农村非正规金融是否提高了农户的信贷可获性？——基于江苏 1202 户农户的调查

作者：张　兵、 张　宁  责任编辑：中农网  信息来源：《中国农村经济》2012年第10期  发布时间：2015/11/24  浏览次数：32次

【内容提要】本文基于江苏省农村地区1202 户农户的调查数据，采用多项Logit 模型和Heckman 两阶段选择模型，实证检验了非正规金融是否提高了农户的信贷可获性。研究结果表明：非正规金融与正规金融的服务对象以及借款用途具有显著差异，二者在功能上存在一定的互补性，非正规金融扩大了农村金融市场的服务对象，降低了金融服务的门槛；非正规借贷显著降低了农户受到信贷约束的概率，进而提高了农户的信贷可获性。因此，中国应该尽快出台相关的法律法规，加快农村非正规金融合法化的进程。

【关键词】非正规金融；信贷可获性； 信贷约束

一、引言

非正规金融（informal finance）是世界上普遍存在的一种金融现象。一般认为，非正规金融是不受政府监管或控制的借贷活动（Adams and Fitchett，1992），其存在表明，正规金融无法满足现实和潜在的融资需求。但是，非正规金融对经济增长的作用长期以来被理论界和决策层所忽视。例如，在麦金农—肖的分析框架里，非正规金融是一种效率低下的制度安排。因此，一些国家（包括中国）对非正规金融采取了严厉的管制措施。而事实上，非正规金融在一些地区经济增长过程中发挥了重要作用（Calomiris and Rajaraman，1998；Tang，1995；Aleem，l990；Jain，1999）。在农村正规金融覆盖率难以在短期内提高的情况下，非正规金融不仅有效满足了农户及农村中小企业的融资需求，提高了金融资源的配置效率和交易双方的福利水平（高艳，2007），还在客观上促进了农村经济发展和农民收入增长，并在农村反贫困中发挥了不可或缺的作用（黄建新，2008）。

那么，非正规金融是通过什么途径提高了农户的福利水平？或者说非正规金融促进农村经济发展和农民收入增长的作用机理是什么？本文认为，非正规金融是通过缓解农户信贷约束、提高农户信贷可获性来增加农户福利并促进农民收入增长的。非正规金融提高农户福利水平的最直接表现是非正规金融提高了农户的信贷可获性。因此，本文拟通过分析农村非正规金融是否提高了农户的信贷可获性来检验其对农户福利水平的影响。

在本文中，非正规金融是指不受政府监管或控制的借贷活动。正规借款具体包括农村信用合作联社、农村合作银行和农村商业银行借款以及新型农村金融机构（村镇银行、小额贷款公司和农民资金互助社）借款。非正规借款具体包括亲戚、朋友借款以及民间放贷人借款等不受相关部门监管的借款形式。

二、文献综述

大量调查资料表明，农村非正规金融运作形式灵活，申请贷款手续简单，贷款期限可长可短，贷款额度可大可小，而且具有较低的违约率和较强的可持续性（卓凯，2005；胡士华，2007；姚耀军，2009）。对于非正规金融能更好地服务农户的关键因素，赵丙奇（2008）认为，正规金融部门与非正规金融部门放贷的约束机制是不同的，农户的声誉是非正规金融部门做出借贷决策时考虑的主要因素。洪正等（2010）则认为，农民的组织化和相互监督是农村金融市场上两个重要的抵押品替代机制，有助于正规金融机构降低对农户最低抵押品的要求，可以改善农户的融资条件。显然，非正规金融是具备这两个抵押品替代机制的。也有学者提出，社会网络可以缓解信息不对称问题，从而促进非正规金融市场上借贷行为的发生。例如，马光荣、杨恩艳（2011）使用中国农村调查数据，发现社会网络较广的农民会有较多的非正规借贷渠道，从而更有可能创办自营工商企业；农村个体工商企业的初始投资和后续发展所需资金很大程度上来自亲友借款；其研究结果表明，依托亲友关系的非正规金融弥补了农村正规金融发展滞后的缺陷。持类似观点的还有程昆等（2006），他们从微观、中观和宏观三个层面分析了中国农村社会资本对农村非正规金融运行的影响。其研究结果表明，金融交易的成本主要来自金融交易中的逆向选择和道德风险，而由于农村网络的封闭性，农村非正规金融交易中的逆向选择和道德风险大大减弱。伴随着交易成本的下降，农村非正规金融跨过了信贷约束的门槛，从农村独特的社会环境中内生出来。

