需求視角的農戶正規金融包容性水平及影響因素分析
——基于山東省農戶數據

畢紅霞，溫鳳榮，徐汝峰

（山東農業大學 經濟管理學院，山東 泰安271018）

一、研究背景與文獻綜述

鄉村振興戰略是我黨解決“三農”問題的重要舉措。農戶是鄉村振興的主力軍，提高農戶收入對于增強鄉村振興內生動力、扎實推進鄉村振興步伐具有重大意義。既往實踐和研究表明，發展普惠金融①普惠金融是國內對“Inclusive Financial System”的中文譯名。因包容性金融比普惠金融更加接近“Inclusive Financial System”的內涵和金融體系運行的基本規律，故2013年后我國政策界和學術界更習慣用包容性金融來替代普惠金融之稱謂。本論文尊重文件制定者和作者的稱謂偏好，相關引用論述均采用觀點原出處的稱謂。對促進經濟增長和提高人均收入水平的作用顯著（張兵等，2013；王修華等，2014；李濤等，2016）[1-3]。我國自2013年正式提出發展普惠金融以來，已在一定程度上緩解了“三農”領域“融資難、融資貴”的難題，為農戶收入增長起到了重要的促進作用（杜強等，2016）[4]。但總體而言，農村金融供需矛盾依然突出，尤其是農貸市場“精英俘獲”現象導致普通農戶仍受到較高金融排斥（溫濤，2017）[5]，尤其是正規金融排斥，迫切需要從多角度對如何提高農戶正規金融包容性這一問題進行更深入的探討和回答。

山東省作為農業大省，“三農”資金缺口尤為嚴重。政府積極實施普惠金融發展政策，提高普惠金融的覆蓋率、可得性和滿意度。那么，多措并舉下山東省農戶正規金融包容性的水平是否得以提升？金融包容性又受到哪些因素的影響？因素之間有什么樣的邏輯關系？對這幾個問題的回答是明確未來包容性金融發展走向的重要依據，進而成為本文研究的主要邏輯起點。

自2005 年普惠金融的概念提出以來，國內外不乏對普惠金融水平測度的研究。Beck 等（2007）[6]最早提出了普惠金融發展水平的8 個測量指標；后來Sarma（2008）[7]參考聯合國開發計劃署人類發展指數構建方法，選取了地理滲透性、產品接觸性、使用效用性三大維度指標，構建了普惠金融發展指數；Chakravarty（2012）[8]又增加了各個維度對IFI的敏感度，使測算結果更具信服力。文獻梳理發現，我國學者在研究中仍大多沿用Sarma（2008）的維度指標，也有學者進行了演變。例如焦瑾璞等（2015）和劉洋（2017）[9]將其演變為可獲得性、使用度、使用效用維度，王修華、陳茜茜（2016）[10]則使用了滲透性、使用效用性、可負擔性三個維度。雖然維度相似，但二級指標的選取因研究視角不同而各具特點。周天蕓等（2018）[11]還將維度擴展為6 個方面，以地理滲透、人口滲透、人均貸款額、人均存款額、貸款與人均GDP之比以及存款與人均GDP 之比構建農村金融包容性指數。

對于普惠金融發展影響因素的研究也較為豐富。總體來看，影響因素因指標體系不同而具有較大差異，但大致可分為宏觀影響因素和微觀影響因素兩大類，并以宏觀影響因素為主?；谌珖鴺颖镜恼{查中，劉洋（2017）[9]發現經濟、社會環境、人文因素對我國金融包容性水平具有不同程度影響，周天蕓等（2018）[11]則指出人口年齡結構、人口密度、金融意識、就業比例、人均收入和金融基礎設施的正向影響。基于省域的研究所分析出的影響因素帶有一定的地域性，張珩等（2017）[12]通過對陜西省的研究發現，投資環境、產業結構、競爭環境、政府財政支出、城鄉收入差距的影響顯著。劉明等（2014）和張曉琳等（2017）[13]基于山東省的宏觀數據分析發現，農村地區人均收入、農村經濟發展水平、互聯網發展水平、政府財政支持力度及城鎮化率、農業產業重要性等因素對農村普惠金融發展影響顯著，同時科技、教育、基礎設施建設等社會綜合因素發展不平衡也會影響農村普惠金融的發展。從農戶微觀角度進行的研究相對缺失，王修華等（2016）[14]指出受教育程度、家庭年收入、互聯網連接情況、新型信貸模式和金融知識宣傳對農戶金融包容性具有顯著影響。

