家庭金融调查大全11篇

绪论：写作既是个人情感的抒发，也是对学术真理的探索，欢迎阅读由发表云整理的11篇家庭金融调查范文，希望它们能为您的写作提供参考和启发。

篇（1）

中国首份《中国家庭金融调查报告》近日引来广泛争论和质疑。报告称：中国家庭净总资产高出美国家庭21%，城市户口家庭的平均资产已达247万元，全国的自有住房拥有率高达89.68%。

这些数据是如何出炉的，为何中国家庭资产会超出美国?中国之声近日专访了《报告》团队领军人、中国家庭金融调查与研究中心主任、西南财经大学经济学院院长甘犁。

采访中甘犁说，不曾想到一份《报告》的会引起如此广泛的争论和质疑。他首先表示，可以肯定的是，数据结果来自全国性的抽样调查。

甘犁：抽样方式和美国美联储抽样方式是一样的。第一，我们在全国随机抽了8438户进行入户调查，在很多宏观数据上，我们都进行了比较。第二是数据的资产，包括了所有资产，有房产、家庭的金融资产，就是银行存款、股票市场、各种债券甚至黄金等。还包括了家庭的汽车、家庭的工商业、土地。所以，这是一个非常完整的资产总量的描述。我们的资产描述跟美国的资产描述也是具有可比性的。

在质疑者看来，尽管中国的发展有目共睹，但要说中国家庭净资产比美国高出两成以上，他们并不认同了。对此，甘犁的解释，中国家庭总资产超越美国，很大程度上来自房产的估值。

甘犁：中国家庭的房产占总资产比例的70%，美国只有30%。我们爱买房子，房产又涨的比较快，而美国在金融危机以后房产缩水比例很高。所以美国的资产在缩水，我们的资产因为房产的原因在增加。然后我们的家庭人口越多，人口基数比较大，所以全国所有家庭资产加起来超过了美国全国所有家庭加起来的资产的总额，但是人均只有美国的四分之一。

中国家庭总资产中金融资产只有5%，而美国是38%;反过来，中国家庭总资产70%都是房产，而美国却只有30%左右。这样一种家庭资产结构在甘犁看来，风险很大。

甘犁：20年前的日本因为房产泡沫，导致了日本全国总资产远远超过了美国。但是泡沫破灭了以后，日本到现在为止的全国总资产只有美国的60%，比我们低更多了。

谈到为什么中国住房拥有率会近90%时，甘犁说，这与计算方式有关，更与家庭定义有关。

篇（2）

1.引言

近年来，城镇居民家庭需求已从一般商品和劳务需求，发展到对金融产品的需求和消费，倾向于多样化的资产组合。但是居民金融资产的增长速度并不均衡。从改革初期到20世纪90年代中叶，居民金融资产增长速度基本上在30%-40%上下波动。1994年以后，居民金融资产增幅有所下降，但居民金融资产年增加额却迅速扩大。1978年至19%年的18年间，居民金融资产年均增长31.3%，年均增加额2799亿元；1996年至2006年10年间，居民金融资产年均增幅为15.7%，而年均增加额却达到20261亿元。在居民金融资产总量不断增长和结构不断变化的过程之中，居民微观主体的特征对其金融资产有着怎样的影响？借助于对镇江市居民的调研数据，本文将对这个问题给予严格的实证解答。

2.数据收集及检验

此次研究中所涉及的数据是在江苏省镇江市通过问卷调查收集的。问卷共分为三个部分，第一部分是对家庭结构的调查，主要收集家庭人口、家庭金融资产决策者性别、年龄、职业等基本信息。第二部分是关于家庭金融资产配置状况的调查。第三部分是关于家庭经济状况及投资者行为的调查。

调查采用随机抽样的方法，问卷发放地点为各区人口比较密集的四大银行、证券公司和保险公司附近，时间从2013年6月1日至2013年6月28日。2013年8月至9月完成数据的清洗、统计。我们筛选掉了明显不符逻辑乱填的问卷。对于问卷缺值的情况我们是这样处理的：第二部分缺值直接归入无效问卷，其他部分缺值并且研究变量在五项以内的采用众数填充法补充，超过五项依然归入无效问卷。最后经汇总统计，共发放问卷150份，实际收回120份，回收率80%，有效样本100份，回收有效率83.3%。有效样本的基本特征如表1所示。采用spss20.0软件进行分析。

从表1的样本特征可以看出，样本中家庭投资决策者多为女性。受教育程度大多在大专以上，大专以上学历的超过50%。另外，被调查的家庭多是三口之家，并且有35%的家庭月收入在5万元-10万元之间。总体来说，样本的抽样结果基本服从正态分布的特征。抽样结构是合理的。

3.实证研究与结果分析

城市居民家庭总资产的组成一般为金融资产和非金融资产（实物资产）组成。本文所涉及的金融资产包括储蓄存款、基金、股票等6种，非金融资产包括房产。根据我们的调查，户均家庭年收入8.6万元，年结余3.2万元，占比最大的是房产，平均占家庭总资产的48.41%。

3.1 家庭金融资产分布概况

在图1所反映的家庭金融资产分布比例中，储蓄依然是份额最大，占35%；其次是保险，达18%；拥有股票资产的比例是14%，国债资本比例仅仅是3%，基金资产比例是12%；而房产，为10%；银行理财产品，占到了8%。可以看出，金融资产中储蓄还是占据了大部分比例，说明金融资产配置中的稳定性和安全性是家庭着重考虑的两点。而且在其它金融类资产中，会首先选择基保险，我们认为这是因为基金产品的风险和收益都比较适中。

3.2 不同性别决策者的金融资产选择特征分析

从表2可见，男性和女性在储蓄、股票和保险的构成比均有显著性差异（p均小于0.01），女性的储蓄比例（63.6%）明显高于男性储蓄比例（35.7%），女性拥有股票金融资产的比例要高于男性，女性为70.5%，男性为30.4%，女性拥有保险资产的比例为65.9%，要高于男性的33.9%；男性和女性在国债和基金的持有比例上均没有显著性差异（p均大于0.05），女性拥有基金资产的比例52.3%，男性拥有基金资产的比例46.4%，女性拥有国债比例与男性一样同为50%。

总体来看，女性拥有无风险金融资产比例要稍高于男性，女性更加偏好风险较低的资产，而男性更加偏好风险较高资产。

3.3 不同教育水平的家庭金融资产选择特征分析

从表3可见不同学历的人在储蓄、债券、股票和基金的持有比例均有显著性差异（p均小于0.05）从储蓄资产可以看出，教育水平越低，储蓄的意愿越强。高中及以下教育水平人群的储蓄资产持有比例近似1，而本科以上教育水平人群的储蓄资产持有比例为55.6%；从债券资产来看，高中教育水平的人群持有最高，持有比例为90%，而专科以上的人群持有债券比例在44.0-50.0%之间，明显低于高中及以下教育水平人群；本科教育水平人群持有股票资产比例最高，达44.1%，而高中以下教育水平人群持有股票资产的比例也近似为0；本科教育水平的人持有基金资产的比例最高，达51.5%，远远高于专科和高中及以下的人群。不同学历的人在保险的持有比例并没有差异（p>0.05）。

总体来看，教育水平高的人对风险承担能力较强，因而更倾向于持有收益率较高的高风险资产（如股票），而教育水平低的人对风险承担能力较弱，更加清晰与低风险资产（如储蓄）。

3.4 按职业的家庭金融资产的分布

从表4可见，不同职业的人群在储蓄、债券和股票的持有比例均有显著性差异（p均小于0.05）从储蓄资产来看，持有比例最高的是自由职业者，持有比例分别为83.3%，持有比例最低的是其他人员，接近0；持有债券例最高的是国有企业人员，持有比例为83.3%，最低的是政府工作人员，持有比例为37.5%；持有股票最高的是其他人员为75.0%，其次为民营企业工作人员，持有比例为61.1%，而学生持有比例最低5.6%；不同职业的人群在保险和基金的持有比例并没有差异（p均大于0.05）。

可见，职业收人较低或者不稳定会导致人们偏好风险较低的资产，而职业收人较高或者稳定性增加会导致人们偏好风险较高的资产。

3.5 不同收入家庭的金融资产选择特征分析

从表5可见，不同收入家庭在储蓄、债券、保险、股票和基金的持有比例均有显著性差异（p均小于0.05）。对于年收入低于50000元以下的群体，储蓄资产的持有比例高达74.3%，而对于10万元的，储蓄资产比例大概在40-44.0%左右；持有债券比例最高的是年收入20万以上的群体，持有比例为80.0%，其次为年收入10万-20万元以上的群体，持有比例为60.0%，而10万元以下的群体未持有债券；股票持有比例最高的是年收入10万-20万元之间的群体，比例达23.3%，而最低的年收入5元以下的群体，持有比例为2.9%；保险的持有比例最高的是年收人20万元的群体，持有比例为60.0%，而最低的是年收人5元以下的群体，持有比例别为5.7%；基金的持有比例最高的是年收人10万-20万元的群体，持有比例分别为33.3%，而最低的是年收人5万元以下的群体，持有比例分别为2.9%。

总的来看，收人越低的人偏好于低风险资产，而收人较高的人偏好持有高收益的高风险资产。

4.结论

（1）镇江市家庭在储蓄、国债、股票、基金、保险等众多金融产品中虽然最倾向于储蓄，但是并未孤注一掷。其他金融产品领域也可谓百花齐放，按照他们所占家庭金融资产的比例排序依次为：基金、股票、国债、保险。

（2）性别、教育水平、职业、家庭收入都是影响家庭金融资产分配的因素。具体而言，男性比女性更加偏好高风险高收益的金融资产；教育水平低的人更偏好低风险稳定的金融产品，而教育水平越高的人越愿意去投资风险高的金融资产；职业不稳定的人受自身客观因素的限制一般投资风险低的资产，而职业稳定收入又高的人偏爱投资高风险资产；家庭收入低的偏好低风险稳定性好的资产，高收入家庭好持有高风险资产。

参考文献：

[1]邹红，喻开志.家庭金融资产选择：文献述评与研究展望[J].金融理论与实践，2008（9）.

[2]秦丽.利率自由化背景下我国居民金融资产结构的选择[J].财经科学，2007（4）：15-21.

[3]史代敏，宋艳.加强区域性居民金融资产结构的研究[J].区域经济金融，2002（9）：38-39.

篇（3）

2009年我们组织发起了中国家庭金融调查。事实上，调查的前期开展道阻且艰。西南财大几千名学生历经拒访、守候、跋涉，酷暑、台风、暴雨、地震等，访冷暖，问寒暄，尽管困难重重，学生们还是坚持用双脚丈量大地，用执著续写理想，让人为之感动。迄今历时7年，收集到全国29个省40000余户家庭的金融信息，目前数据具有全国、省级和副省级城市代表性。这是我国首个在全国范围对家庭金融问题进行调查的项目。从微观层面，全面了解中国家庭金融现状和发展趋势，为加快金融机构服务创新和金融产品设计提供支持；从宏观层面，为城镇化、房地产发展、经济增长和转型、收入分配等政策制定提供方案和参考依据。

随着经济腾飞，中国正在并将越来越重视数据库的构建使用。构建中国家庭金融调查数据库，既响应了国际上对中国微观数据的渴求，也顺应了中国经济发展的潮流。

中国家庭金融调查，是风雨的见证，是历史的浓缩。由调查梳理出的数据展现了中国经济良好的发展趋势。以国民收入为例，在政策引导下，中国家庭收入年年稳步增长。

篇（4）

中图分类号：F830.34 文献标识码：B 文章编号：1674-2265（2013）07-0058-06

一、引言

随着农村经济发展水平的不断提高，农村居民家庭财产逐渐积累。金融资产作为农民家庭财产的重要组成部分，其总量和结构也发生了显著变化，对于农村金融资产相关问题的研究逐渐成为人们关注的焦点。目前，许多学者专门对我国城镇居民财产分布进行了研究（李实、魏众等，2005；梁运文、霍震等，2010）；但与此形成鲜明对比的是对于农村居民家庭财产相关问题的研究却很少，对农村居民家庭金融资产问题的研究更少，并且多集中在金融资产选择（史代敏，2005）与借贷需求方面 （周宗安，2010； 陈鹏，2011；张学勇，2010 ），很少有对农村居民家庭金融资产现状、结构及影响因素的实证研究。鉴于国内对农村居民金融资产相关问题研究的欠缺，笔者于2012年7月对我国农村居民家庭金融资产的规模、结构进行了尽可能详细的入户调研，以期真实描绘当前我国农村居民家庭金融资产现状，并从实证的角度分析研究金融资产的影响因素，为进一步的理论研究和政策制定提供一定参考。

二、数据来源、指标选择与处理

本文使用的数据来自调查组于2012年7月对我国9省（自治区、直辖市）的农村居民家庭的实地调查，调查问卷主要涉及农户家庭财产总量及金融资产和构成，影响农户家庭金融资产总量的因素如家庭经济、家庭特征、外部环境等。调查样本的抽样原则是：首先，按全国三大区域的划分，按地区人均收入排序后随机抽取样本省份，其中，东部地区3个省份为山东、江苏、福建，中部地区3个省份为河南、安徽、湖南，西部地区3个省份为甘肃、重庆、广西；其次，根据各省、市、自治区内经济发展水平的不同，以人均收入为基准，将样本省份的各个县排序，分别随机抽取东部地区7个县、中部地区8个县、西部地区6个县，共21个县进行实际调研；最后，在每个县，以调查者所居住乡村为基础，随机抽取农户为调查样本。按照各县的地级市归属，具体调查地点和访问户数如下：山东菏泽、滨州、济宁，江苏南通、苏州、扬州，福建泉州共计200户农村居民家庭； 河南郑州、信阳，安徽亳州、宿州、阜阳，湖南邵阳、湘潭、湘西共计200户农村居民家庭；甘肃平凉、陇西，重庆黔州，广西贺州、桂林、百色共计150户农村居民家庭。为尽可能保证问卷信息的真实可得性，调查组采用入户调查、当面访谈并回收问卷的形式，发放、回收问卷550份，其中有效问卷500份，有效率为90.9%。

