家庭农场信用评价指标与评分模型研究

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1、家庭农场信用评价指标与评分模型研究基于安徽省六安市的实证分析摘要:家庭农场作为一类新型农业经营主体,受到内生驱动与政策叠加的作用,正蓬勃发展,人民银行在银发〔2014)42号文件中明确提出“探索将家庭农场纳入征信系统管理”。本文就家庭农场信用评价工作中的指标设计、权重确定以及评分模型进行了系统研究,最终在传统的主成分分析法与层次分析法建模的基础上,构建了最优化组合赋权法模型,并对180户家庭农场信用评分的权重确定进行实证研究,从而建立了家庭农场信用评价工作的理论基础与依据。关键词:家庭农场、信用评价指标、评分模型一、

2、问题的提出党的十八大首次提出“加快新型农业经营主体培育”的要求,2013年中央一号文件明确要求,要“创造良好的政策和法律环境,采取奖励补助等多种办法,扶持联户经营、专业大户、家庭农场”。农业部统计调查显示,截至2012年底,30个省区市(不含西藏)共有符合统计标准的家庭农场87.7万个,经营耕地面积1.76亿亩,占全国承包耕地面13.4%,平均经营规模200.2亩;其中从事种养业的家庭农场迖到86.4万个,占家庭农场总数的98.2%。2014年2月,人民银行出台了《关于做好家庭农场等新型农业经营主体经营服务的指导意见

3、》(银发〔2014)42号),强调要加强农村金融基础设施建设,探索将家庭农场纳入征信系统管理。事实上,信息不对称一直以来是农村金融需要破解的现实难题,家庭农场在获取银行贷款方面同样面临这方面困难。因此,探讨如何建立家庭农场的信用评价指标及其评分模型,成为当下农村征信体系建设中的一个重要问题。安徽省金寨县农村信用体系建设被列入总行试点,全县农户信用信息数据库覆盖率迗到81%,入库农户13万户,是目前我省乃至全国最为完善的农户信用信息数据库。金寨县依托农户信用信息数据库建立一套较为完善的农户信用评分模型,用以指导金融机构

4、对农户信贷支持。金寨县的先行先试,在建立农户信用家庭农场信用评价指标与评分模型研究基于安徽省六安市的实证分析摘要:家庭农场作为一类新型农业经营主体,受到内生驱动与政策叠加的作用,正蓬勃发展,人民银行在银发〔2014)42号文件中明确提出“探索将家庭农场纳入征信系统管理”。本文就家庭农场信用评价工作中的指标设计、权重确定以及评分模型进行了系统研究,最终在传统的主成分分析法与层次分析法建模的基础上,构建了最优化组合赋权法模型,并对180户家庭农场信用评分的权重确定进行实证研究,从而建立了家庭农场信用评价工作的理论基础与依

5、据。关键词:家庭农场、信用评价指标、评分模型一、问题的提出党的十八大首次提出“加快新型农业经营主体培育”的要求,2013年中央一号文件明确要求,要“创造良好的政策和法律环境,采取奖励补助等多种办法,扶持联户经营、专业大户、家庭农场”。农业部统计调查显示,截至2012年底,30个省区市(不含西藏)共有符合统计标准的家庭农场87.7万个,经营耕地面积1.76亿亩,占全国承包耕地面13.4%,平均经营规模200.2亩;其中从事种养业的家庭农场迖到86.4万个,占家庭农场总数的98.2%。2014年2月,人民银行出台了《关于

6、做好家庭农场等新型农业经营主体经营服务的指导意见》(银发〔2014)42号),强调要加强农村金融基础设施建设,探索将家庭农场纳入征信系统管理。事实上,信息不对称一直以来是农村金融需要破解的现实难题,家庭农场在获取银行贷款方面同样面临这方面困难。因此,探讨如何建立家庭农场的信用评价指标及其评分模型,成为当下农村征信体系建设中的一个重要问题。安徽省金寨县农村信用体系建设被列入总行试点,全县农户信用信息数据库覆盖率迗到81%,入库农户13万户,是目前我省乃至全国最为完善的农户信用信息数据库。金寨县依托农户信用信息数据库建立

7、一套较为完善的农户信用评分模型,用以指导金融机构对农户信贷支持。金寨县的先行先试,在建立农户信用评价方面积累了丰富经验,这对于探讨如何建立家庭农场信用评价模型具有重要的基础。目前,安徽省六安市已在全市开展家庭农场信用评价的前期工作,该项工作的推进与落实,既是进一步深化金寨县农村信用体系建设的现实需要,也是完善农户信用体系建设的重要内容。因此,本文就这一问题进行理论探讨或具有重要理论价值与现实意义。二、相关文献综述(一)信用评价指标设计1.基本原则关于信用评价指标设计的原则,国内学者做过深入研究。其中,陈元燮(2000

8、)就一般意义上的信用评价提出了信用评价指标设计的五个原则:“全面性、科学性、针对性、公正性和合法性”。王立君、郑晓(2007)认为农户信用评价指标应按照“科学性、系统性、可行性、可操作性和定量与定性相结合”原则进行设计。赖永文、刘伟平(2012)针对农户信用评价提出了指标设计的“全面性、科学性、可操作性、可比性”原则。尽管相关研究表述的不同,但

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