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論文導(dǎo)讀:：本文運(yùn)用中國(guó)農(nóng)村金融發(fā)展研究項(xiàng)目數(shù)據(jù)，構(gòu)建了影響農(nóng)村金融資源需求的影響因素，在此基礎(chǔ)上利用Tobit模型對(duì)中部省份的農(nóng)村金融資源需求的影響因素作回歸分析。分析表明，中國(guó)中部八省農(nóng)戶選擇金融資源主要受到戶主的年齡、性別及所經(jīng)營(yíng)的主業(yè)的影響，而家庭贍養(yǎng)老人與供養(yǎng)孩子上學(xué)的負(fù)擔(dān)、家庭金融資源存量、從事副業(yè)的情況不是影響金融資源選擇的主要因素。
論文關(guān)鍵詞：金融資源，農(nóng)村金融，金融支農(nóng)，Tobit

　　一：引言
　　金融資源需求問(wèn)題一直受到許多學(xué)者的關(guān)注。溫鐵軍（2001）通過(guò)對(duì)農(nóng)戶借貸規(guī)模分布的研究，認(rèn)為1985年前農(nóng)戶的貸款主要來(lái)自于農(nóng)業(yè)銀行與信用社，而在1990年后農(nóng)戶從銀行與信用社的貸款規(guī)模有所下降，民間借貸活動(dòng)日趨頻繁。史清華（2002）通過(guò)對(duì)山西745農(nóng)戶的調(diào)查研究，發(fā)現(xiàn)正規(guī)金融在農(nóng)戶的生產(chǎn)生活中的形象較差金融論文，農(nóng)戶已經(jīng)把其排除在自己的生產(chǎn)生活之外。朱守銀（2003）通過(guò)調(diào)查，認(rèn)為收入水平較高的農(nóng)戶向信用社借款的比例較高，而收入水平較低的農(nóng)戶更傾向于親朋好友借貸。葉敬忠等（2004）從社會(huì)學(xué)角度對(duì)農(nóng)村金融資源的供求進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)農(nóng)村正規(guī)金融的供給對(duì)象主要是富裕的、擁有較高社會(huì)資本的農(nóng)戶，貧困農(nóng)戶主要的融資渠道是民間金融。
　　然而國(guó)內(nèi)的研究主要著重于從金融供給方面來(lái)實(shí)現(xiàn)農(nóng)村金融資源需求，主要包括增加金融機(jī)構(gòu)的布點(diǎn)、擴(kuò)大融資的途徑來(lái)解決農(nóng)村金融的需求問(wèn)題，而對(duì)于將農(nóng)戶作為有效的需求主體則較少作系統(tǒng)深入的分析論文提綱格式。已有文獻(xiàn)表明，農(nóng)戶是金融服務(wù)的消費(fèi)者與金融市場(chǎng)提供者，農(nóng)戶才是農(nóng)村金融資源的有效消費(fèi)者。因此，有必要對(duì)各地區(qū)農(nóng)村金融資源的需求進(jìn)行科學(xué)的評(píng)估與分析，在此基礎(chǔ)上厘清金融資源的有效需求的影響因素金融論文，為優(yōu)化農(nóng)村金融資源配置，推動(dòng)社會(huì)主義新農(nóng)村的又好又快發(fā)展提供有益的借鑒�；�于以上思考，本文運(yùn)用Tobit模型探索出農(nóng)村金融資源需求的影響因素。
　　二、研究方法及說(shuō)明
　　本研究考慮在給定一組農(nóng)戶的特征向量的條件下,農(nóng)戶如何選擇金融資源。而在一般狀況下, 農(nóng)戶選擇金融資源的比例 ∈[0，1]，數(shù)據(jù)被截?cái)啵�普通最小二乘法（OLS）估計(jì)的參數(shù)是嚴(yán)重的有偏和不一致。所以，采用Tobit回歸分析，該方法可解釋截取數(shù)據(jù)，以此來(lái)判斷各因素對(duì)農(nóng)村資源應(yīng)用比例的影響程度。
　　Tobit模型是James.Tobin（1958）在研究耐用消費(fèi)品需求時(shí)提出的一個(gè)經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)模型。Tobit模型的一個(gè)重要特征是,解釋變量是可觀測(cè)的(即取實(shí)際觀測(cè)值),而被解釋變量只能以受限制的方式被觀測(cè)到,即我們觀察到的取值被限制在一定范圍之內(nèi),具體來(lái)講“無(wú)限制”觀測(cè)值均取實(shí)際的觀測(cè)值,“受限”觀測(cè)值均截取為0。
