趙 捷，祝宏輝

（石河子大學 經(jīng)濟與管理學院，新疆 石河子 832000）

金融意識能夠緩解農(nóng)戶的信貸約束嗎？——基于四省微觀農(nóng)戶數(shù)據(jù)的經(jīng)驗研究

趙 捷，祝宏輝

（石河子大學 經(jīng)濟與管理學院，新疆 石河子 832000）

金融意識對農(nóng)戶信貸需求并無顯著影響，但能有效緩解農(nóng)戶的需求型約束和供給型約束，其中對需求型約束的緩解作用更為明顯。研究認為，農(nóng)村金融改革更為重要的是通過信貸制度的創(chuàng)新來解決農(nóng)村金融交易成本較高和信息不對稱的問題，破除農(nóng)戶遭受信貸約束的制度性根源。因此，如何培養(yǎng)農(nóng)戶的金融意識，是今后改革中尤為值得注意的問題。

農(nóng)戶；金融意識；需求型約束；供給型約束；Probit模型

一、引 言

進入21世紀以來，我國政府高度重視農(nóng)村金融市場的改革與建設，希望能夠改變我國農(nóng)村地區(qū)長期存在的信貸約束問題，然而農(nóng)戶的融資困境并未得到有效緩解①王靜：《涉農(nóng)經(jīng)濟組織的融資及信貸配給》，《財經(jīng)科學》2007年第7期。②王海霞：《信息不對稱條件下二元經(jīng)濟融資效率分析》，《科技管理研究》2008年第1期。③李慶海、李銳、汪三貴：《農(nóng)戶信貸配給及其福利損失——基于面板數(shù)據(jù)的分析》，《數(shù)量經(jīng)濟技術經(jīng)濟研究》2012年第8期。④姜百臣、馬少華：《農(nóng)民專業(yè)合作社信貸約束及完善對策：湖北例證》，《武漢金融》2013年第8期。⑤黃孝武、王紅貴：《農(nóng)民消費特征檢視：由社會保障和信貸方式雙重約束》，《改革》2010年第12期。⑥黃躍平：《廣西農(nóng)村融資現(xiàn)狀與對策探析》，《社會科學家》2013年第7期。。究其原因，農(nóng)戶早期遭受的信貸約束主要源于正規(guī)金融機構（以下簡稱金融機構）惜貸行為導致的“供給型約束”，即農(nóng)戶在申請貸款后往往很少能從金融機構獲得或者所得金額遠小于申請金額，由此衍生的一個嚴重后果便是農(nóng)戶“需求型約束”現(xiàn)象的存在，即農(nóng)戶在產(chǎn)生信貸需求后不再向金融機構申請貸款甚至申請后主動放棄⑦程郁、韓俊、羅丹：《信貸供給與需求壓抑交互影響下的正規(guī)信貸約束：來自1874戶農(nóng)戶金融需求行為考察》，《世界經(jīng)濟》2009年第5期。。因此，相關學者越來越重視識別信貸約束尤其是需求型約束的影響因素，以期找出破除農(nóng)戶融資困境的思路和方法。

對于信貸約束的影響因素，相關研究主要從需求方（農(nóng)戶）和供給方（金融機構）因素進行考察，其中需求方因素主要包括個人信譽、個人能力、家庭情況、經(jīng)濟狀況以及生產(chǎn)經(jīng)營等，供給方因素主要包括利率水平、信用制度構建、對抵押物要求、金融機構分布等。下面，簡單列舉部分代表性研究的結論。譬如，程郁等認為收入、年齡、社員身份以及與金融機構關系等因素對供給型和需求型約束有著不同的影響，其中，信用社成員資格有利于降低需求型約束，但卻會提高供給型約束和總體信貸約束的可能性；劉西川和程恩江①劉西川、程恩江：《貧困地區(qū)農(nóng)戶的正規(guī)信貸約束：基于配給機制的經(jīng)驗考察》，《中國農(nóng)村經(jīng)濟》2009年第6期。認為家庭財富水平尤其是可抵押財產(chǎn)和流動性資產(chǎn)具有顯著作用；朱喜等②朱喜、馬曉青、史清華：《信譽、財富與農(nóng)村信貸配給——欠發(fā)達地區(qū)不同農(nóng)村金融機構的供給行為研究》，《財經(jīng)研究》2009年第8期。研究認為構建信用記錄和小額貸款證等信譽機制可以緩解農(nóng)戶的信貸約束；張龍耀和江春③張龍耀、江春：《中國農(nóng)村金融市場中非價格信貸配給的理論和實證分析》，《金融研究》2014年第7期。認為社會資本和固定資產(chǎn)并未明顯改善農(nóng)戶遭受非價格配給的情形。

然而，上述研究均沒有考查金融意識對農(nóng)戶信貸約束的影響，所謂金融意識是指居民對金融知識的了解程度和參與金融活動的意愿和能動性④周天蕓、鐘貽?。骸督鹑谝庾R及其對農(nóng)戶借貸選擇的影響》，《華南農(nóng)業(yè)大學學報》（社會科學版）2013年第2期。。事實上，金融意識對居民微觀金融行為影響的重要性日益受到重視，其對資產(chǎn)選擇、創(chuàng)業(yè)投資和保險購買等方面具有明顯作用。

