摘要：以湖北省500戶農村家庭調查數據為樣本，運用計量模型分析，探討農村扶持性貸款對農民收入和福利水平的影響。結果表明，農村扶持性貸款對農戶的生產生活和消費都具有正相關的顯著影響，有效地促進了農業(yè)和農村經濟發(fā)展，改善了農民生活，提高了農村福利水平。

關鍵詞：農村金融；扶持性貸款；福利效應；湖北省

中圖分類號：F323 文獻標識碼：A 文章編號：0439-8114（2015）05-1276-06

DOI：10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2015.05.060

Abstract： Econometric model was used to analyze 500 rural household survey data of Hubei province and study effects of rural support loan on income and welfare of farmers. The results showed that the rural credit support loan had a significantly positive impact on production， living and consumption of farmers， effectively promoted the development of agricultural economy， improved the living standards of farmers， and enhanced the level of rural welfare.

Key words： rural finance； support loan； welfare effect； Hubei province

1 理論和模型

根據李銳等[1]對麥金農模型的拓展研究發(fā)現，麥金農模型可運用于分析中國農戶借貸行為和收入之間的關系。其基本理論可通過構建一個簡單的數理模型來進行分析：假設農戶沒有儲蓄，農戶的收入為Y、消費C、生產投資I的關系可表示為：

Y=C+I

這樣，在1期農戶的收入Y1、消費C1與生產投資I1的關系可以表示為

Y1=C1+I1

假設農戶的投資平均收益率為R，則2期的收入Y2、消費C2與生產投資I2的關系可以表示為：

Y2=C2+I2=C2+I1（1+R）

為便于分析，假定在一般情況下，農戶的各項日常家庭開支是穩(wěn)定的，即第1期和第2期的消費相同，則可以得到：

Y2=C1+I2=C1+I1（1+R）

假設農戶因為家庭生活需要，在第1期時必須支出一筆費用B（B>0），如果無法從外部獲得借貸資金，農戶必須依靠家庭現有收入來支付費用B，這意味著，農戶只有通過縮減現有生產投資規(guī)模，才能支付費用B，于是有：

Y′1=（C1+B）+（I1-B）

相應地，農戶在第2期新的收入可以表示為： Y′2=C1+I2=C1+（I1-B）（1+R）=C1+I1-B+I1R-RB （1）

由于B>0和R>0，這意味著，第1期額外生活費用的發(fā)生降低了農戶的當期投資水平，最終導致農戶在第2期收入水平的下降。上述結果表明，當農戶產生一筆必須發(fā)生的生活性費用時，農戶第2期的收入水平會下降至：

C1+I1-B+I1R-RB

但是，如果農戶通過農村金融市場獲得這筆生活性借貸資金B(yǎng)，則可以平抑該筆消費支出，從而維持了第1期原有的生產投資水平。假定借貸利率為r，且不存在其他借貸交易成本，則農戶在第2期新的收入可以表示如下：

Y″2=C1+I1（1+R）-B（1+r）=C1+I1-B+RI1-Br （2）

將式（1）與式（2）相減可以得到：

ΔY=B（R-r）

由于B>0和R>r>0，所以Y>0。即：當出現一筆農戶必須承擔的額外生活費用時，如果農戶能夠通過相關金融機構得到相同數量的扶持性借貸，則與沒有這筆扶持性借貸相比，第2期的收入將會有所提高，同時扶持性貸款具有的利息補貼和低息等發(fā)行方式的特征，使得農戶在獲得扶持性貸款時的效益提高，具體數值為：Y=B（R-r）。

綜合上述分析，可以得到以下基本推論：當農戶因為家庭生活需要，必須支付一筆臨時性支出時，如果農戶可以通過農村金融市場獲得扶持性資金，從而確保當期家庭生產經營投資不受影響，避免農戶收入下降，由此對農戶收入產生影響。這種分析的直接政策含義是，如果扶持性借貸對農戶收入具有顯著的正向影響，那么向農戶提供扶持性借貸資金就有必要全面納入農村金融機構的服務范圍。

