【福州市S村農(nóng)戶信貸渠道選擇及其影響因素探究（數(shù)據(jù)論文）14000字】

福州市S村農(nóng)戶信貸渠道選擇及其影響因素研究TOC\o"1-2"\h\u149411緒論 179571.1選題背景與研究意義 117371.2研究方法 2149171.2.3logistic分析法 370342國內(nèi)外相關研究 347562.1國外相關研究 3297072.2國內(nèi)相關研究 4303422.3文獻述評 5186573福建省福州市連江縣S村及其農(nóng)戶信貸現(xiàn)狀 664233.1S村概況 652633.2自然情況 6225423.3經(jīng)濟情況 6156973.4信貸情況 7189384福建省福州市連江縣S村農(nóng)戶信貸渠道選擇及其影響因素 7193514.1調查問卷設計及其發(fā)放 7310134.2調查問卷數(shù)據(jù)處理 1169085基于Logistic模型的福州市S村農(nóng)戶信貸渠選擇及其影響因素的研究 19189945.1模型選擇 19204015.2模型指標選取 19115804.3模型假設檢驗及回歸結果 2151754.4小結 24172495研究結論及建議 2583835.1研究結論 25170255.2建議 25866研究不足與研究展望 26111296.1問卷數(shù)量較少 26210886.2變量范圍大 261緒論選題背景與研究意義1.1.1選題背景我國農(nóng)村地區(qū)的金融發(fā)展相對于城鎮(zhèn)比較落后，農(nóng)民金融素養(yǎng)水平普遍比較低，這導致農(nóng)民的信貸渠道也比較單一。大部分農(nóng)戶主要通過銀行或信用社貸款、向親戚朋友借款、高利貸、會子等民間湊資等進行信貸活動。中國人民金融消費權益保護局2019年7月31日發(fā)布的《2019年消費者金融素養(yǎng)調查簡要報告》顯示，我國消費者金融素養(yǎng)平均分為64.77，較2017年提高了1.06，這說明，我國消費者金融素養(yǎng)水平總體在上升。同時，隨著生產(chǎn)生活的需要農(nóng)民的信貸活動頻率逐漸增加。福州連江縣苔菉鎮(zhèn)S村，位于連江縣黃岐半島的東北端。三面環(huán)海，一面靠山。這里的村民靠海吃海，捕撈業(yè)、漁業(yè)養(yǎng)殖發(fā)達，其中鮑魚、鰻魚、燈光魷魚最為突出。豐富的海洋資源和得天獨厚的地理優(yōu)勢給S村民帶來的不僅是豐富可口的海產(chǎn)，但村民還必須面對自然災害的破壞和環(huán)境造成的生產(chǎn)用品的快速消耗。購買生產(chǎn)用品和養(yǎng)殖育苗對于村民來說是一筆巨大的開銷，同時還要準備充足的資金來應對生產(chǎn)計劃內(nèi)的費用以及突發(fā)狀況。為了湊集足夠的資金提供生產(chǎn)投資、運營維護生產(chǎn)設備。農(nóng)戶通常通過銀行貸款、信用社貸款或向親朋好友借款、會子集資。如果能夠對村民的信貸渠道和及其影響因素進行取樣、統(tǒng)計、匯總分析了解村民的信貸取向，再根據(jù)分析發(fā)現(xiàn)的薄弱點提出合適的渠道改進建議，這對于S村信貸的發(fā)展也是十分有益的。1.1.2研究意義對福建省S村農(nóng)民信貸渠道選擇和影響因素的研究，對于提升信貸質量和農(nóng)民信貸的可持續(xù)發(fā)展具有重大的意義。近年來，雖然在國內(nèi)運用logistic分析、Tobit分析、Pobit分析、實證分析等方法進行信貸相關方面的研究頗多，但不同地區(qū)的農(nóng)民具有不同的信貸特點和習慣，其中以湖北省、湖南省、吉林省、山東省等省份的研究較多，浙江省、廣東省、福建省這一方面的研究甚少。本文將對發(fā)放問卷所得到數(shù)據(jù)進行收集與整理，從而獲得村民對各種信貸渠道選擇比例與評價以及影響信貸渠道選擇的因素，并運用logistic分析法對數(shù)據(jù)進行分析，根據(jù)樣本數(shù)據(jù)分析結果得出各種信貸渠道與各影響因素的相關性程度，根據(jù)相關性強弱提出合適的建議。這樣不僅為S村村民信貸方面提供一些有價值的建議，也為今后福建省該領域的相關研究方面提供一定的建議和借鑒。1.2研究方法1.2.1文獻分析法本文主要借助中國知網(wǎng)、維普等數(shù)據(jù)庫收集和閱讀國內(nèi)外相關的學術論文和研究成果，對學界有關農(nóng)戶信貸渠道及其影響因素方面的文獻進行資料的匯總與梳理，為論文的選題及研究方法、模型的確定提供借鑒作用。1.2.2問卷調查法通過發(fā)放調查問卷來了解S村農(nóng)戶主要的信貸渠道以及各種影響信貸渠道所占比重。1.2.3logistic分析法通過SPSS軟件里的logistic分析對收集到的研究樣本的每一因素進行歸類整理和分析，根據(jù)樣本數(shù)據(jù)分析結果得出各種信貸渠道與各影響因素的相關性程度，根據(jù)相關性強弱提出合適的建議。2國內(nèi)外相關研究2.1國外相關研究發(fā)展中國家地方二元財政具有雙重財政結構的特點。外國學者對西方發(fā)達國家和發(fā)展中國家農(nóng)村家庭信貸渠道開展了研究。本文著重點分析了發(fā)展中國家農(nóng)村家庭信貸渠道及其影響因素。先從農(nóng)戶信用渠道進行選擇，再從影響農(nóng)戶信用的渠道進行選擇的因素對其進行梳理。