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    土地確權(quán)背景下農(nóng)戶金融需求問題研究:時間差異、影響因素與違約風(fēng)險

    2020-09-11 05:44:42張艷平
    金融理論與實踐 2020年9期
    關(guān)鍵詞:抵押信貸貸款

    張艷平

    (黃淮學(xué)院 經(jīng)濟與管理學(xué)院,河南 駐馬店 463000)

    土地流轉(zhuǎn)有利于優(yōu)化土地資源配置和提高勞動生產(chǎn)率,有利于保障糧食安全和主要農(nóng)產(chǎn)品供給,是推動我國城鎮(zhèn)化進程的重要環(huán)節(jié),也是發(fā)展現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的必由之路。在土地流轉(zhuǎn)過程中,金融支持是推動其發(fā)展不可或缺的因素,但是在土地流轉(zhuǎn)過程中,存在農(nóng)戶自有資金不足、貸款需求旺盛與其信用等級偏低之間的矛盾,農(nóng)戶無法從金融機構(gòu)獲得相應(yīng)的貸款,成為制約土地流轉(zhuǎn)進一步發(fā)展的重要因素。為解決上述矛盾,2013 年中央“一號文件”出臺了關(guān)于解決農(nóng)村土地確權(quán)問題的相關(guān)政策,在政策上為土地流轉(zhuǎn)保駕護航。截至2018 年年底,我國的農(nóng)村土地確權(quán)問題基本解決,土地確權(quán)登記頒證工作基本完成。河南省政府積極響應(yīng)國家政策,自2010 年開始在農(nóng)村實施土地流轉(zhuǎn),2013 年進一步積極推動土地流轉(zhuǎn)政策的落實,從試點到全省推廣,2014 年展開土地確權(quán)工作,歷時三年,截至2017 年年底土地確權(quán)基本完成。數(shù)據(jù)顯示,2017年12月河南省土地確權(quán)覆蓋率已達96.22%。在土地確權(quán)工作不斷推進的背景下,以多維視角考察農(nóng)戶金融需求問題,可為構(gòu)建行之有效的金融支農(nóng)體系提供理論依據(jù),這對于進一步提高金融支農(nóng)效率,確保農(nóng)戶權(quán)益,推進土地流轉(zhuǎn),進而促進農(nóng)業(yè)和農(nóng)村經(jīng)濟繁榮發(fā)展具有重要的現(xiàn)實意義。

    一、文獻綜述

    國內(nèi)學(xué)術(shù)界關(guān)于土地流轉(zhuǎn)和信貸風(fēng)險的研究主要集中在兩個方面:一是關(guān)于影響農(nóng)戶信貸需求的因素分析,二是關(guān)于農(nóng)戶信貸違約風(fēng)險的因素分析。首先,部分學(xué)者探討了影響農(nóng)戶貸款需求的因素。王萍、郭曉鳴[1](2018)認為,農(nóng)地流轉(zhuǎn)規(guī)模影響著農(nóng)戶貸款需求,土地流轉(zhuǎn)規(guī)模越大,農(nóng)戶貸款需求越旺盛。王正宇[2](2018)認為,金融產(chǎn)品單一,金融創(chuàng)新不足是制約著農(nóng)戶多樣化的金融需求的主要因素。廖子貞、蔡洋萍[3](2018)認為農(nóng)戶對資金的需求無法被滿足。而郝毅飛[4](2018)認為,金融支持產(chǎn)品匱乏與土地流轉(zhuǎn)后經(jīng)營主體的融資需求不相適應(yīng),進一步說明了土地流轉(zhuǎn)中,金融支持的力度不足。孫倩從法律法規(guī)、金融機構(gòu)的數(shù)量、農(nóng)業(yè)信貸產(chǎn)品匱乏和農(nóng)業(yè)保險發(fā)展緩慢角度考慮了制約土地流轉(zhuǎn)的因素主要由上述因素構(gòu)成。韓占兵[5](2017)則從農(nóng)村土地價值評估困難角度,分析了在土地流轉(zhuǎn)過程中,土地價值評估因素影響了農(nóng)戶經(jīng)營權(quán)抵押貸款獲得的情況。

