农户投资论文精选(九篇)

第1篇：农户投资论文范文

关键词：农村经济发展； 农村公共品； 财政支出； 实证分析

一、引言

近年来，三农问题已成为我国社会日益突出的问题，至取消农业税以来，国家在对农村财政支出也越来越多，已安徽省为例，2006年，安徽省农村固定资产投资非农户投资总额为188.3亿元，2010年安徽省农村固定资产投资非农户投资总额达到654.5亿元。近年来，安徽省政府也加大了对农村投资的力度，扶持了一些有关安徽省农业长远发展的重大项目和工程的建设。尽管如此，但安徽省的农业基础相对比较薄弱、农村发展相对滞后和农民持续增收困难的状况并没有发生根本改变。[1]因此，研究安徽省农村公共产品供给与农村经济增长增长有一定的现实意义。本文以巴罗模型为基础，分析安徽省非农户固定投资也就可以说是政府对农村公共产品供给对安徽省农村经济增长的影响。

二、建立模型的理论基础

（1）农村公共支出和农村经济增长内涵的确定。 公共支出又称为财政支出，是指政府为了履行其职责而支出的费用。经济增长是指一个经济所生产的物质产品和劳务在一个相当长的时期内的持续增长，也即是实际总产出的持续增长。本文以安徽省第一产业生产总值作为具体的度量指标。

（2）计量模型的选择及其相关变量的含义。在经济增长理论中，新古典经济增长理论主要研究的是经济增长的要素贡献，是通过分析各种要素贡献来解释经济增长问题。在实证分析中大家广泛采用柯布—道格拉斯生产函数。本文也采用柯布—道格拉斯生产函数的生产形势，基于巴罗的模型的基础上。则包含农业财政支出要素的农业生产函数随即回归方程就为如公式1-1所示。

Yt=AtLαtKβtGλt（1-1）

其中，At表示第t时期的技术进步的作用，一般情况下，是用常数和时间的函数关系来表示技术进步。Yt表示第t时期的农业生产总值，Lt，Kt，Gt分别表示第t时期的劳动投入量、农业资金投入量和安徽省农业财政支出量，α，β，λ为待估参数，α表示就业的产出弹性，β表示农业资本的产出弹性，λ表示财政农业支出的产出弹性，本文是通过估计这些参数，考察农业劳动投入量、农业资金投入、政府农业支出量对农业生产总值的影响。

本文采用双对数模型来建立安徽省非农户财政农业支出总量与安徽省农村经济增长之间关系的计量模型，在先不考虑技术进步影响的情况下，公示如1-2所示。

lnYt=C+αlnLt+βlnKt+λlnGt+ε（1-2）

若令MPG=YG表示安徽省非农户固定投资G的边际生产率，根据巴罗的理论，当MPG=1时，非农户投资的生产达到最优水平，也就是政府投资达到最优水平。按照边际成本等于边际收益的原则，最优的政府边际收益也为1，若MPG>1，则会出现财政支出不足，若MPG

本文的数据样本以安徽省2006-2010的数据位样本区间，数据来源于2007-2011的《安徽统计年鉴》，以安徽生产总值中的第一产业值代表Y，以乡村从业人员数代表L，以安徽地区农村固定资产代表K（数据来源《中国农村统计年鉴》），以安徽非农户固定资产投资完成情况代表安徽省财政农业支出总量G，如下表3-1所示。

注：安徽第一产业值Y数据，乡村从业人员数L数据，非农户固定资产投资量G数据来源于2006-2010年《安徽统计年鉴》；农村固定资产总量K的数据来源于2006-2010年《中国农村统计年鉴》。

三、实证分析

现在运用表3-1所示数据，运用EVIEWS计量软件进行普通最小二乘法（OLS）数据分析。降分析结果写成标准形式如下公式1-3所示。

分析以上回归方程的详细结果，我们发现由于D.W=2.29，接近于2，所以，我们断定其中三个自变量基本上不存在自相关。拟合优度R2=0.999，说明这三个解释变量对农业经济增长的解释程度达到99%，解释能力较强。F=15203，因此在0.05显著性水平下，回归模型从整体上是显著的。三个变量的T值均比较大，可知这些值都是显著的。此外，我们还可发现：

（1）农村从业人员即农业劳动投入量的产出弹性α==19.235，这表明农业劳动投入量的变动对农业生产总值的变动的影响为负，也就是说，在当前农业资本投入量（农村固定资产）和农业财政投入（非农户固定资产投资）一定的情况下，农业劳动力美增加1%，农业生产总值将会降低19.235%。这可以反映出两种情况：一种是当前安徽农村劳动力人均资本和人均政府财政投入过低；另一种是安徽省农村劳动力剩余太多，其实这两种情况是一个问题的两个方面。因此，可以判断有两种方式能提高劳动生产率，一种是增加投入资本以改善劳动力过剩的问题，另一种也可以通过劳动力的转移从而提高劳动力过剩带来的对生产率的影响。

（2）农业资本即安徽农村固定资产投入量的产出弹性β=1.009，表明安徽农村固定资产投入量对农业生产总值的变动的影响为正向的，并且有很大的促进作用，农村固定资产每增加1%，农业生产总值将会增长1.009%。因此，增加农村固定资产的投资对农业生产总值具有很大的促进作用。

（3）非农户固定资产投资量的产出弹性λ=0.088，表明非农户固定资产投资对农业生产总值的提高具有正向作用，非农户固定资产投资量每增加1%，农业生产总值就平均增长0.088%。由前文讨论的MPG=YG，且我们知道非农户固定资产投资量的产出弹性λ=YG·GY，所以可以得知λ=MPG·GY，我们可以令S=GY，即S为非农户固定投资量占安徽农业生产总值的比重。由此，我们可以得到MPG=λS，所以，我们可以根据表3-1中的数据计算得到MPG的值，根据巴罗的理论，MPG=1时财政农业支出达到最优规模，所以此时λ=S，固定λ=0.088，我们可以得到理论上财政农业支出（非农户固定资产投资量）的最优规模，并将MPG的值列在下表4-1。

由表4-1所示，我们能够得到理论上理想的财政农业支出规模，从理论上可以得知安徽省非农户固定资产投入量还不够，在不考虑农村公共产品提供的刚性约束和其他财政等约束的情况下得到的理想值。但我们应该尽量向理想值靠拢，设定目标，逐步实现。

四、结论

本文以安徽省为例，采用2006-2010年农村从业人员人数、固定资产投资、非农户固定资产投资以及安徽省农村经济等数据，非农户固定资产投资对安徽省农村经济增长的影响，运用eviews回归的实证分析方法进行分析，并得出了如下结论：

1、非农户固定资产投资量的产出弹性λ=0.088，表明非农户固定资产投资对农业生产总值的提高具有正向作用，非农户固定资产投资量每增加1%，农业生产总值就平均增长0.088%。

2、我们能够得到理论上理想的财政农业支出规模，从理论上可以得知安徽省非农户固定资产投入量还不够，如表4-1所示，所以政府应该增加财政支农规模。（作者单位：安徽财经大学经济学院）

参考文献

第2篇：农户投资论文范文

（一）数据来源及样本状况

本研究采用的数据来源于项目组2007－2009年对湖北的红安、孝昌和四川的阆中、富顺四个部级贫困县的农户调查。调查分2个阶段进行。第一阶段，遵循县内分层随机抽样原则，在每个县内随机起点等距抽取3个乡（镇），再从每个乡（镇）随机起点等距抽取10个村，在每个村随机选择100户进行农户调查。这样共形成12000个左右的农户大样本。第二阶段，按照事先确定的大病标准从第一阶段调查获得的农户大样本中选择5％的农户进行深度访谈，共形成621户大病农户样本。调查主要收集农户的家庭经济状况、家庭成员的基本信息、家庭成员的患病就医情况以及农户对医疗保障项目的认知和采用等方面信息。在621个大病农户中，6岁以上在校学生共有438人，分布在309个农户家庭中，其中，有1个子女上学的家庭有196户，有2个子女上学的家庭有99户，有3个子女上学的家庭有12户，有4个子女上学的家庭有2户。在这些学生中，处于义务教育学龄段的学生有341人，处于非义务教育学龄段的学生有97人。在309户有子女上学的农户中，170户农户家庭发生了民间借贷行为，民间借贷发生率为55．0％，其中，11户农户借贷的直接目的是为了子女上学，占样本户数的6．5％。从金额方面看，为子女上学而发生民间借贷的11户大病农户民间借贷金额为146355元，占170户发生民间借贷行为的大病农户总金额1696931元的8．6％，户均13305元。调查地区遭受大病风险冲击的农户民间借贷用途中的8．6％用于子女上学，这与叶静怡、刘逸对云南彝良县的调查研究结果近似。

（二）概念界定

1．大病。

本文中的“大病”概念根据以下三个标准界定：一是农户当年（2006年）住院治疗费用劳均（农户家庭劳动力人数的平均数）达1000元以上的疾病；二是不符合第一条，但是农户当年门诊治疗的费用劳均（农户家庭劳动力人数的平均数）达1000元以上的疾病；三是不符合上述两条，但是当年因病误工累计超过90天的疾病。凡符合以上三个判定条件中之一者，即定性为“大病”。

2．教育投资。

本文中所指的农户子女教育投资，是指当年农户子女上学而发生的教育费用支出，包括学杂费用、在校生活费用、住宿费用、上学来往交通费用等。

二、民间借贷对大病农户子女教育投资作用的计量分析

（一）变量选择和描述性分析

本文以大病农户子女教育投资作为模型中的被解释变量。由于各农户家庭上学子女人数不同，所以被解释变量按家庭子女上学人数取平均值，即本研究以农户家庭教育投资的子女平均值为被解释变量。对于影响农户子女教育投资的因素，学术界进行了大量研究。邹小芄（2007）、刘祯（2008）通过研究表明，家庭收入状况是家庭教育投资支出水平的主要因素。Lloyd和Blanc（1996）认为，除了家庭收入外，父母受教育程度也与子女教育投资有密切关系，且母亲通常比父亲花费更多的家庭预算在子女教育方面。ParishandWillis（1993）的研究指出，家庭人口规模、成员构成、家庭借贷约束、子女与父母的血缘关系、家庭决策者的受教育程度等均对子女教育投资产生影响。

赵连阁、李旻（2008）对农村家庭子女教育投入的影响因素进行研究时，把家庭收入、母亲受教育程度、母亲非农就业状况、家庭在校学生人数、子女性别、家庭劳动力人数和人均土地面积等因素作为解释变量纳入模型进行分析，结果表明，对子女教育投入影响显著的因素有家庭收入水平、母亲是否非农就业、家庭劳动力人数和子女性别等因素。借鉴中外文献研究成果和根据从农户调查中所获取的数据信息，本研究纳入模型进行分析的解释变量包括农户家庭收入水平、民间借贷规模、家庭人口规模、家庭劳动力人数、母亲教育程度、户主教育程度、学生性别、母亲是否非农就业、户主年龄、非农收入占家庭总收入的比重等10个因素。这10个解释变量与遭受大病风险冲击的农户子女教育投资之间的关系统计描述。贫困地区农户货币收入普遍偏低，义务教育学龄段47％的学生家庭年货币收入在10000元以下，货币收入最高的家庭，学生人均教育投资支出也最高；在非义务教育学龄段的学生中，家庭货币收入在20000元以上的较多，占样本的35．05％，但人均教育投资支出水平偏低。

从民间借贷规模来看，无论是义务教育学龄段还是非义务教育学龄段，50％以上的学生家庭民间借贷都是2000元以下的小额借贷；在非义务教育学龄段，家庭民间借贷规模在11000元以上的学生所占比例将近20％。从家庭人口规模看，在非义务教育学龄段，家庭人口最多的学生，人均教育投资支出最低，家庭人口规模影响了农户子女的教育投资。从家庭劳动力情况看，将近50％的学生家庭劳动力人数为3～4人。但家庭劳动力越多并不意味着学生教育投资越多。样本农户学生的母亲文化程度普遍偏低，55％以上学生的母亲只有小学及以下文化水平；母亲具有初中教育程度的学生人均教育投资最高。义务教育学龄段与非义务教育学龄段的学生在户主文化程度方面差别较大，义务教育学龄段的学生户主文化程度偏低，55％学生的户主只有小学及以下文化水平，户主文化程度最高的学生人均教育投资水平也最高；而非义务教育学龄段的学生户主60％以上具有初中和高中以上文化水平，但户主文化程度为小学的学生人均教育投资最多，户主文化程度最高的学生人均教育投资反而最低。

从学生的性别状况看，无论是义务教育学龄段还是非义务教育学龄段，男女学生比例严重失调，男学生的比例比女学生高约11个百分点，但农户子女教育投资的性别差异并不大。进一步分析发现，调查地区6～24岁的农村人口共有7133人，其中男性人口有3991人，占55．95％，女性人口3142人，占44．05％。在校学生的性别失衡是由于调查地区农村人口性别比本身严重失调造成的，而非农户在子女教育上性别歧视的缘故。从母亲是否非农就业方面看，大部分学生的母亲以在家务农为主，非义务学龄段的学生母亲在家务农的比例更高（74．23％）；在义务教育学龄段，母亲从事非农就业的学生人均教育投资相对较高，但在非义务教育学龄段，母亲从事非农就业的学生人均教育投资相对较低。

从非农收入占家庭收入比重来看，绝大部分学生家庭的非农收入占家庭总收入的比例在75％以上，无论在义务教育学龄段还是非义务教育学龄段，非农收入占家庭收入比重在50％～75％的学生人均教育投资水平最高。

从户主年龄看，在非义务教育学龄段，38％的学生的户主年龄在30～44岁，40％的学生户主年龄在45～54岁之间；而在义务教育年龄段，38％的学生的家庭户主年龄在30～44岁之间，但有30％的学生家庭户主年龄在55～64岁之间。年龄差显示，大部分非义务教育学龄段的学生家庭户主为其父母亲，而义务教育学龄段的学生有相当一部分家庭户主为其祖父母。他们成为农村的留守儿童和留守老人。对于非义务学龄段的学生来说，户主年龄越小，教育投资水平越高。

