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林权抵押贷款是指以森林、林木的所有权(或使用权)、林地的使用权,作为抵押物向金融机构借款。目前关于林权抵押贷款研究的数据有九成以上通过调查问卷获得,数据量较少且不全面,样本数量大多集中在156-900个之间,所分析的因子水平受被调查者主观意愿影响较大,同时尚未考虑空间位置信息对林权抵押贷款行为的影响,难以准确地反映区域林权抵押贷款结构特征的整体面貌,不利于相关人员全面系统的决策。随着集体林权改革的深化,运行多年的浙江省林权监管平台积累了大量的属性数据和空间数据。如何从海量林权数据中探索和挖掘出其中隐含的结构特征是目前林权领域亟需解决的问题。本文基于现实情况,对丽水市林权抵押贷款结构特征分析研究方法及结果如下:(1)基于浙江省林权监管平台自2007年至今积累的林权属性数据和空间数据,首先选取合理的研究区域对林地结构特征进行分析,其次进行林权抵押贷款数据的探索描述性统计特征分析。根据分析展现出的数据特点,选取相关定性因子和定量因子运用数量化理论方法进行建模、分析。由数量化理论I建模技术得到影响林权抵押贷款额度的关系模型,实验结果表明,抵押贷款类型对贷款金额的影响显著程度为0.834662。而后通过数量化理论III模型,得到主要影响因子为:自留山、用材林、经济林。(2)由于影响林权抵押贷款的绝大多数因子值在空间位置上呈小范围区域内的集聚,此特征预示着我们的分析结果可能与空间属性有关,实验数据拥有完整的林地地块矢量数据,论文采用地理加权回归模型进一步探索分析林权抵押贷款特征的图属关系,探查研究区内林权抵押贷款额度的空间非平稳性,得到地理加权局部回归模型,并对各解释变量进行空间变异特征分析。以遂昌县的行政村为基本单元研究地理位置因子对林权抵押贷款影响的空间分布特征,研究发现变异系数为37.41,莫兰指数等于0.093473,全县贷款金额在空间上呈现集聚模式,证实了该地区可进行地理加权回归的必要性。地理加权回归的实验结果表明,局部平均调整R2为0.9685,各自变量的空间变异特征明显。本文构建的模型反映出了研究区林地结构和林权抵押贷款现状特征,可以为政府部门和相关监管部门决策提供依据和参考,也可以为林农在林权抵押贷款过程中获得更多利益提供选择参考,针对浙江省林权监管平台,建议有关部门在基础数据采集中完善数据的完整性检查、增加农户信贷记录等。本文的创新之处在于:基于现实中投入使用多年的浙江省林权监管平台中积累的大数据量进行探索性分析与研究,将能够处理定性数据的数量化理论创新性地引入了林权特征分析研究领域,得到了每个因子对林权抵押贷款金额的影响程度方程。在林权研究中首次采用具有空间数据处理能力的地理加权回归模型,以此来研究林权抵押贷款行为的空间特征和探索各个变量的空间分布特征。