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鄉(xiāng)村振興背景下湖北省金融支持農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化發(fā)展路徑研究

作者:周航來源:《中國集體經(jīng)濟(jì)》日期:2024-10-21人氣:24

引言

農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化是中國式現(xiàn)代化進(jìn)程中的重要一環(huán),二者緊密聯(lián)系,不可分割。國家實(shí)現(xiàn)現(xiàn)代化的基礎(chǔ)和關(guān)鍵在于農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化,農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化是現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的發(fā)展方向,是農(nóng)業(yè)發(fā)展由傳統(tǒng)模式向現(xiàn)代模式轉(zhuǎn)型的必然階段,其基本特征是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的大幅提升,生產(chǎn)方式逐步規(guī)?;?、專業(yè)化、集約化、市場化。各國農(nóng)業(yè)發(fā)展實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)表明,金融支持農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化對于延伸農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈、促進(jìn)大農(nóng)業(yè)發(fā)展有積極的現(xiàn)實(shí)意義。因此,在鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略背景下,逐步引導(dǎo)金融支持農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化發(fā)展,對于加速轉(zhuǎn)變農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式,推動(dòng)農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化和實(shí)現(xiàn)中國式現(xiàn)代化都具有理論和實(shí)踐意義。

通過文獻(xiàn)梳理,前人對于金融支持農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化的研究主要集中在以下三點(diǎn):一是農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化測度指標(biāo)體系構(gòu)建。劉樹等對于構(gòu)建農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化評價(jià)指標(biāo)體系的探索,為后續(xù)相關(guān)研究奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ),提出生產(chǎn)效率、資源利用效率、市場化率作為解釋農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化的重要指標(biāo)。葉桃,楊秀猛擴(kuò)展了金融支持指標(biāo),增加了財(cái)政資金和農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)兩項(xiàng),提升了研究的深度。二是農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化與金融支持的內(nèi)在關(guān)系。大對數(shù)學(xué)者均采用實(shí)證分析方法,在構(gòu)建評價(jià)指標(biāo)體系和獲取樣本數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上,運(yùn)用因子分析和回歸分析方法,將農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化進(jìn)行量化,同時(shí)解釋與金融支持之間的相關(guān)關(guān)系。李強(qiáng)軍,陳亮,王麗娟,都采用量化實(shí)證方法,證明了農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化與金融支農(nóng)之間互為條件。三是金融支持農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化發(fā)展的實(shí)施路徑。經(jīng)過定量分析,一些學(xué)者提出在創(chuàng)新金融支農(nóng)體制、拓寬農(nóng)業(yè)融資渠道、減少農(nóng)村資金外流、規(guī)范民間金融市場、發(fā)展農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)等方面提出了對策建議和實(shí)施路徑。

本文結(jié)合現(xiàn)有研究進(jìn)展和地區(qū)實(shí)際,選取農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化和金融支持評價(jià)指標(biāo),在進(jìn)一步思考和探索基礎(chǔ)上,對該問題有以下邊際貢獻(xiàn):一是定位于中部的農(nóng)業(yè)大省湖北省,以其17個(gè)地市為研究對象,豐富了研究的地域性;二是從相關(guān)性層面、橫向地市層面、因子分析微觀層面系統(tǒng)分析湖北省農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化與金融支持問題;三是嘗試性提出農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化發(fā)展階段劃分,并依據(jù)不同發(fā)展階段,提出針對性的對策建議。

