李成友，李慶海，李　銳，張勇菊

（1.山東大學經(jīng)濟研究院，濟南250100；2.南京財經(jīng)大學經(jīng)濟學院，南京210046）

農(nóng)戶信貸配給程度及其對家庭消費行為的影響

李成友1，李慶海2，李銳1，張勇菊1

（1.山東大學經(jīng)濟研究院，濟南250100；2.南京財經(jīng)大學經(jīng)濟學院，南京210046）

摘要：正確評價我國農(nóng)戶信貸配給程度及其對家庭消費行為的影響，對于解決我國消費領域中存在的問題和促進整個國民經(jīng)濟的協(xié)調(diào)發(fā)展都具有重要意義。2003～2009年全國10個省區(qū)1000個樣本農(nóng)戶的跟蹤調(diào)研數(shù)據(jù)表明：52.2%的農(nóng)戶受到信貸配給，其中43.1%的農(nóng)戶受到完全配給，9.1%的農(nóng)戶受到部分配給；信貸配給使得農(nóng)戶家庭消費支出下降18.8%，家庭消費質(zhì)量下降19.7%。因此，我國應健全農(nóng)村社會保障體系，鼓勵和扶植非正規(guī)金融組織的發(fā)展，應通過開發(fā)農(nóng)村消費信貸產(chǎn)品等政策來提高農(nóng)戶的消費數(shù)量和質(zhì)量。

關鍵詞：農(nóng)戶；信貸配給；家庭消費行為；農(nóng)村金融

一、引　　言

改革開放以來，隨著國民經(jīng)濟的不斷發(fā)展和國民收入的不斷提高，我國居民的人均消費水平不斷提升，生活質(zhì)量日益改善。但是，我國居民消費領域還存在著較多問題，總體形勢不容樂觀：一方面，我國居民消費需求增長乏力，且消費總量占GDP的比重較低，國民經(jīng)濟結(jié)構(gòu)嚴重失衡，這些影響了我國經(jīng)濟的健康發(fā)展；另一方面，我國居民消費的恩格爾系數(shù)仍處于較高水平，居民消費結(jié)構(gòu)仍不合理，居民消費層次和消費質(zhì)量尚待進一步提升。①為此，我國政府相繼制定了一系列政策以刺激居民消費和促進消費結(jié)構(gòu)升級，但消費下滑的勢頭并未得到有效遏制，居民消費結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級依然困難重重。從現(xiàn)有的研究文獻看，國內(nèi)外學者從不同角度探究了我國居民消費不足的原因，并取得了一定的科研成果，然而相關結(jié)論仍存在較大爭議，并未達成廣泛的共識。［1］［2］近年來，一些學者基于我國農(nóng)村金融體系發(fā)展滯后的現(xiàn)實，認為信貸配給是造成我國居民消費需求乏力的重要原因，并取得了較為一致的意見。［3］［4］因此，正確評價我國農(nóng)戶信貸配給程度及其對家庭消費行為的影響，進而引導和促進農(nóng)村居民不斷提升消費水平和消費質(zhì)量，對于解決我國消費領域中存在的問題和整個國民經(jīng)濟的協(xié)調(diào)發(fā)展都具有重大意義。但是，國內(nèi)外學者運用面板數(shù)據(jù)來估計我國農(nóng)戶遭受信貸配給程度及其對家庭消費行為影響的文獻并不多見，本文試圖對此做出比較詳實的分析。

定稿日期：2014－05－21

二、文獻綜述

1.信貸配給程度的估計

在研究信貸配給對農(nóng)戶消費行為的影響時，農(nóng)戶是否遭受信貸配給及其程度的估計是其中的關鍵問題，這也一直是學術界研究的熱點和難點。目前，定量分析信貸配給程度的文獻主要有以下三類：

一是間接法，其基本思想是通過計量檢驗驗證是否在統(tǒng)計上拒絕生命周期假說或者隨機游走的持久收入假說，進而間接推斷信貸配給存在與否及其程度。然而，這種方法的合理性不斷受到學者們的質(zhì)疑，目前已很少有人使用了。［5］

