农户正规金融信贷配给影响因素研究

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［提要］本文利用陕西省西安市阎良区和渭南市蒲城县微观经济主体调查数据，运用多分类Logistic模型识别主要导致社员信贷配给的因素。实证结果显示：（1）在剔除缺乏有效需求的农户之后，有73.68%的农户遭受不同类型、程度的信贷配给。（2）影响社员遭受信贷配给程度和种类的因素存在一定的差异。需求缺乏型信贷配给的主要影响因素包括户主文化程度、职业类型、家庭纯收入和合作社参与情况；户主文化程度、职业类型、家庭固定资产原值、金融机构从业人员关系、合作社参与情况、合作社金融服务提供情况、购买保险和到银行网点距离对需求型信贷配给影响显著；户主文化程度、职业类型、家庭固定资产原值和合作社参与情况对供给型信贷配给影响显著。

关键词：信贷配给；农户融资；影响因素；多分类Logistic模型

一、引言

国内相关研究表明，资金的稳定持续供给对于农村地区经济的稳定持续发展有重要意义，对于解决农村地区贫困问题，突破农民增收“瓶颈”有重要作用。然而，包括中国在内的众多发展中国家的农村地区，由于农户经济地位不高、缺乏担保人和有效抵押物、自身金融素养有限等原因，农户普遍面临着严重的信贷配给现象，显著降低了农村金融市场资源配置效率。近年来，对于农村中小金融机构回归本源、回归农村的呼声越来越高。但根据Boucheretal.（2008）的研究表明，长期以来，金融机构的资金配给制度通过影响农户的行为预期和行为决策，从农户自身角度限制了农户的融资有效需求。但若仅从供给侧增加金融机构、金融产品的数量难以实现缓解农户正规信贷配给程度的要求。鉴于此，本文以实地调研数据为依据，探究农户遭受的信贷配给类型及其影响因素，从而对农户面临的融资约束问题提出针对性建议，对未来进一步深化农村金融改革提供参考依据。

二、文献回顾

农业信贷配给是农户信贷需求满足程度的逆向指标。刘辉煌、吴伟（2015）研究发现，社会资本、风险偏好、经营规模对农户遭受信贷配给程度的影响非常突出。杨汝岱（2011）、赵健兵（2017）都指出，部分农户只愿意在亲友之间进行借贷，排斥正规的信贷市场，对正规信贷的认知偏误是其遭受信贷配给的重要原因。龙海明等（2012）通过测算我国1981～2009年信贷配给程度变化，得出利率是影响信贷配给的主要因素之一。而除了上述因素，保险购买、地理因素、风险因素、户主个人特征、风险态度、价格弹性等，成为部分研究者分析的着力点。已有研究虽然丰富，但是对于农户合作社参与情况和合作社内部金融服务对农户遭受信贷配给程度的影响研究较少。鉴于此，本文运用多分类Logistic模型研究社员遭受信贷配给的倾向和影响因素，并提出通过提升农村金融产品数量、提高合作社金融服务等方法缓解农村地区信贷配给程度。

三、信贷配给类型、数据来源及变量的选择与设定

（一）信贷配给类型

通常情况下，农户遭受的信贷配给的原因主要来自金融机构和其主观性决策。结合已有文献，本文将农户主要分为四类，具体详见图1所示。（图1）

（二）数据来源及数据基本事实

本文使用数据来源于2020年10月至2020年12月对陕西省西安市阎良区和渭南市蒲城县的实地调查，调查共发放问卷337份，回收有效问卷318份，问卷回收有效率94.4%。在318个有效样本中，132户农户无信贷融资需求，占41.51%；未遭受信贷配给有49户，遭遇需求型信贷配给82户，遭受供给型信贷配给55户，分别占比15.41%、25.79%和17.30%。剔除需求缺乏型农户后，未遭受信贷配给农户占比26.34%，剩余73.66%农户受到不同程度的信贷配给。其中，44.09%的农户受到需求型信贷配给，29.57%的农户受到供给型信贷配给。

（三）影响因素指标选取及变量设定

本文以农户遭受信贷配给的程度作为因变量，将需求缺乏型、未遭受信贷配给、遭受需求型信贷配给、遭受供给型信贷配给分别赋值为1、2、3、4。同时，本文将农户信贷配给程度影响因素设定为4类11个变量的函数，构建计量经济学模型：因变量Y、自变量Xi的变量赋值和统计性描述详见表1所示。（表1）

四、实证研究与结果分析

（一）多分类Logistic模型构建

本文因变量设定为“农户信贷配给类型”，选取多分类Logistic模型研究影响农户信贷配给程度的主要因素。将“需求缺乏型”、“未遭受信贷配给”、“遭受需求型信贷配给”和“遭受供给型信贷配给”四种情况分别赋值为1、2、3、4，相应取值水平概率分别为π1、π2、π3、π4。本文参照方案设为“未受信贷配给”，此时多分类Logistic模型表述为：其中，αi（i＝1，2，3，4）为常数项，xk为解释变量，表示第k个影响农户信贷配给程度的因素，βnk为模型n中第k个影响因素的回归系数。

（二）模型估计结果

本文利用MATLABR2015b对318个数据进行多分类Logistic回归分析，模型估计结果如表2所示。该模型的似然比卡方观测值为336.567，伪R2为0.0244，解释变量总体与模型关系显著，能较好拟合总统样本数据。（表2）

