不同富裕程度農(nóng)戶貸款行為分析
——基于連續(xù)8年農(nóng)戶貸款面板數(shù)據(jù)

李 巖 劉連華 趙翠霞

(山東社會科學(xué)院 農(nóng)發(fā)所，山東 濟南 250002；山東師范大學(xué)，山東 濟南 250014)

鄉(xiāng)村振興是我國現(xiàn)代化建設(shè)的戰(zhàn)略目標與戰(zhàn)略任務(wù)，農(nóng)民生活富裕更是鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略任務(wù)的重要內(nèi)容之一。近年來，黨中央在促進農(nóng)民收入持續(xù)快速增長的同時，也非常關(guān)注農(nóng)戶之間的貧富差距，并努力為農(nóng)民增收提供更好的金融市場環(huán)境。然而，隨著農(nóng)戶收入不斷增長以及其資產(chǎn)狀況的變化，在農(nóng)村逐漸形成富裕、中等、貧困三類群體。[注]慕良澤、姬會然:《農(nóng)村富裕、中等、貧困三類群體思想觀念比較分析——基于河北省 11 個村330戶農(nóng)民的調(diào)查》，《經(jīng)濟問題》2013年第2期。由此，不同富裕程度農(nóng)戶的貸款行為也發(fā)生了較大變化，而準確描述這些變化是政府相關(guān)部門和金融供給機構(gòu)在制定和創(chuàng)新農(nóng)戶貸款產(chǎn)品，實施農(nóng)村金融供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的重要依據(jù)。

改革開放40年，我國農(nóng)村經(jīng)濟快速發(fā)展，農(nóng)戶分化呈現(xiàn)出規(guī)模增大、勢頭加快的趨勢。由于農(nóng)村家庭資產(chǎn)變化顯著、差別較大，不同富裕程度農(nóng)戶對貸款的認知以及由此引起的貸款行為也發(fā)生了變化。[注]張?zhí)N萍、陳言、張明明：《中國貨幣政策對城鄉(xiāng)收入結(jié)構(gòu)的非對稱影響》，《學(xué)習(xí)與探索》2017年第10期。而農(nóng)戶貸款作為農(nóng)村金融的核心內(nèi)容之一，學(xué)者們對其也進行了廣泛深入的研究。首先，在貧困農(nóng)戶貸款需求及行為方面，研究者通過大量的實證研究發(fā)現(xiàn)，貧困農(nóng)戶貸款需求普遍比較旺盛，以小額貸款為主，但貸款需求滿足率較低，既有供給方面的原因，也有需求方面的原因，單純增加信貸供給無助于真正提高一般農(nóng)戶和貧困農(nóng)戶正規(guī)貸款的覆蓋率和福利水平；[注]王定祥、田慶剛等：《貧困型農(nóng)戶信貸需求與信貸行為實證研究》，《金融研究》2011年第5期。其次，在中等農(nóng)戶貸款需求方面，研究者發(fā)現(xiàn)影響農(nóng)戶生產(chǎn)性借貸需求最顯著的因素是農(nóng)戶從事的行業(yè)和家庭到鄰近集鎮(zhèn)的距離，然后是性別、技能、年齡、借貸利率、家庭人均收入和受教育年限，而金融機構(gòu)的距離影響并不顯著；[注]劉純彬、劉俊威：《中部較發(fā)達地區(qū)農(nóng)戶借貸需求的影響因素研究》，《經(jīng)濟經(jīng)緯》2009年第5期。再次，在富裕農(nóng)戶貸款行為方面，研究者通過對發(fā)達地區(qū)農(nóng)戶貸款行為的調(diào)查表明，農(nóng)戶對信貸資金的需求由農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性貸款向非農(nóng)經(jīng)營和消費性貸款轉(zhuǎn)變，而且借貸金額較大。[注]羅俊勤：《富裕地區(qū)農(nóng)戶借貸需求的階層差異研究——以浙江省為例》，《農(nóng)村經(jīng)濟》2010年第7期。[注]潘海英、翟方正等：《經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)農(nóng)戶借貸需求特征及影響因素研究——基于浙江溫嶺市的調(diào)查》，《財貿(mào)研究》2011年第5期。

