文章信息
- 张宁, 张兵, 周明栋.
- 利率对农村家庭贷款决策的影响——基于带删失的Probit模型及Tobit模型的实证分析
- 南京农业大学学报(社会科学版), 2015, 15(05): 79-86
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文章历史
- 收稿日期: 2015-02-02
2. 西南交通大学 经济管理学院, 四川 成都 610031;
3. 中国人民银行宿迁市中心支行, 江苏 宿迁 223800
为进一步推进利率市场化改革,经国务院批准,中国人民银行决定,自2013年7月20日起全面放开金融机构贷款利率管制:取消金融机构贷款利率0.7倍的下限,由金融机构根据商业原则自主确定贷款利率水平;取消农村信用社贷款利率2.3倍的上限,由农村信用社根据商业原则自主确定对客户的贷款利率。早期的研究表明,由于中国农村金融市场供给方垄断程度较高,农村金融机构的自主定价可能会导致市场贷款利率提高,甚至超出农村金融需求主体能够承担的水平[1, 2, 3]。然而实践表明,该政策实施以来,农村金融市场贷款利率并未如学者们所担心的那样显著提高。金融机构在定价过程中对道德风险和逆向选择问题的考虑是主要原因之一;那么,农村家庭贷款对利率的敏感性是否也是原因之一呢?
①参见中国人民银行网站《中国人民银行关于进一步推进利率市场化改革的通知》。
国内专门研究利率对农村家庭贷款决策影响的文献并不多,尤其是微观层面的实证分析较少,主流观点认为,农村家庭贷款需求对利率是不敏感的,其在融资过程中更关心的是信贷可获性[4, 5]。但是,近年来,随着农村城镇化水平的逐渐提高,农村家庭贷款用途由生活消费向生产投资的逐渐转变,贷款利率浮动区间的逐渐增大,我们认为,有必要对农村家庭贷款的利率敏感性进行再检验。同时,还有学者指出,农村家庭对贷款利率缺乏敏感性的主要原因是,其贷款途径单一[6]。显然,已有研究并未考虑非正规金融市场这一贷款途径;然而,已有大量研究表明,非正规金融市场也是农村家庭重要的融资渠道之一[7, 8, 9]。因此,将非正规金融市场利率的影响纳入本文的研究范围,对未来农村金融改革及利率市场化相关政策的制定具有重要的现实意义。本文将从微观层面实证分析利率对农村家庭贷款需求、贷款途径的选择,以及贷款规模的影响。研究范围包括正规贷款和非正规贷款。农村家庭的道义小农属性使得用于生活消费的非正规借款一般不收取利息,而理性小农属性又使得用于生产投资的非正规借款一般收取比当地银行贷款更高的利率[10]。本文所讨论的非正规贷款仅仅包括收取利息的贷款,主要用于生产投资方面。
本文的贡献在于将非正规贷款纳入研究范围,除了实证分析利率对贷款需求的影响以外,还将分析利率对农村家庭贷款途径及贷款规模的影响。本文余下部分的结构安排如下:第二部分为模型与变量选择;第三部分为数据来源与统计;第四部分为模型估计结果分析;第五部分为结论与政策启示。
二、模型与变量选择 1.利率对贷款需求与贷款途径的影响(1)模型选择
只有形成有效贷款需求①的农村家庭才有可能借入正规或非正规贷款,因此,实际借入贷款的农村家庭样本并不一定是对总体的随机抽样。也就是说,家庭借入贷款的概率是其是否形成需求的条件概率,是否借入贷款(正规或非正规)与家庭是否形成贷款需求之间可能存在相关关系。带删失的Probit模型(Probit Model with Censoring,简称PMWC)可以同时考虑两方面信息,解决潜在的样本选择偏误问题。②
①既有贷款意愿又能承担市场利率的需求。
②PMWC的另一个优点是可以更为充分地利用全样本信息。本文全样本中没有生产投资借款需求的农村家庭占到一半以上,因此,把不需要借款的样本也纳入分析可以极大地提高对全样本数据的使用,提取更多的信息。
