摘 要：本文基于对陕西省宝鸡市693户贫困农户的调查数据，引入农户特征、收入与资产、农户支出、社会资本、家庭金融活动和地区情况等方面的多重变量，将研究样本划分为不同组群，统计描述和计量分析了不同因素对贫困农户信贷活动的影响。研究结果表明：正规金融机构具有甄别和筛选优势，偏向贷款于家庭规模较大、受教育程度较高、申请生产性贷款、从事非农产业、收入水平较高及所持现金更多的农户。非正规金融是贫困农户信贷主要途径，却具有明显的“关系型借贷”倾向。收入水平、资产状况、生产性支出比例是影响贷款需求、正规金融机构支持和贷款金额的共同因素，也是贫困农户短时期难以改变的三方面金融抑制诱因。创新贫困地区农村金融减贫体制与机制，推进贫困地区农村金融发展的包容性和普惠性是金融改革的重要方向。
关键词：贫困农户；信贷需求；信贷渠道；probit模型
中图分类号：F832.2 文献标识码：B 文章编号：1674-0017-2018（2）-0014-08
一、引言与研究综述
贫困地区农村金融运行与发展受到农户收支结构、经济发展水平、区域文化等因素的影响，体现出与富裕地区不同的特征与困境。贫困农户收入以家庭经营收入和在外务工收入为主，存在很大的不确定性和收支波动性，在农产品销售时节和外出务工月份，往往能够维持正常的现金流入。而农闲和返乡停工时节，现金流入会大幅下降甚至停滞。特别遇到难以预期的灾害、伤病和死亡时，农户无法通过计划储蓄的方式短期筹得大量资金和收入来抵消大额支出，从而诱发了大量信贷需求。金融扶贫作为“造血式扶贫”的重要途径，可以改变贫困地区和人群被动的发展模式，从根本上扭转贫困地区经济落后状况。2014年、2015年人民银行与相关部门联合发布了《关于全面做好扶贫开发金融服务工作的指导意见》和《关于金融助推脱贫攻坚的实施意见》，进一步落实了金融助推脱贫攻坚的基本方略。然而，贫困地区农村金融市场的制度缺陷明显抑制了贫困农户的信贷活动。一方面应围绕区域金融需求差异，推动贫困地区农村金融制度创新（王芳，2005年）。另一方面，金融机构必须推出面向贫困群体的金融产品，降低穷人进入金融市场的交易门槛（Doug Pearce，2004）。因此，厘清贫困农户信贷服务特征和影响因素，对于金融扶贫战略的实施以及贫困地区金融体制与机制创新尤为重要。
大量外学者基于欠发达地区农业信贷数据，运用Probit、Logistic、GMM和Tobit等计量方法对农业信贷与农业发展问题进行了实证研究。Abid Hussain（2012）分析了巴基斯坦政府面向小农实施的粮食安全政策。结果表明：土地数量会增加小农获得贷款机会，且中等和上等小农容易获得正规贷款，低等小农主要依靠非正规贷款1。S.B.Fakayode实证分析埃基蒂州农业信贷机构（ESACA）的转贷信贷计划效果，发现贷款受益者主要特征为年轻、有种植经验和受过教育。Anjani Kumar（2010）认为影响印度农户机构信贷的决定性因素包括教育程度、农场规模、家庭规模、种姓、性别、职业以及家庭特征等。Paul Mpuga（2010）则发现乌干达的农业信贷需求受地域、年龄、教育水平、职位、家庭资产以及其他居住特征的影响。Maru Shete （2011）分析埃塞俄比亚Finoteselam（费诺特塞兰）镇农业信贷市场影响因素，指出高抚养负担、土地占有面积、家庭劳动力禀赋、参与非农生产等增加了家庭农业信贷市场参与度。Sukhpal Singh（2009）以旁遮普州11个区的600农户为例，研究成果表明影响农户贷款的主要因素有贷款成本、贷款手续、政府扶持等。可通过借贷信息和土地信息网络化、贷款申请表简化、贷款程序和审批时间标准化改善信贷体系。
国内学者通过调查分析贫困农户信贷需求和信贷行为，探索影响农户信贷渠道的因素。王定祥等（2011）认为贫困农户信贷需求以中短期小额需求为主，但实际发生借贷行为的贫困农户较少，从正规金融机构获得贷款的农户更少。刘西川、程恩江（2009）认为所调查农户信贷需求主要受到数量、成本与风险的影响。黄祖辉等（2009）认为工资性收入和非农经营收入分别对农户正规信贷来源有不同影响，前者显著为负，后者影响为正。刘明（2012）以陕西、青海欠发达农村为例，认为关系型融资对不同的信贷来源作用效果不一致，虽然可以抑制民间金融的风险，但却滋长了正规金融的寻租活动。T璋勇、杨贺（2014）运用Probit模型，着重分析农户社会资本对正规和非正规信贷供需倾向的影响，发现良好的社会资本对农户信贷获得具有正向促进。
综上所述，许多学者依托不同地区农户的调研样本，实证检验了影响农户信贷需求的因素。但既有研究直接针对贫困农户信贷需求的分析不多，并且没有选取陕西省贫困农户样本，不能很好地反映陕西贫困农户信贷活动倾向。因此，本文根据宝鸡市贫困县贫困农户调查数据，引入户主年龄、教育程度、家庭规模、收入来源构成、收入水平、存款水平和地理位置等变量，将研究样本划分为不同组群，对比分析上述变量对不同特征贫困农户信贷需求、信贷渠道及贷款金额的影响，力图更为全面地展示陕西贫困农户信贷需求特征和影响因素，为农村金融更好地服务于贫困地区与贫困群体提供更多的经验支持。
