胡振+李娜+王春燕

摘 ? 要：農(nóng)村金融難題最直接的體現(xiàn)就是廣泛存在的農(nóng)戶信貸配給問(wèn)題。本文依據(jù)信貸配給理論，通過(guò)問(wèn)卷調(diào)查的方式，闡明了吉林省農(nóng)戶信貸配給的現(xiàn)狀，分析了導(dǎo)致農(nóng)戶信貸配給的原因。在此基礎(chǔ)上，運(yùn)用Probit模型，實(shí)證分析農(nóng)戶家庭及個(gè)人特征對(duì)其所受信貸配給的影響，提出緩解農(nóng)戶信貸配給的建議。

關(guān)鍵詞：信貸配給;影響因素;Probit模型

中圖分類號(hào)：F830.31 ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：B ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文章編號(hào)：1674-0017-2014（11）-0034-05

一、引言

金融要素是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的必備要素，同時(shí)也是稀缺要素，在經(jīng)濟(jì)發(fā)展過(guò)程中處于系統(tǒng)中樞的地位，在農(nóng)村經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)中更是如此。農(nóng)村金融問(wèn)題是解決“三農(nóng)”問(wèn)題的關(guān)鍵所在。正是因?yàn)檎J(rèn)識(shí)到這一點(diǎn)，所以黨中央也對(duì)農(nóng)村金融問(wèn)題極度重視，十六個(gè)“一號(hào)文件”的出臺(tái)就最有力的證明。從1984年開始，連續(xù)五年的中央一號(hào)文件關(guān)注“三農(nóng)”問(wèn)題，從2004年至2014年，長(zhǎng)達(dá)十一年的中央一號(hào)文件持續(xù)聚焦“三農(nóng)”。進(jìn)入新世紀(jì)以來(lái)的這11個(gè)一號(hào)文件均涉及到農(nóng)村金融問(wèn)題，農(nóng)村金融問(wèn)題的重要性可見(jiàn)一斑。2014年一號(hào)文件提出，要加快農(nóng)村金融制度創(chuàng)新，強(qiáng)化金融機(jī)構(gòu)服務(wù)“三農(nóng)”的職責(zé)，發(fā)展新型農(nóng)村合作金融組織。

農(nóng)村金融領(lǐng)域存在的諸多困難當(dāng)中，最突出的問(wèn)題是信貸配給問(wèn)題。農(nóng)村信貸配給問(wèn)題對(duì)農(nóng)民增收、農(nóng)業(yè)增效和農(nóng)村發(fā)展均產(chǎn)生著極大的阻滯作用，如何打破這一瓶頸，是建設(shè)社會(huì)主義，推動(dòng)城鄉(xiāng)一體化必須面對(duì)和解決的問(wèn)題。本文嘗試在吉林省農(nóng)戶信貸配給方面做一些有益的嘗試，以期起到拋磚引玉的作用。

關(guān)于對(duì)信貸配給的關(guān)注最早可以追溯到亞當(dāng)·斯密時(shí)代。1776年亞當(dāng)·斯密在《國(guó)富論》當(dāng)中說(shuō)，利率受到抑制的時(shí)候信貸存在非價(jià)格配給的現(xiàn)象。1930年凱恩斯在《貨幣論》中提到，市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)條件下，現(xiàn)實(shí)總存在銀行不依靠利率來(lái)配給資金的現(xiàn)象。埃利斯（1951）第一次清楚地給信貸配給這一概念下了定義，認(rèn)為不管在什么時(shí)候風(fēng)險(xiǎn)總是存在的，因此金融機(jī)構(gòu)在授信時(shí)必須要審核申請(qǐng)借款者，同時(shí)還認(rèn)為因擔(dān)心貸款利率高而不愿意申請(qǐng)貸款和愿意支付高額利率也申請(qǐng)不到貸款的人，兩者是不一樣的，金融機(jī)構(gòu)按照自己規(guī)定的授信標(biāo)準(zhǔn)來(lái)分配信貸資源就是信貸配給。對(duì)信貸配給進(jìn)行比較全面定義的是斯蒂格利茨和韋斯（1981），證明了信息不對(duì)稱條件下信貸配給的產(chǎn)生。

在國(guó)內(nèi)，李慶海、李銳、汪三貴（2012）的研究發(fā)現(xiàn)有64.5%的農(nóng)戶受到信貸配給，其中54.0%的農(nóng)戶受到完全配給，10.5%的農(nóng)戶受到部分配給;信貸配給使農(nóng)戶家庭凈收入和消費(fèi)支出分別減少18.5%和20.8%;朱喜、李子奈（2006）考察了我國(guó)農(nóng)村正式金融機(jī)構(gòu)對(duì)農(nóng)戶的信貸配給問(wèn)題，政府干預(yù)和信息不對(duì)稱是造成農(nóng)村信貸配給的重要原因，銀行和信用社對(duì)農(nóng)戶的貸款決策主要決定于政府的農(nóng)村金融政策;褚保金、盧亞娟、張龍耀（2009）采用內(nèi)生轉(zhuǎn)換模型分析信貸配給與農(nóng)戶福利水平之間的關(guān)系;劉艷華、王家傳（2009）對(duì)我國(guó)農(nóng)村信貸配給的效率問(wèn)題進(jìn)行了深入分析，政府主導(dǎo)的農(nóng)村金融體制變遷決定了農(nóng)業(yè)信貸配給度的變遷;農(nóng)業(yè)信貸配給度有所降低，但其信貸配給效率低下。綜觀上述文獻(xiàn)可以發(fā)現(xiàn)，國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)農(nóng)村信貸配給的研究大多是從信用的可獲性、風(fēng)險(xiǎn)、利率因素、交易成本、信息不對(duì)稱、信貸合同的執(zhí)行等角度來(lái)對(duì)其進(jìn)行解釋的，對(duì)微觀農(nóng)戶個(gè)體的異質(zhì)性對(duì)信貸配給的影響挖掘得還不夠深入，因此本文將著重結(jié)合農(nóng)戶的異質(zhì)性方面進(jìn)行進(jìn)一步的拓展。

