農戶小額信貸風險評估及控制研究

劉霜 晏玲瓏 寧瑞穎 鄧花蓮

[摘 要]農戶小額信貸是促進農村就業(yè)和脫貧的重要手段。近年來，農戶對小額信貸需求的增加與經濟下行帶來的放貸壓力增大的矛盾日益突出，如何解決信貸風險分擔機制是解決該矛盾的關鍵。文章以高縣農商銀行為研究對象，通過層次分析法構建農戶小額信貸信用風險評估體系，利用模糊綜合評價法對該銀行信用風險進行量化評估，最后從農戶、金融機構和政府風險合理分擔的視角，構建農戶小額信貸風險補償機制，進而提出完善農戶小額信貸風險管理的可行路徑及相關政策建議。

[關鍵詞]小額信貸;風險評估;補償機制;層次分析法;模糊綜合評價法

[DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2021.13.069

1 引言

農戶小額信用貸款指的是發(fā)放給信譽良好的農戶，在核定的額度和期限內，不需抵押或擔保的貸款。我國在20世紀80年代中后期開始注意到國外這種扶貧貸款模式，并于90年代初期逐步引進我國。經過數十年的發(fā)展，我國農戶小額信貸規(guī)模持續(xù)增長，農戶貸款需求增多。但是，商業(yè)銀行、農村信用社等金融機構在貸款過程中也面臨著農村信用基礎薄弱、農民風險控制能力有限等風險。文章以高縣農商銀行為實證研究對象，運用層次分析法和模糊綜合評價法評估出該銀行的農戶小額信貸風險，探討高縣農商銀行農戶小額信貸發(fā)展過程的問題，最終構建風險補償機制。進行該項研究有助于農商銀行開發(fā)更適合農戶的信貸產品，降低銀行農戶小額信貸業(yè)務風險，解決農戶資金難題，促進農村金融發(fā)展。

2 研究對象情況

四川高縣農村商業(yè)銀行成立于2007年11月09日。截至2019年6月，高縣農商銀行共有28處分支機構，遍及全縣19個鄉(xiāng)鎮(zhèn)，是高縣存貸款市場占比最高、資金實力最強、營業(yè)服務網點最多的金融機構。

高縣農商銀行結合縣域經濟情況，投放農戶類信用貸款，大大提高了小額貸款普及率。2016年至2018年，高縣農商銀行每年投放的小額農貸分別為100618萬元、125222萬元、144604萬元，小額農貸增速分別為39.67%、24.45%、15.48%，均遠高于同期各項貸款增速。截至2018年9月末，高縣農商銀行累計發(fā)放扶貧小額貸款6297戶，金額達21549.66萬元，余額為19536.64萬元，較年初凈增長了2218.93萬元。該銀行多年來，深耕“三農”市場，大力投放農戶類貸款。由于農戶小額信貸受益主體經營業(yè)務等情況的特殊性，高縣農商銀行農戶小額信貸業(yè)務在快速發(fā)展的同時，也存在著資金無法回收或無法按時回收等風險。

3 研究內容

3.1 層次分析法

3.1.1 建立農戶小額信貸信用風險評估指標體系

結合現(xiàn)有理論成果與高縣農商銀行的實際情況，文章從農戶基本信息情況、信用狀況、還款能力、貸款情況和經營環(huán)境五個要素出發(fā)，構建農戶小額信貸風險評估指標體系如表1：

3.1.2 構造判斷矩陣

采用德爾菲法建立判斷矩陣，由相關專家對比層次結構模型中列出的準則層、指標層中各個指標之間的相對重要程度，然后做出判定，具體標度如下表2：

3.1.3 一致性檢驗

為了盡可能確保對結果進行相對客觀的描述，文章使用一致性檢驗來分析判斷矩陣的合理性。隨機一致性比率用CR來表示，一般一致性指標用CI表示，平均隨機一致性指標用RI表示。

檢驗使用公式為：CR=CIRI，其中CI=λmax-nn-1

下表是1～9階判斷矩陣的相應RI值，RI代表的是平均隨機一致性指標：

若判斷矩陣P 的CR<0.1或λmax= n，CI=0，則認為P具有滿意的一致性，否則需調整P中的元素，使其滿足一致性要求。

求解P矩陣，解得其λmax=5.3241，CI= 0.0810，CR= 0.0723，所以該判斷矩陣的一致性可以接受;

