農戶林權抵押貸款的收入效應及其差異性研究

馬橙，高建中*，姚暢燕

（1. 西北農林科技大學經濟管理學院，陜西 楊凌 712100；2. 西安財經大學經濟學院，陜西 西安 710100）

集體林權制度改革通過賦予林權抵押、擔保功能，既可以拓寬林業融資渠道滿足林業擴大再生產的資金需求，也可以增加權利人的財產性收益，在促進林業發展中發揮著巨大作用。作為生態文明建設方面的重要內容，林權抵押貸款工作在福建、江西、遼寧等地試點實施后向全國擴展。截至2017年底，我國發放林權抵押貸款高達800 多億元，帶動了數千億社會資本投資，有力支持了林業改革發展。從長遠來看，林權抵押貸款在林業生產經營效率、營林積極性和農戶收入等方面所發揮的金融作用將越來越突出。

國內外學者近幾年將農村借貸的實施績效作為重點來研究，主要集中于借貸對農戶收入[1-2]、農戶投資[3]、農戶消費[4]和農戶福利[5-6]的影響等4個方面。相關研究表明，正規金融機構的貸款往往會用于生產性投資，顯著提高了貸款農戶的收入水平[7]。然而，在實踐中多數銀行在林地規模、林種、林齡、貸款額度、抵押率和貸款期限等方面設置了較高的門檻[8]，使得農戶面臨著嚴重的信貸約束[9]，導致農戶營林資金需求無法得到滿足，林權抵押貸款的預設目標未能實現。基于上述困境，2017 年國家林業局聯合中國銀監會、國土資源部聯合印發《關于推進林權抵押貸款有關工作的通知》，進一步破除了阻礙林權抵押貸款發展的制度性因素，有利于從根本上擺脫體制機制性束縛。但林權抵押貸款的預設目標是否實現尚未得到結論。因此，研究林權抵押貸款的實施績效，對于檢驗林權抵押貸款政策在現代林業發展中的作用具有積極意義。

收入效應屬于林權抵押貸款效果評價中最為直觀的個體績效，農戶能否增收是檢驗林權抵押貸款政策實施效果的重要標準之一。在集體林權制度改革背景下，獲得林權抵押貸款的農戶收入能否實現顯著增長，國內學術界并沒有達成共識性的觀點，研究成果存在著較大的分歧。一種觀點認為，林權抵押貸款會促進農戶收入增長；而另一種觀點正好相反，認為林權抵押貸款不利于農戶收入增長。有學者通過實證研究的方法，發現林權抵押貸款對農戶生產性收入[10]和純收入[11]具有顯著促進作用，但對不同類型農戶收入的影響作用存在差異。對低收入水平和純農戶家庭而言，林權抵押貸款的收入效應更為明顯，而高收入水平和兼業戶的收入效應不顯著[12-13]。也有學者持有相反的觀點，認為林權抵押貸款的增收作用在實際中不明顯[14]，甚至不利于農戶收入增加[15]。產生上述分歧的原因可能有三：一是林權抵押貸款的內生性問題，農戶是否獲得林權抵押貸款不是外生變量，而是虛擬內生變量，家庭收入同樣會影響農戶林權抵押貸款行為決策[16]，因此采用傳統回歸方法來估計林權抵押貸款對農戶家庭收入的影響得到的結果并不準確；二是收入異質性問題，林權抵押貸款對農戶家庭不同類型收入的影響作用并不相同[10-11]，如果不加以區分，計量結果就不能真實反映林權抵押貸款對農戶家庭收入的影響；三是農戶異質性問題，同樣的借貸對不同類型的農戶群體將會產生不同的影響，因此需要對農戶類型加以區分。

可見已有研究主要考慮的是獲得林權抵押貸款與否帶來的農戶收入效應，而較少考慮收入結構和農戶結構異質性視角下林權抵押貸款收入效應的差異性，難以客觀揭示林權抵押貸款對農戶收入的影響機理。為了解決上述問題，本文基于林權抵押貸款、收入結構和農戶結構這一分析框架，利用南方集體林區農戶微觀調研數據，采用傾向得分匹配法（PSM）克服內生的樣本選擇性偏差，估計林權抵押貸款的收入凈效應；從總收入、林業收入和非林收入3 個方面深入剖析林權抵押貸款對農戶家庭收入的影響；開展基于勞動力資源配置、收入水平和林地規模差異視角的比較研究，分析林權抵押貸款收入效應在不同農戶結構視角下的差異性，以期對林權抵押貸款的收入效應做出更加精準的分析，為后續配套政策實施提供理論支撐。

