銀行業(yè)結(jié)構(gòu)變遷對農(nóng)戶融資渠道選擇行為的影響
——基于中國7省18縣的農(nóng)戶調(diào)查數(shù)據(jù)

何廣文， 王力恒

銀行業(yè)結(jié)構(gòu)變遷對農(nóng)戶融資渠道選擇行為的影響
——基于中國7省18縣的農(nóng)戶調(diào)查數(shù)據(jù)

何廣文， 王力恒

構(gòu)建多元化競爭性農(nóng)村金融組織機(jī)構(gòu)體系是中國農(nóng)村金融改革的方向，旨在通過優(yōu)化銀行業(yè)結(jié)構(gòu)更好地滿足農(nóng)戶、小微企業(yè)等弱勢群體的正規(guī)金融服務(wù)要求。從理論層面，銀行集中度的降低可以帶來目標(biāo)客戶群體的下移，給弱勢群體提供更多的正規(guī)選擇機(jī)會。但較多研究顯示，非正規(guī)借貸依然是農(nóng)戶融資的主要來源。那么，銀行業(yè)結(jié)構(gòu)變遷是否影響農(nóng)戶在正規(guī)和非正規(guī)借貸間的選擇？基于中國7省18縣的農(nóng)戶微觀調(diào)查數(shù)據(jù)，采用Probit和Tobit模型實(shí)證檢驗銀行業(yè)結(jié)構(gòu)變遷對農(nóng)戶融資渠道選擇的影響，發(fā)現(xiàn)：銀行集中度的下降，不僅可以提高農(nóng)戶使用正規(guī)借貸的可能性，還有助于提高農(nóng)戶正規(guī)借貸占總?cè)谫Y規(guī)模的比例；與國有銀行和全國性股份制商業(yè)銀行相比，農(nóng)村信用社等小銀行在發(fā)放農(nóng)戶信貸方面更具效率優(yōu)勢，且這一優(yōu)勢隨著小銀行競爭程度的加劇而逐漸顯著；小銀行農(nóng)戶信貸效率優(yōu)勢的發(fā)揮是銀行集中度影響農(nóng)戶融資渠道選擇的主要作用途徑。

銀行業(yè)結(jié)構(gòu) 農(nóng)戶融資渠道選擇 正規(guī)借貸 非正規(guī)借貸

一、引 言

構(gòu)建多元化競爭性農(nóng)村金融組織機(jī)構(gòu)體系是中國農(nóng)村金融改革的方向。無論是農(nóng)村信用社的商業(yè)化改革，還是農(nóng)村金融市場準(zhǔn)入門檻的降低，都旨在通過優(yōu)化銀行業(yè)結(jié)構(gòu)更好地滿足農(nóng)戶、小微企業(yè)等弱勢群體的正規(guī)金融服務(wù)要求。這些政策措施使中國正規(guī)金融機(jī)構(gòu)的種類和資本有了較大幅度提升，銀行業(yè)集中度逐步下降，一定程度上緩解了中小企業(yè)和農(nóng)村領(lǐng)域的信貸約束，提高了弱勢群體的正規(guī)選擇機(jī)會(Chong等，2013；劉春志等，2015)[1，2]。但大量經(jīng)驗研究發(fā)現(xiàn)，非正規(guī)借貸依然是中國農(nóng)戶融資的主要來源，在農(nóng)村信貸供給中扮演著重要的角色。西南財經(jīng)大學(xué)中國家庭金融調(diào)查數(shù)據(jù)顯示，2011年農(nóng)村家庭獲得正規(guī)借貸的比例只有13.7%，參與非正規(guī)借貸的比例卻高達(dá)42.2%(尹志超等，2015)[3]。秦建群等(2011)[4]、劉西川等(2014)[5]基于中國12省市和浙江省的農(nóng)戶調(diào)查數(shù)據(jù)同樣證實(shí)了這一結(jié)論。那么，面對農(nóng)戶的非正規(guī)借貸參與度較高而正規(guī)借貸參與有限的現(xiàn)實(shí)，銀行業(yè)結(jié)構(gòu)變遷是否會影響農(nóng)戶在正規(guī)和非正規(guī)借貸間的選擇？如果影響，那么又是如何影響的？

