鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略視角下惠農(nóng)貸款風(fēng)險評價

1、    鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略視角下惠農(nóng)貸款風(fēng)險評價    摘 要：結(jié)合山東菏澤農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展現(xiàn)狀，對案例銀行貸款業(yè)務(wù)信貸風(fēng)險成因和農(nóng)戶自身風(fēng)險因素進(jìn)行歸納，歸納農(nóng)戶獲貸的風(fēng)險指標(biāo)，采取實證分析方法對農(nóng)戶貸款樣本進(jìn)行測度分析，得出影響農(nóng)戶貸款履約的因素，在此基礎(chǔ)上提出了政策建議。關(guān)鍵詞：鄉(xiāng)村振興;惠農(nóng)貸款;logitic模型：f23 ：adoi：10.19311/ki.1672-3198.2020.11.065在國際經(jīng)濟(jì)下行趨勢增強(qiáng)，經(jīng)濟(jì)體間頻繁的國際貿(mào)易摩擦頻繁，經(jīng)濟(jì)擴(kuò)張的均衡性明顯下降國際背景，國內(nèi)以投資推動的經(jīng)濟(jì)發(fā)展轉(zhuǎn)化為消費驅(qū)動增長模式，經(jīng)濟(jì)供給側(cè)改革，新舊

2、動能轉(zhuǎn)化發(fā)展背景下，通過鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略大力構(gòu)建現(xiàn)代農(nóng)村金融體系，構(gòu)建符合地域經(jīng)濟(jì)條件的惠農(nóng)貸款風(fēng)險評價指標(biāo)體系，對提高農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，增強(qiáng)惠農(nóng)金融機(jī)構(gòu)信貸風(fēng)險管控水平至關(guān)重要。傅鵬，張鵬和周穎（2018）認(rèn)為發(fā)展農(nóng)村金融應(yīng)從農(nóng)村經(jīng)濟(jì)多維特性、空間分布特征及集聚特性等維度，建立指標(biāo)要素，使用空間面板計量模型實證得出教育、醫(yī)療等發(fā)展水平同農(nóng)業(yè)金融相關(guān)性，建議完善農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)布局。孫堯（2018）從管理控制的視角，在信貸辦理環(huán)節(jié)收集金融機(jī)構(gòu)風(fēng)險數(shù)據(jù)分析，建議通過完善大數(shù)據(jù)應(yīng)用系統(tǒng)，增強(qiáng)農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)風(fēng)險防范能力。顧曉安，莊曉棟和許澤慶（2020）從農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)滲透性、保險密度、存款密度、不良貸款率等方面，

3、構(gòu)建sdm模型實證分析普惠金融發(fā)展對水平，通過模型穩(wěn)健性檢驗，提出農(nóng)商行根據(jù)自身優(yōu)勢，從農(nóng)村客戶需求出發(fā)構(gòu)建信貸產(chǎn)品體系，降低經(jīng)營風(fēng)險。在本文主要創(chuàng)新在于，從鄉(xiāng)村振興視角下對菏澤農(nóng)商行農(nóng)戶貸款風(fēng)險成因分析，并構(gòu)建評價模型，從實證結(jié)果提出推動鄉(xiāng)村經(jīng)濟(jì)振興、提升農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)服務(wù)能力的建議。1 農(nóng)戶貸款風(fēng)險評價模型構(gòu)建1.1 二元logitc模型本文對于農(nóng)戶貸款風(fēng)險進(jìn)行評價時會選取調(diào)查指標(biāo)組，其中既有定性指標(biāo)又有定量指標(biāo)，所以采用二元選擇logitc模型，是離散選擇法模型之一，屬于多重變量分析范疇，是經(jīng)濟(jì)學(xué)中統(tǒng)計實證分析常用的方法。1.2 模型的建立二元logistic回歸模型，一般的總體回歸形式為

4、：回歸系數(shù)i表示因變量變化一單位時，事件發(fā)生與不發(fā)生的概率之比的對數(shù)變化值，定義p為y=1，則稱lnp1-p為logitic p。1.3 模型數(shù)據(jù)來源本論文選取解釋變量從菏澤農(nóng)商銀行審計中心的信貸管理系統(tǒng)中隨機(jī)調(diào)取200戶農(nóng)戶貸款樣本，解釋變量為是否違約，進(jìn)行統(tǒng)計分析，查看數(shù)據(jù)是否具有可靠性、具備代表性。2 實證分析2.1 數(shù)據(jù)賦值為推進(jìn)農(nóng)村供給側(cè)改革，加快鄉(xiāng)村振興，本文從產(chǎn)業(yè)興旺、生態(tài)宜居、鄉(xiāng)風(fēng)文明、治理有效、生活富裕的的角度構(gòu)建指標(biāo)變量維度，分為農(nóng)戶特征;經(jīng)濟(jì)環(huán)境;銀行要素三個方面構(gòu)成。2.2 顯著性檢驗由于各指標(biāo)的計量單位不同，需要對各指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理后再進(jìn)行顯著性檢驗，得出對農(nóng)戶貸款