（二）模型回归结果和分析

利用Stata12统计软件将438个学生样本数据纳入模型进行回归分析，并比较解释变量对被解释变量的影响是否因学生所处的学龄段的不同而异。

1．解释变量对被解释变量的影响分析

（1）家庭收入水平。

家庭收入水平对义务教育学龄段的农户子女教育投资的影响在1％的统计水平上显著；系数符号为正表明，在义务教育学龄段，农户子女教育投资支出与家庭收入的变化成正比，而且在其他变量保持不变的情况下，农户家庭收入每增加5000元，子女教育投资将增加198．45元。但家庭收入水平对非义务教育学龄段的农户子女教育投资的影响不显著。这可能是因为在大病风险冲击下，农户家庭的收入主要先满足家庭成员看病的需要，子女教育投资需求只好通过其他途径来满足，所以，非义务教育学龄段的农户子女教育投资水平与家庭收入额没有相关性。

（2）民间借贷规模。

民间借贷规模对于义务教育学龄段的农户子女的教育投资支出影响不显著，其子女教育投资支出不随民间借贷规模的变化而变化，这可能是因为农村免费义务教育政策发挥了积极作用。但民间借贷规模对非义务教育学龄段的农户子女教育投资的影响在1％的统计水平上显著，且系数符号为正，表明非义务教育学龄段的农户子女教育投资与民间借贷规模成正比，在其他变量保持不变的情况下，民间借贷规模每增加3000元，农户子女的教育投资将增加954．29元。模型结果表明，贫困地区非义务教育学龄段的农户子女需要依靠向亲戚朋友借贷来完成学业。

（3）家庭人口规模。

无论子女是处于义务教育学龄段还是处于非义务教育学龄段，农户家庭人口规模对子女教育投资都具有较显著影响，而且系数符号都为负数，表明农户子女教育投资水平会随着家庭人口增加而减少。但相比较而言，家庭人口规模对非义务教育学龄段的农户子女教育投资的影响更显著。

（4）劳动力人数和母亲教育程度。

模型结果表明，家庭劳动力人数和母亲的教育程度这两个解释变量对大病农户子女教育投资支出的影响都不显著，没有统计学意义。

（5）户主教育程度。

大病农户子女无论是处于义务教育学龄段还是处于非义务教育学龄段，其教育投资都在5％的统计水平上受到户主教育程度的影响。对于义务教育学龄段的大病农户子女来说，其教育投资与户主教育程度成正向关系，在其他变量保持不变的条件下，户主教育程度每提高一个等级，其子女的教育投资支出会增加156．24元。但对于非义务教育学龄段的大病农户子女来说，其教育投资与户主教育程度成负向关系，在其他变量不变的情况下，户主教育程度每提高一级，其子女教育投资支出反而要减少1002．64元。这种现象在农村贫困地区出现，需要引起重视。随着高校招生规模迅速扩大和就业形势日益严峻，以往农户所信奉的“知识改变命运”的价值观受到了现实挑战。在大病风险冲击下，教育程度越高的农户户主家庭决策会更加理性，在家庭经济资源有限的条件下会以家庭成员的健康为优先考量，而宁愿放弃就业前途不确定的子女教育投资。

（6）学生性别。

模型结果表明，性别差异对子女教育投资支出水平的影响不显著。这可能是因为社会进入少子女时代以后，农户对子女教育投资的性别歧视已经不明显了。

（7）母亲是否非农就业。

对于子女处于义务教育学龄段的农户，子女的母亲是否非农就业对子女教育投资具有较显著的影响，与母亲从事非农就业的学生家庭相比，母亲不从事非农就业的子女教育投资要少217．29元。但母亲是否非农就业对处于非义务教育学龄段的子女教育投资的影响不显著。

（8）非农收入比重和户主年龄。

模型回归结果表明，非农收入比重和户主年龄这两个因素对于子女教育投资的影响不显著，无统计学意义。

2．模型标准回归系数分析

在多元回归模型中，标准回归系数（Beta）用来判断和比较各个自变量对因变量影响作用的大小，标准回归系数（Beta）的绝对值越大的自变量，对因变量的影响作用越大。从模型结果中可以看出，在义务教育学龄段的模型中，家庭收入变量的标准回归系数的绝对值最大（0．2896），其次是户主教育程度变量（0．1412），而包括民间借贷规模在内的变量标准回归系数都非常小。这就是说，在义务教育学龄段，学生家庭的收入对其教育投资水平影响最大，而民间借贷规模对农户子女教育投资的影响很小。这表明农村免费义务教育政策的实施，在一定程度上改变了困难农户子女教育投资依赖向亲戚朋友借钱的局面，缓解了贫困农户子女“上学难、上学贵”的状况。在非义务教育学龄段的模型中，民间借贷规模变量的标准回归系数绝对值最大（0．2524），其次是家庭人口规模（0．2234）和户主教育程度（0．2210）。其他变量的回归系数绝对值很小。也就是说，在非义务教育学龄段，民间借贷规模对农户子女教育投资的作用和影响最大。这说明，贫困地区非义务教育学龄段的农户子女教育投资要严重依赖民间借贷。民间借贷对帮助非义务教育学龄段的困难农户子女求学向上发挥了重要作用。

三、结论与建议

利用回归模型对影响大病农户子女教育投资支出的10个因素进行分析的结果显示，民间借贷对义务教育学龄段的大病农户子女教育投资支出的影响不显著，但对非义务教育学龄段的大病农户子女教育投资支出影响十分显著。这一结果表明，在大病风险冲击下，为给患病成员看病而耗尽了自有经济资源以后，非义务教育学龄段的农户子女上学要依赖向亲戚朋友借贷。针对分析结果，本研究提出以下建议：

第一，进一步完善农村医疗保障制度。子女处于非义务教育学龄阶段的农户遭遇大病风险冲击后要依赖民间借贷来支持子女上学的状况说明我国农村刚刚实施的新型农村合作医疗保险（简称新农合）对农户提供的医疗保障不力，医疗费用挤占了农户子女的教育费用。因此，农村医疗保障制度需要进一步完善。一方面，从提高补偿水平、改进补偿方式、异地住院补偿衔接等方面完善新农合的同时，建立大病医疗保险救助制度，科学界定农村合作医疗制度的产权问题；另一方面，增强农村社区医疗保健机构的服务功能，定期向农村人口提供体检、医疗、护理等服务，使农村人口能够“小病早治，大病早防”，切实保障农村人口的健康，减轻农户的医疗负担，使农户能够有较多的资金投向生产经营和生活的其他方面。

第3篇：农户投资论文范文

本文所用的数据来自1994年春国务院发展研究中心农村部所进行的一项对4省、8县、800农户1993年情况的调查。该调查的目的即是了解中国农地制度的演进及其与农业绩效的关系。因此,它不仅包括一项农户调查,而且也包括一项村级调查,以了解村的土地制度安排情况。本文只利用该调查中浙江和江西两省、5县的资料。这5个县的基本情况列于表1。表中前3个县属于浙江,后2个县属于江西。浙江3个县的工业化程度很高,60%以上的收入来自非农产业。相比之下,江西的2个县仍然以农业为主。另外,浙江的土地规模较江西小得多,但单产却高得多。在利用本项调查数据所做的另外两项研究中,Liu,Carter,andYao(1996)和Carter,Liu,RothandYao(1996)系统地分析了自生产责任制以来中国农地制度的演进过程,并进行了计量研究。在这两项研究中,农地制度被分解为三个部分,即地权稳定性、土地交易权和土地使用权。

地权稳定性涉及的是以往村里土地调整的频率以及今后可能发生调整的概率。①土地交易权涉及的是村里对土地的有偿转包、租赁和代耕方面给予农户的自由度。土地使用权涉及的是对农户生产计划,特别是劳动力投入的限制。在村级问卷中,我们征求了村干部对一系列反映上述三组产权问题的答案。这些问题各代表该村在某一方面的土地制度安排。由村干部对每一组问题的答案,我们运用因子分析方法提炼出一个主因子,以代表这一组地权的完整性。通过这一过程,我们得到三个主因子:Sj,Mj和Uj,分别代表第j个村子的地权稳定性、交易权和使用权的完整性。这三个因子均为标准化之后均值为0,均方差为1的变量,并以较大的值表示较完整的产权。利用所获得的三个地权因子,我们可以估计地权完整性对土地产出率的影响。

由于多数农户将90%以上的土地用于种植水稻,我们只研究水稻的情况,并做下面的回归:(1)AVOUTij=c+α1Sj+α2Uj+α3Mj+Zijα4+eij其中,AVOUTij是第j村中第i个农户的土地平均水稻单产;Zij是代表该农户特征的一组变量;c是一个常数,和α1,…,α4一样,为待估计的系数;最后,eij为一随机误差量。这一误差量包含的是上述模型所未考虑到,但影响单个农户产出率的因素。Carter,Liu,RothandYao(1996)考虑了农地制度的内生化问题。但是,由于农地制度是在村一级决策过程中确定的,而我们所考察的是一个村子里的一小部分农户样本,因此,我们有理由相信eij和三个制度因子之间是相互独立的,从而可以用普通最小二乘法(OLS)对(1)式进行估计。对于农户特征,我们选用了家庭人地比、平均年龄、妇女占家庭总人口比例、平均受教育年数、平均农业就业年数、平均非农就业年数、平地占家庭总土地面积比例以及非农工资率与水稻价格的比例。

非农工资率是由1993年家庭非农收入除以家庭非农就业时间而得到的。对于那些无非农收入的农户,他们的工资率以他们所在村的平均工资率代替。在农户特征变量中,除人地比和平地量对单产具有显著正的影响之外,其它变量的影响均不显著。人地比的正影响说明除土地市场的不完善外,劳动力市场也不完善。①这与其它有关乡镇企业用工制度的研究结果是一致的(Yao,1996)。平地量的正影响显然来自土地质量对土地产出率的正影响。在三个制度因子中,地权稳定性虽然有正的影响,但统计上不显著;较完整的交易权对产出率有显著的正影响;相反,较完整的使用权具有显著的负影响。前两个结论与我们的判断相一致:地权稳定性增加农户长期投资积极性,完整的交易权改善资源配置效率,增加农户投资的动力。

第三个结论表明,平均而言,对使用权的限制对农户的水稻生产起到了约束作用。换言之,对于我们样本中的一个平均农户来说,如果约束解除的话,他将会减少对水稻生产的投入。以我们所使用的制度因子衡量,每一个因子增加一单位,意味着地权改善度大约为完整地权的32%(即每一个因子的分布占据3.12个单位的区间)。②因此,根据我们的结果,地权稳定性改善10%,将意味着土地单产在样本平均值(640公斤)上增加0.7%;土地交易权改善同样的百分比将使单产增加2.0%。与此相对照的是,土地使用权改善同样的百分比将使水稻单产减少2.5%。我们可以把制度因子的影响换算成具体产权安排的影响。由于我们已经知道了各制度因子与相关产权安排之间的相关系数,这种换算是容易做到的。③比如,根据换算,土地每多调整一次,土地单产下降1.5%;土地从不允许租赁到允许租赁,单产上升6.8%;最后,从允许抛荒到不允许抛荒,土地单产将增加12.6%。后两个估计乍看偏高,但是,从不允许抛荒到允许抛荒、或从不允许租赁到允许租赁意味着这两项地权各改善了100%。认识到这一点之后,再看这两个估计便不会觉得它们偏高了。特别是,后一估计还表明,如果不对抛荒做任何限制,由此而引起的产量损失相当于大约13%的农户退出农业生产。经过这一节的分析,我们发现农地制度的完整性对土地产出率具有或正或负的影响。在接下来的一节中,我们将对这些影响的途径进行理论探讨,以便为以后的计量分析提供基础。

二、农地制度影响土地产出的途径:理论分析

在本节的讨论中,我们将做如下的两个假设。首先,农户的生产技术具有不变规模报酬经济。这个假设对于运用可分性生产要素的小农生产来说并不是一个臆断,许多研究均支持这一观点(例如,Federetal.,1992对中国的研究)。第二,劳动力市场不完善。这个假设可以从两方面来理解。一方面,对于那些想在市场上出卖劳动力的农户,他们的非农就业机会是受到限制的(Yao,1997);另一方面,对于那些想从市场上雇佣劳动力进行农业生产的农户,他们面临着被雇劳动力的道德风险问题(Feder,1985),即被雇劳动力在不完全监督下可能出现的偷懒问题。在第一个假设下,如果劳动市场是完善的,则土地市场的不完善将不会影响农户对土地的投入强度(即劳动力投入与土地之比),因为农户总是可以通过租出和租入劳动力来回到原先他的理想投入强度上。在这种情况下,单位面积的土地产出率也不会受到影响①。但是,当劳动力市场不完善时,土地市场的不完善将影响农户对土地的投入强度,因而也影响土地产出率。在以上两个假设下,我们对地权稳定性、土地使用权和土地交易权对农户投入强度的影响依次进行分析。

(一)地权稳定性

地权稳定性只影响功效超过一年的投入,即中、长期投入,而不影响农户的当前投入,如劳动力、化肥等,因为土地调整总是在年末当农业季节结束时进行的。同时,地权稳定性也不大可能影响农户之间土地的租赁活动,因为农户总是可以通过签订一年一度的租赁合同来回避可能存在的失去租出的土地的危险。地权的不稳定意味着农户的土地在将来的某一时刻将易手到他人手中。尽管农户可能因失去已经在这些土地上的进行的投资而得到补偿,但这种补偿的量很难确定,因为每个人对同一投资所给予的价值是不一样的。因此,地权不稳定的作用和对农户投资征收一种随机税一样,将降低农户的投资积极性。

(二)土地使用权

如同我们在前面所指出的,对土地使用权的限制主要表现在对农户投入,特别是劳动力投入的限制上,即农户必须在某一种作物(通常是粮食作物)的生产中投入不低于一定量的人力和物力。显然,这一限制对那些比较愿意从事农业生产的农户来说是不起作用的,而只对那些不太愿意从事农业生产的农户起作用。这意味着在我们的样本中,这一限制对浙江的大多数农户可能起作用,而对江西的大部分农户则不起作用。为简化我们下面的计量分析,我们只考察这样的限制是否对我们样本中的一个平均农户起作用。

