張成鵬董繼剛

（1.首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)會計(jì)學(xué)院，北京 100070；2.山東農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，山東 泰安 271018）

一、引言

2004—2017年，我國連續(xù)14年以中央一號文件的形式聚焦三農(nóng)，農(nóng)村金融改革問題成為黨和政府強(qiáng)調(diào)的突出問題。資金作為現(xiàn)代農(nóng)業(yè)投入的最基本要素，其充足的來源是農(nóng)業(yè)發(fā)展的必要條件。然而由于農(nóng)業(yè)利潤低、風(fēng)險(xiǎn)大，農(nóng)業(yè)貸款缺少有效的擔(dān)保人和抵押物，種植戶的金融需求往往很難得到滿足。

近年來，農(nóng)戶的金融需求問題受到多方關(guān)注，國內(nèi)學(xué)者對此的研究較多。徐璋勇和王紅莉（2009）運(yùn)用分層飽和模型，分析得出農(nóng)戶的文化水平、收入水平、貸款用途等是影響農(nóng)戶金融需求程度的主要因素。周小斌、耿潔和李秉龍（2004）通過Tobit模型分析研究發(fā)現(xiàn)農(nóng)戶的經(jīng)營規(guī)模、投資和支付傾向?qū)r(nóng)戶的借貸需求具有正向影響，而農(nóng)戶的自由資金支付能力對其具有負(fù)向影響。顏志杰、張林秀和張兵（2005）研究發(fā)現(xiàn)戶主年齡、非農(nóng)就業(yè)人數(shù)、家庭的財(cái)產(chǎn)狀況、借貸用途與區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長等因素對農(nóng)戶的信貸需求有著重要影響。

蘭慶高、李巖和趙翠霞（2014）指出我國農(nóng)戶的貸款需求可分為3類，即生產(chǎn)經(jīng)營性貸款需求、生活消費(fèi)類貸款需求及兩者兼有的混合性貸款需求。吳典軍和張曉濤（2008）通過研究發(fā)現(xiàn)，授信額度的嚴(yán)格限制使現(xiàn)有借款規(guī)模只達(dá)到借款需求的52%。馬秀穎、張馨文和張鳳儀（2016）估計(jì)2017—2018年吉林省農(nóng)戶資金缺口大約在813.17—897.67億元。

已有研究多將農(nóng)戶的全部貸款需求（含經(jīng)營性貸款需求和非經(jīng)營性貸款需求）作為研究對象，單獨(dú)研究種植戶生產(chǎn)經(jīng)營性貸款需求的較少，很難深入反映我國種植行業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營性資金缺口的狀況。筆者把生產(chǎn)經(jīng)營性貸款需求作為研究的主要內(nèi)容，考察種植戶生產(chǎn)經(jīng)營性貸款需求的特征及影響因素，為完善銀行貸款供給、促進(jìn)種植業(yè)長遠(yuǎn)發(fā)展提供相應(yīng)的政策建議。

二、數(shù)據(jù)來源與數(shù)據(jù)分析

（一）數(shù)據(jù)來源

筆者于2017年4月至7月之間在濟(jì)寧市任城區(qū)、曲阜市、兗州區(qū)、微山縣、金鄉(xiāng)縣、嘉祥縣、魚臺縣7個(gè)縣市區(qū)進(jìn)行實(shí)地調(diào)研。在調(diào)研期間，筆者深入田間村落，通過填寫調(diào)查問卷的形式，與種植戶進(jìn)行深入交流，獲取第一手資料，共填寫調(diào)查問卷250份，其中有效問卷222份，有效率88.8%，有效樣本分布詳見表1。除此之外，筆者走訪了這7個(gè)縣市區(qū)的農(nóng)商銀行、農(nóng)業(yè)銀行、郵政儲蓄銀行、濟(jì)寧儒商村鎮(zhèn)銀行、中銀富登村鎮(zhèn)銀行、北海村鎮(zhèn)銀行等所屬共計(jì)52個(gè)營業(yè)部，以及財(cái)政局、農(nóng)業(yè)局等相關(guān)政府部門，詳細(xì)了解各地銀行以及政府部門對于種植戶的優(yōu)惠政策。

