陳治國，景辛辛

(1.咸陽師范學(xué)院 經(jīng)濟與管理學(xué)院， 陜西 咸陽 712000； 2.山東財經(jīng)大學(xué) 會計學(xué)院，山東 濟南 250000)

一、引言

我國政府高度重視農(nóng)村金融發(fā)展問題，經(jīng)過一系列梯次接續(xù)政策安排的外生導(dǎo)引與農(nóng)村金融內(nèi)生體制機制的動態(tài)演變，現(xiàn)代化的農(nóng)村金融市場在我國已初步形成，并處于數(shù)字普惠金融服務(wù)體系大力發(fā)展與不斷完善階段，同時正邁向多層次、廣覆蓋、可持續(xù)、適度競爭、有序創(chuàng)新、風(fēng)險可控的現(xiàn)代農(nóng)村金融體系建設(shè)的新階段[1-2]。自改革開放至今，農(nóng)村金融已為長期以來資本稀缺的我國廣大農(nóng)村地區(qū)提供了強有力的信貸支持，不僅幫助農(nóng)村地區(qū)實現(xiàn)了全面脫貧[3-4]，也是后脫貧時代撬動鄉(xiāng)村振興的核心動力。然而，浸潤在信息不對稱的金融生態(tài)環(huán)境中，隨著農(nóng)村金融信貸規(guī)模的不斷擴大與信貸期限結(jié)構(gòu)錯配程度的逐步加深，以及新時期農(nóng)戶個體特征與農(nóng)戶家庭特征的動態(tài)演變，同時受制于天氣風(fēng)險與氣候沖擊、農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量與品質(zhì)自身不穩(wěn)定、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件改變等諸多農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營風(fēng)險的影響[5]，農(nóng)戶家庭不按期償貸已成為并不鮮見的金融交易現(xiàn)象，導(dǎo)致農(nóng)村金融運行中的違約風(fēng)險越來越頻繁發(fā)生，由此致使農(nóng)村金融受困于金融機構(gòu)對農(nóng)戶違約風(fēng)險的顧慮而得不到深入發(fā)展，極大地削弱了農(nóng)村金融的支農(nóng)偏好力度。因此，治理農(nóng)村金融違約風(fēng)險成為新時期強化農(nóng)村金融支農(nóng)功能的有效優(yōu)化路徑。若要有針對性地治理信貸違約風(fēng)險，則當(dāng)前最迫切需要竭力解決的研究課題就是準確識別出信貸違約風(fēng)險的影響因素，進而循沿所識別出的影響因素這條重要線索開出信貸違約風(fēng)險的治理良方。鑒于此，本研究試圖通過農(nóng)村金融違約風(fēng)險的有效識別來探尋信貸違約風(fēng)險的有效治理路徑，以期緩解金融機構(gòu)信貸風(fēng)險，同時，又能夠大力地提高農(nóng)戶信貸資金的可得性，有效地實現(xiàn)農(nóng)村金融的可持續(xù)發(fā)展，充分地彰顯農(nóng)村金融驅(qū)動三農(nóng)經(jīng)濟各領(lǐng)域穩(wěn)步推進的雪球效應(yīng)。

