貧困地區(qū)農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)的信貸需求研究

劉甜 何廣文

摘 要： ?創(chuàng)業(yè)是貧困地區(qū)農(nóng)戶加速脫貧致富的一條有效路徑。滿足創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶的信貸需求對鞏固脫貧成果、加速貧困地區(qū)鄉(xiāng)村振興至關(guān)重要?；?個國家級貧困縣的觀察和調(diào)研數(shù)據(jù)，以風(fēng)險平衡模型為基礎(chǔ)，分析了貧困地區(qū)農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)類型異質(zhì)性對信貸需求的影響及作用機理。研究發(fā)現(xiàn)，貧困地區(qū)不同類型創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶的信貸需求表現(xiàn)出明顯的層次性，這一差異是由不同創(chuàng)業(yè)類型的經(jīng)營風(fēng)險差異造成的。在其他條件一定的情況下，農(nóng)業(yè)創(chuàng)業(yè)經(jīng)營風(fēng)險較高因而農(nóng)戶信貸需求較小，非農(nóng)創(chuàng)業(yè)和同時進行農(nóng)業(yè)和非農(nóng)創(chuàng)業(yè)的農(nóng)戶經(jīng)營風(fēng)險相對較低因而信貸需求較強。此外，創(chuàng)業(yè)年限對農(nóng)業(yè)創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶的信貸需求有正向影響，初始投資規(guī)模對非農(nóng)創(chuàng)業(yè)和農(nóng)業(yè)創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶的信貸需求均有正向影響。

關(guān)鍵詞： ?農(nóng)戶創(chuàng)業(yè);異質(zhì)性;信貸需求;貧困地區(qū);風(fēng)險平衡模型

中圖分類號： ? F832.43 ? ?文獻標志碼：A ? ?文章編號：1009-055X（2020）01-0033-12

doi：10.19366/j.cnki.1009-055X.2020.01.004

一、引 言

小康不小康，關(guān)鍵看老鄉(xiāng)。全面脫貧是實現(xiàn)鄉(xiāng)村振興的基礎(chǔ)，而農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)是貧困地區(qū)農(nóng)戶發(fā)揮主動性和創(chuàng)造性加速脫貧致富的一條有效路徑。在2020年決勝脫貧攻堅的后扶貧時代，幫助貧困地區(qū)農(nóng)戶提升創(chuàng)業(yè)項目的可持續(xù)發(fā)展能力，是關(guān)系鞏固脫貧成果、加速貧困地區(qū)鄉(xiāng)村振興進程的關(guān)鍵問題，而滿足創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶的信貸需求是其中至關(guān)重要的一環(huán)。

已有學(xué)者關(guān)注到不同特征的創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶或者有不同經(jīng)營特征的農(nóng)戶信貸需求存在明顯差異，但具體結(jié)論存在分歧。熊學(xué)萍等[1]認為，從事非農(nóng)行業(yè)的農(nóng)戶由于資金投入量較大，農(nóng)戶依靠自身積累已不能滿足需要，因此對貸款的需求比較強烈;從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的農(nóng)戶則信貸需求較低。Baydas等[2]也有相近的結(jié)論，認為非農(nóng)創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶更可能獲得更大金額貸款的原因并不是因為金融機構(gòu)更偏好他們，而是因為他們的信貸需求規(guī)模更大;而農(nóng)業(yè)創(chuàng)業(yè)者獲得的貸款金額較小是因為他們的需求較小。何廣文等[3]基于1.730戶農(nóng)戶的調(diào)研數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，從事工商業(yè)經(jīng)營的農(nóng)戶，無論是專營還是兼營，其信貸需求更為突出。史清華[4]、米運生[5]、張梓榆[6]等也發(fā)現(xiàn)農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)的非農(nóng)程度越高，信貸需求越高。與之相對，黃祖輝等[7]認為，非農(nóng)經(jīng)營收入越高的農(nóng)戶受到正規(guī)信貸約束的概率越小，但并不能確定其對正規(guī)信貸的需求越高。程郁和羅丹[8]研究發(fā)現(xiàn)，種養(yǎng)大戶等農(nóng)業(yè)創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶有顯著的較高信貸需求，個體工商戶等非農(nóng)創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶的信貸需求不顯著。秦建群等[9]的研究亦發(fā)現(xiàn)，相對于兼業(yè)和純農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，非農(nóng)業(yè)生產(chǎn)對農(nóng)戶信貸需求有顯著的負向影響。韓俊等[10]則指出，個體工商戶和種養(yǎng)大戶沒有明顯的信貸需求，但有更高的信貸需求層次，一旦需要借貸，其借貸需求規(guī)模較為明顯。

上述研究結(jié)論存在分歧的主要原因可能是多數(shù)關(guān)注農(nóng)戶信貸需求的研究以所有農(nóng)戶為研究對象，通過“非農(nóng)收入比例”“是否從事非農(nóng)（工商）經(jīng)營”等指標考察不同生產(chǎn)經(jīng)營類型或創(chuàng)業(yè)特征農(nóng)戶的信貸需求特征，一方面指標選取千差萬別，創(chuàng)業(yè)類型劃分不明晰;另一方面缺乏以創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶為確切研究對象的針對性研究，因而對創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶信貸需求的分析存在偏差。

此外，綜觀已有文獻還可以發(fā)現(xiàn)：首先，已有研究對中國創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶經(jīng)營特征與信貸需求之間作用機制的理論分析較為欠缺。創(chuàng)業(yè)及創(chuàng)業(yè)行為異質(zhì)性如何影響中國農(nóng)戶的信貸需求？目前沒有明確的回答。其次，對貧困地區(qū)創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶的金融需求和特征關(guān)注不足。已有學(xué)者指出，經(jīng)濟欠發(fā)達地區(qū)的信貸需求和信貸約束特征與經(jīng)濟較發(fā)達地區(qū)存在較大差異[11]，農(nóng)戶自身的經(jīng)濟水平亦會對農(nóng)戶的信貸需求產(chǎn)生影響。然而已有研究中，對貧困地區(qū)農(nóng)戶或?qū)ω毨舻娜谫Y問題研究并不充分，對貧困地區(qū)農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)的信貸需求研究更為鮮見。因此，從創(chuàng)業(yè)類型異質(zhì)性角度系統(tǒng)深入剖析中國貧困地區(qū)創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶信貸需求的差異性以及異質(zhì)性對信貸需求影響的機制，具有突出的理論和實際意義。

