運用分位數模型研究農村借貸對收入水平的影響

王穎　蔡典典

【摘 要】本文利用2002年對中國10000個農戶的抽樣調查數據，實證估計了借款對于農戶的經濟影響。同時，通過QR模型的分析我們也可以知道借款和投資對于高等收入的農戶收入有積極的影響。前一年的收入高，戶主教育程度高，農戶土地資源多這些都對農戶的收入有正向的影響。

【關鍵詞】分位數模型；農村借貸；收入水平

一、研究目的

貸款是農戶生產經營中關鍵的要素。它幫助農戶緩解流動性約束，從而促進其對現(xiàn)代農業(yè)技術和生產方式的采用，增強農戶的風險承擔能力，并幫助農戶在面臨收入沖擊時得以進行消費平滑。本文應用分位數回歸方法研究借貸對于不同收入群體的影響。

二、數據介紹

我們使用的調查數據覆蓋了農戶生產、消費與信貸活動的多個方面，為2002年農戶的截面數據樣本。數據來源于2002年中國農村和城市居民家庭收入分配調查數據。

2002凈收入總額（Y）。收入總額是我們關心的因變量，它衡量了農村居民的年收入，單位為元。在分位數模型中根據年收入分為低收入，中等收入和高等收入。

2001年凈收入總額（lrevu）。前一年收入總額，單位為元。

性別（gender）。性別有兩個可能的取值，男（gender=1）或女（gender=0）。

年齡（周歲）（age）。年齡代表了農村居民住戶的年紀。

住戶成員已受教育年限（edu）。教育年限為模型的自變量，衡量了住戶受教育程度，其中不包括留級和修學的時間。

在2002年得到過各種形式的扶貧貸款數（help）。這個自變量衡量的是在我們進行調查問卷的那一年，居民是否接受過扶貧貸款。扶貧貸款是由國內有關金融機構承擔的一項政策性貸款業(yè)務，它是我國扶貧開發(fā)的重要組成部分。

經營活動在開始階段總共投資 （ive）。此為自變量，經營活動在開始階段需要進行的總投資的數量，其中包括借貸的款項和居民自己的投資。

在總投資中借款或貸款數（loan）。農戶的借款來源主要來自正式和非正式的兩大渠道。前者包括農戶從銀行和信用社得到的借款，后者指農戶從親友、民間金融組織、其他經濟組織等得到的借款。這個自變量衡量了居民在生產經營活動中進行的借貸數額。

農戶的土地（land）。對于農戶來說，擁有土地的大小。

三、描述分析

本文的數據是以農戶為單位，參考的2002年農村居民的調查問卷，本數據總樣本量為9195，經營活動在開始階段在總投資中借款或貸款數的樣本量為1965。

探究農村借貸對于農戶收入的影響

revu = C +β lrevu +θ inve+ν loan+ρ nloan+age+γland +gender +δ help+edu+u

其中revu代表了農戶的收入，lrevu為農戶前一年的收入，gender為性別的Dummy變量，loan為借貸款，nloan為loan的平方項，引用這個變量是想測出loan對revu的影響是否為線性。

（一）OLS回歸結果

運用OLS方法估計得到借款影響。結果可以作為QR模型估計的基準，而且本身也具有一定的經濟意義。實際上，在借款的產出效應對各個收入水平的農戶相同的假設下，這些估計足以反映借貸對所有農戶的經濟影響。從估計結果來看，基本參數的經濟意義都符合理論的預期。農戶前一年的收入、農戶的土地、扶貧貸款補助、教育程度等都對其經營收入具有正的影響，且在統(tǒng)計意義上顯著。戶主為男性的家庭經營收入高于戶主為女性的家庭；有投資和貸款的農戶家庭收入也高于沒有貸款和投資的農戶。

（二）QR模型回歸

整體上QR模型回歸結果的經濟意義與OLS模型相同。從單個變量來說：

農戶前一年的收入與當年收入有直接正向關系，但是對于高收入用戶來說其影響更大也更具有相關性。

而扶貧貸款只在最低和最高部分收入影響為顯著的，對于低收入農戶來說，扶貧貸款是一種直接的經濟幫助，其影響也相對顯著，但是由于扶貧貸款在個人收入中占據比例很小，因此其對于整體農戶來說其影響不大。

在生產投資方面我們可以看到對于低收入用戶其影響小，而且不顯著，但是隨著用戶收入的增加，尤其對于高收入用戶來說投資對收入的影響為顯著且正向的關系。收入越高，投資的影響越大。

貸款的情況也是如此。為了研究貸款與收入是否為線性關系，我們引進了貸款的平方這個變量。從表中我們可以看書貸款的平方為顯著的，其對于低收入和高收入農戶的影響比較大，對于中等收入的農戶影響相對較小。這是由于對于高收入來說貸款用于投資，增加收入，對于低收入用戶來說貸款占收入的比例比較大。

農戶土地的影響是顯著的，對于低等收入和高等收入用戶來說土地的影響比較大。對于低等收入的農戶來說土地用于生產，對于高等收入的農戶來說土地用于投資。

在研究中我們可以看出戶主的受教育程度與收入有直接的正向的影響。戶主的受教育程度高，其管理和經濟融資觀念也比較先進，因此對于投資和貸款的接受度較高。這對于高等收入的農戶影響更為明顯。

四、總結

本文利用2002年對中國10000個農戶的抽樣調查數據，實證估計了借款對于農戶的經濟影響。借款和投資對于農戶的影響是比較顯著的，通過QR模型的分析我們也可以知道借款和投資對于高等收入的農戶收入有積極的影響，前一年的收入高，使得投資的基金充裕，戶主教育程度高，有良好的理財理念，農戶土地資源多，使得投資有很好的原材料，這些都對農戶的收入有正向的影響。

考慮我國的現(xiàn)狀借款在當前中國農戶的生產和經營活動中占有重要的地位，借款確實在相當程度上緩解了農戶的流動性約束，促進了農戶在生產和經營活動上的投資。