摘要：林權(quán)抵押貸款是集體林權(quán)制度改革中促進農(nóng)民增收致富的重要舉措之一，以浙江省麗水市為例，結(jié)合麗水市林業(yè)發(fā)展狀況，對麗水市林權(quán)抵押貸款額度與各因素的關(guān)系進行分析與研究，本文基于浙江省林權(quán)監(jiān)管平臺，獲取了2013-2018年麗水市林權(quán)抵押貸款數(shù)據(jù)，從林地面積、農(nóng)戶年齡及抵押年限（年等方面進行分析，歸納出該市林權(quán)抵押貸款所存在的問題，并提出相應的對策。

關(guān)鍵詞：林權(quán)抵押貸款;現(xiàn)狀分析;貸款額度的影響因素

中圖分類號：TP393

文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2020）04-0202-02

收稿日期：2019-10-15

基金項目：浙江省教育廳科研項目（Y201533460）;浙江省林業(yè)智能監(jiān)測與信息技術(shù)研究重點實驗室作者簡介：陳芳（1979—），女，浙江臨安人，碩士，實驗師。

麗水市為浙江省轄地級市。麗水市下設(shè)蓮都區(qū)1個市轄區(qū)，轄青田、縉云、云和、慶元、遂昌、松陽、景寧7縣，代管轄龍泉1市，地理地貌屬典型的“九山半水半分田”的山區(qū)，是浙江省的重點林區(qū)。全市的林業(yè)用地面積達2151萬畝，占全市土地總面積的83.1%，占全省的四分之一。林木蓄積量4424萬立方米，森林覆蓋率可達到77.6%，林木綠化率為80.79%，素有“浙南林?！敝Q。麗水市雖然有著如此豐富的森林資源，但在經(jīng)濟上卻是一個相對欠發(fā)達地區(qū)。

2007年，麗水市對山林進行資產(chǎn)評估，啟動林權(quán)抵押貸款。從此林農(nóng)隨時可以拿其合法擁有的林權(quán)向金融部門進行信貸需求。實現(xiàn)“活樹變活錢、資源變資本”，從根本上解決當時制約林農(nóng)經(jīng)營發(fā)展的資金瓶頸。本文以浙江省麗水市的慶元縣和遂昌縣為研究區(qū)域，基于浙江省林權(quán)一卡通系統(tǒng)采集2013-2018年的農(nóng)戶數(shù)據(jù)，分析麗水市林權(quán)抵押貸款額度與各影響因素的關(guān)系，從而對林農(nóng)的抵押貸款方案提出優(yōu)化建議。有利于提高林農(nóng)的經(jīng)濟收益和推動林業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的發(fā)展。

1 變量選擇與研究假設(shè)

1.1 分析目的及變量選擇

金融是經(jīng)濟發(fā)展的驅(qū)動力，林權(quán)抵押貸款為林農(nóng)的創(chuàng)業(yè)和投資提供了重要的資金保證。那么如何進一步完善林權(quán)抵押貸款政策，滿足林農(nóng)更多的資金需求，為其創(chuàng)業(yè)和投資提供更加強力的資金需求呢？根據(jù)以上的分析和前人的研究，基于數(shù)據(jù)庫中能夠提取出來的數(shù)據(jù)，本文將通過對林權(quán)抵押貸款額度與農(nóng)戶自身因素及非農(nóng)戶因素兩個方面的關(guān)系來找出影響貸款額度的主要因素，給林農(nóng)提出較合理的貸款方案從而能夠增加林農(nóng)所獲得的貸款金額。其中農(nóng)戶自身因素是農(nóng)戶的年齡（x1），從農(nóng)戶的身份證號中提取出來。非農(nóng)戶因素包括抵押年限（x2）、林地面積（x3）等。

1.2 變量的相關(guān)性檢驗

對3個自變量之間的相關(guān)性進行檢驗，由表2的相關(guān)系數(shù)矩陣可以看出，各個自變量之前的相關(guān)性都不高，因此可以將這些自變量都歸人模型中進行分析研究。

1.3 研究假設(shè)

