譚燕芝 羅午陽

農戶金融行為偏好與借貸行為*──來自中國家庭追蹤調查的證據

譚燕芝 羅午陽

追蹤調查中國家庭2012年的9032個農戶數(shù)據，在控制農戶家庭特征和村莊變量基礎上，使用OLS進行基礎分析后，主要采用Tobit模型對金融意識、風險偏好及社會信用與農戶借貸行為進行分析后，可以得出主要結論：第一，金融意識越強、風險偏好越高和社會信任程度越高，農戶的正規(guī)借款和民間借款金額越高。第二，金融意識越強、風險偏好越高，農戶的民間借出款更多，但是社會信任對農戶民間借出款的影響并不顯著。第三，農業(yè)人口數(shù)量越多、家庭規(guī)模越大，農戶的正規(guī)借款和民間借款金額越高，家庭經濟狀況越好，農戶的正規(guī)借款額和民間借出款越多，戶主年齡和民間借款金額存在倒“U”型關系。

金融意識；風險偏好；社會信任；農戶借貸行為

一、引言

一個高效運行的農村普惠金融體系能夠解決農戶與農村金融機構信息不對稱問題，從而節(jié)約信貸成本（Demirguc-Kunt&Levine，2009），它不僅有利于促進資源和風險的跨期優(yōu)化配置，實現(xiàn)動態(tài)效率，提高農村居民福利水平，還有利于提高農村金融機構的商業(yè)可持續(xù)性、完善風險管理體系（何德旭、苗文龍，2015）。特別的，農村普惠金融體系設計應以農戶借貸行為研究為邏輯起點，這是實現(xiàn)其高效運行的重要保障。

傳統(tǒng)研究對于農戶借貸行為的分析主要集中于從農戶社會人口學特征、經濟財富特征等方面（李銳、李超，2007；金燁、李宏彬，2009；陳鵬、劉錫良，2011；童馨樂等，2011；胡楓、陳玉宇，2012；周天蕓、鐘貽俊，2013）。

首先，社會人口學特征會影響農戶的借貸行為，這主要反映在農戶的性別、年齡、婚姻狀況、戶主教育程度、家庭規(guī)模、家庭農業(yè)人口數(shù)量、政治面貌、社會資本等。相對來說，女性比男性更為保守，具有更高的風險規(guī)避意識（金燁、李宏彬，2009），因此，男性戶主具有更高的借貸需求，農村金融機構在進行貸款審核時也會優(yōu)先選擇男性戶主。根據生命周期假說，隨著年齡的增長，農戶借貸需求可能趨于下降（金燁、李宏彬，2009）。根據家庭經濟學理論（Becker，1976），家庭具有一定程度的規(guī)模經濟和分散風險的能力，因而，婚姻契約組合能有效降低農戶的貸款風險。受教育程度更高的農戶對于金融機構的產品和服務具有更強的理解和認知能力（Guiso et al.，2008），同時，高學歷農戶的風險控制能力也越強，因此受教育程度更高對農戶借貸行為的影響并不確定。家庭規(guī)模越大，家庭開支和不確定程度相應更大，因而，農戶對金融產品和服務的需求相應越多（胡楓、陳玉宇，2012）。家庭農業(yè)人口數(shù)量既反映了農戶的農業(yè)生產能力和經營規(guī)模，還反映了農戶對于增加農業(yè)投資、擴大農業(yè)生產規(guī)模的衍生的貸款需求（金燁、李宏彬，2009）。相應于普通農戶，在其他借貸條件相當?shù)那闆r下，黨員農戶家庭在獲取貸款資源方面更有優(yōu)勢（童馨樂等，2011）。同時，以親緣、血緣、地緣關系為基本特征的社會網絡在具有鮮明傳統(tǒng)鄉(xiāng)土社會的廣大農村地區(qū)仍然具有重要作用，在農戶產權殘缺的現(xiàn)實背景下，“圈子文化”和“熟人信任”對于農戶獲取借款資源十分重要，因此社會資本將顯著影響農戶借貸行為（童馨樂，褚保金、楊向陽，2011）。

