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摘要：在对山东省80个县级行政区的乡村振兴发展水平进行测度的基础上，利用面板回归方法实证检验农村信贷供给对乡村振兴的影响效应。研究结果表明：近年山东省县域乡村振兴发展水平上升明显，但发展仍不均衡;山东省第一产业贷款对乡村振兴的促进作用不明显，且存在一定的区域差异。应加大金融对农村的信贷支持力度、完善农村金融供给体系、提高农村金融效率和大力发展普惠金融，进而促进金融服务乡村振兴。
关键词：农村信贷供给;县域乡村振兴;因子分析
中图分类号：F832.35
文献标志码：A
文章编号：1006-1037（2021）01-0127-05
基金項目：
山东省金融学会2020年度重点研究课题（批准号：2020SDJR33）资助。
通信作者：孙继国，男，博士，副教授，主要研究方向为普惠金融与农村金融。E-mail： qddxsjg@163.com
党的十九大报告明确提出要坚持农业农村优先发展，实施乡村振兴战略。山东是农业大省，实施乡村振兴战略对山东实现高质量发展意义重大。习近平总书记在参加十三届全国人大一次会议山东代表团审议时，要求山东充分发挥农业大省优势，打造乡村振兴的齐鲁样板。乡村振兴战略的实施离不开金融的支持。近年来，山东省金融机构通过加强顶层设计和产品创新等方式，进一步强化了对农村的金融支持力度。但金融在服务山东乡村振兴方面还存在一些问题，具体表现在金融对农村产业发展、基础设施建设和新型经营主体还存在一定的金融排斥，县域农村信贷供给严重不足等方面。实现乡村振兴，必须以乡村为基本点[1]。乡村振兴的重点是县域乡村振兴，县域乡村发展是促进乡村振兴的关键。因而，在对山东省县域乡村振兴发展水平进行测度基础上深入研究农村信贷供给对乡村振兴的影响效应，对推进山东乡村振兴、打造乡村振兴的齐鲁样板具有重大的现实意义。国外学者对乡村振兴的研究主要从乡村复兴的要素方面进行探讨。Kawate[2]认为当代日本农村振兴和改革组织影响了农村振兴。Gladwin等[3]认为企业家精神在乡村复兴中起到了关键性的作用。Johnson[4]认为发展农村金融对乡村复兴意义重大。国内学者对于乡村振兴的研究主要体现在乡村复兴的内涵和路径方面。内涵方面，李维岳[5]认为乡村复兴是对传统乡村转型概念的提升，是对当前快速城镇化过程中乡村衰败现象与乡村传统发展模式的反思，旨在通过乡村重构焕发乡村发展活力，实现乡村可持续发展。张京祥等[6]认为乡村复兴是对传统乡村转型概念的提升。实现路径方面，张富利[7]认为中国乡村转型与复兴的路径包括重振乡村产业活力和重构乡城平等互补格局等。朱霞等[8]认为中国乡村复兴的路径应包括重塑乡村文化魅力、重组乡村治理结构及重建乡村政策保障机制等。由于乡村振兴战略提出时间较短，现有金融支持乡村振兴的研究多是基于金融发展理论基础上的定性分析。王国刚[9]认为金融为“三农”服务的不充分已经严重制约着乡村振兴战略的实施。何广文等[10]认为创新乡村振兴的金融服务，除了需要注意供给侧创新外，还需关注需求侧创新。范方志[11]提出农村金融差异化管理体系有利于促进农村金融的发展，进而助推乡村振兴。张洁妍等[12]认为乡村振兴战略背景下，切实推进农业供给侧结构性改革，打破中国金融服务“三农”发展的体制机制障碍，是当前农村金融发展亟待解决的关键问题。廖红伟等[13]基于交易成本理论视角，分析健全农村金融体系对中国农业和农村经济发展的重要意义。姜松等[14]研究发现农业价值链金融是农业金融服务创新重要领域和普惠金融体系重要构成，农业价值链金融在乡村振兴中应发挥更大作用。孙继国等[15]从系统动力学的角度分析了金融发展影响乡村振兴的内在机制，研究认为金融发展对乡村振兴有着积极的促进作用。张庆[16]分析了乡村振兴战略下农户金融需求的新特征，并从健全完善农村金融体系、加大金融机构对农户的信贷支持、大力推广农业保险、大力发展数字金融和规范农村民间借贷行为角度提出了提高农村金融服务水平的政策建议。
