农商银行破解农村融资困境

来源：中国金融

导读：农商银行需立足县域农村发展实际，构建适配农村特点、贴合产业需求、兼顾风险防控的农村信用融资服务体系

作者｜顾雷　杜晓山「北京大学普惠金融与法律监管研究基地副主任；中国社会科学院农村发展研究所研究员」

文章｜《中国金融》2026年第21期

在乡村全面振兴深入推进背景下，农村金融是激活县域经济、赋能农业产业发展的关键支撑。作为深耕县域、服务乡土的地方金融主力军，农村商业银行（以下简称农商银行）肩负畅通农村金融服务“最后一公里”的重要使命，急需立足县域农村发展实际，构建适配农村特点、贴合产业需求、兼顾风险防控的农村信用融资服务体系，为乡村全面振兴注入持续金融动能。

建立“接地气”信用信息采集机制

首先，联动本土主体，搭建多方协同采集体系，破解“信息来源单一”难题。农村信用信息分散且碎片化，单靠农商银行自身难以实现全面采集，需构建贴合农村实际、契合农户需求的“接地气”采集机制，要充分联动乡村治理各类主体，加强与村委会、村集体经济组织的合作，构建“银行+村委+合作社+农户”协同采集机制。借助村干部对农户情况熟悉的优势，由村干部协助核实农户家庭人口、收入来源、信用状况等基础信息，参与信用评议，提升信息采集的真实性和效率。

其次，优化信用采集标准，适配农村信用特点，破解“标准不适用”难题。结合农村客群“无规范财务报表、资产形式多样、信用表现具象”的特点，制定差异化、接地气的采集标准和流程。例如，针对农户群体，简化采集指标，重点保留身份信息、经营状况、履约记录等核心指标，避免设置过于专业、烦琐的采集项目，降低农户配合难度。

再次，立足网格管理，推动采集服务下沉，破解“采集不深入”难题。农商银行应依托县域网点布局优势，推行“网格化管理+专人负责”模式，将全辖行政村、乡镇商圈科学划分为微网格，摒弃传统柜台式采集，组织客户经理走出网点，深入田间地头、农户庭院、乡镇商铺，现场收集农户、新型农业经营主体的基础信息与信用相关数据，重点采集农户种植养殖规模、农机数量、经营流水等非标准化信息，避免纸上采集、形式采集，解决以往采集信息与农户实际经营脱节的问题。

最后，线上对接县域政府政务数据平台，建立“信用信息共享池”。依据政府官方数据，整合涉农中小微企业、农村经济组织的土地确权、纳税、农机购置财政补贴等数据，掌握农户、返乡创业农民工的社保、行政处罚、不动产登记等信用关联数据；对接行业协会数据中心，收集农户是否拖欠农资款、是否按时缴纳水电费、有无失信纠纷记录等“非公开但关键”信息；对接县域农产品电商、供销社、农机站等交易平台，摸清涉农经济体经营情况，勾勒多维度信用画像，解决涉农小微企业、农村经济组织、农户、返乡创业农民工的信用空白问题。

构建“差异化”信用评价体系

在构建差异化信用评价体系时，农商银行需要根据不同市场主体、不同信用等级、不同场景适配不同的评价维度和权重，实现“一类客群一套标准”。对于普通农户，重点围绕生产经营能力、履约意愿、本土信用口碑等方面构建评价体系，将种植养殖规模、土地流转年限、农机装备数量等生产经营信息，以及邻里评价、村规民约遵守情况、过往信贷履约记录等软性信用指标纳入评价范围。对于新型农业经营主体，在保留经营实绩、履约记录等核心指标的基础上，补充产业链合作情况、技术支撑能力、品牌影响力等指标，重点评价其可持续经营能力和还款能力，适配其规模化、标准化经营的特点。对于涉农小微企业，简化财务指标评价，重点关注经营流水、纳税记录、上下游合作稳定性，同时关注企业主个人信用状况、本土口碑等指标，实现企业信用与个人信用联动评价，避免单一评价维度的局限性。

