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    煙農(nóng)正規(guī)借貸行為對(duì)其家庭福利的影響

    2023-01-26 04:27:04高桂珍
    山西農(nóng)經(jīng) 2022年22期
    關(guān)鍵詞:煙農(nóng)借貸福利

    □高桂珍

    (巢湖學(xué)院經(jīng)濟(jì)與法學(xué)學(xué)院,安徽 合肥 238300)

    隨著現(xiàn)代煙草農(nóng)業(yè)的發(fā)展,規(guī)模化種植已逐漸成為必然趨勢(shì),煙農(nóng)對(duì)生產(chǎn)資金的需求也越來(lái)越大。由于煙農(nóng)與金融機(jī)構(gòu)之間信息不對(duì)稱、農(nóng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)較高等原因,多數(shù)煙農(nóng)仍難以獲得信貸資金,嚴(yán)重影響了煙農(nóng)生產(chǎn)投資能力,降低了其平衡收入與消費(fèi)的能力,也嚴(yán)重阻礙了農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展和農(nóng)戶家庭福利水平提高。研究煙農(nóng)正規(guī)借貸行為對(duì)提升農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)服務(wù)水平、提高煙農(nóng)借貸可得性、促進(jìn)煙農(nóng)家庭福利的提高以及煙草農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展具有重要意義。

    1 研究方法、數(shù)據(jù)來(lái)源和變量選取

    1.1 研究方法

    采用傾向得分匹配反事實(shí)方法,計(jì)算煙農(nóng)參與正規(guī)借貸前后家庭福利變化[1]。

    將煙農(nóng)樣本分為處理組(參與正規(guī)借貸)和對(duì)照組(未參與正規(guī)借貸),通過(guò)一定的方式匹配后,在其他條件完全相同的情況下,通過(guò)兩組煙農(nóng)在家庭福利上的差異來(lái)判斷正規(guī)借貸行為是否促進(jìn)家庭福利的增加。具體步驟如下。

    一是選擇可能影響煙農(nóng)家庭福利與借貸行為的特征變量作為協(xié)變量。

    二是運(yùn)用Logit 模型估計(jì)傾向得分。

    三是通過(guò)傾向得分的估計(jì)結(jié)果,用最鄰近匹配法、半徑匹配法、局部線性回歸對(duì)處理組煙農(nóng)和得分相似的對(duì)照組煙農(nóng)進(jìn)行匹配。

    四是計(jì)算處理組ATT 的值,即參與正規(guī)借貸的煙農(nóng)家庭福利的變化。

    五是檢驗(yàn)匹配結(jié)果。

    1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源

    數(shù)據(jù)來(lái)源于2019 年4—5 月陜西省煙農(nóng)走訪調(diào)研數(shù)據(jù)。本次調(diào)查內(nèi)容涉及煙農(nóng)家庭基本信息、生產(chǎn)投入與產(chǎn)出、家庭收支、社會(huì)資本、借貸信息等。考慮到借貸行為對(duì)煙農(nóng)家庭福利的影響具有時(shí)滯性,本次調(diào)研的借貸數(shù)據(jù)是煙農(nóng)3 年內(nèi)的借貸信息,這樣可以保證煙農(nóng)借貸行為的影響效應(yīng)能有足夠時(shí)間充分顯現(xiàn)出來(lái)。除借貸之外的調(diào)研數(shù)據(jù)均為煙農(nóng)2018 年相關(guān)信息。調(diào)研范圍涉及陜西省安康市、漢中市、寶雞市和洛南市。調(diào)研采用分層抽樣方法,由市向鎮(zhèn)再向村逐級(jí)展開。本次調(diào)研共發(fā)放問(wèn)卷400 份,回收400 份,剔除無(wú)效樣本后,有效樣本393 份,有效樣本率達(dá)97%。

    根據(jù)統(tǒng)計(jì),393 戶煙農(nóng)中有153 戶獲得了貸款,240 戶煙農(nóng)未獲得貸款。有貸款需求的煙農(nóng)有312 戶,占煙農(nóng)總數(shù)的79.39%。獲得貸款的煙農(nóng)中,有142 戶獲得全部貸款,11 戶獲得部分貸款。未獲得貸款的煙農(nóng)中,有193 戶煙農(nóng)有貸款需求,占未獲得貸款煙農(nóng)數(shù)量的80.42%,未申請(qǐng)貸款的原因主要是因?yàn)槭掷m(xù)麻煩(30.72%)、無(wú)抵押擔(dān)保品(16.67%)以及貸款額度小(12.50%)等。煙農(nóng)獲得了貸款以后的主要用途是生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)(62.09%)、建房買房(23.53%)和醫(yī)療意外(6.54%)等。

