叢　正， 王　華

(1. 東北財經(jīng)大學 金融學院， 遼寧 大連 116025； 2. 沈陽化工大學 經(jīng)濟管理學院， 沈陽 110142； 3. 沈陽工業(yè)大學 管理學院， 沈陽 110870)

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農(nóng)戶金融需求行為及其影響因素的實證研究*
——以沈陽周邊農(nóng)村調(diào)研數(shù)據(jù)為例

叢正1， 2， 王華3

(1. 東北財經(jīng)大學 金融學院， 遼寧 大連 116025； 2. 沈陽化工大學 經(jīng)濟管理學院， 沈陽 110142； 3. 沈陽工業(yè)大學 管理學院， 沈陽 110870)

摘要：隨著改革開放的發(fā)展和農(nóng)民生活水平的提高，農(nóng)戶對金融的需求愈加強烈?；谏蜿栔苓呣r(nóng)戶的300份調(diào)查問卷，運用世代交疊模型模擬農(nóng)戶經(jīng)濟行為，建立二元Logit模型，對影響沈陽農(nóng)戶金融需求效用的因素進行實證分析。指出農(nóng)戶的家庭收入、經(jīng)營狀況、固定資產(chǎn)、土地、貸款金額和城鎮(zhèn)經(jīng)濟狀況等因素都對農(nóng)戶金融需求效用存在顯著影響，并提出了促進沈陽周邊農(nóng)村金融發(fā)展的政策建議，旨為沈陽地區(qū)農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展提供借鑒。

關(guān)鍵詞：農(nóng)村金融； 金融需求； 世代交疊模型； Logit模型； 金融效用； 影響因素

改革開放以來，農(nóng)村經(jīng)濟逐步發(fā)展，尤其是沈陽周邊農(nóng)村，由于緊靠大城市，其經(jīng)濟發(fā)展快，經(jīng)濟結(jié)構(gòu)多元化，金融需求更加強烈。然而，農(nóng)村金融改革一直以正規(guī)金融組織為主，對農(nóng)村經(jīng)營者個體金融需求關(guān)注過少，這也成為制約農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展的主要瓶頸。

據(jù)現(xiàn)有文獻記載，國際農(nóng)業(yè)經(jīng)濟學術(shù)界對農(nóng)戶資金借貸行為的研究始于20世紀六七十年代[1]。Long將農(nóng)戶的借貸決策視為給定生產(chǎn)機會條件下收益最大化的選擇，認為農(nóng)戶的借貸行為取決于其自身的風險偏好和項目收益率與利息率的對比[2]。Iqbal以消費者效用最大化理論為出發(fā)點分析農(nóng)戶的借貸行為，認為借貸行為將影響農(nóng)戶第一期的預算約束以及消費與投資水平，進而影響其第二期的收入水平、消費水平與支付成本(資金利息)[3]。Pal對印度Icrisa的三個村莊進行調(diào)查，通過Multinomial回歸模型分析影響農(nóng)戶借貸行為的因素[4]，發(fā)現(xiàn)農(nóng)戶擁有的土地價值、工資性收入、有無過期的借款、對消費借款的需求以及獲得無息借款的可能性等因素影響農(nóng)戶從正規(guī)借貸部門和非正規(guī)借貸部門獲得借款的可能性[5]。王曙光、王東賓運用11個省14個縣市各鄉(xiāng)村調(diào)查的農(nóng)戶收入及信貸數(shù)據(jù)，對農(nóng)戶金融需求是否得到滿足的影響因素進行了實證研究，發(fā)現(xiàn)具有明顯相關(guān)關(guān)系的是農(nóng)民收入和信貸可得性[6]。熊學萍、阮紅新、汪曉銀運用Probit模型分析了影響農(nóng)戶借貸的主要因素，認為起決定作用的是農(nóng)戶的耕地面積、從事的經(jīng)濟活動領(lǐng)域、年齡和文化以及家庭狀況。韓俊、羅丹認為農(nóng)戶家庭收入、生產(chǎn)經(jīng)營狀況對農(nóng)戶借貸需求行為有決定性影響，家庭的經(jīng)濟狀況是農(nóng)民信貸是否成功的決定因素[7]。宮建強、張兵運用農(nóng)戶調(diào)查數(shù)據(jù)和Tobit模型進行研究，認為對農(nóng)戶借貸需求具有顯著影響的是家庭收入水平、生產(chǎn)經(jīng)營狀況、家庭特點[8]。褚保金、盧亞娟、張龍耀運用廣義Logit模型對農(nóng)戶借貸進行了實證研究，認為影響戶主金融需求的主要是家庭年總收入、住房價值、社會資本等[9]。

