薛飛

農業(yè)在中國經濟中所占的地位十分重要，我國的耕地面積只占世界耕地面積的7%，然而人口卻占世界人口的近五分之一，另外糧食等農作物也是居民生活的必需品，因此可以說農業(yè)關乎著國計民生。雨我們的黨和政府現(xiàn)在也特別重視我國農業(yè)的發(fā)展，自2006年全面取消農業(yè)稅以來，關于農業(yè)的利好政策不斷出臺，其中非常重要的一條思路便是將金融與農業(yè)對接起來，為農戶提供融資以幫助農業(yè)發(fā)展。農戶融資是搞活農村經濟的關鍵一步，在農村經濟發(fā)展中起著重要作用，但農戶融資制度在執(zhí)行中卻出現(xiàn)了不少問題，在大多數(shù)農村地區(qū)，農戶融資普遍存在困難，最顯著的便是融資需求普遍不足，是何種原因導致了這種狀況？本文以在遼寧省昌圖縣、法庫縣調研的數(shù)據(jù)為基礎，探討影響我國農戶融資需求的因素，試圖對這一問題作一回答。

農戶 融資需求 影響因素

引言

農戶融資是指農村信用社等金融機構向服務轄區(qū)內符合貸款條件的農戶發(fā)放的用于生產經營、消費等各類人民幣貸款。種類主要包括農戶種植業(yè)貸款、農戶養(yǎng)植業(yè)貸款，農戶其他行業(yè)貸款及農戶生活貸款。貸款的對象主要是一般承包戶和專業(yè)戶。而農戶融資需求是指農戶去主動這些金融機構進行貸款活動的意愿，此意愿會直接影響貸款的數(shù)額并間接影響農戶開展生產活動的效率，理論卜-農戶的融資意愿會受收入水平、對貸款的了解等等多方面主觀或客觀的制約。

當前我國農戶融資需求在不斷擴大，但多數(shù)農戶在融資時優(yōu)先考慮的是民間借貸，而并非是通過農信社、農業(yè)銀行等正規(guī)金融機構進行融資。本文欲探究制約農戶融資需求的主要因素，選取了遼寧省昌圖、法庫兩個較有代表性的農業(yè)大縣做問卷調查，問卷設計涵蓋了農戶的家庭情況、家庭成員信息、貸款數(shù)額以及對貸款的看法等多方面信息。之后從問卷中挑選出7個可能對農戶融資需求產生影響的因素并對之分別進行了描述性分析與基于二冗logit模型的實證分析。最終得出結論并提出相應建議。

被調研農戶的基本特征

本次調研共調研了40戶農戶，包括一百余口人。其中，家庭常住人口僅有戶主一人的有3戶，占7.5%；常住人口為夫妻兩人的有7戶，占17.5%；一家三口常住的有14戶，占35%；家里有超過一個子女的有9戶，占22.5%；這23戶中有9戶是一家三代同住的。被調研農戶中，戶主年齡較大（50歲以上，含50歲）的有25戶；家中有正在上學的孩子的有14戶，其中需要供兩個孩子上學的有4戶，其中大部分都是在鎮(zhèn)上念書。

從教育程度來看，40戶農戶中戶主教育程度為初中的最多，有22戶，占55%。在一百余位被調研者中，很少有大學（含大專）以上學歷。從職業(yè)上看，被調研的40戶農戶中幾乎每戶家中都有成員從事著種植業(yè)或養(yǎng)殖業(yè)。刨除正在上學的家庭成員，家中所有成員都從事或兼業(yè)種植業(yè)和養(yǎng)殖業(yè)的有12戶，家中有人外出打工或經商或曾經外出兼業(yè)的有28戶。

在這40戶農戶當中，共有8戶中的家庭成員有擔任過村干部的經歷。40戶農戶都參加了農業(yè)保險，農村合作醫(yī)療保險，并有糧食補貼。這40戶農戶住址都在鄉(xiāng)鎮(zhèn)附近，并且都有土地。從收入狀況上來看，人均收入萬元以上（含10000元）的僅有6戶，占15%；大多數(shù)人均收入都在萬元以下，有18戶。其中人均收入最高的一戶為30000元，最低的一戶僅為1750元。

農戶融資需求影響因素的描述性分析

（1）戶主年齡與融資需求

一般來說，戶主年齡與融資需求應該呈反向相關關系，即年齡越大思想越趨于保守，越不愿意去進行借貸，因為借貸在傳統(tǒng)觀念中總是被認為多多少少含有一些帶風險的性質。相反，年齡偏年輕的戶主可能相比而言更愿意借貸，因為年輕的戶主保守程度較低，對借貸的接受能力比較強。在我們調查的40戶農戶中，共有17戶有融資需求。從下表1可以看出：在戶主年齡為60歲以下的農戶中，有15戶發(fā)生過借貸，幾乎一半的人都有借貸需求；而在戶主年齡大于60歲的農戶中，只有四分之一有借貸需求。

（2）戶主教育水平與融資需求

本文認為戶主的教育水平與其融資需求應該是正相關關系。因為受教育水平越高，應該思想就會相對的越先進一些，這樣就會對融資貸款的接受能力更強，同時學習融資貸款也會更快。而反之若受教育水平較低，則觀念普遍會趨于保守，不愿意接受貸款，同時對貸款的相關知識也可能會難以消化吸收，對融資貸款缺乏了解，會進一步抑制其貸款需求。因為大部分戶主的受教育水平集中在初中水平，高中及以上的很少，本文將其分為兩組，一組受教育水平為“初中以下”，另一組為“初中及以上”。如下表2所示：在戶主受教育水平為零或小學畢業(yè)時，發(fā)生融資需求的比率為40%；而在戶主受教育水平為初中及以上時，發(fā)生融資需求的比率變?yōu)榱?3%，略高于戶主受教育水平初中以下時的比率，但是并不明顯，還需要到下文中進行驗證。

