西藏农村居民信用对贷款获取的影响分析

曾维莲 房帅

【摘要】在对西藏农村地区进行实地调查的基础上，运用二元Logistic回归模型分析农村居民信用对贷款获取的影响。研究结果显示，农村居民信用评价体系的软化性，非农收入是农村信用评价的主要指标之一。以上两个指标对农户贷款获取具有显著正向影响。因此，建议农村信用体系的建立可纳入农村软化评价机制和非农收入作为评价指标，以降低农村信贷的信用风险和系统风险。

【关键词】农村居民信用;贷款获取;信用评价体系

【中图分类号】F832.43

【文献标识码】A

个人信用不仅是一个国家市场伦理和道德文化建设的基础，更是一个国家经济发展的巨大资源。长期以来，我国农村地区信用基础薄弱，农村尚未建立起运作规范、标准统一的农户信用评价体系，缺乏系统规范的信用信息积累，加上抵押担保物匮乏、融资服务体系缺失，严重制约了金融资源在农村地区的聚集和优化配置，在一定程度上制约了农村经济的发展。我国农村人口占绝大多数，农村居民信用体系的完善不仅关系金融机构的稳健运营，更关系我国诚信社会构建。

随着我国市场经济的发展以及全面建设小康社会奋斗目标的提出，农村经济的发展以及农民生活水平的提高成为了实现这一目标的重点和难点。然而长期以来，我国金融机构对农村投入不足，尤其是对农户支持力度不大。农户贷款余额以及农业贷款余额在全部贷款余额中的比例很小。2011年12月末，农户贷款余额为3.10万亿元，仅占各项贷款余额的5.66%。而农业贷款余额为2.44万亿元，占各项贷款余额的比例为4.45%。农户贷款余额仅占农村贷款余额的25.51%。造成农村贷款难的因素是多方面的，包括农业生产的特性、农村金融环境等等。其中，农村居民的个人信用是影响贷款获取至关重要的一个方面。基于乡村振兴背景下，研究农村居民信用对贷款的获取的影响，可反映农村的信用环境以及金融发展对乡村振兴的支持作用。

1 数据来源和样本描述

1.1 数据来源

本文数据主要来源于西藏自治区七个地市，共选取6个乡镇14个自然村采取逐户调查方式进行的实地调查。调查任务集中在农村农户家庭的基本特征、融资情况、家庭信用状况等，特别是农户家庭借贷经济活动的问题上，希望能够深入了解西藏农村农户个人信用情况对农户家庭借贷经济活动的影响特征。本次调查共发放问卷2000份，有效问卷为1488份，问卷有效率为74.4%，数据有较高的代表性和可信度。

1.2 样本基本描述

如表1所示，从性别构成来看，男女比例较为接近;从户主年龄分布来看，30-45岁占34%，45-60岁占46.8%。可以看出，被调查对象主要为中青年农户。从户主受教育程度看，未上学占41.33%，小学占38.98%，说明农户整体受教育水平比较低。从农户家庭规模来看，以中等规模3-5人的家庭为主，占43.5%，3人以下和6-8人的家庭占比均为16%，说明被调查对象的家庭基本为中等规模。从农户收入状况来看，20000-50000元所占比重最高，为38.9%;其次是20000元以下占29.8%;50000-80000元占19.1%。说明被调查对象的家庭收入大部分为中低水平。

2 农村居民贷款获取情况

2.1 贷款获取情况

从农户家庭是否有贷款情况来看，有贷款获取的农户家庭占比达71%，说明大多数农户家庭有获得贷款的经历。无贷款获取的家庭占29%，有一小部分家庭没有贷款经历。那么，没有贷款经历的家庭是何原因，是无贷款需求还是信用问题，这是本文研究的重点之一。

2.2 贷款获取机构

从贷款获取机构来看，当前西藏农村农户普遍能够接触到的正规金融机构有中国农业银行、中国建设银行、邮政储蓄银行和村镇银行，其中农业银行网点分布最广。根据我们调查走访可知，农户在正规金融机构办理业务主要是存款、贷款、汇款等业务。因为当前西藏农村金融交易手段较为落后，现代化金融交易系统还没有延伸到西藏农村地区，农户参与交易的金融业务也相当有限，参与各种金融业务包括股票、政府债券、金融债券等的交易机会很少，对衍生金融产品的交易更是缺乏，农户基本不涉及现代化金融交易及其资金收益方式。

