馬燕妮，霍學(xué)喜

(西北農(nóng)林科技大學(xué) 經(jīng)濟管理學(xué)院， 陜西 楊凌 712100)

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專業(yè)化農(nóng)戶正規(guī)信貸約束現(xiàn)狀及影響因素
——以全國725戶蘋果種植戶為例

馬燕妮，霍學(xué)喜

(西北農(nóng)林科技大學(xué) 經(jīng)濟管理學(xué)院， 陜西 楊凌 712100)

專業(yè)化農(nóng)戶普遍存在資金融通困難，采用全國725戶專業(yè)化農(nóng)戶微觀數(shù)據(jù)對比分析不同規(guī)模專業(yè)化農(nóng)戶正規(guī)信貸約束狀態(tài)及成因，重點關(guān)注專業(yè)大戶信貸約束現(xiàn)狀，結(jié)果表明，專業(yè)化農(nóng)戶普遍受到的正規(guī)金融機構(gòu)信貸約束，且以需求型信貸約束為主。專業(yè)大戶易受供給型信貸約束，金融機構(gòu)手續(xù)繁瑣，審批時間長是導(dǎo)致信貸約束主要原因。通過對各影響因素進行 Logistic 分析表明，西部地區(qū)易受信貸約束，且家庭勞動力越多，蘋果種植面積越大，家庭凈收入越低，距離銀行網(wǎng)點越遠，每次借貸額度大的農(nóng)戶更易受到信貸約束。

專業(yè)大戶；正規(guī)信貸約束；Logistic模型；影響因素

一、引 言

發(fā)展中國家金融部門存在分割性，當(dāng)分割的金融市場面臨投資的不可分割時，處于低效率狀態(tài)的簡單生產(chǎn)難以得到外部資金。如果內(nèi)部積累無法支撐較大規(guī)模的新技術(shù)投資，經(jīng)濟就會出現(xiàn)一種低效率均衡狀態(tài)，稱為“貧困陷阱①① 由于資本存量和可獲得的資本增量都嚴重不足，農(nóng)戶被迫自我束縛在簡單和重復(fù)的低級生產(chǎn)狀態(tài)，而面臨遞減的邊際收益，農(nóng)戶即使獲得了少量生產(chǎn)盈余，也會將其轉(zhuǎn)移出生產(chǎn)領(lǐng)域(比如存款、消費)，而不會用于低效的重復(fù)生產(chǎn)，只要可獲得資本量低于一定水平，這種低水平的均衡狀態(tài)將一直持續(xù)?！?。然而，傳統(tǒng)農(nóng)戶通過規(guī)?；?、專業(yè)化生產(chǎn)投資，可逐漸從較低資本擁有量的束縛中解脫出來，但同時面臨巨大的原始投入量[1]。因此，突破“貧困陷阱”的途徑是獲得那筆巨大的、不可分割的原始資本投入量和規(guī)?；I(yè)化生產(chǎn)的投資，可見資金對于農(nóng)村“脫貧”和可持續(xù)發(fā)展的重要性。

專業(yè)化農(nóng)戶，尤其是專業(yè)大戶等新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體在中國現(xiàn)階段農(nóng)業(yè)發(fā)展中起砥柱作用，指引農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展的方向。伴隨著生產(chǎn)規(guī)模的擴大和技術(shù)創(chuàng)新的加強，專業(yè)大戶金融服務(wù)需求多元化、長期化，但普遍缺乏有效抵押擔(dān)保。有學(xué)者認為專業(yè)大戶在農(nóng)業(yè)資金獲得方面仍然面臨著較大困難，例如黃祖輝、俞寧[2]調(diào)查顯示，47.0%農(nóng)業(yè)專業(yè)大戶存在資金融通方面的困難，但并未有學(xué)者證實專業(yè)大戶存在嚴格的信貸約束。也有部分學(xué)者認為農(nóng)戶融資更主要的問題在于對正規(guī)信貸的需求不足[3-4]。因此，專業(yè)化農(nóng)戶信貸約束現(xiàn)狀如何？專業(yè)大戶是否存在嚴格的信貸約束？信貸約束類型及成因是什么？是專業(yè)化農(nóng)戶正規(guī)信貸需求不足還是金融機構(gòu)的信貸配給導(dǎo)致的信貸約束？不同規(guī)模、不同類型的專業(yè)化影響因素有哪些？

