王修華，譚開通

(湖南大學(xué)金融與統(tǒng)計(jì)學(xué)院，湖南 長(zhǎng)沙，410079)

一、引言

由于經(jīng)濟(jì)的“被分割”(Fragmented Economy)所導(dǎo)致的金融結(jié)構(gòu)的二元性是發(fā)展中國(guó)家存在的普遍現(xiàn)象［1］。在中國(guó)，這種金融的二元性在城鄉(xiāng)之間表現(xiàn)得尤為突出，長(zhǎng)期以來，城鄉(xiāng)金融發(fā)展極不協(xié)調(diào)，特別是農(nóng)村金融發(fā)展滯后，已經(jīng)成為農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展的主要瓶頸制約。近年來，國(guó)家為了提高農(nóng)村金融服務(wù)質(zhì)量和水平，從存量與增量?jī)煞矫嬷謱?duì)農(nóng)村金融進(jìn)行了大刀闊斧的改革，但卻沒有收到預(yù)期的效果，農(nóng)村資金外流、農(nóng)戶貸款難問題依然十分突出，這很大程度上歸因于廣大農(nóng)村地區(qū)存在嚴(yán)重的金融排斥(financial exclusion)，尤其是信貸排斥阻遏了金融服務(wù)的可得性。因此，中國(guó)農(nóng)村金融改革的著力點(diǎn)在于通過解決金融(信貸)排斥問題來提高農(nóng)村金融服務(wù)質(zhì)量和水平。

信貸排斥是金融排斥的一個(gè)子集，國(guó)外學(xué)者對(duì)信貸排斥的研究包含在金融排斥的研究范疇中。20世紀(jì)90年代中期開始興起，其后不斷升溫，研究視角也從最初的金融地理學(xué)拓展到社會(huì)學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域。Leyshon和 Thrift(1993、1994、1995)做了開創(chuàng)性研究，發(fā)現(xiàn)隨著管制放松、信息技術(shù)發(fā)展及全球化，銀行業(yè)開始注重“價(jià)值最大化”目標(biāo)，進(jìn)入了“為質(zhì)量而戰(zhàn)”的競(jìng)爭(zhēng)中，各金融機(jī)構(gòu)出于控制風(fēng)險(xiǎn)、降低成本、增加利潤(rùn)的權(quán)衡，在擴(kuò)大機(jī)構(gòu)種類與服務(wù)范圍的同時(shí)，也將一些農(nóng)村以及邊遠(yuǎn)地區(qū)等的分支機(jī)構(gòu)紛紛關(guān)閉，并排斥了對(duì)一些低收入人群的服務(wù)，從而造成了這些相對(duì)落后地區(qū)缺少金融機(jī)構(gòu)、貧困人群缺少金融服務(wù)［2］。Kempson和 Whyley(1999)指出，金融排斥是一個(gè)多維度的動(dòng)態(tài)復(fù)合概念，不僅與金融服務(wù)的地理可達(dá)性即地理排斥(Physical Access Exclusion)有關(guān)，而且還包括評(píng)估排斥(Assessing Exclusion)、條件排斥(Condition Exclusion)、價(jià)格排斥(Price Exclusion)、營(yíng)銷排斥(Marketing Exclusion)和自我排斥(Self-Exclusion)5個(gè)維度［3］。Panigyrakis(2002)指出，定義金融排斥盡管可以從不同的角度，但其最根本特征是某些群體無法通過適當(dāng)?shù)那阔@取必需的金融產(chǎn)品和服務(wù)［4］。如何降低金融排斥程度，學(xué)者們提出了包括發(fā)展信用聯(lián)盟、社區(qū)銀行等微觀金融，提高金融信息咨詢和金融知識(shí)教育，發(fā)展現(xiàn)代金融工具等政策建議［5-7］。

目前國(guó)內(nèi)的研究剛剛起步。除了李濤等人(2010)對(duì)中國(guó)城市居民的受金融排斥狀況進(jìn)行研究外［8］，大部分文獻(xiàn)主要關(guān)注農(nóng)村金融排斥狀況。王志軍(2007)、何德旭等(2008)、許圣道等(2008)等研究得出，金融排斥在我國(guó)農(nóng)村廣泛存在，它妨礙了農(nóng)戶和企業(yè)接近當(dāng)?shù)亟鹑谫Y源，嚴(yán)重的甚至已經(jīng)形成金融空洞，通過馬太效應(yīng)使金融發(fā)展水平低的農(nóng)村地區(qū)陷入資金外逃和金融發(fā)展落后的惡性循環(huán)［9-11］。徐少君等(2009)、馬曉河(2011)運(yùn)用微觀調(diào)研數(shù)據(jù)也得出了相似的結(jié)論［12-13］。為此很多學(xué)者提出了應(yīng)大力發(fā)展小額信貸、微型金融［14-15］，采取金融普惠策略［16-17］。

縱觀現(xiàn)有文獻(xiàn)，從經(jīng)濟(jì)學(xué)角度對(duì)信貸排斥內(nèi)在機(jī)理進(jìn)行理論研究還相對(duì)薄弱，同時(shí)還缺乏足夠的經(jīng)驗(yàn)支撐。本文基于信貸供需雙方的成本收益的比較基礎(chǔ)上，建立農(nóng)戶信貸排斥內(nèi)在機(jī)理的理論分析模型，并以我國(guó)農(nóng)戶實(shí)地調(diào)查數(shù)據(jù)進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)研究，檢驗(yàn)理論假設(shè)命題，并得出相應(yīng)的政策啟示。

