Y村農(nóng)戶信貸違約影響因素分析

金樹穎，李小盼，王夢薇

1.2.3.沈陽航空航天大學，沈陽 110135

農(nóng)村金融是我國金融體系中極其重要的一部分，他的發(fā)展不僅可以促進區(qū)域消費增長，帶動農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展，還能有效推動現(xiàn)代生產(chǎn)技術(shù)創(chuàng)新，提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的整體效率。隨著近年來國家鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的實施，小額信貸作為一種金融新模式廣受農(nóng)戶歡迎，在農(nóng)村發(fā)揮了舉足輕重的作用。小額信貸是解決農(nóng)戶資金短缺的主要途徑，不僅可以為農(nóng)戶們提供資金支持，還能充分發(fā)揮惠農(nóng)、助農(nóng)的作用，加快農(nóng)村經(jīng)濟的整體發(fā)展。但是，隨著小額信貸的普及，農(nóng)戶小額信貸違約問題日益嚴重，金融機構(gòu)的小額信貸業(yè)務受其影響，服務范圍不斷縮減，致使農(nóng)戶融資難的問題再次顯現(xiàn)。為此，結(jié)合實地調(diào)查，弄清影響農(nóng)戶信貸違約的影響因素和原因，對于降低農(nóng)戶信貸違約的發(fā)生概率，更好地開展農(nóng)戶小額信貸業(yè)務、促進農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展具有重要的現(xiàn)實意義。

一、理論分析與研究假設

（一）理論分析

已有文獻圍繞信貸違約風險的研究主要集中在兩方面：一方面，從借款人（機構(gòu)）特征、貸款特征、貸款人（機構(gòu)）特征或者宏觀背景等方面考察信貸違約風險的影響因素；另一方面，檢驗信貸違約風險形成的作用機制。梁杰等（2020）通過對山東某縣農(nóng)戶進行調(diào)研分析，發(fā)現(xiàn)不同規(guī)模農(nóng)戶信貸約束存在明顯差異。具體表現(xiàn)為兼業(yè)經(jīng)營使得小規(guī)模農(nóng)戶缺乏融資需求；農(nóng)業(yè)種植大戶具有較強農(nóng)業(yè)融資需求，但無力承受因較大農(nóng)地規(guī)模帶來的較高生產(chǎn)經(jīng)營風險；而家庭農(nóng)場由于其具有較大農(nóng)地規(guī)模和多樣化生產(chǎn)布局，促使其預期產(chǎn)出收益遠高于貸款成本線，具有較強融資動機。Baklouti I（2013）使用一個二元邏輯回歸模型，發(fā)現(xiàn)借款人的社會人口特征，過去參與小額信貸貸款和過去的信用記錄有顯著的影響，在違約率中特征明顯。李慶海等（2020）研究發(fā)現(xiàn)，抵押對農(nóng)戶信貸違約風險具有顯著負面影響；由于農(nóng)村金融市場同時存在逆向選擇和道德風險，抵押對沒有還貸意愿和還貸能力的農(nóng)戶的貸款主要起到緩解道德風險的作用，而對具有還貸意愿和還貸能力的農(nóng)戶的貸款主要起到緩解逆向選擇的作用。Hernandez（2014）等比較了非參數(shù)和半?yún)?shù)與傳統(tǒng)基于違約概率的風險評分方法。估計結(jié)果表明，非參數(shù)方法導致一個更好的信用評價，可以幫助防止包括潛在的“壞”借款人和防止將“好”的借款人排除在外。靳淑平等（2017）通過對江蘇泰州等現(xiàn)代農(nóng)業(yè)示范區(qū)的實地調(diào)查，發(fā)現(xiàn)規(guī)模農(nóng)戶信貸資金普遍存在缺口大、成本高、額度小等情況；農(nóng)民年齡、家庭勞力數(shù)、種養(yǎng)兼業(yè)、貸款利率以及經(jīng)營規(guī)模是關鍵影響因素。徐慧賢等（2021）研究發(fā)現(xiàn)，不同類型的社會資本對信貸違約的影響有所差異，正式社會資本會顯著降低農(nóng)戶信貸違約的可能性，而非正式社會資本會顯著增加農(nóng)戶信貸違約的可能性；同時，家庭固定總資產(chǎn)越多、家庭上年純收入越高或非農(nóng)收入占總收入的比重越大，農(nóng)戶的貸款違約概率就會越低。姚宇韜等（2018）、孫光林等（2017）從貸款人特征出發(fā)，如貸款額度、擔保情況、申請者健康狀況、受教育水平、貸款期限、實際貸款利率，以及其對金融知識的了解程度等方面進行了分析，發(fā)現(xiàn)這些因素均顯著作用于信貸違約。

