曾之明?羅浩峰

摘? 要：文章利用Topsis熵權(quán)法對湖南省108縣域2014—2020年鄉(xiāng)村振興水平進(jìn)行測度，結(jié)果顯示長株潭城市群與洞庭湖生態(tài)經(jīng)濟(jì)區(qū)鄉(xiāng)村振興水平高于湘南地區(qū)與大湘西地區(qū)，存在明顯的地域差距?；诖?，文章采用兩步系統(tǒng)GMM方法定量分析金融對鄉(xiāng)村振興水平的影響;采用門檻模型分析，為進(jìn)一步探究銜接機制是否存在門檻效應(yīng)，提出優(yōu)化金融支持戰(zhàn)略銜接的頂層設(shè)計、打造金融支持戰(zhàn)略銜接的產(chǎn)業(yè)支柱、發(fā)揮綠色金融支持鄉(xiāng)村振興的生態(tài)效力、突出鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)振興金融支持等對策建議。

關(guān)鍵詞：普惠金融;鄉(xiāng)村振興;有效銜接;系統(tǒng)GMM

中圖分類號：F832;F323 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A DOI：10.19881/j.cnki.1006-3676.2022.03.02

一、引言

2020年9月18日，習(xí)近平總書記在湖南考察時指出，要建立健全防止返貧長效機制，深入研究接續(xù)推進(jìn)全面脫貧與鄉(xiāng)村振興有效銜接。金融作為實體經(jīng)濟(jì)的血脈，是推進(jìn)鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的關(guān)鍵保障。2021年是“十四五”規(guī)劃的開官之年，同時也是鄉(xiāng)村振興的關(guān)鍵時期。積極謀劃金融支持鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略，既能夠進(jìn)一步穩(wěn)固全面脫貧成果，還能形成促進(jìn)農(nóng)業(yè)農(nóng)村長效發(fā)展的機制，推動鄉(xiāng)村全面振興。為了更加合理與科學(xué)地探究普惠金融支持鄉(xiāng)村振興銜接機制，積極響應(yīng)“三高四新”戰(zhàn)略的號召，筆者使用湖南省108個縣域數(shù)據(jù)，結(jié)合兩步系統(tǒng)GMM模型，創(chuàng)新性地探究湖南省普惠金融推進(jìn)鄉(xiāng)村振興的內(nèi)在機制，之后利用門檻模型對學(xué)界認(rèn)為存在的門檻效應(yīng)進(jìn)行了測度，希望為各省依據(jù)自身情況走適合自己的鄉(xiāng)村振興之路提供借鑒。

二、湖南省縣域鄉(xiāng)村振興水平與普惠金融協(xié)同機制

（一）數(shù)據(jù)來源與測度方式

筆者所用數(shù)據(jù)來源于各縣域年度《國民經(jīng)濟(jì)與社會發(fā)展統(tǒng)計公報》《中國縣域統(tǒng)計年鑒》《湖南統(tǒng)計年鑒》與EPS數(shù)據(jù)庫。筆者去除了部分城市化水平較高但農(nóng)牧漁業(yè)產(chǎn)值與農(nóng)業(yè)播種面積較低的城市，少量缺失數(shù)據(jù)采取了分組插補法補全。

筆者借鑒已有關(guān)于鄉(xiāng)村振興指標(biāo)體系構(gòu)建的研究[1-2]，采取TOPISS熵權(quán)法對湖南省縣域的鄉(xiāng)村振興水平進(jìn)行了測度;利用熵權(quán)法確定好的變量權(quán)重帶入TOPSIS方法中，通過計算逼近理想解的優(yōu)劣程度進(jìn)行鄉(xiāng)村振興水平測度。

（二）縣域鄉(xiāng)村振興水平測度指標(biāo)構(gòu)建

筆者從我國鄉(xiāng)村振興的基本要求出發(fā)，即鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)興旺、生態(tài)宜居、治理有效、鄉(xiāng)風(fēng)文明與生活富裕五大要求，以這5個評價層面作為一級指標(biāo)，13個相關(guān)指標(biāo)作為二級指標(biāo)構(gòu)建體系。具體構(gòu)建方式如表1所示。

（三）縣域鄉(xiāng)村振興水平測度結(jié)果及分析

依據(jù)前文所述方法與指標(biāo)體系，測算出湖南省108個縣域2014—2020年的鄉(xiāng)村振興發(fā)展水平。為了便于對比108個縣域的發(fā)展水平差異，筆者將各縣域7年間的鄉(xiāng)村振興水平進(jìn)行了平均化處理。其測算結(jié)果如表2所示。

