農(nóng)村金融發(fā)展對(duì)農(nóng)民增收的影響
——以安徽省16 個(gè)地市為例

■ 趙曉洋

（中國(guó)人民銀行宿州市中心支行 安徽宿州 234000）

一、文獻(xiàn)綜述

農(nóng)村金融發(fā)展促進(jìn)農(nóng)民增收的機(jī)制一般可分為直接、間接兩種。直接機(jī)制主要是農(nóng)村金融發(fā)展拓寬了金融服務(wù)類(lèi)型，資金信貸的可獲得性得到提升，融資成本下降，促進(jìn)農(nóng)民增收。間接機(jī)制主要通過(guò)金融發(fā)展促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，進(jìn)而通過(guò)增加就業(yè)、提高轉(zhuǎn)移支付實(shí)現(xiàn)農(nóng)民增收。關(guān)于金融發(fā)展與農(nóng)民增收關(guān)系，現(xiàn)階段更多的研究是通過(guò)金融發(fā)展與收入差距關(guān)系的研究揭示。這方面，國(guó)外已有較系統(tǒng)的研究成果，主要代表有金融結(jié)構(gòu)論、金融約束論、金融深化論、金融功能論等，標(biāo)志金融發(fā)展理論體系的創(chuàng)立。近年來(lái)，尤其是鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略概念提出后，關(guān)于金融發(fā)展與農(nóng)民收入增長(zhǎng)關(guān)系，主要有三類(lèi)觀(guān)點(diǎn)：一是金融發(fā)展顯著促進(jìn)農(nóng)民收入增長(zhǎng)。陳欽等（2019）研究發(fā)現(xiàn)，隨著金融支農(nóng)等政策支持力度加大，農(nóng)村金融規(guī)模和效率逐步提高，農(nóng)民收入顯著增長(zhǎng)。二是金融發(fā)展不一定促進(jìn)農(nóng)民收入增長(zhǎng)。如周一鹿等（2010）基于我國(guó)1978—2008年農(nóng)村金融資源開(kāi)發(fā)與農(nóng)民收入的實(shí)證表明，短期內(nèi)農(nóng)村金融發(fā)展并未顯著促進(jìn)農(nóng)民增收，長(zhǎng)期則存在阻滯作用。三是金融發(fā)展與農(nóng)民收入增長(zhǎng)呈非線(xiàn)性關(guān)系。如李德荃（2018）實(shí)證發(fā)現(xiàn)，山東省各市金融發(fā)展水平存在兩個(gè)門(mén)檻、可分為三個(gè)區(qū)間。具體看，金融發(fā)展較低階段，金融發(fā)展普遍抑制農(nóng)民增收；金融發(fā)展第二階段，對(duì)農(nóng)民增收影響不顯著；金融發(fā)展較高階段，顯著促進(jìn)農(nóng)民增收。

鑒于現(xiàn)有相關(guān)文獻(xiàn)對(duì)農(nóng)村金融發(fā)展水平的刻畫(huà)大都基于地區(qū)全口徑金融數(shù)據(jù)構(gòu)建地區(qū)金融發(fā)展指標(biāo)體系，或用金融相關(guān)率、農(nóng)村存貸比等單一指標(biāo)簡(jiǎn)單度量，忽略城鄉(xiāng)金融二元結(jié)構(gòu)的現(xiàn)實(shí)及農(nóng)村金融發(fā)展的復(fù)雜性。為此，本文基于農(nóng)村金融功能構(gòu)建反映農(nóng)村金融發(fā)展?fàn)顩r的指標(biāo)體系，并以2012-2019年安徽省各市數(shù)據(jù)實(shí)證分析農(nóng)村金融發(fā)展水平對(duì)農(nóng)民增收的地區(qū)差異，探討提升農(nóng)村金融發(fā)展水平增加農(nóng)民收入的路徑。

