農(nóng)村金融排斥區(qū)域差異及影響因素研究——基于省際面板數(shù)據(jù)的實證分析

潘經(jīng)韜（中南財經(jīng)政法大學工商管理學院，湖北武漢430073）

農(nóng)村金融排斥區(qū)域差異及影響因素研究——基于省際面板數(shù)據(jù)的實證分析

潘經(jīng)韜
（中南財經(jīng)政法大學工商管理學院，湖北武漢430073）

［摘要］文章基于2006－2010年中國26個省份的面板數(shù)據(jù)，構建了農(nóng)村金融排斥測算指標體系，對中國農(nóng)村金融排斥區(qū)域差異及影響因素進行了實證研究。研究結(jié)果表明：中國農(nóng)村金融排斥區(qū)域差異較大；農(nóng)村家庭人均純收入、收入結(jié)構、就業(yè)比例、城鎮(zhèn)化水平對農(nóng)村金融排斥有著顯著負向影響；而產(chǎn)業(yè)結(jié)構、財政支持力度對農(nóng)村金融排斥有著顯著正向影響。最后，根據(jù)研究結(jié)論，提出了緩解農(nóng)村金融排斥的政策建議。

［關鍵詞］農(nóng)村金融排斥；區(qū)域差異；影響因素

一、引言

農(nóng)村金融在農(nóng)村經(jīng)濟的發(fā)展中起著重要的作用。改革開放以來，中國政府一直非常重視農(nóng)村金融的發(fā)展。2003年國務院印發(fā)了《深化農(nóng)村信用社改革試點方案》，指出要加大了農(nóng)村信用社的改革力度，推進農(nóng)村金融改革的進程。2009年中央一號文件提出要全面提高農(nóng)村金融服務能力。2010年中央一號文件要求提高農(nóng)村金融服務質(zhì)量和水平。2014年中央一號文件明確提出：要加快農(nóng)村金融制度創(chuàng)新、強化金融機構“三農(nóng)”職責，發(fā)展新型農(nóng)村合作金融組織。隨著中國經(jīng)濟的快速發(fā)展和相關政策的有效實施，中國農(nóng)村金融發(fā)展取得了一定的成果，農(nóng)村金融服務質(zhì)量和水平得到了顯著的提高，農(nóng)村金融服務基礎設施得到了明顯的改善。以涉農(nóng)貸款為例，截至2012年底，中國金融機構農(nóng)村貸款余額為14．5萬億，占貸款總余額的21．6%，相比2007年末和2011年末分別增長了188．6%和19．7%。盡管中國農(nóng)村金融發(fā)展取得了較大的進步，但是中國農(nóng)村金融服務還存在嚴重的“金融排斥”現(xiàn)象，現(xiàn)行的農(nóng)村金融服務體系仍無法滿足“三農(nóng)”需求；并且由于中國區(qū)域間發(fā)展不均衡，農(nóng)村金融排斥現(xiàn)象在中國具有了明顯的區(qū)域差異。以2008年末為例，中國有39%的鄉(xiāng)鎮(zhèn)沒有或者僅有1個農(nóng)村金融機構網(wǎng)點，僅有28%的農(nóng)戶獲得過貸款［1］。農(nóng)村金融排斥已成為制約中國農(nóng)村金融發(fā)展的障礙，如何深化農(nóng)村金融改革破解農(nóng)村“金融排斥”難題，已成為政府和學術界關注的熱點問題。

