陳婷婷

摘要：為了解釋農戶信貸需求難以實現(xiàn)的原因，文章采用Heckman兩階段模型，從農戶需求意愿和規(guī)模兩個方面，實證分析了貧困地區(qū)農戶信貸行為的影響因素，研究發(fā)現(xiàn)：農戶的小額信貸認知、區(qū)域異質性和家庭人力資本是影響農戶小額信貸需求意愿和規(guī)模的最重要的三個因素。具體地，了解小額信貸政策的家庭其信貸需求規(guī)模比不了解的家庭平均提高了9.65倍；另外，內蒙古地區(qū)農戶信貸需求規(guī)模比貴州地區(qū)的農戶高了12.63倍。因此，文章建議政府應該向農戶提供更多的金融教育來提高他們對小額信貸的認知程度，從而增加他們的信貸需求并且提高他們獲得信貸的可能性；并且，不同地區(qū)金融機構應根據(jù)當?shù)剞r戶的需求特征制定不同的小額信貸產品，以滿足農戶的金融需求。

關鍵詞：貧困地區(qū)農戶；信貸需求；Heckman兩階段模型

一、引言

2013～2016年，在黨中央和人民群眾的共同努力下，脫貧攻堅取得顯著成效。截至2016年年底，我國已經累計脫貧5564萬人，貧困發(fā)生率由2012年的10.2%下降為2016年的4.5%，貧困地區(qū)居民生活水平有了明顯的提高。盡管如此，我國脫貧攻堅依然面臨著十分艱巨的任務，特困地區(qū)貧困現(xiàn)狀不容小覷。因此，國家在“十三五”脫貧攻堅規(guī)劃中提出根據(jù)“精確瞄準、因地制宜、分類施策”原則，對少數(shù)民族特困地區(qū)和特困群體實施綜合扶貧工程，通過出臺人口較少民族整體脫貧等特殊政策擺脫貧困。貴州和內蒙作為少數(shù)民族集聚的地區(qū)，呈現(xiàn)出貧困程度深、貧困人口眾多等特征。截至2016年年底，貴州省貧困人口為372.2萬，貧困發(fā)生率為10.6%，全省88個縣級單位中有50個是國家扶貧開發(fā)重點縣，截至到2016年年底內蒙古依然有近55.6萬的貧困人口未脫貧，兩地都是實現(xiàn)2020年全面建成小康社會的短板地區(qū)。

如何通過金融服務改革和創(chuàng)新，加快產業(yè)和金融融合并結合貧困戶自身脫貧內在動力精準脫貧成為地方政府關注的重點。其中，小額信貸作為我國脫貧攻堅的有效手段，在貴州和內蒙兩地實踐中得到快速發(fā)展。截至2017年8月，內蒙古自治區(qū)扶貧辦與農業(yè)銀行內蒙古分行合作開展的金融扶貧富民工程，累計投放金融扶貧貸款337.85億元，貧困戶覆蓋率達30%以上。貴州省農信社與省扶貧辦、人行貴陽分行聯(lián)合推出“特惠貸”等精準扶貧農戶小額信用貸款產品，截至2016年年末，農信社已經對145萬農戶建立了檔案，對140.66萬農戶進行信用評級，授信金額高達493.53億元。為評估內蒙和貴州兩地小額信貸扶貧成效，在國務院扶貧辦中國國際扶貧中心協(xié)調下，課題組在2016年對貴州和內蒙進行了實地調研，通過問卷、入戶訪談等方式分析兩地小額信貸實踐和存在的問題。在調研的基礎上，采用Heckman兩階段模型，分析貧困地區(qū)農戶信貸行為的影響因素，尋求解決信貸約束問題的辦法。

二、文獻綜述

將圍繞農戶信貸需求的識別、影響因素及其對福利的影響等方面，簡要回顧國內外的相關文獻。

在信貸需求的識別方面，劉西川等（2009）認為農戶信貸需求識別的難點主要在于對隱性需求的識別，已有文獻主要通過入戶調研和意愿調查的方法（Feder et al，1990；Baydas et al，1994），了解借款人的信息和非借款人的信貸需求情況。例如，黃祖輝、劉西川等（2007）在識別農戶信貸需求時使用了意愿調查+假想式提問的方法，在問卷中設計相關問題，如“您是否申請過小額信貸？如沒有申請，問什么？”等，對農戶的信貸需求進行完全的分類。

