傳統(tǒng)農區(qū)農戶借貸需求影響因素的實證研究

湯向向 湯麗麗

[摘要]隨著鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的加速推進，農村金融在農村經(jīng)濟發(fā)展中占據(jù)著非常重要的地位。為了完善傳統(tǒng)農區(qū)農村金融體系并促進農村經(jīng)濟發(fā)展，以河南省滑縣農戶為研究對象，通過實證分析分別研究影響農戶總借貸需求和正規(guī)借貸需求的因素，結果表明：（1）農戶耕地面積、收入水平以及社會關系對農戶的借貸需求有顯著影響。（2）而戶主年齡、戶主受教育程度、收入水平等因素對農戶的正規(guī)借貸需求有顯著影響。在此基礎上，提出建立農村信貸擔保體系、規(guī)范發(fā)展并創(chuàng)新農戶借貸模式等相應的對策。

[關鍵詞]農村金融改革;農戶借貸;Logistic模型

[中圖分類號]F832.7[文獻標識碼]A

改革開放四十年來，農業(yè)都是整個國民經(jīng)濟中較為薄弱的環(huán)節(jié)，要解決“三農”問題，加大對農村的資金投入是關鍵，其中農村金融機構對農村居民的貸款供給是很重要的一部分。農戶是農村金融市場的需求主體，其金融行為是農村金融改革的重要參考。因此深入分析影響農戶金融需求的因素有利于完善農村金融體系并促進農村經(jīng)濟發(fā)展。對于農戶借貸的研究近年來取得了豐碩的成果。主要集中在農戶借貸行為及農戶借貸原因的研究上，對農戶借貸需求的研究大多是對某一地區(qū)農戶正規(guī)借貸需求或非正規(guī)借貸需求的單獨分析。實際上，即使同一地區(qū)的農民其正規(guī)借貸需求影響因素和民間借貸需求影響因素也并不一致，其偏好的借貸方式也會有所不同。

本文以河南省滑縣的農戶為調查對象，以2018年為研究時段，并結合調研數(shù)據(jù)，利用Logistic模型分別對影響農戶總借貸需求和正規(guī)借貸需求的因素作深入的分析，據(jù)此對傳統(tǒng)農區(qū)農村金融體系的發(fā)展和完善提出針對性的政策建議。從而使農村正規(guī)金融借貸的供給能夠滿足日益變化的農村正規(guī)金融借貸需求，并且規(guī)范和指導民間借貸，使農村金融體系服務于傳統(tǒng)農業(yè)地區(qū)農戶的生產經(jīng)營活動，進而提高農村地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平。

1 研究區(qū)域概況

滑縣有“中原糧倉”的稱號，位于黃河北部，地處平原土地肥沃，氣候濕潤雨量充沛，平均氣溫13.7度，平均降水量634.3mm，日照2365.5小時，無霜期201天，適宜小麥、玉米、金銀花，大豆、花生、棉花、紅薯等農作物生長，是中原地區(qū)乃至全國重要的糧食生產區(qū)。作為傳統(tǒng)農區(qū)農戶，滑縣農民進行農業(yè)生產有著得天獨厚的優(yōu)勢，但農戶的自有流動資金水平不高，會增加農戶對農村金融借貸的需求。隨著農業(yè)生產經(jīng)營產業(yè)化的發(fā)展，農業(yè)生產也逐漸機械化，這會產生更多的農村借貸需求。

2 研究方法和數(shù)據(jù)來源

2.1 Logistic回歸模型

由于被解釋變量農戶是否有借貸需求是二元離散變量，數(shù)據(jù)全部是來自于對滑縣農戶的調查。所以本文采用二元Logistic回歸模型，對回歸參數(shù)進行估計的方法采用了最大似然估計法。將Logistic回歸的概率型非線性回歸模型描述如下：

（2-1）

Pi為事件發(fā)生的概率，本文中指農戶具有借貸需求意愿的概率，X是解釋變量的矩陣，P是由X構成的非線性函數(shù)，β0和β分別為回歸截距和回歸系數(shù)。農戶不存在借貸需求這一事件的概率為1-Pi，對借貸需求的機會比率兩邊取對數(shù)可得線性函數(shù)：

