史方超，董繼剛

(山東農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院，山東 泰安 271018 )

一、問題的提出

農(nóng)村金融是服務(wù)“三農(nóng)”、推動農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展的核心力量。農(nóng)村信貸資金需求的有效滿足不僅在解決“三農(nóng)”問題中具有重要的作用，而且在很大程度上決定了一個地區(qū)農(nóng)村經(jīng)濟社會的發(fā)展水平。然而，目前中國農(nóng)村地區(qū)普遍存在信貸資金供需不平衡的現(xiàn)象，資金問題成為中國農(nóng)村經(jīng)濟進一步發(fā)展的重大障礙。

梳理相關(guān)文獻，國內(nèi)對于農(nóng)戶信貸需求及其影響因素的研究頗豐，研究者從農(nóng)戶人口學(xué)特征、家庭財產(chǎn)以及借貸用途、借貸成本等多方面展開了研究，但對于農(nóng)戶信貸可得性影響因素的分析較少。謝彥明等以220 份農(nóng)戶農(nóng)信社融資為例進行研究表明，農(nóng)戶家庭年收入、有無借貸經(jīng)歷、戶主對農(nóng)信社的了解以及農(nóng)信社的貸款額度和貸款效率對農(nóng)戶信貸的可得性有顯著影響[1]。黃慧春等研究表明，農(nóng)地抵押貸款試點可在一定程度上緩解農(nóng)戶完全數(shù)量配給、提高農(nóng)戶信貸可得性，但在當前的農(nóng)村法律經(jīng)濟條件下，農(nóng)地抵押貸款發(fā)生率偏低，其預(yù)期效果并不顯著[2]。宰曉娜等分析了影響農(nóng)民專業(yè)合作社正規(guī)信貸可得性的因素，結(jié)果表明：財務(wù)會計管理狀況、合作社領(lǐng)導(dǎo)者的期望同農(nóng)民專業(yè)合作社正規(guī)信貸可得性呈負相關(guān)，而是否設(shè)立法人賬戶、實有資本同農(nóng)民專業(yè)合作社正規(guī)信貸可得性呈正相關(guān)；合作社的基本情況、已分配利潤等其余變量對農(nóng)民專業(yè)合作社正規(guī)信貸可得性的影響并不顯著[3]?？讟s等研究表明，被調(diào)查農(nóng)戶的文化程度、農(nóng)戶家庭年收入水平、是否購買農(nóng)業(yè)保險、農(nóng)信社對農(nóng)戶的信任水平以及農(nóng)戶違約后內(nèi)疚程度對農(nóng)戶正規(guī)信貸可得性有顯著的正效應(yīng)，農(nóng)戶家庭負債水平、農(nóng)戶承擔更大風(fēng)險的意愿程度以及農(nóng)戶是否曾違約有顯著的負效應(yīng)，戶主的年齡、家庭總資產(chǎn)、耕地面積、家庭人口數(shù)、家中就讀大學(xué)的子女數(shù)、是否有重病患者以及農(nóng)業(yè)經(jīng)營收入比例和農(nóng)戶支付更高利率的意愿沒有顯著的影響[4]。

總的來看，對于農(nóng)戶信貸需求可得性及其影響因素的研究不但較少，而且未能就各個影響因素之間的層次結(jié)構(gòu)進行深入分析。鑒此，筆者擬以泰安市為個案，進行問卷調(diào)查，并運用Logistic-ISM 模型對數(shù)據(jù)進行分析，探討農(nóng)戶的信貸可得性、影響因素及其層次結(jié)構(gòu)，并據(jù)此提出政策建議。

二、變量選取與模型選擇

1．變量選取

農(nóng)戶信貸可得性受農(nóng)戶自身特征的影響，主要包括戶主特征、家庭特征、農(nóng)戶認知特征，同時還受到金融機構(gòu)相關(guān)貸款特征的影響。此外，國家相關(guān)政策亦會對農(nóng)戶信貸可得性產(chǎn)生影響。因此，在參考農(nóng)戶信貸可得性的已有研究成果的基礎(chǔ)上，筆者將從戶主特征、家庭特征、認知特征、貸款特征、國家相關(guān)政策五個方面選取影響農(nóng)戶信貸可得性的變量。