本文采用2015年四省農(nóng)村金融微觀調(diào)查數(shù)據(jù)，構建Probit模型，考察和比較金融意識對農(nóng)戶需求型和供給型信貸約束的影響及其差異。本文的貢獻主要如下：首先，本文考察了以往研究往往忽略的金融意識的影響，豐富和深化了農(nóng)戶信貸約束研究的內(nèi)容和層次；其次，本文將信貸約束分為需求型和供給型約束兩類，進而比較了金融意識對不同類型信貸約束影響的差異；最后，本文基于調(diào)研數(shù)據(jù)提出了金融意識的度量方法，為金融意識相關研究提供了一個參考視角。

本文剩余部分安排如下：第二部分梳理評價信貸約束的相關研究；第三部分介紹基本數(shù)據(jù)事實，并選取變量，進行描述性分析；第四部分給出估計結果，并進行穩(wěn)健性檢驗和進一步分析；最后總結研究結論，提出政策建議。

二、文獻綜述

（一）信貸約束理論簡介

在很多文獻中，信貸約束（credit constraints）和信貸配給（credit rationing）有時被交互使用，二者其實存在一定差異。信貸約束是站在資金需求方的角度來說明資金需求方無法獲得所需要的信貸資金，而以信貸資金供給方的立場為出發(fā)點來解釋這一現(xiàn)象的就是信貸配給。因此，信貸約束和信貸配給是相輔相成的一對概念，信貸配給其實就是供給方對信貸約束的解釋，但是，并非所有的信貸約束都是信貸配給的結果，信貸配給只是造成信貸約束的原因之一。為方便起見，后文將二者交叉使用而不再區(qū)分。

關于信貸約束的研究，其理論起點是信貸配給理論，研究者們主要從信用可獲性、風險與利率因素、隱含性信貸合約、不完全信息、信貸合同執(zhí)行等角度進行解釋。這些理論在不同歷史時期都發(fā)揮了一定的積極作用，經(jīng)濟學家從各個角度對信貸配給問題進行了較為全面的闡述和研究，使得人們對信貸配給有了更為深刻的認識。目前，不完全信息理論不斷完善和發(fā)展，獲得了多數(shù)經(jīng)濟學家的認同，逐步發(fā)展成為最具影響力的信貸配給理論，該理論關于信貸約束主要源于金融市場借貸雙方信息不對稱的觀點也獲得了普遍承認。下面，簡要回顧該理論最具代表性的幾篇文獻。

Jaffee＆Russell⑤Jaffee D．M．，Russell T．，“Imperfect Information，Uncertainty，and Credit Rationing”，The Quarterly Journal of Economics，Vol．904，No．4，1976，pp．651－666．在對前人的研究加以批駁和完善的基礎上，提出了信貸配給均衡模型（J－R模型），首次引入了信息不對稱觀點，認為銀行并不能事先區(qū)分貸款人的風險特征，因此信貸市場上存在著“事前的信息不對稱”；Stiglitz＆Weiss①Stiglitz J．E．a(chǎn)nd Weiss A．，“Credit Rationing in Market with Imperfect Information”，American Economic Review，Vol．71，No．3，1981，pp．393－410．研究認為信貸配給是一種長期的均衡現(xiàn)象，其產(chǎn)生的主要原因可以歸結為信息不對稱所引發(fā)的利率的逆向選擇效應和道德風險；與Stiglitz＆Weiss構建的S－W模型不同，Williamson②Williamson S．D．，“Costly Monitoring，F(xiàn)inancial Intermediation，and Equilibrium Credit Rationing”，Journal of Monetary Economics，Vol．18，1986，pp．159－179．將“事后的信息不對稱”引入分析過程，并認為在信息不對稱情況下，即使不存在逆向選擇和道德風險等現(xiàn)象，巨大的監(jiān)督成本也會導致信貸配給的產(chǎn)生；Hoff＆Stiglitz③Hoff K．，Stiglitz J．E．，“Imperfect Information and Rural Credit Markets：Puzzles and Policy”，World Bank Economic Review，Vol．4，No．3，1990，pp．235－250．研究了發(fā)展中國家尤其是農(nóng)村地區(qū)的資金配給問題，認為發(fā)展中國家金融市場存在二元結構，農(nóng)村市場信息流通不暢，信息成本高昂，導致金融機構傾向于收集系統(tǒng)性及大客戶的信息，而對農(nóng)戶實施信貸配給策略。

