■ 趙曉洋

（中國人民銀行宿州市中心支行 安徽宿州 234000）

一、文獻(xiàn)綜述

農(nóng)村金融發(fā)展促進(jìn)農(nóng)民增收的機(jī)制一般可分為直接、間接兩種。直接機(jī)制主要是農(nóng)村金融發(fā)展拓寬了金融服務(wù)類型，資金信貸的可獲得性得到提升，融資成本下降，促進(jìn)農(nóng)民增收。間接機(jī)制主要通過金融發(fā)展促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長，進(jìn)而通過增加就業(yè)、提高轉(zhuǎn)移支付實現(xiàn)農(nóng)民增收。關(guān)于金融發(fā)展與農(nóng)民增收關(guān)系，現(xiàn)階段更多的研究是通過金融發(fā)展與收入差距關(guān)系的研究揭示。這方面，國外已有較系統(tǒng)的研究成果，主要代表有金融結(jié)構(gòu)論、金融約束論、金融深化論、金融功能論等，標(biāo)志金融發(fā)展理論體系的創(chuàng)立。近年來，尤其是鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略概念提出后，關(guān)于金融發(fā)展與農(nóng)民收入增長關(guān)系，主要有三類觀點(diǎn)：一是金融發(fā)展顯著促進(jìn)農(nóng)民收入增長。陳欽等（2019）研究發(fā)現(xiàn)，隨著金融支農(nóng)等政策支持力度加大，農(nóng)村金融規(guī)模和效率逐步提高，農(nóng)民收入顯著增長。二是金融發(fā)展不一定促進(jìn)農(nóng)民收入增長。如周一鹿等（2010）基于我國1978—2008年農(nóng)村金融資源開發(fā)與農(nóng)民收入的實證表明，短期內(nèi)農(nóng)村金融發(fā)展并未顯著促進(jìn)農(nóng)民增收，長期則存在阻滯作用。三是金融發(fā)展與農(nóng)民收入增長呈非線性關(guān)系。如李德荃（2018）實證發(fā)現(xiàn)，山東省各市金融發(fā)展水平存在兩個門檻、可分為三個區(qū)間。具體看，金融發(fā)展較低階段，金融發(fā)展普遍抑制農(nóng)民增收；金融發(fā)展第二階段，對農(nóng)民增收影響不顯著；金融發(fā)展較高階段，顯著促進(jìn)農(nóng)民增收。

鑒于現(xiàn)有相關(guān)文獻(xiàn)對農(nóng)村金融發(fā)展水平的刻畫大都基于地區(qū)全口徑金融數(shù)據(jù)構(gòu)建地區(qū)金融發(fā)展指標(biāo)體系，或用金融相關(guān)率、農(nóng)村存貸比等單一指標(biāo)簡單度量，忽略城鄉(xiāng)金融二元結(jié)構(gòu)的現(xiàn)實及農(nóng)村金融發(fā)展的復(fù)雜性。為此，本文基于農(nóng)村金融功能構(gòu)建反映農(nóng)村金融發(fā)展?fàn)顩r的指標(biāo)體系，并以2012-2019年安徽省各市數(shù)據(jù)實證分析農(nóng)村金融發(fā)展水平對農(nóng)民增收的地區(qū)差異，探討提升農(nóng)村金融發(fā)展水平增加農(nóng)民收入的路徑。

二、指標(biāo)構(gòu)建及數(shù)據(jù)描述

（一）農(nóng)村金融發(fā)展水平指數(shù)的構(gòu)建

鑒于當(dāng)前有關(guān)農(nóng)村金融發(fā)展水平的度量方法大都未體現(xiàn)出城鄉(xiāng)金融“二元”結(jié)構(gòu)性和農(nóng)村金融的復(fù)雜性，以至于或者無法體現(xiàn)農(nóng)村金融對農(nóng)村經(jīng)濟(jì)體中數(shù)量最大的經(jīng)濟(jì)主體“農(nóng)戶”和直接生產(chǎn)者“農(nóng)民”的金融支持情況，或者無法體現(xiàn)農(nóng)村金融對農(nóng)民經(jīng)濟(jì)中最重要的產(chǎn)業(yè)“農(nóng)林牧漁業(yè)”的金融支持情況。鑒于此，本文在借鑒付園元（2014）、蘇亞民（2017）等學(xué)者研究成果的基礎(chǔ)上，從農(nóng)村金融持續(xù)促進(jìn)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的角度出發(fā)，建立適合農(nóng)村金融功能的農(nóng)村金融發(fā)展指標(biāo)體系。具體從四個方面衡量：

