秦建群，呂忠偉，秦建國

（1.西安交通大學，陜西西安 710061；2.中國農(nóng)業(yè)銀行，北京市 100005；3.交通運輸部，北京市 100028）

農(nóng)戶信貸需求影響因素研究
——基于東部農(nóng)戶家庭調(diào)查的實證分析

秦建群1，呂忠偉2，秦建國3

（1.西安交通大學，陜西西安 710061；2.中國農(nóng)業(yè)銀行，北京市 100005；3.交通運輸部，北京市 100028）

農(nóng)戶是中國農(nóng)業(yè)經(jīng)營的主體，也是農(nóng)村金融市場的需求主體。農(nóng)戶的年齡與信貸需求（即是否發(fā)生信貸行為）之間為倒“U”型關(guān)系；農(nóng)戶家庭生命周期、受教育程度會在一定程度上影響信貸需求；農(nóng)戶的家庭收入、家庭規(guī)模、家庭負擔率以及是否購買養(yǎng)老保險對農(nóng)戶的信貸需求有顯著的正向影響。另外，以兼業(yè)農(nóng)戶為參照，純農(nóng)業(yè)農(nóng)戶對信貸行為有顯著的正向影響，而非農(nóng)業(yè)農(nóng)戶對信貸行為的正向影響并不顯著。金融支農(nóng)要根據(jù)農(nóng)戶需求特征提高農(nóng)村金融資源配置效率，通過信貸制度創(chuàng)新解決農(nóng)村信貸市場分割、交易成本過高和信息不對稱等問題。

農(nóng)戶；信貸需求；Logit模型

世界各國農(nóng)村金融發(fā)展的實踐表明，完善高效的農(nóng)村金融市場對于農(nóng)戶增收乃至整個國家的經(jīng)濟發(fā)展都非常重要，它既有助于提高農(nóng)戶的收入和福利水平，還能夠有效地減少農(nóng)村貧困人口，縮小貧富差距，從而推動國民經(jīng)濟和諧發(fā)展，[1]因此對農(nóng)村金融市場的研究是相關(guān)領(lǐng)域中的一個熱點。2006年諾貝爾和平獎得主穆罕默德·尤努斯（Muhammad Yunus）在孟加拉喬布瑞（Jobra）創(chuàng)辦的格萊珉銀行（Grameen Bank）以及泰國的農(nóng)業(yè)與農(nóng)業(yè)合作銀行（the Bank for Agriculture and Agricultural Cooperative）等就是這方面研究與實踐的典型代表。然而，由于農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展的不平衡及各國國情的差異，大部分發(fā)展中國家的農(nóng)村金融市場改革都沒有達到預(yù)期目標；[2]、[3]另一方面，前述關(guān)于農(nóng)村金融市場研究的典型成果也表明，沒有明顯的證據(jù)顯示其對經(jīng)濟增長作出了貢獻。更加令人驚訝的是，幾乎沒有證據(jù)表明，這種微觀金融體制實際上以一種可持續(xù)的方式減少了貧困，[4]因此，能夠真正解決農(nóng)村金融改革局限性的方法尚未發(fā)現(xiàn)，我國農(nóng)村金融改革也是如此。在既定的體系和制度背景下，局限于農(nóng)村金融組織的改革和調(diào)整難以滿足廣大農(nóng)戶多樣化的信貸需求。農(nóng)戶既是未來農(nóng)村金融改革的中心，也是改革的出發(fā)點和終極目標，未來農(nóng)村金融改革必須圍繞農(nóng)戶展開。因此，對農(nóng)戶信貸需求的特征進行透徹的解讀，理清農(nóng)戶信貸需求的現(xiàn)狀，剖析農(nóng)戶信貸需求的影響因素，對我國現(xiàn)代農(nóng)村金融制度的建立具有重大的理論意義和實踐意義。

