农户分化、农地经营权抵押融资与农户福利——基于陕西与宁夏农户调查数据验证

牛晓冬 罗剑朝 牛晓琴

(1.西北政法大学 经济学院，陕西 西安 710122； 2.西北农林科技大学 农村金融研究所，陕西 西安 712100；3.上海应用技术大学 经济与管理学院，上海 201418)

农户分化、农地经营权抵押融资与农户福利——基于陕西与宁夏农户调查数据验证

牛晓冬1罗剑朝2牛晓琴3

(1.西北政法大学 经济学院，陕西 西安 710122； 2.西北农林科技大学 农村金融研究所，陕西 西安 712100；3.上海应用技术大学 经济与管理学院，上海 201418)

在农户分化视角下，采用处理效应模型分析2959农户参与农地抵押融资对其福利的影响。结果显示：农地抵押融资对农户家庭年人均收入、农业收入、年人均支出、生产性支出均有显著的正影响，表明农地抵押融资显著改善了农户福利水平；农地抵押融资对新型农业经营主体人均收入、农业收入、人均支出和生产性支出影响较大，而对传统农户生活消费支出影响较大；耕地面积、经营类型、总资产、家庭社会网络关系和贷款经历是影响农户福利的重要因素。

农户分化；农地抵押融资；农户福利

一、引言及相关文献回顾

中国农村金融服务的低效率以及供求结构的不合理，导致农业发展落后、农民收入水平较低，农村金融依然是整个金融体系和农村发展的“短板”(罗剑朝 等，2015)。农户难以从金融机构获得贷款的主要原因是缺乏有效抵押物(林乐芬 等，2015)。匮乏的信贷资源则可能导致农户家庭生产经营困难和收入水平低下(Cralg et al.，2011)。农村土地*本文所研究的农地专指农村农民的耕地，不包括农户的宅基地、集体建设用地等。经营权抵押融资(以下简称农地抵押融资)正是国家为了疏通农户融资渠道，在试点地区推行的重要金融创新产品，其可以有效地破解农户抵押难、担保难和贷款难问题，提升农村金融的服务效率。在国家政策层面，近年中央一号文件，十八大、十八届三中和四中全会会议精神，国发2015年[45]号文件《关于开展农村承包土地的经营权和农民住房财产权抵押贷款试点的指导意见》(以下简称《意见》)以及《农村承包土地的经营权抵押贷款试点暂行办法》等，均强调按照所有权、承包权、经营权三权分置有关要求，赋予农民对承包土地的用益物权，增加农业生产中长期和规模化经营的资金投入，探索增加农民财产性收入的渠道。《意见》为激活农村土地资本、有效拓宽农业抵押物的范围提供了重要的政策依据。当前，中国正处于加快推进农业现代化的转型期，农村劳动力转移和土地流转加快，使得农户的分化进一步加剧。一方面，传统的半自足半商品化的家庭经营农户逐渐减少，其中相当一部分转变为半工半农的自给型兼业户；另一方面，土地开始向部分农户集中，这些农户呈现出商品化和规模化的生产经营特征，而且正逐步转型为现代化的新型农业经营主体。2013年中央一号文件提出，坚持依法自愿有偿的原则，引导农村土地承包经营权有序流转，鼓励和支持承包土地向专业大户、家庭农场、农民合作社流转，发展多种形式的适度规模经营。然而，传统农户和新型农业经营主体生产目的、生产规模、生产方式等方面均存在较大的差异，由此诱发的分化趋势明显增强，异质性农户会产生不同的金融服务需求。在这种背景下，厘清异质性农户参与农地抵押融资对其福利效果影响，对于完善农村金融服务体系，加快培育新型农业经营主体，推进农业现代化建设，检验试点地区农村产权抵押融资政策实施效果具有重要的现实意义。

随着农村土地产权的不断改革，国内外众多学者将聚焦点放在农村产权抵押融资上，现有研究更多地关注农村产权抵押融资的影响因素。国外的土地制度和中国有本质上的区别，国外农民土地属于其私有财产，对农村土地流转没有限制，农村产权抵押和交易主要受农户借款目的、所拥有活体动物总价值、所处地区、土地的总面积、处置抵押土地的交易成本等因素影响(Besley et al.，2012)。实证结果表明，在中国，影响农户参与农地抵押融资意愿的因素主要有：农户个体特征、信贷经历、家庭人口数、土地经营规模、家庭人均收入、家庭资产总额、非农收入率和对农村土地承包经营权抵押融资认知等(肖轶 等，2012；杨婷怡 等，2014；黄惠春，2014；黎毅 等，2014；牛晓冬 等，2015；李韬 等，2015)。另外，有部分学者从金融机构(林乐芬 等，2011)和农村信贷人员(兰庆高 等，2013)入手，分析其开展农地抵押贷款业务的意愿及其影响因素。除了研究农户参与农地抵押融资意愿的影响因素外，还有部分学者分析了农地承包经营权抵押贷款的运行机理(汪险生 等，2014)、运作模式(张龙耀 等，2015)以及农地抵押担保融资模式的构建思路(罗剑朝 等，2015)。

在农户借贷对其福利影响的研究方面，学术界并未得出较为一致的结论。部分学者认为农户借贷对农户福利增长并无益处。Angelucci et al.(2015)运用墨西哥康帕图银行的数据，分析发现扩展信贷供给对家庭总收入、经营活动收入、打工收入以及消费支出均没有显著影响。许崇正等(2005)通过测算中国统计年鉴数据，发现信贷供给对农民增收的影响并不显著。黄祖辉等(2009)的研究结果也证实在忽视信贷需求的情况下，单纯增加信贷供给无益于促进农户福利增长。王文成等(2012)运用分位数回归模型对不同收入水平的农户进行分析，发现借贷资金仅对中等收入水平农户的收入存在显著的正向促进作用，而对低收入水平农户和高收入水平农户的收入促进作用并不显著。