同理，解得P1的λmax= 5.0766，CI= 0.0192，CR1= 0.0171;P2的λmax=4.0310，CI=0.0103，CR2= 0.0116;P3的λmax=5.0278，CI= 0.0070，CR3= 0.0062;P4的λmax=2，CI= 0，CR4=0;P5的λmax=2，CI= 0，CR5=0;由上可知判斷矩陣均通過一致性檢驗。

3.1.4 局部權重計算

使用特征值法求取各級指標之間的權重。根據上述構造的判斷矩陣，利用 MATLAB 計算出矩陣的特征值與特征向量，然后對特征向量進行歸一化處理，得到各級指標的權重，最終計算結果如下：

Wi=（0.0852， 0.2797， 0.3695， 0.1844， 0.0812;W1i=（0.1553， 0.0688， 0.1169， 0.4079， 0.2511）;W2i=（0.3370， 0.4018， 0.1640， 0.0972）;W3i=（0.0824， 0.4266， 0.2537， 0.1507， 0.0866）;W4i=（0.8333， 0.1667）;W5i=（ 0.7500， 0.2500）

3.1.5 組合權重計算及排序

對農戶小額信貸信用風險研究目標層的結果分析：采取上一級的指標乘以下一級各指標權重進行得分排序，詳見表4：

3.2 模糊綜合評價法

3.2.1 建立評語集

為衡量評價結果的優(yōu)劣程度，對農戶小額信貸風險建立一個評語集 V，V=（V1，V2，V3，V4，V5），分別代表“低”“較低”“合理”“較高”“高”。對評語集賦值，設分數列向量H=（100，85，70，55，40）。

3.2.2 單因素模糊評價

通過發(fā)放調查問卷得出每一個二級指標的得分，抽取高縣農商銀行的十個網點和分行，向相關部門的內部員工發(fā)放了100份調查問卷，問卷發(fā)放的對象包括銀行員工、信貸管理部、風險管理部總經理、副總經理、資深客戶經理等，最終收集到有效問卷90份。將問卷數據通過隸屬度函數處理，得到各指標隸屬度向量。使用公式如下：

Ri=ri1v1+ri2v2+…+rimvm

rim為每個指標 Uij隸屬于評語集 V 的評價次數占總評價次數的比例，vm為評價結果，Ri 表示單因素評判集（隸屬度向量），可簡單表示為：

Ri=ri1，ri2，...，rim

3.2.3 模糊綜合評價

根據指標權重集，綜合地考慮各個因素的影響，計算準則層模糊綜合評價集Bi和最終評價集B：

B1=W1i·R1

=（0.1412，0.3234，0.2134，0.1980，0.1240）

同理可算出：

B2=（0.1578，0.2988，0.2555，0.2114，0.0765）;B3=（0.1224，0.3212，0.1140，0.2904，0.1520）

B4=（0.1335，0.2579，0.2462，0.2169，0.1455）;B5=（0.2167，0.2810，0.2244，0.1997，0.0782）

B=B1，B2，B3，B4，B5T=0.14120.32340.21340.19800.12400.15780.29880.25550.21140.07650.12240.32120.11400.29040.15200.13350.25790.24620.21690.14550.21670.28100.22440.19970.0782

3.2.4 模糊綜合得分

對評價集B去模糊計算，算出高縣農商銀行農戶小額信貸風險各準則層的評分Vi和最終評價得分V：

V1=B1·H=72.397;V2=B2·H=73.75;V3=B3·H=69.574;V4=B4·H=70.255;V5=B5·H=75.3745; 最終評價得分V=B·H=71.5795

4 研究結論

4.1 結論

從以上分析可知，準則層中，小額農戶信貸風險與農戶的信用狀況和還款能力密切相關，同時較多地受貸款情況影響，這三者情況越好，農戶信貸風險越低，按時還款的可能越大。指標層中，農戶經營效益、貸款情況、借款歷史、征信情況以及經營總資產是評估銀行借貸風險的關鍵指標，銀行在向農戶貸款時，可以重點關注農戶的這些基本情況。

