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农户借贷行为影响因素分析与对策研究

来源:万方期刊网  时间:2018-01-16 09:26:21  点击:

作者:金 峰


  【摘要】本文利用在江苏苏中某市农村调研所获数据,运用二元Logistic模型对农户借贷行为进行实证分析,研究结果表明:对农户借贷行为有显著影响的因素包括农户的职业情况、文化程度、收入和支出情况、抵押物等。根据实证分析结果,本文认为农村正规金融机构应该扎根农村,把握农村经济发展特点和农户金融需求特征,创新金融产品与服务,健全农户信用评级体系,推动金融机构间科学合理放贷,增加农村政策性贷款,扩大此类贷款的受惠面,帮助更多贫困农户脱贫致富。
  【关键词】农户借贷;二元Logistic模型;影响因素
  一、引言
  近年来,国内外学者针对发展中国家农户借贷行为的研究已经积累了较为丰富的成果。结果表明家庭毛收入越高,户主受教育程度越好,越有利于农户选择正规金融渠道融资,家庭经营性资产越多,加入专业合作社,农户家庭社会资本等因素农户获取正规金融渠道融资存在显著的正向影响。
  本文试图在现有成果的基础上,以苏中某市为研究区域,利用实地调查将可能影响农户借贷行为的因素较为全面地纳入模型中进行定量分析,以便为今后开展此类研究提供一些微观层面的借鉴。
  二、研究设计
  (一)样本抽取
  本研究依据的实证数据来源于2016年在苏中某市进行的调研,该市位于江苏省中部,农业资源丰富,具有“鱼米之乡”的美誉,选择该市进行农户借贷行为问卷调查,具有一定的代表性。
  (二)模型选择
  本文实证研究拟采取二元选择模型,考察的是农户借贷情况,根据是否曾有借贷行为,有则设置为1,无则设置为0。解释变量则为影响农户借贷的因素,包括性别、年龄、职业、技能、收入与支出、抵押物等。二元选择模型的形式如下:
  假设有一个未被观察到的潜在变量yi*,它与xi之间具有线性关系,即:
  其中:ui*是扰动项。yi和yi*的关系如下:
  yi*大于临界值0时,yi=1;小于等于0时,yi=0。这里把临界值选为0,但事实上只要xi包含有常数项,临界值的选择就是无关的,所以不妨设为0。这样:

  其中:F是ui*的分布函数,要求它是一个连续函数,并且是单调递增的。因此,原始的回归模型可以看成:即yi关于它的条件均值的一个回归。
  分布函数的类型决定了二元选择模型的类型,根据分布函数F的不同,二元选择模型可以有不同的类型,本文所选用的二元选择模型为二元Logit模型,其分布函数F为
  二元选择模型一般采用极大似然估计,对数似然函数为:
  对数似然函数的一阶条件为:
  如果已知分布函数和密度函数的表达式及样本值,求解该方程组,可得到参数的极大似然估计量。二元选择模型中估计的系数不能被解释成对因变量的边际影响,只能从符号上判断。如果为正,表明解释变量越大,因变量取1的概率越大;反之,如果系数为负,表明相应的概率将越小。
  (三)基本假设和假说
  1.研究假设
  ①本文所指农户借贷,包含农户的生产性借贷和消费性借贷;②本文所指农户借贷行为,主要是指农户从银行分支机构、信用社等正规渠道获得的有息借款,民间借贷、亲友借款等行为不含其中。
  2.研究假说
  ①户主年龄显著影响借款,年龄较轻,易获借款;②户主文化程度显著影响借款,文化程度越高,易获借款;③户主从事职业情况对显著影响借款,拥有非农工作,易获得借款;
  ④户主职业技能情况对显著影响借款,具备职业技能,易获借款;⑤农户家庭平均年收入显著影响借款,收入越高,易获借款;⑥农户家庭平均年支出显著影响借款,支出越大,更需获借款;⑦借款的利率显著影响借款,农户愿付较高价格,易获借款;⑧是否有抵押物显著影响借款,拥有抵押物,易获借款。
  (三)变量的选取
  农户借贷行为通常受到各种因素的影响,根据本研究的需要,将农户是否曾发生借贷行为作为因变量,这是一个虚拟变量,可以分为“是”和“否”,将众多影响该结果的因素作为自变量,即依户主情况要素变量名称分为:户主性别(A1)户主年龄(A2)户主文化程度(A3)户主从事职业(A4)户主具备职业技能(A5);受家庭情况影响的变量名称分为:家庭人口数(B1)近三年家庭年均收入(B2)近三年家庭年均支出(B3)家庭平均耕地面积(B4);依借贷情况而影响得变量名称有:借款利率(C1)抵押物情况(C2)。
  三、实证分析
  本文利用SPSS统计分析软件建立关于农户借贷行为研究的二元Logistic模型,分析影响农民借贷行为的关键因素和显著特征。
  (一)关于农户借贷行为的二元Logit模型的估计与检验
  该二元Logistic回归分析采用的是输入法—条件参数估计的方法,即由软件按照一定标准,逐步将自变量输入模型进行回归,并且每一步都根据回归检验的结果再删除那些在加入其他自变量后又不再符合显著的自变量,这样不断加入和删除直至所有分析方案都经过实验,只剩下那些检验结果显著的自变量存在于最终模型中。
  表1模型估计结果
  BS.E.WalddfSig.Exp(B)
  A2-.878.3267.2641.0071.416
  A3.941.23815.6371.0002.562
  A4.908.25612.5661.0002.480
  B3.633.2297.6331.0061.883
  C2.894.2949.2241.0022.444
  Constant-12.3952.15033.2251.000.000

