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    中國(guó)農(nóng)村非正規(guī)金融規(guī)模估算與時(shí)空演變特征研究

    2022-04-14 19:46:41劉亦文歐陽瑩丁攀
    海南金融 2022年3期
    關(guān)鍵詞:空間計(jì)量模型

    劉亦文 歐陽瑩 丁攀

    摘? ?要:基于正規(guī)金融滿足推算法科學(xué)測(cè)算2008—2018年中國(guó)31個(gè)省份農(nóng)村非正規(guī)金融發(fā)展規(guī)模,運(yùn)用探索性空間統(tǒng)計(jì)分析法(ESDA)以及σ收斂與β收斂法揭示中國(guó)農(nóng)村非正規(guī)金融發(fā)展的時(shí)空演變特征。研究發(fā)現(xiàn):中國(guó)農(nóng)村非正規(guī)金融整體發(fā)展水平不高,2008—2018年中國(guó)農(nóng)村非正規(guī)金融規(guī)模為1219—4557億元之間,具有全局自相關(guān)顯著而局部自相關(guān)不顯著的特點(diǎn),各地區(qū)存在逆向的σ收斂和條件β收斂,條件β收斂的速度為西部最大,中部次之,東部最小;在中部和西部地區(qū)存在絕對(duì)β收斂,在全國(guó)與東部地區(qū)存在絕對(duì)β收斂的跡象;農(nóng)業(yè)發(fā)展、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、自然災(zāi)害、農(nóng)村人均產(chǎn)值、農(nóng)村居民人均消費(fèi)性支出及農(nóng)村家庭基尼系數(shù)等因素對(duì)農(nóng)村非正規(guī)金融的發(fā)展有著顯著的影響。

    關(guān)鍵詞:非正規(guī)金融;正規(guī)金融滿足推算法;空間計(jì)量模型

    DOI:10.3969/j.issn.1003-9031.2022.03.002

    中圖分類號(hào):F832? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A? 文章編號(hào):1003-9031(2022)03-0010-16

    一、引言

    金融服務(wù)“三農(nóng)”高質(zhì)量發(fā)展是一個(gè)世界性難題。作為一個(gè)農(nóng)業(yè)大國(guó),中國(guó)農(nóng)村金融發(fā)展及支農(nóng)效用備受決策層和理論界的高度關(guān)注。2004—2022年間,中國(guó)政府連續(xù)十九年在中央一號(hào)文件對(duì)“三農(nóng)”和鄉(xiāng)村振興問題予以戰(zhàn)略部署,其中農(nóng)村金融問題得到黨與國(guó)家的高度關(guān)注與重視。當(dāng)前,中國(guó)金融體系存在著兩個(gè)明顯的二元結(jié)構(gòu):一是因城鄉(xiāng)差別而產(chǎn)生的城鄉(xiāng)二元金融結(jié)構(gòu),二是因監(jiān)管制度而產(chǎn)生的正規(guī)金融與非正規(guī)金融并存的二元金融市場(chǎng)。這種雙二元結(jié)構(gòu)造成了金融資源在城鄉(xiāng)之間配置的不公平,形成對(duì)農(nóng)民、農(nóng)業(yè)和農(nóng)村的金融排斥,為非正規(guī)金融發(fā)展提供了深厚的生存土壤。非正規(guī)金融是指在政府批準(zhǔn)并進(jìn)行監(jiān)管的金融活動(dòng)(正規(guī)金融)之外所存在的游離于現(xiàn)行制度法規(guī)邊緣的金融行為。正規(guī)金融通過向國(guó)有銀行等正規(guī)渠道進(jìn)行融資的活動(dòng),而非正規(guī)金融則是通過非正規(guī)渠道進(jìn)行融資的活動(dòng),最為典型的便是“民間借貸”。由于正規(guī)金融渠道融資有著審批程序繁雜、擔(dān)保要求嚴(yán)格及周期長(zhǎng)等高門檻,農(nóng)戶很難通過正規(guī)金融渠道進(jìn)行融資,其資金需求難以得到滿足。而非正規(guī)金融的出現(xiàn)恰好填補(bǔ)了這一缺口,以其審批要求與交易流程簡(jiǎn)單、周期短及貼切農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展的實(shí)際需要等優(yōu)越性而獲得不斷發(fā)展壯大。

    近年來,黨和國(guó)家越來越重視農(nóng)村金融的發(fā)展與創(chuàng)新,大力發(fā)展普惠金融、建設(shè)普惠金融體系,而農(nóng)村非正規(guī)金融的陽光化、規(guī)范化是建設(shè)普惠金融體系的重要課題。由于不同地區(qū)農(nóng)村非正規(guī)金融發(fā)展的基礎(chǔ)條件存在顯著差異,中國(guó)農(nóng)村非正規(guī)金融發(fā)展速度和規(guī)模也存在明顯的區(qū)域非均衡特征,空間分異特征較為突出??茖W(xué)合理地判定中國(guó)農(nóng)村非正規(guī)金融發(fā)展水平和態(tài)勢(shì),選擇適宜的農(nóng)村非正規(guī)金融發(fā)展策略,需要通過深入分析和把握農(nóng)村非正規(guī)金融發(fā)展的區(qū)域差異、演化趨勢(shì)和內(nèi)在規(guī)律等問題。因此,研究中國(guó)農(nóng)村非正規(guī)金融的發(fā)展水平及其影響因素,對(duì)于政府正確對(duì)待農(nóng)村非正規(guī)金融的存在并利用農(nóng)村非正規(guī)金融在農(nóng)村扶貧減貧、縮小城鄉(xiāng)差距等方面發(fā)揮作用具有重要的參考價(jià)值。