二、文獻回顧

當(dāng)前我國農(nóng)村金融支農(nóng)力度上升到了較高的歷史水平，為快速驅(qū)動三農(nóng)經(jīng)濟發(fā)展起到了舉足輕重的作用。不過農(nóng)村金融運行中造成農(nóng)戶不按期償貸的諸多因素逐漸凸顯，多種因素的交疊效應(yīng)不斷引致農(nóng)村金融違約風(fēng)險，這嚴重影響了農(nóng)村金融的可持續(xù)發(fā)展，為此農(nóng)村金融違約風(fēng)險問題已成為制約農(nóng)村金融發(fā)揮支農(nóng)效應(yīng)的重要問題，并引起了政策界與學(xué)術(shù)界的高度重視，聚焦農(nóng)村金融違約風(fēng)險的相關(guān)研究也不斷涌現(xiàn)?？v覽既有文獻，針對該問題的研究視角主要表現(xiàn)在如下五個方面：第一，探析農(nóng)村金融違約風(fēng)險的形成機理。Basu[6]研究指出信貸利率的反饋機制是形成違約的主要驅(qū)動因子；Petrick[7]則認為較高的信息甄別篩選成本與農(nóng)戶文化素質(zhì)低下是信貸違約風(fēng)險形成的主要機制；丁志國等[8]研究認為農(nóng)戶自身的選擇與行為是農(nóng)村金融違約風(fēng)險形成的主因；葉曉青和李若云[9]研究認為不完善的農(nóng)村金融風(fēng)險分擔(dān)與補償機制是農(nóng)村金融違約風(fēng)險形成的主因。第二，基于金融機構(gòu)類型識別農(nóng)村金融違約風(fēng)險。吳昱[10]基于村鎮(zhèn)銀行視角研究指出農(nóng)業(yè)弱質(zhì)性與農(nóng)民弱勢性是造成信貸違約風(fēng)險的關(guān)鍵因素；郭珺[11]通過實證研究農(nóng)商行的農(nóng)戶信貸違約現(xiàn)象，發(fā)現(xiàn)信貸供給方農(nóng)商行的管理制度、經(jīng)營水平與人力配置，以及信貸需求方農(nóng)戶個體特征與家庭特征等因素均會影響信貸違約風(fēng)險；姚宇韜等[12]從農(nóng)村信用社角度探析農(nóng)村金融違約風(fēng)險，研究指出貸款額度、期限、利率以及農(nóng)戶家庭特征等因素均會影響農(nóng)村信用社的違約風(fēng)險；張亞京[13]通過構(gòu)建農(nóng)戶小額貸款信用評級模型分析國家商業(yè)銀行違約風(fēng)險，并認為農(nóng)戶還款意愿、還款能力以及聯(lián)保關(guān)系等因素均會影響違約風(fēng)險。第三，基于抵押貸款視角估計農(nóng)戶信貸違約風(fēng)險的影響因素。李慶海等[14]研究認為引入抵押條件有利于降低農(nóng)村金融違約風(fēng)險，且面對還貸能力與還貸意愿各異的農(nóng)戶家庭，抵押條件對違約風(fēng)險的抑制效果有所不同；張艷平[15]則以農(nóng)村土地產(chǎn)權(quán)抵押貸款為切入點，研究指出抵押規(guī)模、抵押價值、抵押市場發(fā)達程度等因素是左右抵押條件發(fā)揮信貸違約風(fēng)險抑制效果的主要影響因素。第四，基于社會資本視角研究農(nóng)村金融違約風(fēng)險。劉亞楠[16]將社會資本劃分為情感型與工具型兩類，指出工具型社會資本有利于降低信貸違約風(fēng)險，而情感型社會資本則會加劇違約風(fēng)險；徐慧賢等[17]也意識到農(nóng)村社會資本是影響信貸履約機制的核心要素，分別以正式與非正式的劃分標準將社會資本分為兩類，指出正式社會資本可降低信貸違約風(fēng)險，而非正式社會資本卻會增加違約風(fēng)險。第五，從農(nóng)村民間借貸與正規(guī)金融關(guān)聯(lián)視角探析農(nóng)村金融違約風(fēng)險。張笑與胡金焱[18]從套利和交易成本兩個維度研究認為民間借貸可將其違約風(fēng)險傳遞給正規(guī)金融，進而形成農(nóng)村金融違約風(fēng)險。

由此可見，現(xiàn)有研究已從違約風(fēng)險形成機理、不同類型金融機構(gòu)違約風(fēng)險、抵押貸款與社會資本視角下的信貸違約風(fēng)險，以及與民間借貸關(guān)聯(lián)視角下的信貸違約風(fēng)險等多角度對農(nóng)村金融違約風(fēng)險進行了深入研究，為信貸違約風(fēng)險的治理提供了很好的借鑒。然而，盡管學(xué)者已經(jīng)意識到違約風(fēng)險識別的重要性，但在影響因素實證識別過程中，仍存在抽樣設(shè)計不合理、影響因素篩選范圍單一片面，以及實證分析選用的離散選擇模型并不能消除由調(diào)研地點自身屬性影響所造成的估計偏誤等問題。鑒于此，本研究基于分層抽樣的農(nóng)戶家庭微觀調(diào)研數(shù)據(jù)，從多個層面選取可影響信貸違約風(fēng)險的潛在因素設(shè)定實證模型的解釋變量，同時選用能有效消除樣本選擇偏誤的條件Logit模型進行違約風(fēng)險的影響因素識別，并進行條件Logit模型的優(yōu)勢比分析與邊際效應(yīng)分析，對識別出的主要影響因素進行全面考察，進而依據(jù)識別出的影響因素有針對性地開出信貸違約風(fēng)險的治理良方，提高農(nóng)戶信貸資金的可得性，實現(xiàn)農(nóng)村金融發(fā)展的可持續(xù)性，充分挖掘農(nóng)村金融支農(nóng)惠農(nóng)潛能。

三、指標選取與模型設(shè)定

(一)指標選取與數(shù)據(jù)來源

1.指標選取

選用借款農(nóng)戶家庭是否按期償還正規(guī)金融貸款作為農(nóng)村金融違約風(fēng)險的測度指標，設(shè)置為模型的被解釋變量，具體將農(nóng)戶家庭不能按期還款設(shè)定為1，否則為0。