表1：有效樣本特征分布

（二）數(shù)據(jù)分析

1.種植戶的資金來源情況分析。在222位接受調(diào)查的種植戶中，曾經(jīng)從親朋好友處借款的人數(shù)共計(jì)153人，占比68.9%。當(dāng)需要用錢的時(shí)候，由于不用支付高額利息，方便快捷，大多數(shù)種植戶通過向親朋好友借款的方式解決資金的短缺問題。曾經(jīng)有過銀行貸款經(jīng)歷的人數(shù)共計(jì)93人，占比41.9%。其中“僅有農(nóng)商銀行貸款經(jīng)歷”的有61人，占比65.6%；“僅有農(nóng)業(yè)銀行貸款經(jīng)歷”的有8人，占比8.6%；“僅有郵政儲蓄銀行貸款經(jīng)歷”的有4人，占比4.3%；“僅有村鎮(zhèn)銀行貸款經(jīng)歷”與“僅有其他銀行貸款經(jīng)歷”均有6人，占比6.5%；有8人“有多家銀行貸款經(jīng)歷”，占比8.6%。調(diào)查結(jié)果表明，91.5%的種植戶僅從一家銀行取得貸款，主要是由于在某家銀行貸款之后，留下的信用信息對于下次貸款具有很大幫助，更容易取得貸款。農(nóng)商銀行成為種植戶經(jīng)營性貸款的主要渠道和途徑；村鎮(zhèn)銀行近些年快速發(fā)展，在村鎮(zhèn)銀行貸款的種植戶人數(shù)不斷增加；工商銀行、中國銀行、建設(shè)銀行、交通銀行、農(nóng)業(yè)銀行等大型銀行對種植戶銀行貸款貢獻(xiàn)較少。

2.沒有申請過銀行貸款的原因分析。在有效的調(diào)查問卷中，有93人申請過銀行貸款，129人沒有申請過銀行貸款。沒有申請過銀行貸款的原因有“不需要貸款”、“即使申請也得不到”、“利息太高”、“借了擔(dān)心還不了”、“手續(xù)煩瑣”、“其他原因”（見表2）。

表2：種植戶沒有申請貸款的原因

在沒有申請過銀行貸款的種植戶中，因“不需要貸款”而沒有申請貸款的種植戶占48.8%，大多數(shù)種植戶并非沒有資金需求，而是因?yàn)榭陀^條件限制沒有進(jìn)行貸款；由于“利息太高”沒有貸款的種植戶占比19.4%，目前大多數(shù)針對種植戶的貸款年化利率在10%左右，較高的利率影響了種植戶的貸款需求；由于種植業(yè)普遍受自然環(huán)境以及市場行情的影響，糧食作物尤其是大蒜等經(jīng)濟(jì)作物的產(chǎn)量和價(jià)格時(shí)高時(shí)低，種植戶辛苦耕作一年依舊賠錢的現(xiàn)象非常普遍；“借了擔(dān)心還不了”也成為不貸款的重要原因，占比14.0%；另外現(xiàn)在貸款主要有抵押貸款和擔(dān)保貸款，種植戶中很少有人擁有符合條件的房產(chǎn)進(jìn)行擔(dān)保，也很難找到優(yōu)質(zhì)擔(dān)保人為其擔(dān)保，所以沒有申請過貸款的種植戶中，8.5%的人表示“即使申請也得不到”。

3.種植戶對銀行貸款政策知曉度的分析。筆者在52家銀行營業(yè)部以及相關(guān)政府部門走訪過程中獲知，目前針對種植戶的貸款政策有三戶聯(lián)保、擔(dān)保貸款、抵押貸款、存單質(zhì)押貸款等方式，除此之外，目前有兩種非常適合種植戶的貸款方式：一是由濟(jì)寧市農(nóng)業(yè)局、財(cái)政局、農(nóng)業(yè)銀行共同實(shí)施的政府融資征信平臺貸款業(yè)務(wù)。農(nóng)業(yè)局對于種植戶的經(jīng)營狀況進(jìn)行實(shí)地調(diào)研、科學(xué)論證和評估，而后以政府的名義為種植戶提供擔(dān)保，向農(nóng)業(yè)銀行申請貸款，解決了種植戶尋找有效擔(dān)保人的困難。二是濟(jì)寧市人社局與郵政儲蓄銀行、中銀富登銀行等正規(guī)金融機(jī)構(gòu)進(jìn)行合作，對種植戶貸款進(jìn)行貼息，銀行為符合條件的種植戶提供不多于10萬元的貸款，種植戶先行支付利息，之后政府對申請貸款的種植戶全額貼息，降低了種植戶的融資成本。

