基于農(nóng)村小額貸款視角對(duì)農(nóng)村金融現(xiàn)狀的分析

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（國(guó)網(wǎng)冀北電力有限公司承德供電公司 河北承德067000）

當(dāng)前，中國(guó)農(nóng)業(yè)發(fā)展銀行、農(nóng)村信用合作社、中國(guó)農(nóng)業(yè)銀行、農(nóng)村郵政機(jī)構(gòu)及其他民間金融機(jī)構(gòu)組成了我國(guó)農(nóng)村金融體系。中國(guó)農(nóng)業(yè)銀行業(yè)務(wù)范圍較窄，主要以國(guó)家的政策性貸款為主，在基層業(yè)務(wù)幾乎為零。中國(guó)農(nóng)業(yè)銀行作為股份制銀行，商業(yè)化程度不斷加深，在資金薄弱的農(nóng)村地區(qū)很少開展金融業(yè)務(wù)。農(nóng)村郵政儲(chǔ)蓄機(jī)構(gòu)，對(duì)外并不辦理貸款業(yè)務(wù)，主要為吸收農(nóng)民手中的存款，而這也將本來稀缺的農(nóng)村資金倒向城市，致使農(nóng)村金融供給方面更加惡化。因此，目前農(nóng)村信用社成為我國(guó)農(nóng)村金融的主力軍，越來越多地發(fā)揮著吸儲(chǔ)放貸的銀行功能。

一、數(shù)據(jù)與方法

為探究農(nóng)村小額貸款開展情況，筆者對(duì)河北省平泉縣農(nóng)民貸款情況進(jìn)行了調(diào)查。平泉縣地處偏遠(yuǎn)，農(nóng)民人口占全縣總?cè)丝诘?4.46%，近幾年國(guó)家對(duì)農(nóng)民貸款政策不斷傾斜，農(nóng)民對(duì)貸款的認(rèn)識(shí)有了很大的變化。

（一）研究對(duì)象。本次調(diào)查采取的是隨機(jī)抽樣的方法，選取平泉縣白池溝村的200戶農(nóng)戶，調(diào)查以面談形式進(jìn)行，時(shí)間是2014年1月17日-20日。調(diào)查者通過走訪白池溝村農(nóng)戶，發(fā)放問卷200份，最終獲得有效問卷189份，為本研究的數(shù)據(jù)來源。

（二）研究工具。第一部分為農(nóng)民對(duì)貸款基本情況、風(fēng)險(xiǎn)、優(yōu)惠政策、方式等情況的認(rèn)知程度，第二部分針對(duì)貸過款的農(nóng)戶經(jīng)過信息強(qiáng)化后的貸款意愿，第三部分為農(nóng)戶的人口統(tǒng)計(jì)學(xué)特征調(diào)查。

二、實(shí)證結(jié)果和基本觀點(diǎn)

（一）樣本的基本特征。據(jù)調(diào)查結(jié)果顯示，被調(diào)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?yōu)榧抑兄饕膭趧?dòng)力，對(duì)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(nóng)戶對(duì)農(nóng)民貸款狀況及國(guó)家對(duì)農(nóng)民貸款的優(yōu)惠政策的認(rèn)知水平。筆者對(duì)調(diào)查結(jié)果進(jìn)行簡(jiǎn)單的數(shù)理統(tǒng)計(jì)，農(nóng)戶對(duì)農(nóng)民貸款的優(yōu)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(nóng)民對(duì)農(nóng)村小額貸款的狀況及國(guó)家對(duì)農(nóng)民貸款的扶植力度較為了解。

