農業供應鏈金融對城鄉差距影響研究

陳倩倩

（中央財經大學，北京 102206）

2020 年，我國脫貧攻堅戰取得關鍵性勝利后，鄉村振興和農業農村現代化成為鞏固脫貧攻堅成果的重中之重。 我國是農業大國，農民和農業生產在社會經濟中占據舉足輕重的地位，雖然我國經濟發展取得了舉世矚目的成就，但城鄉、區域之間發展不平衡的問題仍然突出。 縮小城鄉差距，關鍵在于帶動農業產業和農村經濟發展。 然而，農業生產受制于自然環境等多種不確定因素， 農業小微企業信息透明度低、信用等級不高、進入資本市場難度大、有效擔保品和質押物缺乏，因此涉農企業的融資渠道、融資金額受到嚴重限制，導致農村金融供需失衡以及結構失衡。

作為農村金融領域的重要金融創新，在農業供應鏈金融中，上游供應商可以用賒銷產品的應收賬款獲得融資， 緩解賒銷這一主要銷售方式造成的資金壓力。核心企業可以利用農產品存貨進行融資，滿足降低庫存、提高資金流動性的需求。 下游經銷商可以利用預付賬款或者銷售訂單進行融資，解決預付賬款造成的資金緊張，也能加快商品的周轉速度。因此，農業供應鏈金融在一定程度上緩解了涉農中小企業融資難問題，且作為供應鏈金融， 它將產業鏈上下游緊密聯系在一起，促進產業聯結和信息資源流通，增大了金融機構對農業的資金支持力度， 推動了農業產業化發展和全面振興。本文將研究農業供應鏈金融的發展能否縮小城鄉發展差距，以及這種影響的傳導機制，旨在為后續農業供應鏈金融的政策制定和改革實踐提供依據。

1 文獻述評

1.1 農業供應鏈金融

當前對于我國農業供應鏈金融的研究主要聚焦于2 個方面。

（1）農業供應鏈金融的創新發展。鄭屹[1]指出當前我國農業供應鏈金融的人才隊伍專業素養不足，資金融通渠道和規模難以滿足需求的多樣性，供應鏈主體信用等級低、 信息透明度低導致信用基礎脆弱等問題。 因此在農業生產方式演進變革背景下，標準化建設、大數據技術引進、線下流程優化、金融產品創新等將成為農業供應鏈金融改革方向。 李小莉等[2]通過分析傳統農業供應鏈金融在征信數據、 信息安全、人工成本、系統穩定性和主體協調5 個方面存在的弊端， 建立基于區塊鏈和物聯網的創新決策框架和平臺，對現存問題對癥下藥、逐一解決。 潘永昕和胡之睿[3]利用解釋結構模型，將包括核心企業信用水平、供應鏈整體信息透明度、自然災害、宏觀環境等在內的農業供應鏈金融的32 個影響因素劃分為9 個層級，根據不同因素的影響程度和方式，金融機構、供應鏈參與主體和政府可以對癥下藥，構建更為有效的風險防控體系。 許玉韞和張龍耀[4]分析了螞蟻金服和大北農“農信互聯”2 種農業供應鏈金融數字化模式，認為數字化模式有望成為農業供應鏈金融未來發展方向，有利于風險控制和效率提高。 賈玉潔[5]指出了金融抑制對農業供應鏈金融運營模式和信息管理的遏制，并基于此闡述了農業供應鏈金融的創新方向，包括運營模式改革、風險管控以及信息管理。李友華和畢家豪[6]根據龍江銀行5 種模式、6 種產品的農業金融創新，發現其有利于銀行盈利增加、 農業規模化和穩定化、勞動力轉移優化，為商業銀行的農業供應鏈金融創新提供了切實可行的參考案例。