已有研究積累了大量關(guān)于農(nóng)戶融資渠道選擇的文獻(xiàn)資料，但主要考察了經(jīng)濟(jì)地位、教育水平、社會資本等農(nóng)戶自身特征因素對農(nóng)戶融資渠道選擇的影響(秦建群等，2011；劉西川等，2014；Zhang等，2012；馬曉青等，2012；Yuan等，2012)[4—8]，缺少對銀行業(yè)結(jié)構(gòu)的關(guān)注。為解答上述問題，本文基于2014年中國7省18縣的農(nóng)戶微觀調(diào)查數(shù)據(jù)，分別從融資渠道的發(fā)生機(jī)會和額度結(jié)構(gòu)兩個視角，實(shí)證檢驗了銀行業(yè)結(jié)構(gòu)對農(nóng)戶融資渠道選擇的影響。本文的貢獻(xiàn)體現(xiàn)在兩個方面：一是，彌補(bǔ)了已有農(nóng)戶融資渠道選擇研究未考慮銀行業(yè)結(jié)構(gòu)因素的缺憾，為銀行業(yè)結(jié)構(gòu)與農(nóng)戶融資渠道選擇的關(guān)系提供了經(jīng)驗支撐；二是，已有研究多僅依據(jù)定性信息衡量農(nóng)戶融資渠道選擇，而本文選擇了“農(nóng)戶是否使用正規(guī)借貸”和“正規(guī)借貸額度占總?cè)谫Y規(guī)模的比例”兩個指標(biāo)，對農(nóng)戶融資渠道選擇行為的刻畫更加全面。

二、理論分析與研究假說

(一)銀行業(yè)結(jié)構(gòu)與農(nóng)戶融資渠道選擇的關(guān)系

了解農(nóng)戶融資渠道選擇的內(nèi)在邏輯是分析銀行業(yè)結(jié)構(gòu)與農(nóng)戶融資渠道選擇關(guān)系的前提。從非正規(guī)借貸的產(chǎn)生原因看，非正規(guī)借貸的客戶可以分為兩類：一是由正規(guī)金融機(jī)構(gòu)完全或者部分信貸配給的客戶；二是可以通過正規(guī)金融機(jī)構(gòu)貸款，但相對偏好非正規(guī)借貸的客戶(Guirkinger，2008)[9]。對于前者，正規(guī)金融機(jī)構(gòu)是否發(fā)放客戶貸款取決于貸款預(yù)期收益是否符合機(jī)構(gòu)的盈利目標(biāo)。中國農(nóng)戶的經(jīng)濟(jì)行為和文化特征決定了其信息類型以透明度較低的軟信息為主(馮興元等，2004)[10]，正規(guī)金融機(jī)構(gòu)通常需要設(shè)置嚴(yán)格的抵押條件，方可確保借款合約的執(zhí)行力(Tang，1995)[11]。但由于農(nóng)戶普遍缺乏有效抵押品，當(dāng)預(yù)期收益無法覆蓋信息搜集成本和信貸風(fēng)險時，正規(guī)金融機(jī)構(gòu)就會選擇數(shù)量配給。對于后者，正規(guī)與非正規(guī)借貸的比較優(yōu)勢為農(nóng)戶產(chǎn)生自身融資渠道偏好提供了基礎(chǔ)。與正規(guī)金融機(jī)構(gòu)相比，非正規(guī)出借者往往享有信息優(yōu)勢，可以依托社會關(guān)系和地理優(yōu)勢有效地搜集和利用軟信息，代替基于嚴(yán)格抵押要求的客戶篩選機(jī)制(馮興元等，2004)[10]，并利用這種信息優(yōu)勢降低農(nóng)戶在借款申請環(huán)節(jié)的交易成本和合約風(fēng)險(Guirkinger，2008；Mushinski，1999；Boucher等，2007)[9,12—13]。但非正規(guī)借貸的信息優(yōu)勢往往局限于一定地域范圍和社區(qū)內(nèi)部，貸款額度普遍較小，而正規(guī)金融機(jī)構(gòu)可以在相對低的利率水平為借款者提供較高額度的信貸資金(Christensen，1993；張三峰等，2013)[14，15]。由此可見，借貸可得性和借貸成本是農(nóng)戶融資渠道選擇的行為基礎(chǔ)。

理論上，銀行業(yè)結(jié)構(gòu)可以通過改變信息不透明借款者的正規(guī)借貸可得性和借貸成本，影響借款者在正規(guī)和非正規(guī)借貸的選擇。在正規(guī)借貸可得性方面，Petersen和Rajan(1995)[16]建立了一個銀行與借款者兩方信貸模型，發(fā)現(xiàn)壟斷力量會賦予銀行分享借款者未來剩余的機(jī)會和更靈活的貸款利率設(shè)置自由，從而提高銀行與年輕借款者建立借貸關(guān)系的動力。Boot和Thakor(2000)[17]構(gòu)建了一個銀行競爭與資本市場競爭共存的理論模型，卻發(fā)現(xiàn)銀行在競爭型的行業(yè)結(jié)構(gòu)中更有動力發(fā)放關(guān)系借貸[17]。關(guān)系借貸是賦予銀行高效獲取客戶有價值軟信息能力的信貸模式(Meyer，1998)[18]，Boot和Thakor(2000)的研究表明，競爭型的銀行業(yè)結(jié)構(gòu)會提高信息不透明客戶的正規(guī)借貸可得性[17]。在借貸成本方面， Anand和Galetovic(2000)[19]認(rèn)為寡頭壟斷市場能有效減少金融機(jī)構(gòu)間的信息“搭便車”現(xiàn)象，提高銀行收集客戶信息的動力，降低信息不對稱所引發(fā)的交易成本損耗。而Barth等(2009)[20]基于56個國家的4 214家企業(yè)數(shù)據(jù)，認(rèn)為較高的銀行集中度通常伴隨著嚴(yán)重的信貸腐敗，導(dǎo)致借款者面臨較高的正規(guī)借貸成本。

