蔣 伯 亨，溫 濤

(西南大學(xué) 經(jīng)濟管理學(xué)院，重慶 400715)

一、問題的提出與文獻綜述

由于中國國情，“三農(nóng)”問題并不能完全靠城市化解決。正如近年來中央一號文件多次指出的，要讓農(nóng)民成為有吸引力的職業(yè)。然而實現(xiàn)這一目標(biāo)面臨不少挑戰(zhàn)，主要難點之一便是中國“小農(nóng)”數(shù)量較多且農(nóng)業(yè)地形不理想。在未來很長的一段時間內(nèi)，中國尤其是西部地區(qū)，普遍存在的小農(nóng)戶多、土地分散、人均耕地較少等狀況仍然難有明顯改觀。對此，近年來農(nóng)業(yè)供應(yīng)鏈金融受到了學(xué)界及政策層面的重視。有學(xué)者認(rèn)為其不僅能改善小農(nóng)戶的信貸約束，更重要的是能實現(xiàn)農(nóng)業(yè)的轉(zhuǎn)型、商業(yè)化及可持續(xù)性[1]。還有研究認(rèn)為供應(yīng)鏈金融就是農(nóng)村金融創(chuàng)新方案的核心[2]，是小農(nóng)融資方案演變的最終形態(tài)[3-4]。有鑒于此，中國從政策層面多次對農(nóng)業(yè)供應(yīng)鏈融資予以鼓勵。(1)如2017年中央一號文件指出“支持金融機構(gòu)開展適合新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體的訂單融資和應(yīng)收賬款融資”等供應(yīng)鏈融資業(yè)務(wù)；2017年國務(wù)院辦公廳《關(guān)于積極推進供應(yīng)鏈創(chuàng)新與應(yīng)用的指導(dǎo)意見》指出“開拓農(nóng)業(yè)供應(yīng)鏈金融服務(wù)”；2021年農(nóng)業(yè)農(nóng)村部《關(guān)于加快農(nóng)業(yè)全產(chǎn)業(yè)鏈培育發(fā)展的指導(dǎo)意見》指出“支持開展供應(yīng)鏈金融，引導(dǎo)龍頭企業(yè)為全產(chǎn)業(yè)鏈上的小農(nóng)戶和新型經(jīng)營主體提供擔(dān)保和增信服務(wù)”等。然而至今中國農(nóng)業(yè)供應(yīng)鏈金融的開展效果卻并不盡如人意，各種模式的業(yè)務(wù)規(guī)模和推廣范圍都較小[5]。對此，本文嘗試驗證農(nóng)業(yè)供應(yīng)鏈金融促進小農(nóng)戶增收的效應(yīng)與機制，以期為中國農(nóng)業(yè)供應(yīng)鏈金融項目的開展與推廣提供助力，豐富中國農(nóng)村金融創(chuàng)新理論體系。

已有文獻中有一部分考慮了農(nóng)業(yè)供應(yīng)鏈金融對農(nóng)戶增收的影響。在理論分析層面，有學(xué)者分析了完全信息靜態(tài)博弈的情形，發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)供應(yīng)鏈金融較好地解決了傳統(tǒng)融資模式下的囚徒困境問題并實現(xiàn)了帕累托改進[6]。一些文獻則通過案例研究或?qū)嵶C研究驗證了農(nóng)業(yè)供應(yīng)鏈金融對農(nóng)戶的減貧效果[7]。部分研究對不同方案進行了比較，例如考察同一種模式中出借人不同的情況，發(fā)現(xiàn)出借人無論是居于農(nóng)戶的上游還是下游[8]，無論出借人是商業(yè)性金融機構(gòu)還是互助性金融組織，均能實現(xiàn)農(nóng)戶增收[9]。此外還有部分文獻聚焦于農(nóng)業(yè)供應(yīng)鏈融資的決策博弈[10-14]以及參與意愿[15-17]?？傮w而言已有研究在理論與實證上較為割裂，對于機制層面的分析也較少，同時在研究對象上較少聚焦于小農(nóng)戶。因此我們接下來首先構(gòu)建農(nóng)業(yè)供應(yīng)鏈融資促進小農(nóng)戶增收的理論框架，并提出相應(yīng)的研究假說。

