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    農(nóng)村宅基地使用權(quán)抵押影響因素研究*
    ——以重慶市巴南區(qū)280戶抵押農(nóng)戶調(diào)查為例

    2019-03-22 08:14:00石永明駱東奇朱莉芬
    關(guān)鍵詞:使用權(quán)宅基地抵押

    石永明,駱東奇,朱莉芬

    (1.重慶工商大學長江上游經(jīng)濟研究中心,重慶 400067; 2.重慶工商大學經(jīng)濟管理實驗教學中心,重慶 400067)

    0 引言

    農(nóng)村宅基地使用權(quán)抵押是指宅基地使用權(quán)人,在不轉(zhuǎn)移對其宅基地使用權(quán)、住宅及其附屬設(shè)施的占有的情況下,將其宅基地使用權(quán)、住宅及其附屬設(shè)施抵押給債權(quán)人,作為債權(quán)的擔保,在宅基地使用權(quán)人到期不能還款或者發(fā)生當事人約定的實現(xiàn)抵押權(quán)的情形時,債權(quán)人有權(quán)就該宅基地使用權(quán)和宅基地上的住宅及附屬設(shè)施處分后所得價款優(yōu)先受償?shù)闹贫萚1]。黨的十八大、十八屆三中四中全會中提出,要賦予農(nóng)民更多的用益物權(quán),用以盤活農(nóng)村土地資產(chǎn)。2015年8月,國務(wù)院印發(fā)了《關(guān)于開展農(nóng)村承包土地的經(jīng)營權(quán)和農(nóng)民住房財產(chǎn)權(quán)抵押貸款試點的指導意見》,進一步提出了農(nóng)村“兩權(quán)”抵押貸款的試點任務(wù)和保障措施[2]。近年來,隨著外出務(wù)工及戶籍制度的優(yōu)惠政策,閑置宅基地日益增多,撂荒現(xiàn)象逐步凸顯,如何將有限的農(nóng)村人力資源、資金資本投入到土地中,提高土地產(chǎn)出效益是當前農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展面臨的重要問題之一。農(nóng)村宅基地使用權(quán)抵押貸款的實施,對于盤活農(nóng)村資源、資金、資產(chǎn),增加農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中長期和規(guī)?;?jīng)營資金投入,促進農(nóng)民增收致富和農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化有著重要意義。

    近年來,學界對農(nóng)村宅基地使用權(quán)抵押貸款的關(guān)注逐步提高,分別從分析視角、意愿調(diào)查、抵押困境及路徑設(shè)計方面做了大量研究。在研究視角方面,學界分別從農(nóng)戶[3-10]、金融機構(gòu)[11]、政府[14-20]等角度開展了不同主體對抵押政策認識的研究。在意愿調(diào)查分析方面,鄒偉[3]、惠獻波[4]、周文靜[5]、原偉鵬[6]、彭麗坤[7]、肖軼[8]、王平[9]、陳霄[10]等學者從微觀角度出發(fā),以農(nóng)戶的意愿調(diào)查為基礎(chǔ)數(shù)據(jù),從自身家庭個體特征方面建立指標體系開展研究。在抵押困境方面,戴艷萍[12]、朱寶麗[13]、何承斌[14]、衣昊翰[15]、王敏[16]等學者主要從法律因素、產(chǎn)權(quán)限制、金融因素等方面分析目前面臨的困境。在抵押路徑設(shè)計方面,王丹丹[17]、張潔[18]、刁其懷[19]、郭艷婷[20]等學者提出拓寬融資渠道、創(chuàng)新抵押模式、建立評估體系、完善社會保障體系等對策建議。在研究方法上,主要包括Logistic回歸模型[4-5, 8-9]、Probit模型[3, 6-7]、典型案例調(diào)查法[10, 18-19]等定量分析方法。以上研究成果為農(nóng)村宅基地使用權(quán)抵押貸款后續(xù)研究奠定了理論和實踐基礎(chǔ)。但各學者主要利用Probit、Logistic模型,集中在對所有農(nóng)戶是否抵押進行意愿方面的研究,農(nóng)戶帶有隨意性和主觀性,而對已經(jīng)抵押農(nóng)戶在抵押過程中的影響因素未做分析,且忽視了政府行為、金融機構(gòu)在抵押過程中的作用和價值。鑒于此,文章從重慶市巴南區(qū)6個街鎮(zhèn)280戶已經(jīng)抵押農(nóng)戶這一獨特視角出發(fā),結(jié)合金融機構(gòu)、政府人員調(diào)查,借鑒已有學者研究,采用因子分析法,分別從農(nóng)戶自身特性、宅基地特性、政府行為、金融機構(gòu)角度設(shè)計了12個指標體系,深入分析農(nóng)村宅基地使用權(quán)抵押貸款的影響因素,并提出相應(yīng)的對策建議,從而為地方政府開展農(nóng)村宅基地使用權(quán)抵押工作提供理論依據(jù)和現(xiàn)實指導。

