农村信贷资金配置效率及其影响因素研究<br/>——基于省际面板数据的分析

农村信贷资金配置效率及其影响因素研究
——基于省际面板数据的分析

2015-03-03吴怀军

中共南京市委党校学报 2015年2期

关键词：信贷资金状况贷款

吴怀军

(盐城师范学院商学院江苏盐城 224051)

农村信贷资金配置效率及其影响因素研究
——基于省际面板数据的分析

吴怀军

(盐城师范学院商学院江苏盐城 224051)

本文在测算1996—2010年间全国30个省市自治区农村信贷资金配置效率的基础上，对影响农村信贷资金配置效率的因素进行了回归分析。研究结果表明，不同地区间农村信贷资金配置效率存在较大差异，农村信贷资金配置效率的高低与地区的经济发展水平并无直接关系，地区的对外开放程度对资金配置效率也没有显著的影响，而农村贷款状况对农村信贷资金配置效率存在显著的正向影响，农村存款状况与农村实际贷款利率水平对农村资金配置效率均存在显著的负向影响。

农村信贷资金；配置效率；金融抑制；金融深化

一、前言

近年来我国农村经济向集约化、产业化的方向前行，农村经济主体不断扩大其经营规模，形成了显著的产业优势。伴随着农村经济的发展，对信贷资本的需求也大幅度提升，在这样的背景下提高农村金融服务功能已成为农村经济发展的必然要求。发挥金融体系的支农作用，促进农村金融发展，不仅是全面建设小康社会也是实现农村现代化的重要关键。金融中介理论认为，金融功能主要体现在三个方面：一是资金动员，二是资金配置，三是分散风险。Levine(1997)[1]把资金配置作为金融机构最重要的职能，这与林毅夫(2003)[2]的观点是一致的。随着改革开放的深入，农村贷款从改革初期的400亿增加到2010年的73000亿，年平均增长率达到17.67%。信贷规模的不断扩大，必然会改善农村信贷不足的现状，从而推动农村经济发展和人民生活水平的提高。然而张兵、许国玉(2007)[3]认为，信贷规模扩大促进农村经济发展的默认前提是农村信贷资金的配置是有效率的，效率是资源配置的核心。在农村信贷资源相对匮乏的前提下，保证农村信贷资源配置的效率性不仅可以防止信贷资源配置过程中浪费现象的产生，而且还关系到农村经济的发展以及农民生活水平的提高。因此，对农村信贷资金的配置效率进行测算，具有很强理论价值的同时也具有非常重要的现实意义和实践基础。

国内外关于农村信贷资金配置效率的研究比较多，已经取得了显著的成果，概括起来主要分为两方面：一是关于信贷资金配置效率状况描述，二是关于信贷资金配置效率影响因素的研究。效率是资金配置的核心，所谓信贷资金配置有效，魏红征(2010)[4]的解释是在有限的信贷资金投入下，通过最佳的投入组合方式，可以达到提供产品的数量和服务质量的最优化。韩平(2005)[5]通过对北京市金融机构在26个主要行业间的信贷资金配置效率的测算和分析，指出配置效率总体较好。蔡如海、郭伟等(2007)[6]对我国36个工业行业信贷资金配置效率进行了研究，表明配置效率与我国工业行业较高的价值创造能力并没有直接的必然联系，总体上效率较差。吴华超、温涛(2008)[7]则在国家提出统筹城乡发展的背景下，利用DEA方法对重庆市各县农村信贷资金配置效率进行测算，结果表明效率偏低，而且随时间推移还呈现恶化迹象，同时存在明显的区域异质性。信贷资金配置效率的影响因素也一直是学者们致力于研究的问题，国内外相关文献非常丰富。Jeffrey(2000)[8]认为发展中国家缺乏行之有效的金融市场体系，是造成农村信贷资金配置效率低下的主要原因。Jensen(2001)[9]在建立信贷资金绩效考核框架的基础上，实证分析得出了类似结论。张兵、许玉国(2007)[3]运用面板数据模型考察了农村金融市场对信贷资金配置效率的作用机制，结果表明金融市场的发展水平对信贷资金配置效率存在显著的正向影响，这点和Levine(1991)、[10]Levine(1997)[1]提出的金融发展理论观点一致。金雪军、王永剑(2011)[11]更是从国家层面分析了信贷资源分配效率的影响因素，认为除银行货存比和进出口总额存在正向影响外，其他因素如外商直接投资、政府对经济的干预、非国有经济的发展和基础设施等因素均存在负面影响。万良勇(2010)[12]认为银行与大股东的双重道德风险是导致信贷资金配置低效率的原因，李志军、王善平(2012)[13]则指出银企关系才是影响配置效率的重要因素。综上所述，国内外众多学者的研究表明信贷资金配置效率总体比较低下，不同区域不同行业存在较大差异，同时影响配置效率的因素也非常多。但现有的研究主要集中在企业、行业层面，缺乏专门针对农村信贷资金配置效率的研究。仅有张兵(2007)[3]等少数学者对其有所涉及，但是他们的研究也仅仅局限于某一个地区，并没有考虑国家层面上不同地区的效率差异。因此，本文将对全国范围内各个省的农村信贷资金配置效率进行测算和比较，力争对现有研究做一个补充和完善。