金融排斥概念最早由Leyshon和Thrift提出，他們認為地理因素會制約居民獲取金融服務的便捷程度［2］。Theodoridis和Veloutsou認為金融排斥是指部分經(jīng)濟主體不能通過合理的渠道獲取金融服務［3］。Kempson和Whyley最先提出了六維度金融排斥指標體系，即從地理排斥、評估排斥、條件排斥、營銷排斥、價格排斥、自我排斥六個維度來衡量金融排斥。六維度金融排斥指標體系在學術界得到了廣泛的認可和運用。中國對金融排斥研究起步較晚，仍處在初級階段［4］。田霖從金融資源的地理分布角度入手，對中國金融排斥區(qū)域差異及其影響因素進行了實證研究［5］。王修華等基于六維度金融排斥指標體系，對中國31個省（市、自治區(qū)）的金融排斥進行的定量評價［6］。李濤通過研究發(fā)現(xiàn)中國城市居民在不同程度上存在著嚴重的金融排斥現(xiàn)象［7］。隨著對金融排斥的深入研究，越來越多的學者們對農(nóng)村金融排斥領域展開了豐富的研究。蔣潤祥，謝欣分析了中國農(nóng)村金融排斥的現(xiàn)狀，并結(jié)合國外經(jīng)驗提出了緩解農(nóng)村金融排斥的政策建議［8］。高沛星、胡振等利用面板數(shù)據(jù)分析中國農(nóng)村金融排斥區(qū)域差異及影響因素［9］［10］，但他們對影響因素的分析過于簡單，僅僅采用了相關系數(shù)檢驗，缺乏一定的說服力。劉長庚基于省級面板數(shù)據(jù)從理論和實證角度分析了農(nóng)村金融排斥對城鄉(xiāng)收入差距的影響［11］。譚燕芝等從理論和實證兩方面分析了農(nóng)村金融排斥的影響因素，但是僅僅用金融機構網(wǎng)點數(shù)來衡量金融排斥不夠全面［12］。

表1　　農(nóng)村金融排斥測算的指標體系

基于前人的研究成果和現(xiàn)實背景，本文試圖構建農(nóng)村金融排斥測算指標體系，利用2006－2010年26個省份（由于北京、天津、上海、重慶、西藏及港澳臺的部分數(shù)據(jù)缺失，因此選取剩下的26個省份）的面板數(shù)據(jù)對農(nóng)村金融排斥區(qū)域差異及其影響因素進行實證分析，并根據(jù)研究結(jié)論，就如何破解“農(nóng)村金融排斥難題”提出政策建議。

二、中國農(nóng)村金融排斥的區(qū)域差異分析

（一）農(nóng)村金融排斥指數(shù)測算的指標體系

Kempson等最先提出了六維度金融排斥指標體系［4］。目前，“六維度法”在農(nóng)村金融排斥程度的測算中得到了廣泛的運用。但是六維度金融排斥模型也存在一定的缺陷，特別是評估排斥和條件排斥具有很高的重疊性。因此本文借鑒前人的研究成果，在六維度金融排斥指標體系的基礎上，將評估排斥和條件排斥合并，建立五維度金融排斥指標體系，即：地理排斥、自我排斥、價格排斥、評估／條件排斥、營銷排斥，如表1所示。

1．地理排斥（F1）。指經(jīng)濟主體由于地理因素（距離、地理條件等）很難獲取金融服務或者完全無法獲取金融服務的現(xiàn)象。農(nóng)村金融機構覆蓋度是指農(nóng)村地區(qū)單位人口金融機構擁有數(shù)量，在一定程度上能夠反映農(nóng)村金融服務在地理上的可達性。因此本文采用農(nóng)村金融機構萬人覆蓋度來衡量地理排斥，相關數(shù)據(jù)來自于《中國農(nóng)村金融服務圖集》，其中：

2．評估／條件排斥（F2）。指金融機構基于盈利和風險的考慮，針對經(jīng)濟主體建立嚴格的評估體系和金融服務準入條件，從而使一些經(jīng)濟主體難以或者無法獲取金融服務的現(xiàn)象。本文采用農(nóng)村人均貸款水平來衡量評估／條件排斥，相關數(shù)據(jù)均來自于《中國金融年鑒》和《中國農(nóng)村金融服務圖集》，其中：

3．營銷排斥（F3）。指特定的經(jīng)濟主體被金融機構排除在金融產(chǎn)品的營銷市場之內(nèi)的現(xiàn)象。農(nóng)村金融機構貸存比反映了農(nóng)村金融機構在農(nóng)村地區(qū)吸收存款后再向農(nóng)村地區(qū)提供金融服務的積極性。因此本文采用農(nóng)村金融機構貸存比（X3）來衡量營銷排斥，相關數(shù)據(jù)均來自于《中國金融年鑒》和《中國農(nóng)村金融服務圖集》，其中：