此外，扶持性借貸的特性不僅起到維持當期生產投資水平的作用，在短期，扶持性借貸有助于激發(fā)農戶的生產經營能力，進一步優(yōu)化現有的生產投入，促使其穩(wěn)定和提高收入，以償還借貸資金；在長期，農戶用于教育、醫(yī)療等方面的扶持性借貸，有助于從根本上提高農戶的技術邊界，增強生產經營能力，實現收入水平質的提高。否則，富有理性的農戶不可能選擇扶持性借貸。

2 湖北省農村金融發(fā)展現狀

在農村金融和農村經濟的各方面研究中，學者認為，中國農村金融的發(fā)展對農村經濟的影響是十分大的。高勇標等[2]認為，農業(yè)存款規(guī)模對農村經濟的影響力度是非常突出的，同時認為農村貸款與農村經濟長期均衡的關系是不存在的。這說明中國農村金融對農村經濟的直接支持力度較弱。另外，研究還表明，外界沖擊和制度變遷等因素對農村金融和農村經濟之間的關系的影響是持久深遠的。湖北省作為中國中部地區(qū)較大的農業(yè)省，農業(yè)人口占比約70%，農民人均純收入相對落后，農村經濟基礎比較薄弱[3]。

2.1 農村金融機構的構成

董竹等[4]認為農村經濟的發(fā)展與農村金融有著顯著相關性。而農村金融的發(fā)展最直接的體現就是農村金融機構的發(fā)展。經過幾十年的發(fā)展，中國已經形成了以正規(guī)金融機構為主，非正規(guī)金融機構（個人）為輔的金融體系，共同為農村提供金融服務（圖1）。

在中國，中國農業(yè)銀行、中國農業(yè)發(fā)展銀行、中國郵政儲蓄銀行、農村信用合作社為正規(guī)的金融機構，其中農村信用合作社是所有金融機構中在農村分布最多的，是為農村提供金融服務的主力軍，與農民有著直接的業(yè)務關系[5]。農村金融機構業(yè)務量方面，農村存款量和貸款量都遠低于城市，其中農村存款貸款均占信用社的40%左右[6]。中國現階段金融體系離普惠型的金融體系還有很大差距，在兩億多的農戶中，真正可以得到信貸服務的只有1/3。

2.2 湖北省農村基本金融服務概況

湖北省的貧困率已由1978年的28%下降到15%以內，并在有步驟地減少貧困農戶的數量，這與湖北省金融機構營業(yè)網點的增加、信貸資金的大量投入、信貸結構的改善和金融創(chuàng)新支持力度的加強是密不可分的。但是，湖北省現階段的金融結構也存在不足之處，如農村金融設施建設滯后，發(fā)展水平低下，金融排斥現象嚴重等[7]。

2.2.1 湖北省金融機構網點情況 湖北省經過30多年的改革，農村金融機構網點增速較快，機構覆蓋面不斷擴大，農村傳統金融機構在新增銀行服務網點、延伸金融服務等方面不斷加強。在傳統正規(guī)農村金融機構強化縣域網點功能升級的同時，湖北銀行、農村合作銀行、農村商業(yè)銀行、村鎮(zhèn)銀行等也在加快縣域及村鎮(zhèn)機構及營業(yè)網點的增設。據統計，2011年湖北省農村新增金融機構網點115個，其中銀行類金融機構增加25個，非銀行類金融機構增加90家?！笆晃濉币?guī)劃末年，湖北省金融機構涉農貸款余額占全省各項貸款比重在19%左右。進入“十二五”規(guī)劃開局之年，這一比重上升了近4%，達到23%；2012年，湖北省新增農村銀行類金融機構網點共有64個，其中有14個是建設銀行新增的縣域地區(qū)網點、34個城市商業(yè)銀行網點、12家農村合作銀行以及4家農村商業(yè)銀行。從2011年到2013年全省平均每年增加67家銀行類網點，但湖北省平均每萬名農民擁有的金融機構網點數僅為0.88個。

