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摘要种养大户融资难问题成为制约其发展的关键因素，促进种养大户的进一步发展必须要满足其融资需求。该研究根据对江苏淮安70户种养大户和山东淄博60户种养大户的调研数据，采用有序Probit模型对两地种养大户融资困难影响因素进行实证对比分析，呈现出种养大户融资现状差异。从种养大户角度探索大户如何规范经营，增强自身的融资能力；从金融机构角度探索如何更好地为种养大户提供金融支持，解决大户的融资困境；从政府角度探讨怎样有效扶持种养大户的发展，引导金融机构加大对大户的支持，进而为农村种养大户的发展注入活力，促进农村经济的发展。
关键词种养大户；融资困难；有序Probit模型；江苏淮安；山东淄博
中图分类号S-9文献标识码
A文章编号0517-6611（2015）21-350-05
随着我国农村经济的发展，以农村种养大户为代表的新型农业经营主体日益显现出发展生机与潜力，已成为我国现代农业发展的核心主体。2015年中央一号文件继续鼓励发展种养大户等新型农业经营主体，完善对新型农业经营主体的金融服务。种养大户作为一种资源集聚的载体和农业生产力代表，是农村经济社会全面进步的重要推动力量。然而，由于我国农村金融市场信息不对称程度较高，涉农产业资金回报率较低，使得以利潤最大化为导向的金融机构望而却步，严重制约了种养大户的进一步发展壮大；同时大户对相关优惠政策也缺乏足够的了解[1]，导致部分种养大户受到比较严重的金融抑制。并且我国非正规金融发展极不规范，且利率较高，极大地提高了种养大户的经营成本。笔者基于对江苏淮安以及山东淄博两地种养大户的实地调查，结合两地种养特色以及金融机构发展状况，从大户、金融机构、政府3个角度呈现当前融资现状其影响因素，为种养大户融资难问题的解决提出相关建议。
1调查研究概况
课题小组成员于2014年7～8月以及2015年1～2月对山东省淄博市和江苏省淮安市种养大户进行的问卷调研。问卷由4个部分组成：农村种养大户对融资的认知调查，融资现状调查，大户家庭情况调查，种养大户对信用社、银行等金融机构的建议调查。淄博地区调研对象全部为养殖大户，回收有效问卷60份，样本来自沂源县的鲁村镇、大张庄镇；淮安调研对象中种植大户25户，养殖大户45户，回收有效问卷70分，样本来自洪泽县的高良涧镇、三河镇、朱坝镇，盱眙县的旧铺镇、王店乡、穆店乡。此次调研完成问卷134份，其中130份为有效问卷，问卷有效率为97.01%。
2种养大户融资现状描述性分析
2.1种养大户融资现状根据问卷调查结果，淄博、淮安两地种养大户的融资困难程度认定见图1。
在淄博地区60户样本大户中，认为融资困难和很困难的大户有22户，占样本总量的36.67%；淮安地区70户样本大户中，认为融资困难和很困难的大户有24户，占到了样本总量的34.29%。两地种养大户认为融资困难程度一般的占比最多，均为58%左右；淮安7.14%的大户融资容易，略高于淄博的5%。
可以看出，淄博、淮安两地仍有部分大户融资困难，金融抑制的现象仍然存在。
主要原因为：我国种养大户规模逐年扩大，对资金的需求也不断变大，但抵押物却很贫乏。金融机构为了控制风险，发放给大户的贷款期限一般较短，金额较小，不能完全满足大户的需要；小额贷款公司等非正规金融机构发放贷款的利息一般比较高，极大地提高了大户的资金成本。
2.2种养大户融资状况地区差异分析上述分析表明，淮安地区大户的融资状况要好于淄博地区。从大户自身、大户融资特征、政府支持3个角度对种养大户融资状况的地区差异进行分析。淄博、淮安两地样本中各统计量样本量的分布见表1。
2.2.1大户自身特征。
2.2.1.1户主年龄。由表1可知，淄博地区大户年龄主要集中在36～45岁和46～60岁，年龄分布相对较为分散；淮安地区大户年龄主要集中在36～45岁，这一年龄段大户占比74.29%，年龄分布较为集中。淮安地区种养大户的平均年龄要小于淄博地区。
如表2所示，随着年龄的增长，淄博地区种养大户的融资困难程度没有呈现明显的变化趋势，淮安地区种养大户的融资困难程度呈现增加趋势，但不是非常明显。年龄对家庭财富积累、家庭生产类型稳定性、户主信贷观念存在错综复杂的影响，以上影响的路径方向不同，最终户主年龄对融资困难程度的影响方向还需通过后续模型检验[2]。
