張 琪

(內(nèi)蒙古財經(jīng)大學(xué) 金融學(xué)院，內(nèi)蒙古 呼和浩特 010070)

一、問題提出與文獻(xiàn)綜述

自從黨的十九大提出鄉(xiāng)村振興以來，鄉(xiāng)村振興這個詞受到了廣泛的關(guān)注，鄉(xiāng)村振興成為“三農(nóng)”工作的總抓手，是鄉(xiāng)村建設(shè)事業(yè)的重中之重。如何提高鄉(xiāng)村振興水平一直是困擾各地政府的難題，對于內(nèi)蒙古來說，大力發(fā)展鄉(xiāng)村振興，提高鄉(xiāng)村振興水平，對當(dāng)?shù)剞r(nóng)村的經(jīng)濟(jì)發(fā)展至關(guān)重要。鄉(xiāng)村振興過程中需要真金白銀的支持，而普惠金融的存在作為一種資源配置的工具，對鄉(xiāng)村振興的順利開展極為重要，那么普惠金融是如何影響鄉(xiāng)村振興水平的？普惠金融與鄉(xiāng)村振興之間的關(guān)系又是怎樣的？怎樣才能使內(nèi)蒙古鄉(xiāng)村振興水平發(fā)展得更高？這些問題值得深入研究。

有關(guān)金融發(fā)展對鄉(xiāng)村振興效應(yīng)的實證研究，國外研究側(cè)重于分析金融發(fā)展對城鄉(xiāng)收入不平等的影響，其研究結(jié)果主要分為三類：一是普惠金融的發(fā)展能夠減少城鄉(xiāng)分配差距。如Park C表明普惠金融的減貧效應(yīng)與收入水平呈正方向變化[1]。二是金融發(fā)展不能減少貧困差距。Madhu Sehrawat & A.K. Giri使用 1986-2012 年南亞區(qū)域合作聯(lián)盟國家面板數(shù)據(jù)，用完全修正的最小二乘法進(jìn)行分析金融發(fā)展與收入之間的關(guān)系，結(jié)果表明，金融發(fā)展加深了城鄉(xiāng)收入不公，并提出金融改革政策來減少這種不公[2]。三是金融發(fā)展對城鄉(xiāng)收入差距呈現(xiàn)倒“U”型。SK Ghosh等學(xué)者運用孟加拉國的數(shù)據(jù)研究其銀行農(nóng)業(yè)信貸額與區(qū)域經(jīng)濟(jì)的關(guān)系，結(jié)果表明，銀行農(nóng)業(yè)信貸的發(fā)展促進(jìn)普惠金融的發(fā)展，從而對區(qū)域經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生倒“U”型影響。

關(guān)于普惠金融與鄉(xiāng)村振興發(fā)展的關(guān)系上，國內(nèi)專家學(xué)者的文獻(xiàn)較少，在實證研究方面，比較有代表性的是張曉燕、蔡興等人的研究。張曉燕運用變異系數(shù)法和熵值法測定了江蘇鹽城七個縣的普惠金融與鄉(xiāng)村振興發(fā)展水平得出結(jié)論，普惠金融對鄉(xiāng)村振興的影響存在U型非線性關(guān)系，當(dāng)普惠金融發(fā)展低于某一水平值時，普惠金融會抑制鄉(xiāng)村振興的發(fā)展，當(dāng)普惠金融的發(fā)展水平高于某一值時，普惠金融會促進(jìn)鄉(xiāng)村振興的發(fā)展[3]。蔡興等利用熵權(quán)法對各省的鄉(xiāng)村振興水平進(jìn)行測定，并研究鄉(xiāng)村振興與金融發(fā)展的關(guān)系得出普惠金融對鄉(xiāng)村振興的正向關(guān)系會隨著地區(qū)由東至西逐漸減弱。隨著人均可支配收入的增多，這種效應(yīng)還會增強(qiáng)[4]。同時在理論研究上，部分學(xué)者從綠色金融、互聯(lián)網(wǎng)金融等視角展開研究兩者之間的關(guān)系。王曙光、王丹莉認(rèn)為，金融作為現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)的支撐，對鄉(xiāng)村振興的發(fā)展極為重要，是鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的重要支撐，尤其是農(nóng)村金融的發(fā)展對農(nóng)村的經(jīng)濟(jì)至關(guān)重要[5]。王波和鄭聯(lián)盛認(rèn)為綠色金融能夠促進(jìn)鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的實施，綠色基金、綠色債券、綠色保險等作為金融工具的補(bǔ)充，在金融供給水平不足的條件下，促進(jìn)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的發(fā)展[6]。

