我國農(nóng)村金融與農(nóng)村經(jīng)濟協(xié)同高質量發(fā)展的時空演化

李海央,符景然,楊 敏,韓旭韓,連文婷,朱德璋,田甜銘梓,*

(1.昆明理工大學 管理與經(jīng)濟學院,云南 昆明 600504; 2.昆士蘭大學 商業(yè)、經(jīng)濟和法律學院,澳大利亞 昆士蘭州 QLD4072)

農(nóng)業(yè)部門發(fā)揮產(chǎn)品貢獻、市場貢獻、要素貢獻和外匯貢獻的能力,是社會分工和國民經(jīng)濟其他部門得以獨立并持續(xù)發(fā)展的基礎[1],在“十四五”時期,鄉(xiāng)村振興是民族復興的必由之路。農(nóng)村經(jīng)濟是鄉(xiāng)村振興的重點、難點;然而,農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展仍突出存在著小農(nóng)戶與大市場、高成本投入與低經(jīng)濟效益、基礎薄弱與快速發(fā)展、追逐高產(chǎn)與保護生態(tài)環(huán)境之間的矛盾,過度依賴要素投入、投資驅動、規(guī)模擴張或外需拉動的粗放式經(jīng)濟增長模式難以為繼。在對發(fā)展階段性特征的理性判斷下,要轉換發(fā)展方式、優(yōu)化經(jīng)濟結構、變革增長動力,從而調(diào)整區(qū)域資源配置、整合利益分配、克服市場失靈,引導生產(chǎn)要素向農(nóng)村領域集聚與流通[2],以推動經(jīng)濟的高質量發(fā)展。農(nóng)村經(jīng)濟高質量發(fā)展的內(nèi)涵體現(xiàn)在城鄉(xiāng)融合、要素流動、生態(tài)效應、糧食安全、農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化等多個層面[3-4],目的是解決農(nóng)村發(fā)展不平衡不充分的問題。農(nóng)村經(jīng)濟的高質量發(fā)展作為構建“國內(nèi)大循環(huán)為主體、國內(nèi)國際雙循環(huán)協(xié)調(diào)促進”格局的重要基石,既是對宏觀經(jīng)濟高質量發(fā)展戰(zhàn)略的根本遵循,也是于百年未有之大變局中把握戰(zhàn)略航向的理性判定[5-6]。

金融作為經(jīng)濟發(fā)展的助推器和潤滑劑,是推進經(jīng)濟高質量發(fā)展的核心要素[7]。我國金融體系有序擴張,激勵機制逐步形成,發(fā)展環(huán)境持續(xù)優(yōu)化,開放步伐穩(wěn)定提速,彰顯了中國漸進式改革的智慧。上述發(fā)展歷程也是不斷改進和提升金融服務實體經(jīng)濟能力的過程,但也存在著農(nóng)村金融資金實力偏弱且覆蓋面不足、產(chǎn)品與服務單一、經(jīng)營風險難以有效控制、配套支持政策有待完善、金融目標定位與政策初衷存在背離等多重問題[8]。縱觀我國“三農(nóng)”發(fā)展歷程,無論是農(nóng)業(yè)轉型升級、農(nóng)民持續(xù)增收還是農(nóng)村經(jīng)濟穩(wěn)定增長,都離不開農(nóng)村金融的支持[9]。“三農(nóng)”要實現(xiàn)高質量發(fā)展,首要問題便是獲得高效、高質量的金融支持[10]。聶麗等[11]指出,農(nóng)村金融集聚具備增強服務普惠性、促進實體產(chǎn)業(yè)發(fā)展、促使區(qū)域產(chǎn)業(yè)結構調(diào)整、引導農(nóng)村產(chǎn)業(yè)轉型升級的功能效應。王妍等[12]指出,農(nóng)村金融資源配置效率的提升可以有效促進農(nóng)村金融資源邊際產(chǎn)出、農(nóng)村儲蓄投資轉化率、農(nóng)村儲蓄率的提高,進而促進農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展?？梢?高質量發(fā)展的農(nóng)村金融理應是社會資產(chǎn)的看守者和社會價值的支持者,也是農(nóng)村經(jīng)濟高質量發(fā)展的重要依托。

