數(shù)字普惠金融對農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合影響的實證檢驗

成康康，杜 赫

（1.馬來西亞管理科學(xué)大學(xué)，馬來西亞 莎阿南，40100；2.無錫職業(yè)技術(shù)學(xué)院，江蘇 無錫 214000）

一、引言

農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合的實質(zhì)是農(nóng)村地區(qū)產(chǎn)業(yè)間分工的內(nèi)部化，其本質(zhì)是不斷延伸的產(chǎn)業(yè)鏈經(jīng)營范圍。黨的十九大報告明確提出，要實施鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略，促進農(nóng)村一二三產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展。2022 年中央一號文件進一步指出，要將“持續(xù)推進農(nóng)村一二三產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展”作為“聚焦產(chǎn)業(yè)促進鄉(xiāng)村發(fā)展”的首要任務(wù)。這一背景下，助推農(nóng)村地區(qū)產(chǎn)業(yè)融合已成為中國“三農(nóng)”發(fā)展政策制定的重要方向[1]。在推動農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展過程中，金融支持必不可少。近年來，中國普惠金融不斷發(fā)展，金融扶貧、助農(nóng)以及金融服務(wù)支持“三農(nóng)”等政策陸續(xù)頒布，以普惠金融促進農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合已成為中國實現(xiàn)全方位高質(zhì)量發(fā)展的必然選擇。然而，農(nóng)村地區(qū)長期存在金融人才缺乏、融資難、成本高、效率低等困境。如何有效緩解農(nóng)村地區(qū)產(chǎn)業(yè)融合面臨的金融困境，已成為亟待解決的問題。

金融服務(wù)資源城鄉(xiāng)配置結(jié)構(gòu)失衡是制約農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展的主要原因[2]。傳統(tǒng)普惠性金融，如“兩權(quán)”抵押試點一定程度上存在商業(yè)可持續(xù)性不足的問題，導(dǎo)致普惠金融在農(nóng)村地區(qū)成效不顯著。這一背景下，數(shù)字普惠金融憑借其技術(shù)屬性，打破傳統(tǒng)普惠金融空間壁壘，擴大金融服務(wù)范圍，為優(yōu)化農(nóng)村地區(qū)金融資源配置提供了契機[3]。隨著數(shù)字普惠金融供給力度不斷加強，其對農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展將產(chǎn)生怎樣影響？有怎樣的作用機理？作為助推農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合的新形態(tài)金融服務(wù)模式，數(shù)字普惠金融在服務(wù)農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合過程中存在哪些問題？厘清上述問題，對中國構(gòu)建農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合長效機制具有現(xiàn)實意義。

梳理現(xiàn)有文獻后發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)階段有關(guān)數(shù)字普惠金融對農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展影響的研究已經(jīng)具備一定基礎(chǔ)，且主要從以下三方面展開：一是數(shù)字普惠金融對農(nóng)村地區(qū)金融服務(wù)的影響。部分學(xué)者指出，數(shù)字普惠金融推廣背景下，農(nóng)村居民可借助通過移動端獲取金融服務(wù)，提高生產(chǎn)效率，降低農(nóng)村地區(qū)產(chǎn)業(yè)金融融資門檻[4-6]；二是數(shù)字普惠金融對農(nóng)村地區(qū)金融排斥現(xiàn)象的影響。部分學(xué)者指出，由于農(nóng)村地區(qū)交通、通信等基礎(chǔ)條件落后，導(dǎo)致傳統(tǒng)金融機構(gòu)難以收集到完整客戶信息[7，8]，而借助數(shù)字技術(shù)開發(fā)的線上金融服務(wù)，能夠有效改善農(nóng)村地區(qū)客戶信息難以收集與地域受限的問題[9]；三是數(shù)字普惠金融的減貧效應(yīng)。一些學(xué)者指出，數(shù)字普惠金融的實施有助于縮減城鄉(xiāng)地區(qū)收入差距，提升農(nóng)村地區(qū)消費水平。憑借普惠性及高服務(wù)效率等特點，數(shù)字普惠金融使得農(nóng)村地區(qū)低收入群體可以通過低成本金融服務(wù)增加收入途徑，最終實現(xiàn)脫貧[10]。