關(guān)于銀行業(yè)結(jié)構(gòu)對信息不透明客戶正規(guī)借貸可得性和借貸成本的影響，已有理論和經(jīng)驗研究均沒有得出一致結(jié)論，但大量研究證實(shí)了銀行業(yè)結(jié)構(gòu)對借款者正規(guī)借貸可得性和借貸成本存在影響。因此，銀行業(yè)結(jié)構(gòu)可能是被已有研究忽略的影響農(nóng)戶融資渠道選擇的重要因素。考慮到基于中國數(shù)據(jù)的經(jīng)驗研究多證實(shí)銀行集中度的下降有助于提高中小企業(yè)和農(nóng)村領(lǐng)域的正規(guī)借貸可得性(Chong等，2013；劉春志等，2015)[1，2]，故本文提出：

假說1 銀行業(yè)集中度的降低，會促進(jìn)農(nóng)戶更傾向于選擇正規(guī)借貸來代替非正規(guī)借貸。

(二)銀行業(yè)結(jié)構(gòu)對農(nóng)戶融資渠道選擇的作用途徑

部分學(xué)者認(rèn)為，銀行業(yè)存在基于規(guī)模的借貸匹配現(xiàn)象，即小銀行在服務(wù)信息不透明的小客戶方面更有優(yōu)勢，而大銀行更適合服務(wù)信息透明的大客戶。銀行的組織結(jié)構(gòu)和資產(chǎn)規(guī)模差異是導(dǎo)致借貸匹配現(xiàn)象產(chǎn)生的主要原因。一方面，小銀行的組織結(jié)構(gòu)相對簡單，便于軟信息在信息搜集者與決策者間的傳遞，而大銀行的決策等級制度通常較為復(fù)雜，在對信息不透明的小客戶發(fā)放貸款時存在組織不經(jīng)濟(jì)(Berger等，2002)[21]。為了避免組織結(jié)構(gòu)復(fù)雜所帶來的信息租金和代理問題，大銀行也不鼓勵信貸員憑借軟信息制定貸款決策(Hertzberg等，2010)[22]。另一方面，受資產(chǎn)規(guī)模的限制，小銀行沒有能力提供大客戶融資，也無法通過發(fā)放大客戶貸款來實(shí)現(xiàn)風(fēng)險分散(林毅夫等，2008)[23]，因而會自發(fā)地服務(wù)于資金需求規(guī)模有限的小客戶。

根據(jù)資產(chǎn)規(guī)模和內(nèi)部組織結(jié)構(gòu)的不同，中國商業(yè)銀行可以劃分為五大國有商業(yè)銀行、全國性股份制商業(yè)銀行和以城市商業(yè)銀行、農(nóng)村信用社、村鎮(zhèn)銀行為代表的小銀行。借貸匹配現(xiàn)象的存在，意味著與國有商業(yè)銀行和全國性股份制商業(yè)銀行相比，小銀行營業(yè)網(wǎng)點(diǎn)在發(fā)放農(nóng)戶信貸方面可能更具效率優(yōu)勢。因此，本文提出：

假說2 銀行業(yè)結(jié)構(gòu)對農(nóng)戶融資渠道選擇的影響主要是通過小銀行農(nóng)戶信貸效率優(yōu)勢的發(fā)揮而實(shí)現(xiàn)的，即與國有商業(yè)銀行和全國股份制商業(yè)銀行相比，小銀行市場份額的增加更有助于提高農(nóng)戶對正規(guī)借貸的使用。

但作為理性經(jīng)濟(jì)主體，商業(yè)銀行出于對單位風(fēng)險收益最大化的追求，始終存在服務(wù)于信息透明的大客戶的傾向。小銀行也是如此。盡管有限的資產(chǎn)規(guī)模限制了小銀行的客戶服務(wù)能力，小銀行依然會在資金需求規(guī)模有限的小客戶中，首先服務(wù)于相對優(yōu)質(zhì)的客戶，其農(nóng)戶信貸業(yè)務(wù)的開展動力可能需要競爭環(huán)境的外部刺激。因此，本文提出：

