農村普惠金融發(fā)展水平測度及其對農戶經營性收入的空間效應研究

鄭家喜，楊 東，劉亦農

(中南財經政法大學工商管理學院，武漢 430073)

農戶經營性收入是農民收入的重要組成部分，提高農戶經營性收入關系到農民群眾的物質文化生活以及農村經濟社會的穩(wěn)定發(fā)展，關系到鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略和全面實現(xiàn)小康社會等任務的全面落實及完成.2019年出臺的中央“一號文件”強調鄉(xiāng)村產業(yè)的融合發(fā)展和農民收入的提高需要圍繞收入均等化和資源分配公平化進行.國家為了破解農村低收入農戶和小微企業(yè)嚴重的金融排斥問題推出了普惠金融發(fā)展戰(zhàn)略，目的是通過推動金融廣度發(fā)展改善低收入農戶和小微企業(yè)的融資環(huán)境，進而提高他們獲取金融資源和服務的能力，提高其經營性收入水平.但現(xiàn)實中，由于地區(qū)間金融供給、市場活躍度、金融服務、金融制度及農戶信貸需求差異較大，不同地區(qū)間的農村普惠金融發(fā)展水平相差懸殊，但同時在類似的區(qū)域間也存在明顯的俱樂部現(xiàn)象[1]. 如何科學測度我國農村普惠金融發(fā)展水平？農村普惠金融發(fā)展存在什么樣的時空異質性？農村普惠金融發(fā)展對農戶經營性收入的提升有著什么樣的空間溢出效應？這些都是需要深入研究的重要問題.

從現(xiàn)有關于農村普惠金融與農戶經營性收入的相關研究來看，其研究結論主要可歸為貧困減緩效應[2-3]、收入效應[4-6]和經濟增長效應[7-8]等，也有人認為中國農村普惠金融發(fā)展水平存在明顯的空間差異性和相依性[9-12].因此，對于農村普惠金融的發(fā)展應該重視其發(fā)展的區(qū)域差異性和空間溢出性[13].從空間視角看，由于農業(yè)生產資料的流動性，相鄰地區(qū)的一些經濟特征可能具有一定的相似性，農村普惠金融發(fā)展水平與農戶收入水平在區(qū)域上也可能存在空間相關性和聚集性[14].即農村普惠金融的發(fā)展不僅可以對本地區(qū)農戶的經營性收入產生影響，還會對周邊地區(qū)的農戶經營性收入產生影響，從而產生了空間的溢出效應.另外，現(xiàn)有文獻中，關于我國農村普惠金融發(fā)展水平的指標體系大多采用國際上常用的“三維度”指標法[15]和八大指標體系[16]，也有部分學者根據(jù)我國具體國情構建了部分省份、西部地區(qū)或民族地區(qū)的農村普惠金融發(fā)展水平指標體系[16-17]，但利用國際上的指標體系測度我國農村普惠金融發(fā)展水平顯然由于國情不同，相關指標的統(tǒng)計口徑、指標賦權等不同使得其適用性不強，在以往多數(shù)的農村普惠金融發(fā)展水平評價指標中，單一的強調農村金融機構的地理密度，尤其是現(xiàn)有指標體系中幾乎沒有考慮到普惠金融服務效率這一維度對于農村普惠金融發(fā)展水平測度的影響[17]，導致該類指標體系難以準確的評估其發(fā)展水平.為此，本文在前人研究基礎上，從使用情況、可獲得性和服務效率三個維度構建新的農村普惠金融評價指標體系，進而利用空間分析方法來對農村普惠金融發(fā)展水平的時空分異特征進行分析.在此基礎上，采用空間面板杜賓模型，就農村普惠金融對農戶經營性收入的空間效應展開實證分析，以期為我國農村地區(qū)普惠金融發(fā)展和農戶增收提出有效的政策建議.

