利率外生性、農(nóng)戶借貸需求規(guī)模與農(nóng)戶借貸行為信貸約束下農(nóng)戶借貸需求行為的實證研究

利率外生性、農(nóng)戶借貸需求規(guī)模與農(nóng)戶借貸行為信貸約束下農(nóng)戶借貸需求行為的實證研究

一、農(nóng)村金融需求研究1973年，ronaldmcinnon和smithrley提出了深化金融約束和金融信貸的理論，這允許大多數(shù)理論和政治學(xué)者認(rèn)識到，發(fā)達(dá)國家農(nóng)村資源市場的劃分和金融的抑制是農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展的主要障礙。因此，對農(nóng)業(yè)和農(nóng)村金融的改革和對各種政治性農(nóng)村信貸項目的監(jiān)管已成為發(fā)展中國家農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展戰(zhàn)略的重要方面。而有效的農(nóng)村金融改革策略和農(nóng)村信貸項目計劃有賴于對農(nóng)村金融需求現(xiàn)狀的正確認(rèn)識和理解,分析農(nóng)戶的借貸需求行為及其影響因素對于深化農(nóng)村金融改革、提高農(nóng)村金融的服務(wù)水平和促進(jìn)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的發(fā)展具有重要意義。20世紀(jì)70年代國際學(xué)術(shù)界就開始對農(nóng)戶的金融需求行為進(jìn)行研究。Long(1968)建立了正規(guī)的微觀經(jīng)濟(jì)模型分析農(nóng)戶借貸的原因,認(rèn)為農(nóng)戶的借貸決策是在給定生產(chǎn)機(jī)會條件下收益最大化的選擇,分析了農(nóng)戶在確定性和不確定性條件的借貸選擇,認(rèn)為農(nóng)戶的借貸行為取決于其自身的風(fēng)險偏好和項目收益率與利息率的對比;他還采用了1951—1952年印度國家調(diào)查數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行了簡單的估計和檢驗,但由于數(shù)據(jù)的限制,很多理論分析的關(guān)鍵結(jié)果得不到驗證。Iqbal(1983,1986)也建立正規(guī)的經(jīng)濟(jì)模型來分析農(nóng)戶的借貸行為,其出發(fā)點是消費者效用最大化理論,借貸行為將影響農(nóng)戶第一期的預(yù)算約束以及消費與投資水平,進(jìn)而影響第二期的收入水平、消費水平與支付成本(資金利息);而且他認(rèn)為貸款利率是受借款人地區(qū)、收入、借款規(guī)模以個人特征內(nèi)生影響的。模型分析的結(jié)果顯示享受到技術(shù)變化好處地區(qū)的農(nóng)戶有更大的借貸傾向,而且面臨更低的貸款利率,并通過1970—1971年印度的數(shù)據(jù)對理論的結(jié)果進(jìn)行了驗證。此外,Hesser&Schuh(1962)、Panni(1966)、Ghatak(1976)、Lins(1972)、Nagarajan,MeyerandHushak(1995)、Kochar(1997)和BaliSwain(2001)等人也對這一問題進(jìn)行了實證研究,但絕大部分的研究都集中在對印度的分析,而且數(shù)據(jù)比較陳舊。近年來,隨著我國農(nóng)村金融改革的迫切化,也涌現(xiàn)出大量對農(nóng)村金融需求的調(diào)查研究成果1。