    1.3 變量選擇

    1.3.1 煙農(nóng)家庭福利的測(cè)度指標(biāo)

    將煙農(nóng)家庭人均收入對(duì)數(shù)值(lnY1)、單位面積生產(chǎn)投入對(duì)數(shù)值(lnY2)、人均消費(fèi)支出(lnY3)作為煙農(nóng)家庭福利的測(cè)度指標(biāo)。其中消費(fèi)支出指標(biāo)包括生活性消費(fèi)、醫(yī)療支出、教育支出[2],生活性消費(fèi)支出包括吃、穿、行以及水、電、燃料費(fèi)支出。收入作為煙農(nóng)獲得家庭福利的途徑,顯然可以作為家庭福利的指標(biāo);消費(fèi)支出有助于改善煙農(nóng)日常生活、提高健康水平、文化素質(zhì)等,從而提高煙農(nóng)家庭福利;生產(chǎn)投入可以幫助煙農(nóng)收獲糧食用于自己食用或出售,維持生活并提高收入。因此,這3 個(gè)指標(biāo)可以很好地表示煙農(nóng)家庭福利水平[3]。

    1.3.2 識(shí)別變量

    將煙農(nóng)是否有正規(guī)借貸行為作為識(shí)別變量,用變量loan表示,若3 年內(nèi)有正規(guī)借貸行為,則將其賦值為1,反之賦值為0。

    1.3.3 協(xié)變量

    結(jié)合已有研究,可以選擇以下幾類協(xié)變量作為匹配變量。

    一是戶主特征變量。其中包括戶主年齡(age),受教育水平(edu,1=沒上學(xué),2=小學(xué),3=初中,4=高中/大專,5=大專及以上),是否經(jīng)常上網(wǎng)(internet,1=是,0=否)。

    二是家庭特征變量。其中包括勞動(dòng)力占比(labor,勞動(dòng)力數(shù)量/家庭人口),家庭耕地面積(land,hm2),固定資產(chǎn)價(jià)值(fixed),禮金支出(gift,元),恩格爾系數(shù)(engel)。

    三是金融環(huán)境。其中包括與銀行、信用社之間的距離(bankdist,km)。

    四是社會(huì)網(wǎng)絡(luò)。包括是否為合作社成員(member,1=是,0=否),家中是否有黨員或干部(party,1=是,0=否)。

    各變量描述性統(tǒng)計(jì)如表1 所示。

    表1 主要變量描述性統(tǒng)計(jì)

    2 實(shí)證結(jié)果以及檢驗(yàn)

    使用軟件為Stata 13.0,用Logit 模型和psmatch2命令以及K 近鄰匹配、半徑匹配估計(jì)法、局部線性回歸法共3 種方法進(jìn)行匹配,自助法抽樣300 次,估計(jì)煙農(nóng)借貸行為對(duì)其家庭福利的影響,其中半徑匹配方法設(shè)定半徑為0.01,得到Logit 模型、ATT 模型的相應(yīng)估計(jì)值。

    2.1 煙農(nóng)是否參與正規(guī)借貸的影響因素分析

    根據(jù)煙農(nóng)近3 年的借貸經(jīng)歷,構(gòu)建煙農(nóng)借貸可能性的Logit 模型。計(jì)算公式如下。

    式中:i=0,1,2……表示第i個(gè)煙農(nóng);用D表示獲得正規(guī)借貸機(jī)會(huì),D=1 表示獲得貸款,D=0 表示沒有獲得貸款;pi表示第i個(gè)煙農(nóng)獲得貸款的條件概率,則pi=P(Di=1/Xi)。模型估計(jì)結(jié)果見表2。

    表2 logit 模型的回歸結(jié)果

    2.1.1 戶主特征變量

    一是戶主年齡對(duì)其借貸可得性有顯著的負(fù)向影響??赡苁寝r(nóng)戶年齡越大,思想更趨于保守,對(duì)正規(guī)融資渠道的認(rèn)識(shí)和接受程度相對(duì)較低,降低了向金融機(jī)構(gòu)申請(qǐng)貸款的可能性[4-7]。

