數(shù)字普惠金融、家庭借貸對農(nóng)戶林業(yè)收入的影響研究*

陳燦，高建中，李善美，徐紹杰，巫福斌

(西北農(nóng)林科技大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，陜西 楊陵712100)

普惠金融的概念最早是由聯(lián)合國在2005年“國際小額信貸年”提出的，2013年黨中央在中共十八屆三中全會(huì)上正式提出要發(fā)展普惠金融。2016年杭州G20峰會(huì)討論通過了普惠金融一系列的指引性文件；2020年《中國金融科技和數(shù)字普惠金融發(fā)展報(bào)告》指出，在數(shù)字技術(shù)的廣泛應(yīng)用下，金融科技企業(yè)的賦能推動(dòng)了數(shù)字普惠金融實(shí)踐日益豐富；2021年中央一號文件提出要發(fā)展智慧農(nóng)業(yè)、建立農(nóng)業(yè)農(nóng)村大數(shù)據(jù)體系、加快農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化、鞏固脫貧攻堅(jiān)成果，推動(dòng)鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略穩(wěn)步實(shí)施。對于農(nóng)村地區(qū)和一些貧困群體來說，普惠金融的發(fā)展使得他們也能享受到相應(yīng)的金融產(chǎn)品和服務(wù)，有效緩解了農(nóng)村地區(qū)的貧困問題。金融的發(fā)展不僅能夠使貧困群體獲得金融資源從而擺脫貧困[1]，也有利于促進(jìn)地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長[2]。數(shù)字普惠金融區(qū)別于傳統(tǒng)金融之處在于數(shù)字普惠金融能夠擴(kuò)大金融覆蓋面，提高金融資源分配效率，改善經(jīng)濟(jì)前景[3]。作為金融體系的重要組成部分，數(shù)字普惠金融的推廣提高了農(nóng)村金融服務(wù)的質(zhì)量[4]，促進(jìn)了農(nóng)村金融體系的改革和完善[5]，緩解了融資約束，鼓勵(lì)農(nóng)戶進(jìn)行創(chuàng)業(yè)[6-7]，促進(jìn)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化水平，提升農(nóng)村居民收入[8-9]。但已有研究中，大多數(shù)學(xué)者的研究重心偏向于數(shù)字普惠金融對農(nóng)業(yè)收入的影響，對于林業(yè)收入影響的研究較少。林業(yè)作為弱質(zhì)產(chǎn)業(yè)，金融體系對于林業(yè)產(chǎn)業(yè)支持的力度較弱，森林保險(xiǎn)配套措施不夠完善，林權(quán)抵押貸款困難，缺少專門的林業(yè)金融機(jī)構(gòu)[10-11]。數(shù)字普惠金融正好能解決林業(yè)發(fā)展中出現(xiàn)的這些瓶頸問題，幫助林農(nóng)緩解林業(yè)生產(chǎn)中的資金困難問題，從而增加農(nóng)戶的林業(yè)收入。因此，利用2018年陜西省、湖南省、遼寧省和福建省4省的集體林權(quán)制度改革監(jiān)測農(nóng)戶數(shù)據(jù)庫和2018年北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)(PKU-DFIIC)數(shù)據(jù)庫，運(yùn)用OLS回歸和分位數(shù)回歸相結(jié)合的方法，探究數(shù)字普惠金融對農(nóng)戶林業(yè)收入的影響以及不同收入水平下的影響差異，進(jìn)一步探究家庭借貸在數(shù)字普惠金融影響農(nóng)戶林業(yè)收入中的中介效應(yīng)；從而豐富數(shù)字普惠金融、家庭借貸以及農(nóng)戶林業(yè)收入之間的理論研究，為數(shù)字普惠金融在提高林農(nóng)收入方面提出相應(yīng)的政策建議，為林業(yè)發(fā)展獲得更多的金融支持蓄力。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 理論假設(shè)

