新希望“好養貸”：農業數字供應鏈金融創新模式分析

原文：劉利科, 任常青. 農業數字供應鏈金融創新模式分析——以新希望“好養貸”為例[J]. 金融理論與實踐, 2020(11):113-118.
單位：中國社會科學院大學; 中國社會科學院農村發展研究所。

一、引言

隨著我國經濟發展階段轉變和人民消費層次升級，我國農業發展的主要矛盾由總量不足轉變為結構性矛盾，農業生產方式正在發生明顯的、本質性的變化，農村勞動力大量進入城鎮就業。培育從事農業生產和服務的新型農業經營主體，不斷地向專業化、規?；?、集約化的現代農業生產方式轉變，是關系我國農業現代化的重大戰略。截至2018 年年底，全國家庭農場近60 萬家，農民合作社217.3 萬家，從事農業生產托管的社會化服務組織達37 萬個①。家庭農場、農民合作社和農業產業化龍頭企業等新型農業經營主體的數量增加和經營規模增長勢必會對信貸資金需求有所增加，但因缺乏傳統金融機構認可的足值的抵質押物，單筆規模信貸相對較小和金融機構下沉服務運營成本高等原因，傳統金融機構對農業領域服務不夠深入，涉農業務開展內生動力不足，難以滿足新型農業經營主體的信貸需求，新型農業經營主體成為傳統金融領域的“長尾”客戶，農村金融處于供需失衡狀態。

供應鏈金融是指人們為了適應供應鏈生產組織體系的資金需要而開展的資金融通、相關服務定價等市場交易活動（胡躍飛和黃少卿，2009）[1]。供應鏈金融是在充分利用產業鏈的貿易流、信息流、資金流等基礎上，把產業鏈上各個環節視為一個整體，根據行業特征和交易特征，開發設計個性化的信貸產品，低風險地、有效地將資金流向產業鏈條上相對弱勢的中小微企業。隨著大數據、區塊鏈、云計算、物聯網、智聯網、人工智能等新一代信息技術加快應用，供應鏈金融與數字金融②深度協同發展，供應鏈金融加速走向互聯網化和數字化。數字供應鏈金融在農業領域的拓展應用，為新型農業經營主體的“融資難、融資貴”問題提供了新的解決方案。

①《新型農業經營主體和服務主體高質量發展規劃（2020—2022 年）》。
② 本文所采用的數字金融概念由黃益平和黃卓（2018）[2]提出，泛指傳統金融機構與互聯網公司利用數字技術實現融資、支付、 投資和其他新型金融業務模式，并未嚴格區分數字金融和互聯網金融、金融科技。

目前，學者針對數字供應鏈金融的業務模式提出了不同的分類方式。胡躍飛（2017）[3]從商業銀行角度提出四種典型的業務場景，即以數字化商業生態為基礎的金融服務平臺、特定金融科技帶來的業務藍海、技術企業的跨界整合帶來的業務機會和標準化可流轉的資產證券化平臺。姚博（2017）[4]以制造業為研究對象，提出商業銀行網上銀行的主導模式、產業鏈核心企業的主導模式、第三方物流企業的主導模式和電商平臺巨頭的主導模式。尹燕飛和吳比（2020）[5]提出農業數字供應鏈金融四種應用模式，即物流倉儲為代表的農產品管理平臺主導模式、多方網絡協作模式、公共信息服務模式和核心企業與金融機構共建模式。許玉韞和張龍耀（2020）[6]認為我國農業供應鏈金融的數字化轉型主要包括互聯網企業主導模式和農業龍頭企業主導模式。對農業數字供應鏈金融模式劃分，筆者采用劉利科和任常青（2020）[7]提出的主導企業四分法：一是傳統金融機構主導型模式，即政策性銀行和商業銀行等傳統金融機構與產業化龍頭企業加強合作，借助金融科技優化產品設計和提升效率，為核心企業的上下游客戶提供快捷的信貸服務，如農業銀行的數據網貸；二是金融科技企業主導模式，即金融科技企業鏈接農業產業化龍頭企業或中小微農企和傳統金融機構，實現資產端與資金端的無縫對接，如青島閃收付、中和農信、農分期等；三是頭部電商平臺主導模式，即頭部電商平臺為擴展業務領域，引導農村地區的新型農業經營主體加入電商平臺生態圈，開展商務合作的同時提供信貸支持，如螞蟻金服；四是產業化龍頭企業主導模式，即為提升產業鏈整體競爭力，龍頭企業成立各種金融相關機構，利用金融科技高效地為產業鏈環節上難以在傳統金融機構獲得信貸支持的參與者提供融資，如大北農的農信互聯、伊利的乳業通寶等。本文以新希望集團為對象，對比分析產業龍頭企業主導的傳統供應鏈金融和農業數字供應鏈金融兩種不同的業務模式。

