信用评级对农户正规信贷需求及可获性的影响——基于湖南省1125户农户的调查

张 宁 何 贵 喻晓芬

(南京农业大学 金融学院，江苏 南京 210095)

一、引言与文献综述

中国农村正规金融市场上供给型和需求型信贷约束同时存在[1]，与此同时，农村非正规金融市场上用于生产投资的借款利率及风险往往较高[2]。因此，提高农户正规信贷需求及可获性是农村金融服务乡村振兴战略的先决条件。缘于此，农村金融机构针对贷款技术进行了一系列改革和创新，除了土地承包经营权抵押等担保方式的创新以外，还包括信用评级的应用。已有研究也表明，农村金融市场上，信用评级对抵押物存在替代效应[3]。

在人民银行以及各省农村信用社联合社等部门的推动和指导下，中国部分地区，主要包括陕西、内蒙古、湖南、黑龙江、浙江、云南、辽宁、福建、广东、甘肃和山西等省，开展了农户信用评级，其本质上属于农村金融机构(以农村商业银行为主)内部评级，分为三级、四级或五级，不同等级绑定相应额度的信用贷款，甚至作为利率优惠的依据，此类金融机构所在县域成为中国农户信用评级试验区。那么，信用评级的开展，能否提高农户正规信贷需求及可获性，作用机制是什么，对不同收入水平农户的影响是否存在差异？

进一步地，不同试验区农户信用评级机制存在差异：首先是村两委的参与程度方面，一类试验区，如湖南安化、广东郁南等，村两委直接作为评级小组成员，对农户信用等级评定具有话语权，另一类试验区，如内蒙古宁城等，村两委仅仅协助信息收集，评级小组成员均为金融机构内部人员；然后是评定等级的应用方面，试验区均绑定了信用贷款，但是否绑定利率优惠，各试验区有所不同。那么，不同信用评级机制对农户正规信贷需求及可获性的影响是否存在差异？对以上问题的研究，可以为中国农户信用评级制度的优化提供科学依据，促进实施农村金融服务乡村振兴战略。

中国农户信用评级总体属于金融机构内部评级，而国外对信用评级的研究主要关注于第三方机构评级，与本文主题相关性较弱。国内文献主要关注点在于评级方法，包括信用评级方法的设计、已有评级方法的有效性检验、信用评级方法的优化三个方面。此外，王霞、吕德宏采用多分类有序Logit模型对农户信用等级的影响因素进行了实证分析，但该研究没有阐明样本区农户信用等级评定的指标体系，从而无法厘清影响因素与评级所依据指标之间的关联[4]。关于评级机制的考察，多为实践报道，相关学术研究寥寥无几。例如，周群力、丁骋骋在阐述试验区农户信用评级机制的基础上，探讨了农村宗族网络对信用等级的影响，研究发现，若农户属于所在村第一大姓宗族，其信用等级就较高[5]。

关于农户信用评级的影响，相关研究同样较少，已有文献多从农户的角度开展研究，例如，丁骋骋等基于温州农户样本，分析了信用评级对农户融资约束的影响，发现评级对正规信贷约束具有一定的缓解作用，但农户有效资金需求仍未得到满足[6]。也有学者基于全国样本进行研究，如张三峰等使用中国人民银行在全国10省(区)开展的农户借贷专项调查数据，检验了信用评级对农户融资渠道的影响，发现信用评级后的农户更愿意从评级机构融资[7]。然而，此类文献在研究过程中均未考虑到内生性问题，即，有正规信贷需求的农户更可能申请信用等级评定。另外，部分学者还分析了小额信贷对农户融资难的缓解作用[8-9]。但此类文献并未对中国小额信贷与国际小额信贷从概念上加以区分，例如童元保、齐伟娜[10]及李莹星[11]等。国际小额信贷的强制存款、分期还款等机制并未应用于国内金融机构实践，中国小额信贷模式中，相当一部分属于金融机构基于农户信用评级的小额信用贷款。鉴于此，徐祥临、魏丽莉对尤努斯模式和郁南模式两种小额信贷机制进行了比较，指出“信用评级+信用贷款”的小额信贷模式更适合中国[12]。进行类似研究的还包括张乐柱、胡浩民[13]等。