有關(guān)專業(yè)大戶信貸約束研究罕見，鮮有的有關(guān)新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體融資難的文獻缺乏實證分析[2，5-6]，不利于農(nóng)村突破“貧困陷阱”和生產(chǎn)經(jīng)營的可持續(xù)。鑒于此，本文以專業(yè)化農(nóng)戶信貸約束為出發(fā)點，將專業(yè)化農(nóng)戶進行分類，重點關(guān)注專業(yè)大戶，對比分析不同規(guī)模下專業(yè)化農(nóng)戶信貸約束類型、成因及影響因素。

二、文獻綜述

信貸約束研究一直是各國學(xué)術(shù)領(lǐng)域關(guān)注的重點領(lǐng)域。早期信貸可獲得理論[7]和信貸配給理論[8]奠定了信貸約束研究的基礎(chǔ)，其后大多數(shù)擴展分析和經(jīng)驗分析都是從供給角度，認為農(nóng)戶受到的信貸約束相當(dāng)普遍[9-10]。早期的分析信貸約束的原因局限于關(guān)注發(fā)展中國家金融抑制政策等外生性原因，忽視由信息不對稱導(dǎo)致的逆向選擇和道德風(fēng)險等內(nèi)生性原因。

隨著研究的深入，許多學(xué)者發(fā)現(xiàn)信貸約束不僅來自供給者的信貸配給，還來自需求者自身風(fēng)險規(guī)避、認知偏差[11]和需求壓抑[12]等因素。農(nóng)戶對貸款的認知偏差和貸款使用中的行為偏差是形成信貸約束的重要因素，信貸約束的形成是外部約束和農(nóng)戶認知偏差交織作用[13]。同時需求者自身會因供給者過高的交易成本和貸款拒絕率而自愿放棄貸款申請[14-15]，此類需求者可稱為“無信心借款人”，因為供給部門貸款機制的不健全會向需求者傳遞有偏差的市場信號，使得需求者誤認為自己不能獲得貸款而放棄申請[16]。

基于信貸約束需求方面成因的補充，信貸約束按成因分為需求型信貸約束和供給型信貸約束[17]。金融機構(gòu)信貸配給分為完全配給和部分配給[18]。正規(guī)金融機構(gòu)過高的交易成本和不完善的信貸配給機制與農(nóng)戶的風(fēng)險規(guī)避行為相互作用，提高了農(nóng)戶感知的信貸成本并降低了其信貸獲得預(yù)期，從而產(chǎn)生了需求型信貸約束[19]。然而，有學(xué)者表示，很難認為農(nóng)戶存在嚴格的信貸約束[4，20]，農(nóng)戶融資更主要的問題在于信貸需求較低，完全信貸約束的是相對貧窮農(nóng)戶，部分信貸約束的是相對富裕農(nóng)戶。目前學(xué)術(shù)界對于農(nóng)戶是否受到信貸約束的觀點莫衷一是，可能的原因是不同類型農(nóng)戶的信貸約束存在差異，有待于將農(nóng)戶細致分類，深入分析不同類型農(nóng)戶信貸約束，缺乏從需求型和供給型信貸約束兩方面綜合深入的研究。

學(xué)者逐步將農(nóng)戶群體細分，主流的有創(chuàng)業(yè)型和貧困型農(nóng)戶。農(nóng)戶在創(chuàng)辦企業(yè)方面受到較高程度的信貸約束[21-22]。處于創(chuàng)業(yè)早期發(fā)展階段、規(guī)?；N養(yǎng)業(yè)農(nóng)戶主要受需求型金融約束，而處于創(chuàng)業(yè)發(fā)展階段的農(nóng)戶主要受供給型金融約束[23]。用直接識別法①① Federet al.(1990)、Zeller(1994)、Baydas et al.(1994)和Crook(2001)也曾采用直接識別法來解決信貸需求的識別問題，即直接向被調(diào)查者提出有關(guān)供給、需求和信貸配給機制的定性問題來獲取相關(guān)信息。此方法優(yōu)勢是可以將需要貸款、貸款申請完全和部分被拒絕三類農(nóng)戶區(qū)別開來。經(jīng)驗分析了貧困地區(qū)正規(guī)信貸需求，發(fā)現(xiàn)具有有效正規(guī)信貸需求較低，同時指出不同地區(qū)對正規(guī)信貸的需求及其規(guī)模不同。絕大多數(shù)貧困型農(nóng)戶金融需求滿足率極低[24-25]，然而這些分析忽視了對有效需求的識別，高估貧困農(nóng)戶信貸約束。

