農戶信貸配給及影響因素實證研究

胡振+李娜+王春燕

摘 ? 要：農村金融難題最直接的體現就是廣泛存在的農戶信貸配給問題。本文依據信貸配給理論，通過問卷調查的方式，闡明了吉林省農戶信貸配給的現狀，分析了導致農戶信貸配給的原因。在此基礎上，運用Probit模型，實證分析農戶家庭及個人特征對其所受信貸配給的影響，提出緩解農戶信貸配給的建議。

關鍵詞：信貸配給;影響因素;Probit模型

中圖分類號：F830.31 ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻標識碼：B ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文章編號：1674-0017-2014（11）-0034-05

一、引言

金融要素是經濟發展的必備要素，同時也是稀缺要素，在經濟發展過程中處于系統中樞的地位，在農村經濟系統中更是如此。農村金融問題是解決“三農”問題的關鍵所在。正是因為認識到這一點，所以黨中央也對農村金融問題極度重視，十六個“一號文件”的出臺就最有力的證明。從1984年開始，連續五年的中央一號文件關注“三農”問題，從2004年至2014年，長達十一年的中央一號文件持續聚焦“三農”。進入新世紀以來的這11個一號文件均涉及到農村金融問題，農村金融問題的重要性可見一斑。2014年一號文件提出，要加快農村金融制度創新，強化金融機構服務“三農”的職責，發展新型農村合作金融組織。

農村金融領域存在的諸多困難當中，最突出的問題是信貸配給問題。農村信貸配給問題對農民增收、農業增效和農村發展均產生著極大的阻滯作用，如何打破這一瓶頸，是建設社會主義，推動城鄉一體化必須面對和解決的問題。本文嘗試在吉林省農戶信貸配給方面做一些有益的嘗試，以期起到拋磚引玉的作用。

關于對信貸配給的關注最早可以追溯到亞當·斯密時代。1776年亞當·斯密在《國富論》當中說，利率受到抑制的時候信貸存在非價格配給的現象。1930年凱恩斯在《貨幣論》中提到，市場經濟條件下，現實總存在銀行不依靠利率來配給資金的現象。埃利斯（1951）第一次清楚地給信貸配給這一概念下了定義，認為不管在什么時候風險總是存在的，因此金融機構在授信時必須要審核申請借款者，同時還認為因擔心貸款利率高而不愿意申請貸款和愿意支付高額利率也申請不到貸款的人，兩者是不一樣的，金融機構按照自己規定的授信標準來分配信貸資源就是信貸配給。對信貸配給進行比較全面定義的是斯蒂格利茨和韋斯（1981），證明了信息不對稱條件下信貸配給的產生。

在國內，李慶海、李銳、汪三貴（2012）的研究發現有64.5%的農戶受到信貸配給，其中54.0%的農戶受到完全配給，10.5%的農戶受到部分配給;信貸配給使農戶家庭凈收入和消費支出分別減少18.5%和20.8%;朱喜、李子奈（2006）考察了我國農村正式金融機構對農戶的信貸配給問題，政府干預和信息不對稱是造成農村信貸配給的重要原因，銀行和信用社對農戶的貸款決策主要決定于政府的農村金融政策;褚保金、盧亞娟、張龍耀（2009）采用內生轉換模型分析信貸配給與農戶福利水平之間的關系;劉艷華、王家傳（2009）對我國農村信貸配給的效率問題進行了深入分析，政府主導的農村金融體制變遷決定了農業信貸配給度的變遷;農業信貸配給度有所降低，但其信貸配給效率低下。綜觀上述文獻可以發現，國內學者對農村信貸配給的研究大多是從信用的可獲性、風險、利率因素、交易成本、信息不對稱、信貸合同的執行等角度來對其進行解釋的，對微觀農戶個體的異質性對信貸配給的影響挖掘得還不夠深入，因此本文將著重結合農戶的異質性方面進行進一步的拓展。