綜上所述，首先，學(xué)者們對鄉(xiāng)村振興的相關(guān)研究涉及各個方面，成果頗豐，理論相對成熟，但也存在一定的問題，比如大多是定性分析，缺乏定量分析。其次，多是用面板數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，缺少用時間序列進(jìn)行分析的案例。最后，對鄉(xiāng)村振興與普惠金融之間關(guān)系的分析多進(jìn)行線性分析，非線性分析較少。因此，本文結(jié)合已有的研究，在借鑒前人研究成果的基礎(chǔ)上引入時間序列數(shù)據(jù)，構(gòu)建普惠金融和鄉(xiāng)村振興評價體系，建立VAR向量自回歸模型，對內(nèi)蒙古地區(qū)鄉(xiāng)村振興水平和普惠金融的關(guān)系進(jìn)行實證研究，以期為內(nèi)蒙古自治區(qū)下階段如何實施鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略提供理論參考。

二、數(shù)據(jù)處理與指標(biāo)體系的構(gòu)建

(一)數(shù)據(jù)來源

本文所有原始數(shù)據(jù)來源于內(nèi)蒙古統(tǒng)計局網(wǎng)站、《內(nèi)蒙古自治區(qū)統(tǒng)計年鑒》和中國人民銀行發(fā)布的歷年《內(nèi)蒙古金融發(fā)展報告》。少量缺失數(shù)據(jù)用插值法進(jìn)行補(bǔ)充。數(shù)據(jù)處理使用的軟件是EXCEL和EVIEWS8.0軟件。

(二)指標(biāo)體系構(gòu)建

1.鄉(xiāng)村振興發(fā)展水平的測度

自黨的十九大提出鄉(xiāng)村振興以來，不少學(xué)者從定性的角度來研究如何實現(xiàn)鄉(xiāng)村振興，從定量的角度對鄉(xiāng)村振興的發(fā)展進(jìn)行評價的論文較少。張挺等以村為單位最早構(gòu)建了鄉(xiāng)村振興的評價指標(biāo)[7]。閆周府和吳方衛(wèi)在考慮到區(qū)域發(fā)展特點和鄉(xiāng)村振興的發(fā)展特征的基礎(chǔ)上，構(gòu)建了動態(tài)的鄉(xiāng)村振興評價指標(biāo)[8]。陳俊梁等從鄉(xiāng)村振興的總要求和《國家鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略規(guī)劃》出發(fā)，構(gòu)建了鄉(xiāng)村振興評價指標(biāo)，測度了華東地區(qū)76個市的鄉(xiāng)村振興指數(shù)[9]。本文借鑒前人的研究方法，根據(jù)鄉(xiāng)村振興提出的二十字總要求，進(jìn)行指標(biāo)評價，考慮數(shù)據(jù)可得性設(shè)立了“產(chǎn)業(yè)興旺、生態(tài)宜居、鄉(xiāng)風(fēng)文明、治理有效、生活富裕”五個一級評價指標(biāo)及十四個具體二級指標(biāo)。具體二級指標(biāo)及權(quán)重結(jié)果詳見表1。