综上，囿于数据可得性，从微观层面深入剖析评级机制，系统考察评级效应以及专门探索制度优化的实证研究缺乏。因此，本文可能的贡献如下：立足于中国农户信用评级试验区实践，在阐述评级机制的基础上，论述信用评级对农户正规信贷需求及可获性的影响机制，更进一步讨论了不同评级机制的影响差异，是对已有文献的有效补充。此外，鉴于有正规信贷需求的农户更倾向于申请评级，且中国试验区普遍存在仅对贷款农户进行评级的现象，本文在检验信用评级对农户信贷需求及可获性的影响时，通过样本的选择，克服了内生性问题，即，使用逐户评级的村庄农户样本作为制度的作用组，以及周边尚未开展评级的村庄农户样本作为对照组，使得研究结论更加稳健。

二、理论分析与假说提出

中国农户信用评级基本制度包括：村两委参与、评定等级绑定信用贷款；开展评级的农村金融机构逐年更新农户信用等级。试验区均通过村两委公开评级指标体系，村两委参与农户信息收集、核实和更新，具体参与程度以及评定等级是否为利率优惠的依据，各试验区有所差异。以下立足于试验区信用评级两个基本制度，即村两委参与制度和评级绑定信用贷款制度，基于信息不对称和规模不经济理论，探讨信用评级对农户正规信贷需求及可获性的影响机制。

由于农户收入不稳定，且往往缺乏有效的抵押担保物(人)，他们与农村金融机构之间的信息不对称问题尤为突出，银行向农户贷款风险较大，贷前审查和贷后管理都是非常审慎的，从而导致农户向正规金融机构贷款手续繁杂(例如，提供结婚证、房产证，夫妻双方到场签字，需要担保人或抵押品，等等)，时滞长(对于银行而言，农户信息收集、核实以及贷款风险评估难度较大)，交易成本高，使得部分农户主动偏好借款时滞短、交易成本低的非正规金融[14]，农村正规信贷市场上自我(或需求型)信贷配给较为普遍。存在逆向选择问题的同时，农村金融市场上道德风险问题同样不可忽视，例如贷款农户改变信贷资金用途等等[15]，加之农户贷款风险较高，农村金融机构基于风险溢价的考虑，农户贷款利率普遍较高，正规信贷与非正规借款利差较小，而这又进一步加剧了正规信贷市场的逆向选择问题。因此，由于信息不对称，农村正规信贷市场上逆向选择和道德风险问题同时存在并相互作用，使得银行放款更加审慎，农户借款需求受到抑制或转移到非正规金融市场，不利于农户正规信贷需求及可获性的提高。

中国农户信用评级试验区基本制度包括村两委参与以及评级绑定信用贷款。村两委负责提供、收集、更新、审查农户信息，部分试验区村干部甚至直接作为评级小组成员，在声誉机制的作用下，这一基本制度提高了金融机构农户信息质量，降低了信息成本，有效缓解了农户与金融机构之间的信息不对称问题。具体来讲，如果村两委参与的信用评级不可信，其在村庄中的声誉将受损；且村两委成员(村干部)，同为农户的身份使其对农户(包括小农户、家庭农场主、个体工商户)信息的掌握及风险的揭示都是比较充分的。因此，基于声誉机制和信息成本的讨论，“村两委参与”这一基本制度，使得试验区农户信用评级缓解了正规信贷市场的信息不对称问题。得益于村两委的参与以及绑定信用贷款，试验区农户正规信贷时滞短，交易成本显著降低，正规信贷市场上自我信贷配给显著得到缓解，进而提高了农户正规信贷需求及可获性。

