个人。这两种类型的融资渠道具有不同的性质（见表1）。
内源性融资是农民专业合作社融资的主要渠道之一。但是从实际情况来看，我国农民专业合作组织所具有的规模小、规范性低、效益低、积累少等特点，导致内源性融资的严重不足。因此，农民专业合作社的发展有必要依赖外源性融资。
对于外源性融资，农民专业合作社的融资渠道也非常狭窄。从目前农村金融的现状看，农村信用社是农村金融的主要力量，但出于严格规范管理和风险防范的要求，信用社向农民专业合作社发放贷款也非常谨慎，融资难、担保难是困扰农合组织发展壮大的主要问题。农民专业合作社使用的集体土地不能用于抵押，能抵押的固定资产在农村难以变现，所以农民专业合作社很难获得抵押贷款。农民专业合作社大多数从事农产品生产加工，农业生产面临自然风险和市场风险双重风险，利润低，农业保险难以开展，农业风险难以分散，这也是制约银行发放农业信贷的因素。农产品储存期短，容易腐烂变质，一般不能用于库存担保。财政资金对农民专业合作社扶持广度和力度不断加大，但由于农民专业合作社数量多，得到扶持的是少数，而且单个农民专业合作社得到扶持资金很少。
综上可以看出，在当前我国农村经济发展的条件下，银行借贷仍然是农民专业合作社融资的主要渠道。
二、农民专业合作社信用评价指标体系
商业银行等金融机构在向农民专业合作社发放贷款之前，必须要对其信用风险情况进行评价或评级，以便根据评价结果实现贷款风险的控制。
信用风险是指交易对手未能履行约定契约中的义务而造成经济损失的风险。由于信用风险会对公司或个人的利益产生较大影响，因此信用风险管理变成很重要的工作，较大的公司常有专门人员，针对各个交易对象的信用状况作评估来衡量可能的损益以及减低可能的损失。信用风险管理，是指针对交易对手、借款人或债券发行人具有违约“可能性”所产生的风险进行评估、预警和控制等的管理工作。
农民专业合作社具有类似中小企业的一般性，同时也具有资金产权的特殊性。因此，对于其融资风险的评价，不仅仅包括财务类的定量指标，还要充分考虑发展、技术、市场和产品等方面的定性指标。本文从定性和定量两个方面，构建农民专业合作社信用风险评价指标体系。
（一）定量评价指标。对于农民专业合作社信用等级的定量评价，主要是依据其财务状况。综合考虑农民专业合作社的实际运营状况以及财务管理的现状，本文选择5个财务指标作为定量评价指标，分别是销售利润率、总资产报酬率、资产负债率、资产总额增长率、资产收入率，如表2所示。
这些财务信用风险指标，反映了农民专业合作社的资金运动和经营绩效，预示着其信用风险的大小。除资产负债率外，其他四个指标越高，则农民专业合作社的绩效越好，其信用违约的风险就越小。
（二）定性评价指标。对于定性评价准则，本文从四个方面提出农民专业合作社的信用风险评价指标。
1.发展风险。农民专业合作社在发展过程中存在着一定的风险，这些风险可能来源于管理层素质、组织结构，以及政府和社会机构对于农民专业合作社的扶持或资助。其中，来自政府的资助对于农民专业合作社健康发展有着重要的影响，它表明了政府部门对于农民专业合作社的认可；管理层的技能也是影响农民专业合作社健康发展的重要因素，这一点与对“带头人”的重视是一致的。
2.技术风险。农民专业合作社的发展，不仅仅依靠土地等自然资源，还需要依靠种植养殖技术、农产品简单加工技术等。当然，这方面的风险是农民专业合作社能否长远发展的关键，因为其在技术上的不足可能会导致农民专业合作社竞争力的下降，进而引起产品滞销等问题，最终会导致农民专业合作社的解散。对于这种技术风险的测量，主要是观察农民专业合作社现有的技术是否具有优势，以及优势的程度。
3.市场风险。市场风险主要来自于农民专业合作社面临的相同市场上的关键竞争者，以及农民专业合作社所在市场的发展趋势。关键竞争者的数量越多，对农户组织形成的压力就越大，则农民专业合作社的信用风险就越大；市场的发展趋势，会直接影响到农民专业合作社的经营绩效，进而影响其未来的还款能力，也就是信用风险的大小。
4.产品风险。农民专业合作社的产品大多集中于农产品，其产品竞争力表现为产品符合市场需求的程度。如果农民专业合作社的产品具有一定的品牌，那么其被消费者记住并加以消费的程度就增加。
综合考虑到农民专业合作社所处行业的特点，本文从其发展、技术、市场以及产品等四个方面来衡量其信用等级。这几个方面都侧重于对农民专业合作社的定性评价。对于这些定性指标，本文对于难以明确区分的指标，如管理者技能、技术优势、市场趋势关键竞争者等，采取5点量表方法。由行业专家对评价对象进行打分，得到符合实际情况的、合理的评价分值。对于农民专业合作社获得的政府资助、产品品牌等，可以根据实际情况进行分类，给出其得分值。需要注意的是，农民专业合作社的产品主要是种植、养殖等初级产品或简单深加工产品，其竞争力没有必要分成5个等级来衡量。因此，本文将农民专业合作社的产品竞争力只是简单地分成初级产品和深加工产品两种情况来衡量。
