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如何进一步引导信贷资金流向“三农”领域对于实现“乡村振兴”战略意义重大。自2007年创立涉农贷款统计以来，涉农贷款余额从2007年末的6.1万亿元增加至2018年末的32.7万亿元，11年增长436%；而同期社会融资规模从35.36万亿元增加至200.75万亿元，11年增长442%。从微观数据层面来看，何广文等[1]基于山东、河南、广西三省的调研数据发现，约三分之一的农户信贷需求得不到满足。可见，“三农”领域的融资困境问题依然没有得到有效解决。
关于农户信贷可得性的问题，学界已经做了大量的探讨。从信贷供给层面来看，学者认为小额信贷干预、非正规金融发展、互联网金融发展、合作金融以及地区银行发展等对缓解农户信贷约束、实现信贷资本下乡存在一定的积极作用[2-6]；从信贷需求层面来看，家庭关系、社会资本以及金融知识水平等被认为是影响信贷资本下乡的重要因素[7-9]。此外，还有学者指出，信贷制度设计不合理以及借款者的有限责任保护对信贷需求主体获取信贷资本有重要影响[10]。
关于法治与农村金融的研究，已有研究主要从农村金融法律制度构建和法治环境评估两个层面来思考。从农村金融法律制度构建层面来看，王煜宇[11]以美国农村金融的法制经验为例，指出中国农村金融法制的改善，应遵从“一以贯之、循序渐进”等原则。谭正航[12]指出农村金融法治应从借款者权利保护、制度实施保障以及金融监管等三个维度去构建，具体包括《促进农村金融发展法》的制定等；从农村法治环境评估层面来看，安强身[13]从法制建设、法律执行效率以及法律执行公正性三个维度对农村金融的法治环境水平进行指标构建，并使用权重系数法进行计算。在此基础上，吴韡[14]以湖北省为例，使用劳动争议处理情况结案率和每万人律师事务所的数量等指标来评估农村法治环境。
关于法治与农户福利的研究，现有研究尚少，仅有部分学者研究了法治与收入不平等的关系。例如Maggio等[15]比较了英美法律体系与大陆法律体系对收入不平等的影响。研究显示，与大陆法律体系相比，英美法律体系并没有在缩小收入不平等上体现优势，英美法律体系下收入不平等的现象反而更加严重。Josifidis等[16]分析了21家经济合作与发展组织（OECD）国家法律和政治制度等变量对收入差距的影响，研究显示法治的改善反而促使了收入差距扩大。
综上所述，已有研究仍存在以下不足：（1）关于农户信贷可得，现有研究主要是从信贷供给主体和信贷需求主体来分析信贷下乡的影响因素，忽略了外部制度环境因素——法治因素的影响；（2）关于法治与农村金融，已有研究主要是从法律制度构建层面，即“法制”视角来进行讨论，忽略了包括法律执行力度和效率等在内的“法治”因素对农村金融市场的影响；（3）关于法治对农户福利的影响，现有文献也鲜有涉及。
本文的贡献与创新在于：一方面，基于交易费用理论，从农户视角论证了区域法治水平因素对信贷资本下乡的影响，为促进信贷资本下乡找到了新的解决途径；另一方面，进一步探讨了区域法治水平因素是否会改善小农户信贷获取以及是否会通过信贷渠道改善农户福利等问题，从而为完善乡村治理并推动乡村振兴提供了具体的政策落实方式。
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交易费用理论指出，影响契约交易成本的重要因素包括制度环境和资产专用性、交易频率以及不确定性等因素[17]。对于融资契约而言，制度环境因素不仅包括金融法律制度的构建，而且包括金融法律执行水平与效率，即法治水平[18]。区域法治水平过低将会导致融资契约的执行周期延长、成本不断增加，金融机构不得不提高放贷门槛，进而导致农户等信贷需求主体产生信贷约束。基于此理论逻辑，借鉴Fabbri和Padula[19]的研究构建区域法治水平与农户融资生产效用模型。
1.区域法治水平与农户融资生产效用模型
假定农户拥有农业机械等固定资产Ai，现有一个包括借贷期和生产期两个时间段的农业经营项目。农户可在生产阶段以Pi的概率获得投资收益Yi，反之则获得零收益。农户的效用取决于日常消费Ci以及家庭房产和农业机械等固定资产Ai，且效用函数为
$ {U_i} = [\ln ({A_i} + {C_{1i}})] + \beta [\ln ({A_i} + {C_{2i}})] $ ，其中$ \beta $ 为农户将生产期消费和使用房产等固定资产所带来效用折现到借贷期的贴现因子①。为了获得贷款，农户将在借贷阶段利用固定资产Ai向农商行进行抵押贷款②，获得利率为ri、规模为bi的贷款。由于较低的区域法治水平，将会延长农商行对农户抵押物的转移和拍卖流程，甚至导致农商行难以实现处置抵押物。因此，区域法治水平g(0≤g≤1)越低，将会导致农商行给予农户所拥有固定资产Ai越低的折扣因子
$ \alpha {\text{g}} $ ③。同时，当农商行对农户抵押物进行拍卖处置时，农户对使用固定资产Ai的效用将减少为$ (1 - g){A_i} $ 。由此，在假定银行资金成本为$ \overline r $ 的情况下，农户信贷决策最大化效用模型及参与约束如下$$ \mathop {\max }\limits_{{b_i}{r_i}} {\text{E}}{{\text{U}}_i} = \ln ({A_i} + {b_i}) + {\beta _i}{p_i}\ln ({A_i} + {Y_i} - {b_i}{r_i}) + {\beta _i}(1 - {p_i})\ln [{A_i}(1 - g)] $$ (1) 银行参与约束为
$$ {b_i}\overline r \leqslant {p_i}{b_i}{r_i} + \alpha (1 - {p_i})g{A_i} $$ (2) 农户主动还款约束为
$$ \ln [(1 - g){A_i} + {Y_i}] \leqslant \ln ({A_i} + {Y_i} - {r_i}{b_i}) $$ (3) 2.区域法治水平与农户融资约束
由式（2）可以将式（3）变形为
$$ [g{p_i} + \alpha (1 - {p_i})g + \overline r ]{\beta _i}{A_i} \geqslant {Y_i}{{ + (1 - {g})}}{{A}_i} $$ (4) 基于式（4），可以计算出农户信贷门槛的贴现因子
