贫困地区农户创业的信贷需求

何广文 刘甜

【关键词】农户创业  信贷需求  异质性  倾向得分匹配

【中图分类号】F32                         【文献标识码】A

【DOI】10.16619/j.cnki.rmltxsqy.2019.17.013

农户创业是乡村振兴的有效路径。在决胜全面脱贫之后的“后扶贫时代”，如何通过满足创业农户的金融需求、帮助贫困地区农户提升创业项目的可持续发展能力，是关系到能否巩固脱贫成果、加速贫困地区乡村振兴进程的关键问题。

不同类型农户的信贷需求有鲜明的层次性和差异性，创业农户亦然。农户的一个关键特征是其生产投资性需求和消费性需求同时存在，且二者之間常常并不相互独立。[1]对于创业农户来说，其创业后的信贷需求可能同时包括了因创业引致的生产投资性需求、原有的一般性生产投资需求和一直存在的消费性需求，三者在实际使用中常常难以区分子丑寅卯。因此，对创业农户信贷需求进行研究，精准定位创业引致的生产投资需求至关重要。本文使用倾向得分匹配（PSM）模型，利用反事实的原理，将创业引致的信贷需求进行“提纯”，从村庄类型、融资偏好、创业类型和创业动机等农户异质性的角度比较分析贫困地区农户创业的信贷需求特征及差异。

研究设计、样本来源及分析

对农户创业的信贷需求提取使用了倾向得分匹配模型，其核心思想基于反事实原理。具体来说，对于任意农户?，记Yi={Yi0，Yi1}代表农户产出，其中Yi0为农户没有创业的产出，Yi1为农户创业的产出，由于农户不可能同时处于这两种状态，我们只能观察到其中的一个产出Yi=Yi（Di），其中Di∈（0，1），表示农户是否创业。则农户创业的信贷需求的平均处理效应，即“参与者平均处理效应”（ATT），表达式为：

ATT≡E（Yi1-Yi0│Di=1）=E（Yi1│Di=1）-E（Yi0│Di=1）                                     （1）

本文具体使用Logit模型估计倾向得分，使用最近邻匹配法对倾向得分进行匹配得到农户创业的信贷需求效应，即ATT的值。

本文数据来自课题组于2016年7～8月在广西省、贵州省、四川省的6个国家级贫困县调查获得的959份有效问卷。本文中我们将农户创业定义为，农户通过投资行为改变产业结构、经营方式、组织结构、生产技术等生产因素而导致其面临的独特性风险、预期收入、社会身份发生较大变化的经营行为。样本农户中创业农户占33.68%。从创业类型角度，本文将农户创业分为三类，即农业创业、非农创业、同时进行农业和非农创业，分别占样本总体的10.74%、17.21%和5.74%。从村庄类型看，样本农户中非贫困村与贫困村农户分别占52.76%和47.24%，其中，非贫困村的创业农户的占比略高于贫困村。从融资偏好看，相比于非创业农户，创业农户更加偏好于正规融资渠道，55.11%的创业农户在有信贷需求时优先选择正规金融机构。从创业动机角度，本文将农户创业动机分为生存维持型、效益追求型和价值实现型，分别占创业农户的26%、53%和21%。

考虑到信贷约束的普遍存在，本文分别从总体信贷需求规模（loant）和正规信贷需求规模（loanb）两个角度对贫困地区农户创业的信贷需求效应进行考察。农户总体信贷规模为农户的正规信贷与非正规信贷发生额之和，样本总体、创业农户和非创业农户的总体信贷需求规模均值分别为3.82万元、6.69和2.37万元，创业农户和非创业农户最大值分别为80万元和30万元。本文把信贷约束情况下农户对正规信贷的需求定义为，农户在自身条件水平下在正规信贷渠道上愿意且能够获得的正规信贷规模。根据这一定义，本文借鉴刘西川等[2]的识别方法将因受到正规信贷配给而正规信贷金额为0的农户样本予以剔除，共剔除228户。剔除后的样本基本保持了与全样本一致的特征分配比例，样本总体、创业农户和非创业农户的正规信贷需求规模均值分别为2.82万元、4.60万元和1.67万元，创业农户和非创业农户最大值分别为50万元和30万元。

结果分析

农户创业的信贷需求效应。如表1所示，农户创业使农户的总体信贷需求增加了3.433万元（ATT），总体信贷需求效应水平（ATT%）[3]为111.46%，农户创业的正规信贷需求增加了2.809万元，正规信贷需求效应水平为156.49%，表明总体上农户创业显著增加了农户的总体和正规信贷需求。此外，表1中匹配后的创业农户的信贷需求增加量（ATT）明显变小，说明传统的模型估计方法确实高估了农户创业的信贷需求。

创业类型对农户创业的信贷需求效应影响。如表2所示，从效应值（ATT）来看，不论是总体信贷需求效应还是正规信贷需求效应，同时进行农业和非农创业的农户最高，仅从事农业创业的农户相对最低。从调研样本来看，进行非农创业（含同时进行农业和非农创业中的非农创业）的创业行业主要集中于批发零售业（38.64%）、建筑业（14.09%）、交通运输、仓储和邮政业（12.27%）及住宿和餐饮业（8.18%），这些非农创业内容平均而言对创业的初始投资和流动性周转资金有较大需求，从而创业的信贷需求较高。

