财政金融协同支农耦合关系及其空间效应研究

　　「摘要」论文运用耦合协调度模型测度我国各省的财政支农与金融支农耦合协调水平，并通过空间计量方法揭示耦合水平的空间相关性及其影响因素。结果显示，全国整体及东中西部均恰好处于高度耦合协调阶段，但耦合水平值仍然偏低，且存在显著的空间正向集聚关系；经济发展质量、政府重视力度、农村信贷投入及社会支持水平是耦合水平提升的显著促进因素。因此，论文认为，政府须结合各方资源推动全国整体均衡发展，并采取优惠政策促进财政金融支农体系相协同。

　　「关键词」财政支农；金融支农；耦合协调度；空间计量

　　引言

　　2004～2019年的中央一号文件已连续16年锁定“三农”问题，指出解决我国农业财政资金使用效率长期偏低与农村金融发展长期滞后问题，是目前我国突破农民增收瓶颈的关键所在。各年的一号文件均强调将财政扶持与金融支持作为农业经济发展的核心工具，须通过将财政支出与金融机构贷款等资源进行协调配置，形成财政资金优先保障、金融重点倾斜、其他社会资金参与的多元投入格局。然而，多年来我国存在财政支农资金管理多头、投入分散且效益较低等问题，加上农村金融市场长期存在金融抑制、金融排斥现象，不仅削弱了财政支农与金融支农之间的耦合协同作用，也形成了现代农业生产企业融资难问题，阻碍了农业经济发展。在我国实施乡村振兴战略背景下，各地区如何推动财政支农与金融支农的可持续协调发展，践行乡村振兴战略，已成为当今备受关注的重大课题。

　　文献综述

　　多年来，学者们主要对财政支农与金融支农效果，以及财政金融协同支农作用进行了探讨。在财政支农与金融支农效果方面，陈义林（2008）基于VAR模型分析了我国财政支农与金融支农对农民收入的影响，发现金融支农的效果要明显优于财政支农，财政支农在促进农民增收过程中存在“渗漏”效应。焦方义（2010）运用索洛模型分析了财政、金融资金对农业经济的影响，指出财政、信贷资金在我国东部、中部和西部地区的支农效率不高，且财政金融投入对农业经济增长的影响存在明显的地区差异。胡宗义等（2014）基于PSTR模型，探讨了我国财政支农与金融支农的最优结构比重。茹玉、林万龙（2016）采用分位数回归及因素分解法，发现我国财政投入和金融支持对农业增收都有显著的积极影响，并且财政支农的贡献更大。以上研究主要对比了财政支出和金融支持二者的支农效率，但尚未涉及将财政金融作为整体系统来进行分析。

　　然而，财政与金融是促进农业经济发展的两把“利剑”，各自发挥作用又能相互协调配置资源，因此财政金融协同支农作用也受到学者们的关注。Ahmad&Abdul（2009）与IonicaApostu（2012）指出，财政资金、金融信贷投入均对农业经济发展和农民增收具有积极作用，而财政与金融协同支农的效果并不理想。黄寿峰（2016）基于空间面板分位数模型，考察了财政支农、金融支农及其协作效应对农民增收的影响，也认为我国财政支农、金融支农在一定的分位点上对农民增收具有正影响，但财政与金融支农的协作效应在不同分位点上均不显著。究其原因，正如刘孝红、巴曙松（2009）认为，财政支农与金融支农各有分工，二者在支农过程中起到相互补充的作用，但是目前我国绝大部分省份的财政支农资金规模、金融支农资金配置结构均未达到最优，现阶段财政金融协同支农对农村经济的促进作用还存在较大的提升空间。董晓林等（2016）和蒋例利等（2018）也认为未来必须创新财政引导金融支农的路径，以此来创新金融制度和降低信贷风险。为了进一步考察财政金融协同支农效率，姜松等（2013）运用DEAMalmquist指数模型，研究发现自我国建立社会主义市场经济体制以来，财政金融支农协同效率逐年显著提高，但在演化过程中存在明显的“集簇性”时空差异。韩占兵（2014）运用两系统耦合度模型，发现我国东中西部三大区域财政与金融协调支农水平依次递减，各省市的财政资金与金融信贷彼此之间缺乏配合；石丹、严高（2015）也构建了财政与金融支农二元系统协同模型，认为二者之间尚未形成良好的协同发展机制，彼此还处于相对割裂式的单干支农状态。可见，金融支持与农业财政资金协同支农作用对农业经济发展、农民增收的影响巨大，但二者尚未形成良好的协同效果，未来需要深入研究是何种因素影响了财政金融支农协同作用的发挥，进而提出有效对策。

