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“三农”关系着国计民生的根基。2004年至2016年连续十三年的中央一号文件都以此为主题，既彰显了农业工作“重中之重”的地位，也反映了在经济新常态下，加快转变农业发展方式、解决农产品的有效供给已成为必须破解的难题。
农业金融是我国金融体系最为薄弱的一个环节，融资问题仍是制约“三农”发展的主要瓶颈。企业金融信用信息基础数据库的数据显示，我国“三农”获得的信贷支持力度小，2016年农业信贷发生额占全部信贷的比例仅为3%左右。
充分利用大数据，可以更好地洞察经济运行和金融市场。因此，应当从农林牧渔信贷的角度出发，对近十年来流向农林牧渔业的企业信贷规模、资金流向、贷款期限、放款机构和信贷质量等进行梳理，分析农林牧渔市场发展的趋势，探寻其中的规律。
征信数据显示，当前的“三农”领域增量贷款已连续两年下降且不良率增速远高于其他领域的平均水平，中西部地区所获得的贷款发放量远小于沿海地区，区域性差异日渐凸显。同时，农村信用社正逐渐成为“三农”融资的主力军，2016年的放款量已达国有商业银行约4倍之多，亟待获得相关政策支持。
贷款不良上升
当前，农林牧渔业的融资环境逐渐变差，一方面增量贷款收缩，贷款发生额连续两年下降；另一方面存量贷款质量变差，行业不良贷款率持续上升，且上升速度远高于其他行业平均水平。
但是，贷款不良率却不容小觑。
近五年来，“三农”领域贷款的不良率始终高于行业整体水平，且2016年达到最高点5.0%。整体上，呈现出一个“V”字形，從2012年开始缓慢下降至最低点（2013年降到2.1%），又在2016年底达到了最高峰。
与所有行业的整体不良率曲线比较发现，近五年“三农”领域贷款的不良率一直高于整体水平，不仅受到了“三农”企业经营与企业主自身特点的影响，也受到自然灾害、气候变化等诸多不确定因素的影响。
值得注意的是，“三农”贷款中服务业的比例越来越高。分析重点子行业的贷款发放情况可发现，从一开始农业贷款占据主导地位，到农、林、牧、渔、服务业逐渐占据半壁江山，行业发展也更加趋于多元化。
分项差异显著
从地区分布看，沿海地区由于地理环境的优势以及经济相对发达，更容易获得金额较大的贷款，而中部和西部地区由于地域辽阔、土地贫瘠、人口密度小、种植环境不佳等因素，导致贷款发放量远小于沿海地区。
具体到每省的贷款发放量，排名前三的省份分别为江苏、安徽、浙江。江苏省近10年的“三农”贷款发放量以3.2万亿元遥遥领先，占到了全国整体水平的约三分之一。江苏以外的地区，除北京、上海、广东和天津等地的比例逐年下降外，其他地区的农林牧渔业从业者获取的贷款呈上升趋势，各地之间贷款发生额的差异性越来越小。
同时，金融机构贷款的发放也逐渐由大型企业向小微企业下沉。虽然大型企业的平均贷款金额远高于小型企业，但小型企业近10年发生过贷款的企业总数高达大型企业的102倍，贷款笔数高达大型企业的55倍。由于小型企业数量多且贷款频率高，已逐渐成为了“三农”贷款的主力军，从2007年发生额占总体的51%到2016年发生额占到69%，而大型企业则从22%降至10%。
总体上，尽管中西部地区的农林牧渔业发展占经济的比例要高于东部地区，但获得授信支持却偏少，因而国家提出贷款政策向中西部地区倾斜，正当其时。
农信社成中坚
进一步研究大数据可发现，一年内短期贷款是“三农”企业和个人的主要融资方式，且五成以上来自农村信用社。
无论是农产品种植还是水产养殖都具有很强的时效性，投放于农林牧渔业的资金一般一年左右就能看到回报，因此贷款具备周期短的特征。按短期（0-12个月）、中期（13-60个月）、长期（60个月以上）来分类，82%的发放额用于短期借贷，长期贷款仅占3%。贷款笔数的差异则更为明显，短期贷款占比高达93%，长期贷款的笔数仅占0.4%。
并且，不同类型的金融机构有自己特定的行业投向，不同行业的企业通常会向贴近自己行业的金融机构申请贷款。
细看近10年来金融机构放款量前六名的变化趋势，可发现农村信用社的贷款增量尤其迅猛，2016年的放款量已是国有商业银行的约4倍之多。就此项数据来看，我国“三农”问题已比改革开放初期得到了一定程度的改善，企业获得农林牧渔业的贷款相对更为容易，选择的金融机构类型也更加集中，金融机构也逐渐向更专业、更细分的市场靠拢。这其中，农村信用社的贷款发放量占比高达53%，其次则是国有商业银行，占比15%。
农信社放款不仅逐步上了规模，还具有平均每笔放款金额小的特点。这一数据上，国有商业银行的每笔平均放款金额达到农信社的3.3倍，而平均放款量最大的信托公司，每笔放款额甚至高达1亿元。
由此，利用征信数据测度信贷结构和产业结构变动的特征有其一定的重要性，可为政策的制定给出可靠的数据和事实基础。
加强对“三农”的贷款支持，应该从以下几个方面着手：首先，大力发展农信社，同时加强建设农信社的风控体系，降低不良率；其次，鼓励非农企业进军农林牧渔业，使资金来源多样化；再次，平衡地区发展，贷款政策应更多向中西部地区倾斜。
