农业信用担保业务供给意愿及其概率预测

胡 杰，李晋阳，罗剑朝*

(1.西北农林科技大学 经济管理学院;2.陕西省农村金融研究中心，陕西 杨凌 712100)

引 言

“三农”问题已成为制约中国经济发展的“瓶颈”[1]，而信贷约束导致的贷款难问题是制约中国农村经济发展的首要障碍[2]。为解决“三农”贷款难问题，推动农村经济发展，财政部、农业部、银监会于2015年7月22日在《关于财政支持建立农业信贷担保体系的指导意见》中明确提出：“要推动形成覆盖全国的政策性农业信贷担保体系，且以建立健全省级农业信贷担保体系为重点，切实解决农业发展中的‘融资难’‘融资贵’等问题。”农业信用担保体系具有“财政+金融”“政府+市场”属性，是中国“三农”政策体系的重要组成部分，农业信用担保体系在一定程度上发挥了金融杠杆的作用，能解决农村金融市场上的资金供需矛盾，增强农业生产经营群体的正规借贷资金可得性，符合中国现阶段农村经济发展趋势。

目前，中央一号文件已连续五年对全国农业信用担保体系工作作出部署，部分省、自治区及直辖市开展了农业信用担保体系建设工作，农业信用担保体系已初步形成。金融机构作为农业信用担保体系主体之一，对农业信用担保体系建设具有重要作用。研究金融机构对农业信用担保业务的供给意愿及其概率预测，对金融机构扩大农业信用担保业务覆盖面、促进农业信用担保体系建设、破解“三农”贷款难问题具有重要的现实意义。在推广农业信用担保业务过程中，金融机构开展农业信用担保业务的意愿如何？影响金融机构供给农业信用担保业务的因素都有哪些？金融机构供给农业信用担保业务的概率有多大？这是本文试图研究的关键问题。

为客观揭示金融机构对农业信用担保业务的供给意愿及其概率预测，本文以金融机构客户经理为访问对象，这是由于金融机构在规避信用风险时会采取严格的问责制度，即金融机构客户经理在决定是否发放贷款时拥有一定的独立决策权。他们不仅负责收回由其发放的每笔贷款，而且贷款收回质量的高低直接与其经济利益挂钩[3]，金融机构客户经理在贷款业务上的态度实质上是金融机构开展相关业务的反馈[4-7]。因此，本文以金融机构客户经理开展农业信用担保业务的意愿来衡量金融机构的供给意愿，从而对影响客户经理开展农业信用担保业务的因素展开实证研究，并对其供给农业信用担保业务意愿的概率作出预测。

一、文献回顾与问题提出

鉴于农业信用担保体系建立的现实性和紧迫性，越来越多的学者开始致力于农业信用担保的研究。目前，农村金融市场上的担保困境主要体现在农户等群体缺乏金融机构认可的抵押品及合适的担保人或担保机构[8]，且金融机构对抵押品存在选择偏好[9]。同时，农业信用担保体系存在供需失衡、供给侧业务品种单一、需求侧需求结构多样、农村金融制度及征信体系不健全等问题[10]，而抵押担保品产权交易市场约束、担保手续的法律及相关服务约束易导致农村金融市场需求侧产生担保困境[11]。因此，消除农村金融市场上的担保困境，关键在于构建完善的信用担保体系[12]。一方面，应优化信用担保公司的担保模式，建立可推广的信用担保模式[13]，如建立现代农业担保基金、成立龙头企业担保公司、以合作经济组织作为金融联结中介以及建立政策性农业保险等[14]。另一方面，农村金融市场上的信用担保存在极大的外部经济，属于高风险行业[15]，而农业信用担保业务也具有“准公共产品”性质，离不开政府财政支持，故有学者认为政府应解决金融教育和农村信贷准入问题，以促进信贷业务规模扩张[16]。

