少數(shù)民族地區(qū)農(nóng)戶借貸行為及影響因素實(shí)證研究

摘 要：本文運(yùn)用新疆1726份農(nóng)戶調(diào)查數(shù)據(jù)，分析農(nóng)戶借貸行為；構(gòu)建二元Logit模型和計(jì)數(shù)模型，分別分析農(nóng)戶借貸行為和借貸額度的影響因素。結(jié)果表明，少數(shù)民族地區(qū)農(nóng)戶借貸需求較高，且借款具有期限短、利率高、額度低等特點(diǎn)，農(nóng)戶偏好從農(nóng)村信用社等正規(guī)金融機(jī)構(gòu)借款。在影響農(nóng)戶借貸行為因素方面，性別、文化程度、是否務(wù)農(nóng)和種植年限分別在5%、1%、10%和1%水平上顯著正向影響，家庭勞動(dòng)力人數(shù)和家庭社會(huì)關(guān)系分別在5%和1%水平上顯著負(fù)向影響；在影響農(nóng)戶借貸額度因素方面，種植規(guī)模和種植年限分別在1%和10%水平上顯著正向影響。

關(guān)鍵詞：少數(shù)民族地區(qū)；農(nóng)戶；借貸行為；借貸額度；影響因素

中圖分類號(hào)：F832.4 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A〓 文章編號(hào)：1003-9031（2016）06-0074-06 DOI：10.3969/j.issn.1003-9031.2016.06.15

農(nóng)戶由于具有生產(chǎn)者和消費(fèi)者的雙重特殊身份，資金積累速度較慢，收入增加困難。隨著農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料、雇傭人工等費(fèi)用不斷上升，農(nóng)戶對(duì)資金的需求愈發(fā)強(qiáng)烈，但我國農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)存在較為嚴(yán)重的信貸配給問題，農(nóng)村金融制度存在功能上的缺陷[1]。農(nóng)戶融資需求與金融供給長期處于失衡狀態(tài)，將間接導(dǎo)致其農(nóng)業(yè)收入受限，農(nóng)戶融資難是我國農(nóng)村地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的瓶頸。尤其是處于少數(shù)民族地區(qū)的農(nóng)戶，我國少數(shù)民族集中在邊疆地區(qū)，自然條件惡劣、生產(chǎn)技術(shù)落后、信息閉塞、交通不便，經(jīng)濟(jì)發(fā)展相對(duì)落后。本文較好地反映了我國少數(shù)民族地區(qū)農(nóng)戶融資現(xiàn)狀，深入分析了農(nóng)戶借貸特征，為建立符合少數(shù)民族地區(qū)特點(diǎn)的農(nóng)村金融體系、全面促進(jìn)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供有力的參考和借鑒。

