煙農正規借貸行為對其家庭福利的影響

□高桂珍

（巢湖學院經濟與法學學院，安徽 合肥 238300）

隨著現代煙草農業的發展，規?；N植已逐漸成為必然趨勢，煙農對生產資金的需求也越來越大。由于煙農與金融機構之間信息不對稱、農業風險較高等原因，多數煙農仍難以獲得信貸資金，嚴重影響了煙農生產投資能力，降低了其平衡收入與消費的能力，也嚴重阻礙了農村經濟發展和農戶家庭福利水平提高。研究煙農正規借貸行為對提升農村金融機構服務水平、提高煙農借貸可得性、促進煙農家庭福利的提高以及煙草農業現代化發展具有重要意義。

1 研究方法、數據來源和變量選取

1.1 研究方法

采用傾向得分匹配反事實方法，計算煙農參與正規借貸前后家庭福利變化[1]。

將煙農樣本分為處理組（參與正規借貸）和對照組（未參與正規借貸），通過一定的方式匹配后，在其他條件完全相同的情況下，通過兩組煙農在家庭福利上的差異來判斷正規借貸行為是否促進家庭福利的增加。具體步驟如下。

一是選擇可能影響煙農家庭福利與借貸行為的特征變量作為協變量。

二是運用Logit 模型估計傾向得分。

三是通過傾向得分的估計結果，用最鄰近匹配法、半徑匹配法、局部線性回歸對處理組煙農和得分相似的對照組煙農進行匹配。

四是計算處理組ATT 的值，即參與正規借貸的煙農家庭福利的變化。

五是檢驗匹配結果。

1.2 數據來源

數據來源于2019 年4—5 月陜西省煙農走訪調研數據。本次調查內容涉及煙農家庭基本信息、生產投入與產出、家庭收支、社會資本、借貸信息等。考慮到借貸行為對煙農家庭福利的影響具有時滯性，本次調研的借貸數據是煙農3 年內的借貸信息，這樣可以保證煙農借貸行為的影響效應能有足夠時間充分顯現出來。除借貸之外的調研數據均為煙農2018 年相關信息。調研范圍涉及陜西省安康市、漢中市、寶雞市和洛南市。調研采用分層抽樣方法，由市向鎮再向村逐級展開。本次調研共發放問卷400 份，回收400 份，剔除無效樣本后，有效樣本393 份，有效樣本率達97%。

根據統計，393 戶煙農中有153 戶獲得了貸款，240 戶煙農未獲得貸款。有貸款需求的煙農有312 戶，占煙農總數的79.39%。獲得貸款的煙農中，有142 戶獲得全部貸款，11 戶獲得部分貸款。未獲得貸款的煙農中，有193 戶煙農有貸款需求，占未獲得貸款煙農數量的80.42%，未申請貸款的原因主要是因為手續麻煩（30.72%）、無抵押擔保品（16.67%）以及貸款額度?。?2.50%）等。煙農獲得了貸款以后的主要用途是生產經營（62.09%）、建房買房（23.53%）和醫療意外（6.54%）等。

1.3 變量選擇

1.3.1 煙農家庭福利的測度指標

將煙農家庭人均收入對數值（lnY1）、單位面積生產投入對數值（lnY2）、人均消費支出（lnY3）作為煙農家庭福利的測度指標。其中消費支出指標包括生活性消費、醫療支出、教育支出[2]，生活性消費支出包括吃、穿、行以及水、電、燃料費支出。收入作為煙農獲得家庭福利的途徑，顯然可以作為家庭福利的指標；消費支出有助于改善煙農日常生活、提高健康水平、文化素質等，從而提高煙農家庭福利；生產投入可以幫助煙農收獲糧食用于自己食用或出售，維持生活并提高收入。因此，這3 個指標可以很好地表示煙農家庭福利水平[3]。

