謝升峰，路萬忠

（1.湖北大學(xué)商學(xué)院 430062；2.上海財(cái)經(jīng)大學(xué) 統(tǒng)計(jì)與管理學(xué)院 200433）

統(tǒng)籌城鄉(xiāng)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展是解決我國“三農(nóng)”問題的根本途徑。農(nóng)村普惠制金融（Inclusivea Financial System），作為定位于為農(nóng)村所有階層和群體提供服務(wù)的金融體系，在統(tǒng)籌城鄉(xiāng)發(fā)展中對(duì)社會(huì)公平、城鄉(xiāng)差距與貧困緩解等方面的福利效應(yīng)及制度創(chuàng)新需求受到國內(nèi)外學(xué)者的密切關(guān)注。本文在揭示普惠金融與城鄉(xiāng)統(tǒng)籌理論關(guān)系基礎(chǔ)上，通過改進(jìn)的普惠金融指數(shù)法及層次分析法，基于中部六省18縣（市）的抽樣調(diào)查數(shù)據(jù)，對(duì)農(nóng)村普惠金融水平、城鄉(xiāng)統(tǒng)籌度及經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平三者之間關(guān)系進(jìn)行了定量分析，并據(jù)測算結(jié)果提出了相關(guān)政策建議。

一、普惠金融與城鄉(xiāng)統(tǒng)籌：相關(guān)文獻(xiàn)回顧

國外研究熱點(diǎn)主要集中在普惠金融與收入差距之間的關(guān)系層面。自從Banerjee and Newman（1993）通過研究模型[1]揭示出金融準(zhǔn)入機(jī)制的缺乏是導(dǎo)致收入不平等和貧困陷阱的重要機(jī)制后，Li,Squire,Zou and Li,Xu（1998）及 Zou（2006）相繼利用基尼系數(shù)測量出金融發(fā)展與收入不平等之間具有負(fù)相關(guān)關(guān)系[2]；Honohan（2004）,Aghion and Bolton（1997）,Aghion and Garcia-Penalosa（1999）等通過研究金融發(fā)展與貧困之間的關(guān)系，提出更深層次的金融體系有利于降低絕對(duì)貧困[3]。Demirgilc-Kunt and Levine（2007）進(jìn)一步指出，金融的包容性發(fā)展（即普惠制金融）應(yīng)成為金融發(fā)展議程的核心[4]。國內(nèi)關(guān)于城鄉(xiāng)發(fā)展與金融發(fā)展之間關(guān)系的研究中，一般結(jié)論是金融發(fā)展不平衡是擴(kuò)大城鄉(xiāng)差距的重要原因，如解棟棟[5](p55-59)（2006），陳一婷、陳文新[6](p65-67)（2010）等；丁志國等（2011）也認(rèn)為通過增加農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)貸款網(wǎng)點(diǎn)及機(jī)構(gòu)數(shù)量，比擴(kuò)大涉農(nóng)貸款比例更能促進(jìn)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展[7](p142-151)；杜曉山（2006）認(rèn)為城鄉(xiāng)統(tǒng)籌要從農(nóng)村金融改革、尤其是發(fā)展普惠制金融做起[8](p33-37)。也有學(xué)者持相反結(jié)論，如葉志強(qiáng)等（2011）認(rèn)為金融發(fā)展顯著地?cái)U(kuò)大了城鄉(xiāng)收入差距[9](p42-56)。

