農村金融集聚與產業融合耦合協調性研究

任森春 孫紅偉

摘 要： 基于2008—2019年我國30個省（市）相關數據，研究了農村金融集聚與產業融合耦合協調關系，結果表明：農村金融集聚與產業融合二者耦合協調程度整體偏低，處于初級協調階段，且呈現明顯的區域不平衡性;通過Dagum基尼系數分解反映出地區總體差異呈下降趨勢，主要來自區域內差異;而Kernel密度估計發現，二者耦合協調度上升趨勢明顯，且地區絕對差異有所擴大。據此，加快構建與農村產業融合相適應的全產業鏈模式，提高農村金融集聚的延展性與精準性，進而促進地區協調發展是實現二者更好耦合協調的重要路徑。

關鍵詞：金融集聚;產業融合;耦合協調;基尼系數;動態分布演進

中圖分類號：F323;F832.35;F49? 文獻標志碼：A文章編號：1674-7356（2023）-01-0018-09

引言

全面推進鄉村振興戰略是解決“三農”問題的必然要求，同時也是實現共同富裕的重要前提。《全國鄉村產業發展規劃（2020—2025年）》指出，堅持鄉村產業融合發展，要發展全產業鏈模式，推進一產往后延、二產兩頭連、三產走高端，促進農業與現代產業要素跨界配置;培育多元融合主體、發展多類型融合業態以及建立健全利益聯結機制。金融集聚在農村產業融合中起到重要推動作用，資本、技術、網點、人才等金融資源在農村地區集聚能夠降低經營主體的融資成本，提高資源配置效率，拓寬融資渠道等。一方面，農村金融集聚對于產業融合具有推進作用;另一方面，農村產業融合多樣化金融需求對農村金融集聚具有倒逼和制約作用。因此，研究金融集聚與產業融合的耦合性及其協調發展，探討地區差異的特點及成因，對于金融資源如何向農村集聚推動產業融合，進而在更大范圍、更高水平、更深層次上實現二者的耦合協調發展具有重要意義。本文基于文獻梳理，分析農村金融集聚對與產業融合耦合作用機理，在構建指標體系的基礎上計算綜合指數，測度2008—2019年我國30個省（市）的綜合發展水平，運用系統耦合協調度模型測度二者的耦合協調程度及其趨勢，并通過Kernel密度估計方法進行區域絕對差異分析，最后基于實證結論提出相應建議。

一、文獻綜述

金融集聚是指金融高度發達時資本、機構、人才技術以及相關信息流等金融資源向某個特定區域集聚的過程及行為結果。而農村金融集聚是指，金融資本規模、金融機構網點、金融相關人才以及技術等金融資源在農村地區內的集聚。早期金融集聚關注點主要是經濟增長[1-2]、產業結構升級[3-5]以及影響因素[6]等方面。隨著國家政策由城市向農村地區的傾斜，作為促進農村金融發展的重要方向，金融集聚既能反映地區內金融發展水平，又能反映金融資源配置的地區差異。學者開始逐步關注金融集聚與農村發展之間的關系，早前關于農村金融集聚研究主要集中于新農村建設，城鄉協調發展，金融扶貧問題、以及農業產業化等方面。羅志鋒，鮑宏禮通過分析經濟欠發達地區的新農村建設中所村在的農村金融問題，從網點、信貸管理，制度等方面提出針對性建議[7]。徐敏，張小林通過實證研究得出金融集聚可以通過直接效應以及間接效應（產業結構升級）縮小城鄉收入差距[8]。任明珠認為金融發展主要通過經濟增長以及金融服務對城鄉收入差距起作用，利用31個省份2004—2013年面板數據進行固定效應回歸，發現金融發展會擴大城鄉收入差距[9]。王山松，齊錄明等利用DEA模型測算了河北省金融扶貧效率，結果發現不同地區的效率差異很大，主要是外部環境差異大以及隨機差異的存在所造成的，因此需要不斷優化外部金融供給環境以及規模同時提高管理水平[10]。學者對于農業產業化研究主要從金融支持[11]以及金融咨詢服務、農村金融供給體系等方面，提出解決農業產業化中融資難題的路徑[12]。

