农民的信贷违约是主动违约吗？信息不对称下农户信用违约机制研究_农村金融论文

农户信贷违约都是主动违约吗？——非对称信息状态下的农户信贷违约机理，本文主要内容关键词为：农户论文,信贷论文,都是论文,机理论文,主动论文，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。

      自改革开放以来，我国政府一直贯彻重视农业生产、支持农村建设、提高农民收入的基本战略方针，开展了一系列农村金融体系改革，通过财政补贴、资金引导和政策指引等形式，促使我国农村金融市场信贷总量不断扩大(朱喜、李子奈，2006)。然而，农村信贷市场结构的严重失衡并未随着农村金融体系的改革得到缓解，农户信贷违约问题频现。根据《中国农村家庭金融发展报告(2014)》(下简称《报告(2014)》)显示，农村正规信贷需求旺盛，有借贷需求的家庭比例达到19.6%，但其中仅有27.6%的农户能够从正规农村金融机构获得贷款，农户信贷需求难以得到满足；另一方面，涉农贷款不良率高达14.8%，这使得涉农金融机构对于涉农贷款望而却步(丁志国等，2011)。

      解决中国农村金融市场改革与发展障碍，尤其是农户信贷违约问题的关键在于深入研究农户家庭金融层面的微观数据(Campell，2006)，并基于数据和分析做出正确的决策。大量实证研究结果表明，中国农村金融市场中农户信贷违约率居高不下的根本原因是金融机构①与农户之间存在明显的信息非对称(王冀宁、赵顺龙，2007；丁志国等，2014a，2014b)；农村农户收入单一且不确定性大，可用于贷款抵押的实物较少等现实条件进一步使得信息非对称问题复杂化(阮红新等，2003；丁志国等，2011)。信息非对称问题所导致的农户信贷违约实际上涉及信贷合同的双方，即作为贷款提供者的金融机构和作为借款者的农户，金融机构的不作为行为和农户的不道德行为都会导致农户信贷违约概率和比例的增加。以往针对农户信贷违约的研究无论从农户经济社会特征和行为特征角度，还是从金融机构控制策略角度，对农户信贷违约问题的分析都先假定非对称信息状态下农户主动违约，即农户在任何情况下都不会主动偿还贷款，即使其拥有可观的剩余收入能够满足偿还贷款需要。这一农户信贷违约假定指导了涉农金融机构信贷控制策略，使其按照农户主动性违约的思路识别农户违约的影响因素，设计相应的控制策略约束农户主动违约行为。这一前提假设无形中排除了农户被动违约的事实，即忽视了农户作为弱势群体所受非预期性等系统性风险影响以及其他难以控制的因素及现实所产生的被动违约行为，造成金融机构一方面不自觉地将存在被动性违约因素的农户排除在信贷对象范围外，造成一部分农户信贷需求难以满足；另一方面又缺乏控制农户被动违约行为的策略，不能区分被动性违约的农户与非违约农户，使得涉农贷款不良率攀升。虽然，假定农户被动违约的事实——农户会为了偿还贷款付出最大努力，即使存在无法偿还贷款的可能性，农户也会尽力降低违约的概率，缩短贷款逾期和偿还周期——也同样存在争议，但是这种假定恰好弥补了传统分析忽视农户被动违约动机的逻辑漏洞。从研究对象来看，农户是农村经济体系中最基本的元素，其研究横贯微观家庭、中观金融机构与宏观经济3个层面。对于农村家庭而言，可以通过资产负债的合理配置改善家庭状态；对于金融机构而言，可以通过对农村家庭需求的了解，提高金融创新能力；对于宏观经济而言，农村家庭负债通过消费、劳动力供给等传导机制，家庭资产通过财富效应，影响宏观经济运行。鉴于此，本文尝试从家庭金融的微观视角审视农户信贷违约背后的主动性动机和被动性动机，以期更为全面地分解农户信贷违约的动因。

      本文的贡献体现在3个方面。理论上，本文从家庭金融的微观视角构建了分析农户信贷违约的完整逻辑框架，既从农户角度阐述了违约产生的动因，又从金融机构角度论述了违约约束机制的合理性和必要性，拓宽加深了我国家庭金融中对农户家庭负债的研究；实证上，本文修正了以往针对农户信贷违约单纯强调农户主动违约的分析逻辑，从权衡的角度区分了农户信贷主动违约与被动违约，并针对农户家庭金融微观数据样本检验了非对称信息状态下农户信贷违约机理，验证了本文所提出的农户信贷违约机理的完整逻辑；数据上，本文所采用的样本数据来自2012年的吉林省农村金融市场调研，吉林省作为中国重要农业大省，农业在经济总量中所占比例较高，农户信贷违约问题突出，选择吉林省农户信贷数据进行分析，具有很强的代表性，研究结论为其他研究提供了很好的参考价值。

      文章结构安排如下：第二部分对相关文献进行简要回顾；第三部分结合相关理论，具体提出研究假设；第四部分研究设计；第五部分展示实证结果与分析；最后总结，提出针对性的建议。