但是，上述研究存在三點不足：一是研究多以農(nóng)戶意愿調(diào)查為主，并未對真實發(fā)生的農(nóng)戶貸款行為進行研究；二是對貧困農(nóng)戶貸款行為研究較多，未對不同富裕程度農(nóng)戶貸款行為進行比較分析；三是調(diào)查多采用截面數(shù)據(jù)，鮮有縱向追蹤數(shù)據(jù)。為此，本文在已有研究的基礎(chǔ)上，以山東省發(fā)達、較發(fā)達和欠發(fā)達農(nóng)村信用社的農(nóng)戶貸款數(shù)據(jù)為依據(jù)，對連續(xù)8年573戶農(nóng)戶進行追蹤研究，分析不同富裕程度農(nóng)戶貸款行為特征及其影響因素。與已有研究相比，本文在研究方法上具有兩個特點：一是對不同富裕程度農(nóng)戶貸款進行方差分析，檢驗不同富裕程度農(nóng)戶貸款是否存在顯著差異；二是構(gòu)建農(nóng)戶貸款影響因素隨機變量模型，運用面板數(shù)據(jù)分析不同富裕程度農(nóng)戶貸款的影響因素。

一、數(shù)據(jù)來源與變量定義

(一)數(shù)據(jù)來源

1.研究樣本。山東省是農(nóng)業(yè)大省，不同地區(qū)農(nóng)戶發(fā)展水平差距較大，筆者在山東省農(nóng)村信用社工作期間，曾連續(xù)8年(2007-2014年)對曹縣、濟陽、高密三地農(nóng)戶貸款進行追蹤調(diào)查。上述三地可以分別代表山東西部、中部和東部不同的經(jīng)濟發(fā)展水平，并對應(yīng)欠發(fā)達地區(qū)、較發(fā)達地區(qū)和發(fā)達地區(qū)。2014年，山東省農(nóng)村居民人均可支配收入11882元，其中曹縣10296元，濟陽12600元，高密14660元。[注]數(shù)據(jù)來源：《2015年山東省統(tǒng)計年鑒》。另外，選取2007年600戶在山東省農(nóng)信社申請過貸款的農(nóng)戶進行追蹤調(diào)查，一是考察其貸款行為的影響因素，二是考察其貸款的影響因素，并且8年內(nèi)無論他們是否從農(nóng)信社貸過款，我們都將其作為追蹤對象。

目前，農(nóng)戶貸款的供給金融機構(gòu)以農(nóng)村信用社、郵儲銀行和農(nóng)業(yè)銀行為主，其中山東農(nóng)村信用社發(fā)放農(nóng)戶貸款的筆數(shù)和金額均在80%以上，而郵儲銀行2007年尚未發(fā)放貸款，農(nóng)業(yè)銀行由于網(wǎng)點收縮，在農(nóng)村發(fā)放個人貸款較少。因此，本文以2007年農(nóng)村信用社信貸系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，采用分層抽樣法，按照各縣、鎮(zhèn)、村人均可支配收入，從上述三地區(qū)抽取DJ鄉(xiāng)、TM鄉(xiāng)、SY鎮(zhèn)，然后從每個鎮(zhèn)選取4個村對農(nóng)戶進行追蹤調(diào)查。通過上述方法，初期共選取600戶農(nóng)戶。由于農(nóng)戶進城打工居住等原因，8年期間最終獲得有效樣本：曹縣191戶、濟陽194戶、高密188戶，共計573戶。