二、數據來源、描述性統計及研究方法

（一）數據來源

根據吉林省經濟發展現狀，首先將各縣（市）按照人均GDP進行排序，分成好、中、差三類，然后隨機從每一類當中抽取兩個縣（市）。由此抽取到德惠市、舒蘭市、榆樹市、白山市江源區、長嶺縣、安圖縣6個縣（市），此外因為九臺市是吉林省農村金融改革的試點市，這里將九臺市也作為樣本縣，這樣樣本總共有7個縣（市）。確定好樣本縣（市）后，考慮到實際調研方面的困難，為了便于開展調研工作，每個縣選擇2-3個鄉鎮，每個鄉鎮選擇2-3個村作為樣本村。在每個村按照農戶承包經營土地面積，將農戶分成三類：較大、適中、較小。每個村每個類別抽取2-4個農戶作為樣本戶。共做調研問卷221份，得到有效問卷211份，有效率達到95.5%。樣本縣鎮有亮兵鎮、太平川鎮、夏家店街道、三岔子鎮、東湖鎮、環城街道、法特鎮、七里鄉、水曲柳鎮、青山鄉等。表1給出了樣本分布情況。

（二）樣本描述性統計分析

樣本的描述性統計如表2所示。樣本年齡分布分為5段，分別是29歲以下、30-39歲、40-49歲、50-59歲、60歲以上。可以看出40-49歲的訪問對象數量最多達101個，接近50%。調研樣本中受教育程度分布情況如下，文盲有10個，占4.7%;小學程度65個，占30.8%;初中113個，占53.6%;高中22個，占10.4%;大專及以上1個，占0.5%。從累計百分比看，受教育程度為初中及以下的占89.1%。因此可得，在吉林省農村地區整體受教育程度不高。

資金短缺情況方面。當問及農業生產過程中是否會出現資金短缺時，回答“是”的有159個，占75.4%;回答“否”的有52個，占24.6%。說明農業生產中出現資金短缺的農戶占樣本農戶的比重較高，占四分之三以上。因為吉林省地處東北地區，熟制是一年一熟，過年和春耕是農戶用錢比較密集的兩個時間段，收獲的糧食在春節前沒有出售就會導致過年資金比較緊張，春耕時期因為購買農資需要，資金量也比較集中。

在資金需求量方面。當問到“如果資金短缺，那您需要多少的借款進行農業生產？”時，資金需求在5000元以下的農戶占21.4%，可能這部分農戶以小規模農戶為主，也有可能是臨時性的生活借貸，金額不大。5000元到1萬元的占35.8%;1萬元到2萬元的占28.3%;2萬元以上的占14.5%;2萬元以下農戶累計占比85%;1萬元以下的占57.2%。

農戶借款渠道方面，問道“如果資金短缺，您會向誰借款？”時，回答“金融機構”的有129戶，占61.1%;回答“親戚朋友”的有60戶，占28.4%，兩者合計占比近90%。

收入來源方面。當問及“如果您不會出現資金短缺，那么您的主要資金來源是什么？”，回答“種糧”的有145戶，占樣本量的68.7%。這與東北地區人均耕地面積大密切相關，樣本地區7成農戶主要資金來源是種糧收入，東北地區兼業農戶在全國相比整體處于較低水平。回答“外出務工”的有44戶，占20.9%，這是由于種糧收入是家庭收入的主要來源，且因為家庭經營面積較大，務農收入較高，因此勞動力外出務工的比重就比較低，這與四川、河南等農民工輸出大省不同。回答“農副產品”的有14戶，占6.6%;回答“家庭富余”的有8戶，占3.8%。種糧和務工收入作為家庭主要資金來源的累計占到近90%。

在借款類型上，問及“您現在獲得的是信用社的哪個類型貸款？”時，獲得過貸款的有131個，占62.09%，沒有獲得貸款的有80個，占37.91%。在獲得過貸款的131個農戶中，獲得五戶聯保貸款、小額貸款、擔保貸款、抵押貸款、還沒獲得過貸款的農戶順次分別有32戶、79戶、45戶、5戶、80戶。五戶聯保貸款和小額貸款合計占52.61%。