2.1.1農(nóng)戶信貸渠道選擇國外相關研究MonikaHuppi(1991)根據(jù)研究結果，貧窮地區(qū)的農(nóng)民在建立信貸需求時，對正規(guī)金融機構施加了嚴格的信貸限制。發(fā)展中國家的農(nóng)民只從正規(guī)金融機構得到貸款的5%。這一比例甚至在亞洲和拉丁美洲也只有7%[1]。當Habtom(2007)研究厄立特里亞傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)社會時，他意識到正規(guī)和非正規(guī)借貸不能滿足農(nóng)民的需要REF_Ref16891\r\h[2]。Donald(1987)向正規(guī)農(nóng)民發(fā)放的正規(guī)金融貸款所占比例非常低。正規(guī)金融貸款主要來源于小規(guī)模、大生產(chǎn)的農(nóng)村家庭REF_Ref16950\r\h[3]。CalumG.Turvey和RongKong(2010)還發(fā)現(xiàn)，當?shù)丶彝ブ饕J款渠道是非正式金融渠道[4]。但也有學者持不同觀點。Beuetal(1997)認為，貸款利率在不同的金融渠道有很大差異。農(nóng)主傾向于傳統(tǒng)的融資渠道，因為他們會考慮貸款利率[5]。Jatayatoe，Wolken(1999)表示，非正規(guī)籌資受制于資金，沒有成本優(yōu)勢REF_Ref17084\r\h[6]。2.1.2農(nóng)戶信貸渠道選擇影響因素國外相關研究Pham&Izumida(2002年)在越南的三個省開展了一項調查，選擇了當?shù)剞r(nóng)民的通路，找出了可耕地的區(qū)域，并找出了影響農(nóng)民信貸和貸款的因素。影響農(nóng)民選擇正規(guī)金融渠道的主要因素是土地和家庭財產(chǎn)狀況[7]。Jappelli(2002)的一項研究發(fā)現(xiàn)，土地價值是影響農(nóng)民選擇傳統(tǒng)融資渠道的主要因素[8]。Ho,G(2004)將影響農(nóng)民信用的因素分為兩類：一是貸款條件，二是農(nóng)民的個人特征，結果發(fā)現(xiàn)這兩類因素都會影響農(nóng)民信用行為；經(jīng)驗性的證據(jù)證實[9]這一點。BoucherandGuirkinger(2007)從貸款抵押的角度進行了分析，認為當農(nóng)民向正規(guī)金融機構借款時，銀行會要求農(nóng)民提供抵押。所以，風險被轉移給農(nóng)民是其不喜歡的一個原因。挑選一個正規(guī)的金融機構[10]。在分析中，Kasei(2010)指出，當公共金融機構提供貸款時，需要選擇一種貸款方式，并對回收貸款的風險進行評估。成本計算與考慮成本和利潤的道德風險相結合，使金融機構看起來像是“信用貸款”REF_Ref1637\r\h[11]。2.2國內(nèi)相關研究農(nóng)戶是農(nóng)村金融發(fā)展的主體之一。農(nóng)戶信用問題一直是各方關注的熱點問題。既影響著農(nóng)民的生活水平和發(fā)展?jié)摿Γ钟绊懼r(nóng)村各方面的發(fā)展。目前，對農(nóng)戶信用的研究主要集中在農(nóng)戶是否有貸款需求，正規(guī)金融與非正規(guī)金融的供給關系等方面。可能會對農(nóng)民信貸活動加以限制，從而影響信用貸款的供求關系、正規(guī)金融與非正規(guī)金融之間存在著種種關系。2.2.1農(nóng)戶信貸渠道選擇國內(nèi)相關研究農(nóng)戶信貸渠道是指正規(guī)金融渠道和非正規(guī)金融渠道。正規(guī)與非正規(guī)金融在促進區(qū)域金融發(fā)展方面的作用各不相同。正規(guī)融資渠道是正規(guī)金融機構，如當?shù)睾献魃纭⑥r(nóng)業(yè)銀行、商業(yè)銀行和農(nóng)村銀行。非正規(guī)金融渠道包括個人無息貸款和利息貸款、合法私人貸款人、非法高利貸等等。二元金融結構長期存在，在農(nóng)戶借貸的過程中，非正規(guī)金融是農(nóng)戶的主要選擇。何廣文、何婧和郭沛（2018）REF_Ref25878\r\h[12]趙丙奇（2010）REF_Ref26032\r\h[13]馬曉青、朱喜和史清華（2010）利用五省的數(shù)據(jù)分析農(nóng)戶信貸偏好時，也發(fā)現(xiàn)樣本農(nóng)戶在有需求時也會優(yōu)先考慮非正規(guī)渠道REF_Ref26100\r\h[14]。沈紅麗（2018）對天津市農(nóng)戶的調研數(shù)據(jù)進行分析，發(fā)現(xiàn)在天津市，雖然新型金融機構在農(nóng)村發(fā)展較快，但農(nóng)戶選擇新型正規(guī)金融機構進行借貸的比例仍然較低REF_Ref26143\r\h[15]。王定祥、周燦、李伶俐（2017）以2015年16個省的貧困農(nóng)戶的信貸數(shù)據(jù)進行分析，發(fā)現(xiàn)貧困農(nóng)戶的信貸需求較旺盛，且多以短期小額為主，此外，貧困農(nóng)戶的借貸以民間借貸為主REF_Ref26218\r\h[16]。田祥宇、董小嬌（2014）對現(xiàn)有研究進行分析，發(fā)現(xiàn)正規(guī)金融主要是以農(nóng)村信用合作社為主，非正規(guī)金融主要是以親戚間的無息貸款為主，農(nóng)戶有較強的信貸需求，但是大多是通過非正規(guī)金融渠道滿足的REF_Ref25790\r\h[17]。