（2）農業供應鏈金融的風險研究。 劉學文和譚學想[7]基于當前高質量發展的現實背景，指出從風險評價、管控、預警和人才引進4 個方面對農業供應鏈金融的信用風險進行有力把控。 孫中葉和徐曉燕[8]選取11 個關鍵指標，構建GA-BP 神經網絡模型，并驗證了該模型對農業供應鏈金融風險預測的準確性和速度， 為農業供應鏈參與主體風險管控提供有力支持。彭路[9-10]利用序貫博弈方法證明了農業供應鏈金融會放大道德風險，這是由于農業供應鏈金融基于龍頭企業進行決策，通過規模經濟、范圍經濟機制，將農業生產本身規律和信息不透明引發的道德風險放大，并基于我國農業供應鏈金融的主要特征：農戶和小微企業信息不透明、農產品供求受蛛網理論制約、融資方式以間接融資為主，指出我國農業供應鏈金融風險的3個特點：道德風險問題、系統性風險存在且難以識別。

還有較小部分的研究關注農業供應鏈金融對所涉企業和產業的影響。 郭捷和谷利月[11]研究發現，我國涉農企業普遍存在融資約束難題，而農業供應鏈金融能夠顯著改善， 且當涉農企業參與精準扶貧時，信息透明度有所提高，對緩解機制產生了放大效應。 申云等[12]以文獻綜述形式總結了對金融扶貧的機制和效應的研究，指出農業供應鏈金融兼具小微金融、普惠金融特點，結合互聯網和數字化等技術應用，農業供應鏈金融能夠成為金融扶貧的有力舉措。就具體實施而言，要關注行業地區差異化、參與主體協作、模式創新和技術引進對其減貧機制的影響。

1.2 金融發展對城鄉差距的影響

國內學者對于金融發展對城鄉發展差距的影響研究，多數聚焦于數字普惠金融的作用機制和動態關系， 且對于金融發展對發展差距的影響都持樂觀態度。 馬威和張人中[13]利用空間計量模型，發現數字金融的深度使用能夠縮小城鄉發展差距，而數字金融的廣度作用不大，并指出居民教育對這種作用機制具有協同效應。 楊德勇等[14]的門限效應研究得到了同樣的結論。 宋承蕾和吳媛媛[15]利用省際面板數據研究發現， 農村普惠金融對城鄉發展差距有顯著減小作用，且通過區域差異性看出作用效果邊際效應遞減規律。王小華和胡大成[16]同樣利用省際面板數據，發現金融科技發展縮小了城鄉收入差距，且經濟增長在其中具有放大效應。 魏君英等[17]研究發現數字金融對城鄉消費差距的影響與地區相關，中、東部為收斂作用，而西部則為擴大。 而孔杏[18]的研究表明，互聯網金融會擴大城鄉收入差距，并將其原因解釋為互聯網金融的普及度和滲透率不足，與農業農村結合度不夠。

1.3 農業供應鏈金融對城鄉差距的影響

目前，國內鮮有學者直接研究農業供應鏈金融對城鄉差距的影響，但從精準扶貧減貧和普惠的角度分析了農業供應鏈金融的作用。 姜東暉和王波[19]指出農業供應鏈金融具備普惠金融和精準扶貧的共性，這也是農業供應鏈金融未來的創新發展方向。賈輝輝和呂德宏[20]研究發現，相對于直接貸款，參與農業供應鏈金融的貧困戶農業收入更高，且貸款資金使用的精確度更高、道德風險更低。 戴德寶等[21]認為農業供應鏈水平越高，農民收入和恩格爾系數越低，而生產規模和城鎮化起到了中介作用。 申云等[12]研究了不同主體領導的農業供應鏈金融的減貧效應，發現不同類型的農業供應鏈金融都具有顯著的減貧效應，但具體效果受農戶貧困類型和供應鏈金融類型影響。

縱觀已有研究，主流的農業供應鏈金融聚焦于風險和創新2 個方面，而城鄉發展差距更多的是與普惠金融、數字金融掛鉤。已有學者提出，農業供應鏈金融具有普惠金融和精準扶貧雙重身份，能夠降低農村貧困水平。 中國特色社會主義進入新時代，我國已經打贏了脫貧攻堅戰，解決不平衡不充分的發展問題和鄉村振興戰略成為主流任務。農業供應鏈金融能否憑借其先天優勢和特點，在解決貧困問題之后，收斂城鄉發展差距、實現鄉村振興是本文的關注點。

