资源禀赋、农户分化与农地产权抵押贷款需求差异——来自宁夏农地产权抵押试点区的证据

■李品 牛荣

一、引言

2004 年至今，中共中央、国务院连续二十年发布以“三农”为主题的中央一号文件，高度重视农村金融发展问题。2014年中央一号文件指出：稳定农户承包权，放活土地经营权，允许承包土地的经营权（简称“农地产权”）向金融机构抵押融资。2021 年中央一号文件明确规定：持续深化农村金融改革，鼓励开发专属金融产品支持新型农业经营主体，健全土地经营权流转服务体系，以完善农地产权抵押贷款市场化处置机制，满足农户信贷需求。2023年中央一号文件再次明确指出：金融机构需要增加乡村振兴相关领域贷款投放，深化农村土地制度改革，扎实搞好确权，稳步推进赋权，有序实现活权。这为在更大范围内实施农地产权抵押贷款奠定了基础。

随着一系列政策措施的深化推进，农村金融市场迅速发展，正规金融机构覆盖面显著扩大[1]。农地产权抵押贷款试点在全国相继开展，有效盘活了乡村的资源、资金和资产[2]。农村金融资源的可得性和可及性渐升，这在一定程度上缓解了农户融资难题[3]和农业投资约束[4]，拓宽了农户增收渠道[5]，撬动了农民收入长期性增长[6]。农户收入的增加又进一步强化了其获取外部资源的能力，使得农户的综合资源及其可利用范围增加。为获得更高的收益，农户必然对生产资源的投入及配置进行理性选择，于生计结构上做出继续农业生产或转向农工商结合的理性经济决策，在整体和个体上由高度的相似性向复杂的异质性变迁[7]。因此，这一过程充分表现为以理性释放为核心的农户分化过程[8]，并且分化程度在农业农村现代化的进程中逐渐加剧[9]，同时农业产业升级又对优化农村金融资源配置提出新的要求。因此，面对中国农村金融资源配置整体供给过剩与局部有效供给不足并存的长期特征[10]，如何在资源禀赋有限且农户分化趋势明显的条件下，厘清不同类型农户农地产权抵押贷款需求影响因素及其深层次的作用机理，对可持续和精准地配置金融资源，促进农民增收致富，实现共同富裕具有重要的研究价值。

农户家庭资源禀赋是指整个家庭参与社会经济活动过程中所拥有的全部资源和能力[11]。学者们多从单一资源禀赋角度出发，研究不同类型农户农地产权抵押贷款需求意愿：一是土地资源禀赋。部分学者认为土地大规模农户比小规模农户拥有更高的农地产权抵押贷款需求意愿[12—14]；新型农业经营主体对农地产权抵押贷款的意愿显著高于传统小农户，且两类农户的抵押贷款需求均受到经济特征因素、区位因素、土地流转特征因素的共同影响[15]。二是金融资源禀赋。农业收入在家庭总收入中的比重直接体现为农户分化类型，不同类型农户对农地抵押贷款的行为响应存在明显差异[16]；农户的负债水平显著正向影响农户农地抵押融资意愿[17]；农户资产状况与农地产权抵押贷款需求正相关，即资产状况较好的农户生产性贷款需求较高，从而引致较强的农地产权抵押贷款需求[18]。三是社会资源禀赋。农户社会资本会影响农户借贷成本，不同类型社会资本对农户借贷成本的影响程度不同，相较于友缘社会资本，亲缘社会资本更易取得低息贷款[19]；社会资本显著影响了不同类型农户的信贷需求[20]。此外，不同职业类型的农户也会具有不同的抵押贷款需求。陈会广等[21]认为相较于非农型和兼业型农户，纯农型农户的农地产权抵押贷款需求意愿最高；与此相反，黎毅等[22]认为以非农为主、兼顾农业的非农兼业户（二兼户）的农地抵押贷款需求意愿最高，其次是纯农型和以农为主、兼营非农的农业兼业户（一兼户）。

