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摘要：本文选取2019年中国地级市的农村商业银行和农业龙头企业相关指标的面板数据，利用耦合模型和空间相关性对全国农村商业银行与农业龙头企业之间的耦合度和耦合协调度进行了分析。结果表明：中国绝大部分地区的农业龙头企业与农村商业银行出于一个低耦合时期和中度耦合时期，这表明在我国经济快速发展的过程中，农村金融服务质量与农业产业的发展速度不匹配。
关键词：农村商业银行;农业龙头企业;耦合度;耦合协调度
引言
随着国家改革开放的深入，社会主义市场经济的快速发展，国内孕育出许多农业龙头企业。农业龙头企业的出现能够带动广大农村地区的经济不断向前发展，它们是农村经济发展中的加速器。同时，农业龙头企业的快速发展离不开金融的支持。然而，中国农村的金融发展落后于城市的金融发展，而为农业龙头企业提供金融服务的农村金融机构主要是农村商业银行。因此，研究农村商业银行与农业龙头企业之间的耦合程度能够有效的得出二者之间的服务匹配程度，从而促进农村经济的快速发展，进而促进中国经济的发展。
文献综述
目前学者们在农村金融与农业产业耦合方面的研究几乎没有，但对于农村金融与农业产业的研究比较多。对于农村金融区域差异方面的研究，Kellee S.Tsai（2005）从中国和印度两个发展中国家的农村非正规金融方面进行研究，最后得出结论，地方市场经济与政治的分割及区域信息的不对称制约了发展中国家农村信贷业务的进一步发展;Kaplanis、Brealey（1996）和Buch（2000）通过研究显示，市场机会是银行设点布局的动因，随着一地市场容量增大，银行在此地设点的意愿就会增强。研究还进一步考察了影响市场机会的因素，即经济总量和金融市场发育情况。农业产业结构调整方面的研究，胡培红、吴映梅（2020）通过应用DSSM模型，分析了保山市农业产业结构演进状态及其部门竞争力，针对性的提出保山市高原特色农业发展的对策思路。
研究方法
（一）耦合度模型
本文构建的农村商业银行与农业龙头企业耦合度模型如下：
其中、分别代表农村商业银行综合指数和农业龙头企业综合指数，。C是农村商业银行与农业龙头企业综合指数的耦合度，C的取值位于[0，1]。当耦合度C=0时耦合度最小，表示该地区农村商业银行与农业龙头企业之间处于一个不相关的状态;当耦合度C=1时耦合度最大，表示该地区的农村商业银行与农业龙头企业之间处于一个良性耦合共振的状态，二者匹配程度极高。
（二）耦合协调度模型
本文通过利用耦合协调度来体现农村商业银行与农业龙头企业之间的协调水平，计算公式如下：
其中，C为农村商业银行与农业龙头企业的耦合度;D为农村商业银行与农业龙头企业之间的耦合协调度;T为耦合协调发展水平的协调指数;、分别代表农村商业银行综合指数和农业龙头企业综合指数;α为农村商业银行的综合指标权重，β为农业龙头企业的综合指标权重，在参考相关资料的基础上α=0.5，β=0.5。
农村商业银行与农业龙头企业之间耦合协调状况
（一）农村商业银行与农业龙头企业之间耦合度特征
根据耦合度模型测算出2019年中国各个地级市的耦合度值，通过ArcGIS软件的热点分析方法将测算值与空间分析单元进行空间链接，形成2019年中国农村商业银行与农业龙头企业耦合度空间分布图。
农村商业银行与农业龙头企业之间耦合度高值区主要集中在中国东部地区，耦合度低值区主要集中在西部欠发达地区;整体上中国农村商业银行与农业龙头企业的耦合度在空间上呈现“东高西低”的空间格局特征，区域差异显著。
农村商业银行与农业龙头企业之间耦合协调度状况
根据耦合协调度的公式测算出2019年中国各地级市的耦合协调度，通过ArcGIS软件中的热点分析方法将测算值与空间分析单元进行空间链接，形成2019年中国农村商业银行与农业龙头企业耦合协调度空间分析图。
在空间分布上，农村商业银行与农业龙头企业的耦合协调度与其耦合度具有一定的关联性，耦合协调度的高值区与耦合度的高值区大部分分布在中国的东部地区，低值区分布在中国西部地区。耦合协调度的分布整体上也呈现出一种“东高西低”的空间分布格局，这与耦合度的空间分布格局基本一致。
结论与政策意见
本文得到结论如下：
农村商业银行与农业龙头企业之间的耦合程度地区差异明显，进而可以得出农村金融与农村产业发展之间的耦合程度地区差异显著，在空间维度上呈现出“东高西低”的分布特征。
（2）农村商业银行与农业龙头企业是农村经济的重要支撑部分，研究农村商业银行与农业龙头企业的耦合程度可以有效的得出二者之间发展的匹配程度，从另一方面可以反映出农村金融体系是否为产业结构的转变提供高效的服务，可以为农村金融与农村产业协调发展提供方向，拓宽农村资源配置的途径。
参考文献
[1]Kellee S.Tsai.The Local Political Economy of Informal Finance and Microfinance in Rural China and India [J].Imperfect Substitutes，2005，（9）：18-57.
