□趙 健

（黃淮學院 經濟與管理學院，河南 駐馬店463000）

一、引言

作為聯(lián)合國社會發(fā)展問題之首的貧困問題，是人類社會發(fā)展所面臨的共同威脅，一直以來都是困擾世界各國發(fā)展的難題之一。改革開放以來，中國的減貧工作取得了顯著效果，截至2019年，我國農村貧困人口從2012 年年底的9899 萬人減少至551 萬人，貧困發(fā)生率則從10.2%降至0.6%①數(shù)據來源：國家統(tǒng)計局2019年國民經濟和社會發(fā)展統(tǒng)計公報。。2020 年3 月6 日，習近平總書記在決戰(zhàn)決勝脫貧攻堅座談會上指出“脫貧攻堅目標任務接近完成”。但脫貧攻堅任務依舊艱巨，目前尚有52 個貧困縣和1113 個貧困村，已摘掉貧困帽子的貧困縣、貧困村和貧困人口則面臨鞏固脫貧成果的嚴峻任務。同時，也應清楚地認識到，2020 年消除絕對貧困，并不是說沒有貧困，相對貧困在未來還會長期存在，后續(xù)如何鞏固拓展脫貧攻堅成果，防止返貧，對曾經的深度貧困地區(qū)和特殊貧困群體，“扶上馬，再送一程”是非常必要的，因此測度減貧效應，探索減貧經驗，是一個持續(xù)性的話題。

農村貧困人口的減少和農民脫貧離不開財政資金和金融資金的有力支持，財政支農資金主要用于農業(yè)和農村發(fā)展的建設性資金投入，金融支農則連接了資金的供給和需求，實現(xiàn)了資金的融通[1](p95)。從本質上講，財政與金融存在本質差異，前者既是經濟行為，更是社會行為，要兼顧倫理、社會和政治等因素，以公平、正義和人權保障等社會訴求為目標；而金融則僅僅是一種經濟行為，其固有的趨利性和“嫌貧愛富”的特點，加上貧困人口的弱質性，往往因為將資源流向高效率的人群和區(qū)域而在解決貧困問題時失靈，一定程度上扮演了農村資金“抽水機”的角色，更加劇了農村貧困的程度。國內外實踐和理論也充分證明，金融扶貧導致的市場失靈等問題需要肩負公共責任的財政來有效解決，這就需要財政與金融協(xié)同共進，“市場+政府”的支農減貧模式。2019 年12 月，中央經濟工作會議對脫貧攻堅戰(zhàn)、鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略提出新要求。會議指出，要瞄準全面建成小康社會硬任務，打好防范化解重大風險攻堅戰(zhàn)，繼續(xù)實施積極的財政政策和穩(wěn)健的貨幣政策，持續(xù)釋放內需潛力，推進脫貧攻堅和鄉(xiāng)村振興。2020 年5 月，政府工作報告指出，要使積極的財政政策更加積極有為，集中精力抓好“六穩(wěn)”“六保”，穩(wěn)住經濟基本盤，確保實現(xiàn)脫貧攻堅目標，為全面建成小康社會夯實基礎。

現(xiàn)有研究顯示，目前我國財政金融扶貧中存在諸如財政扶貧項目偏移、財政資金使用效率低（王漢杰，2020）[1](p95)，重財政金融支農資金規(guī)模、輕協(xié)同效率（姜松，2013）[2](p6)，財政金融資金各自為政、協(xié)作不足（韓占兵，2014）[3](p25)等一系列問題。從中部六省相關數(shù)據可以看出，2012 年農村金融機構①此處農村金融機構用小型農村金融機構與新型農村金融機構之和表示，數(shù)據來源于2018 各省《金融運行報告》?？傎Y產為31903.5 億元，2018 年總資產則為74277.4 億元，財政支農從2543.36 億元增至4597.81 億元，而反映城鄉(xiāng)居民生活差異的恩格爾平均系數(shù)則從2015年的0.034②數(shù)據由各省2019年《統(tǒng)計年鑒》計算整理而來。變?yōu)?.1035。為什么在農村金融快速發(fā)展和財政支農規(guī)模擴大的同時，城鄉(xiāng)差距愈來愈大，相對于城鎮(zhèn)而言，農村貧困程度加深？財政金融支農減貧是否能真正實現(xiàn)“1+1＞2”的效果？如何克服當前新冠肺炎疫情影響，保持財政金融支農減貧政策穩(wěn)定、協(xié)同共進、分區(qū)分級精準幫扶？這些都是值得我們思考的問題。以協(xié)同效率為切入點，基于中部六省1994—2018 年的相關數(shù)據，剖析財政金融支農減貧效應及其時空特點，這對于減緩農村貧困，制定財政金融扶貧政策，實現(xiàn)扶貧工作長期性、穩(wěn)定性，激發(fā)農村人口發(fā)展的內生動力，逐步實現(xiàn)共同富裕具有重要的理論價值和現(xiàn)實意義。