為了了解沈陽周邊農(nóng)村金融需求的真實狀況，筆者進行了暑期農(nóng)村金融需求問卷調(diào)查，調(diào)查范圍涉及沈陽周邊8個縣區(qū)，共發(fā)放問卷300份，收回問卷300份。運用二項分布的Logit模型對沈陽周邊農(nóng)戶金融滿足程度進行實證檢驗。

一、理論假設(shè)與研究

我們可以假設(shè)理性農(nóng)戶永遠存活，并且在決策時能夠考慮到未來的消費流。當農(nóng)戶決策時，會考慮家庭其他成員和下一代的福利，每一個人顯然不能永遠存活，但是利用無限期生存模型可以較好地近似刻畫一個考慮未來幾代人的農(nóng)戶的決策[10]。由于未來的消費要以貼現(xiàn)率β<1來貼現(xiàn)，當預期死亡的日期還在很遙遠的未來時，預期死亡日期以后的消費對當前效用的影響權(quán)重就會很小，從而就不會給當前的經(jīng)濟決策帶來影響。如果存在遺產(chǎn)動機，則決策時就會將其子孫后代的消費納入考慮，得到無限期界的效用函數(shù)。

考慮只有一個農(nóng)戶個體，在時期t中一個長生不老的農(nóng)戶個體想要最大化的是其一生的效用函數(shù)，即

(1)

式中：u(·)為子效用函數(shù)，不隨時間推移而變化；0<β<1為未來效用的貼現(xiàn)因子；ct為農(nóng)戶個體在時期t的消費。假設(shè)函數(shù)u(·)是連續(xù)遞增的凹函數(shù)，且可導的階數(shù)滿足需要。在時期t開始時，個體的資本存量kt是上期帶來的給定值，農(nóng)戶個體在每期都提供恒為一單位的勞動，并決定每期消費多少，其單期預算約束序列為

(2)

式中：因為是單個體經(jīng)濟體，且假設(shè)了每期只供給一單位勞動，故資本存量kt為人均資本存量；投資it為沒被消費掉的產(chǎn)出的唯一用途；δ為折舊率；yt為第t期的產(chǎn)出。

先假定內(nèi)生變量在s-1和s+1期的值都給定，再通過最大化s期的目標方程來求解該期內(nèi)生變量的值。那么在穩(wěn)態(tài)時，如此得到的一階條件一定成立，而且內(nèi)生變量在時期s-1、s和s+1的取值也需要相同，這樣就可以求得穩(wěn)態(tài)。

通過使用預算約束來替換農(nóng)戶畢生效用函數(shù)中的消費，然后通過選擇最優(yōu)資本存量序列來最大化效用。令兩個預算約束都取等號約束，則時期t的消費為

ct=f(kt)-kt+1+(1-δ)kt

(3)

農(nóng)戶畢生效用函數(shù)為

(4)

令s≥t，假設(shè)資本存量ks-1和ks+1都是給定的，則關(guān)于資本存量ks的一階條件是

0=βs-tu′(f(ks)-ks+1+(1-δ)ks)(f ′(ks)+

(1-δ))-βs-t-1u′(f(ks-1)-

ks+(1-δ)ks-1)

(5)

或者

(6)

(7)

二、實證設(shè)計及檢驗

(一) 數(shù)據(jù)來源與變量統(tǒng)計描述

1. 數(shù)據(jù)來源

本文數(shù)據(jù)來源于2014年暑假沈陽農(nóng)村金融需求狀況的問卷調(diào)查，主要目的在于了解沈陽周邊縣鎮(zhèn)農(nóng)村農(nóng)民的金融需求狀況。調(diào)查主要采取了問卷調(diào)查法、隨機抽樣法、觀察法以及單獨訪談等方法。調(diào)查過程中，在不同的鄉(xiāng)村獲得問卷300份，調(diào)查問卷分家庭年收入、家庭年支出、是否從銀行貸過款、貸款數(shù)額、使用方向等指標。由于本文目的是研究農(nóng)民金融需求的滿足情況，因此只選取農(nóng)村樣本。

2. 變量統(tǒng)計描述

根據(jù)問卷數(shù)據(jù)，選取農(nóng)民家庭收入、家庭支出、是否從親友處貸款等指標。為了確定最優(yōu)變量，首先要進行正態(tài)分布檢驗、多重共線性檢驗、異方差檢驗，通過上述檢驗來確定可使用指標。

