鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略下財(cái)政金融協(xié)同支農(nóng)效率評(píng)價(jià)研究
——以廣西為例

胡 芳 陳淵鵬 陳 昕

（1.廣西大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院，廣西 南寧 530004；2.中國(guó)財(cái)政科學(xué)研究院，北京 100142）

一、引言

農(nóng)業(yè)興則國(guó)興，農(nóng)業(yè)強(qiáng)則國(guó)強(qiáng)。中央一號(hào)文件從2004 至2023 年連續(xù)多年高度重視“三農(nóng)”工作，足以看出“三農(nóng)”問(wèn)題始終是全黨工作的重中之重。農(nóng)業(yè)發(fā)展離不開(kāi)財(cái)政和金融這兩大經(jīng)濟(jì)政策的支持，二者在推進(jìn)社會(huì)主義鄉(xiāng)村振興過(guò)程中缺一不可（姚鳳閣和王兆勛，2022）。財(cái)政部門(mén)能發(fā)揮直接支農(nóng)作用，通過(guò)財(cái)政政策引導(dǎo)金融資金投入鄉(xiāng)村振興（閆坤和鮑曙光，2019）。金融機(jī)構(gòu)能放大財(cái)政支農(nóng)杠桿，為財(cái)政支農(nóng)資金提供支付和清算服務(wù)，彌補(bǔ)支農(nóng)資金運(yùn)轉(zhuǎn)不足的問(wèn)題（石丹和嚴(yán)高，2015）。由此可見(jiàn)，財(cái)政支農(nóng)與金融支農(nóng)二者相互配合、統(tǒng)籌兼顧，能夠最大限度協(xié)同提升支農(nóng)效率。

在鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略背景下，廣西積極采取財(cái)政和金融支農(nóng)措施來(lái)推進(jìn)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展。2016年廣西財(cái)政廳出臺(tái)《“十三五”全區(qū)脫貧攻堅(jiān)財(cái)政投入穩(wěn)定增長(zhǎng)機(jī)制工作方案》，進(jìn)一步加大財(cái)政專項(xiàng)扶貧資金向農(nóng)村貧困地區(qū)投入力度，為鄉(xiāng)村振興提供財(cái)政資金保障。2019 年廣西政府發(fā)布《廣西壯族自治區(qū)人民政府辦公廳關(guān)于金融服務(wù)鄉(xiāng)村振興的實(shí)施意見(jiàn)》，提出金融服務(wù)鄉(xiāng)村振興“六大目標(biāo)”，為鄉(xiāng)村振興提供金融服務(wù)保障。然而，目前廣西大部分鄉(xiāng)村振興政策將財(cái)政支農(nóng)與金融支農(nóng)兩者分別實(shí)施，且相關(guān)研究缺乏對(duì)廣西各市財(cái)政金融協(xié)同支農(nóng)效率進(jìn)行評(píng)價(jià)，難以充分發(fā)揮兩者推進(jìn)鄉(xiāng)村振興的長(zhǎng)效機(jī)理和協(xié)同作用。因此，有效評(píng)價(jià)廣西財(cái)政金融協(xié)同支農(nóng)效率和探索兩者協(xié)同支農(nóng)賦能鄉(xiāng)村振興的具體路徑迫在眉睫。

本文可能的邊際貢獻(xiàn)主要體現(xiàn)在兩個(gè)方面。一是研究?jī)?nèi)容的創(chuàng)新。以廣西壯族自治區(qū)為例，對(duì)區(qū)內(nèi)財(cái)政金融協(xié)同支農(nóng)效率進(jìn)行系統(tǒng)性評(píng)價(jià)研究，為助推西南民族地區(qū)鄉(xiāng)村振興發(fā)展做出貢獻(xiàn)，豐富相關(guān)領(lǐng)域的研究視角。二是研究方法的創(chuàng)新。運(yùn)用DEAMalmquist 模型和Tobit 模型分別對(duì)廣西14 市財(cái)政金融協(xié)同支農(nóng)效率進(jìn)行測(cè)度評(píng)價(jià)與實(shí)證研究，能清晰地呈現(xiàn)廣西14 市財(cái)政支農(nóng)、金融支農(nóng)和協(xié)同支農(nóng)效率狀況和影響因素。研究結(jié)果彌補(bǔ)西南民族地區(qū)支農(nóng)效率評(píng)價(jià)研究領(lǐng)域不足的同時(shí)，也可為同類型欠發(fā)達(dá)地區(qū)的財(cái)政金融支農(nóng)協(xié)同更好地賦能鄉(xiāng)村振興提供案例借鑒和決策支持。

二、文獻(xiàn)回顧與評(píng)述

目前，學(xué)者們對(duì)如何提高支農(nóng)效率、助力鄉(xiāng)村振興發(fā)展有許多探討，現(xiàn)有研究主要圍繞財(cái)政支農(nóng)、金融支農(nóng)和協(xié)同支農(nóng)三方面展開(kāi)。財(cái)政支農(nóng)研究大致分為三種。一是探討財(cái)政支農(nóng)的效用。財(cái)政支農(nóng)是促進(jìn)鄉(xiāng)村振興的直接力量（黃志斌和楊建州，2022），鄉(xiāng)村振興離不開(kāi)財(cái)政的支撐作用（張維剛和歐陽(yáng)建勇，2021）。二是將財(cái)政支農(nóng)與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、城鄉(xiāng)收入差距等方面相結(jié)合，探討其影響路徑。劉曉麗和韓克勇（2023）考察財(cái)政支農(nóng)與勞動(dòng)力流轉(zhuǎn)對(duì)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響；財(cái)政支農(nóng)促進(jìn)農(nóng)村家庭人力資本積累進(jìn)而縮小城鄉(xiāng)收入差距（王文波，2023）。三是構(gòu)建不同模型提高財(cái)政支農(nóng)效率。Yang（2009）建立柯布—道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)模型分析農(nóng)業(yè)財(cái)政支出對(duì)農(nóng)業(yè)發(fā)展的影響；石磊和金兆懷（2021）構(gòu)建三階段數(shù)據(jù)包絡(luò)分析模型測(cè)算財(cái)政支農(nóng)效率。