按照是否申請貸款以及是否得到貸款進行的分類情況如表3所示。

從表3可見，申請貸款的農戶占211個樣本的比例為33.64%，獲取貸款的農戶占申請貸款農戶總數的22.27%，尚有66.2%的農戶有貸款意愿但實際沒有得到貸款，說明確實存在對農戶的信貸配給現象。

依據Bouncher對信貸配給的六分法，將211份有效問卷依據農戶的收入情況進行更細的分類，如表4所示。通過這樣的細致分類可以提高調研樣本的可識別程度。

從表4中可以看出，在低收入農戶中：在價格型信貸配給中，借貸型價格配給和未借貸型價格配給分別有5戶和23戶累計有28戶，占40%，非價格信貸配給即完全數量配給、部分數量配給、風險配給、交易成本配給合計占60%;可見在低收入農戶中價格型信貸配給占主流。樣本中完全數量配給的有1戶，受完全數量信貸配給的農戶數量很少，這與經驗觀察相一致，這與農村信貸市場的低門檻相關。

在風險型信貸配給中共有15戶，占樣本的7.1%。其中中等收入類別和高等收入類別的比重均大于低收入類別的農戶，可見風險型信貸配給更多的限制的是中高等收入農戶。在交易成本配給類型中，中等收入組所占的比重高于低收入組和高收入組，就是說中等收入組更不愿意為借貸付出額外的成本。高收入組內的交易成本配給類型的比重是較低的，可能是高收入農戶的還款能力更強，違約風險比中低收入農戶小。

在部分數量配給里，高收入類別農戶有28戶，占45.16%。可見高收入組里面申請貸款而只得到部分貸款的人占近一半，可能因為高收入的農戶對于較少的資金不缺乏，當借貸時的資金需求量會比較大，而農村信用社作為農村金融的供給主力軍，授信額度有嚴格的要求，相對于高收入農戶的申請額度一般是很難滿足的。

（三）研究方法

在研究農戶信貸配給影響因素時，采用離散選擇模型中的Biprobit模型，回歸方程形式是：

A ?=α+βX +ε

A =1，if，A ?>00，if，A ?≤0

A ?是潛變量（Latent Variable）。A 是0-1型虛擬變量，當考察的農戶受到信貸配給時，用A =1來表示，反之，當考察的農戶沒有受到信貸配給時，用A =0來表示; X 表示所考察的農戶特征變量，比如農戶的戶主年齡、受教育水平、收入、家庭經營土地規模、利率、貸款使用時間等;ε 表示隨機誤差項。回歸系數反應的是潛變量變化的結果。我們在文中將計算便于直觀理解的邊際效應，即自變量對信貸配給概率的邊際影響是怎樣的。

在回歸模型中，解釋變量主要有戶主性別（gender）、戶主年齡（age）、戶主受教育水平（edu）、家庭經營土地面積（scale）、收入（income）、利率（ratio）、資金使用時間（time）。

三、實證研究

計量運算使用Eviews6.0軟件，回歸結果見表5。R-squared值為0.8568，調整后的擬合優度為0.8395，說明解釋變量對被解釋變量的整體擬合情況較好。F統計量的概率P值為0.0054，小于1%，說明較為顯著。

從表5中可以看出如下結果：

在農戶的的個人稟賦特征中，性別因素的回歸系數為-0.1865，概率P值為0.9055，沒有通過顯著性檢驗，說明性別因素對信貸配給沒有顯著的影響。原因可能是因為調研過程中訪問的對象有男性也有女性，但申請貸款這樣的事情對一個家庭來講是件大事，一般是由戶主來決定，而調研過程中因為有的戶主不在只能訪問妻子，個人特征記錄的是妻子的。

年齡因素的回歸系數為負值，且在5%的顯著性水平上通過檢驗，說明年齡越大發生信貸配給的概率越小。當然年齡是要限制在一定范圍內的，因為根據規定，年齡超過60歲，農村信用社的授信意愿很低，絕大部分地區超過60歲原則上不再給予貸款。這可能是考慮到農戶的還款能力。另外一面可能是年齡超過60歲的農戶一般子女均已經結婚，自身的經濟負擔較小，開支也小，不需要擴大再生產，所以貸款的意愿也就降低了，這一點在調研結果中人口規模這一點可以得到印證，相對于家庭人口規模較大的家庭，戶主的經濟壓力要小。

