農地經營權抵押貸款試點政策效果仿真模擬研究
——以寧夏平羅縣658份農戶數據為例

魏立乾，羅劍朝，2

（1.西北農林科技大學經濟管理學院，陜西 楊凌 712100；2.陜西省農村金融研究中心，陜西 楊凌 712100）

1 引言

破解“三農”問題，推進鄉村振興戰略的實施，是中國經濟轉型期農村經濟社會發展的首要問題。在中國以商業性金融為主導的農村金融體系中，缺乏抵押物是農村信貸主體特別是農戶面臨信貸排斥的一個重要原因[1]，農業的弱質性、高風險性約束了農戶資金積累能力，且缺乏金融機構認可的抵押“資產”，從而難以獲得信貸資金[2]。農村土地經營權抵押貸款（以下簡稱“農地抵押貸款”）正是國家為了拓寬農戶貸款融資渠道，盤活農村“沉睡資產”，在試點地區推行的重要金融創新產品。2008年10月，中國人民銀行、中國銀行業監督管理委員會聯合發布《關于加快農村金融產品和服務方式創新的意見》，由此，農地經營權抵押貸款試點開始在全國范圍內開展。2015年12月27日，第十二屆全國人民代表大會常務委員會第十八次會議授權國務院在部分試點縣（市、區）行政區域分別暫時調整實施有關法律規定，并于2017年12月27日延長授權至2018年12月31日。隨著2018年12月29日第十三屆全國人民代表大會常務委員會第七次會議《關于修改〈中華人民共和國農村土地承包法〉的決定》第二次修正的頒布，農地經營權抵押貸款試點與法律制度有效銜接，“三權分置”條件下農地經營權抵押貸款政策全面推廣的法律法規障礙已經突破。

經過十多年的發展，農地經營權抵押貸款政策取得階段性成效，惠及到了廣大農村地區及農業經營主體，取得了良好的政策效果。據統計，截至2018年9月末，全國232個試點地區累計發放農地抵押貸款964億元①資料來源：http: //npc.people.com.cn/n1/2018/1224/c14576-30485180.html。。但相關研究已證實，農地抵押貸款效果具有顯著的異質性，農戶面臨的抵押融資交易成本依然較高，土地評估價值較低，農戶能夠獲得的資金規模非常有限，使得農戶缺乏很高的熱情等[3]，這些問題的出現，大大降低了預期的政策效果。因此，本文對農地抵押貸款試點政策效果系統進行仿真建模，分析系統中因素對整體效果的影響機制，以尋找政策優化方案。

通過文獻檢索發現，國內關于農地抵押貸款政策效果的研究主要集中在從單個因素角度對農地抵押貸款政策效果進行評價[4-8]。而運用系統動力學方法，從整體系統角度出發，基于試點范圍內農地經營權抵押貸款政策效果的預測和仿真模擬研究還不夠充分。

系統動力學（System Dynamics, SD）源于1956年，是美國麻省理工學院 J W FORRESTER教授提出的能夠根據現實事物系統中各因素的相關聯系，并借助歷史數據建立起來的一種系統動態仿真模型，以此研究未來事物的變化趨勢。農地經營權抵押貸款試點政策效果受多重因素影響，是典型的多維度復雜系統。而系統動力學以反饋控制理論為基礎，運用計算機仿真技術，能夠有效結合定量與定性分析，基于系統整體視角剖析各子系統間的非線性邏輯關系，在系統內部尋找出促進或抑制系統發展的顯著影響因素。因此，運用系統動力學方法研究農地抵押貸款試點政策效果仿真模擬具有良好的創新性與適用性。目前，已有文獻主要將系統動力學（SD）在土地使用決策、電力系統低碳發展模式、城市汽車發展趨勢、農村電商可持續發展、貧困地區減貧效果等社會經濟領域進行了應用性分析[9-13]，在農地經營權抵押貸款政策效果仿真模擬方面尚未見報道。

綜合以上考慮，本文以農地經營權抵押貸款試點地區寧夏回族自治區平羅縣為例，在法律障礙突破的背景下，運用系統動力學構建農地抵押貸款試點政策效果系統仿真模型，評估試點地區的政策效果，并通過調節相關決策變量，尋找出影響農地經營權抵押貸款政策效果的顯著因素、關鍵因素和敏感因素，為農地經營權抵押貸款政策的實施完善提供依據和指導。體系。農地抵押貸款政策效果指標體系及各子系統影響因素如表1①由于本文研究試點地區農地經營權抵押政策模擬，按照全國人大授權，可不考慮法律等政策約束，未納入政策變量。。