    同時,部分學(xué)者分析了信貸違約風(fēng)險的影響因素。彭婧婧[6](2017)認為,農(nóng)地經(jīng)營權(quán)抵押貸款違約風(fēng)險的存在制約了農(nóng)地經(jīng)營權(quán)抵押貸款試點的進一步展開,并提出了影響信貸違約風(fēng)險的因素包括土地流入、參與農(nóng)業(yè)保險、農(nóng)戶對土地流轉(zhuǎn)的認知和借款人經(jīng)濟能力等;而張云燕從陜西農(nóng)村合作金融機構(gòu)出發(fā),考量了農(nóng)戶受教育水平、農(nóng)戶家庭生產(chǎn)方式、農(nóng)戶收入來源、農(nóng)戶家庭壓力、貸款性狀和農(nóng)戶信貸違約認知等內(nèi)部因素和農(nóng)村居民人均收入、地方政府支持及干預(yù)力度和農(nóng)村金融市場發(fā)育程度等外部因素對信貸違約風(fēng)險的影響;梁虹[7](2012)則認為,利益紛爭是信貸違約風(fēng)險發(fā)生的誘因,保險缺失是外因,流轉(zhuǎn)無序是病根;徐加生等[8](2017)從自己所在的農(nóng)業(yè)銀行出發(fā),對土地流轉(zhuǎn)經(jīng)營權(quán)抵押貸款情況進行了調(diào)查,認為主要存在農(nóng)戶經(jīng)營土地的時間短、土地流轉(zhuǎn)手續(xù)不規(guī)范、配套農(nóng)業(yè)社會化服務(wù)組織發(fā)育不全、土地流轉(zhuǎn)平臺亟待建立等問題影響土地流轉(zhuǎn)進一步推廣;李振杰、韓杰[9](2019)借助計量模型,實證探討了影響農(nóng)村土地流轉(zhuǎn)意愿的因素;王雪平[10](2019)從家庭農(nóng)場的角度研究了提升小農(nóng)戶經(jīng)營管理能力問題。

    從現(xiàn)有文獻看,國內(nèi)學(xué)者主要是從農(nóng)地流轉(zhuǎn)規(guī)模、金融信貸產(chǎn)品和制度及保險產(chǎn)品等角度研究信貸需求,較多側(cè)重于農(nóng)戶金融需求現(xiàn)狀角度,很少考慮農(nóng)戶金融需求的未來趨勢特征。而且對于土地確權(quán)后,農(nóng)戶金融需求是否發(fā)生實質(zhì)性變化,農(nóng)戶金融需求影響因素以及金融需求的意愿特征變化,相關(guān)研究尚不是很豐富。為了彌補研究不足,本文將在土地確權(quán)背景下,分別構(gòu)建基于時間差異的一元線性回歸模型、影響因素的多元線性回歸模型和信貸違約風(fēng)險的二元Logistic 模型,利用調(diào)查數(shù)據(jù),從農(nóng)戶金融需求的時間差異、影響因素和信貸違約風(fēng)險三個角度實證研究農(nóng)戶金融需求問題,以期為進一步發(fā)揮金融支農(nóng)作用提供理論依據(jù)。

    二、模型構(gòu)建、變量選取及數(shù)據(jù)來源

    現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展必然伴隨著土地規(guī)模化經(jīng)營、農(nóng)戶不斷分化等特征。從傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)向現(xiàn)代農(nóng)業(yè)生產(chǎn)發(fā)展,農(nóng)戶的生產(chǎn)目的、生產(chǎn)規(guī)模以及生產(chǎn)方式都發(fā)生了較大變化。因此,從理論上而言,在土地流轉(zhuǎn)前后,農(nóng)戶對金融需求的程度、影響因素及信貸違約概率都會存在實質(zhì)性的差異。

    因數(shù)據(jù)獲取的限制,在研究農(nóng)戶金融需求特征時,基于的時間節(jié)點存在一定差異??紤]時間差異時,以土地流轉(zhuǎn)為分界點,研究土地流轉(zhuǎn)前后農(nóng)戶金融需求的時間差異性;考慮農(nóng)戶金融需求和抵押信貸違約風(fēng)險影響因素時,則以土地確權(quán)為分解點,研究土地確權(quán)后農(nóng)戶金融需求的特征。

