【摘要】農村信用體系建設存在的問題主要表現在農村基礎信用數據涉及部門較多，缺乏常態化的數據歸集、共享機制，規范化程度不高，信息采集成本高，存在數據失真、失實問題，信用評定標準尚未統一，缺乏可持續的商業化運作模式，涉農貸款過程中個人信貸占比大、信用貸款難度較大等。為此，從圍繞加強頂層設計，搭建涉農大數據信用信息共享平臺和征信平臺，實現農村信用信息數據歸集和應用，授權第三方征信機構一攬子負責農村信用信息采集、數據處理等方面，提出完善農村信用體系建設的對策建議。

【關鍵詞】農村信用體系建設 農業經營主體 農村金融 【中圖分類號】F323 【文獻標識碼】A

完善的農村信用體系既是確保農村金融供需有效銜接的重要保障，也是實現資源優化配置的堅實基礎，更是農村良好營商環境的重要組成部分。《中共中央 國務院關于學習運用“千村示范、萬村整治”工程經驗有力有效推進鄉村全面振興的意見》指出：“發展農村數字普惠金融，推進農村信用體系建設。”為有效破解銀企信息不對稱，提升涉農金融機構、地方金融組織服務“三農”的融資效率，各地相關部門在農村信用體系建設工作中通力協作，外聯外拓，找準定位，相互配合，在諸多方面取得了良好成效，例如，進一步健全農村信用體系建設法律法規，促進國家政策文件在地方落地落細落實；強化涉農信用信息歸集，創新信用信息采集模式；引入征信平臺提升農業經營主體信用體系建設質效，完善農村信用體系等。但與此同時，農村信用體系建設也存在一些問題，需要深入分析探討解決。

農村信用體系建設存在的問題及原因探析

一是農村基礎信用數據涉及部門較多，缺乏常態化的數據歸集、共享機制。農村信用體系建設是一項系統工程，包括政策制定、信息歸集、產品研發、跟蹤管理等多個方面，涉及多個政府部門。因此，科學的頂層設計和良好的合作機制不僅有利于凝聚部門合力，整合各方資源，釋放政策疊加效應，更有助于實現對農戶、新型農業經營主體（主要包括家庭農場、農民專業合作社等）精準有力、適配度高的全方位支持。

一方面，涉農數據分散在金融機構、農業農村局、財政局等多個部門，單靠一個部門或者機構很難實現對所有涉農數據的有效整合應用，需要建立起常態化的數據共享機制，但因為各部門信息化程度不同、缺乏數據共享的制度和機制以及數據標準不統一，有的基層政府部門在涉農數據共享方面存在“不愿、不敢、不能”等問題①，導致各省涉農數據歸集共享無法滿足金融機構的實際需求，制約了農村信用體系的建設。目前，省級政府層面缺乏關于農村信用體系建設的總體規劃，各政府部門之間也尚未建立起常態化、制度化的協作機制，各部門主要以臨時會議等非正式方式開展合作，合作內容缺乏系統性和長遠性，導致有的地市或縣域因缺少上級部門的政策支持和制度保障，對農村信用體系建設工作重視程度不夠、推動力度不足，有的部門之間各自為政、信息孤島、權責不清等問題依然存在，農村基礎信用數據歸集進展較為緩慢。

另一方面，與城市相比，農村公共數據的開放共享程度相對較低。盡管主管部門正積極構建公共數據收集、整理和共享制度，但部分指標仍依賴行政管理部門的定性評價，能夠反映農業經營主體經營狀況和風險特征的定量信息較少，部分數據沒有實現動態更新，時效性、準確性、完整性不足，金融機構挖掘利用有難度。此外，目前各省之間也缺乏統一的農村信用平臺，省、市、縣間跨層級、跨地域、跨系統、跨部門、跨業務的數據有序流通和共享機制也亟待完善。

二是部分農業經營主體規范化程度不高，信息采集成本較高，存在數據失真失實現象。一方面，一些農業經營主體存在小、散、弱的特點，無正規的經營、財務數據，沒有固定報表，涉農信息采集難度大、成本較高，很難保持所采集信息的持續更新。例如，2023年3月，筆者在江蘇省金湖縣調研時了解到，在金湖縣公共信用歸集信息中，可統計的涉農信用信息數約889條，僅占全縣信用信息報送數的10.6%，在一定程度上說明當地涉農信用信息歸集目錄還有待補充。