雖然上述研究從降低金融服務(wù)門檻、緩解金融排斥以及減緩貧困等方面對數(shù)字普惠金融與農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展之間的影響進行了一定闡述，但仍有以下不足。第一，鮮有學(xué)者關(guān)注數(shù)字普惠金融對農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合的直接影響，關(guān)于數(shù)字普惠金融不同維度帶來的影響差異同樣有待進一步探討；第二，多數(shù)學(xué)者并沒有從空間角度分析數(shù)字普惠金融帶來的影響是否存在空間關(guān)聯(lián)性?；诖?，文章采用2011—2020 年中國省級面板數(shù)據(jù)，實證檢驗數(shù)字普惠金融對農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合的影響效果及空間效應(yīng)，同時分析數(shù)字普惠金融不同維度的差異化影響，提出數(shù)字普惠金融服務(wù)農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展的針對性措施。

二、影響機理

對既有文獻進行梳理后發(fā)現(xiàn)，數(shù)字普惠金融對農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合的影響可能存在先抑制后推動的“U”型關(guān)系。在數(shù)字普惠金融應(yīng)用初期，新模式與新技術(shù)的應(yīng)用均需要農(nóng)村居民重新適應(yīng)。然而，受限于信息約束及普遍較低的經(jīng)濟實力，農(nóng)村居民主動接受新技術(shù)、新模式的意愿并不強烈。對于金融機構(gòu)而言，如果缺乏足夠的政策引導(dǎo)激勵，其主動推廣數(shù)字普惠金融的意愿同樣不足。雙重因素影響下，農(nóng)村居民要想真正掌握并發(fā)揮數(shù)字普惠金融優(yōu)勢，改變農(nóng)村地區(qū)金融服務(wù)滯后、產(chǎn)業(yè)資金匱乏、“長尾群體”“金融排斥”等困境[11-15]，還需花費大量時間精力接受數(shù)字化金融服務(wù)。換言之，數(shù)字普惠金融以數(shù)字技術(shù)驅(qū)動多種金融機構(gòu)與非金融機構(gòu)進行數(shù)字化創(chuàng)新，形成與傳統(tǒng)金融機構(gòu)相互競爭的局面，進而對已投入到農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合的資源造成影響。因此，數(shù)字普惠金融發(fā)展初期對農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合會產(chǎn)生一定抑制作用。

當數(shù)字普惠金融發(fā)展到一定階段后，農(nóng)村居民逐漸適應(yīng)了新的金融支持模式。此時，數(shù)字普惠金融將通過直接影響和間接影響共同推動農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展。直接影響層面，數(shù)字普惠金融依托數(shù)字互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，形成跨越時間、跨越空間的價值交換，促進農(nóng)村產(chǎn)業(yè)自發(fā)調(diào)節(jié)產(chǎn)業(yè)資金需求，助推智慧農(nóng)業(yè)、生態(tài)環(huán)保、生物育種等方面的技術(shù)創(chuàng)新，實現(xiàn)金融資本與產(chǎn)業(yè)資本有效融合，進而為農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合提供內(nèi)生動力。間接影響層面，數(shù)字普惠金融一方面可通過緩解企業(yè)融資壓力促進產(chǎn)業(yè)融合[16]。數(shù)字普惠金融的普惠性能夠為“長尾”客戶提供更為便利的金融服務(wù)，降低農(nóng)村產(chǎn)業(yè)在金融市場中的交易成本與制度摩擦，加速農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展；另一方面，數(shù)字普惠金融能夠助推農(nóng)村產(chǎn)業(yè)外向化發(fā)展以促進產(chǎn)業(yè)融合。數(shù)字技術(shù)的普及有助于農(nóng)村地區(qū)形成“互聯(lián)網(wǎng)+農(nóng)業(yè)”的新型發(fā)展模式。農(nóng)村地區(qū)憑借數(shù)字普惠金融的便利支付方式開通具有地方特色的電商銷售模式，方便推出更具農(nóng)村特色的個性化產(chǎn)品，以此擴大農(nóng)村產(chǎn)業(yè)經(jīng)營范圍與銷售渠道，進而形成跨產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)局面，進一步推動農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展。

