农户正规信贷约束动因:基于交易费用视角

张乐柱 杨明婉

(1华南农业大学经济管理学院，广东 广州 510642；2.广东金融学院金融与投资学院，广东 广州 510521)

一、引言

农户“贷款难、融资贵” 一直是中国农村存在的难题，“三农”的发展离不开金融的支持。 自2004-2019年，连续16个中央“ 一号文件”强调农村金融问题发展的紧迫性，为了解决农村金融市场上存在的供求矛盾，国家大力推广普惠金融，并上升至国家发展战略，但普惠成效不足，主要表现在广大农村地区仍然存在严重的信贷约束。何广文等(2018)[1]运用最新的调研数据证明了农户信贷需求旺盛，但是正规金融的满足率仍然较低，通过多年普惠金融改革，农户受到信贷约束占比仍然较高。阻碍农户信贷需求得到满足的原因是信息不对称、交易费用和不确定性(Stiglitz和Weiss，1981)[2]。高昂的交易费用是制约农户参与农村正规金融市场的重要因素，突出表现在：首先，农户与正规金融机构之间的信息不对称，使得交易前搜寻信息需耗费大量的时间成本。其次，农户贷款相对于城市居民贷款来说，额度小，笔数多，且农业经营风险大，使得银行的执行、监督成本高昂。再次，农村金融网点分散，交通基础设施不完善，农户借贷需付出额外的交通成本。

文章使用2018年广东省农户调查的数据，运用威廉姆森的交易费用理论，与农贷市场的现实特点相结合，构建交易费用的指标体系，从农村信贷市场供求双方考虑交易费用如何影响农户受到的信贷约束。对于推动我国普惠金融的进一步发展，缓解农村地区信贷约束，提高农民的贷款可获得性以及促进农业、农村经济发展具有现实意义。

二、文献综述

随着信贷约束概念的提出，国内外学者做了大量研究。早期学者将信贷约束的成因归于金融机构等外部约束，将其定义为银行拒绝向有信贷需求的借款者提供金融服务，而忽视了交易双方存在的信息不对称问题(朱喜、李子奈，2006)[3]。Gonzalez-Vega(2003)[4]认为发展中国家的农村金融市场普遍存在充足性缺口，缺口两端连接潜在供给与有效需求，而高风险、高交易费用与信息不对称是产生缺口的重要原因。

大多数学者从供给的角度考察金融部门对资金需求者的信贷配给，如以S-W模型为延伸，优化与扩展信贷配给模型(Arcand 和 McDonald，2018)[5]，但是不能忽视从需求方研究信贷配给的成因。高昂的金融交易费用及拒贷率使得大量的借款者放弃了申请贷款，这一现象产生的根本原因在于金融制度不完善(Baydas 和 Meyer，1994)[6]。Kon和Storey(2003)[7]提出“无信心借款人”，指由于发展中国家的金融市场存在严重的信息不对称，而金融机构本身的甄别系统不完善，使得借款者对金融机构存在偏见，认为无法申请到贷款而主动放弃。Boucher 等(2008)[8]全面考虑信贷约束产生的原因，将信贷约束分为供给型和需求型，信贷约束不仅来自银行，还来自需求者本身，由于需求者对风险的规避、不愿意付出利率之外的交易成本和对信贷市场认知的偏差，都会导致信贷约束。

祝子丽等(2019)[9]仅从资金供给方的角度考虑信贷约束的成因，忽略了农户自身需求不足的问题。农业贷款风险高、数额小，周期长、农户自身还款能力有限，无法提供抵押担保，再加上交易费用高昂，使得银行拒绝向农户贷款。而杨明婉等(2018)[10]认为银行门槛并不高，农户申请借贷不难，只有少数人无法获得，主要在于农户贷款需求低，使得信贷配给难以完成。

