农地抵押贷款风险分担影响因素的层级结构——基于成都温江的调查

■宋坤 陈雨欣

一、引言

农地经营权抵押贷款（简称“农地抵押贷款”）能够盘活农村土地资源，拓宽农业经营主体抵押物范围，提升金融可得性。人民银行等六部门联合发布的《关于金融支持新型农业经营主体发展的意见》中，明确指出银行业金融机构应积极推广农村承包土地的经营权抵押贷款。

自2015年试点工作开展以来，农地抵押贷款虽然在一定程度上缓解了融资约束并撬动农村收入增长和经济发展[1]，但仍存在银行放贷积极性低、业务发展停滞不前等问题[2]。究其原因，主要在于农地抵押贷款的高风险性：首先，农业生产的脆弱性、农户的职业和教育特征使得银行在放贷时面临较高违约风险[3]，同时农村产权交易体系建设滞后[4]，农地经营权及地上附着物的处置存在较大难度，违约风险极易转化为抵押物处置风险。其次，由于信息不对称、农地价值评估体系不健全以及缺少该业务操作经验等问题，银行面临操作风险和抵押物评估风险[5，6]。最后，农户失地所引发的生计风险可能演变成社会稳定风险，进而形成政府治理风险[7]。在上述风险中，操作风险和评估风险源于金融机构自身操作不当，应由金融机构自担，治理风险应由政府承担。而由违约风险演变的抵押物处置风险则是一块“烫手山芋”，若全部由银行承担，会进一步加剧银行惜贷情绪，阻碍业务推广；若全部由政府承担，有限的地方政府财力必然会限制该贷款长远发展[8]。因此，农地抵押贷款中的抵押物处置风险应由多主体共同分担，引入担保、保险以及更具专业处置能力的主体，并辅以地方政府的风险补偿基金来共同分担风险应是化解处置风险的有效手段。各试点地区的实践经验也证实了风险分担的必要性：截至2018年9月末，81.90%试点地区由财政出资设立了风险补偿基金，60.34%试点地区成立政策性担保公司①；成都温江引入“花乡农盟”第三方组织发挥抵押物处置职能[9]；苏州太仓、南通如皋要求农户以每亩地为单位且以银行为保险受益人购买额外保险[10]。

当前学者对农地抵押贷款风险分担的研究主要集中在两方面：其一，基于实践揭示农地抵押贷款风险的分担机制。戴国海等[10]基于江苏的实践，认为部分地区探索出的“农地抵押+第三方风险分担”和“第三方担保+反担保”风险分担机制均对风险有一定缓释作用。吴婷婷[11]以江苏沛县农土公司为典型案例，揭示其中存在着保险分担、担保分担、土地托底管理和村镇负责人考核等风险分担机制。顾庆康等[12]根据江苏东海、如皋模式和山东枣庄模式，指出农险、风险金、担保等风险分担机制是有效的外部增信机制，能在一定程度上缓解农户信贷配给。王艳西[13]以西藏山南市滴新村为例，认为该地农地抵押贷款模式中虽存在多元化风险分担机制，但本质上仍为政府兜底，不利于形成激励相容的风险分担机制。其二，探讨各参与主体在风险分担中的作用。杨林等[14]构建政府、农业经营主体和银行的博弈模型，发现风险补偿基金分担比例、抵押贷款利率、农地评估价值、农地价格波动率等是影响利益相关者博弈动力的因素。宋坤等[15]探讨银担合作分担风险的内在机理，认为依赖成长的对称互利的银担协同式合作模式是最优选择。

上述研究虽然在一定程度上刻画了风险分担机制的动机、机理和效用，但缺少整体、系统的分析，也并未对影响风险分担的因素、因素间的关系以及作用机理进行研究。识别风险分担的影响因素尤其是关键影响因素，是在多主体合作范式下优化风险分担的前提，抓住主要矛盾才能有针对性地给出相应优化措施。鉴于此，本文首先通过文献分析和专家访谈，辨识出影响农地抵押贷款风险分担的因素。其次以成都温江为调研区域，在分析其风险分担机制的基础上，从政府、银行、担保和环境四个维度探究风险分担影响因素的层次差异，构建解释结构模型分析得到影响因素的多级递阶结构，明确各影响因素的层级结构。然后引入MICMAC 法分析各影响因素的依赖性和驱动力，验证关键影响因素。最后有针对性地提出完善风险分担的措施。

