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    新型農(nóng)村信用評價體系文獻(xiàn)綜述

    2016-03-16 10:37:09孫志奇周明明張瑞濤王俊芹河北農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)貿(mào)易學(xué)院河北保定
    合作經(jīng)濟(jì)與科技 2016年2期
    關(guān)鍵詞:農(nóng)村信用研究綜述評價

    □文/孫志奇 周明明 張瑞濤 王俊芹(河北農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)貿(mào)易學(xué)院 河北·保定)

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    新型農(nóng)村信用評價體系文獻(xiàn)綜述

    □文/孫志奇周明明張瑞濤王俊芹
    (河北農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)貿(mào)易學(xué)院河北·保定)

    [提要]農(nóng)村信用體系是社會信用體系建設(shè)的重要組成部分,是改善農(nóng)村信用環(huán)境,提高農(nóng)戶融資的一項(xiàng)重要基礎(chǔ)工作,備受理論界和實(shí)務(wù)界的關(guān)注。本文對農(nóng)村信用體系的產(chǎn)生和研究方向進(jìn)行梳理,從信用風(fēng)險、信用體系指標(biāo)的篩選、信用評價方法及信用體系構(gòu)建四個維度進(jìn)行歸納總結(jié),以此為我國農(nóng)村信用體系建設(shè)的進(jìn)一步研究提供一些視角。

    關(guān)鍵詞:農(nóng)村信用;評價;研究綜述

    本文得到河北省教育廳重點(diǎn)研究項(xiàng)目(編號:SD151065)、河北省社會科學(xué)基金項(xiàng)目(項(xiàng)目批準(zhǔn)號:HB15YJ053);河北省哲學(xué)社會科學(xué)研究基地(省農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展戰(zhàn)略研究基地);河北省高等學(xué)校創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)領(lǐng)軍人才培育計(jì)劃(計(jì)劃編號:LGRC029);河北蔬菜產(chǎn)業(yè)人才培養(yǎng)與創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)崗位項(xiàng)目的資助;通訊作者:王俊芹

    收錄日期:2015年11月12日

    一、引言

    2008年由美國次貸危機(jī)引發(fā)的金融危機(jī)表明,信用風(fēng)險是銀行和其他金融機(jī)構(gòu)生存的“定時炸彈”,這場危機(jī)進(jìn)一步凸顯了信用風(fēng)險管理的重要性。因此,對于金融機(jī)構(gòu)來說,控制和管理信用風(fēng)險是金融業(yè)的首要任務(wù),而控制信用風(fēng)險的有效途徑為構(gòu)建信用評價體系。

    隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,我國金融市場已經(jīng)逐步形成農(nóng)村金融市場與城市金融市場相結(jié)合的“二元市場體系”,而城市金融市場趨于完善,因此大力發(fā)展農(nóng)村金融市場對于金融業(yè)來講就顯得極為重要。目前,我國農(nóng)村金融發(fā)展相對滯后,從農(nóng)村金融現(xiàn)狀來看:首先,農(nóng)業(yè)屬于弱質(zhì)產(chǎn)業(yè),易受自然災(zāi)害的影響,生產(chǎn)具有不確定性,其經(jīng)營風(fēng)險較大,而農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)出于對經(jīng)營風(fēng)險的控制,不愿意對農(nóng)民進(jìn)行貸款;其次,由于農(nóng)戶沒有抵押物,市場無法為農(nóng)民提供足夠的資金支持;最后,由于我國農(nóng)村地區(qū)教育事業(yè)相對落后,農(nóng)民的基本素質(zhì)還有待提高,其信用風(fēng)險相對較大。因此,“融資難”成為阻礙農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要因素,而突破這種瓶頸的唯一辦法是構(gòu)建新型農(nóng)村信用體系。金融機(jī)構(gòu)通過信用平臺了解農(nóng)民信用、家庭的基本情況,以最低的風(fēng)險為無抵押品農(nóng)民提供貸款。因此,本文對國內(nèi)外農(nóng)村信用評價體系進(jìn)行梳理,從信用風(fēng)險、信用體系指標(biāo)的篩選、信用評價方法及信用體系構(gòu)建四個維度進(jìn)行歸納總結(jié),為我國農(nóng)村信用體系的進(jìn)一步研究提供參考。

