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        銀保互聯(lián)對(duì)農(nóng)戶(hù)收入影響的差異性分析

        2020-12-29 08:11:42唐娟莉李晨陽(yáng)
        關(guān)鍵詞:銀保收入水平人均收入

        唐娟莉, 李晨陽(yáng)

        (西安石油大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院,陜西 西安 710065)

        農(nóng)業(yè)作為國(guó)民經(jīng)濟(jì)的基礎(chǔ),其發(fā)展對(duì)促進(jìn)國(guó)民經(jīng)濟(jì)健康持續(xù)運(yùn)行具有重要意義。改革開(kāi)放至今,中國(guó)農(nóng)村居民人均可支配收入水平平均每年以12.64%的速度增長(zhǎng),農(nóng)戶(hù)為農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的發(fā)展作出了巨大貢獻(xiàn)。但是,農(nóng)戶(hù)收入的快速增長(zhǎng)、現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的持續(xù)發(fā)展亟須銀行和農(nóng)信社等金融機(jī)構(gòu)的資金支持。

        2009年“中央一號(hào)”文件首次提出“探索建立農(nóng)村信貸與農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)相結(jié)合的銀?;?dòng)機(jī)制”。伴隨著新型城鎮(zhèn)化的加速和現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的發(fā)展,從事各種產(chǎn)業(yè)的農(nóng)戶(hù)在信貸使用期限、資金額度等方面表現(xiàn)出更高的需求。2010年,銀監(jiān)會(huì)、保監(jiān)會(huì)聯(lián)合發(fā)文“關(guān)于加強(qiáng)涉農(nóng)信貸與涉農(nóng)保險(xiǎn)合作的意見(jiàn)”,引入涉農(nóng)保險(xiǎn)機(jī)制以分散涉農(nóng)信貸風(fēng)險(xiǎn),進(jìn)一步改善農(nóng)村“貸款難”的問(wèn)題。

        2016年“中央一號(hào)”文件再次提出“探索建立涉農(nóng)信貸和農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)聯(lián)動(dòng)機(jī)制”。這一模式的實(shí)施將有效改善農(nóng)戶(hù)在借貸過(guò)程中受到的數(shù)量配給,緩解農(nóng)戶(hù)因供給不足而受到的信貸配給[1],進(jìn)一步促進(jìn)農(nóng)業(yè)商業(yè)銀行的放貸行為,分擔(dān)農(nóng)業(yè)商業(yè)銀行的信貸風(fēng)險(xiǎn)[2]。銀?;ヂ?lián)模式是指農(nóng)戶(hù)在缺少抵押物的情況下,購(gòu)買(mǎi)特定的保險(xiǎn)作為申請(qǐng)貸款的條件,銀行作為該保險(xiǎn)的第一受益人,貸款經(jīng)銀行審批通過(guò)后,農(nóng)戶(hù)可將該保險(xiǎn)作為抵押物來(lái)申請(qǐng)貸款,這種農(nóng)村信貸與農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的互聯(lián)結(jié)合的模式已經(jīng)成為構(gòu)建農(nóng)業(yè)金融支持體系的重要發(fā)展方向。

        基于此,本研究利用陜西省和寧夏回族自治區(qū)3 259戶(hù)農(nóng)戶(hù)的實(shí)際調(diào)研數(shù)據(jù),在OLS估計(jì)的基礎(chǔ)上,采用分位數(shù)回歸,深入分析銀?;ヂ?lián)對(duì)不同收入層次農(nóng)戶(hù)的影響差異,以期實(shí)施更具針對(duì)性的銀?;ヂ?lián)政策,實(shí)現(xiàn)銀?;ヂ?lián)作用效果的最大化和農(nóng)戶(hù)收入的持續(xù)增長(zhǎng)。

        1 文獻(xiàn)回顧與研究假說(shuō)

        1.1 文獻(xiàn)回顧

        關(guān)于銀保互聯(lián)對(duì)農(nóng)戶(hù)收入的影響問(wèn)題,國(guó)內(nèi)外學(xué)者進(jìn)行了大量的研究,可以歸納為以下3個(gè)方面:

        一是認(rèn)為銀?;ヂ?lián)對(duì)農(nóng)戶(hù)收入能夠產(chǎn)生正向作用。王小華[3]、華東等[4]和董昕[5]研究均表明,農(nóng)村信貸支持對(duì)農(nóng)戶(hù)收入增長(zhǎng)具有正向影響,對(duì)農(nóng)民生活性消費(fèi)支出起到顯著作用[6],但缺乏抵押物等信貸配給問(wèn)題使部分農(nóng)戶(hù)從銀行獲得貸款變得較為困難,而農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)在一定程度上可以作為抵押物的替代品,使農(nóng)村信貸能夠得到風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償,進(jìn)而提升農(nóng)村信貸機(jī)構(gòu)的放貸意愿[7],即保險(xiǎn)公司提供的保險(xiǎn)理賠可以用來(lái)償還信貸機(jī)構(gòu)的貸款本息,農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保單可作為貸款抵押物在信貸機(jī)構(gòu)取得貸款[8]。農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)作為農(nóng)戶(hù)收入增長(zhǎng)的重要因素之一[9],對(duì)農(nóng)業(yè)信貸具有顯著的正向促進(jìn)作用[10]。將農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)引入農(nóng)業(yè)信貸的“信貸+保險(xiǎn)”模式可以解決一定程度的貧困問(wèn)題,比單獨(dú)的信貸或保險(xiǎn)產(chǎn)品的扶貧效果更好[11],兩者互聯(lián)能夠顯著促進(jìn)農(nóng)業(yè)發(fā)展,并進(jìn)一步提高農(nóng)民生活水平[12]。從研究成果來(lái)看,對(duì)于農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)與農(nóng)業(yè)信貸協(xié)同效應(yīng)關(guān)系研究,一般認(rèn)為農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)與農(nóng)業(yè)信貸結(jié)合能夠產(chǎn)生積極的正外部效應(yīng)。大部分學(xué)者認(rèn)為農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)與農(nóng)村信貸的發(fā)展可產(chǎn)生相互促進(jìn)的協(xié)同效應(yīng),使得金融對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的融資功能得以實(shí)現(xiàn)整體的帕累托改進(jìn)。CARTER等[13]研究證明,在風(fēng)險(xiǎn)厭惡的假定下,農(nóng)戶(hù)參與信貸與保險(xiǎn)互聯(lián)能夠提高其收入。謝玉梅等[14]將無(wú)保險(xiǎn)與銀保分離機(jī)制和銀保捆綁信貸機(jī)制進(jìn)行對(duì)比,發(fā)現(xiàn)銀保互動(dòng)條件下農(nóng)戶(hù)獲得的凈收入更高,張建軍等[15]根據(jù)是否參與銀?;ヂ?lián)將農(nóng)戶(hù)分為基準(zhǔn)組與實(shí)驗(yàn)組進(jìn)行對(duì)比,結(jié)果也表明信貸與保險(xiǎn)互聯(lián)能夠顯著提高農(nóng)戶(hù)收入。

        二是認(rèn)為銀保互聯(lián)對(duì)農(nóng)戶(hù)收入的正向作用不顯著。王月金[16]認(rèn)為,雖然中國(guó)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)措施以及相關(guān)制度在逐漸完善,但農(nóng)業(yè)信貸與農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)仍無(wú)法有效結(jié)合。王向楠[17]運(yùn)用動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)模型研究發(fā)現(xiàn),農(nóng)業(yè)信貸和農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)能夠單獨(dú)有效地促進(jìn)農(nóng)業(yè)產(chǎn)出,但是兩者在協(xié)同下產(chǎn)生的效果不明顯。吳洪等[18]研究表明,保險(xiǎn)和銀行業(yè)間存在顯著的替代關(guān)系,且兩者之間未能形成穩(wěn)定的良性競(jìng)爭(zhēng)和優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)格局。農(nóng)業(yè)信貸和農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)是制約中國(guó)農(nóng)業(yè)發(fā)展的2個(gè)關(guān)鍵,如何解決兩者存在的問(wèn)題以及如何處理兩者之間的關(guān)系,將對(duì)中國(guó)農(nóng)業(yè)發(fā)展產(chǎn)生巨大影響[19]。

        三是認(rèn)為銀?;ヂ?lián)能夠通過(guò)改善信貸配給對(duì)農(nóng)戶(hù)收入產(chǎn)生積極作用。彭澎等[20]以信貸配給理論為基礎(chǔ)研究發(fā)現(xiàn),銀?;ヂ?lián)可以緩解農(nóng)戶(hù)面臨的需求方配給和來(lái)自于供給方的數(shù)量配給。彭小兵等[21]分析認(rèn)為,小規(guī)模分散經(jīng)營(yíng)的農(nóng)戶(hù)由于缺乏談判能力而面臨利益被瓜分的風(fēng)險(xiǎn),這是農(nóng)戶(hù)、信貸機(jī)構(gòu)和保險(xiǎn)公司無(wú)法長(zhǎng)久合作的原因,并進(jìn)一步指出三方應(yīng)訂立規(guī)范合同,確保合作有效進(jìn)行。潘明清等[22]從信貸風(fēng)險(xiǎn)的角度出發(fā),認(rèn)為農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)雖然不能完全解決違約現(xiàn)象,但能夠通過(guò)降低不良貸款率來(lái)提高銀行資產(chǎn)質(zhì)量,進(jìn)一步提高銀行發(fā)放貸款的積極性,從而促進(jìn)農(nóng)戶(hù)增收。

        綜上所述,已有文獻(xiàn)主要聚焦于銀?;ヂ?lián)作用機(jī)制以及從整體上測(cè)度銀保互聯(lián)的作用效果,而針對(duì)銀?;ヂ?lián)方面的研究,缺少微觀數(shù)據(jù)的實(shí)證檢驗(yàn),且鮮有文獻(xiàn)對(duì)不同收入層次農(nóng)戶(hù)的收入影響進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。農(nóng)戶(hù)收入水平的不同反映出其資源稟賦存在的異質(zhì)性,在充分考慮農(nóng)戶(hù)收入差別的情況下,同一銀?;ヂ?lián)模式對(duì)于不同收入的農(nóng)戶(hù)可能產(chǎn)生不同的影響效果。董曉林等[23]從種植規(guī)模角度出發(fā),將農(nóng)戶(hù)按照種植規(guī)模大小分為3組,通過(guò)分組的形式對(duì)銀?;ヂ?lián)作用機(jī)制進(jìn)行了研究。本研究借鑒李長(zhǎng)生等[24]和溫濤等[25]的研究方法,引入分位數(shù)回歸模型,對(duì)銀保互聯(lián)的農(nóng)戶(hù)收入效應(yīng)進(jìn)行研究,并嘗試?yán)藐兾魇『蛯幭幕刈遄灾螀^(qū)3個(gè)縣(區(qū))3 259戶(hù)農(nóng)戶(hù)的實(shí)地調(diào)查數(shù)據(jù),進(jìn)一步深入分析銀?;ヂ?lián)對(duì)不同收入水平農(nóng)戶(hù)的收入效應(yīng),這對(duì)于實(shí)施更具針對(duì)性的銀保互聯(lián)政策,最大化銀?;ヂ?lián)作用效果具有較大意義。

