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    農(nóng)村普惠金融統(tǒng)籌城鄉(xiāng)發(fā)展的效應(yīng)測(cè)度——基于中部六省18縣(市)的調(diào)查研究

    2014-12-14 09:04:12謝升峰路萬(wàn)忠
    湖北社會(huì)科學(xué) 2014年11期
    關(guān)鍵詞:測(cè)度普惠城鄉(xiāng)

    謝升峰,路萬(wàn)忠

    (1.湖北大學(xué)商學(xué)院 430062;2.上海財(cái)經(jīng)大學(xué) 統(tǒng)計(jì)與管理學(xué)院 200433)

    統(tǒng)籌城鄉(xiāng)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展是解決我國(guó)“三農(nóng)”問(wèn)題的根本途徑。農(nóng)村普惠制金融(Inclusivea Financial System),作為定位于為農(nóng)村所有階層和群體提供服務(wù)的金融體系,在統(tǒng)籌城鄉(xiāng)發(fā)展中對(duì)社會(huì)公平、城鄉(xiāng)差距與貧困緩解等方面的福利效應(yīng)及制度創(chuàng)新需求受到國(guó)內(nèi)外學(xué)者的密切關(guān)注。本文在揭示普惠金融與城鄉(xiāng)統(tǒng)籌理論關(guān)系基礎(chǔ)上,通過(guò)改進(jìn)的普惠金融指數(shù)法及層次分析法,基于中部六省18縣(市)的抽樣調(diào)查數(shù)據(jù),對(duì)農(nóng)村普惠金融水平、城鄉(xiāng)統(tǒng)籌度及經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平三者之間關(guān)系進(jìn)行了定量分析,并據(jù)測(cè)算結(jié)果提出了相關(guān)政策建議。

    一、普惠金融與城鄉(xiāng)統(tǒng)籌:相關(guān)文獻(xiàn)回顧

    國(guó)外研究熱點(diǎn)主要集中在普惠金融與收入差距之間的關(guān)系層面。自從Banerjee and Newman(1993)通過(guò)研究模型[1]揭示出金融準(zhǔn)入機(jī)制的缺乏是導(dǎo)致收入不平等和貧困陷阱的重要機(jī)制后,Li,Squire,Zou and Li,Xu(1998)及 Zou(2006)相繼利用基尼系數(shù)測(cè)量出金融發(fā)展與收入不平等之間具有負(fù)相關(guān)關(guān)系[2];Honohan(2004),Aghion and Bolton(1997),Aghion and Garcia-Penalosa(1999)等通過(guò)研究金融發(fā)展與貧困之間的關(guān)系,提出更深層次的金融體系有利于降低絕對(duì)貧困[3]。Demirgilc-Kunt and Levine(2007)進(jìn)一步指出,金融的包容性發(fā)展(即普惠制金融)應(yīng)成為金融發(fā)展議程的核心[4]。國(guó)內(nèi)關(guān)于城鄉(xiāng)發(fā)展與金融發(fā)展之間關(guān)系的研究中,一般結(jié)論是金融發(fā)展不平衡是擴(kuò)大城鄉(xiāng)差距的重要原因,如解棟棟[5](p55-59)(2006),陳一婷、陳文新[6](p65-67)(2010)等;丁志國(guó)等(2011)也認(rèn)為通過(guò)增加農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)貸款網(wǎng)點(diǎn)及機(jī)構(gòu)數(shù)量,比擴(kuò)大涉農(nóng)貸款比例更能促進(jìn)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展[7](p142-151);杜曉山(2006)認(rèn)為城鄉(xiāng)統(tǒng)籌要從農(nóng)村金融改革、尤其是發(fā)展普惠制金融做起[8](p33-37)。也有學(xué)者持相反結(jié)論,如葉志強(qiáng)等(2011)認(rèn)為金融發(fā)展顯著地?cái)U(kuò)大了城鄉(xiāng)收入差距[9](p42-56)。

