農業供應鏈金融研究進展及展望

肖志源

（廣東省科技干部學院財會與金融學院，廣東珠海 519090）

農業是國民經濟的基礎，“三農”問題是關系國計民生的根本性問題，中共中央從2004 年起，連續十八年發布以“三農”為主題的中央一號文件，強調解決“三農”問題的重要性。制約農業產業結構升級、農村經濟發展及農民收入增加的首要問題就是缺乏金融支持，具體表現為農戶與中小農業企業融資難[1-3]，因此要解決“三農”問題的關鍵是構建普惠農村金融體系[4]。

在此背景下，農業供應鏈金融應運而生。農業供應鏈金融是供應鏈金融在農業領域的運用，也是近年來農村金融領域的創新[5-6]。農業供應鏈金融雖然沒有統一的定義，但大部分研究認為農業供應鏈金融是以核心企業為中心，將農業供應鏈上下游的中小農業企業、農戶與消費者之間的利益緊密聯系在一起，金融機構為供應鏈各環節提供金融產品和服務的一種融資模式[7-9]。與傳統農業金融相比，供應鏈金融基于真實的交易發生，能夠緩解信貸雙方信息不對稱的問題[10-11]，從而緩解中小農業企業的融資約束[12]，農業供應鏈金融已成為一種有效的農村金融扶貧方式[13]。國家也從政策層面對農業供應鏈金融的作用給予了肯定，2017 年中央一號文件提出要加快農村金融創新，支持金融機構開展訂單融資和應收賬款融資業務。

對農業供應鏈金融的研究雖然取得了一些成效，但關注度依然遠遠不夠，在CNKI 上檢索2001—2021年間SCI 來源期刊、北大核心及CSSCI 期刊中關于供應鏈金融的論文共有1 143 篇，其中研究農業供應鏈金融的論文只有98 篇（只篩選了期刊論文）。黨的十九大提出鄉村振興戰略，農業現代化是鄉村振興戰略的總目標，而農業供應鏈金融能推進農業產業化進程[14]。因此有必要梳理現有農業供應鏈金融相關研究文獻，找出農業供應鏈金融的重點研究主題，探究待深入分析的領域。本文首先介紹農業供應鏈金融的概念、內涵、與傳統農業金融的區別，其次利用CiteSpace 軟件對農業供應鏈金融的研究時間、空間分布及研究主題進行分析，梳理與評述農業供應鏈金融的研究重點，最后展望未來的研究方向，尤其是供應鏈金融的脫貧效應，思考供應鏈金融如何助力鄉村振興戰略的實施，真正發揮供應鏈金融的普惠作用。

1 農業供應鏈金融研究現狀

本文在CNKI 上以“農業供應鏈金融”“農村供應鏈金融”“農產品供應鏈金融”為關鍵詞檢索2001—2021 年在SCI 來源期刊、北大核心及CSSCI 期刊上發表的論文，共檢索到98 篇期刊論文及70 篇碩博論文（中國知網2021 年8 月6 日查詢到的期刊和碩博學位論文數量），本文主要采用CiteSpace5.8.R1 軟件用可視化分析方法來梳理農業供應鏈金融研究現狀。

1.1 研究時間分布

從2009年開始，有學者開始將供應鏈金融應用到農業領域，開始農業、農村供應鏈金融研究。在2009—2018 年的10 年里，隨著對“三農”問題的關注，鄉村振興戰略的提出，關于農業供應鏈金融的研究論文逐年增加，2019 年達到巔峰，其農業、農村、農產品供應鏈金融的發文量為38篇，最近兩年則有所回落。從發文量的時間分布圖可以看出，針對農業供應鏈金融的研究雖然在逐年增加，但總量較少，依然缺乏足夠的關注量。