20世紀60年代起，國際學術(shù)界開始對影響農(nóng)戶信貸需求的相關(guān)因素進行研究。?。↙ong）通過微觀經(jīng)濟模型對農(nóng)戶信貸的產(chǎn)生原因進行了分析，認為農(nóng)戶的信貸決策是在既定生產(chǎn)機會條件下爭取收益最大化的選擇。[5]艾克伯爾（Iqbal）通過建立經(jīng)濟模型來分析農(nóng)戶的信貸行為，認為能夠從技術(shù)變化獲益的地區(qū)農(nóng)戶更傾向于實施信貸行為，且所獲取信貸的利率會更低。[6]張杰借鑒普蘭納布·巴德漢（Pranab Bardhan）在《發(fā)展微觀經(jīng)濟學》中所采用的模型，對農(nóng)村金融供給者和需求者的行為選擇進行了分析。[7]尤德瑞（Udry）通過對尼日利亞北部地區(qū)調(diào)研發(fā)現(xiàn)，關(guān)聯(lián)市場信貸契約的接受和參與情況可以決定借款者被信貸配給的可能性。[8]瑞勒（Zeller）在馬達加斯加對189戶農(nóng)戶的調(diào)研結(jié)果表明，貸款者對借款者償債能力的評價是影響借款者被信貸配給的重要因素。[9]費爾姆和瑞米達（PhamI &Zumida）對越南300多農(nóng)戶進行調(diào)查后發(fā)現(xiàn)，農(nóng)戶的信貸行為與農(nóng)戶的借款目的、生產(chǎn)能力、年齡、教育程度及所處地區(qū)有密切關(guān)聯(lián)。[10]在國內(nèi)，史清華和陳凱通過對農(nóng)戶信貸類型、有信貸農(nóng)戶的比率、希望信貸農(nóng)戶的比率、農(nóng)戶的信貸動機以及農(nóng)戶信貸信用的調(diào)查，較為全面地描述了山西地區(qū)農(nóng)民信貸行為的現(xiàn)狀。[11]朱守銀等對安徽217家農(nóng)戶的信貸情況進行考察發(fā)現(xiàn)，傳統(tǒng)農(nóng)區(qū)農(nóng)戶日常生活借款比例也很小，高息借款并不嚴重。[12]霍學喜和屈小博對農(nóng)戶信貸渠道的調(diào)查結(jié)果表明，76.55%的農(nóng)戶選擇民間信貸渠道，17.3%的農(nóng)戶選擇農(nóng)村信用社，且信貸金額有上升趨勢。[13]韓俊利用2005年國務(wù)院發(fā)展研究中心的調(diào)查數(shù)據(jù)，采用多種模型考察我國農(nóng)戶的信貸決策和信貸需求特征，探討了在信貸約束條件下農(nóng)戶信貸渠道的行為選擇。[14]

上述研究主要集中在農(nóng)戶的信貸動機和影響農(nóng)戶信貸行為的因素兩個方面，并且研究視角均集中于客觀因素，而忽視了農(nóng)戶家庭主觀因素可能產(chǎn)生的影響。本文將對影響農(nóng)戶信貸需求的因素進行深入探討。

一、數(shù)據(jù)來源、分析變量及描述

1.數(shù)據(jù)來源

本文分析所采用的數(shù)據(jù)來自中國農(nóng)村金融學會對農(nóng)村家庭的實地調(diào)查。此次調(diào)查的主要目的是要了解農(nóng)戶經(jīng)濟、福利與信貸活動的基本情況，收集描述農(nóng)戶借貸行為的相關(guān)數(shù)據(jù)，為我們以下的分析和建模提供經(jīng)驗事實和數(shù)據(jù)來源。鑒于本文的研究目的，特從調(diào)研中選取東部地區(qū)數(shù)據(jù)進行分析，剔除數(shù)據(jù)不齊全的無效樣本后，有效樣本涉及農(nóng)戶家庭791個。

