淺析農村信貸征信技術的要素

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一、引言

改革開放三十多年來中國經濟以較快速度發展為世界所矚目。然而，有著廣闊農村和眾多農村人口的中國，如果不盡快消除城鄉間嚴重的二元結構，不僅無法保證經濟持續高速發展，而且會隨著城鄉間開放和貧富差距的不斷加大而帶來政治層面的風險并造成社會不穩定。近年來，農村問題越來越受到社會各界的重視，在這一背景下，農村金融如何進一步創新以支持農村經濟的發展，就成為理論界和實踐界需要認真解決的重大課題。金融市場的發展是經濟增長的結果，金融市場的發展反過來又推動經濟增長，應當建立金融市場與經濟發展互相刺激和互相影響的良性循環，這已是世界各國研究者的共識(Beck.LevineandLoay-za，2002;KingandLevine，1993;譚民俊，2007)。盡管自1978年實行改革開放以來中國就逐步建立起了農村金融體系，但長期以來卻發展緩慢，甚至較改革開放初期有萎縮的跡象。在農村地區的生產函數中一直存在勞動力投入和資金投入不對稱的情況，致使產出由于資金約束而未能達到潛在水平，由此形成了經濟增長中的金融瓶頸(王景富，2002)。近年來，隨著國家金融政策調整，四大國有商業銀行退出了農村市場，農業銀行商業化和合作基金會整頓后，農村信用社成為農村金融市場上唯一正規金融機構(朱守銀，2003)。政府本希望通過農村金融機構的整合，規范市場，提高服務水平，促進農村金融快速發展。然而一份調查問卷則顯示，在農戶借貸中，民間金融占65%，正規金融僅占6%(王志宇、周其偉，2008)，透露出正規金融機構在農村信貸方面作用的缺失。

在中國廣大的農村地區，由于信息不對稱和抵押品不足等原因，正規金融機構對農戶普遍存在“惜貸”行為;同時對于面臨收入不確定性且沒有大量儲蓄又想借支未來的農戶而言，通過正規金融部門借貸以預支未來的愿望難以實現，只能借助于親屬關系及非正規金融組織的借貸(朱信凱、劉剛，2009)。盡管中國農村信用社為社員的服務性特點已經異化為追求利潤最大化，基本上已經拋棄合作制原則(張杰，2003)。但是否說追求利潤最大化的目標下就需要放棄收入較低的廣大農戶?是否一定需要提高貸款利率水平去維持盈利水平?是否是由于農村可能存在的信用危機和經營成本造成正規金融機構的“惜貸”?筆者認為答案是否定的。否則無法解釋非正規金融機構的存在和蓬勃發展(朱信凱、劉剛，2009)。而真正造成正規農村金融機構尷尬局面的原因實際上來自于四個方面:一是制度安排和考核體系決定的經營理念;二是商業界視為鐵律的“二八定律”思維定勢;三是投資風險意識不完整;四是信息披露和利用制度不健全。而長尾效應的出現(ErikBrynjolfsson，YuHu，andMichaelD.Smith，2003)以及“壘大戶”等短期逐利行為造成的金融風險不斷加大的現狀讓我們意識到，要保持農村金融機構長期穩定發展，必須盡快轉變信貸觀念。

實際上，中國已對農村信貸和小額信貸的發展做出了諸多的安排并取得了一些進展。但要想使商業銀行能夠真正自覺自愿地融入到支持農村金融發展的隊伍中，則需要剖析商業銀行選擇客戶的方案，指出應采取的盈利策略(即真正切實可行的征信技術)，才能確保農村信貸的長期穩定發展。然而，目前國內外鮮見專門針對農村征信技術和農村信用評估的研究，如何通過對農村征信技術的研究和信用數據庫的建設，解決金融機構和農戶之間的信息不對稱，逐步提高金融機構服務農村的水平和能力，提高農村金融服務的到達率，是當前理論界和農村金融機構急需破解的難題。從各國理論和實踐層面來看，農村信貸較為成功的案例是孟加拉人穆罕默德•尤努斯創立并推行的“格萊珉”模式，通過聯保等小額信貸技術，致力于從社會底層解決孟加拉鄉村的貧困問題，獲得了社會效益和經濟效益的雙豐收(霍兵，2007)，說明農戶信貸完全可以實現盈利。本研究擬建立不完全信息的動態重復博弈模型，分析“格萊珉”銀行模式的成功之處，并研究實現中國農村金融“長尾效應”的條件。闡述通過轉變經營理念、改善管理模式、優化征信技術等手段實現面向中國農村金融貸款業務中銀行和農戶的雙贏，并據此給出進一步提出農村金融信貸市場的探索性建議。