一、指標(biāo)選取和數(shù)據(jù)來源

農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化屬于潛變量,需要選取相關(guān)指標(biāo)進(jìn)行測度。通過分析農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化內(nèi)涵、外延與文獻(xiàn)回顧發(fā)現(xiàn),當(dāng)前國內(nèi)對于農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化測度指標(biāo)體系已有一定成果,結(jié)合湖北省農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化具體實(shí)際,選定3個(gè)一級指標(biāo)和7個(gè)二級指標(biāo),構(gòu)成測度指標(biāo)體系。一般認(rèn)為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的機(jī)械化程度可以視為農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展程度。同時(shí),農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化水平可以反映農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展程度。采用現(xiàn)代化生產(chǎn)方式的結(jié)果是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的大幅提升,從而進(jìn)一步促進(jìn)農(nóng)產(chǎn)品的市場化和商品化。因此,本文選取農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率、農(nóng)業(yè)市場化3個(gè)一級指標(biāo),在一級指標(biāo)之下,選取有代表性的7個(gè)指標(biāo):人均機(jī)械總動(dòng)力(X1)、單位耕地面積化肥施用量(X2)、機(jī)耕面積占耕地面積比重(X3)、機(jī)電排灌面積占有效灌溉面積比重(X4)、人均農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)增加值(X5)、人均農(nóng)業(yè)固定資產(chǎn)投資(X6)、人均農(nóng)林牧漁產(chǎn)值(X7)。分析前人對于金融支持農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化發(fā)展的相關(guān)研究可以發(fā)現(xiàn),對于農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化發(fā)展的金融支持手段,大多數(shù)研究將金融機(jī)構(gòu)貸款余額指標(biāo)作為主要支持手段。以人均涉農(nóng)貸款余額作為農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化金融支持指標(biāo)(FS)。

如表1所示。

1 農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化水平和金融支農(nóng)指標(biāo)體系

一級指標(biāo)

二級指標(biāo)

指標(biāo)說明

變量符號

農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化

人均機(jī)械總動(dòng)力(千瓦/)

農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力/
農(nóng)林牧漁總?cè)藬?shù)

X1

單位耕地面積化肥施用量(/公頃)

化肥使用量/
年末實(shí)有耕地面積

X2

機(jī)耕面積占耕地面積比重(%)

機(jī)耕面積/
年末實(shí)有耕地面積

X3

機(jī)電排灌面積占有效灌溉面積比重(%

有效灌溉面積/
年末實(shí)有耕地面積

X4

農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率

人均農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)增加值(萬元/人)

農(nóng)業(yè)增加值/
農(nóng)林牧漁總?cè)藬?shù)

X5

農(nóng)業(yè)市場化

人均農(nóng)業(yè)固定資產(chǎn)投資(/人)

農(nóng)業(yè)固定資產(chǎn)投資額/
農(nóng)林牧漁總?cè)藬?shù)

X6

人均農(nóng)林牧漁產(chǎn)值(萬元/人)

農(nóng)林牧漁產(chǎn)值/

農(nóng)林牧漁總?cè)藬?shù)

X7

金融支持

人均涉農(nóng)貸款余額(/

金融機(jī)構(gòu)涉農(nóng)貸款余額/農(nóng)林牧漁總?cè)藬?shù)

FS

表中涉及的農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化變量數(shù)據(jù),即X1-X7 數(shù)據(jù)通過2022年《湖北統(tǒng)計(jì)年鑒》整理計(jì)算而成,金融機(jī)構(gòu)涉農(nóng)貸款余額數(shù)據(jù)通過2022年《湖北金融年鑒》、中國人民銀行湖北分行網(wǎng)站、湖北省地方金融監(jiān)管局網(wǎng)站搜集整理所得。各變量具體數(shù)據(jù)如表2所示。

2  2021湖北省各地區(qū)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化及金融支持測度指標(biāo)

地區(qū)