2.不同富裕程度農(nóng)戶分類。由于農(nóng)戶富裕程度是一個相對概念，不同學(xué)者對此有不同的定義。在中國廣大農(nóng)村，家庭資產(chǎn)是比較能代表農(nóng)戶富裕程度的一個指標，家庭資產(chǎn)主要包括存款、現(xiàn)金、房產(chǎn)、土地等，故此，本文以農(nóng)戶家庭資產(chǎn)的多少來劃分農(nóng)戶的不同富裕程度。將資產(chǎn)排名前三分之一的農(nóng)戶劃分為富裕農(nóng)戶，資產(chǎn)排名后三分之一的農(nóng)戶劃分為貧困農(nóng)戶，其余的為中等農(nóng)戶。

3.追蹤調(diào)查。本文從兩個方面對農(nóng)戶進行追蹤調(diào)查。一方面是山東省農(nóng)村信用社貸款數(shù)據(jù)，一是農(nóng)戶申請貸款時提供的資料，如家庭人口、年齡、學(xué)歷、貸款用途、經(jīng)營狀況等；二是農(nóng)村信用社對農(nóng)戶的審批與建檔資料，如授信金額、貸款金額、貸款利率、個人信用等。另一方面是農(nóng)信社客戶經(jīng)理入戶調(diào)查數(shù)據(jù)，一是貸前調(diào)查，主要是核實農(nóng)戶提供信息是否真實，農(nóng)戶貸款用途是否合規(guī)，農(nóng)戶經(jīng)營狀況是否正常；二是貸后檢查，主要核實農(nóng)戶是否具備按時還款能力，貸款用途是否按合同約定條款執(zhí)行，借款人和擔(dān)保人的經(jīng)濟實力變化狀況。通過以上追蹤調(diào)查和篩選，最終得出4種農(nóng)戶貸款相關(guān)數(shù)據(jù)：農(nóng)戶家庭情況(戶主年齡、戶主性別、戶主受教育年限、家庭人口、家庭勞動力)、農(nóng)戶資產(chǎn)狀況(家庭田地畝數(shù)、年家庭總資產(chǎn)、年家庭純收入、家庭總負債)、農(nóng)戶經(jīng)營狀況(客戶性質(zhì)、從事行業(yè)、社會資源、收入是否靠農(nóng)業(yè))、農(nóng)戶貸款狀況(授信額度是否夠用、年授信金額、年貸款金額、年貸款次數(shù)、年平均每次貸款金額)。

4.樣本基本情況。在被調(diào)查樣本中，曹縣DJ鄉(xiāng)共4個村莊總戶數(shù)為1102戶，其中貸款戶191戶，貸款戶數(shù)占比17.33%；濟陽TM鄉(xiāng)共4個村莊總戶數(shù)為1076戶，其中貸款戶194戶，貸款戶數(shù)占比18.03%；高密SY鎮(zhèn)共4個村莊總戶數(shù)為982戶，其中貸款戶188戶，貸款戶數(shù)占比19.14%(見表1)。從農(nóng)戶貸款占比來看，地區(qū)經(jīng)濟越發(fā)達，農(nóng)戶貸款戶數(shù)占比越高；一個有意思的現(xiàn)象是，村里農(nóng)戶越多，往往貸款戶數(shù)占比越高，由貸款戶數(shù)占村總戶數(shù)比例來看，地區(qū)經(jīng)濟越發(fā)達，農(nóng)戶貸款比例越高。

表1 三地區(qū)農(nóng)戶貸款基本情況

(二)變量定義

1.固定個體變量。固定個體變量是指不隨時間而改變或者改變小于10%的個體變量，如戶主性別、戶主受教育年限(8年內(nèi)變化小于2%)、家庭人口數(shù)(8年內(nèi)變化小于5%)、家庭勞動力數(shù)(8年內(nèi)變化小于3%)、家庭田地畝數(shù)(8年內(nèi)變化小于1%)、客戶性質(zhì)(農(nóng)戶或個體工商戶)、從事行業(yè)(主要經(jīng)營的行業(yè))、社會資源(貸款時是否動用社會資源)、收入是否靠農(nóng)業(yè)(家庭的主要收入是否來自農(nóng)業(yè))、家庭總負債(8年內(nèi)統(tǒng)計得出變化小于10%)、授信額度是否夠用(農(nóng)村信用社向農(nóng)戶授信的額度是否夠用)。