三、模型設(shè)定與數(shù)據(jù)來源

1. 模型構(gòu)建

鑒于經(jīng)濟數(shù)據(jù)在彼此空間位置相關(guān)時，常常會表現(xiàn)出自相關(guān)性質(zhì)，為探究數(shù)字普惠金融是否會對鄰近地區(qū)產(chǎn)業(yè)融合產(chǎn)生影響，采用空間計量模型展開實證檢驗。

基于以上研究機理分析，文章首先構(gòu)建SAR、SEM、SDM三種空間計量模型，具體模型構(gòu)建如下：

式(1)~(3)中，Rif表示農(nóng)村一、二、三產(chǎn)業(yè)融合指數(shù)，是文章被解釋變量；Difit為數(shù)字普惠金融指數(shù)，也是文章的核心解釋變量，Difit2為其平方項；REOit、CITYit、FIXit、OPENit、RHCit、ILit為控制變量；ρ、λ、φ 代表空間滯后、空間誤差以及解釋變量三者的空間系數(shù)；β、ωit分別為常數(shù)項以及隨機干擾項，Wij代表空間權(quán)重矩陣。文章使用經(jīng)濟距離構(gòu)建權(quán)重矩陣，具體公式如下所示：

上式中，gi表示i地區(qū)2011—2020 年人均GDP，若兩地區(qū)間人均GDP 差距越小，表明兩地區(qū)經(jīng)濟距離越近。

2. 變量選取

（1） 被解釋變量

農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合指數(shù)(Rif)。農(nóng)村地區(qū)產(chǎn)業(yè)融合是一項極為花費時間且復(fù)雜的工作，是涉及多個維度的綜合工程，無法僅用單一指標衡量。文章參考已有研究[17-19]，從農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈延伸、農(nóng)業(yè)多功能性拓展、農(nóng)業(yè)服務(wù)業(yè)融合發(fā)展、農(nóng)業(yè)新業(yè)態(tài)培育、農(nóng)民增收與就業(yè)促進、城鄉(xiāng)一體化發(fā)展總計六個維度建立涵蓋12 個指標的農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合綜合評價指標體系（見表1）。

表1 農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合評價指標體系

由于各指標計量單位不統(tǒng)一，文章采用極差法對各指標原始數(shù)據(jù)展開無量綱化以及平移處理。指標數(shù)據(jù)標準化處理的具體公式為：

式(5)中，Yij指代樣本i中第j個指標實際數(shù)值，Xij表示樣本i第j個指標的標準化值(i=1，2，3，…，u；j=1，2，3，…，m)，且Yij∈[1，2]，u與m則分別表示樣本數(shù)量和指標數(shù)量。指標實際數(shù)值Yij越大，表明該指標對農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合綜合指數(shù)貢獻度越大。max(Xj)與min(Xj)分別表示當年所有樣本中第j個指標的最大值與最小值。

首先，采用學(xué)術(shù)界使用較多的熵值法確定指標權(quán)重。對指標展開標準化處理與確定權(quán)重后，以歐式距離函數(shù)法計算各省各年的農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合綜合指數(shù)，具體計算公式如下所示：

式(6)中，λ 為各指標權(quán)重，Y指代標準化處理后的數(shù)值。Rif的數(shù)值越大則表示農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合水平越高。