此外，已有研究表明，利率对农村家庭贷款需求的影响是显著的[16-17]，虽然非正规借款交易成本低、无时滞、期限灵活，但非正规贷款与正规贷款的利率差越大，家庭选择正规贷款的概率越大[3]。调研数据显示，样本农户非正规借款利率平均约为14%，正规贷款利率平均约为11%，利率相差较小(1)按照贷款额加权平均；非正规借款仅统计收取利息的借款，多数用于生产投资，用于生活消费的非正规借款大多不收利息，是中国农户“理性小农”与“道义小农”双重属性的体现。。在评级作为利率优惠依据的样本村，农户参与评级的积极性更高，这有利于提高其正规信贷需求，即，绑定利率优惠这一评级机制，同样可以缓解农户对正规金融的自我信贷配给。

从银行的角度来看，农户，特别是低收入农户，除了信息收集成本较高以外，其贷款额度往往相对较小，存在规模内在不经济问题，例如，相较于一笔50万高收入农户或城镇居民贷款，10笔5万低收入农户贷款的信息收集成本高出很多。银行并不愿意向“小农户”提供贷款，使得农户受到了银行(或供给型)信贷配给，尤其是低收入农户，往往未能进入正规金融的贷款服务门槛。然而，村两委参与这一信用评级制度，在一定程度上克服了其农户信息收集成本高的问题；同时，整村推进的农户信用评级使得银行向低收入农户贷款的成本与高收入农户趋同，加之信息技术的应用，有效缓解了金融机构小农户贷款业务的规模不经济问题，有利于银行将更多的信贷资金投放到农村金融市场，从而有利于缓解农户，尤其是低收入农户受到的银行信贷配给，进而促进农户正规信贷需求及可获性的提高。

综上所述，村两委参与农户信用评级，改善了农村正规信贷市场上的信息不对称和规模不经济问题，同时，评级绑定信用贷款，也进一步降低了农户的正规信贷交易成本。如若绑定利率优惠，将进一步提高农户对正规信贷的偏好。基于以上分析，本文提出如下三个待检验假说。

假说1：得益于村两委参与制度和评级绑定信用贷款制度，信用评级能够提高农户的正规信贷需求及可获性。

假说2：信用评级提高农户正规信贷需求及可获性的主要机制是，缓解自我信贷配给以及低收入农户的银行信贷配给。

假说3：对于村两委参与程度较高以及评定等级绑定利率优惠的试验村农户，信用评级的影响更加显著。

三、实证检验

(一)数据来源

本文研究的数据来源于湖南衡东实地调研数据(2020年10月至2021年3月)。湖南省农户信用评级始于2018年初，属于农村商业银行内部评级。部分村(如柴山洲村)由评级小组进村入户逐户进行评级；部分村(如罗家湖村)由农户提出申请，评级小组再进行等级认定，考虑到内生性问题，这部分样本村未作为本文的研究对象；还有部分村(如油麻田村)尚未开展农户信用评级工作。具体到评级机制，均为信用评级+信用贷款模式，通过村两委公开评级指标体系，具体评级机制，如村两委是否为评级小组成员，评定等级是否绑定利率优惠，各村有所差异。因此，样本区选择依据即为评级机制在各村存在差异。

具体调查的逐户评级村包括新塘镇宋坪村、石杨村，甘溪镇中心村，霞流镇鸿霞村、大泥塘村，白莲镇白莲村，大桥镇柴山洲村，蓬源镇蓬源村，共获得有效样本610户；未开展评级村包括新塘镇丰塘村、湘广村、龙头村，甘溪镇新东村，蓬源镇双溪村，霞流镇李花村、白杨村，白莲镇塘荷村，大桥镇油麻田村，共获得有效样本515户；未开展评级村的样本选择依据是，2018年以前，农户融资状况与逐户评级村类似，具体选择依据当地农村商业银行提供的2017年行政村摸底统计表。农户问卷调查内容主要包括所在村评级机制、家庭借贷情况(2019—2021年)、家庭特征，以及家庭经营情况。

