5月25日，中國人民銀行聯合多部委出臺了《關于金融支持新型農業經營主體發展的意見》（以下簡稱《意見》）。

所謂新型農業經營主體，包括家庭農場、農民合作社、農業社會化服務組織等。

《意見》中的兩句原話值得我們思考：一句是“鼓勵各地探索建立以農村土地和生產經營數據為核心的新型農業經營主體信息數據庫和融資綜合服務平臺，依法合規共享數據”，重在摸清家底兒；另一句是“探索構建涵蓋財政補貼基本險、商業險和附加險等的農業保險產品體系”，重在托住家底兒。

助力“三農”，金融做到了腳沾泥土。而用被采訪者反復提及的一句話來說，用不上、用不好大數據和信息共享，“三農”金融、保險會缺根天線……

金融活水與數據“大盤子”

新型經營主體成立時間短，傳統信用貸款難獲得；傳統經營主體信貸產品抵質押物范圍窄，擔保公司無法提供擔保，貸款難；金融助農專屬產品少，審查流程多，手續繁瑣，放款周期長……

這是金融助農的難點，但如果找到破解之道，難點也會變成業務增長點。我們發現，金融助力“三農”的經典案例，往往與農業數字化不謀而合。

重慶市酉陽土家族苗族自治縣發展茶油產業歷史不算短，但細看下來，產業長期存在不等于產業發展得好，由于市場供需兩端信息不對稱，上下游之間又沒有形成良好的分工協作機制，導致茶油銷售不暢和價格波動大的問題同時存在。

如何制伏農民增收的“攔路虎”？

在實地調研走訪、分析研判的基礎上，農發行重慶市酉陽縣支行創新推出了“農業產業化聯合體”新模式構想，即采取“公司+合作社+農戶”的組織模式，形成農業產業化聯合體。

聯合體暗合了大數據集成的邏輯，作為銀行，即便要為差異化個體提供精準服務，它也需要一個能統起來的“大盤子”作依托。

“依托農民專業合作社，我們采取了‘整體測算、統一授信、集中管控、分別用信’的方式，得到了酉陽縣黨政和茶油產業各方的認同和支持。”談及此，中國農業發展銀行相關負責人這樣對我們表示。而通過建立農業產業化聯合體，酉陽縣的油茶商品銷售量形成了一定規模，降低了農民專業合作社獨自從事經濟活動的市場風險，初步達到了基地規模化、產品標準化、銷售市場化、效益最大化。

另據了解，截至4月底，中國農業銀行山東分行已累計發放“強村貸”5.67億元，支持村黨組織領辦合作社720個，讓入社群眾有了實打實的獲得感。

農村富不富，關鍵看支部。“強村貸”要做的，是把基層黨組織的工作能力和在群眾中的聲譽，轉化為可評定的信用等級和申請貸款的依據。說白了，還得有個“大盤子”。

在濟南市商河縣西趙村，黨支部領辦合作社——商河縣益農果蔬種植專業合作社將49萬元“強村貸”用于擴大生產、購買農資，所得效益按股分紅，實現了村民集體雙增收，帶動村民就業97戶、321人，村集體經濟得以壯大了，村容村貌得以改善。

淄博沂源縣西里鎮是“沂源紅”蘋果的發源地，鎮上希望通過村黨支部領辦合作社的方式，來帶動林果產業轉型升級。今年3月，農行山東分行沂源縣支行組成專班團隊，進村入戶了解果農需求，采集“強村貸”資料，僅用3天時間，就為西里鎮萬畝果業振興整體授信了2500萬元，目前已發放11筆840萬元，財政貼息后貸款利率最低為1.525%，對廣大果農來說，這是送上門來的“便宜”貸款。

大數據依托之下，金融服務下沉干勁十足。在北京郊區支行先后設立10家“三農金融服務站”后，中國郵政儲蓄銀行北京分行今年工作的一個中心就是針對特定客戶的快速貸款業務。而所謂的特定客戶，主要就是農戶、民俗戶、小微企業主和合作社。

