1. 引言
中央一号文件明确要求“持续增强粮食等重要农产品供给保障能力”，促进农产品种植对于发展农业，保障粮食安全具有重要作用。但因缺乏固定资产作质押和征信，农户在种植过程中存在融资渠道少，资金约束的问题[1]。在此背景下，农产品供应链金融作为缓解农业融资约束的重要创新，近年来在普惠金融政策推动下快速发展。其中，订单质押贷款模式通过将未来收益权资本化，为缺乏传统抵押物的新型农业经营主体提供了融资渠道[2]。然而现有订单质押贷款模式研究存在二个局限：一是多聚焦于商业性金融场景，对财政贴息这一政策性工具在农业生产方面的应用探讨不足。二是关于政府补贴的研究成果，主要集中在补贴模式、补贴对象以及不同补贴策略的对比等方面[3]，对于实施过程中面临的障碍研究较少。因此本文对政府贴息下的农产品订单质押贷款模式进行深入的障碍分析，并提出科学可行的对策建议。研究成果能为政策制定者、金融机构以及农业经营主体提供重要的实践参考，有助于优化金融支农政策，提升其精准性和有效性。
2. 基于贷款贴息的农产品订单质押贷款决策模型
Figure 1. Flow chart of agricultural product order pledge loan based on loan discount
图1. 基于贷款贴息的农产品订单质押贷款流程图
基于贷款贴息的农产品订单质押贷款基本流程为[4]：销售商与农户签订订单后，农户凭借此订单向银行申请贷款。银行对销售商的基本情况和订单的有效性，真实性进行审查。审查通过后向农户发放贷款，农户收到银行贷款资金后进行生产种植。待农户将生产出的全部农产品按订单卖给销售商后，销售商向银行划拨应支付的农户收益。期间政府对农户贷款进行利息补贴，该补贴直接发放到银行与利息进行抵扣。银行扣除应得的本金和政府补贴过后的利息，再将剩余货款付给农户。具体流程见“图1”所示。
3. 基于贷款贴息的农产品订单质押贷款制约因素探究
3.1. 订单本身的特性制约
(1) 农产品订单法律效力与稳定性不足
一是订单合同不规范。订单多为买卖双方私下签订的非标准合同，缺乏统一格式，且涉及的交货时间、具体价格、质量标准的约定模糊，法律效力不足，易因市场波动(如价格下跌，需求变化)造成订单违约。二是存在权属争议。订单签订主体不明确，农户可能以个人名义与收购方签订订单，但实际生产由合作社统一管理(如土地托管)，导致订单归属模糊。或合作社以集体名义签约，但内部未明确收益分配，农户质疑质押贷款的还款责任主体。权属争议易导致农产品无法按约交付，收购方拒付货款，农户无力还款。同时银行因权属不清，认为质押物法律风险高，降低贷款额度或拒绝放贷。三是依托订单形成的农产品供应链存在信用断裂风险[5]。大部分农产品订单因农产品的生产周期特性，属于“远期合约”，履约除依赖农户信用外，也取决于下游企业如收购商和加工商的信用，若下游企业经营不善，缺乏资金收购，则导致订单价值归零，质押物实质失效，贴息政策难以覆盖此信用断裂风险。
(2) 农产品处置与订单估值存在现实挑战
一方面是农产品处置困难。若收购商违约，农户种植的大量产品难以出售，为帮助农户还款，银行需要处置质押订单对应的农产品，但银行缺乏专业的仓储、物流运输以及销售拍卖渠道导致处置成本高，周期长，难度大。即便存在政府贴息，但仍难以覆盖银行放贷损失，降低银行放贷意愿。
另一方面农产品属性导致订单估值困难。一是农产品自然属性。订单对应的农产品多为生鲜和易腐难存储类[6]，如蔬菜水果，水产品等。在仓储和运输中农产品价值易快速衰减，导致估值时效性强，订单签订时的估值可能与实际交货时的价值差异极大；同一批农产品因气候、土壤等因素导致规格、品质不一(如苹果大小、甜度差异)，难以按统一标准定价，也给订单估值带来挑战；部分农产品生产周期长，如种植类农产品苹果需要3~5年才能挂果，订单跨越多年，期间存在市场环境巨变的风险。二是农产品市场属性。