农业供应链金融研究进展及展望

肖志源

（广东省科技干部学院财会与金融学院，广东珠海 519090）

农业是国民经济的基础，“三农”问题是关系国计民生的根本性问题，中共中央从2004 年起，连续十八年发布以“三农”为主题的中央一号文件，强调解决“三农”问题的重要性。制约农业产业结构升级、农村经济发展及农民收入增加的首要问题就是缺乏金融支持，具体表现为农户与中小农业企业融资难[1-3]，因此要解决“三农”问题的关键是构建普惠农村金融体系[4]。

在此背景下，农业供应链金融应运而生。农业供应链金融是供应链金融在农业领域的运用，也是近年来农村金融领域的创新[5-6]。农业供应链金融虽然没有统一的定义，但大部分研究认为农业供应链金融是以核心企业为中心，将农业供应链上下游的中小农业企业、农户与消费者之间的利益紧密联系在一起，金融机构为供应链各环节提供金融产品和服务的一种融资模式[7-9]。与传统农业金融相比，供应链金融基于真实的交易发生，能够缓解信贷双方信息不对称的问题[10-11]，从而缓解中小农业企业的融资约束[12]，农业供应链金融已成为一种有效的农村金融扶贫方式[13]。国家也从政策层面对农业供应链金融的作用给予了肯定，2017 年中央一号文件提出要加快农村金融创新，支持金融机构开展订单融资和应收账款融资业务。

对农业供应链金融的研究虽然取得了一些成效，但关注度依然远远不够，在CNKI 上检索2001—2021年间SCI 来源期刊、北大核心及CSSCI 期刊中关于供应链金融的论文共有1 143 篇，其中研究农业供应链金融的论文只有98 篇（只筛选了期刊论文）。党的十九大提出乡村振兴战略，农业现代化是乡村振兴战略的总目标，而农业供应链金融能推进农业产业化进程[14]。因此有必要梳理现有农业供应链金融相关研究文献，找出农业供应链金融的重点研究主题，探究待深入分析的领域。本文首先介绍农业供应链金融的概念、内涵、与传统农业金融的区别，其次利用CiteSpace 软件对农业供应链金融的研究时间、空间分布及研究主题进行分析，梳理与评述农业供应链金融的研究重点，最后展望未来的研究方向，尤其是供应链金融的脱贫效应，思考供应链金融如何助力乡村振兴战略的实施，真正发挥供应链金融的普惠作用。

1 农业供应链金融研究现状

本文在CNKI 上以“农业供应链金融”“农村供应链金融”“农产品供应链金融”为关键词检索2001—2021 年在SCI 来源期刊、北大核心及CSSCI 期刊上发表的论文，共检索到98 篇期刊论文及70 篇硕博论文（中国知网2021 年8 月6 日查询到的期刊和硕博学位论文数量），本文主要采用CiteSpace5.8.R1 软件用可视化分析方法来梳理农业供应链金融研究现状。

1.1 研究时间分布

从2009年开始，有学者开始将供应链金融应用到农业领域，开始农业、农村供应链金融研究。在2009—2018 年的10 年里，随着对“三农”问题的关注，乡村振兴战略的提出，关于农业供应链金融的研究论文逐年增加，2019 年达到巅峰，其农业、农村、农产品供应链金融的发文量为38篇，最近两年则有所回落。从发文量的时间分布图可以看出，针对农业供应链金融的研究虽然在逐年增加，但总量较少，依然缺乏足够的关注量。

1.2 研究空间分布

1.2.1 机构分布

农业供应链金融研究领域发文量排名前10的机构中，四川农业大学经济学院和西南政法大学中国法治企业研究院的发文量均为5 篇，并列第一，为发文量最高的研究机构；西南财经大学金融学院主要从农业供应链金融的风险及防范方面发文4 篇；西南财经大学工商管理学院侧重研究农业供应链金融的信贷减贫机制，发文3 篇（不同学院之间的研究侧重点有所不同，所以并未进行合并）；农业银行为发文量前10 的机构中唯一的金融机构，发文量同样为3 篇。目前，研究并报道农业供应链金融的单位主要为科研机构，金融机构的发文量并不多。