總體而言，現(xiàn)有學者主要是通過定性與定量相結(jié)合的方法對農(nóng)戶信貸違約這一問題進行了探究，但從實證檢驗的步驟來看，多數(shù)研究在實證檢驗方法的選擇上不夠嚴謹，如未對所選取的自變量指標進行條件檢驗，導致實證檢驗結(jié)果對于研究結(jié)論的支撐不夠充分。此外，現(xiàn)有的農(nóng)戶信貸違約類文獻中，多數(shù)研究未考慮到金融機構(gòu)貸款業(yè)務特點和金融機構(gòu)服務質(zhì)量這兩個指標對于農(nóng)戶信貸違約的影響，存在影響因素選取不全面的問題。不同于以往學者對農(nóng)戶信貸違約的研究，本文將從農(nóng)戶和金融機構(gòu)兩個角度出發(fā)，探究各因素對農(nóng)戶信貸違約的影響，同時，在實證檢驗方法的選擇上，本文增加了條件檢驗，即在對各指標進行回歸分析之前，首先進行卡方檢驗，以增強結(jié)論的可靠性。

（二）研究假設

1.農(nóng)戶自身因素對于信貸違約的影響分析

信貸是一種為有償還能力農(nóng)戶提供的金融服務，因此對于金融機構(gòu)來說，其首先需要考慮貸款農(nóng)戶的經(jīng)濟實力。農(nóng)戶經(jīng)濟最顯著的特點是大部分農(nóng)戶創(chuàng)收能力有限，收入不穩(wěn)定。正常來說，農(nóng)戶的家庭收入越高，其還款能力越強，而在本次研究樣本中有40%的農(nóng)戶家庭創(chuàng)收能力明顯不足，家庭人口勞動力未充分運用，缺乏職業(yè)技能培訓，屬于閑散勞動力，再加之農(nóng)業(yè)是一個敏感型行業(yè)，約有60%的研究樣本從事農(nóng)業(yè)種植，有時候會遭受地震、洪水、干旱、蟲害以及冰雹等不可抗力的自然災害，所以農(nóng)戶在收入這方面輕則不賺不賠，重則血本無歸，這種不穩(wěn)定因素會嚴重影響農(nóng)戶的正常還款。其次是信用意識教育缺乏。本次研究樣本中有60%的農(nóng)戶文化水平處于高中以下，大部分農(nóng)戶缺乏信用方面的深入教育，個人信用意識淡薄，在平時貸款中容易出現(xiàn)不按時還款的情況，再加之日常對貸款政策及貸款細節(jié)了解較少，對信貸員介紹的產(chǎn)品處于似懂非懂狀態(tài)，所以農(nóng)戶極易出現(xiàn)信貸違約，產(chǎn)生不良貸款記錄，進而影響農(nóng)戶以后繼續(xù)借款。

基于上述分析，本文從農(nóng)戶角度提出5個可能影響信貸違約的指標，分別為貸款人性別、貸款人年齡、貸款文化程度、貸款婚姻狀況以及貸款人家庭年收入，并做出如下假設：

