本文采用logistic回归模型分析影响平泉县农民借贷款行为的因素，根据数据的可用性选择了七个因素。Logistic模型建立如下：

　　ln[pi/（1-pi）]=β0+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+β5X5+β6X6+β7X7+εi

　　1 贷过款

　　其中，pi=P（Yi），Yi=

　　0没有贷过款

　　因变量Y是一个0，1的虚拟变量，Y=1表示贷过款；Y=0表示没有贷过款。β0是常数项，自变量Xi服从逻辑分布，包括性别（X1）、年龄（X2）、受教育背景（X3）、贷款数目（X4）、家庭年收入（X5）、贷款用途（X6）和对农民贷款了解程度（X7）七个变量。我们运用计量软件SPSS 13.0建立数据库，对七个变量分别作条件logistic单因素分析，然后运用Wald概率统计法，向前逐步选择自变量进行回归，得出进入回归方程的因素。模型各变量赋值见下页表1。

　　首先我们将调查表中的所有因素强行进入方程作Logistic分析，在90%或95%的置信区间下，其中P<0.05的因素包括：受教育背景（X3）、家庭年收入（X5）、贷款方式（X6）及农民对贷款的了解程度（X7）四项，由于方程中包含了性别、年龄、职业三项不显著的解释变量（见表2），因此我们重新建立模型。

　　我们再运用Wald概率统计法，向前逐步选择自变量进行回归，在90%或95%置信区间下，最终进入方程的因素有受教育背景（X3）、贷款方式（X6）及农民对贷款的了解程度（X7），OR的值分别为2.013（95%可信区间为1.206-3.359）、0.458（95%可信区间为0.256-0.819）、0.460（95%可信区间为0.315-0.672）（见表3）。从整体方程的显著性来看，总体方程显著，有较好的拟合优度。回归结果显示，受教育程度对贷款的影响是正方向的；贷款方式的因素的系数为负，农民通过质押贷款形式的人数最多，其次是担保贷款、信用贷款；农民对贷款了解程度的系数为负，说明农民对贷款情况了解的越多，贷款的可能性越高。

　　三、结论与建议

　　（一）主要结论。（1）农民因家庭收入来源影响，对贷款特别是小额农村贷款的需求较旺盛，有近95%的农民贷过款。（2）农民对贷款的了解程度，对农民能否选择较为合理的贷款方式有着一定的作用。（3）农民贷款用途及当地农民贷款的优惠政策对农民贷款金额起着重要的影响作用。（4）Logistic模型回归结果表明，影响农民借贷款的因素主要有三个，分别为：受教育背景、贷款方式及农民对贷款的了解程度。

　　（二）相关的政策建议。（1）建立和完善小额信贷的激励机制。通过建立农民贷款动态数据库，真实反映农户信用等级和还款情况，对信用等级高并按期还款的农户加大优惠力度，激励农户贷款；完善农信社对信贷员的激励机制，由单一的负激励机制逐步向双向正负激励机制过渡，变被动为主动；中国人民银行应结合当地贷款情况，对贷款率高及还款率高的信用社给予更多的政策倾斜，实现良性循环。（2）建立有效的信用等级评价制度。信用社发放小额贷款的主要依据为农民的个人信用，同时也是农信社控制风险的主要要求。建立有效的信用等级评价体系能够更好地服务广大农民。措施包括：进一步完善信用评级指标体系；逐步加大信用等级评价的硬件投入，对农户的信用档案实行电子化管理；明确评级责任；严格按照评级标准，评定农户信用等级。（3）确定合理的小额信贷利率。在广大农户还款的能力范围内适度提高农村信用合作社的贷款利率，最大限度扶植“三农”，使农户对小额信贷有更全面的认识，即小额信贷非“救济款”。这样一方面保证农户及时还款，另一方面保证信用社的收益。

　　参考文献：

　　1.刘晖.农村信用合作社小额信贷的风险与防范[J].当代经济，2008，（10）.

　　2.文茜.对农村信用社小额信贷可持续性的思考[J].商场现代化，2008，（33）.

　　3.刘西川，金铃，程恩江.推进农村金融改革 扩展穷人信贷市场——中国非政府小额信贷和农村金融国际研讨会综述[J].中国农村经济，2006，（8）.

　　4.洪正，王万峰，周轶海.道德风险、监督结构与农村融资机构设计——兼论我国农村金融体系改革[J].金融研究，2010，（6）.

　　5.刘西川.村级发展互助资金的目标瞄准、还款机制及供给成本——以四川省小金县四个样本村为例[J].农业经济问题，2012，（8）.

 

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