二、文獻綜述

關于財政金融支農減貧的研究可追溯到20世紀70 年代左右，經理論界和實務界眾多學者的不懈努力，積累了一系列豐富的研究成果。從現(xiàn)有文獻看，研究內容主要集中在如下三個方面。

其一，金融支農的減貧研究。理論和實踐反復證明金融是支持農業(yè)和農村經濟發(fā)展的有效供給，是破解貧困惡性循環(huán)的關鍵。有關金融支農減貧的研究主要包括金融支農減貧的作用機理、金融支農減貧的績效和金融支農減貧的途徑及方法。崔艷娟（2012）認為金融支農通過經濟增長、收入分配等途徑改善了貧困群體的經濟狀況[4](p118)。羅荷花（2019）認為通過金融服務可使農戶獲得農業(yè)生產及其他形式的創(chuàng)業(yè)資金，提升農戶及其子女教育經費等減輕農戶貧困程度[5](p83)。部分學者采用實證方法研究了金融支農減貧的效率，溫紅梅（2014）借助數(shù)據包絡分析法（DEA）對縣域金融支農情況進行了研究，認為農村金融整體支農效率較低，且外部環(huán)境對其支農效果影響顯著[6](p111)。一些研究認為金融支農減貧效率存在明顯的區(qū)域差異，發(fā)展不均衡，呈現(xiàn)“東高西低中部塌陷”之勢，黎翠梅和曹建珍（2012）、張一青和彭非（2016）等均持上述觀點[7](p9)[8](p50)。近期的研究更多集中在普惠金融支農減貧問題上，黃敦平（2019）認為要充分發(fā)揮政府對經濟的干預作用，改善金融基礎設施，大力發(fā)展普惠金融，從而實現(xiàn)金融的減貧效應[9](p60)。

其二，財政支農的減貧研究。財政支農是政府主導的減貧工作的重要政策工具，大量研究顯示，財政支農對減貧具有積極意義。其對貧困群體的效應體現(xiàn)在“造血”和“輸血”兩種模式上，前者通過財政支農為農戶提供各類有利于農業(yè)生產的支援服務，直接提升農戶初始財富水平，增加接受教育的機會，改善其增收能力；后者通過增加農業(yè)資本和人力資本投入，提升經濟發(fā)展水平，實現(xiàn)減緩貧困的間接效應（高齊圣，2019）[10](p40)。鄒文杰（2019）以2007—2017 年省級面板數(shù)據為樣本，研究了財政支農減貧效果，認為財政支農政策對減貧具有積極作用，但存在明顯的門檻特征。因此政府在制定政策時，應充分考慮區(qū)域經濟特征，因地制宜調整財政支農支出結構，以更好發(fā)揮財政支農的減貧效應[11](p115)。龐輝（2020）借助廣義二元線性回歸模型（Logistic）研究了財政支農政策下農戶農業(yè)生產經營行為，結果顯示，農戶對財政政策的了解度和滿意度對其農業(yè)生產經營行為具有正效應，減貧效果會更明顯[12](p110)。

