农村信贷配给实证分析

龙海明　邓可欣　张倚胜

摘 要：信贷配给是制约我国农村信贷市场建设的重要因素，也阻碍了农村金融环境优化、影响了农村经济的良性发展。通过引入制度因子，量化信贷配给，构建了信贷配给宏观计量模型，对我国农村信贷配给状况进行实证检验，结果证明，利率和制度因子是造成我国农村信贷配给的两大因子。应合理调控利率、推进深化改革、加大三农扶持力度，实现农村经济社会的和谐发展。

关键词： 农村信贷配给；制度因子；时间序列模型；ADF检验

中图分类号：F832.43 文献标识码： A文章编号：1003—7217（2012）05—0013—05

一、引 言

农村信贷市场建设是农村金融建设的重要内容之一。国家“十二五”规划中涉农政策频出，旨在改善农村金融环境，加大“三农”扶持力度。中国人民银行总行、中国银行业监督管理委员会《关于鼓励县域法人金融机构将新增存款一定比例用于当地贷款的考核办法（试行）》[1]的颁布体现了国家对于加快县域金额建设的决心。

但我国的现实情况却是：在农村金融服务领域存在着明显的信贷配给现象，这在一定程度上制约了农业的发展和农村经济的增长。为此，有必要深入分析造成信贷配给的重要宏观经济因子，有效构建信贷配给宏观计量模型，以期为强化农村金融制度建设、缓解信贷配给现象、加快农村经济发展提出相关的政策建议。二、文献回顾

信贷配给可以理解为银行在一定利率水平下，资金供给不能满足资金需求而导致的人为的信贷资金配置现象。一般来说，信贷配给产生的原因可以从宏观和微观两个视角来阐明。从宏观角度而言，那便是信贷市场的供求不均衡，供给严重小于需求；就微观角度而言，主要表现为信贷资金没有进行合理分配，能够支付更高的贷款利率的人可能申请不到贷款，或者说只有一部分人的资金需求可以得到满足。

国内外许多学者从不同角度开展了大量的研究，并提出了具有一定代表性的观点，具体包括以下几个方面：（1）利率管制。主要从利率的角度分析利率与信贷配给的关系。对于这种观点的研究最早可以追溯到亚当·斯密，他强调了一个国家的制度与法律在决定资金的配置方面起到了很大的作用[2]。同时，他认为因为借款人的风险厌恶程度不同，导致了信贷资金的配置在方向与效率上的差异。在发展中国家，政府的利率管制扭曲了信贷市场的均衡，使得金融机构被迫调整利率结构来达到均衡。（2）风险控制。即金融机构为了满足自身风险的最小化，从而导致了信贷配给。以Fried & Howitt（1980）为代表，认为通过信贷合约使得稀缺资源实现了在银行与借款人之间的再分配[3]。一般而言，收益与风险都是相对的，客户为了规避市场利率波动的风险，不得不支付超过均衡水平的更高的利率，从而导致了非价格配置。（3）产权关系。刘明显、魏桦（2001）以及钟正生、宋旺（2003），认为资金控制权与所有权的不恰当归属使得借款人有机可乘，从而贷款人的利益得不到保证[4，5]。（4）金融机构执行力。华静 （2000）总结了阻碍我国均衡化信贷配给机制发展的主要宏观因素：央行的过度调控、银行自身业务能力的限制以及企业的融资渠道狭窄[6]。三、实证分析

（一）变量因子选择

1.测算信贷配给度。借鉴刘艳华[7]（2009）的做法，定义信贷配给度为θ，令：

θ=β—αβ

（1）

式（1）中β为农村经济在国民经济中的比重，α为农村经济主体掌握的信贷资金比重。为了使模型更有说服力，测度信贷配给时需要遵循以下假设：

（1）农村金融机构是信贷市场资金最主要的供给者；

（2）国民经济均衡协调发展要求信贷资金配置的均衡；

（3）农村经济主体对信贷资金的需求缺口很大，而主要原因来源于金融机构的信贷配给。

根据假设（2），在国民经济协调发展时，农村经济主体掌握的信贷资金比重α应与农村经济在国民经济中的比重β相一致。当α<β时，就处于信贷配给的状态，信贷配给的程度为 θ=β—αβ×100%，即信贷需求缺口与信贷需求之比。考虑到数量级等方面的问题，上述方法所得到的信贷配给指标不便于建立模型。于是参考Logit模型的处理方法，对上述指标进行如下变换得到Y：

