資源稟賦、農戶分化與農地產權抵押貸款需求差異
——來自寧夏農地產權抵押試點區的證據

■李品 牛榮

一、引言

2004 年至今，中共中央、國務院連續二十年發布以“三農”為主題的中央一號文件，高度重視農村金融發展問題。2014年中央一號文件指出：穩定農戶承包權，放活土地經營權，允許承包土地的經營權（簡稱“農地產權”）向金融機構抵押融資。2021 年中央一號文件明確規定：持續深化農村金融改革，鼓勵開發專屬金融產品支持新型農業經營主體，健全土地經營權流轉服務體系，以完善農地產權抵押貸款市場化處置機制，滿足農戶信貸需求。2023年中央一號文件再次明確指出：金融機構需要增加鄉村振興相關領域貸款投放，深化農村土地制度改革，扎實搞好確權，穩步推進賦權，有序實現活權。這為在更大范圍內實施農地產權抵押貸款奠定了基礎。

隨著一系列政策措施的深化推進，農村金融市場迅速發展，正規金融機構覆蓋面顯著擴大[1]。農地產權抵押貸款試點在全國相繼開展，有效盤活了鄉村的資源、資金和資產[2]。農村金融資源的可得性和可及性漸升，這在一定程度上緩解了農戶融資難題[3]和農業投資約束[4]，拓寬了農戶增收渠道[5]，撬動了農民收入長期性增長[6]。農戶收入的增加又進一步強化了其獲取外部資源的能力，使得農戶的綜合資源及其可利用范圍增加。為獲得更高的收益，農戶必然對生產資源的投入及配置進行理性選擇，于生計結構上做出繼續農業生產或轉向農工商結合的理性經濟決策，在整體和個體上由高度的相似性向復雜的異質性變遷[7]。因此，這一過程充分表現為以理性釋放為核心的農戶分化過程[8]，并且分化程度在農業農村現代化的進程中逐漸加劇[9]，同時農業產業升級又對優化農村金融資源配置提出新的要求。因此，面對中國農村金融資源配置整體供給過剩與局部有效供給不足并存的長期特征[10]，如何在資源稟賦有限且農戶分化趨勢明顯的條件下，厘清不同類型農戶農地產權抵押貸款需求影響因素及其深層次的作用機理，對可持續和精準地配置金融資源，促進農民增收致富，實現共同富裕具有重要的研究價值。

農戶家庭資源稟賦是指整個家庭參與社會經濟活動過程中所擁有的全部資源和能力[11]。學者們多從單一資源稟賦角度出發，研究不同類型農戶農地產權抵押貸款需求意愿：一是土地資源稟賦。部分學者認為土地大規模農戶比小規模農戶擁有更高的農地產權抵押貸款需求意愿[12—14]；新型農業經營主體對農地產權抵押貸款的意愿顯著高于傳統小農戶，且兩類農戶的抵押貸款需求均受到經濟特征因素、區位因素、土地流轉特征因素的共同影響[15]。二是金融資源稟賦。農業收入在家庭總收入中的比重直接體現為農戶分化類型，不同類型農戶對農地抵押貸款的行為響應存在明顯差異[16]；農戶的負債水平顯著正向影響農戶農地抵押融資意愿[17]；農戶資產狀況與農地產權抵押貸款需求正相關，即資產狀況較好的農戶生產性貸款需求較高，從而引致較強的農地產權抵押貸款需求[18]。三是社會資源稟賦。農戶社會資本會影響農戶借貸成本，不同類型社會資本對農戶借貸成本的影響程度不同，相較于友緣社會資本，親緣社會資本更易取得低息貸款[19]；社會資本顯著影響了不同類型農戶的信貸需求[20]。此外，不同職業類型的農戶也會具有不同的抵押貸款需求。陳會廣等[21]認為相較于非農型和兼業型農戶，純農型農戶的農地產權抵押貸款需求意愿最高；與此相反，黎毅等[22]認為以非農為主、兼顧農業的非農兼業戶（二兼戶）的農地抵押貸款需求意愿最高，其次是純農型和以農為主、兼營非農的農業兼業戶（一兼戶）。

