數字普惠金融能否提升農業(yè)產業(yè)發(fā)展質量？

謝婷婷 史曉潔

收稿日期：2023-06-10

基金項目：國家社科基金項目“新疆民族地區(qū)財政與金融協同促進穩(wěn)定脫貧的困境及優(yōu)化路徑研究”（20BMZ150）

作者簡介：謝婷婷，女，湖南耒陽人，教授，博士生導師，研究方向為農村金融；史曉潔，女，陜西渭南人，研究方向為數字普惠金融。

摘? ?要：提高農業(yè)產業(yè)發(fā)展質量是提升中國農業(yè)現代化水平的關鍵所在。作為一種新業(yè)態(tài)，數字普惠金融憑借數字化優(yōu)勢為農業(yè)產業(yè)暢通“金融血脈”，助力推動農業(yè)產業(yè)高質量發(fā)展。本文基于我國2014—2021年30個省份的面板數據， 選用省份固定效應模型實證探究數字普惠金融對農業(yè)產業(yè)發(fā)展質量的影響、作用機制及區(qū)域異質性。研究結果表明，數字普惠金融能夠顯著推動農業(yè)產業(yè)發(fā)展質量提升，緩解流動性約束是數字普惠金融提升農業(yè)產業(yè)發(fā)展質量的間接途徑。進一步分析表明，數字普惠金融提升農業(yè)產業(yè)發(fā)展質量的作用表現為東部地區(qū)大于中西部地區(qū)，糧食主產區(qū)大于非主產區(qū)。為此，應完善數字普惠金融發(fā)展的信息環(huán)境，持續(xù)提高財政支農資金使用效益，創(chuàng)新數字金融產品與服務方式，緩解涉農主體的流動性約束，實施差異化、動態(tài)化的數字普惠金融戰(zhàn)略，激發(fā)農業(yè)產業(yè)高質量發(fā)展的內生動力。

關? 鍵? 詞：數字普惠金融；農業(yè)產業(yè)發(fā)展質量；流動性約束

中圖分類號：F832；F323? ? ? 文獻標識碼：Ａ? ? ? ?文章編號：2096-2517（２０24）０1－0０32－12

DOI：10.16620/j.cnki.jrjy.2024.01.004

一、引言

農業(yè)是經濟社會發(fā)展的“壓艙石”，農強方能國強。2023年中央一號文件明確指出，要全力守住確保國家糧食安全和不發(fā)生規(guī)模性返貧兩條底線，全面推進鄉(xiāng)村振興，加快農業(yè)農村現代化。當前，日趨復雜的國內外形勢與不斷重塑的生產關系對我國糧食生產安全與農業(yè)產業(yè)發(fā)展質量提出更高要求——加速改造升級、鍛造韌性以應對各類風險挑戰(zhàn)。不可否認的是，我國農業(yè)產業(yè)發(fā)展仍面臨規(guī)模不足、質量不高、產業(yè)鏈結構間適配性差、各環(huán)節(jié)利益分配不均衡等困境。相較于其他產業(yè)，農業(yè)投資大、生產周期長、資金周轉慢，各類農業(yè)經營主體需要承擔自然與市場雙風險， 導致農業(yè)投資回報率低，出現多渠道的資本外流，使農業(yè)與農村的各項建設事業(yè)缺乏應有的經濟支持，引致農業(yè)產業(yè)競爭力降低。特別是，受制于涉農金融服務供給不足與信息獲取能力較差， 農業(yè)經營主體往往缺乏多元、高效化的融資渠道，在一定程度上影響農業(yè)產業(yè)的質量提升與可持續(xù)發(fā)展。如何整合金融資源，滿足農業(yè)產業(yè)發(fā)展的資金需求，是金融保障農業(yè)供給、增加農產品附加值、提升農業(yè)發(fā)展質量過程中亟需解決的問題。

數字普惠金融作為普惠金融發(fā)展的高級模式[1]，具備門檻低、覆蓋廣、效率高等突出優(yōu)勢。一方面，數字普惠金融通過信息化技術短時間內實現批量化服務，降低金融機構的服務成本，提高金融業(yè)運行效率[2]；另一方面，數字普惠金融以極大的地理穿透力和更加多元的金融產品和服務[3]，提高金融支持農業(yè)產業(yè)發(fā)展的適配度與精準度。數字普惠金融憑借其靶向性優(yōu)勢，能更好地滿足鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略下農業(yè)產業(yè)高質量、可持續(xù)發(fā)展所帶來的增量資金需求和風險防控需求， 從而保障我國糧食體系安全，提升農業(yè)產業(yè)發(fā)展質量。

