劉 芳

(寶雞文理學(xué)院經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，陜西寶雞 721013)

貧困地區(qū)農(nóng)村金融運(yùn)行與發(fā)展受到農(nóng)戶收支結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、區(qū)域文化等因素的影響，體現(xiàn)出與富裕地區(qū)不同的特征與困境。新形勢下解決“貧困難題”，需要創(chuàng)造貧困地區(qū)可持續(xù)發(fā)展的基礎(chǔ)條件，需要扶貧資源精準(zhǔn)到位地作用于貧困群體，需要構(gòu)建貧困地區(qū)自我發(fā)展機(jī)制，需要提升貧困人群自我發(fā)展脫貧致富的能力。金融扶貧作為“造血式扶貧”的重要途徑，可以改變貧困地區(qū)和人群被動的發(fā)展模式，從根本上扭轉(zhuǎn)貧困地區(qū)經(jīng)濟(jì)落后狀況。響應(yīng)習(xí)近平總書記關(guān)于扶貧開發(fā)工作的重要指示，2014、2015年人民銀行與相關(guān)部門聯(lián)合分別發(fā)布了《關(guān)于全面做好扶貧開發(fā)金融服務(wù)工作的指導(dǎo)意見》和《關(guān)于金融助推脫貧攻堅的實(shí)施意見》，進(jìn)一步落實(shí)了金融助推脫貧攻堅的基本方略。

1 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀

貧困地區(qū)農(nóng)村金融市場的制度缺陷明顯抑制了貧困農(nóng)戶的信貸活動。一方面應(yīng)圍繞區(qū)域金融需求差異，推動貧困地區(qū)農(nóng)村金融制度創(chuàng)新[1]；另一方面，金融機(jī)構(gòu)必須推出面向貧困群體的金融產(chǎn)品，降低窮人進(jìn)入金融市場的交易門檻[2]。厘清貧困農(nóng)戶信貸服務(wù)特征和影響因素，對于金融扶貧戰(zhàn)略的實(shí)施，以及貧困地區(qū)金融體制與機(jī)制創(chuàng)新尤為重要。大量國外學(xué)者基于欠發(fā)達(dá)地區(qū)農(nóng)業(yè)信貸數(shù)據(jù)，運(yùn)用Probit、Logistic、GMM和Tobit等計量方法對農(nóng)業(yè)信貸與農(nóng)業(yè)發(fā)展問題進(jìn)行了實(shí)證研究。Hussain等分析了巴基斯坦政府面向小農(nóng)實(shí)施的糧食安全政策，結(jié)果表明，土地數(shù)量會增加小農(nóng)獲得貸款機(jī)會，且中等和上等小農(nóng)容易獲得正規(guī)貸款，低等小農(nóng)主要依靠非正規(guī)貸款低等小農(nóng)≤1.0英畝、中等小農(nóng)1.01～2.50英畝、上層小農(nóng)2.51～5.00英畝[3]。Fakayode實(shí)證分析?；僦蒉r(nóng)業(yè)信貸機(jī)構(gòu)(ESACA)的轉(zhuǎn)貸信貸計劃效果，發(fā)現(xiàn)貸款受益者主要特征為年輕、有種植經(jīng)驗和受過教育。Kumar等認(rèn)為影響印度農(nóng)戶機(jī)構(gòu)信貸的決定性因素包括教育程度、農(nóng)場規(guī)模、家庭規(guī)模、種姓、性別、職業(yè)以及家庭特征等[4]。Mpuga發(fā)現(xiàn)烏干達(dá)的農(nóng)業(yè)信貸需求受地域、年齡、教育水平、職位、家庭資產(chǎn)以及其他居住特征的影響[5]。Shete等分析埃塞俄比亞Finoteselam(費(fèi)諾特塞蘭)鎮(zhèn)農(nóng)業(yè)信貸市場影響因素，指出高撫養(yǎng)負(fù)擔(dān)、土地占有面積、家庭勞動力稟賦、參與非農(nóng)生產(chǎn)等增加了家庭農(nóng)業(yè)信貸市場參與度[6]。Singh等以旁遮普州11個區(qū)的600農(nóng)戶為例，研究結(jié)果，影響農(nóng)戶貸款的主要因素有貸款成本、貸款手續(xù)、政府扶持等，可通過借貸信息和土地信息網(wǎng)絡(luò)化、貸款申請表簡化、貸款程序和審批時間標(biāo)準(zhǔn)化改善信貸體系[7]。