學(xué)術(shù)界認(rèn)為金融支農(nóng)作用也不容忽視，金融支農(nóng)是助力鄉(xiāng)村振興必不可少的因素（邵曉翀和杜爾玏，2021）；Semenova &Averin（2022）、唐金成和唐偉文（2022）發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)融資對(duì)促進(jìn)農(nóng)業(yè)發(fā)展具有顯著影響。還有學(xué)者將金融支農(nóng)與農(nóng)村產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整、農(nóng)村居民收入等相結(jié)合，探討其關(guān)聯(lián)，如廖紅偉和遲也迪（2020）探討政策性金融支農(nóng)對(duì)農(nóng)村產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的制度性激勵(lì)作用；張建平等（2023）探討農(nóng)地經(jīng)營(yíng)權(quán)流轉(zhuǎn)對(duì)農(nóng)村居民收入的影響機(jī)制。部分學(xué)者探討金融支農(nóng)的作用機(jī)理和路徑，通過(guò)創(chuàng)新金融支農(nóng)服務(wù)來(lái)加強(qiáng)農(nóng)業(yè)發(fā)展的可持續(xù)性（Anshari et al.，2019）；發(fā)現(xiàn)農(nóng)村金融助力鄉(xiāng)村振興的整體效率不高，需加強(qiáng)信貸支持（夏龍，2022）。

此外，還有一些學(xué)者將財(cái)政支農(nóng)和金融支農(nóng)結(jié)合起來(lái)分析二者協(xié)同作用。一是將財(cái)政和金融支農(nóng)相結(jié)合探討其協(xié)同支農(nóng)作用。Gao et al.（2013）衡量中國(guó)財(cái)政和金融支持農(nóng)業(yè)發(fā)展的影響；分析財(cái)政和金融協(xié)同支持國(guó)家農(nóng)業(yè)發(fā)展所起的作用（Beachy，2014；袁金凌等，2023）。二是將財(cái)政金融協(xié)同與農(nóng)村產(chǎn)業(yè)、城鄉(xiāng)協(xié)調(diào)發(fā)展等結(jié)合，探討其影響。如張林和溫濤（2019）探討金融支持與財(cái)政引導(dǎo)對(duì)農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展的影響效應(yīng)；對(duì)財(cái)政金融支農(nóng)政策促進(jìn)城鄉(xiāng)經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展效率進(jìn)行動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)（董文杰，2017；劉賽紅等，2022）。三是構(gòu)建模型分析協(xié)同支農(nóng)效率。如吳慶田和馬梟琴（2021）測(cè)度財(cái)政金融支農(nóng)協(xié)同減貧效率；李洪俠（2021）分析財(cái)政金融支農(nóng)協(xié)同作用。

綜上所述，已有文獻(xiàn)對(duì)支農(nóng)效果進(jìn)行了廣泛研究，對(duì)鄉(xiāng)村振興發(fā)展具有重要意義。雖然大部分文獻(xiàn)對(duì)全國(guó)支農(nóng)效率研究有著豐碩的成果，但支農(nóng)政策作用于欠發(fā)達(dá)地區(qū)鄉(xiāng)村振興的效率如何、會(huì)受何種因素影響等問(wèn)題尚未完全解決?；诖?，本文以廣西為研究對(duì)象，運(yùn)用DEA-Malmquist 模型和Tobit 模型對(duì)廣西14 市協(xié)同支農(nóng)進(jìn)行效率評(píng)價(jià)和影響因素分析，所得結(jié)論不僅能為廣西協(xié)同支農(nóng)助力鄉(xiāng)村振興提供具體政策建議，同時(shí)也為我國(guó)欠發(fā)達(dá)地區(qū)財(cái)政金融支農(nóng)協(xié)同賦能鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略提供案例參考和借鑒。

三、理論分析框架與研究方法

（一）廣西財(cái)政金融協(xié)同支農(nóng)效率測(cè)度的理論分析框架

基于支農(nóng)發(fā)展理論和協(xié)同演化理論，從財(cái)政和金融方面考慮對(duì)支農(nóng)效率的作用機(jī)理。在協(xié)同演化理論中，不同屬性的子系統(tǒng)互動(dòng)和演化，各子系統(tǒng)之間存在復(fù)雜的非線性關(guān)系。其中，參序量是協(xié)同理論中解釋系統(tǒng)有序演化的過(guò)程和機(jī)制，是大量子系統(tǒng)集體運(yùn)動(dòng)的宏觀整體模式有序程度的參量（石丹和嚴(yán)高，2015）。探討財(cái)政和金融支農(nóng)協(xié)同效率機(jī)理，將其視為由不同屬性的財(cái)政支農(nóng)系統(tǒng)與金融支農(nóng)系統(tǒng)復(fù)合而成，通過(guò)各自系統(tǒng)中的序參量作用于農(nóng)村經(jīng)濟(jì)與鄉(xiāng)村振興發(fā)展。

