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農(nóng)業(yè)供應(yīng)鏈金融視角的農(nóng)戶信用增進(jìn)研究

2019-12-13 08:27鄒建國李明賢
關(guān)鍵詞:實(shí)證分析

鄒建國 李明賢

摘?要:基于核心企業(yè)的橫向選擇、橫向監(jiān)督和商業(yè)激勵(lì)行為,采用“主體+債項(xiàng)”的評(píng)價(jià)方法,綜合主成分分析法和Logistic回歸方法,考量農(nóng)業(yè)供應(yīng)鏈金融的農(nóng)戶信用增進(jìn)機(jī)制。結(jié)果表明:農(nóng)業(yè)供應(yīng)鏈金融能顯著提高農(nóng)戶的守約概率,實(shí)現(xiàn)農(nóng)戶的信用增進(jìn)。鑒此,應(yīng)轉(zhuǎn)變農(nóng)戶信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)方式,構(gòu)建內(nèi)外部增信機(jī)制,發(fā)展農(nóng)業(yè)供應(yīng)鏈金融,緩解農(nóng)戶信貸約束。

關(guān)鍵詞: 農(nóng)戶信貸約束;農(nóng)業(yè)供應(yīng)鏈金融;信用增進(jìn);實(shí)證分析

中圖分類號(hào):F832.43;F832.35?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:?A?文章編號(hào):1003-7217(2019)06-0032-07

一、引?言

目前,農(nóng)戶信貸約束是制約我國農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展、農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)和農(nóng)戶收入增加的關(guān)鍵因素之一。農(nóng)戶信貸約束的存在,加劇了城鄉(xiāng)發(fā)展的不平衡和農(nóng)村發(fā)展的不充分,嚴(yán)重阻礙了“鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略”的落地生根。由于農(nóng)戶的合格抵押物不足以及信貸風(fēng)險(xiǎn)的不確定性,金融機(jī)構(gòu)基于審慎經(jīng)營的原則,在進(jìn)行信貸甄別和客戶篩選時(shí),“高品質(zhì)農(nóng)戶”往往被索取較高的風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償,從而被“排斥”在農(nóng)村金融市場(chǎng)以外,導(dǎo)致農(nóng)戶面臨正規(guī)信貸約束。通過嵌入交易網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)產(chǎn)質(zhì)押[1]和第三方提供的信用擔(dān)保[2],可以彌補(bǔ)農(nóng)戶合格抵押物不足的缺陷。農(nóng)業(yè)供應(yīng)鏈金融依托經(jīng)營特色農(nóng)業(yè)和優(yōu)勢(shì)農(nóng)產(chǎn)品的核心企業(yè),對(duì)農(nóng)業(yè)供應(yīng)鏈上下游企業(yè)、農(nóng)戶或消費(fèi)者進(jìn)行利益捆綁,通過合理設(shè)計(jì)金融產(chǎn)品滿足各環(huán)節(jié)融資需求[3]。金融機(jī)構(gòu)基于農(nóng)業(yè)供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)嵌入交易的動(dòng)產(chǎn)質(zhì)押,可以彌補(bǔ)農(nóng)戶合格抵押物不足的缺陷,有效降低農(nóng)業(yè)供應(yīng)鏈金融農(nóng)戶信貸風(fēng)險(xiǎn),形成新的業(yè)務(wù)增長點(diǎn)。農(nóng)戶借助農(nóng)業(yè)供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)提供的信用擔(dān)保,從而更快、更多地獲得金融機(jī)構(gòu)的信貸資金支持,緩解農(nóng)戶信貸資金約束,有效提高農(nóng)戶守約概率并實(shí)現(xiàn)農(nóng)戶的信用增進(jìn)。