已有研究为本文奠定了深厚的基础，但在以下方面还可以进一步拓展：已有金融支持乡村振兴的文献多以定性研究为主，做定量研究的相对较少，使得金融支持乡村振兴的效果缺乏实证检验;已有研究多从省级角度分析金融发展对乡村振兴的影响，研究视角过于宏观。本文利用因子分析法定量测度县域乡村振兴发展水平，实证分析金融供给对乡村振兴的影响效应，在研究视角上具有一定创新。
1 山东省县域乡村振兴指标评价体系构建及测度
1.1 山东省县域乡村振兴指标评价体系构建
2018年9月，中共中央、国务院印发《乡村振兴战略规划（2018—2022年）》，明确了今后五年乡村振兴的重点任务，围绕“产业兴旺、生态宜居、乡风文明、治理有效、生活富裕”五个要求提出了22项具体指标，建立了乡村振兴评价指标体系。参考《乡村振兴战略规划（2018—2022年）》的指标体系并基于数据的可得性，本文构建山东省县域乡村振兴评价指标体系见表1。
1.2 基于因子分析法的山东省县域乡村振兴发展水平测度
受数据获取限制，本文选择山东省80个县级行政区作为研究样本，研究区间为2015—2017年，数据来源主要是历年度山东省各地级市统计年鉴80个县级行政区具体如下：安丘市、博兴县、曹县、昌乐县、昌邑市、成武县、定陶区、东阿县、东明县、东平县、肥城市、费县、高密市、高唐县、广饶县、冠县、海阳市、黄岛区、惠民县、胶州市、嘉祥县、即墨区、金乡县、济阳区、鄄城县、莒南县、莒县、巨野县、垦利县、莱西市、莱阳市、莱州市、梁山县、利津县、临沭县、临朐县、临清县、龙口市、蒙阴县、牟平区、宁阳县、蓬莱市、平度市、平邑县、平阴、青州市、栖霞市、曲阜市、茌平县、荣成市、乳山市、商河县、山亭区、单县、莘县、市中区、寿光市、泗水县、台儿庄区、郯城县、滕州市、微山县、文登市、汶上县、无棣县、五莲县、新泰市、薛城区、阳谷县、阳信县、峄城区、沂南县、沂水县、郓城县、鱼台县、章丘区、招远市、诸城市、邹城市、邹平县。 。 为避免由于量纲差异和方差较大的变量影响因子载荷的确定，先对原始数据进行标准化处理，建立标准化数据的相关系数矩阵R，数据通过了KMO（Kaiser-Meyer-Olkin）度量与Bartlett检验（Bartlett’s Test of Sphericity），因而适于采用因子模型。变量相关系数矩阵R的特征值及方差贡献率见表2。可知，变量相关系数矩阵大于1的特征根有3个，解释了标准差的61.1%，即前3个因子就可以体现原始数据大部分的信息，因此可以提取3个公共因子。计算3个因子的因子载荷矩阵，找出各公共因子的高载荷指标，从而提取出3个公共因子的因子评分模型为
其中，F1、F2、F3值分别为各样本在公共因子上的得分;aij（i=1，2，…，8;j=1，2，3）為各公共因子的信息贡献率，其值为第i个因子的贡献率与3个公共因子的累计贡献率之比;aijFj为第i个样本在第j个公共因子上以第j个因子的信息贡献率为权数计算的因子得分;F为各样本的乡村振兴综合得分。
为使因子之间的信息更加独立，对因子载荷阵进行最大方差正交旋转，旋转后所得矩阵如表3。可知，第一个公因子在农村人均用电量、每公顷化肥施用量和每亩农业机械总动力有较大的载荷，第二个公因子在人均农林牧渔业增加值和农村居民可支配收入有较大的载荷，第三个公因子在乡村从业人数占比有较大的载荷。
根据式（1），以表3中各因子的信息贡献率为权数计算出山东省80个县级行政区的乡村振兴综合得分（受篇幅限制、此处得分结果未列出）。根据2015—2017年80个县级行政区乡村振兴综合得分可知，近年来山东省县域乡村振兴发展水平一直呈上升趋势。2015年乡村振兴综合得分均值为-0.004 1，2017年则上升到0.049。同时，山东省乡村振兴发展水平存在明显的区域差异，呈现出东部强西部弱的局面。以2017年为例，山东省乡村振兴发展较好的县级行政区大部分都位于东部半岛地区，排在前五的乡村振兴综合得分都在1.0以上（荣成、栖霞、蓬莱、龙口和文登）。与东部相比，西部地区乡村振兴发展水平较差，排在后五位的县级行政区基本都处在这一区域，乡村振兴综合得分都在-0.7以下（东明县、郓城县、成武县、单县和鄄城县）。
