金融联结信誉传递机制对农户信贷配给效应

孟 樱,王 静

(1.西安外国语大学 经济金融学院,西安 710128; 2.西北农林科技大学 经济管理学院,陕西 杨凌 712100)

一、文献综述

信息不对称作为金融抑制的重要原因之一,在欠发达地区农村金融市场表现尤为显著。抵押品缺乏和高交易成本导致农户普遍遭受不同类型、不同程度的信贷配给。学者们从完善产权结构、金融产品创新等角度对缓解信息不对称的途径进行探索,然而在产权之外,还可以通过信誉机制约束机会主义行为。金融联结是在互联性交易基础上产生的微观金融结构创新,它将信贷市场与产品市场联结为关联市场,形成制约交易双方的关联性契约和信誉约束,让产品市场上的民间组织发挥类金融中介的作用,联结借款人和正规金融机构,形成信誉生成和传递机制[1-3],信誉机制发挥了抵押品替代作用[4],充当无形资产[5],对降低信息不对称和违约风险具有显著效果[6-7]。金融联结尤其适用于因农业产业化程度增加而改变的农户融资特征,在增加农村金融资金供给的同时促进正规金融机构的财务可持续性。

(一)信誉生成及其对农户信贷影响的研究

信誉(reputation),可理解为诚实守信的声誉[8],是个人长期诚信水平和口碑的体现,是考虑长远预期利益后回避机会主义行为[9]。信誉水平的高低由社会评价决定,但只有熟人社会环境的评价才具有可信度。在熟人社会中,经济主体之间的重复博弈产生了信誉[10-11],当追求长远利益时,考虑到失信行为带来的声誉损失和可能的经济损失,行为主体就会选择守信。因此,信誉成为经济主体追求长远利益的一种隐性约束机制,能够降低代理成本和管理者道德风险,保证契约有效性,缓解信息不对称问题[12-13]。中国农村地区就是一个以自然关系占主导的“熟人社会”,社区环境相对封闭,交易范围狭小,信息传播速度很快,呈现出一种信息公开化的状态[9],因此信誉在农村社区内部具有较高价值,对个体行为的约束性非常强。信誉建立了借贷双方的信用基础,在一定程度上避免了信息不对称环境下农户信贷中的道德风险和逆向选择,为农户带来了更多的银行贷款和更低的贷款利率[14-16],还能降低下一期的贷款利率[17]。但是现代金融体系是依据“陌生人社会”构建的,正规金融机构无法利用农村社区内部的现成信息,农户也无法提供合适的抵押品,并且小额贷款的高交易成本和农村金融市场的低密度性,使得正规金融机构很难获得农户信誉的全面信息,双方难以建立信用基础,阻碍正规金融机构业务发展和农户资金需求。因此,让信誉机制在正规金融机构与农户之间发挥作用似乎是解决农户信贷配给的路径之一。

(二)金融联结中的信誉机制

金融联结的“农户+乡村中介+正规金融机构”模式通过组织结构设计将信誉生成和信誉传递两个环节表现出来。首先,农户与乡村中介的频繁互动为信誉生成创造得天独厚的条件。乡村中介内生于农村社区,天然地掌握农户的日常生活交往、产品交易和业务往来等信息,在农村社区内部形成信息共同体。在这种特殊的信息结构中,人们之间长期交往互动相当于进行重复博弈,逐渐建立信任关系,形成信用基础。其次,在金融联结中,乡村中介充当正规金融机构在农村金融市场的代理人,一方面收集农户信息,另一方面将农户信誉信号传递给正规金融机构,充当无形资产以弥补农户抵押品不足、解决低收入农户贷款的信息问题[18],同时监督农户贷款使用行为、保证还款。正规金融机构的加入既发挥了资金优势,也增强了契约实施的外部执行力,能提升农村信贷交易的规范化程度。

随着农业产业化、商品化、市场化程度的加深,农户资金需求量增大、交易频率提高,信誉机制的重要性更加突出,但随着借贷金额和资金价格的不断增加,信誉的约束力又会减弱[19]。金融联结结合乡村中介与农户之间的信任关系和正规金融机构的外部支持和监督,强化私人惩罚的效果,降低交易费用,为契约执行提供隐性约束和显性制度保障[20],农户获得利用良好信誉加入正规金融市场的途径。相关理论研究可以为金融联结实践和我国农村金融创新提供理论依据。但目前研究着重从信誉生成环节入手,而信誉传递环节的研究相对较少,本文从信号传递博弈理论角度出发,探索金融联结中信誉传递机制的理论机理,并运用实地调研数据对金融联结改善农户信贷配给的有效性和作用机制进行实证检验。

