張亞光，杜浩然，王 策

(1.北京大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院，北京100871;2.中國(guó)外交部，北京100701)

從供求結(jié)合的視角看我國(guó)農(nóng)村的金融抑制*
——基于中國(guó)三省九縣調(diào)研數(shù)據(jù)的實(shí)證研究

張亞光1，杜浩然1，王 策2

(1.北京大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院，北京100871;2.中國(guó)外交部，北京100701)

農(nóng)村金融市場(chǎng)的作用是不可或缺的，因?yàn)榻鹑谥薪槟軌虼龠M(jìn)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和減少貧困，這一點(diǎn)在發(fā)展中國(guó)家尤其具有重要的意義。在我國(guó)，農(nóng)村金融抑制對(duì)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展的阻礙隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展越發(fā)凸顯。所以，分析我國(guó)農(nóng)村金融抑制現(xiàn)象的表現(xiàn)、影響和原因，探討解決農(nóng)村金融抑制的策略和路徑，從而為深化農(nóng)村金融改革提出具有可行性的政策建議，有著重要的理論與現(xiàn)實(shí)意義?；谥袊?guó)三省九縣約2000戶(hù)農(nóng)村家庭的抽樣調(diào)查數(shù)據(jù)，從需求和供給相結(jié)合的視角考察我國(guó)農(nóng)村的金融抑制現(xiàn)象。通過(guò)采用部分可觀測(cè)的二元常態(tài)機(jī)率模型，正確描述農(nóng)戶(hù)貸款有效需求和正規(guī)金融機(jī)構(gòu)貨款供給對(duì)農(nóng)村金融抑制的影響，計(jì)算出考慮了有效需求后我國(guó)的農(nóng)村金融抑制率約為55.64%，這與一般意義上的農(nóng)村金融抑制率81.90%相比大大降低。當(dāng)前，我國(guó)農(nóng)村仍然面臨著較為嚴(yán)重的供給型金融抑制，但農(nóng)戶(hù)貸款有效需求的低下則可能成為未來(lái)農(nóng)村金融乃至實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的瓶頸。

農(nóng)村金融;金融抑制;部分可觀測(cè)的二元常態(tài)機(jī)率模型;民間金融

一、引 言

各國(guó)以往的實(shí)踐和研究都表明，農(nóng)村金融市場(chǎng)是不可或缺的，因?yàn)榻鹑谥薪槟軌虼龠M(jìn)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和減少貧困，這一點(diǎn)在發(fā)展中國(guó)家尤其具有重要意義。但是在我國(guó)尤其是在經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)，農(nóng)村金融仍然存在許多問(wèn)題，農(nóng)村正規(guī)金融整體表現(xiàn)的失敗尤為突出。從自我持續(xù)性來(lái)看，作為農(nóng)村金融主力軍的農(nóng)信社歷史包袱沉重，資產(chǎn)質(zhì)量差，經(jīng)營(yíng)十分困難。從覆蓋面來(lái)看，首先，農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)的信貸資金投入不足;其次，農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)的分支機(jī)構(gòu)不斷減少;另外，農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)提供的服務(wù)種類(lèi)比較單調(diào)，不能滿(mǎn)足農(nóng)戶(hù)的多樣化金融需求。由于缺乏合適有效的農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)，大量農(nóng)戶(hù)不得不求助于非正式部門(mén)。近年來(lái)，雖然政府投入了大量的資金發(fā)展低息貸款，大多數(shù)農(nóng)戶(hù)仍然需要從非正規(guī)金融的渠道融資①②何廣文:《從農(nóng)村居民資金借貸行為看農(nóng)村金融抑制與金融深化》，《中國(guó)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)》，1999年第10期，第42－48頁(yè)。。

