張 標(biāo),畢成功
(阜陽師范大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院,安徽 阜陽 236037)
鄉(xiāng)村振興是實(shí)現(xiàn)共同富裕的現(xiàn)實(shí)基礎(chǔ)和關(guān)鍵所在,金融服務(wù)能夠?yàn)猷l(xiāng)村振興戰(zhàn)略實(shí)施提供資金保障[1-2]。在鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略背景下,農(nóng)村金融需求逐漸表現(xiàn)出大額化、長(zhǎng)期化、多元化等特點(diǎn)[3]。中國(guó)人民銀行、農(nóng)業(yè)農(nóng)村部等五部門于2019年聯(lián)合發(fā)布了《關(guān)于金融服務(wù)鄉(xiāng)村振興的指導(dǎo)意見》,強(qiáng)化金融服務(wù)鄉(xiāng)村振興支持力度,提出工作措施,為鄉(xiāng)村振興提供多樣化、多層次的金融服務(wù)。向琳等[4]通過研究證實(shí),金融服務(wù)鄉(xiāng)村振興是促進(jìn)鄉(xiāng)村發(fā)展的有效辦法。根據(jù)安徽省鄉(xiāng)村振興局官方網(wǎng)站公布的數(shù)據(jù),2022年省財(cái)政已提前下?lián)苤醒爰笆〖?jí)服務(wù)鄉(xiāng)村振興補(bǔ)助資金66.90億元,安徽省是我國(guó)糧食主產(chǎn)省份之一,農(nóng)村常住人口有2 544萬,在金融服務(wù)鄉(xiāng)村振興實(shí)施方面具有典型性。目前,政府財(cái)政預(yù)算、社會(huì)資本等大量資金流入鄉(xiāng)村振興領(lǐng)域,但是這些資金有效使用情況不明,金融服務(wù)鄉(xiāng)村振興效率有待測(cè)算,明確金融服務(wù)效率利于提高金融服務(wù)質(zhì)量。本研究以安徽省為例,通過分析金融服務(wù)鄉(xiāng)村振興效率及其影響因素,為優(yōu)化金融服務(wù)鄉(xiāng)村振興體系提供借鑒,對(duì)于安徽省深入實(shí)施鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略、優(yōu)化金融支持鄉(xiāng)村振興結(jié)構(gòu)、提高金融配置效率、全面實(shí)施鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略具有理論價(jià)值和現(xiàn)實(shí)指導(dǎo)意義。
在鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略推進(jìn)過程中,學(xué)界對(duì)相關(guān)理論不斷深化和豐富完善。在鄉(xiāng)村振興學(xué)術(shù)思想方面,學(xué)者認(rèn)為鄉(xiāng)村振興是現(xiàn)代城鄉(xiāng)關(guān)系融合共生的演進(jìn)結(jié)果,是農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化進(jìn)程的具體體現(xiàn),是以人為本發(fā)展鄉(xiāng)村的現(xiàn)實(shí)邏輯[5]。目前,學(xué)界對(duì)金融效率的研究不斷深化,金融效率研究一方面是強(qiáng)化對(duì)金融本質(zhì)的把握理解,另一方面注重從定性研究向定量分析轉(zhuǎn)變,處于動(dòng)態(tài)變化中并在原有的道路上不斷揚(yáng)棄[6]。在農(nóng)村金融方面,農(nóng)村金融效率、農(nóng)村金融規(guī)模與農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展存在一定相關(guān)關(guān)系。但并不意味著只擴(kuò)大農(nóng)村金融規(guī)模投入就能促進(jìn)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展,而應(yīng)該在擴(kuò)大規(guī)模的同時(shí),注重提升農(nóng)村金融效率,只有農(nóng)村金融效率的提升才能讓農(nóng)村經(jīng)濟(jì)高效運(yùn)轉(zhuǎn),促進(jìn)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展[7]。