长三角地区农业全产业链发展...支持效率时空分异与机制研究_朱道才.pdf

第 36 卷第 3 期2023 年 6 月南京理工大学学报(社会科学版)Journal of Nanjing University of Science and Technology(Social Sciences)Vol 36 No 3Jun 2023收稿日期:2023 02 25作者简介:朱道才(1966)，男，安徽和县人，安徽财经大学经济学院教授，博士生导师，理学博士;研究方向:乡村振兴与区域发展。基金项目:安徽省高校科研计划重大项目“数字赋能革命老区乡村振兴的机制和实现路径研究”(2022AH040084);安徽财经大学研究生科研基金项目“农业全产业链发展的金融支持研究”(ACYC2021343)本文引文格式:朱道才，王梦 长三角地区农业全产业链发展金融支持效率时空分异与机制研究 J 南京理工大学学报(社会科学版)，2023(3):24 33DOI 编码:10 19847/j ISSN1008 2646202303 003长三角地区农业全产业链发展金融支持效率时空分异与机制研究朱道才，王梦(安徽财经大学 经济学院，安徽 蚌埠 233030)摘要:提升农业全产业链发展金融支持效率能够有效发挥金融赋能现代农业发展作用，对于促进乡村产业振兴有着重要意义，是社会各界关注的热点。文章依据实地调研与统计数据，利用 DEABCC 模型、Malmquist 指数模型研究金融支持农业全产业链发展效率的时空分异性与机制，认为:长三角地区农业全产业链发展金融支持效率整体较高，但呈现时空分布不均衡特征，技术效率不足是制约长三角地区农业全产业链金融支持效率的主要因素。因此，应保持良好发展态势，使金融支持精准对接乡村振兴;实施差异化策略，加大效率薄弱地区金融投入;降低管理体制方面的壁垒，促进技术创新。关键词:全产业链;金融支持;现代农业;长三角地区中图分类号:F062 5文献标志码:A文章编号:1008 2646(2023)03 0024 10一、问题的提出党的十八大以来，以习近平同志为核心的党中央高度重视“三农”工作。习近平总书记强调指出，实施乡村振兴战略，必须把确保重要农产品特别是粮食供给作为首要任务，把提高农业综合生产能力放在更加突出的位置，把“藏粮于地、藏粮于技”真正落实到位。2021 年中央一号文件明确提出打造农业全产业链，并强调中央财政继续统筹推进国家现代农业产业园、农业产业强镇、优势特色产业集群等农业一体化项目建设，为农民增收、农村就业、农村经济发展开辟了新的道路。2022 年农业农村部印发关于加快农业全产业链培育发展的指导意见，明确提出农业全产业链发展方向、目标和任务，加强行政引导、政策扶持以及实施差异化发展，构建人、地、财、物信息直通车机制，促进全产业链素质整体跃升。目前，现代农业全产业链发展过程中，金融支持力度不够、金融引导绿色发展不足，受限于农业产业化发展程度、农业内外部分工水平以及农业现代化发展阶段，1 影响优质农产品供给和农民收入进一步增加。所以，研究探索农业全产业链发展的金融支持具有非常重要的现实意义和实践价值。国内外学者对现代农业全产业链发展金融支持情况进行了大量深入的探讨，其中主要就现代农业发展与金融支持的关系、金融支持现代农业发展的42现状1 4、存在问题5 6、制约因素7、支持方式8，9、支持重点10，11 和支持效果12 等问题进行了探讨。大量金融政策支持农业发展的比较静态分析结果显示，中国农业外部资金投入对农业生产总值有显著影响，过紧的金融政策对农业有不利的影响。11 以 DEAMalmquist 全要素生产率指数为理论工具的研究得出结论:金融支持对各产业发展支持总体有效，但效益不同，产业的支持效率不尽相同，给予发展潜力大的增长产业的支持水平明显高于对衰退行业的支持，对农村人均纯收入和农村固定资产投资有明显的正向效应。然而，年度数据具有不稳定性、金融市场环境具有不确定性、财政政策具有时滞性，13 且支持力度、支持结构和支持效率不高。利用农业贷款、农业财政支出和粮食产量的数据进行的研究发现:银行信贷是解决农业发展资金需求的主力，主产区粮食生产量受到涉农贷款和农业税收支出的影响，且均为正向影响，其中粮食生产受农业贷款影响作用更为明显。