农户信用征集与评价机制探析

摘要：本文以商丘市农户信用信息征集与评价系统的设计、试点、运作模式为例，介绍了农户信用信息征集的必要性及实践情况，建立了农户信用信息征集的运作机制、指标体系和评价模型，并对进一步开展农户信用征集与评价提出了若干建议。

关键词：农村金融；农户信用；征信；信用评价

文章编号：１００３－４６２５（２００8）12－０048－０4中图分类号：Ｆ830.6文献标识码：Ａ

Abstract: This paper takes the design, experimental unit and operation style of peasant household credit information collection and evaluation system in Shangqiu city as an example, introduces the necessity and practice of peasant household credit information collection, establishes the operation mechanism, index system and evaluation model, and makes some proposals on improving peasant household credit information collection and evaluation.

Key Words: Rural Finance; Peasant Household Credit; Credit Checking; Credit Evaluation

农户信用征集与评价是社会信用体系建设的重要组成部分。长期以来，我国农村地区信用基础薄弱，缺乏系统规范的信用信息积累，抵押担保物匮乏，融资服务体系缺失，已经影响到金融资源在农村地区的聚集和优化配置。近年来各地组织开展的评定“信用户、信用村和信用乡（镇）”活动取得了可喜成绩，但由于我国尚未建立运作规范、标准统一的农户信用评价体系，农户信用信息的征集与评价工作也未得到中国人民银行个人信用信息数据库的有效支持，在一定程度上制约了农村经济金融的发展。为积极探索建立和完善农户信用采集与评价体系的有效途径，本文以河南省商丘市近年来的实践为例进行调查分析，并提出一些政策性建议。

一、建立农户信用征集与评价体系的必要性

我国农村人口占绝大多数，农村信用体系的完善不仅关系金融机构的稳健运营，更关系我国诚信社会构建。农村信用体系的核心内容包括农户信用信息征集与农户信用评价体系。农户信用征集系统包括建立科学规范的农户信用指标体系和各种数据元的采集标准，确定农户信息的采集渠道、采集内容等。农户信用评价系统是以农户信用信息数据元为依据，按照特定的评价模型测算农户的基本信用水平，为农村金融机构信贷决策等提供信用支持。

建立农户信用征集与评价系统既是农村金融业风险防范建设的需要，也是对我国农户信用行为的理性归纳。农户信贷最大的特点是点多面广，总金额大但单户金额小。按照目前农村信用社的放贷模式，信贷员在接到贷款申请后要逐户进行调查，逐笔进行审核，烦琐的手续不但使得农户贷款放贷成本较大，也影响了农户申请贷款的积极性。根据数理统计学原理，在大量的随机现象里，各个个体的偶然性在一定程度上可以相互抵消、相互补偿，而对于数量巨大但个体相互独立的农户，发生失信的概率具有稳定在某一数值范围的特征。因此，只要通过对大量个体数据的观察，按照特定的风险控制模型筛选出能够满足目标的群体特性，就可以为涉农金融机构防范信贷风险提供决策参考。

同时，涉农金融机构的快速发展也呼唤农户信用制度的尽快建立。随着农村合作金融体制改革的不断深入，以支持“三农”为主的农村合作金融事业得以快速发展，而农业银行“服务三农、商业运作”的理念正在破题，农村地区的邮政储蓄银行亟待开辟新的阵地。但由于缺乏完整的农户信用档案，农户无法“取信”于金融机构，资金供求双方建立信贷交易合约的几率不高，效率低下。通过农户信用制度的建立，一方面可以提高涉农金融机构贷前调查的效率，使农户及时得到信贷支持，同时有利于培植一批优良客户，拓宽贷款渠道；另一方面还可加强涉农金融机构与农户的联系，形成相互促进、共同发展的格局。

二、商丘市农户信用采集与评价的基本情况

商丘市农户信用采集与评价可分为两个阶段。

第一阶段始于“农村信用工程”建设。2004年，商丘市按照“政府主导、央行参谋、部门联动、社会参与”的原则全面实施“农村信用工程”建设，拟定了“信用户、信用村、信用乡（镇）”评审条件和评审标准，迈出了农户信用信息采集与评定的关键一步。一是组织信贷人员深入到各村委会，对农户逐户进行调查摸底，建立起农户经济资信档案卡；二是农户资信评审小组根据调查摸底情况对农户按“AAA级、AA级、A级、B级”四个等级进行资信评估，纳入农户经济档案；三是根据农户信用等级核定不同的授信贷款额度，按照“一次核定，随用随贷，余额控制，周转使用”管理办法提供信贷支持。截至2008年6月底，全市农信社共评定信用户9.75万户，建立农户信用档案11.1万户，信用村503个，信用乡（镇）4个，对信用户的贷款累计投放达到15.9亿元。