（二）信貸約束的形成原因

Stiglitz＆Weiss的經(jīng)典著作標志著信貸配給理論的成熟和完善，他們認為信息不對稱和逆向選擇的存在是信貸配給形成的主要原因。González④González V．C．，Credit-Rationing Behavior of Agricultural Lenders：the Iron Law of Interest Rate Restrictions，Westview Press，UK，1984．將信貸合約條件分為價格條件和非價格條件的分析思路進一步推進了人們對信貸配給的認識，文中提出的來自供給方銀行的非價格信貸配給——數(shù)量配給長期被學術界認為是最主要的甚至是唯一的信貸配給形式。對此，很多學者進行了批評⑤Petrick M．，“Farm Investment，Credit Rationing，and Governmentally Promoted Credit Access in Poland：A Cross-Sectional Analysis”，F(xiàn)ood Policy，Vol．29，No．2，2004，pp．275－294．，認為這種定義是不完備的，當信貸合約的交易成本和風險成本過高時，需求方會自我實施配給，盡管同樣是由于信息不對稱引起的非價格信貸配給，但交易成本配給和風險配給的發(fā)生機制和數(shù)量配給有著很大區(qū)別。Cater⑥Carter M．R．，“Equilibrium Credit Rationing of Small Farm Agriculture”，Journal of Development Economics，Vol．28，1988，pp．83－103．、Boucher et al．⑦Boucher S．，Carter R．M．a(chǎn)nd Guirkinger C．，“Risk Rationing and Wealth Effects in Credit Markets：Theory and Implications for Agricultural Development”，American Journal of Agricultural Economics，Vol．90，No．2，2008，pp．409－423．的研究進一步認為，信貸約束包括供給型約束和需求型約束兩大類，其中需求型約束主要源于兩個方面：一是信貸合約的交易成本和風險成本過高，產(chǎn)生了交易成本配給和風險配給；二是金融機構對有效借貸人的甄別錯誤，信息不對稱使得貸款需求者對金融機構的甄別機制產(chǎn)生認知偏差，導致了信貸需求者的“無信心申貸”。國內(nèi)的一些研究也表明我國農(nóng)戶需求型約束的存在，并認為這是由于長期的約束性制度下需求壓抑的行為慣性所引起的⑧張龍耀、江春：《中國農(nóng)村金融市場中非價格信貸配給的理論和實證分析》，《金融研究》2014年第7期。。

此外，Evans＆Jovanovic⑨Evans D．S．，Jovanovic B．，“An Estimated Model of entrepreneurial Choice under Liquidity Constraints”，Journal of Political Economics，Vol．97，No．8，1989，pp．808－827．指出造成農(nóng)戶融資約束的形成機制可分為“有限責任約束”和“道德風險”。Conning＆Udry⑩Conning J．，Udry C．，“Rural Financial Markets in Developing Countries”，Agricultural Economics，Vol．26，No．3，2007，pp．2857－2908．等研究認為，由于農(nóng)戶生產(chǎn)高度分散，并易受到天氣、市場和健康等風險沖擊，金融機構很難在事前了解到農(nóng)戶的信息或類型，也很難在事后有效地監(jiān)督農(nóng)戶對貸款的使用，往往借助于抵押品機制，而貧困農(nóng)戶往往缺乏合格的抵押品，因此，往往形成信貸配給。Bennett?Bennett C．，“The Necessity and the Demand of Combining Social and Financial Intermediation to Reach the Poor”，Paper presented at a conference on Financial Service Services and the Poor at the Brookings Institution，September 28－30，Washington，D．C．，1994．等研究認為，由于窮人的貸款具有數(shù)額小、風險大、信譽差且無法提供擔保、貸款使用監(jiān)測困難（缺乏相關的財產(chǎn)和經(jīng)濟信息）、收貸難、管理和交易費用較高等問題，窮人在信貸市場中處于邊緣地位，面臨嚴重的信貸約束。

綜上所述，關于農(nóng)戶信貸約束的形成原因，主要包括道德風險造成的農(nóng)村金融市場的不完全性，信息不對稱導致的信貸配給，金融機構提供服務的高交易成本與費用，農(nóng)戶自身的財富水平與財產(chǎn)收入水平所形成的有限責任約束，以及農(nóng)戶自身風險規(guī)避、認知偏差和需求抑制等。

與其他發(fā)展中國家相比，我國農(nóng)村信貸約束現(xiàn)象更為普遍，除了上述共同原因外，還基于以下原因：一是我國政府在農(nóng)村長期進行金融管制，打擊抑制民間信貸活動，資金供給受到嚴重削弱；二是農(nóng)村正規(guī)金融機構長期充當輸出農(nóng)戶儲蓄和農(nóng)業(yè)剩余的媒介和工具，加之工農(nóng)業(yè)產(chǎn)品存在“剪刀差”，農(nóng)村積聚的資金不斷直接和間接地轉移到工業(yè)部門和城市；三是我國銀行對抵押品要求較高，除土地和房產(chǎn)外對其他資產(chǎn)的限制較大，而我國農(nóng)村大部分的房產(chǎn)缺乏產(chǎn)權證明，土地使用權又受到極大限制。

（三）信貸約束的衡量方法

目前，農(nóng)戶信貸約束的衡量方法主要有間接法、半直接法和直接法。

第一種是間接法。該方法主要分為三類：一是檢驗家庭是否滿足“生命周期—持久收入假說（LC／PIH）”；二是對生產(chǎn)者資本影子價格和信貸資金成本進行估計；三是考察隨著信貸可得性的改變，生產(chǎn)經(jīng)營活動是否隨之改變。這三類方法中，最常見也最有影響力的是第一類方法。但是，很多學者對基于LC／PIH的信貸約束衡量方法提出質疑，他們認為即使信貸約束不存在，仍然存在導致LC／PIH被違背的其他原因①Browning M．，Lusardi A．，“Household Saving：Micro Theories and Micro Facts”，Journal of Economic Literature，Vol．34，No．1，1996，pp．1797－1855．。

