數(shù)字普惠金融、技術(shù)進步與農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率

馮江華,王 宇,2

(1.新疆師范大學 商學院,新疆 烏魯木齊 830017;2.絲綢之路經(jīng)濟帶核心區(qū)產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展研究中心,新疆 烏魯木齊 830017)

“三農(nóng)”問題一直是經(jīng)濟社會發(fā)展的“焦點”,堅持農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)地位、加快推進農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化對于建設(shè)社會主義現(xiàn)代化強國至關(guān)重要。中國農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展取得了巨大成就,但同時也面臨一系列的現(xiàn)實困境:一方面,農(nóng)業(yè)自然資源面臨過度開發(fā)、日漸匱乏的問題;另一方面,農(nóng)業(yè)面源污染不斷加重,生態(tài)環(huán)境壓力過大。在這一問題背景下,2022年中央一號文件精神指出,當前我國農(nóng)業(yè)農(nóng)村綠色發(fā)展的重要內(nèi)容是“以產(chǎn)業(yè)帶動鄉(xiāng)村發(fā)展”,體現(xiàn)了農(nóng)業(yè)農(nóng)村綠色發(fā)展從農(nóng)業(yè)污染防治向產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型的逐步轉(zhuǎn)變。黨的二十大報告再次強調(diào),要推動農(nóng)業(yè)發(fā)展由增產(chǎn)為主向質(zhì)量提升轉(zhuǎn)變,從依賴于傳統(tǒng)生產(chǎn)因素轉(zhuǎn)向重視技術(shù)和提高勞動者素質(zhì),加速由農(nóng)業(yè)大國邁向農(nóng)業(yè)強國。因此,綠色發(fā)展已是我國農(nóng)業(yè)發(fā)展的主要目標,而提升生態(tài)環(huán)境約束下的農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率對我國農(nóng)業(yè)綠色轉(zhuǎn)型意義重大。

隨著現(xiàn)代經(jīng)濟的飛速發(fā)展,“互聯(lián)網(wǎng)+”的興起給普惠金融帶來了新的發(fā)展契機,數(shù)字普惠金融隨之而生。數(shù)字普惠金融的存在解決了以往融資模式成本高、收益低等問題,為偏遠地區(qū)和農(nóng)業(yè)農(nóng)村使用金融服務提供了新的平臺,使得農(nóng)村農(nóng)戶能夠更加直接地、平等地享受到金融發(fā)展所帶來的好處。同時,在國家戰(zhàn)略向數(shù)字普惠金融傾斜的背景下以及相關(guān)政策的扶持下,數(shù)字普惠金融將有助于促進農(nóng)業(yè)的綠色化轉(zhuǎn)型。因此,本文選擇將農(nóng)業(yè)發(fā)展中的環(huán)境問題考慮在內(nèi)的農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率來分析農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的狀況,并對以下問題進行探討:數(shù)字普惠金融是否驅(qū)動了我國農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率?數(shù)字普惠金融對農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的促進作用在本身特征、地理區(qū)位上又有何種差異?若此效果被證明,其背后的機理又如何?這些問題的解答可以為我國數(shù)字普惠金融的發(fā)展和農(nóng)業(yè)綠色經(jīng)濟轉(zhuǎn)型提供相關(guān)政策建議。

