黎怡杉 陳玉蘭

摘要 根據(jù)新疆呼圖壁縣3個鄉(xiāng)鎮(zhèn)的 343戶農(nóng)民家庭實地調(diào)查數(shù)據(jù)，通過運用 Logistic 模型研究了農(nóng)戶資金借貸的需求情況，并對其影響因素進(jìn)行分析。結(jié)果表明，性別和最高受教育程度與其是否需要借款沒有顯著差異;戶主年齡、受教育程度、常住人口數(shù)對農(nóng)戶資金借貸的需求情況有顯著的正向影響;平均經(jīng)營耕地面積和農(nóng)戶的平均收入對其資金借貸需求有顯著負(fù)向影響。

關(guān)鍵詞 農(nóng)戶;借貸需求;Logistic回歸模型;呼圖壁縣

中圖分類號 S-9文獻(xiàn)標(biāo)識碼 A

文章編號 0517-6611（2019）10-0204-03doi：10.3969/j.issn.0517-6611.2019.10.061

Abstract Based on the field survey data of 343 peasant households from three townships in Hutubi County， Xinjiang， this paper uses Logistic model to study the demand of peasant households for capital borrowing and its influencing factors. The results show that there is no significant difference between gender and the highest level of education in whether they need to borrow money;the age of household head， education level and the number of permanent residents have a significant positive impact on the demand of rural households for capital borrowing;however， the average cultivated land and the average income of rural households have a significant negative impact on their demand for capital borrowing.

Key words Peasant households;Loan demand;Logistic regression model;Hutubi County

“三農(nóng)”問題是目前我國現(xiàn)代化建設(shè)的重大問題，它關(guān)系到我國社會和國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展。我國農(nóng)村地區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率直接影響著農(nóng)民的收入水平，即農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率低則農(nóng)民收入水平也會低，且農(nóng)民的收入水平也影響著他們的儲蓄能力，即農(nóng)民的收入水平降低則他們的儲蓄能力也降低，從而造成資本匱乏，并且會直接影響生產(chǎn)效率[1]。所以，要想處理好“三農(nóng)”問題，重點就是加強(qiáng)農(nóng)業(yè)資金的投入，并且也能改善農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展的惡循環(huán)。當(dāng)農(nóng)民的儲蓄不足時，資金借貸就成為促進(jìn)資本產(chǎn)生的一個重要方式，并且也促進(jìn)了農(nóng)村的發(fā)展[2]。筆者通過對呼圖壁縣的343戶農(nóng)戶家庭進(jìn)行實地調(diào)查收集數(shù)據(jù)，運用Logistic模型對農(nóng)戶資金借貸需求及其影響因素進(jìn)行研究[3]。

1 數(shù)據(jù)來源及描述性分析

1.1 樣本分布

此次調(diào)查以新疆呼圖壁縣為例，用分層抽樣法在大豐鎮(zhèn)、二十里店鎮(zhèn)、五工臺鎮(zhèn)進(jìn)行抽樣調(diào)查，并運用隨機(jī)抽樣調(diào)查法調(diào)查3個鎮(zhèn)的農(nóng)戶，此次調(diào)查的對象以農(nóng)村戶籍人口為主，并且主要調(diào)查農(nóng)戶的個人基本情況（包括性別、年齡、族別、政治面貌、受教育程度、是否擔(dān)任過村干部等）、農(nóng)戶家庭的資金需求狀況、農(nóng)戶資金借貸的主要來源、用途以及對金融機(jī)構(gòu)的滿意程度和評價、農(nóng)戶的人均耕地面積及人均收入情況[4]。此次調(diào)研總共放調(diào)查問卷380份，收回問卷362份，其中有效問卷343份，問卷回收率為95.3%?？偟膩砜?，大豐鎮(zhèn)、二十里店鎮(zhèn)、五工臺鎮(zhèn)這3個樣本鎮(zhèn)的樣本分布情況較為均衡（表1）。

2.2 樣本農(nóng)戶特征

2.3 農(nóng)戶資金借貸需求特征分析

3 農(nóng)戶借款行為的影響因素分析

3.1 模型選擇

為分析影響是否需要貸款的因素，采用二分類回歸分析方法探究各因素的影響權(quán)重。然而，作為是否需要貸款的因變量是二分名義變量，而作為自變量的各變量是等距變量和比率變量，故可使用Logistic回歸模型[5]。其基本的邏輯分析如下。

