基于農(nóng)戶視角的林權抵押貸款影響因素分析

孫小晉

（西南林業(yè)大學經(jīng)濟管理學院，昆明650224）

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基于農(nóng)戶視角的林權抵押貸款影響因素分析

孫小晉

（西南林業(yè)大學經(jīng)濟管理學院，昆明650224）

摘要：結合云南省500戶農(nóng)戶微觀調研數(shù)據(jù)，運用多元Logistic模型對云南省農(nóng)戶林權抵押貸款的影響因素進行了實證分析。實證結果表明：林權證持有狀況、地區(qū)林業(yè)產(chǎn)值比和有無融資經(jīng)歷對農(nóng)戶林權抵押貸款意愿有顯著影響?；诹謾嗟盅嘿J款存在的問題，提出要搞好林業(yè)基礎設施建設，集中小而分散的林農(nóng)，形成產(chǎn)業(yè)化發(fā)展格局；加大金融部門下鄉(xiāng)力度等對策建議。

關鍵詞：林權抵押貸款農(nóng)戶意愿影響因素

1　研究概述

林權抵押貸款是指金融機構開展以森林資源資產(chǎn)抵押為核心的金融服務創(chuàng)新，它引入了林地使用權和林木所有權這一新型抵押物，有效解決了林農(nóng)和林業(yè)企業(yè)貸款難的問題，將以前的“死資源”變成“活資本”。所以一直受到國內專家、學者以及社會各界的廣泛關注。

國內諸多學者專注于農(nóng)戶林權抵押貸款的制約和影響因素的研究，并從不同角度分析得出具有理論意義和實踐意義的結論。杜靜（2012）、安立環(huán)（2012）、張昌福（2012）等學者認為制約因素主要有以下方面：①林權抵押貸款法律法規(guī)制度不健全，對林權抵押貸款宣傳不夠[1]；②要素市場不健全，抵押資產(chǎn)流轉難[2]；③林權證辦理及森林資源資產(chǎn)評估難[3]。黃忠海（2011）、陳鈞、孫峰（2011）、劉延安（2013）等學者總結了影響林權抵押貸款發(fā)展的因素：①貸款手續(xù)繁雜、利率高、期限短[4]；②林業(yè)相關抵押貸款配套措施不完善，基層金融部門無法開展[5]；③缺乏風險保障機制，抵押貸款風險控制難[6]。從農(nóng)戶意愿和需求角度分析，大多數(shù)學者利用計量經(jīng)濟學相關模型進行實證分析。王磊（2011）等基于四川省3個縣數(shù)據(jù)，對影響農(nóng)戶林權抵押貸款的潛在需求的因素進行統(tǒng)計分析，得出戶主文化水平、家庭總收入、林地面積、林地交通等5個因素對林農(nóng)林權抵押貸款有顯著影響[7]；石道金、許宇鵬、高鑫（2011）以浙江麗水的樣本農(nóng)戶數(shù)據(jù)進行計量分析，研究表明：家庭林地面積、家庭支出和貸款貼息政策等因素對農(nóng)戶的信貸需求有正的顯著影響，戶主年齡、貸款用途是否限制對農(nóng)戶的信貸需求有負的顯著影響[8]；韓鋒、賽斐、溫亞利（2012）對江西省遂川縣農(nóng)戶數(shù)據(jù)實證研究，認為影響林農(nóng)林權抵押貸款需求的主要因素為受教育程度、戶主經(jīng)營收入和生產(chǎn)性支出[9]；謝彥明等（2011）對云南景谷、周藝歌等（2013）對遼寧也做了相關分析研究。

本文以云南省500戶調研數(shù)據(jù)為基礎，通過建立多元邏輯回歸模型，試圖找到和檢驗影響農(nóng)戶林權抵押貸款的因素，以期為云南省林權抵押貸款的健康發(fā)展提出合理化建議。

2　數(shù)據(jù)來源與樣本構成

本文數(shù)據(jù)來源于云南省集體林權制度改革監(jiān)測組的調研數(shù)據(jù)，選取了分布在云南省內東西南北中5個方位的10個樣本縣。每個縣選取5個鄉(xiāng)鎮(zhèn)，每個鄉(xiāng)鎮(zhèn)選取一個村，每個村選取10戶農(nóng)民，總共選取500戶于2014年7月至8月進行實地調研。本次調研總共發(fā)放問卷500份，收回500份，有效率100%。