其次，家庭經濟財富特征將對農戶借貸行為產生影響，這主要包括家庭經濟狀況、家庭資產、住房類型等。一般而言，家庭經濟狀況更好、資產實力更雄厚農戶具有更強的儲蓄和抵押物來獲取信貸產品和服務（李濤等，2010），而家庭“住房類型”等級越高，往往意味著農戶家庭財富水平越高，至少在信息不對稱的市場環(huán)境中可以作為判別農戶經濟實力的信號之一（Turvey&Kong，2010），如果具有完善的農村住房抵押市場和金融產品，將能增加農戶的正規(guī)借款額（Cardak&Wilkins，2009）。

目前學界關于金融行為偏好對農戶借貸行為的影響研究，主要包括農戶的金融意識、風險偏好和社會信任等行為偏好對農戶借貸行為的影響。

從金融意識來看，農戶具有的對于儲蓄、貸款、保險等基本知識和認知可能對其參與金融實踐活動的主觀能動性產生影響，如是否進行借貸、選擇何種借貸渠道、選擇何種投資方式等（周天蕓、鐘貽俊，2013）。國外的研究指出，了解金融知識顯著影響了投資者的財務決策和股票市場的參與（Van Rooij et al.，2011）。隨著我國金融體制改革的推進，金融市場上的網上銀行、手機銀行、理財產品、P2P等金融產品和服務日益豐富，由于金融產品和服務的設計日趨復雜且具有不同程度的風險性，加之農村社會經濟發(fā)展水平和教育培訓比較落后，農戶具有的金融意識對其獲取最合適的金融產品和服務日益重要。

從風險偏好來看，農戶風險偏好越低，在主觀上越不會分擔信貸等金融產品和服務的違約損失和風險，因此風險偏好較低的農戶傾向于優(yōu)先選擇幾乎無風險的儲蓄產品和商業(yè)保險等產品，而對借款等高風險行為相對比較謹慎，正規(guī)金融機構和資金供給方也會考慮到這一點（李濤、王志芳、王海港、譚松濤，2010）。

從社會信任來看，生活在社會環(huán)境中的人的風險偏好和風險態(tài)度等主觀認知容易受到群體的影響，社會信任通過信息交流、經驗分享等情景互動機制和示范效應等促進了居民對金融產品和服務的了解（李濤，2006）?；陂_羅的自然實驗研究指出，社會距離越近，則社會信任越高（Binzel& Fehr，2013），這與中國的“差序格局”式的圈層社會信任體系相近。有研究認為基于社會信任的社會擔保模式促進了馬來西亞的伊斯蘭小額信貸的發(fā)展（Kamaluddin et al.，2015）。實踐中，由于金融產品的使用和償還在時間上分離的特征，在不確定市場環(huán)境下的分離過程中，資金供給者對資金需求者的信任程度越高，其分擔金融產品和服務的風險意愿相應也會越強，越容易獲得信貸等金融產品和服務（Puri&Robinson，2007）。

降低農戶信貸約束，提高農村信貸市場效率對緩解農村金融排斥、建設普惠金融體系至關重要，而全面分析、理解農戶借貸行為是建設普惠金融體系的前提。提高農戶的金融意識，提供合適的金融產品給合適的農戶和增強農戶的社會信任對于緩解農村金融排斥、建設普惠金融體系至關重要，科學分析金融意識、風險偏好以及社會信任對農戶借貸行為的影響和成因正是本文的研究目的。

二、變量設定與計量模型設計

（一）數(shù)據來源

本文使用的數(shù)據來源于北京大學中國社會科學調查中心（ISSS）主持的中國家庭追蹤調查（China Family Panel Studies，CFPS）中的2012年的9032個農戶數(shù)據。CFPS跟蹤收集了個體、家庭、社區(qū)三個層面的數(shù)據，調查包括經濟活動、教育成果、家庭關系與家庭動態(tài)、人口遷移、健康等多個變量。樣本覆蓋25個?。ㄊ?、區(qū)），目標樣本規(guī)模為16000戶，調查對象包含樣本家戶中的全部家庭成員。CFPS在2008年、2009年兩年在北京、上海、廣東三地分別開展了初訪與追訪的測試調查，并于2010年正式開展訪問。經2010年基線調查界定出來的所有基線家庭成員及其今后的血緣/領養(yǎng)子女將作為CFPS的基因成員，成為永久追蹤對象。CFPS調查問卷共有社區(qū)問卷、家庭問卷、成人問卷和少兒問卷四種主體問卷類型，并在此基礎上不斷發(fā)展出針對不同性質家庭成員的長問卷、短問卷、代答問卷、電訪問卷等多種問卷類型。