（2） 核心解釋變量

數(shù)字普惠金融(Dif)。文章核心解釋變量為數(shù)字普惠金融，選擇北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心課題組編制的《北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)（2011—2020）》測度結(jié)果對數(shù)字普惠金融發(fā)展水平進行衡量。該指數(shù)由北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心利用螞蟻集團海量金融數(shù)據(jù)編制，從使用深度、覆蓋廣度、數(shù)字化程度三個維度進行綜合考察，具備一定的權(quán)威性。

（3） 控制變量

農(nóng)村創(chuàng)業(yè)活躍度(REO)。創(chuàng)業(yè)活動是助推地區(qū)產(chǎn)業(yè)發(fā)展與經(jīng)濟增長的重要手段。伴隨“大眾創(chuàng)業(yè)、萬眾創(chuàng)新”持續(xù)深入推進，農(nóng)村地區(qū)創(chuàng)業(yè)現(xiàn)象逐漸增多，大量農(nóng)村特色產(chǎn)業(yè)涌現(xiàn)。文章以農(nóng)村地區(qū)私企投資者與個體戶數(shù)量總和占該地區(qū)總就業(yè)人數(shù)比重衡量。

城鎮(zhèn)化水平(CITY)。城鎮(zhèn)化水平的提升意味著地方基建、交通等公共基礎(chǔ)設(shè)施水平不斷完善。對于農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合而言，良好的公共基礎(chǔ)設(shè)施將起到一定助力作用。文章以非農(nóng)就業(yè)人口占總就業(yè)人口的比重來表征。

農(nóng)村人均固定資產(chǎn)投資(FLX)。農(nóng)村人均固定資產(chǎn)投資反映的是該農(nóng)村地區(qū)固定資產(chǎn)投資完成情況，一定程度上還反映出該地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展狀況。良好的經(jīng)濟發(fā)展狀況有助于推動農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合。文章采用農(nóng)村人均固定資產(chǎn)投資表征該指標，并使用價格指數(shù)進行平減處理。

地區(qū)對外開放程度(OPEN)。對外開放度具體表現(xiàn)為市場的開放程度，反映地區(qū)對外交易的各個方面。穩(wěn)定的進出口貿(mào)易有助于當?shù)亟?jīng)濟增長，帶動農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展，文章采用進出口總額占GDP 比重度量。

農(nóng)村人力資本(RHC)。農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合的關(guān)鍵在于人才興旺[20，21]。隨著農(nóng)村地區(qū)產(chǎn)業(yè)融合持續(xù)深入推進，其對農(nóng)村產(chǎn)業(yè)高素質(zhì)人才供給亦提出更高訴求。文章以中國各省份農(nóng)村居民人均受教育年限來衡量農(nóng)村人力資本水平，并按照不同學(xué)歷對其進行賦值。其中，大專及以上文化程度賦值16，高中賦值12，初中賦值9，小學(xué)賦值6，未上過學(xué)賦值為0。

信息化水平(IL)。大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)等數(shù)字化手段，打破了傳統(tǒng)生活方式與地域限制，為農(nóng)村欠發(fā)達地區(qū)產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)、加工、流通以及批零提供了便利條件。這有助于推動農(nóng)村地區(qū)產(chǎn)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展，打破產(chǎn)業(yè)經(jīng)營范圍桎梏，促進農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展。文章以各省企業(yè)網(wǎng)站注冊數(shù)表征信息化水平。

3. 數(shù)據(jù)來源

遵循數(shù)據(jù)可得性與完整性原則，文章選取2011—2020 年除港澳臺地區(qū)外的中國31 個省級面板數(shù)據(jù)作為研究樣本。其中，農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合原始數(shù)據(jù)源于歷年《中國農(nóng)業(yè)年鑒》 《中國農(nóng)業(yè)機械工業(yè)年鑒》 《中國農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)年鑒》 《中國第三產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計年鑒》以及各省份休閑農(nóng)業(yè)發(fā)展報告，個別缺失數(shù)據(jù)采用線性插值法予以補齊處理；數(shù)字普惠金融指數(shù)原始數(shù)據(jù)來源于北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心發(fā)布的數(shù)字普惠金融調(diào)查報告。

