村镇农户贷款风险浅析

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本文作者：韩旺红张丞作者单位：中南财经政法大学

自2007年前后中国银监会针对新型农村金融机构建设问题先后《关于调整放宽农村地区银行业金融机构准入政策，更好支持社会主义新农村建设的若干意见》、《村镇银行管理暂行规定》等一系列文件以来，以村镇银行为主要代表的新型农村金融机构在西部地区得到爆发式增长。仅以广西为例，短短几年间就先后成立了16家村镇银行。西部地区单个村镇银行的规模小，抗风险的能力不强，而农村农户借款缺乏有效担保及抵押物、借款金额小且分散、还款能力弱，使得其信贷业务面临较大的风险。本文结合广西地区的实际调研情况，运用假设条件相对宽松且在信贷风险预测中较为准确的logistic方法，对村镇银行农户的信贷风险问题进行了实证分析，并针对实证结果提出相关政策建议。

一、变量选择及数据来源

（一）变量选择。本文参考M.JoséCharlo（2010）、袁岗（2010）、郭小波（2011）等学者的相关研究，选取以下指标，见表1。

（二）数据来源及其处理。由于村镇银行风险防控等方面发展尚不完善，其信贷尚未全面纳入中央银行征信系统，加之广西地区的村镇银行大多为新建，历史最长的也只有几年时间，违约样本相对匮乏，为此，我们通过以下方法找到了290个样本。第一，采取分层抽样的方法，将广西16家村镇银行根据成立时间先后分为三类进行抽样，在选出平果国民村镇银行、南宁江南国民村镇银行、合浦国民村镇银行等六家村镇银行的基础上，于2011年8月~2012年4月进行了重点调研，获得农户无违约贷款有效样本155个。第二，通过中国人民银行征信系统随机抽取农村信用社对农户的违约贷款样本135个。采取这一处理方式的理由在于农村信用社与村镇银行存在着极大的相似性，如相似的经营地域、一致的市场定位、几乎完全相同的业务范围（陈保明，2011）、经验及素质不相上下的信贷员、高度重合的客户市场等，基于统计学原理，本文认为这135个样本是有效的。第三，从贷款用途角度看，在我们调查的贷款中，经营性贷款比率达49%，用于种养殖业的占24%，消费类占15%，其他项目共占12%，说明样本比较全面地反映了农户信贷的基本需求，与实际情况基本相符。

二、变量描述性统计分析及假设

假设1：农户户主特征对信贷是否违约有影响。基于描述性统计分析，可以发现违约农户与非违约农户的个人特征有差异。违约农户年龄均值低于非违约农户，一定程度上隐含着年龄越大，诚信越高；违约农户婚姻均值低于非违约农户，表明已婚农户责任心强；借款人工作稳定情况均值差异显示工作越稳定，违约风险越小；借款人受教育程度均值差异表明受教育程度越高，还款能力越强。根据以上分析，我们提出第一个假设。假设2：农户的收入及资产情况对信贷是否违约有影响。基于描述性统计分析，违约农户和非违约农户经济状况指标差异明显。总体说来，非违约农户年收入水平要高于违约农户。违约农户的固定资产均值、贷款总额均值低于非违约农户，违约农户的短期存款均值高于非违约农户。根据以上分析，我们提出第二个假设。假设3：贷款的具体特征对信贷是否违约有影响。基于描述性统计分析，从贷款抵押、贷款使用率、贷款还款能力这几个指标来看，违约农户的数据明显异于非违约农户的数据。根据以上分析，我们提出第三个假设。

三、回归分析及模型评价

本文选用SPSS17.0软件进行分析，选取logistic中的向后Wald法。结果表明，模型整体上有效预测农户违约情况。利用该模型对样本进行预测，总体预测准确度达到了82.8%，对非违约农户的预测准确性达到90.3%，对违约农户预测的准确度达到了74.1%。该分析结果表明，此模型能有效评价信用风险。本文经过优化检验，剔除对因变量不显著的变量，发现解释变量X1、X2、X3、X4、Mort对因变量有显著影响。SPSS输出如下。表4logistic模型估计结果回归模型表明，贷款使用率、单位贷款抵押、还款能力、资产抵押率、资产抵押价值对农户违约率有显著影响，其中借款人的贷款使用率及信用评级越高、还款能力越强、抵押资产价值及其占固定资产的比率越大则贷款违约的概率越小。根据以上分析，我们可以对上述三个假设作如下判断。首先，农户户主的个人特征对贷款违约没有显著性影响。尽管从理论上看，借款者的个人特征，特别是工作状况及受教育程度对贷款是否违约都有影响，但是相关实证分析并未对这一观点提供有力的支持，导致这一情况的主要原因可能是因为村镇银行的贷款主要是发放给了驻地附近长期居住的村民中的中低收入群体，他们之间存在着诸多方面的共性，比如贷款用途近似等，导致借款者的个人特征并不显著性地影响贷款违约概率。其次，农户的收入及资产情况对信贷是否违约没有显著性影响。由此可见，收入及资产情况并不能成为判断农户是否违约的关键变量。这一点也与实际情况相符。在社会信用环境不佳的情况下，借款者是否还款其实主要还是取决于其还款意愿。最后，贷款的具体特征，包括贷款使用率、单位贷款抵押、还款能力、资产抵押率、资产抵押价值，对信贷是否违约有显著性影响。贷款使用率越高即X1越小违约概率越小；信贷员对借款者信用评级越高即X2越小则违约概率越小，这说明信贷员能否对客户信用进行正确评级非常重要，这一结论与实际也非常吻合；还款能力越强即X3越大违约概率越小；资产抵押率越大即X4越大则违约概率越小。通过以上分析，logistic模型判别效果较好，变量解释与实际情况比较接近。但由于国内外专门针对农村小型金融机构的信贷风险研究较少，各评价指标的选取有待完善；在对数据处理时，出于显著性的需要，部分指标被剔除，回归模型的适用性受到一定影响，而且由于样本量较小，无法对模型的稳健性进行充分验证。另外，由于地域、股权结构、发展背景等诸多不同，村镇银行与信用社之间以及各地村镇银行之间存在着差异性。因此，本模型在运用时有必要结合具体情况进行调整。

