城乡转型区域农户借贷行为影响因素分析——以西安市长安区为例

通过对陕西省长安区486户农户问卷调查,运用probit回归模型对农户借贷行为影响因素进行实证分析,结果显示,家庭人口、家庭总资产、家庭总收入、借款用途等因素对农户借贷行为的影响较为显著。针对影响农户借贷需求因素的状况以及其中的问题和成因,为促进陕西省城乡转型区域农业结构转换与产业升级,政府必须以完善农村借贷机制为主,联合金融机构做好农户生活性借贷和生产性借贷的区分和指导工作,建立新型信用指数制度,健全农村金融市场体系,切实规范民间借贷等非正规金融活动行为。     

数字经济发展对农户家庭借贷行为的影响

实施乡村振兴战略,实现乡村地区产业兴旺、治理有效、生活富裕,需要现代金融服务体系的有力支持。在数字经济飞速发展的今天,金融数字化对农村家庭融资的影响值得深入研究。基于中国家庭金融调查和《县域数字乡村指数（2018）》的截面数据,采用Probit模型从数字技术发展和人口资源配置两个方面检验数字经济发展对农户家庭借贷选择产生的影响,结果发现：数字技术发展对农户借贷行为具有显著的正向影响,主要体现为数字金融活动参与降低了农村借贷双方的借贷成本;人口资源配置对农户借贷行为具有显著负向影响,主要表现为省内数字乡村发展水平提高带来了农户收入水平的提高,降低了其借贷需求。     

互联网使用对农村家庭金融市场参与行为的影响

信息技术发展和居民财富水平提高使互联网等新兴信息载体逐渐成为家庭获取金融信息的重要渠道。从非风险性金融和风险性金融市场参与的角度,利用中国家庭金融调查数据,以家庭是否拥有智能手机或电脑作为工具变量进行面板数据回归,研究了互联网使用对农村家庭参与金融市场行为的影响。结果表明:互联网使用能显著促进农村家庭参与金融资产配置,对非风险性金融资产的促进作用大于对风险性金融资产的促进作用。互联网使用能够通过金融知识或金融信息关注度来影响农村家庭参与金融资产配置的决定。互联网使用对风险性金融资产配置的影响主要体现在成员受教育程度高的家庭,对非风险性金融资产配置的影响主要体现在中等收入家庭。     

社会网络与农户借贷行为——来自安徽的实证调查数据

以传统农业社会与现代工业社会两种经济形态并存的乡土社会,为中国民间金融的产生与演化提供了丰富的土壤,而基于血缘、亲缘或者挚友关系所组成的社会网络又成为农村民间金融非常重要的履约机制,因此民间金融在广大的农村地区得到了蓬勃发展。以安徽省41个乡镇91个行政村1245家农户的调研数据为基础,从社会网络视角对农户借贷的难易程度和实际借贷行为进行的考察表明:农户社会网络的规模越大,农户越容易借贷,而农户的实际借贷行为也更加方便;农户社会网络强度越大,农户也越容易借贷,但是社会网络强度对农户实际借贷行为的影响程度比网络规模要弱;我们还发现农户的家庭特征对农户的借贷行为也有重要影响。     

非农就业对农村家庭风险性金融市场参与的影响研究——基于中国家庭金融调查数据的分析

利用中国家庭金融调查(CHFS)2015年数据,考察了非农就业对农村家庭风险性金融市场参与的影响。采用工具变量克服内生性问题后的研究结果表明,非农就业能够显著提高农村家庭参与风险性金融市场的可能,该结论在经过稳健性检验后依然成立。机制检验结果表明,非农就业通过影响工资性收入、社会网络规模、互联网使用以及土地转出来提高农村家庭参与风险性金融市场的可能性。进一步研究表明,非农就业对农村家庭风险性金融市场参与的促进作用在金融市场和法治环境发达程度较高的地区更为显著,此外,非农就业对农村家庭风险性金融市场的参与广度有显著提升作用,而对参与深度的提升不显著。文章的研究结论对缓解农村地区金融市场“有限参与”、实现金融普惠具有一定借鉴意义。     