二、理论框架与研究假说

1973年罗纳德·麦金农提出了金融抑制理论，该理论认为由于发展中国家对金融活动有着种种限制，对利率进行严格管制，致使利率发生扭曲，不能真实准确地反映资金供求关系。在利率被人为被压低或出现通货膨胀，抑或两者都存在的情况下，利率管制导致了信贷配额，降低了信贷资金的配置效率。与此同时，E.S.肖在《经济发展中的金融深化》一书中提出金融深化理论，该理论指出：金融体制与经济发展之间存在相互推动和相互制约的关系，健全的金融体制能够将储蓄资金有效地动员起来并引导到生产性投资上，从而促进经济发展，并且发展良好的经济同样也可通过国民收入的提高和经济活动主体对金融服务需求的增长刺激金融业的发展，由此形成金融与经济发展相互促进的良性循环。国际经济学理论认为，开放经济条件下的知识溢出现象非常普遍，通过这种对外贸易方式的知识溢出行为能够使得东道国获得更多的资金管理、配置、运转方法，能够有效地提高资金利用效率。刘和东(2013)[14]更是在此基础上提出开放经济条件下可以通过FDI对东道国的知识溢出、国际贸易的溢出效应以及空间层面三种途径形成高效的区域创新溢出行为，从而提高东道国金融市场效率。

基于此本文提出以下有待验证的研究假说：

研究假说一：各省的农村存贷款状况与该省农村信贷资金配置效率存在正向相关性。金融市场的发展状况是影响资金配置效率的重要因素，农村存贷款状况是反应农村金融市场发展水平的重要指标。农村存贷款状况越好，农村信贷资金流动性越强，农村金融发展水平改善，金融约束也有所缓解，因此农村信贷配置效率会提高。

研究假说二：各个省的实际贷款利率与该省农村信贷资金配置效率存在负向相关性。利率是信贷的关键因素，不当的利率会扭曲农村金融市场，实际贷款利率水平越高，农户借贷的成本越高，从而加剧了农村信贷资金的短缺程度，降低了农村金融机构为农村市场提供服务的能力，并进一步降低了农村信贷资金配置效率。

研究假说三：各个省的对外开放程度与该省农村信贷资金配置效率存在正向相关性。对外贸易能够通过一体化、区域化促进知识、技术外溢现象的发生，并且通过跨国公司等形式对东道国形成导向和示范作用，对外开放程度越大，这种导向示范作用越突出，有利于东道国资金的流动和配置，从而提高资金配置效率。

三、数据来源与描述性分析

(一)数据来源及相关说明

本文所使用的数据主要来源于《中国统计年鉴》、《各省统计年鉴》、《中国金融统计年鉴》以及《中国农村统计年鉴》，需要特别说明的是由于资源限制，农业贷款数据无法收集到。因为农村贷款主要包括农户贷款和乡镇企业贷款，作为农村金融机构代表的农村信用社存在于乡镇，贷款的主要对象也是农户和乡镇企业，因此本文将从《中国金融统计年鉴》中查询到的农村信用社贷款额度作为农村贷款额度的替代变量。

(二)相关变量的描述性分析

根据金融抑制理论和金融深化理论，金融市场因素是影响资金配置效率的最主要因素，发达的金融市场能够减缓金融抑制行为，并且促进资金快速有效地流通，从而提高资金配置效率。因此本文对农村信贷资金配置效率影响因素的分析也是重点选取金融市场因素，并将对外开放程度和区域特征作为控制变量。其中，农村金融市场因素主要包括农村贷款状况、农村存款状况以及实际利率水平。本文选取了全国30个省市自治区(除港澳台及西藏)1996—2010年的相关数据，需要说明的是，对各省影响因素变量的取值用该省1996—2010年间的平均值代替。表1显示了各个因素的相关解释以及描述性统计，表2是对各个省市自治区影响因素变量的对比描述。具体情况如下所示;

表1 农村资金配置效率影响因素解释及描述性统计

资料来源：中国金融统计年鉴、各省统计年鉴、中国统计年鉴、中国农村统计年鉴数据

表1显示了农村信贷资金配置效率影响因素各变量的均值，标准差和变异系数，从表1中可知，全国30个省市自治区(除港澳台及西藏)的对外开放程度的差异最大，其变异系数达到了1.42；其次是地区特征、农业存款状况和农业贷款状况，其变异系数分别为0.543，0.497和0.404；差异最小的是实际利率变量，全国各省市自治区间的变异系数只有0.085。