一些学者较为系统地论述正规信贷约束的成因，刘西川、程恩江(2009)[11]实证发现农户不仅受到供给型约束，还受到需求型约束。程郁等(2009)[12]认为正规信贷约束是在供给配给与需求压抑交互作用下产生的，中国政府对于解决农民贷款难问题多偏向于对金融机构进行改革，而忽视了激发农户的内在金融需求。李庆海等(2016)[13]运用双重样本选择模型，分析供给型与需求型信贷约束的影响因素，发现农户主动选择放弃贷款的人数在正规信贷配给中占比较大。梁虎、罗剑朝(2019)[14]认为信贷约束是金融机构的外部性约束与需求者自身风险规避交互作用的结果。

彭澎、吕开宇(2017)[15]通过调研发现农户受到信贷约束的原因中，因交易费用过高放弃借款的样本数最大。张少宁、张乐柱(2018)[16]运用理论模型验证，交易费用是影响农户正规金融需求无法满足的主要原因。信贷约束产生的根本原因在于正的交易成本、信息不对称与缺乏有效的合约机制，是否可从威廉姆森的交易费用理论去剖析信贷约束产生的制度原因，这是一个值得思考的问题。

基于上述文献梳理可知，大多学者从农村金融市场供求双方的角度分析影响农户受到正规信贷约束的因素，虽然能够解决一定的问题，但是仍有不足，主要在于忽视了签订借贷契约所产生的交易费用。文章使用2018年广东省农户调研数据，运用威廉姆森的交易费用理论，构建农贷市场上的交易费用指标，分析农户“信贷需求—需求型约束—供给型约束”的借贷过程，从制度根源剖析农户受到正规信贷约束的原因所在。与以往的研究相比，存在以下边际贡献：第一，研究角度。从交易费用的角度分析农户正规信贷约束动因所在，弥补以往研究视角的不足。第二，研究内容。运用威廉姆森对于交易费用划分的三个维度，即资产专用性、不确定性和交易频率，结合农贷市场的特点，构建了农户借贷交易费用指标，丰富了交易费用理论研究农户市场行为的内容。

三、数据与描述性分析

(一)数据来源

华南农业大学经济管理学院课题组于2018年1-2月，首先对茂名地区进行预调研，调整问卷设计。其次在7-10月对云浮、河源地区的农户进行正式的问卷调查，经过分批次调研，共发放了问卷580份，收回问卷500份，回收率86.2%，其中进行有效分析的问卷为477份，有效率95.4%。发放问卷的主要方式为，一是利用寒、暑假期间，学生对农户入户调查，二是学生对村干部、农信社信贷员进行培训，让其辅助农户填写问题。样本主要采取分层抽样法进行抽样，在茂名、云浮、河源抽取2-3个县，同时兼顾三个市地理区位、经济发展的分布，在每个县里抽取2-3个村庄，每个村庄抽取20个农户进行发放。

(二)样本描述性分析

表1 给出了农户正规金融借贷行为类型。农户即便有正规金融借贷需求，但是否向银行申请获得，存在三种情况，即向银行申请，已获得借款；需要借款，但是没有申请；已向银行申请，但是被拒绝。从表1发现，总共存在正规金融借贷需求的农户为260户，已获得借款的农户为87户，占比33.46%，有效借贷机会限制比较明显。

表1农户正规金融借贷行为类型

农户选择“需要，但是没有申请”为150户，占比57.69%。因农户主观认知偏差、风险规避偏好，认为正规金融机构交易成本、风险成本过高，使得农户主动放弃申请贷款，造成“需求型信贷约束”。从表2中看出，从资金需求方，农户认为申请不到借贷最主要原因是交易费用高昂，占所遭受信贷约束样本农户的68%。

借鉴朱喜、李子奈(2006)[3]对供给型信贷约束的定义，分为两种，一种是完全信贷约束类型，即金融机构拒绝向已申请借款的农户提供信贷服务；另一种是金融机构提供的借款金额不能满足农户生产、生活资金的需要。因此，“金融机构是否拒绝放贷”，以及“申请借贷的额度与实际发放额度是否相符”成为衡量供给型信贷约束的主要指标。

