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    財(cái)政獎(jiǎng)補(bǔ)撬動(dòng)金融機(jī)構(gòu)涉農(nóng)貸款研究

    2022-10-08 10:01:24梁富程嚴(yán)靜蕾
    區(qū)域金融研究 2022年8期
    關(guān)鍵詞:支農(nóng)增量省份

    梁富程 周 威 嚴(yán)靜蕾

    (浙江工商大學(xué),浙江 杭州 310018)

    一、引言

    黨的十九大報(bào)告指出,三農(nóng)問題是關(guān)系國計(jì)民生的根本性問題,必須始終把解決好三農(nóng)問題作為全黨工作重中之重。目前我國農(nóng)村地區(qū)信貸市場嚴(yán)重的信息不對稱使得金融服務(wù)存在抑制現(xiàn)象,在此背景下,農(nóng)村經(jīng)濟(jì)要得到發(fā)展,就要高度重視農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)如何為農(nóng)村建設(shè)、農(nóng)民消費(fèi)及農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)企業(yè)提供有效貸款問題。歷年來,我國政府出臺(tái)了大量促進(jìn)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)及農(nóng)村信貸發(fā)展的政策,其中財(cái)政支農(nóng)與金融支農(nóng)的良好協(xié)作使得財(cái)政手段成為引導(dǎo)金融資源向農(nóng)村配置的有效創(chuàng)新手段。財(cái)政支農(nóng)政策旨在利用有限的財(cái)政獎(jiǎng)補(bǔ)引導(dǎo)金融支農(nóng),起到財(cái)政支農(nóng)資金的杠桿撬動(dòng)作用,真正發(fā)揮其“四兩撥千斤”的效果。本文研究的縣域金融機(jī)構(gòu)涉農(nóng)貸款增量獎(jiǎng)勵(lì)政策正是財(cái)政支農(nóng)政策的創(chuàng)新舉措之一。

    縣域金融機(jī)構(gòu)涉農(nóng)貸款增量獎(jiǎng)勵(lì)政策于2009年首次提出并在部分地區(qū)進(jìn)行試點(diǎn),2010年,中央一號文件再次完善與落實(shí)該政策,引導(dǎo)更多信貸資金投向三農(nóng)領(lǐng)域;2013年,全國性擴(kuò)大試點(diǎn)范圍;2020年,普惠金融發(fā)展專項(xiàng)資金提前下達(dá)預(yù)算指標(biāo),政策支持力度不斷加強(qiáng)。該激勵(lì)政策正是我國促進(jìn)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展政策的創(chuàng)新之舉,是解決三農(nóng)問題及促進(jìn)鄉(xiāng)村振興的有效舉措。

    二、文獻(xiàn)綜述

    (一)涉農(nóng)貸款相關(guān)研究

    國內(nèi)外眾多研究表明發(fā)展中國家存在嚴(yán)重的農(nóng)村金融抑制現(xiàn)象(Kochar,1997)。金融抑制現(xiàn)象影響有政府干預(yù)行業(yè)的發(fā)展結(jié)構(gòu),從而抑制農(nóng)業(yè)發(fā)展及農(nóng)民收入水平的提高,其明顯體現(xiàn)在涉農(nóng)貸款發(fā)放量的不足。關(guān)于涉農(nóng)貸款對于農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展及農(nóng)民收入水平提高的重要性,王向楠(2011)通過分析指出涉農(nóng)貸款能顯著增加我國農(nóng)業(yè)產(chǎn)出;孫同全和潘忠(2019)發(fā)現(xiàn)不同階段的農(nóng)業(yè)貸款均對農(nóng)業(yè)發(fā)展具有正向影響;行偉波和張思敏(2021)針對涉農(nóng)貸款增量的研究指出涉農(nóng)貸款在一定條件下能夠顯著促進(jìn)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的發(fā)展與收入水平的提高??梢?,涉農(nóng)貸款增量獎(jiǎng)勵(lì)政策對農(nóng)村地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展有著極為重要的支持作用。