首先，農(nóng)戶的個人因素與林權(quán)抵押貸款額度的關(guān)系密切。農(nóng)戶的年齡、信用度和收人情況等都會影響貸款額度的大小。因此，從數(shù)據(jù)庫中提取了農(nóng)戶年齡來進行研究。一般來說隨著年齡的增大，勞動能力有所下降，通過勞動所創(chuàng)造的價值有限，意味著對漸漸失去穩(wěn)定的還款來源，因此基于防范風險的考慮，年齡過大還款能力會下降，得到的額貸款額度也會下降。假設(shè)貸款額度隨著年齡的增長而呈現(xiàn)遞減式增長的趨勢。

其次，從非農(nóng)戶的個人因素來看，林權(quán)抵押年限與貸款額度也存在著一定的聯(lián)系。林權(quán)抵押年限的增加往往會使貸款額度增加，因為林農(nóng)一旦選擇長期貸款，那么他們所放棄的將林業(yè)生產(chǎn)要素投人到其他產(chǎn)業(yè)中獲得的利益就會增加，即機會成本的增加。因此本文假設(shè)貸款額度與抵押年限呈正相關(guān)。

綜上所述，抵押面積對貸款的額度會有一定的影響，抵押面積越大貸款額度也會越大。

2 模型建立與優(yōu)化

2.1 模型建立

以貸款額度（歷）為因變量，林地面積（畝）、農(nóng)戶年齡及抵押年限（年）做為因變量建立多元線性回歸模型式中，結(jié)果如下表所示。從表3中數(shù)據(jù)顯示，R方表示模型的擬合度，該值越接近1，說明擬合效果越好。表3中R方為0.034，說明擬合度特別低。出現(xiàn)此現(xiàn)象的原因分析：各自變量與因變量之間可能不存在直接的線性關(guān)系，因此尋找因變量與各自變量之間存在怎樣的相關(guān)關(guān)系，進而對模型進行優(yōu)化和改進。

2.2 模型優(yōu)化

將因變量與單個自變量進行曲線估計。大致了解因變量與每個自變量之間存在怎樣的關(guān)系。

首先將貸款額度（萬元）與農(nóng)戶年齡進行曲線估計。經(jīng)過驗證得到線性、對數(shù)、二次及三次模型的F檢驗的顯著性較強，表4中的R方顯示的擬合度分別為0.019、0.005.0.442.0.851，其中.三次曲線的擬合度最高。

同理對貸款額度（萬元）與林地抵押面積進行曲線估計。可以看出由于面積包含非正數(shù)值，因此無法進行對數(shù)模型擬合。其他模型的顯著性都很高，但其中三次曲線模型的擬合度最高。

在對農(nóng)戶年齡和貸款額度的曲線估計中得出各曲線的擬合程度都過低，說明農(nóng)戶年齡與貸款額度之前的關(guān)系并不顯著。因此將年齡的影響剔除。

根據(jù)之前所做的曲線估計結(jié)果，將非線性的模型轉(zhuǎn)化為線性模型。對自變量進行如（2）式變換，再帶入（3）式中進行擬合。

2.3 結(jié)果分析與模型檢驗

模型擬合結(jié)果如表5和表6所示：回歸方程總體顯著性檢驗（R方檢驗）。從表中統(tǒng)計數(shù)據(jù)可得，R方=0.852，說明各個自變量與因變量之間的相關(guān)性很高，模型的擬合度較好。各個參數(shù)顯著性檢驗（T檢驗）。表中t表示各個參數(shù)的t臨界值，Sig.表示t臨界值的顯著性，若顯著性小于0.05，則說明參數(shù)顯著性強，方程可以通過檢驗。由表可知，除面積和面積平方的顯著性分別為0.01和0.012以外，其他個參數(shù)顯著性都為零，表明各個參數(shù)的顯著性都很強，可以通過t檢驗。

3 結(jié)束語

從上述模型的擬合過程來看，抵押貸款的年限對貸款額度的影響比較顯著，基本符合假設(shè)。而林地抵押面積和農(nóng)戶年齡對抵押貸款的影響并不顯著，說明在評估抵押貸款額度時，抵押面積和農(nóng)戶年齡所占的比重不高，甚至沒有影響，因此拒絕了之前的研究假設(shè)。

總體來說抵押貸款額度與各個因素之間的關(guān)系并不顯著。影響貸款額度的因素有很多，但由于數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)種類有限，因此無法進行其他分析。

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[通聯(lián)編輯：唐一東]