然而，有部分学者认为借贷促进了农户福利的增长。Pitt et al.(1998)利用复杂的动态模型分析了孟加拉国小额信贷对农户的影响，研究发现获得小额信贷的男性使家庭消费支出增加11%，而获得小额贷款的妇女使家庭消费支出增加18%，另外，小额信贷对贫困农户的影响较大。李锐等(2004)运用农户的微观数据，分析发现农户的借贷行为显著提升了其福利水平。褚保金等(2009)和李庆海等(2016)分别从信贷配给和约束的视角，分析信贷对农户收入水平的影响，研究发现信贷配给和约束对其收入有显著负向影响，对于受到信贷配给和约束的农户而言，随着贷款的增加，其收入水平也会增加。刘辉煌等(2014)采用多值处理效应模型，针对农户的不同借贷状况，分析借贷对农户收入的影响，研究发现银行贷款和民间借款对农户的收入效应基本一致，即均对农户的收入水平有明显的促进作用。曹瓅等(2014)基于陕西和宁夏的农户调研数据，采用Tobit回归模型，分析农户的农地抵押融资借贷对其福利的影响，研究发现产权抵押贷款的获得显著促进了农户的家庭年总收入、非农收入、生活消费和生产性支出，农户家庭福利水平得到了显著改善。

纵观已有研究成果，存在以下不足：(1)农地抵押融资作为新生事物，目前国内对其的研究多着眼于农地抵押融资的参与意愿，对农户参与农地抵押融资行为的福利变化研究较少，而从农户分化视角分析农户参与农地抵押融资活动对其福利的影响甚少。(2)对于农户福利的界定与测量，部分学者只是考虑了农户的收入(Creponet et al.，2014；刘辉煌，2014)，而收入的提高仅能反映农户福利提高的一个方面。只有收入和支出都提高了，才能更好地反映福利的提高，所以不仅应该估计农户抵押融资参与对其收入的影响，也应分析对其支出的影响。(3)已有研究因福利函数形式的设定以及计量方法的不同而导致研究结论差异较大，特别是不可观测的异质性因素可能同时影响农户的抵押融资参与决策和收入或者支出，这就需要消除融资决策在估计中的内生性问题。另外，因为农村产权抵押融资活动不是随机地分配给一些农户，而是由农户自己选择是否参与。因此，分析融资参与对收入与支出的影响应该消除选择性偏差。虽然有些学者对农户参与农村产权抵押融资借贷行为的福利变化做了分析(曹瓅 等，2014)，但其研究并未消除农户的选择性偏差，如果不能合理地加以控制，将导致实证分析结果的有偏性。鉴于此，本文选择处理效应模型(Treatment Effects Model)来分析农地抵押融资参与对农户福利效应的影响。该方法的优点在于：(1)在处理内生性和自选择问题时，同时考虑了可观测因素和不可观测因素；(2)可以直接估计融资参与选择对收入或者支出的边际效应；(3)可以估计融资参与对收入或者支出的平均处理效应(Average Treatment Effects， ATE)，从而更好地理解农地抵押融资参与对农户收入或者支出效应的平均效果。因此，在现有研究的基础上，本文利用2013—2015年采集的陕西和宁夏地区的农户微观数据，运用处理效应模型(Treatment Effects Model)，基于农户分化视角，分析农地抵押融资参与对农户福利效应的影响，以期为中国农村产权抵押融资试点的后续发展和农村金融服务的改善提供参考依据。

二、模型构建及估计方法

(一)模型构建

为了考察农户参与农地抵押融资行为对其福利的影响，传统上一般采用普通最小二乘法(OLS)进行估计。本文在经典Mincer收入方程的基础上，考虑了农户个体以及家庭特征等因素对其收入和支出的影响，并参考刘辉煌等(2014)、曹瓅等(2014)的相关研究，设定农户家庭收入和支出决定方程为：

Yi=β0+β1Ri+β2Xi+μi

(1)

式(1)中：i=1,2,…,n，表示不同的农户受访者个体；Yi为结果变量，表示第i个农户家庭的人均收入或者支出(本文拟用农户家庭年人均收入、农业收入、非农业收入、家庭年人均支出、生活消费支出、生产性支出反映农户家庭福利变化情况)；Ri是一个二元变量，表示第i个农户是否参与农地抵押融资(Ri=1，表示“已经参加农地抵押”；Ri=0，表示“未参加农地抵押”)；Xi表示影响农户收入和支出的因素，包括受访农户的个体特征变量以及农户家庭特征变量；βk(k=0,1,2)表示待估计的回归系数向量。

另外，上述模型必须在cov(μ,Ri)=0即参与农地抵押融资决策是严格外生的条件下才能得到无偏有效的估计量，而且式(1)中的回归系数β1对所有参与农地抵押融资的农户都是一样的。然而，是否参与农地抵押贷款是农户个体自愿选择的结果，不可观测因素例如农户风险偏好、对农地抵押融资政策认知、对金融机构的信任程度、交通便利程度等会造成选择性偏误。显而易见，这些不可观测因素(即随机扰动项)也可能因不同的家庭与个人而异。OLS 回归中将是否参与农地抵押融资变量视为外生变量，然而，不可观测因素可能导致Ri变成一个内生变量。 OLS方法对农户参与农地抵押融资实施效果的估计都是有偏的。

本文假设农户选择参与农村产权抵押融资的效用为U*P， 农户选择不参与农村产权抵押融资的效用为U*N。农户通过比较这两种效用的大小来做出参与决策。如果U*=U*P-U*N>0，农户将选择参与农地抵押融资活动。然而，这些效用无法被观测到，因为他们是主观上的。农户是否选择抵押融资可以用可观测变量表示出来，比如：Ri=1，表示农户参与农地抵押融资；Ri=0，表示农户不参与农地抵押融资。

(2)