(三)土地交易权

在完全市场条件下,我们应该观测到这样的情况,即人地比大于某一特定值(如村子的人地比)时,该农户将租入土地(或出卖劳动力),而人地比低于那一特定值时,该农户将租出土地(或雇入劳动力)。①这样所产生的均衡结果将是每个农户的土地投入强度相等。②在不完全产权和不完全劳动力市场条件下,情况变得复杂起来。我们把对土地交易权的限制归纳为农户为土地交易所付出的地租以外的费用。这些费用包括游说村干部的时间以及为绕过限制而消耗的其它费用。由于这一费用的存在,土地交易中买方的付出和卖方的所得不再是对称的了。以P表示土地租赁的名义价格,c(Mj)代表由于交易权不完整而产生的费用。我们假设c(Mj)是Mj的减函数,即较完整的交易权减少交易的额外成本。那么,买者付出的实际价格为P+c(Mj),而卖者得到的是P-c(Mj)。土地租入者将租入土地直至土地边际产出率等于P+c(Mj),土地租出者将租出土地直至土地边际产出率等于P-c(Mj),因此,租入者和租出者的土地边际生产率不相等,因而他们的土地投入强度也不相等。对于那些土地边际产出处于P-c(Mj)和P+c(Mj)之间的农户,他们将不租入或租出土地。这与完全市场下的情况不同。在那里,存在不租入或租出土地的农户的概率为零,因为租出与租入土地的分水岭是一个特定的值。当地权不完全时,存在处于自给自足状态的农民的概率将大于零,且与地权的不完整性成正比(或与Mj成反比)。这意味着,交易权的不完整具有两种效应。

第一种效应为资源配置效率。不完整的土地交易权使土地边际产出不能在不同农户之间达到均等。从另一个角度来看,农户的劳动力投入强度因交易权的不完整性而产生差异,此差异随交易权不完整性的扩大而扩大。但是,应该记住的是,资源配置效应只对市场不完善的要素产生作用。由于除劳动力市场以外的其它当前要素市场已相当成熟、开放(如XiaoandFultou,1997对化肥市场的研究所显示的),我们有理由相信这些当前要素投入不会受到地权不完整性的影响。

但是,对于长期投资来说,由于它们的收益延伸到现期生产以后的时期,农户在即期决定该期的投资量时必须考虑投资在以后各期的边际收益折现。在土地和劳动力市场不完善的情况下,这些边际收益受相应时期劳动力投入强度的影响。因此,如同当期劳动力投入强度一样,当期的长期投资强度在农户之间也存在差异,且此差异随交易权不完整性的扩大而扩大。正是从减少农户劳动力投入强度和投资强度在农户之间的差异这点出发,我们说完善的土地交易权具有改进资源配置的效应。第二种效应是Besley所说的交易收益。土地交易权越不完善,土地边际产出处于P-c(Mj)和P+c(Mj)之间,从而不想进行土地交易的人越多。在这种情况下,农户在现期内进行的投资,以后一旦想在市场上实现其价值(比如当他有了较好的非农就业机会而想租出一部分土地时),他能找到买主的机会将降低,从而使其对现期的投资的价值打上折扣。反言之,较完善的土地交易权使农户对其现期投资在未来实现其市场价值更具有信心,从而也增强他在现期增加投资的动力。

三、农地制度影响土地产出的途径:经验检验

前一节的理论分析为我们指出了农地制度影响土地产出率的途径。本节在此分析的基础上提出一个计量模型,并利用我们所拥有的数据对理论结论进行检验。根据理论部分的分析,地权残缺只影响劳动力投入和中、长期投资的强度。我们选1989年到1993年间绿肥的种植面积为我们将考察的中、长期投资。绿肥是南方稻米种植区在冬季广泛种植的一种肥田草,其效力和其它农家肥一样,可以持续3～5年。因此,其价值在土地重分中有失去的危险。下面我们依次讨论劳动投入强度和绿肥种植密度(即1989～1993年5年间平均每亩土地种植了绿肥的次数)的估计方法。

(一)劳动力投入强度

在完全市场条件下,同村的所有农户将具有同样的劳动投入强度。该均衡劳动投入强度取决于村里的劳动力和土地的相对价格,而后者又与该村的人地比密切相关。以l-j表示第j村的人地比,lij表示第j户农户的劳动力投入强度。则lij和l-j的关系可以表示为lij=αl-j=lj,其中α是将村的人地比转变为村均衡劳动投入强度的系数。但是,当地权不完整时,该关系将不再成立。以下我们依次引进土地交易权和土地使用权的不完善,以确定他们对lij的影响。先看交易权。从理论部分我们得知,交易权的完善使得农户的劳动投入强度趋同,即趋于各村的均衡劳动投入强度。这使我们假设如下的关系式:(2)lij′-ljl-ij-l-j=γc+γm1Mj式中,lij′是农户i在只有交易权不完善的情况下的虚拟劳动投入强度,l-ij是它的人地比,γc和γm1是两个待估计的系数。lij′-lj测量的是农户的虚拟劳动投入强度离村均衡的距离。为了排除农户资源秉赋的影响,我们用农户的人地比和村的人地比之间的距离l-ij-l-j去标准化上述距离。如果我们的理论推导是正确的话,则我们期望γm1为负数,即较完善的交易权减小各个农户的劳动力投入强度与村均衡之间的(标准化)距离。

为使(2)式具有可操作性,我们进一步假设lij′-lj与l-ij-l-j具有相同的符号。由于残缺的交易权使农户的劳动力投入强度更趋近于他们的资源秉赋,此假设是可以接受的。在此假设下,我们可以将(2)式改写成:(3)lij′-lj=γc(l-ij-l-j)+γm1Mj(l-ij-l-j)上式很好地涵盖了完善交易权所能起到的作用。如果γm1为负的话,则对于一个具有较高的人地比、处于出租劳动力(或租入土地)位置的农户,完善交易权使其劳动力投入强度降低到村均衡位置;反之,对于一个具有较低人地比、处于租入劳动力(或租出土地)位置的农户,完善交易权的作用恰恰相反。这正是理论部分指出的完整交易权所具有的资源配置效应。再引入使用权的不完整。正如理论部分所指出的,我们只考察不完整使用权对一个平均农户的影响。则农户的实际劳动投入强度可以表示为:(4)lij=lij′+γu1Uj如果对使用权的限制对一个平均农户是有效的,即较宽松的使用权使他降低劳动投入强度,则我们期望γu1为负数。将(3)式与(4)式相加并加入农户特征变量组Zij以控制各农户所固有的异质性,我们得到一个可以估计的等式:(5)lij=αl-j+γc(l-ij-l-j)+γm1Mj(l-ij-l-j)+γu1Uj+Zijγz1+εij其中εij是一个与其它自变量相独立的随机变量。Zij中可以包括一个常数项,则该常数项与αl-j之和为第j村的均衡劳动投入强度。

(二)绿肥种植密度

我们以kij代表农户的绿肥种植密度。根据理论部分的讨论,农地制度对kij具有四种效应:地权稳定性效应、资源配置效应、交易收益效应以及使用权效应。根据前面对劳动力投入强度的讨论,我们假设下面的关系式:(6)kij=γsSj+γm2Mj+γm3Mj(l-ij-l-j)+γu2Uj+Zijγz2+δij式中δij,如同εij一样,为一纯粹随机发生的误差项。式中几个系数的解释是,γs代表地权稳定性效应,γm2代表交易收益效应,γm3代表资源配置效应,γu2代表使用权效应。由于许多农户在5年间从未种植过绿肥,即他们的kij为零,OLS方法不能适用于(6)式的估计。一个更好的估计方法是托宾模型。在下面的估计中,我们将采用该模型。

(三)估计结果

利用前面估计产出时所用的449户农户的资料,我们对(5)式和(6)式进行了估计。全部农户结果不近人意之处是资源配置效应和使用权效应均不显著。为此,(6)式以省为单位重新估计了两次。其结果分别列于表3的第二、第三列。从第二列浙江的结果可以看出,资源配置效应仍然不显著,而使用权效应非常显著,且具有我们所期望的负号。使用权在浙江具有显著的效应,说明在那里对使用权的限制对一个代表农户是有效的。资源配置效应不显著的原因可能是浙江3县的劳动力市场较为发达。这可以由农户人地比与村人地比之差的系数得到佐证:该系数不显著,说明农户能够通过劳动力市场达到均衡,从而使其劳动力在土地上的投入强度不受自家要素秉赋的影响。与浙江相对照,资源配置效应在江西表现得非常显著,且具有我们所期待的负号,但使用权效应却恰恰不显著。

后一个结论说明对使用权的限制对江西的一个代表农户是不起作用的,因为他的劳动投入已经超过了规定的最低投入量。前一结论说明江西的劳动力市场仍不发达,这一推测也可以由大部分农户特征变量所拥有的显著系数所映证。与先验期望一致,人地比较村平均多的或农业经验较多的农户对土地的劳动投入强度较高;相反,较年长、教育水平较高或非农经验较多的农户对土地的投入强度较低。和劳动力投入相比,对绿肥种植面积的估计更具有一致性。从表4可以看出,除使用权效应外,其它效应,如地权稳定性效应、交易收益效应以及资源配置效应均得到证实。使用权效应不显著可能是因为对使用权的限制主要集中在劳动力投入方面。其它效应的证实不仅补上了在非洲没有被发现的东西,而且也为国内对农地制度与长期投资关系的研究增添了新的内容。特别是,我们的研究结果与Feder等人对东北的研究有显著的不同之处。他们没有发现地权稳定性与农户投资之间有显著关系(Feder,Lau,LinandLuo,1992)。究其原因,他们所考察的投资不是附着于土地的,而我们的研究直接考察附着于土地的投资,结论自然比他们的要可靠。

四、结束语

本研究系统地分析了地权残缺对土地产出率的影响及其途径。我们发现,地权的改善具有多方面的效应,如地权稳定性效应、资源配置效应以及交易权效应。这些结果对中国农村下一步的改革具有重要的参考价值。虽然我们没有发现地权稳定性对产出具有显著的正面效应,但我们发现它对农户的长期投资具有显著的推动作用。这一对比可能是因为我们的样本农户的农业长期投资的量较小,因而对产出的贡献也小。但是,我们不能因此就忽视地权不稳定所带来的效率损失。由地权不稳定所导致的长期投资的减少,其效果可能在短期内并不明显;但长此以往,土地质量必然下降,从而影响中国农业的可持续发展。稳定地权要求减少土地的调整次数,或永不做调整。中央政府已同意将土地承包合同再延长30年;但是,该政策是否已被广泛、认真地执行仍是一个未知数。根据以往的研究(如Kung,1994),在现存的集体所有制下,农民可能不愿意长期固定土地的分配格局。中国是一个小农为主的国家,小农的一个特征是对失去基本生活保障的恐惧。在这种情况下,土地的得与失在农民那里不再是对称的了。他们会宁愿放弃对现有土地的长期占有权,以换取未来自己人口增加对增加土地拥有量的保证。

第4篇：农户投资论文范文

关键词：农村金融；配置效率；超效率DEA；Tobit模型

基金项目：教育部2011年长江学者和创新团队发展计划资助项目（IRT1176）； 国家自然科学基金项目（71073126）、2010年度高等学校博士学科点专项科研基金课题（20100204110030）

作者简介：杨希（1987- ），女，湖北武汉人，西北农林科技大学经济管理学院博士研究生，主要从事农村金融理论与政策研究；罗剑朝（1964- ），男，陕西武功人，西北农林科技大学经济管理学院教授、博士生导师，主要从事农村金融理论与政策研究。

中图分类号：F832.5文献标识码：A文章编号：1006-1096(2014)04-0138-06收稿日期：2013-03-30

农村金融作为农村经济发展中最重要的资源要素，是解决“三农”问题的重要途径和根本手段，是农村经济社会改革与发展的关键所在。货币资金是经济发展的第一推动力和持续推动力，我国西部农村经济之所以长期发展滞后，最主要的原因就是资金短缺及由此反映出来的金融资源供给的严重不足和资源配置失衡且效率低下（唐青生，2009）。因此，农村金融资源配置问题成为现阶段西部农村经济发展的重点，解决好这一问题，也就解决了“三农”问题的关键。在这种经济背景下，通过对西部农村金融市场资金配置效率及其影响因素的研究，为提高农村金融资源配置效率水平提供科学依据。

一、研究综述

金融市场资金配置效率问题一直是经济研究的热点，国外学者对此进行了深入研究。Bencivenga (1991)基于资金配置效率视角，研究发现提高资金使用效率对GDP增长的贡献大于提高投资数量对GDP增长的贡献。Coell（1995）认为评价资金配置效率主要是运用前沿分析，并综述了该方法在评价资金配置效率研究领域的应用与发展趋势。Jeffrey（2000）分析了金融市场与资金配置效率问题，认为经济转型国家的财政金融部门配置农村资金的效率是低下的。Rioja（2004）通过研究不同经济发展时期金融资源与经济增长的关系，发现发展中国家农村经济增长普遍存在资金配置效率低下的问题。

国内学者关于资金配置效率也进行了大量研究。白广玉等（2005）认为我国农业金融资源存在“逆向流出”和“逆向配置”，前者是农业金融供给抑制的重要根源，后者是农业金融效率损失的主要原因。谷慎（2006）指出农村金融资源配置效率低下的原因是农村金融制度的有效供给不足，导致农村金融资源配置的帕累托条件无法满足。李季刚（2007）研究认为农村金融资源的投入未能在农民收入增长和农业产业方面做出应有的贡献，金融资源配置效率较低导致二者增长缓慢。温涛等（2008）发现西部农村资金配置效率显著低于东部和中部，西部农村发展面临资金投入不足与配置效率低下的双重约束。唐青生等(2009)对农村金融资源配置效率进行了测度，结果表明西部农村金融资源配置效率较低,各省市间配置效率存在较大差异。向琳等（2010）认为我国农村资金配置效率呈平稳态势但效率偏低，西部农村资金配置的技术效率、纯技术效率和规模效率都低于东部和中部。

