《小农户信贷风险管理研究的相关概念及理论基础6400字》

小农户信贷风险管理研究的相关概念及理论基础综述目录TOC\o"1-2"\h\u8271小农户信贷风险管理研究的相关概念及理论基础综述 1305961.1相关概念界定 1270461.1.1小农户 1113061.1.2现代农业 2228661.1.3小农户与现代农业衔接 2300621.1.4信用风险 2290121.2小农户与现代农业衔接影响机理分析 372021.1.1传统小农模式影响分析 3211551.1.2常规产业链衔接影响分析 448821.1.3延伸产业链衔接影响分析 5194261.3相关理论基础 53301.3.1农业产业链理论 558851.3.2信息不对称理论 6296471.3.3信用风险度量理论 61.1相关概念界定1.1.1小农户第三次农业普查数据显示，全国经营耕地面积3.33公顷（50亩）以下的小农户数量约有1.03亿户，大约占农业经营户总数的98%，小农户普遍并长期存在是我国的基本国情。小农户就其概念而言，主要是从生产经营规模上进行界定。本文研究对象为种植规模在50亩以下，且农业收入为主要收入来源的小农户。在我国，受传统的农耕文明的影响，大部分小农户以传统自产自销的生产经营模式为主，通常按照自己的经验安排农业生产，不具备专业的生产技术，生产规模小，种植结构较为单一，机械化程度低，与现代农业衔接不紧密。长期以来，小农户被贴上“与产业链脱节”的标签，在“两个百年”的交汇期，如何扭转小农户的生产弱势地位，在农业现代化进程中，带动小农户的发展，是一个至关重要的时代命题。随着农业生产环境的变化，信息化、工业化、智能化的步伐不断加快，我国小农户的生产经营方式也有了新的发展。许多传统小农户或主动或被动地与农业合作社、农业企业进行合作，通过参与到农业产业链的生产活动中，逐渐扭转小农户“小、弱、散”的被动状态，提升农产品种植技术、提高生产产量、获得销售保障，实现与现代农业的衔接。1.1.2现代农业现代农业与传统小农经营模式不同，规模化、组织化、机械化、智能化是其最显著的特征。现代农业强调大规模的种植，集中连片的种植模式是提高农业机械化程度的物质基础。机械化水平得到有效地提升，单位生产成本也会相应的降低，形成规模效应，从而提高农业生产经营者的收益。农业现代化过程中，机械化和智能化是相辅相成的。机械化是指改变传统的人工种植，以农业机械代替农耕，代替人力。我国新疆的棉花种植已经高度机械化，据农业农村部农业机械化管理司的统计数据，我国棉花耕种收综合机械化率2019年已经达到81.18%。新疆棉花种植利用智慧农机，采集棉花种植的相关数据，利用无人机、进行整地、播种、管理、采收等，达到精细、精准的作业效果，节省人力物力，极大地提升农业生产效率，实现农业生产的智能化、机械化。现代农业的组织化特征表现在融入了现代管理理念和组织形式，从生产、采摘、加工、销售等各环节提高农业生产效率，使农业成为有较高经济收益和市场竞争力的行业。不断提升农业组织化、机械化、智能化程度，推动由传统农业向精品农业转化的过程，即农业现代化。1.1.3小农户与现代农业衔接小农户是我国农业生产的经营主体，利用农业合作社、农业企业、农业保险等中介组织，精准地找到小农户发展过程中存在的问题，解决小农户生产和销售中的壁垒，将小农户的生产经营活动植入到现代化农业框架中。小农户在农业现代化过程中处于先天的弱势地位。“小、弱、散”的特征，使得小农户要通过农业产业链的带动，来实现与现代农业的衔接。小农户与现代农业衔接，可以从农业产业链的生产和销售作用两方面入手。在生产方面，通过入股产业链上的农业合作社，获取农业培训、农业生产原材料等农业生产服务，来提升农产品种植技术，丰富农业种植经验，从而提升农业生产效率。