    二、文獻(xiàn)綜述

    農(nóng)村非正規(guī)金融作為區(qū)域金融的重要組成部分,備受國(guó)內(nèi)外學(xué)者的關(guān)注,對(duì)于非正規(guī)金融產(chǎn)生的原因,國(guó)內(nèi)外學(xué)者提出了“外生說”和“內(nèi)生說”兩種說法?!巴馍f”認(rèn)為非正規(guī)金融產(chǎn)生原因是由于外部制度的不合理所造成。Gupta&Chaudhuri(1997)調(diào)查發(fā)現(xiàn),農(nóng)村正規(guī)金融機(jī)構(gòu)的代理人,常常會(huì)不按時(shí)發(fā)放貸款,促使人們向另一渠道融通資金,這便產(chǎn)生了非正規(guī)金融;Mckinnon(1973)指出,金融抑制所帶來的一系列后果引發(fā)了非正規(guī)金融的產(chǎn)生;Isaksson(2002)表明非正規(guī)金融正是由于國(guó)家外在制度的不合理以及金融抑制的雙重影響,從而激生出的一種產(chǎn)物,而國(guó)家制定的政策中對(duì)于金融資源配置的不平等所導(dǎo)致的所有制歧視也使非正規(guī)金融得到發(fā)展。林毅夫等(2009)研究表明:由于中國(guó)金融抑制的存在,導(dǎo)致農(nóng)村中小企業(yè)在發(fā)展過程中所需資金無法從正規(guī)金融渠道得到滿足,從而促進(jìn)了非正規(guī)金融的產(chǎn)生與發(fā)展。顧海峰(2013)認(rèn)為,由于中國(guó)正規(guī)金融供給不足而導(dǎo)致了非正規(guī)金融的產(chǎn)生?!皟?nèi)生說”則將非正規(guī)金融的產(chǎn)生歸因于金融市場(chǎng)信息的不對(duì)稱。Hoff&Stiglitz(1990)則通過一個(gè)信貸配給模型證明了非正規(guī)金融是由內(nèi)生性原因激發(fā)產(chǎn)生,認(rèn)為農(nóng)村非正規(guī)金融是在金融市場(chǎng)信息不對(duì)稱的背景下,農(nóng)戶和中小企業(yè)自主選擇的結(jié)果;Turvey等(2010)對(duì)農(nóng)村非正規(guī)金融進(jìn)行調(diào)查發(fā)現(xiàn),很多農(nóng)戶和農(nóng)村小微企業(yè)十分頻繁使用這個(gè)渠道進(jìn)行融資。劉民權(quán)等(2003)指出由于信息不對(duì)稱滋生的道德風(fēng)險(xiǎn)和逆向選擇促進(jìn)了非正規(guī)金融的產(chǎn)生;蘇士儒和段成東(2006)將制度經(jīng)濟(jì)學(xué)加以運(yùn)用,論證非正規(guī)金融是內(nèi)生性制度安排的結(jié)果;姚耀軍(2009)研究發(fā)現(xiàn)非正規(guī)金融是由于社會(huì)中的各方面進(jìn)行博弈合作,共同發(fā)展所引起。此外,也有學(xué)者同時(shí)從內(nèi)生和外生視角出發(fā)研究非正規(guī)金融,劉純彬和桑鐵柱(2010)研究表明,農(nóng)村非正規(guī)金融產(chǎn)生的外生原因是農(nóng)村正規(guī)金融支持力度不足以及發(fā)展滯后,內(nèi)生原因是由于正規(guī)金融的限制導(dǎo)致農(nóng)村金融需求主體轉(zhuǎn)而向非正規(guī)金融尋求融資。

    中國(guó)學(xué)者對(duì)于農(nóng)村非正規(guī)金融的發(fā)展效應(yīng)研究大多是分析農(nóng)村非正規(guī)金融對(duì)農(nóng)村居民收入、貧困減緩或是對(duì)城鄉(xiāng)居民收入差距的影響,胡宗義等(2016)研究了農(nóng)村非正規(guī)金融發(fā)展對(duì)農(nóng)民收入的影響,發(fā)現(xiàn)農(nóng)村非正規(guī)金融的擴(kuò)大能促進(jìn)農(nóng)民增收;張夢(mèng)緣等(2017)運(yùn)用門檻回歸模型研究了農(nóng)村非正規(guī)金融發(fā)展對(duì)收入、教育、醫(yī)療等多維度貧困的非線性影響,發(fā)現(xiàn)農(nóng)村非正規(guī)金融存在多維減貧的作用;邱洋冬(2019)采用面板平滑轉(zhuǎn)換模型探究了中國(guó)農(nóng)村非正規(guī)金融發(fā)展影響城鄉(xiāng)收入差距的門檻特征;李瑋和吳平(2019)運(yùn)用混合回歸模型與分樣本回歸的分析方法探究了正規(guī)與非正規(guī)金融對(duì)城鄉(xiāng)居民消費(fèi)的影響,研究發(fā)現(xiàn)城鎮(zhèn)地區(qū)正規(guī)金融對(duì)居民消費(fèi)的作用更為顯著,而農(nóng)村地區(qū)非正規(guī)金融則是居民融資的主要來源。還有學(xué)者引入空間概念,運(yùn)用空間計(jì)量的研究方法對(duì)農(nóng)村非正規(guī)金融展開研究,胡宗義等(2013)采用空間計(jì)量的方法研究了農(nóng)村正規(guī)與非正規(guī)金融對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的影響,研究發(fā)現(xiàn)農(nóng)村非正規(guī)金融的空間變量對(duì)縮減城鄉(xiāng)收入差距的影響顯著,胡宗義等(2014)又對(duì)中國(guó)農(nóng)村非正規(guī)金融2003—2010年發(fā)展的空間收斂性進(jìn)行研究,發(fā)現(xiàn)中國(guó)農(nóng)村非正規(guī)金融的發(fā)展存條件收斂而不存在絕對(duì)收斂。

    對(duì)農(nóng)村非正規(guī)金融展開研究的第一步就是要對(duì)農(nóng)村非正規(guī)金融發(fā)展規(guī)模進(jìn)行量化評(píng)估,而關(guān)于農(nóng)村非正規(guī)金融發(fā)展規(guī)模的計(jì)算,學(xué)術(shù)界并未有一個(gè)統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn),主流的計(jì)算方法主要有以下幾種:一是推算法,這是基于當(dāng)前公開可得的相關(guān)金融數(shù)據(jù)的前提下,利用一定的經(jīng)濟(jì)關(guān)系來推算出非正規(guī)金融水平。冉光和、湯芳樺(2012)通過各省全社會(huì)固定資產(chǎn)投資按資金來源劃分中的自籌資金和其他資金占全社會(huì)固定資產(chǎn)投資的比例來計(jì)算非正規(guī)金融的發(fā)展規(guī)模。二是正規(guī)金融滿足率推算法,胡宗義等(2013)則將農(nóng)村非農(nóng)戶投資中國(guó)家預(yù)算內(nèi)資金、國(guó)內(nèi)貸款和利用外資部分以及農(nóng)村農(nóng)戶投資中的國(guó)內(nèi)貸款部分之和視為農(nóng)村正規(guī)金融,將農(nóng)村非農(nóng)戶投資中和農(nóng)戶投資中的自籌資金和其他資金之和視為農(nóng)村非正規(guī)金融,并應(yīng)用相應(yīng)的公式計(jì)算出農(nóng)村非正規(guī)金融規(guī)模。三是供求軋壓法與投入產(chǎn)出核算法,郭沛(2004)利用供求軋差的思想,計(jì)算出農(nóng)村個(gè)私企業(yè)非正規(guī)外源融資值,再將農(nóng)村個(gè)私企業(yè)非正規(guī)外源融資和農(nóng)戶非正規(guī)融資相加得到農(nóng)村非正規(guī)金融的規(guī)模值。

