《表6 双变量Probit模型估计结果(1)》

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《不同贫困程度农户林权抵押贷款收入效应与贷款行为及其影响因素分析——基于702户农户调查数据的实证》

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（1）为避免数据过大导致回归系数过小和可能的异方差问题，将X3取自然对数转化后，再纳入模型。In model we take log of X3 to shun off the problem of too little coefficient and heteroscedasticity stemmed from too big data.

运用Stata 12.0软件对不同贫困程度农户林权抵押贷款行为的双变量模型进行估计，结果见表6。非贫困农户林权抵押贷款双变量模型的估计结果显示，受教育程度高、家庭人口负担重的农户对抵押贷款的需求高，种植业收入比例高的农户对抵押贷款的需求也高，生产性固定资产、林业补贴政策认知程度对林权抵押贷款需求具有显著负向影响。这可能是因为生产性固定资产价值高的农户自身资金积累较多，其贷款意愿较低，补贴收入对农户抵押贷款需求具有替代作用。是否有家人在政府部门工作、林地面积、养殖业收入比例均对金融机构贷款供给具有显著正向影响，这说明农户拥有的社会资本、抵押品价值以及农业收益是金融机构放贷的主要参考。生产性固定资产对金融机构贷款供给具有显著负向影响，这表明生产性固定资产价值高的农户对抵押贷款的响应并不积极。一般贫困农户林权抵押贷款双变量模型的估计结果显示，年龄大的农户对抵押贷款的需求小，生产性固定资产价值高的农户获得信贷资金支持的可能性大。重度贫困农户林权抵押贷款双变量模型的估计结果显示，有家人生大病因素对农户抵押贷款需求具有显著正向影响，这在相当程度上说明大额医疗支出给农户造成较大的经济压力。相应地，年龄轻、经营林地面积大的农户获得信贷资金支持的概率更大。