(1)戶主特征變量。包括調(diào)查對象的年齡(x1)、文化程度(x2)。隨著戶主年齡的增長，農(nóng)戶的家庭財富得到積累，非農(nóng)經(jīng)濟活動的參與經(jīng)驗也增多，進行貸款申請時得到金融機構(gòu)認可的可能性隨之提升。而理論分析與實踐表明，戶主文化程度往往與農(nóng)戶收入水平及社會地位成正相關(guān)，戶主文化程度越高得到信貸支持的可能性也越大[1,3]。

(2)家庭特征變量。包括人口規(guī)模(x3)、勞動力人口(x4)、收入水平(x5)、收入來源(x6)、耕地面積(x7)。收入水平是衡量農(nóng)戶信貸償還能力的重要指標，與家庭人口規(guī)模、勞動力人口共同決定家庭財富水平。農(nóng)戶分為兼業(yè)農(nóng)戶與純農(nóng)業(yè)農(nóng)戶。一般說來，純農(nóng)業(yè)農(nóng)戶生產(chǎn)風(fēng)險大以及收入具有不確定性，兼業(yè)農(nóng)戶經(jīng)濟收入普遍高于純農(nóng)業(yè)農(nóng)戶，且收入來源要比純農(nóng)業(yè)農(nóng)戶更有保障。農(nóng)戶耕地規(guī)模越大，農(nóng)業(yè)收入越多。生產(chǎn)經(jīng)營性借貸需求的可得性較高是由于該類貸款多用于擴大生產(chǎn)規(guī)模，資金的投入具有投資性質(zhì)，而規(guī)?；纳a(chǎn)經(jīng)營更有利于收益的增長，進一步保證該類農(nóng)戶的還款能力，有利于其信貸可得性的提高。上述因素反映了農(nóng)戶家庭的后續(xù)資金流入情況，是金融機構(gòu)決定是否對其放貸的影響因素之一。

(3) 農(nóng)戶認知特征變量。包括農(nóng)戶對金融機構(gòu)的了解程度和借貸經(jīng)驗(x8)。從調(diào)研樣本的統(tǒng)計分析中可以發(fā)現(xiàn)，有過金融機構(gòu)借貸經(jīng)驗，以及經(jīng)常接受金融機構(gòu)服務(wù)，與金融機構(gòu)接觸頻繁的農(nóng)戶，普遍對金融機構(gòu)服務(wù)流程、業(yè)務(wù)特點比較熟悉。同時農(nóng)戶有借貸經(jīng)驗說明其符合金融機構(gòu)對貸款申請人的資格評審條件，若無不良貸款記錄，則貸款申請人的信用狀況也得到了證明。農(nóng)戶對金融機構(gòu)的了解程度和借貸經(jīng)驗都可以歸結(jié)于對金融機構(gòu)業(yè)務(wù)的熟悉度，因此筆者只選擇借貸經(jīng)驗作為農(nóng)戶認知特征變量。農(nóng)戶借貸經(jīng)驗越多，往往他們的貸款申請相對來說“有效性”高(即農(nóng)戶自己明確了解信貸申請資格時，若自己不符合條件就不會提出申請，提出申請的往往是資格條件較為符合的農(nóng)戶)。因此借貸經(jīng)驗會對貸款可得性產(chǎn)生影響。