H1：男性農(nóng)戶的信貸違約率會高于女性農(nóng)戶的信貸違約率；

H2：農(nóng)戶年齡與信貸違約呈負相關關系，農(nóng)戶年齡越大，違約率越小；

H3：農(nóng)戶文化程度與信貸違約呈負相關關系，農(nóng)戶文化程度越高，違約風險越??；

H4：農(nóng)戶婚姻狀況為離婚或喪偶的，信貸違約率高于婚姻狀況為未婚或已婚的農(nóng)戶；

H5：農(nóng)戶家庭年收入與信貸違約呈負相關關系，農(nóng)戶家庭收入越高，信貸違約率越低。

2.金融機構(gòu)服務對于信貸違約的影響分析

一般來講，貸款期限靈活且貸款額度高的產(chǎn)品將更受農(nóng)戶歡迎，原因為其能更好地滿足農(nóng)戶生產(chǎn)經(jīng)營的需要。但長期以來，Y村金融機構(gòu)的信貸管理模式表現(xiàn)出明顯的傳統(tǒng)特征，小額貸款產(chǎn)品的額度、期限與農(nóng)戶的實際需要存在眾多不匹配情況，嚴重影響農(nóng)戶按時還款意愿。例如，大部分農(nóng)戶的貸款應用于農(nóng)業(yè)方面的生產(chǎn)種植以及個人醫(yī)療保健等方面，如果款項額度少于農(nóng)戶預期，農(nóng)戶還要另想他法來籌集資金；如果款項的期限短于一個農(nóng)業(yè)經(jīng)營周期，農(nóng)戶可能還未得到生產(chǎn)收入，無法及時還款，如再遇自然災害等因素的影響，農(nóng)戶信貸違約的可能性就會極大增加，這將嚴重影響農(nóng)戶后續(xù)的生產(chǎn)生活。Y村金融機構(gòu)在面對急需款項的農(nóng)戶時，未給予針對性的服務，比如金融機構(gòu)大部分產(chǎn)品貸款流程繁雜，款項在短時間內(nèi)難以打到農(nóng)戶賬戶上，致使急需款項的農(nóng)戶延遲使用資金，造成資金使用效果大打折扣，甚至會使貸款本金虧損，造成農(nóng)戶出現(xiàn)延遲還款或不還款現(xiàn)象；農(nóng)戶在辦理業(yè)務時，金融機構(gòu)部分信貸員缺乏專業(yè)的服務態(tài)度，在介紹貸款細節(jié)時描述不清，無法及時解決農(nóng)戶疑惑，導致農(nóng)戶拖延還款的情況出現(xiàn)。

同理，基于上文對金融機構(gòu)服務的分析，本文選取了以下5個指標：貸款利率、貸款額度、貸款期限、貸款流程復雜程度以及信貸員辦理業(yè)務態(tài)度，作為可能影響農(nóng)戶信貸違約的影響因素，并做出以下假設：

H6：金融機構(gòu)貸款利率與農(nóng)戶信貸違約呈正相關關系，貸款利率越高，農(nóng)戶違約的可能性越大；

H7：金融機構(gòu)貸款額度與農(nóng)戶信貸違約呈正相關關系，貸款額度越大，農(nóng)戶還款壓力越大，違約可能性越大；

H8：金融機構(gòu)貸款期限與農(nóng)戶信貸違約呈負相關關系，貸款期限越短，農(nóng)戶還款時間越緊，信貸違約率越高；

H9：金融機構(gòu)貸款流程復雜程度與農(nóng)戶信貸違約呈正相關關系，小額貸款的程序越簡單，農(nóng)戶按時還款的可能性越大，違約率越低；

H10：金融機構(gòu)信貸員辦理業(yè)務態(tài)度與農(nóng)戶信貸違約呈負相關關系，信貸員服務態(tài)度越好，農(nóng)戶對貸款規(guī)則越明確，違約率越低。

二、研究設計

（一）調(diào)研樣本選擇

本次調(diào)查的對象是大連地區(qū)的貸款農(nóng)戶，調(diào)研采用線下填寫與線上調(diào)查相結(jié)合的方法。具體步驟如下：一是對于村內(nèi)處于中年或者老年階段的戶主，采用線下填寫的方式，將問卷送到農(nóng)戶家中，待填寫完畢后，及時收回。二是采用線上調(diào)查的方法，通過村委會組織農(nóng)戶填寫線上問卷，由此可保證問卷內(nèi)信息的真實可靠。本次線下及線上合計發(fā)放問卷301份，刪除問答缺失或前后有矛盾的問題問卷，共收回有效問卷271份，回收率為90.33%，符合本文展開進一步研究的需要。整理問卷數(shù)據(jù)后，使用SPSS軟件進行相關分析。

（二）變量選擇

本文使用SPSS軟件，利用二元Logistic模型對271份問卷數(shù)據(jù)進行分析，因變量Y表示農(nóng)戶是否出現(xiàn)信貸違約，Y為0時表示沒有出現(xiàn)信貸違約，Y為1時表示出現(xiàn)信貸違約；自變量X表示影響農(nóng)戶出現(xiàn)信貸違約的因素，其中 x1表示農(nóng)戶性別，x2表示文化程度，x3表示家庭年收入，x4表示貸款流程復雜程度，x5表示信貸員辦理業(yè)務態(tài)度。

（三）研究模型

Y為“農(nóng)戶是否出現(xiàn)信貸違約”，由于只有“是”和“否”兩種變量，所以運用二元logistic回歸模型，令Y服從二項分布，取值為 0、1，Y=1 的概率為 P（Y=1），則 i個自變量分別為x1-xi所對應的logistic回歸模型為：

