乡村振兴背景下新农人融资贷款规模影响因素研究——基于浙江省的调查数据

孙奇烽，吴连翠, ，吴训照

（1. 浙江农林大学经济管理学院，浙江 杭州 311300；
2. 浙江省乡村振兴研究院，浙江 杭州 311300；
3. 宣州区烟草产业发展中心，安徽 宣城 242000）

乡村振兴战略的深入实施催生了一大批怀揣“农业梦”的新农人。他们凭借较高的文化素养和现代化的经营管理能力，将新技术、新理念应用于农业创业经营，有效推动了农业产业的转型升级和快速发展[1-2]。浙江省作为全国乡村振兴的示范窗口，近年来相继出台了《关于加快完善培育支持新型农业经营主体政策体系的实施意见》（2018）、《关于实施“两进两回”行动的意见》（2019）、《关于实施十万农创客培育工程（2021—2025 年）的意见》（2021）等系列政策文件，旨在培育新农人成为现代农业创业的主力军；
浙江省各地市结合实际，相继通过设立农业发展专项资金、创新支农信贷产品等金融政策措施，以期对新农人创业和生产经营提供贷款支持。然而，由于新农人自身“经营规模有限、信用体系不完善”、金融机构“贷款手续繁多、融资费用高昂”等限制了新农人的融资贷款规模，绝大部分新农人虽有融资贷款需求却难以真正从银行等金融机构融得足够的生产资金[3]。有限的融资能力和贷款可获得性在很大程度上限制着新农人扩大生产经营规模和提高创业绩效，“融资难”依旧是当前制约新农人健康发展的主要问题。基于此，开展新农人融资贷款规模及其影响因素研究，对于优化现有金融支持政策，破解新农人融资困境具有重要的现实意义。

目前，国内外学者对“新农人”这一新兴群体的研究尚处于起步阶段，仅有少数学者对新农人的融资渠道进行了一些研究探讨。如Chang 等[4]、李树和于文超[5]认为，新农人若能通过现有农村金融机构获得多样化的金融产品和服务，可以显著提高其创业概率。Belleflamme 等[6]和潘爽等[7]则指出，以互联网为载体的新农人更倾向于通过P2P 网络借贷、农业众筹等互联网融资渠道筹集生产资金，以有效缓解流动资金短缺、资金回笼困难等融资约束。另外，关于融资贷款的影响因素，学者们主要从农户层面做了大量研究，而针对新农人融资贷款影响因素的研究尚不多见。如王振红和曹俊杰[8]、粟芳等[9]分析了农户个体特征对其融资贷款规模的影响，得出户主年龄越小、受教育程度越高、风险偏好程度越高、社会资本越丰富的农户，其融资贷款规模越大。这与Guiso 等[10]和Mawuli 等[11]的研究结论是一致的。在家庭经营特征方面，甘宇[12]、周月书和汪曼[13]研究发现，耕地面积、农业收入和生产方式会显著正向影响农户的融资贷款规模，而宁国强等[14]、王磊玲和杨睿[15]则认为，耕地面积对农户融资贷款规模的影响呈U 型，而农业收入的影响为负。在融资成本方面，Guirkinger[16]和杨明婉等[17]分析指出，农户融资贷款面临的利息成本、交通成本和时间成本会显著影响其融资贷款规模。此外，Misrua 等[18]和柳松等[19]调研发现，政府农业补贴和信贷政策、周边信用状况和现代信息技术使用状况等外部环境特征也会在一定程度上影响农户的融资贷款规模。虽然上述研究是针对农户融资贷款规模的影响因素，但仍然可以为本研究提供很好的借鉴。