14 财政支出对农村居民消费的影响方向以及影响程度存在区域差异，15 同时得出农业保险覆盖范围不大，财政补贴力度尚待加大，财政支持资金应更多用于农业基础设施和科学领域等方面的结论。综上所述，国内外学者对现代农业金融支持进行了较为全面深入的研究，相关研究提供了有益的理论和方法借鉴。但农业全产业链发展金融支持研究比较缺乏，以往研究大多考虑农业经营主体的基本特征和金融支持基本要素支持情况，缺乏针对财政资本、信贷资金和农业保险等关键金融因素对农业全产业链发展情况影响的研究，尤其缺少对长三角地区农业全产业链发展金融支持的系统研究。长三角地区是中国经济发达地区，农业现代化发展水平相对较高，金融创新改革处于全国前列。长三角一体化发展战略是习近平总书记亲自谋划、亲自部署、亲自推动的国家战略。党的二十大报告中明确提出“着力推进城乡融合和区域协调发展，推动经济实现质的有效提升和量的合理增长”。但长三角地区金融发展依然存在区域不平衡、市场结构不合理、金融资源配置效率较低等问题，难以支持长三角地区农业全产业链发展，尚不能完全适应长三角区域一体化发展重大国家战略要求。鉴于此，文章学习贯彻党的二十大报告精神和习近平总书记关于“三农”问题重要论述精神，以长三角 3 省 1 市共计 41 市的农业情况为研究对象，在中外农业全产业链发展相关文献归纳整理基础上，构建农业全产业链发展金融支持效率评价体系，依据 20112021 年调研与统计数据，利用 DEA 方法评价长三角地区农业全产业链发展金融支持效率，分析静态效率和动态效率的时空分异和机制，在归纳总结基础上，提出促进现代农业全产业链发展金融支持的政策措施。二、研究对象与研究方法1 研究对象与发展现状长三角地区是中国经济最具活力、最为开放和创新的地区之一，同时也是重要农产品的主产区和主销区。加快推进农业全产业链发展，有助于发挥农业多种功能、开拓乡村多元价值、拓展农民就业空间、拓宽农民致富渠道、促进农业现代化;金融支持农业全产业链发展与党的二十大报告所强调指出的“加快建设农业强国”高度契合，对于推进农产品价值提升、增强农业发展韧性、有效发挥金融对乡村振兴的赋能效应、持续促进农村经济高质量发展意义重大。当前农业全产业链正处于快速发展期，伴随着农业现代化进程的持续推进，金融支持农业全产业链发展的结构、过程与机制发生较大变化。现阶段，中国仍面临诸多制约农业现代化发展的因素，必须审时度势、及时补齐短板、提升农业附加值，更好推动农业全产业链稳定和持续发展。因此文章选取长三角地区农业全产业链发展金融支持效率作为研究对象，分析长三角地区农业全产业链发展金融支持问题，为促进长三角一体化现代农业高质量发展提供重要参考价值。(1)长三角地区农业全产业链发展不断提升党的十八大以来，随着中央强农富民政策逐步落实，长三角地区现代农业快速发展，农业产业链、价值链不断提升，粮食产量连续增加，优质农产品呈现供销两旺态势。近年来，长三角地区农业经济总量持续增长。2016 年长三角 3 省 1 市共实现农业增加值约 8 721 67 亿元，2020 年长三角 3 省 1 市共实现农业增加值约 9 993 97 亿元，农业全产业链增加值超过 2 万亿元，在全国农业52经济总量中的比重超 12%，在我国农业经济发展中发挥了重要作用。(2)长三角一体化发展金融支持持续改善近年来，随着金融支持农业力度加大，涉农资金呈现逐年增长态势。数据显示，截至 2021 年底，全国农业贷款余额为 43 21 万亿人民币。与2020 年底相比，增长 11 83%，农业贷款余额为8 88 万 亿 人 民 币，与 2020 年 底 相 比 增 长17 48%，超过全部贷款平均增速 6 19 个百分点。2021 年，1 78 亿户次农户共受到 4 72 万亿农业保险保障。长三角地区陆续引入综合金融政策、支持机制以及产品服务等，结合各地区基础资源，发挥比较优势，以联合贷款、银团贷款、集合债券等形式，引导金融资源在更大范围内进行流动，为长三角地区的县域经济、乡村振兴、“三农”发展以及生态建设提供更充足、更持续的金融支持。16 上海市、江苏省和浙江省明确两省一市共同出资设立示范区先行启动财政专项资金，积极争取财政支持，加大金融创新力度，扩大金融领域开放程度，大力发展绿色金融。安徽省综合运用贷款贴息、融资担保、农业保险、融资奖励等金融工具，为“三农”高质量发展再添新动力、注入新活力。