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農(nóng)業(yè)保險對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)影響的實證研究

2024-08-23 00:00:00王丹妮凌玲
中國市場 2024年22期

摘"要:文章基于我國西部地區(qū)十二個省、市、自治區(qū)市2012—2022年關(guān)于農(nóng)業(yè)保險及農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的面板數(shù)據(jù),構(gòu)建雙固定效應(yīng)模型,分析西部地區(qū)農(nóng)業(yè)保險對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的影響。研究表明:農(nóng)業(yè)保險發(fā)展水平對西部地區(qū)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)具有促進(jìn)作用;農(nóng)業(yè)科技水平的提高,也使農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率隨之提高,促進(jìn)農(nóng)業(yè)發(fā)展;農(nóng)業(yè)風(fēng)險在一定程度上抑制了西部地區(qū)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn),但作用不顯著。根據(jù)上述結(jié)論,文章提出了針對性建議,旨在為西部地區(qū)的農(nóng)業(yè)保險助力農(nóng)業(yè)生產(chǎn)提供依據(jù)。

關(guān)鍵詞:農(nóng)業(yè)保險;農(nóng)業(yè)生產(chǎn);固定效應(yīng)模型

中圖分類號:F842.66"""文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A"文章編號:1005-6432(2024)22-0016-04

DOI:10.13939/j.cnki.zgsc.2024.22.004

1"引言

農(nóng)業(yè)是我國國民經(jīng)濟的支柱產(chǎn)業(yè),對經(jīng)濟發(fā)展以及農(nóng)戶收入增長起到關(guān)鍵作用。但農(nóng)業(yè)發(fā)展極易受到自然災(zāi)害的影響,洪澇旱災(zāi)等極端氣候以及病蟲害等自然災(zāi)害都將給農(nóng)業(yè)發(fā)展帶來巨大沖擊,因此,防范農(nóng)業(yè)風(fēng)險、保障農(nóng)業(yè)生產(chǎn)以促進(jìn)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的發(fā)展至關(guān)重要。農(nóng)業(yè)保險作為分散風(fēng)險的一種風(fēng)險管理工具,隨著保險科技的發(fā)展,農(nóng)業(yè)保險和高科技越來越高度融合,處理災(zāi)害的技術(shù)和技能逐漸提高,既能在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中給農(nóng)戶提供各種防災(zāi)減損的經(jīng)驗指導(dǎo),又能在農(nóng)業(yè)風(fēng)險發(fā)生時及時給予農(nóng)戶經(jīng)濟補償,使其盡快恢復(fù)生產(chǎn)。當(dāng)前,農(nóng)業(yè)保險在精準(zhǔn)承保理賠、農(nóng)業(yè)防災(zāi)減災(zāi)等領(lǐng)域不斷強化5G、物聯(lián)網(wǎng)及人工智能等科技應(yīng)用技術(shù),不僅提高自身效率,也使其在惠農(nóng)、富農(nóng)、強農(nóng)方面發(fā)揮越來越大的作用。

我國西部地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展相對東中部地區(qū)較為落后,但由于地域遼闊,具有豐富的自然資源,發(fā)展農(nóng)業(yè)有得天獨厚的優(yōu)勢,因此,西部地區(qū)許多省份都是農(nóng)業(yè)大省,農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值占地區(qū)GDP比例較高。然而,由于復(fù)雜的地形氣候,頻繁發(fā)生的自然災(zāi)害,使得西部地區(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)展受到了極大的威脅。

此外,雖然農(nóng)業(yè)保險對區(qū)域農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的發(fā)展具有促進(jìn)作用,但在西部地區(qū),農(nóng)業(yè)保險發(fā)展水平受到多重因素限制。一方面,西部地區(qū)農(nóng)民可支配收入較低,在滿足基本生產(chǎn)生活需求之后,可剩余資金很少,因此就抑制了對農(nóng)業(yè)保險的需求;另一方面,農(nóng)業(yè)保險補貼政策的宣傳及實施沒有落實到位,而且農(nóng)戶在發(fā)生保險事故后的索賠受到多方面困難,導(dǎo)致農(nóng)戶購買農(nóng)業(yè)保險積極性不高。因此,文章基于西部地區(qū)的發(fā)展,研究農(nóng)業(yè)保險對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的影響,最后分析研究結(jié)果并給出針對性建議,對加強農(nóng)業(yè)風(fēng)險管理、提高農(nóng)戶收入、促進(jìn)農(nóng)業(yè)保險服務(wù)鄉(xiāng)村振興等方面均具有一定的理論與現(xiàn)實意義。

