不同渠道信贷约束对农户收入的影响

曹 瓅,杨 雨

(南京财经大学 金融学院，江苏 南京 210023)

作为农业大国，中国的“三农”问题影响着社会稳定、国家富强和民族复兴。而农民融资难一直影响和制约着农村经济的可持续发展。自2004年以来，中共中央连续发布的“一号文件”均强调了农村金融在解决“三农”问题中的重要作用，要求不断推进农村金融体制改革，提升农村金融服务水平。但随着我国工业化和城市化进程的推进，农业生产经营和农民融资需求都逐渐扩大，有限的农村金融机构面临着愈加普遍的农户贷款需求。而农户经营规模小、土地细碎化、缺乏有效的抵押担保品，且农村信贷市场普遍存在着信息不对称导致的逆向选择和道德风险问题，加之农村正规金融机构没有动力提升服务，金融监管难以触及非正规金融市场，导致农户信贷需求难以得到满足、信贷约束较为普遍，这严重制约了农民生产经营规模的扩大和农村经济发展。因此，有必要深入细致研究农户信贷约束，分析其对农户收入的影响。

对有信贷需求的农户而言，其可以向正规金融机构或非正规金融组织融资，或同时向两者借款，因此根据以上不同渠道可以将农户可能面临的信贷约束分为正规金融信贷约束、非正规金融信贷约束以及混合信贷约束[1]。针对不同渠道信贷约束，在梳理农户信贷约束现状的基础上，利用江苏苏南、苏中、苏北的调研数据，实证分析不同渠道信贷约束对农户收入的影响，并采用分位数回归方法进一步比较不同渠道信贷约束对不同收入群体的影响差异，从而提出针对性的政策建议，以期不断完善农村金融服务，缓解农户信贷约束，提高农民收入水平。

一、信贷约束与农户收入

国内外学者从信贷约束和其对农户福利的影响两方面进行了研究。从信贷约束的形成来看，世界范围内农户普遍受到信贷约束[2]，而由于利率管制和道德风险的存在，发展中国家农村金融市场的服务效率低下，贫困农户受到的信贷约束尤为严重[3]。究其原因在于农户贷款额度相对较小、缺乏合适的抵押担保品和良好有效的信用记录，且贷款的高利率以及贷款过程中较高的交易成本也制约农户融资[4-5]。而在我国，由于长期以来实行家庭联产承包责任制，土地较为细碎化、农业用地价值低，金融机构不愿意进行放贷[6]；以往研究也表明农户自身禀赋形成的还款能力较低，使其难以从信用社等正规金融机构获得信贷支持。郭晓鸣等、史清华等分别利用农户调查资料和全国农村固定观察点的资料进行实证分析，结果发现我国农户普遍受到正规金融的信贷约束，而部分地区农户在一定程度上还遭受着非正规金融的信贷约束[7-8]。

从农户信贷约束的影响因素来看，国外研究表明，年龄、性别、文化程度、工作职位、家庭资产以及居住地特征均对农户是否获得信贷造成影响[9]，经济状况良好的家庭通常可以获得信贷，而经济状况不佳的家庭则是信贷约束的主要对象[10]。除此以外，研究还发现农户与正规信贷机构的距离、贷款程序、信息不对称和利率水平也是影响农户信贷约束的重要因素[11-12]。从国内研究看，部分学者认为农户的自身特质如受教育程度、家庭成员健康程度和人口负担率是影响农户信贷约束的重要指标，人均收入水平的增加和参加农民专业合作社有助于降低信贷约束[13]； 另一部分学者认为信贷约束主要受金融机构影响，农村金融机构的外生性弊端、农村金融体系缺陷，以及农村金融产品的不匹配和农村信贷市场的信息不对称是造成农户信贷约束的原因[14-15]。

从信贷约束和农户福利之间的关系来看，学界一般认同信贷约束制约着农户收入水平的增长，并对农户家庭人均消费产生负面影响[16]。实证数据的检验结果也表明，信贷约束的存在显著降低了农户的福利水平，并对农户纯收入、净经营收入、家庭净收入、消费性支出和非土地性资产均造成减少[17-18]。与没有遭受信贷约束的农户相比，受信贷约束的农户家庭普遍收入降低、拥有的资产和土地减少[19]。

