少數(shù)民族地區(qū)農(nóng)戶借貸行為及影響因素實證研究

摘 要：本文運用新疆1726份農(nóng)戶調(diào)查數(shù)據(jù)，分析農(nóng)戶借貸行為；構(gòu)建二元Logit模型和計數(shù)模型，分別分析農(nóng)戶借貸行為和借貸額度的影響因素。結(jié)果表明，少數(shù)民族地區(qū)農(nóng)戶借貸需求較高，且借款具有期限短、利率高、額度低等特點，農(nóng)戶偏好從農(nóng)村信用社等正規(guī)金融機構(gòu)借款。在影響農(nóng)戶借貸行為因素方面，性別、文化程度、是否務(wù)農(nóng)和種植年限分別在5%、1%、10%和1%水平上顯著正向影響，家庭勞動力人數(shù)和家庭社會關(guān)系分別在5%和1%水平上顯著負向影響；在影響農(nóng)戶借貸額度因素方面，種植規(guī)模和種植年限分別在1%和10%水平上顯著正向影響。

關(guān)鍵詞：少數(shù)民族地區(qū)；農(nóng)戶；借貸行為；借貸額度；影響因素

中圖分類號：F832.4 文獻標識碼：A〓 文章編號：1003-9031（2016）06-0074-06 DOI：10.3969/j.issn.1003-9031.2016.06.15

農(nóng)戶由于具有生產(chǎn)者和消費者的雙重特殊身份，資金積累速度較慢，收入增加困難。隨著農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料、雇傭人工等費用不斷上升，農(nóng)戶對資金的需求愈發(fā)強烈，但我國農(nóng)村金融機構(gòu)存在較為嚴重的信貸配給問題，農(nóng)村金融制度存在功能上的缺陷[1]。農(nóng)戶融資需求與金融供給長期處于失衡狀態(tài)，將間接導致其農(nóng)業(yè)收入受限，農(nóng)戶融資難是我國農(nóng)村地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展的瓶頸。尤其是處于少數(shù)民族地區(qū)的農(nóng)戶，我國少數(shù)民族集中在邊疆地區(qū)，自然條件惡劣、生產(chǎn)技術(shù)落后、信息閉塞、交通不便，經(jīng)濟發(fā)展相對落后。本文較好地反映了我國少數(shù)民族地區(qū)農(nóng)戶融資現(xiàn)狀，深入分析了農(nóng)戶借貸特征，為建立符合少數(shù)民族地區(qū)特點的農(nóng)村金融體系、全面促進農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展提供有力的參考和借鑒。

一、文獻綜述

以往學者對農(nóng)戶借貸行為的研究主要是從借貸需求、借貸渠道、借貸利率等幾個方面進行。針對借貸需求，黃祖輝（2014）等認為，發(fā)展中國家貧困地區(qū)農(nóng)戶的正規(guī)和非正規(guī)信貸需求均以消費型需求為主[2]。朱喜（2006）等研究表明，信貸約束是我國農(nóng)戶普遍面臨的問題，一半以上有借貸需求的農(nóng)戶無法得到正規(guī)金融機構(gòu)的貸款[3]。王定祥（2011）等認為，絕大部分貧困農(nóng)戶都有信貸需求，且需求以中短期小額信貸為主，但實際發(fā)生信貸行為的貧困型農(nóng)戶所占比例不高[4]。此類研究表明，農(nóng)戶借貸需求旺盛，但所受金融機構(gòu)的信貸約束程度較高。針對借貸渠道，汪婉莉（2008）等實證研究發(fā)現(xiàn)，農(nóng)戶選擇民間借貸的比重越來越大，且親朋好友渠道是農(nóng)戶主要選擇的對象[5]。朱信凱（2009）等研究表明，僅有6%的農(nóng)戶在正規(guī)金融市場融資，而60%的農(nóng)戶選擇從非正規(guī)金融市場融資[6]。此類研究表明，農(nóng)村正規(guī)金融市場難以滿足農(nóng)戶的借貸需求，農(nóng)戶主要通過民間借貸的形式來完成融資。針對借貸利率，韓俊（2007）等認為，利率并不是農(nóng)戶借貸考慮的因素[7]。但也有學者持不同觀點，如劉純彬（2009）等認為，利率是影響農(nóng)戶借貸行為的因素[8]。針對金融供給，趙巒（2010）等發(fā)現(xiàn)，自2003年農(nóng)信社改革以來，農(nóng)村正規(guī)金融機構(gòu)網(wǎng)點數(shù)及覆蓋率并沒有明顯的增加[9]。王曙光（2011）等認為，克服金融危機、保持經(jīng)濟良好發(fā)展的關(guān)鍵在于破除二元金融體制、推進農(nóng)村金融制度改革、及時調(diào)整非均衡增長模式[10]。鄭興明（2011）認為，緩解農(nóng)村金融供給矛盾的有效方法之一是改善農(nóng)村金融服務(wù)的現(xiàn)狀[11]。