其三，財政金融支農協(xié)同減貧研究。埃文斯（Evans）等認為“三農”自身的弱質性離不開金融和財政的有力支持，政府的有效引導可保障金融資金流向貧困地區(qū)和貧困人群的持續(xù)性[13](p95)[14](p10)[15](p32)。財政政策可以通過對金融機構貼息等風險補償方式，降低金融支農減貧的成本和風險，激勵金融機構參與扶貧，同時財政政策可有效改善農村經濟環(huán)境，提升金融支農減貧作用的發(fā)揮。國內大部分學者將研究焦點聚集在財政金融支農減貧的效率上，普遍認為我國當前財政金融支農減貧協(xié)同效率較低，兩者各自為政、缺乏協(xié)同，協(xié)同效率存在明顯的區(qū)域差異，李鴻漸（2016）等均得到類似結論。一部分研究文獻考慮了財政金融支農的效果，探討了其與農村產業(yè)融合、城市產業(yè)結構、城鄉(xiāng)經濟協(xié)調發(fā)展等之間的問題[16](p164)。一部分文獻研究了財政金融支農效率的影響因素，主要包括地方政策權限差異、貨幣政策間接傳導機制、財政金融資源分布均衡性等。從現(xiàn)有文獻看，大部分研究是分別考察財政支農效率和金融支農效率，個別測度兩者協(xié)同效率的則是基于截面數(shù)據，采用多元回歸模型進行分析的?？紤]協(xié)同效率差異性時，樣本集中在全國和東、中、西部三個區(qū)域；很少有研究文獻關注中部六省財政金融支農減貧問題，對協(xié)同效率測度缺少時空差異的綜合研究。中部六省是東西融合、南北對接的重要經濟區(qū)，其減貧扶貧工作，尤其是鞏固扶貧成果的成效對促進中國經濟平穩(wěn)均衡高速發(fā)展具有重要的現(xiàn)實意義?；谏鲜隹紤]，以中部六省為研究對象，立足其財政金融支農減貧的現(xiàn)狀，測度其協(xié)同效率水平及發(fā)展演化規(guī)律，并提出相應的政策建議。

三、財政金融支農減貧協(xié)同效率測度

（一）模型設定

選擇數(shù)據包絡分析法的效率指數(shù)（DEAMalmquist）測度財政金融支農減貧協(xié)同效率，以充分考慮其時空差異。該方法是馬姆奎斯特（Malmquist）于1953 年提出的，后經眾多學者努力，1994 年羅爾夫（Rolf）和法勒（Fare）等人將該指數(shù)與DEA 理論相結合，使其更為廣泛地被應用到金融、工業(yè)、醫(yī)療等部門。

DEA是對其決策單元投入規(guī)模、技術有效性做出的評價，其具體模型多樣，有規(guī)模報酬不變的C2R模型、規(guī)模報酬可變的BC2模型、技術有效的C2GS2模型以及對決策單元進行分類或排隊的C2WHmxoing 模型。假定規(guī)模報酬是可變的，同時考慮技術有效性，為便于后續(xù)實證分析，模型構建如下：

設樣本中有n個個體（決策單元），每一個體均有m個投入指標，p個產出指標，則每個個體的效率評價指標hj可由式（1）計算。

其中，yrj為第j個個體的產出指標，ur為該產出指標對應的權重系數(shù)，xij為第j個個體的投入指標，vi為該投入指標對應的權重系數(shù)。則第j個個體相對效率優(yōu)化評價模型DEA即為：

該模型的含義是以權重vi、ur為變量，以效率指標hj為約束，以第j0個個體效率指數(shù)最大化為目標函數(shù)的評價體系，可評價該個體生產相對于其他個體決策體系是否有效。上述基于DEA 模型只限于對截面決策單元間的相對有效性的評價，無法實現(xiàn)個體的縱向比較，因此可借助Malmquist 指數(shù)對決策單元不同時期的效率進行縱向比較。其基本計算公式為：

