农户投资实证分析论文范文第1篇
关键词：借贷规模;Tobit模型;收入结构;投资驱动
一、引言
党的十九大提出实施乡村振兴战略，惠农助农政策纷纷出台，旨在增加农民收入，建立农村产业融合长效机制。乡村振兴的顺利推进，迫切需要金融机构提供相应的金融支持，满足农村多种经营主体的资金需求。然而由于借贷双方存在严重的信息不对称，使得农户的信贷需求多数无法通过正规金融机构满足。一方面，农户借贷具有规模小、风险难以控制、贷后监管困难等特点，且难以向金融机构提供有效的抵押担保(Feder等，1991)，一定程度上降低了金融机构在农村信贷服务产品和创新上的意愿，贷款供给意愿不足，农村金融市场存在严重的信贷配给现象(褚保金等，2009;张梓榆等，2018);另一方面，农户由于长期受到正规金融机构信贷配给，在潜意识中认为自己无法获得正规金融机构贷款，即使产生信贷需求时也不会向正规金融机构申请贷款，形成了需求型的信贷约束(程郁等，2009)。
发展中国家的制度安排相当复杂，既存在正规金融机构，也存在许多非正式金融交易行为，往往是多种制度形式共存并互动(普兰纳布·巴德汉等，2002)。农户融资具有明显的偏好次序，历史上国家农贷制度下农户融资次序偏好为国家农贷、熟人信贷和高利贷(张杰，2004)，当代社会农户融资次序更多是亲朋好友，其次是信用社和银行(张杰，2007;孟樱等，2017)。农户融资次序与资金用途、家庭情况密不可分，年收入较高、劳动力人数较多且借贷用于非农生产的农户家庭更倾向于选择农村正规借贷渠道(秦建群等，2011;贺莎莎，2008;马燕妮和霍学喜，2017;蔡海龙和关佳晨，2018)，年收入次之的农户家庭更偏好于新型农村金融机构;而年收入较低、劳动力人数较少且家有儿童、借贷用于日常消费及应急的农户家庭则更多地选择民间借贷(杨京泽等，2015;易小兰等，2017;茹玉等，2015;朱守银等，2003)。进一步说，农户融资偏好次序的形成，也是农户面临融资约束的体现，为满足资金需求，农户倾向于选择最可能获得贷款的途径，例如面临供给型和需求型信贷约束的农户愿意选择非正规金融(赵建梅等，2013)。拥有正式社会资本的农户倾向于申请正规贷款，拥有良好非正式资本的农户则更倾向于通过非正规渠道借贷(张珩等，2018)，尽管正式及非正式社会资本影响农户对借贷途径的选择，但均能缓解农户供给型信贷约束及需求型信贷约束(李庆海等，2016)。运用微观数据对特定地区农户借贷意愿进行分析，发现户主年龄、受教育程度、家庭总人数、耕地面积等对农户借贷意愿有显著影响(褚保金等，2008;牛荣等，2012;谭燕芝和李维扬，2015;卢亚娟等，2016)，农户住宅、生产性固定资产价值(冯旭芳，2007)、家庭收入、非农收入(潘海英等，2011)等经济条件也是影响农户获得信贷支持的重要因素。此外，农户金融服务认识(卢山和江可申，2010)、金融意识(周天芸和钟贻俊，2013)、生产性投资意愿(常俊等，2015)等要素对农户借贷的影响也较显著。
在宏观层面，学者对农户所在区域的经济发展水平、金融政策环境等对借贷行为的影响给予了关注。中国金融市场发展不均衡，东部地区农村金融发展水平高于西部地区，当地农户的借贷行为更加活跃(伍艳等，2013)，地区差异对农户正规借贷需求影响显著(易小兰等，2011)，地区经济模式、产业模式和征信体系也都会对农户借贷行为产生影响(谭燕芝和李维扬，2015)。互联网金融普惠发展对农户借贷有激励效应(周鹏达等，2017)，但农户依然存在明显的自我排斥(何婧等，2017)，因此塑造良好的金融环境可以降低农户贷款的交易成本，减少金融机构与农户之间存在的信息不对称(张海洋等，2012)。
综上，农户借贷行为不仅受到户主个体特征、家庭特征、经济特征等要素的重要影响，同时也会受到地区经济条件等外部环境的影响。已有研究中对农户借贷动机的研究多从借贷用途出发，将借贷用途分为生产性用途和生活性用途，分析不同借贷用途下借贷行为差异，但忽视了农户投資意愿对其借贷行为的驱动作用。在农村三产融合的趋势下，投资意愿不同的农户选择的生产经营方式存在巨大差异，农户的借贷行为也受到相应的影响。因此，进一步从投资意愿的角度研究农户借贷动机对农户借贷行为的影响，对于农村金融支持政策的制定，实现农民增收和脱贫致富具有重要理论意义与现实意义。另外，尽管已有对农户借贷行为的研究十分丰富，但研究样本多集中于沿海经济发达地区及西北地区，对中原地区农户借贷行为特征的研究仍有欠缺。
河南省是我国农业大省，农村人口超过5000万，根据国家经济战略布局，河南省作为国家粮食基地，确保粮食安全是首要任务，同时面临着传统农业向现代农业转型，顺利实施全面乡村振兴的迫切挑战。因此，基于农户家庭财富、投资驱动视角对河南省农户借贷行为开展研究，明确农户经济基础、投资意愿对借贷行为的驱动作用，制约农户借贷的关键内在和外在要素，不仅是对已有研究样本的有效补充，而且对于研究如何加强金融支持传统农区农村经济的快速发展、顺利推进乡村振兴具有重要意义。
本文的结构安排如下：第一部分为引言;第二部分构建理论基础研究的假设;第三部运用Tobit模型对农户借贷规模的影响因素进行计量分析，并根据投资偏好对进取型农户和保守型农户的借贷规模驱动作用进行差异性分析;第四部分根据研究结论提出相应的政策建议。
二、理论基础、模型确定及数据来源
(一)理论基础
农户借贷是农户家庭经济行为的一部分，收入水平较低时，农户的生存依赖于微薄的土地，由于土地难以获得更多的报酬收益，农户使用借贷资金时会选择放弃生产性投资来优先满足急需的生存性需求;随着收入水平提高，农户收入类型更为多样，家庭抗风险能力增强，自我发展需求更加迫切，借贷资金的生产性需求增加。
舒尔茨理性小农理论指出，传统农户具有理性经济人的特点，会根据自身拥有的生产要素权衡成本及收益，寻求利益的最大化。传统农区的小农经济难以实现规模经济，根据边际报酬递减规律，在其他条件不变的情况下，当农户持续增加某种生产要素的投入，这种生产要素带来的边际产量表现出先递增后递减的趋势。因此，一定程度内，农户为了追求更高收益将会选择扩大自己的土地经营规模，同时对设备、技术等生产要素需求增加，农户的借贷需求随之增加。基于以上分析提出如下研究假说：
H1：基于盈利动机，农户的生产规模越大，对资金的需求程度和规模也就越大，农户的生产经营规模对其贷款行为产生正向影响。
目前，农户分化现象明显，纯农业型及兼业型等多种类型并存，当农业收入无法满足家庭消费支出需求时，农户首先会寻求以非农业收入为主的内源性融资(张杰，2004)。农业收入比重较低的农户，通过打工或个体经营等方式获取收入可以补充其农业收入不足的缺口，平滑家庭消费需求。农业收入比重较高的农户，其收入来源较为单一，在维持自身日常生活外结余较少，难以应对突发情况和天灾人祸，更容易发生借贷行为。由此提出以下假说：
H2：农户借贷行为受到家庭收入结构的影响。农业收入比重越高，农户发生借贷的可能性越大。
农户的借贷用途多为生活性用途，生活性用途贷款多用于婚丧嫁娶、子女上学等(朱守银，2003)，表现出借贷规模较小、借贷期限灵活的特点，生活性借贷需求大多由非正规金融借贷途径满足;正规途径借贷将贷款用途限制为生产性用途，借贷规模较大，借贷期限固定。基于此提出以下假设：
H3：农户借贷目的影响农户获得的借款金额，用于生产性用途的借贷可以获得的额度更大。
农户根据其生产性投资意愿可以分为进取型及保守型。进取型农户通常制定投资计划，期望扩大生产规模增加收益，相应需要支付购买生产工具、租赁土地等方面的费用，若农户自身的积蓄无法满足这些需求，其发生借贷的可能性较大，具体的投资计划往往也意味着较高的潜在偿债能力;保守型农户在以家庭为生产单位从事生产经营活动满足自身基本生活及消费需要的情况下，无意通过投资扩大生产经营规模获取更多收益，发生借贷的可能性较小。由此提出以下假说：
H4：投资计划对农户的借贷行为产生影响，有投资计划的农户对资金需求更强烈。
(二)模型设定
根据调研数据特征，研究采用Tobit模型对农户借贷行为的影响因素进行计量分析。Tobit模型的基本原理和假设如下：
其中，[α0]表示常数项，[αi](i =1，2，…，10)表示待估变量的系数。Tobit模型描述的是解释变量与潜变量的关系，直接回归结果无法体现经济含义。为了体现解释变量对实际观测到的被解释变量的影响，需要计算解释变量的边际效应，即在控制其他所有解释变量不变的情况下，特定解释变量变化1单位对实际被观测到的被解释变量条件均值的影响。边际效应的计算公式如下：
(三)变量设置
