财政支农的效应评估：基于农民增收的视角

■ 江宗穆 胡宗义 夏菱阳 田润泽

一、引言

党的十九大报告提出乡村振兴战略，把农业农村农民问题视为关系国计民生的根本性问题，将解决“三农”问题定为全党工作的重中之重。在乡村振兴战略中，农民是主体，其核心目标是改善农村居民生活，帮助农村居民走向共同富裕（赵勇智等，2019）。自十八大以来，我国农村居民收入持续增长（数据来自《中国统计摘要2023》）。农村居民生活得到显著改善，农村扶持政策已初见成效。但是，对于我国建设社会主义现代化国家的总要求，农村发展仍任重道远。正如党的二十大报告所指出的“全面建设社会主义现代化国家，最艰巨最繁重的任务仍在农村”，说明“三农”问题对于我国现代化建设具有全局性的重大意义。

根据公共财政理论，财政支农政策对于农业发展具有积极带动作用。当前我国财政支农体系主要分为两个部分：一是用于国家扶持农村建设的项目，主要包括农业农村的基本建设支出、农林牧渔各单位的事业费以及科技三项费用等；二是用于支持农业生产的项目，主要包括水利系统和水土保持的补助费、农业生产补贴、农业科技推广补助费等用于支持农业生产发展的资金。因此，财政支农政策是我国支持乡村发展的核心手段，准确评价其对农村居民收入水平的影响，精准识别其实现农村居民增收的作用机理，对我国加快乡村崛起进程、实现全民共同富裕具有重要意义。

二、文献综述

财政支农政策对农村居民收入影响的相关研究主要包括两个方面：一是农村居民收入的影响因素。其一，研究农村土地制度对农村居民收入的影响。既有研究发现，稳定的土地产权（Goldstein和Udry，2008） 和 土 地 承 包 权（Deininger 等，2014）能够显著提高农业生产率，因此土地确权对农村居民收入有积极的影响作用（张广辉和张建，2021；张国林和何丽，2021），土地流转制度成为农村居民收入增长的重要源泉（栾江等，2021；史常亮等，2017；冒佩华和徐骥，2015）。其二，研究社会经济结构对农村居民收入的影响。诸多学者认可了产业结构升级的积极作用（曹菲和聂颖，2021；王丽纳和李玉山，2019）；另有部分学者认可了就业结构的积极作用，认为劳动力回流返乡能够提高农村居民收入（斯晓夫等，2020；Paul 和Sharma，2013）。其三，研究农村内在因素对农村居民收入的影响。既有研究发现，农业生产机械化（杨义武和林万龙，2021；Benin，2015）、农耕地比重（Chamberlin 和Jayne，2020）、耕地集中度（Tran 和Van Vu，2019）、乡村基础设施建设（佟琼和李慧，2014）、乡村数字化水平（Chen 等，2022）以及乡村金融发展（黄寿峰，2016；Ge 等，2022；Chen 等，2021）均能对农村居民收入产生影响。

二是财政政策的作用效果。其一，研究财政支农政策对农业生产的影响。Yi 等（2015）认为，我国已形成了基础设施建设、种粮补贴以及价格支持等为代表的全方位粮食生产财政支持体系，其能够有效扩大粮食生产规模（孙华臣等，2023；卜林和赵轶薇，2023）、保障粮食安全（蒋团标和罗琳，2022），还能有效提升农业资源配置效率（郑宏运和李谷成，2020）、提高农业生产率（张启正等，2022；Rizov 等，2013）。其二，研究财政支农政策对农村居民收入的影响。目前较多相关研究集中在我国财政支农体系内的农业综合开发项目（赵勇智等，2019）以及该项目内部的产业化经营项目（朱湖根等，2007）对农村居民收入的影响。对于我国财政支农整体体系对农村居民收入的影响，既有研究较多采用时间序列数据识别二者的长期均衡关系（罗东和矫健，2014；刘振彪，2011），抑或采用面板数据对某一省份财政支农的农村居民增收效应进行研究（王维泓和隆滟，2022；马莉和钱金云，2021），但对于我国整体财政支农对农村居民收入水平的影响机制的探讨略显薄弱（赵勇智等，2019）。