農(nóng)民家庭基本經(jīng)濟狀況主要包括農(nóng)民家庭收入、家庭支出、家庭財產(chǎn)狀況，其中家庭收入分為涉農(nóng)收入和打工收入。農(nóng)戶的年收入和支出水平與其是否獲得金融機構(gòu)貸款是高度相關(guān)的，不斷增加的農(nóng)民收入是存量財富的來源，也提高了農(nóng)民的信用水平，使其易于得到金融機構(gòu)貸款；同時，還應(yīng)該考慮耕地和一些固定資產(chǎn)價值，比如房產(chǎn)、農(nóng)機具等。本文以農(nóng)戶近4年的收入平均值來考察農(nóng)民的收入水平。收入主要考察農(nóng)民的財產(chǎn)量，體現(xiàn)了農(nóng)民家庭的財產(chǎn)經(jīng)濟狀況以及生產(chǎn)經(jīng)營能力，與其信用能力一般是正相關(guān)的。收入水平應(yīng)該可以體現(xiàn)生產(chǎn)經(jīng)營能力和信用償還能力。具體指標如表1所示。

表1　指標說明

貸款使用情況主要包括貸款金額、用途、利率、使用方向等。從問卷結(jié)果看，沈陽農(nóng)戶貸款流向根據(jù)其經(jīng)營目的各有不同，有經(jīng)營小規(guī)模生產(chǎn)的，還有從事種植業(yè)的，均相對穩(wěn)定，風險較低；在外打工的農(nóng)戶主要是為了子女上學和家庭生活消費，風險相對較低；從事養(yǎng)殖業(yè)的農(nóng)戶，風險相對較高；以農(nóng)民身份參與城市經(jīng)營的，例如運輸、商業(yè)經(jīng)營的，由于資金需求大，風險較大。通過以上分類可知，資金流向風險較大的行業(yè)，一般不容易從涉農(nóng)金融機構(gòu)獲得資金。按風險程度高低，把以上行業(yè)分為5類，權(quán)數(shù)越大，風險越大。

所處區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平考察所在鄉(xiāng)鎮(zhèn)在沈陽經(jīng)濟發(fā)展中的地位。有的鄉(xiāng)鎮(zhèn)有專業(yè)化市場，經(jīng)濟發(fā)達；有的市鎮(zhèn)離經(jīng)濟中心近，收入水平高。區(qū)域發(fā)展水平的高低，直接影響農(nóng)民家庭財產(chǎn)狀況、家庭收入水平等。經(jīng)濟發(fā)達的鄉(xiāng)鎮(zhèn)家庭收入水平高、財產(chǎn)多，貸款需求容易得到滿足，總體呈現(xiàn)正相關(guān)。

對變量Y進行賦值，假設(shè)沈陽農(nóng)戶金融需求滿足程度為Y，分為3個程度，即較差=1，滿足=2，滿意=3。其等級越高，滿足程度越高。各變量賦值情況如表2所示。

表2　各變量賦值情況

(二) 沈陽市農(nóng)村農(nóng)民金融需求因素回歸結(jié)果

本文選用的二項分布的Logit模型為Borsh-Supa于1987年提出的。如果選擇是按效用最大化而進行的，具有極限的邏輯分布是較好的選擇，這種情況下的二元選擇模型應(yīng)該采用Logit模型。

設(shè)x1，x2，…，xn是影響需求的因素，pi表示金融需求效用滿足發(fā)生時的概率，發(fā)生的機會比率為pi/(1-pi)，取對數(shù)得ln[pi/(1-pi)]，表示為Logit，則有

Logit=ln[pi/(1-pi)]=

β0+β1x1+β2x2+…+βnxn

(8)

本文運用的沈陽周邊農(nóng)民金融需求影響因素的基本回歸方程如式(9)所示。

(9)

(i=1，2，…，n)

式中：Y為沈陽農(nóng)村農(nóng)民金融需求滿足程度，是有序選擇變量，1表示滿足程度最好，2表示一般滿足，3表示基本滿足，4表示較差，5表示最差；X為家庭收入總和，農(nóng)民金融需求不屬于連續(xù)變量，是可以用離散數(shù)據(jù)表示的解釋變量，家庭收入為X1，涉農(nóng)收入為X2，經(jīng)營狀況為X3，擁有耕地面積為X4，所有固定資產(chǎn)為X5，貸款金額為X6，貸款用途為X7，是否從親友處借款為X8，所處鄉(xiāng)鎮(zhèn)經(jīng)濟水平為X9，勞動力為X10。

