农村金融违约风险影响因素识别及治理路径

陈治国，景辛辛

(1.咸阳师范学院 经济与管理学院， 陕西 咸阳 712000； 2.山东财经大学 会计学院，山东 济南 250000)

一、引言

我国政府高度重视农村金融发展问题，经过一系列梯次接续政策安排的外生导引与农村金融内生体制机制的动态演变，现代化的农村金融市场在我国已初步形成，并处于数字普惠金融服务体系大力发展与不断完善阶段，同时正迈向多层次、广覆盖、可持续、适度竞争、有序创新、风险可控的现代农村金融体系建设的新阶段[1-2]。自改革开放至今，农村金融已为长期以来资本稀缺的我国广大农村地区提供了强有力的信贷支持，不仅帮助农村地区实现了全面脱贫[3-4]，也是后脱贫时代撬动乡村振兴的核心动力。然而，浸润在信息不对称的金融生态环境中，随着农村金融信贷规模的不断扩大与信贷期限结构错配程度的逐步加深，以及新时期农户个体特征与农户家庭特征的动态演变，同时受制于天气风险与气候冲击、农产品产量与品质自身不稳定、农业生产条件改变等诸多农业生产经营风险的影响[5]，农户家庭不按期偿贷已成为并不鲜见的金融交易现象，导致农村金融运行中的违约风险越来越频繁发生，由此致使农村金融受困于金融机构对农户违约风险的顾虑而得不到深入发展，极大地削弱了农村金融的支农偏好力度。因此，治理农村金融违约风险成为新时期强化农村金融支农功能的有效优化路径。若要有针对性地治理信贷违约风险，则当前最迫切需要竭力解决的研究课题就是准确识别出信贷违约风险的影响因素，进而循沿所识别出的影响因素这条重要线索开出信贷违约风险的治理良方。鉴于此，本研究试图通过农村金融违约风险的有效识别来探寻信贷违约风险的有效治理路径，以期缓解金融机构信贷风险，同时，又能够大力地提高农户信贷资金的可得性，有效地实现农村金融的可持续发展，充分地彰显农村金融驱动三农经济各领域稳步推进的雪球效应。

二、文献回顾

当前我国农村金融支农力度上升到了较高的历史水平，为快速驱动三农经济发展起到了举足轻重的作用。不过农村金融运行中造成农户不按期偿贷的诸多因素逐渐凸显，多种因素的交叠效应不断引致农村金融违约风险，这严重影响了农村金融的可持续发展，为此农村金融违约风险问题已成为制约农村金融发挥支农效应的重要问题，并引起了政策界与学术界的高度重视，聚焦农村金融违约风险的相关研究也不断涌现。纵览既有文献，针对该问题的研究视角主要表现在如下五个方面：第一，探析农村金融违约风险的形成机理。Basu[6]研究指出信贷利率的反馈机制是形成违约的主要驱动因子；Petrick[7]则认为较高的信息甄别筛选成本与农户文化素质低下是信贷违约风险形成的主要机制；丁志国等[8]研究认为农户自身的选择与行为是农村金融违约风险形成的主因；叶晓青和李若云[9]研究认为不完善的农村金融风险分担与补偿机制是农村金融违约风险形成的主因。第二，基于金融机构类型识别农村金融违约风险。吴昱[10]基于村镇银行视角研究指出农业弱质性与农民弱势性是造成信贷违约风险的关键因素；郭珺[11]通过实证研究农商行的农户信贷违约现象，发现信贷供给方农商行的管理制度、经营水平与人力配置，以及信贷需求方农户个体特征与家庭特征等因素均会影响信贷违约风险；姚宇韬等[12]从农村信用社角度探析农村金融违约风险，研究指出贷款额度、期限、利率以及农户家庭特征等因素均会影响农村信用社的违约风险；张亚京[13]通过构建农户小额贷款信用评级模型分析国家商业银行违约风险，并认为农户还款意愿、还款能力以及联保关系等因素均会影响违约风险。第三，基于抵押贷款视角估计农户信贷违约风险的影响因素。李庆海等[14]研究认为引入抵押条件有利于降低农村金融违约风险，且面对还贷能力与还贷意愿各异的农户家庭，抵押条件对违约风险的抑制效果有所不同；张艳平[15]则以农村土地产权抵押贷款为切入点，研究指出抵押规模、抵押价值、抵押市场发达程度等因素是左右抵押条件发挥信贷违约风险抑制效果的主要影响因素。第四，基于社会资本视角研究农村金融违约风险。刘亚楠[16]将社会资本划分为情感型与工具型两类，指出工具型社会资本有利于降低信贷违约风险，而情感型社会资本则会加剧违约风险；徐慧贤等[17]也意识到农村社会资本是影响信贷履约机制的核心要素，分别以正式与非正式的划分标准将社会资本分为两类，指出正式社会资本可降低信贷违约风险，而非正式社会资本却会增加违约风险。第五，从农村民间借贷与正规金融关联视角探析农村金融违约风险。张笑与胡金焱[18]从套利和交易成本两个维度研究认为民间借贷可将其违约风险传递给正规金融，进而形成农村金融违约风险。

