——以浙江台州为例
摘要:本文采用浙江台州调研所得的数据,分析了居民层面民间借贷利率状况,把居民收入水平、借款规模、借款期限、借款的担保方式、借入资金的用途、与放款人的亲疏程度设定为自变量,利用 Logistic回归模型构建相关的计量经济模型测算各影响因素对民间借贷利率决定的影响程度。结果表明,借款规模、借款期限、借款的担保方式、借入资金的用途、与放款人的亲疏程度是民间借贷利率决定的主要影响因素,决定着民间借贷的利率水平,对规范我国民间借贷市场具有重要意义。
关键字:民间借贷、利率决定、实证分析
民间借贷问题是历来关注的热点问题,近年来民间借贷发展速度快,规模不断扩大。民间借贷犹如一把双刃剑,在有助于个人或中小企业取得资金的同时,也蕴含着巨大的风险。民间借贷利率作为一种动态化的市场利率,影响着民间借贷市场的运作,我们有必要通过分析影响民间借贷利率的内在因素,探索民间借贷利率的的决定因素,对于把握民间金融运行状况,合理疏导民间资金,更好服务于实体经济。
1、研究思路、方法和主要变量
1.1研究方法
结合Nash(1950)提出了信息对称的议价模型,苏布拉塔·加塔克(Subrata Ghatak)(1987)和 Bottomley(1975)等人从供给角度考虑乡村利率的决定过程,以及以往关于民间借贷利率影响因素的研究,本文研究采用Logistic的多因素模型,测算各影响因素对民间借贷利率大小的影响程度和方向,并用Eviews软件对数据进行处理分析。模型中设Y为民间借贷利率的大小,则以Y为因变量建立回归方程
模型中参数是常数项,包括银行利率、供求关系等因素对民间借贷利率的影响,自变量代表各个影响因素,其中包括借款期限、借款的担保方式、借入资金的用途、与放款人的亲疏程度等虚拟变量,u为残值项。模型变量设定及具体形式待下文理论分析后由方程2给出。
1.2研究主要变量
1、因变量:居民的民间借贷利率(Y)
2、自变量:
根据以上理论研究与假设,本项目的研究变量设定为以下6个变量:居民收入水平、借款规模、借款期限、借款的担保方式、借入资金的用途、与放款人的亲疏程度。
(1)、居民收入水平():民间借贷存在着“嫌贫爱富”的现象,即“没钱人”的民间借贷利率高于“有钱人”的借贷利率。目前民间借贷基本上都是根据借款人收入情况确定借款金额和利率, 借款人收入高,还款保障高,利率较低;相反地, 借款人收入越低, 还款保障低、利率越高。因此,理论上该变量和民间借贷利率应该呈负相关,故<0。将其分等级:1、5万元以下2、5-15万元3、15-25万元 4、25-50万元 5、50-100万元 6、100万元以上。
(2)、借款规模():大额借贷款需要整合资源,往往需要几个出资方达成一致,才能凑集成借款数额,在这样的情况下利率就会上升。例如8个人都有300万,根据次序依次询问,只要有出资人做交易利息就会下降,因此小额度的利率较低。并且小额度的借贷款相对于大额度的贷款来说,风险比较低,因此利率也会相对来说比较低。因此理论上该变量和民间借贷利率水平应该呈正相关,故>0。
(3)、借款期限():大多数民间借贷周期较短,几天、几个星期或者几个月的借贷较多。借款人往往筹集了大部分资金,缺少一部分资金,或者是时间非常紧迫,非常着急取得资金。此时借款人在意能否迅速取得资金,并不是非常在意利率高低,并且愿意为了取得贷款付出高利率的利息。两者存在负相关性,故<0。将其分等级,1.15天(含)以内 2. 15—1个月(含) 3. 1—3个月(含) 4. 3—6个月(含) 5. 6月—1年(含) 6. 一年以上。
(4)、借款的担保方式():民间借贷存在着“嫌押爱信”的现象。即提供担保抵押物的民间借贷利率高于信用借贷利率。对借款人经济状况较差或信誉度较低的,放款人要求借款人提供抵押或担保,放款人处于对经济状况和风险因素的考虑,抵押、担保借款利率一般相对较高。该变量为虚拟变量,用1代表有抵押的民间借贷,2代表第三方担保的方式,3代表信用借款的方式。间借贷利率与其呈负相关的关系,即<0。
(5)、借入资金的用途():据资料显示,民间借贷资金的主要投向为营利性投资和非营利性的用途,非营利性的用途包括子女教育、买房或装修、婚丧嫁娶等。该变量为虚拟变量,用1代表营利性的投资,2代表非营利性的用途。用于非营利性用途的资金,因其还款保障较高,利率相对较低,而对于营利性的投资,因其风险较大,则利率水平较高。故<0。
