農(nóng)戶農(nóng)地經(jīng)營權(quán)抵押貸款收入效應(yīng)實(shí)證檢驗(yàn)
——基于遼寧省昌圖縣的調(diào)查

張 欣，于麗紅，蘭慶高

（沈陽農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，遼寧 沈陽 110866）

1 引言

資金是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營活動(dòng)的必備要素，而農(nóng)業(yè)的弱質(zhì)性和高風(fēng)險(xiǎn)性導(dǎo)致農(nóng)戶資金自我積累能力有限，因此，在農(nóng)戶生產(chǎn)經(jīng)營中迫切需要外部融資。然而金融機(jī)構(gòu)對(duì)農(nóng)村資金供給嚴(yán)重不足，農(nóng)戶融資難問題始終未得到有效解決，究其原因，主要是農(nóng)戶缺少有效抵押擔(dān)保品，難以獲得正規(guī)金融機(jī)構(gòu)貸款。為解決這一問題，2009年開始政策層逐漸放開農(nóng)地經(jīng)營權(quán)抵押貸款業(yè)務(wù)，實(shí)踐中農(nóng)地抵押貸款試點(diǎn)也在各地區(qū)陸續(xù)展開。農(nóng)地經(jīng)營權(quán)抵押貸款業(yè)務(wù)的開展拓寬了農(nóng)戶抵押物范圍，為解決農(nóng)戶融資難問題提供了有效途徑。

國外關(guān)于農(nóng)地抵押貸款效果評(píng)價(jià)的研究較早，F(xiàn)eder等[1]對(duì)泰國的研究表明，金融機(jī)構(gòu)更愿意接受擁有穩(wěn)定地權(quán)的土地作為抵押物，改革土地產(chǎn)權(quán)制度，推行農(nóng)地抵押貸款可以顯著提高農(nóng)戶的信貸可得性，增加農(nóng)戶經(jīng)濟(jì)福利。Besley[2]也指出，農(nóng)村土地產(chǎn)權(quán)制度的穩(wěn)定性會(huì)增加農(nóng)戶農(nóng)地抵押貸款信貸可得性，對(duì)農(nóng)戶福利水平會(huì)產(chǎn)生積極影響。Carter和Olinto[3]經(jīng)過對(duì)巴拉圭的探究認(rèn)為，農(nóng)戶通過土地抵押獲得的貸款規(guī)模越大，從而使交易成本相對(duì)于貸款規(guī)模足夠小時(shí)，土地抵押貸款對(duì)于提高農(nóng)戶經(jīng)濟(jì)福利的效果就越明顯。近年來，隨著農(nóng)地抵押貸款試點(diǎn)范圍不斷擴(kuò)大，國內(nèi)對(duì)農(nóng)地抵押貸款的研究也逐漸增多。在農(nóng)地抵押貸款效果評(píng)價(jià)方面，曹瓅等[4]以寧夏同心縣、平羅縣的調(diào)研材料為依據(jù)，對(duì)農(nóng)地抵押貸款供給效果進(jìn)行了評(píng)估，結(jié)果顯示農(nóng)戶對(duì)農(nóng)地抵押貸款供給效果總體評(píng)價(jià)較高。林樂芬等[5]基于縣鄉(xiāng)村三級(jí)管理者的調(diào)查數(shù)據(jù)，對(duì)江蘇省東?？h試驗(yàn)區(qū)農(nóng)地抵押貸款制度供給進(jìn)行了綜合評(píng)價(jià)，結(jié)果表明雖然東?？h試驗(yàn)區(qū)農(nóng)地抵押貸款制度運(yùn)行初見成效，但還有待進(jìn)一步創(chuàng)新和完善。楊希等[6-9]基于農(nóng)戶滿意度的視角分析農(nóng)地抵押貸款運(yùn)行效果，結(jié)果表明農(nóng)戶對(duì)農(nóng)地抵押貸款總體較為滿意；曹瓅等[10]基于客戶經(jīng)理的角度進(jìn)行評(píng)價(jià)，認(rèn)為客戶經(jīng)理對(duì)農(nóng)地抵押貸款業(yè)務(wù)評(píng)價(jià)較高。黃惠春[11]利用江蘇省新沂市的調(diào)研數(shù)據(jù)分析農(nóng)地抵押貸款可得性，結(jié)果表明農(nóng)地抵押貸款沒有顯著提高農(nóng)戶貸款可得性，特別是對(duì)解決小農(nóng)戶的融資難問題沒有顯著作用。而黃惠春等[12]從緩解農(nóng)戶信貸約束的角度實(shí)證研究了農(nóng)地抵押貸款的實(shí)施效果，研究得出農(nóng)地抵押貸款可以緩解農(nóng)戶完全數(shù)量配給、提高農(nóng)戶信貸可得性的結(jié)論。于琴等[13]從農(nóng)戶收入的角度對(duì)農(nóng)村產(chǎn)權(quán)抵押貸款的實(shí)施效果進(jìn)行探究，認(rèn)為農(nóng)村產(chǎn)權(quán)抵押貸款對(duì)中低收入水平的農(nóng)戶家庭增收有顯著的促進(jìn)作用。曹瓅等[14]基于陜西、寧夏農(nóng)戶調(diào)研數(shù)據(jù)，探討了農(nóng)戶產(chǎn)權(quán)抵押借貸行為對(duì)家庭福利的影響，實(shí)證結(jié)果表明農(nóng)村產(chǎn)權(quán)抵押融資明顯改善了農(nóng)戶家庭福利水平。此外，關(guān)于農(nóng)地抵押貸款運(yùn)行效果，也有一些學(xué)者進(jìn)行了個(gè)案研究，介紹試點(diǎn)地區(qū)取得的成效，但這類研究多以定性分析為主[15-17]等。