由此可见，现有研究已从违约风险形成机理、不同类型金融机构违约风险、抵押贷款与社会资本视角下的信贷违约风险，以及与民间借贷关联视角下的信贷违约风险等多角度对农村金融违约风险进行了深入研究，为信贷违约风险的治理提供了很好的借鉴。然而，尽管学者已经意识到违约风险识别的重要性，但在影响因素实证识别过程中，仍存在抽样设计不合理、影响因素筛选范围单一片面，以及实证分析选用的离散选择模型并不能消除由调研地点自身属性影响所造成的估计偏误等问题。鉴于此，本研究基于分层抽样的农户家庭微观调研数据，从多个层面选取可影响信贷违约风险的潜在因素设定实证模型的解释变量，同时选用能有效消除样本选择偏误的条件Logit模型进行违约风险的影响因素识别，并进行条件Logit模型的优势比分析与边际效应分析，对识别出的主要影响因素进行全面考察，进而依据识别出的影响因素有针对性地开出信贷违约风险的治理良方，提高农户信贷资金的可得性，实现农村金融发展的可持续性，充分挖掘农村金融支农惠农潜能。

三、指标选取与模型设定

(一)指标选取与数据来源

1.指标选取

选用借款农户家庭是否按期偿还正规金融贷款作为农村金融违约风险的测度指标，设置为模型的被解释变量，具体将农户家庭不能按期还款设定为1，否则为0。

关于农村金融违约风险的影响因素，本研究主要从农村正规金融特征、农村民间金融特征、农户个体特征、农户家庭特征、社会网络关系等方面进行选取，并作为模型的解释变量，具体处理如下：(1)农村正规金融特征变量，主要包括农村正规金融信贷规模、信贷期限、是否有抵押担保；(2)农村民间金融特征变量，主要选取民间借贷是否按期还款；(3)农户个体特征变量，主要包括户主年龄、受教育水平、健康状况；(4)农户家庭特征变量，主要包括农户家庭总收入、总支出、非农收入占比、生活消费支出占比、生产经营投资占比、房屋及生产性固定资产总值、耕地面积、人口规模、劳动力数、有无农业技能培训、有无非农技能培训、有无学生、有无长久性病人；(5)社会网络关系变量，主要包括是否为党员干部家庭、家中是否有金融机构职员。

2.数据来源

本研究所选指标数据主要来源于山东农户家庭实地微观调研数据，由市级向乡村农户家庭开展逐级抽样，根据经济发展水平与地理分布特征的异质性，对聊城、济南、滨州、临沂、青岛等5个区域的农户家庭进行抽样调查，选取有效样本351个，样本数据的描述性统计特征见表1。

(二)实证模型设定

为了有效地识别农村金融违约风险的影响因素，由于被解释变量是0或1的二值型变量，且为了消除实地调研样本选择地点自身属性的影响，本研究构建条件Logit模型对农村金融违约风险的主要影响因素进行准确识别，实证模型构建思路具体为：首先设定农户i偿贷的行为选择策略j的效用函数为：πij=βTXj+εj，其中X为影响农户偿贷策略的一组变量，即本研究从农村正规金融特征、农村民间金融特征、农户个体特征、农户家庭特征、社会网络关系等方面所选取的解释变量，β为待估参数，εj为除解释变量之外其他影响偿贷策略的随机变量。若策略j比策略k给农户带来更多的效用，农户偿贷策略的概率则为P(πij>πik)。而若随机变量εj是独立的I型极值分布，则农户偿贷策略的概率可用如下的条件Logit模型表示：