表1 鄉(xiāng)村振興指標(biāo)評價體系

2.普惠金融發(fā)展水平測度

關(guān)于普惠金融的評價指標(biāo)的構(gòu)建，學(xué)術(shù)界已經(jīng)有了一定的研究成果，主要是運用IFI指數(shù)進(jìn)行評價，本文沿用前人的方法基于保險和銀行兩個層面，從金融服務(wù)的效用性、可獲得性和使用情況三個維度進(jìn)行評價，效用性包括存款深度、貸款深度、保險深度三個二級指標(biāo)；可獲得性包括機(jī)構(gòu)地理密度、從業(yè)地理密度、機(jī)構(gòu)人口密度、從業(yè)人口密度四個二級指標(biāo)；使用情況包括存款密度、貸款密度、保險密度三個二級指標(biāo)。具體指標(biāo)及權(quán)重見表2。

表2 普惠金融指標(biāo)評價體系

(三)數(shù)據(jù)處理

1.對數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理

由于原始數(shù)據(jù)具有不同的單位，因此無法對數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，所以，為了使數(shù)據(jù)具有可比性，應(yīng)該對數(shù)據(jù)進(jìn)行無量綱化處理，來消除無量綱對數(shù)據(jù)的影響，使數(shù)據(jù)具有可比性。數(shù)據(jù)無量綱處理的方法有很多種，本文所采取的方法是極值化法，極值法的特點是將數(shù)據(jù)化為在[0,1]之間的數(shù)值，最小為0，最大為1。極值法的處理公式如下：

其中，Xij表示無量綱化后的指標(biāo)，xij表示第i個指標(biāo)，第j年的原始數(shù)值，mi、Mi分別代表第i個指標(biāo)的最小值和最大值。對數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理之后，數(shù)據(jù)會分布在[0，1]之間，為了使數(shù)據(jù)處理有意義，避免出現(xiàn)零的影響同時要保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，將標(biāo)準(zhǔn)化處理后的數(shù)據(jù)統(tǒng)一右移0.0001個單位，即Xij=Xij+0.0001。

2.用熵值法確定指標(biāo)權(quán)重

所謂的“熵”是對不確定性的一種度量，“熵值法”是用來判斷某個指標(biāo)的離散程度的數(shù)學(xué)方法。熵值法的計算公式如下(其中i=1,2,3…m, j=1,2,3…n)：

(1)用經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)化處理過的數(shù)據(jù)求第i項指標(biāo)在第j年的貢獻(xiàn)度：

(3)差異性系數(shù)：gi=1-ei

(5)第j年鄉(xiāng)村振興指數(shù)： RURUALj=∑WiPij

第j年普惠金融指數(shù)：IFIj=∑WiPij

經(jīng)過以上的數(shù)據(jù)處理及計算，可以得到2010至2019年十年間的內(nèi)蒙古自治區(qū)鄉(xiāng)村振興和普惠金融指標(biāo)的權(quán)重，以及十年間的二者指數(shù)的變化。

3.對各指標(biāo)進(jìn)行綜合分析

在對鄉(xiāng)村振興的各指標(biāo)、各維度進(jìn)行指標(biāo)評價時，發(fā)現(xiàn)生態(tài)宜居所占的比重最大，為0.286，可見提高生態(tài)宜居水平是搞好鄉(xiāng)村振興的重中之重，這與馬俊[10]的研究結(jié)果一致。其次是生活富裕，所占的權(quán)重為0.242，可見，農(nóng)民生活富裕水平仍然是衡量鄉(xiāng)村振興水平的另一重要因素，要提高鄉(xiāng)村振興水平，提高農(nóng)民的收入也是關(guān)鍵。在衡量鄉(xiāng)村振興水平上所起到作用最小的是一級指標(biāo)鄉(xiāng)風(fēng)文明，所占權(quán)重僅為0.12。