在破解信用价值量化难问题时，农商银行需要打通“信息采集—指标拆解—量化赋值—动态调整”全链条，让模糊信用转化为可量化、可应用的信用价值。一是夯实量化基础，依托“接地气”的信用信息采集机制，全面收集各类客群的标准化与非标准化信用信息，确保信息来源全面、真实、可追溯。二是将收集到的信用信息拆解为可量化的具体指标，例如，普通农户的“种植面积”可量化为具体亩数，“邻里口碑”可通过村集体评议量化为等级分数，“履约记录”可根据逾期次数、逾期时长等量化扣分，避免模糊化评价。三是合理设定指标权重，对影响还款能力、履约意愿的关键指标赋予更高权重，确保量化结果贴合实际信用水平。

在建立动态量化调整机制时，农商银行需确保信用价值量化的时效性和准确性。农村客群的经营状况、信用表现具有较强的动态性，需定期对信用评价指标、量化标准进行复核与调整，及时更新信用信息、调整量化分数，让信用量化结果能够实时反映农村客群的信用状况。新型农业经营主体出现履约逾期，可根据逾期程度扣减信用分数。同时，引入差异化量化等级机制，将信用量化分数划分为不同等级，对应不同的信贷额度、利率优惠、还款方式，让信用价值与金融服务直接挂钩，形成守信受益、失信受限的良性循环。

设计“场景化”信用融资产品

当前，破解信用与融资错配难，关键在于立足农商银行本土优势，设计场景化信用融资产品，将信用评价与场景需求深度绑定，让信用价值精准匹配融资供给。农业生产具有明显的季节性、周期性特点，农商银行应针对不同生产场景定制信用融资产品，将信用评价与生产经营实绩、场景履约情况挂钩。除农业生产外，县域居民的民生消费、个体工商户的经营周转，也是信用融资的核心需求场景，此类需求具有额度小、频率高、用款急的特点，传统信用贷款产品的审批流程、额度设置难以适配。农商银行应立足县域民生实际，将信用融资产品与民生消费、本土经营场景深度融合，让信用价值与场景需求精准对接。

建立“风险共担”缓冲地带

农商银行可以通过“政府+农商银行+市场”三方联动构建风险缓冲地带。第一道缓冲地带：政府增信，撬动信用贷款杠杆。引入政府性融资担保机构，对一些纳入政策倾斜范围的绿色种粮、环保畜牧业、乡村振兴贷款，可以为信用农户、涉农企业提供必要担保。如果后期出现坏账，双方按比例分担损失，形成“小信贷+大担保”的信用融资组合。第二道缓冲地带：农商银行加强监测，构筑风险防护栏。通过“线上数据监测+线下走访”，实时关注农户、涉农企业的经营变化，提前预警风险。对守信农户，主动提升信用等级、提高授信额度；对于失信农户，则纳入信用黑名单，限制融资，并推送至政府信用平台，限制其参与政府补贴，形成失信农户寸步难行的硬性约束。第三道缓冲地带：市场化组合，分担自然灾害风险。推出“信用贷款+农业保险”组合模式，针对农户、涉农经济组织在种植、养殖方面因自然灾害产生的风险进行投保，由保险公司赔付全部或部分资金用于还贷，降低农商银行坏账风险。

强化“信用生态”建设

提高农商银行信用融资质效，不能仅依赖惩戒失信这一手段，而应通过制度、技术、社会力量协同推进。

一是依托全国信用信息共享平台，打通法院、税务、市场监管、金融等部门数据通道，实现失信信息实时共享推送，实现“一地失信、全国受限”，遏制失信主体跨区域规避惩戒行为。二是运用数字化手段强化资金与资产监测。可运用大数据技术实现资金流向的穿透式监测与预警，动态监测失信人员及其关联方账户交易情况，及时识别财产转移行为，防范资产隐匿转移。三是规范开展失信人员信息公开，强化联合约束。在法定范围内，公开披露失信人员的相关信息，以社会监督督促履约；也可将失信记录与住房公积金贷款、保障性住房资格等事项挂钩，完善失信约束机制，让失信者“一处失信、处处受限”。同时，农商银行应主动融入乡村治理，完善涉农数据画像，把村干部、客户经理掌握的“人熟”信息转化为可采集、可验证、可授信的“数熟”硬信用，推动信用生态建设真正服务农村融资。■

（责任编辑　侯皓议）

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