亚洲免费av电影一区二区三区,日韩爱爱视频,51精品视频一区二区三区,91视频爱爱,日韩欧美在线播放视频,中文字幕少妇AV,亚洲电影中文字幕,久久久久亚洲av成人网址,久久综合视频网站,国产在线不卡免费播放

        ?

        農戶團體聯(lián)保貸款與P2P網(wǎng)絡信貸:替代還是互補?

        2017-05-12 10:25:21孫光林王雪標李慶海
        商業(yè)研究 2017年4期

        孫光林+王雪標+李慶海

        內容提要:農戶團體聯(lián)保貸款與P2P網(wǎng)絡信貸對于解決農戶貸款難問題各具優(yōu)勢和不足,二者優(yōu)勢結合或可創(chuàng)新農村金融發(fā)展模式。本文基于2016年新疆農戶調查數(shù)據(jù),利用四元Probit模型實證考察聯(lián)保貸款和P2P網(wǎng)絡信貸之間的關系。研究發(fā)現(xiàn):聯(lián)保貸款和P2P網(wǎng)絡信貸之間存在互補關系,可觀察因素和不可觀察因素實證結果都支撐了這一觀點;互補關系內在原因在于聯(lián)保貸款和P2P網(wǎng)絡信貸各自具有比較優(yōu)勢,具體表現(xiàn)在“信息收集”、“社會制裁”和“資金供給”等方面。上述發(fā)現(xiàn)對于完善農戶信貸服務模式、創(chuàng)新發(fā)展新型的P2P-農戶金融服務模式提供了新的思路。

        關鍵詞:農戶;聯(lián)保貸款;P2P網(wǎng)絡信貸;互補關系;四元Probit模型

        中圖分類號:F832文獻標識碼:A文章編號:1001-148X(2017)04-0161-08

        一、引言

        傳統(tǒng)的商業(yè)信貸和政府扶貧貼息貸款等方式為農民提供的金融服務,因無法解決信息不對稱和擔保抵押缺失等難題,信貸資金不能達至貧困農戶或回收率低。在20世紀70年代以后出現(xiàn)了服務農村低收入階層的團體聯(lián)保貸款創(chuàng)新模式,借助小組成員間相互擔保、相互監(jiān)督等機制,結合了銀行資源和非正規(guī)金融的信息優(yōu)勢,一定程度上實現(xiàn)了“服務貧困農戶”和“高還款率”雙贏[1]。然而,當前我國農村金融市場制度不完善,并不能滿足“聯(lián)保貸款借貸雙方博弈”的前提條件[2],致使聯(lián)保貸款中的橫向監(jiān)督和社會制裁機制并不能完全發(fā)揮應有的作用,“社會資本”理念的懲罰機制無法實現(xiàn),其效果并未達到人們的預期[3]。

        近年來,隨著互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展,互聯(lián)網(wǎng)金融中介效率高、成本低和普惠性等方面的優(yōu)勢不斷被證實,有希望成為解決農戶貸款難的另外一種有效途徑。團體聯(lián)保貸款、P2P網(wǎng)絡信貸兩類信貸模式存在諸多的共性。首先,都無須實物擔保,而缺乏抵押品又是農戶普遍遇到的問題。其次,還款約束中都包含社會制裁機制。其三,貸款成本都較低,聯(lián)保貸款由于聯(lián)保機制的存在,銀行降低了信息收集成本;而P2P網(wǎng)絡貸款中介效率高,大幅度降低了交易成本。然而,共性之外又有很大區(qū)別。首先,就社會制裁角度而言,聯(lián)保貸款違約受社會制裁影響,會惡化個體外部社交環(huán)境,致使社會資本損失[4];而P2P網(wǎng)絡信貸社會制裁的基礎是 “網(wǎng)絡信譽資產(chǎn)”,違約會導致“線上社會資本”和“線下社會資本”的損失,違約后果比聯(lián)保貸款更嚴重[3]。其次,在信息收集方面,農戶聯(lián)保小組一般都是熟人關系,對于“硬信息”(收入和資產(chǎn)等)相互知根知底,而P2P網(wǎng)絡信貸優(yōu)勢在于收集“軟信息”(借貸次數(shù)、網(wǎng)絡信用和網(wǎng)絡軌跡等)[5]。