二、理論框架與研究假說

小農(nóng)戶參與農(nóng)業(yè)供應(yīng)鏈融資多為“農(nóng)戶+收購方”內(nèi)部融資模式。記農(nóng)戶的自有資本投入(含土地、勞動力等折算價值)為L，借貸金額為l。農(nóng)戶將農(nóng)產(chǎn)品銷售給收購方的收益率為R1，后者收購之后向第三方銷售的收益率為R2。有R1+R2=R，其中R表示農(nóng)產(chǎn)品的銷售“總”利潤。記因自然災(zāi)害及技術(shù)缺陷等原因致使生產(chǎn)失敗的概率為θ。由于小農(nóng)戶的經(jīng)營規(guī)模較小，收購方與農(nóng)戶多是“一對多”的關(guān)系。此時收購方針對不同農(nóng)戶的訂單價格一般是相同的，但其對不同農(nóng)戶的“關(guān)照”程度可能有所差異。原因在于小農(nóng)戶的重要特點是務(wù)工對務(wù)農(nóng)有很強的替代性，其容易在農(nóng)業(yè)供應(yīng)鏈融資項目中做出短期行為。故收購方出于政策要求可能被迫與之合作，但在后續(xù)的投入中只會傾斜于那些違約風(fēng)險較低的個體。

從理性人的角度來說，外出務(wù)工預(yù)期收益大于留在農(nóng)村的預(yù)期收益時，農(nóng)戶很可能做出短期行為，反之則相反。值得注意的是，根據(jù)“社會化小農(nóng)”理論[18-19]，當(dāng)農(nóng)戶留在老家務(wù)農(nóng)時，其不僅獲得了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的收益，還可獲得一些隱形收益，例如能便捷地照顧家中老幼，可以離“圈子”更近，滿足鄉(xiāng)土情結(jié)等。但這些隱形收益的取值往往是農(nóng)戶的私人信息，雙方在這里存在信息不對稱。記隱形收益量化為貨幣的數(shù)值總和為H，農(nóng)戶務(wù)農(nóng)的預(yù)期收益為B，外出務(wù)工的預(yù)期收益為W，后兩者為公共信息。接下來考慮一種相對簡化的情況，即農(nóng)戶在外出務(wù)工的傾向上分為差異顯著的兩種類型：第一類是低風(fēng)險農(nóng)戶，其H取值較大，統(tǒng)一取為H1，滿足B+H1?W-H1。第二類是高風(fēng)險農(nóng)戶，其H取值較小，統(tǒng)一取為H2，滿足B+H2?W-H2。當(dāng)融資項目順利完成時，低、高風(fēng)險農(nóng)戶的收益分別是(L+l)R1及(L+l)R*，其中R*表示農(nóng)戶對未來不確定收益的期望，表達式為

(1)

其中r(x)，x∈(0，S)是一個密度函數(shù)，代表農(nóng)戶對未來市場價格波動的判斷。式(1)體現(xiàn)出的策略為：若未來市場價格帶來的收益不大于R1則選擇履約，反之選擇違約，將產(chǎn)品轉(zhuǎn)移銷售給出價比訂單價格更高的第三方。于是，低、高風(fēng)險農(nóng)戶的收益函數(shù)分別為B1=(1-θ)(L+l)R1-θL以及B2=(1-θ)(L+l)R*-θL。記T1、T2分別是低、高風(fēng)險農(nóng)戶在供應(yīng)鏈融資以外的其他務(wù)農(nóng)收益，則B1、B2分別滿足T1+B1+H1?W-H1，以及T2+B2+H2?W-H2。

接下來討論收購方的收益。記M為收購方對農(nóng)戶的技術(shù)幫扶協(xié)助以及借款資金用途的監(jiān)管等方面的支出，其會對θ的取值造成影響，一般來說M越大則θ越小，但其邊際收益遞減。于是，當(dāng)融資項目順利完成時，收購方的收益為(L+l)R2-M；當(dāng)訂單產(chǎn)品生產(chǎn)成功但農(nóng)戶選擇轉(zhuǎn)移銷售時，收購方的利潤為-M；當(dāng)訂單產(chǎn)品生產(chǎn)失敗時，收購方的利潤為-(l+M)。綜上，收購方與低、高風(fēng)險農(nóng)戶合作的預(yù)期收益函數(shù)分別為U1=(1-θ)(L+l)R2-θl-M以及U2=(1-θ)U*+θ[-(l+M)]。其中U*的表達式以及整理后的U2表達式如下：