本文尝试揭示农户的家庭财富特征、投资意愿对农户借贷行为的影响，选择农户借贷金额作为被解释变量，代表了农户在双重信贷约束下愿意借贷且能够获得的贷款额度。
根据代表性与不相关原则，本文核心变量选取人均耕地面积代表家庭资产，农业收入占家庭总收入比重代表收入结构，用借贷用途、计划未来投资5万元以上项目等变量反映农户投资当前与未来计划刻画农户投资意愿。其中，农户借贷用途有生产性用途、非生产性用途之分，在调查样本中部分农户当年借贷既有生产性用途也有非生产性用途，因此在变量设置时，同时引入两个虚拟变量，分别表示全部用于生产性用途以及全部用于非生产性用途，以区分混合使用借贷资金的样本农户。
此外，引入了代表户主个人特征的户主年龄和户主性别、代表家庭特征的劳动力占家庭总人口比重、代表金融意识的利率是否合适与家庭资产抵押意愿、代表借贷特征的借款渠道等控制变量，具体说明见表1。
(四)数据来源
为了能够深入了解河南地区农户的借贷行为特征，本文选取河南省郑州市、濮陽市、南阳市及商丘市等具有代表性的地区进行调研。郑州市和濮阳市位于黄河沿岸，土地肥沃、灌溉便利;南阳市有“中州粮仓”之称、商丘市有“豫东粮仓”之称，是典型的农业大市和产粮基地。调研地区传统农区特点明显，农业要素禀赋高，农业人口众多，人均耕地面积相对较少，具有典型小农经济特点。
本次调查采取典型抽样和随机走访的方式，对当地农户进行入户问卷调查。共收集问卷250份，其中有效问卷219份，问卷有效率为87.6%。调查问卷的内容包括了农户的个人基本情况、家庭特征、近三年半贷款经历、受到信贷约束情况、贷款意愿、抵押意愿和投资意愿等方面。
根据数据特征及研究目的，对2013—2016年上半年农户样本数据采用独立混合截面处理，即忽略大样本独立抽取数据的时间效应，将短面板数据截面化，从而获得876个农户的横截面数据样本，以此开展研究。
三、实证分析过程及结果解释
(一)样本描述性统计
在本次调查的样本中，户主年龄多大于40岁，其中男性户主数量居多;大部分家庭的劳动力占家庭人口总比重都超过了0.5，其中占比处于0.71—1水平的居多，占比43.84%;50.68%的农户种植面积处于5-10亩的规模，32.42%的农户种植面积小于5亩，大部分农户种植自有土地，经营规模有限。只有极少农户通过土地流转扩大种植规模;家庭收入5万元以下的农户比例最大，占比60.27%;样本中绝大部分农户从事农业活动同时从事其他工作，其中纯农户有18人，从事兼业的农户有201人，占比达92%;农业收入占比处于0—0.25水平的农户占比最大。表2展示了样本农户的基本特征。
调查样本中共有99位农户在近三年半发生过借贷行为，共计借贷211次。其中，正规金融机构借贷61笔，民间借贷150笔，农户更倾向于向民间借贷途径寻求贷款;从借款用途来看，63%的贷款为生活性用途，只有36.97%的贷款被用于生产经营活动，生活性借贷比例远高于生产性借贷的比例。
(二)模型回归及结果解释
1. 全样本条件下模型估计结果及解释。运用Stata14.0进行分析，为了避免混合截面数据中不同个体之间存在自相关的情况，回归采用聚类稳健标准误。
在回归结果中，农户人均耕地面积、农业收入占总收入比重、借贷利率是否合适、从正规渠道获得贷款、从其他渠道获得贷款、借贷用途为生产性用途、愿意抵押自家宅基地和承包地、计划未来投资5万元以上项目等变量显著，户主年龄、性别、劳动力占家庭总人口比重、借贷用途为非生产性用途则不显著。
(1)人均耕地面积对农户借贷规模的影响。人均耕地面积对农户资金借贷具有显著正向关系，验证了假设H1。在其他因素不变的情况下，家庭人均耕地面积的增加意味着生产经营规模的扩大，农户为了寻求利益的最大化，获得生产规模收益，对设备、原料等生产要素需求也随之增加，生产资料的资金投入越大，农户需要资金融通的可能性相应增大，借贷金额也相应增加。土地具有硬约束，在借贷时能够发挥隐性的担保功能，有利于农户借贷规模的增加。
(2)家庭收入结构对农户借贷规模的影响。农户农业收入占总收入比重越高，家庭劳动力投入农业生产的比重越大，其收入来源单一，非农收入比重较低，难以通过非农收入来平滑家庭生产和生活消费，无法有效应对风险和突发事件，一般借贷需求较大。
实证结果显示，农业收入占比与农户借贷规模呈现显著反向变动关系，即农户农业收入占比越高，借贷规模越小，与假设H2矛盾。进一步对样本数据进行分析发现，农业收入占比高的农户多以种植粮食为主，主要由种粮大户、年龄偏大且未丧失劳动能力等群体构成，调查农户在粮食种植时普遍反映靠天吃饭，对改善种植条件、提高种植技术等提高农业比较收益并不感兴趣，即便是种粮大户，也多倾向于以多取胜，对种植的单位收益并不關注，对资金需求并不旺盛。同时粮食种植比较收益较低，资金供给方的借贷倾向也不甚强烈，农户借贷自我排斥明显，双重约束下导致农业收入占比高的农户借贷规模低。
(3)投资驱动对农户借贷规模的影响。生产性用途对借贷规模具有正向影响，在5%的显著性水平下显著，与假设H3一致。农户将借贷资金用于生产性投资，常常意味着生产经营规模的扩大和资产的增值，反映了一定的潜在偿债能力，如果项目运行顺利，则再借贷需求旺盛，因此对农户获得贷款的金额产生显著影响。生活性用途借贷主要是平滑当前消费，借贷不产生经济回报，也不具有持续性，对借贷规模的影响存在不确定性。表示未来投资计划的变量对农户贷款需求存在正向影响，在5%的显著性水平下显著，符合假设H4预期。未来有明确投资计划的农户属于进取型农户，有较强的扩大生产经营规模和提高自身收益的意愿，农户要实现自己扩大生产经营规模的目的，则借贷需求增加。未来没有投资计划的农户属于投资上的保守型，更加偏向安于现状，在原有经营水平能满足自身消费需求的情况下，借贷需求相应较少，这一点在分样本研究中能够得到进一步验证。
(4)其他控制变量对农户借贷规模的影响。户主个体特征及家庭特征对借贷规模无显著影响，借贷渠道、是否愿意抵押自家宅基地和承包地意愿两个变量在1%的显著性水平下显著，利率是否合适在5%的显著性水平通过了检验。
无论何种借贷渠道均制约农户借贷规模，这也是当前农户借贷难的普遍反映。借贷规模均值仅0.88万元，最多的农户可达30万元，且是多途径借贷所得，少的仅800元，三年半内有借贷经历的农户不足50%，在当前农村借贷市场中，无论何种借贷途径都会制约农户借贷规模。认为利率合适的农户对利率的接受程度高，更倾向于较大的借贷规模。土地作为一种“生存保险”，被农民深深依赖，土地确权后，随着产权抵押政策的推进和相关配套服务的完善，金融机构逐渐开展农地产权抵押贷款业务，农户可以使用土地产权进行抵押贷款。农户愿意抵押自家宅基地和承包地表明农户对资金的需求较为急切，且对于金融产品的接受程度较高，借贷的概率及金额相应较高;不愿意抵押自家宅基地、承包地的农户，其资金需求相对没有那么迫切，或对金融产品存在排斥心理，向金融机构申请贷款的概率较低。因此，认为利率合适和愿意抵押自家宅基地、承包地是农户资金需求迫切的体现，是农户金融意识的反映，具有较强金融意识的农户，其借贷需求均较为旺盛。
2. 稳健性检验。为了确保研究结果的可靠性，本文进行了稳健性检验。农户的收入主要由工资性收入、务农收入、财产性收入和转移性收入组成，农户的农业收入比重与农户的打工收入比重存在相关关系，因此本文使用农户打工收入比重作为农业收入比重的代理变量，进行稳健性检验，回归结果展示在表4的模型(2)中，受篇幅限制，本文只展示核心变量的计量结果。
根据表4结果展示，使用代理变量回归后的模型(2)中的显著变量与原模型(1)的主要回归结果一致，且显著程度未发生明显变化，说明原模型回归结果较为稳健。实证结果显示，打工收入占比高的农户，家庭收入以务工方式分配社会财富，一般不直接组织生产活动，且对家庭消费具有较好的平滑作用，因此资金借贷需求小。
3. 分样本回归结果及解释。生产性投资意愿是指农户愿意为在非农领域或农业领域进行创业活动或在农业领域扩大再生产规模的程度。不同农户的投资偏好有所差异，进一步影响农户的借贷规模。根据农户的生产性投资意愿，对不同投资偏好的农户进行界定，将具有具体投资计划的农户分为进取型，而无明确投资计划的农户分为保守型，并对两类农户进行差异性研究，进取型农户的计量结果如表5模型(3)所示，保守型农户的计量结果如表5模型(4)所示。
本文仅对二者家庭收入结构与借贷用途对借贷规模的影响进行差异性比较，具体分析如下：
(1)不同类型农户家庭收入结构对借贷规模的影响差异。进取型农户其农业收入占比对农户借贷规模具有显著负向影响，而保守型农户农业收入占比的影响不显著。根据前面分析，农业收入占比高的家庭，农户信贷规模受限，这与传统农区以种植粮食作物为主关系密切，在“求多不求质”的经营理念下，即便是进取型农户，农业收入占比较高也会对借贷规模产生负向影响。同时也意味着传统农区农户面临信贷约束较为严峻，即便是生产性需求，也同样难以获得有效的资金支持。