在鄉(xiāng)村振興評價的二級指標(biāo)中，所占比例最大的是森林覆蓋率，所占比例為0.146，可見在我國北部邊疆內(nèi)蒙古地區(qū)，比起使農(nóng)村居民變得富裕，生態(tài)環(huán)境宜居更能提高人們的效用，這可能與內(nèi)蒙古地區(qū)的地理環(huán)境有關(guān)，內(nèi)蒙古西部地區(qū)土地荒漠化現(xiàn)象仍然存在，春季會沙塵天氣嚴(yán)重，因此，提高生態(tài)環(huán)境水平，提高綠化面積，減少惡劣天氣的發(fā)生率，對鄉(xiāng)村振興至關(guān)重要。其次是恩格爾系數(shù)，恩格爾系數(shù)是指食品支出占消費支出的比例，恩格爾系數(shù)所占的權(quán)重為0.099，可見降低農(nóng)民的恩格爾系數(shù)對鄉(xiāng)村振興也是非常重要。在二級指標(biāo)中，占比最少的是人均農(nóng)牧漁業(yè)產(chǎn)值，之所以這樣是因為農(nóng)牧漁業(yè)收入在農(nóng)民的總收入里面占比較小，所以用該指標(biāo)來衡量鄉(xiāng)村振興水平時所占的比例也較小。從中可以發(fā)現(xiàn)，評價鄉(xiāng)村振興的發(fā)展程度，比起收入的多少，對生活質(zhì)量的改善才至關(guān)重要。

在普惠金融的評價指標(biāo)中，效用性占比最多為0.43，其次是金融的可獲得性，占比0.307,最后是金融的使用情況為0.263。可見效用性對普惠金融的發(fā)展意義更重大，要想提高普惠金融的程度首先就要提高金融的效用性，在效用性中，占比最高的是保險深度為0.164，可見，保險深度比起存款深度和貸款深度是衡量普惠金融發(fā)展的重要指標(biāo)。在金融的可獲得性方面，機(jī)構(gòu)人口密度占比最大，為0.108，也就是說提高每萬人所擁有的營業(yè)網(wǎng)點數(shù)對提高普惠金融程度很重要。在使用情況中，占比最大的是保險密度。綜合所有的二級指標(biāo)，權(quán)重最大的前三個指標(biāo)分別是保險深度、存款深度、保險密度；權(quán)重較小的三個指標(biāo)分別是從業(yè)地理密度、從業(yè)人口密度、存款密度，從中可以得出結(jié)論，提高保險服務(wù)，對普惠金融的發(fā)展至關(guān)重要，而隨著金融科技的發(fā)展，從業(yè)地理密度、從業(yè)人口密度，這些關(guān)于營業(yè)機(jī)構(gòu)數(shù)量和從業(yè)人員的指標(biāo)對提高普惠金融來說，重要程度就比較低。

三、實證分析

(一)模型的設(shè)計與變量的選擇

本文采用內(nèi)蒙古自治區(qū)2010至2019年十年間有關(guān)普惠金融和鄉(xiāng)村振興的相關(guān)數(shù)據(jù)來分析內(nèi)蒙古普惠金融的發(fā)展與鄉(xiāng)村振興發(fā)展之間的互動關(guān)系。所選取的數(shù)據(jù)為時間序列數(shù)據(jù)，即同一指標(biāo)按照時間順序進(jìn)行排序。本文建立VAR向量自回歸模型來研究不同變量之間的動態(tài)聯(lián)系。VAR模型公式為：

Yt=α+β1Yt-1+…βpYt-p+γ1Xt+…γqXt-q+εtt=1，2，3……，10

其中，Yt為d維內(nèi)生變量列向量，Xt為n維外生變量列向量。P，q為滯后階數(shù)，εt為隨機(jī)干擾項的列向量，β，γ為待估計參數(shù)矩陣，t為期數(shù)，取值t=1，2…10。