二、數字供應鏈金融的理論基礎

目前，國內對數字供應鏈金融的理論研究相對較少。我國農村金融發展不充分，主要是由于借貸雙方的信息不對稱、缺乏足額的抵質押物和交易成本高等原因造成的。供應鏈金融突破了傳統金融展業模式，有利于克服傳統農村金融面臨的障礙。數字供應鏈金融是供應鏈金融發展的高級階段，基于大數據、云平臺、物聯網等新興技術應用，數據化、網絡化和精準化的優勢更為突出明顯，金融生態更加豐富，金融服務更加智能，賦能增效更為顯著，有利于進一步破解農村金融供需失衡的問題。具體而言，相較于傳統金融機構線下獲取客戶、逐筆審批、人工放款的展業模式，數字供應鏈金融將農業產業鏈作為一個整體進行風險評估，與產業鏈核心企業進行利益綁定，實現批量獲客，充分利用大數據、電子合約、區塊鏈等技術，設計貼合產業生產規律和交易習慣的風險管理指標，采用智能化的信貸流程，及時響應客戶金融訴求，并隨著服務客戶群體范圍的拓寬、信貸效率的提升，整體運營成本不斷降低，從而實現流量覆蓋風險以獲取收益?？梢?，農業數字供應鏈金融的理論至少包含三個方面內容。一是信息不對稱理論。供應鏈貿易信息和資金定向使用降低了信貸雙方信息不對稱程度，并隨著云平臺和5G技術的推廣，將進一步提升信息獲取和處理效率，大幅降低農村金融市場的信息不對稱程度，減少逆向選擇和道德風險問題。二是大數法則和流量覆蓋風險理論。蔡閩（2016）[8]提出流量覆蓋風險原理，即當客戶數量足夠大、地域足夠分散、單筆金額足夠小時，小微金融貸款組合滿足大數法則，風險趨于預期值，收益覆蓋風險使得業務得以持續快速發展。三是交易成本理論。傳統金融機構開展涉農業務，需以物理網點為依托，營銷人員下沉市場，逐一獲客，運營成本高。與此相對應，農業數字供應鏈金融與核心企業合作實現批量獲客，智能化線上運營，將大幅降低交易成本。

三、新希望集團兩種供應鏈金融模式對比分析

新希望集團是國內最大的飼料生產企業，是農業產業化國家級重點龍頭企業，擁有龐大的農牧產業集群。一些國內學者對新希望集團產業金融模式進行了深入研究，涉及“八位一體”的融資擔保模式（周成海，2008）[9]、銀企合作的產業鏈養殖戶小額貸款模式（王中，2013）[10]、參股民生銀行和成立財務公司的效益影響（劉茹，2016）[11]、希望金融P2P 平臺展業模式和社會效益，以及對新希望集團產業金融模式的全面介紹（王曙光，2019）[12]。

根據筆者調研情況，新希望供應鏈金融從2007年開始試點，2014 年開始線上化轉型，采用多種模式并存，共同服務產業生態客戶。目前，以傳統供應鏈金融模式開展業務的主體是融資擔保公司和財務公司。限于財務公司核心定位是集團內部資金管理，供應鏈金融業務占比較少，本文將融資擔保公司作為傳統供應鏈金融的主要研究對象。以數字供應鏈金融模式開展業務的主體是希望金融P2P 平臺、商業保理和互聯網小貸。隨著國家對P2P 行業加強監管，希望金融P2P 平臺也正在轉型中，業務可持續性有待進一步觀察，本文暫不做討論。商業保理和互聯網小貸同屬于新希望金服，以新希望集團農牧產業場景為切入點，著力打造為產業鏈下游經銷商和養殖戶提供信貸資金的“好養貸”產品。下面以普惠擔保提供的融資性擔保業務和新希望金服提供的“好養貸”產品為切入點，對比分析傳統供應鏈金融和數字供應鏈金融在業務模式和風險管理上的異同。

