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摘 要：我国农村长期以来基于熟人社会的非正式借贷现已难以适应规模经营与农业转型发展，如何提高农户正规信贷可得性是当前农村金融工作亟须解决的重要问题。从农户家庭不同生产经营特征出发，探讨农村金融机构行为偏好，可为该问题提供了一个新的研究视角。本文基于中国家庭金融调查（CHFS）2017年度数据，在对农村金融机构信贷供给行为进行逻辑分析的基础上，进一步实证研究发现：农村金融机构偏好于风险分散、产业融合经营的农户家庭，而对单一生产经营的农户家庭不存在显著偏好;农村金融机构在“行政—经济”张力下，其选择性机会主义行为表现为保证涉农贷款“不出事”，而不是激励农户“更赚钱”。现阶段政策驱动下，农村金融机构主动性不足，阻碍了市场对资源的有效配置，限制了正规金融在农村信贷市场的创新行为。
关键词：信贷可得性;农村金融机构;行为逻辑 ;生产经营特征
中图分类号：F830.58 文献标识码：A 文章编号：1674-2265（2021）04-0025-06
DOI：10.19647/j.cnki.37-1462/f.2021.04.004
一、引言
金融供给在促进农村经济增长方面起到了重要作用，提高生产经营性信贷可得性，有利于改变农户家庭初始禀赋，扩大生产规模，增加家庭收入（Feder G，1990）[1]。尤其是在全面推进乡村振兴的重要时期，如何有效加强信贷支持，对于提高农民收入水平、缩小城乡差距起到了极其重要的作用。然而，由于农户家庭普遍存在抵押物缺失的情况，大量家庭仍缺乏金融支持，陷入信贷约束陷阱（平新乔等，2012）[2]，信贷可得性不足问题已成为抑制我国农户家庭福利水平提升的重要问题之一（余泉生和周亚虹，2014）[3]。为推进农业农村的健康发展，近年来，我国出台了一系列的金融支农政策，并将部分内容作为考核任务纳入各级金融机构的工作范畴。作为金融支农政策的直接执行者，以农村商业银行（农村信用社）为代表的各农村金融机构需承担一定的涉农信贷投放任务，确保涉农信贷增速维持在达标水平。然而，随着金融市场化改革稳步推进，农村金融机构不仅需要顾及可能会带给其负担的涉农信贷任务，同时还要完成既定的利润目标。因此，在“行政经济”张力下（董玄等，2016）[4]，农村金融机构会对涉农信贷任务进行选择性执行。在乡村振兴和产业融合发展的背景下，探讨农村金融机构是否会对不同农户家庭生产经营特征存在偏好，寻求提升农户家庭信贷可得性的有效对策，对于推进农业农村转型发展具有重要的理论和现实意义。
二、文献综述与理论假设
信贷可得性是农户实现自身发展的重要问题之一（项质略等，2020）[5]，现有研究分别从农户家庭的人口特征、资产情况、社会资本等方面出发，对农户信贷可得性和农村金融机构的行为偏好做了较为充分的研究。如冯旭芳（2007）[6]发现户主个体特征、家庭固定资产价值和金融资产价值等是影响农户家庭获得借贷支持的决定性因素;童馨乐等（2011）[7]检验了政治关系、邻里关系、农民专业合作组织关系和正规金融机构关系等因素均对农户家庭的信贷可得性起到正向效应;林建浩等（2016）[8]基于2010年中国家庭动态跟踪调查数据，发现以朋友圈为主的社会网络对于农户家庭信贷可得性具有正向作用。但对于农村金融机构是否会对具有不同生产经营特征的农户家庭存在行为偏好等相关问题，尚未有研究进行深入探讨。
对于农村金融机构来讲，投资回报水平也是影响其信贷行为偏好的重要因素（汪昌云等，2014）[9]，然而，种植业作为大多数农户家庭生产经营的首选行业，普遍存在投资回报低、波动大的问题。同时，农村金融机构在审批涉农贷款的流程、费用等方面与其他商业贷款相近，而农户家庭征信资料的缺失可能使其付出更高的成本（周立，2010）[10]。再加上农户家庭普遍缺乏有效抵押资产或存在抵押物管理难、变现难等问题（罗朝剑和杨凌，2011）[11]，导致涉农信贷投放过程中面临较大的呆坏账风险。因此，农村金融机构在涉农信贷市场几近无利可趋的情况下，为完成年度考核指标，在审批农户家庭信贷申请时，其首要考虑的问题是保障信贷资金安全。在目前对农户家庭生产经营风险和还款能力的判断尚未形成客观标准的情况下，米运生等（2018）[12]研究发现农业的转型升级减少了金融机构对农户还款能力和违约风险的担忧，有效提升了农户信贷可得性， 并进一步促使其在选择融资渠道时更偏向于正规金融机构。基于此，本文提出研究假设1：
