正規(guī)信貸約束對農(nóng)牧戶畜牧業(yè)生產(chǎn)技術(shù)效率的影響*
——基于5省絨毛用羊調(diào)研數(shù)據(jù)

許 榮，肖海峰

(中國農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院，北京 100083)

0 引言

農(nóng)村金融市場的完善不僅有利于新農(nóng)村建設(shè)，還有利于縮小城鄉(xiāng)差距推進城鎮(zhèn)一體化進程[1]。金融資本更是促進我國農(nóng)業(yè)或畜牧業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展的重要推力，可以使農(nóng)民在短期內(nèi)完成資本積累并進行大規(guī)模投資從而獲取農(nóng)業(yè)現(xiàn)代技術(shù)，降低生產(chǎn)成本，實現(xiàn)傳統(tǒng)經(jīng)營方式的轉(zhuǎn)變[2]。絨毛用羊產(chǎn)業(yè)是我國畜牧業(yè)生產(chǎn)的重要組成部分，絨毛用羊養(yǎng)殖是我國西部地區(qū)農(nóng)民主要的生產(chǎn)活動，羊毛和羊絨更是我國毛紡織行業(yè)的重要原料，對我國農(nóng)民增收和產(chǎn)業(yè)發(fā)展具有重要的促進作用。而我國絨毛用羊的生產(chǎn)主要位于經(jīng)濟比較落后的老少邊疆的地區(qū)，農(nóng)牧戶自身積累資金能力較差，對國家金融支持需求強烈。但由于當(dāng)?shù)剞r(nóng)民缺少抵押品和農(nóng)村信貸市場信息的不對稱等原因，農(nóng)村信貸市場的效率較低[3]，信貸約束更為明顯。基于流動性約束(又稱“信貸約束”)理論，存在流動性約束的農(nóng)牧戶將會降低其生產(chǎn)要素的消費。李長生等[4]、張斌[5]等學(xué)者研究認(rèn)為，農(nóng)戶缺乏信貸資金所產(chǎn)生的負(fù)面影響將會直接或間接地波及到農(nóng)戶購買生產(chǎn)資料、圈舍修建、養(yǎng)殖設(shè)備的購入及高效技術(shù)的采用等。因此，信貸約束會不會影響我國畜牧業(yè)的生產(chǎn)技術(shù)效率？影響程度如何？值得深入討論，文章將以絨毛用羊產(chǎn)業(yè)為例，深入分析信貸約束對我國畜牧業(yè)生產(chǎn)技術(shù)效率的影響。

當(dāng)前，信貸約束對農(nóng)戶農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的影響研究較為豐富，但多數(shù)主要集中于農(nóng)戶的糧食生產(chǎn)，如信貸約束對糧食生產(chǎn)產(chǎn)出的影響。Krandker 等[6]運用兩階段估計模型實證分析了信貸配給對農(nóng)戶糧食產(chǎn)出的影響，研究認(rèn)為信貸配給不足的農(nóng)戶，其產(chǎn)出更多依賴其家庭的資源稟賦，對農(nóng)戶糧食生產(chǎn)產(chǎn)出具有負(fù)向影響； Foltz[7]和褚保金等[8]采用內(nèi)生轉(zhuǎn)換模型，同樣證明信貸配給對農(nóng)戶糧食產(chǎn)出的影響顯著為負(fù)； 周小斌等[9]基于江西省兩年的縣域經(jīng)濟數(shù)據(jù)，實證分析了農(nóng)業(yè)信貸對農(nóng)業(yè)糧食生產(chǎn)的影響，結(jié)果發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)信貸對糧食要素投入、產(chǎn)出和農(nóng)民收入均具有正向促進效應(yīng)。另外，還有學(xué)者研究了信貸約束對農(nóng)戶糧食生產(chǎn)效率的影響。如賈蕊等[10]基于甘肅省367戶玉米種植戶調(diào)研數(shù)據(jù)，運用SFA模型從信貸配給額、利率及期限3個方面對不同灌溉技術(shù)條件下農(nóng)戶玉米生產(chǎn)效率進行了測算，研究結(jié)果認(rèn)為信貸配給金額與利率等方面約束會抑制農(nóng)戶玉米生產(chǎn)效率的提高，期限約束沒有顯著影響； Boucher等[11]分別從信貸資金的數(shù)量配給、交易成本配給和風(fēng)險配給3個維度研究了秘魯南部農(nóng)村信貸市場對農(nóng)業(yè)糧食生產(chǎn)效率的影響，結(jié)果發(fā)現(xiàn)由信貸約束引發(fā)的糧食生產(chǎn)效率下降導(dǎo)致農(nóng)業(yè)產(chǎn)出降26%； 姚耀軍[12]利用中國農(nóng)村金融發(fā)展的時序數(shù)據(jù)，運用VAR模型及協(xié)整分析，實證分析了我國農(nóng)村金融發(fā)展與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的關(guān)系，結(jié)果表明農(nóng)村金融發(fā)展?fàn)顩r對農(nóng)村經(jīng)濟增長極為重要，信貸約束制約農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的提高。上述研究均為該文研究提供了理論與方法的借鑒。