    1 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)來源

    1.1 研究區(qū)概況

    重慶市巴南區(qū)位于重慶市南部,面積1 825km2,轄22個街鎮(zhèn), 2016年末常住人口105.12萬,地區(qū)生產(chǎn)總值635.4億元,三次產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)比重為7.8: 45.6: 46.6,農(nóng)村居民人均可支配收入為1.525 2萬元。從2010 年起,在《關(guān)于加快推進農(nóng)村金融服務(wù)改革創(chuàng)新的意見》《關(guān)于開展農(nóng)村土地承包經(jīng)營權(quán)居民房屋和林權(quán)抵押貸款及農(nóng)戶小額信用貸款工作的實施意見》《重慶市農(nóng)村“三權(quán)抵押登記實施細則》等重慶市相關(guān)政策的指引下,到2015年底,全區(qū)農(nóng)村“三權(quán)”抵押貸款累計18.3億元,其中農(nóng)村宅基地使用權(quán)抵押貸款累計11.8億元。

    1.2 數(shù)據(jù)來源

    為確保調(diào)查數(shù)據(jù)的準確性,該文選取重慶市巴南區(qū)發(fā)達鄉(xiāng)鎮(zhèn)(南泉街道、一品街道)、中等發(fā)達鄉(xiāng)鎮(zhèn)(二圣鎮(zhèn)、東泉鎮(zhèn))、落后鄉(xiāng)鎮(zhèn)(接龍鎮(zhèn)、石龍鎮(zhèn))共6個鄉(xiāng)鎮(zhèn)開展實地調(diào)查,主要是針對農(nóng)村宅基地現(xiàn)實狀況、抵押情況、政策需求等方面進行走訪、座談、實地測量,便于獲得一手資料。

    考慮到統(tǒng)計數(shù)據(jù)的可行性、準確性和實用性,該次調(diào)查對6個街鎮(zhèn)800戶農(nóng)戶進行隨機抽樣調(diào)查,共發(fā)放調(diào)查問卷800份,回收760份,經(jīng)過統(tǒng)計處理剔除掉部分不符合調(diào)查內(nèi)容或偏離該次調(diào)查方向的問卷47份,有效調(diào)查問卷713份,其中已經(jīng)進行農(nóng)村宅基地使用權(quán)抵押的農(nóng)戶為280戶,未開展抵押農(nóng)戶為433戶。為進一步分析抵押影響因素,該次研究與以往學者研究對象不同,選取已經(jīng)抵押農(nóng)戶進行研究,將280戶農(nóng)戶調(diào)查問卷作為本次調(diào)查的數(shù)據(jù)來源(表1)。通過對已經(jīng)抵押農(nóng)戶調(diào)查發(fā)現(xiàn),目前農(nóng)村宅基地使用權(quán)抵押總體進展一般,農(nóng)戶抵押積極性較高,但抵押政策、抵押風險、抵押物的處置仍是困擾農(nóng)村宅基地使用權(quán)抵押的主要因素之一。

    表1 重慶市巴南區(qū)部分鄉(xiāng)鎮(zhèn)農(nóng)村宅基地使用權(quán)抵押調(diào)查

    名稱樣本戶數(shù)比例(%)名稱樣本戶數(shù)比例(%)宅基地面積100m2以下4817.3房屋建筑面積100m2以下10236.3100~200m213949.5100~200m214652.1200m2以上9333.1200m2以上3211.6房屋類型土坯房124.2宅基地閑置時間0~1年93.4木樓5720.51~5年4015.1磚混樓房21175.35年以上21881.5宅基地區(qū)位條件離鄉(xiāng)鎮(zhèn)近20272.2宅基交通條件離公路遠9935.5離鄉(xiāng)鎮(zhèn)比較近4315.2離公路較遠6824.3離鄉(xiāng)鎮(zhèn)遠3512.6離公路近11340.2抵押政策情況有政策且宣傳力度大23483.6宅基地變現(xiàn)無法還款可以變現(xiàn)15655.6有政策但無宣傳4515.9不可以變現(xiàn)8630.6沒有政策10.5搞不清楚3913.8貸款資金去向農(nóng)業(yè)發(fā)展26895.6社會保障很完善16960.5與農(nóng)業(yè)相關(guān)113.9比較完善10236.4不相關(guān)10.5不完善93.1