(4) 國家相關(guān)政策。由于三農(nóng)的弱勢地位，僅靠市場經(jīng)濟自身的發(fā)展規(guī)律，農(nóng)村金融很難發(fā)展壯大。國家扶持“三農(nóng)”的優(yōu)惠政策可以減輕城市對農(nóng)村資金的虹吸效應(yīng)、促進農(nóng)村金融機構(gòu)服務(wù)“三農(nóng)”的積極性以及新型農(nóng)村金融機構(gòu)的建設(shè)。金融機構(gòu)會根據(jù)國家的相關(guān)政策來制定具體的措施，很大程度上影響著農(nóng)戶信貸業(yè)務(wù)的相關(guān)規(guī)定，進而對農(nóng)戶信貸可得性產(chǎn)生影響。農(nóng)村金融市場存在嚴重的信息不對稱問題，導(dǎo)致嚴重的逆向選擇與道德風(fēng)險問題，同時農(nóng)戶信貸具有規(guī)模小、風(fēng)險高、分散等特點，本身交易成本較高，也加大了農(nóng)村金融機構(gòu)發(fā)放農(nóng)業(yè)貸款的風(fēng)險。從農(nóng)村金融機構(gòu)方面來看，農(nóng)戶信貸規(guī)模小、分散、風(fēng)險高等特點也使得金融機構(gòu)對農(nóng)戶放貸不能有效地彌補貸款成本，自身沒有動力去為“三農(nóng)”服務(wù)。這些因素都阻礙了中國農(nóng)村信貸市場達到市場出清的最優(yōu)配置狀態(tài)，造成農(nóng)村正規(guī)金融機構(gòu)對農(nóng)戶的信貸配給，資金更多地流向收入水平較高的少部分農(nóng)戶。一旦貸款存在不公平現(xiàn)象，普通農(nóng)戶貸款受到不公平對待，農(nóng)戶信貸可得性降低，就會造成受到不公正待遇的農(nóng)戶退出正規(guī)金融借貸市場，轉(zhuǎn)向民間金融借貸市場。建設(shè)普惠制農(nóng)村金融是目前中國新一輪農(nóng)村金融改革的重要方向，普惠制農(nóng)村金融的一個重要表現(xiàn)是貸款公平性，因此筆者選取貸款公平性(xa)來反映國家相關(guān)政策對農(nóng)戶信貸可得性的影響。

相關(guān)變量說明與描述性統(tǒng)計結(jié)果見表1。

表1 變量定義及描述性統(tǒng)計

(5) 貸款特征變量。包括金融機構(gòu)對貸款申請人的資格條件限定、貸款利率(x10)、貸款期限(x11)、貸款額度(x12)、貸款用途(x13)。金融機構(gòu)對貸款申請人的資格條件限定、貸款利率、貸款期限、貸款額度、貸款用途在貸款申請審核時會有明確的標準參考，屬于硬性規(guī)定，往往是農(nóng)戶最終是否會得到貸款的決定性條件。金融機構(gòu)對貸款申請人的資格條件限定雖在問卷調(diào)查中并未體現(xiàn)，但是這是貸款申請審核過程中必然會考慮的因素，會影響農(nóng)戶信貸的可得性。貸款額度越大，農(nóng)戶的貸款成本也就越高，還款壓力相對較大，貸款風(fēng)險較高。鑒于農(nóng)戶的生產(chǎn)活動多具有規(guī)模小、風(fēng)險大、收入不確定性大等特征，金融機構(gòu)對農(nóng)戶的貸款發(fā)放具有信貸排斥傾向，對貸款額度較大的貸款申請也就更加謹慎，導(dǎo)致農(nóng)戶的大額信貸申請可得性更小。此外農(nóng)戶的生活性借貸具有應(yīng)急性、臨時性、大多為剛性支出的特點，而農(nóng)戶的生活性借貸需求也側(cè)面反映了農(nóng)戶的家庭收入水平較低，還款具有不確定性，導(dǎo)致金融機構(gòu)對其產(chǎn)生信貸排斥現(xiàn)象。

2．模型選擇

Logistic-ISM 模型是Logistic 模型與ISM 模型的結(jié)合運用。

由于農(nóng)戶是否得到信貸是一個二項選擇，因此，筆者選用廣泛應(yīng)用于分析此類問題的Logistic二元選擇模型，以確定農(nóng)戶信貸可得性各個影響因素的作用程度。Logistic 模型的一般形式：

對(1)式取對數(shù)，得到Logistic 回歸模型的線性表達式：

在計量分析中，筆者將農(nóng)戶是否得到貸款定義為因變量Y(得到貸款Y=1，沒有得到貸款Y=0)，其中P表示Y=1的概率；α是常數(shù)項，參數(shù)βj=(β1，β2，…，β15)為第j個影響因素的回歸系數(shù)，可以用極大似然估計法進行估計，βj為正表示第j個影響因素對農(nóng)戶信貸可得性有正的影響，為負則表示有負的影響。Xj(j=1,2,3,…,15)是解釋變量，即農(nóng)戶信貸可得性的各個影響因素。

