农户金融抑制及其福利损失的计量分析

  原载《经济研究》2007年第2期

  内容提要:本文运用biprobit模型和match 模型,采用3000个农户的微观数据,计量分析了农户金融抑制的程度及其福利损失的大小。研究发现,农户金融抑制的程度为70.92%;由于金融抑制,所有样本农户平均所损失的纯收入、净经营收入、消费性支出和非土地性资产分别为9.43%、15.43%、15.57%和14.58%,直接受到金融抑制的样本农户平均所损失的纯收入、净经营收入、消费性支出和非土地性资产分别为9.55%、16.83%、16.46%和14.70%;土地面积、教育和医疗费用支出,对农户资金需求具有正的显著影响,金融资产余额对农户资金需求具有负的显著影响,生产性固定资产原值、受教育水平、交通条件和地理位置对农户资金需求的影响不显著;土地面积、受教育程度、地理位置和"关系"对资金供给具有正的显著影响,固定资产总值、交通条件对资金供给的影响不显著。

  关键词:农户;金融抑制;福利损失;计量分析

  *李锐,北京航空航天大学经济管理学院,邮政编码:100083,电子信箱:lirui @buaa.edu.cn.朱喜,上海交通大学安泰经济与管理学院,邮政编码:200052.本文为国家自然科学基金项目"农户借贷行为与农村金融体制改革研究"(编号70573057)和中国博士后科学基金项目(编号为2005037006)的部分成果。作者感谢匿名审稿人的意见。

  一、引言

  农村金融对于农户异常重要,完善高效的农村金融市场不仅可以提高农户的收入和福利水平,而且能够减少农村中的贫困人口,缩小贫富差距。然而,近二十年来,理论研究和经验分析的成果均表明,发展中国家农村信贷市场的效率非常低下,农户金融抑制的程度普遍相当地严重(Stiglitz and Weiss,1981;Carter ,1988;Milde and Riley,1988;Anjini Kochar ,1997;Jeremy D.Foltz ,2004)。与其他发展中国家相比,我国农户金融抑制的程度尤其严重,除了利率管制、逆向选择、交易成本等信贷市场不完善的共同根源外,为了服从工业化和城市化建设的发展战略,从上个世纪50年代后期开始,我国在农村长期进行金融管制,限制民间金融活动及私人组织,正式金融机构成为输出农村储蓄的媒介和工具,直接或间接地不断转移农户的金融资产和剩余,这导致农村金融资产严重匮乏,成为我国农户金融抑制的最重要原因之一。那么,我国农户金融抑制的程度究竟有多大呢?由于金融抑制,农户损失的福利有多少呢?定量地回答这些问题,正是本文的研究内容和目标。

  早期估计农户金融抑制的程度及其对产出影响的方法之一是,分别估计借款农户和非借款农户的生产函数或供给函数,然后比较两者的估计量(David et al,1980);方法之二是,将借款和非借款农户的样本数据混合起来,用以估计生产函数或供给函数。在模型中,借贷被当作投入品要素或供给的解释变量,受到了广泛的批评(Gershon Feder et al ,1990)。近期,一些学者采用带有内生标准函数(endogenous criterion function )的switching 模型估计了信贷配给对产出的影响(Gershon Feder et al ,1990;Jeremy D.Foltz ,2004);另一些学者则使用biprobit模型估计了农村金融抑制的程度(Anjini Kochar ,1997)。这些模型的运用是该领域研究方法质的飞跃,因为它把握了在农村金融市场上广泛存在的信贷配给问题,很好地反映了在农村信贷市场上存在极为普遍的金融抑制这一特点,从而较好地解决了早期研究中所存在的许多问题。

  然而,或许是受模型估计技术限制或者其他缘故,学者们所做的研究依然存在着一些不足之处。例如,在biprobit模型的预测中,只考虑到了需求完全得不到满足的情形,而遗漏了需求只得到部分满足的情形,譬如,某个农户需要借款100元,结果只借到了60元,这显然低估了农户金融抑制的程度。我们的研究对原来的估计方法做了改进和完善,构建了更为合理的预测指标,有效地解决了前述的遗漏问题。我们还借鉴最近发展起来的模型和估计技术(Abadie,A.和ImbensG.W.,2004,2006),在平均处理效应(average treatment effect)模型的框架下使用偏差修正的match 模型,较准确地估计了金融抑制的福利损失。本文的贡献还在于,在供给模型中,我们纳入了能够反映信贷交易双方"关系"的变量;在需求模型中,我们纳入了反映农户医疗和教育费用支出的变量。这些变量的纳入,充分地刻画了我国农村信贷市场的本质特征,使我们的研究与其他学者的研究进一步区别开来,且更加具有针对性。

  五、研究结论与政策建议

  本文研究的主要目标是要运用计量分析模型,采用微观样本数据,来估计农户金融抑制的程度及其所导致的福利损失。通过研究我们发现,农户金融抑制的程度为70.92%.金融抑制对所有样本农户和受到金融抑制的样本农户的纯收入、净经营收入、消费性支出和非土地性资产的影响都是负方向的,且分别在5%(10%)、1%、1%和1%的统计水平上显著。由于金融抑制,所有样本农户损失的平均值占其纯收入、净经营收入、消费性支出和非土地性资产均值的比重分别为9.43%、15.43%、15.57%和14.58%;受到金融抑制的样本农户的平均损失占其纯收入、净经营收入、消费性支出和非土地性资产均值的比重分别为9.55%、16.83%、16.46%和14.70%.

  土地面积、教育费用和医疗费用支出对农户资金需求的影响是正向的,且在1%的统计水平上显著,农户的资金需求与其所经营的土地规模、教育医疗费用支出之间呈现正相关的关系;金融资产余额对农户资金需求的影响是负向的,且在1%的统计水平上显著,农户的资金需求与其金融资产余额之间呈现负相关的关系;生产性固定资产原值、受教育水平、交通条件和地理位置(是否在东部省份)对农户资金需求的影响在统计上均不显著。

  土地面积、受教育程度、地理位置(是否在资金充裕的村庄)对资金供给的影响都是正向的,且分别在10%、1%和1%的统计水平上显著;资金供给者倾向于给土地规模大、受教育水平高、富裕村庄的农户提供贷款。特别值得指出的是",关系"对资金供给的影响也是正向的,其不仅在统计上十分显著(1%),而且系数也很大",关系"在我国农村信贷市场上所发挥的作用非常大。固定资产总值、交通条件对资金供给的影响在统计上不显著。

  根据我们的研究结论,建立多种所有制有机混合的农村信贷市场,增加农村信贷市场外部资金的输入,建立农村医疗保障体系和助学贷款机制,缓解农户金融抑制的程度,可大幅度地提高农户的福利水平,减少农村中的贫困人口,从而有利于社会主义新农村及和谐社会的建设与发展。

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