    2 變量設(shè)定與模型構(gòu)建

    2.1 變量設(shè)定

    在實際調(diào)查中發(fā)現(xiàn),影響農(nóng)村宅基地使用權(quán)抵押的因素較多,宅基地自身條件屬性、政府行為、社會環(huán)境影響、區(qū)位條件屬性等因素都會對農(nóng)戶抵押產(chǎn)生較大的影響作用[21]。為此,該文依據(jù)數(shù)據(jù)獲取的便捷性,并借鑒先前學者研究成果,同時考慮政府和金融機構(gòu)影響情況,在實際調(diào)查的基礎(chǔ)上,從抵押農(nóng)戶和宅基地情況、抵押農(nóng)戶農(nóng)村宅基地區(qū)位及社會經(jīng)濟服務(wù)狀況、抵押過程中政府及金融機構(gòu)行為措施3個層面選取12項評價指標進行研究(表2)。(1)抵押農(nóng)戶和宅基地情況。該指標層是指在抵押過程中,抵押物的自然屬性和抵押主體基本情況。由于該指標層包含指標較多,故而該文在選取指標時,一方面借鑒了鄒偉[3]、惠獻波[4]、肖軼[8]等學者的相關(guān)研究結(jié)果,另一方面借鑒實地調(diào)查中農(nóng)戶抵押認知程度,選取了與抵押貸款緊密度較高的農(nóng)戶受教育程度、宅基地面積、房屋結(jié)構(gòu)、房屋建筑年齡、宅基地閑置情況等5項子指標進行分析。(2)抵押農(nóng)戶農(nóng)村宅基地區(qū)位及社會經(jīng)濟服務(wù)狀況。該指標層是指農(nóng)村宅基地所在區(qū)域的基礎(chǔ)設(shè)施水平和農(nóng)戶社會經(jīng)濟能力。在選取指標時,一方面依據(jù)實際調(diào)查中抵押物的難易程度及抵押價格,選取了農(nóng)村宅基地所處的地理區(qū)位和周邊基礎(chǔ)設(shè)施2個子指標進行分析; 另一方面,依據(jù)抵押主體本身的經(jīng)濟能力及在抵押過程中的積極度,選取個體家庭收入來表達農(nóng)戶社會經(jīng)濟服務(wù)能力。(3)政府及金融機構(gòu)行為措施。該指標層是指在抵押過程中,政府及金融機構(gòu)通過制定抵押細則、建立風險補償基金等政策來促進農(nóng)戶抵押的社會服務(wù)行為能力。因先前學者對該指標層大多集中于定性研究未能做定量分析,該文依據(jù)實際抵押中政府及金融機構(gòu)所帶來的直接社會效應(yīng),選取政策制定與宣傳、社會保障制度、貸款去向、貸款金額等4個子指標進行分析。此外,在選取指標體系過程中,按照實際情況建立指標體系時應(yīng)考慮自然條件這一評價指標,但由于該次調(diào)查為重慶市巴南區(qū)6個街鎮(zhèn),調(diào)查區(qū)域所處的地形地貌、氣候等自然條件區(qū)別不大,抵押農(nóng)戶宅基地所處的自然條件雷同,樣本個體之間自然條件區(qū)分度不大,故而該次選取指標時未考慮建立自然條件這一評價指標。

    表2 農(nóng)村宅基地使用權(quán)抵押影響因素指標

    指標名稱取值說明 抵押農(nóng)戶和農(nóng)村宅基地情況農(nóng)戶受教育程度X1文盲=1,小學=2,初中=3,高中=4,大專及以上=5宅基地面積X2宅基地及其附屬設(shè)施的實際面積(m2/戶)房屋結(jié)構(gòu)X3磚混結(jié)構(gòu)=3、磚木結(jié)構(gòu)=2、泥土結(jié)構(gòu)=1房屋建筑年齡X4房屋建筑的實際建造年齡(年)宅基地閑置情況X5宅基閑置3—12月=1、閑置1—2年=2、閑置2年以上=3抵押農(nóng)戶農(nóng)村宅基地區(qū)位及社會經(jīng)濟服務(wù)狀況基礎(chǔ)設(shè)施水平X6農(nóng)戶周邊醫(yī)院、學校、公園、運動休閑設(shè)施等基礎(chǔ)設(shè)施,完善=3,較完善=2,不完善=1 區(qū)位條件X7距離中心城鎮(zhèn): 1~4km=1, 4~8km=2, 8~12km=3, 12~16km=4, 20km以上=5家庭收入X81萬元以下=1, 1萬~3萬元=2, 3萬~5萬元=3, 5萬元以上=4抵押過程中政府及金融機構(gòu)行為措施政策制定與宣傳X9設(shè)定宅基地抵押政策制定及宣傳總體情況:優(yōu)級=4; 良級=3; 中級=2; 差級=1[22]社會保障制度X10政府風險補償機制、社會保障制度建立情況:優(yōu)級=4; 良級=3; 中級=2; 差級=1[22]貸款去向X11貸款用于農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)發(fā)展=3,用于與農(nóng)業(yè)相關(guān)的產(chǎn)業(yè)=2,與農(nóng)業(yè)不相關(guān)=1貸款金額X12實際調(diào)查中農(nóng)村宅基地使用權(quán)抵押貸款額度(元)