二、數(shù)據(jù)來(lái)源、描述性統(tǒng)計(jì)及研究方法

（一）數(shù)據(jù)來(lái)源

根據(jù)吉林省經(jīng)濟(jì)發(fā)展現(xiàn)狀，首先將各縣（市）按照人均GDP進(jìn)行排序，分成好、中、差三類，然后隨機(jī)從每一類當(dāng)中抽取兩個(gè)縣（市）。由此抽取到德惠市、舒蘭市、榆樹市、白山市江源區(qū)、長(zhǎng)嶺縣、安圖縣6個(gè)縣（市），此外因?yàn)榫排_(tái)市是吉林省農(nóng)村金融改革的試點(diǎn)市，這里將九臺(tái)市也作為樣本縣，這樣樣本總共有7個(gè)縣（市）。確定好樣本縣（市）后，考慮到實(shí)際調(diào)研方面的困難，為了便于開展調(diào)研工作，每個(gè)縣選擇2-3個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)，每個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)選擇2-3個(gè)村作為樣本村。在每個(gè)村按照農(nóng)戶承包經(jīng)營(yíng)土地面積，將農(nóng)戶分成三類：較大、適中、較小。每個(gè)村每個(gè)類別抽取2-4個(gè)農(nóng)戶作為樣本戶。共做調(diào)研問(wèn)卷221份，得到有效問(wèn)卷211份，有效率達(dá)到95.5%。樣本縣鎮(zhèn)有亮兵鎮(zhèn)、太平川鎮(zhèn)、夏家店街道、三岔子鎮(zhèn)、東湖鎮(zhèn)、環(huán)城街道、法特鎮(zhèn)、七里鄉(xiāng)、水曲柳鎮(zhèn)、青山鄉(xiāng)等。表1給出了樣本分布情況。

（二）樣本描述性統(tǒng)計(jì)分析

樣本的描述性統(tǒng)計(jì)如表2所示。樣本年齡分布分為5段，分別是29歲以下、30-39歲、40-49歲、50-59歲、60歲以上?？梢钥闯?0-49歲的訪問(wèn)對(duì)象數(shù)量最多達(dá)101個(gè)，接近50%。調(diào)研樣本中受教育程度分布情況如下，文盲有10個(gè)，占4.7%;小學(xué)程度65個(gè)，占30.8%;初中113個(gè)，占53.6%;高中22個(gè)，占10.4%;大專及以上1個(gè)，占0.5%。從累計(jì)百分比看，受教育程度為初中及以下的占89.1%。因此可得，在吉林省農(nóng)村地區(qū)整體受教育程度不高。

資金短缺情況方面。當(dāng)問(wèn)及農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中是否會(huì)出現(xiàn)資金短缺時(shí)，回答“是”的有159個(gè)，占75.4%;回答“否”的有52個(gè)，占24.6%。說(shuō)明農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中出現(xiàn)資金短缺的農(nóng)戶占樣本農(nóng)戶的比重較高，占四分之三以上。因?yàn)榧质〉靥帠|北地區(qū)，熟制是一年一熟，過(guò)年和春耕是農(nóng)戶用錢比較密集的兩個(gè)時(shí)間段，收獲的糧食在春節(jié)前沒(méi)有出售就會(huì)導(dǎo)致過(guò)年資金比較緊張，春耕時(shí)期因?yàn)橘?gòu)買農(nóng)資需要，資金量也比較集中。

在資金需求量方面。當(dāng)問(wèn)到“如果資金短缺，那您需要多少的借款進(jìn)行農(nóng)業(yè)生產(chǎn)？”時(shí)，資金需求在5000元以下的農(nóng)戶占21.4%，可能這部分農(nóng)戶以小規(guī)模農(nóng)戶為主，也有可能是臨時(shí)性的生活借貸，金額不大。5000元到1萬(wàn)元的占35.8%;1萬(wàn)元到2萬(wàn)元的占28.3%;2萬(wàn)元以上的占14.5%;2萬(wàn)元以下農(nóng)戶累計(jì)占比85%;1萬(wàn)元以下的占57.2%。

農(nóng)戶借款渠道方面，問(wèn)道“如果資金短缺，您會(huì)向誰(shuí)借款？”時(shí)，回答“金融機(jī)構(gòu)”的有129戶，占61.1%;回答“親戚朋友”的有60戶，占28.4%，兩者合計(jì)占比近90%。