二、指標(biāo)構(gòu)建及數(shù)據(jù)描述

（一）農(nóng)村金融發(fā)展水平指數(shù)的構(gòu)建

鑒于當(dāng)前有關(guān)農(nóng)村金融發(fā)展水平的度量方法大都未體現(xiàn)出城鄉(xiāng)金融“二元”結(jié)構(gòu)性和農(nóng)村金融的復(fù)雜性，以至于或者無(wú)法體現(xiàn)農(nóng)村金融對(duì)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)體中數(shù)量最大的經(jīng)濟(jì)主體“農(nóng)戶(hù)”和直接生產(chǎn)者“農(nóng)民”的金融支持情況，或者無(wú)法體現(xiàn)農(nóng)村金融對(duì)農(nóng)民經(jīng)濟(jì)中最重要的產(chǎn)業(yè)“農(nóng)林牧漁業(yè)”的金融支持情況。鑒于此，本文在借鑒付園元（2014）、蘇亞民（2017）等學(xué)者研究成果的基礎(chǔ)上，從農(nóng)村金融持續(xù)促進(jìn)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的角度出發(fā)，建立適合農(nóng)村金融功能的農(nóng)村金融發(fā)展指標(biāo)體系。具體從四個(gè)方面衡量：

1.農(nóng)林牧漁業(yè)貸款與農(nóng)林牧漁業(yè)增加值（含農(nóng)林牧漁服務(wù)業(yè)）之比，記為F1。

2.農(nóng)業(yè)人口人均小微企業(yè)貸款與地區(qū)戶(hù)籍人口人均貸款之比，記為F2。其中：農(nóng)業(yè)人口人均小微企業(yè)貸款=農(nóng)村企業(yè)級(jí)各類(lèi)組織貸款余額/農(nóng)業(yè)戶(hù)籍人口；地區(qū)戶(hù)籍人口人均貸款=地區(qū)各類(lèi)貸款總額/地區(qū)戶(hù)籍人口總量。

3.農(nóng)業(yè)人口人均貸款與地區(qū)戶(hù)籍人口人均貸款之比，記為F3。其中：農(nóng)業(yè)人口人均貸款=農(nóng)戶(hù)貸款/農(nóng)業(yè)戶(hù)籍人口。

4.涉農(nóng)貸款中非城市企業(yè)及各類(lèi)組織貸款占比，記為F4。

綜上因素，農(nóng)村金融發(fā)展水平的度量公式為：

（二）指標(biāo)的選取和數(shù)據(jù)描述

1.解釋變量。農(nóng)村金融發(fā)展綜合指數(shù)衡量農(nóng)村金融發(fā)展水平。此外，考慮到地方經(jīng)濟(jì)發(fā)展、財(cái)政政策等方面對(duì)推進(jìn)鄉(xiāng)村振興發(fā)展、促進(jìn)農(nóng)民增收也有較大影響，選取地方生產(chǎn)總值、地方財(cái)政支農(nóng)力度及城鎮(zhèn)化率等控制指標(biāo)一同納入解釋變量，具體描述如下：

（1）地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（GDP），用人均生產(chǎn)總值衡量；（2）地方財(cái)政支農(nóng)力度（GOV），用地方財(cái)政總支出中農(nóng)林牧漁支出占比衡量；（3）城市化率（CIT），用各市戶(hù)籍總?cè)丝谥蟹寝r(nóng)人口占比衡量。

2.被解釋變量。當(dāng)?shù)剞r(nóng)民可支配收入水平（INC），用各市農(nóng)村居民人均純收入衡量。

上述指標(biāo)數(shù)據(jù)來(lái)源于安徽各市統(tǒng)計(jì)年鑒、各市2019年國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)，個(gè)別缺失數(shù)據(jù)用均值插值法擬合插值。

