農(nóng)村普惠金融對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化的影響研究

章成　洪錚　王林

摘要：基于2006～2017年中國30個(gè)省級(jí)行政區(qū)的面板數(shù)據(jù)，運(yùn)用空間計(jì)量模型和面板門檻模型分析農(nóng)村普惠金融對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化的空間效應(yīng)和門檻效應(yīng)，結(jié)果表明：農(nóng)村普惠金融對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化的提高有顯著的空間溢出效應(yīng)，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、第一產(chǎn)業(yè)受教育年限、農(nóng)業(yè)固定資產(chǎn)投資對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化水平有正向促進(jìn)作用。農(nóng)村普惠金融對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化的影響在不同權(quán)重矩陣下的直接渠道和間接渠道并存，且隨經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的提高呈邊際效應(yīng)遞增的特點(diǎn)。數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化的影響呈邊際效應(yīng)遞減的趨勢(shì)。

關(guān)鍵詞：農(nóng)村普惠金融;農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化;空間效應(yīng);門檻效應(yīng)

文章編號(hào)：2095-5960（2021）03-0035-10;中圖分類號(hào)：F832，F(xiàn)323;文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

普惠金融的目的是給受到金融排斥的弱勢(shì)群體提供金融服務(wù)，以實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)的包容性增長，具有普適性、金融供給的平等性、金融服務(wù)的全面性等特點(diǎn)。農(nóng)村普惠金融的發(fā)展有助于解決農(nóng)村地區(qū)的融資難問題，是實(shí)現(xiàn)農(nóng)村地區(qū)脫貧攻堅(jiān)的有效途徑。廣大發(fā)展中國家將普惠金融用于減少貧困、解決低收入群體融資難問題。中國自2006年引入普惠金融的理念，并將普惠金融扶貧用于新階段精準(zhǔn)扶貧，促使金融惠及廣大農(nóng)村弱勢(shì)群體，對(duì)減少貧困、縮小城鄉(xiāng)收入差距和鄉(xiāng)村內(nèi)部收入差距有一定的積極意義，有利于實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)的包容性增長。[1]近年來，隨著農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化的發(fā)展，資金問題成為制約農(nóng)村企業(yè)發(fā)展壯大的重要障礙，借貸利率約束、準(zhǔn)入限制以及準(zhǔn)入結(jié)構(gòu)等政策性問題加劇了農(nóng)村地區(qū)的融資困難。社科院2016年《“三農(nóng)”互聯(lián)網(wǎng)金融藍(lán)皮書》指出我國“三農(nóng)”金融缺口達(dá)3.05億元。因此，2018年《中共中央國務(wù)院關(guān)于實(shí)施鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的意見》強(qiáng)調(diào)將普惠金融的重點(diǎn)放在鄉(xiāng)村地區(qū)，這有助于壯大鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)，打通金融服務(wù)于三農(nóng)的各個(gè)環(huán)節(jié)。

農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化是一種現(xiàn)代化的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營方式，其形成和發(fā)展需要農(nóng)村金融的支持。但中國在金融改革的過程中，一直以城市作為金融的優(yōu)先服務(wù)對(duì)象，導(dǎo)致農(nóng)村金融發(fā)展落后，經(jīng)濟(jì)發(fā)展緩慢。[2]此外，農(nóng)業(yè)投資時(shí)間長、效益慢、風(fēng)險(xiǎn)高以及農(nóng)民缺乏抵押資產(chǎn)、違約率高的特點(diǎn)，促使金融機(jī)構(gòu)出于盈利性的考慮而減少對(duì)農(nóng)村地區(qū)的金融投資。近年來普惠金融和數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展以及國家的政策支持，使農(nóng)村居民能進(jìn)一步享受普惠性金融服務(wù)，這對(duì)于農(nóng)民增收、農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化發(fā)展以及城鄉(xiāng)二元結(jié)構(gòu)不平衡的改善有重要的影響。數(shù)字金融借助于互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等信息技術(shù)提高了金融服務(wù)的滲透性，降低了金融機(jī)構(gòu)提供服務(wù)的成本。[3]農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化的趨勢(shì)減少了信息不對(duì)稱的問題，農(nóng)業(yè)龍頭企業(yè)運(yùn)用互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)提高了貸款流程的效率（如螞蟻金服和農(nóng)業(yè)龍頭企業(yè)的合作），為培育地方特色產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢(shì)和貧困人口的脫貧創(chuàng)造了條件。在這一背景下，本文對(duì)我國30個(gè)省份（鑒于數(shù)據(jù)的可得性，不包含港澳臺(tái)和西藏）農(nóng)村普惠金融和農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化的發(fā)展水平進(jìn)行測(cè)算，構(gòu)建地理距離權(quán)重矩陣、經(jīng)濟(jì)距離空間權(quán)重矩陣以及鄰近權(quán)重矩陣，運(yùn)用靜態(tài)和動(dòng)態(tài)空間計(jì)量模型分析農(nóng)村普惠金融對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化的直接效應(yīng)和空間溢出效應(yīng)。此外，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展進(jìn)一步提升了普惠金融服務(wù)的可得性和便利性，本研究運(yùn)用面板門檻模型進(jìn)一步分析了農(nóng)村普惠金融和數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化的非線性影響。

