農(nóng)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)金融報告： 傳統(tǒng)銀行不愿做的千億市場
1. 農(nóng)村獲得的金融服務(wù)與他們在經(jīng)濟中的貢獻率不成比例。因為在傳統(tǒng)金融機構(gòu)的眼里，無論從風險控制還是成本收益的角度來看，這都不是個好做的生意。2. 農(nóng)村土地確權(quán)和流轉(zhuǎn)帶來了規(guī)?；a(chǎn)。根據(jù)我們的初步測算，僅占農(nóng)地面積三分之一的耕地流轉(zhuǎn)，就能為互聯(lián)網(wǎng)金融創(chuàng)造每年2000億以上的抵押貸款市場。
3. 機械化擴張將在未來五年提供另一個千億級的農(nóng)機市場需求，這是融資租賃業(yè)務(wù)的利基市場。
4. 盡管互聯(lián)網(wǎng)公司高調(diào)入村，農(nóng)村金融業(yè)務(wù)模式仍然在探索階段，定位用戶和按需定制金融產(chǎn)品是需要解決的兩大問題。
5.目前主流的農(nóng)村互聯(lián)網(wǎng)金融業(yè)務(wù)模式有四種：與電商業(yè)務(wù)配套的綜合金融服務(wù)；通過農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈開展的金融服務(wù)；第三方P2P平臺提供的貸款服務(wù)；針對農(nóng)機等利基市場的融資租賃服務(wù)。
序情懷產(chǎn)業(yè)不等于悲情產(chǎn)業(yè)農(nóng)業(yè)的項目，常常讓人產(chǎn)生有關(guān)情懷的聯(lián)想。在這個情懷已經(jīng)被玩壞的時代，有關(guān)理想、有關(guān)追求的純粹，卻染上了悲情般的憐憫色彩。但這絕對是個誤解。今天，中國農(nóng)村中的大多數(shù)地區(qū)，早已沒有了余華筆下《活著》的沉重和《在細雨中呼喊》的泥濘。鄉(xiāng)村愛情故事中的嬉笑怒罵似乎更加真實可親。靈敏的人們會發(fā)現(xiàn)，變化的背后，正在出現(xiàn)新的機會，而農(nóng)村互聯(lián)網(wǎng)金融可能就是最值得關(guān)注的一個。
一 困境：傳統(tǒng)金融難以滿足農(nóng)村需求農(nóng)村小微金融主要包括提供給農(nóng)村小微企業(yè)和農(nóng)戶的經(jīng)營性金融服務(wù)，以及農(nóng)民的個人金融服務(wù)。從農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程（見下圖）來看，在一個生產(chǎn)周期中，由于生產(chǎn)投入與收成回款存在較長的時間差，在生產(chǎn)的不同階段對金融服務(wù)有很強的周期性需求。
制圖：企鵝智酷但農(nóng)村獲得的金融服務(wù)，與他們在經(jīng)濟中的貢獻率不成比例。盡管農(nóng)林漁牧業(yè)產(chǎn)業(yè)增加值占GDP的比例接近10%，但獲得的貸款占全部金融機構(gòu)貸款余額的比例不到2%。在以商業(yè)價值為主要驅(qū)動的金融領(lǐng)域，農(nóng)村和農(nóng)民對貸款的認知性和獲得貸款的便捷性都需要進一步提升。
來源：中國人民銀行、國家統(tǒng)計局 整理：企鵝智酷傳統(tǒng)金融機構(gòu)像農(nóng)村放貸占比偏低還有跟根本的原因：無論是從風險控制還是成本收益的角度來看，在傳統(tǒng)金融機構(gòu)的眼里，這都不是個好做的生意。
整理：企鵝智酷從金融機構(gòu)不良貸款率來看，具有代表性的商業(yè)銀行不良貸款率在1%左右。去年有所上升，達到了1.25%。但全部金融機構(gòu)涉農(nóng)貸款的不良率接近它的兩倍，高達2.4%。這其中還包括了大型農(nóng)業(yè)企業(yè)的貸款，所以農(nóng)村小微金融的不良率會更高。