综上所述，现有文献曾采用不同方法，从不同视角对融资渠道和融资贷款影响因素开展了丰富的研究，为本研究提供了很好的借鉴，但仍存在有不足：一是学者对“新农人”这一新兴群体融资能力和融资贷款规模影响因素的研究并不多见，以往文献主要探讨个体特征、家庭经营特征、融资成本特征和外部环境特征对农户融资贷款的影响；
二是浙江省作为全国共同富裕示范区，如何大力培育和支持新农人发展对推进乡村振兴战略具有十分重要的政策意义，然而目前聚焦浙江省新农人的实证研究相对较少。鉴于此，本文基于行为经济学理论，构建新农人融资贷款规模影响因素的理论分析模型，利用2020 年浙江省新农人实地问卷调查数据，采用多元线性回归模型和有序Logit 模型，分析影响其融资贷款规模的主要因素，探讨不同创业经营类型新农人融资贷款规模的影响因素差异，以期为优化金融支持政策、促进新农人提升融资贷款能力和规模提供政策借鉴。

传统经济学在研究人的行为时大多基于“理性经济人”假设，即认为决策者参与经济活动总是以实现自身利益最大化为目的，而本研究主要基于行为经济学理论考察新农人融资贷款规模的影响 因素，即认为新农人在农业生产经营过程中并非完全理性地选择融资贷款规模，而是在综合考虑自身需求和发展意愿等个人主观因素以及政策、市场等外部环境状况后做出令人满意的决策。鉴于此，本文提出了以下新农人融资贷款规模影响因素的研究假说。

1）个体特征。男性、风险偏好程度较高的新农 人冒险意识较强，通过涉农贷款扩大生产经营规模的意愿较强烈，因而融资贷款规模较大[20]；
而参与过农业技术培训的新农人经营管理能力较强，经营收入较稳定，偿贷能力较强，因而融资贷款规模较大[21]。因此，性别、风险偏好和农业技术培训参与 等个体特征因素对新农人融资贷款规模有正向影响。

2）社会资本。有加入农业合作组织、有亲友在银行或信用社工作的新农人与银行等金融机构的接触机会较多，涉农贷款信息的获取成本较低，因而融资贷款规模较大[14,22]；
而拥有党员身份的新农人凭借自身的政治身份和社会地位更易获得银行等金融机构的信任，因而融资贷款规模较大[23-24]。因 此，加入农业合作组织、亲友在银行或信用社工作和中共党员身份等社会资本因素对新农人融资贷款规模有正向影响。

3）经营状况。年营业收入较高的新农人拥有抵押资产较多，偿债能力较强，较易赢得银行等金融机构的信贷支持，因而融资贷款规模较大[25]；
而成长年限较长的新农人生产经营规模较大，所需资金投入较多，因而融资贷款规模较大[26]。因此，年营业收入、成长年限等经营状况因素对新农人融资贷款规模有正向影响。

4）互联网使用。互联网社交频率较高的新农人能凭借较广泛的社会网络关系获得银行等金融机构和个人放贷者的信任，因而融资贷款规模较大[27]；
而主要通过互联网获取创业信息的新农人能以较低的搜寻成本获取较为全面、及时的涉农贷款信息，因而融资贷款规模较大[28]。因此，互联网社交频 率、互联网获取创业信息等互联网使用因素对新农人融资贷款规模有正向影响。

5）融资成本。当利息成本、交通成本和时间成本等主要融资成本普遍较高时，以自身利益最大化为目标的新农人会倾向于选择成本较低且方便快捷的内源性融资方式，从而减少外部渠道的融资贷款规模[17,29]。因此，利息成本、交通成本和时间成本 等融资成本因素对新农人融资贷款规模有负向影响。

6）外部环境特征。政府的创业补贴能帮助新农人有效应对涉农贷款可能面临的各类风险，从而提高其投身农业创业的积极性，增加其融资贷款规模[30-31]；
而对当地未来经济发展预期较差时，新农人会通过预防性储蓄来规避各种不确定性风险，从而降低其投身农业创业的欲望，减少其融资贷款规模[32]。因此，政府创业补贴、对当地未来经济发展预期等外部环境特征因素对新农人融资贷款规模有正向影响。