（三）面板數(shù)據(jù)回歸模型的設(shè)定

含有N個(gè)個(gè)體成員方程的面板模型簡(jiǎn)化形式如下：

其中，yi是維度被解釋變量向量，xi是T×k維度解釋變量矩陣，yi和xi的各分量是截面成員的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)時(shí)間序列。截距項(xiàng)αi和k×1維系數(shù)向量βi，其值受不同個(gè)體影響。μi是T×1維擾動(dòng)項(xiàng)，滿(mǎn)足均值為零、方差為假設(shè)。

根據(jù)截距項(xiàng)向量和系數(shù)向量中各分量不同限制要求，可將含N個(gè)截面方程面板數(shù)據(jù)回歸模型劃分為3種類(lèi)型：無(wú)成員影響的固定系數(shù)模型、變截距模型及含有成員影響的變異數(shù)模型。同時(shí)還有時(shí)期固定影響，可進(jìn)一步引入包含時(shí)期個(gè)體恒量的固定效應(yīng)變截距模型，稱(chēng)為個(gè)體時(shí)期固定效應(yīng)回歸模型。

三、安徽各地市農(nóng)村金融業(yè)發(fā)展對(duì)農(nóng)民增收實(shí)證分析

（一）單位根和Hausman檢驗(yàn)

在建模前，需先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，本文選擇LLC方法對(duì)樣本指標(biāo)進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果顯示農(nóng)民人均純收入、農(nóng)村金融綜合發(fā)展水平、城鎮(zhèn)化率、財(cái)政支農(nóng)力度在1%的水平上拒絕原假設(shè)；人均生產(chǎn)總值在10%的水平上拒絕原假設(shè)，可以認(rèn)為所有樣本指標(biāo)序列具有平穩(wěn)性。

本文是對(duì)比分析安徽16個(gè)地市農(nóng)村金融發(fā)展水平等4個(gè)因素對(duì)農(nóng)民收入水平影響，數(shù)據(jù)包含安徽所有地市，選擇固定效應(yīng)面板模型進(jìn)行分析是合理的。同時(shí)，Hausman統(tǒng)計(jì)值為90.44，對(duì)應(yīng)概率為0.000，表明應(yīng)建立固定效應(yīng)面板模型。

（二）固定效應(yīng)回歸模型構(gòu)建

1.面板數(shù)據(jù)模型的檢驗(yàn)與擬合。上文Hausman檢驗(yàn)結(jié)果顯示，為本文樣本數(shù)據(jù)序列構(gòu)建一個(gè)固定效應(yīng)面板模型是合適的。接來(lái)下首先驗(yàn)證樣本數(shù)據(jù)符合何種面板模型結(jié)構(gòu)，以消除模型設(shè)定的偏差，提高參數(shù)估計(jì)精準(zhǔn)度。

安徽各地市經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、地理環(huán)境和文化底蘊(yùn)各有千秋，對(duì)當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展和農(nóng)民收入的影響程度差異較大，對(duì)各市進(jìn)行對(duì)比分析是必要的。同時(shí)，隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，不同時(shí)期對(duì)農(nóng)民收入會(huì)產(chǎn)生特有影響，因此，在研究各地市農(nóng)民人均純收入差異的同時(shí)也應(yīng)進(jìn)一步分析時(shí)期變化對(duì)農(nóng)民人均純收入的影響。為此，嘗試構(gòu)建含有時(shí)期影響的變截距模型是一個(gè)合理假設(shè)。

本文首先構(gòu)建混合面板模型、個(gè)體固定效應(yīng)模型、個(gè)體時(shí)期固定效應(yīng)模型，從中擇優(yōu)選擇面板模型形式。通過(guò)Eviews7軟件構(gòu)建的三個(gè)模型擬合效果結(jié)果見(jiàn)表1：