    本文采用正規(guī)金融滿足率推算法對(duì)中國(guó)各省農(nóng)村非正規(guī)金融規(guī)模進(jìn)行測(cè)算,再結(jié)合空間計(jì)量方法探索中國(guó)各省農(nóng)村非正規(guī)金融規(guī)模的動(dòng)態(tài)變化與空間斂散性。基于2008—2018年中國(guó)31個(gè)省份農(nóng)村非正規(guī)金融規(guī)模數(shù)據(jù),測(cè)算出各年份農(nóng)村非正規(guī)金融的全局Morans I,繪制出各省各年份的Moran散點(diǎn)圖和LISA集聚圖等來探索各省份基尼系數(shù)的空間分布特征,最后從宏觀與微觀兩個(gè)層面運(yùn)用空間計(jì)量模型探究影響農(nóng)村非正規(guī)金融發(fā)展的因素。

    三、農(nóng)村非正規(guī)金融發(fā)展規(guī)模測(cè)度與省際差異分析

    (一)農(nóng)村非正規(guī)金融發(fā)展測(cè)度方法與規(guī)模估算

    本文使用正規(guī)金融滿足率推算法計(jì)算農(nóng)村非正規(guī)金融發(fā)展水平。定義Sgdpf為正規(guī)金融機(jī)構(gòu)貸款對(duì)GDP的支持程度,Sgdpf=金融機(jī)構(gòu)未償還短期貸款/農(nóng)業(yè)產(chǎn)值,Sgdpf為農(nóng)戶單位創(chuàng)造的GDP,Sgdprf =未償還的農(nóng)戶貸款/農(nóng)業(yè)產(chǎn)值,則正規(guī)金融滿足率Srf=Sgdprf / Sgdpf。農(nóng)村非正規(guī)金融的測(cè)算公式為:INr=Sgdpf*Yr*(1-Srf),其中,Yr為農(nóng)業(yè)產(chǎn)值,用金融機(jī)構(gòu)的人民幣境內(nèi)短期貸款占全部貸款的比重t將農(nóng)村非正規(guī)金融測(cè)算公式調(diào)整為TINr=INr / t。數(shù)據(jù)來源如下:各省金融機(jī)構(gòu)未償還短期貸款、農(nóng)業(yè)產(chǎn)值、金融機(jī)構(gòu)的人民幣境內(nèi)短期貸款及金融機(jī)構(gòu)的人民幣境內(nèi)全部貸款由EPS數(shù)據(jù)系統(tǒng)和國(guó)家統(tǒng)計(jì)局?jǐn)?shù)據(jù)庫(kù)獲取;各省的農(nóng)戶貸款來自于中國(guó)人民銀行偶數(shù)年發(fā)表的《中國(guó)農(nóng)村金融服務(wù)報(bào)告》,由于該報(bào)告從2008年才開始發(fā)布,且只有在偶數(shù)年有相關(guān)數(shù)據(jù),2008年無分省數(shù)據(jù),因此2008、2009、2011、2013年的數(shù)據(jù)是由中國(guó)人民銀行每年發(fā)布的《金融機(jī)構(gòu)貸款投向統(tǒng)計(jì)報(bào)告》中公開的農(nóng)戶貸款的同比增速反向計(jì)算,2017年與2019年發(fā)布的《中國(guó)農(nóng)村金融服務(wù)報(bào)告2016》《中國(guó)農(nóng)村金融服務(wù)報(bào)告2018》中不僅公布了各省的農(nóng)戶貸款,還公布了各省農(nóng)戶貸款相比上一年的同比增長(zhǎng)率,故而2015、2017年數(shù)據(jù)由各省農(nóng)戶貸款的同比增長(zhǎng)率分別反向計(jì)算,計(jì)算結(jié)果見表1。

    (二)省域農(nóng)村非正規(guī)金融發(fā)展現(xiàn)狀分析

    由圖1可知,中國(guó)東北與西南各省平均農(nóng)村非正規(guī)金融規(guī)模較大,東南沿海地區(qū)及部分中西部地區(qū)各省農(nóng)村非正規(guī)金融尚未得到較大的發(fā)展。其中,黑龍江、遼寧、新疆、云南、四川、湖北、廣西、廣東、海南、上海等10個(gè)?。ㄊ小⒆灾螀^(qū))農(nóng)村非正規(guī)金融規(guī)模最大;內(nèi)蒙古、吉林、河北、北京、天津、河南、陜西、安徽、青海、重慶、貴州等11個(gè)?。ㄊ?、自治區(qū))次之;山東、山西、江蘇、浙江、江西、湖南、福建、西藏、甘肅及寧夏等10個(gè)?。ㄊ?、自治區(qū))農(nóng)村非正規(guī)金融規(guī)模最小。

    按照中國(guó)三大經(jīng)濟(jì)帶劃分來看,東部地區(qū)五?。ㄟ|、桂、粵、瓊、滬)、西部地區(qū)三?。ㄐ?、云、川)及中部地區(qū)兩?。ê?、鄂)2008—2018年農(nóng)村非正規(guī)金融平均規(guī)模為1218.60億元至4556.75億元;中部地區(qū)六?。?、吉、豫、晥、晉、冀)、西部地區(qū)六?。?、青、渝、貴、藏、陜)及東部地區(qū)五?。ň?、津、蘇、閩、魯)2008—2018年農(nóng)村非正規(guī)金融平均規(guī)模為-2628.52至1218.60億元之間;東部地區(qū)浙江省以及中部地區(qū)的湖南省與江西省2008—2018年農(nóng)村非正規(guī)金融平均規(guī)模為-8928.37億元至-2628.52億元。結(jié)合三大經(jīng)濟(jì)地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平來看,經(jīng)濟(jì)較發(fā)達(dá)的東部地區(qū)與經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)的西部地區(qū)農(nóng)村非正規(guī)金融的平均規(guī)模位于第一梯隊(duì)(農(nóng)村非正規(guī)金融平均規(guī)模為1218.6億元至4556.75億元)的省份較多,而東部地區(qū)省份與西部地區(qū)省份農(nóng)村非正規(guī)金融規(guī)模大的原因卻不盡相同,東部地區(qū)是因?yàn)榻鹑谠O(shè)施完善,金融業(yè)整體發(fā)展水平高、基數(shù)大,故而非正規(guī)金融雖占比小卻規(guī)模大;西部地區(qū)則是因?yàn)檎?guī)金融設(shè)施并不完善,故而農(nóng)村非正規(guī)金融占比高且規(guī)模大。

