Y村农户信贷违约影响因素分析

金树颖，李小盼，王梦薇

1.2.3.沈阳航空航天大学，沈阳 110135

农村金融是我国金融体系中极其重要的一部分，他的发展不仅可以促进区域消费增长，带动农村经济发展，还能有效推动现代生产技术创新，提高农业生产的整体效率。随着近年来国家乡村振兴战略的实施，小额信贷作为一种金融新模式广受农户欢迎，在农村发挥了举足轻重的作用。小额信贷是解决农户资金短缺的主要途径，不仅可以为农户们提供资金支持，还能充分发挥惠农、助农的作用，加快农村经济的整体发展。但是，随着小额信贷的普及，农户小额信贷违约问题日益严重，金融机构的小额信贷业务受其影响，服务范围不断缩减，致使农户融资难的问题再次显现。为此，结合实地调查，弄清影响农户信贷违约的影响因素和原因，对于降低农户信贷违约的发生概率，更好地开展农户小额信贷业务、促进农村经济发展具有重要的现实意义。

一、理论分析与研究假设

（一）理论分析

已有文献围绕信贷违约风险的研究主要集中在两方面：一方面，从借款人（机构）特征、贷款特征、贷款人（机构）特征或者宏观背景等方面考察信贷违约风险的影响因素；另一方面，检验信贷违约风险形成的作用机制。梁杰等（2020）通过对山东某县农户进行调研分析，发现不同规模农户信贷约束存在明显差异。具体表现为兼业经营使得小规模农户缺乏融资需求；农业种植大户具有较强农业融资需求，但无力承受因较大农地规模带来的较高生产经营风险；而家庭农场由于其具有较大农地规模和多样化生产布局，促使其预期产出收益远高于贷款成本线，具有较强融资动机。Baklouti I（2013）使用一个二元逻辑回归模型，发现借款人的社会人口特征，过去参与小额信贷贷款和过去的信用记录有显著的影响，在违约率中特征明显。李庆海等（2020）研究发现，抵押对农户信贷违约风险具有显著负面影响；由于农村金融市场同时存在逆向选择和道德风险，抵押对没有还贷意愿和还贷能力的农户的贷款主要起到缓解道德风险的作用，而对具有还贷意愿和还贷能力的农户的贷款主要起到缓解逆向选择的作用。Hernandez（2014）等比较了非参数和半参数与传统基于违约概率的风险评分方法。估计结果表明，非参数方法导致一个更好的信用评价，可以帮助防止包括潜在的“坏”借款人和防止将“好”的借款人排除在外。靳淑平等（2017）通过对江苏泰州等现代农业示范区的实地调查，发现规模农户信贷资金普遍存在缺口大、成本高、额度小等情况；农民年龄、家庭劳力数、种养兼业、贷款利率以及经营规模是关键影响因素。徐慧贤等（2021）研究发现，不同类型的社会资本对信贷违约的影响有所差异，正式社会资本会显著降低农户信贷违约的可能性，而非正式社会资本会显著增加农户信贷违约的可能性；同时，家庭固定总资产越多、家庭上年纯收入越高或非农收入占总收入的比重越大，农户的贷款违约概率就会越低。姚宇韬等（2018）、孙光林等（2017）从贷款人特征出发，如贷款额度、担保情况、申请者健康状况、受教育水平、贷款期限、实际贷款利率，以及其对金融知识的了解程度等方面进行了分析，发现这些因素均显著作用于信贷违约。

总体而言，现有学者主要是通过定性与定量相结合的方法对农户信贷违约这一问题进行了探究，但从实证检验的步骤来看，多数研究在实证检验方法的选择上不够严谨，如未对所选取的自变量指标进行条件检验，导致实证检验结果对于研究结论的支撑不够充分。此外，现有的农户信贷违约类文献中，多数研究未考虑到金融机构贷款业务特点和金融机构服务质量这两个指标对于农户信贷违约的影响，存在影响因素选取不全面的问题。不同于以往学者对农户信贷违约的研究，本文将从农户和金融机构两个角度出发，探究各因素对农户信贷违约的影响，同时，在实证检验方法的选择上，本文增加了条件检验，即在对各指标进行回归分析之前，首先进行卡方检验，以增强结论的可靠性。

