缓解农户正规信贷约束的对策探析——基于农户特征的视角

实现"四化同步"的关键在于农业现代化,解决之道在于发展农村经济。但目前我国农村地区普遍存在信贷约束现象,阻碍了农村经济的发展。本文在对国内外相关文献进行综述的基础上,运用Logistic回归模型对影响农户正规信贷约束的因素进行了实证分析,结果发现:在农户个人特征中,农户年龄、受教育程度、健康状况与其正规信贷约束显著相关。年龄越大,信贷约束的程度越严重,农户受教育程度越高、健康状况越好,信贷约束程度越低;在农户家庭特征中,家庭年收入、是否有房屋产权、是否加入合作社与农户正规信贷约束显著负相关。基于此,本文从农户特征视角出发,提出了缓解农户正规信贷约束的建议:一是加大对农民工返乡创业的金融支持力度;二是扶贫要与扶智相结合;三是要健全农村医疗保障体系;四是大力推进"两权"抵押贷款试点工作;五是支持新型农业经营主体发展。     

金融科技异质性视域下农户正规信贷需求影响因素分析——南疆四地州数据的实证检验

采用Logit模型,从金融科技异质性视角对农户正规信贷需求展开评估,实证分析其影响因素.研究结果表明:异质性农户的正规信贷需求影响因素具有异质性.耕地面积、农业培训等因素对使用金融科技农户的正规信贷需求产生显著影响,而户主年龄、家庭年收入等因素对未使用金融科技农户的正规信贷需求产生显著影响.     

正规金融、非正规金融与农户生产经营风险——基于CHFS数据的实证研究

基于CHFS 2015年数据,运用Logit模型剖析农户参与正规金融和非正规金融的影响因素,采用倾向得分匹配法（PSM）系统分析正规金融、非正规金融对农户生产经营风险的化解效应。结果显示：农户的性别、年龄、受教育程度、婚姻状况、健康状况、家庭人口规模、家庭人均收入等因素显著影响农户参与金融借贷;正规金融能够显著化解农户生产经营风险,且对35岁以上的农户、非贫困户、高收入家庭、西部地区农户等群体所起的作用更为显著;非正规金融在农户生产经营风险化解中发挥的作用有限。正规金融能够通过促进农户创业来化解农户生产经营风险。     

金融知识、正规信贷可得性与信贷需求——基于CHFS微观数据的实证分析

本文运用2013年中国家庭金融调查的微观数据(CHFS),实证研究了金融知识对家庭正规信贷可得性和信贷需求的影响。实证结果显示,金融知识对提高正规经营性贷款获得的边际效应为0.026,对提高正规住房贷款获得的边际效应为0.072,这说明金融知识对提高家庭正规信贷可得性有显著的正向影响。进一步分析发现,正规信贷需求在金融知识与家庭正规信贷获得之间起"中介"作用,金融知识可以通过提高家庭正规信贷需求来提高家庭正规信贷可得性。     

数字金融对农村金融需求的异质性影响——来自中国家庭金融调查与北京大学数字普惠金融指数的证据

本文基于中国家庭金融调查和北京大学数字普惠金融指数,采用加入工具变量的面板数据回归,研究了数字金融对不同类别农村正规金融需求的异质性影响。结果表明:数字金融整体水平的提升一方面减少了农村生产性正规信贷需求概率,其中拥有智能手机的群体受影响更明显,另一方面也增加了农村消费性正规信贷需求概率,其中教育水平较高、有网购习惯的群体需求被激发较多,反映出数字金融提升效率、促进消费的多维度效应。本文首次通过实证方法研究了数字金融对农村金融需求的影响,为未来的农村金融政策提供了有益参考。     

