农地经营权抵押贷款试点政策效果仿真模拟研究——以宁夏平罗县658份农户数据为例

魏立乾，罗剑朝，2

（1.西北农林科技大学经济管理学院，陕西 杨凌 712100；2.陕西省农村金融研究中心，陕西 杨凌 712100）

1 引言

破解“三农”问题，推进乡村振兴战略的实施，是中国经济转型期农村经济社会发展的首要问题。在中国以商业性金融为主导的农村金融体系中，缺乏抵押物是农村信贷主体特别是农户面临信贷排斥的一个重要原因[1]，农业的弱质性、高风险性约束了农户资金积累能力，且缺乏金融机构认可的抵押“资产”，从而难以获得信贷资金[2]。农村土地经营权抵押贷款（以下简称“农地抵押贷款”）正是国家为了拓宽农户贷款融资渠道，盘活农村“沉睡资产”，在试点地区推行的重要金融创新产品。2008年10月，中国人民银行、中国银行业监督管理委员会联合发布《关于加快农村金融产品和服务方式创新的意见》，由此，农地经营权抵押贷款试点开始在全国范围内开展。2015年12月27日，第十二届全国人民代表大会常务委员会第十八次会议授权国务院在部分试点县（市、区）行政区域分别暂时调整实施有关法律规定，并于2017年12月27日延长授权至2018年12月31日。随着2018年12月29日第十三届全国人民代表大会常务委员会第七次会议《关于修改〈中华人民共和国农村土地承包法〉的决定》第二次修正的颁布，农地经营权抵押贷款试点与法律制度有效衔接，“三权分置”条件下农地经营权抵押贷款政策全面推广的法律法规障碍已经突破。

经过十多年的发展，农地经营权抵押贷款政策取得阶段性成效，惠及到了广大农村地区及农业经营主体，取得了良好的政策效果。据统计，截至2018年9月末，全国232个试点地区累计发放农地抵押贷款964亿元①资料来源：http: //npc.people.com.cn/n1/2018/1224/c14576-30485180.html。。但相关研究已证实，农地抵押贷款效果具有显著的异质性，农户面临的抵押融资交易成本依然较高，土地评估价值较低，农户能够获得的资金规模非常有限，使得农户缺乏很高的热情等[3]，这些问题的出现，大大降低了预期的政策效果。因此，本文对农地抵押贷款试点政策效果系统进行仿真建模，分析系统中因素对整体效果的影响机制，以寻找政策优化方案。

通过文献检索发现，国内关于农地抵押贷款政策效果的研究主要集中在从单个因素角度对农地抵押贷款政策效果进行评价[4-8]。而运用系统动力学方法，从整体系统角度出发，基于试点范围内农地经营权抵押贷款政策效果的预测和仿真模拟研究还不够充分。

系统动力学（System Dynamics, SD）源于1956年，是美国麻省理工学院 J W FORRESTER教授提出的能够根据现实事物系统中各因素的相关联系，并借助历史数据建立起来的一种系统动态仿真模型，以此研究未来事物的变化趋势。农地经营权抵押贷款试点政策效果受多重因素影响，是典型的多维度复杂系统。而系统动力学以反馈控制理论为基础，运用计算机仿真技术，能够有效结合定量与定性分析，基于系统整体视角剖析各子系统间的非线性逻辑关系，在系统内部寻找出促进或抑制系统发展的显著影响因素。因此，运用系统动力学方法研究农地抵押贷款试点政策效果仿真模拟具有良好的创新性与适用性。目前，已有文献主要将系统动力学（SD）在土地使用决策、电力系统低碳发展模式、城市汽车发展趋势、农村电商可持续发展、贫困地区减贫效果等社会经济领域进行了应用性分析[9-13]，在农地经营权抵押贷款政策效果仿真模拟方面尚未见报道。

综合以上考虑，本文以农地经营权抵押贷款试点地区宁夏回族自治区平罗县为例，在法律障碍突破的背景下，运用系统动力学构建农地抵押贷款试点政策效果系统仿真模型，评估试点地区的政策效果，并通过调节相关决策变量，寻找出影响农地经营权抵押贷款政策效果的显著因素、关键因素和敏感因素，为农地经营权抵押贷款政策的实施完善提供依据和指导。体系。农地抵押贷款政策效果指标体系及各子系统影响因素如表1①由于本文研究试点地区农地经营权抵押政策模拟，按照全国人大授权，可不考虑法律等政策约束，未纳入政策变量。。