1 理論分析

林權抵押貸款是指農戶以林地使用權和林木所有權作為抵押品向金融機構融通資金，實現森林資源的變現[17]。國內學者關于林權抵押貸款的研究主要集中在林權抵押貸款需求與供給[18-19]、意愿與行為[20]、影響因素[16]以及對農戶收入的影響[17,21]等視角，探索增加農民收入、實現林業可持續經營的發展路徑。林權抵押貸款作為一項重要的支農政策，從政策制定部門來看，其根本目的是解決農戶“抵押難、擔保難、貸款難”的問題，進而促進農民收入增長和林業增質增效；從微觀農戶角度來看，農戶通過將林地使用權和林木所有權抵押獲得貸款[22]，目的是獲得流動資金，并將資金投入到生產經營中，以實現收入增長。本文構建林權抵押貸款、收入結構和農戶結構的分析框架如圖1 所示。

1.1 收入結構差異與林權抵押貸款收入效應

借鑒王漢杰等[23]、Greenwood 和Jovanovic[24]、Parente[25]的研究，以經濟效率模型和產出增長模型為基礎構建理論分析框架，分析集體林區農戶林權抵押貸款對收入的影響機理。集體林區農戶收入水平的增長取決于農戶林權抵押貸款的獲取以及農戶對資本要素的配置效率。假定在所獲信貸資金總量不變的情況下，信貸資金在林業部門和非林部門的配置不存在擠占效應，即信貸資金用于非林生產經營不會擠占林業生產的資金投入，同樣，信貸資金用于林業生產不會擠占非林生產經營的資金投入。此時，若農戶能夠有效配置信貸資金，變量的系數將顯著為正，有利于農戶收入的增長。農戶將林權抵押貸款用于生產投資一般有兩個途徑：一是用于非林生產經營，貸款資金將優化農戶勞動的投入比重，實現林業生產現代化，提高勞動生產率，進而吸引勞動力向非林領域轉移，促進農戶家庭非林收入增長[26-27]；二是用于林業生產經營，信貸資金通過對林業要素重組優化，提高林業生產效率，增加農戶林業收入[17]。基于以上分析，農戶林權抵押貸款會顯著增加農戶總收入、林業收入和非林收入。

圖1 結構異質性視角下林權抵押貸款對農戶收入作用機理Fig. 1 Mechanism of forest property right mortgage on farmer’s income from the perspective of structural heterogeneity

1.2 農戶結構差異與林權抵押貸款收入效應

若使林權抵押貸款顯著增加農戶家庭收入，不僅取決于農戶獲得林權抵押貸款的資金規模，還取決于農戶的資金利用效率，然而這一增收效應將受到諸多因素的制約。從勞動力配置來看，農戶獲得林權抵押貸款后，改變了農戶家庭原有的資本要素，而資本要素的增加可能會導致農戶土地要素的變化，不同勞動力要素下，農戶對家庭勞動力資源進行合理配置，可能會導致農戶收入發生變化。從收入水平和林地規模來看，受這些因素影響，金融機構對不同結構農戶群體林權抵押貸款的發放存在差異性。具體而言，金融機構是否愿意向農戶發放貸款取決于農戶的還款能力，金融機構對不同收入水平農戶家庭的放貸行為存在差異，低收入農戶家庭還款能力低下，貸款需求不足[28]，難以獲得有效的林權抵押貸款資金規模；同時，貸款可得性與土地面積密切相關[29]，小規模林地經營使得農戶單位面積生產成本加大，導致農戶無法獲得林地規模效益，降低了金融機構的放款意愿[17]，進而使得農戶無法獲得有效的貸款金額。基于以上分析，不同農戶結構視角下，林權抵押貸款的增收效應存在差異。

