农村金融对东北三省农村经济发展的影响研究

A Study on the Impact of Rural Finance on the Development of Rural Economy in the Three Northeastern Provinces

摘要: 农村经济是国家粮食生产的基础，对保障国家粮食安全、促进农业农村现代化具有重要意义，是经济高质量发展的重要组成部分。基于此，本文选取2005~2021年东北地区三个省份(黑龙江省、吉林省、辽宁省)的面板数据进行研究，分析了农村金融对农村经济发展的影响。结果表明：1) 分位数回归结果说明，农村金融在不同的分位数水平上对农村经济的促进作用不同；2) 固定效应模型显示，农村金融发展促进农村经济产出增加、农民消费与储蓄水平提升和农民生活质量提高。

Abstract: The rural economy is the foundation of national food production, which is of great significance for ensuring national food security and promoting the modernization of agriculture and rural areas. It is also an important component of high-quality economic development. Based on this, this article selects panel data from three provinces in Northeast China (Heilongjiang Province, Jilin Province, and Liaoning Province) from 2005 to 2021 to study the impact of rural finance on rural economic development. The results indicate: 1) The quantile regression results show that the promoting effect of rural finance on the rural economy varies at different quantile levels; 2) The fixed effects model shows that the development of rural finance promotes an increase in rural economic output, improvements in farmer consumption and savings levels, and enhances the quality of life for farmers.

1. 引言

农村经济一直是许多国家经济结构中不可或缺的一部分。中国共产党第二十次全国代表大会指出，在全面实现中华民族复兴的宏伟计划中，农村发展仍然是最艰巨最繁重的任务。2023年2月，中共中央发布《2023年促进乡村振兴意见》，强调要切实增加农民收入，实现乡村振兴，促进全面繁荣，推进“三农”发展。然而，长期以来，由于农村金融资源匮乏和服务不足等问题，农村经济的发展受到限制，与城市相比仍有较大差距，导致收入差距越来越大。因此，国家和社会开始关注农村金融对农村经济发展的影响。金融作为现代经济的核心，扮演着举足轻重的角色。特别是农村金融，它不仅是乡村振兴的重要支撑，更是推动农村经济社会持续健康发展的关键力量。农村金融作为连接城乡、沟通供需的桥梁和纽带，具有天然的优势和独特的使命。它能够通过提供多元化的金融产品和服务，满足乡村经济社会发展的多样化需求，为乡村振兴注入强劲的动力。因此，要发挥农村金融在乡村振兴中的关键作用，支持农业产业发展，促进农民增收致富，推动农村基础设施建设，提升农村公共服务水平，以农村金融的高质量服务，为乡村振兴的高质量发展提供保障。

黑龙江省是我国重要的农业大省，其农村金融发展对于保障国家粮食安全、促进农民增收和农村经济发展具有重要意义。但是黑龙江省农村金融存在机构布局不均衡、农村金融产品和服务不够丰富、农村金融风险较高等问题亟待解决。2024年中央一号文件明确提出，强化农村中小金融机构支农支小定位，分省分类推进农村信用社改革化险，中国人民银行黑龙江省分行持续深化农村支付环境建设，推动农村金融服务优化升级。

基于以上背景，本文运用2005~2021年东北地区三个省份(黑龙江省、吉林省、辽宁省)的面板数据进行实证分析，探究农村金融对农村经济发展的影响，为深入理解经济高质量发展背景下如何有效缩小促进农村经济水平提升提供了借鉴和启示。

2. 文献综述

农村金融作为农村经济体系的核心支撑，对推动农村经济社会全面发展具有不可替代的作用。农村金融的发展能够通过优化资源配置、缓解融资约束等方式，为农村经济注入持续动力。尤其在东北三省这样的农业重点区域，农村金融的深化发展更是实现乡村振兴战略的关键一环。陈阳(2025)认为农村金融服务体系作为农村经济发展的核心支撑，其完善程度直接影响着乡村振兴战略的实施效果[1]，其重要程度不言而喻。王淑英等(2016)通过研究发现，农村金融效率对农村经济有正向空间溢出的作用，通过提升农村金融效率能够推动附近省市区域的农村经济增长[2]。陈长瑶等(2023)则基于2008~2020年我国30个省份的面板数据的研究，发现农村金融高质量发展对城乡经济融合具有显著促进作用，且呈现区域异质性。农村金融高质量发展对城乡经济融合的促进作用是非线性的，受农村金融高质量发展水平、农村人力资本结构和农业全要素生产率影响[3]。