（2-2）

2.2 數(shù)據(jù)來源

本文采用對向農戶發(fā)放的農戶借貸情況問卷所收集的農戶調查數(shù)據(jù)進行分析，調查隨機選取了滑縣萬古鎮(zhèn)、老店鎮(zhèn)、八里營鄉(xiāng)共15個行政村，共發(fā)放240份調查問卷，收回213份有效問卷，其中204份為農戶戶主所填寫，占有效問卷總數(shù)的96%，調研數(shù)據(jù)真實可靠。

3 實證分析

3.1 變量設計

本文分別建立農戶總借貸需求影響因素的實證模型和農戶正規(guī)借貸需求影響因素的實證模型。對于第一個模型其被解釋變量為Y1 ，農戶進行過借貸申請為1，沒有進行過借貸申請為0。對于第二個模型，其被解釋變量為Y2 ，農戶進行過正規(guī)借貸申請為1，沒有進行過正規(guī)借貸申請為0。其他解釋變量分別用Xi來表示，根據(jù)問卷調查的設計，將各個解釋變量定義列舉如下：

（1）X1表示戶主年齡變量，0=30歲及以下，1=30～39歲，2=40～49歲，3=50～59歲，4=60歲及以上。

（2）X2表示戶主受教育的水平，0=小學及以下，1=初中，2=高中，3=大學及以上。

（3）X3表示農戶耕地面積，0=1334m2及以下，1=1334～3335m2，2=3335～5336 m2，3=5336 m2及以上。

（4）X4表示農戶的家庭年收入水平，0=2萬元及以下，1=2～6萬元，2=6～10萬元，3=10萬元及以上。

（5）X5表示農戶主要收入來源，0=傳統(tǒng)農業(yè)，1=兼業(yè)，2=非傳統(tǒng)農業(yè)。

（6）X6表示農戶家庭負擔水平，0=家庭負擔水平為1，1=家庭負擔水平大于1小于等于1.5，2=家庭負擔水平大于1.5小于等于2，3=家庭負擔水平大于2小于等于2.5，4=家庭負擔水平大于2.5。

（7）X7表示戶主是否參加了信用評級，0=否，1=是。

（8）X8表示農戶對貸款政策的了解程度，0=不了解，1=一般了解，2=很了解。

（9）X9表示農戶家庭有無人員在政府部門工作，0=沒有，1=有。

3.2 實證檢驗和結果分析

3.2.1 農戶總借貸需求影響因素的實證分析。本文采用極大似然估計法將數(shù)據(jù)導入Eviews7.0軟件，滑縣地區(qū)農戶借貸需求影響因素的Logistic模型估計結果如表1所示。

由于本文采用的是二元Logistic模型，因變量變化較小，主要是自變量在變化，因此擬合優(yōu)度度量值麥克法登R?值并沒有太大意義。而似然比檢驗LR統(tǒng)計量的概率值為0.000086通過了顯著性檢驗，因此該模型是顯著的。

3.2.2 農戶總借貸需求影響因素的結果分析。（1）農戶的年齡和正規(guī)借貸需求負相關，且達到了10%的顯著度水平。隨著農戶年齡的增加，農戶反而產生較少的借貸需求。這一結論與部分文獻中的結論并不完全相同，主要原因是滑縣近年來經(jīng)濟發(fā)展較快，年輕人的外部需求逐漸增多，依靠自身實力往往無法完成各種生活的需要，轉而投向依靠借貸來實現(xiàn)結婚、買房上的支出;反而年齡較大的農戶家庭資產積累較多，可以應對生活生產中的資金缺口，從另一個角度說，這部分群體往往是民間借貸資金的供給方，所以其借貸的可能性也較小。

（2）農戶的耕地面積與其借貸需求呈正相關，并且達到了5%的顯著度水平。農戶的耕地面積代表著農戶的農業(yè)生產規(guī)模，隨著農戶耕地面積即生產規(guī)模的增大，就需要資金購置更多農藥、化肥以及農機等生產資料，如果農戶資金周轉困難就會產生資金借貸需求。