來源：中國人民銀行 整理：企鵝智酷有一種可能，這也許是因為商業(yè)銀行之外的涉農(nóng)金融機構(gòu)風控水平不足造成的，那我們拿國有大型商業(yè)銀行中具有代表性的農(nóng)業(yè)銀行做一個剖析，就會排除這個理由。以農(nóng)業(yè)銀行的農(nóng)戶貸款業(yè)務(wù)為例，2014年和2015年上半年，農(nóng)戶貸款在農(nóng)業(yè)銀行各項（除了其他）個人貸款業(yè)務(wù)中，不良率最高，超過3.5%。而這已經(jīng)是慎之又慎的結(jié)果。從放貸量看，農(nóng)戶貸款的占比僅僅只有全部個人貸款業(yè)務(wù)的不到7%。在農(nóng)村小額貸款領(lǐng)域，服務(wù)“三農(nóng)”的專業(yè)機構(gòu)農(nóng)行，也沒有找到破解之道。
來源：農(nóng)業(yè)銀行公告 整理：企鵝智酷即使不考慮風險因素，由于農(nóng)村經(jīng)濟活動落后，金融機構(gòu)在農(nóng)村開設(shè)經(jīng)營網(wǎng)點往往難以獲得好的收益，農(nóng)戶基本的存款和支付結(jié)算業(yè)務(wù)需求也很難滿足。還記得每年春節(jié)總會看到農(nóng)民工攜帶大量現(xiàn)金返鄉(xiāng)的報道么，這些錢回到家里多數(shù)也是以現(xiàn)金的形式保存。
二機會：留給互聯(lián)網(wǎng)的蛋糕面對這些問題，還沒有形成一套普遍適用的解決方案。但從環(huán)境條件來看，互聯(lián)網(wǎng)金融正在迎來機會窗口。1. 土地確權(quán)不僅形成了有價值的抵押物，在此基礎(chǔ)上的土地流轉(zhuǎn)創(chuàng)造了規(guī)?；a(chǎn)的機會。以耕地為例，截至去年底，我國承包耕地流轉(zhuǎn)面積4.03億畝，占全部家庭承包耕地面積的比例超過了30%。承包耕地流轉(zhuǎn)面積近五年來的復(fù)合增速為21.3%。圖：2008-2014我國耕地流轉(zhuǎn)面積和比例
來源：歷年官方新聞 整理：企鵝智酷土地流轉(zhuǎn)帶來耕地集中和規(guī)?；a(chǎn)。盡管目前小規(guī)模分散經(jīng)營仍占主流，2014年經(jīng)營耕地規(guī)模在30畝以下的小戶比例高達96.1%，這部分農(nóng)戶的平均每戶經(jīng)營面積小于3畝。但30畝至50畝的中型農(nóng)戶在2014年超過了1000萬戶，增幅54%。表：農(nóng)戶經(jīng)營耕地規(guī)模分布
來源：農(nóng)業(yè)部
整理：企鵝智酷在土地所有權(quán)、承包權(quán)和經(jīng)營權(quán)“三權(quán)分置”的基礎(chǔ)上開展的土地流轉(zhuǎn)，使農(nóng)戶可以用經(jīng)營權(quán)作為抵押物進行貸款。解決了長期以來農(nóng)戶貸款缺少抵押物的困境。根據(jù)企鵝智酷的測算，經(jīng)營30畝以上的農(nóng)戶所管理的土地占全部耕地面積的40%以上。假設(shè)其中50%的耕地經(jīng)營者有借貸需求，按照一般糧食作物每年2000元/畝的收入進行保守估計，如果抵押率40%，僅耕地土地部分就會產(chǎn)生超過2000億的抵押貸款需求。而農(nóng)村土地改革范圍包括約 44 億畝農(nóng)地，其中家庭承包耕地只占13億畝。但這依然是傳統(tǒng)金融機構(gòu)難以覆蓋的市場。因為按照同樣的測算方式，一個經(jīng)營50畝土地的農(nóng)戶，一年抵押貸款額度在4萬元左右。需要說明的是，上述簡單的測算，并不是想制造有關(guān)“千億市場”的噱頭，只是希望對理解市場空間建立一個思考的基準線。投資人和從業(yè)者要考慮的因素還有很多，比如地區(qū)因素，平原地區(qū)和山地丘陵的規(guī)模化潛力就不可同日而語。還有行業(yè)區(qū)別，不同經(jīng)濟作物的風險和收益測算差異會很大。