2 农村信贷供给对乡村振兴影响的实证分析
2.1 变量选取
（1） 被解释变量。选取上文利用因子分析法计算出的2015—2017年山东省80个县级行政区乡村振兴综合得分（rural）做为被解释变量。
（2） 解释变量。借鉴王悦等[17-18]的研究，解释变量使用第一产业贷款（fil）。
（3） 控制变量。为能够更加准确的衡量信贷供给对乡村振兴的影响，最大程度上减少其他因素带来的误差，参考吕承超等[19-20]的研究，选取人均国内生产总值（rgdp）、财政收入（tr）、实际利用外资（fdi）和产业结构（is）4个指标作为控制变量。产业结构采用第二和第三产业增加值之和占gdp的比重来衡量，财政收入在实证分析中取自然对数。
2.2 数据来源及描述性统计
本文解释变量和控制变量的原始数据均来源于历年度山东省各地级市统计年鉴及《山东金融年鉴》，部分数据经过计算整理。各变量的描述性统计见表4。
2.3 模型构建
面板回归模型为
其中，c为常数项，εi，t表示没有纳入模型的其他因素，其余各变量意义同上。
2.4 基准回归
Hausman检验显示，应选用面板固定效应模型进行估计。全样本回归结果如表5所示。由表5列（1）至列（5）可知，无论是不加控制变量还是逐个加入控制变量，第一产业贷款的回归系数均为负，表明第一产业贷款不仅没有促进乡村振兴，反而对乡村振兴起到了一定的抑制，这与谢琼等[21-22]研究结论一致。原因可能在于目前山东省农村金融服务的主体还是农村商业银行和农村信用社，农村金融结构的垄断导致农村金融效率不高，金融资源配置也不够优化，因此农村金融规模的扩大即信贷供给的增加并没有促进乡村振兴，在一定程度上可能还会起到阻碍作用。人均国内生产总值对乡村振兴的影响显著为正，说明地区经济增长对乡村振兴有着显著的促进作用。实际利用外资对乡村振兴有显著的正向影响，财政投入和产业结构对乡村振兴的影响不明显。
2.5 异质性分析
为更加具体的检验第一产业贷款对不同区域乡村振兴的影响效果，本文将山东划分为东、中、西三个地区，分别进行实证检验，具体结果如表6所示东部地区包括青岛、烟台、威海、日照、东营、潍坊下属的29个县级行政区，中部地区包括济南、泰安、临沂、枣庄下属的23个县级行政区，西部地区包括济宁、菏泽、滨州、聊城下属的28个县级行政区。 。
由表6可知，第一产业贷款对乡村振兴的影响存在一定的区域差异。东部地区第一产业贷款的回归系数为负，表明第一产业贷款对本区域乡村振兴没有起到明显的支持效果。原因可能在于山东东部地区金融体系较为完善，农村金融供给相对丰富，乡村振兴的资金来源也多元化，第一产业贷款并不是乡村振兴资金来源的主渠道。西部地区第一产业贷款的回归系数也显著为负，原因可能在于西部地区乡村振兴发展水平较低，金融机构追求自身利益、“嫌贫爱富”的本性使得西部地区农村金融缺失，很多第一产业贷款可能只是表面存在，并未真正投入到农村和农业，因此该区域第一产业贷款对乡村振兴也没起到明显的支持作用。中部地区第一产业贷款的回归系数为正，原因可能在于此区域乡村振兴发展水平较高，近年农村金融体系也日趋完善，农村金融与乡村振兴实现了协调发展。
3 结论及政策建议
本文基于山东省县级行政区的数据，利用面板回归方法实证检验农村信贷供给对乡村振兴的影响效应。山东省县域乡村振兴发展水平上升明显，但发展仍不均衡。2015—2017年，山东县域乡村振兴发展水平一直呈上升趋势，但存在明显的区域差异，呈现出东部强西部弱的局面。乡村振兴发展较好的县级行政区大部分都位于东部地区，发展较差的基本都位于西部地区;山东省第一产业贷款对乡村振兴的促进作用不明显，存在一定的区域差异。回归结果显示，第一产业贷款对乡村振兴的总体影响效果为负。分区域来看，东部和西部地区第一产业贷款对乡村振兴的影响效果显著为负，而在中部地区对乡村振兴具有一定的正向影响。