    二、信用風(fēng)險

    信用風(fēng)險是金融機(jī)構(gòu)面臨的主要風(fēng)險之一,也是金融界面臨的重大課題,長期以來,它嚴(yán)重影響著國家的國民收入。國外學(xué)者對信用風(fēng)險評價的研究起步比較早,從評級公司穆迪創(chuàng)始人John Moody對鐵路債券進(jìn)行評級開始,信用風(fēng)險的評價已經(jīng)走過了近百年的歷程,主要是從信貸風(fēng)險、信用風(fēng)險管理等方面進(jìn)行研究。

    (一)信貸風(fēng)險是導(dǎo)致信用風(fēng)險的主要根源。早期的研究結(jié)論傾向于認(rèn)為信貸風(fēng)險是導(dǎo)致金融危機(jī)的根源,也是銀行面臨的重要風(fēng)險之一。2008年美國次貸危機(jī),就是由于忽視因借款人拖欠貸款所引起的信貸風(fēng)險導(dǎo)致的。因此,國內(nèi)外學(xué)者對信貸危機(jī)與信用風(fēng)險進(jìn)行了深入研究。其中Allen N.Berger(2009)認(rèn)為在信貸過程中因借款人和銀行等金融機(jī)構(gòu)存在“信息逆向不對稱”,因此容易產(chǎn)生道德風(fēng)險和逆向選擇,從而增加了銀行的信貸風(fēng)險,即信貸風(fēng)險導(dǎo)致了信用風(fēng)險的發(fā)生;馬忠富(2001)在此基礎(chǔ)上研究表明,除道德風(fēng)險和逆向選擇外,我國農(nóng)村金融中普遍存在的“羊群效應(yīng)”也導(dǎo)致了借款人信貸風(fēng)險加速,從而導(dǎo)致了信用風(fēng)險的發(fā)生。

    (二)構(gòu)建信用評價體系是控制信用風(fēng)險的有效方法。目前來看,金融機(jī)構(gòu)所面臨的信用風(fēng)險已成為影響金融安全、制約經(jīng)濟(jì)發(fā)展、威脅社會穩(wěn)定的重大問題。World Bank(2005)結(jié)論表明,不論是農(nóng)村信用風(fēng)險管理,還是金融機(jī)構(gòu)信用風(fēng)險管理都可以借助政府的力量來獲取信息,進(jìn)行風(fēng)險分析,同時設(shè)計(jì)風(fēng)險規(guī)避方案以降低風(fēng)險;另一方面從我國來看,由于農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)發(fā)展不完善、內(nèi)部審查不嚴(yán)密,使得貸款風(fēng)險與貸款人之間不能夠相應(yīng)匹配,因此需要建立有效的農(nóng)村信用評價體系。仇冬芳和寧宣熙(2008)通過對農(nóng)村金融信貸雙方的動態(tài)博弈分析,認(rèn)為影響農(nóng)村金融信用風(fēng)險與有關(guān)制度的缺失及金融機(jī)構(gòu)風(fēng)險能力的有效監(jiān)管是不可分開的,因此對相關(guān)制度進(jìn)行完善有利于改善農(nóng)村金融的制度環(huán)境、維護(hù)農(nóng)村金融的金融秩序。