相較于已有研究，本文的邊際貢獻如下：一是基于相關文獻，從理論上探討了數字普惠金融提升農業(yè)產業(yè)發(fā)展質量的影響及作用機理，拓展了數字普惠金融的研究范圍； 二是選用2014—2021年中國30個省份的面板數據， 在建立綜合評價指標體系并測度省級農業(yè)產業(yè)發(fā)展質量的基礎上，進一步實證檢驗數字普惠金融作用于農業(yè)產業(yè)發(fā)展質量的效果。此外，選定流動性約束作為機制變量展開研究，以期為數字金融服務提升農業(yè)產業(yè)發(fā)展質量的路徑選擇提供經驗證據。

二、文獻綜述

現代農業(yè)是一個由產業(yè)、生產、經營三大體系構成的有機整體。其中，產業(yè)體系是高質量農業(yè)的結構骨架[4]。當前，我國農業(yè)產業(yè)發(fā)展的相關探究主要聚焦于以下兩方面：（1） 農業(yè)產業(yè)發(fā)展的薄弱環(huán)節(jié)，包括農業(yè)產業(yè)鏈和價值鏈提升、農業(yè)產業(yè)組織、農業(yè)結構調整、農業(yè)產業(yè)安全等。姜長云（2014）指出，構建新型農業(yè)經營體系能夠突破傳統農業(yè)經營體系對發(fā)展現代農業(yè)的局限性，推動農業(yè)要素結構優(yōu)化，降低農業(yè)產業(yè)鏈、價值鏈轉型升級的成本和風險，有助于農業(yè)產業(yè)鏈整體素質和增值能力的提升[5]。黃祖輝（2018）梳理了中國農民合作組織的變革與演化，指出農村集體經濟改革對中國農業(yè)產業(yè)組織的發(fā)展方向具有決定性影響[6]。蔣和平等（2020） 提出鄉(xiāng)村振興下我國農業(yè)產業(yè)發(fā)展的新思路，即構建新型農業(yè)生產、供給、經營三大體系，樹立大農業(yè)觀念，推動農業(yè)供給側結構性改革，提升我國農業(yè)競爭力[7]。（2）農村產業(yè)融合的發(fā)展路徑。趙霞等（2017）、陳學云等（2018）研究發(fā)現，農村三產融合通過產業(yè)滲透、交叉、重組，形成集農業(yè)生產、加工、銷售、休閑旅游及其他服務等一體的全產業(yè)鏈條，有效地緩解了農戶增收困難、生態(tài)環(huán)境污染、農村發(fā)展凋零等問題，為實現農業(yè)現代化提供了良好的產業(yè)發(fā)展保障[8-9]。蘇毅清等（2016）分析了農村三產融合的現狀特點， 發(fā)現還存在對概念認識不清、橫向融合開展欠佳和對產業(yè)融合最終目的不明確等問題[10]。肖衛(wèi)東等（2019）指出構建“三產融合”體系，需要不斷培育多元化融合主體，創(chuàng)新發(fā)展模式，健全利益聯結機制并完善各類支持政策[11]。

金融是現代經濟的核心，農業(yè)產業(yè)發(fā)展離不開金融要素的集聚與支持。數字普惠金融對鄉(xiāng)村產業(yè)高質量發(fā)展具有顯著的正向作用，并呈現出“正向邊際效益溢出”的趨勢特征[12]。一方面，數字金融利用數字技術創(chuàng)新金融產品與服務手段，有效擴大了傳統金融體系的覆蓋范圍，有助于解決農業(yè)產業(yè)發(fā)展過程中面臨的“信息不對稱、交易成本高、抵押約束”的三大困境[13]。另一方面，數字普惠金融對農村產業(yè)融合發(fā)展起到促進作用，并且該影響作用具有雙重門限特征[14]。從數字普惠金融子維度來看，龐金波等（2023）發(fā)現使用深度和覆蓋廣度對中西部農村產業(yè)融合發(fā)展作用明顯，體現在鄉(xiāng)村產業(yè)發(fā)展的包容性和普惠性兩方面[15]。孟維福等（2023）發(fā)現通過有效發(fā)揮數字經濟與鄉(xiāng)村產業(yè)融合發(fā)展的多樣性功能，數字金融能夠為農業(yè)增產和農業(yè)價值鏈的延伸提供幫助， 助力農業(yè)農村供給側結構性改革，營造良性的競爭環(huán)境，增強農業(yè)產業(yè)發(fā)展的內生動力[16]。此外，數字普惠金融的發(fā)展還能夠逆向推動農村金融的發(fā)展，及時滿足各類農業(yè)經營主體的投融資訴求，加速生產要素在產業(yè)和區(qū)域間流動與技術擴散，進而更好地服務于農業(yè)產業(yè)高質量發(fā)展[17]。周月書等（2023）基于CHFS數據研究認為提高農戶融資規(guī)模與信息互動水平是數字普惠金融作用于農戶生產經營投資的主要途徑。同時，傳統金融服務有助于數字普惠金融緩解農業(yè)主體面臨的“數字鴻溝”，推動農戶開展生產經營投資，從而不斷提升農業(yè)產業(yè)發(fā)展質量[18]。

