農戶小額信貸促進農民增收的實證分析

摘要：本文從提高農戶小額信貸運用的效率，平衡增加農村地區農民收入的角度出發，以江西省波陽縣為例，運用普通最小二乘法和SPSS統計軟件對農戶小額信貸提高農民收入的作用進行了多元回歸分析。結果顯示，農戶小額信貸業務對于增加農民收入確實具有肯定的積極作用。同時，本文還試圖按收入對農民分組，從而分析不同收入層的農民使用貸款的效率，發現農民之間運用貸款的效率存在差異，這種差異會加劇農民之間的貧富差距。

關鍵詞：小額信貸；人均收入；效率

中圖分類號：F832.479 文獻標識碼：A 文章編號：1003-9031(2008)05-0068-05

改革開放以來，江西農民收入隨著我國經濟的發展獲得快速增長，特別是20世紀80年代的農村經濟總量增長、90年代的農產品價格提升，使農民收入在低水平上出現了兩次超常規增長，農民收入不斷攀上新臺階。但最近幾年，江西農民收入增長緩慢，成為農業和農村工作中的一大難題。農民增收缺乏大幅度增長的基礎，解決農民增收的后勁問題，既是當前迫切需要研究解決的問題，也是今后長期而艱巨的任務。

促進農民增收離不開資金投入，而在資金投入上不可能完全依靠財政資金，金融資金應成為支持農民增收的主要資金來源。[1]在農村地區大力推廣以農戶小額信貸為手段的信貸資金的投入，對于幫助農民提高收入并獲得自我發展能力具有重要意義。本文以江西省波陽縣為例，選取該縣經濟發展水平中等的四十里街鎮為代表，隨機抽取5個村100戶農戶(每村20戶)，調查了三個年度的數據，獲得樣本300例，以此來考察農戶小額信用貸款促進農民增收的實際作用。

一、江西省波陽縣農戶小額信貸概況

波陽地處“昌九景”金三角腹地，它西接廬山，北望黃山，東依三清山，南靠龍虎山，是環鄱陽湖經濟圈的重要組成部分，是江西省人口第一大縣，土地面積列全省第二，是國家確定的貧困縣，現轄14個建制鎮，20個鄉，據有關部門統計，全縣共有農民28.5萬戶。近年來，波陽縣信用聯社圍繞加強支農信貸品牌建設，提升為農服務層次，以拓展信貸業務為發展核心，以支持社會主義新農村建設為機遇，以支持農民增收為信貸突破口，積極擴大信貸市場份額，取得了較好的經濟和社會效益。2006年末，全縣農村信用社各項存款余額達12億元，各項貸款余額達7.8億元，均居轄內各金融機構之首，連續4年實現盈利，總額達1300多萬元，成為名副其實的最大的社區型、地方性金融機構。

為了積極響應政府號召，江西省波陽縣農村信用社不斷改進自身信貸服務，繼續做強做大農戶小額信貸品牌，積極探索支農新方式，農業信貸投入穩定快速增長，既促進了農業發展和農民增收，又提高了農信社的經營管理和增盈化險能力(見表1)。

據統計，到2006年底，全縣農村信用社向農業生產領域累計發放農業貸款6.4億元，其中農戶小額貸款2.8億元，較2005年度新增7004萬元，有效地擴大了農戶的貸款受惠面，切實解決了廣大農民貸款難問題，促進了農民增收、農業增效和農村經濟的發展。目前，全縣累計發放農戶小額信用貸款證267689本，實際貸款農戶250036戶，占全縣農戶總數的87.73%，占發證農戶的93.41%。2006年，全縣農業生產總值30.3億元，同比增長1.5%；農民人均純收入2217元，增收241元，同比增長12.2%。

同時，該縣農村信用社以建設社會主義新農村為契機，全力創建一批信用鄉鎮。該縣信用聯社對全縣農戶逐個進行信用等級評定工作，清收不良貸款。據統計，全縣農村信用社系統兩年收回不良貸款2430多萬元，不良貸款比例壓縮16.9%，波陽縣農村信用社成為支持農民增收的可持續力量。

二、農戶小額信貸改善農民收入狀況的實證分析

農戶小額信貸對農民收入的影響是通過貸款實現的。農戶小額信貸一方面是對現有家庭生產函數的一種修正，在不改變經營方式的前提下，通過資本要素和其他要素配置結構的轉換，實現生產函數的全面上升，從而增加產出和收入水平。另一方面，小額信貸實現了農戶家庭經營所需資本要素投入的追加，在一定程度上改善了農戶家庭經營的要素稟賦，緩解了農戶對資金需求的缺口，有利于農戶對家庭經營的產業定位調整和產品結構轉換。在所有發生借貸行為的農戶中，有些農戶借款是為原有的生產追加投資，而有些則是為抓住轉瞬即逝的市場機遇，在新的領域拓展新的產業。[2]