    其次,關(guān)于普惠金融的測(cè)度問(wèn)題。極少數(shù)國(guó)外文獻(xiàn)對(duì)普惠金融發(fā)展程度做出了一些計(jì)量并提供了國(guó)際比較,如Honohan(2008)使用經(jīng)濟(jì)計(jì)量方法對(duì)160個(gè)國(guó)家使用正規(guī)金融服務(wù)的家庭(成人)比例進(jìn)行了估計(jì),使用了有關(guān)銀行賬戶的調(diào)查數(shù)據(jù)與第二手?jǐn)?shù)據(jù),獲得了有價(jià)值的信息[10],后來(lái)一些學(xué)者也采用了這種方法提出普惠金融福利效應(yīng)的測(cè)試方法,如Beck(2007)使用了銀行機(jī)構(gòu)地理滲透性、人均存貸款、貸款收入比與存款收入比等來(lái)衡量普惠金融發(fā)展程度[11]。然而,它只提供了關(guān)于普惠金融的一次性計(jì)量,無(wú)法認(rèn)識(shí)一個(gè)國(guó)家普惠金融的發(fā)展變化,以及提供國(guó)際比較。政策制訂者們則傾向于使用一系列指標(biāo)來(lái)衡量金融部門的延伸服務(wù),最常見(jiàn)指標(biāo)是每1000成人銀行賬戶數(shù),每百萬(wàn)人口銀行網(wǎng)點(diǎn)數(shù),每百萬(wàn)人口ATM數(shù),銀行信貸與銀行儲(chǔ)蓄等。近來(lái),世界銀行2011年對(duì)148個(gè)國(guó)家約15萬(wàn)人所做的調(diào)查發(fā)現(xiàn),日均收入不到2美元的成人中75%以上沒(méi)有使用正規(guī)金融機(jī)構(gòu)。“無(wú)銀行賬戶”現(xiàn)象與收入不平等有直接聯(lián)系。世界銀行發(fā)布的2012年《全球金融包容性數(shù)據(jù)庫(kù)》報(bào)告稱,世界上四分之三上的貧困人口沒(méi)有銀行賬戶,不僅是因?yàn)樨毨?,也因?yàn)殚_(kāi)戶費(fèi)用高、銀行距離遠(yuǎn)和開(kāi)戶需要填寫(xiě)大量表格。此外,發(fā)展中國(guó)家人口中占比20%最富有的人擁有正式銀行賬戶的概率是20%最貧困人口的兩倍以上。

    二、農(nóng)村普惠金融水平與城鄉(xiāng)統(tǒng)籌度測(cè)度

    (一)農(nóng)村普惠金融發(fā)展指數(shù)IFI測(cè)度。

    上述對(duì)普惠金融水平的測(cè)度基本上都是從金融體系及經(jīng)濟(jì)體系總體方面進(jìn)行的,專門對(duì)農(nóng)村層面進(jìn)行農(nóng)村普惠金融水平的測(cè)試存在統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)難以獲得等問(wèn)題。因此,本文測(cè)算IFI指數(shù)時(shí)使用了調(diào)查數(shù)據(jù),計(jì)算方法則借鑒了Mandira Sarma(2008)[12]提出的測(cè)算模型。該測(cè)算模型分三步:(1)劃分衡量普惠金融的維度,如在供給方面,可以從金融機(jī)構(gòu)的地理滲透性和人口滲透性方面來(lái)測(cè)量普惠金融供給能力,而在需求方面則可以納入需求方對(duì)存款和貸款的使用情況。(2)選取各維度的具體指標(biāo),同時(shí)確定各指標(biāo)的權(quán)重。維度值計(jì)算公式如下:

    式中,wi為維度 i的權(quán)重,0≤wi≤1,Ai為維度 i的實(shí)際值,mi為所有維度i的最低值,M i為最高值,可見(jiàn) 0≤di≤wi。