$ \beta _i^* $ ，具有低于门槛贴现因子$ \beta _i^* $ 的农户将更易受到信贷约束，反之将不易受到信贷约束。$$ \beta _i^*{\text{ = }}\dfrac{{{Y_i} + (1 - {g}){A_i}}}{{{A_i}[g{p_i} + \alpha (1 - {p_i})g + \overline r ]}} $$ (5) 基于隐函数定理，可以推出
$$ \dfrac{{\partial \beta _i^*}}{{\partial g}} = -\dfrac{{1 + {\beta _i}[\alpha (1 - {p_i})]}}{{[g{p_i} + \alpha (1 - {p_i})g + \overline r ]}} < 0 $$ (6) 由式（6）可知，随着区域法治水平的提高，易受到信贷约束的贴现因子门槛将会变低，因此农户将不易受到融资约束。由大数定理可知，一个农户群体中贴现因子分布是固定的，区域法治水平提高导致的贴现因子门槛降低，将会使得更多农户不易受到信贷约束。由此，本文得出如下假说：
假说1. 区域法治水平的上升，将会有利于降低农户受到信贷约束的可能性。
3.区域法治水平与农户信贷可得性
由式（2）和式（3）可以推出最优的信贷规模
$ b_i^c $ $$ b_i^c = \dfrac{{g{A_i}[{p_i} + \alpha (1 - {p_i})]}}{{\overline r }} $$ (7) 更进一步，基于式（7）可以推出
$$ \dfrac{{\partial {b}_i^c}}{{\partial g}} = \dfrac{{{A_i}[\alpha (1 - {p_i}) + {p_i}]}}{{\overline r }} > 0 $$ (8) 由式（8）可知，随着区域法治水平的提高，农户获得的最优信贷资本规模将会变大。由此，本文得出如下假说：
假说2. 区域法治水平的提升，将会有助于提高农户信贷可得性。
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区域法治水平对农户福利的影响，包括了产权保护路径和信贷要素获取路径。从产权保护路径来看：一方面，法治改善将会增强对农户所拥有财权剩余索取权的保护力度，降低农户所拥有财产被侵犯的概率，进而实现对农户福利的改善；另一方面，法治水平的提升，将会进一步明晰农户所拥有资源禀赋的产权边界。基于科斯定理，农户拥有资源禀赋产权边界越清晰，越有利于提高农户所拥有资源的配置效率，进而实现对农户福利的改善。
从信贷要素获取路径来看，信贷资源作为一种生产要素，对于改善农户福利具有显著促进作用。例如李锐和朱喜[20]、褚保金等[21]分别使用Match模型和内生转换模型评估了信贷配给对农户福利所造成的损失，研究显示信贷资源的获取不足对农户增收起到了显著阻碍作用。因此，区域法治水平提升对于农户信贷可得性的提升将会有利于实现对农户福利的改善。
基于此，本文得出如下假说：
假说3. 区域法治水平的提升，有利于改善农户福利。
假说4. 区域法治水平的提升，可以通过对农户信贷可得性的提升，进而实现对农户福利的改善。
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为了验证区域法治水平对农户信贷可得及福利的影响，利用2015年中国家庭金融调查（China Household Finance Survey，CHFS）数据进行实证检验。从数据结构上来看，“中国家庭金融调查”包含了农户家庭的资产与负债、保险与保障以及支出与收入等多层面的数据信息，能够全面反映农户群体的信贷和收入状况。同时，本文的区域法治水平数据主要来源于王小鲁等[22]发布的《中国分省份市场化指数报告》。各省人均GDP数据来源于2015年《中国统计年鉴》。
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1.被解释变量。本研究将信贷约束和信贷可得性看成是同一问题的不同表现，因此将分别以信贷约束和信贷可得性为被解释变量进行实证研究。
1）信贷约束。Guirkinger和Boucher[23]认为信贷约束是信贷市场参与者因信息不对称而受到限制的现象。Feder等[24]将信贷约束定义为“有需要但没有申请或者申请被拒绝”。借鉴已有研究，先识别有正规信贷需求（credit_loan）的样本，即“有银行贷款或没有银行贷款原因是需要但未申请或申请被拒绝”，然后利用“有需要但没有申请，或申请被拒绝”问题，来识别农户是否存在信贷约束（credit_constraint）。
2）信贷可得性。利用“中国家庭金融调查”中关于“农业银行贷款、工商业银行贷款、房屋银行贷款、商铺银行贷款、汽车银行贷款、教育银行贷款以及信用卡贷款”的问题，测算了农户总正规信贷规模（Loan_am）。
3）家庭人均收入。选取农户家庭人均收入（av_inc）作为农户福利衡量指标。
2.解释变量：区域法治水平。Calomiris和Carlson[25]利用世界银行发布的《营商环境报告》构建了“动产抵押指数”来表示国家法治水平。国内学者主要使用《中国分省份市场化指数报告》中的“市场中介组织的发育和法律制度环境评分”作为衡量区域法治水平的指标。参考已有研究，本文同样选用《中国分省份市场化指数报告》中的“市场中介组织的发育和法律制度环境评分”指标，作为区域法治水平（legal）的代理变量。
3.控制变量。选取的主要控制变量包括农村家庭户主的个人特征变量（包括户主年龄、户主受教育程度以及户主健康程度）、家庭总资产规模等。同时，地域层面选取各省份人均GDP作为控制变量。具体指标选取及描述性分析如表1所示。
表 1变量说明及描述性分析