綜上所述，目前國內(nèi)學(xué)界已開始關(guān)注農(nóng)地抵押貸款效果評(píng)價(jià)，但大多數(shù)的研究都是基于相關(guān)當(dāng)事人對(duì)農(nóng)地抵押貸款的主觀評(píng)價(jià)而展開[4-10]；利用客觀數(shù)據(jù)對(duì)農(nóng)地抵押貸款進(jìn)行效果評(píng)價(jià)的研究則主要是基于農(nóng)戶信貸可得性的探討[11-12]。事實(shí)上，農(nóng)地抵押貸款能否實(shí)現(xiàn)農(nóng)戶增收是檢驗(yàn)農(nóng)地抵押貸款政策實(shí)施效果的重要標(biāo)準(zhǔn)之一，農(nóng)戶農(nóng)地抵押貸款的收入效應(yīng)是值得深入研究和思考的問題，而目前實(shí)證檢驗(yàn)農(nóng)戶農(nóng)地抵押貸款收入效應(yīng)的研究極為罕見，僅有的研究也只是針對(duì)農(nóng)村產(chǎn)權(quán)抵押貸款收入效應(yīng)[13-14]，而專門針對(duì)農(nóng)地抵押貸款收入效應(yīng)實(shí)證分析的幾乎未見?；诖?，本文以遼寧省昌圖縣為例，實(shí)證檢驗(yàn)農(nóng)地抵押貸款對(duì)農(nóng)戶收入的影響，以期能夠?yàn)檗r(nóng)地抵押貸款健康可持續(xù)發(fā)展以及農(nóng)戶增收提供一定借鑒。

2 數(shù)據(jù)來源與描述統(tǒng)計(jì)

2.1 數(shù)據(jù)來源

本文數(shù)據(jù)來源于課題組2016年對(duì)遼寧省昌圖縣農(nóng)戶的調(diào)查，反映的是2015年的情況。昌圖縣是遼寧省開展農(nóng)地抵押貸款較早且運(yùn)行最為成功的試點(diǎn)，具有典型性和代表性。

在調(diào)研過程中，采用隨機(jī)抽樣的方法，共得到有效問卷886份，其中，參與農(nóng)地抵押貸款的農(nóng)戶樣本為275個(gè)，未參與農(nóng)地抵押貸款的農(nóng)戶樣本為611個(gè)。問卷包含了本文所需的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，如受訪者基本信息、家庭基本情況、農(nóng)地抵押貸款情況等。

2.2 數(shù)據(jù)描述統(tǒng)計(jì)

2.2.1 樣本農(nóng)戶基本特征 樣本農(nóng)戶戶主文化程度為初中水平居多，占46.73%；農(nóng)戶家庭人口數(shù)以3—5人為主，占87.02%；家庭中勞動(dòng)力人數(shù)為2人的最多，達(dá)到5成以上；農(nóng)戶的土地面積主要集中于10—30畝這個(gè)區(qū)間，占樣本農(nóng)戶總數(shù)的57.90%，土地面積在30畝及以下的農(nóng)戶累計(jì)達(dá)到84.20%，表明樣本農(nóng)戶的土地規(guī)模較?。唤?成的農(nóng)戶有借款經(jīng)歷，借貸發(fā)生比較高，可見農(nóng)戶普遍存在資金短缺的問題；在發(fā)生過借貸行為的農(nóng)戶中，借款主要來源于親戚朋友和信用社，分別占有借款經(jīng)歷農(nóng)戶總數(shù)的83.58%和72.70%；參加農(nóng)村養(yǎng)老保險(xiǎn)的農(nóng)戶較多，其所占比例為69.07%，參加新農(nóng)合醫(yī)療保險(xiǎn)的農(nóng)戶比例高達(dá)90.74%，表明樣本農(nóng)戶參保占比較高；有社會(huì)關(guān)系的農(nóng)戶較少，僅占19.53%；擁有專業(yè)技能的農(nóng)戶與無專業(yè)技能的農(nóng)戶占比相差不大；經(jīng)營類型為純農(nóng)戶的最多，其次是Ⅰ兼農(nóng)戶，二者累計(jì)達(dá)到67.60%，說明農(nóng)村還是由以農(nóng)業(yè)為主業(yè)的農(nóng)戶為主導(dǎo)；家庭年收入在1—3萬元的農(nóng)戶所占比重最大，為35.44%，其次是家庭年收入在5—10萬元和3—5萬元的農(nóng)戶，二者均達(dá)到25%以上；距離鄉(xiāng)鎮(zhèn)中心比較近、一般的農(nóng)戶居多，分別占40.86%和33.30%。