（3）農戶家庭有無人員在政府工作部門任職與借貸需求之間呈正相關，并達到了5%的顯著度水平。由于在政府部門工作的人員一方面給外界一種信用良好的直觀感覺，另一方面擁有穩(wěn)定的收入，因此無論是進行正規(guī)或是非正規(guī)的借貸申請都較易成功，可以激發(fā)出這類農戶家庭的潛在借貸需求。

（4）戶主的教育水平、農戶家庭年收入水平這兩個解釋變量并沒有通過10%的顯著度水平檢驗。說明不同戶主教育水平和不同家庭年收入的農戶都有一定的借貸需求且差異并不明顯。筆者分析這是因為低收入農戶需要通過借貸滿足生活消費需求，而高收入的農戶需要通過借貸滿足生產投資需求。

（5）農戶的收入來源和家庭負擔系數(shù)這兩個解釋變量都沒有通過10%的顯著度水平檢驗。這是因為滑縣地區(qū)農戶大多在農閑時期外出打工或從事其他兼業(yè)，因此大部分農戶為兼業(yè)農戶。并且從事傳統(tǒng)農業(yè)的農戶和從事非傳統(tǒng)農業(yè)的農戶都具有一定的借貸需求，只是借貸的期限和額度有所差異;而家庭負擔系數(shù)高的農戶因為缺乏勞動力而產生一定借貸需求，家庭負擔系數(shù)低的農戶也可能因為有貸款買房或者生產投資意向而產生借貸需求。

（6）戶主是否參加信用評級以及戶主對貸款政策的了解程度這兩個解釋變量也沒有通過10%的顯著度水平檢驗。筆者分析，這兩個變量對于農戶總的借貸需求沒有太大影響，而應該對農戶正規(guī)借貸需求有顯著的影響，這一點在下文得到印證。

3.2.3農戶正規(guī)借貸需求影響因素的實證分析?；h地區(qū)農戶正規(guī)借貸需求影響因素的Logistic模型估計結果如表2所示。

由于本文采用的是二元Logistic模型，因變量變化較小，主要是自變量在變化，因此擬合優(yōu)度度量值麥克法登R?值并沒有太大意義。而似然比檢驗LR統(tǒng)計量的概率值為0.000000通過了顯著性檢驗，因此模型是顯著的。

3.2.4 農戶正規(guī)借貸需求影響因素的結果分析。（1）農戶的年齡和正規(guī)借貸需求負相關，且達到了10%的顯著度水平。年齡較小的農戶戶主對正規(guī)貸款的接受程度更高，年齡較大的農戶家庭資產積累較多，可以應對生活生產中的資金缺口，從另一個角度說，這部分群體往往有一定的存款存入正規(guī)金融機構，他們還是正規(guī)借貸資金的供給方，所以其進行正規(guī)借貸的可能性也較小。

（2）農戶的教育水平與其正規(guī)借貸需求呈正相關，達到了5%的顯著度水平，此結果說明戶主受教育程度越高，越容易產生正規(guī)信貸需求。因為農戶的受教育水平越高就更有可能運用先進生產技術并擴大生產規(guī)模產生借貸需求，同時隨著戶主文化水平的提高，對正規(guī)借貸的陌生和抵觸心理會下降。

（3）農戶家庭年收入水平對農戶正規(guī)借貸需求有正向影響，在10%的顯著度水平上顯著。這個結果說明收入較高的農戶比收入低的農戶具有更高的正規(guī)借貸需求。筆者分析這是由于收入較高的農戶在產生借貸需求時，由于具有一定的資產水平而產生正規(guī)貸款可獲性高的心理，而敢于去正規(guī)金融機構貸款。而收入水平較低的農戶則相反，由于不具備一定的資產實力，在產生借貸需求時大多通過民間金融市場滿足借貸需求。