現(xiàn)有文獻關(guān)于農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的研究主要從以下3個方面展開:一是農(nóng)村普惠金融發(fā)展對農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的影響研究。Hu等[1]認為,農(nóng)村普惠金融的發(fā)展為農(nóng)戶和農(nóng)業(yè)特色產(chǎn)業(yè)提供優(yōu)惠貸款,助力農(nóng)業(yè)生產(chǎn)專業(yè)化與合作化轉(zhuǎn)型,進而促進農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的增長。李健旋[2]研究指出:農(nóng)村金融發(fā)展規(guī)模和發(fā)展效率都會對我國農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率起到一定的推動作用,但其作用機理有明顯差別。二是數(shù)字普惠金融對農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的影響研究。隨著數(shù)字技術(shù)的興起,普惠金融模式已從傳統(tǒng)普惠模式轉(zhuǎn)變?yōu)樾滦蛿?shù)字普惠模式,數(shù)字普惠金融與農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的關(guān)系日益受到學術(shù)界的關(guān)注。張翱祥和鄧榮榮[3]實證檢驗了數(shù)字普惠金融對農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的正向影響與負向的空間相關(guān)性。尹應凱和彭興越[4]、劉艷[5]、孫光林等[6]學者分別從降低支付成本和減少交易過程中的碳排放、提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和管理活動的技術(shù)效率、支持農(nóng)業(yè)技術(shù)進步視角論證了數(shù)字普惠金融顯著提高了區(qū)域農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率。三是技術(shù)進步對農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的影響研究。普遍觀點認為,技術(shù)進步是現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展與轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵支撐,可以促進農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的提升。Liu等[7]發(fā)現(xiàn)農(nóng)村金融使用效率和使用規(guī)模的提升有利于農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新。薛云洋和周立新[8]基于長江經(jīng)濟帶省域面板數(shù)據(jù)的實證分析,發(fā)現(xiàn)數(shù)字普惠金融及其各維度均對農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率有顯著提升作用,且主要通過技術(shù)進步來實現(xiàn)。高揚和牛子恒[9]把我國分為三大地區(qū)進行深入研究,結(jié)果表明:技術(shù)進步對我國農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的提升具有正向的積極作用,對東部地區(qū)的作用最大,中部次之,西部地區(qū)的作用最小。何曉霞和毛偉[10]、李欠男[11]均認為農(nóng)業(yè)技術(shù)進步可以顯著促進農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn),進而提高農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率。

通過梳理相關(guān)研究發(fā)現(xiàn),現(xiàn)有文獻對農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率及其效應進行了多視角的討論,但在數(shù)字普惠金融影響農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的作用機制方面,還存在不足以及進一步拓展的空間。為此,本文構(gòu)建了固定效應模型和中介效應模型深入探討數(shù)字普惠金融對農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的直接與間接影響,可能的邊際貢獻有:首先,從數(shù)字普惠金融的角度出發(fā),深入分析了數(shù)字普惠金融與農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的關(guān)系,為普惠金融和農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展領(lǐng)域的研究提供了信息;其次,以技術(shù)進步為切入點,對兩者之間的作用機制進行了探討;最后,從地理區(qū)位、數(shù)字普惠金融分維度指數(shù)角度展開異質(zhì)性討論,進一步厘清數(shù)字普惠金融與農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的聯(lián)系。

一、理論機制分析與研究假說

(一)數(shù)字普惠金融與農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的關(guān)系

首先,數(shù)字普惠金融解決了以往農(nóng)村金融發(fā)展過程中存在的金融排斥問題,從外部改變了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的資金積累模式,使農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者通過數(shù)字技術(shù)獲得了金融服務,激發(fā)了農(nóng)戶使用金融借貸的意愿,加快了農(nóng)戶的生產(chǎn)資本積累[12]。數(shù)字普惠金融可以提供更加優(yōu)質(zhì)的金融服務,減少農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者的融資成本,鼓勵和引導農(nóng)戶采取農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)行為,從而極大地提升了農(nóng)業(yè)的全要素生產(chǎn)率。其次,數(shù)字普惠金融可以起到積極的減貧效果[13]、推動產(chǎn)業(yè)優(yōu)化升級[14]、增加農(nóng)民收入[15]并在一定程度上縮小城鄉(xiāng)收入差距[16]。這樣,農(nóng)村地區(qū)可利用的資金數(shù)目就會增多,隨著農(nóng)村地區(qū)可用資金的不斷增加,基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)力度將會不斷加大,農(nóng)村的生產(chǎn)和居住條件、農(nóng)民的生活水平等都得到了改善,推進了農(nóng)村現(xiàn)代化進程,提高了農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率。最后,由于地理環(huán)境、經(jīng)濟發(fā)展水平及執(zhí)行政策的不同,數(shù)字金融的覆蓋面、使用情況和數(shù)字水平也因地而異,數(shù)字普惠金融對農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率也將產(chǎn)生不同程度的影響。根據(jù)以上分析,提出假設(shè)1和假設(shè)2。

假設(shè)1: 數(shù)字普惠金融對農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的提高具有顯著的正效應

假設(shè)2: 該效應存在區(qū)域差異和不同數(shù)字金融維度的差異

(二)數(shù)字普惠金融、技術(shù)進步與農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的關(guān)系