為了分析農(nóng)戶信貸困境的真正原因，他們分別針對農(nóng)信社和農(nóng)戶設計了問卷，運用因子分析法發(fā)現(xiàn)農(nóng)信社“惜貸”是由于農(nóng)戶貸款的信用風險以及向農(nóng)戶進行貸款時的各項成本過高，農(nóng)戶不愿向農(nóng)信社貸款的原因是基于信貸成本與預期收益的考慮。2.2.2農(nóng)戶信貸渠道選擇影響因素國內(nèi)相關研究運用中國人民銀行開展了“中國十個省當?shù)丶彝ベJ款特別調查”，由五個因素構成，如當?shù)丶彝サ男庞迷u級、當?shù)丶彝サ慕灰壮杀竞偷貐^(qū)。對這些因素進行分析?；I款時，首先考慮親朋好友，在經(jīng)營活動中，優(yōu)先考慮當?shù)睾献魃鏪18]?；趯幽鲜×种菔?88名農(nóng)民的調查，得出張世春與沉永芳(2014)。分析認為，傳統(tǒng)農(nóng)戶信貸需求主要是滿足日常消費水平低、層次高的需要。正規(guī)金融貸款主要是用來發(fā)放生產(chǎn)貸款，由農(nóng)民出資。它們首先考慮必要的非正式融資。它們擁有盈余資金，因此能夠籌集高風險的私人資金[19]?？讟s、衣明卉和尚宗元(2011)對陜西、甘肅農(nóng)村家庭的信用狀況進行了調查，了解其從正規(guī)金融機構、利率水平和住房水平等多個環(huán)節(jié)獲取貸款的過程。教育學發(fā)現(xiàn)家家戶戶都影響選擇家庭要素[20]。王定祥等在全國范圍內(nèi)開展了15次調查(2011)。有些農(nóng)場主在調查窮人的信貸和借款情況，而另外一些人則在調查窮人，因此難以得到適當?shù)馁J款。為便于農(nóng)民向正規(guī)金融機構貸款，農(nóng)民的耕地面積比例和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)支出比例是否正式或非正式，對農(nóng)民影響較大。在農(nóng)村家庭固定資產(chǎn)的價值也是影響非正規(guī)信貸的重要因素[21]。據(jù)孟櫻、王靜(2017)對陜西農(nóng)民的調查，在樣本地區(qū)，親朋好友是第一批借貸渠道。它們用多步的logit模型進行分析。耕地面積、家庭總收入、農(nóng)業(yè)收入份額、最近三年的貸款經(jīng)驗和農(nóng)民所購買的保險金額都與正式選擇有關。金融渠道存在正相關關系REF_Ref28112\r\h[22]。2.3文獻述評海外的研究主要針對印度、越南等國家的農(nóng)民。其基本特征和經(jīng)濟環(huán)境與我國稍有不同。但這些研究在特有程度上完善了中國農(nóng)民信用調查的內(nèi)容，也是一種有益的探索。這是一個很有參考價值的問題。另外，國外學者的研究還指出，非正規(guī)金融渠道是農(nóng)民的主要選擇，也是影響農(nóng)民選擇非正規(guī)金融渠道的因素。國內(nèi)外學者已對本地金融市場發(fā)展的各個方面與影響家庭信貸及借貸渠道選擇的因素進行了比較。很多研究一致認為，非正規(guī)融資仍是農(nóng)民資金不足的主要選擇。其考慮因素有很多，包括農(nóng)民的個人特點、財產(chǎn)特點、金融環(huán)境、定期金融借貸以及借貸成本和收入等，但是在研究農(nóng)戶信貸渠道選擇時，較少有學者考慮社會資本，而社會資本也是影響農(nóng)戶信貸狀況的重要因素。綜上可知，在國內(nèi)外關于農(nóng)民信貸方面的研究絕大多數(shù)都采用logistic分析法，同時關于福建省農(nóng)民信貸方面的研究較少。因而，運用logistic分析法對福建省S村村民信貸渠道的選擇和影響因素研究就更具現(xiàn)實意義。3福建省福州市連江縣S村及其農(nóng)戶信貸現(xiàn)狀3.1S村概況連江縣位于福建東部沿岸，東臨臺灣、馬祖列島，西鄰省會福州，海岸線長。而S村位于連江縣東北端，三面臨海，一面靠山，擁有特殊的地理位置，獨特優(yōu)美的自然景觀，比如“S鼻”風光聞名，全村陸地面積0.74平方公里，擁有各類大馬力漁船155艘，它是福建省著名的漁村。主要產(chǎn)業(yè)有海洋漁業(yè)、海水養(yǎng)殖和海洋運輸，以及冷凍、制冰等相關配套產(chǎn)業(yè)。3.2自然情況S村位于連江縣東北部，屬亞熱帶海洋性季風氣候。天氣周期變化明顯，降水量隨季節(jié)變化。夏熱冬暖，四季分明，年平均氣溫在0℃以上。季風發(fā)達，夏季降水豐富，海陸溫差大。由于海陸熱力性質的差異，海上氣壓的變化導致熱帶渦旋的形成，并輔以其他條件形成臺風。對于位于東海之濱的S村來說臺風是整個夏季乃至一年中最主要的、破壞力最強也是造成經(jīng)濟損失最多的自然災害。根據(jù)福州臺風網(wǎng)統(tǒng)計2020年就有23個臺風或經(jīng)過或影響到S村。臺風的破壞力非常強。每次臺風到來，信號塔倒塌，出現(xiàn)電力問題和沿海房屋被毀，這已成為每一個臺風不可避免的現(xiàn)象。2018年的臺風瑪莉亞是近5年來S村經(jīng)歷過的最大的臺風，道路坍塌、電路損壞、信號塔倒塌導致S村出現(xiàn)能源故障，與外界完全隔絕。最重要的是，它給以捕魚為生的人造成了嚴重的損失。魚排被沖走了，魚苗被沖走了，甚至死亡；小漁船沉沒了，海邊便利店的產(chǎn)品被沖走了，門板也被海浪損壞了。