金融机构对农户的信贷配给程度

金融机构对农户的信贷配给程度【摘要】通过对山东省泰安市的乡镇进行抽样，获取了与当地农村居民信贷相关的微观数据，并运用Tobit模型对影响该地区正规金融机构对农户信贷配给程度的家庭特征进行实证研究。

研究表明户主的年龄和农户家庭自有的土地面积对金融机构的信贷配给程度分别有着显著的正向影响和负向影响。

因此，农村金融体制的未来改革需要同农村土地产权改革结合起来。

【关键词】家庭特征；金融机构；信贷配给一、引言信息不对称和交易成本导致农村正规金融机构对农户的信贷配给是一个普遍现象（Jaffee & Russlle，1976；Stiglitz & Weiss，1981；Williamson，1988）。

近年来，国内学者对金融信贷配给研究主要围绕信贷配给对农村经济和农村信贷市场的影响来展开。

其中，研究信贷配给对农村经济的影响主要从对经济发展的意义、造成的经济影响等方面（林毅夫，2000；徐忠、程恩江，2004；钟笑寒、汤荔，2005；张龙耀、江春，2011）。

研究影响农村信贷市场主要从微观角度展开实证研究（朱喜、李子奈，2006；褚保金等，2009；李庆海等，2012）。

这些研究无疑非常重要，它们有助于我们了解农村金融市场，特别是正视信贷市场的现状，并为破解当前农村金融困境和寻求合适的改革方案提供了思路。

但是这些研究没有很好地探讨申贷农户的家庭特征与金融机构的信贷配给行为的关联性。

事实上，申贷农户的家庭特征是正式金融机构作出信贷供给行为非常重要的参考信息，金融机构在贷款发放前，都要依据申贷农户的家庭特征及以往的信贷记录对申贷农户的信用进行审查，如果信用审查结果不好，金融机构自然会对农户进行信贷配给并据此确定信贷配给的程度。

基于此，本文将尝试弥补这方面的空白。

二、理论模型四、实证分析（一）数据说明数据来源于2011年初笔者在山东泰安农村地区收集，采用了三阶段分层抽样策略。

第一阶段，按照不同经济发展水平采取分类抽样的方法，随机选择了山东泰安的两个乡镇，分别是满庄镇和伏山镇；第二阶段，在每个所选的乡镇中再随机抽取两个村，共计四个村，分别是满庄镇的曹家寨村和新庄村，伏山镇的马家庙村和朱家庄村；第三阶段，在每个被抽取村庄中随机选择50～70户农户发放问卷或入户调查，共问卷220户。

数据库中，收集了这些农户2006—2010年间的金融信贷活动、家庭基本情况等方面的经济社会数据。

这些农户中，未参与金融信贷调查、未在2006—2010年间向金融机构申请贷款的农户有30户，在此期间向金融机构申请信贷的190户农户中有19户提供的信息不全，因此，本文分析中将这些农户剔除掉。

最终本文采用的样本农户为171户。

其中，102户遭受金融机构的信贷配给，占总样本的59.6%，这同我国大部分学者的研究，即中国农户受到信贷配给的程度至少在50%以上的情况相吻合（田俊丽，2006）。

在遭受信贷配给的农户中，84户遭受完全信贷配给，占总样本的49.1%；18户遭受部分信贷配给，占总样本的10.5%，这表明农户遭受的信贷配给主要是完全信贷配给，这一点也同国内许多学者（例如李庆海等，2012）的调查相类似；其余69户的信贷申请均获得满足，不存在信贷配给。

（二）变量选择本文所用的被解释变量是：信贷配给的程度是多少？这一变量是连续变量（Continuous Variable），用Level表示。

解释变量反映农户的家庭特征，主要有：（1）农户自有的土地规模（Land）。

作为最基本的生产资料，承包的土地规模在一定程度上能够衡量信贷农户的期望收益。

（2）农户信贷前的家庭全部资产的市场价值（Asset），包括房屋，土地，银行存款，农机具，农产品等。

家庭资产值越大，其可被用作抵押、担保的资产就越多，农户受到信贷配给的可能性越小。

（3）户主的受教育水平（Education），一定程度上可以代表信贷申请农户家庭的综合能力。

（4）户主的性别（Gender）也是非常重要的变量，国外学者Fletschner & Kenney（2011）的调查研究发现，女性借款者信用往往好于男性借款者，因此，户主为男性的家庭可能较户主为女性的家庭更容易遭受金融机构的信贷配给。