文中所涉及的家庭金融资产是指剔除借贷行为后所剩余的金融净资产，包括居民家庭储蓄存款、手存现金、金融产品等，储蓄存款包括定期存款和活期存款；金融产品具体指国债、股票、基金、保险等。居民家庭财产，主要指金融资产、住房估计价值（房产）、家庭耐用消费品估值和家庭生产经营资产。其中，房产价值由两部分构成：一部分为房屋自身价值；另一部分为装修附加价值（调查测算过程中忽略了建筑面积用地价值），并以消费者价格指数作为通货膨胀率衡量指标，将数据进行了适当处理。家庭主要耐用消费品主要指非经营性家用汽车和购买原值在200元以上、产品寿命一年以上的耐用消费品，考虑到耐用消费品贬值速度较快，因此对其现值估计时采取30%的折旧率。家庭生产经营资产主要有家庭农机设备现值（对其现值估计时也采取30%的折旧率）、固定资产现值（扣除贷款）、自由流动资金等。

三、金融资产分布与构成

（一）金融资产规模与分布

调查数据表明，当前我国农村居民家庭金融资产户均值为37825元，与2007年农村居民家庭金融资产16459元相比有了大幅提高。但约有53%的被调查居民家庭金融资产均值位于平均水平之下，金融资产水平为4万元以下的比例达65%，可以看出，农村居民家庭金融资产差异明显（见图1）。

同时，我国农村居民家庭金融资产分布呈现出明显的地区差异性。从图2可以看出，我国东、中、西部地区农村居民家庭金融资产均值分别为47925元、40900元、21283元，东部地区农村居民家庭金融资产均值为西部地区的2.25倍，农村居民家庭金融资产具有明显的地区差异性，这主要源于经济发展水平的地区差异性，这也从侧面反映了我国东、中、西部农村地区的贫富差异。

（二）金融资产结构

图3显示，储蓄存款在农村居民家庭金融资产中构成比例最高，达到80.38%；其次为手存现金，为13.40%；金融产品所占比例最小，为6.22%。同居民家庭金融资产分布状况一样，居民家庭金融资产构成因地区不同也存在差异性，农村居民家庭金融资产过多集中在储蓄存款上是不争的事实，但各金融资产结构所占比例因地区不同而有所差异。从整体来看，在储蓄存款占家庭金融资产比例方面，西部农村地区比例最高，其次为中部地区，东部地区最小；而手存现金占家庭金融资产的比例，东、中、西部相差不大；东部地区金融产品所占家庭金融资产比例为8.24%，这几乎为中部地区所占比例的两倍，是西部地区所占比例的两倍多，反映了东部农村居民在金融资产方面更加侧重于收益。相比2002年农村居民家庭金融产品资产几乎为0，现阶段农村居民家庭金融资产不单单局限于储蓄存款和手存现金，金融资产在结构和总量上也有了较大变化。

四、家庭金融资产分布影响因素研究

上文从居民家庭金融资产总量分布和结构两个角度阐述了我国农村居民家庭金融资产现状，但更为重要的是对金融资产分布影响因素的研究，即哪些因素造成农村居民家庭金融资产水平的差异。

（一）研究方法及模型设定

本文参照李实（2000）对我国居民家庭财产水平影响因素进行研究的方法，将影响居民家庭金融资产积累的因素分为三类：居民家庭经济因素、居民家庭特征因素、外部环境因素等，其中家庭经济因素包括家庭年收入、家庭总财产、金融借贷行为、投资活动；家庭特征因素有户主年龄、受教育程度以及专业技能的掌握、家庭劳动力人数、家庭社会政治资本；外部环境因素则取决于当地农村地区的经济发展水平，以及东、中、西部区域性差异等。构建农村居民家庭金融资产函数为：

[C=f（Y，F，E，μ）] （1）

其中C为农村居民家庭金融资产的自然对数；Y代表居民家庭经济因素；F代表居民家庭特征因素；E为外部环境因素；μ为随机误差项。

影响农村居民家庭金融资产的计量经济模型形式如下：

LnFin=β0+β1LnIncome+β2LnCapital+β3Dcs+β4Invest+β5Age+β6Age2 +β7Edu+β8Pros+β9Labs+β10Mcpc+β11Dum+μ （2）

其中，β0为回归截距项，β1为家庭收入的弹性系数，β2为家庭财产的弹性系数，βi（i=3，4，.....，11）表示回归系数，μ为随机扰动项。

根据对农村居民家庭调查所得的样本数据，对各变量进行描述性统计分析（见表2），农村居民家庭金融资产对数平均值为10.34；家庭收入对数平均值为10.37；家庭借贷行为均值为0.29；投资活动均值为0.14；户主年龄平均值为2.4，表明年龄分布比较平均，平均年龄在45—55岁之间；户主受教育程度平均值为1.80，表明户主整体受教育程度较低；是否掌握专业技能平均值为0.19，传达出拥有专业技能的农村居民家庭并不多；家庭劳动力人数平均值为1.70；家庭社会政治资本平均值为0.13，说明在被调查家庭中，更多家庭成员属于普通群众，干部党员在农村家庭较少；地区虚拟变量平均值为2.10。

为控制解释变量之间可能存在的共线性问题，本文遵循李子奈（2011）提倡的计量经济学模型总体设定的唯一性与一般性原则，在回归模型方程中纳入所有可能对被解释变量（家庭金融资产水平）产生影响的解释变量（即表2所描述的自变量），即模型在估计时对不同类型控制变量进行分别回归，以减小共线性对模型估计的影响。

（二）实证分析结果及解释

综合上述分析，同时考虑：（1）采用截面数据进行回归分析会出现异方差；（2）本调研样本数据相对较少，不能进行稳健性检验；（3）随机扰动项协方差未知，因此本文采用可行广义最小二乘法（FGLS）对模型（2）进行估计回归。计量软件为Stata12.0，具体估计结果见表3。

从表3的回归结果可以看出：财产水平、家庭收入、金融借贷行为、家庭投资活动、户主专业技能、社会政治资本、家庭劳动力人数等对农村居民家庭金融资产积累有正面影响，并且财产水平对其影响最大，其他依次递减；户主年龄及区域因素对农村居民家庭金融资产的积累有负面影响。

1. 家庭经济因素。本文实证结果显示，居民家庭财产对金融资产的影响最大，其次为家庭收入，这主要是因为农村居民家庭财产不断积累，农户很少进行投资经营活动，更倾向于存款储蓄，这与图3中所反映的内容相符。农村居民家庭财产的增加，使得金融资产不断积累。本调查组所得数据显示，金融资产占家庭财产总量的百分比为44.12%，这与2002年中国社科院经济研究所收入分配课题组研究所得的12.3%（李实等，2005）、2007年奥尔多中心的27.65%（梁运文等，2010）等研究结果相比，有了较大提高。但金融资产不断积累的过程中，增长更多的是储蓄存款，农村居民家庭中较少进行投资经营活动，没有对现有资金进行充分的利用，投资观念较为淡薄，应充分调动农民投资的积极性。

计量回归模型显示投资经营活动及借贷行为均对金融资产产生正向促进效应。农户通过借贷行为进行投资经营活动，进而增加收入，家庭金融资产有所增加。从表4也可以看出，有金融借贷行为、投资经营活动的居民家庭金融资产较多，这与计量回归结果相符合。

2. 家庭特征因素。从表5可以看出，现阶段我国农村居民家庭金融资产符合生命周期理论，随着年龄的增长，家庭金融资产呈倒“U”型分布。户主年龄从20岁到40岁，金融资产积累逐步增加，40岁左右达到峰值，45岁之后金融资产逐步下降。其中户主年龄在30岁以下金融资产均值为35823元，在30—45岁之间均值为44590元，在45—60岁之间均值为38181元，在60岁以上均值为26000元。表4中计量回归结果也显示年龄解释变量系数为正，年龄平方解释变量系数为负，这更好地拟合了生命周期理论。

对于农村居民家庭来说，财产的最大值应出现在劳动力身强力壮的中年时期，农村居民主要从事体力劳动，身体健康状况与劳动生产率正相关，身体状况良好往往意味着更高的劳动生产率和收入，有利于财产积累。一般情况下，农村居民青壮年时期，身体状况良好；随着年龄增长，会逐步迈入年老体衰的状况，收入会逐步减少甚至消失。另外，年龄的增长以及年轻时过度劳累损耗导致身体状况较差的个体通常需要较高的医疗开销，不利于财产的积累。身体状况良好的家庭财产不断增加，现阶段农村居民投资观念还比较淡薄，很少进行投资经营活动，对于收入的处理选择，除持有少量现金外，更多地倾向于储蓄，进而使得金融资产增加。随着年龄的增加，收入减少，金融资产也相应地减少。

户主受教育程度直接体现了家庭人力资本状况，表3显示，户主受教育程度对家庭金融资产积累有正向影响作用。从表5中可以看出，随着户主受教育程度的增加，家庭金融资产也相应增加，并且调查数据发现，在户主受教育程度为高中及以上的家庭中，储蓄存款占金融资产的比例为68.84%，远低于平均比例80.38%，而金融产品所占比例则为17.37%，高于6.22%的平均水平，可见，现阶段高学历农村居民家庭有了较高的金融投资观念。

专业技能的掌握、劳动力人数是户主家庭生产资本的体现，回归结果表明，其对金融资产均产生正向的影响作用。居民家庭拥有专业技能及更多的劳动力使得家庭生产力更高，能够获得更多的收入，从而家庭金融资产才能够不断积累。

家庭社会政治资本对农村居民家庭金融资产的积累也有一定的正向影响。户主为党员干部身份能够运用更多的资源，可以降低农村地区金融机构对农户信息不对称的不利影响，能够及时获得外部借贷支持，获得更多的借贷机会，解决农户融资难的问题，利于农户生产经营活动，充分体现了社会政治资本对于家庭金融资产积累的正效应。

3. 外部环境因素。计量回归结果显示，地区因素对农村居民家庭金融资产影响程度不同，差异性较大，这与表1的描述相符。经济较发达地区，家庭居民金融资产较多；经济欠发达地区家庭金融资产较少。

五、结论及建议

通过对全国550户农村居民家庭的调查，本文详细描绘了我国农村居民家庭2012年金融资产的分布、构成和主要特征，初步探讨了导致居民家庭金融资产水平差异的影响因素，通过对数据的详细分析与实证研究，得出了如下结论：

近年来，我国农村居民家庭金融资产的积累不断增加，在家庭财产中所占的比例大幅上升，家庭收入与财产、借贷行为、投资经营活动等均是影响家庭金融资产规模的重要因素，且均产生正向促进作用，其中家庭财产因素对金融资产规模影响最大，其次为家庭收入，两者在很大程度上决定着居民家庭金融资产水平。但整体来看，金融资产主要集中在储蓄存款上，资金利用效率低，农村居民家庭金融资产结构有所变化，金融产品资产占有一定比例。

居民家庭金融资产分布符合生命周期理论：户主年龄从20岁到45岁，家庭金融资产积累逐步增加，40岁左右金融资产达到峰值，45岁之后，金融资产逐步下降。同时，农村居民家庭金融资产与户主受教育程度明显正相关，这从侧面肯定了教育对农村经济发展水平的改善。接受教育程度较高的家庭拥有更多的金融资产，并且在金融资产构成中，储蓄存款所占比例相对较低，金融产品所占比例较高，在金融资产保值增值方面有了更强的意识。家庭社会政治资本对家庭金融资产起正向促进作用。农村居民家庭所处的地理位置不同，家庭金融资产也存在很大差异。

农村居民家庭金融资产是家庭财产构成的主要部分，改善金融资产结构，增加金融资产，要突破收入水平的约束，政府应当鼓励农户进行投资经营活动，发展农村经济，提高农村居民家庭收入，同时还应从制度和政策上引导农村居民家庭对金融资产的选择行为，满足农村居民家庭的借贷需求，使更多的储蓄存款转换为流动资金，增加资金的流动性和收益性。

参考文献：

[1]陈鹏，刘锡良.中国农户融资选择意愿研究——来自10省2万家农户借贷调查的证据[J].金融研究，2011，（7）.

[2]李实，魏众，B.古斯塔夫森.中国城镇居民的财产分配[J].经济研究，2000，（3）.

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[4]梁运文，霍震，刘凯.中国城乡居民财产的实证研究[J].经济研究，2010，（10）.

[5]李子奈.计量经济学模型与方法论[M].清华大学出版社，2011，（3）.

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[8]童馨乐，褚保金，杨向阳.社会资本对农户借贷行为影响的实证研究——基于八省1003个农户的调查数据[J].金融研究，2011，（12）.

