社会资本对农户林权抵押贷款行为的影响分析——基于浙江省的农户调查

叶宝治,徐秀英,2

(1.浙江农林大学 经济管理学院,浙江 临安 311300；2.浙江农林大学 浙江省农民发展研究中心,浙江 临安 311300)

0 引言

林权抵押贷款作为我国深化集体林权制度改革的重要内容,首次将林地使用权和林木所有权作为抵押物纳入农村金融体制改革中,大大缓解了农户信贷难的问题,促进了林业生产发展,深化了农村金融体制改革。但农户获得林权抵押贷款的机会和贷款金额除了考虑农户“林权证”这一抵押物之外,还要依赖于农户自身的能力和条件。正规金融机构在放贷林权抵押贷款时,会参照农户其他指标或条件进行审核来决定是否放贷和放贷金额,其中,社会资本作为农户拥有的重要关系资源,成为农户林权抵押贷款中重要的“抵押品”和“担保中介”,在农户林权抵押贷款中扮演着重要的角色。

学者们围绕社会资本对农户借贷行为的影响展开了丰富的研究,严武等[1]认为农户借贷行为离不开社会资本,社会资本在农户借贷行为中起到了重要的抵押和担保角色。胡枫等[2]研究发现:社会网络对农户获得借贷的可得性和借贷金额均具有显著的正影响,与非正规金融借贷相比,社会网络对正规金融机构借贷行为的影响更大。严武等[1]、申云[3]、马微等[4]、童馨乐等[5]研究发现,农户社会资本中的社会关系网络、信用评价等级、是否有正规金融机构贷款经历、是否参与农民专业合作组织、是否是农村信用社社员等均显著正向影响农户的有效借贷机会和实际借贷额度。国外部分学者也得出一致结论:社会资本在农户小额信贷市场上起到了积极的作用[6-8]。目前国内学者对林权抵押贷款的相关研究主要集中于3个方面:一是探究林权抵押贷款的内涵及运行模式[9]；二是总结林权抵押贷款的作用和取得的成效[10]；三是针对林权抵押贷款存在的问题提出对策[11]。关于农户林权抵押贷款的意愿或行为影响因素的研究,主要从户主年龄、户主受教育程度、家庭劳动力、家庭收支结构、林地面积、是否有贷款贴息等影响因素进行研究[12-14]。廖文梅[15]将社会资本作为影响因素,研究发现:社会资本是影响农户参与林权抵押贷款行为的一个重要因素,其中,是否有亲友在政府工作正向影响农户林权抵押贷款行为。此外，是否参与林业合作组织、是否曾获得信用贷款正向影响农户林权抵押贷款行为[12-13]。

关于社会资本对农户借贷行为的影响研究、林权抵押贷款意愿及行为影响因素研究方面,国内外学者已经进行了卓有成效地探索,并取得了一系列的研究成果。但是,专门从社会资本视角出发,研究其对农户林权抵押贷款行为的影响较为薄弱,同时,有关社会资本影响农户借贷行为的研究中,大都没有将社会资本进行分类,主要从单一维度的社会资本出发进行实证分析。因此,本文探究不同维度的社会资本对农户林权抵押贷款行为的影响,包括对农户是否获得贷款机会及贷款金额的影响,以期促使农户成为林权抵押贷款主要的需求方,并推动林业金融的改革。

1 研究方法

1.1 数据来源

数据来源于2016年7月对浙江省农户的实地问卷调查。研究小组选取临安市、开化县、庆元县和龙泉市作为样本县(市),每个县(市)选取3个乡(镇),共选取12个乡(镇),每个乡(镇)选取2个村,总共24个村,每个村中随机抽取8个农户,共调查192个农户,剔除部分失真数据和缺失重要信息的样本后,最终有效问卷为175份,有效率为91.15%。为了尽可能保证问卷信息的真实性,农户调查采用一对一访谈的方式进行,调查问卷的主要内容包括两个方面:一是农户家庭特征及林权抵押贷款情况,包括户主年龄、户主受教育程度、农户家庭人口、劳动力、家庭收入与支出、林地总面积、林权抵押贷款情况等；二是农户家庭社会资本情况,包括农户经常走动的亲戚朋友数、是否有亲友在银行或信用社工作、多长时间内筹到10万元钱、是否有信用评价等级、是否参与农民专业合作经济组织等。

