农村土地收益保证贷款需求行为分析——基于吉林省3个试点县实地问卷调查

本文以吉林省3个试点县市245个农户调查问卷为研究样本,通过Logistic回归模型分析土地收益保证贷款的需求影响因素。研究结果表明,土地收益保证贷款申请难易程度、土地收益保证贷款金额满足程度、耕地面积、是否具有非农专业技能、是否认可出现贷款逾期时土地将被暂时流转出去、能接受的贷款利率等6个因素对农户参与土地收益保证贷款的意愿有显著正相关;正规借款金额满足程度、所在村流转土地难易程度两个变量与农户参与土地收益保证贷款的意愿显著负相关。本文提出政策建议是推动土地收益评估,土地流转的中介服务和市场建设,加大财政支持力度,完善土地收益保证贷款配套平台建设,在相关利益主体间建立风险共担、利益共享机制。     

农户信贷配给:需求型还是供给型?——基于双重样本选择模型的分析

本文利用2013年山东和江苏两省农户的调查数据,运用双重样本选择模型,识别影响农户需求型配给和供给型配给的因素。结果表明:家庭人口特征、经济特征、金融环境和地理特征等因素对农户需求型配给和供给型配给的影响存在显著差异。具体而言,影响农户是否遭受需求型配给的因素主要有:户主受教育程度、是否获得过正规渠道贷款、银行借贷利率、到银行网点距离和鲁西地区虚拟变量;影响农户是否遭受供给型配给的因素主要有:上年家庭纯收入、上年非农收入比重、家庭经营耕地面积、上年礼金支出、是否获得过正规渠道贷款、到银行网点距离、正规金融市场效率、正规金融市场规模、鲁中地区虚拟变量和苏南地区虚拟变量。     

农户种植设施蔬菜的影响因素分析

发展农户设施蔬菜生产对保障蔬菜市场的季节性均衡具有重要意义,因而研究影响农户投资设施蔬菜生产的因素进而提出政策建议就显得十分必要。本文通过实证分析发现,地方政府是否制订设施蔬菜产业发展规划对农户投资设施蔬菜种植具有显著的影响,同时,户主年龄、家庭耕地规模、农户生产经营类型和农户是否能够获得贷款均对农户投资设施蔬菜种植有显著的影响。     

农户联户担保参与决策过程及其影响因素研究——基于陕西、甘肃两省789户农户调查

本文构建农户联户担保参与决策过程框架,从农户人口学特征、生产经营特征、财务状况特征、信用状况评价特征和风险意识特征等方面建立联保参与决策影响因素指标体系,并利用陕甘两省897户农户调查数据进行了实证分析。研究表明,农户对小额信贷联户担保机制普遍认同,但其对联保贷款机制的认同感与其参与度并不一致;农户家庭耕地面积、家庭总收入、信用状况以及农户是否愿意为他人担保四个指标对农户联户担保的参与决策有显著的正向影响,户主年龄对其参与联户担保的决策意愿有负向影响。     

农户林权抵押贷款意愿及其影响因素分析——基于林业生产性融资需求的视角

利用四川省5个省级集体林权制度改革试点县(区)32个村508个农户调查数据,运用Logit模型对农户林权抵押贷款意愿及其影响因素进行实证分析。研究表明,在现行林权抵押贷款制度安排下,农户的性别、受教育年限、是否担任过村干部、非农就业人数比重、是否获得过信用贷款、投资风险承受能力、林木林产品销售比例、是否与企业签订购销合同和政府的支持等因素对农户林权抵押贷款意愿有显著影响。     

农业机械购置补贴政策对农户粮食生产行为的影响——基于福建的实证分析

本文通过对福建省农户调研数据的实证分析,从农户是否扩大粮食种植面积以及扩大多大种植面积两个方面探讨农机购置补贴政策对农户粮食生产行为的影响。实证分析结果表明,农户是否扩大水稻种植面积的主要影响因素是农户家庭农业劳动力人数和农户从集体承包的耕地面积,而农户从集体承包的耕地面积和对农机购置补贴政策的评价对农户扩大多少水稻种植面积具有显著影响。     

