中国农村金融资源需求的影响因素分析—基于中部8省份的实证研究

论文导读:：本文运用中国农村金融发展研究项目数据，构建了影响农村金融资源需求的影响因素，在此基础上利用Tobit模型对中部省份的农村金融资源需求的影响因素作回归分析。分析表明，中国中部八省农户选择金融资源主要受到户主的年龄、性别及所经营的主业的影响，而家庭赡养老人与供养孩子上学的负担、家庭金融资源存量、从事副业的情况不是影响金融资源选择的主要因素。
论文关键词：金融资源，农村金融，金融支农，Tobit
 

一：引言

金融资源需求问题一直受到许多学者的关注。温铁军（2001）通过对农户借贷规模分布的研究，认为1985年前农户的贷款主要来自于农业银行与信用社，而在1990年后农户从银行与信用社的贷款规模有所下降，民间借贷活动日趋频繁。史清华（2002）通过对山西745农户的调查研究，发现正规金融在农户的生产生活中的形象较差金融论文，农户已经把其排除在自己的生产生活之外。朱守银（2003）通过调查，认为收入水平较高的农户向信用社借款的比例较高，而收入水平较低的农户更倾向于亲朋好友借贷。叶敬忠等（2004）从社会学角度对农村金融资源的供求进行分析，发现农村正规金融的供给对象主要是富裕的、拥有较高社会资本的农户，贫困农户主要的融资渠道是民间金融。

然而国内的研究主要着重于从金融供给方面来实现农村金融资源需求，主要包括增加金融机构的布点、扩大融资的途径来解决农村金融的需求问题，而对于将农户作为有效的需求主体则较少作系统深入的分析论文提纲格式。已有文献表明，农户是金融服务的消费者与金融市场提供者，农户才是农村金融资源的有效消费者。因此，有必要对各地区农村金融资源的需求进行科学的评估与分析，在此基础上厘清金融资源的有效需求的影响因素金融论文，为优化农村金融资源配置，推动社会主义新农村的又好又快发展提供有益的借鉴。基于以上思考，本文运用Tobit模型探索出农村金融资源需求的影响因素。

二、研究方法及说明

本研究考虑在给定一组农户的特征向量的条件下,农户如何选择金融资源。而在一般状况下, 农户选择金融资源的比例 ∈[0，1]，数据被截断，普通最小二乘法（OLS）估计的参数是严重的有偏和不一致。所以，采用Tobit回归分析，该方法可解释截取数据，以此来判断各因素对农村资源应用比例的影响程度。

Tobit模型是James.Tobin（1958）在研究耐用消费品需求时提出的一个经济计量学模型。Tobit模型的一个重要特征是,解释变量是可观测的(即取实际观测值),而被解释变量只能以受限制的方式被观测到,即我们观察到的取值被限制在一定范围之内,具体来讲“无限制”观测值均取实际的观测值,“受限”观测值均截取为0。

对于第j地区，标准的Tobit模型为：

其中， 为潜在变量金融论文，为观察到的因变量，为自变量，为相关系数向量，为独立的且～N(0, )

三：指标的选取及数据说明

一：指标的选取

运用Tobit模型分析农户特征对金融资源需求的影响时，首先要确定其影响因素的具体指标。本研究的核心是每个指标的改变对农村金融资源的需求产生显著的影响。基于以上考虑，并兼顾样本数据的可比性、可得性、科学性与影响的重要程度，本研究构建了影响金融资源需求的量因素的指标体系（见表1）。

表1 变量的选取

二：数据来源说明

本研究数据来源于汇丰银行资助的“中国农村金融发展研究”项目。数据是2007年7月9日-20日，清华大学经济管理学院202名师生对中国中部山西、黑龙江、安徽、江西、湖北、吉林、湖南与河南八省31县，150多个村庄，2000多家农户，50家企业金融论文，70多家金融机构及当地政府实地调研的结果论文提纲格式。

四：模型的建立及实证结果

一：模型的建立

根据上面的分析，建立农村金融资源需求的Tobit模型如下：

=++++++

= （＞0）

=0 （≤0）

其中= = = =；表示i地区农户选择金融资源的概率，该比例在本研究中直接表现为当地农户的贷款比例；表示户主的一组特征向量；表示农户家庭负担的一组特征向量；表示农户金融资源存量及利用情况的一组特征向量；表示农户户场财产与资产情况的一组特征向量；表示一组难以测量但又对当地经济增长的影响极大的变量；反映整个宏观经济环境在特定的时期内对i当地农户贷款的影响，是一个常数。是误差项；、、、和是被估计的参数。

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