1 研究方法與模型構(gòu)建

1.1 研究方法

1.1.1 SBM模型

該文首先運用SBM模型對絨毛用羊生產(chǎn)技術(shù)效率進行測度。傳統(tǒng)的DEA模型(例如CCR或者BCC模型)不能在效率評價時考慮冗余量、副產(chǎn)出等因素。對此，Tone于2004年提出了非徑向的SBM模型以衡量效率評價中的非合意產(chǎn)出，并運用于各領(lǐng)域的效率評價中[13-15]，其基本的測算公式為：

建立測度絨毛用羊生產(chǎn)技術(shù)效率的SBM模型為：

(1)

(2)

1.1.2 內(nèi)生轉(zhuǎn)換回歸模型

在一定收入條件下，農(nóng)戶的生產(chǎn)經(jīng)營會受到資金流動性約束的影響，從而農(nóng)戶會根據(jù)信貸狀況調(diào)整農(nóng)業(yè)的生產(chǎn)投入。在這種情況下，如果農(nóng)戶受到信貸的約束，其生產(chǎn)要素比如技術(shù)的采用就會受到制約，產(chǎn)出水平將會偏離其在不受信貸約束下的最優(yōu)化生產(chǎn)水平，從而造成生產(chǎn)技術(shù)效率的損失。多數(shù)學(xué)者認(rèn)為在實證分析信貸約束對農(nóng)戶生產(chǎn)技術(shù)效率的影響時，如果只把模型設(shè)定為普通的形式：Y=β′X+φC+ε(Y是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)效率，X是其他控制變量，C是信貸約束的虛擬變量，C=1代表農(nóng)戶受到信貸約束變量，C=0代表農(nóng)戶未受到信貸約束變量)，將會忽略由于農(nóng)戶個體存在異質(zhì)性而產(chǎn)生的受到信貸約束情況不同，尤其是當(dāng)不可觀測的個體特征變量同時影響農(nóng)戶的信貸約束情況和生產(chǎn)技術(shù)效率時，將會產(chǎn)生內(nèi)生性問題，從而導(dǎo)致信貸的效率效應(yīng)估計系數(shù)有偏。此外，農(nóng)戶的信貸約束與農(nóng)戶的生產(chǎn)收入之間存在相關(guān)，在這種情況下可能還存在非隨機的樣本選擇偏誤問題。

針對上述內(nèi)生問題和樣本選擇問題，Maddala[16]、Boucher等[12]和王晶等[17]學(xué)者采用了內(nèi)生轉(zhuǎn)換回歸模型(Endogenous Switching Regression Model)解決了上述問題，并對模型進行重新設(shè)定。具體為，將農(nóng)戶分為受信貸約束與未受信貸約束兩組，在第一階段使用 Probit 概率模型估計農(nóng)戶是否受到信貸約束，在第二階段采用內(nèi)生轉(zhuǎn)換回歸模型分別估計農(nóng)戶在受信貸約束與未受信貸約束兩種情形下的生產(chǎn)技術(shù)效率。因此有：

(3)

(4)

