湖北省財政金融支農(nóng)協(xié)同效率研究

摘 要：財政與金融支農(nóng)是推動鄉(xiāng)村振興的重要手段。本文基于湖北省2016—2021年相關(guān)數(shù)據(jù)，應(yīng)用三階段DEA模型和Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)，對湖北省的財政金融支農(nóng)協(xié)同效率進(jìn)行測算。研究發(fā)現(xiàn)，盡管考察期內(nèi)各城市效率值發(fā)生小幅波動，但湖北省財政金融支農(nóng)協(xié)同效率整體呈上升趨勢。環(huán)境變量和隨機(jī)干擾對湖北省財政金融支農(nóng)協(xié)同效率存在顯著影響，剔除環(huán)境因素和隨機(jī)干擾后，湖北省財政金融支農(nóng)協(xié)同效率發(fā)生明顯變化。根據(jù)實(shí)證研究結(jié)論，本文提出了加大財政支農(nóng)投入，創(chuàng)新財政支農(nóng)方式；鼓勵金融機(jī)構(gòu)創(chuàng)新金融支農(nóng)模式；優(yōu)化財政與金融支農(nóng)政策，發(fā)揮支農(nóng)政策的協(xié)同效應(yīng)與強(qiáng)化財政支農(nóng)資金績效管理等政策建議。

關(guān)鍵詞：財政支農(nóng)；金融支農(nóng)；三階段DEA模型；協(xié)同效率

中圖分類號：G644 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號：2095－414X（2025）01－0093－08

0 引言

農(nóng)業(yè)是國民經(jīng)濟(jì)體系的基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè)。為了進(jìn)一步推動鄉(xiāng)村振興，要加大對產(chǎn)業(yè)振興、人才振興、文化振興、組織振興和生態(tài)振興五大領(lǐng)域的投入，財政和金融兩大資源調(diào)控手段在鄉(xiāng)村振興中的作用顯得尤為重要。

近年來，政府對財政支農(nóng)和金融支農(nóng)給予了高度關(guān)注。然而，在財政支農(nóng)方面，盡管支農(nóng)規(guī)模逐年增加，但仍存在投入不足、監(jiān)管不嚴(yán)和配置效率低下等問題。在金融支農(nóng)方面，金融并未充分發(fā)揮應(yīng)有的作用，如無法滿足農(nóng)戶有效信貸需求，導(dǎo)致金融支農(nóng)發(fā)展緩慢、收效甚微。在財政金融支農(nóng)方面，由于執(zhí)行主體和方式差異，二者在實(shí)際運(yùn)行過程中無法形成協(xié)同效應(yīng)，存在缺乏協(xié)調(diào)機(jī)制、協(xié)同效率低下等問題。這些問題嚴(yán)重影響了財政金融支農(nóng)資金的配置效率，使得現(xiàn)有政策無法滿足經(jīng)濟(jì)發(fā)展的實(shí)際需求。

湖北省作為國家實(shí)施“中部崛起”戰(zhàn)略的重點(diǎn)區(qū)域，歷來是我國的農(nóng)業(yè)大省，推進(jìn)湖北省鄉(xiāng)村振興事業(yè)對于全面推進(jìn)鄉(xiāng)村振興具有重要意義。基于湖北省2016—2021年的相關(guān)數(shù)據(jù)，對湖北省財政金融支農(nóng)協(xié)同效率進(jìn)行測算，提出提高湖北省財政金融支農(nóng)協(xié)同效率的政策建議，顯然具有重要現(xiàn)實(shí)意義。

本文余下部分的內(nèi)容安排：第二部分是文獻(xiàn)綜述；第三部分是研究設(shè)計，包括指標(biāo)構(gòu)建、模型設(shè)定與數(shù)據(jù)來源；第四部分是實(shí)證結(jié)果分析；最后是主要結(jié)論與政策建議。