(3)长三角地区金融支持农业发展模式不断优化长三角地区通过设立乡村振兴专项引导基金，因地制宜探索投融资运作模式，吸引社会资本下沉到农村地区，全面推进乡村振兴战略。不断完善政策管理机制，部分财政补贴从支持农民和新型农业企业转向支持金融机构，降低金融机构借贷成本，鼓励金融机构放贷;结合地方分级监管，引导和鼓励小微企业进入市场，获得市场准入。基于计划发展与规避风险相结合以及国家有效支持与市场正常运作相结合的原则，完善农业融资、信贷担保和农业保险机制，减少农业风险的潜在损失，实现“三农”投资的可预期、可盈利和可持续发展。2 研究方法农业全产业链发展金融支持效率评价方法主要有主成分分析法、数据包络分析法(DEA)、模糊评价法等，其中数据包络分析是比较常用的方法。数据包络分析在具体应用时包括 CCR 与BBC 两种模型。CCR 模型假设规模报酬不变，国外学者对仅讨论固定规模效益的 CCR 模型进行扩展，17 提出 BCC 模型。18 BCC 模型考虑在可变规模收益(VRS)情况下，将技术效率(CRSTE)分解成纯技术效率(VRSTE)和规模效率(SCALE)。DEAMalmquist 指数法通过对数据进行整体分析和纵向对比，得出动态效率变化趋势，使效率更为细化。具体而言，Malmquist 指数可分解为技术进步指数和技术效率变化指数，其中技术效率变化指数还可以进一步分解成纯技术效率(管理和技术等因素影响的生产效率)和规模效率(规模因素影响的生产效率)。19 文章基于规模报酬可变的假设，从省域宏观尺度和省辖市域微观尺度，静态和动态相结合，采用 DEABCC 模型，从静态角度对长三角 41 个城市的农业生产效率进行评价。运用 Malmquist 指数从动态角度评价长三角41 个城市的金融支持农业全产业链效率的变化趋势，分析长三角地区农业全产业链发展金融支持效率时空分异和机制，探索进一步提升长三角农业全产业链发展金融支持效率的对策。3 变量选取与数据来源国内外学者在研究金融支持农业发展效率时，一般选取农业总产值作为产出变量，农业从业人员、农业机械总动力与耕地面积作为投入变量。考虑到文章研究重点为农业全产业链发展的金融支持效率，而金融支持主要包括财政、信贷、担保、保险、证券化等，农业全产业链涉及农业生产、加工、销售全部环节，20 因此，文章选取的产出变量分为生产、加工和销售三类指标，分别用农林牧渔业总产值、农林牧渔业增加值和农产品销售收入衡量农业全产业链产出;选取的投入变量分为财政、保险和信贷三类指标，依次用财政支持程度、信贷支持程度和农业保险深度代表财政、信贷和保险指标。考虑到数据系统性和可获得性，文章金融支持三类指标具体选择长三角地区 41 市农林水事务支出占农林牧渔业增加值的比重、农林牧渔业贷款余额占第一产业产值比重和保险保费收入占第一产业增加值比重，数据来源于实地调研与 3省 1 市及相关地市统计年鉴(20102022)、EPS统计平台、中国城市数据库和各省市级数据库。62中国银保监会，关于 2022 年银行业保险业服务全面推进乡村振兴重点工作的通知，2022 年 4 月。三、长三角地区农业全产业链发展金融支持效率时空分异农业发展支持政策，尤其是农业绿箱政策相对统一，一般由国家整体上来制定实施。农业支持政策效率通常从国家层面来进行综合分析，从省域尺度分级，从市场资源来进行协调配合，如财政奖补资金需要地方和项目来进行配套，或完全由市场来配置资源，如信贷资金、信用担保等。21 农业产业体系构建和产业链拓展，更多依赖于自然资源，而自然资源在市级范围内能形成较完整的系统，用以支持农业全产业链发展。1 农业全产业链发展金融支持效率省域宏观尺度分析随着长三角一体化上升为国家战略，长三角地区农业全产业链发展受到高度关注，金融支持力度逐渐加大。从省域宏观视角整体分析长三角3 省 1 市农业全产业链发展金融支持情况，有助于全面推进长三角区域的乡村振兴和农业农村现代化，进而实现长三角地区农业农村高质量发展。(1)省域宏观尺度农业全产业链发展金融支持效率静态分析利用 DEABCC 模型进行测度，得到 20112021 年长三角地区 3 省 1 市的农业全产业链发展金融支持的综合效率。其中对综合效率进行分解，得到农业全产业链发展金融支持的综合技术效率、纯技术效率和规模效率(表 1)。