一、文獻(xiàn)綜述與理論分析

2005年聯(lián)合國宣傳國際小額信貸年時(shí)提出普惠金融的理念，2006年聯(lián)合國“建設(shè)普惠金融體系”倡議各發(fā)展中國家構(gòu)建完善的普惠金融體系，為弱勢(shì)群體提供全面的金融產(chǎn)品和服務(wù)。此后學(xué)者們對(duì)普惠金融進(jìn)行了廣泛而深入的研究，相關(guān)文獻(xiàn)可從以下幾個(gè)方面闡述 。

第一是普惠金融的影響因素以及普惠金融在減貧、促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長等方面作用的研究。Beck等最早從金融減貧的角度指出金融發(fā)展能夠通過經(jīng)濟(jì)增長和分配效應(yīng)等對(duì)貧困家庭產(chǎn)生積極影響。[4]Dupas & Robinson認(rèn)為普惠金融能夠促進(jìn)家庭儲(chǔ)蓄，匯集更多的金融資源。促進(jìn)消費(fèi)和激勵(lì)企業(yè)家的生產(chǎn)性投資，從而支持經(jīng)濟(jì)增長。[5]國內(nèi)外大多數(shù)學(xué)者的研究表明普惠金融能夠減少貧困，增加農(nóng)民收入[6-8]。張勛和萬廣華運(yùn)用中國家庭追蹤調(diào)查數(shù)據(jù)的分析表明數(shù)字普惠金融能夠改善農(nóng)村居民的創(chuàng)業(yè)行為，增加農(nóng)民收入以實(shí)現(xiàn)中國經(jīng)濟(jì)的包容性增長。[1]數(shù)字普惠金融有利于提高農(nóng)民的非農(nóng)收入，但對(duì)農(nóng)村地區(qū)的減貧效用隨經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平區(qū)間的不同而存在差異，且有顯著的空間效應(yīng)。[9]但農(nóng)村普惠金融不是福利救助，也不是毫無目的“漫灌”。它所幫助的是那些有發(fā)展?jié)摿?、有能力還本付息的群體。[10]因此，農(nóng)村普惠金融能夠改善貧困度較低的農(nóng)村勞動(dòng)年齡人口的貧困狀況，對(duì)于貧困程度更深的改善作用不顯著。[11，12]然而，李濤基于跨國面板數(shù)據(jù)的研究表明普惠金融和經(jīng)濟(jì)增長不存在顯著的相關(guān)關(guān)系。[13]這可能受變量和樣本選擇的影響。羅斯丹等、黃敦平、顧寧等的研究表明普惠金融的減貧效應(yīng)具有非線性的特征。[14-16]

基于以上分析提出假說1：普惠金融對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化的影響并非簡單的線性關(guān)系，而是隨經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的提高呈現(xiàn)非線性的特征。

第二是金融支持與農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化之間關(guān)系的研究。張玉利的研究表明農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化與農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)支農(nóng)存在正相關(guān)關(guān)系。[2]隨著農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化、市場(chǎng)化程度的加快，農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)向市場(chǎng)化、規(guī)模化、產(chǎn)業(yè)化發(fā)展，農(nóng)村信貸需求擴(kuò)張，這要求提供多層次和多樣化的農(nóng)村金融信貸服務(wù)。[17]正規(guī)借貸對(duì)生產(chǎn)性消費(fèi)有積極的促進(jìn)作用，應(yīng)提升金融支農(nóng)力度，完善“線上+線下”的金融服務(wù)體系，為小農(nóng)戶和現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的發(fā)展提供積極支持。[18]王慧玲認(rèn)為普惠金融和農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化在促進(jìn)鄉(xiāng)村振興的目標(biāo)有內(nèi)在統(tǒng)一性。應(yīng)加快數(shù)字普惠金融建設(shè)，強(qiáng)化金融素質(zhì)教育，促進(jìn)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化和普惠金融的協(xié)調(diào)發(fā)展。[19]王彥認(rèn)為日本的金融支農(nóng)政策提高了日本的農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平和國際競(jìng)爭(zhēng)力，中國應(yīng)借鑒日本的經(jīng)驗(yàn)，促使金融服務(wù)于鄉(xiāng)村振興。[20]蔡鍵等的研究也表明信貸約束是農(nóng)戶擴(kuò)大經(jīng)營規(guī)模的主要制約因素。[21]

基于以上分析提出假說2：農(nóng)村普惠金融能夠解決農(nóng)戶的融資約束，促進(jìn)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化的發(fā)展。

