農戶金融需求影響因素實證分析
——以安徽省為例

廖宜靜

（安徽農業大學經濟管理學院，安徽 合肥 230036）

農戶金融需求影響因素實證分析
——以安徽省為例

廖宜靜

（安徽農業大學經濟管理學院，安徽 合肥 230036）

采用隨機方式對安徽省16地市的農戶進行問卷調查，對農戶借貸需求進行統計分析，并分皖南、皖中和皖北3個地區對農戶借貸行為的影響因素利用Probit模型進行實證分析，結果表明：安徽省農戶金融需求較為旺盛，但從金融機構獲得貸款較難；皖南、皖中和皖北地區農戶金融需求影響因素有所不同，其中農戶家庭年收入和農戶借款歷史是影響3個地區農戶金融需求共同的因素，且影響較為顯著。

農村金融；農戶；金融需求；影響因素；Probit模型；安徽

農戶是農村經濟中基本的經濟個體，其金融需求的滿足程度極大地影響到農村經濟的發展，也直接影響到農村金融改革與發展成效。現階段我國農民收入水平整體較低，自我積累的能力不足，然而其生活、生產及投資理財方面的需求不斷上升[1-2]。雖然農村已經建立起了較為系統的農村金融體系，但農戶缺乏有效的抵押擔保，達不到對正規金融機構的要求，需求難以得到滿足[3-4]。因此，研究農戶金融需求特征、如何滿足農戶多層次的金融需求是當前較為迫切的問題。筆者對安徽省16個地市843名農戶進行金融需求問卷調查，深入了解皖北、皖中和皖南不同地區農戶金融需求的滿足情況，運用Probit模型，分析影響農戶金融需求的主要因素，以期為農村金融改革提供參考。

1 被調查農戶的基本情況

1.1 農戶基本情況

調查對象為從事農業勞動的農戶，年齡多集中在50歲以下，60歲以上農戶一般多跟子女合住，也基本不再從事農業勞動，因此占比極小。調查對象的年齡分布和文化程度見表1。

調查發現，皖南和皖中地區樣本的文化程度整體相差不大，大專及以上學歷占比最大，分別為17.74%和21.53%，皖北地區農戶文化程度相對較低，僅有11.55%（見表1）。接受過大專以上教育（含高職）的農戶年齡普遍偏小，基本上都低于30歲，可能是因為以前農村生活水平較低，沒有太多受教育的機會；同時也說明了政府及農戶對教育的逐步重視，使得年輕農戶文化程度較高。

另外，受調查農戶的家庭人口數為2～13人之間，其中家庭成員數在3～5人的占比最大，在843戶中有672戶，占比約80% ，且皖北地區農戶家庭人口數普遍高于皖中和皖南地區。

1.2 農戶家庭收支情況

調查顯示，不同地區農戶家庭年收入和年支出存在較大差異。在農戶年收入方面，皖南和皖中地區家庭年收入在5～10萬之間占比最高，分別為32.26%和29.40%，皖北地區經濟發展相對落后，農戶收入也較低，年收入在1～3萬之間占比最大，為36.89%。而在農戶年支出方面，3個地區農戶年支出占比最高的都在2～4萬之間，但從表1可以清楚看出3個地區農戶支出水平還是存在較大差異，呈現明顯的階梯態勢，皖南農戶整體支出水平較高，皖北相對較低。

表1 被調查農戶基本情況 （%）

2 安徽省農戶金融需求調查分析

2.1 農戶借貸需求分析

2.1.1 農戶借款歷史 調查顯示，有80%以上的農戶與農信社、郵政儲蓄銀行、農業銀行等金融機構有過接觸，但辦理的業務較為單一，主要集中在儲蓄和貸款。根據數據統計，51.6%農戶發生過借款行為，但借款規模普遍較小，主要集中在3萬元以下，其中0.5萬元以下的占19.1%，0.5萬～1萬元的占37.0%，1萬～3萬元的占22.5%，3萬～5萬元的占10.3%，5萬～10萬元的占6.7%，10萬元以上的僅占4.4%。農戶借款渠道最主要的是親朋好友，占比為69.9%，通過正規金融機構借款占比26.9%，從非正規金融機構借款占比僅為3.2%。

