王穎　蔡典典

【摘 要】本文利用2002年對中國10000個(gè)農(nóng)戶的抽樣調(diào)查數(shù)據(jù)，實(shí)證估計(jì)了借款對于農(nóng)戶的經(jīng)濟(jì)影響。同時(shí)，通過QR模型的分析我們也可以知道借款和投資對于高等收入的農(nóng)戶收入有積極的影響。前一年的收入高，戶主教育程度高，農(nóng)戶土地資源多這些都對農(nóng)戶的收入有正向的影響。

【關(guān)鍵詞】分位數(shù)模型；農(nóng)村借貸；收入水平

一、研究目的

貸款是農(nóng)戶生產(chǎn)經(jīng)營中關(guān)鍵的要素。它幫助農(nóng)戶緩解流動性約束，從而促進(jìn)其對現(xiàn)代農(nóng)業(yè)技術(shù)和生產(chǎn)方式的采用，增強(qiáng)農(nóng)戶的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)能力，并幫助農(nóng)戶在面臨收入沖擊時(shí)得以進(jìn)行消費(fèi)平滑。本文應(yīng)用分位數(shù)回歸方法研究借貸對于不同收入群體的影響。

二、數(shù)據(jù)介紹

我們使用的調(diào)查數(shù)據(jù)覆蓋了農(nóng)戶生產(chǎn)、消費(fèi)與信貸活動的多個(gè)方面，為2002年農(nóng)戶的截面數(shù)據(jù)樣本。數(shù)據(jù)來源于2002年中國農(nóng)村和城市居民家庭收入分配調(diào)查數(shù)據(jù)。

2002凈收入總額（Y）。收入總額是我們關(guān)心的因變量，它衡量了農(nóng)村居民的年收入，單位為元。在分位數(shù)模型中根據(jù)年收入分為低收入，中等收入和高等收入。

2001年凈收入總額（lrevu）。前一年收入總額，單位為元。

性別（gender）。性別有兩個(gè)可能的取值，男（gender=1）或女（gender=0）。

年齡（周歲）（age）。年齡代表了農(nóng)村居民住戶的年紀(jì)。

住戶成員已受教育年限（edu）。教育年限為模型的自變量，衡量了住戶受教育程度，其中不包括留級和修學(xué)的時(shí)間。

在2002年得到過各種形式的扶貧貸款數(shù)（help）。這個(gè)自變量衡量的是在我們進(jìn)行調(diào)查問卷的那一年，居民是否接受過扶貧貸款。扶貧貸款是由國內(nèi)有關(guān)金融機(jī)構(gòu)承擔(dān)的一項(xiàng)政策性貸款業(yè)務(wù)，它是我國扶貧開發(fā)的重要組成部分。

經(jīng)營活動在開始階段總共投資 （ive）。此為自變量，經(jīng)營活動在開始階段需要進(jìn)行的總投資的數(shù)量，其中包括借貸的款項(xiàng)和居民自己的投資。

在總投資中借款或貸款數(shù)（loan）。農(nóng)戶的借款來源主要來自正式和非正式的兩大渠道。前者包括農(nóng)戶從銀行和信用社得到的借款，后者指農(nóng)戶從親友、民間金融組織、其他經(jīng)濟(jì)組織等得到的借款。這個(gè)自變量衡量了居民在生產(chǎn)經(jīng)營活動中進(jìn)行的借貸數(shù)額。

農(nóng)戶的土地（land）。對于農(nóng)戶來說，擁有土地的大小。

三、描述分析

本文的數(shù)據(jù)是以農(nóng)戶為單位，參考的2002年農(nóng)村居民的調(diào)查問卷，本數(shù)據(jù)總樣本量為9195，經(jīng)營活動在開始階段在總投資中借款或貸款數(shù)的樣本量為1965。

探究農(nóng)村借貸對于農(nóng)戶收入的影響

revu = C +β lrevu +θ inve+ν loan+ρ nloan+age+γland +gender +δ help+edu+u

其中revu代表了農(nóng)戶的收入，lrevu為農(nóng)戶前一年的收入，gender為性別的Dummy變量，loan為借貸款，nloan為loan的平方項(xiàng)，引用這個(gè)變量是想測出loan對revu的影響是否為線性。