Saint-Paul[13]提出,金融與經(jīng)濟之間存在金融發(fā)展程度“高水平”與“低水平”區(qū)別下的雙重均衡。金融發(fā)展程度的“高水平”即高質量發(fā)展,根據(jù)制度學派的觀點啟示,構造金融體系的高質量發(fā)展以支撐實體經(jīng)濟的高質量發(fā)展,利于以較小成本實現(xiàn)二者的協(xié)調(diào)機制,這就要求金融體系自身的運行機制協(xié)調(diào)順暢,而且不能因金融的過度膨脹阻礙實體經(jīng)濟。農(nóng)村金融與農(nóng)村經(jīng)濟的高質量發(fā)展也應構成相輔相成之體系,在“金融-經(jīng)濟”完整系統(tǒng)下協(xié)同促進的循環(huán)齒輪日益穩(wěn)固,形成正反饋的相互關聯(lián)。

綜上,農(nóng)村金融與農(nóng)村經(jīng)濟的高質量發(fā)展作為我國發(fā)展的中長期命題,二者的協(xié)調(diào)關系與支撐程度關乎社會主義現(xiàn)代化建設全局。將農(nóng)村金融與農(nóng)村經(jīng)濟置于統(tǒng)一分析框架之中,定量刻畫二者的高質量發(fā)展水平,揭示其分異特征與二者協(xié)調(diào)支撐的演化規(guī)律,有助于為暢通農(nóng)村金融與農(nóng)村經(jīng)濟的協(xié)同高質量發(fā)展路徑提供反饋。

1 高質量發(fā)展水平的指數(shù)測度

1.1 涵義澄明

農(nóng)村金融高質量發(fā)展包含“量的擴張”與“質的提升”雙重維度:一是量的擴張,體現(xiàn)為金融可得性程度的提升,這是農(nóng)村生產(chǎn)經(jīng)營主體能夠以合理成本獲取正規(guī)金融資源、服務的要求,實質是對農(nóng)村金融資源供給性與需求性的平衡;二是質的提升,體現(xiàn)為金融可持續(xù)發(fā)展能力的提升,強調(diào)農(nóng)村金融機構的生存可持續(xù)與農(nóng)村金融服務的發(fā)展可持續(xù),實質是對農(nóng)村金融使用效應性和可負擔性的優(yōu)化[9,14]。

農(nóng)村經(jīng)濟高質量發(fā)展要在“鞏固、增強、提升、暢通”上下功夫:一是鞏固成果,主要指鞏固脫貧攻堅成果,既是對“兩不愁三保障”基本要求的鞏固,還是助力鄉(xiāng)村振興、推動共同富裕的重要前提;二是增強動能,需著力補齊農(nóng)業(yè)科技短板,培育農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展動能,激活市場、要素和主體等農(nóng)業(yè)發(fā)展的動力源,是農(nóng)業(yè)供給滿足市場化多元需求、實現(xiàn)農(nóng)村經(jīng)濟效益的保障;三是提升效能,應兼顧農(nóng)村經(jīng)濟的結構優(yōu)化與轉型升級,以發(fā)展的協(xié)調(diào)性為目標,要求農(nóng)村經(jīng)濟的發(fā)展限定于資源和環(huán)境的承載能力之內(nèi),是農(nóng)業(yè)由數(shù)量型增長向質量型增長轉變的根本途徑;四是暢通循環(huán),需符合國內(nèi)國際雙循環(huán)的大格局,既包括國內(nèi)市場環(huán)境下農(nóng)村經(jīng)濟的小循環(huán),還應為宏觀經(jīng)濟的大循環(huán)疏通“經(jīng)絡”,提供良好運行機制。