季节性供需变化如集中上市时价格暴跌和外部冲击敏感如贸易政策等，皆会导致价格短期剧烈波动，给价值评估带来挑战；同时对于一些小众无公开报价的农产品，如特色菌类、中药材缺乏权威价格指数，银行难以参考定价。三是农产品产业链特征造成的估值挑战。价格机制不明确，部分订单仅约定“随行就市”或“保底价 + 浮动”，未来现金流无法确定；投入成本变动，农药、化肥涨价可能导致农户弃种/弃养，订单无法履行。四是法律与操作层面的估值挑战。一是农户保留所有权，银行虽质押订单，但农产品仍由农户控制，可能被私自出售。二是传统评估方法失效，工业品，固定资产抵押常用成本法或市场法[7]，但农产品需结合生长阶段、气候预测等动态调整。三是评估模型缺失。现有评估模式，不论是银行自身评估还是第三方专业机构多是根据历史经验估值，缺乏依据模型，数据量化的评估。
3.2. 金融机构与农业主体的供需错配
(1) 银行的风险厌恶与放贷动力不足
农产品订单质押属于“弱担保”模式，银行认定其风险高于传统抵押贷款(如房产、设备抵押)，且贷款农户抗风险能力弱，易受自然灾害、市场波动影响大，即使有贴息，仍担心坏账率上升，导致贷款审批严格、额度受限。同时银行本身缺乏针对农业订单的专业风控团队，对农产品产业链、订单履约逻辑不熟悉，难以设计适配的贷款产品(如随订单周期调整还款计划)，贴息政策的激励作用被风控门槛抵消。
(2) 农户主体认知与能力短板
中小农户对“订单质押 + 贴息”模式认知不足，习惯依赖民间融资，或因担心“逾期影响信用”而不敢申请，导致政策利用率低。部分主体缺乏规范的财务记录和订单管理能力，无法证明订单的真实性与履约能力，难以通过银行审核，即使符合贴息条件也无法获得贷款。
(3) 银行质押率决策与农户需求相悖
银行在决策贷款利率和质押率时，需要考虑到多方面的因素，如农产品种类、质押期限、借款人信用等以此把控风险，但因农产品订单的特殊性，银行为管控风险往往下调质押率[8]。但出于农户资金需求的角度，农户往往希望提高质押率以期获得更多贷款资金。
3.3. 贴息政策设计与执行的局限性
(1) 贴息覆盖范围与精准性不足
部分贴息政策仅针对特定农产品(如大宗作物)或规模化经营主体，小型农户、新型农业经营主体(合作社)因订单体量小、资质不足难以纳入贴息范围，导致政策惠及范围有限。同时贴息利率的制定与贴息期限缺乏精准灵活性(如固定按LPR的50%~70%贴息，期限不超过3年)，政府在决策时未考虑匹配农产品生产周期(如多年生作物、季节性强的生鲜产品)，导致实际融资成本仍高于经营主体承受能力。
(2) 贴息申请与审核流程复杂
政策要求的证明材料复杂(如订单真实性认证、质押物评估报告)，农户往往缺乏专业能力准备材料，且跨部门审批(农业农村局、财政局、银行)效率低，导致贴息资金到位滞后，影响贷款发放积极性。
(3) 贴息政策与质押贷款的协同机制欠缺
目前大部分贴息政策为“事后贴息”，也就是在农户申请的贷款发放后再申请政府利息补贴，而订单质押贷款需要“事前风险缓释”，以此降低银行放贷风险，贴息政策与银行质押贷款二者协同不足。同时部分地区财政能力有限，难以持续承担贴息成本，或未能足额贴息，按时划拨贴息资金，导致银行扩大放贷规模的意愿降低。
3.4. 配套机制缺失与外部环境支撑不足
(1) 订单确权与流转体系缺失
全国缺乏统一的农产品订单登记平台，订单的真实性难以跨区域核验，易出现“一单多质”风险，银行难以通过确权降低信息不对称。订单二级市场(如订单流转、转让)尚未形成，若借款人违约，银行无法通过转让订单快速变现，进一步加剧处置风险。
(2) 第三方服务体系不完善
缺乏专业的农业订单评估机构、仓储监管机构和履约担保机构，银行需自行承担估值、监管等成本，而贴息政策未覆盖此类配套服务费用，导致综合放贷成本居高不下。农业保险与订单质押贷款的联动不足，针对订单履约风险(如天灾导致减产、市场价格暴跌)的保险产品少，贴息政策难以单独对冲系统性风险。
4. 基于贷款贴息的农产品订单质押贷款对策建议
4.1. 提高数字化工具的使用效率