大多數(shù)模型要求樣本假定服從正態(tài)分布，但是現(xiàn)實農(nóng)民金融需求很難滿足要求。這樣Logit模型顯示出其優(yōu)勢，該模型不要求樣本符合正態(tài)分布假定，以往研究也表明Logit模型滿足個人效用，對滿足程度的評估準確率較高。因此，Logit模型可以用于建立在沈陽農(nóng)戶金融需求問卷基礎(chǔ)上的效用滿足程度評價。因為被解釋變量是二分變量，Logit模型的回歸誤差項服從二項分布，而不服從正態(tài)分布。因此，不適合使用最小二乘法進行模型參數(shù)估計，應(yīng)該采用最大似然法進行系數(shù)估計。在Logit模型變換中，各自變量的偏回歸系數(shù)β(1，2，…，10)，表示的是自變量X變化一單位時被調(diào)查農(nóng)戶金融效用滿足程度的變化情況。2010—2013年沈陽周邊農(nóng)村農(nóng)戶金融需求滿足狀況如表3所示。

表3　2010—2013年沈陽周邊農(nóng)村農(nóng)戶金融需求滿足狀況

續(xù)表

數(shù)據(jù)來源：由沈陽農(nóng)村金融需求狀況暑期調(diào)查問卷整理得到。

(三) 計量結(jié)果分析

在Logit模型中，為檢驗自變量對因變量的解釋程度，說明模型的實用性，一般要對自變量和因變量進行檢驗。在Logit模型中，一般采用似然比檢驗(Likelihood Ratio Test)來說明這種解釋意義，其基本假設(shè)是：先假設(shè)除了常數(shù)項的所有系數(shù)都為零，似然比分布服從χ2，如果統(tǒng)計性顯著就拒絕原假設(shè)，說明自變量具有更好的解釋意義。

用Eviews的Logit軟件檢驗調(diào)查數(shù)據(jù)，檢驗結(jié)果如表4所示。

表4　Logit模型的檢驗結(jié)果

似然比檢驗中的χ2統(tǒng)計值為23.001，而且P(χ2=23.001)=0.003 2，這個概率數(shù)據(jù)遠遠小于0.05；同時得分的χ2統(tǒng)計值為136.178，P(χ2=136.178)=0.000 0，遠遠小于0.05，結(jié)果都落入拒絕區(qū)域，可以推翻原假設(shè)，判斷Logit模型是合理的。

沈陽農(nóng)村金融需求10個影響因素的參數(shù)估計和顯著性檢驗結(jié)果如表5所示。

由表5可知，被調(diào)查對象的家庭收入、經(jīng)營狀況、耕地面積、鄉(xiāng)鎮(zhèn)發(fā)展水平、勞動力等都對沈陽地區(qū)農(nóng)民金融需求滿足具有顯著效果，家庭收入每增長1元，在其他條件不變的情況下，對金融需求影響為0.314，涉農(nóng)收入為0.289，經(jīng)營狀況為0.429。

三、研究結(jié)論及政策建議

本文利用沈陽周邊農(nóng)戶問卷調(diào)查的數(shù)據(jù)，對農(nóng)戶信貸需求效用滿足及其影響因素進行了分析，使用二元Logit模型，得到如下結(jié)論：樣本農(nóng)戶的家庭收入、經(jīng)營狀況、耕地面積、鄉(xiāng)鎮(zhèn)發(fā)展水平、勞動力等都對沈陽地區(qū)農(nóng)民金融需求滿足有顯著影響，從而提出以下政策建議。