收入來(lái)源方面。當(dāng)問(wèn)及“如果您不會(huì)出現(xiàn)資金短缺，那么您的主要資金來(lái)源是什么？”，回答“種糧”的有145戶，占樣本量的68.7%。這與東北地區(qū)人均耕地面積大密切相關(guān)，樣本地區(qū)7成農(nóng)戶主要資金來(lái)源是種糧收入，東北地區(qū)兼業(yè)農(nóng)戶在全國(guó)相比整體處于較低水平。回答“外出務(wù)工”的有44戶，占20.9%，這是由于種糧收入是家庭收入的主要來(lái)源，且因?yàn)榧彝ソ?jīng)營(yíng)面積較大，務(wù)農(nóng)收入較高，因此勞動(dòng)力外出務(wù)工的比重就比較低，這與四川、河南等農(nóng)民工輸出大省不同。回答“農(nóng)副產(chǎn)品”的有14戶，占6.6%;回答“家庭富余”的有8戶，占3.8%。種糧和務(wù)工收入作為家庭主要資金來(lái)源的累計(jì)占到近90%。

在借款類型上，問(wèn)及“您現(xiàn)在獲得的是信用社的哪個(gè)類型貸款？”時(shí)，獲得過(guò)貸款的有131個(gè)，占62.09%，沒(méi)有獲得貸款的有80個(gè)，占37.91%。在獲得過(guò)貸款的131個(gè)農(nóng)戶中，獲得五戶聯(lián)保貸款、小額貸款、擔(dān)保貸款、抵押貸款、還沒(méi)獲得過(guò)貸款的農(nóng)戶順次分別有32戶、79戶、45戶、5戶、80戶。五戶聯(lián)保貸款和小額貸款合計(jì)占52.61%。

按照是否申請(qǐng)貸款以及是否得到貸款進(jìn)行的分類情況如表3所示。

從表3可見(jiàn)，申請(qǐng)貸款的農(nóng)戶占211個(gè)樣本的比例為33.64%，獲取貸款的農(nóng)戶占申請(qǐng)貸款農(nóng)戶總數(shù)的22.27%，尚有66.2%的農(nóng)戶有貸款意愿但實(shí)際沒(méi)有得到貸款，說(shuō)明確實(shí)存在對(duì)農(nóng)戶的信貸配給現(xiàn)象。

依據(jù)Bouncher對(duì)信貸配給的六分法，將211份有效問(wèn)卷依據(jù)農(nóng)戶的收入情況進(jìn)行更細(xì)的分類，如表4所示。通過(guò)這樣的細(xì)致分類可以提高調(diào)研樣本的可識(shí)別程度。

從表4中可以看出，在低收入農(nóng)戶中：在價(jià)格型信貸配給中，借貸型價(jià)格配給和未借貸型價(jià)格配給分別有5戶和23戶累計(jì)有28戶，占40%，非價(jià)格信貸配給即完全數(shù)量配給、部分?jǐn)?shù)量配給、風(fēng)險(xiǎn)配給、交易成本配給合計(jì)占60%;可見(jiàn)在低收入農(nóng)戶中價(jià)格型信貸配給占主流。樣本中完全數(shù)量配給的有1戶，受完全數(shù)量信貸配給的農(nóng)戶數(shù)量很少，這與經(jīng)驗(yàn)觀察相一致，這與農(nóng)村信貸市場(chǎng)的低門檻相關(guān)。

在風(fēng)險(xiǎn)型信貸配給中共有15戶，占樣本的7.1%。其中中等收入類別和高等收入類別的比重均大于低收入類別的農(nóng)戶，可見(jiàn)風(fēng)險(xiǎn)型信貸配給更多的限制的是中高等收入農(nóng)戶。在交易成本配給類型中，中等收入組所占的比重高于低收入組和高收入組，就是說(shuō)中等收入組更不愿意為借貸付出額外的成本。高收入組內(nèi)的交易成本配給類型的比重是較低的，可能是高收入農(nóng)戶的還款能力更強(qiáng)，違約風(fēng)險(xiǎn)比中低收入農(nóng)戶小。

在部分?jǐn)?shù)量配給里，高收入類別農(nóng)戶有28戶，占45.16%?？梢?jiàn)高收入組里面申請(qǐng)貸款而只得到部分貸款的人占近一半，可能因?yàn)楦呤杖氲霓r(nóng)戶對(duì)于較少的資金不缺乏，當(dāng)借貸時(shí)的資金需求量會(huì)比較大，而農(nóng)村信用社作為農(nóng)村金融的供給主力軍，授信額度有嚴(yán)格的要求，相對(duì)于高收入農(nóng)戶的申請(qǐng)額度一般是很難滿足的。

（三）研究方法

在研究農(nóng)戶信貸配給影響因素時(shí)，采用離散選擇模型中的Biprobit模型，回歸方程形式是：

A ?=α+βX +ε

A =1，if，A ?>00，if，A ?≤0

A ?是潛變量（Latent Variable）。A 是0-1型虛擬變量，當(dāng)考察的農(nóng)戶受到信貸配給時(shí)，用A =1來(lái)表示，反之，當(dāng)考察的農(nóng)戶沒(méi)有受到信貸配給時(shí)，用A =0來(lái)表示; X 表示所考察的農(nóng)戶特征變量，比如農(nóng)戶的戶主年齡、受教育水平、收入、家庭經(jīng)營(yíng)土地規(guī)模、利率、貸款使用時(shí)間等;ε 表示隨機(jī)誤差項(xiàng)?；貧w系數(shù)反應(yīng)的是潛變量變化的結(jié)果。我們?cè)谖闹袑⒂?jì)算便于直觀理解的邊際效應(yīng)，即自變量對(duì)信貸配給概率的邊際影響是怎樣的。

