農(nóng)村信貸市場(chǎng)發(fā)展及土地確權(quán)對(duì)其的影響研究

華南農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院 謝曉雯 卓嘉瑞 陳淑賢 林汀茂

1 文獻(xiàn)綜述

1.1 農(nóng)村信貸市場(chǎng)及信息門檻

發(fā)展中國(guó)家的農(nóng)戶缺乏為正規(guī)金融機(jī)構(gòu)所接受的有效抵押品(Boucher and Guikinger，2007)[1]，同時(shí)正規(guī)信貸機(jī)構(gòu)由于無(wú)法掌握具體信息使其在進(jìn)入農(nóng)村信貸市場(chǎng)時(shí)必須支付額外的拓荒成本(米運(yùn)生等，2015)[2]，農(nóng)村信貸市場(chǎng)因?yàn)樾畔㈤T檻的存在而導(dǎo)致業(yè)務(wù)無(wú)法充分開(kāi)展。

1.2 土地確權(quán)與農(nóng)戶信貸可獲得性

在土地確權(quán)前，土地不能用于抵押，許多有信貸需求的農(nóng)戶只能轉(zhuǎn)向非正式信貸機(jī)構(gòu)(Bhattachar yya，Kumbhakar，1997)[3]。實(shí)證研究方面，胡新艷、羅必良等(2016)[4]分析得出確權(quán)將地權(quán)“排他性”界定給農(nóng)戶，增加了農(nóng)地的可交易性，顯著提升農(nóng)戶流轉(zhuǎn)土地的意愿，農(nóng)戶信貸可得性大大提升。

1.3 土地確權(quán)、信息門檻與農(nóng)戶信貸可得性

劉俊杰和張龍耀等(2015)[5]的研究結(jié)果表明資產(chǎn)產(chǎn)權(quán)明晰及有效抵押物的屬性有利于信貸市場(chǎng)運(yùn)行績(jī)效改善，在一定程度上緩解農(nóng)戶由于缺少合格抵押物所受的正規(guī)金融約束(趙丙奇，2017)[6]，表明了土地確權(quán)帶來(lái)的信息門檻降低有利于農(nóng)戶信貸獲取。

綜上所述可知，土地確權(quán)能緩解農(nóng)村信貸市場(chǎng)的信息不對(duì)稱問(wèn)題、改變農(nóng)村信貸市場(chǎng)的信息結(jié)構(gòu)，進(jìn)而降低信息門檻，緩解金融排斥和優(yōu)化信貸配給，但這些理論研究在實(shí)踐方面的驗(yàn)證與應(yīng)用尚屬探索階段?；诖耍疚囊赞r(nóng)村信貸市場(chǎng)為主體，從信息門檻入手，詳細(xì)分析土地確權(quán)對(duì)農(nóng)戶信貸可得性的影響機(jī)制及其作用路徑，具有一定的研究?jī)r(jià)值。

2 實(shí)證研究

2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

本文研究數(shù)據(jù)來(lái)源于對(duì)具有不同確權(quán)方式與確權(quán)程度的佛山市高明區(qū)和三水區(qū)的實(shí)地調(diào)研。我們采用公式：科學(xué)計(jì)算樣本量，通過(guò)預(yù)調(diào)查中發(fā)現(xiàn)的問(wèn)題完善調(diào)研預(yù)案，根據(jù)調(diào)研對(duì)象特點(diǎn)采用了分層抽樣方法，調(diào)研中綜合運(yùn)用問(wèn)卷調(diào)查與訪談兩種方式，多方面保證了調(diào)研有效性。利用SPSS對(duì)調(diào)研所得數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，最終得到三水地區(qū)有效問(wèn)卷79份，高明地區(qū)有效問(wèn)卷246份。

2.2 研究模型的構(gòu)建

(1)模型的選擇。為避免由樣本選擇性偏差和遺漏關(guān)鍵變量所造成的內(nèi)生性影響，本文對(duì)部分確權(quán)的高明地區(qū)數(shù)據(jù)采用PSM模型進(jìn)行分析，如圖1所示。

圖1 高明地區(qū)數(shù)據(jù)處理

(2)模型的構(gòu)建。第一，因子分析計(jì)算門檻得分得出信息門檻變化情況。使用SPSS對(duì)與信息門檻緊密相關(guān)的四個(gè)變量：貸款難度、額度、手續(xù)、利率進(jìn)行因子分析，得到因子載荷陣表。三個(gè)主因子分別為信息門檻因子、難度因子和額度因子，累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)到81%，說(shuō)明因子分析可行性，將三個(gè)因子得分進(jìn)行加總得到門檻總得分。