    (二)財(cái)政支農(nóng)政策相關(guān)研究

    國內(nèi)外學(xué)者普遍認(rèn)為財(cái)政政策在支持農(nóng)業(yè)發(fā)展中具有重要意義。Hartarska et al.(2015)認(rèn)為政府的各項(xiàng)財(cái)政支農(nóng)政策以及低息貸款是彌補(bǔ)農(nóng)村資金不足和促進(jìn)農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展及提升發(fā)展水平的重要途徑。謝平和徐忠(2006)認(rèn)為政府對利率政策的調(diào)控會(huì)導(dǎo)致農(nóng)村信貸市場價(jià)格扭曲與資金短缺,降低農(nóng)村金融服務(wù)水平,此時(shí)公共財(cái)政應(yīng)當(dāng)發(fā)揮應(yīng)有的作用,以促進(jìn)農(nóng)村金融的可持續(xù)發(fā)展。羅東和矯?。?014)認(rèn)為應(yīng)加大財(cái)政支農(nóng)資金量,同時(shí)優(yōu)化資金結(jié)構(gòu)和完善資金導(dǎo)向。杜興端和徐萬剛(2011)認(rèn)為財(cái)政支農(nóng)、金融支農(nóng)與農(nóng)業(yè)發(fā)展之間存在協(xié)整關(guān)系,財(cái)政支農(nóng)是農(nóng)業(yè)發(fā)展的格朗杰原因,對農(nóng)業(yè)發(fā)展具有長期的正向支持作用。

    但是,目前財(cái)政支農(nóng)政策對促進(jìn)農(nóng)業(yè)發(fā)展與提升農(nóng)村經(jīng)濟(jì)水平的作用有限(黃壽峰,2016)。王峰虎和謝小平(2010)認(rèn)為財(cái)政支農(nóng)的“失位”及投入不足導(dǎo)致農(nóng)村金融供給不足,使得農(nóng)村金融發(fā)展滯后;劉天琦和宋俊杰(2020)認(rèn)為多部門政策的分散化、碎片化以及項(xiàng)目預(yù)算績效管理不健全,制約財(cái)政支農(nóng)政策發(fā)揮作用。王謙和李超(2016)研究發(fā)現(xiàn)財(cái)政支農(nóng)效率存在區(qū)域異質(zhì)性,因此各地區(qū)應(yīng)結(jié)合自身不足,有針對性地從資金管理水平和使用效率上縮小地區(qū)差異。馬九杰等(2020)認(rèn)為現(xiàn)階段農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)改革顯著提高了金融支農(nóng)的水平,但由于其服務(wù)對象差異,普通農(nóng)戶的融資問題仍未得到充分解決。

    (三)文獻(xiàn)評述

    金融抑制是導(dǎo)致農(nóng)村金融發(fā)展滯后的重要原因之一,多數(shù)學(xué)者認(rèn)為涉農(nóng)貸款與農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長間存在緊密關(guān)系,通過增加涉農(nóng)貸款發(fā)放能夠有效緩解金融抑制,促進(jìn)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長和提高農(nóng)民收入。國內(nèi)外學(xué)者對財(cái)政支農(nóng)、涉農(nóng)貸款采取不同的研究方法,認(rèn)為涉農(nóng)貸款受財(cái)政政策力度影響,推動(dòng)財(cái)政支農(nóng)與金融支農(nóng)相結(jié)合能夠有效緩解貸款錯(cuò)配?;诖?,本文致力于研究財(cái)政獎(jiǎng)補(bǔ)政策對涉農(nóng)貸款增量的促進(jìn)作用,同時(shí)依據(jù)國家政策試點(diǎn)的推進(jìn)歷程,分析政策的區(qū)域異質(zhì)性,比較不同區(qū)域的實(shí)施效果。