事物發(fā)展必定具備內(nèi)在邏輯與固有規(guī)律,農(nóng)村金融與農(nóng)村經(jīng)濟的高質量發(fā)展皆是演化著的發(fā)展觀,整體來看是不斷創(chuàng)造新的發(fā)展條件的連續(xù)過程[15]。根據(jù)系統(tǒng)動態(tài)平衡理論,從復雜、龐大的“大系統(tǒng)”角度出發(fā),在事物運動中要保持系統(tǒng)的、動態(tài)的平衡,既不追求絕對的平衡,也不追求絕對的不平衡[16]。因此,農(nóng)村金融與農(nóng)村經(jīng)濟協(xié)同高質量發(fā)展的含義在于,在保證各自系統(tǒng)內(nèi)子維度協(xié)調(diào)運轉的前提下,二者要存在相互影響作用的動態(tài)演進路徑,不僅體現(xiàn)于宏觀尺度農(nóng)村金融與農(nóng)村經(jīng)濟高質量發(fā)展水平的空間分布格局,還體現(xiàn)在二者空間關聯(lián)性的演化規(guī)律是否存在共變關系。當然,相互作用的方式與程度并非一味強調(diào)同步提升,更應為了實現(xiàn)系統(tǒng)功能而處于相互協(xié)同、良性互動的有序狀態(tài),并強調(diào)“大系統(tǒng)”整體能否達到更優(yōu)、更有效率的狀態(tài)。

1.2 指標體系

以含義澄明為基礎,參照相關研究的有益元素,構建評價指標體系(表1),分別用于評定農(nóng)村金融高質量發(fā)展水平和農(nóng)村經(jīng)濟高質量發(fā)展水平。農(nóng)村金融高質量發(fā)展以“量的擴張”“質的提升”為一級指標,選取網(wǎng)點人口覆蓋率、涉農(nóng)貸款人口覆蓋率、不良貸款率等11項二級指標進行刻畫。農(nóng)村經(jīng)濟以“鞏固成果”“增強動能”“提升效能”“暢通循環(huán)”為一級指標,選取農(nóng)村人均可支配收入、知識產(chǎn)權創(chuàng)造指數(shù)、耕地復種指數(shù)等13項二級指標進行刻畫。

表1 高質量發(fā)展評價指標體系Table 1 Evaluation index system for high-quality development

1.3 指數(shù)合成

1.3.1 數(shù)據(jù)處理

結合研究問題的實際需要、二級指標測算與可得性,將本研究的時間范圍界定于2010-2019年,空間范圍定在除香港、澳門、臺灣外的31個省(自治區(qū)、直轄市)?；A數(shù)據(jù)獲取于《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒(2011-2020)》《中國農(nóng)業(yè)統(tǒng)計資料(1949-2019)》《中國第三產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計年鑒(2011-2020)》《中國人口和就業(yè)統(tǒng)計年鑒2011-2020》《中國金融年鑒(2011-2020)》《中國農(nóng)業(yè)知識產(chǎn)權創(chuàng)造指數(shù)報告(2013-2020)》《中國農(nóng)產(chǎn)品進出口月度統(tǒng)計報告(2009-2019年)》《中國分省份市場化指數(shù)報告(2021)》,以及國家統(tǒng)計局官網(wǎng)、中國人民銀行官網(wǎng)、中經(jīng)網(wǎng)、WIND數(shù)據(jù)庫、國泰安數(shù)據(jù)庫等。采用線性插值法、B-J短期估測等方法對缺失數(shù)據(jù)進行填補。

1.3.2 熵權TOPSIS法

基于綜合評價的需要,選取熵權TOPSIS法判定各指標的離散程度并計算權重。

首先,對第i個評價對象(i=1, 2, …,m)的第j項指標(j=1, 2, …,n)Xij進行標準化處理得到Zij:

(1)

在本文構建的評價體系中,不良貸款率、萬元農(nóng)業(yè)GDP耗水和萬元農(nóng)業(yè)GDP耗能為逆向指標,其他均為正向指標。

對于第j項指標而言,其信息熵(Ej)為

(2)

求取熵權(Wj):

(3)

生成序列Mij=ZijWj,確定正理想解Sj+=max(Mi1,Mi2,…,Min)和負理想解Sj-=min(Mi1,Mi2,…,Min),分別計算Mij與正、負理想解的歐式距離Di+和Di-:

(4)

(5)