表1 农地经营权抵押贷款政策效果指标体系Tab.1 Index system of farmland management rights mortgage policy effect

2 构建农地经营权抵押贷款试点政策效果仿真模型

2.1 系统边界及结构的确定

在系统行为边界方面，通过对农地抵押贷款政策效果的相关文献进行梳理总结，发现国内学者主要从农地抵押贷款对农户的增收效应、福利效应，以及农户贷款的可得性、满意度等方面来评价农地抵押贷款政策效果。结合相关文献及调研数据，本文将宁夏平罗县农地经营权抵押贷款试点政策效果系统划分为：农地抵押贷款可得性子系统、农地抵押贷款响应子系统、农地抵押贷款信贷约束缓解程度子系统、农户家庭年收入子系统4个子系统，共同衡量试点政策整体效果，并构建农地经营权抵押贷款试点政策效果指标

其中，农地抵押贷款可得性子系统主要是指农户能够用自家拥有的农地经营权确权证作为抵押物，向正规金融机构申请贷款并能够获得贷款的经济行为。农户能否获取贷款主要受土地经营面积、信用等级、是否种植或养殖、政策了解程度、社会关系、贷款经历等因素的影响。

农地抵押贷款响应子系统描述了农户在一定时期内参与农地抵押贷款行为与贷款次数。农户参与农地抵押贷款的次数主要受机构信誉评价、贷款期限、机构业务办理积极性、家庭经营类型、政策了解程度、利率评价等因素的影响。

农地抵押贷款信贷约束缓解程度子系统包含两种情况：一种是指农户在面临资金需求，又缺乏抵押物的情况下，农地抵押贷款能够拓宽农户贷款渠道，增加农户贷款来源；另一种是申请了贷款但未获得足额贷款金额的情况，即农户贷款需求金额与贷款获批金额的差值。农地抵押贷款信贷约束缓解程度主要受贷款申请金额、贷款获批金额、农户信用等级、家庭经营类型等因素的影响。

农户家庭年收入子系统指农户在获得农地经营权抵押贷款后，能够将贷款用于生产投入，从而提高家庭收入的一套系统。家庭年收入直接受家庭人均年收入、农业人均年收入、非农业人均年收入、种植年收入、养殖年收入、土地经营面积、贷款期限、外出务工人数等因素的影响。

在系统时间边界方面，本文需要考虑到各因素对整个农地经营权抵押贷款系统的充分反应时间以及可预测发展的合理时间，模型时间边界确定为2016—2023年，仿真步长为1年。

2.2 建立系统因果关系图

自试点以来，农地经营权抵押贷款拓宽了农户的信贷渠道，极大提高了农户的信贷可得性；获得贷款的农户会依据首次贷款的情况，再次选择是否继续申请农地抵押贷款，首次贷款经历会显著影响农户对农地抵押贷款的后续响应情况；通过农地抵押贷款，在一定程度上缓解了农户面临的信贷约束，进而对农户的家庭收入水平产生影响。

基于以上对农地经营权抵押贷款政策效果的形成路径分析，构建系统的主要反馈回路：贷款可得性→贷款响应→信贷约束缓解程度→家庭年收入→贷款可得性，并结合上文4个子系统的影响因素分析，绘制农地经营权抵押贷款政策效果系统的因果关系图，如图1所示。

2.3 绘制存量流量图

因果关系图只能定性粗略地描述系统的反馈机制，若要进行定量描述，须将图1所示的因果关系图绘制成存量流量图。因此，根据因果关系图，构建反馈回路设置速率变量及重要的辅助变量，包括以下三种：（1）状态变量L：农地抵押贷款可得性、农户贷款响应、信贷约束缓解程度、家庭年收入、农地经营权抵押贷款政策整体效果；（2）速率变量R：贷款可得性变化率、贷款响应率、缓解程度变化率、收入变化率、整体效果变化率；（3）辅助变量A：贷款申请金额、贷款获批金额、土地经营面积、承包合同剩余年限、利率评价、政策了解程度、家庭经营类型、机构信誉、贷款期限、机构业务办理积极、社会关系、是否种植或养殖。