2"文獻(xiàn)綜述

關(guān)于農(nóng)業(yè)保險對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)影響的研究,目前已經(jīng)有較多研究成果。周穩(wěn)海、趙桂玲和尹成遠(yuǎn)(2015)運用動態(tài)差分GMM模型對河北省際面板數(shù)據(jù)進(jìn)行實證分析,結(jié)果表明農(nóng)業(yè)保險對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)具有明顯促進(jìn)作用[1]。馬述忠和劉夢恒(2016)以農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率為出發(fā)點,對中國省際面板數(shù)據(jù)進(jìn)行研究,發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)保險顯著抑制農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率,由此認(rèn)為中國農(nóng)業(yè)保險市場當(dāng)前存在逆向選擇和道德風(fēng)險的問題[2]。江生忠和張煜(2018)通過構(gòu)建簡化的三部門(政府、金融機構(gòu)、農(nóng)業(yè)保險機構(gòu))宏觀經(jīng)濟理論模型,分析農(nóng)業(yè)保險對農(nóng)村經(jīng)濟的影響,得出農(nóng)業(yè)保險助力農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展的效用不夠明顯的結(jié)論[3]。趙沛如和穆月英(2019)將我國31個省、市、自治區(qū)按照農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展水平劃分為四個區(qū)域,利用固定效應(yīng)和隨機效應(yīng)模型進(jìn)行實證研究,發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)保險發(fā)展能夠顯著促進(jìn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)水平的提高,同時,農(nóng)作物播種面積、農(nóng)業(yè)保險賠付率也對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)具有一定影響[4]。王韌、夏昱和李晶(2020)采用灰色關(guān)聯(lián)法,對湖南省農(nóng)業(yè)保險支持農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化情況進(jìn)行分析,研究結(jié)論表明湖南省農(nóng)業(yè)保險與農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化具有正向高度關(guān)聯(lián)性[5]。溫虎和王陽(2019)建立動態(tài)GMM模型,以云貴川三省46個市的面板數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)進(jìn)行實證分析,發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)保險對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)具有正向影響,且區(qū)域間存在異質(zhì)性[6]。崔麗(2023)通過實證研究發(fā)現(xiàn),農(nóng)業(yè)保險可以促進(jìn)農(nóng)民收入提高,并據(jù)此提出大力發(fā)展農(nóng)險,對農(nóng)戶實施精準(zhǔn)管理以促進(jìn)農(nóng)戶增收等建議[7]。余海霞(2023)從理論和實證兩方面分析了西部9省、市、自治區(qū)農(nóng)業(yè)保險對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的影響,發(fā)現(xiàn)該區(qū)域農(nóng)業(yè)保險對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟存在顯著的正向溢出效應(yīng),據(jù)此提出完善農(nóng)業(yè)保險發(fā)展以更好服務(wù)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的建議[8]。

綜合來看,針對農(nóng)業(yè)保險與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)關(guān)系的研究,已有文獻(xiàn)研究對象主要為全國范圍或者少部分省域數(shù)據(jù),針對西部地區(qū)的研究較少。因此,筆者在已有文獻(xiàn)的基礎(chǔ)之上,基于西部地區(qū)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟及農(nóng)業(yè)保險發(fā)展現(xiàn)狀,選取農(nóng)業(yè)生產(chǎn)水平、農(nóng)業(yè)保險發(fā)展水平及農(nóng)業(yè)機械化水平等相關(guān)變量進(jìn)行實證研究,為進(jìn)一步提高西部地區(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)展水平、促進(jìn)農(nóng)戶增收提供依據(jù)。

3"實證分析

3.1"變量選取

3.1.1"被解釋變量

農(nóng)業(yè)生產(chǎn)水平(Y)是模型的被解釋變量,以往研究中,衡量農(nóng)業(yè)生產(chǎn)水平的指標(biāo)有農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值和農(nóng)林牧漁業(yè)增加值等。筆者認(rèn)為,農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值能夠反映一定時期內(nèi)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總規(guī)模和總成果,因此,文章選取農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值代表農(nóng)業(yè)生產(chǎn)水平。模型中,其值等于當(dāng)年農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值除以農(nóng)林牧漁業(yè)從業(yè)人數(shù)。

3.1.2"解釋變量

農(nóng)業(yè)保險發(fā)展水平(Develop)是解釋變量。農(nóng)業(yè)保險密度即人均農(nóng)業(yè)保險保費,農(nóng)業(yè)保險密度越大,說明農(nóng)業(yè)保險發(fā)展水平越高。文章用農(nóng)業(yè)保險密度來衡量農(nóng)業(yè)保險發(fā)展水平,其值等于農(nóng)業(yè)保險保費除以農(nóng)林牧漁業(yè)從業(yè)人數(shù)。