发文机构共现知识图谱可以显示哪些发文机构之间有合作及合作是否密切，连线表示机构之间有合作。发文机构共有102 家（N=102），连线数量29，网络密度为0.005 6，连线数量越多、网络密度越大，则表明机构之间的联系越密切、合作越多。整体而言各机构的研究相对独立，合作不密切，并没有形成明显的合作关系网络。即便有合作也只是在小范围内的合作，这可能与地区差异较大有关，发文机构中更多的是科研机构之间的合作，如西南财经大学金融学院与中国农业银行总行是为数不多的科研机构与金融机构之间的合作，表明农业供应链金融领域的理论研究和实践之间尚未形成有效的结合，后续研究应注重加强理论和实践的结合。

1.2.2 作者分布

作者中，徐鹏以10篇的发文量位居第一，其发文集中在近四年，作为第一作者或独著发文7 篇，主要研究农产品供应链金融的激励契约机制（与陈晓旭合作发文）及风险防范。四川农业大学的申云和西南财经大学的李京蓉在此领域建立起了合作关系，共同发文3 篇；申云以第一作者发文5 篇，主要研究农业供应链的信贷减贫效应及信贷风险防范。农业供应链金融的信贷减贫效应及农业供应链金融的风险防范是研究得较多的一个主题。

1.2.3 研究热点主题

研究热点反映了某一个领域学者们的关注重点，对于了解该领域的研究现状、发现研究空白、找出待解决的问题具有重要的意义。关键词作为一篇文章内容的高度凝练，能让读者快速了解一篇文章的研究重点，关键词聚类是利用聚类统计方法将关键词共现网络关系简化成数量较少的聚类标签的过程。运行CiteSpace 软件运用“LLR 对数似然算法”将关系紧密的关键词进行聚类，得到11个聚类标签，其反映了农业供应链金融领域的研究热点。

分析聚类标签可发现，关键词聚类标签内容之间存在着交叉，因此可将农业供应链金融领域的研究热点大概归纳为农业供应链金融模式、风险防范及农业供应链金融的减贫效应三类，本文将从这三方面梳理并评述文献的具体观点。

2 农业供应链金融研究重点与评述

2.1 运作模式

我国农业供应链金融的发展模式并不唯一，呈现多样化的特征，国内学者多采用案例研究法，探讨我国各地区的农业供应链金融模式。周晓强[15]、李友华等[16]、洪怡恬[17]以黑龙江地区为例，分析了龙江银行的“五里明”模式、“公司+农户+银行”等模式，认为农业供应链金融有效促进了农业发展，各经营主体实现了共赢；邵娴以马王堆蔬菜批发市场为例，提出了以批发市场为核心的农业供应链金融模式[9]；田剑英分析了浙江省55 条农业产业链，总结了7 种主要的产业链融资方式[18]。随着“互联网+”技术的运用，越来越多的学者研究农业数字供应链金融模式，我国农业供应链金融主要有以下两种模式。

2.1.1 传统农业供应链金融模式

我国农业供应链金融的早期发展模式是以传统金融机构为主导[19]；苟延杰认为农业供应链金融的传统模式有3 种典型模式，分别是“农户+核心企业+金融机构”“农户+合作社+核心企业+金融机构”“农户+农业园区+核心企业+金融机构”[20]，胡国晖等[21]、全淅玉[22]、郭捷等[23]均对这三种模式的运行机制进行了详细分析。

在“农户+核心企业+金融机构”模式下，政府整合地方农业资源，打造或与已形成龙头的地方农业企业合作，形成特色农业产业链。龙头企业根据以往与农户合作积累的了解，将信用状况良好、收入较稳定的农户推荐给金融机构并为其提供担保，农户以未来的收入为抵押申请贷款，商业银行审核后将资金发放给龙头企业，龙头企业根据借款企业和农户的信用状况和资金用途对信贷资金进行统一调控与管理，龙头企业负责农产品的销售，农产品销售所得收入在归还商业银行的借款本金和利息后，余款再划拨给借款农业企业和农户。农业企业为农户的生产过程提供技术支撑，监督整个农产品的生产、加工、销售过程，确保资金流、信息流和物流在封闭的环境下有序、平稳运行，传统农业供应链金融模式如图1所示。

