數(shù)字普惠金融對鄉(xiāng)村振興的影響及其機制研究

江世銀，曹嘉寶

(1.南京審計大學 金融學院，江蘇 南京 211815； 2.國家稅務(wù)總局 長治高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)開發(fā)區(qū)稅務(wù)局，山西 長治 046000)

黨的十九大報告指出，“三農(nóng)”問題關(guān)乎國家發(fā)展和億萬人民的美好生活，要將鄉(xiāng)村發(fā)展作為全黨工作重點，實施鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略。鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略為農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化提供了戰(zhàn)略支持，為新時期農(nóng)村發(fā)展指明了方向，也對鄉(xiāng)村發(fā)展提出了更為全面、精準、嚴格的要求。2022年10月，習近平總書記在黨的二十大報告中再次強調(diào)要全面推進鄉(xiāng)村振興，促進區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展。鄉(xiāng)村振興已經(jīng)成為我國在今后一段時間內(nèi)的重點工作，對其展開研究具有重要意義。推進鄉(xiāng)村振興的重大戰(zhàn)略導向，就是要實現(xiàn)鄉(xiāng)村高質(zhì)量發(fā)展[1]。“三農(nóng)”發(fā)展，金融先行。借助金融科技力量提供普惠金融服務(wù)不僅是破解“三農(nóng)”問題的有力支撐，也是全面實施鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的重要抓手。

近幾年來，得益于互聯(lián)網(wǎng)革命，依托大數(shù)據(jù)、人工智能、5G和區(qū)塊鏈等技術(shù)，中國的數(shù)字金融快速發(fā)展，將數(shù)字技術(shù)運用于普惠金融當中，進一步改善了“長尾”群體的金融服務(wù)可得性，數(shù)字普惠金融(digital inclusive finance)在我國得到了高度重視。數(shù)字普惠金融因其較低的邊際成本和金融排斥(financial exclusions)以及其獨特的技術(shù)屬性，幫助鄉(xiāng)村實現(xiàn)資源的高效流動，克服了傳統(tǒng)普惠金融依靠物理網(wǎng)點擴張的局限性，為鄉(xiāng)村地區(qū)的金融資源配置問題帶來了契機。隨著我國進入后疫情時代，鞏固脫貧成果與鄉(xiāng)村振興緊密銜接，農(nóng)村農(nóng)業(yè)發(fā)展“精準化”“智能化”和“數(shù)字化”趨勢逐漸凸顯，數(shù)字普惠金融將迎來更廣闊的發(fā)展空間。

然而，數(shù)字普惠金融需要以大數(shù)據(jù)、人工智能、5G和區(qū)塊鏈等作為技術(shù)基礎(chǔ)，有些地區(qū)缺乏相應的網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施，居民也缺乏使用網(wǎng)絡(luò)的意識和能力，使數(shù)字普惠金融賦能鄉(xiāng)村振興成本高昂。尤其對于相對落后的農(nóng)村地區(qū)，互聯(lián)網(wǎng)普及率仍然較低。據(jù)中國互聯(lián)網(wǎng)信息中心(China Internet Network Information Center，CNNIC)數(shù)據(jù)，截至2021年底，城鄉(xiāng)互聯(lián)網(wǎng)普及率相差21.9%，農(nóng)村網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施尚未完善。不僅如此，農(nóng)村居民整體受教育程度較低，接受新事物的能力較弱，數(shù)字普惠金融在鄉(xiāng)村振興中尚存在發(fā)展阻力。數(shù)字普惠金融與鄉(xiāng)村振興之間的關(guān)系并不明確，作用機制尚未厘清，通過規(guī)范實證檢驗涉及數(shù)字普惠金融助力鄉(xiāng)村振興而系統(tǒng)全面地研究的學者寥寥無幾。鑒于此，本文構(gòu)建了鄉(xiāng)村振興發(fā)展水平評價指標體系，對二者關(guān)系進行實證檢驗并進行中介效應分析，具有一定的研究意義。

一、文獻綜述

(一)數(shù)字普惠金融研究

“普惠金融”(inclusive finance)于2005年在聯(lián)合國國際小額信貸年會上被提出，當時的目的是為了解決一些世界性問題，如貧富差距大和金融資源配置極不合理等。后來，國內(nèi)外學者對普惠金融展開了一些研究。焦瑾璞等[2]認為，普惠金融是指能有效和全方位地為社會所有階層群體提供服務(wù)的金融體系。普惠金融從最初的關(guān)注銀行網(wǎng)點和信貸服務(wù)的可獲得性到廣泛覆蓋支付、存款、貸款、保險等多種業(yè)務(wù)領(lǐng)域，近年來與數(shù)字金融相融合，緩解了金融抑制[3]。