变量 变量含义 样本量 均值 标准差 因变量： 信贷需求（credit_loan） 有银行贷款或没有银行贷款原因是需要但未申请或申请被拒绝（1=是；0=否） 11 654 0.356 0.479 信贷约束（credit_constraint） 有需要但没有申请，或申请被拒绝（1=是；0=否） 4 217 0.271 0.445 信贷可得性（loan_am） 农户获取正规贷款总额（万） 4 149 2.070 6.984 家庭人均收入（av_inc） 家庭总收入/家庭总人口（万元/人） 11 419 2.901 4.527 自变量： 区域法治水平（legal） 省份层面市场中介组织的发育和法律制度环境评分 11 654 6.340 3.807 控制变量： 户主年龄（age） 户主年龄（岁） 11 653 59.690 12.540 户主受教育程度（edu） 没上过学、小学、初中、高中、中专、大专、大学本科、硕士研究生、博士研究生分别折算为 0、 6、 9、 12、 13、 15、 16、 19、 22 （年） 11 654 6.956 3.494 户主健康程度（health） 按照受访户自评健康状况，1=健康；2=不健康 11 654 0.755 0.430 家庭总资产规模（asset_total） 家庭农业资产+工商业资产+房产+商铺+汽车+耐用品总值 （万元） 11 623 12.540 23.160 各省经济水平（av_gdp） 各省2015年人均GDP（万元/人） 11 654 4.986 1.734 由表1可知，有信贷需求的农户样本占到总样本的35.6%，说明总体上农户对信贷资本的需求较为旺盛。在有信贷需求的样本中，27.1%的农户存在信贷约束的现象，这说明农户获取信贷资本受限现象仍然普遍存在。此外，有信贷需求的农户平均获得的正规信贷规模为2.07万元，仅是有信贷需求城镇居民平均获得的正规信贷规模的15.24%④，这说明当前农户平均获取信贷规模仍然较小。
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农户信贷资本获取发生的前提在于具有信贷需求（credit_loan），如果不考虑农户信贷需求行为，可能会导致估计中的样本选择偏差问题。为了规避可能受到的样本选择性偏差问题，本文利用Heckprobit模型进行实证估计。
第一阶段，利用Probit模型分析农户是否有信贷需求，具体实证模型如下
$$ {\text{credit}}\_{\text{loan}}_t^* = {\beta _0} + {\beta _1}{\text{av}}\_{\text{gd}}{{\text{p}}_{i{t}}} + {\beta _2}{\text{contro}}{{\text{l}}_{it}} + {\mu _t} \;\;\;\;\;\; {\text{credit\_loa}}{{\text{n}}_{t}} = \left\{ \begin{aligned} & 1,\;{\text{credit\_loan}}_t^* ＞0\hfill \\ & 0,\;{\text{其他}} \hfill \\ \end{aligned} \right. $$ (9) 第一阶段选择方程（9）中，
${\text{credit\_loa}}{{\text{n}}_{t}}$ 表示农户是否有信贷需求。如果有信贷需求，则${\text{credit\_loa}}{{\text{n}}_{t}} {\text{ = 1}}$ ，否则${\text{credit\_loa}}{{\text{n}}_{t}}$ =0；$ {\text{credit}}\_{\text{loan}}_t^* $ 表示${\text{credit\_loa}}{{\text{n}}_{t}}$ 的潜在变量；$ {\text{av\_gd}}{{\text{p}}_{i{\text{t}}}} $ 表示样本识别变量。第二阶段信贷约束方程中，利用
$ {\text{credit}}\_{\text{loan}}_t^* = $ 1的选择样本，来实证估计区域法治水平对农户信贷约束的影响，具体实证模型如下$$ {\text{credit}}\_{\text{constraint}}{_t} = {\gamma _0} + {\gamma _1}{\text{lega}}{{\text{l}}_{i{t}}} + {\gamma _2}{\text{contro}}{{\text{l}}_{it}} + {\varepsilon _{t}}{\text{ + }}{\delta _t} $$ (10) 其中，
$ {\varepsilon _t} $ 表示由第一阶段估计出的逆米尔斯比率，若其显著则说明存在样本选择性偏差问题，应使用Heckprobit模型；${\text{lega}}{{\text{l}}_{i{t}}}$ 表示区域法治水平；$ {\text{contro}}{{\text{l}}_{it}} $ 表示控制变量；$\delta _t $ 为残差项。若$ {\gamma _1} $ 显著为负，则说明假说1成立。同样，为了验证假说2，在第一阶段选择方程（9）的基础上，进一步验证区域法治水平对农户信贷可得性的影响，具体实证模型如下
$$ {\text{loan\_a}}{{\text{m}}_t} = {\phi _0} + {\phi _1}{\text{lega}}{{\text{l}}_{it}} + {\phi _2}{\text{contro}}{{\text{l}}_{it}} + {\varepsilon _t} + {\varphi _t} $$ (11) 其中，
${\text{lega}}{{\text{l}}_{i{t}}}$ 表示区域法治水平；$ {\text{contro}}{{\text{l}}_{it}} $ 表示控制变量；φt为残差项；若 $ {\phi _1} $ 显著为正，则说明假说2成立。 -
通过法治手段引导信贷资本要素流向农户等涉农主体，是否能够有效改善农户福利，亦是评价乡村治理有效性的重要条件。因此，在式（11）论证区域法治水平能否对农户信贷可得产生影响的基础上，进一步构建中介效应模型，论证区域法治水平能否通过改善农户信贷可得途径，进而提升农户收入水平。具体实证模型如下
$$ {\text{av}}\_{\text{in}}{{\text{c}}_t} = {\eta _0} + {\eta _1}{\text{lega}}{{\text{l}}_{it}} + {\eta _2}{\text{contro}}{{\text{l}}_{it}} + {\vartheta _t} $$ (12) $$ {\text{loan}}\_{\text{a}}{{\text{m}}_t} = {\delta _0} + {\delta _1}{\text{lega}}{{\text{l}}_{1t}} + {\delta _2}{\text{contro}}{{\text{l}}_{2t}} + {\gamma _t} $$ (13) $$ {\text{av\_in}}{{\text{c}}_t} = {\nu _0} + {\nu _1}{\text{lega}}{{\text{l}}_{1t}} + {\nu _2}{\text{loan\_a}}{{\text{m}}_{2t}} + {\nu _3}{\text{contro}}{{\text{l}}_{3t}} + {\varpi _t} $$ (14) 其中，