1.3.2 識別變量

將煙農是否有正規借貸行為作為識別變量，用變量loan表示，若3 年內有正規借貸行為，則將其賦值為1，反之賦值為0。

1.3.3 協變量

結合已有研究，可以選擇以下幾類協變量作為匹配變量。

一是戶主特征變量。其中包括戶主年齡（age），受教育水平（edu，1=沒上學，2=小學，3=初中，4=高中/大專，5=大專及以上），是否經常上網（internet，1=是，0=否）。

二是家庭特征變量。其中包括勞動力占比（labor，勞動力數量/家庭人口），家庭耕地面積（land，hm2），固定資產價值（fixed），禮金支出（gift，元），恩格爾系數（engel）。

三是金融環境。其中包括與銀行、信用社之間的距離（bankdist，km）。

四是社會網絡。包括是否為合作社成員（member，1=是，0=否），家中是否有黨員或干部（party，1=是，0=否）。

各變量描述性統計如表1 所示。

表1 主要變量描述性統計

2 實證結果以及檢驗

使用軟件為Stata 13.0，用Logit 模型和psmatch2命令以及K 近鄰匹配、半徑匹配估計法、局部線性回歸法共3 種方法進行匹配，自助法抽樣300 次，估計煙農借貸行為對其家庭福利的影響，其中半徑匹配方法設定半徑為0.01，得到Logit 模型、ATT 模型的相應估計值。

2.1 煙農是否參與正規借貸的影響因素分析

根據煙農近3 年的借貸經歷，構建煙農借貸可能性的Logit 模型。計算公式如下。

式中：i=0，1，2……表示第i個煙農；用D表示獲得正規借貸機會，D=1 表示獲得貸款，D=0 表示沒有獲得貸款；pi表示第i個煙農獲得貸款的條件概率，則pi=P（Di=1/Xi）。模型估計結果見表2。

表2 logit 模型的回歸結果

2.1.1 戶主特征變量

一是戶主年齡對其借貸可得性有顯著的負向影響?？赡苁寝r戶年齡越大，思想更趨于保守，對正規融資渠道的認識和接受程度相對較低，降低了向金融機構申請貸款的可能性[4-7]。

二是受教育水平對煙農借貸可得性有顯著的正向影響。受教育水平往往與收入和地位正相關，受教育水平更高的煙農更有可能作出理性的生產決策和風險評估，資金利用率也會更高，還貸能力也更強，更易從正規金融機構獲得貸款。

三是戶主是否經常上網對煙農借貸可得性有顯著正向影響?？赡苁且驗闊熮r可以通過互聯網了解到更多金融資訊，增加了他們向金融機構申請貸款的可能性[8-11]。

2.1.2 家庭特征變量

一是家庭耕地面積對借貸可得性有顯著的正向影響。耕地是煙農獲取收入的重要途徑，耕地面積越大，可能獲得的收入越高，還貸能力，也越高[12]。

二是固定資產價值對借貸可得性有顯著的正向影響。固定資產在一定程度上代表了貸款煙農的家庭資產、經濟能力，可以用來判斷煙農的還貸能力。

三是恩格爾系數對借貸可得性有顯著的負向影響。恩格爾系數越高，說明家庭經濟水平越差，還貸能力越低，降低了煙農獲得貸款的可能性。

2.1.3 金融環境

與銀行、信用社的距離對煙農借貸可得性沒有顯著影響，說明煙農不會將與銀行或信用社的距離作為是否借貸的考慮因素之一。

2.1.4 社會網絡

是否為合作社成員對煙農借貸可得性有顯著的正向影響。一般來說，參加專業合作社的煙農標準化生產水平更高，通過合作社的服務更易實現減工降本，煙葉質量更好，種煙收益更高，向正規金融機構尋求信貸支持也更加容易。

