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論文導(dǎo)讀::本文運用中國農(nóng)村金融發(fā)展研究項目數(shù)據(jù),構(gòu)建了影響農(nóng)村金融資源需求的影響因素,在此基礎(chǔ)上利用Tobit模型對中部省份的農(nóng)村金融資源需求的影響因素作回歸分析。分析表明,中國中部八省農(nóng)戶選擇金融資源主要受到戶主的年齡、性別及所經(jīng)營的主業(yè)的影響,而家庭贍養(yǎng)老人與供養(yǎng)孩子上學(xué)的負擔、家庭金融資源存量、從事副業(yè)的情況不是影響金融資源選擇的主要因素。
論文關(guān)鍵詞:金融資源,農(nóng)村金融,金融支農(nóng),Tobit
一:引言
金融資源需求問題一直受到許多學(xué)者的關(guān)注。溫鐵軍(2001)通過對農(nóng)戶借貸規(guī)模分布的研究,認為1985年前農(nóng)戶的貸款主要來自于農(nóng)業(yè)銀行與信用社,而在1990年后農(nóng)戶從銀行與信用社的貸款規(guī)模有所下降,民間借貸活動日趨頻繁。史清華(2002)通過對山西745農(nóng)戶的調(diào)查研究,發(fā)現(xiàn)正規(guī)金融在農(nóng)戶的生產(chǎn)生活中的形象較差金融論文,農(nóng)戶已經(jīng)把其排除在自己的生產(chǎn)生活之外。朱守銀(2003)通過調(diào)查,認為收入水平較高的農(nóng)戶向信用社借款的比例較高,而收入水平較低的農(nóng)戶更傾向于親朋好友借貸。葉敬忠等(2004)從社會學(xué)角度對農(nóng)村金融資源的供求進行分析,發(fā)現(xiàn)農(nóng)村正規(guī)金融的供給對象主要是富裕的、擁有較高社會資本的農(nóng)戶,貧困農(nóng)戶主要的融資渠道是民間金融。
然而國內(nèi)的研究主要著重于從金融供給方面來實現(xiàn)農(nóng)村金融資源需求,主要包括增加金融機構(gòu)的布點、擴大融資的途徑來解決農(nóng)村金融的需求問題,而對于將農(nóng)戶作為有效的需求主體則較少作系統(tǒng)深入的分析論文提綱格式。已有文獻表明,農(nóng)戶是金融服務(wù)的消費者與金融市場提供者,農(nóng)戶才是農(nóng)村金融資源的有效消費者。因此,有必要對各地區(qū)農(nóng)村金融資源的需求進行科學(xué)的評估與分析,在此基礎(chǔ)上厘清金融資源的有效需求的影響因素金融論文,為優(yōu)化農(nóng)村金融資源配置,推動社會主義新農(nóng)村的又好又快發(fā)展提供有益的借鑒。基于以上思考,本文運用Tobit模型探索出農(nóng)村金融資源需求的影響因素。
二、研究方法及說明
本研究考慮在給定一組農(nóng)戶的特征向量的條件下,農(nóng)戶如何選擇金融資源。而在一般狀況下, 農(nóng)戶選擇金融資源的比例 ∈[0,1],數(shù)據(jù)被截斷,普通最小二乘法(OLS)估計的參數(shù)是嚴重的有偏和不一致。所以,采用Tobit回歸分析,該方法可解釋截取數(shù)據(jù),以此來判斷各因素對農(nóng)村資源應(yīng)用比例的影響程度。
Tobit模型是James.Tobin(1958)在研究耐用消費品需求時提出的一個經(jīng)濟計量學(xué)模型。Tobit模型的一個重要特征是,解釋變量是可觀測的(即
取實際觀測值),而被解釋變量
只能以受限制的方式被觀測到,即我們觀察到的
取值被限制在一定范圍之內(nèi),具體來講“無限制”觀測值均取實際的觀測值,“受限”觀測值均截取為0。
對于第j地區(qū),標準的Tobit模型為:
其中, 為潛在變量金融論文,
為觀察到的因變量,
為自變量,
為相關(guān)系數(shù)向量,
為獨立的且
~N(0,
)
三:指標的選取及數(shù)據(jù)說明
一:指標的選取
運用Tobit模型分析農(nóng)戶特征對金融資源需求的影響時,首先要確定其影響因素的具體指標。本研究的核心是每個指標的改變對農(nóng)村金融資源的需求產(chǎn)生顯著的影響;谝陨峡紤],并兼顧樣本數(shù)據(jù)的可比性、可得性、科學(xué)性與影響的重要程度,本研究構(gòu)建了影響金融資源需求的量因素的指標體系(見表1)。
表1 變量的選取
變量類別 |
變量 |
代碼 |
變量定義 |
預(yù)期影響方向 |
決策者特征 |
戶主年齡(歲) |
|
按戶主實際年齡計算 |
- |
戶主受教育程度(年) |