第三是金融與創(chuàng)業(yè)行為之間關(guān)系的研究。國內(nèi)外學(xué)者的相關(guān)研究均表明融資約束會(huì)對(duì)創(chuàng)業(yè)產(chǎn)生負(fù)向影響。[22，23] Kapoor認(rèn)為數(shù)字普惠金融能夠促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展[24]，金融發(fā)展能夠合理有效的分配資源，緩解潛在創(chuàng)業(yè)流動(dòng)性約束并促進(jìn)創(chuàng)業(yè)。[25]馮大威等的研究表明數(shù)字普惠金融能夠顯著提高居民的創(chuàng)業(yè)效率，能提高創(chuàng)業(yè)者的雇員規(guī)模和收入。[26]黃益平等認(rèn)為農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化和金融數(shù)字化能夠解決高風(fēng)險(xiǎn)和高成本的農(nóng)村地區(qū)融資難、貸款貴的現(xiàn)象。[17]金融機(jī)構(gòu)可以通過龍頭企業(yè)解決農(nóng)戶信息不對(duì)稱，數(shù)字金融可利用大數(shù)據(jù)分析潛在客戶，這些搜表明數(shù)字普惠金融能夠增加農(nóng)村金融服務(wù)的有效供給，為農(nóng)戶農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化創(chuàng)業(yè)行為提供金融支持。

基于以上分析提出假說3：數(shù)字普惠金融能夠擴(kuò)大農(nóng)村居民金融服務(wù)的便利性與可得性，對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化有正向促進(jìn)作用。

相關(guān)學(xué)者的研究表明普惠金融能夠激發(fā)農(nóng)村居民的創(chuàng)業(yè)行為，對(duì)減少農(nóng)村地區(qū)貧困和促進(jìn)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化有積極的影響。但政府的政策傾斜和金融機(jī)構(gòu)盈利性相矛盾的特征，對(duì)農(nóng)村地區(qū)產(chǎn)生了融資約束?？梢灶A(yù)見，隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，金融服務(wù)的可得性與便利性會(huì)不斷提高。已有研究大多關(guān)注普惠金融在減貧、縮小收入差距和經(jīng)濟(jì)增長等方面的作用[16，27，28]，對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化的研究主要集中于傳統(tǒng)的財(cái)政支持農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化對(duì)農(nóng)民收入增長的貢獻(xiàn)[29]，對(duì)農(nóng)村普惠金融和數(shù)字普惠金融與農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化之間關(guān)系的關(guān)注相對(duì)不足，且較少將時(shí)空因素納入其中。本研究通過空間權(quán)重矩陣的構(gòu)建，實(shí)證分析農(nóng)村普惠金融對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化的空間效應(yīng)和溢出效應(yīng)。同時(shí)對(duì)農(nóng)村普惠金融和數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化影響的非線性關(guān)系進(jìn)行檢驗(yàn)。這對(duì)進(jìn)一步深化農(nóng)村普惠金融改革的方向，采取相關(guān)措施解決農(nóng)村金融的供給矛盾有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

二、普惠金融、農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化指標(biāo)體系選取和模型構(gòu)建

（一）指標(biāo)選取和數(shù)據(jù)來源

本文使用的數(shù)據(jù)中第一產(chǎn)業(yè)增加值和農(nóng)村人口數(shù)據(jù)來源于《中國農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》，金融機(jī)構(gòu)網(wǎng)點(diǎn)和從業(yè)人員來自中國區(qū)域金融運(yùn)行報(bào)告，金融機(jī)構(gòu)的存貸款等數(shù)據(jù)來自《中國金融年鑒》。農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化與控制變量的數(shù)據(jù)來自《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》或EPS數(shù)據(jù)庫（缺失數(shù)據(jù)運(yùn)用線性插值法或取鄰近年份的均值進(jìn)行補(bǔ)充）。本文基于熵值法計(jì)算各指標(biāo)的權(quán)重和綜合因子得分，得出各省各年份農(nóng)村普惠金融和農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化指數(shù)，避免了主觀臆斷帶來的偏差（見表1）。

1.因變量。農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化水平（ind）。本文借鑒張玉利[2]、曾令秋[30]等的研究，從產(chǎn)業(yè)機(jī)械化、產(chǎn)業(yè)集約化、產(chǎn)業(yè)規(guī)?；?、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)化四個(gè)方面構(gòu)建農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化的指標(biāo)體系。

2.核心自變量。農(nóng)村普惠金融發(fā)展指數(shù)（rur）。Beck[4]和Sarma[31]等選取滲透度、使用度和效用度三個(gè)維度構(gòu)建指標(biāo)衡量世界各國普惠金融的發(fā)展水平;張珩等人從普惠滲透度、普惠使用度、普惠效用度、普惠承受度四個(gè)維度對(duì)我國不同地區(qū)農(nóng)村普惠金融發(fā)展水平進(jìn)行比較。[32]沈麗用Dagum基尼系數(shù)分解法測(cè)度中國普惠金融的區(qū)域差異。[33]楊艷琳從滲透性、使用性、效用性、質(zhì)量性、承受性五個(gè)維度構(gòu)建農(nóng)村普惠金融指標(biāo)。[12]本文借鑒既有學(xué)者的研究主要從以下四個(gè)維度構(gòu)建農(nóng)村普惠金融的指標(biāo)。