最后,計算相對貼近度C=Di-/(Di++Di-),其值介于0、1之間。C值越趨近于1,表明該評價對象的農(nóng)村金融高質量發(fā)展水平或農(nóng)村經(jīng)濟高質量發(fā)展水平越優(yōu)。

2 協(xié)同高質量發(fā)展的時空演化

2.1 典型特征

各省份2010-2019年的農(nóng)村金融高質量發(fā)展水平和農(nóng)村經(jīng)濟高質量發(fā)展水平整體呈不斷提升態(tài)勢(表2)。相較之下,農(nóng)村金融高質量發(fā)展水平的離散程度較農(nóng)村經(jīng)濟高質量發(fā)展水平具有更為明顯的擴張趨勢,反映出我國農(nóng)村金融發(fā)展的區(qū)域不平衡現(xiàn)狀。

表2 描述性統(tǒng)計結果Table 2 Descriptive statistic results

對各省份2010-2019年的測度結果進行自然間斷點分級、適度取整處理,將農(nóng)村金融高質量發(fā)展水平劃定為低(0.085,0.175]、較低(0.175,0.220]、中(0.220,0.260]、較高(0.260,0.375]、高(0.375,0.660]5個等次,將農(nóng)村經(jīng)濟高質量發(fā)展水平劃定為低(0.070,0.100]、較低(0.100,0.150]、中(0.150,0.250]、較高(0.250,0.350]、高(0.350,0.600]5個等次。東部地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展條件良好的省份,如北京、山東、上海等,其農(nóng)村金融與農(nóng)村經(jīng)濟高質量發(fā)展水平多處于較高及以上等次(表3);中部地區(qū)的山西、安徽等省份,其農(nóng)村金融與農(nóng)村經(jīng)濟高質量發(fā)展水平多處于較低～較高等次;西部地區(qū)的省份(如西藏、青海)的農(nóng)村金融與農(nóng)村經(jīng)濟高質量發(fā)展水平多處于較低及以下等次?？傮w來看,我國農(nóng)村經(jīng)濟與農(nóng)村金融高質量發(fā)展平空間尺度分異的基本格局不僅受到經(jīng)緯度、垂直地貌等自然環(huán)境的影響,還與自然環(huán)境特征下的社會、經(jīng)濟等因素存在關聯(lián),在上述因素的共同作用下,我國省域層面上的農(nóng)村金融與農(nóng)村經(jīng)濟高質量發(fā)展水平在空間格局上的分布差異較大,較為契合我國自然地域中地勢呈三級階梯的差異分界特征,總體由東向西逐漸遞減。

表3 高質量發(fā)展水平的空間分異Table 3 Spatial differentiation of high-quality development level

2.2 空間相關性

2.2.1 雙變量全域相關性

全域相關統(tǒng)計量可在整體層面上反映是否存在空間相關及其相關程度。選取雙變量全域Moran’s I(bivariate global Moran’s I,BGMI)為分析手段[17],應用基于共邊鄰接關系(面積單元之間具有共享邊界)的空間權重,并設定海南與廣東互為相鄰,利用GeoDa 1.14軟件測算BGMI。BGMI的取值范圍為[-1,1],正負值分別表示雙變量間存在著正、負向的空間關聯(lián),取值趨向0則表示空間分布關聯(lián)不明顯。

2010-2019年間,農(nóng)村金融與農(nóng)村經(jīng)濟的高質量發(fā)展BGMI皆為正值(表4),且呈平穩(wěn)提升態(tài)勢,具有顯著(P<0.05)的統(tǒng)計學意義,表明在全域空間中農(nóng)村金融與農(nóng)村經(jīng)濟的高質量發(fā)展水平存在相關性特征,具備整體結構的協(xié)同高質量發(fā)展表現(xiàn)。