二、農(nóng)戶信貸排斥形成的內(nèi)在機(jī)理分析

(一)農(nóng)戶借貸行為

黃宗智(2000)的小農(nóng)收入等式告訴我們，一旦小農(nóng)家庭維持生活費(fèi)用大于家庭農(nóng)業(yè)收入與非農(nóng)收入之和時(shí)，就會(huì)產(chǎn)生信貸需求［18］，即農(nóng)戶借貸需求主要是由于自有資金不能解決目前家庭的資金需求缺口，需要外部渠道融資。正如凱恩斯所闡述人們持有貨幣的三種動(dòng)機(jī)(交易需求、投機(jī)需求、預(yù)防需求)，農(nóng)戶是生產(chǎn)投資與消費(fèi)合二為一的經(jīng)濟(jì)體，一方面由于消費(fèi)(子女上學(xué)、婚嫁、治病等)所需資金超過自有資金所產(chǎn)生的消費(fèi)信貸，另一方面由于有較好的投資機(jī)會(huì)(做生意、養(yǎng)殖等)產(chǎn)生的生產(chǎn)投資信貸，而通過借貸資金來滿足預(yù)防需求基本不可能。影響農(nóng)戶的借貸行為及借款獲得情況主要是借貸成本收益問題，對(duì)于有借貸需求的農(nóng)戶，則要對(duì)比各借款渠道的借貸成本，韓俊等(2007)認(rèn)為中國(guó)農(nóng)戶的融資次序首先是親友借貸，其次才是制度性金融，最后是其他的非制度性金融［19］，這種選擇結(jié)果是農(nóng)戶對(duì)各渠道交易成本和風(fēng)險(xiǎn)分析后的抉擇。

1.消費(fèi)借貸

農(nóng)戶的消費(fèi)借貸需求行為是基于局限條件下效用最大化決策，農(nóng)戶的借貸資金獲得情況將影響農(nóng)戶借貸前(第一期)的消費(fèi)水平以及預(yù)算約束，進(jìn)而影響借貸后(第二期)的消費(fèi)水平。假設(shè)農(nóng)戶的消費(fèi)行為是基于兩期效用最大化為條件，效用函數(shù)由兩期消費(fèi)(C1、C2分別為第一、二期消費(fèi))、農(nóng)戶借貸需求D(D=1表示有借貸需求，D=0表示沒有借貸需求)、其他因素β決定，效用函數(shù)嚴(yán)格服從效用函數(shù)性質(zhì)。假定農(nóng)戶消費(fèi)借貸效用函數(shù)如下:

效用函數(shù)的約束條件:

其中，y1、y2分別為第一、二期家庭收入，z為第一期自有資金，c為農(nóng)戶獲得貸款要付出的非利率單位成本(包括相關(guān)送禮請(qǐng)客花費(fèi)、交通費(fèi)用、時(shí)間成本等)，這些成本更能影響農(nóng)戶的融資行為［20］;B為借貸金額，rd為貸款利率。

則效用最大化的拉格朗日函數(shù)可以表示為:

效用最大化條件為:

意味著在其他條件不變的情況下，如果UC1/UC2≥(1+rd)/(1-c)，則農(nóng)戶就有通過外源融資來增加消費(fèi)的動(dòng)力，從而提升其總效用水平。當(dāng) B ＞0時(shí)，滿足 dB/drd＜0，dB/dc＜0。

從上式得到命題1。

命題1:農(nóng)戶的消費(fèi)信貸需求會(huì)隨著借貸成本(利率和非利率貸款成本)增加而萎縮，隨著借貸資金的邊際效用增加而增強(qiáng);農(nóng)戶的消費(fèi)借貸需求會(huì)因?yàn)榻鹑跈C(jī)構(gòu)過高的借貸成本而自愿放棄金融機(jī)構(gòu)貸款申請(qǐng)，而訴求于親友借貸與民間借貸，相應(yīng)受到信貸排斥。

2.生產(chǎn)投資借貸

農(nóng)戶的擴(kuò)大生產(chǎn)行為是基于局限條件下利潤(rùn)最大化決策，獲得貸款后的農(nóng)戶生產(chǎn)投資預(yù)期利潤(rùn)函數(shù)如下:

其中，fg(B，rd，D*=1，X)投資成功后的預(yù)期收益，fd(B，rd，D*=1，X)為投資失敗后的預(yù)期收益;D*農(nóng)戶貸款獲得狀況(D*=1為獲得貸款，D*=0為沒有獲得貸款)，ω為農(nóng)戶預(yù)期生產(chǎn)投資成功概率，其大小與農(nóng)戶個(gè)人努力程度、投資經(jīng)營(yíng)能力、政府政策、投資環(huán)境等有關(guān)，一般來說農(nóng)戶越努力、農(nóng)戶的投資經(jīng)營(yíng)能力越強(qiáng)，當(dāng)?shù)氐耐顿Y環(huán)境越好，政府扶持創(chuàng)業(yè)投資，則ω越大，相應(yīng)地農(nóng)戶投資的預(yù)期利潤(rùn)越高，農(nóng)戶就有更大借貸需求;X=X(M，E，N，H，F(xiàn)，L)，M 為戶主特征，E 為戶主家庭資源稟賦，N為社會(huì)資本，H為借貸歷史，F(xiàn)農(nóng)戶所在地金融發(fā)展水平，L為當(dāng)?shù)厣罘諊?/p>

利潤(rùn)最大化的條件是:

命題2:農(nóng)戶的生產(chǎn)投資借貸意愿會(huì)隨著生產(chǎn)投資預(yù)期邊際利潤(rùn)率增加而增強(qiáng)，隨著借貸成本的增加而降低;農(nóng)戶的生產(chǎn)投資借貸需求會(huì)因?yàn)榻鹑跈C(jī)構(gòu)的過高借貸成本而自愿放棄金融機(jī)構(gòu)貸款申請(qǐng)，相應(yīng)地受到信貸排斥，農(nóng)戶的投資意愿被遏制，制約農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展。