尽管诸多研究分别从土地、金融、社会、职业等不同维度探讨了农户分化类型及其农地产权抵押贷款的需求意愿，但忽视了各维度之间的客观联系。只有从多维资源禀赋要素结合的动态视角下研究农户综合资源禀赋及其配置结构，才能深刻地认识到农户类型的多元化成因。此外，针对农地产权抵押贷款需求意愿的研究主要是通过定性理论分析或定量实证研究找出相应的需求影响因素，并未对因素间的层次结构和逻辑关系展开深入研究，缺少对不同类型农户农地产权抵押贷款需求差异的深层次思考。鉴于此，本文以农户资源禀赋为基础，采用因子分析和聚类分析方法量化研究农户分化类型，运用有序Logistic 模型探讨不同类型农户农地产权抵押贷款需求影响因素，然后在通过内生性检验的基础上，采用ISM 模型分析需求影响因素内部的层次结构及作用机理，为制定可持续和精准的政策提供理论支撑。

二、理论分析与研究假说

林毅夫[23]指出要素禀赋决定农户可支配的资本、劳动和自然资源的总量，且禀赋结构可随时间变化。改革开放之前，中国农村的土地、资本、劳动力等资源要素由集体统一配置，农户在资源的组合和分配上缺乏自主性，因此农户具有均齐化性质。改革开放之后，市场化体制的实施拓展了农村要素输入渠道，农户通过引入外部资源，促进了要素组合及配置方式的多样化，造成农民在职业和收入等领域的差异，这成为理解农户分化问题的基础理论依据[24]。同时，中国农村是传统的人情社会，社会资源必然深刻地影响着农户的日常生活和资源获取能力[25]，这进一步强化了农户资源禀赋异质性。在此基础上，农户会依据自身资源禀赋及结构差异，理性配置要素制定生计策略以增产增收，而收入的增加能增强农户从外部获得金融资源的能力，推动农户以不同的资源配置方式将自有资源和外部金融资源投入到经济活动中，从而获得更多的收入。这一动态循环过程会持续强化农户的整体资源禀赋和内部结构差异，最终导致农户分化为不同类型。因此，本文提出以下假说：

H1：非均齐化的资源禀赋及其配置方式导致农户分化。

张杰[26]认为国内外学者在研究农村金融相关问题时，主要持有两种观点，一是强调小农的理性动机，二是坚守小农的生存逻辑。基于两种相悖理论，中国传统小农自有内生式发展问题，应根据现实情况研究中国农村金融发展问题和农户分化态势。值得注意的是，陈雨露等[27]认为在农户变迁的长期视角下，存在着某些时点上“生存小农”向“理性小农”的动态转化，在这一过程中，农户的信贷需求及其获取信贷的能力也会随之提高。然而，面对农户与日俱增的信贷需求及信贷约束，农地产权抵押贷款政策成为撬动农村“沉睡”资源的关键支点，推动了农地资源在农村内部以及劳动力资源在城乡间的流动[6]。这种趋于理性的资源动态配置必然导致农户分工的深化和农户分化加剧。同时，差异化的资源禀赋也制约着农户对生计策略的选择，进而影响到其自身对外部金融资源的需求，导致农户存在不同的农地产权抵押贷款需求意愿，因此农户分化与农地产权抵押贷款需求差异密切相关[28]。现有文献认为农地确权[29]、金融知识获取圈层和失地风险感知[30]等因素显著影响着农户的信贷意愿。此外，农户基本特征、家庭经济特征、信贷特征以及相关政策认知均对农户农地产权抵押贷款需求意愿产生重要影响[31]。可知，农户农地产权抵押贷款需求取决于多种影响因素，但影响因素对贷款需求的具体作用路径是什么样以及作用路径上的因素是否因存在关联关系而构成层次结构，这两个问题需要进一步的研究。因此，本文提出以下假说：