綜上所述，盡管關(guān)于信貸約束和農(nóng)戶借貸的研究較多，也提供了直接識別法將農(nóng)戶劃分類型和區(qū)域等思路，但對于不同類型農(nóng)戶是否存在信貸約束還沒達成共識。對于導(dǎo)致我國農(nóng)戶信貸約束的原因剖析缺乏深度和解釋力，鮮有考慮結(jié)合農(nóng)戶有效需求方面因素。同時缺乏深入的針對順應(yīng)農(nóng)村經(jīng)濟規(guī)?；I(yè)化和集約化發(fā)展方向的專業(yè)大戶信貸約束的研究。本文以專業(yè)大戶信貸約束為重點研究對象，根據(jù)信貸約束成因探索信貸約束類型，更進一步分析不同規(guī)模、不同類型信貸約束的影響因素。因而，本研究是對已有文獻的重要補充和完善。

三、研究框架及調(diào)查設(shè)計

(一) 研究框架

專業(yè)化農(nóng)戶是指家庭勞動時間大部分用于農(nóng)業(yè)中的某一產(chǎn)業(yè)，且收入占全部收入50%以上的純農(nóng)戶，按經(jīng)營內(nèi)容可以分為專業(yè)種植戶、養(yǎng)殖戶、營銷戶、農(nóng)機戶等類型[26]。根據(jù)調(diào)查，蘋果種植戶的家庭收入中蘋果銷售收入占家庭總收入的比重為76.24%以上，是專業(yè)化農(nóng)戶的典型案例。

本文結(jié)合前期對我國蘋果種植戶實際調(diào)查情況，在調(diào)查時將調(diào)查對象界定在本村農(nóng)戶按種植面積排序能占到10%的那部分農(nóng)戶，即15畝及以上的農(nóng)戶。專業(yè)大戶根據(jù)2013年蘋果產(chǎn)業(yè)體系抽樣調(diào)查資料確定具體的大戶認定標準。為排除極端值的影響，采用位置平均數(shù)進行測度。上5%分位數(shù)的具體值為20畝；上10%分位數(shù)的具體值為15畝4①① 根據(jù)2013年的抽樣調(diào)查資料計算得到：種植面積≥20畝的種植戶為25.23萬戶(占總樣本的6.12%)；種植面積≥15畝的種植戶為46.63萬戶(占總樣本的11.31%)。。國家統(tǒng)計局規(guī)定作物種植面積50畝及以上的種植大戶，而國內(nèi)大部分學(xué)者，如黃祖輝和俞寧等將種果面積20畝及以上的界定為種植大戶。

1. 信貸約束識別及影響因素分析

信貸約束是指貸款者發(fā)放的貸款長期短于借款者的信貸需求額，且合約條件沒有要改變的傾向。而信貸配給從供給者角度分析，是指貸款者自己選擇的愿意放貸的數(shù)額與能夠放貸數(shù)額之間的差距[8]。信貸約束按成因分為供給型和需求型信貸約束[17]。供給型信貸約束是農(nóng)村金融機構(gòu)面對農(nóng)村金融業(yè)務(wù)的高成本和高風(fēng)險，理性的信貸決策是利率管制、減少信貸供給并實施以財產(chǎn)為基礎(chǔ)的信貸配給。需求型信貸約束是需求主體的認知偏差和風(fēng)險規(guī)避偏好所形成的信貸壓抑或信貸替代[19]。

圖1 信貸約束識別

需求型信貸約束主要來自兩個方面[16-17]：一是信貸合約的交易成本和風(fēng)險成本過高，產(chǎn)生了交易成本約束和風(fēng)險約束，即金融機構(gòu)原因，可用“距離最近銀行的距離”反映；二是信息不對稱導(dǎo)致的金融機構(gòu)的錯誤甄別使得借貸需求者產(chǎn)生認知偏差，導(dǎo)致了借貸需求者的“無信心申貸”，即農(nóng)戶自身認知偏差原因，可用表示社會網(wǎng)絡(luò)的“戶主受教育年限”、“經(jīng)常聯(lián)系人”反映。供給型信貸約束從三方面識別：一是金融機構(gòu)源于非能力因素的信貸配給導(dǎo)致的申請貸款被拒絕；二是獲得的信貸額度滿足不了農(nóng)戶自身需要；三是獲得貸款的農(nóng)戶期望貸款規(guī)模大于所獲得的最大一筆貸款規(guī)模。只要滿足以下任意一條件則被視為“供給型信貸約束”。另外，表示與金融機構(gòu)關(guān)系的“2013年貸款總額”、“2013年貸款次數(shù)”會影響農(nóng)戶的正規(guī)信貸約束。