二、农地抵押贷款风险分担机制及假设的提出

（一）成都温江农地抵押贷款模式

四川省成都市温江区是全国农地抵押贷款首批试点地区。2014年完成首笔农地抵押贷款，并形成极具特色的“成都温江模式”[9]。温江模式包含直接模式、政策性担保模式②和引入第三方组织模式③，融合了各试点地区常见的“农地抵押+第三方风险分担”“第三方担保+反担保”等风险分担机制，具有一定代表性。因此，本文选择成都温江作为调研区域。

如图1所示，①在直接模式下，农户将农地作为抵押物直接向银行申请贷款。若农户违约，由银行处置抵押物进行风险补偿，在抵押物价值无法足值变现时则启动政府风险补偿基金。②在政策性担保模式下，担保公司为农户提供担保，农户以农地及地上附着物实行反担保。若农户违约，由担保公司代偿欠款并对抵押物进行处置，在处置金额无法足值弥补债权时则启动风险补偿基金。③在引入第三方组织模式下，第三方组织全程参与贷款的评估、发放、监督及风险处置过程[9]。若农户违约，由银行委托第三方组织进行抵押物处置，第三方组织代为偿还欠款，在处置金额无法足值弥补债权时则启动风险补偿基金。除因缺乏担保牌照而不收取担保费或发挥评估监管职能而收取相应费用之外，这一模式实质上与多数试点地区采用的“担保+反担保”模式并无二致，因而下文将政策性担保和引入第三方组织统一称作“担保”。

图1 成都温江农地抵押贷款模式

调研发现，成功发放农地抵押贷款业务的商业银行均会强调是否有担保介入。但无论是否引入担保、担保的性质如何，该贷款的运行都存在过度依赖政府、各参与主体缺乏风险分担动机、银行对风险补偿基金实用性心存疑虑等问题，导致实际分担效果不佳、贷款规模难以有效扩大。这一现象恰恰说明风险分担的关键影响因素并不在于是否有担保介入以及引入担保的性质如何。这对于揭示影响农地抵押贷款风险分担的关键因素具有重要的理论价值。

（二）成都温江农地抵押贷款风险分担机制

本部分探究成都温江模式的风险分担机制，为厘清风险分担影响因素层级关系奠定基础。

1.政府层面。农地抵押贷款大力发展的前提是完善的抵押物价值评估体系和农地流转平台。由于当前农地抵押市场的公共服务设施建设相对滞后，只能由政府主导农业公共服务设施建设以及规范相关配套机制[16]。在地方政府财力雄厚的地区，政府能够通过财政出资设立政策性担保公司来提高抵押品的有效性，而财政薄弱的地方政府则缺乏这一能力[17]。同时，上述三种模式均提到财政出资设立的风险补偿基金。该基金既能够补偿抵押物不足值处置的损失，又能为银行或担保主体提供隐形担保。可见，政府是农地抵押贷款风险分担的重要参与主体。政府在损失发生后对确定主体进行补偿，直接面对的是风险承担主体而非风险本身，其对风险分担的影响是间接的。同时，政府“拓荒”和“兜底”的高度干预使其在整个影响因素系统中的作用具有辐射性。据此提出：

假设H1：政府因素是影响农地抵押贷款风险分担的深层因素。

2.银行与担保层面。直接模式中，银行承担着大部分抵押物处置风险。担保模式的引入往往伴随着反担保，担保主体承担还款义务的同时得到抵押物处置权。不论是政策性担保公司④还是内生于农村社会的第三方组织，在人脉和信息资源上更有优势，更具备专业的抵押物处置能力，银行对其放贷的意愿大幅提高。该风险分担机制使担保替代银行成为风险的就近端，因此，银行和担保都是可能直面抵押物处置风险的主体。据此提出：

假设H2：银行因素是影响农地抵押贷款风险分担的直接层因素⑤。

假设H3：担保因素是影响农地抵押贷款风险分担的直接层因素。

3.外部环境层面。外部环境包括所有潜在影响农地抵押贷款风险分担的外界因素，主要包括农业产业发展、农业公共服务设施和配套机制三部分。其中，农业产业和上下游关联农业产业的兴旺能够提升农业净产值，激发农地抵押贷款公共服务设施的发展，从而降低所需分担的风险。农业公共服务设施主要是指农地流转平台、农地流转社会化服务体系、价值评估体系等准公共平台。配套机制是风险分担机制正常运行的“润滑剂”，风险补偿配套机制决定了风险补偿基金这一风险共担机制能否落到实处，风险分担配套机制则是各参与主体权责利关系能否按照事先约定实现的保障。可以看出，环境层面的影响贯穿于风险分担机制的各个部分，并从多个层面影响风险分担。据此提出：