近年來，有較多學者獲得了微觀調(diào)查數(shù)據(jù)，進而開始分析農(nóng)戶借貸行為的影響因素。金燁（2009）等研究發(fā)現(xiàn)，農(nóng)戶家庭經(jīng)濟狀況、家庭結(jié)構(gòu)特征和人口特征是農(nóng)戶選擇民間借貸渠道的重要影響因素[12]。黎翠梅（2007）等實證研究發(fā)現(xiàn)，農(nóng)戶人力資本、生產(chǎn)經(jīng)營規(guī)模、家庭收支和社會資本是影響農(nóng)戶借貸行為的因素[13]。周宗安（20

10）研究表明，收入來源、家庭規(guī)模、負債水平、家庭資產(chǎn)總值等因素對農(nóng)戶信貸需求有著顯著影響[14]。童馨樂（20

11）等運用8省1003個農(nóng)戶的微觀調(diào)查數(shù)據(jù)分析，發(fā)現(xiàn)社會資本的增加對解決農(nóng)戶融資難的問題有著積極作用[15]。徐璋勇（2014）等發(fā)現(xiàn)，不同層次社會資本的農(nóng)戶其信貸行為也不同[16]。嚴武（2014）等運用江西省1294個樣本農(nóng)戶數(shù)據(jù)，研究社會資本對農(nóng)戶獲得有效借貸機會的影響，而且發(fā)現(xiàn)“誠信”是影響農(nóng)戶借貸行為最重要的因素[17]。張樂柱（2015）等運用廣東省實地調(diào)研數(shù)據(jù)，實證分析了農(nóng)村弱勢群體正規(guī)信貸需求的影響因素[18]。以上研究通過選取不同的研究角度和方法，分析影響農(nóng)戶借貸行為的因素，影響因素呈現(xiàn)多樣化，除農(nóng)戶家庭特征、農(nóng)戶生產(chǎn)經(jīng)營特征因素外，還有借貸渠道、社會關(guān)系、社會資本等因素，而且結(jié)論存在一定的差異。

那么，研究同一問題的結(jié)論為何不盡相同？通過對以往研究及文獻的整理，本文認為原因有兩點。首先，不同地區(qū)的農(nóng)戶借貸行為不同，地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平的差異導致農(nóng)戶獲得貸款的情況不同，借貸需求也不同，而且國內(nèi)各省份金融機構(gòu)對農(nóng)戶發(fā)放貸款的規(guī)模也存在差異。其次，不同地區(qū)農(nóng)戶的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和生活方式各有特點，這就成為影響金融機構(gòu)發(fā)放貸款的因素。而且，以往研究大多集中在我國中東部經(jīng)濟較發(fā)達地區(qū)，對少數(shù)民族經(jīng)濟不發(fā)達地區(qū)的研究較少。因此，本文具有一定創(chuàng)新性，為全面研究不同地區(qū)農(nóng)村經(jīng)濟問題提供了補充。

