劉 芳

(寶雞文理學院經濟管理學院，陜西寶雞 721013)

貧困地區(qū)農村金融運行與發(fā)展受到農戶收支結構、經濟發(fā)展水平、區(qū)域文化等因素的影響，體現出與富裕地區(qū)不同的特征與困境。新形勢下解決“貧困難題”，需要創(chuàng)造貧困地區(qū)可持續(xù)發(fā)展的基礎條件，需要扶貧資源精準到位地作用于貧困群體，需要構建貧困地區(qū)自我發(fā)展機制，需要提升貧困人群自我發(fā)展脫貧致富的能力。金融扶貧作為“造血式扶貧”的重要途徑，可以改變貧困地區(qū)和人群被動的發(fā)展模式，從根本上扭轉貧困地區(qū)經濟落后狀況。響應習近平總書記關于扶貧開發(fā)工作的重要指示，2014、2015年人民銀行與相關部門聯合分別發(fā)布了《關于全面做好扶貧開發(fā)金融服務工作的指導意見》和《關于金融助推脫貧攻堅的實施意見》，進一步落實了金融助推脫貧攻堅的基本方略。

1 國內外研究現狀

貧困地區(qū)農村金融市場的制度缺陷明顯抑制了貧困農戶的信貸活動。一方面應圍繞區(qū)域金融需求差異，推動貧困地區(qū)農村金融制度創(chuàng)新[1]；另一方面，金融機構必須推出面向貧困群體的金融產品，降低窮人進入金融市場的交易門檻[2]。厘清貧困農戶信貸服務特征和影響因素，對于金融扶貧戰(zhàn)略的實施，以及貧困地區(qū)金融體制與機制創(chuàng)新尤為重要。大量國外學者基于欠發(fā)達地區(qū)農業(yè)信貸數據，運用Probit、Logistic、GMM和Tobit等計量方法對農業(yè)信貸與農業(yè)發(fā)展問題進行了實證研究。Hussain等分析了巴基斯坦政府面向小農實施的糧食安全政策，結果表明，土地數量會增加小農獲得貸款機會，且中等和上等小農容易獲得正規(guī)貸款，低等小農主要依靠非正規(guī)貸款低等小農≤1.0英畝、中等小農1.01～2.50英畝、上層小農2.51～5.00英畝[3]。Fakayode實證分析?；僦蒉r業(yè)信貸機構(ESACA)的轉貸信貸計劃效果，發(fā)現貸款受益者主要特征為年輕、有種植經驗和受過教育。Kumar等認為影響印度農戶機構信貸的決定性因素包括教育程度、農場規(guī)模、家庭規(guī)模、種姓、性別、職業(yè)以及家庭特征等[4]。Mpuga發(fā)現烏干達的農業(yè)信貸需求受地域、年齡、教育水平、職位、家庭資產以及其他居住特征的影響[5]。Shete等分析埃塞俄比亞Finoteselam(費諾特塞蘭)鎮(zhèn)農業(yè)信貸市場影響因素，指出高撫養(yǎng)負擔、土地占有面積、家庭勞動力稟賦、參與非農生產等增加了家庭農業(yè)信貸市場參與度[6]。Singh等以旁遮普州11個區(qū)的600農戶為例，研究結果，影響農戶貸款的主要因素有貸款成本、貸款手續(xù)、政府扶持等，可通過借貸信息和土地信息網絡化、貸款申請表簡化、貸款程序和審批時間標準化改善信貸體系[7]。

國內學者通過調查分析貧困農戶信貸需求和信貸行為，探索影響農戶信貸渠道的因素。王定祥等認為，貧困農戶信貸需求以中短期小額需求為主，但實際發(fā)生借貸行為的貧困農戶較少，從正規(guī)金融機構獲得貸款的農戶更少[8]。劉西川等認為，所調查農戶信貸需求主要受到數量、成本與風險的影響[9]。黃祖輝等認為，工資性收入和非農經營收入分別對農戶正規(guī)信貸來源有不同影響，前者影響為負，后者影響為正[10]。劉明等以陜西省、青海省欠發(fā)達農村地區(qū)為例，認為關系型融資對不同的信貸來源作用效果不一致，雖然可以抑制民間金融的風險，但卻滋長了正規(guī)金融的尋租活動[11]。徐璋勇等運用Probit模型，著重分析農戶社會資本對正規(guī)和非正規(guī)信貸供需傾向的影響，發(fā)現良好的社會資本對農戶信貸獲得具有正向促進[12]。