由于部分农村家庭不了解当地非正规金融市场利率情况,而在调研人员同样不清楚的情况下,我们只能利用银行利率来甄别家庭是否形成了有效贷款需求,未区分正规贷款需求与非正规贷款需求进行讨论,这是本研究的不足。但由于本文的目标是研究家庭对利率是否敏感,因此该不足不会影响本文的结论。通过对当地农村商业银行信贷员的访谈,在调研过程中,我们基于掌握的银行贷款利率通过直接询问的方式识别有效信贷需求。
为了研究利率对家庭贷款需求与贷款途径的影响,我们假设IF*为IF(家庭是否借入非正规贷款)的隐性变量,X是影响农村家庭是否借入非正规贷款的外生变量,β1为相应的待估参数。同理,假设Demand*为Demand(是否形成有效贷款需求)的隐性变量,Z是影响农村家庭有效贷款需求形成的外生变量,β2为相应的待估参数。构建如下二元选择模型:
只有当Demand=1时IF才能被观察,其中:
[εi,μi]~N[0,0,1,1,ρ],ρ为方程间残差相关系数。
本文采用完全信息最大似然估计法(Full Information Maximum Likelihood,FIML)估计参数β1、β2和方程间残差相关系数。③
③依据Drakos and Giannakopoulos(2011)[11],FIML不会产生识别问题,且两个方程中的变量个数不受限制。
另外,根据信贷配给理论[12, 13],由于规模不经济和信息不对称问题的存在,农村金融市场上银行实际提供的贷款额度小于其能够提供的贷款额度,虽然农村金融市场贷款需求大于供给,但是由于目前银行的贷款利率已经提高到了农村经济能够承受的上限[2],农村地区不良贷款率较高,银行基于收益和风险的权衡,不会通过提高利率使得市场出清,因为利率的提高伴随着逆向选择和道德风险问题。同时,通过对农村商业银行等金融机构及农村家庭的调查也发现,目前我国农村金融市场利率并不取决于需求方。正规贷款利率由金融机构决定,主要取决于人民银行基准利率和贷款类型。目前,江苏省个别农村商业银行(江苏沭阳农村商业银行、宿迁民丰农村商业银行)虽然对为本单位做出贡献的客户(依据客户的日均存款余额)实行利率优惠,但是此类客户极少。即利率可能会影响需求,但就目前来看,农户需求尚不能够影响利率,因此本文所构建模型没有考虑利率的内生性问题。
(2)变量选择及说明
①贷款需求方程(式(2))。该方程的被解释变量为是否形成有效的贷款需求。参考已有研究[5, 14],解释变量(Z)除了核心变量银行贷款利率以外,还包括如下控制变量:户主年龄、受教育程度、家庭收入水平、收入风险、资产、所属类型(农业户、农业兼业户、非农兼业户、非农业户)、所在县经济发展水平,以及地区虚拟变量。
②非正规贷款方程(式(1))。该方程的被解释变量为是否借入非正规贷款。参考已有研究[15],解释变量(X)除了核心变量非正规贷款与银行贷款的利率差①以外,还包括如下控制变量:银行贷款交易成本、银行网点距离、银行贷款时滞、贷款需求金额、借款期限,以及家庭特征变量(户主年龄、受教育程度、家庭收入水平、收入风险、家庭资产、家庭社会网络、信用历史、所属类型)和地区虚拟变量。需要说明的是,借款期限对贷款途径的影响机理如下:借款期限很短(如10天)的贷款,往往用于资金临时应急周转,基于交易成本及银行贷款时滞的考虑,家庭便会倾向于借入非正规贷款。
①在控制其他变量的情况下,非正规贷款与银行贷款的利率差越小,农户可能越倾向于借入非正规贷款。
2.利率对贷款规模的影响(1)模型选择
如果不考虑选择因素(家庭是否贷款)对贷款规模的影响,那么用OLS估计贷款规模方程得出的结果将是有偏的[16]。因此,本文选择Tobit模型分析利率对贷款规模的影响。
假设IFS*与FS*分别为家庭借入非正规贷款规模IFS和正规贷款规模FS的隐性变量,Y和W依次是影响农村家庭借入非正规贷款规模与正规贷款规模的外生变量,β3和β4为相应的待估参数。从而构建如下结构的Tobit模型来分析利率对贷款规模的影响。
其中,αi和νi是随机误差项。本文采用最大似然估计法估计上式中的参数β3和β4。