(2)

(3)

顯然收購方應(yīng)減少M以實現(xiàn)收益的優(yōu)化。但M的減小會導(dǎo)致θ的上升，M=0未必是收購方的最優(yōu)選擇。設(shè)θ=f(M)，其中M∈[0，+∞)，且滿足?f/?M<0以及(?2f)/(?M2)>0。計算可得max(U1)和max(U2)的一階條件分別為

?f/?M=-1/(LR2+lR2+l)

(4)

(5)

記滿足上述條件的M取值分別為M1和M2。也就是說當(dāng)收購方與低風(fēng)險農(nóng)戶合作時，若M1<0，則收購方的最佳選擇為M=0，否則其最佳選擇即為M1。當(dāng)收購方與高風(fēng)險農(nóng)戶合作時，若M2<0，則收購方的最佳選擇為M=0，否則其最佳選擇即為M2。用式(4)等號右側(cè)減去式(5)等號右側(cè)結(jié)果為正，因此計算可得M1>M2，即收購方對低風(fēng)險農(nóng)戶的最優(yōu)幫扶力度>對高風(fēng)險農(nóng)戶的最優(yōu)幫扶力度。在信息不對稱時，收購方無法識別農(nóng)戶的類型，只能憑借經(jīng)驗推斷出特定類型農(nóng)戶的占比，并以此作為策略依據(jù)。記收購方推斷高風(fēng)險農(nóng)戶的占比為p∈(0，1)，此時其預(yù)期收益函數(shù)為U3=(1-p)U1+p·U2，一階條件是

(6)

記滿足上式的M取值為M3。計算可得M1>M3>M2，這意味著在信息不對稱時，收購方將選擇一個折中的幫扶力度。而考慮農(nóng)戶的預(yù)期收益函數(shù)B1和B2可知，有(?B1)/?θ=-(L+l)R1-L<0以及(?B2)/?θ=-(L+l)R*-L<0。即兩種類型的農(nóng)戶都希望收購方能夠盡量增大M以減小θ。因此在信息不對稱時，低風(fēng)險農(nóng)戶的效用受損而高風(fēng)險農(nóng)戶則收益了。對此，低風(fēng)險農(nóng)戶希望通過信號傳遞將自己與高風(fēng)險農(nóng)戶區(qū)別開來。農(nóng)戶傳遞信號的一個方法是調(diào)整Ti(i=1，2)。設(shè)Ti的表達式為Ti=(1-δ)Q·R3-δQ。其中δ是因自然災(zāi)害及技術(shù)缺陷致使生產(chǎn)失敗的概率，滿足0<δ<1。Q是農(nóng)戶自有資本投入，R3是產(chǎn)品銷售的收益率?？傻??Ti)/?Q>0以及(?Ti)/?δ<0，即農(nóng)戶應(yīng)增大Q并減小δ使得Ti的效益優(yōu)化。但增大Q以及減小δ都是有成本的，且在其他條件相同的情況下低風(fēng)險農(nóng)戶的此類成本一般要小于高風(fēng)險農(nóng)戶。原因在于前者計劃長期留在農(nóng)村務(wù)農(nóng)，而后者反之。因此后者增大Q(例如流轉(zhuǎn)土地、購買農(nóng)機和化肥)以及減小δ(例如尋求培訓(xùn)從而提升農(nóng)業(yè)技術(shù))所付出的成本在外出務(wù)工之后將浪費。令C1、C2分別表示低、高風(fēng)險農(nóng)戶的這一成本，表達式為Ci=g(Q，δ)·c(Hi)，滿足?g/?Q>0，(?2g)/(?Q2)>0，?g/?δ<0，(?2g)/(?δ2)>0。于是農(nóng)戶面臨：

max(Ti)=(R3-δR3-δ)Q-g(Q，δ)·c(Hi)，i=1，2s.t.Q∈(0，+∞)，δ∈(0，δ0]

