信用評(píng)級(jí)對(duì)農(nóng)戶信貸可獲性的影響

周慧洋，竇梅雪，周宸怡

（南京農(nóng)業(yè)大學(xué)金融學(xué)院，江蘇 南京 210000）

0 引言

我國(guó)農(nóng)村存在正規(guī)金融和非正規(guī)金融的二元金融結(jié)構(gòu)，兩者存在替代性，農(nóng)戶在其融資偏好上有一定的差異[1]，農(nóng)戶選擇信貸渠道時(shí)，非正規(guī)金融占據(jù)絕對(duì)優(yōu)勢(shì)的地位[2-3]，然而農(nóng)戶實(shí)際更傾向于選擇正規(guī)信貸[4]，雖然采取不同借貸渠道的農(nóng)戶間存在不同的信貸需求和滿足度，但都普遍存在較高的信貸需求[5]。因此，探究農(nóng)戶信貸可獲性的影響因素具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

關(guān)于影響農(nóng)戶信貸可獲性的因素，學(xué)者們研究得出不同的結(jié)論。1）家庭資源稟賦方面：家庭年均存款和消費(fèi)、年均收入和經(jīng)營(yíng)支出、勞動(dòng)力比重、耕地面積等指標(biāo)，均與農(nóng)戶信貸可獲性呈現(xiàn)顯著正相關(guān)關(guān)系[6]。2）農(nóng)戶個(gè)體特征方面：戶主年齡、受教育程度、是否擔(dān)任村干部、對(duì)信貸政策的認(rèn)知、金融知識(shí)水平等指標(biāo)，其中年齡對(duì)農(nóng)戶信貸可獲性具有一定的負(fù)向影響，其余因素呈正向影響關(guān)系[7-9]。3）社會(huì)資本：金融機(jī)構(gòu)都傾向于向具有良好社會(huì)資本和較高信譽(yù)的農(nóng)戶提供信貸[10-11]。此外，互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展也對(duì)農(nóng)戶信貸可獲性產(chǎn)生顯著的正向影響[12]。

從以上分析可以看出，現(xiàn)有研究大多從農(nóng)戶的個(gè)體特征角度來(lái)分析對(duì)其信貸可獲性的影響，而從信用評(píng)級(jí)制度出發(fā)的研究尚且不足。課題組正是從該角度出發(fā)，利用2018 年中國(guó)農(nóng)村金融調(diào)查數(shù)據(jù)中河北省及內(nèi)蒙古自治區(qū)的農(nóng)戶數(shù)據(jù)，借助Probit和OLS模型分析農(nóng)戶參與信用評(píng)級(jí)對(duì)其信貸可獲性的影響。

1 研究設(shè)計(jì)

1.1 模型構(gòu)建

在衡量中小企業(yè)信貸可獲性時(shí)，以農(nóng)戶是否獲得貸款以及貸款需求滿足程度來(lái)衡量其信貸可獲性。

首先是實(shí)證檢驗(yàn)信用評(píng)級(jí)對(duì)農(nóng)戶是否獲得貸款的影響，構(gòu)建如下Probit模型：

其中，Pi表示農(nóng)戶是否獲得貸款。Xi為一一系列影響農(nóng)戶獲得貸款的解釋變量，Qi為變量系數(shù)，εi;為隨機(jī)誤差項(xiàng)。

其次是實(shí)證檢驗(yàn)信用評(píng)級(jí)對(duì)農(nóng)戶貸款需求滿足程度的影響，構(gòu)建如下“普通最小乘法(OLS)”線性回歸模型:

1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源

文中所使用的數(shù)據(jù)來(lái)自2018年河北省和內(nèi)蒙古自治區(qū)的田野調(diào)查數(shù)據(jù)，實(shí)際樣本農(nóng)戶1 545 戶。在研究中，剔除了戶主年齡大于65 歲和家庭收入數(shù)據(jù)缺失的樣本，剩余有效樣本農(nóng)戶1 257戶。

