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    數(shù)字普惠金融對鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)興旺的影響效應(yīng)與作用機制

    2023-11-06 02:39:50郭興磊
    統(tǒng)計與決策 2023年19期
    關(guān)鍵詞:興旺普惠效應(yīng)

    郭興磊,劉 濤

    (濟南大學(xué) 商學(xué)院,濟南 250002)

    0 引言

    鄉(xiāng)村振興,產(chǎn)業(yè)先行?!爱a(chǎn)業(yè)興旺”是指為適應(yīng)鄉(xiāng)村全面振興的戰(zhàn)略需要,通過推動鄉(xiāng)村一二三產(chǎn)業(yè)融合、產(chǎn)業(yè)鏈延伸和生產(chǎn)經(jīng)營優(yōu)化[1],進一步提升農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)能力、擴展農(nóng)業(yè)功能、提高農(nóng)業(yè)附加值[2,3],最終實現(xiàn)農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化。鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)興旺面臨的一大阻礙是金融排斥引起的融資約束問題,金融資源難以配置到真正有資金需求的產(chǎn)業(yè)經(jīng)營者[4]?!皵?shù)字普惠金融”理念為緩解這種現(xiàn)象提供了理論和實踐依據(jù)。

    目前直接探討數(shù)字普惠金融對鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)興旺影響的文獻較少,多數(shù)文獻研究數(shù)字普惠金融與鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)升級、產(chǎn)業(yè)融合和農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)系。何宏慶(2020)[5]認為,當(dāng)前由于傳統(tǒng)普惠金融的局限和數(shù)字普惠金融的缺陷,鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展中產(chǎn)生了新的金融困境,為此必須加強農(nóng)村數(shù)字普惠金融基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。孫倩和徐璋勇(2021)[6]利用縣級面板數(shù)據(jù)進行實證研究,發(fā)現(xiàn)數(shù)字普惠金融對非貧困縣產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級有優(yōu)化作用。張岳和周應(yīng)恒(2021)[7]認為,數(shù)字普惠金融可以推動鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)融合,并且傳統(tǒng)普惠金融發(fā)展能夠“放大”這種作用。張合林和王顏顏(2021)[8]在研究中指出,數(shù)字普惠金融不僅能促進農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展,而且有利于其區(qū)域性均衡發(fā)展。劉艷(2021)[9]的實證研究表明,數(shù)字普惠金融通過提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營活動的技術(shù)效率能夠有效提高區(qū)域農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率。目前對于產(chǎn)業(yè)興旺評價指標(biāo)體系的構(gòu)建,大部分研究一般從農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)融合程度、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和競爭能力等方面選取指標(biāo)[10—12]。申云等(2020)[13]則從農(nóng)產(chǎn)品、農(nóng)業(yè)多功能、農(nóng)業(yè)支撐以及農(nóng)業(yè)生產(chǎn)能力、產(chǎn)業(yè)鏈延伸能力、科技創(chuàng)新能力、市場競爭能力等方面選取指標(biāo)并計算指數(shù)。

    綜上可知,數(shù)字普惠金融對鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)興旺具有一定的積極作用,對于產(chǎn)業(yè)興旺評價指標(biāo)的研究比較豐富。但在鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略實施的大背景下,結(jié)合前人的研究構(gòu)建產(chǎn)業(yè)興旺指數(shù)并分析數(shù)字普惠金融對其影響的文獻較少,導(dǎo)致相關(guān)研究結(jié)論不夠統(tǒng)一。本文在借鑒前人研究成果的基礎(chǔ)上,從理論上分析數(shù)字普惠金融支持鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)興旺的效應(yīng)并提出相應(yīng)研究假設(shè),同時,構(gòu)建產(chǎn)業(yè)興旺評價指標(biāo)體系,基于2011—2019 年我國30 個省份的相關(guān)數(shù)據(jù)測算產(chǎn)業(yè)興旺指數(shù),并通過分位數(shù)回歸模型和中介效應(yīng)檢驗?zāi)P蛯嵶C檢驗數(shù)字普惠金融對鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)興旺的影響效應(yīng)與作用機制。

    1 理論分析與研究假設(shè)