社会网络对农户借贷行为的影响研究

本文基于2018年中国家庭动态追踪调查（CFPS）数据，运用因子分析法构建了社会网络得分，通过Logit和Tobit模型探究社会网络对农户借贷行为以及借贷金额的影响，并进一步探讨社会网络对农户参与正规金融借贷和非正规金融借贷是否存在差异。研究发现，社会网络对农村地区的借贷行为有显著的正向影响，这也说明，我国农村地区的社会网络在农户的借贷中起着积极的促进作用。研究还发现，相较于非正规金融借贷，社会网络对正规金融借贷行为的影响表现更为突出。     

数字普惠金融对家庭风险金融资产配置影响的差异性——基于地区与城乡视角

本文基于中国家庭金融调查数据与数字普惠金融发展指数,评析了数字普惠金融的发展对家庭金融结构变化的影响。研究发现,数字普惠金融的发展能显著提高家庭配置风险金融资产的概率,并且对家庭配置风险金融资产的比例也有显著的正向影响。这一结果在使用工具变量和一系列稳健性检验后依然成立。进一步研究发现,这种影响在中西部地区和农村更为明显,可见数字普惠金融的包容性和普惠性对缩小城乡和地区差距有一定作用。机制分析表明,数字普惠金融能够通过"增收效应"来促进经济增长、增加家庭的收入,通过"教育效应"来提高家庭的金融素养,从而实现对家庭风险金融资产配置的影响。     

数字普惠金融对促进农户增收的有效性研究

自2016年二十国集团领导人杭州峰会通过《G20数字普惠金融高级原则》以来,数字普惠金融就在我国快速发展。本文基于2019年中国家庭金融调查数据（CHFS）与北京大学数字普惠金融指数,深入探究数字普惠金融发展对农户收入的影响及其作用机制。研究发现：在全国层面上,数字普惠金融对农户增收的影响显著为正,数字金融的发展能够使农民群体拥有平等的享受金融服务的权利,并改善其收入状况。但存在明显的地区异质性,表现为数字普惠金融对中西部地区促进农户增收的效果并不明显。此外,金融认知水平和互联网使用深度是影响数字普惠金融发挥作用的重要因素。     

财政资金扶持下贫困村农户的信贷渠道选择研究——基于24个贫困村互助资金的调查

在部分贫困地区,除正规金融和私人借贷以外,由财政出资的互助资金也有效地缓解了农户贷款难的问题。实证结果显示,金融环境、家庭特征、地区差异对农户的这3种信贷渠道选择有显著影响。正规金融获贷额度高、从事非农经营的农户倾向于选择正规金融;农信社贷款利率高、有生产性借款需求、家庭收入高的农户,特别是西部地区农户热衷于互助资金;而互助资金贷款利率高、从事非农经营、距离正规金融机构远的农户更多地利用私人借贷。     

数字金融使用与农户消费升级

论文利用2018年在中国东部、中部、西北部和西南部4个县（县级市）收集的400余农户数据,使用内生转换模型分析了数字金融使用对农户消费的影响,并从缓解流动性约束和缓解信息获取受限两个方面讨论了数字金融使用影响农户消费的作用机制。研究发现,数字金融使用会促使农户优化消费结构,调整消费倾向;同时,数字金融使用对农户家庭消费支出的影响主要通过缓解信息获取受限起作用,对消费结构的影响主要通过缓解流动性约束起作用,而对消费倾向的影响则是通过缓解流动性约束和信息获取受限两种机制的共同作用。此外,数字金融使用对不同年龄段农户消费的影响存在差异。数字金融使用对青年农户的家庭消费支出、消费结构和消费倾向都有显著影响,而对中老年农户的影响有限,仅对家庭消费支出和发展性消费占比有显著影响。     

社会网络、信息获取能力与农户借贷行为

本文基于2017年中国家庭金融调查（CHFS）数据，运用Probit模型和Tobit模型实证检验了社会网络对农户借贷行为的影响。结果表明：（1）社会网络对农户借贷可得性、借贷规模均具有正向影响。（2）信息获取能力、风险偏好在社会网络对农户借贷可得性、借贷规模的影响中均起到中介作用。（3）异质性分析发现，与非正规借贷相比，社会网络对农户的正规借贷产生的影响更大；与不使用互联网型农户相比，社会网络对使用互联网型农户的借贷可得性以及借贷规模的影响更大；社会网络对西部地区农户的借贷可得性以及借贷规模影响最大；年龄越靠近中年的农户越倾向于选择参与金融借贷，借贷规模也越大。     