（二）變量設定

（1）因變量主要反映農戶借貸行為，包括正規(guī)借款額（對數(shù)）、民間借款額（對數(shù)）、民間借出額（對數(shù)）三個變量。

（2）主要解釋變量，主要包括農戶的金融意識、風險偏好和社會信任。借鑒（Van Rooij，Lusardi &Alessie，2011）的分析，農戶的金融意識以農戶“是否有房貸、是否購買國債、股票、基金等金融產品”這一虛擬變量的形式來測度，具有相關金融產品則賦值為1，反之則賦值為0。借鑒已有文獻的分析結果（謝識予等，2007），本文對于農戶的風險偏好采用家庭彩票支出金額來測度。與（李濤等，2008年）的分析一致，利用農戶“對鄰居的信任程度”來衡量農戶的社會信任，具有最低信任則賦值為1，最高信任則賦值為7。

表1 主要變量名稱和變量描述

（3）農戶家庭特征。借鑒已有研究成果對主要農戶家庭特征變量的選?。ê鷹鳌㈥愑裼?，2012；金燁、李宏彬，2009；李銳、李超，2007），同時考慮對農戶的金融意識、風險偏好和社會信任的重點分析，本文主要采用家庭經濟狀況、家庭農業(yè)人口數(shù)量、家庭規(guī)模、戶主年齡、戶主年齡平方、戶主教育程度、住房類型等農戶特征變量來整體把握農戶家庭特征。

（4）村莊變量。首先，村莊內村民之間的收入差距對農戶借貸行為可能具有非對稱的影響，加之，在具有典型鄉(xiāng)土社會特征和鄰里監(jiān)督特點的廣大農村，村莊金融環(huán)境和社會環(huán)境對農戶借貸行為存在顯著影響（張海洋、袁雁靜，2011），因此本文主要控制村莊收入差距、村莊居住密度兩個變量。

（三）計量模型

本文主要分析金融意識、風險偏好和社會信任對農戶借貸行為的影響，結合CFPS2012調研問卷設定的相關問題，因此本文在OLS基準模型的基礎上，主要采用Tobit模型進行分析：

如式（1）所示，被解釋變量yi是農戶借貸金額（分別包括正規(guī)借款額、民間借款額、民間借出額），Literacy表示農戶的金融意識，Risk表示農戶的風險偏好，Trust表示農戶的社會信任水平，Xi表示農戶家庭特征變量以及相關村莊變量。

三、實證研究結果

（一）OLS基準模型的計量回歸結果

表2采用OLS模型關于農戶正規(guī)借款金額的計量回歸結果進行實證分析。

與周天蕓、鐘貽?。?013）的分析結論一致，表2（1）的結果顯示農戶金融意識的系數(shù)在1%的顯著性水平顯著為正，說明金融意識對農戶正規(guī)借款金額存在顯著正影響，即金融意識越強的農戶正規(guī)借款數(shù)額越多。表2（2）的結果顯示農戶風險偏好的系數(shù)在1%的顯著性水平顯著為正，說明風險偏好越強的農戶正規(guī)借款數(shù)額越多。顯然，進行借款融資存在一定的風險，我國傳統(tǒng)“量入為出”的相對保守的家庭理財方式對于農戶擴大經營規(guī)模不利，因而，適當提高風險偏好有利于促進農戶借款，提高家庭福利水平。表2（3）的結果顯示農戶社會信任的系數(shù)在5%的顯著性水平顯著為正，說明社會信任對農戶正規(guī)借款金額存在顯著正影響，即社會信任越高農戶的正規(guī)借款數(shù)額越多。具有典型鄉(xiāng)土社會特征、生產生活地域相對固定的農村地區(qū)的鄰里之間在長期的情景互動和交流溝通中已經構建起穩(wěn)定的社會關系，農戶之間的相互信任程度越高，越能促進農戶的融資等生產經營活動的開展和生活環(huán)境的改善，能夠緩解道德風險和信貸風險，進而促進當?shù)匦庞铆h(huán)境的改善。表2（4）的實證結果進一步支持了上文的分析。表2（5）的結果顯示家庭經濟狀況越好、家庭農業(yè)人口數(shù)量越多、家庭規(guī)模越大農戶的正規(guī)借款金額越多。其他不顯著的回歸變量包括戶主年齡、戶主年齡平方、戶主教育程度、住房類型、村莊收入差距、村莊居住密度。