1 文獻(xiàn)綜述

在鄉(xiāng)村振興的戰(zhàn)略提出后，學(xué)術(shù)界關(guān)于財政支持鄉(xiāng)村振興的研究逐漸豐富起來，眾多學(xué)者強(qiáng)調(diào)財政支持對鄉(xiāng)村振興的作用 [1-3] 。在財政支持鄉(xiāng)村振興的實(shí)現(xiàn)路徑方面，首先應(yīng)該加強(qiáng)農(nóng)村固定資產(chǎn)投資，發(fā)揮財政資金“造血”功能 [4] 。財政部門應(yīng)牽頭設(shè)立產(chǎn)業(yè)發(fā)展基金，并交由專業(yè)公司進(jìn)行市場化運(yùn)營，增強(qiáng)鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展的內(nèi)生動力 [5] 。但是，有國外學(xué)者指出，政府過度補(bǔ)貼會造成支農(nóng)資金使用效率降低，削弱農(nóng)村經(jīng)營主體經(jīng)營活力，而將財政支農(nóng)政策作為調(diào)控工具收效甚微，且易在經(jīng)濟(jì)條件不同地區(qū)形成橫向不平等局面 [6] 。

以往相關(guān)研究還集中在金融支農(nóng)方面，金融對鄉(xiāng)村振興的支持是對金融支農(nóng)概念的發(fā)展和延續(xù)。多位學(xué)者證實(shí)了金融對鄉(xiāng)村振興至關(guān)重要 [7-9] 。但是，金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險規(guī)避意識會導(dǎo)致農(nóng)業(yè)貸款靈活性不足、貸款供需失衡，發(fā)放和獲得農(nóng)業(yè)貸款難度加大 [10] 。金融支持鄉(xiāng)村振興的實(shí)現(xiàn)路徑主要有：發(fā)揮民間資本及新型金融組織的作用 [11] ；提高鄉(xiāng)村金融服務(wù)創(chuàng)新能力 [12] ；發(fā)揮保險制度的托底作用 [13] 。

目前關(guān)于財政與金融協(xié)同支持鄉(xiāng)村振興的研究較少。在財政金融協(xié)同支持鄉(xiāng)村振興的必要性方面，財政或金融單方面無法突破農(nóng)村資金瓶頸，應(yīng)有效協(xié)同二者在擴(kuò)大支農(nóng)政策杠桿效果以及擴(kuò)大支農(nóng)資金規(guī)模方面的作用 [14] 。農(nóng)業(yè)天生具備公共性、脆弱性、基礎(chǔ)性三個特性，只有在財政金融服務(wù)支持下現(xiàn)代農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體才得以長遠(yuǎn)發(fā)展 [15] 。農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化和鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)興旺的實(shí)現(xiàn)需要協(xié)同財政金融力量來保障資金投入 [16] 。在實(shí)證分析方面的發(fā)現(xiàn)主要有：實(shí)施財政金融支農(nóng)政策能夠提振農(nóng)村經(jīng)濟(jì)，但是財政支農(nóng)政策的正向促進(jìn)作用較強(qiáng) [17] ；對于不同經(jīng)濟(jì)水平的地區(qū)而言，其財政金融服務(wù)需求各異，經(jīng)濟(jì)水平越低的地區(qū)越依賴財政支持 [18] ；由于農(nóng)村金融供需雙方信息不對稱、風(fēng)險不可控、財金政策不銜接等原因，財金政策支農(nóng)效率不高 [19] 。為提高協(xié)同效率，應(yīng)充分發(fā)揮財政資金的撬動作用和市場在資源配置中的決定性作用，發(fā)展政策性農(nóng)業(yè)保險業(yè)務(wù)，設(shè)立金融信貸風(fēng)險基金，引導(dǎo)和鼓勵金融和社會資本支持鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)建設(shè) [20] 。

綜上所述，在研究視角方面，現(xiàn)有文獻(xiàn)大多研究的是全國的財政支農(nóng)效率或金融支農(nóng)效率，專門針對湖北省的財政金融支農(nóng)協(xié)同效率的研究尚未發(fā)現(xiàn)。另外，現(xiàn)有文獻(xiàn)大多研究的是財政與金融支農(nóng)的減貧或增收效應(yīng)，本文則從鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略背景出發(fā)，基于鄉(xiāng)村振興的不同維度構(gòu)建綜合評價指標(biāo)作為因變量。從研究方法上看，現(xiàn)有研究大多采用主成分分析法、數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）、DEA-Tobit模型和DEA-Malmquist生產(chǎn)率指數(shù) [21] 與隨機(jī)前沿分析（SFA）等方法 [22] 。而本文選用三階段DEA模型和Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)來研究湖北省財政與金融支農(nóng)協(xié)同的靜態(tài)與動態(tài)效率。