有鑒于此，本文基于2016年7—8月在廣西壯族自治區(qū)、貴州省、四川省的6個國家級貧困縣（縣級市）的調(diào)研數(shù)據(jù)，從創(chuàng)業(yè)類型異質(zhì)性的視角探究貧困地區(qū)農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)的信貸需求及影響機理。

二、貧困地區(qū)農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)及信貸需求特征觀察

以已有文獻為基礎(chǔ)，本文將“農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)”界定為：農(nóng)戶通過投資行為改變產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、經(jīng)營方式、組織結(jié)構(gòu)、生產(chǎn)技術(shù)等生產(chǎn)因素而導(dǎo)致其面臨的獨特性風(fēng)險、預(yù)期收入、社會身份發(fā)生較大變化的經(jīng)營行為。農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)應(yīng)以有明顯投資行為或收入可能會顯著變化，或二者兼而有之為前提。進一步，本文在已有研究的基礎(chǔ)上將農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)劃分為農(nóng)業(yè)創(chuàng)業(yè)（擴大農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、改變生產(chǎn)經(jīng)營方式等農(nóng)業(yè)開發(fā)經(jīng)營行為）和非農(nóng)創(chuàng)業(yè)（從事非農(nóng)類型的工商業(yè)經(jīng)營）[12-13]，并根據(jù)實際調(diào)研觀察，劃分出新的農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)類型——同時進行農(nóng)業(yè)和非農(nóng)創(chuàng)業(yè)根據(jù)調(diào)研情況看，同時進行農(nóng)業(yè)和非農(nóng)創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶的收入水平、資產(chǎn)水平和金融需求特征都明顯區(qū)別于僅從事農(nóng)業(yè)創(chuàng)業(yè)和僅從事非農(nóng)創(chuàng)業(yè)的農(nóng)戶（具體見本節(jié)下文數(shù)據(jù)及分析），有必要將同時進行農(nóng)業(yè)和非農(nóng)創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶單獨劃分一類。。即根據(jù)農(nóng)戶的創(chuàng)業(yè)經(jīng)營類型，本文將創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶劃分為農(nóng)業(yè)創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶、非農(nóng)創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶和同時進行農(nóng)業(yè)和非農(nóng)創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶。

本文數(shù)據(jù)來自聯(lián)合國開發(fā)計劃署（UNDP）“貧困地區(qū)農(nóng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展與創(chuàng)業(yè)的金融需求與供給研究”項目課題組于2016年7—8月在廣西壯族自治區(qū)、貴州省、四川省的調(diào)查。調(diào)查采取分層抽樣。首先，從2015年貧困人口超過500萬的6個省份（自治區(qū)）即河南、湖南、廣西、四川、貴州、云南數(shù)據(jù)來源：人民網(wǎng)網(wǎng)站http：//society.people.com.cn/n/2014/1215/c136657-26210645.html#。中選擇廣西、四川和貴州作為調(diào)研地區(qū)。然后，在這3個省份（自治區(qū)）中各選擇了2個國家級貧困縣（縣級市），分別為廣西壯族自治區(qū)的田東縣和都安縣、貴州省的興仁市和紫云縣、四川省的儀隴縣和宣漢縣。最后，在每個樣本縣中根據(jù)經(jīng)濟發(fā)達程度，將鄉(xiāng)鎮(zhèn)分成上、中、下三類，在每類鄉(xiāng)鎮(zhèn)中選擇2～6個典型村，包括貧困村和非貧困村，在樣本村隨機入戶進行一對一訪談。最終獲得了農(nóng)戶問卷1.035份，剔除存在缺失值或異常值的樣本后，共獲得有效問卷959份。其中，貧困村農(nóng)戶占比為47.24%，貧困戶占比為31.11%，創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶占比為33.68%。創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶樣本為323戶，從事非農(nóng)創(chuàng)業(yè)的農(nóng)戶165戶，占創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶的

51.08%;從事農(nóng)業(yè)創(chuàng)業(yè)的農(nóng)戶103戶，占創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶的31.89%;同時從事農(nóng)業(yè)和非農(nóng)創(chuàng)業(yè)的農(nóng)戶55戶，占創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶的17.03%。由于本文關(guān)注的是創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶在創(chuàng)業(yè)發(fā)展過程中表現(xiàn)出的信貸需求，而已進入成熟發(fā)展階段創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶的信貸需求可能存在差異性，如果算入樣本易造成結(jié)果偏差，因此本文剔除聲稱創(chuàng)業(yè)10年以上的樣本，剩余有效創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶樣本為251份。樣本農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)情況及收入特征如表1所示。

（1）創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶收入明顯高于非創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶，不同類型創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶收入特征存在差異。如表1所示，三種創(chuàng)業(yè)類型農(nóng)戶的年均收入均明顯高于非創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶，其中同時進行農(nóng)業(yè)和非農(nóng)創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶的年均收入最高，達到112.690.7元，為非創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶年均收入的3倍有余;非農(nóng)創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶的收入水平次之，年均收入達到100.469.7元;農(nóng)業(yè)創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶的年均收入相對較低，為69.487.6元，但仍接近非創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶年均收入的2倍。創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶收入顯著增加一方面說明了創(chuàng)業(yè)是貧困地區(qū)農(nóng)戶脫貧致富的有效路徑，另一方面也印證了農(nóng)村信貸投資對農(nóng)民增收有正向促進作用[14]。不同創(chuàng)業(yè)類型農(nóng)戶之間的收入特征差異亦充分說明了同時進行農(nóng)業(yè)和非農(nóng)創(chuàng)業(yè)的農(nóng)戶顯著區(qū)別于僅進行農(nóng)業(yè)創(chuàng)業(yè)和僅進行非農(nóng)創(chuàng)業(yè)的農(nóng)戶，將其合并歸為任何一類都會使研究結(jié)果產(chǎn)生偏差，因此將農(nóng)業(yè)創(chuàng)業(yè)、非農(nóng)創(chuàng)業(yè)、同時進行農(nóng)業(yè)和非農(nóng)創(chuàng)業(yè)分為三類進行分析是更為合理和嚴謹?shù)?。此外，從事農(nóng)業(yè)創(chuàng)業(yè)的農(nóng)戶農(nóng)業(yè)收入占比和平均耕地面積大幅提升，農(nóng)業(yè)收入占比達到非創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶的近3倍，平均耕地面積為非創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶耕地面積的6倍，表明貧困地區(qū)農(nóng)戶的創(chuàng)業(yè)項目已經(jīng)成為創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶的主要經(jīng)濟支柱，非農(nóng)創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶逐漸弱化農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的經(jīng)濟作用，農(nóng)業(yè)創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶則弱化非農(nóng)收入的支撐作用，非農(nóng)收入不再是創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶收入的補充，拋棄了黃宗智[15]304-308所說的家庭非農(nóng)收入“拐杖”[3]。

