金融排斥视角下的中国农户正规借贷行为研究，本文主要内容关键词为：农户论文,中国论文,视角论文,正规论文,金融论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
中图分类号：F83 文献标识码：A 文章编号：2095—5766(2013)03—0086—09
一、引言与文献综述
获得正规贷款被普遍认为对发展中国家的农村居民提高收入水平和改善生活状况具有重要意义。由于发展中国家的农村金融市场具有贫穷、人口密度低、市场隔离、风险高、季节性因素导致的高交易成本、贷款额度小、缺少传统的抵押品、信用记录缺失、收入波动较大、分散风险的机会有限等特征(Yaron et al.，1997)，使得相当部分的农户被排除在正规金融市场之外，即为金融排斥(Financial Exclusion)的表现。理论上，金融排斥是指人们(主要包括弱势群体)在接近(accessing)或使用(using)正常的社会生活所必需的金融产品和服务过程中面临诸多困难和障碍的一种状态(European Commission，2008)。温家宝总理在2012年全国金融工作会议中强调：“特别要加快解决农村金融服务不足、小型微型企业融资难问题。”为了解决这一难题，中央政府通过继续推进改革开放以来一直遵循的增加农村金融市场供给的改革思路，这包括通过采取放松农村利率管制、放宽市场准入限制、改革农村信用社和成立新型农村金融机构等措施，来减少农村金融服务空白乡镇、提高农村金融服务质量和水平，并取得了显著成效。因此，研究农户正规借贷行为对了解农户金融决策模式、深化农村金融改革、解决“三农”问题具有至关重要的意义。本文将以发展中国家农村金融市场普遍存在的金融排斥现象为出发点，思考我国农户的正规借贷行为及其对农村金融改革影响。
事实上，中国的农村金融服务市场规模巨大，覆盖了大量人口，地域包括2800个县、40000个乡镇以及大约400000个村，我们需要认识到这些地区之间所存在的重大差异。一方面，历经了几千年的传统农业社会，中国还存在许多的主要经济形态为小农经济的农耕地区，我国的贫困地区主要集中于此；另一方面，随着农村工业化的加速和我国社会经济转型的不断深入，现代工业社会开始对农村发展产生重要影响。因而“农村”一词在中国很大程度上是一个行政区划的概念。有些县(市)虽然属于农村金融体系的覆盖范围，却拥有中国盈利水平最高的产业和最具创新能力的中小企业，如江苏南部的苏州张家港、昆山等地区。对于许多这样的县(市)来说，农业属于次要产业，工业则占据着地方经济的主导地位。所以，我们应把中国的农村地区看作一个既有高度工业化的城镇也有乡村的地区，建立起这样的认识对我们理解农户正规借贷行为具有重要意义。
本文将主要从以下三个方面展开研究。一是研究数据方面。目前相关研究的数据来源较单一，主要是以一个或者几个地区选择几十户或者上百户农户的调查数据，缺乏全面性、权威性和专业性农村微观层面的大样本数据，相关研究结论容易陷入“数据驱动”的困境中。本次调查数据是中国人民银行联合国家统计局于2007年在全国范围开展的农户借贷需求专项问卷调查，这为我们的研究提供了绝佳的数据。样本不仅包括发生了借贷行为的农户，而且包含了那些未发生借贷行为的农户，这使得我们的研究结论能够全面地涵盖农户真实借贷行为。二是研究视角的创新性层面。以农户作为融资选择的主体，从农户受到的金融排斥这一微观角度着手，在控制对农户获得信贷支持的客观条件和“家户”等特征因素的条件下，以农户的正规借贷数量作为研究的因变量，还进一步考察了金融排斥对农户非正规借贷的影响，从而有利于从金融排斥这一特定角度对农村金融市场发展的微观基础进行深入分析。三是应用微观计量统计方法进行实证研究。选取处理截尾数据的Tobit模型分析金融排斥对农户借款行为是否有异质性影响。
二、统计描述与研究设计
(一)数据来源和处理