表2 30个省市自治区影响因素描述性统计

续表2

资料来源：中国金融统计年鉴、各省统计年鉴、中国统计年鉴、中国农村统计年鉴数据

表2显示了全国30个省市自治区农村贷款状况、农村存款状况、实际贷款利率水平、对外开放程度以及地区特征变量，不同地区呈现出一定的差异性。具体来说：

1．农村贷款状况

对于农村贷款状况，排在前三的省份依次是河北、山西和河南，其农村贷款额与该地区总贷款额度之比分别达到了0.203，0.161，0.158，排在后三的省份依次是上海、北京和青海，其农村贷款额与该地区总贷款额度之比分别为0.036，0.039，0.043，由此可见经济发达的部分东部地区，农村贷款状况并不乐观，而经济较为落后的中西部地区仍然有省份贷款状况良好，因此农村贷款状况与地区经济状况并没有必然的联系。

2．农村存款状况

由表2所示，全国30个省市自治区的农村存款状况与农村贷款状况存在一定的差异，农村贷款状况良好的省份农村存款状况并非都好，而农村贷款状况较差的省份农村存款状况也有较好的。对于农业存款状况，排在前三的省份依次是河北、湖南和河南，其农业存款额与该地贷款总额比值分别为0.298，0.162和0.156，排在后三的省份依次是上海、北京和新疆，比值分别为0.023，0.024和0.049。

3．实际贷款利率

表2显示，在消除了通货膨胀后的实际贷款利率地区间的差异较小，实际贷款利率最低的省份是青海省，利率水平为3.23%，其次为四川、宁夏，利率水平分别为4.01%和4.02%。利率水平最高的省份是广东省，其利率水平也仅仅达到5.14%。从整体分布看，经济发达的东部沿海地区农业实际贷款利率普遍较高，而经济较为落后的西部尤其是西北部地区的农业实际贷款利率普遍较低。

4．对外开放程度

从表2可以看出不同地区对外开放程度存在较大差异，广东、北京和上海的对外开放程度最高，其进出口贸易额与该地区GDP的比值分别达到了0.290，0.197和0.176，河南、贵州和青海的对外开放程度最低，其进出口贸易额与该地区GDP的比值仅仅为0.07，0.08和0.08，地区间的最大差距相差28.3个百分点。并且东部沿海地区由于其具有区位优势以及对外招商引资的优惠政策的原因，东部沿海地区的对外贸易程度明显高于其他地区。

四、实证分析结果

(一)农村信贷资金配置效率的比较分析

国内外关于信贷资金配置效率的研究较为成熟，实证模型也比较多，本文将借鉴Jeffrey Wurgler(2000)[8]等人的实证模型，给出本研究测算各省农村信贷资金配置效率模型，具体形式如下：

(1)

利用上述模型，测算全国30个省市自治区(除港澳台及西藏)1996—2010年间的农村信贷资金配置效率，具体测算结果如下表3所示：

表3 30个省市自治区农村信贷资金配置效率(1996—2010)

由表3所示，不同地区间农村信贷资金配置效率存在一定的差异，根据不同地区间农村信贷资金配置效率的数值，本文将大于0.3的省份称为高效率地区，将(0，0.3)的省份称为中等效率地区，将小于0的省份称为低效率地区。从表3可以发现，在9个高效率地区中西部地区占到了4个(广西、青海、新疆和甘肃)，东北部地区占了2个(吉林和辽宁)，东部地区占了3个(海南、天津和北京)，其中海南农村信贷资金配置效率最高，达到了1.611。在12个中等效率地区中，东部地区占到了4个(福建、河北、上海和山东)，中部地区5个(江西、湖南、河南、湖北和山西)，西部地区2个(云南和陕西)，还有一个东北地区，及黑龙江。在9个低效率地区中，东部和西部地区占据了绝大多数，其中东部地区占了3个(浙江、江苏和广东)，西部地区占了5个(内蒙古、宁夏、四川重庆和贵州)，其中贵州省在全国范围内农村信贷资金配置效率最低，仅仅达到了-2.419的水平。

从表3的对比分析可以看出，经济落后的部分中西部地区农村信贷资金配置效率高于经济发达的东部以及东北部地区，这与米运生、谭莹(2007)的研究结论是一致的。经济落后的中西部地区，农村金融市场的发展程度不如东部地区，但其信贷资金配置效率较高，说明信贷为这些地区的农业经济发展作出了更大的贡献，而作为工业基础设施良好的东北部地区，由于其金融市场机制发展不完善，该地区金融活动并不活跃，导致其资金配置效率低于部分中西部地区。因此，农村信贷资金配置效率与经济发展水平并没有必然的联系。