1.2 变量选择

本文的被解释变量分为是否获得林权抵押贷款和林权抵押贷款的实际贷款金额。借鉴童馨乐等[5]对社会资本影响农户借贷行为的研究,将农户林权抵押贷款行为分为两个方面:一是林权抵押贷款的贷款机会(Y),即农户是否获得正规金融机构的林权抵押贷款；二是林权抵押贷款的实际贷款金额(Z),即农户获得的林权抵押贷款的金额。

社会资本是本文的重要解释变量,参考Nahapiet等[16]、唐莉芳[17]学者的研究,将社会资本分为结构型、关系型和认知型3个维度。结构型社会资本用社会网络来度量,包括社会网络规模和社会网络异质性,分别采用农户经常走动的亲戚朋友数、是否有亲友在银行或信用社工作来度量社会网络规模和社会网络异质性；关系型社会资本通过社会信任来度量,具体采用多长时间内能筹到10万元钱和是否有信用评价等级2个指标；认知型社会资本通过经济组织参与来度量,具体采用农户是否参与农民专业合作经济组织这一指标。社会资本度量指标、具体指标如表1所示。

表1 社会资本度量指标 具体指标Tab.1 The metrics and specific indexes of social capital

借鉴相关文献[1,12-14],本文在设置计量经济模型时增加了两类变量作为控制变量:一是农户个体及家庭特征变量,主要包括户主年龄、户主受教育年限、家庭劳动力占比、家庭总收入、家庭收入结构、家庭支出结构、林地总面积；二是地区虚拟变量,以反映农户所在地区对其林权抵押贷款行为的影响。用于实证分析的计量经济模型相关变量设置及统计描述如表2所示。

表2 变量设置及统计描述Tab.2 The definiton and statistical description of variables

注:数据根据调研数据整理；为了避免数据过大而导致回归系数过小和可能的异方差问题,将家庭总收入和林地总面积进行自然对数转化后,再纳入模型。

1.3 模型选择

本文研究的主要核心问题是不同维度的社会资本对农户林权抵押贷款行为的影响,即考察社会资本对农户贷款机会和实际贷款金额的影响。关于前者,以农户是否获得林权抵押贷款作为因变量(Y),为二分类变量,因此,回归分析采用二元Logistic模型,并赋值:若农户获得了林权抵押贷款,则y=1,反之则y=0。关于后者,以农户实际获得林权抵押贷款金额为因变量(Z),考虑到农户的贷款金额为零的情况,所以使用Tobit模型来分析社会资本对农户林权抵押贷款金额的影响。

社会资本影响农户贷款机会的计量经济模型(Logistic模型)形式如下:

(1)

LogisticP=ln[p/(1-p)]

(2)

由此建立Logistic回归方程:

(3)

式中:p表示农户获得林权抵押贷款的概率；(1-p)则表示农户未获得林权抵押贷款的概率；α0表示模型的常数项；αi和αj分别表示关键变量Xi和控制变量Hj的回归系数；Xi表示社会资本变量；Hj表示控制变量；μ表示误差项。

社会资本影响农户实际贷款金额的计量经济模型(Tobit模型)形式如下:

(1)

由此建立Tobit回归方程:

(2)

式中:Z为被解释变量；z*为潜变量；β0,…,βi或βj为待估计参数向量；Xi为社会资本变量；Hj为控制变量；ε为随机扰动项。

2 结果与分析

2.1 描述性统计

被调查的175个农户中,实际发生林权抵押贷款的农户数仅有50户,占总样本量的28.57%。表3描述了不同维度的社会资本下农户林权抵押贷款情况。从结构型社会资本来看,农户经常走动的亲戚朋友数主要集中在20户以下(74.29%),亲友数≤10,11～20,21～30户的农户获得林权抵押贷款的发生率大致相当,唯有亲友数>30户的农户获得林权抵押贷款的发生率最低,占13.04%,亲友数≤10户的农户获得林权抵押贷款户均金额最低。有亲友在银行或信用社工作的农户虽然只占总样本量的18.86%,但其获得林权抵押贷款的发生率和户均贷款金额均比没有亲友在银行或信用社工作的农户高。从关系型社会资本来看,一周之内能筹到10万元钱的农户获得林权抵押贷款的发生率和户均贷款金额均最高,而根本筹不到钱的农户与之相反。是否有信用评价等级中,虽然没有信用评价等级的农户占总样本量的79.43%,但有信用评级等级的农户获得林权抵押贷款的发生率是没有评级农户的2倍多。从认知型社会资本来看,有参与农民专业合作经济组织的农户获得林权抵押贷款的发生率和户均贷款金额均远高于没有参与的农户。

