实证分析模型模板(共5页)

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1、精选优质文档-倾情为你奉上二、大兴农场小额贷款对农户收入的影响实证分析（一）模型设定 1.指标选取及数据来源问卷发放时间为2013年1月,为了能完整地搜集年度数据,模型中所引入的数据均以2012年为准,被解释变量Y选取了被调查农户年纯收入；六个解释变量中DS是指被调查农户实际已获得的小额信贷累计额度,FE是指被调查农户从事非农行业的劳动力占家中全部劳动力的比重,JC与NL是有关户主特征的变量,即其受教育程度及年龄,SZ是指年末被调查农户生产性资产价值,其中包括主要的生产性固定资产及主要购买的生产资料,包括农用动力机械及农林牧渔业生产资料。TM是指被调查农户2009年初耕地面积。这六个因素均是影

2、响农户收入的主要指标，其中非农劳动力比例、耕地面积、生产性资产是农户发生生产活动的基本组成因素，而年龄和受教育程度是农户的自身特征。本文中的数据均来源于调查问卷数据整理的结果。表2-6 定义说明序号变量类型变量定义1因变量Y农村居民户纯收入（万元/户）2自变量FE农户中现有非农劳动力占劳动力比重3自变量JC受教育程度，小学1,初中2,高中3，大专以上44自变量NL户主年龄20-30为1,30-40为2,40-50为3,50为45自变量DS累计小额贷款总额（万元/户）6自变量SZ生产性资产(生产性固定资产及购买的生产性资料)7自变量TM耕地面积（亩）2.模型构建假设小额信贷的数额、非农劳动力占劳

3、动力的比重、户主受教育程度、户主年龄、生产性资产价值、耕地面积为影响农户收入的主要因素，我们在对内蒙古赤峰地区大兴农场部分农户调研的基础上借鉴生产函数的考察方法构建实证模型，其基本的估计方程是:方程左侧Y代表农户的纯收入,单位为人民币万元,右侧是影响农户收入的项因素,分别是DS、FE、JC、NL、SZ、TM,是待估计参数,DS是贷款额,FE是非农劳动力占劳动力的比重,JC是户主受教育程度,NL是户主年龄,SZ为生产性资产价值,TM是耕地面积,为随机扰动项。（二）调查数据说明通过对内蒙古赤峰地区经济发展水平中等的大兴农场进行调查，采用调查问卷和访谈相结合的方式投放调查问卷，随机抽取100户农户为

4、样本。被调查的100户中，有贷款经历的占98%，有小额贷款经历的占65.21%，即65户。（三）实证分析过程与结论1.实证分析过程 调查的100户家庭中有65户有小额贷款经历。农户相关变量之间的相关关系如表所示,各个解释变量之间是相互独立的。（对数据取对数处理FE除外） 表2-7：变量之间的相关系数LNYFELNJCLNNLLNSZLNDSLNTMLNY10.1710.306-0.3410.6280.3270.587FE0.17110.254-0.285-0.0130.0140.051LNJC0.3060.2541-0.3600.0480.2090.219LNNL-0.341-0.285-0.

5、3601-0.115-0.271-0.246LNSZ0.628-0.0130.048-0.11510.0470.630LNDS0.3270.0140.209-0.2710.04710.250LNTM0.5870.0510.219-0.2460.6300.2501 由上图可见，模型的五个变量解释变量之间的SZ与TM相关系数较高，证实确实可能存在严重的多重共线性。首先应修正多重共线性，采用逐步回归的办法，以此解决多重共线性。 分别做lnY与FE、lnJC、lnNL、lnDS、lnSZ、lnTM间的回归得到拟合优度分别是：0.029、0.094、0.116、0.107、0.394、0.385，可见，

6、生产性资产（SZ）对农户收入水平影响最大，与经验相符，因此选为初始的回归模型。将其他解释变量分别倒入上述初始回归模型，寻找最佳的回归模型。根据拟合优度是否有所提高、参数符号是否符合经济意义以及变量是否通过t检验进来剔除多余变量。 在初始模型的基础上依次引入变量，其中FE、lnNL、lnTM的引入使模型的拟合优度略有提高但是未能通过t检验或是与经济意义不符，因此将其剔除。相应的在初始模型中引入lnJC、lnDS，模型的拟合优度提高并且通过了t检验。同样还可以验证与lnSZ高度相关的LnTM代替lnSZ，则LnTM与FE、lnJC、lnNL、lnDS间的任意组合，均达不到以lnSZ、lnJC、ln

7、DS为解释变量的回归效果。因此内蒙古赤峰地区小额贷款对农户收入影响的函数应以为最优，拟合结果如下： 对样本数据进行了异方差和自相关的检验。在自由度为9，5%的显著性水平下，怀特检验计量,并且P=0.0820.05.因此，模型不存在异方差。同时对模型进行自相关的LM检验，拉格朗日检验值为，并且P=0.077660.05。表明模型不存在自相关。最终得到的模型为： (-0.013) (6.883) (2.503) (2.803) =0. =0. =1. =22.9913 通过调整后的模型可以看出该方程的拟合优度系数R2=0.531，整个模型的拟合优度较好，回归方程的F检验值为，方程的显著性较强。而单