為了更好地了解農戶小額信貸對于農民增收的作用，本研究運用普通最小二乘法(OLS)，使用SPSS10.0統計軟件，利用2005年和2006年的農戶小額信貸累計發生額作為自變量，2005年和2006年的農民人均年收入的增加額(2005年農民人均年收入增加額=2005年農民人均年收入-2004年農民人均年收入；2006年農民人均年收入增加額=2006年農民人均年收入-2005年農民人均年收入)作為因變量，對農戶小額信貸增加農民收入的作用進行了多元回歸分析。[3]實證研究主要圍繞以下兩個問題展開：第一，農戶小額信貸對農民增收是否具有肯定的積極作用；第二，不同收入層次的農民運用貸款的效率是否一致。

本研究對波陽縣經濟發展水平中等的四十里街鎮進行調查，隨機抽取了5個村100戶農戶小額信貸農戶為樣本，隨機抽樣的村包括湖東村、蔣金村、董林村、新莊村和徐步村，研究樣本時間跨度為2004年底至2006年底，調查三個年度數據，得到樣本300例。

(一)農戶小額信貸對農民增收的實證分析

由于農戶小額信貸累計發生額不是連續數據而是分類數據，所以為了更加精確地分析農戶小額信貸對農民增收的影響，在運用SPSS10.0軟件分析之前，本文按照貸款額度引入虛擬變量。因為調查樣本中2005年和2006年發生的農戶小額信貸額有七個等級：2000元、3000元、4000元、5000元、6000元、7000元和8000元，所以分析中引入七個虛擬變量。用這七個虛擬變量代表不同額度的農戶小額貸款，如b1代表2000元農戶小額貸款，b2代表3000元農戶小額貸款……。本研究對于變量b1數值的設定如下：當樣本的農戶小額信貸額為2000元時，變量b1的值設定為1，當樣本的農戶小額信貸額為其他額度時，變量值設定為0；變量b2、b3、b4、b5、b6和b7數值的設定和b1數值的設定同理。

數據設定后，以農民收入作為因變量，b1、b2、b3、b4、b5、b6和b7作為自變量，運用SPSS10.0對200例數據進行多元回歸分析，去掉截距項得到的分析結果如表2所示。

設立的模型如下：

Y =117.833b1+153.163b2+234.797b3+350.425b4+447.080b5+546.800b6+630.000b7

Se=(32.169) (16.994) (13.415)(17.620) (22.287)(35.239)(111.436)

P =(0.000)(0.000)(0.000) (0.000)(0.000) (0.000) (0.000)

調整的R2 =88.0%

回歸結果表明，所有的回歸系數各自均是統計顯著的。通過比較各變量的標準偏回歸系數可知，農民人均年收入的增加額與農戶小額信貸累計發生額顯正相關關系，農戶小額信貸累計發生額越高，農民人均年收入的增加額越多；并且，當貸款額度較低時，信用額度的增加對農民人均收入增加的影響不是很大，當貸款額度較高時，信用額度的增加對農民人均收入增加的影響很大。

(二)分析不同收入段的農民運用農戶小額信貸的效率

除了關注農戶小額信貸到底是否可以增加農民收入外，農戶小額信貸到底服務于什么水平的農戶更是理論和實踐者們所關注的焦點。為了揭示出農村信用社農戶小額信貸瞄準的主要收入群體，本文利用2006年農戶人均收入數據對樣本進行分組，將農戶分為富裕、中等和貧困三個收入層次，計算出位于各收入層的小額信貸借款戶的平均小額信貸數額(見表3)

從表3可見，農村信用社在發放農戶小額信貸時主要偏向收入水平較高的農戶，根據樣本計算的平均每戶小額信貸額可以看出，農村信用社對富裕農戶發放的農戶小額信貸額比中等農戶平均多16.03%，而比貧困農戶則多46.64%。從上述數據的對比變化看，農村信用社農戶小額信貸并沒有起到改變信貸失衡的作用，相反還加劇了這種不平衡。此結論剛好與孫若梅根據扶貧社經驗數據對信貸平衡問題進行分析得出的結論相反。[4]農村信用社開展農戶小額信貸的收入歧視行為無疑會擴大農民之間的收入差距，從而導致農民之間的貧富差距越來越大。農民本身收入狀況的差異是否會影響農民利用農戶小額信貸的效果，從而進一步加劇農民之間的貧富差距呢?