綜上所述，眾多學者依托不同地區(qū)農戶的調研樣本，實證檢驗了影響農戶信貸需求的因素，但既有研究直接針對貧困農戶信貸需求的分析不多，并且樣本覆蓋范圍往往較小，僅涉及某個省份或某個地區(qū)的樣本農戶，不能很好地反映我國貧困農戶信貸活動傾向。因此，筆者選用全國大范圍調查數據，引入戶主年齡、教育程度、家庭規(guī)模、收入來源構成、收入水平、存款水平和地理位置等變量，將研究樣本劃分為不同組群，對比分析上述變量對不同特征貧困農戶信貸需求、信貸渠道及貸款金額的影響，力圖更為全面地展示我國貧困農戶信貸需求特征和影響因素，為農村金融更好地服務于貧困地區(qū)與貧困群體提供經驗支持。

2 數據來源與農戶家庭情況

2.1 數據來源

樣本來源于2012年北京大學中國家庭追蹤調查(CFPS)，其數據涉及24個省(區(qū)、市)，家庭總戶數達到16 000戶。為了準確瞄準農村貧困人群，把握低收入農戶經濟生活及金融服務狀態(tài)，針對CFPS數據進行了有效甄別與篩除。首先剔除掉全部樣本中城市家庭數據而篩選出農村家庭數據，并進一步根據家庭人均純收入分位數指標，將全部農戶家庭數據劃分為收入最高、中上、中下、最低4組，每組樣本各占農戶總體樣本的25%。將研究樣本最終鎖定于最低收入農戶群體，共有2 742份樣本，目標農戶調查樣本覆蓋面廣，涉及全國東部、中部、西部139個縣區(qū)。農戶分布地域見表1。

表1 有效樣本區(qū)域分布狀況

注：依據2012年北京大學中國家庭追蹤調查(CFPS)數據整理。表2至表8同。

2.2 農戶家庭特征

2.2.1 家庭構成方面 在所選取的2 742戶農戶中，戶均人口4.08人，男勞動力1.74人，女勞動力1.24人，戶均勞動力人數2.98人，平均每個勞動力負擔(供養(yǎng))人口1.36人。樣本中戶主年齡分布在21～80歲，平均年齡為47歲。

2.2.2 家庭收支方面 有效樣本2 524戶農戶中，人均家庭純收入為1 422.5元，戶均家庭純收入為5 763.3元。戶均農業(yè)生產支出值為4 138元，而農戶用于食品、衣著和居住的消費性支出就可達到12 833元，后者為前者的近3倍。

2.2.3 教育分布方面 絕大多數農戶為初中以下文化，其中文盲、半文盲學歷占36.4%，小學學歷占30.2%，初中學歷占26.1%，高中及以上學歷僅占到7.03%。與全國農民教育平均水平相比，貧困農民教育程度明顯更低。

2.2.4 農業(yè)生產方面 2 742戶農戶中有2 134戶農戶從事農業(yè)活動，但其農業(yè)機械化程度非常低，有72.9%的農戶家中沒有相關農用機械。因此，樣本區(qū)域仍然從事依靠手工勞作為主的傳統農業(yè)耕作。此外，貧困農戶的土地耕作條件并不優(yōu)渥，有效樣本中有58.24%的農戶戶均土地面積不足0.27 hm2，平均每人分得土地不足667 m2。即使土地資源有限，但仍有大量的土地分布于生產條件惡劣的高原、高山和丘陵地區(qū)，土地耕作條件較差，不利于農業(yè)規(guī)模化和現代化經營。據統計，樣本區(qū)域地形地貌中高山與高原地區(qū)占24.0%，丘陵占34.56%。

2.2.5 生活條件方面 貧困農戶生活艱辛，所在區(qū)域基礎設施和住房條件較差。經統計，樣本農戶中16.51%的農戶具有三代同住、臨時架床、子女與父母同住一室等住房困難現象；53.81%的農戶生活用水無法使用自來水，存在飲用江河湖水、山泉水、雨水和窖水等情況；18.2%的農戶家中存在經常斷電、甚至沒有通電的情況。