H1：农村金融机构偏好于产业转型过程中收入結构更加多元化的产业融合型农户家庭。
此外，对于仅从事工商业经营或种植高附加值作物的农户家庭来说，虽然在盈利空间方面与其他农户家庭相比有较大潜力，但与信贷市场上工商业借贷主体相比，其盈利空间并不具有较大优势。并且盈利空间越高的农户家庭需承担更高的经营风险，但农村金融机构由于涉农信贷利率相对稳定，不存在上浮空间，并不具备与这部分农户家庭共同承担风险的市场激励。简言之，农村金融机构在压力体制下，其选择性机会主义行为表现为保证涉农贷款“不出事”，而不是激励农户“更赚钱”（罗明忠和万俊毅，2017）[13]。基于此，本文提出研究假设2。
H2：农村金融机构对仅从事工商业经营或种植高附加值作物的农户家庭无明显偏好。
三、研究设计
（一）样本选择
本文数据来源为西南财经大学中国家庭金融调查（CHFS）2017年度数据，该数据于2019年11月正式公布，并参考Boucher等（2009）[14]的做法，将研究定位于农户家庭的名义信贷需求配给问题。通过对样本数据进行筛选，剔除不具有信贷需求的样本农户家庭①，最终整理得到了1293个被访问者的微观样本，其中，东部地区224个，中部地区630个，西部地区439个。 （二）模型设定
被解释变量设定为农户家庭生产经营性借贷的有效获取，以样本农户家庭是否获取正规金融贷款作为依据，构建了二元虚拟变量正规金融贷款可得性（formal），若家庭获得贷款则赋值为1，否则赋值为0。同时，本文还构建了二元虚拟变量非正规金融贷款可得性（informal），作为农村金融机构的对照。
核心解释变量为农户家庭的生产经营类型，具体而言，本文将农户家庭的生产经营类型分为农业生产经营和工商业经营②两大类，构建了二元虚拟变量农业生产经营（agriculture）和工商业经营（business），分别对农户家庭是否从事农业生产经营和工商业经营进行了度量。同时，考虑到样本农户家庭中存在大量同时从事农业生产和工商业经营的产业融合经营农户家庭，为检验其对农户家庭信贷可得性的影响，构建了二元虚拟变量产业融合型（agriculture[×]business）。具體赋值情况见表1。
控制变量包括家庭资产、家庭特征和社会资本等三大类。就家庭资产的财产抵押性质而言，选取了自有房屋（house）、自有机动车（car）及土地面积（land_area）等三个变量进行控制。就家庭特征而言，选取了农户家庭户主年龄（age）、教育水平（education）。考虑到信贷约束不仅来自金融部门的信贷配给，同时还受到贷款需求者本身的风险规避、认知偏差等因素影响，因此，选取家庭户主的风险偏好（risk）作为家庭特征的补充。就社交网络而言，我国传统关系型社会特征决定了社会网络在家庭社会经济地位上具有重要的作用。大量研究表明，农户家庭社会资本越丰富，受到金融约束的可能性越低，本文分别选取了户主亲属数量（relative_num）、家庭成员人数（family_num）、收取亲友礼金额（gift_0）及赠送亲友礼金额（gift_1）等指标来衡量农户家庭社会资本情况。同时，考虑到政治关系的重要性，还引入了党员身份（party）作为补充。上述变量的赋值说明见表1。
由于“formal”和“informal”是二元因变量，本文使用Probit模型来估计农户家庭生产经营类型对信贷可得性的影响，估计模型设定如下：
模型（1）中，[Φ（?）]为正态分布的累积密度函数，[formalis]为农户家庭贷款可得性，[Prformalis=1|Zis]表示农户获得贷款概率，[xis]表示不同的生产经营类型，[Zis]是由控制变量构成的向量，[λs]是省（市、自治区）固定效应，其中[i]和[s]分别代表农户家庭和省（市、自治区）。
（三） 描述性统计