1.農(nóng)林牧漁業(yè)貸款與農(nóng)林牧漁業(yè)增加值（含農(nóng)林牧漁服務(wù)業(yè)）之比，記為F1。

2.農(nóng)業(yè)人口人均小微企業(yè)貸款與地區(qū)戶籍人口人均貸款之比，記為F2。其中：農(nóng)業(yè)人口人均小微企業(yè)貸款=農(nóng)村企業(yè)級各類組織貸款余額/農(nóng)業(yè)戶籍人口；地區(qū)戶籍人口人均貸款=地區(qū)各類貸款總額/地區(qū)戶籍人口總量。

3.農(nóng)業(yè)人口人均貸款與地區(qū)戶籍人口人均貸款之比，記為F3。其中：農(nóng)業(yè)人口人均貸款=農(nóng)戶貸款/農(nóng)業(yè)戶籍人口。

4.涉農(nóng)貸款中非城市企業(yè)及各類組織貸款占比，記為F4。

綜上因素，農(nóng)村金融發(fā)展水平的度量公式為：

（二）指標(biāo)的選取和數(shù)據(jù)描述

1.解釋變量。農(nóng)村金融發(fā)展綜合指數(shù)衡量農(nóng)村金融發(fā)展水平。此外，考慮到地方經(jīng)濟(jì)發(fā)展、財政政策等方面對推進(jìn)鄉(xiāng)村振興發(fā)展、促進(jìn)農(nóng)民增收也有較大影響，選取地方生產(chǎn)總值、地方財政支農(nóng)力度及城鎮(zhèn)化率等控制指標(biāo)一同納入解釋變量，具體描述如下：

（1）地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（GDP），用人均生產(chǎn)總值衡量；（2）地方財政支農(nóng)力度（GOV），用地方財政總支出中農(nóng)林牧漁支出占比衡量；（3）城市化率（CIT），用各市戶籍總?cè)丝谥蟹寝r(nóng)人口占比衡量。

2.被解釋變量。當(dāng)?shù)剞r(nóng)民可支配收入水平（INC），用各市農(nóng)村居民人均純收入衡量。

上述指標(biāo)數(shù)據(jù)來源于安徽各市統(tǒng)計年鑒、各市2019年國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展統(tǒng)計公報，個別缺失數(shù)據(jù)用均值插值法擬合插值。

（三）面板數(shù)據(jù)回歸模型的設(shè)定

含有N個個體成員方程的面板模型簡化形式如下：

其中，yi是維度被解釋變量向量，xi是T×k維度解釋變量矩陣，yi和xi的各分量是截面成員的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)時間序列。截距項αi和k×1維系數(shù)向量βi，其值受不同個體影響。μi是T×1維擾動項，滿足均值為零、方差為假設(shè)。

根據(jù)截距項向量和系數(shù)向量中各分量不同限制要求，可將含N個截面方程面板數(shù)據(jù)回歸模型劃分為3種類型：無成員影響的固定系數(shù)模型、變截距模型及含有成員影響的變異數(shù)模型。同時還有時期固定影響，可進(jìn)一步引入包含時期個體恒量的固定效應(yīng)變截距模型，稱為個體時期固定效應(yīng)回歸模型。