表4 雙變量全域Moran’s I分析結果Table 4 Results of bivariate global Moran’s I analysis

2.2.2 雙變量局域相關性

進一步采用雙變量局域Moran’s I(bivariate local Moran’s I,BLMI)揭示變量在局域空間的異質性特征[18]。從金融服務實體經(jīng)濟的視角出發(fā),BLMI可以反映一定時間范圍內(nèi)特定空間單元的農(nóng)村金融高質量發(fā)展是否與其相鄰單元的農(nóng)村經(jīng)濟高質量發(fā)展存在共變關系。在此基礎上,通過觀察方向變動可挖掘農(nóng)村金融與農(nóng)村經(jīng)濟高質量發(fā)展局域空間結構的演變特征[19]:其一,0°～90°為贏-贏態(tài)勢,體現(xiàn)對應空間單元與鄰域單元間農(nóng)村金融與農(nóng)村經(jīng)濟高質量發(fā)展水平呈協(xié)同高速增長趨勢;其二,90°～180°為輸-贏態(tài)勢,表明對應空間單元農(nóng)村金融高質量發(fā)展水平呈低速增長趨勢,而鄰域單元農(nóng)村經(jīng)濟高質量發(fā)展水平呈高速增長趨勢;其三,180°～270°為輸-輸態(tài)勢,即對應空間單元與鄰域單元間農(nóng)村金融與農(nóng)村經(jīng)濟高質量發(fā)展水平呈協(xié)同低速增長趨勢;其四,270°～360°為贏-輸態(tài)勢,表明對應空間單元農(nóng)村金融高質量發(fā)展水平呈高速增長態(tài)勢,而鄰域單元農(nóng)村經(jīng)濟高質量發(fā)展水平為低速增長趨勢。

2010-2013年間,轉移方向為0°～90°的包括重慶、湖北、江蘇等9個省份(表5),轉移方向為180°～270°的省份包括河北、西藏、新疆和吉林,二者合計,對應“贏-贏”“輸-輸”態(tài)勢的省份總計占41.94%;2013-2016年間,轉移方向為0°～90°的包括安徽、山東、廣東等9個省份,轉移方向為180°～270°的省份有山西、海南、河南等11個,二者合計,對應“贏-贏”“輸-輸”態(tài)勢的省份總計占64.52%;2016-2019年間,轉移方向為0°～90°的省份減少為重慶、湖北、河北與陜西,轉移方向為180°～270°的包括廣西、四川、福建等6個省份,二者合計,對應“贏-贏”“輸-輸”態(tài)勢的省份總計占32.26%。

表5 農(nóng)村金融與農(nóng)村經(jīng)濟協(xié)同高質量發(fā)展的局域空間相關性變化Table 5 Local spatial correlation variation of synergistic high-quality development of rural finance and rural economy

2010-2019年間,轉移方向為“贏-贏”“輸-輸”態(tài)勢的省份數(shù)量雖有先增加后減少的趨勢,但兩類轉移方向的省份共計27個,占比高達87.1%,表明農(nóng)村金融與農(nóng)村經(jīng)濟高質量發(fā)展水平在局域空間中呈現(xiàn)的雙變量相關性特征明顯。從變化趨勢來看,轉移方向為“輸-輸”態(tài)勢的省份呈現(xiàn)先集聚再向南擴散的特征,最終擴散于西南經(jīng)濟區(qū)、長江中游經(jīng)濟區(qū)與南部沿海經(jīng)濟區(qū);轉移方向為“贏-贏”態(tài)勢的省份則呈現(xiàn)先擴散再向北集聚的特征,最后集聚于北部沿海地區(qū)與中部地區(qū)。二者整合,總體表現(xiàn)為局部空間結構中協(xié)同發(fā)展的南北分化特征。