由測度結(jié)果可知，湖南省縣域的鄉(xiāng)村振興水平存在較大的地區(qū)差異，T1梯隊的鄉(xiāng)村振興水平普遍為T4梯隊的2～3倍，且整體算術(shù)平均綜合得分為0.194，大部分縣域的鄉(xiāng)村振興水平不高。此外可以發(fā)現(xiàn)位于T1、T2梯隊的縣域主要來自長株潭城市群與洞庭湖生態(tài)經(jīng)濟(jì)區(qū)周邊縣市，其算術(shù)平均測度值為0.256;而T3、T4梯隊的大多數(shù)縣域?qū)儆谙婺吓c湘西地區(qū)，兩梯隊的算術(shù)平均值為0.131。

（四）普惠金融與鄉(xiāng)村振興協(xié)同機制

普惠金融遵循機會平等與可持續(xù)發(fā)展原則，致力于為有金融服務(wù)需求的社會各階層和群體提供可負(fù)擔(dān)成本的有效金融服務(wù)。近年來，伴隨云計算、大數(shù)據(jù)等金融科技的發(fā)展，普惠金融數(shù)字化屬性被強化，普惠金融數(shù)字化使得其有覆蓋更廣、使用體驗更佳;普惠金融自此與家庭活動、企業(yè)生產(chǎn)、政策實施有了更緊密的聯(lián)系。[3]在支持鄉(xiāng)村振興層面上，普惠金融主要通過其信息優(yōu)勢延長產(chǎn)業(yè)鏈條，使得金融支持能夠精準(zhǔn)定位需求，以此來優(yōu)化農(nóng)村的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與資源布局，從而實現(xiàn)農(nóng)村生活富裕與產(chǎn)業(yè)興旺。[4]同時，普惠金融往往附帶綠色金融特點，能夠減少資源消耗，使得金融能夠輻射影響到社會效益，實現(xiàn)農(nóng)村的生態(tài)宜居。[5]除此之外，隨著普惠金融逐漸扎根于農(nóng)村，其信息化特征能夠帶動農(nóng)民的文化素質(zhì)提升，從而無形之中增加了農(nóng)村的人力資本;普惠金融會帶來很大程度上的技術(shù)提升，通過產(chǎn)業(yè)振興吸引更多人才，實現(xiàn)農(nóng)村的良性內(nèi)生發(fā)展，由此形成鄉(xiāng)村振興的鄉(xiāng)風(fēng)文明與治理有效。[6]其作用方式如圖1所示。

三、普惠金融支持湖南省鄉(xiāng)村振興的實證研究

（一）模型選擇

推進(jìn)實現(xiàn)鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略是一個多維度協(xié)同的動態(tài)過程，為了度量普惠金融與鄉(xiāng)村振興及其5個維度在湖南省各縣域之間的關(guān)系，筆者將鄉(xiāng)村構(gòu)建為如下的動態(tài)面板模型：

（1）

其中表示鄉(xiāng)村振興及產(chǎn)業(yè)興旺、生態(tài)宜居、治理有效、鄉(xiāng)風(fēng)文明與生活富裕5個維度，在研究中作為被解釋變量;為的滯后一階項;表示普惠金融的發(fā)展程度，為核心解釋變量;代表相關(guān)控制變量;代表縣域固定效應(yīng)（用于捕捉不可觀測的不隨時間變化的縣域差異）;代表隨機擾動項;表示待估參數(shù)，代表待估參數(shù)向量組;下標(biāo)代表各縣域，代表年份。

（二）變量選擇與描述性統(tǒng)計

普惠金融發(fā)展程度衡量指標(biāo)采用北大普惠金融指數(shù)。[7]筆者選取了6個指標(biāo)作為被解釋變量，主要被解釋變量為鄉(xiāng)村振興水平（Rr），另外5個被解釋變量為產(chǎn)業(yè)興旺（Pi）、鄉(xiāng)風(fēng)文明（Cc）、生態(tài)宜居（Le）、治理有效（Eg）與生活富裕（Pl），用于解釋普惠金融如何支持鄉(xiāng)村振興。核心解釋變量：普惠金融發(fā)展程度（）是研究鄉(xiāng)村振興的關(guān)鍵指標(biāo)，筆者將北京大學(xué)與螞蟻集團(tuán)研究院共同構(gòu)建的普惠金融指數(shù)（）取對數(shù)后衡量湖南省縣域普惠金融發(fā)展程度?？刂谱兞浚航?jīng)濟(jì)發(fā)展（）使用湖南省各縣域地區(qū)生產(chǎn)總值取對數(shù)度量，政府支持力度（）采取各縣域政府預(yù)算財政支出取對數(shù)表示，城鎮(zhèn)化率（）采用統(tǒng)計年鑒數(shù)據(jù)，居民消費率（）使用人均居民消費支出/人均居民收入表示。