（4）戶主是否參加信用評級以及戶主對貸款政策的了解程度這兩個解釋變量都通過了1%的顯著度水平檢驗，對農戶正規(guī)借貸需求有顯著影響。參加信用評級的農戶可能認為自己的信用評級有利于自己申請到正規(guī)金融機構的貸款，因此產生正規(guī)借貸的需求。農戶對正規(guī)金融機構貸款政策越了解越能消除農戶對正規(guī)借貸機構貸款程序繁瑣的偏見，從而激發(fā)農戶潛在的正規(guī)借貸需求。同時筆者通過與被調查者的交談發(fā)現(xiàn)，這部分有過信用評級經(jīng)歷和對貸款政策較了解的農戶，大多是在進行正規(guī)貸款申請時進行的信用評級或深度了解貸款政策的。

（5）農戶收入來源、農戶家庭負擔水平、農戶耕地面積以及農戶家庭有無人員在政府部門工作這四個解釋變量都沒有通過10%的顯著度水平。前兩個解釋變量不顯著的原因與上文關于農戶總借貸需求影響的分析一致。農戶耕地面積這一變量并不顯著，筆者分析耕地面積較多的產糧大戶往往只在農忙時節(jié)需要短期貸款來滿足一時的資金周轉需求，因而受限于正規(guī)金融機構程序繁瑣等弊端，只是通過親友或互助社等民間融資渠道堵住資金缺口。家庭的社會關系對農戶的正規(guī)借貸需求沒有顯著影響，這說明農村正規(guī)金融機構的公平度和透明度水平有顯著提升。

4 結論與建議

4.1 主要結論

通過對滑縣地區(qū)農戶借貸情況的調研，本文分析了調研數(shù)據(jù)并運用Logistic模型分別對滑縣農民總借貸需求和正規(guī)借貸需求的影響因素進行了研究。主要結論如下：滑縣地區(qū)農戶借貸需求日益多樣化，非正規(guī)借貸需求與正規(guī)借貸需求占比相當，農戶對正規(guī)借貸的需求較以往研究相比有所提升，但非正規(guī)金融中的親友借款還是農民借款的首選，農戶對貸款政策以及貸款相關流程了解程度不高。在實證分析中發(fā)現(xiàn)：農戶戶主年齡、家庭耕地面積以及社會關系變量對農民總借款需求有顯著影響，其中戶主年齡與總借貸需求呈負相關，而家庭耕地面積以及社會關系對總借貸需求有正向影響;農戶戶主年齡、戶主受教育水平、家庭年收入、是否參與過信用評級以及對貸款政策的了解程度對農戶的正規(guī)借貸需求有顯著影響，其中戶主年齡對正規(guī)借貸需求有負向影響，戶主受教育水平、家庭年收入、是否參與過信用評級以及對貸款政策的了解程度對農戶的正規(guī)借貸需求有正向影響。對比之后可以發(fā)現(xiàn)：戶主受教育水平和家庭年收入只對農戶正規(guī)借貸需求有顯著影響，這說明戶主受教育水平越高以及家庭年收入水平越高其正規(guī)借貸需求越旺盛;而耕地面積只對農戶總借貸需求有顯著影響，這說明隨著農戶生產規(guī)模提高其借貸需求也越旺盛，但并沒有因此增加其正規(guī)借貸需求，可見生產規(guī)模大的農戶更傾向于通過流程更簡單的民間借貸滿足一時的資金周轉。

4.2 對策建議

4.2.1 放寬農村正規(guī)金融機構自主權。為有效規(guī)范農村借貸行為，應積極拓寬農村金融機構業(yè)務的范圍，使農業(yè)生產的各個環(huán)節(jié)不僅要充分發(fā)揮政策性金融的作用，而且要發(fā)揮商業(yè)銀行金融服務的作用。要使農村正規(guī)金融機構真正服務三農，關鍵是放寬基層金融機構自主權，要對商業(yè)銀行進行政策指導，合理放寬基層的貸款權，并把重點放在農業(yè)金融產品創(chuàng)新上，增加貸款產品種類，簡化審批農民貸款程序，進一步加強商業(yè)銀行農業(yè)功能。