四、實證結(jié)果分析

1. 空間自相關(guān)檢驗

開展空間計量檢驗之前，還需對研究對象是否具有空間依賴性進行驗證。參鑒劉丹等(2019)[22]的研究，采用Moran's I 指數(shù)檢驗空間依賴性。具體計算公式為：

基于前文構(gòu)建的經(jīng)濟距離矩陣，測算出各省份農(nóng)村地區(qū)產(chǎn)業(yè)融合全局Moran's I 值，結(jié)果如表2 所示。觀察可知，各省份農(nóng)村地區(qū)2011—2020 年產(chǎn)業(yè)融合全局Moran's I 的估計結(jié)果均顯著為正，說明數(shù)字普惠金融與農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合之間存在顯著的空間正相關(guān)性。

表2 2011—2020 年農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合全局Moran's I 值

2. 模型選擇

在進行模型回歸分析之前，需要在SAR、SEM、SDM 中確定合適的空間計量模型。首先借助Wald 及LR 檢驗法對模型進行檢驗，檢驗結(jié)果如表3 所示。觀察可知，經(jīng)濟距離空間權(quán)重矩陣視角下，Wald 以及LR 檢驗法所得結(jié)果均接受原假設(shè)，說明SDM模型能退為SEM或SAR模型。在此基礎(chǔ)上，使用拉格朗日乘子(LM)檢驗方法，在SAR與SEM模型中選擇適用模型。檢驗結(jié)果表明，LM-Lag、LM-Error 統(tǒng)計量均通過1%顯著性檢驗，穩(wěn)健LM-Lag 統(tǒng)計量通過10%顯著性水平檢驗而穩(wěn)健LMError 統(tǒng)計結(jié)果未通過顯著性檢驗，表明采用SAR 模型進行估計較為合適。

表3 模型檢驗結(jié)果

3. 基準回歸分析

依據(jù)上述檢驗結(jié)果，以SAR模型為基礎(chǔ)進行回歸檢驗，結(jié)果如表4 模型(1)所示。為保證所得結(jié)果的穩(wěn)健性，文章同時進行了混合OLS、FE、FGLS 回歸，結(jié)果如表4 模型(2)~(4)所示。從回歸結(jié)果看，在FE 模型中，數(shù)字普惠金融對農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合的影響系數(shù)為-0.571，且通過1%顯著性檢驗，其平方項影響系數(shù)為0.0019，通過5%的顯著性檢驗，表明數(shù)字普惠金融發(fā)展與農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合之間存在顯著的“U”型關(guān)系。究其原因，數(shù)字普惠金融發(fā)展初期資本需求量較大，加之農(nóng)村地區(qū)用戶受教育、培訓(xùn)等資源限制，知識水平較低且較難接受新鮮事物。而新產(chǎn)生的數(shù)字化金融服務(wù)又將沖擊到傳統(tǒng)金融機構(gòu)提供的金融資源，進而對已投入到農(nóng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展的資源形成一定“擠出效應(yīng)”[23]，雙重因素作用下，數(shù)字普惠金融發(fā)展前期對農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合非但不會起到正向促進作用，反而會在一定程度上產(chǎn)生抑制作用。而當數(shù)字普惠金融發(fā)展到一定階段后，數(shù)字普惠金融對農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合的資金支持作用將逐漸增強，最終表現(xiàn)為正向推動效應(yīng)。模型(2)~(4)檢驗結(jié)果顯示，盡管回歸系數(shù)有所差異，但數(shù)字普惠金融對農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合先抑制后促進的“U”型影響關(guān)系并未改變，說明模型(1)所得結(jié)果具有一定穩(wěn)健性。根據(jù)回歸方程結(jié)果，測算出數(shù)字普惠金融指數(shù)拐點在150.2~172.3 之間。即數(shù)字普惠金融指數(shù)未達到150.2 時，數(shù)字普惠金融發(fā)展將在一定程度上抑制農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合；當數(shù)字普惠金額指數(shù)越過門檻值時，數(shù)字普惠金融發(fā)展將逐漸推進農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展步伐。