从相关研究可知，我国农村金融资源配置效率低下且存在明显的地区差异，农村金融资源配置效率弱化已成为制约西部农村经济发展的关键因素。就目前研究进展而言，笔者认为：文献较多运用统计年鉴中的相关数据，对我国东、中、西三大区域的农村金融资源配置效率进行测算，但针对西部农村金融市场资金配置的实际情况与提升路径，缺少基于实地调研的深度研究。由于西部农村金融资源相对匮乏，不可能长期依赖资本投入的增加来提高资金配置效率，农村资金有效配置的机制培育与模式选择才是可行方法。

因此，本文研究的重点集中在：农村金融市场资金配置效率的决定因素有哪些？如何衡量我国西部农村金融市场资金配置效率？哪些原因导致了农村资金的低效配置？西部农村资金有效配置的战略与政策如何？鉴于此，下文将运用超效率DEA方法，通过构建农村金融市场资金配置效率指标评价体系来衡量西部农村资金配置效率水平,运用Tobit回归模型分析其影响因素，从资金配置的影响因素层面提出相应的对策建议。

二、研究方法与模型构建

（一）指标选取原则

资金是资源配置的核心，评价西部农村金融市场资金配置效率的高低可以直接反映西部农业产业的投入产出效率，即投入的资金是否创造了最大的产出价值。根据微观经济生产理论，生产投入的要素主要有土地、劳动、资本，产出主要是各种商品或服务等。

在此理论基础上，从投入和产出角度研究西部农村资金配置效率，将农户的投入变量（x）细分为土地投入、劳动投入和资本投入。其中土地投入（x1）为每户受访农户实际耕作的土地面积。由于农村劳动力兼业现象较为普遍，将农户家庭所有劳动力作为劳动投入变量（x2）。同时考虑到农业产业的投资回报一般需要1至2年的时间，因此选择投入产出期为一年，选取2010年农户实际获批贷款额作为资本投入指标（x3）。即资本投入指标选择在2010年末的指标，而产出指标选择在2011年末的指标。

农户产出变量(y)分为农业产出和非农业产出两类。农业产出（y1）是指农户种植、养殖以及各种农业补贴等的产出，以各种农业类相关产出的现金折算予以统计；非农业产出（y2）是指农户务工、个体经营等非农业产出，以各种非农业产出的现金折算予以统计。

（二）农村金融市场资金配置效率评价模型设计

普通DEA方法只能判断决策单元是否DEA有效，容易出现大量的、甚至全部决策单元都为有效的情形，彼此之间缺乏可比性，不能对决策单元进行排序。超效率DEA模型在传统模型的基础上改进，可以对效率达到最优的决策单元进行再排序。利用超效率DEA方法得到的西部农村金融市场资金配置效率，是在具有多种投入和多种产出系统中测算出的各决策单元的相对效率。因此，采用基于传统CCR 模型的超效率DEA 模型进行分析：

minθsuper0

s.t.∑nj=1λjxij+s-i=θsuper0xi0,i=1,2,…,m

∑nj=1λjyij-s+i=yi0,i=1,2,…,s

∑nj=1λj=1,λj≥0,j=1,…,n（1）

（1）式中，θsuper0为效率指数，是决策变量；λj为输入、输出系数，是决策变量；xij为第j个评价对象的第i个输入指标值；s-i为输入指标松弛变量；yij为第j个评价对象的第i个输出指标值；s+i为输出指标松弛变量。如果θsuper0

（三） 农村金融市场资金配置效率影响因素模型

运用超效率DEA方法并不能找到影响效率的因素，采用Tobit模型能有效解决效率分布问题（李燕凌，2008）。Tobit模型是对部分连续分布和部分离散分布的因变量提出的一个经济计量学模型。如果Y*i 是介于0-1之间的截尾数据，且Y*i 与回归因子xj有关，则有如下线性回归模型：

Y*i=β0+β1xi+ui （2）

（2）式中，i=1,2,…n。由于观测到的因变量Y*i是截尾数据，因此采用Tobit模型来估计。当使用观测到的Yi代替Y*i进行估计时，得出的OLS估计量是不一致的，Tobit模型通过使ui服从正态分布这一额外假设来推导相应的似然函数。

三、西部农村金融市场资金配置效率实证分析（一） 数据来源与统计描述

本文使用的数据来自笔者于2012年7月的农户调查，调查问卷涉及2009年~2011年农户经济投入与产出的数据，主要包含农户的基本信息、贷款经历与评价、农村产权抵押融资政策落实情况、未来融资需要等模块。鉴于陕西杨凌区和高陵区、宁夏同心县都开展了农村产权抵押融资试点工作，是西部地区农村金融改革实验示范区，将调研区限定在这三个地区，对于研究西部农村金融创新，构建现代农村金融体系，提高金融市场资金配置效率具有代表性。为保证本次调研样本数据的精确性和代表性，在每一个调查地区选择农户人均收入水平相当的乡镇，首先从当地乡镇政府主管部门了解当地农村资金配置的总体情况，对当地农户按照经济水平分为三个等级，从各规模等级的农户中随机抽取相应数量的样本，以入户访谈形式进行调查。

经过筛选分析，共获取370份合格样本数据，其中陕西杨凌区农户有19户，来自五泉镇；陕西高陵区农户有187户，来自通远、湾子、鹿苑、药惠、张卜五个乡镇；宁夏同心县农户有164户，来自河西、丁塘、王团三个乡镇。样本数据的描述性统计结果见表1。

表1数据统计结果

变量总体均值标准差杨凌均值标准差高陵均值标准差同心均值标准差农业产出（元）29802.9734035.2314294.1219260.6020189.5320400.5041725.1642161.93非农业产出（元）27543.7931800.0932571.4330399.1822061.4024164.6533105.7037899.19土地投入（亩）7.176.045.1310.025.594.479.146.39劳动投入（人）2.851.173.211.322.861.162.801.18资金投入（元）20954.8922030.5827500.0015000.0032041.6721886.0318171.4321581.45总户数37019187164数据来源: 根据调研数据整理。

从农户总体产出情况来看，农业产出高于非农业产出，在农户产出结构中占相对重要的地位。陕西杨凌区、高陵区的非农业产出高于当地的农业产出，并且非农业产出和农业产出的差距在杨凌区明显高于高陵区，而宁夏同心县的农业产出明显高于非农业产出。高陵区农业和非农业产出的水平和差异程度均低于总体平均水平，而同心县则显著高于总体平均水平。由此可见，不同区域农户的产出均呈现出差异性，且农业产出的区域差异程度较非农业产出明显。

从农户实际经营土地面积的统计中发现，同心县农户平均经营土地面积(9.14亩)高出总体水平（7.17亩），杨凌区(5.13亩) 和高陵区(5.59亩)低于总体水平。劳动投入中，杨凌区(3.21人)和高陵区(2.86人) 平均每户劳动力人数高于总体水平（2.85人），同心县平均每户劳动力人数(2.8人)低于总体水平。资金投入中，杨凌区(27500元)和高陵区(32041.67元)农户资金投入均高于样本平均的资金投入(20954.89元)，同心县的资金投入(18171.43元)低于总体平均水平。

在投入要素中，杨凌区和高陵区的劳动力和资金投入均高于同心县的投入，但同心县的土地要素投入高于杨凌区和高陵区。在产出结构中，同心县在农业和非农领域的产出水平均高于杨凌区和高陵区。不难发现，农户劳动力和资金的投向与其产出结构恰恰相反。因此，构造超效率DEA模型进一步分析这种投入与产出之间的关系。

（二） 实证结果及分析

运用EMS1.3软件对调研的9个乡镇农村金融市场资金配置效率进行超效率DEA估计，并对效率值排名，通过表2可对各乡镇投入与产出的松弛变量有一个直观认识。表2农村金融市场资金配置效率评价结果

排序乡镇效率值θ松弛变量s- (投入）s-1s-2s-3松弛变量s+ (产出）s+1s+21王团1.3059 000002丁塘1.2469 000003五泉1.0843 000004河西1.0449 000005张卜1.0313 000006湾子0.9696 0071.6740.607鹿苑0.9641 00.5919.2008药惠0.9582 00.69025.4909通远0.7943 00.6143.28099.24DEA有效值θsuper0 的大小直接反映农村金融市场资金配置效率的高低。在调研的9个乡镇中，王团、丁塘、五泉、河西、张卜5个乡镇的效率值大于1，为DEA有效决策单元，说明其农村资金投入产出效率达到了最优；余下的湾子、鹿苑、药惠、通远4个乡镇的 DEA有效值小于1，即没有达到 DEA有效。西部农村金融市场资金配置效率呈现明显的地域分布特点。达到 DEA有效的5个乡镇中除了张卜，其他都分布在杨凌区和同心县；而没有达到DEA有效的乡镇则集中分布在高陵区，其中，湾子、鹿苑、药惠等乡镇的效率值均大于0.9，而通远乡的效率值小于 0.8。

没有达到DEA有效的乡镇中，以鹿苑乡来说，效率值是0.96，s-1=0，s-2=0.59，s-3=19.2，s+1=0，s+2=0,说明资金配置效率是无效的，即用少于当前的劳动与资本投入就可达到现有的产出。同时，结果显示在配置效率无效的4个乡镇中资金投入的松弛变量值较大，存在较为严重的资金投入冗余现象，说明农村金融市场的资金配置没有使资金发挥最大效用。湾子乡产出松弛变量s+1=40.6，药惠乡s+1=25.49，说明利用现有的投入要素可以创造出更多的农业产出。因此要通过对资金配置进行优化，实现农村金融市场的有效配置，从而提高农民的收入水平。

陕西杨凌区、高陵区和宁夏同心县都开展了农村产权抵押贷款，样本总体中参与农村产权抵押贷款的农户比例为52%，调查样本中杨凌区只有5%的农户参与了产权抵押贷款，高陵区农户参与占比22%，而同心县农村产权抵押贷款覆盖率高达91%。分析得知同心县农村金融市场资金配置效率最优，由此可能推断农户参与产权抵押贷款能优化农村资金的配置，此推断将在下文中进一步验证。

四、西部农村金融市场资金配置效率影响因素分析（一）模型与数据说明

将各乡镇农村金融市场资金配置效率系数作为被解释变量，选择农户个体特征（性别、年龄、文化程度）、人均收入、往返金融机构便利程度、是否参与产权抵押贷款、金融机构服务质量作为解释变量。对于资金配置效率与各影响因素间可能存在的关系提出以下假设：除农户个体特征外，假设人均收入，金融机构地理位置，参与产权抵押贷款，金融机构服务质量等因素对农村资金配置效率有正向影响。采用9个样本乡镇抽样调查的2011年数据(见表3)，分析农村金融市场资金配置效率的影响因素。设θ*i是前文计算所得的各乡镇DEA效率系数，xj为影响θ*i的因素，得到如下Tobit回归方程：

Y*i=αi+∑7j=1βijxij+εi （3）

（3）式中，Y*i为各乡镇农村金融市场资金配置效率系数θ*i的水平；i为乡镇个数，i=1,2,…,9，j表示农村金融市场配置效率影响因素的个数，j=1,2,…,7。

（二）实证结果及分析

在各调研乡镇农村金融市场资金配置效率影响因素分析中，建立针对9个乡镇的Tobit回归方程，运用Eviews6.0软件进行分析，表4是各乡镇Tobit回归方程的结果。

回归结果显示，除湾子乡外的8个乡镇中，农民年龄对农村金融市场资金配置效率具有正向影响，有6个乡镇的农民文化程度对资金配置效率具有正向影响。鹿苑、药惠、通远3个乡镇农民的人均收入对资金配置效率具有正向影响，但在其他乡镇无显著影响。而鹿苑、药惠、通远3个乡镇都表现出资金配置的无效性，说明农户人均收入对农村资金配资效率的影响不占主导地位。随着农民收入水平的提高，农村金融市场没有依据农户对资金的需求差异进行有效的资金配置，以扩大金融市场资金的覆盖范围，提高资金的有效利用程度，从而对资金配置效率没有产生积极影响。

农户往返金融机构的便利程度和金融机构服务质量都表现出显著的正向影响。便利程度是对农户与金融机构距离远近、乘车时间与花费的综合考量，这一结论反映了农村金融机构设立网点的覆盖率高有利于提高农村资金配置效率。金融机构服务质量会影响农户贷款的积极性，在9个乡镇中，王团镇、河西镇金融机构服务质量对资金配置效率的影响程度最大，且资金配置效率表现为有效，一定程度反映出同心县农村金融市场环境较好。

由于张卜乡、药惠乡的调查农户没有参与农村产权抵押贷款，因此只考虑其他7个乡镇的影响。对于王团镇、河西镇农户参与产权抵押贷款显著提高了农村资金配置效率，而在湾子乡却产生了负面影响，对其余乡镇均没有显著作用。这与预期不符，说明产权抵押贷款实施与操作过程中存在一些问题，有待解决。王团镇、河西镇的农村资金配置效率都表现为有效，因此，同心县农户参与产权抵押贷款是提高资金配置效率的主要原因。表3影响因素调查数据描述统计

乡镇性别年龄

（岁）文化

程度人均收入

(千元)便利

程度参与产

权抵押服务

质量样本数王团均值0.8342.126.9217.313.870.923.8852标准差0.389.772.8214.070.530.270.51丁塘均值0.8545.256.9918.443.790.903.8879标准差0.369.872.3416.630.780.300.49五泉均值0.6351.328.2111.734.530.053.9419标准差0.5010.123.1410.840.610.230.75河西均值0.8443.756.5611.043.090.943.7733标准差0.379.422.586.401.060.250.80张卜均值0.5348.168.539.424.110.003.6319标准差0.5116.352.066.581.050.000.68湾子均值0.8047.679.6011.314.130.603.2716标准差0.4110.332.597.420.520.510.96鹿苑均值0.6851.009.358.453.820.133.3060标准差0.478.272.355.860.720.340.70药惠均值0.5251.098.877.044.170.003.1023标准差0.5113.402.473.730.720.000.79通远均值0.4947.039.099.923.830.353.3569标准差0.5011.322.066.390.810.480.63注：男性为1，女性为0。参与产权抵押，是为1，否为0。便利程度，1=非常不方便，2=不方便，3=一般，4=方便，5=非常方便。服务质量，1=非常不满意，2=不满意，3=一般，4=满意，5=非常满意。