農(nóng)戶信貸可得性的影響因素既獨立發(fā)揮作用，又相互聯(lián)系、相互影響，形成一個具有層次結(jié)構(gòu)的農(nóng)戶信貸可得性影響因素系統(tǒng)。Logistic 模型雖然能夠確定出各因素的影響，但是不能得出他們之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系與層次結(jié)構(gòu)，由此，筆者運用解釋結(jié)構(gòu)模型(Interpretation Structure Mode, ISM)進一步解析各個影響因素之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系及多級階梯結(jié)構(gòu)。解釋結(jié)構(gòu)模型是美國沃菲德教授于1973年分析復(fù)雜的社會經(jīng)濟問題而開發(fā)的一種方法，是研究復(fù)雜社會經(jīng)濟系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和影響因素的有效方法[6]。其基本原理是，提取問題的構(gòu)成要素，利用有向圖、矩陣等工具，對要素及其相互關(guān)系等信息進行處理，最終將系統(tǒng)構(gòu)造成一個具有良好結(jié)構(gòu)關(guān)系的多級遞階模型[7]。ISM 模型通過確定影響系統(tǒng)的各因素及其相互之間的關(guān)系，把各因素之間的相互關(guān)系用有向圖表示，并把有向圖轉(zhuǎn)化為鄰接矩陣。然后對鄰接矩陣進行布爾運算并得到可達矩陣。最后對可達矩陣進行區(qū)域分解以及級間分解，得到復(fù)雜系統(tǒng)要素間的多級遞階結(jié)構(gòu)，使眾多因素間交錯的因素條理化、清晰化，從而發(fā)現(xiàn)主要(關(guān)鍵)因素間的本質(zhì)聯(lián)系，為揭示系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的內(nèi)在規(guī)律、提取有用信息提供借鑒[8-10]。

若農(nóng)戶是否得到信貸的影響因素有k個，則用S0表示農(nóng)戶是否得到信貸，Si(i=1,2,…,k)表示農(nóng)戶信貸可得性的影響因素。根據(jù)ISM 分析方法的具體步驟：

首先確定因素間的邏輯關(guān)系，進而確定因素間的鄰接矩陣R。鄰接矩陣R 的構(gòu)成元素定義為：

由鄰接矩陣R 得到影響因素的可達矩陣M?？蛇_矩陣M 由下式計算得出：

其次，確定因素間的層級結(jié)構(gòu)，確定多級遞階結(jié)構(gòu)的最高要素集L1：

其它層因素的確定方法是：先從可達矩陣M 中刪去M′中因素對應(yīng)的行與列，得到矩陣M′；再對M′進行(5)和(6)式的操作，得到位于第二層L2的因素；再從M′中去掉L2中要素對應(yīng)的行與列，得到矩陣M′′，對陣M′′進行同樣的操作，得到位于第三層L3的因素。以此類推，得到位于所有層次的因素。最后用有向邊連接相鄰層次間及同一層次間的因素，得到農(nóng)戶信貸可得性影響因素的層次結(jié)構(gòu)。

三、數(shù)據(jù)來源和計量結(jié)果分析

1.數(shù)據(jù)來源及樣本特征

數(shù)據(jù)來源于2015年1月至3月山東農(nóng)業(yè)大學(xué)調(diào)研小組對泰安市農(nóng)戶的問卷調(diào)查。調(diào)查人員對泰安市六個地區(qū)(兩區(qū)兩市兩縣)有信貸申請經(jīng)歷的農(nóng)戶進行了調(diào)查，調(diào)查以走訪的方式與農(nóng)戶進行面對面交流。共發(fā)放問卷300 份，回收問卷240 份，剔除無效問卷20 份，最終形成有效問卷220 份，問卷有效率為91.7%。經(jīng)問卷整理，得到樣本農(nóng)戶的基本情況(表2)。

表2 樣本農(nóng)戶基本情況(N=220)

據(jù)表2 可知：被調(diào)查農(nóng)戶中純農(nóng)戶與兼業(yè)農(nóng)戶所占比例相當；被調(diào)查農(nóng)戶的年齡集中在40～60歲(占比75.9%)，其文化程度以高中及以下水平為主；受訪農(nóng)戶家庭規(guī)模主要為4人及以上(占比69.1%)，勞動力人數(shù)主要是2人(占比46.8%)；有 75.9%的樣本農(nóng)戶家庭年收入在2萬元以上；家庭耕地面積主要為5 u 以下；提出貸款申請并最終獲得貸款的農(nóng)戶占20.9%，沒有獲得貸款的占79.1%。