综上所述，农民专业合作社的定性评价指标及其计算方法如表3所示。
三、农民专业合作社信用评价案例分析
以贵州省四个农民专业合作社为例，具体分析农民专业合作社信用评价体系在融资中的应用。对于四个农民专业合作社，首先要求他们提交自己的商业计划书，然后填写结构式问卷。在问卷调查中，注意收集他们的分销和客户网络、产品特征、需求预测、供应链信息、成员结构以及获得的资助等数据信息。为了隐私，将他们分别命名为A、B、C、D。随后，聘请行业专家和五个金融机构的代表（专业信贷员），按照前面的多准则评价模型进行信用等级评价。
（一）定量指标分析。通过收集这四家农民专业合作社近年来的经营数据，通过计算得到四个农民专业合作社的财务指标值，如表4所示。
（二）定性指标分析。由农民专业合作社所处的行业专家查阅他们的商业计划书，以及调查数据，得到四家农民专业合作社的定性指标值，如表5所示。
（三）信用等级分类界限。本文将农民专业合作社的信用等级分成5类，因此必须要给出定性和定量指标的分类界限。对于定性评价指标，给出如下的分类界限，如表6所示。
由于多个农民专业合作社在行业、类型以及成长阶段等方面各不相同，财务经营状况表现不同，对应的具体金融风险也不尽相同。如果采取统一的信用风险等级分类界限，就会造成评价结果出现偏差。因此，通过咨询专业信贷员以及行业专家，针对每种类型的农民专业合作社提出信用风险评级等级的界限。在这里，四个农民专业合作社的类型各不相同，选择不同的财务风险分类界限，如表7所示。为简单起见，偏好和拒绝阈值被设定等于零。
（四）金融机构信用等级评价的权重。信贷员的专业水平、风险偏好等的不同，以及其所处金融机构的信贷政策属于消极或者积极，都会造成每个金融机构对于每个评价指标的偏好不同，也就是权重不同。
对于所有参与信贷的金融机构，每个金融机构（用DM表示）对于每个评价指标的权重如表8所示。
（五）计算分类可接受性指标。根据不同的金融机构的权重，通过使用JSMAA软件，计算出的每个类别可接受指数，如表9所示。在所有的计算中，λ-截水平采用[0.65，0.85]范围内均匀分布的随机变量表示。
（六）分类结果。由表9可以看出，每个金融机构已经给出了最高的类别可接受指数，如表10所示。从表10可以看出，农民专业合作社A属于C4类信用等级的划分是非常稳定的，因为所有参与评价的金融机构都同意这个分类。除了金融机构1和2外，农民专业合作社B被其他所有的金融机构划归为C5类信用等级，而且属于C5类信用等级的概率更大，所以将农民专业合作社B划分到C5类信用等级中。同样地，农民专业合作社C被划分到类别C5。
农民专业合作社D被三个金融机构（DM1、DM2和DM5）分配到C3类，只有金融机构DM3和DM4稍微不同意此分配。但是金融机构DM4具有非常高的概率（49%），将农民专业合作社D分配到C3类，所以金融机构DM4几乎与其他的金融机构都同意这个分配方法。因此，农民专业合作社D被划分到C3类。注意表10中对于每个金融机构，阈值
要避免单个金融机构的分类冲突，再次通过JSMAA软件对所有的金融机构可以计算出的类别可接受程度，如表11所示。其中，模型中每个标准的权重反映了所有的金融机构的态度。
从表10和表11可以看出，农民专业合作社A和B的信用等级在个体和整体层面上都是一样的。相反，农民专业合作社C和D的信用等级划分在个体层面水平并不是非常稳定的。对于农民专业合作社C来说，表11中信用等级分类C 4（35%）和C5（34%）具有两个相似的概率，但是表10中显示出个体层面上对农民专业合作社C在信用等级C5上给予了更多的关注与认可。同样，对于农民专业合作社D，以更高的概率将其分配到信用等级C4。
四、结论
农民专业合作社面临的主要障碍是由信息不对称造成的可获得性融资困境。例如在贵州省，融资的不对称信息是由于大部分的农民专业合作社的规模比较小。为了减少不对称信息的影响，银行等金融机构通过评估农民专业合作社的业务计划、经营状况，并考虑一些非财务信息，如市场的走势和管理团队的能力，来估算他们的信用风险。虽然由于缺乏对农民专业合作社经营管理的持续跟踪，使得资助农民专业合作社并不是一件容易的事，但是依据专家判断的信用评级模型可以改善金融机构在信贷上的决策。因此，在农民专业合作社的融资中，专家的作用是至关重要的，因为他们可以帮助金融机构判断农民专业合作社的信用风险。
本文提出了一个多准则的评价方法，从发展、生产、市场、技术以及财务等五个方面来对农民专业合作社的信用等级进行划分。这个多准则评价方法，是根据级别高于关系将每个农民专业合作社与评价指标进行比较，从而得到农民专业合作社的信用等级分类。这个多准则分析方法能够很好适应农民专业合作社融资的多维性和复杂性决策框架。
参考文献
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（作者单位：贵州财经大学金融学院）
责任编辑：欣文