農戶信貸排斥形成的內在機理及其經驗檢驗——基于中國微觀調查數(shù)據(jù)

王修華，譚開通

(湖南大學金融與統(tǒng)計學院，湖南 長沙，410079)

一、引言

由于經濟的“被分割”(Fragmented Economy)所導致的金融結構的二元性是發(fā)展中國家存在的普遍現(xiàn)象［1］。在中國，這種金融的二元性在城鄉(xiāng)之間表現(xiàn)得尤為突出，長期以來，城鄉(xiāng)金融發(fā)展極不協(xié)調，特別是農村金融發(fā)展滯后，已經成為農村經濟發(fā)展的主要瓶頸制約。近年來，國家為了提高農村金融服務質量和水平，從存量與增量兩方面著手對農村金融進行了大刀闊斧的改革，但卻沒有收到預期的效果，農村資金外流、農戶貸款難問題依然十分突出，這很大程度上歸因于廣大農村地區(qū)存在嚴重的金融排斥(financial exclusion)，尤其是信貸排斥阻遏了金融服務的可得性。因此，中國農村金融改革的著力點在于通過解決金融(信貸)排斥問題來提高農村金融服務質量和水平。

信貸排斥是金融排斥的一個子集，國外學者對信貸排斥的研究包含在金融排斥的研究范疇中。20世紀90年代中期開始興起，其后不斷升溫，研究視角也從最初的金融地理學拓展到社會學、經濟學領域。Leyshon和 Thrift(1993、1994、1995)做了開創(chuàng)性研究，發(fā)現(xiàn)隨著管制放松、信息技術發(fā)展及全球化，銀行業(yè)開始注重“價值最大化”目標，進入了“為質量而戰(zhàn)”的競爭中，各金融機構出于控制風險、降低成本、增加利潤的權衡，在擴大機構種類與服務范圍的同時，也將一些農村以及邊遠地區(qū)等的分支機構紛紛關閉，并排斥了對一些低收入人群的服務，從而造成了這些相對落后地區(qū)缺少金融機構、貧困人群缺少金融服務［2］。Kempson和 Whyley(1999)指出，金融排斥是一個多維度的動態(tài)復合概念，不僅與金融服務的地理可達性即地理排斥(Physical Access Exclusion)有關，而且還包括評估排斥(Assessing Exclusion)、條件排斥(Condition Exclusion)、價格排斥(Price Exclusion)、營銷排斥(Marketing Exclusion)和自我排斥(Self-Exclusion)5個維度［3］。Panigyrakis(2002)指出，定義金融排斥盡管可以從不同的角度，但其最根本特征是某些群體無法通過適當?shù)那阔@取必需的金融產品和服務［4］。如何降低金融排斥程度，學者們提出了包括發(fā)展信用聯(lián)盟、社區(qū)銀行等微觀金融，提高金融信息咨詢和金融知識教育，發(fā)展現(xiàn)代金融工具等政策建議［5-7］。

目前國內的研究剛剛起步。除了李濤等人(2010)對中國城市居民的受金融排斥狀況進行研究外［8］，大部分文獻主要關注農村金融排斥狀況。王志軍(2007)、何德旭等(2008)、許圣道等(2008)等研究得出，金融排斥在我國農村廣泛存在，它妨礙了農戶和企業(yè)接近當?shù)亟鹑谫Y源，嚴重的甚至已經形成金融空洞，通過馬太效應使金融發(fā)展水平低的農村地區(qū)陷入資金外逃和金融發(fā)展落后的惡性循環(huán)［9-11］。徐少君等(2009)、馬曉河(2011)運用微觀調研數(shù)據(jù)也得出了相似的結論［12-13］。為此很多學者提出了應大力發(fā)展小額信貸、微型金融［14-15］，采取金融普惠策略［16-17］。

縱觀現(xiàn)有文獻，從經濟學角度對信貸排斥內在機理進行理論研究還相對薄弱，同時還缺乏足夠的經驗支撐。本文基于信貸供需雙方的成本收益的比較基礎上，建立農戶信貸排斥內在機理的理論分析模型，并以我國農戶實地調查數(shù)據(jù)進行經驗研究，檢驗理論假設命題，并得出相應的政策啟示。