2.2.2 湖北省金融機構貸款情況 2013年，湖北省支農貸款中，農村信用社對縣級及以下地區(qū)貸款余額占全部款項的50%以上，金融各部門在貸款的數量上都向“三農”做出了相應的傾斜，利用再貸款等貨幣政策工具，支農再貸款力度加大，保證了支農信貸資金的充裕。2013年，湖北省農村金融機構中農村貸款額為121 468.9億元人民幣，占各項貸款比重的21%，同比增長25%。在接受貸款的主體中，農戶貸款額為31 023.2億元人民幣，占各項貸款比重5%，同比增長19%。在農村各類組織貸款額為5 352.6億元，同比下降5%。在農村貸款的各類用途中，農村農林牧漁業(yè)貸款為21 220.2億元，在各項貸款比重中最高，為4%，同比增長15%，農業(yè)科技貸款額最低，為210.2億元[8]。

3 農村扶持貸款的福利效應分析

3.1 研究方法

為對農村扶持貸款的福利效應進行分析，本研究對湖北5地市500戶農戶進行問卷調查和訪談。此次問卷共發(fā)放500份，回收500份，由于調查要求必須深入家庭訪談并做填寫指導，所以全部為有效問卷。問卷內容包括基本信息、住址信息、貸款經歷和福利信息4個方面[9]。使用SPSS 22.0統計分析軟件，對收集和整理的數據進行多元回歸分析，得出扶持性貸款對農戶所產生的福利效應。

3.2 研究設計

3.2.1 問卷設計 在相關文獻研究和網絡調查的基礎上設計問卷，包括被調查者的個人信息，諸如性別、學歷、住址以及家庭勞動力數量、年人均凈收入和年均生活、醫(yī)療、教育方面的消費支出等[10]，重在通過對農戶進行調查來了解農戶對扶持性貸款的認知和態(tài)度，及扶持性貸款對農戶在生產、生活及消費方面的作用，從而對扶持性貸款的福利效應進行分析。

3.2.2 數據收集 通過實地發(fā)放調查問卷，主要在十堰市、隨州市、襄陽市、荊州市、咸寧等所屬區(qū)域，進行了現場訪談并作填寫指導。

3.3 數據分析

3.3.1 信度分析 此次調查運用SPSS 22.0統計分析軟件對500份問卷進行了信度檢驗（表1），其中在可靠性統計量（表2）中可以看出，Cronbach′s Alpha的信度系數為0.613，大于數值0.5，根據可信度高低與Cronbach′s Alpha值對照（表3）可知，問卷具有可信度，因此，該問卷調查的數據是可信的，基于數據分析得出的結果是可靠的。

3.3.2 問卷數據分析

1）被訪農戶基本信息：被訪農戶信息根據變量的可觀察性和信貸配給的影響程度分為勞動力數量和戶主文化程度兩方面[11]。在金融機構決定因素中，農民生產和經營能力是排在最前面，教育和勞動力數量對農民的生產管理能力有很大的影響。在調查中，勞動力限制為16周歲以上（包括16周歲）人群。調查樣本中205人為女性，295人為男性。文化程度包括文盲、初中及其以下文化、高中、大學及以上（表4）。

由表4可以看出，被訪農戶中初中及其以下文化水平的最多，占樣本人數的61%，高中文化水平的占32%，而大學及其文化水平以上的僅占4%。在勞動力數量方面，家中有3個勞動力的所占比例最大，為48%。說明農民平均文化水平低、勞動力數量少，這是影響農戶貸款的可用性的不利因素。

2）被訪農戶的住地信息：農戶的住處是否處于交通便利或相對富裕之處直接關系到農戶的貸款情況及其積極性。農戶住地的經濟狀況對農戶的抵押能力和擔保能力有較大影響（表5）。