假說3 小銀行農(nóng)戶信貸效率優(yōu)勢的發(fā)揮受小銀行間競爭程度的影響。與小銀行競爭不激烈的地區(qū)相比，競爭激烈地區(qū)的小銀行市場份額的增加更有助于提高農(nóng)戶對正規(guī)借貸的使用。

三、變量選擇與研究方法

(一)變量選擇

1.被解釋變量：融資渠道選擇。農(nóng)戶的融資渠道可以分為正規(guī)借貸和非正規(guī)借貸，前者是指商業(yè)銀行、農(nóng)村信用社等受金融當(dāng)局監(jiān)管的金融機(jī)構(gòu)提供的借款渠道，后者是指親友、合會等不受金融當(dāng)局監(jiān)管的借款渠道。農(nóng)戶融資渠道選擇的本質(zhì)是存在融資需求的農(nóng)戶對正規(guī)和非正規(guī)借貸市場的參與決策，具體表現(xiàn)為農(nóng)戶是否使用正規(guī)或非正規(guī)借貸，以及通過正規(guī)和非正規(guī)借貸的融資金額分別是多少。已有研究多依據(jù)定性信息衡量農(nóng)戶的融資渠道選擇，即農(nóng)戶是否使用了正規(guī)或非正規(guī)借貸(秦建群等，2011；劉西川等，2014；Zhang等，2012；馬曉青等，2012)[4—7]，較少考慮融資額度結(jié)構(gòu)等定量信息。與已有研究不同，本文根據(jù)研究目標(biāo)，選擇了“農(nóng)戶是否使用正規(guī)借貸”和“正規(guī)借貸占總?cè)谫Y規(guī)模的比例”兩個被解釋變量，刻畫農(nóng)戶的融資渠道選擇。

2.關(guān)鍵解釋變量：銀行業(yè)結(jié)構(gòu)。大部分銀行都存在業(yè)務(wù)跨區(qū)域經(jīng)營現(xiàn)象，但出于規(guī)避內(nèi)部分支機(jī)構(gòu)低效率競爭和高額信息搜集成本的考慮，商業(yè)銀行內(nèi)部通常會根據(jù)地理位置劃分較為清晰的業(yè)務(wù)區(qū)域，中小企業(yè)、農(nóng)戶等信貸弱勢群體的正規(guī)借貸仍主要依賴于當(dāng)?shù)劂y行(Chong等，2013)[1]。因此，本文假設(shè)每個縣是一個獨(dú)立的銀行市場，轄內(nèi)農(nóng)戶的融資渠道選擇行為不會受其他地區(qū)金融供給環(huán)境的影響。

基于存款規(guī)模、貸款規(guī)?；蜚y行網(wǎng)點(diǎn)數(shù)量的市場集中率(CRn)和赫芬達(dá)爾—赫希曼指數(shù)(HHI)等是較為常見的銀行業(yè)結(jié)構(gòu)指標(biāo)(Chong等，2013；劉春志等，2015；Petersen等，1995)[1，2,16]。本文選擇了基于銀行網(wǎng)點(diǎn)數(shù)據(jù)的市場集中率CR5來衡量樣本縣的銀行集中度，并構(gòu)建了小銀行市場份額指標(biāo)SBR和小銀行競爭指標(biāo)SHHI，以檢驗假說2和假說3。計算方式為：

(1)

(2)

(3)

K是農(nóng)戶所在縣的銀行總數(shù)，branchk表示總資產(chǎn)規(guī)模排名第k位的銀行網(wǎng)點(diǎn)數(shù)量。CR5值越高，說明該地區(qū)銀行集中度越高。SHHI指標(biāo)是基于赫芬達(dá)爾—赫希曼指數(shù)的計算思路構(gòu)建而來，C是農(nóng)戶所在縣的小銀行數(shù)量，branchc是農(nóng)戶所在縣第c家小銀行網(wǎng)點(diǎn)數(shù)量。SBR越高，說明小銀行的網(wǎng)點(diǎn)市場份額越高；SHHI指數(shù)越高，說明小銀行間競爭越不激烈。

3.控制變量。為純粹衡量銀行業(yè)結(jié)構(gòu)對農(nóng)戶融資渠道選擇的影響，本文借鑒已有研究，選取了戶主年齡、戶主教育程度、家庭人均年毛收入、家庭勞動力數(shù)量、非農(nóng)收入比重、地區(qū)生產(chǎn)總值和人口規(guī)模等作為控制變量。家庭人均毛收入、教育程度、非農(nóng)收入比例和勞動力數(shù)量分別用于衡量農(nóng)戶的現(xiàn)期還款能力、預(yù)期收入能力、收入穩(wěn)定性和脆弱性。戶主年齡用于考察農(nóng)戶所處生命周期對農(nóng)戶融資渠道選擇的影響?？紤]到收入和教育均是社會地位的象征變量，以及中國已于2013年實(shí)現(xiàn)了鄉(xiāng)鎮(zhèn)基本金融服務(wù)全覆蓋這一事實(shí)，本文沒有單獨(dú)引入社會資本變量和“農(nóng)戶居住所在鄉(xiāng)鎮(zhèn)是否有正規(guī)金融機(jī)構(gòu)網(wǎng)點(diǎn)”等正規(guī)借貸交易成本指標(biāo)。