|
按戶主實際受教育年限計算 |
+ |
|
最高受教育年(年) |
|
按家庭成員中最高受教育者年限計算 |
+ |
|
戶主性別 |
|
按男性戶主比例計算 |
+ |
|
家庭負擔 |
在學(xué)人數(shù)(人) |
|
按家庭中實際上學(xué)人數(shù)計算 |
- |
65歲以上老人(人) |
|
按家庭中65歲(含)以上人數(shù)計算 |
- |
|
金融資源存量及利用 |
勞動力(人) |
|
按家庭中成人勞動力人數(shù)計算 |
+ |
戶場收入(元) |
|
按2006年家庭戶場收入計算 |
+ |
|
戶場財產(chǎn)與資產(chǎn)情況 |
耕地面積(畝) |
|
按家庭實際擁有的耕地面積計算 |
+ |
生產(chǎn)經(jīng)營總值(千元) |
|
按家庭生產(chǎn)經(jīng)營總值計算 |
+ |
|
果樹林木總值(千元) |
|
按家庭果樹林木生產(chǎn)總值計算 |
+ |
|
牲畜總值(千元) |
|
按家庭從事畜牧業(yè)所產(chǎn)生的生產(chǎn)總值計算 |
+ |
|
常數(shù)項 |
常數(shù)項 |
c |
二:數(shù)據(jù)來源說明
本研究數(shù)據(jù)來源于匯豐銀行資助的“中國農(nóng)村金融發(fā)展研究”項目。數(shù)據(jù)是2007年7月9日-20日,清華大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院202名師生對中國中部山西、黑龍江、安徽、江西、湖北、吉林、湖南與河南八省31縣,150多個村莊,2000多家農(nóng)戶,50家企業(yè)金融論文,70多家金融機構(gòu)及當?shù)卣畬嵉卣{(diào)研的結(jié)果論文提綱格式。
四:模型的建立及實證結(jié)果
一:模型的建立
根據(jù)上面的分析,建立農(nóng)村金融資源需求的Tobit模型如下:
=
+
+
+
+
+
+
=
(
>0)
=0 (
≤0)
其中=
=
=
=
;
表示i地區(qū)農(nóng)戶選擇金融資源的概率,該比例在本研究中直接表現(xiàn)為當?shù)剞r(nóng)戶的貸款比例;
表示戶主的一組特征向量;
表示農(nóng)戶家庭負擔的一組特征向量;
表示農(nóng)戶金融資源存量及利用情況的一組特征向量;
表示農(nóng)戶戶場財產(chǎn)與資產(chǎn)情況的一組特征向量;
表示一組難以測量但又對當?shù)亟?jīng)濟增長的影響極大的變量;
反映整個宏觀經(jīng)濟環(huán)境在特定的時期內(nèi)對i當?shù)剞r(nóng)戶貸款的影響,是一個常數(shù)。
是誤差項;
、
、
、
和
是被估計的參數(shù)。
表示農(nóng)戶選擇金融資源的概率,其決定因素包括
、
、
與
,則
是全部的農(nóng)戶貸款可能性空間
中的一個元素。一定時期內(nèi)農(nóng)戶對貸款的需求定義為Z,Z={z
: Z=
對于那些
;
;
;
},Z由整個i地區(qū)的金融資源的需求可能性形成的空間,它是全部可能性的貸款需求組合
的一個子空間。
代表隨機誤差,
=
+
+
,
表示不可測量的地區(qū)的特定向量元素金融論文,
表示不可測量的當?shù)鼐用竦奶囟ǖ脑兀?img onload="if(this.width>600) this.width=600" src="/images-w/news_dt/2016-04/20160423-2320-102551.gif" />表示與其他誤差項非自相關(guān)的非系統(tǒng)誤差。
為了確定當?shù)剞r(nóng)戶貸款需求是由宏觀經(jīng)濟變化所帶來的,還是由于當?shù)剞r(nóng)戶特征向量的不同所引起的,本文采用的方法是在收集數(shù)據(jù)的時候收集相同或相似宏觀經(jīng)濟環(huán)境下的參照組的數(shù)據(jù)來消除由于時間變化的影響,中部八省份農(nóng)村經(jīng)濟狀況相似,即使得
=0。
二:實證結(jié)果
把表1數(shù)據(jù)代入模型,利用Eviews 5.1 分析軟件對模型進行參數(shù)估計,結(jié)果見表2:
表2 中部八省貸款需求的回歸結(jié)果
變量 |
模型1 |
模型2 |
模型3 |
模型4 |
戶主年齡(歲) |
-4.681***(0.0010) |
- |
- |
- |
戶主受教育程度(年) |
6.816(0.3563) |
- |
- |
- |
最高受教育年(年) |