为了估计模型参数，设定条件Loigt模型的似然函数：

且为了便于参数估计，进一步设定条件Loigt模型的对数似然函数：

通过求对数似然函数的极值可得到模型参数，进而最终通过极大似然估计法(MLE)可对条件Logit模型的参数进行有效估计，实现农村金融违约风险影响因素的识别。

四、实证分析

(一)条件Logit模型估计结果及经验分析

运用Stata统计分析软件对条件Logit模型进行实证估计，表2展示了条件Logit模型的估计结果。由表2可见，条件Logit模型的对数似然值Log Likelihood的绝对值为53.959，LR函数的卡方值在1%的显著性水平上有效，卡方检验表明模型整体有效，因此可采纳模型估计结果。接着具体考察各因素的影响效果可见，农村正规金融信贷规模与农村民间金融偿贷行为均在1%的显著性水平上对农村金融违约风险有明显的加剧作用，而农村正规金融抵押担保条件与农户家庭纯收入则分别在5%、10%的显著性水平上对农村金融违约风险有显著的抑制效应。之所以呈现出该作用效果，主要在于尽管较高的农村金融信贷规模有利于农户家庭开展所需的生产经营项目，但农业风险的弱质性表现往往会使农户家庭并不能获得可观的收益用于按期偿贷，或者即使项目收益可观，农业的周期性特征也会致使农户家庭的偿贷时间延后，加上存在部分素养不高农户故意拖延偿贷的自利行为所引致的道德风险，在当前金融机构风险预警机制仍不完备的情况下，较高的信贷规模势必会给农村正规金融机构带来较大的违约风险。与此同时，农户家庭对民间金融的偿贷情况也可反映农村正规金融的偿贷能力与偿贷行为，较高的农村民间金融违约概率一定程度上能够表明农户家庭在正规金融层面也有偿贷能力不足或是选择不按期偿贷的道德风险，因此农村金融违约风险与民间金融偿贷情况呈现出正相关关系，进而实践中可通过农户在农村民间金融偿贷方面的信息考察其正规金融违约风险。而农村正规金融抵押担保条件与农户家庭纯收入之所以对农村金融违约风险有显著的抑制效应，主要在于抵押担保条件能有效地激励约束农户的偿贷行为，诱使农户努力做到按期偿贷，否则其就会面临失去抵押担保物或失去第三方担保主体对其信任的风险，从而可有效地降低信贷交易建立后的道德风险问题，同时也可帮助金融机构克服信贷交易前的信息不对称，消除信贷交易前的逆向选择，为此在抵押担保条件下农村金融违约风险呈现出下降态势。同时农村家庭收入水平的上升也较好地增加了农户家庭的偿贷能力，能有效地确保农户按期偿贷，因此有利于降低金融违约风险。其他测度农户家庭福利水平的农户家庭总支出、生活消费支出占比，以及生产经营投资占比也与违约风险负相关，尽管该系数不显著，但负向的系数也可表明农户家庭福利水平的上升是其偿贷能力增强的保障，进而有利于降低农村金融违约风险。

农村正规金融信贷期限对农村金融违约风险有不显著的正向影响，主要在于较长的信贷期限在现实中往往会使农户产生懒散态度，不利于激励约束农户尽快设法偿贷，即使农户积极生产经营，但宽松的偿贷期限会诱使农户毫无警惕地扩大投资规模，进而导致不合理投资的概率上升，且过长期限内遇到风险冲击的概率增大，会使本可以用于偿贷的资金因风险冲击而耗尽，从而有增加违约风险的效应。但由于信贷期限增加也能使农户有充足时间获得偿贷资金，有利于降低违约风险，因此该正向影响不显著。户主年龄、受教育水平、健康状况均与农村金融违约风险也有不显著的正向影响，主要在于年龄较大的、传统观念强的农户具有契约执行的弹性习惯，以致其对正规化的信贷契约未能形成严格的契约执行策略；受教育水平高与健康状况良好的农户具有扩大生产经营投资的较高动机，但难以避免的农业经营投资风险易导致其不能按期偿贷，且家庭耕地面积对违约风险的正向系数也佐证了农业投资风险的不利影响，进而增加信贷违约风险。不过年龄大、受教育水平高、健康状况良好的农户也通常具备理性投资与恪守信誉的特征，在一定程度上有利于降低违约风险，进而使得农户特征变量对违约风险的正向影响在统计上不显著。