        既有共性又有異性的兩種信貸模式之間具體是什么樣的關系?替代還是互補?當前沒有相關研究直接回答,但卻能間接提供部分證據(jù)。譬如,Duarte等(2010)[6]研究認為,P2P網(wǎng)絡信貸與傳統(tǒng)金融借貸相似,多方無直接關聯(lián)的聯(lián)保組比單獨申請更易成功獲得貸款。Lin等(2009)[7]利用Prosper平臺的借貸數(shù)據(jù)的研究結果表明,線下社會網(wǎng)絡能夠有效地降低信息不對稱所導致的逆向選擇問題。Freedman和Ginger(2011)[8]則認為借款人的“軟信息”能有效補充“硬信息”的不足。劉征馳等(2016)[3]研究認為,高風險偏好者趨于選擇聯(lián)保貸款,而低風險者偏好于選擇P2P網(wǎng)絡信貸。上述研究只是間接表明P2P網(wǎng)絡信貸和聯(lián)保貸款的互補關系,并未得出具體結論。

        由圖1可知,要完成本文的研究目標,在模型構建中需要解決以下兩個問題:第一,考察聯(lián)保貸款和P2P網(wǎng)絡信貸的關系,需要先估計聯(lián)保貸款參與行為方程和P2P網(wǎng)絡信貸參與意愿方程,然后通過考察兩個方程的誤差項來推斷兩種信貸模式之間的關系。然而,參與決策會受到認知行為的影響,在不控制認知行為的情況下,僅僅依靠兩個參與方程進行估計得出的結論并不可靠[9]。第二,在識別聯(lián)保貸款和P2P網(wǎng)絡信貸影響因素時,需要注意其中的樣本選擇問題,農戶的參與行為和意愿是在認知的基礎上所做出的決策,如果把農戶的兩個連續(xù)過程分開考察,會致使估計結果出現(xiàn)偏誤[10]。

        本文采用四元Probit模型進行實證分析,不僅能夠克服樣本選擇問題,解決樣本選擇所導致的估計偏誤,還可檢驗兩種信貸模式究竟是替代關系還是互補關系。在本文中,替代關系是指聯(lián)保貸款和P2P網(wǎng)絡信貸此消彼長,一種模式的發(fā)展會以另一種模式的減少為前提;互補關系是指兩種信貸模式各自發(fā)揮自身的優(yōu)勢,一種模式的發(fā)展會伴隨著另外一種模式的進步。

        與現(xiàn)有研究相比,本文在以下幾個方面做出了改進:(1)研究思路。本文在理論分析聯(lián)保貸款和P2P網(wǎng)絡信貸作用機制的基礎上,對比討論兩種信貸模式,并進一步實證考察兩種信貸模式之間的關系,以及兩種信貸模式?jīng)Q策行為的影響因素。(2)計量模型。本文利用四元Probit模型,將農戶聯(lián)保貸款認知行為、參與行為和P2P網(wǎng)絡信貸認知行為、參與意愿納入到同一個研究框架,不僅克服研究中的樣本選擇性問題,還考慮兩種信貸模式?jīng)Q策行為的相互影響,克服上述兩方面問題所引起的估計偏誤。(3)實證數(shù)據(jù)。本文采用微觀數(shù)據(jù)來自于新疆農戶,由于新疆受地區(qū)經(jīng)濟、自然環(huán)境和氣候差異等條件限制,傳統(tǒng)金融機構的覆蓋成本較高,覆蓋率也較低,農戶往往得不到正規(guī)金融機構的支持[11]。其主要結論及政策建議對于制定、調整中西部經(jīng)濟欠發(fā)達地區(qū)農村信貸政策將具有前瞻性的指導和借鑒意義。

        二、理論分析

        經(jīng)過上文的初步討論,可以發(fā)現(xiàn)聯(lián)保貸款和P2P網(wǎng)絡信貸具有一定互補性,這種互補性主要體現(xiàn)在以下三個方面:第一,借貸人信息收集方面。農戶團體聯(lián)保貸款由于受地域限制,農戶自發(fā)形成小組通常是基于血緣或朋友間的熟人關系,小組組員之間相互了解程度較高,在連帶責任和相互監(jiān)督的約束下,成員之間在獲取借款人家庭資產(chǎn)和收入等“硬信息”方面具有優(yōu)勢,緩解銀行面臨的信息不對稱問題。P2P網(wǎng)絡信貸平臺在獲取借貸人“硬信息”方面卻相對不足,但互聯(lián)網(wǎng)金融的優(yōu)勢在于獲取“軟信息”方面,P2P網(wǎng)絡信貸可以通過網(wǎng)絡社交媒介中的個人微博、評論、聊天記錄等多方面觀察借貸人[12],P2P信貸所面臨的“硬信息”缺乏可以通過“軟信息”來彌補,“軟信息”也是影響借貸的關鍵因素[13]。因此,就信息獲取方面而言,兩種信貸模式存在一定程度的互補性。第二,社會制裁角度方面。聯(lián)保貸款小組成員違約所面臨的社會制裁主要來源于大眾或輿論,背信者將面臨譴責、批評等道德和社會的,以及同組成員之間的橫向壓力[14]。在關系緊密的網(wǎng)絡中,背信者的行為將被小組和社會圈子所排斥,“社會聯(lián)系的價值越高,違約的成本越大”[15]。P2P網(wǎng)絡信貸的社會制裁主要在于借貸人“網(wǎng)絡信譽”在互聯(lián)網(wǎng)中的擴散,面臨“線上社會資本”和“線下社會資本”的共同約束,社會制裁的結果對借貸者的影響價值更大,違約不僅影響其社會圈子的聲譽,也能輕易地被其他金融機構或平臺獲取,因此“網(wǎng)絡信譽”具有很強的還款約束機制。站在社會制裁角度而言,兩種模式的制裁結果在廣度和深度上具有一定的互補性。第三,資金供給方面,P2P網(wǎng)絡信貸來源途徑更廣,不受地域限制,獲取貸款便捷,具有高效匹配效果和低廉交易成本的優(yōu)勢,聯(lián)保貸款機制能夠有效補充平臺線下能力的不足。

