学者关注的重点。

各国学者对于乡村旅游的起源地是在欧洲四国(英国、法国、西班牙、意大利)，还是法国或英国之间有不同争论[2]，法国较早出现乡村住宿、农家生活体验、休闲接待等旅游活动，大多数学者都认同法国是乡村旅游的起源地与成熟地[3]332-342。关于乡村旅游的概念，学界目前仍未取得一致结论，但乡村旅游具备两个基本特征：一是当地农民参与乡村旅游的发展；二是利用乡村基础设施和遗产资源作为住宿设施和景点[4]，即具有“乡村性”，这一说法是被普遍接受的。

有学者认为农户的信贷需求很低而且信贷在促进农业发展方面起的作用有限(Kochar,1997[注] Kochar, A.. “An Empirical Investigation of Rationing Constraints in Rural Credit Markets in India”. Journal of Development Economics 532；1997,p.339 - 371 .)，但该结论得出很可能是因为其样本数据来自于生产力比较发达的地区(Swain,2002[注] Ranjula Bali Swain,.“Credit Rationing in Rural India,” Journal of Economic Development ,Vol.27, 2002,p.1-20)。目前大多数的学者还是认为获得信贷能够满足农户维持或扩大生产所需的资金，可以有效地提高农户收入和福利水平。Binswanger等(1995)[注] Binswanger, Hans and Khandker, S.R., “ The impact of formal finance on the rural economy of India ”, Journal of Development Studies , Vol. 32 No. 2, 1995 ,pp. 234-262.利用印度的农户数据估计了正规金融渠道贷款的经济效果，发现这些借贷显著提高了农户的劳动生产率和收入水平。Pitt和Khandker(1998)[注] Pitt,Mark M.,Khandker, Shahidur R.“The Impact of Group-Based Credit Programs on Poor Households in Bangladesh: Does the Gender of Participants Matter?” Journal of Political Economy ,1998.对孟加拉几个正式金融形式信贷项目的经济效果和福利影响进行了估计，结果表明借贷对许多农户的产出具有决定性影响，显著改善了当地贫困农户的福利。通常，信贷获得对农户家庭福利的影响有两个渠道(Diagne etal 2000[注] Diagne, Aliou，etal.,“Empirical measurements of households’ access to credit and credit constraints in developing countries”,Fcnd Discussion Papers ,2000.)。第一种渠道是获得信贷能够缓解农户的资金约束。农业投入消费主要是发生在农作物种植过程中，而回报却发生在农作物收获以后。因此，对于储蓄水平低的农户而言，信贷能够使其获得必需的生产资金并能降低资金密集型财产的机会成本，从而使农户更可能采用节约劳动力的技术并提高农户的劳动生产率(Zeller etal,1998[注] Zeller, M., A. Diagne, et al.“Market access by smallholder farmers in Malawi: implications for technology adoption, agricultural productivity and crop income.” Agricultural Economics , 1998,p. 219-229.)。第二个渠道是获得信贷能提高农户的风险承受能力并改变其应对风险的策略，进而影响其福利效果。借贷为农户提供平滑消费曲线所需要的资金而不会导致收入水平的下降，农户可能愿意接受新的而富有风险的技术(Eswaran etal,1990[注] Eswaran, M., and Kotwal, A. “The Implications of Credit Constraints for Risk Behaviour in Less Developed Economies” .Oxford Economic Papers 42 (2), 1990,p. 473.)。国外大量的实证研究还发现信贷约束会降低农户面临风险时平滑消费的能力(Udry, 1991[注] Udry, C. Credit Markets in Northern Nigeria: Credit as Insurance in a Rural Economy. World Bank Economic Review 4(3), 1991: 251-69.)，使农户减少对子女健康、教育投资和农业生产投入(Foster, 1995[注] Foster, A. D. Prices, “Credit Markets and Child Growth in Low Income Rural Areas”. The Economic Journal , 1995: 551-70.)，不利于农户财富积累及贫困缓解。