財(cái)政支農(nóng)是農(nóng)業(yè)發(fā)展最基本的保障，以政府部門(mén)對(duì)農(nóng)村投入作為序參量作用于農(nóng)村經(jīng)濟(jì)（董曉林等，2016）。財(cái)政發(fā)揮杠桿導(dǎo)向作用，引導(dǎo)各類資本流向農(nóng)村建設(shè)，以財(cái)政補(bǔ)貼、稅收減免和價(jià)格支持等措施不斷改善農(nóng)村融資環(huán)境。然而，財(cái)政支農(nóng)具有“公共服務(wù)”特性，需要金融支農(nóng)措施才能放大杠桿效應(yīng)。金融在支農(nóng)過(guò)程中提供穩(wěn)定資金來(lái)源，以金融機(jī)構(gòu)對(duì)鄉(xiāng)村振興建設(shè)的金融信貸為序參量（王化冰，2011；張慶紅和李宇，2023），通過(guò)信貸方式服務(wù)鄉(xiāng)村振興，吸引生產(chǎn)要素投入農(nóng)業(yè)建設(shè)，為財(cái)政支農(nóng)提供更多的有效渠道，發(fā)揮著循環(huán)動(dòng)力的支農(nóng)作用。

雖然財(cái)政和金融支農(nóng)二者的執(zhí)行主體、路徑方法和資金性質(zhì)不同，但均是社會(huì)生產(chǎn)過(guò)程中不可或缺的分配環(huán)節(jié)（曹俊勇和張樂(lè)柱，2022），通過(guò)各自序參量間的交流協(xié)調(diào)發(fā)展，在促進(jìn)社會(huì)資源優(yōu)化配置的根本目的一致。綜上所述，本文提出財(cái)政金融協(xié)同支農(nóng)效率測(cè)度的理論框架，如圖1所示。

圖1 財(cái)政金融協(xié)同支農(nóng)效率的作用機(jī)理

（二）廣西財(cái)政金融協(xié)同支農(nóng)影響因素的理論分析框架

在鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略下，財(cái)政以直接或間接方式對(duì)農(nóng)業(yè)發(fā)展提供資金支持，發(fā)揮撬動(dòng)金融資源投向農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的導(dǎo)向作用，帶動(dòng)更多社會(huì)資源流向鄉(xiāng)村振興（董曉林，2016）。財(cái)政支農(nóng)具有“公共服務(wù)”特性，資金力度有限，需要金融為支農(nóng)工作提供穩(wěn)定充足的融資渠道，而金融支農(nóng)連接資金供給和需求，財(cái)政政策引導(dǎo)金融資金流向鄉(xiāng)村振興，強(qiáng)化支農(nóng)資源配置功能（夏龍，2022）?；诖?，本文提出如下假設(shè)：

H1：財(cái)政和金融支農(nóng)發(fā)展對(duì)支農(nóng)效率有促進(jìn)作用。

受經(jīng)濟(jì)下行壓力及疫情沖擊影響，城鄉(xiāng)發(fā)展不均衡問(wèn)題日益突出，農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)差、城鄉(xiāng)收入分配差距拉大等問(wèn)題仍存在。城鄉(xiāng)收入差距過(guò)大會(huì)影響農(nóng)民生產(chǎn)積極性，容易產(chǎn)生農(nóng)民消費(fèi)性緊縮傾向，農(nóng)村勞動(dòng)力由于沒(méi)有足夠的經(jīng)濟(jì)激勵(lì)不斷向城市流動(dòng)，從而導(dǎo)致農(nóng)業(yè)生產(chǎn)缺乏足夠的勞動(dòng)力資源（王文波，2023），一定程度上會(huì)阻礙農(nóng)村發(fā)展，影響支農(nóng)經(jīng)濟(jì)效率?；诖耍疚奶岢鋈缦录僭O(shè)：

H2：城鄉(xiāng)收入分配差距的加大對(duì)支農(nóng)效率起阻礙作用。

長(zhǎng)期以來(lái)，受農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件限制，欠發(fā)達(dá)地區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)嚴(yán)重依賴農(nóng)藥和化肥的使用。雖然在生產(chǎn)過(guò)程中施肥，短期內(nèi)能對(duì)農(nóng)業(yè)增產(chǎn)有一定促進(jìn)作用，但長(zhǎng)期會(huì)造成土地和水資源污染，降低耕地質(zhì)量，影響農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展，對(duì)支農(nóng)工作容易造成農(nóng)業(yè)生產(chǎn)屏障（黃志斌和楊建州，2022）。反之，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)在支農(nóng)過(guò)程中合理利用綠色技術(shù)，減少生態(tài)污染，能緩解支農(nóng)生產(chǎn)困境?；诖?，本文提出如下假設(shè)：

H3：良好的農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)狀況對(duì)支農(nóng)效率有正向影響。

隨著鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略實(shí)施，對(duì)科技助推農(nóng)業(yè)發(fā)展的需求日益增強(qiáng)。新技術(shù)發(fā)明與推廣不僅能轉(zhuǎn)變農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式，優(yōu)化農(nóng)業(yè)資源配置，推動(dòng)農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)方式向產(chǎn)業(yè)化、集約化和規(guī)?；D(zhuǎn)型（廖紅偉和遲也迪，2020），還為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者提供更有效的生產(chǎn)工具和優(yōu)良品種，減少農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本，提高科技創(chuàng)新轉(zhuǎn)換效率，為進(jìn)一步運(yùn)用科技手段來(lái)提高支農(nóng)效率創(chuàng)造良好技術(shù)條件?；诖耍疚奶岢鋈缦录僭O(shè)：

