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摘 要：结合山东菏泽农村经济发展现状，对案例银行贷款业务信贷风险成因和农户自身风险因素进行归纳，归纳农户获贷的风险指标，采取实证分析方法对农户贷款样本进行测度分析，得出影响农户贷款履约的因素，在此基础上提出了政策建议。
关键词：乡村振兴;惠农贷款;Logitic模型
中图分类号：F23 文献标识码：A doi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2020.11.065
在国际经济下行趋势增强，经济体间频繁的国际贸易摩擦频繁，经济扩张的均衡性明显下降国际背景，国内以投资推动的经济发展转化为消费驱动增长模式，经济供给侧改革，新旧动能转化发展背景下，通过乡村振兴战略大力构建现代农村金融体系，构建符合地域经济条件的惠农贷款风险评价指标体系，对提高农业经济发展，增强惠农金融机构信贷风险管控水平至关重要。傅鹏，张鹏和周颖（2018）认为发展农村金融应从农村经济多维特性、空间分布特征及集聚特性等维度，建立指标要素，使用空间面板计量模型实证得出教育、医疗等发展水平同农业金融相关性，建议完善农村金融机构布局。孙尧（2018）从管理控制的视角，在信贷办理环节收集金融机构风险数据分析，建议通过完善大数据应用系统，增强农村金融机构风险防范能力。顾晓安，庄晓栋和许泽庆（2020）从农村金融机构渗透性、保险密度、存款密度、不良贷款率等方面，构建SDM模型实证分析普惠金融发展对水平，通过模型稳健性检验，提出农商行根据自身优势，从农村客户需求出发构建信贷产品体系，降低经营风险。
在本文主要创新在于，从乡村振兴视角下对菏泽农商行农户贷款风险成因分析，并构建评价模型，从实证结果提出推动乡村经济振兴、提升农村金融机构服务能力的建议。
1 农户贷款风险评价模型构建
1.1 二元Logitc模型
本文对于农户贷款风险进行评价时会选取调查指标组，其中既有定性指标又有定量指标，所以采用二元选择Logitc模型，是离散选择法模型之一，属于多重变量分析范畴，是经济学中统计实证分析常用的方法。
1.2 模型的建立
二元logistic回歸模型，一般的总体回归形式为：
回归系数βi表示因变量变化一单位时，事件发生与不发生的概率之比的对数变化值，定义P为y=1，则称lnp1-p为Logitic P。
1.3 模型数据来源
本论文选取解释变量从菏泽农商银行审计中心的信贷管理系统中随机调取200户农户贷款样本，解释变量为是否违约，进行统计分析，查看数据是否具有可靠性、具备代表性。
2 实证分析
2.1 数据赋值
为推进农村供给侧改革，加快乡村振兴，本文从产业兴旺、生态宜居、乡风文明、治理有效、生活富裕的的角度构建指标变量维度，分为农户特征;经济环境;银行要素三个方面构成。
2.2 显著性检验
由于各指标的计量单位不同，需要对各指标进行标准化处理后再进行显著性检验，得出对农户贷款违约具有显著性影响的因素作为评价指标。采用T检验法。原理：检验假设：H0：P=0;H1：P≠0，检验统计量为t=rn-21-r2若|t|>ta2（n-2），则拒绝H0，接受备择假设，即有（1-a）的把握认为样本的相关性系数显著，则可以说明总体两个变量间存在着线性关系，检验通过，反之两个变量之间不存在线性关系。根据以上方法选取贷款违约为被解释变量，要利用SPSS17.0对数据进行回归分析，分析时取α=0.1，即在90%的置信区间内进行显著性检验。
实证发现X1、X7并不显著，因此将以上两因素排除，由剩下变量构建模型。选取的因变量贷款风险与其它类型的因变量有所不同，它不是连续的，所以设定Y的取值为0or1。其中，p是发生贷款风险的概率。具体的模型方程为：
采用的是二元回归模型，因其中的β值不能用来解释自变量对因变量的边际影响，而是判断它们系数的符号，如果符号为正表明解释变量越大，因变量取1的概率就越大，反之则相反。得到影响农户贷款风险因素的Logit回归模型的表达式如下：
2.3 实证结论
经研究农户的医疗健康状况、家庭人均年收入、所在县人均收入、贷款是否保证人、贷款是否有抵押物和贷款时支行不良水平六点因素是影响农户贷款风险最显著的因素。可通过农户特征、经济环境、银行要素三个维度分析关注以上风险因素，通过实现增强显著因素强度，降低农户贷款违约。
