政府監(jiān)管對金融支農(nóng)效率的影響研究

●岳喜優(yōu)

“十四五”時期，解決我國經(jīng)濟社會發(fā)展不平衡不充分問題的重點和難點在“三農(nóng)”領(lǐng)域，需要深入推進農(nóng)村改革，補齊農(nóng)業(yè)農(nóng)村發(fā)展短板。 中央一號文件連續(xù)18 年聚焦“三農(nóng)”，充分說明農(nóng)業(yè)農(nóng)村發(fā)展對我國社會主義現(xiàn)代化建設(shè)的重要意義。2018 年中央一號文件要求強化農(nóng)業(yè)農(nóng)村優(yōu)先發(fā)展投入保障，財政投入引領(lǐng)金融資本、社會資金參與鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展，加大對農(nóng)業(yè)農(nóng)村發(fā)展的信貸支持力度。促進鄉(xiāng)村經(jīng)濟發(fā)展是我國當(dāng)前階段工作的重點，而農(nóng)村金融是農(nóng)村經(jīng)濟的核心，實現(xiàn)鄉(xiāng)村振興，促進鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)繁榮必須推進農(nóng)村金融發(fā)展。受農(nóng)業(yè)弱質(zhì)性的影響，現(xiàn)有的金融體系難以保障農(nóng)民獲得充足的金融服務(wù)供給，農(nóng)村金融依然是整個金融體系中薄弱的環(huán)節(jié)，緩解農(nóng)村金融約束是一個長期過程，當(dāng)前階段應(yīng)注重提高金融支農(nóng)效率。 資本的逐利性與農(nóng)業(yè)的弱質(zhì)性決定了農(nóng)村金融無法和城市金融同步發(fā)展，依靠市場自發(fā)調(diào)節(jié)解決不了農(nóng)村金融供需失衡的問題，因此政府的作用極其重要。 現(xiàn)階段要提升農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展，必須要提高金融支農(nóng)效率，同時加強政府監(jiān)管力度，堅持金融服務(wù)支持鄉(xiāng)村振興。 基于此，文章測度了全國31 個省份的金融支農(nóng)效率，并驗證了政府監(jiān)管對金融支農(nóng)效率的影響，提出提升金融支農(nóng)效率的對策，期冀對提升金融支農(nóng)效率、完善農(nóng)村金融發(fā)展體系提供參考與借鑒。

一、文獻綜述

金融的優(yōu)化資源配置功能對于農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展具有重要意義，提高農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展活力需要提高農(nóng)村金融服務(wù)效率。 由于城鄉(xiāng)二元金融體系的存在，加快農(nóng)村金融改革，提高金融支農(nóng)效率成為被關(guān)注的熱點問題。 目前對金融支農(nóng)效率的研究主要集中于宏觀農(nóng)村金融效率和微觀農(nóng)村金融效率。 宏觀農(nóng)村金融效率主要是研究金融在促進農(nóng)業(yè)農(nóng)村經(jīng)濟增長方面的作用， 李萬超（2014） 研究發(fā)現(xiàn)我國農(nóng)村金融資源配置效率整體偏低，供求結(jié)構(gòu)性失衡較為普遍。 馬平等（2017）基于四階段DEA模型研究表明我國西部民族地區(qū)的農(nóng)村金融效率整體較低，受外部環(huán)境因素影響明顯。 我國農(nóng)村金融支農(nóng)效率整體偏低且區(qū)域間差異明顯，整體上呈現(xiàn)南高北低、東高西低的局面。 金融的逐利性會導(dǎo)致農(nóng)村資本流出，加劇了農(nóng)村金融供需矛盾，解決農(nóng)村金融市場失靈問題需要政府肩負公共責(zé)任，構(gòu)建財政與金融協(xié)同推進機制。 趙?。?021）研究表明中部六省財政與金融在支農(nóng)減貧上能夠?qū)崿F(xiàn)協(xié)同，達到“1+1>2”的效果。李洪俠（2021）研究表明全國整體上實現(xiàn)了財政支農(nóng)與金融支農(nóng)的正向協(xié)同，地區(qū)經(jīng)濟社會發(fā)展環(huán)境對財政金融支農(nóng)協(xié)同效率產(chǎn)生深刻的影響。 在農(nóng)村金融效率的微觀層面上，農(nóng)村金融機構(gòu)是金融支農(nóng)的參與主體， 其經(jīng)營管理效率的高低決定著金融支農(nóng)目標(biāo)能否實現(xiàn)。 農(nóng)商行和農(nóng)信社是農(nóng)村金融市場的主要服務(wù)機構(gòu)， 石連忠 （2020）、 鄧曉娜（2020）的研究均表明農(nóng)商行的支農(nóng)效率要高于農(nóng)信社，應(yīng)加快農(nóng)村信用社的股份制改革，提升經(jīng)營管理水平。