3 貧困農戶信貸可得性分析

3.1 戶主年齡與信貸服務

據2012年CFPS數據中2 680戶貧困農戶有效樣本數據，將戶主年齡劃分階段，分析戶主年齡與農戶信貸服務的關系。從表2可以看出，年齡越大的農戶，信貸需求意愿和從正規(guī)金融機構的獲貸比例都明顯下降，從非正規(guī)金融的信貸可得性卻提升。30歲及以下農戶信貸需求為32.6%，31～40歲、41～50歲分別為31.55%、31.33%，而50歲以上則降低至27.42%。其原因在于中青年農戶有強烈的置辦婚禮、建房置業(yè)和發(fā)展培訓的意愿，因此信貸意愿較強。此外，中青年農戶從正規(guī)金融的信貸可得性也更高，30歲及以下農戶從正規(guī)金融機構的獲貸比例為35.60%，31～40歲為33.30%，41～50歲為28.43%，50歲以上降至26.65%，從而反映正規(guī)金融機構信貸對象也具有一定的年齡偏向。而戶均貸款金額中，31～40歲、41～50歲農戶最高，可達到39 204.85元和 35 980.39 元。

3.2 教育水平與信貸服務

教育程度與貧困農戶信貸服務的關系見表3。從表3可以看出，農戶受教育程度和信貸需求并未呈現明顯關聯，貧困農戶信貸需求始終保持在28%上下。而教育水平越高的農戶從正規(guī)金融機構的信貸可得性和貸款金額明顯提升。文盲和半文盲農戶從正規(guī)金融機構的獲貸比例為28.82%，戶均信貸金額為29 342.2元；小學水平農戶比例為25.71%，戶均信貸金額為23 427.57元；高中、中專水平農戶為 38.78% 和38 000元；而大專及以上水平最高，可達100%和70 000元。這是由于教育水平較高的農戶，就業(yè)情況和勞動技能較好，對金融信貸的接受度較高。

表2 不同年齡階層貧困農戶信貸服務

表3 不同教育程度貧困農戶信貸服務

3.3 家庭人口數與信貸服務

貧困農戶家庭人口數與信貸服務的關系見表4。從表4可以看出，農戶家庭人數越多，信貸需求比率越高。家庭人數為7人及以上的農戶信貸需求率達到32.43%，2人及以下的農戶比率為27.98%。這與農戶的家庭人口壓力、經濟壓力、貸款用途多樣性有關。對于融資渠道的偏好，家庭人口越多的農戶傾向于正規(guī)金融機構貸款，家庭人口為6人和7人及以上，其比例可達41.18%和33.30%。家庭規(guī)模較大的農戶從非正規(guī)金融獲貸的比例較低，分別為57.84%和66.70%，原因可能與家庭的社會資本有關，家庭規(guī)模越大，社會關系網范圍越大，越容易進行“關系型借貸”。

表4 貧困農戶家庭規(guī)模與信貸服務

3.4 收入結構與信貸服務

貧困農戶收入結構與信貸服務狀況見表5。從表5可以看出，無論信貸需求比例、正規(guī)金融機構獲貸比例和戶均貸款金額都呈現一致的規(guī)律性，即以工資性收入為主農戶比例最高。從信貸需求層面，以工資性收入為主的農戶信貸需求率為34.91%。以家庭經營性收入為主和以財產性收入為主農戶信貸需求率分別為30.82%和30.41%，而以轉移性收入為主的農戶僅為25.84%。從融資渠道角度，以工資性收入為主的農戶從正規(guī)金融機構獲貸率為45.95%，比以家庭經營性收入、轉移性收入和財產性收入為主的農戶高20百分點左右。從戶均借貸金額層面，以工資性收入、家庭經營性收入、轉移性收入和財產性收入為主農戶分別為47 202.20元、37 030.76元、26 657.80元和23 050.34元。由于以工資性為主的農戶往往從事非農生產，并且外出打工給農民帶來了更多的見識和金融知識，教育水平、勞動技能和經濟狀況也較高，使他們更容易從正規(guī)金融機構獲得貸款。