在1293个样本农户家庭中，共有942个家庭因生产经营而产生过借贷行为，占比72.85%。其中，通过正规金融渠道取得生产经营性借贷的家庭有288户，通过非正规金融渠道进行借贷的家庭有654户，分别占比30.57%和69.43%。由此可见，非正规金融仍是大多数农户家庭的主要融资渠道。然而，就借贷发生额而言，正规金融机构借贷的平均额为95324元，明显高于非正规金融渠道借款的37256元。
按照农户家庭的生产经营特征进行分组比较，在上述样本中，有212个农户家庭从事产业融合经营，占比16.39%;有117个农户家庭仅从事工商业经营，占比9.04%;有964个农户家庭仅从事农业生产经营，占比74.55%。根据表2所示，从事产业融合经营的农户家庭中，获取正规金融借贷的家庭占总户数的36.79%，高于其他类型的农户家庭;从事农业生产经营的农户家庭获取正规金融借贷的比例（18.67%）低于从事工商业经营的农户家庭（25.64%），获取非正规金融借贷的比例（51.45%）远高于从事工商业经营的农户家庭（37.60%）。
四、实证结果与分析
（一）产业融合经营对农户家庭信贷可得性的影响
就表3中模型（1）的回归结果可得，选择产业融合经营对农户家庭正规金融信贷可得性所产生的影响在1%的水平上显著为正。结果表明，具有产业融合经营特征的农户家庭更受农村金融机构的青睐。农村金融机构兼具政策属性和商业属性，其信贷行为是在基于抵押与担保是否充分、信用体系是否完备、股东利润最大化偏好、地方政府落实惠农政策程度等方面的多重考虑后作出的，其偏好于经营风险较小且收入结构更加多元化的产业融合经营农户家庭，实证结果符合理论假设。
就家庭资产而言，农户家庭的车辆所有权和拥有土地面积分别在5%和1%的水平上显著为正，而是否拥有房屋对于正规金融贷款可得性的影响并不显著。结果表明，农村金融机构对于农户家庭生产经营性贷款仍具有较高的资产抵押要求，并且偏好于常见的机动车抵押和土地使用权抵押，而对于农户家庭房屋抵押的认同度不高。然而，与正规金融机构的资产抵押贷款不同，以亲友借贷为主的非正规金融更擅长于甄别地缘、血缘或其他社会关系的联系，能够更好地发挥社会资本的“类似抵押品”功能，进而有利于为缺乏抵押品的农户家庭提供更加便捷的服务。因此，在本文中表现为衡量家庭资产的所有变量对于农户家庭非正规金融借贷可得性所产生的影响均不显著。
就家庭特征而言，第一，户主的高风险偏好有助于提高农户家庭正规金融信贷的可得性。户主作为家庭的决策者，在相同条件下，风险偏好得分越高的户主对于贷款风险所带来不确定性的承受能力会越强，贷款所带来的期望效用越高，成功申请贷款的概率也会更高。第二，年龄因素对于农户家庭获取正规金融贷款的影响在1%的水平上显著为负。究其原因，由于户主年龄较大的家庭进行农业生产的主要目的是满足自身消费而不是追求利润，对于扩大生产经营而申请借贷的需求并不强烈。同时，随着户主年龄的增加，接受并学习新事物的能力会下降，这些家庭的信贷需求则主要来源于传统的非正规金融渠道，而非复杂的正规金融贷款。
就社会资本而言，本文发现衡量社会网络质量的变量“gift_0”与“gift_1”和衡量社会网络广度的“relative_num”在模型（1）中均不显著，表明社会网络广度和社会网络质量对于农户家庭能否获取正规金融贷款的影响并不显著。而变量“family_num”却在10%的水平上显著为正，并不是从社会网络这一维度发挥作用，而是从“家庭特征”这一维度发挥作用。由于农户家庭所从事的生产经营活动多以劳动密集型为主，家庭成员人数既代表了借款主体的生产能力，也代表了相应的还款能力，因此，对于获取正规金融具有显著正向影响。家庭户主的党员身份作为政治关系的代理变量，对于农户家庭获取正规金融贷款可能性的影响在1%的水平上显著为正。党员身份的获取在一定程度上是对农户能力和人品的认可，党员作为乡村能人的代表，在资产抵押品不足的情况下，党员身份可以作为农户家庭的隐性资产，为家庭贷款的获取做“抵押”。 利用Probit模型来进行估计可能造成一定的偏误，鉴于此，本文使用考虑方程误差项之间可能相关的Biprobit模型来进行实证分析。通过对比表3中模型（1）、（2）与（3）、（4）的结果发现，各变量的统计显著性并未发生改变，这在一定程度上说明了上述结果的稳健性。
（二）工商业经营对农户家庭信贷可得性的影响