(二)單位根檢驗

由于本文選用的是時間序列數(shù)據(jù)，時間序列數(shù)據(jù)往往具有不平穩(wěn)性，運用平穩(wěn)模型理論來檢驗不平穩(wěn)的數(shù)據(jù)往往會出現(xiàn)偽回歸，所以要對時間序列進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗，常用的平穩(wěn)性檢驗為ADF檢驗。對本文數(shù)據(jù)進(jìn)行ADF檢驗的結(jié)果如表3所示對RURUAL序列進(jìn)行檢驗，綜合Trend and intercept、Intercept、None三種情況下的AIC、SC、HQ信息準(zhǔn)則的值知，第二種情形下的值最小，即改序列為存在截距項的單位根過程。同理對IFI序列進(jìn)行檢驗時也為存在截距項的單位根過程，兩者都不能拒絕原假設(shè)，存在單位根過程，存在單位根說明該時間序列數(shù)據(jù)不穩(wěn)定，使用該不穩(wěn)定的時間序列進(jìn)行回歸時容易造成偽回歸，因此，對RURUAL、IFI兩數(shù)列取對數(shù)進(jìn)行檢驗。經(jīng)檢驗LN(IFI)檢驗為平穩(wěn)序列，并為含有截距項和時間趨勢項的平穩(wěn)序列，最優(yōu)滯后階數(shù)為二階。LNRURUAL檢驗為不含截距項和時間趨勢項平穩(wěn)序列，滯后階數(shù)為零，是單整序列。

表3 ADF檢驗結(jié)果

(三)VAR模型滯后期檢驗

由ADF檢驗可知RURUAL、IFI兩個序列是不平穩(wěn)序列，而LNRURUAL、LN(IFI)序列是平穩(wěn)序列，因此對LNRURUAL、LN(IFI)兩個變量建立VAR模型，采用多標(biāo)準(zhǔn)準(zhǔn)則來確定模型的最優(yōu)滯后階數(shù)，本結(jié)果由EVIews9進(jìn)行分析，最后得出結(jié)論，最優(yōu)滯后階數(shù)為二階。結(jié)果如表4所示，“*”最多的為最優(yōu)滯后階數(shù)。

表4 最優(yōu)滯后階數(shù)檢驗

(四)協(xié)整檢驗

本文采用的協(xié)整方法是以殘差為基礎(chǔ)的EG法，首先對序列LNRURUAL，LN(IFI)進(jìn)行回歸，發(fā)現(xiàn)方程在5%顯著性水平下擬合度良好，并提取其殘差序列，對殘差序列進(jìn)行ADF檢驗，檢驗結(jié)果如表5，參考李子奈[11]《計量經(jīng)濟(jì)學(xué)》第四版殘差協(xié)整檢驗的標(biāo)準(zhǔn)，得出5%的顯著性水平下協(xié)整的ADF檢驗臨界值為-3.662568，10%的顯著性水平下協(xié)整的ADF檢驗臨界值為-3.255222。本文在5%的顯著性水平下ADF值為-4.107833，小于臨界值，于是拒絕殘差序列含有一個單位根的原假設(shè)。進(jìn)而得出殘差序列是平穩(wěn)的結(jié)論，因此，LNRURUAL和LNIFI含有長期穩(wěn)定的均衡關(guān)系。

表5 殘差序列的ADF檢驗結(jié)果

(五)格蘭杰因果關(guān)系檢驗

格蘭杰因果檢驗用來檢驗變量之間是否具有因果關(guān)系，檢驗結(jié)果如表6所示，在LNRURUAL函數(shù)中，LNRURUAL作為被解釋變量，LN(IFI)作為解釋變量，統(tǒng)計值為30.74057，在1%的水平上構(gòu)成了格蘭杰因果關(guān)系。在LN(IFI)函數(shù)中，LN(IFI)作為被解釋變量，LNRURUAL作為解釋變量，在5%的顯著性水平上也構(gòu)成了格蘭杰因果關(guān)系，這說明，兩者互為格蘭杰因果關(guān)系，普惠金融能影響鄉(xiāng)村振興的發(fā)展，同理，鄉(xiāng)村振興的發(fā)展也會促進(jìn)普惠金融的進(jìn)一步發(fā)展。