按照很多學(xué)者的觀點(diǎn)，金融抑制現(xiàn)象表現(xiàn)為“發(fā)展中國(guó)家的金融體制和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間表現(xiàn)出來(lái)的是相互制約的關(guān)系，一方面金融體制的落后和缺乏效率，束縛了經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng);另一方面，經(jīng)濟(jì)的呆滯又限制了資金的積累，制約了金融的發(fā)展，從而形成金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)相互‘促退’的惡性循環(huán)”③王紅莉:《基于需求視角的陜西農(nóng)村金融抑制問(wèn)題研究》，西北大學(xué)碩士學(xué)位論文，2009年。。由上面的分析可以看出，我國(guó)的農(nóng)村金融抑制現(xiàn)象普遍存在，農(nóng)村金融抑制對(duì)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展的阻礙越發(fā)突出。所以，分析我國(guó)農(nóng)村金融抑制現(xiàn)象的表現(xiàn)、影響和原因，探討解決農(nóng)村金融抑制的策略和路徑，從而為深化農(nóng)村金融改革、建設(shè)社會(huì)主義新農(nóng)村提出具有可行性的政策建議，有著重要的理論與現(xiàn)實(shí)意義。

本文使用2009年“北大—花旗農(nóng)村金融調(diào)查”獲得的數(shù)據(jù)，在對(duì)國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀和金融抑制理論進(jìn)行分析和評(píng)價(jià)的基礎(chǔ)上，從需求和供給相結(jié)合的視角對(duì)我國(guó)農(nóng)村金融抑制的表現(xiàn)和成因進(jìn)行實(shí)證分析，在此基礎(chǔ)上為消除金融抑制提出參考性的政策建議。

二、數(shù)據(jù)描述

本文數(shù)據(jù)來(lái)源于“北大—花旗2009年農(nóng)村金融調(diào)查”對(duì)中國(guó)農(nóng)村金融市場(chǎng)進(jìn)行調(diào)研獲得的數(shù)據(jù)。該調(diào)查根據(jù)各省經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r，以經(jīng)濟(jì)發(fā)展發(fā)達(dá)、中等、欠發(fā)達(dá)為基礎(chǔ)并參照各省的地理位置選取黑龍江、湖南、云南三省作為大的調(diào)查地點(diǎn)，然后按地圖抽樣框分層次對(duì)三省的縣(市)及行政村進(jìn)行抽樣。其中，黑龍江省選取漠河縣、東寧縣、龍江縣，湖南省選取醴陵市、岳陽(yáng)市、桑植縣，云南省選取嵩明縣、南澗縣、彝良縣。在每個(gè)抽取村莊中，調(diào)查采用事先固定門(mén)牌尾號(hào)的方法對(duì)農(nóng)戶(hù)進(jìn)行抽樣，最大可能的保證了抽樣的隨機(jī)性。

此次調(diào)查共計(jì)收回問(wèn)卷1951份，涵蓋了農(nóng)戶(hù)在2008年的資產(chǎn)、收入、消費(fèi)、信貸等1592個(gè)方面的數(shù)據(jù)。通過(guò)對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行整理考察，剔除了缺失值與異常值，最終獲得樣本1842個(gè)。從宏觀上看，這三個(gè)省分布于中國(guó)三個(gè)典型地區(qū)，即東北(黑龍江省)、中南(湖南省)、西南(云南省)。因此我們認(rèn)為，與以往的調(diào)查相比，本文所運(yùn)用的數(shù)據(jù)為研究提供了非常好的基礎(chǔ):首先，調(diào)查進(jìn)行于2009年，獲取的是農(nóng)戶(hù)在2008年的相關(guān)數(shù)據(jù)，具有即時(shí)性，因此能夠較好地反映中國(guó)農(nóng)村當(dāng)前面臨的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題;其次，樣本數(shù)量及其包含信息足夠豐富，足以支持深入的實(shí)證分析;再次，樣本具有較強(qiáng)的代表性，既包括了比較發(fā)達(dá)的省份，又包括了欠發(fā)達(dá)地區(qū)，能夠較好地反映我國(guó)農(nóng)村金融的現(xiàn)狀。

根據(jù)所得數(shù)據(jù)，我們可以看到目前農(nóng)村金融的來(lái)源主要有親朋好友、信用社、銀行、民間金融機(jī)構(gòu)等。其中，親朋好友、民間金融機(jī)構(gòu)被統(tǒng)一認(rèn)為是非正規(guī)金融機(jī)構(gòu)，而銀行、信用社、郵政儲(chǔ)蓄被認(rèn)為是正規(guī)金融機(jī)構(gòu)。