二、農戶信貸排斥形成的內在機理分析

(一)農戶借貸行為

黃宗智(2000)的小農收入等式告訴我們，一旦小農家庭維持生活費用大于家庭農業(yè)收入與非農收入之和時，就會產生信貸需求［18］，即農戶借貸需求主要是由于自有資金不能解決目前家庭的資金需求缺口，需要外部渠道融資。正如凱恩斯所闡述人們持有貨幣的三種動機(交易需求、投機需求、預防需求)，農戶是生產投資與消費合二為一的經濟體，一方面由于消費(子女上學、婚嫁、治病等)所需資金超過自有資金所產生的消費信貸，另一方面由于有較好的投資機會(做生意、養(yǎng)殖等)產生的生產投資信貸，而通過借貸資金來滿足預防需求基本不可能。影響農戶的借貸行為及借款獲得情況主要是借貸成本收益問題，對于有借貸需求的農戶，則要對比各借款渠道的借貸成本，韓俊等(2007)認為中國農戶的融資次序首先是親友借貸，其次才是制度性金融，最后是其他的非制度性金融［19］，這種選擇結果是農戶對各渠道交易成本和風險分析后的抉擇。

1.消費借貸

農戶的消費借貸需求行為是基于局限條件下效用最大化決策，農戶的借貸資金獲得情況將影響農戶借貸前(第一期)的消費水平以及預算約束，進而影響借貸后(第二期)的消費水平。假設農戶的消費行為是基于兩期效用最大化為條件，效用函數(shù)由兩期消費(C1、C2分別為第一、二期消費)、農戶借貸需求D(D=1表示有借貸需求，D=0表示沒有借貸需求)、其他因素β決定，效用函數(shù)嚴格服從效用函數(shù)性質。假定農戶消費借貸效用函數(shù)如下:

效用函數(shù)的約束條件:

其中，y1、y2分別為第一、二期家庭收入，z為第一期自有資金，c為農戶獲得貸款要付出的非利率單位成本(包括相關送禮請客花費、交通費用、時間成本等)，這些成本更能影響農戶的融資行為［20］;B為借貸金額，rd為貸款利率。

則效用最大化的拉格朗日函數(shù)可以表示為:

效用最大化條件為:

意味著在其他條件不變的情況下，如果UC1/UC2≥(1+rd)/(1-c)，則農戶就有通過外源融資來增加消費的動力，從而提升其總效用水平。當 B ＞0時，滿足 dB/drd＜0，dB/dc＜0。

從上式得到命題1。

命題1:農戶的消費信貸需求會隨著借貸成本(利率和非利率貸款成本)增加而萎縮，隨著借貸資金的邊際效用增加而增強;農戶的消費借貸需求會因為金融機構過高的借貸成本而自愿放棄金融機構貸款申請，而訴求于親友借貸與民間借貸，相應受到信貸排斥。

2.生產投資借貸

農戶的擴大生產行為是基于局限條件下利潤最大化決策，獲得貸款后的農戶生產投資預期利潤函數(shù)如下:

其中，fg(B，rd，D*=1，X)投資成功后的預期收益，fd(B，rd，D*=1，X)為投資失敗后的預期收益;D*農戶貸款獲得狀況(D*=1為獲得貸款，D*=0為沒有獲得貸款)，ω為農戶預期生產投資成功概率，其大小與農戶個人努力程度、投資經營能力、政府政策、投資環(huán)境等有關，一般來說農戶越努力、農戶的投資經營能力越強，當?shù)氐耐顿Y環(huán)境越好，政府扶持創(chuàng)業(yè)投資，則ω越大，相應地農戶投資的預期利潤越高，農戶就有更大借貸需求;X=X(M，E，N，H，F(xiàn)，L)，M 為戶主特征，E 為戶主家庭資源稟賦，N為社會資本，H為借貸歷史，F(xiàn)農戶所在地金融發(fā)展水平，L為當?shù)厣罘諊?/p>

利潤最大化的條件是:

命題2:農戶的生產投資借貸意愿會隨著生產投資預期邊際利潤率增加而增強，隨著借貸成本的增加而降低;農戶的生產投資借貸需求會因為金融機構的過高借貸成本而自愿放棄金融機構貸款申請，相應地受到信貸排斥，農戶的投資意愿被遏制，制約農村經濟發(fā)展。

(二)金融機構的放貸行為

假定農村金融機構滿足貸款申請農戶的貸款供給函數(shù)如下:

(X;μ);ra為農村金融機構單位資金融資成本，rs為金融機構原意為農戶提供貸款的貸款利率，Si為金融機構給i農戶發(fā)放的申請貸款，Ci為金融機構對i農戶發(fā)放貸款的單位非利息成本(包括貸款審查、貸款辦理和貸后監(jiān)督等成本)，θ為農村金融機構經營稅率，μ為農戶向銀行貸款可以提供的貸款抵押或擔保，σ為農村金融機構的經營管理能力，Pi為金融機構對i農戶發(fā)放貸款的預期違約概率，C0為農村金融機構運營的單位固定成本，γ為在農村地區(qū)開設分支機構的固定資產投資，δ為政府對農村金融機構的支持政策。

最優(yōu)信貸配給利率;?Si/?ra＜0，?Ci/?μ ＜0，?Ci/?σ ＜0，?Ci/?θ＞ 0，?C0/?γ ＜0，?C0/?δ＜ 0，?Pi/?μ＜0;農戶所在地區(qū)的生活氛圍、金融發(fā)展水平越好地區(qū)的農戶的放貸的非利息成本越低以及被金融機構認為預期違約越小;農戶個體特征、農戶家庭資源稟賦、農戶社會資本較豐富的農戶的貸款申請的非利息成本越低以及被金融機構認為預期違約越小。從上式得到命題3。

命題3:在貸款利率一定的情況下，農村金融機構的單位融資成本越高，金融機構給農戶發(fā)放貸款的意愿越低;貸款申請農戶所在地區(qū)的生活氛圍、金融發(fā)展水平越好，貸款申請農戶個體特征越好、農戶家庭資源稟賦和社會資本越豐富，金融機構給予他們放貸的非利息成本與該筆貸款的預期違約概率越低，相應地更不易受到信貸排斥;抵押擔保越好的農戶越不容易受到信貸排斥;金融機構在農村地區(qū)開設分支機構的運營的單位固定成本越低，農村金融機構的營業(yè)稅率越低，政府對農村金融機構的支持政策力度越大，金融機構就越有動力在農村地區(qū)增設新機構以及發(fā)放更多貸款，農戶受到信貸排斥的概率越低。

繼續(xù)考察單筆貸款為金融機構創(chuàng)造的利潤:

則單筆貸款創(chuàng)造最大利潤的條件是:

即只有滿足

金融機構才有給農戶提供貸款的積極性;在其他條件不變的情況下，貸款利率在的范圍內越接近，則金融機構越愿意為農戶發(fā)放貸款。從上式得到命題4。

命題4:金融機構給農戶提供貸款的意愿隨著金融機構融資成本、營運的單位固定成本，對農戶發(fā)放貸款的非利率成本以及發(fā)放貸款的違約概率預期值的增加而降低;那些收入較低、缺少社會資本、缺少可供抵押擔保財產的農戶更容易被金融機構認為違約概率較高人群，相應受到信貸排斥的概率越大;如果農村地區(qū)違約概率普遍上升，則農村金融機構面臨越來越大的成本壓力和生存困境，以至于金融機構撤離這些農村地區(qū)，減少甚至不給該地區(qū)的農戶提供貸款。

(三)均衡分析

1.消費借貸均衡分析

當農戶有消費借貸需求，親友借貸又不能滿足而向金融機構申請貸款，金融機構愿意提供貸款的均衡臨界條件如下:

即

因此，農戶的消費信貸排斥條件是:

2.生產借貸均衡分析

當農戶有生產借貸需求，親友借貸又不能滿足而向金融機構申請貸款，金融機構愿意提供貸款的均衡臨界條件如下:

即

因此，農戶的生產投資信貸排斥條件是:

綜合消費信貸排斥和生產投資信貸排斥條件，得出命題5。

命題5:農戶的信貸排斥程度會隨著農村金融機構單位融資成本、農村金融機構營運的單位固定成本、對農戶發(fā)放貸款的單位非利息成本、對農戶發(fā)放貸款的違約概率預期值、農戶獲得貸款要付出的非利率單位成本的增加而增加;農戶消費信貸排斥程度隨著農戶獲得貸款后第一期消費效用與第二期消費效用的比值的下降而增加;農戶生產投資信貸排斥程度隨著農戶生產投資借貸資金的預期邊際收益的減少而增加。

三、計量模型與變量、數(shù)據(jù)說明

(一)農戶信貸排斥狀況的調查設計

由于對信貸排斥的識別相對比較困難，基于上述理論分析，本文借鑒前人研究信貸配給的DEM方法［21-22］，設計出了識別農戶信貸需求情況、農戶信貸排斥程度以及信貸排斥類型的一個模型。本文研究所用數(shù)據(jù)資料來源于課題組成員于2011年7～8月對我國8個省份農村地區(qū)開展的中國農村金融狀況調查整理結果。此次調查考察了農戶2005-2010年的金融需求及其滿足情況，并從農戶借貸決策路徑出發(fā)設計了相關問題。本文的信貸排斥識別機制見圖1，從圖中我們可以看出，首先通過“過去5年是否有過借錢經歷”問題，識別出不需要借款的人，這部分人不存在信貸排斥問題。在總體1547戶樣本中，375戶沒有借款需要(占24.24%)，有1172戶農戶有過借款經歷(占總樣本的75.76%)。

我們進一步考察農戶沒有獲得金融機構貸款的原因，并根據(jù) Kempson＆Whyley(1999)的金融排斥維度，識別出農戶信貸排斥類型。從我們調研中了解到，在過去5年間沒有借錢經歷農戶是不需要貸款而沒有發(fā)生借貸，因此，此類農戶不存在信貸排斥問題;在有過借錢經歷的農戶中，我們通過詢問“您家從銀行的借款情況?”識別出哪些農戶獲得全部申請貸款、哪些農戶只獲得部分申請貸款以及哪些農戶沒有從金融機構獲得貸款。我們認為那些從金融機構獲得全部申請貸款的農戶不受排斥，那些只獲得部分申請貸款的農戶則受到部分排斥，那些只從親友或民間借貸而沒有從金融機構借貸的農戶則受到完全排斥。在這些受到完全排斥的農戶中，我們通過“不從銀行借錢或沒有借到錢的主要原因是什么?”問題，認為那些選擇了“銀行一般不會借給我們”的農戶則主要是受到自我排斥，那些選擇了“利息費用太高”、“借款程序太麻煩”兩個選項中之一的農戶則主要受到價格排斥，那些選擇了“沒有符合條件的抵押品”、“找不到合適的人擔保”兩個選項中之一的農戶則主要受到條件排斥。

圖1 信貸排斥識別流程圖

基于DEM識別機制，我們對樣本農戶信貸排斥情況進行匯總。在有借貸需求的1172戶農戶中，606戶獲得過金融機構貸款(占有借貸需求樣本農戶的51.7%)，566戶沒有獲得金融機構貸款(占48.3%);在這些有過金融機構貸款的農戶中有366戶的貸款申請只得到部分滿足，其受到部分排斥，其他240戶則不受排斥;在566戶受到完全排斥的農戶中，162戶是由于自認為得不到貸款受到自我排斥，326戶是由于利息費用太高以及借款程序太麻煩而受到價格排斥，78戶是由于缺乏抵押品或找不到合適擔保人而受到條件排斥。

(二)變量選取與描述統(tǒng)計

接下來選取合適的變量來考察和檢驗前面的理論命題，由于影響農戶信貸排斥的因素眾多，并考慮到數(shù)據(jù)的可得性，本文選取了戶主特征、農戶家庭資源稟賦、農戶社會資本、以往借貸情況、金融發(fā)展狀況以及當?shù)厣罘諊?方面指標30個變量。

