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| 信贷约束与农户收入文献综述 |
| 第752期 作者：□文/董 钰 时间：2025/5/1 17:21:11 浏览：13次 |
［提要］ 农民的收入问题在“三农”问题中占据着核心位置。当前，实现农民持续增收仍面临巨大压力，农民的收入水平不仅影响到农民的生活水平，也限制农村经济的蓬勃发展。国内外众多学者对如何促进农民增收展开广泛研究，其中部分学者特别关注信贷约束对农户收入的影响。本文旨在综述学者的研究路径、模型构建、研究范畴、研究成果、创新点以及存在的局限，对后续关于深化信贷约束对农户收入的影响研究提供一定借鉴意义。
关键词：信贷约束；农户收入；农户福利；影响因素
中图分类号：F832.43 文献标识码：A
收录日期：2024年10月20日
一、农户信贷约束实证研究
众多国内外研究者对信贷约束如何影响农户收入这一议题进行了广泛而深入的探讨。先定义和量化信贷约束，是分析的前提，因此笔者先总结信贷约束的定义和测度方法，再总结不同学者的实证结论。
（一）信贷约束测度。大多学者用信贷可得性测度信贷约束。赵建梅等（2013）认为若农户未达到金融机构放款的条件，或农户居住地位置过远、申请流程复杂，或农户因等待放款周期过长等个人原因而选择放弃贷款申请，此情形可被视为金融机构交易成本导致的农户信贷受限。陈博天等（2013）将受到正规金融机构信贷约束定义为若由于“害怕催债” “无能力偿还”等主观原因未向正规金融机构申请贷款，有些农民已经提出了贷款申请，但由于“害怕不能通过审批”或“未获得足额实际贷款数额”；而将未受到正规金融机构信贷约束定义为“获得足额贷款金额”，或“没有信贷需求”。
然而，上述定义具有较强的主观性，且忽视了农户潜在的信贷需求。李锐等（2007）采用双变量Probit模型，联立需求和供给的方程，当且仅当需求=1时才可观察到供给=1，在此情境下，贷款行为被设定为因变量并赋值为1，随后采用最大似然估计法来评估信贷约束发生的可能性。依据李庆海等（2012）的研究标准，当信贷约束的概率超过0.5这一临界值时，即认定相关农户面临信贷约束。
上述文献测算的受到信贷约束的主体为全部农户，并不能反映单个农户受到的信贷约束。余泉生等（2014）设置问卷，询问单个农户主体信贷需求的数额，采用“未获满足信贷需求占实际信贷需求比例”这一指标来衡量信贷约束程度。
（二）模型与分析结果。Doung（2002）对越南农户调研数据进行实证分析，研究表明，信贷配给对农户的生产经营活动有显著正面效应，促进了农户的收入增长和福利提升。李庆海等（2012）利用2003年至2009年期间对1，000户农户进行调查所收集的数据，运用Biprobit模型和线性回归模型进行实证分析，结果显示64.5%的农户遭受信贷配给，其中完全配给的农户占比54.0%，有10.5%的农户受到了部分配给的影响。由于信贷配给，这些农户的家庭净收入减少了18.5%，同时他们的消费支出也下降了20.8%。John N.N.Ugoani（2013）认为金融机构的信贷配给正相关于农户收入，贷款的发放有助于提升农业基础设施水平，从而间接推动农户收入的增长。M.Rota（2013）提出，农户之间的收入差距主要源自于生产成本的差异以及初始资源条件的不同，通过改善农业产业的初始投入条件，信贷资金能够增强农民的生产效率和收入水平。
上述文献大多将农户收入作为整体，研究证明了信贷配给与农户收入的大体关系，但并未细分收入的具体组成，未区分不同收入水平，缺乏研究信贷配给与不同农户收入的影响机制。王书华等（2012）基于山西省35个县、涵盖2，100户农户在2005～2009年间的微观面板数据进行了深入研究，构建门槛回归模型，运用极大似然估计量，分析信贷约束与收入的关系，证明了信贷约束倒“U”型关系的存在，回归结果显示，收入低于3，400元的农户受到较强信贷约束。李庆海等（2016）运用了2013年针对江苏与山东两省农户的调查数据，通过运用平均处理效应模型和分位数处理效应模型，来分析信贷约束对位于不同分位数上的农户福利造成的影响。发现信贷约束对农户福利水平存在抑制作用，并呈现出倒“U”型关系曲线。朱喜等（2007）使用上述同样的方法，实证分析了借贷对不同收入的农户具有正效应和异质性。信贷资金对收入最高和最低农户的收入无影响，但促进中低收入的农户福利。王文成等（2012）也使用分位数法研究表明，借贷资金对于低收入与高收入农户群体的收入影响并不明显，而对于中等收入农户的收入则表现出显著的效应。王书华等（2014）基于央行2006年农村金融调查数据、花旗-北京大学2008年农村金融调查数据以及山西省35个县2，100户农户2005～2010年的微观面板数据，实证结果显示，信贷的可获得额度及机会与农户的收入水平紧密相连，且对高收入农户的显著性更强。