村庄类型对农户创业的信贷需求效应的影响。如表3所示，非贫困村农户的创业的总体信贷需求效应（水平）和正规信贷需求效应（水平）均明显大于贫困村。究其原因，非贫困村农户创业主要集中于非农创业（60.22%），且有15.05%的农户同时进行农业和非农创业，而贫困村农户创业则主要集中于农业创业（41.61%），因此可以认为贫困村与非贫困村农户创业的信贷需求差异受到了农户对创业类型选择的影响。

融资偏好对农户创业的信贷需求效应的影响。如表4所示，偏好正规金融的农户创业的信贷需求效应均在1%水平下显著为正，但偏好非正规金融农户创业的正规信贷需求效应不显著，表明农户的融资偏好未因创业发生改变。从效应值看，偏好正规金融的农户创业的总体信贷需求效应大于偏好非正规金融的农户，由于前者可同時从正规和非正规融资渠道获得资金，意味着资金来源渠道的多样化正向影响了农户创业的信贷需求规模。

生存动机对农户创业的信贷需求效应的影响。如表5所示，三种创业动机的创业信贷需求效应均显著为正，持有生存维持创业动机的农户其创业的总体信贷需求效应值和效应水平均最高，效益追求型的创业农户相对最小。在创业的正规信贷需求效应方面，三种创业动机的正规信贷需求效应水平递减，价值实现型农户最低，表明价值实现型农户因所需投资规模相对较大，在信贷约束的背景下，其在正规信贷渠道获得的资金略显不足。

平衡性检验、敏感性分析及结论

本文对所有模型进行了平衡性检验和敏感性分析。结果显示，所有模型的变量联合显著性p值匹配后接近或等于1，表明所有模型均满足“条件独立性”条件;除偏好非正规金融的群体外，其他样本的总体和正规信贷需求效应的sig+和sig-在伽马系数取1.1、1.2甚至1.5时依旧显著，表明结果比较可信。

本文研究表明，首先，同时从事农业和非农创业的农户创业的信贷需求最强，非农创业农户稍弱，农业创业农户信贷需求相对最弱。其次，农户所在村庄的经济水平间接通过农户对创业类型的选择影响其创业的信贷需求，非贫困村农户创业的信贷需求更为强烈。再次，农户对正规金融的偏好对创业的总体信贷需求有正向影响，资金来源渠道的多样化正向影响农户创业的信贷需求规模。最后，生存维持型创业农户总体信贷需求最强，价值实现型创业农户正规信贷约束严峻。

本文的政策启示主要有：首先，金融机构可结合贫困地区创业农户的差异性信贷需求特征优化产品结构，提高信贷产品的针对性。其次，完善农户创业担保贷款、政府担保基金等政策金融扶持机制，强化贫困地区农户创业的信贷支持，缓解创业农户信贷约束。最后，强化金融教育，提升贫困地区创业农户的金融素养和享受正规金融服务的能力，使农户能够正确认识并合理利用正规金融，提升农户创业的发展能力和水平。

（本文系联合国开发计划署[UNDP]“贫困地区农村产业发展与创业的金融需求与供给研究”项目研究成果，项目编号：29025111）

注释

[1]FEDER G.，LAU，L J.，LIN J.Y. etal.， "The Relationship between Credit and Productivity in Chinese Agriculture- A Microeconomic Model of Disequilibrium， American Journal of Agricultural Economics， 1990， 72（5）， pp. 1151-1157.

[2]刘西川、黄祖辉、程恩江：《贫困地区农户的正规信贷需求：直接识别与经验分析》，《金融研究》，2009年第4期。

[3]此处借鉴并改进了李锐和朱喜估算农户福利损失的方法来考察农户创业所增加的信贷需求幅度，公式为：ATT（%）=（ATT/匹配后控制组系数）×100%。参见李锐、朱喜：《农户金融抑制及其福利损失的计量分析》，《经济研究》，2007年第2期。

责 编∕张 晓

Abstract： Based on the survey data of 959 rural households from six poverty-stricken counties， this paper "extracts" the financing demand of the farmers with the PSM model as they try to start up their own businesses， and compares and analyzes the characteristics and differences of these demand from the perspective of rural households' heterogeneity. The study finds that the credit demand of agricultural entrepreneurs in the poor areas was relatively weak; the economic level of the village indirectly influences the credit demand of the farmers through their choice of what type of businesses they are about to create; the farmers' preference for the mainstream financing channels has a positive impact on the scale of their credit demand; and the survival-and-maintenance type of farmer entrepreneurs have the strongest credit demand， while the value realization type of farmer entrepreneurs face severe credit constraints exercised by the mainstream financial organizations.

Keywords： farmer entrepreneurs， credit demand， heterogeneity， propensity score matching