农户正规信贷交易费用约束识别及其影响因素*
——基于广东省477份农户调研数据

杨明婉，张乐柱

（1.广东金融学院金融与投资学院，广州 510521；2.华南农业大学经济管理学院，广州 510640）

一、引 言

农业发展离不开金融支持，农户“融资难、融资贵”一直是中国农村存在的难题。为解决农村金融市场存在的供求矛盾，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，广大农村地区仍存在严重的信贷约束现象。何广文等（2018）运用最新调研数据分析表明农户信贷需求旺盛，正规金融满足率仍较低，尽管普惠金融发展多年，受到信贷约束的农户占比仍较高。阻碍农户信贷需求不能得到有效满足的市场内部原因是信息不对称、交易费用和不确定性（Stiglitz等，1981）。

根据农户受到信贷约束的原因，划分为风险约束、交易费用约束、自我约束及数量约束四种类型。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，其突出表现在，首先，农户与正规金融机构之间的信息不对称，使得交易前需耗费大量时间成本去搜寻信息。其次，农户贷款相对城市居民贷款来说，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，使得农户为借贷付出额外的交通费用。高昂的借贷交易费用使得农户难以获得贷款，降低了农户借贷意愿。研究证明，交易费用是农户尤其是小农户受到信贷约束的根本原因（Ladman，1984；Meyer 等，1992；彭澎等，2017）。

鉴于此，本文使用2018年广东省农户调查数据，对中国农村信贷市场中的交易费用约束的现象展开研究，分析农户受交易费用约束的影响因素。本研究对推动普惠金融进一步发展，缓解农村地区信贷约束，提高农民贷款可获得性及促进农业、农村经济发展具有现实意义。

二、文献回顾

目前大多数学者主要研究信贷约束划分类型及其影响因素，对某种具体信贷约束类型的研究较少。如Boucher 等（2008）较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，即由于需求者风险规避、不愿意付出利率之外的交易成本、对信贷市场认知偏差，同样会导致信贷约束。Boucher 根据其未获得贷款的原因，归纳为三类信贷约束，分别为交易成本约束、信贷风险约束和信贷规模约束。刘西川等（2009）进一步细分，将信贷约束划分为借贷型价格约束、部分数量约束、完全数量约束、未借贷型价格约束、风险约束和交易成本约束六个类别，讨论制约农户有效借贷需求难以满足的问题。

学者发现，不同类型的信贷约束在调研数据中占比存在较大差异。王性玉等（2011）将信贷约束划分为三类，即数量配给、交易费用约束、风险性约束。通过调研数据发现，有45.5%农户受到信贷约束，其中绝大部分受到数量配给约束。孟樱等（2017）同样发现，有50%农户受到信贷约束，其中最多的是数量型约束，达到26.2%。但庞新军等（2014）发现，农户的风险偏好影响农户的借贷需求，农户风险偏好越强，越容易受到信贷约束。根据调研的244户农户，因害怕失去抵押物及对投资前景不乐观导致的风险约束超过一半，即50.75%。任劼等（2015）调研发现，农户受风险约束占比6.16%，比例最小，而数量配给占比13.98%，价格约束占比79.86%。受风险约束的农户信贷需求价格弹性最大，是未来农村金融市场面临的主要问题之一。

另外，彭澎等（2017）研究农户受信贷约束的原因，因交易费用过高放弃借款或者拒绝贷款的样本数最大，是农户无法获得贷款主要原因。刘西川等（2009）利用全国大范围调研数据证明，有48.95%的农户因交易成本过高而放弃贷款，在农户难以获得贷款原因中占比最高。李成友等（2019）发现，在受信贷约束的农户中因“交易成本太高”或“贷款程序太繁琐”的农户占比最大。

三、数据与描述性分析

（一）数据来源

课题组于2018年1～2月对茂名地区预调研，调整问卷设计。在7～10月对云浮、河源地区农户正式问卷调查，经过分批次调研，共发放问卷580份，收回问卷500份，回收率86.2%，其中有效问卷为477 份，有效率95.4%。发放问卷主要方式：一是学生利用寒、暑假对农户开展入户调查；二是学生培训村干部、农信社信贷员，辅助农户填写问卷。样本主要采取分层抽样法抽样，在茂名、云浮、河源抽取2～3 个县，兼顾三个市地理区位、经济发展分布，在每个县里抽取2～3 个村庄，每个村庄抽取20个农户发放。

（二）样本描述性分析

根据Guirkinger and Boucher（2008）的研究思路，采用直接诱导式询问方法（DEM），通过设计一系列问题识别交易费用信贷约束。

（1）通过询问“2017年，您是否因资金紧缺需要向正规金融机构借款”，将农户分为需要借款农户和不需要借款农户。不需要借款农户，因不缺乏资金未向正规金融机构借贷，所以划分为未受到信贷约束。