综上所述，既有研究中就财政支农对农村居民收入的影响进行了一些较有实践意义的探讨，但是针对“财政支农如何有效提高农村居民收入”这一问题仍未做出有效解答，对财政支农政策的农村居民增收效果机制探讨仍待补充。现有研究中对农村居民收入的影响因素已进行了较为广泛的探讨，为剖析财政支农对农村居民收入的影响与提升机制打下了较为扎实的理论基础。

因此，本文基于2007—2021 年全国30 个省（直辖市、自治区）的平衡面板数据，研究我国财政支农对农村居民收入的影响。本文可能的边际贡献在于：第一，从农民收入的不同来源出发，通过中介效应模型梳理财政支农对农业收入、非农收入渠道的作用机制，打开了“财政支农—农村居民增收”这一机制黑箱，丰富了财政支农作用机制的研究框架；第二，通过调节效应模型，既考虑了农村金融与财政支农的交互影响，又考虑了乡村振兴战略对财政支农效果的影响，从理论上对如何提高财政支农的农村居民增收效应进行了回答。

三、研究框架

根据《中国统计年鉴》可知，我国农村居民收入来源主要包括农业收入、非农收入以及转移性收入三大类。财政支农政策作为一项系统性扶持计划，其资金的运用是多维的，主要包括激励农村居民农业生产积极性以推动农业发展、扶持农村基础设施建设以实现乡村进步、帮助农村居民脱贫以实现共同富裕。其中针对农村居民的生活补助金、种粮补贴等转移性支付手段可以直观提高农村居民的转移性收入。因此，本文在研究财政支农如何高效、稳定地提高农村居民收入水平时，重点关注财政支农对农村居民农业收入和非农收入的影响机制。

（一）财政支农与农业机械化生产

农业生产资本主要分为公共投入与个人投入（朱晶，2003），财政支农资金作为一项公共财政支出，可通过农业补贴发放给农民，增加了农业生产资本中的公共投入。财政支农资本的注入，一方面以农业生产补贴的形式增加农业生产资本，降低了农村居民在进行农业生产活动时的个人相对投入成本，减少达到生产均衡边界时需要的农业生产个人投入，使得农村居民有更多资金用于农业机械化改造；另一方面，财政支农资金主要承担了农业生产的基础设施建设投入，如乡村道路建设与电力、灌溉系统的完善（郭玲和迟舒桐，2023），同样也为农业生产的机械化升级提供了条件。因此，理论上财政支农可以提高农业生产的机械化水平。

农业生产机械化作为一项劳动节约型技术进步，一方面可以提高生产效率进而提高农产品产量（Benin，2015），同时可以将价格昂贵的人工成本转化为相对低廉的机械维护成本，从而降低农业生产成本（Wang 等，2016），提高农村居民的农业收入；另一方面，农业生产机械化可以释放大量的农业劳动力参与到非农工作之中（李谷成等，2018），从而提高农村居民的非农收入。因此，农业生产机械化既能通过降低农业生产成本和增加产量提高农村居民的农业收入，又能通过释放劳动力到非农行业提高农村居民的非农收入，由此得到假设1。

假设1：财政支农通过促进农业生产机械化提高农村居民收入水平。

（二）财政支农与就业结构

在改革开放初期，由于第一产业整体利润偏低，且农业生产极易受到自然灾害的影响导致收入极不稳定，再加上改革开放之后我国第二、第三产业蓬勃发展，吸引了大量农村劳动力流出。近年来，财政支农为农业发展提供了巨大的政策红利，为第一产业发展注入了强大动力。一方面，财政支农可以直接给予参与农业生产的农村居民农业生产补贴，直接提高农业生产利润；另一方面，在财政支农资金的支持下，各乡村地区的供水、供电等基础设施逐渐满足农业生产需要，提高了农业生产抵御自然灾害的能力，稳定了农业收入。因此，在财政支农政策的扶持下，劳动力在一定程度上可能会回流至第一产业。