二、調(diào)查過程及研究方法

（一）調(diào)查過程

課題組于2015年3—5月期間對新疆農(nóng)戶進行實地調(diào)查，采用問卷和訪談相結(jié)合的方式。調(diào)查基本涵蓋了新疆各個區(qū)域，包括南疆的尉犁縣、輪臺縣、阿瓦提縣、庫車縣、溫宿縣、莎車縣、巴楚縣、麥蓋提縣；北疆的昌吉市、呼圖壁縣、瑪納斯縣，烏蘇市、沙灣縣。在每個調(diào)查縣（市）抽取3個鄉(xiāng)鎮(zhèn)，在每個鄉(xiāng)鎮(zhèn)抽取3個自然村，采用農(nóng)戶分層隨機抽樣方法，每個自然村隨機抽取20—30個農(nóng)戶。運用調(diào)查問卷和訪談相結(jié)合的方式，總共調(diào)查了13個縣（市）46個鄉(xiāng)（鎮(zhèn)）122個村。最終獲得2070份問卷，通過嚴格審核，除去無效問卷（如信息嚴重殘缺，存在邏輯錯誤等），收回有效問卷1726份，有效回收率為83.4%。經(jīng)過后期整理、統(tǒng)計，得到樣本基本數(shù)據(jù)。

（二）研究方法

1.模型的選擇

通常情況下，農(nóng)戶借貸行為發(fā)生的可能性分為兩種，農(nóng)戶發(fā)生借貸行為和農(nóng)戶沒有發(fā)生借貸行為。本文以農(nóng)戶是否發(fā)生借貸行為被解釋變量，若農(nóng)戶發(fā)生借貸行為，則Y1=1；若農(nóng)戶沒有發(fā)生借貸行為，則Y1=0。采用二元logit離散選擇模型進行回歸分析，估計方法選擇最大似然估計法。以借貸的機率與不借貸的機率比的對數(shù)為被解釋變量L：L=

Logit模型的回歸方程為：

L=？茁0+？茁1X1+？茁2X2+…？茁13X13+？滋j （1）

其中，p為農(nóng)戶借貸的概率，即“Y1=1”發(fā)生的概率，Xj（j=1，2，…，13）為第j個自變量；β0為常數(shù)項，βj（j=1，2，…，13）為自變量回歸系數(shù)，μj為隨機誤差項。

若農(nóng)戶發(fā)生借貸行為，則進一步討論影響農(nóng)戶獲得借貸額度Y2的因素。由于農(nóng)戶借貸額度只能為正數(shù)，可以使用計數(shù)模型。計數(shù)模型經(jīng)常使用泊松回歸，泊松回歸的要求之一是被解釋變量的期望值和方差必須相等，但本文農(nóng)戶借貸額度不符合這個要求，因此使用負二項回歸方法，使用最大似然估計法估計。農(nóng)戶借貸額度的計數(shù)模型如下：

Y2i=？琢0+？琢1X1i+？琢2X2i+…+？琢13X13+？滋i （i=1，2，…，13） （2）

其中，Y2i表示第i個農(nóng)戶借貸額度，α0為常數(shù)項，αi（i=1，2，…，13）為自變量的回歸系數(shù)，ui為誤差項。

2.變量的設(shè)置

本文設(shè)置的因變量包含兩個，一個是農(nóng)戶是否借貸（Y1），若農(nóng)戶沒有借貸，則Y1=0，反之，Y1=1。另外是農(nóng)戶的借貸額度（Y2），將農(nóng)戶借貸額度分為1萬元及以下、1-5萬元和5萬元以上三種額度，分別賦值Y2=1、Y2=2和Y2=3。

本文選取了三類自變量，第一類是農(nóng)戶戶主特征變量，其中包括性別（X1）、民族（X2）、年齡（X3）、文化程度（X4）、社會經(jīng)歷（X5）、投資偏好（X6）和是否務(wù)農(nóng)（X7）。第二類是農(nóng)戶家庭特征變量，其中包括家庭人口數(shù)（X8）、家庭勞動力人數(shù)（X9）和家庭社會關(guān)系（X10）。第三類是農(nóng)戶家庭農(nóng)業(yè)生產(chǎn)特征變量，其中包括農(nóng)業(yè)年收入占比（X11）、種植規(guī)模（X12）和種植年限（X13）。變量的定義、賦值說明和預期影響方向如表1所示。

