家庭资产对农户借贷行为的影响研究——基于CFPS数据的分析

唐 婷

（扬州大学商学院，江苏 扬州 225127）

一、引言

农村地区落后的信贷市场无法满足农户日益强烈的金融需求，农户普遍面临信贷约束（Barslund M and Tarp F，2008）。我国只有27%的农户能获得正规渠道贷款，在有金融需求的农户中，大约40%以上不能获得正规信贷支持（杜晓山，2013），农户贷款依然面临困境（谭开通，2012）。究其原因，农户自身缺乏有效的抵押品、第三方担保发展不足及金融机构抵押担保要求过高等是制约农户获取信贷的重要因素。随着我国农村金融深化不断推进，农户贷款难问题得以改善。尤其是在农业“三补贴”、家电补贴政策及取消农业税等政策后，农民收入水平不断提高，农户家庭资产不断增加，农户由于缺乏资产抵押带来的信贷约束得到了缓解。家庭资产作为有效抵押品的重要来源，引起了学者们的关注。据2017年中国家庭财富调查报告显示，2016年我国家庭人均财富为169077万元，环比增加了17.25%。在此情形下，如何盘活农村大量“休闲”资产，深入挖掘农村家庭资产的金融价值潜力，对破解农户融资困境至关重要（田庆刚等，2016）。

本文将以我国农村家庭为例，运用中国家庭追踪调查（CFPS）2016年的调研数据，采用Probit模型从家庭资产结构视角动态考察我国农户借贷的行为。

二、数据来源、变量设定

（一）数据来源

中国家庭追踪调查（China Family Panel Studies，CFPS）由北京大学中国社会科学调查中心（ISSS）组织实施，跟踪获得反映中国社会、经济、人口、教育和健康的变迁的个体、家庭、社区三个层面的数据。CFPS样本覆盖全国25个省（市、自治区），样本容量为16000户。CFPS调查问卷共有社区问卷、家庭问卷、成人问卷和少儿问卷四种主体问卷类型，并在此基础上不断发展出针对不同性质家庭成员的长问卷、短问卷、代答问卷、电访问卷等多种问卷类型。

（二）变量定义

本文研究选取的变量具体说明如下，其中本文对资产的定义变量进行了对数化处理，以弱化其可能的异方差和非线性：

第一，因变量主要包括农户借贷行为（Y），当农户借贷时记为1，反之则记为0，该变量为二元变量。

第二，本文主要研究的解释变量是农户家庭资产下的分项资产，主要包括2016年农户的住房资产、金融资产、生产性固定资产及耐用消费品。

第三，根据已有的研究文献选取以户主年龄、性别、受教育水平为代表的户主特征变量，以农户家庭规模、家庭人均收入为代表的家庭特征变量作为本文的控制变量。

（三）变量的统计性描述

住房资产作为是农户家庭资产中价值最高的一项资产，其对数的均值达到10.83。其代表着自房改以来，农户家庭逐渐开始通过买房来充盈资产，住房资产存在作为农户家庭的财富象征，是家庭资产中的不可或缺的一部分。其次，金融资产、耐用消费品的对数的均值较高，分别为5.74和7.72。体现了随着金融知识普及工作的全面展开，我国农户的投资理财意识显著提高。随着家电下乡补贴政策不断地推广落实和完善，以彩电、冰箱、洗衣机为代表的农户家庭耐用消费品总量不断增长，耐用消费品在家庭资产中的地位不容忽视。此外，农户家庭的生产性固定资产对数均值低于其他资产，为3.25，各户之间的差距较大，究其主要原因在于农村劳动力老龄化严重且农村从事生产性经营的农户较少，家庭农机化程度不高。从控制变量来看，户主平均受教育水平普遍低下，平均水平未达到小学，其原因可能是农户家庭对教育的而重视程度不够，导致辍学现象严重。

三、家庭资产与农户借贷行为的计量分析

（一）模型设定

本文所指农户借贷行为只有借贷和未借贷两种情况，我们选择二项分布的probit模型。模型的基本表达形式如下：

其中Y为被解释变量，表示农户的借贷行为；α为回归模型的截距项；β为主要解释变量的系数，衡量主要解释变量对被解释变量的影响程度；解释变量包括：住房资产、金融资产、生产性固定资产以及耐用消费品。β5为控制变量的系数，代表控制变量对被解释变量的影响系数；Xi为控制变量，本文参考以往研究并在问卷中找出可能会对农户借贷行为产生影响的一系列因素，控制变量有：户主年龄、性别、家庭规模、家庭人均收入、户主受教育水平；μ为随即扰动项。

（二）计量分析

农户所拥有的家庭资产与农户借贷行为的关系结果如下：

第一，家庭金融资产对农户借贷行为有着显著负向影响，系数为-0.116。其主要原因在于，拥有金融资产较多者往往资金较为充足，其本身信贷需求度就相对较低，产生借贷行为的可能性也相对较低。此外，现实中我国大部分农户的金融资产仍然是以、现金、储蓄、存款为主，银行存款作为内源性融资在一定程度上可以满足农户的信贷需求，使得农户向外部寻求借款的行为降低，具体表现为农户金融资产越多，产生借贷行为的概率越小。

第二，住房资产、耐用消费品对农户借贷行为呈显著正向关系，系数分别为0.105、0.034。住房资产作为家庭资产中占比最高的资产，农户拥有家庭资产越多，通常表明其家庭越富裕，家庭收入越多，其还款能力越强。耐用消费品作为提升21世纪农民生活质量的必需品，其具有产权明晰的特点，可作为借贷市场的有效抵押物，所以农户拥有的耐用用消费品越多，其获得借款的可能性越大。

第三，生产性固定资产对农户借贷行为有正向影响，系数为0.037。国家颁布农机具购置补贴政策后，农户购置农机具的积极性增加，农户拥有的以农机具为代表的生产性固定资产增加。拥有生产性固定资产的农户家庭往往从事农业经营性规模性生产，该农户家庭生产行为带来收入增加的同时也使农户获得融资的可能性增加。

第四，家庭规模对农户是否获得借款有着显著的正向关系，系数为0.146。家庭规模越大意味着家庭人力资本越充足，人力资本越多往往代表着农户家庭成员学历越高，农户家庭有稳定的收入来源，其获得信贷支持的可能性越高。户主的性别与整体借贷行为呈显著正向关系，系数为0.049。其表明男性相对于女性户主更易获得信贷支持，主要原因在于，在劳动力市场上，男性的就业概率及职业生命周期更具优势。

四、基本结论及政策建议

本文利用“2016年中国家庭追踪调查（CFPS）”中2089个家庭样本的调查数据，实证分析得出农户在拥有的住房资产、生产性固定资产、耐用消费品越多的情况下，金融机构更愿意为其提供信贷支持。然而，农户拥有的金融资产与其信贷可获得性呈负向关系。控制变量方面，结果表明农户户主年龄、性别对农户借贷行为有着一定的解释力度，但其在统计上并不显著。农户家庭规模显著影响农户的借贷行为，这说明人力资本仍然是农村借贷市场的重要考虑因素。

农户的借贷行为影响着农业生产生活、农民消费等方面，实现农村经济的快速发展及全面建成小康社会离不开借贷市场的资金支持，农户家庭的资产状况一直是农村借贷市场的重要考察因素。本文研究结论的政策内涵在于：第一，促进农民实现财产性增收，使农户有更多的收入用于配置在借贷市场上可作为抵押品的资产；第二，健全完善法律法规制度，提高资产产权清晰度，实现资产金融价值转换；第三，建立健全农村信贷市场机制，降低农户借贷准入门槛。