表4 數(shù)字普惠金融對農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合影響的基準回歸結(jié)果

根據(jù)北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)測度結(jié)果，2020 年中國數(shù)字普惠金融指數(shù)均值為341.1，其中東、中、西部地區(qū)均值分別為372.7、332.7、317.9，均已跨過拐點。這一結(jié)果表明，現(xiàn)階段數(shù)字普惠金融對農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合主要發(fā)揮推進作用。近幾年，中國正處在數(shù)字普惠金融和農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展的關(guān)鍵時期，數(shù)字普惠金融發(fā)展成效顯著。然而，同時也應(yīng)注意到，中國領(lǐng)土面積廣大，數(shù)字化發(fā)展程度不一，在農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展攻堅期，構(gòu)建并完善數(shù)字普惠金融體系至關(guān)重要。未來中國仍需加快推進數(shù)字化建設(shè)，以數(shù)字普惠金融發(fā)展服務(wù)農(nóng)村實體經(jīng)濟，助力農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合。進一步分析控制變量對農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合的具體影響，城鎮(zhèn)化水平與對外開放程度表現(xiàn)出顯著正向影響，且均通過5%顯著性水平檢驗?？赡苁怯捎谵r(nóng)村地區(qū)城鎮(zhèn)化發(fā)展與對外開放程度的加深，滿足了鄉(xiāng)鎮(zhèn)內(nèi)勞動力就業(yè)需求，有助于吸收更多外來勞動力就業(yè)，促進經(jīng)濟發(fā)展，進而加速農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展。農(nóng)村創(chuàng)業(yè)活躍度與農(nóng)村人均固定資產(chǎn)投資均表現(xiàn)出顯著正向影響，且分別通過5%、1%顯著性水平檢驗。這表明農(nóng)村地區(qū)居民通過創(chuàng)業(yè)投資等自主決策行為，減輕地方財政支農(nóng)壓力，推動農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展。信息化水平與農(nóng)村人力資本表現(xiàn)出正向影響，但不顯著，這說明農(nóng)村地區(qū)數(shù)字基礎(chǔ)建設(shè)尚未完善，且數(shù)字技術(shù)仍較難被廣大農(nóng)村地區(qū)群眾普遍接受，加之農(nóng)村地區(qū)存在勞動力外流現(xiàn)象，導(dǎo)致信息化水平與農(nóng)村人力資本對農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合影響不明顯。

SAR 模型的空間效應(yīng)分解結(jié)果如表5 所示。表中，直接效應(yīng)代表數(shù)字普惠金融對本區(qū)域農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合的直接影響，間接效應(yīng)指數(shù)字普惠金融對相鄰地區(qū)農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合的影響，總效應(yīng)為直接效應(yīng)與間接效應(yīng)之和。由表5 可知，數(shù)字普惠金融對農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合的影響直接效應(yīng)占總效應(yīng)的66.89%，間接效應(yīng)僅占33.11%，說明盡管數(shù)字普惠金融發(fā)展具有顯著溢出效應(yīng)，但其影響主要針對本地區(qū)農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合，對于周邊地區(qū)農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合的帶動作用相對有限。

