謝華美
“三農”領域增量貸款已連續兩年下降,且不良率增速高于其他領域。

農業金融是我國金融體系最為薄弱的一個環節融資問題仍是制約“三農”發展的主要瓶頸。
“三農”關系著國計民生的根基。2004年至2016年連續十三年的中央一號文件都以此為主題,既彰顯了農業工作“重中之重”的地位,也反映了在經濟新常態下,加快轉變農業發展方式、解決農產品的有效供給已成為必須破解的難題。
農業金融是我國金融體系最為薄弱的一個環節,融資問題仍是制約“三農”發展的主要瓶頸。企業金融信用信息基礎數據庫的數據顯示,我國“三農”獲得的信貸支持力度小,2016年農業信貸發生額占全部信貸的比例僅為3%左右。
充分利用大數據,可以更好地洞察經濟運行和金融市場。因此,應當從農林牧漁信貸的角度出發,對近十年來流向農林牧漁業的企業信貸規模、資金流向、貸款期限、放款機構和信貸質量等進行梳理,分析農林牧漁市場發展的趨勢,探尋其中的規律。
征信數據顯示,當前的“三農”領域增量貸款已連續兩年下降且不良率增速遠高于其他領域的平均水平,中西部地區所獲得的貸款發放量遠小于沿海地區,區域性差異日漸凸顯。同時,農村信用社正逐漸成為“三農”融資的主力軍, 2016年的放款量已達國有商業銀行約4倍之多,亟待獲得相關政策支持。
當前,農林牧漁業的融資環境逐漸變差,一方面增量貸款收縮,貸款發生額連續兩年下降;另一方面存量貸款質量變差,行業不良貸款率持續上升,且上升速度遠高于其它行業平均水平。
近十年(2007-2016)來,我國農林牧漁業貸款總體發生額達到了10.2萬億元,共向32萬家企業發放了196萬筆貸款。2016年時,貸款發生額增長率降到了-4.3%。同期,獲得貸款的企業數量也開始下降,2016年獲得貸款的企業數量下降了9.6%。
但是,貸款不良率卻不容小覷。
近五年來,“三農”領域貸款的不良率始終高于行業整體水平,且2016年達到最高點5.0%。整體上,呈現出一個“V”字形,從2012年開始緩慢下降至最低點(2013年降到2.1%),又在2016年底達到了最高峰。
與所有行業的整體不良率曲線比較發現,近五年“三農”領域貸款的不良率一直高于整體水平,不僅受到了“三農”企業經營與企業主自身特點的影響,也受到自然災害、氣候變化等諸多不確定因素的影響。
值得注意的是,“三農”貸款中服務業的比例越來越高。分析重點子行業的貸款發放情況可發現,從一開始農業貸款占據主導地位,到農、林、牧漁服務業逐漸占據半壁江山,行業發展也更加趨于多元化。
從地區分布看,沿海地區由于地理環境的優勢以及經濟相對發達,更容易獲得金額較大的貸款,而中部和西部地區由于地域遼闊、土地貧瘠、人口密度小、種植環境不佳等因素,導致貸款發放量遠小于沿海地區。
具體到每省的貸款發放量,排名前三的省份分別為江蘇、安徽、浙江。江蘇省近10年的“三農”貸款發放量以3.2萬億元遙遙領先,占到了全國整體水平的約三分之一。江蘇以外的地區,除北京、上海、廣東和天津等地的比例逐年下降外,其他地區的農林牧漁業從業者獲取的貸款呈上升趨勢,各地之間貸款發生額的差異性越來越小。
同時,金融機構貸款的發放也逐漸由大型企業向小微企業下沉。雖然大型企業的平均貸款金額遠高于小型企業,但小型企業近10年發生過貸款的企業總數高達大型企業的102倍,貸款筆數高達大型企業的55倍。由于小型企業數量多且貸款頻率高,已逐漸成為了“三農”貸款的主力軍,從2007年發生額占總體的51%到2016年發生額占到69%,而大型企業則從22%降至10%。
總體上,盡管中西部地區的農林牧漁業發展占經濟的比例要高于東部地區,但獲得授信支持卻偏少,因而國家提出貸款政策向中西部地區傾斜,正當其時。
進一步研究大數據可發現,一年內短期貸款是“三農”企業和個人的主要融資方式,且五成以上來自農村信用社。
無論是農產品種植還是水產養殖都具有很強的時效性,投放于農林牧漁業的資金一般一年左右就能看到回報,因此貸款具備周期短的特征。按短期(0-12個月)、中期(13-60個月)、長期(60個月以上)來分類,82%的發放額用于短期借貸,長期貸款僅占3%。貸款筆數的差異則更為明顯,短期貸款占比高達93%,長期貸款的筆數僅占0.4%。
并且,不同類型的金融機構有自己特定的行業投向,不同行業的企業通常會向貼近自己行業的金融機構申請貸款。
細看近10年來金融機構放款量前六名的變化趨勢,可發現農村信用社的貸款增量尤其迅猛,2016年的放款量已是國有商業銀行的約4倍之多。就此項數據來看,我國“三農”問題已比改革開放初期得到了一定程度的改善,企業獲得農林牧漁業的貸款相對更為容易,選擇的金融機構類型也更加集中,金融機構也逐漸向更專業、更細分的市場靠攏。這其中,農村信用社的貸款發放量占比高達53%,其次則是國有商業銀行,占比15%。
農信社放款不僅逐步上了規模,還具有平均每筆放款金額小的特點。這一數據上,國有商業銀行的每筆平均放款金額達到農信社的3.3倍,而平均放款量最大的信托公司,每筆放款額甚至高達1億元。
由此,利用征信數據測度信貸結構和產業結構變動的特征有其一定的重要性,可為政策的制定給出可靠的數據和事實基礎。
加強對“三農”的貸款支持,應該從以下幾個方面著手:首先,大力發展農信社,同時加強建設農信社的風控體系,降低不良率;其次,鼓勵非農企業進軍農林牧漁業,使資金來源多樣化;再次,平衡地區發展,貸款政策應更多向中西部地區傾斜。