國內(nèi)學(xué)者通過調(diào)查分析貧困農(nóng)戶信貸需求和信貸行為，探索影響農(nóng)戶信貸渠道的因素。王定祥等認(rèn)為，貧困農(nóng)戶信貸需求以中短期小額需求為主，但實(shí)際發(fā)生借貸行為的貧困農(nóng)戶較少，從正規(guī)金融機(jī)構(gòu)獲得貸款的農(nóng)戶更少[8]。劉西川等認(rèn)為，所調(diào)查農(nóng)戶信貸需求主要受到數(shù)量、成本與風(fēng)險的影響[9]。黃祖輝等認(rèn)為，工資性收入和非農(nóng)經(jīng)營收入分別對農(nóng)戶正規(guī)信貸來源有不同影響，前者影響為負(fù)，后者影響為正[10]。劉明等以陜西省、青海省欠發(fā)達(dá)農(nóng)村地區(qū)為例，認(rèn)為關(guān)系型融資對不同的信貸來源作用效果不一致，雖然可以抑制民間金融的風(fēng)險，但卻滋長了正規(guī)金融的尋租活動[11]。徐璋勇等運(yùn)用Probit模型，著重分析農(nóng)戶社會資本對正規(guī)和非正規(guī)信貸供需傾向的影響，發(fā)現(xiàn)良好的社會資本對農(nóng)戶信貸獲得具有正向促進(jìn)[12]。

綜上所述，眾多學(xué)者依托不同地區(qū)農(nóng)戶的調(diào)研樣本，實(shí)證檢驗了影響農(nóng)戶信貸需求的因素，但既有研究直接針對貧困農(nóng)戶信貸需求的分析不多，并且樣本覆蓋范圍往往較小，僅涉及某個省份或某個地區(qū)的樣本農(nóng)戶，不能很好地反映我國貧困農(nóng)戶信貸活動傾向。因此，筆者選用全國大范圍調(diào)查數(shù)據(jù)，引入戶主年齡、教育程度、家庭規(guī)模、收入來源構(gòu)成、收入水平、存款水平和地理位置等變量，將研究樣本劃分為不同組群，對比分析上述變量對不同特征貧困農(nóng)戶信貸需求、信貸渠道及貸款金額的影響，力圖更為全面地展示我國貧困農(nóng)戶信貸需求特征和影響因素，為農(nóng)村金融更好地服務(wù)于貧困地區(qū)與貧困群體提供經(jīng)驗支持。

2 數(shù)據(jù)來源與農(nóng)戶家庭情況

2.1 數(shù)據(jù)來源

樣本來源于2012年北京大學(xué)中國家庭追蹤調(diào)查(CFPS)，其數(shù)據(jù)涉及24個省(區(qū)、市)，家庭總戶數(shù)達(dá)到16 000戶。為了準(zhǔn)確瞄準(zhǔn)農(nóng)村貧困人群，把握低收入農(nóng)戶經(jīng)濟(jì)生活及金融服務(wù)狀態(tài)，針對CFPS數(shù)據(jù)進(jìn)行了有效甄別與篩除。首先剔除掉全部樣本中城市家庭數(shù)據(jù)而篩選出農(nóng)村家庭數(shù)據(jù)，并進(jìn)一步根據(jù)家庭人均純收入分位數(shù)指標(biāo)，將全部農(nóng)戶家庭數(shù)據(jù)劃分為收入最高、中上、中下、最低4組，每組樣本各占農(nóng)戶總體樣本的25%。將研究樣本最終鎖定于最低收入農(nóng)戶群體，共有2 742份樣本，目標(biāo)農(nóng)戶調(diào)查樣本覆蓋面廣，涉及全國東部、中部、西部139個縣區(qū)。農(nóng)戶分布地域見表1。