2.1 数据来源

本文所用数据来源于课题组2020 年6 月至8月对浙江省新农人的实地问卷调查。调查范围涵盖了浙江省除舟山市外10 个地级市，共计49 个经济发展水平不同但新农人创业较为活跃的县（市、区）。为了确保样本的代表性，课题组依据当地新农人联合会、农创客发展联合会等机构提供的会员名录，随机抽取了个体经营、合作经营和企业经营等不同创业经营类型的新农人共计140 人作为样本进行问卷调查。借鉴相关学者的研究，本次调查的新农人样本需同时具备3 个条件：1）从其他非农行业跨界而来，或毕业后直接投身农业创业经营；
2）注册成立农业公司（企业）、带头领办家庭农场或农民专业合作社或者规模化地进行农作物种植或动物养殖1 年以上；
3）农业创业经营过程中有1次及以上的涉农贷款经历。本次调查内容涉及新农人的基本群体特征、创业经营状况和融资贷款经历等。在剔除部分关键信息缺失的问卷后，本次调查最终获得浙江省新农人有效问卷123 份，有效问卷率87.86%。新农人样本的基本特征见表1。

2.2 变量选择

2.2.1 被解释变量 本文的被解释变量为“新农人融资贷款规模”，是新农人根据自身实际和所处外部环境条件，从现有融资渠道中实际筹得的农业生产经营资金总额，反映了新农人融资贷款能力的大 小[33]。借鉴殷浩栋等[29]和杨明婉等[17]对“农户融资贷款规模”的测度方法，本研究采用新农人“近三年主要涉农贷款经历的借贷金额”衡量其融资贷款规模大小（表2），为连续型变量。

2.2.2 解释变量 围绕研究假说，本文从新农人的个体特征、社会资本、经营状况、互联网使用、融资成本和外部环境特征6 个维度选取15 个变量作为解释变量（表2），实证分析其对新农人融资贷款规模的影响。其中，个体特征包含性别、农业技术培训参与2 个二元虚拟变量和风险偏好1 个离散变量（风险偏好按新农人对5 种获奖方案的选择测度：选择“有50%的机会获得5 万元奖金”和“立刻拿到1 万元奖金”为风险规避型，选择“有25%的机会获得10 万元奖金”为风险中立型，选择“有5%的机会获得100 万元奖金”和“有10%的机会获得20 万元奖金”为风险偏好型），社会资本包含加入农业合作组织、亲友在银行或信用社工作和中共党员身份3 个二元虚拟变量，经营状况包含年营业收入和成长年限2 个离散变量，互联网使用包含互联网社交频率1 个离散变量和互联网获取创业信息1个二元虚拟变量，融资成本包含利息成本、交通成本和时间成本3 个离散变量，外部环境特征包含政府创业补贴1 个二元虚拟变量和对当地未来经济发展预期1 个离散变量。

表1 新农人样本基本特征Table 1 Basic characteristics of new farmers

变量的定义及描述性统计见表2。

表2 变量定义及描述性统计Table 2 Definition and descriptive statistics of variables

2.3 模型设定

2.3.1 多元线性回归模型 参考赵凯等[30]和甘宇[12]的研究，由于被解释变量“新农人融资贷款规模”为连续型变量，本文选用多元线性回归模型进行实证分析。模型基本形式设定为：

式中，LOANi表示第i 个新农人的融资贷款规模；
Xi表示第i 个新农人融资贷款规模影响因素的观测值矩阵，包括新农人的个体特征、社会资本、经营状况、互联网使用、融资成本和外部环境特征6 类15 个影响因素；
αi为模型截距；
βi为待估参数向量；
μi为随机误差项，服从标准正态分布，包括所有未包括到模型中但会影响新农人融资贷款规模的因素。模型采用最小二乘法估计。

