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    基于熵值法的農(nóng)村金融發(fā)展水平評(píng)價(jià)分析

    2022-03-10 06:17:26周紅瑞霍靜娟羅文峰
    安徽農(nóng)學(xué)通報(bào) 2022年3期
    關(guān)鍵詞:區(qū)域差異熵值法

    周紅瑞 霍靜娟 羅文峰

    摘 要:運(yùn)用熵值法對(duì)2010—2019年農(nóng)村金融相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)度,分析全國(guó)及三大區(qū)域的農(nóng)村金融發(fā)展水平。結(jié)果表明:我國(guó)農(nóng)村金融發(fā)展水平雖有小范圍的波動(dòng),但整體水平在提升;三大區(qū)域的農(nóng)村金融發(fā)展水平都處于上升趨勢(shì),東部區(qū)域農(nóng)村金融發(fā)展水平一直高于中部和西部區(qū)域,中部區(qū)域一直高于西部區(qū)域;但三大區(qū)域的農(nóng)村金融發(fā)展水平趨勢(shì)變化有很大不同,雖然三大區(qū)域農(nóng)村金融發(fā)展水平都呈現(xiàn)“M”型,但漲幅不同;差距波動(dòng)不同,但均趨于縮小。

    關(guān)鍵詞:熵值法;農(nóng)村金融發(fā)展水平;區(qū)域差異

    中圖分類號(hào) F832.35 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 A 文章編號(hào) 1007-7731(2022)03-0001-03

    Abstract: This paper uses the entropy method to measure the rural financial related data from 2010 to 2019, and analyzes the rural financial development level of the country and the three major regions. The study found that although the level of rural financial development in my country fluctuates in a small range, the overall level is improving. In addition, the level of rural financial development in the three regions is on an upward trend. The level of rural financial development in the eastern region has always been higher than that of the central and western regions, and the central region has always been higher than the western region. However, the trends in the development level of rural finance in the three major regions are quite different. Although the levels of rural financial development in the three major regions are all M-shaped, the growth rates are different, the gaps fluctuate differently, and all tend to narrow.

    Key words: Entropy method; Rural financial development level; Regional Difference

    鄉(xiāng)村振興在新發(fā)展時(shí)期再一次被提上國(guó)家戰(zhàn)略高度,并成為重中之重。農(nóng)村金融在 “三農(nóng)”發(fā)展和鄉(xiāng)村振興中具有重要作用,因此要切實(shí)做好“十四五”時(shí)期農(nóng)村金融服務(wù)工作,鞏固拓展脫貧攻堅(jiān)成果,提升農(nóng)村金融服務(wù)鄉(xiāng)村振興的能力和水平。農(nóng)村金融問(wèn)題是世界性難題,當(dāng)前中國(guó)農(nóng)村金融發(fā)展與改革已有了很大進(jìn)展與成效,但仍存在一定問(wèn)題。

    對(duì)于農(nóng)村金融發(fā)展水平的研究,李婕妤和李林玲[1]研究發(fā)現(xiàn)農(nóng)村金融服務(wù)與農(nóng)村互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施、農(nóng)民收入具有相互影響關(guān)系。高紅等[2]認(rèn)為金融是促進(jìn)農(nóng)村貧困地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要因素,具有帶動(dòng)農(nóng)村各生產(chǎn)要素配置的作用,但是貧困地區(qū)缺乏農(nóng)村金融發(fā)展的基礎(chǔ)環(huán)境,農(nóng)村金融精準(zhǔn)扶貧有效性受到制約。朱建華和李榮強(qiáng)[3]研究發(fā)現(xiàn)農(nóng)村金融規(guī)模的擴(kuò)大和農(nóng)村金融效率的提升可以促進(jìn)綠色發(fā)展,而農(nóng)村金融結(jié)構(gòu)對(duì)綠色發(fā)展存在負(fù)向影響;農(nóng)村金融結(jié)構(gòu)、人均GDP以及教育水平等因素對(duì)西部地區(qū)綠色發(fā)展的影響較小,農(nóng)村金融規(guī)模的擴(kuò)大以及金融效率的提升是促進(jìn)西部地區(qū)綠色發(fā)展的關(guān)鍵。陸杉和熊嬌[4]認(rèn)為,農(nóng)村金融可以直接影響農(nóng)業(yè)綠色效率,也可以通過(guò)農(nóng)地規(guī)模經(jīng)營(yíng)間接作用農(nóng)業(yè)綠色效率。李海央等[5]提出要促進(jìn)農(nóng)村金融市場(chǎng)完備發(fā)展,促使金融組織脫離“精英俘獲”行徑,提高“三農(nóng)”領(lǐng)域農(nóng)村金融服務(wù)的可得性,加強(qiáng)農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)業(yè)務(wù)和發(fā)展可持續(xù)性的能力建設(shè)?;诖?,筆者收集了2010—2019年農(nóng)村金融相關(guān)數(shù)據(jù),運(yùn)用熵值法對(duì)農(nóng)村金融發(fā)展水平進(jìn)行測(cè)度和分析。