3.控制變量。政府扶持力度（sur）：地方政府做好防洪防旱措施有利于農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化發(fā)展。[34]用地方財(cái)務(wù)用于農(nóng)林水事務(wù)的支出表征政府扶持力度，政府扶持力度越大代表地方政府對(duì)農(nóng)業(yè)越重視。

經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（gdp）：農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化隨經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的提高而變化，以人均GDP表征經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化的影響。第一產(chǎn)業(yè)平均受教育年限（edu）：一般而言，受教育水平越高，參與農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化的能力和意愿越強(qiáng)。借鑒陳釗，陸鳴等的研究[35]根據(jù)2012年《三次產(chǎn)業(yè)劃分》的規(guī)定，由相關(guān)產(chǎn)業(yè)按照勞動(dòng)人數(shù)加總得到各省農(nóng)林牧漁業(yè)的平均受教育年限。第一產(chǎn)業(yè)人力資本存量（hum）：第一產(chǎn)業(yè)人力資本存量為各省第一產(chǎn)業(yè)受教育年限×各省第一產(chǎn)業(yè)的勞動(dòng)力人數(shù)。[36]固定資產(chǎn)投資（inv）：農(nóng)業(yè)固定資產(chǎn)投資是農(nóng)村固定資產(chǎn)形成和農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)能力提升的重要資金來源，農(nóng)業(yè)固定資產(chǎn)投資不足會(huì)影響農(nóng)村地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)所需的資金。用第一產(chǎn)業(yè)固定資產(chǎn)投資表征投入對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化的影響。各變量的描述性統(tǒng)計(jì)如表2所示。

（二）空間計(jì)量模型構(gòu)建

在空間層面，由于資本、技術(shù)和資源的跨區(qū)域流動(dòng)，且流動(dòng)效率和距離成反比，這使得相鄰地區(qū)的生產(chǎn)活動(dòng)具有相似特征[16]，農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化和普惠金融發(fā)展情況可能存在空間上的關(guān)聯(lián)性。故從空間視角探究農(nóng)村普惠金融對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化的影響?？臻g面板回歸模型主要有空間滯后模型（SAR或SLM）、空間誤差模型（SEM） 、空間杜賓模型（SDM）、空間自相關(guān)模型（SAC）?？臻g滯后模型主要討論某一個(gè)變量在一個(gè)地區(qū)是否有溢出效應(yīng)，表明該地農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化的發(fā)展通過空間溢出效應(yīng)對(duì)其他地區(qū)的農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化產(chǎn)生影響，公式為：

其中ρ為空間自相關(guān)系數(shù)，反映了樣本觀測(cè)值中的空間依賴作用，即相鄰地區(qū)的wy對(duì)本地區(qū)因變量y的影響程度和方向，wij為空間權(quán)重矩陣，wijyij為因變量農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化的空間滯后，參數(shù)β反映了自變量對(duì)因變量的影響，ui與vi及εit分別代表區(qū)域效應(yīng)、時(shí)間效應(yīng)和誤差項(xiàng)?？臻g誤差模型主要研究某一個(gè)體的沖擊隨誤差項(xiàng)的空間效應(yīng)對(duì)相鄰個(gè)體的傳遞，其形式為：

公式中λ代表空間誤差自相關(guān)系數(shù)，反映了相鄰地區(qū)因變量對(duì)本地區(qū)因變量的影響程度和方向，wijεij為擾動(dòng)項(xiàng)的滯后項(xiàng)。空間杜賓模型同時(shí)考慮因變量和自變量的空間自相關(guān)，使自變量和誤差項(xiàng)的參數(shù)估計(jì)不會(huì)因?yàn)檫z漏空間變量的自相關(guān)性而受到影響，其數(shù)學(xué)表達(dá)公式為：

公式中wx表示解釋變量和控制變量的空間變量，x指代控制變量和解釋變量，θ和ρ均為待估計(jì)的參數(shù)，當(dāng)θ等于0時(shí)，空間杜賓模型退化為空間滯后模型，當(dāng)θ+β×ρ=0時(shí)，空間杜賓模型退化為空間誤差模型。廣義空間計(jì)量模型的形式如下：

公式4中W1ij和W2ij分別為具有內(nèi)生性的因變量空間滯后項(xiàng)和空間誤差滯后項(xiàng)的權(quán)重矩陣，借鑒王守坤等的研究采取簡化的方式取W1ij=W2ij[37]，表明二者雖然代表的空間效應(yīng)不同，但具有相同的邏輯。it代表特異誤差項(xiàng)，表明可能會(huì)產(chǎn)生空間效應(yīng)的不可觀測(cè)因素。為消除異方差的影響，對(duì)各變量對(duì)數(shù)處理后進(jìn)行實(shí)證分析。

三、普惠金融對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化影響的實(shí)證分析

（一）空間自相關(guān)性檢驗(yàn)

使用空間計(jì)量模型進(jìn)行實(shí)證分析，首先要對(duì)變量的空間自相關(guān)性進(jìn)行檢驗(yàn)，即農(nóng)村普惠金融和農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化的空間依賴性是否存在，若存在方可使用空間計(jì)量方法。構(gòu)建基于經(jīng)緯度的反距離地理空間權(quán)重矩陣wij，公式為：