(2)不同类型农户的借贷用途对借贷规模的影响差异。保守型农户生活费用支出较为谨慎，生活性借贷需求有限，对其借贷规模无显著影响;进取型农户通常具有较强的投资意识，无论是用于生产性借贷还是生活性借贷引发的信贷规模增加都较为显著。因此，农户生产性借贷需求对进取型农户和保守型农户借贷规模有影响，生活性借贷需求仅仅会影响进取型农户，从边际效应来看，进取型农户从正规借贷渠道及民间借贷渠道获得的贷款金额均大于保守型农户获得的贷款金额。
四、主要结论与对策建议
(一)主要研究结论
基于河南省农户实地调研数据，运用Tobit模型对家庭收入结构、投资驱动影响农户借贷规模的机理进行实证研究。结果表明，传统农区借贷规模有限，均值仅有0.88万元。农户借贷规模受家庭土地资产、收入结构与投资驱动影响显著。土地资产丰富、借贷为生产性用途的农户能获得更高金额的贷款，而农业收入占比高的农户，受自我排斥和外部金融机构双重约束，借贷规模较低。进取型农户和保守型农户借贷情况存在明显差异，进取型农户生产性用途和生活性用途的贷款额度均有明显提升，保守型农户仅生产性借贷用途贷款额度增加，生活性用途对其获得的贷款额度无影响。
(二)对策建议
1.激发农户内在动力，增强自我投资意识。乡村振兴的主体是农民，充分调动广大农民的主观能动性，发挥主体作用，是乡村振兴战略顺利实施的基础。从研究结果来看，尽管进取型农户可以获得更高额度的生产性和生活性借款，大部分农户仍然缺乏自我发展的积极性，借贷规模仍然十分有限。地方政府应加强对新型农业主体的培育，鼓励返乡创业，为农民创业提供相應的优惠政策和补贴，同时充分发挥当地乡贤及成功创业人士的示范作用，激发农民的生产积极性。聘请高校、研究院等专家深入农村进行技术指导和农业技能培训，引导农民升级农业产业经营方式，扩大生产经营规模，增强自我投资意识，实现自身财富积累。农户的有效金融需求不足制约了农村地区传统农业升级和转型，其自我约束多来自对金融的错误认知。在农村地区由专人进行系统性的金融知识普及教育，提升农民的金融素养和金融意识，了解征信体系及信用的重要性，加强对政府创业政策优惠及利率补贴等信息的宣传，使广大农民明确自己需要的金融服务种类以及如何方便地获得，享受到普惠金融的发展成果。
2. 构建多元化的农村金融体系，全面满足农村地区金融需求。研究结果显示，农户信贷规模有限，户均借贷规模仅有0.88万元，当前要有力推进农村经济发展，仍然需要构建由正规金融机构为主，新型金融机构为补充的多元化金融体系，适度放宽农村金融准入标准，充分发挥小额贷款公司、互联网金融等新型金融机构的高适应性特点，为农民的自我发展提供更多机会。金融机构根据不同地区需求创新农村金融服务，下沉服务重心，对小额贷款实行批量授信，依托网络银行等平台简化贷款审批流程，提高放款效率。针对传统农区农作物种植特点，扩大农业保险覆盖范围，推出新型农业保险产品，采取“保险+期货”的模式，规避农业生产中自然灾害、农产品价格波动等风险，助力传统农区产业的稳步发展。
3. 分类引导农户创业就业，提高家庭非农收入占比。研究结果显示，传统农区普遍存在人多地少的情况，农业收入占比高的家庭，对农地依赖度较高，通常是采取有量无质的粗放型经营，考虑到农作物投入产出收益有限，又不愿意过多投入，借贷需求和实际借贷行为之间存在矛盾，借贷规模十分有限。
因此应围绕乡村振兴战略，在积极激发农户内在动力的基础上，对农户实施分类引导，拓宽积极进取型农户的投资渠道和投资领域，积极创业，改进农业种植方式，提高农业比较收益，同时积极引导劳动力丰富的保守型农户进行劳动技能培训，提升劳动能力，增加工资收入占比，丰富家庭收入结构，实现农民自身的可持续发展。
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农户投资实证分析论文范文第2篇
摘要：农村家庭承包责任制实行以及农村税费改革后，灌区农户集体使用大中型农田水利工程的灌溉方式大为减少，相反，农户更多地选择自组织建设小型水利设施的灌溉方式。在“大水利”被“小水利”替代的演变中，有必要研究农户灌溉方式的转变对其时间分配的影响。借鉴加里·贝克尔时间和家庭生产分析框架，根据时间分配理论，利用湖北省600个农户的样本数据，就灌溉方式对农户时间分配的影响进行实证研究，结果表明：农田水利灌溉方式的转变对农民时间分配有较大的影响；集体灌溉的农户比家庭灌溉的农户参与农外创收性劳动的概率更高，时间也更长，从而可能比家庭灌溉的农户获得更高的收入；但灌溉方式的变化对农户休闲时间的影响不显著。
关键词：灌溉方式；时间分配；集体灌溉；家庭灌溉；灌溉偏好；灌溉时间；从事农外创收性活动时间；家庭内部生产时间；休闲时间
一、引言
萧伯纳认为“经济是充分利用时间的艺术”，时间分配历来是重要的经济学研究领域。新消费理论认为，随着时间价值的不断提高，人们更偏好于用节省时间的方式来满足稳定的需求，而满足的方式是通过对能够满足需要的工具的投资，即人们的偏好受到外部环境约束。关于生产者时间分配，国内外有着较为成熟的研究。Ilahi（2000）对巴基斯坦地区妇女的时间分配进行了研究，研究的核心问题是公共供水基础设施的数量和质量如何影响妇女时间分配①；Gronau（1977）的研究采用时间三分法，将时间分为市场工作时间、家庭内部生产时间和休闲时间；刘秀梅等（2004）在研究内蒙古中部南部农业区农户非农时间供给行为时同样采用三分法，将其家庭时间分为消费时间（闲暇）、农业劳动时间和非农业劳动时间；齐心等（2003）对中国北方农民的生活时间配置的研究则采用的是四分法，即按照生产劳动时间、生理必需时间、家务劳动时间和闲暇时间来考察和研究农民的生活时间结构。
国内外关于时间分配影响因素的研究同样较多。例如：Bloch（1973）和Gronau（1976）认为家庭规模及结构会影响农民的时间分配，家庭中孩子的数量与妻子的家庭生产时间正相关，与其市场劳动供给时间和休闲时间负相关，但孩子数量的增加将使丈夫的休闲时间减少；Kimhi（2001）也认为家庭结构对农民的劳动时间有影响，同时制度因素、文化背景或劳动力的差异都会影响劳动时间分配，但农田和资本规模并不影响农户的时间分配；Ilahi（2000）则认为基础设施的数量和质量会影响人们的时间分配；王琪延等（1999）对北京市居民的时间分配进行了研究；王雅林（2003）对上海、天津、哈尔滨城市居民时间分配进行了考察；刘秀梅等（2004）根据理性假说理论构建了一个用于解释农户家庭劳动时间配置决策基本原理框架；朱农（2005）分析了影响家庭非农决策的因素；弓秀云等（2009）采用Heckman两阶段模型，对影响家庭非农劳动供给的因素做了实证分析。
郑风田，裴培，丁冬，普蓂喆：农田灌溉方式变化对农户时间分配的影响
总体上看，在有关时间分配的研究中，很少有关于生产方式或技术不同对生产者时间分配的影响的研究，尤其缺乏对某一具体技术变化引起生产者时间分配变化的实证研究。有鉴于此，本文将基于我国农业灌溉方式“大水利”被“小水利”替代的实践对于“大水利”被“小水利”替代，学者们存在共识。自20世纪80年代农村家庭承包责任制实行后，特别是2002年农村税费改革后，灌区农户集体使用大中型农田水利工程的灌溉方式大为减少；相反，农户更多地选择自组织建设小型水利设施的灌溉方式。小型水利设施大量涌现，尤其是2004年水费收取制度调整后（罗兴佐，2005）。对于“小水利”挤占“大水利”的后果，学者们认为在个体化基础上的灌溉方式无法将大江大河的水引入农田，“不合作”所带来的农业风险并不亚于旱灾，小水利设施只能在风调雨顺的年份起到对农业用水略作调节的作用，无法真正抵抗旱灾（谭同学，2006）；由于存在插花田，即使农户拥有潜水泵，也不能解决所有责任田的灌溉问题，农户灌溉合作难引发了农户用水难和泵站经营难的双重困境（赵晓峰，2009）；不仅如此，农民自己对灌溉方式的家庭化发展并不满意，虽然这种家庭化的灌溉方式免去了合作灌溉中与其他农户协商、争水等的麻烦，但却既费时又费工（罗兴佐，2005）。，通过对湖北省600个农户的实地调研，研究灌溉方式的不同对农户的时间分配会产生怎样的影响，具体地分析大的抽水灌溉设备和灌溉渠道等被农民自购的小型抽水灌溉设备取代后，农民用于灌溉的时间分配是否发生了变化？农民将更多时间用于灌溉是否对其从事农外创收性活动产生影响？以期能丰富有关研究，并为有关决策提供参考。