本文数据来源于2007年中国人民银行委托国家统计局在全国范围进行的抽样调查取得的农户问卷调查数据库。关于样本数据的选择，一方面我们认为此次调查取得了权威全面的、不可多得的大样本数据，具有重要的研究意义；另一方面，中国农户的借贷行为并非一朝一夕所能改变，甚至要从自西周开始的千年历史长河中去理解国家农贷制度(张杰，2005)。因而，尽管此次调查已有6年之久，我们仍选取这个数据进行分析。此次问卷调查的对象是农户而不是为农户提供信贷的金融机构，问卷调查的范同涉及全国10个省(区)，其中东部地区有江苏、福建；中部地区有吉林、安徽、河南、湖南；西部地区有内蒙古、四川、贵州、宁夏，共抽选263个县、2004个村，除河南调查了2040户外，其他省份均调查2000户，获取了20040家农户的有效样本，这也是到目前为止此类调查中收集样本量最大、涉及面最广、代表性最强的专项调查。
为了增强研究数据的准确性，在开展实证研究前我们对调查数据进行了相关处理，数据清洁处理的办法主要是通过数据逻辑对调查数据的奇异值进行处理，对一些违背常理的数据进行了剔除，例如：研究变量是设定比例的数据，通过数据逻辑值设定大于等于零小于等于1；否则，作无效数据处理。我们采用Stata10.0统计分析软件进行研究。
(二)统计描述
在被调查的20040户农户中，户均常住人口为4人/户，户均家庭总收入为19665.9元，农户借款的用途较为分散，用途呈现多样化的特征，但主要仍用于生活支出，具体可见表1。从总样本来看，农户借款用途的分布由大到小的排序分别为：生活支出(包括看病、红白喜事和建房)、种养业投入(包括购买农资、购买畜禽和购置农机)、其他(包括外出打工、归还其他借款等内容)、孩子学杂费和工商业。这反映出，不同于经典西方经济学中消费者和生产者分离的理论分析框架，农户实质上是作为一个集消费和生产于一体的经济单位，甚至其贷款资金和个人资金经常都是混合使用的，农户的借款用途在生活、生产方面很难根本分开进行。从分省的数据来看，借款用途主要分布在种养业和生活支出的结论与总样本保持一致。各省间的差异主要是由当地非农产业的发达性使得各自的占比有所不同。实际上，中国的城乡二元经济和区域差距巨大，这种显著的差异性使得必须实行有效的差异化的农村金融政策，因而无论是推进全国金融机构空白乡镇全覆盖工作，还是新型农村金融机构的培育工作，都需考虑到各省各方面实际上的差异，从而进一步提升农村金融服务的水平。
从图1可以发现，总体而言，家庭平均收入越高的农户得到的农村信用社授信额度相对而言就较高。图2直观地显示了授信额度越低农户的正规贷款缺口比越高，特别是授信额度在10000元以下的农户，其中农户授信额度缺口比=(农户期望得到的借款金额-农户实际得到的授信额度)/农户实际得到的授信额度。这一方面说明农户正规借贷受到严重的信贷配给，另一方面说明农村地区的正规金融机构提供的贷款金额与农户期望的差距较大。
图1 农户授信额度与家庭平均收入
图2 农户授信额度与授信额度缺口比
观察表2，我们可以发现农村信用合作社对农户信用评级后授予的信用额度在省内外之间的差异都比较大，并且授信额度普遍偏小。从总样本来看，农户得到的授信额度平均为10906元，而农户期望的贷款额度平均达到了22136元，显然这种差异是巨大的。从分区段的数据可以发现，授信额度在5000元以下的比重太高和授信额度在30000元以上的比重太小，这清晰地表明金融供给主体设定的授信额度与农户实际需求之间存在较大的差距。
另外，我们还发现，农户的授信额度与经济发展相关程度不高，例如，江苏和福建这两个东部地区农村信用社的授信额度缺口比中部地区的吉林和贵州要大得多，根据我们的了解，吉林和贵州农村信用社的授信工作在全国范围内是开展得相对较好的(何广文，2005；中国人民银行农户借贷情况问卷调查分析小组，2009)，这在事实上支持了近年来中央政府力推的农村金融服务乡镇覆盖工作的政策。实际上，农户所得到的授信额度和正规借款金额均受到当地经济发展状况和农户不可观测的能力的影响，但我们强调的是，农户得到的具有浓厚行政化色彩的农村信用社的授信额度在全国范围内都具有很强的“刚性”，农户并不能像市场化的商业银行的信用卡用户一样能够预期和选择自己能够得到的授信额度，不同经济发展水平地区的农户得到的农村信用社的授信额度差异并不显著，如吉林和江苏。实践中，具有典型政治经济学特征的且与当地政治科层组织密切相关农户授信工作的好坏将在很大程度上直接影响到农户所得的授信额度，进而影响其正规借贷数额，并不是“经济发展水平高和农户收入高→农户授信额度高→正规借款多”这样简单地关系。