2. 規(guī)?；癁闄C械化生產(chǎn)提供了基礎(chǔ)，農(nóng)機分期（或者融資租賃）是相對容易標準化、風險可控的金融產(chǎn)品。2014年，我國農(nóng)業(yè)機械化水平約為61%，但不均衡性明顯。一方面是不同地區(qū)機械化水平差異較大，全國只有9個省份的機械化水平在70%以上，還有4個省份低于40%，貴州不到20%。另一方面，我國耕地種植不同環(huán)節(jié)的機械化率差異加大，耕中的機械化水平高于耕前和收割。此外，不同農(nóng)產(chǎn)品機械化水平差異較大，小麥超過90%，而多數(shù)產(chǎn)品都在50%-70%之間。雖然山地丘陵地區(qū)機械化率的提升會受地形限制，但相同地區(qū)不同耕種環(huán)節(jié)和不同作物的機械化不均衡，意味依然存在較大的提升空間。農(nóng)業(yè)部在今年8月發(fā)布了《關(guān)于開展主要農(nóng)作物生產(chǎn)全程機械化推進行動的意見》。指出要在2020年爭取實現(xiàn)68%的農(nóng)業(yè)機械化率。公開的數(shù)據(jù)顯示，2010年到2013年，農(nóng)業(yè)機械化率從51%提升到59%，在此期間，規(guī)模以上農(nóng)機企業(yè)收入從2768億元提升到3779億元，提供了1000億元的市場增量。那么未來五年機械化率從61%提升到68%，同樣會帶來巨大的市場空間。
來源：農(nóng)業(yè)部新聞 整理：企鵝智酷3. 農(nóng)村網(wǎng)絡(luò)滲透率提升，提供了互聯(lián)網(wǎng)金融產(chǎn)品觸達農(nóng)戶的機會。今年5月CNNIC發(fā)布的農(nóng)村互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展狀況研究報告顯示，截至2014年底，農(nóng)村互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)民數(shù)1.78億。年均增速穩(wěn)定在25%到30%之間。村民使用的上網(wǎng)工具以手機為主。圖：城鄉(xiāng)互聯(lián)網(wǎng)接入設(shè)備使用情況
來源：CNNIC 制圖：企鵝智酷從網(wǎng)民平均上網(wǎng)時間來看，農(nóng)村網(wǎng)民周平均上網(wǎng)時間與城市網(wǎng)民差異已經(jīng)很小。而且從網(wǎng)民職業(yè)構(gòu)成上看，除了學(xué)生之外，個體戶和農(nóng)林漁牧勞動者是占比最高的上網(wǎng)群體。他們正是農(nóng)業(yè)金融服務(wù)的目標群體。圖：城鄉(xiāng)網(wǎng)民人均上網(wǎng)時長
來源：CNNIC 制圖：企鵝智酷
三先行者：定位用戶和按需定制是努力的方向盡管規(guī)模化生產(chǎn)一定程度上解決了農(nóng)戶借貸需求過于小額分散的難題；農(nóng)機分期提供了農(nóng)村金融的一個利基市場；移動上網(wǎng)解決了農(nóng)戶的觸網(wǎng)問題。但互聯(lián)網(wǎng)金融產(chǎn)品大規(guī)模向農(nóng)村市場推廣依然存在一些典型問題。一是缺少農(nóng)戶的線上信息，很難通過網(wǎng)絡(luò)方式定位目標用戶；二是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的非標準化特征，需要按需定制的金融產(chǎn)品。此外，還有征信數(shù)據(jù)積累和農(nóng)民的用戶教育問題。在痛點中尋找機會，這是互聯(lián)網(wǎng)的天生驕傲。不同公司在應(yīng)對這些問題時采用了不同的方式，我們按照不同的業(yè)務(wù)邏輯將其分為四類。