安徽农业科学2015年
2.2.1.2户主受教育程度。
由表1可知，淄博地区大户的受教育程度集中在初中，占比53.33%；淮安地区大户的受教育水平集中在高中，占比48.57%。样本中，淮安地区大户的平均受教育水平高于淄博地区。
表3显示，随着户主受教育程度的增加，两地大户的融资困难程度都没有明显的变化趋势。户主受教育程度对大户融资困难程度造成的影响不确定：一方面，农户的受教育程度越高，对农村金融机构的认识就越深入，融资会比较容易；另一方面，受教育程度较高的农民扩大生产经营规模的动力较强，资金需求量也较大，融资需求很难完全满足。
2.2.1.3种养规模。
淄博地区的样本大户全部为养殖大户；淮安地区的样本大户中，25户为种殖大户，45户为养殖大户。由表1可知，淄博地区大户的养殖规模集中在0.5万～2.0万只（主要为家禽养殖），占比为51.67%；淮安地区大户的种养规模集中在16.667～33.333 hm2（2万～5万只），占比为40.00%，淮安地区大户的种养规模普遍大于淄博地区。
表4描述了大户的融资困难程度与种养规模的关系。随着大户种养规模的增加，淄博、淮安两地大户融资困难程度变化趋势不明显，种养规模对融资困难程度造成的影响不确定。种养规模越大，户主的财富以及人脉关系可能越强大，有助于其进行融资；但规模越大，需要的资金也越大，在缺乏抵押品的情况下，可能很难满足其所有的融资需求。 2.2.2种养大户融资特征。
2.2.2.1对贷款政策的了解程度。
表1显示，淄博地区种养大户对贷款政策的了解程度比较分散，非常了解的大户有10%，占比最多的是“没多少了解”的大户，有36.67%。淮安地区种养大户对贷款政策的了解程度主要集中在“没多少了解”、“有一定了解”，但是没有“非常了解”的大户。
由表5可知，随着大户对贷款政策了解程度的加深，淮安地区融资困难的大户占比逐渐下降，而淄博地区变化趋势不明显。可能的原因是：淮安地区大户主要融资渠道是信用社等金融机构，对贷款政策越了解，越能及时利用相关的优惠政策进行融资；而淄博地区大户对信用社等机构的融资依赖小于淮安地区，所以变化趋势不明显。
2.2.2.2贷款利率。
由表1可知，淄博、淮安两地大户融资年利率集中在9%～12%，这部分大户主要是从信用社等金融机构融资。淄博地区有31.67%的大户融资年利率低于9%，这部分大户主要是通过亲友借贷融资，因此利率较低或者没有利息；8.33%的大户融资年利率高于12%，这些大户一部分是从小额贷款公司等非正规金融机构融资，另一部分从信用社等机构融资，但由于风险较大等原因，利率较高。淮安地区21.43%的大户融资年利率低于9%，10.00%的大户融资年利率高于12%，反映出相比于淄博地区，淮安地区大户融资更倾向于信用社或者小额贷款公司等机构，对亲友借贷的依赖性要小。
表6描述了大户融資困难程度随贷款利率的变动。由表6可知，随着利率的增加，淮安地区大户融资困难程度明显增加；淄博地区大户有上升趋势，但不明显，原因可能是：淄博地区金融相对落后，大户受到的信贷约束比较大，有些信用较低或者风险较大的大户很难获得低利率贷款，能以较高的利率获得资金，他们也比较满意。
2.2.2.3贷款流程复杂程度。
如表1所示，淄博地区有5333%的大户认为贷款流程复杂程度一般，这一比例在淮安地区为60%，并且两地都没有大户认为贷款流程很复杂，说明金融机构在贷款流程方面做得不错。但随着贷款复杂程度的增加，两地大户融资困难程度均明显增加。
2.2.2.4主要融资渠道。主要融资渠道指大户主要是从正规金融部门还是非正规金融部门进行融资。正规金融部门包括银行、信用社，非正规金融部门则包括小额贷款公司、亲友借贷、民间高利贷等。由表1可知，淄博、淮安两地大户都主要通过正规融资渠道进行融资，淄博地区通过正规渠道融资的大户占66.67%，而淮安地区这一比例为87.14%，说明淮安地区金融比较发达，大户对正规金额机构的依赖度比较高。