实践中，有着鲜明行政化色彩的农村信用社还没有真正实现市场化经营，一方面被本应作为行业自律协会的各省级信用联社管理得过死，对搞活农村经济的作用还需进一步发挥；另一方面，尽管农村信用社近年来进一步厘清了产权，但是由于其在农村金融市场的寡头垄断地位，人员、战略等方面的改制并非一日之功。此外，随着新型农村金融机构如村镇银行的批量设立和放宽民间资本进入等增量方面的措施，加上中国邮政储蓄银行2011年的改制等存量层面的变化，这都将对今后我国农村金融市场的发展和农户正规贷款的供给产生重大影响。
(三)变量设定
影响农户金融排斥和农户正规借贷行为的因素较多，本研究既借鉴了以往研究文献所考虑的影响农户正规借贷的因素，还进一步结合当前中国农村地区经济社会发展的实际情况，影响农户正规借贷的金融环境、农户特征、经济状况等因素选取实证研究变量。通过仔细对比相关文献和对相关数据的综合分析，我们认为在欠发达的农村地区.农户得到的农村信用社的授信额度是个比较合适的衡量农户所受金融排斥指标的逆向代理变量，它是Kempson & Whyley(1999)提出的金融排斥六个动态维度：地理排斥、评估排斥、条件排斥、价格排斥、营销排斥和自我排斥的集中深刻的反映。《2011年中国银行业监督管理委员会年报》的数据显示：截至2011年底，农村信用社共有机构网点7.7万个，从业人员76万，提供了全国77.4％的农户贷款，承担了76％的金融机构空白乡镇覆盖任务，以及种粮直补、农资综合补贴等面向广大农户的国家政策补助资金发放工作，是我国农村地区机构网点分布最广、支农服务功能发挥最为充分的银行业金融机构，为农业增产、农民增收和农村经济社会发展作出了历史性贡献。这进一步支持了我们的观点。各变量如表3所示。
(1)农户家庭特征，例如年龄、受教育程度、家庭抚养比、是否有在校学生、外出务工劳动力人数和实际经营耕地面积等。根据已有研究结果(周小斌、耿洁和李秉龙，2004；李锐、李超，2007；汪小亚，2009)，我们预期农户劳动力最高受教育程度越高，农户正规借贷金额越低；外出务工劳动力人数越少、实际经营耕地面积越多，则农户正规借贷金额越低，因为以务农为主业、家庭人口较多的农户家庭的收入波动相对更大，更有可能需要进行正规借贷来平滑现金流；农户家庭抚养比也会影响正规借贷金额。一般而言，传统的家庭观念浓厚的乡土社会的典型特征仍然在中国广大的农村地区存在，乡土社会强调人与人之间的相互协作和发挥家庭、集体的作用，风俗习惯和道德规则是农户行为的主要约束条件，我们也可从国家早年的以家庭为主的养老保障制度看出端倪，这在农户正规借贷行为方面也会有明显的反应，因而，我们预期家庭抚养比对农户正规借贷金额的预期影响方向为正。此外，存在多方融资渠道的影响，我们暂时对劳动力平均年龄和是否有在校学生影响农户所获得的正规借贷金额的预期方向并不明确。
(2)农户经济状况。农户家庭平均收入是影响农户正规借贷金额的最重要变量之一，收入越高，农户需要的正规借贷金额越少，因此，我们预期农户家庭平均收入对正规借贷金额的作用方向为负向；家庭主要收入来源类型也会影响农户正规借贷金额，非农收入比重越高的家庭对正规借贷的需求数量会降低，因而我们预期其符号为负号。此外，农户家庭的储蓄金额也会直接影响到农户的正规借贷金额，所以农户储蓄金额越高，正规借贷数量越小。
(3)农户所处的金融环境。国内外的研究普遍认为村庄所处的金融环境会影响到农户的经济行为(Yaron et al.，1997；张海洋、袁雁静，2011)，因而我们利用农户所在村庄是否有正规金融网点和当地是否有民间融资活动分别作为影响农户正规借贷的正向、逆向变量，农村村庄范围内没有正规金融机构可能会使得农户不得不更多考虑进行外源的民间融资。
此外，我们还控制农户所处的地区这个虚拟变量来尽可能回避遗漏变量偏误(Omitted Variable Bias)的问题。主要统计量的描述见表4所示。
(四)研究方法及模型设定
为了更好地对农户借贷行为进行研究，结合问卷设定的对应问题，我们把农户借贷行为分别界定成农户是否选择借贷(包括从正规金融渠道和非正规金融渠道两个方面)、农户正规借贷行为(包括农村信用社、农村商业银行、邮政储蓄银行或其他正规金融机构)和农户非正规借贷行为(包括农户互助性的资金借贷行为、参与合会及无息借贷等)三个方面来分别进行考察。