然而，信貸約束的測度一直是學(xué)術(shù)研究的難點問題。過去的研究主要采用實際的貸款獲得率來衡量信貸約束，后來擴展到對有效信貸需求、非正規(guī)貸款替代、信貸規(guī)模約束等方面的考慮。Baydas等[14]提出借貸需求者會因為“覺得借款會被拒絕”而不主動申請，一些學(xué)者開始將這類借貸需求者列為受信貸約束的行列，并重新設(shè)定了信貸約束的標準[15,17]。借鑒他們的甄別方法，并根據(jù)實際情況做了相關(guān)補充，供給型信貸約束中，針對專業(yè)大戶，增添了“申請額度太高”、“沒有貸款證”。不受約束中考慮農(nóng)戶信用缺失，即“曾有銀行借款未還”、其他借款渠道替代，即“可以從其他渠道借款”，識別框架如圖1。采用2015年6-8月蘋果產(chǎn)業(yè)體系調(diào)查數(shù)據(jù)來重新考察不同規(guī)模專業(yè)化農(nóng)戶受到信貸約束的情況。

2 .信貸需求及識別

為分析農(nóng)戶信貸約束是有效需求不足還是金融機構(gòu)信貸配給，有必要對農(nóng)戶信貸需求進行識別。正規(guī)信貸的需求是農(nóng)戶對農(nóng)村信用合作社等正規(guī)金融機構(gòu)貸款產(chǎn)品的有借款意愿，并且具有償還能力。一旦生產(chǎn)和消費受到自有資金的限制，農(nóng)戶就有借貸的需要。如果資本的邊際收益低于利息，農(nóng)戶對資金有需要但沒有需求。如果資本邊際收益高于應(yīng)支付的利息，農(nóng)戶會產(chǎn)生理想信貸需求[23]。識別方法借鑒劉西川和黃祖輝[23]的直接識別方法，將農(nóng)戶需求識別為沒有需求和有理想正規(guī)信貸需求，沒有信貸需求的農(nóng)戶包括“認為利率太高”、“曾有銀行借款未還”、“可以從其他渠道借款”。更進一步將理想正規(guī)信貸需求分為具有有效需求的農(nóng)戶，通過已申請貸款的方式表現(xiàn)出來，包括“申請得到貸款”、“申請被拒絕的農(nóng)戶”；具有潛在需求的農(nóng)戶，需求受到了利率以外的其他交易成本的限制，包括“銀行審批手續(xù)麻煩”、“銀行距離太遠”、“銀行沒熟人借不到”；具有隱蔽需求的農(nóng)戶，考慮到抵押和風(fēng)險方面需求受到了非價格因素的限制，包括“擔(dān)心還不了被拒絕”、“擔(dān)心失去抵押品”。

(二)數(shù)據(jù)來源及基本特征

為求證專業(yè)大戶是否存在信貸約束、信貸約束類型及程度，信貸約束主要受哪些因素影響，筆者以全國蘋果專業(yè)化農(nóng)戶為例，從陜西省、山西省和山東省收集農(nóng)戶貸款信息①① 其中，陜西省、山西省代表黃土高原優(yōu)勢區(qū)、山東省代表環(huán)渤海灣優(yōu)勢區(qū)，能反映不同區(qū)域種植大戶信貸約束情況。。

本文被調(diào)查對象是陜西、山西、山東3省的11縣、36鎮(zhèn)、82村的蘋果專業(yè)化農(nóng)戶，調(diào)查模式采用調(diào)查員入戶調(diào)查的形式，調(diào)查時間為 2015年6月-8月。農(nóng)戶的抽樣方法為，先在樣本縣的蘋果種植區(qū)域分布抽取4-6個樣本村，然后在每個村種植規(guī)模占到前20%的農(nóng)戶，在這些農(nóng)戶中隨機選取若干個農(nóng)戶作為調(diào)查對象，具體的調(diào)查采用面對面的問卷調(diào)查方式。保證所選樣本能夠代表全國范圍內(nèi)不同經(jīng)濟條件、不同農(nóng)業(yè)類型蘋果種植專業(yè)化農(nóng)戶的基本情況。問卷共調(diào)查 734 份，剔除非有效問卷9份，實際可利用問卷 725 份，問卷有效率 98.77%。其中陜西省321戶(占44.20%)，山西省141戶(占19.48%)，山東省263戶(占36.32%)。蘋果種植面積小于10畝的農(nóng)戶249(占34.34%)戶，大于(包括)10畝且小于15畝的農(nóng)戶231戶(31.86%)，大于(包括)15畝的農(nóng)戶245戶(33.79%)。表1顯示了農(nóng)戶調(diào)查樣本主要變量的平均值和標準差。

