农户信贷市场的正规和非正规部门：替代还是互补？_信贷业务论文

农户信贷市场的正规部门与非正规部门：替代还是互补？，本文主要内容关键词为：正规论文,部门论文,农户论文,信贷论文,与非论文，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。

      在发展中国家，农户信贷市场的供给方由正规部门和非正规部门构成，前者也称正规金融，是指由国有银行、股份制商业银行等组成并接受当局监管的正规金融机构；后者也称非正规金融，是指民间直接借贷，“高利贷”以及包括合会等在内的非正规金融组织。长期以来，关于上述两个部门之间的关系，有一些现象或问题常常令人费解，其中最为突出的是，非正规部门因利息高、风险大而被冠以投机之名，一些国家在对其政策取向上始终秉持审慎态度，但它却并未因政策限制、正规部门的扩张而弱化或消亡，甚至在某些条件下表现出正规部门难以比拟的优势(Ghate，1992)。鉴于此，一些国家和地区开始积极探索，促使两个部门之间展开合作，并取得了一定效果。另一方面，也有观点认为，倘若在对两个部门相互关系不了解的情况下，贸然促使正规部门在农村地区扩展很可能会恶化非正规市场上借款者的借款条件(Floro & Ray，1997)，从而不利于农户信贷市场的整体协调发展。可见，在政策层面上讨论如何使正规与非正规两个部门协调发展，首要前提是正确把握它们之间的关系。

      目前已有大量研究深入探讨了正规部门与非正规部门之间的关系，但尚未取得一致结论。从理论层面来看，两个部门既可能存在互补关系(Bose，1998；Andersen & Malchow-M

ller，2006)，也可能存在替代关系(Kochar，1997)。而从经验层面来看，已有研究共得出了五种不同的经验结论：(1)两部门完全独立(Yadav et al.，1992)。(2)两部门部分独立(Pal，2002)。(3)两部门不完全替代(Mohieldin & Wright，2000)。(4)两部门互补(Kaino，2005)。(5)两部门既存在互补关系又有替代关系(Akoten et al.，2006)。多种结论的存在说明了农户信贷市场结构的多样性与复杂性。

      通过分析已有文献，作者发现，造成研究发现不一致的原因可能是：已有研究在估计中未能有效分离正规与非正规两个部门的供需行为。即在考察两个部门相互关系时，先是估计正规信贷部门参与方程与非正规信贷部门参与方程，之后通过考察这两个参与方程的误差项是否相关来推断两个市场部门之间的关系(比如：Mohieldin & Wright，2000)。但是，农户对于某个信贷市场部门的参与行为是一个混合结果，它既取决于农户自身信贷需求情况，同时也受到贷款方信贷供给决策的影响。显然，在不控制需求状况的情况下，仅根据两个参与方程联立得到的估计结果来推断信贷供给部门之间关系的思路是不合理的，所得出的结论当然也是不可靠的。

      为克服上述不足，本文将采用更加匹配的计量模型和最新的农户调查数据，实证检验中国农户信贷市场中正规部门与非正规部门之间究竟是替代关系还是互补关系。在本文中，替代关系是指，正规与非正规部门此消彼长，一个部门供给的增加以另一个部门供给的减少为前提；而互补关系是指，正规与非正规部门相互促进，能够通过合作发挥各自的比较优势，结果是一个部门信贷服务的增加能够提高另一个部门信贷服务的供给。具体而言，本文将尝试在研究思路和计量模型、结果解释及样本选择等方面寻求改进。首先，在控制住农户信贷需求以及两个部门相互影响的基础上，将正规借贷行为与非正规借贷行为分解为正规借贷需求行为、正规借贷供给行为、非正规借贷需求行为及非正规借贷供给行为，并采用四元probit联立模型对上述四种行为进行联合估计。其次，在解释正规与非正规两个部门相互关系时，特别关注它们能否利用并发挥对方优势。最后，选择农村金融较为活跃的浙江省作为样本地区。浙江省农村经济发展水平和市场化程度较高，包括非正规部门在内的农户信贷市场尤为活跃，是经验检验正规与非正规两部门关系的理想场所之一。

      本文取得的最重要发现是：农户信贷市场正规部门与非正规部门之间存在互补关系，并且正规部门与非正规部门中有息借贷、无息借贷之间均存在互补关系，这种互补关系在贷款对象为富裕群体时表现得更加明显。互补关系具体表现在农户同时参与正规与非正规两个信贷部门，两个部门同时提供生产性贷款与消费性贷款以及共同支持某一借款者。而两部门实现互补的内在原因是：它们各具比较优势(特别是非正规部门具有信息优势，能够从多方面甄别与监督借款者)，都存在策略性地利用对方行为所反映出的信息的可能与倾向。