篇（5）

为了保证样本的代表性，消费者金融调查采用两种随机抽样方法确定样本组成。首先采用多阶段区域概率法抽取样本，保证消费者分布的广泛性；其次，从富裕家庭中抽取部分补充样本。由于富裕家庭往往掌握着大量非公司业务和免税债权，这部分样本可以对未赋税收入进行补充说明。如果涉及进入福布斯排行榜中美国富人400强的家庭，则会被样本剔除，以避免极端值带来的影响。因为调查会涉及家庭信息，所以所有的调查样本都是自愿参与的，而且被调查的消费者不允许确定后再变更。最近一次的调查是在2010年进行的，总样本量为6492个，其中区域样本5012个，补充样本1480个。

参与调查的大部分消费者都会接受计算机辅助的入户调查，在特殊情况下，NORC也允许对消费者进行电话调查。每次调查的时间大约持续80分钟，需要消费者与调查员双方的努力配合。调查涉及三年内消费者的收入、资产等方面的变化，如果消费者无法给出确切的资产金额，辅助计算机系统可以将相关金额转化到合理范围内。据统计，2010年区域样本的回答率大约为70%，而总体样本的回答率大约为30%。如果调查涉及到较富裕的家庭，样本的回答率仅为15%。考虑到富裕家庭较低的回答率，调查后的首要任务是分析无回答率的分布，对调查样本的权重作出调整。

四项调查摸清消费者金融家底

美国消费者金融调查共分为四大部分，分别是收入、资产、负债以及净财富积累调查，通过调查可以全面掌握消费者的金融状况。

金融危机影响令收入大幅缩水

收入调查包括三部分。第一部分是不同类型人口的收入情况对比。美国消费者金融调查将消费者按照家庭结构、教育程度、职业、种族以及净收入等项目进行分类和对比。以2007～2010年为例，由于受金融危机影响，从事技术、销售或服务业的消费者平均收入下降幅度较大，变化率达到15.96%，工人的平均收入降低9.11%，管理人员的平均收入降低9.11%。第二部分是收入变动调查。由于失业、投资、分红的波动，美国消费者的年收入变化较大。收入不稳定性同样体现在消费者对收入变化的预期上，2010年25.3%的消费者认为自己的收入变动是显著低于预期的，2010年35.1%的消费者认为他们无法预期明年收入的范围。第三部分是对储蓄率的调查。2010年的调查数据显示仅有52%的消费者有储蓄额净增长情况，而消费者储蓄的主要原因是流动性需要以及退休保障。

金融资产差距可达10倍以上

资产调查分为金融资产调查和非金融资产调查。金融资产调查的主要项目有可转换账户、储蓄债券、公开发行的股权、投资基金、退休基金、健康保险及其他直接拥有或间接持有的金融资产。非金融资产的调查则涉及到拥有的车辆、房产、房地产净股权、私人企业净股权及其他。2010年对不同类型家庭金融资产状况的调查结果可见下表。

由下表可以看出：在美国，收入水平高的人群拥有金融资产的数量也较大，与收入水平较低的群体差距可达10倍以上；教育水平较高的人群拥有较多的金融资产，但在投资基金一项中出现例外，数据显示高中以下学历的人群与具备大学文凭的人群拥有基金的数量不相上下，而且二者的基金数量远高于其他学历人群；东北部地区的人群拥有较多的金融资产，但不同地区的资产差距并不明显；处于就业状态的人群拥有金融资产的平均数量相差不大，专业人员拥有相对较多的债券和投资基金；由于金融危机导致失业人员增加，所以显示出失业人员的平均金融资产有大幅提高；拥有房屋的人群其金融资产数量远远高于租赁房屋人群的资产数量。

负债主要源于购置房产

负债调查的分类主要针对五个方面——首套住房借款、其他住房借款、房屋安置借款、信用贷款以及其他。在调查债务类型的基础上，消费者金融调查对借款原因、借款人的选择、先前的借贷经验以及负债率进行补充调查。以2007年为例，在借款原因中用于房产首次购置和装修支出的借款比例达到69.5%；其次是购置其他房产，占10.5%；购买商品、车辆及教育支出等也占较大比例。

篇（6）

关键词：家庭金融；受教育程度

一、引言

家庭金融活动是家庭经济行为的核心和枢纽，它将生产、消费和投资等家庭经济活动紧密联系在一起，决定并影响着上述经济行为的实施。Campbell（2006）研究表明，总体来说随着财富水平的提高，家庭参与各个金融市场的比例提高，并且相对来说，财富水平低的家庭参与安全市场的比例高，而财富水平高的投资者参与私人商务活动的比例高.类似地，Hong.H（2004）互动角度首次对家庭参与股市行为进行了研究，发现社会互动程度越高，居民参与股市的概率越高，其解释是，居民的社会互动程度越高，他的观察性学习和交流股市话题的机会也越多，参与股市的净成本越低，因而参与股市的可能性就越高。

学历水平与金融资产投资之间具有强的相关性，以学历作为主要衡量标准的人力资本水平与家庭金融活动存在着紧密的联系，人力资本水平的高低作为社会甄别就业者能力标准的挑选机制得到了充分的体现。出现上述情况的原因在于，一方面，人力资本投资的加大能够显著提高预期收入水平，从而刺激金融消费；另一方面，个人在接受教育的过程中，新思想和新观念的不断植入对原有消费观念的改变起到了促进作用，从而影响到金融消费。

二、计量方法和数据及处理

本文采用的是北京大学中国社会科学调查中心于2010年实施“中国家庭动态跟踪调查（CFPS）”项目。本文选取的数据来自该项目组2010年度在北京、上海、广东三地展开的工具性测试跟踪调查。经过整理，本文共得到家庭层次的有效样本9597个。

首先可研究受教育程度对是否购买的影响。在因变量方面，“股票、基金债券”每一类可单独做mlogit回归。本文采用的主要指标如下表：

三、实证结果

1、首先，我们使用分别使用mlogit方法对金融消费的类型进行回归，从下表边际效应的系数可以看出受教育程度和收入越高，家庭金融消费越高；家庭金融消费与家庭人口数成反比，与年龄成正比。从边际效应也可以看出，家庭平均受教育程度的边际效应为0.0128，收入的边际效应更强。

2、将家庭平均受教育程度，家庭平均收入，家庭人口数，平均年龄对家庭是否未进行任何一种家庭金融消费进行probit和mfx回归，未购买任何一类为0，购买过任何一类为1，进行probit和mfx回归，结果如下表，系数的符号与对股票的本金进行回归的结果均是一致的。

四、结论与启示

本文研究表明，提高家庭成员平均是促进家庭金融消费的有效手段。与人力资本水平高的家庭相比，人力资本水平低的居民家庭在家庭收入、金融状况方面都存在不同程度的差距。高学历家庭在总体收入和总体金融消费方面均显著高于低学历家庭。不同教育水平的家庭在消费行为上差异较大，这从一个侧面可以说明接受教育对于改变消费者消费行为和消费观念具有重要影响。（作者单位：湘潭大学）

参考文献：

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一、问题的提出与文献综述

中国农村金融市场存在着正规金融和非正规金融的二元金融供给结构，不同地区这两种融资渠道的活跃程度不同，在很多地区通过非正规金融渠道的融资要比正规金融渠道的融资比例高。马晓青等（2012）研究发现，相较于江苏和四川的农户，河南的农户更倾向于非正规融资渠道，90%以上的农户的融入款项来自于亲戚朋友等非正规融资渠道。那么，为什么大部分农户的资金需求通过非正规渠道融入？农户在选择融资渠道时到底会受到哪些因素影响？中国农村金融改革过程中应该如何构建真正适应农村经济发展和农户需要的农村金融体系？

在对发展中国家农村金融的研究中，考虑到银行等正规金融机构的利率往往受到政府干预而控制在较低的水平，国外主流观点通常对农户融资顺序作如下假设：农户在需要外源融资时，首先向正规金融机构申请贷款，如果正规机构不能满足其需求，他们才会考虑非正规渠道。但Boucher and Guirkinger（2007）指出，银行通过抵押机制将贷款风险转移给了农民，这会使风险规避型的农户不愿意向正规金融机构贷款，从而选择无抵押无担保要求的民间融资。Kochar（1997）、Mushinski（1999）则强调非正规渠道在交易成本等方面有着独特的优势，有的借贷交易成本几乎为零，农户更愿意以较低的成本来获得贷款。Coleman（2006）研究表明，农村小额贷款目标上移，主要受益者仍是贫困人口中较为富裕的那一批人，而农村中有贷款需求的不仅仅是这些较为富裕的人，其他的相对比较贫困的农户就只能求助于非正规金融。Kazunari等（2010）指出，农户自营经济倾向于正式借贷作为其资金的稳定来源，但由于交易成本等因素，虽然他们的信贷规模较小，仍然被排斥在正规金融之外。Calum G.Turvey，R0ng K0ng（2010）通过对1500户农户的调查发现，超过67%的农户是从亲戚、朋友等非正规金融渠道借贷，非正规借贷是农户融资的首选。George Mawuli Akoandiar等（2013）运用Tobit、Logit模型分析得出，家庭规模、年龄、性别、婚姻状况、职业、收入等决定着农户金融市场参与度，地理特征是农户从金融市场获得金融服务的一个重要影响因素，相比于城镇居民，农村住户更倾向于从非正式金融渠道获取金融服务。

国内研究方面，钱水土、陆会（2008）通过对温州农户借贷行为的调查分析发现，相对于正规金融而言，非正规金融更能满足不同收入等级农户多样化的资金需求，因此农户融资时更偏好于非正规金融。至于哪些因素会对农户融资渠道的选择造成影响，李锐、李超（2007）研究证明，户主的性别、受教育的最高年限对农户借款偏好的影响并不显著，家庭纯收入、所经营土地面积以及医疗卫生、教育总支出对农户借款偏好的影响在统计上是显著的，农户土地拥有量与其融资偏好存在正相关关系，即农户拥有的土地数量越大，越倾向于从正规金融机构融资。但是，马晓青等（2010）却得出农户土地拥有量对其融资偏好不存在显著影响的结论，证明了收入和教育程度较高、参加合作组织、担任村干部、拥有良好信用记录的农户更偏好于正规借贷；而在遭受灾害等收入冲击时，农户对非正规渠道的偏好增加；正规金融市场发展较差的地区，也会吸引更多的农户在融资时选择非正规渠道。褚保金等（2008）运用广义Logit模型对农户借贷渠道的选择因素进行了实证分析，认为户主的教育年限、住房价值、社会资本等是影响农户正规和非正规借贷需求的主要因素，教育支出是影响农户非正规借贷需求的主要因素，播种面积、住房价值、家庭年总收入与获得正规借贷支持显著正相关。孔荣、衣明卉等（2011）通过对陕西、甘肃两省农户的调查分析认为，农户融资更偏好于非正规渠道，贷款程序的复杂程度、利率高低、金融机构对农户的信任水平、家庭文化等是导致农户不选择正规融资渠道的原因。赵建梅、刘玲玲（2013）研究发现：供给型和需求型信贷约束都显著地促进农户选择非正规金融。

综上所述，国内外学者对农户融资渠道选择及其影响因素做了许多有价值的探讨，但研究只是针对农户融入资金而对农户的资金融出情况都没有涉及，这不利于我们全面了解农村金融市场发展的现状以及存在的问题。本文通过对河南省林州市农户融资（包括融入和融出）情况的实地调查，试图对本文开篇提出的问题进行研究和探讨。

二、传统农区农户融资现状调查

（一）调查情况介绍

本项调查时间为2013年1―2月，调查地点是经济发展相对落后的传统农区――河南省林州市（县级市），包括姚村镇、合涧镇、任村镇和城郊乡的22个村庄。本次调查采用二次抽样法：第一次随机抽样确定调查地点，共调查了姚村镇6个村庄、合涧镇5个村庄、任村镇6个村庄、城郊乡5个村庄；第二次根据调查地点的居民收入分层抽样确定调查对象，按照一定的比例随机抽取低收入户、中等收入户和高收入户，收回有效问卷共188份。在所调查的农户中，40―49岁的农民占39.9%，50一59岁的农民占39.4%；其中，文化程度为高中及高中以上的占13.8%，初中文化的占59.6%，小学及没上学的占26.6%，他们一般为被访农户的户主。由于目前农民的文化程度普遍不高，为了提高调查问卷的真实性，此次调查采用调查人员上门和入户调查方式，通过与被访人员交谈沟通后由调查人员填写调查问卷。

（二）农户融资现状

1.非正规金融是农户融入资金的主渠道

调查发现，为了满足生产、生活资金需求，大部分农户主要通过非正规金融渠道融入资金。表1是样本农户在正规金融和非正规金融市场的借款情况表。其中，只发生非正规借款的农户比例为64.36%（包括民间无息和有息借款），而只发生正规金融机构借款的农户比例仅为1.60%，远远小于民间借款的比例。可见，农户在需要融资时，倾向于从非正规渠道获得资金。

本文使用的农户调查问卷对民间借贷区分了无息的友情借贷和民间有息借贷。无息友情借贷主要是发生在亲戚朋友之间的互借贷，而民间有息借贷大部分是农户向民间金融组织或村里的富裕户、放贷者的借款。调查显示，发生无息借款的农户（在所调查的农户中参与有息借款的农户均有无息借款）共有122户，在所调查的农户中比例高达64.89%；参与民间有息借款的只有16家农户，比例较小，仅为8.5%。

非正规金融成为农户融入资金的主渠道，一个重要的原因是农户融入资金主要用于生活性开支，而正规金融机构的贷款倾向于生产性融资。目前商业银行、农村信用社等正规金融机构很少有针对农户生活性融资的贷款项目，因此，当农户出现生活性资金短缺时，只有选择非正规融资渠道。如图1所示，样本农户通过非正规渠道借款用于子女上学、购建房、婚丧嫁娶的三项占比最高。

2.民间集资成为农户闲余资金的重要融出渠道

赵庆光（2013）认为，2010―2011年，国家宏观调控政策加大了对房地产业的限制，民间借贷市场需求由中小企业生产经营需求转向房地产规避政策限制性需求，从而推动了河南省民间借贷市场非理性、爆发式增长。在文本所调查的河南省林州市农村地区也证实了这个发现，所调查的188个样本农户中，有55.32%的农户（包含只参与民间集资和同时参与民间集资及互融资）参与了民间集资（见表2）。

该地区民间集资的利率在8%-20%不等，一些集资中介的利率高达30%。通过对样本农户集资情况的线性回归分析证实，高利率是吸引农户参与民间集资的首要因素。农民收入增加有了闲余却没有合适的投资渠道，是他们参与民间集资的重要原因。在回归分析中，将农户集资金额作为因变量，家庭人口数、户主文化程度、户主年龄、收入、集资利率作为自变量，回归结果如下：人口数、文化程度、年龄对于集资金额的影响均不显著，而农户收入和集资利率分别在5%、1%的显著性水平下对集资金额有着显著的正影响（见表3）。

3.非正规融资渠道存在风险隐患

从农户融入资金来看，在所调查的农户中，互融资中只有35个农户在借入资金时采用写借条的方式，而且借条极不规范，大部分亲戚朋友之间借贷的借条只写明借款数额，没有具体约定借款期限；其余87户都是采用口头约定形式，他们完全凭借双方之间的情感和信誉行事，既无借据也无抵押担保，这种没有任何约束的借贷方式在互融资中占比高达71.3%。在民间有息借贷中，签订合同、请人担保的只有3户，其余的也都是采取借条形式。不规范的借贷方式，一旦出现借款人不能或不愿履约，出借方的权益将难以得到保障。

从农户融出资金来看，参与民间集资的样本农户，借贷手续也极不规范。调查中了解到，大部分参与民间集资的农户只是根据中介人的陈述来了解融资企业的状况，或只看过中介人出示的融资企业的营业执照复印件以及企业与中介人签订的借贷合同，在得到未来收益许诺后就将资金交给中介人，坐等到期收取利息。出于对中介人的信任，这些农户自己并没有与融资企业签订借款合同或索要借条。这种集资方式在调查地区极为普遍，也存在极大的风险隐患。调查显示，参与民间集资的104户中，本金和利息都收回的仅有4户，仅占3.85%，本金和利息均无收回的有94户，占比90.38%（见表4）。