數(shù)字普惠金融助力鄉(xiāng)村振興最有效的途徑就是增加農(nóng)戶收入，減緩貧困。一方面，數(shù)字普惠金融降低了金融服務(wù)成本，解決了農(nóng)村貧困地區(qū)金融服務(wù)缺失的問題，直接促進(jìn)了農(nóng)民的收入，縮小了城鄉(xiāng)收入差距[12]。另一方面，數(shù)字普惠金融的發(fā)展還會(huì)影響林業(yè)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)資金投入[13]，緩解林農(nóng)的信貸約束[14]，從而增加農(nóng)戶的林業(yè)收入。

數(shù)字普惠金融對于農(nóng)戶林業(yè)收入增加的促進(jìn)作用主要表現(xiàn)在數(shù)字普惠金融的覆蓋廣度、使用深度和數(shù)字化程度3個(gè)方面，不僅可以降低金融服務(wù)的門檻，還可以提供多方面的服務(wù)，緩解融資約束，提高交易的便捷性[15]。

數(shù)字普惠金融的增收減貧作用存在一定的異質(zhì)性。不同經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平下，數(shù)字普惠金融的減貧效果都存在差異性[16-17]。數(shù)字普惠金融對不同林業(yè)收入水平農(nóng)戶林業(yè)收入的影響也存在差異性。一方面是低收入水平農(nóng)戶在進(jìn)行林業(yè)生產(chǎn)時(shí)，可投入的資源相較于高收入水平農(nóng)戶較少。另一方面是相對于高收入農(nóng)戶而言，低收入水平農(nóng)戶更多可能會(huì)將收入進(jìn)行儲(chǔ)蓄而非進(jìn)行林業(yè)投資從而擴(kuò)大生產(chǎn)規(guī)模[18]。

農(nóng)戶家庭借貸包括正規(guī)金融借貸(主要包括銀行貸款、信用社貸款、小額信貸、林權(quán)抵押貸款等)和非正規(guī)金融借貸(指傳統(tǒng)私人借貸和民間借貸等)。相較于傳統(tǒng)金融體系，數(shù)字普惠金融是基于數(shù)字技術(shù)實(shí)現(xiàn)的新型金融模式，有學(xué)者從私人借貸市場的供給端和需求端分析得出數(shù)字普惠金融降低了私人借貸的可獲得性，加強(qiáng)了私人借貸的約束[19]。隨著數(shù)字普惠金融的發(fā)展和應(yīng)用，逐漸打破了傳統(tǒng)借貸的局限性，拓寬了農(nóng)村居民獲得資金的渠道，能夠有效緩解居民的信貸約束[20-21]?；ヂ?lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展也促進(jìn)了越來越多的網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)在農(nóng)村地區(qū)的推廣[22-23]，對于網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)的監(jiān)管[24]以及一些涉農(nóng)網(wǎng)貸平臺(tái)的優(yōu)化完善[25]，使得數(shù)字普惠金融在農(nóng)民借貸方面發(fā)揮越來越重要的作用。