在经济产出方面，农村金融能够通过拓宽农业融资渠道、提升资本投入效率，直接促进农村经济产出的增长。由于农村金融是促进农村经济发展的内生变量，当农村金融量较大或者增加时，能够促进农村经济产出提高[4]；而当农村金融资源无法匹配农村经济产出的提升时，也会拉低其对农村经济增长的贡献率[5]。在农民消费与储蓄水平方面，农村金融发展规模可以显著提高农村地区居民的消费水平，主要是由于农村金融发展可以促进居民收入水平的提升，而收入是影响居民消费的主要方面[6]。同时，农村金融发展通过提高农户消费水平的方式刺激了农业投资的增加，进而实现了农村经济增长的最终目标[7]。在生活质量方面，农村金融的资源配置状况同广大农村居民生活密切相关，是我国新型城镇化建设“以人为本”核心理念落实的关键[8]。同时，由于农村金融供给主体主要为农村居民，所以在住房、教育、医疗、养老等提高生活质量的农村需求方面至关重要[9]。王小华等(2021)也认为，农村金融的服务并不仅限于农民的生产性需求，农民生活的金融需求更为多样化，既包括农民外出务工的收入管理和生活保障性金融服务，还有家电、理财以及日常消费的金融服务等[10]。

当前对这方面的研究聚焦于农村金融发展的宏观整体效应，而对其在不同经济发展水平、不同收入群体间可能存在的异质性影响与差异化作用机制探讨相对不足。本研究从农村金融对农村经济产出水平、农民消费与储蓄水平和生活质量的影响三个方面，运用分位数回归的方法，深入剖析农村金融发展在不同分位点上的非对称性影响机制，旨在为制定更加精准、高效的区域差异化农村金融政策提供理论依据与实证支撑。

3. 理论分析与研究假说

农村金融对农村经济的发展具有促进作用。农村金融能够通过提供信贷服务，解决农民在生产过程中遇到的资金瓶颈问题。帮助农民购买生产资料，扩大生产规模，提高农业生产效率，从而增加农产品的产量和质量。同时，金融机构针对粮食产业的难点痛点，因地制宜地创新服务模式，为粮食生产提供强有力的金融支撑；其次，农村金融有助于促进农村产业的多元化发展。除了传统的农业生产，农村金融还可以为农产品加工、乡村旅游、农村电商等新兴产业的发展提供资金支持，推动农村产业结构的优化升级，进而提升农村经济的整体产出。

农村金融的发展也对农民的消费与储蓄水平产生了积极影响。一方面，农村金融通过提供贷款、储蓄等金融服务，增加了农民的融资渠道和储蓄途径，提高了农民的资金流动性。农民可以利用贷款进行生产经营和消费投资，如购买农机具、农业无人机等提高生产效率的设备，以及进行购房、购车、教育等方面的消费，从而提升了消费水平。另一方面，农村金融的发展也促进了农民的储蓄意识。金融机构提供的储蓄产品，如定期存款、理财产品等，为农民提供了多样化的储蓄选择，有助于农民合理规划资金，实现资产的保值增值。同时，随着农民收入的增加和金融知识的普及，农民的储蓄意愿和储蓄能力也在不断提高。

农村金融的发展不仅促进农村经济的增长和农民的收入增加，还能够直接改善农民的生活质量。农村金融通过提供贷款服务，帮助农民解决资金周转问题，使他们能够购买更多的生产资料和消费品，提高生活水平。同时，还能够支持农村基础设施的建设和改善，改善居民基本生活环境。

综上所述，农村金融在促进农村经济增长方面发挥着重要作用。农村金融系统通过提供资金支持和融资渠道，风险管理工具，以及促进农村创业和金融创新等方式，有效地促进了农村经济的发展。这一观点得到了现代金融理论的支持，特别是金融包容性和资本市场效率的相关理论基础。通过提供金融服务，农村金融机构可以降低农业生产和经营活动的风险，增加农村居民的收入，推动农村经济的多元化和发展，从而促进农村经济的可持续增长。基于上述理论思考，本文通过劳动生产率、农民人均可支配收入、农村居民恩格尔系数三个指标来观察金融发展对农村经济产出、农民消费和储蓄水平、农民生活质量的改善作用，并提出如下三个假设：