    (一)模型構(gòu)建及變量選取

    為實現(xiàn)上述研究目的,本文將構(gòu)建如下三個相應(yīng)的實證模型。

    模型Ⅰ:

    模型Ⅱ:

    模型Ⅲ:

    模型Ⅰ是簡單的一元線性回歸模型,用于考察農(nóng)戶需求的時間差異,其中被解釋變量反映農(nóng)戶金融需求狀況,解釋變量則是時間虛擬變量,以2010年開始在農(nóng)村實施土地流轉(zhuǎn)為時間間隔點,將2010年之前記為0,2011開始記為1。

    模型Ⅱ是多元回歸模型,用于剖析土地確權(quán)后農(nóng)戶金融需求影響因素及各個因素影響程度的差異性,其中被解釋變量體現(xiàn)農(nóng)戶金融需求的狀況,解釋變量則是相應(yīng)的影響因素。該模型可以反映農(nóng)戶金融需求的現(xiàn)實特征。

    模型Ⅲ是二元Logistic 廣義回歸模型,其中被解釋變量反映農(nóng)戶信貸違約與信貸不違約的概率之比的對數(shù)變化值,解釋變量則是相應(yīng)的影響因素。該模型可以用來測度農(nóng)戶信貸違約風(fēng)險發(fā)生的概率,同時也在一定程度上反映了農(nóng)戶金融需求的未來特征。這是因為在個人信譽記錄對未來經(jīng)濟行為有重要影響,對信貸違約行為的懲戒力度日益加大的背景下,農(nóng)戶違約概率越高,表明農(nóng)戶未來的金融需求意愿越低,甚至為0。

    (二)變量選取

    基于上述三個模型,本文分別選取相應(yīng)變量,以便于后續(xù)實證研究。

    1.模型Ⅰ變量選取

    被解釋變量:被解釋變量應(yīng)反映農(nóng)戶金融(貸款)需求。問卷調(diào)查結(jié)果顯示,農(nóng)戶的貸款需求主要體現(xiàn)在如下幾個方面:取得金融支持的貸款額數(shù)量、簽訂抵押貸款合約的數(shù)量、土地確權(quán)后抵押的規(guī)模等方面。這其中,本文選擇貸款總額增長率反映貸款需求的變化,記為y。

    解釋變量:解釋變量是對被解釋變量產(chǎn)生影響的主要變量。為考察土地確權(quán)前后農(nóng)戶資金需求的變化,文章引入表示時間的虛擬變量D,具體取值為

    控制變量:宏觀經(jīng)濟環(huán)境的變化對農(nóng)戶資金需求也會產(chǎn)生一定的影響,本文選擇農(nóng)村居民人均可支配收入x1作為控制變量。

    2.模型Ⅱ變量選取

    被解釋變量。被解釋變量為農(nóng)戶金融(貸款)需求的代表指標(biāo),文中選用農(nóng)戶近年來的貸款額作為金融(貸款)需求的代表指標(biāo)。

    解釋變量。借鑒已有研究,結(jié)合數(shù)據(jù)的可獲取性,本文選擇解釋變量包括如下幾個方面:土地是否確權(quán)、農(nóng)戶經(jīng)營基本特征、農(nóng)戶家庭基本特征、農(nóng)村環(huán)境基本特征。其中,農(nóng)戶經(jīng)營的基本特征主要指每年總收入、每年總支出、土地(可流轉(zhuǎn)土地)經(jīng)營規(guī)模等指標(biāo);農(nóng)戶家庭的基本特征主要指家庭人口總數(shù)(通常主要計算常住人口)、人均年齡以及受教育程度等指標(biāo);農(nóng)村環(huán)境的基本特征主要指土地確權(quán)價格、金融機構(gòu)參與度等指標(biāo)。具體變量選取如表1 所示。在本題的調(diào)查中發(fā)現(xiàn),農(nóng)戶是否參與農(nóng)業(yè)保險、自然災(zāi)害的發(fā)生頻率、農(nóng)戶對土地確權(quán)的認識程度對農(nóng)戶貸款需求有效也存在著一定的影響。因此,選取上述三個指標(biāo)作為本文問題研究的控制變量對因變量進行補充解釋分析。