劳动力回流至第一产业，能够给农业发展带来更大的“机遇”。一方面，随着全民受教育水平的提高，回流至第一产业的劳动力可能带来更为先进的生产技术，如“大学生农村居民”返乡创业有利于实现农业的高质量发展，带来传统农业生产模式的变革，帮助提高农村居民的农业收入。另一方面，根据周广肃等（2017）的研究，高质量劳动力回流能够带来更多的创业资金，有利于农村地区非农产业的发展，增加农村居民的非农就业机会与非农收入，由此得出假设2。

假设2：财政支农通过引导劳动力回流提高农村居民的收入水平。

（三）财政支农与农业种植结构

财政支农为农村居民改善种植结构提供了条件，一是财政支农资金完善了农村地区供水、供电等基础设施，为用水用电需求较高的经济作物种植提供了条件；二是财政支农补贴为农业生产培训提供了资金，为农村居民传授种植经验，也提高了农村居民对自然灾害导致减产等风险的承受能力，进而提升了农村居民农业生产的信心，敢于追求更高利润的农作物种植结构；三是财政支农资金改善了乡村交通基础设施状况，在一定程度上可以帮助打开经济作物的销路。因此，财政支农能够改善农业种植结构，帮助农村居民改变以往过度依赖单一粮食生产的农业种植模式，因地制宜地发展现代化农业。

农业种植结构的改善，意味着农业生产效率的提高。农作物种植结构合理化搭配能够实现农作物总产量的增加，同时经济作物种植比例的提高也能够促进单位生产收益上升，因此对于农村居民的农业收入具有提高作用。由此得到假设3。

假设3：财政支农通过改善农业种植结构提高农村居民的收入水平。

根据上文的机制分析，总结本文研究机理框架，如图1 所示。

图1 研究机理框架

四、财政支持对农村居民收入影响的实证分析

（一）研究设计

为解决由不可观测的个体差异造成的遗漏变量问题，同时考虑个体的时间动态行为信息，本文选用双向固定效应面板数据模型作为研究的基准模型，模型设定形式如下：

其中，被解释变量为农村居民人均年收入（income）。由于国家统计局在2013 年对居民收入调查进行了一体化改革，2013 年以前使用农村居民人均纯收入指标对农村居民收入水平进行统计，2013 年开始使用农村居民人均可支配收入指标进行统计。通过对比二者的统计口径，本文认为二者之间区别较小，仍然具有可比性。囿于数据的可得性，本文在2013 年以前使用农村居民人均纯收入指标，在2013 年及以后选择农村居民人均可支配收入指标。核心解释变量为人均财政支农支出（finance），选择人均财政农林水事务支出来衡量。财政农林水事务支出包括财政在农业、林业、水利、农业综合开发以及扶贫等方面的支出总和。μi为模型中的地区固定效应，λt为模型中的时间固定效应。

为尽可能避免因遗漏其他变量所导致的内生性问题，本文选择下列指标作为控制变量，对可能影响农村居民收入水平的人力资本要素、土地要素以及生产资源要素进行了控制。选取农村居民受教育程度（educate）作为人力资本要素，借鉴赵勇智等（2019）的做法，由农村居民人口比例×居民平均受教育年限得出农村居民平均受教育程度，其中居民平均受教育年限=（小学学历人口数×6+初中学历人口数×9+高中学历人口数×12+大专及以上学历人口数×16）/6 岁以上居民人口数。选取农作物总播种面积（crop）作为土地要素。选取有效灌溉面积（irrigate）、农村用电总量（electric）、农用化肥施用总量（chemical）、农用机械总动力（machinery）作为生产资源要素。

除此之外，本文在机制分析与异质性分析部分还使用了以下变量：农业生产机械化水平（technic）、劳动力就业结构（job_ind）、农业种植结构（grow_ind）、农村金融发展水平（fin_density）、农村经济发展基础（econ_base）。各变量的定义见表1。