二、数据来源与家庭基本特征
（一）数据来源
本文样本来源于2017年9月22日至9月30日调研组赴陕西省宝鸡市陇县、麟游县和太白县等国家特定贫困县的调研数据。此次调研共涉及693户贫困农户，调研样本源自9个镇，共收集农户经济与金融服务状况问卷表700份，其中有效问卷693份。农户入户调查问卷收集情况见表1。
（二）家庭基本特征
一是家庭构成方面，在所选取的693户农户中，户均人口4.05人，男劳动力1.78人，女劳动力1.27人，户均劳动力人数3.05人，平均每个劳动力负担（供养）人口1.32人。样本中户主年龄分布在20岁至78岁之间，平均年龄为45岁。二是家庭收支方面，有效样本693户农户中，人均家庭纯收入为6578元，户均家庭纯收入为16589元。户均农业生产支出值为4600元，而农户用于食品、衣着和居住的消费性支出就可达到14333元，后者为前者的近三倍。三是教育分布方面，绝大多数农户为初中以下文化，其中文盲、半文盲学历占33.4%，小学学历占32.1%，初中学历占25.4%，高中及以上学历仅占到9.1%。与全国农民教育平均水平相比，贫困农民教育程度明显更低。四是农业生产方面，693户农户中有605户农户从事农业活动，但其农业机械化程度非常低，有60%的农户家中没有相关农用机械。因此，样本区域仍然从事依靠手工劳作为主的传统农业耕作。此外，贫困农户的土地耕作条件并不优渥，有效样本中有52%的农户户均土地面积不足4亩，平均每人分得土地不足1亩。即使土地资源有限，但仍有大量的土地分布于生产条件恶劣的高山和丘陵地区，土地耕作条件较差，不利于农业规模化和现代化经营。五是生活条件方面，贫困农户生活艰辛，所在区域基础设施和住房条件较差。 三、不同组群贫困农户信贷需求分析
（一）户主年龄与信贷服务
据693户贫困农户有效样本数据，表2显示不同年龄阶层贫困农户信贷服务状况。可发现伴随年龄增长，贫困农户的信贷需求强度和从正规金融机构的获贷比重呈现逐渐下降的趋势，而从民间借贷的农户比重却呈现逐渐上升的趋势。30岁以下农户信贷需求率可达到33.1%，31-40岁和41-50岁信贷需求率为32.67%和31.56%，而51岁以上农户信贷需求率明显降至26.73%。这是由于中青年农户家中迎亲婚礼、建房置业和教育培训的机率较高，短期内大额支出往往造成收不抵支，产生较强烈的信贷需求。与老龄农户相比，中青年农户也更易从正规金融机构获得贷款，30岁以下农户从正规金融机构的获贷比例为37.30%，31-40岁为32.30%，41-50岁为27.38%，51岁以上降至25.83%，从而反映正规金融机构信贷对象也具有一定的年龄偏向。而户均贷款金额中，31-40岁和41-50岁农户最高，可达到43042.87元和37823.4元。
（二）教育程度c信贷服务
通常认为教育程度的高低对于信贷需求的产生和正规金融机构获贷机率存在一定关联。表3反映了不同教育程度贫困农户信贷服务状况。农户受教育程度和信贷需求并未呈现明显关联，绝大部分贫困农户信贷需求率都在28%左右。而教育程度的高低却明显影响农户从正规金融机构的获贷机率和获贷金额，文盲和半文盲农户正规金融机构提供贷款比重为28.56%，户均信贷金额为34532.2元；小学农户正规机构信贷比重为29.23%，户均信贷金额为27845.2元；高中、中专农户其职可达28.47%和45765元；而大专及以上最高，可达到98%和86903元。这是由于教育程度越高，农户就业水平和劳动技能掌握情况较好，思想意识较为先进，对金融知识的了解也较为深入。因而，偏向从正规渠道申请贷款的同时，也容易受到正规金融机构的青睐。
（三）家庭规模与信贷服务
表4反映了贫困农户家庭规模与信贷服务状况，整体而言农户家庭规模与信贷需求比率呈现正向关系，家庭规模为7人以上的农户信贷需求程度最高，可达到33.13%。2人以下家庭信贷需求最低，其值为24.56%。这是由于农户家中人口越多，家庭经济压力越大，贷款用途越丰富，从而产生信贷需求比例也越高。而对于信贷渠道的选择，家庭人口为6人和7人以上的农户正规金融机构获贷比例最高，分别为34.64%和43.78%，而从民间信贷获贷的比重较低，分别为65.36%和56.22%。这是由于家庭规模越大，掌握当地社会资本的可能性越大，同时农户中易分布不同年龄层次的人口，信贷需求种类丰富。
（四）收入来源构成与信贷服务
