1、广西田东地区农地经营权抵押贷款影响因素研究：近年来，随着我国农地经营逐渐开始向市场化、多元化方向的不断开展，广阔农业经营主体对于经营活动产生的资金需求愈来愈大，而目前市场上大多数金融机构提供的一些小额贷款已经难以满足，农地经营权抵押贷款便由此产生。事实上，农地经营权抵押也相当于准产权抵押，其在农地经营权抵押贷款方即农业经营主体缺乏担保物的情况下都能发挥极大的作用。本文以广西田东县为研究对象，深入分析了目前该地区农地经营权抵押贷款的影响因素，由于篇幅有限，本文只是探讨了能够影响农业经营主体贷款意愿的因素，即经营主体贷款需求的影响因素，并不包括其他供给因素，这对于缓解田东地区农业经营主体融资难问题
2、来说也有着一定的现实意义。关键词：农地经营权；质押贷款；交易风险；二元Logistic目 录33333334444667883.4.3 Logistics分析结果93.4.4 最终结果分析101011111112参考文献13农村土地（农地）就是指由国家与农民集体所有的，根据相关法律由农民集体使用的涵盖了耕地、草地以及林地和其他能够用于农业用途的土地总称。本文的研究对象发就是这一概念中的农地，即不包括非农用途的土地。相对于其他经营权，农地经营权有着很大的排他性，其是指非所有人可恶意占有的，且能够进行使用和获取收益的权利。农地经营权的获取一般有两种。一种是众所周知的额家庭承包方式，另外那么是通过协
3、商、招标等方式得到。2023年，我国印发的关于完善农村土地所有权承包权经营权分置方法的意见这一规定中，对农地的“三权进行了更加明确地规定，放活了农地的经营权。抵押贷款农地经营权抵押贷款指的是承包人和享有经营权的人在相关法律规定之下，将农地经营权当作是能够进行抵押的担保物而进行的借贷行为，一旦债务人不能够履行债约时，债权人那么可以根据相关规定对农地经营权进行处理，值得注意的是农地占有形式在这一过程中不发生转移。在我国，物权法、担保法等等法律条文当中对农地经营权都有着严格的限制，这是因为土地是群众尤其是农民的根本之所在，抵押贷款很容易会让农民失去土地。在广西自治区田东县，尽管出台了包括广西自治区农
4、村承包土地经营权农民住房财产权抵押贷款试点实施意见，但是，不管是地方政策还是国家方针，都与现阶段的法律规定存在相应的矛盾，以至于很多政策的落实流于形式。农地经营权抵押贷款的关键在于对农地经营权价值的准确判断，但是目前田东县乃至广西省都缺乏具备专业知识的评估机构和人员，同时对其价值进行评估的体系更不存在。目前田东县农地经营权价值的却额定主要有县政府以及市政府等有关部门负责，专业性还很欠缺，这位农地抵押贷款带来了很大的不便。农地流转信息发布平台的缺少主要表达在两个方面。首先是田东县目前并不具备标准的价格体系，尤其是很多专业性的市场数据等等极为缺乏，农地流转的过程中监管缺失严重，农地流转平台起不到更
5、大的作用。其次是现阶段农地经营权流转还主要在县域中，整个市场的范围还有待扩充，流转中介不多的情况下，也导致了农民议价能力的不断降低。当前，广西田东县内关于农业担保的业务十分稀缺，而一些担保公司或是能够涉足担保经济的担保业务更是少之又少，由于农业贷款担保风险较大，因此很多机构都不愿涉足，以至于整个田东县的农地经营权抵押贷款开展迟迟不能向前。另外，从目前田东县的实践效果来看，目前只是初步成立抵押贷款风险补偿基金，但并没有出台具体的补贴方法和规定，一旦产生风险，如何分散和补偿都将成为严重的问题。本文所有的数据都来自于笔者实地调研走访，并根据农地经营权相关理论设计了相应的调查问卷，在调查的结果中统计到
6、如下变量：工程类别频数性别男82女13年龄40岁以下1940-49岁4450-59岁2469岁以上8身份农民80非农民15教育程度小学及以下18初中54高中17大专及以上6表1 个人情况表2 家庭情况工程类别频数家庭人口数3人及以下224-5人466人及以上25供养比（被供养人数除以家庭人口总数）3758表3生产经营工程类别频数产业类型粮食生产57非粮农产品生产26农产品加工7农产品商贸5农地面积小于等于20亩2120亩一50亩5750亩一70亩770亩一100亩5100亩以上5另外，本次调查的95位经营主体当中，有过接待情况的有57位，另外38位并没有发生借贷行为，以下是这57位经营主体的借
7、贷统计情况：表4 借贷情况借贷渠道频数农村商业银行20亲戚朋友15农村信用合作社10民间借贷6其他6农业银行395位经营主体当中，44位表示希望能够通过农地经营权进行抵押并获得相应的贷款，而51位仍然不愿意，本文对51位不愿意进行抵押贷款的原因进行了统计：表5 不愿参与农地经营权抵押贷款原因（多项选择）原因频数农业收入不能归还贷款43会出现法律纠纷33农地估值过低26抵押贷款手续复杂18自然灾害难以防止17其他6农地经营权抵押贷款影响因素实质就是愿意贷款和不愿意贷款这两种，因此本文选择了二项Logistic回归模型。该模型当中的被解释变量那么是抵押贷款的意愿，以模型原理为其赋予范围0，1，其中