2.可變個體變量?？勺儌€體變量是指隨時間變化大于10%的個體變量，如戶主年齡、年家庭總資產(chǎn)、年家庭純收入、年授信金額、年貸款金額、年貸款次數(shù)、年平均每次貸款金額。

二、不同富裕程度貸款農(nóng)戶的特征分析

(一)變量描述性統(tǒng)計

農(nóng)戶家庭資產(chǎn)是衡量農(nóng)戶富裕程度最重要的一項指標，因此本文根據(jù)累計分布情況，取總體樣本的1/3為分界點，在2007年分別以家庭總資產(chǎn)15萬以下劃分為貧困農(nóng)戶，以15萬至36萬以下劃分為中等農(nóng)戶，以36萬及以上劃分為富裕農(nóng)戶，最終得出貧困農(nóng)戶204戶、中等農(nóng)戶178戶、富裕農(nóng)戶191戶，共計573戶。運用統(tǒng)計軟件SPSS v19.0，將農(nóng)戶2014年的變量輸入后進行比較發(fā)現(xiàn)，不同富裕程度的農(nóng)戶有如下特點：農(nóng)戶富裕程度越高，平均年齡越低，平均受教育年限越高，平均家庭人口和勞動力數(shù)越高，平均家庭田地畝數(shù)越少，女性戶主占比越高，個體工商戶戶主占比越高，掌握的社會資源越多，所在發(fā)達地區(qū)的比例越大；而且農(nóng)戶富裕程度越高，平均負債金額越高，其平均純收入越高，收入越不靠農(nóng)，授信金額越不夠用，平均授信金額、貸款金額、貸款次數(shù)、平均每次貸款金額越高，而且相互之間差別較大。統(tǒng)計結(jié)果初步表明，貧困、中等和富裕農(nóng)戶之間有一定的差別，而且有些差別較大。[注]限于篇幅，“變量描述性統(tǒng)計表”從略，有感興趣者可聯(lián)系作者索取。

(二)方差分析(F檢驗)

變量描述性統(tǒng)計顯示，不同富裕程度貸款農(nóng)戶之間均值存在一定差別，但各變量之間差異的顯著性較難識別，為檢驗其顯著性，我們對不同富裕程度貸款農(nóng)戶的各個變量進行F檢驗。結(jié)果表明，貧困、中等和富裕貸款農(nóng)戶在教育年限、勞動力、田地、農(nóng)戶性質(zhì)、擁有社會資源、所在區(qū)域、家庭總負債、家庭純收入、收入是否靠農(nóng)、額度是否夠用、最高授信額度、貸款額度和平均貸款額上差異極為顯著(P<0.01)；在家庭人口數(shù)量上差異較為顯著(P<0.05)；在貸款次數(shù)上差異顯著(P<0.1)；而在戶主年齡和性別上差異不顯著。即不同富裕程度貸款農(nóng)戶之間除了年齡和性別上差異不顯著外，其它變量均為顯著，可見貧困、中等和富裕貸款農(nóng)戶之間的行為差異較大。

三、影響因素的實證分析

(一)模型的建立

授信額度是指金融機構(gòu)可以給予借款人的最大金額，農(nóng)戶貸款的最大金額取決于授信額度，因此授信額度是農(nóng)戶貸款中最核心的要素。本文以農(nóng)戶授信額度為因變量，以農(nóng)戶的個體特征、貸款特征和時間特征(2007-2014年)為自變量，深入探究不同富裕程度農(nóng)戶貸款行為的影響因素。三地農(nóng)戶按家庭資產(chǎn)最終分為貧困農(nóng)戶204戶、中等農(nóng)戶178戶和富裕農(nóng)戶191戶。由于所收集數(shù)據(jù)是微觀的、靜態(tài)的，時間跨度達8年，數(shù)據(jù)量較大，因此本研究構(gòu)建7年時間虛擬變量，建立隨機效應(yīng)模型：