關(guān)于農(nóng)村金融違約風(fēng)險的影響因素，本研究主要從農(nóng)村正規(guī)金融特征、農(nóng)村民間金融特征、農(nóng)戶個體特征、農(nóng)戶家庭特征、社會網(wǎng)絡(luò)關(guān)系等方面進行選取，并作為模型的解釋變量，具體處理如下：(1)農(nóng)村正規(guī)金融特征變量，主要包括農(nóng)村正規(guī)金融信貸規(guī)模、信貸期限、是否有抵押擔(dān)保；(2)農(nóng)村民間金融特征變量，主要選取民間借貸是否按期還款；(3)農(nóng)戶個體特征變量，主要包括戶主年齡、受教育水平、健康狀況；(4)農(nóng)戶家庭特征變量，主要包括農(nóng)戶家庭總收入、總支出、非農(nóng)收入占比、生活消費支出占比、生產(chǎn)經(jīng)營投資占比、房屋及生產(chǎn)性固定資產(chǎn)總值、耕地面積、人口規(guī)模、勞動力數(shù)、有無農(nóng)業(yè)技能培訓(xùn)、有無非農(nóng)技能培訓(xùn)、有無學(xué)生、有無長久性病人；(5)社會網(wǎng)絡(luò)關(guān)系變量，主要包括是否為黨員干部家庭、家中是否有金融機構(gòu)職員。

2.數(shù)據(jù)來源

本研究所選指標數(shù)據(jù)主要來源于山東農(nóng)戶家庭實地微觀調(diào)研數(shù)據(jù)，由市級向鄉(xiāng)村農(nóng)戶家庭開展逐級抽樣，根據(jù)經(jīng)濟發(fā)展水平與地理分布特征的異質(zhì)性，對聊城、濟南、濱州、臨沂、青島等5個區(qū)域的農(nóng)戶家庭進行抽樣調(diào)查，選取有效樣本351個，樣本數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計特征見表1。

(二)實證模型設(shè)定

為了有效地識別農(nóng)村金融違約風(fēng)險的影響因素，由于被解釋變量是0或1的二值型變量，且為了消除實地調(diào)研樣本選擇地點自身屬性的影響，本研究構(gòu)建條件Logit模型對農(nóng)村金融違約風(fēng)險的主要影響因素進行準確識別，實證模型構(gòu)建思路具體為：首先設(shè)定農(nóng)戶i償貸的行為選擇策略j的效用函數(shù)為：πij=βTXj+εj，其中X為影響農(nóng)戶償貸策略的一組變量，即本研究從農(nóng)村正規(guī)金融特征、農(nóng)村民間金融特征、農(nóng)戶個體特征、農(nóng)戶家庭特征、社會網(wǎng)絡(luò)關(guān)系等方面所選取的解釋變量，β為待估參數(shù)，εj為除解釋變量之外其他影響償貸策略的隨機變量。若策略j比策略k給農(nóng)戶帶來更多的效用，農(nóng)戶償貸策略的概率則為P(πij>πik)。而若隨機變量εj是獨立的I型極值分布，則農(nóng)戶償貸策略的概率可用如下的條件Logit模型表示：

為了估計模型參數(shù)，設(shè)定條件Loigt模型的似然函數(shù)：

且為了便于參數(shù)估計，進一步設(shè)定條件Loigt模型的對數(shù)似然函數(shù)：

通過求對數(shù)似然函數(shù)的極值可得到模型參數(shù)，進而最終通過極大似然估計法(MLE)可對條件Logit模型的參數(shù)進行有效估計，實現(xiàn)農(nóng)村金融違約風(fēng)險影響因素的識別。

