信贷约束对农户创业行为的影响研究-人工降重案例

发布日期:2022-03-15 08:41:49


  本文基于CHFS调查数据,使用Probit模型,工具变量法等研究了信贷约束对农户创业行为的影响。结果显示,信贷约束对农户创业行为有负面影响,其中对财富水平较高的农户影响更大。建议提高创业农民的综合创业能力,加强贷款宣传和支持,完善农业风险管理体系和服务。


  1.1研究背景及意义


  随着乡村振兴战略不断地贯彻落实,国家实际深入农村调研,助力了农村发展和产业升级。通过国家政策、资源等扶持,农业不再局限于滞后的传统行业形式,新农业的经济发展蒸蒸日上,农村已然成为创业的蓝海市场,拥有巨大的市场潜力。在此背景下,国家进一步鼓励和支持农户和非农户投入创业市场,为了为农户创业打造良性竞争的环境,货币政策,财政政策等系列政府支持成了关键,其中信贷约束程度对农户创业行为有着较显著的影响。


  因此,研究信贷约束对农户创业的影响,能够更好地指导农户开源节流,通过系列指导和创业,商业普及等,能丰富农户经营多样性,激发农户创业动力,焕发农村经济发展活力。同时有利于促进资源的合理有效配置,为可持续可上升发展夯实基础,进一步达到共同富裕,减少贫富差距,乡村振兴的目标。


  农户是农业的主体,农户创业是乡村振兴战略中的关键环节,这是本课题的现实意义,通过本课题的研究将提高创业农民的正规信贷行为,更好地帮助他们进行创业,为他们创业打下坚固的基础,促进乡村振兴的发展。


  1.2文献综述


  在农民创业的过程中,金融需求主要包括资本和贷款需求、风险转移需求和支付需求,其中最重要的是资本和贷款需求。这是因为在农民创业的过程中需要投资。当农民的资金相对有限时,对资本和贷款的需求就变得更加明显。目前,学术界对农民创业的信贷约束进行了广泛的分析,但尚未得出完全一致的结论。许多研究者认为信贷限制对农民的创业精神有负面影响。郝朝燕(2012年)指出大约一半的创业农民家庭受到信贷限制[1]。邓道才(2015)认为信贷排斥对农民的创业选择有影响且影响在一定程度为消极影响[2]。陈元(2017年)认为信贷限制对农民的创业行为产生了重大影响;彭艳玲(2016)认为信贷限制打击了农民的创业精神。当然,还有一些研究者认为,信贷限制对农民创业的影响并不大。例如,魏继飞(2008)认为,资金和资本本身对农民创业没有太大影响[5]。程宇等(2009)认为融资限制不会直接影响农民的创业选择

信贷约束对农户创业行为的影响研究

  任何创业对资本都有需求,因此资金是创业的基础,也是创业的障碍。目前,中国政府鼓励农民创业,在此号召下,农民积极创业并参与贷款。因此,很多农村家庭都面临着严重的信贷约束。(朱锡,李自乃,2006;刘锡川,程恩江,2009;程瑜,罗丹,2010)。当与小规模的农业种植活动相比的时候,农民在农业活动期间,他们的信贷需求将明显增加,他们也更有可能受到严格的信贷约束(钟春平,2010),由于信贷需求受到抑制,这部分创业群体将无法获得资金和投资,从而导致农村经济的发展受限。


  本文将会在中国家庭金融调查(CHFS)的数据收集的基础上进行实证分析,分析信贷约束对农户创业行为的影响。


  2信贷约束与农户创业的定义和度量


  2.1信贷约束


  根据往期数据和分析,国内外学者往往习惯于从两个大层面,主要是金融部门的信贷配给和借款者的有效信贷需求,来研究和探讨农户信贷约束的相应原因。


  2.1.1供给型信贷约束


  基于供给的信贷限制是直接的信贷限制,包括故意拒绝贷款,或由于市场信息不对称和金融部门的金融约束而任意减少信贷。一些学者认为,金融机构不完善的贷款核查机制将向借款人提供一些不对称的市场信息,使他们误认为他们没有资格获得贷款,最终拒绝他们的贷款申请。中国农村金融机构的“去农业化”趋势导致农村农民在信贷、融资和贸易方面遇到困难。农民的信贷行为、选择和倾向性慢慢受到长期制度的影响和限制,农民贷款和融资首先会想到的选择不再是比较热门的大中型金融机构。与此同时,金融机构不完善,不合理的内部管理系统很容易导致贷款过程中信贷雇员的“寻租”,最终导致信贷约束和监管不力。