(7)

約束條件滿足時，令Qi和δi是上式對應(yīng)于Hi的解，則有g(shù)(Q1，δ1)>g(Q2，δ2)。即低風(fēng)險農(nóng)戶可以選擇更大的Q和更小的δ以將自己與高風(fēng)險農(nóng)戶相區(qū)分。但這種措施并非總是有效。因為對高風(fēng)險農(nóng)戶而言，雖然模仿低風(fēng)險農(nóng)戶選擇Q1和δ1會增大g(Q，δ)進而導(dǎo)致T2的效用下降，但這會使得收購方無法識別農(nóng)戶類型從而再次選擇M3，而這可以提升B2的效用，進而可能使得總效用A2獲得提升。在這種情況下，低風(fēng)險農(nóng)戶會進一步增大g(Q，δ)，進而提升高風(fēng)險農(nóng)戶的模仿成本，使其沒有積極性做出模仿行為，以實現(xiàn)“分離均衡”。記(Q，δ)是由任意Q與任意δ所組成的二元數(shù)，我們令所有滿足“分離均衡條件”的二元數(shù)構(gòu)成一個集合Ω?！胺蛛x均衡條件”是指Q與δ的取值可使得式(8)≤式(9)且式(10)≥式(11)。

A2=(R3-δR3-δ)Q-g(Q，δ)c(H2)+(1-θ3)(L+l)R*-θ3L

(8)

A2=(R3-δ2R3-δ2)Q2-g(Q2，δ2)c(H2)+(1-θ2)(L+l)R*-θ2L

(9)

A1=(R3-δR3-δ)Q-g(Q，δ)c(H1)+(1-θ1)(L+l)R1-θ1L

(10)

A1=(R3-δ1R3-δ1)Q1-g(Q1，δ1)c(H1)+(1-θ3)(L+l)R1-θ3L

(11)

這里的θi(i=1，2，3)是Mi所對應(yīng)的θ取值(根據(jù)前文分析可知θ1<θ3<θ2)。式(8)是高風(fēng)險農(nóng)戶模仿低風(fēng)險農(nóng)戶選擇Q與δ，達成“混同均衡”之時的務(wù)農(nóng)總效用，式(9)則是高風(fēng)險農(nóng)戶放棄模仿行為時的務(wù)農(nóng)效用。式(10)和式(11)分別表示低風(fēng)險農(nóng)戶在“分離均衡”和“混同均衡”時的務(wù)農(nóng)效用。綜上可得：

1.信息對稱時，收購方的最優(yōu)策略是，針對低、高風(fēng)險農(nóng)戶，分別選擇M1和M2。農(nóng)戶的最優(yōu)策略是低風(fēng)險農(nóng)戶選擇Q1和δ1，高風(fēng)險農(nóng)戶選擇Q2和δ2。

2.信息不對稱時，若(Q1，δ1)∈Ω，則收購方的最優(yōu)策略同樣是針對兩類農(nóng)戶分別選擇M1和M2。農(nóng)戶的最優(yōu)策略同樣是低風(fēng)險農(nóng)戶選擇Q1和δ1，高風(fēng)險農(nóng)戶選擇Q2和δ2。

3.信息不對稱且(Q1，δ1)?Ω之時，若Ω為空集，則表明無法實現(xiàn)“分離均衡”。因此收購方的最優(yōu)策略是統(tǒng)一選擇M3，農(nóng)戶的最優(yōu)策略是都選擇Q1和δ1。

4.信息不對稱且(Q1，δ1)?Ω之時，若Ω不為空集，則收購方的最優(yōu)策略是針對兩類農(nóng)戶分別選擇M1和M2。農(nóng)戶的最優(yōu)策略是高風(fēng)險農(nóng)戶選擇Q2和δ2，而低風(fēng)險農(nóng)戶選擇Q*和δ*，其滿足(R3-δ*R3-δ*)Q*-g(Q*，δ*)c(H1)=max[(R3-δR3-δ)Q-g(Q，δ)c(H1)|(Q，δ)∈Ω]。