1.2 研究空間分布

1.2.1 機構分布

農業供應鏈金融研究領域發文量排名前10的機構中，四川農業大學經濟學院和西南政法大學中國法治企業研究院的發文量均為5 篇，并列第一，為發文量最高的研究機構；西南財經大學金融學院主要從農業供應鏈金融的風險及防范方面發文4 篇；西南財經大學工商管理學院側重研究農業供應鏈金融的信貸減貧機制，發文3 篇（不同學院之間的研究側重點有所不同，所以并未進行合并）；農業銀行為發文量前10 的機構中唯一的金融機構，發文量同樣為3 篇。目前，研究并報道農業供應鏈金融的單位主要為科研機構，金融機構的發文量并不多。

發文機構共現知識圖譜可以顯示哪些發文機構之間有合作及合作是否密切，連線表示機構之間有合作。發文機構共有102 家（N=102），連線數量29，網絡密度為0.005 6，連線數量越多、網絡密度越大，則表明機構之間的聯系越密切、合作越多。整體而言各機構的研究相對獨立，合作不密切，并沒有形成明顯的合作關系網絡。即便有合作也只是在小范圍內的合作，這可能與地區差異較大有關，發文機構中更多的是科研機構之間的合作，如西南財經大學金融學院與中國農業銀行總行是為數不多的科研機構與金融機構之間的合作，表明農業供應鏈金融領域的理論研究和實踐之間尚未形成有效的結合，后續研究應注重加強理論和實踐的結合。

1.2.2 作者分布

作者中，徐鵬以10篇的發文量位居第一，其發文集中在近四年，作為第一作者或獨著發文7 篇，主要研究農產品供應鏈金融的激勵契約機制（與陳曉旭合作發文）及風險防范。四川農業大學的申云和西南財經大學的李京蓉在此領域建立起了合作關系，共同發文3 篇；申云以第一作者發文5 篇，主要研究農業供應鏈的信貸減貧效應及信貸風險防范。農業供應鏈金融的信貸減貧效應及農業供應鏈金融的風險防范是研究得較多的一個主題。

1.2.3 研究熱點主題

研究熱點反映了某一個領域學者們的關注重點，對于了解該領域的研究現狀、發現研究空白、找出待解決的問題具有重要的意義。關鍵詞作為一篇文章內容的高度凝練，能讓讀者快速了解一篇文章的研究重點，關鍵詞聚類是利用聚類統計方法將關鍵詞共現網絡關系簡化成數量較少的聚類標簽的過程。運行CiteSpace 軟件運用“LLR 對數似然算法”將關系緊密的關鍵詞進行聚類，得到11個聚類標簽，其反映了農業供應鏈金融領域的研究熱點。

分析聚類標簽可發現，關鍵詞聚類標簽內容之間存在著交叉，因此可將農業供應鏈金融領域的研究熱點大概歸納為農業供應鏈金融模式、風險防范及農業供應鏈金融的減貧效應三類，本文將從這三方面梳理并評述文獻的具體觀點。

2 農業供應鏈金融研究重點與評述

2.1 運作模式

我國農業供應鏈金融的發展模式并不唯一，呈現多樣化的特征，國內學者多采用案例研究法，探討我國各地區的農業供應鏈金融模式。周曉強[15]、李友華等[16]、洪怡恬[17]以黑龍江地區為例，分析了龍江銀行的“五里明”模式、“公司+農戶+銀行”等模式，認為農業供應鏈金融有效促進了農業發展，各經營主體實現了共贏；邵嫻以馬王堆蔬菜批發市場為例，提出了以批發市場為核心的農業供應鏈金融模式[9]；田劍英分析了浙江省55 條農業產業鏈，總結了7 種主要的產業鏈融資方式[18]。隨著“互聯網+”技術的運用，越來越多的學者研究農業數字供應鏈金融模式，我國農業供應鏈金融主要有以下兩種模式。

2.1.1 傳統農業供應鏈金融模式

我國農業供應鏈金融的早期發展模式是以傳統金融機構為主導[19]；茍延杰認為農業供應鏈金融的傳統模式有3 種典型模式，分別是“農戶+核心企業+金融機構”“農戶+合作社+核心企業+金融機構”“農戶+農業園區+核心企業+金融機構”[20]，胡國暉等[21]、全淅玉[22]、郭捷等[23]均對這三種模式的運行機制進行了詳細分析。