表1 農地經營權抵押貸款政策效果指標體系Tab.1 Index system of farmland management rights mortgage policy effect

2 構建農地經營權抵押貸款試點政策效果仿真模型

2.1 系統邊界及結構的確定

在系統行為邊界方面，通過對農地抵押貸款政策效果的相關文獻進行梳理總結，發現國內學者主要從農地抵押貸款對農戶的增收效應、福利效應，以及農戶貸款的可得性、滿意度等方面來評價農地抵押貸款政策效果。結合相關文獻及調研數據，本文將寧夏平羅縣農地經營權抵押貸款試點政策效果系統劃分為：農地抵押貸款可得性子系統、農地抵押貸款響應子系統、農地抵押貸款信貸約束緩解程度子系統、農戶家庭年收入子系統4個子系統，共同衡量試點政策整體效果，并構建農地經營權抵押貸款試點政策效果指標

其中，農地抵押貸款可得性子系統主要是指農戶能夠用自家擁有的農地經營權確權證作為抵押物，向正規金融機構申請貸款并能夠獲得貸款的經濟行為。農戶能否獲取貸款主要受土地經營面積、信用等級、是否種植或養殖、政策了解程度、社會關系、貸款經歷等因素的影響。

農地抵押貸款響應子系統描述了農戶在一定時期內參與農地抵押貸款行為與貸款次數。農戶參與農地抵押貸款的次數主要受機構信譽評價、貸款期限、機構業務辦理積極性、家庭經營類型、政策了解程度、利率評價等因素的影響。

農地抵押貸款信貸約束緩解程度子系統包含兩種情況：一種是指農戶在面臨資金需求，又缺乏抵押物的情況下，農地抵押貸款能夠拓寬農戶貸款渠道，增加農戶貸款來源；另一種是申請了貸款但未獲得足額貸款金額的情況，即農戶貸款需求金額與貸款獲批金額的差值。農地抵押貸款信貸約束緩解程度主要受貸款申請金額、貸款獲批金額、農戶信用等級、家庭經營類型等因素的影響。

農戶家庭年收入子系統指農戶在獲得農地經營權抵押貸款后，能夠將貸款用于生產投入，從而提高家庭收入的一套系統。家庭年收入直接受家庭人均年收入、農業人均年收入、非農業人均年收入、種植年收入、養殖年收入、土地經營面積、貸款期限、外出務工人數等因素的影響。

在系統時間邊界方面，本文需要考慮到各因素對整個農地經營權抵押貸款系統的充分反應時間以及可預測發展的合理時間，模型時間邊界確定為2016—2023年，仿真步長為1年。

2.2 建立系統因果關系圖

自試點以來，農地經營權抵押貸款拓寬了農戶的信貸渠道，極大提高了農戶的信貸可得性；獲得貸款的農戶會依據首次貸款的情況，再次選擇是否繼續申請農地抵押貸款，首次貸款經歷會顯著影響農戶對農地抵押貸款的后續響應情況；通過農地抵押貸款，在一定程度上緩解了農戶面臨的信貸約束，進而對農戶的家庭收入水平產生影響。

基于以上對農地經營權抵押貸款政策效果的形成路徑分析，構建系統的主要反饋回路：貸款可得性→貸款響應→信貸約束緩解程度→家庭年收入→貸款可得性，并結合上文4個子系統的影響因素分析，繪制農地經營權抵押貸款政策效果系統的因果關系圖，如圖1所示。

2.3 繪制存量流量圖

因果關系圖只能定性粗略地描述系統的反饋機制，若要進行定量描述，須將圖1所示的因果關系圖繪制成存量流量圖。因此，根據因果關系圖，構建反饋回路設置速率變量及重要的輔助變量，包括以下三種：（1）狀態變量L：農地抵押貸款可得性、農戶貸款響應、信貸約束緩解程度、家庭年收入、農地經營權抵押貸款政策整體效果；（2）速率變量R：貸款可得性變化率、貸款響應率、緩解程度變化率、收入變化率、整體效果變化率；（3）輔助變量A：貸款申請金額、貸款獲批金額、土地經營面積、承包合同剩余年限、利率評價、政策了解程度、家庭經營類型、機構信譽、貸款期限、機構業務辦理積極、社會關系、是否種植或養殖。

