新形势下种植大户借贷行为研究——以乌鲁木齐县为例

郭丽丽 永春芳

（新疆农业大学，新疆 乌鲁木齐 830052）

一、引言

自党的十六届五中全会提出建设社会主义新农村的重大历史任务以来，我国“三农”政策实现重大突破，农业和农村发展进入新的阶段。2013年中央一号文件首次提出要鼓励发展“家庭农场”，政策向专业大户、家庭农场、农民合作社等新型生产经营主体倾斜。家庭农场是指以家庭成员为主要劳动力，从事农业规模化、集约化、商品化生产经营，并以农业收入为家庭主要收入来源的新型农业经营主体。家庭农场的出现对农户具有重要意义，其中最主要的就是应用先进的农业科技、节约生产成本、提高经济效益。

与农业比较发达的国家相比，家庭农场在中国的发展有一个循序渐进的过程，一般以家庭为单位，先适度规模化生产。家庭适度规模经营模式是将承包土地流转给种植大户或经营能手。种植大户或经营能手通过扩大生产规模，发展家庭适度规模经营。种植大户是最靠近家庭农场的一类农户群体，是最容易发展成家庭农场的农户，是家庭农场这种新型农业经营体系中的重要组成部分。正是由于大量种植大户的出现，我国农业经营分散、小规模的状况才得以逐渐改善，他们在农村经济发展中的作用日益显著。种植大户在向政策性方向发展的过程中，一定会遇到资金短缺的问题，而农民贷款难的问题一直存在。在推进社会主义新农村建设的过程中，深化农村金融体制改革、建立符合农业特点和农民需求的农村金融服务体系一直是改革重点。

本文是以种植大户的界定为标准，对乌鲁木齐县符合这一标准的农户进行调查，从农户资金借贷发生率、借贷金额、借贷渠道、借贷方式及借贷用途等方面描述和分析了乌鲁木齐县种植大户的借贷行为特征，并运用Logistic模型估计种植大户借贷可得性的影响因素。

二、数据来源与描述性统计

（一）数据来源

本文对乌鲁木齐县水西沟镇、托里乡、永丰乡、板房沟乡、萨尔达坂乡这五个地区共计200户种植大户的借贷现状进行问卷调查。发放问卷200份，回收有效问卷155份，有效率为77.5%。从地区分布来看，水西沟镇14户（占9%）、板房沟乡12户（占7.7%）、永丰乡59户（占38.1%）、托里乡13户（占8.4%）、萨尔达坂乡57户（占36.8%）；按照民族划分，汉族农户共94户（占60.6%），少数民族农户共61户（占39.4%）。其中，哈萨克族占11%，回族占28.4%。本次调查是到农户家中，与他们进行面对面交流。因为调查恰逢农业生产期间，考虑到农户比较繁忙和对一些专业术语的理解能力，问卷内容设计得比较易懂，在调查过程中全部采用问答形式，保证了问卷的可信度和有效性。

（二）样本基本情况

由表1可知，从被调查的155户样本农户的借贷基本情况来看，农户的年龄大都分布在50—60岁之间，占样本总数的51%；约有52.3%的农户受教育程度为初中文化程度；家庭人口在3—5人的户数较多，占63.9%；有94户农户的耕地面积集中在30—50亩，占总数的60.6%；家庭年纯收入低于5万元的种植大户有57户；借贷发生率较高、近三年发生过借贷行为的种植大户有140户，占样本总数的90.3%；借贷金额在3—5万元的农户最多，有79户，占58.5%；有96.4%的农户选择从农村信用社贷款；存在最多的借贷方式是多户联保，占45.9%；有119户农户的借贷期限在1年以内，占85%；选择在农业生产初期贷款的农户最多，占71.4%；93.6%的农户将借贷用于农业生产。

表1：样本基本情况描述

表2：模型解释变量及其基本统计特征

三、实证分析

（一）种植大户借贷可得性影响因素选择

根据对农户借贷行为已有的研究，这里将选择农户家庭特征、农户自身特征和金融环境特征三个方面作为影响农户借贷可得性的变量。（1）农户家庭特征主要包括家庭种植作物面积、家庭年收入水平、家庭支出、家庭人口数、社会关系；（2）农户自身特征主要包括户主的年龄、民族、文化程度、对正规金融机构借贷政策的认知程度；（3）金融环境特征主要包括贷款效率、家庭到金融机构的距离、是否被信用评级并授予信用额度。

（二）模型设计

本文主要研究的是影响农户借贷可得性的因素，明确各影响因素的作用大小和程度，从而更好地帮助农户借贷，解决他们借贷难的问题。这些反映农户借贷行为的影响因素在计量分析中作为解释变量，属于离散变量。本文选取了反映农户家庭特征的变量、农户自身特征的变量、金融环境特征的变量。在这种情况下，一般采用Logit模型和Probit模型更符合研究需要。由于Logit模型和Probit模型在计量分析中差别不大，因此本文对样本数据的实证检验主要采取Logit模型对农户借贷的影响因素进行分析。

