財政支農、城鎮化與鄉村振興

賀星星 張烽輝

(桂林電子科技大學 商學院，廣西 桂林 541004)

一、引言

鄉村振興是實現全體人民共同富裕的必然要求與必經階段。黨的二十大報告中強調：“全面推進鄉村振興。堅持農業農村優先發展，堅持城鄉融合發展，暢通城鄉要素流動。扎實推動鄉村產業、人才、文化、生態、組織振興?！雹儇斦мr作為推動“三農”發展的重要支撐力，助推鄉村振興解決“三農”問題[1]。當前鄉村振興正處于過渡階段，提高財政支農有效利用率能夠鞏固拓展脫貧攻堅成果同鄉村振興有效銜接，為后續鄉村振興的全面推進打下堅實基礎。目前，受國際環境復雜形勢和國內疫情沖擊的超預期影響，經濟下行壓力進一步加大，地方財政收支平衡壓力明顯加大，財政部農業農村司提出充分發揮財政職能作用，著力完善財政支農政策，積極創新財政支農機制，不斷強化財政支農資金管理的要求，旨在提高財政支出效率來應對當前的嚴峻形勢。

財政支農為農村帶來了直接的經濟效益，也驅動著各種層面的資本要素流動，而鄉村振興囊括了諸多要素，在不同的情境下，財政支農對鄉村振興的影響或許存在不同的特征。姚旭冰等(2015)[2]發現財政支農對農民收入存在門檻效應，探究了不同市場化條件下，財政支農對村民收入的影響變化。李靜(2017)[3]發現不同城鎮化水平下，財政支農對農業投資的效果會存在門檻效應，不同城鎮化水平下，財政支出對農業投資水平存在不同影響。農業投資水平和農民收入均與鄉村振興的內涵相關聯，那么財政支農對鄉村振興的影響是否也會存在門檻效應？通過解決這個疑問能夠更深層次地研究城鄉關系問題，探索城鎮化比例均衡與失衡的節點，也能夠從探究財政支農是否也會對鄉村振興存在階段性的影響變化，為鄉村振興的動態發展提供實質性的數據支持及建議。但目前尚未有學者做過相關研究。

目前關于鄉村振興的內涵、測度體系、耦合程度、影響因素等方面的研究成果已初步浮現。張挺等(2018)[4]根據“20字方針”對鄉村振興綜合評價體系進行了構建，實現了對鄉村振興評價從定性到定量的轉變。后續不斷有學者根據自己對鄉村振興內涵的理解將評價體系不斷優化，探討了我國各省份鄉村振興存在的地區差異以及動態演化特征[5][6]，利用耦合模型對鄉村振興與其他發展規劃的協調關系進行了討論，如鄉村振興與新型城鎮化的關系[7]、鄉村振興與數字經濟的關系[8]。目前僅有少部分學者在建立鄉村振興綜合評價體系得到鄉村振興指數后，將鄉村振興指數作為因變量進行相關的實證分析。劉亞男和王青(2022)[9]采用實證方法對鄉村振興的影響因素進行討論，王定祥和冉希美(2022)[10]、田霖等(2022)[11]利用實證方法探討了數字經濟與鄉村振興的關系，姚旭兵等(2022)[12]基于該思想探究了農村人力資本對鄉村振興的影響作用，但學術界基于實證分析方法對鄉村振興的研究依舊較少，仍有不少信息可被發掘。

基于上文相關研究，本文采用2010—2020年我國30省(除西藏以外)的省級數據構建鄉村振興綜合評價體系以及利用計量模型進行面板回歸，探究財政支農對鄉村振興的影響，進而探究城鎮化水平是否會在財政支農對鄉村振興產生影響時發揮調節效應，最后討論不同城鎮化水平下，財政支農對鄉村振興的影響如何。為高效推進鄉村振興提供具有現實意義的結論及建議。本文可能存在的邊際貢獻：第一，在現有研究的基礎上，本文提供了更為全面的鄉村振興評價體系；第二，本文通過異質性分析展示了不同地區間財政支農對鄉村振興影響的差異；第三，本文探究城鎮化水平在財政支農對鄉村振興的影響過程中產生的調節效應；第四，本文利用門檻模型探討了不同城鎮化水平下，財政支農對鄉村振興的階段性影響。

