西藏農村居民信用對貸款獲取的影響分析

曾維蓮 房帥

【摘要】在對西藏農村地區進行實地調查的基礎上，運用二元Logistic回歸模型分析農村居民信用對貸款獲取的影響。研究結果顯示，農村居民信用評價體系的軟化性，非農收入是農村信用評價的主要指標之一。以上兩個指標對農戶貸款獲取具有顯著正向影響。因此，建議農村信用體系的建立可納入農村軟化評價機制和非農收入作為評價指標，以降低農村信貸的信用風險和系統風險。

【關鍵詞】農村居民信用;貸款獲取;信用評價體系

【中圖分類號】F832.43

【文獻標識碼】A

個人信用不僅是一個國家市場倫理和道德文化建設的基礎，更是一個國家經濟發展的巨大資源。長期以來，我國農村地區信用基礎薄弱，農村尚未建立起運作規范、標準統一的農戶信用評價體系，缺乏系統規范的信用信息積累，加上抵押擔保物匱乏、融資服務體系缺失，嚴重制約了金融資源在農村地區的聚集和優化配置，在一定程度上制約了農村經濟的發展。我國農村人口占絕大多數，農村居民信用體系的完善不僅關系金融機構的穩健運營，更關系我國誠信社會構建。

隨著我國市場經濟的發展以及全面建設小康社會奮斗目標的提出，農村經濟的發展以及農民生活水平的提高成為了實現這一目標的重點和難點。然而長期以來，我國金融機構對農村投入不足，尤其是對農戶支持力度不大。農戶貸款余額以及農業貸款余額在全部貸款余額中的比例很小。2011年12月末，農戶貸款余額為3.10萬億元，僅占各項貸款余額的5.66%。而農業貸款余額為2.44萬億元，占各項貸款余額的比例為4.45%。農戶貸款余額僅占農村貸款余額的25.51%。造成農村貸款難的因素是多方面的，包括農業生產的特性、農村金融環境等等。其中，農村居民的個人信用是影響貸款獲取至關重要的一個方面?；卩l村振興背景下，研究農村居民信用對貸款的獲取的影響，可反映農村的信用環境以及金融發展對鄉村振興的支持作用。

1 數據來源和樣本描述

1.1 數據來源

本文數據主要來源于西藏自治區七個地市，共選取6個鄉鎮14個自然村采取逐戶調查方式進行的實地調查。調查任務集中在農村農戶家庭的基本特征、融資情況、家庭信用狀況等，特別是農戶家庭借貸經濟活動的問題上，希望能夠深入了解西藏農村農戶個人信用情況對農戶家庭借貸經濟活動的影響特征。本次調查共發放問卷2000份，有效問卷為1488份，問卷有效率為74.4%，數據有較高的代表性和可信度。

1.2 樣本基本描述

如表1所示，從性別構成來看，男女比例較為接近;從戶主年齡分布來看，30-45歲占34%，45-60歲占46.8%?？梢钥闯?，被調查對象主要為中青年農戶。從戶主受教育程度看，未上學占41.33%，小學占38.98%，說明農戶整體受教育水平比較低。從農戶家庭規模來看，以中等規模3-5人的家庭為主，占43.5%，3人以下和6-8人的家庭占比均為16%，說明被調查對象的家庭基本為中等規模。從農戶收入狀況來看，20000-50000元所占比重最高，為38.9%;其次是20000元以下占29.8%;50000-80000元占19.1%。說明被調查對象的家庭收入大部分為中低水平。

2 農村居民貸款獲取情況

2.1 貸款獲取情況

從農戶家庭是否有貸款情況來看，有貸款獲取的農戶家庭占比達71%，說明大多數農戶家庭有獲得貸款的經歷。無貸款獲取的家庭占29%，有一小部分家庭沒有貸款經歷。那么，沒有貸款經歷的家庭是何原因，是無貸款需求還是信用問題，這是本文研究的重點之一。

2.2 貸款獲取機構

從貸款獲取機構來看，當前西藏農村農戶普遍能夠接觸到的正規金融機構有中國農業銀行、中國建設銀行、郵政儲蓄銀行和村鎮銀行，其中農業銀行網點分布最廣。根據我們調查走訪可知，農戶在正規金融機構辦理業務主要是存款、貸款、匯款等業務。因為當前西藏農村金融交易手段較為落后，現代化金融交易系統還沒有延伸到西藏農村地區，農戶參與交易的金融業務也相當有限，參與各種金融業務包括股票、政府債券、金融債券等的交易機會很少，對衍生金融產品的交易更是缺乏，農戶基本不涉及現代化金融交易及其資金收益方式。

