NGO小额信贷对农户借款决策、借款额度影响因素的实证分析

摘 要：

笔者利用NGO扶贫贷款调查数据，采用配对样本多项选择Logit模型，对NGO小额贷款介入前后贫困农户借款决策、借款额度的影响因素进行了分析。结果显示，接受NGO小额贷款后，贫困农户借款发生率和借款总额明显下降，单户借款额度却相对上升；农户主要借款途径由私人借款转向农村信用社和其他渠道。实证研究显示，除户主个人特征、家庭人口构成等内在因素对贫困农户借款行为影响显著外，农村金融供给状态也是重要的外在性影响因素。在金融抑制条件下，正规金融机构贷款门槛较高，私人借贷成为贫困农户借款的主要供给者。NGO小额信贷通过提升贫困农户的经济能力来转变其借款行为，在农户借贷途径由私人借贷转向信用社借贷过程中发挥着“助推器”作用。

关键词：贫困农户；借款行为；NGO小额贷款

基金项目：成都市哲学社会科学规划项目（ZST12-2）；河北省社会科学基金项目（HB2011QR53）

作者简介：李菲雅（1982-），女，江苏扬州人，经济学博士，四川师范大学政治教育学院讲师，主要从事农村经济、数理统计研究。

中图分类号：F832.43文献标识码：A文章编号：1006-1096（2014）02-0038-06收稿日期：2013-04-14

农户是农村市场经济的主要参与者，也是农村金融市场的需求者，其发展需要靠金融资源的支持。在目前农村金融资源配给有限、农户信贷需求抑制条件下，合理配置农村金融资源，有效满足农户尤其是贫困农户的融资需求，是消除农村贫困、促进农村发展需要解决的重要现实问题。

一、问题提出

有效的金融支撑是促进贫困农户发展的必要条件。20世纪70年代，由孟加拉吉大港大学・尤努斯教授创办的格莱珉银行，通过有效的信贷约束机制，为穷人提供微型贷款，帮助穷人发展生产、脱贫致富。目前，这种以贫困或中低收入群体为特定目标并提供小额度持续信贷服务的形式，已经从世界某些区域扩展到几乎整个发展中国家和一些发达国家（杜晓山，2004；李明贤 等，2008）。自20世纪80年代以来，小额信贷作为我国扶贫的重要方式之一，由各种金融机构和非政府组织开展实施，并逐渐在大多数地区推广。作为缓解贫困农户金融抑制的方式，小额信贷对贫困农户的借款行为产生了重要影响。从贫困农户的贷款偏好看，冯旭芳（2007）认为，非正规信贷具有贷款形式简单、灵活方便及交易成本低等特点，它有效改善了正规金融缺位的局面，成为农户融资的重要渠道；但从融资偏好和借贷预期看，贫困地区农户更倾向于选择信用社等正规金融机构或国家政策性扶贫贷款来满足其信贷需求，这与贷款的稳定性、长期性和救济性等特征密切相关。非政府组织扶贫贷款的针对性、稳定性、低成本性同样迎合了贫困农户的融资偏好，它不仅在一定程度上满足了贫困农户的贷款需求，对增加农户收入也起到一定促进作用。王春蕊等（2010）从实证角度分析了幸福工程项目对贫困农户家庭收入的影响，认为项目盈利对贫困农户家庭收入的贡献率达到9.42%。Ssendi（2009）利用小业主贷款融资项目（SELF）检验了坦桑尼亚农村地区小额信贷的扶贫作用，认为SELF项目有助于提升贫困妇女经营小型项目的能力，但从长远看对增加家庭财富的作用不明显。Kotir等（2009）利用加纳西部农户调查数据，分析了小额信贷与农户发展的关系，认为小额信贷有利于提高家庭生产率和增加财富，但对促进农村社区发展的作用不大。

已有研究对农户借款行为给予了广泛关注，取得诸多成果。综合来看，目前对贫困农户借款行为的研究仍有待拓展，尤其是对一些非政府组织（NGO）扶贫贷款与贫困农户借款行为的关系问题，还需深入研究。对于贫困农户而言，当NGO扶贫贷款介入后，是否意味着其他途径的借贷发生率将会降低？NGO扶贫贷款又将如何影响贫困农户的借款决策及借款额度？对于这些问题的探讨，不仅能够使我们更加深入地了解贫困农户的借款需求及行为取向，同时也能使NGO小额贷款更好地发挥扶贫功效，这对破解贫困农户金融约束、解决农村贫困问题有着重要的现实意义。