（2）通过询问“您有需求，是否向正规金融机构申请借款”，划分为已申请和未申请两类农户。“需要，未申请”的农户中进一步询问原因，以“在银行没有熟人，离信用社远，手续麻烦，不了解如何申请，审批时间长”作为受到交易费用约束的农户，而以“担心申请也会被拒绝”和“利息高、担心还不起钱时，抵押物拿不回来”划分为受到自我约束和风险配给的农户。

（3）对已向银行申请贷款的农户，询问其“是否获得银行贷款”，其中“申请，被拒绝”农户，划为完全数量约束类型；已获得贷款，但未得到预期申请金额的农户，划为部分数量约束类型。已获得预期申请的全部金额的农户，划为未受到约束类型。

具体识别流程类型如图1所示。

图1 信贷约束识别过程

由表1可知，受到交易费用约束类型的农户占受到信贷约束的农户48.80%，是农户受到信贷约束最主要原因，风险约束类型占比5.26%，自我约束类型占17.7%，部分数量约束类型占比17.22%，完全数量约束类型占比11%。交易费用约束类型是最普遍的一种类型。据此可初步认为，交易费用是样本地区农户正规信贷需求不足主要原因。

表1 不同信贷约束类型农户数量及比例

四、实证分析

（一）模型设定

关于分析信贷约束影响因素，本文研究是“农户是否受到交易费用约束”，被解释变量只有两个取值，0或者1，故采用Probit模型实证分析。

采用X1，X2，X3，…Xn是影响农户受到交易费用配给的因素，Y1表示农户是否受到交易费用配给，农户受到交易费用配给则Y1=1，未受到交易费用配给则Y1=0；

模型具体形式如下：

令Y*是由Y*=β+βx+e决定的不可观察的潜变量

假定e是独立于x，且服从于标准正态分布。

从而影响农户是否受到交易费用约束的二元离散选择模型如下：

其中φ为正态标准累积分布函数。

（二）变量选择

1.因变量

问卷设计中，“农户有需求，但未获得借贷”原因里，因选择“在银行没有熟人，不了解如何申请，离信用社远，手续麻烦，审批时间长”，作为农户受到交易费用约束，即Y1=1，反之，则Y1=0。

2.核心解释变量

结合中国农贷市场特点，导致中国农户借贷难的两个关键因素是信息不对称和缺乏有效的合约机制，这大大增加了借贷资金供求双方的交易费用（Beslay 等，1994；童馨乐等，2015）。本文根据交易费用产生的根源，分析影响农户受到交易费用约束类型的原因。

（1）信息不对称

本文用农户拥有的社会资本和银农关系衡量信息不对称带来的信贷交易费用。

第一，社会资本是降低信贷交易成本的重要载体。从广度上衡量是否有在银行等金融机构从事工作亲戚朋友，从强度上衡量为获得借贷所付出的人情支出（包括请客吃饭、过年红包等）。

一方面，通过金融类社会资本媒介，可使农户及时获得有关金融服务、产品的优惠信息，银行也可利用社会资本的信号传递机制与社会抵押的功能，降低借贷交易合约的不确定性。童馨乐等（2011）认为社会资本的信息传递功能在正规金融市场发挥良好作用，能够降低信息不对称，解决农户信贷约束问题。另一方面，刘西川（2007）据调研发现，开支最大的交易费用是为获得信用社贷款请客送礼。刘凤芹等（2018）将威廉姆森的专用性投资内容扩展到私人关系投资，又称“人情关系投资”，研究私人资产专用性与农产品合约自我履约机制问题。

第二，银农关系越紧密，信息不对称程度越低（彭澎等，2017；李庆海等，2016），降低了信息搜寻成本，缓解交易费用的信贷约束。

关系的紧密程度既体现在合作关系，也包括空间关系。合作关系用农户以往信贷交易经历衡量。农户存在信贷交易经历，银行对农户基本生产经营状况、现金流，个人信誉等更为了解，农户也熟悉借贷流程，合约签订耗费的搜寻信息成本、审核成本降低，可极大提高办事效率。

空间关系以农户到最近正规金融机构的距离衡量。地理距离增加金融交易信息成本，尤其是“软”信息成本。软信息需长期面对面才能获取，远距离传播会造成信息失真（Porteous，1999）。Cuia-Abiad（1993）证明到金融机构的距离对融资交易成本有显著正向影响。童馨乐（2015）也将离正规金融机构的距离作为直接衡量交易费用的关键变量。农户与银行签订契约过程需多次博弈，对农户而言，离银行距离关系到对贷款信息的搜寻成本及往返费用；对银行而言，距离农户的远近事关贷后的监督成本。