不同收入层次下的农户借贷需求意愿

基于包头市东河区14个农村250户农户的实地调查数据,采用分层模型对不同收入层次下农户借贷需求意愿和影响因素进行分析,结果得出村庄层和家庭层均对农户借贷需求意愿产生影响,村庄类型、村庄所处地理位置、周边金融机构数量,户主年龄、受教育程度、家庭收入稳定性与政府重视程度对整体农户借贷需求意愿有显著影响;从收入分组结果看,村庄类型和收入稳定性是影响不同收入层次农户借贷需求意愿的共同因素,而农户家庭收入来源和优惠政策激励对不同收入层次农户的借贷需求意愿均无显著影响,其他因素对农户借贷意愿影响存在差异,处于收入层次两端农户的借贷意愿不受农户个体特征和金融环境的影响,尤其是低收入农户受到一定的金融排斥。     

基于结构方程模型的农户信贷约束研究

农户特征、家庭禀赋及社会资本对农户信贷约束均具有显著的负向影响,金融抑制对农户信贷约束具有显著的正向影响。因此,提升农户受教育水平,培育新型农业经营主体,提高农户家庭人均收入,降低农户贷款利率水平,加强农村金融机构覆盖面,对于降低农户金融抑制程度,缓解农户信贷约束具有基础性作用。 关键词：农户信贷约束;社会资本;结构方程模型     

社会资本异质性、融资约束与农户家庭多维贫困

采用2014年CFPS微观调查数据和Logit模型实证研究了社会资本异质性、融资约束对农户家庭多维贫困的影响。研究结果表明：农村地区农户多维贫困发生率相对较高,融资约束依然存在,融资约束显著抑制了农户家庭多维贫困缓解。不同类型社会资本对农户融资约束与多维贫困的影响存在显著差异。家庭总体社会网络规模、邻里信任、政治关联性组织参与显著降低了家庭融资约束和多维贫困概率;干部信任显著降低了家庭融资约束概率,而亲戚交往显著增加了农户融资约束概率。社会资本与融资约束交互影响农户多维贫困,但存在差异。家庭社会网络总体规模、政治关联性组织参与两类优质社会资本介入显著抑制了融资约束的致贫效应,而亲戚交往联络进一步强化了融资约束的致贫效应。     

受教育水平、互联网使用与农村家庭创业决策

提升农村家庭参与创业的机会是实现乡村振兴的有效途径之一。当今数字经济时代,农民受教育水平和互联网使用程度是影响农村家庭创业的两大关键因素。基于中国家庭金融调查（CHFS）数据,采用Logit模型,实证检验了受教育水平和互联网使用对农村家庭创业决策的具体影响效应。研究表明：户主受教育水平对农村家庭创业决策有着显著的正向影响,且处理过内生性问题后结果依然稳健;受教育水平对农村家庭创业决策的影响机制主要表现为互联网使用、金融知识掌握和工作经验积累,其中互联网使用的中介效用最强;户主受教育水平对农村家庭创业决策的影响存在明显异质性,相较于东部地区、老年户主和高社会资本的家庭而言,户主受教育水平对中西部地区、中青年户主和低社会资本的农村家庭的创业促进作用更大。研究结论为新时期继续推动农户积极参与创业和乡村振兴战略实施提供了有益的理论依据和政策启示。     

家庭资产视角下农户正规借贷约束影响分析

缺乏抵押品是导致农户受到借贷约束的关键因素,家庭资产作为抵押品是农村正规金融机构决定是否放款的重要审核条件,在解决农户融资难问题方面起着重要作用。以陕西省农村正规金融机构农户贷款为例,采用Heckprobit模型从家庭资产角度对影响农户正规借贷需求及其可得性因素进行需求与供给联立分析。结果表明:在家庭资产变量中,土地资产对借贷需求有显著的正向影响,土地资产、房屋资产和金融资产等均对农户借贷约束有显著的负向影响。建议应针对农户使用不同类型家庭资产抵押担保借贷作出相应的对策、扩大农村融资渠道、唤醒沉睡资产和抵押物价值,解决农户信贷约束问题。     