在金融效率測(cè)算方面,張永剛等[8]運(yùn)用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法研究了中國(guó)農(nóng)村金融體系的效率,證實(shí)農(nóng)村金融在促進(jìn)鄉(xiāng)村資源整合、推動(dòng)鄉(xiāng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展方面效率欠缺,且我國(guó)農(nóng)村金融發(fā)展的地區(qū)差異較大,技術(shù)效率受外部環(huán)境影響大。陳莉[9]運(yùn)用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法通過測(cè)算多年的農(nóng)村金融效率,得出了我國(guó)現(xiàn)階段農(nóng)村金融效率整體上穩(wěn)步提升、除個(gè)別年份外波動(dòng)較大的結(jié)論。農(nóng)村金融效率影響因素也是研究重點(diǎn),趙楠等[10]運(yùn)用分時(shí)段Tobit模型分析了影響我國(guó)農(nóng)業(yè)信貸效率的因素,發(fā)現(xiàn)在我國(guó)的不同歷史時(shí)期、不同社會(huì)發(fā)展階段,農(nóng)業(yè)信貸效率受多種因素影響,具有多樣性的特點(diǎn)。
目前,學(xué)界在鄉(xiāng)村振興、效率測(cè)算及其影響因素分析方面已取得豐富成果,尚缺乏關(guān)于面向鄉(xiāng)村振興的金融服務(wù)效率測(cè)算及其影響因素的研究。本研究聚焦政府性金融服務(wù),通過構(gòu)建DEA-Tobit模型對(duì)2014—2019年安徽省16個(gè)地市的金融服務(wù)效率進(jìn)行測(cè)算,分析其關(guān)鍵影響因素,旨在優(yōu)化金融資源配置,真正發(fā)揮金融支持鄉(xiāng)村振興的服務(wù)作用,為金融服務(wù)鄉(xiāng)村振興提供參考。
2016—2019年,全國(guó)財(cái)政一般公共預(yù)算支持農(nóng)業(yè)農(nóng)村發(fā)展的專項(xiàng)資金累計(jì)達(dá)到6.07萬億元,且扶持資金每年的增長(zhǎng)速度都高于全國(guó)一般公共預(yù)算支出平均增幅,可見國(guó)家對(duì)鄉(xiāng)村振興的高度重視和支持力度[11]。根據(jù)中國(guó)人民銀行統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),2020年我國(guó)農(nóng)民貸款余額達(dá)到11.81萬億元,同比增長(zhǎng)14.20%;農(nóng)業(yè)貸款余額4.27萬億元,同比增長(zhǎng)7.50%。由此可見,我國(guó)政府大力度支持金融服務(wù)鄉(xiāng)村振興。大量資金投入鄉(xiāng)村發(fā)展,需要充分發(fā)揮金融對(duì)鄉(xiāng)村振興的服務(wù)效能。
在安徽省,政府與銀行等金融機(jī)構(gòu)也為鄉(xiāng)村振興提供金融支持。在政府方面,以阜陽市為例,農(nóng)業(yè)財(cái)政支出在2014年為45.526 3億元,到2019年達(dá)到88.695 5億元(圖1)。在金融機(jī)構(gòu)方面,以中國(guó)農(nóng)業(yè)銀行安徽省分行為例,在2017—2019年,金融支持規(guī)模不斷擴(kuò)大,各項(xiàng)指標(biāo)都有不同程度的提高,如惠普涉農(nóng)小微企業(yè)貸款總額從22.476 0億元增加到41.616 0億元,同樣翻了一番,增幅巨大[12]。
圖1 阜陽市農(nóng)業(yè)財(cái)政支出
但是,在大量資金投入農(nóng)村發(fā)展取得顯著效果的同時(shí),也存在地區(qū)差異日漸擴(kuò)大的問題。例如,2014年,作為農(nóng)業(yè)農(nóng)村典型地市,阜陽市的農(nóng)村居民可支配收入為8 213.00元,而作為安徽省社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平最高的地市,省會(huì)合肥市的農(nóng)村居民人均可支配收入則為14 407.00元,相差6 194.00元。到2019年時(shí),這一差距已經(jīng)擴(kuò)大到9 383.00元(圖2)。