与上述研究结论不同，李长生等（2015）基于农户预期收入的现值最大化模型（CCT模型），运用江西省抽样调查的743户农户数据，采用分位数法研究得出，信贷约束抑制了农户的收入增长，不同分位数的回归系数是否通过显著性检验的结果相异，对于处于收入分布10%分位数以下的低收入农户、25%分位数以下的较低收入农户以及90%分位数以上的高收入农户，信贷约束对其收入有着显著的负面影响；而对于位于50%分位数及75%分位数附近的农户，尽管信贷约束也存在负向影响，但这种影响并不显著。
值得注意的是，以往的研究多将农户视为一个同质群体，忽视了农户间在类型及经营方式上的差异。牛荣等（2016）将农户经营类型分为纯农业和非纯农业农户，采用Heckman广义三阶段回归方法，针对不同经营类型的农户进行了信贷约束的实证分析。
在已有的文献研究中，对农户所遭受的信贷约束往往缺乏基于借款目的的分类探讨，从而未能全面把握信贷约束的多元特性。张兵等（2018）则在这方面做出了推进，他们综合考虑了资金的供需两端，通过对信贷需求进行用途和渠道的细致划分，具体区分了“正规生产性信贷约束” “正规消费性信贷约束” “非正规生产性信贷约束”以及“非正规消费性信贷约束”等不同类型，分别从这些类型视角切入实证分析了信贷约束对农户收入的影响。蒋瑛等（2019）将信贷约束定义为农户在借贷市场借款遭受拒绝，使用2016年中国家庭追踪调查数据（CFPS），采用收入水平、生活质量、健康状况和教育程度这四个维度的指标，利用A-F“双重界限法”来多角度地识别和评估贫困农户的情况。李志阳等（2019）运用倾向评分匹配法实证分析信贷获得、信贷约束与农户收入。曹瓅等（2020）将信贷约束定义为农户申请贷款未被审批或未获足额贷款，运用2018年江苏省农户家庭调查数据，把样本中的农户划分为四类：受到正规金融机构信贷限制的农户、仅受非正规金融渠道信贷限制的农户、同时受正规与非正规金融信贷限制的农户以及不受任何信贷限制的农户。利用分位数回归模型，探究了来自不同渠道的信贷约束对农户收入产生的具体影响。研究证据显示，信贷限制明显地对农民的收入造成了影响，而来自正式金融机构的信贷限制则仅仅影响到了低收入农户的收入水平。刘姣姣等（2021）认为信贷约束不仅通过影响收入影响农户生活质量和贫困感受，更会影响农户的心理状况和主观贫困感受。通过使用中国居民收入调查数据库中的数据进行实证分析发现，信贷约束对农户的主观贫困感有显著的影响。张乐柱等（2022）将信贷约束定义为“未申请，或申请未被审批”，利用2015～2019年的CHFS数据，通过采用OLS、2SLS以及分位数回归方法进行实证分析，结果显示，正规信贷约束对中高收入农户的收入有明显的抑制效果，而且随着收入水平的提高，这种抑制作用会变得更强。
上述学者的研究普遍指出，信贷限制对农民的收入和福利产生了抑制作用。然而，也有学者得出相反的结论，王彬（2011）通过扩展Levine（1993）的模型，通过使用贵州省的数据，研究了农村金融的发展对当地经济所产生的影响。利用时间序列数进行实证分析，得出长期看农村信贷限制对农户收入无影响，即农村信贷未能体现价值和意义。
二、结论及启示
目前的大多数研究表明，信贷限制通过影响生产要素的分配，导致生产效率和资源配置效率的下降，降低农户的农业收益，并且收入较低的农户更可能面临信贷限制。然而，信贷限制也有可能通过推动未利用土地的流转来增加非农业收入。因此，信贷限制对于农民收入的具体影响尚不明确。现有文献为研究信贷约束对农户收入的影响提供了宝贵借鉴，但在研究方法和计量模型上仍存在以下商榷之处：第一，信贷约束的测度多取决于农户认知，可能存在响应误差，且研究主体大多为全部农户，很少有研究能够测量单个农户所面临的信贷限制程度，这导致我们无法对信贷约束水平与农户收入之间的关系进行定量分析。第二，一些文献中的计量模型没有考虑到信贷和收入之间存在的互为因果关系等内生性问题，因此它所得到的结论还需要进行更深入的验证。第三，现有的研究视角主要集中在信贷供给方面。农村信贷市场应从供需求双方研究，现有文献多从借贷机构的视角切入研究信贷约束与收入的影响机制，较少的学术研究是从需求方的角度来进行分析和讨论。
基于此，已有文献具有宝贵的参考价值，但未来研究可在更深层次进行探索，即在进行计量分析时，应优化信贷约束的测量方法，并重视处理互为因果关系、遗漏变量等问题，以解决内生性问题；加强从需求角度研究农户信贷约束的影响机制。
（作者单位：西安明德理工学院经济与管理学院）
主要参考文献：
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