隨著農(nóng)業(yè)的綠色發(fā)展日益受到重視,農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者必然要顧及到自然資源消耗和環(huán)境污染等因素,會增加對綠色技術(shù)的需求,以達到長遠的效益。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)部門對技術(shù)創(chuàng)新的需求增加,農(nóng)業(yè)技術(shù)研發(fā)的獲利機會因此增加。在利潤的誘致下,研發(fā)機構(gòu)往往會致力于農(nóng)業(yè)科技的研究和開發(fā)[17]。數(shù)字普惠金融為研發(fā)部門提供資金支持,降低企業(yè)科研成果的市場化限制,加快研發(fā)成果的轉(zhuǎn)化和應用,從而推動農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)的革新,促進農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展。此外,發(fā)展數(shù)字普惠金融可以有效地減少研發(fā)過程中可能出現(xiàn)的不可抗風險,增加科研機構(gòu)參與農(nóng)業(yè)技術(shù)開發(fā)的積極性。而技術(shù)進步可以在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中促進綠色增效、降低碳排放、提高資源利用效率和農(nóng)業(yè)廢棄物的利用效率[18]。由此,本文提出假設(shè)3。

假設(shè)3: 數(shù)字普惠金融通過技術(shù)進步的中介作用影響農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率

綜上所述,本文的具體影響機制理論邏輯框架如圖1所示。

圖1 研究框架圖

二、研究設(shè)計

(一)使用超效率SBM模型測度農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率

數(shù)據(jù)包絡分析(DEA)可以有效地規(guī)避主觀因素對評價綠色發(fā)展水平的影響,被廣泛應用于多種類型效率的測度。Tone[19]提出了SBM模型,但此模型存在一個不足,即當多個被評價對象同時達到有效狀態(tài)時不能夠進一步比較和排序,對此Tone又提出了超效率SBM模型彌補了這一不足。綜合考慮下,本文采用超效率SBM模型對我國各省份農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率進行測算,模型如下:

(1)

參照孫煒琳[20]和魏琦[21]的研究,建立如表1所示的農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率投入產(chǎn)出指標體系。投入指標由勞動力投入、水資源投入、土地資源投入、農(nóng)用機械投入和環(huán)境投入5部分組成,其中用農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值占農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值的比重和第一產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員數(shù)的乘積表示勞動投入;有效灌溉面積表示水資源投入;實際播種面積表示土地資源投入;農(nóng)用機械總動力反映農(nóng)業(yè)機械投入;環(huán)境投入指標分別用年度實際使用的化肥折純量、農(nóng)藥施用量和農(nóng)膜使用量表示。產(chǎn)出指標分為期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出,分別用農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值表示期望產(chǎn)出,農(nóng)業(yè)碳排放表示非期望產(chǎn)出。借鑒田云等[22]的研究,分2部分計算農(nóng)業(yè)碳排放:一是農(nóng)業(yè)、灌溉、柴油、化肥和農(nóng)膜產(chǎn)生的碳排放總量;二是牲畜碳排放量、土壤N2O排放量和稻田CH4排放的碳排放總量。

(二)變量設(shè)計與數(shù)據(jù)來源

1．被解釋變量:農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率(Aggtfp)。由上文評價指標體系測算得出。

2．核心解釋變量:數(shù)字普惠金融指數(shù)(dige)。包括數(shù)字普惠金融總指數(shù)和數(shù)字普惠金融覆蓋面(bre)、使用狀況(dep)和數(shù)字水平(dig)3個分維度指標。為使實證分析更具科學性,本文選取數(shù)字普惠金融指數(shù)和3個分維度指標的自然對數(shù)。

3．中介變量:技術(shù)進步(Inpat)。參考白俊紅等[23]的研究,使用R&D經(jīng)費投入在地區(qū)生產(chǎn)總值中所占比重表示技術(shù)進步,并取對數(shù)處理。在穩(wěn)健性檢驗中,使用專利申請數(shù)量(Inpatq)作為技術(shù)進步的代理變量。

4．控制變量。參考以往研究,本文控制了以下變量:

(1)環(huán)境規(guī)制強度(en)。以單位產(chǎn)出的污染治理經(jīng)費衡量。政府加大對環(huán)境保護和污染治理的財政扶持力度有助于降低非期望產(chǎn)出[24],促進農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展,預期與農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率正相關(guān)。

(2)外商直接投資(fdi)。以各地區(qū)生產(chǎn)總值中外商投資額所占比重衡量。外商企業(yè)通過投資活動帶來的技術(shù)外溢有助于本土企業(yè)模仿創(chuàng)新,吸收國外先進的綠色農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)和管理經(jīng)驗,緩解農(nóng)村地區(qū)資金約束,促進農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)[25],預期與農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率正相關(guān)。

