西藏農(nóng)村居民信用對(duì)貸款獲取的影響分析

曾維蓮 房帥

【摘要】在對(duì)西藏農(nóng)村地區(qū)進(jìn)行實(shí)地調(diào)查的基礎(chǔ)上，運(yùn)用二元Logistic回歸模型分析農(nóng)村居民信用對(duì)貸款獲取的影響。研究結(jié)果顯示，農(nóng)村居民信用評(píng)價(jià)體系的軟化性，非農(nóng)收入是農(nóng)村信用評(píng)價(jià)的主要指標(biāo)之一。以上兩個(gè)指標(biāo)對(duì)農(nóng)戶貸款獲取具有顯著正向影響。因此，建議農(nóng)村信用體系的建立可納入農(nóng)村軟化評(píng)價(jià)機(jī)制和非農(nóng)收入作為評(píng)價(jià)指標(biāo)，以降低農(nóng)村信貸的信用風(fēng)險(xiǎn)和系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)。

【關(guān)鍵詞】農(nóng)村居民信用;貸款獲取;信用評(píng)價(jià)體系

【中圖分類號(hào)】F832.43

【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】A

個(gè)人信用不僅是一個(gè)國(guó)家市場(chǎng)倫理和道德文化建設(shè)的基礎(chǔ)，更是一個(gè)國(guó)家經(jīng)濟(jì)發(fā)展的巨大資源。長(zhǎng)期以來(lái)，我國(guó)農(nóng)村地區(qū)信用基礎(chǔ)薄弱，農(nóng)村尚未建立起運(yùn)作規(guī)范、標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一的農(nóng)戶信用評(píng)價(jià)體系，缺乏系統(tǒng)規(guī)范的信用信息積累，加上抵押擔(dān)保物匱乏、融資服務(wù)體系缺失，嚴(yán)重制約了金融資源在農(nóng)村地區(qū)的聚集和優(yōu)化配置，在一定程度上制約了農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。我國(guó)農(nóng)村人口占絕大多數(shù)，農(nóng)村居民信用體系的完善不僅關(guān)系金融機(jī)構(gòu)的穩(wěn)健運(yùn)營(yíng)，更關(guān)系我國(guó)誠(chéng)信社會(huì)構(gòu)建。

隨著我國(guó)市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展以及全面建設(shè)小康社會(huì)奮斗目標(biāo)的提出，農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的發(fā)展以及農(nóng)民生活水平的提高成為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)的重點(diǎn)和難點(diǎn)。然而長(zhǎng)期以來(lái)，我國(guó)金融機(jī)構(gòu)對(duì)農(nóng)村投入不足，尤其是對(duì)農(nóng)戶支持力度不大。農(nóng)戶貸款余額以及農(nóng)業(yè)貸款余額在全部貸款余額中的比例很小。2011年12月末，農(nóng)戶貸款余額為3.10萬(wàn)億元，僅占各項(xiàng)貸款余額的5.66%。而農(nóng)業(yè)貸款余額為2.44萬(wàn)億元，占各項(xiàng)貸款余額的比例為4.45%。農(nóng)戶貸款余額僅占農(nóng)村貸款余額的25.51%。造成農(nóng)村貸款難的因素是多方面的，包括農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的特性、農(nóng)村金融環(huán)境等等。其中，農(nóng)村居民的個(gè)人信用是影響貸款獲取至關(guān)重要的一個(gè)方面。基于鄉(xiāng)村振興背景下，研究農(nóng)村居民信用對(duì)貸款的獲取的影響，可反映農(nóng)村的信用環(huán)境以及金融發(fā)展對(duì)鄉(xiāng)村振興的支持作用。

