乡村振兴战略下财政金融协同支农效率评价研究——以广西为例

胡 芳 陈渊鹏 陈 昕

（1.广西大学经济学院，广西 南宁 530004；2.中国财政科学研究院，北京 100142）

一、引言

农业兴则国兴，农业强则国强。中央一号文件从2004 至2023 年连续多年高度重视“三农”工作，足以看出“三农”问题始终是全党工作的重中之重。农业发展离不开财政和金融这两大经济政策的支持，二者在推进社会主义乡村振兴过程中缺一不可（姚凤阁和王兆勋，2022）。财政部门能发挥直接支农作用，通过财政政策引导金融资金投入乡村振兴（闫坤和鲍曙光，2019）。金融机构能放大财政支农杠杆，为财政支农资金提供支付和清算服务，弥补支农资金运转不足的问题（石丹和严高，2015）。由此可见，财政支农与金融支农二者相互配合、统筹兼顾，能够最大限度协同提升支农效率。

在乡村振兴战略背景下，广西积极采取财政和金融支农措施来推进农业现代化发展。2016年广西财政厅出台《“十三五”全区脱贫攻坚财政投入稳定增长机制工作方案》，进一步加大财政专项扶贫资金向农村贫困地区投入力度，为乡村振兴提供财政资金保障。2019 年广西政府发布《广西壮族自治区人民政府办公厅关于金融服务乡村振兴的实施意见》，提出金融服务乡村振兴“六大目标”，为乡村振兴提供金融服务保障。然而，目前广西大部分乡村振兴政策将财政支农与金融支农两者分别实施，且相关研究缺乏对广西各市财政金融协同支农效率进行评价，难以充分发挥两者推进乡村振兴的长效机理和协同作用。因此，有效评价广西财政金融协同支农效率和探索两者协同支农赋能乡村振兴的具体路径迫在眉睫。

本文可能的边际贡献主要体现在两个方面。一是研究内容的创新。以广西壮族自治区为例，对区内财政金融协同支农效率进行系统性评价研究，为助推西南民族地区乡村振兴发展做出贡献，丰富相关领域的研究视角。二是研究方法的创新。运用DEAMalmquist 模型和Tobit 模型分别对广西14 市财政金融协同支农效率进行测度评价与实证研究，能清晰地呈现广西14 市财政支农、金融支农和协同支农效率状况和影响因素。研究结果弥补西南民族地区支农效率评价研究领域不足的同时，也可为同类型欠发达地区的财政金融支农协同更好地赋能乡村振兴提供案例借鉴和决策支持。

二、文献回顾与评述

目前，学者们对如何提高支农效率、助力乡村振兴发展有许多探讨，现有研究主要围绕财政支农、金融支农和协同支农三方面展开。财政支农研究大致分为三种。一是探讨财政支农的效用。财政支农是促进乡村振兴的直接力量（黄志斌和杨建州，2022），乡村振兴离不开财政的支撑作用（张维刚和欧阳建勇，2021）。二是将财政支农与农业经济增长、城乡收入差距等方面相结合，探讨其影响路径。刘晓丽和韩克勇（2023）考察财政支农与劳动力流转对农业经济增长的影响；财政支农促进农村家庭人力资本积累进而缩小城乡收入差距（王文波，2023）。三是构建不同模型提高财政支农效率。Yang（2009）建立柯布—道格拉斯生产函数模型分析农业财政支出对农业发展的影响；石磊和金兆怀（2021）构建三阶段数据包络分析模型测算财政支农效率。

学术界认为金融支农作用也不容忽视，金融支农是助力乡村振兴必不可少的因素（邵晓翀和杜尔玏，2021）；Semenova &Averin（2022）、唐金成和唐伟文（2022）发现农业保险融资对促进农业发展具有显著影响。还有学者将金融支农与农村产业结构调整、农村居民收入等相结合，探讨其关联，如廖红伟和迟也迪（2020）探讨政策性金融支农对农村产业结构调整的制度性激励作用；张建平等（2023）探讨农地经营权流转对农村居民收入的影响机制。部分学者探讨金融支农的作用机理和路径，通过创新金融支农服务来加强农业发展的可持续性（Anshari et al.，2019）；发现农村金融助力乡村振兴的整体效率不高，需加强信贷支持（夏龙，2022）。