其中M（yt+1，xt+1，yt，，xt）為效率指數(shù)，其取值大小反映效率的變化趨勢。大于1，表示效率是增加的；等于1，表示效率是保持不變的；小于1，表示效率是降低的。Dt(xt+1,yt+1)表示以t時期的技術表示的t+1時期的效率水平，Dt+1(xt+1,yt+1)表示t+1時期的效率水平，Dt(xt,yt)表示t期的效率水平，Dt+1(xt+1,yt+1)表示以t+1 時期的技術表示的t時期的效率水平?；贒EA模型的Malmquist指數(shù)就可以測度財政金融支農減貧協(xié)同效率的變化趨勢。

（二）指標選取

借助模型（1）和（2）測度財政金融支農減貧協(xié)同效率，需要選擇相應的投入變量和產出變量，參考現(xiàn)有成果，同時考慮了數(shù)據的可獲取性，立足中部六省實際，構建指標體系（如表1）所示。

表1：投入產出指標體系及計算方法

（三）數(shù)據來源及處理

相關數(shù)據來源于歷年《中國農業(yè)年鑒》《中國農村統(tǒng)計年鑒》、各省份歷年《統(tǒng)計年鑒》《金融年鑒》和《金融運行報告》、國家統(tǒng)計局網站及各省統(tǒng)計局網站。樣本時間段為1994—2018 年，這是因為1992年中共十四大提出了發(fā)展社會主義市場經濟體制，考慮到政策效應的滯后性，結合經驗分析，市場經濟體制凸顯其作用基本在兩年后，研究個體為中部六省，這是因為中部六省人口多，是中國經濟的重要市場，目前尚屬于欠發(fā)達地區(qū)，其減貧成效對中國經濟協(xié)調健康發(fā)展具有重要影響和參考價值。

表1中產出指標包括兩方面：一是農戶貧困程度，這是一負向指標；二是反映農村生產條件的指標，由農機總動力和有效灌溉面積組成，這是一正向指標。其中農戶貧困程度由經濟貧困、教育貧困和社會貧困三部分組成，經濟貧困用農戶人均純收入表示，數(shù)據處理時，1994—2009年的名義貧困線以當年頒布的扶貧標準為基礎；2010 年之后的則做如下處理：首先將國家2011 年頒布的貧困線2300 元/人（2010 年不變價），轉化為各年份的名義值，計算方法為2300×cpi，cpi為居民消費價格指數(shù)環(huán)比值（2010=100）的當年值；隨后可計算經濟貧困度

對數(shù)值進行對數(shù)處理是為了弱化異方差。教育貧困考慮了農戶接受教育的程度，用農村在校小學生、中學生和高中生總和與本省在校學生總數(shù)之比來表示，計算方法為：（農村在校小學生人數(shù)+農村在校初中生人數(shù)+農村在校高中生人數(shù)）/所在省份（在校小學生人數(shù)+在校初中生人數(shù)+在校高中生人數(shù)）。社會貧困用農戶享受社會服務和與社會溝通的程度來反映，同時考慮數(shù)據的可獲取性，選擇農村寬帶接入戶數(shù)占所在省份寬帶接入用戶總數(shù)的比值來表示。

（四）協(xié)同效率的測度結果

采用DEA-Malmquist 指數(shù)模型可對中部六省1994—2018 年財政金融支農減貧的協(xié)同效率進行測度。因篇幅所限，表2 給出了中部六省的2005—2018 年的測度結果。

四、中部六省財政金融支農減貧協(xié)同效率的時空差異

由測度結果可以看出中部六省財政金融支農減貧的協(xié)同效率存在時間和空間上的差異，為進一步分析財政金融支農減貧協(xié)同效率的時間特征，繪制了中部六省1994—2018 年的變化趨勢圖（如圖1）。由圖1結合表2的測度結果可以看出：