二是半直接法，其基本思想是運用（部分）可觀測的市場交易行為以推斷信貸配給的相關信息。它又可分為兩種：一種是通過代理變量以識別是否受到配給，如消費者持有的流動性資產(chǎn)的多少、消費信貸額占消費支出比率等。［6］由于代理變量的尋找較為容易，這種方法運用最為廣泛，但其缺陷在于選取代理變量時往往側(cè)重于需求或供給單方面的特征，而很少從供求雙方的特征出發(fā)進行選取，研究結(jié)論也會隨著代理變量的變化而存在較大差異，其有效性值得商榷。另一種方法是采用計量模型（如Biprobit模型、聯(lián)立方程模型和隨機前沿函數(shù)等）估計信貸配給的程度或概率，并分析其產(chǎn)生的因果關系。［7］其中，以李慶海［8］等人的研究最具代表性，他們設定了一個可行的標準明確定義消費者（農(nóng)戶）的類型，并采用面板數(shù)據(jù)估計出了包含完全配給和部分配給兩種情形在內(nèi)的農(nóng)戶信貸配給程度。然而，該研究的缺陷在于所使用的面板Biprobit模型對于個體“異質(zhì)性”（Individual Heterogeneity）的假設過于嚴格。

三是直接法，這類方法通過設計調(diào)查問卷和實地詢問農(nóng)戶參與信貸融資的經(jīng)歷和數(shù)據(jù)，進而判斷農(nóng)戶是否受到信貸配給。［9］但是這種方法過度依賴其主觀判斷，理論基礎比較模糊，從而存在較大的缺陷。

2.信貸配給對消費行為的影響

經(jīng)驗分析信貸配給對居民消費行為影響的文獻主要集中在對消費支出的影響上，相關研究結(jié)果均表明信貸配給對居民消費支出具有顯著的抑制作用。［10］然而，其缺點在于消費者是否受到配給是通過代理變量進行識別的，由于代理變量本身固有的缺陷，因此，所得結(jié)論的有效性往往存在分歧。

就作者目前查閱的文獻而言，經(jīng)驗分析信貸配給對農(nóng)戶消費結(jié)構(gòu)（或消費質(zhì)量）影響的文獻還比較少。董志勇和黃邁［11］采用調(diào)查問卷并結(jié)合截面數(shù)據(jù)模型分析了信貸配給對農(nóng)戶消費結(jié)構(gòu)的影響，但其研究存在較多不足之處：首先，文中作為因變量的消費結(jié)構(gòu)較為特殊，其本質(zhì)上是百分數(shù)（取值介于0和1之間，具有上下邊界），若直接采用一般的計量模型進行分析，其結(jié)果會出現(xiàn)偏誤；其次，該文無法比較不同信貸配給類型（部分配給和完全配給）對農(nóng)戶消費結(jié)構(gòu)的影響；最后，文中采用的調(diào)查問卷較多依賴于農(nóng)戶的主觀判斷，所得結(jié)論有待考證。

三、樣本數(shù)據(jù)來源與分析

本文使用的數(shù)據(jù)來自于中國農(nóng)業(yè)部農(nóng)村固定觀察點，時間跨度為2003～2009年。樣本采用五階段（區(qū)抽省，省抽縣（市）、縣抽鎮(zhèn)（鄉(xiāng)）、鎮(zhèn)抽村，村抽農(nóng)戶）分級隨機抽樣方法，根據(jù)各區(qū)域社會經(jīng)濟發(fā)展水平和地形地貌特征的不同，選取10個省（區(qū)）、17個縣（市）、17個鎮(zhèn)（鄉(xiāng)）、18個村的1000個樣本農(nóng)戶進行抽樣跟蹤調(diào)查。形成了一個涵蓋家庭人員構(gòu)成、就業(yè)、農(nóng)地流轉(zhuǎn)、固定資產(chǎn)、生產(chǎn)經(jīng)營、家庭收支、信貸活動等各方面比較完整的村莊調(diào)查問卷，為本文的研究提供了豐富的數(shù)據(jù)和經(jīng)驗事實。