總體而言，學術界對農戶金融包容性的研究逐漸完善，為后續研究提供了重要的基礎。但現有研究仍有值得商榷之處：一是注重指標體系的多維性構建，但忽略了各指標的權重以及各維度的貢獻；二是雖能發現影響金融包容性水平的顯著因素，但缺乏影響因素間的遞進和關聯關系的剖析；三是注重宏觀視角的分析，缺乏農戶微觀層面的探討。為此，本文在既有研究的基礎上，對山東省16 地市農戶開展實地調研，從需求角度對農戶正規金融包容性水平進行科學測度，同時篩選影響包容性的顯著因素并解析因素間的關聯關系，以期提出更有針對性的提高包容性水平的建議。

二、研究說明

（一）數據來源及樣本特征

本文所用數據基于課題組2018 年7 月至8 月對山東省農戶的隨機抽樣調查。調查采用問卷填寫結合訪談方式進行，在山東省16 地市調查共發放686份問卷，回收有效問卷626 份，有效率91.25%①問卷采用克朗巴哈α信度系數法進行度量，結果為0.725，表明數據結果可信且可以作為有效的實證依據。。為保證調查質量，課題組進行了一次小范圍的預調查，并根據預調查情況對問卷所設問題和選項進行反復修改，使之更符合農戶金融包容的實際情況，然后展開正式調查。

根據對626 份有效問卷的分析，樣本農戶中男性為371 人，占比為59.27%，女性為255 人，占比為40.73%。從年齡占比來看，40 歲以下占比為49.84%，50 歲以下占比為78.75%。從文化程度來看，初中以上占比為86.10%，高中以上占比為53.35%；從農戶類型來看，純農業戶占比為48.88%，農業兼業戶為27.96%，非農兼業戶和非農業戶占比為23.16%②農戶類型按農戶家庭總收入分組：農業總收入占家庭生產性總收入95%及以上為純農業戶；50%—95%（含50%，不含95%）為農業兼業戶；5%—50%（含5%，不含50%）為非農兼業戶；5%以下為非農業戶。。沒有專業技能的農戶占比為62.30%，有專業技能的農戶占比為37.70%。由以上數據可知，樣本中男性所占比例接近三分之二。男性在家庭重要事務中一般具有最終決策權，相比女性，男性參與調查意愿較高；高中以上文化程度的農戶超過一半，較高文化程度的農戶對貸款等信息接收能力強，樂于接受問卷調查；純農業戶和農業兼業戶占比接近77%，說明絕大多數樣本農戶期盼通過正規渠道貸款提高農業生產收入；有專業技能的農戶占比僅為37.7%，不到樣本農戶的40%，說明農戶是否具有專業技能會影響其收入，進而影響還貸能力。

從樣本農戶家庭整體特征來看，戶均勞動力數為2.14 人，51.12%的受訪農戶收入不穩定且收入水平不高。家庭收入1 萬—3 萬元農戶占比為21.25%，3 萬—5 萬元占比為26.04%，一半受訪農戶介 于1 萬—5 萬 元 之 間，5 萬—10 萬 元 占 比 為21.73%，10 萬元以上占比僅為11.98%，由此可知大部分農戶自有資金不足以支持大規模農業生產項目開展。受訪農戶中僅有37.22%的農戶表示有抵押品，62.78%沒有抵押品，表明多數農戶貸款缺乏抵押品，進而申請不到低利息高額度的抵押貸款。

（二）研究方法

本文首先從滲透性、可獲得性、使用效用性、可負擔性四個維度18 個二級指標，運用變異系數法計算各指標及各維度權重，進而構建了農戶正規金融包容性測度指數，對山東省626 個農戶調查樣本的金融包容性水平進行測算，等級分析農戶金融包容度現狀。其次，通過構建多元回歸模型，運用Stata13.0 軟件分析農戶正規金融包容性顯著影響因素，然后采用ISM 模型進行多層遞階分析，進一步揭示顯著影響因素之間的關聯關系。