（三）實證結(jié)果分析

基于動態(tài)面板的系統(tǒng)GMM模型設(shè)定，筆者報告了Hansen-J過度約束檢驗與Arellano-Bond（2）殘差序列自相關(guān)檢驗。當(dāng)系統(tǒng)GMM估計通過這兩項檢驗時，認(rèn)為模型所選擇工具變量不存在過度約束，工具變量選擇有效，且估計殘差不存在二階序列相關(guān)性，模型整體有效。表4所報告的鄉(xiāng)村振興及其5個維度的6個回歸模型中Arellano-Bond（2）均顯示，所使用模型不存在二階序列相關(guān)性，且Hansen-J檢驗結(jié)果顯示模型所使用的工具變量，不存在過度約束，因此筆者所使用GMM模型設(shè)定有效。

由表4報告顯示，鄉(xiāng)村振興及5個維度的要求在1%的置信水平下顯著遵循動態(tài)增長過程。普惠金融指數(shù)（）每變動1%，會分別使得治理水平與生活水平平均提高0.308%與0.113%個單位，這說明普惠金融發(fā)展對于這兩個維度的正向推動力較強。而在產(chǎn)業(yè)興旺與鄉(xiāng)風(fēng)文明兩個維度上，普惠金融發(fā)展程度（）的估計系數(shù)為0.016和0.025，相較于推動治理有效與生活富裕來說正向效應(yīng)較弱。普惠金融雖然附加有綠色金融屬性，但對于鄉(xiāng)村生態(tài)宜居的促進(jìn)作用并不明顯。這有可能是由于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)落后造成的，長期落后的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與發(fā)展方式往往以環(huán)境破壞換取經(jīng)濟(jì)效益。同時，鄉(xiāng)村配套的環(huán)境監(jiān)測體系與減污設(shè)施不夠完善，致使普惠金融在扶持產(chǎn)業(yè)時推進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級與環(huán)境優(yōu)化的效益被削弱，從而抑制了普惠金融對于生態(tài)宜居的促進(jìn)作用。

四、普惠金融支持鄉(xiāng)村振興的門檻效應(yīng)分析

（一）模型構(gòu)建

湖南省各縣域發(fā)展水平受到地域分布差異、人口分布差異、經(jīng)濟(jì)差異以及政策傾向差異的約束，各縣域之間存在較大的異質(zhì)性。與此同時，普惠金融發(fā)展對于農(nóng)村地區(qū)貧困舒緩[8-9]、促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級以及推動區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展[10]方面均存在非線性關(guān)系。因此，筆者認(rèn)為縣域之間的差異性與普惠金融作用機制的非線性亦會導(dǎo)致普惠金融發(fā)展支持鄉(xiāng)村振興的差異性，若使用單一模型或許僅能得到平均化的結(jié)果，不能夠較好捕捉潛在的重要信息。筆者進(jìn)一步構(gòu)建面板門檻模型如下：

（2）

其中，代表所選擇的門限變量;代表一重門檻值，代表二重門檻值;代表待估參數(shù)，代表待估參數(shù)向量組;其余參數(shù)與上文所述保持一致。

（二）實證分析

1.門檻效應(yīng)檢驗

筆者采用Stata16.0對普惠金融對鄉(xiāng)村振興支持的門檻效應(yīng)進(jìn)行檢驗，首先使用Hansen提出的自舉法（Bootstrap）進(jìn)行門檻數(shù)的檢驗，此外，城鎮(zhèn)化對鄉(xiāng)村振興具有帶動作用[11]。由于我國進(jìn)入新型城鎮(zhèn)化過程，城鎮(zhèn)化的實現(xiàn)既伴隨大量新型基礎(chǔ)建設(shè)（大數(shù)據(jù)、人工智能中心等數(shù)字型產(chǎn)業(yè)設(shè)施），也加深了普惠金融的社會使用。城鎮(zhèn)化高的城市往往有著更高的普惠金融資源與公眾接受度。筆者選取城鎮(zhèn)化（）作為第二門限變量，對模型進(jìn)行穩(wěn)健性補充。相關(guān)統(tǒng)計量如表5所示：

從表中可以看出，單一門檻在1%的置信水平下顯著，雙重門檻在5%的置信水平下顯著，而三重門檻的顯著性檢驗未通過。普惠金融支持鄉(xiāng)村振興效應(yīng)為非線性關(guān)系，模型存在雙重門檻效應(yīng)，而以城鎮(zhèn)化為門限變量時僅存在單一門檻。