1 數(shù)據(jù)來(lái)源和樣本描述

1.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

本文數(shù)據(jù)主要來(lái)源于西藏自治區(qū)七個(gè)地市，共選取6個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)14個(gè)自然村采取逐戶調(diào)查方式進(jìn)行的實(shí)地調(diào)查。調(diào)查任務(wù)集中在農(nóng)村農(nóng)戶家庭的基本特征、融資情況、家庭信用狀況等，特別是農(nóng)戶家庭借貸經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的問(wèn)題上，希望能夠深入了解西藏農(nóng)村農(nóng)戶個(gè)人信用情況對(duì)農(nóng)戶家庭借貸經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的影響特征。本次調(diào)查共發(fā)放問(wèn)卷2000份，有效問(wèn)卷為1488份，問(wèn)卷有效率為74.4%，數(shù)據(jù)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(gòu)成來(lái)看，男女比例較為接近;從戶主年齡分布來(lái)看，30-45歲占34%，45-60歲占46.8%。可以看出，被調(diào)查對(duì)象主要為中青年農(nóng)戶。從戶主受教育程度看，未上學(xué)占41.33%，小學(xué)占38.98%，說(shuō)明農(nóng)戶整體受教育水平比較低。從農(nóng)戶家庭規(guī)模來(lái)看，以中等規(guī)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(shuō)明被調(diào)查對(duì)象的家庭基本為中等規(guī)模。從農(nóng)戶收入狀況來(lái)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(shuō)明被調(diào)查對(duì)象的家庭收入大部分為中低水平。

2 農(nóng)村居民貸款獲取情況

2.1 貸款獲取情況

從農(nóng)戶家庭是否有貸款情況來(lái)看，有貸款獲取的農(nóng)戶家庭占比達(dá)71%，說(shuō)明大多數(shù)農(nóng)戶家庭有獲得貸款的經(jīng)歷。無(wú)貸款獲取的家庭占29%，有一小部分家庭沒(méi)有貸款經(jīng)歷。那么，沒(méi)有貸款經(jīng)歷的家庭是何原因，是無(wú)貸款需求還是信用問(wèn)題，這是本文研究的重點(diǎn)之一。

2.2 貸款獲取機(jī)構(gòu)

從貸款獲取機(jī)構(gòu)來(lái)看，當(dāng)前西藏農(nóng)村農(nóng)戶普遍能夠接觸到的正規(guī)金融機(jī)構(gòu)有中國(guó)農(nóng)業(yè)銀行、中國(guó)建設(shè)銀行、郵政儲(chǔ)蓄銀行和村鎮(zhèn)銀行，其中農(nóng)業(yè)銀行網(wǎng)點(diǎn)分布最廣。根據(jù)我們調(diào)查走訪可知，農(nóng)戶在正規(guī)金融機(jī)構(gòu)辦理業(yè)務(wù)主要是存款、貸款、匯款等業(yè)務(wù)。因?yàn)楫?dāng)前西藏農(nóng)村金融交易手段較為落后，現(xiàn)代化金融交易系統(tǒng)還沒(méi)有延伸到西藏農(nóng)村地區(qū)，農(nóng)戶參與交易的金融業(yè)務(wù)也相當(dāng)有限，參與各種金融業(yè)務(wù)包括股票、政府債券、金融債券等的交易機(jī)會(huì)很少，對(duì)衍生金融產(chǎn)品的交易更是缺乏，農(nóng)戶基本不涉及現(xiàn)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(jiàn)表4）

（1）因變量。本文研究選擇農(nóng)戶家庭是否有貸款作為因變量來(lái)反映農(nóng)村居民貸款獲取的情況。如果農(nóng)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(nóng)村居民信用對(duì)獲取貸款的影響。本文基于問(wèn)卷中的問(wèn)題，構(gòu)建出農(nóng)村居民信用這一核心變量，包括銀行對(duì)農(nóng)戶的信用評(píng)級(jí)、農(nóng)戶對(duì)親戚借款容易程度、農(nóng)戶對(duì)朋友借款容易程度以及農(nóng)戶對(duì)鄰居借款容易程度。

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

3.2 模型設(shè)定

本文采用Logistic回歸模型分析農(nóng)村居民信用對(duì)貸款獲取的影響?；谖闹幸蜃兞繛槎x散型隨機(jī)變量，取“0”和“1”兩個(gè)值，因此采用Logistic二元離散模型。Logistic模型公式表示為：