        1.2 研究假說(shuō)

        本文的研究目的是分析銀?;ヂ?lián)對(duì)不同收入水平農(nóng)戶(hù)的收入效應(yīng),主要通過(guò)農(nóng)戶(hù)是否參與銀保互聯(lián)對(duì)其人均收入的影響效果進(jìn)行檢驗(yàn)。從長(zhǎng)期來(lái)看,金融支持能夠促進(jìn)農(nóng)戶(hù)人力資本水平、物質(zhì)資本積累和生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)能力的提升。但是,農(nóng)戶(hù)尤其是中低收入農(nóng)戶(hù)無(wú)法在金融市場(chǎng)上獲得有效借貸機(jī)會(huì),這會(huì)導(dǎo)致部分農(nóng)戶(hù)被金融市場(chǎng)排斥或因過(guò)高的隱性借貸成本轉(zhuǎn)而尋求民間借貸,而銀保互聯(lián)能夠有效改善農(nóng)戶(hù)受到的信貸約束。

        銀?;ヂ?lián)所涉及的保險(xiǎn)品種一般為農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)、貸款保證保險(xiǎn)和人身意外傷害保險(xiǎn)中的一種或多種。張建軍[26]在農(nóng)戶(hù)異質(zhì)性風(fēng)險(xiǎn)偏好前提下,研究“農(nóng)業(yè)信貸+政策性農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)+人身意外傷害險(xiǎn)+政策性農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保費(fèi)財(cái)政補(bǔ)貼”互聯(lián)模式,試圖回答農(nóng)業(yè)信貸與保險(xiǎn)互聯(lián)能否間接影響農(nóng)戶(hù)收入。而政府支持銀?;ヂ?lián)的具體方式通常為直接補(bǔ)貼保費(fèi)和設(shè)立風(fēng)險(xiǎn)資金池[27]。在農(nóng)業(yè)信貸中引入農(nóng)業(yè)保險(xiǎn),能夠有效改善農(nóng)戶(hù)在傳統(tǒng)借貸中遇到的信貸配給問(wèn)題。

        銀保互聯(lián)正是通過(guò)改善農(nóng)村正規(guī)信貸配給對(duì)農(nóng)戶(hù)收入產(chǎn)生影響。首先,農(nóng)戶(hù)可以將保險(xiǎn)直接作為替代抵押物,不會(huì)因缺乏抵押物而被信貸機(jī)構(gòu)拒絕,且政府與合作社等信貸機(jī)構(gòu)能夠提前篩選出低風(fēng)險(xiǎn)的借款農(nóng)戶(hù),降低了雙方的信息不對(duì)稱(chēng)程度,使得銀行識(shí)別借款農(nóng)戶(hù)風(fēng)險(xiǎn)的能力增強(qiáng)。其次,銀行和保險(xiǎn)公司收集調(diào)查中獲取的農(nóng)戶(hù)信息,減少了貸前工作,簡(jiǎn)化了農(nóng)戶(hù)申請(qǐng)貸款時(shí)的手續(xù)。最后,政府對(duì)保費(fèi)的補(bǔ)貼使得農(nóng)戶(hù)需要支付的保費(fèi)減少,降低了農(nóng)村信貸市場(chǎng)存在的風(fēng)險(xiǎn),且政府對(duì)承擔(dān)部分風(fēng)險(xiǎn)的保險(xiǎn)公司進(jìn)行補(bǔ)貼,降低了銀行存在的風(fēng)險(xiǎn),使得銀行貸款利率得以降低。綜上所述,本文提出如下研究假說(shuō):

        假說(shuō)1:參與銀?;ヂ?lián)能夠促進(jìn)農(nóng)戶(hù)收入增長(zhǎng)。

        此外,由于低收入水平農(nóng)戶(hù)擁有的物質(zhì)資本較為匱乏,且家庭稟賦不足,銀行提供資金扶持能夠使其立即彌補(bǔ)在經(jīng)濟(jì)上的缺乏,緩解農(nóng)戶(hù)生產(chǎn)生活的約束,因此,銀保互聯(lián)對(duì)這類(lèi)農(nóng)戶(hù)作用的邊際效應(yīng)相對(duì)較大。隨著農(nóng)戶(hù)收入的增加,其擁有的資金和抵押物也更多,受到信貸配給的影響降低,參與銀保互聯(lián)的意愿逐漸減弱,且考慮到在理論上銀?;ヂ?lián)對(duì)農(nóng)戶(hù)收入的影響可能存在邊際效用遞減,本文同時(shí)提出如下假說(shuō):

        假說(shuō)2:參與銀?;ヂ?lián)對(duì)不同收入水平農(nóng)戶(hù)的影響存在較大差異,對(duì)中低收入水平農(nóng)戶(hù)家庭收入的影響作用大于高收入水平農(nóng)戶(hù)。