    (三)農(nóng)村非正規(guī)金融發(fā)展水平省域差異分析

    由表2可知,中國(guó)2008—2018年平均農(nóng)村非正規(guī)金融規(guī)模排名前十位的省份分別是新疆、海南、湖北、黑龍江、廣東、四川、云南、遼寧、重慶與廣西,其中排名第一的新疆的農(nóng)村非正規(guī)金融規(guī)模達(dá)4556.76億元,東部地區(qū)占三?。ō偂⒒?、遼),西部地區(qū)占五?。ㄐ隆⒋?、云、桂、渝),中部地區(qū)占兩?。ǘ?、黑);排名后十位的分別是西藏、山東、安徽、甘肅、江蘇、山西、福建、湖南、江西與浙江,從排名第21位的寧夏開始,而后各省農(nóng)村非正規(guī)金融規(guī)模皆為負(fù)值,其中排名最末的的浙江省農(nóng)村非正規(guī)金融規(guī)模為-8938.37億元,東部地區(qū)占四?。ㄌK、魯、閩、浙),西部地區(qū)占兩?。ú?、甘),中部地區(qū)占四省(晉、贛、湘、皖)。此外,中國(guó)各省2008—2018年農(nóng)村非正規(guī)金融變化幅度排名前十位的分別是江西、黑龍江、山西、浙江、新疆、青海、海南、遼寧、云南、貴州,其中變化幅度最大的江西省2008—2018年農(nóng)村非正規(guī)金融規(guī)模有著1360528.80%的超大增幅,西部地區(qū)占四?。ㄐ?、青、云、貴),東部地區(qū)占三?。ㄕ恪?、遼),中部地區(qū)占四省(贛、晉、黑);排名后十位的分別是河北、內(nèi)蒙古、河南、甘肅、山東、安徽、江蘇、西藏、湖南與福建,其中變化幅度最大的福建省2008-2018年農(nóng)村非正規(guī)金融規(guī)模有著-2711.33%的減幅,東部地區(qū)占六?。健⒚?、豫、魯、蘇、閩),中部地區(qū)占兩?。ㄍ?、湘),西部地區(qū)占兩?。ǜ?、藏)。從排名18的河南省開始,往后各省2008-2018年農(nóng)村非正規(guī)金融規(guī)模都呈現(xiàn)出一定程度的下降。

    綜上可知:第一,整體而言,中國(guó)農(nóng)村非正規(guī)金融發(fā)展水平并不高,有近三分之一省份2008—2018年平均農(nóng)村非正規(guī)金融規(guī)模為負(fù),有近二分之一的省份2008—2018年農(nóng)村非正規(guī)金融規(guī)模呈現(xiàn)下降狀態(tài);第二,經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高的東部地區(qū)部分省份與經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)西部地區(qū)部分省份的農(nóng)村非正規(guī)金融的平均規(guī)模大的省份較多,但經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高的東部地區(qū)部分省份農(nóng)村非正規(guī)金融規(guī)模的增幅往往比較小,甚至為負(fù),經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)西部地區(qū)部分省份的農(nóng)村非正規(guī)金融規(guī)模的增幅往往比較大,農(nóng)村非正規(guī)金融的發(fā)展速度較快。

    (四)農(nóng)村非正規(guī)金融發(fā)展水平地區(qū)差異分析

    由表3可知,2008—2018年全國(guó)平均農(nóng)村非正規(guī)金融規(guī)模為593.09億元,西部地區(qū)平均農(nóng)村非正規(guī)金融規(guī)模排名第一,達(dá)1428.63億元,遠(yuǎn)高于全國(guó)平均水平,中部地區(qū)與東部地區(qū)平均農(nóng)村非正規(guī)金融規(guī)模分別排名第二、第三,兩者皆低于全國(guó)平均水平,中部地區(qū)的平均農(nóng)村非正規(guī)金融規(guī)模為202.65億元,而東部地區(qū)的平均農(nóng)村非正規(guī)金融規(guī)模僅為76.99億元;就變化幅度而言,西部地區(qū)增幅最大,農(nóng)村非正規(guī)金融規(guī)模呈現(xiàn)為正增長(zhǎng),而中部與東部地區(qū)農(nóng)村非正規(guī)金融則皆為負(fù)增長(zhǎng),且其負(fù)增長(zhǎng)幅度都高于全國(guó)平均水平,東部地區(qū)農(nóng)村非正規(guī)金融負(fù)增長(zhǎng)幅度更是高達(dá)-523.54% 。這說明分地區(qū)來看,2008—2018年中國(guó)西部地區(qū)農(nóng)村非正規(guī)金融平均規(guī)模最大,其非正規(guī)金融的增長(zhǎng)速度也是最快的,而中部地區(qū)與東部地區(qū)平均農(nóng)村非正規(guī)金融規(guī)模較小,且呈現(xiàn)出負(fù)增長(zhǎng),東部地區(qū)農(nóng)村非正規(guī)金融的負(fù)增長(zhǎng)幅度較大。

    四、農(nóng)村非正規(guī)金融發(fā)展的空間相關(guān)性分析

    基于以上數(shù)據(jù),運(yùn)用GeoDa軟件對(duì)中國(guó)31個(gè)省份2008—2018年農(nóng)村非正規(guī)金融發(fā)展規(guī)模數(shù)據(jù)進(jìn)行全局空間分析與局部空間分析。

    (一)農(nóng)村非正規(guī)金融全局空間分析

    全局Morans I最早應(yīng)用于檢驗(yàn)空間關(guān)聯(lián)性和集聚問題的探索性空間分析的指標(biāo),它能夠反映整個(gè)研究區(qū)域內(nèi),各個(gè)地域單元與鄰近單元之間的相似性,其計(jì)算公式如下:

    其中,I表示全局Morans I,x表示各省非正規(guī)金融發(fā)展規(guī)模,w表示空間權(quán)重矩陣,S=(x-)2,=x,本文選擇基于Rook的空間鄰接方式。

    全局Morans I的取值范圍是[-1,1]。I>0表示空間正相關(guān),即各省農(nóng)村非正規(guī)金融發(fā)展規(guī)模較高(低)的區(qū)域在空間上趨于顯著集聚相鄰,農(nóng)村非正規(guī)金融發(fā)展規(guī)模大(?。┑氖》菹噜?I<0表示空間負(fù)相關(guān),即各省農(nóng)村非正規(guī)金融發(fā)展規(guī)模具有空間差異,非正規(guī)金融規(guī)模大(?。┑氖》莶幌噜?I=0表示空間不相關(guān),各省農(nóng)村非正規(guī)金融在空間上隨機(jī)分布。