$ {\text{av\_in}}{{\text{c}}_t} $ 表示农户家庭人均收入；${\vartheta _t} $ 、${\gamma _t}$ 、${\varpi _t}$ 为残差项。若（12）式中$ {\eta _1} $ 正向显著，说明区域法治水平（$ {\text{lega}}{{\text{l}}_{1t}} $ ）提升有利于增进农户福利，则假说3成立；若在$ {\eta _1} $ 和$ {\delta _1} $ 正向显著的基础上，$ {\nu _2} $ 仍然正向显著，说明区域法治水平（$ {\text{lega}}{{\text{l}}_{1t}} $ ）能够通过改善农户信贷可得途径，实现对农户福利的改善，则假说4成立。 -
在上文理论分析和模型构建的基础上，进一步控制省份经济发展水平因素和地区个体效应，并使用OLS模型和Probit模型估计结果作为对照，具体实证结果如表2所示。
表 2区域法治水平与农户信贷约束
变量 OLS Probit Heckprobit 第一阶段
是否有信贷需求第二阶段
是否受信贷约束legal −0.014*** −0.066*** — −0.036*** (−2.99) (−3.30) (−3.22) age −0.006*** −0.022*** −0.022*** 0.014*** (−6.07) (−7.33) (−17.51) (5.78) edu 0.002 0.010 −0.006 0.007 (0.49) (0.75) (−0.85) (0.64) health −0.010 −0.050 −0.333*** 0.315*** (−0.51) (−0.81) (−8.84) (6.14) asset_total 0.000*** 0.001*** 0.002*** −0.001*** (3.37) (3.82) (5.86) (−3.95) av_gdp −0.026* −0.082* −0.050** 0.016 (−2.02) (−1.86) (−2.22) (0.43) Constant 0.871*** 1.420*** 0.964*** 0.320 (9.40) (5.00) (6.53) (1.25) 地区效应 Yes Yes Yes athrho — — −2.009*** (−3.07) Observations 4 212 — 9 420 R2 0.110 — — 注：括号内为t值；*、**、***分别表示在10%、5%和1%的显著性水平下显著。 由表2可知，无论是使用OLS模型还是Probit模型，区域法治水平对农户是否存在信贷约束均在1%显著水平下负向显著，这初步说明法治化建设会有利于降低农户受到信贷约束的概率。同时，基于Heckprobit模型的实证结果来看，区域法治水平因素依然能显著缓解农户信贷约束，假说1得到验证。
上文中验证了区域法治水平因素有利于缓解农户信贷约束的可能性，但是区域法治水平在多大程度上提升农户信贷可得性，对于农户信贷获取更具有现实意义。同时，在考虑到农户正规信贷获取规模分布存在一定的左归并问题基础上，分别使用Tobit模型以及Heckman模型，进一步探讨区域法治水平对农户信贷可得性的影响。具体实证结果如表3所示。
表 3区域法治水平与农户信贷可得性
变量 Tobit Heckman 第一阶段
是否有信贷需求第二阶段
获得信贷规模legal 0.714** — 0.214* (2.23) (1.86) age 0.011 −0.021*** 0.047 (0.18) (−18.35) (1.02) edu 0.494** −0.007 0.191*** (1.99) (−1.40) (3.05) health 3.179*** −0.312*** 1.468* (4.22) (−10.21) (1.92) asset_total 0.151*** 0.004*** 0.120*** (3.66) (2.79) (4.49) av_gdp 0.531 −0.060*** 0.490*** (0.88) (−3.68) （2.66） Constant −6.621* 1.390*** −1.410 (−1.67) (13.06) (−1.59) 地区效应 Yes Yes athrho — −0.435* (−1.73) lnsigma — 2.469*** (9.98) Observations 824 11 622 注：括号内为t值；*、**、***分别表示在10%、5%和1%的显著性水平下显著。 由表3可知，无论是采用Tobit模型还是Heckman两阶段模型，区域法治水平因素分别在5%和10%显著性水平下，对提高农户信贷可得性起到了推动作用。从边际效应上来看，区域法治水平每提高一个单位，将会推动农户信贷可得性提升0.214万元。从控制变量来看，农户健康程度和家庭资产规模对农户信贷可得性存在显著影响，健康程度越好，资产规模越高，农户信贷可得性越高。
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为了验证区域法治水平能否通过引导信贷资本要素流向农户等涉农主体，进而实现增进农户福利，使用中介效应模型进行实证检验，具体实证结构如表4所示。
表 4区域法治水平与农户福利：信贷中介效应