（一）OLS回歸結(jié)果

運(yùn)用OLS方法估計(jì)得到借款影響。結(jié)果可以作為QR模型估計(jì)的基準(zhǔn)，而且本身也具有一定的經(jīng)濟(jì)意義。實(shí)際上，在借款的產(chǎn)出效應(yīng)對各個(gè)收入水平的農(nóng)戶相同的假設(shè)下，這些估計(jì)足以反映借貸對所有農(nóng)戶的經(jīng)濟(jì)影響。從估計(jì)結(jié)果來看，基本參數(shù)的經(jīng)濟(jì)意義都符合理論的預(yù)期。農(nóng)戶前一年的收入、農(nóng)戶的土地、扶貧貸款補(bǔ)助、教育程度等都對其經(jīng)營收入具有正的影響，且在統(tǒng)計(jì)意義上顯著。戶主為男性的家庭經(jīng)營收入高于戶主為女性的家庭；有投資和貸款的農(nóng)戶家庭收入也高于沒有貸款和投資的農(nóng)戶。

（二）QR模型回歸

整體上QR模型回歸結(jié)果的經(jīng)濟(jì)意義與OLS模型相同。從單個(gè)變量來說：

農(nóng)戶前一年的收入與當(dāng)年收入有直接正向關(guān)系，但是對于高收入用戶來說其影響更大也更具有相關(guān)性。

而扶貧貸款只在最低和最高部分收入影響為顯著的，對于低收入農(nóng)戶來說，扶貧貸款是一種直接的經(jīng)濟(jì)幫助，其影響也相對顯著，但是由于扶貧貸款在個(gè)人收入中占據(jù)比例很小，因此其對于整體農(nóng)戶來說其影響不大。

在生產(chǎn)投資方面我們可以看到對于低收入用戶其影響小，而且不顯著，但是隨著用戶收入的增加，尤其對于高收入用戶來說投資對收入的影響為顯著且正向的關(guān)系。收入越高，投資的影響越大。

貸款的情況也是如此。為了研究貸款與收入是否為線性關(guān)系，我們引進(jìn)了貸款的平方這個(gè)變量。從表中我們可以看書貸款的平方為顯著的，其對于低收入和高收入農(nóng)戶的影響比較大，對于中等收入的農(nóng)戶影響相對較小。這是由于對于高收入來說貸款用于投資，增加收入，對于低收入用戶來說貸款占收入的比例比較大。

農(nóng)戶土地的影響是顯著的，對于低等收入和高等收入用戶來說土地的影響比較大。對于低等收入的農(nóng)戶來說土地用于生產(chǎn)，對于高等收入的農(nóng)戶來說土地用于投資。

在研究中我們可以看出戶主的受教育程度與收入有直接的正向的影響。戶主的受教育程度高，其管理和經(jīng)濟(jì)融資觀念也比較先進(jìn)，因此對于投資和貸款的接受度較高。這對于高等收入的農(nóng)戶影響更為明顯。

四、總結(jié)

本文利用2002年對中國10000個(gè)農(nóng)戶的抽樣調(diào)查數(shù)據(jù)，實(shí)證估計(jì)了借款對于農(nóng)戶的經(jīng)濟(jì)影響。借款和投資對于農(nóng)戶的影響是比較顯著的，通過QR模型的分析我們也可以知道借款和投資對于高等收入的農(nóng)戶收入有積極的影響，前一年的收入高，使得投資的基金充裕，戶主教育程度高，有良好的理財(cái)理念，農(nóng)戶土地資源多，使得投資有很好的原材料，這些都對農(nóng)戶的收入有正向的影響。

考慮我國的現(xiàn)狀借款在當(dāng)前中國農(nóng)戶的生產(chǎn)和經(jīng)營活動中占有重要的地位，借款確實(shí)在相當(dāng)程度上緩解了農(nóng)戶的流動性約束，促進(jìn)了農(nóng)戶在生產(chǎn)和經(jīng)營活動上的投資。