农地抵押贷款试点政策对农民收入的增长效应研究

陈 鸣，吕利兰

(南华大学 经济管理与法学学院，湖南 衡阳 421001)

改革开放以来，随着经济的发展，农民收入结构呈现多样化特征。农民收入来源主要包括这四个方面：家庭经营性收入、工资性收入、财产性收入和转移性收入[1]。其中，家庭经营性收入在农民收入中占据着重要地位，但是随着工业化和城镇化的推进，农民的工资性收入在农民收入中的比重增加。然而，财产性收入在农民收入比重很小，相对来说稳定，并且增长趋势并不明显[2]。土地作为农民重要财产之一，由于各种制约因素，土地的收益性很小[3]，这就导致农村大部分土地资源严重荒废。减轻农村土地资本的浪费，盘活荒废的土地资源，促进农民收入增长，是“三权分置”背景下实施农村土地制度改革的任务之一。

农民部分收入来源于农业，而现代农村农业发展离不开金融的支持，但长期以来因为缺乏有效的抵押物以及农村金融发展相对滞后，农民信贷普遍受到约束[4]。农地抵押贷款其实是农地“三权分置”制度的一项配套政策，“三权分置”制度是“两权分置”制度的发展，是中国农地产权变迁的突破和创新之举，它使中国农地产权呈现不断明晰的改进状态[5]。“三权分置”对所有权、承包权、经营权进行了界定和区分，其中“经营权”是指农民土地的经营权拥有抵押权和担保权；“承包权”是指农户享有土地占有、使用、获益和转让权。这一制度的改革赋予了农民更加完整的土地权能。中央一号文件(2014)也明确指出了“在落实农村土地集体所有权的基础上，稳固农户承包权、放松土地的经营权，承包土地的经营权可以向金融机构抵押进行融资”，这一举措解决农户向金融机构抵押贷款的难题。

为了不浪费土地资源，促进农民增收和推动农业发展现代化，有必要引导金融资源投入农业、农村、农民，满足农民金融需求，解决农民融资需求。2015年《国务院关于开展农村承包土地的经营权和农民住房财产权抵押贷款试点的指导意见》中规定，“要落实农村土地的用益物权，稳妥推进‘两权’抵押贷款业务”。中国人民银行、中国银行保险监督管理委员会等相关部门2016年印发了《农村承包土地的经营权抵押贷款试点暂行办法》，对农村承包土地的经营权试点范围、借款条件和用途、贷款利率和期限、土地经营权价格评估、土地抵押风险管理和处置等相关问题进行了规范，并提出政策要求。

全国各地区在相关政策的推动下积极参与农地经营权抵押贷款，试点取得明显效果。在2018年9月末，全国232个试点地区农地抵押贷款余额520亿元，同比增长76.3%，累计发放964亿元。在农地抵押贷款试点的情况下，不仅地方农业产业得到了发展和农民收入实现了增长，农村金融服务支持乡村振兴战略的发展也得到了推动。土地经营权抵押贷款在全国各地开展，由于各试点区地域多样性以及农业发展、经济制度、经济发展水平、农地经营方式等差异，因此政策在各试点区的效果可能有差异。本文利用2013—2019年湖南省88个县域面板数据，采用双重差分方法研究农地经营权抵押贷款对农民收入增长的效应。

一 文献综述

农地抵押贷款试点开展后，许多学者积极参与研究并发表了大量研究成果。关于农地抵押贷款模式，从抵押品功能的视角，可以分为“直接型”和“间接型”两种模式[6]。“直接型”农地经营权抵押贷款[7]是将农地经营权作为唯一抵押物抵押给金融机构的贷款模式，金融机构与借款人之间同时存在债权债务关系和抵押关系；“间接型”农地经营权抵押贷款是在农地经营权抵押基础上，辅以附加担保等增信方式获取贷款的模式[6]。

关于农户对农地抵押贷款需求的研究，从农户视角，陈晋丽等采用辽宁省对农户的调查数据，运用二元Logit回归方法检验农户土地经营权抵押贷款需求意愿与特点，发现农民的教育程度、贷款经历、土地面积、家庭年收入和对政策的认知对土地经营权抵押贷款需求意愿有显著的正向影响[8]。曹瓅和罗剑朝利用Logit模型分析土地规模、收入水平对农户农地经营权抵押贷款需求的影响，研究表明农户农地经营权抵押贷款需求极大受到土地规模和农户自身收入水平的影响[9]。林乐芬和沈一妮采用logistic模型，利用江苏省东海县2 640户农户的调查数据，对新型农业经营主体与传统小农户对地方政府顶层设计的现行农地抵押贷款的响应意愿及影响因素进行实证检验，研究结果表明经济特征因素、地理位置、农地流转特征等因素都是新型农业经营主体与传统小农户参与农地抵押贷款行为导向的重要因素，并且经济因素和土地流转因素对两类异质性农业经营主体的影响具有显著差异[10]。