(2)变量选择及说明
①非正规贷款规模方程。被解释变量为非正规贷款规模,由于本文是研究利率对贷款决策的影响,因此,方程中非正规贷款规模是指申请金额,而不是获得金额。不过在非正规金融市场上,申请金额一般等于获得金额。参考已有研究(韩俊等,2007)[4],解释变量(Y)除核心变量非正规贷款利率外,还包括如下控制变量:是否借入正规贷款、所属类型、户主年龄、受教育程度、非劳动力占比、收入水平、收入风险、家庭资产、家庭社会网络、银行网点距离、信用历史、所在县经济发展水平和地区虚拟变量(变量说明见表 3)。此处对银行网点距离的影响机理作简要说明:离银行网点较近的家庭,可能会从银行获得部分贷款,无法满足部分从非正规金融市场获得,因此,其非正规贷款规模可能较小。
②正规贷款规模方程。被解释变量为正规贷款规模,方程中的正规贷款规模同样是指借款家庭向银行的申请金额,而非实际获得金额。解释变量(W)与非正规贷款规模方程的解释变量(Y)除正规贷款利率(即银行贷款利率)和是否借入非正规贷款两个变量以外,其他解释变量相同。
三、数据来源与统计 1.数据来源本文数据来源于“江苏农村金融发展报告”课题组于2012年2月和2012年7、8月对江苏农村家庭的两次入户调查。调查地点包括苏南、苏中和苏北三个地区。其中,苏南地区包括:镇江句容、苏州昆山和常熟;苏中地区包括:泰州姜堰和南通海门;苏北地区包括:宿迁沭阳和宿豫区、盐城东台和响水、连云港灌南、徐州新沂。共包括41个乡镇,80个村,1202户家庭,收回有效问卷1202份(见表 1)。问卷内容涉及家庭特征、生产经营、收入、消费、资产及2010—2011年期间的借贷行为等信息。
样本地区 | 样本市 | 样本县(市、区) | 镇数 | 村数 | 样本数 |
苏北(907户) | 宿迁 | 宿豫区 | 3 | 3 | 300 |
沭阳县 | 4 | 8 | 78 | ||
盐城 | 东台市 | 3 | 13 | 75 | |
响水县 | 5 | 5 | 82 | ||
徐州 | 新沂市 | 3 | 6 | 300 | |
连云港 | 灌南县 | 2 | 6 | 72 | |
苏中(143户) | 泰州 | 姜堰市 | 6 | 6 | 74 |
南通 | 海门市 | 6 | 13 | 69 | |
苏南(152户) | 镇江 | 句容市 | 5 | 13 | 66 |
苏州 | 昆山市 | 1 | 1 | 76 | |
常熟市 | 3 | 6 | 10 | ||
注:抽样采用点面结合的抽样方法,鉴于宿迁、徐州农村家庭基数较大以及调研的便利性,依据经济发展水平分别选择了11个村和6个村进行重点调查,为了使样本更具代表性,另外依据经济发展水平选择了6市63个村进行了调查。 |
对农村家庭贷款利率进行统计发现,非正规贷款利率显著高于正规贷款(见表 2)。样本中正规贷款年利率在10.25%~11.25%之间的笔数超过一半以上(54.52%);其次是利率在10.25%~11.25%之间的贷款笔数较多,占比为20.18%;非正规贷款中,利率分布较为分散,在17%~19%、23%~24%、15%~17%之间的占比较大,依次为38.23%、20.75%和19.35%(见表 2)。带删失的Probit模型及Tobit模型所涉及变量的说明及统计见表 3。
正规贷款 | 非正规贷款 | ||||
利率区间(%) | 贷款笔数(笔) | 占比(%) | 利率区间(%) | 贷款笔数(笔) | 占比(%) |
[6.25,7.25) | 26 | 7.83 | [15,17) | 83 | 19.35 |
[7.25,8.25) | 45 | 13.55 | [17,19) | 164 | 38.23 |
[8.25,9.25) | 13 | 3.92 | [19,21) | 50 | 11.66 |