    在維度為n時(shí),可以計(jì)算n個(gè)維度值,一國(guó)金融普惠程度可以描述為該n維空間中各維度值所構(gòu)成的一點(diǎn)D(d1,d2,d3…dn)上,n維空間中點(diǎn)O=(0,0,0…0)代表完全的金融排斥,而點(diǎn) I=(1,1,1…1)則代表完全的金融普惠情況。一國(guó)普惠金融指數(shù)IFI就可以描述為點(diǎn)D與理想點(diǎn)O之間的標(biāo)準(zhǔn)化歐氏距離:

    同樣,IFI介于0與1之間,小于0.3時(shí)普惠程度低,而高于0.5則普惠程度高。

    (二)城鄉(xiāng)統(tǒng)籌發(fā)展度測(cè)度。

    國(guó)內(nèi)關(guān)于城鄉(xiāng)統(tǒng)籌的定性研究較多,但關(guān)于城鄉(xiāng)統(tǒng)籌發(fā)展度的定量測(cè)度文獻(xiàn)較少見(jiàn)。代表性的文獻(xiàn)如黃慶華等(2012)利用層次分析法AHP及灰色綜合分析法GCA對(duì)重慶城鄉(xiāng)統(tǒng)籌度進(jìn)行了測(cè)度[13](p99-108),付兆剛(2009)應(yīng)用 1999~2007 年的數(shù)據(jù)對(duì)我國(guó)統(tǒng)籌城鄉(xiāng)發(fā)展程度進(jìn)行了實(shí)證研究[14](p59-63)??傮w來(lái)看,國(guó)內(nèi)對(duì)城鄉(xiāng)統(tǒng)籌的定量實(shí)證研究還很少。本文針對(duì)調(diào)查資料采用層次分析法來(lái)計(jì)算城鄉(xiāng)統(tǒng)籌度。層次分析法(Analytic Hierarchy Process,簡(jiǎn)稱AHP)是美國(guó)運(yùn)籌學(xué)家匹茨堡大學(xué)教授薩蒂于70年代初提出的用于計(jì)算反映每一層次元素的相對(duì)重要性次序的權(quán)值的方法。基本步驟為:第一,建立層次結(jié)構(gòu)模型。在深入分析實(shí)際問(wèn)題的基礎(chǔ)上,將有關(guān)的各個(gè)因素按照不同屬性自上而下地分解成若干層次,最上層為目標(biāo)層,通常只有1個(gè)因素,最下層通常為方案或?qū)ο髮?,中間可以有一個(gè)或幾個(gè)層次,通常為準(zhǔn)則或指標(biāo)層。第二,構(gòu)造成對(duì)比較陣。從層次結(jié)構(gòu)模型的第2層開(kāi)始,對(duì)于從屬于(或影響)上一層每個(gè)因素的同一層諸因素,用成對(duì)比較法和1—9比較尺度構(gòu)造成對(duì)比較陣,直到最下層。第三,計(jì)算權(quán)向量并做一致性檢驗(yàn)。若檢驗(yàn)通過(guò),特征向量(歸一化后)即為權(quán)向量,則可按照組合權(quán)向量表示的結(jié)果進(jìn)行決策,否則需要重新考慮模型或重新構(gòu)造那些一致性比率較大的成對(duì)比較陣。

    三、農(nóng)村普惠金融統(tǒng)籌城鄉(xiāng)發(fā)展的抽樣調(diào)查及效應(yīng)測(cè)度

    測(cè)算農(nóng)村普惠金融對(duì)城鄉(xiāng)統(tǒng)籌發(fā)展的效應(yīng)的基本思路是,首先測(cè)度調(diào)查地區(qū)農(nóng)村普惠金融發(fā)展水平,計(jì)算出農(nóng)村普惠金融指數(shù)IFI(Inclusive Fi-nancial Index),然后測(cè)算該地區(qū)城鄉(xiāng)統(tǒng)籌度BUDL(Balanced urban-rural development level),最后對(duì)兩者之間關(guān)系進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。