2 研究方法

2.1 研究區域與數據來源

研究所選調研區域為福建、湖南和江西集體林區。福建、湖南和江西三省作為我國南方重點集體林區，森林資源豐富，林業總產值位居全國前列，三省森林資源若全部抵押，按30%的抵押率計算，可抵押4 600 億余元，林權抵押貸款潛力巨大。森林資源的資產化轉變，能夠強化林業產業的經濟功能，擺脫農戶資金瓶頸束縛，保障農戶林業生產的資金再投入，有助于農民增收和林業可持續經營。總體來看，選取南方集體林區研究林權抵押貸款的收入效應在全國范圍內具有典型意義。

2018 年7—9 月集體林權制度改革監測項目組在福建、湖南和江西三省開展實地調查。數據收集采取分層抽樣和隨機抽樣結合的方式，按照地域分布、社會經濟發展水平和森林資源分布狀況，采用分層抽樣方法從每個省選擇10 個縣，每個縣選擇3個鄉鎮，每個鄉鎮隨機選擇1～2 個行政村，每個行政村隨機抽取10 個樣本林農進行一對一問卷調研，共回收問卷1 500 份。結合本文研究目的，剔除數據缺失和無效問卷，篩選出有效問卷1 482 戶，有效率達98.80%。問卷內容涵蓋農戶基本信息、家庭經濟狀況、林地資源稟賦、抵押貸款情況等。

2.2 分析方法

農戶是否獲得林權抵押貸款是虛擬內生變量，采用OLS 來估計林權抵押貸款的收入效應會產生自選擇導致的偏差問題，但可用其估計結果與PSM結果進行對比，其結果差異性不僅能披露傳統OLS法的缺陷程度，也能驗證采用傾向得分匹配法的優越性。

1）OLS 回歸。為檢驗林權抵押貸款對農戶收入的影響，構建計量經濟模型為：

式中：Y為農戶收入；D為農戶是否獲得林權抵押貸款的虛擬變量，若D=0，為農戶未獲得林權抵押貸款（控制組），D=1，為農戶獲得林權抵押貸款（處理組）；CTRLi為其他影響農戶收入的控制變量；α0為常數項，α1和βi為待估系數，ε為隨機誤差項。

2）PSM 模型。農戶獲得林權抵押貸款的行為不僅與收入相關，也與誤差項相關。若采用傳統的OLS 回歸方法研究林權抵押貸款對農戶家庭收入的影響，可能存在“自我選擇”導致嚴重的內生性偏差，需要消除此問題才能準確估算林權抵押貸款對農戶家庭收入影響的凈效應。因此，采用傾向得分匹配法（PSM）[30]來解決這個問題，具體思路為：第一，選擇合理的匹配變量；第二，基于匹配變量，構建Logit 模型，計算每個樣本農戶獲得林權抵押貸款的條件概率，即傾向得分值；第三，利用傾向得分值進行匹配，選擇K 近鄰匹配、卡尺匹配和核匹配；第四，計算農戶林權抵押貸款的收入效應，即平均處理效應。這樣就可以在未獲得林權抵押貸款農戶中找到與獲得林權抵押貸款農戶相似的控制組，構建一個近似隨機化的數據，從而解決自選擇導致的偏差問題。平均處理效應（ATT）計算方法為：

式中：E(Y1i|Di=1)為農戶i獲得林權抵押貸款時的收入；E(Y0i|Di=1)為實際獲得林權抵押貸款的農戶i如果沒有獲得抵押貸款時的收入；ATT 為林權抵押貸款對農戶收入的凈效應，即平均處理效應。

3）平穩性檢驗。為了保證傾向得分匹配方法的估計質量，運用平衡性檢驗來檢驗匹配后處理組與控制組是否存在系統差別，探究匹配結果是否滿足平衡性要求。

4）異質性分析。從農戶結構角度來看，樣本農戶在勞動力資源配置、收入水平和林地規模等方面存在著顯著的差異，需要進一步實證檢驗林權抵押貸款的增收效應是否具有普遍性。為此，基于勞動力資源配置、收入水平和林地規模差異視角進行收入效應的比較研究。其中，勞動力資源配置依據非農就業人數占家庭總勞動力人數的比重衡量，并按該比重≤25%，25%～50%，50%～75%，＞75%將農戶分為4 類；農戶收入水平劃分為低水平（≤2.07萬元）、中低水平（2.07 萬～4.3 萬元）、中高水平（4.3 萬～8.2 萬元）、高水平（＞8.2 萬元）4 種類型；林地規模劃分為小規模（≤0.63 hm2）、較小規模（0.63～1.67 hm2）、較大規模（1.67～4.33 hm2）、大規模（＞4.33 hm2）4 種類型。根據上述農戶結構類型，對林權抵押貸款的收入效應進行分樣本回歸，以此探究林權抵押貸款的收入效應差異性。