三、传统农区农户选择非正规融资渠道影响因素的实证分析

一般认为农民符合理性人的假设，但拥有较低利率的正规金融机构（如农村信用社等）并没有成为农户融资的首选，被调查的农户中，64.89%的农户在融入资金时和55.32%的农户在融出资金时选择了非正规融资渠道。那么，农户选择非正规融资渠道到底受到了哪些因素影响？

（一）研究假设

本文选择的是二元离散变量选择模型――Lo-gistic模型，将农户是否从非正规金融渠道融入资金作为被解释变量，如果是，则赋值为1；不是，则赋值为0。由逐步回归分析得知，融资用途对于农户选择非正规渠道融资非常显著，而在被调查地区中，农户融资用途多样化以及参与民间集资的现象比较普遍，故本文将农户融资用途中占比量较大的几项以及是否参与民间集资选为自变量进行分析。本文共选择了家庭人口数、户主年龄、户主文化程度、家庭近一年收入、融资是否用于子女上学、应付天灾人祸、购建房、婚丧嫁娶等以及是否参与民间集资作为自变量，并提出以下假设：

1.家庭人口数与农户融资行为成正向关系

在样本地区，农户的人均土地面积很少，资金主要来源于外出务工等工资性收入。家庭人口多，如果是男性人数多，可能农户家庭收入较高，但同时男性人数多意味着将来要花费更多的资金来购建房和结婚成家，这就增加了农户的融资需求；如果是女性人数多，则可能形成一人挣钱、多人消费的局面，尤其是当家庭在校子女人数较多时，就更增加了农户的融资需求。

2.户主年龄与农户融资行为成“凸型”关系

在所调查的农户中，40―50岁的调查对象的融资需求要高于其他年龄段的农户，因为这个年龄段的农户面临着子女教育、帮助子女成家以及赡养老人等诸多人生大问题。随着年龄的增长，户主的身体状况和劳动技能等有所下降，他们外出务工的机会和创收的能力以及偿债能力都会降低，融资能力和融资欲望也会随之下降。

3.家庭收入与农户的融资行为成反向关系

农户家庭收入水平越高，说明农户的自身积累越多，拥有的财产和自有资金的规模越大，农户发生融资的可能性会降低。

4.参与民间集资与农户融资成正向关系

由于资金的趋利本性，样本农户中有55.32%在2010―2012年间参与了民间集资，但由于一系列因素，参与民间集资的农户中90.38%的农户没能收回本息，这大大减少了农户的自身积累，减少了农户的自有资金，导致农户融资的可能性会增加。主要变量描述见表5。

（二）结果分析

从以上实证结果可以看出：

（1）家庭人口数对农户非正规融资存在不显著的正向影响，这与假设“家庭人口数与农户融资行为成正向关系”相符合，家庭人口数多，相应地各类消费也会增多，农户就比较容易产生融资需求。

（2）户主文化程度对农户非正规融资有着不显著的正向影响。户主的文化水平很大程度上决定了他们的生产经营能力和对事物的认知水平。文化程度低，他们从正规金融机构获得资金的机会就很少，于是他们把希望寄托在非正规渠道。

（3）年龄对于农户非正规融资有着显著的负影响。随着户主年龄的增加，他们也越来越少从非正规金融渠道融资，一个方面的可能原因是他们已有了一定的积累，自有资金可以满足自家的消费，另一方面的可能原因是，随着年龄的增长，他们创造收入和偿还债务的能力都下降了，因而，融资欲望和融资能力也随之降低。

（4）家庭收入对农户非正规融资有着显著的反向影响，这与我们的假设相符。家庭收入越多，农户可支配的自有资金或积累资金相对较多，自有资金可以解决生产和生活问题，即便是内源融资不能完全满足需求，所需外源融资也不会太多。

（5）子女上学、购建房对于农户从非正规渠道融资有着显著的正向影响。调查中发现，农户融资的目的主要是生活性开支，并且希望能够迅速及时得到满足，而正规金融机构对农户提供的主要是生产性贷款，并且贷款手续繁杂、耗时较长，这些都不符合农户的要求，因此农户大都通过非正规渠道满足自己的借贷需求。

（6）是否参与民间集资对农户从非正规金融渠道融资有着显著的反向关系，这与我们的假设不符。原因可能有两个：一是参与民间集资的农户由于获得了集资的高利息回报，增加了自有资金，不需要借贷；二是参与民间集资的农户可能未来没有借贷意愿，或者是自有资金较多，拿出一部分参与集资对自己将来的消费不会造成影响，因而不需要借贷。

四、主要结论及政策建议

本文通过对河南省林州市农户融资情况的实地调查发现，传统农区农户的融资需求层次比较低，大多集中在生活性需求上，而正规金融机构主要发放生产性贷款，因此，绝大部分农户通过向亲朋好友借款等非正规渠道来缓解资金短缺的困难；同时由于收入增加又缺乏合适的投资渠道，高风险的民间集资成为农户闲余资金的重要融出渠道。运用Logis-tic模型对农户选择非正规融资渠道的影响因素进行实证分析，结果表明：家庭收入、户主年龄、生活性融资、参与民间集资对农户选择非正规融资产生较显著的影响，而家庭人口数、文化程度的影响不显著。

基于以上结论，本文的政策建议是：

（1）农村金融机构应注重金融创新，满足农户不同的融资需求。农村金融机构应不断提高自身的创新能力，根据农户融资需求的动态变化，及时设计多元化、个性化的金融产品和信贷工具，尤其是要有针对性地设计一些包括农户建房、子女教育等生活性贷款产品，以满足农户不同的融资需求。针对农户家庭收入不稳定的现实情况，为了规避贷款风险，当地监管部门可以协助正规金融机构建立健全“农户征信体系”，对农户进行信用等级评定，通过信用创建活动，正规金融机构全面掌握了农户信用状况和还款能力等信息，就可以有效简化贷款手续，满足农户随用随贷的需求；对于诚实守信、创收能力强的农户，还可以提高授信额度和扩展授信范围，通过不断创新来拓宽金融服务范围。

（2）建立多层次的中小农村金融机构，增加农户的投融资渠道。目前，我国在经济相对发达、城镇化程度比较高的农村地区，建立了小额贷款公司、村镇银行等中小金融机构，扩大了金融服务的覆盖面，而在传统农区，由于地方财政实力比较弱，集体经济不够发达，这一类的中小金融机构尚未建立起来，农户可选择的投融资渠道较少。因此，传统农区中小金融机构的建立应该采取“省、市、县、镇”联动的机制，在全省范围内统筹安排，普遍建立起小额信贷公司、村镇银行、农村资金互助社、邮政储蓄银行、农村信用社等多层次的中小农村金融机构，搭建满足农户投融资需求的区域性P2P小额贷款平台，增加农村地区的投融资渠道，让农户融资有更多的选择。

（3）加强对农户金融知识的宣传和教育。调查发现，86.7%的样本农户对金融知识和贷款政策不了解。农村地区尤其是传统农区的农民金融知识贫乏，成为阻碍他们获得融资的一道无形屏障。因此，应该加强对农户金融知识的宣传和教育，一是政府宣传部门积极推动金融知识“上报纸、上电视、上电台、上网络”，促进广大农民在宽松的舆论环境中接受金融知识普及教育；二是各金融机构应当在普及金融知识教育中担当主角，开展“送金融知识下乡”活动，采取举办公益性金融知识展览、金融知识讲座、典型案例讲解等方式，宣传金融知识、传播金融理念，让农民普遍了解银行存款、银行贷款、国债等方面的知识，通过大力宣传提高农民对农村金融机构贷款政策的认知程度，鼓励农户从正规金融机构获得融资服务。

（4）发挥非正规金融对正规金融的补充作用。非正规金融以其独特的优势，为农户提供了正规金融机构难以企及的便利与服务，在维持农户日常生活、扩大生产经营活动方面发挥了重要的作用。因此，政府监管部门应该引导非正规金融有序发展，对于非法集资、牟取暴利等扰乱金融市场的非正规借贷行为，坚决予以取缔；对于亲朋借贷的小规模信贷活动采取不干预的态度，但对此类金融活动中的契约应给予法律上的保护，促使其规范化发展，充分发挥非正规金融对正规金融的补充作用。

参考文献：

[1]马晓青，刘莉亚，胡乃红，王照飞.信贷需求与融资渠道偏好影响因素的实证分析[J].中国农村经济，2012，（5）：65-76.

[2]Boucher S and Guirkinger C.Risk，Wealth and Sectoral Choice in Rural Credit Markets[J].AmericanJournal of Agricultural Economics，89（4）：991-1004。2007.

[3]钱水土，陆会.农村非正规金融的发展与农户融资行为研究――基于温州农村地区的调查分析[J].金融研究，2008，（10）。

[4]李锐，李超.农户贷款行为和偏好的计量分析[J].中国农村经济，2007，（8）.

[5]马晓青，朱喜，史清华.农户融资偏好顺序及其决定因素――来自五省农户调查的微观证据[J].社会科学战线，2010，（4）：72―80.

篇（8）

文章编号：1003－4625(2009)04－0013－05　中图分类号：F830.6　文献标识码：A

一、引言

金融抑制在农村普遍存在，一个稳定有效的农村金融体系的缺失使金融抑制更为明显。利率管制、金融市场分割和行政干预等金融抑制问题严重阻碍了经济的协调发展和社会福利的改进(麦金农，1973；肖，1973)。发展中国家农村信贷市场的效率非常低下，农户金融抑制的程度相当地严重(stiglitzand Weiss,1981，Carter,1988；Aniini Koehar，1997；Jeremy D.Fohz,2004)。金融机构支农动力不足、金融机构投资的两极分化、农村资金外流与金融市场的准入限制等方面的金融抑制特征(吴敬琏，1997；谈儒勇，1998；何广文，2001)严重阻碍了农村经济发展与农民收入的提高，导致农村家庭大量的福利损失(李锐和朱喜，2007)。金融深化是解决金融抑制的有效途径，农村金融是中国金融市场的一个组成部分，通过发挥金融的基础性支持作用，大力推进农村金融体制改革，发展农村金融市场，提高和改善农村家庭参与金融市场的机会，降低参与成本，让金融为广大农村家庭服务，2006年的诺贝尔和平奖授予孟加拉国经济学家尤努斯和他创办的乡村银行就是成功的例子。好的投资使人们受益，高生产率可以带来富裕，只有有效的金融体系才能将资金配置在好的投资机会上，为了实现这一目标，贫困国家必须终止金融抑制，促进金融深化(米什金，2007)。

在解决金融抑制、促进金融深化的背景下，我国农村家庭的资产配置和参与金融市场的程度体现了金融深化给农村家庭带来的经济福利的提高。农村家庭参与金融市场的影响因素有哪些?对于农村家庭，什么因素对其从事高风险投资的影响较为显著?

影响农村家庭参与金融市场的因素不一而足。在经济人假设前提下，根据现资组合理论，人们会根据风险差异对资产进行配置，并且安全资产和风险资产配置的区别只在于投资者风险偏好上的差异。但是，实际上，有限参与问题始终是一个现实的悖论，无法得到满意的解释。针对美国居民的投资研究也证实了这一点，上世纪80年代末美国只有四分之一强的人参与股票市场和持有股票，到上世纪90年代末的时候，在美国最富有的10％的家庭中持有股票的比例也只有85％(Guo,20011121)。根据2001年中国人民银行对50个大中城市家庭的金融资产结构的调查，中国家庭84.5％的流动资产投在银行储蓄账户上，7.7％投在股票，5.8％投在债券，1.7％投在各类保险上。已有的家庭金融文献研究集中在城市家庭主体，对农村家庭金融市场参与状况的研究相对缺乏。

二、数据来源与分析

(一)数据来源与问卷调查

本研究是由清华大学公共管理学院课题组开展与进行，在文献研究的基础上设计了问卷调查的初稿。正式问卷调查于2007年7月份(浙江金华)和2007年9月份(四川南充)进行。问卷调查采用分阶段和随即抽样的方法，第一步，对浙江金华和四川南充下辖的所有县(市、区)都进行调查；第二步，对每个县下辖的所有乡镇进行问卷调查；第三步对每个乡镇下辖的所有行政村进行调查；第四步对每个行政村根据人口数量和总问卷数量进行按比例分配问卷，问卷对象在农村家庭间随机发放。问卷填写的对象是农村家庭的户主(可以是男性也可以是女性)，根据农村家庭实际，规定户主年龄在22岁到60岁之间。

在浙江省金华市所辖的10个县(市、区)共发放问卷1592份，由清华大学课题组、金华市卫生局联合开展，回收有效问卷1350份，有效回收率为85％，接受调查的男性户主为占57％，女性户主占41％。在四川南充市的9个县(市、区)共发放2000份，由清华大学课题组、南充市卫生局、南充市统计局联合开展，回收有效问卷1825份，其中男性户主比例为89％，女性户主比例为11％。

(二)描述统计与分析

第一，农村家庭特征。表一是对东西部农村家庭年龄、性别与家庭人口等特征的描述。

对于年龄，因为农村家庭的收入主要是根据家庭劳动力的状况来决定的，本次调查根据农村家庭的实际状况设计了户主年龄涵盖的范围从22岁到60岁，从问卷的统计情况看，金华市农村家庭户主年龄的均值为42岁，年龄的偏度和峰度都在合理范围内，说明样本具有代表意义。南充市农村家庭户主的年龄均值为48.11岁，比金华市要多出近6岁，但都在40－50岁之间。中年户主家庭在农村是创造财富和进行投资的主要家庭，不仅在收入上是创造财富的主体，而且在投资决策上也是主体。对于户主的性别特征，从两个地区的峰度值可以看出，东部地区农村家庭的户主男性略多于女性，而在西部地区农村家庭的户主绝大部分则是男性。家庭人口数量多少，一方面反映了家庭的支出负担大小，家庭人口多的家庭用于生活、教育方面的支出要比其他家庭要多，在收入差距不是很大的情况下，家庭负担就成为影响家庭进行资产配置和参与金融市场的因素之一，从两个地区的比较看，在家庭人口方面非常接近。

