鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略下山東省農(nóng)村數(shù)字普惠金融效率測(cè)度與影響因素分析

董思源　劉絲雨　宋曉

摘要：鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略下，數(shù)字普惠金融對(duì)推進(jìn)農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化發(fā)揮著重要作用。文章采用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）模型，定量評(píng)估2015-2021年山東省16市農(nóng)村地區(qū)數(shù)字普惠金融的效率及Malmquist指數(shù)。同時(shí)利用面板Tobit模型對(duì)影響數(shù)字普惠金融效率的因素進(jìn)行分析，以探討數(shù)字普惠金融與農(nóng)村經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)聯(lián)性。研究結(jié)果表明，山東省農(nóng)村地區(qū)的數(shù)字普惠金融綜合效率狀況基本穩(wěn)定，數(shù)字普惠金融全要素生產(chǎn)率在樣本期間未實(shí)現(xiàn)改善；農(nóng)業(yè)發(fā)展水平等要素與數(shù)字普惠金融效率顯著正相關(guān)，城鄉(xiāng)收入差距及城鎮(zhèn)化水平等與數(shù)字普惠金融效率顯著負(fù)相關(guān)。

關(guān)鍵詞：鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略；數(shù)字普惠金融效率；DEA-Malmquist-Tobit模型

一、引言

近年來，數(shù)字普惠金融的概念引起研究人員和政策制定者的高度關(guān)注，越來越多的共識(shí)認(rèn)為，數(shù)字普惠金融是促進(jìn)農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵因素，它使農(nóng)民能夠投資獲得新的生產(chǎn)技術(shù)，購(gòu)買先進(jìn)的農(nóng)業(yè)設(shè)備和優(yōu)質(zhì)的種子、化肥和農(nóng)藥，擴(kuò)大生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)。

山東省是我國(guó)傳統(tǒng)的農(nóng)業(yè)大省，“十四五”時(shí)期，山東省始終把“三農(nóng)”工作作為重中之重。在普惠金融發(fā)展方面，2017年，山東在全國(guó)率先出臺(tái)《關(guān)于推進(jìn)普惠金融發(fā)展的實(shí)施意見》，系列政策措施相繼實(shí)施。但截至目前，山東省數(shù)字普惠金融發(fā)展仍有缺陷。一方面，“金融排斥”“二八定律”問題加劇了經(jīng)濟(jì)弱勢(shì)群體及城鄉(xiāng)之間的數(shù)字非均衡水平；另一方面，山東省16市農(nóng)村發(fā)展不統(tǒng)一，導(dǎo)致數(shù)字普惠金融發(fā)展不均衡。因此，山東省應(yīng)作出相應(yīng)舉措。

由此可得，通過對(duì)數(shù)字普惠金融的綜合效率、變化趨勢(shì)以及影響因素的深度探討和剖析，我們能夠更好地理解和利用其在減少城鄉(xiāng)收入不均、推動(dòng)城鄉(xiāng)融合發(fā)展以及實(shí)現(xiàn)鄉(xiāng)村振興等方面的重要作用，也證明了本課題在理論和實(shí)踐上都具有現(xiàn)實(shí)意義。

二、山東省數(shù)字普惠金融效率測(cè)度

（一）效率測(cè)度方法

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）是一種非參數(shù)線性規(guī)劃方法，適用于衡量多投入和多產(chǎn)出情況下決策單元（DMU）的相對(duì)效率。DEA模型使用一種數(shù)學(xué)方法來評(píng)估DMU的表現(xiàn)，并確定有效邊界，即數(shù)據(jù)集中表現(xiàn)最好的單位。

在量化數(shù)字普惠金融效率時(shí)，通?？梢越柚鷥煞N數(shù)據(jù)包絡(luò)分析模型：CCR模型與BCC模型。與CCR模型相比，BCC模型的應(yīng)用范圍更廣，因?yàn)樗辉賵?jiān)持規(guī)模報(bào)酬恒定的假設(shè)，能在投入和產(chǎn)出之間存在非比例關(guān)系時(shí)使用。

