中国政策性农业担保的实施效果

吕静， 孙小龙， 郭沛

(1.中国农业大学经济管理学院，北京 100083；2.江苏省农业科学院农业经济与发展研究所，江苏 南京 210014)

资源稀缺严重阻碍了中国农村经济的发展[1]。尤其随着中国农业现代化、产业化和集约化进程的加快，中国农业发展面临严峻的融资制约，农村金融领域长期存在的融资问题更加突出，中国新型农业经营主体融资需求难以满足[2-3]。另外，郭震[4]基于ECM模型分析了农村金融支持对农村消费支出的促进作用，指出农业贷款的增加能够拉动农民消费。因此，如何有效解决中国农村金融的融资难题，不仅关乎中国农业发展，而且也有助于激发中国农村经济活力。在此背景下，中国政府为解决农村领域面临的融资问题，于2015年在全国范围内开展政策性农业担保试点。其中，财政部、农业部联合印发《关于财政支持建立农业信贷担保体系的指导意见》明确提出：“力争用3年的时间建立健全具有中国特色、覆盖全国的农业信贷担保体系”，这为构建全国政策性农业担保体系指明了方向；财政部、农业部、银监会联合印发《关于做好全国农业信贷担保工作的通知》明确了担保费用补助政策的市场化原则。另外，《2019年中央一号文件》进一步指出：“健全农业信贷担保费率补助和以奖代补机制”、“加快做大担保规模”。上述分析表明，中国政策性农业担保对解决农村融资问题具有重要意义。但是，中国政策性农业担保的实施仍处于试点阶段，国内缺乏相关研究，国外现有研究对政策性担保的实施效果也未形成一致性认识。因此，中国政策性农业担保在解决农村融资难题上的实施效果是值得探究的，这对政策完善具有重要的参考价值。

国内外大量研究表明，政策性担保能够有效促进银行放贷意愿。其中，MERTON等[5]认为政府担保能够有效促进银行贷款发放；COWLING[6]对英国政府1981年发起的中小企业贷款担保计划(Small Firms Loan Guarantee Scheme)进行实证检验，发现抵押品和追加企业主个人担保激励有助于加强企业管理，政策性担保达到了预期效果；ZECCHINI等[7]对意大利政府担保支持中小企业效果进行检验，结果表明，政府担保能够提高企业的融资杠杆率；BORISOVA等[8]对部分和全部私有化企业进行实证检验，结果表明，政府持股比例的降低会导致企业融资成本上升，从而表明政府隐性担保的重要性。另外，RIDING等[9]以美国、加拿大、日本、英国、韩国和德国为例，对中小企业信用担保机制的研究表明，当中小企业申请银行贷款符合条件时，政府为该类企业提供的担保机制是有效的。此外，田秀娟等[10]基于2005年中国29个省(市、自治区)的问卷调查数据的研究表明，信贷担保能够显著提高农户和农业企业从正规金融机构贷款的可获得性，对解决农村贷款难题有显著的正向作用。

但是，政策性担保可能会加剧道德风险。政策性担保作为政策性金融的一种表现形式，以国家信用为基础，运用各种特殊的融资手段，严格按照国家法规限定的业务范围和经营对象，以优惠性存贷利率直接或间接为贯彻、配合国家特定经济和社会发展政策而进行的一种特殊性资金融通行为[11]。因此，政策性担保产生的风险最终由政府兜底，这很可能加剧银行贷款过程中的道德风险，甚至形成政府部门风险。而且，UESUGI等[12]对日本的研究发现，在特殊信用担保计划末期，为了推动资金流向自有资产较低的中小企业，政府会降低对抵押品和第三方担保的要求，这一改变会加剧道德风险。同时，中国政策性担保在实施过程中可能存在人情担保和指令担保，这也说明了政府参与会扭曲被担保企业的投资行为。因此，政策性担保的实施可能会增加信贷市场中的道德风险，也可能会诱发政府寻租，最终这都将演化为政府信用风险，甚至诱发政府信用危机[13]。但是，政策性担保可能诱发的道德风险在政策实施初期是较为隐蔽的。以美国20世纪70年代实施的政府担保计划为例，直到20世纪末当联邦存款保险计划对储蓄和贷款业损失进行偿付时，政府担保成本才进入公众视野[14]。

综合上述分析，中国政策性农业担保的实施效果主要体现在2个方面：一是能否有效解决中国农村领域的融资难题，为农业发展提供金融支持；二是是否加剧道德风险，引发政府信用风险。但是，由于中国政策性农业担保的实施仍处于试点阶段，政策实施时间较短，这决定了政府信用风险在当前阶段很难被监测。因此，本研究结合中国政策性农业担保的政策目标，重点评估政策性农业担保在解决农村领域融资问题方面的效果。本研究第一部分是理论分析，论述政策性农业担保在解决融资问题中的作用机制；第二部分是研究设计、第三部分是实证分析，这2部分旨在从实证角度评估中国政策性农业担保在解决融资难题的实施效果；最后提出结论和建议，为政策实施、推广和完善提供经验借鉴。