第二，得分傾向法(PSM)篩選變量并匹配數(shù)據(jù)。其一，指標(biāo)分類及Logit逐步篩選變量。首先把農(nóng)戶分為確權(quán)組(處理組)和未確權(quán)組(控制組)。使用STATA對(duì)問(wèn)卷中相關(guān)變量用Logit模型進(jìn)行篩 選，逐步引進(jìn)農(nóng)戶家庭特征協(xié)變量進(jìn)行傾向得分估算并檢驗(yàn)傾向得分平衡性。最后入選的特征變量包括：年齡、性別、教育程度、家庭人數(shù)、有無(wú)干部和家庭年收入。其二，傾向值計(jì)算及匹配情況。計(jì)算傾向值的方法有1∶1匹配法，核半徑匹配法，最鄰近匹配法。篩選變量后我們分別用這四種方法進(jìn)行了匹配，結(jié)果顯示1∶1匹配法的效果最優(yōu)。用STATA計(jì)算傾向值，采用1∶1的匹配方法，在容差度為0.02的條件下計(jì)算選入指標(biāo)的傾向得分，最終得到174個(gè)匹配樣本，即能找到174個(gè)相反確權(quán)情況但其他條件接近相同的農(nóng)戶。通過(guò)匹配，使得確權(quán)與非確權(quán)農(nóng)戶的特征變量都盡量相同，消除內(nèi)生變量的影響。其三，剔除數(shù)據(jù)及平衡性檢驗(yàn)。將每個(gè)觀測(cè)值的匹配得分值進(jìn)行排序后剔除匹配不成功的觀測(cè)值，對(duì)剩下的影響變量與有無(wú)確權(quán) 做獨(dú)立性T檢驗(yàn)，結(jié)果各變量顯著性都大于0.05，說(shuō)明內(nèi)生變量的影響基本被消除，信息門檻與有無(wú)確權(quán)的顯著性則是接近1，證明有無(wú)確權(quán)的兩組農(nóng)戶匹配后在變量上不存在顯著差異，匹配效果較好，可以進(jìn)行下一步的分析。

第三，判斷信息門檻對(duì)信貸市場(chǎng)影響。在1中已經(jīng)通過(guò)因子分析計(jì)算了各個(gè)樣本信息門檻的總得分，我們選出匹配后消除內(nèi)生變量的174個(gè)匹配樣本研究信息門檻對(duì)信貸市場(chǎng)影響。

將得分小于0設(shè)定為門檻沒(méi)有降低，將得分大于0設(shè)定為門檻降低，得到門檻判定情況如圖2所示。

分析結(jié)果顯示，174個(gè)樣本中有95個(gè)樣本認(rèn)為門檻降低，79個(gè)樣本認(rèn)為沒(méi)有降低，認(rèn)同率為54.5%。

綜上，采用PSM模型評(píng)估得出高明地區(qū)土地確權(quán)對(duì)于降低信息門檻具有穩(wěn)健的正向效應(yīng)，農(nóng)戶信貸可得性提高。

2.2.2 基于Logistics模型的三水農(nóng)戶信貸可得性分析

Wilson & Freeda指出,隱喻翻譯是一個(gè)復(fù)雜的認(rèn)知過(guò)程,譯者在將源文轉(zhuǎn)換為目的語(yǔ)文本的過(guò)程中,需要進(jìn)行一系列的分析、解釋和闡釋等認(rèn)知活動(dòng),譯者運(yùn)用語(yǔ)言和認(rèn)知思維活動(dòng)盡量貼切地把源語(yǔ)信息對(duì)等地傳遞給目的語(yǔ)讀者,使兩種不同語(yǔ)言中所包含的隱喻內(nèi)容相互映照對(duì)等映射[5]。就語(yǔ)言符號(hào)(概念、本體/喻體)而言,翻譯中的語(yǔ)義轉(zhuǎn)換,首先接受翻譯規(guī)則和條件的制約,隱喻翻譯只有保持語(yǔ)義內(nèi)涵的不變才能達(dá)到隱喻的功能對(duì)等;然后接受其他可能影響到翻譯的因素的制約,如意義、結(jié)構(gòu)、語(yǔ)境、文化等。

(1)模型的選擇。三水地區(qū)為全部確權(quán)地區(qū)，不存在內(nèi)生變量的影響，可以采用logistics模型對(duì)存在多個(gè)自變量(農(nóng)戶基本信息)對(duì)一個(gè)因變量的影響的相關(guān)性判斷。

(2)模型的構(gòu)建。第一，因變量信息門檻變化的確定。利用SPSS對(duì)79個(gè)樣本進(jìn)行因子分析，得到三個(gè)主因子以及樣本的因子總得分情況如圖3所示。