二、接受NGO小额贷款前后贫困农户的借款行为特征

（一）数据来源

本文所用数据来源于2011年10月河北省幸福工程项目跟踪调查数据①。调查内容涉及受助者个人、家庭基本情况、受助前后家庭生产经营情况、受助前后农户小额信贷情况（包括NGO项目扶贫贷款以及农户其他途径借款等情况）。按照分层抽样和整群抽样相结合的原则，调查组从河北省抽取7个贫困县，分别为阜平、易县、平泉、怀安、武邑、巨鹿和赞皇县，按照项目运行周期从各项目县中抽取试点村，对试点村中项目户进行全面调查。调查方式以调查员入户为主。两次调查共发放问卷830份（第一次714份，第二次116份），收回有效问卷822份，回收率为99.04%。从调查地区类型看，山区农户占51.88%，平原农户占48.12%。由于项目户接受NGO扶贫贷款的时间分布各不相同，为了消除贷款时间差异影响，本文以接受NGO项目扶贫贷款的时间为界限，分析贫困农户受助前年内（接受NGO扶贫贷款前1年内）和受助后年内（接受NGO扶贫贷款后1年内）借款情况。

（二）受助前后贫困农户借款行为特征

从调查来看，接受NGO扶贫贷款前后，贫困农户的借款行为发生了较大改变。

1.借款户数及额度的变化

借款户数总量减少，单户借款额度增加。接受NGO小额贷款前，有35.15%的贫困农户有过借款记录；受助后，仅有14.50%的农户有过借款记录，较受助前下降了近21个百分点。从借款额度看，受助前，贫困农户年内借款总额259.88万元，户均借款额0.90万元；受助后，贫困农户年内借款总额164.52万元，户均借款额1.38万元，较受助前借款总额减少95.36万元，户均借款额增加0.48万元。

2.借款来源的变化

受助前，贫困农户年内借款主要以私人借贷为主，私人有利息和无利息借款合计占69.05%；其次为农村信用社，占28.17%；来自农行/农发行、其他民间组织以及其他渠道的借款所占比例较低，仅为2.78%。受助后，贫困农户年内借款主要来源于其他途径②和信用社，分别占50.0%和41.35%；私人借款仅占5.77%；农行/农发行、其他民间组织借款所占比例仍然偏低，仅为2.98%。

3.借款用途的变化

农户借款用途呈现多元化发展趋势，用于生产性经营的支出增大。受助前，农户借款用于家庭生产性经营支出的占54.62%；用于子女上学的占13.08%；用于日常消费支出的占12.19%；用于大病治疗的占11.15%；用于盖房和婚嫁的占6.92%和1.54%。受助后，贫困农户用于家庭生产性经营支出的比例增大，为78.64%，较受助前增加24个百分点；其次，主要用于子女上学支出；用于日常消费支出、看病、盖房、婚嫁的比例较受助前均有不同程度的下降。可见，受助后更多的贫困农户将借款用于生产活动、项目经营，而不是单纯地用于家庭日常消费支出，这有利于贫困农户自身能力建设。

三、NGO小额信贷对贫困农户借款行为影响因素分析

一般而言，借款行为通常包含借款决策和做出决策后的借款额度。本文主要从借款决策和借款额度两方面分析NGO小额贷款对受助前后贫困农户借款行为的影响。

（一）NGO小额信贷对受助前后农户借款决策的影响因素分析

1.变量选择与模型设定

因本次调查只涉及NGO小额贷款项目户，缺少非项目户对比情况，在模型设定过程中需要考虑项目实施前后外在环境对农户借款行为的影响。例如，项目实施期间，农村金融政策或国家扶贫政策变化等外在因素对贫困农户借款行为产生的影响。从调查情况看，由于调查对象为农村贫困户，其接受NGO扶贫项目救助的时间主要分布在2000年～2009年，每个项目运作周期为2～3年，除了政策性或项目扶贫外，这些贫困农户能够获得的金融资源非常有限。考虑到调查样本的特殊性和代表性，同时也为了排除政策变化的可能影响，我们以救助前后1年内为界限（1年内金融或扶贫政策对贫困农户借款行为的影响微乎其微）设定因变量，将农户借款决策分为4种：受助前后都无借款（BRL=0，ARL=0）、受助前有借款、受助后无借款（BRL=1，ARL=0）、受助前无借款、受助后有借款（BRL=0，ARL=1）、受助前后都有借款（BRL=1，ARL=1），分别用j=1，2，3，4表示。