在销售方面，小农户与产业链上的农业企业签订销售订单，获得市场保障，确保农产品能转化为现金流，维持相对稳定的农业收入。除此之外，小农户可以通过购买农业气候保险、农产品价格保险等，缓冲由于气候变化、市场价格波动带来的农业收入风险，维持相对稳定的农业收入。在销售方面，可以通过与农业企业达成产品订单合作，保障销售市场，更精准地满足市场需求。1.1.4信用风险贷款是银行的核心业务之一，有贷款就会有风险。风险是消极事件发生的不确定性或概率，在银行的众多风险中，信用风险是银行最明显的风险，少数客户的违约可能会给银行造成巨大的损失。信用风险是指借款人违约和不履行其偿债义务的风险。当贷款人不能付款或不能按时付款时，就会发生这种情况。违约的原因可能有很多。比如，贷款人处于财务紧张的状况并有可能可能面临破产程序时，银行将会面临严重的信用损失。当银行投资于高风险借款人的债务时，也会发生信用损失。在清算的情况下，债券在市场上出售的价格低于银行购买债券的价格，这就造成净亏损。贷款人违约的情况下，银行的信用风险损失取决于一个人可以从违约人的总敞口获得的百分比。良好的风险管理会避免对高风险贷款人的高额敞口。对于正规金融机构而言，信用风险损失不可避免，倘若不加强对信用风险的管理和监控，小漏洞也可能造成金融市场的混乱和危机。20世纪末，美国次贷危机就是惨痛的教训。次贷计划的大部分目标客户债务偿还能力差，导致这类贷款的风险比标准贷款大得多，但当时巴塞尔协议I的资本金规定并没有对次级贷款施加比其他贷款更高的资本金要求。其结果是，次级贷款机构遵守了资本规则，但实际上资本充足率较低。1998年，Bestbank被发现隐瞒了次级信用卡敞口的巨额损失，银行被关闭，FDIC的成本高达1.22亿美元，占其资产的95%。另外两家机构，Keystone国家银行(NationalBankofKeystone)和太平洋储蓄贷款银行(PacificThriftandLoan)破产，其清算成本分别高达资产的71%和33%。SuperiorBank在2001年倒闭，原因是对部分证券化次级贷款的乐观估值。损失达总资产的28%。在未能使资本与此类头寸的风险保持一致之后，监管发生了变化。这场危机是由次级贷款的隐性信贷损失和未经调整的监管造成的。在乡村振兴战略目标的指引下，农村金融体系的发展是推动农业农村现代化发展的关键。准确识别和度量小农户贷款信用风险，不仅能降低农村金融机构的风险损失，提高农村正规金融机构经营效率，更能突破小农户与现代化大市场接轨的资金藩篱，补齐农村短板弱项，实现农民富裕富足。1.2小农户与现代农业衔接影响机理分析结合我国小农户与现代农业衔接的理论研究与发展实践，农业产业链是小农户与现代农业衔接的有效中介。依据调研地区农业产业链上主体的类型和数量，将小农户与现代农业的衔接模式分为两类，常规产业链衔接和延伸产业链衔接。未通过产业链与现代农业衔接的为传统小农模式农户。小农户加入常规产业链和延伸产业链获得现代农业生产经营服务，在有效衔接的同时小农户获得信贷支持和保险服务，产生更丰富多元化的“三产”衔接融合效果，实现小农户的稳定增收，提升农户信用水平，三种衔接形式均对农户信用风险产生影响。1.1.1传统小农模式影响分析小农户自产自销小农户自产自销现代农业银行农业收入还款提供贷款图2-1传统小农模式Figure2-1Traditionalsmall-scalefarmermodel1.1.2常规产业链衔接影响分析常规产业链模式中包括“小农户+订单”和“小农户+合作社”两类，农业企业与合作社将相对分散独立的小农户与现代农业大市场衔接起来。