2015年我國正式提出農村產業融合的概念，是指農業內部各部門之間、農業與農村二、三之間，通過融合滲透、交叉重組等方式，形成農業新產業新業態新模式的新型農業組織方式和過程。隨著國家鄉村振興戰略提出以及脫貧攻堅戰的完成，農村產業融合被放到鄉村振興戰略的首要位置。國外學者對于農村產業融合的研究較早，20世紀末日本學者今村奈良辰的“六次產業化概念”提出在農業的基礎上向二、三產業鏈延伸以增加農民的收入，進而促進農村發展[13]。以及到后來提倡發展與農村產業融合較為契合的農業價值鏈融資模式，引起學者們的廣泛關注[14-15]。與此相比，我國農村產業融合起步晚、發展慢，同時存在資金缺口大、金融支持效率低、融資困難等金融困境。研究主要集中于存在的問題分析以及農村金融如何促進產業融合發展。張林，溫濤認為目前農村產業融合信貸仍存在涉農信貸資金總量增長緩慢、中長期大額貸款供給不足、直接融資渠道不暢、金融創新持續性差和多部門協同服務機制不健全等問題[16]。李曉龍，冉光和等利用門檻模型發現，農村金融深化對農村產業融合的影響存在區域差異，其中重要原因是農村人力成本以及交通基礎設施等[17]。邵曉翀，杜爾玏認為農村金融支持可以促進農業與二、三產業的融合發展，助力農業發展方式轉變和業態轉型升級，推動要素和資源更多向農業農村集聚[18]。張林，張雯卿基于2008—2018年我國的30個省份的面板數據，測算普惠金融與農村產業融合發展的耦合協調度，發現二者的耦合協調關系處于勉強協調或中度協調階段，并且普惠金融的發展水平相對滯后，存在較大的時空差異[19]。

通過梳理相關的文獻可以看出，國內外學者研究重點：農村金融集聚是如何促進產業融合發展的，對二者之間耦合協調研究較少。本文的創新點主要是，研究我國農村金融集聚與產業融合的耦合協調性，并利用Dagum基尼系數分析了地區差異和造成差異的主要原由以及通過Kernel密度估計分析耦合協調水平的動態分布演進過程。

二、農村金融集聚與產業融合耦合作用機理

（一）農村金融集聚既促進又依賴農村產業融合的發展

第一，農村金融集聚通過信貸投融資，引導農村產業結構轉型升級。在政府政策的支持下，農村金融機構加大對農村特色產業的投融資力度，在一定程度上解決了鄉村特色產業經營主體融資問題，促進了農村產業結構的調整和融合發展。第二，農村金融集聚能夠降低農村產業融合經營主體的交易、結算成本。網點機構的增加拓寬了金融服務的范圍，打通金融服務在農村的“最后一公里”;從業人員的增加以及利用互聯網等技術發展信貸業務提高了金融信貸發放速度與服務質量。第三，促進農村金融機構的有序競爭。通過創新金融產品以提供多樣化融資渠道，農村經營主體能夠以最經濟的成本獲得充足的資金支持，解決產業融合過程中融資難、融資貴等問題。第四，依賴農村產業融合的發展。融合主體以及產業形態對于農村金融集聚的需求呈現多樣化，為農村金融機構的業務提供落腳點以及盈利點。因此農村金融集聚在一定程度上依賴農村地區的產業形態以及融合發展水平，

（二）農村產業融合倒逼農村金融集聚的同時又制約著其發展

第一，政策驅動力增強。在鄉村振興戰略背景下，鄉村基礎設施的完善以及產業環境優化，吸引金融資源要素向農村集聚。第二，市場驅動力增強。伴隨消費結構的升級，需求呈現個性化、多樣化和層次化的特點，促使休閑旅游等特色產業發展迅速，農村產業融合的市場發展潛力巨大，倒逼農村金融集聚。第三，現代信息技術驅動力增強。新技術革命的沖擊下，5G、物聯網、區塊鏈等技術應用，技術與農業資源結合產生新型農業形態，農村市場經濟活躍，進一步促使金融資本、網點、人才以及相關信貸業務向農村地區聚集。第四，制約農村金融集聚發展。由于經濟基礎、產業基礎、地理環境、技術基礎設施等存在地區差異，這就造成農村產業融合水平不一，低水平地區對于農村金融集聚的需求小;且存在經濟產業環境較差、經營主體信用低等問題，這不僅不利于農村金融機構的盈利而且還有較大的信用風險，因此農村產業融合水平在一定程度會制約農村金融集聚。