      本文具有重要的理论价值与政策意义。首先，上述研究发现为Bose(1998)与Andersen & Malchow-M

ller(2006)提出的正规与非正规信贷部门存在策略性行为的理论假说提供了“中国版本”的经验支持。该理论认为，两个部门甄别客户、提供贷款的重要标准是借款申请者是否满足“共同资助”(co-funding)条件，即某个部门向某借款申请者放款以其是否能获得另一个部门贷款为准。其次，本文将意愿调查与四元probit模型应用于农户正规与非正规信贷部门相互关系的实证考察中，直接估计了两个供给行为及其相互关系，对该领域研究思路和方法的创新与发展具有启发价值。最后，所得出的两个部门存在“互补关系”的研究发现为设计促使两部门合作的具体政策路径提供了依据，有助于相关部门在今后制定农户信贷市场政策以及农村金融监管措施时注意到两个部门之间的相互作用。

      本文余下部分安排如下：第二部分是相关文献回顾；第三部分介绍数据，并描述浙江省农户信贷市场的一些基本事实；第四部分为实证分析，讨论计量模型选取、变量选取，然后对模型估计结果进行分析、解释并作进一步考察；最后是本文的结论。

      二、文献回顾

      围绕本文的研究目标，这一部分将从理论解释、经验研究及国内研究三个方面梳理有关农户信贷市场正规与非正规部门之间关系的研究文献，其目的有二：一是为后文的计量模型构建和估计结果分析提供理论基础，二是概括、评价已有经验研究的计量模型以及经验发现，探讨进一步提升的可能空间。

      (一)理论解释

      已有关于正规与非正规信贷部门之间关系的争论，主要集中于替代和互补两类主要关系(Floro & Ray，1997)。

      1.替代关系。有关非正规部门优势及其存在原因方面的研究证实了两类信贷供给存在替代关系。研究者发现，非正规部门之所以能够在一定程度上替代正规部门，是因为其具有如下几个方面的优势：首先，与正规贷款者主要依靠抵押品不同，非正规贷款者对借款者的甄别与监督主要依靠地缘、血缘或其他社会关系的联系。因此，由于缺乏抵押品而不具有正规信贷可得性的群体可能对非正规信贷有更高的需求(Kochar，1997)。其次，非正规贷款者更擅长管理其客户的信息，与银行等正规部门相比，其在向客户提供贷款服务上具有比较优势(Jain，1999；Conning，1996)。据此可以推断，非正规贷款者可能由于提供贷款的成本较低而比正规贷款者更受欢迎(Mushinski，1999)。第三，从风险角度来看，农户更偏好于所包含风险较低的非正规贷款合约(Guirkinger，2008)。非正规贷款者通常拥有更多的有关农户经营活动及其家庭特征的信息，从而他们不需要农户提供抵押品就可以向其提供贷款，借款者会认为这降低了他的风险。

      2.互补关系。一些理论研究认为，正规部门与非正规部门可以实现互补，因为它们各具比较优势，通过策略性合作能够弥补自身的不足。Bose(1998)认为，考虑到非正规贷款者具有信息优势，而正规贷款者具有资金优势，正规贷款者通过只提供部分信贷资金，并要求借款者去非正规部门寻求剩余资金的方式，从而实现二者的优势互补。Andersen & Malchow-M

ller(2006)建立了一个更一般的，同时包含了混合均衡、分割均衡以及共同注资均衡三种情形的正规与非正规部门策略互动模型，该研究表明：银行通过共同融资要求筛选借款人，发挥了非正规部门的信息优势。另一些研究也提供了其它情境的实例，比如，Gupta & Chaudhuri(1997)认为，农村非正规信贷市场之所以存在，是因为正规信贷供给不足或者它无法满足与农作物生长周期有关的信贷需要。当非正规信贷被用于农作物生长周期初始阶段，而正规借贷在后续阶段进行投放，则非正规和正规信贷之间就表现出互补关系。

      (二)经验研究

      根据所使用的计量模型，已有研究可以分为以下四类：

      1.单方程模型。Yadav et al.(1992)采用Tobit模型分别估计了正规部门、亲戚朋友和高利贷者三类贷款者的借款行为，但此类研究没有考虑到这三个部门可能存在相关性。

      2.多项logit模型。Pal(2002)采用多项logit模型研究了印度家庭的贷款部门选择行为。家庭借贷的部门选择方案有三个：只有非正规部门贷款、只有正规部门贷款、同时有正规和非正规两个部门的贷款。此类研究存在的问题是，多项logit模型的基本假定是因变量的不同选项(这里是指上述三个部门选择方案)之间不相关，但在这一分析情景中，作为因变量的借款渠道之间有可能是相互影响的。此外，采用多项logit模型处理此类问题的缺陷还在于，该模型中隐含假设影响利益主体选择方案的解释变量相同，但事实上影响不同借款渠道决策行为的因素是不同的。

      3.二元probit模型。Mohieldin & Wright(2000)采用二元probit模型联立考察了埃及正规信贷部门和非正规信贷部门之间的相互作用。这一模型避免了上述多项logit模型存在的缺陷，但使用此类模型存在的问题是，只能分析正规部门参与行为和非正规部门参与行为，却无法得知正规信贷需求、供给，与非正规信贷需求、供给之间的相互关系。

