農地抵押貸款風險分擔影響因素的層級結構
——基于成都溫江的調查

■宋坤 陳雨欣

一、引言

農地經營權抵押貸款（簡稱“農地抵押貸款”）能夠盤活農村土地資源，拓寬農業經營主體抵押物范圍，提升金融可得性。人民銀行等六部門聯合發布的《關于金融支持新型農業經營主體發展的意見》中，明確指出銀行業金融機構應積極推廣農村承包土地的經營權抵押貸款。

自2015年試點工作開展以來，農地抵押貸款雖然在一定程度上緩解了融資約束并撬動農村收入增長和經濟發展[1]，但仍存在銀行放貸積極性低、業務發展停滯不前等問題[2]。究其原因，主要在于農地抵押貸款的高風險性：首先，農業生產的脆弱性、農戶的職業和教育特征使得銀行在放貸時面臨較高違約風險[3]，同時農村產權交易體系建設滯后[4]，農地經營權及地上附著物的處置存在較大難度，違約風險極易轉化為抵押物處置風險。其次，由于信息不對稱、農地價值評估體系不健全以及缺少該業務操作經驗等問題，銀行面臨操作風險和抵押物評估風險[5，6]。最后，農戶失地所引發的生計風險可能演變成社會穩定風險，進而形成政府治理風險[7]。在上述風險中，操作風險和評估風險源于金融機構自身操作不當，應由金融機構自擔，治理風險應由政府承擔。而由違約風險演變的抵押物處置風險則是一塊“燙手山芋”，若全部由銀行承擔，會進一步加劇銀行惜貸情緒，阻礙業務推廣；若全部由政府承擔，有限的地方政府財力必然會限制該貸款長遠發展[8]。因此，農地抵押貸款中的抵押物處置風險應由多主體共同分擔，引入擔保、保險以及更具專業處置能力的主體，并輔以地方政府的風險補償基金來共同分擔風險應是化解處置風險的有效手段。各試點地區的實踐經驗也證實了風險分擔的必要性：截至2018年9月末，81.90%試點地區由財政出資設立了風險補償基金，60.34%試點地區成立政策性擔保公司①；成都溫江引入“花鄉農盟”第三方組織發揮抵押物處置職能[9]；蘇州太倉、南通如皋要求農戶以每畝地為單位且以銀行為保險受益人購買額外保險[10]。

當前學者對農地抵押貸款風險分擔的研究主要集中在兩方面：其一，基于實踐揭示農地抵押貸款風險的分擔機制。戴國海等[10]基于江蘇的實踐，認為部分地區探索出的“農地抵押+第三方風險分擔”和“第三方擔保+反擔保”風險分擔機制均對風險有一定緩釋作用。吳婷婷[11]以江蘇沛縣農土公司為典型案例，揭示其中存在著保險分擔、擔保分擔、土地托底管理和村鎮負責人考核等風險分擔機制。顧慶康等[12]根據江蘇東海、如皋模式和山東棗莊模式，指出農險、風險金、擔保等風險分擔機制是有效的外部增信機制，能在一定程度上緩解農戶信貸配給。王艷西[13]以西藏山南市滴新村為例，認為該地農地抵押貸款模式中雖存在多元化風險分擔機制，但本質上仍為政府兜底，不利于形成激勵相容的風險分擔機制。其二，探討各參與主體在風險分擔中的作用。楊林等[14]構建政府、農業經營主體和銀行的博弈模型，發現風險補償基金分擔比例、抵押貸款利率、農地評估價值、農地價格波動率等是影響利益相關者博弈動力的因素。宋坤等[15]探討銀擔合作分擔風險的內在機理，認為依賴成長的對稱互利的銀擔協同式合作模式是最優選擇。