  表2模型逐步回归的过程
  ImprovementModelCorrectClass%Variable
  StepChi-squaredfSig.Chi-squaredfSig.
  139.1071.00039.1071.00072.3%IN:A3
  27.7041.00672.9823.00076.7%IN:A4
  36.6131.01086.9125.00081.2%IN:B3
  45.7861.01692.6996.00078.2%IN:C2
  55.2951.02197.9937.00080.2%IN:A2
  Step-2LoglikelihoodCox&SnellRSquareNagelkerkeRSquare
  5156.043b.401.554
  StepChi-squaredfSig.
  55.0738.750

  表3整体模型的检验表4H-L拟合优度检验
  表1可知,最终保留的自变量包括户主年龄、户主文化程度、户主职业、家庭收入和支出情况、抵押情况,通过Wald检验,可以看出所有自变量都是显著的(<0.05)。
  从表2中CorrectClass%看出,模型正确预测或分类的比率为80.2%;由表3可知,-2LL为156.043,该对数似然值越小,意味着回归方程似然值越接近于1,方程拟合越好;Cox&SnellR2和NagelkerkeR2是试图在似然值基础上模仿线性回归模型的R2解释Logistic回归模型,此处取值分别为0.401和0.554;表4为H-L拟合优度检验统计量,此处给出显著性水平α=0.05的卡方分布计算其p值并对Logistic模型进行检验,如果p值大于α,没有充分的理由拒绝零假设,表明在可接受的水平上模型的估计拟合了数据,此处p值为0.750远大于0.05,模型较好地拟合了观测数据。由上述各类指标可以认为,模型整体检验显著。
  (二)模型自变量作用显著性排序
  职业、文化程度、年龄、收入与支出、抵押物等自变量的系数为正,说明这些变量取值越大,获得就业的概率就越接近于1。但是,此处SPSS软件提供的是偏回归系数,即一个自变量在控制其他自变量情况下的单独的作用,因此发生比率较高只是代表其他变量水平一致的情况下,某个自变量取值越大,可能获得就业的概率越高。而通过比较标准化Logistic回归系数,可以进行自变量相对作用的比较。SPSS在进行回归的时候不提供标准化系数,可以利用公式,计算得到A2、A3、A4、C2、B3等自变量的标准化Logistic回归系数,通过比较,可发现自变量作用较大的包括:文化程度、职业和抵押物情况等。

  四、结论与探讨
  (一)研究假说的验证
  可知假说1、2、3、6、8得到验证并成立。根据假说1,农户的年龄较轻,易取得借款,自变量符号为负,可知随年龄增大,其借款需求相应下降。
  假说2,农户的文化程度较高,对借款需求较大,更需得到借款,此假说得到验证,自变量符号为正,且作用强度大。
  假说3,农户从事的工作与其借款行为有关,假说得到验证,自变量符号为正,且作用强度较大,从事非农工作以及在城市生活,要比在农村生产和生活产生更多的扩大生产与提高生活品质方面的借贷需求。
  假说6,农户家庭支出较多,会产生更多的借款需求,此假说得到验证,无论是生产性投资,还是子女教育、买车等非生产消费,都会产生借贷需求。
  假说8,农户拥有抵押物,会更易获得借款,该项自变量作用效果显著,显然,若农民拥有合格的抵押物,更易获得审批。
  据模型验证情况,假说4、5、7未通过检验,假说4未通过验证可能和样本的选择区域,样本的选择范围及样本采集数量不够大有关;假说5和7未得到验证,这可能是因为若存在刚性的借款需求,则无论农户家庭收入的高低或借款价格的高低,农户都必须进行借款。
  (二)一些对策建议
  根据模型的分析结果,笔者提出以下建议:
  1.现有农村正规金融机构,应该真正扎根农村,加大对已经进入银行准入门槛的农户的支持力度。涉农的小额信贷往往具有生产经营周期性强,额度不大,对时效要求高,缺乏有效抵押物等特点,因此农信社、村镇银行等服务“三农”的金融机构,应充分发挥其体制灵活、市场适应能力强的优势,设计适应农户借贷的信贷管理及审批制度。
  2.农村金融机构还应把握农村经济发展特点和农户金融需求特征,不断创新金融产品与服务。关于农村金融产品创新,各地有较多有益的探索。如“农民自建房贷款”、“农民助业贷款”等特色品种。实践证明,这些金融产品满足了农村地区不同群体多样化的融资需求。
  3.推动建立农户信用评级体系,通过信用体系建立起农民与金融机构间交易的桥梁。首先,金融机构应利用农户借贷行为研究的成果,突出主要影响因素的作用,建立客观、全面、实用的定量评价模型,并形成完善的农户信用评价机制;其次,应建立农户信用信息数据库,实现金融机构信息共享,为推广各类小额信贷产品奠定基础。
  4.对于贫困农村家庭,政府应协同金融机构增加农村政策性贷款,扩大贷款受惠面,帮助贫困农户脱贫致富。需要金融机构和有关部门创造性地为其提供金融服务,如:政府扶贫机构可与金融机构合作,在为贫困农民“输血”的同时,也不忘助其“造血”;金融机构也可以开发一些小额存贷联接的新型金融产品,既为其平衡收入支出,也为其困难时提供援助;当然,金融机构在提供此类业务时,也应注意可持续经营,合理控制风险。
  【参考文献】
  [1]刘辉煌,吴伟.我国农户借贷状况及其收入效应研究[J].上海经济研究,2014(8)

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