第二階段：

(5)

yi是農(nóng)戶的生產(chǎn)技術(shù)效率，Xi是影響農(nóng)戶生產(chǎn)技術(shù)效率的外生變量。需要特別說明的是，解釋變量Xi與zi可以重疊，但為了模型識別，在zi中至少有一個變量不包含于Xi中。借鑒王晶等[17]學(xué)者的研究，該文選取“農(nóng)牧戶家庭過去3年平均純收入”和“農(nóng)牧戶正規(guī)信貸機構(gòu)貸款經(jīng)歷”作為識別變量。農(nóng)戶純收入由工資性收入、家庭經(jīng)營收入、財產(chǎn)性純收入和轉(zhuǎn)移性純收入構(gòu)成，采用過去3年平均純收入可以平滑農(nóng)牧戶的收入波動，增強收入的外生性。β0與β1是分別在未受信貸約束與受信貸約束情形下解釋變量對應(yīng)的估計系數(shù)，ε0i與ε1i是服從于正態(tài)分布的隨機誤差項。ui、ε0i和ε1i假定服從均值為0、協(xié)方差矩陣為∑的多元正態(tài)分布，即：

(6)

由于存在不可觀測變量引起的選擇性偏誤，Probit條件下期望值不為0，其條件期望值分別為：

(7)

(8)

λ0(z′iγ)與λ1(z′iγ) 對應(yīng)的是第一階段 Probit 模型中產(chǎn)生的選擇偏誤即逆米爾斯比率，通過逆米爾斯比率可以得到信貸約束與農(nóng)戶生產(chǎn)之間的相關(guān)性，在第二階段估計農(nóng)戶生產(chǎn)效率模型時，將λ0(z′iγ)與λ1(z′iγ)加入到對應(yīng)信貸約束條件的模型中分別進行估計。對于未受到正規(guī)信貸約束的農(nóng)戶而言，其生產(chǎn)技術(shù)效率模型表示為：

E(yi|Ci=0)=x′iβ0+σ0uλ0(z′iγ)

(9)

對于受到正規(guī)信貸約束的農(nóng)戶而言，其生產(chǎn)技術(shù)效率模型表示為：

E(yi|Ci=1)=x′iβ1+σ1uλ1(z′iγ)

(10)

為了提高內(nèi)生轉(zhuǎn)換回歸模型的估計效率，根據(jù) Lokshin等[19]提出的方法，采用完全信息極大似然估計法(FIML)同時對 Probit 模型與線性回歸模型進行估計。

2 數(shù)據(jù)來源與指標(biāo)選擇、變量說明

2.1 數(shù)據(jù)來源

該文數(shù)據(jù)來源于國家現(xiàn)代農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)技術(shù)體系絨毛用羊產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟研究室2018年進行的體系內(nèi)絨毛用羊農(nóng)戶調(diào)查。樣本分布于新疆、青海、陜西、貴州、西藏共5個主產(chǎn)省份10個縣(旗、市)，從樣本地點選擇來看具有代表性和全面性。調(diào)查依托于國家絨毛用羊產(chǎn)業(yè)技術(shù)體系于我國各絨毛用羊主產(chǎn)省份設(shè)立的綜合試驗站進行，以多層抽樣與隨機抽樣相結(jié)合的方式選取樣本，以調(diào)查員逐一提問、農(nóng)牧民回答的形式填寫問卷，去掉有缺失數(shù)據(jù)和異常值樣本，最終獲得有效樣本432個。

表1 投入產(chǎn)出變量說明及統(tǒng)計特征

變量單位及說明平均值標(biāo)準(zhǔn)差絨毛用羊總產(chǎn)值單位:元47 400.8371 222.56精飼料飼喂量單位:kg2 061.993 658.75粗飼料飼喂量單位:kg5 874.399 700.75勞動力投入量單位:標(biāo)準(zhǔn)工日612.28357.25固定資產(chǎn)單位:元3 777.144 481.91物質(zhì)費用單位:元6 258.738 224.15

表2 絨毛用羊生產(chǎn)農(nóng)戶受信貸約束情況

項目受信貸約束供給型信貸約束需求型信貸約束無信貸約束戶數(shù)1114269321占比25.69 9.72 15.97 74.31

2.2 指標(biāo)選擇與變量說明

2.2.1 生產(chǎn)效率投入產(chǎn)出指標(biāo)

參考已有文獻的研究成果，該文在測算農(nóng)牧戶絨毛用羊生產(chǎn)技術(shù)效率時選取的產(chǎn)出指標(biāo)是農(nóng)牧戶全年絨毛用羊總產(chǎn)值，包括絨毛產(chǎn)值和出欄絨毛用羊收入。選取的投入要素指標(biāo)包括精飼料飼喂量、粗飼料飼喂量、勞動力投入量、固定資產(chǎn)和物質(zhì)費用。其中，物質(zhì)費用主要包括飼鹽費、醫(yī)療防疫費、死亡損失費、草原建設(shè)維護投入、圈舍修建投入、飼草料加工費和燃料動力費等。該文研究中各變量均采用以農(nóng)牧戶為單位進行取值，各變量描述統(tǒng)計情況見表1。