三、關(guān)于金融抑制的計(jì)量模型

(一)一個(gè)簡(jiǎn)單的貸款行為模型

為了從正式金融機(jī)構(gòu)和農(nóng)戶(hù)的視角描述金融抑制的產(chǎn)生，我們建立一個(gè)簡(jiǎn)單的貸款行為模型加以說(shuō)明。

假定影響正規(guī)金融機(jī)構(gòu)給農(nóng)戶(hù)提供貸款的邊際成本的因素為X1，如借款家庭是否有貸款證、農(nóng)戶(hù)借款數(shù)額、利率控制等;影響農(nóng)戶(hù)貸款邊際收益的因素為X2，如住所離最近金融機(jī)構(gòu)的距離、貸款用途等。正規(guī)金融機(jī)構(gòu)提供貸款的邊際成本為MC(X1)，農(nóng)戶(hù)借款的邊際收益為MR(X2)，則正規(guī)金融機(jī)構(gòu)愿意提供貸款且農(nóng)戶(hù)希望得到貸款(即具有貸款需求)兩者同時(shí)滿(mǎn)足的條件為:

同時(shí)，政府對(duì)農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)的決策具有較大的影響。也就是說(shuō)，政府需要金融機(jī)構(gòu)通過(guò)信貸發(fā)放實(shí)現(xiàn)對(duì)“三農(nóng)”的支持，這也會(huì)改變金融機(jī)構(gòu)的貸款行為，于是貸款行為模型需要作如下修正。

式(1)的經(jīng)濟(jì)含義為，農(nóng)戶(hù)借款的邊際收益MR(X2)大于其邊際成本rf，同時(shí)銀行對(duì)其提供貸款的邊際成本MC(X1)小于其邊際收益rf。此時(shí)，農(nóng)戶(hù)的貸款需求才會(huì)得到滿(mǎn)足，農(nóng)戶(hù)的貸款行為才會(huì)發(fā)生。令y*1代表正式金融機(jī)構(gòu)提供貸款的數(shù)量，y*2代表農(nóng)戶(hù)希望得到的貸款數(shù)量，貸款行為模型為:

式中P代表政府的政策。

(二)計(jì)量模型設(shè)定

以下簡(jiǎn)單介紹我們使用的計(jì)量模型。

1、模型1——probit模型

為了便于比較，我們首先建立一個(gè)簡(jiǎn)單的正規(guī)金融機(jī)構(gòu)向農(nóng)戶(hù)提供貸款的決策模型。假設(shè)在rf的利率水平下，所有農(nóng)戶(hù)都有貸款需求，這樣農(nóng)戶(hù)是否得到貸款就只取決于正規(guī)金融機(jī)構(gòu)的貸款決策。模型形式為:

式中，X1、P定義同上，μ1是隨機(jī)干擾項(xiàng)，服從正態(tài)分布。在這里代表正規(guī)金融機(jī)構(gòu)提供貸款意愿的隱含變量，y1代表正規(guī)金融機(jī)構(gòu)的貸款決策，若y1=1，則提供貸款，否則不提供。這樣P(y1=0)即代表了信貸配給即金融抑制的程度。

2、模型2——部分可觀測(cè)的二元常態(tài)機(jī)率模型

下面我們放松模型1的假設(shè)，允許在rf的利率水平下部分農(nóng)戶(hù)不再有貸款需求。此時(shí)農(nóng)戶(hù)貸款的決定機(jī)制可以通過(guò)聯(lián)立離散選擇模型來(lái)描述。

只有正規(guī)金融機(jī)構(gòu)愿意貸款(ys=1)且農(nóng)戶(hù)希望得到貸款(yd=1)時(shí)，貸款行為才會(huì)發(fā)生，我們才能觀察到農(nóng)戶(hù)發(fā)生貸款行為，這是樣本所能提供的最大信息。將貸款行為記作y。

式(5)是一個(gè)典型的雙變量probit模型，且觀察值具有部分可觀察性(partial observability)的特征(即式(6))，即為部分可觀測(cè)的二元常態(tài)機(jī)率模型。這類(lèi)模型最早由D.J.Poirier(1980)提出，估計(jì)方法采用最大似然法(MLE)，其對(duì)數(shù)似然函數(shù)為:

這個(gè)模型能夠預(yù)測(cè)金融抑制的程度，即希望得到貸款但被正規(guī)金融機(jī)構(gòu)拒絕的農(nóng)戶(hù)比例。與模型1的預(yù)測(cè)相比，顯然它是衡量抑制程度的更為合適的指標(biāo)。

模型2的優(yōu)點(diǎn)在于假設(shè)條件更一般，符合農(nóng)戶(hù)貸款的實(shí)際決定機(jī)制，由此得到的衡量金融抑制指標(biāo)也更為合理。另外，模型2能夠有效利用ε1和ε2之間的相關(guān)性，從而得到更準(zhǔn)確的估計(jì)。不過(guò)，正如Chun－lo Meng和Peter Schmidt(1985)指出的，因?yàn)槟承┍唤忉屪兞繜o(wú)法被完全觀察到，模型估計(jì)的有效性必然會(huì)受到影響，這是我們因?yàn)樾畔⒌南拗撇坏貌恢Ц兜某杀尽?/p>

(三)農(nóng)村金融抑制率的計(jì)算

根據(jù)上面的兩個(gè)計(jì)量模型設(shè)定，我們可以得出兩種情況下農(nóng)村金融抑制率的計(jì)算方法。對(duì)于模型1來(lái)說(shuō)，P(y1=0)即代表了信貸配給即金融抑制的程度，即此種情況下的金融抑制率。其計(jì)算公式為:

其中Φ是正態(tài)分布函數(shù)。

其中ΦBN和Φ是聯(lián)立正態(tài)分布函數(shù)和正態(tài)分布函數(shù)

在下面的討論中，我們將會(huì)根據(jù)這兩個(gè)公式計(jì)算出兩種情況下的農(nóng)村金融抑制率，并據(jù)此進(jìn)行深入分析。

(四)變量選取及其統(tǒng)計(jì)特征

為了研究的需要，本文側(cè)重從農(nóng)村金融的供給和需求兩個(gè)方面研究影響農(nóng)戶(hù)貸款行為和其造成的金融抑制情況，并試圖對(duì)我國(guó)金融抑制形成的原因進(jìn)行分析。

通過(guò)實(shí)地調(diào)查我們發(fā)現(xiàn)，金融機(jī)構(gòu)與農(nóng)戶(hù)之間存在嚴(yán)重的信息不對(duì)稱(chēng)影響了正規(guī)金融機(jī)構(gòu)的供給行為。從這個(gè)意義上講，我們選取了家庭總資產(chǎn)、是否有貸款證、是否有親戚或者成員在金融機(jī)構(gòu)工作、是否有黨員或者村干部作為考察供給的解釋變量，旨在考察信息不對(duì)稱(chēng)對(duì)于正規(guī)金融貸款決策的作用。

式中：V為稀釋提取液的體積（mL）；N為稀釋倍數(shù)；C為按標(biāo)準(zhǔn)曲線計(jì)算的溶液的總多酚濃度（mg/mL）；m為樣品的質(zhì)量（g）。

另一方面，交易成本是影響農(nóng)民貸款需求以及正規(guī)金融機(jī)構(gòu)貸款決策的一個(gè)重要因素。由此我們選取住所離最近金融機(jī)構(gòu)的距離、需要借款數(shù)額作為考察交易成本的解釋變量。

農(nóng)戶(hù)借款的用途也可能影響到正規(guī)金融機(jī)構(gòu)的貸款決策。很多學(xué)者認(rèn)為，就消費(fèi)需要的用途而言，正規(guī)金融機(jī)構(gòu)更傾向于發(fā)放滿(mǎn)足農(nóng)戶(hù)生產(chǎn)需要用途的貸款，而其中政府政策導(dǎo)向的作用尤為突出。因此，我們將在計(jì)量模型中放入表示貸款用途的變量進(jìn)行深入分析。

除了以上的核心變量以外，我們還將勞動(dòng)力人口數(shù)量、省份、教育、家庭勞動(dòng)力數(shù)量、年齡等顯示樣本個(gè)體特征等控制變量加入計(jì)量模型。

計(jì)量模型中所需要的解釋變量的相關(guān)說(shuō)明及其基本統(tǒng)計(jì)性質(zhì)在表1中詳細(xì)列出。

表1 解釋變量說(shuō)明及基本統(tǒng)計(jì)性質(zhì)