三、研究設計

（一）綜合指標體系構建與數據來源

1. 農村金融集聚指標體系

參考已有文獻研究，本文從省級層面資產規模、從業人員、營業網點以及涉農貸款的金融資源配置角度來構建我國的農村金融集聚指標體系。

2. 農村產業融合指標體系

參考國內學者對于農村產業融合的研究以及2020—2025年全國鄉村發展規劃中提到的農村產業融合內容，注重產業融合，發展二、三產業，延伸產業鏈條，促進主體融合、業態融合和利益融合（見表1）。本文從這三個方面衡量我國農村產業融合的發展水平。

3. 數據來源

由于西藏自治區數據缺失，影響研究結果的準確性，文章統計除西藏數據外其他30個省份2008—2019年12年的相關數據，并將30個省份劃分東中西部地區，這有利于地區差異的研究。數據主要來源于《中國統計年鑒》 《中國農村統計年鑒》《中國人口與就業統計年鑒》與wind數據庫整理。

（二）權重與綜合指數的計算

1. 標準化處理

由于評價指標之間具有明顯的不可公度性，為了消除量綱的影響以保持數據的準確有效性，借鑒已有文獻的研究，本文采用極差標準法對數據進行標準化處理。

本文通過SPSS軟件實現計算綜合發展水平與耦合協調水平。

正向指標

負向指標

Uij代表第i年第j個省的標準化值，Xij代表第i年第j省的原始數據，max（Xij）與min（Xij）分表代表所包含樣本中原始數據的最大值和最小值。

2. 熵值法

第j個指標的熵值為ej = -kwij lnwij其中k = （ln n）-1;

計算差異系數：

確定第j個指標的權重

3. 綜合發展水平

得到上述的權重后就可以計算農村金融集聚與產業融合發展的綜合發展水平

F（G）與F（E）分別代表農村金融集聚與產業融合的綜合發展水平;其中wjg，Uijg分別代表農村金融集聚指標權重與原始數據標準化值;wje，Uije分別代表農村產業融合指標權重與原始數據標準化值。

（三）系統耦合協調度模型

其中Cn為系統耦合度，依此推導出農村金融集聚與產業融合的耦合度模型：

耦合度值C∈[0，1]。C值越高越能說明二者處于有序狀態，但是當農村金融集聚與產業融合子系統數值接近并且都是較低的數值時，其結果可能會出現耦合度高的現象，這樣就會產生誤判。因此，要分析耦合效應的大小，還需要用到系統耦合協調度模型，該模型計算公式：D = （C × T）1/2

其中

其中D代表耦合協調度，T代表農村金融集聚與產業融合的綜合發展發展程度，借鑒以往論文的研究和相關物理學的判別標準，賦予a = 0.5，b=0.5;表2為對耦合協調度的劃分等級。

四、實證分析

（一）綜合發展水平

1. 農村金融集聚水平

（1）從圖1中可以看出，我國農村金融集聚水平偏低，呈現明顯省級差異，從歷年各省平均值可以看出，0.3以上有18個省份，多位于中西部地區;其他11個省份都處于0.3以下，大部分屬于東部地區。（2）內蒙古自治區農村金融集聚水平最高，其次是貴州省;歷年平均值排名最后一名的是北京，內蒙古約為北京的4.27倍。（3）前期各省份都有不同程度的增幅，說明各省政府不同程度的對于農村金融進行了支持;而后期又呈現不同程度的下降趨勢，原因可能是發展過程中存在管理以及資金回流等問題，使得一些金融資源的撤出;內蒙古、四川、湖南、黑龍江、陜西、新疆、浙江、天津這些省份后期呈現上揚趨勢，原因可能是這些省份中大多是農村經濟占比較高的農業大省，深厚的農業基礎優勢、各地級政府支持。其他省份基本上在前期的下降趨勢中還未脫離，這與各省份政策、農村環境以及發展模式慣性有很大的關系。