综上，影响信息不对称的变量因素用社会资本（是否有在银行等金融机构从事的亲戚朋友、人情支出）、农户与资金供给者关系（农户以往正规借贷的经历、物理网点距离）衡量。

（2）缺乏有效的合约机制

本文使用农户在信贷过程中是否提供合格的抵押物或担保人衡量是否缺乏有效的合约机制。因为符合银行要求的抵押物或者担保人是签订正规借贷合约的基础条件（陈红等，2015）。目前，农贷市场上最传统、最普遍的贷款类型为抵押、担保贷款。银行判断是否给予农户贷款最直接的标准，在于农户是否拥有可在市场的抵押物或者是否拥有具有公职的亲友做担保。

已有文献认为，抵押在贷款合约中起信息甄别、风险类型识别及贷后偿还激励的作用（Bester，1985；Hillier 等，1993）。一般而言，借贷合约签订的抵押物价值越高，交易双方形成的“锁定效应”（Lock-in Effect）越强烈，合约更稳定。农户如拥有抵押物，可有效降低交易费用，起到治理信贷交易的作用（唐松等，2017）。抵押物的存在使农户需承担违约成本变高，易形成自我履约机制。从事后交易费用看，农户拥有抵押物可强化银行资金安全保障，节约正规金融机构的贷后监督成本。

是否有担保人，具体指是否有亲友担任村干部或在政府部门工作。银行利用担保人的社会身份，发挥声誉机制和连带效应约束农户履约行为。担保人在机关或事业单位工作，代表良好的信誉和稳定的收入预期，可维持合约的可持续性（徐冬梅等，2019）。而农户违约带来连带效应，使得担保人会遭受声誉和财产损失，因此，农户会减少个人行为的不确定性，减少违约风险（雷新途等，2012）；而银行依靠担保机制，可节约信息、监督和审查成本（殷孟波等，2007）。

综上，因缺乏有效合约机制而影响交易费用信贷约束的因素用是否有抵押或担保衡量。

3.控制变量

引入户主家庭特征。根据已有研究，本文引入户主年龄、性别、教育程度、婚姻状态、健康程度、2017年家庭纯收入，考虑到年龄的非线性影响，加入户主年龄的平方。不同类型农户受到交易费用约束的情况不同，农户是否创业、是否外出务工、是否单纯从事农业受到交易费用信贷约束的程度不同（见表2）。

表2 变量说明与描述性分析

（三）实证结果与讨论

从总体看，该模型的LR 检验值为44.69，且在1%水平上通过显著性检验。说明样本数据和Probit 模型的拟合效果良好。考虑到Probit 模型分析时对变量多重共线性有严格要求，如果变量之间存在多重共线性，则无法用Probit模型得出良好结果。本文首先对变量共线性检验，常见方法是使用方差膨胀因子（Variance Inflation Fator，VIF），VIF越大说明多重共线性问题越严重，如果最大的VIF 超过10，则存在较严重的多重共线性问题。对该模型多重共线性检验的结果表明，最大的VIF为1.37，均值VIF为1.15，远小于10，故不必担心存在多重共线性问题（见表3）。

表3 多重共线性检验结果

具体针对各个变量分析如下。

针对信息不对称的变量，即是否有亲友在银行等金融部门工作1%以上负向显著影响农户受到交易费用约束，边际效应为5.41%。表明农户家里有亲友在金融部门可能性每提高一个单位，农户受到交易费用约束的可能性降低5.41%。社会资本在金融市场信号传递的作用有利于提高资金供求双方信息沟通效率，降低信息不对称性，纠正农户对正规金融机构的错误认知及主动申请贷款的意愿，减少农户因信息成本过高造成交易费用约束。

人情支出并不显著影响农户受到交易费用约束，原因在于，人情支出为维持社会资本稳定付出努力，在一定程度上加强社会资本强度，降低双方信息不对称性。但因中国特殊的“人情贷”出现，农户可能会为获取贷款付出更多额外支出，因需付出高昂的人情支出而放弃申贷，两种影响相互抵消，最后的效应较为模糊。

离银行距离最近在5%上正向显著影响，边际效应为0.7%。表明农户与银行之间距离每远一个单位，受到交易费用约束的可能性增加0.7%。离银行距离越远，农户为申请正规借贷需花费较高的交通费用，而一笔借贷业务的发生，尤其是偏远地区，需银行和农户多次博弈，物理距离直接影响农户借贷意愿。