        三、模型構建、數(shù)據(jù)來源和變量說明

        (一)具有樣本選擇性的四元Probit模型

        本文采用四元Probit模型(QPSS模型)進行分析,聯(lián)合估計聯(lián)保貸款認知行為、參與行為和P2P網(wǎng)絡信貸認知行為、參與意愿,其中重點考察聯(lián)保貸款參與行為和P2P網(wǎng)絡信貸參與意愿之間的關系。本文假設農戶借貸市場存在三類參與者:農戶、聯(lián)保貸款模式和P2P網(wǎng)絡信貸模式;同時假定農戶借款可以選擇聯(lián)保貸款模式或P2P網(wǎng)絡信貸模式,即兩種模式并沒有前后之分,可以參與一種模式或同時參與兩種模式。為便于表述,下面將分為兩種模式刻畫農戶決策行為。

        首先是聯(lián)保貸款,式(1)中代表y*1代表農戶聯(lián)保貸款認知行為的隱藏變量,y1表示農戶是否了解團體聯(lián)保貸款模式;y*2代表農戶聯(lián)保貸款參與行為的隱藏變量,y2表示農戶是否參與聯(lián)保貸款的決策變量。然而,只有在第一個因變量y1等于1的情況下,y2才能被觀測到。

        其中,y*3代表農戶P2P網(wǎng)絡信貸認知行為的隱藏變量,y3表示農戶是否了解P2P網(wǎng)絡信貸的決策變量;y*4代表農戶P2P網(wǎng)絡信貸參與意愿的隱藏變量,y4表示是否愿意參與P2P網(wǎng)絡信貸的決策變量。然而,第二個因變量y4只有在y3等于1的情況下才能被觀測到。

        式(1)和(2)中X1、X2、X3、X4分別為影響農戶聯(lián)保貸款認知行為、參與行為和P2P網(wǎng)絡信貸認知行為、參與意愿的外生解釋變量,β1、β2、β3、β4為對應的待估計系數(shù)族。為了考察兩種信貸模式之間的關系,本文假定隨機誤差項(ε1,ε2,ε3,ε4)~MVN(0,∑),其中MVN服從四元正態(tài)分布函數(shù)。假定∑具有如下標準化形式:

        上述模型求解似然函數(shù)方程和相關具體假設可參考劉西川等(2014)[9]的研究。然而,由于該求解函數(shù)是四階導數(shù),實際的求解較為困難,因此模型參數(shù)估計采用極大模擬似然函數(shù)法進行估計(Maximum Simulated Likelihood,簡稱MSL),即GHK平滑遞歸模擬估計。

        本文使用QPSS模型的優(yōu)勢在于:首先,該模型可以考慮聯(lián)保貸款和P2P網(wǎng)絡信貸決策行為的相互影響,克服相互影響所引致的估計偏誤,同時,也能通過方差間的誤差項相關系數(shù)考察不同信貸模式?jīng)Q策行為之間的關系,克服不可觀測變量對估計的不利影響。其次,QPSS模型還可以有效克服農戶參與決策行為中存在的樣本選擇問題,提高估計精度。

        本文研究中借鑒John等(2006)[16]和劉西川等(2014)[9]的研究以及檢驗思路,將重點關注聯(lián)保貸款參與行為和P2P網(wǎng)絡信貸參與意愿方程的誤差項ε2和ε4的相關系數(shù)ρ24。一方面ρ24顯著不為0,代表農戶兩種借貸模式?jīng)Q策行為存在相關性,也進一步說明了采用QPSS模型的合理性。另一方面,則可以表明兩種信貸模式之間的關系,如果ρ24>0,說明聯(lián)保貸款和P2P網(wǎng)絡信貸存在互補關系;如果ρ24<0,說明兩種信貸模式之間存在替代關系。

