农户信贷排斥形成的内在机理及其经验检验——基于中国微观调查数据

本文构建了农户信贷排斥内在机理模型,并采用有序logit方法来检验这一理论模型得出的相关假说。结果表明:户主受教育程度、余钱处理偏好、家庭收入、是否村干部、信贷宣传、每万人银行网点数等对农户信贷排斥有显著负向影响,而务农收入、向私人借款经历有显著正向影响。政策启示在于从宏观战略层面构建包容性农村金融体系,微观层面推进机制创新。

中国农户面临的信贷排斥——来自4625个样本的数据

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就越大;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。

互联网使用与信贷排斥的缓解——基于中国家庭追踪调查的数据

现阶段中国居民的信贷需求还没有得到充分满足,信贷排斥现象普遍存在。基于中国家庭追踪调查(CFPS)2014年、2016年及2018年的数据,利用Probit模型估计,可以发现:提高互联网使用强度,能显著缓解居民信贷排斥,人力资本效应、收入效应和健康效应在其中发挥重要作用;城镇、高收入以及受教育程度较高的三类群体,使用互联网能够更有效地缓解其信贷约束,显著降低信贷排斥的概率。今后宜从提升全民数字技能、增加乡村教育投入、完善普惠金融体系、推动互联网金融发展入手,提供更多信贷可能,增加居民在信贷市场上的优势。

信贷排斥、家庭资本与农民创业选择——基于安徽省696份农户调查数据

基于农村信贷排斥理论和静态职业选择模型,以及安徽省696份农户调查数据,选取信贷排斥、家庭资本两个主变量和受教育程度、外出务工经历、农技培训等特征变量,实证分析了信贷排斥和家庭资本对农民创业选择的影响,结果表明:信贷排斥对农民创业选择的总体影响为负,但存在结构性失衡,其对家庭资本水平较高的农民创业者影响大于中低家庭资本水平的农民创业者;家庭资本水平与农民创业选择呈倒U型关系;农民本身的资源异质性同样与创业行为存在显著相关性。

西部地区农户信贷排斥差异及影响因素分析——以新疆农户为例

以新疆451份调研问卷为基础,从农户行为视角,运用Probit模型,对新疆地方和兵团农户(职工)受信贷排斥的影响因素进行对比分析。研究发现,地方农户受到信贷排斥影响因素是:是否了解信贷政策、家庭种植面积、家庭经营支出、农业收入占比;兵团职工信贷排斥影响因素是:是否了解信贷政策、在校学生人数、家庭总收入、农业收入占比、距离最近金融网点距离;对比二者影响因素,是否了解信贷政策对兵地农户(职工)影响方向相同,农业收入占比对兵地农户(职工)影响方向相反。欲破解西部地区农户信贷排斥及其差异,应加大农村地区金融知识普及力度,提升农村金融服务便捷度;地方农户应加大社会保障力度,增加农户多元化收入途径;兵团职工应改变传统守旧观念。

贫困户户主信用特征与信贷排斥分析——以河南省淮阳县为例

农村贫困人口基本金融服务已经得到满足,但贷款可获得性明显弱于普通农户,信贷排斥现象较为突出。以河南省淮阳县为例的调查显示,贫困户户主受信贷排斥的主要原因有户主年龄超过60岁、人户分离、身心不健全以及征信记录有瑕疵等,针对这些问题提出了弱化信贷风险、激活贫困户资产、放宽贷款年龄限制、消除征信瑕疵影响等缓解信贷排斥的途径。

农村信贷排斥区域差异及其相关因素分析——基于甘肃省14市(州)的比较

基于甘肃省14市(州)的农村金融机构信贷支农数据,从信贷可得度、效用度、服务深度及可负担度四个维度测算了的农村信贷排斥程度,在此基础上,运用皮尔逊相关系数法,对农村信贷排斥程度的主要影响因素进行了相关性分析,研究结果表明:甘肃省农村信贷排斥问题普遍较为严重,农村信贷排斥程度区域性差异明显,大体呈现出东高西低的空间分布格局。这与区域的经济发展和城镇化率有关,更与农村就业结构、农村人均纯收入、就业人口中女性占比以及财政支农支出力度具有明显的相关关系,其中农村就业结构、农村人均纯收入与农村信贷排斥的相关性最为显著。