圖2 阜陽市、合肥市農(nóng)村居民人均可支配收入
從金融服務(wù)鄉(xiāng)村振興現(xiàn)狀可以看出,目前金融機(jī)構(gòu)對(duì)鄉(xiāng)村振興的支持規(guī)模不斷擴(kuò)大,多渠道資金供給體系正在形成。本研究假定資金供給的情況下,先通過數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法對(duì)安徽省金融服務(wù)鄉(xiāng)村振興的綜合效率進(jìn)行總體分析,通過分析純技術(shù)效率和規(guī)模效率把握安徽省金融服務(wù)鄉(xiāng)村振興的效率特征,最后找出影響金融服務(wù)鄉(xiāng)村振興效率的關(guān)鍵因素。本研究數(shù)據(jù)來源于作者整理的2015—2020年《安徽省統(tǒng)計(jì)年鑒》數(shù)據(jù)。
在效率測(cè)度實(shí)證方法方面,綜合評(píng)價(jià)法和前沿分析法是目前應(yīng)用比較廣泛且規(guī)范的方法[13]。數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(DEA)是前沿分析法中的一種,相對(duì)來說,DEA評(píng)價(jià)方法更容易處理多投入、多產(chǎn)出的問題,無需量綱的轉(zhuǎn)化,沒有權(quán)重的主觀賦予,更具客觀性。數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(DEA)最早由CHARNES等[14]提出,稱之為CCR模型,用來分析整體效率;后由BANKER等[15]繼承并發(fā)展為BCC模型,主要研究技術(shù)效率和規(guī)模效率。因?yàn)樵谘芯窟^程中,產(chǎn)出變量難以控制,因此選取BCC模型。DEA方法測(cè)算結(jié)果主要有3個(gè),包括效率計(jì)算結(jié)果、投入松弛變量和產(chǎn)出松弛變量,傳統(tǒng)的DEA方法直接用效率結(jié)果分析,忽視了松弛變量對(duì)研究的影響[16]。
本研究運(yùn)用BCC模型對(duì)安徽省金融服務(wù)鄉(xiāng)村振興效率進(jìn)行測(cè)算分析,基本模型如下
假設(shè)樣本有n個(gè)決策單元,記為DUM(j=1,2,…,n),其中X0、Y0分別表示DEA方法下的投入量與產(chǎn)出量;n為安徽省的n個(gè)地市;S-和S+分別為剩余變量和松弛變量。
設(shè)該模型的解為 λi,S-,S+,θ:
(1)當(dāng)θ=1,S-=S+=0時(shí),說明在這n個(gè)決策單元組成的經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)中,在原投入X0的基礎(chǔ)上獲得的產(chǎn)出Y0已經(jīng)達(dá)到最優(yōu)。
(2)當(dāng)θ=1,S-=0或S+=0時(shí),說明在這 n個(gè)決策單元組成的經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)中,對(duì)于投入X0可減少S-而保持原產(chǎn)出Y0不變,或在投入X0不變的情況下可將產(chǎn)出Y0增加 S+。
(3)當(dāng)θ<1,說明技術(shù)處在非有效狀態(tài),如果同時(shí)S-=0或S+=0,則該經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)還存在結(jié)構(gòu)問題。
面向鄉(xiāng)村振興的金融服務(wù)效率評(píng)價(jià)指標(biāo)體系由1個(gè)投入指標(biāo)和5個(gè)產(chǎn)出指標(biāo)構(gòu)成(表1)。在投入指標(biāo)方面,選取“農(nóng)業(yè)財(cái)政支出(萬元)”作為具體投入指標(biāo),這是因?yàn)檗r(nóng)業(yè)財(cái)政支出是國(guó)家對(duì)農(nóng)業(yè)進(jìn)行宏觀調(diào)控的具體金融措施,也是金融對(duì)鄉(xiāng)村振興支持程度的直接衡量。