(二)统计分析

信用评级可以降低正规信贷利率，减少时滞，节约交易成本，进而刺激农户借款需求，增加农户申请正规信贷的概率，同时提高农户正规信贷可获性。因此，我们统计评级村和未评级村的相关指标，以初步考察信用评级的影响。由于绑定信用贷款，我们此处仅统计信用贷款利率水平。(2)农户贷款主要包括抵押贷款、担保贷款和信用贷款，其中信用贷款利率水平较高，评级村信用贷款笔数显著高于未评级村，若加权利率的统计包括抵押贷款和担保贷款，则未评级村利率水平较低，难以合理地评价信用评级带来的影响。由于部分试验村评定等级绑定利率优惠，评级村利率水平略低于未评级村；同时，评级村的正规信贷时滞和交易成本均明显少于未评级村。得益于2018年以来开展信用评级，2019—2021年，评级村有借款需求的农户占比、申请正规信贷的农户占比，以及正规信贷可获性，均显著高于未评级村(表1)。

表1 农户正规信贷交易情况(2019—2021年)

信用评级提高农户正规信贷需求及可获性的主要机制是缓解农户信贷配给。调研数据显示，农户同时受到自我信贷配给和银行信贷配给，评级村受到自我信贷配给的农户占比明显较低，但是受到银行信贷配给的农户占比15.08%，略高于未评级村。主要原因是，信用评级开展以来，评级村农户融资次序发生了变化，更多的农户倾向于评级绑定的信用贷款，而未评级村农户，亲友之间往往是首选的融资渠道。关注不同收入水平农户的信贷配给类型发现，由于高收入水平农户通常为创业户，借款需求较多，因此，受到银行信贷配给的农户占比略高于低收入农户。

表2 农户信贷配给类型统计 (单位：%)

(三)模型构建与变量说明

1. 基本模型构建

构建Heckman两阶段选择模型检验信用评级对农户借款行为及正规信贷选择的影响，由于第二阶段的因变量也是0—1变量，参考Kochar[18]所构建的两阶段选择模型，对样本农户申请正规信贷的决策进行分析。第一阶段估计农户借款行为的选择方程，具体形式如下：

(1)

(2)

鉴于正规信贷可获性的取值在0—1之间，存在等于0的情况，本文构建Tobit模型检验信用评级对农户正规信贷可获性的影响，模型基本形式如下：

(3)

由于因变量是一个分类变量，本文构建以下多项Logit模型检验信用评级对农户受到各类信贷配给概率的影响。农户i受到信贷配给类型k的概率Prob(yi=k)，表示为：

(4)

2.变量选择与说明

(1)被解释变量

①借款需求：指行为，而非意愿，即是否有借款行为。②正规信贷需求：是否申请正规信贷，农户有借款需求时，也可能向亲友等非正规金融渠道融入资金。③正规信贷可获性：该变量针对有借款需求的农户，刻画的是正规金融对农户资金需求的满足程度，等于正规信贷获得额与农户实际资金需求额之比，赋值介于0～1之间；如果农户从非正规金融市场融入全部所需资金，则该变量赋值为零。④信贷配给类型：关于信贷配给类型的识别，我们参考Boucher等[19]的直接诱导式询问方法(DEM)设计问卷中相关问题，甄别样本农户受到的信贷配给类型。

(2)解释变量

信用评级：是否为评级村农户。在此需要强调的是，评级村是由评级小组(包括村两委、银行信贷员等)进试点村逐户统计评级，农户可能出于配合工作而参与评级，即是否参与评级是一个外生变量。