1農村普惠金融發(fā)展水平測度

1.1農村普惠金融發(fā)展水平測度指標體系構建

借鑒已有研究成果，以科學性、完備性、有效性和可獲性為原則，結合全球普惠金融合作伙伴組織(GPFI)建立的普惠金融評價指標體系及焦瑾璞、董曉林和張曉琳等學者的設計方案[18-20]，基于我國國情從使用情況、可獲得性和服務效率三個維度構建新的農村普惠金融評價指標體系(表1).

表1 中國農村普惠金融發(fā)展評價指標體系Tab.1 China’s rural inclusive financial development index system

在三個維度中，“使用情況”維度主要用來度量農戶對于農村普惠金融的接受情況，需要從農村金融的真實需求來設定子指標，農戶存款、涉農貸款和農業(yè)保險等相關指標能夠較好的反映農村普惠金融的使用效果；“可獲得性”維度主要是反映農戶獲得普惠金融服務的途徑和便利程度，以及金融經營者提供的金融服務的各項措施，主要以金融機構網點數(shù)量和金融服務人員數(shù)量等相關指標組為衡量依據(jù)；“服務效率”維度主要評估農村普惠金融的服務效率以及對促進經濟增長的作用，主要選取銀行不良貸款率以及農戶存款和涉農保險占GDP的比重作為衡量指標.相較于其他學者只注重普惠金融機構的網點密度，本指標體系還將農村普惠金融的商業(yè)可持續(xù)性納入考量范疇，增加了農村普惠金融的服務效率.主要原因是：第一，農村普惠金融是農村金融體系的一個組成部分，同時應該具備金融基本的商業(yè)性屬性，即發(fā)展模式是非具有內生性和可持續(xù)性.由于我國農村地區(qū)差異較大，不同地區(qū)和不同金融機構提供的普惠金融服務水平差異分化現(xiàn)象嚴重，將服務效率普惠金融發(fā)展水平的指標體系中能夠有效彌補現(xiàn)有指標體系中關于效率測度的缺失.第二，根據(jù)國務院《推進普惠金融發(fā)展規(guī)劃(2016年—2020年)》中的界定，“有效”的金融服務要求體現(xiàn)金融服務的機會平等、可持續(xù)和特定化配比程度等效率測度.第三，隨著互聯(lián)網、大數(shù)據(jù)分析和5G技術的不斷地完善，金融科技得到了飛躍式的發(fā)展.金融科技從根本上能夠提升農村普惠金融的服務效率和服務質量、降低金融風險.

1.2農村普惠金融發(fā)展水平測度方法

在對農村普惠金融發(fā)展水平進行測算前先要賦予指標權重，本文通過運用網絡層次分析法和熵值法來獲取農村普惠金融發(fā)展指標的權重.其中二級指標通過網絡層次分析法加權獲得，三級指標通過熵值法計算獲得.

1) 由于數(shù)據(jù)之間的波動性可能會掩蓋農村普惠金融評價指標權重的合理性，為解決客觀方法的弊端，本研究運用網絡層次分析法來合理確定農村普惠金融二級指標的權重，其中二級指標包括農村普惠金融發(fā)展的“可獲得性”“使用情況”和“服務效率”.

2) 由于數(shù)據(jù)之間的波動性可能會掩蓋農村普惠金融評價指標權重的合理性，為解決單一使用主觀或客觀方法的弊端，將兩者分析方法相結合，其中維度層面采用網絡層次分析法來計算，指標層面采用熵值法計算.通過對各維度和每一維度下的各指標分別進行賦權后，得出農村普惠金融指數(shù)RIFI值：

(1)

式中，wj為第i維度下的第j個指標的熵值權重，xij表示標準化后的指標值.RIFI取值在[0，1]之間，RIFI值反映了農村普惠金融的發(fā)展水平，該值越大表明農村普惠金融發(fā)展水平越高.

1.3農村普惠金融發(fā)展水平測度結果

關于農村普惠金融發(fā)展水平指標體系的數(shù)據(jù)均來自《中國農村統(tǒng)計年鑒》、《中國農村金融服務報告》、《中國保險年鑒》、中國人民銀行網站和EPS等數(shù)據(jù)平臺，其中缺失的年份數(shù)據(jù)通過平均值法補齊.由于西藏、香港、澳門和臺灣缺少部分樣本數(shù)據(jù)，故未將上述四個地區(qū)納入研究對象.