在“農戶+核心企業+金融機構”模式下，政府整合地方農業資源，打造或與已形成龍頭的地方農業企業合作，形成特色農業產業鏈。龍頭企業根據以往與農戶合作積累的了解，將信用狀況良好、收入較穩定的農戶推薦給金融機構并為其提供擔保，農戶以未來的收入為抵押申請貸款，商業銀行審核后將資金發放給龍頭企業，龍頭企業根據借款企業和農戶的信用狀況和資金用途對信貸資金進行統一調控與管理，龍頭企業負責農產品的銷售，農產品銷售所得收入在歸還商業銀行的借款本金和利息后，余款再劃撥給借款農業企業和農戶。農業企業為農戶的生產過程提供技術支撐，監督整個農產品的生產、加工、銷售過程，確保資金流、信息流和物流在封閉的環境下有序、平穩運行，傳統農業供應鏈金融模式如圖1所示。

圖1 傳統農業供應鏈金融運作模式

在傳統農業供應鏈金融的另兩種模式中，農業園區成熟的生產技術為農產品的生產、存儲與銷售提供了保證，有利于降低生產和流通成本。農戶以土地入股，在自愿、互利的基礎上加入農業生產合作社，將農戶單一的生產模式轉換成規模化、集約化的生產模式，使農戶的技術水平大大提升，抵御風險的能力大大增強。合作社作為申請貸款的主體，加上龍頭企業的擔保，更容易獲得金融機構的貸款。在傳統的農業供應鏈金融中，商業銀行是重要的資金提供者，為供應鏈中的農業中小企業和農戶提供資金支持，政府為商業銀行的惠農政策提供相應的財政補貼。隨著農業供應鏈金融的不斷創新與完善，信托機構及保險機構等也慢慢引入，引入信托機構主要是為貸款提供擔保，針對市場風險較大的畜牧養殖業等行業，引入保險機構能全程保障農戶的生產，增強農戶抵御風險的能力。

傳統金融機構主導的供應鏈金融模式依托商業銀行眾多的線下網點及政府在其中所起的作用，具有覆蓋面廣、融資成本低及產業集聚能力較強的特點[19]。該模式不僅為金融機構帶來了新的盈利增長點[24]，還促進了農業的規模化經營[15]。

2.1.2 數字化農業供應鏈金融模式

隨著大數據、“互聯網+”技術在農業領域的運用，越來越多的學者研究數字化農業供應鏈金融模式。傳統金融機構在開展農村業務時，往往面臨抵押品不足、信息不對稱等問題[25]，而“互聯網+金融+農村市場”的數字化模式能有效解決這一難題，與傳統供應鏈金融相比，數字化供應鏈金融在目標客戶選擇、風險控制、預期資產處置及風險資產定價方面更具有優勢[26-27]。

數字化農業供應鏈金融包括核心企業主導的模式和電商平臺主導的模式，龍頭企業發展到一定規模后需要進行變革，尋找新的業務增長點[28]，在國家大力振興鄉村的背景下，各龍頭企業利用自身在行業的優勢，依靠產業集群的巨大資源，紛紛建立電商平臺、金融平臺及物聯網平臺等，為農戶提供信貸、保險等金融服務，解決農業資金短缺的問題。比較有代表性的核心企業是新希望集團和大北農集團，許玉韞等研究了大北農的農村金融運作機制[27]，鐘美玲以新希望“好養貸”為例分析了農業數字供應鏈金融模式[29]。隨著移動互聯網在農村地區的持續滲透，農村電子商務快速增長，電子商務的產業集聚推動了阿里巴巴、京東等互聯網金融企業加快拓展農村金融市場，阿里巴巴旗下的螞蟻金服、京東紛紛推出農村互聯網金融產品，阮明烽等[30]、汪雯羽等[31]、程龍宇[32]開始對以螞蟻金服、京東等為代表的互聯網電商平臺主導的農業數字供應鏈金融展開研究。