2 變量說明與模型構建

2.1 數據來源與變量說明

本文研究樣本為包括自治區、 直轄市在內的31個省份，樣本時間為2013—2019 年，構建省際面板數據模型來研究農業供應鏈金融對城鄉收入差距的影響。 本文所用數據來源于《中國金融年鑒》、國泰安數據庫和Wind 數據庫。

被解釋變量為農業供應鏈金融發展水平。戴德寶等[21]認為由于農業產業特點、信息透明度低等問題，國有金融機構對農民貸款的條件受限，農村信用合作社、村鎮銀行提供了主要的貸款服務。 金融機構的涉農貸款能夠在一定程度上反映農村金融的發展水平。本文用金融機構涉農貸款余額作為代理變量，數據來源于歷年《中國金融年鑒》。 2013 年之前沒有披露金融機構分地區的涉農貸款余額情況， 因此本文以2013 年之后作為樣本時間段。

核心解釋變量為城鄉發展差距，目前主流的衡量地區發展差距的指標包括基尼系數、泰爾指數、人口加權變異系數、城鄉收入比等。 基尼系數主要受到中層階級收入變動影響，泰爾指數受高層和底層收入變動影響較大，城鄉收入比只包括了居民可支配收入差距這一信息，忽略了人口因素，因此本文采用泰爾指數作為城鄉發展差距的代理變量，將城鄉收入比作為替代變量用于穩健性檢驗。 根據宋承蕾和吳媛媛[15]的方法，本文的泰爾指數構建如下：

其中，ni,t、n1i,t、n2i,t是i省在t年的總人口、 城鎮地區總人口和農村地區總人口，yi,t、y1i,t、y2i,t是i省在t年的人均可支配收入、城鎮地區人均可支配收入、農村地區人均可支配收入。

參考已有文獻，本文的控制變量包括：化肥施用量、經濟發展水平、科技發展水平、教育水平和城鎮化水平。 其中，化肥施用量能夠反映農民的農業收入，進而反映農村經濟增長情況[21]。 經濟、科技、教育發展水平以及城鎮化率都是城鄉發展差距的重要影響因素[22]，表1 展示了各指標的構建方法。

表1 核心變量說明

2.2 模型構建

根據現有文獻， 本文選取2013—2019 年省際層面的31 個地區，構建雙向固定效應面板模型，探討農業供應鏈金融是否有利于縮小城鄉發展差距。 模型如下：

其中，i表示省份，t表示年份，gapit是被解釋變量泰爾指數，levit是核心解釋變量農業供應鏈金融發展水平，controlit代表前文提到的一系列控制變量，δt為時間固定效應，μi為個體固定效應，εit表示不能被模型解釋的隨機誤差項。為了避免組內自相關和異方差問題，回歸模型使用聚類穩健標準誤。

3 實證結果分析

3.1 全樣本回歸

表2展示了全樣本面板數據的回歸結果。當泰爾指數對農業供應鏈金融水平回歸時，系數為負，且在1%的水平上顯著， 說明農業供應鏈金融能夠有效地縮小城鄉差距。 進一步引入各控制變量后，農業供應鏈金融的系數和顯著性水平保持不變， 且模型的R2從7.1%增加到95%，說明模型有很好的解釋能力。農業供應鏈金融發展水平越高，城鄉發展差距越小。

表2 全樣本回歸結果

對于控制變量，本文發現化肥施用量、教育水平、城鎮化率都對城鄉差距有抑制作用，且都在1%水平上顯著。化肥施用量越高，代表農業生產規模越大，農民收入也就越高，有利于縮小城鄉差距。 平均教育水平越高，農業現代化、機械化程度越高，有利于農業產業發展、農民收入增加。 城鎮化的推進能夠增加農民就業，農民收入也會相應提升，城鄉差距縮小，這與徐明[23]的研究結論一致。

3.2 分組回歸

在全樣本回歸中，地區生產總值的回歸系數顯著為正，意味著地區生產總值越高，城鄉發展差距越大。因此本文將所有樣本按照生產總值大小排序分組，分為高生產總值組和低生產總值組，分別進行雙向固定效應面板回歸，結果如表3 所示。分組回歸中，農業供應鏈金融的系數都顯著為負，但在生產總值較高的地區，農業供應鏈金融對于城鄉收入差距的縮減作用更弱，這可能是由于高產值地區的農業產業發展水平本身更高，且地區內金融資源分配更合理、融資渠道更多樣化、農業產業上下游的聯結更為緊密，因此農業供應鏈金融對縮小城鄉差距的邊際作用更小。而高產值地區城鄉差距較大，削弱了農業供應鏈金融發展對城鄉差距的抑制作用。