梳理国内外已有研究发现，信贷约束的相关研究由来已久，且发展中国家由于农村金融市场长期供给不足、农村金融体系不健全，信贷约束较为普遍；而信贷约束的存在使得农户家庭收入显著降低；其中女性和文化程度低、家庭负担大的农户是遭受信贷约束的主要群体。但纵观已有文献，研究多聚焦于农户的正规金融信贷约束上，仅少数学者将信贷约束进行分类研究，且较少分析不同渠道信贷约束对不同收入群体的农户的影响。本文将区分农户借贷渠道差异，分析信贷约束对不同收入农户的影响，从而提供有针对性的解决措施。

二、农村居民信贷现状分析

(一)农村居民信贷类型

现实中，农村金融的资金供给者包括正规金融机构和非正规金融机构，对应的农户借贷类型有正规金融借贷和非正规金融借贷。正规金融借贷是指向银行等金融机构进行借贷，在农村地区主要包括国有商业银行、农村商业银行(含农村信用合作社)、村镇银行等。由于农户生产经营水平和生活质量要求不断提高，资金需求愈加旺盛，且正规金融机构的贷款审批严格、贷款种类有限、手续繁琐等原因，近年来农村地区产生了一些以小额贷款公司、农村资金互助社等为代表的非正规金融机构，加之一直以来广泛存在的亲友借贷和地下钱庄，共同形成了农户获取信贷资金的补充方式，即非正规金融借贷。

从农户信贷服务种类来看，可以大致分为抵押贷款、无抵押贷款、农户信用保证贷款和民间借贷这四类。前三者均由正规金融机构提供，最后一类属于非正规金融信贷。抵押贷款主要以农户土地经营权、住房财产权、汽车、农业设施等作为担保，此类贷款额度高、期限长、利率较低；对于没有抵押品但具有稳定收入来源的农户，可以凭借银行收入流水来申请无抵押贷款，此类贷款额度常常较低且期限不长。如果以上两种贷款的条件均不具备，农户可以向金融机构申请专项的农户信用保证贷款，比如农民联保贷款、农民保证贷款，需要联保小组或一两位保证人作为担保并承担连带偿付责任，此类贷款主要服务于农户养殖种植、购买农用机电设备等生产性活动的贷款需求。此外，农户也可以申请农民创业贷款，条件是要符合创业贷款的相关政策要求。民间借贷则不限制农户的贷款使用范围，但拥有较高的利率，并且没有固定的营业点或服务场所，安全性较差。近年来，随着互联网金融的发展，部分农户也通过网络平台等其他非正规渠道办理贷款。

(二)农村居民信贷约束类型

信贷约束指的是经济个体在资金短缺时，通过某种渠道进行融资过程中无法获得贷款或者实际获得的贷款额少于申请贷款额。根据农户信贷资金的来源渠道划分，可以将农户信贷约束类型分为正规金融信贷约束、非正规金融信贷约束和混合金融信贷约束。

从需求的角度来看，信贷利息高、申请贷款手续繁杂会自动隔离部分有贷款需求农户，使其遭受实际意义上的信贷约束，同时农户居住地离最近的金融机构距离较远、农户缺乏有效抵押品也是其受到信贷约束的客观原因；从供给的角度来看，正规金融机构提供的贷款数量不能满足农户的需求会造成农户面临正规金融信贷约束，另外信息不对称和逆向选择也会导致正规金融机构拒绝向农户提供信贷服务，从而使农户处于较为严重的正规金融信贷约束中。除此以外，在我国农村亲缘社会，农户遇到资金困难会较多寻求亲友帮助，一般而言，亲友多且联系密切的农户较易获得亲友借贷，受到的非正规金融信贷约束较小。而当农户借贷用途风险较大、资金使用周期较长、收益不稳定的情况下，放贷者考虑到借款风险也很可能拒绝借贷，因而农户受到非正规金融信贷约束的可能性会增大。农户的混合金融信贷约束状况即农户同时遭受正规和非正规金融信贷约束。

(三)农村居民信贷规模

近年来，随着我国工业化和城市化进程的推进，农业生产经营和农民融资需求都逐渐扩大，涉农贷款需求量较大。据中国人民银行2015—2018年末公布的统计数据，可以看出自2015年以来涉农贷款总体呈上升趋势，但同比增长趋势减缓。

