国内首份农户征信报告发布

国内首份农户征信报告发布

　　近日，北京宜信致诚信用管理有限公司(简称“致诚信用”)发布国内首份基于6000多个实地调研样本的《农户征信报告》。该报告针对农户的借贷需求和能够代表其信用状况的有效信息进行了研究，揭示了具有借贷需求的农户画像，并创新性地探索缺乏信用资料群体的还款行为与其行为心理表现之间的关联。

　　研究成果：

　　Ø农户的家庭净结余和房产类型对于逾期表现有显著影响。

　　Ø金融机构所提供的产品、服务标准与农户的逾期表现显著相关。

　　Ø邻里关系是农户社交属性的重要构成部分，与农户的借款需求和逾期表现显著相关。

　　Ø手机使用情况能够在一定程度上反映出农户的信用水平，尤其表现在手机用途和欠费经历方面。

　　Ø四种类型农户有强烈借款需求：年龄在36-55岁之间的男性;家庭净结余1万元以下的农民;从事正规经营活动的农户;以及具有投资意识的农户。

　　Ø工资性收入和粮食、经济作物销售收入是农户家庭的主要收入来源。

　　Ø调查结果显示，有60.13%的受访农户在过去三年间没有过借贷行为。

　　Ø由于对金融机构的了解程度偏低，农户的主要借款渠道为家人或者乡邻朋友。

　　啥样儿的农户最“缺钱”

　　从个人特征来看，男性农户的借款需求是女性的1.27倍，年龄在26-55岁之间的农户和其他年龄段相比，其借款需求是后者的1.2倍以上。符合这两项特征的农户，大部分是家庭中的主要经济支柱，通常肩负着“上有老、下有小”的养家责任，因此相对于青少年、老年人和女性群体来说其借款需求更高。

　　经商和具有投资意识的农户借款需求更高。研究数据显示，有工商注册的农户的借款需求是没有工商注册信息的3倍以上;除自住房外还有其他房产的农户，其借款需求是除自住房外没有其他房产的1.56倍。

　　从外部环境的影响来看，邻里关系较差的农户，其借款需求率是邻里关系很好或者一般的农户的2倍。对于这部分农户来说，由于没有构建与其他邻里之间的良好人际关系与信任基础，个人借款渠道受限，因此向金融服务机构的借款需求更高。外部环境对农户的另一种影响还体现为村民之间的借钱习惯。村民是否相互借钱，从侧面反映出所在地区整体对于资金需求的高低。因此，研究数据显示，与周围村民相互借钱的农户，其借款需求是与相互不借钱的农户的1.67倍。

　　手机使用习惯反映出的“信用”

　　调研数据显示，有93.24%的农户使用手机。手机所积累的缴费情况、通话时长、使用频率、位置信息等数据，在一定程度上能够反映出农户的还款意愿和能力。

　　手机经常欠费的农户，其逾期率是手机从未欠费农户的2.04倍。这部分农户往往欠缺良好的时间观念和缴费习惯，时常遗忘应该缴费的时间，甚至欠费停机后才会充值。而这些通过手机欠费情况透露出的个人习惯和信用特征会延伸显现在农户的还款状况中，有良好信用特征的农户会规划好自身财务状况并按时还款，反之则会因为遗忘或对自身还款能力预估不足等问题导致逾期还款。

　　以“发短信”为手机主要用途的农户，其逾期率是以“打电话”或“上网”为主要用途的农户的6倍以上。研究分析指出，一方面是源于这部分农户不愿意与周围人群进行沟通、或不注重沟通的效率，导致其社交能力、获取信息的能力均较弱。另一方面他们缺乏对新事物的接受能力，不愿意尝试更快捷、更节省的上网方式与他人进行沟通。同样，由于这些个人特征，可能导致其在借款时出现沟通不明而忽略重要信息的情况，从而导致逾期还款的发生。

　　除此之外，研究表明农户的邻里关系和自身信用意识都对农户信用水平产生直接或间接的影响。如信用良好的农户往往邻里关系更加和睦，更加注重“契约精神”，而有过逾期记录的农户有较强的“熟人观念”，倾向于认为“借钱不还没有严重后果”。

　　大规模实地调研探索农村征信空白

　　农业研究专家认为，随着社会信用体系建设的不断完善，现代农户的信用应用场景变得越来越丰富。然而，农户积累的金融历史资料却寥寥无几，很多方面不能直接套用传统风控手段。同时由于农户的信用信息收集难度大，目前国内鲜有对农村征信领域进行深入的实证研究。

　　致诚信用于2016年1月正式启动农户征信调研项目，历时8个月，走访甘肃、安徽、河南、内蒙古等29个省市，深入2179个乡镇进行入户调研，共回收6279份问卷，对农户借贷需求和农户信用信息这两个方面进行深度挖掘和分析。

　　致诚信用总经理赵卉表示，本次针对农户开展的大规模实地调研，一方面能够更加清晰地了解影响农户借贷需求的相关因素、农户借贷的特点及其对于借贷的所持有的传统观念，从而为金融服务领域深化对农户的借贷服务提供参考。另一方面，我们在研究中创新性地融入了行为心理学的模块，通过农户的过往行为和心理反馈来关联其信用表现。通过此项研究，不单单能够有效评估农户群体的信用水平，更具深远意义的是，我们能够深入探索缺乏金融历史资料的这一大类群体的征信研究。

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