表2 条件Logit模型估计结果

农业技能培训与非农技能培训对违约风险有不显著的正向影响与负向影响，主要在于农业技能培训可诱使农户加大涉农投资业务，不过农业弱质性引致的农业投资风险会增加农户家庭按期偿贷的困难，进而造成信贷违约风险，但农业技能加持既可实现农户增收又利于降低违约风险，因此该正向影响不显著；非农技能培训则会使农户加大非农业务投资，并增加非农工作机会，非农投资风险相对较低且可观的非农收入也会增加农户家庭按期偿贷能力，进而有利于降低违约风险，不过即使非农投资风险较小，其仍可造成违约风险，且非农收入占比的正向系数也进一步佐证了非农投资风险对违约风险的引致效应，因此非农技能培训对违约风险的负向影响不显著。房屋及生产性固定资产总值对违约风险有正向影响，在于固定资产较多的农户家庭维持生活生产运转所需的资金较多，信贷资金若更多用于开支则会增加偿贷压力，进而增加违约风险，但该类型家庭通常投资经营能力强，容易化解偿贷压力，因此该正向系数不显著。家庭人口规模对违约风险有正向影响，而家庭劳动力却对违约风险有负向效应，原因在于较大的家庭人口规模通常维持家庭各项开支所需的资金较多，会增加偿贷压力，而劳动力较多却有助于增加家庭收入，可缓解偿贷压力，因此两种因素对违约风险的影响效应刚好方向相反，不过人口规模较多也是维持人力资本的基础，劳动力较多促使家庭的生产经营业务增多，但这会增加生产经营风险，为此两者的影响效应在统计上不显著。家中有学生与长久性病人对违约风险均有正向影响，在于两种因素均会增加农户家庭抚养负担，给其造成较高的偿贷压力，进而增加农村金融违约风险。不过该类型家庭一般生产经营谨慎，同时受益于政府帮扶措施支撑，可缓解偿贷压力，因此两者的影响效应统计上不显著。

通过考察社会网络关系变量，发现党员干部家庭对违约风险有负向影响，而家中有金融机构职员却对违约风险有正向影响，两种因素之所以影响效果相反，主要在于党员干部身份特有的自律机制促使其趋于做出遵守信贷契约安排的行为选择，与此机制不同的是，家中有金融机构职员则会通过该特殊关系拥有的资源与人脉实施弹性的信贷契约执行策略，甚至有的家庭会利用这层关系故意违约或实施更加严重的寻租行为，进而使得党员干部家庭趋于按期偿贷，有金融机构职员家庭偏向于不按期偿贷。不过也存在党员干部家庭凭借特有身份不按期履约，以及部分金融机构职员家庭能遵守金融机构纪律规则按期履约的现象，因此估计结果在统计上不显著。

(二)条件Logit模型的优势比分析

为了有效地探析解释变量影响下农村金融违约概率与不违约概率之间的相互关系，本研究进一步运用优势比分析该作用效果。条件Logit模型的优势比是指当其他解释变量维持不变时，某解释变量每增加1单位，引起农村金融违约与不违约几率比的变化倍数。由于农村正规金融信贷规模、农村正规金融抵押担保条件、农村民间金融偿贷情况，以及农户家庭纯收入等因素对违约风险的影响效果比较显著，因此在引入其他解释变量的情况下，本研究在此主要考察这四种因素对农村金融违约风险的优势比，条件Logit模型的优势比估计结果见表3。由表3可见，在其他解释变量不变时，农村正规金融信贷规模每增加1单位，农村金融违约风险的几率比会上升1.134倍；有抵押担保条件时的农村金融违约风险的几率比会下降11.2%；农村民间金融不按期偿贷时的农村金融违约风险的几率比会上升11.266倍；农户家庭纯收入每增加1单位，农村金融违约风险的几率比会下降88.6%。由此可知，农户家庭收入水平与抵押担保条件均对农村金融违约风险起到了较好的抑制效果；而农村民间金融偿贷风险是农村金融违约风险很强的信号，农村金融信贷规模也对违约风险产生了较为强烈的推动作用。