2.3.2 有序Logit 模型 在多元线性回归分析基础上，借鉴吕德宏和冯春燕[31]的分析方法，将被解释变量“新农人融资贷款规模（万元）”合并为“≤10”、“10～30”、“30～50”、“50～100”和“＞100”5 个有等级递增关系的类别，分别赋值为1～5，进而采用有序 Logit 模型对多元线性回归分析结果进行稳健性检验。参考McKelvey 和Zavoina[34]的定义，不可 观测的新农人融资贷款规模真实值LOAN*设定为：

其与新农人融资贷款规模观测值LOAN 的关系为：

因此，新农人融资贷款规模的有序Logit 模型设定为（j=1、2、3、4、5）：式中，P(LOAN=j)表示新农人融资贷款规模观测值LOAN 取值为j 的概率；
X 表示一系列影响因素变量，包括新农人的个体特征、社会资本、经营状况、互联网使用、融资成本和外部环境特征6 类15 个影响因素；
a 为常数项；
b 为待估参数向量；
r1、r2、r3和r4为临界值，满足0 ＜r1＜r2＜r3＜r4；
ε 为服从逻辑分布的随机误差项。模型采用极大似然法估计。

3.1 新农人融资贷款规模现状分析

总体上看，浙江省新农人的融资贷款规模主要集中于10 万元～30 万元和30 万元～50 万元，占样本总数的比例分别为38.21%和28.46%（表3）。这说明，多数新农人的融资贷款规模较为适中。而分不同创业经营类型来看，个体经营的新农人融资贷款规模较小，50 万元以上的人数占比仅有9.09%，而合作经营与企业经营的新农人融资贷款规模较大，50 万元以上的人数占比分别达到18.92%和35.49%（表3）。究其原因，主要是合作经营与企业经营的新农人生产经营规模较大，专业化和组织化程度较高，较易得到银行等金融机构的青睐，从而能以较小的阻力实现较大的融资贷款规模。

3.2 新农人融资贷款规模影响因素分析

基于浙江省新农人问卷调查数据，运用Stata15.0 软件对新农人融资贷款规模的多元线性回归模型进行总体回归估计。在回归估计前，参考戚迪明等[35]的研究，先对模型进行多重共线性检验，结果显示方差膨胀因子（VIF）最大值1.72，平均值1.38，说明模型不存在明显的共线性问题。怀特异方差检验结果表明，模型不存在明显的异方差问题（P=0.458），但仍通过稳健标准误进一步消除异方差对回归结果的影响。此外，F 统计量在1%水平上通过显著性检验，说明模型整体显著；
调整R2值为0.574（表4），说明模型估计结果对因变量解释能力较强。

总体回归结果显示，个体特征、社会资本、经营状况、互联网使用、融资成本和外部环境特征均会影响新农人融资贷款规模（表4）。个体特征中，农业技术培训参与在10%水平上显著正向影响新农人融资贷款规模，而性别和风险偏好没有通过显著性检验，说明它们对新农人融资贷款规模的解释作用不强。社会资本中，中共党员身份和亲友在银行或信用社工作均在10%水平上显著正向影响新农人融资贷款规模，而加入农业合作组织没有通过显著性检验，可能是因为部分农业合作组织会私下向成员发放涉农贷款，致使新农人融资贷款规模并未因加入农业合作组织而显著增加[17]。经营状况中，年营业收入在1%水平上显著正向影响新农人融资贷款规模，而成长年限没有通过显著性检验，可能是因为新农人成长年限越长，越能凭借农业经营收益实现现有规模下生产资金的自给自足，其融资贷款规模不再显著增加[14]。互联网使用中，互联网社交频率和互联网获取创业信息均在5%水平上显著正向影响新农人融资贷款规模，说明互联网使用能有效降低交易成本高、信息不对称等融资贷款约束，从而显著提高新农人融资贷款规模。融资成本中，利息成本在10%水平上显著负向影响新农人融资贷款规模，而交通成本和时间成本没有通过显著性检验，可能是因为浙江省农村地区互联网普及率高、互联网金融模式发展快，大大降低了新农人获取涉农贷款的时间和空间约束，使交通和时间成本不再显著影响其融资贷款规模[36]。外部环境特征中，政府创业补贴在5%水平上显著正向影响新农人融资贷款规模，而对当地未来经济发展预期没有通过显著性检验，可能是因为样本新农人农业创业时间较短（平均成长年限8.28 年），拥有抵押资产较少，面临流动性约束较强，即使对当地未来经济发展预期良好，也不会显著增加其在银行等金融机构的融资贷款规模[32]。