Yit=α+βXit+Zit+μ+η

(1)

在公式(1)中，因變量Yit為第i個農(nóng)戶在第t年的最高授信金額，其中i=1，……，n，其中n204；t=2007，……，2014，自變量Xit為第i個農(nóng)戶在第t年的可變變量，包括戶主年齡、年家庭總資產(chǎn)、年家庭純收入、年授信金額、年貸款金額、年貸款次數(shù)、年平均每次貸款金額；自變量Zit為第i個農(nóng)戶在第t年的不變虛擬變量，包括戶主性別、戶主受教育年限、家庭人口數(shù)、家庭勞動力數(shù)、家庭田地畝數(shù)、農(nóng)戶性質(zhì)、從事行業(yè)、社會資源、家庭總負債、授信額度是否夠用；α為常數(shù)項；μ為誤差；η為個體隨機誤差。

固定變量(教育、性別等)8年內(nèi)沒有改變，假如使用固定效應(yīng)模型估計，則會產(chǎn)生完全共線，而且固定變量可以替代部分固定效應(yīng)，因此本文采用隨機效應(yīng)模型對不同富裕程度農(nóng)戶授信金額的影響因素進行估計。

(二)結(jié)果分析

基于隨機效應(yīng)模型，不同富裕程度農(nóng)戶授信金額的影響因素(見表2)。

表2 不同富裕程度農(nóng)戶授信金額影響因素

1.貧困農(nóng)戶授信金額的影響因素：貧困農(nóng)戶的社會資源、年貸款金額、平均每次貸款金額極為顯著正向預(yù)測授信金額(p<.001)，即擁有社會資源、年貸款金額和平均每次貸款金額越高的農(nóng)戶得到的授信金額越高；同時，農(nóng)戶性質(zhì)顯著正向預(yù)測授信金額(p=.05),即農(nóng)戶為個體工商戶時更容易獲得較高的授信金額；其他因素均對貧困農(nóng)戶的授信金額沒有預(yù)測作用。

2.中等農(nóng)戶授信金額的影響因素：中等農(nóng)戶的農(nóng)戶性質(zhì)、社會資源、收入是否靠農(nóng)、年貸款金額極為顯著正向預(yù)測授信金額(p<.001)，家庭純收入顯著正向預(yù)測授信金額(p<.05)，即個體工商戶、擁有社會資源、收入不靠農(nóng)、年貸款金額較高、家庭純收入較高的農(nóng)戶得到的授信金額較高；農(nóng)戶性別、年貸款次數(shù)顯著負向預(yù)測授信金額(p<.05)，即男性農(nóng)戶和貸款次數(shù)少的農(nóng)戶獲得的授信金額較高；其他因素均對中等農(nóng)戶的授信金額沒有預(yù)測作用。

3.富裕農(nóng)戶授信金額的影響因素：富裕農(nóng)戶的農(nóng)戶性質(zhì)、社會資源、年貸款金額、平均每次貸款金額極為顯著正向預(yù)測授信金額(p<.001)，即個體工商戶、擁有社會資源、年貸款金額和平均每次貸款金額越高的農(nóng)戶得到的授信金額也越高。值得注意的是，教育年限、家庭人口顯著正向預(yù)測授信金額(p<.05)，田地畝數(shù)顯著負向預(yù)測授信金額，但這三個因素對貧困農(nóng)戶和中等農(nóng)戶的授信金額均沒有預(yù)測作用。也就是說，當(dāng)農(nóng)戶財產(chǎn)較多成為富裕農(nóng)戶時，教育程度越高其正向作用越大，且家庭人口數(shù)越多其正向作用越大，田地畝數(shù)越多其負向作用越大，個中原因可能是富裕農(nóng)戶較多從事非農(nóng)生產(chǎn)經(jīng)營，主動放棄某些農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營，且教育在非農(nóng)生產(chǎn)經(jīng)營中發(fā)揮的積極作用更大；其他因素均對富裕農(nóng)戶的授信金額沒有預(yù)測作用。