因此，提出4個(gè)假設(shè)：

H1：數(shù)字普惠金融能夠促進(jìn)農(nóng)戶林業(yè)收入的增加

H2：數(shù)字普惠金融對于農(nóng)戶林業(yè)收入增加的促進(jìn)作用具有穩(wěn)健性

H3：數(shù)字普惠金融對于中高收入農(nóng)戶林業(yè)收入的影響大于低收入農(nóng)戶

H4：數(shù)字普惠金融通過緩解農(nóng)戶正規(guī)金融機(jī)構(gòu)信貸約束來促進(jìn)農(nóng)戶林業(yè)收入增加

1.2 變量選取

收入效應(yīng)是數(shù)字普惠金融效果評價(jià)中最直觀的個(gè)體績效。選取農(nóng)戶林業(yè)收入(Y)為被解釋變量，該變量的衡量指標(biāo)為農(nóng)戶家庭林業(yè)總收入，由林業(yè)經(jīng)營性收入(包括用材林收入、竹林收入、經(jīng)濟(jì)林收入、林下經(jīng)濟(jì)收入和涉林打工收入)、財(cái)產(chǎn)性收入(包括林地流轉(zhuǎn)收入)和轉(zhuǎn)移性收入(包括各種林業(yè)補(bǔ)貼)3部分組成。參照已有研究[26]，利用分位數(shù)回歸探討數(shù)字普惠金融對不同收入水平的影響，收入水平選取0.25、0.50和0.75這3個(gè)分位點(diǎn)，其中0.25分位表示低收入水平，0.50分位表示中等收入水平，0.75分位表示高收入水平。

根據(jù)研究目的，數(shù)字普惠金融指標(biāo)選取了數(shù)字普惠金融總指數(shù)(X1)、數(shù)字普惠金融覆蓋廣度(X2)、使用深度(X3)和數(shù)字化程度(X4)4個(gè)指標(biāo)，其中數(shù)字普惠金融總指數(shù)(X1)為核心解釋變量。北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心和螞蟻金服集團(tuán)組成的聯(lián)合課題組負(fù)責(zé)編制的北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)為反映中國數(shù)字普惠金融發(fā)展演變趨勢提供了一套較為可信的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)[27]。考慮數(shù)據(jù)的可獲性，選取數(shù)字普惠金融總指數(shù)為核心解釋變量。

為了保證研究結(jié)果的穩(wěn)健性，根據(jù)數(shù)字普惠金融指標(biāo)體系(表1)[27]，引入數(shù)字普惠金融覆蓋廣度、使用深度和數(shù)字化程度3個(gè)細(xì)分指標(biāo)。

表1 數(shù)字普惠金融指標(biāo)體系Table 1 Index system of digital financial inclusion

影響農(nóng)戶林業(yè)收入的因素還包括農(nóng)戶的家庭特征[28-30]。因此，在家庭成員特征方面，選取家庭成員平均年齡(CV1)、最高受教育程度(CV2)、村干部任職情況(CV3)以及林業(yè)培訓(xùn)情況(CV4)4個(gè)指標(biāo)；在家庭資源稟賦方面，選取勞動(dòng)力數(shù)量(CV5)、家庭林地塊數(shù)(CV6)和家庭林地面積(CV7)3個(gè)指標(biāo)。

同時(shí)，為了進(jìn)一步分析數(shù)字普惠金融對農(nóng)戶林業(yè)收入的影響，在正規(guī)金融機(jī)構(gòu)借貸渠道中，選取銀行貸款(M1)、信用社貸款(M2)、小額信貸金額(M3)、小額信貸(M4)和林權(quán)抵押貸款(M5)作為中介變量，分析數(shù)字普惠金融對農(nóng)戶林業(yè)收入的影響機(jī)制[21，31-32]。各變量含義如表2所示。

表2 變量含義Table 2 Variable meanings

1.3 數(shù)據(jù)來源

所有變量的數(shù)據(jù)均來源于2018年國家林業(yè)和草原局經(jīng)濟(jì)發(fā)展研究中心林改監(jiān)測數(shù)據(jù)庫以及北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)數(shù)據(jù)庫(PKU-DFIIC)。

為了獲取農(nóng)戶林業(yè)收入、家庭成員特征、家庭資源稟賦以及家庭借貸的數(shù)據(jù)，課題組在2018年7—8月開展集體林權(quán)制度改革監(jiān)測調(diào)查活動(dòng)。選取處于西北地區(qū)的陜西省、華中地區(qū)的湖南省、東北地區(qū)的遼寧省以及東南地區(qū)的福建省作為研究區(qū)域，選取的這4個(gè)省份都是集體林區(qū)的重要省份，對于研究集體林區(qū)農(nóng)戶的林業(yè)收入具有一定的代表性意義。綜合考慮各個(gè)省份的地域差異性和經(jīng)濟(jì)發(fā)展不均衡性，從這4個(gè)省隨機(jī)選取10個(gè)縣(市、區(qū))作為樣本縣，每個(gè)縣(市、區(qū))隨機(jī)選取50個(gè)樣本農(nóng)戶進(jìn)行問卷調(diào)查，共得到2000份農(nóng)戶調(diào)查數(shù)據(jù)。