4 實(shí)證結(jié)果及分析

通過(guò)軟件stata12.0運(yùn)用Logistic模型進(jìn)行回歸分析，農(nóng)戶信用等級(jí)、農(nóng)戶對(duì)親戚借款容易程度、農(nóng)戶對(duì)朋友借款容易程度、農(nóng)戶對(duì)鄰居借款容易程度、農(nóng)戶家庭年收入、農(nóng)戶勞動(dòng)力人口數(shù)、農(nóng)戶家庭耕地面積、農(nóng)戶是否接受過(guò)技術(shù)培訓(xùn)、農(nóng)戶家庭與商業(yè)金融機(jī)構(gòu)距離、戶主的文化程度共十個(gè)變量作為自變量，農(nóng)戶是否有貸款作為因變量進(jìn)入模型，所得回歸分析結(jié)果如表5所示。

（1）從核心變量回歸結(jié)果來(lái)看，銀行對(duì)農(nóng)戶的信用等級(jí)評(píng)價(jià)情況對(duì)農(nóng)戶貸款的獲取影響不顯著，但是農(nóng)戶對(duì)親戚借款容易程度、農(nóng)戶對(duì)朋友借款容易程度、農(nóng)戶對(duì)鄰居借款容易程度對(duì)農(nóng)戶貸款的獲取影響均為正向顯著。這說(shuō)明農(nóng)戶的貸款獲取更多地受非正式評(píng)價(jià)體系的影響。同時(shí)也可發(fā)現(xiàn)，鄰里的信用評(píng)價(jià)比親友的評(píng)價(jià)對(duì)貸款獲取影響的顯著程度更高。這與農(nóng)村社區(qū)交往體系的圈層結(jié)構(gòu)相一致。

（2）從控制變量回歸結(jié)果來(lái)看，家庭收入對(duì)農(nóng)戶貸款的獲取影響顯著，說(shuō)明農(nóng)戶家庭的年收入越高，還款能力越強(qiáng)，信用等級(jí)也越高，對(duì)貸款的獲取更容易。而勞動(dòng)力人口數(shù)、耕地面積對(duì)農(nóng)戶對(duì)貸款獲取的影響均不顯著。說(shuō)明農(nóng)戶獲取貸款的主要依據(jù)不以農(nóng)業(yè)生產(chǎn)為主。農(nóng)戶是否參加過(guò)技術(shù)培訓(xùn)、戶主的文化程度也沒(méi)有通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，這可能是西藏農(nóng)村受教育水平所限，農(nóng)村農(nóng)戶的戶主文化水平普遍偏低，對(duì)于技術(shù)培訓(xùn)方面參加不積極、對(duì)培訓(xùn)知識(shí)不能夠完全理解，不能夠運(yùn)用到其生產(chǎn)生活當(dāng)中，導(dǎo)致顯著性檢驗(yàn)不明顯。此外，農(nóng)戶家庭與銀行距離遠(yuǎn)近對(duì)農(nóng)戶貸款的獲取影響不顯著。

5 結(jié)論及建議

本文通過(guò)實(shí)證分析研究影響農(nóng)村居民信用對(duì)貸款獲取影響的因素，結(jié)果顯示：農(nóng)戶對(duì)親戚借款容易程度、農(nóng)戶對(duì)朋友借款容易程度、農(nóng)戶對(duì)鄰居借款容易程度以及農(nóng)戶家庭收入對(duì)農(nóng)戶貸款的獲取影響顯著，進(jìn)而得出以下結(jié)論：

（1）農(nóng)村居民信用評(píng)價(jià)體系的軟化性。由于農(nóng)村社區(qū)的交往格局及生存環(huán)境，決定了其評(píng)價(jià)體系受軟化機(jī)制約束，對(duì)個(gè)人信用的評(píng)價(jià)不同于城市的硬性指標(biāo)評(píng)價(jià)體系，更多來(lái)自于鄰里親友之間的口碑。農(nóng)村居民獲取貸款會(huì)受到民間軟化評(píng)價(jià)體系的顯著影響。因此，農(nóng)村信用體系的建立可以引入農(nóng)村社區(qū)軟化評(píng)價(jià)機(jī)制，以更加客觀準(zhǔn)確評(píng)價(jià)農(nóng)戶個(gè)人的信用狀況，平衡農(nóng)村信貸的信用風(fēng)險(xiǎn)。

