基于零膨胀模型的农户借贷行为影响因素分析——以山东省8119家农户数据为例
2016-04-28陈宗义
陈宗义
(山东政法学院 商学院,山东 济南 250014)
基于零膨胀模型的农户借贷行为影响因素分析
——以山东省8119家农户数据为例
陈宗义
(山东政法学院 商学院,山东 济南 250014)
摘要:采用大样本数据可使得对我国农户借贷行为的分析更加稳健。截至目前,对山东省223个行政村8 119户的抽样调查数据规模在相关研究中最大,为适应相关数据结构特征,利用零膨胀负二项模型进行数据分析,发现注重自身积累的传统投资观念、具有较高学历水平两个因素会对农户借贷行为产生显著性影响,而正规金融体系却未对其产生显著性影响。在此基础上,进一步提出了发展农村金融业的政策建议。
关键词:农户;借贷;零膨胀负二项模型
1文献综述
我国农业发展的历史和当前实际状况决定了农户在相当长时期内仍将是我国农业生产经营的主体。由于借贷行为在我国农户的生产和生活中都占有相当重要的地位,研究并找出影响农户借贷行为的因素,在此基础上设立合宜的金融监管制度和扶植政策,对于规范和促进农户借贷的发展,促进农民增收和农业的稳定持续增长都具有重要意义。
目前针对农户借贷行为影响因素的研究文献并不鲜见。Long认为借贷资金项目的收益率与利息率的对比及农户自身的风险偏好是影响其借贷最主要的两个因素[1];Pham等指出年龄、受教育程度、生产水平、借款目的、所处区域等是影响农户选择正规贷款或者非正规贷款的主要因素[2];Sarmistha认为农户拥有的土地资产、工资性收入以及能否获得无息贷款等会影响农户的借贷需求[3];周小斌等发现农户经营规模、农户投资和支付倾向对农户借贷需求具有正向影响,而农户自有资金支付能力对农户借贷需求有负向影响[4];何军等以江苏的农户数据进行分析,认为社会资本拥有量、农户家庭收入、劳动力负担程度及户主职业特征等会影响农村居民民间借贷需求[5]。
冯旭芳以世界银行某贫困项目监测区农村住户的数据进行研究后指出,劳动力水平、家庭负担水平、农户耕地面积、年末住房价值、户主文化程度、年末生产性固定资产、年末金融资产余额、户主年龄、农户总收入、农户非农就业能力、借贷利率、农户借贷倾向、偿还期限、地理区位指标均是影响农户获得信贷支持的重要因素[6];褚保金等以江苏农户数据进行分析后发现,户主教育年限、住房价值、社会资本等是影响农户借贷需求的主要因素[7];黄祖辉等指出工资收入对农户正规信贷需求有负的影响,而非农经营收入占总收入比重对农户正规信贷可得性有正的影响[8];曾学文指出借款利率、借款期限、离金融机构的距离等会影响农户借贷需求[9]。
刘纯彬等发现,农户从事行业、家庭到邻近集镇距离及家庭人口组成(包括农户年龄)是影响农户消费性借贷最显著的因素[10];白永秀等和董晓林等则从农户所面临的较为严重的信贷约束角度进行分析,认为收入水平、非农程度、信用社对担保人的要求对农户信贷约束具有显著影响[11-12];韩俊等、秦建群认为在中国城乡二元金融结构条件下,家庭特征、经济特征、金融生态环境等对不同收入等级的农户信贷行为有着不同影响[13-14];黎翠梅等和丁志国则认为农户非劳动力人数占家庭人口数的比例、对借贷政策的认知程度、耕地面积、农业生产收入、生产性支出、生活性支出、户主政治面貌情况等对农户借贷行为影响较为显著[15-16]。
马永强认为信贷约束、利息成本、风险、家庭经济和人口特征是影响农户选择民间金融的重要因素,并且这些因素对不同类型民间借贷的影响也不同[17];王定祥研究表明家庭耕地面积、年人均收入水平、固定资产价值、农业生产支出占比、教育支出占比对贫困型农户的信贷需求具有显著影响[18];贾澎等从农业产业化发展视角分析了文化程度、土地规模、农户类型和家庭生命周期对农户借贷行为的影响[19];潘海英等以浙江的农户数据进行研究,发现农户家庭总收入、非农收入、借贷倾向、借贷次数、储蓄存款、从事行业和地理区域显著影响农户的借贷需求[20]。