二、金融联结信誉传递机制的信号传递博弈模型

本文借鉴Spence的信号传递模型[21],以农民合作社作为乡村中介,建立“农户+农民合作社+银行”模式信誉传递机制的信号传递博弈模型,分析金融联结对农户信贷配给的改善效果。

(一)模型基本假设

1.农村金融市场上有三个交易主体：农户、农民合作社(下文简称“合作社”)、银行,均为理性经济人,以追求利润最大化为目标。

2.农户有两种类型：高还款可能农户(Fh)和低还款可能农户(Fl),高还款可能的农户会按时还款,低还款可能的农户会违约。农户知道自己的类型,银行是信息劣势方,不能区分农户的类型,但知道农户类型的先验概率P(θ),概率分布为P(Fh)=P(Fl)=1/2。合作社能够准确地知道农户类型,银行通过合作社传递的信息来区分农户类型。

3.农户的还款可能性是私人信息,农户将自身还款可能性塑造成信誉水平作为信号传递出去。农户的信誉水平有两种类型：高信誉(Rg)和低信誉(Rb),高信誉农户还款可能性较高,低信誉农户还款可能性较低。农户通过自身行动积累信誉水平,可以选择高信誉或低信誉。

4.农户维护自身信誉需要支付一定成本,假设高还款可能农户保持高信誉需要成本K1,保持低信誉需要成本K2,且维持高信誉的成本高于低信誉所需成本K1>K2;低还款可能农户保持高信誉需要成本α1K1,保持低信誉需要成本α2K2,且α1K1>α2K2。

5.农户向银行申请贷款,银行有两种选择：贷款(y)、不贷款(n)。

6.农户的收益包括：初始禀赋收益U,获得银行贷款后的投资回报I,与合作社合作经营带来的收益W。若银行同意放贷且放款额记为L,银行向参与金融联结的农户放贷的利率记为r,则农户在贷款合约到期后应还本付息L(1+r),且贷款投资回报应大于偿付的本息,即I>L(1+r)。

7.若农户获得贷款后选择违约,则会受到相应的社会惩罚T,社会惩罚可能会影响到农户未来收益,故增加贴现因子δ,δ>1。

8.不论是高还款可能还是低还款可能的农户,都可以选择高信誉或低信誉。由于合作社能够准确地判断农户类型,会选择与高还款可能农户合作,不与低还款可能农户合作。当高还款可能农户选择高信誉且银行放贷时,农户的支付函数为(U+I+W-K1-L(1+r)),银行获得利息收入Lr;若银行不放贷,农户的支付函数为(U+W-K1),银行的收益为0。当高还款可能农户选择低信誉且银行放贷时,农户的支付函数为(U+I+W-K2-L(1+r)),银行获得利息收入Lr;若银行不放贷,农户的支付函数为(U+W-K2),银行的收益为0。当低还款可能农户申请贷款时,合作社不会与其合作,因此只有不获得贷款的一种可能性,农户的支付函数为(U-α2K2),银行收益为0。但是还存在一种可能,就是合作社与农户共谋骗取银行贷款,合作社向银行传递虚假信息,若银行没有识破放贷,农户的支付函数为U+I-α1K1-δT,银行收益为T-L;若银行识破不放贷,农户支付函数为(U-α1K1),银行收益为0。

由上述假设,建立 “农户+合作社+银行”的金融联结信贷模式(见图1)的信号传递动态博弈模型：

图1 金融联结信贷模式的农户信誉信号传递动态博弈模型

(二)信誉信号传递博弈过程

农户类型自然决定,分别为高还款可能和低还款可能t∈{Fh,Fl},农户知道自己的类型,合作社也清楚地知道农户的类型,即P(θ)={1,0},合作社会与高还款可能农户合作,不与低还款可能农户合作,因此,合作社是否与农户合作成为农户类型的替代信号。