    1 模型搭建與數(shù)據(jù)選取

    1.1 測(cè)度模型搭建—熵值法 使用熵值法計(jì)算各指標(biāo)權(quán)重,最后將各指標(biāo)的權(quán)重與標(biāo)準(zhǔn)化值相乘再累加即為各省份農(nóng)村金融發(fā)展指數(shù)。先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行無(wú)量綱預(yù)處理工作。

    1.2 指標(biāo)及數(shù)據(jù)

    1.2.1 指標(biāo)體系構(gòu)建 基于農(nóng)村金融發(fā)展的內(nèi)涵,構(gòu)建農(nóng)村金融發(fā)展水平評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,如表1所示。

    1.2.2 研究對(duì)象與數(shù)據(jù)來(lái)源 本研究所涉及的數(shù)據(jù)主要來(lái)自《中國(guó)金融年鑒》《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》以及各省份統(tǒng)計(jì)年鑒。選取30個(gè)省份的2010—2019年數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)算,由于數(shù)據(jù)缺失,剔除了中國(guó)香港、澳門和臺(tái)灣以及西藏。

    2 農(nóng)村金融發(fā)展水平分析

    圖1描述了全國(guó)及東、中、西部區(qū)域農(nóng)村金融發(fā)展水平變化趨勢(shì)。從全國(guó)整體層面來(lái)看,2010—2019年農(nóng)村金融發(fā)展水平呈現(xiàn)波動(dòng)上升趨勢(shì),在2019年達(dá)到0.218,意味著農(nóng)村金融發(fā)展水平雖有小范圍的波動(dòng),但整體水平一直在提升。2013—2015年有緩慢下降趨勢(shì),但下降范圍僅有0.023,2015—2016年大幅度上升,雖在2016年出現(xiàn)轉(zhuǎn)折點(diǎn),但2019年的農(nóng)村金融發(fā)展水平仍大于2010年。究其原因可能在于:(1)當(dāng)前農(nóng)村金融需求遠(yuǎn)大于供給,政府給予的支持不能滿足農(nóng)村金融發(fā)展的資金、設(shè)施和人才需求;(2)農(nóng)村資金大量外流。涉農(nóng)生產(chǎn)項(xiàng)目周期較長(zhǎng)、收益不高且容易受到自然災(zāi)害影響,而且農(nóng)村生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)者通常缺乏抵押品,所以多數(shù)農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)出于成本控制和風(fēng)險(xiǎn)防控等因素的考慮,偏向于城市客戶貸款而使資金流出農(nóng)村;(3)農(nóng)村金融產(chǎn)品的單一性無(wú)法滿足農(nóng)村經(jīng)營(yíng)者差異化的需求。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者因?yàn)檗r(nóng)業(yè)生產(chǎn)的周期性、地域性特點(diǎn)對(duì)資金的需求量、使用期限均存在差異,與農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)主要提供的短期小額貸款不相匹配。