      二、文献回顾

      金融研究的核心问题之一是家庭如何在不确定环境下利用各种金融工具对资源进行跨期配置以实现其目标，即家庭金融问题，其研究主要包括家庭资产组合研究和家庭负债研究等两个方面。其中，家庭负债在家庭跨期消费选择中意义重大，对于缺乏足够的金融产品对未来收入和消费进行金融规划的不完备市场的家庭来说，家庭负债无疑是居民家庭平滑各期消费的最重要手段之一(陈斌开、李涛，2012)。Jones(1993，1994，1995)、Lea等(1993，1995)、Brueckner(1994，1997)以及Hender-shott等(1997)先后从理论上研究了家庭负债的影响因素，认为家庭负债是金融、人口统计与社会经济因素的函数。目前，与农村居民相比，我国城市居民的家庭金融需求更为显著，且更具国际可比性，故大部分国内针对家庭负债的研究主要以中国城镇居民家庭为研究对象(何丽芬等，2010；陈斌开、李涛，2012)。但不可否认的是农村家庭金融需求的潜力巨大。《报告(2014)》指出，我国家庭正规信贷需求为18.4%，农村家庭正规信贷需求高于全国，达到19.6%。由于我国仍存在着较为明显的城乡二元分割结构，城镇家庭金融的研究结论不能简单外推到农村家庭的金融研究中，因此我国农村家庭负债问题的研究就有了特殊的意义。

      农村家庭的负债，主要包括住房负债、农业及工商业负债、教育负债等，大部分来自正规金融机构或民间借贷。本文关注农户在正规金融机构的信贷违约问题。目前对农户信贷违约问题的研究主要有两种思路。第一种思路是通过要素分析方法识别影响农户信贷违约及其概率的变量，这也是现行的主要研究方式。这类研究多依赖一手调研数据或者信贷机构提供的汇总数据，通过适当的计量方法测度不同变量对信贷违约行为的影响。如Arene(1992)分别考察了贷款规模、农户收入、教育水平、务农经验、距离贷款机构距离以及家庭规模等变量对贷款偿还率的影响；Nikhade等(1994)则分别选用了贷款周期、贷款规模、家庭收入、家庭规模、户主性别等变量进行了分析；Njoku(1997)在此基础上增加了土地规模、抵押品、贷款率等几项指标。最近几年，Wongnaa和Awunyo-Vitor(2013)、Sileshi等(2012)、Afolabi(2010)也选用了包括务农经验、贷款规模、农业收入、土地规模、非农支出、贷款利率、非农收入、年龄、性别、教育水平以及家庭规模在内的多项指标对不同国家和地区农村农户信贷违约问题进行了研究。

      第二种研究思路则是基于农村信贷市场信息非对称理论而展开的理论研究和实证检验。作为贷款者的金融机构与作为借款者的农户之间存在明显的信息非对称，这使得金融机构无法观测到农户为偿还贷款而进行的努力，也包括农户的不作为行为，进而产生了非对称信息状态下的道德风险问题(Stiglitz and Weiss，1981)。在现实市场条件下，农户高努力程度虽然对整体社会最优，但是对于其自身而言，低努力程度往往是最好的选择，这使得道德风险问题常常将信贷市场引向非有效状态(Gangopadhyay and Lensink，2007)。抵押条款是金融机构信贷合同中常见的约定，可以作为一种有效的农户筛选机制，促使农户做出负责任的行为，从而有效降低道德风险(Udry and Conning，2007)。抵押能够反映借款者的信用能力(Bester，1985；Duarte，2011)，同时由于抵押物品的存在，借款者承担了因无力偿还负债而失去抵押品的风险，从而实现了约束借款者行为，降低道德风险的目的(Hoff and Stiglitz，1990；Boucher et al.，2008)。不过，Quercia等(1993)也指出抵押物品所具有的约束力依赖于借款者对抵押物品价值和负债规模的权衡②。当借款者发现即使其付出最大限度的努力也无法偿还负债，其将在抵押品价值和负债规模之间进行权衡，如果抵押品价值远小于负债规模，且违约不会对其未来生存和社会声誉产生本质影响，农户的最优选择就是付出最小的努力程度，从而产生了违约现象；如果抵押物品价值大于负债规模，农户仍会选择付出最小的努力，但会通过一些方式或手段转移或者阻碍抵押物品的产权流转，从而变相地实现自身利益最大化。Stiglitz和Weiss(1981)曾指出调整利率同样能够起到控制道德风险的作用(McKinnon，1973；Shaw，1973)，但是与抵押品要求一样，两种手段都会产生逆向选择问题③，从而最终正向影响农户信贷违约概率(Carter，1988；Jappelli，1990；Basu，1997；Boucher et al.，2009)。农村信贷市场之所以会出现显著的信息非对称现象，其主要原因在于信息获取成本和甄别成本相对较高，金融机构难以以无成本的方式获得有关农户信用能力和信用行为的相关信息。为此，一部分学者指出利用农户群体内部监督将有效规避可能产生的道德风险和逆向选择问题(Bhatt，1988；Huppi and Feder，1990；Yaron，1992)。虽然农户的信息对于金融机构而言处于非透明状态，但是在其所处的社会群体中，信贷农户本身的信息以及其社会资本对其他农户而言都是可观测的。基于此，Varian(1990)考察了农户相互间的监督对贷款项目偿还情况的影响；Stiglitz(1990)、Ghatak(1999)和Van Tassel(1999)则给出了无抵押群组贷款过程中农户相互监督有助于降低道德风险的客观事实。不过通过农户彼此监督形式实施的群组贷款依赖于3个基本的条件④，在现实市场状况下难以同时满足，甚至可能都不满足。