关于非正规金融对农户福利影响的实证检验方面，唐礼智（2009）选用1980～2007 年的统计数据，以福建省泉州市为例实证分析了农村非正规金融对农民收入增长的影响。其研究结果显示，从长期来看，农村正规金融和非正规金融与农民纯收入之间都存在着稳定的正向关系，而且非正规金融促进农民增收的效率高于正规金融；从短期来看，非正规金融短期对农民增收的促进效应比长期更为明显，但正规金融对农民增收不仅没有促进作用，反而具有轻微的阻碍作用。持非正规金融对农户收入增长的促进作用明显高于正规金融这一观点的还有李锐、李宁辉（2004），高艳（2007），马光荣、杨恩艳（2011）等。赵振宗（2011）则利用区域转换模型，论证了正规金融与非正规金融对农户福利的不同作用。其实证分析结果表明，正规金融与非正规金融大致存在一种替代关系，农村正规金融在满足农户生产发展尤其是非农业生产发展的资金需求方面发挥着重要用，而对于缓冲收入波动对农户投资和消费支出的冲击，基于社会资本的非正规金融则起着更重要的作用。

综上所述，关于农村非正规金融与农户福利水平关系的研究，已有文献主要是实证检验非正规金融对农户收入及生产的影响，但对其影响机理并没有做详尽说明，对非正规金融相关变量的选择也比较粗糙。

本文认为，非正规金融主要是通过缓解农户的信贷约束来影响农户收入及生产的，非正规金融是否增加了农户福利取决于它是否缓解了农户的信贷约束以及是否提高了农户的信贷可获性。因此，本文从农户信贷可获性的角度，利用江苏省农村地区的调查数据实证检验农村非正规金融是否降低了金融服务的门槛，是否缓解了农户的信贷约束，进而是否提高了农户的福利水平。

此外，已有研究在分析农村非正规金融的服务对象时，没有将非正规金融市场中的零息非正规借款与高息非正规借款进行区分。农村非正规金融市场中有两类借款：一类为零息互助性借款，多用于生活消费方面（包括教育、医疗、购建房、购买耐用消费品等）；另一类为利率高于银行利率的高息借款，多用于生产方面（包括购买农用机械、个体工商业投资等）。也就是说，农村非正规金融市场中的借款，要么是零息借款，要么是高息借款，此即中国农村借贷制度所特有的“金融角点解”（张杰，2005）。在现实中，两类非正规借款的需求主体存在明显差异。因此，本文将非正规借款分为零息非正规借款和高息非正规借款进行讨论。其中，高息非正规借款的划分依据为各地农村商业银行同期银行贷款利率的加权平均值。

三、样本统计分析

（一）数据说明

本文所用数据来自“江苏农村金融发展报告”课题组于 2012 年2 月和2012 年7 月对江苏省农村居民融资行为的两次入户调查。具体抽样方法是：首先，把江苏省所有县（市、区）按照其所属地区分为经济发达地区、经济一般地区和经济落后地区三个层次，即苏南、苏中、苏北，共抽取11个县（市、区）为样本地区。其次，具体到每个县（市、区）再依据当地政府部门提供的经济发展水平信息选择当地具有代表性的乡（镇）①。然后，再用同样的方法从各样本乡（镇）中抽取具有代表性的村。最后，在每个样本村依据村干部提供的农户收入信息，将农户按照收入水平从高到低平均分为三组，在每组随机抽取若干户②作为样本，每组抽取的样本量基本相同。本文实地调查了41个乡（镇）、80 个村共1202 户农户（见表1），共收回有效问卷1202 份。问卷内容涉及农户家庭特