（二）研究假设

1.农户自身因素对于信贷违约的影响分析

信贷是一种为有偿还能力农户提供的金融服务，因此对于金融机构来说，其首先需要考虑贷款农户的经济实力。农户经济最显著的特点是大部分农户创收能力有限，收入不稳定。正常来说，农户的家庭收入越高，其还款能力越强，而在本次研究样本中有40%的农户家庭创收能力明显不足，家庭人口劳动力未充分运用，缺乏职业技能培训，属于闲散劳动力，再加之农业是一个敏感型行业，约有60%的研究样本从事农业种植，有时候会遭受地震、洪水、干旱、虫害以及冰雹等不可抗力的自然灾害，所以农户在收入这方面轻则不赚不赔，重则血本无归，这种不稳定因素会严重影响农户的正常还款。其次是信用意识教育缺乏。本次研究样本中有60%的农户文化水平处于高中以下，大部分农户缺乏信用方面的深入教育，个人信用意识淡薄，在平时贷款中容易出现不按时还款的情况，再加之日常对贷款政策及贷款细节了解较少，对信贷员介绍的产品处于似懂非懂状态，所以农户极易出现信贷违约，产生不良贷款记录，进而影响农户以后继续借款。

基于上述分析，本文从农户角度提出5个可能影响信贷违约的指标，分别为贷款人性别、贷款人年龄、贷款文化程度、贷款婚姻状况以及贷款人家庭年收入，并做出如下假设：

H1：男性农户的信贷违约率会高于女性农户的信贷违约率；

H2：农户年龄与信贷违约呈负相关关系，农户年龄越大，违约率越小；

H3：农户文化程度与信贷违约呈负相关关系，农户文化程度越高，违约风险越小；

H4：农户婚姻状况为离婚或丧偶的，信贷违约率高于婚姻状况为未婚或已婚的农户；

H5：农户家庭年收入与信贷违约呈负相关关系，农户家庭收入越高，信贷违约率越低。

2.金融机构服务对于信贷违约的影响分析

一般来讲，贷款期限灵活且贷款额度高的产品将更受农户欢迎，原因为其能更好地满足农户生产经营的需要。但长期以来，Y村金融机构的信贷管理模式表现出明显的传统特征，小额贷款产品的额度、期限与农户的实际需要存在众多不匹配情况，严重影响农户按时还款意愿。例如，大部分农户的贷款应用于农业方面的生产种植以及个人医疗保健等方面，如果款项额度少于农户预期，农户还要另想他法来筹集资金；如果款项的期限短于一个农业经营周期，农户可能还未得到生产收入，无法及时还款，如再遇自然灾害等因素的影响，农户信贷违约的可能性就会极大增加，这将严重影响农户后续的生产生活。Y村金融机构在面对急需款项的农户时，未给予针对性的服务，比如金融机构大部分产品贷款流程繁杂，款项在短时间内难以打到农户账户上，致使急需款项的农户延迟使用资金，造成资金使用效果大打折扣，甚至会使贷款本金亏损，造成农户出现延迟还款或不还款现象；农户在办理业务时，金融机构部分信贷员缺乏专业的服务态度，在介绍贷款细节时描述不清，无法及时解决农户疑惑，导致农户拖延还款的情况出现。

同理，基于上文对金融机构服务的分析，本文选取了以下5个指标：贷款利率、贷款额度、贷款期限、贷款流程复杂程度以及信贷员办理业务态度，作为可能影响农户信贷违约的影响因素，并做出以下假设：