盡管諸多研究分別從土地、金融、社會、職業等不同維度探討了農戶分化類型及其農地產權抵押貸款的需求意愿，但忽視了各維度之間的客觀聯系。只有從多維資源稟賦要素結合的動態視角下研究農戶綜合資源稟賦及其配置結構，才能深刻地認識到農戶類型的多元化成因。此外，針對農地產權抵押貸款需求意愿的研究主要是通過定性理論分析或定量實證研究找出相應的需求影響因素，并未對因素間的層次結構和邏輯關系展開深入研究，缺少對不同類型農戶農地產權抵押貸款需求差異的深層次思考。鑒于此，本文以農戶資源稟賦為基礎，采用因子分析和聚類分析方法量化研究農戶分化類型，運用有序Logistic 模型探討不同類型農戶農地產權抵押貸款需求影響因素，然后在通過內生性檢驗的基礎上，采用ISM 模型分析需求影響因素內部的層次結構及作用機理，為制定可持續和精準的政策提供理論支撐。

二、理論分析與研究假說

林毅夫[23]指出要素稟賦決定農戶可支配的資本、勞動和自然資源的總量，且稟賦結構可隨時間變化。改革開放之前，中國農村的土地、資本、勞動力等資源要素由集體統一配置，農戶在資源的組合和分配上缺乏自主性，因此農戶具有均齊化性質。改革開放之后，市場化體制的實施拓展了農村要素輸入渠道，農戶通過引入外部資源，促進了要素組合及配置方式的多樣化，造成農民在職業和收入等領域的差異，這成為理解農戶分化問題的基礎理論依據[24]。同時，中國農村是傳統的人情社會，社會資源必然深刻地影響著農戶的日常生活和資源獲取能力[25]，這進一步強化了農戶資源稟賦異質性。在此基礎上，農戶會依據自身資源稟賦及結構差異，理性配置要素制定生計策略以增產增收，而收入的增加能增強農戶從外部獲得金融資源的能力，推動農戶以不同的資源配置方式將自有資源和外部金融資源投入到經濟活動中，從而獲得更多的收入。這一動態循環過程會持續強化農戶的整體資源稟賦和內部結構差異，最終導致農戶分化為不同類型。因此，本文提出以下假說：

H1：非均齊化的資源稟賦及其配置方式導致農戶分化。

張杰[26]認為國內外學者在研究農村金融相關問題時，主要持有兩種觀點，一是強調小農的理性動機，二是堅守小農的生存邏輯。基于兩種相悖理論，中國傳統小農自有內生式發展問題，應根據現實情況研究中國農村金融發展問題和農戶分化態勢。值得注意的是，陳雨露等[27]認為在農戶變遷的長期視角下，存在著某些時點上“生存小農”向“理性小農”的動態轉化，在這一過程中，農戶的信貸需求及其獲取信貸的能力也會隨之提高。然而，面對農戶與日俱增的信貸需求及信貸約束，農地產權抵押貸款政策成為撬動農村“沉睡”資源的關鍵支點，推動了農地資源在農村內部以及勞動力資源在城鄉間的流動[6]。這種趨于理性的資源動態配置必然導致農戶分工的深化和農戶分化加劇。同時，差異化的資源稟賦也制約著農戶對生計策略的選擇，進而影響到其自身對外部金融資源的需求，導致農戶存在不同的農地產權抵押貸款需求意愿，因此農戶分化與農地產權抵押貸款需求差異密切相關[28]。現有文獻認為農地確權[29]、金融知識獲取圈層和失地風險感知[30]等因素顯著影響著農戶的信貸意愿。此外，農戶基本特征、家庭經濟特征、信貸特征以及相關政策認知均對農戶農地產權抵押貸款需求意愿產生重要影響[31]。可知，農戶農地產權抵押貸款需求取決于多種影響因素，但影響因素對貸款需求的具體作用路徑是什么樣以及作用路徑上的因素是否因存在關聯關系而構成層次結構，這兩個問題需要進一步的研究。因此，本文提出以下假說：