大量证据表明，我国农户的资金需求受到了较强的约束，农村金融供给与农户资金需求处于一个非均衡状态。关于中国农村金融市场中存在的资金供给不足和信贷约束现象，国内学者有三种观点。一是中国农村金融的信贷约束是一种供给型约束，主要的原因是农村正规金融机构提供给农户的贷款资金不足；二是供给型约束与需求型约束共存。即农村金融机构资金供给有限，而农户对正规渠道资金需求也不足；三是农村金融的信贷约束主要表现为供给型约束，而需求型约束只是从属现象。农村金融市场上存在着供给型约束成为学者的共识。国内分析农户借贷行为的文献较多，但研究农户借贷福利效果的文献相对较少。朱喜、李子奈(2006)[注] 朱喜、李子奈：《我国农村正式金融机构对农户的信贷配给——一个联立离散选择模型的实证分析》，《数量经济技术经济研究》2006年3期。 研究发现借贷从整体上显著促进了农户经营收入的增加，但对不同收入层次的农户的产出影响具有明显的异质性；借款对最贫困和最富有的农户的收入作用不明显，但是显著促进了中低收入农户产出的增加。李锐、朱喜(2007)[注] 李锐、朱喜：《农户金融抑制及其福利损失的计量分析》，《经济研究》2007年第2期。 运用双变量probit模型和Match模型，采用3000个农户数据，衡量了农户受金融抑制的程度及其福利损失的大小。石成华等(2007)[注] 石成华、赵记涛：《农村信贷与农户收入关系的实证分析》，《安徽农业科学》2007年第7期。 建立了我国农村信贷和农户收入变动的模型，研究发现：农村金融机构对农户的“惜贷行为”、贷款增加有助于增加农民收入、农民收入的提高将使他们更容易从农村金融机构获得贷款，证实了农户存在信贷约束。李长生等(2015)[注] 李长生、张文棋：《信贷约束对农户收入的影响—基于分位数回归的分析》，《农业技术经济》2015年第8期。 利用分位数回归分析了信贷约束对农户收入的影响。张兵等(2018)[注] 张兵、金颖：《信贷约束对农户福利的影响—基于江苏1202户农村家庭的调查》，《江苏农业科学》2018年第7期。 基于农村微观调研数据，从正规生产性信贷约束和非正规消费性信贷约束对农户福利的影响。

通常，学者分析信贷获得、信贷约束对农民收入的影响程度有两条思路。其一是采用计量回归的方法来分析信贷约束程度对农民收入的影响大小，通过OLS回归估计二元变量的系数，进而估量出因果效应。该方法可能存在选择性偏差，进而低估对农户的收入效应，其二是通过对农民收入的其他影响因素进行固定，分析农户受信贷约束与农民收入间的关系，但该方法所需条件较为严苛且无法识别其两者间的相互影响。因此，本文拟将农户的福利效应视为“公共项目(信贷发放)”政策实施的结果，即评估农村金融机构发放的农户信贷对农户收入的影响看成是对一个“公共项目”实施效果的评估，并采用PSM(倾向评分匹配法)直接量化信贷获得、信贷约束分别对农户的福利效应，即信贷获得、信贷约束对农户的平均收入以及农业收入的影响，从而有效避免参数方法所要求严格的假设条件，具有一定现实意义。

二、研究方法及变量选择

顾名思义，信贷获得即农户是否已获得信贷支持。而信贷约束的衡量则需利用农户参与信贷市场的信息来进行判断。Feder最早采用“在目前的利率水平下，是否愿意申请更多的贷款”这一定性问题来判断是否存在信贷约束。Zeller(1994)[注] Zeller，M.(1994).Determinants of Credits Rationing： A study of informal lenders and Formal credit groups in Madagascar. World Development 22 (12)：1895-1907进一步细化了衡量信贷约束的具体问题，将农户分为三类：一是完全约束，即因缺乏足够抵押物、交易成本过高或畏惧风险，农户贷款申请被完全拒绝。二是部分约束，即贷款申请金额只获得部分满足。三是未受到约束，包括贷款申请金额完全获得满足的借贷者或未申请贷款者。在衡量农户信贷约束时，本文也遵循了此思路，但考虑到数据未能识别出已获得信贷的农户是否部分满足信贷需求，可能会低估农户信贷约束的水平。

