财政支农与普惠金融的减贫增收效应——基于整体性贫困治理视角的实证分析

张东玲，陈景帅，2，范伟丽

（1.青岛大学 经济学院，山东 青岛 266061；2.中国农业大学 经济管理学院，北京 100083）

可持续减贫是我国新时期的重要贫困治理目标，减贫理念、模式和减贫方案更需要一个系统协调的整体化逻辑体系。当前，我国消除绝对贫困的目标基本实现，中国反贫困正在进入国家、社会与个人协同的贫困治理新时期，部分深度贫困地区仍然存在扶贫难度大和返贫现象多等现实困境[1]，贫困治理将面临更高的难度和复杂性，现行的贫困治理生态必然步入转变、调整适应的新阶段。以消除绝对贫困为主要目标的贫困治理模式转型势在必行，扶贫资源以及政府、市场企业、社会组织和贫困户个体在贫困治理中的碎片化，成为当前我国可持续贫困治理体系构建的掣肘因素。基于公共治理的视角，将顶层设计和微观治理相结合，探寻多元化主体的整体性贫困治理模式，对于实现我国可持续贫困治理战略整体推进具有重要的理论和实践意义。

我国长期以来的城乡要素单向流动，造成村域资源短缺，农业农村发展难以为继。未来如何获取足够的发展资金，政府应采取何种干预手段促进农民增收、减缓农村贫困，这是当前农业供给侧改革亟待解决的问题。与此同时，农业具有的弱质性造成其自身资本积累缓慢，农业利润率低、风险大，无法形成有效的资金吸附能力。因此，通过财政金融支持农业发展和促进农民增收是未来较长一段时间内，政府介入农业农村建设的必然选择。然而，中国幅员辽阔，各地区农业发展存在显著的区域差异，这对财政支农的精准性带来了较大的挑战。同时，城乡收入差距和金融“嫌贫爱富”的天然属性造成农民进入金融体系的“门槛”过高，普惠金融进而成为扶持农业发展和促进农民减贫增收的又一“支柱”。由此，系统分析两者及其相互协调关系对农民减贫增收的作用机制具有一定的理论和现实价值。

整体性治理（Holistic Governance）的概念最早由英国约克大学的安德鲁·邓西尔于1990年首次提出，随后被英国著名学者佩里·希克斯将这一概念上升为理论体系，整体性治理为政府治理体系的改革和完善提供了科学的框架和新视角[2]。伴随着公共问题的日渐复杂化，以及跨部门的公共议题不断增多，公共政府部门间的协调与整合问题越来越受到重视[3]。作为公共行政学领域的一个新范式，该理论体系以整体性治理协调、整合、责任为治理机制，克服了碎片化管理的困境，通过有效协调与整合，使多元治理主体彼此的政策目标连续一致[4]。整体性治理理论的实现路径是由协调—整合—紧密发展关系，它提供了一套全新的治理方式与治理工具，从而引起公共管理领域的密切关注，整体性治理体系中整合和协调的治理理念已经被广泛应用于行政体制改革、人事制度改革、养老保险制度、国家预算等实践中。整体性治理模式将有助于实现我国长期可持续减贫的战略目标。

农业作为自然风险、市场风险等多种风险交织的弱质产业，财政介入农业发展成为了必然。国内外学界针对财政与农民增收之间的关系做出了大量研究，相关文献又因研究视角、结构不同而庞杂多样。其中，Matsuyam 对财政支农的最优规模进行了分析，并提出与其他领域相比，财政支出在农业领域更具优势[5]。已有文献从财政支农总量[6]、支出结构[7]、支出类型[8]、税费改革[9]和补贴形式[10]等视角出发进行了研究，多数学者认为财政支农及政策对农民增收存在促进作用，但万树、程瑶实证分析发现财政支农“逆向”调节了城乡福利，抑制了农民劳动收入增 长[11]，部分学者还立足于农民收入总量[12]、收入来源结构[13]、地区差异[14]以及农民角色分化[15]等角度对财政支农与农民增收之间的关系进行了探究，且普遍认为农民并非同质的整体，在不同地区内，财政支农对农民收入存在异质性影响。除此之外，Fan[16]、李普亮[17]等学者研究发现财政支农的“非农性”影响对非农产业发展和农民增收有重要作用。