(二)金融機(jī)構(gòu)的放貸行為

假定農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)滿足貸款申請(qǐng)農(nóng)戶的貸款供給函數(shù)如下:

(X;μ);ra為農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)單位資金融資成本，rs為金融機(jī)構(gòu)原意為農(nóng)戶提供貸款的貸款利率，Si為金融機(jī)構(gòu)給i農(nóng)戶發(fā)放的申請(qǐng)貸款，Ci為金融機(jī)構(gòu)對(duì)i農(nóng)戶發(fā)放貸款的單位非利息成本(包括貸款審查、貸款辦理和貸后監(jiān)督等成本)，θ為農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)經(jīng)營(yíng)稅率，μ為農(nóng)戶向銀行貸款可以提供的貸款抵押或擔(dān)保，σ為農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)的經(jīng)營(yíng)管理能力，Pi為金融機(jī)構(gòu)對(duì)i農(nóng)戶發(fā)放貸款的預(yù)期違約概率，C0為農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)運(yùn)營(yíng)的單位固定成本，γ為在農(nóng)村地區(qū)開設(shè)分支機(jī)構(gòu)的固定資產(chǎn)投資，δ為政府對(duì)農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)的支持政策。

最優(yōu)信貸配給利率;?Si/?ra＜0，?Ci/?μ ＜0，?Ci/?σ ＜0，?Ci/?θ＞ 0，?C0/?γ ＜0，?C0/?δ＜ 0，?Pi/?μ＜0;農(nóng)戶所在地區(qū)的生活氛圍、金融發(fā)展水平越好地區(qū)的農(nóng)戶的放貸的非利息成本越低以及被金融機(jī)構(gòu)認(rèn)為預(yù)期違約越小;農(nóng)戶個(gè)體特征、農(nóng)戶家庭資源稟賦、農(nóng)戶社會(huì)資本較豐富的農(nóng)戶的貸款申請(qǐng)的非利息成本越低以及被金融機(jī)構(gòu)認(rèn)為預(yù)期違約越小。從上式得到命題3。

命題3:在貸款利率一定的情況下，農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)的單位融資成本越高，金融機(jī)構(gòu)給農(nóng)戶發(fā)放貸款的意愿越低;貸款申請(qǐng)農(nóng)戶所在地區(qū)的生活氛圍、金融發(fā)展水平越好，貸款申請(qǐng)農(nóng)戶個(gè)體特征越好、農(nóng)戶家庭資源稟賦和社會(huì)資本越豐富，金融機(jī)構(gòu)給予他們放貸的非利息成本與該筆貸款的預(yù)期違約概率越低，相應(yīng)地更不易受到信貸排斥;抵押擔(dān)保越好的農(nóng)戶越不容易受到信貸排斥;金融機(jī)構(gòu)在農(nóng)村地區(qū)開設(shè)分支機(jī)構(gòu)的運(yùn)營(yíng)的單位固定成本越低，農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)的營(yíng)業(yè)稅率越低，政府對(duì)農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)的支持政策力度越大，金融機(jī)構(gòu)就越有動(dòng)力在農(nóng)村地區(qū)增設(shè)新機(jī)構(gòu)以及發(fā)放更多貸款，農(nóng)戶受到信貸排斥的概率越低。

繼續(xù)考察單筆貸款為金融機(jī)構(gòu)創(chuàng)造的利潤(rùn):

則單筆貸款創(chuàng)造最大利潤(rùn)的條件是:

即只有滿足

金融機(jī)構(gòu)才有給農(nóng)戶提供貸款的積極性;在其他條件不變的情況下，貸款利率在的范圍內(nèi)越接近，則金融機(jī)構(gòu)越愿意為農(nóng)戶發(fā)放貸款。從上式得到命題4。

命題4:金融機(jī)構(gòu)給農(nóng)戶提供貸款的意愿隨著金融機(jī)構(gòu)融資成本、營(yíng)運(yùn)的單位固定成本，對(duì)農(nóng)戶發(fā)放貸款的非利率成本以及發(fā)放貸款的違約概率預(yù)期值的增加而降低;那些收入較低、缺少社會(huì)資本、缺少可供抵押擔(dān)保財(cái)產(chǎn)的農(nóng)戶更容易被金融機(jī)構(gòu)認(rèn)為違約概率較高人群，相應(yīng)受到信貸排斥的概率越大;如果農(nóng)村地區(qū)違約概率普遍上升，則農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)面臨越來越大的成本壓力和生存困境，以至于金融機(jī)構(gòu)撤離這些農(nóng)村地區(qū)，減少甚至不給該地區(qū)的農(nóng)戶提供貸款。

(三)均衡分析

1.消費(fèi)借貸均衡分析

當(dāng)農(nóng)戶有消費(fèi)借貸需求，親友借貸又不能滿足而向金融機(jī)構(gòu)申請(qǐng)貸款，金融機(jī)構(gòu)愿意提供貸款的均衡臨界條件如下:

即

因此，農(nóng)戶的消費(fèi)信貸排斥條件是:

2.生產(chǎn)借貸均衡分析

當(dāng)農(nóng)戶有生產(chǎn)借貸需求，親友借貸又不能滿足而向金融機(jī)構(gòu)申請(qǐng)貸款，金融機(jī)構(gòu)愿意提供貸款的均衡臨界條件如下:

即

因此，農(nóng)戶的生產(chǎn)投資信貸排斥條件是:

綜合消費(fèi)信貸排斥和生產(chǎn)投資信貸排斥條件，得出命題5。

命題5:農(nóng)戶的信貸排斥程度會(huì)隨著農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)單位融資成本、農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)營(yíng)運(yùn)的單位固定成本、對(duì)農(nóng)戶發(fā)放貸款的單位非利息成本、對(duì)農(nóng)戶發(fā)放貸款的違約概率預(yù)期值、農(nóng)戶獲得貸款要付出的非利率單位成本的增加而增加;農(nóng)戶消費(fèi)信貸排斥程度隨著農(nóng)戶獲得貸款后第一期消費(fèi)效用與第二期消費(fèi)效用的比值的下降而增加;農(nóng)戶生產(chǎn)投資信貸排斥程度隨著農(nóng)戶生產(chǎn)投資借貸資金的預(yù)期邊際收益的減少而增加。

三、計(jì)量模型與變量、數(shù)據(jù)說明

(一)農(nóng)戶信貸排斥狀況的調(diào)查設(shè)計(jì)

由于對(duì)信貸排斥的識(shí)別相對(duì)比較困難，基于上述理論分析，本文借鑒前人研究信貸配給的DEM方法［21-22］，設(shè)計(jì)出了識(shí)別農(nóng)戶信貸需求情況、農(nóng)戶信貸排斥程度以及信貸排斥類型的一個(gè)模型。本文研究所用數(shù)據(jù)資料來源于課題組成員于2011年7～8月對(duì)我國(guó)8個(gè)省份農(nóng)村地區(qū)開展的中國(guó)農(nóng)村金融狀況調(diào)查整理結(jié)果。此次調(diào)查考察了農(nóng)戶2005-2010年的金融需求及其滿足情況，并從農(nóng)戶借貸決策路徑出發(fā)設(shè)計(jì)了相關(guān)問題。本文的信貸排斥識(shí)別機(jī)制見圖1，從圖中我們可以看出，首先通過“過去5年是否有過借錢經(jīng)歷”問題，識(shí)別出不需要借款的人，這部分人不存在信貸排斥問題。在總體1547戶樣本中，375戶沒有借款需要(占24.24%)，有1172戶農(nóng)戶有過借款經(jīng)歷(占總樣本的75.76%)。

我們進(jìn)一步考察農(nóng)戶沒有獲得金融機(jī)構(gòu)貸款的原因，并根據(jù) Kempson＆Whyley(1999)的金融排斥維度，識(shí)別出農(nóng)戶信貸排斥類型。從我們調(diào)研中了解到，在過去5年間沒有借錢經(jīng)歷農(nóng)戶是不需要貸款而沒有發(fā)生借貸，因此，此類農(nóng)戶不存在信貸排斥問題;在有過借錢經(jīng)歷的農(nóng)戶中，我們通過詢問“您家從銀行的借款情況?”識(shí)別出哪些農(nóng)戶獲得全部申請(qǐng)貸款、哪些農(nóng)戶只獲得部分申請(qǐng)貸款以及哪些農(nóng)戶沒有從金融機(jī)構(gòu)獲得貸款。我們認(rèn)為那些從金融機(jī)構(gòu)獲得全部申請(qǐng)貸款的農(nóng)戶不受排斥，那些只獲得部分申請(qǐng)貸款的農(nóng)戶則受到部分排斥，那些只從親友或民間借貸而沒有從金融機(jī)構(gòu)借貸的農(nóng)戶則受到完全排斥。在這些受到完全排斥的農(nóng)戶中，我們通過“不從銀行借錢或沒有借到錢的主要原因是什么?”問題，認(rèn)為那些選擇了“銀行一般不會(huì)借給我們”的農(nóng)戶則主要是受到自我排斥，那些選擇了“利息費(fèi)用太高”、“借款程序太麻煩”兩個(gè)選項(xiàng)中之一的農(nóng)戶則主要受到價(jià)格排斥，那些選擇了“沒有符合條件的抵押品”、“找不到合適的人擔(dān)保”兩個(gè)選項(xiàng)中之一的農(nóng)戶則主要受到條件排斥。

圖1 信貸排斥識(shí)別流程圖

基于DEM識(shí)別機(jī)制，我們對(duì)樣本農(nóng)戶信貸排斥情況進(jìn)行匯總。在有借貸需求的1172戶農(nóng)戶中，606戶獲得過金融機(jī)構(gòu)貸款(占有借貸需求樣本農(nóng)戶的51.7%)，566戶沒有獲得金融機(jī)構(gòu)貸款(占48.3%);在這些有過金融機(jī)構(gòu)貸款的農(nóng)戶中有366戶的貸款申請(qǐng)只得到部分滿足，其受到部分排斥，其他240戶則不受排斥;在566戶受到完全排斥的農(nóng)戶中，162戶是由于自認(rèn)為得不到貸款受到自我排斥，326戶是由于利息費(fèi)用太高以及借款程序太麻煩而受到價(jià)格排斥，78戶是由于缺乏抵押品或找不到合適擔(dān)保人而受到條件排斥。

(二)變量選取與描述統(tǒng)計(jì)

接下來選取合適的變量來考察和檢驗(yàn)前面的理論命題，由于影響農(nóng)戶信貸排斥的因素眾多，并考慮到數(shù)據(jù)的可得性，本文選取了戶主特征、農(nóng)戶家庭資源稟賦、農(nóng)戶社會(huì)資本、以往借貸情況、金融發(fā)展?fàn)顩r以及當(dāng)?shù)厣罘諊?方面指標(biāo)30個(gè)變量。