贫困农户收入主要分为家庭经营性收入、工资性收入、转移性收入和财产性收入四类，表5反映贫困农户收入来源与信贷服务状况的关系，无论信贷需求比例、正规金融机构获贷比例和户均贷款金额都呈现一致的规律性，即以工资性收入为主农户比例最高，以家庭经营性收入为主农户比例最低。从信贷需求程度而言，以工资性收入为主的农户信贷需求比例可达到39.25%，以家庭收入为主和以财产性收入为主农户信贷需求比例分别为31.18%和30.93%，而以转移性收入农户信贷需求程度最低，仅达到26.84%。从信贷来源而言，以工资性收入为主的农户从正规金融机构获取贷款的比重达到48.56%，明显高于家庭经营性收入农户32.34%、转移性收入农户28.13%和财产性收入农户27%，高约20个百分点。从户均借贷金额而言，以工资性收入、家庭经营性收入、转移性收入和财产性收入为主农户分别为53541元、40376元、31006元和27684元。由于以工资性为主的农户更多参与外出务工，从事非农产业，收入水平、教育程度、年龄结构和思想理念明显优越于其他农户，因此具有较强的信贷意识，受正规金融机构信贷约束的程度也低于其他农户。
（五）收入水平与信贷服务
表6反映贫困农户收入水平与信贷服务状况的关系，表中根据农户家庭户均纯收入数额，将贫困农户收入划分为5个区间。可发现农户收入水平与信贷需求占比和正规金融机构获贷比例呈现一定的正相关，伴随农户收入水平提高，农户信贷需求有所增加，户均家庭纯收入在5000元以下和5001-8000元之间的农户，信贷需求占比分别为26.44%和26.15%，从正规金融机构获贷比例分别为28%和29.73%。反观家庭纯收入在8001-12000元、12001-15000元和15001元以上的农户，信贷需求占比分别为31.81%、34.65%和32.58%，从正规金融机构获贷比例分别为34.03%、31.78%和39.73%。由此表明贫困农户收入水平越高，正规金融机构越倾向于向其贷款，这与农户的还款能力相适应。而贫困农户收入水平越低，越易受到正规金融机构的排斥，转而向民间借贷的比重较高。5000元以下和5001-8000元之间的农户，有七成以上向民间金融借款。
（六）农户所持现金和存款水平与信贷服务
农户储蓄水平对信贷服务状况会产生明显影响，一般而言，农户手中现金和存款越多，越易抵抗收支不平衡带来的现金波动，通过内源性资金填补资金空缺。表7显示了贫困农户所持现金和储蓄水平与信贷服务状况，表中根据农户家庭户均现金及存款数额，将贫困农户划分为5个区间。与表6所分析贫困农户收入水平与信贷服务状况的关系相似，伴随农户所持现金及存款的增加，农户向正规金融机构获贷的比例增加。农户所持现金及存款在10000元以下，其正规金融机构获贷比率为26.23%，民间金融获贷比率为73.77%。反观农户所持现金及存款在30001元以上，其正规金融机构获贷比率为42.34%，民间金融获贷比率为57.66%。说明农户的储蓄水平是影响信贷来源的重要因素，也是获取正规金融机构信贷审批的有利条件。此外，表7明显表现伴随农户储蓄水平提高，农户信贷需求有所下降，10000元以下信贷需求占比为38.33%，而30001元以上信贷需求占比则降至19.38%。 四、贫困农户信贷需求影响因素的计量分析
（一）模型设定
（二）变量选取与赋值
解释变量选择与赋值情况如表8。
（三）计量检验
影响农户信贷行为的因素，不仅包括农户个体的经济差异，所在区域经济发展程度和金融生态环境，也包括农户拥有社会资本情况。此处引入农户特征、收入与资产、农户支出、社会资本、家庭金融活动和地区情况五方面共二十个变量，运用标准Probit模型，计量检验各因素对农户信贷渠道选择的影响。其结果如表9所示。
此处，依据所调研数据中贫困农户有效样本数据，以贫困农户信贷渠道选择作为解释变量，运用标准Probit模型进行实证检验，其结果如表9所示。检验结果显示似然比统计量LR chi2（18） =86.73，Prob > chi2=0.0000，运用estat clas命令预测准确百分比，统计模型以100%的概率拒绝系数为0的原假设，并且可达到75.63%的正确预测比率，说明除常数项外，其他系数合显著，模型具有较好的解释能力。
通过表9计量结果分析，可发现户主教育程度X2、农户流动资产X7、农户固定资产X8、农户生产性支出水平X10及村庄繁华程度X19均表现为正向促进作用，具体分析如下：
1.贫困农户家庭特征中户主教育程度X2显著影响农户信贷来源。其对应P值为0.02，可通过5%的显著性水平下统计检验，且系数为正。说明户主教育程度越高，越容易获得银行、信用社等正规金融机构的贷款，而这一结果也与现实情况及前文统计描述结果一致。一般而言，学历较高的农户具有较稳定的收入来源，并且投资意识和信贷理念都较强。他们往往具备一定的生产经营能力和技术操作水平，具有扩大生产经营规模和进行商业运营投资的意愿。因此，相对于低学历农户，正规金融机构也更偏向预期收益较高、风险较低的高学历人群。从而，高学历农户从正规金融机构的获贷机率明显增强。
2.贫困农户资产状况仍是影响农户信贷来源的重要因素。家庭流动资产情况X7和家庭固定资产情况X8分别通过5%的显著性水平和10%的显著性水平检验，并且系数均为正值。与影响农户信贷需求的负向作用不同，家庭流动资产情况X7对于信贷渠道选择也具有正向影响。说明农户资产状况是衡量农户财力状态和还款能力的重要指标，农户所持现金、储蓄及房产价值越高，农户越容易达到正规金融机构资信审核的要求，也具有更好的抵押贷款条件，其从正规金融机构获贷可能性也越高。