农业信用担保作为解决农户和新型农业经营主体等涉农主体信贷约束的有效途径，在农村金融体系建设中尚处于初级阶段[17]。农业信用担保对于促进信贷资金投向农村融资主体、缓解农业贷款难起到一定作用[18]。实际上，发挥新型农业经营主体对小农户的带动作用，是促进小农户与现代农业发展有机衔接的关键[19]，加强农业金融扶持，增强小农户发展的硬实力是中国特色小农振兴道路的重要政策保障[20]。然而，新型农业经营主体融资难问题却日益突出[21]。究其原因，林乐芬等认为新型农业经营主体受自身弱质性、金融机构金融服务滞后和外部环境制约等因素影响而产生融资障碍[22]。王吉鹏等认为新型农业经营主体融资时面临融资成本居高不下、贷款条件偏高、信贷担保体系不完善、信贷风险分担机制不健全等问题[23]。因此，解决新型农业经营主体融资难题，关键在于新型农业经营主体应增强自我信用意识和能力，政府应加大政策和制度创新力度[24]，转变对农业的扶持方式[25]，建立财政金融支农联动机制[26]，加大对新型农业经营主体的扶持力度[27]。同时，政府可通过发展商业性担保机构和民间信用担保制度，使担保机构的信息得到充分有效的补充[28]，担保机构也应增强外部风险管理[29]。

事实上，信用担保不仅可以使高品质借款人在道德风险与逆向选择的市场条件下获得信贷资金[30]，而且可以降低借款者违约风险[31]。此外，具有地缘、人缘优势的农业信贷担保公司作为金融机构和农村融资主体之间的中介，可以克服信息不对称和降低交易成本[32]，农业信用担保机构可通过市场化方式化解信贷风险[33]。毋庸置疑，农业信用担保是破解农村金融市场上信用担保困境的重要金融工具。梳理已有文献，已有研究主要以问题导向型研究为主，偏重理论分析，少数实证研究也主要从农户视角出发，鲜有学者从金融机构视角切入，研究农业信用担保业务供给意愿及其概率预测。然而，从现实角度来看，农业信用担保体系的建立、业务的推广不仅建立在农户等借款人的单方面需求上，还与金融机构是否愿意供给存在十分密切的关系。针对以上不足，本文引入担保机构特征、被担保人特征、受保人特征及地方金融环境特征，建立Oprobit模型实证分析各特征对金融机构供给农业信用担保业务意愿的影响。在此基础上，对金融机构供给农业信用担保业务意愿的概率进行预测，从而为金融机构、政府等主体开展农业信用担保业务，建立农业信用担保体系提供现实参考。

二、研究设计

(一)数据来源

宁夏回族自治区和江苏省是开展农业信用担保业务的代表性地区。考虑到江苏省已建成覆盖全省、上下联动的农业信用担保服务网络体系，宁夏回族自治区已形成“资源联手开发、信贷集合加工、风险共同管理、责任比例分担”的农业信贷担保模式。因此，结合宁夏回族自治区和江苏省农业信用担保业务运行现状，研究金融机构客户经理农业信用担保供给意愿及其概率预测，有利于促进农业信用担保整体发展，对其他地区金融机构供给农业信用担保业务开发也可提供现实参考。本文使用的数据源于课题组于2019年8月和12月在宁夏西吉县与江苏阜宁县展开的实地调研，调研对象为参与当地农业信用担保业务的金融机构。为保证样本代表性，先根据金融机构规模、经营水平等将金融机构分层。在此基础上，再根据分层结果随机抽取金融机构进行调研。调研共获取215份数据，剔除28份无效数据，最终得到187份有效数据。其中，宁夏西吉县有效数据83份，江苏阜宁县有效数据104份。

(二)变量设置

本文被解释变量是金融机构客户经理供给农业信用担保业务的意愿。为准确、全面地反映制约金融机构客户经理供给农业信用担保业务意愿的因素，选取解释变量时涵盖了农业信用担保业务中的各个主体，包括担保机构特征、被担保人特征、受保人特征及地方金融环境特征。具体如下：

1.担保机构特征。担保机构在农业信用担保业务中起到“桥梁”作用，联接受保人与被担保人。缺乏担保机构，农业信用担保体系将无法形成。因此，选取担保机构业务规模、内部控制及风险防范变量来反映担保机构特征对金融机构客户经理供给农业信用担保业务意愿的影响。对金融机构而言，担保机构业务规模、内部控制和风险防范是直接影响其供给农业信用担保业务的重要因素，也是金融机构客户经理决定是否开展农业信用担保业务的重要参照。