征、农业和非农业生产经营、收入、消费、资产以及2010～2011 年期间的借贷行为等信息。

表 1 样本的地区分布情况（略）

（二）非正规金融在农村金融市场中的地位

在 1202 户样本农户中，样本期间有595 户出现过借款行为，共发生1089 笔借款。其中，参与非正规借款的农户有401 户，共发生757 笔借款，非正规借款农户数和借款笔数的比例分别为67.39%和69.51%。由此可见，对于大多数农户，非正规借款是农村金融市场上的主要融资形式。但是，正规金融机构的借款金额明显较大，其可能的原因主要为：考虑到规模经济问题，正规金融机构的服务对象主要为少数收入水平较高、从事工商业经营的农户，其单笔融资的金额较大。在非正规金融市场中，零息非正规借款的比例较大，其借款笔数和借款农户数的比例分别为59.18%和74.26%；高息非正规借款笔数和借款农户数的比例分别为40.82%和25.74%。由此可见，对于大部分农户来说，非正规金融市场是其主要的融资途径。由苏北、苏中和苏南三个地区的子样本数据可以得出同样的结论（见表2）。

表 2 借款笔数、借款农户数与借款金额（2010～2011 年）（略）

（三）借款农户特征

如表 3 所示，非正规借款中，拖欠及违约借款的农户比例为1.75%，而正规借款中该比例为1.03%。但是，在非正规金融市场上，仅有0.77%的农户被拒绝过借款；而在正规金融市场上，被拒绝过借款的农户占17.53%。另外，在非正规金融市场上，零息非正规借款主要服务于收入来源主要为打工的农户，而高息非正规借款主要服务于以个体工商业为主要收入来源、经济社会地位和户主受教育程度较高的农户。

表 3 借款农户特征统计（2010～2011 年）（略）

（四）农户借款用途

相对于正规借款，非正规借款主要用于消费，消费借款笔数的比例达69.81%；正规借款则主要用于农业及非农业生产投资，其中，非农业生产投资借款笔数的比例达56.66%。零息非正规借款中，消费借款笔数的比例达94.57%；而高息非正规借款中，非农业生产投资借款笔数的比例则达到83.37%。由此可见，零息非正规借款主要用于消费，高息非正规借款主要用于非农业生产投资（见表4）。

表 4 农户借款用途统计（2010～2011 年） （略）

（五）借款合约特征

非正规借款的时滞明显较短，从开始借钱到借到钱的时滞平均为1.45 天，而正规借款的时滞平均为6.02 天。非正规借款由于部分为零息借款，其平均利率低于正规借款的利率；高息非正规借款的利率则显著高于正规借款的利率，二者的加权平均月利率分别为1.96%和0.92%。此外，非正规金融市场上93.27%的借款为无抵押担保借款，而正规金融市场上90.73%的借款为抵押担保借款，且应急借款相对较少。同时，调查还发现，虽然大部分非正规借款是不规定还款期限的，但其实际还款期限的均值略小于正规借款的还款期限（见表5）。

表 5 借款合约特征统计（2010～2011 年）（略）

四、计量分析

本文将从信贷可获性的角度，实证检验非正规金融对农户信贷可获性的影响。具体思路如下：通过分析农户融资途径选择的影响因素，进而检验以下命题——非正规金融扩大了农村金融市场的服务对象以及降低了金融服务的门槛；非正规金融缓解了农户的信贷约束。

（一）农户融资途径的选择

本文采用多项 Logit 模型（multinomial logit model）作为基本方法来分析农户对借款途径的选择。未选择多项Probit 模型（multinomial probit model）的原因是：该方法未有“无关选择的独立性”①（independence of irrelevant alternatives，IIA）的假设（参见Hausman and McFadden，1984）；并且多项Probit 模型与多项Logit 模型的分析结果没有质的差别。参考Siamwalla et al.（1990）的研究，以下分析将每一笔借款作为一个样本，即本文将每一笔借款作为独立的融资行为进行分析。假设效用函数的误差项是独立同分布的，农户i 从借款渠道k 借得借款j的概率Prob( yij  k)可以表示为：

