數(shù)字普惠金融對農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展影響研究

□祁馨馨，朱 捷

（煙臺大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，山東 煙臺 264005）

隨著數(shù)字信息技術(shù)與傳統(tǒng)普惠金融模式的融合創(chuàng)新，金融數(shù)字化為深化農(nóng)村金融體制改革、打破城鄉(xiāng)二元金融結(jié)構(gòu)、破除農(nóng)業(yè)農(nóng)村發(fā)展瓶頸提供新動能。因此，數(shù)字普惠金融成為推動農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的重要支撐。

隨著數(shù)字普惠金融對農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展賦能，學(xué)術(shù)界在農(nóng)業(yè)農(nóng)村領(lǐng)域圍繞數(shù)字普惠金融展開多方面的研究。

在居民消費方面，岳喜優(yōu)和陳桂生（2022）[1]從動態(tài)視角對財政支農(nóng)、數(shù)字普惠金融與農(nóng)村居民消費關(guān)系進(jìn)行分析。王雄等（2022）[2]基于空間聯(lián)動角度，探究數(shù)字普惠金融對居民消費空間外溢效應(yīng)的規(guī)律性。在農(nóng)村減貧方面，陳平和王書華（2022）[3]發(fā)現(xiàn)數(shù)字普惠金融可有效緩解老年群體貧困。劉魏（2021）[4]從主客觀相對貧困角度驗證數(shù)字普惠金融紓解貧困效果在城鄉(xiāng)居民及不同年齡群體間的差異。在農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率方面，鄭宏運(yùn)和李谷成（2022）[5]從異質(zhì)性角度運(yùn)用分位數(shù)固定效應(yīng)模型檢驗數(shù)字普惠金融對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的作用。任健華和雷宏振（2022）[6]通過中介效應(yīng)模型，證實數(shù)字普惠金融直接和間接影響農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率。在其他方面，孫學(xué)濤等（2022）[7]表明數(shù)字普惠金融可促進(jìn)農(nóng)業(yè)機(jī)械化發(fā)展。

基于上述分析發(fā)現(xiàn)，多數(shù)研究側(cè)重分析數(shù)字普惠金融與單一農(nóng)業(yè)農(nóng)村要素之間的關(guān)系，農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展綜合性研究相對較少。因此，文章通過構(gòu)建農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展評價體系，利用2011—2020 年北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)數(shù)據(jù)，采用固定效應(yīng)模型，實證檢驗數(shù)字普惠金融是否促進(jìn)農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。

1 變量及數(shù)據(jù)說明、模型設(shè)定

1.1 變量及數(shù)據(jù)說明

1.1.1 被解釋變量

農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展（AG）。結(jié)合農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展實際情況，參考相關(guān)研究成果，從農(nóng)業(yè)提質(zhì)增產(chǎn)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、綠色發(fā)展、協(xié)調(diào)共享4 個方面構(gòu)建農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展綜合評價體系。其中農(nóng)業(yè)提質(zhì)增產(chǎn)層面包括農(nóng)業(yè)機(jī)械化程度、農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率、糧食單產(chǎn)3 個正向指標(biāo)；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)層面包括財政支農(nóng)力度、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)協(xié)調(diào)、農(nóng)業(yè)地區(qū)經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)3 個正向指標(biāo)；綠色發(fā)展層面包括化肥、農(nóng)藥、農(nóng)用薄膜使用強(qiáng)度3 個負(fù)向指標(biāo)；協(xié)調(diào)共享層面包括負(fù)向指標(biāo)農(nóng)村恩格爾系數(shù)和正向指標(biāo)農(nóng)村醫(yī)療機(jī)構(gòu)水平，運(yùn)用熵值法測算農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展綜合指數(shù)。

1.1.2 解釋變量

1)核心解釋變量：數(shù)字普惠金融（DFI）選取北京大學(xué)數(shù)字普惠金融總指數(shù)作為核心解釋變量，并從數(shù)字普惠金融覆蓋廣度（DFI1）、使用深度（DFI2）、數(shù)字化程度（DFI3）進(jìn)一步檢驗數(shù)字普惠金融對農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的影響。