H2：不同分化類型農戶具有顯著異質的農地產權抵押貸款需求。

H3：不同分化類型農戶的農地產權抵押貸款需求影響因素具有差異化的層次結構。

根據以上分析，本文給出如下研究機理（圖1）。

圖1 農戶分化及農地產權抵押貸款需求差異的研究機理

三、數據來源、變量設定與模型選擇

（一）數據來源

本文使用的數據來自西北農林科技大學陜西省農村金融研究所對全國農地產權抵押貸款試點區寧夏回族自治區平羅縣2018 年的調查數據。該調查采取分層隨機抽樣方法，對寧夏平羅縣6 個鄉（鎮）的35個村莊開展實地調研，調查問卷包含農戶基本信息、借貸情況、融資需求、農地產權抵押貸款情況等內容。平羅縣自2013 年開啟農村產權抵押貸款試點，融合土地制度和農村金融制度，打造出政府主導型農地產權抵押貸款的“平羅模式”，為全國開展農地產權抵押融資、強化鄉村振興金融服務提供典型樣板。基于研究目的，本文按照真實性、準確性和完整性原則剔除缺失、無效和異常樣本數據6個，獲得有效樣本數據432個，問卷有效率達98.63%。

（二）模型選擇

1.因子分析

本文對農戶分化指標體系進行總體效度檢驗，在通過KMO檢驗和Bartlett’s球形檢驗結果后，根據特征值大于1 的原則提取公共因子，并采用方差最大化正交旋轉方法處理原始變量，剔除小于0.5的因子載荷值，以保證變量收斂效度。

2.聚類分析

為進一步研究因子分析模型的擬合質量，增強其對實際問題的解釋能力，本文采用二階聚類法對已提取的公共因子再次確定最佳聚類個數，得出更加明確的農戶分化類型。

3.有序Logistic回歸模型

本文利用有序Logistic 回歸模型分析農戶農地產權抵押貸款需求的影響因素，基本函數為：

（1）式中，y表示農戶農地產權抵押貸款需求，xi(i=1,2,3,…,n)表示影響第i個農戶抵押貸款需求的因素指標，βj(j=1,2,3,…,J)是與xi對應的回歸系數，αj是模型的截距。第j類情況發生的概率可寫為：

由于觀測值相互獨立，因此聯合分布函數為各類觀測值邊際分布函數的乘積：

4.ISM模型

ISM 模型即解釋結構模型，是通過將復雜的系統分解為若干子系統（要素），解析各子系統（要素）之間的關聯關系和層次結構，最終發現研究對象最直接和最根本的影響因素[32]。影響農戶農地抵押貸款需求的因素間既彼此獨立又相互影響，有序Logistic模型可以確定出具有統計顯著性的影響因素，但無法確定因素間的關聯關系和層次結構。為此，本文引入ISM模型分析影響因素間的邏輯關系和作用路徑。具體分析步驟如下：

第一步，根據需求影響因素之間的二元關系建立鄰接矩陣A。運用德爾菲法建立影響因素間的二元邏輯關系Rij，若因素Si對Sj有直接影響，賦值為，否則賦值為0。其具體定義如下：

第二步，構建需求影響因素的可達矩陣。結合（6）式并運用Matlab 軟件將影響因素鄰接矩陣轉換成可達矩陣M。

（6）式中，I為單位矩陣，n為冪指數，2≤n≤k(k∈N*)，可達矩陣冪運算滿足布爾矩陣運算法則。

第三步，構建需求影響因素的層次結構矩陣。基于可達矩陣M，構建層次結構矩陣M’，分解出矩陣中每個層次最大階數的單位矩陣。從最高層到最底層要素集合的確定方式如下：

（7）式中，P(Si)為可達集，表示可達矩陣中從因素Si出發可以到達的全部因素的集合；Q(Si)為先行集，表示可達矩陣中可以到達因素Si的全部因素的集合。

第四步，構建需求因素的層次結構模型圖。依據層次結構矩陣M’分析結果，將同層級的需求因素排列在同一水平線上，將不同層級的需求因素按等級縱向排列，用有向邊連接同一層級及相鄰層級的因素，得到影響農戶農地產權抵押貸款需求各因素間的層次結構模型圖。其中，表層需求因素為直接原因，中層需求因素為具體原因，深層需求因素為根本原因。

（三）變量設定

被解釋變量：本文以農戶農地產權抵押貸款需求作為被解釋變量。為避免單個指標的片面性，將農戶農地抵押貸款需求劃分為有序遞增的五個維度，其中1代表“非常不需要”，2代表“不需要”，3代表“一般”，4代表“需要”，5代表“非常需要”。