在調(diào)查中發(fā)現(xiàn)，222戶種植戶中，至少了解一種針對種植戶銀行貸款政策的有113戶，占50.9%；而知道上述這兩種特殊優(yōu)惠政策的種植戶人數(shù)很少，僅有16人。貸款政策的信息不對稱，使得種植戶對優(yōu)惠貸款政策缺乏了解，抑制了種植戶的銀行貸款需求。

4.種植戶對銀行貸款政策滿意度的分析。在調(diào)查中，當(dāng)被問到對目前的貸款政策是否滿意時(shí)，不滿意的種植戶多達(dá)193人，占比86.9%。必須有抵押物或者擔(dān)保人、貸款利息較高、只有啟動經(jīng)營之后才可以獲得貸款是種植戶對于貸款政策不滿意的主要原因。

表3：模型變量定義及統(tǒng)計(jì)分析

三、農(nóng)民貸款需求影響因素分析

（一）變量選取和基本假設(shè)

筆者將種植戶的銀行貸款需求作為模型的因變量，同時(shí)把自變量分為種植戶個(gè)人特征、家庭特征、政策因素等三個(gè)方面，通過種植戶銀行貸款的相關(guān)文獻(xiàn)研究以及實(shí)際調(diào)研結(jié)果的初步分析，筆者將三個(gè)方面的因素進(jìn)行細(xì)化，并將所有的因素展示出來，如表3所示。

1.種植戶個(gè)人特征：（1）地區(qū)。一般認(rèn)為一個(gè)地區(qū)的政治、經(jīng)濟(jì)、文化、社會的綜合發(fā)展水平越高，當(dāng)?shù)劂y行針對種植戶的貸款產(chǎn)品就越多，種植戶見識也就越廣，更容易運(yùn)用貸款方式解決資金短缺問題，也就更容易有貸款需求。本次地區(qū)變量的選取，筆者按照7個(gè)縣市區(qū)大致的綜合發(fā)展水平從高到低，從1到7進(jìn)行賦值。（2）年齡。不同年齡階段的種植戶銀行貸款需求有較大的差異，遇到資金緊張的情形時(shí)，年齡較大的種植戶更傾向于向親朋好友借款，年輕的種植戶接受新事物的能力比較強(qiáng)，傾向于從銀行貸款。（3）文化程度。文化程度越高的種植戶越容易熟知國家的支農(nóng)政策和銀行貸款政策，也更傾向于運(yùn)用貸款資金促進(jìn)自身發(fā)展。另外，種植戶文化程度越高，交際的范圍相對越廣，交往的公務(wù)人員、事業(yè)編制人員等具有良好擔(dān)保資質(zhì)的人越多，使他們更容易從銀行取得貸款，進(jìn)而提高貸款的積極性。（4）貸款經(jīng)歷。從事過銀行貸款的人員，往往對銀行貸款的政策更加熟悉，也更容易運(yùn)用貸款政策來促進(jìn)自身的發(fā)展。（5）借款經(jīng)歷。如果種植戶有過向親朋好友借款的經(jīng)歷，則說明其在生產(chǎn)經(jīng)營過程中存在資金短缺的狀況，也有可能申請銀行貸款。