      4.多元probit模型。Akoten et al.(2006)采用多元probit模型联立考察了亲友借贷、合会、微型金融机构和银行四个贷款渠道之间的关系，估计结果表明，有两个误差项相关系数显著，一个是微型金融机构和合会两个方程的误差项，其系数为正，另一个是亲友和合会两个方程的误差项，其系数为负。与第三类模型相同，作者在模型设定中存在的问题仍然是只考虑到参与方程。

      总的来说，上述四类模型在用于考察农户信贷市场正规部门和非正规部门之间关系时都存在一定的缺陷。第一类模型从一开始就假定两个部门是不相关的，如果研究者从估计结果中推断出二者存在竞争或互补关系的信息，那就是结果与前提假设自相矛盾。第二类模型存在的问题与第一类模型相同，因为多项logit模型假定不同的选择方案之间不相关。第三类和第四类模型存在的共同问题是，只考察了某个部门的参与行为。

      在经验发现方面，已有研究主要存在以下五类观点：

      第一种观点认为两个部门完全独立，不存在任何关系。Yadav et al.(1992)基于尼泊尔农户数据和单方程模型，研究发现正规信贷部门与非正规信贷部门相互独立。这种完全独立关系意味着两个部门在向农户提供贷款的过程中表现出不同的特点。

      第二种观点认为两个部门存在部分独立性，即存在部分独立于正规信贷部门的非正规借贷行为。Pal(2002)的实证研究表明，有部分非正规借贷行为与正规部门信贷配给以及溢出效应无关。

      第三种观点认为两部门存在不完全替代关系。Mohieldin & Wright(2000)基于正规借贷参与行为与非正规借贷参与行为两个方程误差项相关系数显著水平较低的估计结果，认为埃及非正规信贷是正规信贷的不完全替代。Awunyo-Vitor & Abankwah(2012)对加纳农户信贷市场的实证研究也得出了类似的结论。

      第四种观点认为两部门存在互补关系。Kaino(2005)对缅甸农户信贷市场的正规与非正规贷款者的研究表明，国有正规金融机构与非政府小额信贷机构之间的关系是互补的。

      第五种观点认为两部门既存在互补又有替代关系，这取决于正规部门对应的是非正规部门中的哪类借款。Akoten et al.(2006)研究发现，合会与微型金融机构存在互补关系，微型金融机构的发展能够提高合会的运行效率。而亲友借贷与微型金融机构存在替代关系，微型金融机构的缺乏将由亲友借贷予以补充。

      (三)国内研究

      从研究发现来看，国内研究关于正规与非正规两个部门之间关系的认识同样众说纷纭。概括来讲，主要有以下三类观点：一是两个部门是相互影响、相互作用的(周天芸和李杰，2005)；二是两个部门存在一定的互补性(张兵和张宁，2012)；三是两个部门既互补又竞争。比如，张元红等(2012)认为，民间金融与正规金融之间虽然具有互补的一面，但是，在存款业务和贷款业务以及区域市场上存在竞争的一面。

      本文认为，上述分歧的存在是国内研究总体上进展较为迟缓的必然结果。首先，国内大部分研究仍属于定性分析，采用合理计量模型的严格实证分析并不多见。其次，在为数不多的几项实证研究中，除少数研究采用了联立方程模型外，其余研究均采用单方程模型(朱喜等，2009)。如前所述，借助单方程模型来分析不同信贷部门之间的相互作用并不合适。而即使是采用联立方程模型(周天芸和李杰，2005)中，研究者虽然注意到了两个方程误差项相关系数的显著性，但并未对此展开进一步的解释和讨论。

      不难发现，上述围绕两个部门关系的国内外经验研究均为间接估计，即主要通过对农户借贷参与行为的估计来推断正规与非正规两个部门之间的关系。作者认为，已有研究在计量模型的选择上没有把握住农户信贷市场的两个本质特征——农户信贷市场存在着较为严重的信贷约束，以及正规与非正规两个部门同时并存，特别是前者。因此，这一领域经验研究在确立研究思路和计量模型时都需要考虑这种特点：一方面，在估计信贷供给行为时需要控制住农户信贷需求，因为有一部分信贷需求由于市场失灵而没有显示出来，不对其进行控制会造成估计结果有偏；另一方面，在估计不同部门信贷供给行为及其关系时需要考虑到另一个信贷部门的影响，因为一个信贷部门的需求和供给均受到另一部门信贷可得性及其贷款条件的影响。有鉴于此，本文将农户某个信贷部门的借贷行为分解为供给行为和需求行为，并采用更为合理的计量模型直接估计两个部门信贷供给行为及其关系。

