农村金融联结作为新的农贷模式逐渐演变成许多发展中国家重要的农村融资战略。该模式将正规金融机构的资金优势和非正规金融机构的信息优势联结起来,可降低农村金融市场上的信息不对称和交易成本,扩大农户的贷款规模,有效缓解农户的融资问题。而农村金融联结机制运行的成败取决于维系其系统稳定的信用关系。在农村金融联结过程中,农户作为农村金融联结的基础主体,由于组织松散、缺乏可抵押财产及违约机会成本低的特征,其信用风险具有极大的不确定性。随着农村金融联结主体间关联交易的增加,如果具有较大且复杂信用风险的参与者违约,信用风险会随着时间的推移传导至其他参与主体,演化为关联信用风险的传染,进而直接影响农村金融联结系统的稳定性,甚至殃及整个农村金融市场。因此,研究农村金融联结信用风险及其演化,预防和管控农户信用风险的发生,决定着农村金融联结的成败,对保证农村金融联结模式的稳定性及其可持续发展,具有重要的研究意义。本文在分析现有农村金融联结模式及信用风险的基础上,以最普遍的农村金融联结模式“正规金融机构+乡村中介+农户”(Legal Financial institutions+Rural Intermediaries+Farmers,简称LIF)为研究对象,从信用的本质出发,基于信用行为的视角,通过理论建模、动态模拟仿真和实证研究相结合的方法,研究金融联结的信用风险演化及其机理,为推动农村金融联结制度的可持续发展,完善农村金融联结机制提供理论决策依据,促进我国农村金融市场的良性发展。本论文的研究内容和结论主要包括以下几方面:(1)农村金融联结运行特征、信用风险及相互影响机理分析。本章就农村金融联结运行特征和农村金融联结过程中所涉及的风险及其形成和传递机理进行深入分析。然后基于有限理性假设建立了LIF模式的农村金融联结前后贷款演化博弈模型,并对其参与主体的信用行为相互影响机理进行分析。结果表明:(1)农户的决策选择主要取决于抵押资产的金额和贷款所能获得的收益以及信用社的监管力度。(2)银行的决策主要取决于农户选择“还款”策略的比率;(3)合作社使得银行以及农户之间的决策行为发生了积极的变化。(4)通过提高农户归还贷款的初始概率,增加银行的贷款收益来增加银行贷款的可得性,同时提高抵押资产数额,套现比率以及合作社的惩罚来提高农民的还款意愿。(2)基于改进型模糊聚类无权值原理对陕西省阎良区的955户农户信用风险进行微观实证评价研究。结果表明:该地区农户信用风险处于中等偏上水平,信用风险较低,有利于贷款的发放和农户的融资;但农户的家庭结构特征和经营情况评价结果较低,建议提高农户的教育水平,加强农户的技术培训,加快土地规模化程度,进一步提高农户的信用等级。(3)前景理论视角下,农户的偏好对农村金融联结机制下农户的信用风险影响研究。理论分析与实证检验的结果表明:(1)提高农户的收益率和对相对收益的预期,短期内会使得农户的履约意愿降低。但分别超过12%和23%的临界值时,会提高农户的履约意愿。降低农户对相对收益的重视程度也会提高农户的履约意愿。(2)增加农户对相关农户履约比例的预期和对相关农户违约比例的重视程度,将会提高农户的履约意愿。相关农户的履约比例超过约43%时,将使得农户的履约意愿加速上升。降低相关农户的违约比例将会提高农户的履约意愿,当违约比例超过约52%时,农户的履约意愿将加速下降。(3)增加农户对监管和惩罚力度的预期,会使得农户的履约意愿上升,当监管达到一个最大值时,增加监管和惩罚力度的预期反而会使得农户的履约意愿下降;惩罚比例与农户的履约意愿呈近似正相关关系,当惩罚超过收益的8%时,农户的履约意愿将会加速上升。适当的监管将有助于提高农户的履约意愿,监管过度则会引起相反的效果。(4)建立农户的信贷决策经验权重魅力值学习模型,探讨农村金融联结机制中农户的学习和模仿行为对其信贷决策行为的影响。理论分析与实证检验的结果表明:(1)EWA学习模型能够促使农户做出履约决策,提高整体的信用等级,随着博弈次数的增加,农户的还款策略选择概率呈总体上升趋势;(2)随着合作社规模的逐渐增大,农户决策选择概率出现分化,组内差异较小,组间差异较大,农户履约策略选择比率整体呈下降趋势,违约策略选择比率整体呈上升趋势,且在研究中不存在风险控制的最佳合作社规模,应根据自身抗风险能力结合规模效应理论进行合作社规模的选择;(3)在农村金融联结模式下,来自金融机构和合作社内部的惩罚,可以提高履约策略选择比例,且随着惩罚力度的增加而增加,合作社内部惩罚相较金融机构的惩罚,效果更快且更显著。(5)构建农村金融联结小世界复杂系统网络与传染病模型,对其关联信用风险及传染机制进行研究。理论分析与实证检验的结果表明:(1)资产关联有助于分担农村金融联结参与主体之间的关联信用风险,且资产关联越紧密关联信用风险发生的概率越低;(2)及时救助能够降低信用风险爆发后关联信用风险传染的概率;(3)资产关联比的存在能够有效降低LIF网络中关联信用风险爆发后“非健康”主体的密度;(4)“非健康”主体的密度随着传染延迟时间的延长而增大并最终趋于稳定;(5)“非健康”主体的密度值始终小于1,不会使得所有LIF网络中的主体同时感染关联信用风险。(6)农村金融联结信用风险防控优化设计。综合前文研究,建立农村金融联结信用风险防控优化模型,提出了末位淘汰机制,利用实际数据进行分析验证。结果表明:(1)末位淘汰机制对LIF农村金融联结模式下的农户整体信用水平有一定的提高效果,但作用力随着时间推移而减弱,需要其他措施辅助;(2)随着合作社规模的增加,农户整体信用水平增长速度也有所减缓,但稳定性提高;(3)农户整体信用水平随关联成员数的增加而呈现先增大后减小的趋势,当农户的关联人数K=6时,存在一个局部最优关联成员数。(4)利用陕西阎良区某农村金融联结模式下的合作社中甜瓜种植农户的数据,求得最优信贷效益下农户的违约概率为p_i~t≈0.34,最优信贷效益下甜瓜种植农户的规模为N≈59,最优信贷效益下政府的贴息率为r≈3%,最优信贷效益下违约农户的合作社内部惩罚为s≈4,最优信贷效益下银行对违约农户给与的惩罚为K≈8。本研究的创新点主要体现在:第一,创新性的使用改进型模糊聚类无权值原理,建立农户信用风险评价模型。该方法的应用可以分阶段分层次进行评价,无需依靠指标权重,且评价指标体系可以根据地区和情况的不同进行调整,能够更灵活、全面的对农户信用风险进行评价,实用性和可操作性强。第二,引入前景理论和学习模型对农村金融联结中农户的信念和偏好进行研究。研究得出,增加农户对相关农户履约比例的预期和对相关农户违约比例的重视程度,将会提高农户的履约意愿,降低相关农户的违约比例将会提高农户的履约意愿。第三,采用小世界网络与传染病模型相结合的方法研究农村金融联结各主体的关联信用风险传染过程和作用机理。研究得出,资产关联有助于分担农村金融联结参与主体之间的关联信用风险,对受传染的主体给与及时的救助能够降低信用风险进一步传染的概率,且在关联信用风险爆发后始终存在健康主体。