基于農村普惠金融評價指標體系，運用網絡層次分析法和熵值法相結合的方法計算出2009年—2016年我國30個省份及東部、中部、西部和東北地區(qū)的農村普惠金融指數(shù)(表2).

由表2可以看出：第一，我國農村普惠金融水平整體呈“V”字型變化趨勢.樣本期內，四大區(qū)域板塊的農村普惠金融指數(shù)“V”字型變化特點尤其明顯.其中，東部地區(qū)的農村普惠金融水平自2009年的0.761 0開始漸進式上升，到2013年下降到0.745 8，隨后緩慢增長至2016年的0.772 4.中部和西部也呈現(xiàn)出類似的趨勢.東北地區(qū)的變化趨勢和東、中、西部稍有不同，但總體上“V”字型也是比較明顯.第二，省域層面上，農村普惠金融發(fā)展水平指數(shù)存在一定的地區(qū)差異，但總體呈上升趨勢.東部地區(qū)農村金融發(fā)展建設表現(xiàn)最好的是上海(均值為0.802 7)，其次為北京(均值為0.791 7)，但其農村普惠金融建設水平指數(shù)呈現(xiàn)波動下降的變化趨勢.上述兩地區(qū)的農村普惠金融建設水平遠高于其他地區(qū)，主要歸功于其獨特的經濟中心等地理位置，除此以外，其本身的金融服務發(fā)展水平和經濟水平均遠高于其他省市.東部地區(qū)其他省市的農村普惠金融建設水平相差不大，其農村普惠金融發(fā)展水平指數(shù)主要集中于0.76左右，但福建、廣東和海南的指數(shù)值較低.中部地區(qū)的農村普惠金融發(fā)展中，總體均呈現(xiàn)波動上升，其中安徽RIFI指數(shù)最高，這可能是得益于毗鄰東部沿海尤其是江蘇和浙江的緣故，金融建設的“溢出”有助于提升本省的農村普惠金融發(fā)展水平.河南和湖南兩省的RIFI指數(shù)相當，湖北省RIFI指數(shù)在中部最低.西部地區(qū)中，內蒙古和新疆地區(qū)的農村普惠金融發(fā)展水平與上海和北京相當，其變化趨勢也類似.隨著各地區(qū)農業(yè)保險業(yè)務的逐漸完善以及農業(yè)保險試點的相繼成立，農村普惠金融發(fā)展指數(shù)呈現(xiàn)逐漸持平的發(fā)展狀態(tài).但依靠農村普惠金融的使用情況，內蒙古和新疆等地的RIFI指數(shù)排名靠前.東北地區(qū)中黑龍江的農村普惠金融發(fā)展水平高于吉林和遼寧，三地的RIFI指數(shù)呈現(xiàn)下降趨勢.新疆、內蒙古以及黑龍江等地前期大量投入農業(yè)保險，而農業(yè)保險人均賠付率所占權重最大，因而其綜合水平指數(shù)較高.

在指導寫記事類作文時，我?guī)W生進行“咬餅干”游戲。在游戲前，要求孩子認真觀察參與游戲學生的表情、動作，仔細聽他們說什么，揣摩他們在想什么。在這觀察的過程中，學生間就產生了交流，一種無聲的交流，會留下信息，這些信息會成為孩子筆下的文字。因為這樣一個交往過程，兒童獲得了真實的寫作素材，就不難寫出整個事情的經過，也能把事情寫具體。

表2 2009年-2016年度中國農村普惠金融發(fā)展水平變化Tab.2 Development level change of rural inclusive finance in 2009-2016

2農村普惠金融發(fā)展的空間自相關分析

2.1空間自相關分析方法

用Moran’sI指數(shù)衡量不同區(qū)域間屬性值存在空間自相關性.在構成的Moran 散點圖中，可以劃分為四個象限(HH區(qū)、HL區(qū)、LL區(qū)、LH區(qū))，對應四種不同的區(qū)域空間差異類型.Moran’sI指數(shù)表達公式為：

(2)

其中，Y表示第i地區(qū)的觀測值，n為地區(qū)總數(shù)，w為空間權重矩陣.標準化的Moran’sI統(tǒng)計量為：

(3)

式中，wi·,w·j分別表示空間權重矩陣i行和j列之和.Z服從標準正態(tài)分布，可以通過Z值大小檢驗是否存在空間相關性.