    由圖2與表4可知,2016年以前,中國(guó)31個(gè)省份農(nóng)村非正規(guī)金融全局Morans I指數(shù)皆未通過顯著性檢驗(yàn),而2016年及以后年份,中國(guó)農(nóng)村非正規(guī)金融全局Morans I指數(shù)皆大于0且通過10%的顯著性檢驗(yàn),這說明中國(guó)31個(gè)省份農(nóng)村非正規(guī)金融2016—2018年在空間上具有較為明顯的正相關(guān)性,也就是說中國(guó)31個(gè)省農(nóng)村非正規(guī)金融發(fā)展規(guī)模大小會(huì)受到鄰近省份農(nóng)村非正規(guī)金融發(fā)展規(guī)模大小的影響;從Morans I的變化趨勢(shì)來看,2008—2012年Morans I指數(shù)逐年下降,并在2012年跌為負(fù)值;2012—2018年Morans I指數(shù)則呈上升趨勢(shì),2016—2018年Morans I指數(shù)皆為正且越來越顯著,這說明2016年以后中國(guó)31個(gè)省農(nóng)村非正規(guī)金融的空間集聚效應(yīng)越來越強(qiáng),各省農(nóng)村非正規(guī)金融存在越來越顯著的空間正相關(guān)性。

    (二)農(nóng)村非正規(guī)金融局部空間分析

    在LISA 集聚圖中,HH象限代表該省農(nóng)村非正規(guī)金融規(guī)模及其周邊省份農(nóng)村非正規(guī)金融規(guī)模都很大,二者空間差異程度較小;LL象限代表該省農(nóng)村非正規(guī)金融規(guī)模及其周邊省份農(nóng)村非正規(guī)金融規(guī)模都很小,二者空間差異程度也較小;HL象限代表該省農(nóng)村非正規(guī)金融規(guī)模較大而其周邊省份農(nóng)村非正規(guī)金融規(guī)模則較小,二者空間差異程度較大;LH象限代表農(nóng)村非正規(guī)金融規(guī)模較小,而其周邊省份農(nóng)村非正規(guī)金融規(guī)模較大,二者空間差異程度較大。

    整體來看,中國(guó)31個(gè)省份2008—2018年農(nóng)村非正規(guī)金融的局部空間相關(guān)性的演化可以分為兩個(gè)階段,2008—2012年為一個(gè)階段,在這一階段中,大多數(shù)年份重慶位于HH象限,上海位于LL象限,貴州、湖南及西藏位于LH象限,其中位于HH象限的省份屬于西部地區(qū),位于LL象限的省份屬于東部地區(qū),位于LH象限的省份屬于西部地區(qū)和中部地區(qū);2013—2017年為第二個(gè)階段,在此期間,大多數(shù)年份浙江、江西、福建、安徽、江蘇位于LL象限,上海位于HL象限,西藏位于LH象限,其中LL象限的省份屬于東部地區(qū)與中部地區(qū),LH象限的省份屬于西部地區(qū)。從局部來看,2008—2011年重慶市始終處于HH象限,這說明重慶市在2008—2011年時(shí)段農(nóng)村非正規(guī)金融規(guī)模較大,且其周邊的省份諸如四川、云南等農(nóng)村非正規(guī)金融規(guī)模也比較大,重慶市與其周邊各省在空間上集聚;2008—2012年多數(shù)年份中,上海市始終位于LL象限,而2013年以后上海市則變動(dòng)到HL象限,這說明2013年以前上海市及其周邊的省市區(qū)農(nóng)村非正規(guī)金融規(guī)模較小,而自2013年開始,上海農(nóng)村非正規(guī)金融得到一定程度的發(fā)展,其發(fā)展規(guī)模開始超越周邊省份,最終形成HL型空間集聚;2014—2018年浙江、江西、福建、安徽及江蘇等省處于LL象限,這說明這些時(shí)段中,浙江、江西、福建、安徽及江蘇等省與其周邊省份的農(nóng)村非正規(guī)金融規(guī)模都比較小,且在空間上形成集聚;貴州與湖南2008—2011年及西藏2011—2016年多數(shù)年份始終處于LH象限,這說明這些年份貴州、湖南及西藏農(nóng)村非正規(guī)金融發(fā)展規(guī)模相較于周邊各省處于一個(gè)較低的水平,故而形成了一個(gè)LH型集聚區(qū)。值得注意的是,2017年與2018年西藏由原來的LH象限變化到HH象限,這說明西藏2017年以來農(nóng)村非正規(guī)金融得到了很大的發(fā)展,從低于周邊各省的規(guī)模發(fā)展到可比周邊省份的規(guī)模,形成 HH型集聚區(qū)。

    總的來說,中國(guó)各?。ㄊ?、自治區(qū))存在局部空間集聚,具有局部空間相關(guān)性,當(dāng)然也存在部分省份的局部自相關(guān)并不顯著,存在一定的空間差異性。

    五、農(nóng)村非正規(guī)金融收斂性分析

    (一)σ收斂

    若農(nóng)村非正規(guī)金融發(fā)展規(guī)模的離差隨著時(shí)間的推移而下降,則稱存在σ收斂。本文運(yùn)用各省歷年非正規(guī)金融發(fā)展規(guī)模的標(biāo)準(zhǔn)差來判斷各省非正規(guī)金融是否存在σ收斂,標(biāo)準(zhǔn)差的計(jì)算公式如下:

    其中,N為樣本總數(shù),xi為樣本值,為樣本均值,依據(jù)式(2)得出全國(guó)、東部、中部和西部地區(qū)非正規(guī)金融發(fā)展規(guī)模的標(biāo)準(zhǔn)差,并繪制成圖3。

    由圖3可知,全國(guó)、東部地區(qū)、中部地區(qū)及西部地區(qū)的農(nóng)村非正規(guī)金融發(fā)展規(guī)模的標(biāo)準(zhǔn)差均隨著時(shí)間的推移而上升,其中東部地區(qū)上升的幅度最大,遠(yuǎn)高于全國(guó)水平,中部地區(qū)次之,西部地區(qū)最小。這說明中國(guó)各地區(qū)的農(nóng)村非正規(guī)金融存在較為明顯的逆σ收斂。具體來說東部地區(qū)農(nóng)村非正規(guī)金融發(fā)展規(guī)模的標(biāo)準(zhǔn)差從847.38上升至8195.50,中部地區(qū)農(nóng)村非正規(guī)金融發(fā)展規(guī)模的標(biāo)準(zhǔn)差由654.44上升至5029.19,西部地區(qū)農(nóng)村非正規(guī)金融發(fā)展規(guī)模的標(biāo)準(zhǔn)差由609.67上升至2809.18,全國(guó)整體農(nóng)村非正規(guī)金融發(fā)展規(guī)模的標(biāo)準(zhǔn)差由717.03上升到6234.38。