2.3 時空躍遷規(guī)律

Moran散點圖的第1象限～第4象限分別對應“高高集聚(HH)”“低高集聚(LH)”“低低集聚(LL)” “高低集聚(HL)”的局域空間相關類型。引入常用于單變量Moran’s I的時空躍遷分析手段[20],結合Moran’s I散點圖中雙變量局域空間相關類型的時空轉移情況,可劃分出4種時空躍遷類型:Ⅰ類為“自身躍遷,鄰域穩(wěn)定”,表示對應空間單元農(nóng)村金融高質量發(fā)展水平發(fā)生躍遷,但鄰域單元農(nóng)村經(jīng)濟高質量發(fā)展水平保持穩(wěn)定,二者之間存在較低的局域空間協(xié)同發(fā)展演進關系;Ⅱ類為“自身穩(wěn)定,鄰域躍遷”,表示對應空間單元農(nóng)村金融高質量發(fā)展水平保持穩(wěn)定,但鄰域單元農(nóng)村經(jīng)濟高質量發(fā)展水平發(fā)生躍遷,二者之間存在較低的局域空間協(xié)同發(fā)展演進關系;Ⅲ類為“自身及鄰域均躍遷”,表示對應空間單元農(nóng)村金融高質量發(fā)展水平與鄰域單元農(nóng)村經(jīng)濟高質量發(fā)展水平均發(fā)生躍遷,如果躍遷方向相同定義為Ⅲa,躍遷方向相反定義為Ⅲb;Ⅳ類為“自身及鄰域均穩(wěn)定”,表示對應空間單元農(nóng)村金融高質量發(fā)展水平與鄰域單元農(nóng)村經(jīng)濟高質量發(fā)展水平均保持穩(wěn)定。Ⅲa類與Ⅳ類躍遷類型的躍遷表現(xiàn)具有一致性,即對應空間單元與鄰域單元之間農(nóng)村金融與農(nóng)村經(jīng)濟高質量發(fā)展間存在較高的局域空間協(xié)同演進關系。

以時空躍遷類型轉移為依據(jù),構造指標Pt度量農(nóng)村金融與農(nóng)村經(jīng)濟協(xié)同高質量發(fā)展的穩(wěn)定性。

Pt=(St+Dt)/n。

(6)

式(6)中:n為研究空間的省份總數(shù),St表示t時刻發(fā)生Ⅲ類躍遷(HH→LL、LL→HH)的空間單元數(shù)量,Dt表示保持Ⅳ類躍遷類型的空間單元數(shù)量。

2010-2019年,未出現(xiàn)不同類型的二次躍遷。計算10年間躍遷類型的轉移概率,可得農(nóng)村金融與農(nóng)村經(jīng)濟協(xié)同高質量發(fā)展的穩(wěn)定性指標Pt=87.08%。其中,保持HH型的省份比重為22.58%(表6),保持LH型的省份比重為9.67%,保持LL型的省份比重為54.83%。整體而言,對應空間單元與鄰域單元間農(nóng)村金融與農(nóng)村經(jīng)濟高質量發(fā)展水平呈協(xié)同增長的特征明顯,較少發(fā)生空間單元與鄰域單元間的異向躍遷,協(xié)同發(fā)展的演進過程相對穩(wěn)定。

表6 時空躍遷類型轉移概率矩陣Table 6 Transition probability matrix of spatiotemporal transfer type %

2.4 耦合協(xié)調(diào)度

利用耦合協(xié)調(diào)度模型,對農(nóng)村金融與農(nóng)村經(jīng)濟高質量發(fā)展的協(xié)同程度進行評價。為了增強測算結果的區(qū)分度,利用王淑佳等[21]的方法對耦合度(O)模型進行修正:

(7)

式(7)中:Ze和Zf分別表征農(nóng)村經(jīng)濟高質量發(fā)展指數(shù)和農(nóng)村金融高質量發(fā)展指數(shù)。

再構建耦合協(xié)調(diào)度(V)模型探討農(nóng)村金融與農(nóng)村經(jīng)濟高質量發(fā)展之間耦合關系的優(yōu)良性:

(8)

進一步計算農(nóng)村金融與農(nóng)村經(jīng)濟高質量發(fā)展水平測度的差值,將Ze-Zf>0.01定義為“農(nóng)村金融高質量發(fā)展滯后型”,Ze-Zf<-0.01定義為“農(nóng)村經(jīng)濟高質量發(fā)展滯后型”,將0≤|Ze-Zf|≤0.01定義為“同步發(fā)展型”。

以前述計算為基礎,將2010、2013、2016、2019年農(nóng)村金融與農(nóng)村經(jīng)濟高質量發(fā)展系統(tǒng)間的耦合協(xié)調(diào)關系整理于表7。