表12015—2018各年度年底涉农贷款余额

单位：万亿元

注：数据来源：中国人民银行2015—2018年度统计数据，下同。

图1 农村贷款余额

图2 农户贷款余额

图3 农业贷款余额

图4 贷款余额同比增长率

另外，据中国人民银行网站公布的数据(1)资料来源：央行：一季度金融机构人民币各项贷款余额142.11万亿元，同比增长13.7% http://www.financeun.com/newsDetail/24171.shtml?platForm=jrw，2019年第一季度我国农村贷款余额、农户贷款余额、农业贷款余额较2018年同期相比均有所增加。

但从农户贷款余额同比增速来看，在贷款总量增长的情况下，农户贷款增长速度减缓。2007年，中国人民银行的调查显示，在全国十个省的两万个农户中有46%的人有借款需求，而其中仅有26%的农户能通过正规金融机构获得贷款资金。

表2 2015—2018各年度年底贷款余额同比增长率 单位：%

另外，截至2009年6月底，全国仍有2792个乡镇未设立任何金融机构，且在全国所有乡镇中，有1/3金融服务不完善。由于数据限制，非正规性金融机构对农户的信贷供给情况无法全面估计，这也在一定程度上证实了对农户信贷约束状况进行针对性调查研究的必要性，及探究不同渠道信贷约束对农户收入影响的重要性。

三、数据来源、模型构建与变量选择

(一)数据来源

本文数据来源于研究团队2018年对我国东部地区江苏省农户的入户调查，问卷主要涵盖农户收入与借贷情况。调查将分层抽样与简单随机抽样相结合。首先，依据省域农业生产和经济发展情况，在苏南、苏中、苏北三个经济带随机抽取2～4个县；其次，在各县分别深入3～5个村；最后，参照各村的人口数，分别随机选择15～30个农户进行问卷采访。调查共走访9个县22个村庄315个农户，获取有效问卷300份，问卷回收率95.2%，样本基本反映了江苏省不同经济条件、不同类型农户的生产经营和收入借贷特征。

本文以农户进行借贷但未获贷款或未获得足额贷款定义为信贷约束，从信贷约束的施加来源进行分类，将银行等正规金融机构划为正规性金融机构，将向亲戚朋友借款和通过地下钱庄借款划为非正规性金融，因此本文中，正规信贷约束表现为农户向银行等机构申请贷款未获批或未足额获批，非正规信贷约束表现为农户向亲朋或地下钱庄借款未获得或未全额获得，混合型信贷约束则表现为农户受到以上两方面的资金约束，申请借贷但未获得或未全额获得所需资金。根据样本数据，农户的收入可以分为种植性收入、养殖业收入、经营性收入、打工收入和政策性补助收入等，总的可以归纳为两种，即生产性收入和非生产性收入。另外，为了方便进一步来考察影响信贷约束形成的主要因素，将农户的文化程度和房屋、土地、农机设备、农业设施、金融资产等纳入控制变量。

从样本农户的基本特征统计(见表3)可以得知，样本农户主要以男性为主，占比九成，年龄主要分布在40～59岁之间，占比67.67%，即受访农户以具有一定的农业生产经验、年富力强的中年男性居多。受访农户文化程度大多在高中及高中以下，其中初中文化程度的农户人数最多，占比59%。在接受调查的农户家庭中，劳动力占比普遍超过25%，超过50%的被调查农户家庭中有一半以上的人是劳动力。以所拥有的土地净现值为计量标准，样本农户家庭拥有的土地资源价值差异较大，拥有土地资源少的价值不足1万元，多的则超过15万。从农机设备的价值来看，样本农户的生产资源相差不大，绝大多数农户家庭持有的农机设备价值都在5千以下。在所有300份有效问卷中，只有不到五分之一的农户遭受信贷约束，其中农户受到正规金融信贷约束的比例最大。