通過統(tǒng)計調(diào)研可知，樣本農(nóng)戶在2003～2009年年均家庭消費支出和改善型家庭消費支出分別為13060元和7465元，年均改善型消費支出所占比率為51%。②從各省情況來看，省際之間的家庭消費支出、改善型家庭消費支出地區(qū)間差異較大，而消費質(zhì)量（消費結(jié)構(gòu)）的地區(qū)間差異相對要小一些。在家庭消費支出方面，遼寧、江蘇、福建和山東等省的年均值均在1.5萬元以上，而吉林、河南、四川和新疆等省的年均值均小于1萬元；在改善型家庭消費支出方面，遼寧、江蘇和福建年均值均大于1萬元，而吉林、河南、四川和新疆等省年均值均在6千元以下；在改善型家庭消費支出所占比率方面，河南、湖北、四川和新疆等省均不到50%，而遼寧、江蘇、福建、山東、吉林和甘肅等省均明顯高于50%。由此可見，我國東部地區(qū)農(nóng)戶不僅消費支出規(guī)模較大，而且消費質(zhì)量亦相對較高。

樣本農(nóng)戶在2003～2009年家庭消費支出、改善型消費支出及其所占比率均呈逐年上升趨勢。其中，家庭消費支出由2003年的8537元上升到2009年的17603元，年均增幅約為12%；改善型家庭消費支出由2003年的5101元上升到2009年的9902元，年均增幅約為11.5%，略低于家庭消費支出上升比率；改善型家庭消費支出所占比率由2003年的48.51%上升到2009年的52.83%，增幅較小并且增幅由快變緩，這說明近年來我國農(nóng)戶的消費質(zhì)量并沒有隨著消費支出的增加而得到顯著改善。

四、信貸配給模型及其經(jīng)驗分析

1.信貸配給的面板部分可觀測Biprobit模型

其中，αi和ηi分別表示需求和供給方程中的“個體特定效應”；β和γ分別表示待估計的未知參數(shù)和分別表示特質(zhì)隨機誤差項。

很顯然，只有當?shù)趇個農(nóng)戶在第t時期具有資金需求（ydit＝1），且資金供給方愿意向其提供貸款（ysit＝1）時，才能實際觀測到農(nóng)戶的借貸行為。將農(nóng)戶的借貸行為記作yit，得出：

可以看出，方程式（2）是一個具有部分可觀察性的Biprobit模型。

表1　模型中所涉及到變量的基本統(tǒng)計特征

2.變量選擇

結(jié)合已有的相關研究和現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫所提供的樣本信息，本文的變量選擇如表1所示。

3.經(jīng)驗分析結(jié)果

本文使用Stata10.0統(tǒng)計分析軟件，采用MSL方法估計面板部分可觀測的Biprobit模型，識別出了影響農(nóng)戶資金需求和供給意愿的主要因素，估計結(jié)果參見表2。

表2　面板部分可觀測Biprobit模型的估計結(jié)果

通過表2可知，在影響農(nóng)戶資金需求意愿方面，戶主受教育程度、經(jīng)營土地面積、轉(zhuǎn)型化程度以及交通距離對農(nóng)戶資金需求意愿的影響在10%的統(tǒng)計水平上均不顯著；而上年固定資本、重大事件支出、上年金融資產(chǎn)余額以及是否位于東部地區(qū)對農(nóng)戶資金需求意愿的影響分別在10%、1%、5%和10%的統(tǒng)計水平上顯著。其中，上年固定資本、重大事件支出以及是否位于東部地區(qū)等影響為正，上年金融資產(chǎn)余額影響為負。

在影響農(nóng)戶資金供給意愿方面，戶主經(jīng)營土地面積、上年固定資產(chǎn)、是否僅從正規(guī)渠道貸款以及交通距離對農(nóng)戶資金供給意愿的影響等在10%的統(tǒng)計水平上均不顯著；而戶主受教育程度、是否具備技能、是否干部戶、獲贈收入、是否位于資金富裕村莊、是否僅從非正規(guī)渠道貸款以及是否位于東部地區(qū)等對農(nóng)戶資金供給意愿的影響分別在10%、5%、1%、5%、5%、1%和10%的統(tǒng)計水平上正向顯著。