但大部分的研究都只局限于對調(diào)查數(shù)據(jù)的簡單描述,樣本規(guī)模非常小且分布十分分散(何廣文,1999;溫鐵軍,2001;曹力群,2001)。本文將以考慮生產(chǎn)和消費兩方面活動的農(nóng)戶經(jīng)濟(jì)行為模型為基礎(chǔ),分析農(nóng)戶借貸行為決策及其影響因素,并利用2005年國務(wù)院發(fā)展研究中心農(nóng)村經(jīng)濟(jì)研究部組織的大型全國農(nóng)村金融調(diào)查數(shù)據(jù),分別采用Probit兩年面板數(shù)據(jù)的隨機(jī)效應(yīng)和差分模型以及Tobit模型考察農(nóng)戶的借貸決策和借貸需求行為特征,并分析在信貸約束條件下農(nóng)戶的行為選擇。二、借貸行為模型Long(1968)的借貸模型是以農(nóng)戶家庭產(chǎn)出最大化為基礎(chǔ),但農(nóng)戶的生產(chǎn)和消費活動往往是不可分離的。而且很多調(diào)查研究的結(jié)果都表明消費性活動是影響農(nóng)戶借貸非常重要的因素,生活性用途的借款比重明顯高于生產(chǎn)性用途的借款(溫鐵軍,2001;何廣文,1999;史清華和陳凱,2001;朱守銀等,2003)。而Iqbal(1983,1986)的農(nóng)戶借貸模型更具一般性,同時考慮了在預(yù)算約束下農(nóng)戶的生產(chǎn)、消費和勞動選擇,而借貸活動通過改變不同時期的預(yù)算約束來影響農(nóng)戶的經(jīng)濟(jì)選擇行為。因此,本文將以Iqbal的模型框架為基礎(chǔ),分析影響和決定農(nóng)戶借貸需求的因素。模型假設(shè)農(nóng)戶的經(jīng)濟(jì)行為是以兩期的效用最大化為基礎(chǔ)的,效用函數(shù)由兩期的消費(C1,C2)和閑暇(L1,L2)決定,而且嚴(yán)格服從效用函數(shù)的性質(zhì)。假設(shè)農(nóng)戶當(dāng)期發(fā)生借貸行為,從而擴(kuò)大當(dāng)期的預(yù)算約束曲線,而在第二期償還。這樣農(nóng)戶的借貸行為模型可以表示為:MαxU=U(C1,C2,L1,L2;zh)其中,1代表當(dāng)期(或第一期),2代表未來(或第二期);C是農(nóng)戶的消費支出,T是總的可支配時間,H是投入農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的勞動時間,L是閑暇,M是非農(nóng)業(yè)勞動時間,K是農(nóng)業(yè)的生產(chǎn)性資產(chǎn),p的農(nóng)產(chǎn)品的價格,w是非農(nóng)勞動力的工資率,α是技術(shù)改善參數(shù),zh是農(nóng)戶的特征變量(外生的),zq是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的特征變量(外生的),B是借款的數(shù)額,r是借款的利率。通過拉格朗日函數(shù)對該模型求最優(yōu)解,然后通過克萊姆法則獲得相關(guān)變量的一階微分的條件。通過對上述模型的理論分析,農(nóng)戶借款的需求函數(shù)最終可以表示為:B*=B*(C1,K1,zh,zq,p1,p2,w1,w2,r)三、農(nóng)戶的類型及有效樣本數(shù)本文所采用的是數(shù)據(jù)是2005年國務(wù)院發(fā)展研究中心農(nóng)村經(jīng)濟(jì)研究部組織的大型全國農(nóng)村金融調(diào)查2的農(nóng)戶調(diào)查數(shù)據(jù)。