（1）式中，因变量ij y 是一个分类变量，代表借款农户i 对借款渠道k 的选择，农户借款渠道有三种，即零息非正规借款、高息非正规借款和正规借款； i X 为家庭特征变量向量； j Z 为借款特征变量向量；由于农户的经济行为存在地区差异，因此，模型中加入了地区虚拟变量d D ，即苏北、苏中和苏南，并以苏南为参照。

在家庭特征变量中，本文将家庭最主要收入来源分为四类：种养业、个体工商业、打工（包括在外地和本地企业打工）和工资，并以种养业为参照。借款特征变量包括农户借款用途和是否为突发事件借款。其中，农户借款用途包括生产投资（包括农业生产投资和非农业生产投资）和消费，并以非农业生产投资为参照。

表6 变量说明

本文运用多项Logit 模型分析农户对不同借款渠道的选择，在估计模型时，将零息非正规借款作为参照类别。在估计模型之前，需要对“无关选择的独立性”假设进行检验。Hausman 检验及Small-Hsiao 检验结果均表明，该假设成立。模型估计结果如表7 所示。

表7 多项Logit 模型的回归结果（略）

观察家庭特征变量的估计结果可以发现，相对于零息非正规借款，高息非正规借款和正规借款均主要服务于收入水平较高且资产较多的农户；同时，由于交易成本及借款时滞的存在，农户家庭住所到最近正规金融机构网点的距离也影响正规金融机构为农户提供贷款服务，离正规金融机构网点越远，农户越倾向于非正规借款。

考察借款用途的相关变量可知，相对于零息非正规借款，高息非正规借款和正规借款更多地用于非农业生产投资；而零息非正规借款主要用于农业生产投资、消费和家庭突发事件。其主要原因包括以下几个方面：①考虑到风险及规模经济问题，相对于消费贷款，正规金融机构较倾向于发放用于生产投资的贷款；②对于大部分农户来说，正常的农业生产并不需要借款，即使需要借款，他们也会由于金额小、期限短而选择向熟人借入零息借款；③用于非农业生产方面的投资报酬一般较高，能够承受较高的利息，同时，在非农业生产投资急需周转资金以及正规借款存在较长时滞的情况下，农户通常会选择便捷的高息非正规借款；④农户生活在基于地缘、血缘而形成的圈子里，小农的道义表现为农户对小额、短期的生活消费借款不收取利息以及遇到突发事件的农户会得到亲友的帮助，小农的理性则表现为农户对大额、长期的生产投资借款一般收取利息。以上分析表明，非正规金融与正规金融的服务对象以及借款用途具有显著差异，二者存在一定的互补关系，非正规金融扩大了农村金融市场的服务对象，降低了金融服务的门槛。

（二）非正规金融与信贷约束的关系

要检验非正规金融是否缓解了农户的信贷约束，需要解决的第一个问题是对信贷约束进行概念界定。考虑到中国农村金融市场上非正规借款的特性，本文采用广义的信贷约束概念，即农户获得的借款额为零或小于申请额时称该农户受到了信贷约束（参见Petrick，2005；Zeller，1994）。问卷中涉及的相关问题为“是否申请过借款”、“申请金额和实际获得金额分别为多少”。根据本文对信贷约束的界定，在样本期间有660 户申请过借款，其中，有65 户被拒绝过借款（即实际借款额为零），有66 户获得的借款额小于申请额，即样本农户中有131 户受到了信贷约束。

需要解决的第二个问题是，如果仅考察申请借款农户的信贷约束情况，那么，样本存在选择偏误。本文利用Heckman 两阶段选择模型（Heckman’s two-step selection model）来解决该问题（参见Kochar，1997），模型从农户层面进行分析。