耦合度相對較弱的省份多集中于西部,如青海、寧夏和山西的耦合度平均值低于80%;耦合度相對較強的省份多集中于中部,如河南、湖北和湖南的耦合度平均值分別達到99.3%、99.0%和98.6%;東部省份的耦合度平均值多在85%～97%,如浙江、江蘇和山東分別為86.3%、89.3%、95.3%。此外,2010-2019年間各省份農(nóng)村金融與農(nóng)村經(jīng)濟高質量發(fā)展的耦合度值皆高于0.5,表明整體層面不存在拮抗關系。

將耦合協(xié)調(diào)度劃定為“低”[0,0.2]、“較低”(0.2,0.4]、“中”(0.4,0.6]、“較高”(0.6,0.8]和“高”(0.8,1]共5個等次。2010-2019年間,農(nóng)村金融與農(nóng)村經(jīng)濟高質量發(fā)展水平的耦合協(xié)調(diào)度持續(xù)增長,空間集聚格局逐步形成。農(nóng)村金融與農(nóng)村經(jīng)濟高質量發(fā)展水平的耦合協(xié)調(diào)度處于較低等次的省份多分布于西部,包括海南、內(nèi)蒙古、寧夏等;處于中等次的省份多處于中部、東部,如安徽、湖北、河北等;處于較高等次的省份多集中于東部,尤其是東部沿海地區(qū),如江蘇、浙江與上海等。此外,無耦合協(xié)調(diào)度處于低、高等次的空間單元,表明農(nóng)村金融與農(nóng)村經(jīng)濟高質量發(fā)展水平的耦合協(xié)調(diào)程度已脫離嚴重失調(diào)階段,但也還未達到良好優(yōu)質的協(xié)調(diào)水平。

2010-2019年,農(nóng)村金融高質量發(fā)展滯后型省份的數(shù)量由8個增加至10個,福建、廣東和山東3省始終保持在這一發(fā)展類型,其余省份具有向湖北、四川等內(nèi)陸省份擴散的表現(xiàn);農(nóng)村經(jīng)濟高質量發(fā)展滯后型省份的數(shù)量無變化,皆為17個,其中,貴州、海南、吉林、江蘇、江西、內(nèi)蒙古、寧夏、青海、山西和新疆始終保持這一發(fā)展類型,其余省份由西部集聚向東西均勻分散的分布趨勢轉變;同步發(fā)展型省份的數(shù)量由6個減少至2019年的4個,分別是安徽、河南、遼寧和西藏。以上現(xiàn)象對應了前述研究提出的“在局域空間結構中,雙變量相關特征具有南北差異性變化”的研究結論,是農(nóng)村金融與農(nóng)村經(jīng)濟協(xié)同高質量發(fā)展路徑存在阻滯的事實證據(jù)。

3 結論與建議

金融要為實體經(jīng)濟服務,滿足經(jīng)濟社會發(fā)展和人民群眾需要。本文將農(nóng)村金融與農(nóng)村經(jīng)濟置于統(tǒng)一框架,闡釋二者高質量發(fā)展的內(nèi)涵、外延及其表現(xiàn)形式,圍繞農(nóng)村金融“量的擴張、質的提升”和農(nóng)村經(jīng)濟“鞏固成果、增強動能、提升效能、暢通循環(huán)”分別構建評價指標體系,應用熵權TOPSIS法測度2010-2019年農(nóng)村金融與農(nóng)村經(jīng)濟高質量發(fā)展水平,應用時空統(tǒng)計學中的空間分異、空間相關、時空躍遷、耦合協(xié)調(diào)度等分析手段,揭示2010-2019年間農(nóng)村金融與農(nóng)村經(jīng)濟協(xié)同高質量發(fā)展的特征與聯(lián)系。研究發(fā)現(xiàn),其一,農(nóng)村金融與農(nóng)村經(jīng)濟的高質量發(fā)展水平呈上升態(tài)勢,在時空分異中呈現(xiàn)較強的差異性,形成了由東向西遞減的梯度化分異格局。其二,農(nóng)村金融與農(nóng)村經(jīng)濟高質量發(fā)展水平的雙變量空間相關性明顯,局部空間結構演化中呈現(xiàn)南北分化的特征。其三,農(nóng)村金融與農(nóng)村經(jīng)濟高質量發(fā)展的協(xié)同演進過程穩(wěn)定,未出現(xiàn)不同類型的二次躍遷,也較少發(fā)生空間單元與鄰域單元間的異向躍遷。其四,農(nóng)村金融與農(nóng)村經(jīng)濟高質量發(fā)展整體間不存在拮抗關系。耦合協(xié)調(diào)度等次介于嚴重失調(diào)與優(yōu)質協(xié)調(diào)之間,空間集聚格局逐步形成?！稗r(nóng)村金融高質量發(fā)展滯后型”省份由東部沿海向內(nèi)陸擴散,“農(nóng)村經(jīng)濟高質量發(fā)展滯后型”省份向東西分散趨勢轉變,“同步發(fā)展型”省份較少。