2.2.2 農(nóng)戶農(nóng)地抵押貸款行為特征 農(nóng)地抵押貸款作為一種新型金融產(chǎn)品，在886個(gè)樣本農(nóng)戶中，有275戶農(nóng)戶參與，參與率達(dá)31.04%，表明農(nóng)戶對(duì)于新型金融產(chǎn)品認(rèn)可度和參與度較高。

從農(nóng)地抵押貸款來源看，農(nóng)地抵押貸款均來自于農(nóng)村信用社，說明農(nóng)戶獲得農(nóng)地抵押貸款的渠道單一，在農(nóng)地抵押貸款市場(chǎng)上還未形成多家金融機(jī)構(gòu)競(jìng)爭(zhēng)的局面。調(diào)查中也發(fā)現(xiàn)，部分金融機(jī)構(gòu)對(duì)農(nóng)地抵押貸款供給意愿不強(qiáng)，主要原因是農(nóng)地抵押貸款是一種新型金融產(chǎn)品，其存在潛在風(fēng)險(xiǎn)，不可預(yù)見性較大。

從農(nóng)地抵押貸款金額看，農(nóng)戶實(shí)際獲得農(nóng)地抵押貸款的金額為3—5萬元最多，占參與戶總數(shù)的50.91%，其次是3萬元及以下，占25.09%，二者累計(jì)達(dá)到7成以上?？梢娹r(nóng)地抵押貸款小額度居多，這主要是因?yàn)檗r(nóng)地抵押貸款額度與土地面積直接相關(guān)，而樣本農(nóng)戶基本上均是中小規(guī)模農(nóng)戶。

從農(nóng)地抵押貸款期限看，農(nóng)戶貸款期限均為3年以下，皆是中短期貸款。調(diào)查中發(fā)現(xiàn)，貸款期限主要集中在12個(gè)月和15個(gè)月兩個(gè)期限。由此可知，金融機(jī)構(gòu)在開發(fā)新型金融產(chǎn)品時(shí)充分考慮了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營周期，使得貸款期限與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)周期基本匹配。

從農(nóng)地抵押貸款利率看，農(nóng)戶貸款利率主要集中于9%—11%，占79.64%，與同期限的小額信貸、聯(lián)保貸款等這些傳統(tǒng)融資方式相比，利率持平或較低，但差別不大，可以看出農(nóng)戶不會(huì)因參與農(nóng)地抵押貸款而增加額外的利息負(fù)擔(dān)。

從農(nóng)地抵押貸款用途看，272戶農(nóng)戶將貸款用于農(nóng)業(yè)，占98.91%，僅3戶農(nóng)戶將貸款用于生活消費(fèi)，占1.09%。由此可見，農(nóng)地抵押貸款主要用于農(nóng)業(yè)，同時(shí)也反映出農(nóng)戶較為理性，基本上皆是按照農(nóng)地抵押貸款的要求使用貸款，將貸款資金用于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營投資。

3 研究方法及變量選擇

3.1 研究方法

為檢驗(yàn)農(nóng)戶農(nóng)地經(jīng)營權(quán)抵押貸款的收入效應(yīng)，本文首先采用傳統(tǒng)線性回歸方法進(jìn)行檢驗(yàn)，但傳統(tǒng)線性回歸方法存在著無法解決選擇性偏差的缺陷問題，所以本文使用傾向得分匹配法（PSM）來彌補(bǔ)傳統(tǒng)線性回歸方法可能存在的估計(jì)偏誤，再次檢驗(yàn)農(nóng)戶農(nóng)地經(jīng)營權(quán)抵押貸款的收入效應(yīng)，并比較二者的收入效應(yīng)差異。

3.1.1 傳統(tǒng)線性回歸 本文首先采用普通最小二乘法（OLS）對(duì)農(nóng)戶參與農(nóng)地抵押貸款的收入效應(yīng)進(jìn)行估計(jì)，方程如下：

式（1）中，Yi為第i個(gè)農(nóng)戶家庭收入，Di為農(nóng)戶是否參與農(nóng)地抵押貸款（Di= 1表示參與，Di= 0表示未參與），Xi為農(nóng)戶i可觀測(cè)到的影響家庭收入的自身稟賦特征變量，β1表示參與農(nóng)地抵押貸款的收入效應(yīng)，μi為隨機(jī)誤差項(xiàng)。由于樣本是橫截面數(shù)據(jù)，可能存在異方差問題，為消除這一問題，本文采用異方差穩(wěn)健的OLS回歸估計(jì)方程。