    (二)β收斂

    β收斂是指不同經(jīng)濟(jì)變量的增長(zhǎng)率與其初始水平的關(guān)系是負(fù)相關(guān)的,可分為絕對(duì)β收斂與條件β收斂,絕對(duì)β收斂是指假定各省宏觀經(jīng)濟(jì)狀況、財(cái)政支出、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、開放程度等完全相同,隨著時(shí)間的推移,各省的農(nóng)村非正規(guī)金融發(fā)展規(guī)模逐漸收斂到相同的水平,而條件β收斂是指假定各省宏觀經(jīng)濟(jì)狀況、財(cái)政支出、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、開放程度等并不相同,隨著時(shí)間的推移,各省的農(nóng)村非正規(guī)金融發(fā)展規(guī)模逐漸收斂到各自的穩(wěn)定水平,則存在條件β收斂。

    1.絕對(duì)β收斂分析

    絕對(duì)β收斂的基礎(chǔ)模型為:

    其中,RIFi,t表示第i省在t期的農(nóng)村非正規(guī)金融發(fā)展規(guī)模,RIFi,t-1表示第i省在t-1期的農(nóng)村非正規(guī)金融發(fā)展規(guī)模,α是常數(shù)項(xiàng),εi,t是服從正態(tài)分布的誤差項(xiàng),若回歸系數(shù)β<0,則存在絕對(duì)β收斂??紤]到空間效應(yīng),本文將建立空間面板模型進(jìn)行分析??臻g面板模型分為空間滯后模型與空間誤差模型,我們需對(duì)這兩種模型進(jìn)行選擇。

    可根據(jù)LM檢驗(yàn)來選擇空間滯后模型或空間誤差模型,若LMERR較LMLAG顯著,R-LMERR顯著而R-LMLAG不顯著,則空間誤差模型(SEM)更適合,反之則空間滯后模型(SLM)更適合;若LMERR、LMLAG都不顯著,則比較LMERR和LMLAG的統(tǒng)計(jì)量,若LMERR比LMLAG的統(tǒng)計(jì)量值更大,則選擇空間誤差模型,反之則選擇空間滯后模型。

    由表6可知,全國(guó)的LMERR與LMLAG的P值分別為0.619與0.492,皆未通過5%的顯著性檢,但LMLAG較LMERR更為顯著,故應(yīng)當(dāng)選擇空間滯后模型。同理,東部地區(qū)與西部地區(qū)選擇空間滯后模型,中部地區(qū)選擇空間誤差模型,構(gòu)建以下空間滯后模型(SLM)與空間誤差模型(SEM):

    其中,RIFi,t表示第i省在t期的農(nóng)村非正規(guī)金融發(fā)展規(guī)模,RIFi,t-1表示第i省在t-1期的農(nóng)村非正規(guī)金融發(fā)展規(guī)模,ρ為空間滯后系數(shù),λ為空間回歸系數(shù),反應(yīng)空間效應(yīng)的大小;W是空間權(quán)重矩陣;μi,t表示服從正態(tài)分布的誤差項(xiàng),εi,t表示隨機(jī)誤差項(xiàng)。

    由表7可知,在空間滯后模型(SLM)與空間誤差模型中,中部與西部地區(qū)的系數(shù)β皆為負(fù)且通過1%的顯著性檢驗(yàn),全國(guó)與東部地區(qū)的系數(shù)β也皆為負(fù)擔(dān)通過顯著性檢驗(yàn),這說明農(nóng)村非正規(guī)金融在中部與西部地區(qū)存在絕對(duì)β收斂,在全國(guó)與東部地區(qū)存在絕對(duì)β收斂的跡象。即在各省宏觀經(jīng)濟(jì)狀況、財(cái)政支出、金融發(fā)展及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等條件不變的情況下,隨著時(shí)間的推移,中部地區(qū)和西部地區(qū)的農(nóng)村非正規(guī)金融規(guī)模逐漸收斂到相同的水平,全國(guó)和東部地區(qū)的農(nóng)村非正規(guī)金融規(guī)模有逐漸收斂到相同的水平的跡象。

    2.條件β收斂分析

    條件β收斂的基礎(chǔ)模型為:

    其中,RIFi,t表示第i省在t期的農(nóng)村非正規(guī)金融發(fā)展規(guī)模,RIFi,t-1表示第i省在t-1期的農(nóng)村非正規(guī)金融發(fā)展規(guī)模,Z是控制變量,α是常數(shù)項(xiàng),εi,t是服從正態(tài)分布的誤差項(xiàng),若回歸系數(shù)β<0,則存在條件β收斂。同樣建立空間面板模型進(jìn)行分析,根據(jù)LM檢驗(yàn),由表8可知,全國(guó)的LMERR與LMLAG的P值皆未通過顯著性檢驗(yàn),但LMERR較LMLAG更為顯著,故全國(guó)應(yīng)選擇空間誤差模型(SEM)。同理,東部地區(qū)也選擇空間誤差模型,中部與西部地區(qū)選擇空間滯后模型進(jìn)行分析。

    采用2008—2018年中國(guó)31個(gè)省份非正規(guī)金融發(fā)展規(guī)模,從本文將從農(nóng)業(yè)發(fā)展水平、財(cái)政、金融發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、農(nóng)戶固定資產(chǎn)投資、農(nóng)業(yè)發(fā)展等多方面分析影響農(nóng)村非正規(guī)金融發(fā)展規(guī)模的因素,選取以下解釋變量,構(gòu)建空間計(jì)量模型。

