李飛 楊洲

摘要：隨著2020年扶貧小額信貸大規(guī)模集中到期，農(nóng)戶扶貧小額信貸風險評級的研究對基層金融機構(gòu)發(fā)展、區(qū)域金融系統(tǒng)穩(wěn)定具有重要意義。本文以江西省J縣農(nóng)戶調(diào)研數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，利用K均值聚類與模糊綜合評價法，對農(nóng)戶小額信貸風險等級進行評估。結(jié)果表明J縣農(nóng)戶總體風險較小，且農(nóng)戶負債、家庭年收入以及信貸金額對農(nóng)戶的風險評級具有顯著影響。本文據(jù)此提出金融機構(gòu)可根據(jù)實際情況重新設立農(nóng)戶還款計劃、政府加強農(nóng)戶風險保障的建議以降低農(nóng)戶還款風險。

關(guān)鍵詞：扶貧小額信貸;風險評級;模糊綜合評價法

1 引言

隨著2020年扶貧小額信貸大規(guī)模集中到期，農(nóng)戶扶貧小額信貸風險評級受到更大程度的重視。本文根據(jù)前人研究成果與J縣實際情況，從指標體系與模型構(gòu)建兩個方面對現(xiàn)有的農(nóng)戶扶貧小額信貸風險評估體系進行改進，實現(xiàn)對農(nóng)戶風險評級精準評估。

目前，學界將農(nóng)戶信貸違約的影響因素歸納為農(nóng)戶戶主個體和家庭人口社會學特征、家庭經(jīng)濟特征、借貸特征和宏觀經(jīng)濟特征等方面（Sharafat et al.，2013;蘇治、胡迪，2014），對我國扶貧小額信貸違約風險的實證研究以Logit、Probit模型為主，如馬文勤（2009）通過對農(nóng)村信用社小額信貸資信等級評定表和農(nóng)戶借款申請書等進行指標選取及篩選，構(gòu)建基于Logit函數(shù)的信用風險評估模型實現(xiàn)對農(nóng)戶違約風險的評估;張云燕等（2013）從個體特征、經(jīng)濟結(jié)構(gòu)、貸款性狀、違約認知四方面建立評價指標體系，運用方差和Logit回歸模型分析農(nóng)戶正規(guī)信貸違約影響因素;孫光林、李慶海、李成友（2014）建立Probit模型分析金融知識對欠發(fā)達地區(qū)農(nóng)戶信貸違約的影響及其作用機制;在此基礎(chǔ)上，李慶海等（2018）構(gòu)建三階段聯(lián)立 Probit 模型對原始的Probit模型雙重樣本選擇缺失性問題進行完善，李發(fā)現(xiàn)還款能力和還款意愿影響農(nóng)戶信貸風險，團體性社會網(wǎng)絡能有效增強農(nóng)戶還貸意愿。由于現(xiàn)階段采用的主流模型由于自身性質(zhì)對其使用具有一定的限制，因此模糊數(shù)學作為規(guī)避模型缺陷的模型構(gòu)建方法之一正于商業(yè)信貸領(lǐng)域得到廣泛應用。

我國扶貧小額信貸對還款風險進行評估時與商業(yè)信貸并無較大差別（李莉莉，2003），因此可借鑒模糊數(shù)學在商業(yè)信用貸款風險度量領(lǐng)域的應用。王偉寧（2013）、葛允康（2014）、易存曉（2020）在前人研究基礎(chǔ)上，以模糊數(shù)學原理構(gòu)建出的綜合評價模型為主體，采用專家意見法法或?qū)哟畏治龇ù_定指標權(quán)重，這種權(quán)重確定方式具有簡潔實用、需要的定量數(shù)據(jù)少的優(yōu)點，但人為干擾較為嚴重，導致評判結(jié)果易出現(xiàn)誤差。因此，熵權(quán)法根據(jù)指標變異性的大小確定權(quán)重的客觀賦權(quán)法，對專家評價法及層次分析法進行一定程度的改進。

綜合考慮，本文利用2019年J縣農(nóng)戶小額扶貧信貸調(diào)研數(shù)據(jù)，選取戶主年齡、教育程度、家庭有效勞動人口比、家庭年收入、家庭年重大支出、家庭負債情況、扶貧信貸金額七項指標，經(jīng)K均值聚類進行初步分析，將熵權(quán)法與模糊綜合評價法相結(jié)合，對農(nóng)戶扶貧小額信貸的信用風險進行具體評價判斷，提高了預測的精準性。