      三、数据及基本事实

      (一)数据

      本文使用的数据来自“浙江省农户金融行为研究课题组”于2013年1月在浙江省11个地区中的温州、台州、衢州、丽水、杭州、金华、湖州、宁波和绍兴9个市开展的农户调查，此次调查收集了样本农户2012年的借贷行为相关信息。调查的主要目的是从借贷需求的角度，了解浙江省农户借贷和金融需求及其满足程度的基本现状。调查的主要内容包括：农户家庭及所在村庄基本情况，农户收入、支出、资产、储蓄、借贷及参保情况。调查采取调查员与农户当面访谈并填写问卷的入户调查方式。共收回调查问卷1014份，剔除奇异值、信息不真实等情况，最终获得有效样本农户数据987份。

      (二)基本事实

      首先基于调查数据从农户信贷市场参与、供给类型以及信贷合约三个角度概括浙江农户信贷市场的一些基本事实，从而形成对正规与非正规部门之间关系的直观认识。

      1.农户信贷市场参与

      样本农户在信贷市场参与方面表现出如下特点：(1)存在农户同时向正规、非正规两个市场部门借贷的现象。在发生借贷行为的样本农户中，有270户发生正规借贷，有244户发生非正规借贷，同时发生两种借贷的农户为97户，占借贷农户的23.26%。这说明单个部门的信贷供给至少难以满足相当部分农户的信贷需求。(2)有息借贷在非正规借贷中较为普遍。在只有非正规借贷的样本农户中，发生有息借贷的占比为35.66%。(3)中高收入群体单独参与某信贷部门或同时参与两个部门的比例均较高。若按2012年人均家庭总收入将样本户分为最低组、中等偏下组、中等组、中等偏上组和最高组，在有正规贷款的样本户中，中等偏上组和最高组农户占比分别达到24.81%和31.85%，在有非正规贷款的样本户中，这两个组的农户占比分别达到23.54%和21.72%。在同时从两个信贷部门借款的样本户中，中等偏上组和最高组农户占比分别达到23.71%和32.99%。

      2.供给类型

      在调查地区，正规部门主要包括：农信社、商业银行、邮政储蓄银行、村镇银行、小额贷款公司及农村资金互助社；而非正规部门主要包括：亲朋好友、邻居、民间借贷者、合会及商业伙伴。调查发现：(1)农信社和商业银行是浙江农户正规信贷市场的主要供给者。在270笔正规贷款中，来自农信社和商业银行的贷款占比分别为64.07%和26.77%。(2)亲朋好友借贷是农户非正规借贷市场的主要渠道，但其借款额度明显小于民间借贷者。在244笔非正规贷款中，233笔贷款来自于亲朋好友，占比为95.49%。相比于亲朋好友借贷6.19万元的平均额度，民间借贷者平均贷款额度更高，达到了12.50万元。前文指出，样本农户发生有息借贷的比例较高。进一步分析农户正规借贷行为与参与非正规无息、有息借贷的交互影响，可以推测：(3)正规信贷市场无法满足其信贷需求时，样本农户更可能或更多地进行非正规有息借贷。在87户发生非正规有息借贷的农户中，有47户发生了正规借贷，占比为54.02%。(4)发生非正规无息借贷的农户大部分未发生正规借贷。在157户发生非正规无息借贷农户中，有107户没有发生正规借贷，占比为68.15%。

      3.合约特点

      调查发现，正规部门与非正规部门的贷款合约在借款金额、期限、利率、抵押担保条件等方面具有明显差别。具体而言：(1)正规部门贷款规模较大。正规信贷部门的平均贷款规模为19.37万元，而非正规部门仅为6.16万元。(2)正规部门贷款期限较长。正规部门贷款的平均期限约为23个月，而非正规部门贷款期限约为12个月。(3)正规部门贷款成本较高。正规部门贷款的平均年利率为7.59%，而非正规部门贷款的平均年利率为4.72%，且其中有157笔贷款是不计利息的。(4)正规部门贷款抵押担保要求较严格。正规贷款有抵押要求的比例为33.09%，有担保要求的比例为52.79%；相比之下，非正规部门有抵押担保要求的比例很小，仅为3.69%。(5)正规部门贷款和非正规部门贷款用途各有侧重。正规贷款较多用于生产性用途(53.53%)，而非正规贷款更多用于消费性用途(62.14%)。(6)无论是正规贷款还是非正规贷款，最重要的用途都是发展工商业，但正规贷款中这一占比更高一些；排在第二位的用途是建房买房，而非正规贷款的这一比例更高。

      四、实证分析

      (一)计量模型选择

      本文在Cappellari & Jenkins(2003)提出的多元probit模型的一般框架下，构建四元probit模型来联合估计正规信贷需求、正规信贷供给、非正规信贷需求和非正规信贷供给四个决策行为及其相互关系，其中重点考察两个信贷供给决策行为之间的关系。在农户借贷市场上，有三类参与者：农户、正规部门供给者和非正规部门供给者。本文假定借款农户在有资金需求时可同时考虑选择任一部门或两个部门，即上述两个需求行为没有前后之分。但在同一个信贷部门之内，从可观测的角度来看，需求行为一般先被观察到，然后是供给行为。

      为了便于表述，以下分两个部门依次刻画借款农户和信贷供给者的决策行为。

      

      

      

      