第二，财富效应假设对农村家庭资产配置的影响。由于金融市场的深化、资产价格的上涨和国家诸多惠农政策的实施，农村家庭的财富与家庭收入增长幅度加大。财富与收入的增长直接带动资产需求的上升，家庭资产分为实物资产与金融资产，财富效应就会直接体现在实物资产组合与配置的变化上。家庭金融研究将房产投资作为重要财富，通过房产投资来实现财富增长，但是对农村家庭房产只是生活物品，极少作为投资对象，因此本文不是用财富存量而是用家庭年收入财富流量来测试财富效应。

第三，人力资本假设与农村家庭健康状况对资产配置、金融市场参与的影响。依据已有的人力资本理论，劳动者的人力资本存量主要由健康、知识、技能和工作经验等要素构成，但唯有其中的健康存量，决定着个人能够花费在所有市场活动和非市场活动上的全部时间。因此医疗服务投入一直被视为最重要的健康投资指标。随着农村经济的发展与收入提高，农村的收入差距和投资差异更加明显，在考虑农村家庭金融市场参与时，将农村家庭的医疗支出纳入到研究中来，更符合农村的实际。

由问卷统计结果在安全性很高、收益很低的银

行存款上，不同医疗支出的农村家庭持有比例相近，差别不明显，但是在股票这种高风险的资产上差别很大，随着医疗开支的增大，持有比例从9％降到1％。对于西部农村家庭的健康状况(用家庭医疗支出占家庭收入的比例来替代)在不同的医疗支出水平上，农村家庭的资产配置差异不大，在不同的医疗支出水平上，农村家庭安全型金融资产的配置比例都很高，均接近95％，但是对于风险型金融资产，西部农村家庭的配置比例都非常低，在1％－4％之间。

第四，金融深化与金融资产回报率。金融抑制的一个明显特征就是政府对存贷款利率的上限实行强制规定(麦金农，1973)，因为利率的压制会限制金融业的发展，对资产的有效配置产生较高的成本。通过金融资产投资回报率从原来的单一化到多层次的转变可以反映出金融深化的过程与效果。金融深化的程度也决定了农村家庭在资产配置与金融市场参与上有了更多的机会与选择。

三、Logit回归模型与农村家庭参与金融市场的决定因素分析

(一)变量选择及确定

因变量的选择与界定。农村家庭的资产分为两大类，实物资产和金融资产，农村家庭金融市场参与情况通过其风险程度不同的金融资产配置来体现。对于金融资产来说，根据风险程度的差别，也可以分为两类，一类是银行存款，这类金融资产的收益性低但安全性高，另一类是风险高的金融资产，包括股票、基金和债券等，其中尤以股票投资为代表，这类投资风险程度高，但收益率高，因此这两类金融资产在风险性和收益性上有很大区别。对于金融市场参与的情况根据农村家庭购买金融资产来考察，只拥有安全性高、收益率低的银行存款取值为0，拥有风险大、收益率高的股票等金融资产取值为1，这样也把农村家庭参与金融市场的情况设计为二分类变量。

自变量的选择与界定。在参考和借鉴Campbell(2006)、李涛(2006)和吴卫星、齐天翔(2007)的研究基础上进行自变量选择。第一，在家庭金融投资理论中普遍认为家庭投资存在财富效应假设，即财富的多寡对家庭投资活动产生重要影响。本文用家庭收入来代替家庭财富，一个家庭的年收入更能代表家庭的经济状况与未来的预期收入。本文对农村家庭年收入进行了分组，根据东西部家庭收入的实际差别，将东部的农村家庭分为六个组(0－2万元，2－3万元，3－5万元，5－7万元，7－9万元，10万元以上)，并进行了虚拟变量处理，为了验证财富假设将最低收入(即2万元以下)的家庭作为参照；将西部的农村家庭年收入分为四个组(0－1万元。1－2万元，2－3万元，4万元以上)，做虚拟变量处理后将0－1万元收入家庭作为参照。第二，家庭金融研究中存在人力资本假设，即家庭的经济状况与发展是由家庭人力资本的状况决定的，对农村家庭来说就是劳动力的健康状况，考虑到当前重大疾病对农村家庭带来的重负甚至因病致贫或返贫，用医疗支出占家庭收入比例表示人力资本状况，本文将医疗支出比例分为三个组，5％以下、6％－15％和16％以上，做了虚拟变量处理后将16％以上作为参照。第三，解决农村金融抑制，促进金融深化，推动农村金融市场发展是提高农村家庭参与金融市场分享金融深化带来的社会福利普遍提高的重要途径。农村家庭参与金融市场的数量与渠道可以反映金融深化的程度，同时金融深化最直接的体现就是金融产品定价的合理，金融资产回报率就可以反映金融产品的多样性和定价的合理性，因此本文用金融资产回报率来反映金融深化的水平。将金融回报率分组，收益率4％以下、5％－8％和9％以上，并做了虚拟化处理，忽略了收益率在4％以下的组别作为参照。

控制变量的处理与界定。除了主要考察财富效应假设、人力资本假设和金融深化的程度三个影响农村家庭资产配置与金融市场参与的主要因素，家庭的其他特征也会影响其投资选择。本文还将家庭户主的性别、家庭人口数量、家庭户主的受教育程度等因素作为控制变量进行研究。由于家庭金融研究中针对不同年龄投资者普遍存在的年龄效应，本文将户主年龄分成四个组(22－30岁，31－40岁，41－50岁，51－60岁)做了虚拟变量处理，将51－60岁的户主家庭作为参照。此外，性别做了0、1变量处理，男性为1，受教育程度和家庭人口是定序变量。

(二)模型结果

根据上面的变量选择和模型设计，可以建立农村家庭金融市场参与的LOGIT模型。模型一和模型二是东部农村家庭金融市场参与决定因素的模型结果，模型三和模型四是西部农村家庭金融市场参与的模型计算结果。统计软件使用SPSS13.0进行运算。

实证结果显示，对于东部地区农村家庭金融市场参与的决定因素方面，首先家庭收入方面除了在2－3万元的家庭的影响不显着之外，其他不同收入水平对农村家庭参与金融市场均有显著影响(且显著水平均为0.01)，收入对参与金融市场的影响逐级提高，从发生比(odds)看，对于不同收入家庭(3－5万元，5－7万元，7－9万元，10万元以上)，进行风险性金融资产投资的概率分别是只投资安全性金融资产的2.0、3.4、4.9和5.2倍。其次医疗支出方面，医疗费用占家庭支出比例在5％－15％区间时，家庭成员是否患病对家庭参与金融市场的影响显著(显著水平为0.05)。再次，金融回报率的高低对于农村家庭参与金融市场的影响非常显著。最后，将控制变量纳入到分析中，主要自变量对于参与金融市场的影响的显著性同模型五一致，不同的是，针对年龄效应，在参与金融市场方面，不同年龄对投资影响都不显著，性别和家庭人口也不显著，但是户主的受教育程度对于家庭的金融投资决定影响显著。

对于西部地区农村家庭参与金融市场的决定因素，首先在没有引入控制变量时，年收入在1－2万元和2－3万元的农村家庭积极参与风险性较高的金融市场，但是对于年收入在4万元以上的家庭对参与金融市场的影响却不显著。而在考虑到控制变量后只有年收入在2－3万元的家庭会积极参与风险性较高的金融市场投资活动。其次，无论考不考虑控制变量，家庭的健康状况即医疗支出比例对西部农村家庭参与高风险金融市场投资的影响均不显著。再次，从模型三、四的结果可知，金融深化程度越高，对农村家庭参与金融市场风险性较高的投资活动影响越为显著。最后，性别、年龄和家庭人口情况对其金融市场参与的影响均不显著，但受教育程度越高，则参与风险性较高的金融市场活动的程度越高。

四、结论与未来研究方向

农村家庭的投资行为研究尚待深入。当前我国正在大力推动农村金融改革来改善农村的金融环境，促进金融深化，提高金融发展给农村家庭带来的福利，因此对于农村家庭参与金融市场的决定因素进行实证研究极具现实意义。通过上面的描述与实证分析，对于东部地区与西部地区农村家庭金融市场参与的不同结果，结论如下：

第一，用家庭年收入来替代财富效应对农村家

庭投资决策的影响进行研究，结果验证了收入因素是导致金融抑制的一个重要方面，模型结果基本验证了金融市场参与的财富效应假设，但是在东西部的体现却存在差异。东部地区家庭年收入存在多层次现象，家庭投资活跃，而西部地区由于年收入普遍处于较低水平限制了其从事金融市场风险投资的能力，因此提高农民的收入水平特别是西部地区农村家庭的收入，缩小东西部经济发展水平和农村家庭收入上的差距是解决金融抑制的一个重要途径。从模型结果看，东部地区和西部地区农村家庭金融市场参与方面，东部地区存在明显的财富效应(随着收入的提高，参与金融市场的能力越强，这一点可以从回归系数的值越来越大得到验证，同收入在2万元以下的家庭相比，只有2－3万元的家庭影响不显著，其余组别的家庭都非常显著)，但是同最低收入家庭(1万元以下)相比西部地区农村只有中间收入的家庭(1－2万元和2－3万元)对金融市场参与影响显著，而最高收入的家庭却影响不显著。因此虽然财富效应得到了结果支持，但是在东西部地区的差异性影响还有待于进一步研究和提供解释。

篇（9）

中图分类号：F830

文献标识码：A

文章编号：1000-176X（2017）05-0115-08

一、问题的提出

自Modigliani提出生命周期理论之后，关于财富对消费的影响更激发了学者们的研究兴趣。Elliott分析了家庭金融财富、非金融财富与消费支出之间的关系。发现非金融财富对消费支出的影响不显著。Davis和Palumbo采用美国宏观数据进行研究，认为居民总资产若增加1美元，其总消费会随之增加3-5美分，但金融资产和非金融资产对消费的影响各不相同。Dynan和Maki使用1983-1989年美国家庭微观调查数据进行研究，发现持有股票的家庭其消费支出会跟随股票价格变化而同方向变化。但不持有股票的家庭其消费不受股价影响。Case等分别从美国国家层面和州层面对金融资产、住房资产与消费支出之间的关系进行了研究，认为住房资产对家庭的消费性支出具有显著影响。且影响大于金融资产。Bostic等将美国的两个微观调查数据库进行匹配，研究了金融资产与住房资产的消费效应，结果表明住房资产对消费的弹性系数为0.044-0.065，而金融资产的消费弹性系数为0.007-0.023，住房资产对消费的影响更大一些，且家庭的耐用品消费与非耐用品消费行为存在差异。Bonis和Silvestrini利用1997-2008年间11个OECD国家的宏观数据进行研究，发现居民金融资产的边际消费倾向比住房资产的边际消费倾向大。Sousa对1980-2007年欧元区的情况进行了研究，认为金融资产对消费的影响较大且显著，而住房资产对消费的影响效应接近于零且不显著。Peltonen等使用14个新兴国家的数据对家庭财富与消费关系进行研究，发现亚洲国家的房产财富效应正在不断增加，在股市资本化程度高的国家金融资产财富效应较强，而收入水平或者金融发展水平较低的国家房产财富效应更显著。

骆祚炎采用城镇居民1985-2005年的宏观年度数据，分析了我国居民金融资产与住房资产对消费的影响，认为住房资产对消费的影响大于金融资产对消费的影响，但二者的影响效应都较为微弱。魏锋基于误差修正模型，分析和对比了我国股票市场以及住房市场的财富效应，发现房地产市场具有扩张的财富效应，而股票市场具有收缩的财富效应。邹红和黄慧丽使用我国城镇家庭1999-2009年季度数据。分析了居民资产对消费的影响，结果显示我国房地产市场对居民消费影响显著，其财富效应远远大于股票市场的财富效应。田青对我国2001-2009年的居民金融资产与实物资产进行了估算，并分析了二者对消费的影响，认为家庭资产会对消费产生积极的促进作用，其中实物资产对消费的影响作用较强，居民储蓄和股票资产对当期消费会产生挤出效应。而其他类型金融资产对消费的影响不显著。乐长根和辜宏强运用2003-2010年季度数据，使用误差修正模型分别对居民股票资产、储蓄资产、住房资产与消费变动之间的关系进行检验，发现股市存在微弱的负财富效应，住房市场的正财富效应相对显著，储蓄资产从短期来看具有负财富效应，在长期则有正财富效应。谢垩采用我国健康与养老追踪调查数据，首次在微观层面上探究了家庭资产对消费的影响，认为对于拥有自有住房者而言，房产的消费弹性明显大于金融资产的消费弹性。张大永和曹红使用我国家庭金融微观调查数据，分析了家庭住房资产、金融资产及其他实物资产对消费的影响。研究结果表明，拥有自有住房与否、住房的价值和金融资产规模等因素都对家庭消费产生显著影响，且住房资产对消费的影响大于金融资产。进一步分析认为，无风险金融资产对非耐用品消费产生较大影响，而风险金融资产对耐用品消费影响更大。陈训波和周伟使用2008年的我国家庭动态跟踪调查数据，分析了我国城镇不同类型家庭财富对消费的影响，认为家庭各类资产对居民消费的影响显著，且金融资产的边际消费倾向高于房产。家庭人口数量和户主特征等因素也对城镇居民消费产生显著影响。李涛和陈斌开基于微观家庭数据，区分和比较了家庭生产性固定资产和非生产性住房资产对居民消费的影响，考察了家庭资产对居民消费的“资产效应”和“财富效应”。研究发现，家庭住房资产主要呈现出消费品属性，只存在微弱的“资产效应”而不存在“财富效应”。相反，家庭生产性固定资产具有明显的“资产效应”和“财富效”。张屹山等分析了我国居民收入与金融资产结构，结果发现，无论城镇还是农村家庭，财产性收入对消费的促进作用都不显著，原因是我国居民财产性收入在总收入中的占比较低。李波利用我国家庭金融调查数据，从理论和实证角度论证了金融风险资产对消费支出的财富效应与风险效应，认为两者存在替代关系，随着家庭金融资产的持有权重提高，资产财富的边际消费倾向增加，资产风险的预防性储蓄倾向也随之增加。

