數(shù)字金融對農(nóng)戶氣候適應(yīng)性行為的影響

李 樺,周志云,廖浩玲

(西北農(nóng)林科技大學(xué) 經(jīng)濟管理學(xué)院,陜西 楊凌 712100)

引 言

農(nóng)業(yè)一直受到復(fù)雜的氣候影響,氣候變化加劇了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的脆弱性[1]。氣候變化對農(nóng)戶的影響主要表現(xiàn)為農(nóng)作物產(chǎn)量的波動、生產(chǎn)成本的增加。有研究表明,當(dāng)全球平均氣溫升高2 °C時,中國小麥單產(chǎn)平均減產(chǎn)4.6%,玉米平均減產(chǎn)11.5%,水稻平均減產(chǎn)12.02%[2]。這使得農(nóng)戶不得不通過種植模式調(diào)整、氣候適應(yīng)性技術(shù)的引進、保險購買等方式,對氣候變化進行適應(yīng)。但在現(xiàn)實中,氣候適應(yīng)性技術(shù)屬于資金密集型技術(shù),具有回報周期長、投入成本高以及正外部性等特點[3],農(nóng)戶自有資金匱乏、信息不對稱以及技術(shù)障礙時常制約其氣候適應(yīng)性行為[4]。因此,探索促進農(nóng)戶氣候適應(yīng)性行為的路徑對降低農(nóng)業(yè)生產(chǎn)損失具有重要的現(xiàn)實意義。

農(nóng)戶氣候適應(yīng)性是指農(nóng)戶通過采取不同策略降低氣候變化對自身健康和財富的消極影響,同時利用氣候環(huán)境所提供的有利條件的過程[5]。以此概念為基礎(chǔ),學(xué)界就農(nóng)戶對于氣候變化的適應(yīng)性行為展開了大量研究,主要分為影響因素與具體行為兩方面。在影響因素方面,認知能力[6]、農(nóng)戶個體特征(如性別、年齡、教育程度[7])、是否參與社團、農(nóng)戶家庭特征(如家庭人口規(guī)模、資產(chǎn)規(guī)模、牲畜所有權(quán)、貧困狀況、耕地面積等[8])以及社會資本[9]是影響氣候適應(yīng)性行為決策的內(nèi)部因素;農(nóng)技推廣服務(wù)、氣候信息[10]、政府發(fā)展規(guī)劃與政策、權(quán)力結(jié)構(gòu)、社會不平等[11]等是影響農(nóng)戶氣候適應(yīng)性技術(shù)采納行為的外部因素。在具體行為方面,改變作物品種與灌溉方式、調(diào)整農(nóng)時等是農(nóng)戶的生產(chǎn)實踐改變策略;收入多樣化及購買作物保險[12]等是農(nóng)戶非生產(chǎn)性管理策略。隨著研究的深入,部分學(xué)者開始從數(shù)字化角度探索氣候適應(yīng)行為[13]。隨著數(shù)字化與信息化的發(fā)展,數(shù)字技術(shù)和金融服務(wù)融合產(chǎn)生數(shù)字金融服務(wù),數(shù)字金融的出現(xiàn)能有效克服物理網(wǎng)點與人工成本的限制,不受時間空間的約束,將惠及三農(nóng)的優(yōu)質(zhì)金融服務(wù)覆蓋到需要的受眾范圍,解決長尾人群在金融服務(wù)獲得及使用方面的難題,賦予鄉(xiāng)村發(fā)展新內(nèi)生動力[14]。據(jù)中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心(CNNIC)在京發(fā)布的第51次《中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計報告》數(shù)據(jù)顯示,截至2022年6月,農(nóng)村地區(qū)互聯(lián)網(wǎng)普及率達到58.8%,網(wǎng)絡(luò)支付用戶規(guī)模為 2.27 億,占農(nóng)村網(wǎng)民的77.5%。數(shù)字金融在農(nóng)村地區(qū)的發(fā)展有助于促進生產(chǎn)性農(nóng)業(yè)投資與農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)[15]、促進農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合[16],從而提高農(nóng)業(yè)收入,增加農(nóng)戶幸福感[17]。數(shù)字金融的采用會提升農(nóng)村家庭獲得信貸的可能性,并增強了相對欠發(fā)達地區(qū)的農(nóng)村婦女獲得信貸的能力[18]。

關(guān)于數(shù)字金融的研究主要集中在其對農(nóng)戶福利的影響,但是關(guān)于數(shù)字金融在幫助農(nóng)戶應(yīng)對氣候變化(特別是應(yīng)對氣候變化的適應(yīng)性行為)方面的問題尚未得到廣泛關(guān)注。從理論層面看,數(shù)字金融模式的推廣應(yīng)用可以解決傳統(tǒng)金融服務(wù)無法覆蓋農(nóng)村地區(qū)的難題,緩解農(nóng)村居民過去遭受的“金融排斥”,克服傳統(tǒng)金融服務(wù)在“三農(nóng)”領(lǐng)域缺乏標(biāo)準(zhǔn)抵押物的“痛點”與信息不對稱的“堵點”[14]。信貸本身會帶來一些金融風(fēng)險,數(shù)字金融作為一種風(fēng)險分擔(dān)工具能夠提升農(nóng)戶的風(fēng)險承擔(dān)水平,降低農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的脆弱性[19]。從現(xiàn)實層面看,數(shù)字金融服務(wù)不受時間空間的限制,降低了農(nóng)戶金融服務(wù)獲取成本,有效緩解農(nóng)戶在采納氣候適應(yīng)性技術(shù)所受資金約束;數(shù)字金融平臺拓寬了信息獲取渠道,為農(nóng)戶提供實時的氣候信息,幫助他們進行氣候適應(yīng)決策。因此,理清數(shù)字金融影響農(nóng)戶氣候適應(yīng)性技術(shù)采納行為的基本路徑和內(nèi)在邏輯,對政府為農(nóng)民制定科學(xué)有效的氣候變化適應(yīng)策略并推動農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展具有重要意義。