二、改進的“格萊珉”銀行機制分析

(一)基本假設

1.假設農戶每年都需要借貸一定的資金開展生產*，這使農戶與金融機構間存在重復博弈的可能。

2.第i個農戶生產函數為:Yi=AAiLαiKβi其中，A表示當地總的生產環境(包括經濟發展、交通運輸、氣候變化等)，銀行可以根據經驗測度該值，其在短期內難以改變;Ai表示該農戶的生產能力，這一信息農戶充分掌握，而銀行不完全或不掌握;Li為該農戶自身可投入的勞動力供給;Ki為該農戶可投入生產的資本供給;0＜α，β＜1。

3.第i個農戶資產為K''''i，其中用于生產的比率為pb;當前可以得到的貸款數量為Di，其貸款用于生產的比率為pc。其貸款成本包括:一是利率支出Dr，設貸款利率為r，則農戶需支付的利息Dr=Dir。二是利息之外的其他成本，如填報資料、尋找擔保人的成本Dcr，其相對于利息而言是一種隱性成本，包括與所貸款金額無關的費用以及與貸款金額有關的擔保費用支出。此時，Dcr=Dcr0+Dir''''，其中r''''表示擔保費用比例，相當于隱性利率。

4.周邊環境對不還款行為的不認可程度為pe，農戶預計存活時間為yi，則農戶由于不還貸款產生的代價為u(pe，y)，其與不認可程度pe和預期存活年齡yi均成正比。

5.銀行貸款的基本策略:對于新貸款的農戶，按地區和農戶的基本情況設定最高貸款額Zi;對未還款農戶依然可以貸款，但額度遞減率為c1;還款后額度遞增率為d1。

6.銀行對農戶還貸判斷準確率取決于銀行掌握的信息，即pei=f(Ii)，其中，pei表示銀行對第i個農戶判斷的準確率，Ii表示銀行掌握農戶的信息量，可以證明該函數是一個下鞅過程，即隨著銀行對某農戶信息量掌握的增加，其對農戶是否還款判斷的準確性也在增強。

(二)農戶收益分析

農戶還款與否的收益(或損失)如下*:1.還款，其收益包括兩部分，一是貸款得到的直接受益:R1=(AAiLαiKβ)K(K''''i×pb+Di×pc)K''''i×pb－Dr－Dcr(2)二是由于還款后貸款額增加帶來的收益期望E(R2)=qiβAAiLαi(Did1pc)β－1－Did1(r+r''''[])(3)其中，qi表示農戶一生中希望貸款的次數。2.不還款，其收益為不還款的金額即Di;而其損失包括兩部分，一是因不還款而以后貸款遞減額帶來的收益損失期望:E(C1)=qiβAAiLαi(Dic1pc)β－1－Dic1(r+r''''[])(4)二是由于周邊環境對失信不認可所帶來的損失，包括相應的違約、罰金等法律責任等u(pe，yi)。3.農戶還款的條件為還款收益大于不還款收益:βAAiLiαDiβ－1pcβ－1(1+qic1β－1+qid1β－1)+u(pe，yi)＞Di+Di(1+qic1+qid1)(r+r'''')+Dcr(5)式中包括五項內容，分別為農戶的生產獲利水平、當地對信用的認可程度、貸款的數量、貸款的利息支出和貸款的其他費用。要使之成立，就要提高農戶的單位資產的生產獲利能力、加大違約的不認同、減小貸款金額、降低貸款的利息支出和其他費用支出。再來考察“格萊珉”銀行模式，其正是從這五個方面加以考慮:通過小組農戶的協作和對其生產的輔導來提高農戶的生產能力，通過小組農戶對違約戶的道德譴責來提高農戶對違約的不認同;通過小額減少貸款金額來通過低息降低農戶利息支出，通過簡化程序來減少農戶的其他貸款成本。若農戶的可勞動年數較長，即qi較大，則(5)式可以簡化為:βAAiLiαDiβ－1pcβ－1(c1β－1+d1β－1)+u(pe，yi)/qi＞Di(c1+d1)(r+r'''')(6)即若農戶與銀行存在長期博弈行為，農戶還款的條件只與農戶的單位資本預期收益、當地對不還款的認可度*、利息的高低以及還款與否的利差設計有關。這在相當程度上符合中國農村金融市場的現狀，應當是農村金融機構長期發展所應重點關注的。