（2）貧困地區(qū)非農(nóng)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)業(yè)主要集中于技術(shù)低門檻行業(yè)，批發(fā)和零售業(yè)是首選創(chuàng)業(yè)類型。如圖1所示，在非農(nóng)產(chǎn)業(yè)的行業(yè)選擇上，樣本農(nóng)戶傾向于門檻低、技術(shù)要求低或已有相關(guān)技術(shù)和經(jīng)驗的行業(yè)。批發(fā)和零售業(yè)（實體店）為了解電子商務(wù)在貧困地區(qū)發(fā)展情況，調(diào)研組將“批發(fā)與零售業(yè)”拆分為“批發(fā)與零售業(yè)（實體店）”和“電子商務(wù)”兩部分來進行調(diào)研。創(chuàng)業(yè)占比最高，占非農(nóng)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶比重的44.64%;其次，建筑業(yè)（14.59%）、交通運輸、倉儲和郵政業(yè)（14.16%）以及居民服務(wù)、修理和其他服務(wù)行業(yè)（11.59%），這些創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶的比例總計達到84.98%，而以淘寶店鋪、微店等形式開展電商創(chuàng)業(yè)的占比僅為2.58%批發(fā)和零售業(yè)（實體店）主要以小賣部、小五金店等為主要形式。建筑業(yè)創(chuàng)業(yè)的主要形式是組織施工隊承包小工程建設(shè)、建房子等。從事交通運輸行業(yè)的主要形式是購買貨車跑運輸。居民服務(wù)、修理和其他服務(wù)業(yè)創(chuàng)業(yè)的主要形式是農(nóng)機或其他設(shè)備、車輛的修理店。相較于批發(fā)和零售業(yè)（實體店）來說，這三類非農(nóng)產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)業(yè)活動的資金門檻略高，但仍舊屬于行業(yè)技術(shù)門檻較低的創(chuàng)業(yè)類型。。這一結(jié)果與農(nóng)業(yè)部2017年第二次農(nóng)村創(chuàng)業(yè)創(chuàng)新動態(tài)監(jiān)測調(diào)查數(shù)據(jù)結(jié)果有所差異具體數(shù)據(jù)參見：http：//www.moa.gov.cn/ztzl/scw/scdtnc/201803/t20180306_6137937.htm.：在本文樣本中占突出比重的批發(fā)零

售類創(chuàng)業(yè)在其調(diào)查結(jié)果中僅占很小部分，其他類型非農(nóng)創(chuàng)業(yè)的分布也存在一定差異。這是由于農(nóng)業(yè)部的創(chuàng)業(yè)數(shù)據(jù)來自全國范圍的農(nóng)村調(diào)查，兩份調(diào)研結(jié)果的差異意味著貧困地區(qū)創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶的創(chuàng)業(yè)特征具有特殊性。

事實上，貧困地區(qū)創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶青睞零售業(yè)和服務(wù)業(yè)等非農(nóng)創(chuàng)業(yè)內(nèi)容并不難理解。創(chuàng)業(yè)畢竟伴隨著較高的風(fēng)險，創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶為了應(yīng)對創(chuàng)業(yè)的不確定性而傾向于選擇這類生產(chǎn)周期短、投資少、見效快的行業(yè)[16]，韓俊和崔傳義[17]對中西部地區(qū)回鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)者的研究亦支持本文的結(jié)論。而貧困地區(qū)從事電商創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶的比重低于平均水平，則意味著貧困地區(qū)農(nóng)戶對互聯(lián)網(wǎng)和電腦的認識和使用能力較為欠缺，難以滿足電商創(chuàng)業(yè)的基本素質(zhì)要求，存在受教育水平等個人能力約束的自我排斥[18]。

（3）貧困地區(qū)農(nóng)業(yè)創(chuàng)業(yè)向農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)?；?、合作化、現(xiàn)代化轉(zhuǎn)變。擴大生產(chǎn)規(guī)模是樣本農(nóng)戶最主要的農(nóng)業(yè)創(chuàng)業(yè)行為，其主要包括兩類行為：發(fā)展型（即在原有基礎(chǔ)上擴大生產(chǎn)規(guī)模）、新創(chuàng)型（從零開始的初始生產(chǎn)規(guī)模擴大）。如圖2所示，擴大生產(chǎn)規(guī)模的農(nóng)戶占所有農(nóng)業(yè)創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶比重的64.20%，表明農(nóng)戶的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)正逐步向規(guī)?；a(chǎn)方式轉(zhuǎn)變。組織形式創(chuàng)新是農(nóng)業(yè)創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶第二主要的創(chuàng)業(yè)行為，占所有農(nóng)業(yè)創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶比重的24.68%。組織形式創(chuàng)新主要包括創(chuàng)建合作組織（17.28%）、注冊家庭農(nóng)場（4.32%）、組建公司（1.85%）、加入村辦公司或團隊（1.23%）。此外，還有11.73%的農(nóng)戶通過引入物聯(lián)網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng)及電商、大型機械或新的生產(chǎn)技術(shù)來提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的專業(yè)化和生產(chǎn)效率。

[TP3-3.tif;%100%100;Z3;Y3，BP]

[TS（]圖2 創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶農(nóng)業(yè)創(chuàng)業(yè)行為分布統(tǒng)計圖

（注：因部分農(nóng)戶同時發(fā)生2項及以上創(chuàng)業(yè)行為，使得創(chuàng)業(yè)行為分布縱向統(tǒng)計的總和大于100%。）[TS）][KH-*2]

（4）創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶信貸需求高于非創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶，不同類型創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶之間總體相近?？紤]到最近的資金融入行為可能會對農(nóng)戶的信貸需求產(chǎn)生影響，本文從融資行為和意愿兩個角度對創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶融資需求進行觀察：分別是2015年是否有包括正規(guī)及非正規(guī)金融在內(nèi)的所有融資渠道的資金融入行為以及調(diào)研時樣本農(nóng)戶是否有信貸需求。首先，如表2所示，從2015年資金融入行為角度看，創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶的信貸需求明顯強于非創(chuàng)