表1 三個(gè)模型擬合效果主要衡量指標(biāo)統(tǒng)計(jì)值

由表1可知，上述三種模型中，個(gè)體時(shí)期固定效應(yīng)模型擬合效果最優(yōu)，其具體形式如下：

式（3）中：0.4179為農(nóng)民自身能力增收平均水平或農(nóng)民自發(fā)創(chuàng)收能力（不依靠當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)等外部環(huán)境因素），為i市農(nóng)民自身能力增收水平對(duì)全省農(nóng)民自身能力增收水平均值的偏離，反映農(nóng)民人均純收入的結(jié)構(gòu)差異；γi為反映時(shí)期影響的時(shí)期個(gè)體固定效應(yīng)，反映時(shí)期變化所帶來(lái)的農(nóng)民人均純收入的結(jié)構(gòu)變化。

表2 安徽各市個(gè)體時(shí)期固定效應(yīng)模型截距項(xiàng)偏差值（αi＊）和個(gè)體固定效應(yīng)模型截距項(xiàng)估計(jì)值（αi）對(duì)比

續(xù)表2 安徽各市個(gè)體時(shí)期固定效應(yīng)模型截距項(xiàng)偏差值（αi＊）和個(gè)體固定效應(yīng)模型截距項(xiàng)估計(jì)值（αi）對(duì)比

表3 安徽省各時(shí)期農(nóng)民自身增收能力對(duì)農(nóng)民自身平均增收能力偏離（γt）的估計(jì)結(jié)果

由表2可知，加入時(shí)期影響后，安徽16個(gè)地市農(nóng)民自身能力創(chuàng)收水平差異雖變化較大，但總體差異趨勢(shì)變化較小，其中淮南、亳州、阜陽(yáng)3市農(nóng)民自身創(chuàng)收能力相對(duì)較強(qiáng)，合肥、淮北、安慶3市相對(duì)較弱。而未引入時(shí)期影響的個(gè)體固定效應(yīng)模型擬合結(jié)果中，亳州、阜陽(yáng)、宿州3市相對(duì)較強(qiáng)，合肥、蕪湖、淮北3市相對(duì)較弱。顯示出，農(nóng)民自發(fā)創(chuàng)收能力與當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展水平大致呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，或是因經(jīng)濟(jì)較發(fā)達(dá)地區(qū)的農(nóng)民更多依賴(lài)經(jīng)濟(jì)發(fā)展紅利增收，而經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)農(nóng)民則更多通過(guò)“自強(qiáng)”增收，收入中靠自身資源創(chuàng)收占比相對(duì)較高。

表3顯示，2012～2019年，安徽農(nóng)民人均年純收入與時(shí)期高度正相關(guān)，且2015年以來(lái)，γt值由負(fù)轉(zhuǎn)為正，表明隨著時(shí)間遷移，在同等條件下，2015～2019年安徽省農(nóng)民人均年度純收入因時(shí)期特定影響增收幅度較顯著。這或許是因?yàn)?015年中央農(nóng)村工作會(huì)議提出“農(nóng)業(yè)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革”之后，全國(guó)深入推進(jìn)農(nóng)業(yè)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，金融資源對(duì)“三農(nóng)”領(lǐng)域支持力度不斷加大，使農(nóng)民增收產(chǎn)生顯著性改善。

通過(guò)式（3）發(fā)現(xiàn)，在4個(gè)解釋變量中，農(nóng)村金融發(fā)展水平對(duì)農(nóng)民增收促進(jìn)作用最大。城市化率擬合系數(shù)為負(fù)，表明城鎮(zhèn)化推進(jìn)并未顯著促進(jìn)當(dāng)期農(nóng)民快速增收?；蛟S是因?yàn)槌鞘谢实耐七M(jìn)對(duì)當(dāng)期“三農(nóng)”領(lǐng)域產(chǎn)生一定的擠出效應(yīng)，及農(nóng)民市民化帶來(lái)的農(nóng)民群體收入結(jié)構(gòu)變化。