在農(nóng)戶特征方面主要選取了性別、年齡、民族、政治面貌、文化程度、主要從事的工作及余錢處理偏好7個(gè)變量。性別和年齡主要反映農(nóng)戶貸款風(fēng)險(xiǎn)偏好，一般來說，男性比女性具有更強(qiáng)的風(fēng)險(xiǎn)偏好傾向，隨著年齡增加，農(nóng)戶會(huì)趨于厭惡風(fēng)險(xiǎn)，同時(shí)金融機(jī)構(gòu)給予其貸款的風(fēng)險(xiǎn)也增加;少數(shù)民族農(nóng)戶可能會(huì)受到更多的社會(huì)歧視，因此，是信貸排斥對(duì)象［23］;黨員農(nóng)戶可能誠(chéng)信度更高而不易違約，金融機(jī)構(gòu)也傾向于滿足貸款申請(qǐng);戶主的文化程度越高，農(nóng)戶對(duì)于信貸產(chǎn)品的認(rèn)識(shí)更易理解及其獲取資源的能力更強(qiáng);農(nóng)戶主要從事的工作反映了農(nóng)戶家庭主要收入來源，金融機(jī)構(gòu)傾向于給個(gè)體工商戶和有穩(wěn)定外出務(wù)工收入的農(nóng)戶貸款。

農(nóng)戶家庭資源稟賦方面主要選取了人口數(shù)、勞動(dòng)力數(shù)、耕地面積、年收入、務(wù)農(nóng)收入、生產(chǎn)性固定資產(chǎn)情況、成員是否有特殊技能、家庭支出［24-25］8個(gè)變量。在其他條件不變的情況下，金融機(jī)構(gòu)一般更愿意滿足家庭收入較高農(nóng)戶的借貸申請(qǐng)，同時(shí)家庭收入高的農(nóng)戶也相應(yīng)地更少需要借錢，農(nóng)戶受到信貸排斥的可能性更小;生產(chǎn)性固定資產(chǎn)越多的家庭，其申請(qǐng)貸款時(shí)的抵押資產(chǎn)就越多，相應(yīng)地更不易受到信貸排斥;成員是否有特殊技能反映了農(nóng)戶家庭的非農(nóng)收入，非農(nóng)收入具有拐杖作用;家庭支出是農(nóng)戶產(chǎn)生借貸需求的重要因素，對(duì)農(nóng)戶借貸活動(dòng)有巨大影響。

社會(huì)資本是指“在特定的社區(qū)內(nèi)社區(qū)成員累積的優(yōu)勢(shì)和機(jī)會(huì)”或者“社會(huì)關(guān)系形成的個(gè)人資源”［26］。主要選取戶主是否是村干部、是否有親屬擔(dān)任干部、是否有親屬在銀行工作;在金融交易中，社會(huì)資本具有類似抵押品的功能，在小額信貸中，社會(huì)資本的作用被國(guó)際經(jīng)驗(yàn)事實(shí)所證明。社會(huì)資本的強(qiáng)外部性是與實(shí)物資本、人力資本的最根本區(qū)別，就是其能夠?qū)崿F(xiàn)信息共享、降低風(fēng)險(xiǎn)、促進(jìn)合作、減少交易成本和機(jī)會(huì)主義行為。

以往借貸情況方面主要選取了向私人借錢與否、借出資金與否以及借款用途3個(gè)變量;私人借款及借出資金活躍程度越高的農(nóng)戶向金融機(jī)構(gòu)申請(qǐng)貸款的可能性較低，借貸需求也越少;金融機(jī)構(gòu)傾向于給生產(chǎn)項(xiàng)目投資借款;私人借貸及借款用途在需求借貸中不列入考察，因?yàn)榻栀J用途是在借到錢的情況下反映。

生活氛圍方面選取了農(nóng)戶對(duì)生活氛圍滿意程度、人際關(guān)系滿意程度、執(zhí)法滿意程度、當(dāng)?shù)卣ぷ鳚M意程度4個(gè)變量。一般來說生活氛圍越好的地方的農(nóng)戶相對(duì)生活水平較高，對(duì)于金融機(jī)構(gòu)的信貸需求越少，其受到信貸排斥的可能性越小;人際關(guān)系滿意程度越高的農(nóng)戶，其在當(dāng)?shù)氐挠H朋好友越多，資金缺口越容易通過親友借貸滿足，其對(duì)金融機(jī)構(gòu)的信貸需求越少，其受到排斥的概率增加;執(zhí)法滿意程度越好的地區(qū)，債權(quán)保護(hù)相對(duì)更好，金融機(jī)構(gòu)也更愿意放貸，農(nóng)戶受到信貸排斥的概率更小;對(duì)政府滿意程度越高的農(nóng)戶，其消費(fèi)投資熱情相對(duì)更高，借貸需求更旺盛，同時(shí)，金融機(jī)構(gòu)也更愿意給他們發(fā)放貸款。

金融發(fā)展?fàn)顩r方面主要選取了貸款宣傳、每萬人銀行網(wǎng)點(diǎn)數(shù)、是否有新型金融機(jī)構(gòu)、到最近金融機(jī)構(gòu)的距離［27］、銀行服務(wù)滿意程度6個(gè)變量。

表1 樣本變量描述與統(tǒng)計(jì)

信貸宣傳可以讓農(nóng)戶更了解信貸產(chǎn)品，降低信息不對(duì)稱程度，增強(qiáng)農(nóng)戶向金融機(jī)構(gòu)信貸申請(qǐng)信心;每萬人銀行網(wǎng)點(diǎn)數(shù)越多及有新型金融機(jī)構(gòu)的鄉(xiāng)鎮(zhèn)，其信貸資金供給相對(duì)較充分，相應(yīng)能減輕信貸排斥;到最近金融機(jī)構(gòu)的距離，反映了農(nóng)戶獲得金融機(jī)構(gòu)相關(guān)產(chǎn)品的難易程度，越近的農(nóng)戶獲取金融機(jī)構(gòu)貸款的成本相對(duì)越低，受到信貸排斥的概率越小。(三)計(jì)量模型設(shè)定