[9.25,10.25) | 67 | 20.18 | [21,23) | 43 | 10.02 |
[10.25,11.25) | 181 | 54.52 | [23,24) | 89 | 20.75 |
合计 | 332 | 100 | 合计 | 429 | 100 |
变量名称 | 变量说明 | 描述性统计 | ||||
观察值 | 均值 | 最小值 | 最大值 | 标准差 | ||
贷款需求 | 是否存在有效贷款需求(是=1,否=0) | 1202 | 0.416 | 0 | 1 | 0.493 |
非正规贷款 | 是否借入非正规贷款(是=1,否=0) | 1202 | 0.255 | 0 | 1 | 0.396 |
非正规贷款规模 | 非正规贷款金额(万元) | 1202 | 1.472 | 0 | 100 | 6.416 |
正规贷款 | 是否借入正规贷款(是=1,否=0) | 1202 | 0.157 | 0 | 1 | 0.365 |
正规贷款规模 | 正规贷款金额(万元) | 1202 | 3.689 | 0 | 218 | 16.465 |
非劳动力占比 | 家庭非劳动力占比(%) | 1202 | 24.278 | 0 | 100 | 19.916 |
农业户 | 是否为农业户(是=1,否=0) | 1202 | 0.058 | 0 | 1 | 0.233 |
农业兼业户 | 是否为农业兼业户(是=1,否=0) | 1202 | 0.030 | 0 | 1 | 0.172 |
非农兼业户 | 是否为非农兼业户(是=1,否=0) | 1202 | 0.242 | 0 | 1 | 0.428 |
非农业户 | 是否为非农业户(是=1,否=0) | 1202 | 0.670 | 0 | 1 | 0.470 |
年龄 | 户主年龄(岁) | 1202 | 52.413 | 20 | 92 | 10.601 |
受教育程度 | 户主受教育年限(年) | 1202 | 8.122 | 0 | 15 | 3.175 |
收入水平 | 家庭年度纯收入(万元) | 1202 | 8.706 | 0.020 | 200.360 | 13.428 |
收入风险 | 家庭收入波动大小(取值4~1) | 1202 | 2.465 | 1 | 4 | 0.876 |
家庭资产 | 家庭资产现值(万元) | 1202 | 13.983 | 0.005 | 635.500 | 33.459 |
家庭社会网络 | 愿意做担保的亲友数(户) | 1202 | 2.141 | 0 | 6 | 1.231 |
银行网点距离 | 距离最近银行网点距离(里) | 1202 | 3.928 | 0 | 20 | 3.168 |
银行贷款时滞 | 申请至获得贷款所需时间(天) | 501 | 4.516 | 1 | 11 | 1.936 |
银行贷款利率 | 所在县银行贷款平均年利率(%) | 1202 | 9.292 | 6.252 | 11.090 | 1.640 |
银行贷款交易成本 | 贷款产生的附加费用之和(元) | 501 | 180.996 | 2 | 2030 | 356.154 |
非正规贷款利率 | 所在县非正规贷款平均年利率(%) | 1202 | 18.633 | 15.6 | 24 | 2.639 |
利率差 | 所在县非正规贷款平均利率高出银行部分(%) | 1202 | 9.341 | 7.87 | 12.910 | 1.544 |
信用历史 | 是否有过拖欠银行贷款行为(是=1,否=0) | 1202 | 0.134 | 0 | 1 | 0.341 |
贷款需求金额 | 所需借入金额(万元) | 501 | 11.457 | 0.200 | 218 | 24.358 |
借款期限 | 借款所需期限(月) | 501 | 5.934 | 0.100 | 36 | 7.087 |