表2：中部六省財政金融支農減貧協(xié)同效率測度結果

（一）協(xié)同效率的時間差異

1.協(xié)同效率時間差異的趨勢變化。其一，從時間看，中部六省財政金融支農減貧協(xié)同效率存在較為明顯的波動規(guī)律，具有一定的集簇性。從1994—2018 年的數(shù)據看，協(xié)同效率數(shù)值往往呈現(xiàn)連續(xù)幾年的上升，隨后連續(xù)幾年的下跌，再繼續(xù)上升、下跌。這說明財政金融支農減貧的協(xié)同效率不僅受兩者自身效率和相互配合度的影響，在一定程度上還受到外部政策環(huán)境的影響。2008 年因受到國際金融危機的嚴重沖擊，協(xié)同效率在2008年和2009 年出現(xiàn)明顯下降，隨著中國人民銀行一系列適度寬松貨幣政策的實施，協(xié)同效率開始呈現(xiàn)快速上升趨勢。2012—2014 年效率呈現(xiàn)下跌狀，這是因為2012 年黨的十八大以來，黨中央、國務院加大了對貧困地區(qū)尤其是深度貧困地區(qū)政策的扶持力度，對農戶減貧工作更注重質量和效率，這一時期，財政和金融支農工作處于調整震蕩期，之后的2014 年，協(xié)同效率得到了大幅度提升。其二，整體上看，中部六省財政金融支農減貧的協(xié)同效率呈上升趨勢。從歷年測度結果看，雖然存在波動，但在短暫的下跌之后很快回歸到上升趨勢。除1996、1999、2000、2003等個別年份外，基本都是上升趨勢，且協(xié)同效率數(shù)值在穩(wěn)步增大。其三，數(shù)據顯示，大部分年份中部六省財政金融支農減貧協(xié)同效率的數(shù)值高于1，這在一定程度上改善了早期文獻研究結果中提出的“中國財政金融支農協(xié)同效率低于1”的局面。作為政策“洼地”的中部六省一直以來面臨東部沿海地區(qū)高水平經濟發(fā)展與西部大開發(fā)的雙向夾擊，無論是資源稟賦還是政策傾向上都處于相對弱勢地位，支農減貧協(xié)同效率的提升，說明中部六省財政金融在支農過程中逐步形成了相互配合、相互協(xié)調、合力發(fā)展的良好局面，有效助力了農業(yè)和農村經濟的發(fā)展。

圖1：1994—2008年中部六省財政金融支農減貧協(xié)同效率平均值趨勢圖

2.協(xié)同效率時間差異的過程演化。描述性分析結果顯示，中部六省財政金融支農減貧協(xié)同效率具有一定的集簇性，為更清楚地把握協(xié)同效率的變化特征，可進一步分析其演化規(guī)律，為政策制定和實施提供理論依據，提升實施效果。為便于書寫，實證分析過程中將協(xié)同效率變量記為xt。

第一，數(shù)據的平穩(wěn)性檢驗。基于中部六省的財政金融支農減貧協(xié)同效率數(shù)據，反映了1994—2018 年的基本情況，為保證模型結果的可靠性，需要對面板數(shù)據的平穩(wěn)性進行檢驗，綜合運用各種檢驗方法均顯示，1994—2018 年協(xié)同效率序列是平穩(wěn)的。檢驗結果如表3所示。

表3：協(xié)同效率序列的平穩(wěn)性檢驗

第二，AR 過程。在平穩(wěn)性檢驗的基礎上進一步對協(xié)同效率系列的演化規(guī)律進行識別和判斷。以中部六省1994—2018年協(xié)同效率的各年度均值為樣本，該序列的自相關函數(shù)拖尾特征明顯，偏自相關函數(shù)則出現(xiàn)3期截尾，因此構建向量自回歸模型AR（3）模型，模型回歸結果如式（5）所示，括號內為各偏回歸系數(shù)的標準差。

AR 過程結果顯示：其一是滯后1 期和2 期在5%的顯著性水平下均通過了顯著性檢驗，而滯后3 期則沒通過檢驗。這說明財政金融協(xié)同效率具有一定的平滑性和記憶力，觀察值之間會出現(xiàn)“聚類”現(xiàn)象，如果前期值較高，接下來的兩期均會出現(xiàn)“走高”態(tài)勢。其二是自回歸系數(shù)分別為0.5134、0.0964 和-0.0838，其取值大小決定了協(xié)同效率序列變量的走勢特征。三者之和為0.5260，說明協(xié)同效率具有較強的持久性和記憶力。其三是0.5260小于1，說明自相關函數(shù)是衰減的，但衰減速度不是很快，大概需要8 年左右才降至0 點。其四是從中部六省的數(shù)據看，短期內協(xié)同效率具有較強的記憶力和持久性，歷史值對觀察值影響較大；但從長期看，協(xié)同效率波動并不是很強烈，需要持續(xù)8年才逐步趨于穩(wěn)定狀態(tài)。