需要注意的是，如果变量Ri是一个外生变量，方程(1)可以由OLS来估计。然而，不可观测因素可能同时影响农户的融资参与决策和收入或者支出，导致方程(1)和(2)中的残差相关系数不为0。这种情况下，Ri是一个内生变量，所以估计方程(2)需要解决Ri的内生性问题。现有文献多借用Propensity Score Matching (PSM) 方法解决自选择问题带来的估计偏误。然而，PSM 在解决自选择问题带来的估计偏误时只考虑了可观测因素。基于此，本文将采用处理效应模型分析农户参与农地抵押融资对其福利的影响，从而解决因不可观测变量而产生的选择问题。

(二)估计方法

本文使用处理效应模型(Treatment Effects Model)同时估计方程(1)和方程(2)。在估计方程(1)和方程(2)中，Zi和Xi的变量可以有重叠，但是Zi中必须至少有一个变量不在Xi中，假设这个变量为z1i，同时假设Cov(z1i，μi)=0，即z1i不直接影响结果变量Yi(农户的收入或者支出)，而是通过决策变量Ri间接影响Yi，所以，可以将z1i看做Ri的工具变量。在处理效应模型估计中，假设方程(1)和方程(2)的残差服从二维正态分布：

(3)

其中:σμε是两个残差(μi,εi)的协方差；ρμε是两个残差(μi,εi)的相关性系数，μi的方差标准化为1(因为μi是Probit模型的扰动项)。如果ρμε=0，则模型不存在内生性，可以直接使用OLS对方程(1)进行估计；如果ρμε≠0，则正是内生性存在的来源。

对于参与农地抵押融资的农户而言，Yi的条件期望方程*式(4)中,推导的最后一步，用了偶然断尾的条件期望公式，详见陈强《高级计量经济学及stata应用(第二版)》,第236页。如下：

(4)

(5)

将式(4)减去式(5)，可以得到参与农户和未参与农户的条件期望之差为：

(6)

假设农户i的风险函数*“风险函数”也称为反米尔斯函数。如下：

(7)

通过风险函数即可以将参与方程和未参与方程合并为：

(8)

在模型估计结果中，将使用更有效率的最大似然估计法(MLE)同时对模型所有参数进行估计，如果相关性系数值显著，说明不可以观测因素在同时影响农户的融资参与选择和人均收入或者支出，进一步说明使用处理效应模型来分析农户参与农地抵押融资对收入或者支出的影响是比较合适的。因为处理效应模型在估计农户参与融资对收入的影响时，同时考虑了可观测因素和不可观测因素，避免了系数估计的偏误问题。如果相关系数为正，表明存在正向的选择性偏差，这说明高于平均人均收入的农户更愿意选择参与融资；如果相关系数为负，表明存在负向的选择性偏差，这说明低于平均人均收入的农户更愿意选择参与融资。

在估计边际处理效应的基础上可以计算出平均处理效应(Average Treatment Effect，ATE) 。平均处理效应是指在给定个体特征X的条件下，从总体中随机挑选一个农户个体参加农地抵押融资与假定他未参加农地抵押融资的结果之间的平均差距。用Treatment Effects Model 计算ATE，消除了选择性偏差和内生性问题，所以可以更好地反映这两组人群收入和支出的平均差异。平均处理效应方程如下：

(9)

三、数据来源与变量选择

(一)数据来源

本文数据来自课题组2014年5、7、8、11月以及2015年8月在陕西省和宁夏回族自治区四个农村产权抵押融资的试点县(区)(陕西的高凌和杨凌、宁夏的同心和平罗)*鉴于陕西省高陵区和杨凌农业技术开发区、宁夏回族自治区同心县和平罗县都已开展了农村产权抵押融资活动，故调研限定在这四个区域。关于农户参与农村产权抵押融资活动的实地调研，具有典型性和代表性。课题调研主要包括农户、中小企业、主办金融机构和金融监管机构四套问卷，本文主要运用农户、主办金融机构*调研的主办金融机构包括各个地区的中国农业银行、农村商业银行、村镇银行以及沙湖银行等。和金融监管机构的调研数据。为保证样本的代表性和问卷的有效性，本研究在金融监管机构了解农村产权抵押融资总体情况基础上，采用分层随机抽样的方法，按照农村产权抵押融资普及度对乡(镇)进行分层，并以入户访谈一对一提问的方式进行访问调查，使受访者的回答更加符合实际；在对乡(镇)分层基础上，从四个样本县(区)中共选取39个样本乡(镇)，在每个乡镇中抽取1～2个样本村，并对村上50～60户农户进行访问，共收集农户层面问卷2974份。通过对农户调研数据的整理和筛选，将调研数据中前后矛盾和存在数据缺失的样本剔除，最终本研究共选取4个县(区)39个乡(镇)2959户农户的有效问卷，问卷有效率达99.5%。其中，共涵盖传统小农户2415个(农业为主兼业农户910个、非农业为主兼业农户1505个)、种植大户318个、养殖大户206个、家庭农场20个。

(二)样本描述

表1显示，传统农户和新型农业经营主体的所在地区主要集中于农区，非农为主农户和家庭农场农户则部分生活在小城镇和县城郊区。样本农户主要以男性为主，即受访者多数为户主。另外，相较于传统农户，在受访者中新型农业经营主体中男性比例更高一些。总体来看，受访者年龄主要集中在30～59岁；分组来看，传统农户年龄主要集中在30～49岁，整体分布较为均匀，而新型农业经营主体主要集中在40～59岁，可见，新型农业经营主体的年龄更集中在中年阶段，因中年农户已经积累了一定的资本进而开展家庭农场等新型农业经营活动。文化程度方面，总体而言受访农户的文化程度普遍较低，主要集中在高中及以下水平；传统农户的教育水平主要以小学和初中文化水平为主，新型农业经营主体的教育水平主要以初中和高中文化水平为主，略高于传统农户。农户的基本特征数据详见表1。