(三)農村銀行收益分析

1.單個貸款戶創造的收益。對銀行而言，某貸款戶帶來的預期收益為:E(Ri)=peiDir－(1－pei)Di(1+r)－C(Ii)(7)顯然，銀行收益很大程度上取決于其基于一定信息的對貸款戶還款的判斷程度。而單位信息帶來的收益為:dE(Ri)dIi=f''''(Ii)Dir+Di(1+r[])－C''''(Ii)(8)由于f(Ii)單調遞增，f''''(Ii)＞0，即信息本身會創造價值，但收集和處理信息也會花費成本，其是否產生收益取決于信息采集成本和信息利用程度間的比例。

2.整體貸款戶創造的收益:E(R)=∑peiDir－(1－pei)Di(1+r)－C(Ii[])(9)此時，一般人認為，由于中國農村地域廣泛、居住分散，對農戶的貸款資格進行甄別的信息成本較大，應將貸款集中于企業客戶。然而，由于企業生產經營的復雜性，要準確判斷其償債概率，其難度卻遠大于環境相對穩定、生產經營簡單的農戶。即農戶和企業違約判定函數要求的信息集存在著較大的差異，若以I1和I2分別表示農戶和企業判別函數所需的信息集，則I2＞I1，dpe(2)/dI2＜dpe(1)/dI1。另外，由于一個地區統一特征的企業樣本相對較少，無法或較難使用統計方法精確描述企業行為，而對于農戶則可以使用較為簡單的統計方法得出較為準確的特征函數。由此可知，若以式(9)來統一考量農戶和企業的信息成本和收益，顯然忽略了判定函數所需信息集大小和構造判別函數的成本差異，而正是此思路造成了對農戶和企業采用了相似征信技術，擴大了農戶信息采集成本。

3.銀行貸款的風險收益。對于銀行而言，其貸款行為可看作一種投資行為，必須綜合權衡風險和回報。其效用函數可表示為:U=E(r)－0．005Aσ2(10)其中，E和σ2分別表示預期收益和風險，A為投資者對風險厭惡的指數(ZviBodie，AlexKane，J．Al-anMarcus，1996)，顯然，風險將對效用產生負效應。若把企業貸款看作一種投資(A)，而把農戶貸款看作另一種投資(B)，則有:E(rP)=ωAE(rA)+ωBE(rB)σ2P=ω2Aσ2A+ω2Bσ2B+2ωAωBCOV(rA，rB)(12)此時由于兩種投資的組合，銀行的收益變化包括兩個部分，一是預期收益的變化:ΔU(E)=ωBE(rB)－E(rA[)]，二是風險帶來的收益變化*:ΔU(σ)=－0．005Aσ2P+0．005Aσ2A=0.005AωB(1－ωB)σ2A－ωBσ2B－2(1－ωB)σAσBρ[]AB。盡管農戶的貸款收益小于企業，但企業與農戶間相關程度較低，可由風險減少帶來的收益得以一定的補償。