（二）協(xié)同效率的空間差異

1.協(xié)同效率空間差異的描述性統(tǒng)計分析。表4 給出了中部六省1994—2018 年財政金融支農減貧協(xié)同效率的均值及排名情況。從區(qū)域角度看，江西省在支農減貧方面交出了一份滿意的民生答卷，位居第一。江西是紅色老區(qū)，自然條件并不適應經濟發(fā)展，但在支農減貧協(xié)同方面取得了如此高效率，其經驗是值得關注的，其重要舉措就是注重提升基礎設施。2016 年的數(shù)據顯示，江西省中央預算內15 億元投入農網改造升級工程，1.3 億元投入農村安全飲水鞏固提升工程，1.6 億元省級財政投入農田水利和環(huán)境整治等項目，縣鄉(xiāng)村道路、橋梁項目中注入4.99 億元資金，“土豪”式的財政投入不僅改善了農村地區(qū)發(fā)展條件，更為減貧脫貧奠定了堅實的基礎。金融支農方面，截至2017年年底，累計發(fā)放699.1 億元精準扶貧貸款，建檔立卡貧困戶貸款余額96.9 億元，其中小額信貸累計貸款金額75.9 億元，惠及16.62萬戶貧困戶[19]（孔凡斌，2019）。

湖北省和河南省協(xié)同效率基本相同，安徽和湖南不相上下，都有上升的空間。而山西省的數(shù)據卻不盡人意，位居六省尾部，讓人堪憂。這種局面很大程度上是近幾年供給側結構性改革和環(huán)保新規(guī)導致的，煤炭產能降低，使得山西這個煤炭大省的經濟處于一種無力狀態(tài)，財政支農資金增長率過慢，農業(yè)基本建設投入不足。要提升支農減貧協(xié)同效率，山西省應深入分析當下形勢，找準原因，發(fā)揮優(yōu)勢，積極應對，才有奮起追趕的可能性。

2.協(xié)同效率空間差異效應檢驗。基于表2 對中部六省財政金融支農減貧協(xié)同效率測度的歷年數(shù)值，進一步借助方差分析對中部六省支農減貧協(xié)同效率的空間差異進行定量分析。方差分析結果如表5所示。

表5：中部六省財政金融支農減貧協(xié)同效率的方差分析

方差分析結果顯示，F(xiàn) 統(tǒng)計量的P 值接近于0，所以拒絕原假設，說明省份因子對財政金融支農減貧協(xié)同效率的影響是顯著的，六個省份之間的協(xié)同效率存在顯著差異。且省份因子與協(xié)同效率的影響效應占總效應的57.022%，兩者之間是中度相關的。

3.協(xié)同效率空間差異的面板模型。面板模型可進一步考察中部六省間財政金融支農減貧協(xié)同效率的空間差異?；跇颖緮?shù)據，首先對面板數(shù)據進行混合效應和固定效應檢驗，結果顯示F統(tǒng)計量大于臨界值，因此拒絕原假設，選擇個體效應模型。再采用Hausman 檢驗，最終選擇個體固定效應模型，回歸結果如式（6）所示。

其中虛擬變量Di表示中部六省，其中i=2，3，…，6 分別表示河南省、安徽省、山西省、湖南省和江西省，其定義如式（7）所示。

R2=0.6668，Adjust-R2=0.6126，F(xiàn)值為3.0782，其概率值為0.0033。

從面板模型回歸結果看，中部六省財政金融支農減貧協(xié)同效率序列的區(qū)域特征基本和總體特征是一致的，滯后1 期和2 期的影響是正向的，滯后3期則是負向的，三期滯后合計基本解釋了當期值變動的48.2%左右；各省份自發(fā)性協(xié)同效率存在明顯差異，其中江西省明顯高于其他各省份，其次是湖北和河南，兩省水平基本一致，安徽和湖南隨后，山西省位居最后。