(1) 搭建农产品订单区块链存证平台
首先推广标准化订单合同。政府相关部门和市场监管部门制定出“农产品订单签订示范样本”，引导收购商与农户采用标准化合同签约订单。合同明确核心条款规定品质标准，价格机制，履约责任，争议解决途径。其次建立订单履约双向约束机制。要求销售商缴纳履约保证金(如订单金额的10%~20%)，存入第三方监管账户，若出现违约情况，保证金优先用于补偿农户损失及银行贷款风险；农户则以土地经营权、农业设施等作为反向担保，确保按量交货。同时将订单履约记录纳入收购商和农户的信用档案，与政府贴息，银行订单贷款资格挂钩，对于存在恶意违约行为的主体，限制其申请补贴项目。最后搭建农产品订单区块链存证平台。推动订单签订、履约、变更等全流程上链存证，实现合同内容不可篡改[9]、履约数据实时同步(如农户生产进度、销售商付款记录)。银行可通过平台直接核验订单真实性，避免“一单多质”风险；当发生违约时，链上数据可作为司法证据，提升纠纷解决效率。
(2) 依托大数据技术构建专业化农产品处置体系与订单估值体系
构建专业化农产品处置体系。依托产地冷链物流基地、农产品批发市场建立“农产品监管–应急处置”联动机制：引入第三方具有保鲜资质的仓储物流企业，对订单对应的农产品实施全程可视化监管(如物联网温控、出入库扫码)，确保质押物状态可追溯[10]；各主体协同与电商平台(如农产品专区)、大型超市、社区团购签订《应急采购协议》，约定当收购商违约不收购时，可通过“保底价快速拍卖”等方式处置农产品，缩短处置周期，降低损耗率。由政府牵头设立“农产品应急处置基金”，对处置过程中因价格波动产生的损失给予适当补贴，降低银行处置成本。
建立科学订单估值体系。首先组建“农业专业 + 金融机构 + 第三方评估机构”联合估值团队，研发农产品订单估值模型。然后通过大数据技术实时采集分析不同农产品的产地价、批发价、各平台市场销售价、物流信息、消费者偏好等多维数据[11]，将数据带入评估模型不断调试，得出价值评估结果。并且对估值结果设置浮动区间，根据数据的变化，及时动态调整评估结果，价值波动超过阈值时，自动向交易方及银行推送预警，辅助订单条款与质押策略的动态调整。
4.2. 设计“风险共担、能力适配、需求匹配”的协同机制
(1) 设立“政府 + 银行 + 担保 + 保险”四方风险共担池
政府出资设立风险补偿金(如按贷款余额的5%~10%计提)，对不良贷款按比例(如40%~60%)代偿；引入政策性担保公司[12]，政府给予部分保费补贴，降低担保费率；强制捆绑“订单履约保险”“价格指数保险”，覆盖订单违约、市场波动风险，保险理赔优先用于偿还贷款。对绿色农产品订单质押贷款实施差异化监管：监管部门适当放宽此类贷款的风险权重(如从100%降至70%)，适当提高对不良率容忍度，减少银行因“合规压力”而惜贷的现象。
(2) 开展“靶向式”赋能培训，消弭信息鸿沟
政府联合金融机构、行业协会、合作社等针对农户开展“绿色信贷直通车”政策讲解：用通俗语言讲解“订单质押 + 贴息”政策(如申请条件、流程、贴息额度)，结合案例演示“如何用订单获得贷款”“违约后果”等，消除农户“不敢贷、不会贷”的顾虑。针对农户财务能力弱的问题，推广“简易台账模板”(如记录种植面积、投入品成本)，并依托村集体经济组织或合作社配备“财务代办员”，协助农户整理贷款申请材料(如订单合同、生产计划)，提高审批通过率。同时鼓励小农户加入合作社或农业产业化联合体，由合作社统一筛选优质订单、整合融资需求，以“订单集”形式向银行申请贷款。银行可通过“批量审批”降低单户尽调成本(如对合作社整体授信，再由其分配至农户)，同时合作社为成员贷款提供连带责任担保，增强还款约束。
(3) 采用人工智能技术建立质押率动态调整机制