第二種是半直接法。鑒于間接法的弊端，該方法試圖通過計量模型直接估計出農(nóng)戶遭受信貸約束的程度或概率，相關文獻主要采用聯(lián)立方程模型（需求可觀測Biprobit模型、部分可觀測Biprobit模型或者兩部門模型等）進行分析②李慶海、李銳、汪三貴：《農(nóng)戶信貸配給及其福利損失——基于面板數(shù)據(jù)的分析》，《數(shù)量經(jīng)濟技術經(jīng)濟研究》2012年第8期。。然而，由于在通過計量模型估算時所能利用的信息較為有限，加之估計過程相對復雜，該方法的運用受到較大限制。

第三種是直接法。該方法通過精心設計的問卷，誘導農(nóng)戶透露關于信貸需求的真實和詳盡信息。伴隨著信貸約束研究的不斷深入和發(fā)展，該方法在樣本的可識別程度及其分類的完備性上的優(yōu)勢不斷體現(xiàn)出來，目前已成為衡量信貸約束的主流方法③Boucher S．，Carter R．M．，Guirkinger C．，“Risk Rationing and Wealth Effects in Credit Markets：Theory and Implications for Agricultural Development”，American Journal of Agricultural Economics，Vol．90，No．2，2008，pp．409－423．④張龍耀、江春：《中國農(nóng)村金融市場中非價格信貸配給的理論和實證分析》，《金融研究》2014年第7期。。

三、數(shù)據(jù)來源與變量選取

（一）數(shù)據(jù)來源

本文使用數(shù)據(jù)于2016年1月收集，主要調(diào)查農(nóng)戶2015年的信息。本次調(diào)查范圍涵蓋吉林、四川、安徽和河南四省農(nóng)村地區(qū)，首先分別從上述四省隨機選擇3個地級市；其次，在上述各市中，隨機抽取3個縣（區(qū)）；然后，從上述每個縣（區(qū)）隨機選擇3個村莊；最后，從每個村莊中隨機選取20個左右的農(nóng)戶，一共調(diào)查了2160個農(nóng)戶。在剔除掉無效和流失樣本后，共獲得2084戶完整的2015年樣本信息。數(shù)據(jù)庫中收集了樣本農(nóng)戶家庭特征、收入支出、生產(chǎn)經(jīng)營活動、信貸活動和所處村莊基本情況的詳細資料，為本文的研究提供了豐富的經(jīng)驗事實。

表1給出了樣本農(nóng)戶信貸需求的相關信息。

表1　農(nóng)戶信貸需求的占比情況 單位%

由表1可知，所有樣本農(nóng)戶中，46．1%的農(nóng)戶表示在生產(chǎn)、生活和其他活動過程中，需要從銀行、信用社及其他渠道借款。農(nóng)戶的信貸需求廣泛存在，但在省際之間存在一定差異。例如，安徽、河南和四川三省樣本農(nóng)戶沒有信貸需求的比例較高，分別達到63．2%、59．6%、54．9%；而吉林地區(qū)樣本農(nóng)戶沒有信貸需求的比例僅為39．3%。

表2給出了樣本農(nóng)戶沒有信貸需求所提供原因的統(tǒng)計信息。在對農(nóng)戶沒有信貸需求的原因進行分析時發(fā)現(xiàn)，其中有12．5%的農(nóng)戶存在潛在的信貸需求，而他們之所以不需要借款，原因是沒有好的發(fā)展項目。這就意味著一旦有好的發(fā)展項目之后，這種潛在需求會轉化為現(xiàn)實的信貸需求。在那些沒有信貸需求的樣本中，有60．5%的農(nóng)戶沒有信貸需求的原因是自有資金已能滿足目前生產(chǎn)生活需要，10．2%的樣本農(nóng)戶是由于打工有錢而不需要借錢，同時還有14%的農(nóng)戶表示由于沒有借款的習慣而沒有借錢，三者所占比重之和高達85%左右。以上表明，農(nóng)戶更傾向于依靠自身積累來解決生產(chǎn)生活中的資金需要，而只有在自身資金積累無法滿足現(xiàn)實需要時才會向外界尋求借款。這說明自身積累仍然占據(jù)農(nóng)戶融資順序的首要位置。

表2　沒有信貸需求的主要原因 單位%

表3給出了遭受需求型約束（即沒有向金融機構申請貸款或者申請后主動放棄）原因的統(tǒng)計結果。表3表明，在那些具有信貸需求的農(nóng)戶中，高達37．8%的農(nóng)戶是由于利息及其他成本太高而沒有申請過貸款，18．5%的農(nóng)戶擔心即使申請也貸不到，二者合計所占比率過半，這說明事實上許多農(nóng)戶沒有提出貸款申請，主要的原因依然是對金融機構存在心理障礙，望而卻步。究其原因，主要是農(nóng)村地區(qū)長期的信貸約束，不僅形成了對農(nóng)戶信貸需求的直接約束，而且還會影響農(nóng)戶的行為預期和行為選擇，從而導致了約束性制度下需求壓抑的行為慣性。