      总的来看，第一类研究选取的指标相对宽泛，主要包含农户经济社会特征变量和农户信贷行为变量；其研究缺乏必要的理论支撑，存在较强的样本依赖。因此这类研究隶属于实证经济学领域，仅适合为金融机构甄别农户选取指标提供参考。第二类研究虽然具有较好的理论基础，并从信息非对称理论角度审视了现实条件下金融机构所实施的信贷策略对农户违约行为的影响，并提出了可能产生的道德风险和逆向选择问题，但是其过分强调了农户违约过程中的主动性违约动机，忽视了农户作为弱势群体的被动性违约动机，致使正规金融机构针对农村金融市场的信贷政策和策略存在明显的不适应性，这既为非正规金融机构垄断市场提供了空间，同时也恶化了其所面临的信息非对称环境，从而最终影响了正规金融信贷过程中的行为。

      对于当前中国农村金融市场中农户信贷违约事实，主动性违约逻辑还是被动性违约逻辑更加适合解释农户行为的特征依赖于对农户家庭金融状况的考察，对这一问题的解答也影响着对中国农户家庭金融行为选择的判定，为此本文课题组通过田野调查收集整理了2012年吉林省3096条农户正规金融信贷记录，尝试从家庭金融的微观视角和信息非对称理论角度重构农户信贷违约的完整逻辑框架；通过实证数据检验非对称信息状态下农户信贷违约机理，以验证本文所提出的农户信贷违约机理的完整逻辑；从理论研究和实证检验两个方面分析农户信贷违约的内在机理，为中国正规金融机构信贷政策和策略提供有价值的指导建议，拓宽加深国内对家庭金融负债研究的范畴。

      三、理论分析与假设提出

      Campell(2006)指出家庭金融实际上是研究作为一个行为主体的家庭如何通过金融工具安排实现家庭效用最大化。这里的金融工具安排涉及家庭收入支出结构、资产负债结构，甚至是社会保障与保险以及遗产转移与支付等。家庭与以往研究考察的客体存在较明显的差异，如人力资本在家庭资产中占据较大份额，住房成为家庭的标志性资产，家庭人口结构严重影响着家庭的金融安排等，从而决定了家庭金融问题研究更加复杂和微观，其数据可获性也相对较低。不过，正因为家庭金融将家庭作为分析单元才使得金融理论可以细化分析家庭这一客体的行为选择，从而判定政策制定者、金融机构以及其他社会实体针对家庭设计的规则、产品和服务的合理性及其效率。对农户信贷违约问题的研究也可以放置在家庭金融的框架下进行，即从农户家庭金融层面考察农村农户行为选择的动机。对于家庭而言，最大的财富来自人力资本，人力资本属于不可交易资本，这意味着未来收入的不确定性无法通过交易来消除，Heaton和Lucas(2000)、Viceira(2001)、Bodie等(1992)、Farhi和Panageas(2007)等人分别运用不同模型考察了工资收入、工资收入的变动以及工资收入供给弹性对于家庭资产配置的影响。由于农业生产独具的自然依赖性强这一产业特征，而自然风险对于风险主体而言又常是不可抗力风险，这意味着农业收入比城市居民的工资收入具有更高的风险；与之相比，非农收入则可以通过增加劳动供给来应对较低的投资回报，从而无需降低风险偏好程度，对于投资风险性资产反而有激励作用；从劳动供给弹性上看，劳动供给可以由家庭自主选择，属于模型内生，我们主要选取了收入、年龄、教育程度等因素进行考量。这样，我们从理论模型上，引入新的因素增强解释力；实证数据上，采用微观数据进行支持；综合运用各因素从家庭金融微观视角分析农户信贷违约的内在机理。

      假定每个借款的农户均有一个需要M单位资金投入的项目，且由正规农村金融机构的贷款提供资金，贷款利率为

。每个投资项目面临相同的收益R且结果仅有成功或失败两种可能：成功概率为p，失败概率为1-p；成功时的收益是关于投入M的函数Y(M)＞0，失败时的收益为0。金融机构已知项目的平均收益为R，但并不知道每个项目的具体成功概率。一旦金融机构与农户之间的贷款合同签订完成，所有可能影响项目成败的因素都成为既定，且无法轻易改变。如果农户得到贷款，项目得以进行，成功时农户的利润为

，失败时利润为0，此时，农户的期望利润为：

      

      而农户不投资时，期望利润为0。因此存在一个临界的收益

，当且仅当

(M)≥Y(M)时，农户才申请贷款投资。项目的平均收益为R=py(M)，即当

(M)=Y(M)时，存在一个临界成功概率

。

      

      对

求偏导后，带入(3)整理得：

      

      由(5)式分析可得，银行贷款利率越高，申请项目成功的概率就越低。在既定的项目收益下，较高的利率意味着成功时较低的利润，故只有成功时高收益(伴随着高风险)的项目才会申请贷款。因此，高贷款率只能吸引项目成功概率小、违约风险大的农户来借款，而优质的贷款者则会离开这个市场，即农村金融市场上的逆向选择。对银行而言，宁愿选择在相对低的利率水平上拒绝部分贷款，也不愿意在较高的利率水平上满足所有农户的贷款申请，于是产生信贷配给。

      