    三、信用體系指標(biāo)的篩選

    (一)借款人基本情況。信用體系指標(biāo)的篩選是構(gòu)建信用體系中最主要的組成部分,傳統(tǒng)的研究結(jié)果一致認(rèn)為影響信用風(fēng)險的主要因素有借款人基本情況,包括借款人的性別、年齡、文化程度、家庭凈資產(chǎn)、生活環(huán)境、從業(yè)經(jīng)驗(yàn)以及往日的信用表現(xiàn)等等,具有代表性的有Malhotra et al.(2002)、James Copestake(2007)等。國內(nèi)也有不少研究學(xué)者進(jìn)行探索,譬如賴永文和劉偉平(2012)、潘緯(2014)等人從農(nóng)戶的家庭特征、償債能力、生產(chǎn)經(jīng)營情況、信譽(yù)狀況及其他等借款人的基本情況的五大方面建立信用評價體系,研究了信用的影響因素,發(fā)現(xiàn)通過對貸款人基本情況的審查能夠有效地控制信用風(fēng)險。

    (二)貸款特征及有無擔(dān)保和抵押品。隨著研究的深入,經(jīng)濟(jì)學(xué)家們不斷完善和補(bǔ)充了信用風(fēng)險中的評價指標(biāo),其中Rubana Mahjabeen (2008)增加了貸款總額、貸款周期等貸款特征等指標(biāo),研究發(fā)現(xiàn)信用風(fēng)險與貸款總額和貸款周期具有正向的關(guān)系,即貸款總額越大、周期越長,銀行等金融機(jī)構(gòu)所承擔(dān)的信用風(fēng)險就越大,反之信用風(fēng)險則越??;同樣對信用風(fēng)險進(jìn)行研究的還有S.Jha和K.Bawa(2007),他們以印度小額信貸為例,發(fā)現(xiàn)除上述影響因素外,金融機(jī)構(gòu)對借款人的約束力也會影響金融機(jī)構(gòu)的信貸風(fēng)險;在Valentina Hartarska、Denis(2007)的研究中發(fā)現(xiàn)借款人有無擔(dān)保及抵押品也影響著信用體系,即借款人有抵押品或有擔(dān)保,其違約風(fēng)險就越低,反之則越大。

    (三)市場環(huán)境和社會資本。在銀行等金融機(jī)構(gòu)為農(nóng)戶提供借貸的過程中,市場環(huán)境和社會資本對信用風(fēng)險也具有一定的影響。其中Sartwelle J.et al.(2000)從市場環(huán)境的角度對信用風(fēng)險進(jìn)行了考察,發(fā)現(xiàn)農(nóng)戶種植地區(qū)離消費(fèi)市場越近,其盈利能力越強(qiáng),獲得貸款的機(jī)會較大;反之,則獲得貸款的機(jī)會就越少;童馨樂、褚保金和楊向陽(2011)對農(nóng)戶借貸行為需求的影響因素進(jìn)行實(shí)證研究中,發(fā)現(xiàn)在社會資本的變量中,政治關(guān)系和鄰里關(guān)系對農(nóng)戶有效借貸具有顯著性關(guān)系,農(nóng)民專業(yè)合作組織關(guān)系和正規(guī)金融機(jī)構(gòu)關(guān)系對農(nóng)戶有效借貸和實(shí)際借貸均有顯著影響,由此可以得出,社會資本在解決農(nóng)戶融資難的問題上起著重要作用。

    (四)其他。即使考察了以上主要因素,金融機(jī)構(gòu)仍存在或多或少的信用風(fēng)險。其中Morton(1975)基于545個美國申請貸款買房的樣本數(shù)據(jù),研究發(fā)現(xiàn)借款人的貸款金額與住房價值之比也影響著借款人的信用風(fēng)險;Jennefer Sebstad and Gregory Chen(1996)則從企業(yè)、農(nóng)戶、個人和其他四個方面對信貸風(fēng)險情況作了分析,研究結(jié)果表明資本積累方式、技術(shù)水平、管理能力、市場因素、社會和政治因素是信用評價體系中的影響因素。