普惠金融能帶來宏觀和微觀的效應。首先，是對于宏觀經(jīng)濟的影響，科拉多(Germana Carrado)[4]發(fā)現(xiàn)，普惠金融尤其為邊緣化的家庭和企業(yè)提供了公平并負擔得起的金融服務(wù)，緩解了金融約束，進而推動了經(jīng)濟的可持續(xù)增長。杜強等[5]、周光友(Guangyou Zhou)等[6]構(gòu)建了中國31個省市的面板數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)普惠金融顯著促進了區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展，但存在一定的異質(zhì)性，其中對西部地區(qū)的促進作用更大。當然，如果僅僅以國家邏輯為主導，雖然政策能夠更有效地上傳下達，但會不利于鄉(xiāng)村自治，限制村莊自由發(fā)展和農(nóng)民個體的成長[7]。其次，是微觀層面，普惠金融顯著促進了家庭的總消費水平[8]，提高了家庭參與股票等風險資產(chǎn)的參與深度[9]，也顯著提高了家庭參與創(chuàng)業(yè)的概率[10]。隨著大數(shù)據(jù)、人工智能、5G和區(qū)塊鏈等技術(shù)與金融的融合，數(shù)字金融快速發(fā)展，使普惠金融的“長尾”特性得到了更便捷、高效的運用。許多學者開始關(guān)注數(shù)字金融與普惠金融融合的優(yōu)點，不僅緩解了金融排斥而且提高了農(nóng)村地區(qū)的金融可得性并降低了融資成本。實證方面，宋曉玲[11]、梁雙陸等[12]發(fā)現(xiàn)數(shù)字普惠金融能夠顯著縮小城鄉(xiāng)收入差距。楊波等[13]發(fā)現(xiàn)數(shù)字普惠金融顯著促進了中西部農(nóng)村家庭的正規(guī)信貸獲得。易行健等[14]研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字普惠金融顯著促進了居民消費，并主要通過緩解流動性約束，便利居民支付兩種機制影響居民消費?？梢哉f，數(shù)字普惠金融大大提高了農(nóng)民金融服務(wù)的可得性。

(二)鄉(xiāng)村振興相關(guān)研究

農(nóng)村問題是全世界面臨的共同問題，國外學者對農(nóng)村發(fā)展的理論分析和實證研究較為完備。對于促進農(nóng)村發(fā)展的主要力量，眾多學者發(fā)表了不同觀點：一些學者主張政府在其中需要發(fā)揮主導作用；基于日本的鄉(xiāng)村發(fā)展模式，有學者提出要充分發(fā)揮返鄉(xiāng)者在鄉(xiāng)村振興中的關(guān)鍵作用；另外，農(nóng)村組織在鄉(xiāng)村振興中的作用也十分重要。在如何推進鄉(xiāng)村振興方面，居民創(chuàng)業(yè)積極性和農(nóng)村金融發(fā)展對鄉(xiāng)村經(jīng)濟發(fā)展具有舉足輕重的作用[18]。范德普洛格(Jan Douwe Van Der Ploeg)等[19]分析得出在農(nóng)村現(xiàn)代化進程中需重視農(nóng)業(yè)的帶動作用。有些研究認為，發(fā)展鄉(xiāng)村旅游有利于鄉(xiāng)村振興的推進[20]。鄉(xiāng)村要實現(xiàn)振興和共同富裕的目標，因面臨著鄉(xiāng)村治理方面的不少挑戰(zhàn)[21]，需要激發(fā)村民的自主治理能力[22]，從制度方面促進鄉(xiāng)村振興[23]，需要建立良好的治理機制[24]。

近幾年來關(guān)于鄉(xiāng)村振興的文獻層出不窮。大量學者對其展開了定性研究，主要涉及內(nèi)涵解讀、經(jīng)驗借鑒和實現(xiàn)路徑等方面。而針對鄉(xiāng)村振興的實證研究較少，主要涉及鄉(xiāng)村振興水平的測度，即指標體系的構(gòu)建。最早對鄉(xiāng)村振興發(fā)展水平進行測度的是張挺等[25]，隨后韋家華等[26]、賈晉等[27]也對評價體系進行了創(chuàng)新。學者們構(gòu)建的指標體系大同小異，都是圍繞產(chǎn)業(yè)興旺、生態(tài)宜居、鄉(xiāng)風文明、治理有效和生活富裕等5個維度，然后對每個維度進行細化，再賦予不同的權(quán)重，最后得到相對完整的評價指標。后來，一些學者在構(gòu)建指標體系的基礎(chǔ)上開展了一系列實證研究。例如，趙丹丹等[28]指出，農(nóng)民職業(yè)和收入分化對鄉(xiāng)村振興有顯著的促進作用；制度革新和村民主體性自覺是鄉(xiāng)村振興以及后小康社會現(xiàn)代化建設(shè)的重要基礎(chǔ)保障[29]；唐紅濤等[30]、李志平等[31]研究了農(nóng)村電商發(fā)展、減貧和鄉(xiāng)村振興的關(guān)系；陳丹等[32]、熊正德等[33]發(fā)現(xiàn)普惠金融通過顯著提高農(nóng)民收入進而推進鄉(xiāng)村振興。