2.2農村普惠金融發(fā)展的空間自相關分析結果

為檢驗我國農村普惠金融發(fā)展水平的空間分布相關性，計算出樣本期間農村普惠金融發(fā)展水平的Moran’sI指數(shù)及其顯著性并繪制2009年、2012年、2013年、2016年中國農村普惠金融發(fā)展的空間自相關指數(shù)變化圖(圖1).

圖1 2009年、2012年、2013年、2016年中國農村普惠金融發(fā)展的空間自相關指數(shù)變化圖Fig.1 Spatial autocorrelation index changes of rural inclusive financial development in China in 2009，2012，2013 and 2016

從圖1可見，樣本期間的Moran’sI指數(shù)經歷了從正到負再到正的變化，這意味著中國省域間的農村普惠金融發(fā)展水平差異并非隨機分布的，而是由于空間正相關造成的，表現(xiàn)出全局空間依賴性.同時，農村普惠金融發(fā)展水平也出現(xiàn)了較強的局部空間集聚效應，即農村普惠金融發(fā)展水平較高(較低)的區(qū)域被高值區(qū)(低值區(qū))的其他區(qū)域所包圍.這進一步驗證了我國農村普惠金融發(fā)展水平存在顯著的空間依賴性.農村普惠金融發(fā)展水平Moran’sI指數(shù)下降的趨勢，意味著我國農村普惠金融發(fā)展水平表現(xiàn)出局部集聚性和集聚陰影效應，造成周邊地區(qū)難以形成新的優(yōu)勢區(qū)，降低了在遠距離間的空間相關性.

具體而言，在樣本期內，2009年—2012年LL型省份數(shù)量占比較高，呈帶狀分布，總體上位于西部地區(qū)；HH型省份數(shù)量呈現(xiàn)從東北向東部沿海轉移的趨勢，且數(shù)量保持不變；HL型數(shù)量較少，且呈現(xiàn)出從低到高然后形成下降的趨勢，表明我國農村普惠金融發(fā)展不穩(wěn)定，且地區(qū)間差異較大.HH型主要分布于東部沿海發(fā)達省市以及內蒙古、吉林等內陸邊界地區(qū).以保險業(yè)的普惠性為例，內陸邊界如內蒙古等地區(qū)的保險業(yè)普遍性較高，同樣帶動周邊地區(qū)的農村普惠金融發(fā)展，這意味經濟發(fā)展水平較低的省份同樣可以實現(xiàn)較高的農村普惠金融發(fā)展水平.LL型主要分布在中西部地區(qū)，呈現(xiàn)相鄰的帶狀分布，表明這些本來就存在較低農村普惠金融發(fā)展水平且相鄰的省市，隨著時間推移并未實現(xiàn)較高的農業(yè)普惠金融發(fā)展水平，表明我國農村普惠金融發(fā)展的地域差異依然較大.

