信贷约束、信贷需求与农户借贷行为：安徽的经验证据，本文主要内容关键词为：信贷论文,安徽论文,农户论文,证据论文,需求论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
JEL分类号：R22；D14；016；Q12 文献标识码：A 文章编号：1002-7246(2010)11-0189-18
一、引言
农户信贷需求和信贷行为是个广受关注的问题。农户信贷约束乃至金融约束似乎是个显而易见、毋庸置疑的命题，对于相对落后的发展中国家和地区，这种结论通常被认为是显著成立的。但实际上，对于信贷约束本身却缺乏足够的理论探讨和经验证据。当前中国农村整体发展水平较低，而农村农户是否存在信贷约束，能否通过金融发展促进农村经济发展，还存在很多争论。本文旨在对这一个问题进行深入探讨。我们的研究发现，被视为当然的“信贷约束”命题很难得到足够的经验证据支撑，导致信贷约束不成立的更主要的原因可能是农户的信贷需求不足，因而论文进一步探讨哪些因素影响或者决定了信贷的需求。
分段对于信贷约束，早先的文献主要集中在金融发展和金融抑制等方面的研究上，当前则主要强调了金融市场不完全所可能产生的影响。其背景可以追溯到熊彼特早期对创新理论的论述，在熊彼特的“世界”中，金融和信贷在企业家进行创新决策中占据相当重要的地位。而后续的金融发展理论也大体上从正面论述金融发展的作用，King，R.G.和Levine，R(1993)对熊彼特的观点做了正面证实；同时，Levine(1999)对该问题做了较为全面的回顾。整体上看，这些研究更多强调金融发展的重要作用。此后，更多的研究是从负面研究金融发展问题——不完全市场，着眼点是存在不可避免的风险和外部冲击条件下，由于市场发育不完全（如无法对这些风险进行规避）等形式的不完全市场对经济行为和宏观变量的影响。这些研究对市场的发育程度及市场不完全表现出来的扭曲本身并没有恰切的思考，不仅如此，这些研究还可能对金融的作用过分强调了①。对于中国的农村金融和农户信贷需求，有部分研究得到了一些有意义的结论，比如中国社会科学院农村金融研究课题组(2000)和朱守银等(2004)对农村金融做了调研，得到的结论是信贷需求无法得到有效的满足，我们认为这些结论可能夸大了农村金融所存在的问题，所提出的政策建议值得再度进行认真考量。对于没有纳入我们研究范围的农户的隐形信贷需求，国内有些学者有相应的研究（刘西川等，2009；黄祖辉等，2007），他们侧重揭示农户中的“潜在和隐蔽性的”需求。金烨和李宏彬(2009)则研究了非正式金融和正式金融之间的替代关系，以及对农户信贷行为的影响。整体而言，还有待进一步深入研究，所得结论需要进一步验证。
本文力图对该命题进行研究，考察是否真实存在着信贷约束，金融的发展是不是缓解部分群体生存和发展状况的根本？很有意思的是，本文发现，很难认为存在着严格意义上的金融约束问题，或者说和城市相比并无独特之处，绝大部分农户可以获得信贷。在判别上，本文更直接地衡量信贷约束——有多大比率的农户无法获得信贷，他们的信贷申请被拒绝的概率是多少。进一步地，本文研究影响农户信贷的两个因素——供给和需求，研究中发现，农户的需求事实上较低，因而我们进一步分析农户的信贷需求影响因素，并判断农户信贷需求的高低。
论文特别地设计了一问卷调查，力图印证信贷约束命题并进一步揭示现实状况。调查是在安徽展开的，大体覆盖了安徽全省②。调查得到了一些基本的数据，并对信贷约束命题做了基本判断；同时，为了印证论文结论的可靠性和数据的可靠性，我们设计了第二次补充调研，就信贷约束和其他相关的问题进行进一步调研，并对数据进行深入分析，在方法上采取了有序(ordered)Logistic分析，该方法能够较好分析离散和有序的调研数据。采取这种较少采用的方法和独一的数据，论文得到了很有意思和有价值的结论。