假设H4：环境因素对风险分担的影响是多层次的。

图2 风险分担流程图

三、农地抵押贷款风险分担影响因素的解释结构模型

（一）解释结构模型的原理和步骤

解释结构模型（Interpretative Structural Model⁃ing Method，ISM）是Warfield[18]于1974年提出的用于分析复杂社会经济系统结构的方法，属于系统科学的研究方法。ISM是通过构建一个多级递阶的结构模型，把复杂系统拆分为子系统或提炼出系统的构成要素。首先通过普遍认识、实践经验和专家判断的方式认识明确要素间的相互关系。然后在不损失系统功能的前提下，通过布尔矩阵运算或拓扑分析揭示系统内各要素间的层次结构，并用最简单且具有层次化的有向拓扑图呈现出来。ISM对于结果的展示效果直观，通过层级拓扑图可以直接观察到系统要素间的因果层次和阶梯结构，让错综复杂而又模糊的要素关系清晰化、条理化和层次化。

（二）影响因素的识别与分类

课题组基于近六年发表的与农地抵押贷款风险分担密切相关的15篇文献，初步设计了18个影响因素。清单列表见表1。对影响因素进行合并、筛选（将农地经营权价值认可程度和农产品收益合并为抵押物价值认可程度，删去了是否鼓励引入担保、产权明晰度⑥），最终得到15 个影响因素并归为四类。分类与各因素的详细说明见表2。

表1 农地抵押贷款风险分担影响因素的辨识

表2 农地抵押贷款风险分担的影响因素

四、数据分析

（一）结构自交互矩阵的建立

生成ISM 模型前，需要判断各影响因素之间的相关关系。统计发现，选取的访谈人数一般是影响因素个数的1.5倍左右[26—28]，因此成立24人的ISM小组。小组成员包括经办农地抵押贷款业务的商业银行信贷员、温江花乡农盟合作社负责人、人行温江支行和温江区农业农村局的工作人员以及研究农地抵押贷款的学者。小组成员情况详见表3。为保证相互关系结果的合理性与科学性，在给ISM 小组成员讲解各影响因素的定义与归类后，通过多轮德尔菲法征询意见：匿名配比分析、结果反馈、对比重组判断。本文设置80%的阈值[27]，当ISM 小组内超过80%的成员认为因素间存在直接影响关系时，确认关系成立；否则，再在成员内进行多轮反馈并取大多数意见。以上述ISM小组匹配结果为依据建立结构自交互矩阵，以系统反映农地抵押贷款风险分担影响因素之间的相互关系，如表4所示。

表3 ISM小组成员背景资料统计

表4 农地抵押贷款风险分担影响因素的结构自交互矩阵

（二）邻接矩阵的建立

建立邻接矩阵是生成农地抵押贷款风险分担影响因素解释结构模型的前提。根据表4中的关系判定，本文用15×15 方阵来表达任意两个影响因素之间的逻辑关联，得到表5所示的邻接矩阵A。其中，当i=j时，aij=0；当i≠j时，aij=1表示Si影响Sj，aij=0表示Si不影响Sj。

表5 农地抵押贷款风险分担影响因素的邻接矩阵A

（三）可达矩阵的建立

可达矩阵M 以矩阵形式描述农业抵押贷款风险分担影响因素之间经过各通路能够达到的程度。做邻接矩阵与单位矩阵I的和运算得到A+I，用布尔代数运算法则对A+I矩阵进行幂运算直至（A+I）k-1≠（A+I）k=（A+I）k+1，则可达矩阵M=（A+I）k。采用Mat⁃lab软件编程，发现当k=4时，可达矩阵M=（A+I）4，如表6所示。由于M矩阵中S1、S3、S9、S10、S11、S12列中对应的元素完全一样，可将其看作一个因素，因此保留S1删去S3、S9、S10、S11、S12。采用相同的方法，保留S2删去S15，保留S5删去S6和S8，得到缩减后的可达矩阵M1（表7）。