淄博和淮安主要通过正规渠道融资的大户中，融资困难和很困难的大户分别占45.00%、36.07%，高于通过非正规渠道融资大户。可能原因是：信用社等机构对大户贷款资质要求较高，发放的贷款在期限、金额等方面难以满足大户的要求。但不管是正规融资渠道还是非正规融资渠道，淄博地区融资困难和很困难的大户占比都高于淮安地区。
2.2.2.5贷款期限。如表1所示，两地贷款期限主要集中于3～12个月，1～3年期的贷款也占有一定的比例，但是没有3年以上的贷款。
由表7可知，随着贷款期限的增加，淄博、淮安两地大户融资困难程度明显增加（贷款期限为3年以上的样本数为0）。农业受自然灾害、市场行情等的影响比较大，但3～5年将会熨平农业生产中的不确定性，实现平均利润水平，因此大户更偏好中长期贷款。但是贷款期限越长风险越大，信用社等金融机构为控制风险，对种养大户的贷款要求越严格要求，贷款难度越大。因此淄博、淮安两地大户在贷款期限上受到的信贷约束一致。
2.2.3政府政策支持角度。由表1可知，
淄博地区只有11.67%的大户受到补贴，而淮安则有27.14%的大户受到补贴，远高于淄博地区。相比于受到政府补贴的大户，淮安地区没有受到补贴的大户中，融资困难和非常困难的大户占比更高，为71.43%；淄博地区没有受到补贴的大户中，融资困难和非常困难的大户占比却更低，为37.74%。可能的原因是：淄博地区政府补贴范围很小，只是针对特定的养殖业（比如能繁母猪），补助金额也比较小，因此政府补助起到的效果比较有限；淮安地区政府补助比较大，对解决大户融资困境起到了较好的效果。
3种养大户融资困难影响因素的实证分析
3.1变量选取
3.1.1因变量。
种养大户的融资困难程度可以分为“容易”、“一般”、“困难”、“很困难”4种情况，融资困难程度依次递增，因此种养大户的融资困难程度是一个有序离散变量。种养大户认为融资困难程度为“容易”时，因变量取“1”；“一般”时，因变量取“2”；“困难”时，因变量取“3”；“很困难”时，因变量取“4”。
3.1.2自变量。
根据对种养大户融资问题的理论分析，结合相关研究和调研数据，该研究选取户主特征、种养大户融资特征、政府支持3类变量。这3类变量具体选取情况见表8。
3.2农村种养大户融资困难影响因素的有序Probit回归分析
为研究各自变量对种养大户融资困难影响是否显著，利用Stata12对大户调研的横截面数据进行有序Probit回归分析，模型估计结果如表9所示。
从表9中LR统计值和统计量的收尾概率值（Prob）来看，模型整体检验结果较为显著；淄博地区的X3、X5、X6、X7、X8等变量对种养大户融资困难程度的影响显著，而X1、X2、X4、X9等变量对种养大户融资困难程度的影响未通过显著性检验；淮安地区的X4、X5、X6、X8、X9等变量对种养大户融资困难程度的影响显著，而X1、X2、X3、X7等变量对种养大户融资困难程度的影响未通过显著性检验。
3.2.1户主自身特征。淄博与淮安地区种养大户的年龄、户主受教育程度因素均未通过显著性检验，与上文分析的户主年龄及受教育程度对种养大户融资困难程度影响方向不明确一致。 淄博大户种养规模系数为为负，在5%的显著性水平下显著；淮安大户种养规模没有通过显著性检验。可能的原因是：淄博地区亲友借贷比较流行，该研究调研对象的主要融资渠道为亲友借贷的大户占16.67%，其中主要为规模较大的种养大户，规模越大的种养大户所拥有的亲友关系资源越强大，可以有效地解决其融资问题。淮安地区金融比较发达，主要从正规金融渠道融资的大户占到了87.14%。虽然大户规模越大，所拥有的关系以及财富越多，但是对资金的需求量也越大，在缺乏有效抵押品的情况下，从正规金融机构很难获得全部所需资金，因此融资困难程度加大。
3.2.2种养大户融资特征。淄博、淮安
两地的贷款利率、贷款流程复杂程度、贷款期限都通过了显著性检验，且影响方向与预期一致。淄博地區“贷款政策了解程度”没有通过显著性检验；淮安地区“贷款政策了解程度”系数为负，在1%的显著性水平下显著。产生差异的原因可能是：其一，淄博地区种养大户对正规金融渠道融资的需求为66.67%，远小于淮安地区的87.14%， 淄博地区种养大户对正规金融机构的依赖远小于淮安地区，对贷款政策的了解程度不影响其从非正规金融机构融资，因而对其融资的困难程度影响不大；其二，淄博地区的金融发展水平落后于淮安地区，大户对贷款政策的了解程度普遍不高；其三，淄博地区大户的平均年龄大于淮安，而且平均受教育水平低于淮安，信贷观念比较落后，对金融产品的接受水平较差。