3.2 變量賦值

該研究采用IBM SPSS 24.0對數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計分析，為了研究年齡、教育程度、性別、擔(dān)任村干部、常住人口人數(shù)、最高受教育程度、平均經(jīng)營耕地面積、平均收入、貸款政策及規(guī)則的評價了解度、正規(guī)的金融機(jī)構(gòu)網(wǎng)點是否存在、家離金融機(jī)構(gòu)網(wǎng)點距離是否影響借貸需求，首先對變量進(jìn)行賦值[7]，結(jié)果見表3。

3.3 變量篩選 卡方分析主要研究的是分類變量之間的相關(guān)關(guān)系，一般某些變量的選項之間沒有程度的變化，只有類別變量，參數(shù)檢驗中的獨立樣本T檢驗的分類變量與連續(xù)變量之間的關(guān)系，該研究對通過卡方分析金額T檢驗對研究變量進(jìn)行篩選[8]。

3.4 二分類Logistic回歸

為了檢驗回歸模型，需要評估“模型整體顯著性檢驗”及 “-2 Log likelihood”情況，“模型整體顯著性檢驗”數(shù)值越小，表明模型整體顯著性檢驗越好[9]。-2 Log likelihood數(shù)值越小，反映回歸方程的似然值越大，表明模型的擬合程度越好，反之則表示模型的擬合程度越差。Cox & Snell R2和Nagelkerke R2與線性回歸中的R2作用大致相同?；貧w模型的-2 Log likelihood值為149.419，Cox & Snell R2為 0.576，Nagelkerke R2為 0.794，說明該模型的擬合程度比較好。從預(yù)測分類表可以看出模型預(yù)測準(zhǔn)確率為91%，其中對沒有需求的百分比為預(yù)測準(zhǔn)確率為94.2%，有需求的預(yù)測百分比為85%;另外H-L檢驗擬合優(yōu)度檢驗結(jié)果來看，表格中的零假設(shè)是使模型能夠很好地擬合數(shù)據(jù)，從顯著性檢驗結(jié)果的Sig.=0.980，大于0.05，接受零假設(shè)，認(rèn)為模型能夠很好地擬合數(shù)據(jù)，得到的回歸方程為：

4 結(jié)論及政策建議

4.1 結(jié)論

從回歸結(jié)果可以看出：年齡（X1）對需求的回歸系數(shù)為1.715，對應(yīng)的P值為0.000，在0.001水平上達(dá)到顯著，說明年齡對貸款需求有顯著正向影響，也就是說年齡越高，其需求程度越高，年齡增大1個單位，其需求的概率會增大5.555倍[10]。

（1）教育程度（X2）對需求的回歸系數(shù)為2.950，對應(yīng)的P值為0.000，在0.001水平上達(dá)到顯著，說明教育程度對貸款需求有顯著正向影響，也就是說教育程度越高，其需求程度越高，教育程度增大1個單位，其需求的概率會增大19.107倍。

（2）擔(dān)任村干部（X4）對需求的回歸系數(shù)為3.407，對應(yīng)的P值為0.000，在0.001水平上達(dá)到顯著，說明擔(dān)任村干部對貸款需求有顯著正向影響，也就是說擔(dān)任村干部的貸款需求程度高，擔(dān)任村干部是不擔(dān)任村干部的需求的30.170倍。

（3）常住人口數(shù)（X5）對需求的回歸系數(shù)為3.402，對應(yīng)的P值為0.000，在0.001水平上達(dá)到顯著，說明常住人口人數(shù)對需求有顯著正向影響，也就是說常住人口人數(shù)越多，其貸款需求程度越高，人口增大1個單位，其需求的概率會增大20.941倍。

（4）最高受教育程度（X6）對需求的回歸系數(shù)為-0.019，對應(yīng)的P值為0.917，沒有達(dá)到顯著，說明不同的最高受教育程度其貸款需求沒有顯著差異。

（5）平均經(jīng)營耕地面積（X8）對需求的回歸系數(shù)為-3.364，對應(yīng)的P值為0.000，在0.001水平上達(dá)到顯著，說明平均經(jīng)營耕地面積對貸款需求有顯著負(fù)向影響，也就是說平均經(jīng)營耕地面積越少，其需求程度越高，面積增大1個單位，其需求的概率會減少0.035倍。