表 120112021 年长三角地区省域农业全产业链发展金融支持静态效率年份效率上海江苏浙江安徽2011综合技术效率1 0000 7510 7000 674纯技术效率1 0000 8520 7720 8012012规模效率1 0000 8960 9070 867综合技术效率1 0000 7590 6940 661纯技术效率1 0000 8540 7580 780规模效率1 0000 9050 9180 8692013综合技术效率1 0000 7630 6950 670纯技术效率1 0000 8550 7330 780规模效率1 0000 9090 9490 8772014综合技术效率1 0000 7720 7520 661纯技术效率1 0000 8170 7720 794规模效率1 0000 9510 9790 860续表 120112021 年长三角地区省域农业全产业链发展金融支持静态效率年份效率上海江苏浙江安徽2015综合技术效率1 0000 7640 6800 672纯技术效率1 0000 8150 7050 784规模效率1 0000 9440 9640 8752016综合技术效率1 0000 7570 7550 700纯技术效率1 0000 8300 8320 759规模效率1 0000 9240 9070 9202017综合技术效率1 0000 7510 7220 673纯技术效率1 0000 8080 8080 735规模效率1 0000 9420 8930 9162018综合技术效率1 0000 7540 7010 648纯技术效率1 0000 8000 8090 732规模效率1 0000 9540 8770 8852019综合技术效率1 0000 7600 6940 675纯技术效率1 0000 8050 7630 735规模效率1 0000 9550 9090 9162020综合技术效率1 0000 7980 6700 651纯技术效率1 0000 8140 6780 702规模效率1 0000 9840 9880 9282021综合技术效率1 0000 7150 7000 591纯技术效率1 0000 7150 7720 591规模效率1 0001 0000 9071 000从 20112021 年长三角地区 3 省 1 市农业全产业链发展金融支持的综合效率整体情况来看，上海市综合效率最高，其次是江苏、浙江和安徽省。上海市作为全球金融中心，金融产品和服务产出和效益高，金融支持农业全产业链发展的综合效率高，在 20112021 年间均达到 DEA 有效(效率值为 1)。江苏、浙江省毗邻上海市，受上海国际金融中心的辐射带动作用比较明显，金融支持综合效率较高。江苏省 20112014 年间综合技术效率上升，由 0 751 上升到 0 772，其中，规模效率上升趋势较为明显，由 0 896 上升至0 951;20152017 年间综合技术效率呈现少许下降趋势，由 0 764 降至 0 751;20182020 年间综合技术效率再次呈现上升趋势，且于 2020 年达到巅峰值 0 798;2021 年达到研究期内最低值0 715，但规模效率达最高值，表明当年综合技术效率低主要受限于纯技术效率。浙江省 20112015 年间整体综合技术效率呈现下降趋势，规模72效率呈现上升趋势;继 2016 年综合技术效率达到巅峰值 0 755 后，20162020 年综合技术效率再次呈现下降趋势，并于 2021 年有逐渐回升态势;通过对比分析可知，浙江省研究期内两个阶段综合技术效率下降均源于纯技术效率的下降。安徽省农业全产业链发展金融支持综合效率最低，且相比期初，20162021 年间综合技术效率在小幅波动下有较小下降趋势，纯技术效率低是制约效率提升的重要因素，与其经济发展水平、金融繁荣程度密切相关。22 长三角所在地区规模效率均在0 860 以上，说明研究期内长三角地区金融支持规模发展水平良好。(2)省域宏观尺度农业全产业链发展金融支持效率动态分析从静态分析来看，长三角地区 3 省 1 市农业全产业链发展金融支持综合效率省际差异较大且波动比较明显。为准确分析省域宏观尺度农业全产业链发展金融支持综合效率的变动趋势，文章利用 Malmquist 指数模型进行金融支持技术进步效率和技术效率动态分析，并进行综合效率的动态分解(表 2)。