        2 數(shù)據(jù)來(lái)源與變量設(shè)定

        2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源與樣本描述

        本研究所使用的數(shù)據(jù)來(lái)源于2016年12月對(duì)陜西省鄠邑區(qū)、宜君縣和寧夏回族自治區(qū)平羅縣農(nóng)戶(hù)的調(diào)查。為保證樣本具有代表性,調(diào)查采取分層抽樣和簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣相結(jié)合的方式[28]。此次實(shí)地調(diào)查分別在鄠邑區(qū)、宜君縣、平羅縣選取了40個(gè)、12個(gè)和10個(gè)自然村。根據(jù)各個(gè)村莊的人口規(guī)模,在每個(gè)村按照不少于30%的比例隨機(jī)抽取普通農(nóng)戶(hù)10~60戶(hù)。此次調(diào)查問(wèn)卷內(nèi)容包括2016年農(nóng)戶(hù)的家庭基本情況、收入與支出水平、貸款經(jīng)歷等。此次實(shí)地調(diào)查共回收問(wèn)卷3 281份,經(jīng)過(guò)篩選,最終獲得有效問(wèn)卷3 259份。樣本的基本特征描述如表1所示。

        由表1可知,被調(diào)查者主要以男性為主,占樣本總量的比例為82.69%;年齡以中年為主,40~59歲的農(nóng)戶(hù)占樣本總量的比例為63.47%;農(nóng)戶(hù)的文化程度普遍偏低,以初中為主,占樣本總量的42.6%,而高中以上文化程度的比例僅為25.45%;家庭經(jīng)營(yíng)類(lèi)型以非農(nóng)業(yè)為主兼營(yíng)模式為主,占樣本總量的51.81%;有欠款數(shù)額的農(nóng)戶(hù)占樣本總數(shù)的32.05%;在申請(qǐng)貸款的樣本農(nóng)戶(hù)中,58.04%的農(nóng)戶(hù)獲批貸款。

        2.2 變量選取

        被解釋變量。本研究擬用OLS估計(jì)模型和分位數(shù)回歸模型對(duì)銀?;ヂ?lián)作用效果進(jìn)行檢驗(yàn),由于無(wú)法獲知農(nóng)戶(hù)貸款在農(nóng)業(yè)和非農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的配比,在OLS估計(jì)模型和分位數(shù)回歸模型中考慮將農(nóng)戶(hù)人均收入作為被解釋變量進(jìn)行測(cè)量更加科學(xué)、有效;同時(shí),本研究在OLS估計(jì)中將農(nóng)戶(hù)人均農(nóng)業(yè)收入和人均非農(nóng)收入作為被解釋變量進(jìn)行對(duì)比,以便在整體上比較銀?;ヂ?lián)對(duì)農(nóng)戶(hù)家庭總收入、農(nóng)業(yè)收入和非農(nóng)收入的影響效果。

        表1 樣本農(nóng)戶(hù)及家庭基本特征

        核心解釋變量。本研究模型中的核心解釋變量為是否參與銀?;ヂ?lián),用農(nóng)戶(hù)參與銀保互聯(lián)的情況來(lái)表示。若農(nóng)戶(hù)參與銀?;ヂ?lián),則該變量取值為1,否則取值為0。

        控制變量。本研究選取了戶(hù)主性別、年齡和文化程度作為反映農(nóng)戶(hù)戶(hù)主特征的控制變量,考慮到家里有銀行職員一般更容易獲得貸款,對(duì)間接提高農(nóng)業(yè)或非農(nóng)業(yè)收入產(chǎn)生作用,于是,參考閆嘯等[29]的研究成果,選用家庭總?cè)藬?shù)、從事非農(nóng)業(yè)勞動(dòng)人數(shù)、家庭經(jīng)營(yíng)類(lèi)型、家庭欠款數(shù)、土地面積總量和是否有家庭成員為銀行職員作為反映農(nóng)戶(hù)家庭特征的控制變量,同時(shí)選取農(nóng)戶(hù)對(duì)銀行金融服務(wù)滿(mǎn)意程度作為反映家庭信貸金融情況的控制變量。以上所選變量的定義及其描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果見(jiàn)表2。

        3 計(jì)量模型與實(shí)證結(jié)果

        3.1 模型設(shè)定與說(shuō)明

        3.1.1 最小二乘法估計(jì)模型 為了考察農(nóng)戶(hù)家庭參與銀?;ヂ?lián)對(duì)人均收入的影響,研究采用最小二乘法(OLS)對(duì)銀?;ヂ?lián)影響人均收入的效應(yīng)進(jìn)行估計(jì),收入方程如下:

        lnYi=α0+β1xi+β2Ri+ε

        (1)

        lnZi=α1+δ1xi+δ2Ri+ε

        (2)

        lnWi=α2+γ1xi+γ2Ri+ε

        (3)

        式(1)中l(wèi)nYi為第i個(gè)農(nóng)戶(hù)家庭人均收入的自然對(duì)數(shù)。式(2)中l(wèi)nZi為第i個(gè)農(nóng)戶(hù)家庭人均農(nóng)業(yè)收入的自然對(duì)數(shù)。式(3)中l(wèi)nWi為第i個(gè)農(nóng)戶(hù)家庭人均非農(nóng)業(yè)收入的自然對(duì)數(shù);xi為家庭i可觀測(cè)到的影響人均收入的家庭和個(gè)人特征變量以及信貸情況,包括戶(hù)主性別、年齡、文化程度、家庭總?cè)藬?shù)、從事非農(nóng)業(yè)人數(shù)、家庭經(jīng)營(yíng)類(lèi)型、欠款數(shù)額、土地面積總量、是否有家庭成員為銀行職員和對(duì)銀行金融服務(wù)滿(mǎn)意程度;Ri為農(nóng)戶(hù)家庭是否參與銀保互聯(lián),Ri=1表示參與銀?;ヂ?lián),Ri=0表示沒(méi)有參與銀保互聯(lián);β2、δ2和γ2表示參與銀保互聯(lián)的收入效應(yīng);ε為隨機(jī)誤差項(xiàng)。