4．價格排斥（F4）。指經(jīng)濟主體由于金融服務的價格過高而無法獲得金融服務的現(xiàn)象。本文采用農(nóng)村人均儲蓄水平（X4）來衡量價格排斥，相關數(shù)據(jù)均來自于《中國金融年鑒》和《中國農(nóng)村金融服務圖集》，其中：

5．自我排斥（F5）。指經(jīng)濟主體由于缺乏金融知識、無法理解金融服務或者因為風俗習慣等因素主觀放棄金融服務的現(xiàn)象。本文采用農(nóng)村從業(yè)人員平均文化教育程度（X5）來衡量自我排斥，相關數(shù)據(jù)來自于《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》。小學文化程度的從業(yè)人員受教育年限為6年，初中文化程度的農(nóng)村從業(yè)人員受教育年限為9年，高中及大專文化程度的農(nóng)村從業(yè)人員受教育年限為12年，大專及以上的農(nóng)村從業(yè)人員為15年。因此本文采用下面的公式來計算農(nóng)村從業(yè)人員平均文化程度：

（二）農(nóng)村金融排斥指數(shù)測算

本文采用變異系數(shù)法對五個維度的金融排斥指標賦予權重，從而計算出2006－2010年中國26個省的農(nóng)村金融排斥指數(shù)，進而分析2006－2010年26個省農(nóng)村金融排斥程度的區(qū)域差異。具體的測算步驟如下：

1．對五個維度的相關指標變量進行標準化處理。由于各個指標變量的量綱不一致，因此本文采用極差變化法對相關指標的數(shù)據(jù)進行標準化處理，計算公式如下所示：

其中Xmax、Xmin分別表示每個維度指標變量序列內(nèi)的最大值和最小值，x表示經(jīng)過標準化處理后的序列。

2．計算每個維度指標變量的平均數(shù)和標準差：

其中i表示第i個省份，j表示第j維度，xij表示第i個省份j維度指標變量值，表示第j個維度的指標變量的平均值，Sj表示第j個維度指標的標準差。

3．計算每個維度指標變量的變異系數(shù)：

其中Vj表示第j個維度指標變量的變異系數(shù)。

4．對每個維度指標變量的變異系數(shù)進行歸一化處理，并計算出每個維度的權重

其中，Wj表示第j個維度的權重值。

5．根據(jù)每個維度的權重，計算出各個省份的農(nóng)村金融排斥指數(shù)，其中，農(nóng)村金融排斥指數(shù)越高，農(nóng)村金融排斥程度越高。

（三）農(nóng)村金融排斥的區(qū)域差異分析

根據(jù)前面的農(nóng)村金融排斥指數(shù)的計算步驟，通過MATLAB2010軟件可以計算出各個維度指標的權重和2006－2010年中國26個省農(nóng)村金融排斥指數(shù)，如表2和表3所示。

由表2可知，從平均值看，各個維度占農(nóng)村金融排斥指數(shù)的權重從小到大依次為：自我排斥（0．3761）、地理排斥（0．2117）、營銷排斥（0．1479）、價格排斥（0．1357）、評估排斥（0．1286），由此可見，影響農(nóng)村金融排斥指數(shù)的兩個重要維度是自我排斥和地理排斥，這也與中國農(nóng)村金融的實際情況相符合，廣大農(nóng)村居民由于缺乏金融知識和對金融服務不夠了解，從而產(chǎn)生了“自我排斥”現(xiàn)象，此外金融機構在農(nóng)村分布也相對比較少，容易造成“地理排斥”現(xiàn)象。從時間變化上看，自我排斥和地理排斥的權重呈現(xiàn)下降的趨勢，近年來，中國農(nóng)村居民文化教育程度逐漸提高和金融機構在農(nóng)村地區(qū)的網(wǎng)點逐漸增多，因此自我排斥和地理排斥對農(nóng)村金融排斥的影響逐漸減弱，相反評估排斥、價格排斥和營銷排斥所占權重呈現(xiàn)上升的趨勢。