3.1.3"控制變量

農(nóng)業(yè)生產(chǎn)水平受到農(nóng)業(yè)風(fēng)險、農(nóng)業(yè)機械化水平以及農(nóng)業(yè)資本投入等因素的影響,因此,模型中加入如下四個控制變量。

第一,農(nóng)業(yè)風(fēng)險(Risk)。農(nóng)業(yè)屬于“靠天吃飯”的行業(yè),極易受到自然災(zāi)害等風(fēng)險的影響,當(dāng)發(fā)生風(fēng)險的時候,就會使農(nóng)業(yè)生產(chǎn)帶來減產(chǎn)的后果。農(nóng)業(yè)受災(zāi)面積是指因自然災(zāi)害等風(fēng)險造成農(nóng)作物相較于正常年份減產(chǎn)的播種面積。文章用人均受災(zāi)面積來衡量農(nóng)業(yè)風(fēng)險水平,其值等于受災(zāi)面積除以農(nóng)林牧漁業(yè)從業(yè)人數(shù)。

第二,農(nóng)業(yè)機械化水平(Mechanize)。農(nóng)業(yè)機械化指的是利用先進(jìn)的農(nóng)業(yè)機械裝備,改善農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件,提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率。農(nóng)業(yè)機械總動力是衡量農(nóng)業(yè)機械化水平的主要指標(biāo),模型中的值等于農(nóng)業(yè)機械總動力除以農(nóng)林牧漁業(yè)從業(yè)人數(shù)。

第三,資本投入(K)。資本的投入對生產(chǎn)來說必不可少,而化肥是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中最重要的資本投入之一。因此,使用農(nóng)用化肥施用量作為資本投入的代理變量,模型中的值等于農(nóng)用化肥施用量除以農(nóng)林牧漁業(yè)從業(yè)人數(shù)。

第四,農(nóng)業(yè)保險賠付水平(Ration)。農(nóng)業(yè)保險賠付水平的高低能夠影響受災(zāi)地區(qū)后續(xù)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn),也是影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)水平的重要指標(biāo)。農(nóng)業(yè)保險賠付率能夠有效衡量一個地區(qū)農(nóng)業(yè)保險賠付水平,農(nóng)業(yè)保險賠付率越高,越能給予農(nóng)業(yè)生產(chǎn)后續(xù)更高的保障。模型使用農(nóng)業(yè)保險賠付率作為衡量農(nóng)業(yè)保險賠付水平的指標(biāo),其值等于農(nóng)業(yè)保險賠付額除以農(nóng)業(yè)保險保費收入。

此外,關(guān)于數(shù)據(jù)來源的匯總有以下內(nèi)容。文章選取2012—2022年廣西、四川、貴州、云南、陜西、甘肅、青海、重慶、西藏、寧夏、新疆、內(nèi)蒙古等西部地區(qū)十二個省、市、自治區(qū)的面板數(shù)據(jù),使用Stata"15軟件進(jìn)行實證研究。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)水平、農(nóng)業(yè)風(fēng)險、農(nóng)業(yè)機械化水平、資本投入、農(nóng)林牧漁業(yè)從業(yè)人數(shù)等變量的數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計局、《中國統(tǒng)計年鑒》及各省、市、自治區(qū)的統(tǒng)計年鑒。農(nóng)業(yè)保險發(fā)展水平、農(nóng)業(yè)保險賠付水平等變量的數(shù)據(jù)來源于《中國保險年鑒》。為了保證回歸結(jié)果的穩(wěn)定性,在進(jìn)行實證分析之前要對所有變量值進(jìn)行取對數(shù)處理。

3.2"模型構(gòu)建

面板數(shù)據(jù)模型分為固定效應(yīng)模型和隨機效應(yīng)模型兩類。前者指模型的截距對不同的個體存在實質(zhì)差異,而后者指模型截距對不同個體只存在隨機擾動差異,已有相關(guān)研究主要采取固定效應(yīng)模型進(jìn)行實證分析。固定效應(yīng)模型相對于隨機效應(yīng)模型,能夠更為準(zhǔn)確地估計模型各項參數(shù),控制個體之間的差異,從而得出更可靠的結(jié)果,因此,文章選取固定效應(yīng)模型,而為了控制個體和時間的異質(zhì)性,提高回歸分析準(zhǔn)確性,構(gòu)建如下個體時間雙固定效應(yīng)模型:

lnYit=α+βlnDevelopit+γlncontrolsit+λi+μi+εit

式中,i表示省份,t表示年份;Yit表示i省份第t年的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)水平,lnDevelopit表示i省份第t年的農(nóng)業(yè)保險發(fā)展水平,lncontrolsit為控制變量組,λi和μi分別為年份和省份固定效應(yīng),α、β、γ為待估計參數(shù),εit為隨機干擾項。