(二)研究方法

在借鑒已有研究的基礎(chǔ)上，本文選用了Probit模型和雙截尾Tobit模型，分別從融資渠道的發(fā)生機(jī)會和額度結(jié)構(gòu)兩個角度，檢驗銀行業(yè)結(jié)構(gòu)對農(nóng)戶融資渠道選擇的影響。Probit和Tobit模型的基本形式分別如下：

(4)

rate*=β0+β1Bank+β2Control+μ2,rate=max(0,rate*)

(5)

部分學(xué)者可能會提出，農(nóng)戶的正規(guī)借貸決策與非正規(guī)借貸決策是相互影響的，單方程模型沒有考慮這種相互作用，容易造成估計結(jié)果的不可靠。與單方程模型相比，似不相關(guān)回歸可以通過構(gòu)建誤差相互關(guān)聯(lián)的多方程系統(tǒng)，體現(xiàn)正規(guī)借貸決策與非正規(guī)借貸決策的相互作用，從而提高估計結(jié)果的有效性。但似不相關(guān)回歸存在一個問題，即如果某個方程誤差較大，似不相關(guān)回歸會把這一誤差帶到其他方程，進(jìn)而影響整個系統(tǒng)方程估計結(jié)果的穩(wěn)健性。小樣本因經(jīng)常存在樣本偏差而更容易出現(xiàn)這一問題。再加上秦建群等(2011)基于中國12省市的3 051戶農(nóng)戶調(diào)查數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)考慮或者不考慮正規(guī)和非正規(guī)借貸相關(guān)性不會對估計結(jié)果造成顯著差異，因此，本文主要采用了Probit和Tobit單方程模型。不過，為了檢驗單方程估計結(jié)果的可靠性，本文在穩(wěn)健性檢驗部分引入了似不相關(guān)回歸——Biprobit模型，考察正規(guī)與非正規(guī)借貸相關(guān)性對估計結(jié)果的可能影響。Biprobit模型的基本形式為：

(6)

四、數(shù)據(jù)來源與描述性統(tǒng)計

(一)數(shù)據(jù)來源

本文所采用的數(shù)據(jù)包括三個部分：農(nóng)戶調(diào)查數(shù)據(jù)、銀行網(wǎng)點(diǎn)數(shù)據(jù)和地區(qū)特征數(shù)據(jù)。農(nóng)戶調(diào)查數(shù)據(jù)來源于2014年中國農(nóng)業(yè)大學(xué)“普惠與特惠金融扶貧政策研究”課題組對山東、浙江、黑龍江、安徽、四川、貴州和甘肅7省18縣開展的農(nóng)戶問卷調(diào)查。調(diào)查共獲得1 057份有效農(nóng)戶問卷，其中447戶農(nóng)戶發(fā)生過借貸行為。根據(jù)研究目標(biāo)，本文把研究樣本限定于447戶融資農(nóng)戶，剔除了沒有發(fā)生借貸行為的農(nóng)戶。銀行網(wǎng)點(diǎn)數(shù)據(jù)和地區(qū)特征數(shù)據(jù)來源于課題組與樣本縣政府部門、金融機(jī)構(gòu)的實(shí)地訪談，以及商業(yè)銀行官方網(wǎng)站。本文所使用的銀行網(wǎng)點(diǎn)數(shù)據(jù)不包含政策性銀行和外資銀行的網(wǎng)點(diǎn)。

(二)描述性統(tǒng)計

被解釋變量和解釋變量的統(tǒng)計描述見表1。從融資渠道的發(fā)生機(jī)會看，55.48%的農(nóng)戶使用正規(guī)借貸，62.86%的農(nóng)戶使用非正規(guī)借貸；從融資額度看，農(nóng)戶正規(guī)借貸金額占總?cè)谫Y規(guī)模的平均比例是45.11%，非正規(guī)借貸金額占總?cè)谫Y規(guī)模的平均比例為54.89%。由此可見，正規(guī)借貸和非正規(guī)借貸均是樣本農(nóng)戶的重要融資來源。