3　模型選擇與計量分析

3.1模型選擇

本文的因變量為農(nóng)戶是否愿意林權抵押貸款，對愿意獲取林權抵押貸款的農(nóng)戶賦值為1，對不愿意獲取林權抵押貸款的農(nóng)戶賦值為2，對不好說的農(nóng)戶賦值為3。自變量主要選取農(nóng)戶家庭特征、制度與政策特征、林地質量特征、農(nóng)戶金融習慣、地區(qū)林業(yè)發(fā)展水平五大類型的影響因素。各類變量的取值類別、定義見表1。

3.2計量結果分析

3.2.1描述統(tǒng)計分析

由頻率統(tǒng)計結果可知，在受訪的500戶農(nóng)戶的基本特征是：受訪者的年齡段大部分集中在40～49 和50～59這兩個年齡段，所占比重分別為32.2%和32.6%；受教育程度普遍集中于初中、小學及以下，所占百分比分別為38.6%和49.8%；受訪者職業(yè)統(tǒng)計中，務農(nóng)所占比重高達91.5%，工資性收入者只占5%；在是否擔任村干部統(tǒng)計中，否的回答所占百分比為98.4%；在家的勞動力人數(shù)統(tǒng)計中，人數(shù)為1和2的所占的百分比較大，分別為21.6%和38.6%；500戶農(nóng)戶的林地確權狀況都是確定；對于林權抵押貸款政策了解情況有62.2%的人是知道的，同時也有37.8%人不了解這樣的這個政策。

樣本農(nóng)戶中，家庭林業(yè)收入占總收入比重總體上還是處于較低的水平，均值為0.14；農(nóng)戶家庭生產(chǎn)經(jīng)營支出，均值為22 607.38元，最高支出為1 340 000元，最低支出為1元，支出集中分布于3 000- 7 000元之間，約占總體的50%；林地塊數(shù)大部分集中于1和2，最多林地塊數(shù)為15，3～5塊也有部分分布，均值為3.62；農(nóng)戶家庭林地面積分布極不均勻，均值為72.16，最高面積可達138.8 hm2，最低為0 hm2，0.667 hm2～2 hm2之間有30%左右的比重，所占比重較大；農(nóng)戶擁有的商品林比例為100%所占比重較大，均值為0.73也說明了還是有部分商品林比例不是很高。

3.2.2因子分析

因子分析是從研究變量群中提取共性因子的統(tǒng)計技術。由于農(nóng)戶家庭特征量中自變量個數(shù)較多，含有7個變量，而較少的自變量能更準確地反映對因變量的影響，由于這個原因，在進行多元邏輯分析前，本文先進行了因子分析

在農(nóng)戶家庭特征變量中，自變量含有7個，分別為X1（受訪者年齡段）、X2（受教育程度）、X3（受訪者職業(yè)）、X4（是否擔任村干部）、X5（在家勞動力人數(shù)）、X6（家庭林業(yè)收入占總收入比重）、X7（農(nóng)戶家庭生產(chǎn)經(jīng)營支出（LN自然對數(shù)值）），對他們進行因子分析，提取共性因子，以減少自變量個數(shù)太多對因變量產(chǎn)生的影響。

結果如下表2（a）、表2（b）和表2（c）所示：

從表2（a）可知，巴特利特球度檢驗統(tǒng)計量的觀測值為270.379，相應的概率p值接近為0。如果顯著性水平α為0.05，應拒絕零假設，認為相關系數(shù)矩陣與單位陣有顯著差異。同時，KOM值為0.648＞0.6，原有變量適合進行因子分析。

由表2（b）可知，第一個因子的特征值為1.925，解釋原有7個變量總方差的27.5%；第二因子的特征值為1.178，解釋原有7個變量的16.833%，累計方差貢獻率為44.333%；第三因子的特征值為1.037，解釋原有7個變量的14.821%，累計方差貢獻率為59.154%?？傮w上，原有變量信息的丟失不是很大，因子分析是理想的。

表2（c）可知，x3、x7、x5在第一個因子上有較高的載荷；x4、x6在第二個因子上有較高的載荷；x1、x2在第三個因子上有較高的載荷。

所以，7個變量做了因子分析后縮減為3個因子，即，本文最終將表現(xiàn)農(nóng)戶家庭特征的7個變量縮減為FAC1、FAC2和FAC3這3個因子進行因變量的分析。