近年來,學(xué)術(shù)界對(duì)供應(yīng)鏈金融風(fēng)險(xiǎn)的研究關(guān)注較多,Hallikas等(2002)從風(fēng)險(xiǎn)來源的不確定性、牛鞭效應(yīng)導(dǎo)致的風(fēng)險(xiǎn)擴(kuò)大性以及風(fēng)險(xiǎn)在供應(yīng)鏈成員之間的可傳遞性等不同的視角,闡述了供應(yīng)鏈金融風(fēng)險(xiǎn)[4]。供應(yīng)鏈金融的風(fēng)險(xiǎn)可分為內(nèi)部風(fēng)險(xiǎn)和外部風(fēng)險(xiǎn),內(nèi)部風(fēng)險(xiǎn)源自不確定性引發(fā)的企業(yè)供應(yīng)鏈應(yīng)對(duì)滯后,外部風(fēng)險(xiǎn)源自資源、需求和預(yù)測(cè)的復(fù)雜性[5]。Chen等(2011)在研究供應(yīng)鏈資金流的過程中發(fā)現(xiàn),由于第三方物流企業(yè)的參與,能夠顯著提高整個(gè)供應(yīng)鏈的參與方的收益,同時(shí)降低供應(yīng)鏈的整體風(fēng)險(xiǎn)[6]。此外,專家學(xué)者們還對(duì)供應(yīng)鏈金融各相關(guān)主體特別是小微主體信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)進(jìn)行了研究。如熊熊(2009)建立供應(yīng)鏈金融信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型,運(yùn)用主成分分析法和Logistic回歸方法,結(jié)果表明,與傳統(tǒng)銀行授信不同,供應(yīng)鏈金融能更好地提高中小企業(yè)守約概率,緩解中小企業(yè)的融資困境[7]。胡海青等(2012)對(duì)比支持向量機(jī)(SVM)和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法建立的信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型,發(fā)現(xiàn)在小樣本下基于SVM的信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型更具有效性和優(yōu)越性[8]。夏立明等(2013)通過構(gòu)建時(shí)間維的供應(yīng)鏈金融信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型,指出微粒群算法和模糊綜合評(píng)價(jià)方法適用于中小企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)[9]。上述供應(yīng)鏈金融風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)研究為本文的農(nóng)業(yè)供應(yīng)鏈金融農(nóng)戶風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)提供了重要參考,那么,商業(yè)銀行應(yīng)該如何有效控制供應(yīng)鏈金融風(fēng)險(xiǎn)呢?彎紅地(2008)認(rèn)為供應(yīng)鏈金融需要加強(qiáng)銀行與核心企業(yè)之間的新型合作關(guān)系,規(guī)避可能存在的風(fēng)險(xiǎn)[10]。郭菊娥等(2014)認(rèn)為線上供應(yīng)鏈金融情景下商業(yè)銀行要嚴(yán)格準(zhǔn)入條件、明晰權(quán)責(zé)界定、提高操作水平、加強(qiáng)監(jiān)控預(yù)警、完善補(bǔ)償機(jī)制和加強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)管控[11]。曲英等(2014)指出供應(yīng)鏈金融要加強(qiáng)對(duì)中小企業(yè)的動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控,降低核心企業(yè)的道德風(fēng)險(xiǎn),發(fā)揮核心企業(yè)的主導(dǎo)作用,加強(qiáng)貸后跟蹤管理體制[12]。范方志等(2017)認(rèn)為要回歸到金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)這一本質(zhì)要求來加強(qiáng)供應(yīng)鏈金融風(fēng)險(xiǎn)管理[13]。彭路(2018)指出為了防范農(nóng)業(yè)供應(yīng)鏈金融引致的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn),商業(yè)銀行可與農(nóng)業(yè)龍頭企業(yè)合力推行訂單模式,強(qiáng)化農(nóng)業(yè)供應(yīng)鏈金融的封閉式管理,加強(qiáng)農(nóng)業(yè)供應(yīng)鏈金融的宏觀審慎與微觀審慎的協(xié)調(diào)監(jiān)管[14]。

基于農(nóng)業(yè)供應(yīng)鏈金融視角,實(shí)證研究農(nóng)業(yè)供應(yīng)鏈金融的農(nóng)戶信用增進(jìn)效應(yīng),借助核心企業(yè)的橫向選擇、橫向監(jiān)督與商業(yè)激勵(lì),詮釋農(nóng)業(yè)供應(yīng)鏈金融的農(nóng)戶信用增進(jìn)機(jī)制,為農(nóng)業(yè)供應(yīng)鏈金融緩解農(nóng)戶信貸約束提供理論支撐。

