趙翔

摘要：扶貧小額信貸旨在為貧困農(nóng)戶提供資金支持以便幫助較為貧困的地區(qū)脫貧致富。但是，由于面對的服務(wù)客戶的特殊性，信用風(fēng)險對于扶貧小額信貸來說十分嚴峻。針對我國某地區(qū)A農(nóng)村商業(yè)銀行的小額信貸具體數(shù)據(jù)，本文構(gòu)建了二元logistic回歸模型對其驗證分析，實證結(jié)果顯示家庭基本經(jīng)濟特征、信用情況、自然因素、市場因素和道德因素顯著影響A農(nóng)村商業(yè)銀行的小額信貸違約率;進而，本文根據(jù)實證結(jié)果探究區(qū)塊鏈技術(shù)能否輔助管理扶貧小額信貸的信用風(fēng)險管理的理論可行性進行探究，以期構(gòu)建較為安全的基于區(qū)塊鏈技術(shù)的扶貧小額信貸信用風(fēng)險管控系統(tǒng)模型;最終，為加快我國扶貧小額信貸信用風(fēng)險安全管理的落實提出了幾點建設(shè)性意見。

關(guān)鍵詞：扶貧小額貸款 logistic回歸模型 信用風(fēng)險 區(qū)塊鏈系統(tǒng)

一、引言

2008年“區(qū)塊鏈”的概念被提出后，迅速引起金融領(lǐng)域的注意，并對其開展了廣泛的金融應(yīng)用研究。目前，最具實力的老牌金融區(qū)塊鏈聯(lián)盟是R3 CEV，其在區(qū)塊鏈技術(shù)誕生以來迅速拉攏了全世界45大金融機構(gòu)，旨在探究區(qū)塊鏈技術(shù)在金融領(lǐng)域的最大利用模式，以極可能低的成本來換取最大化的效率以攻克銀行面臨的高成本問題。

小額信貸在我國存在了數(shù)十年，已在我國扶貧工程中做出重大貢獻，實現(xiàn)了無數(shù)家庭的脫貧夢，但在這個過程中，也出現(xiàn)了較多問題，特別是信用風(fēng)險問題，最突出的就是交易成本太高從而導(dǎo)致逆向選擇問題和違約造成的道德風(fēng)險問題。對于扶貧小額貸款實際操作中出現(xiàn)的信用風(fēng)險，通過區(qū)塊鏈技術(shù)特有的優(yōu)勢（如中心化、去信任化）來加強信用風(fēng)險的管理與防范，以期最大化降低信用風(fēng)險值得深入探究。

二、研究現(xiàn)狀

上世紀90年代小額信貸傳入中國，經(jīng)過了幾十年的發(fā)展其實質(zhì)就是一種信貸方式，但我國政府將其引起的主要目的在于助力我國的扶貧工程，后面就逐漸成為我國政府和其他機構(gòu)的最為有效的扶貧辦法。吳國寶在扶貧中應(yīng)用小額信貸有利于貧困人員積極參與我國扶貧工程項目中，同時也確保了扶貧項目的順利實施。但是小額貸款在助力我國扶貧工程的實際操作中也出現(xiàn)了較多的難題，其中最為嚴重的就是信用風(fēng)險，很多研究人員也針對信用風(fēng)險做了大量探究分析。董學(xué)軍定量研究了農(nóng)戶小額貸款的績效，結(jié)果顯示非農(nóng)業(yè)信貸績效結(jié)果較為客觀。褚保金呼吁在扶貧信貸中應(yīng)集中精力突破目標客戶難以定位和還款率很低兩大頑疾。王穎采用模糊綜合評估算法分析較為準確地評估出扶貧小額信貸的信用風(fēng)險，并且該算法具有一定的普適性。邱峰研究得出扶貧小額貸款保險是一種降低信用風(fēng)險、增加扶貧信貸金融機構(gòu)財物可持續(xù)性的一種好方法。盧花蘭研究表明目前扶貧信貸在扶貧和脫貧過程中確定存在諸多嚴重的問題，特別是日益惡化的信用風(fēng)險問題，并倡導(dǎo)扶貧金融機構(gòu)加快建設(shè)小額信貸機構(gòu)信用風(fēng)險警報機制，從而降低扶貧過程中的信用風(fēng)險。

三、扶貧小額信貸信用風(fēng)險實證分析

（一）數(shù)據(jù)來源

本文收集的數(shù)據(jù)為2011～2017年12月A農(nóng)村商業(yè)銀行16家分行貸款記錄，包含19668筆已經(jīng)到期的小額貸款，篩選出其中11621筆扶貧小額貸款數(shù)據(jù)進行實證分析。

（二）變量選取及其統(tǒng)計性描述

本文在文獻綜述和數(shù)據(jù)整理后，總結(jié)了影響扶貧小額貸款信用風(fēng)險的五個重要因素，分別為貧困戶基本特征風(fēng)險、信用風(fēng)險、自然風(fēng)險、市場風(fēng)險、道德風(fēng)險，每一部分的具體指標和理論假設(shè)如下：