3.2.3多項Logistic回歸分析

當被解釋變量為多分類變量時，就要采用多項Logistic回歸分析方法。因變量為林權抵押貸款意愿（1-想；2-不想；3-不好說），為多分類變量，所以要采用多元分析方法，且采用無序多項Logistic回歸分析方法。

分析結果如下表3(a)、表3（b）、表3（c）和表7 (d)所示：

表3（a）給出了樣本在y(林權抵押貸款意愿)、x11(林地確權狀況)、x12(林權證持有狀況)、x13(林權抵押貸款政策了解情況)、x15(融資經(jīng)歷)上的分布情況。其中，選擇想林權抵押貸款意愿的樣本最多，而林地確權狀況都是確定的；對林權抵押貸政策了解的農(nóng)戶占有62.4%的比重，只有37.2%的農(nóng)戶有過融資經(jīng)歷。

表3（b）中概率p值為0.00，如果顯著性水平α為0.05，則應拒絕回歸方程顯著性檢驗的零假設，說明解釋變量全體與廣義Logit P之間的線性關系顯著，模型選擇正確。

表3（c）結果中X15(融資經(jīng)歷)的卡方檢驗的概率P值為0.001，如果顯著性水平α為0.05，則應拒絕回歸系數(shù)為0的假設，即它對廣義Logit P的貢獻是顯著的，而其他的p值都大于了顯著性水平α 為0.05，所以它們對廣義Logit P的貢獻是不顯著。

表3（d）是模型參數(shù)估計的結果，其中林權抵押貸款意愿中的3（不好說）、X12(林權持證持有狀況（0-不在）)、X15(融資經(jīng)歷(0-無融資))為參照類。

從分析結果中可以看出，對林權抵押貸款意愿是“1=想”有顯著影響的有x14 (地區(qū)林業(yè)產(chǎn)值占比)、x12(林權證持有狀況)、x15(有無融資經(jīng)歷)這三個自變量，且它們的顯著性水平分別為0.043、0.034 和0.025，都小于顯著性水平檢驗的α值，α為0.05，其他的自變量統(tǒng)計上不顯著，說明他們對林權抵押貸款意愿影響上并無顯著差異。

于是，可以得到以下廣義Logit P方程：

（沒有通過檢驗的自變量沒有納入到方程模型中）

4　結論與建議

4.1結論

通過多元Logistic回歸分析，得到如下結論：

X14（地區(qū)林業(yè)產(chǎn)值占比）的比率自然對數(shù)為28.019，概率比率為1.475，對林權抵押貸款意愿的影響是正向的，且產(chǎn)值占比越高，越有抵押貸款意向；

X12(林權證持有狀況)：其他因素相同時，沒有持有林權證的比率自然對數(shù)比持有的平均減少1.895個單位，沒有林權證的概率比是有林權證的0.15倍，持有林權證的農(nóng)戶更加傾向于抵押貸款，且在統(tǒng)計上顯著?？梢姡謾嘧C持有狀況對農(nóng)戶林權抵押貸款意愿有顯著差異；

X15(有無融資經(jīng)歷)：其他因素相同時，沒有融資經(jīng)歷的比率自然對數(shù)比有融資經(jīng)歷的平均減少2.379個單位，沒有融資經(jīng)歷的概率比是有融資經(jīng)歷的0.093倍，有融資經(jīng)歷的農(nóng)戶更加傾向于抵押貸款，且在統(tǒng)計上顯著?？梢?，有無融資經(jīng)歷在意愿選擇上有顯著差異。

綜上，基于農(nóng)戶的角度，是否持有林權證直接決定了他們是否愿意進行林權抵押貸款；地區(qū)林業(yè)產(chǎn)值占比越高，說明當?shù)氐牧謽I(yè)產(chǎn)業(yè)越發(fā)達，農(nóng)戶發(fā)展林業(yè)的熱情越高，也更加傾向于通過貸款發(fā)展林業(yè)。融資經(jīng)歷反映了農(nóng)戶的金融意識水平，有融資經(jīng)歷的農(nóng)戶更傾向于借助金融機構幫助自己獲得發(fā)展資金。