在農戶特征方面主要選取了性別、年齡、民族、政治面貌、文化程度、主要從事的工作及余錢處理偏好7個變量。性別和年齡主要反映農戶貸款風險偏好，一般來說，男性比女性具有更強的風險偏好傾向，隨著年齡增加，農戶會趨于厭惡風險，同時金融機構給予其貸款的風險也增加;少數(shù)民族農戶可能會受到更多的社會歧視，因此，是信貸排斥對象［23］;黨員農戶可能誠信度更高而不易違約，金融機構也傾向于滿足貸款申請;戶主的文化程度越高，農戶對于信貸產品的認識更易理解及其獲取資源的能力更強;農戶主要從事的工作反映了農戶家庭主要收入來源，金融機構傾向于給個體工商戶和有穩(wěn)定外出務工收入的農戶貸款。

農戶家庭資源稟賦方面主要選取了人口數(shù)、勞動力數(shù)、耕地面積、年收入、務農收入、生產性固定資產情況、成員是否有特殊技能、家庭支出［24-25］8個變量。在其他條件不變的情況下，金融機構一般更愿意滿足家庭收入較高農戶的借貸申請，同時家庭收入高的農戶也相應地更少需要借錢，農戶受到信貸排斥的可能性更小;生產性固定資產越多的家庭，其申請貸款時的抵押資產就越多，相應地更不易受到信貸排斥;成員是否有特殊技能反映了農戶家庭的非農收入，非農收入具有拐杖作用;家庭支出是農戶產生借貸需求的重要因素，對農戶借貸活動有巨大影響。

社會資本是指“在特定的社區(qū)內社區(qū)成員累積的優(yōu)勢和機會”或者“社會關系形成的個人資源”［26］。主要選取戶主是否是村干部、是否有親屬擔任干部、是否有親屬在銀行工作;在金融交易中，社會資本具有類似抵押品的功能，在小額信貸中，社會資本的作用被國際經驗事實所證明。社會資本的強外部性是與實物資本、人力資本的最根本區(qū)別，就是其能夠實現(xiàn)信息共享、降低風險、促進合作、減少交易成本和機會主義行為。

以往借貸情況方面主要選取了向私人借錢與否、借出資金與否以及借款用途3個變量;私人借款及借出資金活躍程度越高的農戶向金融機構申請貸款的可能性較低，借貸需求也越少;金融機構傾向于給生產項目投資借款;私人借貸及借款用途在需求借貸中不列入考察，因為借貸用途是在借到錢的情況下反映。

生活氛圍方面選取了農戶對生活氛圍滿意程度、人際關系滿意程度、執(zhí)法滿意程度、當?shù)卣ぷ鳚M意程度4個變量。一般來說生活氛圍越好的地方的農戶相對生活水平較高，對于金融機構的信貸需求越少，其受到信貸排斥的可能性越小;人際關系滿意程度越高的農戶，其在當?shù)氐挠H朋好友越多，資金缺口越容易通過親友借貸滿足，其對金融機構的信貸需求越少，其受到排斥的概率增加;執(zhí)法滿意程度越好的地區(qū)，債權保護相對更好，金融機構也更愿意放貸，農戶受到信貸排斥的概率更小;對政府滿意程度越高的農戶，其消費投資熱情相對更高，借貸需求更旺盛，同時，金融機構也更愿意給他們發(fā)放貸款。

金融發(fā)展狀況方面主要選取了貸款宣傳、每萬人銀行網(wǎng)點數(shù)、是否有新型金融機構、到最近金融機構的距離［27］、銀行服務滿意程度6個變量。

表1 樣本變量描述與統(tǒng)計

信貸宣傳可以讓農戶更了解信貸產品，降低信息不對稱程度，增強農戶向金融機構信貸申請信心;每萬人銀行網(wǎng)點數(shù)越多及有新型金融機構的鄉(xiāng)鎮(zhèn)，其信貸資金供給相對較充分，相應能減輕信貸排斥;到最近金融機構的距離，反映了農戶獲得金融機構相關產品的難易程度，越近的農戶獲取金融機構貸款的成本相對越低，受到信貸排斥的概率越小。(三)計量模型設定