3農村普惠金融發(fā)展水平對農戶經營性收入的空間效應

3.1變量說明及數(shù)據(jù)來源

參考已有的研究文獻，本文的被解釋變量是農戶經營性收入，選取的解釋變量包括農村普惠金融發(fā)展水平以及控制變量物質資本、產業(yè)結構、政府財政支出、就業(yè)環(huán)境、農村居民消費水平和農村居民固定資產投資.其中農村普惠金融發(fā)展水平由前文計算得出的農村普惠金融發(fā)展指數(shù)表示.物質資本以人均耕地面積(PHYC)表示，計算公式為地區(qū)耕地面積除以農村人口總數(shù).產業(yè)結構(INST)用第二和第三產業(yè)的產值占地區(qū)總產值的比重來表征，政府財政支出(GVEX)則以地區(qū)農林水事務支出表示，就業(yè)環(huán)境(WKEN)以工業(yè)企業(yè)平均用工人數(shù)表示，同時，為控制消費和支出對收入的影響，也引入了農村居民消費水平(CONS)和農村居民固定資產投資(INV)作為控制變量.農戶生產經營性收入(BIRH)指農戶以家庭為單位從事產業(yè)相關的生產或經營活動所獲取的收入.其中，物質資本、政府財政支出、就業(yè)環(huán)境、農村居民消費水平和農村居民固定資產投資均取了自然對數(shù)，因此，模型估計系數(shù)均反應為彈性.數(shù)據(jù)來源于歷年相關統(tǒng)計年鑒，與指標體系的數(shù)據(jù)來源一致.

3.2研究方法

主要采用空間杜賓模型(Spatial Dubin Model，SDM)分析：

lnBIRHit=β0+β1×RIFI+β2×

lnPHYCit+β3×lnINSTit+β4×lnGVEXit+

β5×lnWKENit+β6×lnCONSit+

β7×lnINVit+β8W×RIFI+

β9W×lnPHYCit+β10W×lnINSTit+

β11W×lnGVEXit+β12W×lnWKENit+

β13W×lnCONSit+β14W×lnINVit+εit，

(4)

其中，

εit=ρW×εit+eit，

eit=u+vit，

式中，W為空間權重矩陣，本文以地理空間鄰接為原則構建權重矩陣.

3.3實證結果及分析

3.3.1實證結果 研究表明，R-LMlag和R-LMerror均在1%的置信水平下通過了顯著性檢驗，表明模型存在空間自回歸與空間殘差相關性，因而采用SDM模型研究農村普惠金融整體發(fā)展水平對農戶生產經營性收入的影響(表3).

農村普惠金融發(fā)展水平RIFI以及和空間的交互項均對農戶經營性收入有顯著的正向效應，其系數(shù)分別為1.279和1.329，且農村普惠金融發(fā)展水平與空間交互項對于農戶經營性收入更大.由此表明，農村普惠金融的發(fā)展不僅影響本地區(qū)農戶的經營性收入，還會對周邊農戶的經營性收入產生溢出效應.農村普惠金融發(fā)展水平基于地域鄰近而產生的空間交互作用可以形成跨地區(qū)空間集聚作用，通過空間交互作用獲得本地區(qū)和周圍地區(qū)才有的、能夠顯著促進本地區(qū)農戶經營性收入的因素.表3的結果同時表明，農村普惠金融發(fā)展水平可以通過空間的交互作用產生出規(guī)模效應和溢出效應，進而提升農戶經營性收入.由此可見，一方面，忽略農村普惠金融發(fā)展水平在空間上的依賴特征，就會低估了農村普惠金融發(fā)展水平對農戶經營性收入的積極作用；另一方面，空間上同質化的農村普惠金融發(fā)展，不僅不會放大其農戶經營性收入的正向作用，更是會造成更大的資源浪費.

圖2 各省市2009年—2016年農村普惠金融水平的空間相關模式圖Fig.2 Spatial correlation model of rural inclusive finance level of provinces and cities in 2009-2016

表3 農村普惠金融發(fā)展水平對農戶經營性收入估計結果匯總Tab.3 Summary of the estimated results ofthe development level of rural inclusive financeon the operational income of farmers