表5 貧困農戶收入來源與信貸服務

3.5 收入水平與信貸服務

貧困農戶收入水平與信貸服務狀況見表6。依據家庭戶均純收入金額，劃分貧困農戶收入為5個等級，從中可知收入水平越高的農戶，信貸需求和從正規(guī)金融機構獲貸的比例越高。從信貸需求層面，戶均家庭純收入在2 000元及以下和 2 001～4 000元之間的農戶，信貸需求占比分別為26.50%和25.27%，從正規(guī)金融機構獲貸比例分別為25.00%和 26.09%。家庭純收入在4 001～6 000元、6 001～8 000元、8 000 元以上的農戶，信貸需求占比分別為31.26%、33.06%、32.18%，從正規(guī)金融機構獲貸比例分別為32.06%、30.93%、33.64%，說明正規(guī)金融機構更傾向于收入水平較高的農戶放貸來規(guī)避信貸風險。貧困農戶收入水平較低，受正規(guī)金融信貸約束的可能性較大，因而向民間借貸的比重較高。2 000元及以下和2 001～4 000元的農戶，有7成以上向民間金融借款。

表6 貧困農戶收入水平與信貸服務

3.6 農戶所持現金和存款水平與信貸服務

農戶儲蓄水平對信貸服務狀況有顯著影響，根據凱恩斯流動性偏好理論，農戶手中現金和存款可以抑制收支不平衡導致的現金波動，以自身存款彌補資金缺口。從表7可以看出，貧困農戶所持現金和儲蓄水平與信貸服務狀況，依據農戶家庭所持現金及存款金額，劃分不同區(qū)段的貧困農戶。農戶所持現金及存款金額越高，農戶越容易從正規(guī)金融機構獲得貸款。農戶所持現金及存款在2 000元及以下，其正規(guī)金融機構獲貸比例為24.60%，民間金融獲貸比例為75.40%。反觀農戶所持現金及存款在20 000元以上，其正規(guī)金融機構獲貸比例為40.23%，民間金融獲貸比例為59.77%。表明存款水平是影響農戶融資渠道的重要因素，其水平高低會影響農戶從正規(guī)金融機構的貸款可得性。此外，農戶儲蓄水平還會影響農戶信貸需求，2 000元及以下信貸需求占比為36.70%，而 20 000元 以上信貸需求比例則降至17.90%。

表7 貧困農戶所持現金和儲蓄水平與信貸服務

3.7 東部、中部和西部貧困農戶信貸服務的表現

我國不同地區(qū)經濟發(fā)展水平、金融服務水平、人們生活習慣和信貸觀念都存在較大區(qū)別，因此信貸需求也呈現不一樣的特點。東部、中部、西部貧困農戶信貸服務狀況見表8。西部地區(qū)貧困農戶信貸需求比例最高，達32.05%，同時信貸金額也最大，達35 328.47元，隨之為中部地區(qū)和東部地區(qū)。西部地區(qū)也是三大區(qū)域中貧困程度最深的區(qū)域。較高的信貸需求反映了貧困農戶經濟生活的脆弱性，難以通過內源的儲蓄和資產抵抗大額支出帶來的經濟波動。從信貸來源來看，三大區(qū)域的貧困農戶都傾向民間借貸緩解資金壓力，東部、西部、中部地區(qū)民間借貸農戶比例分別為82.87%、59.15%、74.75%。比較而言，西部地區(qū)貧困農戶從正規(guī)金融機構獲貸的積極性更高，達39.85%。

表8 東部、中部、西部貧困農戶信貸服務

4 實證研究

4.1 模型設定

二項選擇在農戶金融活動中經常涉及，此處將農戶融資渠道偏好變量賦值為0和1，運用Probit模型實證檢驗影響農戶融資渠道的重要因素。

根據本研究第3部分統計分析指標，將農戶特征、農戶收入與資產、農戶支出、社會資本、家庭金融狀況和地區(qū)情況作為自變量，納入向量x中，將農戶融資渠道作為因變量y，構建線性概率模型yi=xiβ+εi。其中，εi服從2點分布而非正態(tài)分布，由于農戶融資渠道選擇一般有2種方式，所以y取0和1 2種取值。y2點分布的概率為：

(1)

若F(x，β)為標準正態(tài)累積分布函數，可使y的預測值介于0和1之間，并且可得Probit標準模型：

(2)