(二)农村信贷资金配置效率的影响因素分析

根据上文金融抑制理论和金融深化理论的分析，金融市场因素是影响资金配置效率的最主要的因素，据此建立影响农村信贷资金配置效率的回归模型，具体形式如下：

EFFi=βi0+βi1LOANi+βi2DEPOSITi+βi3RATEi+βi4TRADEi+βi5Di+μi

(2)

其中EFFi表示第i个地区的农村信贷资金配置效率，LOANi、DEPOSITi、RATEi、TRADEi、Di分别表示第i个地区农村贷款状况、农村存款状况、实际贷款利率水平、对外开放程度以及地区特征变量，μi表示随机扰动项。为了避免异方差带来的假设检验的偏差，本文的回归模型均采用稳健性回归，具体回归结果如下表4所示：

表4 农村信贷资金配置效率影响因素分析

注：*、**、***分别表示在10%、5%、1%水平下显著

由表4所示，模型1、模型2和模型3的整体拟合程度较好，F值分别达到了3.62，4.33和5.62，其中模型2和模型3通过1%的置信水平，模型1通过5%的置信水平。从模型的回归结果可以看出：

1．农村贷款状况对配置效率的影响

从表4的3个模型看，农村贷款状况都显示了对农村信贷资金配置效率显著的正向影响，其中后两个模型都通过了1%的显著性水平，模型的回归结果印证了假说一的结论。农村贷款状况越好，农村信贷资金流动性增强，农村投资水平越高，金融约束有所改善，从而提高农村信贷资金配置效率。这与张兵(2007)的观点一致。

2．农村存款状况对配置效率的影响

从模型1的结果看，农村存款状况并没有显示出显著的影响，但是在剔除地区变量后，农业存款状况对配置效率有显著的负向影响，并且通过1%的显著水平检验，这与假说一相反。其可能的原因是农户存款的增加虽然在一定程度上增加了信贷供给，但由于金融机构存在普遍的信贷选择偏好，他们更加倾向于将资金贷给企业，导致用于农业生产的信贷资金并没有增加，农村信贷资金配置效率降低。

3．实际贷款利率水平对配置效率的影响

回归结果显示，实际贷款利率水平对农村信贷资金配置效率存在显著的负向影响，模型一通过了5%的显著性水平，模型二和三更是通过了1%的显著性水平。实证结果印证了假说二，实际贷款利率水平越高，农业贷款成本越高，相对产值较低的农业部门的利率敏感性较高，更倾向于不选择农业贷款进行相关农业投资，从而降低了农村信贷配置效率。

4．对外开放程度和地区特征变量对配置效率的影响

从模型一和模型二显示的结果看，对外开程度和地区特征对农村信贷资金配置效率没有显著性影响。对外开放程度的回归结果与假说三的显著正向影响不符，可能的原因是尽管对外贸易会产生技术、知识外溢现象，但这种效应具有一定的时滞性，而本文选取的时间段是1996-2010年，时间跨度不够大，并且中国的资本对外开放程度很低，也降低了关于资金配置管理技术外溢的可能性，因此对外开放程度对配置效率的影响不显著。作为反映经济发展状况的地区特征变量，回归结果显示的不显著与实证一的结论相吻合，经济发展状况与农村信贷资金配置效率并无直接的联系。

五、结论及政策建议

本文在描述全国农业及农村金融发展状况的基础上，重点测算了全国30个省市自治区(除港澳台和西藏)1996-2010年间农村信贷资金配置效率，并对影响其配置效率的因素进行了回归分析，研究表明：不同地区间农村信贷资金配置效率存在较大的差异，其中配置效率最高的是海南省，其次是天津和吉林，资金配置效率分别达到了1.611，1.6和0.82，配置效率最低的三个地区分别是贵州、广东和江苏，配置效率仅仅达到了-2.419，-0.559和-0.502，并且农村信贷资金配置效率与地区经济发展水平并无直接关系；农业贷款状况对农村信贷资金配置效率存在显著正向影响，农业存款状况以及实际贷款利率水平对农村信贷资金配置效率存在显著负向影响，而对外开放程度和地区特征变量对农村信贷资金配置效率并无显著性影响。基于上述结论，我们提出如下政策建议：全国各个省市自治区要不断推进农村金融市场改革，发展多元化金融体系，通过金融市场的发展提高农村信贷资金配置效率；进一步加大农业贷款支持力度，扩大信贷支农投入，通过政策性补贴鼓励农户投资性偏好，改善农业贷款状况；加强农村金融监管力度，抑制利率扭曲现象的发生，通过法律性措施对农业贷款利率进行严格控制；在改善农村信贷供给不足的基础上，通过保险、联合贷款等方式降低农户贷款风险，从而使金融机构贷款选择性偏好发生有效转变。

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