表1 家庭經(jīng)濟特征

四、專業(yè)化農(nóng)戶信貸約束

(一)信貸約束類型

根據(jù)圖1的信貸約束類型甄別，專業(yè)化農(nóng)戶正規(guī)金融機構(gòu)貸款可得性比例較低，725戶專業(yè)化農(nóng)戶中，373戶農(nóng)戶受到正規(guī)金融機構(gòu)信貸約束，占總樣本農(nóng)戶的51.45%，352戶不受信貸約束。具體的，206戶受需求型約束，占總樣本農(nóng)戶的28.41%，167戶受供給型約束，占總樣本農(nóng)戶的23.03%。可見專業(yè)化農(nóng)戶普遍受到的正規(guī)金融機構(gòu)信貸約束，且需求型信貸約束最為普遍。

依據(jù)蘋果種植規(guī)模將樣本戶分為三個類型，分別對不同類型農(nóng)戶的信貸約束類型進行對比分析，如表2所示。其中，蘋果種植規(guī)模小于10畝的農(nóng)戶為249戶，24.90%的農(nóng)戶受需求型信貸約束，13.25%的農(nóng)戶受供給型信貸約束；而大于(等于)10畝小于15畝的農(nóng)戶分別有31.60%和28.98%受需求型約束，18.61%和37.14%受供給型約束，見表2。可見，規(guī)模小的專業(yè)化農(nóng)戶易受需求型信貸約束，而規(guī)模大的農(nóng)戶易受供給型信貸約束。專業(yè)大戶(大于等于15畝)易受正規(guī)金融機構(gòu)信貸約束。

相對于小于15畝的專業(yè)化農(nóng)戶，大于(等于)15畝的專業(yè)大戶已經(jīng)形成一定的專業(yè)化生產(chǎn)規(guī)模，生產(chǎn)性投資和生產(chǎn)性收入較高。但由于申請的額度較大、缺乏金融機構(gòu)硬性要求的抵押或擔(dān)保，沒有獲得足額貸款，使得一部分具有償還能力的專業(yè)大戶正規(guī)信貸需求得不到滿足，因此易受供給型信貸約束。

表2 不同類型專業(yè)化農(nóng)戶信貸約束

(二)不同類型信貸約束成因

考察專業(yè)化農(nóng)戶受到金融約束的可能成因，受需求型信貸約束的農(nóng)戶占比為28.41%，受供給型信貸約束的農(nóng)戶占比為23.03%，兩種類型的金融約束比例差異不大，需求型信貸約束比例稍高。在需求型信貸約束中，由于金融機構(gòu)的原因?qū)е碌恼急?8.90%，其中“手續(xù)繁瑣，審批時間長”的原因占比為16.97%，遠高于其他原因。相比之下，由于自身認知原因造成的占比9.52%，其中“認為銀行沒有熟人借不到”是主要原因。在供給型信貸約束成因中，“銀行沒熟人借不到”占比為7.31%，是主要原因。另外，“沒有獲得足額貸款”、“資產(chǎn)收入要求高”、“抵押擔(dān)保條件高”原因占比均在4%左右。因此，專業(yè)化農(nóng)戶信貸意識較強，信貸參與度較高，這與農(nóng)戶47.03%申請正規(guī)金融機構(gòu)借款相符，但貸款流程繁瑣、不符合實際的貸款條件和農(nóng)戶自身認知偏差等是導(dǎo)致專業(yè)化農(nóng)戶處于高金融約束狀態(tài)的主要原因。

進一步將專業(yè)化農(nóng)戶的三種類型進行信貸約束原因分析，如表3所示。規(guī)模越大的農(nóng)戶受金融機構(gòu)方面的因素越顯著，而農(nóng)戶自身認知偏差相對較小。金融約束成因結(jié)構(gòu)差異不大，“手續(xù)繁瑣，審批時間長”為主要原因，另外“認為銀行沒有熟人借不到”、“抵押擔(dān)保條件高”、“銀行沒熟人借不到”原因占比相對較高。較小于10畝的農(nóng)戶，大于(等于)15畝的農(nóng)戶“申請額度高”、“抵押擔(dān)保條件高”、“沒有獲得足額貸款”的比重較高，這與規(guī)模大戶易受供給型約束的原因分析相符。