2)控制變量：為了控制其他因素對農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的影響，借鑒已有研究，選取了城鄉(xiāng)化水平（TC）、農(nóng)業(yè)規(guī)模程度（AS）、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)境（DR）以及農(nóng)村教育水平（CE）作為控制變量。分別采用城鄉(xiāng)居民人均可支配收入比、播種面積與農(nóng)業(yè)從業(yè)人員比、成災(zāi)率水平、農(nóng)村人均受教育年限表示。

3)工具變量：借鑒已有研究將移動電話普及率（MT）納入工具變量范疇，用每人擁有移動電話數(shù)量表示。

1.1.3 數(shù)據(jù)說明

文章以我國2011—2020 年30 個省際面板數(shù)據(jù)作為研究樣本，因港澳臺及西藏地區(qū)部分?jǐn)?shù)據(jù)缺失嚴(yán)重，故將其剔除。

其中，數(shù)字普惠金融數(shù)據(jù)來自北京大學(xué)發(fā)布的2011—2020 年數(shù)字普惠金融指數(shù)報告。其他相關(guān)數(shù)據(jù)來自各省市區(qū)統(tǒng)計年鑒、《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》《中國人口和就業(yè)統(tǒng)計年鑒》、國家統(tǒng)計局等。針對部分缺失數(shù)據(jù)，采用移動平移法或插值法填補(bǔ)。

2 實證檢驗

2.1 基準(zhǔn)回歸

經(jīng)Hausman 檢驗，選取固定效應(yīng)模型分析數(shù)字普惠金融對農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的影響?；谝延欣碚摷艾F(xiàn)實因素考慮，數(shù)字普惠金融與農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展之間可能存在內(nèi)生性問題，因此，選用移動電話普及率作為工具變量，采用兩階段最小二乘法對回歸結(jié)果進(jìn)行矯正，如表1 所示。其中列（1）、（2）分別表示是否引入控制變量時固定效應(yīng)模型的回歸結(jié)果，列（3）表示引入控制變量時最小二乘估計模型的回歸結(jié)果。實證分析發(fā)現(xiàn)，數(shù)字普惠金融回歸系數(shù)在1%顯著水平下顯著為正，證實數(shù)字普惠金融有效推動我國農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。在控制變量中，農(nóng)業(yè)規(guī)?；潭然貧w系數(shù)顯著為正，可能因為數(shù)字普惠金融為擴(kuò)大農(nóng)戶土地規(guī)模經(jīng)營提供了資金支持，間接促進(jìn)農(nóng)村勞動力向第一、第二產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移，推動農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)境回歸系數(shù)顯著為負(fù)，可能因為農(nóng)村地區(qū)經(jīng)濟(jì)韌性較弱、抵御風(fēng)險能力較差，當(dāng)面對突發(fā)性災(zāi)害時，極易給農(nóng)業(yè)農(nóng)村發(fā)展造成巨大沖擊，擾亂農(nóng)業(yè)生產(chǎn)體系正常運(yùn)行。

表1 基準(zhǔn)回歸分析

2.2 異質(zhì)性分析

2.2.1 區(qū)分?jǐn)?shù)字普惠金融維度結(jié)構(gòu)

為深入探究數(shù)字普惠金融對農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的影響，選用覆蓋廣度、使用深度和數(shù)字化程度3 個次級維度進(jìn)行分析，回歸結(jié)果如表2 中列（1）、列（2）、列（3）所示。研究發(fā)現(xiàn)，各維度系數(shù)均通過1%顯著性檢驗且使用深度顯著性最高，表明各維度在不同程度上均推動農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。在覆蓋廣度層面，數(shù)字普惠金融將農(nóng)村地區(qū)及農(nóng)村融資弱勢群體作為金融服務(wù)重點扶持對象，覆蓋范圍日益廣泛；在使用深度層面，數(shù)字技術(shù)與傳統(tǒng)金融融合發(fā)展，有利于金融資本均衡配置，緩解農(nóng)村地區(qū)信貸約束，為農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)改革創(chuàng)新提供資金支持；在數(shù)字化程度層面，依托移動終端開展金融服務(wù)，擺脫了傳統(tǒng)金融服務(wù)時空約束，降低了金融服務(wù)成本，提高了金融服務(wù)滲透性。