(三)數(shù)字普惠金融對鄉(xiāng)村振興的影響研究

針對數(shù)字普惠金融對鄉(xiāng)村振興發(fā)展的影響，學術(shù)界鮮有直接針對二者關(guān)系的研究，而是研究鄉(xiāng)村振興的某一方面，如產(chǎn)業(yè)發(fā)展、農(nóng)民增收等。本文對相關(guān)研究進行整理，主要內(nèi)容分為宏觀和微觀兩個層面。宏觀層面，參照居姆賽(Ali A.Gümüsay)等[34]的研究結(jié)論，不同的情景對鄉(xiāng)村振興不盡相同。張勛等[35]研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字普惠金融的發(fā)展顯著帶動了農(nóng)村經(jīng)濟包容性增長。張林[36]發(fā)現(xiàn)，數(shù)字普惠金融能夠促進縣域產(chǎn)業(yè)升級轉(zhuǎn)型，資源配置效率在其中起到一定的中介作用。張燕和劉福臨[37]的研究表明，基于數(shù)字技術(shù)，數(shù)字普惠金融能夠精準高效地獲取農(nóng)村居民的消費習慣、交易方式等信息，有利于農(nóng)村征信系統(tǒng)的完善。汪亞楠等[38]的研究表明，數(shù)字普惠金融通過影響居民就業(yè)和收入顯著促進社會保障水平的提高。微觀層面，黃倩等[39]和孫繼國等[40]研究表明，數(shù)字普惠金融顯著減緩了農(nóng)村貧困。郭華等[41]基于地區(qū)差異性，研究了不同地區(qū)數(shù)字普惠金融與居民消費的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)二者之間呈正相關(guān)關(guān)系。周利等[42]認為，數(shù)字普惠金融通過增加金融可得性縮小城鄉(xiāng)收入差距。周雨晴和何廣文[43]從農(nóng)村家庭金融資產(chǎn)配置角度切入，實證結(jié)果顯示數(shù)字普惠金融發(fā)展能夠顯著提高風險金融資產(chǎn)參與度。秦中春[44]提出了中國鄉(xiāng)村治理要解決公共服務(wù)和人的精神思想問題。閆桂權(quán)等[45]將數(shù)字普惠金融指數(shù)與勞動力動態(tài)調(diào)查數(shù)據(jù)相結(jié)合，得出數(shù)字普惠金融在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)同樣具有普惠性，能夠顯著促進農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平的提高。

盡管現(xiàn)有大多數(shù)文獻表明數(shù)字普惠金融能夠直接或間接地促進鄉(xiāng)村振興水平的提高，但也有研究提出了不同的觀點。一些學者發(fā)現(xiàn)數(shù)字普惠金融與鄉(xiāng)村振興的關(guān)系并非線性關(guān)系，這主要是由于農(nóng)村地區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施相對較差，居民年齡以中老年居多，接受新事物需要時間，數(shù)字普惠金融發(fā)揮作用需要一個過程，即存在一定的門檻效應[46]。申云和李京蓉[47]研究了數(shù)字普惠金融與農(nóng)戶相對貧困脆弱性的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)既存在“數(shù)字紅利”也存在“數(shù)字鴻溝”效應，二者呈現(xiàn)倒“U”形關(guān)系。葛和平和錢宇[48]研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字普惠金融與鄉(xiāng)村振興之間確實存在“U”形關(guān)系，但目前來看，數(shù)字普惠金融水平整體已過拐點。

(四)數(shù)字普惠金融對鄉(xiāng)村振興的作用機制研究

關(guān)于數(shù)字普惠金融服務(wù)鄉(xiāng)村振興的作用機制，學術(shù)界相關(guān)研究比較匱乏。總結(jié)現(xiàn)有文獻，主要可分為直接效應和間接效應兩方面。第一，直接效應。一些學者驗證了數(shù)字普惠金融對擴大內(nèi)需[49]和縮小城鄉(xiāng)差距[11]的影響，這些都能夠作用于鄉(xiāng)村振興的“產(chǎn)業(yè)興旺”和“生活富?！钡染S度。傅利福等[50]研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字普惠金融通過財富渠道和創(chuàng)新渠道兩條作用機制顯著促進了農(nóng)村包容性增長。馬亞明和周璐[51]從雙創(chuàng)(創(chuàng)新和創(chuàng)業(yè))視角研究了數(shù)字普惠金融服務(wù)鄉(xiāng)村振興的內(nèi)在機制，結(jié)果表明農(nóng)村居民創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)積極性確實在其中有部分中介效應。一些學者將數(shù)字普惠金融指數(shù)和中國家庭金融調(diào)查與研究中心(China Household Finance Survey，CHFS)、中國家庭追蹤調(diào)查(China Family Panel Studies，CFPS)等數(shù)據(jù)庫相結(jié)合，發(fā)現(xiàn)數(shù)字普惠金融通過影響家庭商業(yè)保險購買行為，顯著提高了農(nóng)村居民幸福感[52]。張兵和李娜[53]使用農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)人數(shù)占勞動者比重衡量非農(nóng)就業(yè)水平，發(fā)現(xiàn)其在數(shù)字普惠金融幫助農(nóng)戶增收的過程中發(fā)揮部分中介作用。第二，間接效應。一方面，數(shù)字普惠金融促進經(jīng)濟基礎(chǔ)較好地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展，在滲漏效應(trickle-down effect)的作用下，輻射影響周邊農(nóng)村地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展，進而帶動鄉(xiāng)村振興。另一方面，數(shù)字普惠金融也能提高金融資源供給量，助力鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展，帶動產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級，創(chuàng)新商業(yè)模式形成特色產(chǎn)業(yè)，實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)振興[48]。

(五)文獻評述

通過對現(xiàn)有文獻的梳理可以發(fā)現(xiàn)，對于數(shù)字普惠金融和鄉(xiāng)村振興的文獻，國內(nèi)學者近年來針對二者分別展開了大量研究，這些文獻普遍認可數(shù)字普惠金融的積極作用，認為新興業(yè)態(tài)金融能夠通過數(shù)字技術(shù)緩解金融排斥，進而作用于居民消費、創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)、城鄉(xiāng)差距、包容性增長等方面，一定程度上打破了普惠金融的雙重悖論(double paradox)。關(guān)于鄉(xiāng)村振興的研究，國內(nèi)學者對其展開了廣泛的理論與實證研究，內(nèi)容涉及鄉(xiāng)村振興的基本內(nèi)涵、經(jīng)驗借鑒、實現(xiàn)路徑、水平測度以及實證分析。但學術(shù)界對數(shù)字普惠金融和鄉(xiāng)村振興二者之間的關(guān)系的研究相對較少，現(xiàn)有文獻大多只是探究數(shù)字普惠金融對鄉(xiāng)村振興的其中一些方面,如產(chǎn)業(yè)升級、農(nóng)村居民收入和消費等。另外，在研究數(shù)字普惠金融和鄉(xiāng)村振興二者關(guān)系的現(xiàn)有成果中也未有統(tǒng)一定論，大部分學者認為數(shù)字普惠金融發(fā)揮了正效應，而也有學者發(fā)現(xiàn)數(shù)字普惠金融對鄉(xiāng)村振興的影響呈現(xiàn)“U”形。在作用機制部分，相關(guān)文獻相對匱乏，現(xiàn)有研究大多從某單個方面,如就業(yè)、創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)或消費行為等進行中介效應分析。

