基于Logistic-ISM模型的新型農業經營主體融資渠道偏好影響因素研究

胡沁婷

湖南瀟湘技師學院（湖南九嶷職業技術學院），湖南 永州 425000

0 引言

新型農業經營主體是鄉村振興的主力軍。2018年9 月，中共中央、國務院印發了《鄉村振興戰略規劃（2018—2022 年）》，強調壯大新型農業經營主體，實施新型農業經營主體培育工程，鼓勵通過多種形式開展適度規模經營。2019 年中央一號文件提出，現階段針對新型農業經營主體融資問題，要采取加大對新型農業經營主體資金投入和拓寬融資渠道等諸多辦法。

我國以家庭農場、農民專業合作社、農業大戶等為主體的新型農業經營主體貸款余額逐年增長，但存在認證不規范、缺乏質押抵押擔保、貸款業務辦理手續繁雜、貸款種類單一化等諸多問題，致使新型農業經營主體融資困難問題長期存在。由于我國各地區農村金融發展程度不同，新型農業經營主體的自身性質、發展水平也不同，導致不同地區、不同類型、不同特征的新型農業經營主體的融資供需狀況呈現出較大差異。相關研究表明，家庭農場、農民專業合作社、農業大戶這3類新型農業經營主體的資金大部分是通過自籌和經營轉化而來，對外融資渠道的選擇依據自身條件而定。例如，家庭農場和農業大戶外源融資渠道更偏向于農村信用社等金融機構，偶爾會有民間借貸的發生，而農民專業合作社的融資主要是來自政府的支持。如何從新型農業經營主體的自身情況出發，研究其融資渠道偏好影響因素，并針對性地提出解決策略，對實現融資供需平衡、促進鄉村產業振興具有重要的現實意義。

1 Logistic回歸模型構建

筆者以湖南省永州市為例，通過問卷調查和電話訪談的形式，了解新型農業經營主體的融資信息，發現新型農業經營主體融資渠道偏好分為正規融資渠道、非正規融資渠道；根據調研結果，結合文獻研究，總結出影響新型農業經營主體融資渠道偏好的因素主要有主體因素、經營因素和融資行為因素。其中，主體因素包括年齡、受教育程度、是否為專業技術型農戶，經營因素包括經營類型、家庭年總收入、是否進行工商注冊，融資行為因素包括有無融資經歷、有無合格抵押物、貸款用途和貸款金額。

1.1 變量選擇

選擇新型農業經營主體融資渠道偏好作為被解釋變量，設為Y；從主體因素、經營因素和融資行為因素3個方面進行解釋變量的選擇，具體如表1所示。

表1 變量選擇及定義

1.2 研究假設

根據變量選擇及其定義，筆者提出如下3個假設。

假設一：年齡X1對新型農業經營主體融資渠道偏好具有負向影響，而受教育程度X2和是否為專業技術型農戶X3對新型農業經營主體融資渠道偏好具有正向影響。

假設二：經營類型X4、家庭年總收入X5和是否進行工商注冊X6對新型農業經營主體融資渠道偏好具有正向影響[1］。

假設三：有無融資經歷X7、有無合格抵押物X8和貸款金額X10對新型農業經營主體融資渠道偏好具有正向影響，而貸款用途X9對新型農業經營主體融資渠道偏好具有負向影響。

1.3 模型建立

新型農業經營主體融資渠道偏好是個二元選擇問題，因此，筆者選用Logistic 回歸模型，運用SPSS 軟件進行二元回歸分析，確定新型農業經營主體融資渠道偏好的影響因素。二元Logistic回歸模型為

式（1）中：Y為被解釋變量，Xi為影響新型農業經營主體融資渠道偏好的因素（解釋變量），β0為回歸方程的常數項，βi為回歸方程系數，k=10。

1.4 實證研究結果

在進行回歸分析之前，筆者對模型中的解釋變量進行了共線性診斷，以確保模型中各解釋變量之間不存在相關關系。共線性檢驗結果如表2 所示，容差大于0.1或者VIF（方差膨脹因子）小于10，則代表不具有共線性，可以此為標準判斷各解釋變量之間是否存在共線性。

由表2 可知，各解釋變量之間不存在共線性，可以進行二元回歸分析，分析思路為：考慮所有解釋變量對被解釋變量的影響，得到初始分析模型；根據各解釋變量的顯著性，采用向后篩選法，逐步剔除不顯著的變量，再進行擬合，得到最終模型，結果如表3、表4所示。

表2 共線性檢驗結果

表3 Logistic回歸模型實證分析初始結果

由表3 可知，對新型農業經營主體融資渠道偏好有顯著或極顯著影響的因素分別是X2（受教育程度）、X5（家庭年總收入）、X7（有無融資經歷）、X8（有無合格抵押物）。筆者根據模型的擬合結果對進入最終模型的影響因素（見表4）進行具體分析。

表4 Logistic回歸模型實證分析最終結果

第一，受教育程度的回歸系數（B）為正，對新型農業經營主體融資渠道偏好具有顯著的正向影響（P＜0.05），符合假設一。說明新型農業經營主體受教育程度越高，對相關金融知識和融資流程的認知程度就越高，對正規融資渠道的偏好越強烈[2］。而年齡和是否為專業技術型農戶對新型農業經營主體融資渠道偏好的影響并不顯著，原因是新型農業經營主體年齡大則經營經驗豐富，年齡小則獲取新技術新知識較快，加之相關技術培訓的普及，很難判斷年齡和是否專業技術型農戶對新型農業經營主體融資渠道偏好的影響是正向還是負向的，因而未通過顯著性檢驗。