2.2 模型估计

使用农户实地调研数据,借助统计软件Stata14.2对计量经济模型,即Logistic模型和Tobit模型分别进行回归分析,具体估计结果如表4所示。

由表4可知,通过显著性检验的解释变量有7个,即农户经常走动的亲戚朋友数、是否有亲友在银行或信用社工作、是否有信用评价等级、是否参与农民专业合作经济组织、家庭总收入的自然对数、林地总面积的自然对数、地区虚拟变量2。根据模型估计结果,建立以下方程:

Logistic(P|y=1)=ln[p/(1-p)]

=ln(P获得林权抵押贷款/P未获得林权抵押贷款)

代入数据,可得:

Logistic(P|y=1)=ln[p/(1-p)]

=-0.0994X1+1.281X2+1.13X4+1.567X5+

1.0307H4+0.68H7+1.0426H9

同时,进行对数转化,可得:

[p/(1-p)]=eA,其中:

A=-0.0994X1+1.281X2+1.13X4+1.567X5+1.0307H4+0.68H7+1.0426H9

因此,在其他条件不变的情况下,当解释变量发生一个单位的变化时,农户发生林权抵押抵押贷款概率就发生Exp(α)的变化。

表3 社会资本与农户林权抵押贷款的交叉统计Tab.3 The cross statistics of social capital and collateral loan with forest property by farmer households

注:数据根据调研数据整理。

表4 社会资本影响农户林权抵押贷款行为的模型估计结果Tab.4 The estimation results of the impacts of social capital on collateral loan with forest property

注:“*”,“**”,“***”分别表示估计结果在10%,5%,1%的统计水平上显著。

2.2.1社会资本影响

1) 结构型社会资本方面。从社会网络规模看,社会网络中经常走动的亲戚朋友数对农户贷款机会和实际贷款金额的影响均为负,并均在1%的显著性水平上通过统计检验；从社会网络异质性看,是否有亲友在银行或信用社工作对农户贷款机会和实际贷款金额的影响均为正,并均在5%的显著性水平上通过统计检验。表明了经常走动的亲戚朋友数越多的农户发生林权抵押贷款的概率越低,在其他条件不变的情况下,农户经常走动的亲戚朋友数每增加一户,其贷款机会的发生比率就下降0.905倍,实际贷款金额减少0.195万元。说明亲戚朋友是当前农户重要借贷来源之一,因而经常走动的亲戚朋友数越多,非正规借贷机会就越多,农户就越倾向于向亲戚朋友借贷,所以向正规金融借贷反而减少。另外,与没有亲友在银行或信用社工作的农户相比,有亲友在银行或信用社工作的农户发生林权抵押贷款的概率越高,在其他条件不变的情况下,与没有亲友在银行或信用社工作的农户相比,有亲友在银行或信用社工作的农户发生林权抵押贷款的概率增加3.6倍,实际贷款金额增加3.287万元。说明了亲戚朋友中有能人在银行或信用社工作的农户更容易获取林权抵押贷款的机会和较大的贷款数额。

2) 关系型社会资本方面。社会信任中多长时间内能筹到10万元钱,与参照组(根本筹不到)相比,一周之内筹到钱对农户实际贷款金额的影响为正,并在10%的显著性水平上通过统计检验；是否有信用评价等级对农户获得贷款机会和实际贷款金额的影响为正,分别在5%和10%的显著性水平上通过统计检验。在其他条件不变的情况下,与根本筹不到钱的农户相比,一周之内筹到钱的农户获得的实际贷款金额增加2.829万元,这说明了在农村这个传统社会领域里,与参照组(根本筹不到)相比,一周之内能筹到钱的农户在向亲戚朋友借钱的同时,更倾向于向正规金融机构申请林权抵押贷款。此外,与没有信用评价等级的农户相比,有信用评价等级的农户发生林权抵押贷款的概率更高,在其他条件不变的情况下,与没有信用评价等级的农户相比,有信用评价等级的农户发生林权抵押贷款的概率增加3.096倍,且实际贷款金额增加2.116万元。说明了有信用评价等级的农户在向正规金融机构申请林权抵押贷款时,只要其信用评价等级不发生巨大的“病变”,正规金融机构便能及时控制其贷款风险,以此提高这类农户的贷款机会和实际贷款金额。