(三)信貸約束因為有效需求不足還是金融機構(gòu)信貸配給

表4中的數(shù)據(jù)顯示，專業(yè)化農(nóng)戶有效信貸需求較高，同時存在著相當(dāng)部分的潛在需求和隱蔽需求。專業(yè)大戶信貸約束程度較高并非因為有效需求不足。725戶樣本戶中，566戶有理想正規(guī)信貸需求，小于10畝的農(nóng)戶理想型正規(guī)信貸需求最高，而大于(等于)10畝小于15畝的農(nóng)戶最低。其中有效需求的農(nóng)戶占比50.90%(369戶)，潛在需求的農(nóng)戶占比24.28%(176戶)，而隱蔽需求的農(nóng)戶占比2.90%(21戶)。潛在需求和隱蔽需求占理想需求的34.81%，且規(guī)模越大潛在需求和隱蔽需求比重相對越高。如上所述，造成這些需求不能實現(xiàn)的主要原因是交易成本和抵押擔(dān)保等問題。因此，為了把潛在的、隱蔽的信貸需求轉(zhuǎn)化為有效的信貸需求，需要重點關(guān)注專業(yè)大戶，改善正規(guī)信貸的條件與程序、降低交易費用。

表3 需求型和供給型信貸約束成因分析

表4 不同類型專業(yè)化農(nóng)戶信貸需求

從金融機構(gòu)信貸配給方面分析信貸約束可分為完全信貸約束和部分信貸約束。完全信貸約束是申請正規(guī)金融機構(gòu)貸款被拒絕的農(nóng)戶，部分信貸約束是申請沒被拒絕但沒有獲得足額申貸額度的農(nóng)戶。專業(yè)化農(nóng)戶受到嚴重的完全約束和一定程度的部分信貸約束，分別占比55.03%和19.59%。蘋果種植規(guī)模大而且易受部分信貸約束，規(guī)模小易受完全信貸約束。

(四)金融機構(gòu)信貸配給約束了誰

從供給者的信貸配給角度分析，專業(yè)化農(nóng)戶受到的正規(guī)金融信貸約束程度較高，一部分沒有得到正規(guī)金融機構(gòu)授信額度(屬于完全信貸配給)，另一部分得到的授信額度[20]，那么沒有得到授信額度和得到授信額度的農(nóng)戶與其他農(nóng)戶比較會有怎樣特征？為分析兩類農(nóng)戶的差異對兩類農(nóng)戶的戶主年齡、受教育程度、社會經(jīng)歷、家庭經(jīng)濟狀況等變量進行T檢驗。

如表5所示，金融機構(gòu)拒絕向申請貸款的專業(yè)化農(nóng)戶授予一定信用額度的農(nóng)戶具有年齡較大、文化程度較低、沒有特殊職務(wù)、家庭勞動力較少、種植面積較小、家庭資產(chǎn)和收入較低的特征?？梢?，較貧窮農(nóng)戶主要受到完全信貸約束。完全信貸約束中有一小部分農(nóng)戶主動放棄貸款，這部分農(nóng)戶平均蘋果種植面積為15.21畝，平均資產(chǎn)26.02萬元，平均年收入14.23萬元，屬于專業(yè)大戶，而這部分農(nóng)戶主動放棄的原因是銀行手續(xù)繁瑣、審批時間長、獲批額度太小。

對獲得授信額度的181戶專業(yè)化農(nóng)戶細分，分為能滿足需要和不能滿足需要(部分信貸約束)，對兩類農(nóng)戶差異進行分析發(fā)現(xiàn)，獲得的授信額度不能滿足的農(nóng)戶與能滿足的農(nóng)戶相比，具有文化程度高、勞動力人數(shù)多、蘋果種植面積大、家庭資產(chǎn)和收入高的特征。獲得的授信額度不能滿足的農(nóng)戶平均蘋果種植面積和家庭凈收入是不能滿足農(nóng)戶的2倍左右，而家庭資產(chǎn)是不能滿足農(nóng)戶的近4倍?？梢?，不完全信貸約束主要約束的是富裕專業(yè)化農(nóng)戶，而完全信貸約束主要約束的是較貧窮專業(yè)化農(nóng)戶。

