农户团体联保贷款与p2p网络信贷替代还是互补——基于四元probit模型的分析-孙光林.pdf
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1、 2017年第4期农户团体联保贷款与P2P网络信贷:替代还是互补? 基于四元Probit模型的分析孙光林1,王雪标2,李庆海3(1.东北财经大学经济学院,辽宁大连 116025; 2.东北财经大学数学学院,辽宁大连 116025; 3.南京财经大学经济学院,南京 210023)内容提要:农户团体联保贷款与P2P网络信贷对于解决农户贷款难问题各具优势和不足,二者优势结合或可创新农村金融发展模式。本文基于2016年新疆农户调查数据,利用四元Probit模型实证考察联保贷款和P2P网络信贷之间的关系。研究发现:联保贷款和P2P网络信贷之间存在互补关系,可观察因素和不可观察因素实证结果都支撑了这一观点
2、;互补关系内在原因在于联保贷款和P2P网络信贷各自具有比较优势,具体表现在“信息收集”、 “社会制裁”和“资金供给”等方面。上述发现对于完善农户信贷服务模式、创新发展新型的P2P农户金融服务模式提供了新的思路。关键词:农户;联保贷款; P2P网络信贷;互补关系;四元Probit模型中图分类号: F832 文献标识码: A 文章编号: 1001148X (2017) 04016108收稿日期: 20170117作者简介:孙光林(1988),男,新疆伊犁人,东北财经大学经济学院博士研究生,研究方向:数量金融与金融风险管理;王雪标(1959),男,辽宁锦州人,东北财经大学数学学院教授,博士生导师,经
3、济学博士,研究方向:数量金融与金融风险管理;李庆海(1982),男,山东枣庄人,南京财经大学经济学院讲师,经济学博士,研究方向:农村金融和经济计量分析。基金项目:国家自然科学青年项目,编号: 71503118, 71501031, 71501159;教育部人文社会科学研究青年项目,编号: 14YJC790067;国家自然科学面上项目,编号: 71273044。一、引言传统的商业信贷和政府扶贫贴息贷款等方式为农民提供的金融服务,因无法解决信息不对称和担保抵押缺失等难题,信贷资金不能达至贫困农户或回收率低。在20世纪70年代以后出现了服务农村低收入阶层的团体联保贷款创新模式,借助小组成员间相互担保
4、、相互监督等机制,结合了银行资源和非正规金融的信息优势,一定程度上实现了“服务贫困农户”和“高还款率”双赢1。然而,当前我国农村金融市场制度不完善,并不能满足“联保贷款借贷双方博弈”的前提条件2,致使联保贷款中的横向监督和社会制裁机制并不能完全发挥应有的作用, “社会资本”理念的惩罚机制无法实现,其效果并未达到人们的预期3。近年来,随着互联网金融的发展,互联网金融中介效率高、成本低和普惠性等方面的优势不断被证实,有希望成为解决农户贷款难的另外一种有效途径。团体联保贷款、 P2P网络信贷两类信贷模式存在诸多的共性。首先,都无须实物担保,而缺乏抵押品又是农户普遍遇到的问题。其次,还款约束中都包含社
5、会制裁机制。其三,贷款成本都较低,联保贷款由于联保机制的存在,银行降低了信息收集成本;而P2P网络贷款中介效率高,大幅度降低了交易成本。然而,共性之外又有很大区别。首先,就社会制裁角度而言,联保贷款违约受社会制裁影响,会恶化个体外部社交环境,致使社会资本损失4;而P2P网络信贷社会制裁的基础是“网络信誉资产”,违约会导致“线上社会资本”和“线下社会资本”的损失,违约后果比联161万方数据孙光林、王雪标、李庆海:农户团体联保贷款与P2P网络信贷:替代还是互补?保贷款更严重3。其次,在信息收集方面,农户联保小组一般都是熟人关系,对于“硬信息” (收入和资产等)相互知根知底,而P2P网络信贷优势在于
6、收集“软信息” (借贷次数、网络信用和网络轨迹等)5。既有共性又有异性的两种信贷模式之间具体是什么样的关系?替代还是互补?当前没有相关研究直接回答,但却能间接提供部分证据。譬如,Duarte等(2010)6研究认为, P2P网络信贷与传统金融借贷相似,多方无直接关联的联保组比单独申请更易成功获得贷款。 Lin等(2009)7利用Prosper平台的借贷数据的研究结果表明,线下社会网络能够有效地降低信息不对称所导致的逆向选择问题。 Freedman和Ginger (2011)8则认为借款人的“软信息”能有效补充“硬信息”的不足。刘征驰等(2016)3研究认为,高风险偏好者趋于选择联保贷款,而低风