表1 變量說明和描述性統計Table 1 Variable definition and descriptive statistics

2.3 變量設置

1）結果變量：農戶收入。結果變量為農戶家庭總收入、林業收入和非林收入共3 個指標（表1），其中，林業收入包括用材林收入、竹林收入、經濟林收入、林下經濟收入、涉林打工收入、財產性收入（林地流轉收入）和轉移性收入（生態效益補貼、撫育補貼）等，非林收入包括除林業收入以外的家庭經營收入（包括生產經營收入、其他收入等）。

2）核心自變量：農戶是否獲得林權抵押貸款的虛擬變量。

3）協變量：PSM 模型的主要目的在于找到處理組和控制組之間具有相似特征的變量進行匹配，進而篩選控制組樣本。參考石道金等[16]和孔凡斌等[17,20]的研究，選取年齡、受教育程度、是否村干部、家庭勞動力數量、林地面積、生活所在地、經營類型、距離鄉鎮中心距離等8 個變量為協變量（表1）。

2.4 統計分析方法

數據差異的顯著性檢驗，是面向兩組或多組數據的一種數據分析方法，其目的是對兩組數據或多組數據之間是否存在顯著的差異進行判斷。為了探究農戶在獲得林權抵押貸款與未獲得林權抵押貸款情況下收入水平、農戶基本特征和林地資源稟賦等方面的差異，本文對兩組農戶進行了描述性統計和差異顯著性檢驗。本文采用均值t 檢驗來判斷獲得林權抵押貸款農戶（處理組）和未獲得林權抵押貸款農戶（控制組）兩組均值的差異程度以及這種差異是否顯著。

3 結果與分析

3.1 農戶是否獲得林權抵押貸款特征差異比較分析

樣本農戶中，獲得林權抵押貸款（處理組）的樣本農戶為175 戶，占比11.81%；未獲得林權抵押貸款（控制組）的農戶為1 307 戶，占比88.19%。根據差異性檢驗結果可知，獲得林權抵押貸款農戶與未獲得農戶之間存在顯著差異。描述性統計表明，處理組的總收入平均水平明顯高于控制組4.63 萬元（表2）。從收入結構來看，處理組的林業收入平均水平明顯高于控制組2.66 萬元，且存在顯著差異；處理組的非林收入平均水平明顯高于控制組1.96 萬元，但并不顯著。這一結果表明林權抵押貸款對農戶收入結果的影響作用并不相同，需加以區分來真實反映林權抵押貸款對農戶收入的影響。此外，獲得林權抵押貸款農戶與未獲得農戶在年齡、受教育程度、是否村干部、林地面積、生活所在地、經營類型和距離鄉鎮中心距離等方面具有統計學意義上顯著的組間差別。可觀測變量的顯著差異從側面反映了農戶獲得林權抵押貸款不是隨機選擇的過程，樣本存在選擇性偏誤問題。如果忽視樣本選擇性，簡單地對獲得貸款農戶和未獲得貸款農戶進行比較或者回歸分析必然會導致有偏的估計結果。為了避免選擇性偏誤問題，需采用PSM 模型進一步客觀檢驗林權抵押貸款的凈收入效應。

表2 農戶特征差異比較Table 2 Comparison of farmer’s characteristics

3.2 平穩性檢驗分析

在匹配前，為了保證傾向得分匹配法（PSM）的估計質量，需要運用平衡性檢驗來檢驗匹配后處理組與控制組是否存在系統差別（表3）。由t 檢驗結果可知，匹配前，處理組和控制組在變量年齡、受教育程度、是否村干部、林地面積、生活所在地、經營類型、距離鄉鎮中心距離存在顯著的差異；經過匹配后，各匹配變量的標準化偏差小于10%，對比匹配前的結果，大多數變量的標準化偏差均大幅度減少，因而各匹配變量在處理組與控制組之間均沒有顯著性差異，樣本之間的個體差異基本消除，滿足平衡性要求。