表5 空間效應(yīng)分解結(jié)果

4. 內(nèi)生性處理

鑒于空間滯后模型可能因遺漏關(guān)鍵變量引發(fā)內(nèi)生性問題，進而導(dǎo)致最終結(jié)果出現(xiàn)偏差。為解決這一問題，參考Bartik(2009)[24]的做法，構(gòu)建“Bartikinstrument”（滯后一階的數(shù)字普惠金融指數(shù)Difi，i-1與數(shù)字普惠金融指數(shù)一階差分ΔDifi，i-1乘積），由于一階差分的數(shù)字普惠金融指數(shù)ΔDifi，i-1減免了數(shù)字普惠金融線性趨勢，因此Difi，i-1×ΔDifi，i-1一定程度上不受同期農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合影響，基本滿足外生性要求。另外，由于數(shù)字普惠金融發(fā)展具備時間延續(xù)性，滯后一期數(shù)據(jù)與當期數(shù)據(jù)具備一定相關(guān)性，表明文章設(shè)定的工具變量較為合理。

表6為引入上述工具變量的2SLS 估計、GMM 估計以及DGMM模型估計結(jié)果。結(jié)果顯示，解決模型內(nèi)生性問題后，數(shù)字普惠金融與農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合依舊呈現(xiàn)顯著“U”型關(guān)系，說明估計結(jié)果較為可靠。此外，進一步對工具變量的有效性展開檢驗，結(jié)果顯示原假設(shè)均拒絕，說明文章選擇的工具變量具備較強合理性。

表6 內(nèi)生性處理結(jié)果

5. 進一步分析

以上研究主要證明了數(shù)字普惠金融整體發(fā)展對農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合的具體作用。鑒于數(shù)字普惠金融本身可以從不同維度進行拆解，文章根據(jù)《北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)（2011—2020）》，分別探究覆蓋廣度(Cb)、使用深度(Ud)、數(shù)字化程度(Dod)3 個數(shù)字普惠金融子維度對農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展的細分影響，同樣采用SAR 模型進行回歸，具體結(jié)果如表7 所示。

表7 分維度回歸結(jié)果

由表7 結(jié)果可知，數(shù)字普惠金融的覆蓋廣度、使用深度以及數(shù)字化程度對農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合的一次項影響系數(shù)分別為0.032、0.789、-0.398，且分別通過1%、1%、5%顯著性水平檢驗，平方向影響系數(shù)分別為0.0019、0.0022、0.0016，但僅有使用深度與數(shù)字化程度通過顯著性檢驗，覆蓋廣度則并不顯著。這一結(jié)果表明，數(shù)字普惠金融不同維度對農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合的影響存在差異。綜合而言，數(shù)字普惠金融對農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合的前期抑制作用主要體現(xiàn)在使用深度與數(shù)字化程度兩個層面，而覆蓋廣度始終呈現(xiàn)為正向推動作用。另外，對比使用深度與數(shù)字化程度的二次項系數(shù)可知，使用深度對農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合的推動作用在后期更加明顯。

五、結(jié)論與建議

隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)不斷發(fā)展，數(shù)字普惠金融持續(xù)深入農(nóng)村地區(qū)，為農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展帶來新契機。文章基于2011—2020年省級面板數(shù)據(jù)，實證檢驗數(shù)字普惠金融發(fā)展對農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合的影響及其異質(zhì)性。研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字普惠金融對農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合的影響呈先抑制后促進的“U”型關(guān)系?，F(xiàn)階段，中國數(shù)字普惠金融發(fā)展的整體水平已越過臨界點，對農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合更多發(fā)揮促進作用。進一步將數(shù)字普惠金融細分為覆蓋廣度、使用深度與數(shù)字化程度三個層面分別檢驗，發(fā)現(xiàn)使用深度與數(shù)字化程度對農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合的影響同樣呈現(xiàn)為先抑制后促進的“U”型關(guān)系，覆蓋廣度則始終表現(xiàn)為正向促進作用?；谏鲜龇治?，文章提出以下政策建議。