    1.1 數(shù)字普惠金融支持鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)興旺的直接效應(yīng)

    傳統(tǒng)普惠金融時常囿于時空局限性以及供給和使用成本較高、收益較低等原因,難以滿足鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展需求。而有著數(shù)字技術(shù)加持的數(shù)字普惠金融能在很大程度上克服這些缺陷,通過發(fā)揮低成本、低風(fēng)險、高效率、廣覆蓋、多樣化等優(yōu)勢進一步優(yōu)化普惠金融的精準(zhǔn)性、可負擔(dān)性、可獲得性等特點,因此在支持鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)興旺方面更能發(fā)揮作用。具體而言,數(shù)字普惠金融能夠從三個方面直接促進鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)興旺。

    第一,數(shù)字普惠金融將更多群體納入“普惠”范圍,使得鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)經(jīng)營者能夠獲得相應(yīng)的金融服務(wù)。數(shù)字普惠金融覆蓋廣度的提升讓越來越多的鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)經(jīng)營者享受到所需要的金融服務(wù),降低了準(zhǔn)入門檻,緩解了經(jīng)營者所面臨的融資約束和金融排斥問題,從而顯著激發(fā)了鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展的原動力。第二,數(shù)字普惠金融創(chuàng)造出多樣化的金融產(chǎn)品,以滿足鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)經(jīng)營者的多樣化金融需求。通過擴大數(shù)字金融服務(wù)使用規(guī)模、創(chuàng)新金融服務(wù)產(chǎn)品,進一步激發(fā)了經(jīng)營者的生產(chǎn)活力,解決其“錢從哪里來”的難題,為鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供了廣泛的外部融資渠道。第三,數(shù)字普惠金融具備更便捷、成本更低等優(yōu)勢,能夠有效緩解鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展面臨的“融資難融資貴”問題。數(shù)字普惠金融不需要設(shè)置物理網(wǎng)點、雇傭大量員工,也不受限于固定的工作時間,因而極大地節(jié)省了供給和使用成本,為經(jīng)營者降低資金成本、提高貸款效率、減少貸款風(fēng)險,進一步支持鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)興旺。

    基于上述分析,本文提出如下研究假設(shè):

    假設(shè)1:數(shù)字普惠金融能夠直接支持鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)興旺。

    1.2 數(shù)字普惠金融支持鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)興旺的間接效應(yīng)

    金融是經(jīng)濟發(fā)展的必要因素,其對國民經(jīng)濟的促進作用已被屢次證明[14]。而整體經(jīng)濟的發(fā)展能夠為鄉(xiāng)村帶來更多技術(shù)、就業(yè)、投資等,為其產(chǎn)業(yè)興旺輸入更多“新鮮血液”,從而為其創(chuàng)造更多經(jīng)濟機會,間接推進產(chǎn)業(yè)興旺的進程。具體而言,數(shù)字普惠金融的優(yōu)勢能夠作用于地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展,例如通過支持中小微企業(yè)發(fā)展、促進居民收入和增加就業(yè)機會等方式推動地區(qū)經(jīng)濟進步。地區(qū)經(jīng)濟的繁榮又可能通過資源、要素的進一步合理配置,例如政府主導(dǎo)下的各類企業(yè)“下鄉(xiāng)”,第二、三產(chǎn)業(yè)與第一產(chǎn)業(yè)融合創(chuàng)造發(fā)展“新機遇”等,通過“涓滴效應(yīng)”等機制惠及鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)經(jīng)營者,通過包容性增長實現(xiàn)鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)興旺。另外,某些地區(qū)由于長期以來不注重鄉(xiāng)村發(fā)展,導(dǎo)致鄉(xiāng)村的資本、勞動力等生產(chǎn)要素供給不足,缺乏經(jīng)濟機會和發(fā)展動能,即便數(shù)字普惠金融供給充足,也難以支持鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展。因此就需要數(shù)字普惠金融支持地區(qū)經(jīng)濟,使之實現(xiàn)全面發(fā)展,從而為鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)輸送更多生產(chǎn)要素,增強其“造血”能力,從源頭上支持產(chǎn)業(yè)興旺。

    基于上述分析,本文提出如下研究假設(shè):