“农村信用工程”建设不但使广大农村信用户得到了稳定的资金支持、增加了经营收益，而且对周边乡、村也起到了很好的示范带动作用，促进了区域经济的发展。但同时也要看到其局限性，一是信息采集的标准与信用评价标准不规范，主观因素较多；二是信用档案大多为纸质文件形式，难以有效共享，也不利于信息的加工与挖掘；三是相对全市300多万户农户，农户信用建档率偏低，不利于金融机构发掘更多的优质客户。

第二阶段是农户信用信息征集的电子化阶段。2007年，为进一步探索农户信用采集与评价体系，人行商丘市中心支行开发了“农户信用信息管理系统”，建立了农户信用信息基础数据库，通过采集农户信用信息，客观、公正、科学地评价农户信用状况，实现了农户信息的电子化。其主要做法：首先制定农户信用信息指标体系。在“信用户、信用村、信用乡（镇）”评定标准的基础上，广泛征求农村信用社信贷人员、农户和专家意见，建立了一套包涵七大类66项指标既相对科学而又实用可行的指标体系。其次是开发了基于网络的农户信用信息管理系统，包含资料录入、乡镇管理、评级授信、信息查询、机构管理、用户管理、信用报告、资料更新、统计分析、个人征信系统接口等十个功能模块。该系统以录入农户的各种基本信息为基础，采取自动评分，根据分值评定信用等级，再根据各项相关指标结合等级综合评出其信用额度，为农信社信贷业务开展提供信息参考。

为开展好农户信用征集工作，首先在辖内的永城市和民权县进行试点，共发放50多万份农户信用信息采集表，采集农户信息近40万户，录入系统4万多户。通过试点，证实农户信用征集系统为农村信用体系建设提供了可依托的平台和保障机制，推动了农村金融机构贷款营销机制的变革，也为央行履行货币政策等职能提供了基础信息平台。这项工作的开展得到了人行郑州中心支行的肯定，并在河南省内进行大力推广。

三、农户信用征集与评价的运作机制

（一）农户信用信息征集机制

根据当前农村信用体系建设的特点，人民银行商丘市中心支行在取得试点经验的基础上，对信用采集指标体系、评价体系及管理办法等作了进一步的修订和完善，决定在全辖开展农户信用信息的征集工作。农户信用信息分为集中采集与分散采集两部分。在建设初期以集中采集为主，即由农村金融机构信贷人员主动深入到农户，通过发放信息采集表，按农户自愿的原则，以家庭为单位填报，经农户所在村委会确认、盖章，户主和采集人签字后，信贷人员进行核实，并将符合规定内容的信息采集表及时上报人民银行，人民银行负责集中将农户信用信息录入到农户信用信息数据库。分散采集则是农户在与农村金融机构发生金融交易信息后，由金融部门将交易信息直接登录上报到农户信用信息基础数据库中。

农户信用信息征集的基本流程图如图1如示，在这一模式中，基层人民银行担负集中采集的信息录入工作，负责农户信用信息基础数据库的系统管理与维护，待条件成熟后将有关信息报送到中国人民银行个人信用信息基础数据库。采用这一模式，其原因之一是符合当前我国个人征信系统建设的基本规划，二是打破了农户信用由农村信用社独家承办的弊端，为农户信用信息共享奠定了网络基础和平台，三是为农户信用评价的规范化、市场化预留了空间。

图1农户信用信息征集流程图

（二）农户信用征集的指标体系

表1农户信用征集基本指标体系

农户信用征集的内容是以农户家庭为单位的基本信息及相关信用信息，包括农户家庭基本信息、农户信贷信息以及反映农户信用状况的其他信息，各类信息的类别构成农户信用指标体系，所征集的数据则构成指标体系数据元。指标体系建立，要按照概率论原理，对影响信贷资产质量的因素进行排列，选取与信用关系最为密切的若干指标组成。其基本原则：一是能为农贷决策提供相对正确的依据，即风险概率在允许的范围内；二是具有可行性，即指标要求的信息资料大部分群体都能够收集到；三是设置要合理，即不能为了缩小误差范围而过多地设置指标，也不能为了便于收集而过量地缩减指标数量。

通过对200户信贷案例的分析，并广泛征求农村金融机构信贷人员的意见后，农户信用指标体系共分七大类，具体如表1所示。

（三）农户信用评价模型

在评价算法模型上，BP神经网络是20世纪80年代后期迅速发展的人工智能技术，它可以模拟人脑的某些智能行为如知觉、灵感和形象思维等，具有结构简单、可操作性强、能模拟任意的非线性输入输出关系等优点。因此，在当前农户信用信息采集缺乏规范标准和信息来源渠道单一的情况下，利用BP神经网络算法进行农户信用评价显得尤为重要。BP神经网络由输入层i、隐含层j、输出层k及各层之间的节点连接权所组成，其拓扑结构如图2所示。