上述分析表明，信息不對稱時，集合Ω的情形決定了“分離均衡”能否實現(xiàn)。但無論其實現(xiàn)與否，農(nóng)業(yè)供應(yīng)鏈融資均會促使收購方對農(nóng)戶提供幫扶，同時，農(nóng)戶也會主動擴大經(jīng)營規(guī)模，并尋求生產(chǎn)技術(shù)的優(yōu)化。結(jié)合大量文獻顯示涉農(nóng)幫扶、經(jīng)營規(guī)模、農(nóng)業(yè)技術(shù)等均可促進農(nóng)戶增收[20-24]，因此我們得出下列假說：

假說1：農(nóng)業(yè)供應(yīng)鏈融資可以有效促進小農(nóng)戶增收。

假說2：農(nóng)業(yè)供應(yīng)鏈融資促進農(nóng)戶增收的機制路徑包括促使農(nóng)戶獲得幫扶，農(nóng)戶尋求擴大經(jīng)營規(guī)模，以及農(nóng)戶尋求生產(chǎn)技術(shù)的優(yōu)化升級。

三、實證研究

(一) 數(shù)據(jù)來源及研究對象

實證研究所用數(shù)據(jù)來自中國農(nóng)村經(jīng)濟與農(nóng)村金融調(diào)查(China Rural Economy and Rural Finance Survey，簡稱CRERFS)，其完成了對云南、貴州、四川、重慶、湖南等中西部5省(直轄市)的微觀調(diào)查。對于研究對象的界定，目前對小農(nóng)戶、規(guī)模農(nóng)戶等暫無統(tǒng)一的劃分標(biāo)準(zhǔn)，不同地區(qū)多是按自己的標(biāo)準(zhǔn)進行劃分。本研究在參考他人做法的基礎(chǔ)上，結(jié)合團隊調(diào)研及數(shù)據(jù)情況酌情確定標(biāo)準(zhǔn)。同時考慮了經(jīng)營規(guī)模及性質(zhì)后，對小農(nóng)戶的界定標(biāo)準(zhǔn)是：(1)務(wù)農(nóng)收入占家庭收入的20%以上或是家中一名以上成年勞動力全職務(wù)農(nóng)。(2)種糧戶種糧面積低于50畝，從事蔬、果、煙、茶等其他作物種植的面積應(yīng)低于10畝。若有同時種植糧食和其他作物的，按比例進行折算。我們從1 620份農(nóng)戶樣本中選取以種植業(yè)為主的農(nóng)戶作為實證分析的對象，經(jīng)過整理得到共454個有效樣本。

(二)指標(biāo)構(gòu)建與描述性統(tǒng)計

1.被解釋變量 設(shè)為農(nóng)戶當(dāng)年農(nóng)業(yè)經(jīng)營的利潤(profit)，即農(nóng)業(yè)經(jīng)營的收入減去成本，單位是“元”，取自然對數(shù)。

2.解釋變量 參與農(nóng)業(yè)供應(yīng)鏈融資(ascf)，當(dāng)年參與則取值為1，反之取0。參與傳統(tǒng)農(nóng)貸(tradition)，傳統(tǒng)農(nóng)貸指以農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營為目的的正規(guī)借貸和親友借貸，當(dāng)年參與則取值為1，反之取0。

3.中介變量 種植面積(area)，反映了經(jīng)營規(guī)模，單位是“畝”。作物效益水平(benefit)，即平均畝產(chǎn)值，反映了單位面積的經(jīng)營效益，單位是“元”，取自然對數(shù)。技術(shù)采納意愿(skill)，反映農(nóng)戶在生產(chǎn)經(jīng)營上對技術(shù)采納更新的主觀傾向，判定依據(jù)是調(diào)查問卷中農(nóng)戶回答的期望培訓(xùn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技能的程度。獲得涉農(nóng)服務(wù)(service)，體現(xiàn)了農(nóng)戶與合作社、企業(yè)等的連接緊密程度，反映產(chǎn)業(yè)鏈的一體化水平，判定依據(jù)是調(diào)查問卷中農(nóng)戶回答的當(dāng)年獲得涉農(nóng)服務(wù)的種類豐富程度。