H6：金融机构贷款利率与农户信贷违约呈正相关关系，贷款利率越高，农户违约的可能性越大；

H7：金融机构贷款额度与农户信贷违约呈正相关关系，贷款额度越大，农户还款压力越大，违约可能性越大；

H8：金融机构贷款期限与农户信贷违约呈负相关关系，贷款期限越短，农户还款时间越紧，信贷违约率越高；

H9：金融机构贷款流程复杂程度与农户信贷违约呈正相关关系，小额贷款的程序越简单，农户按时还款的可能性越大，违约率越低；

H10：金融机构信贷员办理业务态度与农户信贷违约呈负相关关系，信贷员服务态度越好，农户对贷款规则越明确，违约率越低。

二、研究设计

（一）调研样本选择

本次调查的对象是大连地区的贷款农户，调研采用线下填写与线上调查相结合的方法。具体步骤如下：一是对于村内处于中年或者老年阶段的户主，采用线下填写的方式，将问卷送到农户家中，待填写完毕后，及时收回。二是采用线上调查的方法，通过村委会组织农户填写线上问卷，由此可保证问卷内信息的真实可靠。本次线下及线上合计发放问卷301份，删除问答缺失或前后有矛盾的问题问卷，共收回有效问卷271份，回收率为90.33%，符合本文展开进一步研究的需要。整理问卷数据后，使用SPSS软件进行相关分析。

（二）变量选择

本文使用SPSS软件，利用二元Logistic模型对271份问卷数据进行分析，因变量Y表示农户是否出现信贷违约，Y为0时表示没有出现信贷违约，Y为1时表示出现信贷违约；自变量X表示影响农户出现信贷违约的因素，其中 x1表示农户性别，x2表示文化程度，x3表示家庭年收入，x4表示贷款流程复杂程度，x5表示信贷员办理业务态度。

（三）研究模型

Y为“农户是否出现信贷违约”，由于只有“是”和“否”两种变量，所以运用二元logistic回归模型，令Y服从二项分布，取值为 0、1，Y=1 的概率为 P（Y=1），则 i个自变量分别为x1-xi所对应的logistic回归模型为：

P（Y=1）=eβ0+β1+β2+…+βi1+eβ0+β1+β2+…+βi

三、实证分析

由上文研究假设可初步推断：上述10个因素指标与Y村农户信贷违约间可能存在相关关系，因此，接下来将对上述10个假设进行一一验证。实证检验的整体思路如下：首先，对上述10个影响因素指标进行卡方检验；其次，把结果显著的影响因素指标带入到主体间效应检验；待主体间效应检验完毕后，再将合格的影响因素指标做二元logistic回归，并对回归结果进行分析。

（一）农户对信贷违约影响因素的卡方检验结果

卡方检验结果以各个自变量显著性＜0.05来衡量。本次卡方检验结果如表1所示：

表1 卡方检验结果

由表1可知，农户年龄、婚姻状况、申请的贷款期限、申请的贷款额度、申请的贷款利率这5个因素显著性水平＞0.05，说明这5个变量与Y村农户信贷违约不显著相关，需要将他们从影响农户信贷违约的因素中排除掉。农户性别、文化程度、家庭年收入、信贷员办理业务态度、贷款流程的复杂程度这5个因素显著性水平＜0.05，表明这5个变量与Y村农户信贷违约显著相关，所以接下来把这5个显著指标带入到主体间效应检验中。

（二）主体间效应检验

主体间效应检验中的变量为卡方检验中合格的变量。主体间效应检验结果如表2所示：

表2 主体间效应检验

由表2中的数据，可得到如下结果：首先，可以看到这5个因素P值＜0.05，主效应显著，说明当只考虑其中一个因素时，α会随着这个因素的变化而产生明显变化；其次，5个因素交互效应 （性别 *文化程度 *家庭年收入*金融机构贷款流程复杂程度*信贷员办理业务的态度）P=0.879＞0.05，表明这5个因素的交互作用不显著，没有明显的内在联系，其联合作用对因变量的影响很小，可以忽略不计。因此，经以上检验，成功筛选出5个显著影响Y村农户信贷违约的自变量，即性别、文化程度、家庭年收入、金融机构贷款流程复杂程度以及信贷员办理业务的态度，接下来将把这5个自变量代入二元logistic回归模型中，以进行更为深入的分析。