    表1 各模型變量選取及其定義

    3.模型Ⅲ變量選取

    被解釋變量:被解釋變量反映土地確權(quán)抵押信貸違約行為,土地確權(quán)抵押信貸的目的是為了緩解農(nóng)戶生產(chǎn)經(jīng)營中的資金短缺問題,完善農(nóng)業(yè)市場的資金流動機制,提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率,促進農(nóng)業(yè)市場的充分發(fā)展。調(diào)查發(fā)現(xiàn),信貸違約風(fēng)險不只是已發(fā)生的實際風(fēng)險,還包括潛在風(fēng)險,也就是說,違約風(fēng)險既包括農(nóng)戶無法按期償還貸款金額而造成的逾期貸款風(fēng)險,又包括農(nóng)戶經(jīng)營生產(chǎn)不善、農(nóng)戶經(jīng)濟水平不力等極有可能造成貸款違約的潛在風(fēng)險。因此,為最大程度上對信貸違約風(fēng)險進行估計,本文對違約風(fēng)險重新進行定義:貸款人逾期還款或不能償還貸款、需要處置抵押的土地進行還款、私下借錢或由擔(dān)保人代替償貸的情形為違約風(fēng)險。

    解釋變量:解釋變量是影響土地抵押信貸違約風(fēng)險的相關(guān)因素。針對貸款違約風(fēng)險的影響因素可以從以下幾個方面進行考慮:貸款產(chǎn)品性狀因素方面,包括貸款額度、貸款利率、貸款時長、貸款用途、還貸方式等相關(guān)影響指標(biāo);土地抵押特征方面,包括土地抵押規(guī)模、抵押價值明確程度、抵押市場發(fā)達程度等相關(guān)影響指標(biāo);保險基本特征方面,包括農(nóng)業(yè)保險、農(nóng)業(yè)補貼以及其他保險等相關(guān)影響指標(biāo)。

    控制變量:為了使信貸違約風(fēng)險的影響變量選取更全面,對信貸違約事件充分研究分析后決定,將反映農(nóng)戶基本特征方面的變量作為模型的控制變量。這方面變量包括農(nóng)戶家庭人均年齡、家庭成員受教育程度、農(nóng)戶農(nóng)業(yè)收入占比、農(nóng)戶經(jīng)濟水平等相關(guān)影響指標(biāo)。

    各模型選取的變量及定義具體詳見表1。

    (三)數(shù)據(jù)來源

    本文數(shù)據(jù)來源既有直接來源的調(diào)查數(shù)據(jù),也有間接來源的二手?jǐn)?shù)據(jù)。模型Ⅰ的數(shù)據(jù)主要是間接來源的數(shù)據(jù),相關(guān)數(shù)據(jù)來源于土流網(wǎng)、河南統(tǒng)計局以及國家統(tǒng)計局等網(wǎng)站,樣本時間段為2000—2017 年。這是因為中共中央辦公廳、國務(wù)院辦公廳于1997 年8月27日發(fā)布《中共中央辦公廳、國務(wù)院辦公廳關(guān)于進一步穩(wěn)定和完善農(nóng)村土地承包關(guān)系的通知》,這一通知使得土地承包關(guān)系穩(wěn)定,2001 年12 月30 日中共中央再次下發(fā)《中共中央關(guān)于做好農(nóng)戶承包地使用權(quán)流轉(zhuǎn)工作的通知》,該通知使得土地真正實現(xiàn)兩權(quán)分離,土地聯(lián)產(chǎn)承包制進一步完善。