1. 模型1——logit模型

對于因變量農戶信貸需求識別問題涉及到有需求和無需求兩種情況，我們采用logit模型來考察農戶借貸需求影響因素。模型如下:

其中，Z=1為農戶有借貸需求，Z=0為農戶沒有借貸需求。

2.模型2——有序logit模型

由于被解釋變量y是農戶受到信貸排斥程度(不受排斥時，y=0;受到部分排斥時，y=1;受到完全排斥時，y=2)，具有排序性質，屬于有序型分類變量，有序logit模型可以有效地解決有序多分類問題。因此，可以建立關于農戶金融排斥狀況y(以解釋變量X為條件)的OLM(order logit model)模型來研究其影響因素。由于篇幅所限，模型具體形式在此不展開。

四、實證分析

本部分將對上述理論模型進行經驗檢驗，應用logit模型和有序logit模型分別考察各變量對農戶是否有借貸需求和農戶信貸排斥的影響。

(一)農戶借貸需求檢驗

由表2可知，模型的對數(shù)使然比統(tǒng)計量、LR統(tǒng)計量、常數(shù)項的顯著性水平都較為理想，表明模型的整體擬合效果較好。其中，家庭人口數(shù)、生產性固定資產、近5年借出資金有否、是否有新型金融機構5變量對農戶借貸需求具有顯著正向影響;年齡、民族、每萬人銀行網(wǎng)點數(shù)、銀行服務滿意程度對農戶信貸需求具有顯著負向影響;盡管農戶家庭收入、務農收入與家庭支出沒有通過顯著性檢驗，但是其影響方向與預期一致，即收入越多的農戶信貸需求越少，支出越多的農戶，信貸需求越多。這些結果表明，樣本農戶中年齡越小、是漢族、家庭人口越多、生產性固定資產越多、過去5年曾借出去錢、銀行服務越不滿意的農戶的借貸需求越旺盛;銀行服務越不滿意的農戶之所以對借貸需求越旺盛，主要是金融機構沒有滿足貸款其申請，相應地對金融機構越不滿意，農戶的借貸需求沒有得到滿足;獲得每萬人銀行網(wǎng)點越多地區(qū)的農戶借貸需求更少，一方面是可能是由于這些地區(qū)農戶收入水平較高，另一方面是這些地區(qū)農戶的借貸頻率較低，因為這些地區(qū)農戶收入一般可以滿足日常消費;有新型金融機構的農村地區(qū)的農戶借貸需求越多，主要是在農戶的借貸需求受到壓制后，新型金融機構為他們提供了更多的借貸渠道，農戶的借貸需求被激發(fā)出來。農戶借貸決策模型的估計結果見表2。

表2 農戶借貸需求實證結果

(二)農戶信貸排斥檢驗

本部分運用OLM模型來檢驗三類受到不同程度信貸排斥農戶的影響因素。從OLM估計結果來看，只有務農收入與機理分析不一致，務農收入對農戶信貸排斥有顯著正向影響;戶主受教育程度、余錢處理偏好、家庭收入、戶主是否村干部、是否有親戚在政府部門工作、信貸宣傳、每萬人銀行網(wǎng)點數(shù)、是否有新型金融機構、銀行服務滿意程度、政府工作滿意程度對農戶信貸排斥有顯著負向影響，向私人借款經歷對農戶信貸排斥有顯著正向影響，印證了機理分析得出的命題。農戶信貸排斥的影響因素實證結果見表3。

反映戶主特征的文化程度和余錢處理偏好兩變量對農戶信貸排斥有顯著負向影響。在其他因素不變的情況下，農戶的文化程度每提高1單位，農戶受到完全信貸排斥的概率會降低3.91%，相應地，其不受排斥和受到部分排斥的概率分別會增加1.96%和1.95%，意味著文化程度越高的農戶，在借貸申請中的非利息成本相對更低，其受到信貸排斥的可能性越小;在其他因素不變的情況下，余錢處理方式每提高1單位，農戶受到完全信貸排斥的概率會降低8.3%，相應地，其不受排斥和受到部分排斥的概率分別增加4.17%和4.13%，意味著越有消費投資意識的農戶越不易受到信貸排斥，一方面他們借貸消費的預期邊際效用較高，另一方面借貸資金的投資邊際收益越高。