表2 異質(zhì)性結(jié)果分析

2.2.2 區(qū)分地理區(qū)域

考慮到我國各區(qū)域發(fā)展情況存在差異，故按照地理位置將研究樣本劃分為沿海和內(nèi)陸地區(qū)進(jìn)行深入分析，回歸結(jié)果如表2 中列（4）、列（5）所示。結(jié)果顯示，數(shù)字普惠金融對兩個地區(qū)農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展提升效應(yīng)均顯著，且對沿海地區(qū)作用最顯著。這可能是因為沿海地區(qū)金融體制相對完善，科技創(chuàng)新能力較高，利于數(shù)據(jù)技術(shù)賦能金融體系，推動數(shù)字普惠金融向農(nóng)村地區(qū)延伸。內(nèi)陸地區(qū)多以粗放型經(jīng)濟(jì)發(fā)展為主，經(jīng)濟(jì)與信息技術(shù)發(fā)展相對緩慢，從而導(dǎo)致數(shù)字普惠金融紅利滲透到農(nóng)業(yè)領(lǐng)域存在一定滯后性。

3 結(jié)論與建議

文章選用我國2011—2020 年30 個省際面板數(shù)據(jù)，旨在探究數(shù)字普惠金融對我國農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的影響。研究表明：數(shù)字普惠金融對農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展具有顯著推動作用，經(jīng)穩(wěn)健性檢驗后結(jié)論依舊成立，且存在異質(zhì)性。一方面，數(shù)字普惠金融各維度均對農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展影響顯著，但使用深度影響效應(yīng)最大。另一方面，數(shù)字普惠金融對沿海和內(nèi)陸地區(qū)農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的作用強(qiáng)度不同，沿海地區(qū)高于內(nèi)陸地區(qū)。

基于上述研究結(jié)論，提出如下建議。

1)提升金融服務(wù)有效性。一是政府機(jī)構(gòu)制定可行性農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展扶持政策，及時調(diào)整農(nóng)村地區(qū)數(shù)字普惠金融執(zhí)行方案，推動多層次金融業(yè)務(wù)穩(wěn)步落實，確保助農(nóng)資金合理配置。二是注重農(nóng)戶數(shù)字普惠金融知識普及和數(shù)字技能指導(dǎo)，培養(yǎng)農(nóng)戶正確金融認(rèn)知，增強(qiáng)農(nóng)戶數(shù)字金融使用效度。

2)多維度推動區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展。一是打破阻礙資金流動的二元經(jīng)濟(jì)體制，聚焦各地區(qū)實際發(fā)展情況及弱勢群體信貸需求，拓寬金融服務(wù)覆蓋廣度，喚醒農(nóng)業(yè)農(nóng)村資源生產(chǎn)活力。二是加強(qiáng)城鄉(xiāng)金融機(jī)構(gòu)聯(lián)動發(fā)展，非金融機(jī)構(gòu)與傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)協(xié)同發(fā)展，數(shù)字信息技術(shù)與金融服務(wù)融合發(fā)展，延伸農(nóng)村地區(qū)金融機(jī)構(gòu)涉農(nóng)服務(wù)深度。三是完善農(nóng)村地區(qū)數(shù)字建設(shè)，保障農(nóng)戶使用數(shù)字金融服務(wù)的基準(zhǔn)條件，提高金融服務(wù)機(jī)構(gòu)數(shù)字化業(yè)務(wù)辦理效率。

3)促進(jìn)農(nóng)業(yè)發(fā)展綠色轉(zhuǎn)型。一是利用數(shù)字普惠金融低成本、低門檻優(yōu)勢，升級傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)設(shè)施，創(chuàng)新發(fā)展新型農(nóng)業(yè)模式，打造智慧化農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)平臺，提升農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展指標(biāo)。二是發(fā)揮政府機(jī)構(gòu)環(huán)境管制作用，建立農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展宣傳、督察、評價、防治、跟蹤體系，制定有效的農(nóng)業(yè)環(huán)境保護(hù)政策。三是注重發(fā)揮區(qū)域與產(chǎn)業(yè)內(nèi)外部輻射帶動作用，加快新舊要素稟賦與農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)有效結(jié)合，從而提供良好的農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展路徑。