解釋變量：本文從農戶產權抵押貸款需求側（農戶個體特征）和供給側（金融機構特征）選取解釋變量，分為四個層面16個子指標。農戶個體特征包括農戶抵押特征、農戶資產特征、農戶收支特征，其中：農戶抵押特征通過抵押貸款經歷、抵押貸款政策認知、抵押貸款程序認知和抵押農地確權登記來表征；農戶資產特征以非存款類金融資產價值、房屋價值、農業固定資產價值和非農業固定資產價值來衡量；農戶收支特征從農業收入、非農業收入、生活消費支出、農業生產性支出和非農業生產性支出五個方面來測度。金融機構特征通過農信社信譽、農信社分支機構數目、農信社交通便利程度三個指標來表示。

農戶分類變量：本文選取人力資源、金融資源、農地資源、社會資源四個維度共10個子指標研究農戶分化類型。其中：人力資源包括農戶年齡、勞動力占比、文化程度；金融資源包括家庭儲蓄額和家庭借款額；社會資源包括家庭是否有成員為村干部、是否有成員在政府機構工作、是否有成員在金融機構工作；農地資源包括糧食作物面積比重和耕地面積。本文的變量定義及取值情況見表1。

表1 變量設定及描述性統計

四、實證分析結果

（一）因子分析結果

本文首先對農戶分類變量進行總體效度檢驗，具體結果如表2 所示。KMO 統計量的值為0.555，Bartlett’s 球形檢驗的結果為P=0.000＜0.01，說明變量間存在強相關性，適合做因子分析。依據特征值大于1 的原則，最終在10 個子指標中提取4 個公共因子，對應的累計方差貢獻率為56.621%，因子分析效果較好。選擇方差最大化正交旋轉法，剔除小于0.5的因子載荷值，最終得到效度高的四類因子。

表2 旋轉后的成分矩陣

公共因子F1 的特征值是1.783，方差貢獻率為17.826%。變量包括年齡、勞動力占比、文化程度，其因子載荷絕對值分別為0.823、0.657、0.654，可歸類為人力因子。

公共因子F2 的特征值是1.489，方差貢獻率為14.888%。變量包括家庭是否有成員為村干部、是否有成員在政府機構工作、是否有成員在金融機構工作，其因子載荷絕對值分別為0.684、0.748、0.707，可歸類為社會因子。

公共因子F3 的特征值是1.331，方差貢獻率為13.306%。變量包括家庭儲蓄額、家庭借款額，其因子載荷絕對值分別為0.691、0.747，可歸類為金融因子。

公共因子F4 的特征值是1.060，方差貢獻率為10.601%。變量包括糧食作物面積比重、耕地面積，其因子載荷絕對值分別為0.793、0.537，可歸類為農地因子。

（二）聚類分析結果

表3 是基于四類因子，利用二階聚類生成的四類農戶。本文運用層進法，結合每一類型農戶的資源稟賦及其內部結構特征，逐一進行分析。從擁有資源的綜合情況來看，類型1 的社會資源和金融資源的因子值最高，人力資源和農地資源的因子值較高，整體資源稟賦較為豐富，綜合資源較優，可稱為發展領先型農戶。類型2的人力資源和社會資源的因子值最低，農地資源的因子值較低，雖然金融資源的因子值較高，但整體資源稟賦依舊較為匱乏，綜合資源較差，可稱為發展脆弱型農戶。類型3和類型4的整體資源稟賦處于兩者之間，類型3 的社會資源和農地資源的因子值較高，類型4 僅有人力資源因子值較高，因此類型3的綜合資源優于類型4。再從單一資源的角度來看，類型3的農地因子值最高，具有較優的農地資源，可稱為農地依賴型農戶；類型4的人力因子值最高，具有較優的人力資源，可稱為人力依賴型農戶。具體農戶類型劃分如表4所示。

表3 聚類分析結果

表4 農戶類型劃分

發展領先型農戶的綜合資源較好。這類農戶主要是以商業性經營活動為收入來源的經商農戶為主，農業企業“利潤最大化”的理性目標和經營規模決定了其需要更多的資金投入再生產活動，因此其農地抵押貸款需求較高，同時農業企業條件更加符合金融機構信貸標準，更易成功取得融資。