綜上所述可以看出，各省份產業與經濟結構對農村金融集聚水平具有重要影響。東部省份雖為我國經濟發達地區，但其經濟結構以第二、第三產業為主，隨時間推移第一產業GDP比重呈下降趨勢，農村經濟占比不高，導致其農村金融集聚水平不高且有下降趨勢。中西部各省份農村金融集聚水平隨時間增長較快，且水平較高，盡管這些省份相對東部地區而言工業化水平較低，但第一產業占GDP比重較高且農村經濟占比較高。由此可見產業與經濟結構對于各省份農村金融集聚的影響較大。

2. 農村產業融合水平

（1）從圖2整體平均值水平可以看出，農村產業融合綜合發展水平比較低，且低于農村金融集聚水平。（2）排名前十的省份分別為北京、新疆、浙江、福建、江西、山東、天津、貴州，多為東部地區的省市，其中歷年平均值只有北京超過了0.2，排名后十名的為河北、廣西、海南、黑龍江、江蘇、甘肅、河南、陜西、云南以及山西，多為中西部地區。（3）東部地區與中西部相比，經濟實力強，發展較快;東部地區省份發達的服務業、信息產業，以及積極政策支持為農村加工業、新業態和服務業發展提供了基礎保障。（4）大多數省份基本都是處于緩慢上升趨勢。其中具有雄厚農業基礎的農業大省，比如山東、河南、河北、江蘇以及浙江等，農業產業融合水平較高并且早期呈現上升趨勢，說明各地政府對農村發展問題較為關切，積極利用自身農業優勢去發展農村經濟。

（二）系統耦合協調度測度與分析

本文將耦合協調度劃分為十個等級，見表2。（1）全國耦合協調度的平均值來看（如圖3），農村金融集聚與產業融合耦合協調度是呈上升趨勢的，處于初級協調等級。這說明雖然耦合協調度是呈現上升趨勢，但是尚未實現優質協調階段，需要不斷優化農村金融集聚與產業融合系統。（2）東部地區，北京與上海耦合協調度較低主要是由于農村金融集聚相對滯后產業融合造成的，其他的幾個省份是由于農村產業融合相對滯后農村金融集聚造成的。（3）中部地區主要是由于安徽、吉林、黑龍江、湖北、河南與山西耦合協調度較低造成。這些省份大都是由于農村產業融合相對滯后農村金融集聚發展水平導致。雖然這些省份大部分是農業大省，但由于各省對于農村產業融合政策落實滯后、固守原有的經營模式難以改變、農村人口流失等，使得原有雄厚的農業基礎難以得到充分發揮。（4）西部地區耦合協調度平均值在樣本期內總體趨勢是上升趨勢。主要是受益于我國西部大開發戰略以及相應的政策支持。（5）除北京與上海市外大多數省份農村產業融合相對滯后農村金融集聚。產生這種現象的原因，第一是農村地理位置以及資源的特殊性，農業項目回報率低，風險較大，農村經營主體的難組織性以及素質不高，使得農村產業融合的相對滯后。第二是農村金融資源集聚的針對性不強，質量與數量并未達到很好的匹配，供需不平衡，產品同質化，服務體系并不健全，使得高知識分子以及農村能人回流不想回村就業。第三是農村產業融合的發展涉及利益主體較多，如果利益分配不合理，經營主體積極主動性會受到影響，因此對于構建產業融合利益聯結機制是一個亟須關注與解決的問題。

（三）地區差異

為了進一步刻畫我國農村金融集聚與產業融合耦合協調度分布的地區差異，借鑒已有研究，本文根據Dagum（1997） 提出的基尼系數及其按子群分解的方法，分別測算了2008—2019年二者耦合協調度的基尼系數，其定義如公式所示：

將總體基尼系數（G）分解為三個部分，即地區內差距的貢獻Gw、地區間差距的貢獻Gnb、超變密度的貢獻Gt，并滿足G = Gw + Gnb + Gt。

1. 總體差異

從表3中可以看出，總體差異是呈現波動下降的。這與國家支持鄉村振興以及農村產業經濟發展有關，但是由于各地金融資源參差不齊，難以在短時間內實現與之很好的匹配，因此可能在后期會出現耦合協調度較低的現象，導致有總體差異有所波動，但在2018—2019年國家對農村政策的傾斜，使得總體差異有較為明顯的下降。