P（Y=1）=eβ0+β1+β2+…+βi1+eβ0+β1+β2+…+βi

三、實證分析

由上文研究假設可初步推斷：上述10個因素指標與Y村農(nóng)戶信貸違約間可能存在相關關系，因此，接下來將對上述10個假設進行一一驗證。實證檢驗的整體思路如下：首先，對上述10個影響因素指標進行卡方檢驗；其次，把結(jié)果顯著的影響因素指標帶入到主體間效應檢驗；待主體間效應檢驗完畢后，再將合格的影響因素指標做二元logistic回歸，并對回歸結(jié)果進行分析。

（一）農(nóng)戶對信貸違約影響因素的卡方檢驗結(jié)果

卡方檢驗結(jié)果以各個自變量顯著性＜0.05來衡量。本次卡方檢驗結(jié)果如表1所示：

表1 卡方檢驗結(jié)果

由表1可知，農(nóng)戶年齡、婚姻狀況、申請的貸款期限、申請的貸款額度、申請的貸款利率這5個因素顯著性水平＞0.05，說明這5個變量與Y村農(nóng)戶信貸違約不顯著相關，需要將他們從影響農(nóng)戶信貸違約的因素中排除掉。農(nóng)戶性別、文化程度、家庭年收入、信貸員辦理業(yè)務態(tài)度、貸款流程的復雜程度這5個因素顯著性水平＜0.05，表明這5個變量與Y村農(nóng)戶信貸違約顯著相關，所以接下來把這5個顯著指標帶入到主體間效應檢驗中。

（二）主體間效應檢驗

主體間效應檢驗中的變量為卡方檢驗中合格的變量。主體間效應檢驗結(jié)果如表2所示：

表2 主體間效應檢驗

由表2中的數(shù)據(jù)，可得到如下結(jié)果：首先，可以看到這5個因素P值＜0.05，主效應顯著，說明當只考慮其中一個因素時，α會隨著這個因素的變化而產(chǎn)生明顯變化；其次，5個因素交互效應 （性別 *文化程度 *家庭年收入*金融機構(gòu)貸款流程復雜程度*信貸員辦理業(yè)務的態(tài)度）P=0.879＞0.05，表明這5個因素的交互作用不顯著，沒有明顯的內(nèi)在聯(lián)系，其聯(lián)合作用對因變量的影響很小，可以忽略不計。因此，經(jīng)以上檢驗，成功篩選出5個顯著影響Y村農(nóng)戶信貸違約的自變量，即性別、文化程度、家庭年收入、金融機構(gòu)貸款流程復雜程度以及信貸員辦理業(yè)務的態(tài)度，接下來將把這5個自變量代入二元logistic回歸模型中，以進行更為深入的分析。

（三）二元logistic回歸結(jié)果

由表3可知，常數(shù)B=-1.641，標準誤差為 0.165，瓦爾德檢驗值為 99.220，Exp（B）為0.194。

表3 方程中的變量

表4中兩個 R方的值說明這5個自變量與農(nóng)戶信貸違約有較強的相關性。

表4 模型摘要

在表5的霍斯默-萊梅肖檢驗中，卡方值為4.970且顯著性大于0.05，有效說明模型的擬合優(yōu)度好，模型整體比較成功。

表5 霍斯默-萊梅肖檢驗

由表6可知，農(nóng)戶性別、文化程度、家庭年收入、貸款流程復雜程度、信貸員辦理業(yè)務態(tài)度的顯著性都小于0.05，表明這5個自變量對Y村農(nóng)戶信貸違約的影響比較顯著。