3.1.2 傾向得分匹配 農(nóng)戶是否參與農(nóng)地抵押貸款不是隨機(jī)的，而是農(nóng)戶自我選擇的結(jié)果，因此采用OLS估計(jì)農(nóng)地抵押貸款對(duì)農(nóng)戶收入的影響會(huì)造成選擇性偏差。農(nóng)戶是否參與農(nóng)地抵押貸款可能是由農(nóng)戶自身稟賦特征所決定的，而農(nóng)戶自身稟賦特征同時(shí)也會(huì)對(duì)農(nóng)戶總收入、農(nóng)業(yè)收入和非農(nóng)收入產(chǎn)生影響，這就導(dǎo)致在估計(jì)農(nóng)地抵押貸款對(duì)農(nóng)戶收入的影響時(shí)，存在內(nèi)生性問題。

基于此，本文使用傾向得分匹配（PSM）的研究方法來解決這一問題。該方法的基本思想是構(gòu)建反事實(shí)框架，通過尋找到與處理組相似的反事實(shí)對(duì)照組，使非隨機(jī)數(shù)據(jù)近似隨機(jī)化，進(jìn)而有效減低樣本選擇偏差。另外，在尋找對(duì)照組的過程中，如果有多個(gè)可觀測(cè)特征變量，匹配是十分困難的，而PSM則能夠克服這一問題，它可以將多個(gè)特征變量進(jìn)行降維，濃縮成一個(gè)一維變量——傾向得分（PS），從而大幅度降低了匹配的困難。

假定y1i為參與農(nóng)地抵押貸款的農(nóng)戶收入，y0i為未參與農(nóng)地抵押貸款的農(nóng)戶收入，則參與農(nóng)地抵押貸款對(duì)農(nóng)戶收入影響的平均處理效應(yīng)（ATT）為：

具體而言，通過傾向得分匹配計(jì)算平均處理效應(yīng)的一般步驟如下：首先，選擇協(xié)變量；其次，估計(jì)傾向得分；最后，進(jìn)行傾向得分匹配，根據(jù)匹配后樣本計(jì)算平均處理效應(yīng)。

3.2 變量選擇

本文主要研究農(nóng)戶農(nóng)地抵押貸款的收入效應(yīng)，因此本文選擇農(nóng)戶總收入、農(nóng)業(yè)收入和非農(nóng)收入作為結(jié)果變量。應(yīng)用傾向得分匹配法，選擇協(xié)變量是非常關(guān)鍵的，遺漏重要協(xié)變量可能會(huì)導(dǎo)致估計(jì)的傾向得分不正確，產(chǎn)生嚴(yán)重偏差。選擇的協(xié)變量必須同時(shí)影響農(nóng)戶參與農(nóng)地抵押貸款的行為和家庭收入，并且選擇的變量也不能受農(nóng)地抵押貸款的影響。因此，基于實(shí)地調(diào)查情況，并借鑒以往的相關(guān)研究結(jié)果，本文選擇戶主受教育年限、勞動(dòng)力數(shù)、家庭負(fù)擔(dān)比、土地面積、社會(huì)關(guān)系、專業(yè)技能、經(jīng)營類型、距離鄉(xiāng)鎮(zhèn)中心的距離這些農(nóng)戶自身稟賦特征變量作為協(xié)變量。變量統(tǒng)計(jì)描述見表1。

從表1可知，參與農(nóng)地抵押貸款的農(nóng)戶的總收入和農(nóng)業(yè)收入均明顯高于未參與戶。與未參與戶相比，參與戶有較高的家庭負(fù)擔(dān)，土地面積更大，離鄉(xiāng)鎮(zhèn)中心較近；參與戶中擁有社會(huì)關(guān)系的比例達(dá)26%，比未參與戶高出9個(gè)百分點(diǎn)，具有專業(yè)技能的比例較高，為52%，比未參與戶高出12個(gè)百分點(diǎn)。t檢驗(yàn)結(jié)果顯示，參與戶和未參與戶在自身稟賦特征上存在顯著的差異，這從一個(gè)側(cè)面反映了農(nóng)戶參與農(nóng)地抵押貸款不是隨機(jī)選擇的過程，樣本可能存在選擇性偏差問題。如果忽視這種樣本選擇性，簡(jiǎn)單地對(duì)參與戶和未參與戶進(jìn)行比較或者回歸分析會(huì)導(dǎo)致有偏的估計(jì)結(jié)果。