上述研究雖然在一定程度上刻畫了風險分擔機制的動機、機理和效用，但缺少整體、系統的分析，也并未對影響風險分擔的因素、因素間的關系以及作用機理進行研究。識別風險分擔的影響因素尤其是關鍵影響因素，是在多主體合作范式下優化風險分擔的前提，抓住主要矛盾才能有針對性地給出相應優化措施。鑒于此，本文首先通過文獻分析和專家訪談，辨識出影響農地抵押貸款風險分擔的因素。其次以成都溫江為調研區域，在分析其風險分擔機制的基礎上，從政府、銀行、擔保和環境四個維度探究風險分擔影響因素的層次差異，構建解釋結構模型分析得到影響因素的多級遞階結構，明確各影響因素的層級結構。然后引入MICMAC 法分析各影響因素的依賴性和驅動力，驗證關鍵影響因素。最后有針對性地提出完善風險分擔的措施。

二、農地抵押貸款風險分擔機制及假設的提出

（一）成都溫江農地抵押貸款模式

四川省成都市溫江區是全國農地抵押貸款首批試點地區。2014年完成首筆農地抵押貸款，并形成極具特色的“成都溫江模式”[9]。溫江模式包含直接模式、政策性擔保模式②和引入第三方組織模式③，融合了各試點地區常見的“農地抵押+第三方風險分擔”“第三方擔保+反擔保”等風險分擔機制，具有一定代表性。因此，本文選擇成都溫江作為調研區域。

如圖1所示，①在直接模式下，農戶將農地作為抵押物直接向銀行申請貸款。若農戶違約，由銀行處置抵押物進行風險補償，在抵押物價值無法足值變現時則啟動政府風險補償基金。②在政策性擔保模式下，擔保公司為農戶提供擔保，農戶以農地及地上附著物實行反擔保。若農戶違約，由擔保公司代償欠款并對抵押物進行處置，在處置金額無法足值彌補債權時則啟動風險補償基金。③在引入第三方組織模式下，第三方組織全程參與貸款的評估、發放、監督及風險處置過程[9]。若農戶違約，由銀行委托第三方組織進行抵押物處置，第三方組織代為償還欠款，在處置金額無法足值彌補債權時則啟動風險補償基金。除因缺乏擔保牌照而不收取擔保費或發揮評估監管職能而收取相應費用之外，這一模式實質上與多數試點地區采用的“擔保+反擔保”模式并無二致，因而下文將政策性擔保和引入第三方組織統一稱作“擔保”。

圖1 成都溫江農地抵押貸款模式

調研發現，成功發放農地抵押貸款業務的商業銀行均會強調是否有擔保介入。但無論是否引入擔保、擔保的性質如何，該貸款的運行都存在過度依賴政府、各參與主體缺乏風險分擔動機、銀行對風險補償基金實用性心存疑慮等問題，導致實際分擔效果不佳、貸款規模難以有效擴大。這一現象恰恰說明風險分擔的關鍵影響因素并不在于是否有擔保介入以及引入擔保的性質如何。這對于揭示影響農地抵押貸款風險分擔的關鍵因素具有重要的理論價值。

（二）成都溫江農地抵押貸款風險分擔機制

本部分探究成都溫江模式的風險分擔機制，為厘清風險分擔影響因素層級關系奠定基礎。

1.政府層面。農地抵押貸款大力發展的前提是完善的抵押物價值評估體系和農地流轉平臺。由于當前農地抵押市場的公共服務設施建設相對滯后，只能由政府主導農業公共服務設施建設以及規范相關配套機制[16]。在地方政府財力雄厚的地區，政府能夠通過財政出資設立政策性擔保公司來提高抵押品的有效性，而財政薄弱的地方政府則缺乏這一能力[17]。同時，上述三種模式均提到財政出資設立的風險補償基金。該基金既能夠補償抵押物不足值處置的損失，又能為銀行或擔保主體提供隱形擔保。可見，政府是農地抵押貸款風險分擔的重要參與主體。政府在損失發生后對確定主體進行補償，直接面對的是風險承擔主體而非風險本身，其對風險分擔的影響是間接的。同時，政府“拓荒”和“兜底”的高度干預使其在整個影響因素系統中的作用具有輻射性。據此提出：