对于农地经营权抵押贷款融资的研究，学者牛晓冬等利用实地调研的农户数据，分别采用OLogit、二元Logit和Poisson-Hurdle模型，通过对农户参与农地抵押融资意愿、响应决策及可得性的分析，发现影响农户参与意愿的主要因素是农户对农地抵押融资的认知程度以及农村的金融环境；影响农户决策的主要因素是农户经营类型和生产投资比；阻碍农户获取农地抵押融资的关键因素是农户社会资本、贷款经历、是否购买保险和主办金融机构数目[11]。

上述文献主要侧重于农地经营权抵押贷款模式，农户对土地经营权抵押贷款的需求影响因素和农户参与农地抵押融资意愿、响应决策研究，而未探究不同农地经营权抵押贷款模式下试点政策能发挥的具体效果，以及农地经营权抵押贷款试点政策本身对农户收入的影响。部分学者研究发现农地抵押贷款试点政策有促进农户收入增长的效应，这弥补了农地抵押贷款对农户收入影响研究领域的不足。根据学者武丽娟和刘瑞明的农地抵押贷款对农民收入影响的研究，认为农地抵押贷款撬动农民收入增长可以通过信贷渠道实现，还可以通过推动农村经济增长、提高农业生产率和促进劳动力非农转移等多个影响机制来实现[12]。惠献波运用倾向得分匹配法和固定效应模型实证检验了农村土地经营权抵押贷款收入效应，发现农村土地经营权抵押贷款收入效应具有显著且持续的推动作用，并且推动作用随着贷款周期越长越大；然而与市场主导的农地抵押贷款相比，政府主导的农地抵押贷款促进农户增收的效果更好[13]。

综上所述，已有部分文献研究了农地经营权抵押贷款试点对农户收入的影响，但所研究的都是该政策在试点地区的一般平均效应，并未考察农地抵押贷款试点政策在个体地区的具体效应，本文则采用了合成控制法探究该政策具体影响了哪个试点区的农户收入。另外，对于该政策除了影响试点地区农户收入外，是否会对试点地区周边相邻区县农户收入增长产生影响？即农地抵押贷款试点政策的空间溢出效应，目前少有研究文献考虑并研究这一点。还有，上述文献研究中虽然分析了农地抵押贷款试点政策能通过信贷渠道、提高农业生产率和劳动力非农转移等影响机制来实现农户收入增长，但是这些影响机制本身又对试点政策有何效应呢？各试点地区自身的经济基础和地理位置等因素存在较大差异，是否会使得试点政策存在异质性？基于已有的农地抵押贷款试点政策研究理论基础，本文对这些问题利用实际数据和计量模型方法进行量化研究。

二 研究设计

(一)数据来源

本文拟采用2013—2019年湖南省县域面板数据来评估农地抵押贷款试点政策对农民收入增长的效应。数据来源为《中国县域统计年鉴》《湖南省统计年鉴》。由于一些指标数据的缺失，本文通过插值法补全。考虑到通货膨胀的影响，本文通过GDP指数换算得到县域实际GDP，这里以2013年为基期。

(二)变量和描述性统计

变量选取说明如下：

1.被解释变量。参考李波和张春燕[14]、朱晓杰[15]、于琴和刘亚相[16]的做法。本文选取“农村居民人均可支配收入”对数值(lnincome)来表示农民收入的变化。

2.核心解释变量。本文构建的核心解释变量是农地抵押贷款试点区交互项DIDit(DIDit=treatmenti×postt)，treatmenti和postt分别为政策组别虚拟变量和时间虚拟变量。如果该区县被设为试点区，则treatmenti=1，否则为0；postt=1表示该区县试点年份，否则为0。