假设1：东北三省农村金融发展促进农村经济产出增加；

假设2：东北三省农村金融发展促进农民消费与储蓄水平提升；

假设3：东北三省农村金融发展促进农民生活质量提高。

4. 数据说明与变量选取

4.1. 数据说明

本文选取2005~2021年东北地区辽宁省、吉林省、黑龙江省三省份的面板数据进行分析。数据来源于历年《中国统计年鉴》、国家统计局及各省历年统计年鉴、《CSMAR国泰安数据库》；并将缺失值用线性插值法进行补齐。

4.2. 变量选取

1) 农村经济发展水平指标

劳动生产率，作为衡量农村经济产出效率的重要指标，其计算方法是第一产业增加值与乡村人口的比值。这一比值直观地反映了单位乡村人口所能创造的农业产值，是衡量农村经济活力和生产效率的关键标尺。通过对比不同时期的劳动生产率，我们可以清晰地观察到农村经济发展的动态趋势和潜在动能。

农民人均可支配收入，则是衡量农民消费和储蓄水平的重要标尺。这一指标不仅直接反映了农民的经济收入状况，更在一定程度上揭示了农民的生活水平和消费潜力。随着农民人均可支配收入的增加，农民的消费能力和储蓄意愿也将相应提升，进而对农村经济的持续发展产生积极影响。

农村居民恩格尔系数，揭示了农民的生活质量。这一指标通过计算农村居民家庭平均每人食品消费支出在农村居民家庭平均每人消费支出中的占比，来反映农民在食品消费上的投入比例。恩格尔系数的下降，通常意味着农民在食品消费上的投入减少，而在其他非食品消费上的投入增加，这在一定程度上反映了农村经济发展水平。

2) 农村金融发展水平指标

除了上述三个衡量农村经济发展水平的指标外，本文还引入了五个衡量东北三省金融发展状况的指标，包括农村金融机构数量、农业保险保费收入、涉农贷款余额、人均农村固定资产投资以及农村财政涉农支出。这些指标共同构成了对农村金融服务体系、农业保险保障、农业信贷支持以及农村固定资产投资等方面的全面评价。

其中，农村金融机构数量用农村新型金融机构和农村小型金融机构数量之和来表示，这一指标直接反映了农村金融服务的覆盖面和便捷性。人均农村固定资产投资则用农村人均固定资产投资额和乡村人口的比值来表示，这一指标则揭示了农村固定资产投资的效率和效益。而其他三个指标，如农业保险保费收入、涉农贷款余额以及农村财政涉农支出，则分别从不同的角度反映了农村金融对农业生产的支持和保障作用。

相关指标说明见表1：

Table 1. Variable definitions and description

表1. 指标说明

	变量名称	变量符号	变量定义	单位
农村经济发展指标	劳动生产率	LPR	第一产业增加值/乡村人口	%
	农民人均可支配收入	Income	-	万元
	农村居民恩格尔系数	Engelcoefficient	-	%
农村金融发展指标	农村金融机构数量	Institution	-	个
	农业保险保费收入	Insurance	-	万元
	涉农贷款余额	Loan	-	万元
	人均农村固定资产投资	Invest	农村固定资产投资总额/乡村人口数量	万元
	农村财政涉农支出	Fiscal	-	万元

5. 实证分析

5.1. LLC检验

单位根检验的核心目的在于确保数据的平稳性，从而有效规避可能出现的伪回归现象，确保后续分析结果的准确性和可靠性。LLC (Levin-Lin-Chu)检验应用较为广泛，用以判断数据是否具有平稳性，其原假设设定为面板模型中存在单位根过程，意味着数据表现出非平稳特征，这将对回归分析的有效性构成威胁。LLC检验的原假设为面板模型存在单位根过程，即数据具有非平稳性。根据检验结果，所有变量的检验得出的P值均小于0.05，远小于可接受水平5%。因此，我们能够高度置信地拒绝原假设，说明此面板不存在单位根，具有很高的平稳性。综上，面板数据的每个变量都是平稳的，能够直接进行接下来的面板回归分析。

5.2. F检验

为了检验面板数据是否具有个体效应和时点效应，以及分辨出应选择固定效应模型或是随机效应模型进行回归，本文首先对模型进行F检验，因为在F检验中P = 0.0000 < 0.05，所以拒绝原假设，固定效应模型优于混合效应模型。