一、文獻(xiàn)綜述

以往學(xué)者對(duì)農(nóng)戶借貸行為的研究主要是從借貸需求、借貸渠道、借貸利率等幾個(gè)方面進(jìn)行。針對(duì)借貸需求，黃祖輝（2014）等認(rèn)為，發(fā)展中國家貧困地區(qū)農(nóng)戶的正規(guī)和非正規(guī)信貸需求均以消費(fèi)型需求為主[2]。朱喜（2006）等研究表明，信貸約束是我國農(nóng)戶普遍面臨的問題，一半以上有借貸需求的農(nóng)戶無法得到正規(guī)金融機(jī)構(gòu)的貸款[3]。王定祥（2011）等認(rèn)為，絕大部分貧困農(nóng)戶都有信貸需求，且需求以中短期小額信貸為主，但實(shí)際發(fā)生信貸行為的貧困型農(nóng)戶所占比例不高[4]。此類研究表明，農(nóng)戶借貸需求旺盛，但所受金融機(jī)構(gòu)的信貸約束程度較高。針對(duì)借貸渠道，汪婉莉（2008）等實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，農(nóng)戶選擇民間借貸的比重越來越大，且親朋好友渠道是農(nóng)戶主要選擇的對(duì)象[5]。朱信凱（2009）等研究表明，僅有6%的農(nóng)戶在正規(guī)金融市場融資，而60%的農(nóng)戶選擇從非正規(guī)金融市場融資[6]。此類研究表明，農(nóng)村正規(guī)金融市場難以滿足農(nóng)戶的借貸需求，農(nóng)戶主要通過民間借貸的形式來完成融資。針對(duì)借貸利率，韓?。?007）等認(rèn)為，利率并不是農(nóng)戶借貸考慮的因素[7]。但也有學(xué)者持不同觀點(diǎn)，如劉純彬（2009）等認(rèn)為，利率是影響農(nóng)戶借貸行為的因素[8]。針對(duì)金融供給，趙巒（2010）等發(fā)現(xiàn)，自2003年農(nóng)信社改革以來，農(nóng)村正規(guī)金融機(jī)構(gòu)網(wǎng)點(diǎn)數(shù)及覆蓋率并沒有明顯的增加[9]。王曙光（2011）等認(rèn)為，克服金融危機(jī)、保持經(jīng)濟(jì)良好發(fā)展的關(guān)鍵在于破除二元金融體制、推進(jìn)農(nóng)村金融制度改革、及時(shí)調(diào)整非均衡增長模式[10]。鄭興明（2011）認(rèn)為，緩解農(nóng)村金融供給矛盾的有效方法之一是改善農(nóng)村金融服務(wù)的現(xiàn)狀[11]。

近年來，有較多學(xué)者獲得了微觀調(diào)查數(shù)據(jù)，進(jìn)而開始分析農(nóng)戶借貸行為的影響因素。金燁（2009）等研究發(fā)現(xiàn)，農(nóng)戶家庭經(jīng)濟(jì)狀況、家庭結(jié)構(gòu)特征和人口特征是農(nóng)戶選擇民間借貸渠道的重要影響因素[12]。黎翠梅（2007）等實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，農(nóng)戶人力資本、生產(chǎn)經(jīng)營規(guī)模、家庭收支和社會(huì)資本是影響農(nóng)戶借貸行為的因素[13]。周宗安（20

10）研究表明，收入來源、家庭規(guī)模、負(fù)債水平、家庭資產(chǎn)總值等因素對(duì)農(nóng)戶信貸需求有著顯著影響[14]。童馨樂（20

11）等運(yùn)用8省1003個(gè)農(nóng)戶的微觀調(diào)查數(shù)據(jù)分析，發(fā)現(xiàn)社會(huì)資本的增加對(duì)解決農(nóng)戶融資難的問題有著積極作用[15]。徐璋勇（2014）等發(fā)現(xiàn)，不同層次社會(huì)資本的農(nóng)戶其信貸行為也不同[16]。嚴(yán)武（2014）等運(yùn)用江西省1294個(gè)樣本農(nóng)戶數(shù)據(jù)，研究社會(huì)資本對(duì)農(nóng)戶獲得有效借貸機(jī)會(huì)的影響，而且發(fā)現(xiàn)“誠信”是影響農(nóng)戶借貸行為最重要的因素[17]。張樂柱（2015）等運(yùn)用廣東省實(shí)地調(diào)研數(shù)據(jù)，實(shí)證分析了農(nóng)村弱勢群體正規(guī)信貸需求的影響因素[18]。以上研究通過選取不同的研究角度和方法，分析影響農(nóng)戶借貸行為的因素，影響因素呈現(xiàn)多樣化，除農(nóng)戶家庭特征、農(nóng)戶生產(chǎn)經(jīng)營特征因素外，還有借貸渠道、社會(huì)關(guān)系、社會(huì)資本等因素，而且結(jié)論存在一定的差異。