表1 變量定義及描述性統(tǒng)計(jì)Tab.1 Variable de fi nition and descriptive statistics

4 實(shí)證分析

4.1 OLS估計(jì)結(jié)果

基于 OLS 估計(jì)農(nóng)戶參與農(nóng)地抵押貸款的收入效應(yīng)，結(jié)果顯示農(nóng)地抵押貸款對(duì)農(nóng)戶總收入、農(nóng)業(yè)收入和非農(nóng)收入均在1%顯著性水平上具有正向影響，參與農(nóng)地抵押貸款的農(nóng)戶比未參與戶總收入高13420.05元，其中農(nóng)業(yè)收入高11170.85元，非農(nóng)收入高2249.20元。同時(shí)通過觀察農(nóng)戶自身稟賦特征變量可知，勞動(dòng)力數(shù)、專業(yè)技能和距離鄉(xiāng)鎮(zhèn)中心的距離均對(duì)農(nóng)戶總收入、農(nóng)業(yè)收入以及非農(nóng)收入具有顯著的正向影響；經(jīng)營類型對(duì)農(nóng)戶總收入和非農(nóng)收入產(chǎn)生顯著的正向影響，對(duì)農(nóng)業(yè)收入產(chǎn)生顯著的負(fù)向影響；受教育年限對(duì)農(nóng)戶總收入和非農(nóng)收入具有顯著的正向影響，但對(duì)農(nóng)業(yè)收入影響不顯著；家庭負(fù)擔(dān)比對(duì)農(nóng)戶總收入和非農(nóng)收入具有顯著的負(fù)向影響，對(duì)農(nóng)業(yè)收入影響不顯著；土地面積對(duì)農(nóng)戶總收入和農(nóng)業(yè)收入具有顯著的正向影響，對(duì)非農(nóng)收入影響不顯著；社會(huì)關(guān)系對(duì)農(nóng)戶總收入、農(nóng)業(yè)收入和非農(nóng)收入均不產(chǎn)生顯著影響，具體見表2。

4.2 傾向得分匹配估計(jì)結(jié)果

4.2.1 傾向得分的Logit估計(jì) 當(dāng)參與變量是二值變量時(shí)，采用Logit或Probit模型估計(jì)傾向得分是沒有本質(zhì)區(qū)別的[18]。本文采用Logit模型估計(jì)傾向得分，被解釋變量為農(nóng)戶是否參與農(nóng)地抵押貸款，估計(jì)結(jié)果見表3。由于被解釋變量為二值變量，只能判斷解釋變量對(duì)被解釋變量的影響方向，不能給出影響大小，因此需要進(jìn)一步計(jì)算出各解釋變量的邊際效應(yīng)，以反映各影響因素的邊際變化對(duì)農(nóng)戶農(nóng)地抵押貸款參與邊際概率的影響。結(jié)果表明，除勞動(dòng)力數(shù)和社會(huì)關(guān)系外，其他變量均對(duì)被解釋變量具有顯著影響。

表2 OLS的回歸結(jié)果Tab.2 OLS regression results

表3 傾向得分的Logit估計(jì)結(jié)果Tab.3 Logit estimation results of propensity score

4.2.2 傾向得分匹配結(jié)果 根據(jù)處理組和對(duì)照組的傾向得分，本文分別采用近鄰匹配、半徑匹配和核匹配方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配，估計(jì)農(nóng)地抵押貸款的總收入效應(yīng)，農(nóng)業(yè)收入效應(yīng)和非農(nóng)收入效應(yīng)，估計(jì)結(jié)果見表4。

就總收入而言，匹配前參與戶和未參與戶的平均收入分別為56031.64元和35992.64元，參與農(nóng)地抵押貸款的農(nóng)戶收入水平比未參與農(nóng)地抵押貸款的農(nóng)戶高出20039.00元。經(jīng)近鄰匹配，參與戶和未參與戶的平均收入分別為56031.64元和49056.00元，兩者差距縮小至6975.64元，而使用OLS估計(jì)農(nóng)地抵押貸款對(duì)農(nóng)戶收入的增長(zhǎng)作用時(shí)高估了大約6444元。這說明在考慮了農(nóng)地抵押貸款的選擇性偏差和內(nèi)生性問題后，農(nóng)地抵押貸款對(duì)農(nóng)戶總收入提高的作用明顯變小，忽視農(nóng)地抵押貸款的選擇性偏差和內(nèi)生性問題將會(huì)造成農(nóng)地抵押貸款總收入效應(yīng)的嚴(yán)重高估。此外，采用近鄰匹配法、半徑匹配法和核匹配法得到的處理組平均處理效應(yīng)（ATT）分別為6975.64、7319.20和12175.49，且均在1%水平上顯著，三種匹配方法得到的估計(jì)結(jié)果相似，一定程度上反映了匹配結(jié)果的穩(wěn)健性。

對(duì)農(nóng)業(yè)收入來說，參與農(nóng)地抵押貸款對(duì)農(nóng)業(yè)收入有顯著正向效應(yīng)，即參與農(nóng)地抵押貸款的農(nóng)戶比未參與農(nóng)戶，農(nóng)業(yè)收入會(huì)明顯提高。采用近鄰匹配、半徑匹配與核匹配估計(jì)的處理組平均處理效應(yīng)分別為5316.59、5915.05和10137.92，且均在1%水平上顯著，無論是平均處理效應(yīng)的估計(jì)值還是顯著性，三種匹配方法的結(jié)果一致，說明結(jié)果具有一定的穩(wěn)健性。而對(duì)非農(nóng)收入來說，無論采用何種匹配方法，參與農(nóng)地抵押貸款對(duì)非農(nóng)收入均沒有顯著影響。