关键词：农村信贷供给;县域乡村振兴;因子分析
中图分类号：F832.35
文献标志码：A
文章编号：1006-1037（2021）01-0127-05
基金項目：
山东省金融学会2020年度重点研究课题（批准号：2020SDJR33）资助。
通信作者：孙继国，男，博士，副教授，主要研究方向为普惠金融与农村金融。E-mail： qddxsjg@163.com
党的十九大报告明确提出要坚持农业农村优先发展，实施乡村振兴战略。山东是农业大省，实施乡村振兴战略对山东实现高质量发展意义重大。习近平总书记在参加十三届全国人大一次会议山东代表团审议时，要求山东充分发挥农业大省优势，打造乡村振兴的齐鲁样板。乡村振兴战略的实施离不开金融的支持。近年来，山东省金融机构通过加强顶层设计和产品创新等方式，进一步强化了对农村的金融支持力度。但金融在服务山东乡村振兴方面还存在一些问题，具体表现在金融对农村产业发展、基础设施建设和新型经营主体还存在一定的金融排斥，县域农村信贷供给严重不足等方面。实现乡村振兴，必须以乡村为基本点[1]。乡村振兴的重点是县域乡村振兴，县域乡村发展是促进乡村振兴的关键。因而，在对山东省县域乡村振兴发展水平进行测度基础上深入研究农村信贷供给对乡村振兴的影响效应，对推进山东乡村振兴、打造乡村振兴的齐鲁样板具有重大的现实意义。国外学者对乡村振兴的研究主要从乡村复兴的要素方面进行探讨。Kawate[2]认为当代日本农村振兴和改革组织影响了农村振兴。Gladwin等[3]认为企业家精神在乡村复兴中起到了关键性的作用。Johnson[4]认为发展农村金融对乡村复兴意义重大。国内学者对于乡村振兴的研究主要体现在乡村复兴的内涵和路径方面。内涵方面，李维岳[5]认为乡村复兴是对传统乡村转型概念的提升，是对当前快速城镇化过程中乡村衰败现象与乡村传统发展模式的反思，旨在通过乡村重构焕发乡村发展活力，实现乡村可持续发展。张京祥等[6]认为乡村复兴是对传统乡村转型概念的提升。实现路径方面，张富利[7]认为中国乡村转型与复兴的路径包括重振乡村产业活力和重构乡城平等互补格局等。朱霞等[8]认为中国乡村复兴的路径应包括重塑乡村文化魅力、重组乡村治理结构及重建乡村政策保障机制等。由于乡村振兴战略提出时间较短，现有金融支持乡村振兴的研究多是基于金融发展理论基础上的定性分析。王国刚[9]认为金融为“三农”服务的不充分已经严重制约着乡村振兴战略的实施。何广文等[10]认为创新乡村振兴的金融服务，除了需要注意供给侧创新外，还需关注需求侧创新。范方志[11]提出农村金融差异化管理体系有利于促进农村金融的发展，进而助推乡村振兴。张洁妍等[12]认为乡村振兴战略背景下，切实推进农业供给侧结构性改革，打破中国金融服务“三农”发展的体制机制障碍，是当前农村金融发展亟待解决的关键问题。廖红伟等[13]基于交易成本理论视角，分析健全农村金融体系对中国农业和农村经济发展的重要意义。姜松等[14]研究发现农业价值链金融是农业金融服务创新重要领域和普惠金融体系重要构成，农业价值链金融在乡村振兴中应发挥更大作用。孙继国等[15]从系统动力学的角度分析了金融发展影响乡村振兴的内在机制，研究认为金融发展对乡村振兴有着积极的促进作用。张庆[16]分析了乡村振兴战略下农户金融需求的新特征，并从健全完善农村金融体系、加大金融机构对农户的信贷支持、大力推广农业保险、大力发展数字金融和规范农村民间借贷行为角度提出了提高农村金融服务水平的政策建议。