H4：增加科學(xué)技術(shù)發(fā)展規(guī)模對(duì)協(xié)同支農(nóng)效率有促進(jìn)作用。

隨著新經(jīng)濟(jì)興起，農(nóng)業(yè)與第二、三產(chǎn)業(yè)加深聯(lián)系并融合發(fā)展，也催生了農(nóng)業(yè)發(fā)展新模式，在生產(chǎn)過(guò)程中更注重經(jīng)濟(jì)、生態(tài)和社會(huì)效益的三效合一（張林和溫濤，2019）。經(jīng)濟(jì)較好的地區(qū)外溢性和規(guī)模效應(yīng)較強(qiáng)，隨著農(nóng)村居民收入水平提高，能將更多資金投入農(nóng)業(yè)設(shè)備更新和技術(shù)引進(jìn)，極大提升農(nóng)村資源配置效率，改善支農(nóng)工作?；诖耍疚奶岢鋈缦录僭O(shè)：

H5：提升地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)支農(nóng)效率有正向影響。

（三）研究方法

1.廣西財(cái)政金融協(xié)同支農(nóng)效率DEA-Malmquist指數(shù)模型。數(shù)據(jù)包絡(luò)分析是1978 年由著名運(yùn)籌家Charnes、Cooper和Rhodes提出的一種效率評(píng)價(jià)方法，用于評(píng)價(jià)相同部門(mén)間的相對(duì)有效性。DEA 模型有規(guī)模報(bào)酬不變（BCC）和規(guī)模報(bào)酬可變（CCR）兩種形式，根據(jù)分析目的分為投入和產(chǎn)出導(dǎo)向，通過(guò)輸入決策單元（Decision Making Units，DMU）投入和產(chǎn)出數(shù)據(jù)，對(duì)截面數(shù)據(jù)運(yùn)行效率進(jìn)行靜態(tài)分析，借助數(shù)學(xué)工具以確定相對(duì)有效性的生產(chǎn)前沿面，能避免主觀因素影響，降低分析誤差值。本文借鑒李洪俠（2021）、胡芳和劉鴻鋒（2022）的研究，選擇DEA-BCC 模型分析，如式（1）所示。

式（1）中，φ為決策單元DMU的綜合效率值，當(dāng)φ＜1 時(shí)處于非DEA 有效，當(dāng)φ=1 時(shí)達(dá)到DEA 有效。xi和yi分別表示第i種投入和產(chǎn)出變量，λi為第i種組合比例，k為決策單元DMU個(gè)數(shù)。

此外，Malmquist 生產(chǎn)率指數(shù)又稱全要素生產(chǎn)率指數(shù)（Tfpch），是1953 年由Malmquist 提出，用于測(cè)度跨期動(dòng)態(tài)生產(chǎn)效率，其可分解為技術(shù)效率指數(shù)（Effch）與技術(shù)進(jìn)步指數(shù)（Tech）。DEA 模型主要是用于對(duì)截面數(shù)據(jù)進(jìn)行靜態(tài)衡量分析，Malmquist 生產(chǎn)率指數(shù)能測(cè)量時(shí)間序列動(dòng)態(tài)效率?？紤]到本文財(cái)政金融協(xié)同支農(nóng)面板數(shù)據(jù)涵蓋多個(gè)觀測(cè)時(shí)點(diǎn)，可以將Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)與DEA模型有效結(jié)合構(gòu)造不同時(shí)期的距離函數(shù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)效率分析。因此，將DEA 評(píng)價(jià)方法與Malmquist 生產(chǎn)率指數(shù)結(jié)合，構(gòu)建DEA-Malmquist模型對(duì)廣西財(cái)政金融協(xié)同支農(nóng)進(jìn)行效率測(cè)度，如式（2）所示。

式（2）中，（xt,yt）表示t時(shí)期投入產(chǎn)出向量，Dt(xt,yt) 表示第t時(shí)期距離函數(shù)，Dt+1(xt,yt) 是（xt+1,yt+1）第t期距離函數(shù)，同理可得各距離函數(shù)，通過(guò)決策單元DMU偏離生產(chǎn)前沿面的程度來(lái)判斷其相對(duì)有效性。如果該模型得出結(jié)果M＞1，說(shuō)明決策單元全要素生產(chǎn)率從t時(shí)期到t+1時(shí)期水平在提高，如果M＜1，說(shuō)明決策單元全要素生產(chǎn)率較上一期有所下降。

2.廣西財(cái)政金融協(xié)同支農(nóng)效率影響因素面板數(shù)據(jù)回歸模型。參考吳慶田和馬梟琴（2021）的研究，考慮“財(cái)政金融支農(nóng)全要素協(xié)同效率”作為被解釋變量取值介于0到1之間，屬于截?cái)鄶?shù)據(jù)，在正值上大致連續(xù)分布，可能會(huì)受到時(shí)空區(qū)域和地方政策約束條件的制約，用受限因變量回歸中的Tobit 模型進(jìn)行回歸分析，從而避免用普通最小二乘法回歸可能出現(xiàn)的參數(shù)估計(jì)有偏問(wèn)題。構(gòu)建Tobit模型表達(dá)式，如式（3）所示。

式（3）中，被解釋變量Y表示廣西財(cái)政金融協(xié)同支農(nóng)效率，xit為協(xié)同支農(nóng)影響因素，i和t分別表示廣西各市區(qū)和各年份，α代表常數(shù)項(xiàng)，β為各種因素系數(shù)值，μit表示隨機(jī)干擾項(xiàng)。

四、變量選取與數(shù)據(jù)來(lái)源

（一）變量選取

1.廣西財(cái)政金融協(xié)同支農(nóng)DEA-Malmquist 效率測(cè)度的指標(biāo)選取。借鑒吳慶田和馬梟琴（2021）與李洪俠（2021）等學(xué)者的研究，本文選取財(cái)政支農(nóng)和金融支農(nóng)投入為投入指標(biāo)，農(nóng)業(yè)發(fā)展?fàn)顩r、農(nóng)業(yè)技術(shù)條件和農(nóng)民收入水平為產(chǎn)出指標(biāo)，如表1所示。

