数字金融如何改善中国城乡二元金融结构?——基于家庭正规信贷配给视角

本文基于微观数据与北京大学数字普惠金融指数,从正规信贷配给视角实证分析数字金融发展对中国城乡二元金融结构的影响。研究发现:第一,数字金融发展显著缓解了城乡家庭正规信贷配给,且相较于城镇家庭,数字金融发展能够对农村家庭的供给型信贷配给与需求型信贷配给产生更大影响,改善城乡二元金融结构;第二,数字金融发展能够在更大程度上提高农村家庭贷款期限匹配度,提升农村金融市场服务效率;第三,数字金融发展促进了城乡家庭借贷渠道正规化,改善中国正规金融与非正规金融并存的二元金融结构;第四,现阶段,数字金融发展对降低农村家庭生产经营贷款的融资成本、促进其生产经营借贷渠道正规化的作用有限。本文为改善中国城乡二元金融结构提供了经验证据与政策启示。

农村小额贷款公司对农村小微企业正规信贷配给的影响分析——基于苏北农村小微企业的调查

本文通过对江苏省淮安市242家农村小微企业的调查,运用双变量Probit模型,在控制信贷需求影响的基础上,实证分析了欠发达地区农村小额贷款公司与以农村信用社为代表的正规金融机构的信贷行为,考察了农村小额贷款公司对农村小微企业面临的正规信贷配给的影响。研究结果表明:农村小额贷款公司在一定程度上缓解了农村小微企业所面临的正规信贷配给,其中,对数量配给和交易成本配给的缓解程度较大,而对风险配给的缓解程度则较小;农村小额贷款公司倾向于向涉农的农村小微企业发放贷款,并将信贷服务对象由高资产规模企业延伸到中等资产规模企业。

社会资本、家庭财富与农户正规信贷配给

本文根据中国收入分配研究院CHIP2013数据,研究社会资本、家庭财富对农户正规信贷配给的影响及其影响机制。研究结果显示:社会资本显著降低了农户受正规信贷配给约20%的概率,家庭财富负向影响农户正规信贷配给但影响程度有限;社会资本显著降低了因信贷被拒绝、信贷价格高、交易成本高及投资项目风险高造成正规信贷配给的概率,其中影响最大的为因信贷价格高而造成的未借贷型信贷配给;家庭财富显著降低了因信贷价格高造成正规信贷配给的概率,却提高了受到数量配给的概率。

农户正规信贷配给变化影响因素及传导机制——来自中国银行业的证据

本文基于2 399家银行机构样本数据,从信贷供给方视角实证分析农户正规信贷配给变化影响因素及传导机制。研究发现:风险管理能力、区域信用环境等因素通过改变银行机构担保管理、审贷管理等行为,进而影响农户的贷款需求行为,导致数量配给、担保配给、风险配给、交易成本配给、社会资本配给等各类信贷配给现象强弱变化,最终表现为农户正规信贷配给的松紧变化。而政府干预因素可能主要通过改变银行机构担保管理行为的途径影响农户正规信贷配给的松紧变化。

非正规高息借款:是被动接受还是主动选择?——基于江苏1202户农村家庭的调查

本文基于农村调研数据,采用带删失的Probit模型实证研究了农村家庭在生产投资方面借入非正规高息借款的选择行为及其原因。研究结果表明,是否受到银行信贷配给对农村家庭借入非正规高息借款的决策影响并不显著,而受到自我信贷配给对家庭借入非正规高息借款的概率具有显著正向作用,即借入非正规高息借款是农村家庭的主动选择行为,而非由于受到银行信贷配给的缘故;选择自我信贷配给的家庭是基于对银行贷款交易成本、时滞、期限等因素的考虑,而受到银行信贷配给却未借入非正规高息借款的家庭主要是基于对利率的考虑。因此,我国农村金融改革应以需求为导向,强调贷款技术和产品服务的创新,而不仅仅是"增量"。

需求和供给型信贷配给交互作用下农户福利水平研究——基于广义倾向得分匹配法的分析

本文使用2017年山东和江苏两省农户家庭调查数据,将正规信贷配给分离为部分数量配给、完全数量配给、未借贷型价格配给、交易成本配给、风险配给以及自我实施型配给,借助广义倾向得分匹配方法,构建多重处理效应模型,分析不同类型正规信贷配给对农户福利水平影响的差异性,有效弥补以往研究视角的不足以及研究方法存在的缺陷。研究结果表明,上述六种类型正规信贷配给均对农户福利水平产生显著负向影响,降低了农户生产性收入、一般性资产和非基本消费支出,并且农户遭受需求型信贷配给(未借贷型价格配给、交易成本配给、风险配给以及自我实施型配给)的影响程度要大于农户遭受供给型信贷配给(部分数量配给以及完全数量配给),这就意味着:在需求型信贷配给演变为正规信贷配给主要形式的今天,农户福利损失不仅未得到有效改善,反而进一步恶化。