经济发展水平 | 所在县人均GDP(万元) | 1202 | 6.864 | 3.1 | 16.529 | 4.356 |
苏南 | 是否为苏南农村居民(是=1,否=0) | 1202 | 0.250 | 0 | 1 | 0.433 |
苏中 | 是否为苏中农村居民(是=1,否=0) | 1202 | 0.237 | 0 | 1 | 0.426 |
苏北 | 是否为苏北农村居民(是=1,否=0) | 1202 | 0.513 | 0 | 1 | 0.500 |
注:(1)家庭类型参考林光华(2013),按照家庭农业收入比重划分:农业户、农业兼业户、非农兼业户和非农业户依次是指农业收入占家庭总收入90%以上、50%~90%、10%~50%和10%以下的农村家庭[17];(2)由于本文数据为截面数据,因此居民收入风险无法用收入的方差衡量,问卷中设计的问题是“家庭收入波动情况由大到小分为四个等级:大、较大、较小、小,请选择”,依次划分为表中高风险户、较高风险户、较低风险户和低风险户。 |
采用PMWC方法估计非正规贷款和贷款需求的联立方程模型,发现样本得到的方程间相关系数在1%水平上显著不为0,因此,本文采用PMWC方法估计样本。结果如表 4所示。
非正规贷款 | 贷款需求 | ||||
模型变量 | 回归系数 | Z值 | 模型变量 | 回归系数 | Z值 |
银行贷款交易成本 | 0.001 * | 1.84 | 年龄 | -0.007 | -1.37 |
银行网点距离 | 0.016 | 0.91 | 受教育程度 | 0.017 | 0.94 |
银行贷款时滞 | 0.251 *** | 3.93 | 收入水平 | 0.031 *** | 3.75 |
利率差 | -0.076 * | -1.82 | 收入风险 | 0.227 *** | 3.52 |
贷款需求金额 | 0.007 | 1.12 | 家庭资产 | 0.002 | 0.83 |
借款期限 | -0.038 * | -1.80 | 农业兼业户 | -0.281 | -0.79 |
年龄 | 0.009 | 1.19 | 非农兼业户 | -0.252 | -1.07 |
受教育程度 | -0.005 | -0.20 | 非农业户 | 0.286 | 1.24 |
收入水平 | -0.010 | -0.99 | 银行贷款利率 | -0.155 ** | -2.31 |
收入风险 | 0.186 ** | 1.99 | 经济发展水平 | 0.002 | 0.07 |
家庭资产 | -0.004 | -0.67 | 苏北 | 0.324 | 1.52 |
家庭社会网络 | -0.022 * | -1.85 | 苏中 | 0.356 | 1.27 |
信用历史 | -0.181 | -1.12 | 常数项 | -2.197 ** | -2.23 |
农业兼业户 | 0.192 | 0.37 | |||
非农兼业户 | 0.434 | 1.40 | |||
非农业户 | 0.492 ** | 1.98 | |||
苏北 | -0.354 | -1.40 | |||
苏中 | -0.471 ** | -1.98 | |||
常数项 | 0.434 | 0.49 | |||
rho | 0.73 ** | ||||
Total/Censored Obs | 1202/700 | ||||
注:***、**、*分别表示在1%、5%和10%的水平上显著。 |
贷款需求方程的回归结果显示,利率对农村家庭的贷款需求影响是显著的:在控制其他变量的情况下,利率越低,农村家庭形成有效贷款需求的概率越大。同时,收入水平和风险对农村家庭的贷款需求影响也是显著的:在控制其他变量的情况下,收入水平越高、收入波动越大,家庭产生有效贷款需求的概率也越大。结合实地调研数据,我们认为可能的原因是,随着农村家庭收入水平的逐渐提高,银行贷款及收取利息的非正规贷款大多用于生产投资,生活消费借款往往由亲友零息借款得到满足,因此,收入水平越高的家庭所从事的生产投资规模可能也较大,需要借入贷款的概率通常也会较大。