表6 格蘭杰因果檢驗結(jié)果

(六)VAR模型穩(wěn)定性檢驗

協(xié)整檢驗方法檢驗了普惠金融和鄉(xiāng)村振興兩個變量之間的長期均衡關(guān)系屬于橫向研究，而VAR模型用來檢驗在時間變化之下兩個變量之間的動態(tài)關(guān)系，屬于縱向研究。本文用LNRURUAI和LN(IFI)兩個變量建立VAR滯后二階模型，該模型的參數(shù)估計結(jié)果為：

lnRURUAL=(-0.032648)*lnRURUAL(-1)+0.22588*lnRURUAL(-2)-0.035480lnIFI(-1)+0.320214lnIFI(-2)-0.724095

lnIFI=2.050387*lnRURUAL(-1)-1.048865*lnRURUAL(-2)+0.762251lnIFI(-1)-0.277750lnIFI(-2)+0.879978

對模型的穩(wěn)定性進(jìn)行檢驗，檢驗結(jié)果如圖1所示，發(fā)現(xiàn)所有根的倒數(shù)的模均小于1，并且根的倒數(shù)的模落在單位圓內(nèi)，說明該模型是穩(wěn)定的。

圖1 VAR穩(wěn)定性檢驗

(七)脈沖響應(yīng)分析

根據(jù)所建立的VAR模型建立LNRURUAL和LNIFI脈沖響應(yīng)函數(shù)，在VAR模型中，脈沖響應(yīng)函數(shù)的定義是，一個內(nèi)生變量的變動對另一內(nèi)生變量的影響程度。在圖2第一部分描繪的是普惠金融作為沖擊波對鄉(xiāng)村振興的影響。

由圖2左圖可知，在第一期時，面對LN(IFI)的沖擊，LNRURUAL并沒有立刻進(jìn)行回應(yīng)，第一期的響應(yīng)值為零，之后在第二期開始下降為負(fù)數(shù)，響應(yīng)值為-0.035%，而后開始迅速上升，上升到第三期到達(dá)頂峰，響應(yīng)值為0.052%。之后隨著LNIFI的沖擊呈現(xiàn)總體的下降趨勢，最終穩(wěn)定在0.022%。整體而言，對于普惠金融的發(fā)展，剛開始會抑制鄉(xiāng)村振興的發(fā)展，而后在兩年內(nèi)使鄉(xiāng)村振興水平達(dá)到最大化，之后會一點點下降，最終穩(wěn)定在某一水平，普惠金融對鄉(xiāng)村振興的發(fā)展具有正向效應(yīng)。

圖2右圖反映了鄉(xiāng)村振興作為沖擊波給普惠金融帶來的影響。鄉(xiāng)村振興作為一個負(fù)向的沖擊波沖擊普惠金融時，普惠金融在第一期便做出反應(yīng)，響應(yīng)值為-0.23%，之后一直上升在第三期達(dá)到最大值為-0.03%，在第四期有下降的趨勢，第五期繼續(xù)上升，最終穩(wěn)定在-0.04%。從整體來看，鄉(xiāng)村振興的發(fā)展對普惠金融的發(fā)展有反向作用，并且這種作用會隨著時間的推移會逐漸減少并趨于零。也就是說，當(dāng)政府大力發(fā)展鄉(xiāng)村振興時將錢投入鄉(xiāng)村的建設(shè)中，只是響應(yīng)國家號召，并沒有對地方金融產(chǎn)生真正的影響，或者說普惠金融發(fā)展更多是響應(yīng)政府推動經(jīng)濟(jì)增長而非鄉(xiāng)村振興的需要[9]。

圖2 脈沖響應(yīng)圖像

(八)方差分解

脈沖響應(yīng)函數(shù)描述了模型中某一個內(nèi)生變量一個單位的沖擊給其他變量所帶來的影響，是一種絕對效果的描述，利用方差分解可描述每個變量的更新對VAR系統(tǒng)變量影響的貢獻(xiàn)度，是一種相對效果的描述。用EViews對LNRURUAL、LN(IFI)進(jìn)行方差分解可得到如下結(jié)果，詳見表7。其中，表左部分是對內(nèi)蒙古鄉(xiāng)村振興指數(shù)的方差分解，右部分是對內(nèi)蒙古普惠金融指數(shù)的方差分解。