2.被担保人特征。被担保人是农业信用担保业务的参与主体之一。被担保人的农地规模化程度越高或农业资产价值越大，越可能成为抵押品供金融机构选择。专业大户、家庭农场、农民合作社及农业企业等新型农业经营主体比一般农户更易受到金融机构青睐。同时，被担保人文化程度的高低会影响其对农业信用担保业务的认知，被担保人信用水平的高低一定程度上反映了其潜在的违约风险概率。因此，对金融机构而言，农地规模化程度、农业资产价值、被担保人性质、被担保人文化程度及被担保人信用水平等指标是其决定是否向被担保人发放贷款的重要参考。

3.受保人特征。农业信用担保供给意愿会受到金融机构自身特征的影响。从实际情况来看，被调研的金融机构均拥有完整的农业信用担保业务体系。农业信用担保作为破解“三农”融资难题的有效工具，较一般信贷产品而言更具有政策属性。因此，本文在选取受保人特征时主要考虑了金融机构业务操作流程规范度、业务发展前景及政府政策扶持。这三个因素不仅会影响金融机构供给农业信用担保业务，而且会影响其业务经营绩效。

4.地方金融环境特征。农业信用担保业务的顺利开展不仅需受保人、担保人和被担保人的积极参与，而且也受地方金融环境特征影响。同时，由于农业信用担保业务具有较强政策属性，政府通过成立政策性农业信用担保公司以促进农业信用担保体系完善。可见，农业信用担保体系完善程度会影响金融机构开展农业信用担保业务的热情。同时，市场竞争压力越大，金融机构开展农业信用担保业务越激烈，对受保人和担保人而言，其业务风险越小。因此，本文选取农业信用担保体系完善程度和市场竞争压力作为地方金融环境特征。

(三)模型设定

金融机构客户经理供给农业信用担保业务的意愿为典型的离散型排序数据，而Oprobit模型适用于一切离散排序数据。若直接使用多项Logit或多项Probit等模型将忽视供给意愿的内在排序。此外，普通OLS回归会将排序视为基数来处理，其具体模型如(1)式所示：

Si=α1+β1Xi+εi

(1)

(1)式中，Si表示第i个客户经理农业信用担保业务的供给意愿，Xi表示一系列解释变量，包括担保人特征、被担保人特征、受保人特征和地方金融环境特征，α1和β1为待估计参数，εi为随机扰动项。事实上，由于OLS回归将排序视为基数处理可能会降低模型估计效率，故本文未使用OLS回归，而使用了Oprobit模型，其表达式如(2)式所示：

(2)

(3)

(4)

三、描述性统计分析

(一)金融机构客户经理基本情况

表1呈现了金融机构客户经理的基本信息。从金融机构客户经理的年龄分布来看，其年龄主要集中在20～40岁，占样本总数75.40%，说明办理农业信用担保业务的客户经理以中青年为主；42.25%的客户经理从业年限为3年及以下，而此类从业时间较短的客户经理可能会欠缺一定的业务经验，从而影响农业信用担保业务的供给；71.66%的客户经理为大学本科学历，研究生学历的客户经理占整体的17.65%，说明金融机构客户经理学历分布较为集中。此外，仅6.42%的客户经理非常消极地供给农业信用担保业务，而63.64%的客户经理愿意积极供给农业信用担保业务。

表1 金融机构客户经理基本情况统计

(二)变量描述性统计

表2呈现了解释变量的基本信息。从担保人特征来看，62.57%的客户经理认为担保机构业务规模大，44.39%的客户经理认为担保机构风险防范好，但41.71%的客户经理认为担保机构内部控制差，表明担保机构可能较为重视业务拓展和风险防范，而在一定程度上忽略了内部控制。从被担保人特征来看，农户资产价值普遍集中在10～15万元左右，学历以小学、初中为主，而51.34%的客户经理认为农户农地规模化程度高，92.51%的客户经理愿意向新型农业经营主体提供农业信用担保业务，仅9.63%的客户经理认为农户信用水平差，而上述数据事实表明尽管农户受教育程度一般，但其农业生产需求旺盛，信用水平良好。从受保人特征来看，43.85%的客户经理认为农业信用担保业务操作流程不规范，28.88%的客户经理认为农业信用担保业务扶持政策不完善，而这可能是由于农业信用担保业务开展时间较短、金融机构和政府政策扶持经验不足所导致。但55.08%的客户经理认为农业信用担保业务发展前景好。此外，从地方金融环境特征来看，57.75%的客户经理认为农业信用担保体系完善程度不高，而这可能是由于作为新兴业务,农业信用担保业务尚未形成完善的担保业务体系。42.78%的客户经理认为农业信用担保业务市场竞争压力大，说明农业信用担保业务供给存在较激烈的竞争。