3.贫困农户支出状况中生产性支出占比X10可正向影响农户信贷来源。据表9可知，X10的P值为0.08，仅在10%的显著性水平下统计显著，对于农户信贷来源具有一定正向影响。这是由于，产生生产性信贷需求的人群一般具有强烈的扩大收入来源及收入水平的意愿，具备一定的生产经营能力和经验积累，比生活性信贷更具获利空间。正规金融机构审批贷款时，相较于生活性贷款需求，更倾向于用于生产性支出的信贷。
4.贫困农户村庄所在地区状况对于农户信贷来源也具有显著影响。日常方式距离商业中心时间衡量村庄繁华程度X19。不难看出，村庄繁华程度X19在5%的显著性水平下统计显著，系数为正。说明距离商业中心越近，越容易受到正规金融机构的支持。这是由于距离商业中心越近、交通情况较好的农村更易受到周围经济发达地带的辐射作用，贫困农户财富状态和收入水平有所改善，从正规金融机构获贷机率提高。
五、结论与启示
（一）中青年农户具有强烈的信贷需求
伴随年龄增长，贫困农户的信贷需求强度和正规金融机构的获贷比例均呈下降趋势。因此，应针对中青年贫困农户信贷需求特点，设计结构、额度、期限与抵押条件更为合理的信贷产品，不仅满足建房置业、子女教育、婚丧嫁娶和健康医疗的消费性信贷，也要鼓励与支持农民工创业、商业运营的生产性信贷。通过创新并丰富金融产品与服务范围，满足贫困农户多元化金融需求。
（二）正规金融机构具有甄别和筛选优势，偏向贷款于家庭规模较大、受教育程度较高、申请生产性贷款、从事非农产业、收入水平较高及所持现金更多的农户
因此，一是应促进普惠金融发展，发挥农村普惠金融体系包容性特点，将服务客户延伸至更多贫困农户和低收入群体，向不同的客户群体提供多样化的金融服务。二是发挥政策性金融的自身优势，从政策角度满足农业和农村经济弱质性决定的金融服务需求，弥补商业性金融遗留下的供需缺口。三是加强农户职业技能、金融知识和文化素养的培训与教育，提升农户的文化水平、经营能力、创业思维和金融意识，扩展农户的增收机会空间。
（三）贫弱状态是金融供给抑制的主要原因
克服金融机构供给抑制偏向，创新贫困地区农村金融减贫体制与机制，制定差别性的农村金融制度，发挥银行机构、保险机构、扶贫部门和政府部门的合力作用。此外，应加快信用信息平台建设，通过金融机构与相关部门配合，完善全国各地贫困农户信用档案，扩充征信数据库涵盖范围，为精准发放贷款提供信息参考。
（四）贫困农户收入构成可明显影响农户信贷需求
以工资性收入为主的农户，无论信贷需求比例、正规金融机构获贷比例和户均贷款金额都最高，而以家庭经营性收入为主的农户则最低。因此，引导农户从事传统农业之外的外出打工、商贸物流和商业投资等经济活动，不仅可以扩宽贫困农户收入来源，也可以激发农户生产性金融需求，缓解供需双方的金融抑制。
参考文献
[1]Abid Hussain，Gopal Bahadur Thapa.Smallholders’access to agricultural credit in Pakistan[J].Food Sec，2012，（4）：73-85.
[2]Anjani Kumar，K. M.Singh，Shradhajali Sinhac.Institutional Credit to Agriculture Sector in India： Status，Performance and Determinants[J].Agricultural Economics Research Review，2010，（23）：253-264.
[3]Doug Pearce，Junior Davis.Making rural finance count for the poor[J].UK Department for International Development
working paper，2004，（9）：1-21.
[4]Maru Shete，Roberto J.Garcia.Agricultural credit market participation Finoteselam town[J].Ethiopia Journal of Agribusiness in
Developing and Emerging Economies，2011（1）：55-74.
[5]Paul Mpuga.Constraints in Access to and Demand for Rural Credit： Evidence from Uganda[J].African Development Review，
2010，（22）：115-148.
[6]Sukhpal Singh，Manjeet Kaur， H.S. Kingra.Inadequacies of Institutional Agricultural Credit System in Punjab State[J].
Agricultural Economics Research Review，2009，（22）：309-318.