　　對(duì)于第j地區(qū)，標(biāo)準(zhǔn)的Tobit模型為：
　　
　　其中， 為潛在變量金融論文，為觀察到的因變量，為自變量，為相關(guān)系數(shù)向量，為獨(dú)立的且～N(0, )
　　三：指標(biāo)的選取及數(shù)據(jù)說(shuō)明
　　一：指標(biāo)的選取
　　運(yùn)用Tobit模型分析農(nóng)戶特征對(duì)金融資源需求的影響時(shí)，首先要確定其影響因素的具體指標(biāo)。本研究的核心是每個(gè)指標(biāo)的改變對(duì)農(nóng)村金融資源的需求產(chǎn)生顯著的影響。基于以上考慮，并兼顧樣本數(shù)據(jù)的可比性、可得性、科學(xué)性與影響的重要程度，本研究構(gòu)建了影響金融資源需求的量因素的指標(biāo)體系（見(jiàn)表1）。
　　表1 變量的選取
　　

二：數(shù)據(jù)來(lái)源說(shuō)明
　　 本研究數(shù)據(jù)來(lái)源于匯豐銀行資助的“中國(guó)農(nóng)村金融發(fā)展研究”項(xiàng)目。數(shù)據(jù)是2007年7月9日-20日，清華大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院202名師生對(duì)中國(guó)中部山西、黑龍江、安徽、江西、湖北、吉林、湖南與河南八省31縣，150多個(gè)村莊，2000多家農(nóng)戶，50家企業(yè)金融論文，70多家金融機(jī)構(gòu)及當(dāng)?shù)卣�府�?shí)地調(diào)研的結(jié)果論文提綱格式。
　　四：模型的建立及實(shí)證結(jié)果
　　一：模型的建立
　　根據(jù)上面的分析，建立農(nóng)村金融資源需求的Tobit模型如下：
　　=++++++
　　= （＞0）
　　=0 （≤0）
　　其中====；表示i地區(qū)農(nóng)戶選擇金融資源的概率，該比例在本研究中直接表現(xiàn)為當(dāng)?shù)剞r(nóng)戶的貸款比例；表示戶主的一組特征向量；表示農(nóng)戶家庭負(fù)擔(dān)的一組特征向量；表示農(nóng)戶金融資源存量及利用情況的一組特征向量；表示農(nóng)戶戶場(chǎng)財(cái)產(chǎn)與資產(chǎn)情況的一組特征向量；表示一組難以測(cè)量但又對(duì)當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響極大的變量；反映整個(gè)宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境在特定的時(shí)期內(nèi)對(duì)i當(dāng)?shù)剞r(nóng)戶貸款的影響，是一個(gè)常數(shù)。是誤差項(xiàng)；、、、和是被估計(jì)的參數(shù)。
　　 　　表示農(nóng)戶選擇金融資源的概率，其決定因素包括、、 與，則是全部的農(nóng)戶貸款可能性空間中的一個(gè)元素。一定時(shí)期內(nèi)農(nóng)戶對(duì)貸款的需求定義為Z，Z=｛z： Z= 對(duì)于那些；；；｝，Z由整個(gè)i地區(qū)的金融資源的需求可能性形成的空間，它是全部可能性的貸款需求組合的一個(gè)子空間。代表隨機(jī)誤差，=++，表示不可測(cè)量的地區(qū)的特定向量元素金融論文，表示不可測(cè)量的當(dāng)?shù)鼐用竦奶囟ǖ脑�素�?img onload="if(this.width>600) this.width=600" src="/images-w/news_dt/2016-04/20160423-2320-102551.gif" />表示與其他誤差項(xiàng)非自相關(guān)的非系統(tǒng)誤差。