表5 完全信貸配給和部分信貸配給農(nóng)戶差異T檢驗

注：農(nóng)戶種類中，得到與沒有得到授信額度欄：0=沒得到授信額度，1=得到授信額度；獲得的授信額度能滿足和不能滿足欄：0=額度不能滿足，1=額度能滿足

① 指戶主是否擔(dān)任過村委會干部、是否為黨員、是否為蘋果經(jīng)紀人、是否為合作社干部或擔(dān)任其他職務(wù)。

五、專業(yè)化農(nóng)戶信貸約束影響因素

(一)計量模型

因需求型信貸約束和供給型信貸約束均是二分變量，因此采用二元Logistic模型對數(shù)據(jù)進行回歸分析，Logistic模型基本公式如下：

(1)

其中，g(x)=β0+β1X1+β2X2+…+βPXPXi為自變量。

回歸系數(shù)β不能反映某變量影響因變量作用大小，需計算變量的邊際效應(yīng)來反映一個單位自變量變化導(dǎo)致的因變量產(chǎn)生的變化程度?；貧w模型的邊際效應(yīng)計算公式如下：

(2)

其中，Λ(.)為Logistic的積累密度函數(shù)。

(二)總體信貸約束影響因素

專業(yè)化農(nóng)戶受信貸約束類型分為需求型信貸約束和供給型信貸約束。進一步探究信貸約束的影響因素，因變量包括：是否受需求型信貸約束、是否受供給型信貸約束。自變量包括：地區(qū)(對地區(qū)進行編碼，0=黃土高原優(yōu)勢區(qū)，1=環(huán)渤海灣優(yōu)勢區(qū)，其中黃土高原優(yōu)勢區(qū)包括陜西省和山西省，環(huán)渤海灣優(yōu)勢區(qū)包括山東省)、戶主特征、家庭經(jīng)濟特征、經(jīng)常聯(lián)系人數(shù)、距離最近銀行距離、2013年貸款總額、2013年貸款次數(shù)。經(jīng)常聯(lián)系人數(shù)代表社會網(wǎng)絡(luò)，距離最近銀行距離、2013年貸款總額、2013年貸款次數(shù)代表與正規(guī)金融機構(gòu)關(guān)系。

如表6所示，地區(qū)變量與信貸約束呈負相關(guān)系，因此相比環(huán)渤海灣地區(qū)，西部地區(qū)易受信貸約束。家庭勞動力和蘋果種植面積對需求型信貸約束和供

表6 農(nóng)戶正規(guī)信貸約束的 Logistic 估計邊際效應(yīng)

注：*、**、***分別表示估計系數(shù)在 10% 、5% 、1% 的水平下顯著。

給型信貸約束產(chǎn)生顯著正向影響，且對供給型信貸正向影響效應(yīng)更大。家庭凈收入對信貸約束有顯著負向影響，家庭凈收入越高，受信貸約束程度越低。距離最近銀行距離與信貸約束呈顯著正相關(guān)，即距離銀行網(wǎng)點越遠，越容易受到信貸約束。距離銀行越遠，農(nóng)戶借貸所花費的交通費用和時間成本越高，因此越容易因較高的交易成本而放棄申請正規(guī)金融機構(gòu)貸款。2013 年貸款總額與信貸約束呈負向關(guān)系，即 2013 年貸款總額越多的農(nóng)戶越容易受到信貸約束。而貸款次數(shù)與信貸約束存在正相關(guān)關(guān)系，即貸款次數(shù)越少越易受到信貸約束。由此可以推斷，資金流動較快的專業(yè)化農(nóng)戶不容易受到信貸約束，而資金流動較慢、每次借貸額度大的農(nóng)戶更易受到信貸約束。

表7 不同規(guī)模農(nóng)戶需求型約束的 Logistic 估計邊際效應(yīng)

注：*、**、***分別表示估計系數(shù)在 10% 、5% 、1% 的水平下顯著。

(三) 不同規(guī)模不同類型信貸約束的影響因素

進一步將三個類型的專業(yè)化農(nóng)戶的需求型信貸約束分別采用 Logistic 估計邊際效應(yīng)，結(jié)果如表7所示：地區(qū)因素對這三類農(nóng)戶的需求型信貸約束產(chǎn)生負向影響，而其中介于10到15畝的農(nóng)戶影響不顯著。勞動力均存在正向影響，其中小于10畝的農(nóng)戶影響效果顯著。家庭凈收入對小于10畝和大于(等于)15畝的農(nóng)戶產(chǎn)生顯著負向影響，即收入越低越易受需求型約束。而對介于10到15畝的農(nóng)戶產(chǎn)生不顯著的正向影響。經(jīng)常聯(lián)系人和距離最近銀行距離均對需求型約束產(chǎn)生正向影響，其中小于10畝的農(nóng)戶影響效果顯著?？梢?，專業(yè)大戶資產(chǎn)越少、收入越低越易受需求型約束。