2.種植戶家庭特征。（1）人口數(shù)量。一般來說，家庭人口數(shù)量如果比較多，則對于未來的盈利愿景比較強(qiáng)，所涉及的經(jīng)營規(guī)模比較大，需要的資金往往比較多，所以銀行貸款需求相對較強(qiáng)。另外家庭人口數(shù)量較多意味著這個(gè)家庭抵抗風(fēng)險(xiǎn)的能力比較強(qiáng)，所以銀行更傾向于貸款給這些家庭。（2）作物品種。相對于小麥、玉米、水稻等普通作物，葡萄、大蒜、大豆等經(jīng)濟(jì)作物每畝的收益比較高，但是往往投入也比較大，例如，在葡萄園擴(kuò)大種植規(guī)模的時(shí)候，建設(shè)一個(gè)高質(zhì)量的大棚花費(fèi)可高達(dá)10萬余元，每畝的化肥投入是小麥投入金額的5倍左右，所以一般認(rèn)為種植經(jīng)濟(jì)作物的種植戶具有更強(qiáng)的貸款需求。（3）種植規(guī)模。種糧大戶在農(nóng)機(jī)購買、施肥、人工等方面會出現(xiàn)暫時(shí)性的資金大量需求，而向親朋好友借款具有一定的難度，往往具有強(qiáng)烈的貸款需求。（4）家庭收入。種植戶的家庭收入越高，生產(chǎn)經(jīng)營時(shí)能夠調(diào)配的資金就越多，資金缺口就越小，銀行貸款需求也就較弱。

3.政策因素。（1）政策知曉度。筆者認(rèn)為銀行對于貸款政策宣傳程度越高，種植戶對于政策的了解程度也就越高，也就更有可能產(chǎn)生貸款需求。（2）政策滿意度。種植戶對銀行貸款政策的滿意程度是影響種植戶貸款需求的關(guān)鍵因素，如果銀行貸款利息非常低、手續(xù)簡單、放款額度高、還款期限較為寬裕，大部分種植戶將會選擇向銀行貸款而非向親朋好友借款。

（二）模型設(shè)定

在調(diào)查數(shù)據(jù)中，被解釋變量為種植戶是否有銀行貸款需求，是一個(gè)二分變量（用Y=1表示種植戶有銀行貸款需求，Y=0表示種植戶沒有銀行貸款需求），所以本文選取了對數(shù)據(jù)不要求服從多元正態(tài)分布的Logistic模型來對影響種植戶銀行貸款需求的因素進(jìn)行分析。

其中，e為一個(gè)自然數(shù)，b0和b1分別為變量X的系數(shù)和常量，對式（1）進(jìn)行Logit變換可得：

其中，P為種植戶有銀行貸款需求的概率，1-P則表示種植戶沒有銀行貸款需求的概率，β0為常數(shù)項(xiàng)，X1,X2,…,Xi為解釋變量，β1,β2,…,βi為回歸系數(shù)，μ為隨機(jī)誤差。

我們假設(shè)Y為種植戶銀行貸款需求的狀況，自變量X1為地區(qū)，自變量X2為年齡，以此類推，采用SPSS24.0對222個(gè)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行Logistic回歸分析，得到種植戶銀行貸款的回歸模型（見表4）。

表4：模型估計(jì)結(jié)果

（三）模型結(jié)果分析

從上述估計(jì)結(jié)果看，影響種植戶銀行貸款需求的主要因素如下：

1.種植戶個(gè)人特征。通過表4可得，地區(qū)Wald量的顯著性sig=0.007＜0.01，在1%的顯著水平上，地區(qū)因素與模型具有很好的擬合度。說明一個(gè)地區(qū)綜合實(shí)力越弱，金融產(chǎn)品的發(fā)展越慢，人們的思維相對較為封閉，銀行貸款需求也就相對較低。年齡的回歸系數(shù)B=-0.504，Wald量的顯著性sig=0.015＜0.05，說明種植戶的年齡在5%的置信度水平上對設(shè)定模型的擬合度較好。社會快速發(fā)展，年輕人更容易緊跟時(shí)代的腳步，接受新鮮事物，對銀行貸款有著更高的認(rèn)可程度，也就有更強(qiáng)的貸款需求。文化程度的wald量的顯著性sig=0.022＜0.05，說明隨著文化程度的增加，種植戶的銀行貸款需求將更加強(qiáng)烈。種植戶的貸款經(jīng)歷和借款經(jīng)歷統(tǒng)計(jì)量的Wald顯著水平均小于0.05，且兩項(xiàng)的回歸系數(shù)分別為1.314和1.267，說明這兩個(gè)因素對種植戶銀行貸款需求的正向影響比較顯著，證明了實(shí)驗(yàn)假設(shè)。