X1

X2

X3

X4

X5

X6

X7

FS

武漢市

0.178

0.355

0.717

0.765

0.937

-3.200

0.568

4.395

黃石市

0.530

0.379

0.843

0.522

1.614

-19.100

0.905

3.365

十堰市

0.599

0.373

0.789

0.432

1.826

73.500

1.167

3.079

宜昌市

0.845

0.820

0.603

0.372

1.622

60.880

2.472

4.145

襄陽市

1.377

0.496

0.730

0.385

1.897

26.300

1.874

4.272

鄂州市

0.550

1.187

0.561

0.746

0.752

640.600

1.864

3.265

荊門市

2.010

0.551

0.753

0.821

0.917

41.700

1.962

2.749

孝感市

0.689

0.391

0.505

0.846

0.597

57.200

1.637

3.187

荊州市

1.322

0.436

0.713

0.851

0.838

102.300

1.454

3.298

黃岡市

0.688

0.559

0.627

0.447

1.402

12.900

1.552

3.181

咸寧市

0.763

0.501

0.523

0.497

1.052

17.900

1.616

2.947

隨州市

1.149

0.580

0.528

0.328

1.609

195.400

1.692

1.697

恩施自治州

0.750

0.498

0.652

0.254

2.569

20.500

1.214

1.106

仙桃市

1.370

0.422

0.692

0.913

0.758

57.300

1.848

1.749

潛江市

1.819

0.413

0.843

0.788

1.069

36.400

2.094

1.756

天門市

1.592

0.408

0.719

0.603

1.193

-64.900

1.692

2.643

神農(nóng)架林區(qū)

1.983

0.485

0.687

0.213

3.225

-37.700

0.788

0.683

 

二、金融支持農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化的實(shí)證研究

模型構(gòu)建及說明

采用因子分析法,提取公共因子,通過坐標(biāo)變換,得出主成分矩陣,得到相關(guān)系數(shù)矩陣的特征值λ,隨后對因子變量進(jìn)行命名解釋,得到原變量與因子變量之間的數(shù)量關(guān)系,進(jìn)而對新的因子進(jìn)行解釋。該方法可以使因子反映更多原始指標(biāo)信息,使模型更具有解釋力。最后,在通過公共因子向量和選取的特征值計(jì)算綜合得分F,并對結(jié)果進(jìn)行解釋分析。 

實(shí)證分析過程

1.因子分析的適宜性檢驗(yàn)

經(jīng)過適宜性檢驗(yàn),KMO值為0.699Bartlett球形檢驗(yàn)值為66.148相伴概率為0.000,小于顯著性水平0.05。以上檢驗(yàn)指標(biāo)顯示該組變量適宜進(jìn)行因子分析。

 3  KMO Bartlett 的檢驗(yàn)

取樣足夠度的 Kaiser-Meyer-Olkin 度量

0.699

Bartlett 的球形度檢驗(yàn)

近似卡方

66.148

df

21

Sig.

0.000

 

2.構(gòu)造及解釋因子變量 

根據(jù)原有變量的相關(guān)系數(shù)矩陣,選用主成份分析法提取公共因子,提取特征值大于1的特征根,根據(jù)軟件輸出結(jié)果,可取前三個(gè)因子特征值,分別為2.641、1.8251.310,分別對應(yīng)的累計(jì)方差貢獻(xiàn)率為37.724%、63.794%、82.508%,(如表4所示)。因此,根據(jù)檢驗(yàn)結(jié)果,應(yīng)提取三個(gè)公共因子F1F2F3,其余因子為次要解釋因子。此時(shí),所有變量共同度較高,各變量的丟失成份較少,提取前三個(gè)因子是合理。

4 因子解釋變量總方差

成份

初始特征值

提取平方和載入


合計(jì)

方差的 %

累積 %

合計(jì)

方差的 %

累積 %

1

2.641

37.724

37.724

2.641

37.724

37.724

2

1.825

26.07

63.794

1.825

26.07

63.794

3

1.31

18.714

82.508

1.31

18.714

82.508

4

0.714

10.205

92.714




5

0.386

5.514

98.228




6

0.085

1.215

99.443




7

0.039

0.557

100




 

5 成份得分系數(shù)矩陣

變量

成份


1

2

3

x1

-0.09

0.17

0.648

x2

0.298

-0.255

0.167

x3

-0.214

0.25

0.092

x4

0.162

0.467

-0.143

x5

-0.242

-0.38

0.202

x6

0.318

-0.141

-0.033

x7

0.224

0.098

0.494

 