受教育水平這一因素的系數為負，且在1%的顯著性水平下通過檢驗。說明受教育程度越高，則其受到信貸配給的概率越低。這可能是因為受教育程度越高，則代表的能力越強，從而收入越高，國內外的大量研究證實受教育水平和收入是正相關的。農戶受教育程度越高，他掌握的生產經營知識和能力就越強，接受新事物的能力越強，思維也更活躍，從而收入也越高，收入越高則代表著其在申請貸款時還款能力置信度更高。從另外一個角度講，農戶受教育程度越高，則其非農就業機會也越多，從而非農收入越高，調研結果也支持這一結論，文化水平較高的農戶在從事農業生產的同時也會開辟非農增收渠道，有些農戶從事養殖業、運輸、開飯店、商店等等。這一類型的農戶在當地多是屬于文化水平較高，經營思路較靈活的人。

家庭經營的土地規模這一因素的回歸系數是負值，且在10%的顯著性水平下通過檢驗。說明家庭經營土地規模越大，收入也就越高，還款能力越強，很多研究成果也支持這一結論，農村金融機構的貸款資源一直存在“壘大戶”的現象，即貸款向農村的富裕農戶集中。而收入越低越容易受到信貸配給。其他條件不變的前提下，土地經營規模擴大一單位，信貸配給發生的概率降低5.12%。

農戶收入因素的回歸系數為正數，且在5%的顯著性水平下通過檢驗，說明農戶收入越高越不容易受到信貸配給。調研中發現絕大數農戶在回答還款來源時，均回答售糧收入。可見在調研地區家庭收入結構中最主要的還是家庭經營收入，又加之吉林省相對其他省份來講，人均耕地面積多，所以種糧成為家庭收入的主要來源。這一現象還可以從全國勞動力的流動情況得到印證，吉林省的勞動力流動率在全國是非常低的，特別是流出東北三省比例的要遠遠少于關內的省份。而劉西川的研究結果表明，非農收入比重越高農戶受到信貸配給的概率越小。

利率因素的回歸系數為正數，在1%的顯著性水平下通過檢驗。說明利率越高農戶受到信貸配給的可能性就越大，這很容易理解，利率增高，農戶的融資成本就會增加。利率高到一定程度，農戶可能就不會選擇從金融機構貸款，調查顯示，最高利率為14%。

申請貸款的使用時間回歸系數為正數，概率P值為0.879，沒有通過顯著性檢驗。說明貸款申請使用時間越長，貸不到款或者不能足額得到貸款的概率越大。中國科學院的調研結果也可以同時印證這一點，樣本農戶的貸款平均使用時間約為9個月。可見農村金融機構的主流授信基本上是短期貸款，貸款使用時間超過一年的不多。因為貸出的資金時間越長，金融機構不可控的因素就越多，而縮短資金使用時間就變相增加了農戶和金融機構之間的信息對稱程度。

四、研究結論和政策啟示

（一）研究結論

本文從信貸配給的視角，采用實地調研數據分析了吉林省農戶信貸配給現狀及其影響因素。得出以下結論：吉林省農戶信貸配給程度比較嚴重。農戶受到信貸配給的原因是多方面的：從金融供給主體看，一是農村金融機構網點少，二是農村金融機構普遍具有非農化經營趨勢，三是信貸產品不適應農戶需求;從金融需求主體看，一是農戶思想保守限制了金融需求，二是收入偏低難以承擔高額貸款成本，三是抵押物缺乏無法獲取貸款;從金融環境看，農業的弱質性和農民的弱勢性很容易導致信貸配給的現象。農戶自身的稟賦與信貸配給概率密切相關。年齡越大、受教育水平越高、土地經營規模越大、收入水平越高、利率越低，農戶受到信貸配給的概率就越小，反之則受到信貸配給的可能性就越大。而且這些因素的交互作用是復雜的。