表2　　各排斥維度指標的權重

表3　2006－2010年中國26個省份農(nóng)村金融排斥指數(shù)

由表3可知，中國農(nóng)村金融排斥存在明顯的區(qū)域差異。第一，從省份層面看，農(nóng)村金融排斥指數(shù)最大的是云南（0．7801），其次是貴州（0．7679）、青海（0．7165）、甘肅（0．6336），這些省份的金融排斥指數(shù)均大于0．6，且都位于西部地區(qū)；農(nóng)村金融排斥指數(shù)最低的省份是浙江（0．2984），其次是廣東（0．3079）、遼寧（0．3087），這些省份的農(nóng)村金融排斥指數(shù)均在0．3左右，且都位于東部地區(qū)。第二，從地區(qū)層面看，農(nóng)村金融排斥指數(shù)從小到大依次為東部地區(qū)（0．3754）、中部地區(qū)（0．5254）、西部地區(qū)（0．6046），這也與中國的實際情況相符合。東部地區(qū)由于經(jīng)濟發(fā)展水平較高，金融市場相對活躍，因此農(nóng)村金融排斥的程度較低，而中西部地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平相對較低，金融發(fā)展相對落后，因此農(nóng)村金融排斥現(xiàn)象比較嚴重。第三，從時間上看，東部地區(qū)的農(nóng)村金融排斥程度有緩解的趨勢，而中西部地區(qū)的農(nóng)村金融排斥程度有明顯加深的趨勢。

三、農(nóng)村金融排斥區(qū)域差異影響因素的實證分析

（一）變量選擇及數(shù)據(jù)來源

參照前人的研究，本文利用面板模型對中國農(nóng)村金融排斥區(qū)域差異的影響因素進行實證研究，設定的面板模型如下所示：

在上式中，Index是農(nóng)村金融排斥指數(shù)，其他變量說明及數(shù)據(jù)來源如下：

1．農(nóng)村居民家庭人均純收入（income）。農(nóng)村家庭的經(jīng)濟狀況影響著家庭能否有效獲得農(nóng)村金融服務，而農(nóng)村居民家庭人均純收入是衡量農(nóng)村家庭經(jīng)濟狀況的重要指標，因此本文選取農(nóng)村居民家庭人均純收入作為影響農(nóng)村金融排斥的因素之一，并對income進行對數(shù)化處理得到lnincome。相關數(shù)據(jù)來源于2007－2011年的《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》。

2．農(nóng)村家庭收入結(jié)構（is）。農(nóng)村家庭的收入結(jié)構對農(nóng)村家庭金融服務的可獲得性具有重要影響（胡振，2014）。農(nóng)村家庭的收入來源主要包括家庭經(jīng)營收入、工資性收入、轉(zhuǎn)移收入和財產(chǎn)收入。本文選取農(nóng)村家庭收入結(jié)構作為影響農(nóng)村金融排斥的因素之一，并用工資性收入占家庭純收入的比重來衡量。相關數(shù)據(jù)均來源于2007－2011年的《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》。

3．就業(yè)比例（employ）。職業(yè)較為穩(wěn)定的經(jīng)濟主體，收入相對比較穩(wěn)定，這對經(jīng)濟主體的信用具有重要影響，因此這類經(jīng)濟主體不易受到金融排斥。本文選取就業(yè)比例作為影響農(nóng)村金融排斥的因素之一，并用鄉(xiāng)村從業(yè)人員占鄉(xiāng)村總?cè)丝诘谋戎貋砗饬俊Ｏ嚓P數(shù)據(jù)來自于2007－2011年的《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》。

4．產(chǎn)業(yè)結(jié)構（idus）。產(chǎn)業(yè)結(jié)構的變化情況能夠反映出農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展的狀況和第一產(chǎn)業(yè)總值占GDP的比重變化，而農(nóng)村經(jīng)濟的發(fā)展影響著農(nóng)村金融的發(fā)展。本文將產(chǎn)業(yè)結(jié)構作為影響農(nóng)村金融排斥的因素之一是用第一產(chǎn)業(yè)總值占GDP的比重來衡量產(chǎn)業(yè)結(jié)構。相關數(shù)據(jù)來源于2007－2011年的《中國統(tǒng)計年鑒》。