(一)农户福利效应的衡量方法

农户能否从正规信贷渠道获得贷款是其“自选择”的结果，而非随机的。影响农户信贷获得的禀赋特征，同时还影响其收入水平。在实践研究中，即便发现农户信贷获得与农户收入正相关，也无法识别两者互为因果。倾向评分匹配法则有效地规避了该问题。

1.倾向评分匹配法

本文的数据来源于中国人民银行的农户借贷情况问卷调查。该专项调查内容主要包括三个方面：样本农户所在村的基本情况、样本农户的基本情况(包括农户的家庭特征、经营活动、收支水平等)、样本农户的借贷情况(包括样本资金借入情况、借出情况等)。(见表1)本文利用数据包括了东中西地区三省份6000个样本：江苏调查了34个样本县，200个样本村，共2000户样本数；湖南调查了20个样本县， 200个样本村，共2000户样本数；宁夏调查了21个样本县，200个样本村，共2000户样本数。剔除6份无效样本后，实际有效样本数为5994。用于倾向评分估计的特征变量有：农户家庭规模、户主年龄、农户最高受教育程度、农户经营土地面积、农户所在村离金融机构的距离、农户的储蓄水平、农户是否被农村信用社评级并授信、农户所在村是否有正规金融机构业务网点、是否向除正规金融机构以外其他渠道借过款、所在省等。

诗的字里行间清晰地表明，乡愁在诗人的不同人生阶段是具有不同涵义的，分别体现在诗的4小节中：诗人对辛劳母亲的绵绵牵挂（第1节）、诗人对新婚妻子的深深思念（第2节）、诗人对已逝母亲的无限哀思（第3节）以及诗人对祖国统一的无比向往（第4节）。而这4层不同的涵义又是通过诗中所使用的邮票、船票、坟墓和海峡这4个不同的喻体来传递的，如图1所示。

通过利用倾向评分匹配方法，将农村正规信贷从影响农户收入的其他社会经济因素中分离出来，以考察是否获得信贷和信贷配给对农户收入变化的效应及其稳健性。对此需构建一个反事实分析框架：对于获得公共项目政策(treatment)或未获得公共项目政策(untreatment)的农户而言，都只有一个产出(out)。这种“公共项目政策”可以是获得正规信贷，也可以是受到正规信贷约束。对于农户i都面临着两种潜在产出，即Yi(o)为未受到信贷约束的产出，Yi(1) 为受到信贷约束时的产出。信贷约束对农户i的平均处理效应(ATE)可以表示为：

行政诉讼立法虽在发展，但司法实践却仍趋于保守，既不敢越过政策文件直接作出社会救助给付，也不敢对政策文件进行司法审查，这导致了社会救助权在诉讼法层面依旧难以摆脱其政策意味浓重的特点。在其背后，大抵是社会救助与民生问题、群众情绪，乃至社会稳定等因素紧密相关，而对于这些“敏感”纠纷，法院总体呈现保守性的态势。[17]

式中，P是样本中观察到农户受到信贷约束(T=1)的概率，Y₁表示农户受到信贷约束的效应，Y₀表示农户未受到信贷约束的效应。而上式表示整个样本的的技术效应为受信贷约束的农户和未受信贷约束的平均处理效应的平均加权。事实上，因无法观察到E (Y ₁|T =0)和E (Y ₀|T =1)。因此在不考虑未受信贷约束的农户情况下，考察受信贷约束农户的平均处理效应(ATT)，可构造一个反事实的结果E(Y₀|T=1)。从而受信贷约束的平均处理效应(ATT)可以表示为