王芳等通过Probit模型回归发现,户主特征、家庭特征、收支情况和生产经营特征等因素都会对农户借贷行为产生不同程度的影响[21];易小兰等指出农户对正规金融机构借贷政策的认知程度、家庭生产经营总支出、家庭房产与耐用品总折价、地区差异等因素都构成了影响农户正规借贷需求的显著性因素[22];刘娟和张乐柱通过实证分析发现农户受教育年限、农户家庭中在政府部门任职人数、家庭有固定工资人数、是否了解正规金融贷款原则及程序这4个因素对农户借贷行为会产生显著影响[23];崔艳娟和孙刚认为广泛的社会关系和低交易成本有助于农户获得信贷[24];侯英和陈希敏利用结构方程模型验证了农户声誉、信贷可得性、农户经济特征等因素对农户借贷行为影响显著[25]。
综上,现有研究文献尚未从众多影响农户借贷行为的因素中归纳和筛选出所谓“标准化”的因素结构:不同研究所涉及的因素较为分散且并未收敛到少数几个因素。一方面,这是由于农户借贷行为所涉及的经济主体和经济要素众多,例如农户借贷行为往往涉及正规金融机构、带有商业性质的非正规金融从业者及农户,而农户本身就是一个包容性颇强的概念集合,不同收入层级、不同经济区域乃至个性特征不同的农户其借贷行为可能存在非常明显的差异;另一方面,农户借贷市场还具有不同于传统的正规金融市场的内在特征。我国农户自身的资产结构往往并不能够提供有效的抵押品,农业生产的季节性及风险暴露等特点也在很大程度上阻碍农户顺利获得信贷。
此外,相当多的研究在一定程度上还存在以下两点不足:
(1)样本数量不足可能导致相关结论并不稳健。这里所说的样本数量不足同时包含了绝对数量和相对数量的欠缺。多数研究的调查样本绝对数量仅包含几百个农户,以如此小的抽样样本来推断大样本的相关特征并不符合稳健性的统计原则,尤其是我国农村地区幅员辽阔,各地情况确实存在明显差异的前提下更是如此;相对数量的不足是指某些研究的绝对抽样样本数量较多,包含了超过1 000农户的数据,但这些数据是多省市平行调研抽样样本规模的加总,具体到单个省或市则也仅有200~300农户,甚至仅有百十户。这同样也很难符合稳健性的统计原则。
(2)相关研究应采用更优良的计量工具来满足特定数据结构的要求。在研究农户信贷行为问题时,常用的计量工具主要有两大类:以Probit和Logit模型为代表的二元或多元选择模型,以及以泊松回归模型和负二项回归模型为代表的计数模型。本文强调主要针对采用计数模型的研究。泊松回归模型的应用前提是样本数据序列大致符合泊松分布,而泊松分布的一个重要特征就是均值和方差相等;负二项回归模型的应用前提是样本数据序列大致符合负二项分布,其主要的数据特征就是均值小于方差,呈现分散过度。但国内多数实证研究所采用的数据都显示未参与借贷的农户占全部农户的比重非常大,通常高达80%~90%。这种数据结构特征使得农户借贷数据序列的方差远大于均值,从而使得传统的泊松回归模型和负二项回归模型估计的有效性显著降低。
本文的立意并非要构造一个“完美”模型,而是尽量改进以上两点不足。
2调研与数据整理
2.1问卷的设计
要准确理解农户借贷行为,应该首先认识到在农户决定并参与到借贷活动的整个过程,农户除了要考量是否进行借贷之外,还要考量借贷的金额和次数。如果要衡量农户借贷的金融生态环境,则借款次数较借贷金额能更好的体现金融体系对农户借贷需求的满足程度。