（5）户主的年龄（Age），可以在一定程度上代表农户家庭的家庭结构，农户的家庭结构越年轻，其农业生产能力和效率相对要好些，从而较少遭受信贷配给。

（6）农户家庭农业劳动力总数（Labor1）。

显然我国目前劳动密集型的农业生产方式决定了一个家庭劳动力越充裕，农业生产的期望收益才会越高。

（7）农户家庭外出务工劳动力总数（labor2），外出务工劳动力越多意味着农户家庭收入来源越多，抗击风险能力就越强，有助于信贷的偿还。

（8）农户家庭无劳动能力成员总数（Nonlabor）。

相对于劳动能力，无劳动能力通常意味着无法创造财富。

因此，家庭成员中无劳动能力成员人数越多，就意味着家庭消费支出越大，这样的家庭遭受信贷配给的可能性也越大。

（9）户主是否具有非农专业劳动技能（Skill）。

作为一家之主，在我国农村地区户主通常意味着家庭经济的顶梁柱，因此户主具有非农的专业劳动技能意味着这样的家庭获取财富途径和手段多元化，这样的家庭也可能较少遭受信贷配给。

表1给出了所有变量的定义、说明及统计特征。

（三）实证结果分析农户家庭特征对信贷配给程度影响的估计结果见表2。

实证分析表明信贷申请农户家庭自有土地面积（land）对金融机构信贷配给度有极显著的负向影响，即农户家庭自有土地面积越大，遭受金融机构信贷配给程度的概率越小；农户家庭自有土地面积越小，遭受金融机构信贷配给程度的概率越大，这与褚保金等（2009）和李庆海等（2012）的研究结论一致。

他们的经验分析表明农户的耕地面积对其受到金融机构信贷配给的概率有统计上显著的负向影响。

同时，这一发现也说明金融机构对信贷资金的供给更倾向于种植大户。

另外，户主的年龄（age）对金融机构对其的信贷配给程度有着显著的正向影响，即户主年龄越大，越容易遭受信贷配给；户主的年龄越小，越容易获得金融机构的信贷供给，这与褚保金等（2009）和朱喜等（2009）的研究结论一致。

他们发现农户户主的年龄对金融机构的信贷配给决策有显著的负向影响。

研究结果表明农户的其他家庭特征变量如户主的教育水平、年龄、是否具有非农专业劳动技能，农户家庭农业劳动力人数、非农劳动力人数和无劳动能力人数等对金融机构信贷配给程度的影响不显著，这反映出调查地区的正规金融机构对上述变量不敏感，可能的原因是正规金融机构并没有把向农户提供贷款真正作为自己的经营方向，而且其在信息收集成本方面也较高，因此没有动力去了解或评估样本农户的信用状况。

农户的家庭资产市场价值大小也没有显示出显著性，这虽与以往的研究结果显著反映了家庭资产价值越高的农户很少遭受信贷配给不同，但却暗示调查地区样本农户的家庭资产价值主要由其拥有的土地和建于宅基地上的住房市价构成的事实。

由于中国农民只拥有土地的使用权，正式金融机构无权在农户违约时没收其土地和宅基地（含住房），因此，土地的抵押功能基本无法实现，因而无法提高金融机构的资金供给意愿。

五、结论与启示本文运用山东泰安地区农户调查数据分析了农户家庭特征对金融机构的信贷配给程度的影响。

本文发现，样本农户中有59.6%受到了正规金融机构的信贷配给；户主的年龄和农户家庭自有的土地面积对金融机构信贷配给程度分别有着显著的正向影响和负向影响，其中，农户家庭自有土地面积有着极显著的影响（1%水平显著）。

因此，在农村地区，能够减低农户受到信贷配给的最重要因素便是农户自有的土地面积，这一代表农户未来收益率的数值越大，越能降低农户受到信贷配给的概率。

本文的结论也为我国农村金融改革提供了重要启示。

未来我国农村金融改革深化离不开农村土地制度的改革。

我国当前法律明确禁止农业用地和宅基地进行抵押或者转让，这导致农户在信贷申请中能够提供给金融机构的抵押物相当有限，以至于相当部分涉农贷款只能开展小额信贷业务，虽然此类金融产品符合我国农村基层的信贷生态环境，但从建立现代金融业的理念看其成本收益比不佳，而且无法满足种养大户和农业产业化经营对资金的有效需求。

因此，如果允许农户将土地作为抵押品进行融资，那么金融机构会更主动地开展涉农贷款业务，因为相对于其他抵押品而言，土地无论是在价值稳定性还是市场接受程度上都较高，能极大地降低银行的信贷管理风险，进而可以发展出具备可持续性的农村金融商业模式。

总之，鉴于目前农村金融市场上信贷配给现象依然严重，除了继续加大农村金融体制自身改革以外，农村金融体制的进一步改革也需要同农村土地产权改革结合起来。

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