（一）傳統供應鏈金融模式

普惠農牧融資擔保有限公司（以下簡稱“普惠擔?！保┦切孪Ｍ瘓F旗下專門從事農業融資擔保業務的公司。普惠擔保以農牧產業鏈場景為依托，為產業鏈上眾多農牧業客戶提供便捷的融資性擔保業務，增加其在傳統金融機構獲得貸款的可能性。

具體來看，普惠擔保的業務模式除具有融資性擔保業務的一般特征外，有三個特點（見圖1）。一是在農戶傳統信貸中，引入普惠擔保作為增信方，不僅解決了農戶信用偏弱的難題，同時也解決了農業生產周期與金融信貸周期不匹配的難題。新希望產業鏈上的農戶以養殖戶居多，生產經營周期即為動物生長周期，銷售回款是農戶主要的還款來源。而傳統金融機構的信貸周期通常以年為單位。普惠擔保的介入，可以在傳統金融機構信貸到期時代償，農戶養殖出欄銷售回款后歸還普惠擔保的代償款，從而實現了生產經營周期與信貸周期的匹配。另外，普惠擔保的介入，也使得部分金融機構按照養殖周期設計產品，提升了金融產品的靈活性。二是多方位風險控制措施。除提供適合的反擔保人外，普惠擔保還控制資金流向，采用資金定向支付方式限定用途為采購生產性物資，并通過引入保險和部分地方政府股權投資實現風險共擔，進一步分散業務風險。三是現場作業模式。普惠擔保擁有20 余家子公司，員工近300 人，遍布全國。農戶向普惠擔保提交融資申請后，普惠擔保安排業務人員現場盡調并代農戶辦理融資手續，減少了農戶直接面向金融機構的操作成本。

截至2019 年年底，普惠擔保累計服務養殖戶15萬人次，累計擔保額突破400 億元，商業模式已經相對成熟。

（二）農業數字供應鏈金融模式

新希望金服是新希望集團打造的農業領域供應鏈金融產業科技與服務平臺，管理商業保理、互聯網小貸、融資租賃及數據科技等公司，擁有多張金融牌照，支撐開展數字供應鏈金融業務。

新希望金服在充分整合內、外部數據的基礎上，建立了農業細分領域的大數據庫。其中，內部數據包括與上下游客戶發生的商品交易數據、財務支付數據、信用賒銷數據以及產業金融信貸數據等，顆粒度較細。外部數據包括工商信息、司法信息、財稅信息等，數據維度相對豐富，數據源較多，公開易得。二者的結合極具信用評估價值和風險甄別價值。

2019 年3 月，新希望金服為購買新希望飼料的經銷商和養殖戶推出“好養貸”信貸產品。同年6 月，新希望金服為購買新希望乳業的經銷商和個體戶推出“鮮活貸”信貸產品。由于“好養貸”和“鮮活貸”產品設計和運營模式基本一致，本文分析選取“好養貸”產品為例。

具體來看，新希望金服“好養貸”產品有三個特點（見圖2）。一是線上運營，智能審批。一方面，新希望金服利用后臺大數據篩選目標客戶，對其進行預授信，通過線上引導和線下推廣來營銷產品，后臺智能化審批；另一方面，新希望金服利用人臉識別、活體認證、電子合約以及區塊鏈等技術，開發操作便捷的移動端“好養貸”應用平臺，實現全線上化借貸。

二是期限靈活，隨借隨還。由于產業鏈下游農戶的還款來源主要依靠農牧產品銷售回款，固定期限信貸產品難以真正滿足農戶資金需求?！昂灭B貸”產品的借款期限設定為6 個月先息后本或12 個月等額本息，同時農戶可選擇無成本提前還款，從而實現隨借隨還，實際用款期限十分靈活。三是大數據風控，去擔?；?。結合農業生產自然規律和行業經驗，依托后臺大數據庫，新希望金服建立大數據風險管理模型，從客戶準入、貸前審核、貸中監控和貸后管理等方面實現全面智能化管理，給客戶提供純信用、免擔保的“好養貸”產品。在客戶使用“好養貸”過程中，新希望金服不斷積累客戶生產信息、信貸信息等，進一步豐富完善數據庫，不斷升級迭代風險管理模型。