2.2.2 信貸約束變量

借鑒周小斌等[19]、翁辰等[20]、程郁等[21]等學(xué)者對信貸約束的研究，該部分選擇的信貸約束變量可分為受到供給型信貸約束、受到需求型信貸約束以及不受信貸約束。

農(nóng)牧戶是否受到信貸約束以及受到什么類型的信貸約束是根據(jù)當(dāng)年農(nóng)牧戶參與信貸市場的經(jīng)驗信息來判斷。具體的判別方法分為兩步：第一步，詢問農(nóng)牧戶當(dāng)年是否向正規(guī)金融機構(gòu)申請過貸款，以此問題將被調(diào)查者分為申請者和未申請者。第二步，對于申請者，繼續(xù)詢問“您是否得到了足額貸款”，如果申請者回答“是”，則意味著該農(nóng)牧戶沒有受到正規(guī)信貸約束； 若得到部分貸款，則意味著受到了部分的數(shù)量信貸約束； 如果申請被拒絕沒有得到貸款，則意味著該農(nóng)牧戶受到了完全的信貸約束。申請被拒絕和申請后沒有得到足額貸款的農(nóng)牧戶統(tǒng)稱為受到供給型信貸約束。對于未申請者，對其未申請的原因進一步探究，如果申請者是由于主觀上認(rèn)為“即使申請了也得不到貸款”、“手續(xù)復(fù)雜、利率太高”“缺少抵押品或擔(dān)保人”等原因而放棄申請，則意味著該農(nóng)戶受到了需求型信貸約束，如果未申請者是由于“自己有錢或者可以從非正規(guī)渠道借款”等原因，則認(rèn)為該農(nóng)戶沒有受到正規(guī)信貸約束。此外，該部分將以未受到信貸約束為基本變量，分別探究受到供給型信貸約束和需求型信貸約束對絨毛用羊生產(chǎn)技術(shù)效率的影響。

根據(jù)上述數(shù)據(jù)獲取步驟，絨毛用羊生產(chǎn)農(nóng)牧戶受到正規(guī)信貸約束的情況見表2。其中，受信貸約束農(nóng)戶比例為25.69%。農(nóng)戶受到的信貸約束類型主要以需求型信貸約束為主(15.97%)，但也同時存在供給型信貸約束的農(nóng)戶(9.72%)，但并不是農(nóng)戶主要信貸約束類型[17， 21]。

2.2.3 其他特征變量

已有相關(guān)研究表明，除信貸約束變量之外，農(nóng)戶人力資源等要素稟賦情況、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)行為、政府政策、經(jīng)濟社會發(fā)展水平等因素也是影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)效率的重要因素。因此，該文還主要從戶主年齡、戶主受教育情況、家庭勞動力數(shù)量等農(nóng)牧戶個人及其家庭特征，養(yǎng)殖年限、養(yǎng)殖規(guī)模和是否接受過技術(shù)培訓(xùn)等農(nóng)牧戶絨毛用羊養(yǎng)殖特征及是否參加了合作社或協(xié)會等組織和是否獲得過政府扶持等社會經(jīng)濟特征等其他特征變量來確定可能影響農(nóng)牧戶絨毛用羊生產(chǎn)技術(shù)效率的解釋變量。表3給出了農(nóng)戶受信貸約束和未受到信貸約束下主要變量的描述性統(tǒng)計。

表3 主要變量描述性統(tǒng)計

類別變量名稱受信貸約束未受信貸約束均值標(biāo)準(zhǔn)差均值標(biāo)準(zhǔn)差家庭特征變量戶主年齡(Age)49.9712.4249.198.82戶主受教育程度(Edu)5.142.825.672.78是否擔(dān)任干部(Leader)0.000.000.140.35家庭勞動力數(shù)量(Labor)2.311.002.761.283年內(nèi)家庭平均人均純收入(income)7 952.906 373.5013 313.3719 161.88生產(chǎn)特征變量養(yǎng)殖時長(Time)16.6212.4917.6812.11養(yǎng)殖規(guī)模(Scale)128.83114.97137.66149.07是否接受過技術(shù)培訓(xùn)(Tech)0.280.450.520.50社會特征變量是否參加合作社(Coop)0.030.190.360.48是否獲得過相關(guān)政策扶持(Policy)1.520.511.320.47信貸特征變量 是否有過信貸經(jīng)歷(credit)0.170.380.750.44