4.控制變量 參與訂單農(nóng)業(yè)(order)，當(dāng)年參與則取值為1，反之取0。家中主要務(wù)農(nóng)人員的年齡(age)，人數(shù)>1則取平均值。家中主要務(wù)農(nóng)人員的學(xué)歷(education)，人數(shù)>1則取平均值。戶主是否公職人員(office)，是則取值為1，反之取0。家中是否有外省務(wù)工返鄉(xiāng)人員(return)，是則取值為1，反之取0。家中是否有患大病人員(disease)，是則取值為1，反之取0。與住處最近的金融機構(gòu)距離(distance)，單位是“千米”，取自然對數(shù)。家中農(nóng)機數(shù)量(machine)，單位是“個”。供應(yīng)鏈融資意愿(willing)，這是為了防止借貸行為的自選擇引發(fā)內(nèi)生性問題，有供應(yīng)鏈融資意愿則取值為1，反之取0。

各變量的描述性統(tǒng)計見表1。

表1 變量的描述性統(tǒng)計

(三)總效應(yīng)分析

總效應(yīng)分析的計量模型設(shè)定如下：

profit=cons+β1ascf+β2age+β3education+β4office+β5return+β6disease+β7willing+β8distance+β9machine+ε

首先采用普通最小二乘法(OLS)以及兩種不同權(quán)重的加權(quán)最小二乘法(WLS)進行回歸擬合。回歸的結(jié)果如表2所示。

表2 OLS及WLS回歸

1%的水平上顯著。如無特別說明，下表同

從表2可以看到，采用OLS和不同權(quán)重的WLS，變量(ascf)的系數(shù)均在1%的水平顯著為正且系數(shù)大小相差不大，約為0.750。三種回歸方式的確定系數(shù)R2也十分接近，表明異方差問題不嚴(yán)重。確定系數(shù)R2的數(shù)值超過了0.4，這表明我們所選取的解釋變量可以解釋被解釋變量(profit)超過4成的比重，意味著計量模型有較好的擬合優(yōu)度。同時，其余控制變量的系數(shù)符號均符合預(yù)期，也反映出回歸結(jié)果具有較好的信度。接下來進一步利用傾向得分匹配法(PSM)進行擬合估計。目前學(xué)界的普遍做法是同時進行多種匹配方式，并對回歸結(jié)果進行比較。我們延續(xù)這一做法。擬合結(jié)果如表3所示。

表3 PSM回歸

從表3可以看到，在不同的匹配方法之下，處理變量(ascf)的平均處理效應(yīng)(ATT)均在1%水平上顯著且系數(shù)數(shù)值十分接近，表明回歸結(jié)果較為穩(wěn)健。綜合四種匹配方法求得ATT的均值為0.640，與前面OLS以及WLS回歸所得到的數(shù)值比較接近，再次證明結(jié)論具有較強的穩(wěn)健性。假說1得到驗證。接下來進行平衡性檢驗，以1對1最近鄰匹配為例，檢驗結(jié)果如表4所示。

表4 平衡性檢驗

可以看到，匹配后各變量的標(biāo)準(zhǔn)化偏差值均有不同程度的下降，P值則均有上升。這表明處理組和控制組當(dāng)中解釋變量分布的差異性降低。匹配后各變量的標(biāo)準(zhǔn)化偏差值幾乎都位于10%左右，且P值均遠大于10%，意味著估計結(jié)果接受了原假設(shè)，即匹配后的處理組和控制組的解釋變量分布無顯著差異，表明平衡性檢驗通過，匹配效果較好，估計結(jié)果具有較高信度。

(四)路徑機制分析

根據(jù)理論框架與研究假說，設(shè)定路徑機制的計量模型為如下聯(lián)立方程組：

對于聯(lián)立方程組，結(jié)構(gòu)方程模型(SEM)能夠有效測度多重中介以及鏈?zhǔn)街薪樾?yīng)。此外，變量(service)存在過多的零值，考慮采用零膨脹模型(ZIP)對其進行擬合。故最終使用的是基于ZIP模型的廣義結(jié)構(gòu)方程模型。零膨脹模型的構(gòu)建分兩個步驟，首先要確定膨脹因子，即零值過多的解釋變量。變量(service)零值過多的主要原因是部分農(nóng)戶本有機會獲得涉農(nóng)服務(wù)但出于某些理由放棄了，例如將時間精力更多投入到了務(wù)工。故變量(skill)可以一定程度衡量農(nóng)戶的務(wù)農(nóng)興趣，可作為零膨脹因子。