分析各子系統之間、變量之間的因果與邏輯關系，繪制存量流量圖，如圖2。在農地抵押貸款可得性子系統中，土地經營面積與農戶信用等級直接影響了貸款可得性，是進行農地經營權抵押貸款業務的重要基石。通過金融機構辦理業務積極性與貸款可得性的提高，以及貸款期限的延長等進一步促進農戶貸款響應的增加。在信貸約束緩解程度子系統中，最直接的反應就是貸款約束金額的大小，同時戶主文化程度、家庭經營類型對其也有一定程度的影響，而貸款獲批金額的多少對農戶家庭年收入產生直接影響，家庭年收入又是提高貸款可得性的基本動力。在家庭年收入子系統中，家庭年收入主要受到農地經營面積與外出務工人數的影響，除此，貸款期限也是影響種植業和養殖業的重要變量之一。

圖1 農地經營權抵押貸款政策效果系統因果關系圖Fig.1 Illustration of the causality of farmland management rights mortgage policy effect system

圖2 農地抵押貸款政策效果系統存量流量圖Fig.2 The stock and flow diagram of farmland management rights mortgage policy effect system

3 數據來源與變量方程賦值

3.1 數據來源

本文數據調研采取分層抽樣和隨機抽樣相結合的方法，保證了樣本的隨機性和代表性。2016—2018年本團隊連續在平羅縣選取9個鄉鎮，每個鄉鎮隨機選取不同產業類型（以水稻種植、牛羊養殖為主）的村莊，根據各村常住人口規模，按照不少于40%的比例選取25～70歲的農戶，進行一對一訪談調查，共回收問卷822份，問卷內容包括農戶家庭基本信息、貸款經歷與評價、農村產權抵押融資政策落實情況等，經過篩選，共獲得有效問卷658份，樣本有效率為80.05%。

3.2 變量描述性統計

農地經營權抵押貸款系統中各變量的描述性統計結果如表2所示。數據分析表明，樣本農戶家庭經營類型主要為純農業經營與農業為主兼營，累計占樣本總數的46.92%；戶主多為初中文化水平，占比為63.90%；高中及以上文化水平的農戶占比為11.15%；樣本農戶土地經營面積范圍為0～50畝；平均為17.54畝；從農戶家庭年收入情況來看，受訪農戶家庭年收入平均為102 968元，農業年收入平均為42 326.03元；54.16%的農戶參與了農地經營權抵押貸款，樣本具有較強代表性。

3.3 指標權重的確定

在對農地經營權抵押貸款試點效果的有關指標賦權重時，“農戶信用等級”是反映農戶償還債務能力和意愿的相對尺度，很大程度上能夠決定農戶能否獲得農地抵押貸款，是不可忽略的關鍵變量，但“農戶信用等級”數據具有保密性，數據不可得。因此，對包含該變量的子系統采用主觀賦權法——G1法①G1法是由東北大學郭亞軍教授[14]提出的一種對AHP進行改良的賦權方法。替代客觀賦權法——熵值法，即針對包含“農戶信用等級”指標的“農地經營權抵押貸款可得性”“農地經營權抵押貸款信貸約束緩解程度”“農戶家庭年收入”三個子系統，運用G1法對其進行指標權重的賦值；針對“農地經營權抵押貸款響應” 子系統，該子系統指標數據均可得，選用熵值法進行賦權。通過主觀賦權法和客觀賦權法的結合，保證了仿真模擬結果的科學性。

3.4 變量及變量方程賦值

根據農地經營權抵押貸款政策效果系統變量描述性統計（表2）中變量均值對各變量賦初值，并將上述通過G1法與熵值法所計算的指標權重，分別帶入農地抵押貸款政策效果系統的各子系統關系方程中，經整理得到系統主要變量及方程如下：

（1）整體效果變化率 = 信貸約束緩解程度×0.198 +農地抵押貸款可得性×0.277 + 農戶貸款響應×0.165 +家庭年收×0.360。

表2 變量定義及描述性統計分析Tab.2 Definition and descriptive statistical analysis of variables

（2）貸款可得性變化率=農戶信用等級×0.287 +土地經營面積×0.094 + 家庭年收入×0.205 + 政策了解程度×0.061 + 是否種植或養殖×0.146 + 社會關系×0.122 + 貸款經歷×0.085。

（3）貸款響應變化率=農地抵押貸款可得性×0.179 + 家庭經營類型×0.134 + 政策了解程度×0.088+ 機構業務辦理積極性×0.469 + 機構信譽評價×0.053 + 貸款期限×0.017 + 利率評價×0.060。