由表5可以看出，到銀行或信用社便利者占91%，說明絕大部分農戶對銀行或信用社的覆蓋度是滿意的，并有78%的農戶表示對當地的生活條件滿意。

3）被訪農戶的貸款經歷：農戶的意愿貸款額表現出農戶實際需求的貸款額度規(guī)模，農戶的意愿貸款額越大表明農戶實際需求的貸款額越大[12]。由表6可以看出，有貸款經歷的農戶占樣本總數的57%，超過樣本數一半的農戶選擇扶持性貸款來進行發(fā)展，可見貸款對農戶的生活是有有利影響的。其中貸款用途所占比例最高的為個體私營，占42%；其次為種植養(yǎng)殖貸款，占37%；購買農機具占19%，最后為水利基建貸款占2%。

在表7中，有過扶持性貸款經歷的賦值為“1”，沒有過貸款經歷的賦值為“0”；在貸款用途中，種植養(yǎng)殖、農機具購買、個體私營及水利基建分別賦值為1、2、3、4；當農戶的實際貸款額低于申請的意愿貸款額時說明農戶收到了信貸配給，賦值為“1”；沒有申請過扶持性貸款的農戶以及實際獲得的貸款額不小于申請貸款額的農戶說明沒有受到信貸配給，賦值為“0”。通過統計可知，有52%的農戶在貸款時沒有得到滿足，實際貸款額度小于申請貸款額度，存在信貸配給，故相關金融機構在此方面有待改進。

貸款額體現了農村金融機構對農戶需求的滿足程度。農戶意愿申請貸款額的最大值與最小值之差為150 000元，方差為841 776 315.80，均值為44 210.52，說明農戶貸款需求不大；農戶實際貸款額的最大值與最小值之差為30 000元，方差為29 331 453.63，均值為12 245.61，說明農村金融機構對農戶需求的滿足有效度不高。在所調查的樣本農戶中，扶持貸款的覆蓋率為57%，但樣本農戶的貸款滿足度僅為38%，說明只有38%的農戶貸款需求是被滿足的，故在扶持貸款的滿足度上還有待進一步提高。

4）被訪農戶的福利狀況：生活離不開食、宿、醫(yī)療和教育，故在對農戶福利狀況的調查中主要從農戶的收支、醫(yī)療和教育3個方面進行調查分析，主要指標包括衣著、食品、住宿、通訊及交通支出（表8）[13]。

由表8中可以看出，被訪農戶在年凈收入方面差距是比較大的，其中均值為13 370.53，方差為76 164 019.08，方差較大說明農村存在著略為嚴重的貧富分化現象，但根據農民人均家庭總收入、總支出情況及十堰農村人均收入的統計，在被訪農戶中年凈收入略高于之前的統計，說明在最近幾年的農村發(fā)展中，農民的生活質量得到了實質性的提高；在年生活消費支出方面，均值為2 932.36，方差為3 935 006.57，其中食品的消費所占比例最大，占年生活消費支出的50%以上，其次為家居住宿，約占年生活消費支出的30%；在年生活消費支出中所占比例最少的為交通及通訊和衣著支出，這與全國農民家庭人均生活消費支出的結果差距不大，其中除在家居住宿方面消費低于統計，其他方面均高于全國水平。但隨著農村生活條件的改善，食品、交通及通訊所占消費支出的比例也會有所提升。因此，現階段對于農業(yè)的發(fā)展更應該加大扶持力度，從而改善農民生活狀況。此外，被訪農戶在教育和醫(yī)療方面的年人均支出是較少的，這與國家實行的新農村合作醫(yī)療及義務教育階段學費免收是密不可分的。