表3 按生產總值分組回歸結果

3.3 農業供應鏈金融縮小城鄉差距的傳導機制

如前文所述，農業供應鏈金融在一定程度上緩解了涉農中小企業融資難問題， 且作為供應鏈金融，它將產業鏈上下游緊密聯系，促進產業聯結和信息資源流通，增大了金融機構對農業的資金支持力度，推動了農業產業化發展和全面振興。 因此，本文認為農業供應鏈金融通過增加農業收入、 提升農業機械化水平，對城鄉收入差距起到抑制作用。 分別用化肥施用量、人均農業機械總動力作為農業收入、農業機械化水平的代理變量。

表4的回歸表明， 農業供應鏈金融水平越高，化肥施用量越高，而回歸（3）中農業供應鏈金融和化肥施用量的系數都顯著為負，說明存在中介效應。 農業供應鏈金融會增加化肥施用量，意味著農民的農業收入增加，因此城鄉收入差距縮小。 表5 的回歸（2）中，農業供應鏈金融的系數顯著為正，回歸（3）中兩者系數都顯著為負，說明中介效應存在。 農業供應鏈金融提高了人均農業機械總動力， 即提升農業機械化水平，根據張英麗的研究，機械化水平的提高增加了農民的非農業勞動時間，使得農民收入增加，城鄉收入差距縮小[24]。

表4 農業收入傳導機制

表5 農業機械化水平傳導機制

3.4 穩健性檢驗

為了驗證前文回歸結果的穩健性，本文根據陸銘和陳釗[25]的研究，用城市和農村居民的人均可支配收入之比替換核心解釋變量——泰爾指數，進行穩健性檢驗。表6 的結果顯示，農業供應鏈金融的系數符號、顯著性都沒有變化，與城鄉收入差距呈顯著負相關關系，證明了本文結果的一般性和穩健性。

表6 穩健性檢驗結果

4 結論

本文采用2013—2019 年我國31 個省份的省際面板數據，研究了農業供應鏈金融這一農村金融創新對于城鄉收入差距的影響及其傳導機制，得出如下結論：

（1）農業供應鏈金融水平越高，越有利于縮小城鄉收入差距；（2）無論在高生產總值地區還是低生產總值地區，農業供應鏈金融對城鄉收入差距都有抑制作用，但低生產總值地區的抑制作用更為明顯，高生產總值地區的邊際影響更低；（3） 農業供應鏈金融對城鄉收入差距的抑制作用， 是以增加農民農業收入、提升農業機械化水平為傳導機制的。

基于上述研究結論，本文提出以下政策建議。

（1）在全國尤其是綜合經濟實力較為落后的地區，建立健全農村供應鏈金融，縮小城鄉收入差距。 我國是農業大國，農民和農業生產在社會經濟中占據舉足輕重的地位，雖然我國經濟發展取得了舉世矚目的成就，但城鄉、區域之間發展不平衡的問題仍然突出。農村供應鏈金融在一定程度上緩解了涉農中小企業融資難問題，并將產業鏈上下游緊密聯系，促進產業聯結和信息資源流通，增大金融機構對農業的資金支持力度，有利于推動農業產業化發展和全面振興。

（2）疏通農業供應鏈金融，縮小城鄉收入差距渠道，鼓勵金融助力農業發展。農業供應鏈金融以增加農民農業收入、提升農業機械化水平為傳導機制，上游供應商用賒銷產品的應收賬款獲得融資，緩解賒銷造成的資金壓力。 核心企業利用農產品存貨進行融資，滿足降低庫存、提高資金流動性的需求。 下游經銷商利用預付賬款或者銷售訂單進行融資，解決預付賬款造成的資金緊張，也能加快商品的周轉速度。 鼓勵市場參與者加入供應鏈金融，增加農民可支配收入，提高產業機械化水平，以使金融更好地服務民生。