那么，研究同一問題的結(jié)論為何不盡相同？通過對(duì)以往研究及文獻(xiàn)的整理，本文認(rèn)為原因有兩點(diǎn)。首先，不同地區(qū)的農(nóng)戶借貸行為不同，地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的差異導(dǎo)致農(nóng)戶獲得貸款的情況不同，借貸需求也不同，而且國內(nèi)各省份金融機(jī)構(gòu)對(duì)農(nóng)戶發(fā)放貸款的規(guī)模也存在差異。其次，不同地區(qū)農(nóng)戶的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和生活方式各有特點(diǎn)，這就成為影響金融機(jī)構(gòu)發(fā)放貸款的因素。而且，以往研究大多集中在我國中東部經(jīng)濟(jì)較發(fā)達(dá)地區(qū)，對(duì)少數(shù)民族經(jīng)濟(jì)不發(fā)達(dá)地區(qū)的研究較少。因此，本文具有一定創(chuàng)新性，為全面研究不同地區(qū)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)問題提供了補(bǔ)充。

二、調(diào)查過程及研究方法

（一）調(diào)查過程

課題組于2015年3—5月期間對(duì)新疆農(nóng)戶進(jìn)行實(shí)地調(diào)查，采用問卷和訪談相結(jié)合的方式。調(diào)查基本涵蓋了新疆各個(gè)區(qū)域，包括南疆的尉犁縣、輪臺(tái)縣、阿瓦提縣、庫車縣、溫宿縣、莎車縣、巴楚縣、麥蓋提縣；北疆的昌吉市、呼圖壁縣、瑪納斯縣，烏蘇市、沙灣縣。在每個(gè)調(diào)查縣（市）抽取3個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)，在每個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)抽取3個(gè)自然村，采用農(nóng)戶分層隨機(jī)抽樣方法，每個(gè)自然村隨機(jī)抽取20—30個(gè)農(nóng)戶。運(yùn)用調(diào)查問卷和訪談相結(jié)合的方式，總共調(diào)查了13個(gè)縣（市）46個(gè)鄉(xiāng)（鎮(zhèn)）122個(gè)村。最終獲得2070份問卷，通過嚴(yán)格審核，除去無效問卷（如信息嚴(yán)重殘缺，存在邏輯錯(cuò)誤等），收回有效問卷1726份，有效回收率為83.4%。經(jīng)過后期整理、統(tǒng)計(jì)，得到樣本基本數(shù)據(jù)。

（二）研究方法

1.模型的選擇

通常情況下，農(nóng)戶借貸行為發(fā)生的可能性分為兩種，農(nóng)戶發(fā)生借貸行為和農(nóng)戶沒有發(fā)生借貸行為。本文以農(nóng)戶是否發(fā)生借貸行為被解釋變量，若農(nóng)戶發(fā)生借貸行為，則Y1=1；若農(nóng)戶沒有發(fā)生借貸行為，則Y1=0。采用二元logit離散選擇模型進(jìn)行回歸分析，估計(jì)方法選擇最大似然估計(jì)法。以借貸的機(jī)率與不借貸的機(jī)率比的對(duì)數(shù)為被解釋變量L：L=

Logit模型的回歸方程為：

L=？茁0+？茁1X1+？茁2X2+…？茁13X13+？滋j （1）

其中，p為農(nóng)戶借貸的概率，即“Y1=1”發(fā)生的概率，Xj（j=1，2，…，13）為第j個(gè)自變量；β0為常數(shù)項(xiàng)，βj（j=1，2，…，13）為自變量回歸系數(shù)，μj為隨機(jī)誤差項(xiàng)。

若農(nóng)戶發(fā)生借貸行為，則進(jìn)一步討論影響農(nóng)戶獲得借貸額度Y2的因素。由于農(nóng)戶借貸額度只能為正數(shù)，可以使用計(jì)數(shù)模型。計(jì)數(shù)模型經(jīng)常使用泊松回歸，泊松回歸的要求之一是被解釋變量的期望值和方差必須相等，但本文農(nóng)戶借貸額度不符合這個(gè)要求，因此使用負(fù)二項(xiàng)回歸方法，使用最大似然估計(jì)法估計(jì)。農(nóng)戶借貸額度的計(jì)數(shù)模型如下：

