普惠金融視角下農(nóng)戶借貸行為分析與福利效果測算

陳曉聲，吳曉忠，張志超

（1.南開大學經(jīng)濟學院，天津市300071；2.常州大學商學院，江蘇常州213164）

普惠金融視角下農(nóng)戶借貸行為分析與福利效果測算

陳曉聲1，吳曉忠2，張志超1

（1.南開大學經(jīng)濟學院，天津市300071；2.常州大學商學院，江蘇常州213164）

摘要：在普惠金融體系中，農(nóng)戶借貸需求是其金融需求的重要方面，農(nóng)戶借貸需求行為的模型分析表明，農(nóng)戶文化程度越高、勞動力人數(shù)越多以及擁有村干部身份，其獲得貸款的可能性就越大；農(nóng)戶獲得貸款的可能性與其擁有的耕地面積、住房價值、家庭總收入和非農(nóng)收入比例呈正向關(guān)系；農(nóng)戶的教育支出和醫(yī)療支出更傾向于非正規(guī)金融；農(nóng)戶面臨的金融環(huán)境與獲得貸款的可能性存在正向關(guān)系。正規(guī)金融機構(gòu)更注重農(nóng)戶家庭因素和農(nóng)戶的資產(chǎn)狀況，非農(nóng)收入比例在獲得非正規(guī)金融貸款時作用顯著。在普惠金融下，農(nóng)戶借貸行為可使農(nóng)戶福利得到提高，特別是對農(nóng)戶的償債能力和借貸傾向所起的支撐作用較大，而在農(nóng)村金融環(huán)境、農(nóng)村醫(yī)療支出、教育支出、農(nóng)戶居住地銀行網(wǎng)點的分布和金融政策宣傳程度等方面雖有一定影響，但變化程度遠小于農(nóng)戶基本特征、償債能力等方面的變化程度。農(nóng)村金融應(yīng)進一步加強供給側(cè)改革，發(fā)揮普惠金融的供給作用，加強農(nóng)村投資、教育、醫(yī)療等基礎(chǔ)設(shè)施和服務(wù)的供給。

關(guān)鍵詞：普惠金融；借貸行為；福利效果；可行能力理論

一、引言及相關(guān)文獻綜述

伴隨著農(nóng)村經(jīng)濟體制改革的推進，我國農(nóng)村經(jīng)濟體制改革由傳統(tǒng)的調(diào)整土地關(guān)系轉(zhuǎn)向多元化發(fā)展，農(nóng)戶由單純的集體消費模式轉(zhuǎn)向集消費和生產(chǎn)于一體的模式，農(nóng)戶的產(chǎn)業(yè)活動和收入來源渠道也呈多元化和復雜化的局面。一方面，農(nóng)戶種養(yǎng)業(yè)以外的產(chǎn)業(yè)不斷擴大，農(nóng)戶產(chǎn)業(yè)活動呈多元化趨勢。近年來，隨著鼓勵“大眾創(chuàng)業(yè)，萬眾創(chuàng)新”政策的密集出臺，部分具有技術(shù)和管理經(jīng)驗的農(nóng)民工陸續(xù)返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)，人力資源和社會保障部2015年上半年監(jiān)測數(shù)據(jù)顯示，2015年6月末，全國定點監(jiān)測的500個行政村本地非農(nóng)就業(yè)人數(shù)為6.0萬人，比上年同期增長3.3%，其中勞動力自主創(chuàng)業(yè)1.3萬人，同比增長3.1%，高于轉(zhuǎn)移就業(yè)總?cè)藬?shù)的增幅。另一方面，農(nóng)戶家庭總收入來源渠道多樣，且家庭經(jīng)營收入占比呈不斷下降趨勢。農(nóng)戶家庭總收入主要有工資性收入、經(jīng)營性收入、財產(chǎn)性收入和轉(zhuǎn)移性收入等，其中農(nóng)戶家庭經(jīng)營收入所占比重已由2000年的71.55%下降到2014年9.2%。農(nóng)戶不同的經(jīng)濟行為導致不同層次的金融需求，除了基本的存貸款需求之外，還有結(jié)算、匯兌、租賃等一系列金融服務(wù)的需求。對此，黨的十八屆五中全會指出：“增加公共服務(wù)供給，從解決人民最關(guān)心最直接最現(xiàn)實的利益問題入手，提高公共服務(wù)共建能力和共享水平。”而當前我國大力發(fā)展普惠金融體系，強調(diào)一切有金融服務(wù)需求的群體都應(yīng)享有金融服務(wù)的平等機會，尤其是讓被排斥于正規(guī)銀行體系之外的眾多中低收入者獲得金融服務(wù)，對滿足農(nóng)戶多樣化的金融服務(wù)需求具有戰(zhàn)略性意義。