    從區(qū)域?qū)用婵矗?010—2019年三大區(qū)域的農(nóng)村金融發(fā)展水平趨勢(shì)均呈現(xiàn)“M”型態(tài)勢(shì),但變化有很大不同。2010—2019年?yáng)|部區(qū)域農(nóng)村金融發(fā)展水平一直高于中、西部區(qū)域,中部區(qū)域一直高于西部區(qū)域,東、西部區(qū)域一直高于全國(guó),說(shuō)明區(qū)域的農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平會(huì)影響農(nóng)村金融發(fā)展水平。在東部區(qū)域,農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展為農(nóng)村金融提供資金保障,助力農(nóng)村金融吸納人才;在西部區(qū)域,農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展滯后阻礙農(nóng)村金融開展服務(wù),出現(xiàn)農(nóng)村金融無(wú)法精準(zhǔn)扶貧問(wèn)題。三大區(qū)域的農(nóng)村金融發(fā)展水平在2010—2013年都上升,2013—2015年都下降,2015—2016年呈現(xiàn)上升趨勢(shì),在2016年后均呈現(xiàn)下降趨勢(shì),但東部區(qū)域和西部區(qū)域在2019年的發(fā)展水平仍高于2010年,中部區(qū)域在2019年的發(fā)展水平與2010年基本持平。因?yàn)闈q幅不同,三大區(qū)域之間的差距變化不同。2010年?yáng)|部區(qū)域和中部區(qū)域的差距僅有0.001,在2015年差距達(dá)到0.048,接著差距逐漸縮小,在2019年差距縮小至0.013,西部區(qū)域與中部區(qū)域的差距也由0.156縮小到0.136,西部區(qū)域與東部區(qū)域的差距也由0.157縮小至0.148。差距縮小的原因在于國(guó)家實(shí)施區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展戰(zhàn)略,對(duì)不同區(qū)域因地施策,縮小差距。

    3 結(jié)論與討論

    研究結(jié)果表明,我國(guó)農(nóng)村金融發(fā)展水平雖有小范圍的波動(dòng),但整體水平在提升;三大區(qū)域的農(nóng)村金融發(fā)展水平都處于上升趨勢(shì),東部區(qū)域農(nóng)村金融發(fā)展水平一直高于中部和西部區(qū)域,中部區(qū)域一直高于西部區(qū)域,但三大區(qū)域的農(nóng)村金融發(fā)展水平趨勢(shì)變化有很大不同,雖然三大區(qū)域都呈現(xiàn)“M”型,但由于漲幅不同,三大區(qū)域之間的差距波動(dòng)有所不同。

    要進(jìn)一步提高農(nóng)村金融發(fā)展水平,縮小區(qū)域間差異,必須加大農(nóng)村金融投入,改善農(nóng)村金融環(huán)境和提高農(nóng)村金融產(chǎn)出。加大農(nóng)村金融投入,為農(nóng)村金融發(fā)展提供人力、物力和財(cái)力支持,政府要加強(qiáng)金融政策引導(dǎo),鼓勵(lì)農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)加大對(duì)鄉(xiāng)村振興的投入,保障農(nóng)村金融有足夠的規(guī)模支持鄉(xiāng)村振興和農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化。改善農(nóng)村金融服務(wù)環(huán)境,讓所有真正需要金融支持的農(nóng)民得到支持,也保障了農(nóng)村金融持續(xù)提供支持,鼓勵(lì)農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)推進(jìn)落實(shí)數(shù)字普惠金融基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),提高服務(wù)“三農(nóng)”的能力。加大對(duì)鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)振興的金融支持力度,提高農(nóng)村金融的產(chǎn)出效應(yīng)。

    參考文獻(xiàn)

    [1]李婕妤,李林玲.“互聯(lián)網(wǎng)+”背景下我國(guó)農(nóng)村金融服務(wù)區(qū)域差異研究——基于VAR模型的實(shí)證分析[J].哈爾濱商業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版),2021(04):33-46.

    [2]高紅,黨志琴,黨志文.精準(zhǔn)扶貧視角下金融扶貧的經(jīng)濟(jì)學(xué)思考[J].農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì),2021(07):97-99.

    [3]朱建華,李榮強(qiáng).鄉(xiāng)村振興背景下農(nóng)村金融影響西部地區(qū)綠色發(fā)展的機(jī)制分析——以貴州省為例[J].江蘇農(nóng)業(yè)科學(xué),2021,49(15):1-7.

    [4]陸杉,熊嬌.農(nóng)村金融、農(nóng)地規(guī)模經(jīng)營(yíng)與農(nóng)業(yè)綠色效率[J].華南農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版),2021,20(04):63-75.

    [5]李海央,朱明月,馬娜.農(nóng)村金融高質(zhì)量發(fā)展水平測(cè)度與時(shí)空分異[J/OL].重慶大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版):1-13[2021-09-10].http://kns.cnki.net/kcms/detail/50.1023.C.20210629.1023.002.html.

    (責(zé)編:徐世紅)

    3451500338278

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