    二是受教育水平對(duì)煙農(nóng)借貸可得性有顯著的正向影響。受教育水平往往與收入和地位正相關(guān),受教育水平更高的煙農(nóng)更有可能作出理性的生產(chǎn)決策和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估,資金利用率也會(huì)更高,還貸能力也更強(qiáng),更易從正規(guī)金融機(jī)構(gòu)獲得貸款。

    三是戶主是否經(jīng)常上網(wǎng)對(duì)煙農(nóng)借貸可得性有顯著正向影響。可能是因?yàn)闊熮r(nóng)可以通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)了解到更多金融資訊,增加了他們向金融機(jī)構(gòu)申請(qǐng)貸款的可能性[8-11]。

    2.1.2 家庭特征變量

    一是家庭耕地面積對(duì)借貸可得性有顯著的正向影響。耕地是煙農(nóng)獲取收入的重要途徑,耕地面積越大,可能獲得的收入越高,還貸能力,也越高[12]。

    二是固定資產(chǎn)價(jià)值對(duì)借貸可得性有顯著的正向影響。固定資產(chǎn)在一定程度上代表了貸款煙農(nóng)的家庭資產(chǎn)、經(jīng)濟(jì)能力,可以用來(lái)判斷煙農(nóng)的還貸能力。

    三是恩格爾系數(shù)對(duì)借貸可得性有顯著的負(fù)向影響。恩格爾系數(shù)越高,說(shuō)明家庭經(jīng)濟(jì)水平越差,還貸能力越低,降低了煙農(nóng)獲得貸款的可能性。

    2.1.3 金融環(huán)境

    與銀行、信用社的距離對(duì)煙農(nóng)借貸可得性沒有顯著影響,說(shuō)明煙農(nóng)不會(huì)將與銀行或信用社的距離作為是否借貸的考慮因素之一。

    2.1.4 社會(huì)網(wǎng)絡(luò)

    是否為合作社成員對(duì)煙農(nóng)借貸可得性有顯著的正向影響。一般來(lái)說(shuō),參加專業(yè)合作社的煙農(nóng)標(biāo)準(zhǔn)化生產(chǎn)水平更高,通過(guò)合作社的服務(wù)更易實(shí)現(xiàn)減工降本,煙葉質(zhì)量更好,種煙收益更高,向正規(guī)金融機(jī)構(gòu)尋求信貸支持也更加容易。

    家中是否有黨員或干部對(duì)煙農(nóng)借貸可得性有顯著的正向影響。煙農(nóng)所擁有的政治身份說(shuō)明其可能具有更好的品德與能力,在一定程度上具有信用功能,有利于獲取貸款。

    2.2 正規(guī)借貸對(duì)煙農(nóng)家庭福利的影響

    為了保證研究的穩(wěn)定性,采用K 近鄰匹配、半徑匹配、局部線性回歸3 種匹配方法對(duì)煙農(nóng)借貸的家庭福利效應(yīng)進(jìn)行估計(jì),用自助法(Bootstrap)得到處理組的平均處理效應(yīng)ATT。設(shè)定重復(fù)抽樣次數(shù)為300 次,模型估計(jì)結(jié)果如表3 所示。

    從表3 傾向得分匹配方法的估計(jì)結(jié)果可知,3 種匹配方法獲得的結(jié)果比較接近,說(shuō)明所用的傾向得分匹配方法估計(jì)結(jié)果穩(wěn)健。就人均收入而言,K 近鄰匹配、半徑匹配、局部線性回歸法獲得的ATT 值分別為0.104 5,0.114 4,0.109 1,均在10%水平上顯著,說(shuō)明獲得貸款的煙農(nóng)比其在虛擬的不貸款的情況下的家庭人均收入高出10.93%左右。對(duì)于人均日常消費(fèi),K近鄰匹配、半徑匹配、局部線性回歸法獲得ATT 估計(jì)值分別為0.130 9、0.144 0、0.137 1,均在10%水平上顯著,說(shuō)明對(duì)于獲得貸款的煙農(nóng),其家庭人均消費(fèi)支出比不貸款的情況多出13.73%左右。對(duì)于單位面積生產(chǎn)投入,K 近鄰匹配、半徑匹配、局部線性回歸法獲得ATT 估計(jì)值分別為0.164 4、0.182 8、0.170 6,均在5%水平上顯著,說(shuō)明獲得貸款的煙農(nóng)的單位面積生產(chǎn)投入比不貸款的情況下高出17.26%左右。