        3.1.2 分位數(shù)回歸模型 分位數(shù)回歸由KOENKER和BASSETT提出,依據(jù)因變量的條件分位數(shù)對(duì)自變量進(jìn)行回歸,得到所有分位數(shù)下的回歸模型。該方法能準(zhǔn)確描述自變量對(duì)于因變量的變化范圍以及條件分布形狀的影響,并全面描述被解釋變量條件分布的所有情形,還可以分析各分位數(shù)條件下解釋變量對(duì)被解釋變量的作用機(jī)制。分位數(shù)回歸能捕捉分布的尾部特征,當(dāng)解釋變量和控制變量對(duì)不同部分的被解釋變量的分布產(chǎn)生不同影響時(shí),能夠更全面刻畫(huà)分布的特征,且分位數(shù)回歸的系數(shù)估計(jì)比OLS回歸系數(shù)估計(jì)更加穩(wěn)健[30]。分位數(shù)回歸模型的基本形式如下。

        表2 變量的含義與描述性結(jié)果

        yq(xi)=x′iβq

        (4)

        (5)

        假設(shè)q=1/2,則為中位數(shù)回歸。此時(shí),目標(biāo)函數(shù)簡(jiǎn)化為:

        (6)

        中位數(shù)回歸也稱(chēng)最小絕對(duì)值離差估計(jì)量,相較于均值回歸,其不容易受到極端值的影響,且統(tǒng)計(jì)結(jié)果更加穩(wěn)健。當(dāng)q=1/10、1/4、1/2、3/4和9/10時(shí),為1/10分位數(shù)、1/4分位數(shù)、中位數(shù)、3/4分位數(shù)以及9/10分位數(shù)回歸。

        在上述理論模型的基礎(chǔ)上,本研究根據(jù)明瑟收入回歸方程,將人均收入自然對(duì)數(shù)作為被解釋變量,將上述所選的12個(gè)微觀影響因素作為解釋變量,建立本研究實(shí)際所運(yùn)用的農(nóng)戶(hù)人均收入分位數(shù)回歸模型,其基本形式為:

        lny=αp+xβp+ε

        (7)

        式中:lny為農(nóng)戶(hù)人均收入的自然對(duì)數(shù),x表示影響農(nóng)戶(hù)收入的12個(gè)微觀因素變量;αp、βp分別表示每個(gè)變量在第p個(gè)分位數(shù)上的系數(shù),ε為誤差項(xiàng)。為了便于分析,本研究選取了農(nóng)戶(hù)人均收入自然對(duì)數(shù)的10%、25%、50%、75%和90%的分位數(shù),并將其作為不同收入群體的劃分標(biāo)準(zhǔn)。

        3.2 模型結(jié)果與分析

        3.2.1 銀保互聯(lián)對(duì)農(nóng)戶(hù)整體收入的影響 基于OLS模型估計(jì)參與銀?;ヂ?lián)對(duì)家庭人均收入、人均農(nóng)業(yè)收入以及人均非農(nóng)收入的效應(yīng)如表3所示。表3中,參與銀?;ヂ?lián)的農(nóng)戶(hù)比未參與銀保互聯(lián)的人均收入高45.6%,比未參與銀保互聯(lián)的人均農(nóng)業(yè)收入高69%;同時(shí)戶(hù)主年齡、戶(hù)主性別、家庭總?cè)藬?shù)、從事非農(nóng)業(yè)人數(shù)、家庭經(jīng)營(yíng)類(lèi)型、欠款數(shù)額、土地面積總量、是否有家庭成員為銀行職員、對(duì)銀行金融服務(wù)滿(mǎn)意程度以及申請(qǐng)貸款是否獲批均對(duì)人均收入產(chǎn)生了顯著影響。將OLS回歸結(jié)果進(jìn)行分析,可以總結(jié)出各種微觀因素對(duì)農(nóng)戶(hù)收入影響的幾點(diǎn)規(guī)律。

        第一,是否參與銀保互聯(lián)變量對(duì)人均收入產(chǎn)生顯著正向影響。農(nóng)戶(hù)是否參與銀保互聯(lián)在家庭人均收入、人均農(nóng)業(yè)收入和人均非農(nóng)業(yè)收入3個(gè)組中的系數(shù)分別為0.456、0.669和0.215,均通過(guò)了顯著性檢驗(yàn),表明與單獨(dú)的信貸和保險(xiǎn)產(chǎn)品相比,銀保互聯(lián)在整體上能夠顯著提升農(nóng)戶(hù)的人均收入。這與馮慶水等[12]和CARTER等[13]學(xué)者的研究結(jié)論相一致,說(shuō)明農(nóng)戶(hù)通過(guò)參與銀?;ヂ?lián)能夠有效改善農(nóng)村正規(guī)信貸配給,進(jìn)一步增加農(nóng)戶(hù)貸款意愿和貸款可得性,從而提高農(nóng)戶(hù)的收入水平,假說(shuō)1得到了驗(yàn)證。