      四元probit模型的优势主要体现在：一是研究者能够借助该模型考虑到不同利益主体行为之间的影响，如正规供给者在放贷决策中不仅会考虑农户对正规信贷的需求，还会考虑农户对非正规信贷的需求以及非正规部门的供给行为。二是研究者能够通过估计方程误差项相关系数来考察不同行为之间的关系，进而有效克服不可观察农户特征对估计的不利影响。

      借鉴Akoten et al.(2006)的研究成果与检验思路，本文在解读误差项相关系数的过程中将重点关注两个供给方程误差项

和

的相关系数

：如果未能拒绝两个方程不相关(

=0)的原假设，则可对正规信贷供给方程和非正规信贷供给方程采用标准的单方程进行估计。如果

在统计上显著异于零，则说明采用联立估计具有合理性。并且，如果相关系数

的符号为正，说明两种信贷供给行为存在相互促进关系，如果为负，则说明两种行为存在相互阻碍关系。

      (二)变量选取

      以下，依次讨论因变量、自变量和识别变量。其中，在因变量的讨论中，主要介绍农户信贷需求直接识别的思路，它为将农户借贷参与行为分解为需求效应与供给效应提供信息基础。在自变量的讨论中，重点关注信贷需求与信贷供给的影响因素。

      1.因变量

      (1)农户正规信贷需求。本文将农户正规信贷需求界定为农户对正规金融机构提供的贷款产品的申请意愿。一般来讲，有正规信贷需求的农户包括两类：一类是得到正规金融机构贷款的农户；另一类是未得到贷款但具有潜在或隐藏贷款需求的农户。后一类又分为两种情况：一种是申请了正规贷款但遭到拒绝；另一种是对正规金融机构贷款有需求，但因主观上认为得不到贷款、交易成本或风险高等原因而未申请。

      具体操作中，我们采用以下三个问题来识别农户正规信贷需求：

      问题1：2012年期间，你家是否从信用社、商业银行、邮政储蓄银行、村镇银行、小额贷款公司、农村资金互助社或其他正规金融机构得到过贷款？(选项是：①是；②否)；

      问题2：如果没有申请贷款，主要原因是什么？(选项是：①我不需要贷款；②申请也得不到；③利息太高；④太麻烦，贷款成本太高；⑤借了担心还不了；⑥已从小额信贷机构获得贷款；⑦有其他贷款；⑧其他)；

      问题3：申请过但没有得到的原因是什么？(选项是：①有信用社的贷款未还；②与信贷员不熟；③信贷员认为我家穷，可能还不了款；④不是信用社社员；⑤其他)。

      我们认为，问题1中选①的样本农户存在正规信贷需求。问题2中选择②或③，以及问题3中选①的样本农户也存在信贷需求，他们都是因为信息不对称、交易成本或抵押担保等原因而无法将其需求显示出来，呈现出潜在或隐藏的特征。经过识别，样本中对正规信贷存在需求的农户共有413户。在此基础上确定需求方程的被解释变量，有正规信贷需求取值为“1”，反之取值为“0”。

      (2)正规信贷供给。我们以农户是否得到正规金融机构贷款作为因变量，得到正规金融机构贷款取值为“1”，反之取值为“0”。在全部样本中，得到正规贷款的农户有270户。

      (3)非正规信贷需求。考虑到农村非正规借贷市场借贷双方比较了解，可以用样本农户在考察期内申请过非正规贷款作为农户非正规信贷需求的替代变量。我们设计了如下问题：

      问题4：2012年，你家是否向亲朋好友、邻居、民间借贷者、合会(轮会或标会)、商业伙伴、上下游客户等提出过贷款申请？(选项是：①是；②否)。

      申请过取值为“1”，反之取值为“0”。在全部样本中，对非正规贷款有需求的农户有269户。

      (4)非正规信贷供给。我们以农户是否得到过非正规贷款作为因变量，得到非正规贷款取值为“1”，反之取值为“0”。在全部样本中，得到非正规贷款的农户有244户。

      2.自变量②

      (1)影响正规信贷需求和非正规信贷需求的因素。本文认为，影响农户非正规信贷需求的因素与正规信贷需求影响因素相似。具体设定如下：首先，为了考察与农户家庭生命周期有关的消费性信贷需求，引入了年龄、重大事件③、劳动力、人口负担率四个变量。其次，为了考察农业生产经营对信贷需求的影响，引入耕地面积变量。第三，为了考察预期收入对农户信贷需求的影响，采用受教育程度变量来表示家庭未来的收入能力。第四，为了考察家庭消费情况对信贷需求的影响，引入消费支出变量。最后，引入总收入、工资收入、固定资产，以及经营收入占比四个变量来考察农户家庭经济活动特征对其信贷需求的影响。