表4资金配置效率影响因素Tobit回归结果

乡镇性别年龄文化

程度人均

收入便利

程度参与产

权抵押服务

质量对数

似然值伪R2王团-0.0080.003* 0.014** 0.0190.115*** 0.098* 0.131*** 38.730.69(0.87)(0.10)(0.03)(0.12)(0.00)(0.10)(0.00)丁塘-0.0190.005*** 0.016*** 0.0130.040** 0.0650.171*** 55.770.59(0.66)(0.00)(0.01)(0.11)(0.02)(0.14)(0.00)五泉0.0760.007** 0.005-0.0240.061-0.1210.098* 18.820.09(0.28)(0.02)(0.69)(0.55)(0.37)(0.17)(0.08)河西0.0420.007*** 0.0110.0030.020.439*** 0.042* 29.610.27(0.41)(0.00)(0.15)(0.91)(0.25)(0.00)(0.08)张卜0.0670.004** 0.041*** 0.0120.044** 0.073*** 18.740.15(0.29)(0.02)(0.00)(0.73)(0.02)(0.01)湾子0.0260.0010.021*** 0.0080.126*** -0.065* 0.064*** 20.130.06(0.63)(0.69)(0.00)(0.76)(0.00)(0.08)(0.00)鹿苑-0.0280.008*** 0.021*** 0.039* 0.048*** -0.0190.042** 53.180.42(0.31)(0.00)(0.00)(0.06)(0.00)(0.59)(0.02)药惠-0.0270.006*** -0.0040.091* 0.111*** 0.052** 20.60.15(0.53)(0.00)(0.74)(0.09)(0.00)(0.03)通远-0.0190.005*** 0.024*** 0.036** 0.031*** 0.0030.053*** 69.030.35(0.40)(0.00)(0.00)(0.02)(0.01)(0.89)(0.00)注：括号内为双尾t检验概率值，*、**、***分别表示在10%、5%和1%的水平上显著。

五、结论

本文研究得出以下结论：1．西部农村金融市场资金配置效率存在地区差异。资金配置效率达到DEA有效的乡镇集中分布在陕西杨凌区与宁夏同心县；未达到DEA有效的乡镇集中在高陵区。2．农村资金配置效率的影响因素具有差异性作用。多数区域农民人均收入对资金配置效率无显著影响，但在一些资金配置无效区域，人均收入产生了显著的正向影响。3．农村产权抵押贷款模式对提高资金配置效率具有重要作用。在农村资金配置效率达到有效的区域，农户参与产权抵押贷款对资金配置效率都产生了显著的正向影响。

建议应重点做好以下几方面工作：第一，加强农村金融改革力度。西部农村金融市场中存在较为严重的资金投入冗余现象，因此，必须开放农村金融市场，加大新型农村金融机构试点，鼓励农村金融组织、业务和产品创新。第二，开发和培养农村人力资源。农民文化程度对农村资金配置效率的影响显著，应通过减免学费在农村普及基础教育，大力发展职业技术教育，利用农技站宣传、推广先进的农业生产技术。第三，扩大农村产权抵押贷款覆盖范围。农村产权抵押金融制度催生了土地等农村产权的解放，能够提供适合农业需要的以农村产权作金融长期贷款的信用制度安排，是提高西部农村金融市场资金配置效率的可行方法。

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(编校：少卿)

Research and Evaluation on Capital Allocation Efficiency of

the Western Rural Financial Market

YANG Xi, LUO Jianchao

(School of Economics, Northwest A&F University, Yangling 712100, China)

第5篇：农户投资论文范文

关键词：专用性投资  准租金挤占

垄断企业与农户合作的经典模式公司+农户，曾经得到农户、政府和学者的广泛推崇，也一度被认为是推动农村经济、带领农户致富、提高农业产出的好方法。然而，在实践中，这种模式也因为两个难以克服的问题而受诟病：第一，违约率高；第二，企业和农户间的利益分配不公平，通常被称作“狼”“羊”关系。即企业与农户合作是不平等的，拥有强势的企业像狼一样剥削了处于弱势的像羊一样的农户。关于违约率的问题，众多的学者从不同的角度给予了讨论。而“狼羊”关系假说，学界的意见却颇为一致，通常认为，在企业和农户的合作中，企业在利益分配、违约责任、市场风险分担等方面更多地剥削了农户，认为政府应该保护处于弱势地位的农户，并将讨论集中在如何保护农户利益、削弱企业强势地位等问题上。近来也有些学者，如罗必良等（2008）则从专用性投资的角度，强调农户应该采取独立经营的方式以防止准租金被挤占。陈灿等（2007）等从关系契约角度分析了企业与农户间交易的关系性特征，指出了正式合约与关系治理的组合治理手段。苑鹏教授（2008）则从垄断地位的角度考察了企业和农户之间的合作关系，她否定了狼羊假说，强调应该用农业合作组织来制衡企业的垄断地位。杜吟棠教授（2002）指出了公司+农户的缺陷，他认为弥补缺陷较好的方法是第三方力量的介入。本文则从市场规则和选择定律的角度，探讨公司+农户模式的企业和农户合作关系和利益分配问题，主要讨论有：1. 合作基础和双赢策略；2. 专用性投资和关系性渗透；3. 准租金挤占和利益分配；4. 结论和政策涵义。

 

一、合作基础和双赢策略

 

公司+农户的合作模式可以看作企业和农户之间的一种长期合约关系。从市场原则出发，企业和农户订立长期合约的目的只有一个，即交易成本的节约或利润的增长。如果合约双方与其他人或组织进行交易或订立合约，可节约交易成本或增加利润，那么，企业和农户的合约就不会签定。换言之，在有备选合约的条件下，企业和农户的合约是最优的，他们之间的合作对双方来说是一个双赢策略，否则，合约双方将重新寻找合作伙伴。

在公司+农户的合作模式中，合约双方签定的基本上是纵向供应合约。即农户负责为企业提供初始农产品，企业以农户作为原材料的生产基地。在这类合约中，农户类似于企业的一个生产车间，在农作物生产周期之初，农户接受企业的种植指令，这些指令包括种植品种、种植数量、品质要求、收购价格等等，在农作物收获之后，农民将农作物直接送到企业指定收购点，也有些企业派人上门收购。合约双方银货两讫，意味着合约圆满结束，如果在下一个生产周期继续签约，双方可能按照原有的条款继续合作，也可能按照一些现实条件变化修订合约条款。总之，一旦农户签定了这样的合约并履约，意味着该农户在农产品种植中将节约如下交易成本：

第一，降低选择成本。生产什么对农户来说是费思量的。不同的农作物生产成本迥异、市场价格相差巨大，在既定的土壤气候约束下，选择种植品种依然有风险。例如，在可种植经济作物的农地上，选择种大葱、大蒜还是其他，意味着未来收益的巨大差别。根据既有信息，农户可以确定种植不同品种的成本，但不能确定不同品种的未来价格。如果原来种植的是大葱，但由于销量不好或价格走低而想改种生姜，农户可能因不能准确预测未来生姜的价格而破产。根据蛛网定理，农产品的生产周期波动是巨大的，往往走出发散型蛛网状态。由于当年的生姜价格很高，农户据此信息而多种生姜，这样第二年的生姜价格往往会大跌，农户的收益将大幅度下降。此外，农户还要花费将大葱地改为生姜地的额外成本。有些农地的改换成本可能更大，如将大田改为水田，将菜地改为果园等等，有些土地改完后几乎不可能再改回，这无疑将增加改地成本。第二，降低销售成本。作为农产品的生产者，农产品的销售极其重要，尤其是具有较高商品率的农产品更是如此。作为大宗粮食产品，由于应用广泛、产量众多、产品差异性小，销售渠道广泛。一般说，大宗农产品除了受市场价格影响外，不存在销售困难。但是对一些特色农产品而言就远非如此，特色农产品价格波动不仅更大而且更加依赖于销售渠道。对有些农产品而言，农民明明知道市场价格远高于其他农产品的价格，从相对价格比较上具有利益优势，但却因为销售问题而难以种植。比如，种植辣根比种植菠菜具有比较利益优势，而菠菜的销售更畅通，辣根却必须依赖特有的销售通道，农户就更愿意种植菠菜，但是农户与企业签定种植合约就另当别论。在合约期内，农产品由企业包销，农户免除了寻找市场的成本，并有固定可靠的销售渠道，因此农户就会选择种植收益更大的作物。纵观企业和农户合作的农产品品种，基本上是专有的或特色的农产品，这类农产品生产周期波动大、销售渠道受限制，一旦这些问题被解决，价格上的比较优势会立现。第三，降低生产成本。农户选择与企业合作而非自营具有生产成本上的优势。对于特定农作物来说，企业会免费提供一些技术上的指导和病虫害防治方面的知识和农药。甚至有些企业为了确保供应链的稳定，会向农户提供资金支持，如种子、化肥等方面的融资。而这一切，在没有与企业合作的农户中是得不到的。

同样，对企业来说，与农户合作会降低成本。它包含：第一，稳定货源。对现代化的工业企业来说，稳定的原材料来源是必要的。以特种农作物作原料的企业，建立自已的原材料生产基地，是保证原材料基本供应的必要手段。对以大宗农产品或一般农作物为原料的企业而言，可以随时在市场上买到所需原料，即使有短缺，也可通过进口解决，因此这类企业基本上不需要建立原材料基地，也基本上不会与农户签定纵向供应合约。但对于以特色农产品为原料的企业而言，由于很难能够随时在市场上购买到所必须的农产品，或者即使可以买到，在品质、数量、价格等方面也不甚满意，因此，建立长期稳定的原材料供应关系就是必要的。类似的企业如奶制品公司、葡萄酒厂、特种香料生产厂，甚至是特种活鸡供应公司，如温氏集团的三黄鸡生产基地等等。对于这类公司而言，如果没有稳定的货源，公司面临的不仅是利润多寡问题，而是公司能否生存的问题。第二，可维持稳定的原材料价格，控制生产成本。在以农产品为主要原材料的企业中，原材料的成本是生产成本的主要部分，如果原材料成本波动不定，势必导致成品的成本波动。这种波动如果超出了企业可控制范围，产品的市场价格就会受到影响。如果产品的市场价格经常变动，对企业是相当不利的，尤其是对一些名牌大企业更是如此。为了维持企业形象，这些公司的产品价格一般是不变的。众所周知，特色农产品生产非常容易进入发散型蛛网生产周期，即产量和价格在每一个生产周期波动都非常大，如果企业按市场价格在市场上购进这些原材料，不仅在数量上难以保证，在价格上也波动巨大，对这类问题较好的解决方案是建立自己的基地或与农户达成稳定的供应协议。第三，品质保证。如果企业在市场上购买的农产品不能够满足生产的品质要求，那么与农户直接合作，按照特定的品质“定做”是企业的首选方案。为了保证品质，企业可以供给农户特定的种子，选择与特定区域的农户合作，甚至为农户提供技术指导。这些看似增加企业成本的作法，实际上是企业获取利润的保证。

须指出的是，尽管公司+农户模式对企业和农户而言都节约了成本或增加了利润，合作意味着双赢，但是，合约的签定和合约的履行都需要成本。基于交易成本考虑，并不是所有的农户都需要和企业合作，也不是说所有以农产品为原料的企业都需要与农户合作。企业和农民合作的条件是，合作的交易成本与非合作交易成本在边际上相等。公司+农户的合作模式，一般都是在特色农产品领域合作，而在大宗农产品领域几乎没有合作。这说明，在特色农产品领域里合作的交易成本小于非合作的交易成本，在普通的、大宗农产品领域里非合作的交易成本小于合作的交易成本。这个结论的政策涵义是，以龙头企业作为农村经济发展动力的政策主张并不具有普遍性，至少在粮食生产基地，这种模式是难以展开的，因为它不具备合作的基础。

 

二、专用性投资和关系性渗透

 

一些学者认为，企业和农户的合作是不平等的，这种不平等基于他们的市场地位。企业处于垄断强势，而农户是竞争性散户。因此他们之间的利益分配是不平等的。“狼羊”假说就是这种观点的典型代表。其实，这种观点并没有反映公司+农户合约的本质，由此而提出的政策建议也缺乏针对性。  与其说公司+农户合约的特征是垄断式合约，不如说是效率式合约。尽管这两种都是用较为复杂的合约取代了古典形态的市场交换，即以同一价格把产品卖给所有的顾客，而不存在任何限制。但是这两种合约却有本质性的区别，垄断式合约的目的是为了垄断，而效率式合约的目的是为了节约交易成本，很显然，公司+农户模式更适合于后者。

在公司+农户模式中，为了确保合约的履行，合约双方需要进行专用性投资，在这类合约中，专用性投资包含三个方面，即物资资本专用性投资、关系专用性投资和人力资本专用性投资。从农户的角度看，在合约期内，农户为企业种植了专用性产品，就等于进行了物资资本专用性投资，如果企业违约不收购这种产品，或者压低价格收购这种产品，农户也不可能将产品卖给别人。也就是说，农户所生产的产品，只有卖给企业，否则他就卖不掉或者即使能够卖掉但价格非常低甚至低于成本。这些物资资本专用性投资还表现为专用性的设施投入、专用性的土地改造等等。 伴随着物资资本专用性投资的还有人力资本专用性投资，有些特殊的农产品生产需要进行专门的人员培训。比如，农户与企业签定养奶牛协议，农户就需要专门学习养牛技术。从企业的角度看，企业投入了关系专用性资本。企业为了与农户建立纵向供应关系而进行的专用性关系投入，如寻找农户、培训人员、设计合约和签约成本等等 。有些企业甚至需要先期垫付一部分资金用于种子、农药、化肥的购买，派出技术人员作技术指导等等。