    2.2 模型構(gòu)建

    該文從已經(jīng)抵押農(nóng)戶調(diào)查入手來分析農(nóng)村宅基地使用權(quán)抵押因素的影響。由于影響農(nóng)村宅基地使用權(quán)抵押的因素多,影響程度高低不同,故而在分析其影響因素時采取因子分析法進行降維處理,從中選取其主要影響因素進行分析,基本模型為:

    X1=a11F1+a12F2+…+a1mFm+e1

    X2=a21F1+a22F2+…+a2mFm+e2

    ……

    Xp=ap1F1+ap2F2+…+apmFm+ep

    (1)

    式(1)中,X1,X2,…,Xp為p個原有變量,是均值為0、標準差為1的標準化變量;F1,F(xiàn)2,…,F(xiàn)m為m個因子變量,m小于p,表示成矩陣形式為:

    X=AF+e

    (2)

    其中:

    式(2)中,F(xiàn)為公共因子,可以理解為高維空間中相互垂直的m個坐標軸;A為因子載荷矩陣,是第i個原有變量在第j個因子變量上的負荷;e為特殊因子。

    該研究通過對抵押農(nóng)戶、政府、金融機構(gòu)的實地調(diào)查,采取了12個變量對農(nóng)村宅基地使用權(quán)抵押影響因素進行分析,經(jīng)過計算得到因子得分函數(shù),即:

    Fi=ai1X1+ai2X2+ai3X3+ai4X4+ai5X5+ai6X6+ai7X7+ai8X8+ai9X9+ai10X10+ai11X11+ai12X12

    (3)

    式(3)中,F(xiàn)i表示從農(nóng)村宅基地使用權(quán)抵押影響因素中提取的第i個公共因子得分。在實際調(diào)查中,農(nóng)戶家庭特征、宅基地自身屬性、抵押價格、政策措施等各種因素都會影響宅基地抵押。通過計算提取得到宅基地抵押影響因素公共因子得分,從而進一步探討各影響因素在實際抵押過程中的影響程度;aij(j=1,2,3,…,12)表示為原始變量的相關(guān)系數(shù)矩陣;X1,2,…,12表示文中所述12個變量。

    3 模型運行

    根據(jù)對抵押農(nóng)戶的調(diào)查數(shù)據(jù),將數(shù)據(jù)統(tǒng)計整理并按照量化指標處理后,錄入SPSS軟件,獲得各個變量的基本情況表,利用SPSS軟件進行標準化處理后進行變量自相關(guān)檢驗,各變量之間大部分存在一定的關(guān)聯(lián)性(表3)。數(shù)據(jù)能否應(yīng)用因子分析法,常用KMO檢驗與Bartlett球形檢驗。KMO值是檢驗變量之間是否具有偏相關(guān)性,其值為0~1之間。當值>0.5時,適合采用因子分析法分析,且值越接近于1,越適合做因子分析。Bartlett球形檢驗是檢驗待分析變量間的相關(guān)矩陣是否為單位矩陣,其顯著性檢驗水平為0.05,若其sig值小于0.05,則拒絕原假設(shè),說明變量之間存在相關(guān)關(guān)系,適合做因子分析。該文利用SPSS軟件采用因子分析法,計算得出KMO值為0.685,其值>0.5,比較適合做因子分析; 同時,Bartlett球形度檢驗的sig值為0.000,說明該次設(shè)定變量之間存在相關(guān)關(guān)系,適合做因子分析。通過檢驗后,計算所得影響因素方差解釋表、旋轉(zhuǎn)成份矩陣、因子成份得分系數(shù)如表4、表5、表6所示。

    表3 變量相關(guān)系數(shù)