公式中dij代表省份i和j基于經(jīng)緯度計(jì)算的某一個(gè)省份到中國其他29個(gè)?。ㄊ?、區(qū)）距離之和的算術(shù)平均值?；诜淳嚯x空間權(quán)重矩陣運(yùn)用stata16可計(jì)算出農(nóng)村普惠金融lnrur和農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化lnind 2006～2017的全局Morans I 。莫蘭指數(shù)的取值范圍為[-1，1]，大于0表明相鄰省份存在空間正相關(guān)，小于0相鄰省份空間負(fù)相關(guān)，等于0則呈現(xiàn)隨機(jī)分布。結(jié)果如表3所示：

檢驗(yàn)結(jié)果表明農(nóng)村普惠金融和農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化均具有顯著的空間自相關(guān)，且在1%的顯著性水平上正向聚集。這說明農(nóng)村普惠金融發(fā)展水平較高的省份之間相鄰，農(nóng)村普惠金融發(fā)展水平低的省份也呈現(xiàn)聚集性的特點(diǎn)，農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化也有相同的空間聚集性的特點(diǎn)。從變化趨勢(shì)來看農(nóng)村普惠金融呈現(xiàn)波動(dòng)下降的趨勢(shì)，表明其空間集聚效應(yīng)逐漸減弱，空間差異增大。這可能是由于經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高的地區(qū)會(huì)增加對(duì)普惠金融的財(cái)政和政策支持，解決小微企業(yè)融資困難的問題，而和經(jīng)濟(jì)水平較低的省份拉開差距。農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化的Morans I變化趨勢(shì)相對(duì)平穩(wěn)。

（二）空間面板回歸結(jié)果

1. 實(shí)證結(jié)果分析。選取2006～2017年的省際面板數(shù)據(jù)進(jìn)行空間計(jì)量分析，運(yùn)用極大似然法進(jìn)行估算。hausman檢驗(yàn)結(jié)果表明SAR、SEM、SDM均采取固定效應(yīng)模型。LR檢驗(yàn)的結(jié)果表明存在顯著的個(gè)體效應(yīng)和空間效應(yīng)，故采用雙向固定效應(yīng)模型進(jìn)行估計(jì)。出于回歸結(jié)果穩(wěn)健性的考慮，分別對(duì)基于經(jīng)濟(jì)距離空間權(quán)重（選取2006～2017的平均GDP構(gòu)建權(quán)重矩陣）、反距離空間權(quán)重矩陣的空間誤差、空間滯后、空間杜賓和廣義空間計(jì)量模型進(jìn)行回歸，結(jié)果如表4所示：

由表4可知，當(dāng)以經(jīng)濟(jì)距離權(quán)重矩陣和反距離空間權(quán)重矩陣進(jìn)行估計(jì)時(shí)，空間杜賓模型的ρ分別在10%和1%的水平上顯著，R2和Log likelihood的數(shù)值最大表明模型擬合效果好可信度高，同時(shí)LR和Wald檢驗(yàn)的結(jié)果表明空間杜賓模型不能退化為空間滯后模型或空間誤差模型。在不同模型和不同空間權(quán)重矩陣下，普惠金融對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化的影響均顯著為正，表明普惠金融能解決農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化規(guī)模生產(chǎn)的資金約束，推動(dòng)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化水平的提高，提升農(nóng)民收入，這符合普惠金融的發(fā)展目標(biāo)。政府扶持力度對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化的影響不顯著，這可能是由于農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化的發(fā)展和當(dāng)?shù)氐牡乩憝h(huán)境、氣候等因素密切相關(guān)。經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化的影響為正，可能因?yàn)榻?jīng)濟(jì)發(fā)展水平越高農(nóng)業(yè)資金投入越多。農(nóng)民受教育水平對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化的影響為正，但第一產(chǎn)業(yè)人力資本對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化的影響為負(fù)，這是因?yàn)槭芙逃皆礁?，開展農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化生產(chǎn)的能力越強(qiáng)。但第一產(chǎn)業(yè)人力資本較高的地區(qū)也有可能是由于農(nóng)村人口多，城鎮(zhèn)化率低，經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)，故這一影響為負(fù)。第一產(chǎn)業(yè)固定資產(chǎn)投資對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化的影響為正，表明第一產(chǎn)業(yè)固定資產(chǎn)投資越多，政府對(duì)地方農(nóng)業(yè)的投資支持力度越大，越有利于農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化水平的提高。