4.2建議

①相關的林業(yè)部門應對林地確權工作進一步落實，并對林權證缺失的農(nóng)戶給予及時的統(tǒng)計與辦理，有林權證，他們會更加愿意進行林權抵押貸款；②地區(qū)林業(yè)的發(fā)展規(guī)劃相當重要，搞好林業(yè)基礎設施建設，并把小而分散的林農(nóng)集中起來，形成產(chǎn)業(yè)化發(fā)展格局，林農(nóng)就會因獲得更多的發(fā)展機會，而愿意進行林業(yè)生產(chǎn)投資；③加大金融部門下鄉(xiāng)力度。目前，鄉(xiāng)下的銀行設置點極少，只有為數(shù)不多的農(nóng)村信用社。加大金融部門下鄉(xiāng)，一方面能讓人們有更多融資的機會，同時也能加大人們對金融知識的了解，另一方面通過扶持有發(fā)展能力的大戶，起到良好的示范效應，再通過大戶去帶動周邊農(nóng)戶自覺投入林業(yè)生產(chǎn)，農(nóng)戶對于融資有了解之后會發(fā)生意愿轉變，愿意進行林權抵押貸款。

參考文獻：

[1]杜靜.我國林權抵押貸款中的問題與對策—以安徽省為例[J].重慶科技學院學報,2012(5):69- 71.

[2]安立環(huán).林權抵押貸款存在的問題及政策建議—以吉林省為例[J].吉林金融研究，2012(6):69- 70.

[3]張昌福,唐家平.林權抵押貸款的難點與對策[J].農(nóng)業(yè)與技術, 2012,32(7):168.

[4]劉延安,劉芳.我國集體林權抵押貸款相關問題研究—基于2060個樣本農(nóng)戶訪談數(shù)據(jù),林業(yè)經(jīng)濟, 2012(4):28- 31.

[5]陳鈞,孫峰.林權抵押貸款開展緩慢的原因及建議[J].金融理論與實踐，2011(10):116- 117.

[6]黃忠海.制約林權抵押貸款業(yè)務有效開展的因素探析[J].內蒙古金融研究,2011(7):53- 54.

[7]王磊,蒲玥成,蘇婷等.農(nóng)戶林權抵押貸款潛在需求及其影響因素研究—基于四川3個試點縣的實證分析[J].林業(yè)經(jīng)濟問題, 2011,31(5):464- 467.

[8]石道金,許宇鵬,高鑫.農(nóng)戶林權抵押貸款行為及影響因素分析—來自浙江麗水的樣本農(nóng)戶數(shù)據(jù)[J].林業(yè)科學, 2011,47(8): 160- 166.

[9]韓鋒,賽斐,溫亞利.林權抵押貸款需求影響因素分析—以江西省遂川縣為例[J].林業(yè)經(jīng)濟問題,2012, 32(2):127- 130.

［責任編輯：鄭德勝］

林權制度

Analysis of the Influencing Factors of Forest Right Mortgage Loan Based on the Perspective of Farmers

SUNXao- jin
(School of Economics and Management of Southwest forestry University, Kunming Yunnan 650224, China)

Abstract:Based on the analysis of the Yunnan province 500 farmers from the micro household survey data, has carried on the empirical analysis using multivariate Logistic model of Yunnan province farmer forest right mortgage loan influence factors. The empirical results suggest that the forest right holders of certificates of state, regional forestry output value ratio and whether the financing experience has a significant impact on household forest right mortgage loan will. Based on the problems existing in the forest right mortgage loan, the corresponding suggestions are given: do a good job in the construction of forestry infrastructure, focus on small and scattered forest, form a pattern of industrial development, increase the financial sector to the countryside.

Key words:forest right mortgage loan; farmers; aspiration; influential factors

作者簡介：孫小晉（1992-），女，云南昭通人，在讀本科生。

基金項目：國家林業(yè)局集體林權制度改革跟蹤監(jiān)測項目（2014FMA- 5）

收稿日期：2015- 12- 26

DOI：10.13691/j. cnki. cn23- 1539/f. 2016.01.019

中圖分類號：F326.20

文獻標識碼：A

文章編號：1673- 5919（2016）01- 0058- 04

指導教師：王見（1977-），女，云南建水人，副教授，研究方向：林業(yè)經(jīng)濟。