H2：不同分化类型农户具有显著异质的农地产权抵押贷款需求。

H3：不同分化类型农户的农地产权抵押贷款需求影响因素具有差异化的层次结构。

根据以上分析，本文给出如下研究机理（图1）。

图1 农户分化及农地产权抵押贷款需求差异的研究机理

三、数据来源、变量设定与模型选择

（一）数据来源

本文使用的数据来自西北农林科技大学陕西省农村金融研究所对全国农地产权抵押贷款试点区宁夏回族自治区平罗县2018 年的调查数据。该调查采取分层随机抽样方法，对宁夏平罗县6 个乡（镇）的35个村庄开展实地调研，调查问卷包含农户基本信息、借贷情况、融资需求、农地产权抵押贷款情况等内容。平罗县自2013 年开启农村产权抵押贷款试点，融合土地制度和农村金融制度，打造出政府主导型农地产权抵押贷款的“平罗模式”，为全国开展农地产权抵押融资、强化乡村振兴金融服务提供典型样板。基于研究目的，本文按照真实性、准确性和完整性原则剔除缺失、无效和异常样本数据6个，获得有效样本数据432个，问卷有效率达98.63%。

（二）模型选择

1.因子分析

本文对农户分化指标体系进行总体效度检验，在通过KMO检验和Bartlett’s球形检验结果后，根据特征值大于1 的原则提取公共因子，并采用方差最大化正交旋转方法处理原始变量，剔除小于0.5的因子载荷值，以保证变量收敛效度。

2.聚类分析

为进一步研究因子分析模型的拟合质量，增强其对实际问题的解释能力，本文采用二阶聚类法对已提取的公共因子再次确定最佳聚类个数，得出更加明确的农户分化类型。

3.有序Logistic回归模型

本文利用有序Logistic 回归模型分析农户农地产权抵押贷款需求的影响因素，基本函数为：

（1）式中，y表示农户农地产权抵押贷款需求，xi(i=1,2,3,…,n)表示影响第i个农户抵押贷款需求的因素指标，βj(j=1,2,3,…,J)是与xi对应的回归系数，αj是模型的截距。第j类情况发生的概率可写为：

由于观测值相互独立，因此联合分布函数为各类观测值边际分布函数的乘积：

4.ISM模型

ISM 模型即解释结构模型，是通过将复杂的系统分解为若干子系统（要素），解析各子系统（要素）之间的关联关系和层次结构，最终发现研究对象最直接和最根本的影响因素[32]。影响农户农地抵押贷款需求的因素间既彼此独立又相互影响，有序Logistic模型可以确定出具有统计显著性的影响因素，但无法确定因素间的关联关系和层次结构。为此，本文引入ISM模型分析影响因素间的逻辑关系和作用路径。具体分析步骤如下：

第一步，根据需求影响因素之间的二元关系建立邻接矩阵A。运用德尔菲法建立影响因素间的二元逻辑关系Rij，若因素Si对Sj有直接影响，赋值为，否则赋值为0。其具体定义如下：

第二步，构建需求影响因素的可达矩阵。结合（6）式并运用Matlab 软件将影响因素邻接矩阵转换成可达矩阵M。

（6）式中，I为单位矩阵，n为幂指数，2≤n≤k(k∈N*)，可达矩阵幂运算满足布尔矩阵运算法则。

第三步，构建需求影响因素的层次结构矩阵。基于可达矩阵M，构建层次结构矩阵M’，分解出矩阵中每个层次最大阶数的单位矩阵。从最高层到最底层要素集合的确定方式如下：

（7）式中，P(Si)为可达集，表示可达矩阵中从因素Si出发可以到达的全部因素的集合；Q(Si)为先行集，表示可达矩阵中可以到达因素Si的全部因素的集合。

第四步，构建需求因素的层次结构模型图。依据层次结构矩阵M’分析结果，将同层级的需求因素排列在同一水平线上，将不同层级的需求因素按等级纵向排列，用有向边连接同一层级及相邻层级的因素，得到影响农户农地产权抵押贷款需求各因素间的层次结构模型图。其中，表层需求因素为直接原因，中层需求因素为具体原因，深层需求因素为根本原因。

（三）变量设定

被解释变量：本文以农户农地产权抵押贷款需求作为被解释变量。为避免单个指标的片面性，将农户农地抵押贷款需求划分为有序递增的五个维度，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”。