已有研究为本文奠定了深厚的基础，但在以下方面还可以进一步拓展：已有金融支持乡村振兴的文献多以定性研究为主，做定量研究的相对较少，使得金融支持乡村振兴的效果缺乏实证检验;已有研究多从省级角度分析金融发展对乡村振兴的影响，研究视角过于宏观。本文利用因子分析法定量测度县域乡村振兴发展水平，实证分析金融供给对乡村振兴的影响效应，在研究视角上具有一定创新。
1 山东省县域乡村振兴指标评价体系构建及测度
1.1 山东省县域乡村振兴指标评价体系构建
2018年9月，中共中央、国务院印发《乡村振兴战略规划（2018—2022年）》，明确了今后五年乡村振兴的重点任务，围绕“产业兴旺、生态宜居、乡风文明、治理有效、生活富裕”五个要求提出了22项具体指标，建立了乡村振兴评价指标体系。参考《乡村振兴战略规划（2018—2022年）》的指标体系并基于数据的可得性，本文构建山东省县域乡村振兴评价指标体系见表1。
1.2 基于因子分析法的山东省县域乡村振兴发展水平测度
受数据获取限制，本文选择山东省80个县级行政区作为研究样本，研究区间为2015—2017年，数据来源主要是历年度山东省各地级市统计年鉴80个县级行政区具体如下：安丘市、博兴县、曹县、昌乐县、昌邑市、成武县、定陶区、东阿县、东明县、东平县、肥城市、费县、高密市、高唐县、广饶县、冠县、海阳市、黄岛区、惠民县、胶州市、嘉祥县、即墨区、金乡县、济阳区、鄄城县、莒南县、莒县、巨野县、垦利县、莱西市、莱阳市、莱州市、梁山县、利津县、临沭县、临朐县、临清县、龙口市、蒙阴县、牟平区、宁阳县、蓬莱市、平度市、平邑县、平阴、青州市、栖霞市、曲阜市、茌平县、荣成市、乳山市、商河县、山亭区、单县、莘县、市中区、寿光市、泗水县、台儿庄区、郯城县、滕州市、微山县、文登市、汶上县、无棣县、五莲县、新泰市、薛城区、阳谷县、阳信县、峄城区、沂南县、沂水县、郓城县、鱼台县、章丘区、招远市、诸城市、邹城市、邹平县。 。 为避免由于量纲差异和方差较大的变量影响因子载荷的确定，先对原始数据进行标准化处理，建立标准化数据的相关系数矩阵R，数据通过了KMO（Kaiser-Meyer-Olkin）度量与Bartlett检验（Bartlett’s Test of Sphericity），因而适于采用因子模型。变量相关系数矩阵R的特征值及方差贡献率见表2。可知，变量相关系数矩阵大于1的特征根有3个，解释了标准差的61.1%，即前3个因子就可以体现原始数据大部分的信息，因此可以提取3个公共因子。计算3个因子的因子载荷矩阵，找出各公共因子的高载荷指标，从而提取出3个公共因子的因子评分模型为
其中，F1、F2、F3值分别为各样本在公共因子上的得分;aij（i=1，2，…，8;j=1，2，3）為各公共因子的信息贡献率，其值为第i个因子的贡献率与3个公共因子的累计贡献率之比;aijFj为第i个样本在第j个公共因子上以第j个因子的信息贡献率为权数计算的因子得分;F为各样本的乡村振兴综合得分。
为使因子之间的信息更加独立，对因子载荷阵进行最大方差正交旋转，旋转后所得矩阵如表3。可知，第一个公因子在农村人均用电量、每公顷化肥施用量和每亩农业机械总动力有较大的载荷，第二个公因子在人均农林牧渔业增加值和农村居民可支配收入有较大的载荷，第三个公因子在乡村从业人数占比有较大的载荷。
根据式（1），以表3中各因子的信息贡献率为权数计算出山东省80个县级行政区的乡村振兴综合得分（受篇幅限制、此处得分结果未列出）。根据2015—2017年80个县级行政区乡村振兴综合得分可知，近年来山东省县域乡村振兴发展水平一直呈上升趋势。2015年乡村振兴综合得分均值为-0.004 1，2017年则上升到0.049。同时，山东省乡村振兴发展水平存在明显的区域差异，呈现出东部强西部弱的局面。以2017年为例，山东省乡村振兴发展较好的县级行政区大部分都位于东部半岛地区，排在前五的乡村振兴综合得分都在1.0以上（荣成、栖霞、蓬莱、龙口和文登）。与东部相比，西部地区乡村振兴发展水平较差，排在后五位的县级行政区基本都处在这一区域，乡村振兴综合得分都在-0.7以下（东明县、郓城县、成武县、单县和鄄城县）。