2.? 區域內差異

從表3來看，在樣本期內東部以及西部區域內差異是呈現緩慢下降趨勢，而中部地區是呈現緩慢上升趨勢。東部區域內差異下降原因可能是，東部多為經濟發達省份以及地理位置優勢，能夠有效的促進資源在地區內流動，且在東部農村地區接受試點的難度相對較小;西部地區雖然位置相對比較閉塞，但受到國家西部大開發戰略政策的支持，省份之間經濟水平相似以及省際合作發展，使得區域內差異下降;中部地區內一些省份受到東部地區的輻射產業與經濟發展勢頭較好，而其他省份可能由于地理位置、發展模式等因素約束，發展較為落后，這種情況隨年代增加會更為明顯，使得區域內差異呈現上升趨勢。

3. 區域間差異

從表3總體來看，各區域間差異是呈現下降趨勢，尤其是在近幾年，這與國家協調發展東中西的戰略有較大的關系，但可以看出東西之間的差異還是很大，因此需要繼續加大戰略實施力度。

4. 地區差異來源以及貢獻率

從表3總體來看，總體差異的主要來源是超變密度其次是區域內差異（尤其是中部地區）最后是區域間差異。后期區域間差異波動較大，因此在降低區域內差異的同時也需要謹慎區域間差異（尤其是東西間差異）。

（四）動態分布演進

本文通過我國農村金融集聚與產業融合耦合協調度的Kernel密度估計的二維分布圖對二者地區絕對差異進行分析。

假設f（x）為隨機變量X的密度函數，點x處的概率密度估計如公式所示：

其中，N為觀測值的個數，Xi表示獨立同分布的觀測值，x為均值，K（·）表示Kernel函數，h為帶寬。選擇高斯核（Gaussian）函數對我國農村金融集聚與產業融合耦合協調度進行估計，如公式：

不同的時期的Kernel密度估計曲線代表了不同時期的我國農村金融集聚與產業融合耦合協調度，Kernel密度估計分析結果從變量分布的位置、形態、延展性以及極化趨勢4個方面進行分析。

1. 全國層面

如圖4中全國地區的Kernel密度估計曲線可以進行以下四個方面進行分析。

（1）分布位置：通過觀測Kernel密度曲線中心點以及區間可以看出，隨著年份的增加不斷呈現右移的趨勢，這也就說明我國耦合協調度呈現上升趨勢。

（2）分布形態：全國層面的Kernel密度估計圖可以看出曲線的主峰的高度大體呈現先上升后下降的趨勢，曲線寬度先變窄后變寬，說明地區絕對差異呈現由縮小到擴大的趨勢。

（3）分布延展性：隨著年份的增加，從全國層面的Kernel密度估計圖中可以看出曲線逐漸呈現右拖尾現象，且曲線分布的延展性呈現拓寬的趨勢，這說明耦合協調度較高的省份發展強勁與較低的省份之間的差距逐漸擴大。

（4）極化趨勢：從全國層面的Kernel密度估計圖可以看出，曲線主要是單峰，但隨著年份的推移，曲線出現波動、持平以及上揚的趨勢。說明后期出現雙峰的可能性增大，省份之間可能會出現兩極化趨勢甚至多極化趨勢。

2. 地區層面的Kernel密度估計

如圖4中各地區（東、中以及西部地區）的Kernel密度估計曲線可以進行以下四個方面進行分析。

（1）分布位置：通過觀測東中西部Kernel密度中心位置可以看出，曲線均呈現不同程度的右移趨勢，說明我國東、中以及西部的農村金融集聚與產業融合耦合協調度不斷上升。

（2）分布形態：東部、中部的Kernel密度曲線主峰高度變化與全國相似，主峰高度大體上是呈現先上升后下降，并且曲線寬度先變窄后拓寬，說明東、中部地區絕對差異呈現先縮小后擴大趨勢，西部地區主峰高度大體呈現上升趨勢且曲線變窄，這說明西部地區絕對差異有所下降。

（3）分布延展性：三大地區都有不同程度的向右拖尾的現象，說明各個地區內部高耦合協調度水平與低耦合協調度水平省份之間的差距都有不同程度的擴大趨勢，其中東部地區最為明顯。