二、理论框架与研究假设
灌溉是农业发展、农村安定、农民安居的重要保障，但家庭联产承包责任制以及税费改革的施行对我国农田灌溉造成了很大的冲击。目前，我国基层财力、人力的缺乏大大限制了农村水利基础设施的新建和维护，进而导致了农村公共水利基础设施的供给困境。在公共水利基础设施供给失效的情况下，农户资源禀赋的差异和意愿的分散使得其灌溉需求难以统一，集体灌溉很难实现，越来越多的农户通过修建私人水利设施来满足自己的灌溉需求，家庭化的灌溉方式日益盛行。本文研究的目的在于分析并验证这种可能使农户灌溉变得更加困难和复杂的灌溉方式演变是否会影响农户的时间分配。为便于分析，本文采用时间四分法，即将农户时间分为灌溉时间、从事农外创收性活动时间本研究中所指的农外创收性劳动时间除包括农户的打工时间、从事商业活动时间外，还包括农户进行规模养殖等种植业以外的农业生产活动的时间。、家庭内部生产时间和休闲时间。
为了能够定量地分析这种变化所带来的影响，本研究基于加里·贝克尔的时间和家庭生产分析框架，在时间分配理论的基础上对这一问题进行探讨。该理论的核心是假定家庭既是生产者又是消费者，这些家庭根据传统厂商理论的成本最小化原则通过产品与时间等投入要素的组合进行商品生产。
农户灌溉用水方程为：
因所有时间因变量（twi，tmi，tli，thi）都服从总时间约束，所以只需任选其中的三个因变量来进行估算即可。根据本研究主题的需要，选择twi、tmi、tli。
根据劳动经济学理论，影响人力资本的因素（年龄、性别、受教育程度等）会影响一个人对于市场活动的参与概率及参与时间，进而影响到其时间配置情况；当地的市场发育状况也有类似效应。同时，农户耕地拥有数量、耕地的水源条件等会直接影响农户的灌溉时间；而家庭收入、家庭财产则不仅会影响到农户对于农外创收性活动的选择行为，还会因此影响农户的休闲活动；家庭中未成年子女的数量有可能会加重家庭内的家务劳动负担。同时，随着农外就业机会的增加，农户的时间价值在增加，时间增值将影响农户的行为选择，从而影响其在不同活动上的时间分配。基于上述分析，本文提出研究假设：
H：农户采用的灌溉方式影响农户时间分配。
Ha：农田水利灌溉方式的家庭化发展将会增加农户用于灌溉的时间。
Hb：由于农户的时间分配服从时间禀赋，农户灌溉时间上的变化将会引起农户其他生产或非生产性活动时间的变化。
三、样本选择与样本描述
1.取样方法
本文样本来自2011年对湖北省S县600户农户的实地调查。调查时由样本镇的镇长协助，按照各村的灌溉条件分为好、中、差三个级别（三个级别的村庄数量分别占比30%、40%、30%），同时结合每个调查乡镇的水系分布状况和所辖村庄的经济发展状况，共抽取20个样本村庄。样本村基本涵盖了当地的主要灌溉水利状况，具有广泛的代表性。然后，在样本村庄内抽选农户，每个样本村30个农户，对农户的选择也由村干部协助，将被调查农户按照灌溉条件分为好、中、差三个级别（三个级别的农户数目分别占比30%、40%、30%），然后从每一级中分别选择选择9、12、9个农户。
被调查农户平均年龄在40～50岁之间，受教育程度平均为初中水平，平均每户拥有15亩左右的耕地，以水田为主（90%以上的耕地为水田），家庭总收入中农业收入占相当大的比重。此外，还对不同农户对不同灌溉方式的选择意愿进行了调查，结果显示，一半以上的农户更愿意采用集体统一灌溉方式，占有效样本总量的51%；另外，还有11%的农户对两种灌溉方式没有明显的偏好，认为家庭灌溉和集体灌溉各有利弊。
2.变量说明
本研究将农户的时间分成四部分：灌溉活动上的时间、从事农外创收性活动时间、家庭内部生产时间、休闲时间。根据研究需要，从中选取灌溉时间、从事农外创收性活动的时间、休闲时间作为本研究的被解释变量，分别用twi，tmi，tli表示；选择农户的灌溉方式作为解释变量，该变量是虚拟变量，用Irii表示：如果农户的农田灌溉以集体灌溉方式为主农户灌溉大多数是集体灌溉与家庭灌溉相结合，但这两种灌溉方式有主次之分。农户以何种灌溉方式为主，本文依照农户主观判断进行界定。，则Irii=1；反之，如果以家庭单独灌溉为主，则Irii=0。同时，引入其他可能对农户的时间分配造成影响的控制变量。控制变量的选择是在实地调研的基础上，充分考虑调查地点的实际情况，并结合已有的经验研究确定的，在不同的被解释变量对应的回归模型中，控制变量的选择有所差异，但有相当一部分重合。
在分析不同的灌溉方式对于农户灌溉时间的影响分析中，被解释变量为灌溉时间（twi，灌溉时间=每次灌溉花费的时间×年灌溉次数），解释变量为农户采用的灌溉方式（Irii），此外，本文还引入了年龄（age）、性别（sex）、受教育程度（edu）、家庭总收入（income）、家庭总财产（possession）、水田面积（waterland）、农地离灌溉水源地的距离（dis）、村水源条件（vilg）、与本村农户相比水源条件（wcond）、与本小组内成员相比水源条件（wpcond）、所在乡镇（town）等控制变量。农村家庭在农业生产方面的重要决策权主要在户主一方，尤其是农田管理、灌溉方式的选择上，通常户主是家庭的主要决策人，因此，这里农户层面的特质选择了户主的年龄、性别和受教育程度，对户主的特征进行控制，来消除农户层面的差异对于农田灌溉的影响；同时，本文选择了所在乡镇、村级水源条件、与本村农户相比水源条件、与本组农户相比水源条件、农田离水源地的距离来控制农户灌溉条件的差异对农户灌溉时间的影响；经济异质性的变量本文选择了农户的家庭总收入和总家庭财产；土地方面，考虑到旱地对于灌溉的要求不高，且灌溉频次较低，一般为1次/季，而水田则需要耗费农户大量的时间进行灌溉等农田管理，同时，考虑到被调查地是南方水稻区，农田以水田为主调查数据显示，有85%的家庭水田占耕地的比重在80%以上。，因此，本文认为水田的数量对于农户的灌溉时间有较大影响，故将其引入。
在分析不同的灌溉方式对于农户农外创收性劳动时间的影响中，我们先对影响农户非农劳动供给决策的因素进行分析，其中被解释变量为农户是否从事非农活动（是为1，否为0），用Di表示；解释变量为灌溉方式（Irii）；控制变量为年龄（age）、性别（sex）、受教育程度（edu）、家庭劳动力数量（lab）、家庭总收入（income）作为家庭初始资产代理变量，预期家庭人均纯收入高的家庭，有较强能力从事回报率较高的非农业。、总家庭财产（possession）、到市场的距离（market）用来反映家庭的外部环境，即农户从事农外创收性活动的外部选择机会，使用离县城的距离作为其代理变量。弓秀云等（2009）的研究表明，离县城远的家庭，县域经济对其的辐射能力弱，获取信息也不方便，从事非农劳动供给的交易成本较高，因此会减少非农劳动供给。等。众所周知，非农部门的工资率对农户非农的就业决策有很大影响，这里之所以没有将非农部门的工资率纳入解释变量，主要是因为本文的研究是基于相似地域的同一时期内有着较高同质性的农户数据，因此，本文假定对他们而言同一时期内非农部门的工资率大致相同。进而，在分析农田水利灌溉方式差异如何影响农户从事农外创收性活动的时间时，被解释变量是农户从事农外创收性劳动的时间（tmi，包括养殖业、自营工商业、外出打工时间），解释变量为灌溉方式（Irii）。此外，根据理论研究以及实地调研，确定年龄（age）、性别（sex）、受教育程度（edu）、是否担任过村干部（leader）、是否是党员（party）、家庭总收入（income）、总家庭财产（possession）、家庭耕地面积（land）、到市场的距离（market）、家庭劳动力数量（lab）、家庭中未成年子女的数量（chil）等影响农户农外创收性劳动时间的重要因素为控制变量。其中，年龄、性别、受教育程度、是否担任过村干部、是否为党员作为农户层面的特征变量，用以消除不同农户层面的差异对农外创收性劳动时间的影响；家庭总收入、总家庭财产作为农户间经济异质性的代理变量；农业劳动与农外劳动存在一定程度上的替代关系，因此选择家庭耕地数量作为农户农业劳动机会的代理变量；同时，离市场的距离是衡量农外劳动机会的重要代理变量，通常情况下认为，市场距离的增加会减少劳动者的市场劳动参与率和参与时间，因此，将这一变量引入模型也是必要的。
研究不同灌溉方式如何影响农户休闲时间时，被解释变量为农户休闲时间（tli，农忙、农闲时段休闲时间加总），解释变量为灌溉方式（Irii），控制变量为年龄（age）、性别（sex）、受教育程度（edu）、家庭收入（income）、家庭财产（possession）、家庭耕地面积（land）、市场距离（market）、家庭劳动力数量（lab）、未成年子女数量（chil）等。