    四、信用評價方法

    信用風(fēng)險評價決策對于金融機(jī)構(gòu)極其重要,因此選用何種評價方法是各位學(xué)者的重點(diǎn)研究范圍之一。國際上對信用風(fēng)險評估的方法層出不窮,以美國為首的金融發(fā)達(dá)國家就不斷研究和探索信用評價方法,逐步由主觀判斷分析法和傳統(tǒng)的比率評分法轉(zhuǎn)向以多變量的計(jì)量分析法,完善了金融風(fēng)險管理理論。

    (一)人工智能法。隨著數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的發(fā)展,人工智能法在信用風(fēng)險管理方面得到了廣泛的應(yīng)用,常用的人工智能法主要有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、專家模型法等等;而這些方法主要應(yīng)用于國外的研究領(lǐng)域內(nèi)。Altman(1994)運(yùn)用多元線性判別分析法對銀行的貸款案例進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,選擇出最具預(yù)測力的比率Z-score模型;Piramuthu,S(1999)對信用風(fēng)險評估進(jìn)行研究,認(rèn)為被廣泛用于信用評估的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法具有一定的缺陷——該方法一旦確定很難解釋其背后的基本原理,因此在此基礎(chǔ)上Piramuthu,S提出了模糊神經(jīng)系統(tǒng)及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合的方法,有效地避免了此缺陷。

    (二)統(tǒng)計(jì)學(xué)分析法。與國外研究學(xué)者不同的是,我國學(xué)者趨向于運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)分析法,建立風(fēng)險體系指標(biāo)模型,對其信用風(fēng)險進(jìn)行研究。其中譚民俊、王雄和岳意定(2007)、李俊麗(2009)等主要運(yùn)用層次分析法,計(jì)算出各項(xiàng)估計(jì)指標(biāo)的權(quán)重,并以此為依據(jù)構(gòu)造出農(nóng)戶信用評估模型;韋艷玲(2009)、周振(2009)結(jié)合主成分分析法,歸納出影響農(nóng)戶信用的顯著因子,通過引入人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),將農(nóng)戶按照信用等級進(jìn)行劃分,最終為農(nóng)戶等級信用評價提供了一套可行的方法;朱曉明、劉治國(2007)對信用評價領(lǐng)域內(nèi)的大量模型進(jìn)行了對比,包括元判別分析模型、數(shù)學(xué)規(guī)劃法、Logistic回歸分析和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型等等,其中發(fā)現(xiàn)Logistic回歸分析和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型較其他模型具有很好的優(yōu)勢,因此在信用評價模型中很具有說服力。

    五、信用評價體系的構(gòu)建

    構(gòu)建農(nóng)村信用評價體系對促進(jìn)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展,引導(dǎo)金融機(jī)構(gòu)加大創(chuàng)新力度具有較強(qiáng)的推動力。早在1996年P(guān)anin,A就對博茨瓦納農(nóng)村地區(qū)的信用體系進(jìn)行了研究,并隨機(jī)從中選取了農(nóng)場60位農(nóng)戶進(jìn)行調(diào)查,經(jīng)研究發(fā)現(xiàn)信用貸款在農(nóng)村地區(qū)是非常受歡迎的,而且需求很高。尤其是在耕種季節(jié),農(nóng)民將貸款額的67%用來雇傭勞動力,然而大多數(shù)家庭并不是通過正當(dāng)?shù)慕鹑跈C(jī)構(gòu)來獲得信用貸款。因此,研究認(rèn)為應(yīng)該建立適當(dāng)?shù)霓r(nóng)村信用政策,以保證農(nóng)民能輕松地獲得正當(dāng)信貸機(jī)構(gòu)的幫助。