表1 农户基本特征调查表

根据调研的实际情况，本研究将调查的样本农户分为传统农户(农业为主农户和非农为主农户)和新型农业经营主体(家庭农场、种植大户、养殖大户)。本文利用调查问卷中“您愿意进行产权抵押贷款吗”对农户参与农地承包经营权抵押融资意愿进行测度。

表2 异质性农户参与农地承包经营权抵押融资意愿(%)

从总体调研样本看(表2)：有4.87%的农户表示非常不愿意参与农地抵押融资，此部分农户主要是因害怕失去农地或者对主管金融机构的信誉存在怀疑而拒绝了解农地抵押融资政策；有19.16%的农户表示不愿意参与农地融资，可能是因为此部分农户自有资金充足或者可以从亲朋好友处获得资金；有23.89%的农户对农地融资政策和办理程序不了解，但不拒绝参与，需要根据当年家庭投入情况而定，这是潜在的参与者；有44.98%的农户表示愿意参与农地抵押融资；7.1%的农户表示非常愿意参与农地抵押融资。从表2看出，有潜在意愿和愿意参与农地抵押融资的农户共占75.97%，说明整体而言农户参与农地承包经营权抵押融资的意愿比较强烈。

表2的统计结果还显示：在传统农户中，相较于非农为主的农户，农业为主的农户更愿意参与农地抵押融资，因为此部分农户需要进行融资，但又缺乏有效的融资渠道，其资金短缺情况比较严重，所以参与意愿更加强烈。新型农业经营主体的参与意愿较弱，不论是家庭农场还是种植、养殖大户，其参与意愿均未超过70%，其中种植大户参与意愿相较于其他组农户最弱。经过问卷分析和调查，新型农业经营主体多为农业生产经营大户，对资金的需求量一般比较大，但是由于不同地区对农地抵押融资额度有限制，农地抵押融资的金额较小(一般在10万元以内)，远远不能满足经营大户的农业生产投入需求，再加之农地抵押融资的办理程序较为复杂，因此，新型农业经营主体参与农地抵押融资的意愿较其他组稍弱。

表3为异质性农户对农地抵押融资政策了解程度，从总体调研样本看，有34.34%的农户表示没有听说过农地抵押融资，有30.89%的农户表示听说过一点，仅有不到30%的农户表示对该项政策基本了解和非常了解。表4为异质性农户对农地抵押融资程序的了解程度，从统计结果上看，有47.21%的农户没有接触和了解过农地抵押贷款程序，而对其贷款流程基本了解和非常了解的农户仅占样本农户的23.73%。由此可以看出，调研区域农地抵押融资政策的宣传和实施力度并不显著，农户对农地抵押融资政策的了解程度普遍较低。而从异质性农户分组来看，不论是对农地抵押融资政策还是对农地抵押贷款程序的了解程度，新型农业经营主体比传统农户都要高一些。有40%以上的新型农业经营主体表示对农地抵押政策和贷款程序基本了解和非常了解，而在此方面仅有不到20%的传统农户表示基本了解和非常了解。

表3 异质性农户对农地抵押融资政策了解程度(%)

表4 异质性农户对农地抵押融资程序了解程度(%)

(三)变量选择

根据前文的分析，在模型(1)中Yi为结果变量，表示第i个农户福利，对于农户福利的衡量指标较多，在本文中选取农户家庭年人均收入、农业收入、非农业收入、家庭年人均支出、生活消费支出、生产性支出来反映农户家庭福利变化情况。农户借款主要用于生活消费或者生产经营支出，而生活消费带来的消费满足和生产经营带来的收入增加都能提高农户的福利水平，所以，选取收入和支出指标作为福利的衡量变量是合适的。Ri表示第i个农户是否参与农地抵押融资(Ri=1表示“已经参加农地抵押”，Ri=0表示“未参加农地抵押”)。Xi表示影响农户收入和支出的因素，其中包括受访农户的个体特征变量以及农户家庭特征变量。Zi表示可能影响农户参与决策但并不直接影响农户福利水平的特征变量，即本文所选工具变量(农户对农地抵押融资政策了解度和参与意愿(曹瓅，2014))。变量的名称、定义及统计性描述见表5。

表5 变量说明及统计性描述

注：a.生活消费支出包括：衣服类支出、居住支出、建房、房屋修理、水电燃料、食品支出、家电等耐用品支出、交通费和通讯支出、教育文化娱乐支出、医疗保健支出和其他生活消费支出；b.生产性支出包括：购买种子费用、农机具购买或租用费、化肥、农药、地膜等费用、饲料费用和其他生产性支出。

(四)双总体t检验

表6是双总体(参与农户和未参与农户)t检验结果，用于检验两组农户样本平均数与其各自所代表的总体差异是否显著。其中：农户文化程度、非农业收入在参与农户和未参与农户之间不存在明显的差别；从农户的年龄构成来看，参与农地抵押的农户年龄要略低于未参与农户；从农户家庭的总资产、社会网络关系及储蓄这几项来看，参与农地抵押的农户比未参与的农户具有明显的优势；从农户的负债水平和借贷经历可以看出，参与农户比未参与农户的负债水平更高，且具有更多的借贷经验；参与农地抵押融资农户家庭的耕地面积明显大于未参与农户的耕地面积；农户家庭收入方面，参与农户和未参与农户的家庭人均收入平均值分别为10.1850和9.3273，两者间的差异为0.8577且在1%的显著水平上通过t检验；农业收入方面，参与农户和未参与农户平均值间的差异为1.8154且在1%的显著水平上通过t检验；非农业收入方面，参与农户虽然少于未参与农户，但是并未通过显著性检验；从农户家庭支出来看，参与农户和未参与农户的家庭人均支出对数的平均值分别为9.6993和8.9738，两者间的差异也在1%的水平上通过显著性检验；同样，参与农户和未参与农户的家庭生活消费支出和生产性支出的差异也在1%的显著水平上通过t检验。通过表6分析可以看出，农户参与农地抵押融资显著提高了家庭人均收入、农业收入、家庭人均支出、生活消费支出和生产性支出，但该结果并没有考虑农户参与农地抵押融资的自选择问题和内生性等问题，所以此描述性统计分析结果并不成熟。