        第二,家庭總?cè)藬?shù)對(duì)農(nóng)戶(hù)人均收入、人均農(nóng)業(yè)收入以及人均非農(nóng)收入均產(chǎn)生了顯著的負(fù)向影響,而土地面積總量和對(duì)銀行金融服務(wù)滿(mǎn)意程度對(duì)其產(chǎn)生的影響顯著為正。容易理解,較多的家庭人口數(shù)量會(huì)降低人均收入,較多的土地是提高農(nóng)戶(hù)作物收入的關(guān)鍵因素,而對(duì)銀行金融服務(wù)滿(mǎn)意程度越高則通過(guò)影響農(nóng)戶(hù)與銀行的合作次數(shù)會(huì)間接增加農(nóng)戶(hù)收入。

        第三,家庭經(jīng)營(yíng)類(lèi)型對(duì)農(nóng)戶(hù)人均收入和人均非農(nóng)收入產(chǎn)生了顯著正向影響,而對(duì)人均農(nóng)業(yè)收入產(chǎn)生了負(fù)向影響,且從事非農(nóng)業(yè)人數(shù)對(duì)人均收入和人均非農(nóng)收入產(chǎn)生了顯著正向影響,對(duì)人均農(nóng)業(yè)收入影響不顯著。說(shuō)明農(nóng)戶(hù)在從事經(jīng)營(yíng)活動(dòng)中,非農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)能夠比農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)帶來(lái)更多收入。這是因?yàn)檗r(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施的完善,農(nóng)戶(hù)受到的信息不對(duì)稱(chēng)等因素減弱,使農(nóng)戶(hù)更多地從事能帶來(lái)高收益的非農(nóng)業(yè)勞動(dòng)。

        第四,欠款數(shù)額對(duì)農(nóng)戶(hù)人均收入產(chǎn)生正向影響。欠款數(shù)額因素的回歸系數(shù)顯著為正,說(shuō)明欠款數(shù)額多的農(nóng)戶(hù)人均收入更高。究其原因,一方面,欠款數(shù)額多的農(nóng)戶(hù)迫于還款的壓力,會(huì)更多地進(jìn)行經(jīng)營(yíng)活動(dòng);另一方面,欠款數(shù)額多的農(nóng)戶(hù)將借款從事于大規(guī)模的經(jīng)營(yíng)活動(dòng),會(huì)帶來(lái)更高的經(jīng)營(yíng)收入。

        第五,申請(qǐng)貸款是否獲批對(duì)農(nóng)戶(hù)人均收入和農(nóng)業(yè)收入產(chǎn)生了顯著正向影響,對(duì)人均非農(nóng)業(yè)收入的影響不顯著。說(shuō)明獲批貸款農(nóng)戶(hù)比未獲批貸款農(nóng)戶(hù)的人均農(nóng)業(yè)收入高74.9%,表明農(nóng)戶(hù)將貸款從事農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)比從事非農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)更多,這是因?yàn)檗r(nóng)戶(hù)文化程度較低,對(duì)非農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)的了解不足。

        3.2.2 銀?;ヂ?lián)對(duì)農(nóng)戶(hù)收入的差異性分析 本研究在分位數(shù)回歸模型中選取1/10分位點(diǎn)、1/4分位點(diǎn)、1/2分位點(diǎn)、3/4分位點(diǎn)和9/10分位點(diǎn),以區(qū)分低收入組、較低收入組、中等收入組、較高收入組和高收入組之間的農(nóng)戶(hù)收入差距,分別以q10、q25、q50、q75和q90表示1/10、1/14、1/2、3/4和9/10分位數(shù)。運(yùn)用Stata 14軟件對(duì)3 259個(gè)農(nóng)戶(hù)樣本進(jìn)行分位數(shù)回歸,農(nóng)戶(hù)參與銀?;ヂ?lián)的分位數(shù)回歸估計(jì)結(jié)果如表4所示。

        從回歸結(jié)果可以看出,某一自變量在不同分位數(shù)條件下對(duì)因變量的作用效果可能不相同。是否參與銀保互聯(lián)、戶(hù)主性別、戶(hù)主文化程度、從事非農(nóng)業(yè)人數(shù)、家庭經(jīng)營(yíng)類(lèi)型、欠款數(shù)額、土地面積總量、是否有家庭成員為銀行職員、對(duì)銀行金融服務(wù)滿(mǎn)意程度以及申請(qǐng)貸款是否獲批均和農(nóng)戶(hù)人均收入正相關(guān);戶(hù)主年齡、家庭總?cè)藬?shù)與農(nóng)戶(hù)人均收入負(fù)相關(guān)。欠款數(shù)額在不同分位數(shù)回歸條件下,對(duì)人均收入產(chǎn)生不同方向的影響。根據(jù)分位數(shù)回歸結(jié)果,本文將重點(diǎn)分析銀保互聯(lián)對(duì)農(nóng)戶(hù)收入在不同分位數(shù)上影響程度的差異,并對(duì)農(nóng)戶(hù)收入分位數(shù)有差異影響的其他變量作進(jìn)一步分析。