2.種植戶家庭特征。家庭人口數(shù)量的回歸系數(shù)B=-0.129，說明家庭人口數(shù)量與銀行貸款需求負(fù)相關(guān)，但是Wald的顯著性sig=0.507＞0.1，所以模型不能很好地?cái)M合數(shù)據(jù)。出現(xiàn)這種結(jié)果可能是因?yàn)榧彝サ娜丝跀?shù)量不等于家庭的勞動力數(shù)量。如果一家有6口人，其中有2位老人、2個(gè)小孩、2個(gè)勞動力，實(shí)際上跟與父母分開生活的2口之家具有大致一樣的勞動能力以及抵抗風(fēng)險(xiǎn)能力，所以對銀行貸款需求的影響不顯著。作物品種的回歸系數(shù)B=0.189，Wald檢驗(yàn)值的顯著性Sig=0.648＞0.1，所以作物品種因素對種植戶銀行貸款需求沒有顯著意義，將其剔除，出現(xiàn)這種情況，很可能是因?yàn)榉N植經(jīng)濟(jì)作物雖然畝產(chǎn)投入較高，但是經(jīng)濟(jì)作物的種植規(guī)模一般較小，資金暫時(shí)性缺口的總數(shù)與大多數(shù)普通作物的種植戶相差不多。在本次調(diào)查中，經(jīng)濟(jì)作物種植規(guī)模在100畝以上的占比6.5%，而普通作物種植規(guī)模在100畝以上的占比高達(dá)27.5%。另外，一般來說農(nóng)戶只有在經(jīng)營啟動之后半年才可以獲得貸款，但是經(jīng)營啟動的時(shí)候往往是最需要用錢的時(shí)候，如果種植戶有實(shí)力種植經(jīng)濟(jì)作物說明種植戶經(jīng)濟(jì)實(shí)力較強(qiáng)，那么貸款需求可能相對較少；種植規(guī)模的B=0.644，sig=0.001＜0.01，說明種植規(guī)模與銀行貸款需求非常顯著地正相關(guān)，與筆者假設(shè)相同；家庭收入的回歸系數(shù)B=-0.525，Wald值的顯著性sig=0.046＜0.05，即在5%的顯著水平上，家庭收入與種植戶銀行貸款需求負(fù)相關(guān)。

3.政策因素。對貸款政策的知曉程度和對貸款政策的滿意程度統(tǒng)計(jì)量Wald值的顯著水平Sig均為0.019＜0.05，且兩項(xiàng)的回歸系數(shù)分別為1.403和2.590.說明這兩項(xiàng)在5%的顯著水平上，數(shù)據(jù)的擬合度比較好，對種植戶銀行貸款需求的影響比較顯著。如果政府和金融機(jī)構(gòu)能夠加大針對種植戶的貸款政策宣傳，并且制定優(yōu)惠的貸款政策，將在很大程度上提高種植戶的貸款需求。

四、結(jié)論與建議

筆者通過對山東省濟(jì)寧市7個(gè)縣市區(qū)的222戶種植戶的調(diào)查問卷進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，得到了對種植戶銀行貸款需求有顯著影響的因素，主要包括地區(qū)、年齡、文化程度、貸款經(jīng)歷、借款經(jīng)歷、種植規(guī)模、家庭收入、政策知曉度、政策滿意度。同時(shí)，通過實(shí)地調(diào)研和模型結(jié)果分析發(fā)現(xiàn)，種植戶在申請銀行貸款過程中存在著農(nóng)村金融地區(qū)之間發(fā)展不平衡、貸款取得方式有待改進(jìn)、貸款政策有待提升、種植戶對于銀行貸款政策知曉程度低等一系列的問題。根據(jù)研究結(jié)論，提出以下建議：