1. 模型1——logit模型

對(duì)于因變量農(nóng)戶信貸需求識(shí)別問題涉及到有需求和無需求兩種情況，我們采用logit模型來考察農(nóng)戶借貸需求影響因素。模型如下:

其中，Z=1為農(nóng)戶有借貸需求，Z=0為農(nóng)戶沒有借貸需求。

2.模型2——有序logit模型

由于被解釋變量y是農(nóng)戶受到信貸排斥程度(不受排斥時(shí)，y=0;受到部分排斥時(shí)，y=1;受到完全排斥時(shí)，y=2)，具有排序性質(zhì)，屬于有序型分類變量，有序logit模型可以有效地解決有序多分類問題。因此，可以建立關(guān)于農(nóng)戶金融排斥狀況y(以解釋變量X為條件)的OLM(order logit model)模型來研究其影響因素。由于篇幅所限，模型具體形式在此不展開。

四、實(shí)證分析

本部分將對(duì)上述理論模型進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)檢驗(yàn)，應(yīng)用logit模型和有序logit模型分別考察各變量對(duì)農(nóng)戶是否有借貸需求和農(nóng)戶信貸排斥的影響。

(一)農(nóng)戶借貸需求檢驗(yàn)

由表2可知，模型的對(duì)數(shù)使然比統(tǒng)計(jì)量、LR統(tǒng)計(jì)量、常數(shù)項(xiàng)的顯著性水平都較為理想，表明模型的整體擬合效果較好。其中，家庭人口數(shù)、生產(chǎn)性固定資產(chǎn)、近5年借出資金有否、是否有新型金融機(jī)構(gòu)5變量對(duì)農(nóng)戶借貸需求具有顯著正向影響;年齡、民族、每萬人銀行網(wǎng)點(diǎn)數(shù)、銀行服務(wù)滿意程度對(duì)農(nóng)戶信貸需求具有顯著負(fù)向影響;盡管農(nóng)戶家庭收入、務(wù)農(nóng)收入與家庭支出沒有通過顯著性檢驗(yàn)，但是其影響方向與預(yù)期一致，即收入越多的農(nóng)戶信貸需求越少，支出越多的農(nóng)戶，信貸需求越多。這些結(jié)果表明，樣本農(nóng)戶中年齡越小、是漢族、家庭人口越多、生產(chǎn)性固定資產(chǎn)越多、過去5年曾借出去錢、銀行服務(wù)越不滿意的農(nóng)戶的借貸需求越旺盛;銀行服務(wù)越不滿意的農(nóng)戶之所以對(duì)借貸需求越旺盛，主要是金融機(jī)構(gòu)沒有滿足貸款其申請(qǐng)，相應(yīng)地對(duì)金融機(jī)構(gòu)越不滿意，農(nóng)戶的借貸需求沒有得到滿足;獲得每萬人銀行網(wǎng)點(diǎn)越多地區(qū)的農(nóng)戶借貸需求更少，一方面是可能是由于這些地區(qū)農(nóng)戶收入水平較高，另一方面是這些地區(qū)農(nóng)戶的借貸頻率較低，因?yàn)檫@些地區(qū)農(nóng)戶收入一般可以滿足日常消費(fèi);有新型金融機(jī)構(gòu)的農(nóng)村地區(qū)的農(nóng)戶借貸需求越多，主要是在農(nóng)戶的借貸需求受到壓制后，新型金融機(jī)構(gòu)為他們提供了更多的借貸渠道，農(nóng)戶的借貸需求被激發(fā)出來。農(nóng)戶借貸決策模型的估計(jì)結(jié)果見表2。

表2 農(nóng)戶借貸需求實(shí)證結(jié)果

(二)農(nóng)戶信貸排斥檢驗(yàn)

本部分運(yùn)用OLM模型來檢驗(yàn)三類受到不同程度信貸排斥農(nóng)戶的影響因素。從OLM估計(jì)結(jié)果來看，只有務(wù)農(nóng)收入與機(jī)理分析不一致，務(wù)農(nóng)收入對(duì)農(nóng)戶信貸排斥有顯著正向影響;戶主受教育程度、余錢處理偏好、家庭收入、戶主是否村干部、是否有親戚在政府部門工作、信貸宣傳、每萬人銀行網(wǎng)點(diǎn)數(shù)、是否有新型金融機(jī)構(gòu)、銀行服務(wù)滿意程度、政府工作滿意程度對(duì)農(nóng)戶信貸排斥有顯著負(fù)向影響，向私人借款經(jīng)歷對(duì)農(nóng)戶信貸排斥有顯著正向影響，印證了機(jī)理分析得出的命題。農(nóng)戶信貸排斥的影響因素實(shí)證結(jié)果見表3。

反映戶主特征的文化程度和余錢處理偏好兩變量對(duì)農(nóng)戶信貸排斥有顯著負(fù)向影響。在其他因素不變的情況下，農(nóng)戶的文化程度每提高1單位，農(nóng)戶受到完全信貸排斥的概率會(huì)降低3.91%，相應(yīng)地，其不受排斥和受到部分排斥的概率分別會(huì)增加1.96%和1.95%，意味著文化程度越高的農(nóng)戶，在借貸申請(qǐng)中的非利息成本相對(duì)更低，其受到信貸排斥的可能性越小;在其他因素不變的情況下，余錢處理方式每提高1單位，農(nóng)戶受到完全信貸排斥的概率會(huì)降低8.3%，相應(yīng)地，其不受排斥和受到部分排斥的概率分別增加4.17%和4.13%，意味著越有消費(fèi)投資意識(shí)的農(nóng)戶越不易受到信貸排斥，一方面他們借貸消費(fèi)的預(yù)期邊際效用較高，另一方面借貸資金的投資邊際收益越高。