    指標相關(guān)系數(shù)X1X2X3X4X5X6X7X8X9X10X11X12X1Pearson 1 0.2940.341?0.2590.414?0.2590.3?0.274?0.488??0.224?0.15?0.152?顯著性0.0870.0450.1330.0130.1330.0180.0120.0030.0410.0370.036X2Pearson 0.29410.323?0.500??0.333?0.678??0.451??0.305?0.243?0.1310.169?0.208顯著性0.0870.050.0020.0250.0010.0070.0280.0160.4540.0350.231X3Pearson 0.341?0.323?10.487??0.633??0.1860.215?0.1910.033??0.044?0.227?0.057顯著性0.0450.050.0030.0050.2850.0390.2720.0060.030.0380.744X4Pearson0.2590.500??0.487??10.764??0.423?0.306?0.392?0.257?0.201?0.334?0.047顯著性0.1330.0020.0030.0090.0210.0280.020.0430.0340.0250.792X5Pearson 0.414?0.333?0.633??0.764??10.364?0.363?0.392?0.182-0.116?0.235?0.012?顯著性0.0130.0250.0050.0090.0320.0320.020.2940.0420.0310.029X6Pearson 0.2590.678??0.1860.423?0.364?10.613??0.392?0.632??0.189?0.0650.226?顯著性0.1330.0010.2850.0210.03200.020.0050.0170.7110.038X7Pearson 0.3?0.451??0.215?0.306?0.363?0.613??10.439??0.291?0.0680.063?0.145?顯著性0.0180.0070.0390.0280.03200.0080.0330.6980.0470.04X8Pearson 0.274?0.305?0.1910.392?0.392?0.392?0.439??10.191?-0.117?0.335?0.184?顯著性0.0120.0280.2720.020.020.020.0080.0270.0460.0490.022X9Pearson0.488??0.243?0.033??0.257?0.1820.632??0.291?0.191?10.208?0.194??0.215?顯著性0.0030.0160.0060.0430.2940.0050.0330.0270.0230.0040.039X10Pearson 0.224?0.1310.044?0.201?-0.116?0.189?0.068-0.117?0.208?10.012?0.223?顯著性0.0410.4540.030.0340.0420.0170.6980.0460.0230.0290.041X11Pearson 0.15?0.169?0.227?0.334?0.235?0.0650.063?0.335?0.194??0.012?10.208?顯著性0.0370.0350.0380.0250.0310.7110.0470.0490.0040.0290.023X12Pearson 0.152?0.2080.0570.0470.012?0.226?0.145?0.184?0.215?0.223?0.208?1顯著性0.0360.2310.7440.7920.0290.0380.040.0220.0390.0410.023 注:?在0.05 水平(雙側(cè))上顯著相關(guān); ??在0.01 水平(雙側(cè))上顯著相關(guān)

    表4 方差解釋

    成份初始特征值提取平方和載入旋轉(zhuǎn)平方和載入合計方差的%累積%合計方差的%累積%合計方差的%累積%14.04833.73233.7324.04833.73233.7322.58921.57121.57121.85015.41749.1491.85015.41749.1491.85021.56643.13731.51212.61061.7591.51212.61061.7591.60214.96558.10241.33611.13372.8921.33611.13372.8921.39114.79072.89250.7296.07578.96760.6285.23384.20070.4543.78387.98380.4143.45091.43390.3773.14294.575100.3242.70097.275110.1921.60198.876120.1351.124100

    從表4中發(fā)現(xiàn),宅基地抵押影響因素4個公共因子累積貢獻方差貢獻率達到72.892%, 4個公共因子基本能反映出各因子的影響程度。其中,在第一因子中,宅基地閑置情況、宅基地建造年齡、房屋結(jié)構(gòu)對抵押影響較大,假定為宅基地自身屬性因子(F1); 第二因子中,基礎(chǔ)設(shè)施水平、家庭收入狀況、宅基地面積對抵押影響較大,假定為社會經(jīng)濟服務(wù)影響因子(F2); 第三因子中,區(qū)位條件和貸款金額影響較大,假定為抵押物價格影響因子(F3); 第四個因子中,社會保障制度、抵押政策制定與宣傳影響因子較大,假定為政府行為因子(F4)。根據(jù)公式(2)和(3)進行計算可以得到各主成分因子表達式為:

    (4)

    利用公式(3)結(jié)合特征根值,計算得到抵押影響度各因子得分函數(shù):

    F=0.005X1+0.032X2+0.086X3+0.102X4+0.109X5+0.037X6+0.019X7+0.008X8+0.123X9+0.006X10+0.053X11+0.091X12

    (5)

