貧困地區(qū)農(nóng)戶信貸需求與信貸規(guī)模差異性分析

陳婷婷

摘要：為了解釋農(nóng)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(nóng)戶需求意愿和規(guī)模兩個方面，實證分析了貧困地區(qū)農(nóng)戶信貸行為的影響因素，研究發(fā)現(xiàn)：農(nóng)戶的小額信貸認(rèn)知、區(qū)域異質(zhì)性和家庭人力資本是影響農(nóng)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(nèi)蒙古地區(qū)農(nóng)戶信貸需求規(guī)模比貴州地區(qū)的農(nóng)戶高了12.63倍。因此，文章建議政府應(yīng)該向農(nóng)戶提供更多的金融教育來提高他們對小額信貸的認(rèn)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(gòu)應(yīng)根據(jù)當(dāng)?shù)剞r(nóng)戶的需求特征制定不同的小額信貸產(chǎn)品，以滿足農(nóng)戶的金融需求。

關(guān)鍵詞：貧困地區(qū)農(nóng)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(jīng)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(wù)，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(zhǔn)、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(nèi)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(nèi)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(wù)改革和創(chuàng)新，加快產(chǎn)業(yè)和金融融合并結(jié)合貧困戶自身脫貧內(nèi)在動力精準(zhǔn)脫貧成為地方政府關(guān)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(nèi)蒙兩地實踐中得到快速發(fā)展。截至2017年8月，內(nèi)蒙古自治區(qū)扶貧辦與農(nóng)業(yè)銀行內(nèi)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(dá)30%以上。貴州省農(nóng)信社與省扶貧辦、人行貴陽分行聯(lián)合推出“特惠貸”等精準(zhǔn)扶貧農(nóng)戶小額信用貸款產(chǎn)品，截至2016年年末，農(nóng)信社已經(jīng)對145萬農(nóng)戶建立了檔案，對140.66萬農(nóng)戶進行信用評級，授信金額高達(dá)493.53億元。為評估內(nèi)蒙和貴州兩地小額信貸扶貧成效，在國務(wù)院扶貧辦中國國際扶貧中心協(xié)調(diào)下，課題組在2016年對貴州和內(nèi)蒙進行了實地調(diào)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(diào)研的基礎(chǔ)上，采用Heckman兩階段模型，分析貧困地區(qū)農(nóng)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(nóng)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(nèi)外的相關(guān)文獻。

在信貸需求的識別方面，劉西川等（2009）認(rèn)為農(nóng)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(diào)研和意愿調(diào)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(nóng)戶信貸需求時使用了意愿調(diào)查+假想式提問的方法，在問卷中設(shè)計相關(guān)問題，如“您是否申請過小額信貸？如沒有申請，問什么？”等，對農(nóng)戶的信貸需求進行完全的分類。

通過研究農(nóng)戶信貸需求及其影響因素發(fā)現(xiàn)，農(nóng)戶的自然稟賦如家庭收入、儲蓄、負(fù)債等會影響農(nóng)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(nóng)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(diào)查，樣本包括內(nèi)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(guān)村、大營村進行的入戶調(diào)研，分別獲得內(nèi)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(nóng)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(jīng)發(fā)生，而隱性信貸需求是指農(nóng)戶有潛在需求但實際信貸并沒有發(fā)生。農(nóng)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(nóng)戶是否申請過小額貸款，若農(nóng)戶的回答為是，則該農(nóng)戶有信貸需求，其中，獲得過貸款的農(nóng)戶有顯性信貸需求，沒有獲得過貸款的農(nóng)戶有隱性信貸需求；若農(nóng)戶的回答為否，則詢問其沒有申請的原因，根據(jù)農(nóng)戶的回答進行識別。若農(nóng)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(nóng)戶沒有信貸需求，若農(nóng)戶的回答為“可以從親戚朋友處獲得貸款、申請手續(xù)太復(fù)雜、缺乏抵押物或擔(dān)保、害怕還不了款、沒有熟人得不到貸款”，則該農(nóng)戶有隱性信貸需求。