（摘自《财经国家周刊》2017年第26期。作者分别为中国人民银行数字货币研究所所长，中国人民银行征信中心数据部副总经理）
农业金融是我国金融体系最为薄弱的一个环节，融资问题仍是制约“三农”发展的主要瓶颈。企业金融信用信息基础数据库的数据显示，我国“三农”获得的信贷支持力度小，2016年农业信贷发生额占全部信贷的比例仅为3%左右。
充分利用大数据，可以更好地洞察经济运行和金融市场。因此，应当从农林牧渔信贷的角度出发，对近十年来流向农林牧渔业的企业信贷规模、资金流向、贷款期限、放款机构和信贷质量等进行梳理，分析农林牧渔市场发展的趋势，探寻其中的规律。
征信数据显示，当前的“三农”领域增量贷款已连续两年下降且不良率增速远高于其他领域的平均水平，中西部地区所获得的贷款发放量远小于沿海地区，区域性差异日渐凸显。同时，农村信用社正逐渐成为“三农”融资的主力军，2016年的放款量已达国有商业银行约4倍之多，亟待获得相关政策支持。
贷款不良上升
当前，农林牧渔业的融资环境逐渐变差，一方面增量贷款收缩，贷款发生额连续两年下降；另一方面存量贷款质量变差，行业不良贷款率持续上升，且上升速度远高于其他行业平均水平。
但是，贷款不良率却不容小觑。
近五年来，“三农”领域贷款的不良率始终高于行业整体水平，且2016年达到最高点5.0%。整体上，呈现出一个“V”字形，從2012年开始缓慢下降至最低点（2013年降到2.1%），又在2016年底达到了最高峰。
与所有行业的整体不良率曲线比较发现，近五年“三农”领域贷款的不良率一直高于整体水平，不仅受到了“三农”企业经营与企业主自身特点的影响，也受到自然灾害、气候变化等诸多不确定因素的影响。
值得注意的是，“三农”贷款中服务业的比例越来越高。分析重点子行业的贷款发放情况可发现，从一开始农业贷款占据主导地位，到农、林、牧、渔、服务业逐渐占据半壁江山，行业发展也更加趋于多元化。
分项差异显著
从地区分布看，沿海地区由于地理环境的优势以及经济相对发达，更容易获得金额较大的贷款，而中部和西部地区由于地域辽阔、土地贫瘠、人口密度小、种植环境不佳等因素，导致贷款发放量远小于沿海地区。
具体到每省的贷款发放量，排名前三的省份分别为江苏、安徽、浙江。江苏省近10年的“三农”贷款发放量以3.2万亿元遥遥领先，占到了全国整体水平的约三分之一。江苏以外的地区，除北京、上海、广东和天津等地的比例逐年下降外，其他地区的农林牧渔业从业者获取的贷款呈上升趋势，各地之间贷款发生额的差异性越来越小。
同时，金融机构贷款的发放也逐渐由大型企业向小微企业下沉。虽然大型企业的平均贷款金额远高于小型企业，但小型企业近10年发生过贷款的企业总数高达大型企业的102倍，贷款笔数高达大型企业的55倍。由于小型企业数量多且贷款频率高，已逐渐成为了“三农”贷款的主力军，从2007年发生额占总体的51%到2016年发生额占到69%，而大型企业则从22%降至10%。
总体上，尽管中西部地区的农林牧渔业发展占经济的比例要高于东部地区，但获得授信支持却偏少，因而国家提出贷款政策向中西部地区倾斜，正当其时。
农信社成中坚
进一步研究大数据可发现，一年内短期贷款是“三农”企业和个人的主要融资方式，且五成以上来自农村信用社。
无论是农产品种植还是水产养殖都具有很强的时效性，投放于农林牧渔业的资金一般一年左右就能看到回报，因此贷款具备周期短的特征。按短期（0-12个月）、中期（13-60个月）、长期（60个月以上）来分类，82%的发放额用于短期借贷，长期贷款仅占3%。贷款笔数的差异则更为明显，短期贷款占比高达93%，长期贷款的笔数仅占0.4%。
并且，不同类型的金融机构有自己特定的行业投向，不同行业的企业通常会向贴近自己行业的金融机构申请贷款。
细看近10年来金融机构放款量前六名的变化趋势，可发现农村信用社的贷款增量尤其迅猛，2016年的放款量已是国有商业银行的约4倍之多。就此项数据来看，我国“三农”问题已比改革开放初期得到了一定程度的改善，企业获得农林牧渔业的贷款相对更为容易，选择的金融机构类型也更加集中，金融机构也逐渐向更专业、更细分的市场靠拢。这其中，农村信用社的贷款发放量占比高达53%，其次则是国有商业银行，占比15%。
农信社放款不仅逐步上了规模，还具有平均每笔放款金额小的特点。这一数据上，国有商业银行的每笔平均放款金额达到农信社的3.3倍，而平均放款量最大的信托公司，每笔放款额甚至高达1亿元。
由此，利用征信数据测度信贷结构和产业结构变动的特征有其一定的重要性，可为政策的制定给出可靠的数据和事实基础。
加强对“三农”的贷款支持，应该从以下几个方面着手：首先，大力发展农信社，同时加强建设农信社的风控体系，降低不良率；其次，鼓励非农企业进军农林牧渔业，使资金来源多样化；再次，平衡地区发展，贷款政策应更多向中西部地区倾斜。
（摘自《财经国家周刊》2017年第26期。作者分别为中国人民银行数字货币研究所所长，中国人民银行征信中心数据部副总经理）