關(guān)于銀行業(yè)結(jié)構(gòu)，樣本農(nóng)戶所在縣的銀行集中率均值是19.62%，小銀行網(wǎng)點(diǎn)份額的均值為59.04%，小銀行競爭指標(biāo)平均為0.93。這說明在縣域金融市場上，小銀行的網(wǎng)點(diǎn)份額顯著高于前五大國有銀行的網(wǎng)點(diǎn)份額，但小銀行之間的競爭程度并不激烈，這與中國縣域銀行業(yè)結(jié)構(gòu)較為相符。在1996年中國農(nóng)業(yè)銀行與農(nóng)村信用社分家后，國有銀行相繼撤離農(nóng)村金融市場，農(nóng)村合作基金會也隨之關(guān)閉，農(nóng)村信用社成為中國農(nóng)村金融市場的唯一正規(guī)金融機(jī)構(gòu)。即使在2006年銀監(jiān)會放寬農(nóng)村金融市場的準(zhǔn)入門檻后，農(nóng)村信用社在農(nóng)村金融市場的壟斷地位依然沒有改變。在這種情況下，銀監(jiān)會的空白鄉(xiāng)鎮(zhèn)基礎(chǔ)金融服務(wù)全覆蓋工作和“村村通”工程大多都落在了農(nóng)村信用社身上，推動了農(nóng)村信用社網(wǎng)點(diǎn)數(shù)量的增加。然而，網(wǎng)點(diǎn)總數(shù)眾多的國有銀行和中國性股份制商業(yè)銀行卻多集中在經(jīng)濟(jì)相對發(fā)達(dá)的城中心區(qū)，加之城商行的跨區(qū)經(jīng)營和村鎮(zhèn)銀行仍處于發(fā)展初期階段，農(nóng)村信用社成為縣域網(wǎng)點(diǎn)數(shù)量最高的金融機(jī)構(gòu)，在小銀行內(nèi)部享有絕對的壟斷地位。但這不能改變農(nóng)村信用社是區(qū)域性小銀行的事實(shí)。

表1 主要變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果

注：由于樣本農(nóng)戶的戶主年齡均在20歲以上，所以本文以60歲及以上作為基準(zhǔn)組，只設(shè)置了兩個年齡虛擬變量。

表2是不同銀行集中率地區(qū)農(nóng)戶對正規(guī)借貸和非正規(guī)借貸的參與比例。可以看出，高銀行集中率地區(qū)的農(nóng)戶更傾向于選擇非正規(guī)借貸，而低銀行集中率地區(qū)的農(nóng)戶更傾向于選擇正規(guī)借貸。就農(nóng)戶參與正規(guī)借貸的比例而言，低銀行集中率地區(qū)是69.57%，比高銀行集中率地區(qū)高23.94%；但就農(nóng)戶參與非正規(guī)借貸的比例而言，低銀行集中率地區(qū)是47.28%，比高銀行集中率地區(qū)低26.48%;并且這兩個差異均在1%的置信水平上顯著，這說明縣域銀行集中率的降低，有助于實(shí)現(xiàn)農(nóng)戶融資渠道偏好從非正規(guī)借貸到正規(guī)借貸的轉(zhuǎn)移。但這一結(jié)果沒有控制農(nóng)戶家庭經(jīng)濟(jì)特征和地區(qū)經(jīng)濟(jì)文化差異，只能提供參考價值。本文將在實(shí)證分析部分對這一結(jié)果進(jìn)行更加全面的論證。

表2 地區(qū)銀行集中度與農(nóng)戶的融資渠道選擇

注：(1)表格以樣本農(nóng)戶所在縣的銀行集中率均值為界限，把農(nóng)戶劃分為高銀行集中率地區(qū)和低銀行集中率地區(qū)；(2)由于農(nóng)戶存在同時使用正規(guī)借貸和非正規(guī)借貸的可能，故在高銀行集中度地區(qū)和低銀行集中度地區(qū)，使用正規(guī)借貸的農(nóng)戶比例與非正規(guī)借貸農(nóng)戶比例的加總高于100%。

五、實(shí)證分析

(一)回歸結(jié)果

Probit和Tobit模型的估計結(jié)果如表3所示。模型1和2是銀行集中度對農(nóng)戶融資渠道選擇影響的基礎(chǔ)模型。模型3和4在模型1和2的基礎(chǔ)上加入了小銀行市場份額(SBR)和小銀行市場份額與小銀行競爭指標(biāo)的交互項(SBR*SHHI)，用于檢驗不同規(guī)模銀行市場份額對農(nóng)戶融資渠道選擇的異質(zhì)性影響，以及小銀行競爭與小銀行農(nóng)戶信貸效率優(yōu)勢發(fā)揮程度的關(guān)系。

1.通過模型1—4可以看出，銀行市場集中率CR5與農(nóng)戶的正規(guī)借貸使用概率和額度比例始終存在顯著的負(fù)向關(guān)系，說明銀行集中度的降低，不僅可以提高農(nóng)戶使用正規(guī)借貸的可能性，還有助于提升農(nóng)戶正規(guī)借貸占總?cè)谫Y規(guī)模的比例。這一結(jié)論間接支持了Boot和Thakor(2000)的觀點(diǎn)[17]，即低銀行集中度會提高銀行發(fā)放關(guān)系借貸的傾向，改善信息不透明借款者的正規(guī)借貸供給環(huán)境。