（三）二元logistic回归结果

由表3可知，常数B=-1.641，标准误差为 0.165，瓦尔德检验值为 99.220，Exp（B）为0.194。

表3 方程中的变量

表4中两个 R方的值说明这5个自变量与农户信贷违约有较强的相关性。

表4 模型摘要

在表5的霍斯默-莱梅肖检验中，卡方值为4.970且显著性大于0.05，有效说明模型的拟合优度好，模型整体比较成功。

表5 霍斯默-莱梅肖检验

由表6可知，农户性别、文化程度、家庭年收入、贷款流程复杂程度、信贷员办理业务态度的显著性都小于0.05，表明这5个自变量对Y村农户信贷违约的影响比较显著。

结合表3、表4、表5以及表6中的二元logistic回归结果可知：农户性别、文化程度、家庭年收入、贷款流程复杂程度、信贷员办理业务态度这5个自变量对Y村农户信贷违约的影响和预测结果一样，且影响显著。首先是农户性别，B值为-4.363，表明女性信贷违约情况会比男性少，男性农户的信贷违约率会高于女性农户的信贷违约率，H1成立；其次是农户文化程度，B值为-1.183，为负值，表明农户文化程度与其小额贷款违约成负相关关系，Y村农户文化程度越高，其出现小额信贷违约的可能性就会越小，H3成立；然后是家庭年收入，B值为-2.826，为负值，表明该因素与农户信贷违约成负相关关系，当农户的家庭年收入越多的时候，其还款能力也就越强，所以农户出现小额信贷违约的可能性也就越低，H5成立；还有贷款流程复杂程度，其B值为1.117，说明随着贷款流程复杂程度越高，农户违约概率越大，成正相关关系，H9成立；最后是农户对信贷员办理业务的态度评价，B值为-1.066，说明满意度越高，农户违约的可能性越小，越愿意按时偿还小额贷款，H10成立。

表6 方程中的变量

（四）对非显著性因素的解释

经过卡方检验后被排除的5个影响因素：农户年龄、婚姻状况、申请的贷款期限、申请的贷款额度、申请的贷款利率，可以解释为：

农户个人方面：第一，Y村农户在中年期，积蓄多用于帮助下一代子孙、投资理财或者医疗保健，对资金的需求大，但赚钱能力已明显不如青年时期，所以在向金融机构贷款时，存在违约的可能性也很大，因此年龄的大小对农户信贷违约的影响不显著，所以排除该因素，H2不成立。第二，农户婚姻状况对信贷违约影响不显著，处于未婚、已婚、离婚和丧偶阶段的农户，对小额贷款的需求都不稳定，由此造成信贷违约情况也不稳定，无法明确分析结果，所以该因素被排除，H4不成立。

金融机构贷款业务方面：第一，农户在选择借款时，由于农户们选择的机构不同，所以大家对利率高低的评价标准也就不一样，没有一致的标准，所以贷款利率这项指标的影响也就不显著，排除该不显著因素，H6不成立。第二，农户申请的贷款期限普遍为6-10个月，占总样本数的62.40%，贷款期限集中在该区间，主要应用于阶段性生产种植，其他区间农户选择少，对农户信贷违约的结果影响不显著，所以排除该因素，H8不成立。第三，农户申请的贷款额度普遍应用于阶段性种植，所以相对来说贷款金额较固定，未有太大起伏，无法有效影响模型，排除不显著因素，H7不成立。