2．基于Logistic 模型的影響因素分析

運用計量經(jīng)濟分析軟件SPSS17.0 對220 份樣本數(shù)據(jù)進行Logistic 回歸處理。首先，考慮所有變量對被解釋變量的影響，得到初始模型；然后，依據(jù)相伴概率值，采用向后篩選法，逐步剔除不顯著的變量，再進行擬合，得到最終結(jié)果(表3)。

表3 農(nóng)戶信貸可得性影響因素的Logistic模型估計結(jié)果

回歸結(jié)果(表3)表明：-2對數(shù)似然值為81.331，該值較小，模型擬合度比較理想，Cox&Shell R2和Nagelkerke R2(越接近于1越好)分別為0.481和0.750意味著解釋了被解釋變量70%以上的變動，雖然Cox&Shell R2小于0.5，但是一般來說，實際分析中大于0.3即可認為模型可行，整體來看模型的擬合優(yōu)度較好。

從表3 可以看出，有6個變量進入最終模型，依次是家庭收入水平、收入來源、借貸經(jīng)驗、貸款公平性、貸款額度、貸款用途。

農(nóng)戶家庭收入水平的回歸系數(shù)為1.809，且在1%的統(tǒng)計水平上顯著，表明收入水平對農(nóng)戶信貸可得性有顯著的正向影響，與預(yù)期一致。借貸經(jīng)驗的回歸系數(shù)為1.230，在5%的統(tǒng)計水平上顯著，表明借貸經(jīng)驗對農(nóng)戶信貸可得性有顯著的正向影響，與理論預(yù)期一致。貸款額度的回歸系數(shù)為-1.346，且在1%的統(tǒng)計水平上顯著，表明貸款額度對農(nóng)戶信貸可得性有顯著的負向影響。貸款用途的回歸系數(shù)為-1.155，在1%的統(tǒng)計水平上顯著，表明貸款用途對農(nóng)戶信貸可得性有顯著的負向影響，而且生產(chǎn)性信貸的可得性大于生活性信貸的可得性，與預(yù)期一致。農(nóng)戶收入來源的回歸系數(shù)為2.544，且在1%的統(tǒng)計水平上顯著，與理論預(yù)期一致。貸款公平性的回歸系數(shù)為3.421，且在1%的統(tǒng)計水平上顯著，與理論預(yù)期一致。

從模型一的估計結(jié)果可看出，農(nóng)戶的年齡、文化程度、家庭人口規(guī)模、勞動力人口、耕地面積以及貸款利率、期限、額度等對農(nóng)戶信貸可得性沒有顯著影響。究其原因：不同的農(nóng)戶家庭有不同的信貸資金需求，但他們的社會地位、社會環(huán)境以及從事的生產(chǎn)活動等具有相似性。在此基礎(chǔ)上，年齡以及教育程度等對農(nóng)戶的收入水平有直接影響，對農(nóng)戶信貸可得性并無顯著影響；家庭人口規(guī)模、勞動力人口以及耕地規(guī)模的不同和家庭收入、支出等水平的變動具有同向變動的趨勢，農(nóng)戶單位貸款額度需求以及單位還款壓力沒有不同，所以對信貸資金的可得性沒有顯著影響；農(nóng)戶信貸需求的應(yīng)急性特點使得農(nóng)戶對貸款利率的可選擇性較低，農(nóng)戶在很大程度上是貸款利率、期限、額度的被動接受者，這使得貸款利率、期限、額度對農(nóng)戶信貸可得性沒有顯著影響。

3．基于ISM 的影響因素結(jié)構(gòu)分析

上述分析確定了六個信貸可得性的影響因素，而金融機構(gòu)對貸款申請人的資格限定屬于硬標準，往往是農(nóng)戶最終是否會得到貸款的決定性條件，國家對農(nóng)戶信貸的相關(guān)優(yōu)惠政策規(guī)定也對農(nóng)戶信貸可得性有重要影響，因此，筆者在分析農(nóng)戶信貸可得性影響因素結(jié)構(gòu)時引入這兩個變量，則最終有8個影響因素，即家庭收入水平、收入來源、借貸經(jīng)驗、貸款公平性、貸款額度、貸款用途、金融機構(gòu)對貸款申請人的資格條件限定、國家相關(guān)優(yōu)惠政策，分別以 S1，S2，…，S8表示。