（4）極化趨勢：東部地區與全國層面的Kernel密度曲線相似，多處于單峰狀態，但是隨著年份的增加，曲線呈現波動，向外鼓起以及持平的趨勢，這就說明出現雙峰以及多峰的可能性增加，出現兩極化以及多極化的概率也會增加;中部地區呈現單峰-雙峰-單峰演變過程，說明出現過明顯兩極化現象但后期又有所緩解，原因可能與各省政府之間對于農村金融支持程度、產業的布局以及資源分配有關。西部地區經歷單峰-雙峰的趨勢，說明西部地區的兩極化趨勢比較明顯，因此對于西部地區的農村資源分配與產業政策支持非常重要。

五、結論與建議

（一）結論

第一，農村金融集聚、農村產業融合的綜合發展水平偏低，但呈現上升趨勢，具有明顯的省際差異，大多數東部地區省份農村金融集聚水平是低于中西部地區，而農村產業融合水平高于中西部地區;這與我國各地區的產業結構、農業基礎以及經濟發展水平有密切關系。第二，總體來講，農村金融集聚水平相對滯后于農村產業融合發展，二者耦合協調度整體偏低，處于初級協調階段，尚未實現優質協調發展;呈現東高西低，具有區域不平衡性，這與各地的金融資源配置、政府政策以及人才流失等有密切關系。第三，從Dagum基尼系數及其分解可以看出總體差異的主要來源是超變密度其次是區域內差異最后是區域間差異。由于后期區域間差異波動較大，因此在降低區域內差異的同時也需要謹慎區域間差異。第四，采用Kernel密度估計對耦合協調度進行動態分布演進分析，結果得出我國農村金融集聚與產業融合耦合協調度總體處于上升趨勢，東、中部地區絕對差異有擴大趨勢，西部地區有縮小趨勢。

（二）建議

1. 加快構建與農村產業融合相適應的全產業鏈模式

第一，促進業態融合。農業與服務業、農產品加工業以及休閑旅游農業所占權重較大，是發展農村產業融合的重要組成部分。因此各級政府需依據當地的地理環境、文化傳統、農業基礎等特色資源因地制宜發展多種類型農業。第二，促進主體融合。鼓勵龍頭企業、農民、農民專業合作社等多種主體共同參與，增加農村科研支持以及金融信貸支持力度，促進資源鏈條共享共建、品牌共創，形成企業主體、農民參與、科研助力、金融支撐的產業發展格局。第三，完善利益聯結機制。引導新型農業經營主體與小農戶建立多種類型的合作方式，促進利益融合。完善利益分配機制，推廣“訂單收購+分紅” “農民入股+保底收益+按股分紅”等模式。

2. 提高農村金融集聚的延展性與精準性

第一，營業網點精準覆蓋。銀行網點的覆蓋是農村金融服務于鄉村產業發展的接觸點，不搞“大水漫灌式”而是通過對地區專業調研走“精準滴灌式”的發展道路。網點機構的下沉要遵循“統籌規劃、合理布局、重在鄉鎮”原則，提高ATM機、自助銀行等終端設備的鄉村地區覆蓋率。第二，加快鄉村金融人才隊伍的建設，堅持引才與引智結合。加大對于人才培養專項資金支持。第三，創新涉農業務模式，培育鄉村金融藍海市場。農村金融機構應該利用互聯網技術豐富獲客場景，打造金融供應鏈綜合服務平臺模式。

3. 縮小地區差距，緩解區域發展不平衡性

加大對于西部經濟發展水平落后省份的政策扶持，健全人才引進機制;促進金融資源、人才以及技術等地區間流動，優化地區資源配置;促進中西部地區二、三產業的發展，改善中西部地區產業發展環境，促進農村一二三產業融合;因地制宜選擇農村產業融合發展模式，中西部地區地處內陸，具有地域特色，可以開發休閑旅游、農業采摘等新型業態，促進農業多功能拓展。

[參考文獻]

[1]? 李紅，王彥曉. 金融集聚、空間溢出與城市經濟增長——基于中國286個城市空間面板杜賓模型的經驗研究[J]. 國際金融研究，2014（2）：89-96.

[2]? Levine R. Financial Development and Growth：Views and Agenda[J].Social Science Electronic Publishing，1999，5（3）：413-433.