      在信息非对称下的信贷配给理论中，项目的成功概率与银行相关，事实上，项目成功概率p不仅取决于一般的投资风险

，还与农户自身努力程度e相关，见式(6)。对于从事农业生产活动的农户而言，投资风险表现为气候变化、自然灾害、价格波动等，该类风险对于同一区域的农户基本相同；而对于经营非农生产活动的农户而言，投资风险则具有特异性，其影响因素也更为宽泛，如市场竞争程度、政策调整和制度变更等。关于农户投资风险的数据难以量化，本文假设风险对所有农户都是同质的。努力程度作为以往研究信息非对称状态下农户违约行为的主要影响因素，本质上决定了农户投资成功概率。金融机构虽然难以观测农户的努力行为，但是能够根据农户的相关信息判断农户实施该项目的能力，如家庭规模、身体健康程度、资产等自身特征。由于投资风险对于金融机构和农民都是非可控因素，努力程度对于农户而言可控而对金融机构而言不可控。因此，投资风险反映了投资成功概率背后的被动性动因，而努力程度则反映了投资成功概率背后的主动性动因。

      

      事实上，贷款行为一旦发生，即金融机构与农户之间的贷款合同签订完成后，所有可能影响农户信贷违约行为和概率的因素都成为既定，且无法轻易改变，此时农户违约概率D[，r]除了取决于投资项目的成功率p，还取决于农户的剩余收入比例s，即农户剩余可用于偿还贷款的收入比例，见式(7)。剩余收入比例反映了农户使用家庭剩余收入支付贷款的可能性。一般而言，农户剩余收入比例取决于家庭日常支出、意外性支出、其他负债支出情况。其中家庭日常支出可通过家庭成员节俭的方式压缩，但是意外性支出，如子女就学、医疗保健、婚丧嫁娶、节日等则会因风俗、伦理、习惯等难以控制，2013年中国家庭金融调查数据显示，我国农村有75%的家庭存在意外性支出，平均而言农户将其总收入的7.5%用于此类支出。同样，其他负债支出更是具有强制性。由此决定了农户剩余收入比例影响农户信贷违约行为和概率主要反映为被动性违约动机。具体的，本文用图1来表示影响违约的因素及动机属性。

      

      图1 变量动机属性分析的理论基础

      从本文以上的分析可以得出：农村农户既不是简单的主动违约，也不是简单的被动违约，农户违约行为依赖于主动性动机和被动性动机(Ghosh et al.，2000)。主动违约源于农户基于自身能力为偿还贷款付出的努力，这也是以往研究的核心立足点；被动违约则反映为农户生产投资活动受制于非可控因素和难以控制的剩余收入比例。无论是要素分析还是控制策略研究都获得了影响农户信贷违约行为的因素，但是这些结论难以科学识别农户信贷违约背后的真正动因，同时也难以用于合理优化农村金融市场的信贷政策和农村金融机构的信贷策略。对违约动机的划分能够完整地描述农户信贷违约动因，而对违约动机的识别能提供判别可授信农户的基础标准；对中国农村信贷市场农户违约动因的细致划分有助于提高现有信贷政策和策略的适应性。基于此我们推测农户违约依赖于主动性和被动性动机两个方面；鉴于以往研究习惯将农户主动违约的条件作为分析农户信贷违约的前提，本文也假定农户在其信贷过程中主动性违约为主导。具体而言，我们提出以下两个假设。

      假设一：农户信贷违约的根本动因源于主动与被动两个方面，表现为主动性动机变量和被动性动机变量对农户信贷违约行为或概率具有显著影响。

      假设二：农户信贷违约的根本动因以主动性动机为主导，以被动性动机为辅，即主动性动机变量对农户信贷违约行为和概率的影响更大(或更显著)。

      四、研究设计

      以往研究农户信贷违约的文献多使用离散选择模型，少数使用一般线性回归模型。使用一般线性方程进行分析的模型严格依赖于连续型因变量，即反映农户信贷违约的变量必须是连续型随机变量，如贷款偿还比率等。由于中国在农村信贷数据收集和整理方面尚不成熟，本文实际获取到的农户信贷违约状况数据仅为离散型数据，因此使用离散选择模型进行分析。另外，由于本文旨在验证影响农户信贷违约背后的真正动因，并对不同动因影响农户违约行为的能力进行辨别，故本文的研究对模型不存在严格的依赖性，选用离散变量和连续型变量进行的不同模型分析所得结论具有一致性⑤。以下对本文选用的离散选择模型进行简要的描述。

      (一)模型描述

      二元选择模型常被用以测度某一事件的选择倾向以及影响该种选择倾向的因素，模型所提供的系数结果和边际结果有利于经济领域内个体选择与公共选择基本趋势的分析。

      线性二元选择模型的简化表达式为：

      

      假定x是连续型变量，由于g(xβ)依赖于x的取值，因此需要确定选择何种数值作为边际影响的取值，一般而言有两种基本的取值方式。第一种方式以x的均值

进行边际取值，这种方式被称为平均值的边际效应(Partial Effect at Average，PEA)，即：

      

      PEA计算简便，但是存在平均值并非样本中特定值的边际效应问题，以及无法测度要素内部有一定相关性的单个要素的边际效应等不足，因此另一种替代的方式是平均边际效应(Average Partial Effect，APE)，其表达式为：

      