变量 家庭人均收入 正规信贷可得性 家庭人均收入 loan_am — — 0.040* (1.92) legal 0.095* 0.717** 0.097* (1.82) (2.22) (1.90) age 0.001 0.010 0.002 (0.22) (0.17) (0.29) edu 0.171*** 0.491* 0.164*** (8.62) (1.97) (9.11) health 1.005*** 3.076*** 0.982*** (7.89) (4.08) (7.44) asset_total 0.033*** 0.151*** 0.028*** (10.05) (3.64) (9.58) av_gdp 0.078 0.516 0.064 (0.81) (0.85) (0.64) Constant −0.365 −6.389 −0.282 (−0.73) (−1.57) (−0.55) 地区效应 Yes Yes Yes Observations 4 035 824 4 035 R2 0.135 0.383 0.142 注：括号内为t值；*、**、***分别表示在10%、5%和1%的显著性水平下显著。 由表4可知，区域法治水平对农户福利改善以及农户信贷可得均存在显著性影响，说明法治建设对农户福利和信贷都具有积极意义。
从边际效应来看，法治水平的单位改善将会提升农户人均收入0.095万元。在同时考虑法治因素和信贷因素的条件下，信贷因素对农户福利改善依然显著，这说明信贷中介效应存在，即区域法治水平能够通过信贷途径，实现对农户福利的增加。更进一步，依据Hayes[26]提出的直接效应和间接效应（或中介效应）系数比较方法，从表4实证结果来看，区域法治水平因素对农户福利所产生的直接边际效应为0.097，通过信贷路径所产生的间接边际效应为0.04×0.717=0.028 9。因此，与信贷路径所产生的间接效应相比，区域法治水平因素对农户福利所产生的直接效应更加明显。最后，在控制变量中，与已有研究相一致，户主受教育程度、健康程度以及家庭总资产因素对农户福利亦具有显著正向影响，说明本文的实证结果较为稳健。
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为进一步分析区域法治水平对异质性农户信贷约束的影响，依据农户平均资产规模水平，将家庭总资产低于12.54万元视为小农户，反之视为大农户，并利用Heckprobit模型比较分析区域法治水平因素对不同资产规模农户信贷约束所产生的影响。具体实证结果如表5所示。区域法治水平分别在1%和5%的显著性水平下对小农户和大农户的信贷约束产生影响。从边际效果来看，区域法治水平每提高一单位，小农户受到信贷约束的概率平均降低0.59%，大农户受到信贷约束的概率平均降低2.16%，可见区域法治水平建设对缓解大农户的信贷约束的作用更强。
表 5区域法治水平与农户信贷约束：资产规模异质性
变量 小农户 大农户 第一阶段
是否有信贷需求第二阶段
是否受信贷约束第一阶段
是否有信贷需求第二阶段
是否受信贷约束legal — −0.036*** — −0.065** (−2.79) (−2.02) age −0.023*** 0.017*** −0.017*** −0.017** (−20.10) (5.91) (−6.25) (−2.20) edu −0.007 0.010 0.001 −0.002 (−0.92) (0.81) (0.09) (−0.09) health −0.359*** 0.371*** −0.244*** −0.210 (−9.59) (6.61) (−3.37) (−1.46) av_gdp −0.049** 0.016 −0.047 −0.055 (−2.06) (0.40) (−1.61) (−0.72) Constant 1.067*** 0.131 0.680*** 1.446** (7.00) (0.45) (3.20) (2.37) athrho −2.081** 0.317** (−2.15) (2.10) Observations 7 215 2 228 注：括号内为z值；*、**、***分别表示在10%、5%和1%的显著性水平下显著。 -
在分析法治水平改善对不同资产规模农户信贷约束所产生的异质性基础上，进一步探讨不同资产规模农户下（家庭总资产低于12.54万元视为小农户，反之视为大农户），区域法治水平对农户福利所产生的直接效应和间接效应。具体实证结果如表6所示。
表 6区域法治水平、信贷可得与农户福利：资产规模异质性
变量 小农户 大农户 家庭人均收入 正规信贷可得性 家庭人均收入 家庭人均收入 正规信贷可得性 家庭人均收入 loan_am — — 0.071*** — — 0.060*** (3.00) (2.90) legal 0.082** 0.105 0.085** 0.100 1.770*** 0.090 (2.07) (0.32) (2.23) (0.86) (2.83) (0.80) age 0.001 0.120** 0.000 0.002 −0.185 0.006 (0.13) (2.64) (0.03) (0.17) (−0.91) (0.49) edu 0.119*** 0.471* 0.110*** 0.335*** 1.587* 0.303*** (7.44) (1.98) (7.19) (5.62) (1.80) (5.41) health 0.748*** 3.461*** 0.687*** 1.829*** 7.275*** 1.715*** (5.37) (4.44) (5.04) (3.61) (3.00) (3.52) av_gdp 0.038 1.181** 0.021 0.285 1.102 0.227 (0.35) (2.08) (0.21) (1.53) (0.65) (1.11) Constant 0.288 −12.165*** 0.411 −1.211 −7.206 −1.028 (0.57) (−2.80) (0.85) (−1.27) (−0.45) (−0.98) Observations 2 930 479 2 930 1 117 348 1 117 R2 0.045 0.090 0.057 0.061 0.109 0.083 注：括号内为t值；*、**、***分别表示在10%、5%和1%的显著性水平下显著。 由表6可知，从直接效应来看，区域法治水平在5%的显著性水平下对小农户的收入产生影响，区域法治水平每提高一单位，小农户平均增收0.082万元。对于大农户而言，区域法治水平不存在显著的直接增收效应。从间接效应来看，在考虑信贷因素的条件下，区域法治水平能够通过显著影响大农户的正规信贷可得性从而来提高其收入水平，通过信贷途径实现的增收效应为1.77×0.06=0.1062。对小农户而言，区域法治水平对其信贷可得不存在显著影响，说明区域法治水平难以通过信贷路径来间接影响小农户的福利水平。从控制变量来看，户主受教育程度、健康程度以及家庭资产因素对农户福利的影响也基本与前文实证结果相一致，这说明实证结果较为稳健。