黑龙江省农户土地转出意愿影响因素实证研究

[目的]基于黑龙江省农户土地流转现状对其影响因素进行研究,旨在通过分析提升农户土地转出意愿途径推动土地流转和农业规模化生产。[方法]基于元分析的要求和步骤对黑龙江农户土地流转意愿进行实证研究,以农户个人特征、农户资源禀赋、农户所处环境特征和政策及生产特征4个层面来分析黑龙江农户土地转出意愿的影响因素。[结果]基于主效应分析发现农户土地转出意愿的影响因素主要有文化程度、年龄、性别、人均纯收入、耕地面积、非农收入比重以及是否签订土地流转合同。其中,农户年龄在土地转出意愿中的影响显著为负,有阻碍作用;农户人均纯收入和耕地面积对土地转出意愿的影响显著为正,具有促进作用,说明土地转出的发生率在人均纯收入高和耕地面积较多的农户中相对较大;政策的过渡与完善对受教育程度较低和年龄较大的农户的土地转出意愿在逐渐加强。[结论]黑龙江省日渐完善的土地流转政策以及地方政府的大力宣传对农户土地转出意愿的调节作用越发强烈。     

集体林权配套改革非农就业地理距离与农户林业投入行为——基于9省18县面板数据的验证

基于9省18县市2009~2013年1452户农户数据,运用面板数据随机效应模型,论证了非农就业地理距离,集体林权配套改革对于农户林业投入行为会产生的影响。基于研究得出结论:非农就业的地理距离越远,家庭外出务工指数越高,对家庭林业投入产生的负向作用越大;集体林权配套改革中,林权贷款以及林地流转对农户林业投入有显著正向影响;此外,农户林地面积、所在村到县城距离、是否为山区、是否获得林权贷款以及是否参与林地流转都对农户林业投入有显著影响。因此,提出充分利用当地林业资源推动农户本地非农就业以及推动林地流转与林权贷款等配套改革措施的政策建议。     

贫困地区农户医疗服务需求影响因素分析——来自湖北省红安县的农户调查数据

本文利用湖北省黄冈市红安县农户抽样调查所获得的2006年度截面数据,分析了贫困地区农户医疗服务需求的影响因素,并着重探讨了这些影响因素对农户医疗服务需求的影响程度,在此基础上提出相应的政策建议.调查结果显示:户人口规模、村级经济状况评价、是否有成员患大病、户劳动力人数、户主的健康状况、户主的性别、户内其他成员健康状况、是否参加合作医疗以及户内男性所占比例等9个因素对农户是否产生医疗服务需求有显著影响;户内是否有成员生大病、是否享受其他医疗保障项目、是否是村级认定的大病户、户人口规模、户内其他成员健康状况、是否是特困户或五保户、农户自我经济状况评价及户主所在年龄组等7个因素对农户的医疗服务需求水平选择有显著影响.     

农户正规融资获贷笔数及影响分析——基于泊松门栏模型的微观实证研究

本文基于山东省泰安市171个农户5年借贷行为的调查,采用补充双对数模型和截断泊松回归模型,对农户是否从正规金融机构获得贷款以及获贷成功笔数的影响因素进行了分析。结果表明,相对于老年农户家庭,中年农户家庭更容易获得正规金融机构的贷款;农户承包土地规模越大,到正规金融机构的交通越便利,5年内越容易获得金融机构的贷款;中老年农户家庭相对于老年农户家庭,其获得多笔贷款的概率显著降低。在此基础上,本文提出要实现金融业与农地流转对接以及加强农村交通设施建设的政策建议。     