      (二)数据选取

      吉林省是中国重要农业大省，经济发展整体水平相对落后，农业占经济总量比例较高，其农村信贷市场发展缓慢。选取吉林省的农村信贷市场进行调查分析，对了解农户信贷违约机理具有较强的代表性。本文课题组于2010年和2011年分别承接了国家农林试点实验基地项目(东北农村金融生态体系创新试点基地)和教育部人文社会科学重点研究基地重大项目(我国农村金融生态环境的风险生成机理与政策应对路径选择)，并于2012年按照预先的研究重点以吉林省农村金融市场为基地展开了田野调查(Field Study)。在实际调查过程中，课题组分别进行了入户实地调查和金融机构走访，一方面获得了针对农户的问卷数据，另一方面获得了机构的信贷数据。通过比对发现，入户调查数据多因农户隐瞒和戒备有所缺失，农户往往对以往信用记录避而不谈；而金融机构获得的信贷数据相对完善，且对农户信贷违约的相关资料具有完整记录。基于本文的研究目的，本文调取了田野调查过程中金融机构的信贷记录数据，涵盖了吉林省9个地市农村信用社的农户信贷数据。课题组实际获得金融机构信贷记录4981条，但实际完整样本为3096条⑥。

      根据前文农户家庭金融负债与资产配置的影响因素，本文选择了包括违约情况、户主性别、户主年龄等反映农户社会经济特征、信贷行为特征以及农户综合信息状况的指标⑦，以透视农户信贷过程中存在的动机性质，进而识别中国农村农户信贷违约背后的真正主导动因。虽然本文指标并未完全覆盖所有能够描述农户信贷行为及其社会经济特征的变量指标，但鉴于本文的实证研究目的在于验证上文所提出的完整农户信贷违约逻辑，并对农户信贷违约动因进行识别，故所选取的变量指标已经能够满足研究要求；变量指标的增加无疑能够增加分析结果的完整性和合理性，但并不会根本改变本文所获得的一般性结论。本文实际获得的调查数据中还包括了农户家庭牲畜数量、机械数量、交通工具、本区域亲戚数量、经济作物、农林牧副渔业收入等多种十分细致的数据，但是这些指标中部分存在难以量化或样本数据不完全等问题而并未包含在研究数据集合中。当然，未来课题组将拓展研究指标的范畴，重新整合变量进而求得更加稳健的结论。

      

      (三)变量性质

      本文需要验证农户信贷违约中是否存在被动性违约动机，并分析主动性违约动机与被动性违约动机何者对农户信贷违约行为和概率的影响更大，所以对所选指标变量性质的“主动性”或“被动性”划分就显得尤为重要。主动性违约是指农户在充分衡量违约惩罚成本和非违约成本后做出的主动性行为调整，因主动性行为调整而导致信贷无法偿还的结果。根据家庭金融理论(Campell，2006)中对家庭行为动机相关表述，家庭会根据一定的目标在充分考虑偏好和预期影响的前提下进行资产负债等相关安排以实现家庭效用最大化。当农户在寻求家庭效用最大化的过程中，其信贷选择行为可能会依赖于对信贷违约成本和非违约成本的比较——当违约惩罚成本小于非违约成本时，农户可能会根据自身现实条件基于偏好和预期做出不同信贷选择的主动行为，如付出不同的努力程度、改变资产质量、扩大土地规模等，进而影响信贷违约的可能性。对应地，被动性违约是指在其他条件不变的情况下，即使农户的主观偏好或预期未发生改变，现实条件、不可预期的风险等外生因素也会导致信贷违约。当然，在对变量动机属性划分过程中，因所有样本均为截面数据，并不能提供一个适当的时间窗口对主动行为产生结果的变化进行测度。另外，在传统认定的指标中，年龄、性别、婚否、教育程度等因素作为客观可观测的既定事实，是进行家庭决策的前提条件，对于农户违约存在影响，其影响可能为正，也可能为负，但不构成违约与否的动机，本文不做考虑。综合以上信息，本文列出了变量属性判定的基本标准，结果见表1。因对变量动机属性不存在理论标准和一致的经验准则，本文对变量动机属性的划分是否合理和准确仍需在未来研究中进一步验证，但就本文的研究目的而言，本文较严谨地对变量的可能属性进行了划分，并依据此进行实证检验，能够实现对我国农村农户违约机理动机的基本判断，提供了除主动性违约逻辑外的一种全新考察视角，即被动性违约逻辑视角，这在理论和实证上均具有积极意义。

      五、实证结果及分析

      (一)统计分析

      本文依据因变量指标(是否违约)对样本进行了区分，并分别对正常农户(违约=0)和违约农户(违约=1)进行对比分析，结果列示于表2和表3中。

      从表2中可以看出，正常农户和违约农户两个组别的家庭总人数、子女数量、房屋价值以及土地规模指标变量的均值不存在明显差异，说明仅从这几项指标无法判定农户更趋近于哪一个组别，以此估计农户违约的倾向也更加困难；而年龄、劳力人数、资产总额以及居民家庭收支指标变量的统计结果在两个组别对比结果中差异明显：(1)违约农户组别中户主年龄的均值、中位数以及最大值最小值均明显大于正常农户组别，这进一步说明为何年龄在实践中多被金融机构作为信贷审核的标准之一；(2)正常农户组别中家庭劳力指标均值明显大于违约农户组别；(3)正常农户组别家庭资产总额指标高于违约农户组别；(4)违约用户组别种植业收入和年支出的统计结果都大于正常农户组别，但劳务性收入远小于正常农户，这说明收入类指标对农户信贷违约概率的影响可能存在较为模糊的结论。这些基本特征表明反映主动性动机和被动性指标变量的统计特征在违约农户与非违约农户之间确实存在较明显的差异。