5．財政支農(nóng)力度（fs）。政府的財政支農(nóng)政策對發(fā)展農(nóng)村經(jīng)濟、提高農(nóng)民純收入和改善農(nóng)村金融環(huán)境具有重要推動作用。本文采用財政支農(nóng)資金占財政支出的比重來衡量財政支農(nóng)力度。相關數(shù)據(jù)均來自于2007－2011年《中國財政年鑒》和《中國區(qū)域經(jīng)濟統(tǒng)計年鑒》。

6．城鎮(zhèn)化水平（urban）。城鎮(zhèn)化進程的有序推進能夠改善農(nóng)村地區(qū)的經(jīng)濟環(huán)境、基礎設施及交通條件，從而改善農(nóng)村的金融環(huán)境。因此，本文采用城鎮(zhèn)人口占總?cè)丝诘谋戎刈鳛槌擎?zhèn)化水平的指標。相關數(shù)據(jù)均來自于2007－2011年的《中國統(tǒng)計年鑒》。

7．區(qū)域因素。中國東部地區(qū)、中部地區(qū)和西部地區(qū)的金融排斥程度表現(xiàn)出了明顯的差異，因此本文將區(qū)域因素作為影響農(nóng)村金融排斥的因素之一，設置了middle和west兩個虛擬變量，其中：

各變量的描述性統(tǒng)計分析結(jié)果及對農(nóng)村金融排斥的預期影響方向如表4所示。

（二）實證結(jié)果分析

本文采用對數(shù)據(jù)截面異方差、序列相關性都穩(wěn)健的FGLS方法，通過stata12．0軟件來估計面板模型中的各個參數(shù)。估計結(jié)果如表5所示。其中方程1為全國26個省份的FGLS面板估計結(jié)果，方程2為加入滯后一階index的FGLS面板估計結(jié)果，方程3為加入地區(qū)虛擬變量的FGLS面板估計結(jié)果，方程4為東部地區(qū)的FGLS面板估計結(jié)果，方程5為中部地區(qū)的FGLS面板估計結(jié)果，方程6為西部地區(qū)的FGLS面板估計結(jié)果。

表4　　變量的描述性統(tǒng)計

表5　FGLS面板估計結(jié)果

由表5可知，從方程1的估計結(jié)果來看，農(nóng)村居民家庭人均純收入、農(nóng)村家庭收入結(jié)構、就業(yè)比例、城鎮(zhèn)化水平對農(nóng)村金融排斥指數(shù)具有顯著的負向影響；而產(chǎn)業(yè)結(jié)構和財政支持力度對農(nóng)村金融排斥指數(shù)有著顯著正向影響。從方程2來看，上期金融排斥指數(shù)對當期農(nóng)村金融排斥指數(shù)有著顯著正向影響。從方程3來看，中部地區(qū)和西部地區(qū)的虛擬變量對農(nóng)村排斥有著顯著正向影響。從方程4的估計結(jié)果來看，城鎮(zhèn)化水平的提高在1%水平上對于緩解東部農(nóng)村金融排斥有著顯著正向影響。從方程5的估計結(jié)果來看，產(chǎn)業(yè)結(jié)構在1%水平上對中部地區(qū)農(nóng)村金融排斥有著顯著正向影響，而就業(yè)比例在1%水平上對中部地區(qū)農(nóng)村金融排斥有著顯著負向影響。從方程6的估計結(jié)果來看收入結(jié)構和城鎮(zhèn)化水平在5%水平上對西部地區(qū)農(nóng)村金融排斥程度有著顯著負向影響，而財政支持力度在5%水平上對西部地區(qū)農(nóng)村金融排斥程度有著顯著正向影響。

1．農(nóng)村居民家庭人均純收入。以方程1為例，農(nóng)村居民家庭人均純收入在5%水平上對農(nóng)村金融排斥指數(shù)有著顯著負向影響。農(nóng)村居民家庭人均收入越高，家庭的經(jīng)濟狀況相對較好，還款能力強，家庭更容易或者更有能力獲得金融服務，因此在農(nóng)村居民家庭人均純收入較高的地區(qū)，金融排斥程度相對較弱。