2 J縣扶貧小額信貸發(fā)展現(xiàn)狀與數(shù)據(jù)來源

2.1 J縣扶貧小額信貸發(fā)展現(xiàn)狀

2018年，J縣規(guī)范建立扶貧小額信貸體系，截止2019年10月底，全縣累計發(fā)放扶貧小額信貸6779筆，發(fā)放金額3.4億元（包括貸款余額4986筆，金額共19333.09萬元），輻射帶動貧困戶6194戶，J縣貧困人口由2014年底的15222戶50929人減少到316戶705人，貧困發(fā)生率下降到0.17%，86個貧困村全部退出。貧困人口人均純收入由2013年的2680元提高到9061元。

2.2 數(shù)據(jù)來源

本文數(shù)據(jù)來自課題組2019年11月于江西省J縣抽樣入戶調(diào)查，采用隨機抽樣法，對農(nóng)戶家庭信息進行調(diào)查。本次調(diào)查共計獲得144個樣本，排除信息缺失和誤填問卷等無效樣本后，剩余有效樣本為135戶，問卷有效率為93.75%。

3 J縣農(nóng)戶違約風險指標體系

為充分、全面地考慮農(nóng)戶在面臨扶貧小額貸款時所處于的信用風險等級，本文根據(jù)J縣實際情況，構(gòu)建農(nóng)戶違約風險評估指標體系。

其中，戶主的教育程度劃分為0-4，代表從未上過學、小學、初中、高中、大學或大專五個教育等級;家庭有效勞動力人口比通過對家庭有效勞動人口數(shù)量以及家庭總?cè)丝诹康恼{(diào)查計算。家庭年收入包括三部分：養(yǎng)殖收入、種植收入、務工收入;家庭的重大支出包括子女教育費用、疾病支出、子女彩禮嫁妝支出等;負債金額這里特指從親戚朋友處借款;扶貧貸款金額根據(jù)J縣的實際情況，農(nóng)戶最高可獲得100000元信貸。

特別地，由于調(diào)研所獲取的戶主性別均為男性，因此未引入性別因素。

4 J縣農(nóng)戶違約風險評價及評估系統(tǒng)

4.1 K均值聚類分析

本文利用SPSS，將評估指標體系中的變量通過K均值聚類進行分析。本文的目標是為了得到農(nóng)戶在面臨扶貧小額信貸時違約所處等級，因此將k設為4，通過K均值聚類的方式，將數(shù)據(jù)聚為具有相似特征的4類，即優(yōu)、良、中、差四類，其聚類結(jié)果如下：

通過K均值聚類分析，初步得到風險評級為“優(yōu)”的農(nóng)戶有3戶;風險評級為“良”的農(nóng)戶有93戶;風險評級為“中”和“差”的農(nóng)戶分別是12戶和27戶。

4.2 熵權(quán)法確定指標權(quán)重

設權(quán)重集，集合元素分別代表戶主年齡、教育程度、家庭有效勞動人口比、家庭年收入、家庭年重大支出、家庭負債情況、扶貧信貸金額七項指標所占權(quán)重。

通過熵權(quán)法，得到權(quán)重矩陣A：

根據(jù)表三初步可知，指標體系中戶主年齡、教育程度、家庭有效勞動人口比、以及扶貧信貸金額對于風險評級結(jié)果影響較弱，而家庭年收入、重大支出及負債情況的影響效果更為顯著。

4.3 模糊綜合評價法

模糊綜合評價法是基于模糊數(shù)學的綜合評價方法，具有結(jié)果清晰、系統(tǒng)性強的特點，能較好地解決模糊的、難以量化的問題。

4.3.1 評價對象因素集的建立

根據(jù)建立的農(nóng)戶違約風險指標體系建立評價對象因素集，其中表示戶主的年齡;表示戶主所受的教育程度;表示家庭有效勞動力人口比例，表示家庭重大支出金額;表示負債金額;表示家庭年收入金額;表示扶貧貸款金額。