农户信贷需求影响因素实证分析——基于山东省410个农户的调查

随着农村经济水平的提高、农业现代化进程的推进,农村金融需求不断增加,其中尤以农户信贷资金需求的增加最为明显。而农户作为农村经济活动的基本单位,他们的信贷需求是否得到满足直接影响到农村金融对农村经济的支持效果。为了解农村信贷需求现状及其影响因素,文章以农户为受访主体设计了调查问卷,得到山东省17个地市农户信贷供需状况的调查问卷数据,并对农户信贷的需求现状进行了统计分析。在此基础上,构建了二元Logistic模型,对影响农户信贷需求的内部因素以及外部因素进行了实证分析,得到结论:内部影响因素方面,家庭人口规模、劳动力人数、农户家庭收入水平、户主文化程度、收入来源、对金融机构的了解程度以及以往的借贷经验对农户的信贷需求有显著影响;外部影响因素中,金融机构对贷款申请人的资格条件限定、贷款利率水平和贷款额度对农户的信贷需求有显著影响。最后,根据实证分析结果提出了具体的政策建议。     

不同经营规模农户借贷需求分析

本文利用全国11个省的农户调研数据对不同经营规模下农户借贷需求进行分析,并运用logit模型对影响农户借贷需求的因素进行实证分析。研究发现,在全部调研农户中,15.54%的农户产生了有效借贷需求,在有需求农户中76.34%的农户能够从不同渠道取得借款,60.28%取得贷款农户的借贷需求能够得到满足。相较于小农户,大规模经营农户借贷需求更加强烈,并且更容易获得正规金融机构贷款,但是资金满足程度低是制约大规模经营农户发展的重要因素。此外,种养、种养休闲农户借贷需求更加强烈,获得贷款的能力也相对较强;农户拥有的社会资本变量对其能否在正规渠道取得借款有显著正向影响。年轻、接受过农业经营培训农户借贷需求更加强烈,也更容易取得贷款。     

农户参与粮食订单影响因素的实证分析——以河南省小麦订单为例

本文利用河南省北部强筋麦主产区6个县358个小麦种植户的调查数据,对农户参与小麦订单的影响因素进行了计量分析。结果表明,家庭耕地面积、家庭外出打工人数、村庄内是否有专门的组织人员、产品市场条件等因素对农户的小麦订单参与行为有显著影响。     

区位要素与资本禀赋对农户林地利用方式的影响

根据陕西省和江西省654户农户的调查数据,以可持续生计分析框架为基础,运用多元Logit模型实证分析区位要素与资本禀赋对农户林地利用方式的影响。结果表明:农户选择林地利用方式的行为存在一定的区域差异;是否有收购商、是否靠近旅游区、村经济水平、木材市场价格和林业雇工价格等区位要素对农户林地利用方式具有显著影响;农户的年龄、是否加入合作社、社会关系网络、林业收入能力、融资渠道、耕地面积等资本禀赋要素对农户林地利用方式具有显著影响;农户年龄和耕地面积对竹林生产具有较大的影响;是否加入合作社、社会关系网络、林业收入能力和融资渠道对农户经营用材林具有较大的影响。     

农地整治项目规划设计阶段农户参与度影响因素研究——基于博弈论视角

[目的]探寻农户参与农地整治项目规划设计阶段的参与程度及其影响因素,以期为促进农户有效参与农地整治项目规划设计提供借鉴。[方法]文章通过构建农户和地方政府的完全信息动态合作博弈模型,基于有序Probit模型,对农地整治项目规划设计阶段的农户参与度及其影响因素进行分析。[结果]户主年龄、户主受教育水平在0.05的水平上是显著的,且回归系数为正;农业收入占家庭总收入的比重、家庭人均耕地面积、地块面积以及地块数量等4个因素中仅有农业收入占家庭总收入的比重表现出对参与意愿的显著影响,以1%的显著性水平通过检验,且回归系数为正;农户对已实施农地整治项目的满意程度对农户参与程度具有正向影响,其影响程度在1%的显著水平上是显著的,说明农户对已实施农地整治项目的满意程度会显著影响农户的参与程度;农村是否成立农村合作组织和地方政府部门鼓励农户参与农地整治项目的程度等因素对农户的参与意愿具有显著的正向影响,2个因素均以1%的显著水平通过检验,说明成立农村合作组织能有效促进农户参与规划设计阶段的程度。[结论]农户参与农地整治规划设计阶段的参与程度普遍较低,主要与户主年龄、户主受教育程度、农业收入占家庭总收入、农户对已实施农地整治项目的满意程度、村庄是否成立农民合作组织以及地方政府部门是否鼓励农户参与农地整治项目等因素呈显著正相关关系。     