  2.1.2需求型信贷约束


  需求类型的信贷限制指的是取代或抑制信贷需求,这是在直接信贷限制通过认知缺陷和风险过滤后间接产生的。一些外国学者认为,限制需求类型的原因是信贷合同的高交易成本、高抵押贷款成本和风险,这使得债权人无力拒绝贷款。国内学者在中国的现实情况的基础上分析了普通农民的产权制度和抵押贷款制度的限制。此外,农民对信贷能力的无知、金融知识的缺乏以及其他因素在导致他们无法获得抵押贷款,并且很多情况下,金融机构会压低农民的贷款额度。这种情况下,农民对企业信贷的有效需求最终会导致对企业融资的信贷限制。因此,基于需求的信贷限制是外部限制,是农民认知障碍和行为异常相互影响的结果。乍一看,需求主体的信贷需求似乎在下降,但本质上是信贷供应和需求之间的矛盾。它有两个主要特征:首先,农民有融资需求,有能力和条件偿还贷款。另一个原因是,农民从未申请过官方金融机构的贷款,也从未出于任何原因自愿放弃申请。


  2.2信贷约束与创业行为


  农民的意愿和选择会受到农村信贷限制哪些的影响?现有常见的研究逻辑大致是,如果人们在财政上受到限制,创业所必需的启动资金不能有效获得,那么拥有更高流动性的人更有可能选择去参与创业。中国对信贷约束和创业行为研究的分析揭示了三个问题:首先,选择衡量信贷约束的变量存在固有的问题。很难确定财富水平和创业选择的原因和结果。由于内源性变量是离散变量,如果工具变量用来评估结构变量来解决“信贷限制”的内源性问题,评估结果可能是有偏见的。因此,一些学者使用多个中间变量来表示农民的流动性极限,并使用工具变量方法来解决代理变量可能产生的内源性问题。因此,信贷限制对返回家乡的移徙工人产生了相当大的抑制作用。一些学者使用基于趋势点比较(PSM)的中间模型(ATE)来解决内源性问题。根据湖北的一项调查,信贷限制降低了农民创业的可能性,约为26%。其次,信贷限制对农民选择的影响是有争议的,包括规定的福利水平和创业选择的紧迫性。一方面,随着人均收入的增加,农民从事非农业生产的意愿继续增长,但研究表明非农业农民面临的信贷约束比从事农业工作的企业家更严重。造船贷款的需求更大。另一方面,针对富裕群体来说,如果他们不创业的话,福利水平和创业选择之间就会因此出现负相关性。第三,即使可以使用适当的工具变量来解决内源性问题,也不可能确定流动性限制对农民创业行为的影响。这主要是因为,一方面,农民的创业类型存在巨大差异,新创业公司和“自力更生”对资本的需求各不相同;这些因素将影响企业家的行为和农民的创业选择。


  3信贷约束对农户创业的影响关系假设


  3.1模型设定与数据


  3.1.1实证模型


  本文采用Probit模型来分析信贷约束对农户创业的影响,模型如下:


  Entrei??0??1 Xi??2Ci??3 Di??i(1)


  在等式(1)中,因变量Entrei是一个决策变量,表明我是否选择了农村家庭;Xi表示户主,包括相应家庭个体的可测量数据;Ci是一个信用约束变量,指示农村家庭是否受到信用约束(Ci=1表示它受到信用约束,而Ci=0表示它不受信用约束);Di是相对于中部地区的东部,中部和西部地区的区域虚拟变量;?i是误差项,用来衡量观察不到,但影响农户创业的个体因素,?是要估计的参数。