表1 山東省農戶正規金融包容測度指標

三、山東省農戶金融包容狀況分析

（一）指標體系構建

本文參考已有文獻，結合山東省農戶正規金融服務需求特點，構建包括滲透性、可獲得性、使用效用性、可負擔性四個維度的山東省農戶正規金融包容性測度指標體系（見表1）。滲透性是金融包容的基礎層，指農戶是否有接觸或獲得正規金融服務的渠道?？色@得性指的是農戶是否具備申請正規金融機構貸款的相應條件。使用效用性指的是正規金融服務被使用的程度?？色@得性和使用效用性都是金融包容的核心層?？韶摀允墙鹑诎莸年P鍵層，指的是正規金融服務使用成本，主要用于測度農戶是否能夠承受金融服務的價格①王修華，陳茜茜.農戶金融包容性測度及其影響因素實證分析：基于19 省份的問卷調查數據[J].農業技術經濟，2016，（1）：108-117.。該體系共包含四個維度（一級指標）、18 個二級指標。其中貸款利率評價情況為負向指標，其余17項指標均為正向指標。

（二）包容性指數測算

1．測算步驟

在借鑒國內外相關文獻基礎上，包容性測度指數計算步驟分為以下三步。

（1）無量綱化處理。由于各指標存在量綱差異，需要對數據進行量綱歸一化處理：

上式中μij表示處理后的指標值，Xij表示實際指標值。αij和βij為指標的最大值和最小值。

（2）確定權重。為充分體現賦權的科學性和客觀性，充分、準確地反映各指標在衡量農戶包容性方面的實際程度，采用變異系數法計算各指標及各維度權重。

（3）包容性測度指數構建。測度復合維度包容性指數之前，先計算單一維度包容性指數。單一維度包容性指數計算公式如下：

上式中，wij為i維度下第j個指標的權重。

接著將各維度的農戶包容性指數合成，進而得到復合維度包容性測度指數：

式中wi表示第i 維度的權重，Max(RFIIi)表示第i維度包容性指數的最優值。

2．測度結果分析

利用所構建指標體系，按照上述步驟測算626個調查樣本的山東省農戶正規金融包容水平，測算結果分布情況如表2 所示。由測算結果及表中數據可知，山東省農戶正規金融包容性樣本平均包容指數為0.3198，最高和最低樣本指數值分別為0.90 和0.066，標準差為0.0061。在此借鑒Sarma（2008）的金融包容性等級分類標準，將值在0.6—1.0 之間界定為高包容水平，0.3—0.5 之間界定為中包容水平，0.0—0.3 之間界定為低包容水平①MandiraSarma.Index of Financial Inclusion [M]. New Delhi:Indian Council for Research on International Economic Relations,Working Paper No.215,2008.，則山東省受訪農戶正規金融包容性水平為高、中、低的比率分別為11.66%、37.86%、50.48%。該組數據表明高達一半以上的受訪農戶處于低包容水平，相比之下，僅有11.66%的受訪農戶處于高包容水平。

表2 山東省農戶正規金融包容性指數測算分布表

四、山東省農戶金融包容性影響因素實證分析

（一）變量選取與描述統計

（1）受訪者個人特征方面，主要選取了性別、年齡、文化程度、農戶身份、農戶類型②參照前文。、專業技能等六個變量。受訪者個人特征是農戶接觸正規金融貸款業務的基礎條件。一般而言女性較男性安于現狀、風險規避程度高，男性往往是家庭重要事務的決策者，對于是否貸款、貸多少、怎么貸，往往由男性決定和操作。年齡在30 歲—39 歲之間和40 歲—49 歲的農戶成為農村貸款主體。處于這兩個年齡段的農戶，有一定的文化程度和風險承擔能力，能夠領悟、接受并按照流程和要求獲得貸款，并有按期還本付息的金融意識。文化程度較高的農戶，容易看到借助貸款渠道提高家庭收入和生活質量的前景，進而擴大自身資本積累，獲得家庭長遠發展。村干部身份比一般農戶有更廣的信息來源渠道并能夠獲得所需貸款額度，且因為是農村公眾人物，信譽度較高，違約率低，自身的公信力是誠信的有力證明，如果申請貸款，被審批的可能性更大。農戶類型分為純農業戶、農業兼業戶、非農兼業戶、非農業戶，非農化程度越高，農戶的貸款需求越旺盛。農戶往往各有所長，有些技能世代相傳，因此農戶自身技能往往成為農戶特征之一。農戶的專業技能是保證農業生產項目順利的關鍵因素，也是按期還款的基本保障，是農戶家庭發展的持久動力。有一技之長的農戶往往傾向于借助貸款等外源資金的支持迅速致富。