反映農(nóng)戶家庭資經(jīng)濟(jì)財(cái)富特征的家庭收入和務(wù)農(nóng)收入兩變量對(duì)農(nóng)戶信貸排斥有顯著影響。在其他因素不變的情況下，農(nóng)戶家庭年收入每提高1單位，農(nóng)戶受到完全信貸排斥的概率會(huì)降低4.32%，相應(yīng)地，其不受排斥和受到部分排斥的概率分別會(huì)增加2.17%和2.15%，一方面是由于收入越高的農(nóng)戶借貸需求越少，另一方面是金融機(jī)構(gòu)更愿意為家庭收入高的農(nóng)戶提供貸款，相應(yīng)受到信貸排斥的概率更低;在其他因素不變的情況下，農(nóng)戶家庭年務(wù)農(nóng)收入每增加1萬元，農(nóng)戶受到完全信貸排斥的概率會(huì)增加2.77%，相應(yīng)地，其不受排斥和受到部分排斥的概率分別下降1.39%和1.38%，可能是由于農(nóng)業(yè)的弱質(zhì)性，其風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較高，金融機(jī)構(gòu)越不愿意為傳統(tǒng)農(nóng)戶提供貸款服務(wù)?？梢钥闯瞿芙档娃r(nóng)戶信貸排斥程度的收入不是務(wù)農(nóng)收入而是非務(wù)農(nóng)收入，林毅夫等(1989)的研究表明非農(nóng)收入傾向于增加農(nóng)業(yè)的流動(dòng)資金，同時(shí)它對(duì)農(nóng)戶的借貸傾向具有明顯的替代效應(yīng)。按照黃宗智的“拐杖邏輯”，農(nóng)民的收入包括農(nóng)業(yè)收入和非農(nóng)務(wù)工收入，后者是前者的拐杖，而這個(gè)拐杖對(duì)農(nóng)戶的借貸行為具有很大影響［28］。

反映農(nóng)戶家庭社會(huì)資本的戶主是否擔(dān)任村干部和是否有親戚在政府部門工作對(duì)農(nóng)戶信貸排斥有顯著影響。具體而言，在其他因素不變的情況下，如果戶主由一般農(nóng)民轉(zhuǎn)變村干部后，農(nóng)戶受到完全排斥的概率降低11.05%，相應(yīng)地，其不受排斥和受到部分排斥的概率分別則增加6.4%和4.65%;有親戚擔(dān)任干部的農(nóng)戶其受到完全排斥的概率降低12.34%，相應(yīng)地，其不受排斥和受到部分排斥的概率分別則增加6.8%和5.54%。這里體現(xiàn)了社會(huì)資本在信貸中的作用，擁有較多社會(huì)資本的農(nóng)戶更容易成為農(nóng)村正規(guī)金融機(jī)構(gòu)的放貸對(duì)象。社會(huì)資本之所以能對(duì)對(duì)農(nóng)戶信貸行為產(chǎn)生影響，是因?yàn)檗r(nóng)戶所擁有的各種社會(huì)資本起著信號(hào)傳遞作用，能降低金融機(jī)構(gòu)對(duì)農(nóng)戶的信息不對(duì)稱程度［29］。

反映農(nóng)戶以往借貸情況的過去五年向私人借款經(jīng)歷對(duì)農(nóng)戶信貸排斥有顯著正影響。在其他因素不變的情況下，農(nóng)戶過去5年由有向私人借款經(jīng)歷變?yōu)闆]有相應(yīng)借款經(jīng)歷后，其受到完全排斥的概率增加25.05%，相應(yīng)地，其不受排斥和受到部分排斥的概率分別則降低16.71%和8.34%。私人借貸較多，相應(yīng)形成了一種借貸關(guān)系，就更容易通過這種私人借貸滿足借貸資金需求。

反映當(dāng)?shù)剞r(nóng)村金融發(fā)展?fàn)顩r的信貸宣傳、每萬人銀行網(wǎng)點(diǎn)數(shù)和銀行服務(wù)滿意程度對(duì)農(nóng)戶信貸排斥有顯著負(fù)影響，是否有新型金融機(jī)構(gòu)則對(duì)農(nóng)戶信貸排斥有顯著正影響。具體而言，在其他因素不變的情況下，有人員到農(nóng)戶家信貸宣傳后，其不受排斥和只是受到部分排斥的可能性分別增加3.52%和3.49%，相應(yīng)地，其受到完全排斥的概率降低7%;每萬人銀行網(wǎng)點(diǎn)數(shù)增加1個(gè)，當(dāng)?shù)剞r(nóng)戶不受排斥和只是受到部分排斥的可能性分別增加1.28%和1.27%，相應(yīng)地，其受到完全排斥的概率降低2.55%;銀行服務(wù)滿意程度每提高1單位，其不受排斥和只是受到部分排斥的可能性分別增加3.3%和3.28%，相應(yīng)地，其受到完全排斥的概率降低6.58%，與隋艷穎、馬曉河(2011)的研究結(jié)果一致。有新型金融機(jī)構(gòu)的鄉(xiāng)鎮(zhèn)的農(nóng)戶比沒有新型金融機(jī)構(gòu)時(shí)，其不受排斥和只是受到部分排斥的可能性分別增加3.93%和3.65%，相應(yīng)地，其受到完全排斥的概率降低7.58%;印證了農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)的不足是導(dǎo)致農(nóng)村金融服務(wù)供給不足的根本原因［28］。