在普惠金融體系中，農(nóng)戶信貸需求仍是當前農(nóng)戶需求的主要方面，而農(nóng)戶信貸需求影響因素以及信貸前后農(nóng)戶福利的變化一直備受學術(shù)界關(guān)注。國外學者主要從發(fā)展中國家二元農(nóng)村信貸市場入手，基于正規(guī)金融和非正規(guī)金融在篩選、監(jiān)督和執(zhí)行合約成本等方面的差異，研究農(nóng)村借貸的需求因素和福利因素。［1］其中，農(nóng)戶對融資渠道的偏好、［2］農(nóng)戶個體信息［3］以及農(nóng)戶借款用途［4］等對信貸需求的影響較大，而農(nóng)村金融市場的不完善、農(nóng)村金融貸款覆蓋面低等原因?qū)е罗r(nóng)戶信貸需求受到嚴重約束，制約了農(nóng)戶家庭生產(chǎn)和福利的獲得。［5］我國學者主要是基于以下兩個方面進行研究：第一，在農(nóng)戶信貸需求的影響因素方面，各學者指出的信貸影響因素各異。如秦建國、呂忠偉、秦建群［6］通過調(diào)查問卷研究西部地區(qū)農(nóng)戶借貸行為的影響因素，認為個人與家庭特征、經(jīng)濟特征、環(huán)境特征等都是影響農(nóng)戶借貸行為的因素，特別是家庭年收入、農(nóng)戶規(guī)模、家庭勞動負擔率等影響較為顯著。徐璋勇、楊賀［7］比較研究了正規(guī)信貸和非正規(guī)信貸供需傾向與農(nóng)戶特征、社會資本的關(guān)系，指出正規(guī)金融機構(gòu)傾向于具有良好政治關(guān)系資本和金融關(guān)系資本的農(nóng)戶，而非正規(guī)金融機構(gòu)更注重農(nóng)戶的人際關(guān)系。童馨樂等［8］從需求視角出發(fā)，分析了農(nóng)戶借貸行為的表現(xiàn)及形成原因，認為雖然正規(guī)渠道借貸作用有所增大，但非正規(guī)渠道借貸仍是農(nóng)戶借貸需求的重要途徑，且農(nóng)戶借貸行為受限于農(nóng)戶自身能力和生產(chǎn)經(jīng)營投資機會。第二，在農(nóng)戶信貸需求與福利方面學術(shù)界形成兩種相反觀點。一種觀點認為借貸行為促進農(nóng)戶福利增長。如褚保金等［9］運用內(nèi)生轉(zhuǎn)換模型研究信貸配給與農(nóng)戶福利水平的關(guān)系，指出信貸配給影響農(nóng)戶的收入水平，對受到信貸配給的農(nóng)戶增加貸款發(fā)放可顯著提高其福利水平。曹瓅、羅劍朝、房啟明［10］研究了產(chǎn)權(quán)抵押融資借貸的福利效果，顯示農(nóng)戶產(chǎn)權(quán)抵押貸款對農(nóng)戶的家庭收入、非農(nóng)收入、生活消費和生產(chǎn)經(jīng)營支出均有顯著的正向影響。另一種觀點認為農(nóng)戶借貸無助于農(nóng)戶福利的增長。如黃祖輝、劉西川、程恩江［11］研究認為金融產(chǎn)品對于農(nóng)戶的針對性差，導致農(nóng)戶正規(guī)信貸市場參與程度低，單純增加信貸供給無助于提高農(nóng)戶正規(guī)貸款的覆蓋率和福利水平。葉靜怡、劉逸［12］也指出經(jīng)濟欠發(fā)達農(nóng)村地區(qū)投資機會不多，正規(guī)金融機構(gòu)所起的作用有限，農(nóng)戶缺乏大規(guī)模正規(guī)金融服務(wù)而無法得到借貸福利的提高。