表1 变量定义表

针对财政支农支出、农村居民收入等价值型变量，本文采用以2007 年为基期的农村居民消费价格指数，进行价格平减。其中，由于北京、天津、上海、重庆的农村居民消费价格指数缺失，本文根据李谷成等（2018）的观点及一般性做法，采用相应年份的居民消费价格指数予以替代。

考虑到我国自2007 年开始统计各地区财政农林水事务支出，本文选择以2007 年作为样本起始。同时，囿于数据的可得性，西藏、港澳台相关数据缺失较多，选择其余30 个省（直辖市、自治区）作为本文的研究对象。

因此，本文以2007—2021 年30 个省（直辖市、自治区）组成的平衡面板数据为研究样本，数据主要来自《中国统计年鉴》 《中国农村统计年鉴》《中国人口和就业统计年鉴》以及中国研究数据服务平台（CNRDS）和国泰安（CSMAR）等数据库。

主要指标的描述性统计结果如表2 所示。

（二）实证结果分析

本文的基准回归结果见表3。作为对比，本文同时汇报了随机效应模型与固定效应模型结果，并通过Hausman 检验进行模型选择。其中列（1）为随机效应模型（RE）的基准回归结果；列（2）为固定效应模型（FE）的基准回归结果，本模型对地区固定效应和时间固定效应进行了控制。模型估计均使用异方差稳健标准误，下文模型保持一致。

表3 基准回归结果

基准回归结果显示，无论是随机效应模型还是固定效应模型，财政支农支出的系数均显著为正，说明财政支农支出能够显著提高农村居民的收入水平。分析Hausman 检验结果，p 值为0.002 1，强烈拒绝原假设，所以本文应使用固定效应模型。进一步分析模型结果，对于固定效应模型，财政支农支出的系数为0.324 3，在5%的水平下显著，说明地区人均财政支农支出每增加1 元，该地区的农村居民人均收入平均增加0.324 3 元。

（三）内生性检验和稳健性检验

1.工具变量法

考虑到可能存在农村居民人均收入水平影响人均财政支农支出的反向因果关系，即各政府的财政支农力度会受到当地农村经济发展的影响。若地区农村居民人均收入水平较低，政府会倾向于拨付更多的财政资金用于支持农村发展。本文通过构造工具变量，采用2SLS 方法对模型基准回归结果进行稳健性检验，从而剔除可能存在的内生性问题。关于工具变量的选择，本文通过两种方式进行了构造。其一，选择各地区财政收入占GDP 比重（finance_in）作为工具变量。其二，选择内生变量人均财政支农支出的滞后一期（finance_1）作为工具变量，进行补充验证。

选择以上工具变量的合理性在于：首先，政府的财政支出会明显受到财政收入的影响。对于财政收入丰厚的地区，一方面政府拥有更多的财政资金可以分配到农业发展领域，另一方面地区财政收入丰厚能够反映出该地区经济基础较好，在突破经济落后难关之后政府会更加关注地区经济发展均衡问题，会更倾向于拨付更多的财政支农资金用于支持农村发展。因此，工具变量与潜在的内生解释变量相关，满足工具变量的相关性假设。其次，农村居民人均收入水平基本上不会影响地区财政收入水平。根据《中国财政年鉴》，我国近10 年来农业主要税收收入在国家财政收入中的占比长期在4%左右波动，可以看出研究阶段农村经济的发展基本上不会影响到财政收入水平。因此，采用各地区财政收入占GDP 比重作为工具变量与被解释变量无关，满足工具变量的外生性假设。综上，选择各地区财政收入占GDP比重作为工具变量具有合理性。构造工具变量进行稳健性检验的结果如表4 所示。