四、实证分析
本文基于调研数据，实证分析农田水利灌溉方式转变对农户时间分配的影响，主要包括两个问题：采用不同灌溉方式的农户的灌溉时间有无显著差异？灌溉方式转变对农户分配到其他活动（创收、休闲）的时间有无影响？
1.不同的灌溉方式对农户灌溉时间的影响分析
为考察不同灌溉方式对农户灌溉时间的影响，构建多元线性回归模型如下：
twi=f（Irii，age，sex，edu，town，vilg，dis，wcond，Ln（possession），Ln（income），waterland）+εi
其中，twi表示灌溉时间，Irii表示农户灌溉方式，i代表农户，εi表示随机误差项。引入的其他解释变量包括所属乡镇、村水源条件、户主年龄、户主性别、户主受教育程度、农田离灌溉水源地的距离、与本村农户比水源条件、与本组农户比水源条件、家庭总收入、总家庭财产、水田面积、面积最大的水田亩数等。
本文首先对变量进行了皮尔森相关性检验，结果显示与本村农户相比水源条件和与本小组农户相比水源条件、面积最大的水田亩数和水田面积间存在相关性；家庭总收入与水田数量之间存在一定程度的正相关性，这可能是因为当地农民的收入来源单一；水田面积与农民总收入之间存在显著的相关性。在后继回归分析中，笔者对变量重新进行了筛选，仅保留家庭总财产作为农民经济异质性的代理变量，将家庭总收入剔除。为了弱化极端值的离群趋势，使数据分布曲线更加平滑，对家庭总财产取对数，回归结果见表3的模型a和模型b。
回归结果显示，模型具有统计学意义，在控制了影响农户灌溉时间的其他因素之后，灌溉方式对农户灌溉时间的影响依然非常显著，且其相关系数是所有解释变量中最高的，说明采用统一灌溉方式的农户比采用家庭单独灌溉的农户在农田灌溉方面平均可以节约235.71小时。此外，农田离灌溉水源地的距离、农户所在乡镇、与本村农户相比水源条件等反映农户灌溉条件的解释变量均表现出了较好的统计特性，均对农户的灌溉时间有着显著影响。
本文继续对被解释变量灌溉时间取对数，重新建模，回归结果见表3模型c和模型d，模型的拟合优度和系数的显著性具有较大提高。对被解释变量灌溉时间取对数重新回归之后，发现解释变量水田数量获得了较好的统计特性，水田数量对农户灌溉时间的影响由不显著变为显著。这说明之前该变量的不显著可能是由于样本量较小，或者是数据抽样误差导致的。
2.不同的灌溉方式对农户农外创收性劳动时间的影响分析
本文构建了影响农户从事农外创收性活动决策的模型和农户农外创收性劳动时间的影响因素模型。影响农户从事农外创收性活动决策的Logit模型表达式如下：
Di=f（Irii，xk）+εi
其中，Di为农户是否从事农外创收性活动，Irii为农户灌溉方式，xk（k=1，2，…n）为控制变量：性别、年龄、受教育程度、灌溉方式、距离最近集市的距离、未成年子女数量、耕地数量、家庭总收入、总家庭财产等。回归结果如表4。
从表4可以获知：耕地拥有量越多、年龄越大的农户参与农外创收性劳动的概率越低，家庭总收入和总家庭财产较高的农户参与农外创收性劳动的概率较高；采用集体统一灌溉方式的农户比采用家庭灌溉方式的农户更有可能从事农外创收性劳动。但变量的系数在统计上不显著，原因可能是由于解释变量对被解释变量产生影响是一个小概率事件，也有可能是由于样本量偏小或者数据误差造成的。该回归结果只能作为判断解释变量对农外创收性劳动参与概率的影响符号的参考，很难说明各个因素对农外创收性劳动参与概率的具体影响大小。
接下来，就灌溉方式对农户农外创收性劳动时间的影响进行分析。由于样本中有相当一部分观察值为0，如果采用普通最小二乘对农户农外创收性劳动时间的影响因素模型直接回归，那么估计将是有偏的，并且不满足一致性要求，故采用Tobit模型如下：
其中，twi表示从事创收性活动的时间，Irii表示农户的灌溉方式，xk（k=1，2，…n）表示一组解释变量：户主年龄、户主性别、户主的受教育程度、灌溉方式、耕地数量、农外创收性收入、家庭总收入、家庭总财产、家庭距离最近集市的距离、家庭中未成年子女的数量、户主的其他个人特征（包括是否为党员、是否曾经担任过村干部）等。
对变量进行皮尔森相关性检验，发现农外创收性收入这一变量与家庭总收入、家庭总财产相关性过大。根据结果，在后继回归分析中将农外创收性收入变量剔除，仅将家庭总收入和总家庭财产作为衡量家庭经济状况的代理变量，得到模型a；将变量是否担任过村干部和是否为党员从模型中剔除得到模型b（见表5）。
结果显示，解释变量对被解释变量的影响符号与预期基本一致，灌溉方式对农户时间分配的影响不能被忽略。分析表明，灌溉方式的不同对农户农外创收性劳动的时间有较大影响，采用集体统一灌溉方式的农户在农外创收性劳动上投入的时间要远远多于采用家庭灌溉的农户；耕地数量与农户从事农外创收性劳动的时间呈负相关，家庭总收入与农外创收性劳动时间正相关；在模型b中，受教育程度对农户农外创收性劳动时间表现出显著的正向影响本文的回归结果与现有研究结论保持一致，例如：Kimhi（2001）研究认为，离城镇的距离越远，非农就业就越少，教育水平对农业和非农业就业有正向影响，尤其是非农就业；Shahidur（1998）认为，离市场距离的增加会减少妇女对于市场工作的参与率，也因此会减少市场工作的时间。。
3.不同的灌溉方式对农户休闲时间的影响分析
为观察不同灌溉方式对农户的休闲时间的影响，构建OLS模型：
tli=f（Irii，sex，edu，land，Ln（possession），Ln（income），market，chil，party，Di）+εi
其中，被解释变量为农户休闲时间，解释变量是灌溉方式，控制变量为性别、受教育程度、家庭耕地数量、家庭总收入、总家庭财产、家庭距离最近集市的距离、家庭中未成年子女数量、户主其他个人特征（是否为党员等）、是否参与农外创收性劳动等。回归结果如表6。
结果显示，除灌溉方式外，其他变量对被解释变量休闲时间的影响符号与预期大致相同；灌溉方式对农户休闲时间的影响与预期相反，即采用集体统一灌溉的农户反而比采用家庭单独灌溉的农户拥有更少的休闲时间，但结果不显著，这与预期并不一致；家庭耕地数量、当年是否参与农外创收性劳动、家庭总收入是影响农户休闲时间长短的重要变量；农外劳动对农户的休闲时间具有较高的替代效应；家庭耕地数量对农户休闲时间的增加有积极作用。
五、结论
农业是国家之命脉，灌溉是农业的咽喉。农村旧有税费制度及以工代赈等政策所支撑的农村水利体系随着农业税和“两工”取消已遭到破坏。与此同时，农户的灌溉行为开始不局限于集体灌溉，而向以家庭灌溉为主的多种灌溉方式并存转型。本文研究表明，农田水利灌溉方式的转变对农民时间分配有较大的影响。灌溉方式由集体统一灌溉向家庭灌溉的转变，不仅增加了农户在农田水利灌溉上的时间支出，也减少了农户在农外创收性劳动上的时间投入。此外，在本文研究中，灌溉方式与农户的休闲时间二者之间则呈现非显著负相关关系，这值得今后进一步研究。
参考文献：
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（编辑：夏冬；段文娟）
农户投资实证分析论文范文第3篇
重庆由于历史条件以及地理位置各方面的原因, 各个地区不仅经济发展状况不同, 教育发展状况也有很大的差异。据2010年数据统计, 重庆42个区县中, 财政教育支出总额排在前三名的分别是江北区、綦江县和万州区, 人均教育经费支出排在前三名的是江北区、南岸区、渝中区, 人均GDP排在前三名的分别是渝中区、双桥区和大渡口区。人均教育经费支出最多的是江北区, 是人均教育支出最少的忠县的4.4倍。重庆市的人均教育支出是727.91元, 全市达到平均水平的区县有28个。各个区县人均教育经费支出和人均GDP存在着很大的相关性, 人均GDP越多, 相应的人均教育经费支出也越多。从整体来看, 重庆市经济较为发达的主城区在各个方面都高于经济相对落后的郊县地区。由此可见, 一个地区的教育发展情况很大程度依赖于该地区的经济发展情况。
2 理论基础
最早就教育对经济增长的贡献进行测量的人是美国芝加哥大学教授舒尔茨。在1961年发表的《教育与经济效益》一文中, 他用增长因素分析法 (或称余数测量法、余量法) 计算出美国1929~1957年间整个国民收入增长额中, 教育投资的收益占了33%的份额, 平均教育投资收益率为17.3%, 从而开创了这一领域研究的先河。
美国另一位经济学家丹尼森在他1962年出版的《美国经济增长的源泉及我们的选择》一书中用系数法测算了美国1929~1957年间教育对经济增长的贡献率。研究结果表明, 在此期间美国教育对经济增长的贡献率为23%, 若考虑知识增进的作用, 则同期教育对经济增长的贡献率为35%。