基于此,本文基于陜晉豫三省微觀調(diào)研數(shù)據(jù),采用內(nèi)生轉(zhuǎn)換回歸模型構(gòu)建反事實假設(shè),實證分析農(nóng)戶數(shù)字金融使用對其氣候適應(yīng)性行為的影響及其機理。較之于已有研究,本文邊際貢獻如下:(1)從數(shù)字支付、數(shù)字借貸、數(shù)字轉(zhuǎn)賬三個方面衡量農(nóng)戶數(shù)字金融使用,理清其對農(nóng)戶氣候適應(yīng)性技術(shù)采納行為的影響效應(yīng),并從借貸易得性、信息易得性及農(nóng)戶包容性認知三個方面闡述其作用機制,在一定程度上為數(shù)字金融普及氣候適應(yīng)性技術(shù)推廣提供新的視角。(2)探索數(shù)字金融在“三農(nóng)”領(lǐng)域的研究,已有研究主要集中于數(shù)字金融對于農(nóng)戶創(chuàng)收方面的影響,對于應(yīng)對氣候變化所需采取的適應(yīng)性行為的研究較少。

一、理論分析與研究假說

根據(jù)行為選擇理論,農(nóng)戶是市場中的理性主體,如果采用新的生產(chǎn)行為可以減少損失、增加產(chǎn)出或者提高收益,那么農(nóng)戶就會采取該行為。農(nóng)戶氣候適應(yīng)性行為需要經(jīng)過“意愿-行為”的過程,這一過程會受到諸多因素影響。氣候適應(yīng)性行為投資回報周期長,部分適應(yīng)性行為需要較多資金投入,因地制宜采取何種適應(yīng)性行為需要充分的信息與資金保障,如果農(nóng)戶對其缺乏足夠的認識,將難以改變傳統(tǒng)耕作方式。融資難、融資貴是農(nóng)村金融發(fā)展的巨大阻礙[20],“三農(nóng)”作為國民經(jīng)濟發(fā)展的基礎(chǔ),仍然存在貸款難、信息不對稱及金融網(wǎng)點分散等一系列問題。而數(shù)字金融服務(wù)所提供的轉(zhuǎn)賬匯款、信息傳播與網(wǎng)絡(luò)支付等功能有利于拓展農(nóng)戶貸款渠道與信息獲取渠道,并逐步提高農(nóng)戶的認知能力,從而促進其氣候適應(yīng)性行為。

氣候變化需要農(nóng)戶進行一些生產(chǎn)習(xí)慣的轉(zhuǎn)變,如調(diào)整種植結(jié)構(gòu)、引入新的耐性品種、改善灌溉設(shè)施等,這些調(diào)整需要一定的資金支持。然而在正規(guī)借貸方面,傳統(tǒng)的金融機構(gòu)往往無法覆蓋到農(nóng)村地區(qū),并且需要農(nóng)戶提供抵押擔(dān)保[21]。出于自身的資金安全考慮,傳統(tǒng)金融機構(gòu)往往不愿貸款給小農(nóng)戶或者貸款額度極低,使得農(nóng)戶在籌措資金時面臨著較大的困難[14]。數(shù)字金融結(jié)合了數(shù)字技術(shù)與金融服務(wù)的優(yōu)點,降低了物理距離帶來的農(nóng)戶交易成本[22],使得農(nóng)戶能夠更便捷地獲取和使用金融服務(wù)。對于在傳統(tǒng)金融體系下難以獲取金融服務(wù)的農(nóng)戶,數(shù)字金融提供了一個新的選擇,比如微信支付、支付寶等第三方支付平臺,可以讓農(nóng)戶更容易地進行線上交易,無需有效抵押并且放款速度快,緩解農(nóng)戶的信貸約束[23],幫助其購買抗旱、抗病的種子和肥料等[24]。在非正規(guī)借貸方面,微信與支付寶均可提供加好友等互動,從而利于數(shù)字金融使用拓展借貸人的社會網(wǎng)絡(luò),更容易獲得私人借貸[25],緩解資金壓力。綜上,數(shù)字金融在傳統(tǒng)借貸與私人借貸方面均能提高農(nóng)戶的借貸易得性,從而保障有資金需求的農(nóng)戶在轉(zhuǎn)變生產(chǎn)行為時所需資金,采取氣候適應(yīng)性行為應(yīng)對氣候變化。因此,本文提出假說1。