  考虑到内生问题有比较大的可能会在信用约束变量里面产生,需要进一步探讨。首先,农民是否选择轮流创业也可能影响农民是否受到信贷约束。其次,农民是否受到信贷约束可能与他们的个人能力有关。由于创业活动的影响,农民可能会对资本有更高的要求,信贷约束可能更容易在创业家庭中产生影响。为了解决这个内生问题,在估计方程式(1)之前,使用工具变量方法来推导农民信用约束变量和工具变量之间的归纳方程,如下:


  Ci????IV Zi??1 Xi??2 Di??i(2)


  式(2)中,Zi是工具变量,?,?,?为待估参数,?为误差项。为了选择工具变量,在现有基础之上,经过分析,本文将会把居住地与CBD之间的距离当做工具变量,来进一步考察家庭是否受到贷款约束。


  3.1.2数据选择


  本文数据来源为2011年中国家庭金融调查。调查数据涉及范围很广,除了西藏、新疆、内蒙以及港澳台地区外,调查对象遍布全国,共调查了8434户,其中的4405户是本研究的研究对象。该调查由西南财经大学中国家庭金融调查研究中心进行,具有权威性。笔者根据实际情况选取以下变量进行实证研究:


  1.创业。以农户的非农业经营为创业精神,把农户的生产规模或成本作为参照系,如果农村家庭实际经营的总耕地面积超过50亩,或者一年中农业生产和经营的总投入成本为50,000元,以上也被视为创业农户家庭。


  在所有样本中,有689个创业农户家庭,占15.64%。从地区来看,东部地区的创业农户家庭比例最高,为18.22%。西部地区创业农户家庭比例最低,为11.02%。这表明在经济较发达的地区,农村家庭的创业活动会更多,更广泛。


  根据样本农户创业产业分布情况,我们发现农户会优先选择三大产业,和衣食住行息息相关,包括制造业,食宿,零售批发,证券投资,教育等高门槛,需要一定技术的诉求相对较少。这表明,农户创业大多会选择劳动密集型产业,技术要求相对较低,体力要求较高


  目前农村的金融市场很不完善,信息披露不完善,信息也不对称,因此农民创业会受到信用约束。信贷约束限制了农村家庭创业的借贷规模,在某种程度上限制了农村家庭的创业活动。下面是对农村家庭在创业中所面临以上情况进行的细化对应分析。


  2.信贷约束,引用官方金融机构的定义,CHFS问卷调查了农户关于生产、运营、住房和汽车贷款的问题。这篇文章使用DEM Boucher方法(2006)来确定家庭是否受到信贷约束。当研究农村家庭的生产和商业贷款时,最初的任务是确定农户是否有银行贷款,并根据结果将农民分为有贷款的人和没有贷款的人。其中一些有贷款的人被认为是“价格配给”的目标,没有贷款的人会被质疑信贷不足的原因。农村家庭被分为四类:(1)没有信贷;(2)需要贷款,但是没有申请(3)被拒绝;(4)银行贷款正在偿还。


  当确定了农村家庭的生产,经营,住房和汽车贷款的信贷限制后,如果该家庭在上述任何贷款中都出现了信贷约束的情况,则本文将其视为信贷约束的家庭。


  表1和表2显示了样本农户的信贷约束。在整个样本中的689个农村创业家庭中,有171个受到信贷限制的创业家庭,占24.82%。就不同地区而言,中部地区的家庭受到信贷约束的程度比西部地区高约11.5个百分点,比东部地区高约15.2个百分点。在整个样本中的3,716个非创业户中,受到信贷约束的预估有1028个非创业户,占27.66%。就不同地区而言,与东部和西部地区相比,中部地区的家庭受到信贷的约束也明显更大。可以看出,创业农户家庭的信贷约束程度相比于非创业农户家庭来说,会低一定程度,不同地区也各不相同,东部最低,西部次之,中部最高。