解释变量：本文从农户产权抵押贷款需求侧（农户个体特征）和供给侧（金融机构特征）选取解释变量，分为四个层面16个子指标。农户个体特征包括农户抵押特征、农户资产特征、农户收支特征，其中：农户抵押特征通过抵押贷款经历、抵押贷款政策认知、抵押贷款程序认知和抵押农地确权登记来表征；农户资产特征以非存款类金融资产价值、房屋价值、农业固定资产价值和非农业固定资产价值来衡量；农户收支特征从农业收入、非农业收入、生活消费支出、农业生产性支出和非农业生产性支出五个方面来测度。金融机构特征通过农信社信誉、农信社分支机构数目、农信社交通便利程度三个指标来表示。

农户分类变量：本文选取人力资源、金融资源、农地资源、社会资源四个维度共10个子指标研究农户分化类型。其中：人力资源包括农户年龄、劳动力占比、文化程度；金融资源包括家庭储蓄额和家庭借款额；社会资源包括家庭是否有成员为村干部、是否有成员在政府机构工作、是否有成员在金融机构工作；农地资源包括粮食作物面积比重和耕地面积。本文的变量定义及取值情况见表1。

表1 变量设定及描述性统计

四、实证分析结果

（一）因子分析结果

本文首先对农户分类变量进行总体效度检验，具体结果如表2 所示。KMO 统计量的值为0.555，Bartlett’s 球形检验的结果为P=0.000＜0.01，说明变量间存在强相关性，适合做因子分析。依据特征值大于1 的原则，最终在10 个子指标中提取4 个公共因子，对应的累计方差贡献率为56.621%，因子分析效果较好。选择方差最大化正交旋转法，剔除小于0.5的因子载荷值，最终得到效度高的四类因子。

表2 旋转后的成分矩阵

公共因子F1 的特征值是1.783，方差贡献率为17.826%。变量包括年龄、劳动力占比、文化程度，其因子载荷绝对值分别为0.823、0.657、0.654，可归类为人力因子。

公共因子F2 的特征值是1.489，方差贡献率为14.888%。变量包括家庭是否有成员为村干部、是否有成员在政府机构工作、是否有成员在金融机构工作，其因子载荷绝对值分别为0.684、0.748、0.707，可归类为社会因子。

公共因子F3 的特征值是1.331，方差贡献率为13.306%。变量包括家庭储蓄额、家庭借款额，其因子载荷绝对值分别为0.691、0.747，可归类为金融因子。

公共因子F4 的特征值是1.060，方差贡献率为10.601%。变量包括粮食作物面积比重、耕地面积，其因子载荷绝对值分别为0.793、0.537，可归类为农地因子。

（二）聚类分析结果

表3 是基于四类因子，利用二阶聚类生成的四类农户。本文运用层进法，结合每一类型农户的资源禀赋及其内部结构特征，逐一进行分析。从拥有资源的综合情况来看，类型1 的社会资源和金融资源的因子值最高，人力资源和农地资源的因子值较高，整体资源禀赋较为丰富，综合资源较优，可称为发展领先型农户。类型2的人力资源和社会资源的因子值最低，农地资源的因子值较低，虽然金融资源的因子值较高，但整体资源禀赋依旧较为匮乏，综合资源较差，可称为发展脆弱型农户。类型3和类型4的整体资源禀赋处于两者之间，类型3 的社会资源和农地资源的因子值较高，类型4 仅有人力资源因子值较高，因此类型3的综合资源优于类型4。再从单一资源的角度来看，类型3的农地因子值最高，具有较优的农地资源，可称为农地依赖型农户；类型4的人力因子值最高，具有较优的人力资源，可称为人力依赖型农户。具体农户类型划分如表4所示。

表3 聚类分析结果

表4 农户类型划分

发展领先型农户的综合资源较好。这类农户主要是以商业性经营活动为收入来源的经商农户为主，农业企业“利润最大化”的理性目标和经营规模决定了其需要更多的资金投入再生产活动，因此其农地抵押贷款需求较高，同时农业企业条件更加符合金融机构信贷标准，更易成功取得融资。