2.變系數(shù)固定效應(yīng)回歸模型的構(gòu)建。上文構(gòu)建的個(gè)體時(shí)期固定效應(yīng)模型中，用變化的截距項(xiàng)來(lái)表示橫截面成員的影響，而忽略表示成員差異的變量影響。然而，現(xiàn)實(shí)中各地變化的經(jīng)濟(jì)金融結(jié)構(gòu)等因素或引發(fā)反映經(jīng)濟(jì)金融結(jié)構(gòu)的參數(shù)隨著橫截面成員的不同而變化。因此，有必要進(jìn)一步考慮這種系數(shù)隨橫截面?zhèn)€體的變化而變化的變異系數(shù)模型。鑒于本文主要目的是對(duì)比分析安徽16個(gè)地市農(nóng)村金融發(fā)展水平對(duì)農(nóng)民增收影響的地區(qū)差異，因此本文嘗試構(gòu)建解釋變量中僅農(nóng)村金融發(fā)展水平系數(shù)具有地區(qū)差異的變系數(shù)模型。

本文使用GLS法對(duì)農(nóng)民人均純收入的固定效應(yīng)變系數(shù)模型進(jìn)行擬合，結(jié)果如下：

結(jié)果顯示，R2調(diào)整值為0.9786，殘差平方和為0.5554，DW值為1.540，擬合結(jié)果均優(yōu)于上文個(gè)體時(shí)期固定效應(yīng)模型，因此構(gòu)建變系數(shù)模型是合適的，表明隨時(shí)間推移，各市農(nóng)民增收結(jié)構(gòu)進(jìn)一步發(fā)生了變化。

式（4）中，反映各市因農(nóng)村金融發(fā)展水平不同而產(chǎn)生的農(nóng)民增收差異的系數(shù)βi，及對(duì)農(nóng)民平均自發(fā)增收偏離值的估計(jì)結(jié)果，一起刻畫(huà)了農(nóng)民人均年純收入的結(jié)構(gòu)差異。

表4 安徽各市農(nóng)村金融發(fā)展水平系數(shù)（βi）及偏離值（αi＊）的估計(jì)結(jié)果一覽表

續(xù)表4 安徽各市農(nóng)村金融發(fā)展水平系數(shù)（βi）及偏離值（αi＊）的估計(jì)結(jié)果一覽表

由表4知，2012-2019年，各市農(nóng)民自發(fā)增收水平顯著不同，且各市農(nóng)村金融發(fā)展水平對(duì)農(nóng)民增收影響存在顯著差異。如蚌埠、銅陵、合肥等9市農(nóng)村金融發(fā)展水平對(duì)當(dāng)?shù)剞r(nóng)民增收不同程度有促進(jìn)作用，其余7市則不同程度制約農(nóng)民增收。顯示出，各市農(nóng)村金融發(fā)展水平對(duì)農(nóng)民增收呈“正負(fù)”兩種截然相反的影響效應(yīng)。結(jié)合各市農(nóng)村金融發(fā)展水平看，在經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展水平一定情況下，2012-2019年安徽省農(nóng)村金融發(fā)展水平偏高的地市，農(nóng)村金融發(fā)展水平對(duì)農(nóng)民人均純收入的邊際促進(jìn)效應(yīng)反而偏低?；蚴且蜣r(nóng)村金融發(fā)展水平較高的地區(qū)財(cái)稅等支農(nóng)力度相對(duì)不匹配，導(dǎo)致金融、財(cái)稅等惠農(nóng)政策協(xié)調(diào)融合度不高，影響政策效應(yīng)合力，農(nóng)村金融發(fā)展水平的提高對(duì)農(nóng)民人均純收入增長(zhǎng)的邊際促進(jìn)效應(yīng)反而較低；反之則反。類(lèi)似居民收入對(duì)居民邊際消費(fèi)傾向的經(jīng)濟(jì)邏輯關(guān)系。

（三）主要結(jié)論

實(shí)證結(jié)果顯示，安徽實(shí)施鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略以來(lái)，對(duì)全省農(nóng)村金融發(fā)展、農(nóng)民增收促進(jìn)效應(yīng)明顯，但仍面臨農(nóng)村金融整體發(fā)展水平不高，對(duì)促進(jìn)農(nóng)民增收效應(yīng)具有顯著地區(qū)差異，甚至有的地市農(nóng)村金融發(fā)展水平對(duì)農(nóng)民增收呈一定抑制作用。