對于那些時變變量時間均值的影響，大多數(shù)變量的影響方向與之前類似，但其影響一般不再顯著，并且這不是本文討論的重點，此處不再贅述。

此外，表2還給出了不可觀測因素的估計結(jié)果。首先，由于需求和供給方程的特質(zhì)隨機誤差項的方差均被單位化為1，則對于資金需求，約54.9%的不可觀測的隨機擾動可以用個體“異質(zhì)性”去解釋（i. e.，)σ1／（1＋)σ））；對于資金供給，約61.7%的不可觀測的隨機擾動可以用個體“異質(zhì)性”去解釋（i.e.，)σ1／（1＋)σ））。由此可見，農(nóng)戶的個體“異質(zhì)性”（如生產(chǎn)經(jīng)營能力、心理因素和風險偏好等）對于農(nóng)戶資金需求和供給行為均有著重要影響。其次，兩個方程之間個體“異質(zhì)性”的相關系數(shù)ρ1是正向顯著的，說明資金需求和供給之間的個體“異質(zhì)性”存在正向關系。最后，需求和供給方程的特質(zhì)隨機誤差項之間的相關關系ρ2是負向不顯著的。

根據(jù)表2中面板部分不可觀測Biprobit模型的估計結(jié)果，在采用臨界值識別出t時期農(nóng)戶i是否受到信貸配給的狀態(tài)下，便可計算出所有樣本中遭受信貸配給的農(nóng)戶所占的比率約為52.2%，其中，被完全配給的農(nóng)戶所占的比率約為43.1%，被部分配給的農(nóng)戶所占的比率約為9.1%。

五、信貸配給對農(nóng)戶家庭消費行為的影響

1.信貸配給影響的計量模型

在識別出農(nóng)戶在t時刻是否受到信貸配給的類型后，可引入如下啞變量：

為分析信貸配給對于農(nóng)戶家庭消費行為的影響，構(gòu)建面板計量模型如下：

其中，Yit表示在t時刻農(nóng)戶i的消費數(shù)量或消費質(zhì)量，ζi表示個體特定效應；χit表示影響農(nóng)戶消費數(shù)量及其質(zhì)量的嚴格外生解釋變量，μit表示方程的特質(zhì)隨機誤差項。

2．變量選擇

在估計信貸配給的影響時，還需要引入其他變量。具體如表3所示。

表3　模型中所涉及到其他變量的基本統(tǒng)計特征

3.經(jīng)驗分析結(jié)果

本文以戶主年齡、戶主受教育程度、農(nóng)戶家庭人口規(guī)模等因素作為影響農(nóng)戶家庭消費數(shù)量及質(zhì)量的解釋變量。對于前者可運用等式（4）中的面板數(shù)據(jù)模型進行估計；對于后者可運用QMLE方法進行估計，估計結(jié)果如表4所示。

表4　線性回歸模型的估計結(jié)果

由表4可知，戶主年齡對農(nóng)戶家庭消費數(shù)量及其質(zhì)量的影響在10%的統(tǒng)計水平下均不顯著，而受教育程度、農(nóng)戶家庭人口規(guī)模等因素對農(nóng)戶家庭消費支出及其消費質(zhì)量的影響均為正，且分別在10%、5%和1%的統(tǒng)計水平上顯著；信貸配給對農(nóng)戶家庭消費支出及其消費質(zhì)量的影響均為負，且分別在1%和5%的統(tǒng)計水平上顯著。在保持其他條件不變的前提下，由于信貸配給使得平均每個農(nóng)戶家庭消費支出減少2461元，占農(nóng)戶家庭消費支出平均值的18.8%，農(nóng)戶家庭消費質(zhì)量平均下降約10.7%，占農(nóng)戶改善型消費支出所占比率平均值的19.7%。

表5　完全配給和部分配給對農(nóng)戶家庭消費數(shù)量和質(zhì)量的影響

由表5可知，在其它影響因素相同的條件下，完全配給使農(nóng)戶家庭消費支出減少3260元，其損失比率為25.0%，農(nóng)戶家庭消費質(zhì)量下降15.1%，損失比率為27.7%，且二者均在1%水平下負向顯著。部分配給使農(nóng)戶家庭消費支出減少751元，其損失比率為5.8%；使農(nóng)戶家庭消費質(zhì)量平均下降3.6%，其損失比率為6.6%，二者影響在10%的統(tǒng)計水平下均不顯著。