3 结论及建议
3.1 结论
一是农户在农村从事的经营或生产活动时，在银行贷款需要自身的健康为持续经营生产提供基础，当身体出现重大疾病时，虽有农村医保提供一定支撑，但投入的物力和人力对贷款偿还能力负面影响较大。
二是从借款人和地域经济基础较好时，对生产经营的抗风险能力有一定提升;社会整体较重视金融信用的环境氛围。
三是从银行内部当农户贷款存在不动产抵押或保证担保时，可降低银行资产风险;银行自身不良贷款低于全行平均水平，贷款风险管控能力相对突出也可降低信贷风险。
3.2 政策建议
（1）提升“三农”银行服务水平。当前菏泽市的经济发展呈现新趋势，村镇经济资金需求方面呈现多样化的趋势。“三农”银行主要服务对象定位于优质新型合作社和农户，与大型商业银行进行错位竞争。借助不同于山东其他农商行的发展优势，即在2002年农信社承接菏泽城市信用社全部资产及客户资源，通过优质核心企业合作中，获取上下游链条的优质农户资源，推动农村金融服务创新和信贷资产优化配置。
（2）强化信贷风险管控能力。加强农商行内控制度建设，优化信贷业务流程，做好信贷基础管理工作。运用大数据风控技术，采集贷款客户及配偶在征信、裁判文书、电网、通信等系统信息，完善风险预警系统，增加信息收集的有效性和真实性。为业务审核提供准确的信息参考，优先支持优质农户，增强农户贷款获得率。
（3）推动地区信用环境建设。
在服务农户中，银行加强同政府、法院、银监等部门联动，助力地方诚信体系建设。对违约贷款的多举措清收处置，来增强农户失信成本，增强区域内客户诚信履约意识，同时实现助力农民经营实体提升核心竞争力，推动美丽乡村建设。
参考文献
[1]傅鹏，张鹏，周颖.多维贫困的空间集聚与金融减贫的空间溢出—来自中国的经验证据[J].财经研究，2018，44（02）.
[2]孙尧.ZC农村商业银行中小企业信贷风险管理研究[D].哈尔滨：东北农业大学，2018
[3]顾晓安，庄晓栋，许泽庆.空间视角下的普惠金融与农村减贫增收—机制探讨与实证检验[J].金融理论与实践，2020，（01）.
[4]王紫薇.M农村信用社小微企业信贷风险管理研究[D].成都：西南科技大学，2018.
作者简介：黄启明（1992-），男，山东菏泽人，陕西师范大学国际商学院硕士研究生。
关键词：乡村振兴;惠农贷款;Logitic模型
中图分类号：F23 文献标识码：A doi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2020.11.065
在国际经济下行趋势增强，经济体间频繁的国际贸易摩擦频繁，经济扩张的均衡性明显下降国际背景，国内以投资推动的经济发展转化为消费驱动增长模式，经济供给侧改革，新旧动能转化发展背景下，通过乡村振兴战略大力构建现代农村金融体系，构建符合地域经济条件的惠农贷款风险评价指标体系，对提高农业经济发展，增强惠农金融机构信贷风险管控水平至关重要。傅鹏，张鹏和周颖（2018）认为发展农村金融应从农村经济多维特性、空间分布特征及集聚特性等维度，建立指标要素，使用空间面板计量模型实证得出教育、医疗等发展水平同农业金融相关性，建议完善农村金融机构布局。孙尧（2018）从管理控制的视角，在信贷办理环节收集金融机构风险数据分析，建议通过完善大数据应用系统，增强农村金融机构风险防范能力。顾晓安，庄晓栋和许泽庆（2020）从农村金融机构渗透性、保险密度、存款密度、不良贷款率等方面，构建SDM模型实证分析普惠金融发展对水平，通过模型稳健性检验，提出农商行根据自身优势，从农村客户需求出发构建信贷产品体系，降低经营风险。
在本文主要创新在于，从乡村振兴视角下对菏泽农商行农户贷款风险成因分析，并构建评价模型，从实证结果提出推动乡村经济振兴、提升农村金融机构服务能力的建议。
1 农户贷款风险评价模型构建
1.1 二元Logitc模型
本文对于农户贷款风险进行评价时会选取调查指标组，其中既有定性指标又有定量指标，所以采用二元选择Logitc模型，是离散选择法模型之一，属于多重变量分析范畴，是经济学中统计实证分析常用的方法。
1.2 模型的建立
二元logistic回歸模型，一般的总体回归形式为：