農(nóng)村經(jīng)濟與農(nóng)村金融系統(tǒng)的綜合性、 復(fù)雜性限制了農(nóng)村金融體系的建立健全， 盤活農(nóng)村金融市場發(fā)展活力必須要將農(nóng)村金融發(fā)展的決定權(quán)交給市場，但需要金融監(jiān)管提供必要的保障，發(fā)揮政府監(jiān)管的導(dǎo)向性， 引導(dǎo)信貸資源流入農(nóng)村并嚴(yán)格監(jiān)管信貸資金的用途與流向。 在鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略背景下，對于農(nóng)村金融的監(jiān)管不僅要堅持安全第一， 更要促進農(nóng)村金融市場發(fā)展， 以農(nóng)民能獲得良好的金融服務(wù)為目標(biāo)， 通過支持和監(jiān)管兩種手段推動農(nóng)村金融市場平穩(wěn)發(fā)展，提升金融支農(nóng)效率。 農(nóng)村金融機構(gòu)的趨利避害傾向會將大量資金投向非農(nóng)產(chǎn)業(yè)， 需要建立完善的金融監(jiān)管體系約束農(nóng)村金融機構(gòu)的信貸投向。 由于農(nóng)村金融排斥的存在， 政府對農(nóng)村金融市場的扶持更多的是采取激勵的手段，采用貼息、稅收優(yōu)惠等方式鼓勵金融機構(gòu)服務(wù)農(nóng)村市場， 同時對金融機構(gòu)的支農(nóng)過程和結(jié)果進行監(jiān)管，防止發(fā)生金融風(fēng)險，強化金融機構(gòu)的政策執(zhí)行能力， 促進金融機構(gòu)提高金融支農(nóng)效率。 在資源總量有限的情況下，提高金融支農(nóng)效率是合理有效的路徑，文章測度全國31 個省份的金融支農(nóng)效率， 驗證了政府監(jiān)管對金融支農(nóng)效率的影響， 為促進金融高質(zhì)量服務(wù)鄉(xiāng)村振興提供實證依據(jù)。

二、金融支農(nóng)效率測度

（一）研究方法選擇

DEA（Data Envelopment Analysis），即數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法，是一種非參數(shù)效率評價方法，能夠系統(tǒng)分析投入與產(chǎn)出之間的相對效率。 采用DEA 模型測度效率不需要對各變量進行無量綱化處理， 能夠解決效率測度指標(biāo)賦權(quán)的問題。 從對效率的測量方式上，可將DEA 模型分為投入導(dǎo)向、產(chǎn)出導(dǎo)向和非導(dǎo)向三類，投入導(dǎo)向模型從減少投入的角度評價， 產(chǎn)出導(dǎo)向則從增加產(chǎn)出的角度測度， 非導(dǎo)向模型則從投入與產(chǎn)出兩面測量。 因此，本研究基于提高金融服務(wù)農(nóng)業(yè)農(nóng)村發(fā)展效率的目的， 同時考慮金融支農(nóng)效率受到地區(qū)經(jīng)濟環(huán)境、 發(fā)展規(guī)模等因素影響， 產(chǎn)出規(guī)模差異較大，選擇規(guī)模報酬可變（VRS）下的產(chǎn)出導(dǎo)向模型。

Malmquist 指數(shù)由經(jīng)濟學(xué)家Malmquist 提出，后演變?yōu)镸almquist 指數(shù)模型，Malmquist 指數(shù)(M)可以分為效率變化指數(shù)（EC）和技術(shù)變化指數(shù)（TC）兩個方面。 M 值是反映全要素生產(chǎn)率變動情況的指數(shù)，當(dāng)M值大于1，說明全要素生產(chǎn)率較上一期提高；反之，降低。 EC 用以表明技術(shù)效率改善的程度，體現(xiàn)“追趕效應(yīng)”，當(dāng)EC 大于1，表明技術(shù)效率改善；反之，惡化。TC 反映“前沿面的移動效應(yīng)”，當(dāng)TC 大于1，說明技術(shù)得到進步；反之，退步。 采用Malmquist 指數(shù)模型可以對決策單元更好地評價與排序， 找出提高投入產(chǎn)出效率的路徑，指導(dǎo)決策，具有明顯的優(yōu)勢。 因此，文章選用DEA-Malmquist 模型測度與分析金融支農(nóng)效率。