截至2020 年3 月31 日，“好養貸”產品累計放款金額11.74 億元，累計支用4.6 萬筆，服務客戶萬余人，90 天以上不良率控制在1.2% 以內。同時，“好養貸”產品也得到資本市場的認可，成功發行資產證券化產品。

（三）兩種模式風險管理的對比分析

普惠擔保和新希望金服在面向產業鏈下游農戶提供金融服務時，采用了兩種截然不同的展業模式。普惠擔保通過業務人員線下現場營銷和搜集紙質資料，客戶提供反擔保人，逐筆完成風控審批，審批結果存在不確定性，是典型的傳統供應鏈金融模式。新希望金服利用建立的大數據后臺，通過風險管理模型對整個客戶群體進行評級，篩選出目標客戶，提供“純線上、自動審批、免擔保、期限靈活”的產品，進行精準營銷，是數字供應鏈金融模式。無論是傳統供應鏈金融還是數字供應鏈金融，本質仍是金融業務，風險管理是核心，但兩種模式在目標客戶篩選、風險控制手段、逾期資產處置以及風險資產定價等方面有著顯著區別（見表1）。

在目標客戶篩選上，雖然客戶群體都是在產業鏈上下游客戶，但是傳統供應鏈金融和數字供應鏈金融在目標客戶選擇方法上有著顯著的差異。傳統供應鏈金融模式中，普惠擔保通過業務人員營銷或熟客介紹，主要面向的是有緊急資金需求但可能在其他金融機構難以獲得貸款的客戶，存在客戶逆向選擇風險。數字供應鏈金融模式中，新希望金服對行業特征和整體客群特征分析后，對客戶資信進行分層并給予預授信，從信用層次高的客戶開始精準營銷，不斷下探到信用層次低的客戶，主動把控產品開放節奏，避免客戶逆向選擇，有利于提升信貸質量，實現整體業務風險可控。

在風險控制手段上，傳統供應鏈金融對客戶信息管理相對粗放，主要分析客戶的銀行流水、進銷貨數據、熟人評價等信息，維度較少，數據真實性難以保障，人工審核比重大，通過增加反擔保人、引入其他風險承擔方等方式來分散風險。數字供應鏈金融模式結合內外部數據源，對客戶進行多維度畫像，并不斷積累客戶的支用和還款偏好數據，不斷更新迭代大數據風控模型。

在逾期資產處置上，傳統供應鏈金融模式中，反擔保人、保險等可以分散風險、減少壞賬損失，有利于控制不良資產規模。數字供應鏈金融模式下，當客戶貸款發生逾期后，若客戶有意愿繼續經營且有還款意愿時，通過合法催收后可能收回貸款，但若客戶喪失繼續經營能力或沒有還款意愿，則極可能產生無法收回的不良資產。

在風險資產定價上，貸款綜合費率高低受到資金來源和運營成本兩方面影響。在資金來源上，普惠擔保并不直接從事信貸業務，資金來源主要是與普惠擔保合作的商業銀行，受限于普惠擔保注冊資本金規模、民營股東背景和擔保杠桿的限制，合作銀行數量較少，資金來源相對受限。新希望金服利用具有信貸資質的商業保理和互聯網小貸兩個牌照公司，可從金融機構和資本市場進行融資，資金來源相對充裕。在運營成本上，人力成本都是最主要組成部分。普惠擔保的業務人員多，中后臺人員少。隨著業務規模增長，當業務人員管理資產規模達到能力上限時，普惠擔保必然需要增加業務人員，人員成本也將進一步上升。新希望金服的系統開發人員和數據風控占比高，業務人員占比較低，開發的產品具有可復制性，可自然延伸到其他產業場景，所以相較于業務規模，新希望金服的運營成本前期高、后期低?？偠灾?，當業務規模較小時，傳統供應鏈金融模式由于運營成本低，資金尚能滿足業務需要而具有風險定價優勢；當業務規模較大時，數字供應鏈金融模式因平均運營成本低，模式易推廣復制，更容易獲得金融機構和資本市場青睞，資金更為充足而具有風險定價優勢。