此次調(diào)查共獲得1979份農(nóng)戶調(diào)查問卷,有效問卷1962份,其中東部地區(qū)有773戶(占39.4%),中部地區(qū)483戶(占24.6%),西部地區(qū)706戶(占36.0%)。從農(nóng)戶的類型看,有效樣本數(shù)為1848戶,其中純農(nóng)戶為822戶(占44.48%),干部戶為202戶(占10.93%),個體工商戶為490戶(占26.52%),外出打工戶為645戶(占34.90%),專業(yè)種養(yǎng)大戶為102(占5.52%),貧困戶為242戶(占13.10%),其他農(nóng)戶54戶(占2.92%)。表1顯示了農(nóng)戶調(diào)查樣本主要變量的平均值和標(biāo)準(zhǔn)差。四、借款對農(nóng)戶借貸需求規(guī)模的影響主要包括借款本部分將上述理論模型進(jìn)行經(jīng)驗估計和檢驗,采用Probit模型和Tobit模型分別考察各經(jīng)濟(jì)變量對農(nóng)戶是否借款和農(nóng)戶借貸需求規(guī)模的影響。同時,本文將農(nóng)戶的非正規(guī)借款(親友間借款和非正規(guī)金融組織借款)也納入經(jīng)驗研究中,以便更全面地考察農(nóng)戶的實際借貸需求狀況。因為中國農(nóng)戶在正規(guī)金融市場上面臨信貸約束,不能獲得貸款的農(nóng)戶并不等于不存在借貸需求,不能獲得正規(guī)借款的農(nóng)戶將會通過非正規(guī)途徑滿足自身的金融需求。(一)貸款利率函數(shù)的ols估計結(jié)果傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)學(xué)理論認(rèn)為金融市場上利率具有內(nèi)生性特點,因此在借款需求模型的估計過程中,如果將利率視為外生的將產(chǎn)生“聯(lián)立性偏見”問題。Iqbal(1981)和Swain(2001)采用兩階段回歸的工具變量法糾正了利率內(nèi)生性的“聯(lián)立性偏見”問題,估計了印度的農(nóng)村金融需求。但在中國利率是受嚴(yán)格管制的,因此正規(guī)金融市場利率應(yīng)該是由外生決定的;而農(nóng)村的非正規(guī)金融市場則主要是以互助性和援助性為主,因此利率也不是市場決定的?？紤]利率函數(shù):r*=γ0+γ1B+γ2Y+γ3zh+γ4M+γ5L+γ6D+μ2,其中,Y是農(nóng)戶的收入3,zh是農(nóng)戶家庭的特征變量(包括戶主的年齡、家庭勞動力的受教育程度以及農(nóng)戶家庭的性質(zhì)),M是當(dāng)?shù)亟鹑谑袌鰻顩r變量(包括到最近的信貸機(jī)構(gòu)的距離和信貸機(jī)構(gòu)數(shù)量),L是借款的屬性變量(包括借款的渠道和借款的用途),D是地區(qū)變量,主要考慮東中西部的差異。表2是利率函數(shù)的OLS估計結(jié)果?？梢钥闯?借款數(shù)額對利率沒有顯著影響,而且利率與農(nóng)戶家庭的特征變量(包括收入、年齡、經(jīng)營類型等)也沒有顯著的關(guān)系。家庭最高勞動力為中學(xué)的農(nóng)戶家庭所面臨的借款利率比較顯著地低,這可能因為農(nóng)戶的社會資本帶來的成本節(jié)約4;貧困戶所面臨的利率也比較顯著地高,主要是因為貧困戶由于償還能力低而難以獲得借款,從而不得不更多地向高利貸借款。對農(nóng)戶借款利率有顯著影響的變量是借款渠道:正規(guī)金融借款利率明顯比較高,甚至高于民間金融組織借款,而親友借款利率則明顯比較低。因為親友借款是一種援助性的,通常是無息或低息的,而大部分民間借款是互助性的,民間的高利貸現(xiàn)象在農(nóng)村并不是非常普遍。