Y2i=？琢0+？琢1X1i+？琢2X2i+…+？琢13X13+？滋i （i=1，2，…，13） （2）

其中，Y2i表示第i個(gè)農(nóng)戶借貸額度，α0為常數(shù)項(xiàng)，αi（i=1，2，…，13）為自變量的回歸系數(shù)，ui為誤差項(xiàng)。

2.變量的設(shè)置

本文設(shè)置的因變量包含兩個(gè)，一個(gè)是農(nóng)戶是否借貸（Y1），若農(nóng)戶沒有借貸，則Y1=0，反之，Y1=1。另外是農(nóng)戶的借貸額度（Y2），將農(nóng)戶借貸額度分為1萬元及以下、1-5萬元和5萬元以上三種額度，分別賦值Y2=1、Y2=2和Y2=3。

本文選取了三類自變量，第一類是農(nóng)戶戶主特征變量，其中包括性別（X1）、民族（X2）、年齡（X3）、文化程度（X4）、社會(huì)經(jīng)歷（X5）、投資偏好（X6）和是否務(wù)農(nóng)（X7）。第二類是農(nóng)戶家庭特征變量，其中包括家庭人口數(shù)（X8）、家庭勞動(dòng)力人數(shù)（X9）和家庭社會(huì)關(guān)系（X10）。第三類是農(nóng)戶家庭農(nóng)業(yè)生產(chǎn)特征變量，其中包括農(nóng)業(yè)年收入占比（X11）、種植規(guī)模（X12）和種植年限（X13）。變量的定義、賦值說明和預(yù)期影響方向如表1所示。

三、農(nóng)戶借貸行為特征分析

（一）農(nóng)戶借貸需求高、額度低

農(nóng)戶參與借貸程度較高。其中，有65.9%的農(nóng)戶獲得了借款，占絕大多數(shù)，在調(diào)查中我們得知，農(nóng)戶的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資金主要是靠借貸來獲得，沒有借貸的農(nóng)戶比例為34.1%。在獲得借款的農(nóng)戶當(dāng)中，農(nóng)戶借款額度以中小額度為主，其中1—5萬元額度比例最高，為54.3%，其次是5萬元以上額度，占29.7%，1萬元及以下額度占16%。農(nóng)村銀行和信用社等正規(guī)金融機(jī)構(gòu)對(duì)農(nóng)戶提供信用評(píng)級(jí)證明和抵押擔(dān)保的要求較高，導(dǎo)致農(nóng)戶能夠獲得的借貸額度較小。

（二）農(nóng)戶偏好正規(guī)借貸渠道

農(nóng)戶偏好正規(guī)借貸渠道，大部分農(nóng)戶獲得貸款的渠道是農(nóng)村信用社和銀行，比例分別為72.9%和22.9%，其他渠道如農(nóng)資企業(yè)、放債者和親戚朋友所占比例不高，分別為0.6%、0.2%和3.3%。在農(nóng)戶希望獲取短缺資金渠道方面（可多選），農(nóng)戶希望獲取短缺資金的首選對(duì)象是農(nóng)村信用社，比例為72.6%，銀行排在其后，比例為45.8%，親朋鄰居為27.6%，農(nóng)資企業(yè)為20.7%，其他渠道占11.8%。農(nóng)戶認(rèn)為，正規(guī)金融機(jī)構(gòu)能夠滿足他們資金需求，而且不欠人情，所以農(nóng)村信用社和銀行成為了首選。一部分農(nóng)戶認(rèn)為，找親朋鄰居借款比較方便，親朋鄰居的借款大部分沒有利息。選擇農(nóng)資企業(yè)的農(nóng)戶認(rèn)為，農(nóng)資企業(yè)能夠間接提供資金援助，如提供種子、農(nóng)藥、化肥等生產(chǎn)資料。只有在向前四者的借貸不能滿足資金需求的情況下，農(nóng)戶才會(huì)尋求其他借貸渠道，如放債者等。