5、違約具有顯著性影響的因素作為評價指標(biāo)。采用t檢驗法。原理：檢驗假設(shè)：h0：p=0;h1：p0，檢驗統(tǒng)計量為t=rn-21-r2若|t|>ta2（n-2），則拒絕h0，接受備擇假設(shè)，即有（1-a）的把握認(rèn)為樣本的相關(guān)性系數(shù)顯著，則可以說明總體兩個變量間存在著線性關(guān)系，檢驗通過，反之兩個變量之間不存在線性關(guān)系。根據(jù)以上方法選取貸款違約為被解釋變量，要利用spss17.0對數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析，分析時取=0.1，即在90%的置信區(qū)間內(nèi)進(jìn)行顯著性檢驗。實證發(fā)現(xiàn)x1、x7并不顯著，因此將以上兩因素排除，由剩下變量構(gòu)建模型。選取的因變量貸款風(fēng)險與其它類型的因變量有所不同，它不是連續(xù)的，所以設(shè)定y的取值為

6、0or1。其中，p是發(fā)生貸款風(fēng)險的概率。具體的模型方程為：采用的是二元回歸模型，因其中的值不能用來解釋自變量對因變量的邊際影響，而是判斷它們系數(shù)的符號，如果符號為正表明解釋變量越大，因變量取1的概率就越大，反之則相反。得到影響農(nóng)戶貸款風(fēng)險因素的logit回歸模型的表達(dá)式如下：2.3 實證結(jié)論經(jīng)研究農(nóng)戶的醫(yī)療健康狀況、家庭人均年收入、所在縣人均收入、貸款是否保證人、貸款是否有抵押物和貸款時支行不良水平六點因素是影響農(nóng)戶貸款風(fēng)險最顯著的因素?？赏ㄟ^農(nóng)戶特征、經(jīng)濟(jì)環(huán)境、銀行要素三個維度分析關(guān)注以上風(fēng)險因素，通過實現(xiàn)增強(qiáng)顯著因素強(qiáng)度，降低農(nóng)戶貸款違約。3 結(jié)論及建議3.1 結(jié)論一是農(nóng)戶在農(nóng)村從事的經(jīng)營

7、或生產(chǎn)活動時，在銀行貸款需要自身的健康為持續(xù)經(jīng)營生產(chǎn)提供基礎(chǔ)，當(dāng)身體出現(xiàn)重大疾病時，雖有農(nóng)村醫(yī)保提供一定支撐，但投入的物力和人力對貸款償還能力負(fù)面影響較大。二是從借款人和地域經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)較好時，對生產(chǎn)經(jīng)營的抗風(fēng)險能力有一定提升;社會整體較重視金融信用的環(huán)境氛圍。三是從銀行內(nèi)部當(dāng)農(nóng)戶貸款存在不動產(chǎn)抵押或保證擔(dān)保時，可降低銀行資產(chǎn)風(fēng)險;銀行自身不良貸款低于全行平均水平，貸款風(fēng)險管控能力相對突出也可降低信貸風(fēng)險。3.2 政策建議（1）提升“三農(nóng)”銀行服務(wù)水平。當(dāng)前菏澤市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展呈現(xiàn)新趨勢，村鎮(zhèn)經(jīng)濟(jì)資金需求方面呈現(xiàn)多樣化的趨勢。“三農(nóng)”銀行主要服務(wù)對象定位于優(yōu)質(zhì)新型合作社和農(nóng)戶，與大型商業(yè)銀行進(jìn)行錯位競

8、爭。借助不同于山東其他農(nóng)商行的發(fā)展優(yōu)勢，即在2002年農(nóng)信社承接菏澤城市信用社全部資產(chǎn)及客戶資源，通過優(yōu)質(zhì)核心企業(yè)合作中，獲取上下游鏈條的優(yōu)質(zhì)農(nóng)戶資源，推動農(nóng)村金融服務(wù)創(chuàng)新和信貸資產(chǎn)優(yōu)化配置。（2）強(qiáng)化信貸風(fēng)險管控能力。加強(qiáng)農(nóng)商行內(nèi)控制度建設(shè)，優(yōu)化信貸業(yè)務(wù)流程，做好信貸基礎(chǔ)管理工作。運用大數(shù)據(jù)風(fēng)控技術(shù)，采集貸款客戶及配偶在征信、裁判文書、電網(wǎng)、通信等系統(tǒng)信息，完善風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng)，增加信息收集的有效性和真實性。為業(yè)務(wù)審核提供準(zhǔn)確的信息參考，優(yōu)先支持優(yōu)質(zhì)農(nóng)戶，增強(qiáng)農(nóng)戶貸款獲得率。（3）推動地區(qū)信用環(huán)境建設(shè)。在服務(wù)農(nóng)戶中，銀行加強(qiáng)同政府、法院、銀監(jiān)等部門聯(lián)動，助力地方誠信體系建設(shè)。對違約貸款的多舉措清收處置，來增強(qiáng)農(nóng)戶失信成本，增強(qiáng)區(qū)域內(nèi)客戶誠信履約意識，同時實現(xiàn)助力農(nóng)民經(jīng)營實體提升核心競爭力，推動美麗鄉(xiāng)村建設(shè)。參考文獻(xiàn)1傅鵬，張鵬，周穎.多維貧困的空間集聚與金融減貧的空間溢出來自中國的經(jīng)驗證據(jù)j.財經(jīng)研究，2018，44（02）.2孫堯.zc農(nóng)村商業(yè)銀行中小企業(yè)信貸風(fēng)