盡管數字普惠金融在農業(yè)領域發(fā)展迅速，但從已有成果來看，將數字普惠金融與農業(yè)產業(yè)發(fā)展質量相關聯的研究仍較少，且尚未建立起較為統一的框架來回答以下問題并提供相關經驗證據：數字普惠金融能否提升農業(yè)產業(yè)發(fā)展質量？若結論得到實證， 其內在機制如何？ 又存在哪些異質性表現？因此，本文試從理論與實證兩方面探究二者的作用關系， 其結論對于實現我國加快農業(yè)農村現代化、構建農業(yè)強國戰(zhàn)略目標具有重要的現實價值。

三、理論分析與研究假設

（一）數字普惠金融提升農業(yè)產業(yè)發(fā)展質量的直接效應

農業(yè)產業(yè)是由上游的生產環(huán)節(jié)、中游的再加工環(huán)節(jié)、下游的銷售及流通環(huán)節(jié)相互依存和作用而形成的動態(tài)系統，涉及廣大農戶、合作社及農業(yè)企業(yè)等經營主體[19]，而規(guī)?；r業(yè)生產、農產品深加工、特色種植等都離不開金融的必要支持。農業(yè)產業(yè)鏈融資以量大、多元以及還款來源自償為特征，融資過程常面臨能力受限制、結構不協調、環(huán)境不完善等難題[20]。如何有效統籌資金鏈的配置方式，保障產業(yè)關鍵環(huán)節(jié)的金融資源支持，是提升農業(yè)產業(yè)發(fā)展質量的關鍵所在。數字普惠金融依托真實交易數據和精確計量模型，以低成本、便利和可持續(xù)的運作模式， 不但能為產業(yè)發(fā)展提供最基礎的金融保障， 還能夠從供給側改善農業(yè)產業(yè)的融資來源渠道，整體上降低各類參鏈主體的信息盲點與信貸約束，有助于提升農業(yè)現代化生產管理效率和風險防控水平，進一步增強農業(yè)產業(yè)風險抵抗能力[21]。此外，在產業(yè)鏈系統受風險沖擊時數字金融能夠借助新興信息技術迅速反應，及時有效地滿足農業(yè)產業(yè)參與主體調整與維穩(wěn)的資金需求，降低其獲得生產資料與市場信息的資金邊際成本[12]，提高其應對各類外界干擾的能力， 疏通農業(yè)產業(yè)上下游銜接堵點?；诖?，本文提出以下假設。

假設1：數字普惠金融對提升農業(yè)產業(yè)發(fā)展質量具有直接的正向作用。

（二）數字普惠金融提升農業(yè)產業(yè)發(fā)展質量的間接機制

金融追本逐利和農業(yè)產業(yè)前期投入高、回收期長、信用抵押不足等特點，導致農業(yè)產業(yè)發(fā)展風險不確定性高，各類農業(yè)經營主體難以獲得穩(wěn)定的資金支持。流動性約束不僅影響了農業(yè)產業(yè)主體的抗風險能力，還在一定程度上對農業(yè)產業(yè)發(fā)展質量提升產生掣肘。數字普惠金融門檻低、覆蓋廣、包容強的特性，使其成為推動金融供給側結構性改革的重要方式。一方面，數字普惠金融通過打破時空限制，創(chuàng)新數字金融產品與服務方式，為農業(yè)經營主體提供更加多元的融資渠道，進而緩解傳統信貸條件下農業(yè)產業(yè)主體可能面臨的金融排斥與融資約束，增加其社會信任感， 從而激勵他們分享技術和經驗、提高其生產積極性[22]，幫助農業(yè)產業(yè)更好地應對由市場環(huán)境變化、消費轉型升級等方面帶來的壓力[23]。另一方面，數字普惠金融依托的數字技術具有很強的正外部性，能夠有效整合客戶信息，增強信息的真實性與準確性，降低金融服務交易成本[24]，提高農業(yè)經營主體的融資可得性和融資效率，加強產業(yè)鏈各環(huán)節(jié)的聯結度，從而有效提升農業(yè)產業(yè)發(fā)展質量?；诖耍疚奶岢鲆韵录僭O。

