金融精准扶贫下的农户信贷行为分析及启示

发布时间：2022-01-06 16:13

　　从农户信贷行为研究的角度,以农户信贷需求和供给作为因变量,农户特征变量、社会资本等作为自变量,以山西省太原市娄烦县1 665户农户作为调研样本,采用需求可识别双变量Probit模型对农户信贷行为进行识别。结果表明,当前农户获取信贷资金更倾向于非金融机构,同时银行在信贷支持中更具有"嫌贫爱富"的特征;年龄、上学人口对正规信贷和非正规信贷的需求具有正向影响;正规信贷更倾向于贷款给有工资性收入的群体,非正规信贷具有"中性",更倾向于贷款给劳动力多的家庭;与村、镇干部以及邻里的关系程度对正规信贷和非正规信贷供给呈现为正向影响。研究认为解决金融精准扶贫的关键还是在于加快农村土地流转市场建设,创新开发土地流转金融产品,充分发挥合作社的作用,加强对农民的技术培训,完善农业保险等,这些举措也是降低金融机构风险的重要途径。 

【文章来源】：江苏农业科学. 2020,48(11)

【文章页数】：6 页

【文章目录】：
1 文献回顾
2 研究模型、变量及数据来源
    2.1 研究模型
    2.2 研究变量
        2.2.1 因变量
        2.2.2 自变量
3 数据说明与统计描述
    3.1 数据来源
    3.2 描述性统计
4 估计结果与解释
    4.1 估计结果
    4.2 结果解释
        4.2.1 金融精准扶贫的精准性
        4.2.2 农户特征变量对信贷行为的影响
        4.2.3 社会资本变量对农户信贷行为的影响
5 结论与启示
    5.1 结论
    5.2 研究启示


【参考文献】：
期刊论文
[1]人格特征对农户信贷行为的影响——基于中国农村普惠金融调查的实证研究[J]. 田雅群,范亚辰.  现代经济探讨. 2020(01)
[2]农户社会资本对信贷可得性的影响机制:浙江实证[J]. 黄秋波,周政,董自光.  浙江树人大学学报(人文社会科学). 2019(02)
[3]贫富差距对农户信贷资格的影响[J]. 陈颖瑛,杜雪锋.  江苏农业科学. 2018(15)
[4]乡村振兴战略下的农村土地流转:市场特征、利益动因与制度改进——以江西为例[J]. 郭金丰.  求实. 2018(03)
[5]基于Probit模型的农村贫困户参与电商行为影响因素分析[J]. 张学彪,陈加齐,孔祥臣,黄艳芳,袁俊林,聂凤英.  农业展望. 2018(01)
[6]信贷支持贫困农户脱贫的有效性:信贷供求视角的经验实证[J]. 贺立龙,黄科,郑怡君.  经济评论. 2018(01)
[7]社会资本能够缓解农户的正规和非正规信贷约束吗?基于四元Probit模型的实证分析[J]. 李庆海,吕小锋,李锐,孙光林.  南开经济研究. 2017(05)
[8]土地信托流转与农户参与意愿——基于Probit-ISM分析方法[J]. 蔡书凯,蔡荣.  中国农业大学学报. 2017(07)
[9]农户信贷市场的正规部门与非正规部门:替代还是互补?[J]. 刘西川,杨奇明,陈立辉.  经济研究. 2014(11)
[10]农户信贷行为倾向及其影响因素分析——基于西部11省（区）1664户农户的调查[J]. 徐璋勇,杨贺.  中国软科学. 2014(03)



本文编号：3572768