二、理論分析與研究假設

舒爾茨(1964)[13]指出財政投入是農業發展的基礎，財政支農重點在于農業科技和教育的投資，推動農業可持續發展[1]。在顯性方面，財政支農可以從農業科學技術和農業技術效率方面產生直接效用以提高農業生產效率，實現農業增收[14][15]，加上支農資金的直接落地實現生產規模的擴張，推動農業經濟增長。隱性方面，由于市場投資的自發性，民間資本常常會通過追逐政府財政支出方向以求搭上資金增值的“順風車”，往往會使得財政支出對象獲得的實際資金投入不局限于財政支出，而是獲得更多的資金活力和關注度來激發其發展動力。財政支農的指向性特點也能有針對性地推動產業升級，形成更為和諧的產業結構，進而對農業提供正反饋[16]。結合學者們的研究成果可以看出，財政支農在推動鄉村產業興旺方面處于不可忽視的核心地位。

財政支農對鄉村振興的影響路徑并不局限于農業發展。放眼鄉村振興的總體內涵，財政支農會助力農村綠色發展，推進“生態宜居”[17][18]，也能夠從擴大內需、吸引投資等多條路徑對鄉村振興產生作用[19][20]，實現對高素質人才的挽留與吸引。從精神文明的內部建設來看，教育、文化層面等同樣是財政支農關注的重點，但由于道德教化、知識學習都需要一個較長的周期，財政支農在教育、文化建設等精神層面的成果往往存在明顯的時間滯后。加之，物質文明是精神文明的基礎，實物建設往往具有優先級，使得短期內財政支農在精神層面的成效往往不如物質層面的突出。但物質文明始終與精神文明相互協調、相互促進，隨著生產要素不斷積累，人們對于精神文明的追求始終會往更高層次發展，而財政支農恰恰能夠提高各要素的生產效率，為農村居民的文明建設、素質建設提速，從而更容易實現“治理有效”，構建“鄉風文明”。綜上所述，本文做出以下研究假設：

H1：財政支農能夠對鄉村振興的總體內涵發揮正向促進作用。

城鄉差距過大仍是當前中國社會發展的主要問題。城鄉二元結構矛盾突出，要素難以實現有效流動和合理配置，新型城鎮化的提出為城鄉有機融合的平穩落地提供了更優的路徑，但傳統鄉村需要相當一段時間的建設才能實現新型城鎮化，若是一味地為了城鎮化而城鎮化，忽視基建水平提高、生活配套體系完善，則會出現大量“鄉村型城鎮”。農村通過城市的輻射帶動，將富余勞動力轉移助力產業結構升級，提高農民就業水平，保證了農業產出的同時也提高了農業經濟效率[21]。農村發展雖然可以通過城市提供的現成硬件基礎走上農村農業現代化的道路，但是過高的城鎮化率或將導致“過度依賴型”農村的出現，若“過度依賴型”農村無法建立完善的產業結構體系來提供鄉村經濟發展的內生動力，將導致公共資源配置不均衡，并演化出城市憑借其多端優勢形成掠奪農村資源的情形，農村發展不充分的問題將難被根除。加快農業農村現代化，是為了實現新型城鎮化打下結實基礎。只有先將鄉村振興好，逐步將鄉村的要素配置協調好，充分調動鄉村豐富的勞動力資源、土地資源、特色產業資源等以激發鄉村發展的潛在能力，而不是將鄉村振興與城鎮化視作對立關系或是一味地依賴城鎮的幫扶力量，才能真正意義上地破除長期存在的要素流通壁壘，解決公共資源配置不合理的問題，實現城鄉平穩對接。綜上所述，本文認為各省份財政支農在發揮助力鄉村振興作用的同時，其城鎮化水平會發揮調節作用，而且財政支農向鄉村振興成果的轉化效率會隨著城鎮化水平的高低而變化。針對上述分析，本文做出以下研究假設：