表 220112021 长三角地区省域农业全产业链发展金融支持动态效率地区技术效率技术进步效率纯技术效率规模效率全要素生产率上海1 0001 0011 0001 0001 001江苏0 9941 0430 9811 0131 036浙江0 9901 0801 0140 9761 069安徽0 9821 0370 9641 0191 019从表 2 可知，20112021 年，上海市农业全产业链发展金融支持达到效率前沿面，且效率值均大于等于 1，表明在研究期内上海市金融支持创新较快，服务农业全产业链效果更好。江苏省金融支持效率较高，技术进步(增长率 4 3%)是提高效率的主要原因。浙江省农业全产业链发展金融支持效率居长三角 3 省 1 市最前列，虽受到规模效率增长率为 2 4%的制约，但由于技术进步平均增长率为 8%，使得效率增长达到 6 9%，表明浙江省金融技术进步支持农业发展效果比较明显。与浙江省同一指标相比，上海市金融支持技术进步效率、全要素生产率较低，表明上海市农业全产业链发展金融支持的技术进步仍存在较大的上升空间，加之农产品资源短缺，最终影响了金融支持效率的进一步提高。2021 年，安徽省农业全产业链发展金融支持技术进步效率、全要素生产率值分别为1 037、1 019，相比于2011 年，分别提高了 3 7%和 1 9%，其技术进步效率、全要素生产率的明显提高与安徽省加大技术进步支持和科教大省的科教资源优势密不可分。2 农业全产业链发展金融支持效率市域微观尺度分析农业全产业链发展受到自然条件、产业基础和产业政策影响较大，但在市域内农业全产业链发展条件表现出相对稳定性。由于长三角地区自然条件、产业基础和产业政策差异性较大，农业全产业链发展实际和道路各不相同，金融支持效率分异性较大。为揭示长三角地区 3 省 1 市农业全产业链发展金融支持效率的区域异质性，应在省域宏观尺度分析的基础上进行市域微观尺度分析，以期更加准确地分析长三角地区农业全产业链金融支持区域结构性特征。(1)市域微观尺度农业全产业链发展金融支持效率静态分析文章计算长三角 41 市地区农业全产业链发展金融支持效率，经过汇总分析，得到结果如下:研究期内，长三角地区金融支持综合效率排名较高的地区分别为:上海、徐州、苏州、南通、杭州、宁波、台州及合肥，且这些城市金融效率均达到前沿面;效率排名处于中等水平的地区有淮安、连云港、温州、六安、马鞍山和嘉兴等;效率排名位于较低水平的地区包括:镇江、淮北、池州、衢州、铜陵和黄山等。从纯技术效率与规模效率来看，金融支持效率较低水平地区，如池州、衢州、铜陵和黄山，金融支持效率偏低归因于纯技术效率低，应通过提升金融行业技术水平，具体包括引进先进的科学技术、管理人员、制度框架等方式促使金融支持效率提高;而排名处于中间位置的连云港、温州和马鞍山等代表性城市，金融支持效率偏低的主要原因是规模效率低，表明这些城市应通过鼓励金融业发展，扩张金融业规模等方式提高金融支持效率。总体来看，长三角地区 41 市不同地理分区农业金融支持效率不同，因此要具体分析农业全产业链发展金融支持效率较低地区的影响因素，因地制宜给予金融支持，以实现长三角整体区域高质量发展。82(2)市域微观尺度农业全产业链发展金融支持效率动态分析由上述分析可知文章所选地区 20112021年期间表现各异，为呈现农业全产业链发展金融支持效率有所改善的城市空间分布特征，进一步探究其农业发展的金融支持效率是受技术变化还是技术效率变化影响，技术效率变化是来源于纯技术效率，还是来源于规模效率。文章运用Malmquist 指数模型对长三角 41 市动态金融效率进行测算与分解，结果见表 3。