通過研究農戶信貸需求及其影響因素發(fā)現(xiàn)，農戶的自然稟賦如家庭收入、儲蓄、負債等會影響農戶信貸及其資金來源渠道（胡金焱等，2014；王資燕，2016）；交易成本、信貸配給機制不完善（程郁等，2009）、利率（劉西川等，2014）等因素對低收入群體信貸需求比較敏感。

三、樣本農戶信貸需求的描述性分析

（一）數(shù)據(jù)來源

本文所使用的數(shù)據(jù)主要來自課題組2016年的調查，樣本包括內蒙古中安村、中信村、永進村、草高村、海龍囤、巴彥溫都爾以及貴州省山灣村、腳猛村、南猛村、卯關村、大營村進行的入戶調研，分別獲得內蒙和貴州有效問卷111份和126份，共計237份。

（二）信貸需求的識別

農戶的信貸需求既包括顯性的信貸需求，也包括隱性的信貸需求，顯性信貸需求是指信貸已經發(fā)生，而隱性信貸需求是指農戶有潛在需求但實際信貸并沒有發(fā)生。農戶只要獲得過貸款，都有顯性信貸需求，所以識別很容易，困難主要來自于對隱性需求的識別。本文對信貸需求的識別主要是借鑒劉西川、程恩江（2009）的辦法，大體可分為以下幾步：首先詢問農戶是否申請過小額貸款，若農戶的回答為是，則該農戶有信貸需求，其中，獲得過貸款的農戶有顯性信貸需求，沒有獲得過貸款的農戶有隱性信貸需求；若農戶的回答為否，則詢問其沒有申請的原因，根據(jù)農戶的回答進行識別。若農戶的回答為“資金充足不需要貸款、無發(fā)展思路、利率太高”，則該農戶沒有信貸需求，若農戶的回答為“可以從親戚朋友處獲得貸款、申請手續(xù)太復雜、缺乏抵押物或擔保、害怕還不了款、沒有熟人得不到貸款”，則該農戶有隱性信貸需求。

通過以上的識別過程發(fā)現(xiàn)，內蒙地區(qū)有顯性信貸需求的農戶有73戶，有隱性信貸需求的農戶有24戶，無需求的農戶為14戶，且農戶無信貸需求的最主要原因是“無發(fā)展思路”，占所有無需求農戶數(shù)量的50%；貴州地區(qū)有顯性信貸需求的農戶為55戶，有隱性信貸需求的農戶有22戶，無需求的農戶為49戶，且與內蒙一樣，“無發(fā)展思路”也是貴州農戶無信貸需求的主要原因，占比為48.9%。

（三）貴州與內蒙農戶信貸需求現(xiàn)狀分析

由表1的統(tǒng)計結果可知，在經濟社會特征方面，貴州和內蒙兩地農戶的共同點主要是：第一、家庭主要負責人文化水平都普遍偏低，文化程度在初中及以下的占比分別為93.7%和88.1%；第二、樣本農戶擁有的固定資產都普遍偏少，兩地擁有高資產組的農戶占比分別為13.5%和22.5%。貴州和內蒙兩地農戶的區(qū)別主要在收入結構上，內蒙地區(qū)農戶最主要的收入來源依然是農業(yè)收入，非農收入占比在30%以下的農戶占總農戶數(shù)量的68.5%，大部分的農戶都缺乏除農業(yè)以外的其它增收技能，而貴州地區(qū)的農戶大多選擇外出打工，非農收入占比在70%以上的農戶占到總農戶數(shù)量的32.5%，外出打工收入是當?shù)剞r戶最主要的收入來源。造成該種現(xiàn)象最主要的原因是兩地在地理環(huán)境上的差異，內蒙為平原地區(qū)，地大物博，農民擁有較大的土地面積，有利于發(fā)展種植業(yè)，而貴州多為山地，土地面積稀少，幾乎沒有種植收入，所以當?shù)剞r戶大多選擇外出打工。

