供给侧结构性改革背景下农村金融资源差异化配置模式研究

作者:王慧;潘超;魏晨 刊名:商业经济 上传者:郑颖平

【摘要】随着农村经济发展,农村经济金融指标的差异性在各区域呈现多样化。传统的分类方法已不能反映经济发展的差异,因此需要重新划分农村区域板块,作为农村金融发展模式的选择依据。依据投入一产出法建立资源配置效率计算的模型,综合分析农村金融资源配置的效率。同时采用系统聚类法,运用SPSS21.0将各省(自治区、直辖市)农村金融发展水平进行聚类分析。结合主成分分析和聚类分析,得出农村金融资源差异化配置模式,农村经济金融资源效率发达的高水平地区,应采用市场导向型农村金融资源配置模式;其中等水平的地区,应采用政府一市场双导向型配置模式;其低水平地区,应采用政府导向型配置模式。进而充分发挥农村金融的支农作用,助力农业供给侧改革,促进区域农村经济与金融的协调发展.

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2017年中央提出:稳步推进农业供给侧结构性改革,紧紧围绕市场需求变化,以增加农民收入、保障有效供给为主要目标,促进农业农村发展由过度依赖资源消耗、主要满足量的需求,向追求绿色生态可持续、更加注重满足质的需求转变。“三农”问题是全面建设小康社会和精准扶贫的关键,针对新农村建设的重要战略调整,实施了一系列强有力的支农惠农政策。近几年国家加大了金融支农力度,但农业生产区域布局结构与资源禀赋条件不协调的现实仍然存在,农村金融资源利用效率不高,供给需求存在资源配置问题,如何发挥农村金融服务能力,助力精准扶贫成为近几年学术界研究的重要课题。一、农村金融资源配置效率评价模型的构建本文结合农村金融资源的供给与农村经济产出两方面来研究农村金融资源配置效率。(一)指标选取1.投入指标的选取金融资源投入指标的设定主要考虑农业供给改革的几个方面,一般包括资金(货币和信用)、机构组织、制度、人力等资源的投入。这里基于指标的完整性及代表性,选取7个金融经济投入指标,具体指标见表1。2.产出指标的选取根据农村经济、社会发展状况,评价一个地区农村金农村金融资源配置效率符号指标名称投入指标T1人均农户贷款(万元/人)T2农村人均城市企业及各类组织涉农贷款(万元/人)T3人均农村企业及各类组织贷款(万元/人)T4人均农户固定资产投资额(万元/人)T5人均农业机械总动力(千瓦/人)T6小型农村金融机构营业网点密度(个/万人)T7小型农村金融机构从业人员密度(个/万人)产出指标C11-农村居民家庭恩格尔系数(%)C2人均农林牧渔业总产值(万元)C3农民人均纯收入(万元)C4人均乡镇企业增加值(万元/人)C5城镇化率(%)融资源配置效率可以通过一个或多个经济指标评价资金配置的绩效优劣即产出,所以选取了以下5个产出指标,其中,恩格尔系数是反向指标,实际运用时用1减去其实际数值转换成正向指标。具体的指标评价体系见表1。表1农村金融资源配置效率评价指标体系(二)研究数据采集1.数据说明横向数据方面:采用静态分析即横截面数据分析,所研究的数据跨度为2014-2015年,考虑金融资源支持农业经济的滞后性,金融资源数据采用2014年数据,经济产出指标采用2015年数据,具体数据见表2,为保持数据的平稳性,其中几个缺失数据采用均值填补。纵向数据方面选取31个省(自治区、直辖市)数据:(1)东部沿海地区:北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、广西、海南(12个省、区、市)。(2)中部内陆地区:山西、内蒙古、吉林、黑龙江、安徽,江西、河南、湖北、湖南、重庆(10个省、区、市)。(3)西部边远地区:四川、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆(9个省、区、市)。表2投入-产出指标原始数据由于各指标的水平和量纲不同,在实证分析前需对原始数据进行标准化处理,标准化公式为:Dk=Xik-X軍k滓k(i=1,2,…,6,k=1,2,…,12;i表示第i地区,k表示第k项指标),其中:Dik表示第i个地区第k项指标处理后数据;Xik表示第i个地区第k项指标的原始数据;Xk表示k项指标的平均值,受篇幅限制,不再列出标准化数据。2.数据来源农村金融资源数据包括人均农户贷款(万元/人)、农村人均城市企业及各类组织涉农贷款(万元/人)、农村人均企业及各类组织贷款(万元/人)、小型农村金融机构营业网密度(个/万人)、小型农村金融机构从业人员密度(个/万人),取自万德资讯数据库。经济数据包括人均农户固定资产投资额(万元)取自国家统计局网,人均农业机械总动力(千瓦/人),城镇化率、恩格尔系数取自中国

参考文献

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