由于本文決策單元沒有以其最佳規(guī)模運(yùn)行，且不以研究數(shù)字普惠金融產(chǎn)出最大為目的，因此選擇投入導(dǎo)向型BCC模型對(duì)數(shù)字普惠金融效率進(jìn)行測(cè)度。同時(shí)，為對(duì)不同時(shí)期山東省農(nóng)村數(shù)字普惠金融效率進(jìn)行動(dòng)態(tài)分析，引入DEA分析中的Malmquist指數(shù)。Malmquist指數(shù)是根據(jù)兩個(gè)不同時(shí)期每個(gè)觀察點(diǎn)與有效前沿距離的比率來計(jì)算的，如果該指數(shù)大于1，說明全要素生產(chǎn)率有所提高，如果小于1，說明全要素生產(chǎn)率有所退步。

（二）指標(biāo)確認(rèn)及數(shù)據(jù)來源

運(yùn)用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法對(duì)山東省16市農(nóng)村地區(qū)數(shù)字普惠金融效率進(jìn)行測(cè)度，關(guān)鍵在于確定合適的投入和產(chǎn)出指標(biāo)。在綜合考慮山東省農(nóng)村金融相關(guān)數(shù)據(jù)的可獲得性、一致性及科學(xué)性的基礎(chǔ)上，依據(jù)北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)，投入指標(biāo)選取了數(shù)字普惠金融覆蓋廣度、使用深度、信貸及數(shù)字化水平指標(biāo)；產(chǎn)出指標(biāo)選取了農(nóng)村居民收入和消費(fèi)水平指標(biāo)，具體變量描述如表1所示。

本文的關(guān)注對(duì)象為山東省16個(gè)地級(jí)市的農(nóng)村地區(qū)，考察的時(shí)間范圍為2015-2021年。指標(biāo)相關(guān)數(shù)據(jù)分別來源于《北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)（2011-2021年）》、山東省統(tǒng)計(jì)年鑒。在處理產(chǎn)出指標(biāo)時(shí)，本文以2015年為基準(zhǔn)，對(duì)農(nóng)村居民人均可支配收入和人均消費(fèi)性支出進(jìn)行了平減處理，以剔除價(jià)格因素的影響。

（三）實(shí)證結(jié)果分析

首先，對(duì)山東省農(nóng)村數(shù)字普惠金融效率進(jìn)行靜態(tài)分析。本文采用DEA-BCC模型作為基礎(chǔ)框架，使用Deap2.1軟件對(duì)2015-2021年山東省16市農(nóng)村地區(qū)的數(shù)字普惠金融效率進(jìn)行測(cè)算，結(jié)果如表2所示。

由表2可知，從時(shí)間序列上，多數(shù)城市的綜合效率值在2015-2021年間并無顯著波動(dòng)，或者說波動(dòng)幅度較小，表明這些地區(qū)的綜合效率狀況基本穩(wěn)定。然而，有些城市如棗莊市和聊城市的綜合效率值在此期間出現(xiàn)了輕微下滑，這可能意味著這些地區(qū)存在一定的經(jīng)濟(jì)問題亟待解決。

從空間分布來看，青島、煙臺(tái)和威海在整個(gè)樣本期都保持著1的綜合效率值，這意味著這些地區(qū)在這段時(shí)間內(nèi)表現(xiàn)出較高的效率。相反，像臨沂這樣的地區(qū)，平均效率為0.74，表明效率水平較低，有潛在的效率提高空間。

其次，對(duì)山東省農(nóng)村數(shù)字普惠金融效率進(jìn)行動(dòng)態(tài)分析。本文運(yùn)用DEA分析中的Malmquist模型，通過Deap2.1軟件對(duì)2015-2021年山東省16市農(nóng)村地區(qū)的Malmquist指數(shù)進(jìn)行測(cè)算，分析不同年份的效率變動(dòng)情況。山東省16市農(nóng)村地區(qū)的Malmquist指數(shù)及其分解如表3所示。