2.匹配策略与估计步骤

通过比较两组收入水平的平均差异得到受信贷约束农户的平均处理效应(ATT)的倾向评分匹配评估。具体公式如下：

近年来，倾向评分匹配法逐渐被经济学界所应用，特别是在发展经济学和劳动经济学领域。国外研究方面，Mendola(2007)[注] Mariapia Mendola.“Agricultural technology adoption and poverty reduction: A propensity-score matching analysis for rural Bangladesh”,food policy , V(32),2007,p.372-393.通过采用倾向评分法评估了农业技术对农户收入(农民收入及贫困缓解)的因果效应，从而衡量了是否采用现代农业技术会提高农民的收入和减少农民跌入贫困线以下的可能性。其结果显示现代农业技术的采用对农民收入的提高具有积极效应，且农业技术在贫困缓解方面的贡献也具有很大的空间。Briggenman等(2009)[注] Briggeman, B. C., C. A. Towe, et al. “Credit Constraints: Their Existence, Determinants, and Implications for U.S. Farm and Nonfarm Sole Proprietorships.” American Journal of Agricultural Economics , 2009,p. 275-289.通过倾向评分法分析了信贷约束对农业和非农业独资经营家庭生产产生的影响，其结果显示对从事农业和非农业的家庭而言，信贷约束都明显地降低了他们的生产水平。李燕凌等(2009)[注] 李燕凌、李立清：《新型农村合作医疗卫生资源利用绩效研究——基于倾向得分匹配法(PSM)的实证分析》，《农业经济问题》2009年第10期。 利用湖南省7个县的1203个农户样本数据，采用倾向评分匹配法，实证分析了新农合制度下的农村卫生资源利用绩效。陈玉萍等(2010)[注] 陈玉萍等：《基于倾向得分匹配法分析农业技术采用对农户收入的影响——以滇西南农户改良陆稻技术采用为例》，《中国农业科学》2010年第17期。 利用滇西山区8县的473个农户调查数据，采用倾向评分匹配的方法，评估了农业技术采用对农民收入的效应。李锐(2006)[注] 李锐：《中国农村金融问题研究——基于微观计量模型的政策分析》，北京：中国财政经济出版社，2006年。 运用Biprobit模型和match模型，分析了农户金融的抑制程度和福利的损失程度。大量的文献为本文利用倾向评分匹配法来衡量借贷对农户收入的效应奠定了坚实基础。

在实施匹配以前，考虑三个匹配策略问题：一是是否替代匹配。替代匹配是为了减少参照组和试验组个体间的倾向评分偏差，采取受试组个体与最临近的参照组个体进行匹配。非替代匹配是指当多个参照个体与试验个体相似，而使用倾向得分不同的参照个体与试验个体匹配。二是与单个试验个体相匹配的参照个体数。一对一匹配能确保两组个体间的倾向得分偏差最小；而一对多匹配则以增加偏差的代价，提高估计的准确性。三是匹配方法的选择，主要是考虑两组间倾向得分的重叠程度。具体匹配步骤：第一步，估算倾向评分。通过一致的调查方式收集并合并代表性样本，建立试验(项目)参与的Probit模型作为可能决定参与试验(项目)的所有变量的函数，并根据Probit回归估计参与的概率值估计出每个参与样本和非参与样本的倾向评分。第二步，估计出试验(项目)干预效果的均值。按照估算的倾向评分值对试验组和对照组进行匹配，使匹配对象的倾向评分值尽可能接近；再根据每组的倾向评分值，计算个体的干预效果及干预效果的平均值。

(二)数据来源及主要变量选择

倾向评分匹配法是Rosenbaum和Rubin首次设计的，其目的在于解决随机试验的模拟问题。该方法主要是针对因伦理或技术等因素而无法实现完全随机试验的情况下，通过尽可能地产生随机分组、控制住可观察变量，从而校正估计中的选择偏倚，实现各对比组间特征变量间可比性。倾向评分匹配法隐含着基本假设：通过对样本进行分组后，试验组与对照组间将不存在不可观察的差异。这要求试验组和对照组倾向评分变化范围保持一致，同时试验组和对照组的倾向评分频数分布保持一致。由于倾向评分匹配法不能匹配不可观察的变量，即便控制了可观察的变量，匹配后仍无法保证完全避免偏倚问题，对样本量提出了要求，即要求大样本；同时对照组在试验过程中呈动态变化状态，这使得其不适合时间跨度较长的研究，短期偏倚小于长期偏倚。采用匹配的方法，一方面能解决选择性偏差的问题，另一方面能估计出ATE(average treatment effects)和ATT(average treatment effects for the treated)。

表 1主要解释变量名称与描述

Figure 21 and Figure 22 are the voltage of the AC(115 V) port in the fault modes. The correctness of logic switching is verified through them.