2.門檻模型回歸結(jié)果

筆者將系統(tǒng)GMM模型與門檻模型回歸結(jié)果匯報在表6中：

從表中回歸結(jié)果可知，普惠金融水平與城鎮(zhèn)化水平越高時，對于鄉(xiāng)村振興的支持作用越強。結(jié)合系統(tǒng)GMM估計系數(shù)，可以發(fā)現(xiàn)由GMM估計的普惠金融發(fā)展水平系數(shù)均落在雙門限變量的第一門檻附近，這說明湖南省縣域普惠金融發(fā)展程度平均位于低發(fā)展階段。截至2020年末，以普惠金融發(fā)展程度為門限變量時，在測度的湖南省108縣域中有99個縣域跨越第一門檻，但跨越第二門檻的縣域僅有17個;以城市化為門限變量時，僅10個縣域跨越門檻。因此，湖南省各縣域應(yīng)深化發(fā)展普惠金融，完善基礎(chǔ)設(shè)施，促使普惠金融發(fā)展跨域第二門檻，充分發(fā)揮普惠金融潛在的加速效應(yīng)。

五、普惠金融支持湖南省鄉(xiāng)村振興的建議

現(xiàn)階段，應(yīng)把握好全面賦能鄉(xiāng)村振興這一關(guān)鍵任務(wù)，形成多層次、廣覆蓋、有差異、可持續(xù)發(fā)展的普惠金融組織體系。全面推廣數(shù)字普惠金融綜合服務(wù)平臺，完善普惠授信體系，深化信用信息體系，健全金融服務(wù)體系，強化風(fēng)險防控體系，從各方面多角度提升金融行業(yè)在鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略中的服務(wù)作用與服務(wù)層次。

（一）形成普惠金融服務(wù)鄉(xiāng)村振興協(xié)調(diào)力

政府層面要加強組織領(lǐng)導(dǎo)和強化法制保障。各級政府應(yīng)建立由金融辦牽頭，監(jiān)管部門、相關(guān)部門參加的普惠金融工作聯(lián)席會議制度，強化金融監(jiān)管部門、地方政府、金融企業(yè)三者之間的溝通與協(xié)調(diào)，助力實施過程中的統(tǒng)籌協(xié)調(diào)，研究解決實施過程中出現(xiàn)的新情況、新問題，保障各項目標(biāo)、任務(wù)和措施能夠落地。

（二）釋放普惠金融支持鄉(xiāng)村振興集結(jié)力

發(fā)揮銀行業(yè)主導(dǎo)作用、保險業(yè)保障優(yōu)勢，發(fā)展各類新型金融組織。1.推動政策性銀行在湖南分支機構(gòu)與各級政府建立新型的、有效合作的溝通協(xié)調(diào)機制，增強在服務(wù)“三農(nóng)”、鄉(xiāng)村振興以及農(nóng)村開發(fā)和水利、農(nóng)村地區(qū)公路等方面的貸款支持力度;支持本地銀行以及城商行等大力發(fā)展縣域經(jīng)濟(jì)，完善專營化體制機制、特色化產(chǎn)品服務(wù)，建立科技支行、社區(qū)銀行和自助銀行，以薄弱領(lǐng)域金融服務(wù)為重點，專項配置信貸、隊伍等資源。2.積極發(fā)揮保險業(yè)對農(nóng)業(yè)的保障作用。有針對性地設(shè)計面向貧困戶的特色農(nóng)村保險業(yè)務(wù)，在保費費率和起賠點等方面為困難農(nóng)戶提供優(yōu)待。通過小額貸款保證保險，解決困難農(nóng)戶融資困難的問題，為其提供信貸支持。3.發(fā)展各類新型金融組織，特別是面向農(nóng)村人群的小額貸款公司，要時刻注意調(diào)整完善監(jiān)管政策，確保為農(nóng)村發(fā)展提供正向支持。

