作为农村扶贫的一种有效工具,农户小额信贷受到了社会各界的普遍关注。农户小额信贷能够有效缓解农民贷款难问题,并积极促进农业增收和支持农村经济的发展。可是,随着农户小额信贷业务的不断增加,以及其自身所带有的一些特质,使得农村信用社在发放农户小额信贷的过程中面临着比一般贷款更高的信用风险。至2012年底,全国金融机构涉农贷款不良率达到2.4%,农村信用社涉农贷款不良率达到5.4%。就福建省的情况来看,到2012年末,商业银行的平均不良贷款率为1%,福建省农村信用社的不良贷款率1.21%,依然高于平均水平。目前,福建省大部分地区的农村信用社主要是凭借信贷人员的主观工作经验来定性分析、识别以及管理信用风险。如何运用农户贷款的相关资料,从定性分析向定量分析转变,构建科学合理的信用评价体系,是一个既有现实意义又有经济意义的课题。本研究首先界定了农户、农户小额信贷、信用风险这三个基本概念,并且阐述了信息不对称理论的相关内容。其次,在分析借鉴了国外小额风险管理的模式的基础上,介绍了目前我国小额信贷风险管理的手段。然后,解析了福建省农村信用社小额信贷现状及面临的风险类型,并探究其小额信贷信用风险产生的根源。接着,在实证分析中,从农户基本特征、偿债能力、家庭经营状况、贷款状况以及信誉状况五个大类中选取了22个农户信用评分指标。并且根据福建福清、福安和清流三个地区农村信用社305个贷款农户的个人贷款档案和个人信用信息档案的相关数据,运用logistic模型分析影响农户信用的显著性因素,从而构建福建农户信用评价指标体系。实证结果表明,logistic模型能够有效评估小额信贷农户的信用风险,其准确率达到86.23%。本研究将logistic信用模型得出的信用基本分与农户信用卡和贷款情况分相加得到最终信用分,从而强调了农户的信用记录。同时,本研究提出了构建系统的农信社小额信贷贷后信用风险控制体系,解决贷款以后怎么办的问题,主要是从实行信息公示制度、规范小额信贷五级分类标准和加强贷后监督审查三个方面来控制信用风险的产生。