3.3"實證結(jié)果與分析

3.3.1"面板數(shù)據(jù)單位根檢驗

為防止出現(xiàn)偽回歸,在進(jìn)行模型估計之前,對面板數(shù)據(jù)進(jìn)行單位根檢驗。文章選取了十二個省、市、自治區(qū)近11年的數(shù)據(jù),屬于短面板數(shù)據(jù),單位根檢驗的方法主要包括ht檢驗和ips檢驗。檢驗結(jié)果如表1所示,由此可知,面板數(shù)據(jù)的所有變量都通過了單位根檢驗,可以進(jìn)行回歸分析。

3.3.2"回歸分析結(jié)果

在通過如上單位根檢驗之后,可以構(gòu)建個體時間雙固定效應(yīng)模型,分析西部地區(qū)農(nóng)業(yè)保險對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的影響,回歸分析結(jié)果如表2所示。

第(1)列為不加入任何控制變量的實證結(jié)果,可以看出,農(nóng)業(yè)保險發(fā)展水平變量系數(shù)為0.6311,且變量顯著性在1%水平上顯著,說明農(nóng)業(yè)保險的發(fā)展正向影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)水平,農(nóng)業(yè)保險發(fā)展水平越高,將越能夠促進(jìn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)水平的提高。

第(2)列為加入所有控制變量之后的回歸分析結(jié)果,可以看出,模型擬合度有所提高,且農(nóng)業(yè)保險發(fā)展水平變量系數(shù)變?yōu)?.1644,變量顯著性仍然在1%水平上顯著,表明在綜合考慮農(nóng)業(yè)風(fēng)險、農(nóng)業(yè)機械化、農(nóng)業(yè)資本投入及農(nóng)業(yè)保險賠付水平等控制變量的影響之后,農(nóng)業(yè)保險發(fā)展水平仍然能夠?qū)r(nóng)業(yè)生產(chǎn)水平產(chǎn)生顯著的正向影響。

此外,農(nóng)業(yè)機械化變量系數(shù)為0.4457,其顯著性在1%水平上顯著,說明農(nóng)業(yè)機械化水平高,能夠帶來農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的提高,最終促進(jìn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)發(fā)展;農(nóng)業(yè)資本投入變量系數(shù)為0.3674,其顯著性在1%水平上顯著,說明農(nóng)業(yè)資本投入的高低也對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)水平具有顯著的正向影響;農(nóng)業(yè)保險賠付率變量系數(shù)為0.0670,其顯著性在10%水平上顯著,表明了農(nóng)業(yè)保險賠付水平高,有助于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的防災(zāi)減損,也將能夠給農(nóng)業(yè)生產(chǎn)更好的保障,促進(jìn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)發(fā)展;農(nóng)業(yè)風(fēng)險變量系數(shù)為-0.0032,但不顯著,說明農(nóng)業(yè)風(fēng)險對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)具有抑制作用,但是作用不明顯,這可能是由于西部地區(qū)地域遼闊,受災(zāi)面積占比較小,對該區(qū)域總體農(nóng)業(yè)發(fā)展帶來的負(fù)面影響不明顯。

為了驗證模型的穩(wěn)健性,通過替換被解釋變量的方式再次進(jìn)行回歸分析。表2中第(3)列l(wèi)nY1為人均農(nóng)林牧漁業(yè)增加值的對數(shù),將其替換原被解釋變量人均農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值,其他解釋變量和控制變量均不變,同樣運用雙固定效應(yīng)模型進(jìn)行回歸分析。

結(jié)果顯示:解釋變量及三個控制變量的符號及顯著性未發(fā)生改變,僅有l(wèi)nRisk即農(nóng)業(yè)風(fēng)險水平一個控制變量的符號發(fā)生改變,由此可以說明模型具有穩(wěn)健性,回歸分析結(jié)果可靠。4"結(jié)論及建議

4.1"結(jié)論

4.1.1"農(nóng)業(yè)保險能夠促進(jìn)西部地區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的發(fā)展