表4 傾向得分匹配的處理效應(yīng)Tab.4 Treatment effect of propensity score matching

4.2.3 傾向得分匹配質(zhì)量的檢測(cè) 為保證傾向得分匹配估計(jì)結(jié)果的可靠性，必須檢驗(yàn)匹配結(jié)果是否較好地平衡了數(shù)據(jù)，確保協(xié)變量在匹配后不存在顯著差異。本文以核匹配方法的匹配結(jié)果為例，對(duì)處理組和對(duì)照組的各個(gè)協(xié)變量進(jìn)行了平衡性檢驗(yàn)。

通過對(duì)比匹配前后對(duì)照組和處理組中各協(xié)變量標(biāo)準(zhǔn)偏誤可以明顯看出，經(jīng)過核匹配，所有協(xié)變量均發(fā)生了較大幅度的誤差削減。其中，減少幅度最大的是經(jīng)營類型，其標(biāo)準(zhǔn)偏誤減少了96.0%，減少幅度最小的是勞動(dòng)力數(shù)，其偏誤減少了58.7%。t檢驗(yàn)的結(jié)果顯示，匹配前，勞動(dòng)力數(shù)、家庭負(fù)擔(dān)比、土地面積、社會(huì)關(guān)系、專業(yè)技能、經(jīng)營類型、距離鄉(xiāng)鎮(zhèn)中心的距離這些變量在參與戶和未參與戶之間均存在顯著的差異；匹配后，兩組的差異在統(tǒng)計(jì)上均是高度不顯著。匹配顯著降低了對(duì)照組和處理組之間的差異性，通過了平衡性檢驗(yàn)。本文同樣對(duì)近鄰匹配法和半徑匹配法的結(jié)果也進(jìn)行了檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果與此類似，此處不再贅述。

傾向得分匹配是基于可觀測(cè)協(xié)變量進(jìn)行估計(jì)，其無法解決不可觀測(cè)協(xié)變量而導(dǎo)致的選擇性偏差問題[19]。由于PSM的估計(jì)結(jié)果可能會(huì)受到不可觀測(cè)的異質(zhì)性影響，因此本文采用Rosenbaum邊界估計(jì)法檢驗(yàn)匹配結(jié)果的穩(wěn)健性。

Rosenbaum邊界估計(jì)是計(jì)算當(dāng)存在不同程度的不可觀測(cè)的異質(zhì)性情況下的平均處理效應(yīng)。在匹配前，處理組（參與農(nóng)地抵押貸款的農(nóng)戶）和對(duì)照組（未參與農(nóng)地抵押貸款的農(nóng)戶）參與農(nóng)地抵押貸款的可能性存在著一定的差異。經(jīng)可觀測(cè)變量匹配后，如果不存在影響農(nóng)戶農(nóng)地抵押貸款的不可觀測(cè)的異質(zhì)性，那么所有農(nóng)戶的參與農(nóng)地抵押貸款的傾向分?jǐn)?shù)是相等的；如果存在，那么匹配后不同農(nóng)戶參與農(nóng)地抵押貸款的可能性仍存在差異。Rosenbaum邊界估計(jì)就是檢驗(yàn)如果給這種差異增加一個(gè)較小的比例，估計(jì)結(jié)果是否會(huì)發(fā)生顯著變化。Gamma=1表示農(nóng)戶參與農(nóng)地抵押貸款的可能性是一樣的。通過賦予Gamma不同值，Rosenbaum邊界估計(jì)給出了在不同參與農(nóng)地抵押貸款可能性的差異水平上，農(nóng)戶參與農(nóng)地抵押貸款影響的顯著性水平上下限、Hodges-Lehmann點(diǎn)估計(jì)上下限以及95%置信區(qū)間上下限。通過分析Rosenbaum邊界估計(jì)結(jié)果可以得知不可觀測(cè)的異質(zhì)性是否會(huì)顯著改變估計(jì)結(jié)果。如果不可觀測(cè)異質(zhì)性不會(huì)顯著改變估計(jì)結(jié)果，則說明結(jié)果是穩(wěn)健的。本文以核匹配為例，分別檢測(cè)了農(nóng)戶總收入和農(nóng)業(yè)收入的Rosenbaum邊界估計(jì)結(jié)果。

結(jié)果顯示，由不可觀測(cè)的異質(zhì)性引起的農(nóng)戶參與農(nóng)地抵押貸款可能性的差異無論是較小比例變化（變化1.1倍）還是較大比例變化（變化2.0倍），農(nóng)地抵押貸款對(duì)農(nóng)戶總收入的影響的顯著性水平皆在2%以下，且5%顯著性水平的置信區(qū)間的最小值是大于0的，這意味著農(nóng)地抵押貸款對(duì)農(nóng)戶總收入具有顯著正向影響。由于異質(zhì)性導(dǎo)致的農(nóng)戶參與農(nóng)地抵押貸款可能性的較小改變，不會(huì)改變農(nóng)地抵押貸款對(duì)農(nóng)戶總收入具有顯著正向影響的基本結(jié)論。