（三）農(nóng)戶借貸期限短、利率高

借貸期限與利率方面。農(nóng)戶選擇1年及以下期限的比例最大，比例為82.6%，符合農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的周期規(guī)律，同時(shí)與金融機(jī)構(gòu)小額貸款、聯(lián)保貸款的期限保持一致。1-2年期和2年以上期所占比例不高，分別為4.2%和13.2%。農(nóng)戶借貸利率普遍較高，以5～10%的利率為主，比例為90%，5%以下利率及10%以上利率所占比重較低，比例分別為6.2%和3.8%。

（四）農(nóng)戶未獲得借款的原因

在未獲得貸款的農(nóng)戶當(dāng)中，由農(nóng)戶自身需求原因造成農(nóng)戶未獲得貸款的比例占69.13%。其中，排在前三的分別是不需要，自己有錢（23.04%）；不喜歡借錢，怕有壓力（21.12%）；沒有投資機(jī)會(huì)，缺乏資金用場（10.04%）。這說明，在對(duì)資金的需求方面，一部分農(nóng)戶已經(jīng)通過多年農(nóng)業(yè)生產(chǎn)積累了一定的資金，能夠通過農(nóng)業(yè)生產(chǎn)來自給自足，而一部分農(nóng)戶對(duì)融資重要性的認(rèn)識(shí)不足。由金融機(jī)構(gòu)供給原因造成農(nóng)戶未獲得貸款的比例占30.87%，其中，原因排在前三的分別是利率太高（8.42%）；手續(xù)麻煩，申請(qǐng)時(shí)間長（8.27%）；家庭收入低，金融機(jī)構(gòu)不愿意提供貸款（7.39%）。金融機(jī)構(gòu)提供的貸款利率較高、期限太死，而且申請(qǐng)時(shí)手續(xù)過于繁瑣，并且要求擔(dān)保條件高。對(duì)于一般農(nóng)戶而言，提供滿足農(nóng)村正規(guī)金融機(jī)構(gòu)審批貸款所需的抵押品，或者找到符合農(nóng)村正規(guī)金融機(jī)構(gòu)審批貸款認(rèn)可的擔(dān)保人確實(shí)較為困難。這就明顯限制了農(nóng)戶的借貸行為，并且使得農(nóng)戶由通過正規(guī)渠道借貸轉(zhuǎn)向通過非正規(guī)渠道借貸。

四、實(shí)證分析及結(jié)果解釋

（一）樣本農(nóng)戶特征

根據(jù)1726份樣本農(nóng)戶調(diào)查數(shù)據(jù)，描述性統(tǒng)計(jì)分析各個(gè)自變量。其中，性別平均數(shù)為0.89，表明大部分戶主為男性。民族平均數(shù)為0.28，表明農(nóng)戶民族以漢族為主。年齡平均數(shù)為3.01，表明年齡分布較為平均。文化程度平均數(shù)為2.74，表明農(nóng)戶文化水平總體偏低。社會(huì)經(jīng)歷平均數(shù)為0.3，表明農(nóng)戶社會(huì)閱歷較為匱乏。投資偏好平均數(shù)為2.12，表明農(nóng)戶投資偏好中風(fēng)險(xiǎn)中收益。是否務(wù)農(nóng)平均數(shù)為0.93，表明絕大部分農(nóng)戶以從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)為主。家庭人口數(shù)平均數(shù)為2.54，表明農(nóng)戶家庭規(guī)模以小型家庭為主。家庭勞動(dòng)力人數(shù)平均數(shù)為1.43，表明農(nóng)戶家庭勞動(dòng)力人數(shù)較少，主要以雇傭勞動(dòng)力為主。家庭社會(huì)關(guān)系平均數(shù)為0.69，表明農(nóng)戶社會(huì)關(guān)系較為豐富。農(nóng)業(yè)年收入占比平均數(shù)為1.73，表明農(nóng)戶兼業(yè)化程度較低。種植規(guī)模平均數(shù)為2.02，表明農(nóng)戶家庭耕地面積較少。種植年限平均數(shù)為3.51，表明農(nóng)戶種植時(shí)間普遍較長。

