為了評(píng)估中國(guó)政策性農(nóng)業(yè)擔(dān)保在解決農(nóng)村領(lǐng)域融資問題的實(shí)施效果,本研究以安徽省為例,根據(jù)2008—2017年農(nóng)業(yè)商業(yè)銀行貸款數(shù)據(jù),基于傾向評(píng)分匹配法評(píng)估中國(guó)政策性農(nóng)業(yè)擔(dān)保的實(shí)施效果。結(jié)果表明,政策性農(nóng)業(yè)擔(dān)保實(shí)施后,銀行存貸款比例和不良貸款率的平均處理效應(yīng)均為負(fù),說明政策性農(nóng)業(yè)擔(dān)保不僅能夠促進(jìn)農(nóng)業(yè)商業(yè)銀行的放貸行為,也有效分擔(dān)了農(nóng)業(yè)商業(yè)銀行的信貸風(fēng)險(xiǎn)。最后,結(jié)合農(nóng)村地緣優(yōu)勢(shì)和農(nóng)業(yè)領(lǐng)域改革提供政策建議。 

【文章來源】：河南農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào). 2020,54(01)北大核心CSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：8 頁(yè)

【部分圖文】：

匹配后傾向分?jǐn)?shù)密度函數(shù)

如圖1所示,信貸供給曲線由S變?yōu)镾′,體現(xiàn)了信貸供給與利率之間呈現(xiàn)線性增長(zhǎng)的關(guān)系,S′上的點(diǎn)即為不同信貸需求水平上的信貸均衡。在信貸需求從D下降至D1的過程,信貸市場(chǎng)達(dá)到一個(gè)供求平衡狀態(tài)。因此,政策性擔(dān)保增加了信貸供給,增加部分為陰影面積M,這使得信貸供給能夠滿足信貸需求。其中,當(dāng)信貸需求為D時(shí),信貸均衡為E′3;當(dāng)信貸需求為D1時(shí),信貸均衡為E1�；谏鲜龇治隹傻贸鼋Y(jié)論:在農(nóng)村領(lǐng)域,政策性農(nóng)業(yè)擔(dān)保的實(shí)施通過風(fēng)險(xiǎn)分擔(dān)的形式有效降低了銀行信息不對(duì)稱風(fēng)險(xiǎn),從而提升了銀行的放貸意愿,增加銀行涉農(nóng)貸款的信貸供給。2 研究設(shè)計(jì)

另外,為了進(jìn)一步說明本研究基于PSM方法處理結(jié)果的有效性,本研究對(duì)對(duì)照組和處理組進(jìn)行了平衡性假設(shè)檢驗(yàn),如表4所示。根據(jù)表4可知,對(duì)照組和處理組在匹配后偏誤(絕對(duì)值)得到大幅降低。其中,資本利潤(rùn)率(ROE)、總資產(chǎn)(Asset)、總存款(Deposit)和總貸款(Loans)對(duì)應(yīng)的偏誤(絕對(duì)值)降低比例均高于90%,貸款損失準(zhǔn)備充足率(LLRA)對(duì)應(yīng)的偏誤(絕對(duì)值)降低比例為70%,不良貸款余額(NPL)和撥備覆蓋率(PCR)對(duì)應(yīng)的偏誤(絕對(duì)值)降低比例均高于50%。另外,t檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)表明,無(wú)法拒絕處理組和控制組之間差異為0的原假設(shè)。上述分析意味著,傾向性匹配方法確實(shí)能夠大大降低處理組和對(duì)照組之間的差異,滿足平衡性檢驗(yàn)。圖3 匹配后傾向分?jǐn)?shù)密度函數(shù)

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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