為了與農(nóng)戶調(diào)查數(shù)據(jù)相匹配，在2018年數(shù)字普惠金融縣域數(shù)據(jù)庫里，選取陜西、湖南、遼寧和福建這4省中與林權(quán)制度改革監(jiān)測農(nóng)戶數(shù)據(jù)相匹配的40個(gè)縣域數(shù)據(jù)，將這40份數(shù)字普惠金融數(shù)據(jù)與農(nóng)戶調(diào)查數(shù)據(jù)按照縣域一一進(jìn)行匹配合并，共得到2000份有效數(shù)據(jù)(表3)。

表3 樣本的區(qū)域分布Table 3 Area distribution of sample

1.4 數(shù)據(jù)處理

學(xué)者在測算以及合成數(shù)字普惠金融指數(shù)時(shí)運(yùn)用了指標(biāo)無量綱化方法和層次分析法[27]。對表1中的各個(gè)三級指標(biāo)進(jìn)行無量綱化處理，通過變異系數(shù)法確定各個(gè)三級指標(biāo)對二級指標(biāo)的權(quán)重，進(jìn)而通過層次分析法逐層算術(shù)加權(quán)平均求得數(shù)字普惠金融覆蓋廣度、使用深度以及數(shù)字化程度3個(gè)二級指標(biāo)的指數(shù)，再按照同樣的方法合成數(shù)字普惠金融的總指數(shù)。北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)數(shù)據(jù)庫(PKU-DFIIC)已通過上述方法測算出數(shù)字普惠金融各指標(biāo)的指數(shù)，所以構(gòu)建模型時(shí)直接使用從數(shù)據(jù)庫中獲取的相應(yīng)數(shù)據(jù)。

1.4.1 采用最小二乘模型(OLS)估算數(shù)字普惠金融對農(nóng)戶林業(yè)收入的影響

回歸分析中為了降低樣本異方差程度，減少變量波動(dòng)，與其他變量波動(dòng)相適應(yīng)，對農(nóng)戶林業(yè)收入、普惠金融總指數(shù)、覆蓋廣度、使用深度、數(shù)字化程度、銀行貸款、信用社貸款、小額信貸金額等變量進(jìn)行對數(shù)處理，使數(shù)據(jù)更加平滑。根據(jù)被解釋變量農(nóng)戶的林業(yè)收入為連續(xù)變量這一基本特征，采用最小二乘模型(OLS)研究數(shù)字普惠金融對農(nóng)戶林業(yè)收入的影響。

lnY=α0+α1lnXn+∑αmCVm+ε

⑴

式中Y表示農(nóng)戶林業(yè)收入；Xn表示第n個(gè)數(shù)字普惠金融指數(shù)；CVm表示第m個(gè)控制變量；ε為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)；n=1，2，……，4；m=1，2，……，7。

為了研究家庭成員特征和家庭資源稟賦對農(nóng)戶林業(yè)收入的影響，在公式⑴中僅引入控制變量構(gòu)建模型⑴作為基礎(chǔ)模型；為研究數(shù)字普惠金融對農(nóng)戶林業(yè)收入的影響，在模型⑴控制變量不變的基礎(chǔ)上再引入核心自變量數(shù)字普惠金融總指數(shù)構(gòu)建模型⑵；由于普惠金融總指數(shù)是由數(shù)字普惠金融覆蓋廣度、使用深度以及數(shù)字化程度測算合成，為檢驗(yàn)數(shù)字普惠金融對農(nóng)戶林業(yè)收入的影響是否具有穩(wěn)健性，在模型⑴的基礎(chǔ)上分別引入覆蓋廣度(X2)、使用深度(X3)和數(shù)字化程度(X4)3個(gè)指標(biāo)，分別構(gòu)建模型⑶、模型⑷和模型⑸，分別從這3個(gè)維度對農(nóng)戶林業(yè)收入進(jìn)行OLS回歸分析。