2.分析變量及描述

基于農(nóng)戶借貸意愿的調(diào)查可以將農(nóng)戶潛在的借貸需求顯示出來，以此調(diào)查結(jié)果進行分析是探討影響農(nóng)戶信貸需求因素最為理想的手段。然而在沒有意愿調(diào)查數(shù)據(jù)的情況下，我們能觀察到的只是農(nóng)戶的實際借貸行為，因此本文通過農(nóng)戶實際發(fā)生的借貸行為來分析影響農(nóng)戶借貸需求的因素。農(nóng)民信貸行為是指農(nóng)戶在生產(chǎn)生活中是否發(fā)生信貸行為，包括是與否兩種情況，因此本文以此信息作為被解釋變量，即“發(fā)生信貸行為的農(nóng)戶”為Y=1，“未發(fā)生信貸行為的農(nóng)戶”則為Y=0。

針對生命周期假說，本文采用兩種方法來進行分析。一種方法是從與生產(chǎn)投資有關(guān)的樣本農(nóng)戶個人能力的角度出發(fā)，引入兩個變量Age和Age2/100，分別表示年齡和年齡平方的1/100，通過加入后者以期在驗證假說是否正確的同時得到較為準確的系數(shù)值；另一種方法是從樣本農(nóng)戶生命周期的角度出發(fā)，對其年齡進行分段處理，采用虛擬變量法把農(nóng)戶分為30歲以下（Age1）、30～39歲之間（Age2）、40～49歲之間（Age3）、50～59歲之間（Age4）以及60歲以上（Age5）五組；為預(yù)防多重共線性，我們采用四個虛擬變量Age2、Age3、Age4、Age5來體現(xiàn)年齡對信貸行為的影響，當樣本農(nóng)戶的年齡在30歲以下（Age1）、30～39歲之間（Age2）、40～49歲之間（Age3）、50～59歲之間（Age4）以及60歲以上（Age5）時取值為1，其他情況取值為0。

本文還選取了其他一些影響農(nóng)戶信貸需求的重要因素：①農(nóng)戶家庭的總收入（Income）、家庭規(guī)模（Fam）和家庭負擔率（Bur）。②樣本農(nóng)戶受教育程度（Edu）。我們把農(nóng)戶受教育程度分為不識字或識字很少（Edu1）、小學（Edu2）、初中（Edu3）、高中或中專（Edu4）、大專（Edu5）和大學及以上（Edu6）六組；Edu1、Edu2、Edu3、Edu4、Edu5和Edu6都是虛擬變量，當被調(diào)查農(nóng)戶為不識字或識字很少、小學、初中、高中或中專、大專和大學及以上六種情況時取值為1，否則取值為0，為避免多重共線性，本文僅用五個虛擬變量Edu2、Edu3、Edu4、Edu5和Edu6來體現(xiàn)受教育程度對農(nóng)戶信貸需求的影響；③農(nóng)戶是否參加養(yǎng)老保險（Pens）和農(nóng)戶是否擁有技術(shù)（Tech）都是虛擬變量。④農(nóng)戶從事的經(jīng)濟活動類型（Major）。我們把農(nóng)戶從事的經(jīng)濟活動類型分為純農(nóng)業(yè)（Major1）、農(nóng)業(yè)與非農(nóng)業(yè)兼業(yè)（Major2）、非農(nóng)業(yè)（Major3）三類，Major1、Major2和Major3都是虛擬變量，當農(nóng)戶從事的經(jīng)濟活動類型為純農(nóng)業(yè)、兼業(yè)、非農(nóng)業(yè)三種類型時取值為1，否則取值為0，為避免多重共線性，本文將Major2和Major3引入模型中。⑤農(nóng)戶的主要支出（Exp）。Exp1和Exp2都是虛擬變量，表示生產(chǎn)性支出和生活性支出，當農(nóng)戶的主要支出為生產(chǎn)性支出和生活性支出時取值為1，否則為0，為避免多重共線性，本文僅把這組變量中的Exp2引入模型。