    假設(shè)2:數(shù)字普惠金融能夠推動地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展從而間接支持鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)興旺。

    2 研究設(shè)計

    2.1 模型構(gòu)建

    2.1.1 基準(zhǔn)回歸模型

    為了衡量數(shù)字普惠金融對產(chǎn)業(yè)興旺的整體影響,構(gòu)建如下面板數(shù)據(jù)模型:

    式(1)中,IPit為被解釋變量,代表i省份t年的產(chǎn)業(yè)興旺指數(shù);DIFit為解釋變量,包括i省份t年的數(shù)字普惠金融總指數(shù)(TIit)、數(shù)字化程度(DDit)、覆蓋廣度(CBit)和使用深度(UPit);Xit為相關(guān)控制變量,包括i省份t年的城鎮(zhèn)化率(Urbanit)和第二、三產(chǎn)業(yè)增加值占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重(Ratioit);μit為隨機擾動項。

    2.1.2 中介效應(yīng)檢驗?zāi)P?/p>

    根據(jù)上文分析,數(shù)字普惠金融可能通過推動地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展從而間接支持產(chǎn)業(yè)興旺,因此參照Zhao等(2010)[15]提出的兩步回歸法構(gòu)建如下中介效應(yīng)檢驗?zāi)P停?/p>

    其中,Mit為中介變量,即地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平,用i省份t年的人均地區(qū)生產(chǎn)總值(Economyit)表示,其余變量含義與式(1)相同。γ2表示數(shù)字普惠金融對產(chǎn)業(yè)興旺的直接效應(yīng),β1?γ1表示中介效應(yīng)的大小,用該值除以(β1?γ1+γ2)可以得到中介效應(yīng)占總效應(yīng)的比重。

    2.2 變量選取

    2.2.1 被解釋變量

    產(chǎn)業(yè)興旺指數(shù)。本文結(jié)合相關(guān)研究成果,基于科學(xué)性、客觀性、可操作性和可得性原則,構(gòu)建包含5個一級指標(biāo)和12 個二級指標(biāo)的產(chǎn)業(yè)興旺評價指標(biāo)體系,如表1 所示。

    表1 產(chǎn)業(yè)興旺評價指標(biāo)體系

    由于產(chǎn)業(yè)興旺評價指標(biāo)比較綜合,其中包含的信息復(fù)雜,應(yīng)當(dāng)使用客觀賦權(quán)法以確保評價指標(biāo)的科學(xué)性和合理性,因此本文采用熵權(quán)法確定各個指標(biāo)的權(quán)重并合成一個綜合指數(shù),以此來衡量產(chǎn)業(yè)興旺。

    2.2.2 解釋變量

    數(shù)字普惠金融指數(shù)。本文將《北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)(2011—2020 年)》中的總指數(shù)(TI)、覆蓋廣度(CB)、使用深度(UP)和數(shù)字化程度(DD)作為解釋變量進行實證研究[16]。為保證回歸系數(shù)大小合適,本文在回歸前將各個變量均除以100。

    2.2.3 控制變量

    鑒于在產(chǎn)業(yè)興旺評價指標(biāo)體系的構(gòu)建過程中已經(jīng)選取了很多與之相關(guān)的變量,因此本文只選擇兩個相關(guān)宏觀經(jīng)濟指標(biāo)作為控制變量,具體包括:城鎮(zhèn)化率(Urban)和第二、三產(chǎn)業(yè)增加值占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重(Ratio)。為了消除異方差和量綱的影響,本文在回歸前對控制變量均取對數(shù)。

    2.3 數(shù)據(jù)來源

    本文利用2011—2019 年我國30 個省份(不含西藏和港澳臺)的面板數(shù)據(jù)進行實證研究。其中,數(shù)字普惠金融指數(shù)來源于北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心網(wǎng)站,構(gòu)建產(chǎn)業(yè)興旺評價指標(biāo)體系所需的指標(biāo)及控制變量的相關(guān)數(shù)據(jù)來源于Wind數(shù)據(jù)庫、CSMAR數(shù)據(jù)庫、《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》《中國第三產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計年鑒》以及各省份的統(tǒng)計年鑒。