3.3 收入結構視角下收入效應差異性分析

農戶家庭總收入、林業收入和非林收入OLS回歸結果表明，林權抵押貸款對農戶家庭總收入和林業收入均在10%水平上顯著正相關（表4），表明林權抵押貸款對農戶總收入和林業收入具有增收效應，這與石道金等[16]的研究結論一致。獲得林權抵押貸款的農戶家庭總收入和林業收入比未獲得貸款農戶分別高2.39 萬元和1.09 萬元。林權抵押貸款是集體林權制度改革的重要配套措施，農戶收入效應作為檢驗配套措施實施效果的有力工具，值得深入研究和思考。然而，林權抵押貸款與農戶家庭收入之間的關系是復雜的，不能通過簡單的數理關系推導和傳統的線性回歸確定其對農戶家庭收入的影響。為此，本文使用傾向得分匹配法，解決由農戶“自我選擇”導致嚴重的內生性偏差。

表4 農戶收入的OLS 估計Table 4 OLS estimation results of farmer’s income

表5 林權抵押貸款對農戶收入的處理效應Table 5 Impacts of forest property right mortgage on farmer’s income

表5 為分別采用K 近鄰匹配、卡尺匹配和核匹配方法得出的處理效應計算結果。獲得林權抵押貸款對提高農戶家庭總收入和林業收入均具有顯著影響，并分別通過5%和1%的顯著性檢驗，且3 種匹配方法估計結果相似，一定程度上反映了匹配結果的穩健性。就總收入而言，平均處理效應均值為1.74，說明在考慮了農戶林權抵押貸款的選擇性偏差和內生性問題后，獲得林權抵押貸款農戶的總收入比其如果未獲得林權抵押貸款時高1.74 萬元；同理，對林業收入來說，平均處理效應均值為0.45，說明在消除可觀測異質性可能導致的顯性偏差后，獲得林權抵押貸款農戶的林業收入比其如果未獲得林權抵押貸款時高0.45 萬元。林權抵押貸款在一定程度上能夠緩解農村地區的信貸約束現象，提高農戶貸款的可獲得性，使其在林業生產經營中獲得資金支持，能夠有效地增加農戶林業收入；而對非林收入來說，3 種匹配方法的估計結果均不顯著。至此，估計結果與金銀亮和張紅霄[12]、魏建等[13]的研究結論存在一定差異，原因有二：一是現有研究多采用傳統回歸方法，忽視了農戶林權抵押貸款的選擇性偏差和內生性問題，通過對比發現，OLS 法和PSM 都證實林權抵押貸款對農戶家庭總收入和林業收入具有顯著促進作用，但是OLS 法無法克服樣本自選擇問題導致過高估計林權抵押貸款的收入效應；二是現有研究沒有考慮到農戶收入的異質性問題，僅僅考慮農戶純收入或生產經營收入，而將農戶家庭收入分為總收入、林業收入和非林收入進行對比分析，所得結果更為準確。

3.4 農戶結構視角下收入效應差異性分析

表6 為不同農戶結構視角下收入效應的估計結果。在農戶結構異質性視角下，林權抵押貸款對農戶家庭收入的促進效應呈現結構性差異，僅對勞動力資源配置占比25%～50%、中高收入水平農戶、大規模經營農戶的總收入和林業收入的影響顯著。具體而言，從勞動力資源配置來看，對非農就業人數占家庭勞動力總人數比重為25%～50%的農戶家庭來說，林權抵押貸款使得農戶家庭總收入和林業收入平均水平分別增加1.59 萬元和0.62 萬元，且在5%的顯著性水平上顯著；而當比重處于低水平和高水平時，農戶家庭收入沒有顯著增加。原因在于當比重為低水平時，農戶家庭林業勞動力數量過高，不會選擇雇傭勞動力，降低了林業生產支出和資金需求，林權抵押貸款沒有起到有效作用；當比重為高水平時，農戶家庭主要收入來源是非農就業，對林業生產依賴性降低，因此抵押貸款也不會對農戶家庭收入表現出統計意義的顯著增加。