农户选择“需要，申请过被拒绝”总共23户，农户申请借贷成功的人数中，“实际批准的借贷资金数额小于最初申请数额的农户”为37户，总共存在 60户受到供给型约束。从表3中看出，农户认为自己被银行拒绝的最主要原因是没有抵押物、担保人以及盈利的项目。

表2样本农户遭受需求型信贷约束原因

表3造成供给型信贷约束的主要原因

四、 实证分析

(一)模型设定

农户从产生信贷需求到获得信贷的整个过程，依次经历了三个阶段：首先，农户是否有信贷需求；其次，产生信贷需求之后，是否有向银行申请贷款；最后，向银行申请贷款之后是否有获得预期借款的金额。农户贷款过程中三个阶段都具有选择性，每一个阶段是根据前一个阶段的发生而决定是否存在。(如图1)

图1 农户信贷约束整体图

近年来，已有学者注意到此问题，比如采用双变量以及Heckman模型，但是往往忽略了信贷需求阶段。李庆海等(2016)[13]注意到三阶段样本选择的问题，采用双重样本选择模型来分析影响农户信贷约束的因素，但仅从家庭、个体特征因素去识别关键变量，分析较为笼统。对于供给型配给，李庆海仅仅考虑到申请被拒绝的样本，而没有考虑到未得到预期金额的农户，存在遗漏样本的问题。而文章借鉴(李庆海等，2016[13]；王子成等，2013[17])的研究模型，从交易费用的角度去分析农户受到信贷约束的问题。模型具体如下：

第一阶段：是否具有信贷需求：

Y1*=X1β1+u，where Y1=I(Y1*>0)

第二阶段：是否受到需求型约束：

Y2*=X2β2+m，whereY2=I(Y2*>0)，If Y1=1

第三阶段：是否受到供给型约束：

Y3*=X3β3+c，whereY3=I(Y3*>0)，If Y1=1and Y2=1

三阶段样本选择模型中的X1，X2，X3不能完全相同，目的在于能够保证模型的可识别性。带*号的Y值表示潜在的结果，而不带*的Y表示实际观测的结果，分别表示农户是否有借贷需求、农户是否受到需求型信贷约束、农户是否受到供给型信贷约束。

(二)变量选择

1.因变量

(1)信贷需求。问卷设计中“如果银行放宽贷款限制条件，您是否因缺钱需要向银行借钱？”，需要代表存在信贷需求，即Y1=1。不需要代表不存在信贷需求，即Y1=0。

(2)需求型约束。问卷设计中，“2017年，您是否向正规金融机构申请并获得贷款？”，在需要贷款样本中，当农户选择没有申请代表需求型约束，即Y2=1。当农户选择，需要已申请，则代表未受到需求型约束，即Y2=0。

(3)供给型约束。在没有受到需求型约束样本中，农户选择申请被拒绝，或者申请已获得，但是贷款金额与实际授予的金额不相等时，代表受到供给型约束，即Y3=1。当农户申请获得金额与实际获得金额相等时，代表农户未受到供给型约束，即Y3=0。

2．核心变量：交易费用

交易费用是新制度经济学领域的核心概念。该领域研究的代表人物是著名经济学家奥利弗·威廉姆森(Oliver E.Williamson)。根据交易特性，分为资产专用性、交易频率与不确定性三大维度 (Williamson，1979)[18]。

文章沿袭威廉姆森分析范式，结合农贷市场的特点设计量化指标。

(1) 资产专用性。威廉姆森将资产专用性划分为五类：实物资产专用性、地理区位的专用性、人力资产的专用性、完全为特定协约服务的资产以及名牌商标资产的专用性。本研究主要关注前三种类型。