H1:數(shù)字金融通過提高借貸易得性促進農(nóng)戶氣候適應(yīng)性行為。

農(nóng)戶在生產(chǎn)中存在著農(nóng)業(yè)信息獲取不準(zhǔn)確、不及時等問題,從而導(dǎo)致農(nóng)作物遭受自然災(zāi)害造成的減產(chǎn)及市場波動造成的損失[26]。根據(jù)信息不對稱理論,信息相對匱乏的一方更容易處于不利地位。數(shù)字金融的使用可以有效緩解信息不對稱,促進信息的傳播與共享[27],從而使農(nóng)戶積極采取氣候適應(yīng)性行為。一方面,數(shù)字金融平臺可以更廣泛、便捷地為農(nóng)戶提供有關(guān)氣候適應(yīng)的信息,基于信息流和數(shù)據(jù)流多方面擴充信息獲取渠道[23],輻射范圍更廣,農(nóng)戶通過數(shù)字金融平臺及時、準(zhǔn)確地了解到氣候預(yù)測、種植技術(shù)和市場動態(tài)等信息,因地制宜地調(diào)整種植計劃和管理策略,及時規(guī)避氣候風(fēng)險,保障糧食生產(chǎn)。另一方面,使用數(shù)字金融有效降低了信息搜尋成本[28],數(shù)字金融突破了時空和地域障礙,通過進行數(shù)據(jù)整合以及去中介化等方式,低成本、高時效地滿足農(nóng)戶對氣候信息的需求,有效緩解信息不對稱帶來的逆向選擇和道德風(fēng)險[29],使農(nóng)戶更好地適應(yīng)氣候變化?；诖?提出假說2。

H2:數(shù)字金融通過提高信息易得性促進農(nóng)戶氣候適應(yīng)性行為。

圖1 數(shù)字金融使用促進農(nóng)戶采取氣候適應(yīng)性行為影響假設(shè)

農(nóng)戶的經(jīng)濟決策并非完全基于理性,而是受到認知偏誤、情緒和社會影響等因素的影響[30]。金融包容性也稱為金融普惠性,是指將所有社會階層,尤其是低收入和弱勢群體,納入正規(guī)金融體系的行為或狀態(tài)[19]。根據(jù)計劃行為理論,農(nóng)戶的決策行為受到認知的影響[31],農(nóng)戶對金融包容性持有積極看法,這種看法以信任和感知利益為特征,感知利益可以增強農(nóng)戶對于數(shù)字金融平臺的信任[32],從而利用數(shù)字金融進行生產(chǎn)投資[23];此外,當(dāng)農(nóng)戶將自己視為正式金融體系的一員時[14],他們會主動去了解相關(guān)惠農(nóng)信貸政策,降低其風(fēng)險厭惡程度[33],從而增加其數(shù)字金融參與意愿,進而利用數(shù)字金融所提供的信息與資金采取氣候適應(yīng)性行為。數(shù)字金融能通過提高農(nóng)戶的金融包容性認知,克服認知偏誤,從而更有效地使用數(shù)字金融工具進行氣候適應(yīng)?；诖?本文提出假說3。

H3:農(nóng)戶金融包容性認知能正向強化數(shù)字金融使用對農(nóng)戶氣候適應(yīng)性行為的影響效應(yīng)。

綜上所述,數(shù)字金融可以在多個維度支持農(nóng)戶應(yīng)對氣候變化,而且適應(yīng)性和靈活性強,可以根據(jù)實際情況進行調(diào)整,滿足農(nóng)戶的特定需求。基于此,本文提出假說4。

H4:數(shù)字金融使用可以顯著促進農(nóng)戶氣候適應(yīng)性行為。

二、數(shù)據(jù)來源、變量選取與模型設(shè)定

(一)數(shù)據(jù)來源

本文數(shù)據(jù)來源于課題組在2022年對河南、陜西和山西糧食種植戶問卷調(diào)研。陜西、山西與河南是中國農(nóng)業(yè)大省,“十三五”期間,陜西在播種面積下降約18 hm2的情況下仍保持糧食產(chǎn)量的增長。2022年河南糧食總產(chǎn)量為1 357.87億斤,位居全國第二。山西農(nóng)戶的糧食收入在近20年中增長了幾乎一倍。由此可見,這三個省份是保障我國糧食安全的重要支柱,氣候變化所帶來的環(huán)境風(fēng)險對其糧食生產(chǎn)影響巨大,同時也影響到國家糧食安全,因此,以這三個省份作為探究農(nóng)戶氣候適應(yīng)性行為提升路徑的典型區(qū)域具有較強說服力。

調(diào)研樣本采用概率比例規(guī)模抽樣(PPS)與簡單隨機抽樣相結(jié)合,抽樣分為三階段。第一、二階段按照PPS要求從河南省靈寶市與滎陽縣各抽取3個鄉(xiāng)鎮(zhèn),陜西省榆陽區(qū)與大荔縣各抽取3個鄉(xiāng)鎮(zhèn),山西省石樓縣、平陸縣各抽取5～8個鄉(xiāng)鎮(zhèn),每個樣本鄉(xiāng)鎮(zhèn)抽取5～8個樣本村。第三階段,在每個樣本村隨機抽14～25個農(nóng)戶進行訪談,最終得到1 680份問卷,剔除缺失數(shù)據(jù)及有邏輯問題的無效問卷后,得到有效問卷1 384份。問卷采用一對一訪談,調(diào)查內(nèi)容主要涉及農(nóng)戶關(guān)于數(shù)字金融、氣候變化、借貸情況、信息獲取等方面。

(二)變量選取

1.因變量:農(nóng)戶氣候適應(yīng)性行為。參考童慶蒙等研究[34],本文將氣候適應(yīng)性行為分為技術(shù)型、勞動型與資本型。農(nóng)戶氣候適應(yīng)性行為則由三種行為之和表征。分類原因在于技術(shù)、勞動與資本是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)所必不可少的要素,能更好反應(yīng)農(nóng)戶在生產(chǎn)過程中的要素偏好。技術(shù)型適應(yīng)性行為用農(nóng)戶是否更換抗旱、抗倒伏或抗寒的品種表征;勞動型適應(yīng)性行為則是調(diào)整耕作時間(播種、灌溉、施肥、施藥)、調(diào)整生產(chǎn)要素投入(化肥如農(nóng)藥投入量),采取其中一項及以上賦值為1,反之為0;資本型適應(yīng)性行為用是否增加防護設(shè)施(節(jié)水灌溉、修建水壩、蓄水池等)加以表征。