H2a：財政支農促進鄉村振興過程中，城鎮化水平會產生調節作用。

H2b：財政支農促進鄉村振興過程中，城鎮化水平產生的調節作用存在門檻效應。

三、研究方法與數據來源

(一)鄉村振興發展水平評價體系的構建

此前已有學者針對鄉村振興發展水平評價體系的構建提出了針對性的、貼合實際的建議。本文以鄉村振興戰略的“20字方針”作為評價體系的核心，結合相關政策、文獻構建鄉村振興綜合評價體系。產業興旺反映的是現代農業化體系的建設情況。生態宜居指的是農業與生態和諧發展情況、綠色發展的落實情況以及生活保障程度。鄉風文明指的是鄉村文化、文明建設程度。治理有效體現在基層治理組織的建設情況、鄉村治理的實質性成果。生活富裕是鄉村生活物質條件的直接反映。通過這五個方面相互融合、相互影響，交織成為鄉村振興的有機整體。鄉村振興綜合評價體系構建如表1所示。

表1 鄉村振興水平評價指標

(二)研究方法與模型

1.熵權法

熵值可以用來判斷某個指標的離散程度，信息量越大，不確定性就越小，熵值也就越??；信息量越小，不確定性越大，熵值也越大。因而利用熵值攜帶的信息進行權重計算，結合各項指標的變異程度，計算出各項指標的權重，為多指標綜合評價提供依據。熵權法的權重確定是完全根據各指標數據的實際情況確定的，避免了主觀因素的摻雜，因此本文選擇使用熵權法對鄉村振興綜合評價指標進行構建，較客觀地確定各指標的權重。

2.基準回歸模型及調節效應模型

為研究財政支農對鄉村振興的影響，構建如下基準回歸模型：

revit=α0+α1lnexpit+∑αicontrolit+φi+eit

(1)

為了進一步研究城鎮化在財政支農對鄉村振興影響過程中的調節效應，構建相應的調節效應模型：

revit=ρ0+ρ1lnexpit+ρ2urbit+ρ3interactit+∑ρicontrolsit+ωi+eit

(2)

其中：i表示地區；t表示時間；revit表示被解釋變量；lnexpit表示核心解釋變量；urbit表示調節變量；interactit表示lnexpit與urbit的交互項；controlsit表示控制變量；φi表示個體固定效應；eit表示隨機擾動項。

3.門檻模型

在Hansen(1998)[22]對門檻模型的研究基礎上，根據李梅和柳士昌(2012)[23]對門檻模型的構建思想可以得到門檻模型的一般形式為：

yit=β0+β1xitI(qit≤γ1)+β2xitI(qit>γ1)+eit

(3)

其中，i代表地區，t代表年份，qit為門檻變量，γ1為未知門檻，eit為隨機擾動項。I(……)為指標函數?？紤]到多門檻效應可能存在，此處利用式(3)的構建思想，構建出以城鎮化水平(urb)作為門檻變量，鄉村振興水平作為被解釋變量，財政支農(lnexp)作為解釋變量的多門檻回歸模型：

revit=β0+β1lnexpitI(urbit≤γ1)+β2lnexpitI(urbit>γ1)+…+βn-1lnexpitI(γn>urbit≥γn-1)+βnlnexpitI(urbit≥γn)+eit

(4)

(三)數據來源與處理

本文的分析數據來自《中國統計年鑒》《中國城鄉建設年鑒》《中國農村統計年鑒》《中國教育統計年鑒》《中國人口和就業統計年鑒》《中國民政統計年鑒》以及中國農業農村部鄉村產業發展司的公報。樣本時間區間為2010—2020年，樣本對象為中國內地(除西藏外)30個省份。數據分析和處理采用SPSSAU和STATA16.0進行。

1.數據解釋

被解釋變量：鄉村振興發展水平(rev)。在參考張挺等(2018)[4]、Liu等(2022)[24]研究的基礎上，基于權威性，全面性考慮最終選擇了38個指標作為鄉村振興綜合評價指標的構成分子，將這38項指標進行歸一化處理后，利用熵權法賦權構成鄉村振興發展水平(rev)。