在既有文獻基礎(chǔ)上，本文進一步研究如下問題：相對于大多數(shù)文獻主要研究農(nóng)戶獲得正規(guī)和非正規(guī)金融機構(gòu)信貸的總量效應(yīng)，①本文調(diào)查分析農(nóng)戶借貸行為并測算正規(guī)和非正規(guī)信貸的邊際效應(yīng)，得出普惠金融中信貸在農(nóng)戶中的深入程度；相對于傳統(tǒng)間接測量福利的研究方法，本文引入可行能力理論并運用模糊數(shù)學方法對福利進行更為直接的測量，使得信貸前后農(nóng)戶福利的衡量更加全面完整。

二、普惠金融視角下農(nóng)戶借貸需求行為分析

（一）樣本來源及研究方法

本文采用條件價值評估法（Contingent Valua?tion Method，CVM），通過設(shè)定相應(yīng)的調(diào)查問卷、直接進行調(diào)研、詢問農(nóng)戶借貸需求及影響因素，進而通過數(shù)據(jù)整理對真實過程進行數(shù)值驗證。在調(diào)查過程中，參照盧亞娟［13］的研究方法，先進行了預(yù)調(diào)查，對于問卷中不到位之處進行不斷修正，在調(diào)查過程中對農(nóng)戶解釋了該調(diào)查的原因以及是否會產(chǎn)生政策影響力，以此使農(nóng)戶真實反饋認知行為和決策行為。具體來說是運用廣義邏輯模型（Gener?alized LogitModel）分析四種貸款行為（同時擁有正規(guī)貸款和非正規(guī)貸款、只有正規(guī)貸款、只有非正規(guī)貸款、沒有任何貸款）。

為保證樣本的一般性和普遍性，充分考慮城鎮(zhèn)化進程中普惠金融的政策作用與影響力，樣本選擇了江蘇、浙江、安徽、山東、河北等30個地級市的近郊、遠郊67個鎮(zhèn)，132個行政村的農(nóng)戶，以戶為單位進行“農(nóng)戶信貸行為影響因素”調(diào)查，共發(fā)放有效調(diào)查問卷1 630份。調(diào)查內(nèi)容主要包括2014年農(nóng)戶的信貸渠道、農(nóng)業(yè)基本經(jīng)營情況、家庭經(jīng)濟特征和農(nóng)村金融環(huán)境等。

（二）農(nóng)戶信貸需求行為的統(tǒng)計學分析

調(diào)查顯示，在選取的1 630戶農(nóng)戶中，在2010—2014年有56%的農(nóng)戶僅從正規(guī)金融途徑獲得貸款，有10.1%的農(nóng)戶僅從非正規(guī)金融渠道獲得貸款，有11.2%的農(nóng)戶同時從正規(guī)金融和非正規(guī)金融途徑獲得貸款，有22.7%農(nóng)戶未獲得任何渠道的貸款。在非正規(guī)金融渠道中，大多數(shù)貸款主要是民間私人貸款，其利率高于銀行貸款利率且有相應(yīng)的字據(jù)作為貸款依據(jù)。

而對于未獲得貸款的農(nóng)戶，調(diào)查問卷顯示36%的農(nóng)戶認為借款“借不到”，20%的農(nóng)戶認為原因是“借款手續(xù)復雜”，11%的農(nóng)戶認為借款“利息成本太高”，33%的農(nóng)戶認為“不需要”貸款。

在獲得貸款的用途方面，42%的農(nóng)戶貸款主要用于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營，16%農(nóng)戶貸款主要用于建房，有25%農(nóng)戶貸款主要用于子女教育、日常生活和看病。相對于十年前農(nóng)戶獲得貸款主要用于基本生活，當前的貸款投向有所改變。