三、安徽各地市農(nóng)村金融業(yè)發(fā)展對農(nóng)民增收實證分析

（一）單位根和Hausman檢驗

在建模前，需先對數(shù)據(jù)進(jìn)行單位根檢驗，本文選擇LLC方法對樣本指標(biāo)進(jìn)行單位根檢驗，檢驗結(jié)果顯示農(nóng)民人均純收入、農(nóng)村金融綜合發(fā)展水平、城鎮(zhèn)化率、財政支農(nóng)力度在1%的水平上拒絕原假設(shè)；人均生產(chǎn)總值在10%的水平上拒絕原假設(shè)，可以認(rèn)為所有樣本指標(biāo)序列具有平穩(wěn)性。

本文是對比分析安徽16個地市農(nóng)村金融發(fā)展水平等4個因素對農(nóng)民收入水平影響，數(shù)據(jù)包含安徽所有地市，選擇固定效應(yīng)面板模型進(jìn)行分析是合理的。同時，Hausman統(tǒng)計值為90.44，對應(yīng)概率為0.000，表明應(yīng)建立固定效應(yīng)面板模型。

（二）固定效應(yīng)回歸模型構(gòu)建

1.面板數(shù)據(jù)模型的檢驗與擬合。上文Hausman檢驗結(jié)果顯示，為本文樣本數(shù)據(jù)序列構(gòu)建一個固定效應(yīng)面板模型是合適的。接來下首先驗證樣本數(shù)據(jù)符合何種面板模型結(jié)構(gòu)，以消除模型設(shè)定的偏差，提高參數(shù)估計精準(zhǔn)度。

安徽各地市經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、地理環(huán)境和文化底蘊(yùn)各有千秋，對當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展和農(nóng)民收入的影響程度差異較大，對各市進(jìn)行對比分析是必要的。同時，隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，不同時期對農(nóng)民收入會產(chǎn)生特有影響，因此，在研究各地市農(nóng)民人均純收入差異的同時也應(yīng)進(jìn)一步分析時期變化對農(nóng)民人均純收入的影響。為此，嘗試構(gòu)建含有時期影響的變截距模型是一個合理假設(shè)。

本文首先構(gòu)建混合面板模型、個體固定效應(yīng)模型、個體時期固定效應(yīng)模型，從中擇優(yōu)選擇面板模型形式。通過Eviews7軟件構(gòu)建的三個模型擬合效果結(jié)果見表1：

表1 三個模型擬合效果主要衡量指標(biāo)統(tǒng)計值

由表1可知，上述三種模型中，個體時期固定效應(yīng)模型擬合效果最優(yōu)，其具體形式如下：

式（3）中：0.4179為農(nóng)民自身能力增收平均水平或農(nóng)民自發(fā)創(chuàng)收能力（不依靠當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)等外部環(huán)境因素），為i市農(nóng)民自身能力增收水平對全省農(nóng)民自身能力增收水平均值的偏離，反映農(nóng)民人均純收入的結(jié)構(gòu)差異；γi為反映時期影響的時期個體固定效應(yīng)，反映時期變化所帶來的農(nóng)民人均純收入的結(jié)構(gòu)變化。

表2 安徽各市個體時期固定效應(yīng)模型截距項偏差值（αi＊）和個體固定效應(yīng)模型截距項估計值（αi）對比

續(xù)表2 安徽各市個體時期固定效應(yīng)模型截距項偏差值（αi＊）和個體固定效應(yīng)模型截距項估計值（αi）對比

表3 安徽省各時期農(nóng)民自身增收能力對農(nóng)民自身平均增收能力偏離（γt）的估計結(jié)果

由表2可知，加入時期影響后，安徽16個地市農(nóng)民自身能力創(chuàng)收水平差異雖變化較大，但總體差異趨勢變化較小，其中淮南、亳州、阜陽3市農(nóng)民自身創(chuàng)收能力相對較強(qiáng)，合肥、淮北、安慶3市相對較弱。而未引入時期影響的個體固定效應(yīng)模型擬合結(jié)果中，亳州、阜陽、宿州3市相對較強(qiáng)，合肥、蕪湖、淮北3市相對較弱。顯示出，農(nóng)民自發(fā)創(chuàng)收能力與當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展水平大致呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，或是因經(jīng)濟(jì)較發(fā)達(dá)地區(qū)的農(nóng)民更多依賴經(jīng)濟(jì)發(fā)展紅利增收，而經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)農(nóng)民則更多通過“自強(qiáng)”增收，收入中靠自身資源創(chuàng)收占比相對較高。