(3)政府干預水平(gov)。以各地區(qū)生產(chǎn)總值中政府財政支出所占比重衡量。政府財政投入有助于改善農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件,提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效益,擴大優(yōu)質(zhì)農(nóng)產(chǎn)品供給,預期與農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率正相關(guān)。

所有變量的基本描述性統(tǒng)計如表2所示。

5．數(shù)據(jù)來源。在充分考慮原始數(shù)據(jù)可得性的基礎(chǔ)上,本文樣本涵蓋了2011—2020年間中國30個省份的數(shù)據(jù)。各省(市、區(qū))的相關(guān)數(shù)據(jù)均來自于國家統(tǒng)計局《中國統(tǒng)計年鑒》《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》《中國區(qū)域統(tǒng)計年鑒》《中國人口和就業(yè)統(tǒng)計年鑒》《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒》以及各地區(qū)統(tǒng)計公報等。數(shù)字普惠金融發(fā)展總指數(shù)以及3個子指標來源于《北京大學數(shù)字普惠金融指數(shù)(2011—2020)》,它涵蓋了2011—2020年中國各省級數(shù)據(jù),具有較高的準確度、可靠性和權(quán)威性,符合本文實證要求。由于西藏及港澳臺地區(qū)的統(tǒng)計資料存在較大遺漏,因此未納入研究范圍。

(三)模型構(gòu)建

1．基準模型。本文的研究目的是考察數(shù)字普惠金融對農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的影響,因此設(shè)定基準回歸模型:

(2)

式(2)中,i,t分別指不同省份和年份,代表各省份i在t年的農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率,Indigeit代表各省份i在t年的數(shù)字普惠金融指數(shù),Controlit代表控制變量,μi表示省份固定效應,εit為隨機擾動項。

2．中介效應模型。參考有關(guān)文獻并結(jié)合溫忠麟[26]的中介效應模型進一步探討數(shù)字普惠金融影響農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的作用機制,建立中介效應模型式(3)—(5):

(3)

(4)

(5)

其中,Inpatit為中介變量。當中介效應成立時,需同時滿足回歸結(jié)果中α1、β1和γ3顯著,且當γ1<α1時為部分中介效應,γ1不顯著時為完全中介效應。

三、實證結(jié)果與分析

(一)基準回歸分析

本文使用Stata.17軟件對數(shù)據(jù)進行分析處理,結(jié)合LM檢驗和豪斯曼檢驗結(jié)果,選用固定效應模型進行回歸分析。根據(jù)表3可得,第(1)列和第(2)列是OLS回歸結(jié)果,第(3)列和第(4)列是固定效應模型回歸結(jié)果,其中列(1)、列(3)沒有添加控制變量,列(2)、列(4)添加了控制變量。結(jié)果顯示,所有模型數(shù)字普惠金融的估計系數(shù)均在1%的水平下顯著為正,并且都通過了1%的顯著性檢驗,表明數(shù)字普惠金融的發(fā)展對中國農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的提升具有明顯的推動效應。由列(2)和列(4)可知:在OLS模型下,數(shù)字普惠金融對農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的影響系數(shù)是0.065;在固定效應模型下,數(shù)字普惠金融對農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的影響系數(shù)是0.054。這與假設(shè)1的內(nèi)容完全相符合,驗證了數(shù)字普惠金融對農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生了顯著正向的影響。

表3 數(shù)字普惠金融對農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的影響

(二)內(nèi)生性檢驗

為避免數(shù)字普惠金融與農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的相互影響,需要進一步對模型進行內(nèi)生性檢驗,以確保其準確性。本文采用以下方法以避免內(nèi)生性問題對結(jié)果產(chǎn)生的偏差:一是借鑒郭蕾等[27]構(gòu)建動態(tài)面板模型的做法,在模型中加入農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率滯后一期項并使用廣義矩估計(GMM)方法估計,由此減輕由于遺漏變量所帶來的內(nèi)生性問題。二是將數(shù)字普惠金融滯后一期項加入固定效應模型,更準確地估計其對農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的影響,從而有效地緩解由于逆向因果關(guān)系引起的內(nèi)生性問題。表4顯示了內(nèi)生性檢驗的結(jié)果。