农户根据自己的类型发送信誉信号m,信号包括高信誉和低信誉两种m∈{Rg,Rb},合作社将农户信誉信号传递给银行。

在两种模式中,银行都会根据农户的信誉信号决定是否发放贷款。

(三)信誉信号传递博弈的均衡分析

传统信贷模式的博弈均衡分析既存在分离均衡也存在混同均衡,当出现混同均衡时,农户传递的信息并没有起到有效信号传递作用,银行无法有效区别农户类型,导致农户难以获得正规金融机构贷款。对于农户和银行而言,混同均衡是一种比较差的状态,信贷市场交易效率比较低。

在金融联结模式中,合作社与农户建立信任关系(表现为合作与不合作),再把农户的信誉信息传递给银行。相较于农户,合作社可以提供更符合银行要求的信息,并且合作社与农户的合作行为起到信用捆绑作用,提升农户信用水平。通过合作社的有效信息传递,银行能够区分农户类型,所以在金融联结模式中实现的是分离均衡。

当(K1-K2)+L(1+r′)

(1)

由于合作社了解农户的信誉情况,会选择与信誉较高的农户进行合作,体现为农户参与金融联结的行为。随后合作社传递农户的高信誉信息给银行,银行向农户放贷。合作社通常也不会与低信誉农户进行合作,即便合作社将低信誉信息传递给银行,银行也会选择不贷款。由此,产生两个假设。

假设1：农户参与金融联结的行为能够准确反映农户信誉水平信息,高信誉农户可以获得更多的贷款机会和贷款数额。

假设2：农户的信誉信息通过合作社传递给银行,合作社起到信息传递的媒介作用,故金融联结的信誉传递机制可能存在中介效应。

此外,通过分离均衡条件可知,在金融联结中农户失信的惩罚是大于农户获得贷款后的投资收益,因此农户高额的违约惩罚约束了农户的交易行为,起到隐性约束作用。在农户与合作社共谋的情况下,应增加低还款可能农户通过合作社传递高信用信息的欺骗成本,以及银行发现共谋后的惩罚。

三、数据来源及结果分析

(一)数据来源及描述性统计分析

本研究以陕西省作为实地调查地区,于2019年7月分别在西安市阎良区、渭南市临渭区、咸阳市杨陵区、宝鸡市千阳县对农户进行抽样调查。调查共获得农户数据725份,结合对农民合作社负责人的访谈调查,参与金融联结的农户有367户。课题组对所有农户信贷情况进行详细询问,共有181户农户在过去3年获得正规金融机构贷款,其中参与金融联结的农户有139户,未参与且获得贷款的有42户。进一步询问农户贷款需求后,发现参与金融联结农户获得的正规金融机构贷款基本可以满足贷款需求,其中认为所获贷款金额达到贷款需求80%以上的农户有81户,所获贷款金额达到贷款需求40%～80%的农户有47户,所获贷款金额达到贷款需求40%以下农户只有11户。未参加金融联结的农户中,共有195户有贷款需求却未获得正规金融机构贷款。可见,农户还是在一定程度上得到正规金融机构的信贷配给,农户参与金融联结对缓解信贷配给具有一定作用。

为进一步验证理论研究结果,本文以是否获得正规金融机构贷款和近3年获得正规金融机构贷款额来表示农户信贷可得性和信贷额度,以是否参加金融联结区别参加和未参加金融联结的农户。通过调研发现,合作社将参加金融联结农户的信用信息反馈给正规金融机构,随后正规金融机构会对农户进行信用评级,本文认为这种信息反馈过程起到信号传递的作用,因此,以是否获得正规金融机构信用评级代表传递的农户信用水平。此外,为控制其他因素影响,还选择了以下变量作为控制变量:户主或家庭主要决策者的年龄、受教育程度、性别,家庭劳动力人数,土地面积,是否购买保险,家庭经营类型,2018年家庭总收入。各变量取值说明及描述性统计分析见表1。

表1 变量定义及描述性统计分析

(二)模型设定

1.信贷可得性和信贷额度的验证模型。本文运用Logit 回归模型分析参与金融联结及农户其他特征指标对信贷可得性的影响,运用Tobit模型分析参与金融联结及农户其他特征指标对信贷额度的影响。Logit模型和Tobit模型的数学表达式如下:

(2)

(3)