調查中還發現，很多有資金需求的農戶由于沒有熟人（占23.5%）、收入低無還款能力（占12.3%）、條件不符（占23.2%）、無抵押（占11.2%）及沒想過貸款（占50.9%）等原因，從未向正規金融機構申請過貸款。這說明非正規金融在安徽省農村地區普遍存在，且由于傳統思想根深蒂固，慣性思維降低了農戶從正規金融機構借款的意愿，甚至從未想過從金融機構獲取貸款。同時也反映出正規金融機構貸款業務程序較為復雜，規定的抵押、擔保等條件農戶無法滿足，致使其偏向于向親戚朋友借貸。

2.1.2 農戶借貸需求特征分析 （1）農戶借貸資金規模。通過調研發現，有借入資金需求的農戶占多數，有54.3%，但借款規模差異很大，有6.1%的農戶選擇0.5萬元以下，24.0%的農戶選擇0.5萬～1萬元，25.1%的農戶選擇1萬～3萬元，26.0%的農戶選擇3萬～5萬元，12.2%的農戶選擇5萬～10萬，6.6%的農戶選擇10萬以上。表3數據顯示，農戶更多需求的是5萬元以下的小規模資金。這需要農村正規金融機構不僅要發展小額信貸，還要在此基礎上開展金融衍生品的創新，以滿足農戶小額貸款需求。

（2）農戶借貸資金的用途。在農戶對借貸資金的規劃中，準備借款用于子女上學的最多，為43.2%，有36.0%的農戶準備借入資金修建房屋，21.6%的農戶需要資金用于生產性支出，具體見表2。醫療養老在農戶未來的資金需求中占比有所下降，僅為15.7%，說明這兩類社會保障制度在農村的推行效果顯著，農戶壓力在逐步減緩。

（3）借貸需求的期限。調研數據顯示，農戶的預計借款期限通常都較短（見表2），24.0%的農戶表示借款期限在1 a以內，31.7%的農戶借款在1～3 a，26.0%的農戶表示會在3～5 a內，5 a以上借款期限的農戶占比較少，有18.3%的農戶希望可以5 a后還款。調研中還發現，種植業農戶借款期限普遍較短，多在1 a以內，這主要是因為農戶種植的多為一年生農作物，資金周轉時間較短。而養殖業農戶借款期限通常較長，這是因為養殖業的生產周期較長，資金周轉時間較長。至于非農個體農戶，在借款期限方面并沒有表現出顯著的特征，可能是因為其從事行業的廣泛性所致。

（4）農戶愿意承擔的借款利率。調查表明，農戶從正規金融機構借款的利率普遍較低，在5%～7%區間，而民間借款利率較高，一般在5%～20%之間。同時，農戶也表示利息過高，大部分農戶愿意承擔10%以下的利率，僅有1.7%的農戶愿意承擔10%～15%的利率，沒有農戶愿意承擔15%以上利率。雖然民間借貸較正規貸款利率高出很多，但迫于現實中的原因，還是有些農戶不得不選擇民間借貸。

表2 農戶借貸需求特征分析 （%）

（5）借款途徑。對有借款需求的農戶調查發現，親朋好友仍然是農戶的首選借款渠道，但比例有所下降，占比為51.1%，而預備從金融機構借款的比例則有所上升，占比為40.4%，另有8.5%的農戶預備民間借貸。同時調查還發現，從事種植業和外出打工農戶習慣于向親戚朋友借款，從事養殖業和非農個體戶的農戶傾向于向正規金融機構借款，這主要跟資金周轉時長有關，借款期限長則偏向于金融機構借款。

2.2 不同收入層次農戶借貸需求分析

農戶的收入水平決定了農戶金融需求的深度和廣度，而不同農戶的收入水平因為從事不同經濟活動而存在著較大差距，這種差距也使得農戶在金融需求上有所差異，這種差異主要表現在農戶借貸資金的用途、期限、獲取方式及規模等方面。筆者將農戶收入水平分為高、中和低3種類型，家庭年收入8萬以上為高收入，2萬～8萬之間為中等收入，2萬以下為低收入。