    (一)調(diào)查指標(biāo)體系、地點(diǎn)選擇及描述性統(tǒng)計(jì)。

    在調(diào)查普惠金融發(fā)展水平時(shí),本文考慮了三個(gè)等權(quán)的維度,并設(shè)計(jì)了八類具體指標(biāo),見(jiàn)表1所示。這三個(gè)維度依次是:(1)金融部門滲透性(Accessibility)。包括農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)地理滲透與人口滲透指標(biāo),以萬(wàn)人農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)網(wǎng)點(diǎn)數(shù),以及萬(wàn)人擁有農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)服務(wù)人員數(shù)來(lái)衡量。該維度取權(quán)重值為1。(2)農(nóng)村金融產(chǎn)品服務(wù)可獲得性(Availability)。包括人均擁有存款賬戶數(shù),農(nóng)村人均存款額,以及人均擁有銀行卡數(shù)。這三個(gè)指標(biāo)各取1/3為權(quán)重,總維度權(quán)重也為1。(3)農(nóng)村金融產(chǎn)品覆蓋面與使用(Coverage and Usage)。指標(biāo)包括農(nóng)村人均貸款額,獲得貸款的農(nóng)戶比例,以及人均銀行卡使用與轉(zhuǎn)賬次數(shù)。這三個(gè)指標(biāo)各取1/3為權(quán)重,總維度權(quán)重也為1。

    在調(diào)查城鄉(xiāng)統(tǒng)籌度測(cè)算指標(biāo)時(shí),本文構(gòu)建了目標(biāo)層城鄉(xiāng)統(tǒng)籌度A,維度層(B)三個(gè)包括城鄉(xiāng)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)籌度、城鄉(xiāng)社會(huì)統(tǒng)籌度以及城鄉(xiāng)生活統(tǒng)籌度,以及 17 個(gè)指標(biāo)層(Ci,i=1,2…17),見(jiàn)表 1 所示。許多文獻(xiàn)納入環(huán)境統(tǒng)籌因素,本文認(rèn)為一般農(nóng)村比城市污染少、綠化面積大,因此放棄這一因素。根據(jù)GCA分析步驟,首先構(gòu)造判斷矩陣,結(jié)合兩兩比較及美國(guó)學(xué)者T.L Saaty教授提出的1-9標(biāo)度法,對(duì)各指標(biāo)重要性進(jìn)行賦值,其次,將標(biāo)準(zhǔn)矩陣歸一化處理后按行求平均值得到指標(biāo)層權(quán)重,經(jīng)計(jì)算,維度層一致性比率均小于0.1,通過(guò)一致性檢驗(yàn)。最后,對(duì)調(diào)查數(shù)據(jù)進(jìn)行無(wú)量綱化處理,以消除因指標(biāo)單位及統(tǒng)計(jì)口徑差異帶來(lái)的不可比性,據(jù)此選取參考序列,計(jì)算關(guān)聯(lián)系數(shù),并將各指標(biāo)關(guān)聯(lián)系數(shù)相乘得到2013年調(diào)查地區(qū)的城鄉(xiāng)統(tǒng)籌度,見(jiàn)表3所示。