      (2)影响正规信贷供给和非正规信贷供给的因素。从理论上看，农户还款能力与还款意愿是信贷供给方作出放贷决策时所考虑的两个重要因素。我们将固定资产、收入、收入类型作为贷款者衡量农户还款能力的指标，其中，用非农经营收入占比来刻画农户收入类型。而贷款用途是正规与非正规贷款者贷前分析风险、贷后监督的重要方面，为此，我们在两个供给方程中引入了重大事件这一变量。为了考察还款意愿的影响，我们还引入了贷款者尤其是非正规贷款者可能会考虑的申请者其他特征，如年龄、教育程度等变量。

      3.识别变量

      计量经济理论表明，选择合适的识别变量是有效估计联立方程的关键。为保证四个方程可识别，我们依次在每个方程中加入一些识别其它方程的排除变量。对于正规信贷需求方程，我们采用金融知识变量来识别农户正规信贷需求行为。因为除了与农户预期收益率相关的变量外，农户是否需要正规贷款还与农户对正规贷款产品和贷款程序的认知有关。对于正规信贷供给方程，我们引入农信社社员和距离两个识别变量。这两个变量皆独立于影响农户正规信贷需求的因素，也独立于影响农户非正规借贷行为的因素。对于非正规信贷需求方程，我们引入健康变量。对于非正规信贷供给方程，我们引入礼金支出这一变量，用来刻画样本农户的社会关系。

      最后需要说明的是，本文在稳健性检验中还在相应模型中引入了村干部、个体工商户及业务网点三个变量。表1列出了上述变量的定义及描述性统计。

      

      (三)估计结果分析

      表2报告了四元probit模型的估计结果。其中，模型(1)、(2)、(3)和(4)分别对应农户正规信贷需求行为、正规信贷供给行为、非正规信贷需求行为和非正规信贷供给行为的估计结果。

表示对应方程之间误差项的相关系数，它们在1%的显著水平上拒绝了上述四个决策行为相互独立的原假设，说明四个决策行为之间是相互影响的。并且，

和

的估计系数显著为正，证实了在估计农户信贷供给行为时，有必要控制住影响农户信贷需求的不可观察特征。似然比检验结果在1%显著水平上拒绝了上述6个误差项相关系数同时为零的原假设，进一步支持了采用四元probit模型估计的合理性。Wald检验结果在1%显著水平上拒绝了四个方程具有相同斜率参数的原假设，表明四种决策行为是相互区别的。同时，在五个识别变量中，农信社社员变量、健康变量以及礼金变量是显著的，说明了四个方程是可识别的。

      以下，重点分析农户正规信贷供给与非正规信贷供给的影响因素特别是两者间的相互关系。从表2中模型(2)估计结果来看，影响正规信贷供给的显著变量有4个，分别是：重大事件、经营收入占比、固定资产和农信社社员。重大事件正向影响正规信贷供给，即正规金融机构更愿意向家中发生盖房、买房等资金使用量较大的事情的农户提供贷款，可能的原因是，这些用途的贷款多采用抵押担保或按揭方式，金融机构认为此类贷款风险较低。经营收入占比、固定资产对农户正规借贷供给的影响在10%的水平上显著为正，这表明，正规金融机构在贷款决策中认为经营收入比重大、固定资产多的农户拥有较强的还款能力，愿意向其提供贷款。相对于非农信社社员，正规金融机构更愿意向农信社社员发放贷款，这是因为正规金融机构认为他们资信度更高。

      从表2中模型(4)估计结果来看，影响农户非正规信贷供给的显著变量有7个，分别是：教育程度、劳动力、重大事件、总收入、固定资产、消费支出和礼金，在这些变量中，除教育程度和总收入外，其他变量均正向影响非正规信贷供给。劳动力多的家庭社会关系相对越庞大，而社会人情关系的隐性担保是非正规金融的一个重要机制，一个拥有庞大社会关系的家庭更有能力获得更多的非正规借款(金烨和李宏彬，2009)。发生重大事件、消费支出高的农户获得非正规贷款的概率更高，这主要和非正规信贷部门大多提供消费性贷款有关，借款者周围的亲戚朋友对此类家庭的贷款用途以及还款能力比较了解，愿意向他们提供贷款。固定资产较多是“家境殷实”的象征，此类家庭更容易获得非正规贷款。作为识别变量，礼金支出正向显著影响农户非正规信贷供给，这是因为此类家庭在当地往往拥有更高的信誉，更值得信任。

      表2为揭示农户正规信贷与非正规信贷之间的关系提供了更多有价值的信息。第一，正规信贷供给行为与非正规信贷供给行为作用机制不同。从显著变量的数量来看，影响正规信贷供给行为的因素要少于影响非正规信贷供给行为的因素。这说明，非正规信贷供给方比正规信贷供给方具有信息优势，他们能够从更多渠道如地缘信息和社会关系来考察借款者的还款能力与还款意愿，消费支出及礼金两个变量的估计结果就是很好的说明与佐证。

      