樣本地區(qū)農戶信貸需求的滿足率偏低。具體而言，內蒙地區(qū)111戶樣本農戶中，申請貸款的農戶有92戶，實際發(fā)生借貸行為的農戶有73戶，占比為79.3%，貴州地區(qū)申請貸款的67戶農戶中，實際獲得貸款的農戶有55戶，占比為82.1%，雖然兩地樣本農戶貸款申請成功的比例很高，但是，并不能說明農戶的貸款需求都得到了滿足，通過進一步觀察發(fā)現(xiàn)，很多農戶雖然獲得了一定數(shù)量的貸款，但是，其信貸需求并沒有得到滿足，農戶信貸需求的規(guī)模較大而能獲得的貸款數(shù)額較少，存在資金缺口的農戶較多。本文通過研究影響農戶信貸需求規(guī)模的因素，試圖找出阻礙農戶信貸需求難以滿足的原因。

此外，樣本農戶借貸資金多以生產性支出為主。內蒙與貴州農戶借貸資金用于農業(yè)生產的比例分別為95.9%和81.8%，都占樣本農戶的絕大多數(shù)，但是，和內蒙相比，貴州有更多的農戶將資金用于消費，建房是當?shù)剞r戶借款的一大原因。

四、實證分析

（一）計量模型的選取

通過上述的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)，樣本中很多農戶的信貸需求規(guī)模較大而所能獲得的貸款數(shù)量卻很小，導致很多農戶雖然成功獲得貸款但資金需求卻無法得到滿足，資金缺口問題依然存在，大部分農戶都遭受了部分數(shù)量配給問題。所以，本文對于農戶信貸需求問題的研究，不僅考察農戶“是否有需求”的問題，還考察農戶“有多少需求”的問題。對于“是否有需求”的問題，現(xiàn)有的文獻大多使用Probit模型，而對于“有多少需求”的問題，現(xiàn)有做法是從樣本中篩選出有貸款需求的農戶，然后對篩選出的樣本進行分析。但是這種方法存在樣本選擇的偏誤，將會導致結果出現(xiàn)偏差。因此本文將使用Heckman兩階段的回歸模型，將“是否有需求”與“有多少需求”的問題綜合考慮。第一階段構建農戶是否有需求的方程Yi，運用Probit模型對農戶“是否有需求”的影響因素進行分析，具體方程為：

其中，Yi表示農戶是否有貸款需求，Xi表示影響農戶貸款需求的外生變量，βi為帶估計參數(shù)，εi是隨機誤差項，服從標準正態(tài)分布。第一階段獲得的農戶信貸需求影響因素的估計概率λi將作為新的變量引入第二階段的模型Pi中，及農戶信貸需求規(guī)模方程，來糾正樣本選擇性偏差，然后用OLS法估計影響農戶信貸需求規(guī)模的因素。具體方程為：

（二）變量定義

在實證分析中，本文在研究農戶是否有信貸需求的方程中將是否有信貸需求作為因變量，有信貸需求取值為1，沒有信貸需求則取值為0。信貸需求規(guī)模方程以農戶信貸需求的具體數(shù)額作為因變量。實證分析中，影響農戶信貸需求的自變量及其影響機理主要包括。

1. 農戶的家庭人力資本狀況。一方面，戶主年齡反映了一個家庭的生命周期，特別是在老齡化趨勢明顯的農村，年齡越大暗示其越遠離投資和消費的黃金時期，因而信貸需求越低，由此可以預測戶主年齡對農戶的信貸需求具有負向影響。另一方面，受教育水平是農戶一項重要的人力資本積累方式。就農戶的信貸需求而言，家庭決策者的受教育水平越高，往往意味著其在信貸市場搜集、加工信息的能力和學習能力強于受教育程度低的群體，也更容易接受新事物，由此可以推測戶主受教育程度越高，信貸需求越強。農戶的其他人力資本變量還包括家庭人口數(shù)、是否有長期患病、人口負擔率，我們預測這三個變量對農戶的信貸需求也有正向影響。