（四）農業數字供應鏈金融模式發展瓶頸

農業數字供應鏈金融有條件成為農村金融發展新方向，但其發展壯大也存在一定的瓶頸，主要體現在業務規模和資金來源兩方面。

一是業務規模的天花板。依托單一的產業龍頭企業開展數字供應鏈金融業務，因核心企業有產業話語權和客戶群體熟悉度高等因素，開展業務具有天然的優勢，但無論自身產業鏈的業務體量有多大，業務場景多豐富，終究有其明顯的業務發展天花板，業務進一步發展必然要走出單一的產業龍頭企業體系，邁向市場化。當農業數字供應鏈金融業務從自身產業體系走向外部市場時，將會面臨外部核心企業及其上下游客戶的信息化水平程度是否能夠滿足業務開展需要以及如何與外部產業龍頭企業達成系統數據信任等問題。

二是資金來源的天花板。產業龍頭企業作為實體企業，金融并非其主營業務，在資金成本、融資規模和業務經驗等方面與傳統金融機構存在明顯的劣勢，產業龍頭企業的財資能力和信譽能力能否支撐業務走向外部體系以及可支撐的業務規模上限，是農業產業龍頭企業主導的供應鏈金融業務需要解決的另一個核心問題。

四、農業數字供應鏈金融發展建議

數字農業是農業現代化的高級階段，是我國由農業大國邁向農業強國的必經之路（農業農村部信息中心課題組，2020）[13]。農業數字供應鏈金融是數字金融和供應鏈金融走向融合的產物，以農業走向數字化為時代背景，依托農業產業化龍頭企業，依靠大數據對產業鏈的深入洞察來主動發掘目標客戶，精準地進行市場營銷、科學管理風險和全面提升信貸服務體驗，滿足傳統金融“長尾”客戶的金融訴求，或將成為破解農村金融“融資難、融資貴”的有效途徑之一。

（一）抓住數字農業新基建，進一步支持農業領域信息化建設

大數據成為基礎性戰略資源，發展數字經濟成為普遍共識。自黨的十八大以來，黨中央高度重視數字農業的發展，先后頒布了一系列指導文件推動數字農業發展。農業農村部和中央網絡安全和信息化委員會辦公室于2019 年12 月聯合下發《數字農業農村發展規劃（2019—2025 年）》，進一步提出“深度開發和利用農業生產、市場交易、農業投入品等數據資源，推廣基于大數據的授信、保險和供應鏈金融等業務模式，創新供求分析、技術推廣、產品營銷等服務方式”，這將有力促進農業數字供應鏈金融發展。

農業數字供應鏈金融應加入新型基礎設施建設③的領域范疇，抓住新基建建設帶來的政策紅利，因勢利導，加大對農業數字金融基礎設施建設的投入，為開展農業數字供應鏈金融奠定扎實的信息數據基礎。這主要包括兩方面。一是加大支持產業化龍頭企業基礎數據庫建設。農業產業化龍頭企業所積累的貿易、支付、賒銷等數據的真實度、完善度和顆粒度是影響農業數字供應鏈金融的關鍵因素，應鼓勵應用新的硬件設備和信息技術，進一步提升產業化龍頭企業信息化水平，保證數據質量。二是應在農村地區建立高頻次、高性能的計算機設備和穩定的網絡環境，并及時更新相關設備，不能忽略家庭農場、合作社等信息基礎設施建設薄弱環節所造成的短板效應，注重農業數字供應鏈金融各個參與方信息基礎建設協同發展。