        (二)數(shù)據(jù)來源

        本文數(shù)據(jù)于2016年春節(jié)前后收集,主要調查農戶2015年的相關數(shù)據(jù),采用分層抽樣方法。首先,依照新疆傳統(tǒng)地域劃分標準,分別從每個地域隨機抽取1-2個州或地區(qū)(市)(北疆包括伊犁州和昌吉州,南疆包括喀什地區(qū),東疆包括吐魯番市)。其次,每個州或地區(qū)(市)中再隨機抽取1-2個縣(市),共計7個縣(市)。最后,在每個縣(市)隨機抽取1-2個村莊,根據(jù)村莊規(guī)模隨機抽取30%的農戶,每個村的樣本農戶在30-50戶之間,共計600戶。排除信息缺失和誤填等無效樣本后,剩余有效樣本530個,問卷有效率883%,為進一步實證考察奠定了數(shù)據(jù)基礎。此外,為了使農戶了解問卷問題,并客觀回答,我們的調查采用直接詢問的方式,調查結果由調查員代為填寫。

        (三)變量說明

        1.因變量

        (1)聯(lián)保貸款認知和參與行為。問卷中詢問“您是否了解銀行(包括信用社)推行的小組聯(lián)保信貸?”,如果回答“了解”,這說明農戶對聯(lián)保貸款具有認知行為,賦值y1=1。對于具備認知行為的農戶,則繼續(xù)詢問“近三年來您參與聯(lián)保貸款的情況?”,否則不予詢問。回答選項包括①目前正在參與;②曾經(jīng)參與;③沒有參與。為了保持數(shù)據(jù)新穎,回答①的農戶被識別為具有聯(lián)保貸款參與行為,賦值y2=1。

        (2)P2P網(wǎng)絡信貸認知行為和參與意愿。問卷中詢問“您是否了解當前存在的互聯(lián)網(wǎng)金融(P2P)平臺?”,如果回答了解,這說明農戶對互聯(lián)網(wǎng)金融具有認知行為,賦值y3=1。對于具備認知行為的農戶,則繼續(xù)詢問“如果通過互聯(lián)網(wǎng)金融(P2P)平臺能夠獲得貸款,您是否愿意參與?”,否則不予詢問。如果回答愿意,則說明農戶具備互聯(lián)網(wǎng)金融參與意愿,賦值y4=1。

        2.自變量

        (1)影響農戶聯(lián)保貸款和P2P網(wǎng)絡信貸認知行為的因素。具體設定如下:首先,為了考察個人特征對農戶認知行為的影響,本文引入戶主的性別、年齡、學歷和風險態(tài)度①四個變量。其次,為了考察農戶生產(chǎn)經(jīng)營狀況的影響,本文引入農戶家庭經(jīng)營耕地面積。第三,為了考察農戶外部知識素養(yǎng)對認知行為的影響,采取近三年來是否參與農業(yè)和非農業(yè)技術培訓用以衡量外部知識儲備狀況。第四,為了考察農戶經(jīng)濟活動特征對農戶認知行為的影響,本文引入農戶家庭固定資產(chǎn)②變量,家庭固定資產(chǎn)可以衡量農戶的財富積累效應,固定資產(chǎn)額越高,農戶家庭經(jīng)濟活動越頻繁。最后,本文以東疆作為參考點,設定北疆和南疆2個虛擬變量,用以表述地域間的差異。

        (2)影響農戶聯(lián)保貸款和P2P網(wǎng)絡信貸參與決策的因素。第一,理論而言,農戶的還款能力是選擇不同信貸模式的重要原因,因此,本文引入農戶家庭固定資產(chǎn)額和經(jīng)營耕地面積作為農戶還款能力的指標。第二,為了考察農戶還款意愿的影響,本文引入聯(lián)保貸款和P2P網(wǎng)絡信貸平臺可能考慮農戶的其他特征,如年齡、教育程度和風險態(tài)度等變量,尤其風險態(tài)度用以衡量風險意識對農戶信貸決策行為的影響。

        3.識別變量

        為了保證四個方程可識別,本文依次在每個方程中加入一些識別其他方程的變量。對于聯(lián)保貸款認知行為方程,采用“上年人情往來支出額”識別,家庭人情往來支出額用以刻畫農戶的社會資本[17]。對于聯(lián)保貸款參與行為方程,本文引入戶主健康程度和聯(lián)保小組監(jiān)督狀況兩個識別變量,這兩個變量對農戶聯(lián)保貸款的認知并無直接關系,也獨立于農戶P2P網(wǎng)絡信貸認知行為和參與意愿。對于農戶P2P網(wǎng)絡信貸認知行為方程,本文引入金融知識③變量。對于農戶P2P參與意愿方程,本文引入信息渠道變量,用以刻畫農戶對公眾社會媒介的重視程度。