1.4.2 采用分位數(shù)回歸法估算不同收入水平下數(shù)字普惠金融對農(nóng)戶林業(yè)收入的影響作用

OLS回歸只能估計(jì)解釋變量對被解釋變量條件分布均值的影響，而分位數(shù)回歸能夠克服因變量條件分布均值回歸上的不足，分析不同分位數(shù)條件下解釋變量對被解釋變量的作用機(jī)制[33]。因此，在控制家庭成員特征變量和家庭資源稟賦特征變量后，采用分位數(shù)回歸的方法研究不同收入水平下數(shù)字普惠金融對農(nóng)戶林業(yè)收入的影響作用。

⑵

式中x1i表示第i個(gè)農(nóng)戶的數(shù)字普惠金融總指數(shù)；q為分位數(shù)點(diǎn)(0

1.4.3 采用依次回歸法檢驗(yàn)中介變量在數(shù)字普惠金融影響農(nóng)戶林業(yè)收入的中介效應(yīng)

依次回歸法是檢驗(yàn)中介效應(yīng)最簡單的方法，同時(shí)這種檢驗(yàn)的第一類錯(cuò)誤率(棄真)很小，一般都低于5%的顯著性水平。數(shù)字普惠金融對農(nóng)戶林業(yè)收入的作用機(jī)制可以用中介效應(yīng)來論證。因此，采用文獻(xiàn)[34]的依次回歸法檢驗(yàn)中介變量在數(shù)字普惠金融對農(nóng)戶林業(yè)收入影響作用中的中介效應(yīng)。

Y=cX1+e1

⑶

Mp=aX1+e2

⑷

⑸

式中Y表示農(nóng)戶林業(yè)收入；X1表示數(shù)字普惠金融總指數(shù)；Mp表示第p個(gè)中介變量，p=1，2，……，5；c是數(shù)字普惠金融總指數(shù)對農(nóng)戶林業(yè)收入產(chǎn)生的總效應(yīng)，即模型⑵中數(shù)字普惠金融總指數(shù)(X1)的系數(shù)；a是數(shù)字普惠金融總指數(shù)對中介變量M產(chǎn)生的效應(yīng)；c′表示控制了中介變量后，數(shù)字普惠金融總指數(shù)對農(nóng)戶林業(yè)收入產(chǎn)生的直接效應(yīng)；b表示控制了數(shù)字普惠金融總指數(shù)后，中介變量對農(nóng)戶林業(yè)收入產(chǎn)生的效應(yīng)；e1、e2和e3分別表示公式⑶、公式⑷、公式⑸的殘差項(xiàng)。

為了研究數(shù)字普惠金融對家庭借貸的影響，在公式⑷的基礎(chǔ)上引入數(shù)字普惠金融總指數(shù)(X1)構(gòu)建了4個(gè)模型，分別探討數(shù)字普惠金融對銀行貸款(M1)、信用社貸款(M2)、小額信貸(M4)和林權(quán)抵押貸款(M5)的作用。為了研究家庭借貸對農(nóng)戶林業(yè)收入的影響，在公式⑸的基礎(chǔ)上引入數(shù)字普惠金融總指數(shù)(X1)，引入中介變量小額信貸(M4)構(gòu)建模型⑹，引入中介變量小額信貸金額(M3)構(gòu)建模型⑺。

2 結(jié)果與分析

樣本數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示(表4)，陜西、湖南、遼寧和福建4省份農(nóng)戶家庭成員的平均年齡(CV1)偏大，整體受教育程度(CV2)偏低，林業(yè)技能培訓(xùn)(CV4)較為缺乏，勞動(dòng)力數(shù)量(CV5)偏低，林地面積(CV6)較小，林地塊數(shù)(CV7)較少，農(nóng)戶家庭借貸行為以及借貸金額較少。運(yùn)用STATA 16.0進(jìn)行回歸分析，并對自變量進(jìn)行多重共線性檢驗(yàn)(VIF)，結(jié)果表明自變量之間不存在明顯的多重共線性。