1 理论分析

本研究以信贷市场均衡模型为基础，根据政策性农业担保在银行放贷过程中的风险分担机制，从理论上分析政策性农业担保在解决融资方面的作用。图1是政策性农业担保作用下信贷市场均衡结果。由于信贷市场借贷双方之间存在信息不对称，这使得银行贷款风险和收益不一致，表现为信贷供给与利率之间不是线性增长关系，而是呈现利率增加贷款供给先增加后下降的趋势。在图1中，信贷供给曲线为S，当信贷需求为D时，存在信贷供给不足；随着信贷需求从D降低为D1的过程，信贷供给一直处于不足状态；随着信贷需求的不断降低，当信贷需求从D1下降至D2时，信贷市场达到供求平衡。由此可知，信贷市场均衡主要是由信贷供给方决定的。因此，中国政策性农业担保能否降低信贷市场的信息不对称程度，这决定了政策性农业担保能否提升银行涉农放贷意愿、增加信贷供给。

根据对财政资金完整性的定义，财政资金的完整性强调公共服务的完整性，不仅为公众提供公共产品和服务，同样也要为生产提供公共产品和服务，同时指出了政策性信用担保政策目标的重要性[15-16]。由此可知，政策性农业担保的介入本质上是财政资金对公共产品的一种补贴，降低了银行涉农贷款的风险，减少银行涉农贷款中的信息不对称。因此，本研究提出以下假设。

(1)政策性农业担保本质上属于财政补贴，通过分担银行放贷风险的形式提升银行放贷意愿。

(2)在政策性农业担保的作用下，信贷供给曲线为一条随利率增加而增加的曲线。

如图1所示，信贷供给曲线由S变为S′，体现了信贷供给与利率之间呈现线性增长的关系，S′上的点即为不同信贷需求水平上的信贷均衡。在信贷需求从D下降至D1的过程，信贷市场达到一个供求平衡状态。因此，政策性担保增加了信贷供给，增加部分为阴影面积M，这使得信贷供给能够满足信贷需求。其中，当信贷需求为D时，信贷均衡为E′3；当信贷需求为D1时，信贷均衡为E1。基于上述分析可得出结论：在农村领域，政策性农业担保的实施通过风险分担的形式有效降低了银行信息不对称风险，从而提升了银行的放贷意愿，增加银行涉农贷款的信贷供给。

图1 信贷市场均衡Fig.1 Credit market equilibrium

2 研究设计

2.1 研究方法

倾向性分值匹配法(Propensity Score Matching，缩写PSM)被普遍应用于政策影响评估，这为本研究分析中国政策性农业担保的实施效果提供了有效的分析方法。参考叶莉等[17]，杨园争等[18]的研究，本研究采用PSM方法评估政策性农业担保的实施效果。首先，以政策实施前后为节点设置处理组和对照组。当政策性农业担保实施后，将安徽省第i家农业商业银行的放贷业务设置为干预状态，记作zf=1；反之，将政策实施前农业商业银行的放贷业务设置为控制状态，记作zf=0。根据二分类变量Probit回归估计倾向性分值，该条件概率表达式如下。

(1)

根据政策实施前后农业商业银行存贷款比例(Loanratio)的变化，分析政策性农业担保在增加信贷供给方面的作用效果；并根据农业商业银行不良贷款率(NPR)的变化，分析政策性农业担保在分担银行涉农贷款风险方面的作用效果。最后，本研究分别采用了最邻近匹配法(nearest neighbor matching)、半径匹配法(radius matching)和内核匹配法(kernel matching)，分别估算了银行存贷款比例(Loanratio)和不良贷款率(NPR)的平均处理效应ATT(average treatment effect on the treated)，详见式(2)和式(3)：

ATT=E[Loanratio|zf=1，P(i)]-
E[Loanratio|zf=0，P(i)]

(2)

ATT=E[NPR|zf=1，P(i)]-E[NPR|zf=0，P(i)]

(3)