    模型Ⅱ和模型Ⅲ的數(shù)據(jù)主要是田野調(diào)查獲取的調(diào)查數(shù)據(jù)。2018 年6—9 月課題組利用調(diào)查問卷在河南省各個地區(qū)開展調(diào)研以分析農(nóng)戶金融需求的影響因素,此時土地確權(quán)工作已基本完成,因而數(shù)據(jù)的獲取相對容易,且全面充分。調(diào)研區(qū)域覆蓋了河南省17 個地級市、1 個省直轄市,共計85 個縣區(qū),包括鄭州中牟縣、鄭州惠濟區(qū)、開封尉氏縣、開封通許縣、洛陽新安縣、洛陽嵩縣、平頂山葉縣、平頂山魯山縣、安陽縣、安陽湯陰縣、鶴壁淇縣、新鄉(xiāng)原陽縣、焦作溫縣、濮陽縣、許昌縣、舞陽縣、駐馬店西平縣、信陽羅山縣、周口鄲城縣、商丘虞城縣、濟源市等多個縣區(qū),調(diào)查對象主要為傳統(tǒng)農(nóng)戶、農(nóng)業(yè)場主、種植大戶以及相關(guān)的農(nóng)村農(nóng)業(yè)合作社。本次調(diào)研共計發(fā)放調(diào)查問卷450 份,分別對響應(yīng)各縣區(qū)土地確權(quán)改革地方展開調(diào)研,由于課題組成員親身到訪實地調(diào)查(相關(guān)證明材料齊全,攜帶回答問卷的附贈小禮物,并且得到了當(dāng)?shù)卣拇罅χС郑?,所分發(fā)的調(diào)查問卷全部被有效回收。相較往常研究情況,本文數(shù)據(jù)覆蓋面積大、樣本數(shù)量多、實時性較高,對于實證分析而言更具代表性。模型Ⅲ中由于部分農(nóng)戶不愿意過多透漏信息以及其他原因,收回有效問卷僅432份。

    三、變量的描述性統(tǒng)計分析

    表2 變量描述性統(tǒng)計

    為了解研究對象的基本規(guī)律和特征,本文采用SPSS22.0 對調(diào)查數(shù)據(jù)進行了匯總和描述性統(tǒng)計,統(tǒng)計結(jié)果如表2所示。

    其一,農(nóng)戶金融需求存在明顯的個體差異。金融需求的最大值高達130 萬元,均值為5.69 萬元,說明農(nóng)戶的類型不同,金融需求間存在較大差異。因為土地流轉(zhuǎn)規(guī)模和農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)模的不同,小農(nóng)戶的金融需求規(guī)模與諸如種植大戶、家庭農(nóng)場、農(nóng)民專業(yè)合作社以及社會投資者等新的經(jīng)營主體相比較,懸殊較大。

    其二,農(nóng)戶對土地確權(quán)的認知程度比較高。調(diào)查區(qū)域內(nèi)數(shù)據(jù)顯示,土地確權(quán)工作開展的完成度較高,均值為96%,因普及宣傳工作開展得十分到位,農(nóng)戶對土地確權(quán)認知度很高,平均占比為94%。在土地抵押特征方面,土地流轉(zhuǎn)規(guī)模較大,均值高達8.20 畝,抵押市場較發(fā)達,抵押價值確切度較高,其均值為0.82。

    其三,農(nóng)戶經(jīng)營狀況存在差異。一方面體現(xiàn)在土地經(jīng)營規(guī)模,最小值為0.1 畝,最大值為128 畝;另一方面體現(xiàn)在從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的個體稟賦上,年齡最小為26 歲,最大為60 歲。一般來說,年齡不同其金融需求的意愿也是不同的,相對而言,年輕人創(chuàng)業(yè)的積極性較強,其金融需求的程度也就越高。

    其四,農(nóng)村金融發(fā)展水平較低,存在一定的信貸違約風(fēng)險。金融機構(gòu)在農(nóng)村市場的參與度不高,均值僅為0.18;農(nóng)戶對保險的接受程度較低,意識薄弱,平均僅30%的農(nóng)戶購買了農(nóng)業(yè)保險;農(nóng)戶文化程度大多是初中文化水平,農(nóng)業(yè)收入在家庭總收入中的占比也相對較高,其均值為80.20%;農(nóng)戶貸款額均值為5.69萬元,金融需求相對旺盛,但經(jīng)濟水平均值只有1.45萬元,遠遠低于貸款額均值,這說明在農(nóng)業(yè)市場中存在一定程度的土地抵押信貸違約風(fēng)險。