第一，实物资产专用性。主要用可抵押的商品房价值来标识。胡浩志和吴梦娇(2013)[19]通过对资产专用性度量的文献梳理发现，多数学者采用实物资产专用性本身的价值衡量。在借贷契约签订过程中，银行对于固定资产的市场化价值需要进行评估，而农村的房屋、土地目前暂不能进行市场买卖，只有商品房、汽车、大型机械设备才可作为抵押物，故选择商品房的价值(value)作为替代变量。

第二，地理区位的专用性。主要用农户到金融机构的距离(distance)来标识。基于金融地理学研究进展，陶峰等(2017)[20]将与地理距离相关的交易成本分为运输成本与信息成本。童馨乐等(2015)[21]将农户离正规金融机构的距离作为衡量交易费用的关键变量。

第三，人力资产的专用性。在农贷市场上，文章主要采用两个维度衡量，其一，从农户对于金融知识的了解程度；其二，从农户金融类社会资本而言，从广度上衡量是否有在银行等金融机构工作的亲戚朋友，从强度上衡量即为获得借贷所付出的人情支出(杨明婉、张乐柱，2019)[22]。刘西川、程恩江(2009)[11]根据调研发现，开支最大的交易费用是为获得贷款而送的礼金支出。故而选择农户金融知识了解程度(knowledge)、家里是否有亲戚朋友在银行工作(finance)、人情支出(human feelings)作为代理变量。

(2)交易频率。指农户与银行发生交易的次数，广义上讲，农户与银行之间存在基本金融业务交往关系，包括存贷、储蓄、办卡、评级等，能够体现农户与银行关系强度大小。交易频率越高，银行对于农户生产经营状况、现金流，个人信誉更为了解，而农户也更为熟悉借贷流程，提高了办事效率(张蕴萍等，2018)[23]。文章主要用两个维度，其一为三年内农户向银行借贷的次数(frequency)，能够直接衡量交易频率。其二采用农户信用评级(creditrating)，能够衡量银农关系强度。

(3)不确定性。交易不确定性指与交易特征有关的各种内外部条件不确定性。威廉姆森 (1989)[18]划分两种类型的不确定性:一是环境的不可预见性, 即由于环境变化无法预测, 使得拟定和实施的契约收益变得复杂。二是行为的不确定性，主要除去外部环境不确定外，交易内部的扰动因素也会产生不确定性。

对于外部条件不确定的界定，用农村金融服务供给水平高低衡量，营造良好的金融生态环境，有利于银农借贷契约的稳定性。主要考虑两个维度，其一，金融服务基础条件。用当地具有贷款功能的金融机构网点数量多少(branch)衡量。其二，金融市场环境的竞争力度。用银行贷款利率大小(rate)衡量。利率浮动大小直接体现利率市场化进程，而利率市场化程度是由金融市场竞争性决定。除此之外，利息费用能直接体现农户与银行借贷契约签订的交易费用大小。

对于行为不确定的界定，主要采用个人社会身份。陈芳(2018)[24]运用“心理账户”理论分析农户借贷决策，发现拥有良好社会身份的农户，直接影响农户正规借贷风险。故而主要用农户是否是村干部(cadre)、是否是党员(Partymember)及是否加入专业合作社(specialtyco)衡量，代表农户的社会身份。在信息搜寻过程中，农户的社会身份代表一定的声誉，一方面农户凭借个人身份优先获取有利的信息资源，另一方面良好的信誉作为银行借贷软信息的凭证，能减少农户违约的不确定性，降低交易双方信息的不对称性(谢孟军等，2017)[25]。

3.识别变量

根据计量经济学理论，选择适合的识别变量是有效评估联立方程的关键。为了保证三个方程可以识别，依次在每个方程加入一些识别其他方程的排除变量。

(1)到银行距离、银行网点数、近三年向银行借贷次数未纳入第一阶段方程(“是否有信贷需求”)的原因在于，农户根据自身的实际情况作出需求判断，可能与上述因素无关。

(2)人情支出未纳入第二阶段方程(“是否受到需求型约束”)。因为人情支出的多少会对农户是否遭受正规金融机构供给型约束有影响，即是否给予借贷或者授予借贷的额度大小，而对是否受到需求型约束并无直接关系。