核心企業主導的模式與電商平臺主導的模式雖然在資金來源、客戶選擇及風險防控方面存在差異[27]，但都實現了傳統模式的數字化轉型。現以螞蟻金服為例，分析數字化農業供應鏈金融運行機制，運行模式如圖2所示。

圖2 數字化農業供應鏈金融運作模式

在此種模式下，龍頭企業與農戶簽訂協議，達成采購合作，龍頭企業根據長期與農戶合作積累的信息篩選農戶，并推薦給金融平臺，金融平臺根據農戶的資產負債情況、生產規模、與龍頭企業合作的穩定度和在電商平臺留下的數字足跡來確定是否授信及授信額度，金融平臺的資金并不來源于傳統的金融機構，主要是小額貸款公司和互聯網銀行。在貸款資金發放過程中，金融平臺可以采用定向支付管理系統，只能在電商電臺上采購生產物資，不允許貸款資金提現，一定程度上避免了可能存在的道德風險。為了避免因不可控風險而導致農戶無力還款的情況，可以通過引入保險機構為農戶提供農保服務，龍頭企業全程為農戶的生產過程提供技術支持。生產過程結束后，龍頭企業收購農戶的農產品，并在電商平臺或線下完成農產品的銷售，銷售農產品所得的收入先歸還平臺的貸款本息，然后才與農戶結算利潤。

由于數字化供應鏈金融能緩解傳統供應鏈金融信息不對稱等問題，而且風險可控、模式運行穩定、惠農覆蓋面廣，是農業供應鏈金融未來發展的方向和重點[25]，但數字化農業供應鏈金融依然存在不完善的地方，需要當地政府、龍頭企業及互聯網平臺的共同努力。

2.2 農業供應鏈金融風險及風險管理

隨著農業供應鏈金融的快速發展，越來越多的學者開始關注農業供應鏈金融風險，彭路認為供應鏈本身的內在關系決定了供應鏈金融風險并不能完全規避，甚至在某些情況下有可能會被放大[33]，如何防范供應鏈金融風險成為一個重要的研究主題。

2.2.1 影響農業供應鏈金融風險的因素及類型

Hendricks認為供需之間的不匹配是導致風險存在的主要原因[34]；Flynn等認為供應鏈金融面臨微觀、中間層及宏觀層面的不確定性[35]；潘永昕篩選出了影響農業供應鏈金融的32個因素[36]，利用解釋結構模型將風險分層，得出生成農業供應鏈金融風險的淺層直接因素是核心企業的信用水平、信息的共享程度及真實度，宏觀環境和自然災害才是生成風險的深層因素。

何佳婧等以“希望金融”為例，分析了農業供應鏈金融平臺存在的風險，“希望金融”是新希望創建的P2P 平臺，以服務于農業供應鏈金融為宗旨的中介服務平臺，并不提供資金[37]。何佳婧等認為這類平臺主要有制度風險、法律風險、市場風險、經營風險和信用風險。黃芳重點度量了P2P 平臺的風險，認為P2P 平臺除了具有信用風險、市場風險、流動性風險這些常見的風險，還特別提到了操作風險[38]。P2P 平臺的操作風險既包括平臺內部人員操作不當的內部風險，還包括外部的非法操作，在信息技術方面面臨安全問題。

信用風險是農業供應鏈金融中一種較常見的風險，徐鵬認為農產品特有的周期性、不可控性、收入不穩定性等導致農戶、涉農小企業面臨無法及時還款的違約風險[39]。一些學者對信用風險展開了詳盡的研究[40-43]，李光榮基于黃河中上游陜、甘、寧、蒙、晉五省的780 份調查問卷，從理論到實證分析了信用風險形成的原因，認為核心企業、借款企業、融資資產、供應鏈關系及網絡信息技術是影響信用風險的內在原因，自然、經濟環境、國家產業政策、風險中介提供的服務是影響信用風險的外在原因[44]。