2.2.1 不同收入水平農戶借貸規模不同 調查顯示，農戶的借貸規模會隨著收入水平的提高而上升。從表3中看出，低收入農戶的借貸規模在0.5萬～1萬元之間占比最高，為33.3%，沒有借貸規模在10萬以上的，說明低收入農戶還處于簡單再生產階段，資金需求多為小額且較為分散，主要用于生活性支出；中等收入農戶借貸規模占比最高的在1萬～3萬之間，為27.8%，說明這部分農戶金融需求已經從簡單再生產逐步的向擴大再生產轉變，其借貸資金也從小額逐步向大規模借貸轉變；高收入農戶借貸規模占比最高的在5萬～10萬之間，為29%，說明高收入農戶資金需求規模增長快速，處于持續擴大再生產階段。

表3 農戶金融需求層次性分析 （%）

2.2.2 不同收入水平農戶借貸用途不同 農戶資金用途可以劃分為3類：生活性資金、生產性資金及商業性資金。生活性資金主要用于維持生計、子女教育、醫療、建房和婚喪嫁娶等消費性活動，生產性資金主要用于種植、養殖等農業生產活動，商業性資金主要用于生意的資金周轉。從表3可以看出，低收入農戶在教育和醫療等民生性方面資金需求較為強烈，中等收入農戶對資金需求主要集中在建房及致富型的農業擴大再生產上，高收入農戶資金需求偏向于商業經營方面，抵御風險能力也明顯高于中低收入農戶。

2.2.3 不同收入水平農戶借貸期限不同 從調查結果來看，農戶借款需求期限占比最高的在1～3 a，其次是3～5 a，借款需求期限在一年以內的占比最小。具體而言，高收入農戶1 a以內的借款需求占比最高，低收入農戶占比最少；而在1～3 a和3～5 a的借款需求方面，不同收入層次的占比差別不大；5 a以上的借款需求，中等收入農戶占比最高，高收入農戶占比最低。同時中等收入農戶不同期限的借款需求差別較小，分布比較均衡。

2.2.4 不同收入水平農戶借貸資金來源不同 調查發現，在不同收入群體中，有借貸需求的農戶占比有所差異，低收入占比最高為58.6%；中收入農戶為55%，高收入農戶為42.9%。從借貸資金來源看，低收入農戶傾向于民間借貸借款，這是因為從親朋好友處借貸方便，且多為無息借款，即使有利息也低于銀行。數據顯示，高收入農戶更多偏向金融機構貸款，這是因為高收入農戶所需資金額通常較大，親朋好友難以滿足其資金需求，最終轉從正規金融機構尋求資金支持。

2.3 農戶對金融機構的認知與需求

在針對農戶對金融機構認知度和業務了解程度方面調查（表4）發現，農戶對金融機構提供的金融服務了解程度不高，了解的農戶占比僅為12.7%，了解一點的占比最多，為71.2%；完全不了解的有16.1%。同時，農戶對金融機構的金融化需求不僅體現在傳統的存貸款角度，對其他的金融需求更多集中在銀行卡（29.5%）、個人理財（35.3%）及保險（40.4%）方面，結算、貸款擔保和信息咨詢等業務相對較少。沒有接觸過金融機構的農戶，主要原因還是對金融機構不了解，也有部分農戶認為不需要這些金融服務。

在農戶對金融機構提供的服務滿足度方面，有18.8%的農戶認為能滿足需求，51.2%的農戶認為基本滿足，19.0%的農戶表示較少滿足，9.1%的農戶認為完全不滿足。多數農戶希望農村金融機構服務有所改進，38.4%的農戶認為金融機構的服務意識需要提高，52.8%的農戶認為業務水平需要提升，50.2%的農戶認為服務態度有待改進，30.0%的農戶認為硬件設備需要改進，32.5%農戶認為業務手續應該簡化。還有部分農戶認為銀行在產品創新、宣傳等方面需要改進。