綜上所述，已有的研究為數(shù)字普惠金融助力鄉(xiāng)村振興研究提供了基本的思想與方向。但是，這些研究也有很大的局限性。一方面，數(shù)字普惠金融發(fā)展與鄉(xiāng)村振興之間的關(guān)系并不明晰，相關(guān)研究成果較少且也存在一些爭議。另一方面，聚焦于數(shù)字普惠金融服務(wù)鄉(xiāng)村振興作用機制的文獻較為匱乏，并且鮮有深入探究涉農(nóng)貸款在其中的中介作用。因此，本文構(gòu)建了全國各省鄉(xiāng)村振興水平評價指標體系，深入探究數(shù)字普惠金融發(fā)展與鄉(xiāng)村振興之間的內(nèi)在聯(lián)系，并進一步探究涉農(nóng)貸款的中介效應，為新時期發(fā)展農(nóng)村數(shù)字普惠金融提供相關(guān)政策建議。與已有研究成果相比，本文的邊際貢獻為：第一，較為系統(tǒng)地梳理了相關(guān)文獻并進行了實事求是的評述。第二，構(gòu)建了鄉(xiāng)村振興水平評價指標體系。第三，梳理了數(shù)字普惠金融助力鄉(xiāng)村振興的作用機制，并創(chuàng)新性地將涉農(nóng)貸款和金融認知作為中介變量研究。

二、研究設(shè)計

(一)模型設(shè)定

為了探究數(shù)字普惠金融對鄉(xiāng)村振興的影響，本文設(shè)計以下基準回歸模型：

Rit=α1+α2Dit+α3Xit+εit

(1)

其中，Rit表示第i個地區(qū)，第t年的鄉(xiāng)村振興指數(shù)；Dit表示第i個地區(qū)、第t年的數(shù)字普惠金融總指數(shù)；Xit表示影響被解釋變量的一系列控制變量，包括經(jīng)濟特征、人口特征等；εit為隨機擾動項。

為了克服模型(1)不可避免地存在的內(nèi)生性問題，本文進一步將鄉(xiāng)村振興指數(shù)的一階滯后項引入模型當中，構(gòu)建動態(tài)面板模型：

(2)

為了檢驗數(shù)字普惠金融助力鄉(xiāng)村振興的影響機制，本文引入了一系列中介變量，如機構(gòu)涉農(nóng)貸款、金融素養(yǎng)等，并構(gòu)建一系列中介效應模型。參考借鑒溫忠麟等[54]的做法，相關(guān)模型設(shè)定如下：

Mit=γ1+γ2Dit+γ3Xit+εit

(3)

Rit=δ1+δ2Dit+δ3Mit+δ4Xit+εit

(4)

其中，Mit即為第i個地區(qū)、第t年的中介變量數(shù)據(jù)，其他變量含義同模型(1)。

(二)變量選取

1.被解釋變量

鄉(xiāng)村振興(R)。本文基于《中共中央國務(wù)院關(guān)于實施鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的意見》，將鄉(xiāng)村振興分為5個維度：產(chǎn)業(yè)興旺、生態(tài)宜居、鄉(xiāng)風文明、治理有效和生活富裕等。同時，參考張挺等[25]的研究，本文將5個維度分別細化，最終得出20個指標，以此構(gòu)建鄉(xiāng)村振興發(fā)展綜合評價指標體系，相關(guān)內(nèi)容見表1。

表1 鄉(xiāng)村振興評價指標體系

對于確定指標體系后的評價方法，分為主觀評價法和客觀評價法。主觀評價法主要為專家學者的主觀判斷，缺乏一定的客觀性，可能使實證結(jié)果失真；客觀評價法包括主成分分析法、熵值法和標準離差法等，能夠較為客觀準確地衡量指數(shù)發(fā)展程度。鑒于此，本文采用客觀評價法中的熵值法，通過信息熵原理確定指標權(quán)重，能夠客觀準確地評價研究對象。由于本研究所使用的數(shù)據(jù)為面板數(shù)據(jù)，為了實現(xiàn)不同年份間的比較，參考楊麗等[55]使用的改進后的熵值法進行確權(quán)，加入時間變量，通過Excel 2019軟件測算出各省對應年的鄉(xiāng)村振興發(fā)展指數(shù)。相關(guān)步驟如下：

(1)指標選取

設(shè)有t個年份，m個省份和n個指標，則xθij為第θ年第i個省份的第j個指標值。

(2)標準化處理

由于指標之間使用的單位不同，本文需要對數(shù)據(jù)進行標準化處理，以消除不同量綱間的差異。其中,正向指標標準化處理方法為式(5)，負向指標的標準化處理方法為式(6)。

(5)

(6)

其中xjmax和xjmin分別表示第j個指標中的極大值和極小值。

(3)計算指標權(quán)重

確定每個指標值的權(quán)重yθij，如式(7)。

(7)