3 實證結(jié)果分析

3.1 投入產(chǎn)出效率分析

運用SBM模型對農(nóng)牧戶絨毛用羊生產(chǎn)技術(shù)效率進行測度得出表4。從總體上看，中國農(nóng)牧戶絨毛用羊技術(shù)效率值在0～0.3、0.3～0.5、0.5～0.7及0.7以上的農(nóng)牧戶所占比例分別為12.27%、28.47%、31.71%、27.55%，在各個區(qū)間分布較為均勻，但主要還是以0.5～0.7為主。分是否受到信貸約束變量來看，未受到信貸約束農(nóng)牧戶的絨毛用羊生產(chǎn)技術(shù)效率主要分布在0.7～1區(qū)間內(nèi)，所占比例為34.58%，其次為0.5～0.7區(qū)間和0.3～0.5區(qū)間和0.3～0區(qū)間，所占比例分別為32.09%、27.41%和5.92%； 受到信貸約束的農(nóng)牧戶絨毛用羊生產(chǎn)技術(shù)效率主要分布在0.3～0.5區(qū)間內(nèi)，所占比例為31.53%，其次為0.5～0.7區(qū)間、0.3～0.5區(qū)間和0.7～1區(qū)間，所占比例分別為30.63%、30.63%和7.21%。總體來看，未受到信貸約束的農(nóng)牧戶的生產(chǎn)技術(shù)效率要高于受到信貸約束的農(nóng)牧戶。

表4 信貸約束特征下農(nóng)牧戶絨毛用羊生產(chǎn)技術(shù)效率分布情況

養(yǎng)殖規(guī)模0.3以下0.3～0.50.5～0.70.7以上農(nóng)戶數(shù)比例(%)農(nóng)戶數(shù)比例(%)農(nóng)戶數(shù)比例(%)農(nóng)戶數(shù)比例(%)未受信貸約束195.928827.4110332.0911134.58受信貸約束3430.633531.533430.6387.21樣本總體5312.2712328.4713731.7111927.55

3.2 影響因素回歸結(jié)果分析

進一步從不同信貸約束類型出發(fā)，運用內(nèi)生轉(zhuǎn)換模型分析農(nóng)牧戶絨毛用羊生產(chǎn)技術(shù)效率的影響因素。表5是農(nóng)牧戶絨毛用羊生產(chǎn)技術(shù)效率的內(nèi)生轉(zhuǎn)換模型估計結(jié)果。農(nóng)牧戶的選擇方程及其產(chǎn)出決定方程的聯(lián)合似然比通過檢驗，說明受信貸約束農(nóng)牧戶與不受信貸約束的農(nóng)牧戶之間存在異質(zhì)性，兩類農(nóng)戶在絨毛用羊生產(chǎn)技術(shù)效率的影響因素方面具有顯著差異，有必要糾正由不可觀測變量引起的樣本選擇偏誤，因而采用內(nèi)生轉(zhuǎn)換回歸模型更具有合理性。

第一階段選擇方程結(jié)果顯示，戶主年齡、養(yǎng)殖規(guī)模及是否參加合作社均對農(nóng)牧戶受到信貸約束的可能性存在顯著的影響，且年齡和養(yǎng)殖規(guī)模對農(nóng)牧戶受到信貸約束的概率具有顯著的正向影響，是否參加合作社對農(nóng)牧戶受到信貸約束的可能性具有顯著的負(fù)向影響。戶主年齡的增加不利于農(nóng)牧戶獲得貸款，主要是因為年齡較大的人群在貸款觀念、風(fēng)險態(tài)度以及貸款的還款能力方面普遍較低，從而影響其獲得貸款的機率，增加其貸款的約束性。養(yǎng)殖規(guī)模的增加不能提高農(nóng)牧戶的貸款獲得率，反而因為投資規(guī)模大更容易受到信貸約束。加入合作社有利于提高農(nóng)牧戶的貸款能力，從而減少受到信貸約束的可能性。目前，合作社是實現(xiàn)小農(nóng)戶和大市場對接的有效途徑，一方面，合作社良好的信譽可以使農(nóng)戶更方便地獲得貸款； 另一方面，加入合作社的農(nóng)牧戶可以得到合作社的技術(shù)指導(dǎo)和銷售服務(wù)，從而使得農(nóng)戶獲得更穩(wěn)定的生產(chǎn)效益，提高了農(nóng)牧戶的還貸能力，有利于獲得貸款[22]。除此之外，是否有信貸經(jīng)歷對農(nóng)牧戶受到信貸約束的可能性具有顯著的負(fù)向影響，即有過信貸經(jīng)歷的農(nóng)牧戶受到信貸約束的可能性越小。

