《表3 Logit模型回归结果》

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《扶贫小额信贷对贫困户收入的影响》

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注：*、**、***分别代表10%、5%、1%的水平上显著；括号内的数字为T值。

将“是否借过扶贫小额信贷”作为被解释变量，各个反映农户特征的协变量作为解释变量进行Logit回归以选择出影响农户借款倾向的关键变量，文中列示了五个Logit模型回归结果（见表3），农户“家庭劳动力人数”、“资产规模”能显著增加贷款倾向；“外出务工占比”则在10%的显著水平上与农户贷款倾向呈负相关，家庭外出务工的人数比重越大意味着农户家庭资金越充裕，进而农户的贷款需求会降低。同时，我们遗憾地发现诸如“户主年龄”、“家庭最高学历”、“实际种植面积”等关键变量均未达到理想的显著水平，扶贫小额信贷与普通的小额信贷不同，其政策性较强，金融机构并未按商业性贷款的标准对贷款户进行资格审查。具体而言，其投放对象是以户为单位，若户主年龄偏高则可以其他家庭成员的名义借款，故而“户主年龄”并不一定是主要的影响因素；另一方面，对于“分贷统还”之类的放贷措施，在审批贷款时对于农户自身条件的考核并不多，部分农户没有进行种植、养殖等农业生产经营也能得到贷款，因此农户家庭最高学历和实际种植面积等因素对于农户贷款倾向的影响亦有限。而鉴于已有的研究大多反映了农户户主年龄、学历、耕地面积等因素会影响农户获得贷款的概率，为了保守起见，本文将“户主年龄”、“家庭最高学历”、“实际种植面积”这三个变量连同Logit模型筛选出来的“家庭劳动力人数”、“资产规模”、“外出务工占比”变量一起作为反映农户特征属性的协变量用于匹配。