农村信贷配给问题探析 .doc

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1、农村信贷配给问题探析农村信贷配给问题探析农村信贷配给问题探析农村信贷配给问题探析农村信贷配给问题探析农村信贷配给问题探析农村信贷配给问题探析农村信贷配给问题探析  交易费用理论是英国经济学家罗纳德•哈里•科斯1937年在其重要论文《论企业的性质》中提出来的。科斯认为,有限理性、投机主义、不确定性与复杂性、少数交易、气氛和信息不对称,是造成交易费用产生的原因。在农村金融市场中,由于农户和银行本身是有限理性的,二者之间又存在信息不对称,均不能对目前状况和未来发展的变化做出完全的分析和预测,因此需要花费大量的信息收集成本。市

2、场经济具有不确定性,农户和银行双方都会把未来市场预期的不确定性容纳在合同里,农户为了规避风险,会尽可能降低约定利率,银行为了弥补可能的风险损失,会提高约定利率,导致双方的交易预期被拉大,订立契约的议价成本提升。笔者从交易费用理论出发,以农户和银行2方面的视角,建立了2个参与约束模型,分别去定性分析影响农户和银行参与市场的因素。农户模型设农户的贷款规模为S,贷款利率为r,农户的贷款成本就是rS,同时,农户进入金融市场,需要付出交易费用,设这一成本为T。同时,由于信息不对称的问题,银行为了防止道德风险,通常要求农户提供一定

3、的担保或抵押品,因此,农户就要放弃抵押品的一部分权利从而产生机会成本,将这一成本设为M。农户还面临着不选择贷款,也就是低资本状态下的经营活动可能取得的收益,把这一机会成本设为y。由此,可以得到农户选择借贷产生的成本函数,即:C=rS+T+M+y从收益的角度来看,由于市场经济具有外部的不确定性,而且农户本身是有限理性的,因此农户经营成功几率,设为变量p,并且假设农户成功经营能获得的收益为Ys,农户失败经营所能获得的收益为Yf,其中Yf是小于农户的资本投入量的。由此,可以得到农户的收益函数就是W=pYs+(1-p)Yf当W

4、>C的时候农户才会选择进入农村金融市场。即:pYs+(1-p)Yf>rS+T+M+y式为农户的参与约束模型,由公式可知,农户的贷款风险和贷款成本很高,尤其当T市场的交易成本很高时,农户的借贷欲望会降低。且从现实的角度加以考虑,农户面临的贷款利率中也存在着银行为转嫁风险而设置的高于市场利率水平的成本,农户在比较陡峭的市场需求曲线下,没有议价的权利,只能接受这一风险成本,而且农户家庭经济条件有限,很难提供抵押品。另一方面,当前市场的预期收益在中国经济转型的大背景下受到了一定的负面影响,农户在高资本高负债的经营条件下面临着更

5、大的风险,而在实地调查和相关文献中,笔者认为农户本身偏向于风险厌恶,因此大部分的农户在利率均衡水平下往往会选择退出。从银行方面考虑,银行本身是有限理性的主体,在贷款申请的审核上,会受到审查人员个人素质以及审查能力的限制,必然会出现审核误差,甚至寻租行为,这就使得农户获得贷款增加了交易成本,假设银行通过申请人申请的概率是v,有比例的合格申请者不能够拿到贷款,把这一比例结合在式中,可以得到:v[pYs+(1-p)Yf]>rS+T+M+y即农户本身的收益函数要乘上一个几率v,把方程两边同时除以v,即可得到:pYs+(1-p)

6、Yf>(rS+M+y+T)/v由于审核成功概率v是银行对于农户产生的影响,为农户的外部交易成本,如果农户申请失败,其已付出的交易成本得不到补偿。从以上分析框架可知,农户进入正轨金融市场需要付出很高的交易费用,而当前的经济大环境下,农户经营难度很大,往往预期收益无法覆盖产生的成本,农户主动选择退出正规金融市场,而选择民间借贷。银行模型以银行为主体建设模型,银行在借款给一位农户的同时放弃了借给其他申请者所能获得的最大收益,把这一机会成本设为Mb,银行贷款依然有损失的可能,依据上文的假设,设e为农户在经营失败下平均还款水平,

7、可以推导出银行的损失为D(1-p)(1-e),把银行的监督和人力成本设为H,银行的成本函数即:Cb=Mb+D(1-p)(1-e)+H对于银行的收益,假设在本息成功收取时贷款收益为Dr,在农户经营失败的情况下,其所能收回的钱款数为De,其收益函数为:Wb=Dpr-D(1-p)(1-e)当CbMb+2D(1-p)(1-e)+H从式可以看出银行方面也面临着很高的风险,首先银行要对借款农户进行考查,了解农户的还款能力,在信息流动相对缓慢、地理区位较为分散、交通不便的农村地区,收集信息不易,因此银行的人力资本很高。与此同时,如农

8、户经营失败,由于农户无力还款,贷款将变成了不良贷款,银行为了避免损失,更愿意为能提供担保和抵押品的农户进行贷款,也就是模型中e值的水平要足够高;另一方面,如果农户经营失败,那么银行的人力资本和付出的交易费用,机会成本都很难收回,因此银行要寻找的是经营能力强、诚信度水平高的借款人,而为了减少搜寻成本,银行一方面会关注固有资产规模大的

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