　　為了確定當(dāng)?shù)剞r(nóng)戶貸款需求是由宏觀經(jīng)濟(jì)變化所帶來(lái)的，還是由于當(dāng)?shù)剞r(nóng)戶特征向量的不同所引起的，本文采用的方法是在收集數(shù)據(jù)的時(shí)候收集相同或相似宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境下的參照組的數(shù)據(jù)來(lái)消除由于時(shí)間變化的影響，中部八省份農(nóng)村經(jīng)濟(jì)狀況相似，即使得=0。
　　二：實(shí)證結(jié)果
　　把表1數(shù)據(jù)代入模型，利用Eviews 5.1 分析軟件對(duì)模型進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，結(jié)果見(jiàn)表2：
　　表2 中部八省貸款需求的回歸結(jié)果
　　

注：***、**和*分別代表在1%、5%和10%的顯著性水平下顯著。括號(hào)內(nèi)為估計(jì)系數(shù)的P值。
　　模型的檢驗(yàn)結(jié)果表明，農(nóng)戶的個(gè)人特征對(duì)貸款需求顯著。具體來(lái)講，家庭中戶主的年齡與性別對(duì)金融資源的需求影響顯著；家庭中最高受教育程度對(duì)金融資源的選擇顯著，但值得關(guān)注的是金融論文，家庭成員最高受教育程度變量對(duì)金融資源的選擇產(chǎn)生了負(fù)的影響，表明最高受教育程度的增加并沒(méi)有使得農(nóng)戶選擇貸款的概率增加。
　　農(nóng)戶的家庭負(fù)擔(dān)重對(duì)其選擇金融資源的概率沒(méi)影響。具體來(lái)講，家里65歲以上老人的贍養(yǎng)負(fù)擔(dān)對(duì)其選擇貸款的概率的影響不顯著；雖然上學(xué)子女負(fù)擔(dān)對(duì)選擇金融金融資源的影響顯著，但影響是負(fù)向的，也就是說(shuō)上學(xué)負(fù)擔(dān)不是影響金融資源的主要因素。
　　金融資源存量及利用對(duì)貸款需求影響不顯著論文提綱格式。戶場(chǎng)財(cái)產(chǎn)與資產(chǎn)中的耕地面積與生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)總值對(duì)農(nóng)戶金融資源需求影響顯著，果樹(shù)林木總值與牲畜總值對(duì)農(nóng)戶金融資源需求影響不顯著。也就是說(shuō)，農(nóng)戶的主業(yè)影響了其選擇貸款的傾向，而副業(yè)沒(méi)有影響。
　　五、研究結(jié)論
　　整體來(lái)講，中國(guó)中部八省農(nóng)戶選擇金融資源需求的原因主要是戶主的年齡、性別與及經(jīng)營(yíng)主業(yè)的情況。而家庭贍養(yǎng)老人與供養(yǎng)孩子上學(xué)等負(fù)擔(dān)、金融資源存量、從事副業(yè)的情況不是影響金融資源選擇的主要因素。如何根據(jù)農(nóng)戶的貸款需求特征進(jìn)行高效率的金融資源配置，是發(fā)展金融支農(nóng)的關(guān)鍵。
　　本研究的啟示是：從農(nóng)村現(xiàn)代化建設(shè)的角度來(lái)看，加大金融支農(nóng)的投入以推進(jìn)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化進(jìn)程是必要的。但是金融論文，農(nóng)戶選擇金融資源的絕對(duì)不僅僅依靠金融支農(nóng)的投入，更重要的是引導(dǎo)農(nóng)戶對(duì)金融資源的需求。實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展，忽視了農(nóng)戶自身的特征，只會(huì)造成整個(gè)社會(huì)金融資源的短缺或浪費(fèi)。因此，為了推動(dòng)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，僅僅加大金融支農(nóng)的投入而不加強(qiáng)農(nóng)戶對(duì)金融需求的引導(dǎo)，將會(huì)嚴(yán)重制約中部農(nóng)村的進(jìn)一步發(fā)展。

參考文獻(xiàn)：
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