  表1农村家庭创业户受信贷约束情况


  全样本东部中部西部


  有效样本689 317 251 121


  受约束家庭数171 59 85 27


  受约束家庭比重(%)24.82 18.61 33.86 22.31


  表2农村家庭非创业户受信贷约束情况


  全样本东部中部西部


  有效样本3716 1423 1316 977


  受约束家庭数1028 228 483 317


  受约束家庭比重(%)27.66 16.02 36.70 32.44


  3.其他控制变量。从家庭的角度来看,特征变量主要包括家庭人口、耕地面积、家庭劳动力系数和家庭总资产。首先,家庭规模越大,抚养家庭的责任就越大。人们倾向于避免风险冲击,减少借贷;但与此同时,家庭规模越大,家庭支持越大,创业资源越多,这大大降低了人们创业的初始要求。家庭劳动力和创业与否也有较大关联。劳动力在农户中占比越大,生活会更富裕,从容,更能规避或接受风险,更容易产生创业的想法。耕地的影响和是否是农业创业有关。从农业创业的角度来看,土地越多,大规模农业管理的机会就越大,人们从事农业创业的能力就越大。对于非农业创业来说,大片的耕地意味着需要更多的人力和物质资源参与农业活动,从而降低了人们参与非农业创业的意愿。研究机构通过一系列实际调查,证实了创业选择过程中,家庭总资产往往是关键的影响因素。以CHFS的一项研究为基础,本文中家庭资产囊括生产和贸易资产、其他金融和非金融资产,通过合并总和得出。


  4信贷约束对农户创业的影响之实证研究


  4.1Probit模型估计结果


  本文使用Probit模型来评估和预测信贷约束对农民创业活动的影响。表3显示回归(1)给出估计结果。因此,我们可以得出结论:信贷约束对农民的创业产生了负面影响,但影响不大。因此,我们不能得出这样的结论:信贷约束不会影响农村家庭的创业选择。原因可能是信贷不稳定的内在性质无法有效控制。家庭领袖年龄对农民创业活动的影响系数为负,在1%的水平上是显著的。这与保罗·保尔森(2004年)和霍尔扎·阿基纳(1993年)的研究较匹配。预测是年龄与风险评估有关。家庭领导年纪越大,越保守,为风险厌恶者,创业可能性更小。教育对企业家的影响是积极的,而且在5%的水平上是显著的,这表明教育水平越高,农民选择创业的机会就越大。风险偏好对农民创业选择的影响系数是负面的。在1%的水平上是显著的。可以看出农民对风险的倾向越高,他们选择创业的可能性就越小。家庭对农业企业的影响很大,在1%的水平上是显著的,表明人口较大的农村家庭可以增加选择创业的可能性。可能是因为家庭规模越大,家庭资源越多,创业起始条件越好,资源有所储备。耕地面积对创业的影响系数为正,在5%的水平上是显著的,可见耕地面积的扩大是农户创业的助推器。家庭总资产对企业的影响是积极的,这一影响在1%的水平上是显著的,这表明财富水平越高,家庭决定创业的可能性就越大,这与家庭收入的影响正好相反。在现有研究中发现的财富水平对创业的选择产生了积极的影响。考虑到区域因素对家庭创业的影响,东部和西部地区对企业的影响是负面的,具有统计意义。


  4.2内生性的处理


  由于信用约束的变化可能出现的内源性问题,我们首先需要对经验模型进行内生性测试。Hausman对表4中的回归(2)内生测试的回归统计值为462.61,为1%。水平上意义重大,这表明原始模型是内生的,必须用工具变量来评估。


  “距离”满足了工具变量在很大程度上与内生性变量有关的条件。在对可变信贷限制的外生检查中,本文检查了根据CMP评估结果的信用限制是否具有外生性。回归(2)值在1%水平上是显著的正值,这否定了最初的假设,即信用约束变量是外生变量。CMP的结果比原始Probit模型更好。