发展脆弱型农户的综合资源较差，抗风险能力较弱。这类农户因缺少发展所需的多项生计资源，在所有农户中最具脆弱性，因此其对外部金融资源需求较高，但独立获取外部资源的能力较弱，需要相关政策扶持以获取外部发展资金。

农地依赖型农户主要依赖于农地资源，同时窘迫的经济状况和匮乏的人力资源制约着农户发展，因此其对外部金融资源的需求很高，但因不符合金融机构信贷标准，其强烈的贷款意愿往往得不到满足，导致部分农户农地抵押贷款需求无效。

人力依赖型农户，人力资源最优，其他资源不具优势。我国工业化、城市化的快速发展与农村人口增长、耕地资源下降导致的“剪刀差”，使得农村劳动力向城市大规模转移，因此人力资源比较丰富的农户多在外务工，并将闲置土地进行转租或托管，导致该类农户农地抵押贷款需求较低。

综上所述，从整体角度来看，农户基于非均齐化的资源禀赋及其配置方式分化为四种类型，呈现出多元化的发展方向。从分化结果来看，农户基于差异化的资源配置结构，逐渐形成综合资源有差异的发展领先型和发展脆弱型农户，以及单一资源有侧重的农地依赖型和人力依赖型四类新型农户。因此，假说H1得以验证。从农地产权抵押贷款需求角度来看，四类农户的抵押贷款需求依次为：农地依赖型＞发展领先型=发展脆弱型＞人力依赖型。同时，表4 也反映了不同类型农户的数量分布结构，综合资源较好的发展领先型农户比例较少（52户），综合资源居中但单一资源较丰富的农地依赖型和人力依赖型农户占据较大比重（90 户和121 户），综合资源较差的发展脆弱型农户权重最高（169 户），大体上呈现出“金字塔”型分布特征。这与林坚等[33]对中国中西部的农村社会阶层分化状况，以及Walelign[34]对中低收入国家的农户“金字塔”型生计策略研究的结果相一致。此外，务农、务工依旧是农户的主要理性生计决策。这可能是因为农户受到传统思想和生活习惯的影响，认为体力劳动仍然是维持生计的基本方式，缺少充分利用农村资源进行创业创收的意识，需要相关政策的引导。

为进一步研究四类农户农地产权抵押贷款需求影响因素及其层次结构差异，下文将采用有序Logistic 模型分析四类农户农地产权抵押贷款的需求影响因素，并借助ISM 模型对影响因素的表层、中层、深层结构进行深入研究，厘清影响因素的内在作用机理。

（三）有序Logistic模型分析结果

本文对解释变量进行多重共线性检验，结果显示方差膨胀系数均小于3，表明各变量之间不存在严重的多重共线性，满足了有序Logistic模型分析的前提条件。运用SPSS 23.0 统计软件分别对发展领先型、发展脆弱型、农地依赖型、人力依赖型农户的农地产权抵押贷款需求变量进行有序Logistic回归，结果显示四类农户均通过平行线检验，且模型卡方检验sig值均小于5%，表明模型拟合效果良好，具有显著的统计意义，选取的变量能够较好地解释四类农户的农地产权抵押贷款需求情况。剔除在10%水平上不显著的解释变量后，具体回归结果见表5。

表5 有序Logistic回归结果

由表5 回归结果可知，四类农户农地产权抵押贷款需求均受到不同因素的影响。发展领先型农户显著受到抵押贷款经历、抵押农地确权登记、非存款类金融资产价值和非农业固定资产价值的影响；发展脆弱型农户主要受到抵押贷款经历、抵押贷款程序认知、生活消费支出、非农业生产性支出和农信社分支机构数目的影响，而抵押贷款程序认知、农业收入、农业生产性支出和农信社信誉显著影响农地依赖型农户的需求；非存款类金融资产价值、非农业收入、非农业生产性支出和农信社信誉显著影响人力依赖型农户的需求。这些因素在独立影响四类农户农地产权抵押贷款需求的同时，由于受到同一微观经济主体的影响，各因素间可能存在着内部关系，构成系统性的影响结构。有序Logistic 回归结果可以确定出具有统计显著性的影响因素，但无法确定因素间的关联关系和层次结构，缺少更深层次的研究。因此，本文引入ISM模型解决该问题。