假設2：數字普惠金融通過緩解流動性約束間接作用于農業(yè)產業(yè)發(fā)展質量提升。

四、研究設計

（一）數據說明

考慮到數據可得性與有效性， 本文選取2014—2021年作為樣本區(qū)間， 研究對象包括除港澳臺、西藏外的30個省份，考察數字普惠金融提升農業(yè)產業(yè)發(fā)展質量的作用效果。本文使用的數據主要包括兩部分：一是由北京大學數字金融研究中心課題組主持編制的《北京大學數字普惠金融指數（2011—2021）》。二是其他變量數據主要來源于《中國統計年鑒》《中國農村統計年鑒》《中國金融統計年鑒》《中國貿易外經統計年鑒》、 各省市統計公報、國家統計局以及國泰安數據庫等。個別缺失數據采用查找統計年報和線性插值法予以補齊，對數值較大的非比值型指標進行對數化處理，以減少數據波動和消除量綱影響。

（二）模型構建

本文基準回歸采用固定效應模型，回歸模型構建如下：

ADit=β0+β1DFIi，t-1+β2Xit+αi+εit （1）

其中，ADit表示被解釋變量農業(yè)產業(yè)發(fā)展質量；DFIi，t-1為核心解釋變量，即滯后一期的數字普惠金融指數；Xit為一系列控制變量，如傳統金融支農水平（Tf）、產業(yè)結構高級化（Ad）等；αi表示省級層面固定效應，控制一些不隨時間變化，但可能影響農業(yè)產業(yè)發(fā)展質量的變量；εit為隨機擾動項。此外，考慮到同一省份不同時間的觀測樣本可能存在自相關性，本文使用省級層面進行聚類的穩(wěn)健性標準誤。

機制研究部分參考江艇（2022）[25]的相關研究，使用一步法進行機制檢驗。

Medit=γ0+γ1DFIi，t-1+γ2Xit+αi+σit? ?（2）

其中，Medit表示機制變量，Xit為一系列控制變量，σit為模型的誤差項。

（三）指標選取

1.被解釋變量：農業(yè)產業(yè)發(fā)展質量（AD）

本文參考孫研等（2021）[26]、郝愛民等（2023）[27]研究的指標設定，并綜合考慮指標的科學性和全面性，數據的可得性和可比性，多層次、多角度、較為系統地構建農業(yè)產業(yè)發(fā)展質量綜合評價指標體系。具體而言，本文圍繞農業(yè)產業(yè)發(fā)展的五大環(huán)節(jié)——生產、加工、流通、綠色和創(chuàng)新，以生產質量、加工質量、流通質量、綠色質量和創(chuàng)新質量五個維度作為一級指標，構建包含25個具體指標的農業(yè)產業(yè)發(fā)展質量綜合評價指標體系，如表1所示。

在測度綜合指數時，本文采用熵值法確定各項指標權重。具體測算步驟如下：

第一，確定評價系統原始數據矩陣Y={ytij}k×m×n，其中，ytij為第t年i省的第j個指標值，k、m、n分別為t、i、j的最大值。

第二，對數據進行無量綱化與加權處理，從而得到標準化數值。指標標準化計算公式如下：

正向指標：

Stij=［ytij-Min（ytij）］/［Max（ytij）-Min（ytij）］ （3）

負向指標：

Stij=［Max（ytij）-ytij］/［Max（ytij）-Min（ytij）］ （4）

Stij為各指標的標準化值， 值越大表示該指標對農業(yè)產業(yè)發(fā)展質量的貢獻度越大。ytij為各指標的實際值；t表示年份；i=1，2，···，m；j=1，2，···，n；m和n分別表示樣本數和指標數。Max（ytij）和Min（ytij）分別表示基期年30個樣本中第j個指標的最大值和最小值。

第三，標準化矩陣Z={Ztij}k×m×n，Ztij=Stij /∑∑i，kStij。

第四，計算信息熵ej=-K∑∑i，k（ztij ln ztij），K=1/ln（k×m）；信息效用值dj=1-ej。

第五，計算各指標權重wj=dj /∑jdj。

第六，計算各省的每年的綜合得分Score=∑j（wj×Stij）。

各省份農業(yè)產業(yè)發(fā)展質量綜合水平具體測度結果如表2所示。

根據表2結果，整體上來看，我國農業(yè)產業(yè)發(fā)展質量水平呈上升趨勢。分地區(qū)來看，我國不同區(qū)域間農業(yè)產業(yè)發(fā)展質量存在較大差異，東部地區(qū)相對較高且較為接近， 中西部地區(qū)整體水平較低。結合現實發(fā)展情況，原因可能在于東部地區(qū)長期發(fā)展速度相對較快，在獲得資金、人力、科研技術等生產要素上存在比較優(yōu)勢，因而更有利于其農業(yè)產業(yè)發(fā)展。