现代企业理论认为，专用性投资将导致准租金挤占，即敲竹杠行为。具体地说，在公司+农户合约中，农户可能依赖专用性投资敲企业的竹杠，挤占企业的准租金；同样也可能因为专用性投资而没有其他可选择的方案而被企业反敲了竹杠，即被挤占了准租金。反之，企业也可以凭借它投入的专用性投资挤占农户的准租金，或者被农户挤占自己的准租金。我们在这类合约中所观察到的一些现象，如农户违约、企业违约、企业压级压价、农户抬价行为等等，都是因为专用性投资而导致的准租金挤占现象，而不是企业凭借垄断地位对处于竞争性地位的农户的剥削。如果我们仔细的考察这类合约就会发现，尽管企业对农户的准租金挤占行为更多，但也确实存在农户对企业准租金挤占的现象。另外，在外部条件变化的情况下，企业和农户还可根据合约条款的刚性规定而相互挤占准租金，以便将市场风险转嫁给对方。这类准租金挤占所依赖的是关系专用性投资。换言之，关系专用性投资成为准租金挤占的一个条件。有专家指出，在关系专用性投资的合约中，基本上都存在着敲竹杠的可能性。由于任何一项合约条款都是不完备的，因此，合约本身就存在潜在的敲竹杠的可能（克莱茵，1996）。

须指出的是，在上述讨论中，没有考虑信息不对称和欺骗的情况。换言之，在对专用性投资的考察中，假设之一是不存在信息不对称和欺骗。很明显，在现实世界中，企业和农户的合作中，存在着信息不对称和欺骗的情况。就信息而言，企业可能比农户更有信息优势，当然这并不是绝对的。就欺骗而言，问题就非常复杂，企业和农户可能互有欺骗行为。然而，这两种现象在短期合约中可以观察到，在长期合约中却基本上观察不到。这是因为在长期合约中，合约双方经过多次博弈可达成基本共识，即信息基本上是对称的、双方是诚信可靠的。如果做不到这一点，合约就被解除了。

须指出的另一点是，上述的讨论不涉及垄断。或者说存在垄断的既定事实，合约双方互相认可了这个事实。在既定的垄断条件下，合约双方互有的准租金挤占行为，是由专用性投资导致的，而不是其他。农户和一个竞争性企业签定合约与和一个垄断性企业签定合约其结果是一样的，垄断性企业和竞争性企业的差别在于签约前的市场状态。如果农户和一个垄断性企业签定合约，他们之间的利润分配可能2:8，在合约履行期间，垄断性企业可以凭借专用性投资对农户敲竹杠，而农户也可能凭借专用性投资对企业敲竹杠，从而改变他们之间2:8的分配比例。同样，如果农户和一个竞争性的企业签定合约，他们之间的利润分配可能是5:5，在合约履行期间，竞争性企业仍然可以凭借专用性投资对农户敲竹杠，当然农户也可以凭借专用性投资对竞争性企业敲竹杠。准确地说，在合约期间，合约双方对准租金的分配不取决于市场地位，而取决于专用性投资及其专用性程度。

 

三、准租金挤占和利益分配

 

在公司+农户合约中，准租金挤占问题一般是由两类专用性投资导致的，一类是物资资本专用性投资，另一类是交易性或关系性的专用性投资，而人力资本专用性投资被排除在外。虽然有些投资属人力资本专用性投资，但因这种专用性投资所占的比重非常小，并且在解除合约之后，这类技能不能消失并可继续为所有者所用。而更重要的是，在合约履行中，双方均不能通过专用性人力资本投资实施准租金挤占。比如，种植烤烟的技术可能是人力资本专用性投资，但在种植烤烟中，农户不能通过减少技术含量投入等方法对企业实施准租金挤占，因为这样做的必然结果是烤烟产量的下降和品质的降低，而企业是按照收购数量和品质付费的，所以，如果农户实施了这种做法，最终受侵害的是自己而非企业。

物资资产专用性投资导致的准租金挤占主要来自于农户。在合约期内，如果农户为企业生产了特殊农产品，就意味着农户为这种产品投入了专用性物资资产。换言之，农户只有将这种农产品卖给企业，才能获得预期的收益，如果企业拒收或压低收购价格和等级，农户也不能将已生产出来的农产品卖给别人，这时候，农户的准租金就被企业所挤占。如果市场上有另外的厂商高价收购这种农产品，而其他农户没有办法在既定时间内供应这种农产品，则该农户就可凭借它已经生产出来的农产品向企业索取高价甚至抬高等级。如果企业不能满足农户的价格要求，农户就会以违约相威胁。如果违约必须要支付违约款，农户就会千方百计地隐藏产量，以达到少出卖的目的，以便将节省下来的产量卖给市场以获取高价。这样，农户就挤占了企业的准租金。在公司+农户的合约中，我们经常观察到违约、讨价还价、压级压价、隐瞒产量、拒绝收购等现象就属此类。一些学者将这类现象统统归咎于合约的不完备和法律的不健全，也有些学者将此归咎为企业的强势（他们更加注意企业对农户准租金的挤占），这是不正确的，准确地说，导致这些现象的原因是资产专用性投资。

关系专用性投资导致的准租金挤占主要来自于企业。在公司+农户合约中，企业凭借关系专用性投资敲农户的竹杠。在合约期内，企业为了保证农产品的供给，它需要跟众多小散农户签定稳定的供货合约，签订的合约份数越多，企业支付的专用性投资就越大。此外，企业还需与农户建立稳定的联系、技术上的指导、资金上的支持、收购地点的建立和维护等等。在合约期内，企业可以凭借这类的专用性投资，对农户的准租金实施挤占。其挤占的手段有：如果市场向好，为了防止农户违约将产品高价卖给别人，企业以减少资金支持、减少技术指导等相威胁，胁迫农户将农产品必须卖给企业。如果市场向坏，企业面临减产的困境，就不能按照合约全部收购农户的农产品，这样，企业就会因违约而承担违约金，为了达到既不支付违约金又不全部收购农产品的目的，企业会撤消或减少收购站点，制造收购上的麻烦，如增加运输距离、提高收购级别、不及时支付货款等等。企业还可以凭借它专有的销售网络和收购网络而故意压级压价，由于农户没有其他的出售渠道，企业就能够成功地挤占农户的准租金。有趣的是，农户也可以凭借企业的关系专用性投资而对企业反敲竹杠。如果市场出现了变化，企业要求农户改种其他品种或减少种植数量，农户会以增加成本为借口而拒绝，如果合约商品的市场价格大跌，农户也会要求企业按照合约价格执行，而将市场风险全部转嫁给企业，此时，合约条款就变成农户敲企业竹杠的武器。

关于专用性投资导致的准租金挤占问题，目前理论界给出的解决方案有两个，即纵向一体化和长期合约。克莱因（1996）、威廉姆森（2002）等人认为，纵向一体化可以较好地解决因专用性投资导致的准租金挤占问题。但是科斯（2007）、马斯滕（masten,1984）、考夫曼和拉封丹（kaufmann, lafontaine ，1994）等人认为，纵向一体化并不是一个完全的、低成本的解决方式，在一些企业中很明显不适合采用纵向一体化的方式，他们认为长期合约是解决这类问题的较好方法，而对专用性投资导致的潜在敲竹杠问题，主张采用激励机制和惩罚机制解决，以便使合约能够进入自我履约的轨道。纵观我国的企业和农户合作的方式，既有纵向一体化方式也有长期合约形式。对于前者，较普遍的做法是企业建立自己的基地，自己租赁土地、雇用农工、生产农产品，完全将农产品种植部分变成企业的一个车间。纵向一体化形式在一些大企业中较常见，如通化葡萄酒公司、蒙牛奶业集团等等。对于后者，则更常见于一些中小企业，这些企业更多地采用长期合约的形式。不过，大企业也并不完全采用纵向一体化的方式，还同时采用长期合约形式。如通化葡萄酒厂，既有自己的野生葡萄生产基地，也有与农户签定的纵向供货合约，农户常年向通化葡萄酒厂提供野生葡萄。

本人更倾向于科斯等人的观点，对于有专用性投资的长期合约，解决准租金挤占问题的较好方法是保护性方案的设立，它包括保护性条款、保护性措施、默认性契约、激励和惩罚机制等等，这些条款和设施，防止了准租金被挤占问题，有效地保护了合约双方的利益，从而使得合约更有效率。换言之，如果合约双方能够更仔细地设计合约条款、制定一些保护性措施，更好地运用激励和惩罚机制，在公司+农户合约中，农户和企业的利益是可以协调一致的，他们之间的利益可以协商分配，准租金相互挤占的情况可以被避免。

当然，并不是说保护性条款和措施可以解决一切可观察到的准租金挤占情况。如果市场变化出乎合约双方的预料，或者超出了合约双方可承担的程度，修改合约条款、重新商定利益分配比例就是必须的。在重大市场变化面前，如果还维持原有合约的分配条款，实际上就是对处于不利的一方实施了准租金挤占。换言之，在市场风险面前，合约双方需要责任共担而不是将风险完全转嫁给一方（刘凤芹，2003）。比如，企业和农户按照约定的产量收购某种农产品，到了收获季节，企业面对不景气的市场做出了减产的决定，企业因而不能全额收购农户的农产品，此时，如果农户依据合约要求企业必须全额收购，其实是将全部的市场风险转嫁到了企业身上，这是违背了市场原则的，它表明农户依据了固定的合约条款对企业实施了另一种准租金挤占。

企业和农户签约前确定的收益分配比例决定于各自的市场地位而与专用性投资无关。如果农户与垄断性企业签定合约，由于市场势力的原因，农户只能分配总收益的10%，而其余90%由垄断企业获得，这种看似不平等的分配格局是否可以通过某种方式打破呢？目前还没有确定的答案。

在与垄断企业签约前，农户会充分考虑他的收益状况。在存在备选合约的条件下，农户选择了垄断企业而没有选择其他，说明这种选择对他来说是最好的。假设农户可以选择自营、也可以选择和竞争性企业合作。如果自营，农户将获得全部总收益，如果与竞争性企业合作，他将获得50%的总收益。但是，如果自营的全部总收益少于与竞争性企业合作的50%的总收益分成，他将选择与竞争性企业合作。而如果与垄断企业合作可获得10%的总收益，但是这个10%的总量将大于与竞争性企业合作获得的50%，更大于自营的100%的总量，那么他就选择与垄断企业合作。

如果与垄断企业合作对农户来说是最好的选择，但是在这份合约当中，农户明显在收益分配上处于不利地位，能否通过一种方式让垄断企业将分配的比例倾向于农户呢，答案似乎是否定的。由于农户处于竞争性地位，如果农户不接受10%的分配比例，垄断企业将会与愿意接受这个比例的农户签约，而愿意与企业签约的农户不能联合起来共谋提高分配比例。如果他们是可联合的，他们的市场地位就是垄断而非竞争。另外，即使农户们的市场地位处于可察觉到的垄断地位，他们之间的长久联合也是不可能的，从理论上说，任何卡特尔式的垄断都必然破产。从实践上看，没有任何一个联合组织可以维持长久的垄断同盟。还有更重要的一点是，任何的联合、第三方力量甚至农业合作组织等等，是需要组织成本的。如果这些组织和外部力量足以和垄断企业抗衡，并可以给农户更多的分配比例，这增加的分配比例一定要与运行这些组织的成本在边际上相等。

 

四、结论和政策涵义

 

结论1：企业和农户合作的条件是，合作的交易成本与非合作的交易成本在边际上相等。

结论2：企业与农户合作的利益分享受制于两个因素，第一，受制于企业和农户的市场地位，不同的市场地位决定了二者之间的利益分配比例；第二，受制于专用性投资程度，专用性投资程度越强，被挤占的准租金就越大。

上述结论的政策涵义是：

1．公司+农户合作模式一般存在于特色农产品领域，原因是在特色农产品领域里合作的交易成本小与非合作的交易成本，这表明以龙头企业作为农村经济发展动力的政策主张并不具有普遍性，至少在大宗农产品领域，这种模式是难以展开的。因为它不具有合作基础。

2．通过削弱企业的强势地位方式以增加农户的分配比例的方案并不可行。从理论上说，虽然目前制定了反不正当竞争法，但是垄断企业并不在被反之列，因为它们没有采取强迫、胁迫或其他不正当的竞争手段。企业与农户合作的基础是自愿的和互利的。另外，这些企业也不是独家垄断，只是它们有一定的市场影响力，这种影响力决定了它们有一定的垄断力量，但这种垄断力量与独家垄断相比是微不足道的。从理论上说，这些企业构不成反垄断力量打击的对象，从实践上说，这些企业对市场发展而言是有贡献的和健康的，也是社会经济力量的支柱。

3．通过组织一股力量如农业合作社的方式与这些企业相抗衡，以便在利益分配中农户可以获得一个“合理”的比例的方案，还缺乏理论上的严格论证和实践上的成功案例。

4．关于专用性投资导致的准租金挤占问题，学界的观点虽然不一致，但是，有一些成功的案例可以借鉴，较好的解决方案是制定有效的保护性条款和保护性措施，合约双方的关系有制约性的渗透，建立有效的激励机制和惩罚机制，这些条款和措施将有效地约束敲竹杠行为。

 