根據(jù)變量的統(tǒng)計描述分析，東部地區(qū)樣本農(nóng)戶的總體特征表現(xiàn)為：有46.52%的農(nóng)戶發(fā)生過信貸行為；農(nóng)戶的平均家庭規(guī)模為4人左右，平均家庭負擔率為0.35；樣本農(nóng)戶平均年齡為43歲左右，其中29歲以下的約占11.89%，30～39歲的約占24.40%，40～49歲的最多，約占35.65%，50～59歲的約占20.73%，60歲以上的約占7.33%；從受教育程度看，不識字或識字很少的約占5.18%，小學文化程度的約占22.25%，初中文化程度的約占47.03%，高中和中專文化程度的約占21.37%，大專學歷的約占3.03%，大學及以上學歷的約占1.14%；25.41%的農(nóng)戶購買了養(yǎng)老保險；從經(jīng)濟活動類型看，純農(nóng)業(yè)的農(nóng)戶約占16.69%，兼業(yè)農(nóng)戶約占38.25%，非農(nóng)業(yè)農(nóng)戶約占56.01%；擁有技術(shù)的農(nóng)戶約占71.05%；有79.27%的農(nóng)戶主要支出是生活性支出。

二、模型設(shè)定及相關(guān)說明

農(nóng)戶信貸需求（是否發(fā)生信貸行為）作為被解釋變量，它的取值實質(zhì)上就是發(fā)生和未發(fā)生，是一個離散變量。因為二元選擇變量不遵循統(tǒng)計學意義上要求的正態(tài)分布特性，因而利用普通最小二乘法（OLS）和加權(quán)最小二乘法估計出系數(shù)的標準差和t檢驗值，不再適用于統(tǒng)計學的假設(shè)檢驗，因此不能采用普通最小二乘法和加權(quán)最小二乘法對被解釋變量進行估計。為分析影響農(nóng)戶信貸需求的因素，本文利用單維二分變量模型對農(nóng)戶樣本進行計量分析。單維二分變量模型定義如式（1）：

其中，{yi}是一組取值為1或0的獨立二分隨機變量序列，xi是已知常數(shù)的K維向量，β是未知參數(shù)的K維向量，F(xiàn)（·）是已知函數(shù)。

由于Logit模型形式更為簡單，同時Logistic分布Λ與正態(tài)分布相似，Logistic分布的均值為零，方差為π2/3，與標準正態(tài)分布相比，λ＝π/的標準Logistic分布ex（/1+ex）具有后尾性質(zhì)。

綜上所述，本文將采用Logit模型對農(nóng)戶樣本進行分析，以求更客觀地分析影響農(nóng)戶信貸需求的因素。與線形回歸相比，Logit回歸的優(yōu)點主要體現(xiàn)在：第一，不要求變量滿足正態(tài)分布；第二，可以選擇更多的解釋變量來增強模型的預(yù)測精度，而且變量的選擇范圍更廣。

在分析農(nóng)戶信貸選擇行為時，可以將Logit模型中的Pi作為影響信貸行為選擇的概率。Y是一個二分變量，表示農(nóng)戶是否發(fā)生信貸，Xi（x1i，x2i，x3i，x4i，…，xni）是影響第i個農(nóng)戶信貸行為的因素，E（x）是在某一個影響農(nóng)戶信貸行為選擇因素成立的條件下選擇相應(yīng)信貸行為的數(shù)學期望。

其似然函數(shù)如式（4）所示：

然后對其進行似然估計，得出參數(shù)估計量。我們的模型概括如式（6）和式（7）：

三、實證結(jié)果分析

本文應(yīng)用Stata10.0統(tǒng)計軟件對791戶農(nóng)戶樣本數(shù)據(jù)進行了Logit回歸分析，通過最大似然函數(shù)法擬合出分析結(jié)果，可以得到如下結(jié)論：

第一，在模型1中，年齡的二次項對農(nóng)戶信貸行為在10%的顯著水平上，顯著為負，這說明年齡與信貸行為之間為倒“U”型關(guān)系。在模型2中，以Age1（30歲以下）為參照，Age2（30～39歲）、Age3（40～49歲）、Age4（50～59歲）和Age5（60歲以上）對農(nóng)戶信貸行為分別在10%、10%、5%、1%的顯著水平上，有顯著的負向影響。因此我們可以認為，中國農(nóng)戶家庭生命周期與信貸行為存在一定關(guān)系。