4.3.2 評價集的確定

為對農(nóng)戶信用風險等級進行劃分，建立起評價集B，集合元素依次代表農(nóng)戶違約等級優(yōu)、良、中、差。

4.3.3 單因素模糊評價集的確定

其中，根據(jù)各因素K均值聚類結(jié)果進行確定。

4.3.4 模糊評價集的確定

根據(jù)指標權(quán)重集及隸屬矩陣，可建立起模糊評價集（這里以某一組數(shù)據(jù)為例）：

該農(nóng)戶信用風險處于“優(yōu)”狀態(tài)。

同理，從模糊評價集中確定出各農(nóng)戶所處于的信用風險等級狀態(tài)。

5 實證結(jié)果及分析

本文依據(jù)模糊評價集對樣本進行了區(qū)分，并對不同等級的農(nóng)戶進行對比分析，結(jié)果列示于表四中：

在表四中，各等級農(nóng)戶在年齡、教育程度、家庭有效勞動人口以及家庭重大支出的均值不存在明顯差異，說明僅從這幾項指標無法判定農(nóng)戶更趨近于哪一信用風險等級，對農(nóng)戶的信用風險等級傾向進行估計也更加困難;而負債金額、家庭年收入以及扶貧信貸金額的統(tǒng)計結(jié)果在三個等級的對比結(jié)果中差異明顯：

（1）評級結(jié)果為“差”的農(nóng)戶負債金額更高

根據(jù)表四，評級為“差”的農(nóng)戶的負債金額要高于評級為“優(yōu)”與“中”的農(nóng)戶，后兩者的負債金額均為0，這說明在對農(nóng)戶風險進行評級考量時，負債的金額對農(nóng)戶的評級具有顯著影響。

（2）平均家庭年收入對農(nóng)戶評級有一定影響

表四中風險評級為“優(yōu)”農(nóng)戶的平均家庭年收入高于另外兩個等級，而評級為“中”的農(nóng)戶與評級為“差”的農(nóng)戶平均家庭年收入水平差距不明顯，說明該指標在對農(nóng)戶進行風險評級的過程中具有一定程度的影響，且影響較為模糊。

（3）評級結(jié)果更好的農(nóng)戶扶貧小額信貸平均金額更低

表四中，隨著農(nóng)戶的風險評級結(jié)果更高，獲得的扶貧小額信貸平均金額也更低。結(jié)果表明，扶貧小額信貸平均金額對農(nóng)戶風險評級具有直觀明確的影響，隨著扶貧小額信貸金額的提高，農(nóng)戶所面臨的信用風險越高。

（4）評級結(jié)果為“優(yōu)”的農(nóng)戶占主導地位

根據(jù)表四的統(tǒng)計結(jié)果，J縣調(diào)查樣本中，評級結(jié)果為“優(yōu)”的農(nóng)戶占總體的75.5%，評級結(jié)果為“中”的農(nóng)戶占8.9%，評級結(jié)果為差的農(nóng)戶占15.6%。大多數(shù)農(nóng)戶的扶貧小額信貸風險較低，處于良好的狀態(tài)。

6 結(jié)論及建議

本文通過對江西省J縣進行實地調(diào)研，基于調(diào)研數(shù)據(jù)運用熵權(quán)法與模糊數(shù)學構(gòu)建模型，實證檢驗了農(nóng)戶的信用風險等級，為即將到來的扶貧小額信貸大規(guī)模集中到期進行評估提供參考。

通過實證分析結(jié)果：農(nóng)戶信貸風險等級主要取決于農(nóng)戶的負債、家庭年收入以及扶貧小額信貸金額，當農(nóng)戶的負債、家庭年收入發(fā)生變動時，農(nóng)戶的風險評級也可能隨之發(fā)生改變。

從統(tǒng)計結(jié)果來看，J縣大部分農(nóng)戶信用風險等級為“優(yōu)”，少部分農(nóng)戶信用風險等級為“中”和“差”，J縣農(nóng)戶扶貧小額信貸風險水平有一定提升空間。為提高農(nóng)戶收入，可由政府或合作社主導實施，根據(jù)實際情況發(fā)展新產(chǎn)業(yè)或引進新技術(shù)對現(xiàn)有的產(chǎn)業(yè)進行跟蹤指導，同時引導企業(yè)對農(nóng)戶生產(chǎn)的農(nóng)畜產(chǎn)品進行對接，加快產(chǎn)品流轉(zhuǎn)速度，增強農(nóng)戶的創(chuàng)收能力，進而降低風險。

當農(nóng)戶因某些因素使收入降低或負債增加時（如生產(chǎn)周期、氣候等原因?qū)е率杖胧艿较拗疲?，正?guī)金融機構(gòu)可進行放寬還款周期并增加相應抵押擔保等措施降低信貸損失，并為農(nóng)戶緩解臨時性的資金困境提供時間和空間;其次，對于當前中國整體的農(nóng)村信貸市場環(huán)境而言，政策制定者需要推動保險市場加強對農(nóng)戶的風險保障，提高其信貸政策和控制策略的適應性，進而擴大正規(guī)金融機構(gòu)金融服務的覆蓋面。

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