由表3可知，山東省16市農(nóng)村地區(qū)在2015-2021年期間的Malmquist指數(shù)的均值為0.969，該數(shù)值小于1，說明在樣本期間山東省農(nóng)村地區(qū)的全要素生產(chǎn)率未實(shí)現(xiàn)提升。在這16個(gè)城市中，技術(shù)效率變化的均值為0.994，純技術(shù)效率變化的均值為1.000，規(guī)模效率變化的均值為0.994，技術(shù)效率和規(guī)模效率整體變化不大。而技術(shù)進(jìn)步的均值為0.974，顯示這一時(shí)期內(nèi)的技術(shù)水平出現(xiàn)了下降。因此，未能實(shí)現(xiàn)全要素生產(chǎn)率的提升主要是由于技術(shù)進(jìn)步速度較慢，這暗示了山東省農(nóng)村地區(qū)的科技發(fā)展速度和技術(shù)應(yīng)用程度需要進(jìn)一步提高。

具體到各個(gè)市，淄博市、濰坊市和菏澤市在技術(shù)效率變化上有所提升，而聊城市和棗莊市等的技術(shù)效率則有所下降。純技術(shù)效率方面，大多數(shù)城市保持穩(wěn)定，日照市、淄博市略微提升。在規(guī)模效率變化上，濰坊市和菏澤市表現(xiàn)出一定的提升。而從技術(shù)進(jìn)步的角度看，所有城市在樣本期間均有所下降。其中，臨沂市和德州市的技術(shù)進(jìn)步下降最為明顯，這可能也使這兩個(gè)市的全要素生產(chǎn)率相對(duì)較低。

三、山東省農(nóng)村地區(qū)數(shù)字普惠金融效率的影響因素分析

（一）Tobit模型建立

在上述測(cè)算過程結(jié)束后，本文以山東省16市農(nóng)村數(shù)字普惠金融綜合效率指數(shù)為被解釋變量，構(gòu)建引入解釋變量，對(duì)山東省普惠金融效率的影響因素進(jìn)行實(shí)證分析。

由于DEA-BCC模型得出的數(shù)字普惠金融效率值位于0和1之間，使得被解釋變量具有界限。為避免回歸誤差，需要采用面板Tobit模型進(jìn)行數(shù)據(jù)的合并回歸，以實(shí)現(xiàn)更精確的結(jié)果分析。本文擬選取以下六個(gè)變量為解釋變量建立Tobit模型。

1. 農(nóng)業(yè)發(fā)展水平。農(nóng)業(yè)在農(nóng)村地區(qū)扮演著重要角色，如果一個(gè)地區(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)展良好，那么農(nóng)戶可能會(huì)更傾向于使用金融服務(wù)來進(jìn)行生產(chǎn)和銷售活動(dòng)，例如貸款購(gòu)買設(shè)備或種子，或使用數(shù)字支付平臺(tái)來進(jìn)行銷售，這可能會(huì)提高數(shù)字普惠金融的效率。本文選擇人均農(nóng)林牧漁產(chǎn)值衡量農(nóng)業(yè)發(fā)展水平。

2. 政府惠農(nóng)程度。政府在農(nóng)村地區(qū)的投入和支持對(duì)農(nóng)村金融的發(fā)展和效率有重要影響。政府可實(shí)施有益的金融政策、提供職業(yè)技能培訓(xùn)和教育機(jī)會(huì)，以及改善基礎(chǔ)設(shè)施，提高農(nóng)村地區(qū)的數(shù)字金融普惠性服務(wù)質(zhì)量。因此，政府惠農(nóng)程度可能會(huì)對(duì)農(nóng)村地區(qū)數(shù)字普惠金融的效率產(chǎn)生正相關(guān)影響。本文選擇地方財(cái)政農(nóng)林水事務(wù)支出占一般公共預(yù)算支出的比重衡量政府惠農(nóng)程度。

3. 互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展程度。互聯(lián)網(wǎng)是數(shù)字金融的基礎(chǔ)，互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展水平可能會(huì)對(duì)農(nóng)村地區(qū)的數(shù)字普惠金融效率產(chǎn)生顯著影響。如果一個(gè)地區(qū)的互聯(lián)網(wǎng)覆蓋率高，網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量好，那么這個(gè)地區(qū)的居民能更容易接觸和使用數(shù)字金融服務(wù)?；跀?shù)據(jù)的可得性，本文選擇山東省農(nóng)村地區(qū)互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入用戶數(shù)衡量互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展程度。