II.-6:111规定的是所谓的被代理人对虚假代理人所实施之行为的追认及其效果。第1款赋予虚假的被代理人在对其有利之时，追认所为之事的权力；根据第2款，追认自始发生效力，若他人基于此等虚假代理而成就的权利除外。这里再次看到了与《日内瓦公约》(第15条第1款)以及《国际商事合同通则》(第2.2.9[1]条)的相似之处。最后，循着多数欧洲国家在民法典、学说以及司法实践中表现出来的趋势，II.-6:103第3款以及《日内瓦公约》第14条第2款明文规定了表见代理制度，《欧洲合同法原则》(PECL)与《国际商事合同通则》(2.2.5[2])也做出了同样的选择。

表2分别描述了样本农户获得信贷情况分布图和未能获得借贷原因的分布情况。在5994户有效样本中，在生产生活中需要借贷的农户占到46.5%，不需要的农户占53.4%。有1039户农户向正规金融机构申请了贷款，其中有835户的正规信贷申请获得了批准，有258户申请了而未获得。尽管贷款申请的成功率达80.4%，但并不能说明农户的信贷需求得到了充分的满足，因为仍有1633户农户未向正规金融机构申请贷款。其中，未申请贷款的农户中，有39.6%是由于利息及其他成本太高的原因，其次24%是因为担心即使申请也贷不到，担心还不起的农户仅占7.7%。可见，还款能力不是农户没有申请贷款的主要原因，较多的还是担心借贷成本。申请而未获得贷款的254户样本中，有92户是由于没有人缘关系而贷不到，占该样本组的36.2%，有69户是由于没有抵押或担保而没贷到款，占27.2%，而由于太穷而未获得贷款的农户为28户，占11%，印证了农户的还贷能力并不是制约获得信贷的主要原因。

表 2样本农户信贷获得及未获得信贷原因分布情况

三、实证分析

本文通过运用Probit模型，逐步引进农户家庭的基本特征及其他影响因素进行倾向评分估计，检查获得信贷农户和未获得信贷农户，受信贷约束农户和未受信贷约束农户的倾向得分平衡性以及Pseudo R2值。根据满足平衡型要求和Pseudo R2值最大的原则选择变量，列出了Probit模型估计结果。

(一)农户信贷获得与信贷约束的影响因素分析

表3还报告了解释变量对农户信贷约束的影响。家庭规模对农户信贷约束为负向影响，但是不显著。农户年龄对农户信贷约束的可能性为正影响，说明年龄越大其受信贷约束的可能性也越大。户主受教育程度对农户信贷约束具有负向影响，即户主受教育程度越高，其受到信贷约束的可能性就越小。农户经营的土地面积对信贷约束影响为正。这可能是因为在中国现行的土地制度下，农户只具有农地的使用权而非所有权，且农户的人均面积较少，所以正规金融机构一般也未将土地经营面积纳入到衡量是否发放信贷的指标。农户所在村离金融机构的距离与信贷约束呈正向影响，这说明越偏远地方的农户越有可能受到信贷的约束。农户储蓄水平对农户的信贷约束影响为负，即农户储蓄水平越高，其受信贷约束的可能性就越小，这也符合金融机构的意愿。农户所在村是否有正规金融机构网点对农户信贷约束的影响为正。农户是否从其他非正规金融获得信贷对农户信贷约束具有正向影响，但不显著。现实中，正规金融机构对已经从信贷担保公司等其他渠道获得信贷的农户会产生“惜贷”情况。