其次，關(guān)于普惠金融的測度問題。極少數(shù)國外文獻(xiàn)對(duì)普惠金融發(fā)展程度做出了一些計(jì)量并提供了國際比較，如Honohan（2008）使用經(jīng)濟(jì)計(jì)量方法對(duì)160個(gè)國家使用正規(guī)金融服務(wù)的家庭（成人）比例進(jìn)行了估計(jì)，使用了有關(guān)銀行賬戶的調(diào)查數(shù)據(jù)與第二手?jǐn)?shù)據(jù)，獲得了有價(jià)值的信息[10]，后來一些學(xué)者也采用了這種方法提出普惠金融福利效應(yīng)的測試方法，如Beck（2007）使用了銀行機(jī)構(gòu)地理滲透性、人均存貸款、貸款收入比與存款收入比等來衡量普惠金融發(fā)展程度[11]。然而，它只提供了關(guān)于普惠金融的一次性計(jì)量，無法認(rèn)識(shí)一個(gè)國家普惠金融的發(fā)展變化，以及提供國際比較。政策制訂者們則傾向于使用一系列指標(biāo)來衡量金融部門的延伸服務(wù)，最常見指標(biāo)是每1000成人銀行賬戶數(shù)，每百萬人口銀行網(wǎng)點(diǎn)數(shù)，每百萬人口ATM數(shù)，銀行信貸與銀行儲(chǔ)蓄等。近來，世界銀行2011年對(duì)148個(gè)國家約15萬人所做的調(diào)查發(fā)現(xiàn)，日均收入不到2美元的成人中75%以上沒有使用正規(guī)金融機(jī)構(gòu)?！盁o銀行賬戶”現(xiàn)象與收入不平等有直接聯(lián)系。世界銀行發(fā)布的2012年《全球金融包容性數(shù)據(jù)庫》報(bào)告稱，世界上四分之三上的貧困人口沒有銀行賬戶，不僅是因?yàn)樨毨?，也因?yàn)殚_戶費(fèi)用高、銀行距離遠(yuǎn)和開戶需要填寫大量表格。此外，發(fā)展中國家人口中占比20%最富有的人擁有正式銀行賬戶的概率是20%最貧困人口的兩倍以上。

二、農(nóng)村普惠金融水平與城鄉(xiāng)統(tǒng)籌度測度

（一）農(nóng)村普惠金融發(fā)展指數(shù)IFI測度。

上述對(duì)普惠金融水平的測度基本上都是從金融體系及經(jīng)濟(jì)體系總體方面進(jìn)行的，專門對(duì)農(nóng)村層面進(jìn)行農(nóng)村普惠金融水平的測試存在統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)難以獲得等問題。因此，本文測算IFI指數(shù)時(shí)使用了調(diào)查數(shù)據(jù)，計(jì)算方法則借鑒了Mandira Sarma（2008）[12]提出的測算模型。該測算模型分三步：（1）劃分衡量普惠金融的維度，如在供給方面，可以從金融機(jī)構(gòu)的地理滲透性和人口滲透性方面來測量普惠金融供給能力，而在需求方面則可以納入需求方對(duì)存款和貸款的使用情況。（2）選取各維度的具體指標(biāo)，同時(shí)確定各指標(biāo)的權(quán)重。維度值計(jì)算公式如下：

式中，wi為維度 i的權(quán)重，0≤wi≤1，Ai為維度 i的實(shí)際值，mi為所有維度i的最低值，M i為最高值，可見 0≤di≤wi。

在維度為n時(shí)，可以計(jì)算n個(gè)維度值，一國金融普惠程度可以描述為該n維空間中各維度值所構(gòu)成的一點(diǎn)D（d1，d2，d3…dn）上，n維空間中點(diǎn)O＝（0，0，0…0）代表完全的金融排斥，而點(diǎn) I＝（1，1，1…1）則代表完全的金融普惠情況。一國普惠金融指數(shù)IFI就可以描述為點(diǎn)D與理想點(diǎn)O之間的標(biāo)準(zhǔn)化歐氏距離：