相反,調(diào)查中農(nóng)戶普遍反應(yīng)信用社利率太高,所調(diào)查的地區(qū)信用社平均貸款利率為6.4%,而有些地區(qū)平均貸款利率高達(dá)10%～15%。村內(nèi)正規(guī)金融機(jī)構(gòu)的數(shù)量對利率的影響顯著為正,這說明即使有多個正規(guī)金融機(jī)構(gòu)的存在,也并未形成有效市場競爭降低貸款利率,相反這可能體現(xiàn)了金融機(jī)構(gòu)對高利潤市場的追求,利率并不是由市場競爭決定的。同時對Probit和Tobit模型利率外生性的Smith—Blundell檢驗的結(jié)果分別為Chi—squared統(tǒng)計量=0.7800317(p值=0.3771)和F=0.0978083(p值=0.7545),不能拒絕利率外生性的原假設(shè)。因此,農(nóng)村金融市場的利率并不是內(nèi)生的。(二)借貸國外資本積累和收入差異是受借貸參與市場此次調(diào)查詢問了農(nóng)戶“2001—2004年是否有過借款需要”以及此期間“是否實際發(fā)生過借款行為”(包括親友借款和民間金融組織借款等各種非正規(guī)借款),因此可以采用Probit模型考察農(nóng)戶借貸的主觀需要和實際借貸行為,估計農(nóng)戶的借貸意愿以及借款獲得率。根據(jù)Probit模型,我們的計量模型可以表示為:Prob(Y=1)=∫B?∞?(t)dt=?(B)?B=α+Σi=1nβ1Xi+μ(Y=1)=∫-∞B?(t)dt=?(B)?B=α+Σi=1nβ1Xi+μ。根據(jù)前面的理論模型可以知道,農(nóng)戶的借款需求行為與外生的借款利率、家庭的當(dāng)期消費、生產(chǎn)產(chǎn)出、工資收入以及農(nóng)戶的家庭和生產(chǎn)特征變量有關(guān)系,同時還考慮正規(guī)金融市場的狀況,用與金融市場的距離和金融機(jī)構(gòu)的數(shù)量來衡量正規(guī)金融的臨近程度和可選擇性對農(nóng)戶借貸行為的影響。表3是對農(nóng)戶借貸需要和借款獲得情況的Probit估計結(jié)果。利率與借貸發(fā)生率顯著正相關(guān),這并不意味著利率越高農(nóng)戶的借貸傾向越高,而應(yīng)該說利率不是農(nóng)戶借貸決策所主要考慮的因素。特別是在利率外生的金融市場下,利率不能反應(yīng)資金的真實成本和機(jī)會成本,不能成為有效的市場信息傳導(dǎo)工具。而在中國農(nóng)村相對分割和壟斷的金融市場條件下,農(nóng)戶借貸意識比較強(qiáng)烈、借貸需求比較旺盛的地區(qū)可能會助長當(dāng)?shù)剞r(nóng)村信用社提高貸款利率,因為信用社有一定利率浮動權(quán)限。家庭收入對農(nóng)戶的借貸需要和借款獲得情況都是呈“U”型的,即隨著家庭收入的增加,農(nóng)戶的借款需求先下降后增加,借貸需求的轉(zhuǎn)折點為16481.48元5。農(nóng)戶的收入不僅說明了其對各種家庭支出的支付能力,即高收入農(nóng)戶存在比較小的資金約束而借貸需求比較小,但農(nóng)戶的收入也同時體現(xiàn)為其生產(chǎn)投資的結(jié)果,因此高收入也意味著高投資需求,因而也更容易產(chǎn)生借貸需求。家庭的教育和醫(yī)療支出對農(nóng)戶的借貸概率有顯著正的影響,而且教育和醫(yī)療支出每增加1000元,借貸需要概率將分別增加1.1%和3%,而實際借貸概率將分別增加0.927%和2.94%,醫(yī)療開支對借貸行為有更強(qiáng)的敏感性。耕地面積與借貸概率也顯著正相關(guān),耕地規(guī)模每增加1畝,借貸概率增加0.83%。