第一，改善農(nóng)村地區(qū)數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施條件。現(xiàn)階段，中國多數(shù)地區(qū)數(shù)字普惠金融已越過發(fā)展拐點，對農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合呈現(xiàn)正向推動作用。對此，有必要加強農(nóng)村地區(qū)數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)計建設(shè)，為數(shù)字普惠金融發(fā)展提供助力。具體而言，一方面，優(yōu)化農(nóng)村地區(qū)數(shù)字基建頂層設(shè)計，制定地區(qū)數(shù)字化改造時間表、路線圖，提高農(nóng)村地區(qū)網(wǎng)絡(luò)覆蓋率與移動設(shè)備普及率。在此過程中，要建立多部門協(xié)同推進機制，厘清各部門責(zé)權(quán)利，充分調(diào)動各方積極性。另一方面，積極推動農(nóng)村產(chǎn)業(yè)數(shù)字化產(chǎn)品研發(fā)與涉農(nóng)信息整合，逐步實現(xiàn)信息資源的數(shù)字化整合。與此同時，不斷提高農(nóng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展相關(guān)的政務(wù)信息開放水平，通過建立面向社會的農(nóng)村大數(shù)據(jù)中心，為農(nóng)村居民提供數(shù)字化服務(wù)。

第二，消除農(nóng)村金融消費者適應(yīng)數(shù)字普惠金融的“軟硬件”約束。數(shù)字普惠金融在農(nóng)村地區(qū)發(fā)展要經(jīng)過一定適應(yīng)期，才能最大化發(fā)揮其對農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展的助推作用。針對于此，應(yīng)從軟硬件兩方面逐步消除農(nóng)村地區(qū)金融消費者應(yīng)用數(shù)字普惠金融的限制?！坝布睂用妫谠黾愚r(nóng)村地區(qū)金融機構(gòu)網(wǎng)點數(shù)量的基礎(chǔ)上提升金融機構(gòu)數(shù)字信貸產(chǎn)品研發(fā)能力。引導(dǎo)金融機構(gòu)與科技金融公司對接，使其可以依托區(qū)塊鏈、大數(shù)據(jù)、云計算等數(shù)字技術(shù)，設(shè)計更具農(nóng)村特色的數(shù)字金融產(chǎn)品，創(chuàng)新金融產(chǎn)品形式，以具有吸引力的產(chǎn)品設(shè)計匹配農(nóng)村地區(qū)廣泛的金融需求，推進產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展。“軟件”層面，強化對農(nóng)村居民的數(shù)字化教育和數(shù)字化技能培訓(xùn)。積極推動數(shù)字普惠金融的宣傳和使用工作，幫助農(nóng)村居民及時掌握網(wǎng)絡(luò)銀行使用方法，確保其能最大程度享受數(shù)字普惠金融紅利，進而緩解農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合遇到的融資約束問題。

第三，強化數(shù)字普惠金融跨區(qū)域協(xié)同發(fā)展。研究結(jié)果表明，盡管數(shù)字普惠金融對農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合的影響存在空間溢出效應(yīng)，但主要影響仍側(cè)重于自身發(fā)展水平?，F(xiàn)階段，中國不同區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展階段、金融機構(gòu)完善程度、普惠金融發(fā)展水平均存在一定差異，這就要求政府需因地制宜，通過差異化數(shù)字普惠金融政策實現(xiàn)跨區(qū)域協(xié)同發(fā)展。數(shù)字基礎(chǔ)較好地區(qū)可充分發(fā)揮其生產(chǎn)要素聚集優(yōu)勢，并對資源作出適當傾斜，進一步提升鄰近地區(qū)數(shù)字普惠金融水平，進而促進該地區(qū)農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展。數(shù)字基礎(chǔ)較差地區(qū)則可優(yōu)先探索打造一批示范樣本，積極推廣試點的成功經(jīng)驗，提高數(shù)字普惠金融對農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展的助力效應(yīng)。在此基礎(chǔ)上，金融資源與數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施較完善地區(qū)可通過構(gòu)建數(shù)字普惠金融中心，充分發(fā)揮其空間溢出效應(yīng)，促進周邊農(nóng)村地區(qū)數(shù)字普惠金融發(fā)展，進一步推動農(nóng)村地區(qū)產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展。