3) 认知型社会资本方面。经济组织参与中是否参与农民专业合作经济组织对农户贷款机会和实际贷款金额的影响均为正,并均在1%的显著性水平上通过检验。说明与没有参与农民专业合作经济组织的农户相比,有参与农民专业合作经济组织的农户发生林权抵押贷款的概率更高,在其他条件不变的情况下,与没有参与农民专业合作经济组织的农户相比,有参与农民专业合作经济组织的农户发生林权抵押贷款的概率增加4.792倍,实际贷款金额增加3.611万元。这说明了与没有参与农民专业合作经济组织的农户相比,有参与农户专业合作经济组织的农户更有可能获得贷款机会,实际贷款金额也会相对较高。

2.2.2控制变量影响

家庭总收入的自然对数对农户的贷款机会和实际贷款金额的影响均为正,并均在1%的显著性水平上通过统计检验；林地总面积的自然对数对农户贷款机会和实际贷款金额的影响均为正,并均在1%的显著性水平上通过统计检验。农户家庭总收入越高,其发生林权抵押贷款的概率越大,在其他条件不变的情况下,农户家庭总收入每增加1%,贷款机会的发生比率增加0.010 3倍,实际贷款金额就增加0.020 7万元,这主要由于家庭总收入越高,偿还贷款的能力就越强,更具有较高的还款能力。另外,拥有林地总面积越大的农户发生林权抵押贷款的概率越大,在其他条件不变的情况下,农户林地总面积每增加1%,贷款机会的发生比率增加0.006 8倍,实际贷款金额就增加0.019 22万元。林地总面积可以反映农户的林业生产经营活动规模,林地面积越大,农户的林业生产规模就越大,而且作为林权抵押贷款的抵押物价值越大,贷款成本相对较低,向正规金融机构贷款金额也相对比较大,因此,农户获得林权抵押贷款的概率就越大,实际获得的贷款金额也越多。此外,地区虚拟变量方面。与参照组(临安市)相比,庆元县在10%的显著性水平上正向影响农户贷款机会,可能的原因是,庆元县是浙江省林权抵押贷款发起地,于2007年率先在全省推开林权抵押贷款业务,如今也取得了长足的发展。

3 结论与启示

农户林权抵押贷款行为不同于其他借贷行为,它存在于农村这个独特的复杂的社会环境之中,受到嵌入其中的多维度社会资本的影响。本文从结构型、关系型和认知型3个维度引入社会网络、社会信任和经济组织参与3个度量指标及5个具体指标来挖掘社会资本对农户林权抵押贷款行为更深层次的影响。基于浙江省农户的实地调查数据,通过不同维度的社会资本对农户林权抵押贷款行为的影响实证分析得出如下结论:1)社会资本变量中,经常走动的亲戚朋友数对农户林权抵押贷款的贷款机会和实际贷款金额有显著的负向影响；是否有亲友在银行或信用社工作、是否有信用评价等级、是否参与农民专业合作经济组织均显著正向影响农户林权抵押贷款的贷款机会和实际贷款金额；与参照组(根本筹不到)相比,一周之内能筹到10万元钱显著正向影响农户的实际贷款金额。2)控制变量中,家庭总收入、林地总面积也显著正向影响农户的贷款机会和实际贷款金额。与对照组(临安市)相比,庆元县显著正向影响农户贷款机会。

调研中也发现,林权抵押贷款作为全面深化农村金融改革的创新产品,但在具体开展过程中,实际获得林权抵押贷款的农户不多,只占样本总量的28.57%,所以如何提升农户的贷款机会和贷款金额是林权抵押贷款政策需要进一步完善的重点。金融机构层面,应加强农户的信用制度建设,如建设农户信用评价等级等,方便正规金额机构借助农户社会资本来对其信息进行甄别,降低正规金融机构与农户的信息不对称问题,进而控制信贷风险,促进农户获得林权抵押贷款的机会和提高贷款金额。农户自身层面,应注重自身社会资本的积累和利用。尤其是积极参与农民专业合作经济组织,培养社会关系网络之间的信任,从而提高社会资本质量,最终增加林权抵押贷款机会及贷款额度,以此来缓解农户林权抵押贷款融资难的问题。

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