  在控制了信贷限制变化的内生性后,信用限制对农民创业选择的影响在两阶段回归评估中转为负向,这表明信贷限制将限制农民的创业选择。此外,教育水平对农民创业的影响从积极到消极变化,但变化并没有太大。可能的原因是,与其他控制变量相比,这种模式的内生性变化并不明显。家庭劳动力对农民创业的积极影响从微不足道转变为重大,这表明家庭劳动力的比例越高,对风险的容忍度越高,选择农民创业的可能性就越大;一个重要的积极变化可能是创业包括非农业和农业。随着内生性的变化,土地面积对农业创业的积极影响并不明显。


  表3回归(1)


  回归系数标准误


  信贷约束-0.0357 0.0584


  性别0.0455 0.0676


  年龄-0.0108***0.0024


  受教育程度0.0680**0.0278


  风险偏好-0.0910***0.0209


  家庭人口规模0.0617***0.0159


  家庭劳动力比例0.0009 0.001


  耕地面积0.0050**0.0024


  总资产0.0006***0


  东部地区-0.1000*0.0608


  西部地区-0.1779***0.0678


  常数项-0.8036***0.2105


  atanhrho_12--


  观测值个数3994


  对数似然值-1532.33


  表4回归(2)


  回归系数标准误


  信贷约束-1.4527***0.0517


  性别0.0738 0.0552


  年龄-0.0078***0.002


  受教育程度-0.0037 0.0237


  风险偏好-0.0564***0.0177


  家庭人口规模0.0680***0.0129


  家庭劳动力比例0.0022***0.0008


  耕地面积0.0022 0.002


  总资产0.0004***0


  东部地区-0.4118***0.051


  西部地区-0.2068***0.0539


  常数项-0.1186 0.1758


  atanhrho_12 1.6897***0.1958


  观测值个数3985


  对数似然值-3748.5275


  注:***、**、*分别表示在1%、5%、10%的水平上显著。


  4.3稳健性检验


  通过以上数据的分析和研究,我们可以得出以下结论,即信贷约束限制了农民的创业活动,但对于富裕程度不同的家庭来说,信贷约束可能对他们的创业选择产生不同影响。因此,本节将整个抽样分为不同类型的子抽样,并将这些抽样归还给进一步研究信贷限制对农民创业的不同影响。


  根据财富水平,农民被分成四个子样本。基于此,CMP评估方法被用于在子样本中执行两步回归。结果在表5中显示。在子样本中,财富分配介于最低的25%、50%到75%之间以及最高的25%之间。工具变量在很大程度上与内生性变量有关,而atanhrho值的重要性也表明,结果比Probit模型更好。研究还表明,信贷限制对最富有的农村家庭(即占财富分配25%的农民)的创业选择造成了巨大的限制,这与张龙雅(2013年)一致。可能的原因是,富裕的农民更有创业精神,需要更多的风险资本。从农村金融市场的角度来看,它们仍然面临着创业信贷限制,为了之后农村金融能平稳持续地走上正轨,直至蒸蒸日上,与农村金融机构相关的信贷政策急需更新,应该更针对这些农民的创业内容,降低信贷约束,将新的动力灌注到农村经济发展中去。


  表5信贷约束与创业选择:分财富阶层比较


  变量家庭财富


  0-25%家庭财富


  25-50%家庭财富


  50-75%家庭财富


  75-100%


  信贷约束-1.2257***


  (0.4130)-0.9692


  (1.2799)-1.3121***


  (0.2395)-1.3614***


  (0.1088)


  atanhrho_12 1.2879*


  (0.6872)0.4576


  (1.0505)1.1501**


  (0.5049)1.4659***


  (0.4669)


  与市中心的距离0.0021***


  (0.0008)0.0004


  (0.0017)0.0027***


  (0.0010)0.0028**


  (0.0012)


  总量988 996 999 1002


  注:(1)上表中列出的所有控制变量在做模型估计时,由于篇幅有限,为了更直观地分析,表中没有把CMP估计的atanhrho值和过程中的一阶段回归结果展现出来;(2)括号中的数字为标准误;***、**、*分别表示在1%、5%、10%的水平上显著。


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