[3]? Nourzad F. Financial development and productive efficiency：A panel study of developed and developing countries[J]. Journal of economics and finance，2002（2）：138-148.

[4]? Beck T. Demirguc-kunt A，Maksimovic V. Financial and legal constraints to growth：Does firm size matter？[J]. Journal of Finance，2005（1）：137-177.

[5]? 孫晶，李涵碩. 金融集聚與產業結構升級——來自2003—2007年省際經濟數據的實證分析[J]. 經濟學家，2012（3）：80-86.

[6]? 于雁潔，胡夢荔. 我國金融產業集聚效應影響因素分析[J]. 統計與決策，2012（17）：133-136.

[7]? 羅志鋒，鮑宏禮. 經濟欠發達地區農村金融改革與新農村建設[J].理論月刊，2008（3）：177-180.

[8]? 徐敏，張小林. 金融集聚、產業結構升級與城鄉居民收入差距[J]. 金融論壇，2014，19（12）：26-32.

[9]? 任明珠. 金融發展與中國城鄉收入差距——基于省級面板數據的分析[J]. 改革與戰略，2015，31（4）：86-89.

[10]? 王山松，齊錄明，梁立銘，林輝，杜鵑. 基于三階段DEA模型的河北貧困縣金融扶貧效率實證研究[J]. 華北金融，2016（12）：27-31.

[11]? Irwin W. Rust. A Concept of Agribusiness ，John H. Davis and Ray A. Goldberg. Boston： Division of Research，Graduate School of Business Administration，Harvard University[J]. American Journal of Agricul-tural Economics，1957，39：1042-1045.

[12]? Conor M. O'Toole，Carol Newman，Thia Hennessy. Financing Constraints and Agricultural Investment： Effects of the Irish Financial Crisis[J]. Journal of Agricultural Economics，2014，65（1）：96-112.

[13]? 今村奈良臣. 把第六次產業的創造作為21世紀農業新型產業[J]. 月刊地域制作，1996（1） ：1-6.

[14]? Debdatta Pal. Book Review： Agricultural Value Chain Finance： Tools and Lessons[J]. Millennial Asia，2012，3（1）：42-64.

[15]? Vighneswara Swamy，Dharani M. Analyzing the agricultural value chain financing：approaches and tools in India[J]. Agricultural Finance Review，2016，76（2）：211-232.

[16]? 張林，溫濤. 農村金融發展的現實困境、模式創新與政策協調——基于產業融合視角[J]. 財經問題研究，2019 （2）：53-62.

[17]? 李曉龍，冉光和. 農村金融深化促進了農村產業融合發展嗎？——基于區域差異視角的實證分析[J]. 農業現代化研究，2020，41（3）：453-463.

[18]? 邵曉翀，杜爾玏. 金融助力鄉村振興的現實基礎、理論邏輯與實踐路徑——基于新發展格局視角[J]. 技術經濟與管理研究，2021（10）：76-80.

[19]? 張林，張雯卿. 普惠金融與農村產業融合發展的耦合協同關系及動態演進[J]. 財經理論與實踐，2021，42（2）：2-11.

Coupling Coordination between Rural Financial Agglomeration and Industrial Integration

Ren Senchun， Sun Hongwei

（School of Finance， Anhui University of Finance and Economics， Bengbu， Anhui 233030， China）

Abstract： Based on the relevant data of 30 provinces （cities） in China from 2008 to 2019， this paper studies the coupling and coordination relationship between rural financial agglomeration and industrial integration. The results show that the coupling and coordination degree of rural financial agglomeration and industrial integration is low as a whole， and remains at the primary coordination stage， and presents obvious regional imbalance; The decomposition of Dagum Gini coefficient reflects that the overall regional difference shows a downward trend， mainly from the regional difference; The kernel density estimation shows that the coupling coordination degree of the two has an obvious upward trend， and the regional absolute difference has expanded. Therefore， accelerating the construction of the whole industry chain model suitable for rural industrial integration， improving the scalability and accuracy of rural financial agglomeration， and then promoting regional coordinated development are important ways to achieve better coupling and coordination between rural financial agglomeration and industrial integration.

Key words： financial agglomeration; industrial integration; coupling coordination; gini coefficient; dynamic distributed evolution