第二，在模型1和模型2中，以Edu1（不識字或識字很少）為參照，Edu2（小學）、Edu3（初中）、Edu4（高中或中專）、Edu5（大專）和Edu6（大學及以上）對農(nóng)戶信貸行為均有負向影響。導致這種現(xiàn)象的原因可能是隨著受教育程度的提高，農(nóng)戶擁有了獲得一定收入的勞動技能，致使農(nóng)戶收入增加，因而農(nóng)戶依靠自身收入滿足其自身生活消費需求的可能性增大，傾向于少信貸乃至沒有任何信貸。Edu2、Edu3、Edu4、Edu5分別在10%、5%、5%、1%的顯著水平上通過了顯著性檢驗，只有Edu6未能通過顯著性檢驗。此外，農(nóng)戶是否擁有技術(shù)在10%的顯著水平下有顯著的正向影響，這說明擁有技術(shù)的農(nóng)戶在進行生產(chǎn)的過程中，需要進行生產(chǎn)投資，而自身資金積累難以滿足其投資需求，產(chǎn)生了大量的資金需求，因而它是影響農(nóng)戶發(fā)生信貸行為的重要因素。

第三，農(nóng)戶家庭收入對農(nóng)戶的信貸行為有顯著的正向影響。根據(jù)回歸結(jié)果，在模型1與模型2中，家庭收入的回歸系數(shù)均大于0，在1%的顯著水平下通過顯著性檢驗。這表明家庭收入水平越高，家庭生產(chǎn)經(jīng)營規(guī)模越大，其資金需求也就越大，農(nóng)戶就越可能傾向于信貸，同時也越有可能獲得信貸支持。另外，以生產(chǎn)性支出為參照，生活性支出對農(nóng)戶的信貸行為有負向影響，在1%的顯著水平下通過顯著性檢驗。這說明農(nóng)戶的信貸行為與婚喪嫁娶、建房、看病和子女上學等生活性支出呈負相關(guān)關(guān)系。

第四，家庭規(guī)模對信貸行為有顯著的正向影響。在模型1與模型2中，家庭規(guī)模的回歸系數(shù)大于0，分別在1%和5%的顯著水平上通過顯著性檢驗?？赡艿脑蚴?，家庭規(guī)模的增加導致家庭支出增加，因而生活性信貸需求會隨著家庭規(guī)模的增加而增加。同時，家庭規(guī)模增加引入的更多勞動力會產(chǎn)生更大的生產(chǎn)投資需要，其對農(nóng)戶的信貸行為有積極影響。此外，家庭負擔率對農(nóng)戶的信貸行為在1%的顯著水平上有顯著的正向影響。這一結(jié)果表明比較高的家庭負擔率增加了農(nóng)戶的信貸需求，用以維持基本的生產(chǎn)和生活需要。

第五，是否購買養(yǎng)老保險對農(nóng)戶信貸行為的影響在10%的顯著水平上，有顯著的正向影響，這說明目前在農(nóng)村金融改革實踐中，農(nóng)村養(yǎng)老保險證質(zhì)押貸款對農(nóng)戶的信貸行為有積極影響。具有強烈致富動機的農(nóng)戶可以通過具有“生產(chǎn)與投資”功能的養(yǎng)老保險證質(zhì)押方式進行貸款，農(nóng)民在獲得該貸款后可以使家庭財富增加，并能夠改善人際關(guān)系、促進社區(qū)和諧，這也從側(cè)面說明新型農(nóng)村養(yǎng)老保險制度在實踐中是具備可持續(xù)性的。

第六，以兼業(yè)農(nóng)戶為參照，純農(nóng)業(yè)農(nóng)戶對信貸行為有正向影響，而非農(nóng)業(yè)農(nóng)戶對信貸行為也有正向影響。但是只有純農(nóng)業(yè)農(nóng)戶在1%的顯著水平上通過了顯著性檢驗，其主要原因可能是國家加大對農(nóng)業(yè)的扶持力度，連續(xù)多年出臺“1號文件”，大幅增加“三農(nóng)”投入，進行農(nóng)業(yè)綜合開發(fā)，加快完善強農(nóng)惠農(nóng)政策體系，因而農(nóng)民收入增量再創(chuàng)新高，實現(xiàn)了連續(xù)多年的較快增長，帶動了農(nóng)民務(wù)農(nóng)的熱情。而從事非農(nóng)業(yè)的農(nóng)戶，其非農(nóng)收入較高，自有資金可能更為充裕，農(nóng)戶信貸的可能性就相對更低。