正式制度、非正式制度与农村内部收入差距——基于数字普惠金融和社会网络的维度北大核心

基于中国家庭金融调查(CHFS)数据,运用再中心化影响函数(RIF)等回归方法,检验作为正式制度的数字普惠金融、作为非正式制度的社会网络以及二者的交互作用对农户收入差距的影响。研究结果表明:第一,数字普惠金融和社会网络均能显著缓解农户收入差距矛盾,总体效应明显,但对于高收入和低收入农户群体的结构效应不显著;第二,农户家庭的社会网络在农村金融和收入分配中发挥的作用具有两面性,其信息传递和风险分担功能有助于缓解农村信贷约束,缩小农户收入差距,但信贷资金分配向社会网络资源丰富的高收入农户群体倾斜,会弱化数字普惠金融对农户家庭收入差距矛盾改善的缓解作用。上述研究结论带来的启示:农村数字普惠金融服务要增强对不同层次收入农户群体的针对性和可及性,着重服务农村低收入群体;农村普惠金融在数字化进程中要注意保持“乡土”特色;数字普惠金融在善用农村社会资本和避免村民社会网络的逆向影响中需要仔细权衡,力求达到最优效果。     

社会资本、金融素养与农户借贷行为——基于CHFS2015年数据的实证

论文利用中国家庭金融调查的微观数据,以农户为研究对象,采用Logit模型和负二项模型研究社会资本、金融素养对农户借贷行为的影响。研究发现:社会资本和金融素养对农户向正规金融机构的借贷行为存在正向影响,社会资本的影响显著,而金融素养的影响不显著。社会资本与金融素养对农户借贷行为的交互作用并不明显,社会资本中的转移性收支、个人声望和对家庭的重视程度与金融素养的交互作用显著。对于农户向非正规金融机构借贷的行为,社会资本和金融素养仍对其有正向影响,只是社会资本影响不显著,金融素养有显著影响。社会资本除对60岁以上年龄段农户向非正规金融机构的借贷行为影响为负,对不同地区农户正规借贷行为均有显著影响,金融素养对东部地区农户正规借贷行为和中西部地区农户的非正规借贷都有显著的正向影响。     

农户融资渠道偏好与现实路径选择:基于交易费用视角北大核心

基于交易费用视角,采用农户入户调查数据,研究农户意愿融资渠道偏好和实际融资渠道选择的影响因素。实证结果表明:信息搜寻费用显著影响农户意愿融资渠道与实际融资渠道;交通成本作为借贷交易的客观费用,显著影响实际融资渠道,对于意愿融资渠道的影响则不显著;利息费用作为借贷交易的显性费用,人情支出作为借贷交易的隐性费用,直接影响农户意愿融资渠道和实际融资渠道;借贷频率越高,农户的意愿和实际选择更倾向于正规融资渠道。上述研究结论的政策启示是:第一,政府部门、正规金融机构要更加关注农户的社会资本,充分发挥农村社会资本的信息传递作用,降低农户借贷交易费用;第二,要扩大农村地区金融机构服务网点、金融自助服务设备、农村金融服务站的覆盖面,提升农村信贷服务供给质量;第三,要加强农村金融知识教育,引导农户充分利用正规融资渠道满足融资需求;第四,要正视农村地区非正规金融的存在及其作用,引导非正规金融与正规金融相互补充、共同发展。     