式中:P(i)表示对照组和处理组的倾向得分值，即由Probit模型估计出来的是否实施政策的概率。

2.2 数据来源

由于中国农业担保数据未公开，考虑到中国农业发展过程中的资金绝大部分来源于中国农业商业银行，本研究以安徽省为例,根据2008—2017年期间农业商业银行的贷款数据分析政策性农业担保的实施效果。需要说明的是，《安徽省人民政府办公厅关于印发农业3项补贴合并改革试点等三个实施方案的通知》(皖政办[2015]61号)文件指出，安徽省于2015-12-28正式成立政策性专业性支农服务机构，即政策性农业担保机构。因此，本研究将2016年作为政策性农业担保实施的分界点，认为2008—2015年的样本处在政策实施前，设置为对照组；将2016—2017年的样本划分为政策实施后，设置为处理组。最后，剔除样本缺失值，总样本量为672。

2.3 变量说明

根据本研究目的，将变量分为以下3类：(1)是否存在政策性担保，认为2008—2015年对应的农业商业银行不存在政策干预，记作虚拟变量zf=0；反之，2016—2017年存在政策干预，记作zf=1。(2)农业商业银行特征变量，根据农业商业银行存贷款比例(Loanratio)和不良贷款率(NPR)分析政策性农业担保在促进农业融资和银行风险分担方面的实施效果。(3)农业商业银行的其他特征变量。资本利润率(ROE)、不良贷款余额(NPL)、贷款损失准备充足率(LLRA)、拨备覆盖率(PCR)、总资产(Asset)、总存款(Deposit)和总贷款(Loans)。其中，本研究选取是否实施政策性农业担保作为政策控制变量、根据农业商业银行特征的平均处理效应评估政策实施效果，农业商业银行的其他特征变量作为对照组和处理组的匹配变量，详见表1。

表1 变量描述性统计Table 1 Descriptive statistics of variables

3 实证结果与分析

3.1 倾向性分值的匹配变量

根据公式(1)估计政策实施前后对照组和处理组匹配变量的显著性，结果如表2所示。其中，农业商业银行的资本利润率(ROE)、不良贷款余额(NPL)、拨备覆盖率(PCR)和总贷款(Loans)的下降有助于促进政策性农业担保的实施，对应的系数在1%显著水平上为-0.119，10%显著水平上为-11.960，1%显著水平上为-0.008，5%显著水平上为-3.053。反之，农业商业银行的贷款损失准备充足率(LLRA)、总资产(Asset)和总存款(Deposit)对实施政策性农业担保的影响显著为正，相关系数分别在1%显著水平上为0.004和1.398，5%显著水平上为1.670。根据上述分析可知，农业商业银行的其他变量特征如资本利润率(ROE)、不良贷款余额(NPL)、贷款损失准备充足率(LLRA)、拨备覆盖率(PCR)、总资产(Asset)、总存款(Deposit)和总贷款(Loans)，以上变量能够引起对照组和处理组之间产生非政策性农业担保引起的差异。因此,本研究在控制上述因素的基础上，进一步对比对照组和处理组的平均处理效应，分析政策实施效果。

3.2 平均处理效应

根据公式(2)和公式(3)可估算出农业商业银行的存贷款比例和不良贷款率对应的平均处理效应，即ATT值。由表3可知，农业商业银行的存贷款比例(Loanratio)的平均处理效应显著为负，说明了政策性农业担保的实施促进了农业商业银行的放贷行为。其中，最近邻居匹配法、半径匹配法和核匹配法对应的ATT值在1%的显著水平上分别为-3.102，-1.915和-3.103。另外，根据最近邻居匹配法、半径匹配法和核匹配法下农业商业银行不良贷款率(NPR)对应的ATT值在1%的显著水平上分别为-2.195，-1.464和-2.195，农业商业银行不良贷款率上处理效应显著为负，说明政策性农业担保有助于银行涉农贷款风险分担。

表2 倾向性分值的匹配变量

注：*对应的显著水平为10%、**对应的显著水平为5% 以及***对应的显著水平为1%。

Notes: * indicates statistical significance at 10%, ** indicates statistical significance at 5%, and *** indicates statistical significance at 1%.

表3 政策性农业担保的平均处理效应Table 3 Average treatment effect of policy-oriented agricultural guarantee

注：***对应的显著水平为1%。

Notes: *** indicates statistical significance at 1%.

3.3 共同支撑区间检验及平衡性检验

匹配法的有效性是建立在其共同支撑区间和平衡性检验的基础之上的，本研究检验结果表明匹配后对照组和处理组均满足共同支撑假设和平衡性假设。首先，本文检验了对照组和处理组是否满足共同支撑假设，如图2和图3所示。本研究采用核密度-倾向分数密度函数，检验对照组和处理组是否满足共同支撑假设。对比图2和图3可知，根据公式(1)匹配前对照组和处理组的核密度-倾向分数密度函数重叠区域较少，说明对照组和处理组之间存在差异，但是匹配后函数重叠率明显增高，且保持基本一致，这说明本研究对照组和处理组的设置满足共同支撑假设，说明了匹配变量能够实现对照组和处理组之间不存在政策外差异。上述分析说明了本研究基于PSM方法处理结果的有效性。

