基于農村小額貸款視角對農村金融現狀的分析

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（國網冀北電力有限公司承德供電公司 河北承德067000）

當前，中國農業發展銀行、農村信用合作社、中國農業銀行、農村郵政機構及其他民間金融機構組成了我國農村金融體系。中國農業銀行業務范圍較窄，主要以國家的政策性貸款為主，在基層業務幾乎為零。中國農業銀行作為股份制銀行，商業化程度不斷加深，在資金薄弱的農村地區很少開展金融業務。農村郵政儲蓄機構，對外并不辦理貸款業務，主要為吸收農民手中的存款，而這也將本來稀缺的農村資金倒向城市，致使農村金融供給方面更加惡化。因此，目前農村信用社成為我國農村金融的主力軍，越來越多地發揮著吸儲放貸的銀行功能。

一、數據與方法

為探究農村小額貸款開展情況，筆者對河北省平泉縣農民貸款情況進行了調查。平泉縣地處偏遠，農民人口占全縣總人口的74.46%，近幾年國家對農民貸款政策不斷傾斜，農民對貸款的認識有了很大的變化。

（一）研究對象。本次調查采取的是隨機抽樣的方法，選取平泉縣白池溝村的200戶農戶，調查以面談形式進行，時間是2014年1月17日-20日。調查者通過走訪白池溝村農戶，發放問卷200份，最終獲得有效問卷189份，為本研究的數據來源。

（二）研究工具。第一部分為農民對貸款基本情況、風險、優惠政策、方式等情況的認知程度，第二部分針對貸過款的農戶經過信息強化后的貸款意愿，第三部分為農戶的人口統計學特征調查。

二、實證結果和基本觀點

（一）樣本的基本特征。據調查結果顯示，被調查者中女性比較多。年齡分布均衡，以30到60歲的中老年人為主，他們為家中主要的勞動力，對家中的大小事及主要開支狀況比較了解。家庭年收入主要集中在8 000元到20 000元，貸款金額主要集中在2 000元到13 000元。受教育狀況集中在初中、中專、高中。

（二）農戶對農民貸款狀況及國家對農民貸款的優惠政策的認知水平。筆者對調查結果進行簡單的數理統計，農戶對農民貸款的優惠政策非常了解、比較了解、一般了解、不了解占比分別為 17.99%、38.62%、33.86%、9.52%。由此可知大部分農民對農村小額貸款的狀況及國家對農民貸款的扶植力度較為了解。

（三）交叉分析部分。

1.農戶貸款的主要用途。筆者對調查結果進行數理統計，結果顯示共178名農民有貸款行為，其中貸款用于建造房屋，購買家禽、家畜，購買農機具，建造食用菌大棚，子女教育支出占比分別為 23.6%、35.39%、9.55%、23.03%、8.43%，由此可知農民貸款主要用于建造房屋。對于家禽、家畜，白池溝村民以散養為主，所需費用較少，但購買諸如牛等家畜時需要更多資金。結合白池溝村具體情況來看，養牛的農戶較多，因此貸款購買家禽、家畜的村民較多。而對于購買農機具方面，農戶成規模種植時才需貸款，而對于白池溝村民來說，農民的眼界逐漸開闊，自動化種植意識加深，農戶購買三輪車等農機具的熱情逐漸高漲，隨之購買農機具所花費用逐年上升。平泉縣主要支柱產業之一為食用菌種植，因此當地政府對種植食用菌的農戶進行一定的補貼，同時近幾年種植食用菌有較高的收益，更多的農戶選擇種植食用菌。在當地，建造食用菌大棚需要7 000元到20 000元不等，很少有農戶能在短時間內拿出這么多錢，因此大部分農戶選擇短期貸款。此外，當地教育水平較落后，大多數村民子女沒有讀高中或大學，因此較少農戶貸款用來作為子女的教育支出。

2.農戶采取何種貸款方式。

問題：貸款方式不同是否會影響農戶借貸金額與借款期限？

假設：農戶結合當地扶植政策、自身的資金狀況、不同貸款的限額、時間、利率來選擇適合自己的貸款方式。

河北省平泉縣地處偏遠，經濟不發達，政策執行延遲，加之農民對農村貸款的了解，大多選擇四種貸款方式：抵押貸款、質押貸款、擔保貸款、信用貸款。而以上四種貸款方式，對農戶的要求、所需手續與貸款上限均有不同。大多研究更多考慮農戶的收入及貸款用途對是否貸款及貸款金額的影響，而對貸款方式的研究較為有限，筆者以此為切入點，對該部分進行了調查。筆者對農戶貸款方式進行簡單的數理統計，結果顯示在貸款的178名農民中，采取抵押貸款、質押貸款、擔保貸款、信用貸款的比例分別為：0、19.66%、69.66%、10.67%。由此可知，村民大多選用擔保貸款方式，較少部分選擇質押貸款與信用貸款。《中華人民共和國擔保法》明確規定：土地所有權、耕地、宅基地、自留地、自留山等集體所有的土地使用權不得抵押，因此農民不能采用抵押貸款方式。