此外，还有一些学者将财政支农和金融支农结合起来分析二者协同作用。一是将财政和金融支农相结合探讨其协同支农作用。Gao et al.（2013）衡量中国财政和金融支持农业发展的影响；分析财政和金融协同支持国家农业发展所起的作用（Beachy，2014；袁金凌等，2023）。二是将财政金融协同与农村产业、城乡协调发展等结合，探讨其影响。如张林和温涛（2019）探讨金融支持与财政引导对农村产业融合发展的影响效应；对财政金融支农政策促进城乡经济协调发展效率进行动态评价（董文杰，2017；刘赛红等，2022）。三是构建模型分析协同支农效率。如吴庆田和马枭琴（2021）测度财政金融支农协同减贫效率；李洪侠（2021）分析财政金融支农协同作用。

综上所述，已有文献对支农效果进行了广泛研究，对乡村振兴发展具有重要意义。虽然大部分文献对全国支农效率研究有着丰硕的成果，但支农政策作用于欠发达地区乡村振兴的效率如何、会受何种因素影响等问题尚未完全解决。基于此，本文以广西为研究对象，运用DEA-Malmquist 模型和Tobit 模型对广西14 市协同支农进行效率评价和影响因素分析，所得结论不仅能为广西协同支农助力乡村振兴提供具体政策建议，同时也为我国欠发达地区财政金融支农协同赋能乡村振兴战略提供案例参考和借鉴。

三、理论分析框架与研究方法

（一）广西财政金融协同支农效率测度的理论分析框架

基于支农发展理论和协同演化理论，从财政和金融方面考虑对支农效率的作用机理。在协同演化理论中，不同属性的子系统互动和演化，各子系统之间存在复杂的非线性关系。其中，参序量是协同理论中解释系统有序演化的过程和机制，是大量子系统集体运动的宏观整体模式有序程度的参量（石丹和严高，2015）。探讨财政和金融支农协同效率机理，将其视为由不同属性的财政支农系统与金融支农系统复合而成，通过各自系统中的序参量作用于农村经济与乡村振兴发展。

财政支农是农业发展最基本的保障，以政府部门对农村投入作为序参量作用于农村经济（董晓林等，2016）。财政发挥杠杆导向作用，引导各类资本流向农村建设，以财政补贴、税收减免和价格支持等措施不断改善农村融资环境。然而，财政支农具有“公共服务”特性，需要金融支农措施才能放大杠杆效应。金融在支农过程中提供稳定资金来源，以金融机构对乡村振兴建设的金融信贷为序参量（王化冰，2011；张庆红和李宇，2023），通过信贷方式服务乡村振兴，吸引生产要素投入农业建设，为财政支农提供更多的有效渠道，发挥着循环动力的支农作用。

虽然财政和金融支农二者的执行主体、路径方法和资金性质不同，但均是社会生产过程中不可或缺的分配环节（曹俊勇和张乐柱，2022），通过各自序参量间的交流协调发展，在促进社会资源优化配置的根本目的一致。综上所述，本文提出财政金融协同支农效率测度的理论框架，如图1所示。

图1 财政金融协同支农效率的作用机理

（二）广西财政金融协同支农影响因素的理论分析框架

在乡村振兴战略下，财政以直接或间接方式对农业发展提供资金支持，发挥撬动金融资源投向农业领域的导向作用，带动更多社会资源流向乡村振兴（董晓林，2016）。财政支农具有“公共服务”特性，资金力度有限，需要金融为支农工作提供稳定充足的融资渠道，而金融支农连接资金供给和需求，财政政策引导金融资金流向乡村振兴，强化支农资源配置功能（夏龙，2022）。基于此，本文提出如下假设：

H1：财政和金融支农发展对支农效率有促进作用。

受经济下行压力及疫情冲击影响，城乡发展不均衡问题日益突出，农业基础差、城乡收入分配差距拉大等问题仍存在。城乡收入差距过大会影响农民生产积极性，容易产生农民消费性紧缩倾向，农村劳动力由于没有足够的经济激励不断向城市流动，从而导致农业生产缺乏足够的劳动力资源（王文波，2023），一定程度上会阻碍农村发展，影响支农经济效率。基于此，本文提出如下假设：