四、實證分析

(一)條件Logit模型估計結(jié)果及經(jīng)驗分析

運用Stata統(tǒng)計分析軟件對條件Logit模型進行實證估計，表2展示了條件Logit模型的估計結(jié)果。由表2可見，條件Logit模型的對數(shù)似然值Log Likelihood的絕對值為53.959，LR函數(shù)的卡方值在1%的顯著性水平上有效，卡方檢驗表明模型整體有效，因此可采納模型估計結(jié)果。接著具體考察各因素的影響效果可見，農(nóng)村正規(guī)金融信貸規(guī)模與農(nóng)村民間金融償貸行為均在1%的顯著性水平上對農(nóng)村金融違約風(fēng)險有明顯的加劇作用，而農(nóng)村正規(guī)金融抵押擔(dān)保條件與農(nóng)戶家庭純收入則分別在5%、10%的顯著性水平上對農(nóng)村金融違約風(fēng)險有顯著的抑制效應(yīng)。之所以呈現(xiàn)出該作用效果，主要在于盡管較高的農(nóng)村金融信貸規(guī)模有利于農(nóng)戶家庭開展所需的生產(chǎn)經(jīng)營項目，但農(nóng)業(yè)風(fēng)險的弱質(zhì)性表現(xiàn)往往會使農(nóng)戶家庭并不能獲得可觀的收益用于按期償貸，或者即使項目收益可觀，農(nóng)業(yè)的周期性特征也會致使農(nóng)戶家庭的償貸時間延后，加上存在部分素養(yǎng)不高農(nóng)戶故意拖延償貸的自利行為所引致的道德風(fēng)險，在當(dāng)前金融機構(gòu)風(fēng)險預(yù)警機制仍不完備的情況下，較高的信貸規(guī)模勢必會給農(nóng)村正規(guī)金融機構(gòu)帶來較大的違約風(fēng)險。與此同時，農(nóng)戶家庭對民間金融的償貸情況也可反映農(nóng)村正規(guī)金融的償貸能力與償貸行為，較高的農(nóng)村民間金融違約概率一定程度上能夠表明農(nóng)戶家庭在正規(guī)金融層面也有償貸能力不足或是選擇不按期償貸的道德風(fēng)險，因此農(nóng)村金融違約風(fēng)險與民間金融償貸情況呈現(xiàn)出正相關(guān)關(guān)系，進而實踐中可通過農(nóng)戶在農(nóng)村民間金融償貸方面的信息考察其正規(guī)金融違約風(fēng)險。而農(nóng)村正規(guī)金融抵押擔(dān)保條件與農(nóng)戶家庭純收入之所以對農(nóng)村金融違約風(fēng)險有顯著的抑制效應(yīng)，主要在于抵押擔(dān)保條件能有效地激勵約束農(nóng)戶的償貸行為，誘使農(nóng)戶努力做到按期償貸，否則其就會面臨失去抵押擔(dān)保物或失去第三方擔(dān)保主體對其信任的風(fēng)險，從而可有效地降低信貸交易建立后的道德風(fēng)險問題，同時也可幫助金融機構(gòu)克服信貸交易前的信息不對稱，消除信貸交易前的逆向選擇，為此在抵押擔(dān)保條件下農(nóng)村金融違約風(fēng)險呈現(xiàn)出下降態(tài)勢。同時農(nóng)村家庭收入水平的上升也較好地增加了農(nóng)戶家庭的償貸能力，能有效地確保農(nóng)戶按期償貸，因此有利于降低金融違約風(fēng)險。其他測度農(nóng)戶家庭福利水平的農(nóng)戶家庭總支出、生活消費支出占比，以及生產(chǎn)經(jīng)營投資占比也與違約風(fēng)險負相關(guān)，盡管該系數(shù)不顯著，但負向的系數(shù)也可表明農(nóng)戶家庭福利水平的上升是其償貸能力增強的保障，進而有利于降低農(nóng)村金融違約風(fēng)險。

農(nóng)村正規(guī)金融信貸期限對農(nóng)村金融違約風(fēng)險有不顯著的正向影響，主要在于較長的信貸期限在現(xiàn)實中往往會使農(nóng)戶產(chǎn)生懶散態(tài)度，不利于激勵約束農(nóng)戶盡快設(shè)法償貸，即使農(nóng)戶積極生產(chǎn)經(jīng)營，但寬松的償貸期限會誘使農(nóng)戶毫無警惕地擴大投資規(guī)模，進而導(dǎo)致不合理投資的概率上升，且過長期限內(nèi)遇到風(fēng)險沖擊的概率增大，會使本可以用于償貸的資金因風(fēng)險沖擊而耗盡，從而有增加違約風(fēng)險的效應(yīng)。但由于信貸期限增加也能使農(nóng)戶有充足時間獲得償貸資金，有利于降低違約風(fēng)險，因此該正向影響不顯著。戶主年齡、受教育水平、健康狀況均與農(nóng)村金融違約風(fēng)險也有不顯著的正向影響，主要在于年齡較大的、傳統(tǒng)觀念強的農(nóng)戶具有契約執(zhí)行的彈性習(xí)慣，以致其對正規(guī)化的信貸契約未能形成嚴格的契約執(zhí)行策略；受教育水平高與健康狀況良好的農(nóng)戶具有擴大生產(chǎn)經(jīng)營投資的較高動機，但難以避免的農(nóng)業(yè)經(jīng)營投資風(fēng)險易導(dǎo)致其不能按期償貸，且家庭耕地面積對違約風(fēng)險的正向系數(shù)也佐證了農(nóng)業(yè)投資風(fēng)險的不利影響，進而增加信貸違約風(fēng)險。不過年齡大、受教育水平高、健康狀況良好的農(nóng)戶也通常具備理性投資與恪守信譽的特征，在一定程度上有利于降低違約風(fēng)險，進而使得農(nóng)戶特征變量對違約風(fēng)險的正向影響在統(tǒng)計上不顯著。