三、農(nóng)戶借貸行為特征分析

（一）農(nóng)戶借貸需求高、額度低

農(nóng)戶參與借貸程度較高。其中，有65.9%的農(nóng)戶獲得了借款，占絕大多數(shù)，在調(diào)查中我們得知，農(nóng)戶的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資金主要是靠借貸來獲得，沒有借貸的農(nóng)戶比例為34.1%。在獲得借款的農(nóng)戶當中，農(nóng)戶借款額度以中小額度為主，其中1—5萬元額度比例最高，為54.3%，其次是5萬元以上額度，占29.7%，1萬元及以下額度占16%。農(nóng)村銀行和信用社等正規(guī)金融機構(gòu)對農(nóng)戶提供信用評級證明和抵押擔保的要求較高，導致農(nóng)戶能夠獲得的借貸額度較小。

（二）農(nóng)戶偏好正規(guī)借貸渠道

農(nóng)戶偏好正規(guī)借貸渠道，大部分農(nóng)戶獲得貸款的渠道是農(nóng)村信用社和銀行，比例分別為72.9%和22.9%，其他渠道如農(nóng)資企業(yè)、放債者和親戚朋友所占比例不高，分別為0.6%、0.2%和3.3%。在農(nóng)戶希望獲取短缺資金渠道方面（可多選），農(nóng)戶希望獲取短缺資金的首選對象是農(nóng)村信用社，比例為72.6%，銀行排在其后，比例為45.8%，親朋鄰居為27.6%，農(nóng)資企業(yè)為20.7%，其他渠道占11.8%。農(nóng)戶認為，正規(guī)金融機構(gòu)能夠滿足他們資金需求，而且不欠人情，所以農(nóng)村信用社和銀行成為了首選。一部分農(nóng)戶認為，找親朋鄰居借款比較方便，親朋鄰居的借款大部分沒有利息。選擇農(nóng)資企業(yè)的農(nóng)戶認為，農(nóng)資企業(yè)能夠間接提供資金援助，如提供種子、農(nóng)藥、化肥等生產(chǎn)資料。只有在向前四者的借貸不能滿足資金需求的情況下，農(nóng)戶才會尋求其他借貸渠道，如放債者等。

（三）農(nóng)戶借貸期限短、利率高

借貸期限與利率方面。農(nóng)戶選擇1年及以下期限的比例最大，比例為82.6%，符合農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的周期規(guī)律，同時與金融機構(gòu)小額貸款、聯(lián)保貸款的期限保持一致。1-2年期和2年以上期所占比例不高，分別為4.2%和13.2%。農(nóng)戶借貸利率普遍較高，以5～10%的利率為主，比例為90%，5%以下利率及10%以上利率所占比重較低，比例分別為6.2%和3.8%。

（四）農(nóng)戶未獲得借款的原因

在未獲得貸款的農(nóng)戶當中，由農(nóng)戶自身需求原因造成農(nóng)戶未獲得貸款的比例占69.13%。其中，排在前三的分別是不需要，自己有錢（23.04%）；不喜歡借錢，怕有壓力（21.12%）；沒有投資機會，缺乏資金用場（10.04%）。這說明，在對資金的需求方面，一部分農(nóng)戶已經(jīng)通過多年農(nóng)業(yè)生產(chǎn)積累了一定的資金，能夠通過農(nóng)業(yè)生產(chǎn)來自給自足，而一部分農(nóng)戶對融資重要性的認識不足。由金融機構(gòu)供給原因造成農(nóng)戶未獲得貸款的比例占30.87%，其中，原因排在前三的分別是利率太高（8.42%）；手續(xù)麻煩，申請時間長（8.27%）；家庭收入低，金融機構(gòu)不愿意提供貸款（7.39%）。金融機構(gòu)提供的貸款利率較高、期限太死，而且申請時手續(xù)過于繁瑣，并且要求擔保條件高。對于一般農(nóng)戶而言，提供滿足農(nóng)村正規(guī)金融機構(gòu)審批貸款所需的抵押品，或者找到符合農(nóng)村正規(guī)金融機構(gòu)審批貸款認可的擔保人確實較為困難。這就明顯限制了農(nóng)戶的借貸行為，并且使得農(nóng)戶由通過正規(guī)渠道借貸轉(zhuǎn)向通過非正規(guī)渠道借貸。