（四）内生性检验结果

农户分化指标与农户农地产权抵押贷款需求影响因素之间可能存在内生性问题。该疑虑主要源于两点原因：一是两者对于农户家庭经济状况均有一定程度上的反映，前者考虑的是农户金融资源，后者考虑的是农户资产特征和农户收支特征，虽然两者的具体指标不同，但出于严谨性，应适当考虑是否存在双向因果问题。二是在研究农户分化与贷款需求时，本文尽可能考虑更全面的因素，尤其是将影响农户农地产权抵押贷款需求的内外部因素皆考虑在内，但农户分化是一个动态过程，农户信贷需求也会随之发生变化。因此，为了更加客观全面地研究农户农地产权抵押贷款需求因素及其内部逻辑关系，理应考虑是否遗漏了关键变量。

为了检验上述可能存在的内生性问题，本文选择宅基地房屋价值与房屋使用面积作为工具变量对农户农地产权抵押贷款需求因素进行内生性分析。一方面，宅基地房屋价值与房屋使用面积可以体现农户家庭经济状况，且会直接影响农户的房屋总价值，因此满足工具变量的相关性要求。另一方面，住宅是农户维持正常生活的必要生存资料，因此宅基地房屋价值与房屋使用面积是相对独立的变量，不会对农户农地产权抵押贷款需求产生直接影响，从而满足工具变量的外生性要求。基于此，本文首先对工具变量进行相关性与外生性检验，其次对解释变量进行内生性检验。

由表6检验结果可知，Shea′s partial R2为0.3274，最小特征值统计量为101.2320，大于“名义显著性水平”为5%的沃尔德检验在“真实显著性水平”为10%的临界值19.9300，因此拒绝“弱工具变量”的原假设，工具变量通过相关性检验；Sargan 检验和Basmann检验所对应的p值皆大于0.05，故不能拒绝原假设，工具变量通过外生性检验。由DWH检验结果可知p 值皆大于0.05，因此不能拒绝原假设，即解释变量是外生的，不存在内生性。

表6 内生性检验结果

（五）ISM模型分析结果

受篇幅所限，本节仅以发展领先型农户的ISM模型分析过程为例，其他三类农户分析过程与其相同。首先，基于有序Logistic 模型分析结果，结合德尔菲法咨询有关专家学者意见，建立发展领先型农户农地产权抵押贷款需求影响因素之间的二元逻辑关系，依据二元关系建立邻接矩阵（图2）。其次，运用Matlab R2018 软件将邻接矩阵转换成可达矩阵（图3）。最后，结合（7）式构建影响因素层次矩阵（图4），将同层级的需求影响因素排列在同一水平线上，将不同层级的需求因素按等级纵向排列，其中最上层影响因素为直接原因，中层影响因素为具体原因，最底层影响因素为根本原因。最终得到发展领先型农户农地产权抵押贷款需求因素的解释结构模型（图5）。

图2 邻接矩阵

图3 可达矩阵

图4 层次矩阵

图5 发展领先型农户

图5表示发展领先型农户农地产权抵押贷款需求因素是一个呈现2 级递阶结构的复杂系统。其中，浅层因素是农户的抵押贷款经历、非存款类金融资产价值，深层次因素是非农业固定资产价值、抵押农地确权登记。非农业固定资产价值、抵押农地确权登记对发展领先型农户贷款需求具有负向影响，并分别通过农户的抵押贷款经历和非存款类金融资产价值情况对农户贷款需求产生影响。一方面，发展领先型农户以商业性的经营活动作为主要收入来源，经济状况较好，因此其对放弃农地产权以获取贷款的积极性不高。另一方面，若非农业固定资产价值较低，农户缺乏必要的生产资料，为了维持生产经营活动的正常进行，将会增加对农地产权抵押贷款的意愿，同时非存款类金融资产价值越高，农户对未来的心理预期会越好，越有信心偿还贷款收回产权，更易于参与贷款业务。