結(jié)合表3、表4、表5以及表6中的二元logistic回歸結(jié)果可知：農(nóng)戶性別、文化程度、家庭年收入、貸款流程復雜程度、信貸員辦理業(yè)務態(tài)度這5個自變量對Y村農(nóng)戶信貸違約的影響和預測結(jié)果一樣，且影響顯著。首先是農(nóng)戶性別，B值為-4.363，表明女性信貸違約情況會比男性少，男性農(nóng)戶的信貸違約率會高于女性農(nóng)戶的信貸違約率，H1成立；其次是農(nóng)戶文化程度，B值為-1.183，為負值，表明農(nóng)戶文化程度與其小額貸款違約成負相關關系，Y村農(nóng)戶文化程度越高，其出現(xiàn)小額信貸違約的可能性就會越小，H3成立；然后是家庭年收入，B值為-2.826，為負值，表明該因素與農(nóng)戶信貸違約成負相關關系，當農(nóng)戶的家庭年收入越多的時候，其還款能力也就越強，所以農(nóng)戶出現(xiàn)小額信貸違約的可能性也就越低，H5成立；還有貸款流程復雜程度，其B值為1.117，說明隨著貸款流程復雜程度越高，農(nóng)戶違約概率越大，成正相關關系，H9成立；最后是農(nóng)戶對信貸員辦理業(yè)務的態(tài)度評價，B值為-1.066，說明滿意度越高，農(nóng)戶違約的可能性越小，越愿意按時償還小額貸款，H10成立。

表6 方程中的變量

（四）對非顯著性因素的解釋

經(jīng)過卡方檢驗后被排除的5個影響因素：農(nóng)戶年齡、婚姻狀況、申請的貸款期限、申請的貸款額度、申請的貸款利率，可以解釋為：

農(nóng)戶個人方面：第一，Y村農(nóng)戶在中年期，積蓄多用于幫助下一代子孫、投資理財或者醫(yī)療保健，對資金的需求大，但賺錢能力已明顯不如青年時期，所以在向金融機構(gòu)貸款時，存在違約的可能性也很大，因此年齡的大小對農(nóng)戶信貸違約的影響不顯著，所以排除該因素，H2不成立。第二，農(nóng)戶婚姻狀況對信貸違約影響不顯著，處于未婚、已婚、離婚和喪偶階段的農(nóng)戶，對小額貸款的需求都不穩(wěn)定，由此造成信貸違約情況也不穩(wěn)定，無法明確分析結(jié)果，所以該因素被排除，H4不成立。

金融機構(gòu)貸款業(yè)務方面：第一，農(nóng)戶在選擇借款時，由于農(nóng)戶們選擇的機構(gòu)不同，所以大家對利率高低的評價標準也就不一樣，沒有一致的標準，所以貸款利率這項指標的影響也就不顯著，排除該不顯著因素，H6不成立。第二，農(nóng)戶申請的貸款期限普遍為6-10個月，占總樣本數(shù)的62.40%，貸款期限集中在該區(qū)間，主要應用于階段性生產(chǎn)種植，其他區(qū)間農(nóng)戶選擇少，對農(nóng)戶信貸違約的結(jié)果影響不顯著，所以排除該因素，H8不成立。第三，農(nóng)戶申請的貸款額度普遍應用于階段性種植，所以相對來說貸款金額較固定，未有太大起伏，無法有效影響模型，排除不顯著因素，H7不成立。

四、結(jié)論與建議

（一）結(jié)論

通過對Y村調(diào)查數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計，本文將影響因素指標分為兩個方面：一是農(nóng)戶個人因素，包括性別、年齡、文化程度、婚姻狀況和家庭年收入；二是金融機構(gòu)貸款業(yè)務因素，包括貸款利率、貸款額度、貸款期限、貸款流程復雜程度、信貸員辦理業(yè)務態(tài)度。通過實證分析農(nóng)戶個人因素和金融機構(gòu)貸款業(yè)務因素，發(fā)現(xiàn)農(nóng)戶性別、文化程度、家庭年收入、信貸員辦理業(yè)務態(tài)度、貸款流程的復雜程度這5個因素對Y村農(nóng)戶信貸違約影響顯著。其中農(nóng)戶文化程度、家庭年收入以及信貸員辦理業(yè)務態(tài)度與農(nóng)戶信貸違約呈負相關關系，即農(nóng)戶的文化程度越低、家庭年均收入越低、信貸員辦理業(yè)務態(tài)度越差，農(nóng)戶的貸款違約率越高，且如果農(nóng)戶性別為男性時，其信貸違約可能性更大；而金融機構(gòu)貸款流程的復雜程度與農(nóng)戶信貸違約呈正相關關系，即金融機構(gòu)的貸款流程越簡單，農(nóng)戶信貸違約的可能性越低。

（二）建議

1.提高農(nóng)戶信用意識

Y村目前約有60%的農(nóng)戶文化水平處于高中以下，文化程度越低，對信用知識了解越少，越易出現(xiàn)信貸違約，所以為了減少農(nóng)戶信貸違約現(xiàn)象，金融機構(gòu)應加強對農(nóng)戶信用意識教育，尤其需要介紹貸款違約將會對其造成的諸多不良后果。具體有以下幾種方法：由金融機構(gòu)分發(fā)信用知識宣傳單、舉辦信用知識趣味競賽等活動，以讓農(nóng)戶們切實認識到個人信用的重要性。