2.核心解釋變量：數字普惠金融發(fā)展水平（DFI）

本文選用北京大學數字普惠金融指數滯后一期作為核心解釋變量。一方面，該指數基于螞蟻金融交易賬戶的海量數據， 結合數字金融服務新形勢、新特征與數據的可得性和可靠性，從覆蓋廣度（Cover）、使用深度（Depth）和數字化程度（Digital）三個子指數以及不同業(yè)務指數，對中國各省份的數字普惠金融實際發(fā)展情況進行了較為客觀全面的刻畫[28]，已有較多學者采用該指數開展深入研究。另一方面，數字普惠金融作用于農業(yè)產業(yè)發(fā)展質量提升的過程可能存在一定的時滯性，因此，本文選用滯后一期的數字普惠金融指數作為核心解釋變量具備一定代表性。此外，本文選用移動電話普及率（MP）作為工具變量進行內生性檢驗，以提高模型的準確性與可解釋性。

3.中介變量

中介變量為流動性約束（FC）。本文以涉農貸款作為流動性約束的代理變量，采用一步法檢驗數字普惠金融提升農業(yè)產業(yè)發(fā)展質量的作用機制。

4.控制變量

為減少遺漏重要變量對回歸方程產生影響，本文借鑒張林等（2022）的實證研究[29]，認為傳統金融支農水平（Tf）、財政支農水平（Gov）以及產業(yè)結構高級化（Ad）是影響農業(yè)產業(yè)發(fā)展質量提升的重要因素，并對上述3個變量進行控制。

具體各變量定義見表3。

五、實證結果分析

（一）描述性統計結果

各變量的描述性統計結果如表4所示。可以看出，2014—2021年農業(yè)產業(yè)發(fā)展質量的均值為0.237，表明農業(yè)產業(yè)發(fā)展的整體質量仍較低。而農業(yè)產業(yè)發(fā)展質量的最大值和最小值分別為0.513和0.103， 反映出我國各地區(qū)之間農業(yè)產業(yè)發(fā)展質量參差不齊。此外，農業(yè)產業(yè)發(fā)展質量的標準差為0.084，小于均值，說明數據在統計上較為穩(wěn)定。從數字普惠金融發(fā)展水平指標來看，其均值為5.608，標準差（0.252）遠小于均值，可見數據同樣具備較好的穩(wěn)定性。

（二）基準回歸結果

在估計方法選擇上，豪斯曼檢驗（Hausman）得到的統計量值為37.84，對應的P值為0.000。因此，有理由認為選用固定效應模型進行回歸估計更為合理。表5是數字普惠金融對農業(yè)產業(yè)發(fā)展質量影響的基準回歸結果。表5列（1）僅控制了省份固定效應，結果發(fā)現，數字普惠金融指數（DFI）滯后一期的結果在1%水平下顯著為正，其回歸系數為0.075。表5列（3）進一步納入相關控制變量，自變量的回歸系數為0.073， 顯著性水平依舊維持不變。結合前文分析，可能的解釋在于：其一，數字普惠金融以真實交易數據和新興科技為依托，以更合理的價格、更便捷的服務和更可持續(xù)的運作模式，能夠充分發(fā)揮數字經濟的長尾效應，保障農業(yè)產業(yè)鏈關鍵環(huán)節(jié)的金融資源支持，從而帶動產業(yè)各環(huán)節(jié)增值；其二，通過統籌資金鏈的配置方式，數字普惠金融不僅能為農業(yè)產業(yè)發(fā)展提供最基礎的金融保障，還能在一定程度上提高農業(yè)現代化生產管理效率和風險防控能力， 增強農業(yè)產業(yè)發(fā)展的內生動力，促進農業(yè)產業(yè)高質量發(fā)展。

此外，從各控制變量來看，財政支農水平（Gov）在1%水平下顯著為正。 為保障糧食安全和重要農產品有效供給，國家積極創(chuàng)新財政支農機制，強化財政支農資金管理，提高新型農業(yè)經營主體信貸能力，以減少農業(yè)發(fā)展風險，提升農業(yè)產業(yè)發(fā)展質量。而傳統金融支農水平（Tf）的估計系數顯著為負，原因可能在于，傳統金融基于風險-收益原則，常常將信息調查難度大、缺乏合格抵押品的農業(yè)經營主體拒之門外，導致農業(yè)產業(yè)發(fā)展所需的資金增量難以及時得到滿足，難以發(fā)揮其應有的正向作用。此外，產業(yè)結構高級化（Ad）的回歸系數也在5%顯著水平下為負。相較于農業(yè)，非農行業(yè)具有更高勞動生產率與資本收益率，導致資金、勞動力等生產要素流向非農部門，農業(yè)部門在獲取優(yōu)質資源方面處于劣勢地位。