    農(nóng)業(yè)發(fā)展指數(shù)(agr)為各地區(qū)農(nóng)業(yè)增加值占農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的比重,可以衡量地區(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)展水平。財(cái)政支農(nóng)指數(shù)(gov)為財(cái)政農(nóng)林水務(wù)支出比總支出,農(nóng)林水事務(wù)支出是指地方財(cái)政一般預(yù)算支出中的農(nóng)業(yè)支出項(xiàng)目,包括農(nóng)業(yè)支出、林業(yè)支出、水利支出、扶貧支出、農(nóng)業(yè)綜合開發(fā)支出等。財(cái)政支農(nóng)指數(shù)可以衡量地區(qū)財(cái)政支農(nóng)程度。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(industry)為當(dāng)年第三產(chǎn)業(yè)增加值比地區(qū)生產(chǎn)總值,可以衡量地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)狀況。自然災(zāi)害(disaster)為各地區(qū)當(dāng)年農(nóng)業(yè)受災(zāi)面積,可以衡量自然災(zāi)害對(duì)農(nóng)戶進(jìn)行非正規(guī)金融借貸的影響。農(nóng)村人均產(chǎn)值(pgdp)為第一產(chǎn)業(yè)增加值比農(nóng)村人口,可以衡量農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r。農(nóng)村居民人均消費(fèi)性支出(expend),可以衡量農(nóng)村居民消費(fèi)水平。農(nóng)村家庭基尼系數(shù)(poor)可以衡量農(nóng)村居民生活水平。

    建立空間滯后模型(SLM)與空間誤差模型(SEM)如下:

    其中,ρ為空間滯后系數(shù),λ為空間回歸系數(shù),反應(yīng)空間效應(yīng)的大小;W是空間權(quán)重矩陣;μi,t表示服從正態(tài)分布的誤差項(xiàng),εi,t表示隨機(jī)誤差項(xiàng)。

    由表9可知,全國(guó)和西部地區(qū)的空間滯后系數(shù)皆大于0且通過1%的顯著性檢驗(yàn),而東部和中部地區(qū)空間滯后系數(shù)未通過5%的顯著性檢驗(yàn),這說明全國(guó)和西部地區(qū)各省農(nóng)村非正規(guī)金融發(fā)展規(guī)模存在明顯的空間相關(guān)性,東部和中部地區(qū)則不存在明顯的空間相關(guān)性。在空間滯后模型與空間誤差模型中, 全國(guó)、東部、中部及西部地區(qū)的β值皆顯著且都小于0,即農(nóng)村非正規(guī)金融在全國(guó)、東部地區(qū)、中部地區(qū)及西部地區(qū)是存在條件β收斂的,這說明在地區(qū)宏觀經(jīng)濟(jì)狀況、財(cái)政支出、金融發(fā)展及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不同的情況下,隨著時(shí)間的推移,各地區(qū)的農(nóng)村非正規(guī)金融逐漸收斂到各自的穩(wěn)定水平,存在條件β收斂。從收斂系數(shù)的絕對(duì)值大小來看,西部最大,中部次之,東部最小,這說明中國(guó)各省農(nóng)村非正規(guī)金融的收斂速度呈現(xiàn)西部到東部的格局,西部地區(qū)的農(nóng)村非正規(guī)金融將最先收斂到其穩(wěn)定水平。

    從全國(guó)范圍來看,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、自然災(zāi)害、農(nóng)村人均產(chǎn)值及農(nóng)村家庭基尼系數(shù)等解釋變量皆通過顯著性檢驗(yàn),所建立的空間誤差模型能很好的反映產(chǎn)業(yè)、自然災(zāi)害及農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展等因素對(duì)中國(guó)農(nóng)村非正規(guī)金融的影響方向及影響程度。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、自然災(zāi)害及農(nóng)村人均產(chǎn)值的系數(shù)β3、β4、β5>0,這說明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、自然災(zāi)害及農(nóng)村人均產(chǎn)值與地區(qū)農(nóng)村非正規(guī)金融呈現(xiàn)為正相關(guān),地區(qū)第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展越快,自然災(zāi)害受災(zāi)程度越嚴(yán)重,農(nóng)村人均產(chǎn)值越高,該地區(qū)的農(nóng)村非正規(guī)金融的規(guī)模就越大,農(nóng)村居民消費(fèi)性支出與農(nóng)村家庭基尼系數(shù)的系數(shù)β6、β7<0,這說明農(nóng)村居民消費(fèi)性支出與農(nóng)村家庭基尼系數(shù)與地區(qū)農(nóng)村非正規(guī)金融呈現(xiàn)為負(fù)相關(guān),農(nóng)村居民消費(fèi)性支出越多,農(nóng)村居民生活水平越低,農(nóng)村非正規(guī)金融規(guī)模越小。從區(qū)域范圍來看,東部地區(qū)有農(nóng)村人均產(chǎn)值、農(nóng)村居民消費(fèi)性支出及農(nóng)村家庭基尼系數(shù)通過顯著性檢驗(yàn),其中農(nóng)村人均產(chǎn)值與農(nóng)村非正規(guī)金融呈正相關(guān),農(nóng)村居民消費(fèi)性支出及農(nóng)村家庭基尼系數(shù)與農(nóng)村非正規(guī)金融呈負(fù)相關(guān),這說明在東部地區(qū),農(nóng)村人均產(chǎn)值的增加會(huì)促進(jìn)農(nóng)村非正規(guī)金融的發(fā)展,而農(nóng)村居民消費(fèi)性支出的增加與農(nóng)村家庭生活水平的降低則會(huì)阻礙農(nóng)村非正規(guī)金融的發(fā)展;中部地區(qū)僅有自然災(zāi)害指數(shù)通過10%的顯著性檢驗(yàn),其系數(shù)為正,這說明在中部地區(qū)自然災(zāi)害受災(zāi)程度越大,農(nóng)村非正規(guī)金融規(guī)模越大;西部地區(qū)則有農(nóng)業(yè)發(fā)展指數(shù)、農(nóng)村人均產(chǎn)值、農(nóng)村居民消費(fèi)性支出及農(nóng)村居民家庭基尼系數(shù)通過顯著性檢驗(yàn),其中農(nóng)村人均產(chǎn)值的系數(shù)β5>0,農(nóng)業(yè)發(fā)展指數(shù)、農(nóng)村居民消費(fèi)性支出及農(nóng)村居民家庭基尼系數(shù)的系數(shù)β1、β6、β7<0,這說明在西部地區(qū)農(nóng)村人均產(chǎn)值越高,農(nóng)業(yè)發(fā)展的越慢,農(nóng)村居民消費(fèi)性支出越少,農(nóng)村居民生活水平越高,農(nóng)村非正規(guī)金融發(fā)展的越好??偟膩碚f,不同地區(qū)影響農(nóng)村非正規(guī)金融發(fā)展的因素并不相同,因此我們分析不同地區(qū)的農(nóng)村非正規(guī)金融問題時(shí)需視情況而定。