    表5 旋轉(zhuǎn)成份矩陣

    表6 成份得分系數(shù)矩陣

    將公式(5)中的各因子的系數(shù)視為各項因素的影響程度分值,利用公式(6)(7)(8)(9)分別計算出各個主要成分所占的權(quán)重值。宅基地自身屬性因子(F1)中包含有X3、X4、X5因素,分值分別為0.086、0.102、0.109,對其加權(quán)平均得分為0.099。依此計算方法,得出社會經(jīng)濟服務(wù)影響因子(F2)得分為0.026,抵押物價格因子(F3)得分為0.055,政府行為因子(F4)得分為0.065,因此各因子權(quán)重值為:

    F1=0.099/(0.099+0.026+0.055+0.065)*100=40.41%;

    (6)

    F2=0.026/(0.099+0.026+0.055+0.065)*100=10.61%;

    (7)

    F3=0.055/(0.099+0.026+0.055+0.065)*100=22.45%;

    (8)

    F4=0.065/(0.099+0.026+0.055+0.065)*100=26.53%。

    (9)

    4 結(jié)果分析

    4.1 各因子對農(nóng)村宅基地使用權(quán)抵押的總體影響

    利用280戶抵押農(nóng)戶調(diào)查數(shù)據(jù),經(jīng)過分析得出宅基地自身屬性因子、社會服務(wù)影響因子、抵押物價格因子、政府行為因子4個公共因子累積貢獻方差貢獻率達到72.892%,成為影響農(nóng)村宅基地使用權(quán)抵押貸款的4個關(guān)鍵性因素,其所占分值分別為40.41%、10.61%、22.45%、26.53%。在對已經(jīng)抵押農(nóng)戶的調(diào)查中發(fā)現(xiàn),宅基地閑置狀況、房屋結(jié)構(gòu)、房屋建造年齡等自身特性因素直接影響抵押物的價格,而抵押物價格高低又影響了貸款額度,貸款額度是農(nóng)戶權(quán)衡宅基地能抵押能否順利進行的最為重要的參考因子。從該文分析中可看出兩者(宅基地自身屬性因子和抵押物價格因子)的所占分值合計達到了62.95%,與實際調(diào)查情況基本一致。與此同時,政府在抵押過程中扮演的角色較為重要,所占分值達到了26.53%。抵押細則的制定、風險資金的建立、政策的宣傳、社會保障制度的完善等政府行為措施有助于引導農(nóng)戶正確看待自身農(nóng)村宅基地的價值,是引導農(nóng)戶將宅基地抵押貸款發(fā)展涉農(nóng)產(chǎn)業(yè)的重要因素。此外,宅基地所處的基礎(chǔ)設(shè)施條件、農(nóng)戶家庭收入等社會服務(wù)影響因素從一定程度上影響了農(nóng)戶對抵押的認知及宅基地的抵押價格,成為農(nóng)戶對宅基地進行抵押的潛在因素之一。

    4.2 宅基地自身屬性對農(nóng)村宅基地使用權(quán)抵押的影響

    宅基地自身屬性對抵押的影響最為顯著,綜合權(quán)重達到了40.41%。該因子包含宅基地閑置情況、宅基地建造年齡、房屋結(jié)構(gòu)3種主要成份,旋轉(zhuǎn)成份載荷達到了0.865、0.789、0.716,從這可看出宅基地自身屬性在抵押過程中仍然起著重要的作用,宅基地是否閑置,宅房屋建造年齡、房屋結(jié)構(gòu)與農(nóng)戶參與宅基地抵押成正相關(guān)。在對280戶抵押農(nóng)戶調(diào)查中發(fā)現(xiàn), 83%抵押的農(nóng)村宅基地閑置時間多為5年以上,建筑年齡多在5年以上,房屋結(jié)構(gòu)75%以上為磚混結(jié)構(gòu)。而抵押農(nóng)戶家庭成員中, 90%有外出務(wù)工人員, 74%的農(nóng)戶在集鎮(zhèn)或城市中買有商品房, 10%左右的農(nóng)戶存在一戶多宅的現(xiàn)象。此外,非抵押農(nóng)戶是否愿意抵押,則與農(nóng)戶的教育水平、年齡、性別、家庭特征等農(nóng)戶自身的個人特性相關(guān),與宅基地自身的特性相關(guān)度不大,表明抵押農(nóng)戶與非抵押農(nóng)戶對宅基地抵押的因素有較大區(qū)別,前者注重宅基地自身特性而后者更注重農(nóng)戶個人特性,前者較為客觀,后者更具有主觀性??傮w來看,抵押農(nóng)戶對農(nóng)村宅基地的依賴性越小,抵押越強烈,而宅基地閑置情況、宅基地結(jié)構(gòu)、宅基地年齡等自身屬性在宅基地抵押過程中影響顯著,因此農(nóng)村宅基地信息數(shù)據(jù)的更新和管理對抵押工作的開展有著重要作用。