（二）評價體系構(gòu)建與數(shù)據(jù)來源

金融支農(nóng)效率追求的是金融支持農(nóng)業(yè)發(fā)展過程中以最少的資源投入獲取最大的經(jīng)濟利益產(chǎn)出，其內(nèi)涵與DEA 的最小投入、最大產(chǎn)出的原理相一致。因此，在指標(biāo)選擇上需要綜合考慮指標(biāo)的重要程度，指標(biāo)的獨立性、相關(guān)性、可得性等因素。 選擇31 個省份2011—2018 年的面板數(shù)據(jù)作為分析對象， 從投入與產(chǎn)出兩個方面進行變量選擇。 在投入方面，涉農(nóng)金融機構(gòu)中，證券對農(nóng)業(yè)領(lǐng)域投資份額較少可不予考慮，重點分析銀行和保險對農(nóng)業(yè)發(fā)展的影響， 因此選擇銀行涉農(nóng)貸款和農(nóng)業(yè)保險保費收入作為投入指標(biāo)。在產(chǎn)出方面，金融支農(nóng)的目的是要促進農(nóng)業(yè)發(fā)展、農(nóng)民富裕， 本文選擇農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值和農(nóng)村居民人均可支配收入作為產(chǎn)出指標(biāo)。 數(shù)據(jù)主要來源于歷年《中國統(tǒng)計年鑒》《中國金融年鑒》《中國保險年鑒》《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》和wind 數(shù)據(jù)庫。

表1 評價指標(biāo)體系

（三）效率測度

應(yīng)用DEAP 軟件對數(shù)據(jù)進行處理分析， 得到31個省份的金融支農(nóng)效率值，具體數(shù)據(jù)見表2。 DEA 模型測度的效率值為1，表示金融支農(nóng)效率實現(xiàn)有效；否則，處于無效狀態(tài)。 可以看出，2011—2018 年，全國金融支農(nóng)效率總體水平不高，其中天津、上海、浙江、山東、海南、河南、湖北、西藏各年的金融支農(nóng)效率值一直為1，實現(xiàn)金融支農(nóng)有效；江蘇、福建、廣東、黑龍江、湖南、 廣西六省份金融支農(nóng)效率在部分年份實現(xiàn)有效，均值大于0.9，接近有效；甘肅、山西兩省份的年均效率值分別是0.481、0.506，位居全國后兩位，是31 個省份中效率均值低于0.6 的省份。 2018 年，31 個省份中實現(xiàn)DEA 有效的省份有14 個， 占比僅為45.16%，說明當(dāng)前多數(shù)省份的金融支農(nóng)效率沒有實現(xiàn)有效，仍然有較大的提升空間。

表2 我國31 個省份金融支農(nóng)效率

從時間演變視角看，2011 年31 個省份中實現(xiàn)金融支農(nóng)效率有效的省份有14 個，2014 年有10個，2018 年有14 個， 達到DEA 有效的省份數(shù)量先減后增，整體上實現(xiàn)金融支農(nóng)有效的省份數(shù)量并未有增長，湖南、貴州、青海、寧夏四省份從有效到無效，沒有保持金融支農(nóng)有效的持續(xù)性，福建、廣東、黑龍江、重慶在后期加大金融支農(nóng)力度與精度，持續(xù)改進，實現(xiàn)金融支農(nóng)有效。 從空間視角看，東、中、西部地區(qū)的金融支農(nóng)效率均值分別為0.966、0.838、0.763，分列第一、第二、第三位，在地理區(qū)域上呈現(xiàn)從東到西遞減格局。 東部地區(qū)金融支農(nóng)效率各年均有效的省份達到5 個，高于中、西部地區(qū)。 中部地區(qū)中，河南、湖北兩省表現(xiàn)較為突出；西部地區(qū)的西藏也實現(xiàn)各年間金融支農(nóng)效率有效，西藏以農(nóng)牧業(yè)為主、農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)相對單一，金融支農(nóng)效果更好。 從省際間效率差異的視角看，通過計算各年的標(biāo)準(zhǔn)差發(fā)現(xiàn)，2011 年31 個省份間金融支農(nóng)效率標(biāo)準(zhǔn)差為0.159，省份間金融支農(nóng)效率值差距較小，2018 年省份間金融支農(nóng)效率標(biāo)準(zhǔn)差為0.171，省份間金融支農(nóng)效率差異在時間上存在逐漸擴大的趨勢。金融支農(nóng)效率的區(qū)域差異，反映出我國區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展與農(nóng)業(yè)發(fā)展的不平衡，東部地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展起步早， 農(nóng)業(yè)發(fā)展步入科技化、集約化發(fā)展階段，加之金融生態(tài)完善，能夠更好地支持農(nóng)業(yè)發(fā)展；中西部地區(qū)受經(jīng)濟發(fā)展水平與區(qū)位的限制，農(nóng)業(yè)發(fā)展基礎(chǔ)薄弱，科技化水平有限，金融資源稟賦不足，金融支農(nóng)效率還有較大的提升空間。