-18.12423**(0.0012) |
- |
|
- |
戶主性別(按男性戶主比例) |
0.908**(0.0148) |
- |
- |
- |
在學(xué)人數(shù)(人) |
- |
-69.471***(0.0000) |
- |
- |
65歲以上老人(沒有=0) |
- |
6.023(0.6047) |
- |
- |
勞動力(人) |
- |
- |
-8.762(0.6229) |
- |
2006年戶場收入(元) |
- |
- |
0.0002(0.8448) |
- |
耕地面積(畝) |
- |
- |
- |
1.042***(0.0000) |
生產(chǎn)經(jīng)營總值(千元) |
- |
- |
- |
0.849*(0.0775) |
果樹林木總值(千元) |
- |
- |
- |
1.890(0.2936) |
牲畜總值(千元) |
- |
- |
- |
1.567(0.4159) |
常數(shù)項 |
312.283***(0.0000) |
104.256***(0.0000) |
65.669(0.3152) |
12.192(0.1552) |
樣本量(個) |
1990 |
1990 |
1990 |
1988 |
Log likelihood |
-20.752 |
-26.513 |
-32.894 |
-26.434 |
注:***、**和*分別代表在1%、5%和10%的顯著性水平下顯著。括號內(nèi)為估計系數(shù)的P值。
模型的檢驗結(jié)果表明,農(nóng)戶的個人特征對貸款需求顯著。具體來講,家庭中戶主的年齡與性別對金融資源的需求影響顯著;家庭中最高受教育程度對金融資源的選擇顯著,但值得關(guān)注的是金融論文,家庭成員最高受教育程度變量對金融資源的選擇產(chǎn)生了負的影響,表明最高受教育程度的增加并沒有使得農(nóng)戶選擇貸款的概率增加。
農(nóng)戶的家庭負擔重對其選擇金融資源的概率沒影響。具體來講,家里65歲以上老人的贍養(yǎng)負擔對其選擇貸款的概率的影響不顯著;雖然上學(xué)子女負擔對選擇金融金融資源的影響顯著,但影響是負向的,也就是說上學(xué)負擔不是影響金融資源的主要因素。
金融資源存量及利用對貸款需求影響不顯著論文提綱格式。戶場財產(chǎn)與資產(chǎn)中的耕地面積與生產(chǎn)經(jīng)營總值對農(nóng)戶金融資源需求影響顯著,果樹林木總值與牲畜總值對農(nóng)戶金融資源需求影響不顯著。也就是說,農(nóng)戶的主業(yè)影響了其選擇貸款的傾向,而副業(yè)沒有影響。
五、研究結(jié)論
整體來講,中國中部八省農(nóng)戶選擇金融資源需求的原因主要是戶主的年齡、性別與及經(jīng)營主業(yè)的情況。而家庭贍養(yǎng)老人與供養(yǎng)孩子上學(xué)等負擔、金融資源存量、從事副業(yè)的情況不是影響金融資源選擇的主要因素。如何根據(jù)農(nóng)戶的貸款需求特征進行高效率的金融資源配置,是發(fā)展金融支農(nóng)的關(guān)鍵。
本研究的啟示是:從農(nóng)村現(xiàn)代化建設(shè)的角度來看,加大金融支農(nóng)的投入以推進農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化進程是必要的。但是金融論文,農(nóng)戶選擇金融資源的絕對不僅僅依靠金融支農(nóng)的投入,更重要的是引導(dǎo)農(nóng)戶對金融資源的需求。實現(xiàn)農(nóng)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展,忽視了農(nóng)戶自身的特征,只會造成整個社會金融資源的短缺或浪費。因此,為了推動農(nóng)村經(jīng)濟的發(fā)展,僅僅加大金融支農(nóng)的投入而不加強農(nóng)戶對金融需求的引導(dǎo),將會嚴重制約中部農(nóng)村的進一步發(fā)展。
參考文獻:
[1]溫鐵軍.農(nóng)戶信用與民間借貸研究—課題主報告[EB/0L].
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[3]葉敬忠,朱炎潔.社會學(xué)視角的農(nóng)戶金融需求與農(nóng)村金融供給[J].中國農(nóng)村經(jīng)濟,2004,8:31-37
[4」朱守銀,張照新.中國農(nóng)村金融市場供給和需求-以傳統(tǒng)農(nóng)區(qū)為例[J].管理世界,2003(3):
88-95