第一，特别有意思的是，调查发现，农户在申请贷款上，并没有太大的难度。只有很少数农户报告无法得到信贷，绝大部分农户都获得了信贷。从这些调查得出，通常所说的信贷约束很难成立，至少并不是严格地约束着农户。
第二，我们证实了农户的需求较低。在调查中，超过1/3的农户没有信贷需求，其中有一半绝对地没有信贷需求，而还有另一半则是因为听说太麻烦而没有去贷款。这是非常令人惊讶的结论。
第三，本文进一步分析了农户信贷需求较低的原因。初始能力在决定需求上具有很强的解释能力，初始能力在数据上就是当前的家庭收入，当前农村居民整体收入水平较低直接导致了整体信贷需求较低。
第四，论文用寻找投资机会来衡量创新能力和增值机会。我们发现，该变量对信贷需求等有明显的影响。而绝大部分农户认为很难找到新的投资机会，这使得农户信贷需求较低。长期的农作使得农户形成了较为安稳的生活习惯，农户可能主观没有太多积极性去改变他们的生活状况，或者客观上很难有机会改变相对贫困的现状。调查发现，农户生活水平仍然较低，尽管收入有一定幅度的增长，整体而言，农户生活较为贫困，但正如一般的预期所得到的结果一样，他们显示出了乐观的生活态度，幸福感还较强。70%左右的农户能够达到日常收支平衡。这表明，农户改变现状的主观动力不足，同时寻找新机会的客观难度较大。
论文其它部分的安排如下：第二部分，我们对问卷调查的背景和基本的调查结论进行阐述，源于安徽省的调查数据得到了一些有意思的结论，主要的结论是农户的信贷约束难以成立，只有很少部分的农户无法获得信贷。第三部分，我们认为更主要的原因在于农户的信贷需求不足；为了印证数据的可靠性和结论的稳健型，我们还设计了补充问卷，并进行补充调研，对问卷调查的数据采取有序logistic模型进行分析，并对模型所得的结论进行解释。论文的最后一部分是结论及其进一步研究方向。
二、调查设计、调查和相关背景
为了印证在落后的农村地区是否存在着信贷约束，并在此基础上了解影响农村金融信贷需求因素，我们特地设计了问卷，并对农户展开调查，选取的区域是华东农业大省之一的安徽。安徽作为一个农业大省，同时也是早期农村改革的发源地，具有较强的代表性。
我们设计问卷考察农户的行为，最直接的问题包括是否有信贷需求、有无借贷行为和借贷是否被批准等，而相应的解释变量包括寻找机会的能力和收入状况等。对于隐性的贷款需求，本文并没有做过多的研究，主要是，如果只是有需求的意愿，而没有真实的用途和实际的信贷行为，包括咨询和申请，我们认为这种需求并不是真正意义上的需求。当然在是否申请决策中，有着选项“听说要托人找关系，很麻烦，没有去过”大体也反映了这部分群体的状况。
我们在问卷中分别设计了农户的现状、资金盈余状况、投资机会、资金需求和实际申请贷款状况等问题。在家庭特征上，我们向农户咨询家庭年收入的大体状况，由于农户事实上很难做到精确的年度核算，我们采取了有序的区间分布方法，即：1万元以下（低收入）、1-5万（中等收入）、5-10万（较高收入）和10万以上（高收入）。同样我们在贷款得到满足的数量和资金需求上，也大体采取了有序的区间设计方法。
我们特别设计了投资机会选项，即“挣钱门路多不多”，分别为“很多，随便就能找到”、“不多，需要托人解决”和“很难找”，这些既是主观判断，反映农户的心态，也更能在直观上反映投资机会及农户的能力，或者说是类似熊彼特所讲的创新机会与发展能力。类似的选项还包括：家庭资金状况（够不够花）、有没有咨询或办理过贷款、到银行（信用社）办理贷款是否方便等，大体上我们都设计了3-4个实际上存在着顺序的选项。尽管这些选择并不是精确的数据，但这些定性或者区间选项更能符合农户日常行为特征——农户很难做到精确核算。