（三）數字普惠金融子指標分析

本部分進一步探究數字普惠金融各子維度對農業(yè)產業(yè)發(fā)展質量的影響是否存在差異，回歸結果見表6。其中，前三列是僅控制固定效應的回歸結果， 滯后一期的數字普惠金融各子指數均在1%水平下顯著提升農業(yè)產業(yè)發(fā)展質量，作用效果依次為數字化程度（0.075）、覆蓋廣度（0.066）和使用深度（0.052）。進一步加入控制變量后，回歸結果如列（4）（5）（6）所示，各子指數仍對農業(yè)產業(yè)發(fā)展質量提升具有顯著的促進作用，但作用效果依次變?yōu)楦采w廣度（0.064）、使用深度（0.049）和數字化程度（0.046）。

首先，從覆蓋廣度來看，數字普惠金融打破時空限制，以多樣、便捷、包容的服務擴大了金融支持農業(yè)產業(yè)發(fā)展的輻射范圍，實現金融資源的有效配置，為農業(yè)提供足額、便捷、便宜的融資服務。其次，從使用深度來看， 以互聯網銀行為代表的金融機構，采用互聯網技術克服傳統金融存在的信息不對稱等問題，借助更加精準細分的業(yè)務和產品降低金融服務獲取成本，實現服務對象的下沉，為涉農主體提供更多信貸便利，加大各類農業(yè)產業(yè)鏈經營主體觸及并使用數字普惠金融的機會。最后，從數字化程度來看，普惠金融數字化提高了金融服務的可觸達性，使得各參鏈主體能夠更便利地獲得較低成本的金融服務，有效緩解了農業(yè)經營主體可能面臨的融資困境， 確保了農業(yè)產業(yè)經營資金的循環(huán)暢通，從而有助于促進農業(yè)產業(yè)發(fā)展質量提升。

（四）內生性檢驗和穩(wěn)健性檢驗

1.內生性檢驗

一方面，農業(yè)產業(yè)發(fā)展質量與數字普惠金融發(fā)展水平可能互為因果。為緩解反向因果問題，本文已經對基準回歸中的數字普惠金融指數采用滯后一階，研究上一期數字普惠金融對當期農業(yè)產業(yè)發(fā)展質量的影響。另一方面，雖然本文盡可能地控制了一些關鍵變量，但影響農業(yè)產業(yè)發(fā)展質量的因素較多，始終難以防止遺漏變量的產生，這將導致上述基準回歸存在其他遺漏變量偏誤。因此，為保證估計結果的可靠性，本文借鑒張岳等（2021）的研究[30]，選用移動電話普及率（MP）作為數字普惠金融指數的工具變量，進一步采用兩階段最小二乘法（2SLS）來識別數字普惠金融發(fā)展水平對農業(yè)產業(yè)發(fā)展質量的影響。由于數字基礎設施是數字普惠金融發(fā)展的基本條件，兩者存在較大關聯。在控制各類不隨時間變化的影響因素后，移動電話普及率與農業(yè)產業(yè)發(fā)展質量不存在直接關聯，同時滿足工具變量的相關性和外生性兩個條件。

估計結果如表7列（1）（2）所示。其中，列（1）為上一年數字普惠金融指數對農業(yè)產業(yè)發(fā)展質量的第一階段回歸結果?？梢园l(fā)現，工具變量移動電話普及率（MP）的系數在1%的水平下顯著為正，且F統計量遠大于10。第二階段回歸結果如列（2）所示，在考慮內生性問題后，數字普惠金融回歸系數依舊在1%的顯著水平下為正，即數字普惠金融與農業(yè)產業(yè)發(fā)展質量之間依然存在顯著的正相關關系。同時，Wald-F值遠大于10，表明不存在弱工具變量問題，工具變量選擇合理。至此，本文認為假設1成立，即數字普惠金融有助于提升農業(yè)產業(yè)發(fā)展質量。