四、结论与建议

1.由于贷款使用率、单位贷款抵押、还款能力、资产抵押率、资产抵押价值对信贷是否违约有着显著性影响，因而培养一批能准确识别贷款具体特征的信贷员对村镇银行风险防控非常重要，加快信贷员的素质提升并改革其激励机制是当前村镇银行需要解决的重要问题。对于小型金融机构而言，用工成本往往是其主要成本之一，特别是西部的村镇银行，较小的规模决定了其不愿付出高成本去聘用富有经验的信贷员，而且本土信贷员在农村有着天然的低信息成本优势，因此通过培训等方式加快提升本土信贷员素质能有效降低信贷风险。在具体实践中，村镇银行应该根据信贷员的实际情况，将信贷员的素质适当分级，并与信贷员报酬及其职业上升与发展的通道和空间相挂钩，以有效激励信贷人员进行自我提升。

2.农户户主的个人特征、收入及资产情况对信贷是否违约没有显著性影响，借款农户是否还款主要还是取决于其还款意愿。因此，通过多种渠道积累优质客户，增加客户的满意度并降低优质客户的退出率，成为降低村镇银行信贷风险的又一主要措施。此外，村镇银行应该充分认识自己现有产品和放贷模式的缺陷，根据借款农户的不同特征及其金融服务偏好，对产品及放贷模式进行灵活的调整。

3.加强贷后监控，特别是加强对贷款实际使用情况的监控，对防范农户信贷违约有重要意义，特别是针对贷款使用率的贷后监控。贷后监控失控主要体现在贷后监控不及时、流于形式、贷后检查报告失真或不够深入、发现风险未进行及时处理等方面。为充分了解借款农户的还款意愿并加强对贷款使用情况的监控，村镇银行应该充分发挥本土化优势来获取更为充分的信息。农村地区由于经济落后，人民银行征信系统中尚无成熟的、有针对性的信息模块，导致村镇银行的基础信贷信息严重缺失。这导致信贷员在进行贷款审核及贷后监控中面临着比较严重的信息不对称问题，大大加大了信贷风险发生的可能。而村镇银行由于立足于本地，无论是信贷员还是贷款农户都源于本地，这就为利用社区规范来加强信息对称，启动农村社区农户的诚信意识创造了条件。只要村镇银行充分发挥本土化信息的优势，充分利用农村社区人口流动性相对较小的特点，通过定期公示“低信用客户”、深入家庭调研等手段来加大对信贷违约风险的控制力度，就能在信息不充分的情况下最大限度地避免贷款决策中的逆向选择问题发生，进而最大限度地控制信贷风险。此外，村镇银行应加强与本土农村合作组织的合作，尽量扩展信息来源渠道。

4.在贷款审核中，要着重贷款者品行的考察。在实际操作中，农户往往不能提供充足的抵押物，在这种情况下，可以运用其他商业银行在农村信贷实践中总结出的“软信息”信贷技术加以弥补。在当前西部地区的农村金融市场上，小组联保模式是最常用的一种贷款方式。这种方式给村镇银行提供一个有效地降低信贷风险的方式。采用小组联保模式，村镇银行可以将某些管理成本和贷款风险转嫁给小组成员，进而降低自身的经营成本及提高风险管理效率。但这种方式也存在漏洞，它是人情信用与契约信用的结合，基本上没有实物担保。当担保人失去担保能力时，还款就失去保障，极易产生信用风险。而台州银行等商业银行在农村信贷的实践表明，尽管贷款者无法提供充足抵押物，但品行有保证的贷款者的信贷风险很小。因此，西部地区存在银行在农户无法提供充足抵押物情况下，可以通过加强对贷款者品行的考察来降低信贷风险。