户主作为家庭领导者，对借款决策有着直接影响；同时，家庭状况也是不可缺少的影响因素。考虑到贫困农户自身特点以及各变量之间的共线性问题，在变量的选择上，主要选取户主个人及家庭特征作为自变量。具体变量的描述性统计见表1。

我们假定，农户按照效用最大化原则做出借款决策。令Uij是农户i选择第j个类别的效用，Vj是第j个类别的观测效用，受类别本身特质ωj以及决策者自身特征xi的影响，即

误差项εij包含了无法观测到的影响农户借款决策的随机因素，则有如下表达式

那么，决策者i选择第j个类别的概率为

进一步假定εij（j=1，2，3，4）服从logistic分布，不同家庭做出借款决策相互独立，即家庭之间的借款行为互不影响，则

根据极大似然估计法，通过对上式似然函数最大化，可求得模型参数β的值。

2.模型的估计结果

本文将受助前后都没有借款的家庭（BRL=0，ARL=0）作为对比组，通过控制个人和家庭特征变量来分析受助前后农户借款决策的影响因素，其回归结果见表2。

从回归结果看，户主个人特征、家庭人口构成以及居住地类型对受助前后农户年内借款决策均有显著影响，家庭耕地面积、户主有无技能对家庭年内借款决策没有产生显著影响。

（1）从户主个人特征来看，与受助前后都没有借款的家庭相比，户主年龄对受助前后农户的借款决策影响显著。户主年龄每增加10岁，受助前家庭借款发生概率将会增加7.48%，受助前后均发生借款的概率增加52.6%和4.42%。这说明年龄较大的户主在抚养子女、赡养老人及维持家庭发展方面承担有更多责任，家庭支出项目较多，除了维持正常的家庭生产和日常消费支出外，他们还要担负子女高等教育及子女婚嫁等费用支出，因而相对于年轻者，其家庭发生借款的概率更大。户主作为家庭领导者和主要劳动力，其身体状况对受助后农户借款有着显著影响。相对于救助前后都没有借款的农户，身体健康的户主较身体不健康的户主，受助前和受助后其家庭借款的概率均显著降低。此外，文化水平较高的户主在接受NGO小额贷款后，其家庭借款概率将会降低。

（2）从家庭人口构成来看，相对于受助前后家庭都没有借款而言，家庭人口构成对农户借款决策影响显著。受助后，有外出打工的农户，其家庭借款概率将会降低，即外出务工能够增加家庭收入，一定程度上能够满足家庭资金需求，进而降低贫困农户借款概率。从家庭人口数看，家庭人口规模与借款概率呈正向变动关系，家庭成员每增加1人，受助前后农户借款概率均会增加。

（3）从居住地类型看，与受助前后农户均没有借款相比，居住在平原的农户较山区农户，其受助前有借款、受助后无借款、受助前后均有借款的概率明显降低。这表明NGO扶贫贷款在一定程度上满足了贫困农户的贷款需求，它通过帮助贫困农户发展项目，短期内提高了其家庭收入水平，降低了贫困农户的借款概率，且对平原农户借款行为的影响较山区农户更为明显。同时表明，由于自然环境恶劣，交通不便，山区贫困农户对资金的需求更为迫切，但山区农户的金融抑制也相对更为严重。

（二）NGO小额信贷对受助前后家庭借款额度的影响因素分析

前文中我们只比较了受助前后农户借款决策的影响因素，NGO小额贷款对家庭借款额度的影响还需进一步验证。

我们设定因变量为受助前后家庭借款额度的变化，即Y=受助前借款额-受助后借款额-NGO小额贷款额。如果Y>0，则记为1，表示NGO小额贷款减少了家庭借款额度；Y≤0，则记为0，表示NGO小额贷款未能减少家庭借款额度，这样受助前后农户借款额度的增减变化成为一个＼[0，1＼]变量。同时，我们将户主个人、家庭特征以及项目经营状况等作为自变量纳入模型。构建模型如下

