由于农业产业基础薄弱，农业产业规模小，经营分散，农业生产收益较低，农产品生产周期长，自然风险大；同时，农村信用意识淡薄，总体信用环境较差，与农民信用有关的法律尚不完善，信贷机构和农户之间信息不对称，贷款违约自然也成了惯例。传统的小额贷款和农户联保贷款等支农贷款在缓解农村金融市场信贷供求矛盾起到了一定的作用，但是在制度设计、操作规范和推广过程等方面难以有效解决农村金融信贷成本高、风险和收益不对称问题。农业产业链融资能够降低信贷机构的信息收集成本和交易成本，可以解决其风险和收益和不对称问题。因此，本文尝试从农业产业链融资的角度分析研究农户信用风险，以找到提升农户信用水平的建议。首先对三种农业产业链融资运营模式进行论述，选择核心主导型农业产业链融资运营模式为对象，分析提炼核心主导型农业产业链融资下农户面临的信用风险，然后根据农户信用风险因素，构建农户信用指标体系，并用指标筛选方法选出关键性指标，对各个信用指标使用组合赋权法赋权，采用综合评价方法对农户信用进行评价，选取农户调查数据做实例分析，实例结果表明农业产业链融资下农户信用水平要好于单个农户信用水平。本文基于农业产业链融资，在已有的农户信用风险评价研究基础上，分析处于农业产业链融资当中农户信用风险，增加了农业核心企业实力和农业产业链整体运营状况指标，从农业产业链融资的视角补充完善了农户信用风险评价指标体系，应用专家群组决策特征根法筛选农业产业链融资下农户信用指标，能够把握农户的关键性信用风险因子。引入相对熵的组合赋权法评价农户信用，将相对熵的组合赋权思想应用在农户信用指标权重确定中，对主客观赋权法计算几何平均，这样既综合了主客观赋权方法的信息，又减小了由于数据样本随机性等因素而产生的误差。这也是首次将相对熵的组合赋权方法应用在农户信用指标赋权上，较好地解决了农业产业链融资下农户信用风险指标赋权问题，对于研究农户信用评价指标赋权方法提供了一个思路。在评价模型的选取上，引入未确知测度模型综合评价农业产业链融资下农户信用风险，通过建立各指标的未确知测度三角函数，把量纲不一致的指标数据转换成一致的向量，最后赋权得到的综合的评价向量就可以识别其信用等级，未确知测度模型不仅可以把量纲不一致的农户信用风险指标综合起来评价，还可以处理难以量化的定性指标数据，就农户信用风险综合评价而言，本文在方法上是有益的尝试。