1. 電商+綜合金融：依托支付和電商獲得數(shù)據(jù)和用戶以阿里巴巴、京東為代表的具有電商基因的公司看中了農(nóng)村消費升級的機遇。它們進入農(nóng)村市場時，將金融作為整體戰(zhàn)略布局的一個部分。無論是去年10月，阿里提出的“千縣萬村”計劃，還是今年京東推出的“3F”戰(zhàn)略，做的都是消費品下鄉(xiāng)、農(nóng)產(chǎn)品進城、金融協(xié)同。它們的優(yōu)勢在于金融業(yè)務(wù)發(fā)生在交易閉環(huán)內(nèi)，農(nóng)戶的生活消費、農(nóng)資購買信息在網(wǎng)站上的留存就是判斷風險的依據(jù)，如果農(nóng)戶通過網(wǎng)站銷售產(chǎn)品，風險會跟容易衡量。目前大家都在農(nóng)村開設(shè)線下站點。京東計劃2015年農(nóng)村網(wǎng)點達到500個，阿里計劃3-5年內(nèi)覆蓋1000個縣、10萬個行政村?，F(xiàn)階段很多地區(qū)農(nóng)戶網(wǎng)絡(luò)購物還需要幫助，因此，這些站點除了承擔物流中心的任務(wù)，還需要進行業(yè)務(wù)推廣，必要的時候也可能成為風控中心。除了借貸類產(chǎn)品，他們金融業(yè)務(wù)的另一個重頭在于農(nóng)戶資產(chǎn)管理。在缺少銀行網(wǎng)點的鄉(xiāng)村，移動支付工具的到來簡直是雪中送炭?？梢灶A(yù)期農(nóng)民一旦用上了支付工具，理財業(yè)務(wù)也是順理成章的事情。但網(wǎng)絡(luò)公司開展這項業(yè)務(wù)最大的障礙可能是“信任背書”。月初，阿里巴巴牽手中國郵政。合作方式并不是大家想當然的電商與物流，而是郵政集團入股螞蟻金服。郵政儲蓄的網(wǎng)點固然很多，但在鄉(xiāng)村級市場同樣促襟見肘。螞蟻更看重的可能還是郵政儲蓄銀行能給他們的金融業(yè)務(wù)提供需要的信任背書。另外，順豐是支潛力股。它依托于物流基礎(chǔ)設(shè)施，鏈接農(nóng)村和外部的物產(chǎn)。一方面農(nóng)村購物習慣的貨到付款方式讓他們掌握了農(nóng)民的消費信息，另一方面順豐優(yōu)選掌握的農(nóng)戶銷售信息。雖然目前順豐金融業(yè)務(wù)還沒有布局到農(nóng)村，但這可能是水到渠成的事情。這個領(lǐng)域還有一些垂直網(wǎng)站，比如做農(nóng)資電商的趕街網(wǎng)，苗木電商苗聯(lián)網(wǎng)。
2. 農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈金融：依托產(chǎn)業(yè)鏈信息化獲取數(shù)據(jù)和用戶大型農(nóng)業(yè)企業(yè)，結(jié)合農(nóng)業(yè)生產(chǎn)信息化，也在布局農(nóng)業(yè)金融。他們建立的業(yè)務(wù)體系主要有三個模塊，一是向農(nóng)戶提供經(jīng)營養(yǎng)殖信息系統(tǒng)，實現(xiàn)云端管理；二是開拓網(wǎng)上農(nóng)資產(chǎn)品商城；三是金融服務(wù)。此外還有一些增值服務(wù)，例如養(yǎng)殖教育、市場資訊。圖：智慧大北農(nóng)布局
來源：大北農(nóng)公告
整理：企鵝智酷由于農(nóng)戶的經(jīng)營養(yǎng)殖信息都被平臺掌握，可以向優(yōu)質(zhì)客戶提供農(nóng)資貸款。貸款形成的債權(quán)在P2P平臺上銷售。新希望集團推出的“福達計劃”和大北農(nóng)的“智慧大北農(nóng)”都采用了這種方式。由于本身在農(nóng)資市場掌握了大客戶資源，又能和自身農(nóng)資銷售業(yè)務(wù)形成協(xié)同，他們導(dǎo)入這種模式容易形成競爭壁壘。3. 