同樣，IFI介于0與1之間，小于0.3時(shí)普惠程度低，而高于0.5則普惠程度高。

（二）城鄉(xiāng)統(tǒng)籌發(fā)展度測度。

國內(nèi)關(guān)于城鄉(xiāng)統(tǒng)籌的定性研究較多，但關(guān)于城鄉(xiāng)統(tǒng)籌發(fā)展度的定量測度文獻(xiàn)較少見。代表性的文獻(xiàn)如黃慶華等（2012）利用層次分析法AHP及灰色綜合分析法GCA對(duì)重慶城鄉(xiāng)統(tǒng)籌度進(jìn)行了測度[13](p99-108)，付兆剛（2009）應(yīng)用 1999～2007 年的數(shù)據(jù)對(duì)我國統(tǒng)籌城鄉(xiāng)發(fā)展程度進(jìn)行了實(shí)證研究[14](p59-63)?？傮w來看，國內(nèi)對(duì)城鄉(xiāng)統(tǒng)籌的定量實(shí)證研究還很少。本文針對(duì)調(diào)查資料采用層次分析法來計(jì)算城鄉(xiāng)統(tǒng)籌度。層次分析法（Analytic Hierarchy Process，簡稱AHP）是美國運(yùn)籌學(xué)家匹茨堡大學(xué)教授薩蒂于70年代初提出的用于計(jì)算反映每一層次元素的相對(duì)重要性次序的權(quán)值的方法?；静襟E為：第一，建立層次結(jié)構(gòu)模型。在深入分析實(shí)際問題的基礎(chǔ)上，將有關(guān)的各個(gè)因素按照不同屬性自上而下地分解成若干層次，最上層為目標(biāo)層，通常只有1個(gè)因素，最下層通常為方案或?qū)ο髮?，中間可以有一個(gè)或幾個(gè)層次，通常為準(zhǔn)則或指標(biāo)層。第二，構(gòu)造成對(duì)比較陣。從層次結(jié)構(gòu)模型的第2層開始，對(duì)于從屬于（或影響）上一層每個(gè)因素的同一層諸因素，用成對(duì)比較法和1—9比較尺度構(gòu)造成對(duì)比較陣，直到最下層。第三，計(jì)算權(quán)向量并做一致性檢驗(yàn)。若檢驗(yàn)通過，特征向量(歸一化后)即為權(quán)向量，則可按照組合權(quán)向量表示的結(jié)果進(jìn)行決策，否則需要重新考慮模型或重新構(gòu)造那些一致性比率較大的成對(duì)比較陣。

三、農(nóng)村普惠金融統(tǒng)籌城鄉(xiāng)發(fā)展的抽樣調(diào)查及效應(yīng)測度

測算農(nóng)村普惠金融對(duì)城鄉(xiāng)統(tǒng)籌發(fā)展的效應(yīng)的基本思路是，首先測度調(diào)查地區(qū)農(nóng)村普惠金融發(fā)展水平，計(jì)算出農(nóng)村普惠金融指數(shù)IFI（Inclusive Fi－nancial Index），然后測算該地區(qū)城鄉(xiāng)統(tǒng)籌度BUDL（Balanced urban-rural development level），最后對(duì)兩者之間關(guān)系進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。

（一）調(diào)查指標(biāo)體系、地點(diǎn)選擇及描述性統(tǒng)計(jì)。

在調(diào)查普惠金融發(fā)展水平時(shí)，本文考慮了三個(gè)等權(quán)的維度，并設(shè)計(jì)了八類具體指標(biāo)，見表1所示。這三個(gè)維度依次是：（1）金融部門滲透性（Accessibility）。包括農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)地理滲透與人口滲透指標(biāo)，以萬人農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)網(wǎng)點(diǎn)數(shù)，以及萬人擁有農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)服務(wù)人員數(shù)來衡量。該維度取權(quán)重值為1。（2）農(nóng)村金融產(chǎn)品服務(wù)可獲得性（Availability）。包括人均擁有存款賬戶數(shù)，農(nóng)村人均存款額，以及人均擁有銀行卡數(shù)。這三個(gè)指標(biāo)各取1/3為權(quán)重，總維度權(quán)重也為1。（3）農(nóng)村金融產(chǎn)品覆蓋面與使用（Coverage and Usage）。指標(biāo)包括農(nóng)村人均貸款額，獲得貸款的農(nóng)戶比例，以及人均銀行卡使用與轉(zhuǎn)賬次數(shù)。這三個(gè)指標(biāo)各取1/3為權(quán)重，總維度權(quán)重也為1。