3.3經(jīng)濟情況S村作為一個靠海的小漁村這里的漁業(yè)捕撈以及養(yǎng)殖業(yè)十分發(fā)達，特別是鮑魚、海帶等在福建省內(nèi)十分出名。并且圍繞著這兩者展開了許多省內(nèi)省外的海鮮貿(mào)易近到馬尾馬鼻，遠到浙江青島。這就形成了一條比較完整的產(chǎn)業(yè)鏈，S村的村民的主要經(jīng)濟來源也就依靠這一條產(chǎn)業(yè)鏈。根據(jù)2019年連江縣國民經(jīng)濟和社會發(fā)展統(tǒng)計公報統(tǒng)計2019全年實現(xiàn)地區(qū)生產(chǎn)總值591.56億元，比2018年增長7.5%，其中，全年農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值248.04億元，漁業(yè)產(chǎn)值226.40億元，占比約91.3%。全年水產(chǎn)品產(chǎn)量116.9萬噸，其中海水產(chǎn)品產(chǎn)量116.3萬噸，占水產(chǎn)品總產(chǎn)量的99.5%。另外，全年全縣居民人均可支配收入26852元，其中農(nóng)村居民人均可支配收入19537元而城鎮(zhèn)居民人均可支配收入39176元。全縣居民人均生活消費支出19905元，其中，農(nóng)村居民人均生活消費支出16439元，城鎮(zhèn)居民人均生活消費支出25753元REF_Ref3070\r\h[23]。由此北茭村村民對于海洋資源的依賴可見一斑，同時，從公報上提供的數(shù)據(jù)來看，農(nóng)村居民的人均可支配收入以及生活支出遠小于城鎮(zhèn)居民。3.4信貸情況S村位于福州最偏僻的小角落，這里的正規(guī)銀行網(wǎng)點數(shù)量十分稀少，北茭村距離最近的一個銀行網(wǎng)點也需要乘車十分鐘才能夠到達，并且網(wǎng)點種類稀少只有一處郵政儲蓄銀行以及一處農(nóng)村信用社。村里只有一些分散的代理點，并且這些代理點只提供簡單的存錢取錢的業(yè)務同時還會收取較高的服務費。這樣的設置，導致村民在生活中產(chǎn)生信貸需求時，一般會最后考慮銀行信貸。除此之外，村民自行組織的會子、或者是親朋好友之間的信貸是S村比較常見的信貸方式。同時根據(jù)我的觀察發(fā)現(xiàn)，每年S村都會發(fā)生因為會子引起的糾紛，但是依然有很大一部分的村民會選擇會子這種信貸方式，并且普惠金融這類信貸方式雖然在城鎮(zhèn)或者是市區(qū)已經(jīng)大面積推廣開來，但是在北茭村只有極少的村民會選擇這樣的信貸途徑。4福建省福州市連江縣S村農(nóng)戶信貸渠道選擇及其影響因素4.1調查問卷設計及其發(fā)放問卷于2021年3月31日發(fā)放，本次問卷采取線上線下相結合的方式，（線上即將問卷鏈接或者二維碼發(fā)送給調查對象進行填寫：/vj/eDY2QQ.aspx；線下即在村子里進行發(fā)放問卷填寫并通過訪談收集相關信息。）充分利用實習時間對S村村民的信貸渠道選擇及其影響因素召開調查，收集相關資料。并且這些資料只用于S村村民信貸渠道選擇及其影響因素的研究。本次問卷一共設計21道題目，第一大塊共有9道題目，通過這9道題我將了解參與調查的村民的基礎信息，包括年齡、文化程度、從事的工作等；題目選項1、您的戶主年齡為幾歲？A35歲以下B35歲-45歲C45歲-55歲D55歲以上2、戶主性別為？A男性B女性3、文化程度為？A小學及以下B初中C高中D大專及以上4、您共有幾位家庭成員？A2人及以下B2-4人C5人及以上5、您的家庭成員中有幾位勞動力？A1人及以下B2-4人C5人及以上題目選項6、您的家庭成員中有幾位在接受教育？A1人及以下B2-4人C5人及以上7、您主要通過從事什么生產(chǎn)盈利？A養(yǎng)殖業(yè)（分股）B捕撈業(yè)（分股）C養(yǎng)殖業(yè)（零工）D捕撈業(yè)（零工）E零售F餐飲G其他8、您的家庭年收入為多少？A1萬以下B1萬-5萬C5萬-10萬D10萬以上9、您所擁有的房屋所在地為？A租房B鄉(xiāng)鎮(zhèn)村C縣城D市區(qū)表1農(nóng)戶基本信息Table1Basicinformationoffarmers第二大塊共有5道題，旨在收集村民所處村莊S村的金融環(huán)境信息，包括網(wǎng)點數(shù)、網(wǎng)點距離、網(wǎng)點宣傳情況等；題目選項1、您家附近有銀行或者信用社網(wǎng)點嗎？A幾乎沒有B比較少C比較多D非常多2、您家距離最近的銀行業(yè)務辦理點？A小于等于2公里B2公里到5公里C5公里到10公里D10公里以上題目選項3、銀行或信用社在村子里的宣傳情況？A幾乎沒有B比較少C比較多D非常多4、您是否了解與借款相關的金融政策？A不了解B了解一些C比較了解D非常了解5、您家是否參與過信用評級調查？A是B否表2農(nóng)戶金融環(huán)境Table2Financialenvironmentoffarmers第三大塊共有6道題是為了了解村民的信貸信息，包括優(yōu)先考慮的借貸途徑、借貸用途以及借貸的體驗感等。題目選項1、在過去三年里，您是否借款行為？A是B否2、如果存在借款行為則您的借款渠道或者優(yōu)先考慮的借款渠道為？A銀行B信用社C村內(nèi)互助社D貸款公司E會子、私人借款F親戚朋友G其他3、您的借款金額為？