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为了规避可能存在的内生性问题，参考Fabbri和Padula[19]的研究，使用2015年省级层面劳动争议结案率⑤（legal_law）作为区域法治水平的工具变量。理论而言，劳动争议结案率越高说明地区法治执行效率越高，但劳动争议结案率并不直接对农户信贷获得以及收入产生影响，因此可以作为有效的工具变量来规避法治环境指数可能存在的内生性偏误。具体实证结果如表7所示。
表 7内生性讨论
变量 信贷约束 农户收入 Ivprobit GMM Ivreg2 GMM legal −0.090*** −0.013*** 0.086*** 0.071*** (−13.69) (−4.71) (4.32) (5.74) 控制变量 Yes Yes Yes Yes Constant 1.201*** 0.879*** 1.820*** 1.698*** (8.73) (20.28) (7.11) (7.18) WaldT 187.28 — — — Shea's partialF — 18 105.6 — 37 865.4 Cragg−Donald WaldF — — 4.6×104 — Kleibergen−Paaprk WaldF — — 3.8×104 — HansenJstatistic — — 0.000 — 注：括号内为z值；*、**、***分别表示在10%、5%和1%的显著性水平下显著。 由表7可知，对于农户信贷约束而言，在使用Ivprobit模型的情况下，WaldT值为187.28，P值为0，说明不存在弱工具变量问题。此时，区域法治水平因素在1%显著性水平下仍然对缓解农户信贷约束起到正向作用。同时，在假定扰动项存在异方差的情况下，GMM模型的实证结果也基本稳健；对于农户福利变化而言，在使用工具变量的条件下，Cragg-Donald Wald统计量和Kleibergen-Paaprk Wald统计量均大于10%偏误下临界值16.38，这说明不存在弱工具变量问题。过度识别检验的HansenJstatistic的P值为0.000，表示不存在过度识别问题。此时，区域法治水平因素依然对农户增收有显著作用。更进一步，在假定扰动项存在异方差的情况下，GMM模型的实证结果也基本稳健。
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基于交易费用理论，利用《中国分省份市场化指数报告》和中国家庭金融调查2015年数据，本文探讨了区域法治水平因素对农户信贷资本获取的影响，并在此基础上，进一步分析区域法治水平因素通过信贷路径对农户福利所产生的影响。
1.区域法治水平的提高可以有效缓解农户信贷约束，提高农户信贷可得性；进一步而言，区域法治水平可以通过信贷获取的中介路径来发挥改善农户福利的效果。
2.从农户资产规模异质性分析来看，区域法治水平的提高可以缓解不同规模农户的信贷约束，但对于农户福利的影响存在异质性——对于小农户来说，区域法治水平提高可以直接改善其福利水平，但难以通过信贷获取的中介路径来实现增收；对于大农户来说，区域法治水平可以通过提高信贷可获得性促进福利水平的提高。
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针对于理论和实证分析结论，本文得出如下政策建议。
1.地方政府部门应更多注重提高依法办事程度和法律法规执行效率等手段，降低银行等金融机构信贷违约处置成本，以实现引导信贷资本下乡。
2.应通过互联网等手段加强对农户的法治宣传力度，提高农户法律意识，降低金融机构潜在坏账风险。
3.应完善农村产权抵押物变现的法律体系，建设农村资产管理中心、交易中心、评估中心等市场服务组织体系，推动农村产权抵押融资发展。
4.法治的建设还需要相关政府部门出台合理保护农户产权的法律法规，促使执法部门有法可依，实现产权保护和金融发展的良性互动。
Regional Rule of Law, Farmers’ Credit Availability and Welfare Changes
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摘要:基于交易费用理论，利用《中国分省份市场化指数报告》和2015年中国家庭金融调查数据，探讨区域法治水平变化对农户信贷资本获取以及福利水平的影响。研究显示，提升区域法治水平可以缓解农户信贷约束，提高信贷可得性。同时，区域法治水平提高能通过直接效应和间接效应来提高农户收入水平，且直接效应大于通过信贷渠道所发挥的间接效应。异质性分析表明，区域法治水平提高可以直接改善小农户福利水平，并通过信贷渠道间接改善大农户福利水平。对此，相关部门应重视完善农村法律体系建设，提高法律法规执行效率，培养农户法律意识，实现产权保护和金融发展的良性互动。Abstract:Based on transaction cost theory, the impact of regional rule of law changes on the access to credit capital and welfare level of rural households was discussed by using the data of China’s Provincial Marketability Index Report and China Household Finance Survey in 2015. Research shows that improving the regional rule of law can alleviate credit constraints of farmers and improve the availability of credit. At the same time, the improvement of regional rule of law can improve the income level of farmers through direct effect and indirect