2 研究設(shè)計

2.1 指標(biāo)構(gòu)建

2.1.1 投入指標(biāo)

在研究財政金融支農(nóng)對農(nóng)村發(fā)展的促進(jìn)作用方面，需要考慮財政和金融兩個方面的投入情況。為了反映政府對農(nóng)業(yè)的支持力度，借鑒已有文獻(xiàn)資料，選取了財政農(nóng)林水事務(wù)支出額作為財政投入指標(biāo)；這一指標(biāo)在財政部公布的《政府收支分類科目》中有所體現(xiàn)，具有代表性、科學(xué)性及可獲得性等特點(diǎn)。同時，為了衡量當(dāng)?shù)匦刨J融資對農(nóng)業(yè)的支持力度，參考現(xiàn)有學(xué)者的研究，選取了人均貸款余額作為金融投入指標(biāo)，這有助于全面評估農(nóng)業(yè)金融支持力度。

2.1.2 產(chǎn)出指標(biāo)

考慮到當(dāng)前鄉(xiāng)村振興的戰(zhàn)略背景，本文選擇與該戰(zhàn)略密切相關(guān)的指標(biāo)作為產(chǎn)出變量。在農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平方面，選取人均糧食產(chǎn)量和農(nóng)林牧漁業(yè)增加值來反映經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r和生產(chǎn)水平。這兩個指標(biāo)可以很好地反映某一地區(qū)農(nóng)業(yè)的實(shí)際情況，波動幅度相對較小。在農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施方面，選取農(nóng)業(yè)機(jī)械總動力這一指標(biāo)來衡量農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施的完善程度，它能夠涵蓋種植業(yè)、畜牧業(yè)、漁業(yè)等活動的機(jī)械和設(shè)備，并體現(xiàn)出對鄉(xiāng)村振興產(chǎn)業(yè)和生態(tài)兩方面的基礎(chǔ)設(shè)施條件。當(dāng)?shù)剞r(nóng)業(yè)機(jī)械總動力越大，表明農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施越完善。農(nóng)民收入水平方面，選取農(nóng)村居民人均可支配收入作為衡量農(nóng)民實(shí)際收入的指標(biāo)。這個指標(biāo)能夠比較準(zhǔn)確地反映農(nóng)民的實(shí)際收入情況。以上指標(biāo)選取得合理，可以很好地反映鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的實(shí)際效果和發(fā)展?jié)摿Α?/p>

2.1.3 環(huán)境指標(biāo)

考慮到地區(qū)的農(nóng)業(yè)發(fā)展水平不僅受到國家財政支持的影響，同時也受到環(huán)境變量的影響，因此本文選擇一些環(huán)境變量進(jìn)行考察。從農(nóng)業(yè)從業(yè)規(guī)模、政府財力、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平三方面，分別選取了第一產(chǎn)業(yè)從業(yè)人數(shù)、一般財政預(yù)算收入和人均GDP作為環(huán)境變量。第一產(chǎn)業(yè)從業(yè)人數(shù)反映農(nóng)業(yè)勞動力規(guī)模；公共財政收入水平可以體現(xiàn)地方政府財政支農(nóng)的能力；人均GDP關(guān)系到財政支農(nóng)資金和金融機(jī)構(gòu)貸款的籌集能力，同時也反映了政府的支付能力。通過環(huán)境變量與投入、產(chǎn)出變量進(jìn)行綜合分析，可以更好地評估財政金融支農(nóng)的協(xié)調(diào)效果，提高農(nóng)村發(fā)展水平。具體指標(biāo)見表1。