我们选择安徽作为调查区域，主要考虑到安徽具有较强的代表性。安徽处在中国的中东部，生产总值在全国排15位，而第一产业占比更高，排在第10位，但农民人均纯收入却在全国处于21位③，整体上，安徽的发展水平在全国居中，且农业占比相对较高，因而具有较高的代表性。
我们的问卷设计安徽大部分区域，涵盖了安徽省的17个行政区中的16个④。每一个区域大体随机地选择了100户农户，整个样本大概在1600左右，其中有部分问卷不甚完整，我们在处理过程中将这些样本删除。调查采取的是入户调查的方式，从而保证了信息的尽可能地真实。
由于在调研过程中难以避免各种偏差，因而我们采取将每个区域得到的问卷汇合成一个样本，将16个处理后的区域作为一个独立的样本，在最终处理时，16个区域被赋予同样的权重，根据这16个区域得到一些基本的数据，比如平均值和方差等基本统计值。这样处理的目的是尽可能排除一些误差，在汇总之后能将误差尽可能地抵消，因而整个过程不存在着系统性的偏差。在后续的计量分析中，我们则利用每一个地区所有微观主体的样本，目的是为了避免样本数目过小，同时尽可能获取样本的有效信息。
为了保证结论的可靠性，我们对更具有代表性的三个区域（阜阳、淮南、滁州）进行补充调查。选择这三个地方主要考虑到它们较大程度上代表了安徽的农业大省的特征，比如阜阳、滁州，而淮南地处二者之间，三者横贯安徽东西。
出于对非正式金融的关注，补充问卷增添了利率、民间借贷、人口结构、投资回报率等因素。整个有效样本数目有289，部分问题农户没有回答，因而在后续的分析中，有效样本会有少量减少。
三、信贷约束是否严格成立：来自安徽农村问卷的初步结论
（一）农户的资金和收入状况
首先是农户的日常资金状况，我们分别设计了“经常有余钱”、“挣的和花的差不多”和“经常不够花”三种选项，分别用“盈余”、“平衡”和“赤字”表示。最终可以得到一些基本的统计指标（见表1第1部分）。可以看到农户处于平衡的居多，比重大概稍低于43%，而盈余占比27%、赤字占比稍低于31%。当然在16个地区中，差别较大，反映在极值和标准差指标上。大体上我们可以认为大部分农户可以实现预算平衡，这可能的原因并不是农户收入很高，更多的可能是农户在有限的收入下，保持了节俭的生活习惯，而这可能是农户在长久的农业耕作中所形成的惯性，对于很多农户而言，他们更倾向于平静生活，却保持着较高的幸福感和满足程度。
我们设计了更直接的家庭纯收入选项。分别为1万以下，1-5万，5-10万及10万以上，分别代表着“低”、“中”和“中高”及“高”收入。我们得到相应的描述性统计指标（见表1第2部分）。结果显示，将近63%的农户家庭年纯收入在1-5万的中等水平。低于1万和5-10万的中高收入水平所占比重相当，而高收入所占比重只有3%。而当前农户家庭平均人数在4人左右，这大体上和统计年鉴提供的人均收入在3000元左右的数据较为吻合。整体上，农户的收入水平较低。
在问卷中，我们设计了一个问题：“挣钱的门路多不多”，即投资机会和寻找更高收入的能力，选项分别为：很多，不多（需要托人解决）和很难找。虽然这些都是很主观的评价，但在很大程度上能够反映农户寻找投资和资本增值机会的能力。从问卷数据看（见表1最后一栏），绝大部分农户认为寻找投资机会较难，投资机会较少。认为投资机会不多而需要帮助的比重达42.1%，而直接认为很难找的也有39.2%，只有18.7%较为乐观并认为很容易找到投资机会。这大体上也符合当前农户生产能力上的困难，农户可能更多的是重复既有的生产模式，而很难独立发现新的创业机会和途径。即使是简单的理财机会也较少，和大中城市相比，农户参与金融市场也较为有限，很少有金融机构向其提供理财等相应服务，农户参与股票市场的比率也不多，更多的是只能是寻找一些新的种植或者养殖等农业项目。而受制于对市场的了解较少等原因，绝大部分农户难以寻找新的投资和生产机会。