      

      

      表3对样本离散指标变量的统计结果进行了描述，这些指标包括性别、文化程度、婚配、其他负债以及联保。从数据结果中可以看出，虽然违约农户组别中男性户主的比例较正常农户组别没有太大差异，但是如果考虑户主是否婚配的影响，正常农户组别的家庭稳定性要高于违约用户，因为正常农户组别77.4%的户主拥有配偶，而违约农户组别中这一比例仅为47.7%。文化程度的相对比例显示，正常农户组别文盲比例较违约组别低，说明文化水平可能成为影响农户违约倾向的一个外生要素。另外，从其他负债指标来看，违约组别内农户拥有其他负债的比例要明显高于正常农户组别；正常农户组别在信贷过程中采用联保方式进行贷款的比例也要明显高于违约农户组别。数据显示违约农户的主动性违约和被动性违约都较正常农户组别更加明显。

      (二)回归分析

      为了验证关于中国农村农户信贷违约机理的逻辑，本文运用二元选择模型进行实证分析，分别采用Logit模型和Probit模型计量分析样本农户信贷违约背后的基本动因，识别影响农户违约行为的主动性动机和被动性动机，并对农户违约行为的主导动机进行检验和证明。相关理论表明，本文所选取的变量间可能存在互相制约或相互促进的交互作用，例如，年支出较高以及有其他负债的农户可能违约率更高，故本文将所有变量的两两交互作用都加入到模型中，但结果显示，所有的交互作用在统计上并不显著，这里限于篇幅不再展示交互作用的结果，仅给出没有交互作用下的变量对违约概率的影响，见表4模型1。考虑到变量间可能存在高相关度，本文计算了变量间的相关性，发现总人数与劳力人数、总资产与房屋价值、年收入与种植性收入间存在较高的相关性，故本文结合实证目的，筛除部分变量，结果呈现在模型2中。

      从表中结果(模型2)可以得出，显著影响农户违约概率的因素包括性别、年龄、劳力人数、配偶、资产总额、种植业收入、劳务性收入、年支出以及其他负债和联保。文化程度、子女数量和土地规模对农户信贷违约概率不存在明显异于零的影响。

      

      注：括号中是z统计量；*、**、***分别表示在10%、5%和1%的水平上显著。

      在显著影响农户违约概率的指标变量中，性别正向影响农户违约概率的分析结果表明男性借款农户确实较女性借款农户的自律性更差，其在合理安排现金流，对偿还贷款规划方面能力欠佳，证实男性借款农户的违约概率更大。年龄正向影响农户违约概率的结果则说明通常将年龄作为农户务农经验和农户农业生产盈利能力指标并不合适，需要客观看待年龄所反映的基本内涵。通常年龄越大的农户从事农业生产的年限可能更长，但是年龄大的农户往往固执己见，不会灵活调整农业生产策略，另外较大年龄农户的潜在身体健康问题也可能影响其农业生产盈利能力，因此年龄越大的农户其违约概率越高存在合理性。但我们也应注意到，这样的结论可能存在一定的样本依赖，年龄对农户违约概率的影响具有不确定性。配偶变量负向影响农户违约概率说明稳定的家庭结构有助于家庭成员合理安排收支结构，能够对偿还贷款做好必要规划，因此单身的借款农户违约概率更大。总人数对农户违约概率具有正向影响的结果(模型1)则反映了总人数内涵的第二层含义，即总人数反映了家庭为满足不同成员需求的潜在资金需求，从而决定了家庭总人数越多，其资金需求压力越大，进而农户违约概率升高。但考虑到总人数与劳力人数间存在较高的相关性，本文着重关注劳力人数的情况。劳力人数刻画了家庭可用于创造财富的人力资本。本文实证结果与理论分析结果一致——劳力人数越多，农户违约可能性越小。资产总额负向影响农户违约概率的现象暗示了农户家庭资产总额在农户信贷过程中所起到的约束作用，其潜在地承担了信贷合同中“抵押担保”的“职责”，从而有效地降低了农户信贷过程中的不道德行为，进而表现为农户违约概率的降低。虽然收入类指标往往反映了农户盈利的能力和为偿还贷款付出的努力程度，但是即使农户付出了最大的努力程度，许多其他因素也会影响到农户收入的大小，因此收入类指标对农户违约概率的影响比较模糊，金融机构很难通过收入类指标观测农户收入背后的真实努力程度。但是，考察收入类指标对农户违约的影响却十分重要。据《报告(2014)》指出，低收入农村家庭的农业生产信贷需求十分强烈，向低收入人群倾斜信贷政策是必要的，低收入人群的信贷违约概率也是金融机构关注的问题。本文结果显示种植业收入越高，农户违约概率越大，因为种植业收入越多表明农户对农业生产依赖越大，盈利途径越狭窄；而作为与其互补的劳务性收入越高，农户违约概率反而越小，可能是因为劳务性收入受自然风险的干扰较小，劳务性收入增加了年收入总财富。年支出对农户违约概率的影响符合预期，其直接反映了农户剩余收入状况，间接地表明了农户偿还贷款的资金压力，因此其正向影响了农户违约概率。但本文也意识到细分的年支出变量，例如“子女就学支出”、“大病支出”等变量，有利于更为深入的研究不同风险概率的支出对于农户信贷违约概率的影响，但是是否细分并不影响本文结论，因此本文在数据有限情况下，未能做到更为详细的划分，希望将来能在数据可得的条件下做进一步研究。联保作为一种群体约束机制，实际上是借助农户群体内的监督来降低因信息非对称而产生的道德风险问题。以往的研究表明，农户群组贷款所采用的联保责任机制有效地降低了农户违约的概率，这在本文的回归分析结果中也得到了证明，即联保负向影响农户违约概率。