（四） 金融支農(nóng)效率的Malmquist 指數(shù)分解

基于Malmquist 模型計算出2011—2018 年中國金融支農(nóng)全要素生產(chǎn)率，并進行分解，結(jié)果如表3 所示。 可以看出：（1）2011—2018 年，金融支農(nóng)全要素生產(chǎn)率變動指數(shù)均值為0.908， 表明研究期間內(nèi)總體生產(chǎn)率處于降低的狀態(tài)。 其中，技術(shù)效率是1.027，技術(shù)進步指數(shù)是0.894， 說明技術(shù)進步是全國金融支農(nóng)全要素生產(chǎn)率提升的限制因素，反映出全要素生產(chǎn)率下降的主要原因在于金融支農(nóng)技術(shù)手段落后，農(nóng)村金融創(chuàng)新能力不足。 技術(shù)效率只有在2015—2016 年間小于1，其余年間均大于1，說明支農(nóng)金融資金利用程度較高，發(fā)揮了金融支農(nóng)的效益。 （2）從全要素生產(chǎn)率各年間的變化情況看，在2011—2018 年間，全要素生產(chǎn)率均處于下降狀態(tài)， 主要是受技術(shù)進步值過低的限制，也充分說明技術(shù)創(chuàng)新對于金融支農(nóng)效率具有關(guān)鍵作用。 （3）分區(qū)域來看，2011—2018 年，東、中、西部地區(qū)的金融支農(nóng)全要素生產(chǎn)率平均指數(shù)分別為0.939、0.898、0.887，表明東、中、西部地區(qū)的金融支農(nóng)全要素生產(chǎn)率均處于下降狀態(tài)。 其中，東、中、西部地區(qū)的技術(shù)效率平均指數(shù)分別是1.073、0.998、1.005，技術(shù)進步平均指數(shù)分別是0.890、0.907、0.889，說明技術(shù)進步和技術(shù)效率“雙低”是中部地區(qū)全要素生產(chǎn)率降低的原因，技術(shù)進步滯后是限制東部和西部地區(qū)全要素生產(chǎn)率提升的主要因素?？傮w來看，東部、西部地區(qū)應(yīng)該注重金融創(chuàng)新，以數(shù)字金融、科技金融賦能金融支農(nóng)，提高金融支農(nóng)的全要素生產(chǎn)率；中部地區(qū)不僅要持續(xù)提高農(nóng)村金融技術(shù)進步程度，還要保持金融資源的集約化利用程度。

表3 全國及三大地區(qū)金融支農(nóng)效率Malmquist 指數(shù)及其分解

三、政府監(jiān)管對金融支農(nóng)效率的影響分析

(一)研究方法

為研究政府監(jiān)管對金融支農(nóng)效率的影響，將DEA測算的金融支農(nóng)效率值作為被解釋變量，以政府監(jiān)管等其他因素作為解釋變量進行回歸分析。由于測算出的金融支農(nóng)效率值在（0，1]范圍內(nèi)，屬于截斷數(shù)據(jù)，針對部分連續(xù)的或者離散的被解釋變量進行回歸分析，采用Tobit 模型可以避免參數(shù)估計有偏問題。因此，針對金融支農(nóng)效率的影響分析， 采用Tobit 模型是合理的，具體設(shè)定形式如下：