影響農(nóng)戶信貸需求的主要因素包括農(nóng)戶個體特征（農(nóng)戶文化程度、勞動力人數(shù)、是否村干部）、農(nóng)戶償債能力（自有耕地面積、住房價值、家庭總收入、非農(nóng)收入比例）、農(nóng)戶借貸傾向（教育支出、醫(yī)療支出）、金融環(huán)境（農(nóng)戶居住地的銀行數(shù)量、金融政策宣傳程度）。各變量的統(tǒng)計特征見表1。

表1　影響農(nóng)戶借貸因素的統(tǒng)計性描述

關(guān)于農(nóng)戶個體特征：農(nóng)戶文化程度越高、勞動力人數(shù)越多以及擁有村干部這個身份，則農(nóng)戶獲得貸款的可能性就越大。關(guān)于農(nóng)戶償債能力：農(nóng)戶獲得貸款的可能性與其擁有的耕地面積、住房價值、家庭總收入和非農(nóng)收入比例呈正向關(guān)系。關(guān)于農(nóng)戶借貸傾向：教育支出和醫(yī)療支出是農(nóng)戶兩項最主要的支出，這兩項支出的增加最能表現(xiàn)農(nóng)戶對貸款需求的強烈程度，也最能導致農(nóng)戶借貸行為的發(fā)生，但更多表現(xiàn)在非正規(guī)借貸上。關(guān)于農(nóng)戶擁有的金融環(huán)境：如金融政策宣傳程度、農(nóng)戶居住地銀行數(shù)量，與獲得貸款的可能性存在一定的正向關(guān)系。

（三）農(nóng)戶借貸需求影響因素分析

對于廣義邏輯模型，以其中一個類別為參考類別，剩余的類別與參考類別相比較形成非冗余（Non-Redundant）的邏輯變化模型。如y有j類，對于y=i，其邏輯模型為：

其中，S表示農(nóng)戶個體特征變量，E表示農(nóng)戶償債能力變量，T表示農(nóng)戶借貸傾向變量，F(xiàn)表示農(nóng)村金融環(huán)境。相應(yīng)的模型估計結(jié)果見表2。

表2　農(nóng)戶貸款需求模型估計結(jié)果

根據(jù)表2，相較于未能獲得貸款的農(nóng)戶，農(nóng)戶受教育程度、家庭擁有勞動力人數(shù)、是否是村干部、住房價值、家庭總收入、教育支出等對于農(nóng)戶獲得貸款有促進作用，這與前文相關(guān)論述一致。這意味著農(nóng)戶的生產(chǎn)能力、財富狀況對借貸有正向影響：文化程度越高、住房價值越高、教育支出越多、家庭勞動力越多，農(nóng)戶獲得貸款越容易；而在農(nóng)戶支出方面，家庭教育支出對信貸需求有重要影響；而自身是否為村干部以及金融政策宣傳程度等金融環(huán)境也會對農(nóng)戶借貸行為產(chǎn)生顯著作用。

與非正規(guī)借貸相比較，耕種面積、住房價值、2014年家庭總收入與獲得正規(guī)借貸正相關(guān)，且具有統(tǒng)計顯著性，說明正規(guī)金融機構(gòu)更注重農(nóng)戶家庭因素和擁有的資產(chǎn)狀況。農(nóng)戶居住地銀行數(shù)量對于農(nóng)戶獲得貸款有很大的優(yōu)勢，特別是對于獲得正規(guī)性金融貸款的優(yōu)勢更明顯；而非農(nóng)收入比例在獲得非正規(guī)貸款時作用較為顯著，這主要是因為非農(nóng)收入對于一些金融機構(gòu)是難以監(jiān)測的，不能準確地作為衡量農(nóng)戶收入與財富的標準，導致其在非正規(guī)金融機構(gòu)中作用較為顯著。這也反映出當前正規(guī)金融機構(gòu)缺乏有效抵押、擔保等信息，不能進行金融產(chǎn)品創(chuàng)新以滿足農(nóng)戶的貸款需求。