      第二，从可观察变量估计结果来看，正规信贷供给与非正规信贷供给存在互补性。具体表现在三个方面：首先，信息环境与条件的差异使得两类信贷供给行为优势互补。正规金融机构强调抵押担保，而非正规信贷供给者由于对借款者比较了解，同时在地缘和社会关系上更容易甄别和监督借款者，他们在放款的过程中可以不要求抵押担保。礼金变量的估计结果部分支持了上述判断。其次，两类信贷供给行为可实现借款用途的互补。经营收入占比及消费支出两个变量的估计结果支持正规信贷供给主要提供生产性贷款，而非正规信贷供给主要提供消费性贷款的判断。最后，两类信贷供给者似乎不约而同地“青睐”具有某种特征的农户。即那些富裕且有更多投资机会的农户更可能得到两个部门的贷款。比如，固定资产变量，其分别在10%和5%的显著水平上正向影响农户正规信贷供给与非正规信贷供给，说明两个部门更看重固定资产所反映出来的还款能力。

      第三，从不可观察变量来看，

的估计结果在1%水平上显著为正，说明正规信贷供给与非正规信贷供给之间的关系是互补的，即正规信贷与非正规信贷供给方更愿意向获得另一个部门贷款的借款者提供贷款，换言之，如果农户在某一个部门得到贷款，那么在另一部门也更容易得到贷款。对贷款者而言，已有成功贷款经历能够说明该农户是信贷风险低、信誉好的客户。这表明，两类贷款者都在利用另一部门贷款者甄别、监督借款者的已有“成果”。

      (四)模型比较、稳健性检验及进一步考察④

      1.模型比较

      为检验本文采用四元probit模型的合理性，我们分别采用单方程probit模型、二元probit模型对农户正规信贷供给行为与非正规信贷供给行为进行估计，并与四元probit模型的估计结果进行比较。从中可以发现：与四元probit模型估计结果不同，在二元probit模型中，

在5%(而非1%)水平上显著为正，尽管也拒绝了两个方程相互独立的原假设，但其显著性水平大幅下降。两个模型

的估计系数也存在差异，前者为0.151，后者为0.175。这说明，使用四元probit模型来估计正规与非正规信贷部门之间的关系是必要的。

      2.稳健性检验

      我们采用增加或替换某些解释变量的方式对四元probit模型回归结果进行稳健性检验。替换变量与原有变量含义接近，增加的变量则是为控制在基准回归中未考虑到的某些因素，具体涉及村干部、工商户、业务网点等几个变量。增加村干部这一控制变量的用意是考察农户社会地位对正规与非正规部门信贷供给的影响；用工商户变量替换非农经营收入占比，意在考察农户经营收入达到一定规模的情况对两部门信贷供给的影响。与经营收入占比相比，工商户变量更加强调农户经营规模；增加业务网点变量以及用业务网点变量替换原来的距离变量，是考虑到这两个变量均是描述农户获取信贷便利程度的因素。从稳健性检验的结果来看，主要解释变量(教育程度、重大事件、固定资产、消费支出等)与识别变量(农信社社员、礼金)的估计结果、误差项相关系数以及相关检验结果与基准回归结果(见表2)相比未发生较大改变，说明本文的基本估计结果是稳健的。

      3.进一步考察

      考虑到不同富裕程度农户的信贷需求与信贷供给存在较大差别(见上文基本事实部分)，本节进一步考察正规和非正规部门之间存在互补关系这一结论是否适用于不同富裕程度的群体，以及是否同样适用于有息与无息两个非正规信贷子市场。

      (1)按收入分组。根据农户富裕程度，农户信贷市场可细分为富裕群体市场和普通群体市场。一般认为，正规部门向农村富裕群体提供贷款，而非正规部门则向不同富裕水平农户提供贷款。如果正规部门不考虑向普通农户提供贷款服务，两个信贷供给部门就普通农户而言其相互影响则无从谈起。为此，我们构建了“富裕”与“普通”两个子样本，即将总样本去掉最低收入的200户(约最低五分位)或最高收入的200户(约最高五分位)，然后再对子样本分别进行回归。回归结果表明：

在“富裕”子样本回归中显著为正，而在“普通”子样本回归中不再显著。可以认为，农户信贷市场正规部门与非正规部门存在互补关系在贷款对象为富裕群体时表现得更加明显。

      (2)按是否有息分组。如前所述，浙江省农户非正规信贷市场还存在相当数量的有息借贷，在244户发生非正规借贷的样本户中，获得有息借贷的农户达到87户。一般认为，非正规无息借贷发生在亲戚朋友之间，大部分都是互惠性的，其运行机制与有息非正规借贷明显不同。为此，我们将样本分为只包括非正规无息借贷农户样本和只包括非正规有息借贷农户样本，然后进行分样本估计。估计结果显示：

均在10%的水平上显著为正，说明正规部门不仅与非正规部门的有息借贷部分存在互补关系，而且与其无息借贷部分也存在互补关系。

      基于2013年浙江农户调查数据，本文在意愿调查基础上使用四元probit模型实证考察农户信贷市场正规与非正规两个部门之间的关系。作为一个显著的特点，本文自始至终强调控制住农户信贷需求和另一个信贷部门的影响是可靠估计两部门关系的关键。实证分析结果既说明了这一领域研究在估计时仅关注农户借贷参与行为所存在的方法缺陷，也证实了四元probit模型应用于直接估计两部门关系的必要性和合理性。