表1 財(cái)政金融支農(nóng)協(xié)同效率投入產(chǎn)出指標(biāo)

（1）投入指標(biāo)。財(cái)政支農(nóng)資金支出主要用于農(nóng)、林、水事務(wù)建設(shè)發(fā)展，依據(jù)現(xiàn)有財(cái)政支農(nóng)統(tǒng)計(jì)口徑，主要選取“農(nóng)林水事務(wù)總支出”分析。借貸和保險(xiǎn)是金融投入社會(huì)生產(chǎn)的重要方式，能為農(nóng)業(yè)發(fā)展提供有力的融資渠道和風(fēng)險(xiǎn)保障，選取“涉農(nóng)貸款”反映金融對(duì)農(nóng)業(yè)振興、農(nóng)村建設(shè)和農(nóng)民發(fā)展的信貸支持和投入規(guī)模，采用“農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)賠款支出”衡量金融對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者的風(fēng)險(xiǎn)保障與金融服務(wù)質(zhì)量。

（2）產(chǎn)出指標(biāo)。財(cái)政金融協(xié)同支農(nóng)對(duì)鄉(xiāng)村振興具有促進(jìn)作用，主要反映在各地區(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)展?fàn)顩r、農(nóng)業(yè)技術(shù)條件和農(nóng)民收入水平等方面?；诖耍x取廣西各市“農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值”衡量當(dāng)?shù)剞r(nóng)業(yè)發(fā)展?fàn)顩r，反映一定時(shí)期內(nèi)當(dāng)?shù)剞r(nóng)業(yè)生產(chǎn)發(fā)展總成果。此外，農(nóng)業(yè)技術(shù)條件用涵蓋農(nóng)林牧漁業(yè)各種動(dòng)力機(jī)械總和的“農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力”衡量，反映當(dāng)?shù)剞r(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)和農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平。農(nóng)業(yè)發(fā)展也能帶動(dòng)農(nóng)民收入水平提高，收入水平高低也能直接反映出農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)發(fā)展的好壞，選取“農(nóng)民人均可支配收入”衡量當(dāng)?shù)剞r(nóng)民收入水平。

2.廣西財(cái)政金融協(xié)同支農(nóng)影響因素實(shí)證分析的變量選取。從協(xié)同支農(nóng)效率作用機(jī)理來(lái)看，財(cái)政支農(nóng)投入力度反映財(cái)政資金對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)、農(nóng)村建設(shè)和農(nóng)民福利的支持力度，財(cái)政支農(nóng)發(fā)展規(guī)模反映地方政府財(cái)力和支農(nóng)規(guī)模，能為農(nóng)業(yè)發(fā)展提供財(cái)政資金支持和政策引導(dǎo)（張維剛和歐陽(yáng)建勇，2021）。金融支農(nóng)投入力度為農(nóng)村建設(shè)和鄉(xiāng)村振興提供穩(wěn)健融資渠道，金融規(guī)模發(fā)展效率體現(xiàn)農(nóng)村地區(qū)金融服務(wù)可得性和質(zhì)量水平（邵曉翀和杜爾玏，2021）。此外，財(cái)政金融協(xié)同支農(nóng)效率可能受到城鄉(xiāng)收入分配差距和農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展?fàn)顩r的影響。城鄉(xiāng)收入分配差距一定程度上反映支農(nóng)措施對(duì)農(nóng)民收入水平的影響效果（王文波，2023），農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展?fàn)顩r能反映財(cái)政金融支農(nóng)政策的協(xié)同作用和發(fā)展指向。支農(nóng)效率也離不開(kāi)科學(xué)技術(shù)發(fā)展規(guī)模和當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展影響?？萍及l(fā)展能推動(dòng)涉農(nóng)產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式轉(zhuǎn)變，增強(qiáng)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。隨著當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展和農(nóng)民生活水平提高，能將更多資金投入農(nóng)業(yè)設(shè)備更新和技術(shù)引進(jìn)，地區(qū)外溢性和規(guī)模效應(yīng)較強(qiáng)，農(nóng)業(yè)設(shè)施和農(nóng)村服務(wù)管理水平提高，在一定程度上緩解支農(nóng)困境。

基于以上分析，借鑒韓占兵（2014）研究，考慮數(shù)據(jù)可得性，選取多項(xiàng)重要指標(biāo)作為影響廣西財(cái)政金融協(xié)同支農(nóng)效率的解釋變量，變量說(shuō)明如表2所示。

表2 廣西財(cái)政金融協(xié)同支農(nóng)效率影響因素

結(jié)合本文所選相關(guān)變量，具體回歸模型構(gòu)建如式（4）所示。

（二）數(shù)據(jù)來(lái)源

1.廣西財(cái)政金融協(xié)同支農(nóng)DEA-Malmquist 效率測(cè)度的數(shù)據(jù)來(lái)源?！稗r(nóng)林水事務(wù)總支出”“農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值”“農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力”和“農(nóng)民人均可支配收入”數(shù)據(jù)來(lái)源于2010—2021年《廣西統(tǒng)計(jì)年鑒》；“涉農(nóng)貸款”主要根據(jù)2010—2021 年廣西各市農(nóng)村金融服務(wù)報(bào)告與各市國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)整理得到；“農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)賠款支出”來(lái)源于中國(guó)研究數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)。

