陕西农户违约风险实证研究

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1、陕西农户违约风险实证研究　　摘要：农户贷款违约是影响农信社资金发放的主要问题，如何提取主要指标，评判农户是否违约是当前各方的迫切要求。选取680户农户作为样本，首先利用因子分析法提取主要的信用指标，基此利用Logistic回归方法构建模型，计算出农户是否违约的概率，以期从客观上给农信社判定农户的信用提供一定的依据。关键词：农户；信用风险；Logistic回归模型；因子分析中图分类号：F83文献标识码：A文章编号：16723198（2013）230101021引言8当前农村经济得到快速发展，农户对贷款资金需求较大，与此同时由于农村

2、金融体系不完善引发了诸多问题，其中较为突出的就是农户信用风险的问题。由于当前缺乏客观的评定标准，信贷机构无法客观甄别农户违约的可能性，对农户发放贷款主要依据其主观判断，使得部分农户拖欠现象严重。直接影响农信社发放贷款资金的积极性，致使守约农户也无法得到贷款。故而提取主要的信用指标以评判农户违约的概率，已是农信社和守约农户的共同要求。因此下文选取18个指标，利用因子分析提取主要指标，构建回归模型，以此判定农户的信用风险。2农户信用风险指标的选取当前各学者只要从以下几个方面选取农户信用指标——劳动力人数、年收入、年支出、户主基本信息

3、、土地面积、经营项目、信誉状况、借款用途等。以上各个指标一定程度上能反映农户的信用状况，但缺乏反映担保体系指标、贷款用途指标、已婚嫁子女收入指标和农户操作技能的指标。本文结合陕西省三原、泾阳农户的实际状况，选定了以下18个指标。因变量：Y=1好客户（守约农户）0坏客户（违约客户）自变量如下：x1：家庭人均收入；x2：家庭人均支出；x3：家庭人均第一产业收入；x4：家庭人均第二产业收入；x5：家庭人均第三产业收入；x6：已婚嫁子女收入；x7：受教育状况；x8：家庭劳动力人数；x9：人均农林特产种植面积；x10：贷款利率；x11：农

4、户联保；x12：上浮利率优惠程度；x13：家庭人均民间贷款金额；x14：家庭人均信用社贷款金额；x15：贷款投向第一产业金额；x16：贷款投向第二产业金额；x17：贷款投向第三产业金额；x18：道德品行。以上各指标说明如下：8（1）家庭人均年收入、家庭人均年支出、已婚嫁子女收入、家庭人均各产业收入指标。一般而言收入越高，支出越低反映其经营状况越好，盈利能力越强，技能转化为收入的能力越强，财富积累程度越高，农户违约的风险越小；否则农户的违约风险越大。（2）受教育状况指标代表了农户的文化素养和技能水平。受教育状况可通过农户上学的年限

5、进行体现，一般上学年限越高，农户的文化素养和技能水平越高，农户违约的概率越低，否则违约的概率越高。（3）家庭劳动力人数代表农户家庭的劳动能力，通过调查发现，当前农户家庭人数多为3-5人，劳动力人数越多代表劳动能力越强，农户家庭违约的风险越小；相反，劳动力人数越少代表劳动能力越弱，农户家庭违约的风险越大。（4）人均农林特产种植面积体现了农户将农业技能、经验转换为收入的能力。一般而言，在同等操作技术水平下，由于规模收益的存在，规模越大，单位成本越低，单位收入越高，农户违约风险越小；规模越小，规模收益无法发挥作用，单位成本越高，单位收

6、益越少，违约风险较大。（5）农户联保、贷款利率、上浮利率优惠程度代表农户的信用状况，参与农户联保、取得低利率贷款，以及享有较高的上浮利率优惠程度代表农户具有较高的信用，农户违约的风险越小；否则农户信用较低，农户违约的风险越大。8（6）人均民间贷款金额、人均信用社贷款金额的多少体现了贷款农户的债务状况。农户在存在以上两种贷款时，首先会偿还民间贷款（由于受到农村“圈层结构”的制约和高成本的影响），有偿还能力与偿还意愿时才会偿还信用社贷款。因此农户总体债务较低时，其偿还农信社贷款的概率较高；否则其还贷的概率较低，违约的风险就较高。（7

7、）贷款投向各个产业的金额代表了贷款的用途，贷款投向第一产业金额代表了农户将贷款资金投向种植、养殖、果林业等的资金数额，一般而言，农户投入各个产业的金额越大，收益越大，还贷的可能性就越大；投入越少收益越少，还贷的可能性就越小。（8）道德品行指标反映的是农户品行信誉状况，品行较好、信誉较高的农户违约风险较低，品行较差、信誉较低的农户违约风险较高。本文通过发放调查问卷，利用打分的方式体现农户的品行信誉。3因子分析提取主要指标通过主成分分析法，对文中的18个指标进行分析，经过主成分方法提取6个因子（表1），共解释原始变量总方差的89.4

8、79%，解释变量效果比较好。同时提取6个主成分因子中对应的载荷量较高的原始指标作为下一步的自变量，起到了简化指标的作用。表1旋转后的因子载荷矩阵8衡量变量因子123456x1.612.125.145.103-.258-.056x2.963.235-.126.25