非正规贷款方程的回归结果显示,非正规贷款与银行贷款的利率差对农村家庭融资途径的选择影响显著:利率差越小,家庭选择借入非正规贷款的概率越大。同时,银行贷款交易成本、银行贷款时滞、借款期限、收入风险、家庭社会网络和家庭类型对农村家庭的融资途径有显著影响:在控制其他变量的情况下,银行贷款交易成本越高、银行贷款时滞越长、借款期限越短、收入风险越大、社会网络越少和所属类型为非农业户的农村家庭选择借入非正规贷款的概率越高。调研发现,农村家庭在生产投资资金周转不灵时,通常急需短期(1、2个月,甚至不到1个月)贷款,往往借入非正规贷款;由于收入波动较大的农村家庭更难获得银行贷款,因此其往往倾向于借入非正规贷款。①
①由于基于血缘、地缘、业缘的非正规金融市场信息较透明,违约成本更高,非正规贷款的坏账率并不比银行贷款高。
综上所述,随着农村家庭收入水平的逐渐提高,农村贷款用途从生活消费向生产投资转变,农村家庭在融资的过程中可能不再仅仅关心信贷的可获性,对利率也将逐渐敏感,而非正规贷款与银行贷款的利率差可能也会影响农村家庭的融资途径。
2.利率对贷款规模的影响非正规贷款规模方程的估计结果显示(见表 5),利率水平对农村家庭的贷款规模影响是显著的,非正规贷款利率越高,家庭贷款规模越小。同时,家庭是否借入正规贷款、主要收入来源、户主年龄、收入水平、收入风险、信用历史和所在县经济发展水平对非正规贷款规模影响显著:在控制其他变量的情况下,未借入正规贷款、所属类型为非农业户、户主年龄越小、收入水平越高、收入风险越大、出现过拖欠银行贷款、所在县经济发展水平越低的家庭,非正规贷款规模越大。由此可见,非正规金融对正规金融不仅有互补作用,还具有显著的替代作用;收取利息的非正规贷款主要用于非农生产投资,且借入家庭多为高收入家庭。
非正规贷款规模 | 正规贷款规模 | ||||
模型变量 | 回归系数 | T值 | 模型变量 | 回归系数 | T值 |
非正规贷款利率 | -0.110 ** | -2.18 | 正规贷款利率 | -0.815 | -0.22 |
是否借入正规贷款 | -8.224 ** | -2.31 | 是否借入非正规贷款 | -8.767 *** | -2.42 |
农业兼业户 | -5.466 | -0.68 | 农业兼业户 | 5.215 | 1.23 |
非农兼业户 | 2.818 | 1.58 | 非农兼业户 | 12.206 | 1.76 |
非农业户 | 5.606 ** | 2.25 | 非农业户 | 23.698 *** | 2.51 |
年龄 | -0.084 ** | -2.06 | 年龄 | -0.283 | -1.03 |
受教育程度 | -0.045 | -0.12 | 受教育程度 | 0.533 | 0.53 |
非劳动力占比 | 0.012 | 0.23 | 非劳动力占比 | 0.089 | 0.63 |
收入水平 | 0.003 * | 1.95 | 收入水平 | 0.087 *** | 2.34 |
收入风险 | 0.843 * | 1.97 | 收入风险 | -4.852 ** | -2.01 |
家庭资产 | -0.012 | -0.24 | 家庭资产 | 0.334 *** | 2.54 |
家庭社会网络 | -0.987 | -1.08 | 家庭社会网络 | 6.496 *** | 2.84 |
银行网点距离 | 0.373 | 1.32 | 银行网点距离 | -0.769 | -0.93 |
信用历史 | 4.542 *** | 3.15 | 信用历史 | -5.449 * | -1.94 |