        注:(1)*、**、***分別表示系數(shù)在10%、5%和1%水平上顯著;(2) ρ12表示i方程和j方程的誤差相關系數(shù);(3)(.)內數(shù)值為標準誤。

        四、實證結果與穩(wěn)健性檢驗

        (一)模型實證結果

        表2給出了計量模型的估計結果。其中,模型(1)、(2)、(3)和(4)分別對應農戶團體聯(lián)保貸款認知行為、團體聯(lián)保貸款參與行為、P2P網(wǎng)絡信貸認知行為和P2P網(wǎng)絡信貸參與意愿的估計結果。ρ12、ρ13、ρ14、ρ23、ρ24和ρ34分別對應方程(1)、(2)、(3)和(4)的誤差項的相關系數(shù),似然比檢驗(LR統(tǒng)計量)在1%的水平上拒絕了上述四個方程獨立的原假設,這說明農戶四個決策行為之間是相互影響的,也進一步說明了采用QPSS模型的必要性。同時,ρ12和ρ34的估計值為正值,均在1%的水平上顯著,說明在估計參與決策方程時,存在樣本選擇性問題,在估計參與決策方程時,有必要控制影響農戶認知行為的不可觀察因素。Wald檢驗值在1%的水平上顯著,拒絕四個方程具有相同參數(shù)的原假設,進一步支持了采用QPSS模型的合理性。此外,在五個識別變量中,社會資本、監(jiān)督狀況和信息渠道變量是顯著的,這說明上述四個方程能夠被識別。

        下文將重點分析農戶團體聯(lián)保貸款和P2P網(wǎng)絡信貸二者的影響因素,以及兩種信貸模式的相互關系。表2中模型(2)估計結果表明,影響農戶聯(lián)保貸款參與行為的顯著變量共有5個,分別是戶主的性別、非農培訓、風險態(tài)度、北疆和監(jiān)督狀況。性別對農戶聯(lián)保貸款參與行為有正向影響,即戶主為男性的農戶家庭有更大可能性通過聯(lián)保貸款方式獲得信貸資金,可能的原因是農村地區(qū)男性戶主具有更大的社交廣度和深度,在組建聯(lián)保小組方面具有優(yōu)勢。非農技術培訓、風險態(tài)度和監(jiān)督狀況對農戶聯(lián)保貸款參與行為影響正向顯著,非農業(yè)技術培訓是集體培訓項目,戶主參與非農業(yè)技術培訓增大自己的生產(chǎn)技能,有助于提高家庭收入,具備更高的還款能力,較易獲得貸款;同時,因為連帶責任的存在,參與聯(lián)保貸款要比個人信用貸款或抵押貸款等需要承擔更多的風險,但卻擁有更低的利率,故偏好風險農戶參與聯(lián)保貸款的意愿更強。此外,相互監(jiān)督是聯(lián)保貸款約束小組成員的基本機制,越關心其他小組成員的經(jīng)營狀況,越能及時掌握小組成員的狀態(tài),降低其他小組成員策略性違約風險,故監(jiān)督狀況對聯(lián)保貸款參與行為影響顯著。

        從表2中模型(4)的估計結果來看,影響農戶P2P網(wǎng)絡信貸參與意愿顯著變量有7個,分別是:戶主性別、戶主受教育程度、農業(yè)和非農業(yè)技術培訓、風險態(tài)度、固定資產(chǎn)和南疆,上述變量均對農戶參與意愿影響為正。首先,戶主的性別是男性,受教育程度越高,以及接受過農業(yè)和非農業(yè)技術培訓的農戶有更大的概率參與P2P網(wǎng)絡信貸,原因在于受教育程度越高和接受過培訓的農戶具有更高的知識素養(yǎng),越可能清晰的認知P2P網(wǎng)絡信貸所具有的優(yōu)勢,做出參與的決策。其次,P2P網(wǎng)絡信貸由于當前相關制度并不完善,風險比傳統(tǒng)金融形式要高,偏好風險的農戶有更強烈的參與意愿。固定資產(chǎn)額越高,說明家庭越殷實,嘗試新金融形式的意愿比貧困家庭更強;同時,南疆的農戶有更大P2P網(wǎng)絡信貸參與意愿。最后,作為識別變量,信息渠道正向顯著影響農戶P2P網(wǎng)絡信貸參與意愿,信息渠道是農戶獲取信息的主要來源途徑,注重信息渠道的農戶有更大的概率參與互聯(lián)網(wǎng)金融。