表3 条件Logit模型的优势比估计结果

(三)条件Logit模型的边际效应分析

为了准确地探究农村正规金融信贷规模、农村正规金融抵押担保条件、农村民间金融偿贷情况，以及农户家庭纯收入等因素对违约风险的影响程度，本研究在优势比分析基础上进一步运用条件Logit模型的边际效应分析法进行估计。由于通常针对离散选择模型使用的边际效应估计法无法估计出条件Logit模型的边际效应，因而在此运用Boggess[19]开发的方法进行估计，分析结果见表4。由表4可见，四种因素对违约风险的边际效应均通过了显著性检验，相比于没有抵押担保条件，具有抵押担保条件时农村金融违约风险下降44.4%；农户家庭收入每增加1单位，农村金融违约风险发生的概率下降1.7%。而正规金融信贷规模每增加1单位，农村金融违约风险发生的概率上升3.1%；相比于按期偿还民间金融信贷资金，不按期偿还民间信贷资金会使农村金融违约风险上升44.8%。由此可知，拥有农村正规金融抵押担保条件、较高的农户家庭收入水平对农村金融违约风险有明显的抑制效果，而较高的农村金融信贷规模与民间金融信贷资金不按期履约的行为则对违约风险产生了明显的加剧效应，且抵押担保条件与民间金融偿贷情况对农村金融违约风险的边际效果相对比较明显，同时两者边际效应的方向刚好相反。

表4 条件Logit模型的边际效应估计结果

(四)农村金融违约风险对当前正规金融信贷申请可得性的影响

在农村金融违约风险发生后，本研究继续考察其对当前正规金融申请可得性的具体影响，在此通过估计偏相关系数来探析两者关系，即在控制其他解释变量影响的条件下，探析违约风险与当前正规金融申请可得性的净相关性，偏相关分析结果见表5。由表5可见，农村正规金融违约风险与正规金融信贷申请可得性的偏相关系数为-0.223，且通过了显著性水平检验，说明农村正规金融违约风险与正规金融信贷申请可得性有显著的负相关关系，进而表明较高的信贷违约风险对农户再次申请得到信贷资金起到了明显的抑制效果，这也表明正规金融组织在放贷时参照农户信贷违约记录安排放贷行为，对农户实施信贷配给，农户不按期偿贷行为对其信贷可得性造成了不利影响，这为农村金融支农政策的优化调整起到了较好的借鉴意义，即对于受市场风险、经营项目周期、重大事故，以及特殊困难等因素影响不能按期偿贷的农户家庭，当其重新申请三农贷款时，正规金融组织不应简单地将其违约记录作为放贷的最重要决定因素，而应根据现实情况动态调整放贷行为，积极地给予农户信贷支持；同时，农户家庭也要增强自身信贷资金配置效率，提高其信贷履约能力，确保能够按期偿贷，以期能够从正规金融组织处申请得到充足的信贷资金，进而最大化农村金融支农效果。

表5 农村正规金融违约风险与信贷申请可得性的偏相关系数

五、主要结论与治理路径

基于农户家庭微观调研数据，本研究运用条件Logit模型对农村金融违约风险的影响因素进行了有效地识别，分析了影响因素的优势比与边际效应，并采用偏相关系数分析了农村金融违约风险对农户家庭当前正规金融信贷申请可得性的影响。实证研究发现：一是，农村正规金融信贷规模与农村民间金融偿贷情况均在1%显著性水平上对农村金融违约风险有明显的加剧效应，农村正规金融抵押担保条件与农户家庭纯收入则分别在5%、10%显著性水平上对违约风险有显著的抑制效应，且正规金融信贷期限、户主年龄、受教育水平、健康状况、非农收入占比、房屋及生产性固定资产总值、耕地面积、人口规模、农业技能培训、家中有学生、有长久性病人，以及有金融机构职员等因素对违约风险有不显著的加剧效果，家庭总支出、消费支出占比、生产经营投资占比、劳动力规模、非农技能培训、党员干部家庭等因素对违约风险有不显著的缓解效应。二是，优势比分析表明农户家庭收入水平与抵押担保条件使违约风险的几率比分别下降88.6%、11.2%，而不按期偿还民间信贷与较高的农村金融信贷规模会使违约风险的几率比分别上升11.266倍、1.134倍。边际效应分析进一步表明抵押担保条件对违约风险的抑制效果最为明显，不按期偿还民间信贷对违约风险的加剧效应更为显著。三是，偏相关系数分析表明较高的信贷违约风险降低了农户申请正规金融信贷资金的可得性。