表6 农地抵押贷款风险分担影响因素的可达矩阵M

表7 缩减后的可达矩阵M1

（四）可达矩阵的层次化处理

根据可达矩阵M 构建可达集R（Si）（指从Si出发，所有可能到达的因素集合）和先行集Q（Si）（指所有可能到达Si的因素集合）。其中，R（Si）={Si|mij=1}，Q（Sj）={Sj|mji=1}。根据R（Si）和Q（Sj）求出各因素集合Li（Li满足k=Si∈S-L0-L1-Lk-1|Rk-1（Si）=Rk-1（Si）∩Ak-1（Si）），其中，定义L0（第0 级）为空集，L1中因素皆满足可达集与先行集的交集等于可达集的条件。剔除可达矩阵M 中L1层中的因素，确定L2层中的因素集。按同样过程，依次确定L3、L4…直到得到最底层Ln的因素集。表8中，影响农地抵押贷款风险分担的因素划为6 个层级：第一层影响因素集合为{S5，S6，S8}；第二层为{S4}；第三层为{S7，S14}；第四层为{S13}；第五层为{S1，S3，S9，S10，S11，S12}；第六层为{S2，S15}。

表8 农地抵押贷款风险分担影响因素的层级划分

（五）解释结构模型的生成

根据层次划分结果，得到农地抵押贷款风险分担影响因素的ISM 图。如图3所示，其中L1层的影响因素位于多级递阶结构图的最顶层，L6层位于最底层。各影响因素构成一个系统，彼此间相互关联，具体关系如下：

图3 农地抵押贷款风险分担影响因素ISM图

第一，位于最底层L6的影响因素为农业产业化程度和地方政府财力，表明这两个是影响农地抵押贷款风险分担的最深层因素，是风险分担中亟须关注的首要因素。

第二，位于直接层L1的影响因素为是否有助于担保介入、担保的收益和担保分担比例，是影响农地抵押贷款风险分担的最直接因素，也是最终影响目标，需要借助中间层路径从最底层影响因素开始着手解决。如在地方政府财力有效支持和农业产业化高质量发展的基础上，通过加大政府财政支持力度、保证农地抵押贷款政策的连续性、提高各方对抵押物评估的认可度、完善农地流转平台与评估体系等公共服务设施，则能够在健全风险分担与补偿配套机制的同时对引入担保的性质带来影响，进而使银行愿意分担比例更合理化，最终促进担保的介入并保证风险分担的合理性。

第三，位于中间层的影响因素通过最底层因素的解决传递至直接层因素，层次间具有递进关系，包括政策连续性（L5）、财政支持力度（L5）、抵押物价值认可程度（L5）、抵押物处置难度（L5）、抵押物评估体系完善程度（L5）、农地流转市场完善程度（L5）、风险补偿配套机制健全程度（L4）、担保的性质（L4）、风险分担配套机制健全程度（L3）和银行愿意分担比例（L2）。中间层的传导路径有两条：第一，风险补偿配套机制受政策连续性、财政支持力度等因素的约束对风险分担配套机制产生影响，风险分担配套机制直接影响银行以及担保主体的风险分担行为，最终作用于最顶层因素；第二，地方政府财力、抵押物处置水平及相关农业公共服务设施水平决定引入担保的性质，这直接影响到银行和担保主体的风险行为，最终作用于最顶层因素。

政府因素位于L5、L6，说明假设H1得到证实。银行因素位于L2而非L1，说明其作用需要通过影响其他分担主体从而对风险分担产生影响，假设H2并未得到证实。原因在于，虽然农地抵押贷款风险分担是由总体风险大小、各参与方风险规避程度和努力成本共同决定的，但担保在合作中一般处于劣势地位，银行愿意分担比例会对担保是否介入、担保收益以及担保分担比例产生直接影响，因此银行因素没有处在直接层。除担保的性质位于L3之外，其他担保因素都位于L1，且直接层完全由担保因素构成，假设H3得到证实。环境因素分别位于L3、L4、L5、L6，跨越多个层次，假设H4得到证实。