    表3 PSM 方法估計(jì)結(jié)果

    由此可得,正規(guī)借貸對(duì)參與借貸煙農(nóng)的家庭人均收入、家庭人均消費(fèi)支出、單位面積生產(chǎn)投入均有顯著的正向影響,說(shuō)明煙農(nóng)的正規(guī)借貸行為促進(jìn)了其家庭福利的增加。

    2.3 平衡性檢驗(yàn)

    為了保證結(jié)果的可靠性,運(yùn)用pstest 命令檢驗(yàn)前面的匹配結(jié)果是否很好地平衡了數(shù)據(jù)。具體檢驗(yàn)結(jié)果見表4。

    由表4 可知,匹配之前PseudoR2 的值很大,為0.628,匹配后3 種匹配方法的PseudoR2 都有很大程度降低,幾乎為0;似然比檢驗(yàn),匹配前在1%顯著性水平上被拒絕,而匹配后P值都變得很大,均不拒絕處理組與控制組不存在系統(tǒng)差別的假設(shè);標(biāo)準(zhǔn)偏差均值在匹配后的值若大于20,則說(shuō)明匹配失敗,標(biāo)準(zhǔn)差偏差從匹配前的42.4 下降到7.7、6.7、4.9,均小于20,說(shuō)明匹配結(jié)果較好;偏差中位數(shù)也大幅下降,說(shuō)明匹配大大降低了兩組變量之間的系統(tǒng)性差異。從以上平衡性檢驗(yàn)結(jié)果可知,樣本匹配通過(guò)了平衡性檢驗(yàn),說(shuō)明運(yùn)用PSM方法是有效的,估計(jì)結(jié)果可靠。

    表4 樣本數(shù)據(jù)平衡性檢驗(yàn)結(jié)果表

    3 結(jié)論

    利用陜西省煙農(nóng)微觀調(diào)查數(shù)據(jù),用傾向得分匹配法估計(jì)了煙農(nóng)正規(guī)借貸行為對(duì)其家庭福利的影響,且匹配結(jié)果通過(guò)了平衡性檢驗(yàn),得出以下結(jié)論。

    一是受教育水平、是否經(jīng)常上網(wǎng)、耕地面積、固定資產(chǎn)價(jià)值、是否為合作社成員、家中是否有黨員或干部對(duì)煙農(nóng)借貸可得性具有顯著的正向影響,戶主年齡、恩格爾系數(shù)對(duì)煙農(nóng)借貸可得性具有顯著的負(fù)向影響。

    二是正規(guī)借貸對(duì)煙農(nóng)家庭福利的提高有顯著的影響,且有正規(guī)借貸行為的煙農(nóng),其人均收入、人均消費(fèi)支出、單位面積生產(chǎn)投入分別比其未借貸情況下高出10.93%、13.73%、17.26%左右。

    4 對(duì)策建議

    一是農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)應(yīng)加大各項(xiàng)貸款政策的宣傳力度,積極探索煙農(nóng)消費(fèi)性貸款的發(fā)放方式以滿足煙農(nóng)消費(fèi)的需要,加快抵押擔(dān)保產(chǎn)品創(chuàng)新、對(duì)煙農(nóng)實(shí)行優(yōu)惠利率政策以減輕煙農(nóng)壓力。

    二是各級(jí)政府及相關(guān)部門應(yīng)積極穩(wěn)妥地推進(jìn)土地流轉(zhuǎn),發(fā)展規(guī)模化種植;鼓勵(lì)煙農(nóng)加入合作社以獲得更好的生產(chǎn)指導(dǎo)以及更多的信息渠道;開展煙農(nóng)培訓(xùn),提高煙農(nóng)的文化素質(zhì)以及生產(chǎn)能力,以提高煙農(nóng)借貸可得性。

    三是煙農(nóng)應(yīng)充分利用網(wǎng)絡(luò)資源關(guān)注金融資訊,及時(shí)獲取各種貸款政策信息。

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