本文利用非融合经营的农户家庭样本，检验从事盈利空间更大的工商业经营是否能够显著提高农户家庭的信贷可得性。就表4中方程（7）、（8）的回归结果可得，相较于从事农业生产经营的农户家庭而言，选择工商业经营对农户家庭正规金融贷款可得性并未产生显著影响。
（三）作物种植选择对农户家庭信贷可得性的影响
此部分利用仅从事农业生产经营的农户家庭样本，检验从事附加值更高的经济作物种植是否能够显著提高农户家庭的信贷可得性。引入了二元虚变量作物种植类型（type_grain），若家庭种植了粮食作物则赋值为1，否则赋值為0。同时，在从事同一产业经营的家庭样本中，我们能对家庭生产经营的具体情况进行更加详细地分析。因此，在模型（1）现有控制变量的基础上，本文还引入了劳动时间（labor_hour）、经营性毛收入（gross_income）、经营性纯收入（net_income）及农机固定资产量（asset）。
就表5中方程（11）、（12）的回归结果可得，作物种植选择对家庭借贷可得性未产生显著影响，与上述假设一致。这表明，不论农户家庭是种植附加值高的经济作物还是附加值较低的粮食作物，农村金融机构都不会对其进行区别对待。
（四）稳健性检验
上文已通过Probit模型和Biprobit模型的结合验证发现，在两种模型结果中，各变量的统计显著性并未发生改变，变量系数也比较相近，这在一定程度上说明了实证结果的稳健性。为进一步考察模型估计结果的可靠性，本文在此通过剔除异常样本值的方法，检验前文结果是否依然显著。在剔除年收入和家庭总资产前10%的样本后再次进行估计③，结果显示所有变量系数符号与预期相同，产业融合经营对农户家庭正规金融信贷可得性所产生的影响仍在1%的水平上显著为正，单一工商业经营和农业生产中的作物种植选择对家庭的正规金融贷款可得性并未产生显著影响，进一步表明了上文估计结果的稳健性。
五、结论与建议
本文运用中国家庭金融调查数据（CHFS）2017年度数据，通过建立二元选择模型实证检验了生产经营类型对农户家庭信贷可得性的影响。研究发现，农村金融机构偏好于向产业融合经营农户家庭提供信贷，而在单一经营特征的农户家庭中，农村金融机构并不会对农户家庭所选择的生产经营类型进行区别对待。基于上述结论，提出以下建议：
一是对于农户家庭而言，多元化的生产经营方式和收入结构对于增加农民收入、降低经营风险有着积极作用，要不断延长农业产业链条，打造农业全产业链，推进农村一、二、三产业融合发展，大力发展乡村产业新业态，提升农村金融的产业承载能力。
二是对于金融机构而言，大多数仍是在政策考核驱动下被动地参与农村信贷市场，其中，信用体系不完善是金融机构动力不足的主要原因。因此，应积极推进数字普惠金融发展，充分运用大数据、云计算和区块链等技术，整合共享农户信用数据，有效解决农村信贷过程中信息不对称、流程复杂和风险防控成本高等问题，缓解农村家庭信贷约束，从而惠及更多人群。
三是对于政府而言，要进一步加大数字普惠金融支持力度，完善顶层设计和相应法律法规，保证数据交易的合法性、安全性;建立数字普惠金融评价指标，用好数字普惠金融风险补偿激励机制。同时，推进相关基础设施建设，加快宽带通信网络硬件升级改造。
注：
①本文通过样本家庭的居住地排除了城镇家庭样本，并通过问卷中的问题“B3056”将未获取各类借贷且不需要贷款的农户家庭剔除，最终整理得到1293个具有信贷需求的样本农户家庭。
②需要强调的是，本文所设的“农业生产经营”（agriculture）和“工商业经营”（business）都指的是家庭内部成员作为雇主而进行的生产经营活动，并不包括受雇于他人的生产经营。
③由于篇幅限制，估计结果留存备索。
参考文献：
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[14]Boucher S R，Guirkinger C，Trivelli C. 2009. Direct Elicitation of Credit Constraints：Conceptual and Practical Issues with an Application to Peruvian Agriculture [J].Economic Development and Cultural Change，57（4）.
