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黑龍江省農地經營權抵押貸款緩解農戶信貸約束障礙因子實證分析

2022-04-03 22:43:08朱若蘭劉潤瑾應之瑜
中國市場 2022年10期
關鍵詞:抵押

朱若蘭 劉潤瑾 應之瑜

摘 要:文章基于農村土地經營權抵押貸款視角,以緩解農戶信貸約束為目標,甄別影響其效果發揮的障礙因子。對黑龍江省農村土地經營權抵押貸款試點地區寶清、蘭西和克山三縣的214名農戶進行問卷調查得到相關數據,并在進行Hosmer-Lemeshow檢驗的基礎上,將選取并調整的變量建立二元邏輯回歸模型。計量結果顯示,農戶受教育年限、家庭人口數、經營的土地質量3個變量對信貸約束具有顯著影響,其中農戶受教育年限和經營的土地質量對信貸約束具有負向影響,家庭人口數對信貸約束具有正向影響,最后根據計量結果提出推動農地抵押貸款緩解信貸約束的對策建議。

關鍵詞:農村土地經營權抵押;農戶信貸約束;二元logistic回歸

中圖分類號:F321.1 文獻標識碼:A 文章編號:1005-6432(2022)10-0052-03

DOI:10.13939/j.cnki.zgsc.2022.10.052

1 引言

長期以來,農戶因為缺乏合規抵押物以及與正規金融機構之間信息不對稱等原因,面臨抵押難、擔保難、貸款難的信貸約束問題。伴隨著農地確權改革,我國開始積極嘗試開展農地抵押制度改革,探索農地抵押融資方式。在推動土地經營權抵押貸款試點過程中,土地經營權抵押貸款緩解農戶信貸約束的效應受農戶參與意識、相關法律法規、產權交易平臺構建、金融機構主動性及政府扶持政策等因素的影響,效果差強人意。

牛榮等(2016)[1]運用Probit模型發現,性別、文化程度和耕地面積以及交通便利程度等對農戶申請獲得貸款有影響。米運生等(2018)[2]認為經營格局、生產結構、生產目的等與農戶信貸的可得性密切相關。梁杰(2020)[3]基于山東省平度市720名農戶的調研數據,研究結果發現農地經營權抵押貸款對農戶信貸約束緩解情況與農戶經營土地規模有關,為有效破解農村融資困境,應針對不同規模農戶制定精準解決方案,提高農業資金供求的匹配程度。戴琳等(2020)[4]運用OLS估計發現,種糧大戶的受教育年限、農業技能、勞動力數、收入和耕地面積顯著且負向影響其受到信貸約束的概率;農業技能、家庭人口、勞動力數和耕地面積對其信貸需求有顯著正向影響。

黑龍江省作為農業大省,農村金融的信貸約束在一定程度上制約著農業經濟的發展和農民收入的提高。土地經營權抵押貸款的推出制約其效果發揮的因素有哪些?本研究擬通過理論分析和實證研究探索影響黑龍江省土地經營權抵押貸款緩解農戶信貸約束的障礙因子,以期為黑龍江省農村金融更好地服務三農提供決策建議。

2 問卷設計與變量選取

(1)變量的選擇和說明。文章從農戶基本特征、農戶經營土地基本特征、農戶信貸約束狀況、農戶對土地經營權抵押貸款了解情況四個方面選取對農戶貸款可得性產生信貸約束的主要解釋變量。

(2)自變量描述性統計分析。被調查農戶平均受教育年限為7.6年,沒有達到九年義務教育年限。被調查農戶中,小規模農戶占大多數,有較少農戶擔任村干部或是親戚在金融機構工作,農戶很少受到農業技能培訓。被調查農戶的家庭中務農數占家庭人口數的比例較大,農業收入也較低,但家庭收入中農業收入的比重較大。從農戶對土地經營權抵押貸款方面來看,農戶雖然對土地經營權抵押貸款不太了解,但在了解過后認為土地經營權抵押貸款能夠在一定程度上解決貸款難的問題。在被調查農戶中,受信貸約束比例高達26.2%。

(3)信效度檢驗。本問卷采用Cronbach's Alpha系數來檢驗信度,效度分析通過測算KOM值和Bartlett球形度檢驗值,均運用SPSS軟件進行計算。Cronbach's Alpha系數為0.614>0.6,表明調查結果具有一定的可靠性。KMO系數為0.626(接近1)且Bartlett檢驗對應P值<0.05,表明Bartlett球形度檢測具有顯著意義,兩者均說明問卷具有較好的結構效度。

3 實證分析

(1)模型構建。根據問卷調查結果將樣本分為受信貸約束(需求型信貸約束和供給型信貸約束)和不受信貸約束人群,分別記為1和0,并建立二元分類模型。對于因變量為分類變量的情況,可以使用邏輯回歸進行處理。

①模型選擇。直接用線性概率模型進行回歸:

由于因變量僅為受信貸約束和不受信貸約束,因此隨機擾動項ui:

顯然自變量與擾動項協方差不為0,回歸具有內生性,回歸系數不一致并且有偏。

因此在已知xi的情況下,考慮yi的兩點分布概率:

F(x, β)是定義在[0,1]上的函數,可以取為Sigmoid函數和標準正態分布的累計密度函數(cdf),Sigmoid有解析表達式(而cdf沒有)。由于logistic回歸結果更容易解釋,logistic回歸在文獻的應用遠多于probit回歸,所以文章采用計算更為方便的logistic模型。

②logistic回歸模型。i為實施農村土地經營權抵押貸款后的農戶受信貸約束概率,xi為潛在的土地經營權抵押貸款緩解農戶信貸約束的障礙因子。

(2)農戶信貸約束緩解障礙因子實證分析。確定實證模型后,通過SPSS 20軟件將自變量中的分類變量(性別、社會關系、農業收入等)轉換成虛擬變量,將數據進行Hosmer-Lemeshow檢驗,最終的卡方統計量為6.891,小于臨界值CHINV(0.05,8)=15.507;從顯著性來看,0.548>0.05,說明模型能很好擬合整體,不存在顯著的差異。

將選取并調整的變量建立二元邏輯回歸模型,回歸結果如表2所示。

據表2,對實證結果進一步分析:

①受教育年限。在5%顯著性水平下,受教育年限通過了顯著性檢驗,并且方向為負。說明農戶文化水平越高,受到的信貸約束越少,貸款可獲得性越高,由此可見提高農民整體文化素質的重要性。

②農戶家庭特征。家庭人口數對農戶信貸約束的影響為正,Wald檢驗值為3.166,并且通過了10%的顯著性水平檢驗。家庭人口數越多,農戶受到的信貸約束越明顯。潛在因素可能是,家庭人口數的增加代表日常開支的增多。銀行在提供貸款時考慮到農戶日后還款能力的降低,便會相應地提升貸款門檻,使農戶受到的信貸約束變大。務農勞動力數對農戶信貸約束存在負向影響,勞動力多的家庭創收能力高,并且總體人脈廣,不容易受到信貸約束,但務農勞動數總體不顯著,務農勞動數對信貸約束的影響有待進一步分析。

③社會關系。社會關系對信貸約束存在負向影響,農戶有直系親戚擔任村長或從事于金融機構,對信貸約束具有一定的緩解作用,但是并未通過顯著性檢驗,對信貸約束的影響有待進一步分析。

④土地經營規模。土地經營規模對信貸約束存在正向影響,經營土地規模越大,生產資料和設備的投入也越多,農戶面臨的經營風險越大,農戶越會顧慮“無法還款”等原因面臨嚴重的需求型信貸約束[3]。不過,回歸系數Wald檢驗并未通過顯著性檢驗,土地經營規模對信貸約束的影響有待進一步分析。

⑤經營土地質量。經營土地質量在10%的顯著性水平下,對農戶信貸約束產生負影響。高質量土地會創造更多的農業收入,降低了農戶貸款后的違約可能性,同時高價值土地也可以獲得較高額度貸款。但是經營土地質量并未通過5%顯著性水平,可能是土地經營權價值評估體系還未健全,使得農地經營權抵押對農戶信貸約束的緩解能力存疑。

4 結論與建議

文章通過實證研究得出結論:農戶受教育年限、經營土地質量對信貸約束具有負向影響,農戶受教育程度和經營土地質量越高,農戶受到的信貸約束也越低。家庭人口數對農戶信貸約束具有正向影響,這表明農戶家庭人口數越多,農戶所受到的信貸約束越強。務農勞動力數、社會關系、土地經營規模類型3個變量對信貸約束的影響有待進一步分析。

根據實證研究得出的結論和相關分析,文章提出如下建議:①政府應繼續大力推廣義務教育。調查得到的總樣本均值沒有達到九年義務教育年限,而農戶受教育年限對信貸約束具有負向影響,因此提高農戶的教育程度能夠有效地緩解信貸約束,同時政府可以通過在當地開辦農民大學的方式鼓勵農戶接受教育,從而降低信貸約束。②當地政府應改善當地農戶經營土地質量。根據問卷調查結果農戶經營土地質量較好,但仍有進步的空間,且結論表明經營土地質量對信貸約束具有負向影響,農戶因為土地質量不夠好可能不愿意進行抵押貸款,因此通過提升當地農戶經營土地質量的方式對緩解信貸約束將是一個較好的方式。③銀行、政府應對家庭人口數較多的農戶放寬貸款限制。實證分析表明,家庭人口數對農戶信貸約束具有正向影響,家庭人口數越多的農戶家庭所受到的信貸約束越強,因此為了幫助農戶脫離貧困、改善生活,當地政府、銀行等機構可以根據農戶的實際情況放寬信貸條件,最大限度地發揮農地經營權抵押貸款的實際效益與價值。

參考文獻:

[1]牛榮,張珩,羅劍朝.產權抵押貸款下的農戶信貸約束分析[J].農業經濟問題,2016(1).

[2]米運生,廖祥樂,吳怡.農業轉型升級、信貸可得性與農戶融資渠道正規化:基于農地流轉的背景[J].華中農業大學學報(社會科學版),2018(4).

[3]梁杰,高強.不同規模農戶信貸約束類型及其影響因素實證分析——基于720個農戶微觀調查數據[J].暨南學報(哲學社會科學版),2020(6).

[4]戴琳,于麗紅,蘭慶高,等.農地抵押貸款緩解種糧大戶正規信貸約束了嗎——基于遼寧省434戶種糧大戶的實證分析[J].農業技術經濟,2020(3).

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