假設H1：政府因素是影響農地抵押貸款風險分擔的深層因素。

2.銀行與擔保層面。直接模式中，銀行承擔著大部分抵押物處置風險。擔保模式的引入往往伴隨著反擔保，擔保主體承擔還款義務的同時得到抵押物處置權。不論是政策性擔保公司④還是內生于農村社會的第三方組織，在人脈和信息資源上更有優勢，更具備專業的抵押物處置能力，銀行對其放貸的意愿大幅提高。該風險分擔機制使擔保替代銀行成為風險的就近端，因此，銀行和擔保都是可能直面抵押物處置風險的主體。據此提出：

假設H2：銀行因素是影響農地抵押貸款風險分擔的直接層因素⑤。

假設H3：擔保因素是影響農地抵押貸款風險分擔的直接層因素。

3.外部環境層面。外部環境包括所有潛在影響農地抵押貸款風險分擔的外界因素，主要包括農業產業發展、農業公共服務設施和配套機制三部分。其中，農業產業和上下游關聯農業產業的興旺能夠提升農業凈產值，激發農地抵押貸款公共服務設施的發展，從而降低所需分擔的風險。農業公共服務設施主要是指農地流轉平臺、農地流轉社會化服務體系、價值評估體系等準公共平臺。配套機制是風險分擔機制正常運行的“潤滑劑”，風險補償配套機制決定了風險補償基金這一風險共擔機制能否落到實處，風險分擔配套機制則是各參與主體權責利關系能否按照事先約定實現的保障。可以看出，環境層面的影響貫穿于風險分擔機制的各個部分，并從多個層面影響風險分擔。據此提出：

假設H4：環境因素對風險分擔的影響是多層次的。

圖2 風險分擔流程圖

三、農地抵押貸款風險分擔影響因素的解釋結構模型

（一）解釋結構模型的原理和步驟

解釋結構模型（Interpretative Structural Model?ing Method，ISM）是Warfield[18]于1974年提出的用于分析復雜社會經濟系統結構的方法，屬于系統科學的研究方法。ISM是通過構建一個多級遞階的結構模型，把復雜系統拆分為子系統或提煉出系統的構成要素。首先通過普遍認識、實踐經驗和專家判斷的方式認識明確要素間的相互關系。然后在不損失系統功能的前提下，通過布爾矩陣運算或拓撲分析揭示系統內各要素間的層次結構，并用最簡單且具有層次化的有向拓撲圖呈現出來。ISM對于結果的展示效果直觀，通過層級拓撲圖可以直接觀察到系統要素間的因果層次和階梯結構，讓錯綜復雜而又模糊的要素關系清晰化、條理化和層次化。

（二）影響因素的識別與分類

課題組基于近六年發表的與農地抵押貸款風險分擔密切相關的15篇文獻，初步設計了18個影響因素。清單列表見表1。對影響因素進行合并、篩選（將農地經營權價值認可程度和農產品收益合并為抵押物價值認可程度，刪去了是否鼓勵引入擔保、產權明晰度⑥），最終得到15 個影響因素并歸為四類。分類與各因素的詳細說明見表2。

表1 農地抵押貸款風險分擔影響因素的辨識

表2 農地抵押貸款風險分擔的影響因素

四、數據分析

（一）結構自交互矩陣的建立

生成ISM 模型前，需要判斷各影響因素之間的相關關系。統計發現，選取的訪談人數一般是影響因素個數的1.5倍左右[26—28]，因此成立24人的ISM小組。小組成員包括經辦農地抵押貸款業務的商業銀行信貸員、溫江花鄉農盟合作社負責人、人行溫江支行和溫江區農業農村局的工作人員以及研究農地抵押貸款的學者。小組成員情況詳見表3。為保證相互關系結果的合理性與科學性，在給ISM 小組成員講解各影響因素的定義與歸類后，通過多輪德爾菲法征詢意見：匿名配比分析、結果反饋、對比重組判斷。本文設置80%的閾值[27]，當ISM 小組內超過80%的成員認為因素間存在直接影響關系時，確認關系成立；否則，再在成員內進行多輪反饋并取大多數意見。以上述ISM小組匹配結果為依據建立結構自交互矩陣，以系統反映農地抵押貸款風險分擔影響因素之間的相互關系，如表4所示。