上述研究的结果表明，不同国家、不同家庭的财富对消费的影响各不相同，尤其在我国，利用微观数据进行这一领域的研究近几年才展开，研究的内容还有待进一步深入。本文拟利用我国家庭金融调查数据（China Household FinanceSurvey，CHFS），研究我国城镇家庭金融资产、住房资产以及非住房实物资产对家庭消费的影响，特别地，本文将采用分位数回归模型，重点研究不同收入水平家庭的消费影响因素。并将家庭金融资产细分为无风险资产、风险资产和社保账户资产，分别研究不同类别的金融资产与家庭消费之间的关系，回答家庭特征变量对家庭消费的影响程度。

二、样本选择、变量定义及描述性统计

（一）样本选择

本文使用的数据来源于CHFS 2011年的全国基线调查数据。CHFS是西南财经大学我国家庭金融调查与研究中心进行的一项全国性的全面系统的入户追踪调查，涵盖了全国25个省（市、区）、80个县、320个社区共8 438户家庭，个人信息的样本量为29463人，具有广泛的地域代表性及大样本性质。CHFS针对性较强，拥有居民家庭各项金融资产的详细信息，全面客观地反应了当前我国家庭金融的基本状况。通过与国家统计局公布的可比数据进行对比，CHFS调查数据与国家统计局公布的数据基本一致，说明CHFS调查数据的高质量与可信度。

在数据处理过程中。首先将存在缺失值和异常值的家庭剔除，然后根据以下原则对样本进行筛选：（1）户主年龄限制在20-65岁，这部分家庭是当前社会主要消费群体，且数据缺失较少。（2）部分低收入家庭的收入仅来源于政府补贴，不具备代表性，因此，将收人最低5%的家庭剔除。最终获得有效样本2888个。

（二）变量定义

结合CHFS的数据，本文给出变量定义如表1所示。

（三）描述性统计分析

由我国城镇家庭关键指标的描述性统计结果可知，从金融资产上看，我国城镇家庭金融资产均值为86030.00元，其中风险金融资产为28926.20元，无风险金融资产为57103.80元，即大多数家庭持有的无风险资产远高于风险资产。此外，家庭拥有的社保账户资金不容忽视，达到23220.60元；从实物资产上看，城镇家庭拥有的住房资产价值达632283.00元，远高于其他实物资产的价值；①此外，样本中的家庭规模基本符合我国大多数城镇家庭为三口之家的状况；约有16%的家庭户主具有大学本科及以上学历；户主中68%为男性，89%已婚。

（二）有房家庭消费支出的分位数模型估计及影响结果分析

根据模型（3）估计家庭资产对有房家庭支出的回归结果如表2所示。由表2可知：

第一，家庭金融资产显著影响家庭消费，并随收入水平的提高影响程度逐步下降。金融资产的消费弹性在1%显著水平下显著为正，说明有房家庭消费明显与家庭金融资产有关，从数量上看，收入水平越低的家庭对财富越敏感，收入水平越高的家庭，财富对家庭消费的影响越小。

第二，住房资产显著影响家庭消费，且住房资产对消费的弹性大于金融资产对消费的弹性，随着收入水平的提高住房资产对家庭消费影响程度逐步下降。住房资产对于消费支出的弹性在1%显著水平下显著为正，说明不论高收入还是低收入家庭的消费支出都与其所拥有的住房资产显著正相关，越是低收入家庭，住房资产对消费的影响越强烈。与金融资产相比，无论哪一类收人群体，其家庭消费都受住房资产的影响更大。我国城镇有房家庭的住房资产均值为632283.00元，远高于金融资产均值86030.00元的水平，因此，笔者认为，住房资产的保障作用对消费的影响明显大于金融资产对消费的促进作用。

第三，家庭可支配收入是影响家庭消费的关键因素，家庭的收入消费弹性随收入增加而减小。所有变量中，消费的收入弹性最大，且都在1%显著水平下为正。随着收入的增加，家庭消费的收入弹性渐次变小，这正如凯恩斯消费理论所述，边际消费倾向随着收入的增加而减少。

第四，非住房类实物资产对家庭消费的影响高于预期，且随着家庭收入的增加，对家庭消费的影响随之增加。非住房类实物资产大致包括汽车、相机、空调或奢侈品等众多耐用品以及字画等艺术品，这类资产对家庭消费的影响比我们预期的要大，仅次于收入对消费的影响，并且随着家庭收入的增加，对家庭消费的影响随之增加。

第五，中等收入家庭的消费支出受家庭规模的影响大于低收入和高收入家庭。家庭规模对家庭消费的影响在五个分位点上均显著为正，其中在Q50分位点的系数最大为0.071，总体呈现倒u型状态。消费支出与家庭成员人数正相关毋庸置疑。对于中等收入家庭来说，家庭人员增加相的消费支出必然增加。但对于高收入家庭来说，家庭成员增加多出的开支对家庭总体消费的影响不大，换言之，’增加一个人的开支占家庭总消费中的比重相对较小：对于低收入家庭来说，也许多一个孩子的投资仅限于多了基本的生存性消费，占总体家庭消费的比重也不大。因此，表现出家庭规模对家庭消费的影响随着收入水平的提高呈现倒u型状态。

第六，户主学历对最高收入家庭的影响不显著，对其他收入水平家庭的影响差别不大。估计结果显示，户主学历高的家庭其消费支出也高，这是由于学历高一般伴随着收入水平高。相应地消费水平也高。但对于特别高收入的家庭来说，其收入水平或者由于创业、机遇和继承等原因，其学历水平已不是主要因素。

第七，中低收入的男性户主家庭消费低于女性户主家庭，高收入家庭的户主性别对家庭消费影响不显著。这是我们根据模型估计结果得出的一个有趣的结论。户主性别对家庭消费的影响在Q10、Q30和Q50分位点均显著为负，在Q70、Q90分位点上则不显著，即男性户主低收入家庭的消费比女性户主低收入家庭的消费少16.6%，次低收入和中等收入男性户主家庭相对女性户主家庭少消费7.4%和3.9%。

在我国传统中，家庭户主通常为男性，户主为女性的家庭更多为离异和未婚家庭。在高收入家庭，户主性别不影响家庭消费容易理解，但在中低收入家庭中，笔者认为产生前述现象可能有两个主要原因：一是女性户主如果离异，她很可能需要进入下一段婚姻，在这期间就需要保持一定的“面子”消费，并且不需要为下一段婚姻积累资金。而如果是离异的男性户主，他为了下一段婚姻则更可能需要积累资金，节俭消费。二是女性户主如果再婚。通常她就是家庭住房的拥有者，而她又处于中低收入家庭，很可能意味着她的家庭住房是靠相对有钱的娘家资助的，在有外来经济资助情况下，家庭消费支出可以更高。

第八，正常婚姻状态对中低收入家庭的消费具有促进作用，对高收入家庭影响不显著。估计结果显示。户主婚姻状态对家庭消费的影响在Q10、Q30和Q50分位点上分别为0.108、0.212和0.136（在Q70和Q90分位点上不显著），也就是说，婚姻状态正常家庭的消费水平要高于离异、未婚家庭，而高收入家庭则不受户主婚姻状态的影响。婚姻状态正常的中低收入家庭一般来说收入来自于夫妻双方，高于离异或未婚家庭，从数据上看，消费增加在10%-20%左右。

（三）无房家庭消费支出的分位数模型估计及影响结果分析

根据模型（3）估计家庭资产对无房家庭支出的回归结果如表3所示。

由表3可知：

第一，家庭金融资产显著影响家庭消费，高收入无房家庭对金融资产相对更敏感。由估计结果可知，消费支出的金融资产弹性都显著为正，说明无房家庭消费同样与家庭金融资产有关。样本数据显示，有房家庭的平均收入和平均金融资产比无房家庭分别高出23%和50%，也即我国的无房家庭通常是收入相对较低的家庭。无房家庭中的高收入家庭最有可能购房。这类家庭必须攒钱购房，所以对财富最敏感。

第二，家庭可支配收入是无房家庭消费的最重要影响变量。与其他变量相比，无房家庭的消费收入弹性最大，且明显高于有房家庭的消费收入弹性，但无房家庭的消费与收入之间没有呈现明显的由收入引起的变化，甚至高收入家庭的弹性相对较大。这也是因为无房家庭大部分属于相对低收入家庭，没有足够的资金用于购房和消费，对收入敏感。

第三，非住房类实物资产对无房家庭消费的影响较大。非住房类实物资产对无房家庭消费的影仅次于收入对消费的影响，但影响程度并未随着家庭收入的变化成规律性变化。

总体来看，无房家庭与有房家庭的消费支出都受收入、实物资产和金融资产的影响，但影响强度却不同。有房家庭的消费支出与我们对现实的认知更吻合，而无房家庭中不同收入水平家庭的各个变量系数没有呈现规律变动。从模型对各变量不同分位点上的系数斜率相等检验结果可以看出，不同分位点上的系数（D1除外）都不能拒绝斜率相等的假设，也即各分位点上的系数斜率可以认为没有显著差别。虽然无房家庭的收入有高低之分，但由于普遍收入较低、金融资产较少、又都没有住房资产，因此，无房家庭普遍需要节俭开支、压缩消费、攒钱买房，总体上他们处于同一消费水平，属于同一种消费群体。

（四）无风险金融资产和风险金融资产对有房家庭消费支出的影响分析模型（4）的分位数回归结果如表4所示。

对表2和表4相同变量的系数变化进行比较可以发现，将广义金融资产划分为无风险金融资产、风险金融资产和社保账户余额后，估计的系数基本不变。趋势则完全没有改变，说明模型是非常稳健的。这里，我们仅分析家庭无风险金融资产、风险金融资产和社保账户余额对家庭消费的影响。

第一，无风险金融资产对家庭消费影响最大，且其弹性系数随收入的增加而减少。随着家庭收入水平的提高，无风险金融资产对家庭消费的影响程度渐次减小。从描述性统计分析即可以看出，我国城镇家庭无风险资产大致是风险资产的两倍，且低收入家庭无风险资产配置的比重更高，而高收入家庭风险资产的配置比重更高，①上述结论正是消费理论和我国家庭金融资产配置状况决定的，低收入家庭无风险金融资产对消费的保障作用更明显。

第二，风险金融资产对家庭消费性支出的影响微弱，收入越高，家庭消费的风险金融资产弹性越大。在家庭金融资产配置结构中，高收入家庭更倾向于配置风险金融资产，其数量更多、比重更高、种类也更丰富。本文的估计结果与实际情况完全相符。最低收入10%的家庭消费对风险金融资产不敏感，最可能的情况是这部分家庭没有或仅有极少的风险性金融资产。随着收入的增加，家庭消费的风险金融资产弹性渐次增大，在最高收入的10%家庭中，其风险金融资产对家庭消费的影响最高，弹性为1.6%。

第三，社保账户余额对消费的影响随家庭收入的增加而减弱。对于低收入家庭来说这是一笔不可忽视的财富，即使目前不能直接使用，但仍是可以预期的个人财富，对稳定当前消费具有重要作用。而对于高收入家庭来说，其家庭收入支付当前消费绰绰有余，社保账户余额不会对当前消费有任何影响。

四、结论及讨论

第一，无论是有房家庭还是无房家庭，家庭财富都是影响家庭消费的重要因素。有房家庭中的低收入者对财富更敏感；无房家庭中的高收入者对财富更敏感。我国家庭拥有无风险金融资产的比重两倍于风险金融资产，因此，无风险金融资产对家庭消费的影响更大。

第二，对有房家庭而言，无风险金融资产配置的比重随家庭收入的提高而递减，风险金融资产配置的比重随家庭收入的提高而递增。低收入家庭的资产结构中无风险金融资产比重最高，风险金融资产比重最低，风险金融资产的变动对家庭消费没有影响。高收入家庭正好相反，无风险金融资产对其家庭消费没有影响。

第三，社保账户资产在家庭财富中占有较大比重，大约占广义家庭金融资产的20%以上，占低收入家庭金融资产的比重更高达25%。虽然这是一笔不能当期使用的资产，但却是中低收入家庭良好的预期保障，因此，做好社会保障工作对提高我国城镇家庭消费支出具有重要意义。

第四，对有房家庭而言，不论高收入还是低收入家庭的消费支出都与其所拥有的住房资产显著正相关，且越是低收入家庭，住房资产对消费的影响越强烈。与金融资产相比，无论哪一类收人群体，其家庭消费都受其拥有的住房资产的影响更大。是否拥有住房、是否需要为购房积累资金，这些选择都会影响家庭消费支出。

篇（10）

关键词：贫困农户；借款行为；NGO小额贷款

基金项目：成都市哲学社会科学规划项目（ZST12-2）；河北省社会科学基金项目（HB2011QR53）

作者简介：李菲雅（1982-），女，江苏扬州人，经济学博士，四川师范大学政治教育学院讲师，主要从事农村经济、数理统计研究。

中图分类号：F832.43文献标识码：A文章编号：1006-1096（2014）02-0038-06收稿日期：2013-04-14

农户是农村市场经济的主要参与者，也是农村金融市场的需求者，其发展需要靠金融资源的支持。在目前农村金融资源配给有限、农户信贷需求抑制条件下，合理配置农村金融资源，有效满足农户尤其是贫困农户的融资需求，是消除农村贫困、促进农村发展需要解决的重要现实问题。

一、问题提出

有效的金融支撑是促进贫困农户发展的必要条件。20世纪70年代，由孟加拉吉大港大学・尤努斯教授创办的格莱珉银行，通过有效的信贷约束机制，为穷人提供微型贷款，帮助穷人发展生产、脱贫致富。目前，这种以贫困或中低收入群体为特定目标并提供小额度持续信贷服务的形式，已经从世界某些区域扩展到几乎整个发展中国家和一些发达国家（杜晓山，2004；李明贤 等，2008）。自20世纪80年代以来，小额信贷作为我国扶贫的重要方式之一，由各种金融机构和非政府组织开展实施，并逐渐在大多数地区推广。作为缓解贫困农户金融抑制的方式，小额信贷对贫困农户的借款行为产生了重要影响。从贫困农户的贷款偏好看，冯旭芳（2007）认为，非正规信贷具有贷款形式简单、灵活方便及交易成本低等特点，它有效改善了正规金融缺位的局面，成为农户融资的重要渠道；但从融资偏好和借贷预期看，贫困地区农户更倾向于选择信用社等正规金融机构或国家政策性扶贫贷款来满足其信贷需求，这与贷款的稳定性、长期性和救济性等特征密切相关。非政府组织扶贫贷款的针对性、稳定性、低成本性同样迎合了贫困农户的融资偏好，它不仅在一定程度上满足了贫困农户的贷款需求，对增加农户收入也起到一定促进作用。王春蕊等（2010）从实证角度分析了幸福工程项目对贫困农户家庭收入的影响，认为项目盈利对贫困农户家庭收入的贡献率达到9.42%。Ssendi（2009）利用小业主贷款融资项目（SELF）检验了坦桑尼亚农村地区小额信贷的扶贫作用，认为SELF项目有助于提升贫困妇女经营小型项目的能力，但从长远看对增加家庭财富的作用不明显。Kotir等（2009）利用加纳西部农户调查数据，分析了小额信贷与农户发展的关系，认为小额信贷有利于提高家庭生产率和增加财富，但对促进农村社区发展的作用不大。