四、計(jì)量結(jié)果分析

在這部分中，我們將陳述相關(guān)模型的估計(jì)結(jié)果，并對(duì)兩種情況下的農(nóng)村金融抑制率做出估算。在模型1中，我們延續(xù)了傳統(tǒng)的假設(shè)，即正規(guī)金融獲得者完全是由金融機(jī)構(gòu)是否發(fā)放貸款所決定的。在該條件下，假設(shè)每戶(hù)農(nóng)戶(hù)都有正規(guī)金融的需求，金融抑制即表現(xiàn)為不能獲得正規(guī)金融的農(nóng)戶(hù)百分比。而在模型2中，我們考慮農(nóng)戶(hù)對(duì)正規(guī)金融需求的影響，假設(shè)不是所有的農(nóng)戶(hù)都有正規(guī)金融的需求，農(nóng)戶(hù)是否獲得正規(guī)金融貸款由農(nóng)戶(hù)需求和金融機(jī)構(gòu)供給兩方面的因素共同決定。在這種情況下，金融抑制則表現(xiàn)為有正規(guī)金融需求的農(nóng)戶(hù)不能獲得正規(guī)金融貸款的百分比數(shù)。

在這兩種不同的前提假設(shè)下，我們得到了不同的結(jié)果，下面是進(jìn)一步的分析。

(一)模型1——probit模型

表2 模型1(probit模型)回歸結(jié)果

對(duì)于傳統(tǒng)假設(shè)(即每個(gè)農(nóng)民都優(yōu)先考慮正規(guī)金融需求)來(lái)說(shuō)，農(nóng)民能否獲得正規(guī)金融完全取決于正規(guī)金融機(jī)構(gòu)的決策行為。根據(jù)調(diào)查問(wèn)卷，我們考察2008年銀行、信用社和郵政儲(chǔ)蓄有資金貸出的農(nóng)戶(hù)為1，而沒(méi)有獲得以上機(jī)構(gòu)的農(nóng)戶(hù)為0，利用probit模型進(jìn)行回歸，得到以下回歸結(jié)果，如表2。

在以上結(jié)果中我們看到，除了省份、教育、家庭勞動(dòng)力數(shù)量、年齡等控制變量，家中有成員或親戚在金融機(jī)構(gòu)以及家中有貸款證對(duì)正規(guī)金融機(jī)構(gòu)的貸款決策產(chǎn)生顯著的正向影響;貸款數(shù)量越大，家庭距離金融機(jī)構(gòu)的距離越近，正規(guī)金融機(jī)構(gòu)給其貸款的概率就顯著增加;農(nóng)戶(hù)有做小生意、辦企業(yè)方面的借款需要也會(huì)使正規(guī)金融機(jī)構(gòu)給其貸款的概率顯著增大。

家庭距離金融機(jī)構(gòu)的距離以及貸款數(shù)量表明了交易成本是正規(guī)金融機(jī)構(gòu)發(fā)放貸款的決策因素。家庭住址離金融機(jī)構(gòu)越遠(yuǎn)，表明金融機(jī)構(gòu)收集該家庭的信息成本越高，且對(duì)于家庭貸款后的用途和及時(shí)還款的監(jiān)督成本越高，從而使得貸款可能性下降，這兩種成本都屬于交易過(guò)程中額外產(chǎn)生的成本，因此可視為廣義上的交易成本。而貸款數(shù)量影響金融機(jī)構(gòu)的決策是由于在一定貸款數(shù)額內(nèi)，發(fā)放貸款時(shí)審查、填表、記錄等操作所引起的交易成本與貸款數(shù)量無(wú)關(guān)，隨著貸款數(shù)額的上升，平均到每單位貸款數(shù)的交易成本越低，即金融機(jī)構(gòu)發(fā)放貸款的可能性越大。