    4.3 抵押物價格對農(nóng)村宅基地使用權(quán)抵押的影響

    抵押物價格因子對宅基地抵押的影響較為顯著,達到了22.45%。該因子包含有區(qū)位條件和貸款金額兩種成份,旋轉(zhuǎn)成份載荷達到了0.694、0.643,表明抵押物價格在抵押過程中起著較為關(guān)鍵的作用。區(qū)位條件影響了農(nóng)村宅基地價格,而農(nóng)村宅基地價格影響影響了抵押物價格,從而影響了抵押貸款額度,貸款額度的高低是抵押程度高低的影響因子。由于《擔保法》《物權(quán)法》等法律法規(guī)禁止農(nóng)村宅基地使用權(quán)抵押,一旦出現(xiàn)農(nóng)戶無法償還貸款問題,金融機構(gòu)無法對農(nóng)村宅基地進行變現(xiàn); 即使是在政府協(xié)調(diào)下,可以對宅基地進行變現(xiàn)處理,但農(nóng)村宅基地價格仍是困擾金融機構(gòu)的主要問題。因此,金融機構(gòu)為規(guī)避高風險,結(jié)合區(qū)位條件,估算農(nóng)村宅基地實際價格,一定程度上降低抵押物價格,從而降低貸款額度。在實際調(diào)查中, 88%農(nóng)村宅基地使用權(quán)抵押貸款的額度為協(xié)商價格且均低于農(nóng)村宅基地實際價格,缺乏專業(yè)的評估機構(gòu)進行評估,影響了農(nóng)村宅基地使用權(quán)抵押。由此可見,農(nóng)村宅基地價格的高低及變現(xiàn)問題影響了抵押物價格,影響農(nóng)村宅基地使用權(quán)抵押,第三方評估機構(gòu)的建立對于解決農(nóng)村宅基地價格、評估抵押物價值、增強抵押積極性有著重要的推動作用。

    4.4 政府行為因子對農(nóng)村宅基地使用權(quán)抵押的影響

    政府行為因子對宅基地抵押的影響較為顯著,達到了26.53%。該因子包含有抵押政策制定與宣傳、社會保障制度兩種成份,旋轉(zhuǎn)成份載荷達到了0.757、0.709,表明政府在農(nóng)村抵押進程中扮演著較為重要的角色。在對280戶抵押農(nóng)戶的調(diào)查中發(fā)現(xiàn), 90%以上農(nóng)戶對政府抱有較大的希望,政府制定的政策與宣傳在抵押過程中起到了重要的作用。85%的抵押農(nóng)戶希望政府能夠建立風險基金、完善保障體系,用于產(chǎn)業(yè)失敗后生計問題; 金融機構(gòu)則希望政府能夠建立風險防范機制,解決自身在抵押貸款中變現(xiàn)難的問題。但在對非抵押農(nóng)戶調(diào)查中發(fā)現(xiàn), 83%以上的抵押農(nóng)戶對政府的政策措施不關(guān)注,僅是從自身角度思考是否抵押,進一步表明抵押農(nóng)戶注重政府的行為措施而非抵押農(nóng)戶忽視政府行為措施。由此可見,無論是抵押農(nóng)戶還是金融機構(gòu),都對政府有極強的依賴性,而政府對抵押貸款的態(tài)度及措施將對農(nóng)村宅基地使用權(quán)抵押影響意義重大。

    4.5 社會經(jīng)濟服務(wù)影響因子對農(nóng)村宅基地使用權(quán)抵押的影響

    社會經(jīng)濟服務(wù)影響因子對宅基地抵押的影響顯著一般,達到10.61%。該因子包含有基礎(chǔ)設(shè)施水平、家庭收入狀況、宅基地面積3種成份,旋轉(zhuǎn)成份載荷達到了0.816、0.780, 0.729,表明社會經(jīng)濟服務(wù)水平對農(nóng)村宅基地使用權(quán)抵押有一定的影響。在實際調(diào)查中發(fā)現(xiàn),非抵押農(nóng)戶對自身宅基地周邊基礎(chǔ)設(shè)施、宅基地面積等影響因素最為關(guān)注,是影響農(nóng)戶是否抵押的最為顯著的因素。而對于抵押農(nóng)戶來講,農(nóng)戶抵押與自身宅基地面積、周邊基礎(chǔ)設(shè)施條件、自身家庭收入關(guān)聯(lián)度相對較低。在對已經(jīng)抵押農(nóng)戶的調(diào)查中發(fā)現(xiàn),基礎(chǔ)設(shè)施水平高、宅基地面積較大的農(nóng)村宅基地使用權(quán)抵押貸款額度較高,家庭收入越高的農(nóng)戶對于貸款額度的接受度越高。從金融機構(gòu)的調(diào)查中發(fā)現(xiàn),周邊基礎(chǔ)設(shè)施條件好、面積較大的農(nóng)村宅基地在出現(xiàn)風險的情況下更容易變現(xiàn),變現(xiàn)的價值更高,家庭收入狀況越好的農(nóng)戶在出現(xiàn)風險時越能及時還款,對于此類宅基地評估價值高,貸款額度高。由此不難看出,社會經(jīng)濟服務(wù)影響因子影響了農(nóng)村宅基地評估價值,從而影響了農(nóng)村宅基地使用權(quán)抵押進程。