（2）家庭資源稟賦特征方面，選取了家庭勞動力人數、是否有親近的人在政府部門任職、土地經營規模、收入是否穩定、年均收入和抵押品六個變量。家庭勞動力數量和質量能夠保證農業生產項目的順利進行。農業生產的順利開展主要依靠家庭勞動力長年堅持不懈地辛勤付出，而且家庭成員是利益共同體，生產決策等容易達成一致意見，能夠同心同德順利完成生產任務并提高收入，為貸款按期足額償還提供保障。如果有親近的人在政府部門工作，農戶往往有機會全面了解農村商業銀行等正規金融機構的貸款政策等信息，并有更多機會接觸銀行工作人員并與之溝通貸款細節。土地經營規模決定農戶資金投入的多少，規模越大，投入資金越多，貸款需求越強。農戶如果估計有穩定的收入和較高的年均收入，意味著還款有保障，往往傾向于申請貸款解決資金短缺問題。而是否有抵押品決定農戶貸款額度。

（3）信息化程度方面，選取了農戶貸款了解程度和子女是否在外求學或工作兩個變量。農戶如果透徹了解貸款政策等信息，再結合生產經營項目的預期收入，往往能夠比較出借助貸款這一外力大幅提高收入的可能性和可行性。子女是農戶認為最可靠的信息來源渠道，加之在外求學或工作的子女捕捉信息快、信息量大、具有辨別真假信息能力，并能夠熟練操作移動電話等客戶端，往往能夠細致解釋貸款流程，并幫助其熟練操作電子產品等完成貸款業務。

（4）區域金融特征方面，選擇了所處區域、是否享受政府貼息貸款、貸款宣傳三個變量。一般而言居住地離縣城越近或者在縣城居住的農戶，能夠獲得更多的貸款信息，更廣泛地了解政府的貼息貸款政策，更容易接觸到貸款方面的宣傳知識。能夠享受政府貼息貸款，為農戶節省貸款成本，農戶傾向于貸款。貸款宣傳力度越大，農戶接觸的金融知識越豐富，貸款意愿越強烈（見表3）。

表3 山東省農戶金融包容性影響因素描述性統計

（二）山東省農戶正規金融包容性影響因素實證檢驗及結果分析

以山東省農戶正規金融包容性測度指數（RFII）為因變量構建多元線性回歸模型，尋求影響山東省農戶正規金融包容性的顯著變量。首先對RFII 進行轉換，使其滿足OLS回歸基本條件：

其中Xi為包括受訪者個人特征、家庭資源稟賦特征、信息化程度和區域金融特征在內的農戶金融包容指數的影響因素，βi為各變量的系數，β0為常數項，ε為隨機誤差項①王修華，陳茜茜.農戶金融包容性測度及其影響因素實證分析：基于19 省份的問卷調查數據[J].農業技術經濟，2016，（1）：108-117.。

利用Stata13.0 軟件對626 個樣本進行數據分析。模型中F(7,618)=18.46，Prob＞F=0.0000，說明模型整體非常顯著。模型的可決系數R2=0.1729，修正的可決系數AdjR2=0.1635，對于橫截面數據而言具有解釋能力。利用軟件中的“sw regress”命令自動剔除不顯著變量，并通過不斷迭代，逐步去掉P 值最高或者顯著性最弱的變量，直至所有變量系數達到設定的顯著性水平（設顯著性水平為0.05），最終獲取七個因素作為解釋變量來衡量其對山東省農戶金融包容發展水平的影響（見表4）。

表4 山東省農戶正規金融包容性影響因素實證結果

根據表4 中顯著因素系數的絕對值大小可以判斷出七個因素對包容性的影響程度大小依次是：抵押品、專業技能、貸款了解程度、經營土地規模大小、收入穩定、年均收入和子女在外求學。顯著因素同時均是貸款需求和還款保障的重要參考，符合農戶貸款需求現狀。因為對農戶而言，通過正規金融機構貸款利息成本較高，這種由圈層結構外層渠道獲得資金一般是在自有資金、友情借貸資金不足情況下不得已的選擇，因此農戶在產生迫切貸款需求后，緊接著會考慮自身還款能力。進一步分析發現，七項因素中收入是否穩定對包容性影響方向為負值，對此本文認為農業本身的脆弱性會導致農戶收入的不確定性，當農戶年均收入穩定且達到一定水平，具有典型風險規避特征的農戶往往會追求穩定生活而非更高收入，進而減少甚至不向正規金融機構的貸款。其他六項因素的系數均為正值。其中抵押品的系數最大，說明在信用及其他擔保不足的情況下，抵押貸款是農戶最常選用的貸款形式，且抵押品價值直接影響著貸款的可得性。專業技能系數次之，專業技能不僅為農戶帶來穩定收入而且也是貸款后按期還款的前提條件。農戶信任子女，而且能夠從在外求學的子女那里獲得需要的貸款信息，因此在子女的協助下農戶往往更易順利申請到貸款。