(3)控制变量

参考已有文献[20-21]，设置控制变量，包括家庭特征和借款特征变量(表3)。其中，金融素养的测度涉及理论和实务共4个问题，具体量化方法是：1分为基本分值，当农户正确回答一个问题时加1分，因此，最高为5分，最低分为1分(3)关于金融素养，调研组设计了较多金融理论题，但在预调查中发现，农户往往缺乏耐心，问题较多会在很大程度上影响其回答的准确性，鉴于此，在正式调研中，仅保留了4道题目，以确保回答的准确性。。风险厌恶是经济主体在进行决策时所表现出的风险态度[22]，目前对于风险厌恶程度的量化方法主要有3种：一是考察是否参与风险市场投资[23-24]；二是依据投资组合中风险资产的比重[25]；三是运用实验经济学的方法获得受访者的风险态度[26]。针对农户，此处选取实验经济学的方法测度风险态度，赋值1～4，具体地，将选择“有1%的概率获得100万现金”的农户风险厌恶程度赋值为1，将选择“立刻得到1万现金”的农户风险厌恶程度赋值为4。

表3 变量说明与描述性统计

(四)模型估计结果分析

1.信用评级对正规信贷需求的影响

不管是对于总样本还是各个子样本，模型wald检验均在1%的水平上显著，说明其整体拟合效果较好，同时，对相关系数ρ进行似然比检验，结果同样在1%的水平上显著，即拒绝ρ=0的原假设，表明样本选择性偏差确实存在，使用Heckprobit模型是合适的。估计结果显示，信用评级对农户借款需求的形成具有正向促进作用，尤其对于低收入农户，其影响通过了显著性检验(表4)。由于缺乏抵押或担保，以及农村亲友间借贷存在“救急不救穷”的思想，长期以来，低收入农户借款需求受到抑制，而信用评级由于绑定了信用贷款，对低收入农户借款需求的形成具有显著促进作用。第二阶段的估计结果显示，信用评级对农户正规信贷需求具有显著的正向促进作用，并且，对低收入农户的影响更为显著(表4)。主要原因是，信用评级降低了正规信贷交易成本，使得部分偏好非正规借贷的农户转向了正规信贷，同时，得益于村两委的参与，小农户与金融机构间信息不对称及规模不经济问题有所缓解，使得低收入农户也进入了正规信贷的服务门槛。

表4 信用评级对正规信贷需求的影响(一)

家庭决策人(养家人)特征方面，性别、健康状况、是否有技能、金融素养以及风险厌恶程度对家庭信贷需求影响显著。具体地，女性决策人形成借款需求的概率更高，尤其是低收入农户，此类家庭更容易面临流动性约束。但是，决策人性别对正规信贷需求的影响不显著，调研发现，部分女性决策人更倾向于亲友间借贷。健康状况良好的决策人，其家庭有借款需求的概率更高，尤其是高收入农户，家庭决策人健康状况的影响更为显著，此类家庭创业和享受型消费(购房、买车)需求较多；决策人健康状况较差的家庭，流动性偏好较强。缘于创业需求，有技能的农户，尤其是低收入农户更需要借款；但此类农户似乎更倾向于亲友间借贷，因为其有技能，生存能力相对较强，亲友借贷相对容易。模型估计结果也显示，是否有技能对农户正规信贷需求有负向影响，但并未通过显著性检验。无论是高收入农户还是低收入农户，金融素养对其借款需求和正规信贷需求的影响均显著为正，我们认为，金融素养越高的家庭，其对资金的利用越充分，对利率也更敏感，用于生产的非正规借款利率较高，从而更容易形成借款需求和正规信贷需求。此外，金融素养越高的家庭，对金融机构的业务也更了解，更容易形成正规信贷需求。风险厌恶程度较高的家庭借款需求较少，尤其是正规信贷需求，在全样本及高低收入子样本中，风险厌恶程度对正规信贷需求的负向影响均通过了显著性检验。对于农户来说，或许向“理性”的银行贷款本身就属于高风险行为。毕竟相较于正规金融，亲友之间相互借贷的方式更加“人性化”，而银行贷款到期不还带给家庭的影响却是比较大的。已有研究也表明，风险厌恶会加剧农户正规信贷中需求型(或自我)信贷约束[27-28]。