其中,i=1,2,…,n表示第i个农户。在Logit模型中,g设为虚拟被解释变量,表示农户近三年是否获得正规金融机构的贷款;在Tobit模型中,c设为尺度型被解释变量,表示农户近三年获得正规金融机构的贷款数额。两个模型中il和rp都是虚拟解释变量,分别表示农户是否参加金融联结和农户是否受到正规金融机构的信用评级;X表示与农户及其家庭基本特征的其他控制变量。α和β是偏回归参数,ε是随即扰动项。

2.金融联结信誉机制的验证模型。为弄清合作社信息传递的间接作用机制,本文运用逐步检验回归系数法,构建中介效应模型见公式(4)～(9)。同时,本文还使用Bootstrap法检验中介效应的显著性。

gi=α0+α1ili+α2Xi+ε1

(4)

rpi=β0+β1gi+β2Xi+ε2

(5)

gi=γ0+γ1ili+γ2rpi+γ3Xi+ε3

(6)

ci=α0+α1ili+α2Xi+ε1

(7)

rpi=β0+β1ci+β2Xi+ε2

(8)

ci=γ0+γ1ili+γ2rpi+γ3Xi+ε3

(9)

其中,g和c分别为被解释变量,il为解释变量,将rp设为虚拟中介变量。α1是农户参加金融联结对正规金融机构信贷可得性和信贷数额影响的总体效应,β1是解释变量对中介变量的影响,γ1和γ2是农户是否参加金融联结和是否受到正规金融机构信用评级的直接效应。将式(5)和(8)分别代入(6)和(9),就可以得到农户参与金融联结对信贷可得性和信贷数额的间接效应。

(三)实证结果分析

1.变量多重共线性检验。结果显示各解释变量之间VIF指标全部小于5,从理论上排除了各变量之间的多重共线性。其次对变量“农户家庭总收入”进行取对数处理。在此基础上,分别进行Logit回归和Tobit回归验证参加金融联结对农户信贷可得性和信贷额度的影响效果。

农户信贷可得性和信贷额度的检验结果。从Logit模型分析结果可知,在所有的解释变量中,农户是否获得正规金融机构信用评级、农户家庭经营类型、农户家庭总收入3个变量对被解释变量影响显著。其中,农户是否获得信用评级在1%水平上显著影响农户的信贷可得性,对应的几率比是15.675(见表2),意味着获得正规金融机构信用评级的农户比没有获得信用评级的农户,得到正规金融机构贷款的可能性是15.675倍。农户家庭经营类型和2018年家庭总收入都在5%水平上对农户贷款可得性产生影响,几率比分别为1.321和0.808。说明越是非农类经营的农户越容易获得贷款,比率是纯农业经营农户获得贷款可能性的1.321倍;家庭总收入较低的农户相较于收入较高的农户更容易获得贷款。笔者认为出现这一结果的原因可能是收入相对较低的农户也可以参加金融联结,并不会因为收入低而被排除在外。农户参与金融联结可凭借自身的信誉获得合作社认可,农户与合作社之间信用捆绑,农户可以得到正规金融机构较好的信用评级水平。因此,金融联结的确是农户,尤其是“硬实力”相对较弱的农户获得机构贷款的可行路径。核心解释变量金融联结对农户信贷可得性的影响却不显著,没有印证本文假设1,但几率比是1.045,说明参与金融联结的农户还是更容易获得贷款,因此认为可能的确存在假设2,金融联结对农户信贷可得性存在间接影响。从其他家庭特征相关变量分析可见,参与金融联结可以一定程度上缓解农户及其家庭特征对信贷可得性的影响。

从Tobit模型分析结果可知,农户是否获得正规金融机构信用评级、户主年龄、家庭经营类型3个解释变量都对被解释变量具有显著影响。其中,农户是否获得信用评级在1%水平上对农户信贷数额产生正向影响,也就是说获得信用评级的农户比没有获得信用评级的农户平均多得91 928.7元的贷款(见表2)。户主年龄和家庭经营类型分别在5%水平上对农户信贷数额产生显著影响,且系数分别为-664.423和8 002.464。农户是否参加金融联结对农户信贷数额的影响仍然不显著,但是从结果可知,参与金融联结的农户相较于不参与金融联结的农户可以获得更多的贷款,因此也印证了假设2存在的可能性。