表4 變量描述性統(tǒng)計(jì)Table 4 Variable descriptive statistics

2.1 數(shù)字普惠金融對農(nóng)戶林業(yè)收入具有促進(jìn)作用

數(shù)字普惠金融對林業(yè)收入的影響回歸結(jié)果(表5)顯示，數(shù)字普惠金融總指數(shù)(X1)顯著正向影響農(nóng)戶的林業(yè)收入(Y)，說明數(shù)字普惠金融的發(fā)展對于農(nóng)戶林業(yè)收入的增加有較強(qiáng)的促進(jìn)作用。原因可能是：數(shù)字普惠金融在農(nóng)村地區(qū)的應(yīng)用，為農(nóng)戶資金借貸提供了便捷性和高效性，拓寬了農(nóng)戶獲得林業(yè)生產(chǎn)資金的渠道，降低了資金獲得以及交易的成本[35]。與此同時(shí)，數(shù)字普惠金融覆蓋廣度(X2)、使用深度(X3)和數(shù)字化程度(X4)都在1%的水平下顯著地正向影響了農(nóng)戶林業(yè)收入。其中，數(shù)字化程度對于增加林業(yè)收入的影響最大，說明數(shù)字普惠金融對于增加農(nóng)戶林業(yè)收入來說，移動(dòng)化、實(shí)惠化、信用化、便利化起到了更為重要的作用。對于農(nóng)村地區(qū)的居民而言，生活水平和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相對于城鎮(zhèn)居民較弱，而數(shù)字金融的普惠性為大多數(shù)農(nóng)戶帶來了福利，大大增加了林業(yè)生產(chǎn)的可能性，也促進(jìn)了農(nóng)戶擴(kuò)大林業(yè)生產(chǎn)規(guī)模的意愿，同時(shí)還為引導(dǎo)農(nóng)戶進(jìn)行多元化林業(yè)生產(chǎn)消除了資金上的顧慮[36]。因此，數(shù)字普惠金融的發(fā)展為農(nóng)戶進(jìn)行林業(yè)生產(chǎn)提供了資金保障，有利于激發(fā)農(nóng)戶從事林業(yè)生產(chǎn)的積極性，很大程度上促進(jìn)了農(nóng)村地區(qū)林業(yè)經(jīng)濟(jì)增長，保護(hù)了林業(yè)這類弱質(zhì)性產(chǎn)業(yè)發(fā)展。同時(shí)，也通過增加農(nóng)戶收入加快當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展[8-9]。

表5 OLS模型回歸結(jié)果Table 5 OLS model regression results

2.2 不同收入水平下數(shù)字普惠金融對林業(yè)收入的影響存在差異

對于低收入水平農(nóng)戶而言，數(shù)字普惠金融的發(fā)展對于林業(yè)收入增加的促進(jìn)作用不顯著(表6)。原因可能是，對于低收入水平農(nóng)戶而言，自身特征對于資金需求的局限性抑制了他們的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)[37]。因而數(shù)字普惠金融的發(fā)展對于他們的影響并不大，很難需要通過金融借貸實(shí)現(xiàn)擴(kuò)張規(guī)模的林業(yè)生產(chǎn)。而數(shù)字普惠金融對中等收入水平農(nóng)戶和高收入水平農(nóng)戶林業(yè)收入的增加具有顯著的正向影響。原因可能是中等收入群體和高收入群體自身資源豐厚[38]，對互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的使用也較為廣泛，獲得數(shù)字普惠金融服務(wù)的渠道也更廣。由此說明數(shù)字普惠金融對林業(yè)收入的增加作用在不同收入水平下存在差異性。因此，為了平衡這種現(xiàn)象，在發(fā)展數(shù)字普惠金融的同時(shí)要更加關(guān)注低收入群體，增強(qiáng)數(shù)字金融的普惠性，增加低收入群體也能獲得相應(yīng)的金融服務(wù)的機(jī)會(huì)，推動(dòng)低收入群體在林業(yè)生產(chǎn)過程中實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定增收。