表3 農(nóng)戶信貸排斥實(shí)證結(jié)果

在其他因素不變的情況下，反映農(nóng)戶所在地生活氛圍的對(duì)政府工作的滿意程度每提高1單位，當(dāng)?shù)剞r(nóng)戶不受排斥和只是受到部分排斥的可能性分別增加5.58%和5.54%，相應(yīng)地，其受到完全排斥的概率降低11.12%。一方面政府工作做得比較好的地方，經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展相對(duì)較好，當(dāng)?shù)剞r(nóng)村金融市場(chǎng)也相對(duì)更繁榮，信貸資金供給更充分;另一方面該農(nóng)戶也相對(duì)是比較樂觀，相應(yīng)地越愿意增加消費(fèi)、投資和承擔(dān)借貸風(fēng)險(xiǎn)［8］。

五、結(jié)論與政策啟示

本文在借鑒前人研究成果的基礎(chǔ)上，構(gòu)建了基于信貸供需雙方相互作用的農(nóng)戶信貸排斥形成機(jī)理分析模型，系統(tǒng)研究了信貸供需主體內(nèi)外部因素對(duì)農(nóng)戶信貸排斥的影響和作用機(jī)制。本文認(rèn)為農(nóng)村信貸交易實(shí)質(zhì)上是交易主體對(duì)交易對(duì)象的合理性判斷，即對(duì)可能獲得的收益與風(fēng)險(xiǎn)損失和交易成本的權(quán)衡選擇，從而實(shí)現(xiàn)效用(收益)最大化的過程。產(chǎn)生農(nóng)戶信貸排斥的主要原因是信息不對(duì)稱、農(nóng)戶獲得貸款要付出較高的非利率成本、農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)營(yíng)運(yùn)的固定成本較高、金融機(jī)構(gòu)給農(nóng)戶發(fā)放貸款需要付出較高的非利息成本以及農(nóng)戶信貸風(fēng)險(xiǎn)較高所致。農(nóng)戶的信貸排斥程度會(huì)隨著農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)單位融資成本、農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)營(yíng)運(yùn)的單位固定成本、對(duì)農(nóng)戶發(fā)放貸款的單位非利息成本、對(duì)農(nóng)戶發(fā)放貸款的違約概率預(yù)期值、農(nóng)戶獲得貸款要付出的非利率單位成本的增加而增加;農(nóng)戶消費(fèi)信貸排斥程度隨著農(nóng)戶獲得貸款后第一期消費(fèi)效用與第二期消費(fèi)效用的比值的下降而增加;農(nóng)戶生產(chǎn)投資信貸排斥程度隨著農(nóng)戶生產(chǎn)投資借貸資金的預(yù)期邊際收益的減少而增加。

在信貸排斥內(nèi)在機(jī)理分析基礎(chǔ)上，引入了DEM分析方法，建立了一個(gè)農(nóng)戶信貸排斥DEM識(shí)別流程圖。利用我國(guó)農(nóng)戶微觀調(diào)研數(shù)據(jù)，運(yùn)用有序Logit模型對(duì)我國(guó)農(nóng)戶信貸排斥形成的內(nèi)在機(jī)理進(jìn)行了經(jīng)驗(yàn)研究。結(jié)果表明:戶主受教育程度、余錢處理偏好、家庭收入、是否村干部、是否有親戚在政府部門工作、信貸宣傳、每萬人銀行網(wǎng)點(diǎn)數(shù)、是否有新型金融機(jī)構(gòu)、銀行服務(wù)滿意程度、對(duì)政府工作滿意程度對(duì)農(nóng)戶信貸排斥有顯著負(fù)向影響，而農(nóng)戶務(wù)農(nóng)收入、向私人借款經(jīng)歷對(duì)農(nóng)戶信貸排斥有顯著正向影響。意味著貸款申請(qǐng)農(nóng)戶所在地區(qū)的生活氛圍、金融發(fā)展水平越好，貸款申請(qǐng)農(nóng)戶個(gè)體特征越好、家庭資源稟賦越豐富、社會(huì)資本越豐富，其相應(yīng)地更不易受到信貸排斥。

基于以上研究結(jié)論，得到如下政策啟示:一是政府應(yīng)從國(guó)家金融發(fā)展戰(zhàn)略高度出發(fā)，構(gòu)建包容性的農(nóng)村金融體系［30］，宏觀層面上建立相應(yīng)的政策框架，大力發(fā)展具有包容性的微型金融機(jī)構(gòu)，保障社會(huì)每個(gè)經(jīng)濟(jì)主體金融權(quán)利的平等，從制度上著力解決農(nóng)戶信貸排斥問題。二是推進(jìn)微觀層面一系列機(jī)制創(chuàng)新。探索農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)、社會(huì)雙重目標(biāo)協(xié)調(diào)發(fā)展的運(yùn)行機(jī)制，正規(guī)金融與非正規(guī)金融之間的耦合機(jī)制，大型金融機(jī)構(gòu)與農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)之間的對(duì)接機(jī)制，農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)與農(nóng)民專業(yè)合作組織、擔(dān)保機(jī)構(gòu)之間的合作機(jī)制，社會(huì)資本的信號(hào)傳遞機(jī)制，有效解決農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)商業(yè)可持續(xù)性、農(nóng)村金融資源供給不足、農(nóng)戶抵押擔(dān)保不足及農(nóng)戶與金融機(jī)構(gòu)信息不對(duì)稱問題，從根本上緩解農(nóng)戶信貸排斥的困境。

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