表1 有效樣本區(qū)域分布狀況

注：依據(jù)2012年北京大學(xué)中國家庭追蹤調(diào)查(CFPS)數(shù)據(jù)整理。表2至表8同。

2.2 農(nóng)戶家庭特征

2.2.1 家庭構(gòu)成方面 在所選取的2 742戶農(nóng)戶中，戶均人口4.08人，男勞動力1.74人，女勞動力1.24人，戶均勞動力人數(shù)2.98人，平均每個勞動力負(fù)擔(dān)(供養(yǎng))人口1.36人。樣本中戶主年齡分布在21～80歲，平均年齡為47歲。

2.2.2 家庭收支方面 有效樣本2 524戶農(nóng)戶中，人均家庭純收入為1 422.5元，戶均家庭純收入為5 763.3元。戶均農(nóng)業(yè)生產(chǎn)支出值為4 138元，而農(nóng)戶用于食品、衣著和居住的消費(fèi)性支出就可達(dá)到12 833元，后者為前者的近3倍。

2.2.3 教育分布方面 絕大多數(shù)農(nóng)戶為初中以下文化，其中文盲、半文盲學(xué)歷占36.4%，小學(xué)學(xué)歷占30.2%，初中學(xué)歷占26.1%，高中及以上學(xué)歷僅占到7.03%。與全國農(nóng)民教育平均水平相比，貧困農(nóng)民教育程度明顯更低。

2.2.4 農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方面 2 742戶農(nóng)戶中有2 134戶農(nóng)戶從事農(nóng)業(yè)活動，但其農(nóng)業(yè)機(jī)械化程度非常低，有72.9%的農(nóng)戶家中沒有相關(guān)農(nóng)用機(jī)械。因此，樣本區(qū)域仍然從事依靠手工勞作為主的傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)耕作。此外，貧困農(nóng)戶的土地耕作條件并不優(yōu)渥，有效樣本中有58.24%的農(nóng)戶戶均土地面積不足0.27 hm2，平均每人分得土地不足667 m2。即使土地資源有限，但仍有大量的土地分布于生產(chǎn)條件惡劣的高原、高山和丘陵地區(qū)，土地耕作條件較差，不利于農(nóng)業(yè)規(guī)?；同F(xiàn)代化經(jīng)營。據(jù)統(tǒng)計，樣本區(qū)域地形地貌中高山與高原地區(qū)占24.0%，丘陵占34.56%。

2.2.5 生活條件方面 貧困農(nóng)戶生活艱辛，所在區(qū)域基礎(chǔ)設(shè)施和住房條件較差。經(jīng)統(tǒng)計，樣本農(nóng)戶中16.51%的農(nóng)戶具有三代同住、臨時架床、子女與父母同住一室等住房困難現(xiàn)象；53.81%的農(nóng)戶生活用水無法使用自來水，存在飲用江河湖水、山泉水、雨水和窖水等情況；18.2%的農(nóng)戶家中存在經(jīng)常斷電、甚至沒有通電的情況。

3 貧困農(nóng)戶信貸可得性分析

3.1 戶主年齡與信貸服務(wù)

據(jù)2012年CFPS數(shù)據(jù)中2 680戶貧困農(nóng)戶有效樣本數(shù)據(jù)，將戶主年齡劃分階段，分析戶主年齡與農(nóng)戶信貸服務(wù)的關(guān)系。從表2可以看出，年齡越大的農(nóng)戶，信貸需求意愿和從正規(guī)金融機(jī)構(gòu)的獲貸比例都明顯下降，從非正規(guī)金融的信貸可得性卻提升。30歲及以下農(nóng)戶信貸需求為32.6%，31～40歲、41～50歲分別為31.55%、31.33%，而50歲以上則降低至27.42%。其原因在于中青年農(nóng)戶有強(qiáng)烈的置辦婚禮、建房置業(yè)和發(fā)展培訓(xùn)的意愿，因此信貸意愿較強(qiáng)。此外，中青年農(nóng)戶從正規(guī)金融的信貸可得性也更高，30歲及以下農(nóng)戶從正規(guī)金融機(jī)構(gòu)的獲貸比例為35.60%，31～40歲為33.30%，41～50歲為28.43%，50歲以上降至26.65%，從而反映正規(guī)金融機(jī)構(gòu)信貸對象也具有一定的年齡偏向。而戶均貸款金額中，31～40歲、41～50歲農(nóng)戶最高，可達(dá)到39 204.85元和 35 980.39 元。

3.2 教育水平與信貸服務(wù)