7、险者偏好于选择P2P网络信贷。上述研究只是间接表明P2P网络信贷和联保贷款的互补关系,并未得出具体结论。由图1可知,要完成本文的研究目标,在模型构建中需要解决以下两个问题:第一,考察联保贷款和P2P网络信贷的关系,需要先估计联保贷款参与行为方程和P2P网络信贷参与意愿方程,然后通过考察两个方程的误差项来推断两种信贷模式之间的关系。然而,参与决策会受到认知行为的影响,在不控制认知行为的情况下,仅仅依靠两个参与方程进行估计得出的结论并不可靠9。第二,在识别联保贷款和P2P网络信贷影响因素时,需要注意其中的样本选择问题,农户的参与行为和意愿是在认知的基础上所做出的决策,如果把农户的两个连续过程分开考
8、察,会致使估计结果出现偏误10。图1 农户不同信贷模式示意图本文采用四元Probit模型进行实证分析,不仅能够克服样本选择问题,解决样本选择所导致的估计偏误,还可检验两种信贷模式究竟是替代关系还是互补关系。在本文中,替代关系是指联保贷款和P2P网络信贷此消彼长,一种模式的发展会以另一种模式的减少为前提;互补关系是指两种信贷模式各自发挥自身的优势,一种模式的发展会伴随着另外一种模式的进步。与现有研究相比,本文在以下几个方面做出了改进: (1)研究思路。本文在理论分析联保贷款和P2P网络信贷作用机制的基础上,对比讨论两种信贷模式,并进一步实证考察两种信贷模式之间的关系,以及两种信贷模式决策行为的影
9、响因素。 (2)计量模型。本文利用四元Probit模型,将农户联保贷款认知行为、参与行为和P2P网络信贷认知行为、参与意愿纳入到同一个研究框架,不仅克服研究中的样本选择性问题,还考虑两种信贷模式决策行为的相互影响,克服上述两方面问题所引起的估计偏误。 (3)实证数据。本文采用微观数据来自于新疆农户,由于新疆受地区经济、自然环境和气候差异等条件限制,传统金融机构的覆盖成本较高,覆盖率也较低,农户往往得不到正规金融机构的支持11。其主要结论及政策建议对于制定、调整中西部经济欠发达地区农村信贷政策将具有前瞻性的指导和借鉴意义。二、理论分析经过上文的初步讨论,可以发现联保贷款和P2P网络信贷具有一定互
10、补性,这种互补性主要体现在以下三个方面:第一,借贷人信息收集方面。农户团体联保贷款由于受地域限制,农户自发形成小组通常是基于血缘或朋友间的熟人关系,小组组员之间相互了解程度较高,在连带责任和相互监督的约束下,成员之间在获取借款人家庭资产和收入等“硬信息”方面具有优势,缓解银行面临的信息不对称问题。 P2P网络信贷平台在获取借贷人“硬信息”方面却相对不足,但互联网金融的优势在于获取“软信息”方面, P2P网络信贷可以通过网络社交媒介中的个人微博、评论、聊天记录等多方面观察借贷人12, P2P信贷所面临的“硬信息”缺乏可以通过“软信息”来弥补,“软信息”也是影响借贷的关键因素13。因此,就信息获取
11、方面而言,两种信贷模式存在一定程度的互补性。第二,社会制裁角度方面。联保贷款小261 万方数据 2017年第4期组成员违约所面临的社会制裁主要来源于大众或舆论,背信者将面临谴责、批评等道德和社会的,以及同组成员之间的横向压力14。在关系紧密的网络中,背信者的行为将被小组和社会圈子所排斥, “社会联系的价值越高,违约的成本越大”15。P2P网络信贷的社会制裁主要在于借贷人“网络信誉”在互联网中的扩散,面临“线上社会资本”和“线下社会资本”的共同约束,社会制裁的结果对借贷者的影响价值更大,违约不仅影响其社会圈子的声誉,也能轻易地被其他金融机构或平台获取,因此“网络信誉”具有很强的还款约束机制。站在