另外,借贷等金融活动更多的是以家庭户为单位来进行,所以本文最终决定以农户的年总借款次数作为被解释变量。综合现有的文献,笔者认为解释变量的确定应主要从3方面来考虑:(1)整个市场上金融服务的供给方。具体包括民间金融(含互助性和商业性)和正规金融两大子体系。而且每个子体系都应考虑到利率水平、获得借贷资金的时间成本以及对抵押的要求。(2)需求方自身所具备的能够对被解释变量产生影响的相关特征。这里应该具体包含两方面因素:基本因素和特征因素。①基本因素主要包括贷款总额、贷款用途、贷款紧迫性、作为支付本息保证的收入;②特征因素是除去基本因素以外能够影响需求方借贷行为的其他因素,可以包括家庭收入的来源行业和家庭中劳动力的最高学历水平。 因为不同行业收入具有不同的平均工资水平和波动周期,而家庭中劳动力的最高学历水平可以直接对家庭做出投融资决策产生某种程度的影响。(3)导致家庭户不参与金融借贷活动的因素。具体包括家庭户是否有充足的储蓄,是否发现投资机会、是否遇到产生资金缺口的紧急事项以及传统谨慎理财观念的影响。相关变量的选择与变量对应关系如1表所示。
表1 山东省农村地区金融活动性影响因素模型的
2.2调研的基本情况
为克服总体样本相对数量与绝对数量不足的弊端,提升抽样调查结论的稳健性,笔者在进行具体调研时尽量扩大抽样样本总体规模。本次调研人员主要是山东师范大学经济学院的本科生及研究生,调研的时间为2014年,调研对象为山东省农户。调研范围涉及山东省16个地级市140个县的128个县(县级市、区),对山东省各地级市实现了100%的全覆盖,对县(县级市、区),实现91.4%的覆盖率;从每个县(县级市、区)随机抽取1~4个行政村,再从每个村随机走访35户农户。本次调查共抽取了242个行政村,实际发放问卷10 150份,收回有效问卷8 537份。经筛选核对后再剔除掉19个城中村数据,还剩余223个行政村,共计8 119份问卷。本文的相关分析就是依据这8 119份问卷而进行的。
2.3问卷的信效度
信效度分析主要是用来分析标准化量表形式的问卷。此外如果一个问卷虽然并不全部由标准化量表形式的问题构成,但其主要涉及的几个方面是由标准化量表问题构成,就可以在局部分析各主要方面的信度之后,再以之为基础计算出对应的总量表信度。至于效度则直接排除掉客观类问题之后加以计算即可。本问卷所包含的客观类问题比例要大于主观评价类问题,生硬地进行所谓信效度分析其结果也不具有太多实际意义。另一方面,虽然不能通过整体数据来直接反映问卷的信效度,但整个问卷在设计和发放各个环节都基本做到了有助于提高问卷整体效度,例如相关问卷经由项目组及项目组聘请的专家团队(涵盖学术界、金融实践部门以及金融监管部门)多次深入探讨和修改,前后经过近10次左右的整体性修改,且在做过小范围的试测后验证了相关问卷的有效性和稳定性。为了进一步提高问卷的填涂质量,在问卷发放和调查之前,项目组制定和宣布了调查问卷优劣的奖惩制度,且对调查人员进行过专门的填写培训;调查期间调查人员如有不明确问题直接向项目组人员进行请示;在调查完成之后指派专门人员进行问卷的稽核并落实奖惩。
总体而言,整个问卷的设计、发放和回收工作做到了事前有计划,事中有指导,事后有纠错有落实。问卷的问题设计清晰,便于理解,问卷设计具备合宜的深度和广度,系统误差控制得力,而且通过判别效标(指运用相同的问卷测定不同特质和内涵,发现测量结果之间不应有太大的相关性)方法来对山东省不同地市和地区的问卷进行局部和整体性的相关性分析后,发现对应结果也较为理想,也间接印证了问卷确实具备较高的效度和信度水平。
3模型选择与回归结果解析
3.1模型的选择
如果计数数据序列包含大量的零值,就会使得序列方差远大于均值,被称为零膨胀现象(zero-inflated)。Johnson和Kotz(1969)最早注意到零膨胀现象。之后,Mullahy(1986),Lambert( 1992)和Greene(1994)3位学者分别提出了Hurdle模型,零膨胀Poisson模型(zero-inflated Poisson,ZIP)和零膨胀负二项模型(zero-inflated negative binomial,ZINB),其中后两者是较为常用的零膨胀模型。