在回歸模型中，解釋變量主要有戶主性別（gender）、戶主年齡（age）、戶主受教育水平（edu）、家庭經(jīng)營(yíng)土地面積（scale）、收入（income）、利率（ratio）、資金使用時(shí)間（time）。

三、實(shí)證研究

計(jì)量運(yùn)算使用Eviews6.0軟件，回歸結(jié)果見(jiàn)表5。R-squared值為0.8568，調(diào)整后的擬合優(yōu)度為0.8395，說(shuō)明解釋變量對(duì)被解釋變量的整體擬合情況較好。F統(tǒng)計(jì)量的概率P值為0.0054，小于1%，說(shuō)明較為顯著。

從表5中可以看出如下結(jié)果：

在農(nóng)戶的的個(gè)人稟賦特征中，性別因素的回歸系數(shù)為-0.1865，概率P值為0.9055，沒(méi)有通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，說(shuō)明性別因素對(duì)信貸配給沒(méi)有顯著的影響。原因可能是因?yàn)檎{(diào)研過(guò)程中訪問(wèn)的對(duì)象有男性也有女性，但申請(qǐng)貸款這樣的事情對(duì)一個(gè)家庭來(lái)講是件大事，一般是由戶主來(lái)決定，而調(diào)研過(guò)程中因?yàn)橛械膽糁鞑辉谥荒茉L問(wèn)妻子，個(gè)人特征記錄的是妻子的。

年齡因素的回歸系數(shù)為負(fù)值，且在5%的顯著性水平上通過(guò)檢驗(yàn)，說(shuō)明年齡越大發(fā)生信貸配給的概率越小。當(dāng)然年齡是要限制在一定范圍內(nèi)的，因?yàn)楦鶕?jù)規(guī)定，年齡超過(guò)60歲，農(nóng)村信用社的授信意愿很低，絕大部分地區(qū)超過(guò)60歲原則上不再給予貸款。這可能是考慮到農(nóng)戶的還款能力。另外一面可能是年齡超過(guò)60歲的農(nóng)戶一般子女均已經(jīng)結(jié)婚，自身的經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)較小，開支也小，不需要擴(kuò)大再生產(chǎn)，所以貸款的意愿也就降低了，這一點(diǎn)在調(diào)研結(jié)果中人口規(guī)模這一點(diǎn)可以得到印證，相對(duì)于家庭人口規(guī)模較大的家庭，戶主的經(jīng)濟(jì)壓力要小。

受教育水平這一因素的系數(shù)為負(fù)，且在1%的顯著性水平下通過(guò)檢驗(yàn)。說(shuō)明受教育程度越高，則其受到信貸配給的概率越低。這可能是因?yàn)槭芙逃潭仍礁撸瑒t代表的能力越強(qiáng)，從而收入越高，國(guó)內(nèi)外的大量研究證實(shí)受教育水平和收入是正相關(guān)的。農(nóng)戶受教育程度越高，他掌握的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)知識(shí)和能力就越強(qiáng)，接受新事物的能力越強(qiáng)，思維也更活躍，從而收入也越高，收入越高則代表著其在申請(qǐng)貸款時(shí)還款能力置信度更高。從另外一個(gè)角度講，農(nóng)戶受教育程度越高，則其非農(nóng)就業(yè)機(jī)會(huì)也越多，從而非農(nóng)收入越高，調(diào)研結(jié)果也支持這一結(jié)論，文化水平較高的農(nóng)戶在從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的同時(shí)也會(huì)開辟非農(nóng)增收渠道，有些農(nóng)戶從事養(yǎng)殖業(yè)、運(yùn)輸、開飯店、商店等等。這一類型的農(nóng)戶在當(dāng)?shù)囟嗍菍儆谖幕捷^高，經(jīng)營(yíng)思路較靈活的人。

家庭經(jīng)營(yíng)的土地規(guī)模這一因素的回歸系數(shù)是負(fù)值，且在10%的顯著性水平下通過(guò)檢驗(yàn)。說(shuō)明家庭經(jīng)營(yíng)土地規(guī)模越大，收入也就越高，還款能力越強(qiáng)，很多研究成果也支持這一結(jié)論，農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)的貸款資源一直存在“壘大戶”的現(xiàn)象，即貸款向農(nóng)村的富裕農(nóng)戶集中。而收入越低越容易受到信貸配給。其他條件不變的前提下，土地經(jīng)營(yíng)規(guī)模擴(kuò)大一單位，信貸配給發(fā)生的概率降低5.12%。

農(nóng)戶收入因素的回歸系數(shù)為正數(shù)，且在5%的顯著性水平下通過(guò)檢驗(yàn)，說(shuō)明農(nóng)戶收入越高越不容易受到信貸配給。調(diào)研中發(fā)現(xiàn)絕大數(shù)農(nóng)戶在回答還款來(lái)源時(shí)，均回答售糧收入。可見(jiàn)在調(diào)研地區(qū)家庭收入結(jié)構(gòu)中最主要的還是家庭經(jīng)營(yíng)收入，又加之吉林省相對(duì)其他省份來(lái)講，人均耕地面積多，所以種糧成為家庭收入的主要來(lái)源。這一現(xiàn)象還可以從全國(guó)勞動(dòng)力的流動(dòng)情況得到印證，吉林省的勞動(dòng)力流動(dòng)率在全國(guó)是非常低的，特別是流出東北三省比例的要遠(yuǎn)遠(yuǎn)少于關(guān)內(nèi)的省份。而劉西川的研究結(jié)果表明，非農(nóng)收入比重越高農(nóng)戶受到信貸配給的概率越小。