表3　遭受需求型約束的主要原因 單位%

表4給出了遭受供給型約束原因的相關統(tǒng)計結果。由表4可知，沒有人緣關系被認為是最為主要的原因。同時，缺乏抵押擔保品也是重要原因，這和農(nóng)戶與宅基地、承包地的特定法律關系相關聯(lián)。事實上，由于土地產(chǎn)權是集體所有制，是一種殘缺產(chǎn)權，因此無法作為合適的抵押品去申請貸款。

表4　遭受供給型約束的主要原因 單位%

（二）金融意識的度量

迄今為止，雖然金融意識對農(nóng)戶微觀金融行為的重要性已被廣泛接受，但是關于金融意識的標準化定義尚未達成共識。不過，衡量金融意識一般要包含三個方面①周天蕓、鐘貽?。骸督鹑谝庾R及其對農(nóng)戶借貸選擇的影響》，《華南農(nóng)業(yè)大學學報》（社會科學版）2013年第2期。：

（1）貨幣的基礎知識，主要包括對貨幣的時間價值和購買力方面的認知；

（2）資金的跨期使用，主要包括對借貸和投資方面的認知；

（3）資源的保護使用，主要包括購買保險產(chǎn)品和其他風險管理技術。以此為基礎，相關研究通過調(diào)查設計的方式對金融意識進行衡量。

基于調(diào)研數(shù)據(jù)實際，同時結合中國家庭動態(tài)跟蹤調(diào)查（2014年）對金融意識的衡量方式，本文通過如下四個問題對金融意識進行衡量：

（1）假設您有1萬元的1年期定期存款，年利率是5%，如果不提前支取，那么存款到期后，您會有多少錢？

Ⅰ．等于10500元；Ⅱ．多于10500元；3．少于10500元；Ⅳ．不知道。

（2）如果您銀行存款賬戶的存款年利率是5%，物價每年漲8%，那么，一年后您用該存款的錢能買多少東西？

Ⅰ．比現(xiàn)在多；Ⅱ．和現(xiàn)在一樣；Ⅲ．比現(xiàn)在少；Ⅳ．不知道。

（3）請判斷這句話對不對：一般情況下，投資單一股票比投資多只股票的風險??？

Ⅰ．正確；Ⅱ．錯誤；Ⅲ．不知道

（4）假設張三今天繼承了100萬元錢，而李四將在5年后繼承100萬元錢。那么，他們兩個誰的繼承價值更高？

Ⅰ．張三的繼承價值更高；Ⅱ．李四的繼承價值更高；Ⅲ．不知道

通過對以上四個問題的回答情況進行分析，具體結果參見表5。

由表5可知，劃分到第一組和第二組農(nóng)戶的比率接近50%，表明目前農(nóng)戶具有的金融意識處于較低水平。

（三）變量選取與說明

1．因變量

表5　金融意識得分

目前，衡量農(nóng)戶信貸行為（信貸需求和信貸約束）中應用較為廣泛的方法是直接法，本文亦采用直接法②Boucher S．，Carter R．M．a(chǎn)nd Guirkinger C．，“Risk Rationing and Wealth Effects in Credit Markets：Theory and Implications for Agricultural Development”，American Journal of Agricultural Economics，2008，Vol．90，No．2，pp．409－423．。

（1）農(nóng)戶是否具有正規(guī)信貸需求（以下簡稱信貸需求）。在總樣本中，農(nóng)戶分為兩種情形：要么有信貸需求，要么沒有需求，本文應用意愿調(diào)查法來獲取農(nóng)戶的信貸需求信息。問卷中的問題是“2015年間，是否需要從信用社、郵政儲蓄銀行或其他銀行渠道貸款”。此時，構建農(nóng)戶是否具有信貸需求的虛擬變量Y1，當Y1＝1時表示農(nóng)戶具有信貸需求，若無需求Y1賦值為0。

（2）農(nóng)戶是否遭受需求型約束。在具有信貸需求的農(nóng)戶子樣本中，農(nóng)戶分為兩種情形，遭受需求型約束，或者沒有遭受需求型約束。問卷中的問題是“若有信貸需求，是否向信用社、郵政儲蓄銀行或其他銀行申請貸款”，若回答“沒有申請過”，則認為其遭受需求型約束；若選擇“申請過”，則視為沒有遭受需求型約束。此時，構建農(nóng)戶是否遭受需求型約束的虛擬變量Y2，當Y2＝1時表示農(nóng)戶遭受需求型約束，若未遭受需求型約束Y2賦值為0。

（3）農(nóng)戶是否遭受供給型約束。在沒有遭受需求型約束的子樣本中，農(nóng)戶又可分為兩種情形，或者貸款需求完全得到滿足，或者貸款需求僅得到部分滿足（甚至未獲得貸款）。問卷中的問題是“若申請貸款，是否從信用社、郵政儲蓄銀行或其他銀行獲得申請貸款的全部”，若回答“是”，則認為其沒有遭受供給型約束；若回答“否”，則遭受供給型約束。此時，構建農(nóng)戶是否獲得貸款的虛擬變量Y3，當Y3＝1時表示農(nóng)戶獲得貸款，若未獲得貸款Y3賦值為0。