淄博大户“主要融资渠道”系数为负，在5%的显著性水平下显著；淮安大户“主要融资渠道”没有通过显著性检验。产生差异的可能原因是：淄博地区种养大户规模相对较小，有些大户通过自有资金以及亲友借贷就可以满足自身需求，非正规渠道融资占重要的地位；淮安地区金融较为发达，从正规金融融资方便快捷，大部分大户依赖正规渠道融资，融资渠道对大户融资困难影响程度不大。
3.2.3政府支持角度。
政府支持主要通过“政府补贴”这一变量体现，淄博地区的政府补贴未通过显著性检验，淮安地区的政府补贴系数为为负，并且在10%的显著性水平下显著。两地产生差异的可能原因是：
第一，淄博政府只是针对特定的养殖业进行补贴，比如能繁母猪一年一头补助100元；而淮安政府的补贴范围更加广泛，种植大户每公顷每年扶持6 349.5元，养殖大户（水产养殖为例）每平方米扶持120元（2014年），各种类型的种养大户都能得到有效的补贴。
第二，淮安地区建立种养大户名录，明确跟踪责任服务人，指导农村信用社对种养大户优先发放贷款，在同期同档次执行利率基础上优惠10%；而淄博地区政府对大部分种养大户并没有进行认证，贷款优惠政策也只是由各信用社及银行自主执行，效果远不如淮安地区。
4政策建议
4.1适当增加种养规模
淄博地区样本的实证分析表明，在一定范围内，增加种养规模对解决融资问题有显著影响。因此，规模较小的种养大户可以适当扩大规模，规模较大的大户要优化自己的经营结构，从而增强自己从正规金融机构或非正规金融机构进行筹资的能力。
4.2加强对贷款信息的了解
淮安地区样本的实证分析表明，对贷款信息的了解越全面，贷款越容易。大户在平常要注意搜集了解贷款信息，掌握政策变动，及时利用有用的贷款信息。
4.3对种养大户进行专门的信贷管理
金融部门应制订专门面向种养大户新型农业经营主体的信贷管理办法，简化信贷流程，根据种养大户的生产经营特点调整和优化贷款额度、利率、期限、担保等要素，合理定价，及时满足种养大户的信贷需求，在有效覆盖风险和成本的前提下适度降低融资成本。同时应该建立种养大户名录，明确跟踪服务人，监督好贷款的用途与使用效果，以解决种养大户家庭式管理、缺乏会计记录等带来的信息不对称和道德风险。
4.4构建“农业企业+种养大户+金融机构”的供应链融资
银行、信用社等金融机构可以从农业产业链出发，以产业链上的农业企业为支撑点，利用农业企业的信用为大户的信用增级，将单个主体的不可控风险转变为供应链整体的可控风险。
针对种养大户，构建“农业企业+种养大户+金融机构”的供应链融资模式。农业企业将具有一定资格的大户推荐给金融机构，由大户提出贷款申请。大户以农产品未来的收入账款作为抵押申请融资；银行将贷款发放到大户在农业企业的账户中，大户逐步提取贷款以支付合理支出；农业企业负责回收部分或全部农产品，协助金融机构从农产品收入中预扣贷款本息[3]。在整个运作过程中资金封闭流动，降低了银行的资金风险。
4.5合理运用补贴政策
该研究实证检验结果显示，淄博地区的政府补贴对解决大户的融资难题并没有显著作用。政府要创新对种养大户的补贴方式，使补贴能够发挥最大的效用。政府许多补贴起到的作用是鼓励人们进行规模经营，成为种养大户，但是并没有帮助他们解决经营过程中遇到的融资困境。在探索更有效的使用补贴方面，淄博市进行了有益的尝试。
淄博市试点开展涉农领域种养殖大户的融资增信工程，由地方财政拿出一定资金作为风险补偿资金，农业部门和银行共同筛选种养大户组成“业务池”，池内每户缴纳贷款金额的10%作为保证金，且池内大户以其缴纳的保证金为上限相互提供保证担保，开展融资增信贷款业务。对于保证金不能覆盖部分损失，政府风险补偿金承担贷款损失的50%[4]。这一政策的实行，有效降低了种养风险，更好地促进了农村经济发展。
参考文献
[1]
卢义良.新型农村经营主体金融困难待解[J].中国农村金融，2013（19）：49.
[2] 罗剑朝，赵雯.农户对村镇银行贷款意愿的影响因素实证分析——基于有序Probit模型的估计[J].西部金融，2012（3）：18-24.