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第6篇：农户投资论文范文

    一、文献综述

    Gini开创了对收入分配结构的度量方法, Kuznets提出了着名的倒U型假说,嗣后的许多研究 多围绕于Kuznets倒U型曲线的实证检验 [1] 。 早期关于金融发展与收入差距的研究更多地隐 含在金融发展与经济增长关系的研究中,King和 Levine关于金融与经济增长的研究开辟了一个新的 局面,多元回归和面板数据方法成为分析金融发展 与居民收入分配差距的主要手段,许多文献将金融 发展与居民收入分配差距的关系暗含于经济增长与 收入分配差距的关联性之中 [2] 。在理论研究方面,支持经济增长与收入分配差距负相关的代表性研究 包括Alesina和Rodkik等人的研究 [3] ,而认为经济 增长和收入分配差距正相关的代表性研究包括Ga- lor and Tsidon [4] 、Deininger and Squire [5] 、Alesina and Perotti [6] 等人的研究。但在实证研究中,绝大 部分的实证研究支持了经济增长与收入分配差距的 负相关性。 Greenwood and Jovanovic分析了金融发展水平 与收入差距的关联性 [7] ,在他们的论文中,实际上暗 含了一个重要假设———即初始的收入分配外生于经 济增长和金融发展水平,且对金融市场设施的使用 需要支付一定的固定成本,每期对金融服务的购买 需要支付一定比例的运营费用。由于固定成本的存 在,在金融和经济发展的早期,金融市场不大,此时 只有那些高收入、财富水平较高的人群才可以享受 到金融服务,而穷人在金融服务的购买上存在着 “门槛”效应;由于“门槛”的存在,穷、富两个群体的 金融投资收益率存在差异,因此,金融发展会使得收 入差距扩大;在金融发展的成熟时期,囿于金融服务 的激烈竞争,早期的“门槛”消失,穷人群体也可以 享受金融部门的服务,此时,穷、富群体的金融投资 收益率逐步趋同,这时的收入差距开始不断缩小。 Agihon和Bolton认为穷人之所以不能获得金融融资 源于较高的利率,而随着金融市场资金供给的增加, 利率的降低可以使得穷人获得迈过这一门槛的机 会 [8] 。Matsuyama认为金融市场的这种“财富门槛” 是内生的 [9] ,Beck et al.发展了金融发展影响贫困 家庭的两种渠道,但在金融发展的收入分配效应上, 研究认为存在不确定性 [10] 。Salvador Perez-Moreno 分析了发展中国家中金融发展与贫困间的因果 性 [11] ;Bittencourt以巴西为例,研究了其国内金融发 展与收入不平等相关性 [12] ;实证研究中,Ben- abou [13] 、Li and Zou [14] 、Beck et al. [10] 认为金融发展 与收入分配差距的相关性并未有明确的结论。但 Greenwood and Jovanovic [7] 、Jalilian and Kirkpatrick 支持了金融发展与收入分配差距的负相关性 [15] ;而 Townsend and Ueda [16] 、Iyigun and Owen认为金融发 展与收入分配差距间也存在着Kuznets的倒U型关 系 [17] ,但Clark,Xu and Zou却又否认了这种存 在 [18] 。 国内对我国金融发展、经济增长与居民收入分 配差距间的相关性亦存在较大争议。马冰分析了金 融资产对居民收入差距的正负效应 [19] ,马草原基于 风险预期理论,对金融歧视与收入差距的关系进行 了解释,并提出了金融市场的“双重门槛”影响 [20] ; 基于VAR模型,张立军、湛泳检验了金融发展的门 槛效应、降低贫困效应、非均衡效应对城乡收入差距 的影响 [21] 。杨俊、张宗益利用两时期省级截面数 据,在二元经济结构假设之下,对三部门劳动力转移 的收入分配变动进行解释,认为我国改革十几年来 制度转型带来的新兴经济的发展对国民经济增长具 有重要的影响。数据分析支持了Kuznets的倒U型 假说,并认为这种趋势是由于制度转型所决定的,或 者是由经济发展和体制变革双重影响的结果 [22] 。 王小鲁、樊纲从20余个因素考察了其对城乡居民收 入差距的贡献,包括人均GDP、外贸依存度、失业、 养老保险等等,但论文的研究发现保险等对高收入 阶层的好处要大于其对低收入阶层居民的好处,即 养老保险、医疗保险等反而扩大了收入差距 [23] 。王 书华、孔祥毅从信贷资源、股票融资、保险市场三个 角度,分析了金融发展、金融资源分布与经济增长和 居民收入分配差距间的相关性,研究发现由于经济 中存在显着的二元经济结构,金融发展较为充分、金 融资源较为丰富的地区收入分配的差距反而较 小 [24] 。王书华、杨有振以供给领先的金融发展模式 为视角,证实了供给领先的金融发展对经济增长、收 入分配的影响机制 [25] 。 既有的文献分析证实了金融发展中的门槛效应 对居民收入差距影响的存在性,这种影响随着经济 发展,促使金融发展与收入差距间存在着一种“倒 U”型关系。然而,既有的文献分析大多是针对国家 宏观经济层面而做的理论分析,且大多是针对城镇 居民而做出的分析。相较于国家宏观层面或城镇居 民,我国农村居民的金融资产配置与收入结构及其 微观个体特征均有着较大变化,农村居民的收入消 费习惯也大大相异于城镇居民,那么,在农村居民中 是否也存在着金融资产配置的门槛效应?这些金融 资产配置对农村居民收入差距的影响机制如何?基 于此,本文将通过对农户的微观调查数据,对农户的 金融资产配置以及收入差距间的关联性进行分析和 检验。

    二、理论假设与数理模型 Greenwood和Jovanovic(以下简称为GJ)模型以典型厂商和消费者为代表,分析了金融发展对居民 收入差距的影响。但不同于完美金融市场机制的前 提假设,基于我国的现实,典型的农户并不满足GJ 模型的假设,对我国农户的金融资产配置与收入差 距的分析需要修正GJ模型的理论假设。

    1.农户部门 在一个包含农户和金融中介的两部门经济中, 放弃GJ模型对典型消费者预期效用的假定①,假定 一个同时从事生产和消费的农户的典型行为如下: ∫ ∞ 0 ln(c t ,k t ) 1+ρ dt,其中0<ρ<1 同样,假定农户的初始财富分配是外生的②,农 户可以选择是否从金融市场进行融资,如果能够从 金融部门获得融资,则农户可以从投资过程中获得 一个较高的收益率wt;反之,如果农户没有从金融部 门获得融资,则假定其收益率为0; 由于生产存在一定的风险,融资后,农户的预期 收益如下: R(k t )=(1-p t )×0+p t ktwt, pt为融资后农户投资未发生亏损(从而可以按 期归还金融机构的贷款)的概率,此时,农户投资资 本kt的收益为ktwt;w t 为投资的收益率;如若发生亏 损,则农户的收益为0;

    2.金融部门 对金融部门而言,向农户提供融资服务,金融部 门将收取一个比例φ作为服务费用。假定贷款的利 率为rt;农户的投资获得成功时(概率为p t ),金融部 门可以避免信用违约的损失,此时金融部门的收益 为φrtkt;而如果农户投资发生了亏损,此时农户的 收益为0,无法支付贷款,金融部门不得不遭受信用 违约损失,此时其收益为(-k t )。 因此,金融部门的预期收益为: ptφrtkt+(1-p t )(-k t )=[(1+φr t )p t -1]k t

    3.门槛效应 显然,在存在风险违约的情况下,对金融部门而 言,其愿意提供的最大融资规模为: [(1+φr t )p t -1]k t rt 由此,站在金融部门的角度,只有农户的财富 规模超过 [(1+φr t )p t -1]k t rt 这一门槛,金融部门 才会考虑向农户提供融资;否则,金融部门就可能承 担信用损失。这一比例就成为农户部门融资的一个 门槛,财富规模没有达到这一比例的农户将无法获 得金融部门的融资。由于获得融资后投资的收益率 wt大于无融资的收益率0,随着时间的发展,这种由 于金融资产配置而带来的财富差距将越来越大,农 户间的收入差距扩大。 因此,在金融部门发展到成熟阶段的早期时间, 金融资产配置的门槛效应将可能导致农户收入差距 扩大。 4.动态效应 在金融发展的早期阶段,囿于资产配置的门槛, 财富规模较低的农户群体难以获得金融部门的融 资,而富裕的农户则可以利用获得的资金从事收益 率更高的投资,由此,在金融部门发展的早期阶段, 金融资产配置的门槛效应会使得农户间的收入差距 扩大。 恰如Matsuyama [9] 所论述,金融资产配置的这 种“财富门槛”是内生的,市场经济条件下对利润的 追逐必然会导致门槛效应的存在。Agihon和Bolton 认为,利润的追逐会使得金融部门的供给不断加大, 金融市场竞争不断加剧 [8] 。在我国当前的金融市场 机制下,即使金融市场并非Greenwood和Jovanov- ic [7] 、Matsuyama [9] 所假定的完美金融市场,但随着 金融部门逐步发展到成熟阶段,竞争加剧,制度逐步 规范,融资成本必然会降低,信贷配给的金融歧视将 获得修正,即使财富规模较低的农户也能够获得金 融部门的融资。 在金融部门发展的成熟阶段,一旦所有的农户 都能够从金融部门获得融资,此时富裕农户融资后 高投资收益率的优势将被打破,富裕农户与贫困农 户同时融资后投资收益率的差异将会缩小,随着时 间发展,农户间的收入差距将缩小(见图1)。显然,从时间发展的角度看,金融发展与农户的 收入差距间存在着一种倒U型关系,在金融发展的 早期,囿于金融资产配置的门槛效应,农户的收入差 距扩大;但随着金融供给的增加,金融资产供给竞争 加剧,门槛效应逐步消失,农户间的收入差距开始缩 小。在整个时间轨迹中,金融发展与收入差距存在 一种倒U型关系。

第7篇：农户投资论文范文

关键词：农村劳动力转移 农业生产业 影响机制

理论分析与研究假设

（一）理论分析框架

当前有关生产业发展的研究表明，生产由“内部化”向“外部化”演进规律和专业化分工理论是分析生产业发展的两个重要理论。

生产由“内部化”向“外部化”演进规律最早是由Ochel et al.（1987）、格鲁伯（1989）提出的，主要是指随着经济发展和市场体制的完善，经济组织会更倾向于通过“外部化”市场获取所需的生产而不是由“内部化”自身来提供，其原因在于经济组织对一项生产是选择“内部化”还是“外部化”取决于两者成本的对比，经济发展和市场体制完善使得 “外部化”成本低于“内部化”成本，促使经济组织选择从外部市场购买生产。

专业化分工理论秉承于亚当・斯密的观点，即分工和专业化是促进经济发展的关键性因素。杨格（1928）进一步的研究表明，促进产业间专业化分工需要发展间接或迂回生产方式，杨小凯（2003）基于新兴古典经济学理论的分析也表明，经济体专业化水平越高，越需要外部的迂回生产方式，即从外部市场购买生产。这些理论为本文分析农村劳动力流转对农业生产业发展的影响机制提供了重要启示。

（二）研究假设

1.农村劳动力转移与生产由“内部化”向“外部化”演进规律。一般认为，农户的生产决策是以利润最大化为目标的。在传统农业中，农户自给自足，农业生产全过程主要是由农户完成的；在传统农业向现代农业转变的过程中，城乡收入差距促使农户家庭为增加非农业收入、获取更大的收益而在农业和非农业生产之间重新配置劳动力，农村劳动力的转移使得农户完成全部农业生产过程的组织管理成本越来越高，同时，市场机制不断完善降低了外部化的生产费用与交易费用。当农户完成某些农业生产环节的“内部化”成本大于“外部化”成本时，农户就会将这些生产环节交给农户家庭以外的服务组织完成。即，农村劳动力转移因农户非农业收入的提高而增加了农户对农业生产业的需求。因此，本文提出以下研究假设：

假设1：农户非农业收入增长与农业生产业的发展具有同方向变化关系。

2.农业劳动力流动与生产专业化分工。随着工业化和城镇化的加快，我国农业生产经营者因农业劳动力流动而逐渐分化为传统农户、专业型农户、半工半农型农户和非农农户等类型（黄祖辉、俞宁，2010）。推动半工半农型农户向专业型农户转变有利于提高农业生产专业化水平，从而推动农业生产业的发展。杨小凯（2003）对不同类型生产模式的经济体选择行为的研究表明，市场交易效率和劳动生产率越高是促进经济体采用专业化生产模式的重要原因。速水佑次郎等（2003）的研究表明，农业劳动生产率取决于土地产出率和土地劳动比。鉴于人力资本水平是报酬递增的源泉（舒尔茨，1999），较高的农业人力资本水平会提高农业的土地产出率。而土地劳动比实际上反映了农户耕地面积的变化。因此，本文提出以下两个研究假设：

假设2：农业劳动力人力资本水平与农业生产业发展水平呈现同方向变化关系。

假设3：农户耕地面积与农业生产业发展水平呈同方向变化关系。

3.农村劳动力转移与市场交易效率。以上的分析还表明，提高市场交易效率有利于农业生产业的发展。城镇化是指农村劳动力向城镇转移而从事非农业生产活动的过程（郝爱民，2013），城镇自身拥有便捷的交通、通讯和信息网络条件，推进城镇化的进程可以把分散、封闭的农村市场纳入到以城市为中心的统一、开放的市场体系中，这不仅有利于实现农业生产要素的自由流动，还可以使农户能够方便地获得农业生产技术、市场的信息与服务，从而提高市场交易效率。因此，本文提出以下研究假设：

假设4：城镇化的发展与农业生产业的发展具有同方向关系。

变量设定和模型选择

（一）变量设定

农业生产业发展水平。生产业发展水平衡量指标的选择因数据来源的不同而不同。以投入产出表数据进行的研究通常采用生产投入率指标，即生产投入占全部投入的比重（汪建丰、刘俊威，2011；韩坚、尹国俊，2006），而采用时间序列数据或者面板数据进行的研究通常以生产投入量占经济总产出的比重作为替代变量（王辉，20410；程大中，2008）。鉴于本文采用面板数据，因此，本文选择农业生产支出占农林牧渔业总产值的比重，即农林牧渔业中农业生产的中间投入率作为农业生产发展水平的衡量指标。

农户非农业收入。借鉴王波等（2012）的研究，本文以各省农村居民人均工资性收入表示农户非农业收入，并利用农村居民消费价格指数进行平减。

农户耕地面积。本文以户均耕地面积，即各省农业耕地面积与各省农村农户数的比值表示。

农业劳动力人力资本水平。本文中农业劳动力人力资本水平的测算参照李谷成（2009）的研究，以人力资本扩展型劳动力变量Hi度量农业劳动力人力资本水平。其基本思路是：假定一省内部农业人力资本扩展型劳动力Hi表示为：Hi = eΦ（Ei）Li = hiLi，其中，Φ（Ei）表示接受Ei年正规教育劳动力的生产效率； eΦ（Ei）表示教育收益率，是指多接受一年正规教育使劳动者生产效率提高的比例；Li表示农林牧渔总劳动力数量。农村居民受教育程度在统计上划分为文盲及半文盲、小学、初中、高中、中专、大专及以上六类，相应的受教育年数为0 年、6 年、9 年、12 年、12 年和15.5 年，根据相关研究确定教育年数在0-6 年间的教育收益率为0.18，6-12 年间为0.134，12 年以上为0.151。据此计算出各省区农业劳动力平均人力资本水平。