家中是否有黨員或干部對煙農借貸可得性有顯著的正向影響。煙農所擁有的政治身份說明其可能具有更好的品德與能力，在一定程度上具有信用功能，有利于獲取貸款。

2.2 正規借貸對煙農家庭福利的影響

為了保證研究的穩定性，采用K 近鄰匹配、半徑匹配、局部線性回歸3 種匹配方法對煙農借貸的家庭福利效應進行估計，用自助法（Bootstrap）得到處理組的平均處理效應ATT。設定重復抽樣次數為300 次，模型估計結果如表3 所示。

從表3 傾向得分匹配方法的估計結果可知，3 種匹配方法獲得的結果比較接近，說明所用的傾向得分匹配方法估計結果穩健。就人均收入而言，K 近鄰匹配、半徑匹配、局部線性回歸法獲得的ATT 值分別為0.104 5，0.114 4，0.109 1，均在10%水平上顯著，說明獲得貸款的煙農比其在虛擬的不貸款的情況下的家庭人均收入高出10.93%左右。對于人均日常消費，K近鄰匹配、半徑匹配、局部線性回歸法獲得ATT 估計值分別為0.130 9、0.144 0、0.137 1，均在10%水平上顯著，說明對于獲得貸款的煙農，其家庭人均消費支出比不貸款的情況多出13.73%左右。對于單位面積生產投入，K 近鄰匹配、半徑匹配、局部線性回歸法獲得ATT 估計值分別為0.164 4、0.182 8、0.170 6，均在5%水平上顯著，說明獲得貸款的煙農的單位面積生產投入比不貸款的情況下高出17.26%左右。

表3 PSM 方法估計結果

由此可得，正規借貸對參與借貸煙農的家庭人均收入、家庭人均消費支出、單位面積生產投入均有顯著的正向影響，說明煙農的正規借貸行為促進了其家庭福利的增加。

2.3 平衡性檢驗

為了保證結果的可靠性，運用pstest 命令檢驗前面的匹配結果是否很好地平衡了數據。具體檢驗結果見表4。

由表4 可知，匹配之前PseudoR2 的值很大，為0.628，匹配后3 種匹配方法的PseudoR2 都有很大程度降低，幾乎為0；似然比檢驗，匹配前在1%顯著性水平上被拒絕，而匹配后P值都變得很大，均不拒絕處理組與控制組不存在系統差別的假設；標準偏差均值在匹配后的值若大于20，則說明匹配失敗，標準差偏差從匹配前的42.4 下降到7.7、6.7、4.9，均小于20，說明匹配結果較好；偏差中位數也大幅下降，說明匹配大大降低了兩組變量之間的系統性差異。從以上平衡性檢驗結果可知，樣本匹配通過了平衡性檢驗，說明運用PSM方法是有效的，估計結果可靠。

表4 樣本數據平衡性檢驗結果表

3 結論

利用陜西省煙農微觀調查數據，用傾向得分匹配法估計了煙農正規借貸行為對其家庭福利的影響，且匹配結果通過了平衡性檢驗，得出以下結論。

一是受教育水平、是否經常上網、耕地面積、固定資產價值、是否為合作社成員、家中是否有黨員或干部對煙農借貸可得性具有顯著的正向影響，戶主年齡、恩格爾系數對煙農借貸可得性具有顯著的負向影響。

二是正規借貸對煙農家庭福利的提高有顯著的影響，且有正規借貸行為的煙農，其人均收入、人均消費支出、單位面積生產投入分別比其未借貸情況下高出10.93%、13.73%、17.26%左右。

4 對策建議

一是農村金融機構應加大各項貸款政策的宣傳力度，積極探索煙農消費性貸款的發放方式以滿足煙農消費的需要，加快抵押擔保產品創新、對煙農實行優惠利率政策以減輕煙農壓力。

二是各級政府及相關部門應積極穩妥地推進土地流轉，發展規?；N植；鼓勵煙農加入合作社以獲得更好的生產指導以及更多的信息渠道；開展煙農培訓，提高煙農的文化素質以及生產能力，以提高煙農借貸可得性。

三是煙農應充分利用網絡資源關注金融資訊，及時獲取各種貸款政策信息。