Y=ln （1—θθ）

（2）

根据我国1981～2009年实际数据，代入式（2）得出量化的信贷配给度，见表1。

表1 1981～2009年信贷配给度

财经理论与实践（双月刊） 2012年第5期

2012年第5期（总第179期） 龙海明，邓可欣等：农村信贷配给实证分析

Y值与信贷配给度θ为负相关的关系，Y值越小说明信贷配给的情况越严重。

2.解释变量的选择。在解释变量的选择上，除了传统的宏微观因素外，还特别考虑了制度因素对农村信贷配给的影响。具体包括：

（1）宏观因素。X1，即每年的实际价格水平，由每年的通货膨胀率加一得到；解释变量X2，即实际利率水平，用每年6个月的贷款利率取平均，并从中剔除价格变化后得到；X3，即农村就业人口占就业总人口比例的增长，即农村就业人口占就业总人口比例的一阶差分；X4，即农业生产总值，并从其中剔除了价格变化的因素。

（2）微观因素。X5，即人均生产总值，并从收入中剔除掉价格变化的因素。

（3）制度因素。（X6），即主要借鉴金玉国（2001）、王兵（2004）等人的研究方式[8—10]，综合四个指标来定义与测度制度因子。一是非国有化率（FGYH），该指标反应经济成分多元化的程度。此处采用公式：FGYH=1/3× （1—国有工业产值/工业总产值）+1/3×（1—国有职工/总职工）+1/3×（1—国有投资/总投资）。二是财政收入比重（CZSR），该指标主要反映经济利益分配中公有成分分配份额的大小。此处采用公式：CZSR = 财政收入/ 当年GDP。三是市场化指数（SCH），该指标用来反应资源配置经济决策市场化的广度和深度。参考傅晓霞、吴利学[10]（2003）的方法，定义SCH=生产要素市场化指数。基于可操作性的需要，用“投资的市场化”指标代替“生产要素市场化指数”，该指标主要由全社会固定资产投资中“利用外资、自筹投资、其他投资”三项指标比重组成。四是城乡二元化率（CCD），该指标用来衡量当地农村与城市二元结构的显著程度，此处采用公式：CCD=农村GDP/城市GDP。最后对上述四个因子进行主因素分析，确定权重，得出一个农村制度因素指标X6，取值如图1。

X6=—0.559890×SCH+0.542733×FGYH

+0.280956×CZSR+0.559489×CCD

我国从1978年改革开放以来，确立了建立社会主义市场经济体制的目标，国家逐渐放宽对金融的管制与政策限制。图1所示，制度因子的变化是逐年递减的，说明对制度因子的量化是符合现实情况的。

（二）计量检验

1蹦Ｐ凸菇ā＠用度量信贷配给指标β—αβ以及Logit模型构造衡量信贷配给程度的指标Y来构建计量模型。可以构建计量模型如下：

Y=β1+∑6i=1βi+1Xi

（3）

式（3）中，y为信贷配给指标，Y=ln （1—θθ）。

从上述初步的计量模型可以看到，各因子的系数数量级相差很大，一定程度上影响了模型的精度，需要对上述模型进行修正，通过对部分因子取其对数，构造如下修正模型：

比较可见，修正模型的整体拟合效果良好，T检验和F检验都十分显著，模型能从整体上近似反映现实情况。

为了保证模型的实证效果，避免出现伪回归的情况而影响模型的可信度，进行以下检验：

（1）平稳性检验。这里采用增广的迪克—富勒测试法（Augmented Dickey睩uller）对数据进行平稳性检验。

ADF检验模型有如下三种形式：

Yt=γYt—1+∑pi=1αiYt—i+εi

（4）

Yt=α+γYt—1+∑pi=1αiYt—i+εi

（5）

Yt=α+β t+γYt—1+∑pi=1αiYt—i+εi

（6）

根据水平变量和一阶差分变量的趋势图的实际情况，对模型进行选择，具体检验结果如表2和表3。

表3 一阶差分后ADF检验结果

结果表明各变量的水平数据基本都是一阶单整的时间序列。

（2）协整检验。为了排除伪回归的可能，对原模型进行协整检验。对协整关系的检验，主要是通过检验回归残差的平稳性进行，结果如表4。

表4 残差序列的平衡性检验

图1 制度因子变化图

2蹦Ｐ托拚。根据式（3）给出的分析模型，运用Eviews软件对我国1981～2009年的时间序列数据进行线性回归分析，分析结果如下：

由表4可见，各变量之间存在协整，表明他们之间存在长期的均衡关系。但从短期来看，可能会出现失衡，为了增强模型的精度，构建误差修正模型如下：

上述结果表明，农村信贷配给的程度不仅取决于各个变量的变化，而且还取决于上一期信贷配给程度对均衡水平的偏离，误差项et—1估计的系数—1.320660便体现了对偏离的修正，本期修正量和上一期的偏离量绝对值呈正相关关系，误差能够被系统的修正机制得到有效控制。