表2 條件Logit模型估計結(jié)果

農(nóng)業(yè)技能培訓(xùn)與非農(nóng)技能培訓(xùn)對違約風(fēng)險有不顯著的正向影響與負向影響，主要在于農(nóng)業(yè)技能培訓(xùn)可誘使農(nóng)戶加大涉農(nóng)投資業(yè)務(wù)，不過農(nóng)業(yè)弱質(zhì)性引致的農(nóng)業(yè)投資風(fēng)險會增加農(nóng)戶家庭按期償貸的困難，進而造成信貸違約風(fēng)險，但農(nóng)業(yè)技能加持既可實現(xiàn)農(nóng)戶增收又利于降低違約風(fēng)險，因此該正向影響不顯著；非農(nóng)技能培訓(xùn)則會使農(nóng)戶加大非農(nóng)業(yè)務(wù)投資，并增加非農(nóng)工作機會，非農(nóng)投資風(fēng)險相對較低且可觀的非農(nóng)收入也會增加農(nóng)戶家庭按期償貸能力，進而有利于降低違約風(fēng)險，不過即使非農(nóng)投資風(fēng)險較小，其仍可造成違約風(fēng)險，且非農(nóng)收入占比的正向系數(shù)也進一步佐證了非農(nóng)投資風(fēng)險對違約風(fēng)險的引致效應(yīng)，因此非農(nóng)技能培訓(xùn)對違約風(fēng)險的負向影響不顯著。房屋及生產(chǎn)性固定資產(chǎn)總值對違約風(fēng)險有正向影響，在于固定資產(chǎn)較多的農(nóng)戶家庭維持生活生產(chǎn)運轉(zhuǎn)所需的資金較多，信貸資金若更多用于開支則會增加償貸壓力，進而增加違約風(fēng)險，但該類型家庭通常投資經(jīng)營能力強，容易化解償貸壓力，因此該正向系數(shù)不顯著。家庭人口規(guī)模對違約風(fēng)險有正向影響，而家庭勞動力卻對違約風(fēng)險有負向效應(yīng)，原因在于較大的家庭人口規(guī)模通常維持家庭各項開支所需的資金較多，會增加償貸壓力，而勞動力較多卻有助于增加家庭收入，可緩解償貸壓力，因此兩種因素對違約風(fēng)險的影響效應(yīng)剛好方向相反，不過人口規(guī)模較多也是維持人力資本的基礎(chǔ)，勞動力較多促使家庭的生產(chǎn)經(jīng)營業(yè)務(wù)增多，但這會增加生產(chǎn)經(jīng)營風(fēng)險，為此兩者的影響效應(yīng)在統(tǒng)計上不顯著。家中有學(xué)生與長久性病人對違約風(fēng)險均有正向影響，在于兩種因素均會增加農(nóng)戶家庭撫養(yǎng)負擔(dān)，給其造成較高的償貸壓力，進而增加農(nóng)村金融違約風(fēng)險。不過該類型家庭一般生產(chǎn)經(jīng)營謹慎，同時受益于政府幫扶措施支撐，可緩解償貸壓力，因此兩者的影響效應(yīng)統(tǒng)計上不顯著。

通過考察社會網(wǎng)絡(luò)關(guān)系變量，發(fā)現(xiàn)黨員干部家庭對違約風(fēng)險有負向影響，而家中有金融機構(gòu)職員卻對違約風(fēng)險有正向影響，兩種因素之所以影響效果相反，主要在于黨員干部身份特有的自律機制促使其趨于做出遵守信貸契約安排的行為選擇，與此機制不同的是，家中有金融機構(gòu)職員則會通過該特殊關(guān)系擁有的資源與人脈實施彈性的信貸契約執(zhí)行策略，甚至有的家庭會利用這層關(guān)系故意違約或?qū)嵤└訃乐氐膶ぷ庑袨椋M而使得黨員干部家庭趨于按期償貸，有金融機構(gòu)職員家庭偏向于不按期償貸。不過也存在黨員干部家庭憑借特有身份不按期履約，以及部分金融機構(gòu)職員家庭能遵守金融機構(gòu)紀律規(guī)則按期履約的現(xiàn)象，因此估計結(jié)果在統(tǒng)計上不顯著。