3 实证分析
3.1 模型的建立与变量的选取
回归模型以菲德模型为基础模型, 菲德模型的构建方法是将整个经济部门划分为出口部门和非出口部门两个部门, 使整个经济领域的生产活动都是在这两个经济部门中进行, 并且假设出口部门和非出口部门的边际要素生产率不同, 由此分别构建出口部门和非出口部门的生产函数:
式中:N——非出口部门的产出;E——出口部门的产出;N——非出口部门;E——出口部门;kn, ke——分别投入到两个部门的资本;Ln, LE——分别投入到两个部门的劳动。
在两部门不同的生产函数的基础上, 推导出了出口对经济增长直接影响和间接影响的计量模型如下:
借助菲德模型的分析思路, 把教育投资对经济增长的作用, 类同于出口对经济增长的作用, 并把国民经济部门划分为教育部门和非教育部门两大部门。并得到假设:1.教育部门和非教育部门的边际要素生产率存在差异;2.教育部门的经济产出在同期发生, 即没有滞后性。
引入的变量为Y、I、L、E, 其意义依然分别代表GDP、固定资产投资、就业人口和财政性就业投资。
Y1、L1、I1、E1分别表示经济发达地区的GDP、就业人口、固定资产投资和教育投资;Y2、L2、I2、E2分别表示经济较发达地区的GDP、就业人口、固定资产投资和教育投资;Y3、L3、I3、E3分别表示经济欠发达发达地区的GDP、就业人口、固定资产投资和教育投资;α1、β1、γ1、α2、β2、γ2、α3、β3、γ3均为待估参数。
为较科学地对省内各地区从经济发展水平上进行归类, 按2010年重庆市各地区人均GDP将重庆市40个区县划分为三类, 将人均GDP大于重庆市平均GDP的区县化为一类, 其中包括渝中区、双桥区、大渡口区、九龙坡区、江北区、南岸区、渝北区、沙坪坝区、涪陵区、北碚区、长寿区、巴南区、万州区、合川区和江津区;将人均GDP低于重庆市平均人均GDP且高于一万元的地区化为一类, 包括永川区、荣昌县、黔江区、万盛区、武隆县、潼南县、铜梁县、璧山县、綦江县、梁平县、石柱县、秀山县、忠县、城口县、大足县;将人均GDP低于一万元的归为欠发达地区, 其中包括奉节县、彭水县、南川县、丰都县、开县、巫山县、巫溪县、酉阳县和云阳县。
在具体的样本区间和样本数据的选择中, 将重庆市按GDP总量划分的三个地区, 经济发达地区、教育较发达地区和经济欠发达地区, 取这三个地区所包含的所有区县的2003年~2012年的教育投资总量的平均数。同样的方法, 我们也可以获得三个地区2003年~2012年间GDP、固定资产投资量和就业人数方面的数据。
3.2 回归分析
对重庆市内按经济发达程度所划分地区的地区进行多元线形回归, 回归结果如下:
通过以上回归结果可以看出, 教育对于发达地区的经济增长的产出弹性为0.412, 已经超过了资本和劳动力的贡献, 教育对经济增长的作用突出。教育投入增长1%, 则经济产出就会增长0.412%。相比较而言, 欠发达地区教育投资对经济增长的产出弹性是最小的, 为0.201%, 欠发达地区固定资产投资对经济增长的产出弹性在三个经济发展程度不同的地区也是最小的, 为-0.121%。
4 结论分析
通过对比发现, 在1997~2012年重庆市的经济发展中, 经济发达地区产出弹性最高, 比欠发达地区高约0.211个百分点, 比较符合重庆市实际情况。
通过对重庆市经济的实际考察分析发现, 重庆市发达地区主要是第二产业和第三产业, 而在欠发达地区则以第一产业为主, 欠发达地区产业化水平低于发达地区。三类产业对劳动者的科学文化程度和技能水平的要求也不同。目前重庆仍然采用的是传统的农业生产方式, 对劳动者的技能水平要求不高, 主要以体力劳动者和劳动者的数量投入为主, 科技含量也较不高, 因此即便劳动者具备较高的科学文化水平, 由于受到生产制度和生产方式的限制, 其知识对经济的增长效应也无法充分发挥出来。而在发达地区, 由于第二产业和第三产业所占比例相对较高, 而这两类产业对劳动者的技能素质要求较高, 特别是第三产业中的科研、金融、通信、信息等行业, 由于它们的技术含量较高, 所吸纳的主要是脑力劳动者, 由此教育在第二产业和第三产业中的作用更为突出, 其边际产出贡献也更大, 因此相较于欠发达地区, 发达地区的教育投资对教育增长的贡献就更大。
摘要：重庆直辖十多年来, 社会经济和教育事业得到了飞速的发展, 但重庆作为一个典型的“大城市+大农村”二元经济结构非常明显的地区, 教育的发展在农村和城市之间发展也非常不均衡。本文按经济发展水平将重庆市划分为三个区域, 分析三个地区的教育投资状况, 并借助菲德模型和回归分析方法测算出各个地区教育投资对经济增长的贡献。从而得出在目前的教育和经济发展水平下, 教育投资侧重于哪个地区对经济增长的贡献最大。
关键词：重庆教育,教育投资,经济增长
参考文献
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农户投资实证分析论文范文第4篇
本研究数据以河北省张承地区为研究对象,采取调查问卷的形式对张家口、承德两市共发放问卷400份,有效问卷352份。其中张家口185份,承德167份,有效率达88.0%。本研究通过spssp 19.0软件采取二元Logistic回归模型进行对各因素进行测算。通过概率比较找出影响农户耕地流转的主要因素,并对主要因素进行分析论述,提出建议和措施。
2 结果与分析
2.1 务农人员年龄、家庭人口总数与农地流转呈负相关
在回归模型中,务农人员年龄、家庭人口总数均达到5%的显著性水平,其作用方向为负向,表明农户的年龄越大,收入来源越为单一,越倾向于自己耕种土地;家庭总人数越多,对粮食的需求压力越大,将耕地流转出去的意愿较小。
2.2 外出打工者比例、农户文化素质与农地流转呈正相关
家庭成员外出打工者比例、农户文化素质均达到1%的极显著水平,且回归系数达1.852和1.504,回归系数较大。表明家庭成员外出打工比例越大,越不愿自己耕种土地,农地流转的可能性越大;农户文化素质越高,非农就业机会越大,越倾向于土地流转,这从另一角度也表明耕地收益相对较低。
2.3 农户收支比、家庭非农收入比例与农户耕地流转呈正相关
从模型的运行结果来看,农户收支比、家庭非农收入比例均达到5%的显著性水平,其作用方向为正向。表明农户家庭收支比越高,生活水平越高,就更倾向于土地流转。家庭非农收入比例越高,其收入来源越趋于多元化,将土地流转出去的意愿更为强烈。
3 促进贫困地区耕地有序流转的对策与建议
3.1 规范流转程序,加快产业结构调整
明确流转双方的权利义务,规范流转程序,是耕地有序流转的关键。这需要一方面政府做好前期准备工作,将土地流转的相关政策、法规及时宣传到户;另一方面加强政府监管与服务,规范流转程序,通过书面形式确定流转双方权利义务,尽可能降低由流转所带来的风险。同时,通过耕地流转,加快农业产业结构调整,因地制宜发展农村农业经济。
3.2 发展区域特色产业,提高非农就业机会
目前国家大力推进精准扶贫,地方政府应以此为契机,发展特色产业。尤其研究区中大部分地区为山区,且自然景观具有天然优势,可大力发展旅游业,以此为依托发展生态观光、采摘园、农家院等,既能使农村剩余劳动力得到有序转移实现非农就业,又能促进农村土地流转,实现区域农业经济规模化、产业化发展。
3.3 加强农村劳动力素质教育,完善农村社会保障体系
调查问卷显示,农户文化素质与土地流转呈正相关。文化素质的提高,为农民选择不同职业提供技术保障,因此加强农村劳动力素质教育,提高农民教育文化水平,有利于促进劳动力转移,推进土地流转。另外,农村社会保障体系的相对不完善是土地流转的一个重要障碍因素,农民的恋地情结也更多的缘于土地是其重要的未来生活保障,解除农民流转土地的后顾之忧需要农村教育、医疗、养老等社会保障制度的进一步完善。
摘要：本文结合张承地区农户调研数据,采用spss 19.0软件构建Logistic回归模型,对农户耕地流转的影响因素进行实证分析。结果表明,务农人员年龄、家庭人口总数、外出打工者比例、农户文化素质、家庭收支比和家庭非农收入比例对农户耕地流转有显著性影响,并在此研究结果的基础上提出了促进贫困地区经济发展的相关建议。
关键词：土地流转,logistic回归,农户家庭特征,张家口,承德
参考文献
[1] 许恒周,郭忠兴.农村土地流转影响因素的理论与实证研究——基于农民阶层分化与产权偏好的视角[J].中国人口.资源与环境,2011,21(03):94-98.