在分析討論并咨詢有關(guān)專家學(xué)者和職能部門管理者的基礎(chǔ)上，筆者得到8個影響因素之間的邏輯關(guān)系(圖1)。其中，“A”表示行因素對列因素有直接或間接的影響，“V 表示列因素對行因素有直接或間接影響。

圖1 影響因素間的邏輯關(guān)系

根據(jù)(3)式和圖1 建立鄰接矩陣R 利用式(4)和Matlab7.0 軟件，由鄰接矩陣R 得到影響因素的可達矩陣M。

矩陣中aij=1 表示因素Si對因素Sj有直接或間接影響，否則aij=0。鄰接矩陣反映的是因素之間的直接關(guān)系，可達矩陣反映的是各因素間的間接關(guān)系：比如說Si對Sj有影響，Sj對Sk有影響，那么Si對Sk有間接影響。

根據(jù)式(5)求出一個多級遞階結(jié)構(gòu)的最高因素集L1={S0},再根據(jù)其它層次因素的確定方法依次得到L2={S7}、L3={S1，S3，S5，S6}、L4={S2，S4}、L5={S8}。

根據(jù)因素級位劃分的結(jié)果重新排列可達矩陣M 的行和列，得到農(nóng)戶信貸可得性影響因素的層次結(jié)構(gòu)矩陣B。

由此可知，S0處于第一層，S7處于第二層，處于第三層的是S1、S3、S5和S6。處于第四層的是S2、S4。處于第五層的是S8。如圖2 所示。

圖2 影響因素間的關(guān)聯(lián)關(guān)系與層次結(jié)構(gòu)

綜上可知，在農(nóng)戶信貸可得性的影響因素中，金融機構(gòu)對貸款申請人的資格條件限定是表層直接因素，農(nóng)戶家庭收入水平、借貸經(jīng)驗、貸款額度和貸款用途是中間層因素，農(nóng)戶收入來源、貸款公平性以及國家的優(yōu)惠政策是深層根源因素。

四、結(jié)論及其政策含義

綜上所述，農(nóng)戶家庭收入水平、收入來源、借貸經(jīng)驗、貸款公平性、金融機構(gòu)對貸款申請人的資格條件限定以及國家的優(yōu)惠政策對農(nóng)戶信貸可得性有顯著正向影響；貸款額度、貸款用途對農(nóng)戶信貸可得性有顯著負向影響。以上影響因素既獨立發(fā)揮作用，又相互聯(lián)系，形成比較完整的農(nóng)戶信貸可得性影響因素系統(tǒng)。其中，金融機構(gòu)對貸款申請人的資格條件限定是表層直接因素，農(nóng)戶家庭收入水平、借貸經(jīng)驗、貸款額度和貸款用途是中間層因素，農(nóng)戶收入來源、貸款公平性以及國家的優(yōu)惠政策是深層根源因素。農(nóng)戶信貸可得性的影響因素沿著“國家優(yōu)惠政策→農(nóng)戶收入來源、貸款公平性→農(nóng)戶家庭收入水平、借貸經(jīng)驗、貸款額度和貸款用途→金融機構(gòu)對貸款申請人的資格條件限定”由深層到表層的傳導(dǎo)關(guān)系對農(nóng)戶信貸可得性產(chǎn)生影響。