而貸款用途的不同表明正規(guī)金融機(jī)構(gòu)的貸款有一定的傾向性。與建房、看病、婚嫁、上學(xué)等消費(fèi)需求相比，正規(guī)金融機(jī)構(gòu)更傾向于發(fā)放滿(mǎn)足人們基本生產(chǎn)需求的貸款。一方面，這與政府支持“三農(nóng)”的政策傾斜和導(dǎo)向存在著很強(qiáng)的一致性。另一方面，正規(guī)金融機(jī)構(gòu)會(huì)對(duì)農(nóng)戶(hù)的貸款申請(qǐng)進(jìn)行嚴(yán)格的審核評(píng)估以挑選出違約風(fēng)險(xiǎn)最小的農(nóng)戶(hù)再發(fā)放貸款，而貸款用于投資或生產(chǎn)的農(nóng)戶(hù)一般被認(rèn)為還款能力最高，由此可以得出農(nóng)戶(hù)向正規(guī)機(jī)構(gòu)貸款獲得的資金主要用于生產(chǎn)這一推論。

根據(jù)以上估計(jì)參數(shù)，我們計(jì)算得到黑龍江、湖南、云南三省2008年農(nóng)民的正規(guī)金融滿(mǎn)足率只有18.10%，即有81.90%的農(nóng)民被排除在正規(guī)金融服務(wù)之外。這顯示出了比較高的金融抑制，也與很多人的直覺(jué)是一致的。

(二)模型2——部分可觀測(cè)的二元常態(tài)機(jī)率模型

正如我們前面所分析的，模型1的前提假設(shè)是農(nóng)民具有同質(zhì)性，即假設(shè)農(nóng)戶(hù)都有正規(guī)金融借貸需求，這顯然是不符合事實(shí)的。事實(shí)上，在沒(méi)有獲得正規(guī)金融貸款的農(nóng)民中，有一部分并沒(méi)有有效的正規(guī)金融需求。因此，我們利用部分可觀測(cè)的二元常態(tài)機(jī)率模型做進(jìn)一步的分析?；貧w結(jié)果如表3所示。

表3 模型2(部分可觀測(cè)的二元常態(tài)機(jī)率模型)回歸結(jié)果

模型2與模型1相比，回歸結(jié)果比較一致。貸款數(shù)量、家庭距最近金融機(jī)構(gòu)的路程對(duì)農(nóng)戶(hù)貸款需求具有正的顯著影響，家里有無(wú)成員的在金融機(jī)構(gòu)工作，家庭有無(wú)貸款證對(duì)正規(guī)金融機(jī)構(gòu)的貸款供給具有正的顯著影響，而有無(wú)消費(fèi)的借款需要將對(duì)正規(guī)金融機(jī)構(gòu)貸款供給具有負(fù)的顯著影響。

在這些變量中，特別要指出的是貸款數(shù)量以及家庭距最近金融機(jī)構(gòu)的路程。在此模型中，這兩個(gè)變量影響的是農(nóng)村金融市場(chǎng)的需求一方，即影響農(nóng)民是否具有正規(guī)金融的有效需求，而對(duì)正規(guī)金融機(jī)構(gòu)是否愿意提供貸款沒(méi)有顯著影響。

貸款數(shù)量越大，農(nóng)戶(hù)的正規(guī)金融需求越強(qiáng)，這一結(jié)果可以從以下兩方面進(jìn)行解釋。一方面，包括交通成本、等待貸款批準(zhǔn)的時(shí)間成本、填寫(xiě)表格繳費(fèi)的成本在內(nèi)的“申請(qǐng)成本”在一定范圍內(nèi)，不隨著貸款數(shù)量的上升而上升。因此當(dāng)貸款數(shù)量上升時(shí)，單位數(shù)量的貸款成本下降。另一方面，當(dāng)農(nóng)民所需要的貸款數(shù)量上升時(shí)，從親戚朋友處獲得無(wú)息借款的可能性下降，一般親戚朋友的有息借款或者民間金融借款的利息高于正規(guī)金融貸款，這也會(huì)使農(nóng)民傾向于正規(guī)金融機(jī)構(gòu)。