[2] 王兆林,杨庆媛.农户兼业行为对其耕地流转方式影响分析——基于重庆市1096户农户的调查[J].中国土地科学,2013,27(08):67-74.
农户投资实证分析论文范文第5篇
摘要：在对国外现有相关研究系统分析的基础上，指出了现有研究在对反转和动量效应的识别方法、成因解释和投资应用上的缺陷，并结合证券市场普遍存在分形特征的现实情况，从引入分形理论的视角对上述缺陷的解决方案进行了展望，以期为学术界和实务界提供参考。
关键词：证券市场；反转效应；动量效应；分形理论
一、引言
证券市场中广泛存在的反转效应（ContrarianEffect）、动量效应（Momentum Effect）日益被Asness等（2013）、Franck等（2013）等众多学者当成最让人扑朔迷离的市场异象之一。所谓反转效应，是指在过去一段时间内业绩较好或较差的证券在未来的业绩会相对较差或较好，即证券的业绩发生了逆转；而动量效应，或称惯性效应，与反转效应相对，是指证券的业绩在未来延续过去的趋势。这两种市场异象分别由DeBondt和Thaler（1985）、Jegadeesh和Titman（1993）提出，并得到了学术界和实务界的密切关注。如今，这两种异象已涉及市场效率、投资者行为偏差、投资策略等经典金融学和行为金融学领域中的多个重要问题，其重要性不言而喻。基于此，本文对这两种异象的研究现状进行了系统的分析，在此基础上，对其未来研究进行了探讨，以期弥补尚无文献对其系统阐述的空白，并提供参考。
二、现有研究评述
（一）反转和动量效应的经典金融理论解释
反转和动量效应最初作为反对市场有效的证据，分别由DeBondt和Thaler（1985）、Jegadeesh和Titman（1993）将之作为市场异象而公之于众。Fama（1970）在前人的基础上，创造性地将有效市场假设（Effieient Market Hypothesis，EMH）归纳为公理，为经典金融学奠定了基石。在EMH下，证券的价格或收益率遵循随机游走（Random Walk），时间序列中不应具备价格预测功能。DeBondt和Thaler（1985）通过考察前期业绩中的“输家”和“赢家”组合在其后的表现，发现业绩发生了逆转，前期业绩表现较差的证券其后的业绩表现较好，且该种现象较为显著。与此相对，Jegadeesh和Titman（1993）在其他的数据样本上采用相似的研究方法，发现证券的业绩具有“强者恒强，弱者恒弱”的动量持续性；利用该种现象可以获得超额收益。这表明，现实的证券价格时间序列中具备价格预测功能，该结论与EMH结论大相径庭，对EMH形成了有力的冲击。对此，Fama和French（1996）认为超额收益率来自于风险补偿，反转效应可用Fama-French三因子模型（FF3）给予解释，但FF3难以解释动量效应。无独有偶，Sehgal和Jain（2013）以印度、中国、韩国股市为样本得到了类似的结论。但Antonios等（2006）、Wu等（2012）等学者以英国股市为例声称反转效应难以被FF3解释。如今，Cakicia等（2013）、Asness等（2013）等学者以局部因素、流动性风险、全球风险等角度尝试对其诠释，但尚未获得普遍的认可，其解释力度也远远不够。由上可见，反转和动量效应的发现对以EMH为基石的经典金融理论提出了挑战，经典金融理论难以对这两种现象加以解释。
（二）反转和动量效应的行为金融理论解释
面对经典金融理论对反转和动量效应现象乏力解释，行为金融理论一显身手。DeBondt和Thaler（1985）首次指出反转效应是由于投资者对市场新流入的信息反应过度而导致的；而对于动量效应，Jegadeesh和Titman（1993）率先将其归因于投资者对信息的反应不足。Tetlock（2011）对此不以为然，他认为投资者对信息的反应不足导致了反转效应，对信息的反应过度导致了动量效应。上述两种观点格格不入，但孰是孰非，尚未获得学者们的直接回答。部分学者将动量和反转效应归结其他投资者行为偏差。Grinblatt和Han（2005）、Asem和Tian（2011）等学者将反转和动量效应归因于前景理论、心理账户、投资者过度自信等非理性行为。Kubinska（2012）指出处置效应导致了反转和动量效应，且对前者的影响更大。但Novy-Marx（2012）认为反转效应可能是日历效应产生的幻觉，与处置效应无关。对此，Li等（2010）发现中国股市无动量效应但存在显著的反转效应，且该现象与日历效应无关。Chou和Lin（2010）认为中国股市存在动量效应，投资者未对信息充分反映。可见，行为金融理论将反转和动量效应归因于投资者行为偏差，但不同的行为偏差间相容性较差，至今未对其给出可接受的解释。
（三）反转和动量效应的实践应用
面对反转和动量效应的普遍存在性，实务界将其应用于投资策略中，部分学者将之视为市场异象，研究其投资可获利性。反转策略和动量策略是基于反转和动量效应最为直接的投资策略。反转策略，是指卖出或卖空前期业绩表现较好的证券且买入前期业绩表现较差的证券进行投资。动量策略又被称作惯性策略，与反转策略恰好相反，即通常所言的追涨杀跌。Li等（2010）利用中国股市事后模拟发现反转策略投资可获得高达12%的长期平均收益。Akarim和Sevim（2013）在新兴市场上，认为利用均值回复模型使用反转策略依然可获得优异的投资业绩。Balvers和Wu（2006）认为动量策略也可获得较好的业绩，使用动量反转混合策略更加优于单独使用动量或反转策略。然而，这些策略往往是基于学术界的理论分析，所谓的优异业绩仅是事后模拟的结果；投资实践中，动量和反转策略的确为投资者所偏爱，但并未获得较好的投资业绩。Galariotis（2013）指出全球主要的证券市场和法国的证券市场利用反转策略所获得的业绩不具备可持续性。Franck等（2013）发现规模靠前的德国基金均使用了动量投资策略，但其所产生的业绩并未超越其他基金。这些研究表明，真正应用动量和反转效应获利并非易事。事实上，对动量和反转效应的确认以及效应持续的时间长度都会制约投资收益。Chou和Lin（2010）实证分析发现动量策略和反转策略存在最优投资期限，不同的投资期限下动量和反转策略的收益大不相同。由Novy-Marx（2012）的研究可知，对动量效应识别容易出错，动量效应的识别错误将影响投资决策进而影响收益。可见，基于动量和反转效应虽被投资者所利用，但其中尚存在诸多缺陷。
综上所述，学术界已从经典金融与行为金融理论的视角对动量和反转效应进行了大量的研究，但两种现象依然让人感到迷惑；同时，这两种效应在实际应用中也未尽如人意。
三、缺陷和展望分析
（一）现有反转和动量效应的识别方法单一陈旧，应引入分形方法对其鉴别
现有识别反转和动量效应的方法单一陈旧，本质上与DeBondt和Thaler（1985）、Jegadeesh和Titman（1993）方法相差无异，几乎都是通过考察排序期“输家”和“赢家”组合在检验期的业绩表现对其进行识别。该方法中，组合业绩度量的准确性至关重要。目前学者们普遍采用收益率、Sharpe比率等指标测量组合的业绩。然而，收益率在测量业绩时未曾考虑风险，因此，用其度量业绩难以避免组合前期以“风险换收益”的情况，其合理性值得怀疑；Sharpe比率作为业绩测度指标，其基础在于收益率服从正态分布。近年来，证券市场呈现分形特征已被Peters（1994）、Yalamova（2012）等大量学者所揭示，现已受到了学术界广泛的认可。金融时间序列的分形特征表明收益率往往服从“尖峰厚尾”分布，为此，Homm和Pigorsch（2012）指出利用Sharpe比率度量业绩时存在测量偏差。收益率的非正态分布以及业绩测量指标对测量区间的依赖性均可能造成业绩度量偏差，最终将导致对反转和动量效应的识别错误。业绩测量的细微差异导致结论大相径庭的文献并不罕见，诸如前文所述，Li等（2010）、Chou和Lin（20lO）在探讨中国股市时，两者便因业绩测量区间的微小差异导致所得到的结论大不相同。
既然现有识别的反转和动量效应的方法未曾考虑到金融时间序列中普遍存在的分形波动特征，因此，在改进识别方法时理应充分重视证券市场存在分形波动。所以，引入分形方法对反转和动量效应进行识别十分自然。理论上，这样的构想并非是无稽之谈。随着Wei和Huang（2005）设计出多重分形波动测度指标，基于该指标构造出业绩测度指标应对时间序列的分形波动便有望实现减少业绩测量偏差的目标。故引入分形方法有望克服原有识别反转和动量效应方法在测量组合业绩时的缺陷。由此可见，引入非线性方法识别反转和动量效应具有一定的优越性和可行性。
（二）反转和动量效应的成因分析零散，应引入分形市场假设对其改进