五、研究結論與政策建議

（一）研究結論

基于中部六省1994—2018年財政金融支農減貧的現(xiàn)狀與歷史演變數(shù)據，采用DEA-Malmquist效率指數(shù)，測度了財政金融支農減貧的協(xié)同效率，并從時間和空間兩個維度考察了協(xié)同效率的差異和演化規(guī)律。研究結果顯示：其一，從時間上看，中部六省財政金融支農減貧協(xié)同效率雖有波動，基本上呈上升趨勢。樣本區(qū)間內，中部六省財政金融支農減貧協(xié)同效率大部分年份實現(xiàn)了“1+1＞2”的效果。其二，時間和空間上均顯示，財政金融支農減貧協(xié)同效率具有一定的集簇性，且短期內具有較強的記憶力和持久性，長期波動并不是很強烈，需要持續(xù)8 年才逐步趨于穩(wěn)定狀態(tài)。其三，時間和空間上均顯示，中部六省之間財政金融支農減貧協(xié)同效率存在省際差異，江西省明顯高于其他各省份，隨后是湖北、河南、安徽和湖南，山西省的數(shù)據則處于較低水平，亟待提高。

（二）政策啟示

2020年12月，中央農村工作會議中提出“在向第二個百年奮斗目標邁進的歷史關口，鞏固和拓展脫貧攻堅成果，全面推進鄉(xiāng)村振興，加快農業(yè)農村現(xiàn)代化”，要實現(xiàn)上述政策預期，中部六省需要理順財政與金融支農減貧機制，通過財政與金融支農資金有效耦合，提升財政金融支農減貧的協(xié)同效率?；诒疚膶嵶C研究結論，中部六省應將提升減貧資金的使用效率作為財政與金融支農減貧協(xié)同的總體目標，共同發(fā)揮其杠桿和引導作用。

首先，要以提升貧困農戶的綜合生產能力為目標，構建財政與金融支農減貧協(xié)同機制。以提高貧困農戶的生產設施水平為著力點，財政支農資金可通過“以獎代補”方式，發(fā)揮先導作用，穩(wěn)定和加強種糧農民補貼，堅持完善最低收購價政策，擴大完全成本和收入保險范圍。要調動農民種糧的積極性，吸引金融信貸資金參與其中，提升財政金融支農減貧的協(xié)同效率。其次，要以增加貧困農戶的收入水平為目標，構建產業(yè)扶貧的財政與金融協(xié)同支持機制。習近平總書記指出，產業(yè)興旺是解決農村一切問題的前提。事實也證明，產業(yè)扶貧是激活貧困農戶內生發(fā)展動力，實現(xiàn)持久脫貧的最有效形式。通過產業(yè)驅動農產品的增質增效，為農民增糧增收。因此，財政支農資金可通過財政貼息形式，對承擔產業(yè)扶貧任務的相關企業(yè)的涉農貸款給予一定的利息補貼，以此撬動銀行信貸資金投放，實現(xiàn)財政與金融支農減貧的有效協(xié)同。再次，要以提升貧困農戶信用能力為目標，構建造血扶貧的財政與金融協(xié)同支持機制。當前，貧困農戶擔保難、貸款難是其自我發(fā)展能力不強的重要根源。建議通過財政資金注入的形式，建立信貸擔?；?，增強貧困農戶的信用能力，解決貧困農戶貸款條件不足的問題。這樣可以一方面發(fā)揮財政資金的杠桿效用，另一方面也有利于降低金融機構的信貸風險，增強貧困農戶自我發(fā)展的造血能力。最后，要優(yōu)化財政金融支農減貧的空間結構。根據各地實際，實施有差異的財政金融支農減貧政策，避免“一刀切”，增強針對性和有效性，實現(xiàn)區(qū)域協(xié)同減貧。