《农村金融需求调研》

农村金融需求调研

目前，我国金融机构逐渐增多，市场供需失衡，同业竞争激烈，各银行的存放款利差逐渐缩小，且贷款逾期的概率大幅提升。中国邮政储蓄银行作为新兴银行，整个贷款业务的授信过程缺乏一致性和完整性，这些状况都可能影响银行的授信品质，更可能造成贷款逾期。此外，农户贷款原本就有很多不确定因素，保持低逾期率的难度逐渐增大。为更好地研究农户信贷需求、信贷规模及信贷风险，并在后续工作中建立起自动化、客观公正的授信判断系统，本文对滨海县部分农户（市场细分到大棚种植农户）进行抽样、调查，从而得出能指导实践的研究结论。

1调查范围及样本选取

调查问卷从基本信息、种植信息和信贷信息三方面进行了设计，共向5个乡镇12个行政村发放了ii0份调查问卷，有效问卷93份，包含实地调查和电话调查。经过处理，最后样本的数目为93个。本文全部数据及指标均来自此调查，部分数据根据原始数据计算得出。本研究对于要素变量的选取，主要基于相关理论的探讨、银行调查判断需了解的主要项目及资料取得的方便性。

2提出假设与统计方法

根据研究农户信贷需求影响因素得出结论，农户贷款需求基本与经营规模、农户投资、贷款利率、借贷期限以及农户家与金融机构的距离有关。据此假设：贷款需求与农户的年龄、年收入、种植年限和种植面积正相关。本研究要素变量分析主要运用描述统计、频率统计等方法，贷款需求与要素的关系主要运用线性回归方法，以贷款金额表示农户的贷款需求。

3变量设置与回归模型

在上述假设条件下，年龄、年收入、种植年限和种植面积具有线性相关性，建立线性回归模型如下：其中y为贷款需求，x～x为上述表中各变量，。为常数项，a～a为各变量的系数，另外增加随机变量e。

4描述统计及分析

4.1年龄因素分析

年龄要素调查结果显示，41~45岁的占31.18，46～5o岁的占43.o1％，51岁以上的占25.81，平均年龄为47.67岁。可见，目前在农村从事农业活动的人群以中老年人居多，而此年龄段人群的子女，或是上大学或是刚刚参加工作，面临教育、工作、结婚的巨大压力，因此资金需求较大。

4.2其他因素分析

对于年收入、成长时间、种植年限等其他几个影响因素按照年龄因素分析方法得出如下结论。

4.2.1年收入因素分析结果调查发现，年收入在5万元以下的占16.13，年收入在1o万元以上的仅占4.3，平均年收人为6.13万元，大棚种植农户的年收入总体水平较低。一方面，较低的收入决定了农户的贷款额度和还款能力；另一方面，农户为提高年收入，肯定需要加大生产投入，而资金又是其发展的瓶颈，说明信贷市场发展潜力较大。

4.2.2成长时间因素分析结果农户大棚种植的农作物平均生长时间需要3.3个月，资金回收期较短，可以给贷款期限的选择提供参考。

4.2.3种植年限因素分析结果考察种植年限主要为积累种植经验提供参考。农户大棚种植的平均年限为3.32年，种植5年以上的仅占25.8.

4.2.4种植面积因素分析结果通过计算可以得出，平均种植面积为1o.18亩。调查了解到，土地所有权主要是承包形式，又分为直接跟村里承包和跟私人承包，可以考虑适当的租金费用，假定种植面积有正的规模效应，可以在成本收益中适当参考

滨海县大棚种植农户种植品种单一。调查对象主要是早季节西瓜，相似度极高，品种多样性不足，对地方市场的依赖性较大，风险较为集中，需要严格落实行业信贷政策，优化信贷资产结构。“菜贱伤农”、“一分钱菜价却无人问津”记忆犹新，在同情菜农的同时，更要做好银行的风险控制，时刻关注市场价格波动，在允许的范围内，根据地方的特殊经济环境，随时制定和调整相关战略政策，确保将贷款逾期的可能性降到最低，同时使资金流向市场最需要的行业，根据国家和地方政府建设和谐社会主义市场经济的指路标引导社会投资。在大棚种植农户信贷中，银行要根据农产品的成长期和种植时间确定资金需求的时间和期限，灵活配置还款方式和贷款期限，降低期限结构错配风险，解决贷款期限与实际需求不匹配的状况，提高贷款变现能力，推动信贷业务发展。完善贷款风险定价机制，在允许的区间内进行利率浮动，更好地经营各种细分市场，做到贷款利率市场化，充分发挥市场供求机制。聘请政府或社会的农业技术顾问对信贷从业人员进行专业指导，学会鉴别贷款的真实用途是否为农业生产所需，确保贷款合规使用。坚持“便民、利民”原则，在不放松风险控制的前提下，实行扁平化管理，降低管理重心，减少中间环节，最大限度地简化各种手续，提高效率。在建设完善的管理机制的前提下，下放更多权限。成立专门的研究机构，配备专业人员加强对地区经济金融环境、市场条件、市场细分和市场区隔的分析研究，确定不同的营销和服务方式，扩大社会影响力和市场占有率。加强信贷队伍的培养建设，提升信贷经理的风险识别和风险控制能力，从源头上杜绝风险。

6.3后续研究方向

通过连续跟踪调查获得时间段数据，增加研究样本，扩大调查地域范围，增大各样本之间的不相关性，增加调查要素，并研究各要素之间的相关性，结论将更具代表性。后续还可以对农户贷款正常客户和逾期客户的风险影响因素进行探讨，研究客户逾期的成因并建立推演客户发生逾期概率的模型。