金融作为当前促进经济发展的关键要素，其发展和创新是推动农业经济发展的有效途径之一，也是“撬动”农民收入增长的重要力量。国内外学者普遍认为金融发展与农民增收之间的关系较为紧密，金融发展在一定程度上增加了农民接触金融资金的经济机会，缓解了金融体系对农业农村的排斥性。但由于金融体系“嫌贫爱富”的天然属性[18]、生态环境与创新[19]、加速农村资金外流[20]以及贫困与非贫困地区差异[21]等因素，目前学界对金融发展的农民增收效应并未形成统一的看法。2005年，联合国提出了“包容性金融”这一概念，经白敬宇引入中国，“普惠金融”正式成为金融体制改革的一部分。国内文献对普惠金融的指标体系构建、发展指数测度以及经济效应做了大量研究。其中，如宋晓玲[22]在构建普惠金融发展指数评价指标体系的基础上，探究了普惠金融与城乡收入差距之间的关系，但结论并不一致。另外，黄敦平、韩晓宇等分别对普惠金融的农村减贫效应、贫困减缓的非线性关系以及在不同地区的减贫效应进行研究[23-24]。

梳理已有相关研究文献发现，国内外学界从多视角出发，基于不同的立足点，对财政支农、金融发展与农民增收之间的关系进行了系统性研究，为促进三者关系的优化提供了理论和实证参考。但目前来看，关于财政支农、金融发展与农民增收的研究还存在一定的空白。首先，已有文献从财政支农结构、形式、类型等视角基于地区和农民收入结构差异进行了研究，但对财政支农区域和省域间异质性测度的文献尚不多见，且并未将其异质性纳入到实证之中。其次，普惠金融提出后，学界研究重点逐渐由金融发展向普惠金融转变，但已有文献中，对其与城乡收入差距和贫困减缓的研究较多，针对其农民增收效应的实质性研究较少。最后，乡村振兴战略提出后，支持农业农村发展、促进农民增收是未来的战略性任务，财政金融作为支撑农业发展的两大“支柱”，两者在农民增收过程中是否存在中介效应，此类研究鲜见于已有文献之中。

基于此，在当前乡村振兴和精准扶贫的大背景下，如何更加有效地提高财政金融支农效率，基于整体性治理视角，构建一个多元主体的贫困治理体系，不得不面临几个问题：针对我国区域和省域间农业发展特点存在差异等现实问题，如何更好地规划财政支农资金，提高农民增收效果？在金融体制改革的背景下，普惠金融是否能够有效促进农民增收，其具体呈现何种影响？财政金融是否存在显著的联动机制或中介效应，其存在是否能够更好地发挥整体性的减贫增收效果？本研究试图解决以下三个问题：首先，从区域和收入结构视角出发，探究财政支农增收效应的区域性和结构性差异，并利用泰尔指数对财政支农在区域和省域间的异质性进行测度，将其纳入实证分析，深入探讨异质性财政支农的减贫增收效果。其次，参照已有文献构建普惠金融发展指数评价指标体系，利用变异系数法和熵值法确定指标权重，对中国省域普惠金融发展指数进行测度，并对普惠金融的农民增收效应进行分区域和收入结构的多维度分析。最后，利用中介效应检验模型，对财政支农、普惠金融在促进农民减贫增收过程中的中介效应进行检验，并试图为优化两者联动机制提出政策建议。