發展脆弱型農戶的綜合資源較差，抗風險能力較弱。這類農戶因缺少發展所需的多項生計資源，在所有農戶中最具脆弱性，因此其對外部金融資源需求較高，但獨立獲取外部資源的能力較弱，需要相關政策扶持以獲取外部發展資金。

農地依賴型農戶主要依賴于農地資源，同時窘迫的經濟狀況和匱乏的人力資源制約著農戶發展，因此其對外部金融資源的需求很高，但因不符合金融機構信貸標準，其強烈的貸款意愿往往得不到滿足，導致部分農戶農地抵押貸款需求無效。

人力依賴型農戶，人力資源最優，其他資源不具優勢。我國工業化、城市化的快速發展與農村人口增長、耕地資源下降導致的“剪刀差”，使得農村勞動力向城市大規模轉移，因此人力資源比較豐富的農戶多在外務工，并將閑置土地進行轉租或托管，導致該類農戶農地抵押貸款需求較低。

綜上所述，從整體角度來看，農戶基于非均齊化的資源稟賦及其配置方式分化為四種類型，呈現出多元化的發展方向。從分化結果來看，農戶基于差異化的資源配置結構，逐漸形成綜合資源有差異的發展領先型和發展脆弱型農戶，以及單一資源有側重的農地依賴型和人力依賴型四類新型農戶。因此，假說H1得以驗證。從農地產權抵押貸款需求角度來看，四類農戶的抵押貸款需求依次為：農地依賴型＞發展領先型=發展脆弱型＞人力依賴型。同時，表4 也反映了不同類型農戶的數量分布結構，綜合資源較好的發展領先型農戶比例較少（52戶），綜合資源居中但單一資源較豐富的農地依賴型和人力依賴型農戶占據較大比重（90 戶和121 戶），綜合資源較差的發展脆弱型農戶權重最高（169 戶），大體上呈現出“金字塔”型分布特征。這與林堅等[33]對中國中西部的農村社會階層分化狀況，以及Walelign[34]對中低收入國家的農戶“金字塔”型生計策略研究的結果相一致。此外，務農、務工依舊是農戶的主要理性生計決策。這可能是因為農戶受到傳統思想和生活習慣的影響，認為體力勞動仍然是維持生計的基本方式，缺少充分利用農村資源進行創業創收的意識，需要相關政策的引導。

為進一步研究四類農戶農地產權抵押貸款需求影響因素及其層次結構差異，下文將采用有序Logistic 模型分析四類農戶農地產權抵押貸款的需求影響因素，并借助ISM 模型對影響因素的表層、中層、深層結構進行深入研究，厘清影響因素的內在作用機理。

（三）有序Logistic模型分析結果

本文對解釋變量進行多重共線性檢驗，結果顯示方差膨脹系數均小于3，表明各變量之間不存在嚴重的多重共線性，滿足了有序Logistic模型分析的前提條件。運用SPSS 23.0 統計軟件分別對發展領先型、發展脆弱型、農地依賴型、人力依賴型農戶的農地產權抵押貸款需求變量進行有序Logistic回歸，結果顯示四類農戶均通過平行線檢驗，且模型卡方檢驗sig值均小于5%，表明模型擬合效果良好，具有顯著的統計意義，選取的變量能夠較好地解釋四類農戶的農地產權抵押貸款需求情況。剔除在10%水平上不顯著的解釋變量后，具體回歸結果見表5。

表5 有序Logistic回歸結果

由表5 回歸結果可知，四類農戶農地產權抵押貸款需求均受到不同因素的影響。發展領先型農戶顯著受到抵押貸款經歷、抵押農地確權登記、非存款類金融資產價值和非農業固定資產價值的影響；發展脆弱型農戶主要受到抵押貸款經歷、抵押貸款程序認知、生活消費支出、非農業生產性支出和農信社分支機構數目的影響，而抵押貸款程序認知、農業收入、農業生產性支出和農信社信譽顯著影響農地依賴型農戶的需求；非存款類金融資產價值、非農業收入、非農業生產性支出和農信社信譽顯著影響人力依賴型農戶的需求。這些因素在獨立影響四類農戶農地產權抵押貸款需求的同時，由于受到同一微觀經濟主體的影響，各因素間可能存在著內部關系，構成系統性的影響結構。有序Logistic 回歸結果可以確定出具有統計顯著性的影響因素，但無法確定因素間的關聯關系和層次結構，缺少更深層次的研究。因此，本文引入ISM模型解決該問題。