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

（三）貴州與內(nèi)蒙農(nóng)戶信貸需求現(xiàn)狀分析

由表1的統(tǒng)計結(jié)果可知，在經(jīng)濟社會特征方面，貴州和內(nèi)蒙兩地農(nóng)戶的共同點主要是：第一、家庭主要負(fù)責(zé)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(nóng)戶擁有的固定資產(chǎn)都普遍偏少，兩地?fù)碛懈哔Y產(chǎn)組的農(nóng)戶占比分別為13.5%和22.5%。貴州和內(nèi)蒙兩地農(nóng)戶的區(qū)別主要在收入結(jié)構(gòu)上，內(nèi)蒙地區(qū)農(nóng)戶最主要的收入來源依然是農(nóng)業(yè)收入，非農(nóng)收入占比在30%以下的農(nóng)戶占總農(nóng)戶數(shù)量的68.5%，大部分的農(nóng)戶都缺乏除農(nóng)業(yè)以外的其它增收技能，而貴州地區(qū)的農(nóng)戶大多選擇外出打工，非農(nóng)收入占比在70%以上的農(nóng)戶占到總農(nóng)戶數(shù)量的32.5%，外出打工收入是當(dāng)?shù)剞r(nóng)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(nèi)蒙為平原地區(qū)，地大物博，農(nóng)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(dāng)?shù)剞r(nóng)戶大多選擇外出打工。

樣本地區(qū)農(nóng)戶信貸需求的滿足率偏低。具體而言，內(nèi)蒙地區(qū)111戶樣本農(nóng)戶中，申請貸款的農(nóng)戶有92戶，實際發(fā)生借貸行為的農(nóng)戶有73戶，占比為79.3%，貴州地區(qū)申請貸款的67戶農(nóng)戶中，實際獲得貸款的農(nóng)戶有55戶，占比為82.1%，雖然兩地樣本農(nóng)戶貸款申請成功的比例很高，但是，并不能說明農(nóng)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(nóng)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(nóng)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(nóng)戶較多。本文通過研究影響農(nóng)戶信貸需求規(guī)模的因素，試圖找出阻礙農(nóng)戶信貸需求難以滿足的原因。

此外，樣本農(nóng)戶借貸資金多以生產(chǎn)性支出為主。內(nèi)蒙與貴州農(nóng)戶借貸資金用于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的比例分別為95.9%和81.8%，都占樣本農(nóng)戶的絕大多數(shù)，但是，和內(nèi)蒙相比，貴州有更多的農(nóng)戶將資金用于消費，建房是當(dāng)?shù)剞r(nóng)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(nóng)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(dǎo)致很多農(nóng)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(nóng)戶都遭受了部分?jǐn)?shù)量配給問題。所以，本文對于農(nóng)戶信貸需求問題的研究，不僅考察農(nóng)戶“是否有需求”的問題，還考察農(nóng)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(nóng)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(dǎo)致結(jié)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(gòu)建農(nóng)戶是否有需求的方程Yi，運用Probit模型對農(nóng)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(nóng)戶是否有貸款需求，Xi表示影響農(nóng)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(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布。第一階段獲得的農(nóng)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(nóng)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(nóng)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(nóng)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(nóng)戶信貸需求的具體數(shù)額作為因變量。實證分析中，影響農(nóng)戶信貸需求的自變量及其影響機理主要包括。

1. 農(nóng)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(nóng)村，年齡越大暗示其越遠(yuǎn)離投資和消費的黃金時期，因而信貸需求越低，由此可以預(yù)測戶主年齡對農(nóng)戶的信貸需求具有負(fù)向影響。另一方面，受教育水平是農(nóng)戶一項重要的人力資本積累方式。就農(nóng)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(xué)習(xí)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(nóng)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(fù)擔(dān)率，我們預(yù)測這三個變量對農(nóng)戶的信貸需求也有正向影響。

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

3. 農(nóng)戶的消費狀況。在實踐中，農(nóng)戶信貸行為的一個重要目的就是平滑生產(chǎn)和消費，緩解家庭的現(xiàn)金流約束。由此可見，農(nóng)戶家庭消費水平越高，農(nóng)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(nóng)戶的消費情況。

4. 農(nóng)戶的信貸認(rèn)知。具體而言，農(nóng)戶是否了解貸款條件和申請程序?qū)ζ湫刨J需求也有一定的影響。此外，為了控制貴州與內(nèi)蒙兩地地區(qū)差異對農(nóng)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(jié)果與分析