2. 農戶的家庭資產狀況。本研究使用土地面積、固定資產以及非農收入占比來表示家庭的資源稟賦狀況。農戶的家庭資源稟賦越豐裕，意味著農戶通過信貸改善現(xiàn)金流的動機越強烈。反過來講，農戶的固定資產、非農收入越高，抵押資產越強，也越容易獲得貸款。

3. 農戶的消費狀況。在實踐中，農戶信貸行為的一個重要目的就是平滑生產和消費，緩解家庭的現(xiàn)金流約束。由此可見，農戶家庭消費水平越高，農戶的信貸需求越強。在實證分析中，我們用家庭日常消費支出來表示農戶的消費情況。

4. 農戶的信貸認知。具體而言，農戶是否了解貸款條件和申請程序對其信貸需求也有一定的影響。此外，為了控制貴州與內蒙兩地地區(qū)差異對農戶信貸需求上的影響，將地區(qū)作為虛擬變量加入自變量中。

五、實證結果與分析

本文利用Stata 12.0軟件進行實證分析，其結果如表1所示。

（一）信貸需求方程的估計結果

1.在反映農戶家庭人力資本狀況的變量中，家庭人口數(shù)量在5%的顯著性水平上正向影響農戶的信貸需求，這說明家庭人口數(shù)量越多，農戶產生信貸需求的可能性越大。樣本地區(qū)農戶受知識水平的限制，大多發(fā)展勞動密集型的產業(yè)，農戶的家庭人口數(shù)越多，家庭的勞動力數(shù)量就越大，越容易有發(fā)展產業(yè)的念頭，則有信貸需求的可能性越大；家中是否有長期患病者在10%的顯著性水平上正向影響農戶的貸款需求，這一點并不難理解，看病支出對于貧困地區(qū)大部分農戶而言不僅數(shù)額龐大，而且多為剛性的，依靠自己的微薄收入或親朋好友的幫助都難以解決，所以常常需要借貸資金；受教育程度與農戶的信貸需求有正相關關系，在調研的過程中發(fā)現(xiàn)，樣本地區(qū)農戶沒有信貸需求的一個主要原因是沒有發(fā)展思路，受教育程度較高的戶主自身素質較好，有更多的可以為家庭增加收入的想法，其有信貸需求的可能性越大。

2.在反映農戶家庭資產狀況的變量中，家庭日常消費支出在10%的顯著性水平上負向影響農戶的信貸需求，說明農戶的家庭日常消費支出越高，有信貸需求的可能性越小。這一結果與普遍認同的觀點相反，主要原因是，農戶的日常消費支出水平通常受到收入水平的影響，家庭消費支出越高，說明其收入水平越高，則有信貸需求的可能性越??；非農收入占比在1%的顯著性水平上通過了檢驗，說明非農收入占比越小的家庭越容易產生信貸需求。樣本地區(qū)農戶的非農收入大多來自于外出打工以及在村里打零工等，對于資金的要求較低，所以一般不需要貸款，而對于從事農業(yè)生產的農戶來說，尤其是內蒙地區(qū)的農戶，土地面積都比較大，購買種子、化肥、農具等需要一大筆資金，產生信貸需求的可能性更大。

3. 農戶的信貸認知在1%的水平上正向影響農戶的信貸需求，說明了解貸款條件和申請程序的農戶產生信貸需求的可能性更大。

4. 從地區(qū)變量的估計結果來看，內蒙地區(qū)農戶的信貸需求比貴州地區(qū)的農戶更大，對于這一結果的解釋是，內蒙地區(qū)地大物博，農戶擁有更多的土地面積，所以在農業(yè)生產方面需要更多的資金，而貴州多為山地，土地面積較少，農戶大多外出打工，對資金的需求量較小。