小农户加入当地的农业合作社，获得生产服务，通过社内渠道购买化肥、农药、购买农机服务等，节省农业生产成本分享集体行动的规模效益，共享产前、产中、产后的农业服务资源，提升小农户经营的专业化程度并推动农业科学化生产。小农户与农业企业签订农产品订单，建立相对稳定的市场联系，销售渠道得到有效保障，形成小农户和农业企业的利益联结机制，降低丰收时节“谷贱伤农”引发的市场风险，减少价格波动对农产品收入的影响。因此在常规产业链上的农户，销售收入通常较为稳定，还款能力较强，贷款信用风险较低。信息不对称是信贷风险的形成的主要原因。正规金融机构可以通过常规产业链上的农业企业和合作社获取小农户的生产经营动态，实现信息的不断更新，减少贷前、贷后由于信息不对称产生的信用风险情况，降低农户贷款的信用风险以及银行的信用风险损失。由此可见，通过常规产业链与现代农业衔接过程中，合作社和农业企业能减少银行和农户之间的信息不对称，降低农户贷款的信用风险，发挥风险分担的重要作用。农业生产服务小农业生产服务小农户合作社农业企业农产品订单生产保障销售保障现代农业常规产业链银行农业收入还款提供贷款Figure2-2Conventionalindustrialchainconnection1.1.3延伸产业链衔接影响分析延伸产业链发挥着合作社、农业企业、农业保险的三方联合衔接小农户的作用，表现为“小农户+合作社+订单+农业保险”的衔接模式。它是基于常规产业链的进一步纵向延伸，延伸产业链上的农户不仅能获得合作社和农业企业的生产服务、销售保障和市场风险分担，更重要的是能通过农业保险增强抗自然风险的能力。农业保险通过影响小农户的土地、机械等家庭资源禀赋的配置，助力其转向现代化的农业生产方式，转移农业生产中的自然风险（任田驰等，2020）。农业保险是分散农业生产经营风险的重要手段，由于小农户的农业生产受自然因素影响较大，极端气象灾害可能导致农户颗粒无收，因此，发挥保险机构的风险转移和补偿作用，降低小农户农业生产经营风险，弥补农业收益低风险高的短板，对保障农民收益、促进乡村产业振兴、推进现代农业发展具有重要作用。“小农户+合作社+公司+农业保险”建立三方的风险共担机制，增强农户抗风险能力，稳定农户生产收入，因此，参与延伸产业链的农户通常还款能力较强。农业生产服务小农业生产服务小农户合作社农业企业农产品订单生产保障销售保障现代农业延伸产业链银行农业收入还款提供贷款农业保险风险分担购买保险Figure2-3Extensionofindustrialchainconnection1.3相关理论基础1.3.1农业产业链理论农业产业链是指联结农业产业上生产、加工、运输、销售等多个主体而形成的网络结构。它是农业生产发展到一定程度，由市场利益驱动而形成的高效经营方式。农业产业链将现代经营思维、技术、以及良好的农业品种引入传统的农业生产中，有利于形成规模效应，降低农业生产销售的成本，提高生产经营的收益，实现农民增收，推动农业现代化发展。小农户在与现代农业衔接过程中，主要通过农业产业链来实现。目前，我国小农户生产规模较小，农业生产技术、管理手段较为传统。随着农业规模的扩大。农业技术的改进，从小农户主体中孕育了一批家庭农场、规模农户、职业农户。这些新型农业经营主体从机械化、劳动专业化和规模经济中获得较高收益，他们的发展可能会把传统的小农户排挤出市场。而小农户加入农业产业链不仅能为小农户提升农业生产效率，更重要的是能带来先进的生产技术，并提供稳定的销售渠道。农业产业链上的市场主体相互合作，做大经济蛋糕，确保各方，特别是小农户这种弱势群体，获得尽可能多的信息和市场力量。产业链上首尾相连的合作为小农户与现代农业大市场的衔接提供了可能性。