2.自變量:數(shù)字金融使用。參考相關(guān)文獻[14],結(jié)合農(nóng)村地區(qū)實際情況,本文從轉(zhuǎn)賬匯款、網(wǎng)絡(luò)消費與網(wǎng)絡(luò)借貸三個方面度量農(nóng)戶數(shù)字金融的使用情況,農(nóng)戶使用其中之一項則賦值1,不使用任何一項賦值0。

3.控制變量。參考已有研究,在戶主個人層面選擇性別、年齡、上學(xué)年限、健康狀況、務(wù)農(nóng)年限五個變量進行控制;在家庭層面選擇耕地面積、耕地塊數(shù)、到銀行網(wǎng)點的距離、家庭務(wù)農(nóng)務(wù)工勞動力數(shù)、農(nóng)業(yè)收入占比、是否接受本地應(yīng)對氣象災(zāi)害相關(guān)技術(shù)培訓(xùn)作為控制變量。

4.機制變量。本文中介變量為借貸易得性、信息易得性。通過詢問“您從銀行貸款用于種養(yǎng)殖的難易程度如何”表征借貸易得性,難易程度有非常不容易、比較不容易、難易適中、比較容易、非常容易五個選擇;信息易得性通過詢問“您村里信息公開程度如何”來表征,有很不滿意、不滿意、一般、基本滿意、很滿意五個選項。本文調(diào)節(jié)變量為農(nóng)戶金融包容性認知,通過詢問“您了解農(nóng)業(yè)銀行有發(fā)展農(nóng)畜產(chǎn)品的信貸支持政策嗎”來表示,有不了解、有點了解、一般、比較了解、非常了解五個選擇。

5.工具變量。參考相關(guān)研究[25],本文考慮到由于農(nóng)村社會關(guān)系方面因素同村莊及年齡段的農(nóng)戶之間可能會相互影響,年齡分組為:(20,40]、(40,50]、(50,60]、>60。本文以同村莊內(nèi)使用數(shù)字金融農(nóng)戶數(shù)目與該農(nóng)戶同年齡段人數(shù)總和的比值表征工具變量。一方面農(nóng)戶數(shù)字金融使用,會與同村同年齡段的農(nóng)戶數(shù)字金融使用平均水平相關(guān),但是平均水平無法直接影響農(nóng)戶氣候適應(yīng)性行為,滿足工具變量的相關(guān)性與外生性原則。

表1為本文描述性統(tǒng)計及t檢驗結(jié)果。由表可知,在未控制農(nóng)戶個人及家庭特征時,使用數(shù)字金融的農(nóng)戶氣候適應(yīng)性技術(shù)采納行為程度更高,并且農(nóng)戶對于技術(shù)型、勞動型、資本型適應(yīng)性技術(shù)采納程度均高于未使用數(shù)字金融組。在控制變量方面,選擇使用數(shù)字金融的農(nóng)戶,在上學(xué)年限、耕地面積、健康狀況、接受培訓(xùn)、信息易得性、借貸易得性、金融包容性認知等方面均表現(xiàn)出高于未使用組的稟賦水平。

續(xù)表

(三)模型設(shè)定

1.內(nèi)生轉(zhuǎn)換模型。由于經(jīng)濟條件與社會資本較好的農(nóng)戶會更傾向于使用數(shù)字金融,因此自選擇偏誤成為主要內(nèi)生性來源。同時也存在不可觀測因素如農(nóng)戶的學(xué)習(xí)能力、認知等會影響數(shù)字金融使用決策與氣候適應(yīng)性技術(shù)采納決策,也會導(dǎo)致樣本選擇偏誤產(chǎn)生內(nèi)生性。本文通過使用內(nèi)生轉(zhuǎn)換回歸模型(ESR)克服由于可觀測及不可觀測因素造成的樣本選擇偏誤,計算反事實假設(shè)下的平均處理效應(yīng)[35],探究數(shù)字金融使用對農(nóng)戶氣候適應(yīng)性行為的真實影響。在穩(wěn)健性檢驗時通過工具變量法進行估計,保證結(jié)果的有效性與準(zhǔn)確性。

ESR模型構(gòu)建過程分兩步:第一步為行為選擇方程,用于估計農(nóng)戶數(shù)字金融使用決策的影響因素;第二步為結(jié)果方程,即農(nóng)戶采取氣候適應(yīng)性行為的影響因素。

第一步,行為選擇方程構(gòu)建:

(1)

第二步,結(jié)果方程構(gòu)建:

(2)

(3)

本文比較事實及反事實情境下農(nóng)戶是否使用數(shù)字金融的氣候適應(yīng)性技術(shù)采納程度的平均處理效應(yīng)。

使用數(shù)字金融農(nóng)戶的氣候適應(yīng)性技術(shù)采納程度的期望值:

(4)

未使用數(shù)字金融農(nóng)戶的氣候適應(yīng)性技術(shù)采納程度的期望值:

(5)

在反事實假設(shè)下,使用數(shù)字金融的農(nóng)戶若未使用,其氣候適應(yīng)性技術(shù)采納程度期望值:

(6)

在反事實假設(shè)下,未使用數(shù)字金融的農(nóng)戶若使用,其氣候適應(yīng)性技術(shù)采納程度期望值:

(7)

通過比較(4)與(6),可得實際使用數(shù)字金融農(nóng)戶的氣候適應(yīng)性技術(shù)采納程度的平均處理效應(yīng)(ATT):

(8)

同樣的,比較(5)與(7),可得實際未使用數(shù)字金融農(nóng)戶的氣候適應(yīng)性技術(shù)采納程度的平均處理效應(yīng)(ATU):

(9)

2.中介效應(yīng)模型。由于本文中的中介變量為類別變量,參考相關(guān)文獻[36]進行中介機制檢驗,按照逐步回歸法構(gòu)建以下方程,其中第二步選擇的是OLogit模型,其余為Probit模型:

Yi=c1Si+β1Zi+ε1

(10)

Mi=aSi+β2Zi+ε2

(11)

Yi=c2Si+bMi+β3Zi+ε3

(12)

式中:Yi表示農(nóng)戶氣候適應(yīng)性技術(shù)采納程度,Si表示數(shù)字金融使用,Mi為中介變量,Zi為控制變量,a、b、c1、c2以及β1、β2、β3為待估計系數(shù),ε1、ε2、ε3為隨即干擾項。

3.調(diào)節(jié)效應(yīng)模型。通過借鑒已有文獻做法,構(gòu)建如下模型,驗證農(nóng)戶金融包容性認知是否會強化數(shù)字金融對農(nóng)戶氣候適應(yīng)性技術(shù)采納行為的積極作用,進行調(diào)節(jié)效應(yīng)檢驗。

(13)

式中:d為待估計系數(shù),Si表示數(shù)字金融使用,Ui表示調(diào)節(jié)變量,本文以交互項Si×Ui的系數(shù)d3的顯著性來判斷調(diào)節(jié)效應(yīng)是否存在。

三、實證結(jié)果分析

(一)數(shù)字金融使用對農(nóng)戶氣候適應(yīng)性行為影響的回歸分析

數(shù)字金融使用對農(nóng)戶氣候適應(yīng)性行為影響的估計結(jié)果如下表所示,模型中Wald檢驗值為46.68并在1%水平上顯著,表示拒絕選擇方程與結(jié)果方程相互獨立假設(shè)。lns0與lns1在1%水平上顯著且不等于0,表示存在不可觀測因素同時影響農(nóng)戶的數(shù)字金融使用決策和氣候適應(yīng)性行為采納,因此選用ESR模型進行估計是合理的。

模型1為數(shù)字金融使用的選擇方程。其他條件不變時,在個人特征層面,戶主性別正向影響農(nóng)戶是否使用數(shù)字金融;這是由于戶主通常為家庭生產(chǎn)決策者,如果戶主是男性,男性作為傳統(tǒng)的經(jīng)濟支柱,可能更多地接觸和控制財務(wù)資源,這導(dǎo)致他們更有可能使用數(shù)字金融。如果戶主是女性,婦女在家庭小額信貸和社區(qū)儲蓄方面發(fā)揮著主導(dǎo)作用,這使她們更愿意使用數(shù)字金融工具。當(dāng)涉及到財務(wù)決策時,男性和女性通常有不同的風(fēng)險承受能力和偏好,這些差異可能會影響他們采用數(shù)字金融的意愿。由于調(diào)研區(qū)域主要以單家獨戶的小農(nóng)戶居多,有些農(nóng)戶更愿意相信自己的務(wù)農(nóng)經(jīng)驗,因此務(wù)農(nóng)年限越長,選擇使用數(shù)字金融概率越低;在家庭特征方面,農(nóng)戶離銀行網(wǎng)點的距離抑制數(shù)字金融使用,這是由于農(nóng)戶距離銀行越近,獲取相關(guān)數(shù)字金融服務(wù)更便利,使用數(shù)字金融獲取信息與資金的概率更高;家庭務(wù)工勞動力越多則越能促進農(nóng)戶數(shù)字金融使用,這是因為數(shù)字金融使用促進了家庭成員間的經(jīng)濟互動,在外務(wù)工也有助于提高農(nóng)戶對數(shù)字金融的認識,從而促進數(shù)字金融的使用,這也與相關(guān)學(xué)者[37]結(jié)論一致。

模型2與3分別為未使用數(shù)字金融、使用數(shù)字金融的農(nóng)戶氣候適應(yīng)性行為估計結(jié)果。對于使用數(shù)字金融的農(nóng)戶,健康狀況越好、上學(xué)年限越高,表示農(nóng)業(yè)勞動力素質(zhì)越高,更有能力去利用數(shù)字金融解決信息、資金等方面困難,從而促進其適應(yīng)性行為。耕地面積越大,就需要越多的資金去采取氣候適應(yīng)性行為,同時也需要更加全面的信息去決策采取何種適應(yīng)性行為。此外,使用數(shù)字金融的農(nóng)戶中,接受本地應(yīng)對氣象災(zāi)害相關(guān)技術(shù)培訓(xùn)會促進氣候適應(yīng)性行為,這種培訓(xùn)可以提高農(nóng)戶自身素質(zhì),幫助理解數(shù)字金融在氣候適應(yīng)性行為方面的信貸政策,也會提供相關(guān)氣象信息,最終促進氣候適應(yīng)性行為;對于未使用數(shù)字金融的農(nóng)戶,耕地面積大小也和氣候適應(yīng)性行為正相關(guān),但其影響效應(yīng)比使用數(shù)字金融農(nóng)戶小,這是由于未使用數(shù)字金融農(nóng)戶也會根據(jù)經(jīng)驗或者向使用數(shù)字金融的農(nóng)戶學(xué)習(xí),采取調(diào)整農(nóng)時、增加灌溉等措施,這也屬于氣候適應(yīng)性技術(shù)的采納。