表3 样本基本特征统计

注：数据根据问卷相关指标整理所得。

表4反映了受不同渠道信贷约束与不受信贷约束的农户收入水平的对比，从数据表可以看出，受正规金融信贷约束的农户生产性收入比不受约束的农户少0.18万元，在非生产性收入上多0.38万元；受非正规金融信贷约束的农户生产性收入比不受约束的农户多2.5万元，在非生产性收入上多11.245万元；受混合型金融信贷约束的农户生产性收入比不受约束的农户少0.64万元，在非生产性收入上多1.55万元。综合来看，农户的生产性收入受信贷约束的影响较大，总体表现为受信贷约束的农户生产性收入较不受约束的农户更低，并且从数据来看正规性金融信贷约束对生产性收入的负面影响较大，而非生产性收入几乎不受信贷约束的负面影响。

表4 不同信贷约束下的农户平均收入

注：数据根据问卷相关指标整理所得。

因此，为了有针对性地检验信贷约束对农户收入的具体影响，需进一步对影响不同层次农户收入的决定因素展开研究，并比较不同渠道信贷约束对不同收入水平农户的影响差异。

(二)模型构建

本文旨在运用分位数回归分析不同渠道信贷约束对不同水平农户收入的影响。以往信贷约束和农户收入之间关系的研究大多采用OLS法或Probit模型，但研究中难以将收入层次进行划分，研究结果存在较大误差。而分位数回归则能减少以上误差，能更加全面的描述被解释变量，且估计结果对极值表现得更加稳健，对误差项没有正态分布的要求。分位数回归最初由Koenker和Bassett[20]提出并证明，该回归在不同分位数水平下的估计系数往往不同，体现出解释变量对不同水平被解释变量的影响不同，其回归模型形式如下：

(1)

(2)

假设q=1/2，则为中位数回归。此时，目标函数简化为

(3)

中位数回归又被称为最小绝对值离差估计量，比均值回归更不易受极端值的影响，统计结果更加稳健。当q=0.1、q=0.25、q=0.5、q=0.75、q=0.9时，则分别为1/10、1/4、1/2、3/4和9/10的分位数回归。

本文即运用分位数回归考察信贷约束和农户收入之间的关系，从正规信贷约束、非正规信贷约束和混合信贷约束三个类别探究，分析三类不同渠道信贷约束对q=0.1、q=0.25、q=0.5、q=0.75、q=0.9五个分位数水平下农户收入的影响差异。

根据经典经济理论，本文选取了信贷约束、性别、年龄、文化程度、劳动力人数、土地、农机设备一系列对农户收入有影响的因素作为模型解释变量，建立了如下模型：

lnSRi=XDi+XBi+NLi+LDLi+WHi+ln(TD+1)i+ln(NJ+1)i+εi

(4)

其中，lnSRi表示第i个农户家庭人均收入的对数。核心变量XDi表示第i个农户是否受信贷约束。其余的控制变量中，XBi、NLi、LDLi、WHi分别表示第i个农户的性别、年龄、文化程度和该农户家庭中的劳动力人数；由于土地和农机设备这两个控制变量是用土地和农户家庭农用机械设备的价值来衡量的，数据之间差异较大并且存在零值，所以分别建立对数形式采用ln(TD+1)i、ln(NJ+1)i来表示第i个农户家庭土地和农用机械设备的持有水平；εi表示随机扰动项。

将不同渠道信贷约束分类来研究其对农户收入的影响时，建立了如下模型：

lnSRi=ZGi+FZGi+HHi+εi

(5)

其中，ZGi、+FZGi、+HHi分别表示第i个农户是否受三类信贷约束的情况，表示随机扰动项。

(三)变量选择

根据以上模型构建，本文选取农户收入作为被解释变量，选取信贷约束、性别、年龄、文化程度、劳动力人数、土地、农机设备等作为解释变量分析不同渠道信贷约束对农户收入的影响，具体变量定义、统计性描述及预期作用方向见表5。

表5 变量定义及统计性描述

注：数据根据问卷相关指标整理所得。

根据本文数据特征，劳动力人数、土地、农机设备间接或直接的决定了农户生产的能力，从而与农户生产性收入密切相关。农户收入的最大值为667000元，最小值为4000元，存在较大的收入差距，也恰恰证明了以农户收入为依据对其进行分位数回归是必要的。农机设备的四分之一分位点和二分之一分位点为零，表明相当一部分样本农户缺少农业生产设备或者农业生产设备条件不足，这会在相当程度上降低农户生产性收入对信贷约束的抵御能力，因此本文在对变量进行设定的基础上对连续性变量进行分位数划分，具体划分情况见表6。