（4）緩解程度變化率=農地抵押貸款可得性×0.144 + 農戶信用等級×0.130 + 農戶貸款響應×0.187+ 家庭經營類型×0.084 + 戶主文化程度×0.084 + 社會關系×0.109 - 貸款約束金額×0.262。

4 情景模擬及仿真結果分析

4.1 農地經營權抵押貸款政策整體效果仿真模擬

圖3 農地經營權抵押貸款試點政策整體效果仿真結果Fig.3 Simulation results of the overall effect of farmland management rights mortgage pilot policy

本文運用2016年寧夏平羅縣調研數據，以2016年作為基期，對農地經營權抵押貸款試點綜合效果進行仿真模擬，結果如圖3?？梢钥闯觯?016—2020年試點效果增速較慢，年增速約為6%；2020年以后，試點效果有較大幅度提升，年增速由6%提高到25%。由此得出，隨著時間的推移，農地經營權抵押貸款試點整體效果不斷增強，且2020年之后政策效果力度約為2020年以前的4倍。

4.2 各子系統效果仿真模擬

圖4整體分析了4個子系統變化趨勢及相互影響情況?？梢钥闯觯谵r地經營權抵押貸款政策效果中，政策的實施對農戶貸款可得性、農戶貸款響應、信貸約束緩解程度、農戶家庭收入均有顯著正向影響。其中，農戶家庭收入對試點效果的影響最為顯著，影響程度最大；農戶貸款可得性變化速率最大，是提高政策效果最有效的途徑。

此外，農戶貸款可得性呈穩步增長的趨勢，且預測在2018—2023年期間，農戶“抵押難、貸款難”問題將得到更大程度的緩解。預計2016—2019年貸款可得性增長率約為5%，2019—2021年貸款可得性增長率約為7%，2021—2023年增長率提高到10%左右。

農地經營權抵押貸款政策對農戶貸款響應次數具有顯著的正向影響，且預測增長速度越來越快。2016—2020年期間農民貸款響應緩慢增長；2020年以后，農民貸款響應增長速度加快。

農地經營權抵押貸款政策對信貸約束的緩解程度為先“平坦式”后“斜坡式”的增漲趨勢。2016—2019年政策對農戶面臨的信貸約束緩解程度影響具有一定的滯后性，影響不顯著；2020年以后，政策更深一步的落實有效緩解了農戶面臨的信貸約束，緩解程度快速上升。

預測農民家庭收入逐步上漲，曲線斜率明顯由小變大，在2020年出現收入效應轉折點。2016—2020年期間，農民家庭收入以較小的增速平穩式增長；2020年以后，農民收入增長速度加快，政策效果穩步向好。

4.3 模型檢驗

4.3.1 靈敏度分析①由于篇幅限制，靈敏度分析曲線圖未在文中報告，如果需要可向筆者索取。

為了驗證仿真模型模擬的分析結果是否具有較強的可信度，常用“靈敏性與強壯性”對模型進行檢驗。通常來說，若模型變量在合理范圍內的變動導致模型結果變化較大，模型反應過于敏感，則表明模型的強壯性較差，則應考慮模型結果的準確性；若模型結果變化不大，則表明模型的強壯性較強，結果可信度較高。本文運用數值靈敏度分析法，以農地經營權抵押貸款響應子系統為例，在不改變系統中其他因素的情況下，將“機構信譽評價 ”這一影響因素分別設置為“非常不好”和“非常好”，與初始值“一般”進行對比，觀察其效果的數值變化情況，發現模型數值結果變化極小，說明本文所建立的農地經營權抵押貸款試點政策效果仿真模型具有較強的可信度。

4.3.2 仿真效果檢驗

本文選取對試點政策效果起直接衡量作用的4個狀態變量進行驗證。對比數據來源于本團隊2018年對寧夏平羅相同縣域地區農戶的隨機抽樣調查，通過對樣本基本特征的描述性統計分析，從中篩選出與基期2016年數據有較高匹配度的農戶數據，共計353份①表3中4個子系統實際趨勢的計算方法與前文定義一致。由于篇幅限制，2017年、2018年數據情況未在文中報告，如需要可向筆者索取。。將2017年、2018年與2016年相比較，發現農地經營權抵押貸款可得性逐年提高，且增長趨勢與實際相符；同樣，農戶貸款響應、信貸約束緩解程度和農戶家庭年收入均逐年遞增，檢驗結果見表3。所選取變量模擬趨勢與實際趨勢相擬合，模型的仿真效果得到進一步驗證。

