...基于博弈视角的我国农村金融组织有关论文范文参考
李微
摘 要：本文运用计量经济学的方法，通过对周围村落的居民进行入户调查得到的数据，运用Eviews作为分析工具，得到对我国农村金融市场中的非价格信贷配给影响最为显著的因素，并就这一结论提出相关的建议。本文选择户主年龄、户主受教育年限、家庭劳动人数比率、户主是否有技能以及家庭年纯收入这五个因素作为本文的变量。最后本文得到，就作者所调查区域而言，对于非价格信贷配给影响最为显著的因素就是农村家庭的年纯收入，这从一方面反映了我国农村金融机构对于农户还款能力的重视，以及对其自身资金安全性的要求；但是从另一方面来说，我国农户本身就是一个低收入的群体，所以是不能采取提高农户收入的手段来降低信贷配给的程度，因此本文提出要是金融机构在制度和合约等方面进行创新，尤其是在目前我国已经基本实现贷款利率市场化的条件下，充分发挥利率的作用，进而来降低我国农村金融机构的信贷配给程度。
关键词：非价格信贷配给；农村金融
一、引言
随着我国经济的迅速发展，城乡一体化进程的加快，学者对于农村金融市场的发展状况也越来越关注。近年来，我国政府也逐步意识到落后的农村金融市场已成为农村经济发展和农民收人增加的“瓶颈” ，并采取了一系列的措施从农村利率市场化改革到放宽市场准人限制从针对农村信用社的存量改革到新型农村金融机构的增量改革，从农业银行开展面向“三农”的体制机制改革到邮政储蓄银行成立， 中央政府一直遵循着增加供给的改革思路，试图通过建立适度竞争、多层次的市场化农村金融机构体系来缓解农村地区的融资困境。然而，尽管如此，农村地区的人们的融资困境依然存在，一些学者的研究表明，我国农民仍面临着较为严重的信贷配给。
本文主要采取数据，对影响非价格信贷的数据进行分析，找出影响非价格信贷的主要因素，并且针对这些因素提出如何改善目前的非价格信贷机制，进一步地完善我国的农村信贷市场，完善农村微观经济主体的投资需求和并且满足农村微观经济主体的消费能力。
二、文献综述
利率改革后，我国农村金融市场的利率已经基本放开。但是众多学者的研究表明，利率市场化改革之后，利率似乎并没有充分的得到金融机构灵活地采用，并且在我国农村金融市场中，非价格的信贷配给程度仍然在很大程度上存在。农村信贷市场对于农户乃至整个农村地区的经济发展都非常重要，完善高效的农村信贷市场不仅可以提高农户的收入和福利水平，而且还能够减少农村中的贫困人口，缩小贫富差距。但是，由近二十年来的理论研究和经验分析等的成果显示，发展中国家的农村信贷场的效率非常地低，信贷配给的程度普遍严重。为了改善这种状况，最近几年我国在农村的信贷领域方面也进行了一系列的改革。很明显地，只有灵活的、能满足各种不同目的的信贷措施才能够较好地服务于农村信贷市场，而固定的、同一不变的信贷服务措施肯定难以满足我国农村市场的需要。因此，农村信贷市场的结构、运行机制和管理体制等的建立健全必须从农民和一些乡镇企业这二者的融资行为和其融资需求出发。
三、影响非价格信贷配给因素的计量分析
1.数据来源
由于对信贷配给实证分析对于数据搜集的要求很高，数据搜集的质量在很大程度上影响着对信贷配给程度的精确度的计量， 因而在信贷配给理论不断拓展的同时，很多学者也在探索准确的信贷配给实证衡量方法。作者所做的调查采取随机抽样的方法，对蚌埠市下县以及其所属村镇进行随机抽样，并采用调查问卷的方式进行入户调查。发放问卷数量为600份，由于周边共有三个县，所以每县发放200份进行随机调查，共收回有效问卷589份。
2.变量选择
影响我国农村信贷配给的因素众多，包括户主受教育年限、户主年龄、家庭劳动人数比率、户主是否有技能、是否为规模农户和个体工商户、2014年生产性固定资产净值、2014年家庭纯收入、2014年家庭是否发生重大事故、平均每年与银行信贷员接触的次数、是否有过正规金融机构贷款的经历等等。本文立足于普通农户都有的状况，选出几个有代表性的因素进行分析。本文选择户主年龄（X1）、户主受教育年限（X2）、家庭劳动人数比率（X3）、户主是否有技能（D1）以及家庭年纯收入（X4）这五个因素作为本文的变量。
3.模型建立
在只有解释变量X4时，方程拟合效果最好，并且所有检验都通过，所以在这个模型中，对于被解释变量Y（是否提供信贷供给）影响最大的就是解释变量X4（年家庭纯收入）。所以易知，对于农村金融机构来说，是否对一些农户提供信贷供给影响最大的就是年家庭纯收入。
针对以上的计量分析，本文主要得到三个结论：
第一，家庭户主年龄户主受教育年限对于所调查区域的农村非价格信贷配给并没有显著影响。由于考虑到现在农奴才能机械的发展，以及耕种劳作任务的日益减轻，户主年龄对于农村金融机构选择信贷对象的影响几乎可以忽略不计。
第二，家庭劳动人数比率以及户主是否有技能对所调查区域的农村非价格信贷配给主要产生负向影响。这两个因素直接影响着该农村家庭的年度总收入，因而对于农村家庭来说，家庭劳动人数越多，以及户主的技能越强大，那么所对应的就是该农村家庭的年度总收入越高，因而其还款能力越强，其受到信贷配给的程度越低甚至不受到信贷配给。
第三，家庭年纯收入对所调查区域的农村非价格信贷配给产生较强烈的负向影响。这个因素直接反应了借款者的现金流情况；家庭年纯收入越高，说明借款者的净现金流越高，进而说明借款者的还款能力越强，从而说明借款者受到的信贷配给程度越低，甚至于不会受到信贷配给。
四、结果分析
本文的研究使得我们有必要重新审视中国的农村金融改革。长期以来，农村金融改革对于改善微观经济主体的融资条件的成果是十分有限的，农户信贷配给程度仍较高。由于本身的研究的数据存在一定的缺陷，所以的道德模型可能不是很符合预期。在这个研究层面上，对于数据的要求是十分高的，但是由于点差的数据可能会存在一些系统上的错误，并且可能本文截取的数据较少，所以会导致本文的结果有些偏差，但是基于以上的模型和结论，我们还是可以得到一些启示。本文认为，影响农村金融市场非价格信贷的其中一个重要原因就是农户自身的资产状况，在农户的年收入较高的情况下，金融机构还是很愿意把钱贷给农户的。但是在实践中，在解决农户的自身的资产状况又是十分困难的，所以，本文认为在解决农村信贷供给程度较大的问题上，应该由金融机构进行创新，根据农村的特点设计合理的微观信贷合约，以缓解信贷合约中非价格条款对信贷需求的抑制，发挥利率在市场中的作用，最终通过金融制度和产品的创新来改变弄从金融机构长期存在较高程度的信贷配给的现象。
参考文献：
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