表2 变量描述性统计

四、模型估计与结果分析

(一)农业信用担保业务供给意愿影响因素分析

在回归分析前，先计算解释变量的VIF值，其最大值为1.301，最小值为1.083，远小于10，故模型不存在多重共线性问题。Oprobit模型回归结果如表3所示。表3中，(1)～(4)列具体判别了担保机构特征、被担保人特征、受保人特征和地方金融环境特征对金融机构客户经理供给农业信用担保业务意愿的影响。结果显示，在调整控制变量后，模型PseudoR2、对数似然值和Wald χ2逐渐变大，表明通过Oprobit模型分析农业信用担保业务供给意愿及其影响因素是合理的。此外，各解释变量显著性和系数基本不变，说明Oprobit模型结果具有较强稳健性。

在担保机构特征中，担保机构业务规模、内部控制和风险防范通过1%和5%的显著性检验，系数符号为正。表明担保机构业务规模越大、内部控制越好或风险防范越健全，金融机构客户经理越愿意供给农业信用担保业务。可能的解释是，担保机构业务规模越大、内部控制越好或风险防范越健全，说明担保机构担保业务越成熟，而金融机构客户经理供给农业信用担保业务所面临的坏账风险可能越小，从而会积极供给农业信用担保业务。在被担保人特征中，农地规模化程度、农业资产价值、被担保人信用水平通过1%和10%显著性检验，系数符号为正，表明上述变量对金融机构客户经理供给农业信用担保业务意愿会产生显著正向影响。这可能是由于被担保人农地规模化程度越高，农业资产价值越高，越可能成为金融机构开展农业信用担保业务的反担保标的。同时，被担保人信用水平越好，其潜在违约风险便越低，从而有利于提升金融机构客户经理业务供给意愿。

表3 农业信用担保业务供给意愿影响因素回归估计结果

在受保人特征中，业务操作流程规范度和政策扶持通过1%和10%显著性检验，系数为正。可能的解释是，金融机构农业信用担保业务流程越规范或政府政策扶持越完善，越有利于控制农业信用担保业务风险，减少业务供给成本，提高业务办理效率，从而促进客户经理积极开展农业信用担保业务。业务发展前景未通过显著性检验，可能是由于农业信用担保业务属于政策性担保业务，具有较强的政策属性，受政府大力支持，发展前景好；在地方金融环境特征中，担保体系完善程度通过10%显著性检验，系数为正，而市场竞争压力未通过显著性检验，这可能是由于调研地区信用担保体系较为完善，且农业信用担保业务只有和当地农业信用担保公司签订业务协议的金融机构才可办理，有可能形成业务垄断。同时，农业信用担保业务供给会在一定程度上被政府干预，从而可能导致市场竞争压力未通过显著性检验。

(二)供给农业信用担保业务的概率预测

Oprobit模型在不损失预测效率前提下可提供较为全面的概率预测。因此，本节将通过Oprobit模型预测：

1.各解释变量对农业信用担保供给概率的影响。某一解释变量取值改变时，金融机构客户经理供给农业信用担保业务意愿的概率(见表4)。由表4可知，当金融机构客户经理对各解释变量评价发生变化时，其供给农业信用担保业务的概率也会随之改变。

表4 解释变量对农业信用担保业务供给意愿概率的影响

具体来看，当金融机构客户经理对担保机构业务规模的评价每提高一个层次，金融机构客户经理选择“非常消极”“较消极”或“一般”地供给农业信用担保业务的概率会分别降低2.98%、2.87%和2.20%，而“非常积极”地供给农业信用担保业务的概率会增加7.09%。而其余解释变量的结果解释与此类似，故不再赘述。需要注意的是，金融机构客户经理对被担保人性质、被担保人文化程度、业务发展前景和市场竞争压力评价的改变不会影响其农业信用担保供给概率。

2.各解释变量取特定值时农业信用担保业务供给意愿概率。当解释变量分别取特定值时，金融机构客户经理供给农业信用担保业务意愿的概率(见表5)。表5呈现了各解释变量取特定值时农业信用担保供给概率。给定其他变量，各解释变量取特定值时，金融机构客户经理供给农业信用担保业务的概率呈“倒U型”。当金融机构客户经理对担保机构业务规模的评价为3.62时，金融机构客户经理会在35.33%的概率下较积极地供给农业信用担保业务。其余解释变量的结果解释与此类似，故不再赘述。事实上，当只考虑被担保人性质、业务发展前景或市场竞争，不考虑其他控制变量时，金融机构客户经理对担保人的主观评价会影响其供给农业信用担保业务的概率。