(二)條件Logit模型的優(yōu)勢比分析

為了有效地探析解釋變量影響下農(nóng)村金融違約概率與不違約概率之間的相互關(guān)系，本研究進一步運用優(yōu)勢比分析該作用效果。條件Logit模型的優(yōu)勢比是指當(dāng)其他解釋變量維持不變時，某解釋變量每增加1單位，引起農(nóng)村金融違約與不違約幾率比的變化倍數(shù)。由于農(nóng)村正規(guī)金融信貸規(guī)模、農(nóng)村正規(guī)金融抵押擔(dān)保條件、農(nóng)村民間金融償貸情況，以及農(nóng)戶家庭純收入等因素對違約風(fēng)險的影響效果比較顯著，因此在引入其他解釋變量的情況下，本研究在此主要考察這四種因素對農(nóng)村金融違約風(fēng)險的優(yōu)勢比，條件Logit模型的優(yōu)勢比估計結(jié)果見表3。由表3可見，在其他解釋變量不變時，農(nóng)村正規(guī)金融信貸規(guī)模每增加1單位，農(nóng)村金融違約風(fēng)險的幾率比會上升1.134倍；有抵押擔(dān)保條件時的農(nóng)村金融違約風(fēng)險的幾率比會下降11.2%；農(nóng)村民間金融不按期償貸時的農(nóng)村金融違約風(fēng)險的幾率比會上升11.266倍；農(nóng)戶家庭純收入每增加1單位，農(nóng)村金融違約風(fēng)險的幾率比會下降88.6%。由此可知，農(nóng)戶家庭收入水平與抵押擔(dān)保條件均對農(nóng)村金融違約風(fēng)險起到了較好的抑制效果；而農(nóng)村民間金融償貸風(fēng)險是農(nóng)村金融違約風(fēng)險很強的信號，農(nóng)村金融信貸規(guī)模也對違約風(fēng)險產(chǎn)生了較為強烈的推動作用。

表3 條件Logit模型的優(yōu)勢比估計結(jié)果

(三)條件Logit模型的邊際效應(yīng)分析

為了準確地探究農(nóng)村正規(guī)金融信貸規(guī)模、農(nóng)村正規(guī)金融抵押擔(dān)保條件、農(nóng)村民間金融償貸情況，以及農(nóng)戶家庭純收入等因素對違約風(fēng)險的影響程度，本研究在優(yōu)勢比分析基礎(chǔ)上進一步運用條件Logit模型的邊際效應(yīng)分析法進行估計。由于通常針對離散選擇模型使用的邊際效應(yīng)估計法無法估計出條件Logit模型的邊際效應(yīng)，因而在此運用Boggess[19]開發(fā)的方法進行估計，分析結(jié)果見表4。由表4可見，四種因素對違約風(fēng)險的邊際效應(yīng)均通過了顯著性檢驗，相比于沒有抵押擔(dān)保條件，具有抵押擔(dān)保條件時農(nóng)村金融違約風(fēng)險下降44.4%；農(nóng)戶家庭收入每增加1單位，農(nóng)村金融違約風(fēng)險發(fā)生的概率下降1.7%。而正規(guī)金融信貸規(guī)模每增加1單位，農(nóng)村金融違約風(fēng)險發(fā)生的概率上升3.1%；相比于按期償還民間金融信貸資金，不按期償還民間信貸資金會使農(nóng)村金融違約風(fēng)險上升44.8%。由此可知，擁有農(nóng)村正規(guī)金融抵押擔(dān)保條件、較高的農(nóng)戶家庭收入水平對農(nóng)村金融違約風(fēng)險有明顯的抑制效果，而較高的農(nóng)村金融信貸規(guī)模與民間金融信貸資金不按期履約的行為則對違約風(fēng)險產(chǎn)生了明顯的加劇效應(yīng)，且抵押擔(dān)保條件與民間金融償貸情況對農(nóng)村金融違約風(fēng)險的邊際效果相對比較明顯，同時兩者邊際效應(yīng)的方向剛好相反。