[3] 胡国晖，郑萌.农业供应链金融的运作模式及收益分配探讨[J].农村经济，2013（5）：45-49.
[4] 张立.金融支持新型农业经营主体发展探讨——以淄博市为例[J].山东理工大学学报，2014，30（5）：20.
关键词种养大户；融资困难；有序Probit模型；江苏淮安；山东淄博
中图分类号S-9文献标识码
A文章编号0517-6611（2015）21-350-05
随着我国农村经济的发展，以农村种养大户为代表的新型农业经营主体日益显现出发展生机与潜力，已成为我国现代农业发展的核心主体。2015年中央一号文件继续鼓励发展种养大户等新型农业经营主体，完善对新型农业经营主体的金融服务。种养大户作为一种资源集聚的载体和农业生产力代表，是农村经济社会全面进步的重要推动力量。然而，由于我国农村金融市场信息不对称程度较高，涉农产业资金回报率较低，使得以利潤最大化为导向的金融机构望而却步，严重制约了种养大户的进一步发展壮大；同时大户对相关优惠政策也缺乏足够的了解[1]，导致部分种养大户受到比较严重的金融抑制。并且我国非正规金融发展极不规范，且利率较高，极大地提高了种养大户的经营成本。笔者基于对江苏淮安以及山东淄博两地种养大户的实地调查，结合两地种养特色以及金融机构发展状况，从大户、金融机构、政府3个角度呈现当前融资现状其影响因素，为种养大户融资难问题的解决提出相关建议。
1调查研究概况
课题小组成员于2014年7～8月以及2015年1～2月对山东省淄博市和江苏省淮安市种养大户进行的问卷调研。问卷由4个部分组成：农村种养大户对融资的认知调查，融资现状调查，大户家庭情况调查，种养大户对信用社、银行等金融机构的建议调查。淄博地区调研对象全部为养殖大户，回收有效问卷60份，样本来自沂源县的鲁村镇、大张庄镇；淮安调研对象中种植大户25户，养殖大户45户，回收有效问卷70分，样本来自洪泽县的高良涧镇、三河镇、朱坝镇，盱眙县的旧铺镇、王店乡、穆店乡。此次调研完成问卷134份，其中130份为有效问卷，问卷有效率为97.01%。
2种养大户融资现状描述性分析
2.1种养大户融资现状根据问卷调查结果，淄博、淮安两地种养大户的融资困难程度认定见图1。
在淄博地区60户样本大户中，认为融资困难和很困难的大户有22户，占样本总量的36.67%；淮安地区70户样本大户中，认为融资困难和很困难的大户有24户，占到了样本总量的34.29%。两地种养大户认为融资困难程度一般的占比最多，均为58%左右；淮安7.14%的大户融资容易，略高于淄博的5%。
可以看出，淄博、淮安两地仍有部分大户融资困难，金融抑制的现象仍然存在。
主要原因为：我国种养大户规模逐年扩大，对资金的需求也不断变大，但抵押物却很贫乏。金融机构为了控制风险，发放给大户的贷款期限一般较短，金额较小，不能完全满足大户的需要；小额贷款公司等非正规金融机构发放贷款的利息一般比较高，极大地提高了大户的资金成本。
2.2种养大户融资状况地区差异分析上述分析表明，淮安地区大户的融资状况要好于淄博地区。从大户自身、大户融资特征、政府支持3个角度对种养大户融资状况的地区差异进行分析。淄博、淮安两地样本中各统计量样本量的分布见表1。
2.2.1大户自身特征。
2.2.1.1户主年龄。由表1可知，淄博地区大户年龄主要集中在36～45岁和46～60岁，年龄分布相对较为分散；淮安地区大户年龄主要集中在36～45岁，这一年龄段大户占比74.29%，年龄分布较为集中。淮安地区种养大户的平均年龄要小于淄博地区。
如表2所示，随着年龄的增长，淄博地区种养大户的融资困难程度没有呈现明显的变化趋势，淮安地区种养大户的融资困难程度呈现增加趋势，但不是非常明显。年龄对家庭财富积累、家庭生产类型稳定性、户主信贷观念存在错综复杂的影响，以上影响的路径方向不同，最终户主年龄对融资困难程度的影响方向还需通过后续模型检验[2]。
安徽农业科学2015年
2.2.1.2户主受教育程度。
由表1可知，淄博地区大户的受教育程度集中在初中，占比53.33%；淮安地区大户的受教育水平集中在高中，占比48.57%。样本中，淮安地区大户的平均受教育水平高于淄博地区。