2 农村信贷供给对乡村振兴影响的实证分析
2.1 变量选取
（1） 被解释变量。选取上文利用因子分析法计算出的2015—2017年山东省80个县级行政区乡村振兴综合得分（rural）做为被解释变量。
（2） 解释变量。借鉴王悦等[17-18]的研究，解释变量使用第一产业贷款（fil）。
（3） 控制变量。为能够更加准确的衡量信贷供给对乡村振兴的影响，最大程度上减少其他因素带来的误差，参考吕承超等[19-20]的研究，选取人均国内生产总值（rgdp）、财政收入（tr）、实际利用外资（fdi）和产业结构（is）4个指标作为控制变量。产业结构采用第二和第三产业增加值之和占gdp的比重来衡量，财政收入在实证分析中取自然对数。
2.2 数据来源及描述性统计
本文解释变量和控制变量的原始数据均来源于历年度山东省各地级市统计年鉴及《山东金融年鉴》，部分数据经过计算整理。各变量的描述性统计见表4。
2.3 模型构建
面板回归模型为
其中，c为常数项，εi，t表示没有纳入模型的其他因素，其余各变量意义同上。
2.4 基准回归
Hausman检验显示，应选用面板固定效应模型进行估计。全样本回归结果如表5所示。由表5列（1）至列（5）可知，无论是不加控制变量还是逐个加入控制变量，第一产业贷款的回归系数均为负，表明第一产业贷款不仅没有促进乡村振兴，反而对乡村振兴起到了一定的抑制，这与谢琼等[21-22]研究结论一致。原因可能在于目前山东省农村金融服务的主体还是农村商业银行和农村信用社，农村金融结构的垄断导致农村金融效率不高，金融资源配置也不够优化，因此农村金融规模的扩大即信贷供给的增加并没有促进乡村振兴，在一定程度上可能还会起到阻碍作用。人均国内生产总值对乡村振兴的影响显著为正，说明地区经济增长对乡村振兴有着显著的促进作用。实际利用外资对乡村振兴有显著的正向影响，财政投入和产业结构对乡村振兴的影响不明显。
2.5 异质性分析
为更加具体的检验第一产业贷款对不同区域乡村振兴的影响效果，本文将山东划分为东、中、西三个地区，分别进行实证检验，具体结果如表6所示东部地区包括青岛、烟台、威海、日照、东营、潍坊下属的29个县级行政区，中部地区包括济南、泰安、临沂、枣庄下属的23个县级行政区，西部地区包括济宁、菏泽、滨州、聊城下属的28个县级行政区。 。
由表6可知，第一产业贷款对乡村振兴的影响存在一定的区域差异。东部地区第一产业贷款的回归系数为负，表明第一产业贷款对本区域乡村振兴没有起到明显的支持效果。原因可能在于山东东部地区金融体系较为完善，农村金融供给相对丰富，乡村振兴的资金来源也多元化，第一产业贷款并不是乡村振兴资金来源的主渠道。西部地区第一产业贷款的回归系数也显著为负，原因可能在于西部地区乡村振兴发展水平较低，金融机构追求自身利益、“嫌贫爱富”的本性使得西部地区农村金融缺失，很多第一产业贷款可能只是表面存在，并未真正投入到农村和农业，因此该区域第一产业贷款对乡村振兴也没起到明显的支持作用。中部地区第一产业贷款的回归系数为正，原因可能在于此区域乡村振兴发展水平较高，近年农村金融体系也日趋完善，农村金融与乡村振兴实现了协调发展。
3 结论及政策建议
本文基于山东省县级行政区的数据，利用面板回归方法实证检验农村信贷供给对乡村振兴的影响效应。山东省县域乡村振兴发展水平上升明显，但发展仍不均衡。2015—2017年，山东县域乡村振兴发展水平一直呈上升趋势，但存在明显的区域差异，呈现出东部强西部弱的局面。乡村振兴发展较好的县级行政区大部分都位于东部地区，发展较差的基本都位于西部地区;山东省第一产业贷款对乡村振兴的促进作用不明显，存在一定的区域差异。回归结果显示，第一产业贷款对乡村振兴的总体影响效果为负。分区域来看，东部和西部地区第一产业贷款对乡村振兴的影响效果显著为负，而在中部地区对乡村振兴具有一定的正向影响。