关键词：信贷可得性;农村金融机构;行为逻辑 ;生产经营特征
中图分类号：F830.58 文献标识码：A 文章编号：1674-2265（2021）04-0025-06
DOI：10.19647/j.cnki.37-1462/f.2021.04.004
一、引言
金融供给在促进农村经济增长方面起到了重要作用，提高生产经营性信贷可得性，有利于改变农户家庭初始禀赋，扩大生产规模，增加家庭收入（Feder G，1990）[1]。尤其是在全面推进乡村振兴的重要时期，如何有效加强信贷支持，对于提高农民收入水平、缩小城乡差距起到了极其重要的作用。然而，由于农户家庭普遍存在抵押物缺失的情况，大量家庭仍缺乏金融支持，陷入信贷约束陷阱（平新乔等，2012）[2]，信贷可得性不足问题已成为抑制我国农户家庭福利水平提升的重要问题之一（余泉生和周亚虹，2014）[3]。为推进农业农村的健康发展，近年来，我国出台了一系列的金融支农政策，并将部分内容作为考核任务纳入各级金融机构的工作范畴。作为金融支农政策的直接执行者，以农村商业银行（农村信用社）为代表的各农村金融机构需承担一定的涉农信贷投放任务，确保涉农信贷增速维持在达标水平。然而，随着金融市场化改革稳步推进，农村金融机构不仅需要顾及可能会带给其负担的涉农信贷任务，同时还要完成既定的利润目标。因此，在“行政经济”张力下（董玄等，2016）[4]，农村金融机构会对涉农信贷任务进行选择性执行。在乡村振兴和产业融合发展的背景下，探讨农村金融机构是否会对不同农户家庭生产经营特征存在偏好，寻求提升农户家庭信贷可得性的有效对策，对于推进农业农村转型发展具有重要的理论和现实意义。
二、文献综述与理论假设
信贷可得性是农户实现自身发展的重要问题之一（项质略等，2020）[5]，现有研究分别从农户家庭的人口特征、资产情况、社会资本等方面出发，对农户信贷可得性和农村金融机构的行为偏好做了较为充分的研究。如冯旭芳（2007）[6]发现户主个体特征、家庭固定资产价值和金融资产价值等是影响农户家庭获得借贷支持的决定性因素;童馨乐等（2011）[7]检验了政治关系、邻里关系、农民专业合作组织关系和正规金融机构关系等因素均对农户家庭的信贷可得性起到正向效应;林建浩等（2016）[8]基于2010年中国家庭动态跟踪调查数据，发现以朋友圈为主的社会网络对于农户家庭信贷可得性具有正向作用。但对于农村金融机构是否会对具有不同生产经营特征的农户家庭存在行为偏好等相关问题，尚未有研究进行深入探讨。
对于农村金融机构来讲，投资回报水平也是影响其信贷行为偏好的重要因素（汪昌云等，2014）[9]，然而，种植业作为大多数农户家庭生产经营的首选行业，普遍存在投资回报低、波动大的问题。同时，农村金融机构在审批涉农贷款的流程、费用等方面与其他商业贷款相近，而农户家庭征信资料的缺失可能使其付出更高的成本（周立，2010）[10]。再加上农户家庭普遍缺乏有效抵押资产或存在抵押物管理难、变现难等问题（罗朝剑和杨凌，2011）[11]，导致涉农信贷投放过程中面临较大的呆坏账风险。因此，农村金融机构在涉农信贷市场几近无利可趋的情况下，为完成年度考核指标，在审批农户家庭信贷申请时，其首要考虑的问题是保障信贷资金安全。在目前对农户家庭生产经营风险和还款能力的判断尚未形成客观标准的情况下，米运生等（2018）[12]研究发现农业的转型升级减少了金融机构对农户还款能力和违约风险的担忧，有效提升了农户信贷可得性， 并进一步促使其在选择融资渠道时更偏向于正规金融机构。基于此，本文提出研究假设1：
H1：农村金融机构偏好于产业转型过程中收入結构更加多元化的产业融合型农户家庭。