表3顯示，2012～2019年，安徽農(nóng)民人均年純收入與時期高度正相關(guān)，且2015年以來，γt值由負(fù)轉(zhuǎn)為正，表明隨著時間遷移，在同等條件下，2015～2019年安徽省農(nóng)民人均年度純收入因時期特定影響增收幅度較顯著。這或許是因為2015年中央農(nóng)村工作會議提出“農(nóng)業(yè)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革”之后，全國深入推進(jìn)農(nóng)業(yè)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，金融資源對“三農(nóng)”領(lǐng)域支持力度不斷加大，使農(nóng)民增收產(chǎn)生顯著性改善。

通過式（3）發(fā)現(xiàn)，在4個解釋變量中，農(nóng)村金融發(fā)展水平對農(nóng)民增收促進(jìn)作用最大。城市化率擬合系數(shù)為負(fù)，表明城鎮(zhèn)化推進(jìn)并未顯著促進(jìn)當(dāng)期農(nóng)民快速增收?；蛟S是因為城市化率的推進(jìn)對當(dāng)期“三農(nóng)”領(lǐng)域產(chǎn)生一定的擠出效應(yīng)，及農(nóng)民市民化帶來的農(nóng)民群體收入結(jié)構(gòu)變化。

2.變系數(shù)固定效應(yīng)回歸模型的構(gòu)建。上文構(gòu)建的個體時期固定效應(yīng)模型中，用變化的截距項來表示橫截面成員的影響，而忽略表示成員差異的變量影響。然而，現(xiàn)實中各地變化的經(jīng)濟(jì)金融結(jié)構(gòu)等因素或引發(fā)反映經(jīng)濟(jì)金融結(jié)構(gòu)的參數(shù)隨著橫截面成員的不同而變化。因此，有必要進(jìn)一步考慮這種系數(shù)隨橫截面?zhèn)€體的變化而變化的變異系數(shù)模型。鑒于本文主要目的是對比分析安徽16個地市農(nóng)村金融發(fā)展水平對農(nóng)民增收影響的地區(qū)差異，因此本文嘗試構(gòu)建解釋變量中僅農(nóng)村金融發(fā)展水平系數(shù)具有地區(qū)差異的變系數(shù)模型。

本文使用GLS法對農(nóng)民人均純收入的固定效應(yīng)變系數(shù)模型進(jìn)行擬合，結(jié)果如下：

結(jié)果顯示，R2調(diào)整值為0.9786，殘差平方和為0.5554，DW值為1.540，擬合結(jié)果均優(yōu)于上文個體時期固定效應(yīng)模型，因此構(gòu)建變系數(shù)模型是合適的，表明隨時間推移，各市農(nóng)民增收結(jié)構(gòu)進(jìn)一步發(fā)生了變化。

式（4）中，反映各市因農(nóng)村金融發(fā)展水平不同而產(chǎn)生的農(nóng)民增收差異的系數(shù)βi，及對農(nóng)民平均自發(fā)增收偏離值的估計結(jié)果，一起刻畫了農(nóng)民人均年純收入的結(jié)構(gòu)差異。