業(yè)農(nóng)戶。從創(chuàng)業(yè)類型角度來看，不同類型創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶發(fā)生資金融入的占比總體相近，農(nóng)業(yè)創(chuàng)業(yè)和同時進行農(nóng)業(yè)和非農(nóng)創(chuàng)業(yè)的農(nóng)戶信貸需求略強于非農(nóng)創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶。進一步從融資意愿角度看，創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶的融資意愿略強于非創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶，各類型創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶的融資意愿較為接近，從事農(nóng)業(yè)創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶的進一步融資意愿相對更強，意味著農(nóng)業(yè)創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶的有較強的持續(xù)性信貸需求。

（5）不同類型創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶的信貸需求規(guī)模層次性明顯。表3匯報了樣本農(nóng)戶2015年從包括正規(guī)及非正規(guī)金融在內(nèi)的所有融資渠道獲得的借款總額的分布情況。首先，創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶的信貸規(guī)模明顯高于非創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶。創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶的信貸規(guī)模主要集中于3萬～10萬元，占有借款的創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶的53.11%，而近60%的非創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶的借款總額則集中于3萬元以下，其中借款總額在1萬元以下的非創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶占到了34.27%。其次，不同類型創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶的借款總額表現(xiàn)出明顯的層次性。農(nóng)業(yè)創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶的借款總額相對最小，主要集中于1萬～10萬元，其中有31.40%的農(nóng)業(yè)創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶借款金額在3萬～5萬元之間;非農(nóng)創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶的信貸規(guī)模層次居中，借款總額主要集中于3萬～10萬以及10萬元以上，其中規(guī)模在5萬～10萬元之間的非農(nóng)創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶最多，占29.75%;同時進行農(nóng)業(yè)和非農(nóng)創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶的信貸規(guī)模相對最高，分別有38.24%和29.41%的農(nóng)戶借款總額在5萬～10萬元以及10萬元以上。

上述事實觀察表明，貧困地區(qū)創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶具有強烈的信貸需求，不同類型創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶的創(chuàng)業(yè)特征存在差異，信貸需求規(guī)模存在層次性。那么，農(nóng)戶的創(chuàng)業(yè)類型如何影響農(nóng)戶的信貸需求，其影響機制如何？本文將進一步展開理論分析和探討。

三、理論分析及研究假說

根據(jù)Schumpeter[19]的理論，創(chuàng)業(yè)是生產(chǎn)函數(shù)的變化，通過生產(chǎn)技術(shù)的革新、新商品的引進等行為對生產(chǎn)要素進行重新組合以形成新的生產(chǎn)方式和生產(chǎn)結(jié)構(gòu)，并在這一過程中衍生出對資金的需求;在自有資金難以滿足資金需求的情況下，即產(chǎn)生了強烈的信貸需求。Baydas等[2]認為非農(nóng)創(chuàng)業(yè)和農(nóng)業(yè)創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶對正規(guī)信貸需求的差異是由風(fēng)險的差異造成的。一些國際學(xué)者也從風(fēng)險的角度對創(chuàng)業(yè)經(jīng)營決策與信貸需求的影響機制進行了闡釋，其基本的邏輯是農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)者對債務(wù)的使用與他們承擔(dān)金融風(fēng)險的意愿和需要有關(guān)[20]，這其中，融資行為被視為一種平衡經(jīng)營風(fēng)險的重要手段，使得農(nóng)戶面臨的總風(fēng)險保持在其可承受的區(qū)間[21]。這類模型被稱為風(fēng)險平衡模型，最初由Gabriel和 Baker[21]提出，Collins[22]、Featherstone[23]、Turvey和Baker [24]等進一步發(fā)展了這個模型，該模型已被廣泛應(yīng)用于美國和歐洲農(nóng)戶或農(nóng)業(yè)企業(yè)的融資問題研究。

根據(jù)風(fēng)險平衡模型，設(shè)農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)的凈收益為r，凈資產(chǎn)為E，資產(chǎn)為A。根據(jù)杜邦分析法：

[SX（]r[]E[SX）]=[SX（]r[]A[SX）]·[SX（]A[]E[SX）]（1）

設(shè)融資成本（利率）為i，融資杠桿率為δ=[SX（]D[]A[SX）]，則預(yù)期凈資產(chǎn)收益率（ROE）和預(yù)期資產(chǎn)回報率（ROA）之間的關(guān)系可以寫為：

E（ROE）=[E（ROA）-iδ]·[SX（]1[]1-δ[SX）]（2）

在融資成本i為固定利率的假設(shè)下，其方差為：

σ2ROE=σ2ROA·1[]1-δ2（3）

其中，σ2ROA為農(nóng)戶面臨的經(jīng)營風(fēng)險;δ為農(nóng)戶面臨的財務(wù)風(fēng)險;則σ2ROE可以理解為農(nóng)戶面臨的總風(fēng)險，由經(jīng)營風(fēng)險和財務(wù)風(fēng)險兩個主要要素構(gòu)成。

風(fēng)險平衡模型假設(shè)農(nóng)戶以追求創(chuàng)業(yè)項目存活和利潤最大化，且以維持項目存活為主要目標。構(gòu)建農(nóng)戶的效用函數(shù)為：

EU（ROE）=[E（ROA）-iδ]·1[]1-δ[SX）]-α[]2[SX）]σ2ROA·1[]1-δ2（4）

其中，α表示農(nóng)戶的風(fēng)險厭惡水平，α>0。實現(xiàn)預(yù)期凈資產(chǎn)收益率最大化、獲得最優(yōu)融資杠桿率的一階條件為：

EU（ROE）[]δ[SX）]=[SX（]-i[]1-δ[SX）]+[E（ROA）-iδ]1[]（1-δ）2-ασ2ROA·1[]1-δ[SX）]3=0（5）

求解式（5）得：

δ*=1-ασ2ROA[]E（ROA）-i（6）

進一步對（6）求偏導(dǎo)，可得：

[SX（]δ*[]σ2ROA[SX）]=-[SX（]α[]E（ROA）-i<0（7）

在假設(shè)農(nóng)戶以追求創(chuàng)業(yè)項目存活為主要目標的條件下，E（ROA）-i>0，因此式（7）為負值。我們可以從理論上得出結(jié)論：創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶的信貸需求與經(jīng)營風(fēng)險呈負向相關(guān)，農(nóng)戶面臨的經(jīng)營風(fēng)險越高，其信貸需求越小。