表2 數(shù)字金融使用決策模型與氣候適應(yīng)性行為采納模型估計結(jié)果

(二)數(shù)字金融使用對農(nóng)戶氣候適應(yīng)性行為影響的平均處理效應(yīng)

本文在ESR模型結(jié)果的基礎(chǔ)上,進一步估計使用數(shù)字金融對農(nóng)戶氣候適應(yīng)性行為的平均處理效應(yīng),如表3所示,其中使用數(shù)字金融的農(nóng)戶氣候適應(yīng)性行為估計結(jié)果為2.019 3,在反事實假設(shè)下,如果使用數(shù)字金融的農(nóng)戶未使用時,其氣候適應(yīng)性行為將會下降到1.998 6;未使用數(shù)字金融的農(nóng)戶氣候適應(yīng)性行為估計結(jié)果為1.909 5,在反事實假設(shè)下,如果未使用數(shù)字金融的農(nóng)戶使用時,其氣候適應(yīng)性行為將會上升至1.985 5,提升比例為4%;此外,ATT

表3 使用數(shù)字金融對農(nóng)戶氣候適應(yīng)性技術(shù)采納行為的平均處理效應(yīng)

(三)穩(wěn)健性檢驗

1.工具變量法?？紤]到數(shù)字金融使用和氣候適應(yīng)性行為之間可能存在反向因果問題,借鑒已有研究的工具變量設(shè)計思路[25],進一步采用同村莊內(nèi)使用數(shù)字金融農(nóng)戶數(shù)目與該農(nóng)戶同年齡段人數(shù)總和的比值,作為數(shù)字金融使用的集聚工具變量進行穩(wěn)健性檢驗。前文變量選取部分已介紹過工具變量選取的原因,此處不再贅述。由表4,第一階段估計結(jié)果表明所選工具變量與數(shù)字金融使用在1%水平上顯著正相關(guān),滿足工具變量相關(guān)性假定。第一階段的F值為96.15>10,拒絕弱工具變量假設(shè);第二階段估計結(jié)果顯示,數(shù)字金融使用對農(nóng)戶氣候適應(yīng)型行為的影響是正向顯著,這與Probit估計結(jié)果也是一致的。

表4 工具變量法估計結(jié)果

2.替換主模型法。為檢驗ESR模型估計結(jié)果的穩(wěn)健性,本文還使用不同主回歸模型來進行穩(wěn)健性檢驗。如表5所示,Probit與Logit估計結(jié)果均為:數(shù)字金融使用與農(nóng)戶氣候適應(yīng)性行為顯著正相關(guān),并且Probit的邊際效應(yīng)大于Logit。

表5 Probit與Logit估計結(jié)果

(四)異質(zhì)性分析

1.數(shù)字金融使用對不同類型氣候適應(yīng)性行為的影響差異。不同的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素的屬性不盡相同,針對不同的農(nóng)戶氣候適應(yīng)性行為,數(shù)字金融使用可能會存在異質(zhì)性?；诖?本文將農(nóng)戶氣候適應(yīng)行為分為資本型、勞動型、技術(shù)型三個大類分別進行檢驗,表6回歸結(jié)果顯示,使用數(shù)字金融對資本型、勞動型、技術(shù)型適應(yīng)性行為均有正向的顯著影響,其中,數(shù)字金融使用對資本型、勞動型的適應(yīng)行為影響程度更大,其邊際效應(yīng)分別為0.072 4和0.063 9,對技術(shù)型適應(yīng)行為影響相對較小,邊際效應(yīng)為0.044 9,促成這種異質(zhì)性的原因可能是:技術(shù)型適應(yīng)性行為涉及對現(xiàn)有種植技術(shù)的改進,對農(nóng)戶的知識儲備以及生產(chǎn)技術(shù)都有較高的要求,因而在有數(shù)字金融支持下,農(nóng)戶更有可能會選擇直接付出一定的資金的資本型適用行為和調(diào)整播種、灌溉等耕作的時間或者生產(chǎn)要素的投入的勞動型適應(yīng)性行為來適應(yīng)氣候變化,保障農(nóng)業(yè)生產(chǎn)順利進行。

表6 數(shù)字金融使用對不同類型氣候適應(yīng)性行為的影響差異估計結(jié)果

2.反事實假設(shè)下數(shù)字金融使用對不同類型氣候適應(yīng)性行為的影響差異。表7中估計結(jié)果顯示,數(shù)字金融使用對不同類型的氣候適應(yīng)性行為采納的提升效果不同。數(shù)字金融使用對技術(shù)型、資本型、勞動型氣候適應(yīng)性行為采納的ATT分別為0.055、0.057、0.009,再次驗證表6中結(jié)果。