中国农户信贷特征及其影响因素分析

本文通过2001年全国范围内的农户抽样调查资料对农户信贷活动情况以及农户获得信贷的影响因素展开分析。采用统计分析和计量分析的方法得出以下结论：近年来农户信贷服务状况并没有得到明显改善，非正规信贷依然是最主要的来源，正规信贷来源进一步缩小。而影响农户获得信贷资金的因素主要包括：户主年龄、家庭的财产状况、非农就业人数、正规贷款用途以及地区经济条件等。     

新疆西北部农户种植决策的Logistic模型分析*——以伊犁河谷察布查尔县为例

[目的]农户种植决策是诱发农业结构调整的微观基础,研究农户种植决策的影响因素,不仅有利于了解农业种植结构,也对该区域推进和深化农业结构调整,实现农业产业化、现代化具有重要的意义。[方法]文章基于新疆察布查尔县21个行政村228户农户的问卷调查数据,应用Logistic模型,从农户家庭特征、个体特征、生产特征及收入特征等4个方面实证分析了影响农户种植决策的主要因素。[结果]对农户种植决策行为影响显著的因素有家庭总人口、耕地面积、地形部位、总收入等,其中,耕地面积和地形部位对农户种植意愿有显著正向影响,而家庭总人口和总收入对农户种植意愿有显著负向影响;常年从事农业劳动人数、户主文化水平、地块位置、地块总数以及对于农业技术服务态度没有通过检验,无法得出这几个变量与农户种植决策之间的关系。[结论]影响农户种植决策的因素除耕地面积、总收入、家庭总人口及地形部位外,还会受到政策、农户自身种植习惯、农业技术等影响,农户对农业技术知识的匮乏是影响该县农业结构调整的主要原因     

农户金融行为与融资需求的实证分析——基于湖北省天门市198个样本农户的调查

本文对湖北省天门市农户基本金融行为与融资需求的实证研究表明：农户的存款机构选择与贷款机构来源之间的界限明显，农户对资金的需求不足，少量的小额度贷款主要由私人借贷满足；农户的信用意识十分强烈，但信用表现却不容乐观，金融参与意识较弱。对现行的融资制度缺乏认知和利用的兴趣；影响农户的融资意愿和实际贷款数量的因素有：耕地面积、经济活动类型、年龄和文化程度，其中耕地面积、经济活动类型的影响力最大。     

农户有机农业技术采用意愿的影响因素分析——基于北京市和山东省250户农户的调查

本文基于对北京市密云水库库区和山东省沿南四湖地区250位农户的问卷调研,利用二元Log it模型研究农户有机农业技术采用意愿的影响因素。结果表明年龄、家庭人均收入和农户所处位置与大城市的距离对农户有机农业技术采用意愿有显著的正向影响,而性别、受教育教育程度、是否接受过农业技术培训、耕地面积、非农收入占比、风险承受能力、环境意识变量则没有显著影响。     

中原地区农户非农劳动时间影响因素分析——基于河南省298个农户的调查

本文利用笔者2007年初在河南省实地调查所得数据，采用Tobit模型对农户非农劳动时间的影响因素进行分析。结果显示：农户家庭特征变量中的劳动力总数、劳动力平均年龄、总耕地面积、户主受教育年限、家庭非农收入总和、农户家庭中是否有需要被照看的婴幼儿、农户家庭中65岁以上老人人数是影响样本农户非农劳动时间配置的主要因素，而社会环境和地域特征虚拟变量并不显著。