表4 安徽各市農(nóng)村金融發(fā)展水平系數(shù)（βi）及偏離值（αi＊）的估計結(jié)果一覽表

續(xù)表4 安徽各市農(nóng)村金融發(fā)展水平系數(shù)（βi）及偏離值（αi＊）的估計結(jié)果一覽表

由表4知，2012-2019年，各市農(nóng)民自發(fā)增收水平顯著不同，且各市農(nóng)村金融發(fā)展水平對農(nóng)民增收影響存在顯著差異。如蚌埠、銅陵、合肥等9市農(nóng)村金融發(fā)展水平對當(dāng)?shù)剞r(nóng)民增收不同程度有促進(jìn)作用，其余7市則不同程度制約農(nóng)民增收。顯示出，各市農(nóng)村金融發(fā)展水平對農(nóng)民增收呈“正負(fù)”兩種截然相反的影響效應(yīng)。結(jié)合各市農(nóng)村金融發(fā)展水平看，在經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展水平一定情況下，2012-2019年安徽省農(nóng)村金融發(fā)展水平偏高的地市，農(nóng)村金融發(fā)展水平對農(nóng)民人均純收入的邊際促進(jìn)效應(yīng)反而偏低。或是因農(nóng)村金融發(fā)展水平較高的地區(qū)財稅等支農(nóng)力度相對不匹配，導(dǎo)致金融、財稅等惠農(nóng)政策協(xié)調(diào)融合度不高，影響政策效應(yīng)合力，農(nóng)村金融發(fā)展水平的提高對農(nóng)民人均純收入增長的邊際促進(jìn)效應(yīng)反而較低；反之則反。類似居民收入對居民邊際消費(fèi)傾向的經(jīng)濟(jì)邏輯關(guān)系。

（三）主要結(jié)論

實證結(jié)果顯示，安徽實施鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略以來，對全省農(nóng)村金融發(fā)展、農(nóng)民增收促進(jìn)效應(yīng)明顯，但仍面臨農(nóng)村金融整體發(fā)展水平不高，對促進(jìn)農(nóng)民增收效應(yīng)具有顯著地區(qū)差異，甚至有的地市農(nóng)村金融發(fā)展水平對農(nóng)民增收呈一定抑制作用。

1.安徽農(nóng)村金融發(fā)展水平整體位于中等水平，呈“W”式波浪趨升態(tài)勢?！叭r(nóng)”項目試點(diǎn)工作推進(jìn)力度大的地市，農(nóng)村金融發(fā)展水平提高較為明顯。隨時間推移，農(nóng)業(yè)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革帶動的新一輪農(nóng)村金融改革成效顯著，對農(nóng)民增收改善顯著，各市農(nóng)村金融發(fā)展水平差距呈縮小態(tài)勢。

2.安徽農(nóng)民自發(fā)增收平均水平較低，農(nóng)民自發(fā)創(chuàng)收能力與當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展水平整體負(fù)相關(guān)。總體看，經(jīng)濟(jì)較發(fā)達(dá)地區(qū)農(nóng)民更多依賴經(jīng)濟(jì)發(fā)展紅利增收，而經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)農(nóng)民則更多通過“自強(qiáng)”增收，收入中靠自身資源創(chuàng)收占比相對較高。一定程度顯示，安徽欠發(fā)達(dá)地市農(nóng)民營生技能匱乏，向新型農(nóng)民身份轉(zhuǎn)換緩慢，對金融資源尤其傳統(tǒng)正規(guī)金融需求不高（農(nóng)民人均貸款不足地區(qū)人均貸款1/5），制約農(nóng)村金融發(fā)展。

3.總體看，安徽農(nóng)村金融發(fā)展?fàn)顩r對農(nóng)民人均純收入增長具有顯著促進(jìn)作用，在經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展水平一定的情況下，農(nóng)村金融發(fā)展水平較高的地市，其農(nóng)村金融發(fā)展水平對農(nóng)民人均純收入的邊際促進(jìn)效應(yīng)反而較低。

4.長期看，城鎮(zhèn)化率顯著促進(jìn)農(nóng)民增收，但短期易加劇農(nóng)村“抽水機(jī)”效應(yīng)，在一定程度制約當(dāng)年農(nóng)民增收?；蚴且虻胤秸疄榇_保城鎮(zhèn)化年度目標(biāo)任務(wù)實現(xiàn)，金融、財政、人才等資源加速向城鎮(zhèn)傾斜，當(dāng)期農(nóng)村地區(qū)“抽水機(jī)”效應(yīng)加劇，短期制約農(nóng)民人均純收入增長。