二、農(nóng)業(yè)供應(yīng)鏈金融的農(nóng)戶信用增進(jìn)機(jī)制

在農(nóng)業(yè)供應(yīng)鏈金融情景下,商業(yè)銀行通過貸前甄別、貸中監(jiān)督和貸后控制等信貸流程的設(shè)計(jì)[15],提出相應(yīng)的農(nóng)戶信用增進(jìn)機(jī)制,具體概括如圖1所示。

(一)橫向選擇

核心企業(yè)具有獲取農(nóng)戶信息以及信用的優(yōu)勢(shì),農(nóng)業(yè)供應(yīng)鏈金融借助核心企業(yè)的橫向選擇行為,向商業(yè)銀行傳遞農(nóng)戶的履約行為、信用綁定、信號(hào)傳遞和互惠關(guān)系等相關(guān)信息。(1)履約行為。核心企業(yè)在與農(nóng)戶密集的商業(yè)互動(dòng)中,通過監(jiān)測(cè)農(nóng)產(chǎn)品市場(chǎng)價(jià)格波動(dòng)、農(nóng)產(chǎn)品變現(xiàn)能力以及行業(yè)增長等外部因素,容易獲得農(nóng)戶的履約信息。以農(nóng)戶種養(yǎng)經(jīng)驗(yàn)為例,農(nóng)戶投入產(chǎn)出率與種養(yǎng)經(jīng)驗(yàn)之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系是不確定的,農(nóng)戶生產(chǎn)經(jīng)驗(yàn)不足是導(dǎo)致投入產(chǎn)出率低的可能原因,不利的外部因素也可能造成投入產(chǎn)出率低。農(nóng)業(yè)供應(yīng)鏈金融情景下,核心企業(yè)根據(jù)市場(chǎng)需求指導(dǎo)農(nóng)戶的生產(chǎn)計(jì)劃,控制農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料和農(nóng)產(chǎn)品的物流規(guī)模和方向,排除因不利外部因素導(dǎo)致的農(nóng)戶投入產(chǎn)出率下降,從而修正商業(yè)銀行對(duì)農(nóng)戶種養(yǎng)經(jīng)驗(yàn)不足的誤判。(2)信用綁定。聲譽(yù)效應(yīng)和連帶清償責(zé)任驅(qū)使核心企業(yè)優(yōu)先推薦那些社會(huì)資本豐裕、誠實(shí)守信、生產(chǎn)經(jīng)驗(yàn)豐富的農(nóng)戶,實(shí)現(xiàn)與農(nóng)戶的信用綁定。為農(nóng)戶的違約行為提供擔(dān)保使得核心企業(yè)面臨著承擔(dān)聲譽(yù)損失和連帶清償責(zé)任引致的風(fēng)險(xiǎn),可能導(dǎo)致核心企業(yè)信用下調(diào)和利益流出,因此,核心企業(yè)在為農(nóng)戶提供貸款擔(dān)保以及為商業(yè)銀行提供推薦服務(wù)時(shí),必然會(huì)優(yōu)先選擇踐約能力強(qiáng)、誠實(shí)守信的農(nóng)戶。(3)信號(hào)傳遞。核心企業(yè)把農(nóng)戶零散的生產(chǎn)經(jīng)營、家庭特征、誠信狀況等軟信息轉(zhuǎn)化為高置信度的擔(dān)保行為或推薦行為,考慮聲譽(yù)效應(yīng)和連帶清償責(zé)任對(duì)核心企業(yè)橫向選擇行為的有效約束,將傳統(tǒng)信貸模式下農(nóng)戶易于發(fā)生道德風(fēng)險(xiǎn)和逆向選擇的潛在因素顯化為可供商業(yè)銀行觀測(cè)的外化因素,為商業(yè)銀行獲取農(nóng)戶的私人信息提供了新的信號(hào)傳遞途徑,實(shí)現(xiàn)對(duì)農(nóng)戶信用的增進(jìn)。(4)互惠關(guān)系。傳統(tǒng)的信貸模式中商業(yè)銀行缺乏農(nóng)戶歷史信貸交易記錄,同時(shí),農(nóng)戶缺乏足額、合格的貸款抵押物,因而農(nóng)戶口頭償還承諾的信貸風(fēng)險(xiǎn)是很大的。農(nóng)業(yè)供應(yīng)鏈金融中核心企業(yè)與農(nóng)戶的交易具有封閉性、自償性和持續(xù)性的特點(diǎn),在這種長期的商業(yè)合作與互動(dòng)過程中,核心企業(yè)與農(nóng)戶之間的互信增強(qiáng),互惠互利關(guān)系得以建立。