    在調(diào)查地點(diǎn)選擇上,選取了中部六省18縣(市)部分農(nóng)村與城鎮(zhèn)地區(qū)。根據(jù)第十三屆全國(guó)縣域經(jīng)濟(jì)與縣域基本競(jìng)爭(zhēng)力百?gòu)?qiáng)縣排名(2013),我們有意拉開(kāi)所調(diào)查縣市排名級(jí)差,湖南省選取了排名第18位的長(zhǎng)沙縣,排名第68位的寧鄉(xiāng)縣,非百?gòu)?qiáng)縣資興市;河南省選取排名第63位的鞏義市,排名第92位的永城市,非百?gòu)?qiáng)縣林州市;山西省選取了排第66位的孝義市,及非百?gòu)?qiáng)縣繁峙縣與和順縣;江西省選取了排名第82位的南昌縣,排名第97位的豐城市,及非百?gòu)?qiáng)縣吉安縣;安徽省選取了排第90位的肥西縣,及非百?gòu)?qiáng)縣靈璧縣與宿松縣;湖北省無(wú)百?gòu)?qiáng)縣,按2012湖北縣市經(jīng)濟(jì)排名,選取湖北經(jīng)濟(jì)排名第2名大冶市,排33位的松滋市及排61位的監(jiān)利縣。調(diào)查人員是生源為各縣(市)的湖北大學(xué)在校各年級(jí)本科生72人,每縣(市)城鎮(zhèn)調(diào)查人員2人負(fù)責(zé)組織城鎮(zhèn)調(diào)查,農(nóng)村調(diào)查人員2人負(fù)責(zé)組織農(nóng)村調(diào)查,每人要求完成有效問(wèn)卷50份,采取生源所在地就地調(diào)查形式。關(guān)于“城”、“鄉(xiāng)”的劃分,歷來(lái)沒(méi)有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn),很難找到統(tǒng)一的統(tǒng)計(jì)口徑,為了忠于調(diào)查資料的描述,本調(diào)查中認(rèn)定城市既包括城市和城鎮(zhèn),鄉(xiāng)鎮(zhèn)、村即為農(nóng)村。實(shí)施有效問(wèn)卷調(diào)查3600份。統(tǒng)計(jì)資料描述見(jiàn)表2。

    表1 中部六省農(nóng)村普惠金融水平與城鄉(xiāng)統(tǒng)籌抽樣調(diào)查指標(biāo)

    表2 各指標(biāo)變量的描述性統(tǒng)計(jì)

    (二)農(nóng)村普惠金融統(tǒng)籌城鄉(xiāng)發(fā)展的效應(yīng)測(cè)度。

    根據(jù)上述調(diào)查數(shù)據(jù),結(jié)合IFI與BUDL測(cè)算模型,首先測(cè)算出了所調(diào)查縣(市)的農(nóng)村普惠金融水平與城鄉(xiāng)統(tǒng)籌度,見(jiàn)表3所示。

    表3顯示,在18縣(市)中,從普惠金融發(fā)展看,除了湖南的寧鄉(xiāng)縣與資興縣,河南的永城市與林州市,以及安徽的靈璧縣與宿松縣,總體來(lái)說(shuō)經(jīng)濟(jì)發(fā)展排名在前的縣(市)農(nóng)村普惠金融指數(shù)也較高;從城鄉(xiāng)統(tǒng)籌發(fā)展角度看,除了河南的鞏義市與永城市,安徽的靈璧縣與宿松縣,以及山西省的繁峙縣與和順縣,總體來(lái)說(shuō)經(jīng)濟(jì)發(fā)展排名在前的縣(市)城鄉(xiāng)統(tǒng)籌度也相對(duì)較高。

    以下對(duì)普惠金融指數(shù)與城鄉(xiāng)統(tǒng)籌度的關(guān)系作簡(jiǎn)單的計(jì)量檢驗(yàn)。鑒于本調(diào)查數(shù)據(jù)為非時(shí)間序列截面數(shù)據(jù),因此對(duì)IFI與BUDL作變量回歸及相關(guān)性檢驗(yàn)?;貧w方程如下:

    BUDL=0.3245IFI+0.048,R2=0.6930

    BUDL與IFI兩個(gè)變量在0.01水平(雙側(cè))上相關(guān)。可見(jiàn),IFI與BUDL具有一定程度的相關(guān)性,普惠金融指數(shù)每提升1單位,城鄉(xiāng)統(tǒng)籌度將有0.3245單位的提升。