A10000以下B10000至50000C50000至100000D100000以上題目選項4、您的借款主要用于什么？A農(nóng)業(yè)生產(chǎn)B非農(nóng)經(jīng)營C子女教育D醫(yī)療開支E婚喪嫁娶F房屋建設G其他5、您認為您在借款的過程中存在的障礙有哪些？A流程復雜B利率高C需要擔保抵押D無法按時還款E不認識熟人F其他6、您選擇該渠道借款的原因是A借款易得B借款服務好C借款種類多D借款限額合適E借款質量高F借款限制少G其他表3農(nóng)戶信貸信息Table3Creditinformationoffarmers4.2調查問卷數(shù)據(jù)處理在回收的調查問卷中，得到171份有效問卷。4.2.1樣本農(nóng)戶基礎信息分析根據(jù)下表可以看出，樣本農(nóng)戶戶主年齡主要集中在45歲及以上，共有151人，占比88.3%。樣本農(nóng)戶的戶主性別主要以男性為主，共有154人，占比90.06%；女性戶主有17人，占比9.94%。與此同時，參與調查的農(nóng)民和戶主的受教育程度處于中等水平。初等教育和以下(包括沒有取得初等教育證書的戶主)共有153人，占總樣本數(shù)的89.47%，參與調查的農(nóng)戶家庭人口數(shù)在2-4人的居多有122戶，占總比71.35%。樣本農(nóng)戶中家庭勞動人口數(shù)同樣是2-4人的最多，有108人，占總樣本的63.16%。樣本農(nóng)戶的家庭正在接受教育人數(shù)主要為1人及以下有107人，占比62.57%。有135戶樣本農(nóng)戶從事漁業(yè)，占比78.95%，其中，從事養(yǎng)殖業(yè)（分股）有11人，占比6.43%；從事捕撈業(yè)（分股）有31人，占比18.13%；從事養(yǎng)殖業(yè)（零工）有57，占比33.33%；從事捕撈業(yè)（零工）有36人，占比21.05%。參與調查的農(nóng)戶的家庭年收入水平在1萬-5萬的人數(shù)較多有115人，占比67.25%；其次是收入在5-10萬的人數(shù)比較多有48人，占比28.07%；收入在1萬以下的只有8人，樣本中沒有農(nóng)戶的家庭年收入在10萬以上。樣本農(nóng)戶的房屋所在地以鄉(xiāng)鎮(zhèn)、農(nóng)村居多有103人，占比60.23%,其次是租房的農(nóng)戶有49人，占比28.65%。項目選項數(shù)量占比項目選項數(shù)量占比戶主年齡35歲以下21.17%家庭正在接受教育人數(shù)1人及以下10762.57%35歲-45歲1810.53%2-4人6437.43%45歲-55歲7745.03%5人及以上00.00%55歲以上7443.27%職業(yè)類型養(yǎng)殖業(yè)（分股）116.43%戶主性別男性15490.06%捕撈業(yè)（分股）3118.13%女性179.94%養(yǎng)殖業(yè)（零工）5733.33%戶主文化程度小學及以下11567.25%捕撈業(yè)（零工）3621.05%初中3822.22%零售1810.53%高中148.19%餐飲105.85%大專及以上42.34%其他63.51%家庭人口數(shù)2人及以下105.85%家庭年收入1萬以下84.68%2-4人12271.35%1萬-5萬11567.25%5人及以上3922.81%5萬-10萬4828.07%家庭勞動力人數(shù)1人及以下6336.84%10萬以上00.00%2-4人10863.16%房屋情況租房4928.65%5人及以上00.00%鄉(xiāng)鎮(zhèn)村10360.23%縣城1911.11%市區(qū)00.00%表4樣本農(nóng)戶基本信息分析Table4Analysisofbasicinformationofsamplefarmers4.2.2樣本農(nóng)戶金融環(huán)境分析從樣本農(nóng)戶的調查結果可以看出，86個樣本農(nóng)戶周邊幾乎沒有正規(guī)金融機構網(wǎng)點，這類農(nóng)戶占比50.29%；還有64人周圍的正規(guī)金融機構網(wǎng)點數(shù)比較少，占比37.43%,見圖1。如圖2所示，參與調查的農(nóng)戶有93人距離這些網(wǎng)點5-10公里，占比54.39%，其次是2-5公里占比27.49%。同時由圖3可見，參與調查的農(nóng)戶中有128人認為銀行或者信用社幾乎沒有宣傳活動，占比74.85%，43人認為宣傳比較少，占比25.15%。這兩者占比總樣本數(shù)的100%。另外有113個樣本農(nóng)戶對于金融政策完全不了解，這部分人群占據(jù)樣本數(shù)的66.08%；只有58個樣本農(nóng)戶對于金融政策有一些了解，占比33.92%，如圖4。同時如圖5所示，樣本農(nóng)戶中有141人未參加信用評級，占比82.46%。（按照規(guī)定的方法和程序，我們鼓勵理解和個人的可信度。根據(jù)分析和研究，我們對其進行評價，并將其用特殊的符號或文字的形式表現(xiàn)出來[24]。）