一、理论机制分析

（一）财政金融介入农村减贫和农民增收的必要性

国内外学界对财政金融支持农业发展的必要性和深层次原因进行了系统性研究[25-27]。舒尔茨的改造农业理论与经济学中政府和市场关系研究为财政介入农业发展提供了理论基础。农业的弱质性导致其在发展过程中存在风险性和不确定性，生产经营具有周期长、科技转化率和商品率低等特点。同时，农产品市场的需求弹性较小、信息反映缓慢，造成农业生产经营效率较低、资本积累缓慢，无法实现设施更新和规模化经营，财政资金成为支持农业发展主要途径。二元经济结构造成城乡收入差距逐步拉大，城乡基础设施、社会保障等存在差异，财政支农在缩小城乡差距、促进收入分配均等化等方面具有重要作用。

金融支农的必要性则体现在农民信用资金、信贷约束等方面。农业风险性和不确定性以及农民资本积累缓慢造成农民信用资金短缺，逐渐被“排斥”在金融体系以外。城乡差距进一步扩大和金融体系“嫌贫爱富”的天然属性导致农民在金融使用方面存在信贷约束，致使金融成本过 高[15]。而且，农业投入产出失衡以及社会收益大于私人收益，造成金融和社会资金引入不足。这意味着农村减贫和农民增收，金融改革和介入必不可少。

（二）财政支农对农民收入的作用机制

农村居民收入是衡量农村贫困状况的重要指标，通过构建财政支农、普惠金融与农民收入之间的理论分析框架（图1），对三者之间的影响路径和中介效应进行深入探讨。

图1 财政金融促进农民收入增长的影响路径及中介效应示意

如图1 所示，财政支农对农民收入的影响存在多种途径。一是财政通过支农资金完善农村基础设施建设、提高农业科教水平，提高农民整体素质和农业商品化率，促进农业生产经营效率提升。一方面，生产效率提高释放了大量的劳动力，整体素质提升促进外出务农和从事城市产业，农民工资性收入逐步提高；另一方面，生产条件优化吸引农民工返乡务农，且经营效率提高促使农民经营性收入增长。二是通过财政各项补贴和转移性收入，直接提高农民收入和降低农业风险波动，优化收入分配结构。三是制定粮食保护措施，维护农业市场的稳定，在一定程度上保障农民收入不受市场风险的影响。

同时，财政支农促进农民增收在存在基于金融发展的中介效应。一方面，财政支农能够完善农村基础设施建设，加快农民资本积累，为金融和社会资金注入农村奠定基础。另一方面，财政支农具有撬动金融机构和社会资金注入农村的杠杆和引导作用，便于金融支农政策落地实施。除此之外，财政支农的政策整合作用能够为金融机构提供一定的优惠，提高农村金融市场建设和支持农业发展的积极性。

（三）普惠金融对农民收入的作用机制

普惠金融，又称“包容性金融”，其更加关注贫困地区、农业农民以及中小微企业等社会弱势群体的金融使用状况。因此，普惠金融发展有效缓解了农村信贷约束，将农业和农民纳入金融覆盖范围，降低金融体系准入“门槛”，能够有效支持农业发展和农民创收活动。由于各区域农业发展侧重点不同，普惠金融支农对农民收入结构的影响也存在明显差异。同时，普惠金融发展完善了农村金融市场，增加了农业保险等金融产品种类，提高农民金融意识和抵御风险的能力。但现阶段普惠金融注重提升农民与金融机构的接触机会，农业信贷、保险等实质性发展相对不足，导致农村储蓄资金通过金融机构外流。同时，金融机构的“逐利性”会造成支农信贷集中于农村“精英”，无法实现农民增收目标。

同样，普惠金融的农民增收效应也存在基于财政支农的中介效应。一方面，普惠金融支持农业农村发展能够大幅度减轻财政支农压力、缓解支农资金不足，降低了财政债务风险，利用金融体系引导社会资金向农村聚集，拓宽了支农资金渠道。另一方面，普惠金融能够提高财政在支农过程中的融资效率和资金周转率，切实发挥财政支农资金效用，对财政支农所产生的生态、旅游等多功能性加以利用。