(二)橫向監(jiān)督

核心企業(yè)橫向監(jiān)督作為一種有效的抵押替代機(jī)制,其通過降低監(jiān)管成本、激發(fā)監(jiān)督動(dòng)機(jī)和加強(qiáng)日常監(jiān)督,降低商業(yè)銀行與農(nóng)戶之間的信息不對(duì)稱程度,提升商業(yè)銀行信息獲取能力和農(nóng)戶信用水平,增加農(nóng)戶獲得正規(guī)信貸的機(jī)會(huì)。(1)監(jiān)督成本。農(nóng)業(yè)供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)之間的相互協(xié)作和相互依賴,為核心企業(yè)低成本地實(shí)施監(jiān)督活動(dòng)創(chuàng)造有利條件,核心企業(yè)具有協(xié)調(diào)與整合農(nóng)業(yè)供應(yīng)鏈信息流、資金流和物流的優(yōu)勢(shì),能夠直接獲取農(nóng)戶貸款投向的真實(shí)收益狀況以及農(nóng)戶貸款投資資產(chǎn)的真實(shí)價(jià)值等重要信息,提高核心企業(yè)直接監(jiān)督效率,降低商業(yè)銀行高額的監(jiān)督成本。隨著農(nóng)業(yè)供應(yīng)鏈金融主體間商業(yè)交易的持續(xù)、重復(fù)進(jìn)行,核心企業(yè)與農(nóng)戶簽訂的農(nóng)產(chǎn)品購銷契約條款也已完善,這種對(duì)農(nóng)戶生產(chǎn)的規(guī)律性監(jiān)測(cè)有效降低了農(nóng)戶道德風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生概率。(2)監(jiān)督動(dòng)機(jī)。核心企業(yè)基于連帶清償責(zé)任和聲譽(yù)效應(yīng)的驅(qū)動(dòng),存在監(jiān)督農(nóng)戶的外在動(dòng)機(jī)。基于農(nóng)戶聯(lián)保貸款等其他形式的橫向監(jiān)督,普遍存在著監(jiān)督者偏好和監(jiān)督動(dòng)力缺失等問題,導(dǎo)致大規(guī)模橫向監(jiān)督組合所帶來的搭便車現(xiàn)象。在農(nóng)業(yè)供應(yīng)鏈金融模式下,商業(yè)銀行設(shè)計(jì)的信貸契約要求核心企業(yè)承擔(dān)連帶清償責(zé)任,實(shí)現(xiàn)了農(nóng)戶與核心企業(yè)的信用綁定,這種連帶清償責(zé)任和信用綁定増加了核心企業(yè)參與農(nóng)業(yè)供應(yīng)鏈金融面臨的風(fēng)險(xiǎn),進(jìn)一步激發(fā)核心企業(yè)對(duì)農(nóng)戶信貸實(shí)施監(jiān)督的積極性,有助于核心企業(yè)履行監(jiān)督職能。(3)日常監(jiān)督。伴隨著農(nóng)業(yè)規(guī)模化經(jīng)營的發(fā)展,農(nóng)戶生產(chǎn)經(jīng)營規(guī)模迅速擴(kuò)張,傳統(tǒng)的依靠企業(yè)運(yùn)用自有資金彌補(bǔ)固定資產(chǎn)投資和流動(dòng)資金缺口,使得資金周轉(zhuǎn)壓力和經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)不斷增加。在以商業(yè)銀行為資金來源的農(nóng)業(yè)供應(yīng)鏈金融中,核心企業(yè)根據(jù)產(chǎn)品市場(chǎng)需求規(guī)模和產(chǎn)品質(zhì)量要求與農(nóng)戶簽訂購銷合同,農(nóng)戶按照合同要求合理安排生產(chǎn),基于自身利益的考量,核心企業(yè)會(huì)加強(qiáng)對(duì)農(nóng)戶的生產(chǎn)資料投入情況和生產(chǎn)技能狀況的日常監(jiān)督。