    六、結(jié)論與建議

    (一)結(jié)論

    本文選擇正規(guī)金融滿足率推算法進(jìn)行計(jì)算,得出2008—2018年中國(guó)31個(gè)省農(nóng)村非正規(guī)金融的規(guī)模,并進(jìn)一步分析了中國(guó)各省、各地區(qū)農(nóng)村非正規(guī)金融的發(fā)展?fàn)顩r與空間斂散性。一是中國(guó)農(nóng)村非正規(guī)金融整體發(fā)展程度不高,各地區(qū)發(fā)展水平與速度不一,存在較為顯著的差異。目前,中國(guó)農(nóng)村非正規(guī)金融發(fā)展的規(guī)模并不大,大部分省份的大部分年份農(nóng)村非經(jīng)濟(jì)為負(fù)值,發(fā)達(dá)的東部地區(qū)與經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)的西部地區(qū)農(nóng)村非正規(guī)金融的規(guī)模大的省份都較多,但其中緣由卻不盡相同。就農(nóng)村非正規(guī)金融的發(fā)展速度而言,中國(guó)西部地區(qū)的農(nóng)村非正規(guī)金融平均規(guī)模各地區(qū)之中最大,增長(zhǎng)速度也是最快的,而中部地區(qū)與東部地區(qū)的增幅較慢,且均出現(xiàn)了負(fù)增長(zhǎng)。二是中國(guó)各省農(nóng)村非正規(guī)金融發(fā)展規(guī)模數(shù)據(jù)具有全局自相關(guān)顯著而局部自相關(guān)不顯著的特點(diǎn)。三是中國(guó)農(nóng)村非正規(guī)金融各存在逆向σ收斂與β收斂。在中部地區(qū)和西部地區(qū)存在絕對(duì)β收斂,在全國(guó)與東部地區(qū)存在絕對(duì)β收斂的跡象;全國(guó)及東中西部皆存在條件β收斂。四是農(nóng)業(yè)發(fā)展、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、自然災(zāi)害、農(nóng)村人均產(chǎn)值、農(nóng)村居民人均消費(fèi)性支出及農(nóng)村家庭基尼系數(shù)等因素對(duì)農(nóng)村非正規(guī)金融的發(fā)展有著顯著的影響,第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展的越快,自然災(zāi)害受災(zāi)程度越嚴(yán)重,農(nóng)村人均產(chǎn)值越高,農(nóng)村居民人均消費(fèi)性支出越少,農(nóng)業(yè)家庭生活水平越高,農(nóng)村非正規(guī)金融發(fā)展得越好。不同地區(qū)影響農(nóng)村非正規(guī)金融發(fā)展的因素并不相同,因此我們分析不同地區(qū)的農(nóng)村非正規(guī)金融問題時(shí)需要根據(jù)該地區(qū)的具體情況進(jìn)行分析。

    (二)建議

    一是正視農(nóng)村非正規(guī)金融存在的廣泛需求基礎(chǔ),建立健全非正規(guī)金融監(jiān)管體系。農(nóng)村非正規(guī)金融是中國(guó)雙二元金融結(jié)構(gòu)的伴生物,具有深厚的生存土壤與獨(dú)特的運(yùn)行機(jī)制,為有效解決“三農(nóng)”發(fā)展的金融需求貢獻(xiàn)著獨(dú)特的力量。為了更好地發(fā)揮農(nóng)村非正規(guī)金融的作用,政府應(yīng)當(dāng)給予農(nóng)村非正規(guī)金融更為明確的定位,根據(jù)地區(qū)實(shí)際情況,制定適合本地區(qū)的農(nóng)村非正規(guī)金融支持政策,促進(jìn)本地區(qū)農(nóng)村非正規(guī)金融的發(fā)展。同時(shí),要加強(qiáng)對(duì)農(nóng)村非正規(guī)金融的監(jiān)管力量,完善相應(yīng)的法律法規(guī),轉(zhuǎn)變農(nóng)村金融監(jiān)管方式,打擊非法金融行為,使得農(nóng)村非正規(guī)金融早日步入金融監(jiān)管正軌,與正規(guī)金融共同組成一個(gè)互補(bǔ)有序、相互促進(jìn)的金融體系。二是縱深推進(jìn)農(nóng)村普惠金融體系建設(shè)。堅(jiān)持金融惠民導(dǎo)向,以更高水平、更寬領(lǐng)域縱深推進(jìn)農(nóng)村普惠金融體系建設(shè),為促進(jìn)鄉(xiāng)村全面振興實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化提供更多的金融資源供給。積極推進(jìn)互聯(lián)網(wǎng)、人工智能、大數(shù)據(jù)與智能傳感、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈、5G等代表的新一代信息技術(shù)與農(nóng)村金融的深度融合,創(chuàng)新農(nóng)村金融場(chǎng)景應(yīng)用,拉長(zhǎng)數(shù)字普惠金融服務(wù)鏈條,激活農(nóng)村普惠金融發(fā)展新動(dòng)能。三是積極引導(dǎo)農(nóng)村非正規(guī)金融向正規(guī)金融轉(zhuǎn)型。加強(qiáng)對(duì)農(nóng)村非正規(guī)金融的互動(dòng)與引導(dǎo),加快農(nóng)村非正規(guī)金融的示范引領(lǐng)和規(guī)范化建設(shè),推行系列規(guī)范化建設(shè)制度與政策。同時(shí),進(jìn)一步釋放農(nóng)村金融發(fā)展活力,優(yōu)化農(nóng)村金融結(jié)構(gòu),放寬農(nóng)村金融市場(chǎng)的準(zhǔn)入限制,引導(dǎo)非正規(guī)金融正規(guī)化,重構(gòu)農(nóng)村金融組織體系。四是依據(jù)農(nóng)村非正規(guī)金融的空間溢出效應(yīng),由農(nóng)村非正規(guī)金融發(fā)展好的省市區(qū)向農(nóng)村非正規(guī)金融發(fā)展較差的省市區(qū)輸出成功的經(jīng)驗(yàn)等,促進(jìn)各省市區(qū)、各地區(qū)農(nóng)村非正規(guī)金融的協(xié)調(diào)發(fā)展。

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    基金項(xiàng)目:本文系國(guó)家社科基金項(xiàng)目“精準(zhǔn)扶貧視域下生態(tài)扶貧機(jī)制創(chuàng)新與效果評(píng)估研究”(17BJY131)階段性研究成果。

    收稿日期:2021-12-22

    作者簡(jiǎn)介:劉亦文(1981-),男,湖南攸縣人,湖南工商大學(xué)數(shù)據(jù)決策與數(shù)字經(jīng)濟(jì)研究院副教授;

    歐陽瑩(1997-),女,湖南攸縣人,湖南工商大學(xué)數(shù)據(jù)決策與數(shù)字經(jīng)濟(jì)研究院碩士研究生;

    丁? ?攀(1984-),男,浙江義烏人,現(xiàn)供職于中國(guó)人民銀行??谥行闹?。

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