2. 影響因素的效應(yīng)評(píng)估。當(dāng)計(jì)量模型中含有滯后項(xiàng)時(shí)，解釋變量對(duì)被解釋變量的影響可分為直接效應(yīng)、間接效應(yīng)和總效應(yīng)，其中直接效應(yīng)為解釋變量對(duì)本地區(qū)造成的平均影響，間接效應(yīng)為解釋變量對(duì)其他地區(qū)造成的影響，總效應(yīng)為對(duì)所有地區(qū)造成的影響。Lesage的研究表明偏微分能夠解釋不同模型設(shè)定中變量變化的影響[38]，因此本研究運(yùn)用偏微分法進(jìn)一步求解各效應(yīng)的影響。根據(jù)前文的檢驗(yàn)結(jié)果以空間杜賓模型為主，分析在經(jīng)濟(jì)距離權(quán)重矩陣（Wa）、反距離空間權(quán)重矩陣（Wb）、鄰近權(quán)重矩陣（Wc）下各變量對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化的影響。

表5中的結(jié)果表明，主要解釋變量普惠金融對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化的影響在不同的權(quán)重下均為顯著的正向作用，在經(jīng)濟(jì)權(quán)重矩陣下，有顯著的正向溢出效應(yīng)，但在反距離權(quán)重矩陣和鄰近權(quán)重矩陣下，溢出效應(yīng)不明顯。具體為在經(jīng)濟(jì)權(quán)重矩陣下，普惠金融發(fā)展水平每提高1%，農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化提高0.175%，其他區(qū)域普惠金融水平提高1%，當(dāng)?shù)剞r(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化提高0.11%，這驗(yàn)證了假說2。結(jié)果表明政府采取政策措施，提高金融機(jī)構(gòu)服務(wù)農(nóng)村地區(qū)的積極性，擴(kuò)大金融服務(wù)覆蓋面，完善金融服務(wù)體系，提高金融服務(wù)質(zhì)量，有助于改善城鄉(xiāng)二元結(jié)構(gòu)，解決農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化企業(yè)的融資難問題。但普惠金融在地理和鄰近地區(qū)的溢出效應(yīng)有限，應(yīng)當(dāng)采取進(jìn)一步的金融激勵(lì)措施，發(fā)揮普惠金融的地區(qū)聯(lián)動(dòng)作用。地方政府財(cái)政支持對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化的影響在經(jīng)濟(jì)權(quán)重矩陣下，具有顯著的正向溢出效應(yīng)和總效應(yīng)，但其他影響不顯著。這可能是由于政府農(nóng)林水事務(wù)支出越多，該地區(qū)遭受自然災(zāi)害的可能性越大，而對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化的影響存在不確定性。經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化的影響較大，其中直接影響為正，間接影響大多不顯著，總效應(yīng)大部分為正。表明經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)本地區(qū)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化水平的提升有效，但對(duì)鄰近地區(qū)的輻射帶動(dòng)作用有限。農(nóng)民受教育水平對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化的影響最大，在經(jīng)濟(jì)、地理和鄰近權(quán)重矩陣下的直接效應(yīng)分別為0.394%、0.494%、0.537%，但空間溢出效應(yīng)和總效應(yīng)不顯著。這表明普惠金融往往對(duì)受教育水平較高的農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)行為有積極的促進(jìn)作用，這和何宗樾，宋旭光的研究一致。[39]第一產(chǎn)業(yè)人力資本存量對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化的影響均為負(fù)且顯著，和前文的結(jié)論相同。第一產(chǎn)業(yè)固定資產(chǎn)投資對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化的影響均為正。在經(jīng)濟(jì)權(quán)重矩陣下，當(dāng)?shù)氐谝划a(chǎn)業(yè)固定資產(chǎn)投資每增加1%，農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化提高0.03%。其他區(qū)域第一產(chǎn)業(yè)固定資產(chǎn)投資每提高1%，當(dāng)?shù)剞r(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化水平提高0.035%。

總體而言，農(nóng)村普惠金融對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化的影響只有在經(jīng)濟(jì)距離引起的空間特征上有正向空間溢出效應(yīng)，但地理上的輻射帶動(dòng)作用相對(duì)有限。這表明農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化集聚效應(yīng)不是發(fā)生在相鄰省份或地理距離較近的省份，而是發(fā)生在經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相近的省份之間。因此，應(yīng)當(dāng)注重鄰近地區(qū)普惠金融建設(shè)的聯(lián)動(dòng)作用，加強(qiáng)地理鄰近區(qū)域合作，發(fā)揮農(nóng)村普惠金融的正向空間溢出效應(yīng)。

（三）穩(wěn)健性和內(nèi)生性檢驗(yàn)

動(dòng)態(tài)空間面板模型在考慮農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化空間關(guān)聯(lián)性的同時(shí)，可以解決由遺漏變量所導(dǎo)致的內(nèi)生性問題和估計(jì)偏誤，結(jié)果更為真實(shí)可靠。因此，本研究基于經(jīng)濟(jì)距離權(quán)重矩陣、反距離空間權(quán)重矩陣和鄰近權(quán)重矩陣構(gòu)建動(dòng)態(tài)空間誤差和動(dòng)態(tài)空間杜賓模型考察普惠金融對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化的影響?；貧w結(jié)果如表6所示：