(三)激勵(lì)機(jī)制

農(nóng)業(yè)供應(yīng)鏈外部融資進(jìn)行激勵(lì)機(jī)制的設(shè)計(jì)時(shí),將供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)關(guān)系考慮進(jìn)來,可以對(duì)違約農(nóng)戶同時(shí)實(shí)施商業(yè)懲罰和金融懲罰。(1)聲譽(yù)效應(yīng)。農(nóng)業(yè)供應(yīng)鏈金融的聲譽(yù)效應(yīng)通過降低農(nóng)戶的策略性違約意愿實(shí)現(xiàn)農(nóng)戶信用增進(jìn),可以為貸款農(nóng)戶提供隱性激勵(lì),在供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)關(guān)系的形成和治理中具有重要作用。農(nóng)業(yè)供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)主體作為一個(gè)聲譽(yù)共同體,如果農(nóng)戶出現(xiàn)策略性違約時(shí),核心企業(yè)的聲譽(yù)必將受到牽連,成員間互惠互利、合作共贏的局面被打破,違約農(nóng)戶原有的農(nóng)業(yè)供應(yīng)鏈主體交易資格和互惠政策將被取消,喪失原有信用捆綁帶來的信用增進(jìn)機(jī)會(huì),造成違約農(nóng)戶較大的損失。(2)商業(yè)懲罰。農(nóng)業(yè)供應(yīng)鏈金融對(duì)違約農(nóng)戶的商業(yè)懲罰承諾具有很強(qiáng)的置信度。一方面,農(nóng)業(yè)供應(yīng)鏈內(nèi)部的核心企業(yè)掌控著農(nóng)業(yè)供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)的物流和資金流,根據(jù)農(nóng)戶履約情況決定是否阻截貸款農(nóng)戶生產(chǎn)資料的供給和農(nóng)產(chǎn)品收益實(shí)現(xiàn)的渠道,對(duì)違約農(nóng)戶進(jìn)行行之有效的懲罰。另一方面,核心企業(yè)處置農(nóng)戶的生產(chǎn)設(shè)備等抵押資產(chǎn)時(shí),可以利用農(nóng)業(yè)供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)關(guān)系的信息優(yōu)勢(shì),以較低折價(jià)率在較短時(shí)間得以清算,可以彌補(bǔ)商業(yè)銀行缺乏農(nóng)業(yè)生產(chǎn)設(shè)備和土地流轉(zhuǎn)等資產(chǎn)的處置經(jīng)驗(yàn)的缺陷,并保持對(duì)違約農(nóng)戶相關(guān)資產(chǎn)的追索權(quán),對(duì)農(nóng)戶產(chǎn)生有效的威脅。(3)金融懲罰。在傳統(tǒng)信貸模式下,商業(yè)銀行的金融懲罰措施往往難以抑制貸款農(nóng)戶的策略性違約意愿,往往采用抵押物清償和法律追償?shù)日街贫葋砑?lì)農(nóng)戶履約,然而農(nóng)戶道德風(fēng)險(xiǎn)的存在導(dǎo)致商業(yè)銀行的事前契約和法律追究強(qiáng)制措施失效。農(nóng)業(yè)供應(yīng)鏈金融將核心企業(yè)的聲譽(yù)機(jī)制嵌入到商業(yè)銀行對(duì)農(nóng)戶的信貸交易中,通過正式制度對(duì)違約農(nóng)戶實(shí)施商業(yè)懲罰與金融懲罰,同時(shí)借助非正式制度所帶來的聲譽(yù)效應(yīng)降低貸款農(nóng)戶策略性違約意愿,實(shí)現(xiàn)正式制度和非正式制度的相互補(bǔ)充與協(xié)同治理。

三、農(nóng)業(yè)供應(yīng)鏈金融的農(nóng)戶信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)