四、農(nóng)民增收視角下農(nóng)村金融改革的路徑選擇

新時期，在鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略背景下，農(nóng)村金融改革任重道遠(yuǎn)。各部門應(yīng)高度重視當(dāng)前農(nóng)村金融發(fā)展過程中諸多不平衡、不充分問題，深入推進(jìn)鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略，強(qiáng)化宏觀政策協(xié)調(diào)融合，持續(xù)加大農(nóng)村金融供需兩端結(jié)構(gòu)性改革力度，推進(jìn)城鄉(xiāng)金融資源合理有序配置和城鄉(xiāng)金融服務(wù)均等化，促進(jìn)農(nóng)民快速可持續(xù)增收，最終實現(xiàn)共同富裕。

（一）持續(xù)推動政策深度融合，實現(xiàn)全局最優(yōu)

在促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的過程中，將各部門從自身角度認(rèn)為是對的措施整合到一起，有可能出現(xiàn)“合成謬誤”。避免“合成謬誤”關(guān)鍵在于推動政府實現(xiàn)更高層次上的統(tǒng)籌，避免“各守一攤”，加大政策協(xié)調(diào)融合，對各部門出臺的改革政策進(jìn)行公共效應(yīng)評估，避免無意動作引發(fā)資源浪費(fèi)，或各部門為堅守各自“局部最優(yōu)”導(dǎo)致“全局最優(yōu)”無法實現(xiàn)。為避免鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略發(fā)展中的“合成謬誤”，鑒于農(nóng)業(yè)天然性弱質(zhì)產(chǎn)業(yè)及準(zhǔn)公共品產(chǎn)業(yè)的基本現(xiàn)實，各級政府應(yīng)實施農(nóng)政公共化，加大公共財政支撐，切實發(fā)揮財政政策的引領(lǐng)保障作用。同時，補(bǔ)齊農(nóng)村金融短板，構(gòu)建鄉(xiāng)村融資風(fēng)險補(bǔ)償機(jī)制，充分發(fā)揮金融、財政“兩只手”作用及“幾家抬”合力，實現(xiàn)農(nóng)業(yè)農(nóng)村優(yōu)先發(fā)展。另外，堅持保障和改善民生，加強(qiáng)與脫貧攻堅政策深度結(jié)合，通過“政府+銀行+保險+扶貧農(nóng)戶”四位一體模式，建立扶貧小額貸款風(fēng)險補(bǔ)償機(jī)制，解決貧困戶融資難問題。

（二）推進(jìn)農(nóng)村金融組織多元化，打通金融政策傳導(dǎo)“最后一公里”

現(xiàn)階段，我國農(nóng)村金融系統(tǒng)分為正式（商業(yè)性、政策性金融等）與非正式（農(nóng)村資金互助組織等）兩大類。商業(yè)性銀行因追求盈利最大化，其趨利性動機(jī)導(dǎo)致大量農(nóng)村資金外流，而政策性金融機(jī)構(gòu)因無法直接給農(nóng)戶與小微企業(yè)提供金融服務(wù)，制約其支農(nóng)功能。內(nèi)生于農(nóng)村的非正式金融組織，基于人情法則能較好解決正式金融在對農(nóng)村金融服務(wù)中存在的信息不對稱等困境，滿足農(nóng)村資金需求，但因市場分割特征明顯、風(fēng)險管控隱患大，貸款規(guī)模和范圍受限。故在當(dāng)前金融流動性過?；厩闆r下，應(yīng)深入發(fā)展多元化農(nóng)村金融組織，適度放寬農(nóng)村非金融組織市場準(zhǔn)入條件，建立健全正式與非正式金融組織分工協(xié)調(diào)的垂直合作金融體系，降低金融運(yùn)行成本。協(xié)同推進(jìn)城鎮(zhèn)化建設(shè)和鄉(xiāng)村振興發(fā)展，防止因短期城鎮(zhèn)化致使農(nóng)村金融等資源大量外流現(xiàn)象，形成農(nóng)村本地資金“留得住”，外部資金“流進(jìn)來”的新格局，確保農(nóng)村地區(qū)金融等要素合理充裕。