1.安徽農(nóng)村金融發(fā)展水平整體位于中等水平，呈“W”式波浪趨升態(tài)勢(shì)?！叭r(nóng)”項(xiàng)目試點(diǎn)工作推進(jìn)力度大的地市，農(nóng)村金融發(fā)展水平提高較為明顯。隨時(shí)間推移，農(nóng)業(yè)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革帶動(dòng)的新一輪農(nóng)村金融改革成效顯著，對(duì)農(nóng)民增收改善顯著，各市農(nóng)村金融發(fā)展水平差距呈縮小態(tài)勢(shì)。

2.安徽農(nóng)民自發(fā)增收平均水平較低，農(nóng)民自發(fā)創(chuàng)收能力與當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展水平整體負(fù)相關(guān)?？傮w看，經(jīng)濟(jì)較發(fā)達(dá)地區(qū)農(nóng)民更多依賴(lài)經(jīng)濟(jì)發(fā)展紅利增收，而經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)農(nóng)民則更多通過(guò)“自強(qiáng)”增收，收入中靠自身資源創(chuàng)收占比相對(duì)較高。一定程度顯示，安徽欠發(fā)達(dá)地市農(nóng)民營(yíng)生技能匱乏，向新型農(nóng)民身份轉(zhuǎn)換緩慢，對(duì)金融資源尤其傳統(tǒng)正規(guī)金融需求不高（農(nóng)民人均貸款不足地區(qū)人均貸款1/5），制約農(nóng)村金融發(fā)展。

3.總體看，安徽農(nóng)村金融發(fā)展?fàn)顩r對(duì)農(nóng)民人均純收入增長(zhǎng)具有顯著促進(jìn)作用，在經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展水平一定的情況下，農(nóng)村金融發(fā)展水平較高的地市，其農(nóng)村金融發(fā)展水平對(duì)農(nóng)民人均純收入的邊際促進(jìn)效應(yīng)反而較低。

4.長(zhǎng)期看，城鎮(zhèn)化率顯著促進(jìn)農(nóng)民增收，但短期易加劇農(nóng)村“抽水機(jī)”效應(yīng)，在一定程度制約當(dāng)年農(nóng)民增收。或是因地方政府為確保城鎮(zhèn)化年度目標(biāo)任務(wù)實(shí)現(xiàn)，金融、財(cái)政、人才等資源加速向城鎮(zhèn)傾斜，當(dāng)期農(nóng)村地區(qū)“抽水機(jī)”效應(yīng)加劇，短期制約農(nóng)民人均純收入增長(zhǎng)。

四、農(nóng)民增收視角下農(nóng)村金融改革的路徑選擇

新時(shí)期，在鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略背景下，農(nóng)村金融改革任重道遠(yuǎn)。各部門(mén)應(yīng)高度重視當(dāng)前農(nóng)村金融發(fā)展過(guò)程中諸多不平衡、不充分問(wèn)題，深入推進(jìn)鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略，強(qiáng)化宏觀(guān)政策協(xié)調(diào)融合，持續(xù)加大農(nóng)村金融供需兩端結(jié)構(gòu)性改革力度，推進(jìn)城鄉(xiāng)金融資源合理有序配置和城鄉(xiāng)金融服務(wù)均等化，促進(jìn)農(nóng)民快速可持續(xù)增收，最終實(shí)現(xiàn)共同富裕。

（一）持續(xù)推動(dòng)政策深度融合，實(shí)現(xiàn)全局最優(yōu)