表6穩(wěn)健性檢驗(yàn)的結(jié)果表明加入因變量滯后期的動(dòng)態(tài)空間模型系數(shù)發(fā)生了較大的變化，顯著性也發(fā)生了變化。因變量的滯后項(xiàng)通過了顯著性檢驗(yàn)，且為正向促進(jìn)作用，表明靜態(tài)空間模型忽略了不可觀測(cè)因素而產(chǎn)生一定的偏差。動(dòng)態(tài)空間面板模型的R2也高于靜態(tài)空間面板模型，這驗(yàn)證了動(dòng)態(tài)空間面板模型的可靠性。因變量空間滯后項(xiàng)ρ在逆距離地理權(quán)重矩陣、經(jīng)濟(jì)權(quán)重矩陣和K階鄰近權(quán)重矩陣均顯著為正，表明各省農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化的促進(jìn)作用發(fā)生在具有共同邊界的省區(qū)以及地理鄰近經(jīng)濟(jì)鄰近的地區(qū)。主要解釋變量農(nóng)村普惠金融和控制變量的方向大都未發(fā)生變化，這驗(yàn)證了實(shí)證分析結(jié)果的穩(wěn)健性。

表7中的結(jié)果表明，農(nóng)村普惠金融對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化的長期效應(yīng)大于短期效應(yīng)。從短期來看，農(nóng)村普惠金融對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化的直接效應(yīng)和間接效應(yīng)均顯著為正，表明農(nóng)村普惠金融對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化水平的提高存在正向促進(jìn)作用，同時(shí)對(duì)鄰近省份存在正向空間溢出效應(yīng)。從長期來看農(nóng)村普惠金融對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化的正向促進(jìn)作用變大，但空間溢出效應(yīng)為負(fù)，表明存在著不可觀測(cè)的抑制作用。這種不可觀測(cè)的空間溢出效應(yīng)可以理解為農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化資源有限，各省的農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化企業(yè)存在競(jìng)爭(zhēng)機(jī)制，而呈現(xiàn)“此消彼長”的特點(diǎn)。

四、農(nóng)村普惠金融對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化影響的進(jìn)一步分析

數(shù)字經(jīng)濟(jì)和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展為農(nóng)村普惠金融的發(fā)展帶來新的契機(jī)，傳統(tǒng)的農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)和新興金融機(jī)構(gòu)難以兼顧經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益對(duì)農(nóng)村居民融資需求的滿足有限。數(shù)字普惠金融的發(fā)展能夠?yàn)槟切┍粋鹘y(tǒng)金融機(jī)構(gòu)排斥的弱勢(shì)群體提供金融服務(wù)。數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)行為的影響也不同于傳統(tǒng)的金融機(jī)構(gòu)。北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心基于螞蟻金服的數(shù)據(jù)編制了2011～2018年中國各行政層次的數(shù)字普惠金融表，主要從數(shù)字普惠金融覆蓋廣度、使用深度、數(shù)字化程度三個(gè)方面衡量。本研究選取北京大學(xué)金融研究中心公布的2011～2017年各省份數(shù)字普惠金融的發(fā)展水平作為主要解釋變量，并加入互聯(lián)網(wǎng)普及率（int），進(jìn)一步探討普惠金融對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化的非線性影響。門檻效應(yīng)的檢驗(yàn)結(jié)果表明數(shù)字普惠金融和農(nóng)村普惠金融對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化的影響存在三重門檻效應(yīng)，但可簡化為雙重門檻模型，這驗(yàn)證了假說1。

表8顯示，當(dāng)人均GDP低于28804元時(shí)，數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化的影響為負(fù)，無法滿足農(nóng)戶的借貸需求。當(dāng)人均GDP大于28804元時(shí)，數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化將產(chǎn)生較大的正向促進(jìn)作用，具體為1.071%，但這一促進(jìn)作用存在邊際效應(yīng)遞減的特點(diǎn)，這驗(yàn)證了理論假說3。農(nóng)村普惠金融對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化的影響和數(shù)字普惠金融的影響不同。具體表現(xiàn)為，當(dāng)人均GDP為26107元時(shí)，農(nóng)村普惠金融能夠促進(jìn)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化水平的提高。當(dāng)人均GDP處于26107元到40945元時(shí)，對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化的促進(jìn)作用不顯著。當(dāng)人均GDP高于40945元時(shí)，則為正向促進(jìn)作用。當(dāng)以數(shù)字普惠金融為主要解釋變量時(shí)，除第一產(chǎn)業(yè)固定資產(chǎn)投資外，各因素對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化均為正向促進(jìn)作用。當(dāng)以農(nóng)村普惠金融為主要解釋變量時(shí)，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、平均受教育水平和第一產(chǎn)業(yè)人力資本對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化均為正向促進(jìn)作用，第一產(chǎn)業(yè)人力資本為負(fù)向作用，農(nóng)林水事務(wù)支出、互聯(lián)網(wǎng)普及率對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化的影響不顯著，和前文空間計(jì)量模型的回歸結(jié)果一致。