    在國內(nèi),孔祖根、施倩和潘麗青(2009)、葉謝康和倪添杰(2009)等人研究發(fā)現(xiàn)農(nóng)村信用建設(shè)不僅能夠增強(qiáng)農(nóng)民的信用意識,優(yōu)化農(nóng)村金融環(huán)境,而且還可以實(shí)現(xiàn)農(nóng)村信用信息的有效對接,有效緩解農(nóng)民“貸款難”的問題,但目前來看農(nóng)村信用體系較缺失,需進(jìn)一步加大力度完善我國農(nóng)村信用評價體系;中國人民銀行荊州市中心支行課題組(2012)以湖北省荊州市為例,從農(nóng)村經(jīng)濟(jì)金融環(huán)境、小微融資機(jī)構(gòu)發(fā)展、農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)組織模式、農(nóng)村青年創(chuàng)業(yè)環(huán)境以及農(nóng)村信用平臺等多個方面對農(nóng)村信用建設(shè)提出了新的研究思路。

    六、文獻(xiàn)評述

    縱觀國內(nèi)外農(nóng)村信用體系的評價,主要圍繞信用風(fēng)險、信用評價體系、信用評價方法等方面進(jìn)行了研究,從微觀個體到宏觀經(jīng)濟(jì)均有涉及,研究領(lǐng)域較為廣泛,研究視角更趨向于多元化、全面化。在內(nèi)容上既有模型的理論分析,也有實(shí)證分析,從定性和定量兩個方面對信用評價體系進(jìn)行了研究。然而,我國的信用體系建設(shè)尚處于初級階段,其研究基礎(chǔ)大多數(shù)是基于國外的研究經(jīng)驗(yàn),因此研究國外信用體系評價對于我國信用評價體系的構(gòu)建具有重要借鑒意義。

    但是,縱觀已有研究仍存在以下不足:首先,從已有的研究結(jié)果來看,這些研究大多數(shù)集中在城市,對于農(nóng)村信用評價體系的研究少,因此要更多地以農(nóng)村為切入點(diǎn)來研究信用評價體系;其次,信用體系評價的研究不夠深入。以往文獻(xiàn)的共同點(diǎn)通過指標(biāo)的篩選建立模型并得出結(jié)論,并未通過在金融機(jī)構(gòu)中的實(shí)際檢測確保能否運(yùn)營下去,因此缺乏后續(xù)的實(shí)際檢驗(yàn);最后,雖然國外研究經(jīng)驗(yàn)較豐富,但仍需結(jié)合我國農(nóng)村信用評價體系的實(shí)際情況進(jìn)行探索,不可一味地復(fù)制。

    主要參考文獻(xiàn):

    [1]Allen N,Berger&Leora F,Klapper&Rima Turk-Ariss.Bank Competition and Financial Stability[J],F(xiàn)inanc Serv Res,2009.

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    [3]仇冬芳,寧宣熙.我國農(nóng)村正規(guī)金融信用風(fēng)險的博弈分析及管理[J].農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)問題,2008.8.

    [4]賴永文,劉偉平.農(nóng)戶信用評價體系構(gòu)建研究[J].福建農(nóng)林大學(xué)學(xué)報(bào)(哲學(xué)社會科學(xué)版),2012.4.

    [5]潘緯.農(nóng)戶信用評價的指標(biāo)設(shè)計(jì)與模型識別——基于安徽省金寨縣的實(shí)踐研究[J].征信,2014.9.

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    [7]Valentina Hartarask,Denis Nadolnyak,Does rating help microfinance institutions raise funds?Cross-country Evidence[J].International Review of Economics and Finance,2007.5.

    [8]童馨樂,褚保金,楊向陽.社會資本對農(nóng)戶借貸行為影響的實(shí)證研究——基于八省1003個農(nóng)戶的調(diào)查數(shù)據(jù)[J].金融研究,2011.12.

    [9]Jennefer Sebstad,Gregory Chen.Overview of studies on the impact of microenterprise credit[M].AIMS,1996.5.

    [10]朱曉明,劉治國.信用評分模型綜述[J].統(tǒng)計(jì)與決策,2007.2.

    [11]中國人民銀行荊州市中心支行課題組,傅先義.農(nóng)村信用體系建設(shè)的實(shí)證分析及政策研究——以湖北省荊州市為例[J].武漢金融,2012.2.

    中圖分類號:F32

    文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A

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