表7 方差分解結(jié)果

從內(nèi)蒙古地區(qū)鄉(xiāng)村振興指數(shù)的方差分解可以看出，在第一期，鄉(xiāng)村振興主要受自身波動的影響，貢獻(xiàn)率為100%，隨著滯后期的增加，鄉(xiāng)村振興受自身波動的影響逐漸降低，到第十期趨近平穩(wěn)，鄉(xiāng)村振興自身的貢獻(xiàn)率最終穩(wěn)定在55%。普惠金融對鄉(xiāng)村振興的貢獻(xiàn)率在第一期為零，隨著滯后期的增加，普惠金融的貢獻(xiàn)也在增加，在第十期的時候貢獻(xiàn)率最大為44.78%，說明普惠金融對鄉(xiāng)村振興的促進(jìn)作用在逐漸增加。

對普惠金融進(jìn)行方差分解可以看出，普惠金融受鄉(xiāng)村振興波動影響較大，在第一期，鄉(xiāng)村振興的貢獻(xiàn)率為62.7%，普惠金融的貢獻(xiàn)率為37.27%，隨著滯后期的增加，鄉(xiāng)村振興的貢獻(xiàn)率逐漸降低，最后降低在51%左右。而普惠金融自身的貢獻(xiàn)率卻在一直上升，最大貢獻(xiàn)率為48.56%，最終穩(wěn)定在48%左右的水平。

四、結(jié)論與啟示建議

本文運用2010-2019年的時間序列數(shù)據(jù)，利用熵值法建立了內(nèi)蒙古普惠金融和鄉(xiāng)村振興的評價指標(biāo)，運用VAR向量自回歸模型來實證分析內(nèi)蒙古自治區(qū)普惠金融和鄉(xiāng)村振興的關(guān)系，得出以下結(jié)論：1.內(nèi)蒙古近十年來普惠金融和鄉(xiāng)村振興發(fā)展水平雖然初始較低，但發(fā)展態(tài)勢良好，一直處于上升趨勢。2.實證結(jié)果顯示，鄉(xiāng)村振興與普惠金融之間相互影響，普惠金融對鄉(xiāng)村振興具有顯著正向效用，進(jìn)一步通過方差分解得出普惠金融對鄉(xiāng)村振興的貢獻(xiàn)率為44.78%，在普惠金融中主要通過保險深度和存款深度對鄉(xiāng)村振興產(chǎn)生影響。而鄉(xiāng)村振興初期對普惠金融有反向作用，隨著滯后期的增加，反向作用逐漸減少為零。

基于以上結(jié)論，本文提出促進(jìn)內(nèi)蒙古鄉(xiāng)村振興發(fā)展水平的建議。

第一，促進(jìn)收入分配公平，加強(qiáng)生態(tài)文明建設(shè)。通過前面的分析，筆者發(fā)現(xiàn)，在影響鄉(xiāng)村振興的各種指數(shù)中，生態(tài)宜居指數(shù)占比最高，因此要想提高鄉(xiāng)村振興水平，就要繼續(xù)加強(qiáng)內(nèi)蒙古農(nóng)村的生態(tài)文明建設(shè)，讓生態(tài)宜居水平更高。內(nèi)蒙古的森林覆蓋率為20%，而全中國的森林覆蓋率為21.63%，在全國來說這一森林覆蓋率并不是很高，再加上內(nèi)蒙古西部地區(qū)存在沙漠和土地荒漠化現(xiàn)象，這一森林覆蓋水平是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的，要繼續(xù)進(jìn)行綠化等措施，防風(fēng)固沙，使農(nóng)村地區(qū)生態(tài)環(huán)境改善，使農(nóng)村真正成為安居樂業(yè)的家園。

