摘要：本文選取2019年中國地級市的農(nóng)村商業(yè)銀行和農(nóng)業(yè)龍頭企業(yè)相關(guān)指標(biāo)的面板數(shù)據(jù)，利用耦合模型和空間相關(guān)性對全國農(nóng)村商業(yè)銀行與農(nóng)業(yè)龍頭企業(yè)之間的耦合度和耦合協(xié)調(diào)度進(jìn)行了分析。結(jié)果表明：中國絕大部分地區(qū)的農(nóng)業(yè)龍頭企業(yè)與農(nóng)村商業(yè)銀行出于一個低耦合時期和中度耦合時期，這表明在我國經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展的過程中，農(nóng)村金融服務(wù)質(zhì)量與農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展速度不匹配。

關(guān)鍵詞：農(nóng)村商業(yè)銀行;農(nóng)業(yè)龍頭企業(yè);耦合度;耦合協(xié)調(diào)度

引言

隨著國家改革開放的深入，社會主義市場經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，國內(nèi)孕育出許多農(nóng)業(yè)龍頭企業(yè)。農(nóng)業(yè)龍頭企業(yè)的出現(xiàn)能夠帶動廣大農(nóng)村地區(qū)的經(jīng)濟(jì)不斷向前發(fā)展，它們是農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的加速器。同時，農(nóng)業(yè)龍頭企業(yè)的快速發(fā)展離不開金融的支持。然而，中國農(nóng)村的金融發(fā)展落后于城市的金融發(fā)展，而為農(nóng)業(yè)龍頭企業(yè)提供金融服務(wù)的農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)主要是農(nóng)村商業(yè)銀行。因此，研究農(nóng)村商業(yè)銀行與農(nóng)業(yè)龍頭企業(yè)之間的耦合程度能夠有效的得出二者之間的服務(wù)匹配程度，從而促進(jìn)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，進(jìn)而促進(jìn)中國經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。

文獻(xiàn)綜述

目前學(xué)者們在農(nóng)村金融與農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)耦合方面的研究幾乎沒有，但對于農(nóng)村金融與農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)的研究比較多。對于農(nóng)村金融區(qū)域差異方面的研究，Kellee S.Tsai（2005）從中國和印度兩個發(fā)展中國家的農(nóng)村非正規(guī)金融方面進(jìn)行研究，最后得出結(jié)論，地方市場經(jīng)濟(jì)與政治的分割及區(qū)域信息的不對稱制約了發(fā)展中國家農(nóng)村信貸業(yè)務(wù)的進(jìn)一步發(fā)展;Kaplanis、Brealey（1996）和Buch（2000）通過研究顯示，市場機(jī)會是銀行設(shè)點(diǎn)布局的動因，隨著一地市場容量增大，銀行在此地設(shè)點(diǎn)的意愿就會增強(qiáng)。研究還進(jìn)一步考察了影響市場機(jī)會的因素，即經(jīng)濟(jì)總量和金融市場發(fā)育情況。農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整方面的研究，胡培紅、吳映梅（2020）通過應(yīng)用DSSM模型，分析了保山市農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)演進(jìn)狀態(tài)及其部門競爭力，針對性的提出保山市高原特色農(nóng)業(yè)發(fā)展的對策思路。

研究方法

（一）耦合度模型

本文構(gòu)建的農(nóng)村商業(yè)銀行與農(nóng)業(yè)龍頭企業(yè)耦合度模型如下：

其中、分別代表農(nóng)村商業(yè)銀行綜合指數(shù)和農(nóng)業(yè)龍頭企業(yè)綜合指數(shù)，。C是農(nóng)村商業(yè)銀行與農(nóng)業(yè)龍頭企業(yè)綜合指數(shù)的耦合度，C的取值位于[0，1]。當(dāng)耦合度C=0時耦合度最小，表示該地區(qū)農(nóng)村商業(yè)銀行與農(nóng)業(yè)龍頭企業(yè)之間處于一個不相關(guān)的狀態(tài);當(dāng)耦合度C=1時耦合度最大，表示該地區(qū)的農(nóng)村商業(yè)銀行與農(nóng)業(yè)龍頭企業(yè)之間處于一個良性耦合共振的狀態(tài)，二者匹配程度極高。

（二）耦合協(xié)調(diào)度模型

本文通過利用耦合協(xié)調(diào)度來體現(xiàn)農(nóng)村商業(yè)銀行與農(nóng)業(yè)龍頭企業(yè)之間的協(xié)調(diào)水平，計(jì)算公式如下：

其中，C為農(nóng)村商業(yè)銀行與農(nóng)業(yè)龍頭企業(yè)的耦合度;D為農(nóng)村商業(yè)銀行與農(nóng)業(yè)龍頭企業(yè)之間的耦合協(xié)調(diào)度;T為耦合協(xié)調(diào)發(fā)展水平的協(xié)調(diào)指數(shù);、分別代表農(nóng)村商業(yè)銀行綜合指數(shù)和農(nóng)業(yè)龍頭企業(yè)綜合指數(shù);α為農(nóng)村商業(yè)銀行的綜合指標(biāo)權(quán)重，β為農(nóng)業(yè)龍頭企業(yè)的綜合指標(biāo)權(quán)重，在參考相關(guān)資料的基礎(chǔ)上α=0.5，β=0.5。