表 320112021 年长三角地区市域全产业链发展金融支持动态效率地区技术效率技术进步效率纯技术效率规模效率全要素生产率上海1 0001 0011 0001 0001 001南京1 0101 0711 0061 0041 082无锡0 9651 0430 9531 0131 006徐州1 0001 0511 0001 0001 051常州0 9841 0290 9411 0461 013苏州1 0001 0231 0001 0001 023南通1 0001 0631 0001 0001 063连云港1 0181 0441 0181 0001 063淮安1 0031 0521 0031 0001 056盐城1 0001 0071 0001 0001 007扬州0 9811 0600 9501 0331 040镇江0 9691 0510 9081 0671 018泰州0 9911 0350 9831 0081 026宿迁1 0021 0251 0021 0001 027杭州1 0001 1411 0001 0001 141宁波1 0001 1071 0001 0001 107温州1 0061 1361 0430 9641 143嘉兴0 9611 1161 0400 9241 072湖州0 9681 0620 9720 9961 028绍兴1 0031 0771 0300 9751 081金华0 9871 0790 9821 0051 065衢州0 9491 0561 0560 8981 002舟山1 0411 0021 0001 0411 044台州1 0001 0661 0001 0001 066丽水0 9801 0441 0360 9461 023合肥1 0001 0581 0001 0001 058淮北0 9681 0290 8781 1030 996亳州0 9821 0080 9801 0020 989宿州0 9890 9970 9891 0000 986蚌埠0 9901 0130 9761 0141 003阜阳1 0001 0061 0001 0001 006续表 320112021 年长三角地区市域全产业链发展金融支持动态效率地区技术效率技术进步效率纯技术效率规模效率全要素生产率淮南1 0041 0380 9891 0161 043滁州1 0041 0271 0041 0001 031六安0 9681 0140 9681 0000 982马鞍山0 9521 0230 9081 0480 974芜湖1 0221 2831 0001 0221 311宣城0 9841 0250 9841 0001 009铜陵0 9281 0620 8391 1070 986池州0 9911 0310 9911 0001 021安庆0 9581 0240 9581 0000 982黄山0 9800 9860 9801 0000 967平均值0 9891 0500 9851 0101 040研究期内，长三角地区农业全产业链发展金融支持效率均值为 1 04，技术进步均值为 1 050，规模效率均值为 1 010，表明长三角地区农业全产业链发展金融支持效率稳步提升主要得益于技术进步和规模效益。具体来看，上海市金融支持效率值为 1 001，来源于技术进步效率;江苏、浙江两省效率值均大于 1，表明测度期内两省所在地区金融支持效率相对处于前列。就各省具体来看，江 苏 省 效 率 值 增 长 较 快 的 地 区 有 南 京(1 082)、南通(1 063)、连云港(1 063)、淮安(1 056)、徐州(1 051)和扬州(1 040)。相比于2011 年，2021 分别提高 8 2%、6 3%、5 6%、5 1%和 4%，主要得益于技术进步效率的提高。浙江省的温州(1 143)、杭州(1 141)、宁波(1 107)、绍兴(1 081)、嘉兴(1 072)、台州(1 066)和金华(1 065)效率值相较于 2011 年有明显的增长，舟山市对效率前沿面的“追赶”效应最大，技术效率为 1 041;安徽省的芜湖(1 311)、合肥(1 058)、淮南(1 043)和滁州(1 031)效率值提升程度排名靠前，半数以上地区未达到效率前沿面，表明安徽省在引进新技术、提高管理水平方面仍有很大增长空间;综合来看，南京、杭州和合肥作为省会城市，其金融支持效率值均处于较高水平，对技术包容的氛围相对较高。四、长三角地区农业全产业链发展金融支持效率影响机制分析金融支持效率是反映金融支持产出与金融支92持投入的比率，其核心是最大限度地提高资金使用效率。金融资本在空间形态上的集聚和整合能够优化资源配置，加速区域要素流动，进而引导资金更好支持农业全产业链发展。23 其中，财政资金(含直补资金、项目资金和农村公共服务资金)、银行信贷资金、保险资金支持的方式、重点不同，支持效率各不相同(图 1)。