快貸業務需要信用支撐。

“近年來，我們配合總行構建起了高質量農業農村大數據平臺，以信用村建設為抓手，發展農村數字普惠金融，助力支持市縣建設域內共享的涉農信用信息數據庫，不斷完善新型農業經營主體信用體系。目前，我們已組建了‘惠農專班’，將惠農合作項目與信用村建設、村集體拓客相結合，利用郵政集團遍布城鄉的網絡和人員優勢，通過銀政合作推出農民合作社經營主體名單，共同開展信用村建設。截至5月，我們已經建立了10個信用村，貸款信用戶2.3萬戶。”在中國郵政儲蓄銀行北京分行三農金融事業部總經理褚慶銳看來，金融業更快的前提一定是更穩。

所謂“大盤子”，其實就是大數據。大數據讓金融機構省心，更讓“三農”安心。

撒“胡椒面”不如有“主心骨”

“三農”發展需要實現數字化、網絡化、智能化。這不僅涉及金融保險機構，還涉及政府部門和農戶，可以說，各個環節都要形成工作合力。

《民法典》第二編“物權”第十一章第339條規定，土地承包經營權人可以自主決定依法采取出租、入股或者其他方式向他人流轉土地經營權。

而結合《意見》提到的“積極推廣農村承包土地的經營權抵押貸款，支持農機具和大棚設施等依法合規抵押質押融資”，可以說，在農業數字化轉型過程中，金融業已經撕開了一個口子。

用全國政協委員、西北農林科技大學西部發展研究院執行院長霍學喜的話說，傳統普惠金融與現階段人民銀行聯合多部委推動的金融支持新型農業經營主體發展之間，有著“三個化”的差距——精準化、扁平化與短鏈化（即高度敏捷），說白了，就是在金融機構有“主心骨”的情況下，實現供需合作短平快。

“實現這‘三化’，大數據算法要發揮作用。”在霍學喜看來，農業領域應優先發展數字化，這里包括多個維度，比如農業產業鏈的標準化與數字化，再比如農村生態與環境監測的及時性，而這些都將為金融服務賦能農業提供降本增效的抓手。

而保險助力“三農”，同樣要更精準一些。

“政策性農業保險以中央財政為主，各地方政府提供補貼。從覆蓋程度看，還存在缺口：一些地方主要推廣農作物保險，一些地方被保險對象是蔬菜水果，還有一些地方的農業保險要為生豬生產銷售保駕護航。這就要求，一方面財政補貼要覆蓋到位，另一方面農業種植養殖品種的價格保險也要跟上。保險公司應根據數據共享平臺和實地走訪，充分了解農戶所要面對的不同經營風險，為其提供精準服務。”談及大數據共享平臺與農業保險的結合點，全國政協委員、原中國保監會副主席周延禮這樣說。

“我們可以利用大數據、云計算來識別‘三農’保險出險的規律與概率，由此鼓勵保險公司設計更好的產品，政府也可以通過這些規律和概率，清晰地看到哪些保險需要補貼，而不再是‘撒胡椒面’式的補貼。”霍學喜所描繪的，是金融像懂自己一樣懂農業、高度精準化的服務場景。

數據哪里來？且看“云通道”！

在農業勞動力呈現出老齡化、兼業化的大趨勢下，農業生產托管應運而生。據了解，這也是農戶等經營主體在不流轉土地經營權的條件下，將農業生產中的耕、種、防、收等全部或部分作業環節委托給農業生產性服務組織完成的農業經營方式。

經過近幾年的實踐，山東的“土地托管”、湖北的“代耕代種”、江蘇的“聯耕聯種”等農業生產托管服務在各地普遍興起并呈加速發展態勢。截至2019年底，全國農業生產托管服務面積超過15億畝次，托管服務組織達44萬個，服務帶動小農戶超6000萬戶，占全國農業經營戶的30%。

如何在“互聯網+”的大背景下，解讀農業生產托管與智慧農業直接的關系？談及此，全國政協委員、甘肅省農科院院長馬忠明有個明確的感受，那就是這兩者的融合，能夠快速補齊涉農領域數據采集、分析與利用的短板。而現階段托管服務的信息化水平，也有賴互聯網、大數據、云計算、區塊鏈、人工智能等現代技術手段幫忙，農業生產托管的“云通道”，也需要通過網簽服務合同、網絡直播、線上培訓等方式來打通。