當(dāng)Gamma＜2.0時(shí)，農(nóng)地抵押貸款對(duì)農(nóng)戶農(nóng)業(yè)收入的影響的顯著性水平皆在2%以下，5%顯著性水平的置信區(qū)間的最小值大于0，這說明農(nóng)地抵押貸款對(duì)農(nóng)業(yè)收入的影響基本是顯著為正的。由于異質(zhì)性導(dǎo)致的較小改變，不會(huì)改變?cè)瓉淼幕窘Y(jié)論，只有在異質(zhì)性影響非常大的情況下，農(nóng)地抵押貸款對(duì)農(nóng)業(yè)收入的影響才是不確定的。此外，通過進(jìn)一步檢驗(yàn)近鄰匹配和半徑匹配下的Rosenbaum邊界估計(jì)情況，發(fā)現(xiàn)三種匹配方法的結(jié)論差異不大，因此，使用PSM估計(jì)農(nóng)戶收入的處理效應(yīng)具有較高的穩(wěn)健性。

綜上所述，傾向得分匹配質(zhì)量較好，有效克服了樣本選擇性偏差問題，得到了可靠的傾向得分匹配估計(jì)結(jié)果，同時(shí)為本文結(jié)論的嚴(yán)謹(jǐn)性提供了保證。

5 結(jié)論及政策啟示

本文基于昌圖縣的實(shí)地調(diào)研數(shù)據(jù)，通過統(tǒng)計(jì)和計(jì)量分析，主要得出以下結(jié)論：（1）農(nóng)地抵押貸款供給主體單一，貸款農(nóng)戶主要為普通農(nóng)戶，貸款額度具有小額度特點(diǎn)，貸款期限以中短期為主，貸款利率與同期限的傳統(tǒng)融資方式相比持平或較低，但差異不大，農(nóng)戶獲得的貸款主要用于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)；（2）傳統(tǒng)線性回歸估計(jì)結(jié)果顯示，農(nóng)地抵押貸款對(duì)農(nóng)戶總收入、農(nóng)業(yè)收入和非農(nóng)收入均有顯著正向影響，農(nóng)地抵押貸款的農(nóng)戶收入效應(yīng)明顯，但農(nóng)地抵押貸款存在著選擇性偏差問題，若不考慮這一問題，則會(huì)高估農(nóng)戶農(nóng)地抵押貸款的收入效應(yīng)；（3）采用傾向得分匹配方法克服選擇性偏差問題后，發(fā)現(xiàn)農(nóng)戶農(nóng)地抵押貸款存在著農(nóng)戶總收入效應(yīng)和農(nóng)業(yè)收入效應(yīng)，農(nóng)戶參與農(nóng)地抵押貸款會(huì)使農(nóng)戶總收入和農(nóng)業(yè)收入顯著增加；（4）農(nóng)地抵押貸款對(duì)農(nóng)戶總收入的提高作用大于農(nóng)業(yè)收入，但這種差距不大。

基于上述結(jié)論，本文得到如下政策啟示：（1）構(gòu)建多元化的供給主體機(jī)制，鼓勵(lì)郵政儲(chǔ)蓄銀行、農(nóng)商行、村鎮(zhèn)銀行等金融機(jī)構(gòu)開展農(nóng)地抵押貸款業(yè)務(wù)以增加農(nóng)地抵押貸款供給，為農(nóng)村金融市場(chǎng)增添活力，同時(shí)加大政府的扶持和監(jiān)管力度，對(duì)于開展農(nóng)地抵押貸款業(yè)務(wù)的金融機(jī)構(gòu)給予一定的政策支持，同時(shí)加強(qiáng)監(jiān)管、防范風(fēng)險(xiǎn)；（2）完善農(nóng)地抵押貸款政策執(zhí)行機(jī)制，作為新型金融產(chǎn)品，金融機(jī)構(gòu)在開展農(nóng)地經(jīng)營權(quán)抵押貸款業(yè)務(wù)時(shí)應(yīng)根據(jù)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)特點(diǎn)設(shè)計(jì)農(nóng)地抵押貸款產(chǎn)品，例如貸款額度、期限以及利率的設(shè)定等；（3）增加農(nóng)地抵押貸款宣傳力度，提高農(nóng)戶認(rèn)知度，擴(kuò)大農(nóng)戶農(nóng)地抵押貸款的受助面，引導(dǎo)農(nóng)戶利用農(nóng)地經(jīng)營權(quán)抵押貸款發(fā)展生產(chǎn)增加收入；（4）健全農(nóng)地抵押貸款配套措施。如在農(nóng)村建設(shè)有效的信用擔(dān)保體系和完善的社會(huì)保障體系，建立農(nóng)地經(jīng)營權(quán)流轉(zhuǎn)市場(chǎng)和專業(yè)的農(nóng)地經(jīng)營權(quán)價(jià)值評(píng)估機(jī)構(gòu)。

（References）:

［1］ Feder G, Onchan T, Raparla T. Collateral, Guaranties and Rural Credit in Developing Countries: Evidence from Asia［J］ . Agricultural Economics，1988，2（3）：231 - 245.