　　通过分析现有文献，发现当前有关财政金融协同支农的研究仍有待改善：一是学者们大多研究了财政支农与金融支农对农业经济、农民增收的作用和影响，也评价了财政与金融协同支农相关效率，但缺乏影响二者耦合关系的因素分析。二是由于财政与金融协同支农效率存在明显的地区性差异，学者们对财政与金融支农协同关系的研究忽视了各省市之间的空间溢出效应。

　　基于此，本文运用2010～2017年我国31个省市的面板数据，构建财政支农和金融支农二元系统的耦合关系评价体系，对二元系统耦合协调水平的空间集聚与地理差异进行实证研究，同时利用空间计量模型研究耦合协调水平的影响因素，为各地区更好地实现乡村振兴战略提供建议。

　　研究方法与评价模型

　　（一）评价指标的测算

　　本文分别从规模、结构、收益三个维度确定财政支农和金融支农评价指标，因各个维度发挥的作用各不相同，所以需要对每个维度的权重进行测算，测算方法借鉴章穗（2010）等人采用客观赋权法中的熵值法，因为通过客观赋权法，可在确定财政支农和金融支农指标权重系数时避免人为因素干扰造成的偏差，熵值大小能客观反映各维度指标在综合指数中的大部分原始信息。因此，通过熵值法计算综合评价得分，即可得到财政支农综合指数和金融支农综合指数，具体测算的步骤参考章穗（2010）等人的研究。

　　（二）耦合协调评价模型

　　本文首先从系统耦合角度研究财政支农和金融支农的关系。通过参考刘耀彬（2005）两系统耦合度模型，构建测度2010～2017年我国31个省份财政支农和金融支农二元系统耦合协调模型。

　　pagenumber_ebook=62，pagenumber_book=60

　　其中，C(0＜C＜1)是耦合度，D(0＜C＜1)是耦合协调度，T是反映财政支农和金融支农系统综合协调的指数，X，Y分别表示财政支农、金融支农的综合指数，其系数α，β分别表示两个系统的权重，且α+β=1。本文根据二元系统权重选择思路，将两个系统的作用视为同等重要，取α=β=1/2。通过运用以上模型可计算出各地区财政支农和金融支农系统耦合协调度。

　　（三）空间计量模型

　　1.空间自相关分析

　　空间自相关包括全局自相关和局部空间自相关。全局自相关采用Moran’sI指数检验沿线省市耦合协调度是否存在交互作用，计算式为：

　　pagenumber_ebook=62，pagenumber_book=60

　　其中n为沿线31个省市，xi，xj分别为i省市和j省市的耦合协调度，pagenumber_ebook=62，pagenumber_book=60为平均值，ωij为空间权重矩阵，Moran’sI∈[-1，1]。局部空间自相关计算式为：

　　pagenumber_ebook=62，pagenumber_book=60

　　2.空间回归模型

　　空间回归模型主要包括空间误差模型(SEM)和空间滞后模型(SLM)。SEM模型表达式为：

　　其中，pagenumber_ebook=63，pagenumber_book=61为回归系数向量，pagenumber_ebook=63，pagenumber_book=61为误差向量，pagenumber_ebook=63，pagenumber_book=61为pagenumber_ebook=63，pagenumber_book=61的空间自回归系数。SLM模型为：

　　pagenumber_ebook=63，pagenumber_book=61

　　其中，Wy为空间滞后算子，ρ反映周边省市对于本省市观测值的影响程度。

　　（四）指标体系与数据来源

　　本文借鉴财政支农和金融支农体系的相关研究（韩占兵，2014；胡宗义，2014；王谦等，2017），从规模、结构和效益三个维度构建财政支农和金融支农系统评价指标体系，并将其评价指标进行拓展，以更好地体现财政与金融协同支农效应。本文考虑到数据的代表性和可得性，构建以下指标来综合分析各省市之间二元系统耦合协同效果。具体指标见表1。数据来源于《中国农村统计年鉴》《中国财政年鉴》《中国金融年鉴》《中国保险年鉴》及各省市的统计年鉴。

　　我国财政金融支农耦合关系分析

　　（一）耦合协调水平评价标准

　　通过熵值法计算得到各子系统的综合指数后，利用耦合协调评价模型测算出各省市财政支农和金融支农耦合协调度，其分类等级参考刘耀彬等（2005）给出的取值范围：0≤D≤0.4、0.4＜D≤0.5、0.5＜D≤0.8、0.8＜D≤1分别为低度、中度、高度、极度耦合协调阶段。二系统耦合协调度测算结果如表2。

　　（二）耦合协调水平测算结果分析

　　1.全国整体分析

　　从全国整体看，财政与金融协同支农耦合水平恰好达到高度耦合协调阶段，平均值为0.560，且历年来整体呈逐步上升趋势，从2010年的平均值0.421上升到2017年的0.637，耦合协调水平上升幅度约为51%。然而耦合水平值还比较低，与极度协调水平值0.8相差较大，说明我国财政与金融协同支农效率尚存在较大提升空间。