在產(chǎn)出指標(biāo)體系方面,根據(jù)我國(guó)《鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略規(guī)劃(2018—2022年)》中提出的產(chǎn)業(yè)興旺、生態(tài)宜居、鄉(xiāng)風(fēng)文明、治理有效、生活富裕5個(gè)方面要求[17],結(jié)合數(shù)據(jù)可得性和實(shí)際情況,選擇“糧食產(chǎn)量(t)”作為產(chǎn)業(yè)興旺總要求的指標(biāo),直接反映農(nóng)業(yè)生產(chǎn)力水平;選擇“造林面積(hm2)”作為生態(tài)宜居和鄉(xiāng)風(fēng)文明總要求的具體指標(biāo),直接反映農(nóng)村生態(tài)文明建設(shè)情況和農(nóng)村環(huán)保意識(shí);選擇“農(nóng)村低保人數(shù)(人)”作為治理有效總要求的具體指標(biāo),直接反映農(nóng)村基層治理、精準(zhǔn)扶貧水平;選擇“農(nóng)村居民人均可支配收入(元)”作為生活富??傄蟮木唧w指標(biāo),直接反映農(nóng)村居民生活水平。以上指標(biāo)選擇過程中,都是根據(jù)鄉(xiāng)村振興總要求建立對(duì)應(yīng)指標(biāo),從而構(gòu)建具有特色的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,體現(xiàn)了面向鄉(xiāng)村振興金融服務(wù)效率評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的科學(xué)性和合理性。
表1 金融服務(wù)鄉(xiāng)村振興效率評(píng)價(jià)指標(biāo)體系
2.4.1 綜合效率測(cè)算結(jié)果
運(yùn)用 DEAP 2.1軟件,對(duì)2014—2019年安徽省16個(gè)地市的金融服務(wù)鄉(xiāng)村振興綜合效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率分別進(jìn)行測(cè)算,結(jié)果見表2~表4。
綜合效率從整體上反映了安徽省農(nóng)村金融效率的實(shí)際狀況。從表2的縱向(年份)分析結(jié)果來看,2014—2019年,安徽省金融支持鄉(xiāng)村振興的綜合效率總體上處于有效狀態(tài),為0.811~0.999。具體來看,以2016年為界,可將金融服務(wù)綜合效率分為兩個(gè)階段。第1階段為2014—2016年,這一階段安徽省全省綜合效率呈現(xiàn)下降趨勢(shì)。這可能是受到農(nóng)業(yè)生產(chǎn)極端氣候變化、安徽省出臺(tái)實(shí)施農(nóng)業(yè)污染整治政策等因素的影響,導(dǎo)致農(nóng)業(yè)單位面積產(chǎn)量減少,從而表現(xiàn)綜合效率下降趨勢(shì)。第2階段為2016—2019年,全省綜合效率穩(wěn)步上升,已從2016年的0.811提高到2019年的0.910,農(nóng)業(yè)生產(chǎn)結(jié)構(gòu)不斷優(yōu)化。由此可以看出,安徽省在鄉(xiāng)村振興方面的金融服務(wù)效率整體呈現(xiàn)U形趨勢(shì),未來還將持續(xù)提高。但是,安徽省沒有哪個(gè)地市的金融資源配置效率達(dá)到最優(yōu),均存在一定的冗余,各地市整體處于區(qū)間震蕩狀態(tài),且?guī)啄陙矸€(wěn)中有進(jìn),整體良性發(fā)展。
表2 安徽省各地市2014—2019年金融服務(wù)綜合效率測(cè)算結(jié)果
從橫向(地市)來看,安徽省各地市金融服務(wù)鄉(xiāng)村振興綜合效率呈現(xiàn)地區(qū)差異特征,這與李彩霞等[18]研究結(jié)果一致。以安徽省各地市綜合效率平均值0.902作為界限,可將地市分為兩個(gè)層次。第1層次是高于全省平均水平(0.902)的10個(gè)地市,金融服務(wù)鄉(xiāng)村振興效率較高。其中,宿州、淮北、池州、六安、合肥的綜合效率平均值都超過了0.950,處于高度有效狀態(tài)。由此可見,雖然宿州、池州等地市的經(jīng)濟(jì)金融發(fā)展水平不如合肥,但是資源配置效率卻與合肥相當(dāng),金融服務(wù)效率與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平并不完全一致。第2層次是綜合效率均值低于全省平均水平的6個(gè)地市——宣城、黃山、馬鞍山、阜陽、淮南和銅陵,相對(duì)于第1層次的地市來說,這些地市的金融服務(wù)效率較低,說明金融資源配置效率還有很大提升空間,需要不斷優(yōu)化資源配置。