另外，醫(yī)療支出在非正規(guī)借貸需求上表現(xiàn)為正向效應(yīng)，而在正規(guī)借貸需求上和總體需求上表現(xiàn)為負向效應(yīng)，這與其前文假設(shè)相反。這主要是因為農(nóng)村醫(yī)療保障體系仍不完善，農(nóng)戶在需要大額醫(yī)療費用時更可靠的借款渠道是親戚朋友等民間渠道。

三、普惠金融視角下農(nóng)戶借貸福利效果分析

對于測算普惠金融視角下農(nóng)戶借貸前后的福利效果，本文使用森（Sen）提出的可行能力方法來定義福利的概念。［14］該方法以個體實際所能做的或者所能成為的結(jié)果來衡量個體福利的效果，是個體相關(guān)聯(lián)的功能性（Functioning）活動的集合，②不僅包含了效用的內(nèi)容，還包括了自由、平等、權(quán)利等倫理方面的內(nèi)容，更能清晰衡量功能性活動前后的福利效果。由于福利這種抽象概念無法運用經(jīng)典數(shù)學方法進行衡量和描述，而査德（Zadeh）于1965年提出的模糊數(shù)學方法則提供了另一種思路。本文使用模糊數(shù)學方法并參考了高進云等［15］的研究成果對農(nóng)戶福利變化進行測算。

（一）研究方法和相關(guān)功能性指標

福利的模糊函數(shù)一般設(shè)定為：以農(nóng)戶福利狀況歸為一個模糊集X，設(shè)定農(nóng)戶在獲得涉農(nóng)貸款前后的福利內(nèi)容為X的子集W，則第n個農(nóng)戶的福利函數(shù)可以表示為，其中，x∈X，是x對W的隸屬度，隸屬度為1時福利處于最好的狀態(tài)，處于0時為最差的狀態(tài)，處于0.5時為中間狀態(tài)，也就是最模糊的狀態(tài)。

模糊估計方法的關(guān)鍵問題是選擇合適的隸屬函數(shù)以及相應(yīng)的指標變量，一般情況下指標變量主要有以下三種情況：虛擬二分變量、連續(xù)變量和虛擬定性變量。設(shè)定xi是由初級指標xij決定的農(nóng)戶福利的第i個功能子集，則農(nóng)戶福利的初級指標可以表示為

對于虛擬二分變量，由于其只存在兩種情況，其隸屬函數(shù)可表示為：

式（2）表示當農(nóng)戶擁有某物xij時，該指標第i個功能子集的隸屬度為1，否則為0。

當指標為連續(xù)性變量時，可參照科里奧利和扎尼（CERIOLI&ZANI）［16］的方法，將隸屬函數(shù)設(shè)定為：

虛擬定性變量是直接通過語言定性描述從而達到對研究對象不同程度的主觀評價。假設(shè)一項研究有m種狀態(tài)，為這m種狀態(tài)可依次等距賦值，賦值越大福利越高，即虛擬定性變量的隸屬函數(shù)可設(shè)為：

對于初級指標隸屬度，需要進一步加總成一個綜合指標，則需要賦予各指標一個權(quán)重。對于等權(quán)重指標，可以采用馬蒂內(nèi)利（Martinetti）［17］提出的方法進行加總，即：

式（6）中，a1，a2，…，ak是各指標的隸屬度。當α=1時，式（6）為算數(shù)平均數(shù)；α=-1時，式（6）為調(diào)和平均數(shù)；α=0時，式（6）為幾何平均數(shù)。

對于權(quán)重不等指標，則可使用切利和萊米（CHELI&LEMMI）［18］提出的權(quán)重結(jié)構(gòu)：

根據(jù)指標隸屬度和指標權(quán)重，可以得到最終的加總公式，即：

式（7）中，k表示在第i個功能子集中包含k個初級指標。

對于普惠金融下農(nóng)戶借貸福利情況，可以設(shè)定以下假設(shè)條件：當評價指標單調(diào)變化時，福利指數(shù)也隨之單調(diào)變化；指標之間不存在替代關(guān)系；當指標值增加時，該指標對應(yīng)的權(quán)重邊際遞減。則在這些假設(shè)下，可以進行如下推導：

設(shè)共有n個農(nóng)戶，xi為第i個農(nóng)戶x評價指標的隸屬度，xi∈［0，1］。設(shè)f（x）為指標x的權(quán)重函數(shù)，且f（x）≥0；令綜合評價指數(shù)為I，則有：