（二）模型結(jié)果及解釋

利用Eviews7.0軟件，對(duì)1726個(gè)樣本和1137個(gè)樣本分別采用二元Logit模型和計(jì)數(shù)模型進(jìn)行回歸處理。首先，在模型中對(duì)變量進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)，然后根據(jù)檢驗(yàn)結(jié)果（見表7的模型一、表8的模型一），將不顯著的變量剔除，再對(duì)剩余的變量擬合模型，并重新進(jìn)行修正和檢驗(yàn)，直到模型各個(gè)變量的回歸系數(shù)都通過顯著性檢驗(yàn)為止（見表7的模型二、表8的模型二）。

1.借貸行為

根據(jù)模型回歸結(jié)果可知，性別（X1）在5%水平上顯著正向影響，文化程度（X4）在1%水平上顯著正向影響，是否務(wù)農(nóng)（X7）在10%水平上顯著正向影響，家庭勞動(dòng)力人數(shù)（X9）在5%水平上顯著負(fù)向影響，家庭社會(huì)關(guān)系（X10）在1%水平上顯著負(fù)向影響，種植年限（X13）在1%水平上顯著正向影響。這6個(gè)影響因素的顯著程度由大到小排序?yàn)椋杭彝ド鐣?huì)關(guān)系（X10）>性別（X1）>種植年限（X13）>文化程度（X4）>家庭勞動(dòng)力人數(shù)（X9）>是否務(wù)農(nóng)（X7）。

性別（X1）與農(nóng)戶借貸行為顯著正相關(guān)，表明男性戶主更容易發(fā)生借貸行為。大部分男性戶主在對(duì)融資重要性的認(rèn)知程度和決策能力上均強(qiáng)于女性戶主，所以男性戶主比女性戶主的更容易發(fā)生借貸行為。

文化程度（X4）與農(nóng)戶借貸行為顯著正相關(guān)，表明文化程度越高的農(nóng)戶發(fā)生借貸行為的可能性越大。文化程度越高的農(nóng)戶對(duì)融資重要性以及金融產(chǎn)品的認(rèn)可程度越高，因此借貸行為越多。

是否務(wù)農(nóng)（X7）與農(nóng)戶借貸行為顯著正相關(guān)，表明務(wù)農(nóng)的農(nóng)戶發(fā)生借貸行為的可能性越大。務(wù)農(nóng)的農(nóng)戶自身積累資金速度較慢，而農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中所需投入的資金較多，因此只有通過借貸才能滿足他們的資金需求。

家庭勞動(dòng)力人數(shù)（X9）與農(nóng)戶借貸行為顯著負(fù)相關(guān)，表明家庭勞動(dòng)力人數(shù)越多的農(nóng)戶發(fā)生借貸行為的可能性越小。若農(nóng)戶家庭勞動(dòng)力人數(shù)越多，其所需雇傭勞動(dòng)力人數(shù)下降，雇傭人工費(fèi)用、資金壓力就會(huì)減少，因此減少借貸。

家庭社會(huì)關(guān)系（X10）與農(nóng)戶借貸行為顯著負(fù)相關(guān)，表明擁有較多社會(huì)關(guān)系的家庭發(fā)生借貸行為的可能性越小。農(nóng)戶社會(huì)關(guān)系越廣泛，越有利于獲得親友的援助，獲取資金也較為容易，農(nóng)戶自身的借貸需求不足，導(dǎo)致其借貸行為減少。