（二）政策啟示

根據上述研究結論，得出如下政策啟示：增加金融產品供給，創新服務，結合吉林省家庭經營規模普遍較大的特點，開發適合其經濟特點的金融產品和服務;利用政策支持，提高農村金融機構開展涉農金融服務的積極性，對金融機構開展的涉農貸款可以考慮給予稅費優惠和利息補貼;加強金融教育提高農戶信用意識，提高農戶對金融產品的認知能力;完善金融基礎設施，增加網點密度，增強農戶金融產品的地理可及性;統籌城鄉經濟發展，提高農民收入。

參考文獻

[1]Stiglitz， J. E. and A. Weiss， Credit Rationing in Markets with Imperfect Information， American Economic Re-view.

1981，71（3）：393-410.

[2]褚保金，盧亞娟，張龍耀.信貸配給下農戶借貸的福利效果分析[J].中國農村經濟，2009，（6）：51-61。

[3]李慶海，李銳，汪三貴.農戶信貸配給及其福利損失[J].數量經濟技術經濟研究，2012，（8）：35-48。

[4]劉艷華，王家傳.中國農村信貸配給效率的實證分析[J].農業經濟問題，2009，（5）：23-28。

[5]朱喜，李子奈.我國農村正式金融機構對農戶的信貸配給[J].數量經濟技術經濟研究，2006，（3）：37-49。

An Empirical Study on Farmers Credit Rationing and Influencing Factors

——Evidence from Micro-data of Rural Areas in Jilin Province

HU Zhen1 ? LI Na2 ? WANG Chunyan1

（1 College of Economics and Management of China Agricultural University， Beijing 100083;

2 School of Economics and Management of Jilin Agricultural University， Changchun Jinlin 130118）

Abstract：The most direct reflection of the rural financial problem is the peasant household credit rationing which is a widespread problem. Based on the theory on credit rationing and through questionnaire， the paper illustrates the present situation of peasant household credit rationing in Jilin province， analyzes the cause of peasant household credit rationing. On the basis of above analysis， using Probit model， the paper makes an empirical analysis on the influence of the peasant households and individual characteristics on their credit rationing， and puts forward suggestions on easing the peasant household credit rationing.

Keywords： credit rationing; influencing factor; probit model

責任編輯、校對：楊振峰

家庭經營的土地規模這一因素的回歸系數是負值，且在10%的顯著性水平下通過檢驗。說明家庭經營土地規模越大，收入也就越高，還款能力越強，很多研究成果也支持這一結論，農村金融機構的貸款資源一直存在“壘大戶”的現象，即貸款向農村的富裕農戶集中。而收入越低越容易受到信貸配給。其他條件不變的前提下，土地經營規模擴大一單位，信貸配給發生的概率降低5.12%。

農戶收入因素的回歸系數為正數，且在5%的顯著性水平下通過檢驗，說明農戶收入越高越不容易受到信貸配給。調研中發現絕大數農戶在回答還款來源時，均回答售糧收入。可見在調研地區家庭收入結構中最主要的還是家庭經營收入，又加之吉林省相對其他省份來講，人均耕地面積多，所以種糧成為家庭收入的主要來源。這一現象還可以從全國勞動力的流動情況得到印證，吉林省的勞動力流動率在全國是非常低的，特別是流出東北三省比例的要遠遠少于關內的省份。而劉西川的研究結果表明，非農收入比重越高農戶受到信貸配給的概率越小。

利率因素的回歸系數為正數，在1%的顯著性水平下通過檢驗。說明利率越高農戶受到信貸配給的可能性就越大，這很容易理解，利率增高，農戶的融資成本就會增加。利率高到一定程度，農戶可能就不會選擇從金融機構貸款，調查顯示，最高利率為14%。