（二）农户的信贷申请行为和信贷需求数量
我们首先问农户是否曾经向信用社（银行）咨询或申请过贷款，再询问信贷需求数量。
对于是否曾经咨询或者申请，我们设计了三个选项，“没有贷款需求，也没有咨询过”、“听说要托人找关系，很麻烦，没有去过”和“对贷款有一定了解，贷款也贷到了”⑤。第一种选项为五条件的无需求；第二种状况则是受约束的无需求。根据16个地区的综合数据，我们得到描述性统计指标（见表1第3部分）。很有意思的是，大概有17%的农户显示无贷款需求，而大概19%的农户觉得太麻烦，也没有去申请。有63%农户给出了申请并且成功的选择。从这我们可以看到，事实上有很高比率的农户实际上是没有实质性的信贷需求，而只有19%的农户受制于信贷供给约束而没有去咨询或申请，有可能受到信贷约束的就是这部分群体。而更高比率的农户给出了很积极的信号——农户没有受到严格的信贷约束。
我们进一步探测农户的信贷需求数量，可供的选择分别为1万以下，1-5万和5万以上。16个区域的描述性统计见表1第4部分。从这些描述性统计指标看，超过一半的农户需要1-5万的信贷，而只有16%的农户需要1万以下，而大约33%的农户需要5万以上的信贷需求。整体上，农户对其需求有所夸大，一种可能的解释是，农户也许试图获得更多的政策支持，或者表现自己有很强的能力。为了证实这点，我们可以进一步探讨农户的实际借贷行为，即实际的贷款难度。
（三）获取信贷的难度
农户不愿意申请信贷的一个可能的原因是他们难以申请到信贷，或者申请程序过于繁杂，如果确实难度很大，那么农户受到信贷约束的可能性就较大，如果相反，农户能够较轻易地获得信贷，那么信贷约束就较难成立。为了印证这一问题，我们设计了“到银行（信用社）贷款方便吗？”这一问题，其选项为“能贷到，很方便”、“能贷到，但不方便，手续繁多”、“能贷到，但需要托人找关系”和“贷不到款”四种选项。16个区域构成的汇总样本提供了基本的统计指标（见表1第5部分）。非常有意思的是，将近44%的农户显示很容易获得贷款，而大体相当的比例显示在经过一些程序（相对比较繁琐的手续）后能够贷到所需款项，而日常所参见的“关系”并没有起到直接的作用⑥，最有意思的是，只有5%的农户不能贷到款⑦。所以从整体上看，有需求而无法满足的比率很小，我们大体上可以得出很难认为农户存在着明显的信贷约束。
为了避免过度夸大贷款成功的概率，我们还特地设计了定量的问题，包括正式向银行（信用社）提高的贷款申请份数、金额，及其被受理并发放的份数和金额。由于部分农户并未填写，也有可能就是并未申请的群体，因而样本数量减少，为了还原样本，我们把所有16个区域的所有样本汇总，得到申请和受理贷款的相应指标。我们特别关注的指标是申请和受理份数的均值，结果显示，平均申请2.26份，而有1.82份被受理并发放，整体申请成功率高达80%以上。其中不被受理和发放的更多的是多份和重复申请的，因而从整体上看，成功受理的概率整体较高⑧。我们将没有填写的农户默认为是没有信贷需求的，然后将受理并发放份数与申请份数相比，得到平均通过率为87.8%，我们对此进行简单的t检验，结果表明，在2%水平上可以认为，贷款获得批准的概率在85%之上。
对安徽各地进行的调查所得数据进行基本处理之后，我们大体可以得到，很难认为农户在申请信贷方面显著存在困难，相反，农户对农村信贷的反馈是积极的。
根据调查结果看，农户真正的问题可能在于他们对信贷的需求较弱。虽然在信贷供给上，也存在着程序繁琐等问题，但整体上，农户可以获得信贷。而更多的问题是，农户的信贷需求较低，这从农户没有任何需求的比重也可以得到这点。为了进一步将农户信贷所存在的问题揭示清楚，我们设计了第二次的针对性问卷调查，并侧重分析农户的信贷需求决定因素。