式中：F(x，β)為隨機變量的服從標準正態(tài)分布的累積分布函數，Probit標準模型采用極大似然法(MLE)進行估計。

結合上述分析，此處設定模型如下：

y=C+βixi+εi。

(3)

式中：xi為自變量向量，包含多個維度；y表示貧困農戶融資渠道偏好，如果來自正規(guī)金融機構其值為1，來自非正規(guī)金融賦值為0；βi為自變量系數向量，C為常數項，εi為隨機誤差項，i=1，2，3…n。

4.2 變量設定與賦值

解釋變量設定與賦值見表9。

表9 變量設定與賦值

4.3 計量檢驗

此處依據CFPS中2 742戶農戶的調查數據，運用標準Probit模型，引入農戶特征、收入與資產、農戶支出、社會資本、家庭金融活動和地區(qū)情況等方面的變量，計量驗證農戶融資渠道偏好的影響因素，其檢驗結果見表10。

此處，將貧困農戶融資渠道作為因變量，采用二項Probit模型進行計量檢驗，驗證分析了CFPS數據中貧困農戶有效樣本數據(表10)。分析結果表明，模型的預測準確百分比為72.89%，并且以100%的概率拒絕系數為0的原假設。此外，模型似然比統計量[LRχ2(18) =83.93，Prob>χ2=0.000 0]，說明模型系數除常數項外聯合顯著，具有很好的解釋性。

農戶融資渠道偏好的影響因素驗證結果，戶主教育水平x2、農戶流動資產x7、農戶固定資產x8、農戶生產性支出水平x10及村莊繁華程度x19均表現為正向影響，而村莊所處位置則表現為負向影響。

4.3.1 貧困農戶融資渠道選擇受戶主教育水平x2顯著影響x2的系數為正，P值為0.02，在5%的水平下可以通過顯著性水平檢驗，說明教育水平可顯著正向影響農戶從正規(guī)金融機構的融資偏向。這也與現實情況相符，農戶教育水平越高，越具備穩(wěn)定的職業(yè)收入、生產技能和經營能力，有更強烈的意愿來擴大生產經營規(guī)模和商業(yè)投資規(guī)模，也容易受到正規(guī)金融機構青睞。

4.3.2 貧困農戶資產狀況仍是影響農戶信貸來源的重要因素 家庭流動資產情況x7和家庭固定資產情況x8可分別通過顯著性檢驗，根據統計顯著性檢驗分析，在5%和10%的顯著性水平上，并且系數均為正值，說明農戶資產狀況是衡量農戶財力狀態(tài)和還款能力的重要指標，農戶所持現金、儲蓄及房產價值越高，農戶越容易達到正規(guī)金融機構資信審核的要求，也具有更好的抵押貸款條件，從正規(guī)金融機構獲貸的可能性也越高。

4.3.3 貧困農戶生產性支出占比x10可正向影響農戶融資渠道選擇x10的P值為0.081，僅在10%的顯著性水平下統計顯著，對于農戶信貸來源具有一定正向影響。由于產生生產性信貸需求的人群一般具有強烈的擴大收入來源及收入水平的意愿，具備一定的生產經營能力和經驗積累，比生活性信貸更具獲利空間。正規(guī)金融機構審批貸款時，相較于生活性貸款需求，更傾向于用于生產性支出的信貸。

4.3.4 貧困農戶村莊所在地區(qū)狀況對于農戶信貸來源也具有顯著影響 分別運用村莊處于東部、中部和西部省份，以及日常方式距離商業(yè)中心時間進行衡量村莊所處位置x18和村莊繁華程度x19。村莊所處位置x18在1%的顯著性水平下統計顯著，系數為負；而村莊繁華程度x19在5%的顯著性水平下統計顯著，系數為正，說明村莊處于東部省份、距離商業(yè)中心越近，越容易受到正規(guī)金融機構的支持。這是由于我國貧困地區(qū)和貧困人口主要集中于西部地區(qū)， 金融機構分布數量和服務水平低于東部地區(qū)。相較于西部地區(qū)貧困農戶的片狀密集分布，東部地區(qū)貧困村莊和貧困農戶分布較為分散，更易受到周圍經濟發(fā)達地帶的輻射作用，貧困農戶財富狀態(tài)和收入水平有所改善，從正規(guī)金融機構獲貸概率提高。