(4)計算熵值

根據(jù)計算出的權(quán)重算出每項指標的熵值ej，如式(8)。

(8)

k即樣本量的對數(shù)，本文所使用的數(shù)據(jù)樣本量為270個。

(5)計算信息效用值和權(quán)重

由式(9)計算第j項指標的信息效用值gj，并得出各項指標的權(quán)重wj，即式(10)。

gj=1-ej

(9)

(10)

(6)計算綜合得分

基于權(quán)重通過式(11)算出各省份第θ年的鄉(xiāng)村振興水平綜合得分Hθi。

(11)

如通過測度結(jié)果來觀察2011—2019年鄉(xiāng)村振興發(fā)展水平指數(shù)的地區(qū)差異，從中發(fā)現(xiàn)鄉(xiāng)村振興發(fā)展水平與當?shù)亟?jīng)濟發(fā)展狀況有一定的相關(guān)關(guān)系，其中東部地區(qū)鄉(xiāng)村振興綜合指數(shù)值普遍較高，而中西部地區(qū)相對偏低。

2.核心解釋變量

數(shù)字普惠金融(D)。由于構(gòu)建數(shù)字普惠金融的指標體系的數(shù)據(jù)獲取難度較大，本文使用當前國內(nèi)較為權(quán)威的北京大學數(shù)字普惠金融指數(shù)。該指標包含3個維度：覆蓋廣度(D1)、覆蓋深度(D2)和數(shù)字化程度(D3)，本文也分別對這3大維度進行了實證檢驗，以得到發(fā)展農(nóng)村數(shù)字普惠金融的主攻方向。

3.控制變量

為控制遺漏變量偏誤(omitted variable bias)，本研究參考蔡興等[56]、馬亞明和周璐[51]的研究，加入了可能影響被解釋變量的有關(guān)變量，同時為避免多重共線性(multicollinearity)，選取變量盡可能差異化，具體包括：經(jīng)濟發(fā)展狀況、對外開放程度、公共交通狀況、政府行為和城鎮(zhèn)化率，所有控制變量數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計局和EPS數(shù)據(jù)庫(Economy Prediction System，EPS)。具體定義見表2。

4.中介變量

基于前文分析，金融機構(gòu)運用金融科技融入其業(yè)務(wù)流程，搭建村民信息數(shù)據(jù)庫，完善農(nóng)村地區(qū)征信系統(tǒng)和授信名單，提高其在農(nóng)村地區(qū)提供金融服務(wù)的風險控制能力，進而滿足農(nóng)村地區(qū)金融需求，促進相關(guān)產(chǎn)業(yè)發(fā)展。城市商業(yè)銀行和農(nóng)村商業(yè)銀行等區(qū)域性銀行是金融服務(wù)“三農(nóng)”的主力軍，本文選用區(qū)域性銀行的涉農(nóng)貸款占比代表金融機構(gòu)涉農(nóng)業(yè)務(wù)參與度，以考察金融機構(gòu)涉農(nóng)貸款是否在數(shù)字普惠金融助力鄉(xiāng)村振興的過程中起到了一定作用。

另外，數(shù)字普惠金融使農(nóng)村居民和企業(yè)能夠在網(wǎng)絡(luò)上快速便捷地獲取金融服務(wù)，瀏覽和交易的同時也能使其獲取金融知識，提高其金融素養(yǎng)，潛移默化中幫助居民建立信用意識和契約精神，同時金融知識也可以優(yōu)化農(nóng)村家庭金融資產(chǎn)配置，提高農(nóng)村家庭的財產(chǎn)性收入，作用于產(chǎn)業(yè)興旺、鄉(xiāng)風文明和生活富裕3大維度。本文結(jié)合2013—2019年中國家庭金融調(diào)查數(shù)據(jù)，提取了其中有關(guān)農(nóng)村居民金融素養(yǎng)的信息(1)金融素養(yǎng)變量中包括的CHFS問題代碼為H3101、H3105和H3106。本文為體現(xiàn)差異性，將不同回答進行了細分賦值，如金融信息關(guān)注程度中將選擇1或2(非常關(guān)注或很關(guān)注)賦值為2，選擇3(一般)賦值為1，選擇4或5(很少關(guān)注或從不關(guān)注)賦值為0。。

綜上，本文選取金融機構(gòu)涉農(nóng)貸款和金融素養(yǎng)作為中介變量深入研究。

圖1 數(shù)字普惠金融助力鄉(xiāng)村振興影響機制圖

(三)數(shù)據(jù)來源及描述性統(tǒng)計

本文的數(shù)字普惠金融數(shù)據(jù)來源于北京大學數(shù)字金融研究中心，指數(shù)具體內(nèi)容包括數(shù)字金融覆蓋廣度、使用深度和數(shù)字化程度。該指數(shù)于2011年首次發(fā)布，已經(jīng)被廣泛應用于數(shù)字金融及其經(jīng)濟效應等相關(guān)領(lǐng)域，是具有代表性和可靠性的指標。此外，本研究的鄉(xiāng)村振興評價體系中的相關(guān)指標數(shù)據(jù)及控制變量數(shù)據(jù)來源于EPS數(shù)據(jù)庫、國家統(tǒng)計局的統(tǒng)計數(shù)據(jù)和《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》等。涉農(nóng)貸款數(shù)據(jù)均來源于區(qū)域性銀行的年度報告和社會責任報告。表2和表3分別報告了各變量定義及描述性統(tǒng)計。