2.2 模型設(shè)定

DEA模型是一種能夠快速、全面地評估決策單元相對有效性的方法。在數(shù)據(jù)不完整的情況下，通過建立多個投入產(chǎn)出指標(biāo)的生產(chǎn)前沿面，尋找到一個相對有效的生產(chǎn)前沿面，并通過評價各生產(chǎn)前沿面之間的相對效率來確定投入和產(chǎn)出規(guī)模。DEA方法由于能夠評估多投入多產(chǎn)出的效率，且無需預(yù)設(shè)生產(chǎn)函數(shù)，因而被學(xué)者們廣泛應(yīng)用于效率測算。然而，DEA的效率評價受到外部環(huán)境和隨機(jī)干擾的影響，通過DEA方法得出的結(jié)果往往并非真實(shí)的效率值。因此，本文采用能夠計算出真實(shí)管理無效率的三階段DEA方法。基本思路如下：

2.2.1 第一階段：基于DEA模型測算初始效率值與投入松弛變量

DEA模型中的BCC模型又稱為投入產(chǎn)出導(dǎo)向模型，是DEA評價中最常用的一種模型。在不考慮生產(chǎn)規(guī)模因素的前提下，將各被評價單位的投入產(chǎn)出作為決策單元來進(jìn)行有效性分析。本文從優(yōu)化財政金融農(nóng)業(yè)投入的角度研究財政金融支農(nóng)協(xié)同效率，因此選擇投入導(dǎo)向的BCC模型。

2.2.2 第二階段：基于似SFA模型調(diào)整投入變量數(shù)據(jù)

在第一階段，僅需將原始投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)直接用于對決策單元的初始效率進(jìn)行評價，得出純技術(shù)效率值（PTE）。進(jìn)一步將純技術(shù)效率分解時，可以將其分解為綜合技術(shù)效率（TE）和規(guī)模效率（SE），并得到如下關(guān)系式：TE=SE×PTE。目標(biāo)投入與原始投入數(shù)據(jù)之間的差值即為松弛變量，它可以反映決策單元的低效率。

利用SFA方法將這種低效率分解為環(huán)境因素、隨機(jī)干擾和管理無效率三種效應(yīng)。一個地區(qū)的農(nóng)業(yè)發(fā)展水平除了受到財政支出和金融支出的影響外，還會因自然環(huán)境、人力、物力等外部隨機(jī)因素的影響，使用傳統(tǒng)的DEA測算出來的結(jié)果將是不準(zhǔn)確、不真實(shí)的。因此，有必要剔除外部隨機(jī)因素對測算結(jié)果造成的影響，將決策單元置于相同的外部環(huán)境水平下，考慮受到管理無效率影響的測算結(jié)果。

在第二階段，我們將采用似SFA方法分解造成低效率的三種效應(yīng)，并將松弛變量對環(huán)境變量和混合誤差項進(jìn)行回歸。根據(jù)回歸結(jié)果，測算最有效的決策單元的元素投入量，并據(jù)此調(diào)整其他決策單元的元素投入量，從而得到僅因管理無效率導(dǎo)致的決策單元投入冗余。

2.3 數(shù)據(jù)來源

本文選取了2016—2021年湖北省的16個地級市的相關(guān)數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計局、湖北省統(tǒng)計局以及湖北省各地市州的統(tǒng)計年鑒。同時，對產(chǎn)出指標(biāo)進(jìn)行了標(biāo)準(zhǔn)化處理。

3 實(shí)證結(jié)果分析

3.1 基于DEA模型的實(shí)證結(jié)果分析

在不考慮環(huán)境變量和隨機(jī)干擾的情況下，根據(jù)2016—2021年湖北省各城市的原始投入數(shù)值，計算得出16個城市的綜合技術(shù)效率（TE）、純技術(shù)效率（PTE）、規(guī)模效率（SE），初始效率值見下表2。其中，RTS表示規(guī)模回報，根據(jù)規(guī)模報酬的不同類型，可以將其分解為規(guī)模報酬遞增（irs）、規(guī)模報酬遞減（drs）和規(guī)模報酬不變（-）。