表5 解释变量取特定值时农业信用担保供给意愿概率

3.客户经理开展农业信用担保业务的意愿概率。187个客户经理供给农业信用担保业务意愿的概率(见表6)。从表6可以看出，概率预测结果与客户经理的实际意愿选择结果较为接近，表明概率预测结果较为可靠、稳健。具体来看，宁夏西吉县和江苏阜宁县客户经理供给意愿分布存在一定差异。其中，宁夏西吉县客户经理持消极态度的概率比江苏阜宁县客户经理持消极态度的概率高8.37%，而持积极态度的概率比江苏阜宁县客户经理持积极态度的概率低7.10%。

表6 客户经理供给农业信用担保业务意愿概率预测

导致两地客户经理供给农业信用担保业务意愿概率出现差异的可能解释为：从宏观视角来看，与江苏相比，宁夏整体经济实力较弱，农业信用担保机构业务规模、内部控制和风险防范水平相对较低。目前，江苏省农业信用担保公司明确规定以“风险分担”为经营原则，并构建了多层次的风险防范体系，有效规避了业务风险，消除了金融机构客户经理的后顾之忧。同时，所调研的公司是专业从事农业信用担保工作的政策性担保公司，已与15家金融机构签订战略合作协议，实现了被担保人和受保人的有效对接。此外，江苏阜宁县农业信用担保业务的年担保费率不超过1%，贷款利率执行优惠利率，担保额度上限为1 000万，且10万～300万不得低于总业务量的70%。这一精准、规范的业务制度框架为农业信用担保业务供给创造了良好的金融生态条件，有利于促进当地金融机构客户经理开展农业信用担保业务；从中观视角来看，宁夏西吉县经济发展水平落后，是宁夏最后一个脱贫县，而江苏阜宁县为当地经济开发区，经济发展水平良好，当地农地规模化程度相对较高，农户农业资产价值相对较大。同时，两地政府财政收入水平差异较大，而财政收入水平的高低对其当地农业信用担保体系的完善和风险基金规模的大小有直接影响，从而导致两地客户经理供给意愿产生差异。

(三)内生性讨论

(1)式可能遗漏了同时影响金融机构客户经理农业信用担保业务供给意愿和随机扰动项的重要解释变量，如金融机构客户经理的业务经历、金融机构内部业务压力等。同时，金融机构客户经理供给农业信用担保业务的意愿可能与机构自身业务特征互相影响。如金融机构农业信用担保业务操作流程越规范，客户经理供给农业信用担保业务的意愿可能越高。相反，供给意愿越高，也可能促进金融机构进一步完善农业信用担保业务流程，从而产生反向因果问题，使得(1)式估计出现内生性。目前，Bioprobit模型和CMP方法被学者们广泛应用于模型内生性问题的解决[34-37]。

Bioprobit模型和CMP方法的差别体现在CMP方法通过多种模型的混合过程对所设定的(1)式进行估计，而Bioprobit模型是通过完全信息极大似然估计法对(1)式进行估计。可见，通过Bioprobit模型和CMP方法不仅能有效控制内生性问题，而且能将二者计量回归结果进行对比，以佐证内生性检验结果是否具有稳健性。因此，本文尝试以客户经理在求学期间是否获得奖学金作为其业务操作流程规范度的工具变量，并通过Bioprobit模型和CMP方法验证该工具变量的合理性(见表7)。理论上讲，是否在求学期间获得奖学金是金融机构客户经理学习能力和学习成绩的体现，与其自身条件密切相关，这也会影响到其后期的实际业务操作。同时，是否在求学期间获得奖学金并不会直接影响其供给农业信用担保业务的意愿。