表4 農戶對金融服務的認知及需求 （%）

這些都說明隨著農村經濟發展和農戶生活水平的提高，農戶對金融服務的需求廣度和深度都在不斷拓展，這就要求金融機構不斷開拓更多業務、提升服務水平以滿足農戶的多方金融需求。

2.4 小 結

（1）安徽省農戶金融需求較為旺盛而且多樣。隨著農村經濟的發展，農戶收入水平及生活水平的提高，越來越多的農戶投資理財意識有了覺醒，農戶對金融的需求不僅僅體現在存貸款方面，在銀行卡、個人理財及保險方面的金融服務需求不斷增長。金融機構應該重視這部分農戶對于金融投資產品的需求。

（2）農戶金融需求資金多規模較小且集中于非農生產。借款大多集中在3萬元以下，借款的用途也較多集中于子女教育、修建房屋以及生意周轉，真正用于農業生產的借款需求有所下降，說明讓農戶感到有資金壓力的是家庭的大型消費開支。

（3）不同收入層次的農戶借貸需求差異較大，這種差異集中表現在農戶在借貸資金的用途、借貸資金的規模、借貸資金的期限以及借貸資金的獲取方式等方面。

（4） 農戶更多從親朋好友處進行借貸，難以從金融機構獲得貸款，貸款滿足度不高。農村金融機構往往注重對農戶生產經營性的信貸投放，對農戶生活消費方面的資金支持明顯不足。而且農村金融機構貸款額度較低，信貸管控制較嚴，貸款手續復雜，貸款條件高，使得農戶和個體私營戶的資金需求不能得到及時滿足，而且農戶難以獲得大額貸款，支農貸款作用難以發揮。

3 農戶金融需求影響因素實證分析

3.1 模型的選擇與設計

采用分類離散數據，選擇近年來在處理多分類離散數據方面應用較廣的有序Probit模型[5]。有序Probit概率模型的數學表達式如下：

其中，β、X為n+1維隨機向量，ε服從標準正態分布，根據地理位置將樣本數據分為皖南、皖中和皖北3組，模型基本表達式如下：

3.2 變量選擇及操作性定義

通過對安徽省農戶金融需求特征進行的初步調查分析，發現農戶年齡、受教育程度、家庭供養人數、家庭收入來源等因素均對農戶借貸需求產生一定影響，為進一步驗證各因素對農戶借貸需求的影響程度，運用Eviews 6.0對Probit模型進行估計，就各因素對農戶借貸意愿的影響程度進行對比分析。變量的選擇與操作性定義見表5。

表5 變量選擇與操作性定義

3.3 計量結果

從表6中可以看出，皖南模型中X1、X2、X5及X8通過顯著性檢驗，皖中模型中X2、X3、X5及X8通過顯著性檢驗，皖北模型中X3、X5、X6及X8通過顯著性檢驗。回歸表達式為：

表6 Probit模型回歸結果

最后，進行擬合優度檢驗，從表7可以看出，皖南、皖中、皖北模型的分組恰當率分布為58.73%、68.47%及70.12%。總體而言，模型擬合優度較好，初始模型設定合理。

表7 擬合優度檢驗 （%）

4 結論與建議

根據分析得知，皖南、皖中、皖北的農戶借貸需求的影響因素有所不同，但農戶家庭收入及農戶歷史借款因素對這3個地區農戶均有顯著影響。具體分析如下：

第一，在農戶特征中，農戶年齡僅對皖南地區農戶借貸需求的影響通過顯著性檢驗，呈現負相關。農戶受教育程度對皖南和皖中地區的農戶借貸意愿有正向影響，對皖北地區農戶金融需求影響不顯著。這可能是因為皖北地區整體發展較落后，農戶受教育程度比較低所致。農戶的借款歷史對3個地區農戶借貸需求的影響表現為顯著的正相關關系，與初步分析相吻合。