从表5我们可以观察20040家农户的借贷信息，发生借贷行为的农户比重为30.78％。其中，从正规金融机构(包括农村信用社、邮政储蓄银行或其他银行)得到过贷款的农户占所有农户的比重为10.44％，占所有发生借贷农户的比重为33.92％；从非正规渠道得到贷款的农户占所有农户的比重为23.77％，占所有借贷户的比重为77.2％。在有借贷意愿但没有获得贷款的农户中，88.6％的农户没有提出申请，只有11.4％的农户提出申请但没有获得贷款；农户不需要借贷的主要原因是受生产规模的限制，农户首选的借贷渠道是农村信用社。
这种分类的数据结构对OLS回归的样本选择影响很大。根据一般的思路，我们之间采用OLS进行回归建立如下模型：
为了综合考虑所有农户的正规借贷行为，我们采用Tobit模型(Tobit Regression Model)对截尾样本数据的进行研究，研究农户是否有借款需求以及借款渠道之间的差异。被解释变量yi是农户借贷金额(分别包括全样本的借贷金额、正规借款金额以及非正规借款金额)，解释变量包括农户授信额度，控制变量包括金融环境，农户家庭特征和经济状况以及一些虚拟变量。
括号内为估计值的标准差，*、**、***、****分别表示在10％、5％、1％、1‰的显著性水平上显著。
三、实证研究结果
我们首先关注授信额度对农户借款需求的影响。从表6所示的回归结果来看，农户授信额度对农户借款需求的影响在1‰的水平上显著为正，说明农户受到的金融排斥越轻，农户得到的借款数量就越大。当地是否有民间借贷的系数显著为正，与预期相一致，说明是否具有良好的借贷渠道对农户借款数量的影响较大，也从另一个方面证实了金融排斥对农户借贷数量影响之深远。
农户家庭的储蓄金额对借款需求的影响在1‰的水平上显著为负，这与费孝通(1939)提出的中国农户家庭结构波纹状的“差序格局”相一致，农户首先会考虑从自我积累方面进行融资，再考虑从非农收入融资，再考虑从血缘、亲缘、宗族、朋友等方面进行融资。农户家庭平均收入对借款需求的影响显著为正，与预期相符。家庭主要收入来源类型的系数显著为负，表明家庭非农收入比重越大，农户借款需求越低，实际上说明从事农业生产的家庭更有可能进行借贷。外出务工劳动力人数的系数显著为正，表明外出务工劳动力数量越多，家庭收入和自我积累的能力更强，减轻了对外源融资的借贷需求。相关实证研究也发现：农村居民的非农就业有利于收入增长，进而利于降低区域间不平等(李实，1999)。农户实际经营耕地面积的系数始终显著为正，说明扩大生产对农户借款需求的影响很大。劳动力平均年龄显著为负，可能反映家庭劳动力平均年龄越大，借贷需求越小，也有可能是因为家庭劳动力平均年龄越大，更难以进行外源融资。劳动力最高受教育程度对农户的借款需求的影响显著为正，可能反映农户家庭劳动力最高受教育程度越高，越需要进行借贷来扩大生产。家里是否有在校学生的系数为负，但不显著，这可能一方面是农户对教育支出具有长期稳定的预期，对外源融资的依赖性下降；另一方面，在校学生的内部差异也较大，小学到大学之间所需费用差别很大，而这些内部差异对农户借贷需求可能产生了重要影响，且国家自2004年开始进行新一轮农村税费改革，对农村教育进行大量补贴，使得农户的教育支出下降。降低了农户教育方面的借贷需求。
家庭抚养比的系数为正，但不显著，表明家户的子女抚养和老人赡养的负担增强了农户的借贷需求，系数不显著可能是因为农户对这两方面的负担具有长期稳定的预期，对借贷的依赖性不强。此外，东部地区的系数不显著为正、中部地区的系数显著为负，说明与西部地区的农户相比，东部地区的农户借贷需求更强，而中部地区的农户借贷需求较低，这可能说明经济发展程度与农户借贷需求存在“U”型关系。