其中，Yi為被解釋變量，本文中指金融支農(nóng)效率；X核心為核心解釋變量， 本文中指政府監(jiān)管；X控制為控制變量， 指影響金融支農(nóng)效率的其他因素；μi為隨機擾動項。

（二）指標(biāo)選擇與數(shù)據(jù)來源

在采用Tobit 模型分析政府管制對金融支農(nóng)效率的影響時， 以上文測度的31 個省份的金融支農(nóng)效率作為被解釋變量，對各項影響因素的量化方式設(shè)定如下：

政府監(jiān)管力度。 隨著鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的實施，發(fā)展農(nóng)村普惠金融要求進一步加大涉農(nóng)貸款投放力度，要切實減少涉農(nóng)貸款中間環(huán)節(jié)費用、降低普惠型涉農(nóng)貸款利率，而落實相關(guān)政策需要有力的監(jiān)管，確?；蒉r(nóng)金融政策落到實處。因此，有效的監(jiān)管必定能夠促進金融機構(gòu)更高效的開展涉農(nóng)金融服務(wù)， 選擇采用財政金融監(jiān)管事務(wù)支出作為政府管制的表征變量。

財政支農(nóng)。 政府對農(nóng)業(yè)的支持力度越大，越能夠調(diào)動農(nóng)民參與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的積極性，降低農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的經(jīng)營成本。 以財政農(nóng)林水支出作為表征，為減小異方差的影響，對原始數(shù)據(jù)進行對數(shù)化處理。

城鎮(zhèn)化水平。城鎮(zhèn)化發(fā)展一方面吸引了農(nóng)村的資本與人口向城鎮(zhèn)聚集，使得農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素不斷外流，對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率產(chǎn)生負向影響； 另一方面農(nóng)村居民轉(zhuǎn)變?yōu)槌擎?zhèn)居民增加了對高質(zhì)量農(nóng)產(chǎn)品的需求，引致農(nóng)業(yè)向集約化、生態(tài)化方向發(fā)展，提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營效率。以農(nóng)村人口占城鎮(zhèn)人口比重表征地方城鎮(zhèn)化水平。

城鎮(zhèn)居民收入水平。 隨著我國經(jīng)濟發(fā)展，居民收入水平的提升，對農(nóng)產(chǎn)品的質(zhì)量要求更高，對農(nóng)產(chǎn)品深加工的需求增加，影響著農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營的方向及過程。 以城鎮(zhèn)居民可支配收入作為表征，同樣對數(shù)據(jù)取對數(shù)處理。

灌溉條件。 農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營需要充足的水資源，有效的灌溉面積能夠保證土地生產(chǎn)的穩(wěn)定性。以耕地灌溉面積占播種面積的比值表征灌溉條件。

Tobit 回歸模型中所使用的數(shù)據(jù)來源如下： 被解釋變量的金融支農(nóng)效率來源于上文DEA 測度的結(jié)果，核心解釋變量及控制變量來源《中國統(tǒng)計年鑒》，各變量的描述性統(tǒng)計如表4 所示。

表4 變量描述性統(tǒng)計結(jié)果

（三）回歸分析

利用stata15.0 軟件對金融支農(nóng)效率的影響變量進行Tobit 回歸分析，得到結(jié)果如表5 所示。 根據(jù)回歸結(jié)果， 核心解釋變量政府監(jiān)管力度對金融支農(nóng)效率的系數(shù)約為0.003，且通過5%的顯著性水平檢驗，說明在全國范圍內(nèi)， 政府監(jiān)管對金融支農(nóng)效率有著顯著的正向影響， 政府加大金融監(jiān)管力度可以顯著提升金融支農(nóng)效率。 資金是現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展要素中必不可少的部分，農(nóng)業(yè)技術(shù)進步、農(nóng)業(yè)公共投資與農(nóng)業(yè)私人生產(chǎn)投資離不開農(nóng)業(yè)信貸資金的支持。 在現(xiàn)代經(jīng)濟體系中，農(nóng)業(yè)相較于其他產(chǎn)業(yè)，具有一定的弱質(zhì)性，高風(fēng)險與低收益并存，這使得在完全的市場經(jīng)濟條件下農(nóng)業(yè)信貸出現(xiàn)供給不足的問題， 因此需要政府信貸政策去糾正市場失靈， 引導(dǎo)并調(diào)整金融機構(gòu)將金融產(chǎn)品與服務(wù)向農(nóng)業(yè)延伸，促進農(nóng)村金融發(fā)展，強化農(nóng)村金融監(jiān)管與調(diào)控力度， 推動金融更好地服務(wù)農(nóng)業(yè)發(fā)展。