基于发展领先型农户ISM 分析结果，同理可得发展脆弱型农户农地产权抵押贷款需求是一个呈现3级递阶结构的有向系统（图6）。其中，直接因素是农户的抵押贷款经历，具体因素是农信社分支机构数目、抵押贷款程序认知，根本因素是非农业生产性支出和生活消费支出。抵押贷款经历、农信社分支机构数目、抵押贷款程序认知对农户贷款需求具有正向影响，非农业生产性支出和生活消费支出对农户贷款需求成反向变动关系。农户的非农业生产性支出和生活消费支出越少，表明农户经济状况越差，对外部资金的需求度越高，因此农户会倾向于主动了解农地产权抵押贷款程序和贷款机构分布状况等信息，最终推动贷款行为的发生。

图6 发展脆弱型农户

基于发展领先型农户ISM 分析结果，同理可得农地依赖型农户农地产权抵押贷款需求是一个呈现3级递阶结构的复杂系统（图7）。其中，最表层的因素是农户抵押贷款程序认知、农信社信誉，具体因素是农业生产性支出，根本因素是农户务农所获得的农业收入。农业收入、抵押贷款程序认知、农信社信誉对农户贷款需求具有正向影响，农业生产性支出对农户贷款需求具有反向影响。农业收入通常会直接影响农地依赖型农户对农业生产性支出的投资决策，若因资金不足导致该项支出过少，那么农户在立足已有农地资源的基础上，将会积极了解农地产权抵押贷款流程和金融机构信誉等情况以备贷款筹资，解决其资金缺口问题，最终增加对于农地产权抵押贷款的需求。

图7 农地依赖型农户

基于发展领先型农户ISM 分析结果，同理可得人力依赖型农户农地产权抵押贷款需求是一个呈现3级递阶结构的有向系统（图8）。其中，浅层因素是非存款类金融资产价值、农信社信誉，中层因素是非农业生产性支出，深层因素是农户外出务工所获得的非农业收入。非农业收入、非存款类金融资产价值、农信社信誉对农户贷款需求具有正向影响，非农业生产性支出与农户贷款需求成反向变动关系。人力依赖型农户的主要收入来源是非农业生产性活动，同时制约着非农业生产性支出，进而影响着农户对金融资产的投资，该项投资的价值愈高，农户越有信心在未来按时偿还贷款收回抵押物，从而增加其进行农地产权抵押贷款的可能性。其次，若农户原有的非农业生产性支出较少，或自身经济条件无法满足该项支出时，农户将会倾向于通过贷款融资来满足资金需求缺口，最终增加人力依赖型农户对农地产权抵押贷款的需求。

图8 人力依赖型农户

综上所述，发展领先型、发展脆弱型、农地依赖型和人力依赖型四类农户具有不同的农地产权抵押贷款需求，导致需求异质性的深层次逻辑是影响因素内部存在的差异化层次结构和影响机理。一方面，四类农户农地产权抵押贷款需求分别受到不同因素的独立影响。另一方面，需求因素内部相互影响、相互作用，对四类农户农地产权抵押贷款需求分别产生不同的影响路径，形成一个具有层次结构的复杂系统。因此，假说H2和H3得以验证。

五、结论与建议

（一）结论

本文基于全国农地产权抵押贷款试点区宁夏平罗县的432 份农户调研数据，从人力资源、经济资源、社会资源、农地资源四个维度构建农户分化指标，运用因子分析和聚类分析方法，量化研究农户分化类型；从农户抵押特征、农户资产特征、农户收支特征、金融机构特征四个方面构建农户产权抵押贷款需求指标，采用有序Logistic模型研究不同类型农户的农地产权抵押贷款需求影响因素，并进行内生性检验；运用ISM 模型分析需求影响因素之间的层次结构差异。