      按照一般的分析，文化程度反映了农户的人力资本和履约意识，同时反映了农户与金融机构顺畅沟通的可能性，因此文化程度应当显著地负向影响农户违约概率，但本文结果表明文化程度对农户违约概率不存在显著异于零的影响，其原因很可能源于本文所获得的反映农户受教育程度的文化程度指标并未对非文盲群体进一步的细分，如初中、高中、大学等；另一方面，文化程度的影响效应依赖于客观环境，户主文化程度并不一定改变农户信贷违约的倾向，高学历违约的情况在城市金融活动中比例也不小。子女数量指标对农户违约概率不存在显著影响，这与一般理论所指出的农户子女数量能够反映家庭潜在教育支出因而正向影响农户违约概率的判断结果不一致，其原因可能在于本文数据并未对子女的年龄做出限定，即区分受教育子女年龄范围。在中国农村区域，当子女达到一定年龄之后，子女离开家庭后的经济独立问题也会影响子女数量与农户违约概率之间的关系。土地规模对农户违约概率无显著影响的结果客观反映了中国农村区域的突出问题，即土地流转和土地盈利。土地产权划分以及土地需要大量人力物力投资等诸多现实问题使得金融机构即使在农户出现违约条件下也无法通过土地转让方式弥补损失，从而决定了土地规模难以成为约束农户违约行为的关键性因素。虽然年收入指标能够反映农户创造财富的能力，并间接反映农户剩余可支配收入的大小，但是细分的年收入指标“种植业收入”、“劳务性收入”更能从细分结构反映农户创造财富的来源。此外，总收入只有在剔除支出后才能真正反映农户收入对违约概率的影响，因此本文给出的年收入无显著影响的结论具有合理性。

      仅以变量所反映的动机属性(参见表1)来看，动机属性不同的指标变量，如劳力人数、资产总额、年支出、其他负债、联保等，基本都对农户违约概率具有显著影响。就总体而言，回归分析的结果表明农户违约行为背后存在明显的主动性动因和被动性动因；本文所选取的指标变量在不同侧面反映了农户信贷过程中的主动性违约动机和被动性违约动机，证明了本文关于农户信贷违约机理完整逻辑的推论。因此，中国农村农户信贷违约行为源于主动性动机和被动性动机两个层面的驱动力，这两种动机以不同性质和不同程度的方式影响着农户信贷过程中的违约概率。以上结果对本文第一个假设做出了证明，即“农户信贷违约的根本动因是主动性动机和被动性动机，表现为主动性动机变量和被动性动机变量对农户信贷违约行为或概率具有显著影响”。

      为了进一步区分和辨别农户信贷违约动因的“主导力量”，测度和衡量主动性动机和被动性动机对农户违约概率的影响程度，本文依据离散选择模型所提供的边际分析方法(参见公式(10)～(13))对Probit和Logit所得结果进行了边际效应计算⑧，并将结果呈现于图2中。由图可知，在所有选用的指标变量中，其他负债指标变量对农户概率的边际影响分别为0.79(Probit)和0.59(Logit)，联保对农户违约概率的边际影响分别为-0.18(Probit)和-0.20(Logit)，即正向和负向影响农户违约概率的指标中其他负债和联保两个指标的边际影响最大。从其他负债和联保的动机属性来看，两者显著的边际影响再次证明了本文的第一个假设，即中国农村农户信贷违约背后的根本动因源于主动性动机和被动性动机；而从两者边际效应的大小则可以看出，其他负债指标(被动性动机)的边际效应绝对值显著超过联保指标(主动性动机)；同时，本文对属于主动性动机变量的边际效应值进行加总，得到主动性动机变量的边际效应为0.21(Probit)或0.27(Logit)；对属于被动性动机变量，本文采用同样的方式，得到被动性动机变量的边际效应为0.79(Probit)或0.59(Logit)。通过比较可知，被动性动机变量的边际效应大于主动性动机变量的边际效应。因此，针对二元选择模型回归所进行的边际效应计算结果否定了本文的第二个假设，即“农户信贷违约的根本动因以主动性动机为主导，即主动性变量对农户信贷违约行为和概率的影响更大(或更显著)”。事实上，中国农户信贷违约的根本动因以被动性动机为主导，表现为被动性动机变量对农户信贷违约行为和概率的影响更大(或更显著)。

      

      图2 样本农户信贷违约动因的边际效应

      