8、独考虑解释变量与被解释变量可以看到，农户收入与小额贷款（DS）之间存在显著正相关，t=2.:803，P值为0.0068,因此小额贷款对农户收入有显著的正方向影响。（1）对于农户纯收入而言,小额贷款额都在5%的水平下显著。小额贷款额平均每增加1元,农户的纯收入平均增加0.43元,可能的理论解释在于：小额贷款对农户收入水平的影响主要有两种机制,第一种机制是农户获得贷款后直接用于投资、扩大生产经营规模,即小额贷款充当了临时周转资金,用于购置周转性存货或固定资产,如农民在扩大种植规模时将贷款用于所需的额外耕地、种子、化肥等存货的采购,也可能是用于购置播种机、翻地机等固定资产,从而满足扩大种植规模的需要

9、；对于同时从事非农生产的兼业农户,假设其经营一家杂货店,在生意供不应求的情况下,该农户可以利用小额贷款通过扩大商品(即周转性存货)种类和数量提高营业收入,这些是小额贷款对农户收入水平的直接影响途径；第二种机制是小额贷款可以用于婚丧、盖房、医疗、教育、偿还其他借款等,从而避免了因非正规高息借贷而带来的沉重负担或为了获得亲朋之间无息借贷而必须付出的额外成本,包括人情往来、时间成本等等。而且在没有小额贷款用于平滑消费的情况下,农户的选择不是将生产性的贷款挪作他用,就是通过削减家庭消费开支来维持生产,因此小额贷款平滑消费的意义在于保证农户家庭再生产的顺利进行,缓解农户尤其是低收入农户在健康、营养和人力

10、资本等方面面临的信贷约束,而这些方面的因素对于农户能否致富具有决定性的作用。信用社小额贷款对样本农户纯收入增长的推动作用明显,反映了在农村地区普遍存在金融抑制的前提下,信用社小额信贷作为农村金融供给方式的重要组成部分,能够通过缓解信息不对称导致的逆向选择和道德风险,降低交易成本,缓解农户“融资难”的问题,进而实现对农户收入增长的金融支持作用。（2）生产性资产对农户收入影响显著，即生产性资产对农户收入影响是正向的。因为农户的主要固定资产以及购买的生产性资料，其中固定资产包括农户家的土地面积；生产性资料包括农户的耕地机器、种子、化肥等。农户的耕地面积越多则农户的收入越多，这也是大兴农场传统农区的农

11、户提高收入的主要来源。（3）农户的个体特征变量即农户的受教育程度通过显著性检验,计量结果显示，受教育程度越高，农户的纯收入越高。这是因为教育能够提高农户的人力资本,较高的人力资本意味着较强的财富获取能力,从而使得农户有机会摆脱高风险低收益的农业生产活动,通过从事其他行业获得更高水平的收入。2.研究结论综上所述，通过以上的定量分析可以看出，小额贷款对农户收入产生一定的影响，且产生显著的正面影响，即小额贷款对农户收入产生明显的正效应。因此，政府有必要采取措施增加对农户的小额贷款，由此增加农户收入，促进农村经济发展。具体分析的结论如下：（1）小额贷款是促进农户增收的有效途径从调查问卷的实证分析得出：

12、基于农户这一微观主体的需要出发,小额信贷的推广确实能够解决农户自身积累不足的问题,达到有效促进农民增收的目的,特别是能够达到帮扶中低收入农户脱贫致富的目的。（2）农户收入影响的因素之间相互依赖通过定量分析可以得出小额信贷对农户收入的增加具有正向激励作用的总体判断，同时也可以看出其影响程度在农户之间存在较大差异，在农户生产函数不变的情况下，影响函数的各个要素之间互相依赖,共同作用于农户收入。从总体影响来看,收入的影响因素最主要的是小额信贷和户主受教育程度。在其他要素相对稳定的情况下,非农劳动力所占比重、生产性资产与小额信贷具有同向一致性,对农户收入具有正向影响,因此,小额信贷要素与其他因素相互依赖,共同影响农户的收入水平。（3）小额信贷是农户生产性贷款的重要来源。 扶贫社小额信贷占样本农户生产性贷款的70%以上,并且具有周期短和还款频率快的特征。作为一种供给驱动和扶贫定位的农村信贷服务,小额信贷在样本村已开始成为根植于当地农村信贷市场的一种有效的服务,可以缓解农村信贷市场中生产性贷款不足的约束。（4）小额信贷补充农村金融。 从信贷供给的角度看,农村信用社几乎是唯一为当地农户提供信贷服务的正规金融部门。大兴农场的所有农户基本上所有的小额贷款均是从农信社办理，即农村信用社信贷服务覆盖面很广。小额信贷对农村金融的发展起到了至关重要的作用，是对农村金融的有益补充。专心-专注-专业