不同創(chuàng)業(yè)類型對應(yīng)著不同水平的經(jīng)營風(fēng)險。在企業(yè)家才能（經(jīng)營水平和能力）一定的情況下，創(chuàng)業(yè)項目的經(jīng)營風(fēng)險總體上源自行業(yè)屬性。我國的農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)是弱質(zhì)產(chǎn)業(yè)，承受著來自自然和市場的雙重風(fēng)險，在生產(chǎn)、銷售等諸多環(huán)節(jié)面臨的外在不確定性最為突出，被認為是經(jīng)營風(fēng)險相對較高的產(chǎn)業(yè)[25-26]，也因此，我國政府在制定相關(guān)政策時多次明確指出要提高商業(yè)銀行對涉農(nóng)貸款不良率的容忍度。如2018年銀監(jiān)會下發(fā)《中國銀監(jiān)會辦公廳關(guān)于做好2018年三農(nóng)和扶貧金融服務(wù)工作的通知》（銀監(jiān)辦發(fā)[2018]46號）指出，要完善差異化監(jiān)管政策，對涉農(nóng)貸款、精準扶貧貸款不良率高出自身各項貸款不良率年度目標2個百分點（含）以內(nèi)的，可不作為銀行內(nèi)部考核評價的扣分因素，并要求各銀行業(yè)金融機構(gòu)制定和完善涉農(nóng)、扶貧金融服務(wù)盡職免責(zé)制度資料來源：http：//www.cbrc.gov.cn/govView_1DCE73D7AF194D72B8D7B5D4977CEECE.html。。而非農(nóng)創(chuàng)業(yè)的外部風(fēng)險主要來自市場，即投入品的價格、質(zhì)量和數(shù)量的不確定性以及產(chǎn)出品的價格、需求量、競爭性的不確定性等，其相對農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)業(yè)而言風(fēng)險成分相對簡單，經(jīng)營風(fēng)險相對較低[27]。而同時進行農(nóng)業(yè)創(chuàng)業(yè)和非農(nóng)創(chuàng)業(yè)的經(jīng)營風(fēng)險，根據(jù)Markowitz等的投資組合理論[28]，可以看成是一種風(fēng)險組合，在相同的投資規(guī)模下，同時進行農(nóng)業(yè)和非農(nóng)創(chuàng)業(yè)的經(jīng)營風(fēng)險一定小于僅從事農(nóng)業(yè)創(chuàng)業(yè)項目的經(jīng)營風(fēng)險，可能大于或小于非農(nóng)創(chuàng)業(yè)項目的經(jīng)營風(fēng)險。因此，根據(jù)式（7）的結(jié)論可得出假說：創(chuàng)業(yè)類型通過經(jīng)營風(fēng)險的異質(zhì)性反向影響創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶的信貸需求。農(nóng)業(yè)創(chuàng)業(yè)項目因風(fēng)險相對高，創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶的信貸需求相對較弱;非農(nóng)創(chuàng)業(yè)項目風(fēng)險相對較低，創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶的信貸需求相對較強。

四、變量選擇與模型設(shè)定

Nagarajan[29]和Swain[30]等認為在貸款來源途徑多樣化的情況下，總貸款金額可以代表農(nóng)戶總的信貸需求規(guī)模。因此本文選擇借款總金額為被解釋變量，具體為農(nóng)戶2015年從各個渠道獲得的信貸資金總和，包括來自農(nóng)信社、商業(yè)銀行等正規(guī)金融機構(gòu)的正規(guī)信貸以及來自親朋好友的非正規(guī)信貸。在251個創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶樣本中，有78.49%的農(nóng)戶有借款，平均金額為8.67萬元，全部創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶的借款均值為6.76萬元?？紤]到農(nóng)戶的信貸需求規(guī)模存在部分樣本取值為0的情況，可觀察到的僅為發(fā)生了借款行為的農(nóng)戶，樣本取值為0的農(nóng)戶可能沒有借貸需求亦可能為有需求而借不到，其實際信貸需求不可觀察，故而為刪失數(shù)據(jù)，存在選擇性偏差。因此，本文采用Tobit模型對農(nóng)戶信貸需求規(guī)模進行估計。模型設(shè)定如下：

TA*i=[WTHX]η[WTBX]1enttypei+x′3i[WTHX]η[WTBX]+vi

TAi=max（0，TA*）（8）

其中，TA*i為不可觀測農(nóng)戶的信貸需求規(guī)模;TAi為觀測到的農(nóng)戶信貸需求規(guī)模，包括了來自正規(guī)借貸、非正規(guī)借貸等所有融資渠道的借款總額。當TA*i>0時，TAi=TA*i;當TA*i≤0時，TAi=0。enttype代表農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)類型，為一組虛擬變量，具體包括非農(nóng)創(chuàng)業(yè)、農(nóng)業(yè)創(chuàng)業(yè)和同時農(nóng)業(yè)和非農(nóng)創(chuàng)業(yè)三個創(chuàng)業(yè)類型;x3i代表由控制變量構(gòu)成的向量;[WTHX]η1[WTBX]、[WTHX]η[WTBZ]為系數(shù)構(gòu)成的向量;vi為誤差項;下標i代表第i個樣本農(nóng)戶。本文使用ML估計。

本文選取的解釋變量主要包括創(chuàng)業(yè)特征變量、戶主特征變量、家庭特征變量。創(chuàng)業(yè)特征變量包括創(chuàng)業(yè)類型、創(chuàng)業(yè)年限、初始投資規(guī)模、是否參與產(chǎn)業(yè)鏈。根據(jù)理論分析，農(nóng)業(yè)創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶的信貸需求規(guī)模小于非農(nóng)創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶，初始投資規(guī)模、創(chuàng)業(yè)年限和參與產(chǎn)業(yè)鏈對創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶的信貸需求規(guī)模有正向影響。戶主特征變量包括戶主年齡、戶主年齡的平方、受教育年限、技能水平、金融知識水平、是否為村干部及風(fēng)險態(tài)度等。家庭特征變量包括家庭人口規(guī)模、勞動力占比、收入水平、農(nóng)業(yè)收入占比、貧困戶、貧困村特征以及親友數(shù)量。其中，借鑒白永秀[31]等的方法，選取關(guān)系密切的親友數(shù)量作為創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶家庭社會網(wǎng)絡(luò)的代理變量。社會網(wǎng)絡(luò)或社會資本被認為對農(nóng)戶的民間借貸有重要影響[32]，有助于緩解農(nóng)戶的信貸約束[31]，因此，創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶的社會資本可能會正向影響其信貸需求規(guī)模。變量設(shè)置及描述性統(tǒng)計特征見表4。