另外，從生產要素方面分析看，農戶耕地面積PHYC對農戶經營性收入的影響系數(shù)為負，即農戶耕地面積每增加1個百分點將降低0.060 9%的農戶經營性收入；而其空間交互作用對本地區(qū)的影響為正且在1%的水平上顯著通過檢驗，表明農戶耕地面積未受當?shù)亟洕唑寗佣绊戅r戶經營性收入，但其空間交互作用表明農戶可耕地面積受到周圍地區(qū)可耕地面積而影響農戶經營性收入.農戶固定資產投資INV對農戶經營性收入的影響系數(shù)為負但并不顯著，即農戶固定資產投資每增加一個百分點不利于提高的農戶經營性收入；其空間交互作用對本地區(qū)的影響較小且同樣不顯著，表明固定資產投資對農戶經營性收入未受當?shù)卣吆椭車貐^(qū)的影響.工業(yè)企業(yè)勞動報酬WKEN的系數(shù)顯著為正(5%水平)，而工業(yè)企業(yè)勞動報酬的空間交互作用為負，但并未通過顯著性檢驗，說明隨著經濟的發(fā)展，工業(yè)企業(yè)勞動的邊際產出效率增加，工資占比越高，資本密集程度提高，越有利于農戶經營性收入.與農村普惠金融整體發(fā)展水平對農戶人均可支配性收入估計結果不同的是：二三產業(yè)產值占地區(qū)總產值GDP比重INST對農戶經營性收入的影響為負，且在1%的水平上顯著通過檢驗，其空間交互作用估計結果也顯著為負，表明當?shù)鼗蛑車貐^(qū)的二三產業(yè)發(fā)展越大，越不利于農戶生產經營性收入提高.

從制度因素方面分析，農林水事務支出GVEX的系數(shù)為負，其空間交互作用為負且不顯著，表明地方政府對農村農林水事務支出等的投入逐步擴大且促進了我國農戶人均居民經營性收入水平的提高，但估計結果不顯著.農村居民消費水平CONS的空間交互作用都顯著為正(1%水平)，表明地方農戶經營性收入主要受到周圍地區(qū)經濟發(fā)展水平的溢出影響.

3.3.2分解效應分析 一般認為，運用空間計量模型時，僅利用估計系數(shù)來衡量解釋變量之于被解釋變量的影響是存在偏誤的[21].因此，本文將農村普惠金融發(fā)展以及控制變量發(fā)生變動時對農戶經營性收入的空間效應分解成直接效應和間接效應(表4).直接效應是指農村普惠金融發(fā)展每變化一個單位對本區(qū)域農戶經營性收入影響的大小，間接效應測量的是農村普惠金融發(fā)展每變化一個單位對其它相鄰區(qū)域農戶經營性收入影響的大小，即空間溢出效應.

如表4所示，農村普惠金融發(fā)展總效應的估計系數(shù)值為3.074，這表明無論是本地區(qū)還鄰近地區(qū)的農村普惠金融發(fā)展，都對其區(qū)域內的農戶經營性收入有著顯著性的提升與促進作用，即農村普惠金融發(fā)展指數(shù)每增加1%，則農戶經營性收入將提升3.074%.從直接的影響效應來看，其影響估計值為1.348.也就是說，我國農村普惠金融發(fā)展水平每提升1個百分點，農戶的經營性收入就可以提高1.348%.而從間接的影響效應來看，其影響估計值為1.726.表明我國農村普惠金融發(fā)展水平每增加1個百分點，農戶經營性收入就會提高1.726%.

從結果上可以看出，無論是直接效應還是間接效應，農村普惠金融發(fā)展對于農戶經營性收入的影響都是顯著為正，但是從影響效果上看，其間接影響即空間溢出作用比直接效應更為顯著.由此可以表明不管是本地區(qū)的農村普惠金融還是相鄰地區(qū)的農村普惠金融的發(fā)展，都可以對本地區(qū)農戶經營性收入產生顯著的直接和間接影響，并且有利于提高本地區(qū)農戶的經營性收入水平.同時，也說明農村普惠金融發(fā)展的空間效應具有增收的作用，金融服務及金融資本的跨區(qū)流動能促進鄰近區(qū)域的農戶增收.這可能是因為農村普惠金融發(fā)展在地區(qū)一體化和農村生產要素在空間上流動性加快的推動下，會通過“關聯(lián)效應”“競爭效應”和“學習效應”等間接促進鄰近地區(qū)的農村普惠金融發(fā)展水平，進而對鄰近地區(qū)的農戶經營性收入產生正向外溢效應.另一方面由于農村普惠金融的政策協(xié)同性和金融機構有效的對接，相關金融機構或資本更加傾向于農村普惠金融發(fā)展水平較高的鄰近地區(qū)，從而形成在一定類似區(qū)域上的規(guī)模效應和空間溢出效應，進而提升農戶經營性收入.從這個角度看，各地區(qū)農村普惠金融的發(fā)展不能盲目擴張地追求所謂的“全方位多樣化”的金融產品和服務，而應要更加注重金融服務在區(qū)域間的合作，放大農村普惠金融發(fā)展對農戶經營性收入的空間“極化效應”和“涓流效應”.