表4 內(nèi)生性檢驗

差分GMM和系統(tǒng)GMM的估計結(jié)果分別如列(1)和列(2)所示,可以看到二階序列相關(guān)檢驗AR(2)和Hansen檢驗P值都在0.1以上,這表明,模型分別通過了序列相關(guān)檢驗和過度識別檢驗,數(shù)字普惠金融的估計結(jié)果相似,均顯著為正。列(3)和列(4)分別是加入數(shù)字普惠金融滯后一期項的固定效應模型回歸結(jié)果,其中列(3)未加入控制變量,列(4)加入全部控制變量,回歸結(jié)果都通過了1%的顯著性檢驗且顯著為正。綜上可知,在一定程度上解決內(nèi)生性問題后,數(shù)字普惠金融仍能有效地促進農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的提高,上述回歸結(jié)果是可信的。

(三)異質(zhì)性討論

1．區(qū)域異質(zhì)性。本文將全國樣本劃分為東部、中部、西部3個區(qū)域,以考察數(shù)字普惠金融對農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的影響是否存在區(qū)域差異。對3個分樣本分別使用固定效應模型進行檢驗,同時為了避免內(nèi)生性的影響,將數(shù)字普惠金融滯后一期項的估計結(jié)果也納入,如表5所示?？梢钥闯?數(shù)字普惠金融在東、中、西3個區(qū)域?qū)r(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的影響均顯著為正,不同地區(qū)數(shù)字普惠金融對農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的促進作用有所差異,促進作用最強的地區(qū)是東部,西部的提升作用次之,中部的促進作用最小,且數(shù)字普惠金融滯后一期項的估計結(jié)果也相同。上述結(jié)果可能是因為經(jīng)濟發(fā)展水平的區(qū)位特征差異導致。

表5 分地區(qū)回歸結(jié)果

2．分維度異質(zhì)性。對數(shù)字普惠金融指數(shù)的3個分維度指標與農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率做進一步的實證檢驗,同時為了避免內(nèi)生性的影響,將數(shù)字普惠金融滯后一期項的估計結(jié)果也納入,如表6所示。從列(1)和列(2)可以發(fā)現(xiàn),數(shù)字普惠金融覆蓋面(bre)對農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率影響的當期估計值為0.044,滯后一期項的估計值為0.038,均在1%的顯著性水平上顯著為正,表明數(shù)字普惠金融覆蓋面對農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的提高起到了促進作用。這可能是由于數(shù)字普惠金融的普及,農(nóng)戶可以得到更多的資金支持,更多的人可以將資金投入到農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和農(nóng)村的發(fā)展之中,一定程度上提高了農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率。列(3)和列(4)表明使用狀況(dep)對農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的影響無論當期項還是滯后一期項均在1%的顯著性水平上顯著為正。列(5)和列(6)表明數(shù)字水平(dig)對農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的影響是顯著的,無論是當期項還是滯后一期項都通過了1%的顯著性水平檢驗,且系數(shù)均為正值。比較3個維度的估計值,數(shù)字普惠金融使用狀況估計值最大,覆蓋面與數(shù)字水平估計值接近。因此,數(shù)字普惠金融在對農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的影響上表現(xiàn)出顯著的分維度異質(zhì)性,其中數(shù)字普惠金融使用狀況的促進作用最積極。到這里,假設(shè)2得到了證明。

表6 分維度回歸結(jié)果

四、數(shù)字普惠金融影響農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率機制檢驗

為了進一步研究數(shù)字普惠金融影響農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的作用機制,從技術(shù)進步角度對數(shù)字普惠金融影響農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的渠道機制進行識別檢驗,結(jié)果見表7?？梢钥闯?列(1)結(jié)果在前文已被驗證,數(shù)字普惠金融能夠顯著提高農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率。列(2)為數(shù)字普惠金融對技術(shù)進步影響的估計結(jié)果,Indige的系數(shù)為0.514,且通過了1%的顯著性水平檢驗,表明數(shù)字普惠金融對技術(shù)進步有正向促進的作用。列(3)表示加入技術(shù)進步中介變量后,數(shù)字普惠金融對農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率影響的估計結(jié)果,Inpat的系數(shù)值是0.139,且通過了1%的顯著性水平檢驗,表明數(shù)字普惠金融對農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的影響不僅存在直接效應也存在間接效應。此時,不需要再進行Sobel檢驗,認為中介效應是顯著的。為了確認上述中介效應的可靠性,將專利申請數(shù)量(Inpatq)作為技術(shù)進步的代理變量,進一步得到列(4)和列(5)的估計結(jié)果?？梢园l(fā)現(xiàn)列(5)中Indige的系數(shù)為0.625,列(6)中Inpatq的系數(shù)為0.094,且均在1%顯著性水平下顯著,表示技術(shù)進步的中介效應依然顯著存在。上述研究進一步說明了數(shù)字普惠金融影響農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率存在直接影響和通過技術(shù)進步間接影響的2條路徑。到這里,假設(shè)3得到了證明。