        表2中的回歸結果能夠給予更多的信息用以揭示兩種信貸模式的關系。第一,從回歸結果的顯著變量來看,影響聯(lián)保貸款參與行為的顯著變量要少于P2P網(wǎng)絡信貸參與意愿的變量,但聯(lián)保貸款參與行為中的5個顯著變量中有3個(性別、非農培訓和風險態(tài)度)是與P2P網(wǎng)絡信貸參與意愿一致,這說明二者具有不少的共同影響因素。第二,從可觀察的估計結果來看,聯(lián)保貸款和P2P網(wǎng)絡信貸存在互補性。具體表現(xiàn)在以下兩個方面:首先,參與兩類信貸模式的農戶具有某些共同的特征,比如戶主是男性、參與過非農業(yè)技術培訓和偏好風險等。其次,就農戶還款能力而言,聯(lián)保貸款存在連帶責任,其他小組成員分擔了部分風險,銀行對其還款能力并不看重。但P2P網(wǎng)絡信貸平臺的借貸風險都由借貸人承擔,面臨更大的個人制裁風險,平臺會看重個人的還款能力。固定資產(chǎn)變量對P2P網(wǎng)絡貸款參與意愿影響顯著,而對聯(lián)保貸款參與行為并不顯著,給予了很好的說明和佐證。第三,從不可觀測變量來看, ρ24的估計值在1%的水平上顯著為正,這說明聯(lián)保貸款和P2P網(wǎng)絡信貸之間的關系是互補的,表明兩類信貸模式都能利用另一方對貸款者進行甄別和監(jiān)督。已有研究支撐了這一觀點,擁有更豐富社會網(wǎng)絡資源的個體有更大的概率獲得低利率貸款,如果在P2P網(wǎng)絡信貸中與朋友或同事等組成小組,違約概率會更低[18];同時,線下社會資本和網(wǎng)絡“軟信息”的結合也能有效降低違約概率[7]。

        (二)模型比較及穩(wěn)健性檢驗④

        1.模型比較。為了進一步驗證本文使用QPSS模型是否合理,采用雙變量Probit模型,對農戶聯(lián)保貸款參與行為和P2P網(wǎng)絡信貸參與意愿進行估計,并與表2中QPSS模型的回歸結果進行比較。對比后發(fā)現(xiàn),在雙變量Probit模型中,雖然ρ24的值也為正,說明兩種模式之間存在互補性,因無法克服樣本選擇問題,但其結果并不顯著,這說明本文中使用QPSS模型估計聯(lián)保貸款和P2P網(wǎng)絡信貸之間的關系是必要的。

        2.穩(wěn)健性檢驗。首先,為了排除可能極端值的影響,回歸中對樣本農戶的收入水平進行排序分組,把收入最高的前5%和收入最低的后5%刪除進行回歸。去除后的回歸結果與總體相比,大多數(shù)解釋變量與識別變量的估計結果,以及誤差項相關系數(shù)和相關檢驗結果,均未出現(xiàn)較大差異,這說明總體回歸結果是穩(wěn)健的。其次,本文采用增加或改變某個變量的方式對解釋變量的穩(wěn)健性進行檢驗。具體包括:教育程度改為家庭成員中最高學歷,在方程中加入新變量居住地離銀行網(wǎng)點的距離,把農戶家庭固定資產(chǎn)額替換成家庭收入水平。從估計結果來看,大多數(shù)解釋變量與識別變量的估計結果,以及誤差項相關系數(shù)和相關檢驗結果,與表2相比,均未出現(xiàn)較大差異,這說明總體回歸結果是穩(wěn)健的。

        五、結論及政策建議

        經(jīng)過理論分析和實證結果,本文得出以下結論:

        第一,對農戶參與角度而言,聯(lián)保貸款和P2P網(wǎng)絡信貸之間存在互補關系,對于還款能力較強的農戶,更愿意選擇P2P網(wǎng)絡信貸模式。

        第二,這種互補性具體體現(xiàn)在兩種信貸模式各自具有比較優(yōu)勢,這種比較優(yōu)勢可以轉化為互補性,兩類信貸模式能夠利用對方機制所反映出的信息制定貸款決策,以便能夠更好實現(xiàn)對農戶的甄別和監(jiān)督。具體表現(xiàn):在克服信息不對稱方面,聯(lián)保貸款小組一般都是熟人圈子構成,組員之間相互比較了解,在收集收入、資產(chǎn)等“硬信息”方面具備優(yōu)勢,而P2P網(wǎng)絡信貸對借貸人的“硬信息”收集和甄別能力明顯不足,但在收集借貸人“軟信息”方面具有優(yōu)勢,二者存在互補。在社會制裁方面,聯(lián)保小組的制裁著重于農戶熟人圈子的“線下社會資本損失”,P2P網(wǎng)絡信貸的社會制裁不僅會影響線下資本損失,還能夠給“線上社會資本”帶來負面影響。在資金供給方面,團體聯(lián)保貸款的信貸資金主要來源于傳統(tǒng)銀行機構,渠道相對單一,而P2P網(wǎng)絡信貸不受地域限制,資金來源廣,二者能夠互補。