核心解釋變量：財政支農(lnexp)。參考岳喜優和陳桂生(2022)[25]的研究成果，本文用各省的地方財政農林水事務支出的對數代表財政支農。

調節變量及門檻變量：城鎮化率(urb)。本文采用城鎮人口與總人口的比值代表城鎮化率。

控制變量：農村固定資產投資規模(lninv)、創新水平(lninno)、經濟發展水平(lnpgdp)、產業結構(lnind)、對外貿易水平(lnopen)。其中，農村固定資產投資總額(lninv)為各個省份的農村固定資產投資總額的對數；創新水平(lninno)為各個省份的專利申請授權量的對數；經濟發展水平(lnpgdp)為各省份人均GDP的對數；城鎮化水平(urb)為各省份城鎮人口與總人口的比值；產業結構(lnind)為各個省份第二、第三產業增加值在GDP中的比重的對數；對外貿易水平(lnopen)為各個省份對外進出口總額與GDP之比的對數。文中所使用變量的描述性統計如表2所示。

表2 描述性統計

表3 核心解釋變量及控制變量相關系數表

表4 多重共線性檢驗

2.數據預處理

(1)非負平移。本文使用熵權法對多項指標進行權重劃分形成鄉村振興綜合評價指標，個別數據存在為0的值，不符合熵權法的使用要求，故對其采用非負平移的方法，將為0的值+0.01。

(2)歸一化處理。數據的量綱不同，需要對全體數據進行歸一化處理，才能進一步進行熵權法的應用。

(3)缺失值填補。由于邊遠省份的某些數據收集往往會存在較高難度，部分數據在統計年鑒中會存在缺失值的情況。對此，本文以對應省份的整個數據時間區間為基礎，采取平均值填充法對極個別缺失數據進行填充，如2015年陜西的燃氣普及率數據。

(4)多重共線性檢驗。通過對本文所使用的相關變量使用VIF進行檢驗后發現，核心解釋變量和控制變量的方差膨脹系數均小于3，平均方差膨脹系數為1.64，故認為不存在多重共線性。

四、鄉村振興時空變動

我國鄉村振興水平在2010—2020年間整體上呈現穩定上升趨勢。由圖1可以看出，我國鄉村振興水平由2010年的0.195上升到2020年的0.3099，十一年間增長了約11.5個百分點。產業興旺、生態宜居、鄉風文明、生態宜居、生活富裕五個方面當中，生活富裕指標在該區間內增長幅度最大，治理有效的增長幅度最小。

圖1 2010—2020年中國鄉村振興發展水平

我國鄉村振興發展水平具有明顯的地區聚集特征，各省鄉村振興發展水平大體上呈現出自東向西逐級遞減的態勢[5][6]。通過對2020年30省的鄉村振興發展水平采用基于平均歐氏距離進行系統聚類處理后發現，如表5所示，若是將我國鄉村振興發展水平分為兩個類別，即低鄉村振興水平和高鄉村振興水平，高鄉村振興發展水平層級下的七個省份中，除了河南省，其余省份均來自東部地區，東部省份與非東部地區省份的鄉村振興水平大體上呈現出“帕累托分布”現象，區域間差異顯著，且在這十一年間這種層級分布極為穩定，該七個省份始終與其他省份的鄉村振興發展水平存在明顯的差距。

表5 鄉村振興水平分級表

基于鄉村振興“20字方針”五個維度，針對三大地區②于表6中的數據進行討論可以發現：中部地區依托其糧食生產大區的特性，在產業興旺層面遙遙領先另外兩個地區，東部地區則稍領先西部地區；生態宜居層面，由于落后地區為了迅速發展相應產業，通常不得不舍棄生態環境以獲得更多經濟利益的流入，加之發達地區亦有條件去追求更高的生活質量，呈現出東部地區遠超中部地區，中部地區遠超西部地區的特征，但中西部地區的年均增速相當且相較東部更高，所以生態宜居的差距也正在逐漸縮減；鄉風文明層面，義務教育的普及保證了各地區的居民素質，但人們物質需求得到滿足后往往也會追求精神上的富裕，故較發達地區往往也伴隨著更高的精神文明水平，因此呈現出東部地區稍領先其他地區，中西部地區之間差距極小，通過年均增速也能看出這種整體上的差距也在逐漸縮??；治理有效層面，三個地區的治理有效評分呈現出自東向西遞減的態勢，但西部地區的年均增速較高，大有后來者居上之勢；生活富裕層面，東部地區遙遙領先另外兩個地區，中部地區與西部地區差距較小，但西部地區的年均增速較高，正迅速地縮減地區間差距。由于共同富裕這一根本目標的存在，各省份政府長期以來為縮小城鄉差距、地區差距作出了巨大努力，但各自鄉村發展基礎本身存在差距、可依托的城市也存在不同的差異，必然導致各地鄉村振興發展程度不同。