表2 农户信贷可得性和信贷额度的回归结果

2.金融联结信誉传递机制的中介效应检验。表3为金融联结对农户信贷可得性和信贷数额的中介效应检验结果,其中第2列和第5列为不含中介变量信用评级时的结果,第3列为解释变量和中介变量的回归结果,第4列和第6列为包含中介变量时金融联结对农户信贷可得性和信贷数额的回归结果。第2列所示,金融联结对信贷可得性在1%水平上显著且系数为0.276,表明参与金融联结帮助农户获得机构贷款的总效应值为0.276。从第3列结果可知,金融联结对信用评级在1%水平上显著且系数为0.763,说明农户参与金融联结能够帮助其更大程度上获得正规金融机构信用评级。第4列结果可以看出,信用评级对信贷可得性在1%水平上显著,系数为0.348,金融联结对农户信贷可得性不显著。因此判断,金融联结对农户信贷可得性的中介效应属于完全中介效应,金融联结对信贷可得性的影响完全通过中介变量起作用。

表3 中介效应的逐步检验回归系数法的结果

从农户是否参与金融联结对农户信贷数额的中介效应检验结果看,金融联结对信贷数额在1%水平上显著,说明农户参与金融联结帮助农户增加获得贷款数额的总效应值为12 335.83。增加中介变量后,金融联结对农户信贷数额的影响不显著,信用评级对信贷数额的影响在1%水平上显著。因此,笔者认为金融联结对农户信贷数额的中介效应也属于完全中介效应,即农户参与金融联结对信贷数额的影响完全通过中介变量信用评级起作用,金融联结对信贷数额没有直接影响,印证了假设2。

为验证金融联结对农户信贷可得性和信贷数额的完全中介效应,本文使用Bootstrap方法进行检验,结果如表4所示。金融联结的确通过信用评级对农户的信贷可得性和信贷数额产生间接效应,且都在1%水平上显著,95%的置信区间上也不存在0,因此证实金融联结信誉机制的完全中介效应。

表4 Bootstrap方法检验的中介效应及95%置信区间

(四)稳健性检验

本文主要使用加入遗漏变量和替换模型两种方法进行稳健性检验。首先,使用泊松回归对Logit模型进行替换,回归结果基本一致,农户是否获得正规金融机构信用评级在1%水平上显著,农户家庭经营类型和家庭总收入在5%水平显著。其次,通过前期研究发现,如果家庭出现变化产生重大支出,比如婚丧嫁娶、盖房、子女上学等重要事件会对家庭资金使用产生影响,会出现贷款需求,因此课题组还询问了农户“您家近三年是否有重大的变化或支出”,增加重大变化作为控制变量,分别进行Logit和Tobit模型分析,结果也与之前回归结果基本一致。因此,可以认为本文的研究结论具有稳健性。

四、结论与建议

本文基于信号传递博弈模型分析金融联结信贷模式的信息传递机制,认为合作社掌握农户信用类型信息并与农户信用捆绑,将农户信息准确传递给银行,农户参与金融联结的行为成为农户信誉信息的替代信号。本文提出两个理论假设:农户参加金融联结可以增加正规金融机构的信贷可得性和信贷数额;金融联结的信誉传递机制可能存在中介效应。运用陕西省725户农户数据对理论分析进行实证检验,分别采用Logit模型和Tobit模型验证金融联结对农户信贷可得性和信贷数额的影响,结果发现:金融联结的影响并不显著,但是农户是否受到正规金融机构的信用评级在1%水平上显著,故认为农户是否受到信用评级是中介变量,农户是否参与金融联结通过信用评级对信贷状况进行改善,金融联结的信誉机制存在中介效应。为印证这一理论假设,本文运用逐步检验回归系数法构建中介效应模型并通过Bootstrap方法进行检验,发现金融联结通过信用评级对农户信贷可得性和信贷数额产生影响,属于完全中介效应。假设2通过了实证检验。

由理论和实证分析结果可知,金融联结可以在一定程度上利用农户的信誉降低传统信贷交易中的交易成本,有效缓解农户的信贷配给。为畅通金融联结的信誉传递机制,一方面,应加强乡村中介与农户之间的信息共通,另一方面,应进一步推动正规金融机构的信用评级机制。此外,政府应该推进金融联结机制的普及,建立大数据技术下的信息化服务平台,促进各主体之间信息沟通,强化信息传递机制,为农业生产提供相适应的资金支持。为避免带来系统性风险,一定要增加农户与合作社的共谋成本,加大处罚力度,保障金融联结信誉机制的正常运作。