（四）內生性檢驗結果

農戶分化指標與農戶農地產權抵押貸款需求影響因素之間可能存在內生性問題。該疑慮主要源于兩點原因：一是兩者對于農戶家庭經濟狀況均有一定程度上的反映，前者考慮的是農戶金融資源，后者考慮的是農戶資產特征和農戶收支特征，雖然兩者的具體指標不同，但出于嚴謹性，應適當考慮是否存在雙向因果問題。二是在研究農戶分化與貸款需求時，本文盡可能考慮更全面的因素，尤其是將影響農戶農地產權抵押貸款需求的內外部因素皆考慮在內，但農戶分化是一個動態過程，農戶信貸需求也會隨之發生變化。因此，為了更加客觀全面地研究農戶農地產權抵押貸款需求因素及其內部邏輯關系，理應考慮是否遺漏了關鍵變量。

為了檢驗上述可能存在的內生性問題，本文選擇宅基地房屋價值與房屋使用面積作為工具變量對農戶農地產權抵押貸款需求因素進行內生性分析。一方面，宅基地房屋價值與房屋使用面積可以體現農戶家庭經濟狀況，且會直接影響農戶的房屋總價值，因此滿足工具變量的相關性要求。另一方面，住宅是農戶維持正常生活的必要生存資料，因此宅基地房屋價值與房屋使用面積是相對獨立的變量，不會對農戶農地產權抵押貸款需求產生直接影響，從而滿足工具變量的外生性要求。基于此，本文首先對工具變量進行相關性與外生性檢驗，其次對解釋變量進行內生性檢驗。

由表6檢驗結果可知，Shea′s partial R2為0.3274，最小特征值統計量為101.2320，大于“名義顯著性水平”為5%的沃爾德檢驗在“真實顯著性水平”為10%的臨界值19.9300，因此拒絕“弱工具變量”的原假設，工具變量通過相關性檢驗；Sargan 檢驗和Basmann檢驗所對應的p值皆大于0.05，故不能拒絕原假設，工具變量通過外生性檢驗。由DWH檢驗結果可知p 值皆大于0.05，因此不能拒絕原假設，即解釋變量是外生的，不存在內生性。

表6 內生性檢驗結果

（五）ISM模型分析結果

受篇幅所限，本節僅以發展領先型農戶的ISM模型分析過程為例，其他三類農戶分析過程與其相同。首先，基于有序Logistic 模型分析結果，結合德爾菲法咨詢有關專家學者意見，建立發展領先型農戶農地產權抵押貸款需求影響因素之間的二元邏輯關系，依據二元關系建立鄰接矩陣（圖2）。其次，運用Matlab R2018 軟件將鄰接矩陣轉換成可達矩陣（圖3）。最后，結合（7）式構建影響因素層次矩陣（圖4），將同層級的需求影響因素排列在同一水平線上，將不同層級的需求因素按等級縱向排列，其中最上層影響因素為直接原因，中層影響因素為具體原因，最底層影響因素為根本原因。最終得到發展領先型農戶農地產權抵押貸款需求因素的解釋結構模型（圖5）。

圖2 鄰接矩陣

圖3 可達矩陣

圖4 層次矩陣

圖5 發展領先型農戶

圖5表示發展領先型農戶農地產權抵押貸款需求因素是一個呈現2 級遞階結構的復雜系統。其中，淺層因素是農戶的抵押貸款經歷、非存款類金融資產價值，深層次因素是非農業固定資產價值、抵押農地確權登記。非農業固定資產價值、抵押農地確權登記對發展領先型農戶貸款需求具有負向影響，并分別通過農戶的抵押貸款經歷和非存款類金融資產價值情況對農戶貸款需求產生影響。一方面，發展領先型農戶以商業性的經營活動作為主要收入來源，經濟狀況較好，因此其對放棄農地產權以獲取貸款的積極性不高。另一方面，若非農業固定資產價值較低，農戶缺乏必要的生產資料，為了維持生產經營活動的正常進行，將會增加對農地產權抵押貸款的意愿，同時非存款類金融資產價值越高，農戶對未來的心理預期會越好，越有信心償還貸款收回產權，更易于參與貸款業務。