    5 結(jié)論與啟示

    5.1 結(jié)論

    (1)農(nóng)村宅基地是否閑置、結(jié)構(gòu)材料等自身屬性是影響宅基地抵押的關(guān)鍵因素。隨著農(nóng)村土地流轉(zhuǎn)開展和規(guī)模經(jīng)營實施,農(nóng)業(yè)發(fā)展所需資金日益增多,而農(nóng)村閑置宅基地的抵押貸款將促使資金要素流入到農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中,盤活農(nóng)村土地資產(chǎn)的同時,促進農(nóng)民增收,推動農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化、規(guī)?;?。

    (2)政府行為措施是影響農(nóng)村宅基地使用權(quán)抵押的重要因素之一。政府在抵押貸款中扮演著極為重要的角色,是引導農(nóng)戶抵押的指揮者。農(nóng)戶抵押貸款的用途、抵押手續(xù)、后續(xù)社會保障及金融機構(gòu)對于抵押物變現(xiàn)問題等都需要政府的積極支撐,從而規(guī)避農(nóng)戶抵押風險,提高農(nóng)戶抵押貸款的積極性。

    (3)農(nóng)村宅基地價格是影響農(nóng)村宅基地使用權(quán)抵押的重要因素之一。宅基地價格的高低在抵押過程中有著重要的作用,是農(nóng)戶、金融機構(gòu)關(guān)注的核心問題。由于農(nóng)村資產(chǎn)評估體系的缺失,導致農(nóng)村宅基地價格無法估算,影響農(nóng)村經(jīng)濟的發(fā)展。

    (4)農(nóng)村宅基地周邊基礎(chǔ)設(shè)施、家庭收入等社會經(jīng)濟服務(wù)因素對農(nóng)村宅基地使用權(quán)抵押有一定的影響。社會經(jīng)濟服務(wù)因子影響農(nóng)村宅基地價格,從而影響到宅基地價值。宅基地價值評估在抵押過程中扮演著重要角色,而宅基地的價值與宅基地自身的區(qū)位條件、周邊的配套設(shè)施、自身結(jié)構(gòu)有著重要的關(guān)聯(lián)作用。

    5.2 啟示

    (1)建立農(nóng)村宅基地信息數(shù)據(jù)庫。在第二次土地調(diào)查的基礎(chǔ)上,對農(nóng)村宅基地面積、房屋面積、房屋結(jié)構(gòu)、閑置情況等進行確權(quán)登記,建立農(nóng)村宅基地信息數(shù)據(jù)庫,強化對農(nóng)村宅基地的日常管理,建立動態(tài)管理機制,摸清農(nóng)村宅基地自身屬性情況。并在法律法規(guī)允許的范圍內(nèi),引入市場機制,盤活農(nóng)村土地資產(chǎn),引入社會資金引導農(nóng)業(yè)發(fā)展。

    (2)健全農(nóng)村宅基地價值評估體系。農(nóng)村宅基地的區(qū)位條件、價格、自身條件等影響農(nóng)村宅基地的價格,而農(nóng)村宅基地的價格及變現(xiàn)對抵押影響尤為顯著。為此,健全農(nóng)村宅基地價值評估體系[23],引入第三方專業(yè)評估機構(gòu),解決抵押物價值評估和變現(xiàn)問題,促使農(nóng)戶和金融機構(gòu)利益均等,從而規(guī)避抵押風險,推動抵押工作順利開展。

    (3)強化政府引導和服務(wù)功能。政府行為在抵押過程中起著重要的橋梁引導作用,通過采取利息補貼、發(fā)展政府支持的擔保公司、利用農(nóng)村土地產(chǎn)權(quán)交易平臺提供擔保、設(shè)立風險補償基金等方式,建立抵押貸款風險緩釋及補償機制,降低抵押風險,保障農(nóng)民利益。同時,健全農(nóng)村社會保障制度,解決農(nóng)民抵押貸款后顧之憂。

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