孫小晉

（西南林業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，昆明650224）

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基于農(nóng)戶視角的林權(quán)抵押貸款影響因素分析

孫小晉

（西南林業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，昆明650224）

摘要：結(jié)合云南省500戶農(nóng)戶微觀調(diào)研數(shù)據(jù)，運(yùn)用多元Logistic模型對(duì)云南省農(nóng)戶林權(quán)抵押貸款的影響因素進(jìn)行了實(shí)證分析。實(shí)證結(jié)果表明：林權(quán)證持有狀況、地區(qū)林業(yè)產(chǎn)值比和有無(wú)融資經(jīng)歷對(duì)農(nóng)戶林權(quán)抵押貸款意愿有顯著影響。基于林權(quán)抵押貸款存在的問題，提出要搞好林業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，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(duì)策建議。

關(guān)鍵詞：林權(quán)抵押貸款農(nóng)戶意愿影響因素

1　研究概述

林權(quán)抵押貸款是指金融機(jī)構(gòu)開展以森林資源資產(chǎn)抵押為核心的金融服務(wù)創(chuàng)新，它引入了林地使用權(quán)和林木所有權(quán)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(guó)內(nèi)專家、學(xué)者以及社會(huì)各界的廣泛關(guān)注。

國(guó)內(nèi)諸多學(xué)者專注于農(nóng)戶林權(quán)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(shí)踐意義的結(jié)論。杜靜（2012）、安立環(huán)（2012）、張昌福（2012）等學(xué)者認(rèn)為制約因素主要有以下方面：①林權(quán)抵押貸款法律法規(guī)制度不健全，對(duì)林權(quán)抵押貸款宣傳不夠[1]；②要素市場(chǎng)不健全，抵押資產(chǎn)流轉(zhuǎn)難[2]；③林權(quán)證辦理及森林資源資產(chǎn)評(píng)估難[3]。黃忠海（2011）、陳鈞、孫峰（2011）、劉延安（2013）等學(xué)者總結(jié)了影響林權(quán)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(guān)抵押貸款配套措施不完善，基層金融部門無(wú)法開展[5]；③缺乏風(fēng)險(xiǎn)保障機(jī)制，抵押貸款風(fēng)險(xiǎn)控制難[6]。從農(nóng)戶意愿和需求角度分析，大多數(shù)學(xué)者利用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)相關(guān)模型進(jìn)行實(shí)證分析。王磊（2011）等基于四川省3個(gè)縣數(shù)據(jù)，對(duì)影響農(nóng)戶林權(quán)抵押貸款的潛在需求的因素進(jìn)行統(tǒng)計(jì)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(gè)因素對(duì)林農(nóng)林權(quán)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(jìn)行計(jì)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(duì)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(duì)農(nóng)戶的信貸需求有負(fù)的顯著影響[8]；韓鋒、賽斐、溫亞利（2012）對(duì)江西省遂川縣農(nóng)戶數(shù)據(jù)實(shí)證研究，認(rèn)為影響林農(nóng)林權(quán)抵押貸款需求的主要因素為受教育程度、戶主經(jīng)營(yíng)收入和生產(chǎn)性支出[9]；謝彥明等（2011）對(duì)云南景谷、周藝歌等（2013）對(duì)遼寧也做了相關(guān)分析研究。

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

2　數(shù)據(jù)來(lái)源與樣本構(gòu)成

本文數(shù)據(jù)來(lái)源于云南省集體林權(quán)制度改革監(jiān)測(cè)組的調(diào)研數(shù)據(jù)，選取了分布在云南省內(nèi)東西南北中5個(gè)方位的10個(gè)樣本縣。每個(gè)縣選取5個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)，每個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)選取一個(gè)村，每個(gè)村選取10戶農(nóng)民，總共選取500戶于2014年7月至8月進(jìn)行實(shí)地調(diào)研。本次調(diào)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(jì)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(quán)抵押貸款，對(duì)愿意獲取林權(quán)抵押貸款的農(nóng)戶賦值為1，對(duì)不愿意獲取林權(quán)抵押貸款的農(nóng)戶賦值為2，對(duì)不好說(shuō)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(zhì)量特征、農(nóng)戶金融習(xí)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(jì)量結(jié)果分析