表3 ISM小組成員背景資料統計

表4 農地抵押貸款風險分擔影響因素的結構自交互矩陣

（二）鄰接矩陣的建立

建立鄰接矩陣是生成農地抵押貸款風險分擔影響因素解釋結構模型的前提。根據表4中的關系判定，本文用15×15 方陣來表達任意兩個影響因素之間的邏輯關聯，得到表5所示的鄰接矩陣A。其中，當i=j時，aij=0；當i≠j時，aij=1表示Si影響Sj，aij=0表示Si不影響Sj。

表5 農地抵押貸款風險分擔影響因素的鄰接矩陣A

（三）可達矩陣的建立

可達矩陣M 以矩陣形式描述農業抵押貸款風險分擔影響因素之間經過各通路能夠達到的程度。做鄰接矩陣與單位矩陣I的和運算得到A+I，用布爾代數運算法則對A+I矩陣進行冪運算直至（A+I）k-1≠（A+I）k=（A+I）k+1，則可達矩陣M=（A+I）k。采用Mat?lab軟件編程，發現當k=4時，可達矩陣M=（A+I）4，如表6所示。由于M矩陣中S1、S3、S9、S10、S11、S12列中對應的元素完全一樣，可將其看作一個因素，因此保留S1刪去S3、S9、S10、S11、S12。采用相同的方法，保留S2刪去S15，保留S5刪去S6和S8，得到縮減后的可達矩陣M1（表7）。

表6 農地抵押貸款風險分擔影響因素的可達矩陣M

表7 縮減后的可達矩陣M1

（四）可達矩陣的層次化處理

根據可達矩陣M 構建可達集R（Si）（指從Si出發，所有可能到達的因素集合）和先行集Q（Si）（指所有可能到達Si的因素集合）。其中，R（Si）={Si|mij=1}，Q（Sj）={Sj|mji=1}。根據R（Si）和Q（Sj）求出各因素集合Li（Li滿足k=Si∈S-L0-L1-Lk-1|Rk-1（Si）=Rk-1（Si）∩Ak-1（Si）），其中，定義L0（第0 級）為空集，L1中因素皆滿足可達集與先行集的交集等于可達集的條件。剔除可達矩陣M 中L1層中的因素，確定L2層中的因素集。按同樣過程，依次確定L3、L4…直到得到最底層Ln的因素集。表8中，影響農地抵押貸款風險分擔的因素劃為6 個層級：第一層影響因素集合為{S5，S6，S8}；第二層為{S4}；第三層為{S7，S14}；第四層為{S13}；第五層為{S1，S3，S9，S10，S11，S12}；第六層為{S2，S15}。

表8 農地抵押貸款風險分擔影響因素的層級劃分

（五）解釋結構模型的生成

根據層次劃分結果，得到農地抵押貸款風險分擔影響因素的ISM 圖。如圖3所示，其中L1層的影響因素位于多級遞階結構圖的最頂層，L6層位于最底層。各影響因素構成一個系統，彼此間相互關聯，具體關系如下：