表6 農戶異質性對收入效應的影響Table 6 Impacts of farmer’s heterogeneity on income

從收入水平來看，對中高收入水平農戶來說，林權抵押貸款使得農戶家庭總收入和林業收入平均水平分別增加2.07 萬元和0.44 萬元，且在10%的顯著性水平上顯著；而對低收入和高收入水平的農戶來說，農戶家庭總收入和林業收入并沒有顯著增加。原因在于低收入農戶家庭并沒有足夠的能力獲得貸款，資金來源受到約束，林權抵押貸款對其作用不大；而高收入家庭的收入主要來自非農就業而非林地收益，因此林權抵押貸款對其重要性有限。林權抵押貸款能夠在一定程度上解決農戶林業生產過程中的資金緊缺問題，使得中高收入水平農戶增加林業生產要素投入，減少外出務工時間，促使其林業收入增加，這也可能是農戶家庭非林收入不顯著的原因。

從林地規模來看，對大規模經營的農戶來說，林權抵押貸款使得農戶家庭總收入和林業收入分別增加1.61 萬元和0.34 萬元，且在10%的顯著性水平上顯著。農戶經營林地規模越大，林權價值評估值及貸款額度也會隨之增加，有效緩解了農戶資金約束，使得農戶收入顯著增加；相反，小規模經營農戶獲得林權抵押貸款概率低，面臨著嚴重的信貸約束，無法得到資金支持，進而抑制了林業生產，這與楊揚等[31]研究結果較為一致。

4 結論與啟示

4.1 結論

研究表明，在未考慮農戶結構差異的情況下，林權抵押貸款能夠顯著提高農戶的總收入。從收入結構來看，林權抵押貸款對農戶家庭總收入和林業收入具有顯著的促進效應，而非林收入并未顯著增加。因此，在探究林權抵押貸款的增收效應時，應關注因收入結構不同引起的差異性。從農戶結構來看，林權抵押貸款僅提高了林業非農就業所占比例為中低水平（勞動力資源配置占比25%～50%）農戶家庭的收入，而對其他農戶家庭這種正向效應并不顯著；林權抵押貸款對中高收入（4.3 萬～8.2 萬元）農戶家庭的收入具有顯著的正向影響，對低收入和高收入農戶家庭影響不顯著的機理并不相同；出于金融機構對農戶償還能力的考慮，林權抵押貸款僅對大規模經營（＞4.33 hm2）農戶家庭的收入具有顯著促進作用。

由于林業投入和產出具有較強的滯后性，林業收入短時間內不會產生且林地主伐期和間伐期存在林業收入的差異，未來研究可在本文研究的基礎上，進一步運用面板數據，借助PSM-DID 等模型探究林權抵押貸款的介入對農戶收入的長期效應并對其背后的影響機理進行實證分析。

4.2 啟示

1）創新金融服務方式。充分發揮政府和市場機制的聯動作用，加大對林業金融服務的支持力度，合力共建林權抵押貸款管理系統，實現信息的共享，降低農戶獲得林權抵押貸款的難度；結合區域農戶分化實際情況，匹配不同的扶持政策，引導農戶對林業金融服務的合理獲取，促進林地可持續發展，增加農戶收入。

2）建立和完善林權抵押貸款多元運行機制。在后續政策實施過程中，勞動力資源配置占比25%～50%的農戶家庭是重點目標，考慮到這部分農戶家庭對林權抵押貸款的收入效應更為敏感，政策制定部門應該更加關注這類主體，將政策向這類農戶家庭傾斜，對于這部分群體，可結合家庭經濟行為和利益訴求，根據農戶貸款目的合理設置信貸產品；大規模經營農戶收入效應更為明顯，因此應鼓勵林地流轉，通過探索林地置換的方式，以“小塊并大塊”的方式實現小規模農戶到林地經營大戶的轉變，使得林權抵押貸款的作用得到有效發揮。

3）建立基于農戶結構差異化的信貸產品設計。低收入和小規模經營農戶家庭容易受到資金不足的制約，很難獲取林權抵押貸款，政策制定部門應該針對這類農戶群體定制專門的信貸產品，如針對這部分群體，推出與合作社相關的信貸產品，可由合作社向低收入和小規模經營農戶提供種苗等生產資料，組織低收入和小規模經營農戶獲取貸款，滿足其資金需求，克服收入水平和林地規模不足這一困境，有效緩解金融機構對低收入和小規模經營農戶家庭的信貸約束。