3.2.1描述統(tǒng)計(jì)分析

由頻率統(tǒng)計(jì)結(jié)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(gè)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(xué)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(jì)中，務(wù)農(nóng)所占比重高達(dá)91.5%，工資性收入者只占5%；在是否擔(dān)任村干部統(tǒng)計(jì)中，否的回答所占百分比為98.4%；在家的勞動(dòng)力人數(shù)統(tǒng)計(jì)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(quán)狀況都是確定；對(duì)于林權(quán)抵押貸款政策了解情況有62.2%的人是知道的，同時(shí)也有37.8%人不了解這樣的這個(gè)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(yíng)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(dá)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(shuō)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(jì)技術(shù)。由于農(nóng)戶家庭特征量中自變量個(gè)數(shù)較多，含有7個(gè)變量，而較少的自變量能更準(zhǔn)確地反映對(duì)因變量的影響，由于這個(gè)原因，在進(jìn)行多元邏輯分析前，本文先進(jìn)行了因子分析

在農(nóng)戶家庭特征變量中，自變量含有7個(gè)，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(dān)任村干部）、X5（在家勞動(dòng)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(yíng)支出（LN自然對(duì)數(shù)值）），對(duì)他們進(jìn)行因子分析，提取共性因子，以減少自變量個(gè)數(shù)太多對(duì)因變量產(chǎn)生的影響。

結(jié)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(yàn)統(tǒng)計(jì)量的觀測(cè)值為270.379，相應(yīng)的概率p值接近為0。如果顯著性水平α為0.05，應(yīng)拒絕零假設(shè)，認(rèn)為相關(guān)系數(shù)矩陣與單位陣有顯著差異。同時(shí)，KOM值為0.648＞0.6，原有變量適合進(jìn)行因子分析。

由表2（b）可知，第一個(gè)因子的特征值為1.925，解釋原有7個(gè)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(gè)變量的16.833%，累計(jì)方差貢獻(xiàn)率為44.333%；第三因子的特征值為1.037，解釋原有7個(gè)變量的14.821%，累計(jì)方差貢獻(xiàn)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(gè)因子上有較高的載荷；x4、x6在第二個(gè)因子上有較高的載荷；x1、x2在第三個(gè)因子上有較高的載荷。

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

3.2.3多項(xiàng)Logistic回歸分析

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

分析結(jié)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(quán)抵押貸款意愿)、x11(林地確權(quán)狀況)、x12(林權(quán)證持有狀況)、x13(林權(quán)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(quán)抵押貸款意愿的樣本最多，而林地確權(quán)狀況都是確定的；對(duì)林權(quán)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(guò)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(yīng)拒絕回歸方程顯著性檢驗(yàn)的零假設(shè)，說(shuō)明解釋變量全體與廣義Logit P之間的線性關(guān)系顯著，模型選擇正確。

表3（c）結(jié)果中X15(融資經(jīng)歷)的卡方檢驗(yàn)的概率P值為0.001，如果顯著性水平α為0.05，則應(yīng)拒絕回歸系數(shù)為0的假設(shè)，即它對(duì)廣義Logit P的貢獻(xiàn)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(duì)廣義Logit P的貢獻(xiàn)是不顯著。

表3（d）是模型參數(shù)估計(jì)的結(jié)果，其中林權(quán)抵押貸款意愿中的3（不好說(shuō)）、X12(林權(quán)持證持有狀況（0-不在）)、X15(融資經(jīng)歷(0-無(wú)融資))為參照類。