市场化下社会网络对农户借贷渠道的影响——基于CHFS 2015数据的实证分析

基于2015年中国家庭金融调查的数据,结合正规渠道借贷和非正规渠道借贷之间的相互关联,采用Biprobit模型实证分析了亲缘型社会网络和业缘型社会网络对农户正规渠道借贷和非正规渠道借贷的影响及其变化趋势。研究发现:不同类型的社会网络对农户借贷渠道的影响存在差异,市场化下社会网络对农户借贷渠道影响的变化不显著。据此,提出传承优秀传统文化以稳固亲缘型社会网络、增加创业就业机会以拓展业缘型社会网络等对策,以优化社会网络和满足农户多元化的融资需求。     

影响农村家庭购买理财产品的因素分析——以杨凌示范区为例

利用陕西杨凌示范区5个乡(镇)104户农村家庭的调查数据,分析影响农村家庭购买理财产品的因素。结果表明:农村家庭开展的金融理财活动单一,对现代化理财产品的认知程度较低。运用Logistic模型从农村家庭户主特征、家庭特征、经济特征、理财意识和外部金融环境因素等5个方面进行回归分析时发现,农村家庭的理财意识和外部金融环境因素对其购买理财产品具有显著影响。金融机构需充分重视农村理财市场,地方应政府通过各种途径提高农户理财意识,引导农户科学购买理财产品。     

金融知识对农户信贷约束的影响研究——来自国家级普惠金融试验区的证据

采用2020年福建省宁德市和龙岩市国家级普惠金融试验区农户调研数据,结合基于工具变量的Heckprobit模型,识别农户不同金融渠道信贷需求尤其是信贷约束的影响因素,重点考察金融知识的影响、异质性及其调节效应。研究表明：金融知识会显著提升正规渠道、非正规渠道乃至总体的信贷需求,同时也会缓解正规渠道、非正规渠道乃至总体的信贷约束。对于信贷需求的提升以及对信贷约束的缓解,金融知识在正规渠道中的作用要比非正规渠道更为明显。金融知识缓解信贷约束的作用,在参与过技术培训或者使用互联网的农户家庭中更为明显,无论是正规渠道、非正规渠道抑或是总体上均成立。随着市场化程度的提升,金融知识缓解信贷约束的作用会在正规渠道或者总体上得到提升,但在非正规渠道上并无显著改变。     

互联网使用与农村正规信贷约束缓解效应——以陕西915户农户调查数据为例

互联网信息技术的发展对农村金融体系产生了深刻影响,为解决农村信贷难题迎来新机遇。基于陕西915份农户调查数据,综合运用Probit、Heckman两阶段和中介效应模型,深入分析互联网使用对农村家庭正规信贷约束的影响及存在问题,并探讨其作用机制。研究结果表明：互联网使用能够有效降低正规信贷约束的发生概率,并且对农村“长尾群体”正规信贷约束的缓解作用更强,但“精英俘获”现象仍然明显。进一步研究发现,信息约束、金融知识水平和家庭非农收入均在互联网使用缓解家庭正规信贷约束中存在部分中介作用。因此,应当拓展互联网信息技术的应用广度和深度,着重提高农村地区特别是农村弱势群体的互联网普及和普惠金融教育。     

政治参与、金融参与对农户信贷约束的影响

利用743份江西省农户样本数据,基于Probit模型,探索农户的政治参与、金融参与对农户信贷约束的影响机理和作用程度。研究发现:约55%的样本农户受到信贷约束,政治参与和金融参与对农户的信贷约束都具有显著影响。计算了样本均值处的边际效应从而测算了政治参与和金融参与对农户信贷约束的作用程度。最后从拓展农户政治参与和金融参与角度提出相关政策建议,以有效缓解农户信贷约束。     