以彭路為代表的學者重點探討了農業供應鏈金融中的道德風險問題。道德風險指的是鏈上的參與主體為了某種利益，違法合同約定，擅自改變資金的用途，造成金融資產及其他參與主體利益受損的可能性。如果核心企業出現道德風險，則防范供應鏈金融風險的基礎也將不復存在[45]，彭路采用序貫博弈法論證了核心企業道德風險的放大機理，企業的規模經濟、羊群效應及合成謬誤等都是放大道德風險的成因[33]。

當然也有其他學者基于不同方法將農業供應鏈金融風險進行了分類，徐鵬選取了10個影響線上農產品供應鏈金融風險的因素，運用因子分析法得到了農產品供應鏈金融風險的三種風險，分別是運行風險、外部風險、內部管理風險[39]；常玉棟也將供應鏈金融風險分為外部風險、內部風險和參與主體風險[24]。

2.2.2 農業供應鏈金融風險管理

通過梳理現有關于農業供應鏈金融風險防范的文獻，發現其主要是從以下幾個方面加強對農業供應鏈金融風險的管理。

2.2.2.1 建立更精準的農業供應鏈金融風險評估體系

Shearer 認為隨著供應鏈金融的快速發展，傳統的風險評估方法已無法對供應鏈金融風險做出準確的判斷，有必要建立更加精準的風險評估體系[46]。徐鵬運用結構方程模型構建了用來評估線上農產品供應鏈金融風險的評估體系[39]；黃芳等構建概率神經網絡模型度量、評估了P2P 平臺的風險，結果表明該模型簡單易實現、評估效果好[38]，為度量農業供應鏈金融業務中P2P 平臺風險提供了新的思路，也為投資人做決策提供了參考。趙倩將數學思維引入農業供應鏈金融風險評估模型，基于突變理論，選取了4 個一級指標和13個二級指標來構建風險評估體系，最后用該模型對龍江銀行在肇東市的玉米農業供應鏈金融模式的風險進行了評估[47]。Wu 等利用遺傳算法-反向傳播神經網絡（GA-BPNN）模型評估農業供應鏈信用風險，案例分析結果表明GA-BPNN 算法能較好地評估農業供應鏈金融信用風險，評估的精確度和速度都較傳統評估方法有所提高[48]。

2.2.2.2 發揮第三方機構在防范農業供應鏈金融風險中的作用

部分學者提出引入第三方機構來降低農業供應鏈金融整體風險的建議，Chen等認為在供應鏈中引入第三方物流企業，可以顯著提高供應鏈上參與企業的收益，從而降低整體風險[49]。徐鵬重點分析了農產品供應鏈金融中物流企業的風險問題，針對第三方物流企業的道德風險問題，運用委托代理理論、互惠性偏好理論，構建有第四方物流參與的非利潤指標委托代理模型[39]。針對P2P 平臺的道德風險與操作風險問題，黃芳認為有必要在資金交易過程中引入第三方資金監管，加強對資金流的監管，制約平臺的資金控制權利[38]。

2.2.2.3 加強農業供應鏈金融信息披露與共享制度

張東博認為農業供應鏈成員規模較小，內部財務制度并不規范，內部信息披露制度也不健全，而促進供應鏈成員按規范程序披露生產、經營活動的關鍵信息，有利于金融機構篩選優質客戶，降低信用風險[42]。李光榮提到在信息技術環境下，應搭建高效的信息傳遞平臺，加強供應鏈成員間的信息共享和流通，盡可能消除主體間的信息鴻溝，增強農業供應鏈金融風險管控協同能力[44]。當然信息在供應鏈成員間順暢、及時的共享離不開信息技術的發展，加大投入力度、提高信息技術水平的同時也能保障供應鏈金融業務的順利開展，對降低農業供應鏈金融風險也大有裨益。電商平臺、P2P 平臺交易都會產生海量數據，如何充分利用這些動態數據也依賴信息技術的發展。