2.與國有商業(yè)銀行和全國性股份制商業(yè)銀行相比，小銀行市場份額的增加更有助于提高農(nóng)戶對正規(guī)借貸的使用。雖然模型3和4中小銀行市場份額的交互項(SBR*SHHI)和非交互項(SBR)的邊際效應(yīng)方向相反，但小銀行競爭指標(biāo)的取值范圍只能介于0和1之間，小銀行市場份額的邊際效應(yīng)始終為正，意味著小銀行市場份額的提高不僅會提高農(nóng)戶正規(guī)借貸的使用概率，還會提高正規(guī)借貸金額占總?cè)谫Y額度的比重。同理可知，全國性股份制商業(yè)銀行的市場份額與農(nóng)戶正規(guī)借貸的使用概率、額度比重呈反比。再加上五大國有銀行的市場份額(CR5)的邊際影響始終為負(fù)，說明與國有銀行和全國性股份制商業(yè)銀行相比，小銀行在發(fā)放農(nóng)戶信貸方面具有顯著的效率優(yōu)勢，其市場份額的變動是銀行集中度影響農(nóng)戶融資渠道選擇的主要作用途徑。

3.模型3和4中小銀行市場份額的交互項(SBR*SHHI)和非交互項(SBR)的邊際效應(yīng)方向相反，意味著小銀行競爭程度的加劇，即SHHI的降低，能夠強(qiáng)化小銀行市場份額對農(nóng)戶融資渠道選擇的邊際影響。小銀行市場份額與農(nóng)戶正規(guī)借貸的使用概率和額度比重呈正比，這意味著在小銀行市場份額相同的情況下，小銀行競爭激烈地區(qū)的農(nóng)戶面臨的正規(guī)借貸選擇機(jī)會和正規(guī)借貸成本，顯著優(yōu)于小銀行競爭不激烈地區(qū)的農(nóng)戶。換言之，雖然小銀行在發(fā)放農(nóng)戶信貸方面更具效率優(yōu)勢，但作為理性的經(jīng)濟(jì)主體，小銀行同樣存在服務(wù)于信息透明的客戶的傾向，其農(nóng)戶信貸效率優(yōu)勢的發(fā)揮需要外部競爭的激勵。

4.戶主教育程度和家庭人均毛收入較高的農(nóng)戶更傾向于選擇正規(guī)借貸來代替非正規(guī)借貸。這表現(xiàn)為戶主教育程度(Edu)和家庭人均年毛收入(Perinc)對農(nóng)戶正規(guī)借貸的使用概率和額度比重始終呈顯著正相關(guān)關(guān)系。這可能是供給和需求雙方共同作用的結(jié)果。從供給角度看，在軟信息獲取能力有限的情況下，商業(yè)銀行的信貸決策主要依賴于具有較強(qiáng)變現(xiàn)能力的抵押物、工資性收入等硬信息，具有高收入、高學(xué)歷的農(nóng)戶因更容易提供符合商業(yè)銀行要求的硬信息而被銀行所識別。從需求角度看，高收入、高學(xué)歷農(nóng)戶的資金需求額度通常更高，非正規(guī)借貸往往難以滿足其資金需求。并且，高收入和高學(xué)歷的農(nóng)戶通常擁有較豐富的金融知識，為其高效地利用正規(guī)借貸提供了條件。

5.與已有研究不同，本文發(fā)現(xiàn)樣本農(nóng)戶的戶主年齡對農(nóng)戶融資渠道選擇沒有顯著影響。樣本農(nóng)戶的年齡分布過于集中(61.30%的農(nóng)戶年齡為40—59歲)，可能是導(dǎo)致年齡對融資渠道選擇影響不顯著的原因。

(二)穩(wěn)健性檢驗

考慮到正規(guī)借貸決策與非正規(guī)借貸決策存在潛在相關(guān)性，本文采用了誤差項相互關(guān)聯(lián)的Biprobit模型，重新估計銀行業(yè)結(jié)構(gòu)對農(nóng)戶融資渠道選擇的影響，估計結(jié)果見表4。模型5和6的誤差項相關(guān)系數(shù)ρ均在1%的置信水平上拒絕了“誤差項相互獨(dú)立”的原假設(shè)，說明農(nóng)戶的正規(guī)借貸決策與非正規(guī)借貸決策存在顯著的替代關(guān)系。但通過對比Probit和Biprobit模型的估計結(jié)果可以看出，正規(guī)與非正規(guī)借貸決策的相關(guān)性沒有改變前文結(jié)論的有效性，即銀行集中率的降低、小銀行市場份額的提高、小銀行競爭程度的加劇、戶主教育程度的提升以及家庭人均年毛收入的提高均有助于實(shí)現(xiàn)農(nóng)戶融資偏好從非正規(guī)借貸到正規(guī)借貸的轉(zhuǎn)移。