表3 不同创业经营类型新农人融资贷款规模状况Table 3 Status of the financing loan scale of new farmers with different types of entrepreneurial operations

表4 回归估计结果Table 4 Model estimation results

3.3 不同创业经营类型新农人融资贷款规模影响因素分析

相关研究表明，不同创业经营类型的新农人在基本群体特征和所处外部环境条件方面均存在显著差异，这种差异可能也会对其融资贷款规模产生影响。为了比较分析不同创业经营类型新农人在融资贷款规模影响因素上的差异，本文将样本新农人划分为“个体经营”和“合作经营与企业经营”两类，分别进行多元线性回归分析。

回归结果显示，个体经营的新农人融资贷款规模受其个体特征、经营状况、互联网使用、融资成本和外部环境特征等因素影响较大（表4）。具体而言，个体特征中，风险偏好、农业技术培训参与对其融资贷款规模有显著的正向影响；
经营状况中，年营业收入、成长年限对其融资贷款规模有显著的正向影响；
互联网使用中，互联网获取创业信息对其融资贷款规模有显著的正向影响；
融资成本中，利息成本对其融资贷款规模有显著的负向影响；
外部环境特征中，政府创业补贴对其融资贷款规模有显著的正向影响。究其原因，主要是相比于合作经营与企业经营的新农人，个体经营的新农人农业生产经营规模相对较小，在组织管理、风险管控和核心竞争力等方面均处于弱势地位，其通过银行、农信社等农村金融机构筹得涉农贷款的规模大小会在很大程度上受制于自身经营管理能力的大小、生产经营状况的好坏、创业信息掌握的全面与否、融资成本的高低和政府政策扶持力度的大小。

而对合作经营与企业经营的新农人而言，其融资贷款规模受社会资本和互联网使用等因素影响较大（表4）。具体而言，在社会资本中，亲友在银行或信用社工作、中共党员身份对其融资贷款规模有显著的正向影响，可能是因为相比于个体经营的新农人，合作经营与企业经营的新农人农业生产经营规模更大，资金需求更旺盛，更需要利用自身社会人脉关系和社会身份地位争取来自银行、农信社等农村金融机构的涉农贷款[37]。而在互联网使用中，互联网社交频率对其融资贷款规模有显著的正向影响，可能的原因是，相比于个体经营的新农人，合作经营与企业经营的新农人为了满足自身更高的涉农贷款需求，更需要通过频繁的互联网社交互动与银行、农信社等金融机构建立紧密的社会网络关系，从而有效降低其因信息不对称性而产生的融资交易成本[19]。

3.4 稳健性检验分析

为了提高研究结论的稳健性，本文采用有序Logit 模型对多元线性回归模型的估计结果进行稳健性检验。从总体样本的稳健性检验结果来看，中共党员身份、年营业收入、互联网获取创业信息和政府创业补贴对新农人融资贷款规模仍有显著的正向影响，利息成本对新农人融资贷款规模仍有显著的负向影响，农业技术培训参与、亲友在银行或信用社工作和互联网社交频率对新农人融资贷款规模影响不显著但方向一致，而其他变量的估计结果略有差异但大体接近（表5），说明新农人总体样本的回归估计结果具有一定的稳健性。而从不同创业经营类型样本的稳健性检验结果来看，农业技术培训参与、互联网获取创业信息和利息成本对个体经营新农人的融资贷款规模仍有显著影响，中共党员身份和互联网社交频率对合作经营与企业经营新农人的融资贷款规模仍有显著影响，其他变量的估计结果略有差异但大体接近（表5），说明不同创业经 营类型新农人样本的回归估计结果也具有一定的稳健性。