3 變量選取與模型建立

3.1 變量選取（見表4）

（1）因變量。本文研究選擇農戶家庭是否有貸款作為因變量來反映農村居民貸款獲取的情況。如果農戶家庭有貸款，則因變量為“1”，否則取值為“0”。

（2）核心變量。本文主要研究農村居民信用對獲取貸款的影響。本文基于問卷中的問題，構建出農村居民信用這一核心變量，包括銀行對農戶的信用評級、農戶對親戚借款容易程度、農戶對朋友借款容易程度以及農戶對鄰居借款容易程度。

（3）控制變量。為了更準確分析核心變量農村居民信用對貸款獲取的影響。本研究引入了一些變量進行控制。這些變量包括農戶的家庭收入、農戶家庭勞動力人數、農戶家庭耕地面積、農戶是否接受過技術培訓、農戶家庭與銀行距離、戶主的文化程度等。

3.2 模型設定

本文采用Logistic回歸模型分析農村居民信用對貸款獲取的影響。基于文中因變量為二元離散型隨機變量，取“0”和“1”兩個值，因此采用Logistic二元離散模型。Logistic模型公式表示為：

4 實證結果及分析

通過軟件stata12.0運用Logistic模型進行回歸分析，農戶信用等級、農戶對親戚借款容易程度、農戶對朋友借款容易程度、農戶對鄰居借款容易程度、農戶家庭年收入、農戶勞動力人口數、農戶家庭耕地面積、農戶是否接受過技術培訓、農戶家庭與商業金融機構距離、戶主的文化程度共十個變量作為自變量，農戶是否有貸款作為因變量進入模型，所得回歸分析結果如表5所示。

（1）從核心變量回歸結果來看，銀行對農戶的信用等級評價情況對農戶貸款的獲取影響不顯著，但是農戶對親戚借款容易程度、農戶對朋友借款容易程度、農戶對鄰居借款容易程度對農戶貸款的獲取影響均為正向顯著。這說明農戶的貸款獲取更多地受非正式評價體系的影響。同時也可發現，鄰里的信用評價比親友的評價對貸款獲取影響的顯著程度更高。這與農村社區交往體系的圈層結構相一致。

（2）從控制變量回歸結果來看，家庭收入對農戶貸款的獲取影響顯著，說明農戶家庭的年收入越高，還款能力越強，信用等級也越高，對貸款的獲取更容易。而勞動力人口數、耕地面積對農戶對貸款獲取的影響均不顯著。說明農戶獲取貸款的主要依據不以農業生產為主。農戶是否參加過技術培訓、戶主的文化程度也沒有通過顯著性檢驗，這可能是西藏農村受教育水平所限，農村農戶的戶主文化水平普遍偏低，對于技術培訓方面參加不積極、對培訓知識不能夠完全理解，不能夠運用到其生產生活當中，導致顯著性檢驗不明顯。此外，農戶家庭與銀行距離遠近對農戶貸款的獲取影響不顯著。

5 結論及建議

本文通過實證分析研究影響農村居民信用對貸款獲取影響的因素，結果顯示：農戶對親戚借款容易程度、農戶對朋友借款容易程度、農戶對鄰居借款容易程度以及農戶家庭收入對農戶貸款的獲取影響顯著，進而得出以下結論：

（1）農村居民信用評價體系的軟化性。由于農村社區的交往格局及生存環境，決定了其評價體系受軟化機制約束，對個人信用的評價不同于城市的硬性指標評價體系，更多來自于鄰里親友之間的口碑。農村居民獲取貸款會受到民間軟化評價體系的顯著影響。因此，農村信用體系的建立可以引入農村社區軟化評價機制，以更加客觀準確評價農戶個人的信用狀況，平衡農村信貸的信用風險。

（2）非農收入是信用評價的主要指標之一。盡管農戶家庭收入越高對貸款的獲取越容易。但是勞動力數量和耕地面積對農村家庭獲取貸款的影響不顯著，換言之，農業收入對貸款獲取的影響不顯著。非農收入的增加一定程度上可以提高農戶應對風險的能力，即非農收入越高，農戶的償債能力越強。因此，農村信用體系的建立可以納入非農收入這一指標體系，以緩解農村信貸的農業系統風險。

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[作者簡介]曾維蓮（1982-），女，四川資中人，碩士，講師，研究方向：西藏農村扶貧。

[通訊作者]房帥（1995-），男，山東濱州人，在讀本科生。