经济发展水平 | -0.426 * | -1.98 | 经济发展水平 | 1.451 | 0.84 |
苏北 | 3.332 | 0.80 | 苏北 | -0.752 | -0.36 |
苏中 | 1.939 | 0.53 | 苏中 | -0.456 | -0.15 |
常数项 | -33.878 ** | -2.03 | 常数项 | -46.163 | -1.23 |
Pseudo R 2 | 0.13 | Pseudo R 2 | 0.17 | ||
Log likelihood | -399.03 | Log likelihood | -389.06 | ||
Total Obs | 1202 | Total Obs | 1202 | ||
注:***、**、*分别表示在1%、5%和10%的水平上显著。 |
出现过拖欠银行贷款的家庭非正规借款规模较大的原因主要包括以下两个方面:一方面此类家庭从银行借款较难,主要从非正规渠道借款;另一方面,此类家庭一般由于生产投资规模较大才会出现拖欠银行贷款的行为,否则通过其他融资途径周转通常是可以按时还款的。
调研发现,虽然部分家庭出现拖欠银行贷款行为,但最终(通常在一个月以内)一般都会将本息如数偿还。所在县经济发展水平越低,家庭非正规贷款规模越大的主要原因是,家庭较容易受到正规金融排斥,融资较经济发达县更依赖非正规金融。
正规贷款规模方程的估计结果显示,银行贷款利率对正规贷款规模的影响并不显著。结合调研数据及实地访谈,我们认为主要原因是:与非正规贷款利率相比,银行利率处于较低的水平,在一般农村家庭可以接受的范围以内;因此,在正规金融市场上农村家庭更关心信贷的可获性,而在非正规金融市场上,虽然其服务门槛较低,但利率处于较高的水平,因而借款家庭对其利率较为敏感。同时,在控制其他变量的情况下,未借入非正规贷款、所属类型为非农业户、收入水平较高、收入风险较小、资产较高、社会网络较多、无拖欠银行贷款行为的家庭,正规贷款规模越大。
五、结论与政策启示本文基于对江苏农村家庭及农村金融机构的调研数据,利用带删失的Probit模型及Tobit模型从微观层面检验了利率对农村家庭贷款需求、贷款途径及贷款规模的影响。主要得出如下三个结论:
第一,随着农村家庭收入水平的逐渐提高,农村贷款用途从生活消费向生产投资转变,农村家庭在融资过程中可能不再仅仅关心信贷的可获性,对利率也开始逐渐敏感。利率对农村家庭的贷款需求影响是显著的,在控制其他变量的情况下,利率越低,农村家庭形成有效贷款需求的概率越大。
第二,非正规贷款与银行贷款的利率差对农村家庭贷款途径的选择影响显著,基于血缘、地缘和业缘的非正规贷款得益于信息透明,交易成本低、无时滞、期限灵活,其与银行贷款的利率差越小,家庭选择借入非正规贷款的概率越大。
第三,与非正规贷款利率相比,银行利率处于较低的水平,在一般农村家庭可以接受的范围以内,在正规金融市场上农村家庭更关心信贷的可获性;而非正规金融市场虽然门槛较低,但利率处于较高的水平,借款家庭对其利率较为敏感。因此,利率对农村家庭的非正规贷款规模影响是显著的,非正规贷款利率越高,家庭贷款规模越小;而银行贷款利率对正规贷款规模的影响则并不显著。
虽然目前我国农村家庭正规贷款规模对利率并不敏感,但是随着农村金融市场化进程的逐步推进,农村金融市场利率将会进一步提升,利率可能不仅仅影响农村家庭的贷款需求,对其贷款规模也将产生影响。为了更好地发挥利率机制在提高农村家庭的信贷可获性、降低其在融资成本中的作用,我们认为,我国未来的农村金融改革应坚持降低供给方进入门槛,以提高农村金融机构之间的竞争,促进产品及服务创新,如积极引导农村非正规金融市场上的民间资本设立社区型金融机构,发挥其信息、社区等优势;同时,加强监管,发展并完善农村金融市场存款保险制度,以控制农村金融市场风险,维护存款人利益。
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