六、結(jié)論及建議

本文使用2003～2009年全國10個省區(qū)1000個樣本農(nóng)戶跟蹤調(diào)研數(shù)據(jù)，測算了農(nóng)戶信貸配給程度及其對家庭消費行為的影響。研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)以下幾點：第一，約52.2%的農(nóng)戶受到了信貸配給，其中43.1%的農(nóng)戶受到完全配給，9.1%的農(nóng)戶受到部分配給；信貸配給使農(nóng)戶家庭消費數(shù)量減少18.8%，農(nóng)戶家庭消費質(zhì)量下降19.7%；第二，上年生產(chǎn)性固定資本等因素分別在10%、5%和1%水平下對農(nóng)戶資金需求影響顯著，而經(jīng)營土地面積等因素則沒有通過顯著性檢驗；戶主受教育程度等因素分別在10%、5%和1%水平下對農(nóng)戶資金供給影響顯著，而上年固定資產(chǎn)等因素亦沒有通過顯著性檢驗；第三，戶主年齡對農(nóng)戶家庭消費數(shù)量及其質(zhì)量的影響在統(tǒng)計水平上均不顯著，而受教育程度、農(nóng)戶家庭人口規(guī)模等因素對農(nóng)戶家庭消費支出及其消費質(zhì)量的影響均為正，且分別在10%、5%和1%的統(tǒng)計水平上顯著。

基于以上研究結(jié)論，本文提出如下幾點看法：

一是從收入方面來看，由于農(nóng)戶家庭收入受到各種因素影響而波動較大，同時我國農(nóng)村社會保障體系尚不完善，因此，需要加快農(nóng)村社會保險制度的建設，加大財政補貼力度，完善并健全農(nóng)村社會保障體系，從而形成對農(nóng)戶家庭收入風險的有力規(guī)避，減輕農(nóng)戶遭受信貸配給的程度，不斷提高農(nóng)戶的效用和福利水平。

二是從信貸配給角度來看，我國已經(jīng)形成了多種所有制形式并存的現(xiàn)代農(nóng)村金融體系的雛形，農(nóng)村金融改革取得了顯著的成效，在一定程度上緩解了農(nóng)村金融市場供給不足的矛盾。然而，我國政府主導的農(nóng)村金融改革著力于在農(nóng)村完善和引進正規(guī)金融機構(gòu)，農(nóng)村正規(guī)金融機構(gòu)發(fā)展較快，與此相對應的農(nóng)村非正規(guī)金融組織發(fā)展緩慢，政府應該鼓勵和扶植非正規(guī)金融組織發(fā)展，構(gòu)建農(nóng)村正規(guī)金融機構(gòu)和非正規(guī)金融組織有機混合的互補關系和模式，增強對農(nóng)村金融市場的資金供給能力。

三是在充分考慮我國農(nóng)村金融市場和微觀農(nóng)戶主體行為特征的前提下，金融機構(gòu)和組織應大力發(fā)展新型農(nóng)村金融信貸業(yè)務，開發(fā)適合農(nóng)村實際情況的消費信貸產(chǎn)品，如教育信貸、耐用品信貸、信用卡貸款和抵押貸款業(yè)務等，滿足不同消費類型農(nóng)戶對消費信貸產(chǎn)品的需求，進而促進農(nóng)戶消費數(shù)量的不斷上升及其消費質(zhì)量的不斷改善。

注釋

①在本文中消費結(jié)構(gòu)和消費質(zhì)量的含義是相同的。

②本文參照董志勇和黃邁的做法，將消費支出分為兩種：必需型消費支出（主要指食品消費支出）以及改善型消費支出（主要包括衣物、住房、燃料、家庭設備、保險等消費支出）。

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責任編輯：蔡強

作者簡介：李成友（1987－），男，山東聊城人，山東大學經(jīng)濟研究院博士研究生，主要從事農(nóng)村金融和計量經(jīng)濟分析研究；李慶海（1982－），男，山東棗莊人，南京財經(jīng)大學經(jīng)濟學院講師，主要從事農(nóng)村金融和計量經(jīng)濟分析研究；李銳（1967－），男，湖南岳陽人，山東大學經(jīng)濟研究院教授，主要從事農(nóng)村經(jīng)濟和計量經(jīng)濟分析研究；張勇菊（1978－），女，山西河津人，山東大學經(jīng)濟研究院博士研究生，主要從事金融制度研究。

基金項目：國家自然科學基金重點項目（71133001）

收稿日期：2014－04－20

中圖分類號：F832.43

文獻標識碼：A

文章編號：1005－2674（2014）07－063－07