基于農(nóng)業(yè)供應(yīng)鏈金融的整體視角,從農(nóng)戶信用狀況、核心企業(yè)資質(zhì)、融資項(xiàng)下資產(chǎn)情況和農(nóng)業(yè)供應(yīng)鏈運(yùn)營狀況四個(gè)方面評(píng)價(jià)農(nóng)業(yè)供應(yīng)鏈金融農(nóng)戶信用風(fēng)險(xiǎn),全面、客觀地衡量農(nóng)業(yè)供應(yīng)鏈金融中農(nóng)戶信用風(fēng)險(xiǎn)。參考熊熊等(2009)[7]及鄒建國(2018)[16]的研究,分別選擇農(nóng)戶信用狀況等4個(gè)一級(jí)指標(biāo)、農(nóng)戶特征等12個(gè)二級(jí)指標(biāo)、戶主年齡等25個(gè)三級(jí)指標(biāo)構(gòu)建農(nóng)業(yè)供應(yīng)鏈金融農(nóng)戶信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系(見表1)。

湖南地處中國中部,經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平在全國居中上,2017年全省地區(qū)生產(chǎn)總值34590.6億元,全國排名第9位,第一產(chǎn)業(yè)占比10.67%,農(nóng)業(yè)占比相對(duì)較高,因而具有較高的代表性。選擇湖南作為調(diào)查區(qū)域,選取188個(gè)參與農(nóng)業(yè)供應(yīng)鏈金融的農(nóng)戶樣本數(shù)據(jù)(其中信用良好,能夠按時(shí)履行還款承諾的“好客戶”124個(gè),不能按時(shí)足額履行還款承諾的“壞客戶”64個(gè)),由于評(píng)價(jià)指標(biāo)為定性評(píng)價(jià)指標(biāo),難以獲得精確的數(shù)據(jù),參考呂躍進(jìn)提出的依據(jù)心理因素劃分評(píng)價(jià)等級(jí)理論,依次將評(píng)價(jià)指標(biāo)劃分為10、8、6、4、2五個(gè)評(píng)分等級(jí),并對(duì)評(píng)分結(jié)果進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理[17]。

采用的數(shù)據(jù)具有離散特性,選用Logistic回歸評(píng)價(jià)農(nóng)業(yè)供應(yīng)鏈金融農(nóng)戶信用風(fēng)險(xiǎn)是相對(duì)較優(yōu)的。由于Logistic回歸方法對(duì)模型中自變量的多維相關(guān)性較為敏感,為減少候選變量之間的相關(guān)性,先用主成分分析選擇具有代表性的自變量,然后采用Logistic回歸模型計(jì)算農(nóng)業(yè)供應(yīng)鏈金融模的農(nóng)戶守約概率。為消除不同量綱的影響,在進(jìn)行主成分分析之前,首先對(duì)188個(gè)農(nóng)戶樣本原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。經(jīng)標(biāo)準(zhǔn)化處理后,是否適合主成分分析,我們參考進(jìn)行KMO統(tǒng)計(jì)量與Bartlett球形檢驗(yàn)。KMO的值為0.7980(表2),大于參考標(biāo)準(zhǔn)值0.7,Bartlett球形檢驗(yàn)的顯著性概率為0.000,可以采用主成分分析法對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

采用SPSS 24.0軟件對(duì)上述188個(gè)農(nóng)戶樣本的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分分析后,再分別計(jì)算各主成分的特征值和累計(jì)貢獻(xiàn)率(表3),經(jīng)方差最大化旋轉(zhuǎn)后的8個(gè)主成分的特征值分別為2.21、1.74、1.48、1.18、0.94、0.71、0.47和0.34,貢獻(xiàn)率分別為21.49%、16.96%、14.45%、11.53%、9.18%、6.92%、4.65%和2.25%。本文最終選取包含原指標(biāo)信息含量(累計(jì)貢獻(xiàn)率)87.43%的前8個(gè)主成分。