表3的OLS模型關于農戶民間借款金額的計量回歸結果進行實證分析。

表2 金融知識、風險偏好、社會信任與農戶正規(guī)借款額：OLS

與周天蕓、鐘貽?。?013）的分析結論一致，表3（1）的結果顯示農戶金融意識的系數(shù)在1%的顯著性水平顯著為正，說明金融意識對農戶民間借款金額存在顯著正影響，即金融意識越強的農戶民間借款數(shù)額越多。表3（2）的結果顯示農戶風險偏好的系數(shù)在1%的顯著性水平顯著為正，說明風險偏好越強的農戶民間借款數(shù)額越多。在農戶抵押物缺乏和正規(guī)金融機構缺位的現(xiàn)實背景下，金融意識更強、風險偏好更高的農戶選擇民間借貸是重要融資渠道。表3（3）的結果顯示農戶社會信任的系數(shù)在10%的顯著性水平顯著為正，說明社會信任越高，農戶的民間借款數(shù)額越多。生產生活地域相對固定的農村地區(qū)的鄰里之間在長期的情景互動、鄰里監(jiān)督和交流溝通中已經構建起穩(wěn)定的相互信任，能在一定程度上緩解民間借貸的道德風險和信貸風險。表3（4）的實證結果進步支持了上文的分析。表3（5）的結果顯示家庭農業(yè)人口數(shù)量越多、家庭規(guī)模越大、住房類型越差，農戶的正規(guī)借款金額越多。戶主年齡和戶主年齡平方的系數(shù)分別顯著為正和負，這表明戶主年齡和民間借款金額存在倒“U”型關系。其他不顯著的回歸變量包括家庭經濟狀況、戶主教育程度、村莊收入差距、村莊居住密度。

表4利用OLS模型關于農戶民間借出款金額的計量回歸結果進行實證分析。

表4（1）的結果顯示農戶金融意識的系數(shù)在5%的顯著性水平顯著為正，說明金融意識對農戶民間借出款金額存在顯著正影響，即金融意識越強的農戶借出款金額越多。

表4（2）的結果顯示農戶風險偏好的系數(shù)在1%的顯著性水平顯著為正，說明風險偏好越強的農戶借出款金額越多。

表3 金融知識、風險偏好、社會信任與農戶民間借款額：OLS

表4（3）的結果顯示農戶社會信任的系數(shù)為正，但在10%的顯著性水平并不顯著。這可能是因為社會信任程度更高的農戶在一定程度上借出款會更多，但是道德風險和借款風險的仍然存在，資金供求雙方的農戶也明白這一點，因而農戶在提供資金仍然會比較謹慎，從而導致社會信任的系數(shù)失去了顯著性。表4（4）的實證結果進一步支持了上文的分析。

表4（5）的結果顯示家庭經濟狀況越好、戶主教育程度越高、村莊收入差距越高，農戶的正規(guī)借款金額越多。其他不顯著的回歸變量包括家庭農業(yè)人口數(shù)量、家庭規(guī)模、戶主年齡、戶主年齡平方、住房類型、村莊居住密度。