3.數(shù)字金融使用對不同農(nóng)業(yè)收入占比、培訓(xùn)的農(nóng)戶氣候適應(yīng)性行為影響差異。數(shù)字金融對農(nóng)戶氣候適應(yīng)性行為的影響會因農(nóng)戶的收入來源不同而產(chǎn)生差異,本文以農(nóng)業(yè)收入占家庭收入比重均值為界限進行了異質(zhì)性檢驗。將高于均值的樣本視為高農(nóng)業(yè)收入水平,其余樣本視為低農(nóng)業(yè)收入水平,如表8中列(1)～(2)的結(jié)果所示,檢驗結(jié)果均在5%的水平上顯著。高農(nóng)業(yè)收入家庭的回歸系數(shù)為0.377 4,邊際效應(yīng)為0.057 2;低農(nóng)業(yè)收入家庭的回歸系數(shù)為0.296 9,邊際效應(yīng)為0.050 2。在家庭主要收入來源不同的情況下,數(shù)字金融對于農(nóng)戶氣候適應(yīng)性行為的影響存在顯著差異。其內(nèi)在邏輯可能是:相對于農(nóng)業(yè)收入占比低的農(nóng)戶來說,占比高的農(nóng)戶主要以務(wù)農(nóng)為主為了保證經(jīng)濟收入的穩(wěn)定,他們會更積極的采取措施來適應(yīng)氣候變化,而使用數(shù)字金融可以提高農(nóng)戶應(yīng)對氣候風(fēng)險沖擊的能力,同時優(yōu)化資源配置以提高糧食產(chǎn)量,因而數(shù)字金融的使用對于高農(nóng)業(yè)收入的家庭的氣候適應(yīng)性行為的促進效果更加顯著。

數(shù)字金融對農(nóng)戶氣候適應(yīng)性行為的影響也會因為農(nóng)戶是否進行農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害相關(guān)技術(shù)培訓(xùn)而產(chǎn)生差異,結(jié)果如表8中列(3)～(4)所示。列(3)結(jié)果表明,未接受農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害相關(guān)技術(shù)培訓(xùn)的農(nóng)戶系數(shù)為0.225 5在10%的水平上顯著;列(4)顯示,接受農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害相關(guān)技術(shù)培訓(xùn)的農(nóng)戶系數(shù)為0.687 9,在1%的置信水平顯著。這表明相對于未進行農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害相關(guān)技術(shù)培訓(xùn)的農(nóng)戶來說,進行相關(guān)技術(shù)培訓(xùn)的農(nóng)戶會更有可能在數(shù)字金融政策的幫扶下,積極的采取氣候適應(yīng)性行為保障生產(chǎn)。可能的原因為:恰當(dāng)?shù)募夹g(shù)培訓(xùn)在數(shù)字金融政策使用和農(nóng)戶氣候適應(yīng)性行為之間起到了橋梁的作用,讓農(nóng)戶更清晰地了解不同的農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害相關(guān)技術(shù),降低農(nóng)戶的認知偏差與緩解農(nóng)戶對技術(shù)使用的排斥心里,促使農(nóng)戶更合理的采取數(shù)字金融政策來應(yīng)對氣候變化,增加了農(nóng)戶采取氣候適應(yīng)性行為的可能性。

表8 數(shù)字金融使用對不同農(nóng)業(yè)收入占比、培訓(xùn)的農(nóng)戶采納氣候適應(yīng)性行為影響差異估計結(jié)果

四、機制分析

基于前文理論分析,使用數(shù)字金融可以通過農(nóng)戶信貸易得性、信息易得性兩條中介機制影響農(nóng)戶氣候適應(yīng)性行為以及農(nóng)戶對數(shù)字金融包容性的認知,在數(shù)字金融對其氣候適應(yīng)性行為的影響中起到正向調(diào)節(jié)作用。機制檢驗結(jié)果如表9所示。

表9 機制檢驗估計結(jié)果

由模型(1)結(jié)果可知,核心解釋變量的系數(shù)在1%的水平上顯著為正,表明使用數(shù)字金融對農(nóng)戶氣候適應(yīng)性行為有直接的推動作用,模型(2)中顯示了使用數(shù)字金融對于農(nóng)戶借貸易得性的回歸結(jié)果,回歸系數(shù)顯著為正,進一步說明數(shù)字金融的使用能夠從農(nóng)戶借貸渠道、借貸形式等多個方面來提升農(nóng)戶的貸款的可得性,模型(3)的回歸展示了使用數(shù)字金融和借貸易得性對于農(nóng)戶氣候適應(yīng)性行為的聯(lián)合顯著性檢驗結(jié)果,在加入中介變量后,二者的系數(shù)仍顯著為正,這表明使用數(shù)字金融可以從傳統(tǒng)借貸與私人借貸方面提高農(nóng)戶的借貸易得性,從而提高農(nóng)戶氣候適應(yīng)性行為的機制存在,此為部分中介效應(yīng),中介效應(yīng)大小為0.024,且占總效應(yīng)的18.8%,該結(jié)論驗證了假說H1。綜上所述,使用數(shù)字金融可以有效緩解農(nóng)戶的借貸困難問題,滿足農(nóng)戶的融資需求,增加其采取氣候適應(yīng)性行為的積極性。

為進一步驗證“數(shù)字金融使用信息易得性農(nóng)戶氣候適應(yīng)性技術(shù)采納程度”的傳導(dǎo)機制,中介效應(yīng)的檢驗結(jié)果如表9中模型(1)、(4)和(5)回歸結(jié)果所示,其中模型(4)的回歸結(jié)果在1%的水平上顯著為正,說明使用數(shù)字金融能夠明顯降低農(nóng)戶的信息搜尋成本,提高信息易得性,為驗證假說H2提供了合理的基礎(chǔ)。模型(5)中,中介變量和核心解釋變量的回歸系數(shù)均顯著為正,且在引入信息易得性的中介變量后,核心解釋變量的系數(shù)與模型(1)的回歸系數(shù)相比有所下降,實證了信息易得性在傳導(dǎo)路徑中的部分中介作用,且該中介效應(yīng)大小為0.057,占總效應(yīng)的18.5%,表明數(shù)字金融可以為農(nóng)戶提供相關(guān)氣候信息并促進其傳播,緩解信息不對稱造成的認知偏差,降低搜尋成本,促進農(nóng)戶積極采取措施應(yīng)對氣候變化,結(jié)論驗證了研究假說H2。