图1 传统农业供应链金融运作模式

在传统农业供应链金融的另两种模式中，农业园区成熟的生产技术为农产品的生产、存储与销售提供了保证，有利于降低生产和流通成本。农户以土地入股，在自愿、互利的基础上加入农业生产合作社，将农户单一的生产模式转换成规模化、集约化的生产模式，使农户的技术水平大大提升，抵御风险的能力大大增强。合作社作为申请贷款的主体，加上龙头企业的担保，更容易获得金融机构的贷款。在传统的农业供应链金融中，商业银行是重要的资金提供者，为供应链中的农业中小企业和农户提供资金支持，政府为商业银行的惠农政策提供相应的财政补贴。随着农业供应链金融的不断创新与完善，信托机构及保险机构等也慢慢引入，引入信托机构主要是为贷款提供担保，针对市场风险较大的畜牧养殖业等行业，引入保险机构能全程保障农户的生产，增强农户抵御风险的能力。

传统金融机构主导的供应链金融模式依托商业银行众多的线下网点及政府在其中所起的作用，具有覆盖面广、融资成本低及产业集聚能力较强的特点[19]。该模式不仅为金融机构带来了新的盈利增长点[24]，还促进了农业的规模化经营[15]。

2.1.2 数字化农业供应链金融模式

随着大数据、“互联网+”技术在农业领域的运用，越来越多的学者研究数字化农业供应链金融模式。传统金融机构在开展农村业务时，往往面临抵押品不足、信息不对称等问题[25]，而“互联网+金融+农村市场”的数字化模式能有效解决这一难题，与传统供应链金融相比，数字化供应链金融在目标客户选择、风险控制、预期资产处置及风险资产定价方面更具有优势[26-27]。

数字化农业供应链金融包括核心企业主导的模式和电商平台主导的模式，龙头企业发展到一定规模后需要进行变革，寻找新的业务增长点[28]，在国家大力振兴乡村的背景下，各龙头企业利用自身在行业的优势，依靠产业集群的巨大资源，纷纷建立电商平台、金融平台及物联网平台等，为农户提供信贷、保险等金融服务，解决农业资金短缺的问题。比较有代表性的核心企业是新希望集团和大北农集团，许玉韫等研究了大北农的农村金融运作机制[27]，钟美玲以新希望“好养贷”为例分析了农业数字供应链金融模式[29]。随着移动互联网在农村地区的持续渗透，农村电子商务快速增长，电子商务的产业集聚推动了阿里巴巴、京东等互联网金融企业加快拓展农村金融市场，阿里巴巴旗下的蚂蚁金服、京东纷纷推出农村互联网金融产品，阮明烽等[30]、汪雯羽等[31]、程龙宇[32]开始对以蚂蚁金服、京东等为代表的互联网电商平台主导的农业数字供应链金融展开研究。

核心企业主导的模式与电商平台主导的模式虽然在资金来源、客户选择及风险防控方面存在差异[27]，但都实现了传统模式的数字化转型。现以蚂蚁金服为例，分析数字化农业供应链金融运行机制，运行模式如图2所示。

图2 数字化农业供应链金融运作模式

在此种模式下，龙头企业与农户签订协议，达成采购合作，龙头企业根据长期与农户合作积累的信息筛选农户，并推荐给金融平台，金融平台根据农户的资产负债情况、生产规模、与龙头企业合作的稳定度和在电商平台留下的数字足迹来确定是否授信及授信额度，金融平台的资金并不来源于传统的金融机构，主要是小额贷款公司和互联网银行。在贷款资金发放过程中，金融平台可以采用定向支付管理系统，只能在电商电台上采购生产物资，不允许贷款资金提现，一定程度上避免了可能存在的道德风险。为了避免因不可控风险而导致农户无力还款的情况，可以通过引入保险机构为农户提供农保服务，龙头企业全程为农户的生产过程提供技术支持。生产过程结束后，龙头企业收购农户的农产品，并在电商平台或线下完成农产品的销售，销售农产品所得的收入先归还平台的贷款本息，然后才与农户结算利润。

由于数字化供应链金融能缓解传统供应链金融信息不对称等问题，而且风险可控、模式运行稳定、惠农覆盖面广，是农业供应链金融未来发展的方向和重点[25]，但数字化农业供应链金融依然存在不完善的地方，需要当地政府、龙头企业及互联网平台的共同努力。

2.2 农业供应链金融风险及风险管理

随着农业供应链金融的快速发展，越来越多的学者开始关注农业供应链金融风险，彭路认为供应链本身的内在关系决定了供应链金融风险并不能完全规避，甚至在某些情况下有可能会被放大[33]，如何防范供应链金融风险成为一个重要的研究主题。