8、，0表示不愿意，1表示愿意，同时将被解释变量设置为Y，因此也就有了两种形式，即“Y=1和“Y=0，具体公式如下所示：以上公式中，P表示的就是经营主体参与经营权抵押贷款的概率，截距即常数项就是，那么是Xi对应的偏回归系数，X是自变量，n表示能够影响其变化的因素个数。通过对以上数据的统计，笔者将自变量统计以后进行了分类，包括个人特征、家庭特征、生产经营特征、经营主体对金融机构的评价特征、及其对政策的认知特征这五类，具体情况如下表所示：表6 变量说明及赋值类型名称赋值均值标准差意愿Y愿意=1，不愿意=0个人特征性别 X1男=1，女=00.346年龄X2小于30岁=1, 30-39岁=2, 40-49
9、岁=3, 50-59岁=4, 60岁及以上=50.911教育程度X3小学及以下=1，初中=2，高中=3，大专及以上=40.784毛收入水平家庭总人口数X43人及以下=1, 4-5人=2, 6人及以上=30.706经营面积X5小于20亩=1, 20-50亩=2, 50-70亩=3, 70-100亩=4, 100亩及以上=50.988雇佣工人数X6小于3人=1, 3-10人=2, 10人及以上=30.811固定资产X710万元以下=1, 10-20万=2, 20-50万=3, 50-100万=4, 100万以上=5经营年限X81年及以下=1, 1-3年=2, 3-5年=3, 5-10年=4,10年
10、以上=5毛收入水平X910万以下=1, 10-20万=2, 20-50万=3, 50-100万=4, 100万及以上=5对金融机构的评价特征贷款期限X10非常合理=1，合理=2，一般=3，不合理=4，非常不合理=5贷款手续X11非常简单=1，简单=2，一般=3，复杂=4，非常复杂=51.03 8贷款利率X12非常低=1，比较低=2，一般=3，比较高=4，非常高=5政策认知特征政策了解程度 X13非常了解=1, 比较了解=2，一般=3，不太了解=4，完全不了解=5为了让整个模型能够具备一定的可靠性，因此本文在进行回归分之前，对以上所有的因素进行了统计学意义分析，但因篇幅的限制本文将不在赘述统计学
11、意义分析过程，在通过列联表形式以及开发检验以后，发现以上所有因素中包括性别、职业、家庭总人口数、供养比、产业类型、固定资产、贷款期限、贷款手续、政策认知程度这9个变量的显著性水平0.10，这说明以上这九个因素是不具备统计学意义，因此，本文将其与七个具备统计学意义的变量带入了二项Logistic回归模型，在结果分析之前，本文对其与7种因素进行了因素间的共线性诊断，结果如下表所示：表7 共线性诊断情况共线性统计量容差VIF年龄X20.8251.213教育程度X30.8681.153经营面积X50.8021.247雇佣工人数X60.8021.247经营年限X80.9221.084毛收入水平X90.7
12、621.312贷款利率X120.9171.090从上表中可以发现，这7个因素的容忍度都大于0.1，而7个因素地VIF（发叉膨胀因子）又都小于10，即这七个因素（变量）之间不存在明显的共线性问题。因此，本文通过SPSS软件进行了二项logistic回归分析，并结合LR（向前）方法得到了以下的结果：表8 模型系数的综合检验卡方dfsig.步骤5步骤10.016块42.69450.000模型42.69450.000通过以上表格计算结果可以看出，通过向前的LR方法将自变量筛选出来以后，在“模型系数的综合检验表中，模型逐渐步进，然后在第五个步骤以后进行停止，然后根据结果将显著性水平定在0.05，此时自由
13、度为5，并在Excel中输入CHIINV（0.05.5），最终计算出此时的卡方临界值为11.0705，而此时模型得出的结果（卡方值）为42.694，这意味着此时解释变量与被解释变量之间的线性关系比较显著，也就是说采用该模型是比较合理的。表9 模型汇总表步骤-2对数似然值Cox&Snall R方Nagelkerke方5上表的数据反映的就是这一步骤中模型的拟合优度方面所表达出来的指标，以上数据也说明了模型所采用的七个因素，即自变量与经营主体参与农地经营权抵押贷款有着很大的关联。表 10 Hosmer和Lemeshow检验表步骤卡方dfsig.58从上表中可以看出，卡方值在经过五次的迭代以后，其量值
14、最终变为4.324，但此时通过Excel计算得出的临界值为CHIINV（0.05，8）=15.50731。即卡方小于临界值，另外，sig.的值也正好大于0.05，这意味着模型目前能够进行了好的整体拟合。3.4.3 Logistics分析结果在回归方程的显著性检验这一过程中，得到了如下表所示的模型估计结果：表11 模型估计结果BWalsdfsig.Exp（B）教育程度X30.8730.37210.019xx经营面积X50.5070.3O110.092经营年限X80.7850.23810.001xxx0.456毛收入水平X90.6010.25510.019xx贷款利率X120.8980.29810.003xxx0.407常量0.8311