總體而言，湖北省2016—2021年財政金融支農(nóng)協(xié)同效率均值呈上升趨勢。相較于2016年的綜合技術(shù)效率均值0.7637，2021年的綜合技術(shù)效率均值0.7921有了較為顯著的提升。這表明，在過去的十年里，湖北省各城市財政金融支農(nóng)協(xié)同水平與生產(chǎn)前沿面之間的距離不斷縮小，說明政府始終將農(nóng)村農(nóng)業(yè)發(fā)展置于重要地位，并持續(xù)提高對其重視程度。同時，純技術(shù)效率和規(guī)模效率總體雖然呈上升趨勢，但在2018年出現(xiàn)了明顯波動。2018年規(guī)模效率均值下降到0.8538。此外，除2018年外，每年的規(guī)模效率均值均高于純技術(shù)效率均值，這說明純技術(shù)效率相對較低是制約湖北省財政金融協(xié)同支農(nóng)效率提升的重要制約因素。

3.2 基于似SFA模型的回歸結(jié)果分析

考慮到外生環(huán)境變量可能對第一階段得出的湖北省財政金融協(xié)同支農(nóng)初始效率產(chǎn)生影響，導(dǎo)致得出的結(jié)果并不能準(zhǔn)確反映真實(shí)效率狀況。因此，在分析總體情況和城市差異時，可能會與真實(shí)情況存在一定偏差。因此，在第二階段，分別以財政支農(nóng)支出和金融支農(nóng)支出松弛變量為因變量，以第一產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員、一般財政預(yù)算收入和人均GDP作為自變量，利用面板數(shù)據(jù)建立SFA回歸方程。并通過Frontier4.1軟件測算出的回歸結(jié)果如表3所示。

由表3可知，農(nóng)林水事務(wù)支出松弛變量和人均貸款余額松弛變量的γ值達(dá)到0.7以上，表明技術(shù)非效率是導(dǎo)致實(shí)際產(chǎn)出與理想產(chǎn)出差異的主要原因。回歸結(jié)果良好。從顯著性水平來看，所有投入變量在松弛上都通過了5%的顯著性水平，進(jìn)一步證實(shí)了環(huán)境變量確實(shí)會影響各城市財政金融協(xié)同對農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平、農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和農(nóng)民收入水平的效果。

其中，第一產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員與兩項投入指標(biāo)的松弛變量之間均存在著顯著的相關(guān)關(guān)系，表明第一產(chǎn)業(yè)從業(yè)規(guī)模的確會影響財政金融支農(nóng)協(xié)同效率水平。同時，一般政府預(yù)算收入與財政農(nóng)林水事務(wù)支出和人均貸款余額存在一定負(fù)相關(guān)關(guān)系，這說明政府財力越雄厚，只能反映出財政支農(nóng)資金的籌集能力和支付能力，并不能直接促進(jìn)財政支農(nóng)支出的效率水平。另外，由上述的結(jié)果并不能看出人均GDP與兩項投入指標(biāo)的松弛變量存在正相關(guān)，說明經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與湖北省財政金融協(xié)同支農(nóng)的技術(shù)效率的關(guān)系不明確。環(huán)境變量的不同將對各城市的財政金融協(xié)同支農(nóng)效率產(chǎn)生影響，因此，下文將農(nóng)業(yè)從業(yè)規(guī)模、政府財力和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平入手，把各城市置于相同的外部條件下，剔除環(huán)境變量的影響后進(jìn)行分析。

3.3 基于調(diào)整的DEA模型的實(shí)證結(jié)果分析

在第二階段中，按照式（1）和式（2）對投入變量進(jìn)行了調(diào)整，在本階段，使用調(diào)整后的投入變量再次代入BCC模型中進(jìn)行測算，并將第三階段湖北省各市的效率值及規(guī)模報酬狀態(tài)進(jìn)行統(tǒng)計。具體結(jié)果見表4，通過與第一階段的初始效率值進(jìn)行比較，可知，在剔除外部環(huán)境因素和隨機(jī)干擾的影響后，湖北省各市財政金融支農(nóng)協(xié)同效率發(fā)生了較為顯著的變化。在排除了環(huán)境因素和隨機(jī)干擾的影響后，財政金融支農(nóng)協(xié)同效率的上升趨勢仍然保持不變。相較于第一階段的綜合技術(shù)效率均值，第三階段的綜合技術(shù)效率均值得到了顯著提升。