尤其是Greene所提出的零膨胀负二项模型不仅使得被解释变量中真实零值的鉴别成为可能,同时其估计结果也更为有效与无偏。有鉴于农户借贷数据序列存在大量零值的特征,在全部8 119个农户数据中,零样本数据为7 212个,零样本数据占比高达88.8%,故本文也将尝试采用某种零膨胀模型。另外,相关数据的回归结果未通过零膨胀泊松回归模型适应度Vuong test检验,而通过了零膨胀负二项回归模型适应度Vuong test检验,所以本文最终采用零膨胀负二项回归模型进行数据的分析(表2、表3)。逐个剔除掉不显著解释变量之后,最终选定下列模型形式:
回归模型:zinb var1 var2 var3 var4 var5 var6 var7 var8 var9 var10 var11 var12 var13 var16 var21 var25 var26,inf(var31 var32 var33 var34)vuong
表2 零膨胀负二项回归模型的相关统计参数一览
从模型回归结果来看,整体模型的p值为0.000,Log likelihood= -2 390.912 ,零膨胀负二项回归模型适应度Vuong test检验的p值为0.000,模型的设定较为合理。
下面从4个方面来探讨山东省农村地区金融活动性的相关影响因素:
(1)零膨胀因子,引发被解释变量出现零值的解释变量,这里即指引发家庭不参与金融活动的4个因素var31、var32、var33、var34。具备充足的储蓄var31、未发现投资机会var32和未遇到产生资金缺口的紧急事项var34都会增强农户不开展借贷行为的可能性,对应的系数分别为0.949、0.620和0.898。3个系数都很高而且具备充足储蓄的系数最高,这应该很能说明山东省农村地区农户仍非常注重家庭储蓄来应对种种不时之需。但问题是,传统投资观念var33对应的系数为-1.231,且绝对值很大,因为从主观直觉上讲,传统投资观念越强,越应该促使农户不涉及任何借贷行为,var33系数应为正,如何解释这一反常现象?从调研数据来看,相对于var31、var32和var34,var33存在大量低端赋值的情况,即赋分在1和2的调查者有非常高的比重,也就是说大多数农户都认为传统投资观念对自身借贷行为的影响并不很大(在问卷中,此问题是采用主观赋分方式来描述传统投资观念var33对被解释变量的影响程度,具体赋值为1~7,表示影响程度从最低到最高),这从另一个侧面说明当前山东省农村家庭户对传统的投资观念已经发生巨大的改变,而正是这种改变才导致var33系数的所谓“反常性”。
表3 零膨胀负二项模型回归结果一览
(2)系数为正的解释变量。促进农村家庭户更多参与借贷活动的解释变量有var2、var3、var9、var10、var11、var12、var13、var16和var21。具体来说,家庭户借款越多,可能也越需要分多次借款来筹集;家庭中劳动力最高学历水平越高,也倾向于更多次的参与到金融活动中,即学历高一个等级则会有助于增加0.088 3次贷款;在6种借款倾向中,唯有借款治病不会显著的提升借款次数,且5种借款倾向的系数大小排列顺序为婚丧嫁娶0.149 9、子女教育0.100 2、生产经营0.091 5、大件耐用消费品0.078 4、建房0.062 61。从这个顺序我们也可以看出山东省农村地区导致借贷发生的几个主要原因的重要性程度,且至少还可以看出为了生产性经营而借款在农村地区并不是居于主导地位;对于生产经营的利息耐受度var16会对发生多次借款行为产生正向促进作用,且系数为0.205 4,且此系数在所有符号为正的系数里面是最高的。这也很好理解,因为对生产经营的利息耐受度越高,说明此家庭户越迫切的希望通过借款来改善自身的经济状况,因此也就越会多次的借贷;继续借款的欲求越强烈,导致发生多次借款行为的可能性也就越高,即var21每提升一个档位,则会另外发生0.123 7次借款。