從分析結(jié)果中可以看出，對(duì)林權(quán)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(quán)證持有狀況)、x15(有無(wú)融資經(jīng)歷)這三個(gè)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(yàn)的α值，α為0.05，其他的自變量統(tǒng)計(jì)上不顯著，說(shuō)明他們對(duì)林權(quán)抵押貸款意愿影響上并無(wú)顯著差異。

于是，可以得到以下廣義Logit P方程：

（沒有通過(guò)檢驗(yàn)的自變量沒有納入到方程模型中）

4　結(jié)論與建議

4.1結(jié)論

通過(guò)多元Logistic回歸分析，得到如下結(jié)論：

X14（地區(qū)林業(yè)產(chǎn)值占比）的比率自然對(duì)數(shù)為28.019，概率比率為1.475，對(duì)林權(quán)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(quán)證持有狀況)：其他因素相同時(shí)，沒有持有林權(quán)證的比率自然對(duì)數(shù)比持有的平均減少1.895個(gè)單位，沒有林權(quán)證的概率比是有林權(quán)證的0.15倍，持有林權(quán)證的農(nóng)戶更加傾向于抵押貸款，且在統(tǒng)計(jì)上顯著。可見，林權(quán)證持有狀況對(duì)農(nóng)戶林權(quán)抵押貸款意愿有顯著差異；

X15(有無(wú)融資經(jīng)歷)：其他因素相同時(shí)，沒有融資經(jīng)歷的比率自然對(duì)數(shù)比有融資經(jīng)歷的平均減少2.379個(gè)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(jì)上顯著?？梢?，有無(wú)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(quán)證直接決定了他們是否愿意進(jìn)行林權(quán)抵押貸款；地區(qū)林業(yè)產(chǎn)值占比越高，說(shuō)明當(dāng)?shù)氐牧謽I(yè)產(chǎn)業(yè)越發(fā)達(dá)，農(nóng)戶發(fā)展林業(yè)的熱情越高，也更加傾向于通過(guò)貸款發(fā)展林業(yè)。融資經(jīng)歷反映了農(nóng)戶的金融意識(shí)水平，有融資經(jīng)歷的農(nóng)戶更傾向于借助金融機(jī)構(gòu)幫助自己獲得發(fā)展資金。

4.2建議

①相關(guān)的林業(yè)部門應(yīng)對(duì)林地確權(quán)工作進(jìn)一步落實(shí)，并對(duì)林權(quán)證缺失的農(nóng)戶給予及時(shí)的統(tǒng)計(jì)與辦理，有林權(quán)證，他們會(huì)更加愿意進(jìn)行林權(quán)抵押貸款；②地區(qū)林業(yè)的發(fā)展規(guī)劃相當(dāng)重要，搞好林業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，并把小而分散的林農(nóng)集中起來(lái)，形成產(chǎn)業(yè)化發(fā)展格局，林農(nóng)就會(huì)因獲得更多的發(fā)展機(jī)會(huì)，而愿意進(jìn)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(shè)置點(diǎn)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(jī)會(huì)，同時(shí)也能加大人們對(duì)金融知識(shí)的了解，另一方面通過(guò)扶持有發(fā)展能力的大戶，起到良好的示范效應(yīng)，再通過(guò)大戶去帶動(dòng)周邊農(nóng)戶自覺投入林業(yè)生產(chǎn)，農(nóng)戶對(duì)于融資有了解之后會(huì)發(fā)生意愿轉(zhuǎn)變，愿意進(jìn)行林權(quán)抵押貸款。

參考文獻(xiàn)：

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［責(zé)任編輯：鄭德勝］

林權(quán)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(jiǎn)介：孫小晉（1992-），女，云南昭通人，在讀本科生。

基金項(xiàng)目：國(guó)家林業(yè)局集體林權(quán)制度改革跟蹤監(jiān)測(cè)項(xiàng)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(hào)：F326.20

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1673- 5919（2016）01- 0058- 04

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