利率因素的回歸系數(shù)為正數(shù)，在1%的顯著性水平下通過(guò)檢驗(yàn)。說(shuō)明利率越高農(nóng)戶受到信貸配給的可能性就越大，這很容易理解，利率增高，農(nóng)戶的融資成本就會(huì)增加。利率高到一定程度，農(nóng)戶可能就不會(huì)選擇從金融機(jī)構(gòu)貸款，調(diào)查顯示，最高利率為14%。

申請(qǐng)貸款的使用時(shí)間回歸系數(shù)為正數(shù)，概率P值為0.879，沒(méi)有通過(guò)顯著性檢驗(yàn)。說(shuō)明貸款申請(qǐng)使用時(shí)間越長(zhǎng)，貸不到款或者不能足額得到貸款的概率越大。中國(guó)科學(xué)院的調(diào)研結(jié)果也可以同時(shí)印證這一點(diǎn)，樣本農(nóng)戶的貸款平均使用時(shí)間約為9個(gè)月?？梢?jiàn)農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)的主流授信基本上是短期貸款，貸款使用時(shí)間超過(guò)一年的不多。因?yàn)橘J出的資金時(shí)間越長(zhǎng)，金融機(jī)構(gòu)不可控的因素就越多，而縮短資金使用時(shí)間就變相增加了農(nóng)戶和金融機(jī)構(gòu)之間的信息對(duì)稱程度。

四、研究結(jié)論和政策啟示

（一）研究結(jié)論

本文從信貸配給的視角，采用實(shí)地調(diào)研數(shù)據(jù)分析了吉林省農(nóng)戶信貸配給現(xiàn)狀及其影響因素。得出以下結(jié)論：吉林省農(nóng)戶信貸配給程度比較嚴(yán)重。農(nóng)戶受到信貸配給的原因是多方面的：從金融供給主體看，一是農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)網(wǎng)點(diǎn)少，二是農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)普遍具有非農(nóng)化經(jīng)營(yíng)趨勢(shì)，三是信貸產(chǎn)品不適應(yīng)農(nóng)戶需求;從金融需求主體看，一是農(nóng)戶思想保守限制了金融需求，二是收入偏低難以承擔(dān)高額貸款成本，三是抵押物缺乏無(wú)法獲取貸款;從金融環(huán)境看，農(nóng)業(yè)的弱質(zhì)性和農(nóng)民的弱勢(shì)性很容易導(dǎo)致信貸配給的現(xiàn)象。農(nóng)戶自身的稟賦與信貸配給概率密切相關(guān)。年齡越大、受教育水平越高、土地經(jīng)營(yíng)規(guī)模越大、收入水平越高、利率越低，農(nóng)戶受到信貸配給的概率就越小，反之則受到信貸配給的可能性就越大。而且這些因素的交互作用是復(fù)雜的。

（二）政策啟示

根據(jù)上述研究結(jié)論，得出如下政策啟示：增加金融產(chǎn)品供給，創(chuàng)新服務(wù)，結(jié)合吉林省家庭經(jīng)營(yíng)規(guī)模普遍較大的特點(diǎn)，開發(fā)適合其經(jīng)濟(jì)特點(diǎn)的金融產(chǎn)品和服務(wù);利用政策支持，提高農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)開展涉農(nóng)金融服務(wù)的積極性，對(duì)金融機(jī)構(gòu)開展的涉農(nóng)貸款可以考慮給予稅費(fèi)優(yōu)惠和利息補(bǔ)貼;加強(qiáng)金融教育提高農(nóng)戶信用意識(shí)，提高農(nóng)戶對(duì)金融產(chǎn)品的認(rèn)知能力;完善金融基礎(chǔ)設(shè)施，增加網(wǎng)點(diǎn)密度，增強(qiáng)農(nóng)戶金融產(chǎn)品的地理可及性;統(tǒng)籌城鄉(xiāng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，提高農(nóng)民收入。

參考文獻(xiàn)

[1]Stiglitz， J. E. and A. Weiss， Credit Rationing in Markets with Imperfect Information， American Economic Re-view.

1981，71（3）：393-410.