2．自變量

根據(jù)已有相關研究，本文引入了農(nóng)戶家庭特征、經(jīng)濟能力、金融環(huán)境和地理特征等相關變量，具體含義參見表6。

首先，農(nóng)戶家庭特征方面。本文引入勞動力平均年齡、勞動力最高受教育程度、家庭常住人口數(shù)、勞動力占比、外出務工人數(shù)占比和人均實際耕地面積等變量?？紤]到年齡對信貸過程的影響可能存在非線性，本文在模型中還加入平均年齡的平方，而勞動力最高受教育程度在一定程度上可以反映家庭的還債能力。本文還引入家庭常住人口數(shù)、勞動力占比和外出務工人數(shù)占比等變量，以反映家庭的人口結構和生產(chǎn)能力?？紤]到農(nóng)業(yè)生產(chǎn)對借貸資金的需求，本文在模型中還包括人均實際耕地面積。

其次，農(nóng)戶經(jīng)濟能力方面。本文引入主要收入來源是否為農(nóng)業(yè)、是否富裕農(nóng)戶、在正規(guī)金融機構中是否有存款、是否了解小額信貸、是否獲得信用評級和利率承受程度等。由于農(nóng)戶可能會將所借資金用于生產(chǎn)經(jīng)營活動而提高家庭收入，而本文采用數(shù)據(jù)為截面數(shù)據(jù)，因此，如果引入當年家庭總收入這一變量，則可能產(chǎn)生反向因果問題。由于樣本中缺乏固定資產(chǎn)方面等常用來代理家庭收入或財富的調(diào)查數(shù)據(jù)，因此，本文引入“是否富裕農(nóng)戶”進行分析。一般而言，農(nóng)戶收入雖有波動，但在所屬市（縣）是否富裕是相對穩(wěn)定的，可在最大程度上解決反向因果問題。此外，本文引入利率承受程度，可在一定程度上反映農(nóng)戶還債能力。

然后，金融環(huán)境方面。本文引入所在村是否有正規(guī)金融機構網(wǎng)點、到距離最近網(wǎng)點耗費時間、當?shù)厥欠裼忻耖g有息借貸和所在省金融排斥（financial exclusion）強度等。值得注意的是，農(nóng)戶作為我國社會中的弱勢群體而缺少足夠的途徑或方式接近正規(guī)金融機構，且在利用金融產(chǎn)品或服務方面存在諸多困難和障礙，為體現(xiàn)這一現(xiàn)實，本文引入了金融排斥強度這一概念。顯然，金融排斥的存在，嚴重阻礙了正規(guī)金融產(chǎn)品和服務的可獲得性，金融排斥強度越高，說明農(nóng)戶獲取正規(guī)金融的可獲得性就越小。由于金融排斥多維度、多層次的屬性，各國學者一直在探索用更科學的方法來衡量金融排斥強度。李春宵和賈金榮①李春宵、賈金榮：《我國金融排斥程度研究——基于金融排斥指數(shù)的構建與測算》，《當代經(jīng)濟科學》2012年第3期。借鑒聯(lián)合國開發(fā)計劃署編制的人類發(fā)展指數(shù)，構建了金融排斥指數(shù)的測度模型，確定了衡量金融排斥強度的金融服務的深度、金融服務的可得度、金融服務的使用度和金融服務的可負擔度四個維度和相應的評價指標體系，取得了較好的研究結果。本文借鑒這一思路，構建省際金融排斥強度指標，具體過程參照李春宵和賈金榮的研究，此處不再贅述。在引入金融排斥強度這一指標后，本文未納入利率這一變量指標。原因在于，國內(nèi)研究大多認為農(nóng)戶信貸需求對利率缺乏彈性①韓俊、羅丹、程郁：《信貸約束下農(nóng)戶借貸需求行為的實證研究》，《農(nóng)業(yè)經(jīng)濟問題》2007年第2期。②鐘春平、孫煥民、徐長生：《信貸約束、信貸需求與農(nóng)戶借貸行為：安徽的實證研究》，《金融研究》2010年第11期。。

最后，地理特征方面。本文以吉林省為基準，引入位于四川、位于安徽和位于河南三個虛擬變量。

表6　模型所涉及變量的樣本數(shù)據(jù)的基本統(tǒng)計特征

四、實證研究

（一）計量模型

下面，引入Probit模型，以分析金融意識等因素對農(nóng)戶是否具有信貸需求、是否遭受需求型約束和是否遭受供給型約束的影響。

是否有信貸需求：

是否遭受需求型約束：

是否遭受供給型約束：

帶星號（*）的LD、LA和LR都表示潛在的結果，沒有星號的LD、LA和LR表示實際觀測到的二值指標，I（·）表示二值示性函數(shù)，分別表示農(nóng)戶是否具有信貸需求、是否遭受需求型約束和是否遭受供給型約束；X1、X2和X3分別表示影響農(nóng)戶信貸需求、需求型約束和供給型約束的外生解釋變量（均包含常數(shù)項），其中X1≠X2≠X3，即兩兩之間并不完全相同。此外，ε1、ε2和ε3分別表示對應方程的隨機誤差項。