    四、實證結(jié)果分析

    模型Ⅰ分析了農(nóng)戶金融需求的時間差異,回歸結(jié)果顯示,從時間角度看,土地流轉(zhuǎn)前后,農(nóng)戶的金融需求出現(xiàn)了顯著差異。首先,表示時間的虛擬變量D 對農(nóng)戶金融需求的影響在5%的顯著性水平下通過了檢驗。這說明土地流轉(zhuǎn)前后,農(nóng)戶的金融需求發(fā)生了顯著變化:一方面因為隨著土地流轉(zhuǎn)速度的加快和流轉(zhuǎn)規(guī)模的擴大,出于農(nóng)業(yè)適度規(guī)?;?jīng)營考慮,農(nóng)戶資金需求旺盛;另一方面,土地確權(quán)在一定程度上解決了農(nóng)戶貸款過程中擔(dān)保抵押物不足的問題,有效提高了獲取金融支持的可能性。其次,作為控制變量的農(nóng)村居民人均可支配收入,一定程下通過檢驗,因篇幅所限,此處沒報告出相應(yīng)的P 統(tǒng)計量和t統(tǒng)計量

    表3 各模型回歸結(jié)果

    度上反映了農(nóng)村經(jīng)濟環(huán)境,在5%的顯著性水平下也通過了檢驗,且偏回歸系數(shù)為正。這說明隨著農(nóng)村經(jīng)濟水平的提高,農(nóng)戶金融需求的愿望更為強烈。

    為研究不同因素對金融需求的影響,模型Ⅱ考慮了土地確權(quán)后被解釋變量與不同解釋變量間的回歸模型。實證結(jié)果有以下幾個方面。

    其一,四個回歸結(jié)果的擬合優(yōu)度均在0.64之上,說明模型擬合度較高,所選擇的解釋變量對被解釋變量的解釋能力達到了統(tǒng)計上的顯著性。F 檢驗統(tǒng)計量均落在拒絕域內(nèi),進一步說明構(gòu)建的回歸模型線性關(guān)系是顯著的。

    其二,所有回歸中,土地確權(quán)變量均未通過顯著性檢驗,說明土地確權(quán)工作是否完成對農(nóng)戶的金融需求并未產(chǎn)生顯著效應(yīng),這與上述模型Ⅰ回歸結(jié)果的結(jié)論是不一致的。出現(xiàn)這種現(xiàn)象的部分原因是政策效應(yīng)的滯后性,土地確權(quán)對農(nóng)戶信貸需求發(fā)生作用需要一定的時間才能顯現(xiàn)。

    其三,除土地確權(quán)變量外,大部分解釋變量對解釋變量的影響是顯著的。農(nóng)戶年平均支出、土地經(jīng)營規(guī)模以及農(nóng)戶家庭成員的教育水平對金融需求產(chǎn)生正效應(yīng),這是因為土地經(jīng)營規(guī)模越大,土地流轉(zhuǎn)、經(jīng)營需要的資金更多;家庭成員受教育水平越高,其對現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的認識越深刻,規(guī)模經(jīng)營的可能性越大。農(nóng)戶家庭人均年齡與土地確權(quán)價格對金融需求有一定的抑制作用,土地確權(quán)抵押價格越高,農(nóng)戶的金融需求越不容易得到滿足,家庭成員年紀(jì)越大,規(guī)模經(jīng)營的期望愈不強烈。

    模型Ⅲ從信貸違約風(fēng)險的角度剖析了農(nóng)戶金融需求的未來意愿,回歸結(jié)果有以下幾個方面。

    其一,模型擬合優(yōu)度較高,線性關(guān)系顯著。表3中總體解釋變量的回歸結(jié)果及三個部分變量回歸結(jié)果的擬合系數(shù)均高于0.64,說明模型擬合優(yōu)度較高;模型的預(yù)測正確率均達到了80%以上,特別是回歸1 的準(zhǔn)確率為86.22%,已經(jīng)具備用其對農(nóng)戶信貸違約的概率進行預(yù)測的條件。

    其二,土地抵押特征對農(nóng)戶信貸是否違約影響最大,其次是保險基本特征對違約行為的影響。

    其三,回歸結(jié)果3 顯示,在土地抵押方面,土地抵押規(guī)模、抵押價值確切度、抵押市場發(fā)達程度都會給農(nóng)戶信貸違約風(fēng)險帶來顯著影響;抵押規(guī)模越大,抵押價值越明確統(tǒng)一,農(nóng)戶違約風(fēng)險越??;抵押市場越發(fā)達,農(nóng)戶違約風(fēng)險越小。