進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn),有些地市金融服務(wù)效率低于其他經(jīng)濟(jì)水平相當(dāng)?shù)牡厥?,這可能與大力推進(jìn)城鎮(zhèn)化有關(guān)系。例如,2019年阜陽市城鎮(zhèn)化率處于全省第14位,較低的城鎮(zhèn)化水平不利于城市的發(fā)展,使得有限金融資源必然會(huì)被更多地傾斜于城市發(fā)展。但是,胡振華等[19]研究發(fā)現(xiàn),農(nóng)村金融效率的提升有利于城鎮(zhèn)化的發(fā)展,所以也可以通過推動(dòng)農(nóng)村金融效率的提升間接推動(dòng)城鎮(zhèn)化發(fā)展。
2.4.2 純技術(shù)效率測(cè)算結(jié)果
為了探索金融服務(wù)綜合效率變動(dòng)規(guī)律,進(jìn)一步將其轉(zhuǎn)化為純技術(shù)效率和規(guī)模效率。金融服務(wù)純技術(shù)效率可以在一定的產(chǎn)出水平下,衡量技術(shù)和管理方面的投入效率。由表3可知,2014—2019年安徽省金融服務(wù)純技術(shù)效率配置整體處于高效狀態(tài),全省平均值為0.910~1.000,各地市平均值為0.934~1.000。在2019年安徽省各地市的純技術(shù)效率配置均為1.000,達(dá)到最優(yōu),可能是因?yàn)檫@一年出臺(tái)了《安徽省人民政府關(guān)于加快推進(jìn)農(nóng)業(yè)機(jī)械化和農(nóng)機(jī)裝備產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的實(shí)施意見》,加快推進(jìn)了安徽省主要農(nóng)作物生產(chǎn)全程機(jī)械化,提高了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率,從而提升了金融服務(wù)的純技術(shù)效率。
2.4.3 規(guī)模效率測(cè)算結(jié)果
規(guī)模效率用于衡量實(shí)際產(chǎn)出規(guī)模與理想產(chǎn)出規(guī)模的差距,可以評(píng)價(jià)安徽省金融資源投入在服務(wù)鄉(xiāng)村振興方面是否處于規(guī)模最優(yōu)。除個(gè)別地市在一些年份外,安徽全省的金融服務(wù)純技術(shù)效率平均值為0.971(表3),整體較好,長(zhǎng)期處于高效狀態(tài)。但是規(guī)模效率平均值為0.930(表4),相對(duì)較低,如第2層次的6座城市純技術(shù)效率處于較高水平,但其綜合效率低于全省平均水平,通過規(guī)模效率測(cè)算結(jié)果發(fā)現(xiàn)這是由規(guī)模效率低下所致。規(guī)模效率不足并不能否認(rèn)安徽省各地市在促進(jìn)鄉(xiāng)村振興方面取得的成績(jī),規(guī)模效率穩(wěn)步提升為綜合效益的提升做出了較大貢獻(xiàn),這是不斷優(yōu)化提升農(nóng)村金融資源配置的結(jié)果。例如,銅陵市的純技術(shù)效率在全省領(lǐng)先(1.000),處于有效狀態(tài),但是其規(guī)模效率處于較低位置,平均值僅有0.698,與最優(yōu)規(guī)模效率(1.000)存在較大差距。純技術(shù)效率和規(guī)模效率二者之間的差異是受多方面因素綜合影響的結(jié)果,可能的原因是銅陵市具有相對(duì)較高的金融管理水平,金融資金運(yùn)行制度較為健全,但是金融投入存在過度“偏科”情況。因此,各地市應(yīng)該結(jié)合實(shí)際,對(duì)規(guī)模效率不斷優(yōu)化,才能提升金融服務(wù)綜合效率。
表3 安徽省各地市2014—2019年金融服務(wù)純技術(shù)效率測(cè)算結(jié)果
表4 安徽省各地市2014—2019年金融服務(wù)規(guī)模效率測(cè)算結(jié)果