2．農(nóng)村家庭收入結(jié)構。以方程1為例，農(nóng)村家庭收入結(jié)構在10%水平上對農(nóng)村金融排斥指數(shù)有著顯著負向影響。農(nóng)村家庭收入結(jié)構反應的是家庭工資性收入占家庭總收入的比重，這說明農(nóng)村家庭收入結(jié)構中工資性收入所占比重越高，農(nóng)村家庭受到家庭排斥的可能性越低。

3．就業(yè)比例。以方程1為例，就業(yè)比例在5%水平上對農(nóng)村金融排斥指數(shù)有顯著負向影響。就業(yè)比例反應的是鄉(xiāng)村從業(yè)人員占鄉(xiāng)村總?cè)丝诘谋戎?，從方?、方程2和方程3的結(jié)果看，就業(yè)比例越高，農(nóng)村金融排斥越低。就業(yè)比例是農(nóng)村居民就業(yè)狀態(tài)的體現(xiàn)，職業(yè)較為穩(wěn)定的經(jīng)濟主體，收入相對比較穩(wěn)定，這對經(jīng)濟主體的信用具有重要影響，因此這類經(jīng)濟主體不易受到金融排斥。

4．產(chǎn)業(yè)結(jié)構。以方程1為例，產(chǎn)業(yè)結(jié)構在1%水平上對農(nóng)村金融排斥有著顯著正向影響。產(chǎn)業(yè)結(jié)構反映的是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值占GDP的比重，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值比重越高，第二三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展相對滯后，農(nóng)村居民相對難以獲得農(nóng)村金融服務，因此農(nóng)村金融排斥程度越嚴重。

5．財政支持力度。以方程1為例，財政支持力度在5%水平上對農(nóng)村金融排斥指數(shù)有著顯著正向影響，這與本文的預期結(jié)論相矛盾。財政支持力度是農(nóng)業(yè)財政支出占總財政支出的比重，財政支持力度與農(nóng)村金融排斥程度正相關，一方面因為本文選取的財政支持力度指標為比例指標而非總量指標，發(fā)達地區(qū)的農(nóng)業(yè)財政支出總量較高而比例較低，而不發(fā)達地區(qū)與之相反；另一方面，發(fā)達地區(qū)與不發(fā)達地區(qū)農(nóng)村金融排斥差距較大，財政支農(nóng)支出效率不高，緩解農(nóng)村金融排斥的作用有限。

6．城鎮(zhèn)化水平。以方程1為例，城鎮(zhèn)化水平在1%水平上對農(nóng)村金融排斥指數(shù)有著顯著負向影響，這表明城鎮(zhèn)化的有序推進能夠顯著緩解農(nóng)村金融排斥程度，究其原因城鎮(zhèn)化的推進完善了農(nóng)村地區(qū)的基礎設施、交通條件和通信條件，從而在一定程度上改善了農(nóng)村金融環(huán)境，因此農(nóng)村居民更容易獲得農(nóng)村金融服務。

7．區(qū)位因素。以方程2為例，中部地區(qū)和西部地區(qū)虛擬變量均在1%水平上對農(nóng)村金融排斥指數(shù)有著顯著正向影響，這表明相比東部地區(qū)，中西部地區(qū)的農(nóng)村金融排斥程度更嚴重。從估計系數(shù)上看，中部地區(qū)虛擬變量的系數(shù)要小于西部地區(qū)，說明相比中部地區(qū)，西部地區(qū)的農(nóng)村金融排斥情況更為嚴重。