表4 變量設(shè)置及描述性統(tǒng)計特征

變 量定 義均 值標準差最小值最大值

loant信貸規(guī)模（萬元）6.7568.812062[BHDWG4]

enttype創(chuàng)業(yè)類型，非農(nóng)創(chuàng)業(yè)=1，農(nóng)業(yè)創(chuàng)業(yè)=2，同時農(nóng)業(yè)和非農(nóng)創(chuàng)業(yè)=3（虛擬變量組）1.6690.71413[BHDWG2]

entreyear創(chuàng)業(yè)年限（年）3.8802.481110[BH]

lnoi初始投資規(guī)模（對數(shù)）10.3592.701014.509[BH]

cooplt是否參與產(chǎn)業(yè)鏈，是=1，否=00.2430.43001[BH]

age1戶主年齡（歲）40.9489.7661866[BH]

age2戶主年齡的平方1.771.753813.6573244.356[BHDWG4]

eduy戶主受教育年限，沒上過學(xué)=0，小學(xué)=5，初中=9，高中及中專=12，大專及以上=169.3353.041016[BHDWG6]

techabi技能水平，農(nóng)戶在外出務(wù)工中學(xué)到技術(shù)或技能=1，農(nóng)戶參加過技能培訓(xùn)=1，農(nóng)戶具備某項業(yè)務(wù)或技能的從業(yè)資格=1，農(nóng)戶參加過互聯(lián)網(wǎng)知識培訓(xùn)=1，否則=01.2191.18804[BHDWG6]

finankno金融知識水平，農(nóng)戶參加過金融知識培訓(xùn)（包括但不限于當?shù)亟鹑跈C構(gòu)如農(nóng)商行、農(nóng)信社等組織的金融知識培訓(xùn)）=1;農(nóng)戶參加過互聯(lián)網(wǎng)金融知識培訓(xùn)=1，否則=00.3780.62302[BHDWG2]

cadre是否為村干部，是=1，否=00.1830.38801[BHDWG4]

newtrail風(fēng)險態(tài)度，風(fēng)險極度厭惡=1，風(fēng)險厭惡=2，風(fēng)險中性=3，風(fēng)險偏好=4，風(fēng)險極度偏好=53.8451.10815[BHDWG2]

mennum樣本家庭成員數(shù)量（人）4.9121.549212

[BG）]

續(xù)上表

變 量定 義均 值標準差最小值最大值

laborpro樣本家庭成員勞動力占比0.5780.22501[BHDWG4]

income 家庭收入水平在本村水平，最低水平=1，中低水平=2，中等水平=3，中高水平=4，最高水平=53.2150.91715[BHDWG2]

agrincpro農(nóng)業(yè)收入占家庭總收入占比0.2530.36001[BH]

povcer是否為貧困戶，是=1，否=00.1510.35901[BH]

povillage是否為貧困村，是=1，否=00.4660.50001[BH]

frienum關(guān)系親密的親友數(shù)量（人）2.7531.372120

五、 實證結(jié)果及分析

（一）創(chuàng)業(yè)類型異質(zhì)性對農(nóng)戶信貸需求的影響

表5匯報了創(chuàng)業(yè)類型對創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶信貸需求規(guī)模影響的估計結(jié)果。模型（1）以非農(nóng)創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶為基準組，考察了不同創(chuàng)業(yè)類型對創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶信貸需求規(guī)模的影響，模型（2）加入了其他創(chuàng)業(yè)特征變量。可以看到，模型（1）和模型（2）中，農(nóng)業(yè)創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶的信貸需求規(guī)模顯著小于非農(nóng)創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶的信貸需求規(guī)模，同時進行農(nóng)業(yè)和非農(nóng)創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶的信貸需求規(guī)模與非農(nóng)創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶無顯著差異。這一估計結(jié)果驗證了理論分析

表5 創(chuàng)業(yè)類型影響農(nóng)戶信貸規(guī)模的估計結(jié)果

變 量模型（1）模型（2）模型（3）模型（4）模型（5）

2.enttype-2.593**-2.153**-4.908***-7.122***-1.625[BHDW]

（1.258）（1.055）（0.895）（1.614）（1.686）[BH]

3.enttype1.7231.1271.986-8.6121.924[BH]

（1.055）（0.822）（4.522）（7.562）（1.392）[BH]

lnoi0.674***0.691***0.412**0.690***[BHDW]

（0.173）（0.160）（0.191）（0.178）[BH]

entreyear-0.094-0.405*-0.095-0.134[BH]

（0.128）（0.221）（0.126）（0.118）[BH]

cooplt-0.285-0.007-0.5471.936[BH]

（1.751）（1.953）（1.724）（2.114）[BH]

2.enttype#entreyear0.791*[BHDW]

（0.430）[BH]

3.enttype#entreyear-0.257[BH]

（1.245）[BH]

2.enttype#lnoi0.487**[BH]

（0.197）[BH]

3.enttype#lnoi0.877[BH]

（0.686）[BH]

2.enttype#cooplt-2.898[BH]

（2.751）[BH]

3.enttype#cooplt-4.503[BH]

（3.587）

[BG）]

續(xù)上表

變 量模型（1）模型（2）模型（3）模型（4）模型（5）

age10.892**0.808**0.837***0.777**0.782**[BHDW]

（0.379）（0.335）（0.245）（0.324）（0.392）[BH]

age2-0.012**-0.011**-0.011***-0.011**-0.011**[BH]

（0.005）（0.004）（0.003）（0.004）（0.005）[BH]

eduy-0.278-0.295-0.324-0.287-0.305[BH]

（0.415）（0.401）（0.395）（0.400）（0.412）[BH]

techabi-0.912-0.999-0.994-0.898-1.060[BH]

（0.593）（0.682）（0.664）（0.627）（0.700）[BH]

finankno0.7320.7920.8740.9060.806[BH]