表4 工具变量法的稳健性检验结果

表4 中 列（1） 和 列（2） 为finance_in的2SLS 回归结果，列（3）和列（4）为finance_1 的2SLS 回归结果。首先分析finance_in的2SLS 回归，列（1）为第一阶段回归，工具变量finance_in在1%的水平下显著为正，说明工具变量与内生变量显著正相关，进一步发现Cragg-Donald Wald 的F值为332.01，大于Stock-Yogo weak ID test 中10%的偏误临界值16.38，拒绝了“存在弱工具变量”的原假设，说明本文选取的工具变量finance_in是有效的。列（2）为第二阶段回归，finance的系数仍然显著为正，表明在利用工具变量控制内生性之后，回归结果稳健，证实财政支农支出确实能够提高农村居民的收入水平。同理分析finance_1的稳健性检验结果，结果同样证实了基准回归结果的稳健性。

2.替换解释变量

为排除因解释变量选择问题而导致的回归结果“偶然性”的问题，本文借鉴刘琼和肖海峰（2020）对财政支农水平的测度方式，选取财政支农支出与农林牧渔业总产值之比表示财政支农强度（finance_gdp）,以此衡量财政支农水平，替换核心解释变量进行稳健性检验。模型回归结果如表5 所示。

表5 替换解释变量的稳健性检验结果

表5 中列（1）为财政支农强度作为核心解释变量的稳健性检验结果，列（2）为基准回归结果。稳健性检验结果显示，核心解释变量的系数仍然显著为正，控制变量的回归结果基本保持一致，说明基准回归结果是稳健的，即财政支农支出可以提高农村居民的收入水平。

3.剔除新冠疫情影响

2020 年新冠疫情的暴发，使得诸多企业被迫进入停工停产状态，给经济发展带来了不小的冲击。为了剔除新冠疫情带来的冲击干扰，本文剔除了2020 年和2021 年的数据，对剩余年份数据进行稳健性检验，所得结果如表6 所示。

表6 剔除新冠疫情影响的稳健性检验结果

表6 中列（1）为更换了样本时间的稳健性检验结果，列（2）为基准回归结果。分析稳健性检验结果可以看出，在剔除新冠疫情影响之后，核心解释变量的系数仍显著为正，说明财政支农支出能够显著提升农村居民的人均收入水平，稳健性检验通过。

（四）异质性分析

1.农村金融支持力度异质性

在金融发展程度不同的地区，当地农村居民的金融服务可得性存在差异，因此会对政府财政支农资金的使用效率产生差异性影响。自金融机构涉农贷款奖励政策推出后，试点地区的农业经济发展水平显著提高（行伟波和张思敏，2021），可以预测在农村金融发展程度较高的地区，农村居民收入可能会受到更为积极的影响。为检验这一异质性影响，本文选择地区农村人均金融机构网点个数衡量农村金融发展水平（fin_density），并构建农村金融发展水平与人均财政支农支出的交互项（fin_density×finance），将两个变量纳入基准回归模型中，所得回归结果如表7 列（1）所示。

表7 异质性检验结果

根据回归结果，交互项系数在1%的水平下显著为正，说明财政支农支出对农村居民收入水平的影响受到农村金融发展水平的显著影响，在农村金融发展水平越高的地区，财政支农支出的农村居民增收效应越强。究其原因，一方面是由于财政支农资金的注入需要金融系统的支持，金融服务可得性直接影响到农村居民获得财政支农补贴的便利性，在农村金融发展水平高的地区，政府财政资金能够更加方便地支持农村居民；另一方面，财政支农资金作为一种扶持激励手段，更多地通过补助的方式强化农村基础设施建设与扶持农村产业发展，但并不能完全覆盖农村经济发展的各项成本，剩余资金缺口需要借助农村金融的支持。在较低的金融发展水平下，农村居民更难获得生产经营活动所需的贷款支持，农村经济发展受限，影响财政支农资金的农村居民增收效果。