(6)、与放款人的亲疏程度():民间借贷的资金来源主要有亲朋好友、通过亲朋好友向其他人间接借入和民间借贷公司等金融机构三种。一般情况下,民间借贷利率和借款人亲疏程度成反比——向亲朋好友借款利率最低,通过亲朋好友向其他人间接借入的利率较高,向民间借贷公司等金融机构的利率最高。该变量为虚拟变量,用1代表亲朋好友,用2代表通过亲朋好友向其他人间接借入,3代表民间借贷公司等金融机构,故>0。
2、统计分析与模型回归
2.1样本特征与描述性统计
本研究调查对象为浙江省台州市居住时间两年及以上且有相对稳定工作、收入与居住地 的农民工,每一位调查对象代表一个家庭,即无任何两个调查对象来自一个家庭的情况。本研究共发放问卷150份,收回问卷136份。抽样调查采用分层随机抽样方法,调查时间为2013年7月和2014年2月,调查对象分布于台州市椒江区、路桥区、临海市,其中家庭类别分布为:普通农户41.7%、工薪家庭31.7%、个体工商户21.7%、其他4.9%。其基本统计特征如下:
1、样本基本特征
从表1可以看出,在调查样本中,男女比例相当;从文化程度上来看,初中文化所占比例最大,但大专及本科等较高学历务村民较以往研究结果有明显增加;被调查者的家庭年收入主要集中在25万元以下,其中5万—15万的居多。
2、民间借贷利率影响因素分析
从表1可以看出,民间借贷的期限以6个月—1年以及1年以上的居多;担保方式则以抵押担保和信用借款为多;在资金的用途方面,民间贷款主要用于营利性的投资;且现在越来越多的村民通过民间借贷公司等金融机构进行融资。关于民间借贷影响因素具体的影响方向和影响程度,则有待以下回归分析的进一步论证。
表1 样本统计结果
| 变量 | 选项 | 频次 | 频率 |
| 性 别 | 男 | 71 | 47% |
| 女 | 79 | 53% | |
| 文 化 程 度 | 小学 | 15 | 10% |
| 初中 | 50 | 33.3% | |
| 高中/中专/高职 | 40 | 26.7% | |
| 大专及以上 | 45 | 30% | |
| 家 庭 年 收 入 | 5万以下 | 34 | 22.5% |
| 5万—15万 | 45 | 30% | |
| 15万—25万 | 34 | 22.5% | |
| 25万—50万 | 23 | 15% | |
| 50万—100万 | 8 | 5% | |
| 100万以上 | 8 | 5% | |
| 期 限 | 1.15天(含)以内 | 1 | 0.95% |
| 2. 15—1个月(含) | 3 | 1.% | |
| 3. 1—3个月(含) | 18 | 11.91% | |
| 4. 3—6个月(含) | 24 | 15.88% | |
| 5. 6月—1年(含) | 58 | 38.75% | |
| 6. 一年以上 | 46 | 30.62% | |
| 担 保 方 式 | 1.抵押担保 | 51 | 34% |
| 2.第三方担保 | 26 | 17% | |
| 3.信用借款 | 43 | 29% | |
| 用 途 | 1.营利性的投资 | 72 | 48% |
| 2.非营利性的用途 | 48 | 32% | |
| 亲 疏 程 度 | 1.亲朋好友 | 43 | 28.99% |
| 2. 通过亲朋好友向其他人间接借入 | 48 | 31.88% | |
| 3. 民间借贷公司等金融机构 | 5 | 39.13% |
根据方程1给出的模型形式,在选定显著性为5%的水平上,使用Eviews进行Logistic回归处理。在处理的过程中,使用逐步回归法,即首先将全部变量引入回归方程,然后进行变量的显著性检验,将变量按R从大到小依次排列,选择R最大的变量与因变量组成基础方程,然后逐一加入其它变量,R有所提高且显著性检验通过的变量保留,否则剔除,并进行各种检验,直到方程中所有变量基本显著为止。结果是,进入模型变量的有:借款规模(正向)、借款期限(负向)和借款的担保方式(负向)、借入资金的用途(负向)、借款的来源(正向)。Logistic的回归分析结果如表2所示:
表2 民间借贷利率影响因素Logistic回归分析
| 自变量 | 回归系数 | 标准误 | t值 | Prob |
| 借款规模 | 0.239144 | 0.053285 | 4.488026 | 0.0000 |