表3显示，随着户主受教育程度的增加，两地大户的融资困难程度都没有明显的变化趋势。户主受教育程度对大户融资困难程度造成的影响不确定：一方面，农户的受教育程度越高，对农村金融机构的认识就越深入，融资会比较容易；另一方面，受教育程度较高的农民扩大生产经营规模的动力较强，资金需求量也较大，融资需求很难完全满足。
2.2.1.3种养规模。
淄博地区的样本大户全部为养殖大户；淮安地区的样本大户中，25户为种殖大户，45户为养殖大户。由表1可知，淄博地区大户的养殖规模集中在0.5万～2.0万只（主要为家禽养殖），占比为51.67%；淮安地区大户的种养规模集中在16.667～33.333 hm2（2万～5万只），占比为40.00%，淮安地区大户的种养规模普遍大于淄博地区。
表4描述了大户的融资困难程度与种养规模的关系。随着大户种养规模的增加，淄博、淮安两地大户融资困难程度变化趋势不明显，种养规模对融资困难程度造成的影响不确定。种养规模越大，户主的财富以及人脉关系可能越强大，有助于其进行融资；但规模越大，需要的资金也越大，在缺乏抵押品的情况下，可能很难满足其所有的融资需求。 2.2.2种养大户融资特征。
2.2.2.1对贷款政策的了解程度。
表1显示，淄博地区种养大户对贷款政策的了解程度比较分散，非常了解的大户有10%，占比最多的是“没多少了解”的大户，有36.67%。淮安地区种养大户对贷款政策的了解程度主要集中在“没多少了解”、“有一定了解”，但是没有“非常了解”的大户。
由表5可知，随着大户对贷款政策了解程度的加深，淮安地区融资困难的大户占比逐渐下降，而淄博地区变化趋势不明显。可能的原因是：淮安地区大户主要融资渠道是信用社等金融机构，对贷款政策越了解，越能及时利用相关的优惠政策进行融资；而淄博地区大户对信用社等机构的融资依赖小于淮安地区，所以变化趋势不明显。
2.2.2.2贷款利率。
由表1可知，淄博、淮安两地大户融资年利率集中在9%～12%，这部分大户主要是从信用社等金融机构融资。淄博地区有31.67%的大户融资年利率低于9%，这部分大户主要是通过亲友借贷融资，因此利率较低或者没有利息；8.33%的大户融资年利率高于12%，这些大户一部分是从小额贷款公司等非正规金融机构融资，另一部分从信用社等机构融资，但由于风险较大等原因，利率较高。淮安地区21.43%的大户融资年利率低于9%，10.00%的大户融资年利率高于12%，反映出相比于淄博地区，淮安地区大户融资更倾向于信用社或者小额贷款公司等机构，对亲友借贷的依赖性要小。
表6描述了大户融資困难程度随贷款利率的变动。由表6可知，随着利率的增加，淮安地区大户融资困难程度明显增加；淄博地区大户有上升趋势，但不明显，原因可能是：淄博地区金融相对落后，大户受到的信贷约束比较大，有些信用较低或者风险较大的大户很难获得低利率贷款，能以较高的利率获得资金，他们也比较满意。
2.2.2.3贷款流程复杂程度。
如表1所示，淄博地区有5333%的大户认为贷款流程复杂程度一般，这一比例在淮安地区为60%，并且两地都没有大户认为贷款流程很复杂，说明金融机构在贷款流程方面做得不错。但随着贷款复杂程度的增加，两地大户融资困难程度均明显增加。
2.2.2.4主要融资渠道。主要融资渠道指大户主要是从正规金融部门还是非正规金融部门进行融资。正规金融部门包括银行、信用社，非正规金融部门则包括小额贷款公司、亲友借贷、民间高利贷等。由表1可知，淄博、淮安两地大户都主要通过正规融资渠道进行融资，淄博地区通过正规渠道融资的大户占66.67%，而淮安地区这一比例为87.14%，说明淮安地区金融比较发达，大户对正规金额机构的依赖度比较高。
淄博和淮安主要通过正规渠道融资的大户中，融资困难和很困难的大户分别占45.00%、36.07%，高于通过非正规渠道融资大户。可能原因是：信用社等机构对大户贷款资质要求较高，发放的贷款在期限、金额等方面难以满足大户的要求。但不管是正规融资渠道还是非正规融资渠道，淄博地区融资困难和很困难的大户占比都高于淮安地区。
2.2.2.5贷款期限。如表1所示，两地贷款期限主要集中于3～12个月，1～3年期的贷款也占有一定的比例，但是没有3年以上的贷款。