分析各子系统之间、变量之间的因果与逻辑关系，绘制存量流量图，如图2。在农地抵押贷款可得性子系统中，土地经营面积与农户信用等级直接影响了贷款可得性，是进行农地经营权抵押贷款业务的重要基石。通过金融机构办理业务积极性与贷款可得性的提高，以及贷款期限的延长等进一步促进农户贷款响应的增加。在信贷约束缓解程度子系统中，最直接的反应就是贷款约束金额的大小，同时户主文化程度、家庭经营类型对其也有一定程度的影响，而贷款获批金额的多少对农户家庭年收入产生直接影响，家庭年收入又是提高贷款可得性的基本动力。在家庭年收入子系统中，家庭年收入主要受到农地经营面积与外出务工人数的影响，除此，贷款期限也是影响种植业和养殖业的重要变量之一。

图1 农地经营权抵押贷款政策效果系统因果关系图Fig.1 Illustration of the causality of farmland management rights mortgage policy effect system

图2 农地抵押贷款政策效果系统存量流量图Fig.2 The stock and flow diagram of farmland management rights mortgage policy effect system

3 数据来源与变量方程赋值

3.1 数据来源

本文数据调研采取分层抽样和随机抽样相结合的方法，保证了样本的随机性和代表性。2016—2018年本团队连续在平罗县选取9个乡镇，每个乡镇随机选取不同产业类型（以水稻种植、牛羊养殖为主）的村庄，根据各村常住人口规模，按照不少于40%的比例选取25～70岁的农户，进行一对一访谈调查，共回收问卷822份，问卷内容包括农户家庭基本信息、贷款经历与评价、农村产权抵押融资政策落实情况等，经过筛选，共获得有效问卷658份，样本有效率为80.05%。

3.2 变量描述性统计

农地经营权抵押贷款系统中各变量的描述性统计结果如表2所示。数据分析表明，样本农户家庭经营类型主要为纯农业经营与农业为主兼营，累计占样本总数的46.92%；户主多为初中文化水平，占比为63.90%；高中及以上文化水平的农户占比为11.15%；样本农户土地经营面积范围为0～50亩；平均为17.54亩；从农户家庭年收入情况来看，受访农户家庭年收入平均为102 968元，农业年收入平均为42 326.03元；54.16%的农户参与了农地经营权抵押贷款，样本具有较强代表性。

3.3 指标权重的确定

在对农地经营权抵押贷款试点效果的有关指标赋权重时，“农户信用等级”是反映农户偿还债务能力和意愿的相对尺度，很大程度上能够决定农户能否获得农地抵押贷款，是不可忽略的关键变量，但“农户信用等级”数据具有保密性，数据不可得。因此，对包含该变量的子系统采用主观赋权法——G1法①G1法是由东北大学郭亚军教授[14]提出的一种对AHP进行改良的赋权方法。替代客观赋权法——熵值法，即针对包含“农户信用等级”指标的“农地经营权抵押贷款可得性”“农地经营权抵押贷款信贷约束缓解程度”“农户家庭年收入”三个子系统，运用G1法对其进行指标权重的赋值；针对“农地经营权抵押贷款响应” 子系统，该子系统指标数据均可得，选用熵值法进行赋权。通过主观赋权法和客观赋权法的结合，保证了仿真模拟结果的科学性。

3.4 变量及变量方程赋值

根据农地经营权抵押贷款政策效果系统变量描述性统计（表2）中变量均值对各变量赋初值，并将上述通过G1法与熵值法所计算的指标权重，分别带入农地抵押贷款政策效果系统的各子系统关系方程中，经整理得到系统主要变量及方程如下：

（1）整体效果变化率 = 信贷约束缓解程度×0.198 +农地抵押贷款可得性×0.277 + 农户贷款响应×0.165 +家庭年收×0.360。

表2 变量定义及描述性统计分析Tab.2 Definition and descriptive statistical analysis of variables

（2）贷款可得性变化率=农户信用等级×0.287 +土地经营面积×0.094 + 家庭年收入×0.205 + 政策了解程度×0.061 + 是否种植或养殖×0.146 + 社会关系×0.122 + 贷款经历×0.085。

（3）贷款响应变化率=农地抵押贷款可得性×0.179 + 家庭经营类型×0.134 + 政策了解程度×0.088+ 机构业务办理积极性×0.469 + 机构信誉评价×0.053 + 贷款期限×0.017 + 利率评价×0.060。