表6 参与农户和未参与农户双总体t检验结果

注：***表示在1%水平上显著。

四、模型结果分析

(一)基于处理效应模型的农地抵押贷款收入和支出效应估计

本文运用Stata12.0对农户参与农地抵押贷款的收入和支出的处理效应模型进行估计，为了排除异方差对统计检验的影响，模型估计选择了报告稳健的标准差。根据模型的系数估计结果，可以看出模型(1)、(2)、(4)、(6)中报告的相关系数(rho)似然比检验显示可以拒绝原假设“H0∶ρ=0”(人均收入方程中p值为0.004，农业收入方程中p值为0.000，人均支出方程中p值为0.002，生产性支出方程中p值为0.013)，说明不可观测因素在同时影响农户的农地抵押融资参与决策和农户家庭收入或者支出(家庭人均收入、农业收入、人均支出、生产性支出)，表明应该使用处理效应模型。同时，瓦尔德检验、极大似然比检验和卡方检验均拒绝模型无效的原假设，表明模型整体拟合度较好，可以用于实证分析。

从表7中模型(1)和模型(2)可以看出，相关系数(rho)的值分别为-0.175和-0.377，且均在1%的显著性水平上通过检验，表明农户有负向的选择性偏差，说明低于人均收入的农户更愿意选择参与抵押融资，参与抵押融资可以更好地帮助农户提高收入。同理，从表8中模型(4)和模型(6)可以看出，相关系数(rho)的值分别为-0.198和-0.245，且在1%的显著性水平上通过检验。从表7和表8中模型(1)—(6)的估计结果可以看出农户参与农地抵押融资对应的系数均为正，但是只有模型(1)、(2)、(4)、(6)通过了显著性检验，说明农户参与农地抵押融资能显著提高其家庭人均收入、农业收入(刘辉煌 等，2014)、家庭人均支出和生产性支出(曹瓅 等，2014)，但是对非农收入的影响并不显著(Crepon et al.，2014)。因为对于长期从事农业生产经营的农户而言，参与农地抵押贷款可以从主办金融机构获得更多信贷，促进其开展经营活动，扩大农业投入(如农业设施建设、蔬菜大棚、购买更多种羊、种牛等)，进而促使销售量有小幅上升，而农户通过增加机械、设施的投入，提升了农业生产效率，也进一步增加其农业收入。一般而言，随着农户收入水平的提升，农户应用于生产性投资的资金以及生活消费的支出也会提高，从而提高家庭的生活品质，但是从前期调研中可以看出，农户的生活更加趋于简单化和俭朴化，所以融资参与对农户生活消费的影响并不具有显著性。在农区，经营类型以农业为主的农户，对农地抵押融资的参与意愿更加强烈，从模型(1)—(6)融资参与的影响因素的回归结果也可以看出，农户经营类型对其参与农地抵押融资的影响显著为负，所以参与农地抵押融资的农户更多地是以经营农业为主，参与融资对农户非农收入的影响并不显著。从农地抵押贷款对农户福利的整体影响情况看，农地抵押融资促进了农户家庭人均收入、农业收入的增长以及人均支出、生产性支出增加，提高了农户的福利水平。

表7 农户参与农地抵押融资影响因素及对收入的影响

注：*、**、***分别表示在10%、5%、1%水平上显著；括号内数值为各系数的标准误。

从数据结果来看，农户参与农地抵押贷款的福利指标不同，其主要影响因素也不完全相同，存在着一定的差异。具体而言，从具有显著影响的因素来看：农户所在区域对农业收入的影响显著为负，对家庭人均支出显著为正，这是因为相较于纯农区农户而言，越靠近城镇的农户其农业收入占比越少，受到城市现代化水平的影响越大，因而城郊区农户需要更多的支出去满足较高质量的生活需求。户主性别对农户家庭人均收入、农业收入、非农收入、家庭人均支出以及生产性支出均有负向影响，且均在1%的显著性水平下通过检验，这与曹瓅等(2014)的研究结论一致，可能的原因是，在农村，相对女性而言，男性需要承受更多家庭生计方面的压力，而且其为了提升家庭生活水平，致富意愿更为强烈，进而渴望有更多的外出就业机会。户主年龄对农户家庭农业收入、非农收入、人均支出、生活消费支出和生产性支出均有负向影响，且均在1%的显著性水平下通过检验，说明农户年龄越大，其思想越趋于保守，对新事物的认识和接受程度越低，越倾向于过勤俭节约的生活。农户文化程度对家庭人均收入的影响显著为正，而对农业收入的影响显著为负，对非农收入及支出的影响为正，但是不显著，说明随着文化程度的提高，农户更趋向于从事非农活动，其他方面的收入在提高，而农业收入在降低。

家庭常住人口数对农户家庭人均收入和人均支出的影响均为负，且均在1%的显著性水平下通过检验 ，而对于农业收入、非农收入、生活消费支出和生产性支出均显著为正。在农村，对于绝大多数农户而言，农业收入是其收入的主要来源，而在农户家庭农地数量一定的情况下，随着家庭常住人口的增加，家庭人均收入则会相应减少，由此而导致的家庭人均支出也会相应减少；随着家庭常住人口的增加，为了基本的生活保障，家庭生活消费支出则会增加，农户会通过租赁方式租入土地，进行经济作物种植，或者进行畜牧养殖，进而增加其生产性支出，相应的农业收入也会增加；同时，家庭常住人口较多的农户有更多的人力资源，在农闲之余选择外出务工，进而提升其非农收入。土地经营规模对农户家庭年人均收入、农业收入、家庭人均支出、生活消费支出和生产性支出均有正向影响，且均在1%的显著性水平下通过检验，而对非农收入的影响显著为负，这表明在家庭人口一定的情况下，随着土地经营规模增加，农户家庭的生产性投入以及人力投入加大，其对农业生产效益的拉动作用增强，从而促进农户家庭农业收入和年人均收入的增长，外出务工的成员数就会相应减少，进而减少家庭非农收入。经营类型对农户家庭年人均收入、非农收入、人均支出、生活消费支出的影响显著为正，而对农业收入和生产性支出的影响显著为负，这与曹瓅等(2014)研究结果一致，表明在农户土地规模一定情况下，农户家庭经营类型越偏向于非农业，农业生产性投入和农业收入则越会相应减少，而其非农收入越高，非农经营下农户家庭的生活消费也越会相应增加，这与我们实地调研经验相符。家庭总资产对农户家庭的人均收入、农业收入、非农业收入、人均支出、生活消费支出以及生产性支出的影响均为正，且均在1%的显著性水平上通过检验，表明家庭总资产越高的农户，其家庭收入支出越高，这可能是因为家庭房屋价值越高，其家庭经济积累越深厚，经济条件越优越，对生活消费和生产性支出的投入也越高，越会促进家庭收入的增长。