2.农村经济发展基础异质性

地区之间的经济基础不同，意味着各地区乡村发展难度不同，对财政支农资金的使用效率产生考验，进而对财政支农支出的农村居民增收效应产生异质性影响。如一个地区存在较大规模的低保收入群体，则意味着其整体经济基础相对薄弱，会面临更大的扶贫责任，财政资金更会偏向基建与扶贫用途；相比之下，低保人员比例较低的地区可能已经迈入“致富”阶段，财政支农资金更会偏向用于支持农村产业进步，引导农村居民发展现代化产业，对农村居民的收入水平产生异质性影响。为检验这一异质性效果，本文采用农村低保人数占农村总人数之比衡量农村经济发展基础（econ_base），并构建农村经济发展基础与人均财政支农支出的交互项（econ_base×finance），将两个变量纳入基准回归模型中，所得回归结果如表7 列（2）所示。

结果显示，交互项系数在1%的水平下显著为负，说明财政支农支出的农村居民增收效应会受到所在地区低保人员比例的显著影响，且农村低保人员比例越高越会抑制财政支农支出的农村居民增收效应。究其原因，一方面，经济发展基础较差的地区基础设施也相对落后，财政支农资金需要分担更多的基础设施建设责任，对乡村产业发展的直接补贴减少，农村居民实际获得的货币红利减少，财政支农的农村居民增收效果可能会延迟显现甚至缩减；另一方面，在低保人员比例较大的地区，农村劳动力综合水平可能受到限制，而劳动力水平是影响乡村崛起的重要因素，这对充分发挥财政支农政策效果提出了更大的挑战。

（五）机制分析

本文借鉴江艇（2022）的思路，重点关注核心解释变量对机制变量的影响效应，具体模型形式如下所示：

其中，Di,t代表本文所选的机制变量，δ1反映了人均财政支农支出对机制变量的影响。

1.财政支农通过促进农业生产机械化实现农民增收

为验证财政支农是否通过提高农业机械化水平进而实现农村居民增收，本文选择农用机械总动力与农作物总播种面积的比值代表农业生产机械化水平（technic）。其中农用机械总动力是指用于农林牧渔业所有生产机械的动力之和，主要包括排灌机械、运输机械、耕作机械、牧业机械、林业机械、渔业机械以及其他用于农业生产的机械设备功率之和。机制检验结果如表8 列（1）所示。检验结果显示，核心解释变量的系数在5%的水平下显著为正，说明人均财政支农支出显著提高了农作物单位种植面积的农用机械总动力投入，机械投入在农业生产投入中所占比例显著增加，即说明财政支农显著提升了农业生产的机械化水平。同时，既有研究印证了农业生产机械化水平的提高对农民收入的积极作用（Benin，2015；Wang 等，2016；李谷成等，2018），因此财政支农支出能够通过提高农业生产机械化水平达到提高生产技术的目的，从而提高农村居民的收入水平，假设1 成立。

表8 机制检验结果

2.财政支农通过引导劳动力回流实现农村居民增收

为验证财政支农是否吸引了劳动力回流反哺农业发展进而实现农村居民增收，本文选择农业从业人员占所有就业人员的比重衡量劳动力就业结构（job_ind），受数据可得性影响，选择第一产业从业人数代替农业从业人数。机制检验结果如表8 列（2）所示。检验结果表明，核心解释变量的系数在1%的水平下显著为正，即财政支农支出能显著提高第一产业从业人员占比，说明财政支农能够吸引劳动力回流至第一产业。同时，既有研究证实了劳动力回流带来的就业结构改善有利于农村发展，能够显著提高农村居民收入水平（斯晓夫等，2020；周广肃等，2017），因此财政支农通过引导劳动力回流实现农村居民增收这一机制得以验证，假设2 成立。