表 3不同收入倾向得分匹配的 Probit模型估计

在控制了省虚拟变量情况下，表3首先报告了解释变量对农户正规信贷获得的影响程度。农户家庭规模对农户获得正规信贷具有正向影响，说明农户家庭规模越大意味着家庭创收的劳动力就越多，其获得正规信贷的可能性就越大。户主年龄对其获得正规信贷具有负向影响，说明户主年龄越大其获得信贷的可能性越小，这与金融机构实际操作中要求借贷者年龄不得超过规定岁数的逻辑也相符。农户是否获得授信对农户正规信贷的获得产生了正向影响，很显然农户获得信用评级及授予信贷额度的过程也是金融机构对农户的筛选过程。农户所在村是否有正规金融网点对农户获得正规信贷产生正向影响，说明金融网点的设立对农户获得信贷具有积极影响。储蓄水平对农户是否获得信贷具有负向影响，其主要原因是对储蓄水平高的农户而言，其借贷意愿反而较弱。

(二)农户信贷获得与信贷约束的福利效应分析

首先，根据匹配的得分密度选择相应的匹配方法。分别采用了无替换最近邻居法、kernel法、和Caliper(0.01)匹配法进行了匹配，并根据匹配前后农户的得分密度分布判断匹配的质量。从图1中可以发现通过无替换最近邻居法匹配后，获得信贷农户与未获得信贷农户的变量均值的差异最小，匹配效果最好。从图2中可以发现通过无替换最近邻居法匹配后，受信贷约束农户与没有受到信贷约束的农户的变量均值差异最小，匹配效果也最好。Caliper(0.01)匹配法的匹配效果次之，kernel法的匹配效果最差。

图 1匹配前后倾向得分密度分布图(信贷获得对农民收入的效应)

图 2匹配前后倾向得分密度分布图(信贷约束对农民收入的效应)

其次，匹配后，信贷获得与信贷约束对农户的收入效应分析。表4中可以看出，由于获得信贷，所有样本农户的家庭人均收入、人均农业收入分别增加了504.38元、617元，占家庭人均收入、人均农业收入的比重分别为5.299%和28.319%；对获得信贷的样本农户而言，其家庭人均收入、人均农业收入分别增加了715.56元、558.54元，分别占家庭人均收入、人均农业收入的比重为7.517%和25.617%。研究发现，对农户人均农业收入而言，信贷对获得者的处理效应(558.54元)反而小于对总样本农户的处理效应(617.45元)。这里很可能是因为主要收入来源于非农产业的农户相对更有可能从正规渠道获得信贷。对获得信贷的农户而言，其对家庭人均收入的处理效应大于人均农业收入的效应，这视乎也印证了上面的观点。不过影响幅度而言，信贷对人均农业收入的影响(28.32%)比人均收入的影响要大(5.3%)。

表 4信贷获得与信贷约束对农民的收入效应

注：-表示农户信贷约束对农户的收入效应是负的，其中，ATT占比=|ATT/均值|*100；ATE占比=|ATE/均值|*100。

从表4中可以看出，由于信贷约束，所以样本农户平均损失的家庭人均收入、人均农业收入分别为1331元和535.6元，占其家庭人均收入、人均农业收入的21.936%和24.035%。受信贷约束的农户所损失的家庭人均收入、人均农业收入分别为1400.64元和848.4元，占其家庭收入、人均农业收入的23.085%和38.07%。通过对比受信贷约束样本的收入效应(ATT)与总体样本的收入效应(ATE)发现，无论是家庭人均总收入还是人均农业收入，信贷约束所导致受信贷约束农户收入损失程度都大于全体农户，说明信贷约束给农户整体带来了福利的损失。同时，无论是对受信贷约束农户还是全体农户，信贷约束导致家庭人均收入的损失程度均大于家庭人均农业收入，该结论意味着信贷约束给农户潜在非农收入带来的损失高于农业收入，这也说明信贷约束对非农产业收入增长带来的边际效应要高于对农业收入增长的边际效应。