第二，在農戶家庭結構中，家庭供養人口對皖中和皖北地區的農戶影響顯著，并表現為正相關，即家庭供養人口越多，農戶的借貸需求就越強烈，這主要是因為家庭供養人口主要是老人、孩子和在校學生，農戶在教育、醫療方面的支出占比較大所致。但家庭供養人口對皖南地區農戶借貸需求的影響并不顯著，這是因為皖南地區家庭供養人口整體較少，相差不大，影響不明顯。

第三，在家庭收支中，農戶家庭年收入對農戶金融借貸需求影響顯著，表現為負相關，即農戶家庭收入越高，借貸需求就越少，這也與初步分析相吻合。家庭支出對皖南和皖中地區農戶借貸需求影響不顯著，但對皖北地區的農戶影響較為顯著，這可能是由于皖北地區較為貧困，有些農戶家庭入不敷出，因此產生借貸需求。而農戶家庭收入來源對農戶借貸需求影響不顯著，這是由于各行業都有資金需求，只是在資金規模、用途、期限等方面有所不同。

針對調查結論可知，農村金融的發展必須首先要滿足農戶金融需求，要填補滿足農戶金融需求的缺口需要各方共同努力。農村金融機構應主動適應農戶借貸行為的差異，開發與之相適應的產品和服務，改進金融服務，簡化手續，適時提高中高收入層農戶的借貸額度，科學設置貸款期限、貸款利率和還款方式，提高對農戶金融需求的覆蓋率及滿足度，更好為農戶服務[6]。并積極開展金融知識的普及推廣工作，增強農戶金融意識。地方政府和金融監管部門應加強對非正規金融的引導，在加強監管的同時充分發揮其優勢，彌補農村正規金融供給缺位的不足。加快建立小額貸款風險轉移機制，完善財政補貼，加大推廣農業保險，建立健全農戶貸款擔保體系，可以在多方支持下嘗試建立小額信貸擔保基金，確保小額信貸的可持續發展，更好地為“三農”服務。

[1] 徐 威，楊 泳，闞 越. 農戶金融需求特征、制約因素及政策建議——基于江蘇省泗縣1050戶農戶的調查[J]. 金融縱橫，2012， （1）：39-43.

[2] 李 樂，劉 濤，王 蕾. 農村金融需求的現狀及影響因素——基于對成都市農戶的調查[J]. 金融論壇，2011，（6）：74-79.

[3] 李子奈. 我國不同地區農戶金融需求分析[J]. 農村金融研究，2009，（11）：33-35.

[4] 楊培植. 農戶金融需求的影響因素分析——基于石家莊地區的實證研究[D]. 北京：中國農業科學院，2011.

[5] 羅劍朝，趙 雯. 農戶對村鎮銀行貸款意愿的影響因素實證分析——基于有序Probit模型的估計[J]. 西部金融，2012，（2）：18-24，35.

[6] 劉明軒，姜長云. 農戶分化背景下不同農戶金融服務需求研究[J].南京農業大學學報（社會科學版），2015，（5）：71-78，139.

（責任編輯：肖彥資）

EmpiricalAnalysisonInfluencingFactorsofFarmers’FinancialDemandBasedonSurveyinAnhuiProvince

LIAO Yi-jing
（School of Economic Management, Anhui Agricultural University,Hefei 230036, PRC）

This study makes a statistical analysis of farmers’ loan need based on the random questionare to farmers from 16 cities of Anhui Province. In addition, it also makes an empirical analysis on the influencing factors of farmers’ financial behavior in southern, middle and northern Anhui regions through Probit model. The results proved that there is strong financial demand of Anhui farmers. However, it is difficult to obtain loans from financial institutions. The influencing factors of farmers’ financial demand vary to some extent in the southern, middle and northern Anhui regions. Among these factors, annual family income and loan records are the common factors in the three regions and the impact is significant.

rural finance; farmer; financial demand; influencing factor; Probit model; Anhui Province

F830.6

A

1006-060X（2017）05-0111-05

10.16498/j.cnki.hnnykx.2017.005.031

2017-03-07

安徽省教育廳人文社會科學研究重點項目（SK2012A047）

廖宜靜（1970-），女，安徽休寧縣人，副教授，研究方向為農村金融。