三、信用評估模型的實證分析

(一)數據和指標選擇

本研究所使用的數據來自某省農村信用社下屬一縣級聯社的個人信貸資料，包括農戶(貸款戶)的基礎信息、貸款的信息和還款信息三部分組成，提取1571戶的2325筆貸款記錄，但由于部分貸款尚未到還期，部分客戶個人信息缺失過多，予以剔除。處理后共有1266戶貸款者信息，其中違約客戶187個，非違約客戶1079個。這里，把客戶類型作為模型的因變量，即:A類為優質客戶，能及時還款;B類為違約客戶，發生了不還款行為;根據前面的理論推導以及數據的可得性，自變量包括教育水平、年齡、所在地域、有無擔保、貸款金額與家庭凈收入比、是否支農、利息支付方式、已為他人貸款提供擔保的額度、貸款擔保方式等，并分為以下五類:

1.生產獲利能力。(1)教育水平:假設受教育程度越高、生產獲利能力越強，則還貸的可能性越高。在樣本中，高中以下學歷的貸款者占90%以上。根據貸款者受教育水平把客戶分為兩類，以高中以下學歷的為基組。(2)年齡:假設青壯年的生產獲利能力較高，之后生產獲利能力趨弱。樣本中貸款者的年齡集中在20～77歲，且分布較為分散，但可以看出50歲以上貸款者的還款概率明顯降低，故將其作為青壯年與中老年劃分標準，50歲以下的客戶為基組。

2.違約代價。(1)所在地域:假設一個區域內對違約的不認可程度是較為一致的，并且這種觀念會影響到當地貸款者的違約程度。本文選擇客戶所在地的郵政編碼作為區域劃分的標準，為了考察區域對還款概率的影響，假設農村信用社貸款投向大于5%的地區為觀念上較為接受貸款的一組，對違約不太認可，其貸款量占總貸款量的60%左右，其他歸為另一組。(2)有無擔保:假設擔保會增加違約的代價。樣本中無擔保貸款731筆，占62.27%，1筆貸款信息缺失予以刪除，其他為有擔保，以無擔保組為基組。

3.貸款金額。貸款金額與家庭凈收入比(AP)=貸款額/貸款期限內的凈收入，其反映了可比的貸款金額數量，假設可比的貸款數量越少，還款的概率越高。這里以AP的大小為標準把樣本分為兩組(以a＜1為基組)，如果a大于1，則還款的可能性應該更小。

4.貸款利息。(1)支農與否:按照國家政策，支農貸款享受浮動的貸款利息，相對于普通貸款，利息較低，因此假設支農貸款還款率較高。樣本中屬于支農項目的貸款共計1062筆，占90.46%，以非支農項目的貸款為基組。(2)利息支付方式:分為按月付息、按季付息、一次性還款等，假設按月支付在感覺上降低了付息的金額、降低了貸款者的還款壓力，會提高還款概率，樣本中按月支付的占73.43%，將其作為基組，其余支付方式分為另一組。

5.其他因素。(1)是否為他人貸款提供擔保。假設能夠提供貸款擔保的客戶，一是自身有較強的還款能力，二是與銀行建立了信任關系(多次博弈的情況)，因而還款的概率較高，以為其他客戶提供擔保的為基組。(2)貸款擔保方式。樣本中貸款的擔保方式分為質押、抵押、保證和信用貸款，其中保證貸款883筆，占75.23%，作為基組，其余擔保方式作為另一組，假設由于保證貸款相對其他擔保方式手續簡單、費用較小，還款概率較高。首先使用logistic回歸方法對自變量做出檢驗，只有通過檢驗的變量方能納入之后的多元判別模型之中，這里以0.25作為篩選變量的顯著性水平，主要是考慮Bendel和Afifi(1977)以及Greenland(1989)所指出的，使用較為常規的水平(如α=0.10時)為標準常常可能導致遺漏重要的解釋變量①。為防止這種遺漏，選擇了這樣一個足夠大的α水平。