王晶等[17]學(xué)者研究認(rèn)為，無論農(nóng)戶受到何種信貸約束的影響，對于農(nóng)戶來講，均會造成其農(nóng)業(yè)的生產(chǎn)投入偏離其產(chǎn)出水平，從而對生產(chǎn)技術(shù)效率產(chǎn)生影響。從受信貸約束的產(chǎn)出方程可知，當(dāng)戶主年齡增加時1歲時，受信貸約束農(nóng)牧戶的生產(chǎn)技術(shù)效率將會增加0.008 2%； 受教育程度每增加1年時，受信貸約束農(nóng)牧戶的生產(chǎn)技術(shù)效率平均會提高0.098 2； 養(yǎng)殖規(guī)模增加1只時，受信貸約束農(nóng)牧戶的生產(chǎn)技術(shù)效率平均會提高0.000 7； 參加合作社的人數(shù)增加1%，受信貸約束農(nóng)牧戶的生產(chǎn)技術(shù)效率平均會提高0.152 2。從未受信貸約束農(nóng)牧戶的產(chǎn)出方程可以看出，年齡、受教育程度、家庭勞動力數(shù)量、養(yǎng)殖年限、養(yǎng)殖規(guī)模、是否參加合作社、是否接受過技術(shù)培訓(xùn)以及是否獲得相關(guān)政策扶持均未對農(nóng)牧戶的生產(chǎn)技術(shù)效率產(chǎn)生顯著影響，主要是由于對于未受到信貸約束，無論農(nóng)戶采取自我融資還是非正規(guī)金融渠道的方式，他們能夠獲得足額生產(chǎn)資金，實現(xiàn)產(chǎn)出最大化下的生產(chǎn)投入水平，因而，對于生產(chǎn)技術(shù)效率的增加不起到促進作用。

表5 農(nóng)牧戶生產(chǎn)效率內(nèi)生轉(zhuǎn)換回歸模型估計結(jié)果

變量選擇模型受到信貸約束未受信貸約束系數(shù)Z值系數(shù)Z值系數(shù)Z值戶主年齡(Age)0.006 1?(0.003 2 )1.920.008 2??(0.003 8 )2.13-0.001 8(0.005 7 )-0.31戶主受教育程度(Edu)-0.075 0(0.045 4 )-1.650.098 2?(0.051 2 )1.92-0.025 5(0.098 2 )-0.26家庭勞動力數(shù)量(Labor)-0.029 3(0.026 8 )-1.09-0.028 5(0.030 2 )-0.94-0.039 5(0.055 6 )-0.71養(yǎng)殖時長(Time)-0.003 0(0.0027 )-1.12-0.005 0(0.003 1)-1.630.001 5(0.005 3)0.28養(yǎng)殖規(guī)模(Scale)0.148 1???(0.049 7 )2.980.000 7???(0.000 2 )2.720.000 4(0.000 6)0.72是否參加合作社(Coop)-0.000 7??(0.000 2 )-2.500.152 2?(0.085 7 )1.780.380 0(0.339 6)1.12是否接受過技術(shù)培訓(xùn)(Tech)-0.212 2(0.964 5 )-0.220.018 0(0.083 8 )0.22-0.139 7(0.123 7 )-1.13是否獲得相關(guān)政策扶持-0.015 4(0.070 8 )-0.22-0.025 6(0.090 8)-0.280.082 5(0.118 0 )0.70常數(shù)項-0.035 6(0.073 0 )-0.490.295 4(0.369 8 )0.800.655 0(0.439 8 )1.49家庭人均純收入(income)0.000 1(0.000 0)是否有過信貸經(jīng)歷(credit)-1.556 9???(0.298 9 )lns0,lns1-1.221 7???(0.082 5 ) -14.81-1.245 4???(0.153 4) -8.12r0,r1-0.249 9(0.439 4 ) -0.57-0.407 2(0.404 0 ) -1.01sigma0,sigma10.294 7(0.024 3 ) 0.2 507 0.287 8(0.044 2) 0.213 1 rho0,rho1-0.244 8(0.304 3) -0.804 4 -0.386 1(0.343 7) -0.833 3 LR test of indep.eqns: chi2(2)=1.33 Prob>chi2=0.003 0 注:?、??和???分別表示在10%和5%和1%水平上顯著; sigma0和sigma1分別指的是產(chǎn)出方程殘差方差的平方根; rho0與rho1分別是選擇則方程殘差與受約束和不受約束兩類農(nóng)戶產(chǎn)出方程殘差間的相關(guān)系數(shù); 括號內(nèi)數(shù)值為標(biāo)準(zhǔn)差