(3)系数为负的解释变量。削弱农村家庭户更多参与借贷活动的解释变量有var4、var5、var6、var7、var8、var25、var26。var4即家庭年收入水平越高,越倾向于少参与多次借款活动,这可能是年收入越高的家庭户其家庭储蓄总额也越高,故能较少进行借贷的原因。一个看似难以解释的现象是var5、var6、var7和var8都对农村家庭户参与多次借贷活动产生抑制作用,但一个合理的解释是,一个典型的农村家庭户当其家庭收入结构呈现单一化时,这个家庭可能越要采取稳健甚至保守的借贷决策。商业性民间借贷的利息var25和申领周期var26也会对农户多次借贷产生负向的影响,对应的系数分别为-0.616和-0.581。说明农户进行多次借贷行为时更加关注商业性民间借贷的利息。
(4)系数不显著的变量。var14、var15、var17、var18、var19、var20、var22、var23、var24、var27、var28、var29和var30这些变量对农户更多次参与借款活动的影响并不显著。具体来讲借款用于看病的倾向性并不会显著提升农户多次借贷行为,这可能是由于类似的借贷行为很难重复发生于相同的借贷双方身上,贷款方很有可能会认为出于未来本息回收所存在的高风险而主动停止更多次的借贷,并且一个借款者的拒贷行为可能还会起到一种强大的信号发布功能,阻止其他潜在的借款者借钱给贷款人。除去用于生产经营借款之外对其他5种借款利息耐受度、对于互助性民间借贷以及正规金融借贷的利息、申领周期和抵押品要求也都对农户的多次借贷行为未产生显著影响。5种倾向的借款对于农户来讲是不得不借,缺乏弹性;互助性民间借贷属于最便利和利息最低的借款方式,正规金融则属于商业性借款方式中利率较低的方式,其利率水平通常低于商业性民间借款,因此在能够得到贷款的前提下,不论对方提出的利息、申领周期和抵押品要求只能被动的接受,而缺乏主动选择权。这与商业性民间借贷形成鲜明对比,对于商业性民间借贷利率的高低足以影响农户是否选择开展多次借贷,尤其是用于生产经营的借贷行为。换句话说,正规金融体系与商业性民间借贷体系并未形成直接的交锋和替代关系,正规金融与农户间的金融互动较为有限。
4结论
结合上述针对影响山东省农村地区金融活动性的4方面因素的探讨,本文认为山东省农村地区尚未实质性脱离传统小农经济模式所主导的投资理财观念影响。例如典型的农户家庭仍非常重视财富的积累来应对不时的资金需求,以此避免借贷行为的发生;同时,即使发生借贷活动,婚丧嫁娶和子女教育倾向程度也要超过生产经营活动对资金的需求程度;传统投资理财观念依旧牢固但却也在逐渐发生局部的解体。比如拥有较高学历劳动者的农户也更倾向于开展多次借贷活动;发现投资机会但不能突破自身当前的经济实力等传统投资理财观念正开始发生深层次的转变;当前正规金融对山东省农村地区金融活动的支持力度较为有限,相关的数据分析也较为有力地印证了这一点:正规金融和商业性的民间借贷活动并未形成直接而激烈的替代关系。本文的相关分析类似于一种“时间序列”分析,因为对应的计量结果的分析结论更多突出了山东省农村地区金融演化路径在当下时点的一种变迁倾向特征。
5政策建议
5.1尊重合理传统、灌注正确理念
对于农村地区长期以来形成的传统投融资理念,应细致甄别,对于合理的传统要尊重。目前而言,山东省绝大部分农村地区尚未构建起现代农业或其他非农产业经营体系,一家一户式的小农经济模式仍占据主导地位。这种情况下,农村金融体系的最基础单位——农户,保持谨慎适度的投资理财观念对于整个山东农村地区的金融稳定,乃至对于社会稳定都具有重要的现实意义。另一方面,针对山东农村地区传统投融资理念中错误守旧部分,比如对婚丧嫁娶大操大办甚至不吝惜大量借贷,应对广大农户持续性地灌注现代金融理念,逐步引导农户建立更为先进的投融资理念与习惯。