本文利用農戶小額信貸累計發生額對三個收入層次農民的人均年收入進行回歸分析，再對三個模型進行對比分析，以便了解農戶小額信貸業務的開展過程中是否會加劇農民之間收入的差距。回歸分析之前對自變量——農戶小額信貸累計發生額的處理與上述分析對它的處理一樣，同樣引入虛擬變量，虛擬變量數值的設定也和上面分析的處理一樣。

1.貧困農民農戶小額信貸對其收入的影響。本文將2006年農民人均年收入在1816元至2190元的農民設定為貧困農民，所調查的樣本中一共有28戶農民處于這個收入區間，本研究用2005年和2006年農民人均年收入的增加額作為因變量，2005年和2006年的農戶小額信貸累計發生額作為自變量，所以有56例樣本數據。運用SPSS10.0對數據分析可以得到以下結果(見表4)。

模型：

Y =170.500b1+223.000b2+232.625b3+337.600b4

Se=(36.536) (23.107) (12.917)(23.107)

P =(0.000)(0.000)(0.000) (0.000)

調整的R2 =95.9%

2005、2006年農村信用社對貧困農民發放的農戶小額信貸額度為2000-5000元，其中b1代表貸款額為2000元，b2代表貸款額為3000元，b3代表貸款額為4000元，b4代表貸款額為5000元。

2.中等農民農戶小額信貸對其收入的影響。本文將2006年農民人均年收入在2202元至2509元的農民設定為中等收入農民，所調查的樣本中一共有40戶農民處于這個收入區間。運用SPSS10.0對數據分析可以得到以下結果(見表5)。

模型：

Y =367.800b1+383.455b2+426.667b3+431.000b4+453.250b5

Se=(23.771) (16.026) (15.344)(18.793) (26.577)

P =(0.000)(0.000)(0.000) (0.000)(0.000)

調整的R2 =98.4%

2005、2006年農村信用社對中等農民發放的農戶小額信貸額度為3000-7000元，其中b1代表貸款額為3000元，b2代表貸款額為4000元，b3代表貸款額為5000元，b4代表貸款額為6000元，b5代表貸款額為7000元。

3.富裕農民農戶小額信貸對其收入的影響。本文將2006年農民人均年收入在2516元至3016元的農民設定為富裕農民，所調查的樣本中一共有32戶農民處于這個收入區間。運用SPSS10.0對數據分析可以得到以下結果(見表6)。

模型：

Y =452.800b1+495.556b2+562.636b3+609.167b4+630.000b5

Se=(19.360) (14.430) (13.053)(17.673)(43.291)

P =(0.000)(0.000)(0.000) (0.000) (0.000)

調整的R2 =99.4%

2005、2006年農村信用社發放的農戶小額信貸額度為4000-8000元，其中b1代表貸款額為4000元，b2代表貸款額為5000元，b3代表貸款額為6000元，b4代表貸款額為7000元，b5代表貸款額為8000元。

對比以上三個模型的偏回歸系數可以看出，富裕農民運用農戶小額信貸的效率明顯要高于中等收入農民和貧困農民。當農戶新增4000元小額信貸時，貧困農民人均年收入平均增加232.625元；中等收入農民人均年收入平均增加383.455元；富裕農民人均年收入平均增加452.800元；富裕農民比中等收入農民貸款運用的效率高18.08%，而比貧困農民貸款運用的效率高94.65%。當農戶新增5000元小額信貸時，貧困農民人均年收入平均增加337.600元；中等收入農民人均年收入平均增加426.667元；富裕農民人均年收入平均增加495.556元，富裕農民比中等收入農民貸款運用的效率高16.15%，而比貧困農民貸款運用的效率高46.79%。顯然，農戶小額信貸業務對不同收入農民的影響在深度和廣度上的影響不一樣，不同收入層的農民對貸款運用的效率存在明顯的差異，農戶小額信貸雖然對農民增產增收具有積極的推動作用，但是卻會導致農民之間的收入差異越拉越大。

三、分析結論及建議

(一)基于農戶小額信貸的肯定積極作用，政府應支持農信社構建惠農政策體系

為了更好地開展小額信貸業務，作者建議政府對農村信用社進行稅收優惠、財政補貼、政策扶持等，營造和保持良好的農村金融發展外部環境。一是央行對涉農貸款應進一步明確優惠利率政策，財政對政策支農貸款給予貼息，發揮財政資金四兩撥千斤的作用，引導農信社信貸資金向農業領域配置。二是政府對農信社涉農貸款(特別是新增涉農貸款)適當減免營業稅，以調動農信社支農的積極性。三是各級政府對涉農抵押貸款的登記、評估收費應給予優惠，區別于其他行業貸款收費，有條件的地方可以實行零收費，切實減輕農民負擔。四是運用央行再貸款，為農信社提供低息支農資金。[5]