根據(jù)表5模型估計系數(shù)，可以進一步估計出信貸約束對農(nóng)戶生產(chǎn)技術(shù)效率的損失。rho1系數(shù)顯著，表明受約束農(nóng)戶的實際生產(chǎn)技術(shù)效率高于樣本中任一農(nóng)戶在受約束情況下的生產(chǎn)技術(shù)效率。這意味著，相對于未受約束的農(nóng)戶而言，受約束農(nóng)戶的生產(chǎn)效率更強，如果受約束農(nóng)戶的資金需求能得到有效解決，他們的產(chǎn)出將會高于實際未受約束農(nóng)戶的產(chǎn)出水平，從而生產(chǎn)技術(shù)效率也會增加。rho0 系數(shù)不顯著，表明未受信貸約束農(nóng)戶的平均產(chǎn)出與樣本中任一農(nóng)戶在未受約束情況下的產(chǎn)出水平無顯著差異。

表6 受信貸約束農(nóng)戶的戶均生產(chǎn)效率損失

信貸約束類型樣本比(%)養(yǎng)殖規(guī)模(只)效率損失(Δy )平均技術(shù)效率(y)相對占比(%)供給型信貸約束9.72 1470.090.5915.25需求型信貸約束15.97 1030.060.4413.64信貸約束25.69 1290.030.506.00

從受信貸約束農(nóng)戶的戶均生產(chǎn)技術(shù)效率損失情況來看，受信貸約束農(nóng)戶的生產(chǎn)技術(shù)效率損失為0.03，意味著當(dāng)受約束農(nóng)戶的信貸需求得到完全滿足時，農(nóng)戶生產(chǎn)技術(shù)效率將會提高0.03。分不同信貸約束類型來看，農(nóng)戶因面臨供給型信貸約束造成的平均生產(chǎn)技術(shù)效率損失為0.09，需求型信貸約束引起的農(nóng)戶平均生產(chǎn)技術(shù)效率損失為0.06，兩者差距不大。但在考慮養(yǎng)殖規(guī)模的情況下，由于受供給型信貸約束農(nóng)戶的絨毛用羊養(yǎng)殖規(guī)模更大(平均養(yǎng)殖規(guī)模為147只)，其面臨的整體生產(chǎn)技術(shù)效率損失相對于需求型信貸約束農(nóng)戶而言也更為嚴(yán)重。因此，忽視農(nóng)戶的信貸約束類型會導(dǎo)致對信貸約束影響的嚴(yán)重低估。