3.控制变量。除了农地抵押贷款试点政策会影响农民收入外，还需要控制其他影响因素的干扰。借鉴李波和张春燕[14]、武丽娟和刘瑞明[12]、甘天琦等[17]、张国建等[18]的相关研究。本文所选取的控制变量包括：利用规模以上工业企业单位数(lnfirm)来反映工业化水平；用第一产业增加值占县域实际GDP比重(lngis1)和第二产业增加值占县域实际GDP比重(lngis2)来衡量产业结构；选取居民储蓄存款余额(lnsave)来控制储蓄的影响；利用社会福利性单位床位数(lnwel)来反映社会福利水平。

4.其他变量。为了检验农地抵押贷款试点政策的溢出性和异质性，分别设置是否与政策试点区县为周边邻近区县的虚拟变量near,若与试点区县为周边邻近区县，则near=1,否则为0；是否为贫困区县虚拟变量poor，若为贫困区县，则poor=1，否则为0。为探究农地抵押贷款试点政策影响农民收入水平的作用机制，采用如下变量检验分析作用机制：选取农业生产值(lnagri)来体现地区农业发展水平；利用年末金融机构贷款余额占县域实际GDP比重(fin)和人均固定资产投资(pinv)来反映地区金融发展水平。

变量定义与描述性统计见表1。

表1 变量定义与描述性统计

(三)模型设定

本文使用双重差分方法估计农地抵押贷款试点政策对农民收入增长的影响，在控制其他因素的条件下，设置实验组与控制组，检验这项政策施行前后该地区农村居民收入是否存在显著差异。因此，设定模型如下形式：

Yit=β0+β1DIDit+β2controlit+ηi+εit

(1)

其中，Yit是被解释变量，表示农村居民人均可支配收入对数；DIDit为核心解释变量，DIDit=treatmenti×postt，在样本期间，虚拟变量treatmenti=1表示该区县是试点地区，否则为0；虚拟变量postt=1表示试点年份，否则为0；controlit为可能影响农民收入的控制变量，包含工业化程度、储蓄、产业化结构和社会福利水平。i和t分别表示试点区县和试点时间，ηi代表区县固定效应，控制了不随时间变动但影响农民收入的个体因素；εit是随机误差项。在上述模型中，估计系数β1度量了农地抵押贷款对农民收入增长的效应，是本文研究的政策效应，β1显著且为正表明试点政策有效。

检验政策异质性，设定模型如下：

lnincomeit=β0+β1DIDit×poori+β2DIDit+

β3poori+β4controlit+ηi+εit

(2)

其中，式(2)中的poori为贫困区县虚拟变量，如果i为贫困区县，则poori=1，否则为0，式(2)主要检验是否为贫困区县对政策效果的影响。

为了检验试点区相邻区县(非试点区)是否受到农地抵押贷款的影响，即政策的溢出效应。因此本文设置neari虚拟变量，在所有样本内，如果i是农地抵押贷款试点区相邻区县，则为neari=1，否则为0。设定DID1it=neari×postt,构建模型如下：

lnincomeit=κ0+κ1DID1it+κ2controlit+ηi+εit

(3)

其中，实验组为农地抵押贷款试点区的相邻区县，控制组是原来的控制组排除了农地抵押贷款试点区相邻区县之后的区县。式(3)中，如果κ1显著为正，则说明该政策对试点区的相邻区县有正向溢出效应。

三 实证结果

农地抵押贷款试点政策评估的主要实证结果分为三部分：第一，使用DID方法估计农地抵押贷款试点对农民收入的影响；第二，分析政策效果是否存在异质性和溢出性；第三，为了排除遗漏变量所带来的估计偏误而进行多种稳健性检验。

(一)回归分析结果

本文利用双重差分法(DID)估计农地抵押贷款政策对农民增收的效应，对式(1)进行估计回归，回归结果见表2。第(1)、(2)列都控制了可能会影响农民收入的其他因素，第(2)列加入了控制区县个体固定效应。可以发现，无论是否控制个体效应，农地抵押贷款都显著促进了农民收入增长。根据第(1)列，农地抵押贷款试点政策在1%置信水平上显著，第(2)列农地抵押贷款试点政策在5%置信水平上显著，并且显著水平有所下降，可能是控制个体效应吸收了部分影响效果。上述结果表明，农地抵押贷款确实能提高农民收入，且影响效应显著为正。以上回归中，标准误均聚类到县级层面。

表2 农地抵押贷款对农民收入效应

(二)溢出性和异质性检验

政策效果会因试点区要素禀赋、经济发展水平、地理位置和环境等因素的不同而存在异质性，因此必须对政策进行异质性检验。本文从两个角度进行探究，即是否为贫困区县和试点政策是否具有溢出效应。