城镇化水平。本文以各省城镇常驻人口数量占各省全部人口总量的比值来衡量城镇化水平。

各变量的描述性统计结果如表1所示。

本文各变量的原始数据来源于1996-2010年的《中国统计年鉴》，《中国农村统计年鉴》和《新中国60年统计资料汇编》。鉴于20世纪90年代中期以后农村劳动力工资收入快速增长的事实，以及2010年以后《中国农村统计年鉴》不再提供分省的农业生产投入量数据，本文实证分析的时间范围选择为1996-2010年。由于在此期间，和重庆的数据存在较多的缺失，因此，在本文所采用的省级面板数据中未包括重庆和的数据。

（二）模型选择

本文采用以下的面板数据模型来分析劳动力流动对农业生产业发展的影响：

Yit=a1+b1X1it+b2X21it+b3X2it+ b4X3it+b5X4it+εit （1）

其中，i代表截面单位（各省级单位），t代表不同的时期。a1为截距项，bi为待估计参数向量。因变量Y为农业生产业的发展水平；解释变量X1表示农户非农业收入，X2表示农户耕地面积，X3表示农业劳动力的人力资本水平，X4表示城镇化水平。ε为模型误差项。

计量结果及分析

（一）计量结果分析

本研究计量分析采用stata12统计软件。混合回归模型和固定效应模型的比较表明，本研究采用固定效应模型显著优于混合回归模型；固定效应模型和随机效应模型比较的Hausman检验的p值为0.5832，这表明，本研究采用随机效应模型显著优于固定效应模型。因此，本研究选择随机效应模型。为保证回归结果的稳健性，随机效应模型采用了聚类稳健性标准差，同时采用FGLS和MLS两种方法进行随机效应模型研究。具体结果如表2所示。

从模型估计结果来看，随机效应模型（FGLS）的Wald chi2（5）值为64.99，总体显著性水平为0.0000，随机效应模型（MLS）的LR chi2（5）值为209.83，总体显著性水平为0.0000，这说明随机效应模型总体拟合效果较好。各解释变量的计量结果具体分析如下：

首先，农户非农业收入在1%显著水平上与农业生产业发展水平具有正向关系，这与假设1具有一致性。农业机械化服务是农业生产的重要内容，王波（2012）针对农村居民非农业收入对农户采用农业机械决策的影响因素分析也证实了这一点。这说明，农村劳动力转移通过增加农户非农业收入可以促进农业生产业的发展。同时，农户非农业收入的平方在1%显著水平上与农业生产发展水平具有反向关系，即，农户非农业收入的增长从长期来看无法促进农业生产业的发展。导致这一结果可能的原因，一是农户非农业收入水平的增长隐含着农户从以农业为主的兼业经营向以非农业为主的兼业经营的转变，当农户非农业收入成为农户收入的主要来源时，农户会将更多的资源投入到非农业生产，可能不会继续增加农业生产的支出；二是农户因其劳动力大量向非农业转移会产生雇工需求，当农业雇工工资因农村劳动力的非农业工资水平上升而上升时（陈会广，2010），农户家庭为保持正常的农业收益也可能不会继续增加农业生产的支出。

其次，农村劳动力人力资本水平在5%的显著水平上与农业生产业的发展具有正向关系。这说明，农村劳动力人力资本水平的提高有利于促进农业生产业的发展，这与假设2具有一致性。

再次，农户耕地面积在5%的显著性水平上与农业生产业的发展具有正向关系。这说明，农户耕地面积的增加有利于促进农业生产业的发展，这与假设3具有一致性。

最后，城镇化水平在10%的显著性水平上与农业生产业的发展具有正向关系。这说明城镇化水平的提高有利于促进农业生产业的发展。这与假设4具有一致性。

（二）进一步的讨论

20世纪90年代以来，我国农村劳动力转移规模不断扩大，全国人口普查的数据显示，其数量从1990年“四普”时的4241.86万人增加到2010年“六普”时的15339.69万人。大量农村劳动力转移一方面降低了农业劳动力的人力资本水平，这是因为我国农村劳动力转移的年龄分布主要集中在15-49岁，同时，这个年龄段的农村劳动力的受教育水平也是相对较高的（见表3）；另一方面是并没有因此出现农地的大规模流转，2008年17省农村调研数据表明（叶剑平等，2010），69.5%的样本农户未进行土地流转，且农地流转中79.2%发生在本村，这可能与我国农村劳动力非农化成本高、农地的非生产性效益大和农地流转成本高有关（钱忠好，2008）。

由此表明，农村劳动力大量向城镇和第二、三产业转移降低了农村劳动力的人力资本水平，以及并未因此形成农地较大规模流转，农户仍然以小规模的经营为主，这些显然抑制了农业生产业的发展。

结论与启示

农业生产业的发展对于推动我国农业现代化具有重要意义。本文根据生产业发展的相关理论，从理论上分析了农业劳动力非农化转移对农业生产业发展的影响机制，并利用1996-2010年的省级面板数据进行了实证检验。研究结果表明：农户非农业收入、人力资本水平、农户耕地面积和城镇化水平与农业生产业的发展具有同方向变化关系，但从长期趋势上，农户非农收入的增加并不能促进农业生产业的发展。农村劳动力转移因农户非农业收入的增加和城镇化水平提高而促进了农业生产业的发展，但是进一步分析表明，农村劳动力转移因降低了农村劳动力人力资本水平和并未提高农户经营规模而不利于农业生产业的发展。

本研究具有以下政策启示：一是我国十八届三中全会确定的有关促进农地流转的政策措施，例如，“赋予农民对承包地占有、使用、收益、流转及承包经营权抵押、担保权能，允许农民以承包经营权入股发展农业产业化经营”等政策，因可以提升农业生产的专业化水平，而有利于推动农业生产业的发展。二是向农村劳动力提供农业技术培训服务因可以提升农村劳动力人力资本水平而有利于推动农业生产业的发展。三是加快小城镇建设，提升我国城镇化水平因可以提高市场交易效率而有利于推动农业生产业的发展。

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第8篇：农户投资论文范文

论文关键词：小额信贷，SWOT―PEST，战略

 

一：引言

小额信贷问题一直受到国内学者的关注。赵芝玲，邹帆(2003)通过对农户小额信贷的绩效的分析，指出中国小额信贷能实现农户增收与信用社盈利增加的双赢结果。李莉莉(2005) 通过对正规金融机构小额信贷运行机制的绩效评价金融论文，指出对于农户收入有正的显著影响论文开题报告范例。张立军，,湛泳(2006)通过分析小额信贷与当地农户贫困之间的关系，认为农村小额信贷的发展对农户家庭经营收入产生了正面的影响。朱乾宇，董学军（2007）选取湖北省恩施土家族苗族自治州为研究对象，构建当地少数民族贫困地区农户小额信贷的扶贫绩效的研究，认为小额信贷对农户的增收有积极作用金融论文，且非农业贷款投向相对农业贷款投向而言具有更好的绩效。总体而言，国内对小额信贷的研究大多数还停留在小额信贷的绩效分析方面，采用SWOT―PEST分析整个小额信贷产业的战略选择的文献相对较少。在加快发展农村的同时，不能光靠增加小额信贷的投入，还应注重农村小额信贷的战略发展，为小额信贷的可持续发展打下坚实基础。因此金融论文，有必要对农村小额信贷的现状作系统的分析，在此基础上厘清农村小额信贷发展的优势与劣势，为改善农村金融生态环境提供有益的借鉴。基于以上思考，本研究运用SWOT―PEST模型对农村小额信贷进行评价和分析，为小额信贷的可持续发展提出了建议。

二：研究的方法

SWOT―PEST矩阵方法是一种战略分析方法，利用它可以把影响小额信贷发展的政治(P)、经济(E)、社会(S)、技术(T)等因素放到统一的框架内进行系统的SWOT分析金融论文，辨别出影响中国小额信贷发展的关键因素，从而有利于了解小额信贷发展的环境条件，为小额信贷的发展提供战略性的决策论文开题报告范例。

表1 我国小额信贷产业的SWOT―PEST分析

 

Pest/

Swot

政策法律环境（politics）

经济环境（economics）

社会文化环境（society）

技术环境（technology）

内在因素

优势S

政府为小额贷款的可持续发展采用贴息的政策

激活农村金融市场

越来越多的农民从事非农生产，还贷周期短、投资回报率较高。

征信系统

无需抵押物与担保品

劣势W

未还款者法律追究问题、正规银行贷款贷款者的道德风险

农业的天生脆弱性使得小额信贷风险加大

农民的盲目投资

融资难、限制了规模、没规模效应、服务滞后

外在条件

机遇O

政府对农村金融市场的重视及对农村的发展建设

我国经济的快速发展，使得小额信贷违约率降低。

先让一部分区域先推广，利用“示范效应”逐步推广的理念得到认同。

 

  正规金融机构开办小额贷款业务金融论文，使得资金时间与安全性监管体系成熟。

挑战T

目前还没任何法律界定小额信贷的法律地位

农业受到自然灾害与市场变动影响较大，贷款农户日益产生贷款危机，形成不良贷款

第9篇：农户投资论文范文

【摘要】为应对全球经济危机，我国出台了刺激农村消费需求来拉动内需的政策，这些政策能否有效不仅取决于农户收入的增长，还取决于农户需求收入弹性的大小。本文使用线性AIDS模型测算了农户的需求收入弹性，结果显示，农村医疗服务、农村文化教育和交通通讯的收入弹性均大于1，且前两项的收入弹性大于后者。本文建议要刺激农村消费应在提高农民收入的基础上优先增加对农村公共服务的投资才对交通等基础设施的投资。

【关键词】需求收入弹性拉动内需AIDS模型

一、引言

为应对全球经济危机，我国政府在2008年11月出台了十项经济措施，以进一步扩大内需，促进经济平稳较快增长。这十条经济措施中有三条都涉及到促进农村经济增长，包括“加快农村基础设施建设”，“加快中西部农村初中校舍改造”，“提高明年粮食最低收购价格，提高各种惠农补贴标准，增加农民收入”。随后在2008年12月，国家又扩大了“家电下乡”补贴政策的试点范围，来促进农户对家电的消费。由此可见，在经济增长速度放缓的情况下，国家将拉动内需的重点放在了刺激农村消费需求上。这些政策能否有效地刺激农村消费需求，不仅取决于农户收入的增长，还取决于农户的需求收入弹性，即农户收入的增长所能引起的消费支出增长的状况。农户对不同商品和服务的需求收入弹性可能会存在差异，有效的政策干预应尽量针对那些农户需求收入弹性大的商品和服务，这样有助于确定政策的优先顺序，确保政府公共支出的效率。因此，对农户需求收入弹性的测算就显得很有意义。本文拟利用线性AIDS模型，根据农村固定观察点2006年的农户调查数据来测算农户对各项商品和服务的需求收入弹性，进而针对政府农户收入支持政策的优顺先序提供相应的政策建议。

二、模型及数据处理

AIDS模型由Deaton和Muellbauer提出，它不仅满足选择偏好公理，考虑了消费品之间的替代关系，并且能够由个人偏好加总为社会偏好等，是一种比较成熟的消费行为模型，被广泛应用于居民消费行为的研究中。

这里的P由下式给出：

由于我国存在显著的地区差异，因此本文分别从东部、中部、西部地区各选取3个样本省，各地区样本省的选择兼顾了南北地域平均分布，在样本省内按照各县经济水平高低选择不同经济水平的样本县的样本农户，最终使用的样本总数为3133户。

由于缺少商品和服务的价格数据，农户生活消费支出项目的价格分别以各年的农村居民消费价格指数替代。根据农村居民消费价格指数和农户消费支出项目的内容，本文将农户生活消费支出项目归并为食品、衣着、居住（含住房和燃料）、耐用品及用品、农村医疗服务、农村文化教育、交通通讯、其他共8项。各项支出的价格分别以食品类、衣着类、居住类、家庭设备及用品类、医疗保健类、娱乐教育文化类、交通和通讯类价格指数以及农村居民消费价格总指数代替，并都转换为以2003年为基期的价格指数。

农户对某项商品或服务的支出比重除受到自身价格和其他商品或服务价格的影响外，还受到农户家庭特征等需求方面因素的影响，因此模型中加入了需求控制变量。另外对于农村医疗服务和农村文化教育等农村公共服务类消费项目来说，农户的支出也会受到这些服务的供给水平的限制，因此本文在农村医疗服务和农村文化教育支出方程中分别加入了这些服务的供给水平控制变量。

受可获得数据所限，本文选取的需求控制变量包括“户主年龄”、“户主受教育水平”和“家庭人口数”；在农村医疗服务支出方程中应加入“家庭3岁以下儿童数”和“家庭60岁以上老人数”两个需求控制变量；在农村文化教育支出方程中加入“家庭处于义务教育阶段（6岁以上15岁以下）的子女数”控制变量。在农村医疗服务支出方程中加入的供给控制变量包括“村预防保健费投入”、“村支持农村合作医疗投入”、“村全年举办健康教育的次数”、“县级财政支出”。有研究表明，一些私人性质的诊所没有被统计在村级医疗机构总数中，为避免结果出现较大偏差，本文没有加入“村医务室和诊所数”变量。在农村文化教育方程中加入的供给控制变量包括“村办小学的投资”、“县级财政支出”。另外，全部方程中都加入“村庄距离公路干线距离”以及地区虚变量，而以上控制变量中涉及到支出金额的控制变量均取对数。

三、农户需求收入弹性估计结果

根据模型估计结果，各消费支出项目的需求收入弹性有较大差异（见表1）。一是食品和衣着这类生活必需品的需求收入弹性均小于1，说明农户对这类消费品的支出受收入变化的影响较小。二是居住、耐用品及用品、农村医疗服务和农村文化教育的需求收入弹性均大于1，说明农户对这四种消费项目的支出受收入变化的影响较大。其中农村医疗服务和农村文化教育两项农村公共服务消费项目的需求收入弹性分别居于第一位和第三位。三是交通通讯的需求收入弹性稍大于1，高于食品和衣着的收入弹性，但是明显低于居住、耐用品及用品、农村医疗服务和农村文化教育的收入弹性。

四、结论及建议