（二）穩(wěn)健性檢驗回歸結果

下面對表5Tobit模型的計量回歸結果進行分析。

表5模型（1）（3）（5）的金融意識的系數(shù)均在10%的顯著性水平顯著為正，說明金融意識對農戶借貸行為存在顯著正影響。隨著我國金融改革的推進和利率市場化的改革，日益豐富的金融產品慢慢開始影響農戶的家庭資產選擇，部分富裕農戶開始嘗試接觸和購買國債、股票、基金等金融產品，農戶金融意識日漸提高并不斷影響農戶借貸行為。因此，在金融排斥的背景下建設普惠金融體系，不僅要從“硬件”上下功夫，即增加金融服務空白鄉(xiāng)鎮(zhèn)的金融服務網點和金融產品，提高金融支持“三農”的力度，創(chuàng)新金融方式（如農村金融服務代辦點、貼片版手機銀行、類似于肯尼亞的移動金融服務M-PESA）；還要從“軟件”上下功夫，即增強對農戶的金融教育培訓，利用發(fā)放糧食直補和農資綜合補貼等農業(yè)補貼的時機普及和推廣金融產品和服務知識，加快建立農村信用體系，轉變金融意識。

表4 金融知識、風險偏好、社會信任與農戶民間借出額：OLS

表5模型（1）（3）（5）的風險偏好的系數(shù)均在1%的顯著性水平顯著為正，說明風險偏好對農戶借貸行為存在顯著正影響。要建設普惠金融體系，必須不斷轉變我國傳統(tǒng)“量入為出”的相對保守的家庭理財觀念，風險和收益是對稱的，只有承受一定的風險，才能獲得相應的收益，因此在可控的范圍內，可以適當提高農戶的風險偏好來推動農戶借貸，促進資源和風險的跨期優(yōu)化配置，實現(xiàn)動態(tài)效率，提高農村居民福利水平。

表5模型（1）（3）社會信任的系數(shù)均在5%以上的顯著性水平顯著為正，說明社會信任對農戶借貸行為存在顯著正影響。誠然，以親緣、血緣、地緣關系為基本特征的社會網絡在具有鮮明傳統(tǒng)鄉(xiāng)土社會的廣大農村地區(qū)仍然具有重要作用，在農戶產權殘缺的現(xiàn)實背景下，“圈子文化”和“熟人信任”對于農戶獲取借款資源十分重要。而生產生活地域相對固定的農村地區(qū)的鄰里之間在長期的情景互動、鄰里監(jiān)督和交流溝通中已經構建起穩(wěn)定的相互信任，能在一定程度上緩解借貸的道德風險和信貸風險。表5模型（5）、表（6）社會信任的系數(shù)為正，但在10%的顯著性水平并不顯著。這可能是因為社會信任并不能消除客觀存在的道德風險和借款風險，農戶之間對雙方的“私人信息”比較了解，從而降低了顯著性。

四、結論

本文主要結論如下。第一，金融意識越強、風險偏好越高和社會信任程度越高，農戶的正規(guī)借款和民間借款金額越高。第二，金融意識越強、風險偏好越高，農戶的民間借出款更多，但是社會信任對農戶民間借出款的影響并不顯著。第三，農業(yè)人口數(shù)量越多、家庭規(guī)模越大，農戶的正規(guī)借款和民間借款金額越高，家庭經濟狀況越好，農戶的正規(guī)借款額和民間借出款越多，戶主年齡和民間借款金額存在倒“U”型關系。

隨著我國金融改革的推進和利率市場化的改革，日益豐富的金融產品慢慢開始影響農戶的家庭資產選擇，部分富裕農戶開始嘗試接觸和購買國債、股票、基金等金融產品，農戶金融意識、風險偏好日漸提高并不斷影響農戶借貸行為；在長期的情景互動、鄰里監(jiān)督和交流溝通中已經構建起穩(wěn)定的社會信任，能在一定程度上緩解借貸的道德風險和信貸風險。農戶借貸既有利于實現(xiàn)收入和消費的跨期最優(yōu)配置，更能優(yōu)化農戶家庭資產負債表。本文研究結論的政策內涵在于：（1）在金融排斥的背景下從“軟件”促進普惠金融體系建設，即增強對農戶的金融教育培訓，利用發(fā)放糧食直補和農資綜合補貼等農業(yè)補貼的時機普及和推廣金融產品和服務知識，加快建立農村信用體系，轉變金融意識。（2）在可控的范圍內，可以適當提高農戶的風險偏好來推動農戶借貸，促進資源和風險的跨期優(yōu)化配置。（3）從“硬件”上下功夫建設普惠金融體系，即增加金融服務空白鄉(xiāng)鎮(zhèn)的金融服務網點和金融產品，提高金融支持“三農”的力度，創(chuàng)新經營模式、服務能力和服務水平（如農村金融服務代辦點、貼片版手機銀行、類似于肯尼亞的移動金融服務M-PESA），讓游離于正規(guī)金融體系之外的農戶、貧困居民、邊遠地區(qū)居民及缺乏物理抵押物的小微企業(yè)，能及時有效地獲取價格合理、便捷安全的金融服務。