此外，对于仅从事工商业经营或种植高附加值作物的农户家庭来说，虽然在盈利空间方面与其他农户家庭相比有较大潜力，但与信贷市场上工商业借贷主体相比，其盈利空间并不具有较大优势。并且盈利空间越高的农户家庭需承担更高的经营风险，但农村金融机构由于涉农信贷利率相对稳定，不存在上浮空间，并不具备与这部分农户家庭共同承担风险的市场激励。简言之，农村金融机构在压力体制下，其选择性机会主义行为表现为保证涉农贷款“不出事”，而不是激励农户“更赚钱”（罗明忠和万俊毅，2017）[13]。基于此，本文提出研究假设2。
H2：农村金融机构对仅从事工商业经营或种植高附加值作物的农户家庭无明显偏好。
三、研究设计
（一）样本选择
本文数据来源为西南财经大学中国家庭金融调查（CHFS）2017年度数据，该数据于2019年11月正式公布，并参考Boucher等（2009）[14]的做法，将研究定位于农户家庭的名义信贷需求配给问题。通过对样本数据进行筛选，剔除不具有信贷需求的样本农户家庭①，最终整理得到了1293个被访问者的微观样本，其中，东部地区224个，中部地区630个，西部地区439个。 （二）模型设定
被解释变量设定为农户家庭生产经营性借贷的有效获取，以样本农户家庭是否获取正规金融贷款作为依据，构建了二元虚拟变量正规金融贷款可得性（formal），若家庭获得贷款则赋值为1，否则赋值为0。同时，本文还构建了二元虚拟变量非正规金融贷款可得性（informal），作为农村金融机构的对照。
核心解释变量为农户家庭的生产经营类型，具体而言，本文将农户家庭的生产经营类型分为农业生产经营和工商业经营②两大类，构建了二元虚拟变量农业生产经营（agriculture）和工商业经营（business），分别对农户家庭是否从事农业生产经营和工商业经营进行了度量。同时，考虑到样本农户家庭中存在大量同时从事农业生产和工商业经营的产业融合经营农户家庭，为检验其对农户家庭信贷可得性的影响，构建了二元虚拟变量产业融合型（agriculture[×]business）。具體赋值情况见表1。
控制变量包括家庭资产、家庭特征和社会资本等三大类。就家庭资产的财产抵押性质而言，选取了自有房屋（house）、自有机动车（car）及土地面积（land_area）等三个变量进行控制。就家庭特征而言，选取了农户家庭户主年龄（age）、教育水平（education）。考虑到信贷约束不仅来自金融部门的信贷配给，同时还受到贷款需求者本身的风险规避、认知偏差等因素影响，因此，选取家庭户主的风险偏好（risk）作为家庭特征的补充。就社交网络而言，我国传统关系型社会特征决定了社会网络在家庭社会经济地位上具有重要的作用。大量研究表明，农户家庭社会资本越丰富，受到金融约束的可能性越低，本文分别选取了户主亲属数量（relative_num）、家庭成员人数（family_num）、收取亲友礼金额（gift_0）及赠送亲友礼金额（gift_1）等指标来衡量农户家庭社会资本情况。同时，考虑到政治关系的重要性，还引入了党员身份（party）作为补充。上述变量的赋值说明见表1。
由于“formal”和“informal”是二元因变量，本文使用Probit模型来估计农户家庭生产经营类型对信贷可得性的影响，估计模型设定如下：
模型（1）中，[Φ（?）]为正态分布的累积密度函数，[formalis]为农户家庭贷款可得性，[Prformalis=1|Zis]表示农户获得贷款概率，[xis]表示不同的生产经营类型，[Zis]是由控制变量构成的向量，[λs]是省（市、自治区）固定效应，其中[i]和[s]分别代表农户家庭和省（市、自治区）。
（三） 描述性统计
在1293个样本农户家庭中，共有942个家庭因生产经营而产生过借贷行为，占比72.85%。其中，通过正规金融渠道取得生产经营性借贷的家庭有288户，通过非正规金融渠道进行借贷的家庭有654户，分别占比30.57%和69.43%。由此可见，非正规金融仍是大多数农户家庭的主要融资渠道。然而，就借贷发生额而言，正规金融机构借贷的平均额为95324元，明显高于非正规金融渠道借款的37256元。