五、結(jié)論與建議

本研究基于2006～2017年中國農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化和農(nóng)村普惠金融發(fā)展情況的測(cè)算，分別運(yùn)用空間計(jì)量模型和面板門檻模型，針對(duì)農(nóng)村普惠金融、數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化的影響進(jìn)行測(cè)算。并得出以下結(jié)論：第一，從空間溢出層面來說，農(nóng)村普惠金融對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化的促進(jìn)作用有限，直接效應(yīng)的作用比空間溢出效應(yīng)更為顯著。且空間溢出效應(yīng)在經(jīng)濟(jì)距離上發(fā)揮更大的作用，但地理輻射帶動(dòng)作用有限。動(dòng)態(tài)空間計(jì)量分析的結(jié)果表明，農(nóng)村普惠金融對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化不僅有直接的促進(jìn)作用，還具有顯著的正向空間溢出效應(yīng)。第二，從渠道層面來看，農(nóng)村普惠金融和農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化均呈現(xiàn)正向空間集聚的特征，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、農(nóng)民受教育水平的提高以及農(nóng)業(yè)固定資產(chǎn)投資的增加等因素均有利于農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化水平的提高。其中第一產(chǎn)業(yè)固定資產(chǎn)投資具有顯著的正向直接效應(yīng)和空間溢出效應(yīng)，表明農(nóng)業(yè)投入對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)出起著至關(guān)重要的作用。第三，數(shù)字普惠金融和農(nóng)村普惠金融對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化的影響具有非線性的特征，且二者對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化的影響具有互補(bǔ)性。

基于以上結(jié)論，得出如下政策啟示：應(yīng)根據(jù)各省經(jīng)濟(jì)發(fā)展的不同階段以及不同農(nóng)戶和農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化企業(yè)的需求，因地制宜地提供全方位的金融服務(wù)。優(yōu)化金融資源配置，運(yùn)用數(shù)字化技術(shù)提高金融資源的使用效率。對(duì)于農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化水平較高的企業(yè)，可運(yùn)用傳統(tǒng)的金融機(jī)構(gòu)獲得金融服務(wù)。借助國家“新基建、新消費(fèi)”的契機(jī)，支持?jǐn)?shù)據(jù)分析的軟硬件設(shè)施建設(shè)，為數(shù)字金融發(fā)展提供良好的外部環(huán)境。將數(shù)字金融納入征信體系。對(duì)于小農(nóng)戶和小微企業(yè)可將傳統(tǒng)的金融機(jī)構(gòu)和數(shù)字普惠金融相結(jié)合，解決好傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)貸款給小微企業(yè)和農(nóng)戶的規(guī)模不經(jīng)濟(jì)問題。鑒于當(dāng)前農(nóng)村金融風(fēng)險(xiǎn)高、不確定性強(qiáng)的特點(diǎn)。適當(dāng)推進(jìn)農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)的市場(chǎng)化，讓市場(chǎng)在農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)資源配置中發(fā)揮決定性作用，解決好農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化企業(yè)“貸款難、貸款貴”的問題。

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Research on the Impact of Rural Inclusive Finance on Agricultural Industrialization

ZHANG Cheng，HONG Zheng，WANG Lin

（College of Economics， Nankai University， Tianjin 300071，China;College of Economics， Jiangxi University of

Finance and Economics， Nanchang， Jiangxi 330013， China; College of History， Culture and Tourism，

Guangxi Normal University， Guilin， Guangxi 541001，China）

Abstract：Based on the analysis of the impact path of Inclusive Finance on agricultural industrialization， this paper uses the panel data of China's 30 provincial administrative regions from 2006 to 2017 to evaluate the development level of rural Inclusive Finance and agricultural industrialization in multiple dimensions. The results show that rural inclusive finance has a significant spatial spillover effect on the improvement of agricultural industrialization， and the level of economic development， the number of years of education in the primary industry， and agricultural fixed asset investment have a positive role in promoting the level of agricultural industrialization.The impact of rural inclusive finance on agricultural industrialization coexists in direct and indirect channels under different weight matrices， and it has a characteristic of increasing marginal effects as the level of economic development increases. The impact of digital financial inclusion on agricultural industrialization shows a trend of diminishing marginal effects.

Key words：rural inclusive finance;agricultural industrialization;spatial effect;threshold effect

責(zé)任編輯：吳錦丹

收稿日期：2020-08-29

基金項(xiàng)目：國家社會(huì)科學(xué)基金一般項(xiàng)目“鄉(xiāng)村振興背景下西部民族地區(qū)農(nóng)村傳統(tǒng)公共文化空間生產(chǎn)研究”（19BMZ068）;江西省研究生創(chuàng)新專項(xiàng)資金項(xiàng)目“貿(mào)易保護(hù)主義對(duì)我國農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化的影響研究”（YC2019-B082）。

作者簡介：章成（1988—），男，安徽銅陵人，南開大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院博士研究生，研究方向?yàn)橹贫扰c經(jīng)濟(jì)增長;洪錚（1993—）（通訊作者），女，河南鄧州人，江西財(cái)經(jīng)大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院博士研究生，研究方向?yàn)檗r(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化;王林（1976—），女，廣西桂林人，博士，廣西師范大學(xué)歷史文化與旅游學(xué)院教授，研究方向?yàn)猷l(xiāng)村振興。