農戶小額信貸風險評價體系研究

魏 嵐

(1.吉林大學經濟學院，吉林 長春 130000;2.沈陽航空航天大學經濟管理學院，遼寧 沈陽 110000)

一、引 言

小額信貸，在韋斯尼夫斯基的研究中定義為金融行業的一部分，是滿足那些從未或很少得到正規金融服務的家庭和企業的金融需求。因此，我國小額信貸機構的主要目標客戶是以農戶為主的低收入家庭。包括存款服務、信貸服務、支付服務和保險。國際上公認的小額信貸溯源到四十多年前，但其真正蓬勃開展是在20世紀80年代。尤努斯教授于1974年創辦了孟加拉鄉村銀行(也稱格萊珉銀行)，專門向社區貧困人員發放小額、無抵押、短期貸款，以幫助當地人們脫貧、發展經濟。尤努斯成功地將小額信貸理論運用到了扶貧領域，解決了大量貧困人口的借貸困難問題，從而開始了農村小額信貸的發展歷程。近幾年關注“三農”發展的政策連續出臺，農村建設，農業發展，農民增收問題關乎民生，是中國的社會主義現代化時期最重要的問題。農業是國民經濟的基礎，人類生存的衣食來源，更是社會各部門存在與發展的必要條件。因而要實現經濟的平穩快速發展，農業是根本。杜曉山和孫若梅［1］對小額農貸資金來源、市場準入和操作模式進行了理論探討。陳浪山和謝清河［2］分析了我國小額信貸的內部、外部環境。梁山［3］研究了小額農貸對農村信用社資產結構和農村產業結構調整的作用。這些研究為我國開發具有自身特色的小額貸款之路提供了理論借鑒。本文把農戶小額信貸風險作為研究對象，就是想結合現有的國內外的研究方法，構建一套符合“三農”金融發展實際的較準確的用于評價農戶信用風險的指標體系，進而建立農戶小額貸款信用風險評價模型，為服務“三農”的商業銀行、小額貸款公司和擔保公司等金融機構的經濟決策提供依據。

二、相關研究

信用風險是銀行貸款或投資債券中發生的一種風險，也即為借款者違約的風險。本文研究的小額信貸市場上的信用風險是指受借款人的基本狀況、道德風險以及客觀上的還款能力的影響產生農村逾期還款甚至不還款的違約風險。農村小額貸款信用等級評價是指通過考察農村小額貸款客戶的基本情況、還款能力、還款意愿、保證聯保和宏觀環境等因素，判別不同農村小額貸款客戶的信用等級。農戶小額貸款信用等級評價主要包括農戶小額貸款信用等級評價指標體系的建立、農戶小額貸款信用等級評價方法體系的建立兩部分。在目前國內相關行業對農戶小額貸款的評級方法大多是仿照商業銀行對大中型企業的評級指標和方法。主要包括定性分析和定量分析(如表1所示)。

表1 信用風險評價方法表

國內學者譚民俊等［4］和戴立新等［5］將層次分析法和模糊模式相結合，對小額貸款的信用風險進行評價。他們首先使用層次分析法確定了各個指標的權重，然后通過模糊評價模型確定貸款者的信用等級。徐娟［6］曾采用信用評分法與專家法相結合的方法，對貸款的申請者進行預先判斷。已有研究表明，適當的信用評價模型可以提高金融從業人員對客戶信用判斷的準確性。雖然目前信用風險評價的方法有很多，但針對農戶小額信貸方面的定量分析還不是很多，結合我國農村小額信貸市場的風險因素，選取適當的指標，通過模型進行定量分析仍是現階段研究的一個難點。

三、農戶小額信貸信用風險評價模型建立

本文通過建立Logistic回歸模型為商業銀行對農戶小額貸款進行決策提供依據。與其他的統計方法相比，Logistic回歸具有許多的特點和優勢。它通過擬合解釋變量和概率之間的非線性關系，克服了多元線性模型的缺點。

模型 (Logit Model，也譯作“分類評定模型”)是離散選擇法模型之一，屬于多重變量分析范疇。Logistic回歸模型是Luce［7］根據IIA特性首次導出的;Marschark證明了Logistic回歸模型與最大效用理論的一致性。此后Logistic回歸模型在心理學、社會學、經濟學及交通領域得到了廣泛的應用，并衍生出了其他離散選擇模型，形成了完整的離散選擇模型體系。Logistic回歸模型的應用廣泛性的原因主要是因為其概率表達式的顯性特點，模型的求解速度快，應用方便。