3.計(jì)算綜合得分

根據(jù)成分得分系數(shù)矩陣(如表5所示),計(jì)算因子得分函數(shù)表達(dá)式如下:

F1=-0.09X1+0.298X2-0.214X3+0.162X4-0.242X5+0.318X6+0.224X7

F2=0.17X1-0.225X2+0.25X3+0.467X4-0.38X5-0.141X6+0.098X7

F3=0.648X1+0.167X2+0.092X3-0.143X4+0.202X5-0.033X6+0.494X7

每一個(gè)公共因子方差貢獻(xiàn)率作為每一個(gè)因子得分的權(quán)重加權(quán),得到湖北省17個(gè)地市農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化的因子得分,并降序排列。利用SPSS21.0軟件己經(jīng)計(jì)算出各因子得FACI_1、FAC2_l、FAC3_l的值,計(jì)算綜合得分。綜合得分計(jì)算公式如下

F=0.457F1+0.316F2+0.227F3

得到湖北省17個(gè)地市農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化綜合得分,同時(shí)列出對應(yīng)的金融機(jī)構(gòu)人均農(nóng)業(yè)貸款余額,可清晰看出金融支持與農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化發(fā)展水平情況,如表6所示。

6  湖北省各地農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化水平綜合得分排序

地區(qū)

排名

F

FS

鄂州市

1

0.956

4.395

荊門市

2

0.802

4.272

潛江市

3

0.680

4.145

仙桃市

4

0.627

3.298

荊州市

5

0.379

3.187

宜昌市

6

0.306

3.181

孝感市

7

0.297

3.265

天門市

8

0.166

3.079

隨州市

9

-0.068

3.365

咸寧市

10

-0.072

2.643

襄陽市

11

-0.076

1.697

黃岡市

12

-0.234

2.947

武漢市

13

-0.588

2.749

十堰市

14

-0.622

1.756

黃石市

15

-0.693

1.749

恩施自治州

16

-0.874

1.106

神農(nóng)架林區(qū)

17

-0.979

0.683

 

依據(jù)計(jì)算出的湖北省各地市農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化水平綜合得分排序地區(qū)實(shí)際發(fā)展,將17個(gè)地市農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化水平劃分為四個(gè)階段,如表7所示

7  農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化發(fā)展階段劃分

階段劃分

綜合得分

地區(qū)

成熟發(fā)展期

0.6

鄂州市、荊門市

潛江市、仙桃市

快速發(fā)展期

0.3—0.6

荊州市、宜昌市

加速發(fā)展期

0.6—0.3

孝感市天門市、隨州市

咸寧市、襄陽市、黃岡市、武漢市

落后發(fā)展期

0.6

十堰市、黃石市

恩施自治州、神農(nóng)架林區(qū)

 

4.分析金融支持與農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化的相關(guān)關(guān)系

通過回歸分析可以發(fā)現(xiàn),湖北省各地市農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化與金融支持之間存在線性相關(guān)關(guān)系。模型的擬合優(yōu)度R2=0.822,表明模型擬合程度較好,D-W檢驗(yàn)值為1.602,表明模型不存在一階自相關(guān)。F值為69.191P值為0.000,拒絕原假設(shè)。通過回歸系數(shù),表明湖北省農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化與金融支持之間存在較為顯著的正相關(guān),而且二者之間具有良好的相互作用,如表8所示。

8 模型匯總

模型

R

R

調(diào)整R

標(biāo)準(zhǔn)估計(jì)的誤差

Durbin-Watson

1

.907a

0.822

0.81

0.261696

1.602

 

9 模型系數(shù)

模型

非標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)

標(biāo)準(zhǔn)系數(shù)

t

Sig.