農戶以銀行存款為質押，即可貸得相應級別的資金。就平泉縣當地而言，每一萬元存款抵押可貸款9 000元，利率為8.85‰（月）。此種貸款形式靈活，手續簡單，受到廣大農戶的青睞。

對于擔保貸款來說，是指借款人以一定財產作抵押（質押），或憑保證人的信用承諾而發放貸款的貸款方式。在平泉縣，農戶小額擔保借款，大多采取找一個信用較好的個人進行擔保的方式，按照法律規定，借款人與擔保人承擔連帶責任。由于此種形式的貸款辦理手續簡單，且借款最高額度相對較高（在平泉縣為10 000-20 000元），很多的農戶采用此種形式的借貸方式。

對于信用貸款來說，借款人無需提供抵押品或第三方擔保，僅憑自己的信譽就能取得貸款。就平泉縣來說，無論是農村人口還是城市人口，最高限額都為5 000元。農信社考慮到貸款的風險性，加之農戶考慮到貸款額度的限制，采用信用貸款的農戶并不多。

本文采用logistic回歸模型分析影響平泉縣農民借貸款行為的因素，根據數據的可用性選擇了七個因素。Logistic模型建立如下：

因變量Y是一個 0，1的虛擬變量，Y=1表示貸過款；Y=0表示沒有貸過款。β0是常數項，自變量Xi服從邏輯分布，包括性別（X1）、年齡（X2）、受教育背景（X3）、貸款數目（X4）、家庭年收入（X5）、貸款用途（X6）和對農民貸款了解程度（X7）七個變量。我們運用計量軟件SPSS 13.0建立數據庫，對七個變量分別作條件logistic單因素分析，然后運用Wald概率統計法，向前逐步選擇自變量進行回歸，得出進入回歸方程的因素。模型各變量賦值見下頁表1。

首先我們將調查表中的所有因素強行進入方程作Logistic分析，在90%或95%的置信區間下，其中P＜0.05 的因素包括：受教育背景（X3）、家庭年收入（X5）、貸款方式（X6）及農民對貸款的了解程度（X7）四項，由于方程中包含了性別、年齡、職業三項不顯著的解釋變量（見表2），因此我們重新建立模型。

我們再運用Wald概率統計法，向前逐步選擇自變量進行回歸，在90%或95%置信區間下，最終進入方程的因素有受教育背景（X3）、貸款方式（X6）及農民對貸款的了解程度（X7），OR 的值分別為 2.013（95%可信區間為 1.206-3.359）、0.458（95%可信區間為 0.256-0.819）、0.460（95%可信區間為 0.315-0.672）（見表 3）。從整體方程的顯著性來看，總體方程顯著，有較好的擬合優度。回歸結果顯示，受教育程度對貸款的影響是正方向的；貸款方式的因素的系數為負，農民通過質押貸款形式的人數最多，其次是擔保貸款、信用貸款；農民對貸款了解程度的系數為負，說明農民對貸款情況了解的越多，貸款的可能性越高。

表1 平泉縣農民貸款的影響因素變量代號及賦值方法

表2 條件logistic單因素分析回歸結果

表3 條件Logistic多因素分析引入方程的因素(P=0.05)

三、結論與建議

（一）主要結論。（1）農民因家庭收入來源影響，對貸款特別是小額農村貸款的需求較旺盛，有近95%的農民貸過款。（2）農民對貸款的了解程度，對農民能否選擇較為合理的貸款方式有著一定的作用。（3）農民貸款用途及當地農民貸款的優惠政策對農民貸款金額起著重要的影響作用。（4）Logistic模型回歸結果表明，影響農民借貸款的因素主要有三個，分別為：受教育背景、貸款方式及農民對貸款的了解程度。

（二）相關的政策建議。（1）建立和完善小額信貸的激勵機制。通過建立農民貸款動態數據庫，真實反映農戶信用等級和還款情況，對信用等級高并按期還款的農戶加大優惠力度，激勵農戶貸款；完善農信社對信貸員的激勵機制，由單一的負激勵機制逐步向雙向正負激勵機制過渡，變被動為主動；中國人民銀行應結合當地貸款情況，對貸款率高及還款率高的信用社給予更多的政策傾斜，實現良性循環。（2）建立有效的信用等級評價制度。信用社發放小額貸款的主要依據為農民的個人信用，同時也是農信社控制風險的主要要求。建立有效的信用等級評價體系能夠更好地服務廣大農民。措施包括：進一步完善信用評級指標體系；逐步加大信用等級評價的硬件投入，對農戶的信用檔案實行電子化管理；明確評級責任；嚴格按照評級標準，評定農戶信用等級。（3）確定合理的小額信貸利率。在廣大農戶還款的能力范圍內適度提高農村信用合作社的貸款利率，最大限度扶植“三農”，使農戶對小額信貸有更全面的認識，即小額信貸非“救濟款”。這樣一方面保證農戶及時還款，另一方面保證信用社的收益。