H2：城乡收入分配差距的加大对支农效率起阻碍作用。

长期以来，受农业生产条件限制，欠发达地区农业生产严重依赖农药和化肥的使用。虽然在生产过程中施肥，短期内能对农业增产有一定促进作用，但长期会造成土地和水资源污染，降低耕地质量，影响农业可持续发展，对支农工作容易造成农业生产屏障（黄志斌和杨建州，2022）。反之，农业生产在支农过程中合理利用绿色技术，减少生态污染，能缓解支农生产困境。基于此，本文提出如下假设：

H3：良好的农业绿色生产状况对支农效率有正向影响。

随着乡村振兴战略实施，对科技助推农业发展的需求日益增强。新技术发明与推广不仅能转变农业生产方式，优化农业资源配置，推动农业经营方式向产业化、集约化和规模化转型（廖红伟和迟也迪，2020），还为农业生产者提供更有效的生产工具和优良品种，减少农业生产成本，提高科技创新转换效率，为进一步运用科技手段来提高支农效率创造良好技术条件。基于此，本文提出如下假设：

H4：增加科学技术发展规模对协同支农效率有促进作用。

随着新经济兴起，农业与第二、三产业加深联系并融合发展，也催生了农业发展新模式，在生产过程中更注重经济、生态和社会效益的三效合一（张林和温涛，2019）。经济较好的地区外溢性和规模效应较强，随着农村居民收入水平提高，能将更多资金投入农业设备更新和技术引进，极大提升农村资源配置效率，改善支农工作。基于此，本文提出如下假设：

H5：提升地区经济发展水平对支农效率有正向影响。

（三）研究方法

1.广西财政金融协同支农效率DEA-Malmquist指数模型。数据包络分析是1978 年由著名运筹家Charnes、Cooper和Rhodes提出的一种效率评价方法，用于评价相同部门间的相对有效性。DEA 模型有规模报酬不变（BCC）和规模报酬可变（CCR）两种形式，根据分析目的分为投入和产出导向，通过输入决策单元（Decision Making Units，DMU）投入和产出数据，对截面数据运行效率进行静态分析，借助数学工具以确定相对有效性的生产前沿面，能避免主观因素影响，降低分析误差值。本文借鉴李洪侠（2021）、胡芳和刘鸿锋（2022）的研究，选择DEA-BCC 模型分析，如式（1）所示。

式（1）中，φ为决策单元DMU的综合效率值，当φ＜1 时处于非DEA 有效，当φ=1 时达到DEA 有效。xi和yi分别表示第i种投入和产出变量，λi为第i种组合比例，k为决策单元DMU个数。

此外，Malmquist 生产率指数又称全要素生产率指数（Tfpch），是1953 年由Malmquist 提出，用于测度跨期动态生产效率，其可分解为技术效率指数（Effch）与技术进步指数（Tech）。DEA 模型主要是用于对截面数据进行静态衡量分析，Malmquist 生产率指数能测量时间序列动态效率。考虑到本文财政金融协同支农面板数据涵盖多个观测时点，可以将Malmquist生产率指数与DEA模型有效结合构造不同时期的距离函数进行动态效率分析。因此，将DEA 评价方法与Malmquist 生产率指数结合，构建DEA-Malmquist模型对广西财政金融协同支农进行效率测度，如式（2）所示。

式（2）中，（xt,yt）表示t时期投入产出向量，Dt(xt,yt) 表示第t时期距离函数，Dt+1(xt,yt) 是（xt+1,yt+1）第t期距离函数，同理可得各距离函数，通过决策单元DMU偏离生产前沿面的程度来判断其相对有效性。如果该模型得出结果M＞1，说明决策单元全要素生产率从t时期到t+1时期水平在提高，如果M＜1，说明决策单元全要素生产率较上一期有所下降。

2.广西财政金融协同支农效率影响因素面板数据回归模型。参考吴庆田和马枭琴（2021）的研究，考虑“财政金融支农全要素协同效率”作为被解释变量取值介于0到1之间，属于截断数据，在正值上大致连续分布，可能会受到时空区域和地方政策约束条件的制约，用受限因变量回归中的Tobit 模型进行回归分析，从而避免用普通最小二乘法回归可能出现的参数估计有偏问题。构建Tobit模型表达式，如式（3）所示。

式（3）中，被解释变量Y表示广西财政金融协同支农效率，xit为协同支农影响因素，i和t分别表示广西各市区和各年份，α代表常数项，β为各种因素系数值，μit表示随机干扰项。