3.财政支农通过改善种植结构实现农村居民增收

为验证财政支农支出是否通过改善种植结构实现农村居民增收这一机制渠道，本文选择粮食种植面积占农作物总播种面积之比（grow_ind）代表农业种植结构，机制检验结果如表8 列（3）所示。检验结果显示，核心解释变量的系数在10%的水平下显著为负，说明财政支农支出显著降低了当地粮食种植面积占农作物总播种面积之比，减少了当地农业对粮食种植的依赖，对农产品种植结构起到了改善效果。其对农村居民收入的影响机制主要体现在，财政支农支出为农业发展提供了财政资金保证，使得当地农业生产不再过度依赖粮食生产，推动了当地农业生产由低价值传统农作物向更具多样化和商品化的高价值农业转型，从而提高农村居民农业收入水平。由此验证了财政支农支出通过改善农业种植结构实现农民增收的作用机制，假设3 成立。

（六）进一步分析

十九大提出了乡村振兴战略，成为我国农村经济发展的重要转折点，分析乡村振兴战略实施前后我国财政支农对农村居民收入水平的差异性影响，对研究乡村振兴战略的政策辐射效应具有重要意义。由于乡村振兴战略的提出已接近2017年底，本文以2018 年为分界点，设定乡村振兴虚拟变量Mt，定义在2018 年以前Mt =0，2018 年及以后Mt =1，将其引入基准回归模型，具体如模型（3）、（4）所示。

首先对模型（3）进行回归，分析乡村振兴战略提出对财政支农的农村居民增收效应的影响，结果如表9 列（1）所示。结果显示乡村振兴虚拟变量与人均财政支农支出的交互项在1%的水平下显著为正，说明乡村振兴战略提出后，财政支农的农村居民增收效应更强。进一步对模型（4）进行回归，分析财政支农的农村居民增收效应在乡村振兴战略实施前与实施后的具体表现，结果如列（2）所示，可以发现在乡村振兴战略实施前，财政支农支出能够对农村居民收入水平产生正向影响，但是不够显著；在乡村振兴战略实施后，财政支农支出对农村居民的收入水平产生了显著正向影响。以上实证结果说明在乡村振兴战略提出后，乡村发展受到了各地政府极高的重视，财政支农力度大幅提高，在乡村振兴战略支持下财政支农的农村居民增收效应得到显著提升。

表9 基于乡村振兴战略影响的检验结果

五、结论

本文基于2007—2021 年我国30 个省（直辖市、自治区）面板数据，研究了我国财政支农支出对农民收入的影响，得到以下主要结论：财政支农支出能够显著提高农村居民的收入水平，有效实现了财政支农的农村居民增收效应，这一结论通过内生性和稳健性检验。财政支农通过促进农业生产机械化、引导劳动力回流反哺农业以及改善农业种植结构，实现农村居民增收效应。此外，财政支农的农民增收效应受其他因素的影响。其一，财政支农资金的运用需要农村金融的支持，在农村金融发展水平较高的地区，财政支农的农村居民增收效应更为明显；其二，财政支农的农村居民增收效应受到农村经济基础的限制，在农村低保人员比例较高的地区，财政支农的农村居民增收效应较差。进一步研究发现，乡村振兴战略有利于财政支农政策充分发挥农民增收效应。本文通过设置虚拟变量识别乡村振兴战略的影响，发现乡村振兴战略实施前后我国财政支农政策的农村居民增收效应存在显著区别，乡村振兴战略实施之后财政支农政策的农民增收效应更强。

基于本文研究结论，提出以下政策建议：一是要继续完善财政支农政策体系，以农村建设为基础，加快财政支农政策体系化、系统化建设，着重考虑财政支农项目的一体化协调发展，同时各地区因地制宜地制定合理的财政支农政策和配套措施，提高财政支农效率。二是要建立健全金融支农服务体系，充分发挥农村金融的普惠性职能，持续拓宽农村金融的覆盖广度与使用深度，将金融服务嵌入农民生活各个环节，推动涉农生产场景建设，不断提高农村居民的金融获得感。同时，促进财政支农与金融支农体系协调配合，充分发挥金融的资源配置功能，实现财政支农资金精准滴灌。三是要加大农村基础设施建设投入，提高财政支持乡村基础设施比例，重点建设乡村道路、农用水电、粮食仓库等基础设施，吸引更多社会资本、更多企业走进乡村，鼓励企业扶持乡村发展。