圖3 農地抵押貸款風險分擔影響因素ISM圖

第一，位于最底層L6的影響因素為農業產業化程度和地方政府財力，表明這兩個是影響農地抵押貸款風險分擔的最深層因素，是風險分擔中亟須關注的首要因素。

第二，位于直接層L1的影響因素為是否有助于擔保介入、擔保的收益和擔保分擔比例，是影響農地抵押貸款風險分擔的最直接因素，也是最終影響目標，需要借助中間層路徑從最底層影響因素開始著手解決。如在地方政府財力有效支持和農業產業化高質量發展的基礎上，通過加大政府財政支持力度、保證農地抵押貸款政策的連續性、提高各方對抵押物評估的認可度、完善農地流轉平臺與評估體系等公共服務設施，則能夠在健全風險分擔與補償配套機制的同時對引入擔保的性質帶來影響，進而使銀行愿意分擔比例更合理化，最終促進擔保的介入并保證風險分擔的合理性。

第三，位于中間層的影響因素通過最底層因素的解決傳遞至直接層因素，層次間具有遞進關系，包括政策連續性（L5）、財政支持力度（L5）、抵押物價值認可程度（L5）、抵押物處置難度（L5）、抵押物評估體系完善程度（L5）、農地流轉市場完善程度（L5）、風險補償配套機制健全程度（L4）、擔保的性質（L4）、風險分擔配套機制健全程度（L3）和銀行愿意分擔比例（L2）。中間層的傳導路徑有兩條：第一，風險補償配套機制受政策連續性、財政支持力度等因素的約束對風險分擔配套機制產生影響，風險分擔配套機制直接影響銀行以及擔保主體的風險分擔行為，最終作用于最頂層因素；第二，地方政府財力、抵押物處置水平及相關農業公共服務設施水平決定引入擔保的性質，這直接影響到銀行和擔保主體的風險行為，最終作用于最頂層因素。

政府因素位于L5、L6，說明假設H1得到證實。銀行因素位于L2而非L1，說明其作用需要通過影響其他分擔主體從而對風險分擔產生影響，假設H2并未得到證實。原因在于，雖然農地抵押貸款風險分擔是由總體風險大小、各參與方風險規避程度和努力成本共同決定的，但擔保在合作中一般處于劣勢地位，銀行愿意分擔比例會對擔保是否介入、擔保收益以及擔保分擔比例產生直接影響，因此銀行因素沒有處在直接層。除擔保的性質位于L3之外，其他擔保因素都位于L1，且直接層完全由擔保因素構成，假設H3得到證實。環境因素分別位于L3、L4、L5、L6，跨越多個層次，假設H4得到證實。

五、農地抵押貸款風險分擔影響因素的MICMAC分析

（一）MICMAC方法簡介

在確定農地抵押貸款風險分擔影響因素遞階結構的基礎上，進一步運用交叉影響矩陣相乘法（Ma?trix Impacts Cross-reference Multiplication Applied to a Classification，簡稱MICMAC）評價影響因素的驅動力與依賴性，以明確其地位與作用，從而針對性地制定相應措施。驅動力是指某一影響因素對其他影響因素產生的影響，為可達矩陣中該因素所在行之和。依賴性是指其他影響因素對該因素產生的影響，為可達矩陣中該影響因素所在列之和。對于較高依賴性的影響因素，首先需要通過解決大量其他影響因素來排除；對于較高驅動力的影響因素，則需要解決它以解決大量其他因素。由此，具有強驅動力的因素就是關鍵影響因素[27]。

根據驅動力和依賴性大小可將影響因素劃分為自治簇（Autonomous）、依賴簇（Dependents）、聯動簇（Linkage）和獨立簇（Independent）四類[28]，分別對應于坐標系Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ和Ⅳ四個象限。其中，屬于第Ⅰ象限自治簇的影響因素的驅動力和依賴性都很弱，其與系統的聯系很少，但可能會對系統產生很強的作用；屬于第Ⅱ象限依賴簇的影響因素的依賴性很強但驅動力很弱，易受其他因素的影響；屬于第Ⅲ象限聯動簇的影響因素的驅動力和依賴性都很強，但穩定性不高，其變化會對其他因素產生影響并反饋至自身；屬于第Ⅳ象限獨立簇的影響因素驅動力很強但依賴性較弱，是關鍵影響因素。