表3 模型仿真效果檢驗Tab.3 Model simulation effect test

4.4 參數情景設置

通過以上分析，仿真模型運行結果具有較強的可信度，因此，本文擬通過改變系統中的變量，尋找能夠優化試點效果的決策變量。

本文選取貸款期限、貸款獲批金額、農戶信用等級和農戶利率評價作為4個決策變量，設置了以下4個政策場景進行模擬仿真。（1）將貸款期限由1年延長為2年；（2）將農戶貸款獲批金額由3萬提高到5萬；（3）將農戶信用等級由“A級”提高為“AAA級”；（4）分別農戶對農地抵押貸款的利率評價由“一般”變為“非常高”“非常低”。

將以上4種方案模擬結果及具體數值變化趨勢，總結如表4?？梢钥闯觯嘿J款期限對農地經營權抵押貸款試點整體效果具有顯著的正向影響；提高貸款獲批金額能夠增加農戶對貸款的響應次數，較大程度緩解農戶面臨的信貸約束，對農戶家庭收入水平有顯著的改善作用；隨著農戶信用等級的提高，農戶貸款可得性、貸款響應、信貸約束緩解程度、家庭收入均得到顯著增加，大幅度提升了試點效果；利率的提高使得農戶參與意愿降低，貸款響應次數明顯下降，降低了農地經營權抵押貸款的覆蓋率，大大減弱了試點政策的預期效果；利率的降低對農戶貸款響應和信貸約束緩解程度并沒有顯著的影響，即降低利率并沒有明顯提高農戶的貸款參與意愿。

5 結論與政策建議

本文基于寧夏回族自治區平羅縣658份農戶調研數據，運用系統動力學方法構建農地經營權抵押貸款試點整體效果仿真模型，預測政策效果未來走勢。通過調節系統內決策變量，尋找出能夠提升政策效果的優化路徑，對政策的完善提供指導。得到以下4點結論：（1）農地經營權抵押貸款試點整體效果與4個子系統的效果呈現同步增長趨勢。農地經營權抵押貸款試點整體效果各子系統相互作用、相互影響，共同促進政策效果的提高。（2）在農地經營權抵押貸款政策效果系統中，政策的實施對農戶貸款可得性、貸款響應、信貸約束緩解程度、農戶家庭收入均有正向影響。其中，農戶家庭收入是衡量政策效果的最顯著因素，農戶貸款可得性變化速率最大，是提高政策效果最有效率途徑。（3）貸款期限、貸款獲批比例、農戶信用等級均為影響政策效果的主要因素，農戶信用等級是提高政策效果的關鍵因素。（4）中小型農戶貸款響應對利率變化的敏感度不同。具體來說，農戶貸款響應對利率的提高有較強的敏感反應，而對利率降低敏感度不高，即中小型農戶對農地抵押貸款利率升高的敏感度要顯著強于利率降低。

表4 各參數情景設置及其仿真結果Tab.4 Each parameter scenario setting and its simulation results

基于以上結論，得出如下政策建議：（1）充分重視農地經營權抵押貸款可得性、農戶貸款響應及信貸約束緩解程度等全流程緊密銜接，在法律障礙突破的條件下，提高各子系統之間的協同作用，促進各子系統相互配合、有機聯動，推動試點政策整體效果穩步提高。（2）將農地抵押貸款與當地產業興旺相結合，著重提高家庭收入。在發展農地抵押貸款的同時，充分把握當地產業發展規律，發揮種植業、畜牧業產業優勢，構建產業與金融深度融合的抵押貸款模式，為當地產業發展注入金融活水。（3）依托農村“熟人社會”優勢，發揮農村基層組織力量，提高試點基層組織化程度，將農地抵押貸款業務與農村基層組織有效對接，利用“軟信息”資源提升貸款客戶的甄別能力。實施精準金融服務，細化農戶家庭產業類型，使貸款周期與農牧業生產周期相匹配。在農商行、信用社客戶信用評級基礎上，運用互聯網、大數據和新的評估方法，對農戶信用等級進行精確精準評估，并實現動態更新，為農地抵押貸款業務的發展提供良好的金融生態環境。（4）加強貸款支持力度，落實農戶利率優惠政策。在保障商業銀行等主辦銀行“三性原則”的基礎上，針對優質客戶可實行基準利率或浮動利率。