表6 2010、2015、2020年東、中、西地區各維度評價情況

五、實證分析

(一)基準回歸及區域異質性分析

通過觀察表7可以發現，在2010—2020年間，我國30省的財政支農對鄉村振興存在顯著的促進作用，H1假設成立。財政支農的二次項對鄉村振興發展水平的回歸系數在1%的水平上顯著為正，說明財政支農與鄉村振興存在非線性回歸的解釋，本文將在后文對此進行更為深入的研究。由于地區間的人力資本、科技水平等生產要素層次水平存在不同，同樣的財政支出總額也會產生不同的實際效用。結合我國鄉村振興發展水平較高的省份多數集中于東部沿海地區，中西部地區省份的鄉村振興發展水平較低，存在明顯的地區差異的事實，毛暉等(2018)[26]發現財政支農效率東高西低，而石磊和金兆懷(2021)[27]認為我國財政支農效率自西向東遞減，意見并不統一。對此延伸思考，財政支農對鄉村振興的影響是否也存在地區差異性，存在怎么樣的變化差異？進一步針對不同地區財政支出對鄉村振興的影響進行異質性分析，不同地區財政支農對鄉村振興的回歸系數均在10%的水平上顯著為正，比較相應的回歸系數可以發現，伴隨著地區的不同，財政支農對鄉村振興的影響效果存在明顯的區別。在2010—2020年間，財政支農對中部地區鄉村振興的促進作用最強，其次是西部地區，最后是東部地區。換而言之，從鄉村振興成果的角度來看，財政支農效率呈現出中部高于西部、西部高于東部的特點?；谖镔|基礎的層面而言，中部地區多為我國主要糧食產出地，本身具備了相對成熟的農業體系，在此基礎上可以更好地引入投資或者實現產業結構升級；西部地區由于經濟文化發展相對落后，相應的硬件設施仍需完善，為農業現代化搭建好根基，但也是因為相對落后，相較東部發達地區，財政支農在西部地區的邊際效益也會更高，適量資金的投入能夠迅速地提高當地鄉村物質條件。與東部、中部地區相比，西部地區深處內陸，交通樞紐少，鄉村產品的外輸往往需要更高的成本以及儲存需求，西部地區的瓜果產業雖發達，但也需要付出相當的成本去完成交易；東部地區鄉村數量相對較少，而且早已依托東部發達城市成為鄉村振興水平較高的鄉村，加之東部地區的農產品產出相較其他地區少之又少，導致每單位的財政支農能轉化的鄉村振興邊際貢獻較低，因此財政支農對其促進效果相對較弱。

表7 基準回歸與區域異質性檢驗結果

(二)內生性與穩健性檢驗

1.內生性檢驗

盡管本文盡量控制了相關變量，仍面臨可能存在的內生性問題。內生性問題容易導致回歸結果偏誤，對本文而言，內生性問題主要源于財政支農與鄉村振興之間可能存在的反向因果關系：一方面，財政支農會對鄉村振興產生顯著影響；另一方面，鄉村振興發展水平的高低也可能會影響財政撥款強度或是財政政策偏向。本文采用工具變量法來檢驗可能存在的內生性問題，在考慮工具變量所要求的外生性以及相關性后，我們選擇將財政支農的滯后一期、財政支農滯后兩期、同年份其他省份財政支農的均值、同年份其他省份財政支農的中位數分別作為工具變量，采用二階段最小二乘法(2SIS)進行內生性檢驗，所選擇工具變量回歸結果與表8中(1)至(4)依次對應。一階段回歸結果表示所選擇的工具變量與本文所選擇的解釋變量(lnexp)保持了較高的相關性，KP rk F與KP wald rk F所展示的結果充分地證明了任一工具變量均通過了“不可識別檢驗”和“弱工具變量檢驗”，說明所選工具變量是有效且合理的，二階段回歸結果與上文結論一致，證明了模型構建的穩健性。