      经过实证分析以及进一步考察，本文得出如下结论：

      (1)农户信贷市场中正规部门与非正规部门存在互补关系，且正规部门借贷与非正规有息借贷、非正规无息借贷均存在互补关系，而这种互补关系在贷款对象为富裕群体时更加明显。

      (2)互补关系具体表现在农户同时参与正规与非正规两个信贷部门，两个部门同时提供生产性贷款与消费性贷款以及共同支持某一借款者。通常认为，正规信贷部门主要服务于生产性贷款需求，而非正规贷款主要面向消费性贷款需求，但本文的实证结果并不支持这一认识。这主要源于如下两个方面的原因：首先，浙江省农村工业化和农业产业化程度较高，正规信贷部门不能完全满足农户的生产性信贷需求，一部分生产性信贷需求转向非正规信贷部门。其次，浙江农村居民相对富裕，正规金融机构将其视为有较强还款能力的借款者，并开始向他们发放消费性贷款。

      (3)正规部门与非正规部门实现互补的内在原因在于，它们各具比较优势，且能够策略性地利用对方行为所反映出的信息来制定贷款决策。某个部门的贷款者希望其客户能够从另外一个部门获得贷款，利用其他贷款者的存在及其对客户的管理可以更好地实现自身对客户的甄别与监督。具体反映在：正规部门与非正规部门所提供的贷款合约在借款金额、期限、利率、抵押担保等方面差别明显，它们在借款者甄别、监督以及合约实施方面所采用的方式、方法是不同的，其中最大的差别是，正规信贷部门注重抵押担保条件，而非正规部门则更依赖借款者自身在地缘和社会关系上的相关信息。本文的实证分析为两个部门策略性地利用对方比较优势的论断提供了经验支持。

      基于上述结论，本文认为，应以“互补”视角看待中国农户信贷市场中两个部门之间的关系及其未来发展。在农户信贷市场自然演进的过程中，正规部门与非正规部门相互嵌套在一起。即使在经济发展水平较高的浙江农村地区，无论是非正规信贷部门中的有息借贷还是无息借贷对于正规信贷部门的发展而言都是不可或缺的。因此，理性对待非正规信贷的态度应是视其存在为合理的，并对其进行适当的监管，而非对其一味打压甚至试图“消灭”它，否则虽然可以实现压缩非正规信贷部门的空间但可能恶化正规信贷部门的贷款环境。

      互补视角同样是加强正规信贷部门与非正规信贷部门合作的重要指导。从国内外实践来看，建立正规金融和非正规金融之间的金融联结将是发挥两个部门比较优势的重要发展方向。首先，非正规信贷部门某些做法和贷款技术值得正规信贷部门学习、模仿和借鉴。例如关联交易、小组贷款等，特别需要借鉴非正规借贷在收集客户“软信息”并基于客户经济社会特征设计相应的监督与合约实施机制方面的经验。其次，应加强正规金融机构与农民专业合作社等组织的合作。例如：对于生产性贷款，正规金融机构可以与农民专业合作社进行合作，发挥此类组织降低交易成本等优势。在消费信贷方面，可以与农村的合会等组织合作，这将可能为尚未达到一般商业银行贷款标准的农户提供金融服务。最后需要指出的是，非正规金融毕竟是一种组织形式相对低级、处于政府监管之外的制度安排，存在着不可克服的内在缺陷(林毅夫和孙希芳，2005)。因此，有必要对非正规借贷尤其是有息借贷实施监测以避免它们所产生的不利影响。在这方面，建议监管当局激励、引导非正规借贷者提供相关的合约条件，如数额、期限等，同时提供相关的经济社会关系，如关联交易等信息。这不仅有利于对非正规借贷进行监控，更重要的是，还有利于正规金融机构“共享”这些有价值的信息。

      作者衷心感谢匿名审稿人的宝贵建议，感谢浙江工商大学姚耀军教授、浙江理工大学李太龙副教授的帮助和建议。文责自负。

      ①该方法也被称为GHK估计(GHK estimator)(Hajivassiliou & Ruud，1994)，该估计量较好地刻画了多元正态分布函数可以表示为有序条件单方程正态分布函数的结果这一事实。并且，Cappellari & Jenkins(2003)认为这种模拟所得到的概率是无偏的，且落在(0，1)内。

      ②利率无疑对信贷供给和信贷需求有着重要的影响，是影响信贷行为的关键变量。本文未将利率列为考察变量，并不是否认该变量的重要性，而是因为其是一个内生变量。但遗漏利率往往也会带来内生性问题，遗憾的是，在目前缺乏有效工具变量的情况下，我们不得不将利率变量问题留待下一步研究来攻克。

      ③指考察期间发生盖房、买房、婚丧嫁娶、大病治疗、子女上学等支出较大的事情。

      ④限于篇幅，这里未给出具体的估计结果，感兴趣的读者可向作者索取。

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