二、研究设计和数据样本

（一）模型构建

在经济发展过程中，财政和金融发挥着较为重要的作用。参照黄寿峰的研究结论[14]，利用生产函数对农业经济产出与财政金融之间的关系进行分析，即：

式中：K为农户自有资金投入，L为劳动力，H为财政金融支农水平，H受财政支农（PF）和金融支持（FL）的共同作用，即H=H(PF，FL)，并对L增加一个最大容量限制，则公式（1） 变为：

由于农户大多资金来源于财政、金融体系的支持。因此参照已有文献对当前资金的计算方式，在考虑折旧的情况下，对农户资金进行计算，具体如公式（4）所示。

由公式（3）、（4）合并可得：

将公式（5）中的H(PF，FL)一阶泰勒展开，并进行整理可得：

由公式推导过程可知，财政支农和金融发展对农业经济具有明显的影响，而普惠金融（IFI）在原有金融体系的基础上增加了农户获得金融支持的机会。因此，结合农业经济生产函数设定基准回归模型，具体如公式（7）所示。

式中：Income 表示农村居民收入，PF 表示财政支农支出，IFI 表示普惠金融，Control 表示控制变量，C表示常数项，ε表示随机扰动项。α和β分别表示核心解释变量和控制变量的回归系数。

（二）中介效应检验

为分析财政支农、普惠金融在农民增收过程中的中介作用，采用Baron 和Kenny 提出的中介效应检验方法，并参考温忠麟、叶宝娟[28]构建的中介效应检验模型进行分析，具体如公式（8）～ （10）所示。

式中：Y是因变量，X为自变量，M为中介变量，θ为截距项，ε为随机扰动项，a、b、c和c′ 为各变量回归系数。当回归结果中，a、b和c均显著时，表示存在中介效应。若a、b至少一个不显著，c显著时，则需要进一步检验系数乘积的显著性，即是否拒绝H0：ab=0，显著时则存在中介效应。当中介效应存在时，若c′ 不显著，则表示完全的中介效应，否则为“部分”中介效应。

（三）研究变量

1.被解释变量

农村居民收入（Income）：已有文献中，多数学者采用农民收入对农村居民贫困状况进行分析，并进一步利用农村居民可支配收入对农村居民收入情况进行衡量，又具体划分为农业收入和非农业收入，分别用农村居民经营性收入（Income_jy）和工资性收入（Income_gz）进行衡量。

2.核心解释变量

1）财政支农及其异质性（Theil）。本研究采用农林牧渔业支出比农村人口数，即人均农林牧渔业支出对财政支农进行衡量，并利用泰尔指数对财政支农的异质性进行测度。其中，对全国整体的财政支农异质性状况测度如公式（11） 所示。

式中：i=1,2,3,…31 表示全国的31 个省市，PFi表示第i个省份的财政支农支出，PF 表示全国财政支农支出总额，Hi表示第i个省份的农村人口数，H表示全国农村总人口数。

同时，根据东、中和西部区域划分，对东、中和西部的财政支农异质性进行测度，东部地区财政支农异质性的测度如公式（12）所示。

式中：i=1,2,3,…11 表示东部11 个省份，PF1和H1分别表示东部财政支农总额和农村总人口数，其余含义与公式（1）相同。同理，可对中、西部地区的财政支农异质性进行测度，分别记为T2和T3。同时，利用公式（13）对各省市财政支农支出的异质性状况进行衡量，即

式中：Theili表示第i个省市的财政支农异质性程度，Theili越接近于0，表示该省财政支农支出越合理，相反，Theili数值越大，表示财政支农支出异质性越大。

2）普惠金融（IFI）。针对普惠金融发展指数的测度，借鉴已有文献，遵循科学性、可得性和适用性等原则，从金融服务渗透度、可获得性、使用效用、承担度以及农村金融普惠率5 个维度出发，筛选21 个指标构建普惠金融评价指标体系。并且，参照王国刚的研究结论，利用政策性银行、农村合作机构和农村新型机构的数量对农村金融普惠率进行测度[29]，利用国内股票市场筹资额、保险赔付占GDP 比重和未上浮利率贷款占比对证券、保险和银行等金融体系的承担度进行衡量，具体如表1 所示。