2.廣西財(cái)政金融協(xié)同支農(nóng)影響因素實(shí)證分析的數(shù)據(jù)來(lái)源?！柏?cái)政金融支農(nóng)全要素協(xié)同效率”數(shù)據(jù)由上文利用DEAP 2.1 軟件計(jì)算得到，“財(cái)政支農(nóng)投入力度”、“財(cái)政支農(nóng)發(fā)展規(guī)模”和“金融支農(nóng)投入力度”等相關(guān)變量數(shù)據(jù)來(lái)源于2010—2021年《廣西統(tǒng)計(jì)年鑒》。

五、結(jié)果分析

（一）廣西各市財(cái)政金融協(xié)同支農(nóng)效率DEA分析

根據(jù)式（1）并運(yùn)用DEAP 2.1 軟件分析得到2010—2021年廣西14市財(cái)政金融協(xié)同支農(nóng)效率DEA測(cè)度結(jié)果，具體如表3所示。

表3 2010—2021年廣西14市財(cái)政金融支農(nóng)效率DEA測(cè)度結(jié)果

由表3可知，2010—2021年廣西各市協(xié)同支農(nóng)綜合效率均值在區(qū)間［0.818，0.956］，財(cái)政支農(nóng)綜合效率均值在區(qū)間［0.624，0.788］，金融支農(nóng)綜合效率均值在區(qū)間［0.747，0.819］，協(xié)同支農(nóng)綜合效率均值區(qū)間遠(yuǎn)大于其他兩種支農(nóng)方式，表明協(xié)同支農(nóng)效率顯著優(yōu)于單一支農(nóng)效率，能有效彌補(bǔ)單一支農(nóng)方式不足，推動(dòng)支農(nóng)效率更趨近生產(chǎn)前沿面。

1.財(cái)政支農(nóng)效率分析。廣西財(cái)政支農(nóng)綜合效率均值從2010 年0.788 下降到2021 年0.659，大部分市區(qū)財(cái)政支農(nóng)綜合效率小于1，少部分市區(qū)不變，說(shuō)明廣西大部分市區(qū)在支農(nóng)過(guò)程存在財(cái)政投入不足問(wèn)題。其中防城港和貴港財(cái)政支農(nóng)效率保持不變，反映財(cái)政支農(nóng)投入較為穩(wěn)定，與當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展較匹配；而南寧、柳州、百色市綜合效率呈下降趨勢(shì)，可能是由于技術(shù)效率較低，農(nóng)業(yè)科技投入較少，影響財(cái)政支農(nóng)綜合效率。

2.金融支農(nóng)效率分析。廣西金融支農(nóng)綜合效率均值從2010 年0.798 上升到2021 年0.819，大部分市區(qū)金融支農(nóng)綜合效率小于1，甚至小部分市區(qū)出現(xiàn)低值，只有北海和防城港綜合效率不變，說(shuō)明在金融支農(nóng)過(guò)程中金融投入力度不足，金融支農(nóng)政策引導(dǎo)關(guān)注較少，沒(méi)有達(dá)到金融投入規(guī)模有效性。尤其南寧的金融支農(nóng)綜合效率近幾年均小于0.5，金融支農(nóng)效率偏低，需加大金融支農(nóng)投入力度。

3.財(cái)政金融協(xié)同支農(nóng)效率分析。廣西財(cái)政金融協(xié)同支農(nóng)綜合效率均值從2010 年0.890 下降到2021年0.861，協(xié)同支農(nóng)效率總體要高于單一支農(nóng)方式效率，其中防城港、北海和貴港綜合效率是有效的，其他市區(qū)協(xié)同支農(nóng)效率有待提高，尤其金融支農(nóng)力度還有待加強(qiáng)。

（二）廣西各市財(cái)政金融支農(nóng)協(xié)同效率Malmquist指數(shù)分解分析

根據(jù)式（2）并運(yùn)用DEAP 2.1 軟件分析得到2010—2021年廣西14市財(cái)政金融協(xié)同支農(nóng)效率Malmquist指數(shù)分解結(jié)果，具體如表4所示。

表4 2010—2021年廣西14市財(cái)政金融協(xié)同支農(nóng)效率Malmquist指數(shù)分解

由表4可知，2010—2021年廣西財(cái)政金融協(xié)同支農(nóng)全要素生產(chǎn)率均值為0.935，除防城港外，廣西大部分市區(qū)全要素生產(chǎn)率均小于1，說(shuō)明廣西各市協(xié)同支農(nóng)效率降低，財(cái)政和金融協(xié)同支農(nóng)效果較弱。

1.技術(shù)效率變化分析。廣西各市協(xié)同支農(nóng)技術(shù)效率變化均值小于1，說(shuō)明2010年至今廣西財(cái)政金融支農(nóng)投入在技術(shù)效率層面的協(xié)同水平較低，未能得到很好的發(fā)展。其中桂林和百色技術(shù)效率均大于1，說(shuō)明協(xié)同支農(nóng)技術(shù)運(yùn)用較好。南寧等小部分市區(qū)技術(shù)效率小于1，仍需采取針對(duì)性科技投入政策來(lái)提升當(dāng)?shù)貐f(xié)同支農(nóng)技術(shù)效率。

2.技術(shù)進(jìn)步變化分析。廣西各市協(xié)同支農(nóng)技術(shù)進(jìn)步變化均值小于1，呈下降趨勢(shì)，只有防城港市技術(shù)進(jìn)步變化大于1，其余均小于1，反映廣西大部分市區(qū)協(xié)同支農(nóng)技術(shù)下降幅度較大，農(nóng)業(yè)農(nóng)村改革進(jìn)程主要受制于技術(shù)進(jìn)步不足，技術(shù)進(jìn)步協(xié)同支農(nóng)效率有待提高。