    由于IFI與BUDL的相關(guān)的決定系數(shù)還不夠大,我們進(jìn)一步測(cè)算影響B(tài)UDL的因素。鑒于被解釋變量BUDL介于0與1之間,可以選擇最大似然估計(jì)法,運(yùn)用Tobit模型或稱截尾樣本模型進(jìn)行回歸分析與相關(guān)性分析。Tobit計(jì)量模型如下:

    式中,Yl*是城鄉(xiāng)統(tǒng)籌度BUDL,l為市(縣)個(gè)數(shù),l=1,2,…18,j表示影響 BUDL 的因素,j=1,2,…8。

    結(jié)合城鄉(xiāng)統(tǒng)籌的發(fā)展特點(diǎn)及調(diào)查地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況,同時(shí)考慮統(tǒng)籌城鄉(xiāng)發(fā)展重點(diǎn)是從農(nóng)村入手,因此選擇了五類專門針對(duì)農(nóng)村家庭的抽樣調(diào)查統(tǒng)計(jì)指標(biāo):(1)農(nóng)村居民人均收入(X1);(2)農(nóng)村居民平均受教育水平(X2);(3)農(nóng)業(yè)收入占總收入比重(X3);(4)非農(nóng)人口占總?cè)丝诒戎兀╔4);(5)農(nóng)村家庭恩格爾系數(shù)(X5即食品支出占消費(fèi)支出比重)。此外,納入三類農(nóng)村普惠金融發(fā)展指標(biāo):(1)農(nóng)村存款資源運(yùn)用水平(X6),以所在縣(市)樣本農(nóng)村家庭貸款總額與存款總額之比表示,反映金融機(jī)構(gòu)將農(nóng)村存款轉(zhuǎn)化為農(nóng)村貸款的效率;(2)人均銀行卡使用與轉(zhuǎn)賬次數(shù)(X7),反映農(nóng)村家庭對(duì)金融資源使用程度;(3)農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)網(wǎng)點(diǎn)數(shù)(X8),反映銀行滲透性。以上8類變量均取各縣(市)調(diào)查平均值。

    表3 2014年中部六省部分縣(市)IFI及BUDL測(cè)度

    分析中以18個(gè)縣(市)的BUDL為因變量,利用Eviews軟件運(yùn)用逐步回歸方法,剔除了影響不顯著的變量X2、X5、X8后回歸結(jié)果見(jiàn)表4所示。

    結(jié)果顯示,除了農(nóng)村居民人均收入、農(nóng)業(yè)收入占總收入比重及非農(nóng)人口比重外,兩個(gè)普惠金融發(fā)展變量X6與X7通過(guò)了1%顯著性檢驗(yàn),即農(nóng)村存款資源運(yùn)用水平與人均銀行卡使用與轉(zhuǎn)賬次數(shù)對(duì)城鄉(xiāng)統(tǒng)籌發(fā)展具有正向促進(jìn)作用,說(shuō)明農(nóng)村儲(chǔ)蓄資源轉(zhuǎn)化為農(nóng)村貸款的有效性及農(nóng)村家庭對(duì)金融資源的使用效率有利于實(shí)現(xiàn)城鄉(xiāng)統(tǒng)籌發(fā)展。