（三）检验结果说明

根据模型结果，利用θ=1eY+1转换关系，可以整理得到各宏观因子对信贷配给度（θ）的影响方向，如表5所示。

表5 宏观因子对信贷配给度（θ）影响方向

实际价格水平升高，信贷配给度增大。当物价上升时，经济环境处于通货膨胀时期，资本市场活跃，信贷资金供不应求。银行会有选择地放贷，提高贷款门槛。经济效益好、信用评级高的大型企业更容易获得贷款，而农村中小型企业各方条件相对薄弱，自然不能申请到理想金额的贷款，从而造成了信贷配给现象的进一步严重化。

当期的贷款利率对信贷配给度具有较为显著的影响，两者存在高度的正相关的关系。同时，根据修正的模型，滞后一期的利率对信贷配给也具有较显著的正影响，而滞后二期的贷款利率对信贷配给都有很显著的反向影响，当中国人民银行调高贷款利率一年后，信贷配给的程度会有较大程度的增加，两年后情况得到改良，说明货币政策的实施存在一年的时滞作用。

乡村就业人口占总就业人口比与信贷配给度同向变化。乡村就业人口增多，意味着更多的农民进入企业务工，可以侧面反映出制造业的发展。而企业相对于基本靠自给自足的农民更有信贷资金的需求，使得农村总体信贷资金紧张，从而信贷配给度增大。

农业生产总值的增加将降低农村信贷配给度。我国农村信贷配给一个很重要的因素就是“虹吸效应”，即经济实力更强劲的城市以更高的资本回报率将农村的资金抽走，使本来就相对落后的农村信贷更加艰难。当农业生产总值增加时，意味着农村经济实力的提高，使得更多的资金能够留在农村服务三农，信贷资金总量的增加降低了信贷配给程度。而农村家庭人均生产总值对信贷配给的程度则有着显著的正向影响，农村家庭人均生产总值的增长会严重影响信贷配给的程度，这点可以从信贷资金的需求角度分析，当农民收入提高，有了更多的金融服务需求，出现了需求增加的情况，必然带来了信贷资金的紧缺从而造成信贷配给。

制度因子的弱化，带来了更为自由的金融环境，降低了信贷配给的程度。制度因子是我国经济处于高速发展及转型期独特存在的影响信贷配给的因素，回归结果较为显著，说明国家的宏观政策、经济形态等制度因素确实是造成信贷配给的重要原因之一。当市场化程度提高时，信贷配给的程度会显著降低。四、结 论

以上基于我国广大农村，选取2001～2009年的时间序列数据，引入制度因子，运用定量分析方法对信贷配给的影响因素进行了实证分析。结果显示，利率是影响信贷配给的首要因子，且存在着一年的时滞作用；同时，制度因子是我国不容忽略的因素，更加开放的市场经济有利于弱化农村信贷配给现象；实际价格水平、乡村就业人口比、农业生产总值与人均生产总值也是影响我国农村信贷配给的重要因素。

利率是影响信贷配给的最为显著的因素。这给我国中央银行实施货币政策提出了更高的要求：在调控宏观经济时，不仅要关注城市的经济运行状况，货币政策的制定还需要考虑到给农村金融带来的影响，避免给农村信贷市场带来巨大的冲击，使原本脆弱的尚还处于起步阶段的农村中小企业与经济基础薄弱的个体经济遭受巨大的损失。

制度因子对信贷配给具有正作用。这意味着建设农村的信贷市场，完善金融环境既离不开国家良好的宏观经济环境的支持，也是建立在国家经济制度环境的大背景下的。非国有化率、财政收入比重、市场化指数、城乡二元化率是制度因子的主要组成部分，为了创造更好的农村金融环境，国家要深化企业的股份制改革，鼓励发展现代企业的建设；同时财政也需要多向三农倾斜，缩小城乡二元差距，让农村金融建设跟上城市改革的步伐，也让广大农民享受到现代金融服务，金融市场逐步得到改善与发展。

总之，从中央银行的政策操控而言，要灵活使用宏观货币政策工具，合理调控利率；从制度层面来看，要进一步深化改革，加快社会主义市场经济的建设，提高市场的自由化程度，让经济平稳而快速地发展；从社会公平着眼，要进一步加大对三农扶持力度，鼓励农村中小企业的发展，加强农村金融环境建设，助推农村社会的和谐进步。

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（责任编辑：宁晓青）