申請貸款的使用時間回歸系數為正數，概率P值為0.879，沒有通過顯著性檢驗。說明貸款申請使用時間越長，貸不到款或者不能足額得到貸款的概率越大。中國科學院的調研結果也可以同時印證這一點，樣本農戶的貸款平均使用時間約為9個月。可見農村金融機構的主流授信基本上是短期貸款，貸款使用時間超過一年的不多。因為貸出的資金時間越長，金融機構不可控的因素就越多，而縮短資金使用時間就變相增加了農戶和金融機構之間的信息對稱程度。

四、研究結論和政策啟示

（一）研究結論

本文從信貸配給的視角，采用實地調研數據分析了吉林省農戶信貸配給現狀及其影響因素。得出以下結論：吉林省農戶信貸配給程度比較嚴重。農戶受到信貸配給的原因是多方面的：從金融供給主體看，一是農村金融機構網點少，二是農村金融機構普遍具有非農化經營趨勢，三是信貸產品不適應農戶需求;從金融需求主體看，一是農戶思想保守限制了金融需求，二是收入偏低難以承擔高額貸款成本，三是抵押物缺乏無法獲取貸款;從金融環境看，農業的弱質性和農民的弱勢性很容易導致信貸配給的現象。農戶自身的稟賦與信貸配給概率密切相關。年齡越大、受教育水平越高、土地經營規模越大、收入水平越高、利率越低，農戶受到信貸配給的概率就越小，反之則受到信貸配給的可能性就越大。而且這些因素的交互作用是復雜的。

（二）政策啟示

根據上述研究結論，得出如下政策啟示：增加金融產品供給，創新服務，結合吉林省家庭經營規模普遍較大的特點，開發適合其經濟特點的金融產品和服務;利用政策支持，提高農村金融機構開展涉農金融服務的積極性，對金融機構開展的涉農貸款可以考慮給予稅費優惠和利息補貼;加強金融教育提高農戶信用意識，提高農戶對金融產品的認知能力;完善金融基礎設施，增加網點密度，增強農戶金融產品的地理可及性;統籌城鄉經濟發展，提高農民收入。

參考文獻

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[3]李慶海，李銳，汪三貴.農戶信貸配給及其福利損失[J].數量經濟技術經濟研究，2012，（8）：35-48。

[4]劉艷華，王家傳.中國農村信貸配給效率的實證分析[J].農業經濟問題，2009，（5）：23-28。

[5]朱喜，李子奈.我國農村正式金融機構對農戶的信貸配給[J].數量經濟技術經濟研究，2006，（3）：37-49。

An Empirical Study on Farmers Credit Rationing and Influencing Factors

——Evidence from Micro-data of Rural Areas in Jilin Province

HU Zhen1 ? LI Na2 ? WANG Chunyan1

（1 College of Economics and Management of China Agricultural University， Beijing 100083;

2 School of Economics and Management of Jilin Agricultural University， Changchun Jinlin 130118）

Abstract：The most direct reflection of the rural financial problem is the peasant household credit rationing which is a widespread problem. Based on the theory on credit rationing and through questionnaire， the paper illustrates the present situation of peasant household credit rationing in Jilin province， analyzes the cause of peasant household credit rationing. On the basis of above analysis， using Probit model， the paper makes an empirical analysis on the influence of the peasant households and individual characteristics on their credit rationing， and puts forward suggestions on easing the peasant household credit rationing.

Keywords： credit rationing; influencing factor; probit model

責任編輯、校對：楊振峰

家庭經營的土地規模這一因素的回歸系數是負值，且在10%的顯著性水平下通過檢驗。說明家庭經營土地規模越大，收入也就越高，還款能力越強，很多研究成果也支持這一結論，農村金融機構的貸款資源一直存在“壘大戶”的現象，即貸款向農村的富裕農戶集中。而收入越低越容易受到信貸配給。其他條件不變的前提下，土地經營規模擴大一單位，信貸配給發生的概率降低5.12%。