普惠金融、数字鸿沟与农村家庭韧性

本文将韧性概念引入家庭长期治理分析框架,利用中国家庭金融调查（CHFS）2017年和2019年的微观数据,基于欧几里得距离法构建家庭普惠金融指数和家庭数字鸿沟指数,并通过非线性动力学理论测算家庭韧性,以此研究普惠金融对农村家庭韧性的影响、机制以及数字鸿沟的调节作用。研究发现：普惠金融的发展能有效提高农村家庭韧性,从而有效确保农村家庭生计结构的长期稳定性,并减小其未来致贫的可能性,进而有效巩固脱贫攻坚成果;然而,普惠金融提升农村家庭韧性的效果有赖于数字鸿沟的缩小,数字鸿沟会显著削弱普惠金融对家庭韧性的提升效应,其中数字可及性和数字使用度都会产生该影响;最后,研究发现普惠金融能通过促进家庭理财、激励家庭创业和提升教育消费三条路径提升农村家庭韧性,但这些路径在数字鸿沟指数较高（即享受数字红利较少）的家庭中均很难成立。     

农村正规信贷与非正规信贷市场结构中的农户借贷行为分析——基于10省微观调查数据的实证研究

本文采用2009年全国10省农户的调查数据,对农村二元信贷市场结构下的农户借贷行为进行了实证分析,研究表明:当金融资产余额不足以满足农户资金需求,或因子女上学、家庭成员生病、修建房屋、农业生产投资而产生资金需求时,农户才会通过正规金融机构或非正规金融中介融资;与非正规借贷相比,正规借贷与受教育程度和生产性固定资产原值正相关,而与家庭经营主业、房产价值负相关;当农户与资金供给方之间具有某种关系时,其他变量就成为相对不重要的影响因素;正规借贷与非正规借贷之间是一种替代与互补并存、互补更为突出的关系.     

贫困农户的脱贫路径探讨——基于甘肃省农村社会调研数据的实证分析

文章在进行了简单的文献回顾与研究假设后,采用2016年西北师范大学商学院对甘肃省14个贫困农村地区1749户农村家庭的问卷调查数据,通过Logistic二分变量回归模型,进行了是否为非贫困农户和户主个人因素、家庭人口因素变量、农户家庭行为3类7个自变量指标的实证分析,结果得出,户主年龄、受教育年限、家庭劳动力、务工人数、市场参与程度都对农户脱贫有正向作用,而家庭人口总数、家庭学生数对脱贫有负向影响.最后提出了相应的农户脱贫建议.     

浙江省新型农村养老保险参保意愿影响因素分析

农村养老保险参保意愿的影响因素有很多种,主要是年龄、人均年收入、受教育水平、人均土地面积以及家庭子女数,其中年龄、受教育水平、人均年收入和人均土地面积对参保意愿具有正向影响,而家庭子女数则具有负向影响。     

云南省农户土地流转意愿及影响因素实证分析

本文运用问卷调查法和Logistic模型,选取云南省昆明市200名农户为调查对象,分析农户土地流转意愿的影响因素。研究发现农户转让土地的意愿,受到相关政策的熟悉程度、是否有闲置或撂荒的土地、土地流转途径、农业税减与粮食补贴等的显著影响;家庭年收入、土地流转形式、零散土地对农户生活的影响等因素对农户土地流转意愿影响较小;户主受教育程度的高低以及年龄大小对出租流转土地和承租土地也有一定程度的影响。在此基础上提出相关建议,为云南省推动土地流转的实施提供借鉴,促进边疆民族地区土地合理充分利用。     

数字普惠金融对农村家庭金融资产配置的影响研究

数字普惠金融的发展降低了农村地区的金融排斥,实现了农村家庭的收入增长,改善了农村家庭资产结构,对于全面脱贫攻坚、实现共同富裕有着重要意义。研究利用2019年北京大学数字普惠金融指数以及中国家庭金融调查数据（CHFS）,对数字普惠金融对农村家庭金融资产配置的影响进行研究。研究发现：数字普惠金融以及其三个二级指标均能够优化农村家庭金融资产配置,并可通过金融知识水平的提升实现金融资产的优化配置。从异质性的角度来看,数字普惠金融对于东中部地区与高收入农村家庭的金融资产配置优化作用更强。