3 变量选取与模型建立

3.1 变量选取（见表4）

（1）因变量。本文研究选择农户家庭是否有贷款作为因变量来反映农村居民贷款获取的情况。如果农户家庭有贷款，则因变量为“1”，否则取值为“0”。

（2）核心变量。本文主要研究农村居民信用对获取贷款的影响。本文基于问卷中的问题，构建出农村居民信用这一核心变量，包括银行对农户的信用评级、农户对亲戚借款容易程度、农户对朋友借款容易程度以及农户对邻居借款容易程度。

（3）控制变量。为了更准确分析核心变量农村居民信用对贷款获取的影响。本研究引入了一些变量进行控制。这些变量包括农户的家庭收入、农户家庭劳动力人数、农戶家庭耕地面积、农户是否接受过技术培训、农户家庭与银行距离、户主的文化程度等。

3.2 模型设定

本文采用Logistic回归模型分析农村居民信用对贷款获取的影响。基于文中因变量为二元离散型随机变量，取“0”和“1”两个值，因此采用Logistic二元离散模型。Logistic模型公式表示为：

4 实证结果及分析

通过软件stata12.0运用Logistic模型进行回归分析，农户信用等级、农户对亲戚借款容易程度、农户对朋友借款容易程度、农户对邻居借款容易程度、农户家庭年收入、农户劳动力人口数、农户家庭耕地面积、农户是否接受过技术培训、农户家庭与商业金融机构距离、户主的文化程度共十个变量作为自变量，农户是否有贷款作为因变量进入模型，所得回归分析结果如表5所示。

（1）从核心变量回归结果来看，银行对农户的信用等级评价情况对农户贷款的获取影响不显著，但是农户对亲戚借款容易程度、农户对朋友借款容易程度、农户对邻居借款容易程度对农户贷款的获取影响均为正向显著。这说明农户的贷款获取更多地受非正式评价体系的影响。同时也可发现，邻里的信用评价比亲友的评价对贷款获取影响的显著程度更高。这与农村社区交往体系的圈层结构相一致。

（2）从控制变量回归结果来看，家庭收入对农户贷款的获取影响显著，说明农户家庭的年收入越高，还款能力越强，信用等级也越高，对贷款的获取更容易。而劳动力人口数、耕地面积对农户对贷款获取的影响均不显著。说明农户获取贷款的主要依据不以农业生产为主。农户是否参加过技术培训、户主的文化程度也没有通过显著性检验，这可能是西藏农村受教育水平所限，农村农户的户主文化水平普遍偏低，对于技术培训方面参加不积极、对培训知识不能够完全理解，不能够运用到其生产生活当中，导致显著性检验不明显。此外，农户家庭与银行距离远近对农户贷款的获取影响不显著。

5 结论及建议

本文通过实证分析研究影响农村居民信用对贷款获取影响的因素，结果显示：农户对亲戚借款容易程度、农户对朋友借款容易程度、农户对邻居借款容易程度以及农户家庭收入对农户贷款的获取影响显著，进而得出以下结论：

（1）农村居民信用评价体系的软化性。由于农村社区的交往格局及生存环境，决定了其评价体系受软化机制约束，对个人信用的评价不同于城市的硬性指标评价体系，更多来自于邻里亲友之间的口碑。农村居民获取贷款会受到民间软化评价体系的显著影响。因此，农村信用体系的建立可以引入农村社区软化评价机制，以更加客观准确评价农户个人的信用状况，平衡农村信贷的信用风险。

（2）非农收入是信用评价的主要指标之一。尽管农户家庭收入越高对贷款的获取越容易。但是劳动力数量和耕地面积对农村家庭获取贷款的影响不显著，换言之，农业收入对贷款获取的影响不显著。非农收入的增加一定程度上可以提高农户应对风险的能力，即非农收入越高，农户的偿债能力越强。因此，农村信用体系的建立可以纳入非农收入这一指标体系，以缓解农村信贷的农业系统风险。

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[作者简介]曾维莲（1982-），女，四川资中人，硕士，讲师，研究方向：西藏农村扶贫。

[通讯作者]房帅（1995-），男，山东滨州人，在读本科生。