表10 農戶融資渠道的影響因素估計結果

注：(1)表中數據由stata11軟件Probit命令估計；(2)“***”“**”“*”分別表示符合1%、5%和10%的顯著性水平。

5 結論

依據2012年CFPS中2 742戶貧困農戶的調查數據，引入農戶特征、收入與資產、農戶支出、社會資本、家庭金融活動和地區(qū)情況等方面的多重變量，統計描述和計量分析了影響貧困農戶信貸需求和渠道選擇的重要因素。

5.1 中青年農戶具有強烈的信貸需求

伴隨年齡增長，貧困農戶的信貸需求強度和正規(guī)金融機構的獲貸比例均呈下降趨勢。因此，應針對中青年貧困農戶信貸需求特點，設計結構、額度、期限與抵押條件更為合理的信貸產品，不僅滿足建房置業(yè)、子女教育、婚喪嫁娶和健康醫(yī)療的消費性信貸，也要鼓勵與支持農民工創(chuàng)業(yè)、商業(yè)運營的生產性信貸。通過創(chuàng)新并豐富金融產品與服務范圍，滿足貧困農戶多元化金融需求。

5.2 正規(guī)金融機構具有甄別和篩選優(yōu)勢

正規(guī)金融機構偏向貸款給家庭規(guī)模較大、受教育程度較高、申請生產性貸款、從事非農產業(yè)、收入水平較高及所持現金更多的農戶，而具備這些特征的農戶，只是貧困農戶的少數人群，也是最具潛在發(fā)展優(yōu)勢的人群。因此，一是應促進普惠金融發(fā)展，發(fā)揮農村普惠金融體系包容性特點，將服務客戶延伸至更多貧困農戶和低收入群體，向不同的客戶群體提供多樣化的金融服務。二是發(fā)揮政策性金融的自身優(yōu)勢，從政策角度滿足農業(yè)和農村經濟弱質性決定的金融服務需求，彌補商業(yè)性金融遺留下的供需缺口。三是加強農戶職業(yè)技能、金融知識和文化素養(yǎng)的培訓與教育，提升農戶的文化水平、經營能力、創(chuàng)業(yè)思維和金融意識，擴展農戶的增收機會空間。

5.3 貧弱狀態(tài)是金融供給抑制的主要原因

實證分析表明，農戶收入水平、資產狀況、生產性支出比例是影響貸款可得、正規(guī)金融機構支持和貸款金額的共同因素。上述諸種因素也正是貧困農戶短時期難以改變的三方面金融抑制誘因。因此，克服金融機構供給抑制偏向，需要創(chuàng)新貧困地區(qū)農村金融減貧體制與機制，制定差別性的農村金融制度，發(fā)揮銀行機構、保險機構、扶貧部門和政府部門的合力作用。此外，應加快信用信息平臺建設，通過金融機構與相關部門配合，完善全國各地貧困農戶信用檔案，擴充征信數據庫涵蓋范圍，為精準發(fā)放貸款提供信息參考。

5.4 非正規(guī)金融是貧困農戶信貸主要途徑

可以有效運用“社會資本”規(guī)避信貸雙方信息不對稱狀況，但卻具有明顯的“關系型借貸”傾向。據統計分析結果，相較正規(guī)金融機構，貧困農戶更傾向且更易于從非正規(guī)金融獲取信貸，約70%的貧困農戶信貸來源于非正規(guī)金融，其比例明顯高于一般農戶。因此，應重視非正規(guī)金融在貧困農村不可或缺的力量，發(fā)揮其靈活性和信息對稱性的信貸優(yōu)勢，并建立有針對性的監(jiān)管機制和風險評估機制，規(guī)制非正規(guī)金融健康良性發(fā)展。

5.5 貧困農戶收入構成可明顯影響農戶信貸需求

以工資性收入為主的農戶，無論信貸需求比例、正規(guī)金融機構獲貸比例和戶均貸款金額都最高，而以家庭經營性收入為主的農戶則最低。因此，引導農戶從事傳統農業(yè)之外的外出打工、商貿物流和商業(yè)投資等經濟活動，不僅可以擴寬貧困農戶收入來源，也可以激發(fā)農戶生產性金融需求，緩解供需雙方的金融抑制。