| 借款期限 | -0.173133 | 0.094490 | -1.832291 | 0.0695 |
| 借款的担保方式 | -0.167000 | 0.075845 | -2.201853 | 0.0297 |
| 借入资金的用途 | -0.311812 | 0.110257 | -2.828047 | 0.0055 |
| 与放款人的亲疏程度 | 0.190359 | 0.0922 | 2.0622 | 0.0414 |
| 常量 | 1.833947 | 0.211118 | 8.686818 | 0.0000 |
| =0.487320 Adj=0.4834 Prob(F-statistic)= 0.000000 | ||||
模型的最终表达式为:
(4.488026) (-1.832291) (-2.201853) (-2.828047) (2.0622)
根据模型估计结果,民间借贷利率主要影响因素方向及显著性归纳如下:
(1)、借款规模越大,民间借贷的利率越高。借款规模越大,大规模资金相对较难取得,大额借贷款需要整合资源,往往需要几个出资方达成一致,才能凑集成借款数额,占用资源多,加重放款人负担,在这样的情况下利率就会上升。小额度的借贷款相对于大额度的贷款来说,占用资源较少,风险较低,因此利率也会相对较低。
(2)、借款期限越长,民间借贷利率越低。调查中发现,大多数民间借贷周期较短,几天、几个星期或者几个月的借贷较多。借款人往往筹集了大部分资金,缺少一部分资金,或者是时间非常紧迫,非常着急取得资金。此时借款人在意能否迅速取得资金,并不是非常在意利率高低,并且愿意为了取得贷款付出高利率的利息。
(3)、抵押担保借款的利率最高,第三方担保借款的利率次之,信用借款的利率最低。对借款人经济状况较差或信誉度较低的,放款人会要求借款人提供抵押或担保,放款人出于对经济状况和风险因素的考虑,抵押、担保借款利率一般相对较高。而信用良好的借款人,还款保障相对较高,风险相对较小,利率较低。
(4)、用于营利性投资的借款利率高于非营利性用途的借款利率。由回归结果可知,系数的绝对值较大,说明影响的程度较大。用于非营利性用途的资金,多为突发性用途或与放款人关系较亲密,还款能力较为固定,因其还款保障较高,利率相对较低;而对于营利性的投资,因其风险较大,则利率水平较高。
(5)、与放款人的关系越亲密,借贷的利率越低。如果关系比较亲密,那么彼此之间了解比较多,对对方的经济状况、还款能力都有一定了解,彼此信任,那么风险会比较低,利率也会相对低很多,甚至没有利率。一方面收集信息的成本降低,筛选借款人更为容易,相较于陌生借贷者违约风险大大降低,另一方面,碍于亲近关系的面子,多数放款人自动降低利率,维系人际关系,故关系越亲密借款人,借贷的利率越低。
3.结论及建议
本次调查资料表明,民间借贷的利率呈现出商业化特征,目前大多数居民采取有息贷款。民间借贷利率存在多样性,高中低利率并存。高利贷存在极少数的情况下,很多无息借款的存在也只是表面现象,其中包含有隐性的人情支出。另一方面,民间借贷公司等中介机构在民间蓬勃发展,尤其在整合资金资源、帮助双方获取信息方面发挥着巨大的作用,使借款人更为容易融到大额资金,因此支持和推动民间借贷中介机构的发展是很有必要的。由于民间借贷多属私人交易行为,往往与冒险、投机、隐秘相联系,且中间环节多,形成了或长或短的资金链;一旦其中某个环节出问题,很容易引发连锁反应。因此,对于民间借贷利率的定价必须通过规范经营才能有效引导。要加强对民间借贷的监督和管理,对民间借贷的利率、额度、期限进行全方位监管。应建立民间借贷的监测体系,全方位了解民间借贷资金流动和利率定价,对高危民间借贷行为和风险聚集点及时发出预警,降低民间借贷信用风险,规范民间融资渠道。民间借贷在活跃民间资本的同时,反映了正规金融服务不够完善。民间借贷资金和银行存款在一定条件下可以相互转化,若银行信贷服务不足,银行资金就可能流出银行,用于民间借贷,而银行信贷服务完善,民间借贷需求不足民间借贷资金也会回流银行。当前正规金融服务体系要学习民间借贷的优势和长处,改进金融服务,疏通、扩展正规金融服务渠道,让民营经济得到更加方便快捷的资金来源。积极探索建立多元化的金融服务体系,引导民间借贷利率定价。
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