家庭社会网络关系对农户家庭收入和支出的影响均为正，只对人均收入、农业收入、人均支出和生活消费支出的影响较为显著，可能的解释是农户的家庭社会网络关系越多，则越能更多更快地接触到新的致富信息和致富渠道，进而提高家庭收入，人情关系等方面的支出也会相应增加。农户负债水平对家庭农业收入的影响显著为负，而对家庭人均支出、生活消费支出以及生产性支出的影响显著为正。从前期调研可以看出，高负债水平农户的借款去向一般是家庭近期大的开支(如婚事、丧事、盖房等)和非农行业的投资，而并未投入到农业生产上，所以在家庭支出增加的同时农业收入反而会相应减少。储蓄对农户家庭收入和支出的影响均显著为正，且在1%的水平下通过显著性检验，一般来说，农户家庭储蓄增加，证明农户除了一些基本的生产生活支出外，还有额外剩余资金，表明农户的收入在不断的增加，收入增加的同时也促使农户消费来提高其生活水平。是否购买保险只对农户家庭年收入的影响显著为正，即购买保险的农户家庭人均收入高于未购买保险的农户。借贷经历对农户家庭人均收入、人均支出和生产性支出的影响显著为正，而对农业收入的影响显著为负，可能的原因是相比没有借贷经历的农户而言，有借贷经历的农户思想较为开放，也从侧面反映该部分农户有较好的投资项目，需要从金融机构贷款，以满足家庭的生产经营性支出，通过项目的收益来提升家庭的收入。从前期调研数据可以看出：有贷款经历的农户致富思维比较活跃，更加倾向于寻求农业之外的致富途径，农业收入相对较少；没有借贷经历的农户，相对比较保守，更倾向于做好农民本分的种养殖工作，相应的农业收入则较为稳定。在地区变量的控制方面，其对农户家庭年人均收入、农业收入的影响显著为负，而对非农业收入的影响显著为正，说明宁夏农户的人均收入和农业收入水平明显高于陕西农户，而陕西农户的非农收入明显高于宁夏。从前期的调研来看，宁夏农户的耕地面积普遍较大，拥有较好的种植项目(例如宁夏大米和枸杞)，而且还兼有养殖业，进一步提升农户的收入，而陕西农户的家庭人均耕地较少，更多的是兼业农户，农闲时间外出打工居多，所以非农收入也相应增加。地区变量对农户家庭支出影响不显著，说明无论是宁夏还是陕西农户，其消费支出方面更倾向于简单的生活生产支出，并不存在显著的地区差异性。

表 8 农户参与农地抵押融资影响因素及对支出的影响

注：*、**、***分别表示在10%、5%、1%水平上显著；括号内数值为各系数的标准误。

(二)基于处理效应模型的农户参与农地抵押贷款影响因素分析

从表7和表8中模型(1)—(6)可以看出，不同的分析方程得出的影响农户参与农地抵押融资的因素基本一致。影响农户参与农地抵押融资的主要因素有农户所在区域、经营类型、社会网络关系、负债水平、贷款经历、政策了解程度以及农地抵押融资参与意愿。具体而言：农户所在区域均对其融资参与有负的影响，且均在1%的显著性水平下通过检验，这是因为长期居住在农区的农户有更多的机会接触到农地抵押融资政策，且前期调研发现农户参与农地抵押融资意愿较强，所以农区的农户更有可能参与农地抵押融资。农户经营类型对农户融资参与影响显著为负，一般而言，兼业程度较高(非农收入比例越大)的农户，一年中有较长一段时间在城市打工或者做生意，其对农地抵押融资政策的了解受限，进而农地抵押融资参与意愿较弱，相比而言，纯农户在其他收入有限的条件下，会更加积极地响应农地抵押融资。家庭社会网络关系均正向促进农户的融资参与行为，因为家庭社会网络关系较多的农户，能更多更快地接触到新的致富信息和致富渠道，同时，信贷支农政策在农村常常通过村干部进行宣传，因而其更容易接受新政策，自然也更愿意通过借贷缓解家庭资金的不足。农户的负债水平对农户的参与行为有显著正向影响，即农户负债水平越高，其参与农地抵押融资的意愿越强。贷款经历对农户的参与行为影响显著为正，因信贷经历有助于农户形成对正规信贷的正确预期，使其产生对正规信贷的需求，并且主办金融机构往往通过农户信贷经历来对农户信誉进行评价，前期调研也发现农户几乎不存在主动违约的现象，所以良好的信贷经历大大增加了农户获得农地抵押贷款的可能性。农地抵押融资政策了解程度对农户的参与行为具有显著的正向影响，且在1%的显著性水平下通过检验，这可能是因为农村产权抵押贷款作为一种创新型信贷产品，突破了信用贷款等信贷产品对担保人条件的限制，而对政策的了解程度有可能对农户贷款的可得性造成影响，也能促进农户借贷、提高贷款额度。农户的参与意愿对农户的融资参与行为有正的影响，且在1%的显著性水平下通过检验，因为农户若有强烈的农地抵押参与意愿，即会促使农户做出抵押融资决策，进而影响农户的融资参与行为。

