農村家庭信用評級及其作用實證研究

戚冠汝

【摘要】本小組通過采用問卷調查與實地走訪相結合的方式，調查江蘇省的農村家庭信用評級的情況，采用Probit模型，從農民的年齡大小、受教育程度的高低、農民家庭規模的大小、農民耕地規模的大小等方面進行分析討論，找出影響農村家庭信用評級的因素，研究信用評級是否能促進農戶信用貸款，確定各因素影響方向的正負和作用大小并為進一步加快農村資金流轉和健全農村金融市場提出合理的建議。

【關鍵詞】信用評級 農戶 信用貸款

一、引言

我國的“三農”問題，其實是一個農民收入低的問題。如果農民的收入提高了，“三農”問題也就自然解決了。農民收入低的原因很多，其中，農業資金缺乏是一個關鍵的問題，所以，解決當前農村貧困人口低收入的有效方法是增加農業資金的發放，使農民獲得更多可用來生產的資金，以增加生產，提高收入。農民獲得資金的傳統途徑包括扶貧資金、商業銀行貸款和民間借貸三種方式。扶貧的主要問題是到戶困難，大多數貧困農戶很少能享受到扶貧資金對他們的幫助。

現有的信用評級模型主要是根據專家經驗篩選指標賦予權重的主觀模型和統計指標、計算繁瑣的學術客觀評級模型，而這些模型都或多或少的存在著問題。一方面，從這些模型的生效方式來分析，主觀模型是通過與客戶的接觸而積累的經驗來判斷客戶的信用水平，這種判斷方式常有失誤，導致客戶信用等級評判錯誤，給銀行或金融機構帶來損失，而客觀模型指標數量大，計算繁瑣，耗費人力物力多。另一方面，適合于城市居民的信用評級模型不一定也適用于農村家庭，農戶不僅是一個消費單位也是一個生產單位，評級時需要特別注意，并且，由于農戶的財務信息不完全、貸款制度不健全，放款機構與借款人之間的信息不對稱，農村信用社和其他金融機構很難完整地了解農戶的信用，評估方法還有待改進。

二、文獻綜述

目前國內外主要的信用評價方法是主觀方法。主觀方法是先確定指標體系，然后根據經驗法則將每個指標賦予不同的權重，形成完善的信用評價模型。其中，最為廣泛使用的方法的是5C法和5P法。

（一）“5C”要素分析法

借款人品德、經營能力、資本、資產抵押、經濟環境。

（二）“5P”要素分析

個人因素、資金用途因素、還款財源因素、債權保障因素、企業前景因素。

（三）國內典型機構的相關評價指標體系中具有代表性的有中國農業銀行建立了包括年齡、健康狀況、家庭收入狀況等9個指標在內的農戶信用風險評價指標體系

（四）國外銀行和金融機構廣泛使用的模型有FICO信用評價模型

它從客戶的信用歷史紀錄、非銀行信用狀況、擁有信用賬戶數目、近期是否申請過多信用賬戶等方面評價客戶的信用。

然而，主觀評價模型存在著一系列問題，已有研究表明，農村家庭受到正規金融機構的貸款限制，因此其貸款需求無法從正規貸款機構滿足。然而，非正規金融機構的資金規模大大小于正規金融機構，雖然能滿足農戶的消費需求，但無法滿足其創業需求。

三、研究設計

（一）數據來源

我們小組的成員在今年10月份前往了揚中市八橋鎮幸福村和泰州市海陵區蘇陳鎮進行實地考察，分別歷時兩天，在幸福村獲取了100份有效問卷，在蘇陳鎮獲取了64份有效問卷。之后，對問卷進行了篩選，并錄入了有效問卷的相關數據。實地調研搜集了農戶的借貸狀況、農戶的基礎家庭背景以及農戶所在村落的基本情況。