（3）農戶人均年收入與融資需求 本文認為農戶人均年收入與融資需求應該呈反向相關關系，因為人均年收入越高，自給自足的能力就越強，越不需要外界資金的援助。反之若人均年收入較低，則越有可能在生產生活中遇到物質方面的短缺，也就越需要去進行融資。但是匯總調查數(shù)據(jù)后我們發(fā)現(xiàn)，人均年收入對融資需求的影響是分段的，如下表3所示，人均收入5000元以下的農戶與人均收入一萬元以上的農戶中都有一半存在貸款需求，反而收入水平位于中間段的（5000元以下10000元以下）貸款需求比率偏低。

農戶融資需求影響因素的計量分析

（1）模型介紹

本文選擇logistic模型對變量進行回歸分析。在社會科學中，logistic分析是應用最多的分析之一。根據(jù)本文分析需要，農戶的融資需求只分為“有”或“沒有”兩種，故本文選擇二元logistic回歸，構建的模型如下：

其中，Y代表農戶是否有融資需求，β1到β6代表相應的自變量的參數(shù)，X1到X6代表6個自變量，ε則是誤差項。

（2）變量影響預測及賦值

自變量：被解釋變量：對問卷中問題“目前您家是否有貸款需求？”、“您曾經是否有過向信用社等金融機構申請借款的經歷？”兩題的回答作為被解釋變量。若兩題有一題回答“是”，則賦值為l；若兩題均回答“否”，則賦值為0。

因變量：

戶主的受教育程度可能會影響其融資的需求，如上文所述，戶主受教育程度高的可能會更容易去貸款，戶主教育程度較低的則反之。本文將戶主的教育水平分為三類：小學及以下，初中和高中戶主的年齡可能會影響融資的需求，如上文所述，年齡較大的戶主可能趨于保守，年齡相對年輕的戶主貸款比率就比較多。農戶主觀上自家的收入水平可能會影響其融資的需求，在上文的描述性分析中已經提到過。本文將問卷中“您認為您家的家庭收入、財產狀況在本村處于什么水平”的回答作為解釋變量。農戶家中的學生數(shù)可能會影響其融資的需求，如上文所述，由于學生年齡都偏低且上學地點不遠，故而費用都不高，農戶都能負擔的起，反而有學生的農戶應該更趨于保守。按家中的學生數(shù)將農戶可分為三類：0，1，2。農戶家庭人均收入可能會影響融資的需求，在第三部分的描述性分析中我們發(fā)現(xiàn)人均收入對融資需求的影響可能是分段的，那么到底該因素對融資需求有無影響，是怎樣的影響，還需運用計量工具進行探討。農戶的家庭耕地畝數(shù)可能會影響融資的需求，一般情況下，生產條件相差不大，一個家庭所擁有的土地畝數(shù)越多，相應的所需要的種子、化肥、農藥等數(shù)量就會越多，即生產成本就會越高。若是自己家結余不多，則就可能會在繼續(xù)生產這方面遇到閑難，所以就會更需要從外界進行融資。所以家庭耕地畝數(shù)與融資需求應當是成正比例關系，耕地畝數(shù)越多，融資需求應該就會越大；反之耕地畝數(shù)較少的時候，融資需求可能就會相應較少。

綜上所述，本文將影響因素分為兩類：一類是與農戶戶主相關的變量，包括戶主受教育程度、戶主年齡及主觀自家收入水平；另一類是與農戶家庭特征相關的變量，包括農戶家中學生數(shù)、人均收入及擁有土地數(shù)量。具體賦值見下表：

（3）實證結果

利用Stata軟件對以上變量進行l(wèi)ogit分析，結果如下：

如表所示，在預測的6個可能會對農戶融資需求有影響的因素中，只有兩個因素在10%的置信水平下影響顯著，分別是：農戶主觀認為的自家收入水平、以及農戶擁有的土地數(shù)量，其余因素均未通過顯著性檢驗。農戶主觀認為的自家收入水平反向影響著農戶的融資需求，即農戶主觀認為自家家收入越高，其融資需求就會相應的越低；而農戶擁有的土地數(shù)量卻對融資需求起著正的影響，擁有土地多的農戶融資需求亦會相應的越高。

結論

本文通過對遼寧省昌圖縣、法庫縣的農戶進行的問卷調查，經過描述性分析及計量分析，得出以下結論：第一，通過對農戶收入現(xiàn)狀、家庭基本情況、以及資金需求等方面的考察證明了當前農村金融服務的情況已經發(fā)生了重大變化，農村的融資服務存在著一些問題。第二，農戶之間的借款是農戶從非正式渠道獲取借款的最重要來源，反映了中國農戶獲取借款的主要渠道單一，農村民間金融作用非常有限，并呈現(xiàn)出典型的“親情特征”。第三，農戶的借款目的越來越趨于多樣化，從以前的僅僅是生活方面的貸款變化成了生活與生產兩方面并重，農戶的理財、經營意識越來越強，而大部分農戶仍然過分回避風險。第五，在本文的分析中，影響農戶融資需求的最重要的兩個因素分別是農戶主觀上的自家收入水平和擁有的土地數(shù)量，但這并不能說明其他因素不重要，因為這可能是數(shù)據(jù)方面的不足導致分析的不夠精確。

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