（6）平均收入（X10）對需求的回歸系數(shù)為-3.121，對應(yīng)的P值為0.007，在0.01水平上達(dá)到顯著，說明平均收入對貸款需求有顯著負(fù)向影響，也就是說平均收入越少，其需求程度越高，收入增大1個單位，其需求的概率會減少0.044倍。

4.2 對策建議

當(dāng)前，新疆農(nóng)村金融體系亟待完善，農(nóng)戶的信貸需求滿足度不高，這在一定程度上影響了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營，進(jìn)而影響了農(nóng)民增收。為了完善農(nóng)村金融市場，發(fā)揮其對經(jīng)濟(jì)的促進(jìn)作用，提出以下建議。

4.2.1

提高農(nóng)民金融素質(zhì)。只有提高農(nóng)民金融素質(zhì)，樹立農(nóng)民正確的借貸觀，普及必要的金融常識和建立必要的金融服務(wù)幫助組織，才能提高農(nóng)民的金融產(chǎn)品議價能力，幫助其進(jìn)行科學(xué)的貸款決策。要在農(nóng)村普及金融知識，使農(nóng)民對傳統(tǒng)金融和現(xiàn)代金融有必要的了解，既了解在金融機(jī)構(gòu)存貸的相關(guān)知識，又能通過資本市場實現(xiàn)家庭收入最大化，從而提高農(nóng)民金融素質(zhì)。

4.2.2

強(qiáng)化農(nóng)村正規(guī)金融信貸服務(wù)體系。我國農(nóng)村正規(guī)金融服務(wù)體系表現(xiàn)為以商業(yè)性金融機(jī)構(gòu)為主、政策性金融機(jī)構(gòu)和農(nóng)村合作金融機(jī)構(gòu)為輔的形式。呼圖壁縣的農(nóng)村合作性金融機(jī)構(gòu)以農(nóng)村信用社為主，農(nóng)村商業(yè)銀行、農(nóng)村互助合作社、農(nóng)村合作銀行為輔。形式上，新疆的農(nóng)村正規(guī)金融系統(tǒng)較健全，可以為不同類型農(nóng)戶提供所需的相關(guān)金融方面的服務(wù)，因為農(nóng)村相關(guān)金融體制和經(jīng)濟(jì)的發(fā)展水平不夠協(xié)調(diào)，并且呼圖壁縣的農(nóng)村金融服務(wù)的效果也不是很好，所以仍要加大服務(wù)體系改革。

4.2.3

規(guī)范農(nóng)村非正規(guī)金融服務(wù)體系。目前非正規(guī)金融機(jī)構(gòu)仍然是農(nóng)戶信貸資金的主要來源，在促進(jìn)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和增加農(nóng)民收入方面是對正規(guī)金融機(jī)構(gòu)的有力補充。但非正規(guī)金融表現(xiàn)出的不規(guī)范、不成體系也給農(nóng)戶生產(chǎn)經(jīng)營帶來了一些消極影響。因此，為了保障農(nóng)戶對民間借貸資金的有效利用，有必要循序漸進(jìn)地規(guī)范農(nóng)村的非正規(guī)金融組織，將部分有條件的非正規(guī)金融機(jī)構(gòu)的完全規(guī)范化。鼓勵有條件的私人資本轉(zhuǎn)變?yōu)橐匝?、地緣、人員為基礎(chǔ)的正規(guī)金融互助組織、村鎮(zhèn)銀行、商業(yè)化小額貸款公司，為廣大農(nóng)戶提供小額信用貸款或扶助性質(zhì)的貸款。

4.2.4

健全農(nóng)村保險抵押擔(dān)保服務(wù)體系。健全農(nóng)村保險、抵押、擔(dān)保服務(wù)體系，既能提高農(nóng)戶的借貸能力，又能降低金融機(jī)構(gòu)的信貸風(fēng)險，加大其農(nóng)業(yè)信貸業(yè)務(wù)的開展力度。建立多類型農(nóng)業(yè)保險組織，提高農(nóng)業(yè)保險的普及度，一方面能分散和轉(zhuǎn)移農(nóng)村正規(guī)金融機(jī)構(gòu)的貸款風(fēng)險，促進(jìn)其支農(nóng)力度，另一方面又能提高農(nóng)戶的信貸能力，減少農(nóng)戶受到的貸款限制，幫助農(nóng)戶生產(chǎn)生活，促進(jìn)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。

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