(二)為了保證農信社農戶小額信貸資金的可持續投入，應加快信用體系的構建

在前面的多元回歸分析中，結果顯示，貸款額度越高，信用等級越高的農戶，人均年收入增加得越多，這說明農民可通過農戶小額信貸走向致富的道路。因此，應幫助農民提高自身的意識，從而獲得更多的信貸。農信社應開展“誠信社會”建設，為農村信用體系建設提供道德保障。一是新聞輿論引導。組織廣播、電視、報紙等新聞媒體開辟專欄，開設專題，大力宣傳實施“新農村信用工程”的意義、主要內容和目標要求，宣傳創評標準和先進典型，提高農民的信用意識。二是針對農村區域廣、農業經濟個體多的特點，在農村深入開展信用鎮、信用村、信用農戶的創建活動，建立農戶信用檔案，全方位推動農村信用環境建設。三是基層政府要在行政行為中率先垂范，塑造合格的信用主體，引導農民、鄉鎮企業進行規范的信用活動。四是金融機構通過制定實施一系列優惠放貸政策，規定凡被評為模范信用戶、文明信用單位的，可優先安排項目資金、支農資金、支農再貸款，并享受貸款證服務，享受國家利率政策規定范圍內的利率優惠，信用戶可享受一定額度的信用貸款。五是應建立失信懲罰機制。工商、稅收、金融、司法、新聞媒體等有關部門要聯手打擊逃廢債務行為，運用行政、經濟、法律等多種手段對失信者進行嚴厲懲罰，為農村信用體系建設創造良好的外部環境。

(三)農信社向農戶提供農戶小額貸款，應一次性滿足農戶貸款需求

農戶小額信貸對農民人均收入增加額的多元回歸分析顯示，貸款額度較高時，農民人均收入增加得越快，而貸款額度較低時，農民人均收入增加得相對較慢。所以，農信社開展農戶小額貸款業務時，應當一次性滿足貸款用戶需求，而不是分批次發放，這樣能夠在貸款總額相等的情況下，大大提高農戶小額信貸的使用效率。(見表7)

數據顯示，當農村信用社發放5000元農戶小額信貸時，一次性發放可以使農民平均增收350.425元；而采取“2000+3000”這種分兩次發放的形式，可以使農民平均增收270.996(117.833+153.163)元；當農村信用社發放6000元農戶小額信貸時，一次性發放可以使農民平均增收447.080元；而采取“3000+3000”的形式可以使農民平均增收306.326元，采取“2000+4000”的形式可以使農民平均增收352.630元；當發放的農戶小額信貸為7000元時，一次性發放可以使農民平均增收546.800元；而采取“3000+4000”的形式可以使農民平均增收387.960元，采取“2000+5000”的形式可以使農民平均增收468.258元；采取“2000+2000+3000”的形式可以使農民平均增收388.829元。

(四)農民之間應當相互協調，相互幫助，從而減少農民之間運用貸款的效率差異

地域本身的因素，如地理位置、基礎設施、農村的經濟氛圍等都會導致不同農村的農民運用貸款的效率存在差異；農戶本身的條件，如家庭總勞動力人數、家庭最高教育程度、家庭經濟條件等也都會造成不同農民運用貸款的效率不一樣。所以要想解決農民在運用農戶小額信貸時造成的負面影響，地方政府和農民都應當出一分力。

參考文獻：

[1] 韓俊等著.中國農村金融調查[M].上海：上海遠東出版社，2007.

[2] 王永龍.中國農業轉型發展的金融支持研究[M].北京：中國農業出版社，2004.

[3] 薛薇.SPSS統計分析方法及應用[M].北京：電子工業出版社，2004.

[4] 孫若梅.小額信貸與農民收入—理論與來自扶貧合作社的經驗數據[M].北京：中國經濟出版社，2006.

[5] 鄭長德.中國轉型時期的金融發展與收入分配[M].北京：中國財政經濟出版社，2007.

Farmers promote microcredit Empirical Analysis of peasants to increase their income

——Based on the analysis of Boyang County，Jiangxi Province

JIANG Li-min，ZHENG Chang-de

(College of Economics，Southwest University For Nationalities，Chengdu 610041，China)

Abstract：This article from the farmers improve the efficiency of the use of microcredit to balance the income of peasants in rural areas，selectBoyang County，Jiangxi Provinceas an example，use of ordinary least squares and SPSS statistical software for farmers microcredit raise the income of farmers role of the multiple regression analysis showed that the micro-credit business for the farmers to increase the income of the farmers have an affirmative active role at the same time，the paper also tried to group by revenue to farmers，thus different income stratum of the farmers to use the efficiency of loans and found farmers use between differences in the efficiency of loans，such differences exacerbate the wealth gap between peasants.

Key Words：Microcredit；Per Capita Income；Efficiency

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