教育程度與貧困農(nóng)戶信貸服務(wù)的關(guān)系見表3。從表3可以看出，農(nóng)戶受教育程度和信貸需求并未呈現(xiàn)明顯關(guān)聯(lián)，貧困農(nóng)戶信貸需求始終保持在28%上下。而教育水平越高的農(nóng)戶從正規(guī)金融機(jī)構(gòu)的信貸可得性和貸款金額明顯提升。文盲和半文盲農(nóng)戶從正規(guī)金融機(jī)構(gòu)的獲貸比例為28.82%，戶均信貸金額為29 342.2元；小學(xué)水平農(nóng)戶比例為25.71%，戶均信貸金額為23 427.57元；高中、中專水平農(nóng)戶為 38.78% 和38 000元；而大專及以上水平最高，可達(dá)100%和70 000元。這是由于教育水平較高的農(nóng)戶，就業(yè)情況和勞動技能較好，對金融信貸的接受度較高。

表2 不同年齡階層貧困農(nóng)戶信貸服務(wù)

表3 不同教育程度貧困農(nóng)戶信貸服務(wù)

3.3 家庭人口數(shù)與信貸服務(wù)

貧困農(nóng)戶家庭人口數(shù)與信貸服務(wù)的關(guān)系見表4。從表4可以看出，農(nóng)戶家庭人數(shù)越多，信貸需求比率越高。家庭人數(shù)為7人及以上的農(nóng)戶信貸需求率達(dá)到32.43%，2人及以下的農(nóng)戶比率為27.98%。這與農(nóng)戶的家庭人口壓力、經(jīng)濟(jì)壓力、貸款用途多樣性有關(guān)。對于融資渠道的偏好，家庭人口越多的農(nóng)戶傾向于正規(guī)金融機(jī)構(gòu)貸款，家庭人口為6人和7人及以上，其比例可達(dá)41.18%和33.30%。家庭規(guī)模較大的農(nóng)戶從非正規(guī)金融獲貸的比例較低，分別為57.84%和66.70%，原因可能與家庭的社會資本有關(guān)，家庭規(guī)模越大，社會關(guān)系網(wǎng)范圍越大，越容易進(jìn)行“關(guān)系型借貸”。

表4 貧困農(nóng)戶家庭規(guī)模與信貸服務(wù)

3.4 收入結(jié)構(gòu)與信貸服務(wù)

貧困農(nóng)戶收入結(jié)構(gòu)與信貸服務(wù)狀況見表5。從表5可以看出，無論信貸需求比例、正規(guī)金融機(jī)構(gòu)獲貸比例和戶均貸款金額都呈現(xiàn)一致的規(guī)律性，即以工資性收入為主農(nóng)戶比例最高。從信貸需求層面，以工資性收入為主的農(nóng)戶信貸需求率為34.91%。以家庭經(jīng)營性收入為主和以財產(chǎn)性收入為主農(nóng)戶信貸需求率分別為30.82%和30.41%，而以轉(zhuǎn)移性收入為主的農(nóng)戶僅為25.84%。從融資渠道角度，以工資性收入為主的農(nóng)戶從正規(guī)金融機(jī)構(gòu)獲貸率為45.95%，比以家庭經(jīng)營性收入、轉(zhuǎn)移性收入和財產(chǎn)性收入為主的農(nóng)戶高20百分點(diǎn)左右。從戶均借貸金額層面，以工資性收入、家庭經(jīng)營性收入、轉(zhuǎn)移性收入和財產(chǎn)性收入為主農(nóng)戶分別為47 202.20元、37 030.76元、26 657.80元和23 050.34元。由于以工資性為主的農(nóng)戶往往從事非農(nóng)生產(chǎn)，并且外出打工給農(nóng)民帶來了更多的見識和金融知識，教育水平、勞動技能和經(jīng)濟(jì)狀況也較高，使他們更容易從正規(guī)金融機(jī)構(gòu)獲得貸款。

表5 貧困農(nóng)戶收入來源與信貸服務(wù)

3.5 收入水平與信貸服務(wù)