[2]Brealey，R.A.and E.C.Kaplanis.The Determination of Foreign Banking Location [J].Journal of International Money and Finance，1996，15：577-597.
[3]Buch，C.M..Why Do Banks Go Abroad- Evidence from German Data [J].Financial Markets，Institutions and Instruments，2000，9（1）：33- 67.
[4]郝慧娟.我国农村金融发展的区域差异与对策分析[J].农业经济，2014（8）：96-97.
[5]胡培红，吴映梅.省域视角下保山市农业产业结构演进研究——基于DSSM模型[J].商丘师范学院学报.2020（6）：42-46.
[6]张永华.基于乡村绿色发展理念的农业产业结构优化驱动力分析[J].中国农业资源与区划.2019（4）：22-27.
[7]重庆市乡村三生空间功能耦合协调的时空特征与格局演化[J].地理研究.2018（6）：1101-1114
作者简介：
张兆艳（1997.01-），性别：女，民族：汉，籍贯：山东青島，学历：研究生，研究方向农村金融发展与经济结构转型升级
关键词：农村商业银行;农业龙头企业;耦合度;耦合协调度
引言
随着国家改革开放的深入，社会主义市场经济的快速发展，国内孕育出许多农业龙头企业。农业龙头企业的出现能够带动广大农村地区的经济不断向前发展，它们是农村经济发展中的加速器。同时，农业龙头企业的快速发展离不开金融的支持。然而，中国农村的金融发展落后于城市的金融发展，而为农业龙头企业提供金融服务的农村金融机构主要是农村商业银行。因此，研究农村商业银行与农业龙头企业之间的耦合程度能够有效的得出二者之间的服务匹配程度，从而促进农村经济的快速发展，进而促进中国经济的发展。
文献综述
目前学者们在农村金融与农业产业耦合方面的研究几乎没有，但对于农村金融与农业产业的研究比较多。对于农村金融区域差异方面的研究，Kellee S.Tsai（2005）从中国和印度两个发展中国家的农村非正规金融方面进行研究，最后得出结论，地方市场经济与政治的分割及区域信息的不对称制约了发展中国家农村信贷业务的进一步发展;Kaplanis、Brealey（1996）和Buch（2000）通过研究显示，市场机会是银行设点布局的动因，随着一地市场容量增大，银行在此地设点的意愿就会增强。研究还进一步考察了影响市场机会的因素，即经济总量和金融市场发育情况。农业产业结构调整方面的研究，胡培红、吴映梅（2020）通过应用DSSM模型，分析了保山市农业产业结构演进状态及其部门竞争力，针对性的提出保山市高原特色农业发展的对策思路。
研究方法
（一）耦合度模型
本文构建的农村商业银行与农业龙头企业耦合度模型如下：
其中、分别代表农村商业银行综合指数和农业龙头企业综合指数，。C是农村商业银行与农业龙头企业综合指数的耦合度，C的取值位于[0，1]。当耦合度C=0时耦合度最小，表示该地区农村商业银行与农业龙头企业之间处于一个不相关的状态;当耦合度C=1时耦合度最大，表示该地区的农村商业银行与农业龙头企业之间处于一个良性耦合共振的状态，二者匹配程度极高。
（二）耦合协调度模型
本文通过利用耦合协调度来体现农村商业银行与农业龙头企业之间的协调水平，计算公式如下：