基于上述实证结论，为了有效地治理农村金融违约风险、提高农户信贷资金的可得性、充分发挥农村金融支农效应，本研究提出如下七条针对性治理路径：一是，设置适度的农村金融信贷规模，同时动态调整信贷期限，将较大信贷规模划分为多份并配置到不同信贷期限中，实现信贷期限与信贷规模的有机匹配，以维持最合理期限下最适度信贷规模的最优配置状态，同时也可以设置精巧的配套式应对大额信贷金额违约风险的保险契约，该保险契约提供主体应允许社会组织参与，这样就可以将风险移交给最能运用其财富与能力去承担风险的专业化组织，以实现各方利益最大化。二是，规范农村民间信贷行为，通过签订民间借贷合同、引入担保主体等措施降低民间信贷违约风险，进而通过形成良好的民间金融履约机制来提高正规金融的履约水平。对于民间金融违约频繁的信誉较差的农户家庭，可强化其正规金融信贷申请的审核条件，以避免产生较高的违约风险。三是，增加农村正规金融抵押担保的信贷业务，提高抵押担保资产的覆盖范围，除了土地承包经营权、房屋权和林权等三权外，允许农户将入股村集体组织项目的股权、家禽牲畜、农机具等作为抵押资产申请抵押贷款，通过农户家庭资产赋权强化农村产权抵押贷款的推广力度，不仅有利于降低农村金融违约风险，也有助于充分发挥农村金融抵押贷款的支农效果。不过，以房产等家庭资产获得抵押贷款仅用于维持家庭庞大开支的信贷申请则需建立更加完备的申请审核与风险预警机制，激励约束其合理配置信贷资金，以确保其能够按期履约。四是，通过完善农村社会保障制度、健全农业生产的软硬件设施、构建完备的农产品物流体系、完善农业风险预警机制，以及实施普惠式的农业保险等措施提升农户家庭福利水平，增强农户家庭偿贷能力，降低农村金融违约风险，从而从正规金融机构申请得到更多信贷资金，用于生产生活支出，进而通过积极放贷、按期偿贷、再次放贷的正反馈机制充分呈现农村金融的支农效应。五是，加强农户的农业技能与非农技能培训力度，当农户利用农业技能、非农技能与信贷资金实施生产经营投资项目时，政府部门、金融机构、村庄组织以及农业经济合作社要对其进行投资业务指导，确保其能获得可观的投资收益，也能及时按期偿贷。六是，对于家中劳动力少且学生多、病号多造成抚养压力大的农户家庭，要设置特殊的信贷支持政策对其给予帮扶，当其不能按期偿贷时，要给予贷款展期安排，必要时实施贷款减免并进一步追加信贷支持，整个过程中金融机构的损失可由政府专项财政资金予以兜底补贴，旨在利用农村金融趋农户的渗透机制与普惠机制帮助困难农户家庭能享受到社会经济发展福利。七是，充分发挥农村党员干部示范带动作用，不仅在致富引领层面发挥组织协调作用，还应积极尝试建立新时期的乡约与村规，并利用乡村组织的黏接效应与社会组织的连接效应，塑造良好的乡村信贷履约文化，消除金融机构对本乡村农户家庭的信贷配给，争取获得更多的正规金融信贷资金，依托农村金融带领全村农户发家致富。与此同时，农村金融组织也要规范本组织职员亲朋好友的信贷合约，让农村金融的运行能够公开透明，消除农村金融的精英俘获与关系俘获，实现农村金融供给与需求的高效匹配，以及最大化农村金融的支农惠农效应。