（三）交叉分析部分。

1.農(nóng)戶貸款的主要用途。筆者對(duì)調(diào)查結(jié)果進(jìn)行數(shù)理統(tǒng)計(jì)，結(jié)果顯示共178名農(nóng)民有貸款行為，其中貸款用于建造房屋，購(gòu)買家禽、家畜，購(gòu)買農(nóng)機(jī)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(nóng)民貸款主要用于建造房屋。對(duì)于家禽、家畜，白池溝村民以散養(yǎng)為主，所需費(fèi)用較少，但購(gòu)買諸如牛等家畜時(shí)需要更多資金。結(jié)合白池溝村具體情況來看，養(yǎng)牛的農(nóng)戶較多，因此貸款購(gòu)買家禽、家畜的村民較多。而對(duì)于購(gòu)買農(nóng)機(jī)具方面，農(nóng)戶成規(guī)模種植時(shí)才需貸款，而對(duì)于白池溝村民來說，農(nóng)民的眼界逐漸開闊，自動(dòng)化種植意識(shí)加深，農(nóng)戶購(gòu)買三輪車等農(nóng)機(jī)具的熱情逐漸高漲，隨之購(gòu)買農(nóng)機(jī)具所花費(fèi)用逐年上升。平泉縣主要支柱產(chǎn)業(yè)之一為食用菌種植，因此當(dāng)?shù)卣畬?duì)種植食用菌的農(nóng)戶進(jìn)行一定的補(bǔ)貼，同時(shí)近幾年種植食用菌有較高的收益，更多的農(nóng)戶選擇種植食用菌。在當(dāng)?shù)?，建造食用菌大棚需? 000元到20 000元不等，很少有農(nóng)戶能在短時(shí)間內(nèi)拿出這么多錢，因此大部分農(nóng)戶選擇短期貸款。此外，當(dāng)?shù)亟逃捷^落后，大多數(shù)村民子女沒有讀高中或大學(xué)，因此較少農(nóng)戶貸款用來作為子女的教育支出。

2.農(nóng)戶采取何種貸款方式。

問題：貸款方式不同是否會(huì)影響農(nóng)戶借貸金額與借款期限？

假設(shè)：農(nóng)戶結(jié)合當(dāng)?shù)胤鲋舱?、自身的資金狀況、不同貸款的限額、時(shí)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(yuǎn)，經(jīng)濟(jì)不發(fā)達(dá)，政策執(zhí)行延遲，加之農(nóng)民對(duì)農(nóng)村貸款的了解，大多選擇四種貸款方式：抵押貸款、質(zhì)押貸款、擔(dān)保貸款、信用貸款。而以上四種貸款方式，對(duì)農(nóng)戶的要求、所需手續(xù)與貸款上限均有不同。大多研究更多考慮農(nóng)戶的收入及貸款用途對(duì)是否貸款及貸款金額的影響，而對(duì)貸款方式的研究較為有限，筆者以此為切入點(diǎn)，對(duì)該部分進(jìn)行了調(diào)查。筆者對(duì)農(nóng)戶貸款方式進(jìn)行簡(jiǎn)單的數(shù)理統(tǒng)計(jì)，結(jié)果顯示在貸款的178名農(nóng)民中，采取抵押貸款、質(zhì)押貸款、擔(dān)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(dān)保貸款方式，較少部分選擇質(zhì)押貸款與信用貸款?！吨腥A人民共和國(guó)擔(dān)保法》明確規(guī)定：土地所有權(quán)、耕地、宅基地、自留地、自留山等集體所有的土地使用權(quán)不得抵押，因此農(nóng)民不能采用抵押貸款方式。

農(nóng)戶以銀行存款為質(zhì)押，即可貸得相應(yīng)級(jí)別的資金。就平泉縣當(dāng)?shù)囟?，每一萬(wàn)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(xù)簡(jiǎn)單，受到廣大農(nóng)戶的青睞。

對(duì)于擔(dān)保貸款來說，是指借款人以一定財(cái)產(chǎn)作抵押（質(zhì)押），或憑保證人的信用承諾而發(fā)放貸款的貸款方式。在平泉縣，農(nóng)戶小額擔(dān)保借款，大多采取找一個(gè)信用較好的個(gè)人進(jìn)行擔(dān)保的方式，按照法律規(guī)定，借款人與擔(dān)保人承擔(dān)連帶責(zé)任。由于此種形式的貸款辦理手續(xù)簡(jiǎn)單，且借款最高額度相對(duì)較高（在平泉縣為10 000-20 000元），很多的農(nóng)戶采用此種形式的借貸方式。

對(duì)于信用貸款來說，借款人無需提供抵押品或第三方擔(dān)保，僅憑自己的信譽(yù)就能取得貸款。就平泉縣來說，無論是農(nóng)村人口還是城市人口，最高限額都為5 000元。農(nóng)信社考慮到貸款的風(fēng)險(xiǎn)性，加之農(nóng)戶考慮到貸款額度的限制，采用信用貸款的農(nóng)戶并不多。

本文采用logistic回歸模型分析影響平泉縣農(nóng)民借貸款行為的因素，根據(jù)數(shù)據(jù)的可用性選擇了七個(gè)因素。Logistic模型建立如下：