12、社会制裁角度而言,两种模式的制裁结果在广度和深度上具有一定的互补性。第三,资金供给方面, P2P网络信贷来源途径更广,不受地域限制,获取贷款便捷,具有高效匹配效果和低廉交易成本的优势,联保贷款机制能够有效补充平台线下能力的不足。三、模型构建、数据来源和变量说明(一)具有样本选择性的四元Probit模型本文采用四元Probit模型(QPSS模型)进行分析,联合估计联保贷款认知行为、参与行为和P2P网络信贷认知行为、参与意愿,其中重点考察联保贷款参与行为和P2P网络信贷参与意愿之间的关系。本文假设农户借贷市场存在三类参与者:农户、联保贷款模式和P2P网络信贷模式;同时假定农户借款可以选择联保贷款模
13、式或P2P网络信贷模式,即两种模式并没有前后之分,可以参与一种模式或同时参与两种模式。为便于表述,下面将分为两种模式刻画农户决策行为。首先是联保贷款,式(1)中代表y1代表农户联保贷款认知行为的隐藏变量, y1表示农户是否了解团体联保贷款模式; y2代表农户联保贷款参与行为的隐藏变量, y2表示农户是否参与联保贷款的决策变量。然而,只有在第一个因变量y1等于1的情况下, y2才能被观测到。y1 X11 1, y1 1,如果y1 0 0,如果y1 0y2 X22 2, y2 1,如果y1 1且y2 0 0,如果y1 1且y2 0(1)类似的,下面列出P2P网络信贷模式:y3 X33 3, y3
14、1,如果y3 0 0,如果y3 0y4 X44 4, y4 1,如果y3 1且y4 0 0,如果y3 1且y4 0(2)其中, y3代表农户P2P网络信贷认知行为的隐藏变量, y3表示农户是否了解P2P网络信贷的决策变量; y4代表农户P2P网络信贷参与意愿的隐藏变量, y4表示是否愿意参与P2P网络信贷的决策变量。然而,第二个因变量y4只有在y3等于1的情况下才能被观测到。式(1)和(2)中X1、 X2、 X3、 X4分别为影响农户联保贷款认知行为、参与行为和P2P网络信贷认知行为、参与意愿的外生解释变量, 1、2、 3、 4为对应的待估计系数族。为了考察两种信贷模式之间的关系,本文假定随机
15、误差项(1,2, 3, 4) MVN(0, ) ,其中MVN服从四元正态分布函数。假定具有如下标准化形式: 1 12 13 1412 1 23 2413 23 1 3414 24 34 1(3)上述模型求解似然函数方程和相关具体假设可参考刘西川等(2014)9的研究。然而,由于该求解函数是四阶导数,实际的求解较为困难,因此模型参数估计采用极大模拟似然函数法进行估计(Maximum Simulated Likelihood,简称MSL),即GHK平滑递归模拟估计。本文使用QPSS模型的优势在于:首先,该模型可以考虑联保贷款和P2P网络信贷决策行为的相互影响,克服相互影响所引致的估计偏误,同时,也
16、能通过方差间的误差项相关系数考察不同信贷模式决策行为之间的关系,克服不可观测变量对估计的不利影响。其次, QPSS模型还可以有效克服农户参与决策行为中存在的样本选择问题,提高估计精度。本文研究中借鉴John等(2006)16和刘西川等(2014)9的研究以及检验思路,将重点关注联保贷款参与行为和P2P网络信贷参与意愿方程的误差项2和4的相关系数24 。一方面24显著不为0,代表农户两种借贷模式决策行为存在相关性,也进一361万方数据孙光林、王雪标、李庆海:农户团体联保贷款与P2P网络信贷:替代还是互补?步说明了采用QPSS模型的合理性。另一方面,则可以表明两种信贷模式之间的关系,如果24 0,
17、说明联保贷款和P2P网络信贷存在互补关系;如果24 0,说明两种信贷模式之间存在替代关系。(二)数据来源本文数据于2016年春节前后收集,主要调查农户2015年的相关数据,采用分层抽样方法。首先,依照新疆传统地域划分标准,分别从每个地域随机抽取12个州或地区(市) (北疆包括伊犁州和昌吉州,南疆包括喀什地区,东疆包括吐鲁番市)。其次,每个州或地区(市)中再随机抽取12个县(市),共计7个县(市)。最后,在每个县(市)随机抽取12个村庄,根据村庄规模随机抽取30的农户,每个村的样本农户在3050户之间,共计600户。排除信息缺失和误填等无效样本后,剩余有效样本530个,问卷有效率88. 3,为进