表6 连续性变量的分位数划分

注：数据根据问卷相关指标整理所得。

在被调查的样本农户中，受信贷约束的农户占总户数的18%，这其中12%的农户遭受正规金融信贷约束，承受非正规和混合金融信贷约束的农户各占3%。这说明农户整体受到信贷约束较轻。关于办理贷款时面临的主要问题，40%的农户认为手续麻烦、附加条件太多是首要原因，有23%的人无法获得贷款的原因是因为无担保人或抵押品。

四、信贷约束影响农户收入的实证分析

(一)模型的内生性检验

在研究信贷约束与农户收入之间的关系之前，考虑到农户收入有可能对农户所处信贷约束的处境产生影响，即自变量和因变量之间可能存在逆向因果关系，需对模型进行内生性检验。检验结果表明农户信贷约束与随机误差项显著相关，模型存在内生性，考虑在模型中加入工具变量。由于农户金融知识水平、对银行服务满意度、对银行服务积极性评价、对银行信贷利率评价(2)在问卷中，农户金融知识水平这一变量的定义为：0=不具备金融知识；1=具备金融知识；农户对银行服务满意度变量定义为：1=非常不满意，2=不满意，3=一般，4=满意，5=非常满意；对银行服务积极性评价变量定义为：1=非常不积极，2=不积极，3=一般，4=积极，5=非常积极；对银行信贷利率评价变量定义为：1=非常不满意，2=不满意，3=一般，4=满意，5=非常满意。这四项都有可能对农户信贷约束具有影响，但不直接影响农户收入，因此将这四个变量作为待选工具变量，将信贷约束仅对四个待选变量进行回归，以研究待选工具变量与信贷约束之间的相关性。

表7 待选工具变量判别

注：***、**、*分别表示统计结果在1%、5%、10%的水平下显著，括号内数值为标准差，下同。

由表7的估计结果可知，在四个待选工作变量中，只有农户金融知识水平对信贷约束的回归系数通过了显著性检验。为了进一步确认农户金融知识水平是否具备作为工具变量的条件，将金融知识水平对农户收入进行回归，影响不显著，因此，选取农户金融知识水平作为工具变量加入到模型中，以缓解原模型的内生性问题。

(二)信贷约束影响农户收入的实证结果分析

本文实证部分将运用分位数回归分析不同渠道信贷约束对农户收入的影响，并比较信贷约束对不同收入水平农户的影响程度差异，具体结果见表。

1.各变量影响农户总收入的分位数回归

将各变量数据带入到实证模型中，根据分位数回归结果分析各变量对农户总收入的影响，模型回归结果较好，符合数据特征，见表8。

表8 自变量分位数回归结果

从回归分析结果可以得出，不同的变量对于农户收入的影响是不同的，但是同一个变量在不同分位数水平下的对农户人均收入的影响趋势是大致相同的。首先看到信贷回归在各个分位数水平上都没有通过显著性检验，即信贷状况对农户总收入无显著性影响。年龄对农户收入的回归系数为负，性别、劳动力人数对农户收入的影响为正向，并在不同显著性水平下通过检验：即农户年龄越大，体力逐渐退化，劳动能力更加有限，对于农户家庭单位的收入贡献减少；从农户性别来看，男性能够促进农户家庭收入的增长，这主要是由于农业劳动中，男性分担的体力活较多，女性先天的力量弱势使得男性在劳动中更具有优势，且在中等以及中等偏上收入的农户家庭中表现得较为明显。土地在各分位数水平下的回归分析结果均没有通过显著性检验，意味着土地面积的变动对于农户生产性收入增加或减少的作用不够明显。农业机械设备的分位数回归结果中只有1/10分位数水平时通过了显著性检验，这表明农户家庭拥有农机设备的多少仅对低收入农户的生产经营能起到较大提升作用，促进农户收入增长。这表明，随着现代农村农业生产技术普遍进步，各农户家庭也有一定数量土地的经营权和农业生产基础设备，且样本农户来自于我国东部地区，以山东和江苏农户为主，地区农业生产发展相对完善，土地和农业机械设备的持有量对农户生产性收入产生的影响是有限的。