（二）模型

使用probit模型來研究農村家庭信用評級是否改變了農戶信貸行為。

C1i=α0+α1cri+α2xi+α3zi+α4otheri+εi （1）

C2i=γ0+γ1cri+γ2xi+γ3zi+γ4otheri+ωi （2）

其中，i=1，2…n，表示第i個農戶。

C1和C2是虛擬復制變量，分別表示“是否需要貸款”和“是否獲得了貸款”。cr表示“該家庭是否被信用評級”。x表示該農戶的稟賦，z表示農戶是否能夠接觸到銀行和其他金融機構。other表示是否有其他形式的貸款。

（三）變量、賦值與描述性統計分析

自變量解釋及定義

四、對調查結果的分析和研究

（一）農戶信用評級是否能促進農戶貸款

通過調查問卷，我們可以初步驗證，農戶的信用評級能促進農村家庭的信用貸款。

從上表可以看出，參加過信用評級的農戶在總調查數據中占比高達81.10%，而未參加過信用評級的農戶只占18.90%。在有貸款意愿的農戶中，獲得貸款的農戶有76戶，占74.51%；未獲得貸款的農戶有26戶，占25.49%。調查數據還顯示，有貸款意愿卻沒有參加過信用評級的農戶只有10戶，說明有信貸需求的農戶基本都參加過信用評級，并且這些農戶的信貸需求主要依靠正規金融機構來滿足。

（二）信用評級與貸款意愿和信貸獲得的關系

本文使用Eviews對（1）、（2）式進行估計，估計結果見下表。

關于因變量，信用評級與貸款需求和貸款獲取程度顯著正相關。說明農戶在信用評級后后，該家庭在生產和生活中貸款意愿大大提高。

關于控制變量。在信用評級不變情況下，農戶家庭勞動力對貸款意愿和對農戶獲得貸款分別在1%和5%上有顯著正相關關系，可能的解釋是，家庭人口越多，對貸款的需求就越大；其次，勞動力越多，家庭的收入越穩定，農戶獲得貸款的可能性越大。

農戶家庭收入對貸款意愿和對農戶獲得貸款分別在1%上有顯著負相關關系，家庭收入越高，使農戶貸款意愿就越低?？赡艿慕忉屖牵彝プ杂匈Y金越多，生活越富足，所以其貸款意愿較低。

農戶家庭經營面積對貸款意愿和帶款獲取程度分別在1%上有顯著負相關關系。可能的解釋是，家庭土地面積越大，該家庭就更可能需要投資貸款需求。此外，生產性投資能帶給農戶穩定的收入。

戶主的年齡與貸款需求在5%的水平上顯著負相關?？赡艿慕忉屖?，戶主年齡越大，家庭生產形式上趨于穩定，因此貸款意愿也越不強烈。其次，戶主年齡越大，這一家庭的結構更加豐滿，在資金上可能會實現自給自足。

農戶家庭的收入來源對是否能夠獲得貸款在10%的水平上有顯著負相關關系?？赡艿慕忉屖?，打工人數越多農戶家庭的工資性收入越多，所以貸款意愿就越低。

有無正規金融機構網點對農戶是否有貸款意愿和對農戶獲得貸款分別在1%和10%的水平上有顯著正向影響?？赡艿慕忉屖?，當農戶居住地附近有正規金融機構時，距離較近也方便了農戶家庭申請貸款，節省成本。

農戶是否有存款對其貸款顯著正相關。在需要貸款時，擁有存款的農戶在借款時能通過抵押的形式授信，因此更能獲得貸款。

五、結論

本文使用了小組成員在2015年10月份前往了幸福村和蘇陳鎮進行實地考察的問卷數據，研究信用評級對農戶借貸意愿和農戶是否獲得信用貸款的作用，農村家庭信用評級對貸款需求有顯著的正向影響，授信后的農戶更有可能獲得金融機構的貸款，這說明信用評級在某種程度上促進了農戶信貸行為。我們認為，信用部門應加快農村的信用體系建設，繼續普及農戶的信用評級，進一步弱化農戶和金融機構之間的信息不對稱；簡化農戶信貸的交易流程，降低交易成本。

參考文獻

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