表5 金融支農(nóng)效率Tobit 回歸分析結(jié)果

城鎮(zhèn)化水平的系數(shù)約為0.293，但沒有通過顯著性水平檢驗， 表明城鎮(zhèn)化發(fā)展對金融支農(nóng)效率的正向作用尚不明顯。 反映出農(nóng)村勞動力和資本向城市集聚并沒有給金融支農(nóng)帶來負面影響， 城鎮(zhèn)化發(fā)展進程中，促進了勞動力、信息和技術(shù)在城鄉(xiāng)之間的流動，推動先進的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)和信息知識的傳播，最終提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的現(xiàn)代化水平。 工業(yè)化和農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化是城鎮(zhèn)化發(fā)展的動力來源， 城鎮(zhèn)工業(yè)的發(fā)展一方面為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)提供先進的農(nóng)業(yè)機械裝備， 促進農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件的現(xiàn)代化和生產(chǎn)技術(shù)的現(xiàn)代化， 另一方面吸引了農(nóng)村剩余勞動力就業(yè)， 農(nóng)村人口的流出為農(nóng)業(yè)規(guī)?；?、集約化發(fā)展提供條件?，F(xiàn)階段我國城鎮(zhèn)化發(fā)展對農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展的正向效應(yīng)尚未充分發(fā)揮出來，未來應(yīng)進一步注重提升農(nóng)業(yè)發(fā)展質(zhì)量，增強農(nóng)業(yè)對金融機構(gòu)的吸引力，最終提高金融服務(wù)農(nóng)業(yè)效率。

灌溉條件的系數(shù)約為0.232， 并通過了5%的顯著性水平檢驗，說明改善灌溉條件，增加耕地灌溉面積能夠提高金融支農(nóng)效率。 原因在于農(nóng)業(yè)灌溉保證了農(nóng)作物的正常生長，保證農(nóng)作物高產(chǎn)穩(wěn)定， 降低農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的風(fēng)險， 同時也減少了金融機構(gòu)農(nóng)業(yè)信貸的風(fēng)險。

財政支農(nóng)與城鎮(zhèn)居民收入水平?jīng)]有通過顯著性檢驗，其中財政支農(nóng)無法影響金融支農(nóng)效率的原因可能在于財政支農(nóng)對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營主體的支持主要是通過農(nóng)戶直接補貼形式，而隨著農(nóng)村人口非農(nóng)化的發(fā)展，進城從事非農(nóng)生產(chǎn)的農(nóng)戶將土地流轉(zhuǎn)給其他農(nóng)戶，但補貼依然歸屬于土地轉(zhuǎn)出者，真正務(wù)農(nóng)的農(nóng)戶卻不能享受政策的紅利，也就不能產(chǎn)生激勵作用；此外，財政支農(nóng)支出對農(nóng)村金融發(fā)展支持力度不夠，且各自的支農(nóng)渠道、支農(nóng)方式不同，缺乏有效的協(xié)作和配合機制，難以形成財政金融協(xié)同合力。 城鎮(zhèn)居民收入水平以城鎮(zhèn)居民可支配收入作為表征，對金融支農(nóng)效率影響不顯著的原因可能在于收入水平的提高會加大對農(nóng)業(yè)深加工產(chǎn)品的需求，而降低對初級農(nóng)業(yè)產(chǎn)品的需求，農(nóng)產(chǎn)品供需錯配的局面會降低金融機構(gòu)信貸信心，影響金融支農(nóng)效率，因此需要發(fā)展農(nóng)產(chǎn)品精深加工，提高農(nóng)民農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)增值收益。