對三個類型的專業(yè)化農(nóng)戶的供給型信貸約束分別采用 Logistic 估計邊際效應(yīng)，結(jié)果如表8所示：地區(qū)因素對三類農(nóng)戶的供給型信貸約束產(chǎn)生負向影響，而大于15畝的農(nóng)戶影響不顯著。勞動力均存在正向影響，而大于15畝的農(nóng)戶影響效果不顯著。家庭資產(chǎn)對小于10畝和介于10到15畝的農(nóng)戶產(chǎn)生正向顯著影響，而對大于15畝的農(nóng)戶產(chǎn)生負向顯著影響。家庭凈收入均存在負向影響，其中大于15畝的農(nóng)戶不顯著。可見，專業(yè)大戶資產(chǎn)越多、收入越高越易受供給型約束。

表8 不同規(guī)模農(nóng)戶供給型約束的 Logistic估計邊際效應(yīng)

注：*、**、***分別表示估計系數(shù)在 10% 、5% 、1% 的水平下顯著。

六、結(jié)論及啟示

本研究表明：(1)專業(yè)化農(nóng)戶普遍受到的正規(guī)金融機構(gòu)信貸約束，且以需求型信貸約束為主。規(guī)模小的專業(yè)化農(nóng)戶易受需求型信貸約束，而規(guī)模大的農(nóng)戶易受供給型信貸約束。不完全信貸約束主要約束的是富裕專業(yè)化農(nóng)戶，而完全信貸約束主要約束的是較貧窮專業(yè)化農(nóng)戶。專業(yè)大戶(大于等于15畝)易受正規(guī)金融機構(gòu)信貸約束。(2)專業(yè)大戶信貸約束程度較高并非因為有效需求不足，但貸款流程、信貸產(chǎn)品以及目前不符合實際的貸款條件等是導(dǎo)致專業(yè)化農(nóng)戶處于高金融約束狀態(tài)的主要原因。因此，要提高農(nóng)村金融服務(wù)效率，針對專業(yè)大戶提高有潛力的專業(yè)化農(nóng)戶的貸款信用額度、適當(dāng)延長還款期限、優(yōu)化申貸程序降低交易成本。(3)相比環(huán)渤海灣地區(qū)，西部地區(qū)易受信貸約束。且家庭勞動力越多、蘋果種植面積越大、家庭凈收入越低、距離銀行網(wǎng)點越遠，易受到信貸約束。資金流動較快的專業(yè)化農(nóng)戶不容易受到信貸約束，而資金流動較慢、每次借貸額度較大的專業(yè)化農(nóng)戶更易受到信貸約束。因此針對專業(yè)大戶大筆的生產(chǎn)資金借貸，需要創(chuàng)新貸款抵押方式，可以嘗試“項目融資”模式、聯(lián)合融資模式在農(nóng)業(yè)經(jīng)營項目中的應(yīng)用。

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責(zé)任編輯、校對：李斌泉

2016-05-05

國家現(xiàn)代農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)技術(shù)體系建設(shè)項目(編號：CARS-28)；國家自然科學(xué)基金項目“交易成本對農(nóng)戶農(nóng)產(chǎn)品銷售行為的影響及專業(yè)化組織創(chuàng)新研究”(編號：70973098)；國家自然科學(xué)基金項目“農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈質(zhì)量規(guī)制研究”(編號：71203181)。

馬燕妮(1988-)，女，山東省日照市人，西北農(nóng)林科技大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院博士研究生，研究方向：農(nóng)業(yè)經(jīng)濟理論與政策；霍學(xué)喜(1960-)，陜西省榆林市人，西北農(nóng)林科技大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院博士生導(dǎo)師，研究方向：投資經(jīng)濟與農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)工程、貿(mào)易經(jīng)濟與農(nóng)產(chǎn)品物流工程、金融業(yè)務(wù)與經(jīng)營管理等。

A

1002-2848-2016(06)-0093-10