对于普惠金融发展指数测度，参照已有文献，分别采用熵值法和变异系数法计算指标权重，记为W1和W2，各取0.5 的权重进行综合权重计算，具体如公式（14）所示，经过计算得到各指标的权重如表1 所示。

同时，借鉴联合国开发计划署（UNDP）所采用的人类发展指数测度方法对中国普惠金融指数（Inclusive Finance Index，IFI）进行测度，具体如公式（15）所示。

式中：IFIi表示第i个地区的普惠金融指数；Fj表示第j指标的测度值，具体公式为Wj为第j项指标权重，ijX′ 表示第i地区第j项指标标准化后的数值。普惠金融指数介于0 到1 之间，数值越高，表示普惠金融发展水平越高。

3.控制变量

参考黄寿峰[14]、李谷成等[33]，选取的控制变量具体如表2 所示。

（四）数据来源及描述性统计

选取2008—2017年中国31 个省市为样本，普惠金融发展指数相关数据来源于2009—2018年《中国区域金融运行报告》、各省市《区域金融运行报告》《中国统计年鉴》《中国金融年鉴》以及Wind 数据库。机械总动力（Machine）和化肥使用量（Chemical）来源于2009—2018年《中国农村统计年鉴》，并进行对数处理，其余变量数据来源于《中国统计年鉴》。其中，总收入、经营性收入、工资性收入、财政支农支出、农业经济发展和固定资产投资等指标以2008年为基期进行平减处理，并取对数，各变量描述性统计结果如表3 所示。

表1 中国普惠金融发展指数评价指标体系及权重

表2 相关变量选取与含义

三、实证结果分析

（一）基准回归分析

基于中国省域面板数据进行Hausman 检验，结果发现p值小于0.05，拒绝原假设，采用固定效应模型进行回归分析。因此，运用Stata 15 软件，通过逐步加入控制变量的方法，实证分析了财政支农和普惠金融对农民收入的影响，分别得到模型（1）～（8），具体结果如表4 所示。

通过逐步加入控制变量后的回归结果显示（表4），模型回归的拟合优度R2逐渐提高，且财政支农和普惠金融的回归系数和显著性未发生较大改变，表明回归结果具有较高的可靠性。

表3 各变量描述性统计结果

模型（6）的回归结果显示，财政支农（PF）和普惠金融（IFI）对农民总收入的回归系数分别为0.098 0 和0.682 7，均通过了1%的显著性检验，表明财政支农和普惠金融具有显著的增收效应，减缓了农村贫困。从农民收入来源结构来看，财政支农有助于提高农民的工资性收入和经营收入，普惠金融对农民增收则存在明显结构性差异，具体表现为对工资性收入影响不显著，对经营性收入呈现抑制作用，这主要是由于中国普惠金融发展存在较大的区域差异，部分地区普惠金融对农业经营的影响相对不足，造成总体表现为抑制作用，具体各区域内具体影响需进一步分析。

表4 基准回归结果†

模型（6）表明，产业结构升级、化肥使用量和固定资产投资对农民总收入呈现显著的负向影响，从收入来源结构来看，由模型（7）～（8）回归结果可知，产业结构升级、化肥施用量和固定资产投资对农民增收同样存在明显的结构性差异。城镇化、农业经济发展和机械总动力对农民总收入呈现正向影响，且回归系数均通过了1%的显著性检验。从收入来源结构来看，城镇化、机械总动力对农民收入总体呈现促进作用，不存在结构性差异，农业经济发展有助于提高农民经营性收入，对工资性收入则表现为抑制作用。