3.3.3 變量選取 扶持性貸款的含義為：國家為扶持農業(yè)的發(fā)展、改善農民的生活，通過實行利息補貼、低息等方式發(fā)行的貸款；扶持貸款的福利效應是指農戶在接受相關金融機構的扶持性貸款時，農民福利水平的變化，表現在農戶通過接受扶持性貸款最終對收入產生的影響。本研究通過對模型的分析，選用扶持性貸款的實際金額作為因變量，用農戶人均年凈收入、農戶人均年生活支出、農戶人均年教育支出和農戶人均年醫(yī)療支出作為自變量，并根據農戶實地調查的數據和相關統計數據，采用多元回歸模型，借助統計軟件spss22.0對模型進行分析和解釋。

3.3.4 模型分析 多元逐步回歸過程輸出結果見表9至表13。

表9自左到右各列含義為：回歸模型擬合過程步驟編號；為進入回歸方程的自變量標簽；從回歸方程中被此處的自變量標簽和自變量進入回歸方程或從回歸模型中剔除的判據。可以看出，2個被選擇的自變量經過逐步回歸過程進入了回歸方程，沒有被剔除的變量。

表10中給出了隨著變量依次形成的2個模型的擬合情況。從左到右各列含義為：回歸模型擬合過程步驟編號、R回歸方程的復相關系數、R2系數、調整R2和估計的標準值?？梢钥闯?，隨著模型中自變量個數的增加，R2系數的值不斷變大，從表10中可以看出，在模型1到模型2中，R和R2的數值都是依次遞增的：R由0.702增加到0.740；R2由0.492遞增到0.547。而調整的R2值與變量的數目無關，能確切的反映擬合度。因此，除非模型需要，自變量個數不應太多，多余的自變量會給解釋回歸方程造成困難。包含多余的自變量模型不但不能改善預測值，反而有可能增加標準誤差。由表10可以看出建立的回歸方程擬合比較好。

表11給出了隨著變量依次進入形成的2個模型的方差分解結果。結果表明，當回歸方程包含不同的變量時，其顯著性概率值均小于0.000，對模型2，F=32.593，顯著概率小于0.000，拒絕總體回歸系數均為0的原假設。因此，回歸方程應該包括這2個變量。也可以發(fā)現Sig都為0.000，所以，模型是非常顯著的。

表12自左至右分別為：模型編號、非標準化回歸系數、標準化回歸系數、t為偏回歸系數為0（和常數項為0）的假設檢驗的值、Sig為偏回歸系數為0（和常數項為0）的假設檢驗的顯著性水平值。B偏回歸系數是在控制了其他統計量之后得到的。觀察分析，常數項和兩個自然變異系數小于0.05，顯著。

4 結論

通過SPSS 22.0多元回歸的模型分析得出，湖北省扶持性貸款對農戶年人均的收入及生產、生活消費支出都具有正相關的顯著影響，取得了很好的政策效果。

1）扶持貸款金額對農戶年人均收入的影響顯著為正，表明扶持貸款對農戶家庭的收入具有十分重要的影響。農業(yè)生產生活對資金的需求比較大，增加對農戶的資金借貸，尤其是實行利息補貼、低息等方式的扶持性貸款可以提高農業(yè)生產經營收入水平。對于有借款需求的農戶來講，用于農業(yè)生產投入的技術及要素是需要外部資金支持，以進一步提高現有的資源配置效率。對于非農業(yè)的生產經營活動，如小型企業(yè)、個體私營等在農村也日益普遍，但這些要求農戶有較高的綜合能力。向相關金融機構借款是這些有較高綜合能力的農戶對市場、生產和預期收入進行權衡后做出的決定，因此，金融機構更應該積極開展扶持性貸款的普及工作，以便其更好地開展生產經營活動，帶動當地的經濟發(fā)展。

2）扶持性貸款的投入帶動了農戶的生產，同時生產決定消費，即扶持性貸款對農村在消費方面也有帶動作用。消費是生產的目的和動力，也是帶動地方經濟發(fā)展的重要引擎。因此，加大扶持貸款的投放力度能夠擴大生產，促進消費，提高勞動力質量與勞動生產率，促使當地經濟協調發(fā)展，最終達到農民生活富足的目標。

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