（三）激發(fā)金融產(chǎn)品創(chuàng)新力

鼓勵金融機構(gòu)在金融產(chǎn)品方面加強創(chuàng)新。1.構(gòu)建以金融服務(wù)為支持的農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈，以“龍頭企業(yè)+農(nóng)戶+基地”“企業(yè)+農(nóng)民合作社”等方式開展合作。圍繞大眾創(chuàng)業(yè)、萬眾創(chuàng)新，積極向創(chuàng)業(yè)企業(yè)和創(chuàng)業(yè)者個人提供結(jié)算、融資、咨詢等一站式金融服務(wù)，推廣不同類型的小額信貸產(chǎn)品，差異化的產(chǎn)品針對不同的服務(wù)群體，進(jìn)而滿足不同群體的目標(biāo)，推廣“一次授信、余額控制”的信貸模式。2.建議一些具有發(fā)行資格的小微企業(yè)發(fā)行債券，探索發(fā)行小微企業(yè)集合信托。鼓勵各類資本設(shè)立投資基金，用于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和科技創(chuàng)新，擴大農(nóng)業(yè)和涉農(nóng)企業(yè)直接融資渠道。發(fā)揮期貨產(chǎn)品支持農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的作用，立足特色農(nóng)產(chǎn)品設(shè)立期貨產(chǎn)品，引導(dǎo)涉農(nóng)企業(yè)在期貨市場進(jìn)行交易，進(jìn)而實現(xiàn)農(nóng)產(chǎn)品的套期保值。

（四）發(fā)揮綜合平臺和監(jiān)管政策支撐力

要增強普惠金融服務(wù)對鄉(xiāng)村振興的內(nèi)生力，首先要對金融服務(wù)平臺進(jìn)行完善。健全完善，全省聯(lián)網(wǎng)交易的農(nóng)村產(chǎn)權(quán)信息服務(wù)平臺，在信息資源等方面實現(xiàn)共享，并在省市縣鄉(xiāng)展開聯(lián)動，開展與產(chǎn)權(quán)相關(guān)的服務(wù)業(yè)務(wù)。其次，促進(jìn)政策在金融監(jiān)管方面的激勵作用，提高金融機構(gòu)在自身領(lǐng)域?qū)r(nóng)業(yè)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的助力，通過再貸款、再貼現(xiàn)等工具及定向降準(zhǔn)政策，引導(dǎo)金融機構(gòu)不斷將“金融為實體經(jīng)濟(jì)服務(wù)”的理念落實到經(jīng)營活動中去，加強金融在社會發(fā)展薄弱環(huán)節(jié)及重點領(lǐng)域配置資源的作用。

（五）發(fā)揮權(quán)益保護(hù)和吸引人才激發(fā)力

要發(fā)揮金融服務(wù)鄉(xiāng)村振興可持續(xù)能力，首先要加強金融知識教育普及和權(quán)益保護(hù)，建立保護(hù)金融消費者合法權(quán)益的協(xié)調(diào)機制，同時強化金融機構(gòu)督查機制，建設(shè)一個有序健康運行的金融消費市場。其次，優(yōu)化政策環(huán)境，重視金融系統(tǒng)在縣域分支機構(gòu)的人才儲備，將打造出一支愛農(nóng)民、愛農(nóng)村、懂農(nóng)業(yè)的專業(yè)金融工作隊伍作為培養(yǎng)重點，為我國鄉(xiāng)村振興工作提供金融上的專業(yè)保障。

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基金項目：本文系國家社會科學(xué)基金重點項目“鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)振興的金融溢出效應(yīng)及其實現(xiàn)機制研究”（項目編號：19AJY019）、湖南省社會科學(xué)基金一般項目“數(shù)字普惠金融支持鄉(xiāng)村振興機制研究”（項目編號：21YBA148）研究成果。

作者簡介：曾之明，女，1969年生，金融研究所所長，博士，教授，研究方向：金融創(chuàng)新與金融科技。

Inclusive Finance Focuses on Supporting the Study of Rural Revitalization Mechanisms

——Based on Dynamic Panel Data at County Level in Hunan Province

Zeng Zhiming? ? Luo Haofeng

（Hunan University of Technology and Business，School of Finance，Hunan，Changsha，410205）

Abstract：This paper uses the Topsis entropy weight method to measure the rural revitalization level of 108 counties in Hunan Province from 2014 to 2020，The results show that the rural revitalization level of Chang-Zhu-Tan urban agglomeration and Dongting Lake ecological economic zone is higher than that of southern Hunan and western Hunan，and there is a significant regional gap. Based on this，the two-step system GMM method is used to quantitatively analyze the impact of finance on the level of rural revitalization. Threshold model analysis is used to further explore whether there is a threshold effect in the connection mechanism. This paper puts forward some countermeasures and suggestions，such as optimizing the top-level design of the connection of financial support strategies，creating industrial pillars for the connection of financial support strategies，giving full play to the ecological effectiveness of green finance in supporting rural revitalization，and highlighting the financial support for rural industry revitalization.

Key words：Inclusive finance;Rural revitalization;Effective connection;Systematic GMM