1.3.2信息不对称理论（1）信息不对称理论内涵2001年，经济学家Akerlof,、Spence和Stiglitz提出了信息不对称，为研究市场经济的发展提供了新的视角，从此“信息不对称”一词被世界各地所熟知。他们认为在市场活动中，不同人群所获得了解的信息不同，当交易中的一方拥有比另一方更多或更好的信息时，就产生了信息的不对等，即信息不对称。通常情况，在交易中，卖家会掌握更多的信息资源，而买家处于信息劣势地位。了解信息较多的一方将利用自己的信息优势，从了解信息较少的一方获利。员工对自己能力的了解多于公司；购买保险的人比保险公司更了解自己的健康；公司所有者比投资者更了解公司；借款人比贷款人更了解自己的风险和还款能力。因此，在农村正规金融市场中，小农户比贷款银行更加了解自身还款能力以及可能的违约概率，也正是由于这种信息不对称的存在，才会存在贷款的信用风险。（2）逆向选择信息不对称产生的首要影响是逆向选择。在信息不对称的情况下，“低质量”的产品将会保留，而高质量的产品将会被挤出市场，这意味着市场将逐渐被“低质量”产品所主导。卖方知道真正的质量，但买方不知道，然而买方愿意支付产品的平均价格希望能买到更高价值的产品，卖方的利己思想，也只会提供相当价格质量的产品，因此，在这样的循环交易中，低质量的产品可能会驱逐高质量的产品。在银行贷款业务中，要制定好合适的贷款利率，防止由于过高的利率让信用风险低的贷款者望而却步，反而吸引了信用风险较高的贷款者。（3）道德风险信息不对称市场的另一个影响是是道德风险。道德风险是交易发生后信息不对称的结果。例如，保修通常为了保证产品的质量，增强消费者对产品的信任，是产品高质量的一种信号表示。然而，保修可能会导致消费者鲁莽或肆意使用产品，可违背提供保修的目的，导致道德风险。1.3.3信用风险度量理论在信用风险建模中，有不同的方法来评估违约的可能性。它们的主要区别在于实现它们所需的数据以及它们的范围和应用范围。总结国内外研究，信用风险度量理论主要分为传统信用风险度量方法和现代信用风险度量模型，前者以定性研究方法来评估信用风险，后者则侧重于利用计量模型和相关数据，更精准地量化信用风险的大小。传统信用风险度量方法传统的信用风险度量方法主要是一些定性的研究理论，主要包括5C分析法、信用评级方法等。“5C分析”(5Canalysis)是从借款人的道德品质(Character)、还款能力(Capacity)、资本实力(Capital)、担保(Collateral)和经营环境条件(Condition)五个方面来定性衡量判断借款人的还款能力。尽管这五方面的分析通常考虑到广泛的定性和定量因素，但它们纯粹是基于信贷分析师的专业知识，而不是理论或经验数据，会依赖分析师自身的经验判断以及认知水平，这就使得评价结果具有较强的主观性。信用评级法又称OCC法，最早由美国货币监理署开发应用，该方法主要用于企业信用等级的评定，根据企业各类财务指标将企业的贷款信用等级划分为1到9或1到10个级别，该方法虽然考虑到了企业的财务指标等经济数据，但指标的风险权重没有明确，没有建立起风险评价体系，信用风险的评级仍局限于定性研究。（2）现代信用风险度量模型与数据驱动的经验模型相比，金融模型大多基于理论。因此，与数据驱动模型的描述性和预测性不同，金融模型采用了一种规范的方法，这种方法建立在金融世界基础的基本经济和金融原则之上。在信用风险的背景下，金融模型描述了违约过程的机制。金融模型通常也被称为市场模型，因为它们依赖于来自金融市场的数据。常用的模型方法有CreditMetrics模型、B-P神经网络算法、CreditRisk+模型等。CreditMetrics模型通过将一家公司与同类公司的债务违约情况进行比较来计算该公司违约的概率。该方法基于一个转换表，该表衡量违约概率在随后一段时期内是否可能发生