    3 回歸結(jié)果與分析

    3.1 基準(zhǔn)回歸分析

    將四個解釋變量分別代入式(1)中進行回歸,得到模型(1)至模型(4),見表2。由于不清楚個體效應(yīng)究竟是以固定效應(yīng)還是隨機效應(yīng)形式存在,因此在回歸前先進行Hausman檢驗,結(jié)果顯示,對應(yīng)的P值均大于0.1,故采用面板隨機效應(yīng)模型進行回歸。

    表2 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

    由表2可知,數(shù)字普惠金融總指數(shù)及其三個子維度均在1%的顯著性水平上與產(chǎn)業(yè)興旺存在正相關(guān)關(guān)系,說明數(shù)字普惠金融在一定程度上能夠支持鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)興旺,假設(shè)1 得證。其中,覆蓋廣度的影響程度最大,總指數(shù)和使用深度次之,數(shù)字化程度最小,這說明:第一,能否真正被納入數(shù)字普惠金融的覆蓋范圍內(nèi)(即擁有數(shù)字金融賬戶并且綁定銀行卡)可能是促進其支持產(chǎn)業(yè)興旺的必要條件。如果沒有相應(yīng)賬戶并綁定銀行卡,那么鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)經(jīng)營者就幾乎不可能得到數(shù)字普惠金融的支持,更無從談及能否從中獲益。第二,是否大規(guī)模、多樣化、經(jīng)常性地使用數(shù)字普惠金融服務(wù)也是促進其支持產(chǎn)業(yè)興旺的重要條件??傮w上看,當(dāng)前中國鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)經(jīng)營者對數(shù)字普惠金融的需求量越來越大,在推進鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)興旺的過程中也大量使用相關(guān)服務(wù),從而為推動產(chǎn)業(yè)興旺的進程做出了一定貢獻。第三,數(shù)字普惠金融的便利性、低成本和信用化優(yōu)勢在支持產(chǎn)業(yè)興旺的過程中可能在逐步弱化。近年來,中央及地方政府和國有商業(yè)銀行支持產(chǎn)業(yè)興旺的力度越來越大,資金使用成本越來越低,相關(guān)金融服務(wù)越來越便利和多樣化,風(fēng)險也越來越小,數(shù)字普惠金融在這方面的優(yōu)勢在未來或許會逐漸變小。

    3.2 內(nèi)生性檢驗

    雖然前文分析認為數(shù)字普惠金融能夠支持鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)興旺,但在鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)的發(fā)展過程中也可能加大對數(shù)字普惠金融的需求,從而促進數(shù)字普惠金融的發(fā)展,即二者之間存在反向因果關(guān)系。為了檢驗這一內(nèi)生性問題,本文參考謝絢麗等(2018)[17]的做法,將互聯(lián)網(wǎng)普及率作為工具變量。一方面,數(shù)字普惠金融的發(fā)展需要互聯(lián)網(wǎng)的廣泛普及,二者存在緊密關(guān)聯(lián),滿足相關(guān)性要求;另一方面,互聯(lián)網(wǎng)的建設(shè)一般取決于當(dāng)?shù)貙嶋H需求和政府決策,與數(shù)字普惠金融相對獨立,滿足外生性的要求。此外,各個解釋變量的一階滯后項既與其當(dāng)期值相關(guān),在排除控制變量的影響后,又僅通過其當(dāng)期值影響產(chǎn)業(yè)興旺水平,具有一定的外生性,因此也可以作為工具變量。本文采用兩階段最小二乘法進行回歸,結(jié)果如表3所示。

    表3 內(nèi)生性檢驗結(jié)果

    可以看到,回歸結(jié)果與基準(zhǔn)回歸結(jié)果相差無幾。進一步的工具變量檢驗結(jié)果顯示,LM 統(tǒng)計量對應(yīng)的P 值均小于0.01,強烈拒絕“工具變量不可識別”的原假設(shè)。Wald F統(tǒng)計量均大于10 的閾值,強烈拒絕“弱工具變量”的原假設(shè)。Sargan統(tǒng)計量對應(yīng)的P值均大于0.1,可以認為兩種工具變量均為外生,因此互聯(lián)網(wǎng)普及率和解釋變量的一階滯后項是合適的工具變量。