在信用風險評價過程中，Logistic回歸模型是多元線性回歸模型的一種延伸，因變量有兩種取值0和1，用P表示事件發生概率P(Y=1)，P的取值范圍在0—1之間。則Logistic回歸函數為:

其中，P是介于0—1之間的待求的違約值，X代表農戶信息的自變量，f為影響信用風險的指標變量的作用函數。

四、實證分析

本文所用樣本數據來源于2010年夏季組織學生進行的遼寧省內的300家農戶的入戶調查資料。主要真對農戶基本資料、資產狀況、債務狀況、生產經營狀況、社會關系、守信狀況等幾個方面。調查設計是建立在小額貸款信用風險的影響因素的研究上。確定信用風險的可能影響因素，主要依據國內外學者對商業銀行信用風險的類似研究和具體金融機構的直接經驗，再結合我國農戶小額信貸信用風險本身的特點，共設計信用風險的定性、定量指標33個。

1.定性、定量指標設計

農戶小額信貸信用風險的海選指標分別為年齡、學歷、婚姻狀況、家庭成員人數、本次貸款用途 (2項)、本次貸款數額、家庭技能狀況、家庭實際勞動力數量、供養人口數量、家庭人口總數、耕地總面積、自有居住房屋價值、家庭經營純收入、家庭人均收入是人均GDP的倍數、家庭純收入、家庭日常支出、支出收入比重、家庭總財產、務農收入、家庭農業生產性支出、家庭非農業收入、家庭的子女年教育費用、是否有銀行欠款、銀行欠款數額、銀行存款數額、民間借貸數量、有無違約、五年內申請貸款的次數、是否有保證、保證人員狀況、是否有聯保、地區GDP增長率。

2.指標變量篩選

為了選擇對違約農戶和非違約農戶區分能力最強的指標變量，以及消除變量間的多重共線性問題，本研究分別進行偏相關分析、離散程度分析、主成分分析，最終確定建立模型所用指標集。具體如下:

首先，針對所有指標集中指標做相關性分析，用以研究指標之間是否存在一種依存關系，進而依存關系進行探討其相關方向和程度大小，如果兩個指標相關性較大，則可以刪除一個，減少評價指標數量，方便計算。

其次，進行離散程度分析。離散程度分析，是指通過分析研究樣本中不同解釋變量的變異對整個樣本指標體系的總變異的貢獻大小，來確定可控解釋變量對研究結果的影響程度及其大小。本文通過離散系數指標，消除單位和平均值對離散程序比較的影響。進行離散程度分析，可以反映出各個解釋變量之間差異的大小，本文按照從大到小的順序排列。

最后，對所有剩余指標做主成分分析，為指標集降維，在保證損失足夠小的信息量的前提下，將多個解釋變量指標轉化為幾個互不相關的主成分。通過主成分分析計算出各個指標在各主成分中的權重大小，再進行權重加權，篩除小權重變量。

經過以上三個層次的指標篩選，最終確立指標集如表2所示。

表2 遼寧省農戶小額信貸風險評估指標體系

3.模型建立及檢驗結果

表3 遼寧省農戶信用影響因素的Logistic估計結果

根據表3，函數回歸模型的結果為:

回歸方程的顯著性檢驗采用了對數似然比卡方檢驗，模型似然比卡方值概率P值小于0.05的顯著性水平，認為該模型中的所有回歸系數不同時為零，解釋變量全體與因變量LogitP的線性關系顯著，模型合理。

五、研究結論與建議

本文所建立的Logistic回歸模型對農戶違約具有一定的判斷能力，農村金融機構可借助Logistic回歸模型來識別違約農戶、選擇非違約農戶。但總體來看，模型的識別能力應需要進一步修正，原因有幾個方面:首先，本文所采集的樣本的數量有限，研究所用樣本僅來自遼寧省地區，樣本數據來源較集中。其次，對農戶信息資料的采集工作不夠深入，農戶檔案不全，對模型回歸結論產生影響。