四、主要結(jié)論和啟示

本文以2007-2014年山東三地573戶農(nóng)戶貸款資料進行統(tǒng)計分析，發(fā)現(xiàn)不同富裕程度農(nóng)戶貸款行為存在較大差異。通過對貸款農(nóng)戶連續(xù)8年的追蹤研究，構(gòu)建隨機效應(yīng)模型，深入分析不同富裕程度農(nóng)戶貸款行為特征及其影響因素。結(jié)果表明：其一，不同富裕程度貸款農(nóng)戶之間差異明顯，除性別、年齡和平均貸款次數(shù)無顯著差異外，其他變量均有極為顯著的差異，表現(xiàn)出越富裕農(nóng)戶其教育年限越長，家庭人口和勞動力越多，更可能是個體工商戶，社會資源更豐富等特點，而越貧困的農(nóng)戶則更多從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，擁有的田地畝數(shù)也更多等。其二，不同富裕程度農(nóng)戶授信金額的影響因素：農(nóng)戶性質(zhì)、社會資源和年貸款金額對所有農(nóng)戶的授信金額均有顯著的正向預(yù)測作用；對貧困農(nóng)戶而言，平均每次貸款金額顯著正向預(yù)測授信金額；對中等農(nóng)戶而言，農(nóng)戶性別和年貸款次數(shù)顯著負向預(yù)測授信金額；對富裕農(nóng)戶而言，教育年限、家庭人口顯著正向預(yù)測授信金額(p<.05)，田地畝數(shù)顯著負向預(yù)測授信金額。

不同富裕程度貸款農(nóng)戶行為差異明顯，其授信金額的影響因素亦有所不同。對此，相關(guān)部門和金融機構(gòu)應(yīng)針對不同富裕程度貸款農(nóng)戶提供有差異的政策和信貸產(chǎn)品。

1.針對富裕農(nóng)戶。一是加大產(chǎn)業(yè)政策引導(dǎo)力度，向其提供大量信貸支持。富裕農(nóng)戶在農(nóng)村中可以起到較好的帶頭作用，因此要加大對其產(chǎn)業(yè)政策的引導(dǎo)力度，為其提供更好的財政支持和稅收支持，促進其向家庭農(nóng)場、專業(yè)合作社和中小企業(yè)轉(zhuǎn)變，并帶動周圍農(nóng)戶共同致富，進而推動整個地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展。二是鼓勵富裕農(nóng)戶進行產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整，增加有效供給，實現(xiàn)一二三產(chǎn)業(yè)融合，因此要加大對其資本供給力度，為其提供更好的金融支持，出臺相關(guān)激勵政策和創(chuàng)新金融產(chǎn)品更好地滿足其金融需求，并引入相關(guān)保險機制，促進其結(jié)構(gòu)優(yōu)化和產(chǎn)業(yè)升級。

2.針對貧困農(nóng)戶。一是加強對貧困農(nóng)戶的教育引導(dǎo)，并向其長期免費提供職業(yè)培訓(xùn)。導(dǎo)致農(nóng)戶貧困的原因很多，除客觀因素外，一些農(nóng)戶思想認識不足，不接受新知識、不學(xué)無術(shù)、不能吃苦等是重要原因。因此，要實現(xiàn)精準扶貧，就必須從思想和技能上對其進行教育引導(dǎo)以及長期有針對性的職業(yè)培訓(xùn)。二是加強普惠金融推廣力度，增加對貧困農(nóng)戶幫扶力度，普惠金融的重要服務(wù)對象就是貧困農(nóng)戶，因此，要加大金融知識下鄉(xiāng)服務(wù)，讓更多的貧困農(nóng)戶了解金融，了解如何獲得農(nóng)戶貸款，對貧困農(nóng)戶小額貸款施行貼息或低息扶持政策，使普惠金融更多地惠及貧困農(nóng)戶。