而根據(jù)假設(shè)，應(yīng)該有：

簡化式得：

進一步計算可以得到：

通過試錯，應(yīng)當選用冪函數(shù)f（x）=xa作為權(quán)重函數(shù)，且a＜0，才符合上述f（x）＞0，b＞a＞0且f'（x）＜0三個條件。因此本文選用f（x）=x-0.5作為權(quán)重函數(shù)。

（二）農(nóng)戶借貸福利變化測算

根據(jù)推導公式，選用前述影響農(nóng)戶借貸行為的指標，可以研究普惠金融下農(nóng)戶借貸前后福利變化，相關(guān)研究內(nèi)容見表3。以下是計算部分連續(xù)性指標隸屬度時最大值、最小值的選取說明：

1.計算耕種面積時，取聯(lián)合國糧農(nóng)組織規(guī)定的人均0.8畝的警戒線為最低水平，以調(diào)查地區(qū)人均耕地量為維持福利的中間狀態(tài)，以此計算最大的人均耕地面積。

表3　普惠金融下農(nóng)戶借貸福利的模糊評價

2.對于住房價值、教育支出、醫(yī)療支出這三個變量，以家庭人均計算相應(yīng)的最大和最小的人均數(shù)值，這兩個值分別乘以每個農(nóng)戶的家庭成員個數(shù)即為每個農(nóng)戶家庭可能的最大和最小支出。

3.對于家庭總收入和非農(nóng)收入比例，一方面，對于總收入中的農(nóng)業(yè)收入，以農(nóng)地畝均收益為準，選取其中最大和最小值，再以農(nóng)戶家庭人數(shù)乘以最大和最小的畝均收益，即為可能獲得的最大和最小的農(nóng)業(yè)收入；另一方面，由于這兩個變量與農(nóng)戶家庭中從事非農(nóng)領(lǐng)域就業(yè)的人數(shù)有關(guān)，最大的非農(nóng)收入乘以家庭非農(nóng)就業(yè)人數(shù)即為非農(nóng)收入。非農(nóng)所占比例為非農(nóng)收入占總收入的比例。

根據(jù)表3核算的內(nèi)容，在普惠金融下農(nóng)戶借貸福利的總模糊值由0.303增長到了0.449，增加了0.146，表明在普惠金融下農(nóng)戶的福利得到了增加。普惠金融下農(nóng)戶借貸對農(nóng)戶福利各功能獲取情況的影響各不相同，特別是對農(nóng)戶償債能力和借貸傾向所起的支撐作用較大，其各自變化的幅度為0.337和0.173。而農(nóng)村金融環(huán)境、農(nóng)村醫(yī)療支出和教育支出以及農(nóng)戶居住地銀行網(wǎng)點的分布和金融政策宣傳程度對于農(nóng)戶借貸前后福利影響變化雖有一定的影響，但變化程度遠小于農(nóng)戶基本特征、償債能力等相應(yīng)指標的變化程度。

四、相關(guān)政策建議

綜上所述，雖然近年來農(nóng)戶借貸需求和借貸福利得到很大的滿足與提高，但仍存在部分因素制約金融供求，特別是農(nóng)村二元經(jīng)濟結(jié)構(gòu)使得農(nóng)村金融機構(gòu)以中小金融機構(gòu)為主，其傳統(tǒng)劣勢制約著金融服務(wù)能力的提升和進一步供給。因此農(nóng)村金融需要在遵循黨中央“供給側(cè)改革”的政策號召下作進一步改革：“在適度擴大需求的同時，著力加強供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，著力提高供給體系力量和效率，增強經(jīng)濟持續(xù)增長動力?！?/p>