另一方面，關于用戶基本信息、信用狀況、主營產業、承包土地、家庭年收入與負債等一系列信息主要由各金融機構人員人工采集填寫，加之普惠金融在農村發展尚顯不足，農民的金融活動和信用行為較少，信用意識相對淡薄，不能向金融機構提供有效的信用信息，數據的準確性與可信度較難保障，存在數據失真失實問題。

三是農村信用評定標準尚未統一，缺乏可持續的商業化運作模式。一方面，由于目前尚未出臺統一的農村信用評定標準，相關部門也未有具體要求，金融機構缺乏評價依據，各地農村商業銀行多根據自身業務實際或制度要求，制定信用評定標準。加之家庭農場、農民專業合作社、農業龍頭企業等不同類型農業經營主體信用評價體系在指標構建、權重分配、信用評分等方面具有較大差異，符合農村經營主體特點的信用評定標準尚未建立。與此同時，針對“信用戶、信用村、信用鄉（鎮）”等農村社會信用研究也大多停留在定性層面，缺乏對“信用戶、信用村、信用鄉（鎮）”信用體系定性與定量相結合的系統性研究。

另一方面，信用評價體系較少引入第三方信用評級機構，導致銀行等金融機構的評價結果存在一定的主觀性，農村信用信息歸集應用市場化程度較低。由于人員較少、技術落后、數據有限，地方征信平臺無法對涉農數據進行深度分析、挖掘、加工，往往只能向金融機構提供最基礎的信息查詢服務。因此，引入市場化征信機構參與農村信用體系建設，充分發揮其在人員、技術方面的專業優勢，深挖數據價值，結合金融機構實際需求，研發豐富多樣的征信產品和服務，是在農村信用體系建設中推動有效市場和有為政府有機結合、探索建立可持續商業化運作模式的必然選擇。

四是涉農貸款主體在實際貸款過程中個人信貸占比大、成功實現信用貸款難度較大。在農村地區，涉農貸款主體主要包括農戶、家庭農場、農民專業合作社和農業龍頭企業等，在實際貸款投放操作過程中，金融機構更多將新型農業經營主體看作農戶（農業企業除外）。即從信貸主體來看，一部分信貸主體以企業名義貸款，更多信貸主體則以個人名義貸款。部分農業經營主體增信資質較差，缺乏合格的抵質押物，除部分農業龍頭企業外，家庭農場或農民專業合作社一般是由農戶發展起來的，受教育程度、專業技能等因素影響，有的農業經營主體可能會存在經營不規范、財務制度不健全以及缺乏可供參考的經營數據等問題，在這樣的情況下，銀行很難對這類農業經營主體作出全面判斷以及客觀合理評估，在經營主體缺少抵押物的情況下很難發放信用貸款。

相較于企業信貸，涉農主體負責人以個人名義貸款，面臨貸款期限較短、額度較小、信用貸款利率較高等問題。究其原因，一方面，從事農業生產的新型農業經營主體一般無應稅銷售，真實銷售較難核實，第一還款來源是否充足較難判斷；另一方面，從事農業生產的新型農業經營主體名下自有資產較少，一般土地性質為流轉土地，僅有使用權，無所有權。鑒于以上情況，銀行向該類客戶發放信用貸款比一般企業難度更大。

除此之外，金融機構往往僅能從相關部門獲取農業經營主體名錄信息，如姓名、聯系方式等少量信息，無法獲得其信用評價的關鍵信息，也沒有平臺能夠為其提供貸前信用評定結果，通常需要依靠金融機構工作人員挨戶走訪，這種做法成本較高，效率較低。而對于不同涉農經營主體，其信貸資金需求、信用額度確定、貸后監測、風險特征挖掘均存在差異，需要金融機構針對不同類型農村經營主體的特點，研究制定差異化的信用貸款政策。這無疑又增加了金融機構的經營成本，加大了金融機構涉農領域的業務拓展難度。這也是目前一些金融機構涉農經營貸款總額占所在行總貸款額度比例較小的原因。