四、结论与建议

（一）结论

通过对Y村调查数据进行统计，本文将影响因素指标分为两个方面：一是农户个人因素，包括性别、年龄、文化程度、婚姻状况和家庭年收入；二是金融机构贷款业务因素，包括贷款利率、贷款额度、贷款期限、贷款流程复杂程度、信贷员办理业务态度。通过实证分析农户个人因素和金融机构贷款业务因素，发现农户性别、文化程度、家庭年收入、信贷员办理业务态度、贷款流程的复杂程度这5个因素对Y村农户信贷违约影响显著。其中农户文化程度、家庭年收入以及信贷员办理业务态度与农户信贷违约呈负相关关系，即农户的文化程度越低、家庭年均收入越低、信贷员办理业务态度越差，农户的贷款违约率越高，且如果农户性别为男性时，其信贷违约可能性更大；而金融机构贷款流程的复杂程度与农户信贷违约呈正相关关系，即金融机构的贷款流程越简单，农户信贷违约的可能性越低。

（二）建议

1.提高农户信用意识

Y村目前约有60%的农户文化水平处于高中以下，文化程度越低，对信用知识了解越少，越易出现信贷违约，所以为了减少农户信贷违约现象，金融机构应加强对农户信用意识教育，尤其需要介绍贷款违约将会对其造成的诸多不良后果。具体有以下几种方法：由金融机构分发信用知识宣传单、举办信用知识趣味竞赛等活动，以让农户们切实认识到个人信用的重要性。

2.提高信贷服务质量，简化贷款流程

在被调查的农户中，因对信贷员办理业务态度不满意而造成的信贷违约占比高达95.10%，具体表现为信贷员对贷款解读不够清楚、态度差，没有解决农户疑惑，最终影响了农户信贷还款意愿。因此，为有效解决此问题，首先，金融机构应对信贷员进行严格的岗位培训，并制定与客服满意度相关的绩效考核制度，保证信贷员在对客户介绍贷款项目时有足够的耐心；其次，金融机构应充分发挥线上线下结合的优势，线上要及时更新和完善各个媒介平台的贷款信息，线下可以举行每月一次的宣讲活动，由信贷员向农户一一介绍贷款的细则以及动态演示贷款流程，解答农户们的问题。

基于上述实证检验结果可知：贷款流程越复杂，农户信贷违约率越高，因此建议金融机构简化贷款办理流程，同时开通更多的线上贷款服务，如在机构网站上设置自助办理贷款和还款的界面，新设线上操作求助热线，这将有效节省农户的时间和成本。此外，金融机构还应将已有的农户资料存档保存，并定期做好信息维护，以达到简化贷款流程的目的，实现更大程度地利民便民。

3.帮助农户增收致富

根据本次研究的结论：农户家庭年收入越高，信贷违约率越小。因此，可从提高农户收入水平角度出发，从而达到降低信贷违约率的目的。结合Y村实际情况以及实证分析结果，提出以下三点建议帮助农户增收致富：

首先，可在原有生产基础上引进专业技术支持，利用科学技术与专业人才的帮助，让Y村樱桃种植、渔业整体的生产能力与产品质量得到提高，增强Y村樱桃、渔业产品特色；与此同时，依靠科技的帮助还可以减少自然灾害所造成的生产损失，降低农户的成本支出，增加农户的经营利润。

其次，利用电商经济，带动这些特色产品的网上售卖，邀请正能量名人进行产品直播宣传，让大众了解到Y村产品的独特魅力，提高特色产品销量。第二是增加农民的副业收入，Y村依山傍水，空气清新，夏秋季节可大力发展旅游业，将农家乐、樱花园、海边聚会、水果采摘等特色活动结合起来，形成一条龙服务，既可以让来往游客回归自然，忘情生态山水，还可以为Y村村民提供工作岗位与赚钱机会，从而整体带动Y村经济发展；同时还要注重线上宣传，前期聘请专业营销团队进行推广，利用新媒体平台将Y村名号打响，后期由村内人员对平台信息进行定期维护与更新，跟美团等app开展合作，通过网上售卖Y村几日游等活动的折扣券，既可以达到宣传效果还可以促进游客消费，增加村民收入。

最后，可对农户进行职业技能培训，待农户培训结束后由培训机构出具证书，相关对接企业收到农户的学习证书后，向农户提供合适岗位，让农户赚钱补贴家用，真正做到农户职业培训的技能能够用得上，从根本上提高农户们的经营创收能力。