在調(diào)查城鄉(xiāng)統(tǒng)籌度測算指標(biāo)時(shí)，本文構(gòu)建了目標(biāo)層城鄉(xiāng)統(tǒng)籌度A，維度層（B）三個(gè)包括城鄉(xiāng)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)籌度、城鄉(xiāng)社會(huì)統(tǒng)籌度以及城鄉(xiāng)生活統(tǒng)籌度，以及 17 個(gè)指標(biāo)層（Ci，i=1，2…17），見表 1 所示。許多文獻(xiàn)納入環(huán)境統(tǒng)籌因素，本文認(rèn)為一般農(nóng)村比城市污染少、綠化面積大，因此放棄這一因素。根據(jù)GCA分析步驟，首先構(gòu)造判斷矩陣，結(jié)合兩兩比較及美國學(xué)者T.L Saaty教授提出的1-9標(biāo)度法，對(duì)各指標(biāo)重要性進(jìn)行賦值，其次，將標(biāo)準(zhǔn)矩陣歸一化處理后按行求平均值得到指標(biāo)層權(quán)重，經(jīng)計(jì)算，維度層一致性比率均小于0.1，通過一致性檢驗(yàn)。最后，對(duì)調(diào)查數(shù)據(jù)進(jìn)行無量綱化處理，以消除因指標(biāo)單位及統(tǒng)計(jì)口徑差異帶來的不可比性，據(jù)此選取參考序列，計(jì)算關(guān)聯(lián)系數(shù)，并將各指標(biāo)關(guān)聯(lián)系數(shù)相乘得到2013年調(diào)查地區(qū)的城鄉(xiāng)統(tǒng)籌度，見表3所示。

在調(diào)查地點(diǎn)選擇上，選取了中部六省18縣（市）部分農(nóng)村與城鎮(zhèn)地區(qū)。根據(jù)第十三屆全國縣域經(jīng)濟(jì)與縣域基本競爭力百強(qiáng)縣排名（2013），我們有意拉開所調(diào)查縣市排名級(jí)差，湖南省選取了排名第18位的長沙縣，排名第68位的寧鄉(xiāng)縣，非百強(qiáng)縣資興市；河南省選取排名第63位的鞏義市，排名第92位的永城市，非百強(qiáng)縣林州市；山西省選取了排第66位的孝義市，及非百強(qiáng)縣繁峙縣與和順縣；江西省選取了排名第82位的南昌縣，排名第97位的豐城市，及非百強(qiáng)縣吉安縣；安徽省選取了排第90位的肥西縣，及非百強(qiáng)縣靈璧縣與宿松縣；湖北省無百強(qiáng)縣，按2012湖北縣市經(jīng)濟(jì)排名，選取湖北經(jīng)濟(jì)排名第2名大冶市，排33位的松滋市及排61位的監(jiān)利縣。調(diào)查人員是生源為各縣（市）的湖北大學(xué)在校各年級(jí)本科生72人，每縣（市）城鎮(zhèn)調(diào)查人員2人負(fù)責(zé)組織城鎮(zhèn)調(diào)查，農(nóng)村調(diào)查人員2人負(fù)責(zé)組織農(nóng)村調(diào)查，每人要求完成有效問卷50份，采取生源所在地就地調(diào)查形式。關(guān)于“城”、“鄉(xiāng)”的劃分，歷來沒有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，很難找到統(tǒng)一的統(tǒng)計(jì)口徑，為了忠于調(diào)查資料的描述，本調(diào)查中認(rèn)定城市既包括城市和城鎮(zhèn)，鄉(xiāng)鎮(zhèn)、村即為農(nóng)村。實(shí)施有效問卷調(diào)查3600份。統(tǒng)計(jì)資料描述見表2。

表1 中部六省農(nóng)村普惠金融水平與城鄉(xiāng)統(tǒng)籌抽樣調(diào)查指標(biāo)

表2 各指標(biāo)變量的描述性統(tǒng)計(jì)

（二）農(nóng)村普惠金融統(tǒng)籌城鄉(xiāng)發(fā)展的效應(yīng)測度。

根據(jù)上述調(diào)查數(shù)據(jù)，結(jié)合IFI與BUDL測算模型，首先測算出了所調(diào)查縣（市）的農(nóng)村普惠金融水平與城鄉(xiāng)統(tǒng)籌度，見表3所示。

表3顯示，在18縣（市）中，從普惠金融發(fā)展看，除了湖南的寧鄉(xiāng)縣與資興縣，河南的永城市與林州市，以及安徽的靈璧縣與宿松縣，總體來說經(jīng)濟(jì)發(fā)展排名在前的縣（市）農(nóng)村普惠金融指數(shù)也較高；從城鄉(xiāng)統(tǒng)籌發(fā)展角度看，除了河南的鞏義市與永城市，安徽的靈璧縣與宿松縣，以及山西省的繁峙縣與和順縣，總體來說經(jīng)濟(jì)發(fā)展排名在前的縣（市）城鄉(xiāng)統(tǒng)籌度也相對(duì)較高。