圖1附近銀行或信用社網(wǎng)點數(shù)Fig.1Networkpointsofnearbybanksorcreditcooperatives圖2距離最近的銀行或者信用社網(wǎng)點Fig.2Thenearestbankorcreditunionoutlet圖3銀行或信用社的宣傳情況Fig.3Publicityofbanksorcreditcooperatives圖4銀行或信用社的宣傳情況Fig.4Doyouunderstandfinancialpolicy圖5是否參與信用評級Fig.5Participateincreditrating在所參與調查的171戶農(nóng)戶中，有71戶在過去三年內(nèi)存在借貸行為，占比41.52%，接近一般的比例，由此可見，S村農(nóng)戶的借貸需求還是比較旺盛的。過去三年是否需存在信貸需求戶數(shù)占比是7141.52%否10058.48%表5農(nóng)戶過去三年是否存在信貸需求Fig.5Dofarmershavecreditneedsinthepastthreeyears在存在借貸需求的農(nóng)戶中有通過銀行、信用社等正規(guī)金融渠道進行借貸活動的農(nóng)戶占比17.54%，通過會子，私人借款或親戚朋友等非正規(guī)金融渠道進行借貸活動的農(nóng)戶占比82.47%。值得一提的是，在這些農(nóng)戶中沒有人是通過村內(nèi)互助社來進行借貸活動的，這也反饋了S村村內(nèi)不存在村內(nèi)互助社這一類型的組織來提供村民進行借貸活動。圖6信貸渠道Fig.6Creditchannel在存在借貸活動的農(nóng)戶中有39.18%的農(nóng)戶需求金額在1萬-5萬之間，有27.49%的農(nóng)戶的金額需求在5萬-10萬之間，這兩類金額需求是占比最大的兩類，共占比66.67%。圖7信貸金額Fig.7Creditamount4.2.3樣本農(nóng)戶信貸渠道選擇在借款用途的選擇中占比最多的前四位分別為：子女教育占比22.22%，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)占比20.47%，房屋建設占比19.3%，醫(yī)療開支占比18.71%。圖8借款用途Fig.8Purposeofborrowing在走訪中還了解到有借貸需求的農(nóng)戶一般在5月-9月這段時間發(fā)生借貸活動。這是因為根據(jù)每年省海洋漁業(yè)局的關于伏季休魚期即禁漁期的通知文件可以發(fā)現(xiàn)禁漁期一般設置在5月-9月。那么從事漁業(yè)捕撈或養(yǎng)殖的農(nóng)戶在這段時間內(nèi)也會對作業(yè)工具比如漁船、漁網(wǎng)、動力機械等進行修整并且部分農(nóng)戶還會對現(xiàn)有的合作人進行重新洗牌，或重新投資新的漁船、購入新的工具。所以在這段時間里，雖然沒有收入來源但是仍需支出一大筆金錢，這也是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)占借款用途比例較大的原因。另外，由于長期的體力勞作，農(nóng)戶在身體上都或多或少的存在損傷和健康問題，都需要進行治療，這也是一筆不菲的支出。因為村子里基本都是自建房，所以許多家庭也會趁著這個時候對房屋修整。同時，9月是我們再熟悉不過的開學季，這就意味著需要上繳家庭中孩子的學費，而往往在禁漁期的最后時間段里是積蓄所剩無幾的時候，所以這也是子女教育占借款用途比例比較大的原因。在借貸活動中有64.91%的農(nóng)戶認為銀行或者信用社等正規(guī)借貸渠道的流程復雜，有71.93%的農(nóng)戶因為無法提供擔保或是找到擔保人而放棄通過正規(guī)借貸渠道進行借貸活動。還有50.29%的農(nóng)戶因為無法按時還款而放棄通過正規(guī)渠道借貸。由于非正規(guī)借貸渠道利率高而被勸退的農(nóng)戶占比38.6%，還有17.54%的農(nóng)戶由于個人原因不好意思或不愿向親朋好友提出借貸的需求而放棄非正規(guī)借貸渠道進行借貸活動。圖9信貸渠道障礙Fig.9Obstaclestocreditchannels通過非正規(guī)渠道進行借貸活動的樣本農(nóng)戶中有46.2%的農(nóng)戶看中了其借款限制少的特點，有63.16%的農(nóng)戶看重其借款限額合適的特點。那么通過正規(guī)渠道進行借貸活動的樣本農(nóng)戶中有54.39%的農(nóng)戶是由于正規(guī)借貸渠道的借貸質量高，有32.75%的農(nóng)戶是由于正規(guī)渠道能夠提供不同類型的借貸方案，更能符合他們不同的需求。圖10信貸渠道優(yōu)勢Fig.10Advantagesofcreditchannel5基于Logistic模型的福州市S村農(nóng)戶信貸渠選擇及其影響因素的研究5.1模型選擇在Logistic分析法中，根據(jù)因變量取值的不同可以分為二元回歸分析法和多元回歸分析法。兩者不同的是，二元回歸分析法的因變量的取值只能是1或者0，但是多元回歸分析法的因變量可以有多個不同的取值。根據(jù)問卷的設置可以看出，研究涉及的因變量Y1:農(nóng)戶是否從正規(guī)信貸渠道獲得貸款，Y2:農(nóng)戶是否從非正規(guī)信貸渠道獲得貸款，滿足于只有1和0兩個取值。因此二元回歸分析法更符合本文研究的需要。5.2模型指標選取在研究北茭村農(nóng)戶信貸渠道選擇二及其影響因素時，首先需要明確研究目的是，農(nóng)戶最后選擇了哪一種信貸渠道。因此選取存在信貸需求的農(nóng)戶進行研究。那么在模型中我們就可以將這兩個農(nóng)戶信貸的渠道設置成兩個因變量即正規(guī)金融信貸渠道為Y1,非正規(guī)金融渠道為Y2。