互联网使用情况对农村家庭金融排斥的影响——基于CHFS 2017数据的实证分析

基于CHFS 2017数据,实证分析互联网使用情况对农村家庭金融排斥的影响及其作用机制。研究发现：互联网使用情况显著负向影响农村家庭金融排斥,对支付储蓄排斥、信贷排斥和商业保险排斥均具有显著的抑制作用,其中对支付储蓄排斥的抑制作用最为显著,对信贷排斥的抑制作用次之,对商业保险排斥的抑制作用最小;互联网使用情况对农村家庭金融排斥的影响存在显著的年龄差异和区域差异,互联网使用情况对户主为老年和东部地区的农村家庭金融排斥的影响最为显著;社会互动和信息关注在互联网使用情况对农村家庭金融排斥的影响中发挥中介作用。据此提出,应进一步提高农村家庭互联网使用率、拓展线上线下社会互动渠道、提升农村居民的信息关注度等,以推进农村普惠金融发展。     

社会网络视角下我国农户家庭借贷行为研究

运用2012年中国家庭追踪调查数据（CFPS）,采用logistic模型、tobit模型分别分析社会网络对农户家庭获得借贷的可能性及贷款额度的影响。研究结果表明,社会网络对我国农户家庭借贷行为具有显著正向作用。其中,强社会网络关系对农户家庭得到贷款的可能性具有显著的正向影响,但对获得的贷款额度并不显著;而弱社会网络关系对农户家庭得到贷款的可能性及借款额度都有显著的正向影响。当分别考察社会网络对不同渠道借贷活动的影响时发现,在正规渠道中起主导作用的是弱社会网络关系,非正规渠道中起主导作用的是强社会网络关系。     

农户参与数字金融的行为意愿与行为响应——基于湖南省676份农户调查数据的实证研究

本文基于2021年9月至2022年2月的湖南省676份农户调查数据,采用Probit模型和Mprobit模型,实证检验农户参与数字金融行为的影响因素与效应,为进一步推广农村数字金融提供决策参考。研究发现：（1）农户参与数字金融的行为意愿受到农户受教育程度等因素的影响。（2）农户参与数字金融的行为意愿不一定能够顺利转换为农户参与数字金融的行为响应;年龄、感知风险、以农业收入为主等因素会增大农户参与数字金融行为意愿与行为响应“负一致”的发生,受教育程度、感知有用、感知易懂、感知价值以及外部环境特征等因素会增大“正一致”行为的发生。（3）农户参与数字金融的行为响应对农户创业、打造农产品品牌、参与农村电商具有显著正向影响。因此,为了进一步促进农户行为意愿到行为响应的转化,要增强农户对数字金融有用性、易懂性和收益性的感知程度,降低数字金融风险的发生,加强农村地区基础设施数字化和信息化建设。     

心理因素、经济特征与农户金融合作决策行为——基于TPB的实证研究

以计划行为理论(TPB)为基础,引入心理因素、经济特征及个人特征变量,将农户外在行为与内在心理连接起来构建农户金融合作决策行为的理论模型,并利用1 566户农户微观调查数据和二元Logistic模型进行实证检验。研究表明:农户金融合作意愿对农户金融合作决策有着正向和显著的影响;影响农户金融合作意愿与决策的因素复杂,受教育程度、家庭人口数、劳动力人口数、农业收入水平、拥有耕地面积、信用社借贷打算、对信用社了解程度都对农户的金融合作决策存在不同程度的影响。     

农户借贷行为及其影响因素的实证研究——基于对福建省农村地区的调查

福建省农村信贷资金的供求矛盾问题依然突出。随着农业与农村经济的发展,金融约束现象将越来越明显。针对福建省农村地区金融需求现状,文章深入分析了影响农户借贷需求的各种制约因素,进而就改善农村金融服务、缓解农村金融供求矛盾提出政策建议。