表5 ZIP模型回歸

表5所示回歸結(jié)果表明此舉較合理，ZIP回歸所得系數(shù)顯著性較強，系數(shù)大小及符號也符合預(yù)期。作為對照，Poisson回歸的結(jié)果也放入表5之中。接下來對ZIP模型應(yīng)進行合理性檢驗。使用AIC、BIC準(zhǔn)則進行檢驗，可以看到ZIP模型的AIC、BIC指標(biāo)值均更小，表明其更加適合。接下來進行ZIP-GSEM回歸，結(jié)果見表6。

表6 ZIP-GSEM回歸

表6的結(jié)果顯示，各控制變量的系數(shù)情況均較為符合理論或常理，表明擬合結(jié)果的可靠程度較高。接下來將統(tǒng)計特征顯著的盈利提升路徑整理至表7?？梢钥吹剑窂?顯示農(nóng)業(yè)供應(yīng)鏈融資擴大了農(nóng)戶的種植面積，路徑2及路徑3則表明其強化了農(nóng)戶的技術(shù)采納意愿，而路徑4-6表明其促進了農(nóng)戶獲得涉農(nóng)服務(wù)。由此假說2得到驗證。

表7 盈利提升路徑

(五)穩(wěn)健性檢驗

為保證實證結(jié)果的穩(wěn)健和可靠，我們分別采用對數(shù)據(jù)截尾，以及變換估計模型(PLS-SEM)兩種方式進行穩(wěn)健性檢驗。各變量的系數(shù)正負(fù)沒有改變，顯著性也幾無改變。主要結(jié)論仍然成立。限于篇幅，此處未展示詳細回歸結(jié)果。

四、研究結(jié)論與政策建議

本文從有限理性、信息不對稱、機會主義等角度出發(fā)，構(gòu)建了農(nóng)業(yè)供應(yīng)鏈融資促進小農(nóng)戶增收的理論框架，并基于CRERFS2021微觀數(shù)據(jù)對提出的研究假說進行了實證檢驗，得出以下結(jié)論：農(nóng)業(yè)供應(yīng)鏈融資可以顯著提升農(nóng)戶的務(wù)農(nóng)收入水平。其促進農(nóng)戶增收的機制路徑包括促使農(nóng)戶獲得幫扶，農(nóng)戶尋求擴大經(jīng)營規(guī)模，以及農(nóng)戶尋求生產(chǎn)技術(shù)的優(yōu)化升級?；谏鲜鼋Y(jié)論提出如下政策建議：

第一，加大力度鼓勵支持小農(nóng)戶參與農(nóng)業(yè)供應(yīng)鏈金融。降低資金門檻，創(chuàng)新金融模式，加強技術(shù)培訓(xùn)，從而提升小農(nóng)戶、收購方、第三方金融機構(gòu)的參與積極性。第二，增強小農(nóng)戶參與農(nóng)業(yè)供應(yīng)鏈金融的粘性。應(yīng)充分考慮土地、種養(yǎng)等方面的分散狀況并做出針對性的創(chuàng)新改革措施。加強技術(shù)培訓(xùn)，優(yōu)化利益分配，構(gòu)建相應(yīng)的扶持補貼機制，尤其是項目早期應(yīng)加大政府介入力度，充分發(fā)揮其“護航”作用。第三，強化風(fēng)險防范。加快建設(shè)農(nóng)村信用信息體系，運用金融科技實現(xiàn)多方信息共享，以杜絕虛假訂單、倉單的套取資金行為，以及同一訂單或倉單的重復(fù)借貸行為等。加強誠實守信宣傳教育力度，提升小農(nóng)戶的信用意識與契約精神。構(gòu)建系統(tǒng)性風(fēng)險防控長效機制，健全政府支持的擔(dān)保機構(gòu)體系。