四、变量选取与数据来源

（一）变量选取

1.广西财政金融协同支农DEA-Malmquist 效率测度的指标选取。借鉴吴庆田和马枭琴（2021）与李洪侠（2021）等学者的研究，本文选取财政支农和金融支农投入为投入指标，农业发展状况、农业技术条件和农民收入水平为产出指标，如表1所示。

表1 财政金融支农协同效率投入产出指标

（1）投入指标。财政支农资金支出主要用于农、林、水事务建设发展，依据现有财政支农统计口径，主要选取“农林水事务总支出”分析。借贷和保险是金融投入社会生产的重要方式，能为农业发展提供有力的融资渠道和风险保障，选取“涉农贷款”反映金融对农业振兴、农村建设和农民发展的信贷支持和投入规模，采用“农业保险赔款支出”衡量金融对农业产业和农业生产者的风险保障与金融服务质量。

（2）产出指标。财政金融协同支农对乡村振兴具有促进作用，主要反映在各地区农业发展状况、农业技术条件和农民收入水平等方面。基于此，选取广西各市“农林牧渔业总产值”衡量当地农业发展状况，反映一定时期内当地农业生产发展总成果。此外，农业技术条件用涵盖农林牧渔业各种动力机械总和的“农业机械总动力”衡量，反映当地农业生产技术和农业机械化水平。农业发展也能带动农民收入水平提高，收入水平高低也能直接反映出农业生产经营发展的好坏，选取“农民人均可支配收入”衡量当地农民收入水平。

2.广西财政金融协同支农影响因素实证分析的变量选取。从协同支农效率作用机理来看，财政支农投入力度反映财政资金对农业产业、农村建设和农民福利的支持力度，财政支农发展规模反映地方政府财力和支农规模，能为农业发展提供财政资金支持和政策引导（张维刚和欧阳建勇，2021）。金融支农投入力度为农村建设和乡村振兴提供稳健融资渠道，金融规模发展效率体现农村地区金融服务可得性和质量水平（邵晓翀和杜尔玏，2021）。此外，财政金融协同支农效率可能受到城乡收入分配差距和农业绿色发展状况的影响。城乡收入分配差距一定程度上反映支农措施对农民收入水平的影响效果（王文波，2023），农业绿色发展状况能反映财政金融支农政策的协同作用和发展指向。支农效率也离不开科学技术发展规模和当地经济发展影响。科技发展能推动涉农产业经济发展方式转变，增强市场竞争力。随着当地经济发展和农民生活水平提高，能将更多资金投入农业设备更新和技术引进，地区外溢性和规模效应较强，农业设施和农村服务管理水平提高，在一定程度上缓解支农困境。

基于以上分析，借鉴韩占兵（2014）研究，考虑数据可得性，选取多项重要指标作为影响广西财政金融协同支农效率的解释变量，变量说明如表2所示。

表2 广西财政金融协同支农效率影响因素

结合本文所选相关变量，具体回归模型构建如式（4）所示。

（二）数据来源

1.广西财政金融协同支农DEA-Malmquist 效率测度的数据来源。“农林水事务总支出”“农林牧渔业总产值”“农业机械总动力”和“农民人均可支配收入”数据来源于2010—2021年《广西统计年鉴》；“涉农贷款”主要根据2010—2021 年广西各市农村金融服务报告与各市国民经济和社会发展统计公报整理得到；“农业保险赔款支出”来源于中国研究数据服务平台。

2.广西财政金融协同支农影响因素实证分析的数据来源。“财政金融支农全要素协同效率”数据由上文利用DEAP 2.1 软件计算得到，“财政支农投入力度”、“财政支农发展规模”和“金融支农投入力度”等相关变量数据来源于2010—2021年《广西统计年鉴》。

五、结果分析

（一）广西各市财政金融协同支农效率DEA分析

根据式（1）并运用DEAP 2.1 软件分析得到2010—2021年广西14市财政金融协同支农效率DEA测度结果，具体如表3所示。

表3 2010—2021年广西14市财政金融支农效率DEA测度结果

由表3可知，2010—2021年广西各市协同支农综合效率均值在区间［0.818，0.956］，财政支农综合效率均值在区间［0.624，0.788］，金融支农综合效率均值在区间［0.747，0.819］，协同支农综合效率均值区间远大于其他两种支农方式，表明协同支农效率显著优于单一支农效率，能有效弥补单一支农方式不足，推动支农效率更趋近生产前沿面。