[7]王芳.我农村金融需求与农村金融制度：一个理论框架[J].金融研究，2005，（4）：89-98。
[8]王定祥，田庆刚，李伶俐，王小华.贫困型农户借贷需求与借贷行为实证研究[J].金融研究，2011，（5）：124-138。
[9]刘西川.贫困地区农户的正规信贷约束：基于配给机制的经验考察[J].中国农村经济，2009，（6）：37-49。
[10]黄祖辉.中国农户的信贷需求：生产性或消费性抑制――方法比较与实证分析[J].管理世界，2007，（3）：74-83。
[11]刘明，韩晶晶，戈伟伟.西部贫困农村经济机会、关系型融资与农贷配给[J].陕西师范大学学报（社会科学版），2012，（4）：
102-112。
[12]T璋勇，杨贺.农户信贷行为倾向及其影响因素分析[J].中国软科学，2014，（3）：45-56。
The Study on Influencing Factors of Credit Demand and Channel
Selection of Poor Farmer Households
――The Comparative Analysis on Different Groups of Farmer Households Based on Multiple Variables
Research Group
Abstract：Based on the survey data of 693 poor farm household in Baoji city of Shaanxi province， the paper introduces multiple variables such as farm household characteristics， income and assets， spending， social capital， family financial activity and the situation of areas， spanides the study samples into different groups， and makes a statistical description and metric analysis on the influence of different factors on credit activities of poor farmer households.. The results show that formal financial institutions have the advantage in screening and selecting， so they prefer to granting loans to those farmer households with the characteristics of larger family size， higher level of education， applying for productive loans， engaging in non-agricultural industries， higher level of income and holding more cash. Informal finance is the main way to get credit for poor farm households， but it has obvious tendency of “relational borrowing”. Income level， assets status， productive expenditure proportion are the common factors affecting demand for loans， the support of formal financial institutions and the amount of loans， and also the financial repression which is difficult for poor farm households to change in a short term. It is an important direction for the financial reform to make innovations on the system and mechanism of rural financial poverty reduction in poverty-stricken areas and promote the inclusive finance development in poor rural areas.
Keywords： poor farmer household； credit demand； credit channel； Probit model