四、农户信贷约束、信贷需求状况：基于第二次问卷调查的结论及计量方法说明
从描述性统计结果初步可以判断，农户在借贷方面并没有一般设想中困难，严格的信贷约束很难显著成立，相反，绝大部分农户的信贷需求可以得到满足。主要原因更可能是，农户本身的需求较低，有效的需求有限。为了把农户的信贷需求更清楚地展示出来，我们用问卷数据分析农户对资本和信贷的需求。同时，类似于Soren Leth-Ptetrsen(2010)所做的稳健性检验，我们为了确定数据的质量和结论的可靠性，并且补充前期调研中所未涵盖的因素，我们设计了第二次补充调研。
（一）数据和方法
问卷调查数据可以在一定程度上分析农户的信贷需求。结合理论模型，可能会影响农户决定是否申请和申请信贷需求、需求量以及成功的概率大概有如下几个因素：收入水平、家庭收支状况和投资机会。其中收入水平和家庭收支状况在前文已经分析了基本的描述性统计指标。
第二次调查中，我们同样对三个有代表性的地区进行随机入户调查，并重新选择样本，最终选取了289个的农户的样本。
在获得这些样本之后我们可以对第一次调查和第二次调查的结果进行对比（见表2）。根据后续补充调研，大部分农户收入家庭收入在1-5万之间（211户，占比74.04%），农业的收益率每千元投入绝大部分(207/290)在10-20%，有214农户回答了副业的大概收益，其中112户选择10-20%。
在挣钱门路上，同样绝大多数农户认为机会不多，290户农业中，只有17户认为机会较多。对比第一次调研，较为落后的农村地区寻找机会的能力更为差。
绝大部分农户农业投入并不需要借款（194户农户回答“不用”），而且大部分农户并没有从事较大规模的加工等副业等活动（69户选择有，216户选择无）。
在287户有回答的农户中，有77户农户报告没有贷款需求，13户表示怕麻烦而没有去，而有197户农户表示曾经咨询过贷款。无需求的较第一次增加，觉得麻烦的大幅度下降。
在贷款难度上，获得贷款的难度有所增加，回答没有难度的从43.96%大幅度降到19.79%；但只有极少数农户无法贷到款：在284户有回答的农户中，只有5户认为根本无法贷到，占比从5.07%下降至1.77%。
而对于新增加的利率，毫无疑问地，绝大多数农户希望下调利率，其中下降2-3%的占比为44.21%。但对于利率下降一半是否会增加贷款的选项上，绝大部分居民并没有显示很强的增加贷款需求意愿。绝大部分人(64.91%)选择视情况而定。可能表明农户对利率并不是特别敏感，或者说贷款的需求本身就较低。
（二）计量方法
值得注意的是，我们的数据都是源于问卷调查，每个样本数据中都差不多都是顺序变量，也就是说，都内在的蕴含了顺序。由于是顺序变量，本身是不连续的，同时几乎难以符合正态分布假设，因而，我们采用顺序logistic模型⑨。其基本模型为：
其中X代表其它可能的因素，参考理论模型，被解释变量包括如下几组：农户的信贷需求，包括是否曾经咨询或者申请信贷(Inquiry_loan)、信贷需求（额度，demand）、和农户获取信贷的难度(Diffi_loan)。而其他相应的变量有：投资机会（赚钱门路，Way_invest）；家庭收支(Snrp)和家庭收入(Income)，利率降低的反应(Response_rate)。为了揭示民间借贷的影响，我们建立一个虚拟变量，Inform_du来衡量具有民间借贷的行为，1表示有向亲戚或者朋友借款（包括次数和数额），而0表示没有民间借贷。然后将此变量纳入回归方程中，并和原先没有纳入该变量的方程进行比较。
五、农户信贷需求及其影响因素：基于第二次问卷调查的实证分析
（一）信贷需求的数量