    3.3 穩(wěn)健性檢驗

    對原始數(shù)據(jù)進行1%和99%的縮尾處理,以剔除極端值對回歸結(jié)果的影響。如下頁表4模型(9)至模型(12)所示,各個變量的系數(shù)和顯著性均未發(fā)生明顯變化。

    表4 穩(wěn)健性檢驗結(jié)果

    雖然Hausman檢驗指出應(yīng)使用面板隨機效應(yīng)模型,但考慮到不同省份在數(shù)字普惠金融發(fā)展程度和產(chǎn)業(yè)興旺水平上的差異較大,仍應(yīng)考慮省份層面的不可觀測變量。因此,在式(1)中加入省份虛擬變量,使用LSDV法進行回歸,構(gòu)建模型(13)至模型(16),發(fā)現(xiàn)結(jié)果仍然穩(wěn)健。

    3.4 異質(zhì)性檢驗

    先進行分組異質(zhì)性檢驗,依據(jù)國家統(tǒng)計局的劃分標(biāo)準(zhǔn),將30個樣本省份劃分為東、中、西部三個子樣本,通過式(1)進行分組回歸,結(jié)果如表5所示。

    表5 分地區(qū)回歸結(jié)果

    可見無論是東部還是中西部地區(qū),四個解釋變量的系數(shù)均為正且在1%或5%的水平上顯著。具體而言,總指數(shù)和覆蓋廣度能夠顯著推動中部地區(qū)產(chǎn)業(yè)興旺水平,數(shù)字化程度和使用深度能夠顯著推動?xùn)|部地區(qū)產(chǎn)業(yè)興旺水平,而相對來說西部地區(qū)則獲益較少。對于這種區(qū)域異質(zhì)性,一個可能的解釋是,西部地區(qū)產(chǎn)業(yè)興旺水平落后于東中部地區(qū),難以產(chǎn)生可觀的經(jīng)濟效益。在“商業(yè)可持續(xù)”原則的驅(qū)使下,數(shù)字普惠金融可能因為缺乏投資機會、收益較小等原因?qū)⒏噘Y源配置到東中部地區(qū),導(dǎo)致其對西部地區(qū)的支持力度較小。

    再進行分位數(shù)回歸檢驗。在式(1)的基礎(chǔ)上構(gòu)建如下分位數(shù)回歸模型:

    式(4)中,q 表示分位點,其他符號含義均與式(1)相同。選擇10%、25%、50%、75%和90%五個分位點,分別代表產(chǎn)業(yè)興旺水平較低組、中低組、中等組、中高組和較高組,以較為全面地涵蓋上述差異性。

    表6 展示了分位數(shù)回歸結(jié)果,除使用深度與產(chǎn)業(yè)興旺水平較高組呈現(xiàn)負相關(guān)關(guān)系外,其余變量系數(shù)均為正,再次證明本文實證結(jié)果的穩(wěn)健性。具體來看,產(chǎn)業(yè)興旺水平較高組的各個變量系數(shù)雖然相對最大,但除數(shù)字化程度外均不顯著。這說明只有對于產(chǎn)業(yè)興旺水平較高的地區(qū)而言,數(shù)字普惠金融的低成本、高效率等優(yōu)勢才能真正作用于鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)興旺。其他分位點的各個變量系數(shù)雖然相對較小,但均在統(tǒng)計上顯著,說明數(shù)字普惠金融總指數(shù)及其三個子維度均能顯著作用于這些組別。四個解釋變量對產(chǎn)業(yè)興旺水平較低組雖然具有顯著影響,但其系數(shù)相對最小。這說明數(shù)字普惠金融在支持這類地區(qū)的產(chǎn)業(yè)興旺時的確發(fā)揮了一定作用,但由于鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展不夠完善、產(chǎn)業(yè)經(jīng)營者金融知識不夠充足、金融服務(wù)覆蓋范圍不夠廣等原因,這種作用相比其他地區(qū)還十分有限。