五、农地抵押贷款风险分担影响因素的MICMAC分析

（一）MICMAC方法简介

在确定农地抵押贷款风险分担影响因素递阶结构的基础上，进一步运用交叉影响矩阵相乘法（Ma⁃trix Impacts Cross-reference Multiplication Applied to a Classification，简称MICMAC）评价影响因素的驱动力与依赖性，以明确其地位与作用，从而针对性地制定相应措施。驱动力是指某一影响因素对其他影响因素产生的影响，为可达矩阵中该因素所在行之和。依赖性是指其他影响因素对该因素产生的影响，为可达矩阵中该影响因素所在列之和。对于较高依赖性的影响因素，首先需要通过解决大量其他影响因素来排除；对于较高驱动力的影响因素，则需要解决它以解决大量其他因素。由此，具有强驱动力的因素就是关键影响因素[27]。

根据驱动力和依赖性大小可将影响因素划分为自治簇（Autonomous）、依赖簇（Dependents）、联动簇（Linkage）和独立簇（Independent）四类[28]，分别对应于坐标系Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ和Ⅳ四个象限。其中，属于第Ⅰ象限自治簇的影响因素的驱动力和依赖性都很弱，其与系统的联系很少，但可能会对系统产生很强的作用；属于第Ⅱ象限依赖簇的影响因素的依赖性很强但驱动力很弱，易受其他因素的影响；属于第Ⅲ象限联动簇的影响因素的驱动力和依赖性都很强，但稳定性不高，其变化会对其他因素产生影响并反馈至自身；属于第Ⅳ象限独立簇的影响因素驱动力很强但依赖性较弱，是关键影响因素。

（二）影响因素的MICMAC分析

农地抵押贷款风险分担影响因素的MICMAC分析如图4所示，得出结论如下：

图4 农地抵押贷款风险分担影响因素的MICMAC分析

第一，不存在自治簇影响因素，说明所选取的影响因素没有独立于系统之外的，因素间具有很高的关联性。

第二，依赖簇影响因素有7 个。包括担保层面的是否有助于担保介入、担保的收益、担保分担比例、担保的性质，银行层面的银行愿意分担比例，环境层面的风险补偿配套机制和风险分担配套机制。这些因素容易受到其他因素的影响，比如，提高银行愿意分担比例、完善风险分担和补偿配套机制、提高抵押物价值认可度、降低抵押物处置难度以及保持政策连续性都能营造一个更有利于引入担保的环境。降低抵押物处置难度，提高抵押物处置率能够提高担保收益。担保分担比例受到银行愿意分担比例的影响，担保的性质很大程度上取决于地方政府的财力。银行愿意分担比例既取决于风险补偿和分担配套机制的完善程度，又取决于担保的性质。完善的风险补偿和分担配套机制则受到政策连续性、财政支持力度等因素的影响。担保层面的所有因素都属于依赖簇因素，说明担保因素具有很强的被动性，即担保分担发挥成效需要解决更多深层因素，这也解释了为何在温江模式中不论是直接贷款还是引入担保模式都没有取得很好的风险分担成效。

第三，联动簇影响因素有6 个。包括政府层面的财政支持力度、政策连续性，环境层面的抵押物处置难度、抵押物价值认可程度、抵押物评估体系完善程度和农地流转市场完善程度，均属于图3中的第二层级。这些因素之间相互影响，其任何变化都会对其他因素造成影响并反向作用于自己。具体表现为，农地抵押贷款相关政策连续性较好，政府更有可能对该贷款给予财政支持，农地流转市场、抵押物价值评估体系等公共服务设施能够得到更好的建设，从而提高农地抵押物价值的认可度，进一步降低农地抵押物处置难度，而这样又会反过来加强政策的连续性，从而形成因素之间的良性循环链条。由于链条具有较高的不稳定性，在针对这些因素时应同时关注链条的通畅性，从而产生良性循环效应。

第四，独立簇影响因素有2 个。包括政府层面的地方政府财力和环境层面的农业产业化程度。这两个影响因素在系统中是根源性驱动角色，亦是关键影响因素。该结果和ISM模型分析结果一致。关于农业产业化对于风险分担的影响：首先，兴旺农产业能够提升农业净产值，使得农地具有较高抵押价值，高价值的农地使得农地经营权需求也相对较高，农地经营权更强的流动性能真正激发农地抵押贷款的市场潜力。农业产业化与农地抵押贷款发展之间形成相互促进的良性循环，无形中优化了农地流转平台及价值评估体系等公共服务设施的发展，使得抵押物处置的风险和成本降低，从而影响到风险分担。其次，农业产业化的高质量发展能够改变组织制度安排、农业生产要素规模以及农业技术水平，吸引金融机构甚至社会资本参与到农地抵押贷款的风险分担中来。而地方政府财力的驱动力具体体现在：第一，政府作为农业公共服务设施建设和配套机制完善的主导者，其财力直接影响到农地交易特征和抵押物价值实现难度以及主体间关系的契约规范性，从而影响到银行和担保的风险认知和分担行为；第二，地方政府财力决定了可供选择的治理结构，财力雄厚的地方政府可通过设立政策性担保进行风险分担；第三，地方政府财力直接影响政府主体的风险承担能力，且政府风险兜底者的角色使其风险承担能力间接影响到其他主体的风险态度。