（一）加大地區(qū)政策傾斜，運(yùn)用互聯(lián)網(wǎng)等方式滿足欠發(fā)達(dá)地區(qū)種植戶的銀行貸款需求

地區(qū)之所以是影響種植戶銀行貸款需求的原因之一，主要是因?yàn)榈貐^(qū)發(fā)達(dá)程度不同，銀行的服務(wù)水平不同。發(fā)展相對落后的地區(qū)，由于“地廣人稀”以及信用環(huán)境較差，使得銀行服務(wù)各項(xiàng)經(jīng)營成本相對較高，所以銀行在這些欠發(fā)達(dá)地區(qū)的主動投入較少。政府應(yīng)當(dāng)強(qiáng)化激勵(lì)約束機(jī)制，尤其是確保欠發(fā)達(dá)地區(qū)的“三農(nóng)”貸款投放持續(xù)增長，對涉農(nóng)業(yè)務(wù)較多的金融機(jī)構(gòu)，進(jìn)一步完善差別化考核辦法，落實(shí)涉農(nóng)貸款增量獎懲政策。銀行應(yīng)當(dāng)設(shè)立三農(nóng)金融事業(yè)部，深耕農(nóng)村這一廣闊的市場，加大對于偏遠(yuǎn)地區(qū)銀行自助營業(yè)網(wǎng)點(diǎn)等基礎(chǔ)設(shè)施的投入，運(yùn)用互聯(lián)網(wǎng)加強(qiáng)欠發(fā)達(dá)地區(qū)的金融服務(wù)，探索實(shí)施互聯(lián)網(wǎng)貸款模式，不僅有效地節(jié)約經(jīng)營成本，獲得更多經(jīng)濟(jì)利益，也可以讓種植戶切實(shí)享受到地區(qū)政策傾斜帶來的實(shí)惠。

（二）優(yōu)化貸款政策，提高種植戶對于銀行貸款政策的滿意程度

種植戶申請銀行貸款一個(gè)很大的障礙就是沒有房產(chǎn)可以抵押，沒有優(yōu)質(zhì)的擔(dān)保人可以提供擔(dān)保，政府有關(guān)部門應(yīng)當(dāng)與銀行一同優(yōu)化貸款政策，提高種植戶的滿意程度。濟(jì)寧市率先實(shí)行的融資征信平臺貸款業(yè)務(wù)就有效解決了種植戶無房抵押、無人擔(dān)保的難題。除此之外，有關(guān)部門可以利用大數(shù)據(jù)分析，由個(gè)人的社交信息、購物信息、搜索信息來評估一個(gè)人的貸款償還能力，從而為銀行是否為其放貸提供信息支持，滿足具有還款能力的種植戶的銀行貸款需求。政府應(yīng)該加大對于種植業(yè)的扶持力度，鼓勵(lì)銀行機(jī)構(gòu)降低涉農(nóng)貸款的利息，或者通過國家貼息的方式，有效降低種植戶的融資成本，更好地滿足種植戶的貸款需求。

（三）加強(qiáng)政策宣傳，加深種植戶對于銀行貸款政策的了解程度

銀行業(yè)應(yīng)該主動肩負(fù)更多的社會責(zé)任，除了優(yōu)化貸款政策之外，通過新聞、廣播、明白紙、宣傳欄、銀行APP等多種方式加大對于政策的宣傳力度，讓更多的種植戶享受到普惠金融帶來的政策紅利。

[1]吳典軍，張曉濤.農(nóng)戶的信貸約束——基于684戶農(nóng)戶調(diào)查的實(shí)證研究[J].農(nóng)業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì)，2008，（7）.

[2]馬秀穎，張馨文，張鳳儀.吉林省農(nóng)戶貸款需求現(xiàn)狀及特征分析[J].吉林經(jīng)濟(jì)，2016，（3）.

[3]徐璋勇，王紅莉.基于農(nóng)戶金融需求視角的金融抑制問題研究——來自陜西2098戶農(nóng)戶調(diào)研的實(shí)證研究[J].西北大學(xué)學(xué)報(bào)，2009，（9）.

[4]周小斌，耿潔，李秉龍，影響中國農(nóng)戶借貸需求的因素分析[J].中國農(nóng)村經(jīng)濟(jì)，2004，（8）.

[5]顏志杰，張林秀，張兵.中國農(nóng)戶信貸特征及其影響因素分析[J].農(nóng)業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì)，2005，（7）.