結果顯示(見表1)，上述9個自變量中除支農與否特征外，都與基本假設相符，且影響顯著，應納入模型。而支農與否這一自變量與假設不符，可能是由于支農貸款的發放過于形式化，存在把關不嚴、宣傳不到位等情況，使部分得到此項貸款的并不一定是真正需要貸款的農戶，或把貸款當成補助的情況，當然這也可能與農業項目本身的風險程度較大有關。但由于此項指標影響顯著，這里依然予以選用，以便銀行用此模型掌握支農貸款的風險狀況。

(二)模型確定和實證結果

下面將全部變量一并放入模型測算參數。為測試模型的穩健性，把總樣本隨機分為兩個子樣本，每組633條信息，一組用于預測模型，另一組用于測試模型。預測結果顯示(見表2)，除教育水平不十分顯著外，其他變量均較為顯著，分析原因，筆者認為可能是由于單位凈收入的貸款額與教育水平存在相關性而造成的，但為充分利用數據，依然將此項納入模型。經測算，信用評價模型為:Log［P/(1－P)］=10.17－2.20X1－0.15X2－0.34X3－2.11X4+0.44X5－1.34X6+3.88X7+1.04X8－3.26X9，其中，X1為利息支付方式，X2為單位凈收入的貸款額，X3為教育水平，X4為年齡，X5為有無擔保人，X6為地域因素，X7為他人貸款提供擔保，X8為貸款擔保類型X9為是否支農。以另一組樣本測試模型的準確性和穩定性*，結果見表3?？梢钥闯?，在633個樣本中，違約的信息有95條，占樣本的15.01%，不違約的信息有538條，占樣本的84.99%;而模型將違約的信息判為不違約的有11戶，將正?？蛻襞袨檫`約的150戶，總體的準確率為74.56%，特別是對違約者的準確率達到了88.41%，效果較好。

四、結論和政策建議

根據以上分析可以得到以下幾點結論:(1)征信技術的改進可以提高農村金融機構的收益，但這一征信技術必須是基于不同類型貸款戶的信息集的。(2)農村金融機構貸款的風險控制可以帶來收益，通過調整不同類型貸款戶的比例，可以使風險分散化進而取得一定的收益。(3)即便沒有抵押物的存在，依然可以通過控制貸款額度、設立必要的正向機制等手段，增大農戶償還貸款的幾率。(4)增強農戶的生產和盈利能力是提高農戶償還貸款概率的重要方面。(5)降低利率提供貸款和減少貸款成本，也是擴大農村貸款規模和增大農戶償還貸款的概率關鍵項，應當引起關注。因而，符合農村信貸的征信技術應重點從以下兩個方面展開:首先，以地緣為單位批量采集農戶信息，建立信用特征數據庫和信用識別函數，從而大幅降低信息采集和加工成本，并使個人信用與地緣信用一致化，加大地域內對失信的不認可程度。其次，通過簡化貸款程序和擔保，降低農戶的貸款成本;控制農戶貸款額度與其生產能力、獲利能力的比例;建立貸款額度與信用的正向激勵，提高農戶還款的可能。根據以上分析，筆者提出以下政策建議:

第一，完善農村金融機構的制度安排，特別要強化農村金融機構的風險防控意識。對于正規金融機構，其“惜貸”行為不完全是由于農戶信用不夠，而與其經營理念和制度設計有關。由于金融監管部門尚未完全建立起有效的金融風險監控體系，而風險往往又不一定在短期暴露，許多銀行并未將其納入考核機制中，這顯然忽視了風險的價值。此時，農村金融機構必然服從于短期利益，從而忽視風險降低帶來的收益，喪失貸款的風險防控意識。因此，金融監管部門應盡快按照新巴塞爾協議的規定，建立起嚴密的信息監控體系，根據地域風險度適當上收審核權，嚴格風險控制的執行力度，使農村金融機構有一個基于長遠目標考核的經營環境。在這一監控體系下，農村商業銀行才能真正考慮貸款群體的多元化，逐步把視角轉向廣大的農村市場。同時，大量的資料表明，在發展中國家和地區，非正規金融對于中小企業融資具有異常重要的作用，甚至在一些已經實現了金融自由化的國家和地區，非正規金融仍然不同程度地存在著(林毅夫、孫希芳，2005)。因此，政府不必嚴格限制或扼殺其正常的發展，而要引導其走向正規化，并納入金融監管體系，在嚴密的監控機制下，逐步將農村金融機構市場化才是解決農村信貸萎縮的根本出路。