四、主要结论及建议

本文利用中国人民银行的农户调查数据，通过倾向评分匹配法分析农户信贷获得对农户收入的影响，并进一步衡量了信贷约束对农户收入的影响。结果表明：第一，户主受教育程度越高，其受到信贷约束的可能性就越小；第二，农户所在村离金融机构的距离与信贷约束呈正向影响，即越偏远地方的农户越有可能受到信贷约束；第三，信贷供给有效地促进农户收入的增加，其中借贷对人均农业收入的影响明显大于家庭人均收入；第四，无论是家庭人均总收入还是人均农业收入，信贷约束所导致受信贷约束农户的收入损失程度都大于全体农户；第五，无论是对受信贷约束农户还是全体农户，信贷约束导致家庭人均收入的损失程度均大于家庭人均农业收入；第六，信贷供给对农户收入正向影响程度小于受信贷约束对农户收入负向影响程度，说明随着信贷约束程度的不断缓解，其对农户收入增长的效用也将逐步减弱。

例如，学生在学习multiparty这个单词的时候，教师就告诉学生，multi-是一个单词的前缀，表示 “多”的意思，party这个单词学生都认识，因此就可以推出这个单词的意思是“多党的”。

根据以上结论所隐含的政策意义，提出以下建议。第一，提高农民受教育水平，特别要关注贫困地区农民受教育情况。表面上，受教育水平影响着金融信贷的获得或是否受信贷约束；其根源在于受教育水平某种程度反映了农户接受新技术、新理念的能力。第二，深入推进金融供给侧结构性改革，改进“三农”金融服务。金融信贷支持不断下沉至农村最底层。邮储银行、农信社、村镇银行等传统农村金融机构，要将其普惠金融业务不断下沉到村、到户。特别是今年邮储银行被划为六大国有银行之一，可能反映了党中央希望其转变以往农村储蓄资金“抽水机”角色，并在促进信贷资源向农户精准传导过程中发挥出重要作用。同时不断探索、总结、推广互联网金融服务农村经济的成功模式及案例。第三，培养农户信用记录，创新农户抵质押方式。加大农村电子商务推广，培训农户电子商务技能，培养形成农户的电子商务交易信用记录，有利于使其获得互联网金融的信贷支持。进一步完善农村承包土地经营权和农村住房财产权抵押贷款相关政策，逐步推广试点范围，盘活农村沉睡资源，拓宽农户融资渠道。

以友情解决矛盾。镇人大代表在调解中发现，乡里乡亲之间发生的矛盾纠纷，大多都是出于误解，代表们通过帮助回忆彼此爱好、难忘经历等方式唤醒双方的友情，淡化矛盾，引导其用心平气和的方式化解矛盾纠纷，帮助调解双方打开心结，重归旧好，打好“兄弟感情牌”。目前入户走访49次，解决此类矛盾35件。

Access to Credit 、Credit Constraints and Farmers ’Income Effect ——Analysis Based on PSM Method

Li Zhiyang Liu Zhenzhong

Abstract ：Based on the survey data of peasant households of the People’s Bank of China, this paper quantitatively analyzed the income effects of credit access and credit constraints on Peasant Households by propensity score matching method. The results show that the higher the educational level of household heads, the less likely they are to be subject to credit constraints; the distance between the villages where farmers live and financial institutions has a positive impact on credit constraints, that is, the more remote the rural households are, the more likely they are to be subject to credit constraints; credit supply effectively promotes the increase of farmers’ income, and the impact of lending on per capita agricultural income is significantly greater than that of households’ per capita income; Farmers’ credit constraints cause greater losses to farmers’ welfare. Farmers’ income loss under credit constraints is greater than that of all farmers, and the loss of per capita income is also greater than that of per capita agricultural income. The positive impact of credit supply on farmers’ income is less than that of credit constraints on farmers’ income. This shows that with the gradual alleviation of credit constraints, farmers’ income increases. The long-term effects will gradually diminish.

Key words : access to credit;credit constraints; income effect;PSM

作者简介： 李志阳，博士，中国建设银行研究院、中国建设银行博士后工作站、清华大学应用经济学博士后流动站；刘振中，博士，国家发展和改革委员会宏观经济研究院副研究员。

中图分类号 F310

文献标识码 A

文章编号 1005-3492( 2019) 08-0146-12

责任编辑： 尚卓玛

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