推進農村信用體系建設的對策建議

第一，完善頂層設計，為基層相關工作提供制度保障和政策依據。一方面，按照“政府主導、商業銀行指導、多方共建”的總體思路，建議各省組建農村信用體系建設工作領導小組，建立例會制度。由人民銀行、省發展改革委牽頭，省農業農村廳、省地方金融監管局等主要部門參與，稅務、市場監管、公安等相關部門配合，成立省農村信用體系建設工作領導小組并建立例會制度，定期組織專班單位交流工作經驗、匯報工作成效、反映困難問題以及商討解決方案。另一方面，制定印發“紅頭文件”，督促各部門將職責落實到位。針對農村信用體系建設中存在的“多頭推進”問題，即涉農信用信息數據庫建設主要由各級人民銀行負責，“信用村、信用戶、信用鄉（鎮）”創建由地方發展改革委、人民銀行負責，新型農業經營主體信用監管或農產品質量安全信用監管則由農業農村主管部門負責，部門職權存在一定的重疊和交叉。為最大限度避免因各級部門權責不清、條件不足、考核不力所導致的缺乏合力狀況，亟須在農村信用體系建設中，以省政府文件或聯合發文形式出臺相應政策，確保牽頭部門與責任部門權責清晰、建設目標與服務成效能夠實現充分細化和準確量化，明確各部門在系統平臺搭建、數據采集共享、信用評定、獎懲機制等方面的工作職責，凝聚各部門合力，為基層單位履職提供制度保障和政策依據。

第二，搭建涉農大數據信用信息共享平臺和征信平臺，實現農村信用信息數據歸集和應用。一方面，強化部門聯動，建設省市層面的涉農大數據信用信息共享平臺。堅持“政府主導、多方參與、法治引領、確保安全”的原則，建立涵蓋全省不同類型農業經營主體涉農非信貸類大數據信用信息共享平臺，定期歸集政府大數據資源中的涉農替代數據，并制定數據管理和使用制度。首先，牽頭建立省級層面的涉農大數據信用信息共享平臺建設工作領導小組，該領導小組成員單位主要包括人民銀行、省發展改革委、省地方金融監管局、省農業農村廳、省財政廳以及主要涉農金融機構等相關部門，堅持目標導向和問題導向相結合，為各省涉農大數據信用信息共享平臺建設提供組織保障。其次，利用現代信息技術，快速抓取政府大數據資源中的涉農非信貸類信息。定期召開數據歸集會議，暢通數據采集更新渠道，創新信息采集方式，著力提升涉農大數據信用信息平臺建檔入庫質量和效率。持續拓寬信息采集維度和深度。以統一的數據格式為基礎，逐步實現信息共享。結合涉農金融機構信息采集需求，協調相關部門進一步拓展數據采集范圍，實現數據更新動態可持續。通過建設省級層面的涉農大數據信用信息共享平臺，力爭實現各省涉農信用信息歸集應用“三覆蓋”，即政府相關部門涉農信用信息歸集全覆蓋、農村經營主體建檔全覆蓋、面向金融機構征信服務全覆蓋。最后，搭建市級層面的涉農大數據信用信息共享平臺，進而建立省級層面涉農大數據信用信息共享平臺與市級涉農信用信息的共享、分析評價和服務應用機制，實現涉農主體基本信息跨機構、跨地區、跨行業、跨部門共享，形成錯位互補的良好競爭關系。

另一方面，搭建省級層面的涉農大數據征信平臺。涉農大數據征信平臺作為各省征信系統建設的有機組成部分。首先，在運作模式上，建議采取“涉農大數據信用信息共享平臺+涉農大數據征信平臺”聯合共贏的“政府+市場”雙輪驅動合作方式，實現“信息共享交換平臺—金融機構”直接服務模式向“數據服務平臺—征信機構—金融機構”間接服務模式的轉變。依托涉農大數據信用信息共享平臺的數據基礎，該征信平臺可多維度歸集不同類型農業經營主體的信用信息，研發征信產品，發揮征信賦能普惠金融的作用。其次，在專業技術上，可引入專業的第三方征信機構參與建設省級層面的涉農大數據征信平臺。在保證數據安全的前提下，對省級層面涉農大數據信用信息共享平臺內的數據進行轉換、加密、脫敏，與涉農大數據征信平臺對接，實現數據歸集到數據運用“一鍵通”。最后，在服務成效上，涉農大數據征信平臺通過對不同類型農業經營主體進行信用評價指標遴選、信用評價得分求解以及信用等級劃分，基于高度專業的信用評價模式，建立適合不同類型農業經營主體信用評價的評定標準。與涉農大數據征信平臺對接的金融機構開展合作，針對不同規模、產業、業態、融資對象、融資需求等融資服務場景，充分挖掘農業經營主體信用信息價值，開展有針對性的個性化信用評價，向金融機構出具簡單、直觀的信用評分（經營評價、融資能力評價等）及簡略版客戶評估報告，引導金融機構根據客戶信用情況進行授信，降低金融機構客戶信息采集成本，拓展平臺助貸應用功能。在貸前、貸中、貸后環節，為金融機構提供準確、及時的動態數據和風控支持；在審查審批、風險監控環節，為金融機構提供真實、可靠的輔助決策依據。具體來講，涉農大數據征信平臺至少需要實現三項功能。一是基礎功能：完善客戶名錄。與農業農村主管部門實現信息共享，創建全覆蓋的涉農主體動態名錄。二是貸前功能：幫助識別客戶。結合征信報告，幫助銀行更好地進行客戶甄別。三是貸后功能：強化對獲貸主體信用狀況的動態監測，重點標識客戶經營重大變化（如納稅銷售、用電情況等），分析研判風險，助力金融機構提升對獲貸農業經營主體的風險管理水平。