5.2区分交易类型建立一体式社会金融体系
有效区分山东省农村地区金融交易类型,建立集社会保障金融、互助金融与商业性普惠金融于一体的社会金融体系。对于山东省农村地区金融需求不能笼统含混地归为一类。从本质上讲,金融就是经济人或经济组织借助外部资金对自身可货币化的资源(通常为收入流)进行时空配置的行为。如果我们按照农户的金融需求所可能产生的收入流大小作为标准进行划分的话,可以大体划分为4个层次的金融需求:不产生任何收入流的消耗性金融需求,如针对重大疾病治疗产生的金融需求;只能产生隐形收入流(通常难以货币化)的消费性金融需求,比如婚丧嫁娶、耐用消费品和建房等金融需求;可以产生收入流,但收入流非常不确定的半投资性金融需求,如子女教育;能够产生可预期的货币化收入流的投资性金融需求,比如生产经营。下面就分别针对这4个层次的金融需求提出对应的政策建议:
(1)针对消耗性金融需求,应该继续稳固与加强例如新农合等农村医疗保险等社会保障金融对农村家庭的保障力度,预防和减少因病致贫等极端情况的发生。
(2)针对消费性金融需求,在看到其对应着极高的偿还概率的同时,还要看到其借贷规模对应着极高的利率弹性,即当借贷利率增加时,消费性金融需求通常并不具备某种很大的刚性,贷款人会非常理性的选择合宜的贷款金额或延后相应的消费。也就是说常规的市场化方式,即引入金融机构来满足这种类型的金融需求可能并不合适。因此,针对消费性金融需求可以考虑鼓励和规范互助性民间金融的方式来加以满足。
(3)针对半投资性金融需求,一方面要看到其未来收入流的极端不确定性,另一方面也要看到其需求存在较大的刚性特征。对于此类金融需求,完全采用市场化操作在理论上讲是没有问题的,但如果分析到具有此类金融需求的人群应该普遍属于农村地区中的低收入群体,且他们又迫切希望通过满足金融需求来实现改变自身经济现状,因此虽然此类金融需求也对应较高的偿还概率,本文仍建议采取半商业化操作,即指定专门的金融机构来接受相关的金融需求,同时政府给予必要的利率补贴来保证金融机构获得合理的利润水平以保证此类业务的长期顺利开展。
(4)针对投资性金融需求,可以考虑引入市场化操作方式来加以满足,不断提升正规金融服务的可获得性以实践普惠金融的理念。
5.3构建多层次、多类型的金融生态环境
在实际操作中可以考虑采用股权增资方式来实现农村金融机构的扩军。这是山东农村地区金融业发展的基本方向。当前我国利率市场化已经初步实现了贷款利率的市场化。但由于金融监管部门对金融机构常规经营和风险监控衡量手段与指标的单一化,导致当前农村地区金融生态环境并未得到有效的改善。打个比方的话,山东农村地区金融生态环境还存在大片的荒漠地区。之所以出现这种情况,原因在于当前金融机构尚未开发或未准许开发一整套金融产品或服务的组合。金融产品,尤其是贷款产品其实就是风险和利率的合理配套,高风险可以通过高贷款利率来加以对冲,但如果监管政策和金融机构内控机制仍过分强调抵押担保的话,则金融机构所能提供的金融服务相对于有偿还意愿和偿还能力的金融需求的覆盖率水平还是很低的。刨除掉金融机构满足的部分之外,商业性民间借贷行为,比如高利贷也能解决部分,而剩下的那部分有偿还意愿和偿还能力的金融需求就被漠视了,而其规模可能甚至要远远超过前两者之和。从其他国家发展小额信贷的经验来看,比如印度等国家和地区,年利率40%~60%都是在正常的市场利率水平。因此,改进金融监管政策,对不同的金融机构制定不同的监管标准,将极大地有助于多层次和多类型的金融生态环境的形成,促进更多农民居民以合理的成本获得来自正规金融的金融服务,而这正是普惠金融理念的核心所在。之所以着重提出采用股权增资方式来实现农村金融机构的多元化增长,主要是基于以下考虑:
(1)建立村镇银行、村银行等新型农村金融机构是充分满足山东省农村地区合理金融需求的一种必然选择。金融机构,尤其是以存贷业务为主的商业银行限于自身特殊资本结构等原因,具有天然的脆弱性。业务范围扩展至全国或全省的大中型商业银行可以通过业务地域广阔而实现经营风险的分摊。但恰恰是这些大中型银行加重了我国农村地区金融失血的程度。我国农村地区向城镇地区长期金融输血是不争的事实:大银行从农村地区吸取存款,投入到城镇地区以获得更高的利润回报率。这本身符合经济规律,但却在一定程度上有失经济伦理。而植根于本乡本土的新型农村金融机构,其服务对象也大多是当地的农户和中小企业,对于改善当地金融生态环境,促进本地区经济发展都会发挥积极作用。
(2)存款保险制度并不能有效化解新型农村金融机构所对应的潜在风险。村镇银行和村银行等新型农村金融机构虽然可以较大中型银行更好地服务于当地,但恰恰是其业务开展范围过于狭小,其服务对象的经营领域或行业往往过度重叠甚至相同,这本身就意味着金融风险过度集中。存款保险制度的出台可以在一定程度上弱化这个问题,但如果某地区村镇银行、村银行因为地区内主导性产业没落而纷纷濒于崩溃时,则存款保险制度就有可能发生局地或临时运转不灵的危险。毕竟,保险是一种风险分散和转移机制,但它不能化解类似系统性的高危风险。与此同时,村镇银行、村银行的倒闭势必会牵连当地大量工商业户的利益,从而对当地经济与社会稳定造成重大的危害。
因此,本文考虑应该坚持村新型农村金融机构只放贷,不存款的方针。村镇银行、村银行的放贷资金全部由股权增资方式来解决,这样即使村镇银行、村银行等新型农村金融机构倒闭也只涉及到较少的股东人群,相对危害要小得多。另外,股东本来就应该对该企业的盈亏担负全部责任,一旦村镇银行、村银行倒闭,股东们也不会因此产生较大的心理落差。具体的操作方式如下:首先,建立各地市的农村金融机构股权交易中心,中心采用审核制方式来负责新型金融机构股票的发行以及交易活动。设置相关股票最低交易额,比如五十万起底,减少中低收入者介入相关股票的操作;其次,调整和制定相应的监管法规,允许村镇银行、村银行等金融机构经股东大会同意后对注册资本金实现季度甚至是月度调整,并做好相应的监管和备案工作;再次,设计并建立一套完善的新型农金融机构破产清算机制,做到公平、高效和稳妥地处理相关破产事件;最后,建立相应的金融从业人员尤其是高管人员的诚信系统。该系统作为社会公共资源可免费获得和查阅,这样就可以较为有效地杜绝少数不诚信人员对整个农村地区金融行业的不良干扰。
参考文献:
[1]Long M C.Why peasants farmers borrow?[J].American Journal of Agricultural Economics,1968,(50):991-1008.
[2]Pham B D,Izumida Y.Rural development finance in Vietnam:A microeconometic analysis of household surveys[J].World Development,2002,30(2):319-335.
[3]Sarmistha Pal.Household sectoral choice and effective demand for rural credit in India.Applied Economics,2002,34(14):1743-1755.
[4]周小斌,耿洁,李秉龙,等.影响中国农户借贷需求的因素分析[J].中国农村经济,2004,(8):26-30.
[5]何军,宁满秀,史清华,等.农户民间借贷需求及影响因素实证研究——基于江苏省390户农户调查数据分析[J].南京农业大学学报:社会科学版,2005,5(4):20-24.
[6]冯旭芳.贫困农户借贷特征及其影响因素分析——以世界银行某贫困监测区为例[J].中国农村观察,2007,(3):51-57.