（二）實證結果分析

由表7可以看出，金融意識對農(nóng)戶信貸需求影響并不顯著；對需求型約束的影響負向且在1%水平上顯著，對供給型約束的影響負向且在10%水平上顯著，換句話說，金融意識能夠有效緩解農(nóng)戶的需求型約束和供給型約束。一方面，在農(nóng)村金融體系不斷發(fā)展的今天，豐富的金融知識有助于農(nóng)戶了解金融渠道尤其是正規(guī)金融機構的相關借貸流程，從而消除農(nóng)戶的“信貸恐慌”，增強申請貸款的意愿和動機，從而降低遭受需求型約束的可能性和程度；另一方面，豐富的金融知識有助于農(nóng)戶運用更小的成本獲得更多的貸款，也意味著能夠合理安排生產(chǎn)經(jīng)營活動，銀行也更愿意向這樣的農(nóng)戶發(fā)放貸款，因此降低遭受供給型約束的可能性和程度。進一步來看，無論是顯著性水平還是估計系數(shù)大小，金融意識對需求型約束的緩解作用更為明顯。

表7　Probit模型的實證結果

此外，由表7可知，在信貸需求方面，勞動力最高受教育程度、家庭人口規(guī)模、人均實際耕地面積、主要收入來源為農(nóng)業(yè)和富裕農(nóng)戶對信貸需求影響負向，分別在1%、1%、1%、5%和1%水平上顯著；勞動力占比、外出務工人數(shù)占比和具有存款的影響為正，且分別在5%、5%和1%水平上顯著；平均年齡（及其平方）的影響均不顯著。

其次是需求型約束方面，家庭人口規(guī)模、人均實際耕地面積、是否了解小額信貸、利率承受程度、所在村有正規(guī)金融服務網(wǎng)點、當?shù)赜忻耖g有息借貸、省際金融排斥強度影響負向，且除家庭人口規(guī)模在5%水平上顯著，其余均在1%水平上顯著；外出務工人數(shù)占比、具有存款影響正向顯著且均在1%水平上顯著；平均年齡（及其平方）、勞動力最高受教育程度、是否富裕農(nóng)戶和到距離最近網(wǎng)點耗費時間等變量影響不顯著。

最后是供給型約束方面，平均年齡、人均實際耕地面積、富裕農(nóng)戶、獲得信用評級、所在村有正規(guī)金融服務網(wǎng)點和當?shù)赜忻耖g有息借貸的影響為負向，且分別在1%、1%、5%、1%、1%和10%的水平上顯著；平均年齡平方和到距離最近網(wǎng)點耗費時間影響正向，且分別在1%和5%的水平上顯著；勞動力最高受教育程度、家庭人口規(guī)模、勞動力占比、主要收入來源為農(nóng)業(yè)、具有存款、利率承受程度和金融排斥強度的影響均不顯著。此外，平均年齡約為40歲的農(nóng)戶家庭最有可能獲得貸款。

下面進行穩(wěn)健性檢驗。為了排除極端值的影響，將農(nóng)戶家庭人均收入位于5%最窮和5%最富的樣本剔除掉，估計結果參見表8。

與表7相比，在剔除掉極端收入的樣本后，金融意識的影響并未發(fā)生太大改變，這也表明本文的估計結果是穩(wěn)健的。此外其他變量的結論亦沒有發(fā)生顯著變化，簡便起見不再給出。

表8　穩(wěn)健性分析

（二）進一步分析①為節(jié)省篇幅，其他解釋變量的估計結果不再展示，如有需要可向作者索取。

下面，將農(nóng)戶分為貧窮和富裕農(nóng)戶兩組樣本，估計結果參見表9。

由表9可知，在將農(nóng)戶分為富裕和貧窮農(nóng)戶后，對于信貸需求，金融意識對富裕農(nóng)戶的影響正向且在5%水平上顯著，但對貧窮農(nóng)戶的影響并不顯著；對于需求型約束，金融意識對富裕農(nóng)戶的影響在10%水平上負向顯著，但對貧窮農(nóng)戶的影響在1%水平上負向顯著；對于供給型約束，金融意識對富裕農(nóng)戶的影響在1%水平上負向顯著，但對貧窮農(nóng)戶的影響在10%水平上負向顯著。

表9　分樣本分析

此外，部分變量的影響方向或其顯著性產(chǎn)生顯著變化。對于富裕農(nóng)戶，家庭人口規(guī)模、家庭主要收入來源是否為農(nóng)業(yè)對需求型約束由負向顯著變?yōu)樨撓虿伙@著，而對供給型約束的影響由負向不顯著變?yōu)樨撓蝻@著；利率承受程度對供給型約束的影響由正向不顯著變?yōu)檎蝻@著；到距離最近網(wǎng)點耗費時間對供給型約束的影響由正向顯著變?yōu)檎虿伙@著；當?shù)赜忻耖g有息借貸活動對供給型約束影響由負向顯著影響變?yōu)檎虿伙@著。