將樣本總因子得分大于0的樣本記為1，表示認(rèn)為信息門檻降低，將小于0的記為0，表示認(rèn)為門檻沒(méi)有降低，得到后面logistics模型的因變量：信息門檻變化(0/1)。

2.2.3 Logistics預(yù)判與誤差分析

將21個(gè)農(nóng)戶信息的基本變量作為邏輯回歸中自變量，分別定為x1、x2、x3...x21，將信息門檻變化作為因變量Y，利用公式并通過(guò)軟件計(jì)算得到邏輯回歸的結(jié)果。

圖2 高明信貸市場(chǎng)信息門檻得分情況

圖3 樣本總因子得分分布圖

那么在x條件下y不發(fā)生的概率為(即認(rèn)為信息門檻沒(méi)有降低的概率為)：

將數(shù)據(jù)導(dǎo)入SPSS并計(jì)算得到各個(gè)樣本的預(yù)測(cè)概率與預(yù)測(cè)判別，結(jié)果顯示51個(gè)樣本認(rèn)為降低，28個(gè)認(rèn)為無(wú)降低，認(rèn)同率為64.6%。同時(shí)對(duì)判斷結(jié)果與因變量進(jìn)行誤差分析，得到4個(gè)樣本錯(cuò)判，錯(cuò)判率為5.1%。

綜上所述，采用logistics模型評(píng)估三水地區(qū)農(nóng)戶信貸可得性變化結(jié)果為64.6%的農(nóng)戶認(rèn)為信息門檻降低，農(nóng)戶信貸可得性提高。

2.2.4 基于對(duì)比分析模型的兩地信貸市場(chǎng)信息門檻分析

橫向來(lái)看，確權(quán)與否影響了信息門檻變化。已經(jīng)確權(quán)與未確權(quán)的農(nóng)戶有著不同的門檻降低認(rèn)可度。在部分確權(quán)的高明地區(qū)，比較如圖4所示。

圖4 高明地區(qū)確權(quán)與未確權(quán)農(nóng)戶信息門檻降低認(rèn)可度比較

縱向來(lái)看，確權(quán)程度對(duì)信息門檻變化程度影響也不同。高明、三水地區(qū)確權(quán)進(jìn)度不相同以及政策的滯后性使得兩地區(qū)門檻降低程度有所不同，從下圖比較得出完全確權(quán)的三水地區(qū)的降低效果較高明地區(qū)顯著，如圖5所示。

圖5 不同確權(quán)程度地區(qū)信息門檻降低認(rèn)可度比較

3 結(jié)論和建議

3.1 結(jié)論

經(jīng)過(guò)調(diào)查，土地確權(quán)在兩個(gè)地區(qū)的貸款門檻、貸款難度、手續(xù)等問(wèn)題上都表現(xiàn)出降低作用，這表明土地確權(quán)確實(shí)對(duì)農(nóng)戶獲取信貸產(chǎn)生了正向影響，且確權(quán)程度越高效果越好。土地確權(quán)后，農(nóng)戶承包地的產(chǎn)權(quán)得到強(qiáng)化，也增加了土地的價(jià)值。農(nóng)戶和金融機(jī)構(gòu)之間的信息不對(duì)稱程度確實(shí)降低，有利于我國(guó)農(nóng)村信貸市場(chǎng)發(fā)展。

3.2 建議

第一，積極開(kāi)展農(nóng)村信貸服務(wù)業(yè)。提高金融機(jī)構(gòu)網(wǎng)點(diǎn)覆蓋率、積極開(kāi)展農(nóng)村信貸服務(wù)業(yè)務(wù)等，都能有效緩解金融抑制，更好滿足廣大農(nóng)戶對(duì)貸款的需求。

第二，加強(qiáng)抵押擔(dān)保的約束性。抵押品的拍賣使得借款者在投資失敗時(shí)面臨著更多的財(cái)產(chǎn)損失，這自然會(huì)降低違約可能性，緩解道德風(fēng)險(xiǎn)，加強(qiáng)了抵押擔(dān)保的約束性。

第三，加快全國(guó)性土地資產(chǎn)認(rèn)證平臺(tái)建設(shè)。只有加快推進(jìn)全國(guó)性土地資產(chǎn)認(rèn)證平臺(tái)建設(shè)，使更多金融機(jī)構(gòu)敢于接受土地抵押。農(nóng)戶才能夠憑借土地承包經(jīng)營(yíng)權(quán)證進(jìn)行貸款，從而帶動(dòng)農(nóng)村信貸市場(chǎng)的發(fā)展。