養(yǎng)殖業(yè)收入與工商業(yè)收入對農(nóng)戶的借貸需要都有顯著的正影響,但對實際的借貸行為并沒有顯著關(guān)系。這與前面理論模型的分析是一致的:說明醫(yī)療和教育支出在特定時期具有很高的邊際效用,會顯著地增加農(nóng)戶的實際借貸率;耕地作為農(nóng)戶最基本的生產(chǎn)性資產(chǎn),其規(guī)模也顯著影響農(nóng)戶借貸傾向;畜牧和工商業(yè)作為農(nóng)村產(chǎn)出回報比較高的生產(chǎn)經(jīng)營項目,農(nóng)戶有比較高的借貸投資意愿。但在面臨信貸約束的條件下,農(nóng)戶的擴(kuò)大再生產(chǎn)投資需求很容易受到壓縮,因此工商戶和養(yǎng)殖大戶雖然有比較高的借貸需求,但實際的借貸獲得比例卻非常小。從家庭特征來看,借貸需要沒有體現(xiàn)明顯的生命周期性,但農(nóng)戶的實際借款獲得情況卻有一定的周期性,36歲的家庭具有最高的借款獲得率。這是因為中年家庭通常具有更高的收入和支出規(guī)模,中年家庭面臨子女教育、老人贍養(yǎng)以及擴(kuò)大生產(chǎn)等問題,資金需求規(guī)模比較大,但同時他們又有比較高的收入預(yù)期和收入保障,因此更容易獲得借款。個體工商戶和種養(yǎng)大戶并沒有明顯更高的借貸傾向,而貧困戶明顯有更高的借貸傾向,貧困戶的借貸獲得率比一般農(nóng)戶高11.79%。家庭規(guī)模對農(nóng)戶的借款需要有正的影響,因為家庭規(guī)模越大不僅產(chǎn)生更多的家庭消費支出,而且更多的勞動力也會產(chǎn)生更大的生產(chǎn)投資需要;而家庭的依賴人口比并沒有明顯影響農(nóng)戶的借款需要。與金融機(jī)構(gòu)距離雖然不能影響農(nóng)戶的借款獲得,但它對農(nóng)戶借款需要的影響是顯著的,這可能是因為臨近的金融機(jī)構(gòu)會影響農(nóng)戶對金融產(chǎn)品的認(rèn)識,從而影響借貸的主觀意愿。此外,西部地區(qū)農(nóng)戶的借貸獲得率顯著地高于其他地區(qū),而借貸需要并沒有明顯的地區(qū)差異,這可能與欠發(fā)達(dá)地區(qū)的扶貧貸款活動有關(guān)。(三)借貸需求規(guī)模從前一部分的結(jié)果看,大部分農(nóng)戶都有借款需要并實際發(fā)生過借款行為,家庭的收入、經(jīng)營特征和家庭特征變量比較顯著地影響農(nóng)戶的借貸決策。但即使在借款農(nóng)戶中,其借貸需求規(guī)模還存在很大差異。就此次調(diào)查的情況看,農(nóng)戶的單筆借款的規(guī)模覆蓋到1000元以內(nèi)和10萬元以上,標(biāo)準(zhǔn)差達(dá)到344082.62229,而且由于面臨信貸約束,有些農(nóng)戶通過多筆借款滿足當(dāng)年的資金需求。影響農(nóng)戶借貸決策的因素也同樣會影響農(nóng)戶的金融需求規(guī)模,但影響的方向和結(jié)果可能會有很大差異。這部分將采用如下模型考察農(nóng)戶實際的借貸需求規(guī)模:B*=β0+β1r+β2+Y+β3zq+β4E+β5zh+β6D+μ1,其中,Y是農(nóng)戶當(dāng)年的總收入;zq是農(nóng)戶經(jīng)營的特征變量向量,包括農(nóng)戶經(jīng)營的土地規(guī)模、畜牧業(yè)的收入、工商業(yè)和工資性收入;E是農(nóng)戶的消費支出變量,包括教育支出和醫(yī)療支出。此次調(diào)查包括了農(nóng)戶2001—2004年的借貸信息以及2003與2004年的收入支出信息,因此這里將采用2003和2004年的面板數(shù)據(jù)以包括更充分的樣本信息獲得更有效的估計。