其中，P为受助前后贫困农户家庭借款增减概率，为模型解释变量。Xhouseholder表示户主个人特征，Xfamily表示家庭特征，Xinvest表示家庭项目投资总额。δ是无法观测到的影响农户借款额的随机因素，假定δ服从标准正态分布。

在此，本文利用最小二乘估计（OLS）和二元离散变量（Logit）模型，对受助前后农户借款额变动影响因素进行分析，所得结果见表3。

OLS与二元Logit模型中自变量回归系数的变动方向类似。从回归结果看，户主年龄、职业类型对受助前后家庭借款额的增减有着显著影响，随着户主年龄的增加，受助前后农户借款总额也会增大。相对其他经营类别而言，从事种植业和养殖业的户主，其家庭借款总额增加的概率将会降低。户主的健康、文化水平、有无技能、家庭人口规模、耕地面积以及项目投资总额对受助前后农户借款总额未产生显著影响。

从家庭特征变量看，房屋作为家庭主要财富，对农户借款额度增减变动影响显著。受助前，房屋价值对农户借款总额增加有显著的正影响；受助后，房屋价值对农户借款总额增加有显著负影响。即受助前房屋价值越高，受助前家庭借款额高于受助后借款额的概率就越大；受助后房屋价值越高，受助前家庭借款额高于受助后借款额的概率就越小。这表明，其一，对于贫困农户而言，受助前房屋价值越大，意味着家庭用于修建住房的支出越高，这会增加贫困农户的借款概率；其二，接受NGO小额贷款后，很多农户都能够在短期内脱贫，其中部分受助前已建新房的农户将不会增加对住房的支出，没有修建新房的农户也积累了一定的建房资本，受助后即使修建住房也不用借款，一定程度上降低了农户借款概率。

四、结论及对策建议

受各种因素制约，贫困农户借款面临多重困难。本文通过河北省NGO小额信贷扶贫项目调查数据，对贫困农户借款行为进行分析，提出如下对策建议：

一是分类帮扶，完善小额信贷对象瞄准机制。实证研究表明，户主年龄、健康状况、文化水平对受助前后贫困农户借款行为影响显著，尤其是处在壮年时期的贫困农户，他们承担着抚育子女、赡养父母的重任，对小额信贷的需求更为强烈。在资金有限的条件下，应采取分类帮扶模式，将小额贷款重点投向壮年期的贫困农户。可以贫困农户生产经营状况和还款情况为依据，对于项目经营好和还款及时的贫困农户，给予其持续性贷款扶助，以缓解资金紧缺，快速帮助他们发展生产、脱贫致富。

二是健全机制，促进小额信贷可持续发展。小额信贷通过帮助贫困农户发展项目，能够在短期内增加农户收入，使农户积累资本，具备向正规金融贷款的条件；它改变了农户的借款行为，使其借款由私人转向了信用社和其他途径，对缓解农村金融抑制、繁荣农村经济发挥了重要的促进作用。今后，应进一步完善小额信贷运行机制，坚持“小额、滚动、持续”的原则，不断扩大帮扶群体和覆盖面，促进小额信贷的可持续运行，为贫困群体提供金融支持。

三是改善环境，构建多元化立体式融资格局。家庭居住地类型是影响农户借款行为的重要变量。当前，应以城乡发展一体化为理念，加强农村贫困地区尤其是贫困山区的文、教、卫等社会事业建设，提高农民文化水平和技能素质，提高农民个人发展能力。同时，要进一步改善和优化农村金融环境，建立多元化、全方面、多层次的立体式农村金融发展格局，创新农村信用社金融服务模式，针对农户贷款规模小、期限短、风险高等特点，政府要给予政策优惠，鼓励农村信用社贷款向贫困农户倾斜，充分发挥信用社及其他金融机构的扶贫功效。此外，还应适当鼓励、规范民间借贷的发展，逐步建立农村金融资源与经济发展良性互动的长效机制，真正发挥农村金融资源促发展、促和谐的推动作用。

①幸福工程项目是依托计划生育协会管理实施的一种公益性扶贫项目，以实行计划生育政策的贫困妇女为救助对象，借鉴孟加拉国乡村银行模式，通过提供一定额度的贷款（一般为3000元～5000元），帮助贫困妇女经营项目，发展生产，脱贫致富。第一次项目评估时间为2009年8月，在此基础上，课题组于2011年10月又做了补充调查。

②其他途径主要包括国家政策性扶贫贷款、NGO小额贷款以及上述借款渠道以外的借款。