（0.507）（0.655）（0.627）（0.676）（0.721）[BH]

cadre2.0902.2041.6552.2232.169[BH]

（1.889）（1.958）（1.924）（2.009）（2.018）[BH]

newtrail0.1430.025-0.0270.0230.018[BH]

（0.390）（0.359）（0.325）（0.373）（0.370）[BH]

mennum-0.079-0.207-0.223-0.170-0.196[BH]

（0.371）（0.428）（0.421）（0.411）（0.417）[BH]

laborpro0.9330.2480.270-0.1110.481[BH]

（2.642）（2.793）（2.936）（2.788）（2.647）[BH]

income2.145**2.151**2.260**2.074**2.236**[BH]

（0.906）（0.967）（1.001）（0.935）（1.074）[BH]

agrincpro3.4902.6542.1622.3802.584[BH]

（2.819）（2.476）（2.838）（2.421）（2.629）[BH]

frienum0.0690.1470.0890.1310.155[BHDW]

（0.230）（0.276）（0.286）（0.261）（0.236）[BH]

povcer1.391***1.270**1.1771.162**1.221*[BH]

（0.307）（0.617）（0.780）（0.534）（0.653）[BH]

povillage-2.327*-2.082*-2.055*-1.804*-2.070*[BH]

（1.183）（1.180）（1.137）（0.997）（1.214）[BH]

_cons-14.920-18.140-17.130*-14.780-18.180[BHDW]

（12.230）（11.070）（9.236）（10.930）（11.800）[BH]

sigma9.943***9.794***9.751***9.758***9.782***[BH]

（1.770）（1.741）（1.744）（1.742）（1.733）[BH]

N251251251251251

注：括號內(nèi)為縣域聚類穩(wěn)健標準誤，模型均控制了省份差異。*、** 和*** 分別代表在10%、5%和1%的水平下顯著。

假說，表明在其他條件一定的情況下，農(nóng)業(yè)創(chuàng)業(yè)因具有相對較高的風(fēng)險而相應(yīng)降低了農(nóng)戶對金融風(fēng)險的承受度，減小了信貸需求規(guī)模;非農(nóng)創(chuàng)業(yè)和同時進行農(nóng)業(yè)和非農(nóng)創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶面臨的經(jīng)營風(fēng)險相對較小，因而愿意承擔(dān)更大的金融風(fēng)險、借入更多的資金進行投資。模型（2）中，初始投資規(guī)模對創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶的信貸需求規(guī)模產(chǎn)生正向影響，并在1%的水平下顯著;而創(chuàng)業(yè)年限對創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶的信貸需求規(guī)模的影響則不顯著。這表明由初始投資規(guī)模決定的經(jīng)營規(guī)模是影響創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶信貸需求規(guī)模的主要因素，經(jīng)營規(guī)模越大，信貸需求越大。此外，參與產(chǎn)業(yè)鏈對創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶信貸需求規(guī)模的影響亦不顯著。理論上講，農(nóng)戶參與產(chǎn)業(yè)鏈使其具有規(guī)?；?jīng)營的外部環(huán)境和條件，信貸需求規(guī)模將提升[33]。實證結(jié)果不顯著有兩種可能的原因，一種可能是參與產(chǎn)業(yè)鏈能增加創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶信貸需求和收入的一個前提是當?shù)氐漠a(chǎn)業(yè)發(fā)展已形成規(guī)模，當這些產(chǎn)業(yè)沒有形成集聚和帶動效應(yīng)時，是否加入產(chǎn)業(yè)鏈對創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶的績效等影響可能會不顯著[34];另一種可能的原因是，參與產(chǎn)業(yè)鏈可能會提高創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶的收入和績效，但也因此抵消了創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶因投資需求增加而增加的信貸需求[35]。從調(diào)研情況來看，貧困地區(qū)的產(chǎn)業(yè)多數(shù)剛剛進入起步階段，發(fā)展仍較為滯后，對農(nóng)戶的帶動作用較弱，因此第一種解釋相對更為合理。

在其他控制變量中，顯著影響創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶信貸需求規(guī)模的變量有：戶主年齡及戶主年齡平方、家庭收入水平、貧困村和貧困戶特征。戶主年齡以及戶主年齡平方分別負向和正向影響創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶的信貸需求規(guī)模，表明戶主年齡對創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶的信貸需求規(guī)模的影響呈倒U形。家庭收入水平和貧困戶特征均正向影響創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶的信貸需求規(guī)模，表明收入水平對創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶的信貸需求的影響呈U形。貧困戶進行創(chuàng)業(yè)時，由于其缺乏自有資本積累，不得不大比重依賴于外部資金，因而信貸需求規(guī)模大;而高收入的創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶由于投資的規(guī)模更大，因而有較大規(guī)模的信貸需求。非貧困村創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶的信貸需求顯著高于貧困村創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶的信貸需求，這表明相較于貧困村，非貧困村創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶的投資需求更大。