（4）缓解程度变化率=农地抵押贷款可得性×0.144 + 农户信用等级×0.130 + 农户贷款响应×0.187+ 家庭经营类型×0.084 + 户主文化程度×0.084 + 社会关系×0.109 - 贷款约束金额×0.262。

4 情景模拟及仿真结果分析

4.1 农地经营权抵押贷款政策整体效果仿真模拟

图3 农地经营权抵押贷款试点政策整体效果仿真结果Fig.3 Simulation results of the overall effect of farmland management rights mortgage pilot policy

本文运用2016年宁夏平罗县调研数据，以2016年作为基期，对农地经营权抵押贷款试点综合效果进行仿真模拟，结果如图3。可以看出，2016—2020年试点效果增速较慢，年增速约为6%；2020年以后，试点效果有较大幅度提升，年增速由6%提高到25%。由此得出，随着时间的推移，农地经营权抵押贷款试点整体效果不断增强，且2020年之后政策效果力度约为2020年以前的4倍。

4.2 各子系统效果仿真模拟

图4整体分析了4个子系统变化趋势及相互影响情况。可以看出，在农地经营权抵押贷款政策效果中，政策的实施对农户贷款可得性、农户贷款响应、信贷约束缓解程度、农户家庭收入均有显著正向影响。其中，农户家庭收入对试点效果的影响最为显著，影响程度最大；农户贷款可得性变化速率最大，是提高政策效果最有效的途径。

此外，农户贷款可得性呈稳步增长的趋势，且预测在2018—2023年期间，农户“抵押难、贷款难”问题将得到更大程度的缓解。预计2016—2019年贷款可得性增长率约为5%，2019—2021年贷款可得性增长率约为7%，2021—2023年增长率提高到10%左右。

农地经营权抵押贷款政策对农户贷款响应次数具有显著的正向影响，且预测增长速度越来越快。2016—2020年期间农民贷款响应缓慢增长；2020年以后，农民贷款响应增长速度加快。

农地经营权抵押贷款政策对信贷约束的缓解程度为先“平坦式”后“斜坡式”的增涨趋势。2016—2019年政策对农户面临的信贷约束缓解程度影响具有一定的滞后性，影响不显著；2020年以后，政策更深一步的落实有效缓解了农户面临的信贷约束，缓解程度快速上升。

预测农民家庭收入逐步上涨，曲线斜率明显由小变大，在2020年出现收入效应转折点。2016—2020年期间，农民家庭收入以较小的增速平稳式增长；2020年以后，农民收入增长速度加快，政策效果稳步向好。

4.3 模型检验

4.3.1 灵敏度分析①由于篇幅限制，灵敏度分析曲线图未在文中报告，如果需要可向笔者索取。

为了验证仿真模型模拟的分析结果是否具有较强的可信度，常用“灵敏性与强壮性”对模型进行检验。通常来说，若模型变量在合理范围内的变动导致模型结果变化较大，模型反应过于敏感，则表明模型的强壮性较差，则应考虑模型结果的准确性；若模型结果变化不大，则表明模型的强壮性较强，结果可信度较高。本文运用数值灵敏度分析法，以农地经营权抵押贷款响应子系统为例，在不改变系统中其他因素的情况下，将“机构信誉评价 ”这一影响因素分别设置为“非常不好”和“非常好”，与初始值“一般”进行对比，观察其效果的数值变化情况，发现模型数值结果变化极小，说明本文所建立的农地经营权抵押贷款试点政策效果仿真模型具有较强的可信度。

4.3.2 仿真效果检验

本文选取对试点政策效果起直接衡量作用的4个状态变量进行验证。对比数据来源于本团队2018年对宁夏平罗相同县域地区农户的随机抽样调查，通过对样本基本特征的描述性统计分析，从中筛选出与基期2016年数据有较高匹配度的农户数据，共计353份①表3中4个子系统实际趋势的计算方法与前文定义一致。由于篇幅限制，2017年、2018年数据情况未在文中报告，如需要可向笔者索取。。将2017年、2018年与2016年相比较，发现农地经营权抵押贷款可得性逐年提高，且增长趋势与实际相符；同样，农户贷款响应、信贷约束缓解程度和农户家庭年收入均逐年递增，检验结果见表3。所选取变量模拟趋势与实际趋势相拟合，模型的仿真效果得到进一步验证。