（2）非農(nóng)收入是信用評(píng)價(jià)的主要指標(biāo)之一。盡管農(nóng)戶家庭收入越高對(duì)貸款的獲取越容易。但是勞動(dòng)力數(shù)量和耕地面積對(duì)農(nóng)村家庭獲取貸款的影響不顯著，換言之，農(nóng)業(yè)收入對(duì)貸款獲取的影響不顯著。非農(nóng)收入的增加一定程度上可以提高農(nóng)戶應(yīng)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的能力，即非農(nóng)收入越高，農(nóng)戶的償債能力越強(qiáng)。因此，農(nóng)村信用體系的建立可以納入非農(nóng)收入這一指標(biāo)體系，以緩解農(nóng)村信貸的農(nóng)業(yè)系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)。

[參考文獻(xiàn)]

[1]白云峰，畢強(qiáng)，美國(guó)個(gè)人信用評(píng)分體系研究及啟示[J].現(xiàn)代管理科學(xué)，2010（12）： 31-32+38.

[2]蔡麗艷，馮憲彬，丁蕊，基于決策樹(shù)的農(nóng)戶小額貸款信用評(píng)估模型研究[J].安徽農(nóng)業(yè)科學(xué)，2011，39（02）： 1215-1217.

[3]陳瑩.我國(guó)農(nóng)戶小額信用貸款信用風(fēng)險(xiǎn)控制研究[D].成都：西南財(cái)經(jīng)大學(xué)，2006.

[4]李坤.個(gè)人信用評(píng)估模型比較分析[J].江蘇科技信息，2018，35（32）： 40-43.

[5]會(huì)曉，關(guān)于企業(yè)信用評(píng)估方面的研究[J].消費(fèi)導(dǎo)刊，2006（11）： 84.

[6]王曉瑩.農(nóng)戶信用評(píng)價(jià)體系構(gòu)建研究[D].昆明：云南財(cái)經(jīng)大學(xué)，2016.

[7]劉燕霞.社會(huì)資本對(duì)農(nóng)戶信用行為的影響研究[D].杭州：浙江財(cái)經(jīng)學(xué)院，2012.

[8]宋燕，基于Logistic回歸和Probit回歸的個(gè)人信用評(píng)估研究[D].桂林：廣西師范大學(xué).2019.

[9]羅玉韜.賓川縣農(nóng)戶借貸行為研究[D]，昆明：云南財(cái)經(jīng)大學(xué)，2018.

[10]徐曦，農(nóng)村信用社農(nóng)戶信用評(píng)價(jià)指標(biāo)體系研究[D].杭州：浙江理工大學(xué)，2017.

[11]王樹(shù)娟.長(zhǎng)期借貸機(jī)制下的農(nóng)戶信用機(jī)制探析[J]特區(qū)經(jīng)濟(jì)，2008（07）： 90-91.

[12]李新穎.個(gè)人信用評(píng)估研究綜述[J]現(xiàn)代商業(yè)，2013（21）： 40-42.

[13]賴永文.農(nóng)戶信用評(píng)價(jià)體系研究[D].福州：福建農(nóng)林大學(xué)，2012.

[14]魏源.我國(guó)農(nóng)村民間信用狀況及促進(jìn)其健康發(fā)展的基本條件——基于廣東農(nóng)村民間借貸實(shí)地調(diào)查[J].社會(huì)科學(xué)家，2011（02）： 46-49+66。

[15]盛來(lái)運(yùn).農(nóng)村民間信用的現(xiàn)狀與發(fā)展[J].農(nóng)村經(jīng)濟(jì)與社會(huì)，1990（05）： 44-49.

[16]張軍，中國(guó)農(nóng)戶信用行為研究[D].楊凌：西北農(nóng)林科技大學(xué)，2006

[17]張賽臣，民間借貸發(fā)展的市場(chǎng)基礎(chǔ)及規(guī)范路徑研究[D].杭州：浙江工商大學(xué)，2018.

[18]陳飛翔.溫州民間借貸研究：1978 - 2015年[J].湖南商學(xué)院學(xué)報(bào)， 2016，23（04）： 122-128.

[19]周麗惠.我國(guó)民間借貸的風(fēng)險(xiǎn)與法律防范[J]，法制博覽， 2016（19）： 302.

[20]王玉芹，我國(guó)民間借貸市場(chǎng)法律規(guī)制研究[D].蚌埠：安徽財(cái)經(jīng)大學(xué)，2016.

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

[通訊作者]房帥（1995-），男，山東濱州人，在讀本科生。