為驗證假說4,在基準(zhǔn)回歸模型的基礎(chǔ)上引入數(shù)字金融與金融包容性認知的交互項在模型(6)的回歸結(jié)果中,數(shù)字金融的系數(shù)依然在1%的水平上顯著為正,金融包容性認知和數(shù)字金融的二次項的交互項系數(shù)為0.099 4,且通過5%水平下的顯著性檢驗,這表明,農(nóng)戶的金融包容性認知在數(shù)字金融使用與農(nóng)戶氣候適應(yīng)性行為中產(chǎn)生了正向調(diào)節(jié)效應(yīng),即在使用數(shù)字金融的程度相同,其他條件不變的情況下,對數(shù)字金融包容認知程度越高的農(nóng)戶,越有可能采取氣候適應(yīng)性技術(shù)?？赡艿慕忉尀檗r(nóng)戶對數(shù)字金融政策的包容性認知程度越高,會增加農(nóng)戶對金融機構(gòu)以及信貸支持了解的主動性與信任感,促進農(nóng)戶更合理地使用數(shù)字金融政策以更好適應(yīng)氣候變化,促進農(nóng)業(yè)生產(chǎn)順利進行,結(jié)論驗證了研究假說H3。

五、結(jié)論與政策建議

(一)結(jié)論

本文從數(shù)字金融的視角探究農(nóng)戶氣候適應(yīng)性行為的提升路徑,對于提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的適應(yīng)性和韌性方面具有重要意義。本文基于陜西、山西、河南三省1 384份農(nóng)戶調(diào)查數(shù)據(jù),運用內(nèi)生轉(zhuǎn)換回歸模型構(gòu)建反事實分析框架,實證檢驗了數(shù)字金融使用對農(nóng)戶氣候適應(yīng)性行為的影響效應(yīng)與作用機制。

1.使用數(shù)字金融可以顯著促進農(nóng)戶氣候適應(yīng)性行為。具體表現(xiàn)為,使用數(shù)字金融的農(nóng)戶氣候適應(yīng)性技術(shù)采納程度估計結(jié)果為2.019 3,在反事實假設(shè)下,如果使用數(shù)字金融的農(nóng)戶未使用時,其氣候適應(yīng)性行為將會下降到1.998 6;未使用數(shù)字金融的農(nóng)戶氣候適應(yīng)性技術(shù)采納程度估計結(jié)果為1.909 5,在反事實假設(shè)下,如果未使用數(shù)字金融的農(nóng)戶使用時,其氣候適應(yīng)性技術(shù)將會上升至1.985 5。

2.機制分析表明,數(shù)字金融作為數(shù)字技術(shù)與金融服務(wù)結(jié)合的產(chǎn)物,可以降低農(nóng)戶借貸門檻,拓寬借貸渠道,并且降低信息成本,減少信息不對稱;同時,農(nóng)戶對數(shù)字金融包容性的認知程度越高,那么使用數(shù)字金融來采取氣候適應(yīng)性技術(shù)的概率越大。

3.異質(zhì)性分析表明,首先,數(shù)字金融使用對不同類型氣候適應(yīng)性行為影響存在差異,對于資本型適應(yīng)性行為影響的邊際效應(yīng)最大,對勞動型適應(yīng)性行為影響的邊際效應(yīng)最小。其次,在反事實情景下,數(shù)字金融使用仍然是對農(nóng)戶資本型適應(yīng)性行為提升效果最強,然后是技術(shù)型、勞動型。最后,數(shù)字金融使用對農(nóng)業(yè)收入占家庭收入比率較高、接受過培訓(xùn)的農(nóng)戶采納氣候適應(yīng)性行為促進效應(yīng)更高。

(二)政策建議

根據(jù)本文研究結(jié)論,特提出三點政策建議。

1.提高農(nóng)戶數(shù)字金融服務(wù)的有用性與易用性。鼓勵金融機構(gòu)與數(shù)字金融平臺合作,拓寬農(nóng)戶信貸獲得渠道;引導(dǎo)當(dāng)?shù)剞r(nóng)技推廣部門與數(shù)字金融平臺合作,通過相關(guān)推送(如公眾號等)使農(nóng)戶獲得更加精準(zhǔn)的農(nóng)技與氣候信息,降低農(nóng)戶信息成本。

2.增強氣候適應(yīng)性技術(shù)培訓(xùn),提高農(nóng)戶人力資本水平。在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中不僅要重視技術(shù)培訓(xùn)的次數(shù)和覆蓋范圍,也要提高培訓(xùn)質(zhì)量,比如通過田間示范等方式,增強農(nóng)戶對于氣候適應(yīng)性技術(shù)信息的理解與掌握,提高農(nóng)戶對于氣候變化及相關(guān)適應(yīng)性行為的認知,引導(dǎo)農(nóng)戶從被動適應(yīng)向主動適應(yīng)轉(zhuǎn)變。

3.提升農(nóng)戶對數(shù)字金融的認知水平。提高數(shù)字金融在農(nóng)村地區(qū)的普及,通過農(nóng)村廣播電視等方式對農(nóng)戶進行數(shù)字金融知識培訓(xùn),提高農(nóng)戶對于數(shù)字金融產(chǎn)品的多功能性與便捷性的認知,從而提高數(shù)字金融使用。