表3 Probit和Tobit模型回歸結(jié)果

注：上述估計結(jié)果是平均邊際效應(yīng)(average marginal effect)，其中離散型解釋變量的邊際效應(yīng)是基于有限差分法計算而來；括號內(nèi)匯報的是標(biāo)準(zhǔn)誤；***、**、*分別表示變量在1%、5%和10%的置信水平上顯著。

表4 Biprobit模型回歸結(jié)果

注：上述估計結(jié)果是估計系數(shù)，括號內(nèi)匯報的是標(biāo)準(zhǔn)誤；***、**、*分別表示變量在1%、5%和10%的置信水平上顯著。

六、研究結(jié)論

隨著農(nóng)村金融改革的推進(jìn)，中國銀行業(yè)結(jié)構(gòu)發(fā)生了較大變化，主要表現(xiàn)為商業(yè)銀行種類和資本有了較大幅度的增加，銀行業(yè)集中度逐漸下降。理論上，銀行集中度的降低，可以給弱勢群體提供更多的正規(guī)選擇機(jī)會，降低弱勢群體的正規(guī)借貸成本。但較多實(shí)證研究顯示，非正規(guī)借貸依然是中國農(nóng)戶融資的主要來源。對此，本文基于2014年中國7省18縣的農(nóng)戶微觀調(diào)查數(shù)據(jù)，從融資渠道的發(fā)生機(jī)會和額度結(jié)構(gòu)兩個方面，實(shí)證探討了銀行業(yè)結(jié)構(gòu)變遷對農(nóng)戶融資渠道選擇的影響并得出四點(diǎn)結(jié)論。

第一，銀行市場集中率的降低，不僅可以提高農(nóng)戶使用正規(guī)借貸的可能性，還有助于提升農(nóng)戶正規(guī)借貸占總?cè)谫Y規(guī)模的比例。

第二，國有銀行和全國性股份制商業(yè)銀行市場份額的降低，小銀行市場份額的提高，能提高農(nóng)戶對正規(guī)借貸的使用。這一發(fā)現(xiàn)意味著，與國有銀行和全國性股份制銀行相比，農(nóng)村信用社等小銀行在發(fā)放農(nóng)戶信貸方面確實(shí)具備效率優(yōu)勢，其效率優(yōu)勢的發(fā)揮是銀行集中度影響農(nóng)戶融資渠道選擇的主要作用途徑。

第三，小銀行市場份額對農(nóng)戶融資渠道選擇的邊際影響，會隨著小銀行競爭程度的加劇而逐漸增強(qiáng)，說明小銀行農(nóng)戶信貸效率優(yōu)勢的充分發(fā)揮需要外部競爭的激勵。

第四，高收入、高學(xué)歷的農(nóng)戶更傾向于使用正規(guī)借貸來代替非正規(guī)借貸。

在考慮正規(guī)借貸與非正規(guī)借貸決策的相關(guān)性后，上述結(jié)論依然成立。

基于上述結(jié)論，本文認(rèn)為，多元化競爭的商業(yè)銀行體系可以實(shí)現(xiàn)農(nóng)戶融資偏好從非正規(guī)借貸到正規(guī)借貸的有效轉(zhuǎn)移?？紤]到正規(guī)借貸的資金額度優(yōu)勢和資金成本優(yōu)勢，政府應(yīng)該在鼓勵正規(guī)與非正規(guī)金融協(xié)同發(fā)展的同時，繼續(xù)支持和鼓勵民間資本組建和發(fā)展組織結(jié)構(gòu)簡單的小銀行，增加正規(guī)金融市場資金供給，并通過外部競爭激發(fā)小銀行的軟信息收集和傳遞優(yōu)勢，促使農(nóng)村信貸市場實(shí)現(xiàn)正規(guī)金融服務(wù)效率的自發(fā)改進(jìn)。此外，要以農(nóng)戶收入和教育水平為基礎(chǔ)，通過推進(jìn)農(nóng)業(yè)規(guī)?；同F(xiàn)代化生產(chǎn)、鼓勵農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)、推廣成人教育和技能培訓(xùn)等方式，培育和釋放農(nóng)戶對正規(guī)借貸的潛在需求，提高農(nóng)戶對正規(guī)借貸的使用能力。

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【責(zé)任編輯：于尚艷】

2016-11-04

F832.35

A

1000-5455(2017)01-0086-08

何廣文，四川達(dá)州人，農(nóng)學(xué)博士，中國農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院教授、博士生導(dǎo)師；王力恒，山東臨沂人，中國農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院博士研究生。)