2.穩(wěn)健性檢驗

為了確保回歸結果的科學性與可行性，本文進一步做了如下幾方面的穩(wěn)健性檢驗。一是更換核心解釋變量的處理方式，對各省份數字普惠金融指數除以100，以減少異方差的影響，檢驗結果如表7列（3）所示，新的核心解釋變量DFI/100的回歸系數為0.028，且在1%水平上顯著為正。 這表明，在替換核心被解釋變量后，本文的基準回歸結果未發(fā)生實質性改變。二是剔除直轄市樣本?？紤]到樣本中4個直轄市（北京、上海、天津、重慶）在經濟發(fā)展、政策支持以及技術水平等方面與其他省份存在差異，本文剔除直轄市后重新進行模型估計，結果如表7列（4）所示，剔除直轄市后數字普惠金融總指數及3個子維度依然在1%的水平上顯著為正，同樣說明了數字普惠金融有助于提升農業(yè)產業(yè)發(fā)展質量。三是進行縮尾處理。為避免離群值對基準回歸結果的影響，對所有變量進行1%與99%分位縮尾處理，并重新進行回歸，回歸結果如表7列（5）所示。數字普惠金融總指數及其子指數均在1%的水平下顯著，且系數都為正。綜上，本文上述的基準回歸結果是穩(wěn)健的。

（五）機制分析

上述基準回歸結果已經表明，數字普惠金融對農業(yè)產業(yè)發(fā)展質量具有顯著的正向影響，但是這種影響是通過何種渠道實現的？ 為進一步探究該問題，本文選定流動性約束（FC）作為機制變量，并以涉農貸款作為流動性約束的代理變量，采用一步法開展中介機制分析，具體結果如表8所示。列（1）為數字普惠金融作用于農業(yè)產業(yè)發(fā)展質量提升的基準回歸結果。列（2）為數字普惠金融作用于流動性約束的檢驗結果， 相應回歸系數在1%的顯著水平下為正，表明數字普惠金融發(fā)展有助于緩解各類農業(yè)經營主體可能面臨的流動性約束。數字普惠金融依托互聯網技術與大數據風控能力，簡化金融服務供給環(huán)節(jié)，降低融資成本，提高涉農貸款的可獲得性與可觸達性。同時，在不降低信貸審核標準的前提下，通過信用數據聚集與檢測，創(chuàng)新涉農產品與金融服務， 為涉農主體提供相適應的貸款服務，從而滿足農業(yè)產業(yè)發(fā)展質量提升的資金需求。 因此，本文假設2得到驗證。

（六）異質性分析

1.地區(qū)異質性分析

考慮到自然條件、經濟基礎、發(fā)展水平等因素的差異性， 將全樣本依據地域劃分為東部和中西部，以探究數字普惠金融對農業(yè)產業(yè)發(fā)展質量影響的差異。其中，東部地區(qū)包括北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東及海南11個省（市），西部地區(qū)為除西藏外其余19個?。ㄊ?、自治區(qū)）。表9中列（1）為東部地區(qū)回歸結果，列（2）為中西部地區(qū)回歸結果。由結果可知，數字普惠金融在東部和中西部均會對農業(yè)產業(yè)發(fā)展質量提升產生正向影響，但東部地區(qū)數字普惠金融總指數及其三大子指數的回歸系數均高于中西部地區(qū)，說明在經濟發(fā)展、資源條件相對優(yōu)勢的地區(qū)，數字普惠金融發(fā)展對提升農業(yè)產業(yè)發(fā)展質量的促進作用更為突出。東部地區(qū)更為豐富的金融資源與更優(yōu)質的金融服務體系，能夠為農業(yè)產業(yè)發(fā)展提供源源不斷的金融支持，助力其高質量發(fā)展。

2.糧食主產區(qū)與非主產區(qū)異質性分析

進一步地，將全樣本劃分為糧食主產區(qū)與非主產區(qū)進行回歸，其結果如表9的列（3）和列（4）所示。可以發(fā)現，不論糧食主產區(qū)還是非主產區(qū)，數字普惠金融總指數及其三大子指數的系數均在1%顯著水平下為正。其中，數字普惠金融總指數、覆蓋廣度以及使用深度在糧食主產區(qū)促進農業(yè)產業(yè)發(fā)展質量提升的效果優(yōu)于非主產區(qū)，而金融數字化程度對于農業(yè)產業(yè)發(fā)展質量的影響則在非糧食主產區(qū)更明顯。這是由于糧食主產區(qū)農業(yè)投入較大，導致該類地區(qū)農業(yè)產業(yè)鏈經營主體的資金需求也相對較高。

六、結論與政策建議

（一）結論

提高農業(yè)產業(yè)發(fā)展質量是提升中國農業(yè)現代化水平的關鍵所在。本文從理論上闡釋了數字普惠金融對農業(yè)產業(yè)發(fā)展質量的影響及作用機理，并基于2014—2021年中國30個省（市、自治區(qū)）的面板數據，建立省份固定效應模型實證分析數字普惠金融對農業(yè)產業(yè)發(fā)展質量的影響、作用機制及區(qū)域異質性。研究發(fā)現，數字普惠金融能夠顯著推動農業(yè)產業(yè)發(fā)展質量提升，而緩解流動性約束是數字普惠金融提升農業(yè)產業(yè)發(fā)展質量的間接途徑。數字普惠金融各子維度均在1%水平下顯著提升農業(yè)產業(yè)發(fā)展質量。數字普惠金融促進農業(yè)產業(yè)發(fā)展質量提升存在區(qū)域異質性，東部地區(qū)大于中西部地區(qū)，糧食主產區(qū)大于非主產區(qū)。