（二）影響因素的MICMAC分析

農地抵押貸款風險分擔影響因素的MICMAC分析如圖4所示，得出結論如下：

圖4 農地抵押貸款風險分擔影響因素的MICMAC分析

第一，不存在自治簇影響因素，說明所選取的影響因素沒有獨立于系統之外的，因素間具有很高的關聯性。

第二，依賴簇影響因素有7 個。包括擔保層面的是否有助于擔保介入、擔保的收益、擔保分擔比例、擔保的性質，銀行層面的銀行愿意分擔比例，環境層面的風險補償配套機制和風險分擔配套機制。這些因素容易受到其他因素的影響，比如，提高銀行愿意分擔比例、完善風險分擔和補償配套機制、提高抵押物價值認可度、降低抵押物處置難度以及保持政策連續性都能營造一個更有利于引入擔保的環境。降低抵押物處置難度，提高抵押物處置率能夠提高擔保收益。擔保分擔比例受到銀行愿意分擔比例的影響，擔保的性質很大程度上取決于地方政府的財力。銀行愿意分擔比例既取決于風險補償和分擔配套機制的完善程度，又取決于擔保的性質。完善的風險補償和分擔配套機制則受到政策連續性、財政支持力度等因素的影響。擔保層面的所有因素都屬于依賴簇因素，說明擔保因素具有很強的被動性，即擔保分擔發揮成效需要解決更多深層因素，這也解釋了為何在溫江模式中不論是直接貸款還是引入擔保模式都沒有取得很好的風險分擔成效。

第三，聯動簇影響因素有6 個。包括政府層面的財政支持力度、政策連續性，環境層面的抵押物處置難度、抵押物價值認可程度、抵押物評估體系完善程度和農地流轉市場完善程度，均屬于圖3中的第二層級。這些因素之間相互影響，其任何變化都會對其他因素造成影響并反向作用于自己。具體表現為，農地抵押貸款相關政策連續性較好，政府更有可能對該貸款給予財政支持，農地流轉市場、抵押物價值評估體系等公共服務設施能夠得到更好的建設，從而提高農地抵押物價值的認可度，進一步降低農地抵押物處置難度，而這樣又會反過來加強政策的連續性，從而形成因素之間的良性循環鏈條。由于鏈條具有較高的不穩定性，在針對這些因素時應同時關注鏈條的通暢性，從而產生良性循環效應。

第四，獨立簇影響因素有2 個。包括政府層面的地方政府財力和環境層面的農業產業化程度。這兩個影響因素在系統中是根源性驅動角色，亦是關鍵影響因素。該結果和ISM模型分析結果一致。關于農業產業化對于風險分擔的影響：首先，興旺農產業能夠提升農業凈產值，使得農地具有較高抵押價值，高價值的農地使得農地經營權需求也相對較高，農地經營權更強的流動性能真正激發農地抵押貸款的市場潛力。農業產業化與農地抵押貸款發展之間形成相互促進的良性循環，無形中優化了農地流轉平臺及價值評估體系等公共服務設施的發展，使得抵押物處置的風險和成本降低，從而影響到風險分擔。其次，農業產業化的高質量發展能夠改變組織制度安排、農業生產要素規模以及農業技術水平，吸引金融機構甚至社會資本參與到農地抵押貸款的風險分擔中來。而地方政府財力的驅動力具體體現在：第一，政府作為農業公共服務設施建設和配套機制完善的主導者，其財力直接影響到農地交易特征和抵押物價值實現難度以及主體間關系的契約規范性，從而影響到銀行和擔保的風險認知和分擔行為；第二，地方政府財力決定了可供選擇的治理結構，財力雄厚的地方政府可通過設立政策性擔保進行風險分擔；第三，地方政府財力直接影響政府主體的風險承擔能力，且政府風險兜底者的角色使其風險承擔能力間接影響到其他主體的風險態度。