首先分析贷款需求数量。回归方程表明（见表3），决定信贷需求数量的主要变量是家庭收入水平，其次是贷款难度和家庭收支状况，相比而言，投资机会影响不是很大。由于信贷需求数量和家庭收入通常呈现一定的比例关系，因而两者之间显著关联也是合理的，随着家庭收入增加，对信贷的需求也会随之增加。同样，随着贷款难度降低和家庭收支恶化，对贷款的需求也会增加。但很奇怪的是，投资机会不甚显著，可能的原因是绝大部分农户都难以发现投资机会。
在整个回归方程上，各变量的系数难以有直接的解释，更妥当的方式是，寻找边际影响（效应）。从表3可以看到模型预测农户信贷需求小于1万元的概率在17.5%左右。可以看到低的信贷需求随着投资机会的减少而出现的概率增加，而随着家庭收支状况的恶化、贷款难度增加和家庭收入增加而相应减少。而模型预测中等信贷需求（1-5万）的概率为55.2%，同样随着投资机会减少，出现概率增加，随着收支恶化、贷款难度增加和家庭收入增加，该概率也会相应的减少。但是各变量的程度都在绝对值上有较大程度的提高。在高贷款需求概率上，模型预测的概率为16.4%。比较有意思的是，各变量的符号在后两种情形出现了逆转：随着投资机会的降低，高贷款需求的概率会下降，而与其它几个变量的变化是正向关系。意味着收入增加、贷款难度降低和家庭收支恶化都将促使农户以更大的概率选择高的贷款需求。大体上符合我们的理论模型所得出的结论，也和现实生活的直观整体吻合。
（二）贷款申请决策
我们对农户决定是否咨询或者办理贷款的决策进行回归，选择变量仍然是家庭收入、挣钱门路和家庭资金状况、民间信贷和利率的反应。结果显示（见表4），家庭收支状况、民间借贷和利率的反应三个变量对是否申请具有显著的影响。
结果大体和贷款的申请数量相符合。贷款在机会越来越少时，不去贷款的概率出现得更高，而家庭收入更高、家庭收支恶化状况情况下，贷款申请出现概率更高。其系数也同样在更高的贷款需求上，绝对值更大。
从边际效应看（见表4），第一种可能性（即结果为没有贷款需求）概率为16.2%。而随着投资机会的减少，不申请贷款的概率提高，其效应为0.127；由于怕麻烦而没有咨询或申请的状况和第一种状况类似，概率为18.4%，投资机会的边际影响为-0.006；相反，第三种结果（即申请贷款并获得成功）概率为65.4%，而成功获贷的可能性和投资机会的减少是负向关系，边际效应为-0.121。这意味着，如果家庭更有能力发现新的投资机会或者项目，他们将有更高的信贷需求。从其它两个解释变量的边际效应看，随着资金状况的不足和收入的提高，不申请的可能性减少，对应的，申请贷款并获得成功的可能性增加。这也容易解释和理解：资金状况越为不足，或者表明家庭收支客观存在不平衡，或者表明家庭有着更积极和乐观的态度（类似于提前消费），家庭需要外部信贷的可能性就会越来越增加；而收入水平提高，可能意味着将更有激励去申请贷款，从而扩大生产和更高的收入。
（三）贷款的难度
我们再探测影响农户贷款难度。从整个方程看（见表5），投资机会和利率的反应最为显著，而其他几个解释变量的显著性水平不高。
相应的几个变量解释能力都不是很强，主要的原因可能在于如同模型预测的那样，农户在获取贷款上整体并不存在太大的难度。也可能表明，信贷机构并不会太过认真地考察申请贷款农户的收入和用途等状况，可能更多地要求农户提供担保人或抵押物，只要这些条件满足就发放贷款。但就单个变量对贷款难度影响看，各变量的显著性系数都较高。农户轻易贷到款的概率和寻找机会的能力、家庭收支状况等正相关，但有些让人费解的还是随着收入水平提高，这种概率还下降了。一个可能的原因在于，随着收入提高，农户要求的贷款数额较高，相应的难度提高了。在另一个极端情形——贷不到款的概率，随着寻找机会能力下降、家庭收支恶化而增加，而随着收入提高了相应的降低。
