农户的信贷配给程度_基于Tobit模型的微观实证研究.pdf

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金融机构对农户的信贷配给程度*
———基于Tobit模型的微观实证研究

西北农林科技大学经济管理学院李韬罗剑朝

【摘要】通过对山东省泰安市的乡镇进行抽样，获取了与当地农村居民信贷相关的微观数据，并运用Tobit模型对影
响该地区正规金融机构对农户信贷配给程度的家庭特征进行实证研究。研究表明户主的年龄和农户家庭自有的土地面积
对金融机构的信贷配给程度分别有着显著的正向影响和负向影响。因此，农村金融体制的未来改革需要同农村土地产权改
革结合起来。
【关键词】家庭特征；金融机构；信贷配给
中图分类号：F832.4文献标识码：A文章编号：1004-5937（2014）07-0053-04

一、引言为（0，1］。对所有申请者而言，信贷配给程度并非一
信息不对称和交易成本导致农村正规金融机构对致。为描述方便，笔者建立了一个简单的模型加以
农户的信贷配给是一个普遍现象（Jaffee&Russlle，说明。假设金融机构i首先根据信贷申请者j的家
1976；Stiglitz&Weiss，1981；Williamson，1988）。近庭特征决定信贷配给的程度，考虑到期望收益最大
年来，国内学者对金融信贷配给研究主要围绕信贷配化后，则金融机构确定的最优信贷配给程度可用如
给对农村经济和农村信贷市场的影响来展开。其中，下方程表示：
研究信贷配给对农村经济的影响主要从对经济发展vf
MaxEU［d（i1-a）iRiTi-bi-bi］（1）
ai≥0
的意义、造成的经济影响等方面（林毅夫，2000；徐
上式中ai是金融机构i对贷款申请者确定的信
忠、程恩江，2004；钟笑寒、汤荔，2005；张龙耀、江春，
贷配给程度，ai=0表明金融机构未对贷款申请者进
2011）。研究影响农村信贷市场主要从微观角度展
行信贷配给，ai＞0则表明金融机构对贷款申请者
开实证研究（朱喜、李子奈，2006；褚保金等，2009；
进行信贷配给；di是贷款申请者所申请的贷款数
李庆海等，2012）。
额，Ri和Ti分别是贷款利息率和期限，则d（i1-a）i
这些研究无疑非常重要，它们有助于我们了解农
v
RT是金融机构发放贷款预期的总收益；b是金融
村金融市场，特别是正视信贷市场的现状，并为破解当iii
机构对贷款申请进行审查所支出的各种变动成本，
前农村金融困境和寻求合适的改革方案提供了思路。
f
但是这些研究没有很好地探讨申贷农户的家庭特征与例如贷款申请者信用调查成本；bi是金融机构对贷
金融机构的信贷配给行为的关联性。事实上，申贷农户款申请进行审查所支出的各种固定成本，例如员工
的家庭特征是正式金融机构作出信贷供给行为非常重的工资等。
要的参考信息，金融机构在贷款发放前，都要依据申贷式（1）是金融机构i期望的最大收益的方程表达，
农户的家庭特征及以往的信贷记录对申贷农户的信用这一方程集中反映了贷款申请者的家庭特征同金融机
进行审查，如果信用审查结果不好，金融机构自然会对构所期望最大收益是紧密相关的，即金融机构通过对
农户进行信贷配给并据此确定信贷配给的程度。基于贷款申请者的家庭特征进行审查分析，以判断贷款者
此，本文将尝试弥补这方面的空白。按期还本付息的能力有多大，从而作出应多大程度上

满足其贷款申请的决策。因此，信贷配给程度（a）i同代

二、理论模型表贷款申请者（j）的家庭特征变量的变量集xj相关关
信贷配给程度可以表示为：信贷配给度=（申请系可用下式表示：

金额-实际发放金额）/申请金额，即信贷配给区间ai=g（a'axj，）（2）
βεai

*基金项目：国家自然科学基金项目（71073126）；教育部“长江学者和创新团队发展计划”创新团队项目（IRT1176）；教
育部高等学校博士学科点专项科研基金课题（项目编号：20100204110030）；陕西省社科联基金项目（项目编号：09E044）；西
北农林科技大学人才专项资金资助项目。

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式（2）中β'a是家庭特征变量集xj对应的系数，收集，采用了三阶段分层抽样策略。第一阶段，按照
是影响金融机构对贷款申请者给予信贷配给程度不同经济发展水平采取分类抽样的方法，随机选择
εai
了山东泰安的两个乡镇，分别是满庄镇和伏山镇；第
（a）i的其他因素。式（2）中的家庭特征变量均是可观察
到的，例如户主的性别、年龄、教育水平等。二阶段，在每个所选的乡镇中再随机抽取两个村，共
计四个村，分别是满庄镇的曹家寨村和新庄村，伏山

三、计量模型镇的马家庙村和朱家庄村；第三阶段，在每个被抽取
在一个总体样本中，未遭受信贷配给的贷款申请村庄中随机选择50~70户农户发放问卷或入户调
者的数据特征必然是“零”值（即信贷