以下對(duì)普惠金融指數(shù)與城鄉(xiāng)統(tǒng)籌度的關(guān)系作簡單的計(jì)量檢驗(yàn)。鑒于本調(diào)查數(shù)據(jù)為非時(shí)間序列截面數(shù)據(jù)，因此對(duì)IFI與BUDL作變量回歸及相關(guān)性檢驗(yàn)?；貧w方程如下：

BUDL=0.3245IFI+0.048，R2=0.6930

BUDL與IFI兩個(gè)變量在0.01水平（雙側(cè)）上相關(guān)?？梢姡琁FI與BUDL具有一定程度的相關(guān)性，普惠金融指數(shù)每提升1單位，城鄉(xiāng)統(tǒng)籌度將有0.3245單位的提升。

由于IFI與BUDL的相關(guān)的決定系數(shù)還不夠大，我們進(jìn)一步測算影響B(tài)UDL的因素。鑒于被解釋變量BUDL介于0與1之間，可以選擇最大似然估計(jì)法，運(yùn)用Tobit模型或稱截尾樣本模型進(jìn)行回歸分析與相關(guān)性分析。Tobit計(jì)量模型如下：

式中，Yl*是城鄉(xiāng)統(tǒng)籌度BUDL，l為市（縣）個(gè)數(shù)，l=1,2,…18，j表示影響 BUDL 的因素，j=1,2,…8。

結(jié)合城鄉(xiāng)統(tǒng)籌的發(fā)展特點(diǎn)及調(diào)查地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況，同時(shí)考慮統(tǒng)籌城鄉(xiāng)發(fā)展重點(diǎn)是從農(nóng)村入手，因此選擇了五類專門針對(duì)農(nóng)村家庭的抽樣調(diào)查統(tǒng)計(jì)指標(biāo)：（1）農(nóng)村居民人均收入（X1）；（2）農(nóng)村居民平均受教育水平（X2）；（3）農(nóng)業(yè)收入占總收入比重（X3）；（4）非農(nóng)人口占總?cè)丝诒戎兀╔4）；（5）農(nóng)村家庭恩格爾系數(shù)（X5即食品支出占消費(fèi)支出比重）。此外，納入三類農(nóng)村普惠金融發(fā)展指標(biāo)：（1）農(nóng)村存款資源運(yùn)用水平（X6），以所在縣（市）樣本農(nóng)村家庭貸款總額與存款總額之比表示，反映金融機(jī)構(gòu)將農(nóng)村存款轉(zhuǎn)化為農(nóng)村貸款的效率；（2）人均銀行卡使用與轉(zhuǎn)賬次數(shù)（X7），反映農(nóng)村家庭對(duì)金融資源使用程度；（3）農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)網(wǎng)點(diǎn)數(shù)（X8），反映銀行滲透性。以上8類變量均取各縣（市）調(diào)查平均值。

表3 2014年中部六省部分縣（市）IFI及BUDL測度

分析中以18個(gè)縣（市）的BUDL為因變量，利用Eviews軟件運(yùn)用逐步回歸方法，剔除了影響不顯著的變量X2、X5、X8后回歸結(jié)果見表4所示。

結(jié)果顯示，除了農(nóng)村居民人均收入、農(nóng)業(yè)收入占總收入比重及非農(nóng)人口比重外，兩個(gè)普惠金融發(fā)展變量X6與X7通過了1%顯著性檢驗(yàn)，即農(nóng)村存款資源運(yùn)用水平與人均銀行卡使用與轉(zhuǎn)賬次數(shù)對(duì)城鄉(xiāng)統(tǒng)籌發(fā)展具有正向促進(jìn)作用，說明農(nóng)村儲(chǔ)蓄資源轉(zhuǎn)化為農(nóng)村貸款的有效性及農(nóng)村家庭對(duì)金融資源的使用效率有利于實(shí)現(xiàn)城鄉(xiāng)統(tǒng)籌發(fā)展。