已有研究对农户借款行为给予了广泛关注，取得诸多成果。综合来看，目前对贫困农户借款行为的研究仍有待拓展，尤其是对一些非政府组织（NGO）扶贫贷款与贫困农户借款行为的关系问题，还需深入研究。对于贫困农户而言，当NGO扶贫贷款介入后，是否意味着其他途径的借贷发生率将会降低？NGO扶贫贷款又将如何影响贫困农户的借款决策及借款额度？对于这些问题的探讨，不仅能够使我们更加深入地了解贫困农户的借款需求及行为取向，同时也能使NGO小额贷款更好地发挥扶贫功效，这对破解贫困农户金融约束、解决农村贫困问题有着重要的现实意义。

二、接受NGO小额贷款前后贫困农户的借款行为特征

（一）数据来源

本文所用数据来源于2011年10月河北省幸福工程项目跟踪调查数据①。调查内容涉及受助者个人、家庭基本情况、受助前后家庭生产经营情况、受助前后农户小额信贷情况（包括NGO项目扶贫贷款以及农户其他途径借款等情况）。按照分层抽样和整群抽样相结合的原则，调查组从河北省抽取7个贫困县，分别为阜平、易县、平泉、怀安、武邑、巨鹿和赞皇县，按照项目运行周期从各项目县中抽取试点村，对试点村中项目户进行全面调查。调查方式以调查员入户为主。两次调查共发放问卷830份（第一次714份，第二次116份），收回有效问卷822份，回收率为99.04%。从调查地区类型看，山区农户占51.88%，平原农户占48.12%。由于项目户接受NGO扶贫贷款的时间分布各不相同，为了消除贷款时间差异影响，本文以接受NGO项目扶贫贷款的时间为界限，分析贫困农户受助前年内（接受NGO扶贫贷款前1年内）和受助后年内（接受NGO扶贫贷款后1年内）借款情况。

（二）受助前后贫困农户借款行为特征

从调查来看，接受NGO扶贫贷款前后，贫困农户的借款行为发生了较大改变。

1.借款户数及额度的变化

借款户数总量减少，单户借款额度增加。接受NGO小额贷款前，有35.15%的贫困农户有过借款记录；受助后，仅有14.50%的农户有过借款记录，较受助前下降了近21个百分点。从借款额度看，受助前，贫困农户年内借款总额259.88万元，户均借款额0.90万元；受助后，贫困农户年内借款总额164.52万元，户均借款额1.38万元，较受助前借款总额减少95.36万元，户均借款额增加0.48万元。

2.借款来源的变化

受助前，贫困农户年内借款主要以私人借贷为主，私人有利息和无利息借款合计占69.05%；其次为农村信用社，占28.17%；来自农行/农发行、其他民间组织以及其他渠道的借款所占比例较低，仅为2.78%。受助后，贫困农户年内借款主要来源于其他途径②和信用社，分别占50.0%和41.35%；私人借款仅占5.77%；农行/农发行、其他民间组织借款所占比例仍然偏低，仅为2.98%。

3.借款用途的变化

农户借款用途呈现多元化发展趋势，用于生产性经营的支出增大。受助前，农户借款用于家庭生产性经营支出的占54.62%；用于子女上学的占13.08%；用于日常消费支出的占12.19%；用于大病治疗的占11.15%；用于盖房和婚嫁的占6.92%和1.54%。受助后，贫困农户用于家庭生产性经营支出的比例增大，为78.64%，较受助前增加24个百分点；其次，主要用于子女上学支出；用于日常消费支出、看病、盖房、婚嫁的比例较受助前均有不同程度的下降。可见，受助后更多的贫困农户将借款用于生产活动、项目经营，而不是单纯地用于家庭日常消费支出，这有利于贫困农户自身能力建设。

三、NGO小额信贷对贫困农户借款行为影响因素分析

一般而言，借款行为通常包含借款决策和做出决策后的借款额度。本文主要从借款决策和借款额度两方面分析NGO小额贷款对受助前后贫困农户借款行为的影响。

（一）NGO小额信贷对受助前后农户借款决策的影响因素分析

1.变量选择与模型设定

因本次调查只涉及NGO小额贷款项目户，缺少非项目户对比情况，在模型设定过程中需要考虑项目实施前后外在环境对农户借款行为的影响。例如，项目实施期间，农村金融政策或国家扶贫政策变化等外在因素对贫困农户借款行为产生的影响。从调查情况看，由于调查对象为农村贫困户，其接受NGO扶贫项目救助的时间主要分布在2000年～2009年，每个项目运作周期为2～3年，除了政策性或项目扶贫外，这些贫困农户能够获得的金融资源非常有限。考虑到调查样本的特殊性和代表性，同时也为了排除政策变化的可能影响，我们以救助前后1年内为界限（1年内金融或扶贫政策对贫困农户借款行为的影响微乎其微）设定因变量，将农户借款决策分为4种：受助前后都无借款（BRL=0，ARL=0）、受助前有借款、受助后无借款（BRL=1，ARL=0）、受助前无借款、受助后有借款（BRL=0，ARL=1）、受助前后都有借款（BRL=1，ARL=1），分别用j=1，2，3，4表示。

户主作为家庭领导者，对借款决策有着直接影响；同时，家庭状况也是不可缺少的影响因素。考虑到贫困农户自身特点以及各变量之间的共线性问题，在变量的选择上，主要选取户主个人及家庭特征作为自变量。具体变量的描述性统计见表1。

我们假定，农户按照效用最大化原则做出借款决策。令Uij是农户i选择第j个类别的效用，Vj是第j个类别的观测效用，受类别本身特质ωj以及决策者自身特征xi的影响，即

误差项εij包含了无法观测到的影响农户借款决策的随机因素，则有如下表达式

那么，决策者i选择第j个类别的概率为

进一步假定εij（j=1，2，3，4）服从logistic分布，不同家庭做出借款决策相互独立，即家庭之间的借款行为互不影响，则

根据极大似然估计法，通过对上式似然函数最大化，可求得模型参数β的值。

2.模型的估计结果

本文将受助前后都没有借款的家庭（BRL=0，ARL=0）作为对比组，通过控制个人和家庭特征变量来分析受助前后农户借款决策的影响因素，其回归结果见表2。

从回归结果看，户主个人特征、家庭人口构成以及居住地类型对受助前后农户年内借款决策均有显著影响，家庭耕地面积、户主有无技能对家庭年内借款决策没有产生显著影响。

（1）从户主个人特征来看，与受助前后都没有借款的家庭相比，户主年龄对受助前后农户的借款决策影响显著。户主年龄每增加10岁，受助前家庭借款发生概率将会增加7.48%，受助前后均发生借款的概率增加52.6%和4.42%。这说明年龄较大的户主在抚养子女、赡养老人及维持家庭发展方面承担有更多责任，家庭支出项目较多，除了维持正常的家庭生产和日常消费支出外，他们还要担负子女高等教育及子女婚嫁等费用支出，因而相对于年轻者，其家庭发生借款的概率更大。户主作为家庭领导者和主要劳动力，其身体状况对受助后农户借款有着显著影响。相对于救助前后都没有借款的农户，身体健康的户主较身体不健康的户主，受助前和受助后其家庭借款的概率均显著降低。此外，文化水平较高的户主在接受NGO小额贷款后，其家庭借款概率将会降低。

（2）从家庭人口构成来看，相对于受助前后家庭都没有借款而言，家庭人口构成对农户借款决策影响显著。受助后，有外出打工的农户，其家庭借款概率将会降低，即外出务工能够增加家庭收入，一定程度上能够满足家庭资金需求，进而降低贫困农户借款概率。从家庭人口数看，家庭人口规模与借款概率呈正向变动关系，家庭成员每增加1人，受助前后农户借款概率均会增加。

（3）从居住地类型看，与受助前后农户均没有借款相比，居住在平原的农户较山区农户，其受助前有借款、受助后无借款、受助前后均有借款的概率明显降低。这表明NGO扶贫贷款在一定程度上满足了贫困农户的贷款需求，它通过帮助贫困农户发展项目，短期内提高了其家庭收入水平，降低了贫困农户的借款概率，且对平原农户借款行为的影响较山区农户更为明显。同时表明，由于自然环境恶劣，交通不便，山区贫困农户对资金的需求更为迫切，但山区农户的金融抑制也相对更为严重。

（二）NGO小额信贷对受助前后家庭借款额度的影响因素分析

前文中我们只比较了受助前后农户借款决策的影响因素，NGO小额贷款对家庭借款额度的影响还需进一步验证。

我们设定因变量为受助前后家庭借款额度的变化，即Y=受助前借款额-受助后借款额-NGO小额贷款额。如果Y>0，则记为1，表示NGO小额贷款减少了家庭借款额度；Y≤0，则记为0，表示NGO小额贷款未能减少家庭借款额度，这样受助前后农户借款额度的增减变化成为一个＼[0，1＼]变量。同时，我们将户主个人、家庭特征以及项目经营状况等作为自变量纳入模型。构建模型如下

其中，P为受助前后贫困农户家庭借款增减概率，为模型解释变量。Xhouseholder表示户主个人特征，Xfamily表示家庭特征，Xinvest表示家庭项目投资总额。δ是无法观测到的影响农户借款额的随机因素，假定δ服从标准正态分布。

在此，本文利用最小二乘估计（OLS）和二元离散变量（Logit）模型，对受助前后农户借款额变动影响因素进行分析，所得结果见表3。

OLS与二元Logit模型中自变量回归系数的变动方向类似。从回归结果看，户主年龄、职业类型对受助前后家庭借款额的增减有着显著影响，随着户主年龄的增加，受助前后农户借款总额也会增大。相对其他经营类别而言，从事种植业和养殖业的户主，其家庭借款总额增加的概率将会降低。户主的健康、文化水平、有无技能、家庭人口规模、耕地面积以及项目投资总额对受助前后农户借款总额未产生显著影响。

从家庭特征变量看，房屋作为家庭主要财富，对农户借款额度增减变动影响显著。受助前，房屋价值对农户借款总额增加有显著的正影响；受助后，房屋价值对农户借款总额增加有显著负影响。即受助前房屋价值越高，受助前家庭借款额高于受助后借款额的概率就越大；受助后房屋价值越高，受助前家庭借款额高于受助后借款额的概率就越小。这表明，其一，对于贫困农户而言，受助前房屋价值越大，意味着家庭用于修建住房的支出越高，这会增加贫困农户的借款概率；其二，接受NGO小额贷款后，很多农户都能够在短期内脱贫，其中部分受助前已建新房的农户将不会增加对住房的支出，没有修建新房的农户也积累了一定的建房资本，受助后即使修建住房也不用借款，一定程度上降低了农户借款概率。

四、结论及对策建议

受各种因素制约，贫困农户借款面临多重困难。本文通过河北省NGO小额信贷扶贫项目调查数据，对贫困农户借款行为进行分析，提出如下对策建议：

一是分类帮扶，完善小额信贷对象瞄准机制。实证研究表明，户主年龄、健康状况、文化水平对受助前后贫困农户借款行为影响显著，尤其是处在壮年时期的贫困农户，他们承担着抚育子女、赡养父母的重任，对小额信贷的需求更为强烈。在资金有限的条件下，应采取分类帮扶模式，将小额贷款重点投向壮年期的贫困农户。可以贫困农户生产经营状况和还款情况为依据，对于项目经营好和还款及时的贫困农户，给予其持续性贷款扶助，以缓解资金紧缺，快速帮助他们发展生产、脱贫致富。

二是健全机制，促进小额信贷可持续发展。小额信贷通过帮助贫困农户发展项目，能够在短期内增加农户收入，使农户积累资本，具备向正规金融贷款的条件；它改变了农户的借款行为，使其借款由私人转向了信用社和其他途径，对缓解农村金融抑制、繁荣农村经济发挥了重要的促进作用。今后，应进一步完善小额信贷运行机制，坚持“小额、滚动、持续”的原则，不断扩大帮扶群体和覆盖面，促进小额信贷的可持续运行，为贫困群体提供金融支持。

篇（11）

粮食种植类家庭农场共193个，占总数的10%。其数量少的主要原因一是比较效益低，所获收入只有园艺种植类家庭农场的5%～10%，农民积极性不高；二是有相当一部分家庭农场主是外地农民，不符合登记条件；三是传统农业抗自然灾害能力弱，农民不愿承担种粮风险。

2.园艺种植类家庭农场数量较多

园艺种植类家庭农场共315个，占总数的16.3%，主要产品涉及蔬菜、果树、花卉苗木等。此类家庭农场经济效益高，但用工量大，目前劳动力多数集中在60岁左右。再过5～10年，原有劳动力丧失，新的劳动力又难以跟上，此类家庭农场将会面临劳力紧张的局面。

3.养殖类家庭农场数量占绝对优势

养殖类家庭农场共1292个，占总数的67%，生产经营主要涉及山羊、生猪、禽类、水产等产业。但在这类家庭农场中，80%以上存在证照不全的现象。并且在认定标准上，只对养殖类农场的规模作了限定，而没有把取得动物防疫合格证和环评作为前置性条件，这些小规模的养殖场卫生状况令人堪忧。

二、家庭农场金融需求

家庭农场是从事农业规模化、集约化、商品化生产经营的新型农业经营主体，其金融服务需求不同于普通农户，由传统农户的小额信贷需求向规模化、综合化、特色化金融需求转变。下文将利用调查数据，从金融需求数量、金融需求期限、金融需求用途、金融需求内容这四方面分析南通市家庭农场金融需求的特点。

