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
引言
農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化是中國式現(xiàn)代化進程中的重要一環(huán),二者緊密聯(lián)系,不可分割。國家實現(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)?;I(yè)化、集約化、市場化。各國農(nóng)業(yè)發(fā)展實踐經(jīng)驗表明,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、促進大農(nóng)業(yè)發(fā)展有積極的現(xiàn)實意義。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,推動農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化和實現(xiàn)中國式現(xiàn)代化都具有理論和實踐意義。
通過文獻梳理,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:一是農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化測度指標體系構(gòu)建。劉樹等對于構(gòu)建農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化評價指標體系的探索,為后續(xù)相關(guān)研究奠定了堅實基礎(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。葉桃,楊秀猛擴展了金融支持指標,增加了財政資金和農(nóng)業(yè)保險兩項,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)者均采用實證分析方法,在構(gòu)建評價指標體系和獲取樣本數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上,運用因子分析和回歸分析方法,將農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化進行量化,同時解釋與金融支持之間的相關(guān)關(guān)系。李強軍,陳亮,王麗娟等,都采用量化實證方法,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)保險等方面提出了對策建議和實施路徑。
本文結(jié)合現(xiàn)有研究進展和地區(qū)實際,選取農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化和金融支持評價指標,在進一步思考和探索基礎(chǔ)上,對該問題有以下邊際貢獻:一是定位于中部的農(nóng)業(yè)大省湖北省,以其17個地市為研究對象,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)指標進行測度。通過分析農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化內(nèi)涵、外延與文獻回顧發(fā)現(xiàn),當前國內(nèi)對于農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化測度指標體系已有一定成果,結(jié)合湖北省農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化具體實際,選定3個一級指標和7個二級指標,構(gòu)成測度指標體系。一般認為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的機械化程度可以視為農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展程度。同時,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,從而進一步促進農(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個一級指標,在一級指標之下,選取有代表性的7個指標:人均機械總動力(X1)、單位耕地面積化肥施用量(X2)、機耕面積占耕地面積比重(X3)、機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)研究將金融機構(gòu)貸款余額指標作為主要支持手段。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(FS)。
如表1所示。
表1 農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化水平和金融支農(nóng)指標體系
一級指標 | 二級指標 | 指標說明 | 變量符號 |
農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化 | 人均機械總動力(千瓦/人) | 農(nóng)業(yè)機械總動力/ | X1 |
單位耕地面積化肥施用量(噸/公頃) | 化肥使用量/ | X2 | |
機耕面積占耕地面積比重(%) | 機耕面積/ | X3 | |
機電排灌面積占有效灌溉面積比重(%) | 有效灌溉面積/ | 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/ | X5 |
農(nóng)業(yè)市場化 | 人均農(nóng)業(yè)固定資產(chǎn)投資(萬元/人) | 農(nóng)業(yè)固定資產(chǎn)投資額/ | 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(萬元/人) | 金融機構(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)計年鑒》整理計算而成,金融機構(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。
表2 2021年湖北省各地區(qū)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化及金融支持測度指標
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)化的實證研究
(一)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,進而對新的因子進行解釋。該方法可以使因子反映更多原始指標信息,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算綜合得分F,并對結(jié)果進行解釋分析。
(二)實證分析過程
1.因子分析的適宜性檢驗
經(jīng)過適宜性檢驗,KMO值為0.699,Bartlett球形檢驗值為66.148,相伴概率為0.000,小于顯著性水平0.05。以上檢驗指標顯示該組變量適宜進行因子分析。
表3 KMO 和 Bartlett 的檢驗
取樣足夠度的 Kaiser-Meyer-Olkin 度量 | 0.699 | |
Bartlett 的球形度檢驗 | 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,可取前三個因子特征值,分別為2.641、1.825、1.310,分別對應(yīng)的累計方差貢獻率為37.724%、63.794%、82.508%,(如表4所示)。因此,根據(jù)檢驗結(jié)果,應(yīng)提取三個公共因子F1、F2、F3,其余因子為次要解釋因子。此時,所有變量共同度較高,各變量的丟失成份較少,提取前三個因子是合理的。
表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 | 方差的 % | 累積 % | 合計 | 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 |
表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.計算綜合得分
根據(jù)成分得分系數(shù)矩陣(如表5所示),計算因子得分函數(shù)表達式如下:
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
以每一個公共因子方差貢獻率作為每一個因子得分的權(quán)重加權(quán),得到湖北省17個地市農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化的總因子得分,并降序排列。利用SPSS21.0軟件己經(jīng)計算出的各因子得分FACI_1、FAC2_l、FAC3_l的值,計算綜合得分。綜合得分計算公式如下:
F綜=0.457F1+0.316F2+0.227F3
得到湖北省17個地市農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化綜合得分,同時列出對應(yīng)的金融機構(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。
表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綜 | 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及地區(qū)實際發(fā)展,將17個地市農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化水平劃分為四個階段,如表7所示。
表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檢驗值為1.602,表明模型不存在一階自相關(guān)。F值為69.191,P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。
表8 模型匯總
模型 | R | R 方 | 調(diào)整R方 | 標準估計的誤差 | Durbin-Watson |
1 | .907a | 0.822 | 0.81 | 0.261696 | 1.602 |
表9 模型系數(shù)
模型 | 非標準化系數(shù) | 標準系數(shù) | t | Sig. | ||
B | 標準誤差 | 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)的金融支持指標進行回歸分析,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個地市農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化發(fā)展水平劃分為4個發(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),在測度指標體系中,單位耕地面積化肥施用量(X2)、機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,重點投資于這幾個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)展取得了一定進展和成效。在提升農(nóng)業(yè)機械化、帶動農(nóng)民增收、擴大品牌影響力、推動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)實意義。
1.深化農(nóng)村金融體制改革,完善多元融資渠道。進一步深化農(nóng)村金融體制改革,加大農(nóng)村地區(qū)金融要素供給。一是加強政策引導(dǎo)。政府制定稅收減免、農(nóng)業(yè)信貸補貼、農(nóng)業(yè)保險補貼等相關(guān)政策措施。政策傾斜的同時,進一步進行利率市場化改革,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)展進程中切實獲得實惠。二是要強化農(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,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,商業(yè)性金融趨利性,導(dǎo)致農(nóng)村金融機構(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)當聯(lián)合出臺政策留存一定比例農(nóng)村存款作為當?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。完善農(nóng)村融資信用平臺和農(nóng)業(yè)信貸抵押擔(dān)保機制,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)帶動和價值實現(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)品品類,擴大經(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,加強農(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)機制,讓農(nóng)戶從生產(chǎn)、加工銷售等各個環(huán)節(jié)都能切實獲得收益,并與農(nóng)戶風(fēng)險共擔(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。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)勞動生產(chǎn)率,加強市場和品牌建設(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)展階段的孝感市、天門市、隨州市、咸寧市、襄陽市、黃岡市、武漢市,以政策性金融為主導(dǎo),商業(yè)性、合作性金融逐步加強支持力度,信貸資金重點投向農(nóng)業(yè)機械化、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),重點支持水利灌溉、機械化作業(yè)、規(guī)?;?jīng)營等基礎(chǔ)方面,同時積極發(fā)揮財政資金對于農(nóng)業(yè)的支持和引導(dǎo)作用。
文章來源: 《中國集體經(jīng)濟》 http://k2057.cn/w/jg/1406.html
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