（二）信貸需求規(guī)模方程的估計結果：

1. 從農戶家庭人力資本的狀況來看，戶主受教育程度在5%的水平上正向通過了檢驗，表明戶主受教育程度越高，發(fā)展思路就越多，信貸需求規(guī)模就越大。

2. 從農戶的家庭資產狀況來看，土地面積與農戶信貸需求規(guī)模呈負相關關系，說明土地面積越大，農戶信貸需求規(guī)模就越小，出現(xiàn)這種結果的原因是，農戶土地面積越大，每年收獲的糧食產量越大，收入就會越多，可以彌補一部分生產性資金的缺失，則信貸需求的規(guī)模就越小；中固定資產組在10%的水平上負向影響農戶信貸需求規(guī)模，說明相比于低資產組農戶和高資產組農戶，中資產組農戶對信貸需求規(guī)模的要求較低。

3.從農戶對信貸認知的狀況來看，了解貸款條件和申請程序的農戶擁有更大的信貸需求規(guī)模；另外，內蒙地區(qū)的農戶信貸需求規(guī)模普遍比貴州地區(qū)的農戶要大。

通過比較各個影響因素對農戶信貸規(guī)模的影響系數(shù)可知，農戶對小額信貸的認知程度以及農戶所處地區(qū)對農戶的信貸規(guī)模具有十分重要的影響，了解小額信貸政策的農戶其信貸規(guī)模比不了解的家庭平均提高了9.65倍，內蒙地區(qū)農戶的信貸規(guī)模比貴州地區(qū)的農戶高出12.63倍。另外，戶主受教育程度和固定資產組對農戶信貸行為也有較大的影響，其影響程度分別為4.81和7.28；相對于以上幾個變量而言，耕地面積對農戶信貸的影響程度就比較小，人均耕地面積每增加一畝，農戶信貸規(guī)模的變動程度為0.30。

逆米爾斯比率invmills在10%的水平上顯著，說明在進行OLS回歸前進行probit模型估計來調整農戶信貸需求的樣本選擇性偏誤是有必要的。

六、結論與啟示

在實際調查中，發(fā)現(xiàn)，雖然兩地貸款申請的成功率都很高，但農戶信貸需求的滿足率并不高，很多農戶依舊存在資金缺口的問題。

本文的實證結論顯示，影響農戶信貸需求的因素主要包括家庭人口數(shù)、家中是否有長期患病者、戶主受教育程度、家庭日常消費支出、非農收入占比、是否了解貸款條件和申請程序以及地區(qū)變量，其中家庭日常消費支出和非農收入占比負向影響農戶貸款需求，其余變量正向影響農戶貸款需求；影響農戶貸款規(guī)模的因素主要包括家庭人口數(shù)、戶主受教育程度、土地面積、中固定資產組、是否了解貸款條件和申請程序以及地區(qū)變量，其中土地面積和中固定資產組負向影響農戶信貸規(guī)模，其余因素正向影響農戶信貸規(guī)模。另外，通過分析各個影響因素的邊際效應可知，是否了解貸款條件和申請程序以及地區(qū)兩個變量對農戶信貸規(guī)模的影響程度最深，家庭人均耕地面積對農戶信貸規(guī)模的影響程度較小。

根據(jù)以上實證分析的結果，對于小額信貸的發(fā)展，提出以下幾點政策建議。首先，農戶對小額信貸的認知程度在很大程度上影響了他們的信貸，政府通過向農戶提供更多的金融教育來提高他們對小額信貸的了解程度，從而提高他們的信貸需求規(guī)模；其次，貧困地區(qū)在基礎設施方面比一般地區(qū)要落后，給農戶提供基本的教育服務和農業(yè)推廣服務，可以增加他們的投資機會，提高他們的信貸需求可能性；最后，貴州和內蒙地區(qū)農戶在是否有信貸需求和信貸需求規(guī)模上都有一定的差別，所以，不同地區(qū)金融機構應根據(jù)當?shù)剞r戶的需求特征制定不同的小額信貸產品包，以滿足農戶的金融需求。

參考文獻：

[1]黃祖輝，劉西川，程恩江.中國農戶的信貸需求：生產性抑或消費性——方法比較與實證分析[J].管理世界，2007（03）.

[2]謝昊男.發(fā)達地區(qū)農戶信貸需求影響因素分析——基于浙江寧海縣農村調查研究[J].農村經濟，2011（07）.

（作者單位：江南大學商學院）