B

標(biāo)準(zhǔn)誤差

試用版

1

(常量)

-1.415

0.182

0.907

-7.794

0

FS

0.506

0.061

8.318

0

 

三、相關(guān)結(jié)論與對策建議

(一)相關(guān)結(jié)論

1.相關(guān)性層面。通過湖北省17個(gè)地市州農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化因子綜合得分與相應(yīng)的金融支持指標(biāo)進(jìn)行回歸分析,發(fā)現(xiàn)湖北省各地市州農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化與金融支持之間

存在明顯的線性相關(guān)關(guān)系,表明涉農(nóng)領(lǐng)域金融支持,對于農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展有直接促進(jìn)作用。

2.橫向?qū)用妗S捎诘匦翁卣?、農(nóng)業(yè)資源稟賦及金融支持程度的差異,湖北省農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化存在區(qū)域發(fā)展不平衡。根據(jù)以上因子綜合得分排序,將湖北省17個(gè)地市農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化發(fā)展水平劃分為4個(gè)發(fā)展階段。鄂州市、荊門市、潛江市仙桃市處于成熟發(fā)展期,荊州市、宜昌市處于快速發(fā)展期,孝感市、天門市、隨州市、咸寧市、襄陽市黃岡市、武漢市處于快速發(fā)展期,十堰市、黃石市恩施自治州、神農(nóng)架林區(qū)處于落后發(fā)展期。針對不同發(fā)展階段,其相應(yīng)的金融支持政策應(yīng)更有側(cè)重點(diǎn)和針對性。具體階段劃分如表7所示。

3.微觀層面。通過分析因子成分得分系數(shù)矩陣可以發(fā)現(xiàn),在測度指標(biāo)體系中,單位耕地面積化肥施用量X2)、機(jī)電排灌面積占有效灌溉面積比重X4)、人均農(nóng)業(yè)固定資產(chǎn)投資X6)、人均農(nóng)林牧漁產(chǎn)值(X7)在農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化成分中所占成分較重,在產(chǎn)業(yè)化處于加速發(fā)展階段與落后發(fā)展階段的地區(qū)集中優(yōu)勢資金資源,重點(diǎn)投資于這幾個(gè)方面會起到較為顯著的效果,也將大幅提升資金使用效率。

(二)對策建議

農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化是現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的發(fā)展方向。近年來,在鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略和農(nóng)業(yè)農(nóng)村深化改革等一系列政策支持下,湖北省以其相對優(yōu)越的資源稟賦和發(fā)展優(yōu)勢,農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化發(fā)展取得了一定進(jìn)展和成效。在提升農(nóng)業(yè)機(jī)械化、帶動(dòng)農(nóng)民增收、擴(kuò)大品牌影響力、推動(dòng)市場化方面取得了一定成效。但也存發(fā)展不充分、品牌不多、影響力不大、金融支持不足、省內(nèi)區(qū)域發(fā)展不均衡等問題,因此,依據(jù)結(jié)論提出針對性的對策建議具有現(xiàn)實(shí)意義。

1.深化農(nóng)村金融體制改革,完善多元融資渠道。進(jìn)一步深化農(nóng)村金融體制改革,加大農(nóng)村地區(qū)金融要素供給。一是加強(qiáng)政策引導(dǎo)。政府制定稅收減免、農(nóng)業(yè)信貸補(bǔ)貼、農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)補(bǔ)貼等相關(guān)政策措施。政策傾斜的同時(shí),進(jìn)一步進(jìn)行利率市場化改革,讓農(nóng)戶和農(nóng)業(yè)企業(yè)在金融支持農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化發(fā)展進(jìn)程中切實(shí)獲得實(shí)惠。二是要強(qiáng)化農(nóng)村商業(yè)銀行、農(nóng)業(yè)銀行、農(nóng)業(yè)政策性銀行在金融支農(nóng)中的主體地位,引導(dǎo)農(nóng)業(yè)信貸資金向龍頭企業(yè)、技術(shù)升級、規(guī)模生產(chǎn)、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)等方面流動(dòng),形成多元供給支撐產(chǎn)業(yè)化發(fā)展局面。三是引導(dǎo)農(nóng)村資金回流。由于農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)投資大、周期長、利潤低等特點(diǎn),商業(yè)性金融趨利性,導(dǎo)致農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)存多貸少,資金外流現(xiàn)象普遍,農(nóng)業(yè)農(nóng)村部門及金融監(jiān)管部門應(yīng)當(dāng)聯(lián)合出臺政策留存一定比例農(nóng)村存款作為當(dāng)?shù)剞r(nóng)業(yè)發(fā)展的保證資金。四是優(yōu)化農(nóng)村金融生態(tài)環(huán)境,降低農(nóng)業(yè)信貸風(fēng)險(xiǎn)。完善農(nóng)村融資信用平臺和農(nóng)業(yè)信貸抵押擔(dān)保機(jī)制,營造良好的內(nèi)外部環(huán)境。