（一）金融需求数量

与一般的小规模经营农户不同，家庭农场经营规模较大，在经营初期一次性投入比较集中，在生产过程中也比较重视先进技术设备、高质量生产要素的投入，因此，其资本投入量较大。一般来讲，家庭农场日常经营中维持简单再生产所需的资金基本能够自求平衡，但如果想扩大再生产则需要借助外源融资。家庭农场随着规模化经营不断扩大，对资金需求量也会逐渐增加。调查显示，92%的家庭农场都认为发展中最需要的是资金。本文所调查的86家家庭农场在如下生产经营方面需要大量资金投入：农田基础设施的建设和维护、农业机械的购买、农产品深加工技术设施购买以及农产品销售过程中的品牌形象塑造。南通市金融需求数量存在以下两个特征：一方面，不同规模的家庭农场金融需求数量存在明显差异。86家家庭农场合计融资需求8797.8万元，户均102.3万元。44.19%的家庭农场贷款需求额度在200万元以上，30.23%的家庭农场贷款需求额度在100万～200万元之间，19.77%的家庭农场贷款需求额度在50万～100万元之间。10万元以下的资金需求，通过民间借贷等方式能够轻易实现供给，所以并未显示在家庭农场对正规金融的需求中。另一方面，不同类型的家庭农场对金融需求额度也不相同。调查显示，粮食种植类家庭农场的平均金融需求为101.7万元，园艺种植类家庭农场的平均金融需求为154.3万元，种养结合类家庭农场的平均金融需求为201.43万元，养殖类家庭农场的平均金融需求为323.6万元。以某养殖专业合作社为例，年出栏生猪1600余头，每次购进猪饲料都在2万斤，以单价2元计，每月就需资金4万元，再加上扩大生产规模、维持正常资金周转，该户今年贷款需求额在250万元。再以某种植类家庭农场为例，在家庭农场的发展初期，每年大概需要支付土地流转费用20万元，购买农业生产的机械设备费用大概需要30万元，购买生产过程中投入要素的支出大概为30万元，如果考虑到发展后期还需要增加设备投入、购买先进技术等来扩大生产规模，该种植类家庭农场在生产经营过程中会存在较为严重的资金短缺，该农场今年贷款需求额度约为120万元。

（二）金融需求期限

相比于一般农户“短、小、频、急”的临时性金融服务需求而言，家庭农场对金融需求期限的主要特征表现为长期金融需求和短期金融需求并存，并且以长期金融需求为主。如通州区五甲镇老地方家庭农场需要购置大型农机具，因此其希望贷款期限最好为1～3年。南通市海安县养殖专业合作社，目前存栏生猪800头、占地100亩，农场准备扩建购置生猪200头，需3年期左右的融资200万元。调查结果显示，60.47%的家庭农场希望融资期限为1～3年，22.09%的家庭农场希望融资期限为3年以上，仅有17.44%的家庭农场希望融资期限在1年以下。这主要是因为，一方面，家庭农场需要大量的资金用于购买种苗、饲料、肥料等生产资料，因此其具有较强的短期融资需求，同时家庭农场还需要资金用于支付土地流转租金、雇工工资等季节性项目，这种短期融资需求的期限一般在6～12个月，并且具有明显季节性特征；另一方面，为了扩大生产经营能力、提高农场的生产利润，家庭农场也需要大量的资金用于厂房建设和维修、机器设备购买等固定资产投资方面，这些固定资产投资的回收期相对较长，因而所需要的资金期限也相对较长，这种长期融资需求的期限一般在1～3年。

（三）金融需求用途

由于家庭农场通过市场经营已经具备了一定的资金积累，因此，家庭农场贷款以长期发展性用途为主，如购置大型机械设备等，而较少用于临时周转性的生产需求，例如用于购买农资化肥、饲料等临时的生产投入。调查结果显示，65%的家庭农场借款主要用于扩大生产规模，16%的家庭农场借款主要用于基础设施改造，只有13%的家庭农场借款主要用于维持正常资金周转。

（四）金融需求内容

我国的家庭农场具有双重身份，其既是农业生产的主体、也是市场经营的主体，家庭农场需要根据不断变化的农产品市场竞争环境以及农业生产经营政策及时调整生产决策。因此，家庭农场的金融服务需求内容呈现出多元化需求的特点。除了常规的贷款需求以外，家庭农场对支付结算业务、理财业务、期货业务等金融服务也有需求，同时家庭农场还希望金融机构能够提供农产品销售、价格市场信息等方面的政策信息服务。调查结果显示，89.3%的农户需要金融机构提供农业保险服务，这主要是因为家庭农场经营项目易受病虫害、生态环境、气象、疫病、自然灾害等不可控因素的影响，面临较大风险。65.4%的农户需要金融机构提供支付结算服务，54.5%的农户需要金融机构提供销售市场信息服务。32.6%的农户需要金融机构提供理财服务，家庭农场的资金使用存在较强季节性，在农业生产的旺季，家庭农场迫切需要大量外部资金投入，而在淡季，家庭农场存在大量短期闲置资金，季节性特征决定了家庭农场迫切需要理财方面的金融服务。21.8%的农户需要金融机构提供农产品期货服务，以此来规避农业生产中的自然灾害风险以及农产品价格波动等市场经营风险。

三、家庭农场金融支持供给现状

近年来，尽管正规金融机构加大了对家庭农场的金融支持力度，但是由于信息不对称、家庭农场缺乏合格抵押品以及正规金融机构信贷产品不足等原因，南通市66.34%的家庭农场资金借贷来源主要为民间借贷。通过股份制商业银行和农村商业银行筹集资金的家庭农场占比分别为9.12%和15.40%，另有9.14%的家庭农场选择了其他融资渠道。（一）贷款额度据调查，目前，南通市金融机构对家庭农场贷款规模不设上限控制，但家庭农场所获贷款额度一般在100万元以内。其中，39.70%的家庭农场获得的贷款规模为10万元以下，30.56%的家庭农场获得的贷款规模为10万～30万元，24.45%的家庭农场获得的贷款规模为30万～50万元，获得50万元以上贷款规模的家庭农场仅有5.29%。

（二）贷款期限

目前南通市金融机构对家庭农场主要发放1年及以内的短期贷款。调查结果显示，目前金融机构对家庭农场发放的贷款中，34.56%的贷款期限为6个月以内，52.67%的贷款期限为6～12个月，而期限在1～2年以及2年以上的贷款比例分别只有8.89%和3.88%。可见，南通市金融机构对家庭农场所发放的贷款期限总体较短。

（三）贷款模式

1.种养殖物（权）抵押贷款模式

一般而言，农场的种养殖物是家庭农场最为直接的可抵押资产。通过开发适宜种养殖物（权）的金融产品是南通市金融机构对家庭农场提供金融支持的主要形式之一。海门市申江联牧业是南通市的农业产业化龙头企业，该企业拥有奶牛600余头，是上海光明乳业乳制品原料提供商之一。随着企业的迅速发展和壮大，该企业因为资金严重短缺并且缺乏相应的抵押物而无法及时获得金融机构贷款，限制了企业的进一步发展。为此，该企业以382头奶牛作为抵押物，向银行申请贷款280万元。经过海门市农村商业银行和申江联牧业公司的商议，以及海门市工商局的有效沟通和协调，海门市农村商业银行将奶牛所投保险的第一受益人变更为银行，并将企业两名股东的个人资产作为担保，最终获得银行贷款。

2.“一权一房”抵（质）押贷款模式

随着我国农村土地流转进程不断加快，土地承包经营权以及农村住房抵押权成为家庭农场获得金融支持的新型抵（质）押品。高家庄家庭农场位于南通市通州区刘桥镇，占地面积约120亩，其中水面30亩，准备投放成品鱼用于垂钓；土地90亩，其中：30亩地用于栽种樱桃和无花果共2万株，40亩地用于栽种紫叶李8万株。计划投资200万元建一个休闲与娱乐服务一体的家庭式农场。其中租用土地年租金为21.6万元，水面及树苗投资100多万元，除部分自有资金外，估计资金缺口在100万元左右，主要用于购树苗、鱼、建阳光大棚、房屋以及配套设施。南通市农村商业银行刘桥支行对其投放了为期1年的贷款，该贷款以家庭农场主的农村住宅地作为抵押，贷款金额达80万元。

3.农机设备抵押贷款模式

种植类家庭农场拥有多种类型的农业机械，这些机械可以作为家庭农场向金融机构申请贷款的重要抵押物。目前，南通市金融机构通过与地方农经部门、相关农机销售商进行合作，设置了针对家庭农场农机具设备抵押贷款的模式。农机设备抵押贷款模式的主要操作步骤为：首先，家庭农场主与农机设备的销售商签订购买协议；其次，家庭农场主为其所购买的农机设备办理以相应的贷款银行为受益人的保险；再次，家庭农场主向银行提供贷款申请；最后，银行对相关的材料进行审核，确定无误后，对家庭农场发放相应贷款。

四、家庭农场金融支持存在的主要问题

（一）贷款额度和期限与家庭农场生产无法匹配

由于没有专门的面向家庭农场的信贷管理办法，南通市金融机构目前主要参照对一般农户的放贷方式对家庭农场发放贷款。然而，由于家庭农场与传统农户金融需求差异明显，参照普通农户对家庭农场实行贷款管理必然导致其部分金融需求难以满足。这种不匹配性主要体现在贷款额度和期限两方面。南通市金融机构对家庭农场的贷款额度以30万以下为主，而大部分家庭农场金融需求额度在100万以上。受资金约束，家庭农场的发展将会失去潜在利润增长的投资机会，呈现“成长性破产”现象。同时，经营资金不足会导致家庭农场无法购买先进设备、引进先进技术，从而使家庭农场创新能力不足，进一步阻碍其成长空间。此外，金融机构贷款额度不足迫使家庭农场转向更高利率的民间借贷。南通市家庭农场大多采用“自筹资金+银行贷款+民间借贷”的融资方式。66.34%的家庭农场资金借贷来源主要为民间借贷，民间借贷比重过高会使家庭农场资金成本上升，盈利能力下降，从而限制家庭农场发展。南通市金融机构对家庭农场的贷款期限以1年及以内为主，但60.47%的家庭农场期望的融资期限为1～3年，以中长期为主，主要用于扩大再生产。金融机构所提供的融资期限很难满足家庭农场的发展需求。

（二）贷款程序复杂，需求满足程度低

相比于传统农户，家庭农场对金融机构资金需求较大，但家庭农场和传统农户同样缺乏合格的抵押品。根据南通市金融机构贷款相关规定，如果申请贷款金额超过10万元，贷款申请人需提供相应的抵押品，然后由金融机构对这些抵押品进行价值评估，从而决定放贷额度。所以，家庭农场想要获得金融机构的金融支持，通常需要金融机构调查、抵押品评估和上报贷款审批等程序。这些手续较为复杂，时间也较为漫长。调查显示，部分家庭农场主因不愿等候银行的层层手续或因用款时间紧迫而转向民间借贷。此外，有将近1/3的家庭农场仍然不能通过任何途径获得生产所需资金，资金满足程度较低。这主要是因为多数家庭农场所能提供的抵押品并不是金融机构青睐的，由于缺乏资产评估机构及交易市场，家庭农场通常无法通过金融机构获得贷款。它们只能通过农户之间相互联保、民间借贷等方式获得部分所需资金，但是这些额度远不能满足家庭农场的生产经营需要。

（三）金融支持内容单一且产品设计不够合理

由于家庭农场处于起步发展阶段，金融机构在家庭农场金融支持内容和产品设计上均缺乏经验。目前，南通市金融机构为支持“三农”所提供的金融服务产品主要服务对象为农业龙头企业与传统农户，专门针对家庭农场设计的金融产品比较匮乏，并且产品设计不够合理。如南通市针对家庭农场的农业保险覆盖面较低，保险赔付难以覆盖成本，这使家庭农场无法较好规避自然风险和市场风险。虽然南通市农业保险险种从2007年的4种扩大到目前的13种，但还存在保险产品设计不合理等问题，保险产品在化解市场风险中发挥的作用较小。此外，对家庭农场运营中需要的诸如理财业务、期货业务等金融服务，很少涉及到，金融支持还局限在贷款支持上。

五、促进家庭农场金融支持的政策建议

（一）构建多元主体并存的金融服务体系

应逐步构建以农村商业银行为主导，各级商业银行共同参与，各类新型农村金融机构充分竞争的多元化家庭农场金融服务体系。家庭农场多数分布于县域，农村商业银行在县域层面具有独特的优势，并且和当地家庭农场及农业龙头企业联系紧密，应充分发挥自身主导作用。金融主管部门还可出台政策，引导农村资金互助合作组织、村镇银行、农村小额贷款公司等新型农村金融机构加大对家庭农场的资金支持；并结合新型农村金融机构对家庭农场金融支持的实际情况，适当突破信贷风险等监管指标，从而提高它们对家庭农场提供金融服务的积极性。此外，逐步建立以地方政府为主导、各级社会资本共同参与的担保公司，通过政策激励的方式鼓励家庭农场之间成立互担保组织，为家庭农场提供担保。

（二）不断探索金融抵押担保新方式

家庭农场金融需求未得到有效满足的重要原因之一就是其缺乏合格的抵押担保品。应根据家庭农场的不同类型和规模，不断探索金融抵押新方式。种植类家庭农场的土地规模和农业基础设施规模较大，同时拥有较多的农机设备，针对这类农场，可以推广以土地承包经营权、农机设备等为主要抵押品的金融产品；针对市场化程度较高的养殖类家庭农场，可展开产品订单合同质押模式；针对农产品加工类家庭农场，可发放加工设备抵押贷款。

（三）不断推动金融产品创新

金融机构应在借鉴国内外先进经验的基础上，加大自主研发投入力度，设计出适合家庭农场需要的金融产品。对目前适合家庭农场的金融产品要继续深入推广，如联保互保、大型农机具抵押、动产质押、仓单和应收账款质押等。对于农业产业化程度高的家庭农场，可以在上下游之间开展供应链金融服务等。并在政府配套措施落实、风险可控并流转可实现的前提下，试点开办农村土地承包经营权、农村宅基地使用权、农房抵押贷款业务。此外，针对家庭农场金融服务需求所呈现出的多元化特点，除了提供常规贷款产品外，还需要提供相应的理财和期货等多元化服务。