根據(jù)問卷的設置，這兩個因變量的取值都為1或者0。如表4-1所示。因變量因變量取值正規(guī)信貸渠道貸款（Y1）農(nóng)戶是否從正規(guī)信貸渠道獲得貸款：是=1，否=0非正規(guī)信貸渠道貸款（Y2）農(nóng)戶是否從非正規(guī)信貸渠道獲得貸款：是=1，否=0表6因變量解釋說明Table6Explanationofdependentvariable再根據(jù)對調查問卷的描述性分析，可以將變量匯總如表4-2所示變量類型變量名稱農(nóng)戶基本信息戶主年齡1戶主性別2戶主文化程度3（1=小學及以下，2=初中，3=高中，4=大專及以上）家庭人口數(shù)4家庭勞動力人數(shù)5家庭正在接受教育人數(shù)6職業(yè)類型7（1=養(yǎng)殖業(yè)（零工）、捕撈業(yè)（零工），2=養(yǎng)殖業(yè)（分股）、捕撈業(yè)（分股），3=零售、餐飲、其他）家庭年收入8房屋情況9（1=租房，2=鄉(xiāng)鎮(zhèn)村，3=縣城，4=市區(qū)）金融環(huán)境正規(guī)金融機構網(wǎng)點數(shù)10（1=幾乎沒有，2=比較少，3=比較多，4=非常多）最近的正規(guī)金融機構網(wǎng)點距離11（1=小于等于2公里，2=2公里到5公里，3=5公里到10公里，4=10公里以上）正規(guī)金融機構的宣傳情況12（1=幾乎沒有，2=比較少，3=比較多，4=非常多）對金融政策的了解13（1=不了解，2=了解一些，3=比較了解，4=非常了解）是否參與信用評級14（1=是，0=否）表7變量解釋說明Table7Explanationofvariables4.3模型假設檢驗及回歸結果非標準化系數(shù)標準化系數(shù)tpVIFR2調整R2FB標準誤Beta常數(shù)0.2950.175-1.6790.095-0.8290.814F(14,156)=54.158,p=0.000戶主年齡-0.0960.028-0.178-3.4240.001**2.462戶主性別0.0260.0480.020.5410.5891.303戶主的文化程度0.1110.0280.2174.0040.000**2.69家庭人口數(shù)0.0440.030.0591.4490.1491.495家庭勞動力數(shù)-0.0070.029-0.009-0.2570.7981.215家庭正在接受教育人數(shù)0.0010.0290.0020.050.961.212職業(yè)類型0.0150.0210.0330.7520.4531.717家庭年收入-0.0190.033-0.026-0.5730.5681.911房屋情況0.0940.0280.153.350.001**1.828正規(guī)金融機構網(wǎng)點數(shù)0.0280.0230.0511.2070.2291.639距離最近的正規(guī)金融機構網(wǎng)點-0.1450.021-0.293-6.8030.000**1.7正規(guī)金融機構宣傳情況。-0.0180.03-0.02-0.5840.561.07對金融政策的了解程度0.030.0290.0371.0510.2951.16是否參與過信用評級調查0.2980.0480.2986.2380.000**2.083因變量：是否選擇正規(guī)金融渠道，D-W值：2.019，*p<0.05**p<0.01表8Y1線性回歸分析結果Table8Y1linearregressionanalysisresults從表4-3可得，將戶主年齡1,戶主性別2,戶主的文化程度3,家庭人口數(shù)4,家庭勞動力數(shù)5,家庭正在接受教育人數(shù)6,職業(yè)類型7,家庭年收入8,房屋情況9,正規(guī)金融機構網(wǎng)點數(shù)10,距離最近的正規(guī)金融機構網(wǎng)點11,正規(guī)金融機構宣傳情況12,對金融政策的了解程度13,是否參與過信用評級調查14作為自變量，從結果可以推論出是否選擇Y1為正規(guī)金融渠道二元回歸分析的因變量，模型為：Y1=0.295-0.096*1+0.026*2+0.111*3+0.044*4-0.007*5+0.001*6+0.015*7-0.019*8+0.094*9+0.028*10-0.145*11-0.018*12+0.030*13+0.298*14，模型R=0.829，說明變量1-14對82.9%的Y1進行解釋。在對模型進行F檢驗時，發(fā)現(xiàn)它已經(jīng)通過F檢驗(F=54.158,p=0.000<0.05)。也就是說1-14的變量中至少有一個是活動的。去Y1另外，通過多重共線性檢驗，該模型的所有VIF值都小于5。說明不存在共線性問題。實驗結果表明，該模型具有較好的自相關性，且在樣本間不存在明顯的相關性。B1=-0.096(t=-3.424，p=0.001<0.01)，說明1與Y1有較強的負相關關系。B3=0.111(t=4.004，p=0.000<0.01)，即3與Y1存在較強的正向關關系。B9=0.094(t=3.350，p=0.001<0.01)，即9與Y1有較強的正相關關系。B11=-0.145(t=-6.803，p=0.000<0.01)，即11與Y1存在較強的負相關關系。B14=0.298(t=6.238，p=0.000<0.01)，即14與Y1存在較強的正相關關系。