上述研究結(jié)論具有如下政策含義：一是注重國家優(yōu)惠政策的導(dǎo)向作用，繼續(xù)加強國家相關(guān)政策支持力度，完善農(nóng)村生產(chǎn)經(jīng)營環(huán)境以及金融環(huán)境，從根本上提高農(nóng)戶的信貸的可得性。創(chuàng)造差別化金融政策，創(chuàng)新扶持“三農(nóng)”的政策性投融資渠道，在風(fēng)險可控前提下降低農(nóng)業(yè)信貸資金審批門檻，簡化審批手續(xù)，對農(nóng)業(yè)信貸實行差別化利率，建立財政補貼機制，鼓勵農(nóng)村金融機構(gòu)支農(nóng)，財政資金支持重點放在有迫切需要的新型農(nóng)村金融機構(gòu)的發(fā)展上[11]。二是加快推進農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化進程，注重農(nóng)民增收，提高農(nóng)戶的收入水平。發(fā)揮工業(yè)化、城鎮(zhèn)化的支撐在推進農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化進程中的推動作用。鼓勵工業(yè)化發(fā)展向農(nóng)業(yè)傾斜，推動農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化進程；完善農(nóng)村土地流轉(zhuǎn)機制，為農(nóng)業(yè)規(guī)?；?jīng)營創(chuàng)造有利條件；同時要發(fā)展生態(tài)循環(huán)農(nóng)業(yè)，注重科技支持農(nóng)業(yè)發(fā)展；進一步加大農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施投入，提高創(chuàng)業(yè)農(nóng)戶的生產(chǎn)能力。以此來促進農(nóng)戶信貸額度、用途等的改變，提高農(nóng)戶信貸申請的有效性，進而增加農(nóng)戶的信貸可得性。三是深化農(nóng)村金融體制改革，鼓勵金融機構(gòu)對三農(nóng)信貸的支持，減少金融機構(gòu)對農(nóng)戶信貸申請的過多限制。應(yīng)大力支持新型農(nóng)村金融機構(gòu)的發(fā)展，改變農(nóng)村地區(qū)農(nóng)村信用社一家獨大的現(xiàn)象，進一步培育和發(fā)展競爭性農(nóng)村金融市場。放寬金融管制，支持金融創(chuàng)新，探索不同的農(nóng)戶信貸業(yè)務(wù)模式。四是加強宣傳教育。注重金融機構(gòu)內(nèi)部運作機制的完善以及內(nèi)部人員綜合素質(zhì)的提高；提高農(nóng)戶對信貸業(yè)務(wù)的認知，促進高效有序的農(nóng)戶信貸處理機制的形成。

[1] 謝彥明．農(nóng)戶信貸可得性影響因素的計量分析——以云南省220 農(nóng)戶農(nóng)信社融資為例[J]．新疆農(nóng)墾經(jīng)濟，2008(10)：41-45．

[2] 黃惠春，祁艷，程蘭．農(nóng)村土地承包經(jīng)營權(quán)抵押貸款與農(nóng)戶信貸可得性——基于組群配對的實證研究[J]．經(jīng)濟評論，2015(3)：72-83．

[3] 宰曉娜，吳東立，劉鐘欽．農(nóng)民專業(yè)合作社正規(guī)信貸可得性影響因素的實證分析——基于遼寧省106家農(nóng)民專業(yè)合作社的調(diào)查[J]．農(nóng)村經(jīng)濟，2013(5)：121-125．

[4] 孔榮，陳傳梅，衣明卉．農(nóng)戶正規(guī)信貸可得性影響因素的實證分析——以陜西省756戶農(nóng)戶的調(diào)查為例[J]．農(nóng)業(yè)經(jīng)濟與管理，2010(3)：36-44．

[5] 謝昊男．發(fā)達地區(qū)農(nóng)戶信貸需求影響因素分析——基于浙江寧海縣農(nóng)村調(diào)查研究[J]．農(nóng)村經(jīng)濟，2011(7)：65-68．

[6] 尹洪英，徐麗群，權(quán)小鋒．基于解釋結(jié)構(gòu)模型的路網(wǎng)脆弱性影響因素分析[J]．軟科學(xué)，2010，24(10)：122- 126．

[7] 劉瑩，楊麗明．水庫調(diào)度運行風(fēng)險指標分析[J]．商情，2011(12)：137．

[8] 樓迎軍，榮先恒．基于ISM-Fuzzy AHP 的我國中小企業(yè)核心競爭力要素分析[J]．科研管理，2007(28)：97-103．

[9] 余霜，李光，冉瑞平．基于Logistic-ISM 模型的喀斯特地區(qū)農(nóng)戶耕地保護行為影響因素分析[J]．地理與地理信息科學(xué)，2014(3)：140-144．

[10] 孫世民，張媛媛，張健如．基于Logit-ISM 模型的養(yǎng)豬場(戶)良好質(zhì)量安全行為實施意愿影響因素的實證分析[J]．中國農(nóng)村經(jīng)濟，2012(10)：24-36．

[11] 馬九杰，吳本?。矢诱摺⒉顒e定價策略與金融機構(gòu)對農(nóng)戶的信貸配給[J]．金融研究，2012(4)：155-168．