一方面，進一步發(fā)揮普惠金融的供給作用，使得農(nóng)戶在農(nóng)業(yè)和非農(nóng)方面獲得的收入進一步提高。因此在推進農(nóng)村金融改革的同時，適時擴大金融服務(wù)網(wǎng)點，逐步推進農(nóng)村互聯(lián)網(wǎng)金融，通過給予新型農(nóng)村金融機構(gòu)定向財政補貼，增強機構(gòu)經(jīng)營和風險撥備能力，使之更好地提供金融服務(wù)。加大金融政策和知識的普及力度，積極對接農(nóng)戶金融需求，減少信息不對稱導致對貸款需求的削弱效應(yīng)。此外，適時考慮引入民間資本準入制度，引導非正規(guī)金融與正規(guī)金融的相互補充。

另一方面，加強農(nóng)村投資、教育、醫(yī)療等基礎(chǔ)設(shè)施和服務(wù)的供給，使農(nóng)民在教育和醫(yī)療等方面獲得更大的福利。這需要進一步加大對農(nóng)村的政府資金投入，提高財政的資源配置效率，進一步改善農(nóng)民的社保、醫(yī)療衛(wèi)生等條件。設(shè)立相應(yīng)的教育基金和社保基金，用于解決農(nóng)村地區(qū)教育落后、看病難等問題，從整體上提高農(nóng)民的人力資本水平和醫(yī)療健康水平；深化農(nóng)民對土地的占有和使用權(quán)，探索農(nóng)村土地市場化的方式，使得農(nóng)民在土地抵押和流轉(zhuǎn)等方面獲得更大收益。［19］

注釋：

①正規(guī)金融與非正規(guī)金融：正規(guī)金融是指受到相關(guān)法律約束且受相關(guān)金融機構(gòu)監(jiān)管的金融組織形式，這些機構(gòu)主要是政策性銀行、國有商業(yè)銀行、股份制銀行、城市商業(yè)銀行、農(nóng)村商業(yè)銀行和村鎮(zhèn)銀行等。非正規(guī)金融指正規(guī)金融體系之外，且正規(guī)金融體系未觸及而允許存在的其他金融組織形式，以彌補正規(guī)金融的不足，典型表現(xiàn)為儲蓄與信貸協(xié)會、典當行、民間集資等。

②阿瑪?shù)賮啞ど谄洹兑宰杂煽创l(fā)展》一書中有以下描述：“影響個人福利水平或者生活水平的不是物品本身，而是物品能夠為人們帶來什么，以及人們能夠利用這些物品做些什么?！?/p>

參考文獻：

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責任編輯：方程

中圖分類號：F832.43

文獻標識碼：A

文章編號：1007-8266（2016）03-0094-08

收稿日期：2015-12-16

基金項目：教育部人文社會科學重點研究基地重大項目“我國經(jīng)濟社會協(xié)調(diào)發(fā)展與縮小收入分配差距研究”（11JJD790038）

作者簡介：陳曉聲（1972—），男，江蘇省揚州市人，南開大學經(jīng)濟學院博士生，主要研究方向為國家財政管理理論；吳曉忠（1986—），男，江蘇省常州市人，常州大學商學院教師，經(jīng)濟學博士，主要研究方向為稅收經(jīng)濟學、財政金融理論與政策；張志超（1951—），男，天津市人，南開大學經(jīng)濟學院教授，博士生導師，主要研究方向為現(xiàn)代財政理論與政策、中國財政思想史。

Analysis on Rural Households’Credit Behavior and Welfare Effect from the Perspective of Inclusive Finance

CHEN Xiao-sheng1，WU Xiao-zhong2and ZHANG Zhi-chao1
（1.Nankai University，Tianjin300071，China；2.Changzhou University，Changzhou，Jiangsu213164，China）

Abstract：The model analysis on rural households’credit behavior shows that education level，number of labors，and social status will have positive effect on the possibility of credit earning；the possibility of credit earning of rural households will also be positively influenced by their agricultural acreage，the value of their housing，their total income and non-agricultural income；informal credit is more suitable to the education and medical expenditure of rural households；and there will be positive relation between financial environment and the possibility of credit earning.In the context of inclusive finance，rural households’credit behavior will improve the welfare level of them and enhance their solvency and tendency for credit.In terms of rural finance，we should further strengthen“reform of the supply front”，give play to the role of inclusive finance in supplying，and increase the supply of infrastructure and service in terms of rural investment，education and medical care.

Key words：inclusive finance；credit behavior；welfare effect；the theory of functioning approach