我們將效率值等于1的城市劃分為第1梯隊，效率值在0.8-1范圍內(nèi)的城市劃分為第2梯隊，效率值小于0.8的城市劃分為第3梯隊。湖北省各市的財政金融支農(nóng)協(xié)同效率存在較大差異，第1梯隊分布在鄂中西部，包括荊門、荊州市、恩施州、仙桃市、潛江市、天門市、神農(nóng)架林區(qū)；第2梯隊在鄂中地區(qū)以及鄂北部分地區(qū)，包括襄陽市、孝感市、黃岡市、隨州市與咸寧市；第3梯隊主要出現(xiàn)在東部地區(qū)，包括十堰市、黃石市、宜昌市與武漢市。可見，湖北省各市的財政金融支農(nóng)協(xié)同效率并不均衡，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相對較高的城市反而財政金融支農(nóng)協(xié)同效率相對較低。

3.4 基于Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)的效率分析

根據(jù)第三階段得出新的投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)，基于Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)，運(yùn)用DEAP2.1軟件計算出16個城市6年間平均全要素生產(chǎn)率指數(shù)及分解，如表5所示：同效率的增長，反之則表示下降。由表5統(tǒng)計結(jié)果顯示，2016—2021年間16個地級市中，平均全要素生產(chǎn)率指數(shù)大于1的共計7個，少于總數(shù)的一半，說明部分城市的財政金融支農(nóng)效率得到提高。在效率增長的城市中，增長率最高的是武漢市，為5.8%；而增長率最低的城市是咸寧市，為0.3%。這表明湖北省各市財政金融支農(nóng)效率增長不平衡現(xiàn)象仍然存在。值得一提的是，平均全要素生產(chǎn)率指數(shù)小于等于1的地級市有9個。可見，雖然湖北省部分城市的財政金融支農(nóng)效率得到提升，但是大多數(shù)城市的財政金融支農(nóng)效率水平并未得到較為明顯改進(jìn)。

4 主要結(jié)論與政策建議

本文基于三階段DEA模型和Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)，在剔除環(huán)境因素和隨機(jī)干擾后，對湖北省16個城市 2016-2021 年的財政金融支農(nóng)協(xié)同效率進(jìn)行了測算。主要結(jié)論有：湖北省各城市的人均GDP與財政金融支農(nóng)協(xié)同效率呈正相關(guān)，但財政金融支農(nóng)效率并未因GDP上升而顯著提高。在純技術(shù)效率方面，樣本期間湖北省各城市純技術(shù)效率均值始終保持在0.9以上，接近有效前沿面，盡管測算期間內(nèi)出現(xiàn)小幅波動，但總體呈上升趨勢。大部分城市的純技術(shù)效率隨著近年來政府管理能力的提升而上升，然而個別城市呈下降趨勢，如宜昌市和咸寧市。在規(guī)模效率方面，樣本期間湖北省各城市財政金融支農(nóng)規(guī)模效率均值也呈上升趨勢，十年來湖北省財政金融支農(nóng)資源配置效果整體趨于優(yōu)化。在規(guī)模報酬方面，在整個考察期內(nèi)，2016-2021年湖北省規(guī)模效率小于1的城市均值為8個，其中規(guī)模報酬遞減的城市均值為4個，處于規(guī)模報酬遞增的城市均值約為3個。從第二階段的回歸結(jié)果來看，所有投入松弛變量都通過了5%的顯著性檢驗，表明環(huán)境變量確實(shí)會對各城市的財政金融支農(nóng)協(xié)同效率產(chǎn)生影響。第一產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員與兩項投入指標(biāo)的松弛變量之間存在顯著的相關(guān)關(guān)系；一般政府預(yù)算收入與財政農(nóng)林水事務(wù)支出和人均貸款余額呈一定負(fù)相關(guān)關(guān)系。

由此可知，由于隨機(jī)因素?zé)o法控制，有必要對相應(yīng)的外部環(huán)境因素進(jìn)行控制，以提高財政金融協(xié)同支農(nóng)效率。