2.2.1 影响农业供应链金融风险的因素及类型

Hendricks认为供需之间的不匹配是导致风险存在的主要原因[34]；Flynn等认为供应链金融面临微观、中间层及宏观层面的不确定性[35]；潘永昕筛选出了影响农业供应链金融的32个因素[36]，利用解释结构模型将风险分层，得出生成农业供应链金融风险的浅层直接因素是核心企业的信用水平、信息的共享程度及真实度，宏观环境和自然灾害才是生成风险的深层因素。

何佳婧等以“希望金融”为例，分析了农业供应链金融平台存在的风险，“希望金融”是新希望创建的P2P 平台，以服务于农业供应链金融为宗旨的中介服务平台，并不提供资金[37]。何佳婧等认为这类平台主要有制度风险、法律风险、市场风险、经营风险和信用风险。黄芳重点度量了P2P 平台的风险，认为P2P 平台除了具有信用风险、市场风险、流动性风险这些常见的风险，还特别提到了操作风险[38]。P2P 平台的操作风险既包括平台内部人员操作不当的内部风险，还包括外部的非法操作，在信息技术方面面临安全问题。

信用风险是农业供应链金融中一种较常见的风险，徐鹏认为农产品特有的周期性、不可控性、收入不稳定性等导致农户、涉农小企业面临无法及时还款的违约风险[39]。一些学者对信用风险展开了详尽的研究[40-43]，李光荣基于黄河中上游陕、甘、宁、蒙、晋五省的780 份调查问卷，从理论到实证分析了信用风险形成的原因，认为核心企业、借款企业、融资资产、供应链关系及网络信息技术是影响信用风险的内在原因，自然、经济环境、国家产业政策、风险中介提供的服务是影响信用风险的外在原因[44]。

以彭路为代表的学者重点探讨了农业供应链金融中的道德风险问题。道德风险指的是链上的参与主体为了某种利益，违法合同约定，擅自改变资金的用途，造成金融资产及其他参与主体利益受损的可能性。如果核心企业出现道德风险，则防范供应链金融风险的基础也将不复存在[45]，彭路采用序贯博弈法论证了核心企业道德风险的放大机理，企业的规模经济、羊群效应及合成谬误等都是放大道德风险的成因[33]。

当然也有其他学者基于不同方法将农业供应链金融风险进行了分类，徐鹏选取了10个影响线上农产品供应链金融风险的因素，运用因子分析法得到了农产品供应链金融风险的三种风险，分别是运行风险、外部风险、内部管理风险[39]；常玉栋也将供应链金融风险分为外部风险、内部风险和参与主体风险[24]。

2.2.2 农业供应链金融风险管理

通过梳理现有关于农业供应链金融风险防范的文献，发现其主要是从以下几个方面加强对农业供应链金融风险的管理。

2.2.2.1 建立更精准的农业供应链金融风险评估体系

Shearer 认为随着供应链金融的快速发展，传统的风险评估方法已无法对供应链金融风险做出准确的判断，有必要建立更加精准的风险评估体系[46]。徐鹏运用结构方程模型构建了用来评估线上农产品供应链金融风险的评估体系[39]；黄芳等构建概率神经网络模型度量、评估了P2P 平台的风险，结果表明该模型简单易实现、评估效果好[38]，为度量农业供应链金融业务中P2P 平台风险提供了新的思路，也为投资人做决策提供了参考。赵倩将数学思维引入农业供应链金融风险评估模型，基于突变理论，选取了4 个一级指标和13个二级指标来构建风险评估体系，最后用该模型对龙江银行在肇东市的玉米农业供应链金融模式的风险进行了评估[47]。Wu 等利用遗传算法-反向传播神经网络（GA-BPNN）模型评估农业供应链信用风险，案例分析结果表明GA-BPNN 算法能较好地评估农业供应链金融信用风险，评估的精确度和速度都较传统评估方法有所提高[48]。

2.2.2.2 发挥第三方机构在防范农业供应链金融风险中的作用

部分学者提出引入第三方机构来降低农业供应链金融整体风险的建议，Chen等认为在供应链中引入第三方物流企业，可以显著提高供应链上参与企业的收益，从而降低整体风险[49]。徐鹏重点分析了农产品供应链金融中物流企业的风险问题，针对第三方物流企业的道德风险问题，运用委托代理理论、互惠性偏好理论，构建有第四方物流参与的非利润指标委托代理模型[39]。针对P2P 平台的道德风险与操作风险问题，黄芳认为有必要在资金交易过程中引入第三方资金监管，加强对资金流的监管，制约平台的资金控制权利[38]。