表4 條件Logit模型的邊際效應(yīng)估計結(jié)果

(四)農(nóng)村金融違約風(fēng)險對當(dāng)前正規(guī)金融信貸申請可得性的影響

在農(nóng)村金融違約風(fēng)險發(fā)生后，本研究繼續(xù)考察其對當(dāng)前正規(guī)金融申請可得性的具體影響，在此通過估計偏相關(guān)系數(shù)來探析兩者關(guān)系，即在控制其他解釋變量影響的條件下，探析違約風(fēng)險與當(dāng)前正規(guī)金融申請可得性的凈相關(guān)性，偏相關(guān)分析結(jié)果見表5。由表5可見，農(nóng)村正規(guī)金融違約風(fēng)險與正規(guī)金融信貸申請可得性的偏相關(guān)系數(shù)為-0.223，且通過了顯著性水平檢驗，說明農(nóng)村正規(guī)金融違約風(fēng)險與正規(guī)金融信貸申請可得性有顯著的負相關(guān)關(guān)系，進而表明較高的信貸違約風(fēng)險對農(nóng)戶再次申請得到信貸資金起到了明顯的抑制效果，這也表明正規(guī)金融組織在放貸時參照農(nóng)戶信貸違約記錄安排放貸行為，對農(nóng)戶實施信貸配給，農(nóng)戶不按期償貸行為對其信貸可得性造成了不利影響，這為農(nóng)村金融支農(nóng)政策的優(yōu)化調(diào)整起到了較好的借鑒意義，即對于受市場風(fēng)險、經(jīng)營項目周期、重大事故，以及特殊困難等因素影響不能按期償貸的農(nóng)戶家庭，當(dāng)其重新申請三農(nóng)貸款時，正規(guī)金融組織不應(yīng)簡單地將其違約記錄作為放貸的最重要決定因素，而應(yīng)根據(jù)現(xiàn)實情況動態(tài)調(diào)整放貸行為，積極地給予農(nóng)戶信貸支持；同時，農(nóng)戶家庭也要增強自身信貸資金配置效率，提高其信貸履約能力，確保能夠按期償貸，以期能夠從正規(guī)金融組織處申請得到充足的信貸資金，進而最大化農(nóng)村金融支農(nóng)效果。

表5 農(nóng)村正規(guī)金融違約風(fēng)險與信貸申請可得性的偏相關(guān)系數(shù)

五、主要結(jié)論與治理路徑

基于農(nóng)戶家庭微觀調(diào)研數(shù)據(jù)，本研究運用條件Logit模型對農(nóng)村金融違約風(fēng)險的影響因素進行了有效地識別，分析了影響因素的優(yōu)勢比與邊際效應(yīng)，并采用偏相關(guān)系數(shù)分析了農(nóng)村金融違約風(fēng)險對農(nóng)戶家庭當(dāng)前正規(guī)金融信貸申請可得性的影響。實證研究發(fā)現(xiàn)：一是，農(nóng)村正規(guī)金融信貸規(guī)模與農(nóng)村民間金融償貸情況均在1%顯著性水平上對農(nóng)村金融違約風(fēng)險有明顯的加劇效應(yīng)，農(nóng)村正規(guī)金融抵押擔(dān)保條件與農(nóng)戶家庭純收入則分別在5%、10%顯著性水平上對違約風(fēng)險有顯著的抑制效應(yīng)，且正規(guī)金融信貸期限、戶主年齡、受教育水平、健康狀況、非農(nóng)收入占比、房屋及生產(chǎn)性固定資產(chǎn)總值、耕地面積、人口規(guī)模、農(nóng)業(yè)技能培訓(xùn)、家中有學(xué)生、有長久性病人，以及有金融機構(gòu)職員等因素對違約風(fēng)險有不顯著的加劇效果，家庭總支出、消費支出占比、生產(chǎn)經(jīng)營投資占比、勞動力規(guī)模、非農(nóng)技能培訓(xùn)、黨員干部家庭等因素對違約風(fēng)險有不顯著的緩解效應(yīng)。二是，優(yōu)勢比分析表明農(nóng)戶家庭收入水平與抵押擔(dān)保條件使違約風(fēng)險的幾率比分別下降88.6%、11.2%，而不按期償還民間信貸與較高的農(nóng)村金融信貸規(guī)模會使違約風(fēng)險的幾率比分別上升11.266倍、1.134倍。邊際效應(yīng)分析進一步表明抵押擔(dān)保條件對違約風(fēng)險的抑制效果最為明顯，不按期償還民間信貸對違約風(fēng)險的加劇效應(yīng)更為顯著。三是，偏相關(guān)系數(shù)分析表明較高的信貸違約風(fēng)險降低了農(nóng)戶申請正規(guī)金融信貸資金的可得性。