（二）創(chuàng)業(yè)特征對不同創(chuàng)業(yè)類型農(nóng)戶信貸需求的影響

通過在表5模型（2）的基礎(chǔ)上加入創(chuàng)業(yè)類型與創(chuàng)業(yè)特征的交互項進一步考察各創(chuàng)業(yè)特征對不同創(chuàng)業(yè)類型農(nóng)戶信貸需求規(guī)模的影響差異，估計結(jié)果如表5模型（3）～（5）所示。模型（3）考察了創(chuàng)業(yè)年限對不同創(chuàng)業(yè)類型農(nóng)戶信貸需求規(guī)模的影響。估計結(jié)果顯示，創(chuàng)業(yè)年限變量顯著為負（系數(shù)為-0.405），意味著創(chuàng)業(yè)年限對非農(nóng)創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶的信貸需求規(guī)模有負向影響。創(chuàng)業(yè)年限與農(nóng)業(yè)創(chuàng)業(yè)的交互項顯著為正，且創(chuàng)業(yè)年限對農(nóng)業(yè)創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶的信貸需求規(guī)模有正向影響[0.791+（-0.405）>0]，意味著隨著創(chuàng)業(yè)年限增加，農(nóng)業(yè)創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶的信貸需求規(guī)模有所增加。創(chuàng)業(yè)年限與同時進行農(nóng)業(yè)和非農(nóng)創(chuàng)業(yè)的交互項不顯著，但系數(shù)為負，意味著創(chuàng)業(yè)年限對非農(nóng)創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶和同時進行農(nóng)業(yè)和非農(nóng)創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶的影響沒有顯著差異，創(chuàng)業(yè)年限對同時進行農(nóng)業(yè)和非農(nóng)創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶的信貸需求總規(guī)模有負向影響。模型（4）中，初始投資規(guī)模變量以及初始投資規(guī)模與農(nóng)業(yè)創(chuàng)業(yè)的交互項均顯著為正，表明初始投資規(guī)模對非農(nóng)創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶和農(nóng)業(yè)創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶的信貸需求規(guī)模均有正向的影響。對非農(nóng)創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶來說，初始投資規(guī)模每增加1%，信貸需求規(guī)模增加0.412萬元，對于農(nóng)業(yè)創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶來說，初始投資規(guī)模每增加1%，信貸需求總規(guī)模增加0.899（0.412+0.487）萬元。初始投資規(guī)模對同時進行農(nóng)業(yè)和非農(nóng)創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶的信貸需求規(guī)模影響并不顯著，但系數(shù)為正，表明同時進行農(nóng)業(yè)和非農(nóng)創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶的信貸需求規(guī)?？赡茈S初始投資規(guī)模的增加而增大。模型（5）中，參與產(chǎn)業(yè)鏈的變量以及與農(nóng)業(yè)創(chuàng)業(yè)、同時進行農(nóng)業(yè)和非農(nóng)創(chuàng)業(yè)的交互項均不顯著，表明參與產(chǎn)業(yè)鏈對不同類型創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶的信貸需求規(guī)模沒有產(chǎn)生顯著影響，如前文討論的，這可能是由于產(chǎn)業(yè)集聚效應(yīng)還未形成，對創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶的帶動效果不足造成的。

六、結(jié)論及政策啟示

本文以風(fēng)險平衡理論為基礎(chǔ)，從貧困地區(qū)農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)類型異質(zhì)性的視角探討了貧困地區(qū)創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶的信貸需求及影響機理。研究發(fā)現(xiàn)，創(chuàng)業(yè)是貧困地區(qū)農(nóng)戶脫貧增收的有效路徑，貧困地區(qū)創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶具有強烈的信貸需求，不同類型創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶的創(chuàng)業(yè)特征存在差異，信貸需求規(guī)模存在層次性。在其他條件一定的情況下，農(nóng)業(yè)創(chuàng)業(yè)因經(jīng)營風(fēng)險相對較高，抑制了農(nóng)業(yè)創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶的信貸需求，使得農(nóng)業(yè)創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶的信貸需求較弱，非農(nóng)創(chuàng)業(yè)和同時進行農(nóng)業(yè)和非農(nóng)創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶面臨的經(jīng)營風(fēng)險相對較小，愿意借入更多的資金進行投資而有更強的信貸需求。進一步觀察創(chuàng)業(yè)特征對不同創(chuàng)業(yè)類型農(nóng)戶的影響，發(fā)現(xiàn)創(chuàng)業(yè)年限對農(nóng)業(yè)創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶的信貸需求規(guī)模有正向影響，對同時進行農(nóng)業(yè)和非農(nóng)創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶的信貸需求規(guī)模有負向影響。初始投資規(guī)模對非農(nóng)創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶和農(nóng)業(yè)創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶的信貸需求規(guī)模均有正向的影響。此外，貧困戶進行創(chuàng)業(yè)時，由于其缺乏自有資本積累，對外部資金有較強依賴，有較強的信貸需求。而貧困地區(qū)的產(chǎn)業(yè)發(fā)展仍較為滯后，產(chǎn)業(yè)集聚效應(yīng)還未形成，對創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶的帶動效果不足，貧困地區(qū)創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶參與產(chǎn)業(yè)鏈對農(nóng)戶的信貸需求沒有產(chǎn)生顯著影響。

本文研究結(jié)論對提升貧困地區(qū)創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶信貸需求滿足水平、提高貧困地區(qū)農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展能力進而推動鄉(xiāng)村振興進程有如下啟示：首先，結(jié)合貧困地區(qū)不同類型創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶的差異性的信貸需求特征優(yōu)化產(chǎn)品結(jié)構(gòu)，為不同類型創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶提供有針對性的信貸產(chǎn)品，提升貧困地區(qū)創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶的信貸產(chǎn)品可得性。其次，建立健全以農(nóng)業(yè)保險為核心的農(nóng)業(yè)風(fēng)險保障體系，降低創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶特別是農(nóng)業(yè)創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶的經(jīng)營風(fēng)險，提高創(chuàng)業(yè)項目的成功率和可持續(xù)發(fā)展能力，激發(fā)創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶的信貸需求。最后，完善貧困地區(qū)產(chǎn)業(yè)發(fā)展政策，提高貧困地區(qū)產(chǎn)業(yè)的帶動效應(yīng)，發(fā)揮產(chǎn)業(yè)扶貧作用。

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Research on Credit Demand of Farmers Entrepreneurship in Povertystricken Areas

—Based on the Heterogeneity of Entrepreneurial Types

LIU Tian HE Guangwen

（College of Economics and Management， China Agricultural University， Beijing 100083， China）

[WT5HZ]Abstract： [WTBZ]Entrepreneurship is an effective way for farmers in povertystricken areas to get rid of poverty， and how to meet the credit needs of entrepreneurial farmers is crucial to consolidate the fruits of poverty alleviation and accelerate the rural revitalization process in povertystricken areas. Based on the observations and survey data of six national povertystricken counties， this paper analyzes the impact of the heterogeneity of farmer entrepreneurship types on credit demand and the mechanism based on the risk balancing model. The study suggests that there is an obvious difference among the credit demand of entrepreneurial farmers with different entrepreneurial types in povertystricken areas. This difference was caused by the difference in operational risks of different types of entrepreneurship. In certain conditions， with a higher business risk， agricultural entrepreneurs have smaller credit demand. Nonagricultural entrepreneurs and simultaneous agricultural and nonagricultural entrepreneurs have relatively bigger credit demand due to relatively low business risks. In addition， the years of entrepreneurship has a positive impact on the scale of credit demand of agricultural entrepreneurs， and the initial investment scale has a positive impact on the scale of credit demand of nonagricultural entrepreneurs and agricultural entrepreneurs.

Key words：entrepreneurship of farmer; heterogeneity; credit demand; povertystricken areas; risk balancing model