2.不同信贷约束对农户收入影响的回归

由于信贷约束与农户人均总收入回归结果不显著，进一步用最小二乘法将信贷约束状况和农户人均生产性收入、人均非生产性收入进行回归，见表9。结果表明信贷约束状况对农户人均生产性收入具有显著影响。

表9 不同信贷约束对收入影响的OLS结果

接下来使用农户人均生产性收入分别对正规金融信贷约束、非正规金融信贷约束、混合型金融信贷约束和农户收入之间的关系进行分位数回归，估计结果如表10所示。

表10 不同信贷约束的分位数回归结果

结果表明信贷约束状况和农户人均生产性收入之间相关性较为显著，1/10分位数水平下的正规性金融信贷约束通过显著性检验的回归系数为负，农户收入因正规信贷约束的存在而降低，3/4分位数水平下的回归系数与前者结果相反，表明收入处于中等偏上水平的农户在正规信贷约束下收入反而会增加，这与基本的信贷约束会减少农户生产性收入的认知有悖，很可能是由于一定程度上的信贷约束能够筛选出生产经营能力较强的农户，农户可以从其他渠道弥补生产性收入；非正规金融信贷约束对收入处于高等水平的农户影响相对显著，表现为农民受到非正规金融约束与农户收入呈正相关关系；混合型信贷约束对收入排名处于后25%和前10%的农户收入作用较大，在农户受到的混合信贷约束越大的情况下，农户收入倾向于增大，这可能是农村金融市场信贷额度有限，审慎原则下拒绝了部分高风险经营和高资金需求额农户，使其未获得全额信贷需求，受到了信贷约束，但其通过自身经营获得了财富积累，尽管受到信贷约束但依然增加了收入。

五、结论及政策建议

(一)结论

本研究使用2018年江苏省农户家庭调查数据，将样本农户区分为受正规金融信贷约束、非正规金融信贷约束、混合金融信贷约束以及未受信贷约束四类，通过分位数回归分析不同渠道信贷约束对农户收入的影响效应。结果表明，信贷约束是影响农户收入的较为关键的因素，农户存在信贷约束尤其是正规金融信贷约束仅对低收入农户的生产性收入具有显著负向影响；而农户年龄越大、男性劳动力越多、劳动力数量越多，可以一定程度上缓解由于信贷约束导致的农户收入减少。研究还发现，样本农户的生产性收入受农户信贷约束影响的可能性较大，非生产性收入受信贷约束的影响不够显著。

(二)政策建议

基于以上结论，为缓解我国农户信贷约束、增加农户收入，提出以下对策建议：

从信贷约束的来源来看：第一，需完善正规金融机构信贷制度，不断进行信贷服务创新、精简农户贷款手续及附加条件，消除农户的“信贷恐慌”，引导农户完成从“想贷款”到“敢贷款”的跨越；第二，为农户提供适用性更强的金融服务，根据农村资产现状合理设置抵押担保品，尽可能减少农户因无合格贷款抵押品或抵押品价值不足导致的信贷约束，弥补在某些领域难以配置金融资源的不足，为农村农业发展和农民福利水平改善注入新鲜活力；第三，关注借贷公平和信息对称，由于信息不对称和寻租的存在，农村金融市场的贷款往往会涌入有一定“社会地位”的农户，加剧了其他农户的贷款难度，这就需要相关部门和金融机构加强监督管理，丰富贷款投向、吸引更多具有资金需求的合格农户进行融资。

从农户所处金融环境来看：第一，应积极引导低收入农户的贷款行为，要着重解决低收入农户面临的信贷困境，向低收入农户宣传正规金融机构信贷服务，培养农户的金融理念和信贷意识，帮助农户提高农业生产效率和生产性收入水平。第二，建立多元化多层次的农村金融体系，除了正规性金融机构以外，政府应当引导建立一个健康的由互联网金融、农村互助社、小额贷款公司等组成的非正规金融体系，以此作为正规性金融机构的补充，减轻农户对实体金融网点的依赖性，拓宽农户获得农业活动资金的渠道，帮助解决农户贷款渠道有限的问题。第三，营造健康安全的农村金融环境，政府应当建立农村金融的保障机制，补充制定相关法律法规来规范非正规金融机构尤其是民间借贷业务，规范借贷双方行为，促进农村金融市场良性健康发展。