[2]褚保金，盧亞娟，張龍耀.信貸配給下農(nóng)戶借貸的福利效果分析[J].中國(guó)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)，2009，（6）：51-61。

[3]李慶海，李銳，汪三貴.農(nóng)戶信貸配給及其福利損失[J].數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，2012，（8）：35-48。

[4]劉艷華，王家傳.中國(guó)農(nóng)村信貸配給效率的實(shí)證分析[J].農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)問(wèn)題，2009，（5）：23-28。

[5]朱喜，李子奈.我國(guó)農(nóng)村正式金融機(jī)構(gòu)對(duì)農(nóng)戶的信貸配給[J].數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，2006，（3）：37-49。

An Empirical Study on Farmers Credit Rationing and Influencing Factors

——Evidence from Micro-data of Rural Areas in Jilin Province

HU Zhen1 ? LI Na2 ? WANG Chunyan1

（1 College of Economics and Management of China Agricultural University， Beijing 100083;

2 School of Economics and Management of Jilin Agricultural University， Changchun Jinlin 130118）

Abstract：The most direct reflection of the rural financial problem is the peasant household credit rationing which is a widespread problem. Based on the theory on credit rationing and through questionnaire， the paper illustrates the present situation of peasant household credit rationing in Jilin province， analyzes the cause of peasant household credit rationing. On the basis of above analysis， using Probit model， the paper makes an empirical analysis on the influence of the peasant households and individual characteristics on their credit rationing， and puts forward suggestions on easing the peasant household credit rationing.

Keywords： credit rationing; influencing factor; probit model

責(zé)任編輯、校對(duì)：楊振峰

家庭經(jīng)營(yíng)的土地規(guī)模這一因素的回歸系數(shù)是負(fù)值，且在10%的顯著性水平下通過(guò)檢驗(yàn)。說(shuō)明家庭經(jīng)營(yíng)土地規(guī)模越大，收入也就越高，還款能力越強(qiáng)，很多研究成果也支持這一結(jié)論，農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)的貸款資源一直存在“壘大戶”的現(xiàn)象，即貸款向農(nóng)村的富裕農(nóng)戶集中。而收入越低越容易受到信貸配給。其他條件不變的前提下，土地經(jīng)營(yíng)規(guī)模擴(kuò)大一單位，信貸配給發(fā)生的概率降低5.12%。

農(nóng)戶收入因素的回歸系數(shù)為正數(shù)，且在5%的顯著性水平下通過(guò)檢驗(yàn)，說(shuō)明農(nóng)戶收入越高越不容易受到信貸配給。調(diào)研中發(fā)現(xiàn)絕大數(shù)農(nóng)戶在回答還款來(lái)源時(shí)，均回答售糧收入?？梢?jiàn)在調(diào)研地區(qū)家庭收入結(jié)構(gòu)中最主要的還是家庭經(jīng)營(yíng)收入，又加之吉林省相對(duì)其他省份來(lái)講，人均耕地面積多，所以種糧成為家庭收入的主要來(lái)源。這一現(xiàn)象還可以從全國(guó)勞動(dòng)力的流動(dòng)情況得到印證，吉林省的勞動(dòng)力流動(dòng)率在全國(guó)是非常低的，特別是流出東北三省比例的要遠(yuǎn)遠(yuǎn)少于關(guān)內(nèi)的省份。而劉西川的研究結(jié)果表明，非農(nóng)收入比重越高農(nóng)戶受到信貸配給的概率越小。

利率因素的回歸系數(shù)為正數(shù)，在1%的顯著性水平下通過(guò)檢驗(yàn)。說(shuō)明利率越高農(nóng)戶受到信貸配給的可能性就越大，這很容易理解，利率增高，農(nóng)戶的融資成本就會(huì)增加。利率高到一定程度，農(nóng)戶可能就不會(huì)選擇從金融機(jī)構(gòu)貸款，調(diào)查顯示，最高利率為14%。

申請(qǐng)貸款的使用時(shí)間回歸系數(shù)為正數(shù)，概率P值為0.879，沒(méi)有通過(guò)顯著性檢驗(yàn)。說(shuō)明貸款申請(qǐng)使用時(shí)間越長(zhǎng)，貸不到款或者不能足額得到貸款的概率越大。中國(guó)科學(xué)院的調(diào)研結(jié)果也可以同時(shí)印證這一點(diǎn)，樣本農(nóng)戶的貸款平均使用時(shí)間約為9個(gè)月?？梢?jiàn)農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)的主流授信基本上是短期貸款，貸款使用時(shí)間超過(guò)一年的不多。因?yàn)橘J出的資金時(shí)間越長(zhǎng)，金融機(jī)構(gòu)不可控的因素就越多，而縮短資金使用時(shí)間就變相增加了農(nóng)戶和金融機(jī)構(gòu)之間的信息對(duì)稱程度。

四、研究結(jié)論和政策啟示

（一）研究結(jié)論

本文從信貸配給的視角，采用實(shí)地調(diào)研數(shù)據(jù)分析了吉林省農(nóng)戶信貸配給現(xiàn)狀及其影響因素。得出以下結(jié)論：吉林省農(nóng)戶信貸配給程度比較嚴(yán)重。農(nóng)戶受到信貸配給的原因是多方面的：從金融供給主體看，一是農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)網(wǎng)點(diǎn)少，二是農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)普遍具有非農(nóng)化經(jīng)營(yíng)趨勢(shì)，三是信貸產(chǎn)品不適應(yīng)農(nóng)戶需求;從金融需求主體看，一是農(nóng)戶思想保守限制了金融需求，二是收入偏低難以承擔(dān)高額貸款成本，三是抵押物缺乏無(wú)法獲取貸款;從金融環(huán)境看，農(nóng)業(yè)的弱質(zhì)性和農(nóng)民的弱勢(shì)性很容易導(dǎo)致信貸配給的現(xiàn)象。農(nóng)戶自身的稟賦與信貸配給概率密切相關(guān)。年齡越大、受教育水平越高、土地經(jīng)營(yíng)規(guī)模越大、收入水平越高、利率越低，農(nóng)戶受到信貸配給的概率就越小，反之則受到信貸配給的可能性就越大。而且這些因素的交互作用是復(fù)雜的。