（三）建立模式并檢驗

信用風(fēng)險的評估手段有多種，本文所選的為金融領(lǐng)域應(yīng)用較為廣泛的logistic模型，其使用較為方便，分析結(jié)果較好，本文只需將扶貧貸款各種影響因素的數(shù)據(jù)代入模型中就能得到違約風(fēng)險概率。本文利用SPSs統(tǒng)計軟件構(gòu)建二元logistic回歸模型，結(jié)果如表2所示。

回歸結(jié)果相對理想，各個影響因素的統(tǒng)計結(jié)果均<0.05.表明所有的五個因素對信用風(fēng)險均有顯著影響，根據(jù)logistic回歸模型公式就能得到A農(nóng)商銀行小額貸款信用風(fēng)險的違約概率。本文以0.5為臨界點，概率小于0.5則認為是信用風(fēng)險較低的扶貧貸款，違約概率數(shù)值越小證明扶貧貸款農(nóng)戶的信用度越高，未來發(fā)生違約的概率就越小，而大于0.5的概率則正好相反。

然后，本文對模型的你和結(jié)果進行有效性驗證，得出對于A農(nóng)村商業(yè)銀行的扶貧小額貸款來說，識別扶貧小額貸款違約情況、履約客戶以及違約客戶的正確率分別達到80.07%、82.47%和72.91%，總的來看，本文建立的二元logistic模型對農(nóng)戶扶貧小額貸款的信用風(fēng)險識別能力較為理想。

（四）實證結(jié)果分析

上述統(tǒng)計結(jié)果以及二元logistic回歸驗證效果表明，家庭基本經(jīng)濟特征風(fēng)險、信用風(fēng)險、自然風(fēng)險、市場風(fēng)險和道德風(fēng)險，五個變量在顯著水平5%的情況均與扶貧小額貸款的違約率顯著相關(guān)。這說明，家庭基本經(jīng)濟特征、信用情況、自然因素、市場因素和道德因素這五個因素是影響A農(nóng)村商業(yè)銀行扶貧小額貸款違約率的主要因素。第一，家庭基本經(jīng)濟特征。根據(jù)上述分析結(jié)果可知，貧困戶的家庭基本經(jīng)濟特征與信用違約負相關(guān)，并且與上述理論分析相符。第二，信用狀況。貧困戶信用情況是導(dǎo)致貧困戶小額信貸違約的重要因子。第三，自然因素。根據(jù)二元logistic回歸驗證結(jié)果可知，自然因素對違約狀況影響最大。第四，市場風(fēng)險。根據(jù)二元logistic回歸驗證結(jié)果可知，市場風(fēng)險對違約的影響雖然顯著，但是顯著性水平不是特別高，可以判斷出貧困戶主要從事農(nóng)作物種植和養(yǎng)殖業(yè)，市場波動相對適中時，信用風(fēng)險發(fā)生的可能性較低。第五，道德風(fēng)險。貧困戶貸款存在扯著脫貧的幌子，貸款挪為它用，而根本沒有還款或創(chuàng)收的想法。

四、基于區(qū)塊鏈的對策建議

在扶貧小額信貸運行過程中，單憑某個組織機構(gòu)是很難實現(xiàn)的，本文探索建立扶貧區(qū)塊鏈系統(tǒng)，把政府扶貧部門、金融組織、保險公司和貧困戶有機連接到該系統(tǒng)中，如圖l。由眾所周知，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)存在較高的自然風(fēng)險因素，所以本文把保險公司也納入了該系統(tǒng)，利用農(nóng)業(yè)保險以應(yīng)對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的自然風(fēng)險。

上世紀八十年代，我國首次大規(guī)模調(diào)整國家扶貧方向，規(guī)定扶貧工作由政府對接機構(gòu)負責(zé)制定和執(zhí)行。金融機構(gòu)是扶貧小額貸款的資金源頭，扶貧宗旨是政府與金融機構(gòu)合作大力幫扶貧困區(qū)域的困難戶進行經(jīng)濟生產(chǎn)以擺脫貧困處境。同時，政府扶貧引入市場資金是深化扶貧工作的關(guān)鍵所在。然而，扶貧的對象貧困地區(qū)和貧困戶具有一定自身特性，即大多是從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，而農(nóng)業(yè)生產(chǎn)也不可避免地涉及到較高的自然風(fēng)險，那么引入農(nóng)業(yè)保險就可以不僅為貧困戶而且為扶貧金融機構(gòu)帶來了基本保障。

雖然區(qū)塊鏈系統(tǒng)是扶貧小額貸款信用風(fēng)險預(yù)防與管理的一種行之有效的措施，但是系統(tǒng)內(nèi)各個參與方都應(yīng)積極配合做好系統(tǒng)內(nèi)各自的工作，才能提高區(qū)塊鏈系統(tǒng)的運行效率，進而提高扶貧對象的信貸可及性，并且，所建立的區(qū)塊鏈扶貧系統(tǒng)所具備較高包容性增加了扶貧小額貸款客戶違約成本，從而有效降低違約風(fēng)險，同時減少彼此之間的信息不對稱程度，最終能夠有效促進小額信貸扶貧的健康發(fā)展，從而助力我國2020年共同奔小康的偉大目標。