農(nóng)村商業(yè)銀行與農(nóng)業(yè)龍頭企業(yè)之間耦合協(xié)調(diào)狀況

（一）農(nóng)村商業(yè)銀行與農(nóng)業(yè)龍頭企業(yè)之間耦合度特征

根據(jù)耦合度模型測算出2019年中國各個地級市的耦合度值，通過ArcGIS軟件的熱點(diǎn)分析方法將測算值與空間分析單元進(jìn)行空間鏈接，形成2019年中國農(nóng)村商業(yè)銀行與農(nóng)業(yè)龍頭企業(yè)耦合度空間分布圖。

農(nóng)村商業(yè)銀行與農(nóng)業(yè)龍頭企業(yè)之間耦合度高值區(qū)主要集中在中國東部地區(qū)，耦合度低值區(qū)主要集中在西部欠發(fā)達(dá)地區(qū);整體上中國農(nóng)村商業(yè)銀行與農(nóng)業(yè)龍頭企業(yè)的耦合度在空間上呈現(xiàn)“東高西低”的空間格局特征，區(qū)域差異顯著。

農(nóng)村商業(yè)銀行與農(nóng)業(yè)龍頭企業(yè)之間耦合協(xié)調(diào)度狀況

根據(jù)耦合協(xié)調(diào)度的公式測算出2019年中國各地級市的耦合協(xié)調(diào)度，通過ArcGIS軟件中的熱點(diǎn)分析方法將測算值與空間分析單元進(jìn)行空間鏈接，形成2019年中國農(nóng)村商業(yè)銀行與農(nóng)業(yè)龍頭企業(yè)耦合協(xié)調(diào)度空間分析圖。

在空間分布上，農(nóng)村商業(yè)銀行與農(nóng)業(yè)龍頭企業(yè)的耦合協(xié)調(diào)度與其耦合度具有一定的關(guān)聯(lián)性，耦合協(xié)調(diào)度的高值區(qū)與耦合度的高值區(qū)大部分分布在中國的東部地區(qū)，低值區(qū)分布在中國西部地區(qū)。耦合協(xié)調(diào)度的分布整體上也呈現(xiàn)出一種“東高西低”的空間分布格局，這與耦合度的空間分布格局基本一致。

結(jié)論與政策意見

本文得到結(jié)論如下：

農(nóng)村商業(yè)銀行與農(nóng)業(yè)龍頭企業(yè)之間的耦合程度地區(qū)差異明顯，進(jìn)而可以得出農(nóng)村金融與農(nóng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展之間的耦合程度地區(qū)差異顯著，在空間維度上呈現(xiàn)出“東高西低”的分布特征。

（2）農(nóng)村商業(yè)銀行與農(nóng)業(yè)龍頭企業(yè)是農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的重要支撐部分，研究農(nóng)村商業(yè)銀行與農(nóng)業(yè)龍頭企業(yè)的耦合程度可以有效的得出二者之間發(fā)展的匹配程度，從另一方面可以反映出農(nóng)村金融體系是否為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)變提供高效的服務(wù)，可以為農(nóng)村金融與農(nóng)村產(chǎn)業(yè)協(xié)調(diào)發(fā)展提供方向，拓寬農(nóng)村資源配置的途徑。

參考文獻(xiàn)

[1]Kellee S.Tsai.The Local Political Economy of Informal Finance and Microfinance in Rural China and India [J].Imperfect Substitutes，2005，（9）：18-57.

[2]Brealey，R.A.and E.C.Kaplanis.The Determination of Foreign Banking Location [J].Journal of International Money and Finance，1996，15：577-597.

[3]Buch，C.M..Why Do Banks Go Abroad- Evidence from German Data [J].Financial Markets，Institutions and Instruments，2000，9（1）：33- 67.

[4]郝慧娟.我國農(nóng)村金融發(fā)展的區(qū)域差異與對策分析[J].農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)，2014（8）：96-97.

[5]胡培紅，吳映梅.省域視角下保山市農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)演進(jìn)研究——基于DSSM模型[J].商丘師范學(xué)院學(xué)報(bào).2020（6）：42-46.

[6]張永華.基于鄉(xiāng)村綠色發(fā)展理念的農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化驅(qū)動力分析[J].中國農(nóng)業(yè)資源與區(qū)劃.2019（4）：22-27.

[7]重慶市鄉(xiāng)村三生空間功能耦合協(xié)調(diào)的時空特征與格局演化[J].地理研究.2018（6）：1101-1114

作者簡介：

張兆艷（1997.01-），性別：女，民族：漢，籍貫：山東青島，學(xué)歷：研究生，研究方向農(nóng)村金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級