4 結(jié)論與政策啟示

該文利用2018年新疆、青海、陜西、貴州及西藏5省絨毛用羊的調(diào)研數(shù)據(jù)，采用內(nèi)生轉(zhuǎn)換回歸模型，考察了畜牧業(yè)生產(chǎn)的農(nóng)牧戶受正規(guī)信貸約束的情況，以及正規(guī)信貸約束對農(nóng)牧戶畜牧業(yè)生產(chǎn)技術(shù)效率的影響。研究發(fā)現(xiàn)，調(diào)研地區(qū)25.69%的農(nóng)牧戶受到來自正規(guī)金融機構(gòu)的信貸約束，其中9.72%的農(nóng)牧戶受到供給型信貸約束， 15.97%的農(nóng)牧戶受到需求性信貸約束。此外，實證分析發(fā)現(xiàn)，無論農(nóng)牧戶受需求方或是供給方信貸約束，對受約束農(nóng)牧戶而言，信貸約束會使農(nóng)牧戶絨毛用羊的生產(chǎn)投入偏離產(chǎn)出最大化下的投入水平，最終直接影響到農(nóng)牧戶絨毛用羊的生產(chǎn)技術(shù)效率。并且，戶主年齡、戶主受教育程度、養(yǎng)殖規(guī)模和參加合作社均對受信貸約束農(nóng)牧戶的生產(chǎn)技術(shù)效率具有顯著的促進作用。進一步分析發(fā)現(xiàn)，當(dāng)所有受約束農(nóng)牧戶的正規(guī)信貸需求得到有效滿足時，農(nóng)牧戶的絨毛用羊生產(chǎn)技術(shù)效率將提高6%，其中當(dāng)受到供給型信貸約束的農(nóng)牧戶的信貸需求得到有效滿足時，農(nóng)牧戶的絨毛用羊生產(chǎn)技術(shù)效率將會將提高15.25%； 當(dāng)受到需求型信貸約束的農(nóng)牧戶的信貸需求得到有效滿足時，農(nóng)牧戶的絨毛用羊生產(chǎn)技術(shù)效率將會將提高13.64%。盡管供給型信貸約束不是當(dāng)前農(nóng)戶面臨的主要信貸約束類型，但仍不可忽視，并且隨著農(nóng)牧戶養(yǎng)殖規(guī)模的擴大，該影響可能會進一步擴大。

根據(jù)該文的研究結(jié)論，提高農(nóng)牧戶生產(chǎn)技術(shù)效率應(yīng)從以下幾個方面入手：(1)加快以家庭為單位的農(nóng)戶征信系統(tǒng)建設(shè)步伐，拓寬農(nóng)戶貸款抵押擔(dān)保的范圍與模式，解決金融機構(gòu)與農(nóng)戶間的信息不對稱與逆向選擇問題，加大對農(nóng)戶信貸資金的支持力度。目前，土地是農(nóng)戶生產(chǎn)最重要的生產(chǎn)經(jīng)營資料，因此，可以考慮以農(nóng)戶的土地承包經(jīng)營權(quán)進行抵押貸款，不僅是對土地資源的一種利用，而且可以幫助農(nóng)戶從事畜牧業(yè)等非農(nóng)產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)； (2)放松政府管制，構(gòu)建多元化、競爭性的農(nóng)村金融體系，降低農(nóng)村金融市場交易成本，鼓勵金融機構(gòu)實施優(yōu)惠利率。與此同時，政府相關(guān)部門應(yīng)給予相關(guān)金融機構(gòu)一定的補貼，或相應(yīng)減免一定比例的營業(yè)稅和所得稅等優(yōu)惠政策，以鼓勵金融機構(gòu)對養(yǎng)殖農(nóng)戶積極推行優(yōu)惠貸款利率政策，降低農(nóng)戶的貸款成本； (3)鼓勵農(nóng)牧戶適度擴大絨毛用羊養(yǎng)殖規(guī)模，建造標(biāo)準(zhǔn)化圈舍，配備飼料加工等機械設(shè)備，促進養(yǎng)殖方式的轉(zhuǎn)型升級。并且從增加補貼金額和擴大補貼范覆蓋范圍入手，啟動標(biāo)準(zhǔn)化棚圈建設(shè)補貼，緩解實施規(guī)模化養(yǎng)殖的投入資金壓力； 增加標(biāo)準(zhǔn)化規(guī)模養(yǎng)殖場建設(shè)補貼場數(shù)，鼓勵和支持規(guī)模養(yǎng)殖場帶動周邊農(nóng)戶實施標(biāo)準(zhǔn)化養(yǎng)殖，促進農(nóng)牧戶畜產(chǎn)品生產(chǎn)技術(shù)效率的提高； (4)鼓勵并引導(dǎo)養(yǎng)殖專業(yè)合作社的發(fā)展，提高合作社的服務(wù)水平，從而提高養(yǎng)殖戶養(yǎng)殖技術(shù)效率。規(guī)范養(yǎng)殖專業(yè)合作社章程和運行機制，推動合作社服務(wù)由提供技術(shù)培訓(xùn)、防疫、配種等一般性服務(wù)向銷售、信貸擔(dān)保等功能性服務(wù)延伸，倡導(dǎo)合作社以市場供求為引導(dǎo)，提高社員市場意識，加強社員之間的利益聯(lián)系。