2.2.2.4 完善農業供應鏈金融政策支持體系

農業供應鏈金融風險防控是個系統工程，必須以系統思維來管控風險，構建核心機構、金融機構、農業中小企業等共同參與的風險治理系統，農業供應鏈金融風險治理系統當然離不開政府的政策支持。劉星海認為金融監管機構一方面應加快農村地區金融支付服務基礎設施建設，健全農村支付和清算系統，高效的支付結算體系能加快資金的周轉速度，中小農業企業就可以使用較少的流動資產來滿足較大生產規模的資金需求，一定程度緩解中小農業企業及農戶的資金需求；另一方面，金融監管機構應加強農村征信體系建設，建立信用信息數據庫，盡可能多地將農戶、農業企業的信用信息納入數據庫，同時鼓勵信用評級機構參與農村信用體系建設中來，發揮社會各方的作用[50]。潘永昕提到當地政府應協調有關部門健全農戶征信系統，優化農村信用環境[36]。政府要發揮組織優勢，引導鏈條上的參與主體建立穩定的利益聯結機制，當地政府也要完善各種補貼政策，對商業銀行的惠農政策補貼、保險機構的保險補貼、擔保公司的擔保補貼等，引導農戶、合作社更多地利用保險、擔保機制提升抗風險的能力。

2.3 農業供應鏈金融減貧效應

近年來，國家逐漸加大對貧困地區的支持力度，不斷探索更有效的扶貧方式，扶貧方式也由以往單純的“輸血”向“造血”式轉變，旨在提高貧困地區的自我發展能力[51]。黨的十九大報告提出鄉村振興戰略，鄉村振興戰略的實施離不開供應鏈金融的支持[52]，發展農業供應鏈金融是鄉村產業振興的必然選擇[53-54]。正是由于農業供應鏈金融在鄉村振興中的作用，學者們紛紛就農業供應鏈金融服務鄉村振興的路徑、減貧效應和機制展開研究。

從理論上來說，農業供應鏈金融減貧效應指的是農業供應鏈金融將更多獨立、分散的農戶納入供應鏈體系中來，為農戶提供信貸支持，將農戶與供應鏈鏈條上其他主體的利益捆綁在一起，共同承擔風險，利益聯結、風險共擔的穩定關系解決了傳統農業金融面臨的信息不對稱、抵押物不足等問題，促進了貧困人口就業[55]，減少貧困人口資金的獲取成本、交易費用及因信息不對稱而造成的損失，從而增加其收入，最終通過金融普惠緩解貧困、實現脫貧致富[56]。

吳勝男分析了太和縣中藥材產業供應鏈，構建Probit 模型，實證分析供應鏈金融的減貧效應，結果表明太和縣構建中藥材供應鏈金融具有積極的減貧增收效應[57]。申云以云南省國家貧困縣數據為例，采用PSM-DID 方法評估了農民合作社供應鏈金融的信貸減貧效應，結果表明農民合作社供應鏈金融減貧效應顯著；同時還比較了不同主體領辦的供應鏈金融減貧效應，其中種養大戶、村干部和企業領辦的都具有顯著的減貧效應，而營銷大戶領辦的減貧效應并不顯著[58]。申云等對比了自主發展模式與委托發展模式下供應鏈金融的減貧機制，在自主發展模式下，金融的“造血”式扶貧主要是通過農業產業發展、金融政策支持與風險防范管理三大利益聯結機制來實現；而在委托發展模式下，農戶享受到農業產業發展所帶來的紅利，紅利主要指的是債權的固定收益或股權的分紅所帶來的資本回報，從而達到脫貧的目的[59]。

3 展望

3.1 小結

在研究內容上，農業供應鏈金融前期研究主要集中在農業供應鏈金融的模式與風險管理上。龍江銀行“五里明”模式及以馬王堆蔬菜批發市場為例的供應鏈金融模式較多地出現在早期的文獻中，隨著以阿里巴巴、京東為代表的互聯網平臺及以新希望集團和大北農集團為代表的核心企業意識到農村金融的巨大潛能后，紛紛在原有業務基礎上開展農村金融業務，關于數字化農業供應鏈金融模式的研究也開始增多。農村經濟背景及農業供應鏈的特征決定了風險分析與風險管理是供應鏈金融研究中繞不開的主題，信用風險、道德風險、操作風險、法律風險、系統風險在文獻中出現的頻率較高，學者們也從核心企業、金融機構、金融平臺、農戶、當地政府等角度較系統地提出了供應鏈金融風險防范措施。隨著鄉村振興戰略的提出，國家陸續出臺各種政策鼓勵金融機構充分利用互聯網技術發展“三農”供應鏈金融，為農業、農村、農民提供金融支持，關于農業供應鏈金融服務鄉村產業振興路徑、增加農戶收入的金融減貧效應研究也逐漸增多。