第二，不斷提高農村金融機構的管理水平，逐步改變其經營理念。當前，大多數農村商業銀行的資信評價依然停留在單戶的微觀層面，深層次的市場和潛在客戶群挖掘工作嚴重不足，更談不到結合國家宏觀經濟走勢以及地域、行業特點的風險預測，這就使新市場的開發面臨巨大風險，阻礙了農村金融機構對潛在客戶群的吸收。而這又反過來使農戶信息必須單點采集，無形中增加了農戶信息的成本。因此，必須徹底改變當前農村金融機構的經營理念，通過引入高級人才或與研究機構合作的方式提高其管理水平特別是市場分析能力，并在以潛在市場開發為基本經營理念的指引下，批量收集和分析農戶基礎信息，攤薄農戶信息成本

第三，重視農村公共信息系統的建設，發揮社會資本作用。相對于大企業，中小企業信息更不透明，并缺乏可抵押的資產，因而中小企業的融資也更為困難(林毅夫、孫希芳，2005)，農戶的融資問題也是如此。對小額信貸而言，社會資本所建立起來的社會性擔保與實體性抵押擔保品相比，其在貸款的審查機制、使用的監管機制、降低貸款風險的激勵機制方面更有效率，使信貸組織保持了較高的還款比率和儲蓄率(Madajewicz，1997;Michel，2003;Karlan，2001)。同時，這種公共資本的建立也有助于如社會保障、產業扶持、公共安全等諸多事業的發展。因此，政府應重視對農村公共信息系統的建設，這可能比農戶貼息貸款更有效率。而在組織機構上，則既可以依托現有的公安信息系統或統計信息系統，也可以重新設立專門的信息中心，建立完整的農戶個人檔案和公共服務信息系統。當建立了較為完善的公共信息系統時，社會資本的作用也將得到極大發揮。

在當前公共信息系統建設尚不理想的情況下，農村金融機構應首先建立和健全內部信息的共享機制。并考慮從以下幾個途徑獲取必要的信息資源:一是設法獲取第三方公共信息，如農戶水電費、電話費的欠繳紀錄等;二是通過設置靈活的貸款利率，對能夠較準確提供本村整體或某些個人信息的貸款戶給予一定的利率優惠;三是進一步規范和發展中介公司，如擔保公司在信息收集方面的作用。第四，進一步加大對農村信貸的宣傳力度，拓展農村信貸市場空間。農村金融機構的長尾效應產生的基礎來自于廣大的消費群體，農村金融機構一方面要設計覆蓋各層次農民特點的金融產品，另一方面也要針對不同層面的農戶開展不同的宣傳。如在產品開發階段，在收集、甄別信息和了解農戶需求時就有針對性地推介適合的信貸產品;通過城鄉聯動機制等手段，建立起長久而有效的城鎮“示范性”效應機制(周建、楊秀禎，2009);通過借貸雙方之間的正常信貸交往的案例為非借款農戶提供示范效應(李蘭蘭、趙巖青，2008);介紹違約記錄可能帶來的諸多不便等。增強農戶對信貸違約的不認同感，并使借貸雙方之間的信任程度隨著雙方交易次數的增加而日漸加深。

另外，本研究表明，農民歸還貸款的意愿很大程度上取決于其生產和盈利能力，這需要政府進一步加大對農村科技和教育投入，探索建立適合中國現狀的農村生產經營方式，逐步提高農戶的生產經營能力和抗風險能力，降低其被動違約的概率。而農村金融機構也應當積極主動了解和掌握與當地生產相關的經濟信息和資訊，有目標地提供給已貸款或潛在貸款農戶。在一定程度上幫助農戶解決生產信息不對稱的問題，也進一步提高金融機構的預測水平，促進農村金融健康發展。