其中，C为农村商业银行与农业龙头企业的耦合度;D为农村商业银行与农业龙头企业之间的耦合协调度;T为耦合协调发展水平的协调指数;、分别代表农村商业银行综合指数和农业龙头企业综合指数;α为农村商业银行的综合指标权重，β为农业龙头企业的综合指标权重，在参考相关资料的基础上α=0.5，β=0.5。
农村商业银行与农业龙头企业之间耦合协调状况
（一）农村商业银行与农业龙头企业之间耦合度特征
根据耦合度模型测算出2019年中国各个地级市的耦合度值，通过ArcGIS软件的热点分析方法将测算值与空间分析单元进行空间链接，形成2019年中国农村商业银行与农业龙头企业耦合度空间分布图。
农村商业银行与农业龙头企业之间耦合度高值区主要集中在中国东部地区，耦合度低值区主要集中在西部欠发达地区;整体上中国农村商业银行与农业龙头企业的耦合度在空间上呈现“东高西低”的空间格局特征，区域差异显著。
农村商业银行与农业龙头企业之间耦合协调度状况
根据耦合协调度的公式测算出2019年中国各地级市的耦合协调度，通过ArcGIS软件中的热点分析方法将测算值与空间分析单元进行空间链接，形成2019年中国农村商业银行与农业龙头企业耦合协调度空间分析图。
在空间分布上，农村商业银行与农业龙头企业的耦合协调度与其耦合度具有一定的关联性，耦合协调度的高值区与耦合度的高值区大部分分布在中国的东部地区，低值区分布在中国西部地区。耦合协调度的分布整体上也呈现出一种“东高西低”的空间分布格局，这与耦合度的空间分布格局基本一致。
结论与政策意见
本文得到结论如下：
农村商业银行与农业龙头企业之间的耦合程度地区差异明显，进而可以得出农村金融与农村产业发展之间的耦合程度地区差异显著，在空间维度上呈现出“东高西低”的分布特征。
（2）农村商业银行与农业龙头企业是农村经济的重要支撑部分，研究农村商业银行与农业龙头企业的耦合程度可以有效的得出二者之间发展的匹配程度，从另一方面可以反映出农村金融体系是否为产业结构的转变提供高效的服务，可以为农村金融与农村产业协调发展提供方向，拓宽农村资源配置的途径。
参考文献
[1]Kellee S.Tsai.The Local Political Economy of Informal Finance and Microfinance in Rural China and India [J].Imperfect Substitutes，2005，（9）：18-57.
[2]Brealey，R.A.and E.C.Kaplanis.The Determination of Foreign Banking Location [J].Journal of International Money and Finance，1996，15：577-597.
[3]Buch，C.M..Why Do Banks Go Abroad- Evidence from German Data [J].Financial Markets，Institutions and Instruments，2000，9（1）：33- 67.
[4]郝慧娟.我国农村金融发展的区域差异与对策分析[J].农业经济，2014（8）：96-97.
[5]胡培红，吴映梅.省域视角下保山市农业产业结构演进研究——基于DSSM模型[J].商丘师范学院学报.2020（6）：42-46.
[6]张永华.基于乡村绿色发展理念的农业产业结构优化驱动力分析[J].中国农业资源与区划.2019（4）：22-27.
[7]重庆市乡村三生空间功能耦合协调的时空特征与格局演化[J].地理研究.2018（6）：1101-1114
作者简介：
张兆艳（1997.01-），性别：女，民族：汉，籍贯：山东青島，学历：研究生，研究方向农村金融发展与经济结构转型升级