第二，家庭年總收入的回歸系數為正，對新型農業經營主體融資渠道偏好具有顯著的正向影響（P＜0.05），符合假設二，這說明家庭年總收入越高的新型農業經營主體為了擴大生產經營，會更偏好正規融資渠道。從銀行角度來看，這類新型農業經營主體的償債能力較強，更容易獲得正規融資機構的青睞[3］。同時，從調查情況可知永州市新型農業經營主體對工商注冊的理解并不全面，大部分地區存在跟風現象，農產品的品牌意識還不成熟；且受地域因素影響，永州市的新型農業經營主體偏向傳統種植業和養殖業，規模相對固定，對結合旅游資源的新型農業經營主體形式并未完全接受，因此，經營類型和是否進行工商注冊對新型農業經營主體融資渠道偏好的影響不顯著。

第三，有無融資經歷的回歸系數為正，對新型農業經營主體融資渠道偏好具有顯著的正向影響（P＜0.05）；有無合格抵押物的回歸系數為正，對新型農業經營主體融資渠道偏好具有極顯著的正向影響（P＜0.01）。以上兩點均符合假設三，說明新型農業經營主體通過正規渠道融資成功后，由于了解融資條件，熟悉融資流程，因而也就越偏好正規融資渠道，同時新型農業經營主體具備合格抵押物就更具有融資資格，也就更偏好正規融資渠道[4］。值得注意的是，貸款用途和貸款金額對新型農業經營主體融資渠道偏好的影響不顯著，原因可能是永州市新型農業經營主體融資金額普遍不高，大多數新型農業經營主體通過自有資金的積累和少量親戚朋友的借款就能滿足基礎建設和再生產需要，因此對正規融資渠道偏好并不明顯[5］。

2 ISM解釋結構模型構建

2.1 要素設置

筆者通過Logistic 回歸模型分析，得出受教育程度、家庭年總收入、有無融資經歷和有無合格抵押物為新型農業經營主體融資渠道偏好顯著性影響因素，因此，分別確定S0為新型農業經營主體融資渠道偏好，S1為受教育程度，S2為家庭年總收入，S3為有無融資經歷，S4為有無合格抵押物，再結合國家政策的影響，引入變量S5，代表國家政策和政府扶持。

2.2 建立鄰接矩陣

根據以上6 個變量，確定變量間的邏輯關系，建立變量間的鄰接矩陣A。鄰接矩陣A的構成元素定義為

2.3 建立可達矩陣

用鄰接矩陣A加上單位矩陣I，經過一定演變后可得到可達矩陣M。可達矩陣具有一個重要特性，即推移特性。當Si經過長度為1的通路直接到達Sk，而Sk經過長度為1 的通路直接到達Sj；那么當Si經過長度為2的通路必然可直接到達Sj。通過演算后得到可達矩陣M為

2.4 建立骨干矩陣

式（5）中：P（Si）為可達集合，表示從因素Si出發可到達的全部因素的集合；Q（Si）為先行集合，表示可以到達因素Si的全部因素的集合。

從可達矩陣M中刪除L1中因素對應的行與列，得到矩陣M＇，對矩陣M＇重復上述操作，得到位于第二層的L2的因素，再從矩陣M＇中去掉L2中因素對應的行與列，得到矩陣M″；然后對其進行同樣的操作，得到位于第三層的L3的因素。以此類推，得到位于所有層次的全部因素。

通過上述方法，得到L1={S0}、L2={S2}、L3={S5，S4，S3}、L4={S1}。

最后，根據L1、L2、L3、L4的要素順序，得到重新排列的骨干矩陣B為

2.5 構建解釋結構模型

用流程圖將全部因素進行有效連接，得到新型農業經營主體融資渠道偏好影響因素的解釋結構模型（見圖1）。

圖1 新型農業經營主體融資渠道偏好顯著性影響因素的解釋結構模型

由圖1 可知，在新型農業經營主體融資渠道偏好的顯著性影響因素中，家庭年總收入為最直接影響因素，同時融資渠道偏好還受到有無貸款經歷、是否有合格抵押物、國家政策和政府扶持3 方面因素的影響，而受教育程度則是深層次的根源因素[6］。以上5 個影響因素既獨立發揮作用，又相互影響、相互關聯，形成了完整的新型農業經營主體融資渠道偏好影響因素系統。

3 緩解新型農業經營主體融資壓力的建議

筆者以湖南省永州市為例，對新型農業經營主體融資渠道偏好影響因素進行分析，結合湖南省產業發展的特點，有針對性地提出因地制宜的財政政策和非“普惠制”的金融支持政策，以緩解新型農業經營主體融資壓力。一是政府要針對區域間自然資源和經濟發展的差異及不同類型的新型農業經營主體實施差異化的扶持政策，重點支持科技含量高、產業化發展水平高的新型農業經營主體。例如，集群化的專業合作社和重點龍頭企業可通過政策支持發揮農業主體的帶動作用，帶動周邊地區農民增收致富，從而推動農村經濟發展。二是相關部門要采用非“普惠制”的金融支持政策，解決抵押質保問題，通過制定盤活宅基地產權、農民商住房、企業廠房等房產的抵押政策，以彌補抵押質保物不足的缺陷，從而破解“融資難”和“融資貴”的困境。