18、一步实证考察奠定了数据基础。此外,为了使农户了解问卷问题,并客观回答,我们的调查采用直接询问的方式,调查结果由调查员代为填写。(三)变量说明1.因变量(1)联保贷款认知和参与行为。问卷中询问“您是否了解银行(包括信用社)推行的小组联保信贷?”,如果回答“了解”,这说明农户对联保贷款具有认知行为,赋值y1 1。对于具备认知行为的农户,则继续询问“近三年来您参与联保贷款的情况?”,否则不予询问。回答选项包括目前正在参与; 曾经参与; 没有参与。为了保持数据新颖,回答的农户被识别为具有联保贷款参与行为,赋值y2 1。(2) P2P网络信贷认知行为和参与意愿。问卷中询问“您是否了解当前存在的互联网金融
19、(P2P)平台?”,如果回答了解,这说明农户对互联网金融具有认知行为,赋值y3 1。对于具备认知行为的农户,则继续询问“如果通过互联网金融(P2P)平台能够获得贷款,您是否愿意参与?”,否则不予询问。如果回答愿意,则说明农户具备互联网金融参与意愿,赋值y4 1。表1主要变量定义及描述性统计变量名称定义样本数均值标准差最小值最大值y1是否了解联保贷款:是1,否0 530 0.711 0.454 0 1y2是否参与联保贷款:是1,否0 398 0.656 0.476 0 1y3是否了解P2P网络信贷:是1,否0 530 0.423 0.494 0 1y4是否愿意参与P2P信贷:是1,否0 224
20、0.844 0.364 0 1性别户主的性别:男性1,女性0 530 0.891 0.312 0 1年龄户主的年龄(岁) 530 47.232 12.014 22 89教育程度户主受教育程度:未上学1,小学2,初中3,高中(中专) 4,大专及以上5530 2.953 0.932 1 5非农培训近三年间是否参与非农业技术培训:是1,否0 530 0.279 0.449 0 1农业培训近三年间是否参与农业技术培训:是1,否0 530 0.352 0.478 0 1耕地面积2015年家庭经营耕地面积(亩) 530 36.811 72.933 0 1 100风险态度风险偏好1,风险规避0 530 0.
21、585 0.493 0 1固定资产2015年年末家庭固定资产额(千元) 530 173.25 145.27 0 1 191.5社会资本2015年人情往来支出(千元) 530 3.308 4.401 0 50金融知识对0题0,对1题1,对2题2,对3题3,全对4 530 1.866 1.334 0 4信息渠道是否经常关注经济金融新闻:是1,否0 530 0.449 0.498 0 1健康状况户主健康状况:良好1,一般2,较差3 530 1.3453 0.560 1 3监督状况假如参与联保贷款,是否关心其他小组成员经营状况:关心1,不关心2,无所谓3530 1.366 0.664 1 3北疆北疆地
22、区农户1,其他地区0 530 0.447 0.498 0 1南疆南疆地区农户1,其他地区0 530 0.404 0.491 0 12.自变量(1)影响农户联保贷款和P2P网络信贷认知行为的因素。具体设定如下:首先,为了考察个人特征对农户认知行为的影响,本文引入户主的性别、年龄、学历和风险态度四个变量。其次,为了考察农户生产经营状况的影响,本文引入农户家庭经营耕地面积。第三,为了考察农户外部知识素养对认知行为的影响,采取近三年来是否参与农业和非农业技术培训用以衡量外部知识储备状况。第四,为了考察农户经济活动特征对农户认知461 万方数据 2017年第4期行为的影响,本文引入农户家庭固定资产变量,
23、家庭固定资产可以衡量农户的财富积累效应,固定资产额越高,农户家庭经济活动越频繁。最后,本文以东疆作为参考点,设定北疆和南疆2个虚拟变量,用以表述地域间的差异。(2)影响农户联保贷款和P2P网络信贷参与决策的因素。第一,理论而言,农户的还款能力是选择不同信贷模式的重要原因,因此,本文引入农户家庭固定资产额和经营耕地面积作为农户还款能力的指标。第二,为了考察农户还款意愿的影响,本文引入联保贷款和P2P网络信贷平台可能考虑农户的其他特征,如年龄、教育程度和风险态度等变量,尤其风险态度用以衡量风险意识对农户信贷决策行为的影响。3.识别变量为了保证四个方程可识别,本文依次在每个方程中加入一些识别其他方程
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