    三、制度背景與研究假說

    (一)制度背景

    近年來,我國政府頒布了大量支持三農(nóng)的政策,近期開始嘗試?yán)秘?cái)政政策手段引導(dǎo)金融資源流向農(nóng)村地區(qū)。2009年,財(cái)政部印發(fā)《財(cái)政縣域金融機(jī)構(gòu)涉農(nóng)貸款增量獎(jiǎng)勵(lì)資金管理暫行辦法》,首次將黑龍江、山東、河南、湖南、新疆、云南納入試點(diǎn)范圍。2010年,《財(cái)政縣域金融機(jī)構(gòu)涉農(nóng)貸款增量獎(jiǎng)勵(lì)資金管理辦法》出臺(tái),在首批6個(gè)省份的基礎(chǔ)上擴(kuò)大范圍,增設(shè)河北、內(nèi)蒙古、遼寧、吉林、江蘇、安徽、江西、湖北、廣西、四川、陜西、甘肅等12 個(gè)省份。隨后,《關(guān)于進(jìn)一步擴(kuò)大財(cái)政縣域金融機(jī)構(gòu)涉農(nóng)貸款增量獎(jiǎng)勵(lì)試點(diǎn)范圍的通知》中明確表示,自2013 年起,政策試點(diǎn)范圍新增山西、福建、海南、重慶、貴州、西藏、青海等7地。2016年,《普惠金融發(fā)展專項(xiàng)資金管理辦法》中提出,實(shí)施涉農(nóng)貸款增量獎(jiǎng)勵(lì)政策的地區(qū)包括河北、山西、內(nèi)蒙古、遼寧、吉林、黑龍江、江蘇、安徽、福建、江西、山東、河南、湖北、湖南、廣西、海南、四川、重慶、貴州、云南、西藏、陜西、甘肅、青海、新疆等25 個(gè)省份。金融機(jī)構(gòu)增量獎(jiǎng)勵(lì)政策試點(diǎn)范圍如表1所示。

    表1 縣域金融機(jī)構(gòu)增量獎(jiǎng)勵(lì)政策試點(diǎn)范圍

    經(jīng)過多地試點(diǎn)實(shí)踐,貸款增量獎(jiǎng)勵(lì)政策已初見成效。2019年,關(guān)于修訂發(fā)布《普惠金融發(fā)展專項(xiàng)資金管理辦法》的通知,提出農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)定向費(fèi)用補(bǔ)貼政策。這一政策有助于引導(dǎo)和鼓勵(lì)金融機(jī)構(gòu)主動(dòng)填補(bǔ)農(nóng)村金融服務(wù)空白,專項(xiàng)資金安排支出用于對符合條件的新型農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)(指經(jīng)銀保監(jiān)會(huì)批準(zhǔn)設(shè)立的村鎮(zhèn)銀行、貸款公司、農(nóng)村資金互助社3 類農(nóng)村金融機(jī)構(gòu))和西部基礎(chǔ)金融服務(wù)薄弱地區(qū)的銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)(網(wǎng)點(diǎn))給予一定補(bǔ)貼,支持農(nóng)村金融組織體系建設(shè),擴(kuò)大農(nóng)村金融服務(wù)覆蓋面。2010年,財(cái)政部就已經(jīng)發(fā)布基礎(chǔ)金融服務(wù)薄弱地區(qū)名單,涉及2255 個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn),涵蓋內(nèi)蒙古、廣西、四川、重慶、貴州、云南、西藏、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆在內(nèi)的12個(gè)省份。

    嵌入式計(jì)算機(jī)在接到指定任務(wù)后,必須在規(guī)定時(shí)間內(nèi)給出實(shí)時(shí)應(yīng)答,這是區(qū)別嵌入式計(jì)算機(jī)與通用計(jì)算機(jī)的一個(gè)重要特征,實(shí)時(shí)性涉及到硬件的性能、軟件的中斷管理和調(diào)度算法等。