3.純技術(shù)效率變化分析。廣西各市協(xié)同支農(nóng)純技術(shù)效率變化均值為1，說(shuō)明廣西大部分市區(qū)純技術(shù)協(xié)同效率較為穩(wěn)定，對(duì)已有技術(shù)運(yùn)用較好，只有小部分如柳州、賀州等市區(qū)純技術(shù)效率小于1，反映廣西大部分地區(qū)對(duì)強(qiáng)化財(cái)政支農(nóng)和金融支農(nóng)的技術(shù)銜接比較重視，能加強(qiáng)財(cái)政金融支農(nóng)政策技術(shù)聯(lián)動(dòng)，不斷提高協(xié)同支農(nóng)純技術(shù)效率。

4.規(guī)模效率變化分析。廣西各市協(xié)同支農(nóng)規(guī)模效率變化均值小于1，只有桂林、梧州規(guī)模效率大于1，表明廣西財(cái)政金融協(xié)同支農(nóng)規(guī)模投入不足，未能達(dá)到預(yù)期財(cái)政金融協(xié)同支農(nóng)的規(guī)模有效性。2010—2021年廣西14市協(xié)同支農(nóng)效率分解如圖2所示。

圖2 2010—2021年廣西14市支農(nóng)不同效率分解

（三）廣西財(cái)政金融協(xié)同支農(nóng)影響因素實(shí)證結(jié)果分析

運(yùn)用Eviews 軟件對(duì)廣西財(cái)政金融協(xié)同支農(nóng)效率影響因素進(jìn)行Tobit回歸，運(yùn)行結(jié)果如表5所示。由表5可知，廣西財(cái)政金融協(xié)同支農(nóng)效率影響因素的Tobit回歸結(jié)果為：

表5 廣西財(cái)政金融協(xié)同支農(nóng)效率影響因素的Tobit回歸結(jié)果

其中，財(cái)政支農(nóng)投入力度（GSA）、金融規(guī)模發(fā)展效率（FSE）、城鄉(xiāng)收入分配差距（URG）和農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)狀況（DAP）在1%的顯著性水平下通過(guò)檢驗(yàn)，當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展水平（GDP）和金融支農(nóng)投入力度（FIA）分別在5%和10%水平下顯著，反映出這些變量對(duì)廣西協(xié)同支農(nóng)效率起到關(guān)鍵性作用?？赡苁軜颖緮?shù)據(jù)有限和地區(qū)門(mén)檻效應(yīng)影響，財(cái)政支農(nóng)發(fā)展規(guī)模（GFD）和科學(xué)技術(shù)發(fā)展規(guī)模（STD）未能通過(guò)顯著性水平檢驗(yàn)，具體而言：

首先，財(cái)政支農(nóng)投入力度（GSA）對(duì)廣西財(cái)政金融協(xié)同支農(nóng)效率有顯著積極作用，說(shuō)明財(cái)政支農(nóng)投入力度加大能有效提高協(xié)同支農(nóng)效率，財(cái)政支持農(nóng)村發(fā)展力度越大，協(xié)同支農(nóng)效率越高。其次，金融支農(nóng)投入力度（FIA）與廣西協(xié)同支農(nóng)效率也呈正相關(guān)關(guān)系，反映涉農(nóng)貸款投入力度越大，協(xié)同支農(nóng)效率越高。金融規(guī)模發(fā)展效率（FSE）對(duì)廣西協(xié)同支農(nóng)效率有正向作用，金融規(guī)模發(fā)展越大，對(duì)支農(nóng)工作提供更大規(guī)模的融資渠道。再次，城鄉(xiāng)收入分配差距（URG）與廣西協(xié)同支農(nóng)效率顯著相關(guān)，但系數(shù)為負(fù)，表明城鄉(xiāng)收入分配差距對(duì)協(xié)同支農(nóng)效率提高在一定程度上會(huì)起阻礙作用，城鎮(zhèn)和農(nóng)村居民人均可支配收入差距越大，協(xié)同支農(nóng)效率會(huì)越低。此外，農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)狀況（DAP）對(duì)廣西協(xié)同支農(nóng)效率為顯著正相關(guān)關(guān)系，說(shuō)明農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投入越大，協(xié)同支農(nóng)效率越好。當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展水平（GDP）對(duì)廣西協(xié)同支農(nóng)效率也有促進(jìn)作用，隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平提高，更多資金投入農(nóng)業(yè)設(shè)備更新和農(nóng)業(yè)技術(shù)引進(jìn)，不斷提高支農(nóng)效率。最后，雖然財(cái)政支農(nóng)發(fā)展規(guī)模（GFD）和科學(xué)技術(shù)發(fā)展規(guī)模（STD）與廣西協(xié)同支農(nóng)效率關(guān)系不顯著，未能通過(guò)顯著性水平檢驗(yàn)，這與理論預(yù)期判斷有所出入。主要原因可能是廣西大部分地區(qū)的財(cái)政支農(nóng)發(fā)展規(guī)模和科學(xué)技術(shù)發(fā)展規(guī)模相對(duì)穩(wěn)定，波動(dòng)范圍小，對(duì)協(xié)同支農(nóng)效率影響存在一定門(mén)檻效應(yīng)，同時(shí)可能受樣本數(shù)據(jù)限制，對(duì)顯著性水平檢驗(yàn)也會(huì)產(chǎn)生一定影響，因而未能成為影響廣西財(cái)政金融協(xié)同支農(nóng)效率的關(guān)鍵因素之一。