4. 人口對(duì)教育的重視程度。教育水平對(duì)于理解和利用金融服務(wù)有重要作用，如果農(nóng)村地區(qū)的人口對(duì)教育重視程度較高，他們理解和使用金融產(chǎn)品的能力可能會(huì)更強(qiáng)，從而提高普惠金融效率。反之，如果對(duì)教育重視程度較低，可能會(huì)導(dǎo)致金融知識(shí)和技能的不足，致使普惠金融的效率降低。本文選擇農(nóng)村居民教育支出占消費(fèi)總支出的比重衡量人口對(duì)教育的重視程度。

5. 城鄉(xiāng)收入差距。城鄉(xiāng)收入差距反映的是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的平衡性和公平性問題，由于金融排斥現(xiàn)象的存在，如果城鄉(xiāng)收入差距過大，農(nóng)村地區(qū)的金融需求可能會(huì)被忽視，金融服務(wù)提供者會(huì)更傾向于服務(wù)城市人口，這可能會(huì)降低普惠金融效率。本文參考了王少平，歐陽(yáng)志剛的研究，選擇城鄉(xiāng)收入差距的泰爾指數(shù)衡量城鄉(xiāng)收入差距。

6. 城市化水平。城市化水平的提高可能對(duì)數(shù)字金融效率產(chǎn)生混合影響。一方面，如果城市化給農(nóng)村地區(qū)帶來基礎(chǔ)設(shè)施的發(fā)展，就可以改善金融服務(wù)的獲取。另一方面，如果城市化導(dǎo)致農(nóng)村地區(qū)人口減少，剩下的農(nóng)村人口可能會(huì)更加缺乏金融服務(wù)。本文選擇年末城鎮(zhèn)人口占總?cè)丝诘谋戎睾饬砍鞘谢健?/p>

各變量如表4所示。

本文以2015年為基期，對(duì)人均農(nóng)林牧漁產(chǎn)值進(jìn)行平減處理，以消除價(jià)格因素的影響。同時(shí)，為了降低模型中數(shù)據(jù)的異方差性，對(duì)人均農(nóng)林牧漁產(chǎn)值和農(nóng)村互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入用戶數(shù)進(jìn)行了對(duì)數(shù)轉(zhuǎn)換。

數(shù)字普惠金融效率影響因素的面板Tobit模型為：

Yit=α+β1lnX1it+β2X2it+β3lnX3it+β4X4it+β5X5it+β6X6it+μi+εit

β為各變量待估參數(shù)，i代表山東省不同的地級(jí)市，t代表不同年份。

（二）實(shí)證分析

由于本文選取的解釋變量之間可能存在高度的關(guān)聯(lián)性，使得區(qū)別各變量對(duì)農(nóng)村地區(qū)數(shù)字普惠金融效率獨(dú)立貢獻(xiàn)的難度增大、模型預(yù)估結(jié)果與真實(shí)值產(chǎn)生偏誤，進(jìn)而影響結(jié)果的準(zhǔn)確性。因此，本文使用多重共線性檢驗(yàn)以對(duì)各變量進(jìn)行分析，運(yùn)用Stata16.0軟件計(jì)算變量間的方差膨脹因子（VIF），具體的結(jié)果如表5所示。

由表5可知，各變量的VIF值均在10以內(nèi)，可判定不存在多重共線性，指標(biāo)選取合理。

接下來對(duì)模型進(jìn)行驗(yàn)證。在LR檢驗(yàn)中，P值為0，意味著存在個(gè)體效應(yīng)，表明應(yīng)采用面板Tobit回歸的隨機(jī)效應(yīng)模型。同時(shí)，在Hausman檢驗(yàn)中，P值為0.4605，足以接受原假設(shè)。因此，綜合LR檢驗(yàn)和Hausman檢驗(yàn)結(jié)果，本文選定使用隨機(jī)效應(yīng)的面板Tobit回歸模型?；貧w結(jié)果如表6所示。

由表6可知，前文的解釋變量均對(duì)數(shù)字普惠金融效率有顯著影響。

農(nóng)業(yè)發(fā)展水平、政府惠農(nóng)程度、人口對(duì)教育的重視程度對(duì)農(nóng)村數(shù)字普惠金融效率具有顯著的正向影響，這與前文的假設(shè)一致。說明隨著農(nóng)業(yè)發(fā)展水平的不斷提高，政府積極推行支農(nóng)惠農(nóng)政策，居民熱情學(xué)習(xí)金融知識(shí)，能顯著提升數(shù)字普惠金融的效率。