按照农户家庭的生产经营特征进行分组比较，在上述样本中，有212个农户家庭从事产业融合经营，占比16.39%;有117个农户家庭仅从事工商业经营，占比9.04%;有964个农户家庭仅从事农业生产经营，占比74.55%。根据表2所示，从事产业融合经营的农户家庭中，获取正规金融借贷的家庭占总户数的36.79%，高于其他类型的农户家庭;从事农业生产经营的农户家庭获取正规金融借贷的比例（18.67%）低于从事工商业经营的农户家庭（25.64%），获取非正规金融借贷的比例（51.45%）远高于从事工商业经营的农户家庭（37.60%）。
四、实证结果与分析
（一）产业融合经营对农户家庭信贷可得性的影响
就表3中模型（1）的回归结果可得，选择产业融合经营对农户家庭正规金融信贷可得性所产生的影响在1%的水平上显著为正。结果表明，具有产业融合经营特征的农户家庭更受农村金融机构的青睐。农村金融机构兼具政策属性和商业属性，其信贷行为是在基于抵押与担保是否充分、信用体系是否完备、股东利润最大化偏好、地方政府落实惠农政策程度等方面的多重考虑后作出的，其偏好于经营风险较小且收入结构更加多元化的产业融合经营农户家庭，实证结果符合理论假设。
就家庭资产而言，农户家庭的车辆所有权和拥有土地面积分别在5%和1%的水平上显著为正，而是否拥有房屋对于正规金融贷款可得性的影响并不显著。结果表明，农村金融机构对于农户家庭生产经营性贷款仍具有较高的资产抵押要求，并且偏好于常见的机动车抵押和土地使用权抵押，而对于农户家庭房屋抵押的认同度不高。然而，与正规金融机构的资产抵押贷款不同，以亲友借贷为主的非正规金融更擅长于甄别地缘、血缘或其他社会关系的联系，能够更好地发挥社会资本的“类似抵押品”功能，进而有利于为缺乏抵押品的农户家庭提供更加便捷的服务。因此，在本文中表现为衡量家庭资产的所有变量对于农户家庭非正规金融借贷可得性所产生的影响均不显著。
就家庭特征而言，第一，户主的高风险偏好有助于提高农户家庭正规金融信贷的可得性。户主作为家庭的决策者，在相同条件下，风险偏好得分越高的户主对于贷款风险所带来不确定性的承受能力会越强，贷款所带来的期望效用越高，成功申请贷款的概率也会更高。第二，年龄因素对于农户家庭获取正规金融贷款的影响在1%的水平上显著为负。究其原因，由于户主年龄较大的家庭进行农业生产的主要目的是满足自身消费而不是追求利润，对于扩大生产经营而申请借贷的需求并不强烈。同时，随着户主年龄的增加，接受并学习新事物的能力会下降，这些家庭的信贷需求则主要来源于传统的非正规金融渠道，而非复杂的正规金融贷款。
就社会资本而言，本文发现衡量社会网络质量的变量“gift_0”与“gift_1”和衡量社会网络广度的“relative_num”在模型（1）中均不显著，表明社会网络广度和社会网络质量对于农户家庭能否获取正规金融贷款的影响并不显著。而变量“family_num”却在10%的水平上显著为正，并不是从社会网络这一维度发挥作用，而是从“家庭特征”这一维度发挥作用。由于农户家庭所从事的生产经营活动多以劳动密集型为主，家庭成员人数既代表了借款主体的生产能力，也代表了相应的还款能力，因此，对于获取正规金融具有显著正向影响。家庭户主的党员身份作为政治关系的代理变量，对于农户家庭获取正规金融贷款可能性的影响在1%的水平上显著为正。党员身份的获取在一定程度上是对农户能力和人品的认可，党员作为乡村能人的代表，在资产抵押品不足的情况下，党员身份可以作为农户家庭的隐性资产，为家庭贷款的获取做“抵押”。 利用Probit模型来进行估计可能造成一定的偏误，鉴于此，本文使用考虑方程误差项之间可能相关的Biprobit模型来进行实证分析。通过对比表3中模型（1）、（2）与（3）、（4）的结果发现，各变量的统计显著性并未发生改变，这在一定程度上说明了上述结果的稳健性。