同時,由于決定是否借貸和借貸規(guī)模具有密切的聯(lián)系,為了綜合考察農(nóng)戶的借貸行為,這里還采用Tobit模型綜合所有的農(nóng)戶樣本,不僅可以包括更全面的樣本信息,而且可以考察各經(jīng)濟(jì)變量對借貸行為的總體影響。Tobit模型能夠糾正限值型變量所帶來的偏差,因此可以允許我們將沒有借款的農(nóng)戶也納入到計量模型中。在Tobit模型下,借款需求規(guī)模滿足:B?+{BifB＞00ifB≤0。B*+{BifB＞00ifB≤0。如果僅考慮借款的需求規(guī)模,而不考慮無借款農(nóng)戶的情況,我們更傾向于采用隨機(jī)效用模型,因為它能夠估計出農(nóng)戶特征變量(屬于不隨時間變化的非觀測效應(yīng))對借貸需求規(guī)模的影響,而同時不會損失太多的自由度。對模型Ⅰ的Breusch&Pagan拉格朗日乘數(shù)檢驗(BreuschandPaganLagrangianmultipliertest)為32.11(p=0.0000),說明了個體之間存在明顯的異方差,因此包含農(nóng)戶家庭的特征變量具有顯著意義。而檢驗固定效應(yīng)模型和隨機(jī)效應(yīng)模型的Hausman統(tǒng)計量的結(jié)果為3.29(p=0.3486),并不能拒絕非觀測變量與解釋變量不相關(guān)的原假設(shè),即固定效應(yīng)模型并沒有明顯優(yōu)于隨機(jī)效應(yīng)模型。這也說明采用包括農(nóng)戶家庭特征變量的隨機(jī)效應(yīng)模型是合適的。但考慮到個體之間明顯的異方差性和樣本的非平衡性,考察一階差分模型的結(jié)果也是有意義的,而且它可以更有效比較各經(jīng)濟(jì)變量兩期的變化對借款變化的影響。表4顯示了對農(nóng)戶借貸需求規(guī)模的估計結(jié)果。養(yǎng)殖業(yè)收入和家庭醫(yī)療支出在隨機(jī)效用模型和一階差分模型下對借貸需求規(guī)模的影響都是顯著為正的,而且邊際影響都比較大。在模型Ⅰ下,養(yǎng)殖業(yè)收入每增加1000元,借款就會增加214.185元,而醫(yī)療支出每增加1000元,借款就會增加165.83元。而在模型Ⅱ下這兩個變量對借貸需求規(guī)模的影響幅度更大,這是因為該模型考慮了任一年沒有借款的0值變量,即考慮到農(nóng)戶養(yǎng)殖業(yè)或醫(yī)療支出規(guī)模還未達(dá)到一定邊際時可能不會發(fā)生借貸行為,從而擴(kuò)大了對借款需求規(guī)模的影響。這與前面理論分析的結(jié)果是一致的,在生產(chǎn)投資的邊際產(chǎn)出非常大或當(dāng)期消費的邊際效用非常大的情況下,農(nóng)戶的理性決策是增加借貸規(guī)模。養(yǎng)殖業(yè)在農(nóng)村經(jīng)濟(jì)中具有比較高的經(jīng)濟(jì)利潤,同時其對資本的要求也是比較高的,因而養(yǎng)殖業(yè)產(chǎn)出的規(guī)模越大,農(nóng)戶的借貸需求規(guī)模也越大;醫(yī)療作為一種消費在特定時期具有支出剛性的特點,當(dāng)家庭成員發(fā)生疾病時,醫(yī)療產(chǎn)品的效用可以達(dá)到無限大6,因此醫(yī)療支出規(guī)模越大借貸需求的規(guī)模也會越大。工商業(yè)收入也比較顯著地影響借貸規(guī)模,但由于農(nóng)村的工商業(yè)更多是一種邊緣性產(chǎn)業(yè),資金和產(chǎn)出規(guī)模都比較小,因此其收入對借貸規(guī)模的邊際影響也不是很大。