本文的政策建議如下：第一，加大財政支農(nóng)投入，創(chuàng)新財政支農(nóng)方式。采用多種形式的財政支持，如直接補(bǔ)貼、獎勵、貸款貼息等，直接為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和農(nóng)村發(fā)展提供資金支持，以激發(fā)農(nóng)民和農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體的積極性。同時，在農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、農(nóng)村環(huán)境保護(hù)、農(nóng)民社會保障等方面，為農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的全面發(fā)展提供有力支撐。

第二，鼓勵金融機(jī)構(gòu)創(chuàng)新金融支農(nóng)模式。金融機(jī)構(gòu)可以針對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的季節(jié)性、周期性特點(diǎn)，推出更符合農(nóng)民需求的金融產(chǎn)品。金融機(jī)構(gòu)可以與農(nóng)業(yè)科技企業(yè)、農(nóng)產(chǎn)品物流企業(yè)等農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈上下游的企業(yè)合作，通過提供融資支持、信息共享等方式，實(shí)現(xiàn)金融服務(wù)與產(chǎn)業(yè)的深度融合。金融機(jī)構(gòu)可以為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)提供全方位的保險保障，降低農(nóng)業(yè)生產(chǎn)風(fēng)險，提高農(nóng)民的生產(chǎn)積極性。

第三，優(yōu)化財政與金融支農(nóng)政策，發(fā)揮支農(nóng)政策的協(xié)同效應(yīng)。政府可以通過財政補(bǔ)貼或風(fēng)險分擔(dān)等方式鼓勵金融機(jī)構(gòu)向農(nóng)業(yè)領(lǐng)域提供貸款和服務(wù)，提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的效益和農(nóng)民收入的增長。政府可以通過引導(dǎo)和支持金融機(jī)構(gòu)建立健全的農(nóng)業(yè)金融體系，以滿足農(nóng)民和農(nóng)業(yè)企業(yè)的融資需求。政府可以通過財政支持和政策引導(dǎo)促進(jìn)金融創(chuàng)新和科技應(yīng)用在農(nóng)業(yè)金融領(lǐng)域的發(fā)展。

第四，強(qiáng)化財政支農(nóng)資金績效管理。建立一套科學(xué)的績效評價體系，對財政支農(nóng)資金的使用效果進(jìn)行全面評估。評價體系應(yīng)涵蓋資金使用的合規(guī)性、經(jīng)濟(jì)效益、社會效益和生態(tài)效益等多個維度。同時，對財政支農(nóng)資金支持的項目進(jìn)行全過程管理和監(jiān)督，確保項目按照既定目標(biāo)進(jìn)行，防止資金挪用和浪費(fèi)。

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AStudy on the Synergistic Efficiency of Fiscal and Financial Support forAgriculture inHubei Province

LI Junlin 1 ， ZOU Yuqing 2 ， WAN Chuanlong 1

（1. School of Economics， Wuhan Textile University， Wuhan Hubei 430200， China;

2. School ofAccounting， Wuhan Textile University， Wuhan Hubei 430200， China）

Abstract： Fiscal and financial support for agriculture is an important means to promote rural revitalization. Based on the relevant data of Hu-bei Province from 2016 to 2021， this paper applies the three-stage DEA model and Malmquist productivity index to measure the synergisticefficiency of fiscal and financial support for agriculture in Hubei Province. It is found that the overall fiscal and financial support to agricul-ture synergy efficiency in Hubei Province shows an upward trend， despite the small fluctuations in the efficiency value of each city duringthe examination period. Environmental variables and random interference have a significant impact on the fiscal and financial support to ag-riculture synergy efficiency in Hubei Province， and after removing environmental factors and random interference， the fiscal and financialsupport to agriculture synergy efficiency in Hubei Province has changed significantly. According to the conclusion of empirical research，this paper puts forward the policy suggestions such as increasing the input of financial support for agriculture， innovating the way of finan-cial support for agriculture; encouraging financial institutions to innovate the mode of financial support for agriculture; optimizing the policyof financial and financial support for agriculture， exerting the synergistic effect of the policy of support for agriculture， and strengthening theperformance management of financial support for agriculture funds.

Key words： fiscal support for agriculture; financial support agriculture; three-stage DEAmodel; synergistic efficiency

（責(zé)任編輯：田媛苑）