    (二)研究假說

    長期以來,我國金融支農(nóng)整體效率較低,農(nóng)村地區(qū)金融資源配置失衡(黃壽峰,2016),農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)支農(nóng)積極性較低,壓抑農(nóng)戶有效貸款需求,加重農(nóng)村金融的薄弱性;農(nóng)村發(fā)展的緩慢更加削弱縣域金融機(jī)構(gòu)發(fā)放涉農(nóng)貸款的積極性,造成縣域金融機(jī)構(gòu)貸款發(fā)放有顧慮,農(nóng)村貸款需求不能充分滿足,打壓農(nóng)戶貸款欲望,進(jìn)一步削弱金融機(jī)構(gòu)支農(nóng)積極性,形成惡性循環(huán)。大量研究表明,財(cái)政支農(nóng)和農(nóng)村金融兩者之間具有較強(qiáng)的功能互補(bǔ)性,兩者有機(jī)結(jié)合,可以解決農(nóng)村資金大量外流而導(dǎo)致農(nóng)村融資需求難以得到有效滿足的困境(杜興端和徐萬剛,2011)。理論上,財(cái)政對縣域金融機(jī)構(gòu)涉農(nóng)貸款方面的獎(jiǎng)勵(lì)能夠激發(fā)金融機(jī)構(gòu)服務(wù)三農(nóng)的積極性,有效抑制農(nóng)村金融資源的外流,緩解農(nóng)村地區(qū)金融服務(wù)抑制現(xiàn)象,在金融資源配置中起到虹吸作用。因此,為促進(jìn)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)步發(fā)展,我國頒布了一系列支農(nóng)政策,利用財(cái)政政策引導(dǎo)金融資源流向農(nóng)村,發(fā)揮涉農(nóng)貸款增量獎(jiǎng)勵(lì)政策作用,緩解農(nóng)村金融服務(wù)抑制現(xiàn)象,促進(jìn)財(cái)政支農(nóng)與金融支農(nóng)相互協(xié)調(diào)。這種通過引導(dǎo)金融機(jī)構(gòu)的行為實(shí)現(xiàn)間接支農(nóng)的措施,相比于財(cái)政直接支農(nóng),能夠更加放大支農(nóng)效應(yīng)。綜上,本文提出第一個(gè)研究假設(shè):

    假設(shè)1:涉農(nóng)貸款增量獎(jiǎng)勵(lì)政策對金融機(jī)構(gòu)涉農(nóng)貸款發(fā)放量具有正向激勵(lì)作用,能夠有效引導(dǎo)金融資源流向農(nóng)村地區(qū)。

    我國地域廣闊,不同地區(qū)間自然地理和經(jīng)濟(jì)社會(huì)方面差距較大,對政策的反應(yīng)程度不盡相同,且我國公共財(cái)政投入長期以來存在著明顯的區(qū)域差異(王謙和李超,2016)。蔣俊朋等(2011)研究表明,東中西三大區(qū)域財(cái)政支農(nóng)投入在區(qū)域分布上明顯呈“東高中低”的基本格局,中部地區(qū)財(cái)政支農(nóng)投入規(guī)模較小、力度較弱。因此,中西部地區(qū)對農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展關(guān)注度普遍較高,當(dāng)?shù)亟鹑跈C(jī)構(gòu)對該獎(jiǎng)勵(lì)政策的反應(yīng)程度更大,能夠促使當(dāng)?shù)亟鹑跈C(jī)構(gòu)改變“嫌貧愛富”的作風(fēng)與態(tài)度,在中西部地區(qū),該政策更能以有限的財(cái)政資金激發(fā)金融機(jī)構(gòu)服務(wù)低收入人群的熱情,加大貸款發(fā)放量。所以不可否認(rèn),不同地區(qū)金融機(jī)構(gòu)對該獎(jiǎng)勵(lì)政策的反應(yīng)程度有所不同。據(jù)此,本文提出第二個(gè)研究假設(shè):

    假設(shè)2:涉農(nóng)貸款增量獎(jiǎng)勵(lì)政策對金融機(jī)構(gòu)涉農(nóng)貸款發(fā)放量的促進(jìn)作用具有區(qū)域異質(zhì)性,并且中西部地區(qū)政策實(shí)施效果更為顯著。

    四、政策評估模型設(shè)計(jì)

    (一)準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)和模型構(gòu)建

    本文采用雙重差分模型(DID)對政策實(shí)施效果進(jìn)行評估,使用嚴(yán)格外生的政策實(shí)施虛擬變量作為核心解釋變量,同時(shí)控制省份和年份固定效應(yīng),避免模型內(nèi)生性問題??紤]到政策在不同省份實(shí)施年份不同(6個(gè)省份在2009年開始實(shí)施,12個(gè)省份在2010年開始實(shí)施,7個(gè)省份在2013年開始實(shí)施),故本文借鑒Beck et al.(2010)的研究方法,建立多期DID模型:

    其中,ln_Arg_loanst,i為被解釋變量,表示第t個(gè)省份第i年涉農(nóng)貸款余額的對數(shù);treatt,i為核心解釋變量,系數(shù)β為評估涉農(nóng)貸款增量獎(jiǎng)勵(lì)政策效果的主要依據(jù),如果β顯著為正,則說明該政策對涉農(nóng)貸款發(fā)放量具有明顯的促進(jìn)作用;Controlst,i為控制變量;μt為省份固定效應(yīng);τt為年份固定效應(yīng);εt,i為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

    (二)變量體系

    1.被解釋變量。涉農(nóng)貸款,是指依據(jù)《涉農(nóng)貸款專項(xiàng)統(tǒng)計(jì)制度》統(tǒng)計(jì)的農(nóng)戶貸款、農(nóng)村企業(yè)及各類組織貸款。財(cái)政支農(nóng)旨在發(fā)揮財(cái)政政策的指引促進(jìn)作用,有效緩解因當(dāng)前金融機(jī)構(gòu)“嫌貧愛富”現(xiàn)狀而造成的金融服務(wù)不均衡(丁攀等,2020)。本文選取31 個(gè)省份歷年涉農(nóng)貸款余額數(shù)據(jù)作為被解釋變量,并對原數(shù)據(jù)進(jìn)行對數(shù)化處理。

    3.控制變量。參考已有的研究方法(丁攀等,2020),控制變量體系由經(jīng)濟(jì)發(fā)展、金融發(fā)展和農(nóng)村生活三個(gè)層面構(gòu)成。其中,經(jīng)濟(jì)發(fā)展層面包括各省份GDP、社會(huì)零售總額、財(cái)政支出、農(nóng)村農(nóng)戶固定投資支出、第一產(chǎn)業(yè)增加值數(shù)據(jù);金融發(fā)展層面包括金融機(jī)構(gòu)歷年存款和貸款分別占當(dāng)年GDP 比重;農(nóng)村生活層面包括農(nóng)村居民生活消費(fèi)支出、農(nóng)村居民可支配收入和農(nóng)村人口占總?cè)丝诒戎?。同時(shí)為了控制變量的異方差,在進(jìn)行回歸時(shí)對部分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行對數(shù)化處理。

    (三)數(shù)據(jù)來源與描述性統(tǒng)計(jì)

    基于數(shù)據(jù)有效性和可得性,本文采用2009—2018年省級面板數(shù)據(jù),控制變量數(shù)據(jù)均來自《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國金融年鑒》及各省份歷年統(tǒng)計(jì)年鑒,涉農(nóng)貸款數(shù)據(jù)均來自《中國農(nóng)村金融服務(wù)報(bào)告》。各變量描述性統(tǒng)計(jì)如表2所示,所有數(shù)據(jù)單位均為億元。

    表2 描述性統(tǒng)計(jì)

    五、涉農(nóng)貸款增量獎(jiǎng)勵(lì)政策實(shí)施效果實(shí)證檢驗(yàn)及結(jié)果分析

    (一)平行趨勢檢驗(yàn)

    雙重差分的重要前提是政策實(shí)施前試點(diǎn)省份和非試點(diǎn)省份具有相同的變化趨勢。借鑒Beck et al.(2021)的方法,構(gòu)建雙向固定模型進(jìn)行檢驗(yàn):

    其中,treat-j表示政策實(shí)施前j年;treat+j表示政策實(shí)施后j年。在控制省份和年份固定效應(yīng)的前提下,如果政策實(shí)施前的時(shí)間點(diǎn)系數(shù)均與0無顯著差異,則可以認(rèn)為在政策實(shí)施前滿足平行趨勢。

    如圖1所示,政策實(shí)施前試點(diǎn)省份和非試點(diǎn)省份無明顯區(qū)別,滿足平行趨勢。政策實(shí)施后,系數(shù)顯著為正,表明涉農(nóng)貸款增量獎(jiǎng)勵(lì)政策對金融機(jī)構(gòu)涉農(nóng)貸款發(fā)放量有正向刺激作用,且這一作用在政策實(shí)施后的前4年有明顯上升趨勢。

    圖1 平行趨勢檢驗(yàn)