图 1农业全产业链发展金融支持机制为揭示财政资金、信贷资金、保险资金对农业全产业链发展支持效率的影响性质和影响程度，文章将长三角地区 3 省 1 市金融支持综合技术效率、三类资金原始数据进行标准化后进行回归分析。回归结果见表 4。表 4长三角金融支持影响因素回归结果系数标准差T 值P 值财政资金0 6300 04314 5600 000信贷资金0 8540 03524 5700 000保险资金0 7300 01453 5900 0001 财政资金杠杆效应财政资金与农业全产业链发展支持效率呈正方向变动，系数为 0 630，说明财政资金支持加大，对于农业全产业链发展起到一定的促进作用。财政资金的促进作用来自三个方面:一是作为直补资金、项目资金和公共服务资金，直接用于农民、农业项目，解决农业全产业链发展资金需求问题;二是作为信用担保(一般采取产业基金形式)，撬动银行信贷资金、地方政府财政资金、社会资本和个人资金，用于农业全产业链项目;三是作为农业全产业链项目保险的贴补资金，解决保费不足和保费较低问题。17 2 信贷资金创造效应信贷资金与农业全产业链发展支持效率呈正方向变动，系数为 0 854，在三类金融支持中效率最大，说明信贷资金对于农业全产业链发展支持效果非常明显。在财政资金和从事农业全产业链发展项目的企业或个人商业信用的共同担保作用下，银行和非银行金融机构通过发放信贷资金方式，支持农业全产业链发展项目。信贷资金通过银行存款创造，呈乘数级放大金融支持力度，成为农业全产业链发展金融支持主渠道。24 3 保险资金保障效应保险资金与农业全产业链发展支持效率也呈正方向变动，系数为 0 730，说明保险资金对于农业全产业链发展支持效果较大。保险资金的促进作用来自于两个方面:一是由财政资金提供的政策性保险，作为中国金融体系中支持农业的重要组成部分，其在促进农业发展、稳定农民收入和扶贫方面发挥了重要作用，25 可以增加农业全产业链发展保障，减少自然风险和市场风险所带来的利益损失，保护农民生产经营的积极性;二是由财政资金提供商业性保险保费贴补和经营主体商业性保险相结合，增强经营主体抵抗自然风险和市场风险的能力，弥补了政策性保险能力不足。五、研究结论与政策建议1 研究结论依据 20112021 年长三角地区农业全产链发展金融支持相关数据，分别利用 DEA BCC 模型、Malmquist 指数模型，从省域宏观尺度、市域微观尺度，分别计算分析金融支持静态、动态效率，并进行分解。可以得出以下结论:(1)农业全产业链发展金融支持效率整体较高从长三角地区的静态金融效率来看，上海金融效率最高，达到 DEA 有效，其次是江苏、浙江两省，而安徽省总体金融效率偏低，与效率前沿面存在较大差距。上海作为全球金融中心，金融支持效率一直处于相对有效的前沿;而安徽省农业全要素生产率的增长幅度总体呈现下降趋势，综合效率明显不足，金融支持静态效率最大值为0 700，且在2021 年呈现最小值0 591。安徽省所辖淮北、亳州、宿州、六安、马鞍山、铜陵、安庆、黄山等市在 20112021 年间金融支持效率较低。江苏省南京、南通、连云港、徐州、淮安、扬州的金融支持效率在 20112021 年间取得较快增长，占全省比例为 46%。从金融支持静态效率来看，江苏省农业全产业链发展金融支持静态效率最大值(0 798)出现在 2020 年，最小值(0 715)出现在 2021 年，呈现03的状态为非 DEA 有效，但其规模效率达到有效，效率值低源于纯技术效率较低。浙江省效率在20112021 年间取得较快增长的城市有温州、杭州、宁波、绍兴、嘉兴、台州、金华，占比为 64%，金融支持静态效率值最大值和最小值差异相对较大，其中最小值(0 670)出现在 2020 年，最大值(0 755)出现在 2021 年，期间静态效率均值在20162020 年间呈持续下降态势。(2)农业全产业链发展金融支持效率呈现时空分异性从时间维度分析，20112021 年间，金融支持效率整体保持良好发展势头，呈现稳中有升的趋势。根据效率分解情况，得出效率提高主要得益于技术进步的结论。其中上海市的静态效率和动态效率均达到效率前沿面，江苏省 20172020年间金融支持效率出现连续增长趋势，浙江省在20182021 年间金融支持效率整体也呈现上升态势。