(三)分化农户融资参与对其福利影响平均处理效应

通过上述分析，我们只可以获得农户参与融资对收入和支出的边际效应，为了更好地估计融资参与是如何影响农户福利的，则应进一步估计融资参与对农户福利影响的平均处理效应(ATE)。由于篇幅所限，文章并未列出异质性农户参与融资对其福利影响的处理效应模型分析结果，只列出农户分化视角下融资参与对其福利影响的平均处理效应(ATE)。根据ATE的系数估计结果(如表9所示)，无论是传统农户还是新型农业经营主体，其在家庭人均收入、农业收入、家庭人均支出、生活消费支出和生产性支出方面，ATE统计量的值均为正，且在1%的显著性水平下通过检验。说明无论是传统农户还是新型农业经营主体参与农地抵押融资均能显著提升家庭人均收入、农业收入、家庭人均支出、生活消费支出和生产性支出，而农户参与农地抵押融资并不能提升其非农业收入。通过参与农地抵押融资对农户收入和支出影响的平均处理效应(ATE)的结果分析，可以看出参与农地抵押融资可以显著提升农户的福利水平。从农户分化视角来看，新型农业经营主体在人均收入、农业收入、人均支出和生产性支出方面的ATE值均大于传统农户，说明相比传统农户，参与农地抵押融资对新型农业经营主体的福利(人均收入、农业收入、人均支出和生产性支出)影响更大。而在生活消费支出方面，传统农户的ATE值大于新型农业经营主体，说明参与农地抵押融资对传统农户的生活消费支出影响较大。对于传统农户而言，参与农地抵押融资对其农业收入的影响最大，其次是生产性支出；对于新型农业经营主体而言，参与农地抵押融资对其农业收入、生产性支出和人均收入影响较大。说明无论是传统农户还是新型农业经营主体，农地抵押融资主要对农业生产经营影响较大(农业收入、农业生产性支出)。融资参与对传统农户人均收入的提升较小，而对新型农业经营主体的人均收入提升较大，可能的原因是，对于传统农户而言(尤其是以非农为主的兼业农户)，融资参与促使其农业生产性支出增加，此类农户对农业的投入也会相应增加，进而减少外出务工的时间和精力，这也是参与融资造成其非农业收入显著减少的原因。

表9 分化农户农地抵押融资参与对其福利影响的平均处理效应

注：***表示在1%水平上显著；括号内数值为各系数的标准误。

五、主要结论及政策建议

本文使用2014年5、7、8、11月以及2015年8月陕西省和宁夏回族自治区四个县(区)(陕西的高凌和杨凌、宁夏的同心和平罗)的农户调查数据，采用处理效用模型，分析异质性农户参与农地抵押融资对其福利效应的影响。主要有以下结论：(1)农地抵押融资参与对农户家庭年人均收入、农业收入、年人均支出、生产性支出均存在显著的正向影响，表明农地抵押融资参与显著改善了农户家庭的福利水平；(2)参与农地抵押融资对新型农业经营主体的人均收入、农业收入、人均支出和生产性支出影响较大，对传统农户的生活消费支出影响较大。(3)不同的因素对农户福利的影响存在差异，农户性别、家庭人员数、耕地面积、家庭经营类型、总资产、家庭社会网络关系和贷款经历是影响农户福利水平的重要因素；(4)影响农户参与农地抵押融资的主要因素有：农户所在区域、经营类型、社会网络关系、负债水平、贷款经历、政策了解程度以及农地抵押融资参与意愿。

根据研究结论，为了保障农村产权抵押融资试验有序运行，并形成“可复制、易推广、广覆盖”的农村金融创新模式，缓解农户融资难，提高农民福利水平，建议各级政府及相关部门应做好以下工作：第一，为了保障农村产权抵押融资试验有序运行，试点地区相关管理部门应当规范信贷主体和农村金融机构的行为，避免信贷配给等问题出现，同时，积极完善农户个人征信体系，建立公平、有效的农村信贷市场秩序；第二，基于影响传统农户和新型经营农户参与农地抵押融资因素的不同，主办金融机构应该考虑农户具体情况进行贷款，如在尽可能避免风险的前提下，针对传统农户可以适当降低贷款利率，针对新型经营农户可以适当扩大贷款额度；第三，由于农户参与农地承包经营权抵押融资意愿受到农户经营类型、耕地面积等因素的影响，建议金融机构根据农户所在区域、经营类型、耕地面积等特征，对辖区农户进行分类管理，并积极鼓励农户参与农地承包经营权抵押融资管理的过程，发挥农户的主观能动性，提高贷款的使用效率，进而增加农户的收益；第四，金融部门在推行和改善农地承包经营权抵押融资模式时，应稳定乡镇级金融网点，积极发展村镇信贷业务，提升信贷服务质量，为农村产权抵押融资的开展创造有利条件；第五，金融监管机构、金融机构以及各行政村村委会应该积极配合做好农村产权抵押融资的宣传工作，注重相关服务品质的提升，消除农户顾虑。

曹瓅,罗剑朝,房启明． 2014． 农户产权抵押借贷行为对家庭福利的影响:基于陕西和宁夏1479户农户的微观数据[J]． 中南财经政法大学学报(5):151-157．

褚保金,卢亚娟,张龙耀． 2009． 信贷配给下农户借贷的福利效果分析[J]． 中国农村经济(6):51-61．

杜金向,董乃全． 2013． 农村正规金融、非正规金融与农户收入增长效应的地区性差异实证研究:基于农村固定点调查1986—2009年微观面板数据的分析[J]． 管理评论(3):18-26．