2.培育新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體,提高經(jīng)營管理水平。龍頭企業(yè)處于農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化鏈條前端,農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化的產(chǎn)前、產(chǎn)中部門都需要龍頭企業(yè)帶動(dòng)和價(jià)值實(shí)現(xiàn)。提升農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化組織的經(jīng)營管理水平,是產(chǎn)業(yè)化組織自身發(fā)展和更好獲得金融支持的雙重需要。一是提高龍頭企業(yè)的科技水平,增加產(chǎn)品附加值拓展龍頭企業(yè)生產(chǎn)加工的產(chǎn)品品,擴(kuò)大經(jīng)營規(guī)模,既能夠提高市場競爭力,也能夠提高金融機(jī)構(gòu)授信的積極性二是發(fā)展新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體和社會化服務(wù),發(fā)展新型農(nóng)村集體經(jīng)濟(jì),加強(qiáng)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化生產(chǎn)企業(yè)與農(nóng)戶的利益聯(lián)結(jié)機(jī)制,讓農(nóng)戶從生產(chǎn)、加工銷售等各個(gè)環(huán)節(jié)都能切實(shí)獲得收益,并與農(nóng)戶風(fēng)險(xiǎn)共擔(dān),互利共贏,形成良好的信用關(guān)系。

3.緊扣產(chǎn)業(yè)化發(fā)展階段,把握金融支持重點(diǎn)。對于農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化成熟發(fā)展階段的鄂州市、荊門市、潛江市、仙桃市,發(fā)揮毗鄰武漢的交通、市場優(yōu)勢和自身農(nóng)業(yè)品牌優(yōu)勢,依靠商業(yè)性金融,提升農(nóng)業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率,加強(qiáng)市場和品牌建設(shè);針對快速發(fā)展階段的荊州市、宜昌市,政策性與商業(yè)性金融緊密結(jié)合加速農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施和農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化品牌建設(shè),進(jìn)一步延伸產(chǎn)業(yè)鏈,提升專業(yè)化、市場化程度。針對加速發(fā)展階段的感市天門市、隨州市、咸寧市、襄陽市黃岡市、武漢市,政策性金融為主導(dǎo),商業(yè)性、合作性金融逐步加強(qiáng)力度,信貸資金重點(diǎn)投向農(nóng)業(yè)機(jī)械化、固定資產(chǎn)投資、大中型市場建設(shè)等方面;針對處在落后發(fā)展階段的十堰市、黃石市、恩施自治州、神農(nóng)架林區(qū)應(yīng)以政策性、合作性金融為主導(dǎo),重點(diǎn)支持水利灌溉、機(jī)械化作業(yè)、規(guī)?;?jīng)營等基礎(chǔ)方面,同時(shí)積極發(fā)揮財(cái)政資金對于農(nóng)業(yè)的支持和引導(dǎo)作用。


文章來源:  《中國集體經(jīng)濟(jì)》  http://12-baidu.cn/w/jg/1406.html

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