        基于以上結論,本文認為P2P網(wǎng)絡信貸和聯(lián)保貸款都是實現(xiàn)普惠金融、增加農戶融資渠道、解決農戶貸款難的重要工具,發(fā)展P2P網(wǎng)絡信貸和完善聯(lián)保貸款機制都有重大的現(xiàn)實意義,互補性的視角是加強聯(lián)保貸款和P2P合作的重要基礎。P2P網(wǎng)絡信貸實質上是無需抵押的民間借貸模式,依托于互聯(lián)網(wǎng)平臺,不受地域限制,擴展了農戶信貸資金來源渠道和范圍,且借貸手續(xù)簡便、效率高、門檻和成本低、貸款的期限選擇更為靈活,能夠有效彌補當前農村金融信貸供給不足問題[19]。然而,由于我國當前征信體系不健全,借貸人個人信用狀況并不能完全體現(xiàn),P2P網(wǎng)絡平臺對借貸人資金使用流向無法直接監(jiān)管,存在巨大風險問題。

        鑒于此,未來可以創(chuàng)新農村金融發(fā)展模式,結合聯(lián)保貸款和P2P網(wǎng)絡信貸各自的優(yōu)勢服務農戶。首先,可以引入團體貸款的模式到P2P網(wǎng)絡信貸平臺,由于相互監(jiān)督機制和連帶責任的存在,可以有效克服P2P網(wǎng)絡信貸獲取農戶“硬信息”和監(jiān)管貸款流向問題的不足。其次,社會制裁是聯(lián)保貸款和P2P網(wǎng)絡信貸還款約束的保障機制,聯(lián)保貸款和P2P網(wǎng)絡信貸的有效結合能擴展社會制裁的廣度和深度,有效防止道德風險問題和策略性違約。最后,可以創(chuàng)新發(fā)展農戶-P2P網(wǎng)絡信貸平臺相結合的金融服務模式,P2P線上平臺服務農戶時,可以選擇資金需求大或能力強的農戶作為組長,給予組長一定的激勵機制,組長能夠代替線上平臺實際管理和監(jiān)督小組成員,有效地把各自的優(yōu)勢結合起來。

        注釋:

        ①問卷詢問:“如果您有1萬塊錢可以投資,成功的可能性是一半,如果成功你將得到3萬,如果不成功,您將損失這1萬塊錢。那么,您是否會進行投資?”回答“是”被賦予風險偏好,“否”是風險規(guī)避。

        ②調查中讓農戶分別估算家庭所擁有汽車、農用機械和房屋的價值,三項累加即為農戶家庭固定資產(chǎn)額。

        ③ 【利率問題】假設您有1萬元的1年期定期存款,年利率是3%,如果不提前支取,那么存款到期后,您會有多少錢?1.等于103002.多于103003.少于103004.不知道【風險問題】判斷這句話對不對:一般情況下,投資多只股票比投資單一股票的風險小?1.正確 2.錯誤 3.不知道【利率和通脹對比】如果您銀行存款賬戶的存款年利息是3%,物價每年漲5%, 那么,一年后您用該存款的錢能買的東西與一年前相比?1.比現(xiàn)在多 2.和現(xiàn)在一樣多 3.比現(xiàn)在少 4.不知道 【通脹問題】假設張三今天繼承了10萬元錢,而李四將在 3 年后繼承 10 萬元錢,那么他們兩個誰的繼承價值更高?1.張三繼承價值高 2.李四繼承價值高 3.不知道。

        ④限于篇幅,此處未給出具體的估計結果,如有讀者需要,可向作者索取。

        參考文獻:

        [1]Mehrteab, H.T. Does the group leader matter? The impact of monitoring activities and social ties of group leaders on the repayment performance of group-based lending in Eritreas on the repayment performance of group-based lending in Eritrea,2005.

        [2]趙巖青, 何廣文. 農戶聯(lián)保貸款有效性問題研究[J].金融研究, 2007(7a):61-77.

        [3]劉征馳,吳詩偉,禹亦歆. 低收入群體融資選擇:團體聯(lián)保貸款還是P2P網(wǎng)絡貸款?——基于社會制裁的視角[J].金融經(jīng)濟學研究,2016(2):117-126.

        [4]Coate S, Morris S. On the Form of Transfers to Special Interests[J].Journal of Political Economy, 1995, 103(6):35-1210.

        [5]劉征馳, 賴明勇. 虛擬抵押品、軟信息約束與P2P互聯(lián)網(wǎng)金融[J].中國軟科學, 2015(1):35-46.