2.提高信貸服務質(zhì)量，簡化貸款流程

在被調(diào)查的農(nóng)戶中，因?qū)π刨J員辦理業(yè)務態(tài)度不滿意而造成的信貸違約占比高達95.10%，具體表現(xiàn)為信貸員對貸款解讀不夠清楚、態(tài)度差，沒有解決農(nóng)戶疑惑，最終影響了農(nóng)戶信貸還款意愿。因此，為有效解決此問題，首先，金融機構(gòu)應對信貸員進行嚴格的崗位培訓，并制定與客服滿意度相關的績效考核制度，保證信貸員在對客戶介紹貸款項目時有足夠的耐心；其次，金融機構(gòu)應充分發(fā)揮線上線下結(jié)合的優(yōu)勢，線上要及時更新和完善各個媒介平臺的貸款信息，線下可以舉行每月一次的宣講活動，由信貸員向農(nóng)戶一一介紹貸款的細則以及動態(tài)演示貸款流程，解答農(nóng)戶們的問題。

基于上述實證檢驗結(jié)果可知：貸款流程越復雜，農(nóng)戶信貸違約率越高，因此建議金融機構(gòu)簡化貸款辦理流程，同時開通更多的線上貸款服務，如在機構(gòu)網(wǎng)站上設置自助辦理貸款和還款的界面，新設線上操作求助熱線，這將有效節(jié)省農(nóng)戶的時間和成本。此外，金融機構(gòu)還應將已有的農(nóng)戶資料存檔保存，并定期做好信息維護，以達到簡化貸款流程的目的，實現(xiàn)更大程度地利民便民。

3.幫助農(nóng)戶增收致富

根據(jù)本次研究的結(jié)論：農(nóng)戶家庭年收入越高，信貸違約率越小。因此，可從提高農(nóng)戶收入水平角度出發(fā)，從而達到降低信貸違約率的目的。結(jié)合Y村實際情況以及實證分析結(jié)果，提出以下三點建議幫助農(nóng)戶增收致富：

首先，可在原有生產(chǎn)基礎上引進專業(yè)技術(shù)支持，利用科學技術(shù)與專業(yè)人才的幫助，讓Y村櫻桃種植、漁業(yè)整體的生產(chǎn)能力與產(chǎn)品質(zhì)量得到提高，增強Y村櫻桃、漁業(yè)產(chǎn)品特色；與此同時，依靠科技的幫助還可以減少自然災害所造成的生產(chǎn)損失，降低農(nóng)戶的成本支出，增加農(nóng)戶的經(jīng)營利潤。

其次，利用電商經(jīng)濟，帶動這些特色產(chǎn)品的網(wǎng)上售賣，邀請正能量名人進行產(chǎn)品直播宣傳，讓大眾了解到Y(jié)村產(chǎn)品的獨特魅力，提高特色產(chǎn)品銷量。第二是增加農(nóng)民的副業(yè)收入，Y村依山傍水，空氣清新，夏秋季節(jié)可大力發(fā)展旅游業(yè)，將農(nóng)家樂、櫻花園、海邊聚會、水果采摘等特色活動結(jié)合起來，形成一條龍服務，既可以讓來往游客回歸自然，忘情生態(tài)山水，還可以為Y村村民提供工作崗位與賺錢機會，從而整體帶動Y村經(jīng)濟發(fā)展；同時還要注重線上宣傳，前期聘請專業(yè)營銷團隊進行推廣，利用新媒體平臺將Y村名號打響，后期由村內(nèi)人員對平臺信息進行定期維護與更新，跟美團等app開展合作，通過網(wǎng)上售賣Y村幾日游等活動的折扣券，既可以達到宣傳效果還可以促進游客消費，增加村民收入。

最后，可對農(nóng)戶進行職業(yè)技能培訓，待農(nóng)戶培訓結(jié)束后由培訓機構(gòu)出具證書，相關對接企業(yè)收到農(nóng)戶的學習證書后，向農(nóng)戶提供合適崗位，讓農(nóng)戶賺錢補貼家用，真正做到農(nóng)戶職業(yè)培訓的技能能夠用得上，從根本上提高農(nóng)戶們的經(jīng)營創(chuàng)收能力。