四、實證分析及結(jié)果解釋

（一）樣本農(nóng)戶特征

根據(jù)1726份樣本農(nóng)戶調(diào)查數(shù)據(jù)，描述性統(tǒng)計分析各個自變量。其中，性別平均數(shù)為0.89，表明大部分戶主為男性。民族平均數(shù)為0.28，表明農(nóng)戶民族以漢族為主。年齡平均數(shù)為3.01，表明年齡分布較為平均。文化程度平均數(shù)為2.74，表明農(nóng)戶文化水平總體偏低。社會經(jīng)歷平均數(shù)為0.3，表明農(nóng)戶社會閱歷較為匱乏。投資偏好平均數(shù)為2.12，表明農(nóng)戶投資偏好中風險中收益。是否務(wù)農(nóng)平均數(shù)為0.93，表明絕大部分農(nóng)戶以從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動為主。家庭人口數(shù)平均數(shù)為2.54，表明農(nóng)戶家庭規(guī)模以小型家庭為主。家庭勞動力人數(shù)平均數(shù)為1.43，表明農(nóng)戶家庭勞動力人數(shù)較少，主要以雇傭勞動力為主。家庭社會關(guān)系平均數(shù)為0.69，表明農(nóng)戶社會關(guān)系較為豐富。農(nóng)業(yè)年收入占比平均數(shù)為1.73，表明農(nóng)戶兼業(yè)化程度較低。種植規(guī)模平均數(shù)為2.02，表明農(nóng)戶家庭耕地面積較少。種植年限平均數(shù)為3.51，表明農(nóng)戶種植時間普遍較長。

（二）模型結(jié)果及解釋

利用Eviews7.0軟件，對1726個樣本和1137個樣本分別采用二元Logit模型和計數(shù)模型進行回歸處理。首先，在模型中對變量進行顯著性檢驗，然后根據(jù)檢驗結(jié)果（見表7的模型一、表8的模型一），將不顯著的變量剔除，再對剩余的變量擬合模型，并重新進行修正和檢驗，直到模型各個變量的回歸系數(shù)都通過顯著性檢驗為止（見表7的模型二、表8的模型二）。

1.借貸行為

根據(jù)模型回歸結(jié)果可知，性別（X1）在5%水平上顯著正向影響，文化程度（X4）在1%水平上顯著正向影響，是否務(wù)農(nóng)（X7）在10%水平上顯著正向影響，家庭勞動力人數(shù)（X9）在5%水平上顯著負向影響，家庭社會關(guān)系（X10）在1%水平上顯著負向影響，種植年限（X13）在1%水平上顯著正向影響。這6個影響因素的顯著程度由大到小排序為：家庭社會關(guān)系（X10）>性別（X1）>種植年限（X13）>文化程度（X4）>家庭勞動力人數(shù)（X9）>是否務(wù)農(nóng)（X7）。

性別（X1）與農(nóng)戶借貸行為顯著正相關(guān)，表明男性戶主更容易發(fā)生借貸行為。大部分男性戶主在對融資重要性的認知程度和決策能力上均強于女性戶主，所以男性戶主比女性戶主的更容易發(fā)生借貸行為。

文化程度（X4）與農(nóng)戶借貸行為顯著正相關(guān)，表明文化程度越高的農(nóng)戶發(fā)生借貸行為的可能性越大。文化程度越高的農(nóng)戶對融資重要性以及金融產(chǎn)品的認可程度越高，因此借貸行為越多。

是否務(wù)農(nóng)（X7）與農(nóng)戶借貸行為顯著正相關(guān)，表明務(wù)農(nóng)的農(nóng)戶發(fā)生借貸行為的可能性越大。務(wù)農(nóng)的農(nóng)戶自身積累資金速度較慢，而農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中所需投入的資金較多，因此只有通過借貸才能滿足他們的資金需求。