反映農戶家庭資經濟財富特征的家庭收入和務農收入兩變量對農戶信貸排斥有顯著影響。在其他因素不變的情況下，農戶家庭年收入每提高1單位，農戶受到完全信貸排斥的概率會降低4.32%，相應地，其不受排斥和受到部分排斥的概率分別會增加2.17%和2.15%，一方面是由于收入越高的農戶借貸需求越少，另一方面是金融機構更愿意為家庭收入高的農戶提供貸款，相應受到信貸排斥的概率更低;在其他因素不變的情況下，農戶家庭年務農收入每增加1萬元，農戶受到完全信貸排斥的概率會增加2.77%，相應地，其不受排斥和受到部分排斥的概率分別下降1.39%和1.38%，可能是由于農業(yè)的弱質性，其風險相對較高，金融機構越不愿意為傳統(tǒng)農戶提供貸款服務。可以看出能降低農戶信貸排斥程度的收入不是務農收入而是非務農收入，林毅夫等(1989)的研究表明非農收入傾向于增加農業(yè)的流動資金，同時它對農戶的借貸傾向具有明顯的替代效應。按照黃宗智的“拐杖邏輯”，農民的收入包括農業(yè)收入和非農務工收入，后者是前者的拐杖，而這個拐杖對農戶的借貸行為具有很大影響［28］。

反映農戶家庭社會資本的戶主是否擔任村干部和是否有親戚在政府部門工作對農戶信貸排斥有顯著影響。具體而言，在其他因素不變的情況下，如果戶主由一般農民轉變村干部后，農戶受到完全排斥的概率降低11.05%，相應地，其不受排斥和受到部分排斥的概率分別則增加6.4%和4.65%;有親戚擔任干部的農戶其受到完全排斥的概率降低12.34%，相應地，其不受排斥和受到部分排斥的概率分別則增加6.8%和5.54%。這里體現(xiàn)了社會資本在信貸中的作用，擁有較多社會資本的農戶更容易成為農村正規(guī)金融機構的放貸對象。社會資本之所以能對對農戶信貸行為產生影響，是因為農戶所擁有的各種社會資本起著信號傳遞作用，能降低金融機構對農戶的信息不對稱程度［29］。

反映農戶以往借貸情況的過去五年向私人借款經歷對農戶信貸排斥有顯著正影響。在其他因素不變的情況下，農戶過去5年由有向私人借款經歷變?yōu)闆]有相應借款經歷后，其受到完全排斥的概率增加25.05%，相應地，其不受排斥和受到部分排斥的概率分別則降低16.71%和8.34%。私人借貸較多，相應形成了一種借貸關系，就更容易通過這種私人借貸滿足借貸資金需求。

反映當?shù)剞r村金融發(fā)展狀況的信貸宣傳、每萬人銀行網(wǎng)點數(shù)和銀行服務滿意程度對農戶信貸排斥有顯著負影響，是否有新型金融機構則對農戶信貸排斥有顯著正影響。具體而言，在其他因素不變的情況下，有人員到農戶家信貸宣傳后，其不受排斥和只是受到部分排斥的可能性分別增加3.52%和3.49%，相應地，其受到完全排斥的概率降低7%;每萬人銀行網(wǎng)點數(shù)增加1個，當?shù)剞r戶不受排斥和只是受到部分排斥的可能性分別增加1.28%和1.27%，相應地，其受到完全排斥的概率降低2.55%;銀行服務滿意程度每提高1單位，其不受排斥和只是受到部分排斥的可能性分別增加3.3%和3.28%，相應地，其受到完全排斥的概率降低6.58%，與隋艷穎、馬曉河(2011)的研究結果一致。有新型金融機構的鄉(xiāng)鎮(zhèn)的農戶比沒有新型金融機構時，其不受排斥和只是受到部分排斥的可能性分別增加3.93%和3.65%，相應地，其受到完全排斥的概率降低7.58%;印證了農村金融機構的不足是導致農村金融服務供給不足的根本原因［28］。