六、结论与建议

本文在揭示农地抵押贷款风险分担机制的基础上，基于成都市温江的调查和专家访谈，采用ISM模型和MICMAC 方法分析各影响因素的层级结构及其依赖性和驱动力，以识别影响风险分担的关键因素，从而有针对性地进行优化，促进农地抵押贷款的大力推广。结果发现，农地抵押贷款风险分担影响因素系统是一个六级的递阶系统，政府是影响风险分担的深层因素，担保是影响风险分担的直接因素，环境从多层面影响风险分担。其中，农业产业化程度和地方政府财力是影响农地抵押风险分担的关键因素。据此，本文提出以下建议：

第一，促进产业兴旺，贷款需要与支持产业发展的需求相契合。一方面，各金融机构应加强与当地农业产业化龙头企业、专业合作社等新型农业经营主体的衔接，探索农地抵押贷款支持农业全产业链建设的新路径，实现农村金融支持产业发展和农业产业带动金融需求的良性循环；另一方面，选择部分相对成熟且影响力大的农业产业，依托数字化技术打造专属服务平台和管理系统，使其在近期成为产业迅速发展的重要工具，远期成为农地抵押贷款风险处置工作的重要抓手。

第二，政府应分阶段对农地抵押贷款的风险分担给予支持。本文的结论证明，地方政府财力是风险分担的关键驱动因素，因此现阶段（初、中期）依然考虑由地方政府促成或直接干预贷款业务，以财政兜底来分担风险。同时，由政府主导建设农地流转等农业公共服务平台、完善风险补偿和分担配套机制，为市场化的风险分担机制创造更好的监督环境和执行条件。但考虑到调研过程中发现贷款运行过度依赖政府会导致贷款投放停滞不前，后期应明确政府与市场的边界，让政府回归服务本源，强化监管和市场导向，将财政支持从直接补偿损失逐步转向引导市场化分担，积极鼓励社会资本等其他主体参与分担。

第三，担保是影响风险分担的直接因素，各类性质的担保机构应加强风险管控，根据当地农业产业的生产周期、灾害周期和经营周期，在产品设计中融入担保期限、规模和项目类型等风控因素，以避免担保期限与上述各期限错配衍生出的额外风险。同时，担保能否更好发挥成效依赖于政府、银行和环境因素，政府和银行应合力塑造一个更有利于担保介入的环境，银行要避免过度转嫁风险，政府要主导建设更好的风险分担监督环境和执行条件，从而提高担保介入农地抵押贷款的覆盖面。■

注 释

①数据来源：国务院关于“两权”抵押贷款改革试点情况的总结报告。

②成都温江“三联融资担保有限公司”于2009年成立，属于政策性担保公司。课题组于2020年1月对温江开展实地调研，在哈尔滨银行温江支行发放的农地抵押贷款中，有10笔是三联融资担保有限公司提供担保，共计2618万元。

③第三方组织是指农地抵押贷款中除农户和金融机构外，将贷款供需主体联结起来的中介组织。

④政策性担保是抵押物处置风险的重要分担主体，具有独立分析意义，不把政策性担保归入政府层面。

⑤若将众多影响因素构建成一个系统，直接层因素对总目标（风险分担）的影响作用是直接的，而深层因素则驱动力更强，会对其他因素产生作用进而影响最终目标。

⑥调研发现，政府和银行是否鼓励引入担保取决于是否有一个有利于引入担保的环境。这和是否有助于担保介入因素意义重合，故删去。确权颁证是建设农地流转市场的重要前置步骤，故农地产权明晰度包含于农地流转市场完善程度因素中。

⑦担保的收益形式多样，除了包括向农户收取的担保费（如浙江嵊州模式）、评估费和监管费（如成都温江模式）等费用收入，成功处置抵押物所获得的收益还可能包括潜在客户资源、政府项目支持等社会资本收益。