（二）進一步開放國家數據資源，為農業數字供應鏈金融發展提供便利

農業數字供應鏈金融的可持續性發展依賴于大數據風控模型的有效運行和不斷更新迭代，而大數據風控模型的有效運行依賴數據維度的豐富性。目前，產業化龍頭企業積累或可獲取的數據維度尚不夠豐富，需要補充外部數據來提升風險管理水平，主要包括兩個方面。一是農業生產公共信息，包括影響農業生產決策的自然天氣、洪澇災害、氣候變化等自然因素信息和農產品存儲能力、市場需求、市場價格等經濟因素信息。農業生產不同于其他產業，產品類型多，地域分散廣，難以依靠農業產業化龍頭企業獨立完成公共信息的搜集整理。國家應定期公布分享搜集整理的公共信息，這將有利于開展農業數字供應鏈金融的機構獲取更多關于借款人生產決策的信息，進一步豐富外部數據維度，有助于判斷借款人的還款能力。二是金融機構信貸數據。為解決金融交易中的信息不對稱問題，中國人民銀行于2006年建立第一代征信系統，不斷擴大采集企業和個人的覆蓋范圍④，并先后頒布《關于推進農村信用體系建設工作的指導意見》和《關于全面推進中小企業和農村信用體系建設的意見》，建設完善農村信用體系。中國人民銀行征信系統中的金融信用信息基礎數據對于開展農業數字供應鏈金融的機構至關重要，雖然征信系統已基本覆蓋各類正規放貸機構，但是對接入機構有著較高的機構完備性和技術可靠性要求，產業化龍頭企業設立的產業金融公司能夠接入系統的尚是少數。政府應進一步引導支持產業金融公司搜集、整理、加工、保存信貸數據，逐步積累農業中小微企業和個人的信貸信息，并適時選擇具備相當技術水平和穩定的機房設備的產業金融公司開放國家數據源，促進解決農村金融信貸中的信息不對稱問題。

③ 2018 年12 月19 日至21 日，中央經濟工作會議重新定義了基礎設施建設，把5G、人工智能、工業互聯網、物聯網定義為“新型
基礎設施建設”。
④根據中國人民銀行統計，截至2019 年年底，征信系統收錄10.2 億自然人、2834.1 萬戶企業和其他組織的信息。

（三）鼓勵利用新興技術，引導傳統金融機構與數字供應鏈金融平臺合作

隨著國家產業政策不斷出臺和落地，農業產業化龍頭企業數量不斷增加⑤。圍繞農業產業化龍頭企業往往伴隨產生規模龐大的產業集群，匯聚生產、物流、分銷、倉儲等不同角色定位的數量眾多的上下游中小微企業和個體經營者，這也正是農業數字供應鏈金融廣闊的應用場景。

⑤ 根據農業農村部2018 年調查統計，全國縣級以上農業產業化龍頭企業達8.7 萬家，國家重點龍頭企業達1243 家，各類農業產業化組織輻射帶動1.27 億農戶。

一方面，當依托單一核心企業成立的數字供應鏈金融平臺開拓外部業務場景時，應積極利用以區塊鏈、物聯網、云計算等為代表的新興技術, 突破業務瓶頸，實現規模增長。其中，區塊鏈提供的分布式記賬確保了流轉信息的不可篡改而具有真實性，物聯網有助于實現實時監控和多維度數據交叉驗證，云計算將進一步提升數字金融的效率。

另一方面，國家應積極引導政策性銀行、商業銀行、信托公司等傳統金融機構與產業化龍頭企業主導的數字供應鏈金融平臺開展合作，有效利用平臺的業務渠道、風控模型以及資金真實用途監管等優勢，互補互促，利用監管考核指標予以引領，實現資金回流農業農村領域，支持鄉村振興發展。

（四）適度加強監管，引導走向普惠金融

眾多產業化龍頭企業紛紛成立了商業保理公司、融資租賃公司和互聯網小貸公司等具有信貸資質的機構，為搶占市場先機和拓展業務范圍，不乏少數機構深耕農村市場，為新型農業經營主體提供信貸資金服務，著實促進了農村普惠金融發展。

但是，金融屬于國家強監管行業，影響范圍廣，影響程度深，而開展供應鏈金融的農業龍頭企業的經驗相對較少，內部管理相對較弱，易于暴發經營風險。農業數字供應鏈金融業務的地域更加分散性，影響范圍進一步擴散，監管難度大幅增加。為了保證行業健康發展和平穩運行，監管部門應堅持風險防范底線，加強不同區域監管的協同性，適度容忍展業范圍和模式，保持監管的適度性和柔韌性，督導產業金融公司合法正規運營，服務實體經濟，走向普惠金融。

參考文獻：

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