四、研究結(jié)論及政策含義

本文利用東部地區(qū)791戶農(nóng)村家庭實地調(diào)查數(shù)據(jù)，對農(nóng)戶信貸需求及其信貸行為進行了系統(tǒng)的分析，并通過Logit模型研究農(nóng)戶借貸需求的影響因素?；谝陨戏治觯玫饺缦陆Y(jié)論：樣本農(nóng)戶的年齡與信貸需求（即是否發(fā)生信貸行為）之間為倒“U”型關(guān)系；農(nóng)戶家庭生命周期、受教育程度會在一定程度上影響信貸需求；農(nóng)戶的家庭收入、家庭規(guī)模、家庭負擔率以及是否購買養(yǎng)老保險對農(nóng)戶的信貸需求有顯著的正向影響。另外，以兼業(yè)農(nóng)戶為參照，純農(nóng)業(yè)農(nóng)戶對信貸行為有顯著的正向影響，而非農(nóng)業(yè)農(nóng)戶對信貸行為也有正向影響，但并不顯著。

基于以上研究，本文發(fā)現(xiàn)以下幾方面的政策含義：首先，如何根據(jù)農(nóng)戶需求特征來提高農(nóng)村金融資源配置的效率是金融支農(nóng)的關(guān)鍵。從社會主義新農(nóng)村建設(shè)的角度來看，加大金融支農(nóng)的投入以推進農(nóng)村發(fā)展是必要的。但是，金融支農(nóng)絕對不僅僅依靠金融支農(nóng)的投入，更重要的是增加農(nóng)戶信貸的有效供給，提高農(nóng)戶的信貸獲取能力，從而實現(xiàn)農(nóng)業(yè)發(fā)展和農(nóng)民增收。如果忽視農(nóng)戶信貸需求的特點，只會造成農(nóng)村金融資源的短缺和浪費。因此，應(yīng)打破原有的農(nóng)村金融體制，基于金融功能觀構(gòu)建多元化有序競爭的農(nóng)村金融體系，緩解農(nóng)村客觀存在的嚴重“信貸配給”問題，促進金融深化。其次，要通過信貸制度的創(chuàng)新來解決農(nóng)村信貸市場分割、

交易成本過高和信息不對稱等問題。在積極推進農(nóng)村金融改革的同時，農(nóng)村金融制度也需要根據(jù)農(nóng)村經(jīng)濟社會結(jié)構(gòu)的重大轉(zhuǎn)變而作出相應(yīng)的調(diào)整。完善農(nóng)村金融體系，同時從農(nóng)村信貸市場內(nèi)部和外部入手，推進相關(guān)領(lǐng)域的配套改革，改善金融生態(tài)環(huán)境，從而實現(xiàn)金融與經(jīng)濟社會的和諧發(fā)展。

[1]JacobYaron，McdonnaldP.，BenjaminGerdaL. Piprek.Rural Finance：Issues Design and Best Practices.Environmentally and Socially Sustainable Development Studies and Monographs Series 14[M].Washington DC：World Bank，1997：36.

[2]Alexander S.Rural Informal Credit Markets and the Effectiveness of Policy Reform[Z].FAO.1996：106-107.

[3]Murc Gurgand，Glenn Pederson，Jacob Yaron.Outreach and Sustainability of Six Rural Finance Institutions in Sub-Saharon Africa[Z].The World Bank Discussion Papers，1994：26.

[4]C.Peter Timmer.Agriculture and Pro-poor Growth：An Asian Perspect ive[Z].Center for Global Development.Working Paper Bo，2005（7）：63.

[5]Long M.G.Why Peasant's Farmers Borrow?[J].American Journal of Agricultural Economics，1968，50（4）：25-28.