回归系数βi表示因变量变化一单位时，事件发生与不发生的概率之比的对数变化值，定义P为y=1，则称lnp1-p为Logitic P。
1.3 模型数据来源
本论文选取解释变量从菏泽农商银行审计中心的信贷管理系统中随机调取200户农户贷款样本，解释变量为是否违约，进行统计分析，查看数据是否具有可靠性、具备代表性。
2 实证分析
2.1 数据赋值
为推进农村供给侧改革，加快乡村振兴，本文从产业兴旺、生态宜居、乡风文明、治理有效、生活富裕的的角度构建指标变量维度，分为农户特征;经济环境;银行要素三个方面构成。
2.2 显著性检验
由于各指标的计量单位不同，需要对各指标进行标准化处理后再进行显著性检验，得出对农户贷款违约具有显著性影响的因素作为评价指标。采用T检验法。原理：检验假设：H0：P=0;H1：P≠0，检验统计量为t=rn-21-r2若|t|>ta2（n-2），则拒绝H0，接受备择假设，即有（1-a）的把握认为样本的相关性系数显著，则可以说明总体两个变量间存在着线性关系，检验通过，反之两个变量之间不存在线性关系。根据以上方法选取贷款违约为被解释变量，要利用SPSS17.0对数据进行回归分析，分析时取α=0.1，即在90%的置信区间内进行显著性检验。
实证发现X1、X7并不显著，因此将以上两因素排除，由剩下变量构建模型。选取的因变量贷款风险与其它类型的因变量有所不同，它不是连续的，所以设定Y的取值为0or1。其中，p是发生贷款风险的概率。具体的模型方程为：
采用的是二元回归模型，因其中的β值不能用来解释自变量对因变量的边际影响，而是判断它们系数的符号，如果符号为正表明解释变量越大，因变量取1的概率就越大，反之则相反。得到影响农户贷款风险因素的Logit回归模型的表达式如下：
2.3 实证结论
经研究农户的医疗健康状况、家庭人均年收入、所在县人均收入、贷款是否保证人、贷款是否有抵押物和贷款时支行不良水平六点因素是影响农户贷款风险最显著的因素。可通过农户特征、经济环境、银行要素三个维度分析关注以上风险因素，通过实现增强显著因素强度，降低农户贷款违约。
3 结论及建议
3.1 结论
一是农户在农村从事的经营或生产活动时，在银行贷款需要自身的健康为持续经营生产提供基础，当身体出现重大疾病时，虽有农村医保提供一定支撑，但投入的物力和人力对贷款偿还能力负面影响较大。
二是从借款人和地域经济基础较好时，对生产经营的抗风险能力有一定提升;社会整体较重视金融信用的环境氛围。
三是从银行内部当农户贷款存在不动产抵押或保证担保时，可降低银行资产风险;银行自身不良贷款低于全行平均水平，贷款风险管控能力相对突出也可降低信贷风险。
3.2 政策建议
（1）提升“三农”银行服务水平。当前菏泽市的经济发展呈现新趋势，村镇经济资金需求方面呈现多样化的趋势。“三农”银行主要服务对象定位于优质新型合作社和农户，与大型商业银行进行错位竞争。借助不同于山东其他农商行的发展优势，即在2002年农信社承接菏泽城市信用社全部资产及客户资源，通过优质核心企业合作中，获取上下游链条的优质农户资源，推动农村金融服务创新和信贷资产优化配置。
（2）强化信贷风险管控能力。加强农商行内控制度建设，优化信贷业务流程，做好信贷基础管理工作。运用大数据风控技术，采集贷款客户及配偶在征信、裁判文书、电网、通信等系统信息，完善风险预警系统，增加信息收集的有效性和真实性。为业务审核提供准确的信息参考，优先支持优质农户，增强农户贷款获得率。
（3）推动地区信用环境建设。
在服务农户中，银行加强同政府、法院、银监等部门联动，助力地方诚信体系建设。对违约贷款的多举措清收处置，来增强农户失信成本，增强区域内客户诚信履约意识，同时实现助力农民经营实体提升核心竞争力，推动美丽乡村建设。
参考文献
[1]傅鹏，张鹏，周颖.多维贫困的空间集聚与金融减贫的空间溢出—来自中国的经验证据[J].财经研究，2018，44（02）.
[2]孙尧.ZC农村商业银行中小企业信贷风险管理研究[D].哈尔滨：东北农业大学，2018
[3]顾晓安，庄晓栋，许泽庆.空间视角下的普惠金融与农村减贫增收—机制探讨与实证检验[J].金融理论与实践，2020，（01）.
[4]王紫薇.M农村信用社小微企业信贷风险管理研究[D].成都：西南科技大学，2018.
作者简介：黄启明（1992-），男，山东菏泽人，陕西师范大学国际商学院硕士研究生。