基于發展領先型農戶ISM 分析結果，同理可得發展脆弱型農戶農地產權抵押貸款需求是一個呈現3級遞階結構的有向系統（圖6）。其中，直接因素是農戶的抵押貸款經歷，具體因素是農信社分支機構數目、抵押貸款程序認知，根本因素是非農業生產性支出和生活消費支出。抵押貸款經歷、農信社分支機構數目、抵押貸款程序認知對農戶貸款需求具有正向影響，非農業生產性支出和生活消費支出對農戶貸款需求成反向變動關系。農戶的非農業生產性支出和生活消費支出越少，表明農戶經濟狀況越差，對外部資金的需求度越高，因此農戶會傾向于主動了解農地產權抵押貸款程序和貸款機構分布狀況等信息，最終推動貸款行為的發生。

圖6 發展脆弱型農戶

基于發展領先型農戶ISM 分析結果，同理可得農地依賴型農戶農地產權抵押貸款需求是一個呈現3級遞階結構的復雜系統（圖7）。其中，最表層的因素是農戶抵押貸款程序認知、農信社信譽，具體因素是農業生產性支出，根本因素是農戶務農所獲得的農業收入。農業收入、抵押貸款程序認知、農信社信譽對農戶貸款需求具有正向影響，農業生產性支出對農戶貸款需求具有反向影響。農業收入通常會直接影響農地依賴型農戶對農業生產性支出的投資決策，若因資金不足導致該項支出過少，那么農戶在立足已有農地資源的基礎上，將會積極了解農地產權抵押貸款流程和金融機構信譽等情況以備貸款籌資，解決其資金缺口問題，最終增加對于農地產權抵押貸款的需求。

圖7 農地依賴型農戶

基于發展領先型農戶ISM 分析結果，同理可得人力依賴型農戶農地產權抵押貸款需求是一個呈現3級遞階結構的有向系統（圖8）。其中，淺層因素是非存款類金融資產價值、農信社信譽，中層因素是非農業生產性支出，深層因素是農戶外出務工所獲得的非農業收入。非農業收入、非存款類金融資產價值、農信社信譽對農戶貸款需求具有正向影響，非農業生產性支出與農戶貸款需求成反向變動關系。人力依賴型農戶的主要收入來源是非農業生產性活動，同時制約著非農業生產性支出，進而影響著農戶對金融資產的投資，該項投資的價值愈高，農戶越有信心在未來按時償還貸款收回抵押物，從而增加其進行農地產權抵押貸款的可能性。其次，若農戶原有的非農業生產性支出較少，或自身經濟條件無法滿足該項支出時，農戶將會傾向于通過貸款融資來滿足資金需求缺口，最終增加人力依賴型農戶對農地產權抵押貸款的需求。

圖8 人力依賴型農戶

綜上所述，發展領先型、發展脆弱型、農地依賴型和人力依賴型四類農戶具有不同的農地產權抵押貸款需求，導致需求異質性的深層次邏輯是影響因素內部存在的差異化層次結構和影響機理。一方面，四類農戶農地產權抵押貸款需求分別受到不同因素的獨立影響。另一方面，需求因素內部相互影響、相互作用，對四類農戶農地產權抵押貸款需求分別產生不同的影響路徑，形成一個具有層次結構的復雜系統。因此，假說H2和H3得以驗證。

五、結論與建議

（一）結論

本文基于全國農地產權抵押貸款試點區寧夏平羅縣的432 份農戶調研數據，從人力資源、經濟資源、社會資源、農地資源四個維度構建農戶分化指標，運用因子分析和聚類分析方法，量化研究農戶分化類型；從農戶抵押特征、農戶資產特征、農戶收支特征、金融機構特征四個方面構建農戶產權抵押貸款需求指標，采用有序Logistic模型研究不同類型農戶的農地產權抵押貸款需求影響因素，并進行內生性檢驗；運用ISM 模型分析需求影響因素之間的層次結構差異。