当前，在解释反转和动量效应时，无论是基于经典金融理论的视角，还是基于行为金融理论的视角，所得结论零零散散，尚无较为广泛接受的观点；甚至，部分观点互不相容。经典金融理论以投资者的经济理性为假设，而行为金融理论以投资行为偏差为出发点。真实的证券市场，不仅是经济和商业形势的映射，更是投资者情绪的晴雨表；真实的证券价格是投资者理性决策和情绪干扰混合后的产物。现有研究将经典金融理论与行为金融理论作为泾渭分明的两种路径，来分别探讨反转和动量效应的内部运行机理，这容易陷入盲人摸象般的窘境，更难以让成因解释具有力度。Peters（l994）集众人之智、采众家之长，提出了分形市场假说（Fractal Market Hy-pothesis，FMH），现已得到了Wei和Huang（2005）、Yal-amova（2012）等众多学者的普遍认可。FMH不仅重视投资者对经济与商业形势的理性分析，还重视投资者在市场情绪氛围下的种种行为，是两种金融理论融合下的产物，是实际证券市场的真实重构。在FMH的框架下，结合经典金融理论与行为金融理论，对反转和动量效应的内部运行机理进行分析有望形成铿锵有力的解释。
（三）反转和动量策略在投资实践中难以应用，引入分形理论可对其改善
Jank和Wedow（2013）等学者指出，基金业绩是基金公司的声誉，是基金公司占领市场份额的核心竞争力。因此，寻找切实可行的反转投资策略具有重要的实际价值。目前，虽然一些基金公司采用反转或动量策略进行投资，但Galariotis（2013）、Franck等（2013）等学者分析显示这些基金公司在业绩上并没有体现出优越性。尽管Li等（2010）、Akarim和Se-vim（2013）等学者从事后分析的角度提供的反转和动量策略，但实际投资活动与事后分析大相径庭。因此，这些策略在实际投资中的有效性尚未得到保障。要真正做到将理论上的反转和动量策略用之于投资实践，除了考虑市场摩擦、交易成本等广为人知的因素之外，反转或动量效应的持续时间与投资者的投资区间的匹配问题、反转或动量策略的风险控制问题也必须加以考虑。
在真实的证券市场上，不同的投资者其投资期限千差万别，即使基金公司这类机构投资者也不例外。根据Chou和Lin（2010）的研究可知，反转或动量效应难以在真实的证券市场长久不消。因此，有效的反转或动量策略应充分考虑投资者投资期限。投资者的投资区间、反转或动量效应的持续区间的匹配是反转或动量策略方实现优异投资业绩的前提条件。在实际投资中，正如FMH所言，投资者投资期限具有多样性；从而准确测量反转或动量效应的持续时间或强弱变化情况便必不可少，但这却并非易事。当前也鲜有研究反转或动量效应强弱变化或关注其持续时间测量的文献。然而，正如Wei和Huang（2005）、Yalamova（2012）所言，实际的证券价格具有分形特征。利用分形理论刻画价格分形走势较之现有线性理论更为合适。一旦价格复杂的走势被分形理论所刻画，价格波动中反转或动量效应的持续时间或强弱变化将迎刃而解。
有效的投资策略不应该是靠骑乘风险来换取收益。对开放式基金而言，以风险换收益的行为后果十分严重。一旦风险降临，基金极有可能在业绩排名中位居末座；而名次是基金的声誉，此时，投资者大量赎回基金将让基金公司雪上加霜。因此，对代人理财的基金公司而言，风险控制尤为重要。在此背景下，基金公司理应对反转和动量策略的风险给予足够的认识。投资风险主要包含非系统风险和系统风险，基金公司常常持有的资产组合可能分散掉了非系统风险，但仍需面对系统风险。反转或动量策略和系统风险之间的相互关系，现有研究并未直接回答。证券市场呈现分形特征的实际情况下，系统风险比人们预想的要多得多。因此，引入分形理论探究反转和动量策略的相互关系十分必要。
综上可见，反转和动量效应仍有许多地方需要深入研究。在证券市场普遍呈现分形特征的现实情况下，将分形理论引入反转和动量效应的研究中对学术界和实务界都有启示作用。
四、小结
本文从反转和动量效应的经典金融理论解释、行为金融理论解释、投资实践中的应用三个角度对反转和动量效应的既有文献进行了梳理。尽管学者们已对其进行了卓有成效的研究，但仍存在识别方法不尽合理、形成原因解释缺乏力度、难以用于实际投资等缺陷。通过对这些缺陷的详细分析，以及考虑到分形市场理论更能准确地描述真实的证券市场，本文将分形理论引入其中，对上述缺陷的完善提供了一些展望，以期为理论界或实务界提供参考。
参考文献：
[1]Asness C S，et al.Value and Momentum Every-where[J].The Journal of Finance，2013，68（3）：929-985.
[2]Franck A，et al.Momentum Strategies of Ger-man Mutual Funds[J].Financial Markets and PortfolioManagement，2013，27（3）：307-332.
[3]DeBondt WFM and R Thaler.Does the StockMarket Overreact？[J].The Journal of Finance，1985，40（3）：793-805.
（责任编辑：贾伟）
农户投资实证分析论文范文第6篇
[摘要]我国证券市场中个人投资者众多，羊群行为这种非理性心理影响了证券市场的有效性，甚至引发金融危机。文章将通过计量模型对股市中的羊群行为进行实证分析，在ARCH模型的基礎上，以上证180指数样本股作为模型数据，以横截面绝对偏离度CSAD作为研究指标，运用Eviews8.0软件和Excel软件，证实我国股市确实存在显著的羊群行为，并对如何减小羊群效用提出可行性建议。
[关键词]羊群行为；ARCH模型；横截面绝对偏离度CSAD
[DOI]10.13939/i.cnki.zgsc.2018.20.054
1 引言
证券市场上存在一种非理性行为，即投资者的交易行为会受到其他投资人的影响，效仿他人交易，这种随波逐流行为的作用程度被称为“羊群效应”（Herd effect）。
20世纪末，金融学家开创了研究投资者的行为金融学理论的先河。证券市场中的羊群行为受到了广泛关注并成为证券市场研究领域的一个新热点。我国市场是股价只反映了信息的“弱式有效市场”或是只达到了反映了所有公开信息和小部分未公开信息的“半强式有效市场”。
总的来说，无论从当前形势还是长远角度的发展态势，深入对羊群行为理论的研究将会推动我国证券市场的健康、稳定和有序。
2 对沪市羊群行为的实证研究
2.1 基于ARCH模型股市羊群行为的研究方法
ARCH模型（自回归条件异方差模型）将当前所有能够被获取的股价收益信息为条件，利用推定的自回归方程来刻画方差的变异程度。将市场组合收益率和个股收益率横截面偏离程度作线性回归分析，以及定量地测定羊群行为度的大小。
因此衡量股票市场上是否存在着羊群行为，则利用横截面绝对偏离程度指标CSAD，主要是通过判定一次项系数和二次项系数是否显著是负数。
2.2 模型建立及数据来源
2.2.1 研究的数据来源
样本数据：上证180指数样本股日收盘价
样本时间区间：2017年7月1日至2018年3月15日
选取这些股票作为样本，是基于以下两个方面的原因：首先是本文选取的股票是大盘股，它们的市值占沪市总市值的份额较大；其次是由于本文主要对上海证券市场的股票进行羊群行为判定，因此要选取的股票具有很强的代表性。本文中的样本数据主要是来自Wind数据库。
2.2.2 回归方程
2.3 基于ARCH模型的我国沪市羊群行为的实证分析
2.3.1 CSAD与Rm，两者之间线性关系的检验
2.3.2 描述性分析及平稳性检验
第一，描述性分析。由图2可知，对角线中的数据表示Rm及CSAD两者之间的相关性系数，O.229031是小于0.5的，因此不存在明显的正相关关系。
第二，ADF单位根检验。在进行线性回归之前，要对数据进行平稳性检验，为避免伪回归现象的出现。由Eviews8.0软件中单位根检验的结果可见图3，在5%的显著水平下计算得到的数据也是平稳的。
2.3.3 ARCH模型回归方差的确立
利用Eviews8.0软件回归分析结果如图4所示。
由图4估计出来的常数项的值是O.013352，O.221320为X前边的回归系数B1，因为接受原假设即回归系数等于0的概率为0.0018，就说明线性回归的残差序列存在显著的残差序列自相关性即ARCH效应。
2.4 基于ARCH模型的实证检验结果
回归系数均为统计显著：一次项系数显著是正数，二次项系数显著是负数，根据前面的论述，证实显著的羊群行为存在于沪市之中。
3 基于实证结果提出的对策及建议
3.1 加大上市企业违规行为的惩处力度，建立新的金融避险机制
监管应该从对市场的过度干预中解脱出来，加大对上市公司违规交易的惩罚力度，减少管理层面严重的道德腐败现象的发生，促进上市公司优胜劣汰，提高资源配置的有效性，为营造理性投资氛围打下良好的市场基础。
3.2 建立和完善多元化的证券投资者服务体系
要引导依赖程度高、投资经验不足和投资专业性知识较少的投资者选择基金、专业组合理财等委托理财产品；为自主性强且具有较强分析能力的投资者提供咨询服务等。
3.3 投资者要提高自控力，增加信心
投资者需要具备学识，更需要控制自己的情绪，以理性来分析和衡量遇到的所有情况，克服对货币的迷信盲从。投资应秉持客观的态度、制定周密的投资方案，才可以将风险控制到最低。
[作者简介]孙小杰（1994—），女，河北唐山人，华北理工大学经济学院应用经济学专业在读研究生，研究方向：金融学。