        是否參與銀?;ヂ?lián)對(duì)家庭人均收入的正向顯著作用隨家庭收入的提高而降低。由表4可知,是否參與銀?;ヂ?lián)在1/10、1/4、1/2以及3/4分位點(diǎn)的系數(shù)分別為0.678、0.572、0.484和0.392,均通過(guò)了1%顯著性水平的檢驗(yàn)。說(shuō)明銀?;ヂ?lián)對(duì)低收入農(nóng)戶(hù)的作用效果比高收入農(nóng)戶(hù)的作用效果更強(qiáng),假設(shè)2得到了驗(yàn)證。由于低收入水平農(nóng)戶(hù)擁有的抵押物和資本較為匱乏,家庭資源稟賦不足,提高其貸款和保險(xiǎn)補(bǔ)貼額度,會(huì)使得人均收入增加的邊際效果更加顯著。具體來(lái)講,在銀?;ヂ?lián)模式下,銀行會(huì)為農(nóng)戶(hù)提供一定的貸款,農(nóng)戶(hù)參與銀保互聯(lián)后能夠立即彌補(bǔ)自身在資金方面的缺乏,緩解農(nóng)戶(hù)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的約束,因此,低收入層次農(nóng)戶(hù)的人均收入受到銀?;ヂ?lián)的影響較為顯著。而在9/10分位點(diǎn)的回歸模型中,雖然是否參與銀?;ヂ?lián)的回歸系數(shù)為正數(shù)(系數(shù)為0.138),但沒(méi)有通過(guò)顯著性檢驗(yàn),說(shuō)明銀?;ヂ?lián)未能顯著促進(jìn)高收入水平農(nóng)戶(hù)收入的增長(zhǎng)??赡艿慕忉屖牵般y行+保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)”互聯(lián)模式下農(nóng)戶(hù)獲得的貸款額度相對(duì)較少,而高收入水平農(nóng)戶(hù)由于其自身的承受風(fēng)險(xiǎn)能力和家庭資源稟賦較高,在資金、信息和規(guī)模方面具有優(yōu)勢(shì),這類(lèi)農(nóng)戶(hù)在銀行進(jìn)行貸款就可以獲得高額的額度,且其在選擇自主經(jīng)營(yíng)的情況下,可能會(huì)獲得更高的收益,是否參與銀?;ヂ?lián)對(duì)其收入的影響作用不大。以上分析說(shuō)明,各分位數(shù)水平下的回歸結(jié)果與OLS估計(jì)結(jié)果并不完全相同。從整體上看,銀?;ヂ?lián)對(duì)農(nóng)戶(hù)收入的影響隨農(nóng)戶(hù)收入水平的提高而降低。除此以外,部分控制變量對(duì)農(nóng)戶(hù)收入在不同分位數(shù)上的影響系數(shù)也存在一定的差異。

        表3 采用OLS的家庭收入回歸結(jié)果

        第一,從事非農(nóng)業(yè)人數(shù)對(duì)家庭人均收入的影響作用隨家庭收入的增加呈“M”型。從事非農(nóng)業(yè)人數(shù)在1/10、1/4、1/2、3/4和9/10分位點(diǎn)均通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)(估計(jì)系數(shù)分別為0.170、0.177、0.124、0.176和0.097)。這可能是由于收入水平較低的農(nóng)戶(hù)會(huì)選擇進(jìn)城務(wù)工獲得更多收入,當(dāng)家庭收入達(dá)到一定水平后,農(nóng)戶(hù)會(huì)減少?gòu)氖聞?wù)工等工作環(huán)境惡劣的非農(nóng)業(yè)活動(dòng)。農(nóng)戶(hù)收入的進(jìn)一步增加,從事非農(nóng)業(yè)人數(shù)增多,這是因?yàn)榫哂幸欢ㄊ杖氲霓r(nóng)戶(hù)會(huì)從事工作量相對(duì)小且能帶來(lái)更多收入的經(jīng)營(yíng)活動(dòng)。對(duì)于高收入的農(nóng)戶(hù),一方面由于農(nóng)戶(hù)從事大規(guī)模的農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)活動(dòng),另一方面因?yàn)槭杖胱銐蛑渭彝ハM(fèi),農(nóng)戶(hù)會(huì)選擇減少甚至不從事經(jīng)營(yíng)活動(dòng)。

        第二,欠款數(shù)額對(duì)中高收入農(nóng)戶(hù)產(chǎn)生顯著正向影響,對(duì)低收入農(nóng)戶(hù)影響不顯著。欠款數(shù)額在1/2、3/4和9/10分位點(diǎn)均通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)(估計(jì)系數(shù)分別為0.048、0.047和0.077),而在1/10和1/4分位點(diǎn)未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)(估計(jì)系數(shù)分別為0.003和0.030)。說(shuō)明欠款數(shù)額對(duì)農(nóng)戶(hù)收入的影響不容忽視。表明欠款數(shù)額已成為低收入農(nóng)戶(hù)家庭負(fù)擔(dān)。進(jìn)一步的解釋是,低收入農(nóng)戶(hù)從銀行獲得貸款較為困難,沒(méi)有資金進(jìn)行經(jīng)營(yíng)活動(dòng),欠款大都來(lái)自于民間借貸或親朋好友,對(duì)家庭收入產(chǎn)生較大壓力。