　　2.东中西部区域分析

　　从各区域看，中西部财政与金融协同支农耦合协调水平呈现逐年上升趋势，但东部地区是先上升至2014年达到最大，后出现下降趋势，同时三个地区的耦合协调水平差异显著，平均值分别为0.599、0.563和0.522，均恰好达到高度耦合协调阶段，特别地，西部地区平均值在全国整体水平之下，说明西部的财政与金融协调支农耦合水平较差。由此可知，东部地区耦合协调水平最高，中部次之，西部最低，即财政金融协同支农效率存在明显的地区性差异。

　　3.省际分析

　　从表2中的排名情况看，排名前十的省份中有8个省份分布在东部地区，该地区各省市的经济较发达，占据我国主要的经济、社会资源，因此无论是财政支农还是金融支农效果均是最优的，也最有利于二者的耦合协调作用的发挥。相反地，排名后十位的省份大多分布在西部地区，其中，西藏与新疆两省的财政与金融协同支农耦合协调水平最低，其历年平均值分别为0.468和0.439，尚处在中度耦合协调阶段；此外，甘肃、宁夏、贵州等省份的耦合协调水平均值约为0.515，仅跨过高度耦合标准值约0.15，说明历年来西部地区近一半省份的财政与金融协同支农耦合协调水平偏低，尚未形成良好的财政金融协同支农效果。

　　此外，由各省市历年的耦合协调水平值可知，2010～2013年，我国大部分省份的耦合水平值小于0.5，尚处于中度耦合协调阶段，自2014年以来才有所改善，除了西藏、新疆两省的耦合水平分别为0.427和0.429之外，其他省份均大于0.5，处于高度耦合协调阶段。此后，大多数省份的耦合水平值上升到0.6以上，直到2016年，北京、上海两省达到0.7以上，接近极度耦合，但截至2017年，我国所有省份均未达到极度耦合协调状态。

　　（一）耦合协调水平的空间相关性分析

　　运用Stata15对财政与金融支农耦合协调水平的空间相关性进行分析，其结果如表3所示。

　　从表3可以看出，多数年份下全局Moran’sI指数是显著的，故财政支农与金融支农耦合协调水平通过了空间自相关检验，表明我国各省市财政与金融支农耦合协调水平存在显著的空间依赖性，且多数全局Moran’sI指数值显著为正，说明该耦合协调水平具有空间正向集聚性，因此，有必要将空间效应纳入到财政与金融协同支农的溢出性分析之中。

　　（二）耦合协调水平影响因素的空间回归分析

　　1.指标变量选取

　　由于财政支农与金融支农耦合协调水平存在显著的空间依赖性，本部分将利用空间计量模型研究我国各省市财政与金融支农耦合水平的影响因素。所选取的被解释变量为财政与金融支农耦合水平，解释变量为各影响因素指标：（1）经济发展质量（地区农业GDP）；（2）政府重视力度（农林水支出与财政支出总额之比）；（3）农村信贷投入（涉农贷款占农业总产值之比）；（4）社会支持水平（人均农村固定资产投资）；（5）农业产业升级（第二、第三产业总产值占GDP的比重）。

　　2.实证结果分析

　　通过对我国财政与金融支农耦合水平的影响因素进行空间计量分析，其回归结果如表4所示。

　　当R2和似然估计值越大，AIC值和SC值越小时，回归模型估计效果越好，因此由表4可知，本文应选择空间滞后模型SLM中的固定效应估计最合适。由该模型的估计结果可知，各影响因素的系数均为正数，且仅除了农业产业升级，其他影响因素的系数均显著，说明经济发展质量、政府重视力度、农村信贷投入、社会支持水平均能在一定程度上对财政与金融支农耦合水平有显著正向影响。具体而言：

　　（1）政府重视力度对耦合水平的影响系数高达0.828，是促进我国各省市财政与金融支农耦合协调水平提升的最大因素。农业财政支出的增加，有利于各级政府实施财政贴息、信贷担保等优惠政策，引导更多的金融资源投向农业领域，增加农业开发资金的投入规模，促进农业生产，进而提升财政与金融协同支农效率（黄寿峰，2016）。

　　（2）经济发展质量对耦合水平的影响系数为0.072，说明地方经济发展水平的提升，能为财政与金融协同支农政策提供良好的外部经济环境。该结果符合预期，因为相对于经济欠发达地区而言，经济发达地区的财力、人力、物力资源较丰富，技术管理水平与资源配置效率也比较高，有利于相关职能部门发挥支农作用，提高支农服务水平。