(3)除了到银行距离、银行网点数，还有银行贷款利率未纳入第三阶段方程(“是否受到供给型约束”)。原因在于银行是否放贷主要从农户家庭经营状况、个人信用等层面考察，对于农户距离银行远近、网点数多少以及利率高低无直接关系。

4.控制变量

对于控制变量，引入户主个体特征、家庭特征等各方面的因素，其具体含义见表4 。

表4解释变量说明与描述性分析

注: 为了防止方差过大的现象，故将age2×0.001。

首先，户主个体特征。根据已有研究，文章引入户主年龄、性别、教育程度、婚姻状态、健康程度、是否创业以及是否有民间借贷作为农户个体的人力资源禀赋特征。而考虑到年龄的非线性影响，加入户主年龄的平方。

其次，户主家庭特征。参考已有研究，引入家庭劳动力、家庭负担人数、纯收入、土地总面积。而无论是从供给还是从需求来看，家庭财富水平尤其是可抵押财产和流动性资产都是决定信贷市场均衡结果的重要因素。通常，农户家庭财产包括固定资产、流动性资产和耕地三类。

(三)实证结果与讨论

由前文推断可知，进入联立方程组的三个阶段样本范围不同，存在样本选择偏误的问题。文章采用三阶段联立Probit模型，联合估计三个方程的参数。根据表5估计结果，ρ21、ρ23、ρ31表示方程误差项的相关系数，并且在1%上显著，拒绝原先三个误差项都同时为零的假设，说明三阶段的决策方程是相互影响的。其中，ρ23在1%显著负相关，说明需求型约束与供给型约束存在相互阻碍的关系。而ρ21、ρ31显著正相关，说明二者之间存在相互促进的关系，而且样本的选择性问题确实存在。

表5三阶段联立Probit模型估计结果

注：-表示该变量不在相应阶段方程中；括号中的是标准误，* 、**、***分别表示在 10%、5%、1%水平上显著。

影响农户借贷需求因素中，农户拥有商品房价值每提高一个单位，农户正规金融需求意愿提升0.6%；金融知识了解程度在1%正向影响农户正规借贷需求，拥有较多金融知识的农户，能够降低搜寻信息成本，激发农户潜在的正规信贷需求；是否是专业合作社社员在5%水平上正向显著影响，表明农户拥有稳定的销售渠道，能减少借款风险的不确定性。信用评级每上升一个单位，借贷需求则上升12.2%。农户进行授信后，加强了农户与正规金融机构关系的紧密度，刺激了农户借贷需求。利息费用代表农户所承受的直接成本，农户愿意承担的利率每增加1个单位，借贷需求则降低28%。即农户承担的利率越高，未来承受的还款风险则越大，农户作为理性经济人，会减少对正规金融机构的贷款需求。

影响农户需求型约束的因素中，由表5可知，商品房每提升1个价值单位，受到需求型约束的可能性提高0.7%。商品房价值越大，农户违约成本越高昂，使得农户主动放弃申贷。农户距离银行每远1个单位，受到需求型约束的可能性则提高3.65%，离银行距离越远，农户承受的路费越高，更容易放弃借贷。银行网点数量每提高一个单位，相对于未受到需求型约束的农户，受到需求型约束的概率降低10.7%。农户最高承受的利率每上升一个单位，其受到需求型约束的可能性将上升19%。银行网点数目少，表明农户借贷渠道有限，再加上利率较高，市场化竞争程度较低，个别机构垄断农村金融市场，降低了农户贷款的未来收益预期，从而促使农户放弃申贷。农户是党员、村干部、专业合作社社员的可能性每提高1个单位，受到需求型约束的可能性分别下降54.1%、28.5%、40%。表明具有一定政治、经济身份的农户，能够利用自身的优势，充分了解相关的信贷优惠政策。信用评级每上升1个单位，受到需求型约束的可能性下降22.2%。交易频率每上升1个单位，受到需求型约束的可能性下降51.7%。表明农户在银行获得过贷款次数越多，对于银行贷款流程越熟悉，增加了农户申贷成功的信心，从而更愿意主动申贷。