（二）稳健性检验

1.逐步加入控制变量

通过逐步加入控制变量可以看出，财政支农和普惠金融的回归系数和显著性未发生较大变化，表明回归结果具有一定的可靠性（表4）。

2.消除内生性影响

从理论逻辑来看，财政支农与农民收入之间存在明显的相互影响。一方面，财政支农资金基于实现社会的整体发展的目的可能更关注低收入人群，因此低收入地区财政支农水平可能较高。另一方面，财政支农资金也可能更关注高收入群体，促进财政支农资金使用效率的提升。同时，普惠金融与农民收入之间也存在类似的关系。一方面，弱势群体是普惠金融关注的重点对象，导致低收入地区普惠金融发展较快；另一方面，金融资金的使用需要一定信用和资本积累，造成普惠金融在高收入地区发展较快。因此，财政支农、普惠金融和农民收入之间可能存在反向因果关系。基于此，参考已有文献[34]，采用两步固定效应回归方法并提取回归拟合值进行稳健性检验。

选取产业结构升级、城镇化、农业经济发展、机械总动力、化肥施用量和固定资产投资对财政支农进行回归分析。同时，选取产业结构升级、城镇化、经济发展水平、人力资本、老龄化和城乡收入差距对普惠金融进行回归分析。为避免多重共线性和内生性，所选取变量均进行一阶滞后处理，并提取财政支农和普惠金融的回归拟合值纳入实证分析。第一步回归结果不再列出，第二步回归结果如模型（9）所示。

3.采用动态差分GMM 和替换解释变量方法进行回归

通过利用动态差分GMM 方法对实证分析，并采用农林牧渔业支出占财政支出比重替代人均农林牧渔业支出进行回归分析，具体结果如模型（10）～（11）所示。

4.引入异质性和二次项

除通过逐步加入控制变量进行稳健性检验外，还通过引入财政支农异质性和财政支农二次项进行回归分析，其中，为避免多重共线性，对二次项进行去中心化处理，具体结果如模型（12）～（13）所示（表5）。

模型（9）的回归结果显示，将财政支农回归拟合值和普惠金融回归拟合值纳入到实证分析中，两者的回归结果和显著性并未发生较大变化，且在考虑内生性的回归结果中，财政支农对农民增收的效果有所提高。从模型（10）～（11）的回归结果来看，无论是利用动态差分GMM 方法，还是采用财政支农比重替换解释变量，财政支农和普惠金融对农民减贫增收的影响均显著为正，回归结果具有良好的稳健性。

同时，引入异质性和二次项后，模型（12）～（13）的回归结果表明，财政支农和普惠金融对农民增收仍具有正向影响。此外，由模型（12）可知，财政支农异质性的回归系数为-1.224 1，且通过了1%的显著性检验，这表明财政支农异质性不利于农民减贫增收。引入二次项后，财政支农二次项（PF×PF）的回归系数为0.010 4，财政支农的回归系数为0.016 3，对农民增收的影响表现为先促进后不显著，说明高财政支农支出并不是促进农民减贫的有效手段。

（三）引入异质性的分区域回归结果

中国区域间的农业发展状况存在明显差距，考虑区域间差异因素的实证分析对促进农民增收具有现实意义。基于此，依据中国东中西部划分，对财政支农及其异质性、普惠金融与农民增收之间的关系进行实证分析，具体如表6 所示。

从财政支农回归结果来看，东、中和西部的回归系数分别为0.139 5、-0.051 2 和0.021 1，中、西部地区回归系数不显著，说明东部地区财政支农促进了农村总收入增长，中西部地区对农民增收的影响不显著。对比引入财政支农二次项的结果来看，东、中、西部二次项（PF×PF）回归系数分别为-0.016 8、0.015 8 和0.023 3，由此表明东部地区财政支农对农民增收呈现先促进后抑制倒U 型影响，中西部地区回归结果则说明财政支农支出水平相对不足，这主要是由于中西部农业省份较为集中，农业发展资源较为缺乏，对财政支农的需求较高。从收入来源结构来看，财政支农对农民增收存在区域差异和收入来源的结构性差异，且中西部最为明显，这可能与各区域经济发展水平和农业发展特点有关。