表6 數(shù)字普惠金融與不同收入水平農(nóng)戶林業(yè)收入回歸結(jié)果Table 6 Regression results of digital financial inclusion and forestry income of farmers in different income levels

2.3 數(shù)字普惠金融促進(jìn)家庭借貸進(jìn)而促進(jìn)農(nóng)戶林業(yè)收入

數(shù)字普惠金融對農(nóng)戶家庭借貸有顯著的正向影響(表7)，這與數(shù)字普惠金融的發(fā)展促進(jìn)了農(nóng)村居民家庭借貸行為的發(fā)生，幫助農(nóng)戶獲得更多的資金的觀點(diǎn)一致[39]。家庭借貸行為主要體現(xiàn)在銀行貸款(M1)、信用社貸款(M2)、小額信貸(M4)以及林權(quán)抵押貸款(M5)。數(shù)字普惠金融促進(jìn)銀行貸款表現(xiàn)在能夠有效提高信貸資源配置效率，降低銀行貸款利率[40-41]；數(shù)字普惠金融與傳統(tǒng)金融市場的競爭能夠降低農(nóng)村信用社信貸風(fēng)險(xiǎn)，從而促進(jìn)信用社貸款[42]；數(shù)字普惠金融的發(fā)展有利于推進(jìn)網(wǎng)絡(luò)小額信貸行業(yè)的制度建設(shè)，標(biāo)準(zhǔn)化程序并規(guī)范其運(yùn)行[43]；作為金融領(lǐng)域的創(chuàng)新型工具，數(shù)字普惠金融與林業(yè)的融合，為林業(yè)發(fā)展提供了一定的融資技術(shù)支撐，更有利地保障了融資安全，降低融資風(fēng)險(xiǎn)，為林權(quán)抵押貸款的發(fā)展提供了有力保障[36]。

表7 數(shù)字普惠金融與家庭借貸以及家庭借貸與農(nóng)戶林業(yè)收入的回歸結(jié)果Table 7 Regression results of digital financial inclusion and household credit and household credit and farmers’forestry income

同時(shí)，獲得小額信貸的農(nóng)戶林業(yè)收入也會(huì)有所提高(表7)，并且獲得小額信貸的金額(M3)越多，林業(yè)收入也會(huì)隨之增加。

綜上所述，數(shù)字普惠金融的實(shí)施能夠有效緩解農(nóng)戶的信貸約束，滿足農(nóng)戶進(jìn)行林業(yè)生產(chǎn)的資金需求，從而提高農(nóng)戶的林業(yè)收入。

3 結(jié)論與建議

3.1 結(jié)論

數(shù)字普惠金融在農(nóng)村地區(qū)的應(yīng)用拓寬了農(nóng)戶獲取資金的渠道，是在傳統(tǒng)金融服務(wù)基礎(chǔ)上的升級應(yīng)用。數(shù)字普惠金融的發(fā)展為農(nóng)戶提供了可得的金融服務(wù)，降低了資金借貸的門檻，緩解了農(nóng)戶開展生產(chǎn)活動(dòng)的借貸約束，使農(nóng)戶更容易通過銀行貸款、信用社貸款、小額信貸以及林權(quán)抵押貸款等正規(guī)機(jī)構(gòu)貸款獲得足夠的資金投入林業(yè)生產(chǎn)，從而提升農(nóng)戶的林業(yè)收入。除此之外，不同林業(yè)收入水平下，數(shù)字普惠金融對于農(nóng)戶林業(yè)收入增加的促進(jìn)作用存在差異性，在高林業(yè)收入水平的農(nóng)戶中促進(jìn)作用更為明顯，在低收入水平的農(nóng)戶中促進(jìn)作用不顯著。但數(shù)字普惠金融在發(fā)展過程中會(huì)受到農(nóng)戶自身金融素養(yǎng)的影響；農(nóng)村地區(qū)老齡化嚴(yán)重，勞動(dòng)力素質(zhì)不高會(huì)直接影響農(nóng)戶從事林業(yè)的能力；林地細(xì)碎化以及專業(yè)林業(yè)培訓(xùn)的缺乏也在一定程度上制約著林業(yè)發(fā)展，對于數(shù)字普惠金融促進(jìn)林農(nóng)收入存在一定的阻礙作用。