（二）政策啟示

根據(jù)上述研究結(jié)論，得出如下政策啟示：增加金融產(chǎn)品供給，創(chuàng)新服務(wù)，結(jié)合吉林省家庭經(jīng)營(yíng)規(guī)模普遍較大的特點(diǎn)，開發(fā)適合其經(jīng)濟(jì)特點(diǎn)的金融產(chǎn)品和服務(wù);利用政策支持，提高農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)開展涉農(nóng)金融服務(wù)的積極性，對(duì)金融機(jī)構(gòu)開展的涉農(nóng)貸款可以考慮給予稅費(fèi)優(yōu)惠和利息補(bǔ)貼;加強(qiáng)金融教育提高農(nóng)戶信用意識(shí)，提高農(nóng)戶對(duì)金融產(chǎn)品的認(rèn)知能力;完善金融基礎(chǔ)設(shè)施，增加網(wǎng)點(diǎn)密度，增強(qiáng)農(nóng)戶金融產(chǎn)品的地理可及性;統(tǒng)籌城鄉(xiāng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，提高農(nóng)民收入。

參考文獻(xiàn)

[1]Stiglitz， J. E. and A. Weiss， Credit Rationing in Markets with Imperfect Information， American Economic Re-view.

1981，71（3）：393-410.

[2]褚保金，盧亞娟，張龍耀.信貸配給下農(nóng)戶借貸的福利效果分析[J].中國(guó)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)，2009，（6）：51-61。

[3]李慶海，李銳，汪三貴.農(nóng)戶信貸配給及其福利損失[J].數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，2012，（8）：35-48。

[4]劉艷華，王家傳.中國(guó)農(nóng)村信貸配給效率的實(shí)證分析[J].農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)問(wèn)題，2009，（5）：23-28。

[5]朱喜，李子奈.我國(guó)農(nóng)村正式金融機(jī)構(gòu)對(duì)農(nóng)戶的信貸配給[J].數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，2006，（3）：37-49。

An Empirical Study on Farmers Credit Rationing and Influencing Factors

——Evidence from Micro-data of Rural Areas in Jilin Province

HU Zhen1 ? LI Na2 ? WANG Chunyan1

（1 College of Economics and Management of China Agricultural University， Beijing 100083;

2 School of Economics and Management of Jilin Agricultural University， Changchun Jinlin 130118）

Abstract：The most direct reflection of the rural financial problem is the peasant household credit rationing which is a widespread problem. Based on the theory on credit rationing and through questionnaire， the paper illustrates the present situation of peasant household credit rationing in Jilin province， analyzes the cause of peasant household credit rationing. On the basis of above analysis， using Probit model， the paper makes an empirical analysis on the influence of the peasant households and individual characteristics on their credit rationing， and puts forward suggestions on easing the peasant household credit rationing.

Keywords： credit rationing; influencing factor; probit model

責(zé)任編輯、校對(duì)：楊振峰

家庭經(jīng)營(yíng)的土地規(guī)模這一因素的回歸系數(shù)是負(fù)值，且在10%的顯著性水平下通過(guò)檢驗(yàn)。說(shuō)明家庭經(jīng)營(yíng)土地規(guī)模越大，收入也就越高，還款能力越強(qiáng)，很多研究成果也支持這一結(jié)論，農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)的貸款資源一直存在“壘大戶”的現(xiàn)象，即貸款向農(nóng)村的富裕農(nóng)戶集中。而收入越低越容易受到信貸配給。其他條件不變的前提下，土地經(jīng)營(yíng)規(guī)模擴(kuò)大一單位，信貸配給發(fā)生的概率降低5.12%。

農(nóng)戶收入因素的回歸系數(shù)為正數(shù)，且在5%的顯著性水平下通過(guò)檢驗(yàn)，說(shuō)明農(nóng)戶收入越高越不容易受到信貸配給。調(diào)研中發(fā)現(xiàn)絕大數(shù)農(nóng)戶在回答還款來(lái)源時(shí)，均回答售糧收入?？梢?jiàn)在調(diào)研地區(qū)家庭收入結(jié)構(gòu)中最主要的還是家庭經(jīng)營(yíng)收入，又加之吉林省相對(duì)其他省份來(lái)講，人均耕地面積多，所以種糧成為家庭收入的主要來(lái)源。這一現(xiàn)象還可以從全國(guó)勞動(dòng)力的流動(dòng)情況得到印證，吉林省的勞動(dòng)力流動(dòng)率在全國(guó)是非常低的，特別是流出東北三省比例的要遠(yuǎn)遠(yuǎn)少于關(guān)內(nèi)的省份。而劉西川的研究結(jié)果表明，非農(nóng)收入比重越高農(nóng)戶受到信貸配給的概率越小。

利率因素的回歸系數(shù)為正數(shù)，在1%的顯著性水平下通過(guò)檢驗(yàn)。說(shuō)明利率越高農(nóng)戶受到信貸配給的可能性就越大，這很容易理解，利率增高，農(nóng)戶的融資成本就會(huì)增加。利率高到一定程度，農(nóng)戶可能就不會(huì)選擇從金融機(jī)構(gòu)貸款，調(diào)查顯示，最高利率為14%。