非標準化系數(shù)標準化系數(shù)tpVIFR2調整R2FB標準誤Beta常數(shù)0.7050.175-4.0220.000**-0.8290.814F(14,156)=54.158,p=0.000戶主年齡0.0960.0280.1783.4240.001**2.462戶主性別-0.0260.048-0.02-0.5410.5891.303戶主的文化程度-0.1110.028-0.217-4.0040.000**2.69家庭人口數(shù)-0.0440.03-0.059-1.4490.1491.495家庭勞動力數(shù)0.0070.0290.0090.2570.7981.215家庭正在接受教育人數(shù)-0.0010.029-0.002-0.050.961.212職業(yè)類型-0.0150.021-0.033-0.7520.4531.717家庭年收入0.0190.0330.0260.5730.5681.911房屋情況-0.0940.028-0.15-3.350.001**1.828正規(guī)金融機構網(wǎng)點數(shù)-0.0280.023-0.051-1.2070.2291.639距離最近的正規(guī)金融機構網(wǎng)點0.1450.0210.2936.8030.000**1.7正規(guī)金融機構宣傳情況。0.0180.030.020.5840.561.07對金融政策的了解程度-0.030.029-0.037-1.0510.2951.16是否參與過信用評級調查-0.2980.048-0.298-6.2380.000**2.083因變量：是否選擇非正規(guī)金融渠道，D-W值：2.019，*p<0.05**p<0.01表8Y2線性回歸分析結果Table8Y2linearregressionanalysisresults從表4-4可得，將戶主年齡1,戶主性別2,戶主的文化程度3,家庭人口數(shù)4,家庭勞動力數(shù)5,家庭正在接受教育人數(shù)6,職業(yè)類型7,家庭年收入8,房屋情況9,正規(guī)金融機構網(wǎng)點數(shù)10,距離最近的正規(guī)金融機構網(wǎng)點11,正規(guī)金融機構宣傳情況12,對金融政策的了解程度13,是否參與過信用評級調查14作為自變量，而將是否選擇非正規(guī)金融渠道Y2作為因變量進行二元回歸分析，得出的模型為：Y2=0.705+0.096*1-0.026*2-0.111*3-0.044*4+0.007*5-0.001*6-0.015*7+0.019*8-0.094*9-0.028*10+0.145*11+0.018*12-0.030*13-0.298*14，模型R=0.829，即1-14可以解釋Y2的82.9%變化原因。對模型進行F檢驗時發(fā)現(xiàn)模型通過F檢驗(F=54.158，p=0.000<0.05)，也說明1-14中至少一項會對Y2產(chǎn)生影響，另外，針對模型的多重共線性進行檢驗發(fā)現(xiàn)，模型中VIF值全部小于5，說明不存在著共線性問題；并且D-W值在2附近，說明模型不存在自相關性，樣本數(shù)據(jù)之間并沒有關聯(lián)關系，模型較好。B1=0.096(t=3.424，p=0.001<0.01)，即1與Y2存在顯著的正相關關系。B3=-0.111(t=-4.004，p=0.000<0.01)，即3與Y2存在顯著的負相關關系。B9=-0.094(t=-3.350，p=0.001<0.01)，即9與Y2存在顯著的負相關關系。B11=0.145(t=6.803，p=0.000<0.01)，即11與Y2存在顯著的正相關關系。B14=-0.298(t=-6.238，p=0.000<0.01)，即14與Y2存在顯著的負相關關系。4.4小結根據(jù)上述的分析數(shù)據(jù)可以得出：戶主的文化程度,房屋情況,是否參與過信用評級調查與是否選擇正規(guī)金融渠道存在較強的正相關關系；戶主年齡,距離最近的正規(guī)金融機構網(wǎng)點會對是否選擇正規(guī)金融渠道產(chǎn)生較強的負相關關系。也就是說隨著農(nóng)民受教育程度的提高，選擇正規(guī)金融信貸的概率和傾向會更高，高學歷農(nóng)民更愿意選擇正規(guī)金融渠道進行信貸，因為他們認為正規(guī)金融渠道的信貸質量更高、服務更好，信貸類型更多可以更好地滿足他們的需求。而且，受教育程度高的農(nóng)民收入水平比較高，房子一般都在縣城，所以也涉及到房地產(chǎn)貸款的問題，所以他們更愿意通過正規(guī)的金融渠道借貸。在調查中我們了解到，參與信用等級調查的農(nóng)戶普遍需要較高的信用等級，因此，樣本的趨勢是參與信用評級調查的農(nóng)戶更愿意選擇正規(guī)金融渠道進行信貸活動。隨著農(nóng)民年齡的增長，他們會越來越回避選擇正規(guī)的貸款融資渠道，因為隨著農(nóng)民年齡的增長，他們認為自己的還貸能力會逐漸減弱。為了不給孩子帶來負擔，他們會盡量避免使用正規(guī)金融渠道進行信貸活動。另外，在調查中，發(fā)現(xiàn)年紀較大的農(nóng)戶，對于需要進行信貸的金額是比較小的，他們認為通過向親朋好友信貸的限額會更加合適，并且減少了許多流程，使得信貸金額更易得。同時，正規(guī)金融機構與農(nóng)戶之間的距離，也對是否選擇正規(guī)金融渠道進行信貸有著明顯的影響。這是因為農(nóng)戶在進行信