表3 模型仿真效果检验Tab.3 Model simulation effect test

4.4 参数情景设置

通过以上分析，仿真模型运行结果具有较强的可信度，因此，本文拟通过改变系统中的变量，寻找能够优化试点效果的决策变量。

本文选取贷款期限、贷款获批金额、农户信用等级和农户利率评价作为4个决策变量，设置了以下4个政策场景进行模拟仿真。（1）将贷款期限由1年延长为2年；（2）将农户贷款获批金额由3万提高到5万；（3）将农户信用等级由“A级”提高为“AAA级”；（4）分别农户对农地抵押贷款的利率评价由“一般”变为“非常高”“非常低”。

将以上4种方案模拟结果及具体数值变化趋势，总结如表4。可以看出：贷款期限对农地经营权抵押贷款试点整体效果具有显著的正向影响；提高贷款获批金额能够增加农户对贷款的响应次数，较大程度缓解农户面临的信贷约束，对农户家庭收入水平有显著的改善作用；随着农户信用等级的提高，农户贷款可得性、贷款响应、信贷约束缓解程度、家庭收入均得到显著增加，大幅度提升了试点效果；利率的提高使得农户参与意愿降低，贷款响应次数明显下降，降低了农地经营权抵押贷款的覆盖率，大大减弱了试点政策的预期效果；利率的降低对农户贷款响应和信贷约束缓解程度并没有显著的影响，即降低利率并没有明显提高农户的贷款参与意愿。

5 结论与政策建议

本文基于宁夏回族自治区平罗县658份农户调研数据，运用系统动力学方法构建农地经营权抵押贷款试点整体效果仿真模型，预测政策效果未来走势。通过调节系统内决策变量，寻找出能够提升政策效果的优化路径，对政策的完善提供指导。得到以下4点结论：（1）农地经营权抵押贷款试点整体效果与4个子系统的效果呈现同步增长趋势。农地经营权抵押贷款试点整体效果各子系统相互作用、相互影响，共同促进政策效果的提高。（2）在农地经营权抵押贷款政策效果系统中，政策的实施对农户贷款可得性、贷款响应、信贷约束缓解程度、农户家庭收入均有正向影响。其中，农户家庭收入是衡量政策效果的最显著因素，农户贷款可得性变化速率最大，是提高政策效果最有效率途径。（3）贷款期限、贷款获批比例、农户信用等级均为影响政策效果的主要因素，农户信用等级是提高政策效果的关键因素。（4）中小型农户贷款响应对利率变化的敏感度不同。具体来说，农户贷款响应对利率的提高有较强的敏感反应，而对利率降低敏感度不高，即中小型农户对农地抵押贷款利率升高的敏感度要显著强于利率降低。

表4 各参数情景设置及其仿真结果Tab.4 Each parameter scenario setting and its simulation results

基于以上结论，得出如下政策建议：（1）充分重视农地经营权抵押贷款可得性、农户贷款响应及信贷约束缓解程度等全流程紧密衔接，在法律障碍突破的条件下，提高各子系统之间的协同作用，促进各子系统相互配合、有机联动，推动试点政策整体效果稳步提高。（2）将农地抵押贷款与当地产业兴旺相结合，着重提高家庭收入。在发展农地抵押贷款的同时，充分把握当地产业发展规律，发挥种植业、畜牧业产业优势，构建产业与金融深度融合的抵押贷款模式，为当地产业发展注入金融活水。（3）依托农村“熟人社会”优势，发挥农村基层组织力量，提高试点基层组织化程度，将农地抵押贷款业务与农村基层组织有效对接，利用“软信息”资源提升贷款客户的甄别能力。实施精准金融服务，细化农户家庭产业类型，使贷款周期与农牧业生产周期相匹配。在农商行、信用社客户信用评级基础上，运用互联网、大数据和新的评估方法，对农户信用等级进行精确精准评估，并实现动态更新，为农地抵押贷款业务的发展提供良好的金融生态环境。（4）加强贷款支持力度，落实农户利率优惠政策。在保障商业银行等主办银行“三性原则”的基础上，针对优质客户可实行基准利率或浮动利率。