五、山東省農戶金融包容性影響因素的ISM 結構模型分析

（一）ISM結構模型構建步驟

步驟一，影響農戶正規金融包容性因素間邏輯關系確定。

設定農戶正規金融包容性的影響因素有k 個，則用S0表示農戶正規金融包容性，包容性的各個影響因素用Si(i=1,2,……,k)表示。因素之間關系表示為：“H——行因素影響列因素；“L”——列因素影響行因素；0——兩者之間無影響。

步驟二，影響農戶正規金融包容性因素的鄰接矩陣建立。

鄰接矩陣是表示因素間邏輯關系的矩陣，可將構成鄰接矩陣的因素定義為：

若aij=1 表示影響因素i 對因素j 有影響；若aij=0，表示兩因素之間沒有關系。

步驟三，影響農戶正規金融包容性因素間的可達矩陣建立。

按照式（2）計算農戶正規金融包容性影響因素之間的可達矩陣。

（2）式中I為單位矩陣，2≤λ≤k，k為矩陣的階數。

步驟四，可達矩陣的層級確定。

將最高層次的因素確定后可達矩陣被分為可達集P(Si)和先行集Q(Si)。P(Si)是可達矩陣中由因素Si出發能夠到達的全部因素集合，Q(Si)是能股到達因素Si的所有因素集合，即：

其中，mij和mji均是可達矩陣的因素，滿足式（3）的即為最高層因素。

接著確定余下層次因素：在原可達矩陣M 中刪去L1中因素對應的行與列，得到矩陣M′；利用（3）式和（4）式對M′重復操作，分析出位于第二層L2的因素。按此反復操作，得到農戶正規金融包容性影響因素的層級結構①郝亞亞.農村空巢老人社區居家養老選擇意愿分析：基于山東省的問卷調查[D].泰安：山東農業大學，2018.。

（二）農戶正規金融包容性影響因素遞階結構分析

在多元回歸分析所選擇的七個顯著影響因素基礎上，按照上述構建ISM 模型步驟進行詳細分析，最終得到影響山東省包容性顯著因素之間的多層遞階層級關系，見表5。

表5 ISM模型分析要素列表

（1）七個農戶正規金融包容性影響因素之間的邏輯關系由專家咨詢法得到，如圖1所示。

圖1 農戶正規金融包容性影響因素間的邏輯關系

（2）在邏輯關系分析基礎上得出鄰接矩陣A（見圖2），有影響用“1”表示，無影響用“0”表示。

圖2 影響農戶正規金融包容性因素之間的鄰接矩陣

（3）影響農戶正規金融包容性因素之間的可達矩陣M（見圖3）是在鄰接矩陣A 基礎上，借助Matlab7.0得到。

圖3 農戶正規金融包容性影響因素間的可達矩陣

（4）最高層的可達集、先行集及其兩者的交集由可達矩陣M求出，結果見表6。

表6 最高層的可達集、先行集及其兩者的交集

圖4 重新排列的農戶正規金融包容性影響因素間可達矩陣

由式（3）、（4）及表6 可得，L1={S0} ，然后利用其他層次因素的確定方法，依次得到：L2={S2,S5} ，L3=根據L1、L2、L3、L4的因素排序得到如圖4所示的可達矩陣B。

（5）由可達矩陣B 可見，S0農戶正規金融包容性位于第一層，S2土地規模和S5年均收入位于第二層，S3貸款了解程度和S4收入穩定位于第三層，S3和S7形成強連通塊，S1子女在外求學和S6專業技能位于第四層，具有嚴密層級的農戶正規金融包容性影響因素鏈由此形成，進而分析得出影響山東省農戶正規金融包容性因素間的層級關系①郝亞亞.農村空巢老人社區居家養老選擇意愿分析:基于山東省的問卷調查[D].泰安：山東農業大學，2018.（見圖5）。

圖5 影響農戶正規金融包容性顯著因素間的層級關系

（三）農戶正規金融包容性影響因素的關聯關系和層次結構分析

如圖5 的多層遞階結構圖顯示，山東省農戶正規金融包容性的七個影響因素由表及里可分為三個層次：土地規模和年均收入是表層直接因素，抵押品、貸款了解程度和收入是否穩定是中層間接因素，子女在外求學和專業技能是深層根源因素。