在变量的边际效应上看（见表5），能方便贷到款的状况（预测概率达12.2%）和其它三种状况在各变量的符号上刚好相反，这表明影响概率的方向截然不同。以第一种状况为例，随着投资机会的减少，能方便贷到款的概率下降，其边际效应为-0.152；随着家庭收支平衡程度“恶化”，其概率也将下降，边际效应为-0.033；而家庭收入的增加能够增加成功顺利贷款的概率，其边际效应为0.025。这些结果都比较容易解释：投资机会多，项目被核准的可能性越高；家庭实力，也就是初始资本和家庭的既有能力越强，获得贷款越为容易。非正式金融对贷款难度并没有显著影响，两者之间的替代关系并不是很强，但利率变量对申请难度有一些影响。
（四）关于非正式金融的影响
非正式金融和民间借贷通常认为会影响农户的信贷需求和信贷行为，比如，如果民间信贷可以满足农户的信贷需求，可能就不会向金融机构提出信贷申请。因而我们特别设计了一个问题“在过去的两年中，是否有借款”，如果有借款，那么“向朋友（亲戚）借款”的次数和数额；“向金融机构借款”的次数和数额。
在289个样本中，97户农户报告没有借款，占比33.5%；而131户农户报告有借款，或者是向朋友或者是金融机构。进一步地，我们计算有民间借贷的比重，其均值为0.28，标准差也是0，28。
在前述表中，可以对非正式的民间借贷的影响做相应风险。信贷需求数量会受到非正式金融的部分影响，变量是显著的，而且在边际影响上，对低需求和高需求的影响较大，而对中等需求影响不是很明显。方程的拟合程度从0.072提高到0.089。这大体表明，非正式的民间借贷只是在一定程度上但并没有显著的改变信贷需求。
非正式金融改变了信贷需求的行为。非正式金融变量本身很显著，同时方程的拟合程度有所提高。这表明如果农户可以从朋友或者亲戚中获得信贷，那么申请贷款的可能性会降低。
在贷款难度上，民间借贷没有显著的影响。这从变量的显著性系数(0.879)和方程的拟合系数（都是0.049）可以得到印证。
（五）利率的影响
我们设计了两个问题探测农户对利率的反应，其一，为利率水平的评价，“信用社利率多少才合理”，用Interest_red表示。其二，利率的反应，“如果利率减少一半，您会不会增加贷款”，用Response_rate表示。当然通常而言，居民都会认为价格偏高，因而农户认为利息偏高也很正常，因而我们进一步尝试着测试如果利率下降，居民会有何种反应，因而设计了第二个问题。结果显示在表7中。
在286户有回答的农户问卷中，有40户认为利率恰当，而49户农户选择至少要降低1个百分点选项，126户选择要降低2-3个百分点，71户农户选择要降低4-6个百分点选项。在利率敏感度测试中(Response_rate)在287个有回答的样本中，只有10个调查户选择会增加一倍信贷量；81户农户选择会增加，但不会太多；有10户农户选择“不会增加”；187户农户选择“视情况而定”。这大体上表明多数农户对利率不是很敏感。这可以从资本回报率角度解释，由于整体资本回报较低，投资机会较少，因而利率对需求的影响有限。
进一步地，我们将结合理论模型，将利率变量纳入回归方程中，考察整个信贷需求和信贷难度的可能的影响因素。
对于利率敏感度，在理论模型中可以看到，信贷的利率弹性与资本份额和技术进步系数有关，如果资本份额较低和技术进步程度较低，利率的敏感度就将降低。
在需求上，利率是否应该下降(Interest_red)变量具有明显的解释作用，利率反应变量(Response_rate)对整个方程的作用也明显，两个利率变量都很显著。
对于是否申请贷款和贷款的难度，两个变量的显著性水平都高于5%水平。同时，加入利率变量之后，对是否申请贷款和贷款难度两个变量的回归方程所具有的解释能力显著提高。不过有些例外的是，贷款难度的解释方程中，如果纳入的是利率的反应，方程的解释能力提高有限。