    其四,回歸結(jié)果2 顯示,在貸款性狀方面,貸款額、貸款利率、貸款時長、貸款出處、還貸方式都會給農(nóng)戶違約風(fēng)險帶來顯著影響,金融機構(gòu)可以在此研究基礎(chǔ)上積極探索合適的貸款合同以求能夠降低違約風(fēng)險概率,促進有效貸款。在保險政策方面,是否有農(nóng)業(yè)補貼也會對農(nóng)戶違約風(fēng)險產(chǎn)生顯著影響,農(nóng)戶獲得農(nóng)業(yè)補貼也能夠在一定程度上降低違約風(fēng)險。

    五、研究結(jié)論及政策建議

    為研究土地確權(quán)前后農(nóng)戶金融需求的差異性,本文構(gòu)建了基于時間序列的一元線性回歸模型,基于農(nóng)戶個體的截面多元回歸模型及測度農(nóng)戶金融違約行為發(fā)生概率的二元Logistic 模型,分別探討了土地確權(quán)前后農(nóng)戶金融需求的時間異質(zhì)性,影響金融需求因素的異質(zhì)性和影響信貸違約因素的異質(zhì)性。全文得出以下研究結(jié)論。

    (一)土地確權(quán)對信貸需求的影響不顯著

    土地確權(quán)前后農(nóng)戶的金融需求規(guī)模存在統(tǒng)計上的顯著性差異,但從影響要素考慮時,土地確權(quán)對信貸需求的影響卻并不顯著。導(dǎo)致此種情況的部分原因是土地確權(quán)對農(nóng)戶信貸行為的影響具有一定的政策滯后性。

    (二)農(nóng)戶個體稟賦差異對信貸需求的影響最為顯著

    研究顯示,以農(nóng)戶基本信息和農(nóng)村環(huán)境基本特征為代表的個體稟賦差異對農(nóng)戶的信貸需求影響最為顯著。在農(nóng)戶人口數(shù)、家庭人均糧食產(chǎn)量、農(nóng)村高中以上人口數(shù)、農(nóng)村居民人均可支配收入、農(nóng)村社保參保比例、土地(可流轉(zhuǎn)土地)經(jīng)營規(guī)模、土地確權(quán)價格、金融機構(gòu)參與度等眾多因素中,農(nóng)戶人口數(shù)、受教育程度和土地流轉(zhuǎn)規(guī)模對農(nóng)戶貸款需求有正相關(guān)影響,農(nóng)戶家庭人數(shù)越多,受教育程度越高,土地流轉(zhuǎn)規(guī)模越大,對貸款需求越旺盛;人均可支配收入和農(nóng)戶社保參保比例對農(nóng)戶貸款有負相關(guān)影響,農(nóng)戶人均可支配收入越多,參保比例越大,貸款需求越少;土地價格與金融機構(gòu)參與度對貸款需求也具有正相關(guān)影響,土地價格越高,金融機構(gòu)參與度越高,農(nóng)戶貸款需求越旺盛。

    (三)控制變量對農(nóng)戶信貸需求的影響比較顯著

    從研究結(jié)果來看,控制變量對農(nóng)戶信貸需求的影響比較顯著??刂谱兞恐饕ㄞr(nóng)戶的受災(zāi)面積、農(nóng)戶是否參與農(nóng)業(yè)保險、自然災(zāi)害的發(fā)生頻率、農(nóng)戶對土地確權(quán)的認識程度等因素。其中,農(nóng)戶的受災(zāi)面積和自然災(zāi)害的發(fā)生頻率對農(nóng)戶的貸款需求有正相關(guān)影響,受災(zāi)面積越大,自然災(zāi)害發(fā)生得越頻繁,農(nóng)戶的貸款需求越旺盛;農(nóng)戶參與保險對貸款需求的影響呈現(xiàn)負相關(guān),農(nóng)戶參與保險的力度越大,對貸款的需求越小;農(nóng)戶對土地確權(quán)的認識程度越高,貸款需求越旺盛。