研究表明：（1）非均齊化的資源稟賦及其配置方式導致農戶分化，形成綜合資源有差異的發展領先型和發展脆弱型、單一資源有側重的農地依賴型和人力依賴型四類農戶。（2）農戶分化態勢呈現出“金字塔”型分布特征，務農、務工依舊是農戶的主要理性生計決策。（3）四類農戶具有顯著異質的農地產權抵押貸款需求，同時農戶類型的科學劃分可以精準識別出影響各類農戶貸款需求的顯著因素。（4）四類農戶的農地產權抵押貸款需求影響因素具有差異化的層次結構及作用路徑，使得各因素在獨立影響農戶貸款需求的同時又相互影響，對四類農戶貸款需求分別產生不同的影響路徑，構成一個具有層次結構的復雜系統。（5）影響發展領先型農戶農地抵押貸款需求的根源因素是非農業固定資產價值和抵押農地確權登記；影響發展脆弱型農戶農地抵押貸款需求的根源因素是非農業生產性支出和生活消費支出；農業收入和非農業收入分別是影響農地依賴型和人力依賴型農戶農地抵押貸款需求的根源因素。

（二）建議

一是堅持系統觀念，均衡供求雙側，統籌推進農村金融資源廣覆蓋、高效率配置。從供給側來看，要打破城鄉區域間的金融壁壘，調控金融資源流向，優化二元金融結構，改善城鄉金融資源供給嚴重失衡的現象。因此，需要因地制宜建立符合當前農業發展需要的農地產權抵押貸款模式，以充分發揮該制度質量的“虹吸效應”，撬動更多資金投入開展農地產權抵押貸款業務，改善農村金融環境，釋放更多農戶有效貸款需求。從需求側來看，在把控“三農”事業總體方位的基礎上，調控農村金融資源總量，布局金融機構地理分布位置及分布數量。同時，在確保農戶農地產權明確及土地等值估價的前提下，依據不同類型農戶的農地產權抵押貸款需求差異特征，制定廣覆蓋的農地產權抵押貸款體系。

二是瞄準不同類型農戶精準施策，提升貸款服務質量，提高農戶參與廣度。金融機構在大力宣傳農地產權抵押貸款政策的基礎上，可以充分利用農戶休耕農閑的時間開展相關金融服務，組織農戶進行專業培訓，提高農戶金融認知水平。同時，針對不同類型農戶制定高質量的差異化服務方式。具體而言，發展領先型農戶往往具有較多的資金需求和較高的按期還款能力，因此可為其提供“一對一”的優質服務。面對綜合資源較差的發展脆弱型農戶，應加大政策扶持力度，通過提高普惠金融資源的可得性來降低貧困脆弱性，創新農地產權抵押貸款產品，提供優惠的貸款利率，滿足其生產經營的外部金融需求，為其脫離脆弱性并向其他類型農戶轉化提供了內源性動力。農地依賴型農戶的農地資源較為豐富，且具有較高的農地產權抵押貸款需求，因此應加大對該類型農戶的農地抵押貸款傾斜力度，并規定所貸金額按照一定比例“專款專用”，以資本帶動土地的高效經營。由于人力依賴型農戶勞動力轉移明顯，家庭有較少甚至無農耕勞動力，因此針對該部分農戶，金融機構可聯合農業合作社為其提供土地托管服務，鼓勵農戶參與農地產權抵押貸款政策，進行土地流轉，實現土地規模經濟。由此，針對不同類型農戶精準施策，激勵更多的農戶主動參與進來。

三是完善農村產權交易中心建設，健全土地價值評估體系，提高農戶參與深度。完善農村土地產權登記制度、產權流轉交易準則，健全農村土地產權交易中心和信息網絡服務體系，提供土地產權相關政策咨詢、抵押貸款流程詳解、土地價值評估、流轉信息發布、法律咨詢等服務，保障土地流轉渠道暢通。此外，為充分評估土地產權價值，應單獨設立相關部門或引進第三方專業評估機構，根據農戶土地生產經營情況，持續評估土地產權價值，包括但不限于土地位置、土地肥沃程度、土地面積、地面作物預期收益、農業固定設施價值等方面，提高土地流轉雙方對農地評估價值的認可度，提升土地產權交易效率，支持農戶長期參與農地產權抵押貸款政策，緩解農戶融資難題，實現鄉村振興，推動共同富裕。