四、結(jié)論與啟示

文章采用DEA-Malmquist 測度了2011—2018年全國31 個省份的金融支農(nóng)效率，并建立Tobit 模型驗證政府監(jiān)管對金融支農(nóng)效率的影響，得出的結(jié)論如下：（1）整體上，我國金融支農(nóng)效率偏低，全國過半數(shù)省份在研究期間內(nèi)尚未達到DEA 有效，反映出我國目前的金融支農(nóng)水平仍有較大的改進空間；（2）金融支農(nóng)效率在地理空間上呈現(xiàn)自東向西遞減的格局，東部地區(qū)的整體效率水平最高，中部次之，西部地區(qū)整體效率水平最低， 區(qū)域間金融支農(nóng)效率差距較大，進一步揭示了地區(qū)間農(nóng)村金融發(fā)展不平衡、不充分的問題；（3） 金融支農(nóng)的全要素生產(chǎn)率整體處于下降態(tài)勢，主要受技術(shù)進步指數(shù)過低的限制，反映出提高金融科技水平對提升金融支農(nóng)效率的重要性；（4）政府監(jiān)管能夠?qū)鹑谥мr(nóng)效率起到顯著的促進作用，城鎮(zhèn)化水平與灌溉條件對金融支農(nóng)效率有著正向影響，財政支農(nóng)城鎮(zhèn)化水平與城鎮(zhèn)居民收入水平未對金融支農(nóng)效率有顯著影響。

基于實證研究結(jié)果，有效提升金融支農(nóng)效率需從以下方面入手：第一，推動金融科技引領(lǐng)農(nóng)村金融發(fā)展。農(nóng)村金融市場巨大，但是因農(nóng)村信用體系欠缺、風(fēng)控成本高、 信息不對稱等問題導(dǎo)致金融服務(wù)供給不足，金融機構(gòu)城鄉(xiāng)布局失衡，抑制了農(nóng)村金融服務(wù)需求。云計算、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈等新興信息技術(shù)的出現(xiàn)與應(yīng)用， 為解決農(nóng)村金融發(fā)展難題提供了新的路徑，借助大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠降低信息搜集、評估的成本，降低信息不對稱帶來的風(fēng)險；互聯(lián)網(wǎng)和智能手機的普及使得線上金融服務(wù)門檻降低， 金融服務(wù)效率大大提升，多種線上涉農(nóng)貸款服務(wù)面向農(nóng)村金融市場，金融科技的發(fā)展拓寬了農(nóng)村信貸渠道，提高了服務(wù)效率，應(yīng)該堅持推動互聯(lián)網(wǎng)科技與金融的深度融合，更好地服務(wù)農(nóng)村金融的發(fā)展。 第二，加強政府對金融支農(nóng)的監(jiān)管力度。 要以提高監(jiān)管質(zhì)量和效益為目標(biāo)，劃分中央和地方金融監(jiān)管部門的監(jiān)管職責(zé)，形成分工明確、合作有力的監(jiān)管機制。 要堅持差異化的監(jiān)管體系，一方面要鼓勵金融機構(gòu)積極開展涉農(nóng)金融服務(wù)，支持農(nóng)村金融發(fā)展，另一方面要強化監(jiān)管，防范農(nóng)村金融風(fēng)險。充分考慮到農(nóng)業(yè)發(fā)展的弱質(zhì)性，對涉農(nóng)金融機構(gòu)給予更多的政策傾斜，比如可以適當(dāng)放寬涉農(nóng)金融債券發(fā)行條件，適度提高涉農(nóng)貸款不良容忍度，健全涉農(nóng)金融機構(gòu)的考評辦法，開展宏觀審慎評估、采取差別化監(jiān)管策略。同時，要嚴(yán)格規(guī)范涉農(nóng)貸款的流向，加大對涉農(nóng)資金違規(guī)流向非農(nóng)產(chǎn)業(yè)的懲罰力度，保證涉農(nóng)資金需求。第三，構(gòu)建財政金融協(xié)同支農(nóng)體系。在市場經(jīng)濟條件下，由于農(nóng)業(yè)發(fā)展弱質(zhì)性，對農(nóng)業(yè)的宏觀調(diào)控是穩(wěn)定農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展的一般要求。 緩解農(nóng)村金融約束，要發(fā)揮好資源配置中市場的決定性作用和政府的引導(dǎo)作用，合理利用財政資金引導(dǎo)金融資本和社會資本進入農(nóng)業(yè)農(nóng)村領(lǐng)域，通過財政貼息、擔(dān)保資金等方式對涉農(nóng)貸款的金融機構(gòu)給予支持，要建立健全農(nóng)業(yè)信貸擔(dān)保體系，形成合理的風(fēng)險共擔(dān)機制，對農(nóng)業(yè)信貸擔(dān)保體系的建設(shè)給予支持，推動農(nóng)業(yè)擔(dān)保公司穩(wěn)步發(fā)展，形成穩(wěn)定的財政金融協(xié)同支農(nóng)機制。