家庭特征方面，非劳动力占比对低收入家庭形成借款需求具有显著的促进作用，调研发现，此类借款主要用于子女教育、老人医疗等生存型消费。家中有公务员或银行从业人员的农户更倾向于正规信贷，主要原因是此类家庭正规信贷的交易成本较低，也更容易享受到利率优惠。由于农业规模化经营，资金投入较多，经营土地面积对借款需求也具有显著的正向影响，但对正规信贷需求的影响并不显著。调研发现，部分家庭农场习惯于亲友借贷。较高的财富水平和社会资本使得农户更倾向于正规信贷，因为更容易找到担保人，较容易获得正规信贷。收入风险(即收入的波动性)越高或家庭有突发事件，低收入农户越容易形成借款需求，此类家庭抗风险能力较弱，容易出现资金缺口；同时，收入风险不利于农户形成正规信贷需求，但在模型估计中未通过显著性检验。

借款特征方面，借款期限越长，农户越倾向于正规信贷，短期资金周转更倾向于亲友互助。一方面，在中国农村，较多农户借款期限在半年以内，亲友间借贷期限较灵活，甚至7天还款；另一方面，农村亲友间借贷期限较长的话，通常是要支付利息的，并且利率水平往往高于银行利率水平。借款用途方面，相对于消费性借款，用于生产投资的借款更倾向于正规信贷渠道。主要原因在于，中国农户亲友间的非正规借款，消费性(教育、医疗等)借款往往不收利息，而对于生产性借款，通常收取较高的利息[17]。

各信用评级试验区村两委的参与程度不同，在参与程度较高的试验区，村两委直接作为评级小组成员，对各项指标的打分具有话语权；而在参与程度较低的试验区，村两委仅仅协助信息收集工作。依据前文的理论分析，村两委参与程度不同，信用评级作用程度也会存在差异。因此，我们将评级村分为两组，一组村两委为评级小组成员，代表村两委参与程度较高，另一组村两委仅辅助信息收集工作，代表村两委参与程度较低，然后利用两个子样本对模型进行估计，结果见表5。对于村两委是评级小组成员的试验村，信用评级的影响更为显著，而在村两委不是评级小组成员的试验村，信用评级对农户借款需求的影响并未通过显著性检验(表5)。

表5 信用评级对正规信贷需求的影响(二)

为了鼓励农户的正规融资行为，部分农村金融机构网点将评定等级作为利率优惠的依据之一。无论评定等级在利率决定过程中的作用大小，只要作为依据之一，我们均判定其辖内试验村农户信用等级绑定了利率优惠。据调研，此类政策文件同样是村两委通过微信群等方式向村民公开。绑定利率优惠可以为农村金融机构吸引更多的优质客户，鉴于此，我们将评级村分为两组，并利用两个子样本对模型进行重新估计，结果见表6。随着收入水平的不断提高，以及融资渠道的逐渐多元化，农户对利率愈发敏感，绑定利率优惠的信用评级对农户具有较强的吸引力。模型估计结果显示，绑定利率优惠这一评级机制，使得信用评级对农户形成借款需求以及偏好正规信贷具有更显著的促进作用；在评定等级未绑定利率优惠的试验村，信用评级对借款需求的影响并未通过显著性检验。

表6 信用评级对正规信贷需求的影响(三)