（二）政策建議

基于上述結論，本文提出以下建議：

一是完善數字普惠金融發(fā)展的信息環(huán)境，持續(xù)提高支農資金使用效益。一方面，加快涉農企業(yè)信用管理體系的構建，提高金融機構獲取農業(yè)產業(yè)鏈相關數據信息的質量與效率。充分利用數字化新興技術，突破涉農主體發(fā)展限制，強化涉農主體的應急管理能力，減少信息不對稱給農業(yè)經營主體帶來的負面影響。另一方面，不斷提高農業(yè)擔保規(guī)模及覆蓋面，建立有效的風險評估與監(jiān)測機制，減少數字普惠金融支農資源的低效、無效利用，助力農業(yè)產業(yè)鏈經營主體紓困解難，減少農業(yè)產業(yè)發(fā)展風險，以實現農業(yè)產業(yè)高質量發(fā)展。

二是創(chuàng)新數字金融產品與服務方式，緩解涉農主體的流動性約束。鼓勵金融機構開展涉農供應鏈金融業(yè)務， 加強與農業(yè)經營主體的聯系與合作，積極推動技術創(chuàng)新能力， 加快支農模式和平臺創(chuàng)新，充分發(fā)揮數字普惠金融的技術擴散效應，幫助涉農主體完善風險防范機制。同時，進一步擴展數字普惠金融的覆蓋范圍、深化數字普惠金融使用程度及提升數字普惠金融的數字化程度，提高涉農主體利用數字普惠金融融資的便利與效率[31]，進而打破其融資屏障，防范經營風險，確保農業(yè)產業(yè)鏈供應鏈的穩(wěn)定發(fā)展。

三是實施差異化、 動態(tài)化的數字普惠金融戰(zhàn)略，激發(fā)農業(yè)高質量發(fā)展的內生動力。由于我國不同區(qū)域間農業(yè)產業(yè)發(fā)展質量存在較大差異，數字普惠金融作用于農業(yè)產業(yè)發(fā)展質量提升的效果也不盡相同，呈現出東部地區(qū)大于中西部地區(qū)，糧食主產區(qū)大于非主產區(qū)。因此，既要支持各地區(qū)的數字普惠金融協調發(fā)展，也應因地制宜，實施差異化、多元化的數字普惠金融發(fā)展戰(zhàn)略，進一步加大東部地區(qū)與糧食主產區(qū)的各類生產要素供給，特別是區(qū)域性銀行應充分了解本地金融需求特點，為涉農主體提供精準化的金融產品和服務，從而更有利于農業(yè)產業(yè)發(fā)展。

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Could Digital Inclusive Finance Improve the Quality of Agricultural Industry Development

Xie Tingting1，2，? Shi Xiaojie1

（1. School of Finance， Xinjiang University of Finance and Economics， Urumqi 830012， China;

2. Xinjiang Finance and Financial Collaborative Innovation Center， Xinjiang University of Finance and Economics， Urumqi 830012， China）

Abstract： Improving quality of agricultural industry development is the key to improving the modernization level of Chinas agriculture. As a new business model， digital inclusive finance leverages its digital advantages to smooth the“financial blood vessel” of the agricultural industry and help promote high-quality development of the agricultural industry. This article is based on panel data from 30 provinces in China from 2014 to 2021， and uses a provincial fixed effects model to empirically explore the impact， mechanism， and regional heterogeneity of digital inclusive finance on the quality of agricultural industry development. The research results indicate that digital inclusive finance can significantly promote the improvement of the quality of agricultural industry development， and alleviating liquidity constraints is an indirect way for digital inclusive finance to enhance the quality of agricultural industry development. Further analysis shows that the role of digital inclusive finance in improving the quality of agricultural industry development is greater in the eastern regions than in the central and western regions， and greater in the main grain producing areas than in the non main producing areas. Therefore， we should improve the information environment for the development of digital inclusive finance and continuously improve the efficiency of the use of fiscal support for agriculture funds. We should innovate digital financial products and service methods to alleviate the liquidity constraints of agricultural entities. We should implement a differentiated and dynamic digital inclusive finance strategy to stimulate the inner driving force for high-quality agricultural industry development.

Key words： digital inclusive finance; quality of agricultural industry development; liquidity constraints

（責任編輯：龍會芳；校對：盧艷茹）