5.3. Hausman检验

根据Hausman检验结果显示，P = 0.0000 < 0.05，因此我们拒绝了原假设H0，即应建立随机效应模型的假设。相反，备择假设H1，即建立个体固定效应模型，被支持。因此，在接下来的回归分析中，我们将采用个体固定效应模型。

5.4. 面板分位数回归

传统的回归模型没有考虑到农村金融发展对整个条件分布经济状况的影响，即在各项经济状况的不同值域上，农村金融对农村经济状况的影响可能存在结构上的变动，使得该影响刻画的准确性降低，回归结果易出现误差。基于以上考虑，本文采用面板分位数回归模型，可以估计解释变量对被解释变量在每个分位点上的影响，分位数回归具有相对宽松的假设条件，更具有稳健性，本文建立面板分位数回归模型如下：

$Q_{\tau }\left(Y_{it}\right)=X_{it}{\beta }_T+{\alpha }_i+{\gamma }_t+{\epsilon }_{it}$

其中：Q_τ(Y_it)代表因变量农村经济发展指标的条件分位数，τ代表所关注的分位数，为描述农村经济发展指标的高低，选取分位点τ分别为25%，75%；X_it是一个包含解释变量的向量，β_T是解释变量对应的向量系数，ε_it是随机误差项。

根据以上模型得到如下回归结果：

Table 2. Panel quantile regression results for rural economic output

表2. 关于农村经济产出的面板分位数回归结果

	LPR
	25%分位数	75%分位数
Institution	−9.86e−05	−9.54e−05
	(8.66e−05)	(7.51e−05)
Insurance	0.000128**	0.000103**
	(5.11e−05)	(4.44e−05)
Loan	8.99e−05***	8.87e−05***
	(2.87e−05)	(2.49e−05)
Invest	6.38e−05	8.72e−05*
	(5.70e−05)	(4.94e−05)
fiscal	0.000959**	0.00131***
	(0.000398)	(0.000345)
Constant	0.335**	0.401***
	(0.152)	(0.132)

劳动生产率这一因变量的分位数回归结果见表2。根据表2所示结果，农业保险保费收入变量在分位点25%、75%处的系数显著，分别为0.000128，0.000103，表明在高劳动生产率和低劳动生产率水平下，农业保险水平提高，均能促进劳动生产率的增长；涉农贷款余额变量在分位点25%、75%处的系数显著，表明在高劳动生产率和低劳动生产率水平下，贷款额度增加，均能促进劳动生产率增长；人均固定资产投资变量对低产出地区的影响不显著，但对高产出地区则有显著的促进作用。这表明高产出地区可能具备了更好的基础设施、人力资本和市场环境，使得生产性投资能够更高效地转化为经济产出，而低产出地区可能由于各种瓶颈制约，投资效率相对低下。而政府涉农财政支出对经济产出具有显著且强劲的正面影响，并且这种影响对高产出地区更大。这说明财政资金的投入能够有效降低生产成本、提高生产效率。

农村居民人均可支配收入这一因变量的分位数回归结果见表3。金融机构的数量增加对低收入群体收入有显著的正向推动，但对高收入群体却有微弱的抑制作用，这可能是由于金融机构的普惠性与再分配效应。涉农贷款是推动农民增收的核心引擎，在高收入群体中的促进作用更为强劲。农业保险保费收入与人均农村固定资产投资在促进农村居民人均可支配收入方面并不显著，其可能的原因是：保费收入用于衡量保险业的业务规模，而非农民实际获得的风险保障水平或赔付收益，保费收入高可能源于行政推动或补贴高，并不能完全等同于保障效果好。此外，尽管农村涉农财政支出的系数数值较大，但其影响在统计上并不显著，可能是因为财政资金的使用效率不高、存在投向偏差。

Table 3. Panel quantile regression results for farmers’ consumption and savings levels

表3. 关于农民消费与储蓄水平的面板分位数回归结果

	Income
	25%分位数	75%分位数
Institution	1.135**	−0.0435*
	(0.457)	−0.022
Insurance	−0.241	−0.0624
	(0.270)	(0.710)
Loan	1.075***	1.497***
	(0.152)	(0.399)
Invest	0.152	0.151
	(0.301)	(0.792)
fiscal	1.337	3.292
	(2.102)	(5.528)
Constant	1.144	3.141
	(8.012)	(2.107)