银行通过API接口、物联网传感器、爬虫技术等自动采集订单基础数据，农产品属性数据，主体信用数据和风险缓释数据，并利用自然语言处理(NLP)解析非结构化数据(如订单合同条款、质检报告)，形成结构化数据集。在采用回归算法(如随机森林、梯度提升树)，以历史优质订单的平均质押率为基准，结合订单金额、产品类型(如生鲜/干货)、生产周期等静态特征，初步测算出质押率基础值后，识别关键风险因子(如气象风险、价格波动、主体信用)，通过深度学习算法(如LSTM神经网络)分析因子与违约率的关联性[13]，赋予不同权重，并设置上限，模型自动将因子权重转化为调整系数，以此在基础质押率的基础上通过赋权系数得出在保障风险控制情况下的最高质押率。最终通过人工智能技术，质押率调整从“人工经验判断”升级为“数据驱动的实时智能决策”，既提升了风险定价的精准性，又能动态匹配农户融资需求，缓解“银行惜贷”与“农户融资难”的矛盾。
4.3. 完善“精准覆盖、流程简化、协同联动”的政策执行性
(1) 建立“基础贴息 + 专项倾斜”机制
对所有符合条件的农产品订单质押贷款给予基础贴息(如LPR的50%)，确保中小农户、合作社等主体能享受贴息政策，以此拓宽贴息范围；对薄弱领域(如偏远地区绿色种植、初创型合作社)和高风险品类(如生鲜类短期订单)，额外增加10%~20%的专项贴息，提升贴息精准性。同时动态调整贴息门槛，放宽对“小规模订单”的制约条件(如将订单金额下限从50万元降至20万元)，通过合作社统一整合小农户订单申请贴息，提升贴息灵活性。
(2) 推行“一站式”线上办理
搭建“农产品贴息贷款服务平台”，整合农业农村、财政、银行等部门数据，实现“贷款申请–订单核验–贴息审批”全流程线上化。同时精简证明材料，取消不必要材料提交。农户，合作社通过平台提交电子订单、贷款合同等，系统自动比对数据(如订单真实性、贷款用途)。此外财政部门与银行建立“先贴后核”机制，银行放贷时同步代扣贴息部分(财政定期与银行结算)，审核后置，从全部核验转变为“抽查核验”，缩短审批周期。
(3) 建立双层协调机制，破解“政策孤岛”
一是建立起“事前引导 + 事中联动 + 事后反馈”的协同链条。事前引导：银行在贷款审批阶段同步告知贴息政策(如可享受的补贴比例、申请路径)，并协助主体匹配最优贴息方案；农业部门提前发布年度贴息重点品类，引导资金流向政策鼓励领域。事中联动：财政部门与银行共享贴息资金拨付进度，对已放贷但未收到贴息的主体，自动触发“催办提醒”。事后反馈：银行将贴息执行情况(如实际补贴金额、受益主体数量)定期反馈至农业部门，为政策调整提供依据。二是建立跨部门协调机制。由政府牵头成立“绿色农产品金融服务协调小组”，定期召开联席会，解决政策冲突(如银行风控标准与贴息条件不一致)、数据壁垒(如部门间信息不共享)等问题，促进各方主体目标决策最优化。
4.4. 提高订单的标准化和外部评估的数字专业化
(1) 构建标准化订单确权与流转体系
一是建立全国统一的农产品订单确权登记平台。依托农业农村部“农业经营管理信息系统”，开发“农产品订单确权模块”，实现订单在线签订、备案、确权全流程数字化。订单签订时需录入买卖双方资质、核心条款；平台自动关联市场监管部门的企业信用信息，核验订单真实性，避免“虚假订单”。确权后的订单生成唯一电子凭证，作为银行质押贷款的法定依据，解决传统订单“确权难、取证难”问题。二是培育订单流转二级市场，提升质押订单流动性。搭建“农产品订单流转交易平台”，允许符合条件的质押订单在平台挂牌转让(如农户因生产困难无法履约时，可转让给同区域其他达标农户)，流转需经银行同意并变更质押登记。
(2) 培育数字专业化第三方服务主体
一是重点扶持订单评估机构，仓储监管机构和履约担保机构，覆盖质押全流程，完善第三方服务体系。二是强化数字化赋能第三方服务。开发“绿色农产品供应链服务平台”，整合第三方服务资源。银行可在线预约评估、监管服务，农户可查询服务机构资质及报价，实现服务需求与供给的精准匹配。此外运用区块链技术实现服务数据上链存证[14] (如评估报告、监管记录、担保合同)，确保服务过程可追溯、责任可认定，提升服务公信力。
NOTES
*第一作者。
#通讯作者。