因子得分系數(shù)矩陣(表4)。F1反映受信人特征、家庭人均純收入以及農(nóng)戶與金融機(jī)構(gòu)關(guān)系,主要表達(dá)C2、C3、C5和C8的信息;F2反映應(yīng)收賬款特征和農(nóng)業(yè)供應(yīng)鏈合作密切程度,主要表達(dá)C18、C19、C23和C25的信息;F3反映質(zhì)物價(jià)格穩(wěn)定性、變現(xiàn)能力和易損程度,主要表達(dá)C15、C16和C17的信息;F4反映受信人的經(jīng)營類型和社會(huì)資本,主要表達(dá)C6、C7、C9和C10的信息;F5反映受信人年齡、壞賬率和家庭勞動(dòng)力數(shù)量,主要表達(dá)C1、C4和C20的信息;F6反映核心企業(yè)信用級(jí)別、盈利能力和償債能力,表達(dá)了C11、C13和C14等三級(jí)指標(biāo)的信息;F7反映核心企業(yè)的行業(yè)地位和供應(yīng)鏈交易頻度,表達(dá)了C12和C24等三級(jí)指標(biāo)的信息;F8反映農(nóng)業(yè)供應(yīng)鏈所處行業(yè)狀況,表達(dá)了C21和C22等三級(jí)指標(biāo)的信息。

在進(jìn)行Logistic回歸擬合之前,選擇逐步模型選擇法確定顯著性因素。本文選用正向逐步選擇法,將似然比概率作為添加變量的標(biāo)準(zhǔn),采取迭代法逐步計(jì)算來完成這一過程,直到對(duì)數(shù)自然比不再變化為止。在正向逐步選擇過程中,初始只有截距項(xiàng)一個(gè)常數(shù)加入模型,由于F1殘差x2的P值很?。≒<0.05),拒絕F1變量系數(shù)為0的零假設(shè),F(xiàn)1被添加進(jìn)模型,按照同樣的過程,F(xiàn)2、F5和F6進(jìn)入模型,輸出結(jié)果見表5。

結(jié)合表5的結(jié)果,本文的Logistic回歸模型如下:

由公式(2)計(jì)算出的p值表示客戶的守約概率。如果p值越大,表示該申請(qǐng)人的信用狀況越好,反之,則表示該申請(qǐng)人的信用狀況越差。借鑒熊熊等(2009)[7]概率界限劃分,在概率界限為0.5的情況下,基于Logistic回歸模型判定的所有農(nóng)戶守約準(zhǔn)確率為86.3%,也就是說,能以86.3%的概率判斷農(nóng)戶是否會(huì)守約,其中有91.0%的概率將“好客戶”判別為守信概率高的農(nóng)戶,77.1%的概率將“差客戶”判定為守信概率低的農(nóng)戶。

四、農(nóng)業(yè)供應(yīng)鏈金融的農(nóng)戶信用增進(jìn)實(shí)證分析

某市農(nóng)戶A,下游采購商為當(dāng)?shù)匾患肄r(nóng)業(yè)龍頭企業(yè)B,農(nóng)業(yè)龍頭企業(yè)B根據(jù)市場(chǎng)需求預(yù)測(cè)向農(nóng)戶A采購農(nóng)產(chǎn)品,由于A農(nóng)戶履行購銷合同,存在生產(chǎn)性信貸需求,故向商業(yè)銀行申請(qǐng)基于農(nóng)業(yè)供應(yīng)鏈金融的信用貸款,對(duì)A農(nóng)戶信用狀況、核心企業(yè)資質(zhì)、融資項(xiàng)下資產(chǎn)情況和農(nóng)業(yè)供應(yīng)鏈運(yùn)營狀況進(jìn)行初始評(píng)分,如表6所示。

(一)農(nóng)業(yè)供應(yīng)鏈金融農(nóng)戶守約概率

按照前面所述的方法,首先對(duì)C1到C25進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理;再計(jì)算F1、F2、F5、F6的取值,經(jīng)運(yùn)算得出F1=-1.4741;F2=-0.0173;F5=0.0789;F6=0.1141,最后將上述結(jié)果代入式(2)得到:

p=11+e-1.402+1.054F1+1.843F2+1.579F5+0.861F6=?0.74902

經(jīng)計(jì)算可知,在農(nóng)業(yè)供應(yīng)鏈金融模式下,農(nóng)戶A的守約概率為74.902%,大于概率界限0.5,農(nóng)業(yè)供應(yīng)鏈金融下農(nóng)戶信用風(fēng)險(xiǎn)較小,商業(yè)銀行會(huì)滿足農(nóng)戶的信貸需求。