2.信用评级对正规信贷可获性的影响

Tobit模型估计的极大似然比检验为231.79，且在1%水平上显著，说明模型选择合理，估计结果有意义。除了提高信贷需求，信用评级对农户正规信贷可获性也具有显著的正向影响，且对不同收入水平农户的影响差异不大。一方面，信用评级影响了农户融资偏好，部分因交易成本低而倾向非正规金融的优质客户转向了正规信贷市场，另一方面，村两委的参与缓解了农村信贷市场信息不对称和银行内部规模不经济问题，使得金融机构将更多的信贷资金投放到农村地区。

除了信用评级这一制度因素以外，家庭决策人是否有技能或金融素养，对农户正规信贷可获性影响显著，具体地，有技能的农户正规信贷可获性较低。为了探究原因，我们统计了有技能农户的借款需求以及借款渠道，发现由于创业需要，其借款需求普遍较高，但从非正规金融市场(以亲友借贷为主，也包括互联网金融借贷)融入资金的比例也较高，尤其是低收入农户。金融素养较高的农户，能更准确地把握自身资信，能理解银行业务，更倾向正规信贷渠道，因而正规信贷可获性往往较高。

家庭特征方面，非劳动力占比较高的家庭，抗风险能力较弱，这一因素抑制了低收入农户的正规信贷可获性；缘于收入稳定或有抵押担保(人)物，家中有公务员或银行从业人员，以及财富水平或社会资本较高的农户，正规信贷可获性也较高。另外，得益于政府对新型农业经营主体的各项扶持政策，以及金融“嫌贫爱富”的属性，经营土地面积对高收入农户正规信贷可获性影响显著(表7)。

表7 信用评级对正规信贷可获性的影响(一)

借款特征方面，借款期限以及借款用途均显著影响农户正规信贷可获性。如前文所述，借款期限越长，农户自身越倾向于正规信贷，且可获性也越高。借款用途方面，由于农户消费性借款更倾向于不收利息的亲友借贷，因此，用于生产投资的借款往往从正规信贷市场得到满足。一方面，金额较大；另一方面，非正规金融市场生产性借款利息更高。

为了考察不同评级机制的影响差异，同样用子样本对模型进行重新估计，结果见表8。Tobit模型估计的极大似然比检验均在1%水平上显著，估计结果有意义。对于村两委是评级小组成员，以及评定等级绑定利率优惠的试验村，信用评级对农户的正规信贷可获性影响更显著。缘于声誉机制以及信息成本，村两委参与程度越高，信用评级越有效，金融机构的经营成本也会有所下降。由于逆向选择和道德风险问题的存在，评定等级绑定利率优惠可以吸引部分优质客户，也可以降低银行的不良贷款比率，提高资产质量。

表8 信用评级对正规信贷可获性的影响(二)

3.信用评级对信贷配给的影响

为了检验信用评级这一制度对农户正规信贷需求及可获性的影响机制，我们利用多项logit模型分析信用评级对农户各类信贷配给的影响。本文参考张三峰等[21]对多项logit模型的检验方法，采用Hausman-McFadden检验IIA假定是否成立，结果显示，卡方均为正，且不能拒绝原假设，说明使用多项logit模型进行估计是合适的。另外，全样本及各个子样本的估计，均是将未受到信贷配给作为参照组。

估计结果显示，信用评级对农户自我信贷配给和银行信贷配给均有显著的缓解作用，尤其是对自我信贷配给，影响似乎更大。对于高收入农户，信用评级这一制度对其受到的银行信贷配给影响没有通过显著性检验。我们认为，倾向于正规信贷的高收入农户本身就是金融机构在农村地区的主要服务对象，信用评级的作用也是有限的；但是对于因为交易成本而主动选择非正规金融的高收入农户，即自我信贷配给农户，信用评级的作用显著。对于低收入的“小农户”，由于银行对其放贷存在内部规模不经济问题，低收入农户长期受到银行信贷配给，而村两委参与的信用评级降低了银行信息收集成本，加之互联网技术的应用，同时，随着县域银行业竞争日渐激烈，“小农户”同样成为了评级金融机构的贷款客户。

