论文中国农户面临信贷排斥来自4625个样本数据是关于本文可作为样本数据方面的大学硕士与本科毕业论文测试数据论文开题报告范文和职称论文论文写作参考文献下载。
摘 要：本研究基于微观调查数据,采用有序Probit模型对影响农户信贷排斥的因素进行了系统分析,研究发现：在农村地区,农户家庭主事者的性别、年龄对其家庭能否获得贷款用于生产性投资影响显著；家庭成员的总体受教育程度越高,其缓解家庭受信贷排斥的作用越大；同样,家庭耕地规模越大和家庭年总收入越高的农户可以避免信贷排斥,而家庭负债越高的农户则面临着严重的信贷排斥.居住在自有住房里的农户和居住在商业中心周边的农户顺利获得贷款的概率较大.
关键词：农户；农村金融；信贷排斥
一、引言
根据央行发布的《2015 年上半年金融机构贷款投向统计报告》,截至2015年6月末,本外币农村（县及县以下）贷款余额 20.72 万亿元,在这其中,农户贷款余额仅为5.84万亿元.究其原因,很大程度上是由于我国农村地区存在信贷排斥,导致农户难以获得金融服务.出于经济的“被分割”（Fragmented Economy）,发展中国家普遍存在着二元经济结构[ ].而在中国城乡之间这种金融的二元性表现得更为突出.由于历史原因,我国城乡金融发展水平差异较为严重,特别在农村地区,金融发展的滞后,严重制约了农村经济的发展.考虑到农村金融服务对农村经济建设起到的重要作用,国家采取了一系列措施来对农村金融进行大幅度的改革,但是收效甚微,农户贷款难、农村资金外流等问题仍然明显[ ].究其原因,金融排斥（financial exclusion）,特别是信贷排斥问题的存在是阻碍农村地区金融服务发展的重要原因.
二、文献综述
信贷排斥是金融排斥的一个重要方面.早在二十年多前,该领域的研究逐渐获得学界的关注,研究视角也从最初的金融地理学逐步拓展,融汇了其他学科的知识.当前从社会学和经济学领域视角进行研究的文献也逐渐丰富.在在Leyshon和Thrift（1993、1994、1995）[ ]的研究中提出,银行业的经营是一种逐利行为,他们尤其看重“价值最大化”的经营目标.由于信息技术的发展以及全球一体化,竞争日趋激烈,银行业也会慢慢强调经营上的“为质量而战”.为了在控制成本的同时降低经营风险,也是为了增加经营利润,各金融机构为了抢占更优资源,他们通过在资源集中较多的地区不断扩大机构和服务范围,同时纷纷关闭经济相对落后的农村和边远地区的分支机构,对低收入人群进行选择性排斥,直接导致了经济落后地区的金融服务可得性不高现象的出现.
基于金融排斥的原因及其影响因素,Kempson和Whyley（1999）[ ]指出,金融排斥是收入的负函数,并且还和特定人群的年龄等因素有一定的相关性.而Devlin（2005）[ ]在进一步研究中发现,住房状态等因素对金融排斥也有相对的影响.Panigyrakis（2002）[ ]指出,虽然金融排斥的定义可以随着观察角度的不同而有一定的差异,但其最根本的内涵仍然指的是某部分群体难以通过合适的渠道获得必需的金融服务和产品.王志军（2007）、许圣道（2008）、何德旭（2008）等的研究得出结论,农村地区由于存在金融排斥现象,一方面使得农户或者企业更难获得金融方面的支持,更严重的后果是极可能由此产生金融空洞,在马太效应的作用下,农村地区陷入金融恶性循环的概率更高,并最终导致资金外逃等后果[ ][ ][ ].徐少君,金雪军（2009）[ ]、隋艳颖,马晓河（2011）[ ]也使用了单个省份的调查数据进行估计,并获得了类似的分析结果.为此杜晓山（2006）、王修华（2009）提出了应大力发展小额信贷、微型金融[ ][ ]的实际性建议.王修华,谭开通（2012）[ ]利用8个省的微观数据构建了信贷供需双方相互作用的形成机理分析模型,并,产生农户信贷排斥的主要原因在于农村金融机构其营运的固定成本通常会高于城市地区、同时同样一笔贷款农户需要相对更高的非利率成本才能获得,并且金融机构也需要更高的非利息成本来完成一户农户贷款的发放.此外,王修华（2013）等[ ]发现,在影响农户储蓄、信贷两个方面排斥的因素中,既有共同的方面,如户主或亲友担任村干部、人际关系满意度、有新型农村金融机构、对金融机构信任等,也有不同的方面,如所从事的职业、受教育程度、家庭的收入水平以及支出水平等.
从现有研究来看,经验支撑还相对缺乏,从经济学角度的研究还相对薄弱.本文在借鉴现有文献成果的基础上,以我国农户实地调查数据进行经验研究,检验以下假设命题：
1.在贷款利率一定的情况下,贷款申请农户个体特征越好,则预期违约概率相对越低,同时金融机构就该类个体放贷的非利息成本也偏低,从而更不易受到信贷排斥.
2.在其他条件不变的情况下,对农户发放贷款的单位非利息成本越高、对贷款违约的预期值越高,则金融机构愿意发放给农户贷款的可能性越低.换句话说,金融机构发放贷款的意愿,和发放该笔贷款的违约概率预期值成反比,随着发放该笔贷款的非利息成本的增加而降低；另外,金融机构通常认为那些家庭资源禀赋相对匮乏、有着较高的债务水平农户有更高概率违约,从而导致了这部分群体更大概率的受到信贷排斥.
3.贷款申请农户所在社区经济活跃度越高,交通越便利,金融机构和农户间的信息不对称程度越低,给予他们放贷的非利息成本越低,该部分农户受到信贷排斥可能性越低.
三、数据来源、变量赋值及其描述统计
(一)数据来源
本文使用的全部数据来源于中山大学社会科学调查中心的中国劳动力动态调查（China Labor Force Dynamic Survey,CLDS）.该项目是一项大型的追踪调查,第一次调查始于2012年,内容涉及多个学科,内容包括了教育、经济活动、社会参和、健康、工作、基层组织、迁移等多个方面.“不同于俄国和印度的村社制,东方国家有其自身传统,遵循传统的家户制,财产分配和继承均以家户为单位.”[ ]所以我们认为该调查数据能够较好的反映中国国情,本研究的农户家庭样本为4625个,其具体情况详见表2.
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参考文献：
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