(二)傳統(tǒng)信貸模式下農(nóng)戶守約概率

傳統(tǒng)信貸模式僅關(guān)注單個(gè)農(nóng)戶的信用狀況,本文選擇戶主年齡、受教育年限、健康狀況等10個(gè)反映農(nóng)戶信用狀況的指標(biāo),重復(fù)前述主成分分析和logistic回歸模型計(jì)算農(nóng)戶守約概率。前四個(gè)主成分的特征值的累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)到83.274%,故選取F′1、F′2、F′3和F′4四個(gè)主成分進(jìn)行分析。重復(fù)前述正向逐步選擇法,最終選擇F′1、F′2兩個(gè)主成分預(yù)測(cè)傳統(tǒng)信貸模式下農(nóng)戶的守約概率。

采用Logistic回歸方法,得出農(nóng)戶守約概率的表達(dá)式為:

計(jì)算出F′1、F′2分別為F′1=-1.0978,F(xiàn)′2=-1.0421,將上述結(jié)果代入式(3)得到:

通過計(jì)算得出概率p值為35.826%,說明該農(nóng)戶僅有35.826%的概率會(huì)履行信貸合約,低于商業(yè)銀行為農(nóng)戶貸款守約率要求,農(nóng)戶無法獲得商業(yè)銀行的授信。

五、結(jié)論與建議

與傳統(tǒng)信貸模式相比,農(nóng)業(yè)供應(yīng)鏈金融能夠顯著提高農(nóng)戶的守約概率,實(shí)現(xiàn)農(nóng)戶信貸的信用增進(jìn),進(jìn)一步獲得商業(yè)銀行信貸支持,有利于緩解農(nóng)戶信貸約束?;诖耍J(rèn)為:(1)商業(yè)銀行要轉(zhuǎn)變農(nóng)戶信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)方式。傳統(tǒng)信貸風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)專注于農(nóng)戶靜態(tài)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)衡量農(nóng)戶信用風(fēng)險(xiǎn),而農(nóng)業(yè)供應(yīng)鏈金融信貸模式關(guān)注整個(gè)交易過程的動(dòng)態(tài)評(píng)估,從而更全面、客觀地評(píng)價(jià)了農(nóng)戶信貸的真實(shí)風(fēng)險(xiǎn),能夠?qū)⒏嗟霓r(nóng)戶納入商業(yè)銀行的信貸服務(wù)范圍,不僅有效地解決了農(nóng)戶的融資難問題,也促進(jìn)了金融與實(shí)業(yè)的有效互動(dòng)。(2)大力發(fā)展農(nóng)業(yè)供應(yīng)鏈金融,實(shí)現(xiàn)農(nóng)戶信用增進(jìn)。進(jìn)一步激發(fā)商業(yè)銀行開展農(nóng)業(yè)供應(yīng)鏈金融業(yè)務(wù)的積極性與主動(dòng)性,積極構(gòu)建農(nóng)業(yè)供應(yīng)鏈金融主體準(zhǔn)入機(jī)制,加快完善農(nóng)業(yè)供應(yīng)鏈金融的運(yùn)行載體,提高農(nóng)業(yè)供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)主體專業(yè)化合作和組織化程度,提升核心企業(yè)的農(nóng)業(yè)供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)管控能力,完善農(nóng)業(yè)供應(yīng)鏈金融內(nèi)部成員利益聯(lián)結(jié)機(jī)制,全面優(yōu)化農(nóng)業(yè)供應(yīng)鏈金融運(yùn)行環(huán)境。(3)構(gòu)建各類內(nèi)外部增信機(jī)制,實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)主體承貸能力的顯著提升。構(gòu)建以農(nóng)戶應(yīng)收賬款、農(nóng)業(yè)核心企業(yè)、大數(shù)據(jù)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)等多種形式的內(nèi)部聯(lián)合增信機(jī)制。利用供應(yīng)鏈內(nèi)部的物流、資金流、權(quán)益流實(shí)施抵質(zhì)押擔(dān)保機(jī)制,為金融機(jī)構(gòu)發(fā)展外部融資提供內(nèi)源性增信措施?;谵r(nóng)業(yè)供應(yīng)鏈金融,拓展農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)、融資性擔(dān)保等外部增信機(jī)制。

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(責(zé)任編輯:鐘?瑤)

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