除了制度因素，家庭决策人特征方面，健康状况、金融素养以及是否有技能对农户信贷配给影响显著。健康状况较差使得低收入农户更容易受到银行信贷配给，但对高收入农户影响不显著；金融素养越高，农户受到两类信贷配给的概率越低，但对高收入农户银行信贷配给的缓解作用不显著；家庭决策人有技能，农户越容易受到自我信贷配给，但会降低其受到银行信贷配给的概率。有技能农户多为创业户，借款较为频繁，正规信贷的高交易成本使其倾向于亲友借贷，加之亲友借贷期限灵活，对违约的判定更有弹性，都是重要原因。但是，技能这一因素仅对高收入农户的银行信贷配给和低收入农户的自我信贷配给影响显著。家庭特征方面，非劳动力占比较高会显著增加低收入农户受到两类信贷配给的概率；家中有公务员或银行从业人员，以及财富水平较高的农户，不易受到信贷配给；此外，信用历史(有拖欠款记录)仅对高收入农户的银行信贷配给影响显著(表9)。

表9 信用评级对信贷配给的影响(一)

为了考察不同评级机制的影响差异，同样利用子样本对模型进行估计，结果见表10和表11。在村两委是评级小组成员的试验村，信用评级的影响更为显著；对于村两委不是评级小组成员的试验村，信用评级对银行信贷配给的影响不显著。

表10 信用评级对信贷配给的影响(二)

原因仍然在于，村两委参与程度越高，市场信息不对称以及银行内部规模不经济问题缓解程度越高。由于能够吸引优质客户，缓解逆向选择和道德风险问题，评定等级绑定利率优惠这一机制，使得信用评级能够显著缓解农户银行信贷配给。在评定等级未绑定利率优惠的试验村，信用评级对农户银行信贷配给的影响不显著。

表11 信用评级对信贷配给的影响(三)

四、结论与政策启示

立足于试验区实践，本文在阐述信用评级机制的基础上，基于信息不对称和规模不经济理论，探讨了信用评级对农户正规信贷需求及可获性的影响机理，并利用湖南省试验区农户调研数据进行了实证检验,主要结论如下:

信用评级降低了正规信贷交易成本，使得部分偏好非正规借贷的农户转向了正规信贷，显著缓解了农户的自我信贷配给；同时，得益于村两委的参与，“小农户”与金融机构间信息不对称及规模不经济问题有所缓解，使得金融机构将更多的信贷资金投放到农村地区，同时，低收入农户也进入了正规信贷的服务门槛，降低了低收入农户受到银行信贷配给的概率；随着县域银行业竞争日渐激烈，加之互联网技术的应用，“小农户”甚至能够发展成其“长尾客户”。通过缓解农户信贷配给，信用评级对农户借款需求的形成以及对正规信贷需求及可获性，均具有显著的促进作用。

考察评级机制的影响差异发现，缘于声誉机制以及信息成本，村两委参与程度越高，市场信息不对称以及银行内部规模不经济问题缓解程度越高，金融机构的经营成本也会随之下降，信用评级越有效。此外，评级绑定利率优惠这一机制也能够提高信用评级的积极影响：一方面，随着收入水平的不断提高，融资渠道的逐渐多元化，农户对利率愈发敏感，绑定利率优惠的信用评级对农户具有较强的吸引力；另一方面，由于逆向选择和道德风险问题的存在，评定等级绑定利率优惠可以吸引部分优质客户，也可以降低银行的不良贷款比率，提高资产质量。

基于以上研究结论，我们认为，应鼓励金融机构开展农户信用评级，充分地利用互联网技术，缓解农村信贷市场信息不对称和规模不经济问题，提高农户的正规信贷需求及可获性，以使农村金融机构更好地服务乡村振兴战略。评级机制方面，应进一步提高村两委的参与程度，同时，考虑将评定等级绑定利率优惠，以增强信用评级制度的积极影响。