主要原因在于:2017 年乡村振兴上升为国家战略以后，各省市贯彻落实国家惠民强农政策，大力推进农业全产业链发展，持续加大农业全产业链发展金融支持，金融支持农业发展取得显著成效。26 但江苏和安徽 2 省在 2021 年金融支持效率最低，表明疫情影响效应已经显现。从空间维度分析，长三角地区不同地理分区农业金融支持效率不同，呈现明显空间分异性，整体表现为东高西低、北高南低，如连云港、南通等位于长三角东部的地区金融支持效率值往往高于位于长三角西部地区的六安、安庆等。(3)信贷资金是农业全产业链发展支持效率最高方式由影响机制分析可知，信贷资金对农业全产业链发展影响作用最大。农业信贷资金作为一种金融资本，是现代农业发展必需的一种生产要素，对于促进农业技术革新，满足新型经营主体和小农户对大规模、低成本的农业投资资金的需求具有促进作用。信贷资金支持效率作用最大的原因在于银行存款的扩张效应:一是财政资金通过信用担保、利息贴补等方式，发挥杠杆效应，撬动数十倍甚至上百倍各种类型的资金，应用到农业全产业链发展领域;二是信贷资金本身可以进行几何倍数扩张，从而在提高资金本身周转效率的同时，满足众多新型经营主体从事农业全产业链发展的资金需求。2 政策建议(1)持续加大农业全产业链发展金融支持力度长三角 3 省 1 市金融资源丰富，应精准对接乡村振兴战略需求，全力助推农业农村现代化，推动农业全产业链发展。围绕支持长三角一体化、促进城乡融合发展等先行先试，聚集服务、创新、风控和要素一体化，构建金融资源要素新型治理模式，27 推动区域内金融服务要素循环流动、增效共赢。首先要持续放大财政政策的杠杆作用，发挥金融市场化手段的优势，28 实现财政对金融支农的“催化剂”作用;其次要共同维护区域信贷资产安全，坚决守住不发生系统性风险底线，推动相关信贷业务高质量发展，进一步发挥信贷资金创造作用，提升金融服务农业现代化发展质量;29 最后要不断提升农业保险服务能力，切实保障参保农民利益，发挥农业保险保障作用。(2)分类实施农业全产业链发展金融支持政策上海市应在保持良好发展态势的基础上，聚焦支农金融产品创新、资金供给渠道拓宽、服务覆盖面扩大、行业金融研究、“三农”业务数字化改造转型等方面，服务乡村振兴战略，以普惠金融赋能社会治理，助力百姓美好生活，为助推农业高质量发展做出更大贡献。江苏省技术进步效率优势明显，要在加强自身金融服务供给创新基础上助力释放农业产业发展活力。浙江省应聚焦打造融资畅通工程“三农”样板，全力倾斜政策资源，持续加大产品和模式创新力度，打造服务“三农”样板工程。安徽地区要通过丰富金融机构、提高地区金融经营管理水平、改善金融产品服务等措施，提高规模效率与纯技术效率，更合理地利用现有金融资源，稳固金融效率，促使经济金融发展相辅相成。(3)加快农业全产业链发展金融支持技术创新根据 Malmquist 指数模型分析的结果可知，技术进步是提高金融支持效率的主要原因。在数字经济时代，农业高质量发展比任何时候都更加依赖于科技进步，金融支持效率提升同样依赖于金融支持技术创新。长三角地区应重视金融科技赋能乡村产业发展，将金融支持业务数字化作为金融支持技术创13新的主要目标和重要内容，探索通过金融科技提高金融支持的覆盖面、可得性与便利性，推动金融服务向乡村和农业下沉，不断拓展金融服务纵深。运用物联网、大数据、人工智能等技术成果，围绕智慧农业领域开展金融支持技术创新探索，助力农业全产业链发展。针对农村地区数据收集渠道缺乏、数据质量不高、共享开放不足、数据保护能力不够等问题，搭建与政府合作的平台，加快推进涉农信息的智能化采集存储等基础设施建设，构建规范化、标准化的涉农大数据体系，培育金融资本“三农”大数据服务能力。参考文献:1 姜松，喻卓 农业价值链金融支持乡村振兴路径研究 J 农业经济与管理，2019(3):19 32 2 庞金波，杨梦 农村金融发展与农业经济增长 基于农业科技创新的中介效应 J 科技管理研究，2021(17):85 90 3 董宇轩，李萌飞，王树森 农村金融服务对“三农”经济转型升级的促进作用分析J 山西农经，2022(2):181 183 4李鑫龙，李茜 推进现代农业金融发展研究述评 J 农业与技术，2015(15):154 156 5 曹丽萍 现代农业发展中的金融支持问题探析 J 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