4結論與啟示

通過研究，得到以下結論：第一，我國農村普惠金融指數(shù)整體呈“V”字型變化趨勢.樣本期內，四大區(qū)域板塊的農村普惠金融指數(shù)“V”字型變化特點十分明顯.省域層面上，農村普惠金融發(fā)展水平指數(shù)存在一定的地區(qū)差異，但總體呈上升趨勢.第二，我國農村普惠金融發(fā)展水平存在顯著的空間依賴性.農村普惠金融發(fā)展水平Moran’sI指數(shù)下降的趨勢，則意味著我國農村普惠金融發(fā)展水平表現(xiàn)出局部集聚性和集聚陰影效應，造成周邊地區(qū)難以形成新的優(yōu)勢區(qū)，降低了在遠距離間的空間相關性.第三，農村普惠金融發(fā)展水平可以通過空間的交互作用產生出規(guī)模效應和溢出效應，進而提升農戶經營性收入.農村普惠金融發(fā)展水平基于地域鄰近而產生的空間交互作用可以形成跨地區(qū)空間集聚作用，較為穩(wěn)定地助推農戶經營性收入的提升.第四，無論是直接效應還是間接效應，農村普惠金融發(fā)展指數(shù)對于農戶經營性收入的影響都是顯著為正的，但是從影響效果上看，其間接影響作用則更加強烈.第五，從其他影響農戶經營性收入的因素分析看，農戶耕地面積及二三產業(yè)產值占地區(qū)總產值GDP比重對農戶經營性收入的影響存在著負向關系，由于存在著空間上的競爭或追趕效應，因此這就需要進一步的提升本地區(qū)二三產業(yè)的發(fā)展水平，確保相關市場的穩(wěn)定.而工業(yè)企業(yè)勞動報酬的正向關系則意味著資本的流動和工資收入水平的高低對空間集聚的影響較大，對于相鄰地區(qū)以及本地區(qū)農村勞動力的吸引力更大，更多勞動力將涌入本地市場.農村居民消費水平對于農戶經營性收入的影響在間接效應上更明顯，這也表明鄰近地區(qū)的農村居民消費水平對于農戶經營性收入的影響更大，農村居民消費水平存在著溢出效應.

通過分析，得到以下政策啟示：第一，在鄉(xiāng)村振興大背景下，要重視農村普惠金融在改善農村居民生活水平與質量中的作用與效果.合理擴大金融服務范圍，對于農村普惠金融發(fā)展相對落后的地區(qū)，進一步完善該地區(qū)的政策性資金的投入和分配.在政策制定時還要參照地區(qū)經濟發(fā)展的總體目標，實現(xiàn)效率最優(yōu).第二，重視生產要素及制度因素的影響，既要合理規(guī)范農村土地的使用及產業(yè)的發(fā)展，又要克服行政壁壘，建立常態(tài)化的農村普惠金融區(qū)域合作交流及共享機制，提升地區(qū)的農村金融服務水平，加強普惠金融的政策作用及效果，最終促進農村居民收入增加.第三，既要重視普惠金融增收的直接效應，完善農村金融環(huán)境，提升本地區(qū)金融服務水平和服務效率，更要充分關注普惠金融發(fā)展的空間溢出性，改變各個地區(qū)盲目擴張地追求所謂的“全方位多樣化”的金融產品和服務，加大金融機構、金融服務在空間上的分工協(xié)作，放大金融發(fā)展的空間“涓流效應”，進一步提高金融普惠程度和效果.