4.2.2 構建農村金融市場信用擔保制度。根據(jù)調查數(shù)據(jù)顯示，向親友借款仍然是農民借貸的主要途徑，非正規(guī)貸款憑借簡單的程序，有限的時間和低成本，受到農民的歡迎。在滿足農民生產經(jīng)營投入和生活資本需求方面發(fā)揮了重要作用，但是卻存在較大風險。因此，建立農村金融市場信用擔保制度、構建完善的法律法規(guī)框架是非常重要的。但由于貸款涉及的財務或法律問題較為專業(yè)，農民的知識水平和法律素質普遍不高，政府也應加強相關法律宣傳。

4.2.3 建立基于農民借款需求特征的金融服務體系。農村金融機構應根據(jù)農戶的貸款行為特征，有針對性的進行業(yè)務改善。銀行或新型農村金融機構應積極推動小額信貸，降低小額信貸門檻，加大力度開發(fā)小額信貸創(chuàng)新的金融衍生工具，最大限度地滿足農民信貸需求。其次，收入水平高的農戶較收入水平低的農戶有更高的正規(guī)借貸需求，因此，農村金融機構應為滿足不同收入層次農民的借款需要創(chuàng)新借貸品種，從而可以有針對性地滿足不同農民的需求，提高信貸效率。第三，正規(guī)金融機構應盡量簡化貸款流程，并加大程度宣傳其農業(yè)相關貸款政策，消除農戶對其貸款流程繁瑣且貸款可獲性低的消極印象。

4.2.4 提高農戶素質，加強責任意識。相比較而言，在農村金融市場中的農戶往往處于弱勢的一方。本文認為，在農村經(jīng)濟的發(fā)展中，農民首先要做的就是培養(yǎng)誠信意識，提高自身素質，更多地接觸學習新事物，新知識。根據(jù)上述分析，農民的教育水平與正規(guī)借款需求有高度相關性，農民教育水平越高，其生產經(jīng)營方式會越先進，可獲得的正規(guī)貸款規(guī)模和期限也會更高。另外農民要主動了解農村金融機構農業(yè)信貸政策的基本知識，農民對正規(guī)金融信貸政策有較好的了解更有可能得到正式的融資貸款。同時，農民要進一步加強責任感，主動將信貸決策信息提供給財務機構，嚴格按照信用協(xié)議，及時還款，支付利息，以建立良好的信用檔案，這也提高了其未來貸款的可獲性。

[參考文獻]

[1] 陳鵬.影響農戶借貸行為的主要因素[J].中國金融，2009（20）：51-52.

[2] 鄧偉平.基于組織場域視角的農村小額信貸組織功能異化問題分析[J].南方金融，2014（4）：50-53.

[3] 傅祖宏.對新疆昌吉州農村民間借貸情況的調查[J].新疆金融，2003（8）：21-22.

[4] 李喬漳.農村金融改革、農戶融資可得性與農民收入增長[J].南方金融，2016（5）：95-102.

[5] 秦建國，呂忠偉，秦建群.我國西部地區(qū)農戶借貸行為影響因素的實證研究——基于804戶農戶調查數(shù)據(jù)分析[J].財經(jīng)論叢，2011（5）：78-84.

[6] 易小蘭.農戶正規(guī)借貸需求及其正規(guī)貸款可獲性的影響因素分析[J].中國農村經(jīng)濟，2012（2）：56-63.

[7] 趙欒，孫文凱.農信社改革對改善金融支農的政策效應評估[J].金融研究，2010（3）：194-206.

[8] 張樂柱，劉娟，張少寧.傳統(tǒng)農戶正規(guī)金融借貸的需求意愿與影響因素實證分析——基于廣東省云浮市524戶農戶的調查[J].山東農業(yè)大學學報（社會科學版），2015，17（1）：32-38.

[9] 曾學文，張帥.我國農戶借貸需求影響因素及差異性的實證分析[J].統(tǒng)計研究，2009， 26（11）：82-86.