effect, and the direct effect is greater than the indirect effect through the credit channel. The heterogeneity analysis shows that the improvement of regional rule of law can directly improve the welfare level of small farmers, and indirectly improve the welfare level of big farmers through credit channel. In this regard, relevant departments should pay attention to improving the construction of rural legal system, improve the efficiency of law and regulation enforcement, cultivate farmers’ legal awareness, and realize the benign interaction between property rights protection and financial development.
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Key words:
- rule of law/
- credit availability/
- farmers’ welfare/
- heterogeneity
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表 1变量说明及描述性分析
变量 变量含义 样本量 均值 标准差 因变量： 信贷需求（credit_loan） 有银行贷款或没有银行贷款原因是需要但未申请或申请被拒绝（1=是；0=否） 11 654 0.356 0.479 信贷约束（credit_constraint） 有需要但没有申请，或申请被拒绝（1=是；0=否） 4 217 0.271 0.445 信贷可得性（loan_am） 农户获取正规贷款总额（万） 4 149 2.070 6.984 家庭人均收入（av_inc） 家庭总收入/家庭总人口（万元/人） 11 419 2.901 4.527 自变量： 区域法治水平（legal） 省份层面市场中介组织的发育和法律制度环境评分 11 654 6.340 3.807 控制变量： 户主年龄（age） 户主年龄（岁） 11 653 59.690 12.540 户主受教育程度（edu） 没上过学、小学、初中、高中、中专、大专、大学本科、硕士研究生、博士研究生分别折算为 0、 6、 9、 12、 13、 15、 16、 19、 22 （年） 11 654 6.956 3.494 户主健康程度（health） 按照受访户自评健康状况，1=健康；2=不健康 11 654 0.755 0.430 家庭总资产规模（asset_total） 家庭农业资产+工商业资产+房产+商铺+汽车+耐用品总值 （万元） 11 623 12.540 23.160 各省经济水平（av_gdp） 各省2015年人均GDP（万元/人） 11 654 4.986 1.734 
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表 2区域法治水平与农户信贷约束
变量 OLS Probit Heckprobit 第一阶段
是否有信贷需求第二阶段
是否受信贷约束legal −0.014*** −0.066*** — −0.036*** (−2.99) (−3.30) (−3.22) age −0.006*** −0.022*** −0.022*** 0.014*** (−6.07) (−7.33) (−17.51) (5.78) edu 0.002 0.010 −0.006 0.007 (0.49) (0.75) (−0.85) (0.64) health −0.010 −0.050 −0.333*** 0.315*** (−0.51) (−0.81) (−8.84) (6.14) asset_total 0.000*** 0.001*** 0.002*** −0.001*** (3.37) (3.82) (5.86) (−3.95) av_gdp −0.026* −0.082* −0.050** 0.016 (−2.02) (−1.86) (−2.22) (0.43) Constant 0.871*** 1.420*** 0.964*** 0.320 (9.40) (5.00) (6.53) (1.25) 地区效应 Yes Yes Yes athrho — — −2.009*** (−3.07) Observations 4 212 — 9 420 R2 0.110 — — 注：括号内为t值；*、**、***分别表示在10%、5%和1%的显著性水平下显著。 下载:
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表 3区域法治水平与农户信贷可得性
变量 Tobit Heckman 第一阶段
是否有信贷需求第二阶段
获得信贷规模legal 0.714** — 0.214* (2.23) (1.86) age 0.011 −0.021*** 0.047 (0.18) (−18.35) (1.02) edu 0.494** −0.007 0.191*** (1.99) (−1.40) (3.05) health 3.179*** −0.312*** 1.468* (4.22) (−10.21) (1.92) asset_total 0.151*** 0.004*** 0.120*** (3.66) (2.79) (4.49) av_gdp 0.531 −0.060*** 0.490*** (0.88) (−3.68) （2.66） Constant −6.621* 1.390*** −1.410 (−1.67) (13.06) (−1.59) 地区效应 Yes Yes athrho — −0.435* (−1.73) lnsigma — 2.469*** (9.98) Observations 824 11 622 注：括号内为t值；*、**、***分别表示在10%、5%和1%的显著性水平下显著。 下载:
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表 4区域法治水平与农户福利：信贷中介效应
变量 家庭人均收入 正规信贷可得性 家庭人均收入 loan_am — — 0.040* (1.92) legal 0.095* 0.717** 0.097* (1.82) (2.22) (1.90) age 0.001 0.010 0.002 (0.22) (0.17) (0.29) edu 0.171*** 0.491* 0.164*** (8.62) (1.97) (9.11) health 1.005*** 3.076*** 0.982*** (7.89) (4.08) (7.44) asset_total 0.033*** 0.151*** 0.028*** (10.05) (3.64) (9.58) av_gdp 0.078 0.516 0.064 (0.81) (0.85) (0.64) Constant −0.365 −6.389 −0.282 (−0.73) (−1.57) (−0.55) 地区效应 Yes Yes Yes Observations 4 035 824 4 035 R2 0.135 0.383 0.142 注：括号内为t值；*、**、***分别表示在10%、5%和1%的显著性水平下显著。 下载:
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表 5区域法治水平与农户信贷约束：资产规模异质性
变量 小农户 大农户 第一阶段
是否有信贷需求第二阶段
是否受信贷约束第一阶段
是否有信贷需求第二阶段
是否受信贷约束legal — −0.036*** — −0.065** (−2.79) (−2.02) age −0.023*** 0.017*** −0.017*** −0.017** (−20.10) (5.91) (−6.25) (−2.20) edu −0.007 0.010 0.001 −0.002 (−0.92) (0.81) (0.09) (−0.09) health −0.359*** 0.371*** −0.244*** −0.210 (−9.59) (6.61) (−3.37) (−1.46) av_gdp −0.049** 0.016 −0.047 −0.055 (−2.06) (0.40) (−1.61) (−0.72) Constant 1.067*** 0.131 0.680*** 1.446** (7.00) (0.45) (3.20) (2.37) athrho −2.081** 0.317** (−2.15) (2.10) Observations 7 215 2 228 注：括号内为z值；*、**、***分别表示在10%、5%和1%的显著性水平下显著。 下载:
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表 6区域法治水平、信贷可得与农户福利：资产规模异质性
变量 小农户 大农户 家庭人均收入 正规信贷可得性 家庭人均收入 家庭人均收入 正规信贷可得性 家庭人均收入 loan_am — — 0.071*** — — 0.060*** (3.00) (2.90) legal 0.082** 0.105 0.085** 0.100 1.770*** 0.090 (2.07) (0.32) (2.23) (0.86) (2.83) (0.80) age 0.001 0.120** 0.000 0.002 −0.185 0.006 (0.13) (2.64) (0.03) (0.17) (−0.91) (0.49) edu 0.119*** 0.471* 0.110*** 0.335*** 1.587* 0.303*** (7.44) (1.98) (7.19) (5.62) (1.80) (5.41) health 0.748*** 3.461*** 0.687*** 1.829*** 7.275*** 1.715*** (5.37) (4.44) (5.04) (3.61) (3.00) (3.52) av_gdp 0.038 1.181** 0.021 0.285 1.102 0.227 (0.35) (2.08) (0.21) (1.53) (0.65) (1.11) Constant 0.288 −12.165*** 0.411 −1.211 −7.206 −1.028 (0.57) (−2.80) (0.85) (−1.27) (−0.45) (−0.98) Observations 2 930 479 2 930 1 117 348 1 117 R2 0.045 0.090 0.057 0.061 0.109 0.083 注：括号内为t值；*、**、***分别表示在10%、5%和1%的显著性水平下显著。 下载:
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表 7内生性讨论
变量 信贷约束 农户收入 Ivprobit GMM Ivreg2 GMM legal −0.090*** −0.013*** 0.086*** 0.071*** (−13.69) (−4.71) (4.32) (5.74) 控制变量 Yes Yes Yes Yes Constant 1.201*** 0.879*** 1.820*** 1.698*** (8.73) (20.28) (7.11) (7.18) WaldT 187.28 — — — Shea's partialF — 18 105.6 — 37 865.4 Cragg−Donald WaldF — — 4.6×104 — Kleibergen−Paaprk WaldF — — 3.8×104 — HansenJstatistic — — 0.000 — 注：括号内为z值；*、**、***分别表示在10%、5%和1%的显著性水平下显著。 下载:
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