[6]Iqbal F..The Demand and Supply of Funds Among A－gricultural Households in India，Singh Squire Strauss，Agricultural Household Model：Applicationand Policy[M].Baltimore and London：World Bank Publication，John Hopkins University Press，1986：183-205.

[7]張杰.中國農(nóng)村金融制度調(diào)整的績效：金融需求視角[M].北京：中國人民大學出版社，2007：156-167.

[8]Christopher Udry.Credit Markets in Northern Nigeria：Credit as Insurance in a Rural Economy[J].The World Bank Economic Review，1990，4（3）：251-269.

[9]ZellerManfred.DeterminatsofCreditRationing：A Study of Informal Lenders and Formal Credit Groups in Madagascar[J].World Development，1994（22）：1895-1907.

[10]Pham Bao Duong，Yoichi Izumida.Rural Development Finance in Vietnam：A Microeconometric Analysis of Household Surveys[J].World Development，2002，30（2）：319-335.

[11]史清華，陳凱.欠發(fā)達地區(qū)農(nóng)民借貸行為的實證分析——山西745戶農(nóng)民家庭的借貸行為的調(diào)查[J].農(nóng)業(yè)經(jīng)濟問題，2002（10）：29-35.

[12]朱守銀，張照新，張海陽，等.中國農(nóng)村金融市場供給和需求——以傳統(tǒng)農(nóng)區(qū)為例[J].管理世界，2003（3）：88-95.

[13]霍學喜，屈小博.西部傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)區(qū)域農(nóng)戶資金借貸需求與供給分析——對陜西渭北地區(qū)農(nóng)戶資金借貸的調(diào)查與思考[J].中國農(nóng)村經(jīng)濟，2005（8）：58-67.

[14]韓俊，羅丹，程郁.信貸約束下農(nóng)戶借貸需求行為的實證研究[J].農(nóng)業(yè)經(jīng)濟問題，2007（2）：44-52.

Research on Determinants of Rural Households Credit Demand

QINJian-qun1；LVZhong-wei2；QINJian-guo3

（1.Xi'an Jiaotong University，Xi'an，Shanxi710061，China；2.Agriculture Bank of China，Beijing100005，China；3.Ministry of Transport of the Peopler's Republic of China，Beijing100028，China）

Rural households are not only the principal part of agriculture operation in China,but also the main demanders of rural financial market.The relationship between age and credit demand of rural households likes an inverted"U"shape;the life cycle and education degree of rural households can affect the credit demand of them more or less;the income,size and the rate of farmer family burden and purchasing endowment insurance or not have the significant positive impact on the credit demand of rural households.On the other hand,the source of family's income can also affect the credit demand.If the peasants who engage in agriculture and non-agricultural business can be used as reference the peasants who only engage in agriculture have a positive impact,and the peasants who engage in non-agricultural business have a significant negative impact.

rural households；credit demand；logit model

F304.4

A

1007－8266（2011）07－0099－05

＊本文系國家社科基金重大項目“大型商業(yè)銀行服務(wù)三農(nóng)對策研究”（項目編號：08&ZD023）、國家社科基金一般項目“中國金融解決‘三農(nóng)’問題的歷史經(jīng)驗研究（1949～ 2009）”（項目編號：09BJL013）和北京師范大學自主科研基金項目“農(nóng)戶分層結(jié)構(gòu)、金融支持與新農(nóng)村建設(shè)”（項目編號：2009AAP-2）的階段性成果。

秦建群（1983-），男，河北省武安縣人，西安交通大學經(jīng)濟與金融學院博士生，主要研究方向為產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟學；呂忠偉（1978-），男，吉林省四平市人，經(jīng)濟學博士，中國農(nóng)業(yè)銀行經(jīng)濟師，主要研究方向為農(nóng)村金融；秦建國（1977-），男，內(nèi)蒙古自治區(qū)通遼市人，經(jīng)濟學博士，就職于交通運輸部規(guī)劃研究院，主要研究方向為現(xiàn)代物流。

林英澤