貧困農(nóng)戶收入水平與信貸服務(wù)狀況見表6。依據(jù)家庭戶均純收入金額，劃分貧困農(nóng)戶收入為5個等級，從中可知收入水平越高的農(nóng)戶，信貸需求和從正規(guī)金融機(jī)構(gòu)獲貸的比例越高。從信貸需求層面，戶均家庭純收入在2 000元及以下和 2 001～4 000元之間的農(nóng)戶，信貸需求占比分別為26.50%和25.27%，從正規(guī)金融機(jī)構(gòu)獲貸比例分別為25.00%和 26.09%。家庭純收入在4 001～6 000元、6 001～8 000元、8 000 元以上的農(nóng)戶，信貸需求占比分別為31.26%、33.06%、32.18%，從正規(guī)金融機(jī)構(gòu)獲貸比例分別為32.06%、30.93%、33.64%，說明正規(guī)金融機(jī)構(gòu)更傾向于收入水平較高的農(nóng)戶放貸來規(guī)避信貸風(fēng)險。貧困農(nóng)戶收入水平較低，受正規(guī)金融信貸約束的可能性較大，因而向民間借貸的比重較高。2 000元及以下和2 001～4 000元的農(nóng)戶，有7成以上向民間金融借款。

表6 貧困農(nóng)戶收入水平與信貸服務(wù)

3.6 農(nóng)戶所持現(xiàn)金和存款水平與信貸服務(wù)

農(nóng)戶儲蓄水平對信貸服務(wù)狀況有顯著影響，根據(jù)凱恩斯流動性偏好理論，農(nóng)戶手中現(xiàn)金和存款可以抑制收支不平衡導(dǎo)致的現(xiàn)金波動，以自身存款彌補(bǔ)資金缺口。從表7可以看出，貧困農(nóng)戶所持現(xiàn)金和儲蓄水平與信貸服務(wù)狀況，依據(jù)農(nóng)戶家庭所持現(xiàn)金及存款金額，劃分不同區(qū)段的貧困農(nóng)戶。農(nóng)戶所持現(xiàn)金及存款金額越高，農(nóng)戶越容易從正規(guī)金融機(jī)構(gòu)獲得貸款。農(nóng)戶所持現(xiàn)金及存款在2 000元及以下，其正規(guī)金融機(jī)構(gòu)獲貸比例為24.60%，民間金融獲貸比例為75.40%。反觀農(nóng)戶所持現(xiàn)金及存款在20 000元以上，其正規(guī)金融機(jī)構(gòu)獲貸比例為40.23%，民間金融獲貸比例為59.77%。表明存款水平是影響農(nóng)戶融資渠道的重要因素，其水平高低會影響農(nóng)戶從正規(guī)金融機(jī)構(gòu)的貸款可得性。此外，農(nóng)戶儲蓄水平還會影響農(nóng)戶信貸需求，2 000元及以下信貸需求占比為36.70%，而 20 000元 以上信貸需求比例則降至17.90%。

表7 貧困農(nóng)戶所持現(xiàn)金和儲蓄水平與信貸服務(wù)

3.7 東部、中部和西部貧困農(nóng)戶信貸服務(wù)的表現(xiàn)

我國不同地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、金融服務(wù)水平、人們生活習(xí)慣和信貸觀念都存在較大區(qū)別，因此信貸需求也呈現(xiàn)不一樣的特點(diǎn)。東部、中部、西部貧困農(nóng)戶信貸服務(wù)狀況見表8。西部地區(qū)貧困農(nóng)戶信貸需求比例最高，達(dá)32.05%，同時信貸金額也最大，達(dá)35 328.47元，隨之為中部地區(qū)和東部地區(qū)。西部地區(qū)也是三大區(qū)域中貧困程度最深的區(qū)域。較高的信貸需求反映了貧困農(nóng)戶經(jīng)濟(jì)生活的脆弱性，難以通過內(nèi)源的儲蓄和資產(chǎn)抵抗大額支出帶來的經(jīng)濟(jì)波動。從信貸來源來看，三大區(qū)域的貧困農(nóng)戶都傾向民間借貸緩解資金壓力，東部、西部、中部地區(qū)民間借貸農(nóng)戶比例分別為82.87%、59.15%、74.75%。比較而言，西部地區(qū)貧困農(nóng)戶從正規(guī)金融機(jī)構(gòu)獲貸的積極性更高，達(dá)39.85%。

表8 東部、中部、西部貧困農(nóng)戶信貸服務(wù)