（三）創(chuàng)新金融產(chǎn)品和服務(wù)方式，提升農(nóng)村金融普惠性、有效性。

一是推行農(nóng)戶“白名單”制度。構(gòu)建省市縣三級益農(nóng)社數(shù)據(jù)共享服務(wù)體系，聯(lián)合農(nóng)村信用體系，確定農(nóng)戶“白名單”，并依托“白名單”進(jìn)一步實施農(nóng)戶差異化信貸政策。二是創(chuàng)新性地運(yùn)用金融工具。立足當(dāng)前我國小農(nóng)戶與現(xiàn)代農(nóng)業(yè)銜接這一最現(xiàn)實問題，推進(jìn)農(nóng)戶合作化，加大農(nóng)業(yè)供應(yīng)鏈金融產(chǎn)品創(chuàng)新，強(qiáng)化利益聯(lián)合機(jī)制，依托核心企業(yè)提高小農(nóng)戶和新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體融資可得性。同時，創(chuàng)新貸款合作、抵押、擔(dān)保方式，加大綠色金融創(chuàng)新，拓寬農(nóng)業(yè)農(nóng)村抵質(zhì)押物范圍，積極推廣數(shù)字普惠金融，改善農(nóng)村支付服務(wù)環(huán)境。三是創(chuàng)新農(nóng)業(yè)保險產(chǎn)品。持續(xù)推進(jìn)農(nóng)業(yè)保險“擴(kuò)面、提標(biāo)、增品”工作，擴(kuò)大收入保險試點(diǎn)范圍，提高保障程度，探索將土地租金成本和農(nóng)民收入納入農(nóng)業(yè)保險保障范圍，開展農(nóng)業(yè)物化成本保險探索，建立多層次農(nóng)業(yè)保險保障體系。

（四）強(qiáng)化金融精準(zhǔn)統(tǒng)計及監(jiān)管考核，強(qiáng)化支農(nóng)資金“為民所用”

2019年中央一號文件提出要健全農(nóng)業(yè)三產(chǎn)融合發(fā)展利益聯(lián)結(jié)機(jī)制，讓農(nóng)民更多分享產(chǎn)業(yè)增值收益。但現(xiàn)實中部分農(nóng)村新型產(chǎn)業(yè)“先下手為強(qiáng)”帶來新壟斷問題，加劇收入分配和發(fā)展機(jī)會的不平衡。同時因不當(dāng)激勵機(jī)制，引發(fā)金融機(jī)構(gòu)村涉農(nóng)貸款虛增等道德風(fēng)險，涉農(nóng)資金不“助農(nóng)”，損害了農(nóng)民的既得利益。為此，要進(jìn)一步加強(qiáng)各類金融數(shù)據(jù)尤其是支農(nóng)貸款數(shù)據(jù)統(tǒng)計精準(zhǔn)度，確保監(jiān)督考核數(shù)據(jù)的權(quán)威性、可靠性。加強(qiáng)完善監(jiān)管考核規(guī)則，創(chuàng)新和優(yōu)化對農(nóng)村新型產(chǎn)業(yè)壟斷現(xiàn)象的治理方式，將帶動農(nóng)民可持續(xù)增收效果作為享受金融、財稅等優(yōu)惠政策的重要監(jiān)督考核指標(biāo)，推動金融扶貧和產(chǎn)業(yè)扶貧融合發(fā)展，按照穿透式原則，建立金融支持與企業(yè)帶動貧困戶脫貧、農(nóng)民增收的掛鉤機(jī)制，強(qiáng)化農(nóng)戶和涉農(nóng)企業(yè)利益聯(lián)結(jié)機(jī)制，確保農(nóng)戶享受股息或分紅等財產(chǎn)性收入，防止農(nóng)民在參與鄉(xiāng)村振興發(fā)展戰(zhàn)略中，成為“分享利益的邊緣人，分擔(dān)成本、風(fēng)險的核心層”，最大化提升金融財稅等惠農(nóng)政策給農(nóng)民帶來的獲得感、幸福感。