        [6]Jefferson Duarte, Stephan Siegel, Lance A. Young Trust and Credit[R].AFA 2010 Atlanta Meetings Paper,2010.

        [7]Lin, M.F., Prabhala, N.R., Viswanathan, S. Can social networks help mitigate information asymmetry in online markets[R].Thirtieth International Conference on Information Systems,2009.

        [8]Seth Freedman, Ginger Zhe Jin. Learning by Doing with Asymmetric Information: Evidence from Prosper.Com[R].Nber Working Papers, 2011:203-212.

        [9]劉西川,楊奇明,陳立輝.農戶信貸市場的正規(guī)部門與非正規(guī)部門:替代還是互補?[J].經(jīng)濟研究,2014(11):145-158.

        [10]Wooldridge J. M. Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data[M].Cambridge: The MIT Press, 2002.

        [11]羅芳,程中海.農戶借貸行為研究——以新疆為例[M].北京:經(jīng)濟管理出版社,2012:39-41.

        [12]Ashta A, Assadi D. Should Online Micro-Lending be for Profit or for Philanthropy? Dhanax and Rang De[J].Social Science Electronic Publishing, 2010, 6(2):123-146.

        [13]王蕾. P2P 網(wǎng)絡借貸平臺融資可獲得性研究[D].大連:東北財經(jīng)大學,2014.

        [14]Armendariz de Aghion,B., Morduch, et al. The economics of microfinance[M].Cambridge, MA:MIT Press,2005.

        [15]Karlan, D.S.Social connections and group banking[J].The Economic Journal,2007,117:52-84.

        [16]John, E., Yasuyuki Akoten, et al. The Determinants of Credit Access and Its Impact on Micro and Small Enterprises: The Case of Garment Producers inKenya[J].Economic Development & Cultural Change, 2006,54(4):44-927.

        [17]易行健, 張波, 楊汝岱,等. 家庭社會網(wǎng)絡與農戶儲蓄行為:基于中國農村的實證研究[J].管理世界, 2012(5):43-51.

        [18]Klein, T. Performance in Online Lending Platforms. Friedrich-Schiller-UniversittJena,2008.

        [19]余許友.草根金融及其發(fā)展——互聯(lián)網(wǎng)金融P2P網(wǎng)貸發(fā)展的當下問題及對策探討[J].理論探討,2016(4):95.

        (責任編輯:李江)

        收稿日期:2017-01-17

        作者簡介:孫光林(1988-),男,新疆伊犁人,東北財經(jīng)大學經(jīng)濟學院博士研究生,研究方向:數(shù)量金融與金融風險管理;王雪標(1959-),男,遼寧錦州人,東北財經(jīng)大學數(shù)學學院教授,博士生導師,經(jīng)濟學博士,研究方向:數(shù)量金融與金融風險管理;李慶海(1982-),男,山東棗莊人,南京財經(jīng)大學經(jīng)濟學院講師,經(jīng)濟學博士,研究方向:農村金融和經(jīng)濟計量分析。

        基金項目:國家自然科學青年項目,編號:71503118,71501031,71501159;教育部人文社會科學研究青年項目,編號:14YJC790067;國家自然科學面上項目,編號:71273044。

        男女性高爱潮免费观看| 中文字幕亚洲一区二区不下| 国产成人精品日本亚洲专区61| 亚洲av无码不卡| 国产目拍亚洲精品一区二区| 亚洲一区二区三区在线激情| 国产成人无码精品久久久免费| 欧美极品色午夜在线视频| 国产夫妻av| 高清少妇一区二区三区| 亚洲一区在线观看中文字幕| 中文字幕在线亚洲日韩6页| 色老头久久综合网老妇女 | 亚洲精品在线一区二区三区| 超碰国产精品久久国产精品99| 暖暖视频在线观看免费| 一本一本久久久久a久久综合激情| 日韩字幕无线乱码免费| 大尺度无遮挡激烈床震网站| 色狠狠av老熟女| 仙女白丝jk小脚夹得我好爽| 国家一级内射高清视频| 日日拍夜夜嗷嗷叫国产| 精品久久久久久久无码| 国产人成视频免费在线观看| 亚洲一区二区三区中文字幕网| 国产乱码精品一区二区三区四川人| 久久av无码精品一区二区三区| 国产精品人成在线765| 亚洲天堂av三区四区不卡| 久久人与动人物a级毛片| 精品综合久久久久久8888| 久久精品国产亚洲av日韩一| 国产夫妇肉麻对白| 五月天激情小说| av免费网站在线免费观看| 日出白浆视频在线播放| 国产精品嫩草影院av| 四虎国产精品免费久久麻豆| 国产91会所女技师在线观看| 亚洲综合在线一区二区三区|