4 實(shí)證研究

4.1 模型設(shè)定

二項選擇在農(nóng)戶金融活動中經(jīng)常涉及，此處將農(nóng)戶融資渠道偏好變量賦值為0和1，運(yùn)用Probit模型實(shí)證檢驗影響農(nóng)戶融資渠道的重要因素。

根據(jù)本研究第3部分統(tǒng)計分析指標(biāo)，將農(nóng)戶特征、農(nóng)戶收入與資產(chǎn)、農(nóng)戶支出、社會資本、家庭金融狀況和地區(qū)情況作為自變量，納入向量x中，將農(nóng)戶融資渠道作為因變量y，構(gòu)建線性概率模型yi=xiβ+εi。其中，εi服從2點(diǎn)分布而非正態(tài)分布，由于農(nóng)戶融資渠道選擇一般有2種方式，所以y取0和1 2種取值。y2點(diǎn)分布的概率為：

(1)

若F(x，β)為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)累積分布函數(shù)，可使y的預(yù)測值介于0和1之間，并且可得Probit標(biāo)準(zhǔn)模型：

(2)

式中：F(x，β)為隨機(jī)變量的服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的累積分布函數(shù)，Probit標(biāo)準(zhǔn)模型采用極大似然法(MLE)進(jìn)行估計。

結(jié)合上述分析，此處設(shè)定模型如下：

y=C+βixi+εi。

(3)

式中：xi為自變量向量，包含多個維度；y表示貧困農(nóng)戶融資渠道偏好，如果來自正規(guī)金融機(jī)構(gòu)其值為1，來自非正規(guī)金融賦值為0；βi為自變量系數(shù)向量，C為常數(shù)項，εi為隨機(jī)誤差項，i=1，2，3…n。

4.2 變量設(shè)定與賦值

解釋變量設(shè)定與賦值見表9。

表9 變量設(shè)定與賦值

4.3 計量檢驗

此處依據(jù)CFPS中2 742戶農(nóng)戶的調(diào)查數(shù)據(jù)，運(yùn)用標(biāo)準(zhǔn)Probit模型，引入農(nóng)戶特征、收入與資產(chǎn)、農(nóng)戶支出、社會資本、家庭金融活動和地區(qū)情況等方面的變量，計量驗證農(nóng)戶融資渠道偏好的影響因素，其檢驗結(jié)果見表10。

此處，將貧困農(nóng)戶融資渠道作為因變量，采用二項Probit模型進(jìn)行計量檢驗，驗證分析了CFPS數(shù)據(jù)中貧困農(nóng)戶有效樣本數(shù)據(jù)(表10)。分析結(jié)果表明，模型的預(yù)測準(zhǔn)確百分比為72.89%，并且以100%的概率拒絕系數(shù)為0的原假設(shè)。此外，模型似然比統(tǒng)計量[LRχ2(18) =83.93，Prob>χ2=0.000 0]，說明模型系數(shù)除常數(shù)項外聯(lián)合顯著，具有很好的解釋性。

農(nóng)戶融資渠道偏好的影響因素驗證結(jié)果，戶主教育水平x2、農(nóng)戶流動資產(chǎn)x7、農(nóng)戶固定資產(chǎn)x8、農(nóng)戶生產(chǎn)性支出水平x10及村莊繁華程度x19均表現(xiàn)為正向影響，而村莊所處位置則表現(xiàn)為負(fù)向影響。

4.3.1 貧困農(nóng)戶融資渠道選擇受戶主教育水平x2顯著影響x2的系數(shù)為正，P值為0.02，在5%的水平下可以通過顯著性水平檢驗，說明教育水平可顯著正向影響農(nóng)戶從正規(guī)金融機(jī)構(gòu)的融資偏向。這也與現(xiàn)實(shí)情況相符，農(nóng)戶教育水平越高，越具備穩(wěn)定的職業(yè)收入、生產(chǎn)技能和經(jīng)營能力，有更強(qiáng)烈的意愿來擴(kuò)大生產(chǎn)經(jīng)營規(guī)模和商業(yè)投資規(guī)模，也容易受到正規(guī)金融機(jī)構(gòu)青睞。