表2 變量定義

表3 描述性統(tǒng)計

表3顯示，鄉(xiāng)村振興發(fā)展水平的均值為23.571，極值相差較大，具有較強的地區(qū)差異性，可以滿足實證分析之需。數(shù)字普惠金融指數(shù)均值為216.235，同時也呈現(xiàn)出較大的差異性，極差為415.708左右?？刂谱兞恐?，人均GDP和對外開放程度經(jīng)過對數(shù)化處理后，標準差有所縮小，符合實證要求。從交通情況中可以看到，全國平均每萬人擁有12.641個公共交通工具，同樣表現(xiàn)出較強的地區(qū)差異性。財政支出占GDP比重均值為28.3%，城鎮(zhèn)化率平均值為56.7%，各數(shù)值之間存在較大差異。綜上，所有變量均位于合理范圍內(nèi)，能夠進一步進行實證分析。

三、實證分析

(一)基準回歸分析

表4列示了基礎(chǔ)回歸結(jié)果。其中，模型(1)中OLS結(jié)果表明數(shù)字普惠金融的發(fā)展確實能夠顯著促進鄉(xiāng)村振興，數(shù)字普惠金融的回歸系數(shù)為0.023，在1%的水平上顯著為正。模型(2)至(3)為使用固定效應(FE)與隨機效應(RE)的回歸結(jié)果，可以看到兩種方法中數(shù)字普惠金融的回歸系數(shù)相差不大，較OLS回歸系數(shù)有所降低，分別在5%和1%的水平上顯著為正。對結(jié)果做Hausman檢驗后，檢驗統(tǒng)計值為15.350，與之對應的P值為0.017，在5%的水平上拒絕原假設(shè)“兩種方法得到的參數(shù)沒有顯著性差異”，因此固定效應更適合本研究。為了進一步確定固定效應模型是較好的選擇，使用LSDV法進行檢驗，模型(4)顯示，LSDV法的系數(shù)估計值和顯著性與FE高度一致。最后，在選擇固定效應的基礎(chǔ)上，本研究進一步控制了年份固定效應，模型(5)顯示數(shù)字普惠金融的系數(shù)估計值有所上升，并在5%的水平上顯著，表明未控制時間效應會低估數(shù)字普惠金融的作用。

表4 基礎(chǔ)回歸分析

解釋變量與擾動項不相關(guān)是回歸結(jié)果真實、準確、穩(wěn)健的重要保證，因此，本研究對回歸結(jié)果的內(nèi)生性(endogeneity)問題進行處理。本文的被解釋變量為鄉(xiāng)村振興發(fā)展程度，可能受到過去鄉(xiāng)村振興水平的影響而使靜態(tài)回歸分析結(jié)果出現(xiàn)偏差，所以引入鄉(xiāng)村振興的一階滯后項，使用系統(tǒng)GMM模型進行回歸分析，回歸結(jié)果見表4中模型(6)，數(shù)字普惠金融的回歸系數(shù)為0.012，在1%的統(tǒng)計水平上顯著，AR(2)檢驗的P值為0.583，大于10%，說明二階序列系數(shù)相關(guān)不顯著。同時，Hansen檢驗的P值為0.283，位于0.2～0.3之間，表明所選取的工具變量較為合理。前述結(jié)論通過了內(nèi)生性檢驗。

根據(jù)上文分析，數(shù)字普惠金融對鄉(xiāng)村振興發(fā)展水平具有顯著的正向效應。同時，從控制變量當中可以發(fā)現(xiàn)：在大部分模型中，經(jīng)濟發(fā)展狀況良好，交通基礎(chǔ)設(shè)施完善，城鎮(zhèn)化水平較高能夠提升當?shù)剜l(xiāng)村振興發(fā)展水平，對地區(qū)外開放程度和財政支出的提高會對鄉(xiāng)村振興造成負面影響。經(jīng)濟基礎(chǔ)越強的地區(qū)具備較為完善的基礎(chǔ)設(shè)施和較高的財政支持，鄉(xiāng)村可以利用這些基礎(chǔ)設(shè)施和資金補貼推進經(jīng)濟發(fā)展。地區(qū)交通設(shè)施越完善，城鄉(xiāng)聯(lián)系越密切，有利于鄉(xiāng)村與城鎮(zhèn)之間的經(jīng)濟交流，推進鄉(xiāng)村振興。城鎮(zhèn)化水平越高，越有利于城鎮(zhèn)資源流入鄉(xiāng)村，促進產(chǎn)業(yè)發(fā)展，特別是較高的城鎮(zhèn)化能夠拓寬農(nóng)村居民眼界，有利于提高農(nóng)村居民創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)積極性。對外開放程度較高的地區(qū)虹吸效應更為明顯，使農(nóng)村人口主動流向城鎮(zhèn)，不利于鄉(xiāng)村振興。財政支出相對更高的地區(qū)，城鄉(xiāng)將有更穩(wěn)定的發(fā)展環(huán)境，使城鄉(xiāng)差距擴大，整體上不利于鄉(xiāng)村振興水平的提高。

(二)穩(wěn)健性檢驗

上一部分當中，本文采用了多種實證方法對數(shù)字普惠金融的影響效應進行了檢驗，結(jié)果均支持數(shù)字普惠金融的正向效應，可見研究成果具有一定的可靠性。為了進一步提高研究結(jié)果的可信度，本文通過更換數(shù)據(jù)、調(diào)整變量和樣本處理等方式對上文的回歸結(jié)果分別進行檢驗，以確保其穩(wěn)健性。表5報告了穩(wěn)健性檢驗結(jié)果。