家庭勞動力人數(shù)（X9）與農(nóng)戶借貸行為顯著負相關(guān)，表明家庭勞動力人數(shù)越多的農(nóng)戶發(fā)生借貸行為的可能性越小。若農(nóng)戶家庭勞動力人數(shù)越多，其所需雇傭勞動力人數(shù)下降，雇傭人工費用、資金壓力就會減少，因此減少借貸。

家庭社會關(guān)系（X10）與農(nóng)戶借貸行為顯著負相關(guān)，表明擁有較多社會關(guān)系的家庭發(fā)生借貸行為的可能性越小。農(nóng)戶社會關(guān)系越廣泛，越有利于獲得親友的援助，獲取資金也較為容易，農(nóng)戶自身的借貸需求不足，導致其借貸行為減少。

種植年限（X13）與農(nóng)戶借貸行為顯著正相關(guān)，表明種植年限越久的農(nóng)戶發(fā)生借貸行為的可能性越大。隨著種植時間的增加，農(nóng)戶積累了相應(yīng)的生產(chǎn)、銷售和投資等經(jīng)驗，增加投入的意愿較強，借貸的需求增大。

2.借貸額度

在發(fā)生借貸行為的農(nóng)戶當中，研究農(nóng)戶可獲得借貸額度的影響因素。根據(jù)模型回歸可知，種植規(guī)模（X12）在1%水平上顯著正向影響，種植年限（X13）在10%水平上顯著正向影響。影響因素顯著程度由大到小排序為：種植規(guī)模（X12）>種植年限（X13）。

種植規(guī)模與農(nóng)戶借貸額度顯著正相關(guān)，表明種植規(guī)模越大的農(nóng)戶，其所需資金越多。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模越大的農(nóng)戶，在產(chǎn)前、產(chǎn)中和產(chǎn)后所需投入的生產(chǎn)資料、勞動力人工較多，農(nóng)戶資金壓力大，其所需的借貸額度越大。

種植年限在10%水平上顯著正向影響，表明種植年限越久的農(nóng)戶，所需資金越多。農(nóng)戶種植時間越長，對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的過程了解程度越深，對未來發(fā)展前景充滿信心且干勁十足，因此借貸數(shù)額往往較大。

此外，其他在模型回歸分析中表現(xiàn)不顯著的變量，對農(nóng)戶借貸、借貸額度的影響方向不具備顯著解釋作用。

五、結(jié)論與建議

本文經(jīng)過實證分析后得知，少數(shù)民族地區(qū)農(nóng)戶借貸需求較高，且借款具有期限短、高利率、額度低等特點。農(nóng)戶偏好從農(nóng)村信用社等正規(guī)金融機構(gòu)借貸，但正規(guī)金融機構(gòu)供給仍存在不足。在影響農(nóng)戶借貸行為因素方面，性別、文化程度、是否務(wù)農(nóng)和種植年限分別在5%、1%、10%和1%水平上顯著正向影響，家庭勞動力人數(shù)和家庭社會關(guān)系分別在5%和1%水平上顯著負向影響；在影響農(nóng)戶借貸額度因素方面，種植規(guī)模和種植年限分別在1%和10%水平上顯著正向影響。

根據(jù)以上結(jié)論提出一些相關(guān)的建議：首先，針對農(nóng)戶借貸需求旺盛的現(xiàn)狀，促進互助社、村鎮(zhèn)銀行和小額貸款公司等其他金融機構(gòu)的發(fā)展。其次，針對農(nóng)戶貸款額度低、利率高的現(xiàn)狀，應(yīng)降低農(nóng)戶借貸成本，進一步放寬借貸條件。再次，針對農(nóng)戶偏好從正規(guī)金融機構(gòu)借貸的現(xiàn)狀，引導金融機構(gòu)擴大三農(nóng)業(yè)務(wù)。最后，應(yīng)發(fā)揮農(nóng)村農(nóng)業(yè)合作社的優(yōu)勢，使農(nóng)戶積極入社。并為農(nóng)戶舉辦金融知識講座，調(diào)動農(nóng)戶參與金融借貸行為的積極性。

（特約編輯：陳國權(quán)）

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