表5 稳健性检验结果Table 5 Robustness test results

4.1 结论

研究表明，浙江省新农人融资贷款规模不大，以10 万元～50 万元为主，且不同创业经营类型的新农人融资贷款规模存在较大差异。个体经营的新农人因为生产经营规模较小、专业化组织化程度有限，其融资贷款规模明显小于合作经营与企业经营的新农人。进一步实证分析发现，个体特征、社会资本、经营状况、互联网使用、融资成本和外部环境特征均会显著影响新农人的融资贷款规模，但不同创业经营类型的新农人依然存在一定的差异。其中，农业技术培训参与状况、年营业收入、融资利息成本、互联网获取创业信息和政府创业补贴对个体经营的新农人融资贷款规模影响较大，而中共党员身份、亲友在银行或信用社工作和互联网社交频率对合作经营与企业经营的新农人融资贷款规模影响较大。

本文以浙江省为例，考察了新农人的融资贷款规模状况及其影响因素，并根据创业经营类型的不同，将新农人分为“个体经营”和“合作经营与企业经营”两类进行比较分析。但事实上，从事合作经营的新农人和从事企业经营的新农人因为农业生产经营状况、农业创业项目类别不同，在融资贷款规模的影响因素上也会存在一定差异。此外，我国中部、西部省区的新农人与浙江省的新农人在基本群体特征和所处地区经济发展水平等外部环境特征上会有所不同，影响其融资贷款规模的因素也会因此存在差异。为了更加有针对性地制定新农人的融资支持政策，帮助新农人走出融资困境，今后还需从不同主体、不同地区展开进一步分析论证。

4.2 政策建议

1）鼓励新农人参与农业技术培训，提升新农人专业化组织化程度。本研究表明，农业技术培训参与有助于新农人融资贷款规模的扩大，而有限的专业化组织化程度限制着其融资贷款规模的增加。因此，建议政府充分利用农业类高等院校的优质教学资源，并根据新农人的生产经营特点和实际需求，针对性地组织和安排各类农业生产技术和管理技能培训，切实提高新农人的农业经营、市场分析和政策解读能力，助力其扩大融资贷款规模[38]。此外，针对生产经营规模较小而产业类别相同或相近的新农人，政府可以出台相关政策，鼓励和引导其抱团或合并发展，从而提高其融资贷款能力和规模。

2）完善农村互联网服务体系，降低新农人融资成本。总体样本回归结果表明，较高的融资成本会制约新农人融资贷款规模的增加，而互联网使用能有效缓解融资成本高、信息不对称等融资约束，从而显著提高新农人的融资贷款规模。因此，建议政府加强农村互联网基础设施建设，健全农村互联网金融法律制度和监管体系，规范农村互联网服务平台运营，让互联网切实成为新农人提升融资贷款获得水平的有效工具[39]。

3）制定差异化的金融支持政策，助力新农人扩大融资贷款规模。分样本回归结果显示，新农人创业经营类型不同，影响其融资贷款规模的因素也有所不同，建议政府在为新农人制定金融支持政策时要充分考虑到这一差异性。对于个体经营的新农人，政府应重点加强农村金融知识技能培训、加大农业创业经营补贴力度，帮助其改善农业生产经营状况，切实提高其融资贷款能力和规模。而对于合作经营与企业经营的新农人，政府应充分发挥新农人联合会等社会组织的作用，积极为新农人与金融机构建立紧密联系创造平台和机会[40]。

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