表7 内生性检验结果

表7中Bioprobit模型和CMP方法的一阶段回归结果表明，是否在求学期间获得奖学金与其业务操作流程规范度在1%水平下显著正相关。同时，由二阶段回归结果可知，将奖学金这一工具变量引入模型进行回归，均在10%水平下显著正相关，满足工具变量的外生性。进一步来看，Bioprobit模型和CMP方法的内生性检验参数P值分别是0.779和0.649，都表明金融机构业务操作流程规范度不是金融机构客户经理开展农业信用担保业务意愿的内生解释变量。另外，对客户经理开展农业信用担保业务的模型进行豪斯曼检验后发现，豪斯曼检验的P值是0.657，即说明本文选取的担保机构特征、被担保人特征、受保人特征和地方金融环境特征均为外生变量，这也从侧面表明(1)式不存在严重内生性问题，同样表明，农业信用担保业务操作流程越规范，金融机构客户经理供给农业信用担保业务意愿的概率越高这一结论是可靠的。

(四)稳健性讨论

为检验前文估计结果稳健性，本文共进行三种稳健性检验。第一，将被解释变量的赋值由五级变量调整为三级变量，即将“非常消极”和“较消极”归并为“消极”，将“非常积极”和“较积极”归并为“积极”，再对解释变量重新进行回归；第二，将所有解释变量的赋值由五级变量调整为三级变量，再重新对其进行回归；第三，将Oprobit模型替换为Ologit模型，并计算各解释变量的几率比，以反映前文基准回归结果和概率预测结果的稳健性。如表8所示，多种稳健性检验的结果均与前文基准回归结果相类似,表明表3关于农业信用担保业务供给意愿影响因素的回归估计结果具有稳健性。

表8 稳健性检验结果

五、结论及政策启示

基于宁夏西吉县和江苏阜宁县187份信贷员微观数据，通过Oprobit模型研究农业信用担保业务供给意愿影响因素及其概率预测。主要结论如下：(1)63.64%的信贷员愿意积极开展农业信用担保业务，表明现阶段金融机构供给农业信用担保业务意愿较高。(2)信贷员开展农业信用担保业务意愿的高低既与其对担保机构业务规模、内部控制、风险防范的评价正向相关，还与其对农户农地规模化程度、农业资产价值和农户信用水平的评价正向相关，也与其对农业信用担保业务操作流程规范度、政策扶持和担保体系完善程度的评价正向相关。(3)给定其他变量，各解释变量取特定值时，信贷员供给农业信用担保业务意愿的概率曲线呈“倒U型”。因此，信贷员在供给农业信用担保业务时，可以以概率曲线最高点所对应的解释变量取值作为是否供给农业信用担保业务的重要参考。(4)两地金融机构供给农业信用担保业务意愿的概率与问卷统计结果较为接近，但具体的意愿分布存在一定差异，而引起差异的主要原因既有宏观因素，也有中观因素。

基于上述研究结论，本文得出如下政策启示：第一，完善农业信用担保业务政策，加大政府财政资金投入。金融机构应完善农业信用担保业务相关政策措施，规范农业信用担保业务流程，淡化对被担保人的性质和文化程度的要求，重视对农户农地规模化、农业资产价值和信用水平的评判，从而缓解信贷员对农户违约风险的担忧。同时，政府应加大对农业信用担保机构的财政资金投入，为农业信用担保机构提供财政贴息、税收减免、风险补偿基金等财政支持，以充分发挥担保机构对金融机构供给农业信用担保业务的内在激励。第二，重视农户异质性和地方金融环境差异，因地制宜地开展农业信用担保业务。考虑到不同地区不同农户的农地规模化程度、农业资产价值和信用水平存在一定差异，金融机构可对被担保人的特征进行详细划分，充分重视农户异质性特征，并确定每个特征对业务开展的影响程度，结合概率预测结果来初步判定对某个农户开展农业信用担保业务的概率，提高农业信用担保业务处理效率。同时，政府和金融机构在制定农业信用担保业务政策时，需充分结合当地业务开展现状、经济水平及金融生态环境等，健全农业信用担保业务配套设施，切实发挥财政支农的信用担保杠杆作用，不能“一刀切”。例如，在经济水平高、农业发展快的地区，可积极扩大风险补偿基金规模，引入保险机构以降低金融机构对农业信用担保业务风险的顾虑。相反，在经济水平低、农业发展缓慢的地区，供给农业信用担保业务应积极发挥政府的引导作用，如积极推进农户信用评级工作，支持、引导农户向种养殖大户、农民合作社和家庭农场等经营方式过渡和衔接，为农户增信，以分散金融机构供给农业信用担保业务的金融风险。