      图3 中国农村信贷市场格局及其传导逻辑

      本文刻画了中国农村信贷市场中农户的违约机理，从家庭金融的微观视角重构了农户信贷违约的完整逻辑框架，并基于调研数据运用二元选择模型提供的回归分析和边际效应分析，实证检验了本文逻辑的正确性，准确识别农户违约行为背后的真正动因，总结中国农村信贷市场现状的根源，为正规金融机构调整信贷政策和策略提供参考依据，拓宽加深了我国家庭金融中对农户家庭资产配置与负债的研究。

      通过以上回归分析和边际效应分析的结果可以看出：(1)对中国农村农户信贷违约机理完整的逻辑表述是：农户信贷违约行为和概率取决于投资成功概率和剩余收入比例两个层面的问题，既包括反映农户主动性违约动机的努力程度内容，又包括反映农户被动性违约动机的意外性支出和其他负债等内容，这说明中国农户信贷违约背后真正的动因包含主动性违约动机和被动性违约动机两个方面。(2)二元选择模型回归分析证明了农户信贷违约的根本动因是主动性动机和被动性动机两个方面的叠加。边际效应分析结果证明中国农户信贷违约的根本动因以被动性动机为主导。这进一步证明了本文关于中国农村农户信贷违约机理的完整逻辑，同时也从侧面表明以往研究和实务领域仅从假定农户主动违约角度对农户信贷违约行为进行考察的不合理性。(3)农户作为中国农村信贷市场的核心，内生地决定了整个中国农村金融市场的格局，使得中国农村信贷市场具有了显著的内生性特征(参见图3)，主要表现为：金融机构过度关注农户主动性违约动机因素，忽视了被动性违约动机因素，致使正规金融机构针对农村金融市场的信贷政策和策略存在明显的不适应性，这既为非正规金融机构垄断市场提供了空间，同时也恶化了其所面临的信息非对称环境，从而最终影响了正规金融信贷过程中的行为。而非正规金融对农户主动性违约动机和被动性违约动机相对完整信息的掌握巩固了其农村信贷市场的垄断地位，提高了其金融服务的适应性，影响了农户满足信贷需求过程中的信贷途径选择倾向，同时也变相地决定了农户正规金融信贷过程中的违约“侥幸”心理。

      以上结论对于完善中国农村金融市场体系，提高正规金融机构农村金融服务适应性具有政策指导作用，有利于拓宽加深我国家庭金融中对农村家庭负债的研究。首先，正规金融当前所面临的信息非对称局面因缺失对农户被动性违约动机信息的考察而复杂化。虽然现有针对农户主动性违约动机的信贷政策和控制策略都较好地降低了非对称信息状态下农户可能出现的道德风险和逆向选择问题，如抵押担保机制、农户信用评级机制等，但是所有这些对策都严格地假定农户主动违约的行为特征，这既影响了金融服务的效率，同时也降低了农户向正规金融寻求信贷支持的动机。因此，正规金融机构应当在现有信贷框架内增加对农户被动性违约动机的考察，从而有效克服因信息不足导致的逆向选择问题。其次，正规金融机构在对农户主动违约动机考察的过程中可适当加入被动性违约动机考察的方式，如在信用评级过程中设定相应的被动性违约指标，在实地回访过程中提高与农户的沟通细节，跟踪农户被动性违约动机指标的变化情况，从而客观判别涉农信贷资产的质量和识别农户违约的主要动因。当农户因被动性动机而产生违约行为后，正规金融机构可设定柔性的措施对农户还款计划重新设定合同，如放宽还款周期并增加相应抵押担保等，从而降低信贷损失，并为农户缓解临时性的资金困境提供时间和空间。然后，对于当前中国整体的农村信贷市场环境而言，政策制定者要推动保险市场加强对农户的风险保障，变革正规金融机构对农户违约行为分析中农户主动违约的分析逻辑，提高其信贷政策和控制策略的适应性，进而扩大正规金融机构金融服务的覆盖面。最后，农户作为农村金融体系的重要参与者，是农村家庭金融需求方的主体部分。本文通过对农户信贷违约问题的研究，把农村家庭、金融机构与宏观经济视为一个完整系统，解释影响农村家庭负债的因素及其动机，有助于中国农村经济的稳定与发展。

      ①如未特殊指出，金融机构均指代正规金融机构。

      ②Gaiha和Kulkarni(2013)对农户违约后的抵押物品产权流转问题进行了必要的论述。

      ③为降低道德风险而实施的农户甄别手段催生了借款者从事高风险、高违约活动的现象。

      ④基本条件是：(1)群组内农户对于借款农户具有绝对的控制力，包括实物惩罚和道德惩罚，从而能够绝对约束借款农户的不作为行为(Zeller，1994；Laffont and N'Guessan，2000)；(2)借款农户与群组内其他农户之间不存在合谋行为(Morduch，1999；Conning，1999，2005)；(3)无成本的监督和惩罚行为(Hoff et al.，1993)。

      ⑤当然，未来如能获得可用连续型农户信贷违约因变量，本文将进一步做出比对分析，欢迎读者提供必要可用数据。

      ⑥感兴趣的读者可向作者索要问卷和相关数据。

      ⑦由于投资风险属于系统性不可抗力影响因素，因此本文在指标选取过程中假定投资风险对所有农户一致；未选择该类指标进行计量分析，并不影响本文的结论。

      ⑧回归系数更多反映的是各变量对违约概率的趋势方向，变量对违约概率的边际影响通过边际效应值体现。

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