第一，替換被解釋變量。本文借鑒趙濤等[57]的研究并利用熵值法構(gòu)建了數(shù)字經(jīng)濟綜合發(fā)展指數(shù)(DE)(2)指標體系包括，互聯(lián)網(wǎng)普及率、互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)從業(yè)人員數(shù)、互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)產(chǎn)出、移動互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)以及數(shù)字普惠金融發(fā)展等5個二級指標，并對缺失的數(shù)據(jù)采用了線性插值法補充。，該指數(shù)一定程度上能夠反映當?shù)財?shù)字普惠金融發(fā)展水平，所以本文將其替代核心解釋變量：數(shù)字普惠金融。表5模型(1)中可以看到數(shù)字經(jīng)濟綜合發(fā)展指數(shù)對鄉(xiāng)村振興發(fā)展水平的影響為正，在1%的統(tǒng)計水平上顯著，與上文的回歸結(jié)果一致。第二，調(diào)整變量期數(shù)。本文將各省數(shù)字普惠金融指數(shù)前置一期，探究上一期的數(shù)字普惠金融指數(shù)對本期鄉(xiāng)村振興發(fā)展水平的影響。模型(2)回歸結(jié)果顯示，上一期的數(shù)字普惠金融指數(shù)依然對本期鄉(xiāng)村振興發(fā)展水平具有高度顯著的正向效應。第三，縮尾處理(winsorize)。本研究對樣本上下1%極值的部分進行縮尾處理，以剔除樣本極端值的影響。模型(3)顯示了回歸結(jié)果，可以看到數(shù)字普惠金融的系數(shù)依然為正，在5%的統(tǒng)計水平上顯著，證明研究結(jié)論具備穩(wěn)健性。

表5 穩(wěn)健性檢驗

(三)進一步研究

本部分將對數(shù)字普惠金融與鄉(xiāng)村振興發(fā)展水平兩個變量進行細分，以期數(shù)字普惠金融助力鄉(xiāng)村振興的主攻方向。

表6顯示了數(shù)字普惠金融三大維度回歸結(jié)果。模型(1)中覆蓋廣度對鄉(xiāng)村振興發(fā)展水平的影響不顯著，表明數(shù)字普惠金融覆蓋范圍的擴大在鄉(xiāng)村振興發(fā)展過程當中的作用并不明顯。模型(2)顯示覆蓋深度的回歸系數(shù)在5%的統(tǒng)計水平上顯著為正，說明數(shù)字普惠金融的使用深度越深，越能促進鄉(xiāng)村振興發(fā)展。模型(3)中，數(shù)字普惠金融的數(shù)字化程度回歸系數(shù)為0.018，并在1%的統(tǒng)計水平上高度顯著，表明數(shù)字普惠金融的數(shù)字化程度越強，鄉(xiāng)村振興發(fā)展水平越高。

究其原因，數(shù)字普惠金融的覆蓋廣度僅能夠表明賬戶覆蓋率較高，而農(nóng)村居民開通賬戶后是否真正享受到了數(shù)字金融服務(wù)還尚不明確，再加上農(nóng)村地區(qū)的“數(shù)字鴻溝”現(xiàn)象，影響了數(shù)字普惠金融覆蓋廣度的拓展，進而使數(shù)字普惠金融覆蓋廣度在鄉(xiāng)村振興發(fā)展過程中沒能起到應有效果。而數(shù)字金融業(yè)務(wù)的拓展?jié)M足了農(nóng)村居民多樣的金融需求，提高了資金的配置效率，促進了農(nóng)民增收以及產(chǎn)業(yè)發(fā)展，推動鄉(xiāng)村振興。金融業(yè)務(wù)的數(shù)字化程度也能夠降低農(nóng)村居民獲取金融服務(wù)的門檻，讓更多人能夠獲得便捷、低成本的金融服務(wù)，促進鄉(xiāng)村振興。

表6 數(shù)字普惠金融內(nèi)部維度細分回歸結(jié)果

(四)中介效應分析

本文主要采用因果逐步法(causal steps approach)對作用機制進行檢驗。具體檢驗過程如下：第一步，檢驗總效應?；谀Ｐ?1)檢驗數(shù)字普惠金融指數(shù)的總效應，如果系數(shù)α2顯著，則按中介效應立論，反之則按遮掩效應立論，但無論系數(shù)α2是否顯著，都繼續(xù)下一步。第二步，檢驗間接效應。在模型(3)和(4)中，若γ2和δ3均顯著，則間接效應顯著。若γ2和δ3至少有一個不顯著，進行Sobel檢驗，如果通過檢驗，則該間接效應顯著，進行下一步，反之則間接效應不顯著，即中介效應不存在，無須進行第三步。第三步，檢驗直接效應。若模型(4)的系數(shù)δ2不顯著，即直接效應不顯著，表明只存在中介效應。若系數(shù)δ2顯著，則需要進一步判定：如果γ2δ3與δ2同號，則為部分中介效應；若γ2δ3與δ2異號，則為遮掩效應。考慮到Sobel法的假設(shè)過于嚴苛，本文還將對所有作用機制進行Bootstrap法檢驗，以確保本文的作用機制檢驗結(jié)果更為穩(wěn)健。Bootstrap法相對于Sobel法具有較高的統(tǒng)計效力，更具普適性[54]。

