论文金融服务村村通有助于实现农村金融普惠是关于本文可作为相关专业村村通论文写作研究的大学硕士与本科毕业论文村村通app论文开题报告范文和职称论文参考文献资料。
摘 要：在信息不对称的农村金融市场上,对于基础金融服务“村村通”工程是否有助于实现农村金融普惠的问题,本文以农户信贷可得性为例,从信息经济学视角分析基础金融服务“空白村”与“覆盖村”农户的金融服务可得性发现,即使在信用评分相同的情况下前者也会面临更为严重的信贷约束.而后,以项目组对山东、河北和陕西三省份566个农户的调查数据为基础,从自我排斥和银行信贷配给两个层面,判分了农户的信贷约束情况,并采Logit计量经济学方法验证了理论分析结果.本文认为,实现基础金融服务“村村通”有助于银行了解村级信息,减少信息不对称,由此提高农户的信贷可得性,进而实现农村金融普惠.
关键词：金融服务“村村通”；普惠金融；信贷约束
中图分类号：F832 文献标识码：A 文章编号：1006-3544（2015）04-0003-08
一、引言及文献回顾
普惠金融要求建设一种能有效、全方位地为社会所有阶层提供服务的金融体系,而信贷作为农户扩大再生产、平滑季节性收入与支出矛盾,以及应对突发性资金需求的重要手段,自然是普惠金融的核心.然而,在供给主导的农村金融市场,由于信息不对称的存在,贷款者因为无法控制借款者的信用风险,为保证资金的安全性,会对农户的信贷需求实施限额配给,致使农村金融市场一直处于资金供不应求的状态,农户面临的信贷约束很难缓解.这在人口规模小、消费水平低、金融基础设施状况差的偏远农村地区表现更为明显,低储蓄能力和低投资引诱,使得他们普遍落入“贫困恶性循环陷阱”.近些年,国家为改善金融服务状况,促进金融普惠,推出了一系列促进基础金融服务全覆盖的政策.其中,银监会自2009年起就提出力争3年实现镇（乡）级基础金融服务全覆盖的目标,并在2014年进一步提出,要“着力推动基础金融服务向行政村延伸,打通农村基础金融服务‘最后一公里’”,“力争用三至五年时间,总体实现行政村金融服务‘村村通”’.可以预期,在各项政策推动下,包括农户贷款在内的基础金融服务的覆盖面将不断扩大,覆盖层级也将不断加深.然而,在农村金融市场需求者和供给者存在严重信息不对称的前提下,基础金融服务“村村通”（如下简称“村村通”）,能够有效缓解农户面临的信贷约束,进而真正实现农村金融普惠吗?
学术界对此持两种截然相反的态度：一种是以Kempson和Whyley以及Leyshon等为代表的赞成方,认为金融服务缺失将使银行丧失与客户之间的关系,主流金融服务的覆盖对于缓解信贷约束非常关键.另一种是以Caimcross为代表的反对方,认为金融服务覆盖与否,并不影响银行与客户之间的供求关系和交易,因为银行可以远距离获得客户的信息圈.上述两方的结论虽然相反,但是他们都承认关系以及信息在银行信贷决策中的关键作用.那么,能否从理论和实证两个层面证实,相较于实现了金融服务“村村通”的行政村（以下简称“覆盖村”）,金融服务空白行政村（以下简称“空白村”）的客户会因缺乏金融服务渠道,面临更为严重的信贷约束吗?Chakravarty基于信息经济学视角,构建了银行服务覆盖的地区差异对贷款申请人的信用评分影响的理论模型,试图回答上述问题.本文将在此基础上,构建金融服务“村村通”对农户信贷可得性影响的理论模型,并运用课题组对山东、河北和陕西三省568个农户的调查数据和Logit回归模型,进行实证检验.
文章的结构如下：第二部分将从信息经济学视角,构建理论框架,分析“村村通”对农户信贷可得性的影响；第三部分利用入户调查数据,从成因视角对农户是否面临信贷约束进行判分,并利用多元Logit回归模型,分析“村村通”对实现农村金融普惠的影响；最后得出结论并提出政策含义.
二、理论与假说
为考察金融服务“村村通”对农村金融普惠的影响,本文将首先引入并扩展Chakravarty模型,以本地信息为关键点,构造金融服务覆盖与农户信贷约束关系的理论模型,以便从理论视角解释两者之间的关系.
(一)理论
假设金融机构遵循利润最大化原则,根据申请人的信用评分高低进行贷款决策.信用评分是银行根据借款人的存贷历史、债务状况等信息,利用信用评分系统评估出来的,用于决定是否核准新贷款或确定信用额度的得分.假设信用评分能很好地预测借款者的质量,则对于贷款人来说,两者的期望相同.即：
E（S）等于E（Q） （1）
其中,E（S）和E（Q）分别表示信用评分和借款者质量的期望.
然而,在农村金融市场信息不对称的情况下,借款人无疑拥有私人信息.为保证资金的安全性,信息成为贷款人信贷决策的关键.此时,贷款决策者需要参考信用评分系统以外的信息,而私人联系和社区关系等社会网络渠道无疑是获取信息的绝佳通道,而实际上,他们可能更关注这些来自他们信任的渠道的信息,并且相信这些信息对信贷决策来说更重要.因此,“覆盖村”申请人的信用评分可能被信贷决策者依据由社会网络获知的本地信息而调整.而远离信贷决策者的“空白村”申请人的信用评分,却因为没有此类的本地信息而不可能被调整.同时,由于信贷决策者不熟悉“空白村”的情况,也不可能与来自该地区的贷款申请人有私人联系,这将减弱他们对“空白村”申请人信用评分预测能力的信心.因此,信用评分与贷款者质量之间的关系将调整为：
SB等于QB+eB （2）
SC等于QC+eC （3）
其中,SB和SC分别表示“空白村”和“覆盖村”申请人的信用评分；QB和QC分别表示“空白村”和“覆盖村”申请人的质量；eB和eC分别是由本地信息等因素而带来的扰动项,假设它们的均值为零.
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参考文献：
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