表8 工具變量法

2.安慰劑檢驗

為了緩解由于遺漏變量產生的內生性問題，本文將財政支農(lnexp)與鄉村振興發展水平(rev)進行隨機匹配，產生虛假的財政支農(Fake_lnexp)，并且保持其他變量與鄉村振興發展水平一一對應的關系。若是存在其他與財政支農保持高度關聯且未能被觀測到的遺漏變量影響鄉村振興發展水平，而并非財政支農本身，則虛假的財政支農(Fake_lnexp)對鄉村振興發展水平的回歸系數通過顯著性檢驗。若是Fake_lnexp對鄉村振興發展水平的回歸系數不顯著，則可以說明本文并未遺漏重要變量。安慰劑檢驗抽樣500次、1000次的結果分別如圖2、3所示，兩次安慰劑檢驗的t值呈正態分布集中于0附近，且絕大多數t值并不在5%的水平上顯著，據此可以指出財政支農對鄉村振興發展水平的影響并未受到其他未觀測到的因素影響，結論依然穩健。

圖2 抽樣500次的安慰劑檢驗

圖3 抽樣1000次的安慰劑檢驗

3.其他穩健性檢驗

(1)更換解釋變量。地方財政支出與GDP之比能夠被用以衡量財政支出的相對規模[28]，同樣地，財政支農與GDP之比也能夠被用于衡量當地財政支農的相對規模，此處取財政支農與GDP之比(exp_gdp)作為新的解釋變量進行穩健性檢驗，回歸結果如表9中模型(2)所示，在更改解釋變量后，財政支農強度對鄉村振興的促進效果依然未發生改變。

表9 其他穩健性檢驗

(2)更換樣本時間區間?？s短樣本時間能夠進一步證明結論的普遍性。在使用2015—2020年對應的省級數據進行穩健性檢驗后，如表9中模型(3)所示，財政支農對鄉村振興的影響方向依然沒有發生改變，可見結論依然穩健。

(3)增加控制變量。為避免遺漏重要變量導致回歸結果失真，此處加入人口撫養比的對數(lndep)進行穩健性檢驗后，結論依然顯著。

(三)城鎮化規模異質性分析

基于前文關于城鎮化率與鄉村振興關系的討論，本文發現財政支農對鄉村振興存在非線性影響關系，為了探究三者之間的關系，本文進一步選擇對2020年各省份的城鎮化率進行高低排序后，均分為15個低城鎮化率省份③和15個高城鎮化率省份④，再對2010—2020年間的低、高城鎮化率省份分別進行面板回歸，借此初步探討城鎮化規模差異與財政支農對鄉村振興影響的關系。由表10的(1)(3)可以發現，高城鎮化率省份財政支農對鄉村振興的促進效果要強于低城鎮化率省份財政支農對鄉村振興的促進效果。證實了城市能夠對農村起到正向的輻射作用，也進一步揭露出更高的城鎮化率的確能夠提高財政支農對鄉村振興的轉化效率。同樣地，通過表10中的(2)(4)發現財政支農與鄉村振興之間的“U”型曲線依然存在，且(4)中財政支農的估計系數大于(2)中財政支農的估計系數。結合“U”型曲線特征分析可知，若是財政支農的二次項系數越大，在財政支農強度發生變動時，鄉村振興發展水平的變動則越劇烈，據此可以初步判斷城鎮化率越高，財政支農對鄉村振興的影響作用越強?；谏鲜龇治?，可以進一步作出假設，城鎮化率能夠在財政支農促進鄉村振興的同時起調節作用，而不同城鎮化率下的調節作用也存在著顯著的不同。為了驗證上述假設，本文進一步引入調節效應模型研究城鎮化率在財政支農與鄉村振興之間發揮的作用進行更深入的討論。