從研究方法上來看，現有“三農”供應鏈金融的研究主要采用案例分析法及定性分析法，也有部分研究采用博弈分析法對參與主體之間的行為進行分析[60-61]，定量分析農業供應鏈金融減貧效應的研究并不多，吳勝男采用Probit 模型實證分析農業供應鏈金融的減貧效應，研究采用賦值法來量化減貧增收，以農戶收入是否超過國家貧困線為標準來賦值，超過賦值為1，否則為0[57]。申云因無法獲取農戶獲得信貸前后的貧困變動數據，故先采用PSM 方法匹配合理的參照對象，再利用DID 雙重差分法比較農戶獲得信貸前后貧困狀況之間的凈效應[58]。

3.2 展望

農業供應鏈金融具有小微金融、合作金融和普惠金融的特點，決定了鄉村振興戰略的實施離不開農業供應鏈金融的支持。因此，進一步深入研究農業供應鏈金融如何服務鄉村振興就具有重要的現實意義。

3.2.1 探索農業供應鏈金融在鄉村振興中的宏觀效應

農業供應鏈金融的宏觀效應指的是農業供應鏈金融助力農業產業興旺的效應、影響機制及影響路徑。農業產業興旺是鄉村振興戰略實施的關鍵和重點，通過加快農業供給側改革，全面推進農業現代化進程，構建現代農業生產、經營體系，實現農民收入的可持續性，從而實現農民生活富裕，而一直以來制約農業產業發展的關鍵因素是金融供給不足。國家陸續出臺相關文件，從政策層面明確提出要優化金融資源配置，金融資源要向農業、農村傾斜，滿足鄉村振興對金融的需求。現有文獻缺乏對農業供應鏈金融的宏觀效應研究，既缺少對農業供應鏈金融助力鄉村產業振興效果的實證研究，也缺乏農業供應鏈金融影響農業產業的機制、路徑研究，朱海鵬雖然探討了供應鏈金融服務鄉村振興的路徑，但其分析僅僅停留在定性分析上，需進一步探討農業供應鏈金融助力農業產業興旺的內在影響機理、路徑[54]。

3.2.2 深入探究農業供應鏈金融在鄉村振興中的微觀效應

農業供應鏈金融的微觀效應指的是農業供應鏈金融助力農戶減貧、實現生活富裕的效應及影響機制。現有文獻在分析農業供應鏈金融減貧效應時，并沒有嚴格區分傳統農業金融、小額信貸與農業供應鏈金融，這三者雖然都是為農戶提供資金支持，但完全是不一樣的融資模式，不能將三者混淆在一起。同時，現有研究缺乏不同農業供應鏈金融模式對農戶收入的影響。農業供應鏈金融模式包括傳統模式與數字化模式，傳統農業供應鏈金融有“農戶+核心企業+金融機構”“農戶+核心企業+合作社+金融機構”“農戶+核心企業+農業園區+金融機構”這三種典型模式；數字化農業供應鏈金融模式也有核心企業主導的和互聯網平臺主導的兩種模式，不同的供應鏈金融模式對農戶收入所產生的影響有沒有差異？傳統模式還是數字化金融模式會給農戶帶來更低的成本、更高的收入？申云也只分析了不同主體領辦合作社的減貧效應[58]，這些問題都值得進一步探究，只有全面了解了不同農業供應鏈金融模式對農戶收入的影響效應、機制，才能提出有針對性的措施，真正發揮農業供應鏈金融服務鄉村振興的作用，這些都有待后續的研究，也是農業供應鏈金融未來的研究方向。