四、研究結(jié)論與政策建議

本文在對(duì)中部六省18縣（市）農(nóng)村及城鎮(zhèn)家庭進(jìn)行抽樣調(diào)查的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上對(duì)農(nóng)村普惠金融水平及城鄉(xiāng)統(tǒng)籌水平進(jìn)行了實(shí)證，雖然存在樣本偏小、難以全面覆蓋城鄉(xiāng)整體情況，但調(diào)研及實(shí)證結(jié)果還是揭示了：1.雖然少數(shù)縣（市）經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平高并不必然導(dǎo)致農(nóng)村普惠金融發(fā)展水平與城鄉(xiāng)統(tǒng)籌度高，但總體來說經(jīng)濟(jì)發(fā)展與普惠金融及城鄉(xiāng)統(tǒng)籌發(fā)展呈正向關(guān)系。部分地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展較快但導(dǎo)致城鄉(xiāng)分配關(guān)系扭曲的現(xiàn)象值得關(guān)注；2.農(nóng)村普惠金融水平與城鄉(xiāng)統(tǒng)籌度之間呈現(xiàn)比較顯著的正相關(guān)關(guān)系，這與部分學(xué)者研究得出的現(xiàn)階段金融發(fā)展反而擴(kuò)大了城鄉(xiāng)差距的結(jié)論相反。原因是總體金融發(fā)展并沒有必然導(dǎo)致金融資源的公平分配，但考慮金融發(fā)展異質(zhì)性的農(nóng)村普惠金融水平的提高確實(shí)對(duì)低收入群體提供了有效支持，能有效減少收入的兩級(jí)分化；3.農(nóng)村金融儲(chǔ)蓄資源就地向借貸、投資轉(zhuǎn)化能提高普惠金融水平、城鄉(xiāng)統(tǒng)籌水平及經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。

鑒于此，在政策取向上應(yīng)相應(yīng)采取如下措施：1.在當(dāng)前的城鎮(zhèn)化與城鄉(xiāng)統(tǒng)籌發(fā)展中，要推進(jìn)金融資源要素在城鄉(xiāng)要素與公共資源中的平等交換和均衡配置，解決好農(nóng)村普惠金融的發(fā)展目標(biāo)問題，探尋有中國特色的為貧困、低收入群體及中低收入小微企業(yè)主融資的市場化機(jī)制，以及人、土地、技術(shù)等生產(chǎn)要素在城鄉(xiāng)之間流轉(zhuǎn)的金融支持機(jī)制。2.做好農(nóng)村普惠金融發(fā)展的頂層設(shè)計(jì)，推進(jìn)農(nóng)村金融全覆蓋工程。從宏觀角度看政府要站在統(tǒng)籌城鄉(xiāng)發(fā)展高度來制定關(guān)于農(nóng)村普惠金融發(fā)展的法律法規(guī)，如《農(nóng)村普惠金融發(fā)展法》，從普惠金融知識(shí)下鄉(xiāng)與培訓(xùn)，鼓勵(lì)農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)實(shí)施組織、產(chǎn)品、技術(shù)、業(yè)務(wù)與營銷創(chuàng)新，并將普惠性指標(biāo)納入金融機(jī)構(gòu)與員工績效考核標(biāo)準(zhǔn)中，到對(duì)普惠金融機(jī)構(gòu)實(shí)施窗口指導(dǎo)、財(cái)政補(bǔ)貼、稅收優(yōu)惠減免等以增加普惠金融的有效供給，采取自上而下、層級(jí)推進(jìn)的方式，推動(dòng)農(nóng)村金融全覆蓋工程。3.促進(jìn)金融資源向農(nóng)村回流，遏制逆普惠金融發(fā)展的勢(shì)頭。一直以來農(nóng)村大量資金在流向城市，導(dǎo)致80%的金融資源服務(wù)于20%的群體需求。因此必須加緊在農(nóng)村創(chuàng)設(shè)普惠金融基金，扶持公益性制度主義小額信貸組織，以優(yōu)惠措施推進(jìn)民營資金在農(nóng)村地區(qū)設(shè)立新型農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)，讓農(nóng)村普惠金融與城市正規(guī)金融實(shí)施有效的對(duì)接，塑造農(nóng)村金融儲(chǔ)蓄資源向農(nóng)村回流的內(nèi)生機(jī)制，以解決金融資源對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化、農(nóng)村工業(yè)化、新型城鎮(zhèn)化發(fā)展項(xiàng)目支持不足的問題。

表4 BUDL影響因素的Tobit回歸模型結(jié)果

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