因變量Y是一個(gè) 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(shù)項(xiàng)，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(shù)目（X4）、家庭年收入（X5）、貸款用途（X6）和對(duì)農(nóng)民貸款了解程度（X7）七個(gè)變量。我們運(yùn)用計(jì)量軟件SPSS 13.0建立數(shù)據(jù)庫(kù)，對(duì)七個(gè)變量分別作條件logistic單因素分析，然后運(yùn)用Wald概率統(tǒng)計(jì)法，向前逐步選擇自變量進(jìn)行回歸，得出進(jìn)入回歸方程的因素。模型各變量賦值見下頁(yè)表1。

首先我們將調(diào)查表中的所有因素強(qiáng)行進(jìn)入方程作Logistic分析，在90%或95%的置信區(qū)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(nóng)民對(duì)貸款的了解程度（X7）四項(xiàng)，由于方程中包含了性別、年齡、職業(yè)三項(xiàng)不顯著的解釋變量（見表2），因此我們重新建立模型。

我們?cè)龠\(yùn)用Wald概率統(tǒng)計(jì)法，向前逐步選擇自變量進(jìn)行回歸，在90%或95%置信區(qū)間下，最終進(jìn)入方程的因素有受教育背景（X3）、貸款方式（X6）及農(nóng)民對(duì)貸款的了解程度（X7），OR 的值分別為 2.013（95%可信區(qū)間為 1.206-3.359）、0.458（95%可信區(qū)間為 0.256-0.819）、0.460（95%可信區(qū)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(yōu)度。回歸結(jié)果顯示，受教育程度對(duì)貸款的影響是正方向的；貸款方式的因素的系數(shù)為負(fù)，農(nóng)民通過質(zhì)押貸款形式的人數(shù)最多，其次是擔(dān)保貸款、信用貸款；農(nóng)民對(duì)貸款了解程度的系數(shù)為負(fù)，說明農(nóng)民對(duì)貸款情況了解的越多，貸款的可能性越高。

表1 平泉縣農(nóng)民貸款的影響因素變量代號(hào)及賦值方法

表2 條件logistic單因素分析回歸結(jié)果

表3 條件Logistic多因素分析引入方程的因素(P=0.05)

三、結(jié)論與建議

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

（二）相關(guān)的政策建議。（1）建立和完善小額信貸的激勵(lì)機(jī)制。通過建立農(nóng)民貸款動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)，真實(shí)反映農(nóng)戶信用等級(jí)和還款情況，對(duì)信用等級(jí)高并按期還款的農(nóng)戶加大優(yōu)惠力度，激勵(lì)農(nóng)戶貸款；完善農(nóng)信社對(duì)信貸員的激勵(lì)機(jī)制，由單一的負(fù)激勵(lì)機(jī)制逐步向雙向正負(fù)激勵(lì)機(jī)制過渡，變被動(dòng)為主動(dòng)；中國(guó)人民銀行應(yīng)結(jié)合當(dāng)?shù)刭J款情況，對(duì)貸款率高及還款率高的信用社給予更多的政策傾斜，實(shí)現(xiàn)良性循環(huán)。（2）建立有效的信用等級(jí)評(píng)價(jià)制度。信用社發(fā)放小額貸款的主要依據(jù)為農(nóng)民的個(gè)人信用，同時(shí)也是農(nóng)信社控制風(fēng)險(xiǎn)的主要要求。建立有效的信用等級(jí)評(píng)價(jià)體系能夠更好地服務(wù)廣大農(nóng)民。措施包括：進(jìn)一步完善信用評(píng)級(jí)指標(biāo)體系；逐步加大信用等級(jí)評(píng)價(jià)的硬件投入，對(duì)農(nóng)戶的信用檔案實(shí)行電子化管理；明確評(píng)級(jí)責(zé)任；嚴(yán)格按照評(píng)級(jí)標(biāo)準(zhǔn)，評(píng)定農(nóng)戶信用等級(jí)。（3）確定合理的小額信貸利率。在廣大農(nóng)戶還款的能力范圍內(nèi)適度提高農(nóng)村信用合作社的貸款利率，最大限度扶植“三農(nóng)”，使農(nóng)戶對(duì)小額信貸有更全面的認(rèn)識(shí)，即小額信貸非“救濟(jì)款”。這樣一方面保證農(nóng)戶及時(shí)還款，另一方面保證信用社的收益。