種植年限（X13）與農(nóng)戶借貸行為顯著正相關(guān)，表明種植年限越久的農(nóng)戶發(fā)生借貸行為的可能性越大。隨著種植時(shí)間的增加，農(nóng)戶積累了相應(yīng)的生產(chǎn)、銷售和投資等經(jīng)驗(yàn)，增加投入的意愿較強(qiáng)，借貸的需求增大。

2.借貸額度

在發(fā)生借貸行為的農(nóng)戶當(dāng)中，研究農(nóng)戶可獲得借貸額度的影響因素。根據(jù)模型回歸可知，種植規(guī)模（X12）在1%水平上顯著正向影響，種植年限（X13）在10%水平上顯著正向影響。影響因素顯著程度由大到小排序?yàn)椋悍N植規(guī)模（X12）>種植年限（X13）。

種植規(guī)模與農(nóng)戶借貸額度顯著正相關(guān)，表明種植規(guī)模越大的農(nóng)戶，其所需資金越多。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模越大的農(nóng)戶，在產(chǎn)前、產(chǎn)中和產(chǎn)后所需投入的生產(chǎn)資料、勞動(dòng)力人工較多，農(nóng)戶資金壓力大，其所需的借貸額度越大。

種植年限在10%水平上顯著正向影響，表明種植年限越久的農(nóng)戶，所需資金越多。農(nóng)戶種植時(shí)間越長，對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的過程了解程度越深，對(duì)未來發(fā)展前景充滿信心且干勁十足，因此借貸數(shù)額往往較大。

此外，其他在模型回歸分析中表現(xiàn)不顯著的變量，對(duì)農(nóng)戶借貸、借貸額度的影響方向不具備顯著解釋作用。

五、結(jié)論與建議

本文經(jīng)過實(shí)證分析后得知，少數(shù)民族地區(qū)農(nóng)戶借貸需求較高，且借款具有期限短、高利率、額度低等特點(diǎn)。農(nóng)戶偏好從農(nóng)村信用社等正規(guī)金融機(jī)構(gòu)借貸，但正規(guī)金融機(jī)構(gòu)供給仍存在不足。在影響農(nóng)戶借貸行為因素方面，性別、文化程度、是否務(wù)農(nóng)和種植年限分別在5%、1%、10%和1%水平上顯著正向影響，家庭勞動(dòng)力人數(shù)和家庭社會(huì)關(guān)系分別在5%和1%水平上顯著負(fù)向影響；在影響農(nóng)戶借貸額度因素方面，種植規(guī)模和種植年限分別在1%和10%水平上顯著正向影響。

根據(jù)以上結(jié)論提出一些相關(guān)的建議：首先，針對(duì)農(nóng)戶借貸需求旺盛的現(xiàn)狀，促進(jìn)互助社、村鎮(zhèn)銀行和小額貸款公司等其他金融機(jī)構(gòu)的發(fā)展。其次，針對(duì)農(nóng)戶貸款額度低、利率高的現(xiàn)狀，應(yīng)降低農(nóng)戶借貸成本，進(jìn)一步放寬借貸條件。再次，針對(duì)農(nóng)戶偏好從正規(guī)金融機(jī)構(gòu)借貸的現(xiàn)狀，引導(dǎo)金融機(jī)構(gòu)擴(kuò)大三農(nóng)業(yè)務(wù)。最后，應(yīng)發(fā)揮農(nóng)村農(nóng)業(yè)合作社的優(yōu)勢，使農(nóng)戶積極入社。并為農(nóng)戶舉辦金融知識(shí)講座，調(diào)動(dòng)農(nóng)戶參與金融借貸行為的積極性。

（特約編輯：陳國權(quán)）

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