本文利用Stata 12.0軟件進行實證分析，其結(jié)果如表1所示。

（一）信貸需求方程的估計結(jié)果

1.在反映農(nóng)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(nóng)戶的信貸需求，這說明家庭人口數(shù)量越多，農(nóng)戶產(chǎn)生信貸需求的可能性越大。樣本地區(qū)農(nóng)戶受知識水平的限制，大多發(fā)展勞動密集型的產(chǎn)業(yè)，農(nóng)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(chǎn)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(nóng)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(nóng)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(nóng)戶的信貸需求有正相關(guān)關(guān)系，在調(diào)研的過程中發(fā)現(xiàn)，樣本地區(qū)農(nóng)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(zhì)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(nóng)戶家庭資產(chǎn)狀況的變量中，家庭日常消費支出在10%的顯著性水平上負(fù)向影響農(nóng)戶的信貸需求，說明農(nóng)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(jié)果與普遍認(rèn)同的觀點相反，主要原因是，農(nóng)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(nóng)收入占比在1%的顯著性水平上通過了檢驗，說明非農(nóng)收入占比越小的家庭越容易產(chǎn)生信貸需求。樣本地區(qū)農(nóng)戶的非農(nóng)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(nóng)業(yè)生產(chǎn)的農(nóng)戶來說，尤其是內(nèi)蒙地區(qū)的農(nóng)戶，土地面積都比較大，購買種子、化肥、農(nóng)具等需要一大筆資金，產(chǎn)生信貸需求的可能性更大。

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

4. 從地區(qū)變量的估計結(jié)果來看，內(nèi)蒙地區(qū)農(nóng)戶的信貸需求比貴州地區(qū)的農(nóng)戶更大，對于這一結(jié)果的解釋是，內(nèi)蒙地區(qū)地大物博，農(nóng)戶擁有更多的土地面積，所以在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方面需要更多的資金，而貴州多為山地，土地面積較少，農(nóng)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(jié)果：

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

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

通過比較各個影響因素對農(nóng)戶信貸規(guī)模的影響系數(shù)可知，農(nóng)戶對小額信貸的認(rèn)知程度以及農(nóng)戶所處地區(qū)對農(nóng)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(nóng)戶其信貸規(guī)模比不了解的家庭平均提高了9.65倍，內(nèi)蒙地區(qū)農(nóng)戶的信貸規(guī)模比貴州地區(qū)的農(nóng)戶高出12.63倍。另外，戶主受教育程度和固定資產(chǎn)組對農(nóng)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(nóng)戶信貸的影響程度就比較小，人均耕地面積每增加一畝，農(nóng)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(diào)整農(nóng)戶信貸需求的樣本選擇性偏誤是有必要的。

六、結(jié)論與啟示

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

本文的實證結(jié)論顯示，影響農(nóng)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(nóng)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(nóng)收入占比負(fù)向影響農(nóng)戶貸款需求，其余變量正向影響農(nóng)戶貸款需求；影響農(nóng)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(chǎn)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(chǎn)組負(fù)向影響農(nóng)戶信貸規(guī)模，其余因素正向影響農(nóng)戶信貸規(guī)模。另外，通過分析各個影響因素的邊際效應(yīng)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(nóng)戶信貸規(guī)模的影響程度最深，家庭人均耕地面積對農(nóng)戶信貸規(guī)模的影響程度較小。

根據(jù)以上實證分析的結(jié)果，對于小額信貸的發(fā)展，提出以下幾點政策建議。首先，農(nóng)戶對小額信貸的認(rèn)知程度在很大程度上影響了他們的信貸，政府通過向農(nóng)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(chǔ)設(shè)施方面比一般地區(qū)要落后，給農(nóng)戶提供基本的教育服務(wù)和農(nóng)業(yè)推廣服務(wù)，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(nèi)蒙地區(qū)農(nóng)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(gòu)應(yīng)根據(jù)當(dāng)?shù)剞r(nóng)戶的需求特征制定不同的小額信貸產(chǎn)品包，以滿足農(nóng)戶的金融需求。

參考文獻：

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[2]謝昊男.發(fā)達(dá)地區(qū)農(nóng)戶信貸需求影響因素分析——基于浙江寧海縣農(nóng)村調(diào)查研究[J].農(nóng)村經(jīng)濟，2011（07）.

（作者單位：江南大學(xué)商學(xué)院）