由表7可知，随着贷款期限的增加，淄博、淮安两地大户融资困难程度明显增加（贷款期限为3年以上的样本数为0）。农业受自然灾害、市场行情等的影响比较大，但3～5年将会熨平农业生产中的不确定性，实现平均利润水平，因此大户更偏好中长期贷款。但是贷款期限越长风险越大，信用社等金融机构为控制风险，对种养大户的贷款要求越严格要求，贷款难度越大。因此淄博、淮安两地大户在贷款期限上受到的信贷约束一致。
2.2.3政府政策支持角度。由表1可知，
淄博地区只有11.67%的大户受到补贴，而淮安则有27.14%的大户受到补贴，远高于淄博地区。相比于受到政府补贴的大户，淮安地区没有受到补贴的大户中，融资困难和非常困难的大户占比更高，为71.43%；淄博地区没有受到补贴的大户中，融资困难和非常困难的大户占比却更低，为37.74%。可能的原因是：淄博地区政府补贴范围很小，只是针对特定的养殖业（比如能繁母猪），补助金额也比较小，因此政府补助起到的效果比较有限；淮安地区政府补助比较大，对解决大户融资困境起到了较好的效果。
3种养大户融资困难影响因素的实证分析
3.1变量选取
3.1.1因变量。
种养大户的融资困难程度可以分为“容易”、“一般”、“困难”、“很困难”4种情况，融资困难程度依次递增，因此种养大户的融资困难程度是一个有序离散变量。种养大户认为融资困难程度为“容易”时，因变量取“1”；“一般”时，因变量取“2”；“困难”时，因变量取“3”；“很困难”时，因变量取“4”。
3.1.2自变量。
根据对种养大户融资问题的理论分析，结合相关研究和调研数据，该研究选取户主特征、种养大户融资特征、政府支持3类变量。这3类变量具体选取情况见表8。
3.2农村种养大户融资困难影响因素的有序Probit回归分析
为研究各自变量对种养大户融资困难影响是否显著，利用Stata12对大户调研的横截面数据进行有序Probit回归分析，模型估计结果如表9所示。
从表9中LR统计值和统计量的收尾概率值（Prob）来看，模型整体检验结果较为显著；淄博地区的X3、X5、X6、X7、X8等变量对种养大户融资困难程度的影响显著，而X1、X2、X4、X9等变量对种养大户融资困难程度的影响未通过显著性检验；淮安地区的X4、X5、X6、X8、X9等变量对种养大户融资困难程度的影响显著，而X1、X2、X3、X7等变量对种养大户融资困难程度的影响未通过显著性检验。
3.2.1户主自身特征。淄博与淮安地区种养大户的年龄、户主受教育程度因素均未通过显著性检验，与上文分析的户主年龄及受教育程度对种养大户融资困难程度影响方向不明确一致。 淄博大户种养规模系数为为负，在5%的显著性水平下显著；淮安大户种养规模没有通过显著性检验。可能的原因是：淄博地区亲友借贷比较流行，该研究调研对象的主要融资渠道为亲友借贷的大户占16.67%，其中主要为规模较大的种养大户，规模越大的种养大户所拥有的亲友关系资源越强大，可以有效地解决其融资问题。淮安地区金融比较发达，主要从正规金融渠道融资的大户占到了87.14%。虽然大户规模越大，所拥有的关系以及财富越多，但是对资金的需求量也越大，在缺乏有效抵押品的情况下，从正规金融机构很难获得全部所需资金，因此融资困难程度加大。
3.2.2种养大户融资特征。淄博、淮安
两地的贷款利率、贷款流程复杂程度、贷款期限都通过了显著性检验，且影响方向与预期一致。淄博地區“贷款政策了解程度”没有通过显著性检验；淮安地区“贷款政策了解程度”系数为负，在1%的显著性水平下显著。产生差异的原因可能是：其一，淄博地区种养大户对正规金融渠道融资的需求为66.67%，远小于淮安地区的87.14%， 淄博地区种养大户对正规金融机构的依赖远小于淮安地区，对贷款政策的了解程度不影响其从非正规金融机构融资，因而对其融资的困难程度影响不大；其二，淄博地区的金融发展水平落后于淮安地区，大户对贷款政策的了解程度普遍不高；其三，淄博地区大户的平均年龄大于淮安，而且平均受教育水平低于淮安，信贷观念比较落后，对金融产品的接受水平较差。
淄博大户“主要融资渠道”系数为负，在5%的显著性水平下显著；淮安大户“主要融资渠道”没有通过显著性检验。产生差异的可能原因是：淄博地区种养大户规模相对较小，有些大户通过自有资金以及亲友借贷就可以满足自身需求，非正规渠道融资占重要的地位；淮安地区金融较为发达，从正规金融融资方便快捷，大部分大户依赖正规渠道融资，融资渠道对大户融资困难影响程度不大。