    表6 分位數(shù)回歸結(jié)果

    4 機制分析

    前文指出數(shù)字普惠金融可能通過促進地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展間接支持鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)興旺,即存在中介效應(yīng)。根據(jù)式(2)和式(3)的“兩步法”模型,先將對數(shù)化的人均地區(qū)生產(chǎn)總值作為被解釋變量、將數(shù)字普惠金融總指數(shù)及其三個子維度作為解釋變量進行回歸,構(gòu)建模型(17)至模型(20)。如下頁表7 所示,四個解釋變量的系數(shù)均顯著為正,說明數(shù)字普惠金融能夠促進地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展,假設(shè)2 的前半部分得證。

    表7 中介效應(yīng)檢驗結(jié)果

    再根據(jù)式(3)將對數(shù)化的人均地區(qū)生產(chǎn)總值作為中介變量進行回歸,構(gòu)建模型(21)至模型(24)。結(jié)果顯示,數(shù)字普惠金融總指數(shù)及其三個子維度的系數(shù)依然顯著為正,但中介效應(yīng)存在差異:第一,在模型(22)和模型(24)中,中介變量的系數(shù)為正且顯著,并且數(shù)字化程度和使用深度的系數(shù)均小于基準(zhǔn)回歸。這說明存在部分中介效應(yīng),即數(shù)字普惠金融可以通過降低金融服務(wù)成本、降低風(fēng)險、提升效率、創(chuàng)新產(chǎn)品等形式促進地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展,而整體經(jīng)濟的繁榮又能通過推動生產(chǎn)要素進一步配置,部分地支持鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)興旺,從而驗證了假設(shè)2 的后半部分。第二,在模型(21)和模型(23)中,中介變量的系數(shù)雖然為正但不顯著,說明可能不存在中介效應(yīng)。但進一步的Sobel 檢驗顯示,該統(tǒng)計量對應(yīng)的P 值均小于0.01,拒絕“β1?γ1=0”的原假設(shè),可以認為存在一定中介效應(yīng)。因此數(shù)字普惠金融也能夠通過納入越來越多具有金融服務(wù)需求的鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)經(jīng)營者以及自身的發(fā)展來促進地區(qū)經(jīng)濟繁榮,間接推進產(chǎn)業(yè)興旺進程,但這種中介效應(yīng)不如數(shù)字化程度和使用深度顯著。

    此外,四種中介效應(yīng)在總效應(yīng)中的占比分別為8.93%、55.99%、6.18%和40.81%,數(shù)字化程度的中介效應(yīng)最大,使用深度次之,總指數(shù)再次之,覆蓋廣度最小。這一結(jié)果進一步說明,數(shù)字普惠金融的成本越低、效率越高、風(fēng)險越小,就越能夠在推動地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展的基礎(chǔ)上間接促進鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)興旺,而納入數(shù)字普惠金融服務(wù)范圍內(nèi)的產(chǎn)業(yè)經(jīng)營者越多卻越難以通過這個渠道支持產(chǎn)業(yè)興旺。

    5 結(jié)論

    本文從理論上分析了數(shù)字普惠金融支持鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)興旺的直接效應(yīng)和間接效應(yīng),并基于2011—2019 年我國30個省份的相關(guān)數(shù)據(jù)測算產(chǎn)業(yè)興旺指數(shù),運用面板隨機效應(yīng)模型、分位數(shù)回歸模型以及中介效應(yīng)模型分析數(shù)字普惠金融對鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)興旺的影響效應(yīng)及作用機制,得出如下結(jié)論:

    (1)從全國總體層面來看,數(shù)字普惠金融總指數(shù)及其三個子維度均能夠顯著促進鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)興旺,其中覆蓋廣度作用最大,數(shù)字化程度則作用最小。

    (2)從不同區(qū)域?qū)用鎭砜?,一方面,東中部地區(qū)鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)興旺獲益于數(shù)字普惠金融的程度明顯大于西部地區(qū);另一方面,產(chǎn)業(yè)興旺水平較高和較低的地區(qū)難以從數(shù)字普惠金融的支持中獲益,中等水平尤其是中低水平的地區(qū)則獲益頗豐。

    (3)數(shù)字普惠金融能夠促進地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展,從而間接支持鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)興旺。其中,數(shù)字化程度的中介效應(yīng)最大,覆蓋廣度的中介效應(yīng)最小。

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