        第三,銀行金融服務(wù)滿(mǎn)意程度因素對(duì)低收入農(nóng)戶(hù)產(chǎn)生了顯著正向影響,對(duì)高收入農(nóng)戶(hù)影響不顯著。對(duì)銀行金融服務(wù)滿(mǎn)意程度在1/10、1/4和1/2分位點(diǎn)通過(guò)了5%水平的顯著性檢驗(yàn)(估計(jì)系數(shù)分別為0.116、0.109和0.073),在3/4和9/10分位點(diǎn)未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)(估計(jì)系數(shù)分別為0.009和0.080)。這是因?yàn)殂y行在農(nóng)村提供的普遍為基礎(chǔ)性金融服務(wù),收入較低的農(nóng)戶(hù)參與度更高,高收入農(nóng)戶(hù)對(duì)銀行基礎(chǔ)金融服務(wù)參與度相對(duì)較低。

        第四,申請(qǐng)貸款是否獲批對(duì)人均收入的正向影響作用隨農(nóng)戶(hù)家庭收入水平的提高而提高。申請(qǐng)貸款是否獲批在1/2、3/4和9/10分位點(diǎn)均通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)(估計(jì)系數(shù)分別為0.157、0.346和0.409),而在1/10和1/4分位點(diǎn)未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)(估計(jì)系數(shù)分別為0.064和0.124)。說(shuō)明高收入農(nóng)戶(hù)更容易獲得貸款,收入低的農(nóng)戶(hù)獲批貸款比較困難,一方面是因?yàn)楂@批貸款能為農(nóng)戶(hù)帶來(lái)更多收入,另一方面是因?yàn)殂y行會(huì)對(duì)貸款農(nóng)戶(hù)家庭信息進(jìn)行評(píng)估,高收入農(nóng)戶(hù)償還貸款能力更強(qiáng),更容易獲批貸款。

        家庭總?cè)藬?shù)、家庭經(jīng)營(yíng)類(lèi)型、土地面積總量和是否有家庭成員為銀行職員變量雖然在不同分位點(diǎn)也通過(guò)了顯著性檢驗(yàn),但是各估計(jì)系數(shù)之間的差異性并不顯著。

        4 主要結(jié)論與政策啟示

        本研究基于陜西省和寧夏回族自治區(qū)3 256戶(hù)農(nóng)戶(hù)的調(diào)研數(shù)據(jù),實(shí)證檢驗(yàn)了銀?;ヂ?lián)對(duì)農(nóng)戶(hù)收入的影響。研究結(jié)論中,首要的是,OLS回歸的估計(jì)結(jié)果表明,農(nóng)戶(hù)參與銀保互聯(lián)在整體上能夠顯著提升其人均收入水平;重要的是,進(jìn)一步的分位數(shù)回歸結(jié)果顯示,銀保互聯(lián)對(duì)低收入水平農(nóng)戶(hù)的人均收入具有顯著的正向影響,對(duì)高收入水平農(nóng)戶(hù)人均收入的影響作用不顯著,即銀?;ヂ?lián)對(duì)農(nóng)戶(hù)收入的影響隨著農(nóng)戶(hù)收入水平的提高而降低;此外,申請(qǐng)貸款是否獲批對(duì)高收入水平農(nóng)戶(hù)的人均收入具有顯著的正向影響,對(duì)低收入農(nóng)戶(hù)人均收入的影響作用不顯著,即申請(qǐng)貸款是否獲批對(duì)農(nóng)戶(hù)收入的影響隨著農(nóng)戶(hù)收入水平的提高而提高。

        基于上述結(jié)論,本研究提出如下政策啟示:

        (1) 加大對(duì)中低收入農(nóng)戶(hù)及欠發(fā)達(dá)地區(qū)農(nóng)戶(hù)參與銀?;ヂ?lián)的支持力度。對(duì)中低收入農(nóng)戶(hù)提供更多的銀?;ヂ?lián)政策支持,幫助和鼓勵(lì)農(nóng)戶(hù)參與銀保互聯(lián),通過(guò)對(duì)參與銀?;ヂ?lián)的農(nóng)戶(hù)提供貸款,促進(jìn)農(nóng)戶(hù)進(jìn)行農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)活動(dòng),實(shí)現(xiàn)農(nóng)戶(hù)增收目標(biāo),這也能為其他農(nóng)戶(hù)的增收產(chǎn)生示范效應(yīng)。

        (2) 維持或適當(dāng)降低銀?;ヂ?lián)對(duì)高收入農(nóng)戶(hù)的支持力度,轉(zhuǎn)為鼓勵(lì)其自主經(jīng)營(yíng)。銀保互聯(lián)對(duì)農(nóng)戶(hù)收入的影響隨農(nóng)戶(hù)收入水平的提高而降低,對(duì)高收入水平的農(nóng)戶(hù),政府可以在生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)方面進(jìn)行補(bǔ)貼,激勵(lì)其選擇自主經(jīng)營(yíng),以獲取更高收入。

        (3) 加大對(duì)中低收入水平農(nóng)戶(hù)的貸款支持力度。銀行等金融機(jī)構(gòu)應(yīng)該對(duì)中低收入水平農(nóng)戶(hù)提供更多貸款支持,提高農(nóng)戶(hù)收入水平和還款能力,進(jìn)一步提高金融機(jī)構(gòu)對(duì)農(nóng)戶(hù)的貸款發(fā)放力度。

        此外,本研究得出一些結(jié)果顯示在銀?;ヂ?lián)中可能違約的通常是高收入水平農(nóng)戶(hù)。加入銀?;ヂ?lián)雖然能增加高收入水平農(nóng)戶(hù)貸款額度,但與其自身?yè)碛械奈镔|(zhì)資本相比較少,因而他們可能違約甚至不選擇加入銀?;ヂ?lián),這方面問(wèn)題有待進(jìn)一步研究。

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