表5 金融知識、風險偏好、社會信任與農戶借貸行為：Tobit模型

［1］Becker，G.S.，The Economic Approach to Human Behavior［M］.University of Chicago press,1976.

［2］Binzel，C.and Fehr，D.，“Social Distance and Trust:Experimental Evidence From a Slum in Cairo”［J］.Journal of Development Economics. 2013，103:99-106.

［3］Cardak，B.A.and Wilkins，R.，“The Determi?nants of Household Risky Asset Holdings:Aus?tralian Evidence On Background Risk and Other Factors”［J］.Journal of Banking&Finance. 2009，33（5）:850-860.

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［11］謝識予，孫碧波，朱弘鑫，秦劼，萬軍民.兩次風險態(tài)度實驗研究及其比較分析［J］.金融研究，2007，（11）.

［12］張海洋，袁雁靜，村莊金融環(huán)境與農戶創(chuàng)業(yè)行為［J］.浙江社會科學，2011，（7）.

［13］周天蕓，鐘貽俊，金融意識及其對農戶借貸選擇的影響［J］.華南農業(yè)大學學報：社會科學版，2013，（2）.

［14］陳鵬，劉錫良.中國農戶融資選擇意愿研究——來自十省2萬家農戶借貸調查的證據［J］.金融研究，2011，（7）.

［15］胡楓，陳玉宇.社會網絡與農戶借貸行為——來自中國家庭動態(tài)跟蹤調查（Cfps）的證據［J］.金融研究，2012，（12）.

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［19］李濤，黃純純，何興強，周開國.什么影響了居民的社會信任水平——來自廣東省的經驗證據［J］.經濟研究，2008，（1）.

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［21］童馨樂，褚保金，楊向陽.社會資本對農戶借貸行為影響的實證研究——基于八省1003個農戶的調查數(shù)據［J］.金融研究，2011，（12）.

（責任編輯：曉力）

Financial Literacy，Risk Preferences，Social Trust and Farmers Credit Behavior——Empirical Analysis based on 9000 Households of CFPS

Tan YanzhiLuo Wuyang

In this paper，we use microdata about 9032 households of CFPS，under the control of the farmer household characteristics and villages variable，mainly use OLS benchmark model and Tobit model to analyse，and we get the following conclusions:Firstly，the stronger financial literacy，the higher risk preference，the higher degree of farmers’social trust，farmers lend in more regular loans and private loans.Secondly，the stronger the financial literacy，the higher risk preference，farmers lend out more private money，but farmers'social trust’s impact on amount of private lend money is not significant.Thirdly，farmers which have more agricultural population，family farmers and better economic situation，farmers lend in more regular loans and private loans.The age of household head and private borrowings amount have inverted"U" shaped relationship.

Financial Literacy；Risk Preferences；Social Trust；Farmers Credit Behavior

F830.6

A

2095—5766（2015）05—0096—08

2015—07—15

國家自然科學基金面上項目“金融排斥背景下信用環(huán)境與中國農村商業(yè)銀行可持續(xù)發(fā)展研究——基于湖南省的實地調研數(shù)據”（71273220）；湖南省研究生科研創(chuàng)新項目“良好的信用環(huán)境能緩解農戶信貸約束嗎？”。

譚燕芝，女，湘潭大學商學院教授，經濟學博士（湘潭411105）。羅午陽，男，湘潭大學商學院碩士生（湘潭411105）。