在控制其他自变量的情况下，对式(2)、(3)进行回归处理，结果见表3，第(1)列的回归结果表明试点政策交叉项在1%置信水平下显著为正，试点政策交叉项与贫困区县虚拟变量的交叉项在1%置信水平下显著为负，表明政策试点区与非贫困区县相比，贫困区县的政策被削弱了，约为-4.8%(效应为DID和DID×poor两变量系数之和)。因此贫困区县对农地抵押贷款试点政策存在抑制作用，原因可能贫困区县经济水平较低、农户对农地经营权抵押贷款试点政策及一系列法律政策认知度低且农户对农地依赖程度大，这就可能导致农户对转让、抵押，或者退出农地经营权意愿较低。

关于政策溢出效应，如表3第(2)列所示，DID1的系数在5%置信水平下显著为正，溢出效应约为11.42%，说明试点区邻近区县(非试点区)也受到农地抵押贷款的影响，即政策存在明显的溢出效应。因此，农地抵押贷款试点政策不仅能促进农民收入增长，而且存在正向溢出效应，能够很好辐射周边，带动周边邻近区县参与农地经营权抵押贷款，从而实现农民收入增长。

表3 异质性及溢出效应分析

(三)稳健性检验

前文研究发现，农地抵押贷款试点能够有效提升农民收入，为了排除该结论可能受到遗漏变量影响，本文通过平行趋势检验和安慰剂检验保证结论的稳健性。

1.平行趋势检验。验证在政策实施前试点区与非试点区趋势，我们需要检验试点区县与未试点区县的变动趋势在试点之前是否存在显著差异。借鉴Jacobson等[19]、Li等[20]的做法，本文采用动态DID的方法(事件研究法)检验平行趋势是否满足，设定如下回归模型：

(4)

其中，Yit代表农村居民可支配收入对数(lnincome)，Ds是农地抵押贷款试点政策实施前、实施当年及实施后相对应各年份的虚拟变量，如果样本观测到政策实施的第i年的数据，则Ds=1，否则为0，并以此类推。这里我们将2013年作为基准对照年，图1汇报了估计参数{β-2,β-1,β0,β1,β2,β3}的动态变化。

图1 农民收入的平行趋势动态检验

由图1可知，政策试点前系数为负且不显著，政策试点后系数显著为正，并且效果随着年份增大，政策效果呈现上扬持续性状态。因此可知政策实施后，试点区和未试点区存在显著差异，农地抵押贷款试点对农民收入增长效应显著为正。

(5)

图2 安慰剂检验

(四)倾向得分匹配

1.为了确保上述回归结论的稳健性，本文进行了PSM-DID回归。首先通过Logit回归采用控制变量预测各个区县可能为农地抵押贷款试点区县的概率，再利用近邻匹配、核匹配、半径匹配方法给农地抵押贷款试点区的实验组匹配对照组，使得实验组和对照组在农地抵押贷款试点实施之前尽可能没有明显的差异，目的是减少农地抵押贷款试点区自选择偏误造成的内生性问题。然后在此基础上，使用双重差分法检验农地抵押贷款试点政策对农民的增收效应。因为PSM能够最大程度地解决可观测协变量的偏差问题，而双重差分法能够排除随时间同步变化和随时间不变等未观测到的变量影响，因此，PSM和DID的结合能够更好地检验政策效应[18]。回归估计结果见表4所示，第(1)列是半径匹配、第(2)列是核匹配、第(3)列是近邻匹配。从表4的三种匹配结果可以发现估计系数都显著为正，所以本文估计农地抵押贷款试点政策促进农民增收的结论是稳健的。

2.控制变量滞后一期。本文所选取的变量与农地抵押贷款试点区之间可能会产生反向的影响，因此将所有控制变量都滞后一期减少可能存在的内生性问题。回归结果如表4第(4)列所示，估计系数和符号与表2回归结果相一致。

3.剔除贫困区县。在本文的样本中，实验组中有样本既是农地抵押贷款试点区又是贫困区县，在控制组中也存在贫困区县。为了消除政策效果受到是否为贫困区县的影响，本文将样本中的贫困区县剔除掉，然后用双重差分法估计农地抵押贷款试点区的政策效果，回归结果见表4第(5)列。结果表明，与表2回归结果相比，剔除贫困区县后DID系数明显变大了，农地抵押贷款试点政策效果增强了，这验证了前文异质性分析中政策效果非贫困区县强于贫困区县的结论。