4.3.2 貧困農(nóng)戶資產(chǎn)狀況仍是影響農(nóng)戶信貸來源的重要因素 家庭流動資產(chǎn)情況x7和家庭固定資產(chǎn)情況x8可分別通過顯著性檢驗，根據(jù)統(tǒng)計顯著性檢驗分析，在5%和10%的顯著性水平上，并且系數(shù)均為正值，說明農(nóng)戶資產(chǎn)狀況是衡量農(nóng)戶財力狀態(tài)和還款能力的重要指標(biāo)，農(nóng)戶所持現(xiàn)金、儲蓄及房產(chǎn)價值越高，農(nóng)戶越容易達(dá)到正規(guī)金融機(jī)構(gòu)資信審核的要求，也具有更好的抵押貸款條件，從正規(guī)金融機(jī)構(gòu)獲貸的可能性也越高。

4.3.3 貧困農(nóng)戶生產(chǎn)性支出占比x10可正向影響農(nóng)戶融資渠道選擇x10的P值為0.081，僅在10%的顯著性水平下統(tǒng)計顯著，對于農(nóng)戶信貸來源具有一定正向影響。由于產(chǎn)生生產(chǎn)性信貸需求的人群一般具有強(qiáng)烈的擴(kuò)大收入來源及收入水平的意愿，具備一定的生產(chǎn)經(jīng)營能力和經(jīng)驗積累，比生活性信貸更具獲利空間。正規(guī)金融機(jī)構(gòu)審批貸款時，相較于生活性貸款需求，更傾向于用于生產(chǎn)性支出的信貸。

4.3.4 貧困農(nóng)戶村莊所在地區(qū)狀況對于農(nóng)戶信貸來源也具有顯著影響 分別運(yùn)用村莊處于東部、中部和西部省份，以及日常方式距離商業(yè)中心時間進(jìn)行衡量村莊所處位置x18和村莊繁華程度x19。村莊所處位置x18在1%的顯著性水平下統(tǒng)計顯著，系數(shù)為負(fù)；而村莊繁華程度x19在5%的顯著性水平下統(tǒng)計顯著，系數(shù)為正，說明村莊處于東部省份、距離商業(yè)中心越近，越容易受到正規(guī)金融機(jī)構(gòu)的支持。這是由于我國貧困地區(qū)和貧困人口主要集中于西部地區(qū)， 金融機(jī)構(gòu)分布數(shù)量和服務(wù)水平低于東部地區(qū)。相較于西部地區(qū)貧困農(nóng)戶的片狀密集分布，東部地區(qū)貧困村莊和貧困農(nóng)戶分布較為分散，更易受到周圍經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地帶的輻射作用，貧困農(nóng)戶財富狀態(tài)和收入水平有所改善，從正規(guī)金融機(jī)構(gòu)獲貸概率提高。

表10 農(nóng)戶融資渠道的影響因素估計結(jié)果

注：(1)表中數(shù)據(jù)由stata11軟件Probit命令估計；(2)“***”“**”“*”分別表示符合1%、5%和10%的顯著性水平。

5 結(jié)論

依據(jù)2012年CFPS中2 742戶貧困農(nóng)戶的調(diào)查數(shù)據(jù)，引入農(nóng)戶特征、收入與資產(chǎn)、農(nóng)戶支出、社會資本、家庭金融活動和地區(qū)情況等方面的多重變量，統(tǒng)計描述和計量分析了影響貧困農(nóng)戶信貸需求和渠道選擇的重要因素。

5.1 中青年農(nóng)戶具有強(qiáng)烈的信貸需求

伴隨年齡增長，貧困農(nóng)戶的信貸需求強(qiáng)度和正規(guī)金融機(jī)構(gòu)的獲貸比例均呈下降趨勢。因此，應(yīng)針對中青年貧困農(nóng)戶信貸需求特點(diǎn)，設(shè)計結(jié)構(gòu)、額度、期限與抵押條件更為合理的信貸產(chǎn)品，不僅滿足建房置業(yè)、子女教育、婚喪嫁娶和健康醫(yī)療的消費(fèi)性信貸，也要鼓勵與支持農(nóng)民工創(chuàng)業(yè)、商業(yè)運(yùn)營的生產(chǎn)性信貸。通過創(chuàng)新并豐富金融產(chǎn)品與服務(wù)范圍，滿足貧困農(nóng)戶多元化金融需求。