綜合以上結論,農(nóng)村金融高質量發(fā)展水平的離散程度具有更為明顯的擴張趨勢,局域空間結構中農(nóng)村金融與農(nóng)村經(jīng)濟高質量發(fā)展的共變方向也有所不同,但二者在整體結構中存在協(xié)同發(fā)展表現(xiàn)且演進過程相對穩(wěn)定。與農(nóng)村金融、農(nóng)村經(jīng)濟高質量發(fā)展水平的梯度分異格局相近,二者的耦合協(xié)調(diào)程度也表現(xiàn)出由東向西遞減的規(guī)律。此外,耦合協(xié)調(diào)度為中等的區(qū)域更多表現(xiàn)為同步發(fā)展,耦合協(xié)調(diào)度較低的區(qū)域多呈現(xiàn)農(nóng)村經(jīng)濟高質量發(fā)展的相對滯后,耦合協(xié)調(diào)度較高的區(qū)域也不同程度地呈現(xiàn)農(nóng)村經(jīng)濟高質量發(fā)展或農(nóng)村金融高質量發(fā)展的相對滯后或失調(diào)。分析認為,農(nóng)村金融與農(nóng)村經(jīng)濟協(xié)同高質量發(fā)展的根本阻礙已非單一方面農(nóng)村金融資源的配置問題,癥結所在或是農(nóng)村金融發(fā)展的“快變”與農(nóng)村經(jīng)濟制度的“慢變”之間的適應舛錯,引發(fā)了農(nóng)村金融與農(nóng)村經(jīng)濟高質量發(fā)展路徑中結構性的調(diào)整失衡。

本研究的政策內(nèi)涵在于:其一,兼顧區(qū)域間農(nóng)村金融與農(nóng)村經(jīng)濟各自系統(tǒng)內(nèi)的均衡發(fā)展。農(nóng)村金融、農(nóng)村經(jīng)濟高質量發(fā)展,以及二者的耦合協(xié)調(diào)關系都呈現(xiàn)了由東向西遞減的梯度化分異格局,在時間路徑的轉移方向中存在差異表現(xiàn)。應該采取區(qū)域聯(lián)動的互助發(fā)展模式,優(yōu)化多層次、多梯度、錯位競爭、合作共贏的高質量發(fā)展空間支撐體系。其二,統(tǒng)籌農(nóng)村金融與農(nóng)村經(jīng)濟彼此系統(tǒng)間的高質量發(fā)展。農(nóng)村金融與農(nóng)村經(jīng)濟高質量發(fā)展在多重維度本身存在供給不平衡矛盾,尤其表現(xiàn)為農(nóng)村經(jīng)濟高質量發(fā)展相對滯后型的比例偏重,以及結構性改革中還可能存在調(diào)整失衡。要落實農(nóng)業(yè)農(nóng)村優(yōu)先發(fā)展的制度安排,堅持農(nóng)村金融與農(nóng)村經(jīng)濟高質量發(fā)展的統(tǒng)一性與原則性的辯證統(tǒng)一,堅持強優(yōu)勢補短板、同步協(xié)調(diào)發(fā)展不可偏頗,以期構建農(nóng)村金融之“血脈”與經(jīng)濟之“肌體”正反饋、互促進的共生共榮格局。