根據(jù)已有研究[20-22],選擇Tobit回歸模型進(jìn)一步探尋影響金融服務(wù)鄉(xiāng)村振興效率的因素。其中,“綜合效率均值”作為被解釋變量,衡量安徽省面向鄉(xiāng)村振興的金融服務(wù)效率水平。根據(jù)理論分析和實(shí)際情況,選擇“地區(qū)生產(chǎn)總值”作為經(jīng)濟(jì)發(fā)展因素,選擇“勞動(dòng)力資源比上年增幅”作為農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力因素,選擇“常住人口城鎮(zhèn)化率”作為城鎮(zhèn)化發(fā)展因素,影響因素對(duì)綜合效率進(jìn)行的Tobit回歸結(jié)果見表5所示。
由表5可知,“地區(qū)生產(chǎn)總值”的回歸系數(shù)值為0.028,但是并沒有呈現(xiàn)出顯著差異(Z=0.001,P=0.999>0.05),意味著“地區(qū)生產(chǎn)總值”并不會(huì)對(duì)各地市綜合效率平均值產(chǎn)生直接影響。而“勞動(dòng)力資源比上年增幅”的回歸系數(shù)值為0.017,并且呈現(xiàn)0.01水平的顯著差異(Z=3.579,P=0<0.01),意味著“勞動(dòng)力資源比上年增幅”會(huì)對(duì)各地市綜合效率平均值產(chǎn)生顯著的正向影響。“常住人口城鎮(zhèn)化率”的回歸系數(shù)值為-0.424,并且呈現(xiàn)0.01水平的顯著差異(Z=-2.841,P=0.004<0.01),意味著“常住人口城鎮(zhèn)化率”會(huì)對(duì)各地市綜合效率平均值產(chǎn)生顯著的負(fù)向影響,這是由于城鎮(zhèn)化水平提高后,金融資源更趨向于投向城鎮(zhèn)化發(fā)展,而對(duì)農(nóng)村的金融資源配置不足,重視程度減弱。
表5 影響因素對(duì)綜合效率進(jìn)行的Tobit回歸結(jié)果
根據(jù)面向鄉(xiāng)村振興的金融服務(wù)效率測(cè)算及其影響因素分析結(jié)果,本研究得出如下結(jié)論與政策啟示。第一,在鄉(xiāng)村振興發(fā)展方面,安徽省金融服務(wù)具有積極作用,但還未實(shí)現(xiàn)金融服務(wù)綜合效率最優(yōu),所有地市存在不同程度的冗余。因此,政府需要積極發(fā)揮金融調(diào)控作用,確保農(nóng)業(yè)財(cái)政支出用于鄉(xiāng)村振興,不斷優(yōu)化金融資源配置效率,探索金融服務(wù)鄉(xiāng)村振興的新路徑,促進(jìn)金融服務(wù)效率不斷提升。安徽全省及各地市在金融服務(wù)效率方面?zhèn)戎赜谔岣呒兗夹g(shù)效率,規(guī)模效率表現(xiàn)不足,這就要求政府不斷提升金融服務(wù)綜合效率,關(guān)鍵是在繼續(xù)保持純技術(shù)效率有效的同時(shí),不斷提高金融服務(wù)的規(guī)模效率。第二,金融服務(wù)效率呈現(xiàn)地區(qū)差異特征,且金融服務(wù)效率與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平并不完全一致,這表明提高金融效率的途徑不是單一的,可以依據(jù)所處地市的資源稟賦和經(jīng)濟(jì)社會(huì)條件,因地制宜地對(duì)金融服務(wù)鄉(xiāng)村振興資源進(jìn)行優(yōu)化,切勿采取“一刀切”或者“偏科”措施?!皠趧?dòng)力資源比上年增幅”與“常住人口城鎮(zhèn)化率”是影響金融服務(wù)鄉(xiāng)村振興效率的重要影響因素,這就要求當(dāng)?shù)卣粩嗵嵘l(xiāng)村勞動(dòng)力質(zhì)量與機(jī)械化水平,以彌補(bǔ)鄉(xiāng)村勞動(dòng)力資源的缺乏,努力實(shí)現(xiàn)金融資源的最優(yōu)配置。第三,除了農(nóng)業(yè)財(cái)政支出,各地市也應(yīng)重視將金融機(jī)構(gòu)等社會(huì)金融資源配置到鄉(xiāng)村振興領(lǐng)域,建立健全鄉(xiāng)村振興多渠道資金供給體系,拓寬鄉(xiāng)村振興融資來源。在金融資源配置方面,除了要保障改善農(nóng)村基本生活條件的投入,重點(diǎn)將資金投入產(chǎn)業(yè)興旺領(lǐng)域,例如:農(nóng)村特色農(nóng)產(chǎn)品品牌塑造、農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新與應(yīng)用、智慧農(nóng)業(yè)、一二三產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展等。