第三方P2P貸款：依托線下信貸員，建立農(nóng)業(yè)生產(chǎn)標準數(shù)據(jù)庫第三方P2P平臺既沒有產(chǎn)業(yè)鏈資源可以依托，又沒有電商渠道獲取信息用戶消費和收入的信息，要獲取優(yōu)質(zhì)的借貸資源就要辛苦得多。為了獲取用戶、按需提供借貸方案，他們幾乎都在線下建立了網(wǎng)點，依靠當?shù)匦刨J員開展業(yè)務(wù)，但具體方式略有差異。一些創(chuàng)業(yè)企業(yè)則希望將農(nóng)村市場的“knowhow”用數(shù)據(jù)庫積累的方式沉淀下來。比如沐金農(nóng)和貸幫。沐金農(nóng)CEO王曾告訴企鵝智酷，為了在放貸前核定貸款的額度，業(yè)務(wù)員通常需要對收成之后的收益、種（養(yǎng)）殖周期做估算。但是不同地區(qū)、不同農(nóng)產(chǎn)品的特征差異很大。不僅需要實地核實，還有很多Knowhow是不懂農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的人很難知道的。他們曾經(jīng)遇到過一個為玉米種植戶設(shè)計貸款的案例。放貸員按照玉米地的面積、種植密度和每株玉米結(jié)包裹的數(shù)量測算了產(chǎn)出。但是后來才知道，同塊地中中間位置的玉米結(jié)包量只有外圍的不到一半，如果按照在田邊看到的數(shù)量計算，就會成倍地高估農(nóng)戶收益。此后，沐金農(nóng)開始意識到建立農(nóng)業(yè)生產(chǎn)曲線的重要性。王曾認為，做農(nóng)村小微金融，第一步應(yīng)該是積累這些數(shù)據(jù)——他們稱為刻畫“行業(yè)標準曲線”。這與貸幫的思路不謀而合。貸幫創(chuàng)始人尹飛在談到早期放款經(jīng)歷的時候，曾提到因為不了解農(nóng)村經(jīng)營吃過不少虧。他們認為農(nóng)戶經(jīng)營的產(chǎn)品信息是對農(nóng)戶資信進行評級的重要信息基礎(chǔ)。為此，貸幫從很早階段就開始了農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)庫的積累。他們都認為數(shù)據(jù)積累的過程很慢，至少需要3-5年。宜信把對農(nóng)業(yè)細分場景中的知識依托于招募優(yōu)秀的業(yè)務(wù)員。CEO唐寧在接受企鵝智酷采訪時表示，公司在農(nóng)村市場最缺的就是既懂養(yǎng)殖業(yè)務(wù)又懂金融業(yè)務(wù)的人才。他認為，這正是決定未來宜信農(nóng)村市場開拓速度的關(guān)鍵。宜信從2009年開始探索農(nóng)村市場業(yè)務(wù)模式，到目前為止建立了100多個網(wǎng)點，其中非公益性質(zhì)的農(nóng)商貸網(wǎng)點有60多個。
4. 利基市場：分期/融資租賃前文分析了農(nóng)業(yè)機械化帶來的農(nóng)機市場空間，這吸引了一些公司對利基市場的關(guān)注。比如宜信“農(nóng)租寶”和農(nóng)機分期服務(wù)平臺“農(nóng)分期”。他們都采用與經(jīng)銷商合作的方式開拓市場。一方面解決風控中對農(nóng)戶背景不了解的信息不對稱問題，另一方面一旦農(nóng)戶違約，抵押的農(nóng)機取回之后，可與經(jīng)銷商合作再銷售。宜信在2012年推出農(nóng)機融資租賃業(yè)務(wù)，是較早進入市場的互聯(lián)網(wǎng)金融機構(gòu)。他們主要在黑龍江、山東、吉林、遼寧、內(nèi)蒙古等糧食大省與經(jīng)銷商合作開展業(yè)務(wù)。目前已經(jīng)服務(wù)了近萬例客戶。在從事農(nóng)機租賃業(yè)務(wù)的同時，宜信發(fā)現(xiàn)了農(nóng)業(yè)租賃市場的另一類潛在需求——活體租賃。他們在河南向原先的農(nóng)機租賃客戶提供了200頭奶牛的售后租回服務(wù)。這是農(nóng)資租賃的有一種嘗試。