在理论模型中，利率与信贷需求负相关，而经验分析中，回归的系数显著为负，大致可以认为利率越高，需求确实会越低。价格因素确实起着作用。因而，经验分析大体上可以印证论文中的理论判断：投资机会、家庭收支状况和家庭收入等因素在一定程度上能解释信贷需求及其信贷申请等行为，非正式的民间借贷和利率对信贷行为都有一定的影响。由于在农村地区投资机会少，导致了该变量在几个解释方程中显著性系数不强，但也确实反映了投资机会较少的现实状况。将家庭收入视为初始能力，那么，随着家庭收入越强，农户能力（技术创新）越强，信贷需求会越强。
六、结论及后续研究方向
本文根据简约的模型，针对当前农村现实设计了相应的问卷调查，然后在安徽进行了较大范围的调研，根据调研的数据，采取了有序logistic模型进行计量分析。
我们特别发现，虽然农村金融一直认为存在着诸多问题，包括信用社的低效率和金融服务差等突出问题，但绝大部分农户并不存在特别的信贷申请困难。虽然部分农户会发现有些程序上的繁琐和麻烦，但最终申请不到贷款的农户占比极为少数。因而，很难认为农户存在着实质性的“信贷约束”。这大体上可以如此解释：农户相对固定，信息较容易获取，通常能找到相应的担保人或者抵押物来满足数额不是很大的信贷需求⑩，因而通常所认为的“信贷约束”在农户信贷过程中难以成立。当然影响信贷约束的另外一个因素是信贷供给相对充足。一个可能的原因是，信用社拥有的资金相对较为充足。
很难认为农户存在着严格的信贷约束，更为主要的问题在于农户的信贷需求不足，有相当部分农户并没有信贷需求，或者说，信贷需求被压制了。我们的分析表明，农户家庭收入较低、家庭收支状况和在农村较少的投资机会致使农户对信贷的需求较低。在相对落后的农村，通常农户并不存在特别严重的“信贷约束”，其主要原因在于大部分农户没有太多的发展和获利的机会(11)。显然，如果农户主要从事耕作等农业种植活动，他们对信贷的需求不会太高，而从事非农事务，比如养殖，乃至开设工厂，那么他们的信贷需求将会大幅度增加，而他们可能会受到较为严重的信贷约束。而目前，这部分群体数量有限，大部分农户的很难寻找到投资机会，因而导致了农村经济整体发展较为缓慢。就信贷约束本身而言，在一定程度上可以认为，部分有创新能力群体的信贷需求被压制了，因而研究这些群体的金融需求及其满足状况将会对农村问题有直接的意义，这将是很值得进一步研究的领域和方向。
收稿日期：2010-9-10
注释：
①一个很直观的想法是：不管如何强调信贷在创新过程中作用，如果本身就不存在企业家或创新条件，那么强调信贷的促进作用本身可能就是个本末倒置的问题。
②调查时间为2007年6-7月，补充调研在2007年10月展开并完成。
③数据来自《安徽统计年鉴2007》。
④我们没有在安徽省会合肥展开，16个地区分别为：淮北、亳州、宿州、蚌埠、阜阳、淮南、六安、马鞍山、巢湖、芜湖、宣城、铜陵、池州、滁州、安庆、黄山。合肥未被选入的主要原因是合肥处在省城，相对较发达，它更多的是城乡结合的状况，而难以反映农村状况。
⑤当然事后看，我们更应该将最后一个选项设计为：曾经咨询和申请过。但当前的设计能够涵盖更多的内容，而从后续申请成功的比率看，并不会影响我们的结论。
⑥所以我们在补充调研中删除了需要关系选项，而与手续繁琐合并。
⑦对于该问题，可能也存在着一定的偏差，主要是可能没有贷款需求的农户可能也回答了该问题，但整体上看，贷不到款的比率还是很小。
⑧据我们了解在大中城市，商业银行接受并发放的各种贷款的比率在75%左右。
⑨所采用的软件为Stata10。
⑩当然，随着农户外出打工越来越多，违约的可能性会逐渐增加，这种状况在我们的调研中有所反馈。
(11)从熊彼特的创新和发展理论看，并不是农户（作为企业家）不能获取充足的银行或信贷支持，而是大部分农户还不是熊彼特所说的“企业家”，农户如何才能具备“企业家”职能并创造适当的机会将是农村发展的重点。