工資性收入與借款規(guī)模是顯著正相關(guān)的,這似乎與Iqbal(1981)和Swain(2001)理論模型預(yù)測的結(jié)果相矛盾。但由于這里將農(nóng)戶的借貸決策分成了兩部分分析,工資收入與農(nóng)戶的借款傾向有負(fù)相關(guān)的趨勢7(見表4),而模型Ⅰ下的這一結(jié)果更主要體現(xiàn)了工資收入所帶來的收入效應(yīng),即收入水平比較高的家庭會有更高的需求層次。就農(nóng)戶的家庭特征來看,個體工商戶和種養(yǎng)大戶雖沒有明顯的借貸需要,但如果他們一旦需要借貸,借貸需求規(guī)模明顯較高,說明他們有更高的借貸需求層次。在Tobit模型(模型Ⅲ)中,農(nóng)戶的借貸需求體現(xiàn)了生命周期的特點,即年齡與借貸需求呈倒“U”型關(guān)系,中年農(nóng)戶有更大的借貸需求。這一結(jié)果與萬廣華和史清華等(2003)8對農(nóng)村儲蓄行為的結(jié)果剛好有互補性。但與模型Ⅰ以及前面Probit模型的結(jié)果比較,可以發(fā)現(xiàn)農(nóng)戶借貸的生命周期性,更主要地體現(xiàn)為其借貸傾向的生命周期性,家庭大規(guī)模支出主要集中在農(nóng)戶家庭的中年時間,從而中年家庭更需要和更頻繁借貸,但就借貸的規(guī)模而言,中年家庭并不具有最大的借貸規(guī)模。模型Ⅲ的估計結(jié)果也顯示,農(nóng)戶借貸的年齡轉(zhuǎn)折點出現(xiàn)在28歲,與農(nóng)戶的借貸獲得情況相比,考慮借貸規(guī)模因素的借貸年齡轉(zhuǎn)折點有所提前。但對于這一結(jié)果需要謹(jǐn)慎解釋,因為這里采用了兩年面板數(shù)據(jù)的Tobit的模型,而年齡因素是不屬于時間變化的非觀測因素,同一觀測樣本在模型估計中出現(xiàn)兩次,會夸大農(nóng)戶借貸的生命周期效應(yīng)。貧困戶和比較高的依賴人口比增加了農(nóng)戶家庭的借貸需要,但他們的資金需求主要是為了維持基本的生產(chǎn)和生活需求,因而需求規(guī)模并不會太高。就農(nóng)戶的地區(qū)分布來看,結(jié)合前面Probit模型的結(jié)果,可以認(rèn)為,西部地區(qū)農(nóng)戶由于收入約束更大,有更強(qiáng)的借貸需要,但東部地區(qū)的借貸規(guī)模顯著更高。五、借貸需求模型的建立這里需要指出的是,本文所采用的模型并不是完全的一致無偏估計,它在預(yù)測農(nóng)戶借貸需求上還有很多缺陷。模型Ⅰ和Ⅱ由于直接去掉無借款農(nóng)戶樣本會造成抽樣偏差,使得所估計的借款總體需求明顯高于實際情況;模型Ⅲ雖然綜合了所有的樣本,但將所有的零值都視為角解(cornersolution),而實際上很多農(nóng)戶根本就沒有意愿進(jìn)行借貸。但本文的目的并不是估計農(nóng)戶的借貸需求曲線和預(yù)測農(nóng)戶的借款需求規(guī)模。本文通過三類模型對農(nóng)戶借貸決策進(jìn)行分解和綜合,即估計農(nóng)戶借貸傾向的Probit模型、估計農(nóng)戶借貸規(guī)模的斷尾數(shù)據(jù)模型以及考察農(nóng)戶整體借貸需求的Tobit模型,通過對三類模型的甄別和比較,我們還是可以對農(nóng)戶借貸行為特征及其影響因素做比較準(zhǔn)確的判斷。本文的主要結(jié)論:農(nóng)村金融市場的利率是外生的,利率并不是農(nóng)戶借貸所考慮的主要因素,農(nóng)戶的家庭收入、生產(chǎn)經(jīng)營特征和家庭特征真正影響和決定農(nóng)戶借貸需求行為。家庭收入是決