表7報告了中介效應檢驗結(jié)果。涉農(nóng)貸款占比部分中，第一步，模型(1)顯示了總效應回歸結(jié)果，數(shù)字普惠金融發(fā)展對鄉(xiāng)村振興在5%的水平上有顯著的促進作用。第二步，繼續(xù)檢驗間接效應。模型(2)中數(shù)字普惠金融的回歸系數(shù)為0.030，結(jié)果不顯著，將二者同時放入模型中，模型(3)顯示中介變量涉農(nóng)貸款占比的系數(shù)為0.003，在5%的統(tǒng)計水平上顯著。第三步，進行Sobel檢驗，結(jié)果顯示P值為0.018，在5%的統(tǒng)計水平上顯著，表明間接效應顯著。第四步，模型(3)列數(shù)字普惠金融的系數(shù)估計值下降為0.014，并在1%的水平上顯著，說明在數(shù)字普惠金融發(fā)展對鄉(xiāng)村振興的影響中，區(qū)域性銀行的涉農(nóng)貸款占比存在部分中介效應。

表7 中介效應檢驗結(jié)果

表7中模型(4)—(6)列報告了金融認知渠道的檢驗結(jié)果。模型(4)表明總效應在1%的水平上顯著，系數(shù)估計值為0.030。模型(5)中數(shù)字普惠金融對金融素養(yǎng)的回歸結(jié)果為0.005，在1%的統(tǒng)計水平上顯著，表明數(shù)字普惠金融能夠顯著拓寬農(nóng)村居民的知識面，提高農(nóng)村居民的金融素養(yǎng)。模型(6)顯示金融素養(yǎng)的回歸系數(shù)為0.001，在5%的統(tǒng)計水平上顯著，表明農(nóng)村居民掌握豐富的金融知識有利于鄉(xiāng)村振興的推進，因此間接效應顯著，故無須Sobel檢驗。最后，模型(6)中D的系數(shù)估計值有所下降，且在1%的統(tǒng)計水平上顯著。所以，金融素養(yǎng)確實在數(shù)字普惠金融服務(wù)鄉(xiāng)村振興的過程中起到了一定的作用。

經(jīng)過Bootstrap抽樣法檢驗后，兩個中介變量的間接效應都顯著且置信區(qū)間不包含0，說明兩個變量都在其中發(fā)揮了一定的作用，具體來看，區(qū)域性銀行涉農(nóng)貸款占比在中介效應中的占比為12.23%；金融素養(yǎng)的中介效應占比為3.95%。

四、結(jié)論與政策建議

本文研究表明，數(shù)字普惠金融的發(fā)展是鄉(xiāng)村振興的重要推動力。本文運用改進后的熵值法構(gòu)建了鄉(xiāng)村振興指標體系，客觀地測算了2011—2019年中國30個省(自治區(qū)、直轄市)的鄉(xiāng)村振興發(fā)展水平，并將其與數(shù)字普惠金融指數(shù)進行回歸分析。結(jié)果表明：第一，數(shù)字普惠金融能夠顯著促進鄉(xiāng)村振興的推進，在進行內(nèi)生性與穩(wěn)健性檢驗后，該結(jié)論依然穩(wěn)健。其中，數(shù)字普惠金融的使用深度和數(shù)字化程度對鄉(xiāng)村振興產(chǎn)生了更為顯著的正面影響。第二，數(shù)字普惠金融能夠通過提高金融機構(gòu)的涉農(nóng)貸款占比和農(nóng)村居民金融素養(yǎng)，對當?shù)剜l(xiāng)村振興產(chǎn)生正面效應。

基于以上研究結(jié)論，本文得出當前數(shù)字普惠金融助力鄉(xiāng)村振興的具體方法路徑和側(cè)重點，提出相對應的政策建議。

數(shù)字普惠金融的覆蓋廣度對鄉(xiāng)村振興沒有明顯影響，即單純地依靠供給端的擴張難以實現(xiàn)鄉(xiāng)村振興，需要從供需兩端同時發(fā)力，提高金融業(yè)務(wù)的使用深度及普惠金融數(shù)字化程度。一方面，供給端要更重視金融服務(wù)與數(shù)字化技術(shù)的結(jié)合，提高服務(wù)質(zhì)量。政府可以通過稅收優(yōu)惠和財政撥款的方式支持區(qū)域性銀行數(shù)字普惠金融發(fā)展，鼓勵金融機構(gòu)將數(shù)字技術(shù)運用于涉農(nóng)業(yè)務(wù)，提高涉農(nóng)貸款比重(如比原來提高3%～5%)。金融機構(gòu)應積極創(chuàng)新數(shù)字金融產(chǎn)品，面向農(nóng)村地區(qū)提供針對化、多樣化、智能化數(shù)字金融產(chǎn)品，如小額信貸、教育基金、文化娛樂基金、補充養(yǎng)老保險和農(nóng)業(yè)保險等。另一方面，需求端更需注重有效開發(fā)和后續(xù)深化使用。金融機構(gòu)可以通過產(chǎn)品宣講會、電子消費券、發(fā)放紅包等形式提高農(nóng)村居民對網(wǎng)絡(luò)金融產(chǎn)品的參與積極性，打消其對于資金安全性的顧慮，提高對數(shù)字金融產(chǎn)品的相關(guān)認知水平，特別是讓農(nóng)村老年人跟上享受數(shù)字金融服務(wù)的步伐。此外，政府也可以通過財政補貼及金融機構(gòu)讓利等方式降低數(shù)字金融業(yè)務(wù)利率(如0.25%～0.50%)及移動支付相關(guān)手續(xù)費，降低用戶數(shù)字金融參與成本，對于積極參與數(shù)字金融服務(wù)的居民給予一定程度的現(xiàn)金獎勵，提高農(nóng)村居民對數(shù)字金融平臺的使用黏性。