通過模糊綜合評判可知，高縣農商銀行農戶小額信貸風險較為合理，各項因素都對農戶小額信貸風險具有相當影響，其中經營環(huán)境對農戶信貸風險影響最小，且在一定時期內經營環(huán)境相對穩(wěn)定，銀行可以減少對這方面的關注;相應的農戶還款能力對農戶信貸風險影響最大，銀行放貸時應綜合考察農戶經營月收入、經營總資產、經營效益、家庭財務狀況和負債狀況，一般來說經營狀況好，負債少的農戶家庭有更充足的自由資金，可用于償還借款;同時貸款情況也是影響信貸風險的一項關鍵因素，農戶的貸款金額越大、貸款期限越長，農戶小額信貸的風險就越大，所以貸款情況也是銀行放貸時需要著重考慮的因素。

4.2 對策及建議

4.2.1 金融機構方面

（1）優(yōu)化機構內部管理。近年來，我國經濟發(fā)展、城鎮(zhèn)化進程加快，現(xiàn)有農村金融機構的農村資金大量流出，金融支持力度與農戶發(fā)展要求不匹配，且金融機構普遍存在著分工不明確、責任不清晰等問題，相關金融機構應當通過加強內部控制、人才建設、資本約束等方式完善機構內部管理，立足于農村金融市場，助推農戶發(fā)展。

（2）完善風險評估機制。經調查研究，我們了解到農戶經營業(yè)務單一、收入不穩(wěn)定等情況構成了較大的信貸風險，金融機構應及時對農戶相關信息變化做出反應，圍繞農戶信貸需求積極推進多元化的農戶小額信貸風險評估機制建設，以政策、環(huán)境、農戶經濟狀況等要素為核心對農戶信貸風險進行較為全面、合理的評估，根據評估結果設定放貸方案。

4.2.2 農戶方面

（1）提升農戶認知水平。多數農戶文化水平偏低，不能充分、深刻地認識并理解農戶小額信貸政策和不及時償還貸款或不償還貸款等行為對政府、金融機構、經濟環(huán)境等的影響。因此，農村合作社或相關宣傳單位可根據當地農戶需求適時召開宣講會議等，加深農戶對小額信貸的理解;有對應信貸業(yè)務的金融機構，在評估信貸風險或者發(fā)放貸款前，也可針對貸款對象開展相關普及性會議、講座等。

（2）增強農戶技能素養(yǎng)。以農戶為貸款對象的小額信貸的風險主要來源于農戶生產經營業(yè)務單一，收入渠道狹窄，經濟收益不穩(wěn)定。當地政府及相關部門或其他組織機構可以開展農戶技能培訓，提高農戶自身技能素養(yǎng)，調動農戶生產經營積極性，幫助農戶拓寬經濟收入渠道，充分利用已有產品達到財富最大化，改善農戶經濟收益狀況。

4.2.3 政府方面

（1）維護農戶合法權益。積極推進農戶及其他新型經營主體評估信息體系構建，根據農戶信貸需求及時開展有效措施，制定相關的法律法規(guī)，為農戶小額信貸提供政策保障，營造良好的信用環(huán)境，加大農戶權益保護力度，切實保障農戶合法權益。

（2）推動機構有序競爭。鼓勵各金融機構開展并不斷探索能夠滿足農戶發(fā)展需求和農村金融服務點持續(xù)發(fā)展的業(yè)務，根據不同金融機構為農村金融做出的貢獻或支農責任的履行情況，實行多層次、差別化的機構信貸保障政策，并及時接收內外部環(huán)境狀況信息，在金融業(yè)務領域建立激勵和考核制度，促進農村金融機構良性競爭。

參考文獻：

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[4]樊樹鋼，周少雅.基于Delphi和AHP法農村小額貸款風險評估模型的構建[J].中國市場，2019（36）：47-50.

[基金項目]2020年國家級大學生創(chuàng)新訓練計劃項目“新冠疫情沖擊下農戶小額信貸風險評估及最優(yōu)補償機制研究”（項目編號：202010626046）

[作者簡介]劉霜，女，漢族，四川宜賓人，研究方向：資產評估;晏玲瓏，女，漢族，四川自貢人，研究方向：資產評估;寧瑞穎，女，漢族，四川廣元人，研究方向：資產評估;鄧花蓮，女，漢族，四川德陽人，研究方向：市場營銷。