信贷排斥对农民非农创业的影响

农民参与非农创业不仅是促进农民非农就业的重要方式,也是缩小城乡居民收入差距的可靠途径。为研究信贷排斥对农民创业的影响,本文采用中国家庭收入调查(CHIP)2013年的数据,考虑到模型可能存在内生性问题,选取县级及以下银行分支机构数量作为工具变量,使用工具变量法进行检验。研究发现,信贷排斥显著地降低了农民创业的可能性。异质性分析表明,信贷排斥对中部地区农民和二、三线城市农民创业有显著的负向影响,这可能是因为中部地区以及二、三线城市缺乏融资渠道,更依赖于正规金融,因而信贷排斥会显著地降低农民创业的可能性,同时信贷排斥也阻碍了农民在日常消费行业进行创业。

西部农民信贷排斥的类型和影响因素研究——基于内蒙古赤峰市农户调查

为了解决农户贷款难问题,以西部地区农户为研究对象,采用微观调查数据,对农户受信贷排斥的状况进行识别,分析影响农户受信贷排斥的因素。研究表明:相当大比例农户处于信贷排斥状态,农户受到的信贷排斥类型主要是价格排斥、自我排斥、条件排斥;在影响农户受金融排斥状况的变量中,户主年龄对农户信贷排斥状况有显著正影响,户主受教育程度、家庭成员是否具有特殊技能、是否种植大户或养殖大户、家庭年收入、生产性和生活性固定资产价值、住房情况变量对农户信贷排斥状况有显著负影响。

正规信贷排斥对农户收入的影响——基于倾向得分匹配的反事实估计

信贷排斥会降低农户获得金融服务的机会,影响农民增收。本文基于中国家庭跟踪调查(CFPS)数据,采用倾向得分匹配法(PSM)从收入结构的视角考察了正规金融机构信贷排斥对农户收入的影响。研究发现,信贷排斥具有显著的收入效应,正规金融的信贷排斥会使农户人均纯收入和人均农业纯收入下降。

信贷排斥的城乡差异——来自2629个家庭的经验证据

本文采用中国劳动力动态调查数据分析信贷排斥的城乡差异。研究表明相对于城镇地区，农村地区家庭更容易受到信贷排斥；家庭人口数量的上升可以降低城镇家庭受到信贷排斥的概率，却使农村家庭更容易遭受信贷排斥；但随着劳动力比率的提高，农户受到信贷排斥的抑制可以获得缓解。对于缺少抵押财产的农户，房屋是其能否顺利获得贷款的关键因素。主事者受教育程度越高的城镇家庭，如果其已经受到非正规融资渠道的排斥，那么其同样很难从正规融资渠道获得贷款。

互联网金融离农户有多远--欠发达地区农户互联网金融排斥及影响因素分析

迅猛发展的互联网金融能否切实缓解农户金融排斥,是值得探索的问题。本文从储蓄、信贷和支付三个方面,构造农村互联网金融排斥指标,利用农户调查数据,识别农户互联网金融排斥不同方面的影响因素。结论表明,多数农户存在较为严重的互联网金融排斥,其中互联网储蓄排斥和互联网信贷排斥最为严重,互联网支付排斥次之。互联网排斥的主要原因不是设施排斥和条件排斥,而是自我排斥。引发自我排斥的主要因素包括农户性别、年龄、家庭收入、教育程度、到最近银行网点的时间和是否进行过网络购物和销售。本文同时分析了传统信贷与互联网信贷的关系,结论表明两者存在竞争关系,受到传统信贷排斥的农户也较容易受到互联网信贷排斥。

农村正规金融部门对农户的信贷歧视分析

农村正规金融部门是农村金融体系框架下支农、扶农主导力量。然而"三农"天然硬伤客观上促使其"避"农民而"就"与农村、农业相关的企业和政府。通过对由信贷对象和影响因子构成矩阵的分析,得出农村正规金融部门信贷对象偏好排序图谱和信贷对象半径理论。综合其对农户福利的挤出效应、信贷结构异化效应和农村金融市场寻租效应的消极影响,提出政府应在顶层设计上切断信贷对象排序的逻辑基础,并从技术、价值和制度维度提出改进对策。

金融科技合作与中小银行贷款市场竞争力

本文基于2012-2021年223家中小银行数据,考察金融科技合作对中小银行贷款市场竞争力的影响及作用机制。研究表明:金融科技合作能提升中小银行的贷款市场竞争力,作用机制是金融科技合作缓解了抵押物排斥、价格排斥和地理排斥;合作伙伴类型及数量对贷款市场竞争力的提升效果没有差异;小微型银行和位于欠发达地区的银行与科技公司合作,竞争力提升效果更明显;监管政策的出台对金融科技合作的竞争力提升效果具有促进作用,但在政策出台后,持续提高监管强度,会削弱金融科技合作的竞争力提升效果。