表10 城鎮化規模異質性檢驗結果

(四)調節效應

對財政支農和城鎮化水平中心化處理后再相乘得到交互項(interact)，通過表11列(2)分析可知，加入城鎮化水平(urb)后，在2010—2020年間，我國30省的城鎮化水平對鄉村振興的回歸系數在1%的水平上顯著為正，即城鎮化水平的提高能夠促進鄉村振興的發展。進而對(3)進行分析可知，財政支農與城鎮化率的交互項(interact)在1%的水平上顯著為正，說明城鎮化水平的提高，能夠有效地促進財政支農對鄉村振興的正向影響，H2a假設成立。這一系列的估計結果進一步印證了前文提出的城市對農村有著正向的輻射作用以及高城鎮化率能更好地提高財政支農對鄉村振興的促進作用。財政支農的有效利用受諸多因素的影響，城市能夠通過向鄉村輸送技術以提高效率，減少因為信息不對稱帶來的損失，增快市場要素的交換，減少了走彎路帶來的損失，節省了開支，讓財政支農資金能夠被用在更為廣泛的環節上。

表11 調節效應檢驗

(五)門檻回歸

針對財政支農與鄉村振興之間的非線性回歸關系，城鎮化水平對財政支農與鄉村振興之間的調節效應關系，本文采取非線性回歸模型——門檻模型進行進一步的檢驗及分析。在采用城鎮化率作為門檻變量，鄉村振興發展水平作為被解釋變量，財政支農作為解釋變量進行門檻效應檢驗。從表12中可以發現單門檻效應通過了5%水平上的顯著性檢驗，雙門檻、三門檻效應均通過了10%水平上的顯著性檢驗，對應的MSE值均低至0.0002，說明模型效果較好。為了更精準地刻畫不同城鎮化水平下，財政支農對鄉村振興的影響，本文對三門檻效應下的門檻回歸進行進一步討論。從表13可知，城鎮化率對應的三個門檻值分別為0.6253、0.7158、0.89。

表12 門檻效應檢驗

表13 門檻模型回歸結果

三個城鎮化率門檻點相應產生了四個階段的財政支農對鄉村振興的回歸系數，這四個階段中財政支農對鄉村振興的回歸系數均在1%的水平上顯著為正。由表13進一步分析可知，在城鎮化率達到0.89之前，階段(1)(2)(3)下的財政支農對鄉村振興的回歸系數分別為0.0432、0.0459、0.0514，且均通過了1%的顯著性水平檢驗，說明在此區間內，若城鎮化率逐級提高，財政支農對鄉村振興的促進作用也會隨之逐級增強，該現象與前文城鎮化水平調節效應的結果保持高度一致，即城鎮化率的提高能夠在財政支農促進鄉村振興發展時起到正向影響作用，假設H2b成立。城鎮化進程通過吸收農村富余勞動力，提高生產要素的合理流動，優化城市及農村的就業水平，發揮縮小城鄉差距、提高農村人民生活質量、加快產業結構優化等作用。但值得注意的是，當城鎮化率超過0.89之后，財政支農對鄉村振興的促進作用急轉直下，降至0.0415，處于四個階段中的最低水平，說明了若要使財政支農實現對鄉村振興促進效率的最大化，則不能夠一味地提高各省份的城鎮化率，而是應該保持城鄉處于相對均衡穩定的比例狀態。過高的城鎮化率導致城市對農村生產要素的“虹吸作用”過強，進一步誘發農村對城市的過度依賴、農村產業融合及協調受阻、農村建設缺乏內生動力等一系列問題，使得財政支農提供的資金及資源最終又流向了農村之外。

若僅考慮城鎮化率帶來的門檻效應，結合2020年30省的省級數據可以發現，僅上海市的城鎮化率超過了0.89這一節點，財政支農對鄉村振興成果的轉化效率落于(4)階段，已居于最低水平，然而上海市的鄉村振興水平已居榜首；遼寧、浙江、江蘇、廣東、天津、北京的財政支農對鄉村振興成果的轉化效率恰落于(3)階段，暫處于最高水平；絕大部分的中部地區城鎮化率處于一般水平，其財政支農對鄉村振興成果的轉化效率位于(2)階段，暫處于較高水平；絕大部分的西部地區城鎮化率較低，其財政支農對鄉村振興成果的轉化效率位于(1)階段，暫處于較低水平，若要提高其財政支農效率或許需要進一步提高其城鎮化率。