1.3 變量選取

課題組研究的信貸可獲性分為信貸是否可獲和貸款需求滿足程度兩個(gè)方面，兩階段解釋變量相同，被解釋變量不同。

在調(diào)查問(wèn)卷中有“你家有沒(méi)有貸款證或參加過(guò)信用等級(jí)評(píng)估”的問(wèn)題，將該問(wèn)題作為文章自變量“是否參加過(guò)信用評(píng)級(jí)”的近似說(shuō)法，用虛擬變量1（是）和0（否）來(lái)衡量。

以農(nóng)戶在正規(guī)金融機(jī)構(gòu)的信貸可獲性為因變量，從“是否獲得貸款”和“貸款需求滿足程度”兩方面進(jìn)行衡量。對(duì)于“是否獲得貸款”，如果樣本農(nóng)戶在最近一次向銀行等正規(guī)金融機(jī)構(gòu)貸款時(shí)獲得了貸款，則賦值為1，反之，則賦值為0。對(duì)于“貸款需求滿足程度”，用樣本農(nóng)戶最近一次實(shí)際獲得貸款金額與希望獲得貸款金額的比值來(lái)衡量。

綜合已有研究成果，將影響農(nóng)戶信貸可獲性的因素歸結(jié)以下六類：地區(qū)變量（省份）、家庭特征（家庭規(guī)模、勞動(dòng)力、外出務(wù)工人數(shù)、家中大事、家中長(zhǎng)期患病者、土地面積、貧困戶）、戶主特征（年齡、文化程度、干部身份、政治身份、企業(yè)經(jīng)營(yíng)經(jīng)驗(yàn)、能力、了解新聞的時(shí)長(zhǎng)）、社會(huì)資本（親友在政府部門、親友在銀行或信用社、人情往來(lái)）、經(jīng)濟(jì)特征（生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)支出、教育支出、生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)收入）、金融生態(tài)特征（到縣城的距離、到銀行的距離）。

2 實(shí)證結(jié)果與解釋

基于樣本數(shù)據(jù)，借助Probit模型和OLS線性回歸模型進(jìn)行回歸分析。在運(yùn)用OLS 模型時(shí)為防止異方差性影響回歸結(jié)果的準(zhǔn)確性，采用加權(quán)最小二乘法(WLS)對(duì)異方差進(jìn)行消除。最終回歸結(jié)果如表1所示。

自變量“農(nóng)戶是否進(jìn)行信用評(píng)級(jí)”對(duì)農(nóng)戶貸款是否可獲以及貸款需求滿足程度正向影響顯著，平均而言，在其他因素保持不變的情況下，參與信用評(píng)級(jí)的農(nóng)戶比沒(méi)有參與信用評(píng)級(jí)的農(nóng)戶獲得貸款的概率提高57%，滿足貸款需求的程度提高了51.8%。

3 結(jié)論與政策建議

通過(guò)實(shí)證研究，得出以下結(jié)論：農(nóng)戶進(jìn)行信用評(píng)級(jí)可以顯著提升農(nóng)戶獲得貸款的概率和貸款需求滿足程度。農(nóng)戶參與信用評(píng)級(jí)并被授予一定的信貸額度后，農(nóng)戶獲得正規(guī)信貸的概率和貸款需求的滿足程度也有所提升。

由此，提出以下政策建議：1）以信用信息服務(wù)平臺(tái)建設(shè)為核心，聯(lián)合政府部門、金融機(jī)構(gòu)及評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)等，制定科學(xué)合理、適合農(nóng)戶的信用評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，從而規(guī)范和統(tǒng)一農(nóng)戶的信用評(píng)級(jí)體系。2）要推進(jìn)信用評(píng)級(jí)機(jī)制在農(nóng)村的開(kāi)展，積極在農(nóng)村推進(jìn)農(nóng)戶信用評(píng)級(jí)制度，加強(qiáng)信用等級(jí)的實(shí)際應(yīng)用，激發(fā)正規(guī)金融對(duì)農(nóng)戶信貸的融資活力，提高融資效率。3）要引導(dǎo)正規(guī)金融機(jī)構(gòu)完善對(duì)農(nóng)戶的信貸管理流程，根據(jù)信用評(píng)價(jià)等級(jí)確定信貸準(zhǔn)入、信貸額度及利率水平，提升農(nóng)戶信貸可獲性，降低融資成本。