表4 PSM-DID回归结果

四 基于政策效应的影响机制检验

农地抵押贷款试点政策通过因地、因时、因户精准实施，为了更好地理解农地抵押贷款试点政策效果，本文采用农业扶持、产业扶持、金融扶持、城市化提升等一系列措施来识别该政策的有效性，评估这些措施是否使政策达到预期效果。上文实证分析已经验证了农地抵押贷款试点政策会显著促进农民收入增长，且对试点地区相邻区县的情况进行分析，发现试点相邻区县农民收入在政策实施后受到了影响，说明了政策具有溢出效应。但是农地抵押贷款试点政策促进农民收入增长的中间机制是什么呢?是否通过一些扶持措施促进了农民收入增长?这是本文接下来所要探究的问题。从两个方面考虑：(1)检验试点区具体农民收入增长成效以及相应扶持措施对政策的效应；(2)探讨农地抵押贷款提高农民收入是否是通过各项扶持措施间接实现的。

检验第一步的结果见表5，表5第(1)、(2)列代表农业扶持的政策效应，农地抵押贷款试点提高了当地农业机械化生产水平，从而相应提高了农业的产值，说明农业机械化生产有利于提高农业产量。第(3)、(4)列表示产业扶持的政策效果，表明农地抵押贷款提高了第一产业增加值和第二产业增加值，原因可能是农业扶持提高了农业生产效率和生产值，而且农地的抵押、流转让农村剩余劳动力从农业部门流向工业部门，使工业得到了进一步发展。第(5)、(6)列估计结果表明在其他情况不变的情况下，试点区利用金融机构各项贷款余额对数(lnincome)和人均固定资产投资(pinv)衡量的金融发展水平都提高了，说明金融扶持效果明显。第(7)列表明了城市化提升的政策效应，可以看出DID系数在1%置信水平下显著为正，且系数值较大，说明政策显著促进了城市化水平的提高。

表5 试点政策有效性分析

检验第二步，探讨农地抵押贷款提高农民收入是否是通过各项扶持措施间接实现的。参考陈飞和刘宣宣[26]的中介效应分析做法，在式(1)的基础上，本文设定如下模型：

lnincomeit=β0+β1DID+β2controlit+ηi+εit

(6)

Mit=α0+α1DIDit+α2controlit+ηi+εit

(7)

lnincomeit=φ0+φ1DIDit+φ2Mit+φ3controlit+

ηi+εit

(8)

其中，Mit为中介变量，在中介分析模型中分别表示金融水平fin(金融机构贷款余额占区县实际GDP比重)、人均固定资产投资pinv、农业生产值对数lnagri。β1为政策的总效应，φ1为直接效应，变量Mit的间接效应(中介效应)为α1φ2。前文回归结果β1显著为正，按照中介效应模型的检验步骤，所得到的结果根据表6进行判定。

表6 中介变量判定标准

对式(8)进行中介效应检验，回归结果如表7所示。结果表明，不加入任何中介变量情况下，第(1)列的回归结果政策效应为3.84%，加入中介变量后第(2)、(3)、(4)列φ1和φ2都显著为正且φ1的系数有所下降，表明农业产值(lnagri)和金融发展水平(pinv、fin)在农地抵押贷款试点政策促进农民收入增长中起到了部分中介作用。

表7 政策作用机制

五 进一步探究

前文的异质性分析表明，与贫困区县相比，非贫困区县政策效果更好。然而政策效果在不同区县是否存在差异性?农地抵押贷款试点具体影响了哪个区县?本文实验组包括洞口县、岳阳县、汉寿县、慈利县、桃源县、新田县、沅陵县、双峰县8个区县的数据，通过双重差分法分析，一般而言我们所得到的是平均处理效应，无法得知政策在各区县的具体效应。为了估计农地抵押贷款试点政策在不同区县的具体效果，本文借鉴Bulte等[27]的做法采用合成控制法识别政策效应的策略，将实验组中的每个区县和非相邻区县分别进行合成控制。利用实验组的每个区县和其合成控制区县的农民收入的对数来表示农地抵押贷款试点政策效果。合成控制法最初由Abadie和Gardeazabal[28]提出，最初目的是采用合成控制法来研究西班牙巴斯克地区(Basque country)恐怖活动的经济成本。合成控制法与其他评估政策方法相比的一大优势是可以根据数据来选择线性组合的最优权重，排除了研究者主观选择控制组的随意性。