1.财政支农效率分析。广西财政支农综合效率均值从2010 年0.788 下降到2021 年0.659，大部分市区财政支农综合效率小于1，少部分市区不变，说明广西大部分市区在支农过程存在财政投入不足问题。其中防城港和贵港财政支农效率保持不变，反映财政支农投入较为稳定，与当地经济发展较匹配；而南宁、柳州、百色市综合效率呈下降趋势，可能是由于技术效率较低，农业科技投入较少，影响财政支农综合效率。

2.金融支农效率分析。广西金融支农综合效率均值从2010 年0.798 上升到2021 年0.819，大部分市区金融支农综合效率小于1，甚至小部分市区出现低值，只有北海和防城港综合效率不变，说明在金融支农过程中金融投入力度不足，金融支农政策引导关注较少，没有达到金融投入规模有效性。尤其南宁的金融支农综合效率近几年均小于0.5，金融支农效率偏低，需加大金融支农投入力度。

3.财政金融协同支农效率分析。广西财政金融协同支农综合效率均值从2010 年0.890 下降到2021年0.861，协同支农效率总体要高于单一支农方式效率，其中防城港、北海和贵港综合效率是有效的，其他市区协同支农效率有待提高，尤其金融支农力度还有待加强。

（二）广西各市财政金融支农协同效率Malmquist指数分解分析

根据式（2）并运用DEAP 2.1 软件分析得到2010—2021年广西14市财政金融协同支农效率Malmquist指数分解结果，具体如表4所示。

表4 2010—2021年广西14市财政金融协同支农效率Malmquist指数分解

由表4可知，2010—2021年广西财政金融协同支农全要素生产率均值为0.935，除防城港外，广西大部分市区全要素生产率均小于1，说明广西各市协同支农效率降低，财政和金融协同支农效果较弱。

1.技术效率变化分析。广西各市协同支农技术效率变化均值小于1，说明2010年至今广西财政金融支农投入在技术效率层面的协同水平较低，未能得到很好的发展。其中桂林和百色技术效率均大于1，说明协同支农技术运用较好。南宁等小部分市区技术效率小于1，仍需采取针对性科技投入政策来提升当地协同支农技术效率。

2.技术进步变化分析。广西各市协同支农技术进步变化均值小于1，呈下降趋势，只有防城港市技术进步变化大于1，其余均小于1，反映广西大部分市区协同支农技术下降幅度较大，农业农村改革进程主要受制于技术进步不足，技术进步协同支农效率有待提高。

3.纯技术效率变化分析。广西各市协同支农纯技术效率变化均值为1，说明广西大部分市区纯技术协同效率较为稳定，对已有技术运用较好，只有小部分如柳州、贺州等市区纯技术效率小于1，反映广西大部分地区对强化财政支农和金融支农的技术衔接比较重视，能加强财政金融支农政策技术联动，不断提高协同支农纯技术效率。

4.规模效率变化分析。广西各市协同支农规模效率变化均值小于1，只有桂林、梧州规模效率大于1，表明广西财政金融协同支农规模投入不足，未能达到预期财政金融协同支农的规模有效性。2010—2021年广西14市协同支农效率分解如图2所示。

图2 2010—2021年广西14市支农不同效率分解

（三）广西财政金融协同支农影响因素实证结果分析

运用Eviews 软件对广西财政金融协同支农效率影响因素进行Tobit回归，运行结果如表5所示。由表5可知，广西财政金融协同支农效率影响因素的Tobit回归结果为：

表5 广西财政金融协同支农效率影响因素的Tobit回归结果

其中，财政支农投入力度（GSA）、金融规模发展效率（FSE）、城乡收入分配差距（URG）和农业绿色生产状况（DAP）在1%的显著性水平下通过检验，当地经济发展水平（GDP）和金融支农投入力度（FIA）分别在5%和10%水平下显著，反映出这些变量对广西协同支农效率起到关键性作用。可能受样本数据有限和地区门槛效应影响，财政支农发展规模（GFD）和科学技术发展规模（STD）未能通过显著性水平检验，具体而言：