从普惠金融回归结果来看，东、中和西部回归系数分别为0.582 7、-0.901 5 和1.676 2，表明东部和西部地区普惠金融对农民总收入呈现正向影响，中部地区表现为负向影响。这主要是由于中部地区普惠金融发展水平较低，普惠金融的“中部塌陷”造成其对农民增收存在抑制作用，这与多数文献的研究结论相似[10]。同样，普惠金融对农民收入的影响存在明显的区域差异和结构性差异。其中，中西部地区普惠金融对经营性收入呈现促进作用，这与政策引导金融资金向中西部流动有关。同时，东、中部地区普惠金融对农民增收的结构性差异较为明显。

从财政支农异质性回归结果来看，东部、中部和西部回归系数分别为-7.764 2、0.461 2 和2.461 5，东部和西部回归结果较为显著，这表明东部地区财政支农异质性提高会抑制农民增收，中西部地区则表现为促进作用。究其原因，主要是由于东部地区各省市经济活动较为频繁，农业农村发展处于相近水平，异质性财政支农容易造成区域资源向某一省份流动。中西部地区则由于地理位置、自然资源复杂多样，各省市农业作物、发展优势存在不同，异质性财政支农能够最大限度地发挥各省市农业发展优势，减缓农民贫困。

表5 稳健性检验回归结果†

表6 引入异质性的分区域回归结果†

（四）收入来源结构性差异的进一步讨论

为更加具体的分析财政金融对农民增收的收入来源结构性差异，以工资性收入和经营性收入占比为划分标准，将样本划分为工资性收入＞经营性收入和工资性收入＜经营性收入两个区间，并进行实证分析，具体如表7 所示。

从财政支农回归系数来看，在不同区间内对农民总收入均呈现正向影响。结合二次项回归结果，由模型（31）可知财政支农及二次项回归系数分别为0.624 0 和-0.031 0，与前文东部地区回归结果相似，表明在工资性收入为主的区域财政支农对农民增收呈现先促进、后抑制的倒U 型影响。模型（34）显示引入二次项后，财政支农回归系数的显著性有所下降，二次项系数为0.030 2，且通过10%的显著性检验，表明以经营性收入为主的区域对财政支农的需求量较高，当前财政支农水平有所不足。模型（30）和模型（33）的异质性的回归系数均为负，与整体全样本回归结果相同。

表7 财政支农和普惠金融收入来源结构性差异的回归结果†

从普惠金融回归系数来看，以工资性收入为主的区域普惠金融回归系数显著为负，表明在该区域普惠金融不利于农民减贫增收。可能的原因是以工资性收入为主的区域大多为北京、天津等东部发达省份，农民收入来源于城镇产业，农业经济活动并不频繁，普惠金融资源大多流向中小微企业和创新型企业，这一点与东部地区回归结果相符合。同时，王伟和朱一鸣实证分析发现，虽然普惠金融发展加大了农民接触金融体系的机会，但也存在大量的资金外流[20]。在以经营性收入为主的区域，普惠金融回归系数为正，但并不显著，这主要与该区域大多集中于中西部地区，普惠金融发展水平较低。

（五）中介效应检验

1.财政支农的中介效应检验

依据中介效应检验模型，对财政支农在普惠金融促进农民增收过程中是否存在中介效应进行检验，具体如表8 所示。

由模型（35）可知，普惠金融对农民增收存在直接的正向影响，回归系数为0.815 4，且通过了1%的显著性检验。模型（36）表明普惠金融能够有效促进财政支农增长。模型（37）表明在控制了普惠金融后，中介变量财政支农对农民增收仍存在正向的促进作用。结合中介效应检验模型来看，a、b、c三个回归系数均显著，不必进行Sobel 检验，且c′ 也是显著的，表明存在“部分的”中介效应。其中，中介效应的具体影响效果为ab/c=1.355 1× 0.098 0/0.815 4 ≈0.162 9。这在一定程度上表明，普惠金融对农民增收作用大约有16.29%是通过财政支农的中介效应实现的。