表3 農戶信貸排斥實證結果

在其他因素不變的情況下，反映農戶所在地生活氛圍的對政府工作的滿意程度每提高1單位，當?shù)剞r戶不受排斥和只是受到部分排斥的可能性分別增加5.58%和5.54%，相應地，其受到完全排斥的概率降低11.12%。一方面政府工作做得比較好的地方，經濟社會發(fā)展相對較好，當?shù)剞r村金融市場也相對更繁榮，信貸資金供給更充分;另一方面該農戶也相對是比較樂觀，相應地越愿意增加消費、投資和承擔借貸風險［8］。

五、結論與政策啟示

本文在借鑒前人研究成果的基礎上，構建了基于信貸供需雙方相互作用的農戶信貸排斥形成機理分析模型，系統(tǒng)研究了信貸供需主體內外部因素對農戶信貸排斥的影響和作用機制。本文認為農村信貸交易實質上是交易主體對交易對象的合理性判斷，即對可能獲得的收益與風險損失和交易成本的權衡選擇，從而實現(xiàn)效用(收益)最大化的過程。產生農戶信貸排斥的主要原因是信息不對稱、農戶獲得貸款要付出較高的非利率成本、農村金融機構營運的固定成本較高、金融機構給農戶發(fā)放貸款需要付出較高的非利息成本以及農戶信貸風險較高所致。農戶的信貸排斥程度會隨著農村金融機構單位融資成本、農村金融機構營運的單位固定成本、對農戶發(fā)放貸款的單位非利息成本、對農戶發(fā)放貸款的違約概率預期值、農戶獲得貸款要付出的非利率單位成本的增加而增加;農戶消費信貸排斥程度隨著農戶獲得貸款后第一期消費效用與第二期消費效用的比值的下降而增加;農戶生產投資信貸排斥程度隨著農戶生產投資借貸資金的預期邊際收益的減少而增加。

在信貸排斥內在機理分析基礎上，引入了DEM分析方法，建立了一個農戶信貸排斥DEM識別流程圖。利用我國農戶微觀調研數(shù)據(jù)，運用有序Logit模型對我國農戶信貸排斥形成的內在機理進行了經驗研究。結果表明:戶主受教育程度、余錢處理偏好、家庭收入、是否村干部、是否有親戚在政府部門工作、信貸宣傳、每萬人銀行網(wǎng)點數(shù)、是否有新型金融機構、銀行服務滿意程度、對政府工作滿意程度對農戶信貸排斥有顯著負向影響，而農戶務農收入、向私人借款經歷對農戶信貸排斥有顯著正向影響。意味著貸款申請農戶所在地區(qū)的生活氛圍、金融發(fā)展水平越好，貸款申請農戶個體特征越好、家庭資源稟賦越豐富、社會資本越豐富，其相應地更不易受到信貸排斥。

基于以上研究結論，得到如下政策啟示:一是政府應從國家金融發(fā)展戰(zhàn)略高度出發(fā)，構建包容性的農村金融體系［30］，宏觀層面上建立相應的政策框架，大力發(fā)展具有包容性的微型金融機構，保障社會每個經濟主體金融權利的平等，從制度上著力解決農戶信貸排斥問題。二是推進微觀層面一系列機制創(chuàng)新。探索農村金融機構實現(xiàn)經濟、社會雙重目標協(xié)調發(fā)展的運行機制，正規(guī)金融與非正規(guī)金融之間的耦合機制，大型金融機構與農村金融機構之間的對接機制，農村金融機構與農民專業(yè)合作組織、擔保機構之間的合作機制，社會資本的信號傳遞機制，有效解決農村金融機構商業(yè)可持續(xù)性、農村金融資源供給不足、農戶抵押擔保不足及農戶與金融機構信息不對稱問題，從根本上緩解農戶信貸排斥的困境。

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