（三）实证结果分析

从表2可见，户主文化程度越高，遭受需求缺乏型、遭受供给型信贷配给的可能型增加，遭受需求型信贷配给的可能性下降。这可能是由于随着户主的文化程度增加，生产技能增加，收入相对提升，信贷需求相对降低。文化程度较低的农户对信贷政策等的了解程度还有待提高，一定程度上阻碍了农户进行信贷交易。对于文化程度较高的农户，在需要较大规模融资时，更有能力、有意识向正规金融机构寻求资金，但是由于其受到有效质押物、生产经营风险等条件的制约，易受到供给型信贷配给。职业类型在需求缺乏型、需求型信贷配给和供给型信贷配给三类信贷配给类型中均负向通过显著性检验。相比于务农或季节型务工的农户，长期务工、独立经营活动、村干部/公务员由于收入相对稳定，更容易获得小额信贷融资，遭受信贷配给的可能性相对降低。家庭纯收入存在负向影响农户需求缺乏型信贷配给的可能性。说明随着家庭收入的增加，由于其自有资金相对充足，农户的信贷需求受到了一定的限制，借贷需求较少，对正规金融机构的贷款依赖性相对较弱。家庭固有资产原值在需求型信贷配给和供给型信贷配给中通过显著性检验。农户家庭固有资产原值增加，贷款抵押物更充足，农户获得贷款的信心相对增加，减少了农户遭受需求型信贷配给的可能性。同时，由于其有效抵押物相对增加，正规金融机构向其发放贷款面临的信用风险相对降低，金融机构的放贷意愿相对增加，农户遭遇供给型信贷配给的可能性减小。对于农户社会关系，有金融机构从业人员关系的农户需求型信贷配给程度显著降低，参与合作社的农户需求缺乏型、需求型/供给型信贷配给程度都有一定程度的降低。通常情况下，有金融机构从业人员关系和合作社参与的农户更容易理解信贷手续流程，遭受需求型信贷配给的可能性相对下降。对于参与合作社的农户，其对于生产资金需求更大，有效信贷需求增加，但由于其经营生产行业风险较大，农户本身经济地位较低，抵押品价值或遭到低估，而生产所需资金数量较大无法被正规金融机构满足，其所受供给型信贷配给可能性上升。而有金融机构从业人员关系的农户受供给型信贷配给程度不显著，其原因可能是相关金融机构信贷审查较为公正严格，信贷受金融机构内部人员关系影响较小。当合作社向农户提供金融服务时，农户遭受需求性信贷配给的程度有所减少。主要是因为合作社为社员提供了一定数量的信贷资金支持，降低了农户遭受需求性信贷配给的可能性。对于购买保险的农户，受到需求型信贷配给的可能性相对较小。由于农户购买的保险对农户可能遭受的风险进行一定的补偿，减轻了农户对未来产生风险的担忧，降低了农户的需求型信贷配给可能性。到银行网点距离对农户需求型信贷配给影响通过显著性检验。对银行网点越近，农户办理贷款的时间等成本越低，接受到的正规金融机构宣传越多，对相关信贷政策、银行利率等了解越多，遭受需求型信贷配给的可能性越小。

五、研究结论及政策建议

（一）研究结论

本文采用多分类Logistic模型，引入农户可能面对的4种信贷配给类型，研究农户遭受信贷配给的主要影响因素。研究结果表明：（1）在剔除缺乏有效需求的农户之后，有44.21%的农户遭受需求型信贷配给，有29.47%的农户遭受供给型信贷配给。（2）户主文化程度、职业类型、家庭纯收入和合作社参与情况对需求缺乏型信贷配给影响显著。（3）户主文化程度、职业类型、家庭固定资产原值、金融机构从业人员关系、合作社参与情况、合作社金融服务提供情况、购买保险和到银行网点距离对需求型信贷配给影响显著。（4）户主文化程度、职业类型、家庭固定资产原值和合作社参与情况对供给型信贷配给影响显著。

（二）政策建议

1、培养农户金融意识，提高农户金融素养。融机构也应加强对相关借贷产品、借贷流程的宣传，同时基于农户特征合理设定宣传教育方式，根据农户个体差异有针对性的对金融知识、金融政策进行宣传和普及，提高农户金融工具运用能力。加强金融法律知识的宣传教育、培养农户的信用意识，通过帮助农户获得基本的金融、信贷法律知识改善生产、生活条件。2、构建通过政治、生产和融资等活动积累而来的新型社会资本。加快村民图书室、棋牌活动室等农村公共基础设施项目的建设，丰富农户交流平台，增进农户之间的沟通，增强农户社会关系网络的凝聚力。鼓励农户注重培养跨行业、跨地区的异质性社会资本，充分了解不同类型的社会资本特征并结合自身实际需求通过政治活动、生产活动向外拓展人际资源。3、积极开展合作社金融服务创新，提高金融服务辐射范围。深入推动农村金融改革，稳妥建设专业合作社金融改革创新试点，在控制风险的前提下，推动合作社为社员发展和生产提供信贷业务的互助性金融服务，助力农村金融普惠，实现金融符号向广大农户和农村地区的有效延伸。

作者：徐梦玥 单位：西北农林科技大学