Table 4. Panel quantile regression results for farmers’ quality of life

表4. 关于农民生活质量的面板分位数回归结果

	Engelcoefficient
	25%分位数	75%分位数
Institution	0.0411*	0.240***
	(0.0226)	−0.0713
Insurance	0.00177	0.0643
	(0.0133)	−0.0421
Loan	−0.00998	−0.0434*
	(0.00750)	−0.0237
Invest	0.00124	−0.01
	(0.0149)	−0.047
fiscal	0.0588	−0.0361
	(0.104)	−0.328
Constant	−33.63	−288.2**
	(39.60)	−125

注：Standard errors in parentheses, ***p < 0.01, **p < 0.05, *p < 0.1。

农村居民恩格尔系数这一因变量的分位数回归结果见表4。金融机构发展显著提高了恩格尔系数，解释如下：金融机构为低收入群体提供了便利的消费信贷或储蓄取款服务，使他们更容易获得资金来满足最基本、最迫切的食品消费需求，从而释放了被压抑的消费潜能。对于高生活质量群体，这种效应更强，可能是因为他们更敢于运用金融工具来平滑消费。涉农贷款虽然对低生活质量群体的影响不显著，但对高生活质量群体有显著的负向影响，即能降低他们的恩格尔系数。这表明，高生活质量群体更有可能将信贷资金用于非农经营或高附加值生产，从而获得更高收入，并使消费结构转型升级。

5.5. 个体固定效应模型参数估计

为了进一步支持本研究所得结论，本文使用固定效应模型对农村金融对农村经济发展的影响进行稳健性检验。其形式为：

$y_{it}={\alpha }_i+\beta x_{it}+{\epsilon }_{it}$

$i=1,2,\cdots ,N;t=1,2,\cdots ,T$

其中，y_it为被解释变量，x_it为自变量，β为回归系数，α_i为表示第i个个体与其他个体的差异，ε_it为残差。

根据文章假设建立下列三个模型：

基于假设1：农村金融发展指标对农村经济产出有正向影响，模型的形式为：

$\begin{array}{l}{Q}_{yit}\left(\tau |{\text{LPR}}_{it}\right)={\alpha }_0\left(\tau \right)+{\alpha }_1\left(\tau \right){\text{Institution}}_{it}+{\alpha }_2\left(\tau \right){\text{Insurance}}_{it}+{\alpha }_3\left(\tau \right){\text{Loan}}_{it}+{\alpha }_4\left(\tau \right){\text{Invest}}_{it}\\ +{\alpha }_5\left(\tau \right){\text{Fiscal}}_{it}+{\epsilon }_{it}\end{array}$

基于假设2：农村金融发展指标对农民人均收入有正向影响，模型的形式为：

$\begin{array}{l}{Q}_{yit}\left(\tau |{\text{Income}}_{it}\right)={\alpha }_0\left(\tau \right)+{\alpha }_1\left(\tau \right){\text{Institution}}_{it}+{\alpha }_2\left(\tau \right){\text{Insurance}}_{it}+{\alpha }_3\left(\tau \right){\text{Loan}}_{it}+{\alpha }_4\left(\tau \right){\text{Invest}}_{it}\\ +{\alpha }_5\left(\tau \right){\text{Fiscal}}_{it}+{\epsilon }_{it}\end{array}$

基于假设3：农村金融发展指标对农民生活质量有正向影响，模型的形式为：

$\begin{array}{l}{Q}_{yit}\left(\tau |{\text{Engelcoefficient}}_{it}\right)={\alpha }_0\left(\tau \right)+{\alpha }_1\left(\tau \right){\text{Institution}}_{it}+{\alpha }_2\left(\tau \right){\text{Insurance}}_{it}+{\alpha }_3\left(\tau \right){\text{Loan}}_{it}+{\alpha }_4\left(\tau \right){\text{Invest}}_{it}\\ +{\alpha }_5\left(\tau \right){\text{Fiscal}}_{it}+{\epsilon }_{it}\end{array}$

根据以上模型得到的回归结果见表5：

Table 5. Fixed-effect model parameter estimation results

表5. 固定效应模型参数估计结果

VARIABLES	(1)	(2)	(3)
	LPR	Income	Engelcoefficient
Institution	−0.000524***	−0.924	0.344***
	(9.59e − 05)	(0.989)	(0.102)
Insurance	0.000401***	0.046**	0.0284
	(6.10e − 05)	(0.630)	(0.0652)
Loan	3.22e − 05	1.191***	−0.0751***
	(2.55e − 05)	(0.263)	(0.0272)
Invest	−6.72e − 05	−0.387	0.0232
	(4.65e − 05)	(0.479)	(0.0497)
Fiscal	0.000898***	−0.0293***	0.500*
	(0.000234)	(2.411)	(0.250)
Constant	1.153***	4,705**	−538.9***
	(0.178)	(1,839)	(190.5)
Observations	51	51	51
Number of id	3	3	3
R^2	0.958	0.918	0.874