表5　沈陽農(nóng)村金融需求影響因素Logit模型回歸結(jié)果

1. 加大農(nóng)貸產(chǎn)品創(chuàng)新力度，培育多種農(nóng)村抵押形式，促進農(nóng)村信用發(fā)展

在調(diào)查中發(fā)現(xiàn)，由于過去貸款方式僵化，面對沒有清晰財產(chǎn)權(quán)的農(nóng)民，農(nóng)村金融組織確實難以抉擇。隨著沈陽周邊農(nóng)業(yè)經(jīng)濟不斷發(fā)展，農(nóng)民的收入增長很快，融入到大城市經(jīng)濟體的程度也很高。面對這樣的實際情況，應(yīng)該進行金融創(chuàng)新，發(fā)展多元化的抵押和質(zhì)押方式，試行推廣訂單、貨運單、存單、倉單等質(zhì)產(chǎn)抵押貸款，積極推行明晰地權(quán)的辦法，探索權(quán)屬清晰、風險可控、合規(guī)合法的土地承包貸款，宅基地貸款，大型農(nóng)用機器設(shè)備、荒涂荒灘和各種水域使用權(quán)抵押貸款。由于緊靠大都市，經(jīng)濟體巨大，為了滿足都市周邊農(nóng)貸需求的特殊性，要研究多種抵押、質(zhì)押辦法，努力擴大有效抵押范圍。針對農(nóng)村多種經(jīng)營主體和農(nóng)業(yè)貸款的實際需要，研究實行多種形式和標的物的抵押、質(zhì)押辦法。同時，應(yīng)加大對農(nóng)村特色支柱產(chǎn)業(yè)和農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的支持力度，重點扶持已經(jīng)有了規(guī)模優(yōu)勢和特色的產(chǎn)業(yè)，積極扶持產(chǎn)業(yè)化龍頭企業(yè)和各種專業(yè)批發(fā)市場建設(shè)，嘗試引導資金流向農(nóng)田水利設(shè)施、扶貧、農(nóng)村交通設(shè)施、農(nóng)村教育、文化、衛(wèi)生、新能源等各種農(nóng)村公共事業(yè)，淺海灘涂、港灣、農(nóng)機具購置和抵押貸款要因地制宜，不同地區(qū)要進行不同的創(chuàng)新，充分發(fā)揮金融機構(gòu)的靈活性。

2. 深化沈陽農(nóng)村金融體制改革，融入農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，實現(xiàn)產(chǎn)金緊密結(jié)合

提高農(nóng)村貸款效率是沈陽金融改革的當務(wù)之急，去除貸款的行政干預，恢復農(nóng)村金融組織的經(jīng)濟組織本色，更好地為實體經(jīng)濟服務(wù)，打破農(nóng)村金融體系中單一的銀行主體體制特色，促進多元化組織的建設(shè)，更多地吸引社會資金進入投資，是未來的發(fā)展方向。在農(nóng)村金融組織的建設(shè)中，要深入農(nóng)民的生活和生產(chǎn)中，及時發(fā)現(xiàn)農(nóng)村金融需求的新特點，及時改革農(nóng)貸體制和制度。如在調(diào)查中發(fā)現(xiàn)很多金融服務(wù)點和農(nóng)民距離太遠，使得農(nóng)民不愿到金融機構(gòu)尋求幫助，對此，在村中建立便民的金融服務(wù)點是個切實有效的辦法。在調(diào)查中筆者發(fā)現(xiàn)，農(nóng)村的金融需求其實非常大，投資潛力巨大，如果農(nóng)村金融服務(wù)點扎根農(nóng)民生活，當農(nóng)民需要的時候不用到鎮(zhèn)里金融機構(gòu)辦理，這樣會使雙方都得到便利，促進農(nóng)村金融體系本身的發(fā)展。這里還需要考慮到的問題就是農(nóng)民資金需求的季節(jié)性特點和生活需求上的特殊性，應(yīng)根據(jù)不同的需求特色創(chuàng)新金融工具，促進農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展。

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(責任編輯：張璐)

*本文已于2015-07-07 16∶40在中國知網(wǎng)優(yōu)先數(shù)字出版。 網(wǎng)絡(luò)出版地址： http：∥www.cnki.net/kcms/detail/21.1558.C.20150707.1640.009.html

Empirical study on behavior of financial demand of rural households and

its influencing factors：a case based on rural survey data around Shenyang

CONG Zheng1, 2, WANG Hua3

(1. School of Finance, Dongbei University of Finance & Economics, Dalian 116025, China; 2. School of Finance & Management, Shenyang University of Chemical Technology, Shenyang 110142, China; 3. School of Management, Shenyang University of Technology, Shenyang 110870, China)

Abstract：With the development of reform and the improvement of the living standards of farmers, the finance demand of rural households becomes stronger and stronger. Based on the 300 questionnaires of rural households around Shenyang, generation-overlapping model is used to simulate the economic behavior of farmer household; binary Logit model is built to carry out empirical analysis to the influencing factors to the utility of financial demand of farmer households in Shenyang. It is pointed out that the factors such as household income, business status, fixed assets, land, loan amount and the economic status of the city have significant effects on the financial demand utility of the farmer households. Policy recommendations are proposed to promote the rural financial development around Shenyang so as to provide reference for rural economic development in Shenyang.

Key words：rural finance; financial demand; generation-overlapping model; Logit model; financial utility; influencing factor

doi：10.7688/j.issn.1674-0823.2015.06.13

作者簡介：王群(1971-)，男，遼寧沈陽人，副教授，博士，主要從事人力資源管理、企業(yè)管理等方面的研究。

基金項目：沈陽市科學技術(shù)局項目(F13-315-5-08)。

收稿日期：2015-03-01

中圖分類號：F 830.34

文獻標志碼：A

文章編號：1674-0823(2015)06-0547-06