    (四)土地抵押特征對農(nóng)戶信貸違約風(fēng)險的影響最為顯著

    土地抵押特征包括土地的抵押規(guī)模、抵押價值的確切度和抵押市場發(fā)達程度三種因素。研究顯示,土地抵押特征對農(nóng)戶信貸違約風(fēng)險的影響最為顯著。其中,抵押規(guī)模是主要因素,抵押規(guī)模越大,信貸違約風(fēng)險越小,抵押規(guī)模越小,信貸違約風(fēng)險越大;抵押價值確切度次之,抵押市場發(fā)達程度影響最小。

    (五)貸款性狀對農(nóng)戶信貸違約風(fēng)險的影響較為顯著

    貸款性狀包括貸款額、貸款利率、貸款時長、貸款出處和還貸方式等因素。其中,貸款額、貸款利率以及貸款時長對信貸違約風(fēng)險的影響較為顯著:貸款額越高,貸款時間越長,貸款利率越高,信貸違約風(fēng)險越大;反之,信貸違約風(fēng)險越小。貸款出處和還貸方式對信貸違約風(fēng)險的影響較小。

    (六)保險基本特征對農(nóng)戶信貸違約風(fēng)險的影響最小

    保險基本特征包括農(nóng)戶是否參與農(nóng)業(yè)保險、是否有農(nóng)業(yè)補貼和是否購買其他保險等方面??傮w而言,保險基本特征對農(nóng)戶信貸違約風(fēng)險的影響最小。其中,參與農(nóng)業(yè)保險、有農(nóng)業(yè)補貼和購買其他保險,信貸違約風(fēng)險較??;反之,信貸違約風(fēng)險較大。

    基于上述研究結(jié)果,為加快土地流轉(zhuǎn)速度,推動現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展,政府應(yīng)在全面實施土地確權(quán)的基礎(chǔ)上,加快建設(shè)與土地流轉(zhuǎn)配套的基礎(chǔ)設(shè)施,并提供相關(guān)服務(wù)[11];加強對土地流轉(zhuǎn)相關(guān)平臺的監(jiān)管,規(guī)范土地流轉(zhuǎn)市場秩序,確實保障農(nóng)戶在土地流轉(zhuǎn)過程中的合法權(quán)益;增加相關(guān)農(nóng)業(yè)補貼,尤其是對自然災(zāi)害頻發(fā)的地區(qū),注重提高農(nóng)戶參與土地流轉(zhuǎn)的積極性,進一步加快土地流轉(zhuǎn)速度,推動城鎮(zhèn)化進程。

    金融機構(gòu)應(yīng)在防范信貸違約風(fēng)險的基礎(chǔ)上,對農(nóng)戶資產(chǎn)狀況進行準(zhǔn)確的評估和對農(nóng)戶土地抵押價值進行準(zhǔn)確評估,動態(tài)監(jiān)控農(nóng)戶的資產(chǎn)變化及農(nóng)業(yè)經(jīng)營狀況,精準(zhǔn)防范信貸違約風(fēng)險;在土地確權(quán)背景下,進一步加強金融產(chǎn)品創(chuàng)新,為農(nóng)戶提供多樣化、個性化的金融產(chǎn)品。同時,適當(dāng)調(diào)整貸款利率,延長貸款期限,降低還款壓力,為農(nóng)戶擴大再生產(chǎn)提供資金支持。

    農(nóng)戶應(yīng)在土地確權(quán)政策的支持下,根據(jù)自身實際,適當(dāng)擴大生產(chǎn)經(jīng)營規(guī)模;利用相關(guān)優(yōu)惠政策,積極參與土地流轉(zhuǎn)。此外,農(nóng)戶還應(yīng)該提高土地確權(quán)認知,積極關(guān)注國家的最新政策,維護自身的合法權(quán)益;同時,要增強風(fēng)險意識,購買相關(guān)的保險,降低自然災(zāi)害給自己帶來的損失。要提高自身的教育稟賦,通過參加相關(guān)教育培訓(xùn)活動,學(xué)習(xí)和積累先進的生產(chǎn)經(jīng)營經(jīng)驗。

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