我国家庭信贷状况研究:基于CHFS微观数据的分析

被引:9
作者
刘辉煌 [1 ,2 ]
吴伟 [1 ]
机构
[1] 湖南大学经济与贸易学院
[2] 湖南城市学院商学院
关键词
家庭信贷状况; 次序probit模型; 半非参数估计; Heckman模型;
D O I
10.14134/j.cnki.cn33-1336/f.2014.08.010
中图分类号
F832.4 [信贷];
学科分类号
1201 ; 020204 ;
摘要
文章利用中国家庭金融调查2013年发布的调查数据,分别构建非参数次序probit模型和Heckman模型检验了影响城乡家庭信贷约束状况和贷款可得性的相关因素。结果表明,户主受教育程度和家庭收入水平提高、家庭资产规模增加等都能缓解家庭的信贷约束,户主的党员身份、大学以上的受教育程度以及家庭资产规模等能提高家庭的贷款可得性,户主年龄、风险偏好等变量对家庭信贷规模的边际效应显著为负,而尽管城市家庭和东部地区家庭获得的贷款支持更多,但是城市家庭和东部地区家庭还是面临着更大信贷约束。
引用
收藏
页码:81 / 88
页数:8
相关论文
共 11 条
[1]   农户信贷约束与收入差距的动态影响机制:基于面板联立系统的估计 [J].
王书华 ;
杨有振 ;
苏剑 .
经济经纬, 2014, 31 (01) :26-31
[2]   农村家庭信贷资金需求状况调查 [J].
唐赛 .
学习与探索, 2012, (11) :116-118
[4]   农户正规借贷需求及其正规贷款可获性的影响因素分析 [J].
易小兰 .
中国农村经济, 2012, (02) :56-63+85
[5]   双重二元金融结构、农户信贷需求与农村金融改革——基于11省14县市的田野调查 [J].
王曙光 ;
王东宾 .
财贸经济, 2011, (05) :38-44+136
[6]   信贷约束、信贷需求与农户借贷行为:安徽的经验证据 [J].
钟春平 ;
孙焕民 ;
徐长生 .
金融研究, 2010, (11) :189-206
[7]   农户个体特征对信贷约束的影响:来自陕西的经验证据 [J].
白永秀 ;
马小勇 .
中国软科学, 2010, (09) :148-155
[8]   发达地区农户信贷需求分析——基于福建省泉州地区的调查 [J].
朱少洪 ;
张兰花 ;
张文棋 ;
詹黎锋 .
福建论坛(人文社会科学版), 2010, (04) :123-125
[9]  
A cause for policy concern: the expansion of household credit in middle-income economies[J] . PauloL. dos Santos.International Review of Applied Economics . 2013 (3)
[10]   Demand for financial services by households in Ghana [J].
Akpandjar, George Mawuli ;
Quartey, Peter ;
Abor, Joshua .
INTERNATIONAL JOURNAL OF SOCIAL ECONOMICS, 2013, 40 (05) :439-+