通過模型中各參數估計值可以看出，家庭實際勞動力數量、務農收入、家庭純收入、家庭總財產、貸款用途與農戶信用風險呈負相關關系;而家庭人口總數、耕地總面積、家庭日常支出，本次貸款數額與農戶信用風險呈正相關關系。農戶的收入越高，還貸的能力越強，違約的可能性就越低;農戶的家庭總財產越高，越不可能違約。農戶小額信貸是基于農戶信用的貸款，包括房屋價值在內的家庭財產多少，在一定程度上反映了農戶的經濟實力，故房產價值越高，農戶就越不會違約。農戶的貸款用途對農戶是否違約的影響很大，當貸款用于農業基本生產和用于日常生活、建房、看病、教育等一般消費時違約的可能性較低;農戶家庭人口越多，家庭負擔越重，出現重大變故的風險越高，違約可能性越高;農戶家庭日常支出越高，農戶貸款數額越多，其還貸的壓力越大，違約的可能性越高。因此，我們認為該模型的分析對鄉鎮的農戶小額貸款決策具有較為現實的意義。故本文針對金融機構建立農戶小額信貸評價體系提出如下建議:

第一，建立健全農村金融市場的征信體系，完善農村小額信貸農戶自身激勵機制。政府和金融機構要加大宣傳力度，重視培養農戶自身的信用意識，同時建立健全農村金融市場的征信體系，把新型農村金融機構，如小額貸款公司，村鎮銀行為農戶發放的貸款記錄納入到個人征信系統中。建立起高效的違約懲罰機制，強化小額信貸違約的反向激勵機制，比如向社會公布違約農戶的違約事實，停止向與違約農戶聯保的其他農戶發放貸款，提高違約者違約的機會成本，加強農戶自覺維護自身信譽的意識。通過建立農戶的信用檔案，完備借款者的貸款、還款情況，并且信息共享，作為日后發放貸款的參照標準，也可以正向激勵農戶自身培養良好的信用習慣。

首先，進一步規范農戶信貸指標體系，使其能夠真實、全面地反映農戶的特征，加快小額貸款金融機構的信息化建設，提高小額貸款機構的管理能力;建立農戶信用檔案電子數據庫，為信用風險評價模型的建立和完善提供大量的數據支持。各類小額貸款金融機構應根據“小額信用貸款管理意見”的規定，建立農戶貸款制度，進一步明確信貸人員職責和工作程序。

其次，農戶小額信貸信用評級的依據是農戶的信用信息檔案。只有信用信息完備，才能建立有效的信用風險評估模型，提高模型的識別能力［8］。

最后，建立評價體系的關鍵是人才的引進和培養。評級體系的建立是一項復雜的工作，對風險評價模型開發的人員的素質要求較高。這就要求模型開發人員具備深厚的理論功底，熟悉現行的信貸政策，了解各種貸款特征。小額貸款機構建立內部評價體系可從外部招聘和內部培養兩個方面建立人才梯隊。

第二，提高農村小額貸款從業人員的風險意識和綜合素質。農村小額貸款的對象多為經濟實力欠佳的農戶，財務信息不健全，很多都是靠信貸員實地調查后去還原數據，對信貸員的風險把控能力有較高的要求。同時，我國大規模開展農村小額貸款業務的時間也不長，很少有專門從事這方面的工作人員。在做涉農業務時，信貸員在對這些客戶進行評價時存在一定的主觀判斷，而且在小額信用評級過程中容易受到干擾和影響，比如評級時，通常村干部會參與其中，所以和村干部的親疏程度不同，就會帶有明顯偏向性，造成信用等級不真實。因此，提高農村小額貸款從業人員的綜合素質就十分必要。同時，還應該防范信貸員在操作過程中的風險防范意識。

［1］杜曉山，孫若梅.中國小額信貸的實踐和政策思考［J］.財貿經濟，2002，(7):32-37.

［2］陳浪山，謝清河.我國小額信貸研究［J］.農業經濟問題，2002，(3):35-40.

［3］梁山.對農戶小額信貸需求、安全性、贏利性和信用狀況的實證研究［J］.金融研究，2003，(6):128-134.

［4］譚民俊，王雄，岳意定.FPR-UTAHP評價方法在農戶小額信貸信用評級中的應用［J］.系統工程，2007，(5):55-59.

［5］戴立新，李澤紅，楊方文.農戶小額信用貸款風險及評價研究［J］. 科技和產業，2008，(3):20-24.

［6］徐娟.小額信貸公司信貸業務的信用風險控制研究［D］.武漢:湖北工業大學碩士學位論文，2011.

［7］Luce，R.D.Individual Choice Behavior:A Theoretical Analysis［M］.New York: Dover Publications(Wiley)，1959.

［8］孫清，汪祖杰.LOGIT模型在小額農貸信用風險識別中的應用［J］.南京審計學院學報，2006，(8):27-29.

［9］李松森，袁偉良.促進農業發展方式轉變的財政政策思考［J］.東北財經大學學報，2011，(1):49-54.