黄惠春． 2014． 农村土地承包经营权抵押贷款可得性分析:基于江苏试点地区的经验证据[J]． 中国农村经济(3):48-57．

黄祖辉,刘西川,程恩江． 2009． 贫困地区农户正规信贷市场低参与程度的经验解释[J]． 经济研究(4)：116-128．

兰庆高,惠献波,于丽红,等． 2013． 农村土地经营权抵押贷款意愿及其影响因素研究:基于农村信贷员的调查分析[J]． 农业经济问题(7):78-84．

李庆海,吕小锋,李锐． 2016． 农户信贷约束及其福利水平的分位数影响[J]． 华南农业大学学报(社会科学版)(2):52-61．

李锐,李宁辉． 2004． 农户借贷行为及其福利效果分析[J]． 经济研究(12):96-104．

李韬,罗剑朝． 2015． 农户土地承包经营权抵押贷款的行为响应:基于Poisson Hurdle模型的微观经验考察[J]． 管理世界(7)：54-70．

黎毅,罗剑朝,房启明． 2014． 不同模式下的农户土地抵押决策响应差异研究[J]． 财贸研究(6):38-44．

林乐芬,沈一妮． 2015． 异质性农户对农地抵押贷款的响应意愿及影响因素:基于东海试验区2640户农户的调查[J]． 财经科学(4):34-48．

林乐芬,王军． 2011． 农村金融机构开展农村土地金融的意愿及影响因素分析[J]． 农业经济问题(12)：59-65．

刘辉煌,吴伟． 2014． 我国农户借贷状况及其收入效应研究[J]． 上海经济研究(8):29-35,43．

罗剑朝,庸晖,庞玺成． 2015． 农地抵押融资运行模式国际比较及其启示[J]． 中国农村经济(3):84-96．

牛晓冬,罗剑朝,牛晓琴． 2015． 不同收入水平农户参与农地承包经营权抵押融资意愿分析:基于陕西、宁夏农户调查数据验证[J]． 经济理论与经济管理(9):101-112．

王文成,周津宇. 2012. 农村不同收入群体借贷的收入效应分析:基于农村东北地区的农户调查数据[J]. 中国农村经济(5):77-84．

汪险生，郭忠兴． 2014． 土地承包经营权抵押贷款:两权分离及运行机理——基于对江苏新沂市与宁夏同心县的考察[J]． 经济学家(4):49-60．

肖轶,魏朝富,尹坷. 2012. 农户农村“三权”抵押贷款需求意愿及影响因素分析:基于重庆市22个县(区)1141户农户的调查数据[J]． 中国农村经济(9):38-42．

许崇正,高希武. 2005. 农村金融对增加农民收入支持状况的实证分析[J]． 金融研究(9)173-185．

杨婷怡,罗剑朝． 2014． 农户参与农村产权抵押融资意愿及其影响因素实证分析:以陕西高陵县和宁夏同心县919个样本农户为例[J]． 中国农村经济(4):42-57．

张龙耀,王梦珺,刘俊杰． 2015． 农民土地承包经营权抵押融资改革分析[J]． 农业经济问题(2):70-78，111．

ANGELUCCI M, DEAN K, JONATHAN Z. 2015. Microcredit impacts: evidence from a randomized microcredit program placement experiment by Compartamos Banco [J]. American Economic Journal: Applied Economics, 7(1):151-182.

BESLEY T J, BURCHARDI K B, GHATAK M. 2012. Incentives and the De Soto effect [J]. The Quarterly Journal of Economics, 127(1):237-282.

CRALG M, GONZALO V, BRUCE W. 2011. Microfinance and home improvement: using retrospective panel data to measure program effects on fundamental events [J]. World Development, 6(39):922-937.

PITT M, KHANDKER S. 1998. The impact of group-based credit programs on poor households in Bangladesh: does the gender of participants matter [J]. Journal of Political Economy, 106(4):958-996.

(责任编辑 彭 江)

Farmer′sDifferentiation,FarmlandManagementRightMortgageFinancingandFarmer′sWelfare:BasedonShanxiandNingxiafarmersSurveyDataValidation

NIU XiaoDong1LUO JianChao2NIU XiaoQin3

(1.School of Economics,Northwest University of Political Science and Law, Xi′an 710122;2.The Rural Financial Institute, Northwest A&F University,Yangling 712100;3.School of Economics and Management,Shanghai Institute of Technology,Shanghai 201418)

In this paper, the effect of 2959 farmers′ participation in farmland mortgage financing on their welfare is analyzed by using the treatment effect model. The participation of farmland mortgage financing has a significant positive impact on the annual per capita income, agricultural income, annual per capita expenditure and productive expenditure of farmers, indicating that farmland mortgage financing participation has significantly improved the welfare of farmers. The per capita income, agricultural income, per capita expenditure and productive expenditure of the main agricultural enterprises have a great influence on the living expenses of the traditional farmers, the number of households, the cultivated area, the type of operation, the total assets and the family social network, and the loan experience is an important factor affecting farmers′ welfare.

farmer differentiation; farmland mortgage financing; farmer welfare

2017-02-05

牛晓冬(1987--)，男，山西运城人，博士，西北政法大学经济学院讲师。 罗剑朝(1964--)，男，陕西武功人，西北农林科技大学农村金融研究所教授，博士生导师。 牛晓琴(1986--)，女，山西运城人，博士，上海应用技术大学经济与管理学院讲师。

教育部长江学者和创新团队发展计划资助项目“西部地区农村金融市场配置效率、供求均衡与产权抵押融资模式研究”(IRT1176)；国家自然科学基金项目“农村土地承包经营权抵押融资试点效果评价、运作模式与支持政策研究”(71573210)；西北农林科技大学基本科研业务费—人文社科项目“农村土地承包经营权抵押担保融资效果评价、运作模式与支持政策研究”(2014RWZD01)。

* 作者感谢项目组成员房启明、曹燕子、曹瓅以及杨军老师对论文撰写提供的数据支持和宝贵修改意见。

F832.43

：A

：1001-6260(2017)07-0021-15

10.19337/j.cnki.34-1093/f.2017.07.003