表7 技術(shù)進步的中介效應檢驗

五、研究結(jié)論與政策建議

(一)研究結(jié)論

在“鄉(xiāng)村振興”和“雙碳”戰(zhàn)略背景下,推進數(shù)字普惠金融在農(nóng)村地區(qū)的下沉對于增強農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展動能大有裨益。本研究旨在分析數(shù)字普惠金融對農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的影響,在總結(jié)已有研究成果的基礎(chǔ)上,提出了一個基于直接影響和間接傳導機制的數(shù)字普惠金融和農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率理論框架?；?011—2020年中國省級面板數(shù)據(jù),構(gòu)建回歸模型,以技術(shù)進步為切入點,對數(shù)字普惠金融影響我國農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的作用機制進行了探究,得到以下結(jié)論:(1)發(fā)展數(shù)字普惠金融能夠有效提高我國農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率,這一結(jié)論在經(jīng)過一系列內(nèi)生性處理后依然是穩(wěn)健的。(2)數(shù)字普惠金融對我國農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的直接影響體現(xiàn)出了不同地區(qū)、不同維度的差異,尤其是對東部和西部的影響最為顯著,數(shù)字普惠金融使用狀況的積極效應最強烈。(3)從傳導渠道來看,技術(shù)進步在數(shù)字普惠金融影響農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的傳導機制中起到正向的中介作用,即存在一條“發(fā)展數(shù)字普惠金融→技術(shù)進步→提高農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率”的傳導機制。

(二)政策建議

鑒于上述研究結(jié)論,提出以下政策建議。

首先,應為農(nóng)村地區(qū)數(shù)字普惠金融創(chuàng)造良好的發(fā)展環(huán)境。數(shù)字普惠金融將“互聯(lián)網(wǎng)+”與傳統(tǒng)普惠相結(jié)合,具備更全面的普惠性,一方面應加大農(nóng)村互聯(lián)網(wǎng)普及率,增加新型農(nóng)村金融機構(gòu)及其網(wǎng)點的數(shù)量,擴大數(shù)字普惠金融服務的深度和廣度,最大化發(fā)揮數(shù)字普惠金融效用。另一方面,應以數(shù)字普惠金融發(fā)展為契機,完善相關(guān)金融支持政策,增加農(nóng)業(yè)農(nóng)村發(fā)展的金融供給。

其次,應以創(chuàng)新為驅(qū)動提升農(nóng)業(yè)發(fā)展的技術(shù)含量。第一,地方政府要加強對農(nóng)業(yè)科技研發(fā)的扶持,開設(shè)人才交流、技術(shù)學習培訓,傳遞共享科技轉(zhuǎn)換成果,實現(xiàn)產(chǎn)學研的有機結(jié)合,助推農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展。第二,不同地區(qū)之間要構(gòu)建一個高效的技術(shù)交流合作平臺,加強推廣工作,激發(fā)農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體創(chuàng)新活力和創(chuàng)造潛能,提升農(nóng)業(yè)科技轉(zhuǎn)化的效率。第三,鼓勵為農(nóng)業(yè)發(fā)展過程中出現(xiàn)的新產(chǎn)品、新技術(shù)進行專利申請,加大專利技術(shù)的保護力度和轉(zhuǎn)化力度。

最后,在推動數(shù)字普惠金融的進程中,應當充分考慮地域差異,采取因勢利導的差異化金融政策。由于中西部地區(qū)的數(shù)字金融要素向農(nóng)村的滲透是比較緩慢的,同時受到經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)“虹吸效應”的影響,不能很好把握數(shù)字時代農(nóng)業(yè)新型發(fā)展機遇。因此應完善農(nóng)村地區(qū)社會保障,引導金融資源向“涉農(nóng)產(chǎn)業(yè)”及中西部省份農(nóng)村地區(qū)傾斜,減少農(nóng)戶使用數(shù)字普惠金融后顧之憂,發(fā)揮其對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的驅(qū)動作用。