申請(qǐng)貸款的使用時(shí)間回歸系數(shù)為正數(shù)，概率P值為0.879，沒(méi)有通過(guò)顯著性檢驗(yàn)。說(shuō)明貸款申請(qǐng)使用時(shí)間越長(zhǎng)，貸不到款或者不能足額得到貸款的概率越大。中國(guó)科學(xué)院的調(diào)研結(jié)果也可以同時(shí)印證這一點(diǎn)，樣本農(nóng)戶的貸款平均使用時(shí)間約為9個(gè)月?？梢?jiàn)農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)的主流授信基本上是短期貸款，貸款使用時(shí)間超過(guò)一年的不多。因?yàn)橘J出的資金時(shí)間越長(zhǎng)，金融機(jī)構(gòu)不可控的因素就越多，而縮短資金使用時(shí)間就變相增加了農(nóng)戶和金融機(jī)構(gòu)之間的信息對(duì)稱程度。

四、研究結(jié)論和政策啟示

（一）研究結(jié)論

本文從信貸配給的視角，采用實(shí)地調(diào)研數(shù)據(jù)分析了吉林省農(nóng)戶信貸配給現(xiàn)狀及其影響因素。得出以下結(jié)論：吉林省農(nóng)戶信貸配給程度比較嚴(yán)重。農(nóng)戶受到信貸配給的原因是多方面的：從金融供給主體看，一是農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)網(wǎng)點(diǎn)少，二是農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)普遍具有非農(nóng)化經(jīng)營(yíng)趨勢(shì)，三是信貸產(chǎn)品不適應(yīng)農(nóng)戶需求;從金融需求主體看，一是農(nóng)戶思想保守限制了金融需求，二是收入偏低難以承擔(dān)高額貸款成本，三是抵押物缺乏無(wú)法獲取貸款;從金融環(huán)境看，農(nóng)業(yè)的弱質(zhì)性和農(nóng)民的弱勢(shì)性很容易導(dǎo)致信貸配給的現(xiàn)象。農(nóng)戶自身的稟賦與信貸配給概率密切相關(guān)。年齡越大、受教育水平越高、土地經(jīng)營(yíng)規(guī)模越大、收入水平越高、利率越低，農(nóng)戶受到信貸配給的概率就越小，反之則受到信貸配給的可能性就越大。而且這些因素的交互作用是復(fù)雜的。

（二）政策啟示

根據(jù)上述研究結(jié)論，得出如下政策啟示：增加金融產(chǎn)品供給，創(chuàng)新服務(wù)，結(jié)合吉林省家庭經(jīng)營(yíng)規(guī)模普遍較大的特點(diǎn)，開發(fā)適合其經(jīng)濟(jì)特點(diǎn)的金融產(chǎn)品和服務(wù);利用政策支持，提高農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)開展涉農(nóng)金融服務(wù)的積極性，對(duì)金融機(jī)構(gòu)開展的涉農(nóng)貸款可以考慮給予稅費(fèi)優(yōu)惠和利息補(bǔ)貼;加強(qiáng)金融教育提高農(nóng)戶信用意識(shí)，提高農(nóng)戶對(duì)金融產(chǎn)品的認(rèn)知能力;完善金融基礎(chǔ)設(shè)施，增加網(wǎng)點(diǎn)密度，增強(qiáng)農(nóng)戶金融產(chǎn)品的地理可及性;統(tǒng)籌城鄉(xiāng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，提高農(nóng)民收入。

參考文獻(xiàn)

[1]Stiglitz， J. E. and A. Weiss， Credit Rationing in Markets with Imperfect Information， American Economic Re-view.

1981，71（3）：393-410.

[2]褚保金，盧亞娟，張龍耀.信貸配給下農(nóng)戶借貸的福利效果分析[J].中國(guó)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)，2009，（6）：51-61。

[3]李慶海，李銳，汪三貴.農(nóng)戶信貸配給及其福利損失[J].數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，2012，（8）：35-48。

[4]劉艷華，王家傳.中國(guó)農(nóng)村信貸配給效率的實(shí)證分析[J].農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)問(wèn)題，2009，（5）：23-28。

[5]朱喜，李子奈.我國(guó)農(nóng)村正式金融機(jī)構(gòu)對(duì)農(nóng)戶的信貸配給[J].數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，2006，（3）：37-49。

An Empirical Study on Farmers Credit Rationing and Influencing Factors

——Evidence from Micro-data of Rural Areas in Jilin Province

HU Zhen1 ? LI Na2 ? WANG Chunyan1

（1 College of Economics and Management of China Agricultural University， Beijing 100083;

2 School of Economics and Management of Jilin Agricultural University， Changchun Jinlin 130118）

Abstract：The most direct reflection of the rural financial problem is the peasant household credit rationing which is a widespread problem. Based on the theory on credit rationing and through questionnaire， the paper illustrates the present situation of peasant household credit rationing in Jilin province， analyzes the cause of peasant household credit rationing. On the basis of above analysis， using Probit model， the paper makes an empirical analysis on the influence of the peasant households and individual characteristics on their credit rationing， and puts forward suggestions on easing the peasant household credit rationing.

Keywords： credit rationing; influencing factor; probit model

責(zé)任編輯、校對(duì)：楊振峰