研究結論：

　　1.農村獲得的金融服務與他們在經濟中的貢獻率不成比例。因為在傳統金融機構的眼里，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.農村土地確權和流轉帶來了規模化生產。根據我們的初步測算，僅占農地面積三分之一的耕地流轉，就能為互聯網金融創造每年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機市場需求，這是融資租賃業務的利基市場。

　　4.盡管互聯網公司高調入村，農村金融業務模式仍然在探索階段，定位用戶和按需定制金融產品是需要解決的兩大問題。

　　5.目前主流的農村互聯網金融業務模式有四種：與電商業務配套的綜合金融服務；通過農業產業鏈開展的金融服務；第三方P2P平臺提供的貸款服務；針對農機等利基市場的融資租賃服務。

　　序、情懷產業不等于悲情產業

　　農業的項目，常常讓人產生有關情懷的聯想。在這個情懷已經被玩壞的時代，有關理想、有關追求的純粹，卻染上了悲情般的憐憫色彩。但這絕對是個誤解。

　　今天，中國農村中的大多數地區，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。靈敏的人們會發現，變化的背后，正在出現新的機會，而農村互聯網金融可能就是最值得關注的一個。

　　一、困境：傳統金融難以滿足農村需求

　　農村小微金融主要包括提供給農村小微企業和農戶的經營性金融服務，以及農民的個人金融服務。

　　從農業生產過程（見下圖）來看，在一個生產周期中，由于生產投入與收成回款存在較長的時間差，在生產的不同階段對金融服務有很強的周期性需求。

制圖：企鵝智酷

　　但農村獲得的金融服務，與他們在經濟中的貢獻率不成比例。盡管農林漁牧業產業增加值占GDP的比例接近10%，但獲得的貸款占全部金融機構貸款余額的比例不到2%。在以商業價值為主要驅動的金融領域，農村和農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、國家統計局整理：企鵝智酷

　　傳統金融機構像農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，在傳統金融機構的眼里，這都不是個好做的生意。

整理：企鵝智酷

　　從金融機構不良貸款率來看，具有代表性的商業銀行不良貸款率在1%左右。去年有所上升，達到了1.25%。但全部金融機構涉農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業企業的貸款，所以農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，這也許是因為商業銀行之外的涉農金融機構風控水平不足造成的，那我們拿國有大型商業銀行中具有代表性的農業銀行做一個剖析，就會排除這個理由。

　　以農業銀行的農戶貸款業務為例，2014年和2015年上半年，農戶貸款在農業銀行各項（除了其他）個人貸款業務中，不良率最高，超過3.5%。而這已經是慎之又慎的結果。從放貸量看，農戶貸款的占比僅僅只有全部個人貸款業務的不到7%。在農村小額貸款領域，服務“三農”的專業機構農行，也沒有找到破解之道。

來源：農業銀行公告整理：企鵝智酷

　　即使不考慮風險因素，由于農村經濟活動落后，金融機構在農村開設經營網點往往難以獲得好的收益，農戶基本的存款和支付結算業務需求也很難滿足。還記得每年春節總會看到農民工攜帶大量現金返鄉的報道么，這些錢回到家里多數也是以現金的形式保存。