　　（3）社会支持水平也是提升耦合协调水平的重要因素，其估计系数达到0.030。一直以来，农业综合开发、农业生产过程均需要消耗大量资金，也需要农业基础设施的支撑，农村固定资产投资能够为农村再生产活动提供非农户投资和农户投资资金，以进行农村固定资产建造等经济活动，固定资产投资增加会扩大农业开发项目经营规模，进而提升农业生产综合效益（赵勇智，2019）。随着农业综合开发项目投资不断步入成熟阶段，财政资金与金融信贷的协调配置作用得以有效发挥。

　　（4）农村信贷投入作为金融支农的核心工具，其估计系数仅为0.021，即现阶段信贷投入对耦合协调水平的促进作用较低，表明目前农村金融支持“三农”所带来的经济效益有限。究其原因，除了政府部门与金融部门的协调配合度不高，使财政资金与金融信贷资金的配置效率受阻之外，更主要的是因为农村地区存在不同程度的金融排斥现象，农户等弱势经营主体被金融机构排斥在外而不能获得所需的金融产品和服务，涉农企业和农民融资难问题日益严重（董晓林、徐虹，2012）。因此，如何缓解农村金融排斥现象，协调配置信贷资金，进而突破金融支农效率瓶颈，成为提升我国各省市财政与金融支农耦合协调水平的关键。

　　（5）农业产业升级的估计系数没有通过显著性检验，表明各省市农业产业化发展还处于初级阶段，这一阶段缺乏关键性创新技术的支持，各投入要素的利用效率偏低，导致第二、第三产业总产值占GDP的比重尚未达到最佳标准。当前我国产业结构存在缺陷，未能明显促进财政与金融支农耦合协调水平的提升（胡宗义，2014），未来仍需改善产业结构，加大技术与资金的扶持力度，进一步推动农业产业升级。

　　结论与政策启示

　　本文运用耦合协调度模型及空间计量方法，对我国财政支农与金融支农耦合协调水平及其空间效应进行了实证分析。研究发现：1.我国整体耦合协调水平恰好处于高度耦合协调阶段，但其均值大小仅为0.560，说明耦合协调水平仍然偏低；同时，我国耦合协调水平存在明显的地区性差异，表现为东部地区最高，中部次之，西部最低。2.对省际而言，近年来各省市耦合协调水平呈逐步上升趋势，已逐渐处于高度耦合协调阶段，但各省市发展不均衡。3.耦合协调水平整体呈显著的空间正相关关系，高度耦合协调水平极的省份不断增加。4.通过空间计量分析，揭示了经济发展质量、政府重视力度、农村信贷投入、社会支持水平是显著提升耦合水平的因素，而农业产业升级尚未发挥显著促进耦合水平的作用。特别地，政府重视力度即农业财政支出对耦合水平的正向影响作用较大，相反，农村信贷投入的促进作用较低。

　　基于以上结论，本文提出几点对策建议：

　　一是发挥财政支农与金融支农高度耦合协调水平极的优势，利用空间依赖性提升低耦合协调水平极区域的耦合水平，促使全国整体均衡发展。东部地区的耦合协调水平最高，可利用优越的地理优势、社会资源优势，建立辐射范围面更广的财政金融协同支农发展中心。中部地区可利用中心区位优势，借助东部高度耦合协调水平的集聚效应和溢出效应补足自身缺陷，同时协调西部地区毗邻省份的资源，实现协同发展，进一步提高本地区的耦合水平。西部地区应重点关注处于中度与高度耦合边缘的西藏、新疆、甘肃、宁夏、贵州等省份，增加财政支出与金融信贷资金配置效率，通过利用周边地区较为发达的经贸市场，整合农业生产资源，发展农业产业，从而提高西部地区以农业为主的综合效益。

　　二是加强各省市财政金融协同支农的投入力度，发挥好财政资金撬动金融资源的杠杆作用，促进财政投融资体系与金融支农体系相协同。各部门应抓紧国家大力扶持农业现代化建设的机遇，结合各方资源，充分利用政策红利发展本地区的农村金融市场。增加农村信贷投入和社会支持水平，从而拓宽农业开发项目的资金来源渠道，形成可持续的财政金融供给体系，在政府越发重视财政投入的同时，提升各省市的金融支农服务水平，促进财政支农与金融支农协同发展。

　　三是运用税收优惠、财政贴息、信贷担保、风险补偿等优惠政策引导金融机构加大农村信贷支持，解决涉农企业和农户面临的融资难问题。农业综合开发是推动农业产业化升级的基础，但因土地治理项目等属于农业基础设施建设，具有较强的公益性目的，金融机构对该类项目投资缺乏积极性，并且近年来由于农村金融排斥现象的存在，导致银行信贷资金对农业生产项目的投资力度日益下降。因此，政府应继续推进财政支持信用担保制度建设，减少金融机构信贷风险，同时增加对涉农企业的财政利息补贴，降低企业经营成本，提高金融机构信贷投入和涉农企业参与农业生产积极性，有利于财政金融支农资金使用效率的提升。