根据表7报告的Tobit模型的回归结果，我们可以以此来研究农户正规借款需求与非正规借款需求之间的异质性差异。授信金额关于正规借款需求的系数显著为正，关于非正规借款需求的系数显著为负，说明金融排斥程度的降低，增加了农户的正规借款需求，降低了农户的非正规借款需求，正规金融的发展将促使农户从非正规借贷或者民间借贷转向正规借贷，正规金融对非正规金融存在一定程度的替代作用。这也从另一个方面佐证了近年来银监会力推的进行金融服务空白乡镇覆盖、增加农村金融供给的努力对减轻中国农户遭受的金融排斥意义重大，金融服务的渠道延伸到农户后，将有利于农户平滑消费、扩大生产和降低贫困。是否有民间借贷关于正规借款需求的系数不显著为负，但关于非正规借款需求的系数显著为负。可能在一定程度上说明农户的正规借贷需求具有一定的刚性，而具有民间借贷渠道将增加农户的非正规借贷数量。
储蓄金额的符号均为负，反映出内源融资对外源融资的替代作用。农户家庭主要收入类型关于正规借款需求的系数不显著为负，而关于非正规借款需求的系数显著为正，说明非农收入比重越高的家庭更倾向于非正规借贷。外出务工劳动力人数关于正规借款需求的系数显著为负，而关于非正规借款需求的系数不显著为正，这从另一个方面说明农户家庭外出务工劳动力人数的增加将显著降低正规借贷金额，甚至可能会增加期非正规借贷金额。农户家庭实际经营耕地面积关于正规借款需求的系数显著为正，而关于非正规借款需求的系数不显著为负，表明农户扩大生产将增加农户正规借贷的需求。其他变量与前文分析的差别不大。
四、主要结论与扩展
本文利用2007年中国人民银行委托国家统计局在全国范围内的10个省(区)进行随机抽样调查获得的约2万份调查问卷数据，基于金融排斥与农户正规借贷行为的分析框架，采用描述性统计方法，通过利用Tobit模型分析金融排斥对农户借款行为是否有异质性影响，经过分析得出以下结论：第一，作为农户所受金融排斥代理变量的农户得到的农村信用社的授信额度对农户正规借款数量和民间借款数量存在异质性影响，即授信额度的增加将提高农户正规借款数量，减少农户民间借款数量。第二，当地具有民间借贷组织将能增加农户非正规借款数量，提高农户家庭收入也能起到类似的效果，同时，与理论研究相一致，正规金融和非正规金融存在一定的替代性。最后，尽管农村经济发展和社会转型的步伐不断加快，但在现有农村金融体系不够完善的约束条件下，从“差序格局”的乡村结构出发对理解农村金融需求具有积极意义，有利于从多方面提升农村金融服务水平，推进农村金融服务均衡化建设。
从新中国成立以来的实践来看，我国农村金融制度的建设是在政府推动和主导下进行的。尽管这有利于我国这样一个农业大国建立起覆盖农村的金融体系，但是，这也导致了农村金融组织的政治化和行政化。改革开放后，农村金融开始朝市场化的方向发展，然而，为了防范金融风险和社会风险，政府把农村金融等同城市金融一律从严管理，导致农村金融供给过死，金融需求难以满足，“三农”在商业金融改革浪潮中处于极端不利的地位，农村金融组织出现了明显的非农化趋势，大量金融机构从农村撤出，在部分边远地区产生了大面积的农村金融服务的空白区域，这对农村居民的生产生活和农村金融社会发展造成了不良消极影响。在这种严峻的农村金融发展形势下，进行农村金融服务的创新对破解农村金融排斥难题就显得尤为重要。首先，需要提供农户正规融资的渠道，如推进全国金融机构空白乡镇全覆盖工作和加快培育新型农村金融机构。此外，例如浙江丽水市“政府领导、人行主导、多方参与、共同受益”的模式对创新农村信用体系建设思路具有启发意义。另外，可以考虑尝试通过建立大额、小额支付系统和支票影像交换系统，设立村级农村金融代办点，创办“手机银行”等多种措施来加强农村金融支付服务环境建设，这将对破解农村金融排斥困境，建立普惠的农村金融体系也将发挥重要作用。例如，“手机银行”在巴基斯坦的推广取得了很好的效果。实际上，农户并不需要很复杂的金融产品，需要的是满足农户实际“短、小、频、快”金融需求的产品，因此，农村金融供给主体对农户金融产品的设计应切实考虑到这点。此外，在当前正规农村金融发展还不健全的情况下，不能一味简单排斥非正规金融，要注意充分发挥内生性的民间金融在农村金融市场中的正面作用，进一步放宽民间资本的进入。
当然，本研究的部分问题还有待进一步检验：一是金融排斥对农户正规借贷的影响程度并不能完全从统计检验系数上作精确的测量，对变量的测量与估计可能存在一定的偏差；二是随着农村经济社会转型的加快，还需要进一步结合利用更为全面的农户正规借贷相关变量和数据进行对比研究。