互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展程度、城鄉(xiāng)收入差距、城市化水平對(duì)農(nóng)村數(shù)字普惠金融效率具有顯著的負(fù)向影響。其中，互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展程度的負(fù)向影響與前文預(yù)期存在偏差，依據(jù)任海軍等學(xué)者的觀點(diǎn)，可能是因?yàn)檗r(nóng)村地區(qū)的中老年人受教育程度相對(duì)較低，導(dǎo)致對(duì)互聯(lián)網(wǎng)的學(xué)習(xí)和使用方面有一定難度，無法充分發(fā)揮互聯(lián)網(wǎng)的效用。也可能是互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展程度較高的地區(qū)有更多的機(jī)會(huì)獲得傳統(tǒng)金融服務(wù)，從而減少對(duì)數(shù)字金融服務(wù)的依賴。

四、政策建議

結(jié)合實(shí)證分析結(jié)果，本文對(duì)山東省農(nóng)村地區(qū)提升數(shù)字普惠金融效率有以下建議。

一是強(qiáng)化農(nóng)業(yè)支持及基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。為深入推進(jìn)鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略，政府需不斷增強(qiáng)其財(cái)政補(bǔ)助農(nóng)業(yè)發(fā)展的力度，提升對(duì)農(nóng)業(yè)的關(guān)注程度。應(yīng)積極推行先進(jìn)的農(nóng)業(yè)技術(shù)，優(yōu)化農(nóng)業(yè)資本融資效率，以刺激農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展。同時(shí)，需繼續(xù)加強(qiáng)農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，尤其在確保優(yōu)質(zhì)的互聯(lián)網(wǎng)連接和電力供應(yīng)上下更大功夫，從而更好地推動(dòng)數(shù)字普惠金融的發(fā)展。

二是加大對(duì)教育及數(shù)字技能的投資。實(shí)證結(jié)果表明，教育在推動(dòng)數(shù)字普惠金融方面具有不可忽視的作用。政府應(yīng)保障農(nóng)村地區(qū)的教育質(zhì)量，將數(shù)字技能和金融素養(yǎng)深入融入正規(guī)教育以及社區(qū)教育項(xiàng)目之中，舉辦定期的數(shù)字普惠金融知識(shí)推廣活動(dòng)，旨在全方位地提升農(nóng)村居民的金融知識(shí)水平，為鄉(xiāng)村振興提供堅(jiān)實(shí)的人才支撐。

三是緩解社會(huì)經(jīng)濟(jì)差距。鑒于城鄉(xiāng)收入差距和城市化水平對(duì)數(shù)字普惠金融效率產(chǎn)生的負(fù)面影響，政府應(yīng)致力于減少收入的不平等，同時(shí)在城市化進(jìn)程中注意平衡，以確保不忽視農(nóng)村地區(qū)的融資需求，持續(xù)保證和提升農(nóng)村的金融及互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)。

四是推動(dòng)技術(shù)創(chuàng)新。考慮到全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)已然受到技術(shù)進(jìn)步速度緩慢的約束，進(jìn)展變得滯緩，政府有必要激勵(lì)與農(nóng)村數(shù)字金融相關(guān)的技術(shù)創(chuàng)新。應(yīng)鼓勵(lì)科技公司開發(fā)適合農(nóng)村實(shí)際需求的科學(xué)技術(shù)，并促使農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)和居民采納這些創(chuàng)新技術(shù)。同時(shí)，加快推進(jìn)農(nóng)村金融服務(wù)的數(shù)字化和人工智能集成，從而提升農(nóng)村互聯(lián)網(wǎng)金融的覆蓋面積和服務(wù)效率。

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＊本文為山東省大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練計(jì)劃項(xiàng)目“鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略下山東省農(nóng)村普惠金融效率測(cè)度與影響因素的實(shí)證分析”研究成果（編號(hào)：S202210451066）。

（作者單位：魯東大學(xué)）