首先，财政支农投入力度（GSA）对广西财政金融协同支农效率有显著积极作用，说明财政支农投入力度加大能有效提高协同支农效率，财政支持农村发展力度越大，协同支农效率越高。其次，金融支农投入力度（FIA）与广西协同支农效率也呈正相关关系，反映涉农贷款投入力度越大，协同支农效率越高。金融规模发展效率（FSE）对广西协同支农效率有正向作用，金融规模发展越大，对支农工作提供更大规模的融资渠道。再次，城乡收入分配差距（URG）与广西协同支农效率显著相关，但系数为负，表明城乡收入分配差距对协同支农效率提高在一定程度上会起阻碍作用，城镇和农村居民人均可支配收入差距越大，协同支农效率会越低。此外，农业绿色生产状况（DAP）对广西协同支农效率为显著正相关关系，说明农业生产投入越大，协同支农效率越好。当地经济发展水平（GDP）对广西协同支农效率也有促进作用，随着经济发展水平提高，更多资金投入农业设备更新和农业技术引进，不断提高支农效率。最后，虽然财政支农发展规模（GFD）和科学技术发展规模（STD）与广西协同支农效率关系不显著，未能通过显著性水平检验，这与理论预期判断有所出入。主要原因可能是广西大部分地区的财政支农发展规模和科学技术发展规模相对稳定，波动范围小，对协同支农效率影响存在一定门槛效应，同时可能受样本数据限制，对显著性水平检验也会产生一定影响，因而未能成为影响广西财政金融协同支农效率的关键因素之一。

六、政策启示

通过实证发现，财政支农投入力度、金融支农投入力度、金融规模发展效率、农业绿色生产状况和当地经济发展水平对广西协同支农效率有促进作用，但城乡收入分配差距会对其产生一定负面影响。为了更好地提高广西财政金融协同支农效率，助力协同支农赋能乡村振兴发展，提出以下政策启示。

1.应持续加大广西财政和金融支农投入力度，不断完善协同支农政策顶层设计。广西各市积极主动发挥财政杠杆作用，努力由“主导支农”向“引导支农”转变，不断建立健全多主体联合支农的多元化体系，努力构建“政府+银行+保险+期货+合作社”协同支农联动机制，加大协同支农投入力度。同时，结合国务院和有关部委出台的乡村振兴文件，制定适合当地财政资金和金融资本投入乡村振兴工作的实施细则，加强协同支农工作规范引领。

2.应持续引导广西金融发展为支农服务，积极探索财政撬动金融支农新模式。广西各地应贯彻实施“引金入桂”和“引银下乡”战略，探索“政府+金融机构+农担公司+农户”协同支农担保模式（胡芳等，2022），扩大融资授信额度，为涉农企业提供信贷利率优惠。同时鼓励各地金融机构针对不同群体推出“林业贷”“蔗农贷”“柑橘贷”等特色贷款产品，不断创新“桂惠贷”“桂信融”等特色涉农企业贷，落实涉农企业贷款风险补偿专项资金政策，从而持续激发金融支农内生动力。

3.应持续改善广西农业绿色生产状况，引导探索“政府+金融扶贫+现代农业”行动计划。广西各地应引导金融机构依托“桂信融”和“桂惠通”平台，从农业生产环节介入帮助农户募集生产资金，将一部分募集到的支农资金主要用于引进测土配方施肥和水肥一体化滴灌施肥等现代高效施肥技术，因地制宜发展无人机植保、生物传感和检测技术等农业生产自动化技术，不断推进高标准农田建设，改善农业绿色生产状况，打通支农生产通道。

4.应持续推动广西当地经济发展，探索实施县域支农经济带动战略。按照广西全区各地农业资源禀赋、发展特点和功能区定位，发展壮大县域特色农业主导产业，落实“农企入桂项目落实、金融助力转型升级”行动。引导经济发展后备资金不断投入农业设备的更新和农业技术的引进，不断强化示范引领和以点带面，加快协同支农“一县一策”改革试点。通过增强县域经济发展“造血”功能，不断提高农村居民生活水平和完善农村基础设施，为支农工作减少经济障碍。

5.应努力缩小广西城乡收入分配差距，引导转变城乡二元体制格局。通过前文回归结果分析可知城乡收入分配差距的加大对广西财政金融协同支农效率有一定阻碍作用，要采取措施不断缩小城乡收入分配差距。在乡村振兴过程中，广西政府应采取更具包容性的城乡一元化发展政策，财政金融支农政策应向广西农村产业、科技方面倾斜，加强农村地区医疗、教育等公共服务领域改革，为涉农企业给予适当税收优惠政策，努力提高广西收入分配公平程度，从而提高协同支农效率。