为了检验政策具体影响了哪个区县，本文使用合成控制法检验农地抵押贷款试点政策效应。将2016年实施的农地抵押贷款试点政策的8个区县设为实验组，实验组中每个区县的非相邻区县设为控制组。Abadie等[29]合成控制法仅适合于对实验组单个个体进行分析,不适合于实验组中包含多个分析个体，或者说只适合对每个分析个体分别进行合成控制[27]。为了准确评估农地抵押贷款试点政策究竟对哪个区县农民收入产生了影响，本文将实验组分为8组，将每个目标区县与其合成区县比较。图3分别展示了洞口县、岳阳县、汉寿县、慈利县、桃源县、新田县、沅陵县、双峰县的实际和合成的农民收入增长路径图，图中实线代表实验组个体区县的实际农民收入增长路径，虚线表示合成的农民收入增长路径，年份轴垂直的虚线表示农地抵押贷款试点政策开始年份(2016年)。可以发现，农地抵押贷款试点前，实际与合成的农民收入增长路径几乎完全重合，说明农民收入增长路径拟合程度较好；而试点之后，各区县实际和合成的农民收入增长路径呈现差异性。

由图3可知，洞口县、岳阳县、双峰县实际农民收入增长路径均高于合成农民收入增长路径，即农地抵押贷款试点显著促进了区县农民收入增长，相比较而言岳阳县政策效果在2018年后更加显著；汉寿县、桃江县、新田县、沅陵县政策效果并不显著；慈利县的拟合不太理想，在政策实施后，合成的农民收入增长路径明显高于实际农民收入增长路径，且在2018年后，差距更加明显。

图3 目标区县和合成区县农民收入增长路径对比

综上分析，控制其他因素不变，实验组与控制组对比，农地抵押贷款促进农民收入增长效应显著，但政策效果在不同地区存在差异性。可能原因是不同区县存在抵押融资、金融资金分配和资源配置等相关问题，导致政策在不同区县存在异质性；或者由于一些区县的经济发展水平和要素禀赋更好，使得政策在这些区县的效应更大。

六 结论与政策建议

以农村承包土地的经营权为核心抵押物的涉农信贷产品是农村金融产品的一个重大创新，为促进农民增收致富和农业现代化加快发展，湖南省开展期限两年的农村承包的土地经营权抵押贷款试点。本文将农地抵押贷款试点作为“准自然实验”，通过双重差分方法、中介效应模型和合成控制法验证了农地抵押贷款促进农民增收的效应。研究发现：(1)试点政策对农民收入增长效应显著为正，效果提高约3.84%，通过多种稳健性检验此结论依然成立。并且农地抵押贷款试点区还通过对农业扶持、产业扶持、金融扶持、城市化提升等措施对试点区农民收入产生间接影响。(2)异质性和溢出性分析表明农地抵押贷款试点具有正向溢出效应，而政策效应非贫困区县强于贫困区县。(3)政策通过农业扶持、产业扶持、金融扶持、城市化提升等一系列扶持措施促进了政策效应。

基于以上农地抵押贷款试点政策对农民收入增长效应的研究结论，我们提出以下几点政策建议：第一，要全面盘活农村土地资源，提高农民收入，因时因地因户精准施策。农地抵押贷款试点政策效果在不同区县存在差异，虽然试点政策效果整体来看显著促进了农民增收，但在一些区县中政策促进农户收入增长效果并不明显。因此农地抵押贷款试点需要根据各地实际发展情况，做到“对症下药，精准施策”。第二，降低农地抵押融资壁垒，通过合成控制法识别政策在各区县的具体效应发现，政策效应会受到抵押融资壁垒的影响。因此，必须打破金融市场的抵押融资壁垒从而发挥相应的政策效应，促进金融市场农地抵押融资。第三，推进农业现代化，推动农业生产专业化和机械化，探索农业扶持和产业扶持新方式。第四，充分利用金融资金，探索农村金融扶持的新方式。农地抵押贷款需要依赖信贷资金，创新农村金融投资、融资的模式，对农户农地抵押信贷进行担保和补贴的方式，可以将更多的金融资金引入到农地抵押贷款。第五，城市化提升是帮助农户脱贫的重要推手。具体原因可能是农民转移到城市，能享受到更好的住房、医疗、社会保障以及教育资源，并且城市就业、创业机会更多，农民就业问题能够得到更好的解决。