六、結論與建議

本文在揭示農地抵押貸款風險分擔機制的基礎上，基于成都市溫江的調查和專家訪談，采用ISM模型和MICMAC 方法分析各影響因素的層級結構及其依賴性和驅動力，以識別影響風險分擔的關鍵因素，從而有針對性地進行優化，促進農地抵押貸款的大力推廣。結果發現，農地抵押貸款風險分擔影響因素系統是一個六級的遞階系統，政府是影響風險分擔的深層因素，擔保是影響風險分擔的直接因素，環境從多層面影響風險分擔。其中，農業產業化程度和地方政府財力是影響農地抵押風險分擔的關鍵因素。據此，本文提出以下建議：

第一，促進產業興旺，貸款需要與支持產業發展的需求相契合。一方面，各金融機構應加強與當地農業產業化龍頭企業、專業合作社等新型農業經營主體的銜接，探索農地抵押貸款支持農業全產業鏈建設的新路徑，實現農村金融支持產業發展和農業產業帶動金融需求的良性循環；另一方面，選擇部分相對成熟且影響力大的農業產業，依托數字化技術打造專屬服務平臺和管理系統，使其在近期成為產業迅速發展的重要工具，遠期成為農地抵押貸款風險處置工作的重要抓手。

第二，政府應分階段對農地抵押貸款的風險分擔給予支持。本文的結論證明，地方政府財力是風險分擔的關鍵驅動因素，因此現階段（初、中期）依然考慮由地方政府促成或直接干預貸款業務，以財政兜底來分擔風險。同時，由政府主導建設農地流轉等農業公共服務平臺、完善風險補償和分擔配套機制，為市場化的風險分擔機制創造更好的監督環境和執行條件。但考慮到調研過程中發現貸款運行過度依賴政府會導致貸款投放停滯不前，后期應明確政府與市場的邊界，讓政府回歸服務本源，強化監管和市場導向，將財政支持從直接補償損失逐步轉向引導市場化分擔，積極鼓勵社會資本等其他主體參與分擔。

第三，擔保是影響風險分擔的直接因素，各類性質的擔保機構應加強風險管控，根據當地農業產業的生產周期、災害周期和經營周期，在產品設計中融入擔保期限、規模和項目類型等風控因素，以避免擔保期限與上述各期限錯配衍生出的額外風險。同時，擔保能否更好發揮成效依賴于政府、銀行和環境因素，政府和銀行應合力塑造一個更有利于擔保介入的環境，銀行要避免過度轉嫁風險，政府要主導建設更好的風險分擔監督環境和執行條件，從而提高擔保介入農地抵押貸款的覆蓋面。■

注 釋

①數據來源：國務院關于“兩權”抵押貸款改革試點情況的總結報告。

②成都溫江“三聯融資擔保有限公司”于2009年成立，屬于政策性擔保公司。課題組于2020年1月對溫江開展實地調研，在哈爾濱銀行溫江支行發放的農地抵押貸款中，有10筆是三聯融資擔保有限公司提供擔保，共計2618萬元。

③第三方組織是指農地抵押貸款中除農戶和金融機構外，將貸款供需主體聯結起來的中介組織。

④政策性擔保是抵押物處置風險的重要分擔主體，具有獨立分析意義，不把政策性擔保歸入政府層面。

⑤若將眾多影響因素構建成一個系統，直接層因素對總目標（風險分擔）的影響作用是直接的，而深層因素則驅動力更強，會對其他因素產生作用進而影響最終目標。

⑥調研發現，政府和銀行是否鼓勵引入擔保取決于是否有一個有利于引入擔保的環境。這和是否有助于擔保介入因素意義重合，故刪去。確權頒證是建設農地流轉市場的重要前置步驟，故農地產權明晰度包含于農地流轉市場完善程度因素中。

⑦擔保的收益形式多樣，除了包括向農戶收取的擔保費（如浙江嵊州模式）、評估費和監管費（如成都溫江模式）等費用收入，成功處置抵押物所獲得的收益還可能包括潛在客戶資源、政府項目支持等社會資本收益。