農戶收入因素的回歸系數為正數，且在5%的顯著性水平下通過檢驗，說明農戶收入越高越不容易受到信貸配給。調研中發現絕大數農戶在回答還款來源時，均回答售糧收入。可見在調研地區家庭收入結構中最主要的還是家庭經營收入，又加之吉林省相對其他省份來講，人均耕地面積多，所以種糧成為家庭收入的主要來源。這一現象還可以從全國勞動力的流動情況得到印證，吉林省的勞動力流動率在全國是非常低的，特別是流出東北三省比例的要遠遠少于關內的省份。而劉西川的研究結果表明，非農收入比重越高農戶受到信貸配給的概率越小。

利率因素的回歸系數為正數，在1%的顯著性水平下通過檢驗。說明利率越高農戶受到信貸配給的可能性就越大，這很容易理解，利率增高，農戶的融資成本就會增加。利率高到一定程度，農戶可能就不會選擇從金融機構貸款，調查顯示，最高利率為14%。

申請貸款的使用時間回歸系數為正數，概率P值為0.879，沒有通過顯著性檢驗。說明貸款申請使用時間越長，貸不到款或者不能足額得到貸款的概率越大。中國科學院的調研結果也可以同時印證這一點，樣本農戶的貸款平均使用時間約為9個月。可見農村金融機構的主流授信基本上是短期貸款，貸款使用時間超過一年的不多。因為貸出的資金時間越長，金融機構不可控的因素就越多，而縮短資金使用時間就變相增加了農戶和金融機構之間的信息對稱程度。

四、研究結論和政策啟示

（一）研究結論

本文從信貸配給的視角，采用實地調研數據分析了吉林省農戶信貸配給現狀及其影響因素。得出以下結論：吉林省農戶信貸配給程度比較嚴重。農戶受到信貸配給的原因是多方面的：從金融供給主體看，一是農村金融機構網點少，二是農村金融機構普遍具有非農化經營趨勢，三是信貸產品不適應農戶需求;從金融需求主體看，一是農戶思想保守限制了金融需求，二是收入偏低難以承擔高額貸款成本，三是抵押物缺乏無法獲取貸款;從金融環境看，農業的弱質性和農民的弱勢性很容易導致信貸配給的現象。農戶自身的稟賦與信貸配給概率密切相關。年齡越大、受教育水平越高、土地經營規模越大、收入水平越高、利率越低，農戶受到信貸配給的概率就越小，反之則受到信貸配給的可能性就越大。而且這些因素的交互作用是復雜的。

（二）政策啟示

根據上述研究結論，得出如下政策啟示：增加金融產品供給，創新服務，結合吉林省家庭經營規模普遍較大的特點，開發適合其經濟特點的金融產品和服務;利用政策支持，提高農村金融機構開展涉農金融服務的積極性，對金融機構開展的涉農貸款可以考慮給予稅費優惠和利息補貼;加強金融教育提高農戶信用意識，提高農戶對金融產品的認知能力;完善金融基礎設施，增加網點密度，增強農戶金融產品的地理可及性;統籌城鄉經濟發展，提高農民收入。

參考文獻

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[4]劉艷華，王家傳.中國農村信貸配給效率的實證分析[J].農業經濟問題，2009，（5）：23-28。

[5]朱喜，李子奈.我國農村正式金融機構對農戶的信貸配給[J].數量經濟技術經濟研究，2006，（3）：37-49。

An Empirical Study on Farmers Credit Rationing and Influencing Factors

——Evidence from Micro-data of Rural Areas in Jilin Province

HU Zhen1 ? LI Na2 ? WANG Chunyan1

（1 College of Economics and Management of China Agricultural University， Beijing 100083;

2 School of Economics and Management of Jilin Agricultural University， Changchun Jinlin 130118）

Abstract：The most direct reflection of the rural financial problem is the peasant household credit rationing which is a widespread problem. Based on the theory on credit rationing and through questionnaire， the paper illustrates the present situation of peasant household credit rationing in Jilin province， analyzes the cause of peasant household credit rationing. On the basis of above analysis， using Probit model， the paper makes an empirical analysis on the influence of the peasant households and individual characteristics on their credit rationing， and puts forward suggestions on easing the peasant household credit rationing.

Keywords： credit rationing; influencing factor; probit model

責任編輯、校對：楊振峰