對于貧窮農(nóng)戶，勞動力最高受教育程度對信貸需求的影響由正向顯著變?yōu)檎虿伙@著；勞動力占比對信貸需求的影響由負向顯著變?yōu)檎虿伙@著；外出務工人數(shù)占比對需求型約束的影響由正向顯著變?yōu)檎虿伙@著；人均實際耕地面積和所在村是否有正規(guī)金融業(yè)務網(wǎng)點對供給型約束的影響由負向顯著變?yōu)樨撓虿伙@著。

五、研究結論

本文采用2015年四省農(nóng)戶調(diào)查數(shù)據(jù)，結合Probit模型，考察和比較金融意識對農(nóng)戶需求型信貸約束和供給型信貸約束的影響及其差異。

研究表明，金融意識對農(nóng)戶信貸需求并無顯著影響，但能有效緩解農(nóng)戶的需求型約束和供給型約束，其中對需求型約束的緩解作用更為明顯。進一步來看，將農(nóng)戶分為富裕和貧窮農(nóng)戶后，對于信貸需求，金融意識對富裕農(nóng)戶的影響正向顯著，但對貧窮農(nóng)戶的影響并不顯著；對于需求型約束，金融意識對富裕農(nóng)戶和貧窮農(nóng)戶的影響均負向顯著；對于供給型約束，金融意識對富裕農(nóng)戶和貧窮農(nóng)戶的影響均負向顯著。

對于信貸需求，勞動力最高受教育程度、家庭人口規(guī)模、人均實際耕地面積、主要收入來源為農(nóng)業(yè)和富裕農(nóng)戶對信貸需求影響負向上顯著；勞動力占比、外出務工人數(shù)占比、具有存款和位于中部地區(qū)的影響正向顯著。對于需求型約束，家庭人口規(guī)模、人均實際耕地面積、是否了解小額信貸、利率承受程度、所在村有正規(guī)金融服務網(wǎng)點、當?shù)赜忻耖g有息借貸、省際金融排斥強度影響負向顯著；外出務工人數(shù)占比影響正向顯著。對于供給型約束，平均年齡、人均實際耕地面積、富裕農(nóng)戶、獲得信用評級、所在村有正規(guī)金融服務網(wǎng)點和當?shù)赜忻耖g有息借貸的影響負向顯著；平均年齡平方和到距離最近網(wǎng)點耗費時間影響正向顯著。

此外，調(diào)查表明，在有信貸需求意愿的農(nóng)戶中，88．6%的農(nóng)戶沒有申請貸款，影響的第一要素是成本問題，因為37．8%的農(nóng)戶提出借貸成本太高和10．7%的農(nóng)戶擔心還不起，說明近半數(shù)農(nóng)戶需要考慮借貸成本問題。半數(shù)以上的農(nóng)戶具有信貸需求意愿，但大多數(shù)農(nóng)戶并未向信用社等正規(guī)金融機構提出貸款申請，影響農(nóng)戶提出申請的第一原因是成本太高，這里的成本包括利息成本和非利息成本如手續(xù)費、路費、誤工費和人情費等。另外一個重要原因是受信用意識限制，不愿意借錢發(fā)展。在調(diào)查中發(fā)現(xiàn)，不少農(nóng)戶認為“有多少錢辦多少事”、“借錢不是光彩的事情”，這種傳統(tǒng)思想在一定程度上限制了農(nóng)村金融的發(fā)展。

以上研究結論具有一定的政策含義，當前農(nóng)村金融改革雖然取得一定成效，但農(nóng)戶仍然遭受普遍的正規(guī)約束，并從金融機構的信貸配給轉移到農(nóng)戶自身的需求抑制上面。這說明了要切實解決我國農(nóng)戶信貸約束問題，突破雙重融資門檻的限制，不僅需要放松金融管制和增加信貸供給，更為重要的是通過信貸制度的創(chuàng)新來解決農(nóng)村金融交易成本較高和信息不對稱的問題，破除農(nóng)戶遭受信貸約束的制度性根源。應當注意到，培養(yǎng)農(nóng)戶的金融意識有助于農(nóng)戶供給型約束尤其是需求型約束的緩解。另外，富裕農(nóng)戶和貧窮農(nóng)戶的信貸過程不同階段的影響因素存在較大差異，這就要求在制定政策時，既要重點突出，有針對性，同時也要考慮差異，區(qū)別對待。

［責任編輯 王治國 責任校對 王景周］

F832．43

A

1000－5072（2016）08－0100－11

2016－05－17

趙 捷（1983—），女，新疆石河子人，石河子大學經(jīng)濟與管理學院講師，博士研究生，主要研究方向為農(nóng)村金融、國際貿(mào)易、區(qū)域經(jīng)濟；

祝宏輝（1973—），男，江蘇丹陽人，石河子大學經(jīng)濟與管理學院教授，博士生導師，主要從事農(nóng)業(yè)經(jīng)濟理論與政策研究。

新疆生產(chǎn)建設兵團社會科學基金青年項目《邊疆安全視域下兵團城鎮(zhèn)人口結構問題研究》（批準號：CX9653）；新疆維吾爾自治區(qū)人文社會科學重點研究基地項目《新絲綢之路經(jīng)濟帶建設中兵團對外貿(mào)易戰(zhàn)略轉型研究》（批準號：XHEDU020214C05）。