四、結(jié)論與政策建議

（一）結(jié)論

本文利用2006－2010年中國26個省的面板數(shù)據(jù)，構建了農(nóng)村金融排斥指數(shù)測算的“五維”指標體系，分析了中國農(nóng)村金融排斥的區(qū)域差異，并利用FGLS回歸方法對農(nóng)村金融排斥區(qū)域差異的影響因素進行了實證分析，得出了如下結(jié)論：第一，從總體上看，中國農(nóng)村金融排斥區(qū)域差異較大，西部地區(qū)（0．6046）的農(nóng)村金融排斥指數(shù)最高，其次是中部地區(qū)（0．5254），東部地區(qū)（0．3754）的農(nóng)村金融排斥指數(shù)最小。第二，在農(nóng)村金融排斥區(qū)域差異的影響因素中，農(nóng)村居民家庭人均純收入、農(nóng)村家庭收入結(jié)構、就業(yè)比例、城鎮(zhèn)化水平和上期農(nóng)村金融排斥指數(shù)對農(nóng)村金融排斥指數(shù)具有顯著的負向影響；而產(chǎn)業(yè)結(jié)構、財政支持力度和中西部地區(qū)虛擬變量對農(nóng)村金融排斥指數(shù)有著顯著正向影響。目前中國農(nóng)村金融發(fā)展狀況并不樂觀，農(nóng)村金融排斥程度依然較高，這就需要各級政府積極尋求破解農(nóng)村金融排斥的新途徑，努力改善農(nóng)村金融環(huán)境，實現(xiàn)農(nóng)村金融的健康發(fā)展，緩解農(nóng)村金融排斥程度較高的現(xiàn)狀。

（二）政策建議

1．積極有序推進新型城鎮(zhèn)化進程。從前文的結(jié)論可以得出，城鎮(zhèn)化水平的提高對于緩解農(nóng)村金融排斥具有積極作用。加快新型城鎮(zhèn)化建設是解決“三農(nóng)”問題的重要途徑，通過推進新型城鎮(zhèn)化，可以改善農(nóng)村地區(qū)的基礎設施和經(jīng)濟環(huán)境，利用城鎮(zhèn)的“涓滴效應”和輻射效應可以吸引各類金融機構在農(nóng)村地區(qū)布置網(wǎng)點，從而在一定程度上緩解農(nóng)村金融排斥。

2．提高農(nóng)村居民收入。農(nóng)村居民收入和農(nóng)村居民收入結(jié)構對緩解農(nóng)村金融排斥具有積極作用。實現(xiàn)農(nóng)村居民收入的增加是緩解農(nóng)村金融排斥的有效途徑。政府要加大對農(nóng)業(yè)的投入，促進農(nóng)業(yè)增產(chǎn)和農(nóng)民增收；大力支持農(nóng)業(yè)龍頭企業(yè)的發(fā)展，通過龍頭企業(yè)帶動農(nóng)民增收；此外還要鼓勵農(nóng)民工回鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)，拓寬農(nóng)民增收渠道，增加農(nóng)村經(jīng)濟的活力。

3．加強農(nóng)村地區(qū)的金融服務建設，創(chuàng)新農(nóng)村金融服務方式和理念。增加農(nóng)村地區(qū)金融服務機構的數(shù)量，改善農(nóng)村金融服務的硬件條件，大力發(fā)揮農(nóng)村金融對農(nóng)村發(fā)展的支持作用，增強農(nóng)村金融機構的貸款功能，減少對農(nóng)村資金的轉(zhuǎn)移；完善小額貸款公司的相關制度和政策法規(guī)，發(fā)揮小額貸款公司在農(nóng)村金融發(fā)展中的重要作用，提高農(nóng)村資金的利用效率；建立農(nóng)村征信體系，完善農(nóng)村金融信息服務平臺，增加農(nóng)戶獲得金融服務的機會。

4．加強對農(nóng)村地區(qū)金融知識的普及力度。農(nóng)村居民的文化程度相對城市較低，金融知識和金融信息在城鄉(xiāng)之間差距較大，農(nóng)村居民金融知識的匱乏是造成金融“自我排斥”的重要原因。因此政府要鼓勵農(nóng)村地區(qū)的金融機構向農(nóng)村居民普及金融信息和金融知識，提高農(nóng)民的金融意識。

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（責任編輯：李亞利）

［作者簡介］潘經(jīng)韜（1992－），男，湖北監(jiān)利人，碩士研究生，研究方向：農(nóng)業(yè)經(jīng)濟理論與政策。