家庭距最近金融機(jī)構(gòu)的路程越遠(yuǎn)，農(nóng)戶(hù)對(duì)正規(guī)金融的有效需求就越大。距離金融機(jī)構(gòu)的路程越遠(yuǎn)的農(nóng)村意味著非正規(guī)金融的作用相對(duì)突出，因此可以從其特性上進(jìn)行分析。一方面，非正規(guī)金融的貸款數(shù)額一般不會(huì)很大，因此滿(mǎn)足農(nóng)戶(hù)發(fā)展生產(chǎn)和平滑消費(fèi)需要的能力有限，使農(nóng)戶(hù)對(duì)正規(guī)金融的需求相對(duì)增加。另一方面，距離金融機(jī)構(gòu)的路程越遠(yuǎn)意味著農(nóng)村很多非正規(guī)金融的形式存在著較高的交易成本，比如農(nóng)戶(hù)向親戚朋友借款，但親戚朋友的積蓄主要存在路途較遠(yuǎn)的正規(guī)金融機(jī)構(gòu)(如農(nóng)信社)，從正規(guī)機(jī)構(gòu)取款后再借款具有極高的交易成本，使得非正規(guī)金融在偏遠(yuǎn)地區(qū)的發(fā)展受到極大抑制，因此家庭距離金融機(jī)構(gòu)路程較遠(yuǎn)的農(nóng)戶(hù)將信貸需求更多地轉(zhuǎn)向了正規(guī)金融。

農(nóng)村金融的供給方面，家里有成員在金融機(jī)構(gòu)工作和家庭有貸款證對(duì)正規(guī)金融機(jī)構(gòu)貸款概率增加，可以用模型1中分析的信息不對(duì)稱(chēng)理論進(jìn)行解釋。而農(nóng)戶(hù)有消費(fèi)的借款需要會(huì)降低正規(guī)金融供給的概率則從農(nóng)戶(hù)消費(fèi)的角度印證了正規(guī)金融機(jī)構(gòu)更傾向于發(fā)放滿(mǎn)足人們基本生產(chǎn)需求而不是用于平滑消費(fèi)貸款的結(jié)論。

根據(jù)模型2的估計(jì)參數(shù)，我們計(jì)算出2008年黑龍江、湖南、云南三省農(nóng)村有效正規(guī)金融需求的金融滿(mǎn)足度為44.36%，即農(nóng)村的金融抑制率為55.64%。由于樣本具有代表性，我們認(rèn)為這個(gè)數(shù)據(jù)也大致反映中國(guó)農(nóng)村金融抑制的程度。一方面，這表明了正規(guī)金融機(jī)構(gòu)對(duì)農(nóng)戶(hù)實(shí)施了較為嚴(yán)格的信貸配給，使得超過(guò)一半具有有效需求的農(nóng)戶(hù)得不到正規(guī)金融服務(wù)的供給，因此我國(guó)農(nóng)村當(dāng)前面臨著較強(qiáng)的供給型金融抑制。另一方面，與模型1所估計(jì)的81.90%相比，我們可以看出在考慮了農(nóng)戶(hù)需求的條件下，農(nóng)村金融抑制的程度大大下降，這與很多學(xué)者所認(rèn)為的中國(guó)農(nóng)村的正規(guī)金融供給率極低存在一定出入。我們認(rèn)為，如果國(guó)家只看到農(nóng)村正規(guī)金融供給率低下而大力推動(dòng)農(nóng)村金融供給不斷增加，若農(nóng)戶(hù)貸款的有效需求仍保持在原有水平或者相對(duì)增加較慢，那么農(nóng)村金融服務(wù)的供給必將會(huì)超過(guò)其有效需求，亦即一部分金融服務(wù)的供給不能找到與之相匹配的需求而造成資源的無(wú)謂浪費(fèi)，同時(shí)資金融通的困難會(huì)阻礙農(nóng)村產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的升級(jí)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，此時(shí)農(nóng)戶(hù)貸款的有效需求將成為農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展的瓶頸。

五、結(jié)論及政策含義

本文利用中國(guó)農(nóng)戶(hù)家庭調(diào)查數(shù)據(jù)估計(jì)了農(nóng)村金融抑制的狀況。我們的研究特點(diǎn)是在金融機(jī)構(gòu)和農(nóng)戶(hù)都按照理性原則進(jìn)行決策的假設(shè)下，同時(shí)考慮了農(nóng)戶(hù)貸款需求和正規(guī)金融供給的相互作用及對(duì)金融抑制的影響。本文得出的結(jié)論主要有以下幾方面:

1、我們通過(guò)對(duì)一個(gè)高質(zhì)量的調(diào)查數(shù)據(jù)的實(shí)證分析，使用部分可觀測(cè)的二元常態(tài)機(jī)率模型估計(jì)方法，較為準(zhǔn)確和客觀地評(píng)估了我國(guó)農(nóng)戶(hù)受到的金融抑制程度。研究表明，在考慮有效需求的前提下，我國(guó)農(nóng)村的金融抑制率為55.64%，這就是說(shuō)，有超過(guò)一半具有有效需求的農(nóng)戶(hù)得不到正規(guī)金融服務(wù)的供給，因此當(dāng)前我國(guó)農(nóng)村仍然面臨著較為嚴(yán)重的供給型金融抑制。

2、與一般意義上(即包含全體農(nóng)戶(hù))的農(nóng)村金融抑制率81.90%相比，考慮了有效需求的金融抑制率(55.64%)大大降低。這說(shuō)明農(nóng)村正規(guī)金融的供給并不是人們看到的那樣有限，農(nóng)戶(hù)貸款有效需求的低下則可能成為農(nóng)村金融乃至實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的瓶頸。也就是說(shuō)，我國(guó)農(nóng)村面臨著潛在的需求型金融抑制。

3、信息不對(duì)稱(chēng)會(huì)影響正規(guī)金融機(jī)構(gòu)發(fā)放貸款的決策，而交易成本的存在主要影響正規(guī)金融服務(wù)的需求。正規(guī)金融機(jī)構(gòu)更傾向于發(fā)放滿(mǎn)足人們基本生產(chǎn)需求而不是用于平滑消費(fèi)的貸款。

基于上述結(jié)論，我們提出以下政策建議。首先，我國(guó)農(nóng)村當(dāng)前面臨著較強(qiáng)的供給型金融抑制，因此應(yīng)積極推動(dòng)農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)改革:不僅要增加正規(guī)金融機(jī)構(gòu)支農(nóng)資金的投放力度，建立農(nóng)村資金回流機(jī)制，還要積極進(jìn)行民間金融創(chuàng)新和支農(nóng)金融產(chǎn)品創(chuàng)新，確保農(nóng)村金融供給的增加。其次，宏觀經(jīng)濟(jì)部門(mén)不應(yīng)單一增加農(nóng)村金融供給，還要積極調(diào)整農(nóng)村金融需求結(jié)構(gòu)，努力增加與供給相適應(yīng)的有效需求，以避免需求型金融抑制對(duì)我國(guó)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶來(lái)的不利沖擊，這里可以嘗試運(yùn)用調(diào)整農(nóng)村經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)，提高農(nóng)民收入;加大對(duì)農(nóng)民的技能培訓(xùn)，提高農(nóng)民的文化水平;完善農(nóng)村社會(huì)保障制度等措施。

本文的研究中尚需進(jìn)一步考慮的問(wèn)題是貸款的深度。在本文的經(jīng)驗(yàn)分析中沒(méi)有考慮到農(nóng)戶(hù)貸款需求時(shí)間長(zhǎng)短，也沒(méi)有考慮農(nóng)戶(hù)獲得的貸款是長(zhǎng)期的還是短期的貸款，這些貸款期限能否滿(mǎn)足農(nóng)戶(hù)的生產(chǎn)、生活需求。由于農(nóng)戶(hù)生產(chǎn)的周期性，以及各地氣候、主要農(nóng)作物的特點(diǎn)，不同的農(nóng)戶(hù)對(duì)貸款期限的需求是不相同的，因此農(nóng)村信貸的深度也是一個(gè)重要的問(wèn)題。而正規(guī)金融機(jī)構(gòu)和非正規(guī)金融能夠提供的貸款期限也是不相同的，這或許也是影響農(nóng)戶(hù)在不同機(jī)構(gòu)之間的選擇的因素之一。這個(gè)問(wèn)題有待我們進(jìn)一步的研究。

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張亞光，北京大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院講師;杜浩然，北京大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院碩士研究生;王策，中國(guó)外交部干部。

*感謝北京大學(xué)平新喬教授負(fù)責(zé)的“北大——花旗2009年農(nóng)村金融調(diào)查”項(xiàng)目。

F323.9

A

1003－8353(2012)03－0123－07

［責(zé)任編輯:王成利］