Logistic回归时概率型非线性回归模型为：

其中，Pi表示某因素状态下的概率；a为回归截距，是一个常数；b为回归系数；i=1，2，……，n。

模型中各变量及基本统计特征见表2。

（三）模型分析结果

农户借贷的可得性是从资金需求者可获得信用的可能性或从资金供给者供给的可能性来分析的，它反映了农户获得正规借贷的难易程度。使用Eviews6.0软件，采用二元Logistic模型估计155户农户借贷可得性发生的概率，具体的模型估计结果见表3。

对表3回归结果的解释如下：

1.在农户家庭特征中，家庭种植作物面积、家庭年收入水平、家庭人口数、社会关系对农户借贷可得性的影响显著。

回归模型结果显示，耕地面积的回归系数为0.430，在1%的显著性水平下显著。这表明，家庭耕地面积具有较为显著的正向影响，家庭耕地面积越大，种植作物面积越大，收入水平越会增加，获得农村信用社贷款的可能性就越大。

家庭年收入水平的回归系数是0.028，且在5%的显著性水平下显著。这说明，家庭年收入对农户借贷可得性的影响为正。家庭总收入水平越高，表明其偿还能力越强，农村信用社对其贷款承担的风险越小，农户获得农信社贷款的可能性也就越大。

表3：影响乌鲁木齐县种植大户借贷可得性因素的Logistic模型估计结果

家庭人口数的回归系数是0.135，且在统计上显著。表明家庭人口数对农户借贷可得性的影响为正。农户家庭人口越多，消费支出水平越大，这会使他们更倾向于向农村信用社贷款，农户的借贷可得性就会提高。

家庭社会关系的回归系数-1.759<0，且在统计上显著，说明家庭社会关系对农户借贷可得性的影响为负。家庭社会关系越广泛的农户，社会关系网就越广，在遇到资金困难的问题时，向农村信用社贷款的几率就越小。

2.在农户自身特征中，户主年龄、户主文化程度、对农村信用社贷款政策的了解程度对借贷可得性的影响显著。年龄的回归系数为-0.282，且在统计上显著。因此，户主年龄具有较为显著的负向影响。随着户主的年龄增大，其劳动能力会逐渐减弱，对贷款的偿还能力下降。农村信用社考虑到风险的承担，对农户贷款的可能性就会越小。

在回归模型中，文化程度和对贷款政策了解程度的回归系数分别是0.108和1.546，并在统计上显著。这说明，户主文化程度对农户借贷可得性的影响为正。户主文化程度越高，受教育的年限越长，其按期还款的可能性就越大。相应地，其对农村信用社贷款政策的认知度较高，获得贷款的可能性就会增加，农户的借贷可得性就会提高。

3.在金融环境特征中，贷款效率、是否被信用评级并授予信用额度对借贷可得性的影响显著。贷款效率的回归系数是0.737，伴随概率P值为0.006，在1%的显著性水平下显著。这说明，贷款效率对农户借贷可得性的影响为正。贷款效率越高，农户获得农村信用社贷款的可能性就越高，越容易获得贷款。

是否被农村信用社评级和授予信用额度的回归系数为正，并且在1%的显著性水平下是显著的。这说明，在农户接受信用社的评级和授信，增强了农户贷款的需求，农村信用社也加强了对农户的了解，因此对农户获得农信社的贷款具有很明显的正向作用。

四、主要结论与启示

本文通过对乌鲁木齐县农户借贷可得性影响因素的分析，发现对农户借贷可得性产生正向显著影响的因素有家庭耕地面积、家庭收入水平、家庭人口数、文化程度、对银行贷款政策的了解程度、贷款效率、是否被信用评级并授予信用额度，负向显著影响的因素有社会关系、户主年龄，家庭支出、户主民族、家庭到金融机构的距离等因素的影响在统计上并不显著。

本文认为，要提高农户借贷可得性，首先应加强农村地区信用体系建设，建立健全农户信用档案和信用评级，根据农户信用等级适度放宽贷款额度限制，开发多种形式的借贷业务如大额农业贷款、农业生产性贷款等，以满足种植大户大规模农业生产的需求。其次，应增加农村金融机构网点的数量，同时鼓励适合农户、能为农户提供方便快捷服务的金融机构在农村地区提供多种服务，从而吸引农户把钱存到金融机构。这样，一方面可提高存放资金的安全性并获得利息，另一方面也能增加农村金融机构的可贷资金，更好地满足农民的资金需求。最后，应加强对农民金融知识及贷款政策的宣传力度。金融机构可以开展多种多样的活动把农民真正需要的金融知识传达给他们，比如“送金融下乡”、“普及金融知识万里行”、“爱心助农”等，并通过向农户赠送有关金融知识、银行服务方面的图书来进行宣传。

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