    (二)基準(zhǔn)回歸

    利用省級面板數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸,同時(shí)控制省份和年份固定效應(yīng),結(jié)果如表3所示。列(1)至(4)分別報(bào)告了依次加入各層面控制變量后的回歸結(jié)果。從結(jié)果來看,隨著控制變量的加入,核心解釋變量回歸系數(shù)不斷減小但始終顯著為正,可見涉農(nóng)貸款增量獎(jiǎng)勵(lì)政策的實(shí)施確實(shí)對當(dāng)?shù)厣孓r(nóng)貸款量的增加有顯著的促進(jìn)作用,且政策實(shí)施的省份涉農(nóng)貸款額平均增加10.29%。

    表3 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

    從控制變量角度看,在經(jīng)濟(jì)發(fā)展層面,社會(huì)消費(fèi)零售總額的增長會(huì)對涉農(nóng)貸款發(fā)放量有促進(jìn)作用,而其他變量回歸系數(shù)均不顯著。在金融服務(wù)發(fā)展層面,當(dāng)前金融機(jī)構(gòu)存款余額占GDP 比重越高,當(dāng)?shù)厣孓r(nóng)貸款的發(fā)放量隨之增加。在農(nóng)村生活層面,農(nóng)村居民消費(fèi)性支出的增長對涉農(nóng)貸款的發(fā)放額具有顯著的正向作用。

    (三)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

    為了進(jìn)一步驗(yàn)證上述結(jié)論的穩(wěn)健性,本文選用不同統(tǒng)計(jì)口徑下的農(nóng)林牧漁業(yè)貸款和農(nóng)戶貸款替換原被解釋變量進(jìn)行回歸分析。表4報(bào)告了回歸結(jié)果,列(1)為基準(zhǔn)回歸結(jié)果,列(2)和列(3)分別為以農(nóng)林牧漁業(yè)貸款和農(nóng)戶貸款的自然對數(shù)為被解釋變量的回歸結(jié)果。結(jié)果顯示,在替換被解釋變量后核心解釋變量系數(shù)依然顯著為正,與前文結(jié)論一致。因此,該政策顯著促進(jìn)各地金融機(jī)構(gòu)涉農(nóng)貸款發(fā)放量的結(jié)論是穩(wěn)健的。

    表4 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

    (四)安慰劑檢驗(yàn)

    為進(jìn)一步驗(yàn)證試點(diǎn)省份涉農(nóng)貸款增長是由涉農(nóng)貸款增量獎(jiǎng)勵(lì)政策引起的,借鑒王立勇等(2020)的方法進(jìn)行反事實(shí)檢驗(yàn)。從樣本中隨機(jī)抽取25個(gè)省份作為處理組,并從2009—2018 年中隨機(jī)抽取一個(gè)年份作為政策實(shí)施年份進(jìn)行基準(zhǔn)回歸。重復(fù)500 次隨機(jī)試驗(yàn),得到對應(yīng)的系數(shù)和p 值矩陣,通過二維圖形可視化,結(jié)果如圖2 所示??梢钥吹?,大部分p 值在1%顯著水平下都不顯著,真實(shí)政策效應(yīng)明顯異于安慰劑檢驗(yàn)結(jié)果,因此可以判定試點(diǎn)省份涉農(nóng)貸款增長是由涉農(nóng)貸款增量獎(jiǎng)勵(lì)政策引起。

    圖2 安慰劑檢驗(yàn)

    (五)區(qū)域異質(zhì)性分析

    長期以來,我國公共財(cái)政投入存在著明顯的區(qū)域差異。在中西部農(nóng)村地區(qū)尤其是縣級以下地區(qū),常年依靠財(cái)政補(bǔ)貼維持政府機(jī)構(gòu)的運(yùn)行。在自然地理和社會(huì)經(jīng)濟(jì)條件具有明顯差異的現(xiàn)實(shí)背景下,我國財(cái)政金融支農(nóng)政策效應(yīng)存在明顯的區(qū)域差異(溫濤和董文杰,2011)。因此,考慮到政策在不同地區(qū)的實(shí)施效果可能存在差異性,按照國家經(jīng)濟(jì)地理將總樣本分為東、中、西部三個(gè)子樣本分別進(jìn)行回歸分析。