［2］ Besley T. Property Rights and Investment Incentives: Theory and Evidence from Ghana［J］ . Journal of Political Economy，1995，103（5）：903 - 937．

［3］ Carter MR, Olinto P. Getting Institutions “Right” for Whom? Credit Constraints and the Impact of Property Rights on the Quantity and Composition of Investmen［tJ］ . American Journal of Agricultural Economics，2003，8（51）：173 - 186.

［4］ 曹瓅，羅劍朝. 農(nóng)村土地承包經(jīng)營權(quán)抵押貸款供給效果評(píng)估——基于農(nóng)戶收入差距的視角［J］ . 南京農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版），2015（，5）：114 - 122，141.

［5］ 林樂芬，王步天. 農(nóng)地經(jīng)營權(quán)抵押貸款制度供給效果評(píng)價(jià)——基于農(nóng)村金融改革試驗(yàn)區(qū)418名縣鄉(xiāng)村三級(jí)管理者的調(diào)查［J］ .經(jīng)濟(jì)學(xué)家，2015（，10）：84 - 91.

［6］ 楊希，羅劍朝. 西部地區(qū)農(nóng)村產(chǎn)權(quán)抵押融資政策效果評(píng)價(jià)——基于陜西、寧夏的農(nóng)戶數(shù)據(jù)［J］ . 西北農(nóng)林科技大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版），2015（，1）：95 - 100，106.

［7］ 于麗紅，蘭慶高，武翔宇. 農(nóng)村土地經(jīng)營權(quán)抵押融資農(nóng)戶滿意度分析——基于遼寧省試點(diǎn)縣的調(diào)査［J］ . 中國土地科學(xué)，2016，（4）：79 - 87.

［8］ 陳波. 農(nóng)村產(chǎn)權(quán)抵押融資農(nóng)戶滿意度研究［D］ . 楊凌：西北農(nóng)林科技大學(xué)，2013.

［9］ 李智軍. 農(nóng)村土地承包經(jīng)營權(quán)抵押貸款運(yùn)行機(jī)制探析——基于貸款客戶滿意度與供給意愿視角［J］ . 金融理論與實(shí)踐，2014，（12）：31 - 34.

［10］ 曹瓅，羅劍朝. 農(nóng)村承包地經(jīng)營權(quán)抵押貸款業(yè)務(wù)評(píng)價(jià)及影響因素——基于金融機(jī)構(gòu)客戶經(jīng)理視角［J］ . 財(cái)經(jīng)科學(xué)，2015（，10）：82 - 91.

［11］ 黃惠春. 農(nóng)村土地承包經(jīng)營權(quán)抵押貸款可得性分析——基于江蘇試點(diǎn)地區(qū)的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)［J］ . 中國農(nóng)村經(jīng)濟(jì)，2014（，3）：48 - 57.

［12］ 黃惠春，祁艷，程蘭. 農(nóng)村土地承包經(jīng)營權(quán)抵押貸款與農(nóng)戶信貸可得性——基于組群配對(duì)的實(shí)證分析［J］ . 經(jīng)濟(jì)評(píng)論，2015，（3）：72 - 83，96.

［13］ 于琴，劉亞相. 西部地區(qū)農(nóng)村產(chǎn)權(quán)抵押貸款對(duì)農(nóng)戶收入影響的實(shí)證分析［J］ . 四川農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)，2014（，4）：455 - 461.

［14］ 曹瓅，羅劍朝，房啟明. 農(nóng)戶產(chǎn)權(quán)抵押借貸行為對(duì)家庭福利的影響——來自陜西、寧夏1479戶農(nóng)戶的微觀數(shù)據(jù)［J］ . 中南財(cái)經(jīng)政法大學(xué)學(xué)報(bào)，2014（，5）：150 - 156.

［15］ 伍振軍，張?jiān)迫A，孔祥智. 土地經(jīng)營權(quán)抵押解決貸款問題運(yùn)行機(jī)制探析——寧夏同心縣土地抵押協(xié)會(huì)調(diào)查［J］ . 農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)與管理，2011（，1）：9 - 15.

［16］ 張龍耀，王夢(mèng)珺，劉俊杰. 農(nóng)民土地承包經(jīng)營權(quán)抵押融資改革分析［J］ . 農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)問題，2015（，2）：70 - 78，111.

［17］ 陳紅民，李長(zhǎng)樓. 江蘇省宿遷市農(nóng)村土地承包經(jīng)營權(quán)抵押貸款試點(diǎn)情況調(diào)查［J］ . 金融縱橫，2015（，4）：95 - 98.

［18］ 胡永遠(yuǎn)，周志鳳. 基于傾向得分匹配法的政策參與效應(yīng)評(píng)估［J］ . 中國行政管理，2014（，1）：98 - 101.

［19］ 馬奔，溫亞利. 生態(tài)旅游對(duì)農(nóng)戶家庭收入影響研究——基于傾向得分匹配法的實(shí)證分析［J］ . 中國人口·資源與環(huán)境，2016，（10）：152 - 160.