    四、研究結(jié)論與政策建議

    本文在對(duì)中部六省18縣(市)農(nóng)村及城鎮(zhèn)家庭進(jìn)行抽樣調(diào)查的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上對(duì)農(nóng)村普惠金融水平及城鄉(xiāng)統(tǒng)籌水平進(jìn)行了實(shí)證,雖然存在樣本偏小、難以全面覆蓋城鄉(xiāng)整體情況,但調(diào)研及實(shí)證結(jié)果還是揭示了:1.雖然少數(shù)縣(市)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平高并不必然導(dǎo)致農(nóng)村普惠金融發(fā)展水平與城鄉(xiāng)統(tǒng)籌度高,但總體來(lái)說(shuō)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與普惠金融及城鄉(xiāng)統(tǒng)籌發(fā)展呈正向關(guān)系。部分地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展較快但導(dǎo)致城鄉(xiāng)分配關(guān)系扭曲的現(xiàn)象值得關(guān)注;2.農(nóng)村普惠金融水平與城鄉(xiāng)統(tǒng)籌度之間呈現(xiàn)比較顯著的正相關(guān)關(guān)系,這與部分學(xué)者研究得出的現(xiàn)階段金融發(fā)展反而擴(kuò)大了城鄉(xiāng)差距的結(jié)論相反。原因是總體金融發(fā)展并沒(méi)有必然導(dǎo)致金融資源的公平分配,但考慮金融發(fā)展異質(zhì)性的農(nóng)村普惠金融水平的提高確實(shí)對(duì)低收入群體提供了有效支持,能有效減少收入的兩級(jí)分化;3.農(nóng)村金融儲(chǔ)蓄資源就地向借貸、投資轉(zhuǎn)化能提高普惠金融水平、城鄉(xiāng)統(tǒng)籌水平及經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。

    鑒于此,在政策取向上應(yīng)相應(yīng)采取如下措施:1.在當(dāng)前的城鎮(zhèn)化與城鄉(xiāng)統(tǒng)籌發(fā)展中,要推進(jìn)金融資源要素在城鄉(xiāng)要素與公共資源中的平等交換和均衡配置,解決好農(nóng)村普惠金融的發(fā)展目標(biāo)問(wèn)題,探尋有中國(guó)特色的為貧困、低收入群體及中低收入小微企業(yè)主融資的市場(chǎng)化機(jī)制,以及人、土地、技術(shù)等生產(chǎn)要素在城鄉(xiāng)之間流轉(zhuǎn)的金融支持機(jī)制。2.做好農(nóng)村普惠金融發(fā)展的頂層設(shè)計(jì),推進(jìn)農(nóng)村金融全覆蓋工程。從宏觀角度看政府要站在統(tǒng)籌城鄉(xiāng)發(fā)展高度來(lái)制定關(guān)于農(nóng)村普惠金融發(fā)展的法律法規(guī),如《農(nóng)村普惠金融發(fā)展法》,從普惠金融知識(shí)下鄉(xiāng)與培訓(xùn),鼓勵(lì)農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)實(shí)施組織、產(chǎn)品、技術(shù)、業(yè)務(wù)與營(yíng)銷創(chuàng)新,并將普惠性指標(biāo)納入金融機(jī)構(gòu)與員工績(jī)效考核標(biāo)準(zhǔn)中,到對(duì)普惠金融機(jī)構(gòu)實(shí)施窗口指導(dǎo)、財(cái)政補(bǔ)貼、稅收優(yōu)惠減免等以增加普惠金融的有效供給,采取自上而下、層級(jí)推進(jìn)的方式,推動(dòng)農(nóng)村金融全覆蓋工程。3.促進(jìn)金融資源向農(nóng)村回流,遏制逆普惠金融發(fā)展的勢(shì)頭。一直以來(lái)農(nóng)村大量資金在流向城市,導(dǎo)致80%的金融資源服務(wù)于20%的群體需求。因此必須加緊在農(nóng)村創(chuàng)設(shè)普惠金融基金,扶持公益性制度主義小額信貸組織,以優(yōu)惠措施推進(jìn)民營(yíng)資金在農(nóng)村地區(qū)設(shè)立新型農(nóng)村金融機(jī)構(gòu),讓農(nóng)村普惠金融與城市正規(guī)金融實(shí)施有效的對(duì)接,塑造農(nóng)村金融儲(chǔ)蓄資源向農(nóng)村回流的內(nèi)生機(jī)制,以解決金融資源對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化、農(nóng)村工業(yè)化、新型城鎮(zhèn)化發(fā)展項(xiàng)目支持不足的問(wèn)題。

    表4 BUDL影響因素的Tobit回歸模型結(jié)果

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