    區(qū)域異質(zhì)性回歸結(jié)果如表5 所示。從回歸結(jié)果來看,該政策在東部地區(qū)實(shí)施效果并不顯著,在中西部地區(qū)實(shí)施效果顯著。從刺激效果來看,該政策的實(shí)施使中部地區(qū)涉農(nóng)貸款平均增長13%、西部地區(qū)涉農(nóng)貸款平均增長22%,說明該政策的刺激效果在西部地區(qū)更強(qiáng)。這一結(jié)果產(chǎn)生的原因,一方面在于東部地區(qū)經(jīng)濟(jì)較為發(fā)達(dá),其發(fā)展重心在于城市金融體系建設(shè),同時(shí)因?yàn)楹笃诠芾聿划?dāng)導(dǎo)致大量農(nóng)業(yè)貸款被移作他用,導(dǎo)致財(cái)政金融支農(nóng)政策效果在東部表現(xiàn)不佳(溫濤和董文杰,2011);另一方面,由于長期以來中西部地區(qū)金融排斥和金融抑制程度高于東部地區(qū),所以對當(dāng)?shù)亟鹑跈C(jī)構(gòu)發(fā)放涉農(nóng)貸款予以財(cái)政獎(jiǎng)勵(lì)的政策能夠迅速提高當(dāng)?shù)厣孓r(nóng)貸款發(fā)放量。因此,在經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū),財(cái)政政策在財(cái)政與金融協(xié)調(diào)發(fā)展中的主導(dǎo)地位和作用突出。

    六、結(jié)論及政策建議

    本文采用2009—2018 年省級面板數(shù)據(jù),構(gòu)建多期雙重差分模型對涉農(nóng)貸款增量獎(jiǎng)勵(lì)政策實(shí)施效果進(jìn)行評估?;貧w結(jié)果顯示:第一,涉農(nóng)貸款增量獎(jiǎng)勵(lì)政策能夠有效刺激試點(diǎn)省份金融機(jī)構(gòu)涉農(nóng)貸款發(fā)放量,實(shí)現(xiàn)財(cái)政獎(jiǎng)補(bǔ)撬動(dòng)金融支農(nóng)“四兩撥千斤”的作用。第二,穩(wěn)健性檢驗(yàn)和安慰劑檢驗(yàn)結(jié)果顯示,涉農(nóng)貸款增量獎(jiǎng)勵(lì)政策促進(jìn)試點(diǎn)省份涉農(nóng)貸款增量這一結(jié)論是穩(wěn)健的。第三,政策實(shí)施效果存在區(qū)域一致性,對中西部地區(qū)影響較大,而東部地區(qū)金融水平發(fā)展較高,金融支農(nóng)體系較為完善,財(cái)政獎(jiǎng)補(bǔ)作用并不顯著,刺激效果自西向東遞減。

    由本文實(shí)證分析可見,財(cái)政獎(jiǎng)補(bǔ)政策能夠有效利用財(cái)政政策調(diào)動(dòng)金融機(jī)構(gòu)積極性,引導(dǎo)金融資源流向農(nóng)村地區(qū)和中西部地區(qū),實(shí)現(xiàn)財(cái)政與金融的良好循環(huán)。因此,本文提出以下政策建議:一是持續(xù)實(shí)行財(cái)政獎(jiǎng)補(bǔ)政策并逐步推廣至全國,實(shí)時(shí)追蹤獎(jiǎng)勵(lì)資金,自下而上反饋,確保獎(jiǎng)勵(lì)資金的及時(shí)到位,切實(shí)發(fā)揮獎(jiǎng)勵(lì)政策作用。二是中央財(cái)政與地方財(cái)政緊密配合,充分發(fā)揮財(cái)政政策杠桿作用,實(shí)施針對性財(cái)政補(bǔ)貼、財(cái)政獎(jiǎng)補(bǔ)、稅收優(yōu)惠等政策,扶持農(nóng)村地區(qū)金融機(jī)構(gòu)發(fā)展。三是針對各地區(qū)金融發(fā)展水平不同實(shí)施差異化獎(jiǎng)補(bǔ)政策,獎(jiǎng)補(bǔ)力度和中央財(cái)政出資比例向中西部地區(qū)傾斜,支持中西部地區(qū)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展。

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