农户（尤其是按期还款的农户）的正规信贷经历，在1%负向显著影响农户受到交易费用约束，边际效应为17.7%。农户成功的信贷经历，表明农户对银行的基本申贷流程、金融产品与服务均有一定了解，减少因搜寻贷款信息而耗费的成本，简化申贷流程，降低农户因信息成本、执行成本而受到交易费用约束的可能性。

针对是否存在有效合约机制，农户是否拥有抵押物或者担保人，在10%上负向显著影响农户是否受到交易费用约束，边际效应为3.7%。农户拥有抵押物或担保人的可能性每提升一个单位，农户受到交易费用约束的概率将降低3.7%。原因在于，农户拥有抵押物、担保人，可满足银行申请贷款的基本条件，降低贷后风险不确定性，减少农户因维持合约耗费的其他费用。

对控制变量而言，从不同类型农户发现，农户单纯从事农业生产经营的可能性每增加一个单位，受到交易费用约束的概念增加11.6%。农户从事农业生产，具有较强环境不可预见性。农业生产对自然条件的依赖性较强，且农户生产自身条件的局限性进一步限制其抵御自然风险的能力。对自然灾害频发地区，加上目前巨灾保险制度不健全，使正规金融机构放贷率低，农户违约率较高。在市场环境方面，农产品市场属于不完全竞争市场，不能仅仅依靠市场自我调节达到最优价格，农产品市场信息不对称使市场出现“谷贵伤农”“谷贱伤农”现象。而农产品具有鲜活、易腐、不耐久储、保存费用高等特点，尤其是农业生产具备季节性，使农产品面对市场变化不能及时作出调整，在价格变化上存在时滞性，导致后期价格波动较大，进一步扩大市场风险。所以，单纯从事农业生产经营的农户，因自然与市场风险不确定性，更易受到交易费用约束。

农户是否外出务工在5%上正向显著影响，农户外出务工可能性每增加一个单位，农户受到交易费用约束概率将增加10.4%。相比非外出务工人员，农户在村外打工，因地理距离，很难经常联系银行，需耗费高昂的监督成本。另外，外出务工的农户收入来源不确定，使借贷合约存在较高违约风险，更易受到交易费用约束（见表4）。

（四）稳健性检验

1.删除前后5%的样本

按农户年龄删除前后5%的样本，结果如表5所示。核心变量对农户受到交易费用约束的影响和估计结果、方向显著性并未发生较大变化，说明模型结果稳健，不依赖于样本数量。

表4 影响农户受到交易费用约束的因素

表5 稳健性检验：删除前后5%的样本

2.相近变量替换

将核心变量中代表信息不对称的变量“是否有以往正规信贷经历”，替换为“是否了解正规金融机构贷款流程”，农户对金融知识越了解，可直接降低双方信息不对称的程度，有利于减少因搜集正规金融机构信息而耗费时间成本（见表6）。两个模型结果的影响方向皆未发生改变，说明模型结果稳健，并不依赖变量指标的设置。

表6 稳健性检验:替换核心变量

五、结论与政策建议

研究根据2018年477份农户入户调研数据，识别农户信贷过程中的交易费用约束，运用Probit模型分析农户受到交易费用约束的影响因素。

（一）结论

1.农户信贷约束的类型包括交易费用约束、风险约束、自我配给约束、数量约束。其中农户因交易费用受到信贷约束，占受到信贷约束农户样本的48.8%，是最普遍也是最关键原因。

2.信息不对称及缺乏有效合约机制会增加农户受到交易费用约束的可能性。具体而言，农户有亲友在正规金融部门工作、邻近银行及存在信贷交易经历，可降低信息不对称性，不易受到交易费用约束。人情支出作为一项额外交易费用支出，对农户受到交易费用的信贷约束的影响作用方向不明确。有效的合约机制，使交易双方的借贷合约更加稳定，即农户拥有抵押物或者担保人可减少不确定性，降低签订贷款合约产生事前信息搜寻、事中执行成本、事后监督成本，从而不易受到交易费用约束。

3.不同类型的农户受到信贷约束的类型存在差异。实证发现，单纯从事农业的农户，相比从事兼业、非农的农户，更易受到交易费用信贷约束。同样，外出务工的农户，相比非外出务工的农户，更易受到交易费用信贷约束。

（二）政策建议

一是正规金融机构应充分发挥社会资本的社会抵押与信号传递的功能，强化银农关系，可有效降低信息搜寻成本，刺激农户金融借贷需求。

二是因建设物理网点成本过高，偏远山区的正规金融机构可利用小卖部等作为中介载体，设立农村金融服务站或代办点，将小额汇兑、小额现金存取等服务延伸到辖内行政村，使农户可便利、低成本触及基本金融服务。

三是农村地区仍存在严重的人情借款现象，银监会应加强金融部门监督，将借贷过程透明化，为农户融资提供良好的制度环境。