2.2.2.3 加强农业供应链金融信息披露与共享制度

张东博认为农业供应链成员规模较小，内部财务制度并不规范，内部信息披露制度也不健全，而促进供应链成员按规范程序披露生产、经营活动的关键信息，有利于金融机构筛选优质客户，降低信用风险[42]。李光荣提到在信息技术环境下，应搭建高效的信息传递平台，加强供应链成员间的信息共享和流通，尽可能消除主体间的信息鸿沟，增强农业供应链金融风险管控协同能力[44]。当然信息在供应链成员间顺畅、及时的共享离不开信息技术的发展，加大投入力度、提高信息技术水平的同时也能保障供应链金融业务的顺利开展，对降低农业供应链金融风险也大有裨益。电商平台、P2P 平台交易都会产生海量数据，如何充分利用这些动态数据也依赖信息技术的发展。

2.2.2.4 完善农业供应链金融政策支持体系

农业供应链金融风险防控是个系统工程，必须以系统思维来管控风险，构建核心机构、金融机构、农业中小企业等共同参与的风险治理系统，农业供应链金融风险治理系统当然离不开政府的政策支持。刘星海认为金融监管机构一方面应加快农村地区金融支付服务基础设施建设，健全农村支付和清算系统，高效的支付结算体系能加快资金的周转速度，中小农业企业就可以使用较少的流动资产来满足较大生产规模的资金需求，一定程度缓解中小农业企业及农户的资金需求；另一方面，金融监管机构应加强农村征信体系建设，建立信用信息数据库，尽可能多地将农户、农业企业的信用信息纳入数据库，同时鼓励信用评级机构参与农村信用体系建设中来，发挥社会各方的作用[50]。潘永昕提到当地政府应协调有关部门健全农户征信系统，优化农村信用环境[36]。政府要发挥组织优势，引导链条上的参与主体建立稳定的利益联结机制，当地政府也要完善各种补贴政策，对商业银行的惠农政策补贴、保险机构的保险补贴、担保公司的担保补贴等，引导农户、合作社更多地利用保险、担保机制提升抗风险的能力。

2.3 农业供应链金融减贫效应

近年来，国家逐渐加大对贫困地区的支持力度，不断探索更有效的扶贫方式，扶贫方式也由以往单纯的“输血”向“造血”式转变，旨在提高贫困地区的自我发展能力[51]。党的十九大报告提出乡村振兴战略，乡村振兴战略的实施离不开供应链金融的支持[52]，发展农业供应链金融是乡村产业振兴的必然选择[53-54]。正是由于农业供应链金融在乡村振兴中的作用，学者们纷纷就农业供应链金融服务乡村振兴的路径、减贫效应和机制展开研究。

从理论上来说，农业供应链金融减贫效应指的是农业供应链金融将更多独立、分散的农户纳入供应链体系中来，为农户提供信贷支持，将农户与供应链链条上其他主体的利益捆绑在一起，共同承担风险，利益联结、风险共担的稳定关系解决了传统农业金融面临的信息不对称、抵押物不足等问题，促进了贫困人口就业[55]，减少贫困人口资金的获取成本、交易费用及因信息不对称而造成的损失，从而增加其收入，最终通过金融普惠缓解贫困、实现脱贫致富[56]。

吴胜男分析了太和县中药材产业供应链，构建Probit 模型，实证分析供应链金融的减贫效应，结果表明太和县构建中药材供应链金融具有积极的减贫增收效应[57]。申云以云南省国家贫困县数据为例，采用PSM-DID 方法评估了农民合作社供应链金融的信贷减贫效应，结果表明农民合作社供应链金融减贫效应显著；同时还比较了不同主体领办的供应链金融减贫效应，其中种养大户、村干部和企业领办的都具有显著的减贫效应，而营销大户领办的减贫效应并不显著[58]。申云等对比了自主发展模式与委托发展模式下供应链金融的减贫机制，在自主发展模式下，金融的“造血”式扶贫主要是通过农业产业发展、金融政策支持与风险防范管理三大利益联结机制来实现；而在委托发展模式下，农户享受到农业产业发展所带来的红利，红利主要指的是债权的固定收益或股权的分红所带来的资本回报，从而达到脱贫的目的[59]。