第三，授權第三方征信機構一攬子負責農村信用信息采集、數據處理等工作。第三方征信機構對已歸集的農業經營主體信用信息開展信用評價時，不可避免地會遇到農業經營主體以個人（非法人，即農戶自身）而非經營主體（法人，如家庭農場、農業龍頭企業、農民專業合作社）的名義申請貸款。考慮到企業征信的服務對象，第三方征信機構往往無權對個體工商戶、農戶等以個人名義貸款的農業經營主體進行信用信息采集和數據處理，這無疑會制約涉農大數據征信平臺對經營主體的助融增信。為此，建議授權第三方征信機構在農業經營主體征信平臺建設中，一攬子負責對農戶、個體工商戶、新型農業經營主體的信用信息采集、數據處理等工作，確保實現涉農主體信用信息數據的歸集和應用。

第四，加強各類政策工具的組合應用，完善農村信貸風險分擔補償機制，提升涉農主體信用風險管控質效。首先，加強風險共擔機制建設。在地方政府、擔保公司、保險公司等部門和機構之間構建風險分擔體系，加強重點業務領域的風險預警與聯動處置能力建設，充分降低業務風險，同時積極開展保證保險業務，為缺乏抵質押擔保的農業經營主體提供有效增信。鼓勵各地市結合實際，出臺農業經營主體信用貸款風險分擔支持政策，充分發揮融資擔保業務降費補貼、融資擔保代償補償資金池等政策杠桿作用。其次，設立風險補償基金，推動農業經營主體向周邊農戶提供金融支持，特別是鼓勵和支持農業產業化龍頭企業為農戶提供貸款擔保，進一步創新農業信貸擔保機制，發揮農業經營主體的輻射帶動作用。最后，加強政策傾斜。政府部門可以為信用良好的農業經營主體制定信用惠民措施，比如，提供財政補貼、減免有關費用等；對支持“三農”取得明顯成效的金融機構，可以實施適當的優惠或獎補政策，如降低法定準備金率等，以調動金融機構的積極性。

第五，開展交易信用管理培訓，提升農村信貸主體信用管理水平。試行農村信用管理推廣月，多場景宣傳信用數據的留存價值，激勵農戶、家庭農場等各類農業經營主體自發主動申報數據，提升農業經營主體對自身信用價值的感知度和信用資產化意識。另外，利用農業農村部農業技術推廣培訓系統、信貸直通車系統等，對農村借貸人進行金融知識培訓，提升其金融素養和對信用數據的留存意識，提升信貸主體的信用管理能力。

（作者為西北農林科技大學經濟管理學院教授、博導，西北農林科技大學信用大數據應用研究中心主任）

【注：本文系國家社會科學基金重大項目“社會治理現代化中的社會信用體系創新路徑研究”（項目編號：23&ZD175）、國家自然科學基金面上項目“‘風險-等級-利率’匹配視角下家庭農場信用評級與貸款定價研究”（項目編號：72173096）階段性成果】

【注釋】

①陳瑜：《十三屆全國人大常委會舉行專題講座，專家表示——大數據共享有三難：“不愿”“不敢”“不會”》，《科技日報》，2019年10月29日。

責編/謝帥 美編/楊玲玲

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