（二）工商业经营对农户家庭信贷可得性的影响
本文利用非融合经营的农户家庭样本，检验从事盈利空间更大的工商业经营是否能够显著提高农户家庭的信贷可得性。就表4中方程（7）、（8）的回归结果可得，相较于从事农业生产经营的农户家庭而言，选择工商业经营对农户家庭正规金融贷款可得性并未产生显著影响。
（三）作物种植选择对农户家庭信贷可得性的影响
此部分利用仅从事农业生产经营的农户家庭样本，检验从事附加值更高的经济作物种植是否能够显著提高农户家庭的信贷可得性。引入了二元虚变量作物种植类型（type_grain），若家庭种植了粮食作物则赋值为1，否则赋值為0。同时，在从事同一产业经营的家庭样本中，我们能对家庭生产经营的具体情况进行更加详细地分析。因此，在模型（1）现有控制变量的基础上，本文还引入了劳动时间（labor_hour）、经营性毛收入（gross_income）、经营性纯收入（net_income）及农机固定资产量（asset）。
就表5中方程（11）、（12）的回归结果可得，作物种植选择对家庭借贷可得性未产生显著影响，与上述假设一致。这表明，不论农户家庭是种植附加值高的经济作物还是附加值较低的粮食作物，农村金融机构都不会对其进行区别对待。
（四）稳健性检验
上文已通过Probit模型和Biprobit模型的结合验证发现，在两种模型结果中，各变量的统计显著性并未发生改变，变量系数也比较相近，这在一定程度上说明了实证结果的稳健性。为进一步考察模型估计结果的可靠性，本文在此通过剔除异常样本值的方法，检验前文结果是否依然显著。在剔除年收入和家庭总资产前10%的样本后再次进行估计③，结果显示所有变量系数符号与预期相同，产业融合经营对农户家庭正规金融信贷可得性所产生的影响仍在1%的水平上显著为正，单一工商业经营和农业生产中的作物种植选择对家庭的正规金融贷款可得性并未产生显著影响，进一步表明了上文估计结果的稳健性。
五、结论与建议
本文运用中国家庭金融调查数据（CHFS）2017年度数据，通过建立二元选择模型实证检验了生产经营类型对农户家庭信贷可得性的影响。研究发现，农村金融机构偏好于向产业融合经营农户家庭提供信贷，而在单一经营特征的农户家庭中，农村金融机构并不会对农户家庭所选择的生产经营类型进行区别对待。基于上述结论，提出以下建议：
一是对于农户家庭而言，多元化的生产经营方式和收入结构对于增加农民收入、降低经营风险有着积极作用，要不断延长农业产业链条，打造农业全产业链，推进农村一、二、三产业融合发展，大力发展乡村产业新业态，提升农村金融的产业承载能力。
二是对于金融机构而言，大多数仍是在政策考核驱动下被动地参与农村信贷市场，其中，信用体系不完善是金融机构动力不足的主要原因。因此，应积极推进数字普惠金融发展，充分运用大数据、云计算和区块链等技术，整合共享农户信用数据，有效解决农村信贷过程中信息不对称、流程复杂和风险防控成本高等问题，缓解农村家庭信贷约束，从而惠及更多人群。
三是对于政府而言，要进一步加大数字普惠金融支持力度，完善顶层设计和相应法律法规，保证数据交易的合法性、安全性;建立数字普惠金融评价指标，用好数字普惠金融风险补偿激励机制。同时，推进相关基础设施建设，加快宽带通信网络硬件升级改造。
注：
①本文通过样本家庭的居住地排除了城镇家庭样本，并通过问卷中的问题“B3056”将未获取各类借贷且不需要贷款的农户家庭剔除，最终整理得到1293个具有信贷需求的样本农户家庭。
②需要强调的是，本文所设的“农业生产经营”（agriculture）和“工商业经营”（business）都指的是家庭内部成员作为雇主而进行的生产经营活动，并不包括受雇于他人的生产经营。
③由于篇幅限制，估计结果留存备索。
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