图2BP神经网络算法模型拓扑图

在图2中，采用的是一种具有多输入单输出的三层BP神经网络模型，i11―i54分别是输入点（评价指标数目），j01―j07分别代表隐含节点数目，k为最终输出值。其计算方法是：

式中，xi是节点i的输入节点，si是节点i的系数值，yj是第j个输出节点的输出值，k表示最终输出结果，v为基数，ω表示上一输入节点到输出节点的权值。

BP网络神经算法是一个不断反复的迭代过程，每一轮将各连接权值调整一遍，并修正学习系数，这样一轮一轮迭代下去，直到期望输出与计算输出的误差小于某一个容许值，从而建立一个综合的评分模型。为了便于计算并确保各项输出值的相对稳定，我们依据实际计算结果选取一个相对合理和固定的ω权值，如财产权数、联保权数、负债权数、保险权数等，单项调整权数最小幅度为±0.01，最高幅度±0.3。如，联保权数，将参加联保农户的权数值设定为0.1，将没有参加联保的农户权数值设定为0。模型将11项调整权数汇总的总权数与分值系数相加参与授信额度的确定。

此外，还特别引入了基数v和系数s的概念。基数特指授信的基础，它是农户收入中可用于归还贷款的部分，是由总收入、最低生活保障支出、归还其他借贷支出等计算得出，该数值的大小通过系数对授信的额度起决定性作用。如系数同为1，A农户的基数5000元，则A农户贷款授信的额度应当为5000元，B农户的基数10000元，则B农户贷款授信的额度也应当为10000元。

其最终的输出结果转换为百分制，代表农户信用水平,据此确定农户信用等级,各等级标准如表2。

表2农户信用等级划分

四、几点建议

农户信用征集与评价是一项复杂的系统工程，需要按照科学发展观的要求，以加快农户信用征集为核心，以完善信用评价体系为手段，以培育农村信用文化为支撑，以健全农村融资服务体系为保障，逐步形成农村信用体系的基本框架，为新农村建设提供更好的金融支持。对此，建议如下：

（一）加快信用立法，为农村信用信息征集提供法律保障。信用体系建设中的一个重要问题就是信用立法的建设，在我国现行的法律体系中还没有一项法律或法规为农村信用活动提供直接依据。通过对农村信用体系立法，规范农村信用信息采集的职责与范围，强化违约责任追究，提高失信成本，建立有利于保护债权人、守信者，打击失信方的信用规则，使信用体系建设有法可依。

（二）农户信用信息征集与评价作为农村信用体系建设的核心内容，需要各方面共同努力和协调配合。一是加大宣传力度,提高农村地区对农户信用征集与评价的认识，并逐步接受，积极参与。二是将农户信用征集同社会主义新农村建设、优化金融生态环境和促进地方经济发展密切结合起来，借助政府及有关部门的权威性、政策性和影响力，充分发挥农村基层组织的积极作用，为农村信用体系建设创造良好的政策和舆论氛围。三是中国人民银行要与涉农金融机构最高一级法人加强沟通,使其能够自上而下重视农户信用评价工作,在资金、技术、设备及人员上对基层涉农金融机构给予支持。

（三）建立农户信用激励机制，推进农户信用评价的应用。引导涉农金融机构充分运用对农户信用评价结果，及时发现优质农户，对其生产和经营进行信贷扶持，以更好地支持“三农”，促进农村经济的健康发展。同时，涉农金融机构要做好农村金融产品的创新工作，积极利用农户信用信息和评价信息，完善“公司+农户”、“协会+农户”、“农户联保”、“大联保体”等贷款模式，提供全方位、立体式的金融服务，不断提高农户信用征集与评价体系的成效。

（四）构建失信惩戒与信用风险补偿机制。建立农户信用体系的目的是为减少乃至杜绝失信行为，但仅靠农户信用评价系统还不能完全担负这一重任，必须建立多种信用协同机制。一是司法和政府有关部门应依法行使职权，切实加大执法力度，坚决打击赖账户，维护金融债权。二是涉农金融机构要根据农户真实、完整的信用记录或信用报告,对失信者采取联合惩罚行动。三是探索建立农村信用联保组织，实施民间惩戒，如在农村成立信用担保协会，变个体信用为集体信用，对农户的信用行为引入更多的信用约束。四是建立风险补偿机制，如地方政府出资设立信用风险补偿基金，开展农业政策性保险等。

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