六、政策啟示

通過(guò)實(shí)證發(fā)現(xiàn)，財(cái)政支農(nóng)投入力度、金融支農(nóng)投入力度、金融規(guī)模發(fā)展效率、農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)狀況和當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)廣西協(xié)同支農(nóng)效率有促進(jìn)作用，但城鄉(xiāng)收入分配差距會(huì)對(duì)其產(chǎn)生一定負(fù)面影響。為了更好地提高廣西財(cái)政金融協(xié)同支農(nóng)效率，助力協(xié)同支農(nóng)賦能鄉(xiāng)村振興發(fā)展，提出以下政策啟示。

1.應(yīng)持續(xù)加大廣西財(cái)政和金融支農(nóng)投入力度，不斷完善協(xié)同支農(nóng)政策頂層設(shè)計(jì)。廣西各市積極主動(dòng)發(fā)揮財(cái)政杠桿作用，努力由“主導(dǎo)支農(nóng)”向“引導(dǎo)支農(nóng)”轉(zhuǎn)變，不斷建立健全多主體聯(lián)合支農(nóng)的多元化體系，努力構(gòu)建“政府+銀行+保險(xiǎn)+期貨+合作社”協(xié)同支農(nóng)聯(lián)動(dòng)機(jī)制，加大協(xié)同支農(nóng)投入力度。同時(shí)，結(jié)合國(guó)務(wù)院和有關(guān)部委出臺(tái)的鄉(xiāng)村振興文件，制定適合當(dāng)?shù)刎?cái)政資金和金融資本投入鄉(xiāng)村振興工作的實(shí)施細(xì)則，加強(qiáng)協(xié)同支農(nóng)工作規(guī)范引領(lǐng)。

2.應(yīng)持續(xù)引導(dǎo)廣西金融發(fā)展為支農(nóng)服務(wù)，積極探索財(cái)政撬動(dòng)金融支農(nóng)新模式。廣西各地應(yīng)貫徹實(shí)施“引金入桂”和“引銀下鄉(xiāng)”戰(zhàn)略，探索“政府+金融機(jī)構(gòu)+農(nóng)擔(dān)公司+農(nóng)戶”協(xié)同支農(nóng)擔(dān)保模式（胡芳等，2022），擴(kuò)大融資授信額度，為涉農(nóng)企業(yè)提供信貸利率優(yōu)惠。同時(shí)鼓勵(lì)各地金融機(jī)構(gòu)針對(duì)不同群體推出“林業(yè)貸”“蔗農(nóng)貸”“柑橘貸”等特色貸款產(chǎn)品，不斷創(chuàng)新“桂惠貸”“桂信融”等特色涉農(nóng)企業(yè)貸，落實(shí)涉農(nóng)企業(yè)貸款風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償專項(xiàng)資金政策，從而持續(xù)激發(fā)金融支農(nóng)內(nèi)生動(dòng)力。

3.應(yīng)持續(xù)改善廣西農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)狀況，引導(dǎo)探索“政府+金融扶貧+現(xiàn)代農(nóng)業(yè)”行動(dòng)計(jì)劃。廣西各地應(yīng)引導(dǎo)金融機(jī)構(gòu)依托“桂信融”和“桂惠通”平臺(tái)，從農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)介入幫助農(nóng)戶募集生產(chǎn)資金，將一部分募集到的支農(nóng)資金主要用于引進(jìn)測(cè)土配方施肥和水肥一體化滴灌施肥等現(xiàn)代高效施肥技術(shù)，因地制宜發(fā)展無(wú)人機(jī)植保、生物傳感和檢測(cè)技術(shù)等農(nóng)業(yè)生產(chǎn)自動(dòng)化技術(shù)，不斷推進(jìn)高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建設(shè)，改善農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)狀況，打通支農(nóng)生產(chǎn)通道。

4.應(yīng)持續(xù)推動(dòng)廣西當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展，探索實(shí)施縣域支農(nóng)經(jīng)濟(jì)帶動(dòng)戰(zhàn)略。按照廣西全區(qū)各地農(nóng)業(yè)資源稟賦、發(fā)展特點(diǎn)和功能區(qū)定位，發(fā)展壯大縣域特色農(nóng)業(yè)主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)，落實(shí)“農(nóng)企入桂項(xiàng)目落實(shí)、金融助力轉(zhuǎn)型升級(jí)”行動(dòng)。引導(dǎo)經(jīng)濟(jì)發(fā)展后備資金不斷投入農(nóng)業(yè)設(shè)備的更新和農(nóng)業(yè)技術(shù)的引進(jìn)，不斷強(qiáng)化示范引領(lǐng)和以點(diǎn)帶面，加快協(xié)同支農(nóng)“一縣一策”改革試點(diǎn)。通過(guò)增強(qiáng)縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展“造血”功能，不斷提高農(nóng)村居民生活水平和完善農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施，為支農(nóng)工作減少經(jīng)濟(jì)障礙。

5.應(yīng)努力縮小廣西城鄉(xiāng)收入分配差距，引導(dǎo)轉(zhuǎn)變城鄉(xiāng)二元體制格局。通過(guò)前文回歸結(jié)果分析可知城鄉(xiāng)收入分配差距的加大對(duì)廣西財(cái)政金融協(xié)同支農(nóng)效率有一定阻礙作用，要采取措施不斷縮小城鄉(xiāng)收入分配差距。在鄉(xiāng)村振興過(guò)程中，廣西政府應(yīng)采取更具包容性的城鄉(xiāng)一元化發(fā)展政策，財(cái)政金融支農(nóng)政策應(yīng)向廣西農(nóng)村產(chǎn)業(yè)、科技方面傾斜，加強(qiáng)農(nóng)村地區(qū)醫(yī)療、教育等公共服務(wù)領(lǐng)域改革，為涉農(nóng)企業(yè)給予適當(dāng)稅收優(yōu)惠政策，努力提高廣西收入分配公平程度，從而提高協(xié)同支農(nóng)效率。