第二，提高保險密度和貸款密度，增加銀行和保險機(jī)構(gòu)金融服務(wù)的使用。金融機(jī)構(gòu)作為金融服務(wù)的供給方，應(yīng)該加大在農(nóng)村地區(qū)的金融投入力度，增加農(nóng)民對金融服務(wù)的可得性，應(yīng)該在每個鎮(zhèn)設(shè)立一個銀行服務(wù)網(wǎng)點，每個村設(shè)立一個自主柜員機(jī)，在偏遠(yuǎn)地區(qū)設(shè)立金融服務(wù)站，建立一個全方位、多層次、有差異、覆蓋廣的金融體系，積極鼓勵農(nóng)民參加金融活動，開展金融下鄉(xiāng)活動，宣講金融知識，提高農(nóng)民參與金融活動的熱情。而農(nóng)民作為金融服務(wù)的需求方，要主動提高金融知識素養(yǎng)，尋找降低成本的機(jī)會。

第三，政府政策傾斜，優(yōu)化金融資源配置。少數(shù)民族邊疆地區(qū)一直是金融排斥的高發(fā)區(qū)，這里的農(nóng)牧民由于金融知識的缺乏、生活水平有限，融資成本較高，融資途徑單一，資金不足使得很多項目在農(nóng)牧民區(qū)域難以開展。因此需要通過普惠金融制度和產(chǎn)品創(chuàng)新來打通農(nóng)村新型經(jīng)營主體和農(nóng)戶獲得資金的渠道，同時，國家政策性貸款適當(dāng)向農(nóng)村地區(qū)傾斜。政府要構(gòu)建針對鄉(xiāng)村振興相關(guān)金融機(jī)構(gòu)貸款的風(fēng)險防控體系。比如建立農(nóng)村新型經(jīng)營主體和農(nóng)戶的信用評級制度、小組聯(lián)保制度、政府風(fēng)險補(bǔ)償基金和風(fēng)險熔斷機(jī)制等。

第四，盤活資金，激發(fā)鄉(xiāng)村振興動力。政府和金融機(jī)構(gòu)聯(lián)合起來，讓農(nóng)民不僅“借得到”錢，還能“用得好”錢，要充分發(fā)揮農(nóng)民的能動性和首創(chuàng)精神，加強(qiáng)農(nóng)村的產(chǎn)業(yè)融合，政府和群眾可以提供創(chuàng)意，比如建立農(nóng)村電商直播平臺、農(nóng)村產(chǎn)業(yè)園、農(nóng)村旅游園等項目，讓籌集到的資金流動起來，盤活各種生產(chǎn)要素，幫助打造地方特色產(chǎn)業(yè)的“領(lǐng)頭雁”，培養(yǎng)鄉(xiāng)村企業(yè)，推動當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)的發(fā)展，持續(xù)推動鄉(xiāng)村振興發(fā)展。

第五，促進(jìn)內(nèi)蒙古自治區(qū)普惠金融與鄉(xiāng)村振興的均衡協(xié)調(diào)發(fā)展。要解決鄉(xiāng)村振興問題，最重要的是解決人才、土地、資金的問題。人才是地方發(fā)展的根本，能為經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供源源不斷的生產(chǎn)力，應(yīng)該建立城鄉(xiāng)人才流動機(jī)制，讓人才流動起來，讓每個人都有機(jī)會參與農(nóng)村的建設(shè)；完善農(nóng)村服務(wù)人員福利機(jī)制；立足農(nóng)村現(xiàn)狀，促進(jìn)教育公平，使更多人享受到教育帶來的正外部性，普遍提升人力資本的質(zhì)量。而資金作為農(nóng)村的人才引進(jìn)和利用農(nóng)村土地振興農(nóng)村的媒介，其重要性不言而喻。通過普惠金融為農(nóng)民提供公平、便捷的資金支持，使農(nóng)民獲得生產(chǎn)的啟動資金，通過存款服務(wù)來增值財富，通過各類保險服務(wù)保障醫(yī)療，提高風(fēng)險抵抗力。因此在實施鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的過程中要注重普惠金融與鄉(xiāng)村振興的協(xié)調(diào)性，促進(jìn)兩者的均衡發(fā)展。