在促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的過(guò)程中，將各部門(mén)從自身角度認(rèn)為是對(duì)的措施整合到一起，有可能出現(xiàn)“合成謬誤”。避免“合成謬誤”關(guān)鍵在于推動(dòng)政府實(shí)現(xiàn)更高層次上的統(tǒng)籌，避免“各守一攤”，加大政策協(xié)調(diào)融合，對(duì)各部門(mén)出臺(tái)的改革政策進(jìn)行公共效應(yīng)評(píng)估，避免無(wú)意動(dòng)作引發(fā)資源浪費(fèi)，或各部門(mén)為堅(jiān)守各自“局部最優(yōu)”導(dǎo)致“全局最優(yōu)”無(wú)法實(shí)現(xiàn)。為避免鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略發(fā)展中的“合成謬誤”，鑒于農(nóng)業(yè)天然性弱質(zhì)產(chǎn)業(yè)及準(zhǔn)公共品產(chǎn)業(yè)的基本現(xiàn)實(shí)，各級(jí)政府應(yīng)實(shí)施農(nóng)政公共化，加大公共財(cái)政支撐，切實(shí)發(fā)揮財(cái)政政策的引領(lǐng)保障作用。同時(shí)，補(bǔ)齊農(nóng)村金融短板，構(gòu)建鄉(xiāng)村融資風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償機(jī)制，充分發(fā)揮金融、財(cái)政“兩只手”作用及“幾家抬”合力，實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)農(nóng)村優(yōu)先發(fā)展。另外，堅(jiān)持保障和改善民生，加強(qiáng)與脫貧攻堅(jiān)政策深度結(jié)合，通過(guò)“政府+銀行+保險(xiǎn)+扶貧農(nóng)戶(hù)”四位一體模式，建立扶貧小額貸款風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償機(jī)制，解決貧困戶(hù)融資難問(wèn)題。

（二）推進(jìn)農(nóng)村金融組織多元化，打通金融政策傳導(dǎo)“最后一公里”

現(xiàn)階段，我國(guó)農(nóng)村金融系統(tǒng)分為正式（商業(yè)性、政策性金融等）與非正式（農(nóng)村資金互助組織等）兩大類(lèi)。商業(yè)性銀行因追求盈利最大化，其趨利性動(dòng)機(jī)導(dǎo)致大量農(nóng)村資金外流，而政策性金融機(jī)構(gòu)因無(wú)法直接給農(nóng)戶(hù)與小微企業(yè)提供金融服務(wù)，制約其支農(nóng)功能。內(nèi)生于農(nóng)村的非正式金融組織，基于人情法則能較好解決正式金融在對(duì)農(nóng)村金融服務(wù)中存在的信息不對(duì)稱(chēng)等困境，滿(mǎn)足農(nóng)村資金需求，但因市場(chǎng)分割特征明顯、風(fēng)險(xiǎn)管控隱患大，貸款規(guī)模和范圍受限。故在當(dāng)前金融流動(dòng)性過(guò)?；厩闆r下，應(yīng)深入發(fā)展多元化農(nóng)村金融組織，適度放寬農(nóng)村非金融組織市場(chǎng)準(zhǔn)入條件，建立健全正式與非正式金融組織分工協(xié)調(diào)的垂直合作金融體系，降低金融運(yùn)行成本。協(xié)同推進(jìn)城鎮(zhèn)化建設(shè)和鄉(xiāng)村振興發(fā)展，防止因短期城鎮(zhèn)化致使農(nóng)村金融等資源大量外流現(xiàn)象，形成農(nóng)村本地資金“留得住”，外部資金“流進(jìn)來(lái)”的新格局，確保農(nóng)村地區(qū)金融等要素合理充裕。