研究表明：（1）非均齐化的资源禀赋及其配置方式导致农户分化，形成综合资源有差异的发展领先型和发展脆弱型、单一资源有侧重的农地依赖型和人力依赖型四类农户。（2）农户分化态势呈现出“金字塔”型分布特征，务农、务工依旧是农户的主要理性生计决策。（3）四类农户具有显著异质的农地产权抵押贷款需求，同时农户类型的科学划分可以精准识别出影响各类农户贷款需求的显著因素。（4）四类农户的农地产权抵押贷款需求影响因素具有差异化的层次结构及作用路径，使得各因素在独立影响农户贷款需求的同时又相互影响，对四类农户贷款需求分别产生不同的影响路径，构成一个具有层次结构的复杂系统。（5）影响发展领先型农户农地抵押贷款需求的根源因素是非农业固定资产价值和抵押农地确权登记；影响发展脆弱型农户农地抵押贷款需求的根源因素是非农业生产性支出和生活消费支出；农业收入和非农业收入分别是影响农地依赖型和人力依赖型农户农地抵押贷款需求的根源因素。

（二）建议

一是坚持系统观念，均衡供求双侧，统筹推进农村金融资源广覆盖、高效率配置。从供给侧来看，要打破城乡区域间的金融壁垒，调控金融资源流向，优化二元金融结构，改善城乡金融资源供给严重失衡的现象。因此，需要因地制宜建立符合当前农业发展需要的农地产权抵押贷款模式，以充分发挥该制度质量的“虹吸效应”，撬动更多资金投入开展农地产权抵押贷款业务，改善农村金融环境，释放更多农户有效贷款需求。从需求侧来看，在把控“三农”事业总体方位的基础上，调控农村金融资源总量，布局金融机构地理分布位置及分布数量。同时，在确保农户农地产权明确及土地等值估价的前提下，依据不同类型农户的农地产权抵押贷款需求差异特征，制定广覆盖的农地产权抵押贷款体系。

二是瞄准不同类型农户精准施策，提升贷款服务质量，提高农户参与广度。金融机构在大力宣传农地产权抵押贷款政策的基础上，可以充分利用农户休耕农闲的时间开展相关金融服务，组织农户进行专业培训，提高农户金融认知水平。同时，针对不同类型农户制定高质量的差异化服务方式。具体而言，发展领先型农户往往具有较多的资金需求和较高的按期还款能力，因此可为其提供“一对一”的优质服务。面对综合资源较差的发展脆弱型农户，应加大政策扶持力度，通过提高普惠金融资源的可得性来降低贫困脆弱性，创新农地产权抵押贷款产品，提供优惠的贷款利率，满足其生产经营的外部金融需求，为其脱离脆弱性并向其他类型农户转化提供了内源性动力。农地依赖型农户的农地资源较为丰富，且具有较高的农地产权抵押贷款需求，因此应加大对该类型农户的农地抵押贷款倾斜力度，并规定所贷金额按照一定比例“专款专用”，以资本带动土地的高效经营。由于人力依赖型农户劳动力转移明显，家庭有较少甚至无农耕劳动力，因此针对该部分农户，金融机构可联合农业合作社为其提供土地托管服务，鼓励农户参与农地产权抵押贷款政策，进行土地流转，实现土地规模经济。由此，针对不同类型农户精准施策，激励更多的农户主动参与进来。

三是完善农村产权交易中心建设，健全土地价值评估体系，提高农户参与深度。完善农村土地产权登记制度、产权流转交易准则，健全农村土地产权交易中心和信息网络服务体系，提供土地产权相关政策咨询、抵押贷款流程详解、土地价值评估、流转信息发布、法律咨询等服务，保障土地流转渠道畅通。此外，为充分评估土地产权价值，应单独设立相关部门或引进第三方专业评估机构，根据农户土地生产经营情况，持续评估土地产权价值，包括但不限于土地位置、土地肥沃程度、土地面积、地面作物预期收益、农业固定设施价值等方面，提高土地流转双方对农地评估价值的认可度，提升土地产权交易效率，支持农户长期参与农地产权抵押贷款政策，缓解农户融资难题，实现乡村振兴，推动共同富裕。