[7]褚保金,张龙耀,郝彬,等.农村信用社扶贫小额贷款的实证分析[J].中国农村经济,2008,(5):11-21.
[8]黄祖辉,刘西川,程恩江,等.贫困地区农户正规信贷市场低参与程度的经验解释[J].经济研究,2009,(4):116-128.
[9]曾学文,张帅.我国农户借贷需求影响因素及差异性的实证分析[J].统计研究,2009,26(11):82-86.
[10]刘纯彬,刘俊威.中部较发达地区农户借贷需求的影响因素研究[J].经济经纬,2009,(5):140-143.
[11]白永秀,马小勇.农户个体特征对信贷约束的影响:来自陕西的经验证据[J].中国软科学,2010,(9):148-155.
[12]董晓林,杨小丽,胡睿.经济欠发达地区农户信贷约束与农信社小额信贷[J].南京农业大学学报:社会科学版,2010,10(2):27-34.
[13]韩俊,罗丹,程郁,等.信贷约束下农户借贷需求行为的实证研究[J].农业经济问题,2007,(2).44-52
[14]秦建群,吕忠伟,秦建国,等.中国农户信贷需求及其影响因素分析[J].当代经济科学,2011,33(9):27-33.
[15]黎翠梅,陈巧玲.传统农区农户借贷行为影响因素的实证分析[J].农业技术经济,2007,(5):44-48.
[16]丁志国,朱欣乐,赵晶,等.农户融资路径偏好及影响因素分析[J].中国农村经济,2011,(9):54-62.
[17]马永强.中国农户借贷现状与民间金融偏好分析[J].经济学家,2011,(6):28-37.
[18]王定祥,田庆刚,李伶俐,等.贫困型农户信贷需求与信贷行为实证研究[J].金融研究,2011,(5):124-138.
[19]贾澎,张攀峰,陈池波,等.基于农业产业化视角的农户融资行为分析[J].财经问题研究,2011,(2):95-101.
[20]潘海英,翟方正,刘丹丹,等.经济发达地区农户借贷需求特征及影响因素研究[J].财贸研究,2011,(5):48-56.
[21]王芳,罗剑朝,Yvon Martel,等.农户金融需求影响因素及其差异性[J].西北农林大学学报:社会科学版,2012,12(6):61-69.
[22]易小兰.农户正规借贷需求及其正规贷款可获性的影响因素分析[J].中国农村经济,2012,(2):56-63.
[23]刘娟,张乐柱.农户借贷需求意愿及其影响因素实证研究[J].中南财经政法大学学报:社会科学版,2014,(1):16-21.
[24]崔艳娟,孙刚.农户借贷的影响因素及其福利效应分析[J].金融理论与实践,2015,(6):42-46.
[25]侯英,陈希敏.声誉、借贷可得性、经济及个体特征与农户借贷行为[J].农业技术经济,2014,(9):61-71.
Analysis of Influential Factors of Rural Households Borrowing Behavior Based on Zero-inflated Model:Taking 8119 Household Data in Shandong Province as an Example
CHENZong-yi
(Business school,Shandong University of Political Science and Law,Ji’nan 250014,China)
Abstract:Using large sample data can make the analysis of our country’s peasant household borrowing more robust.In this paper,the survey data of sampling investigation of 223 villages,8 119 households in Shandong Province is the largest one in all related researches until now.In order to adapt to the relevant data structure characteristics,the zero-inflated negative binomial Model is used to find that our own accumulation of traditional investment concept,and higher education levels will have a significant impact on farmers borrowing,but the formal financial system has not.On this basis,some policy recommendations are put forward to the development of the rural financial industry.
Key words:rural household;borrowing;Zero-inflated negative binomial model
中图分类号:F326(252)
文献标志码:A
文章编号:1009-4210-(2016)01-041-10
作者简介:陈宗义(1979—),博士,讲师,从事宏观金融理论与货币史研究。E-mail:millxueshu@163.com
基金项目:深圳证券交易所课题项目《山东省农村地区普惠金融基础情况研究》
收稿日期:2015-03-11;改回日期:2015-12-16
doi:10.3969/j.issn.1009-4210.2016.01.006