五、結論及啟示

本文利用我國2010—2020年30省(除西藏外)的相關數據，采用熵權法的方法構建了鄉村振興綜合評價體系，探究了不同地區間鄉村振興發展的差別。進一步采用調節效應模型、門檻效應模型對財政支農與鄉村振興的關系進行了考察，根據所得的數據及分析結果來看：(1)我國各省鄉村振興發展存在顯著的區域性差異?；趦鹊?0省(除西藏外)劃分為三大地區進行討論，我國鄉村振興呈現出東部高、中部居中、西部低的階梯式分布情況。相較三大地區來說，東部與非東部地區的鄉村振興差距更是明顯。但是，這種區域性差異也正慢慢被消除，地區間的發展日趨協調。(2)我國財政支農轉化效率亦存在顯著的區域性差異，基于鄉村振興成果而言，財政支農轉化效率存在明顯的地區差異。中部地區的財政支農轉化效率最高，其次為西部地區，最后是東部地區。(3)城鎮化水平在財政支農對鄉村振興的促進作用中存在調節效應。伴隨著城鎮化水平的提高，能夠加強財政支農對鄉村振興的促進效用。(4)財政支農對鄉村振興的促進作用存在門檻效應。門檻模型回歸結果展示出當城鎮化率小于0.89前，財政支農對鄉村振興的促進效用具有逐級增強的特點。當城鎮化率超過0.6253時，財政支農對鄉村振興促進作用會得到增強；當城鎮化率超過0.7158時，這種促進作用會得到更進一步的提高；當城鎮化率超過0.89時，財政支農對鄉村振興的促進作用會降至四個階段中的最低位置。

基于上述結論，本文得出如下啟示：(1)針對鄉村振興的區域性差異，建議政府繼續實施差異化的政策措施，著力支持西部地區的鄉村振興項目。同時，鼓勵東部地區的企業和投資者積極參與西部地區的農村振興項目，促進地區間的協調發展。各地政府應當針對本地鄉村發展特色，將資金落實到最需要的地方。因地制宜，針對農業機械化水平、土地規?；?、產業結構等要素構建適當的評價體系，尋找財政支農向鄉村振興成果轉化的最優路徑。(2)充分利用城市對鄉村的“輻射作用”。政府可以繼續推進城鄉一體化發展，促進農民向城鎮轉移，并提供培訓和教育資源，以提高他們在城市就業的技能水平。此外，政府還可以提供更多的創業支持，鼓勵農民在城鎮創業，促進城鄉經濟融合。城鎮通過技術、信息、經濟等層面對鄉村發展產生正向驅動效果，相較傳統的摸索式發展更能實現“彎道超車”，但城鎮化發展往往又是不可逆行為，將城市與鄉村數量保持在一個相對穩定的和諧狀態，能夠更大限度地實現兩者要素的高質量交換，也能更好地滿足城鄉協調融合的需求。 (3)針對城鎮化的門檻效應，政府應當建立更加靈活的政策和支持措施，以滿足不同城鎮化水平下農村地區的需求。政府還可以鼓勵城市和農村之間的合作，共同推動鄉村振興進程。社會發展過程中，各維度因素往往是相互牽制、互相聯系，財政支農對鄉村振興的促進效率或許并不局限于受城鎮化率的影響。某一社會要素的變化通常會形成牽一發而動全身的效果，財政支農對鄉村振興的影響還需要更多學者對其中的作用機理進行進一步的細致研究，為政府部門的統籌規劃提供有力支持。

【注 釋】

① 2022年10月16日，習近平總書記在中國共產黨第二十次全國代表大會上的報告。

② 根據《關于促進中部地區崛起的若干意見》《關于西部大開發若干政策措施的實施意見》，將中國經濟區域分為東部(北京、天津、河北、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東和海南)、中部(山西、安徽、江西、河南、湖北和湖南)、西部(內蒙古、廣西、重慶、四川、貴州、云南、西藏、陜西、甘肅、青海、寧夏和新疆)。

③ 低城鎮化率省份：云南、甘肅、貴州、廣西、河南、新疆、四川、安徽、湖南、河北、青海、海南、江西、山西、吉林。

④ 高城鎮化率省份：陜西、湖北、山東、寧夏、黑龍江、內蒙古、福建、重慶、遼寧、浙江、江蘇、廣東、天津、北京、上海。

[28]趙 哲，譚建立.中國地方財政支出的碳減排效應研究——基于新型城鎮化調節效應的實證分析[J].財經論叢，2022(11)：41-50.