3.2.3政府支持角度。
政府支持主要通过“政府补贴”这一变量体现，淄博地区的政府补贴未通过显著性检验，淮安地区的政府补贴系数为为负，并且在10%的显著性水平下显著。两地产生差异的可能原因是：
第一，淄博政府只是针对特定的养殖业进行补贴，比如能繁母猪一年一头补助100元；而淮安政府的补贴范围更加广泛，种植大户每公顷每年扶持6 349.5元，养殖大户（水产养殖为例）每平方米扶持120元（2014年），各种类型的种养大户都能得到有效的补贴。
第二，淮安地区建立种养大户名录，明确跟踪责任服务人，指导农村信用社对种养大户优先发放贷款，在同期同档次执行利率基础上优惠10%；而淄博地区政府对大部分种养大户并没有进行认证，贷款优惠政策也只是由各信用社及银行自主执行，效果远不如淮安地区。
4政策建议
4.1适当增加种养规模
淄博地区样本的实证分析表明，在一定范围内，增加种养规模对解决融资问题有显著影响。因此，规模较小的种养大户可以适当扩大规模，规模较大的大户要优化自己的经营结构，从而增强自己从正规金融机构或非正规金融机构进行筹资的能力。
4.2加强对贷款信息的了解
淮安地区样本的实证分析表明，对贷款信息的了解越全面，贷款越容易。大户在平常要注意搜集了解贷款信息，掌握政策变动，及时利用有用的贷款信息。
4.3对种养大户进行专门的信贷管理
金融部门应制订专门面向种养大户新型农业经营主体的信贷管理办法，简化信贷流程，根据种养大户的生产经营特点调整和优化贷款额度、利率、期限、担保等要素，合理定价，及时满足种养大户的信贷需求，在有效覆盖风险和成本的前提下适度降低融资成本。同时应该建立种养大户名录，明确跟踪服务人，监督好贷款的用途与使用效果，以解决种养大户家庭式管理、缺乏会计记录等带来的信息不对称和道德风险。
4.4构建“农业企业+种养大户+金融机构”的供应链融资
银行、信用社等金融机构可以从农业产业链出发，以产业链上的农业企业为支撑点，利用农业企业的信用为大户的信用增级，将单个主体的不可控风险转变为供应链整体的可控风险。
针对种养大户，构建“农业企业+种养大户+金融机构”的供应链融资模式。农业企业将具有一定资格的大户推荐给金融机构，由大户提出贷款申请。大户以农产品未来的收入账款作为抵押申请融资；银行将贷款发放到大户在农业企业的账户中，大户逐步提取贷款以支付合理支出；农业企业负责回收部分或全部农产品，协助金融机构从农产品收入中预扣贷款本息[3]。在整个运作过程中资金封闭流动，降低了银行的资金风险。
4.5合理运用补贴政策
该研究实证检验结果显示，淄博地区的政府补贴对解决大户的融资难题并没有显著作用。政府要创新对种养大户的补贴方式，使补贴能够发挥最大的效用。政府许多补贴起到的作用是鼓励人们进行规模经营，成为种养大户，但是并没有帮助他们解决经营过程中遇到的融资困境。在探索更有效的使用补贴方面，淄博市进行了有益的尝试。
淄博市试点开展涉农领域种养殖大户的融资增信工程，由地方财政拿出一定资金作为风险补偿资金，农业部门和银行共同筛选种养大户组成“业务池”，池内每户缴纳贷款金额的10%作为保证金，且池内大户以其缴纳的保证金为上限相互提供保证担保，开展融资增信贷款业务。对于保证金不能覆盖部分损失，政府风险补偿金承担贷款损失的50%[4]。这一政策的实行，有效降低了种养风险，更好地促进了农村经济发展。
参考文献
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卢义良.新型农村经营主体金融困难待解[J].中国农村金融，2013（19）：49.
[2] 罗剑朝，赵雯.农户对村镇银行贷款意愿的影响因素实证分析——基于有序Probit模型的估计[J].西部金融，2012（3）：18-24.
[3] 胡国晖，郑萌.农业供应链金融的运作模式及收益分配探讨[J].农村经济，2013（5）：45-49.
[4] 张立.金融支持新型农业经营主体发展探讨——以淄博市为例[J].山东理工大学学报，2014，30（5）：20.