3 展望

3.1 小结

在研究内容上，农业供应链金融前期研究主要集中在农业供应链金融的模式与风险管理上。龙江银行“五里明”模式及以马王堆蔬菜批发市场为例的供应链金融模式较多地出现在早期的文献中，随着以阿里巴巴、京东为代表的互联网平台及以新希望集团和大北农集团为代表的核心企业意识到农村金融的巨大潜能后，纷纷在原有业务基础上开展农村金融业务，关于数字化农业供应链金融模式的研究也开始增多。农村经济背景及农业供应链的特征决定了风险分析与风险管理是供应链金融研究中绕不开的主题，信用风险、道德风险、操作风险、法律风险、系统风险在文献中出现的频率较高，学者们也从核心企业、金融机构、金融平台、农户、当地政府等角度较系统地提出了供应链金融风险防范措施。随着乡村振兴战略的提出，国家陆续出台各种政策鼓励金融机构充分利用互联网技术发展“三农”供应链金融，为农业、农村、农民提供金融支持，关于农业供应链金融服务乡村产业振兴路径、增加农户收入的金融减贫效应研究也逐渐增多。

从研究方法上来看，现有“三农”供应链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对参与主体之间的行为进行分析[60-61]，定量分析农业供应链金融减贫效应的研究并不多，吴胜男采用Probit 模型实证分析农业供应链金融的减贫效应，研究采用赋值法来量化减贫增收，以农户收入是否超过国家贫困线为标准来赋值，超过赋值为1，否则为0[57]。申云因无法获取农户获得信贷前后的贫困变动数据，故先采用PSM 方法匹配合理的参照对象，再利用DID 双重差分法比较农户获得信贷前后贫困状况之间的净效应[58]。

3.2 展望

农业供应链金融具有小微金融、合作金融和普惠金融的特点，决定了乡村振兴战略的实施离不开农业供应链金融的支持。因此，进一步深入研究农业供应链金融如何服务乡村振兴就具有重要的现实意义。

3.2.1 探索农业供应链金融在乡村振兴中的宏观效应

农业供应链金融的宏观效应指的是农业供应链金融助力农业产业兴旺的效应、影响机制及影响路径。农业产业兴旺是乡村振兴战略实施的关键和重点，通过加快农业供给侧改革，全面推进农业现代化进程，构建现代农业生产、经营体系，实现农民收入的可持续性，从而实现农民生活富裕，而一直以来制约农业产业发展的关键因素是金融供给不足。国家陆续出台相关文件，从政策层面明确提出要优化金融资源配置，金融资源要向农业、农村倾斜，满足乡村振兴对金融的需求。现有文献缺乏对农业供应链金融的宏观效应研究，既缺少对农业供应链金融助力乡村产业振兴效果的实证研究，也缺乏农业供应链金融影响农业产业的机制、路径研究，朱海鹏虽然探讨了供应链金融服务乡村振兴的路径，但其分析仅仅停留在定性分析上，需进一步探讨农业供应链金融助力农业产业兴旺的内在影响机理、路径[54]。

3.2.2 深入探究农业供应链金融在乡村振兴中的微观效应

农业供应链金融的微观效应指的是农业供应链金融助力农户减贫、实现生活富裕的效应及影响机制。现有文献在分析农业供应链金融减贫效应时，并没有严格区分传统农业金融、小额信贷与农业供应链金融，这三者虽然都是为农户提供资金支持，但完全是不一样的融资模式，不能将三者混淆在一起。同时，现有研究缺乏不同农业供应链金融模式对农户收入的影响。农业供应链金融模式包括传统模式与数字化模式，传统农业供应链金融有“农户+核心企业+金融机构”“农户+核心企业+合作社+金融机构”“农户+核心企业+农业园区+金融机构”这三种典型模式；数字化农业供应链金融模式也有核心企业主导的和互联网平台主导的两种模式，不同的供应链金融模式对农户收入所产生的影响有没有差异？传统模式还是数字化金融模式会给农户带来更低的成本、更高的收入？申云也只分析了不同主体领办合作社的减贫效应[58]，这些问题都值得进一步探究，只有全面了解了不同农业供应链金融模式对农户收入的影响效应、机制，才能提出有针对性的措施，真正发挥农业供应链金融服务乡村振兴的作用，这些都有待后续的研究，也是农业供应链金融未来的研究方向。