表8 财政支农对普惠金融中介效应的依次检验结果†

2.普惠金融的中介效应检验

同样，依据中介效应检验模型，对普惠金融在财政支农促进农民增收过程中的中介效应进行检验，具体如表9 所示。

由模型（38）可知，财政支农对总收入的回归系数为0.109 4，存在显著的正向影响。模型（39）表明，以普惠金融为被解释变量，财政支农与普惠金融之间存在显著的正相关关系。模型（40）在控制了财政支农后，普惠金融对农民总收入的回归系数为0.682 7，表明中介变量普惠金融能够促进农民增收。总体来看，a、b、c三个回归系数均显著，不必进行Sobel 检验，且c′也是显著的，同样存在“部分的”中介效应。具体的中介效应为ab/c=0.016 8×0.682 7/0.109 4 ≈0.104 8，这表明财政支农对农民的增收效应大约有10.48%是由普惠金融的中介效应实现的。

四、研究结论与对策建议

当下形势错综复杂，贫困治理是一个长期复杂的系统工程，需将贫困治理纳入国家治理体系之中，探索整体性的贫困治理模式，各项政策措施之间的协调配合才能保证减贫体系的可持续运行，更好地发挥协作效应。整体性治理为国家公共管理改革提供了新思路。本研究立足整体性贫困治理的视角，针对中国省域间财政支农和普惠金融的农民增收效应分析具体可以得出以下几点结论：

表9 普惠金融对财政支农中介效应的依次检验结果†

第一，财政支农与农民增收之间存在基于区域和收入来源结构的异质性影响。其中，在东部和以工资性收入为主的区域财政支农对农民增收表现为先促进、后抑制的倒“U”型影响，中西部和以经营性收入为主的区域表现为财政支农资金相对不足。进一步分析，异质性财政支农对中西部农民增收存在促进作用，对东部和全样本表现为抑制作用。

第二，普惠金融的农民增收效应同样存在区域性和收入来源的结构性差异。其中，普惠金融支农的“中部塌陷”现象较为明显，在以工资性收入为主的地区表现为抑制作用，而中西部和以经营性收入为主的区域，普惠金融建设还需进一步加强。

第三，财政支农和普惠金融在彼此的增收过程中存在“部分的”中介效应，两者协调联动机制能够有效促进农民增收。

通过实证分析可知，中国省域间财政支农和普惠金融对农村居民减贫增收均存在显著影响，但由于财政支农异质性和普惠金融区域差异的存在，导致两者的减贫增收效应表现出基于区域和收入来源的结构性差异。在可持续减贫的目标下，财政支农和普惠金融减贫增收的结构性差异将会阻碍贫困治理的进程，不利于整体性贫困治理的发展。基于此，本研究结合理论和实证分析结果，提出相应的政策建议。

首先，应以乡村振兴战略实施为主线优化财政支农结构，明确各级政府责任，支农资金着重向农村公共服务、基础设施等薄弱环节倾斜，激励金融和社会资金向农村流动，支持农村科教发展，提高生产效率，为农民增收奠定基础。同时，各区域应结合自身特点对区域内资金进行整合，建立精准型和异质性支农长效机制，扩大中西部等粮食主产区支农规模，增强财政支农的增收效应。

其次，未来应大力发展农村普惠金融，扩大金融覆盖范围，鼓励各商业银行、政策银行等建立农村普惠金融服务机构。同时，各区域间应建立普惠金融协调发展机制，加强金融资金在区域间的流动性，增加中西部地区普惠金融建设力度，有序推进农村抵押贷款试点工作，切实保障农民的信贷使用权利。

最后，为建设可持续的长效减贫机制，助力整体性贫困治理，财政支农应在建立健全长效机制的基础上，进一步推动农村“放管服”改革，营造农业农村商业发展和投资环境，制定贴息贷款等优惠政策，撬动和引导金融和社会资金注入农村。普惠金融也应以助力乡村振兴为主要目标，构建财政金融协调机制，增强和鼓励政策性、商业性金融机构关注农业发展，配合财政支农构建小额信贷组织，重点关注中西部贫困县金融建设，减少村域资源外流，促进农民减贫。