根据表5的固定效应模型参数估计结果，在以劳动生产率为因变量的模型中，农村金融机构数量、农业保险保费收入和农村财政涉农支出对劳动生产率有显著的正向影响，这意味着农村金融发展能够显著提升劳动生产率，促进农村经济产出水平的提高，验证了假设1。在以农民人均可支配收入为因变量的模型中，农业保险保费收入、涉农贷款余额和农村财政涉农支出均对农民人均可支配收入有显著的正向影响，这意味着农村金融发展能够显著提升农民人均收入，从而提高农民的消费和储蓄水平，验证了假设2。在以农村居民恩格尔系数为因变量的模型中，农村金融机构数量、涉农贷款余额和农村财政涉农支出对农村恩格尔系数有显著的负向影响，这意味着农村金融发展在一定程度上能改善农民生活质量，验证了假设3。

6. 结论与对策建议

1) 根据高、低产出地区的不同资源条件，制定因地制宜的金融与财政政策，以实现整体效率最大化。对于高产出地区，实施“激励型”政策，鼓励金融机构提供大额、中长期信贷，重点支持农产品精深加工、智慧农业、乡村旅游和农村电商等高附加值产业，同时财政资金可更多用于提供贷款贴息和建立风险担保基金，以撬动和引导更多社会金融资本流入，充分发挥其投资回报率高的优势。对于低产出地区，则应实施“培育型”政策，金融信贷侧重于普惠和小额，支持小农户发展特色种养业。将财政资金优先用于补齐短板，即集中投入道路交通、水利设施、数字网络等基础设施建设，并大力开展职业教育和技能培训，提升人力资本质量，率先为资本创造出一个能够高效运行的环境，从根本上破解投资效率低下的制约。

2) 推动金融机构从“普惠覆盖”向“功能升级”转型，引导农村金融机构超越物理网点覆盖和基础服务的初级阶段，发展为能有效促进消费升级和产业发展的综合金融服务提供商。具体来说，一方面，要继续深化基础普惠，确保营业网点和服务站下沉，维护金融服务的可得性与公平性。另一方面，要强力推动服务创新与升级，引导金融机构为新型农业经营主体、农业产业化龙头企业和高收入农户，创新提供理财、保险、投资、供应链金融等一揽子综合金融服务方案。特别是要开发与消费升级直接相关的金融产品，如“教育贷”、“健康贷”、“绿色家电贷”和“乡村旅游贷”等，将金融机构所释放出的消费能力，从基础的食品消费领域，有效引导至教育、文化、健康、娱乐等发展享受型消费领域，从而实质性降低恩格尔系数，全面提升农民生活质量。

3) 深化农业保险改革，解决当前农业保险“稳产不增收”的困境，通过产品创新与技术应用，使其成为助力农户经济发展的工具。要推动产品创新，从传统的“保成本”向“保收入”和“保完全成本”飞跃，大力试点和推广收入保险，确保在灾害发生时，赔付金额能够覆盖农户的再生产成本和基本收益，真正起到稳定农户家庭总收入、促进再生产的关键作用。其次，要利用科技优化理赔机制，积极运用卫星遥感、无人机、区块链等科技手段，实现精准承保、快速定损和透明理赔，极大缩短赔付周期，减少人为干预，确保赔付款项及时、足额到达农户手中，切实提升农户的信任度和获得感。

4) 构建财政、金融与产业政策的协同体系，提升政策综合效能。建立高效的联动机制，彻底改变财政资金直接补贴、孤立投入的传统方式，转而采用“风险补偿基金 + 银行信贷”等模式，将财政资金用于建立信贷风险缓释机制，从而撬动更多的社会金融资本进入农业农村领域，大幅提升公共资金的使用效率和杠杆效应。此外，所有政策应聚焦于重点产业链，围绕地方优势特色产业为产业链上的各类主体提供信贷、保险、财政补贴等支持，最终形成规模效应和集群优势，确保政策红利能够有效转化为产业效益和农民收入。