另外，为了进一步说明本研究基于PSM方法处理结果的有效性，本研究对对照组和处理组进行了平衡性假设检验，如表4所示。根据表4可知，对照组和处理组在匹配后偏误(绝对值)得到大幅降低。其中，资本利润率(ROE)、总资产(Asset)、总存款(Deposit)和总贷款(Loans)对应的偏误(绝对值)降低比例均高于90%，贷款损失准备充足率(LLRA)对应的偏误(绝对值)降低比例为70%，不良贷款余额(NPL)和拨备覆盖率(PCR)对应的偏误(绝对值)降低比例均高于50%。另外，t检验统计表明，无法拒绝处理组和控制组之间差异为0的原假设。上述分析意味着，倾向性匹配方法确实能够大大降低处理组和对照组之间的差异，满足平衡性检验。

图2 匹配前倾向分数密度函数

图3 匹配后倾向分数密度函数

表4 对照组和处理组的平衡性检验结果

3.4 敏感性检验

在运用PSM方法进行估计时，可能存在隐藏偏差问题，即存在重要的无法进行有效控制和匹配的遗漏变量，这也是运用PSM方法评估政策效果有效性的基本前提[19]。虽然本研究在农业商业银行可观测数据范围内进行了较为全面的控制，但是不排除存在不易衡量的遗漏变量。因此，为了确保本研究中农业商业银行存贷款比例(Loanratio)和不良贷款率(NPR)的平均处理效应是可信的，需要进行敏感性分析，检验结果对隐藏偏差的敏感程度。根据表5可知，在伽马系数(Gamma)取值1.5、2、2.5和3时，农业商业银行存贷款比例(Loanratio)和不良贷款率(NPR)的sig+不高于0.05，说明平均处理效应的分析结果在5%的置信水平上是显著的。由此可知，遗漏变量并未使结果显著高估，前文平均处理效应的分析结果也不存在隐藏偏差，本研究农业商业银行存贷款比例(Loanratio)和不良贷款率(NPR)平均处理效应的估计结果是可信的。

表5 最邻近匹配法的敏感性检验

4 结论与政策启示

本研究以安徽省为例，基于2008—2017年间农业商业银行贷款数据，应用PSM方法分析了中国政策性农业担保的实施效果。研究结果表明，政策性农业担保能够有效分担涉农贷款风险，促进银行涉农信贷供给，这极有可能成为解决中国农村领域融资难题的重要着力点。围绕如何确保政策性农业担保政策实施质量，进一步结合农村地缘优势，农业领域改革的政治逻辑，本研究得出以下政策启示。

(1)确立政策性农业担保实施原则。本研究表明，政策性农业担保能够有效解决农村领域融资问题的关键在于这一政策能够解决信贷市场存在的信息不对称问题。因此，政策性农业担保在实施的过程中，应该以农村信贷市场中存在的信息不对称程度为基础，建立担保机构、银行和农户之间合适的风险分担比例，从而促进信贷合约的形成。但是，国际经验表明，政策性担保可能产生政府的寻租行为。因此，在政策性农业担保实施的过程中，必须明晰政策实施的基本原则，这样才能确保政策在长期实施过程中能够服务于农村融资难题，避免财政资金错用。需要说明的是，与大城市金融市场相比，农村金融市场发展相对滞后，对社会关系的依赖程度更高。因此，发挥农村地缘优势如供销社、合作社或产业链等建立集群内部成员的信用水平，减少信贷市场信息不对称。因此，应该将充分发挥农村领域的地缘优势满足农户融资需求，当信息不对称产生的信贷风险和收益偏离严重时，实施政策性担保，提升银行放贷意愿。

(2)把握农业领域政策改革红利。近5年来，中国中央层面对农业发展给予了高度关注，强调绿色农业、特色农业和生态旅游等，由此产生了大量政策补贴。与其他补贴不同的是，政策性农业担保尽管也属于财政补贴的一种，但是其具有撬动杠杆作用。而且，政策性农业担保实施效果的一个重要方面在于其杠杆放大倍数。因此，政策性农业担保在实施过程中应该利用当前农业领域改革过程中的大量政策红利，提升政策实施效果。具体来看，由于政策扶持力度的加大，将形成绿色农业商标、特色小镇等，这些新产物中必定蕴含着农业资本规模的增加。因此，政策性农业担保实施过程中，可适当拓宽担保物和再担保机制，如应收账款、农产品订单等，即统筹政策红利、市场发展于政策性农业担保的实施过程。这对提升政策性农业担保实施效果、提升财政资金整体使用效率具有重要意义。