影响供给型约束的显著因素中，商品房价值每提高1个单位，农户受到供给型约束的可能性下降1.9%。农户的抵押物价值越高，正规金融机构更愿意放贷。距离金融机构每远1个单位，农户受到供给型约束的可能性提升6.5%，表明农户距离金融机构过远，使得贷后监督成本高昂。人情支出在5%水平上呈负向显著影响，表明人情支出每提高一个单位，农户受到供给型约束的可能性降低58.6%。金融知识在10%的水平上负向显著影响供给型约束，农户对金融知识越了解，能够提高农户还款意愿，降低违约风险，从而减少银行的监督成本。人情支出作为农户借贷交易过程中的额外费用，正向显著影响供给型约束。中国作为传统的关系型社会，银行存在大量的人情借贷，因维护人情关系耗费的成本，能够提高贷款获得可能性。农户是否是村干部以及专业合作社社员均在5%的水平上负向显著影响供给型约束，表明农户如果拥有一定的声誉和经济来源保障，银行会更愿意借贷。信用评级负向显著影响供给型约束，信用评级每提高一个等级，农户受到供给型约束的可能性下降37.4%。征信系统作为银行判断农户是否按时还款的凭证，能够减少银行的审查信息费用。同样，交易频率显著负向影响供给型约束，银行对于具有多次申贷成功的农户，更愿意再次借贷。

(四)进一步检验：替换变量

将“人情支出(hunan feelings)”换成“亲戚朋友中可向你提供经济帮助的人数(ecocycle people)”，此时交易费用对农户借贷行为的影响三阶段联立Probit模型如表6所示，交易费用各个变量对农户信贷约束的影响、估计结果和方向显著性并未发生较大变化，再次表明回归结果依然显著。

表6稳健性检验：替换变量

注: 括号中的是标准误，* 、**、***分别表示在 10%、5%、1%水平上显著。

五、结论

笔者采用2018年广东省477份农户入户调研的数据，运用三阶段联立Probit模型，基于交易费用的理论分析农户信贷约束问题，将交易费用量化，采用联立方程，分析对农户信贷需求、需求型约束、供给型约束三个阶段的影响。

实证结果表明，(1)借贷需求影响显著因素主要为商品房价值、是否有亲友在银行工作、对金融知识了解程度，以及信用评级、是否为专业合作社社员。影响农户借贷需求阶段主要为事前交易费用，即农户向正规金融机构搜寻信息产生的费用。(2)影响需求型约束因素的结果发现，不确定性因素均对需求型约束呈显著影响，主要影响农户事前认知偏差。而对于金融机构产品与服务的不了解，使得农户产生错误认知，产生“畏难”心理。(3)影响供给型约束因素的结果发现，商品房价值、对金融知识了解程度、人情支出，呈现显著影响。而交易频率与个人身份特征(村干部、专业合作社社员)代表农户信誉能力，能够影响事后行为偏差。

依据研究结论，对于信息搜集费用，农户要培养良好的金融素养，积极主动了解相关银行政策，树立对银行申贷的信心。银行要完善信用评级系统与信息搜寻系统，采用互联网技术，减少交易双方的信息不对称。除此之外，农村地区仍存在严重的人情借款的现象，银监会应该加强对金融部门的监督，将借贷过程透明化。农村金融市场上，农信社仍是处于垄断地位，对于利率的设置采用一浮到顶的策略，应该降低准入门槛，鼓励新型农村金融机构发展，形成多元化竞争格局，推动利率市场化的进程，放宽农村地区的利率浮动范围。