1．表層直接因素分析

農業生產中前期生產資料投入較大，一定土地規模的農戶為了維持或擴大現有規模，需要大量的資金投入，且土地規模越大貸款需求越旺盛。而年均收入決定了貸后還款的保障程度，也是銀行發放貸款的重要依據，只有一定年均收入水平的農戶才能獲得貸款，進而提高農戶正規金融包容性的整體水平。

2．中層間接因素分析

農戶產生資金借貸需求后，一般會更偏好親友借貸，借而不得后才會產生銀行貸款需求，由此會更關心貸款政策和信息，且了解程度越高貸款傾向越大。抵押品是貸款中的核心要素，直接關系貸款的可得性以及額度和利息，抵押品相關信息必然成為貸款信息中最重要的部分，因此，貸款了解程度與抵押品兩因素形成強連通塊，共同影響農戶貸款的可得性。農業生產具有極強的周期性和風險性，相比年均收入水平，收入的穩定性因能對貸款償還形成穩定預期，無論是對農戶貸款傾向的保護還是對銀行貸后管理，都更具參考價值。

3．深層根源因素分析

囿于文化程度限制，農戶貸款信息來源渠道狹窄，主動接觸和接納金融服務有一定難度。其中主要信息來自可貸款銀行，但由于道德風險的存在，農戶更傾向接受可信賴周邊人的信息，子女自然成為首選咨詢人。而在外求學子女的信息來源更加開放多元，更能滿足農戶的信息需求，降低信息搜索成本。同時，專業技能是家庭收入穩定性的重要保障，尤其可以實現家庭收入來源的多元化，有效降低農業生產風險性對家庭收入的影響。

六、結論及建議

（一）結論

通過調研發現，農戶正規金融包容性整體水平較低且需求方特征對其產生了重要影響，土地規模和年均收入是表層直接因素，抵押品、貸款了解程度和收入是否穩定是中層間接因素，子女在外求學和專業技能是深層根源因素。進而可以發現：可靠信息來源和專業技能是促進農貸市場包容性成長的前提條件，增強貸款政策了解程度和穩定收入水平是提高包容性的有效途徑，提高具有規模經營和穩定收入農戶的貸款可得性是提高包容性的突破口。

（二）幾點建議

1．提高貸款政策的傳遞效率，擴大農戶信息源

調查顯示，僅有48.56%的受訪農戶從政府或銀行的宣傳中獲得普惠貸款信息，所占比例不足受訪農戶的一半，說明農戶通過正規渠道獲得信息的機會低。這就需要政府及銀行將工作開展到田間地頭，發現農民貸款需求，尤其要對具有一定土地規模和穩定收入的農戶的貸款疑問做好解釋。且該類農戶貸后的宣傳和示范效應有利于刺激其他農戶貸款需求。同時，政府和銀行還應建設可靠的金融信息發布平臺，保障農戶獲得信息的真實性和即時性。

2．促進并穩定農戶增收，提高農戶貸款保障能力

受訪農戶中純農業戶占比為48.88%，農業兼業戶占比為27.96%，兩者之和為76.84%，說明農業收入仍然是絕大多數農戶主要收入來源和生活保障。因此，政府一方面應注重對農戶的農業生產技能和知識培訓，解決種養技術難題，增強農戶增收能力，拓寬增收途徑，另一方面還要擴大農業保險品種和農業保險覆蓋面，增強農戶抵抗農業生產自然風險、市場風險和意外風險能力，提高農戶貸款保障能力。

3．豐富普惠金融產品種類，擴展農戶貸款的可選擇性

調查發現，現有農戶可獲貸款以抵押貸款為主。但實際上，囿于生活條件限制，農戶的抵押品相對單一且價值低，可獲貸款數額小、利率高，甚至難以獲得貸款。因此，商業銀行應注重開發面向農戶的多類型靈活性貸款，以滿足不同農戶的貸款需求。

4．加強農村信用環境建設，降低商業銀行經營風險

包容性金融既強調欠發達地區和社會低收入人群金融服務的可獲得性，又要以金融機構的穩健和可持續發展為基本前提（張萍等，2015）[15]。為此，政府應強化農村金融生態環境尤其是信用環境建設，樹立并強化農民的信用意識，既可提高農戶獲得貸款的可能性，又可降低商業銀行因農戶違約風險帶來的安全隱患。