5.2 正規(guī)金融機(jī)構(gòu)具有甄別和篩選優(yōu)勢

正規(guī)金融機(jī)構(gòu)偏向貸款給家庭規(guī)模較大、受教育程度較高、申請生產(chǎn)性貸款、從事非農(nóng)產(chǎn)業(yè)、收入水平較高及所持現(xiàn)金更多的農(nóng)戶，而具備這些特征的農(nóng)戶，只是貧困農(nóng)戶的少數(shù)人群，也是最具潛在發(fā)展優(yōu)勢的人群。因此，一是應(yīng)促進(jìn)普惠金融發(fā)展，發(fā)揮農(nóng)村普惠金融體系包容性特點(diǎn)，將服務(wù)客戶延伸至更多貧困農(nóng)戶和低收入群體，向不同的客戶群體提供多樣化的金融服務(wù)。二是發(fā)揮政策性金融的自身優(yōu)勢，從政策角度滿足農(nóng)業(yè)和農(nóng)村經(jīng)濟(jì)弱質(zhì)性決定的金融服務(wù)需求，彌補(bǔ)商業(yè)性金融遺留下的供需缺口。三是加強(qiáng)農(nóng)戶職業(yè)技能、金融知識和文化素養(yǎng)的培訓(xùn)與教育，提升農(nóng)戶的文化水平、經(jīng)營能力、創(chuàng)業(yè)思維和金融意識，擴(kuò)展農(nóng)戶的增收機(jī)會空間。

5.3 貧弱狀態(tài)是金融供給抑制的主要原因

實(shí)證分析表明，農(nóng)戶收入水平、資產(chǎn)狀況、生產(chǎn)性支出比例是影響貸款可得、正規(guī)金融機(jī)構(gòu)支持和貸款金額的共同因素。上述諸種因素也正是貧困農(nóng)戶短時期難以改變的三方面金融抑制誘因。因此，克服金融機(jī)構(gòu)供給抑制偏向，需要創(chuàng)新貧困地區(qū)農(nóng)村金融減貧體制與機(jī)制，制定差別性的農(nóng)村金融制度，發(fā)揮銀行機(jī)構(gòu)、保險機(jī)構(gòu)、扶貧部門和政府部門的合力作用。此外，應(yīng)加快信用信息平臺建設(shè)，通過金融機(jī)構(gòu)與相關(guān)部門配合，完善全國各地貧困農(nóng)戶信用檔案，擴(kuò)充征信數(shù)據(jù)庫涵蓋范圍，為精準(zhǔn)發(fā)放貸款提供信息參考。

5.4 非正規(guī)金融是貧困農(nóng)戶信貸主要途徑

可以有效運(yùn)用“社會資本”規(guī)避信貸雙方信息不對稱狀況，但卻具有明顯的“關(guān)系型借貸”傾向。據(jù)統(tǒng)計分析結(jié)果，相較正規(guī)金融機(jī)構(gòu)，貧困農(nóng)戶更傾向且更易于從非正規(guī)金融獲取信貸，約70%的貧困農(nóng)戶信貸來源于非正規(guī)金融，其比例明顯高于一般農(nóng)戶。因此，應(yīng)重視非正規(guī)金融在貧困農(nóng)村不可或缺的力量，發(fā)揮其靈活性和信息對稱性的信貸優(yōu)勢，并建立有針對性的監(jiān)管機(jī)制和風(fēng)險評估機(jī)制，規(guī)制非正規(guī)金融健康良性發(fā)展。

5.5 貧困農(nóng)戶收入構(gòu)成可明顯影響農(nóng)戶信貸需求

以工資性收入為主的農(nóng)戶，無論信貸需求比例、正規(guī)金融機(jī)構(gòu)獲貸比例和戶均貸款金額都最高，而以家庭經(jīng)營性收入為主的農(nóng)戶則最低。因此，引導(dǎo)農(nóng)戶從事傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)之外的外出打工、商貿(mào)物流和商業(yè)投資等經(jīng)濟(jì)活動，不僅可以擴(kuò)寬貧困農(nóng)戶收入來源，也可以激發(fā)農(nóng)戶生產(chǎn)性金融需求，緩解供需雙方的金融抑制。