相對于東部和中部地區(qū),西部地區(qū)的經(jīng)濟建設(shè)較為落后,抵御風(fēng)險的能力較差,而農(nóng)業(yè)生產(chǎn)又面臨極大的自然災(zāi)害及市價風(fēng)險,一旦風(fēng)險發(fā)生將很有可能導(dǎo)致已經(jīng)實現(xiàn)脫貧的地區(qū)返貧。農(nóng)業(yè)保險的發(fā)展,體現(xiàn)在農(nóng)業(yè)保險密度及賠付率的提高,能夠通過災(zāi)后損失補償,穩(wěn)定農(nóng)戶收入,保障后期的農(nóng)業(yè)生產(chǎn),鞏固西部地區(qū)脫貧攻堅成果。

4.1.2"農(nóng)業(yè)機械化及資本投入對西部地區(qū)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)具有促進(jìn)作用

除了農(nóng)業(yè)保險,農(nóng)業(yè)科技水平的提高,包括農(nóng)業(yè)機械化水平上升以及農(nóng)業(yè)化肥等資本投入的增加,都能使農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率隨之提高,促進(jìn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)水平提高。

4.1.3"農(nóng)業(yè)風(fēng)險在一定程度上抑制了西部地區(qū)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn),但作用不顯著

農(nóng)業(yè)風(fēng)險主要包括干旱、暴風(fēng)暴雨等自然災(zāi)害,這些災(zāi)害的發(fā)生不可避免,且將對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)帶來負(fù)面影響,但是在西部地區(qū),可能是因為農(nóng)戶在防災(zāi)減損方面有一定經(jīng)驗,且由于地域遼闊,受災(zāi)面積占比不大,因此不足以對整個區(qū)域農(nóng)業(yè)生產(chǎn)帶來巨大影響。

4.2"建議

4.2.1"加大農(nóng)業(yè)保險宣傳力度,提高農(nóng)戶接受度

農(nóng)業(yè)保險有助于農(nóng)戶抵御農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中遇到的風(fēng)險,進(jìn)而促進(jìn)農(nóng)業(yè)發(fā)展水平提高。

一方面,針對農(nóng)險經(jīng)營機構(gòu),政府應(yīng)該通過實施減免稅收等措施降低業(yè)務(wù)經(jīng)營風(fēng)險,鼓勵其加強拓展業(yè)務(wù),創(chuàng)新農(nóng)險品種,因地制宜推出適合不同地區(qū)的農(nóng)險品種。同時,在理賠環(huán)節(jié),加強對農(nóng)險經(jīng)營機構(gòu)的監(jiān)督,提高其對農(nóng)業(yè)風(fēng)險案件的理賠效率。

另一方面,為了提高農(nóng)戶投保積極性,政府可以提高財政補貼標(biāo)準(zhǔn),實施保費補貼制度,且加強農(nóng)業(yè)保險入戶宣傳,以提高農(nóng)業(yè)保險覆蓋率。

4.2.2"提高西部地區(qū)農(nóng)業(yè)機械化水平及加大資本投入力度

科技是第一生產(chǎn)力,是提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)水平的重要因素。在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中,政府可以采取各項措施,比如在購買部分農(nóng)業(yè)生產(chǎn)用具或農(nóng)業(yè)化肥時給予一定程度補貼等方式,鼓勵農(nóng)戶加大對科技的投入,引入更多高科技農(nóng)業(yè)生產(chǎn)工具,提高生產(chǎn)效率,促進(jìn)農(nóng)業(yè)產(chǎn)出水平的提高。

4.2.3"運用保險科技,提高農(nóng)業(yè)保險保障能力

農(nóng)業(yè)保險賠付水平越高,說明農(nóng)業(yè)保險保障能力越高,這是災(zāi)后能否快速恢復(fù)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的關(guān)鍵因素之一。保險科技通過運用大數(shù)據(jù)、人工智能、云計算、區(qū)塊鏈等科技手段,實現(xiàn)智能客服、智能風(fēng)控和智能理賠,提高農(nóng)業(yè)保險核保及理賠效率。目前,部分農(nóng)險經(jīng)營機構(gòu)已經(jīng)運用保險科技,實現(xiàn)為客戶提高災(zāi)害預(yù)警、農(nóng)業(yè)大災(zāi)搶救等專業(yè)服務(wù),大大提高了保險保障能力,進(jìn)而促進(jìn)農(nóng)業(yè)的發(fā)展。

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[基金項目]2022年廣西農(nóng)業(yè)科技自籌經(jīng)費項目“科技金融驅(qū)動農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展研究”(項目編號:Z202256)。

[作者簡介]王丹妮,經(jīng)濟師,廣西農(nóng)業(yè)職業(yè)技術(shù)大學(xué);通訊作者:凌玲,講師,廣西農(nóng)業(yè)職業(yè)技術(shù)大學(xué)。

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