基于上述實證結(jié)論，為了有效地治理農(nóng)村金融違約風(fēng)險、提高農(nóng)戶信貸資金的可得性、充分發(fā)揮農(nóng)村金融支農(nóng)效應(yīng)，本研究提出如下七條針對性治理路徑：一是，設(shè)置適度的農(nóng)村金融信貸規(guī)模，同時動態(tài)調(diào)整信貸期限，將較大信貸規(guī)模劃分為多份并配置到不同信貸期限中，實現(xiàn)信貸期限與信貸規(guī)模的有機匹配，以維持最合理期限下最適度信貸規(guī)模的最優(yōu)配置狀態(tài)，同時也可以設(shè)置精巧的配套式應(yīng)對大額信貸金額違約風(fēng)險的保險契約，該保險契約提供主體應(yīng)允許社會組織參與，這樣就可以將風(fēng)險移交給最能運用其財富與能力去承擔(dān)風(fēng)險的專業(yè)化組織，以實現(xiàn)各方利益最大化。二是，規(guī)范農(nóng)村民間信貸行為，通過簽訂民間借貸合同、引入擔(dān)保主體等措施降低民間信貸違約風(fēng)險，進而通過形成良好的民間金融履約機制來提高正規(guī)金融的履約水平。對于民間金融違約頻繁的信譽較差的農(nóng)戶家庭，可強化其正規(guī)金融信貸申請的審核條件，以避免產(chǎn)生較高的違約風(fēng)險。三是，增加農(nóng)村正規(guī)金融抵押擔(dān)保的信貸業(yè)務(wù)，提高抵押擔(dān)保資產(chǎn)的覆蓋范圍，除了土地承包經(jīng)營權(quán)、房屋權(quán)和林權(quán)等三權(quán)外，允許農(nóng)戶將入股村集體組織項目的股權(quán)、家禽牲畜、農(nóng)機具等作為抵押資產(chǎn)申請抵押貸款，通過農(nóng)戶家庭資產(chǎn)賦權(quán)強化農(nóng)村產(chǎn)權(quán)抵押貸款的推廣力度，不僅有利于降低農(nóng)村金融違約風(fēng)險，也有助于充分發(fā)揮農(nóng)村金融抵押貸款的支農(nóng)效果。不過，以房產(chǎn)等家庭資產(chǎn)獲得抵押貸款僅用于維持家庭龐大開支的信貸申請則需建立更加完備的申請審核與風(fēng)險預(yù)警機制，激勵約束其合理配置信貸資金，以確保其能夠按期履約。四是，通過完善農(nóng)村社會保障制度、健全農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的軟硬件設(shè)施、構(gòu)建完備的農(nóng)產(chǎn)品物流體系、完善農(nóng)業(yè)風(fēng)險預(yù)警機制，以及實施普惠式的農(nóng)業(yè)保險等措施提升農(nóng)戶家庭福利水平，增強農(nóng)戶家庭償貸能力，降低農(nóng)村金融違約風(fēng)險，從而從正規(guī)金融機構(gòu)申請得到更多信貸資金，用于生產(chǎn)生活支出，進而通過積極放貸、按期償貸、再次放貸的正反饋機制充分呈現(xiàn)農(nóng)村金融的支農(nóng)效應(yīng)。五是，加強農(nóng)戶的農(nóng)業(yè)技能與非農(nóng)技能培訓(xùn)力度，當(dāng)農(nóng)戶利用農(nóng)業(yè)技能、非農(nóng)技能與信貸資金實施生產(chǎn)經(jīng)營投資項目時，政府部門、金融機構(gòu)、村莊組織以及農(nóng)業(yè)經(jīng)濟合作社要對其進行投資業(yè)務(wù)指導(dǎo)，確保其能獲得可觀的投資收益，也能及時按期償貸。六是，對于家中勞動力少且學(xué)生多、病號多造成撫養(yǎng)壓力大的農(nóng)戶家庭，要設(shè)置特殊的信貸支持政策對其給予幫扶，當(dāng)其不能按期償貸時，要給予貸款展期安排，必要時實施貸款減免并進一步追加信貸支持，整個過程中金融機構(gòu)的損失可由政府專項財政資金予以兜底補貼，旨在利用農(nóng)村金融趨農(nóng)戶的滲透機制與普惠機制幫助困難農(nóng)戶家庭能享受到社會經(jīng)濟發(fā)展福利。七是，充分發(fā)揮農(nóng)村黨員干部示范帶動作用，不僅在致富引領(lǐng)層面發(fā)揮組織協(xié)調(diào)作用，還應(yīng)積極嘗試建立新時期的鄉(xiāng)約與村規(guī)，并利用鄉(xiāng)村組織的黏接效應(yīng)與社會組織的連接效應(yīng)，塑造良好的鄉(xiāng)村信貸履約文化，消除金融機構(gòu)對本鄉(xiāng)村農(nóng)戶家庭的信貸配給，爭取獲得更多的正規(guī)金融信貸資金，依托農(nóng)村金融帶領(lǐng)全村農(nóng)戶發(fā)家致富。與此同時，農(nóng)村金融組織也要規(guī)范本組織職員親朋好友的信貸合約，讓農(nóng)村金融的運行能夠公開透明，消除農(nóng)村金融的精英俘獲與關(guān)系俘獲，實現(xiàn)農(nóng)村金融供給與需求的高效匹配，以及最大化農(nóng)村金融的支農(nóng)惠農(nóng)效應(yīng)。