（三）創(chuàng)新金融產(chǎn)品和服務(wù)方式，提升農(nóng)村金融普惠性、有效性。

一是推行農(nóng)戶(hù)“白名單”制度。構(gòu)建省市縣三級(jí)益農(nóng)社數(shù)據(jù)共享服務(wù)體系，聯(lián)合農(nóng)村信用體系，確定農(nóng)戶(hù)“白名單”，并依托“白名單”進(jìn)一步實(shí)施農(nóng)戶(hù)差異化信貸政策。二是創(chuàng)新性地運(yùn)用金融工具。立足當(dāng)前我國(guó)小農(nóng)戶(hù)與現(xiàn)代農(nóng)業(yè)銜接這一最現(xiàn)實(shí)問(wèn)題，推進(jìn)農(nóng)戶(hù)合作化，加大農(nóng)業(yè)供應(yīng)鏈金融產(chǎn)品創(chuàng)新，強(qiáng)化利益聯(lián)合機(jī)制，依托核心企業(yè)提高小農(nóng)戶(hù)和新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)主體融資可得性。同時(shí)，創(chuàng)新貸款合作、抵押、擔(dān)保方式，加大綠色金融創(chuàng)新，拓寬農(nóng)業(yè)農(nóng)村抵質(zhì)押物范圍，積極推廣數(shù)字普惠金融，改善農(nóng)村支付服務(wù)環(huán)境。三是創(chuàng)新農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)產(chǎn)品。持續(xù)推進(jìn)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)“擴(kuò)面、提標(biāo)、增品”工作，擴(kuò)大收入保險(xiǎn)試點(diǎn)范圍，提高保障程度，探索將土地租金成本和農(nóng)民收入納入農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保障范圍，開(kāi)展農(nóng)業(yè)物化成本保險(xiǎn)探索，建立多層次農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保障體系。

（四）強(qiáng)化金融精準(zhǔn)統(tǒng)計(jì)及監(jiān)管考核，強(qiáng)化支農(nóng)資金“為民所用”

2019年中央一號(hào)文件提出要健全農(nóng)業(yè)三產(chǎn)融合發(fā)展利益聯(lián)結(jié)機(jī)制，讓農(nóng)民更多分享產(chǎn)業(yè)增值收益。但現(xiàn)實(shí)中部分農(nóng)村新型產(chǎn)業(yè)“先下手為強(qiáng)”帶來(lái)新壟斷問(wèn)題，加劇收入分配和發(fā)展機(jī)會(huì)的不平衡。同時(shí)因不當(dāng)激勵(lì)機(jī)制，引發(fā)金融機(jī)構(gòu)村涉農(nóng)貸款虛增等道德風(fēng)險(xiǎn)，涉農(nóng)資金不“助農(nóng)”，損害了農(nóng)民的既得利益。為此，要進(jìn)一步加強(qiáng)各類(lèi)金融數(shù)據(jù)尤其是支農(nóng)貸款數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)精準(zhǔn)度，確保監(jiān)督考核數(shù)據(jù)的權(quán)威性、可靠性。加強(qiáng)完善監(jiān)管考核規(guī)則，創(chuàng)新和優(yōu)化對(duì)農(nóng)村新型產(chǎn)業(yè)壟斷現(xiàn)象的治理方式，將帶動(dòng)農(nóng)民可持續(xù)增收效果作為享受金融、財(cái)稅等優(yōu)惠政策的重要監(jiān)督考核指標(biāo)，推動(dòng)金融扶貧和產(chǎn)業(yè)扶貧融合發(fā)展，按照穿透式原則，建立金融支持與企業(yè)帶動(dòng)貧困戶(hù)脫貧、農(nóng)民增收的掛鉤機(jī)制，強(qiáng)化農(nóng)戶(hù)和涉農(nóng)企業(yè)利益聯(lián)結(jié)機(jī)制，確保農(nóng)戶(hù)享受股息或分紅等財(cái)產(chǎn)性收入，防止農(nóng)民在參與鄉(xiāng)村振興發(fā)展戰(zhàn)略中，成為“分享利益的邊緣人，分擔(dān)成本、風(fēng)險(xiǎn)的核心層”，最大化提升金融財(cái)稅等惠農(nóng)政策給農(nóng)民帶來(lái)的獲得感、幸福感。