第一阶段估计申请借款概率的选择方程的具体形式如下：

（2）式中，变量i apply 表示样本期内农户i 是否申请借款（包括正规借款和非正规借款），是=1，否=0； 1i X 为影响农户申请借款的家庭特征变量向量；变量d D 代表地区虚拟变量。

第二阶段估计农户受到信贷约束概率的回归方程的具体形式如下：

（3）式中，变量i ration 表示农户是否受到了信贷约束，是=1，否=0； 2i X 为影响农户受到信贷约束的家庭特征变量向量；变量i w 为非正规借款额（万元），为本文重点关注的变量； d D为地区虚拟变量。家庭特征变量向量X1和X 2均包括以下变量：年龄、受教育水平、技能、非劳动力比例、家庭最主要收入来源、收入、资产、耕地面积、距离以及信用。另外，X1还包括突发事件，即样本期间家庭是否发生过突发事件（是=1，否=0）。除了此变量，对其他变量的说明与对多项Logit模型中变量的说明相同（具体见表6）。

对以上 Heckman 两阶段选择模型的估计结果见表8。

表 8 非正规金融缓解农户信贷约束的模型估计结果（略）

在以上回归结果中，逆米尔斯比率（inverse Mills’ ratio）是显著的。这表明，样本选择性偏误问题存在，因而使用Heckman 两阶段模型是合适的。

第一阶段的估计结果显示，户主年龄对农户申请借款的概率有负向影响；农户家庭非劳动力比例、是否出现过不能按时还款的情况以及样本期间是否发生过突发事件对农户申请借款的概率有正向影响。其中，出现过不能按时还款情况的农户，其申请借款的概率较大，可能的原因是：此类农户家庭收入较低，生活借款需求较大。此外，以打工为家庭主要收入来源的农户，其申请借款的概率显著低于以种养业为主要收入来源的农户。苏北和苏中的农户申请借款的概率显著高于苏南的农户。其主要原因在于：以打工为主要收入来源的农户，其收入水平一般显著高于以种养业为主要收入来源的农户，而苏南农户的经济条件一般比苏北和苏中的农户要好，而收入水平较低的农户更容易受到资金约束，进而申请借款的概率较大。

第二阶段的估计结果显示，作为本文关键变量的非正规借款额，其回归系数为负，这表明：非正规借款显著降低了农户受到信贷约束的概率；同时，收入水平、资产水平较高的农户受到信贷约束的可能性较小；出现过不能按时还款情况的农户，其受到信贷约束的可能性较大。由此说明，在农村金融市场上，农户信用历史对其信贷可获性的影响是显著的。

五、结论与启示

本文基于江苏省农村地区1202 户农户、1089 笔借款的调查数据，采用多项Logit 模型和Heckman两阶段选择模型，实证检验了非正规金融对农户信贷可获性提高的作用。研究结果表明：相对于零息非正规借款，高息非正规借款和正规借款均主要服务于收入水平较高且资产较多的农户；同时，由于交易成本和借款时滞的存在，农户家庭住所到最近正规金融机构网点的距离也影响正规金融为农户提供贷款服务；此外，相对于零息非正规借款，高息非正规借款和正规借款更多地用于非农业生产，而零息非正规借款主要用于农业生产、消费和家庭突发事件。由此，本文得出结论：非正规金融与正规金融的服务对象以及借款用途具有显著差异，二者存在互补关系；非正规金融扩大了农村金融市场的服务对象，降低了金融服务的门槛，提高了农户的信贷可获性；非正规借款显著降低了农户受到信贷约束的可能性。

本文的研究结论表明，非正规金融具有缓解农户信贷约束的作用。然而，农村非正规金融市场上的部分供给方（主要为各种形式的放贷人）在价格上串谋，依靠地方势力和暴力等非市场因素竞争，因而各种争端无法诉诸法律。农村非正规金融合法化会使得金融市场上资金供给者之间的竞争可能会体现在价格上，最终受益的将是广大借款农户。因此，为了使非正规金融更好地服务于农户，本文认为，中国应该尽快出台相关的法律法规，加快农村非正规金融合法化的进程。

【参考文献】

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