3.2 建議

為了更好地發(fā)揮數(shù)字普惠金融的作用，提出3點(diǎn)建議：

第一，在鄉(xiāng)鎮(zhèn)及村組織內(nèi)部成立專門的金融服務(wù)部門或金融服務(wù)小組。加強(qiáng)數(shù)字普惠金融的宣傳以及知識(shí)普及，提高農(nóng)戶的金融素養(yǎng)和金融意識(shí)，充分發(fā)揮數(shù)字金融促進(jìn)民生的作用，使得農(nóng)村地區(qū)也能緊跟數(shù)字科技的腳步，讓大多數(shù)的農(nóng)戶享受更加便捷的金融服務(wù)[39]。以此完善數(shù)字普惠金融的制度體系和監(jiān)管體系，強(qiáng)化數(shù)字普惠金融的服務(wù)體系，提高服務(wù)的效率和質(zhì)量，使得數(shù)字普惠金融能夠惠及絕大多數(shù)農(nóng)戶。

第二，針對不同收入群體制定不同的服務(wù)方針和策略。為低收入農(nóng)戶開啟綠色通道服務(wù)，降低低收入農(nóng)戶群體進(jìn)行數(shù)字金融借貸的門檻，并提供面對面的咨詢辦理服務(wù)，提高低收入農(nóng)戶群體對于數(shù)字金融借貸的可得性；在中高收入農(nóng)戶群體中推廣互聯(lián)網(wǎng)金融創(chuàng)新服務(wù)，逐步實(shí)現(xiàn)金融服務(wù)網(wǎng)絡(luò)化，簡化服務(wù)環(huán)節(jié)，提高借貸效率，優(yōu)化資源配置。差異化服務(wù)措施有利于包容農(nóng)村地區(qū)的所有群體[44]，使得大多數(shù)的農(nóng)戶都能及時(shí)有效地享受數(shù)字普惠金融服務(wù)，有利于提高數(shù)字普惠金融對于所有農(nóng)村群體的適用性和可獲得性，從而保證農(nóng)村地區(qū)數(shù)字普惠金融的均衡發(fā)展。

第三，政府應(yīng)積極發(fā)揮引導(dǎo)支持作用。加大教育投資，依托教育投入提高勞動(dòng)力素質(zhì)，著重培養(yǎng)專業(yè)技術(shù)型人才，通過技術(shù)人才培育加強(qiáng)林業(yè)培訓(xùn)，以高素質(zhì)人才帶領(lǐng)低素質(zhì)農(nóng)戶，進(jìn)而提高林業(yè)生產(chǎn)效率[45]；培育新型林業(yè)經(jīng)營主體，吸引大學(xué)生回鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)，鼓勵(lì)青年技術(shù)人才建設(shè)鄉(xiāng)村[46-47]。農(nóng)村人口老齡化、農(nóng)業(yè)技術(shù)保守化是農(nóng)村發(fā)展中急需重視的問題。鼓勵(lì)新型技術(shù)人才回村建設(shè)，一方面為鄉(xiāng)村發(fā)展吸引勞動(dòng)力回流，另一方面有利于推動(dòng)農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新、農(nóng)村互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展，有利于節(jié)約資源，促進(jìn)資源共享，提高信息傳遞的效率，加快農(nóng)村數(shù)字化進(jìn)程。