數(shù)字普惠金融對鄉(xiāng)村振興發(fā)展的空間效應研究

摘 要：從產業(yè)興旺、生態(tài)宜居、鄉(xiāng)風文明、治理有效、生態(tài)富裕5個方面構建鄉(xiāng)村振興指標體系，運用熵值法評估省級鄉(xiāng)村振興綜合發(fā)展水平。在此基礎上，首先利用莫蘭指數(shù)從全局和局域兩個角度分析數(shù)字普惠金融和鄉(xiāng)村振興發(fā)展的空間相關性；其次，采用空間杜賓模型分析數(shù)字普惠金融對鄉(xiāng)村振興發(fā)展的直接影響及空間溢出效應；最后，分維度研究數(shù)字普惠金融對鄉(xiāng)村振興發(fā)展的影響。研究結果表明：①數(shù)字普惠金融對鄉(xiāng)村振興發(fā)展存在空間異質性；②數(shù)字普惠金融對本地鄉(xiāng)村振興發(fā)展存在正向直接效應；③受“虹吸”效應影響，數(shù)字普惠金融對周邊地區(qū)鄉(xiāng)村振興發(fā)展存在負向空間效應?；诖?，提出完善數(shù)字普惠金融體制機制、加強數(shù)字普惠金融輻射、分維度發(fā)展數(shù)字普惠金融等建議，進而促進鄉(xiāng)村振興的發(fā)展。

關鍵詞：數(shù)字普惠金融；鄉(xiāng)村振興發(fā)展；空間溢出效應

中圖分類號：F832.1""文獻標識碼：A

doi：10.3969/j.issn.1672-2272.202309048

Research on the Spatial Effects of Inclusive Finance on Rural Revitalization Development

Abstract：From the perspectives of prosperous industries， livable ecology， civilized rural customs， effective governance， and ecological prosperity， a rural revitalization index system is constructed， and the comprehensive development level of rural revitalization at the provincial level is evaluated using the entropy method. Based on this， firstly， the spatial correlation between inclusive digital finance and rural revitalization development is analyzed from both a global and local perspective using Moran’s Index. Secondly， the direct impact and spatial spillover effects of inclusive digital finance on rural revitalization development are analyzed using the spatial Durbin model. Based on this， the impact of inclusive digital finance on rural revitalization development is studied from different dimensions. The research results show that： ①There is spatial heterogeneity in the impact of inclusive digital finance on rural revitalization development; ②Inclusive digital finance has a positive direct effect on local rural revitalization development; ③Due to the “siphon” effect， inclusive digital finance has a negative spatial effect on rural revitalization development in surrounding areas. Finally， suggestions are made to improve the institutional mechanisms of inclusive digital finance， strengthen the radiation of inclusive digital finance， and develop inclusive digital finance from different dimensions to promote the development of rural revitalization.

Key Words：Digital Inclusive Finance; Rural Revitalization Development; Spatial Spillover Effects

0 引言

黨的二十大報告指出要全面推進鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略實施。全面推進鄉(xiāng)村振興，需要持續(xù)完善農業(yè)支持保護制度，不斷健全農村金融服務體系。2022年出臺的《中共中央國務院關于做好2022年全面推進鄉(xiāng)村振興重點工作的意見》提出要強化農村金融服務，進一步促進鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略實施。目前，“融資難、融資貴”在我國農業(yè)農村仍是主要現(xiàn)象，農村融資規(guī)模、融資期限結構、金融服務等多種因素，導致農村對數(shù)字普惠金融的排斥負向作用加劇，從而制約了鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的推進。將數(shù)字普惠金融與互聯(lián)網等現(xiàn)代科技結合，進而創(chuàng)新農村金融產品和服務模式，促進農村經濟發(fā)展，為鄉(xiāng)村振興的發(fā)展提供內在驅動力。本文通過構建數(shù)字普惠金融以及鄉(xiāng)村振興綜合發(fā)展評價指標體系，嘗試探究二者之間的作用路徑，為金融支持鄉(xiāng)村振興的發(fā)展提供新思路和新方法。

1 文獻綜述

1.1 數(shù)字普惠金融對鄉(xiāng)村振興的影響效應

相較于傳統(tǒng)普惠金融，數(shù)字普惠金融可以突破時空限制，緩解信息不對稱，降低金融服務成本和門檻，使得金融服務的普惠性與包容性增強［1-2］，同時保障了農村居民金融服務的可得性，提高了鄉(xiāng)村振興發(fā)展的內生發(fā)展動力［3］。此外，部分研究也從理論層面分析了在鄉(xiāng)村振興發(fā)展中數(shù)字普惠金融的推動作用，數(shù)字普惠金融的推進，增加了數(shù)字金融在鄉(xiāng)村居民中的普及率，依托數(shù)字技術背景，為農村產業(yè)供應鏈提供差異化的金融服務［4］，推動農村產業(yè)融合，緩解農村產業(yè)融資約束，為農村產業(yè)發(fā)展增添了新活力［5］。

1.2 數(shù)字普惠金融對鄉(xiāng)村振興的作用路徑

數(shù)字普惠金融對農民增收的影響效應會因所處地理位置不同而存在顯著的空間異質性特征，有的學者認為數(shù)字普惠金融既能通過當?shù)剜l(xiāng)村產業(yè)的發(fā)展推動當?shù)剜l(xiāng)村經濟的發(fā)展，也能通過數(shù)字普惠金融的空間溢出效應促進鄰近地區(qū)鄉(xiāng)村經濟的發(fā)展［6-7］；也有學者認為數(shù)字普惠金融有助于本地鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略實施，但由于鄉(xiāng)村振興的發(fā)展不僅存在擴散效應，還存在虹吸效應，從而抑制了周邊地區(qū)鄉(xiāng)村振興的發(fā)展［8-9］，對其他地區(qū)有著強烈的競爭效應及抑制作用［10-11］。

綜上所述，現(xiàn)有研究主要關注數(shù)字普惠金融對鄉(xiāng)村振興促進作用以及區(qū)域性的實證研究，還缺乏對數(shù)字普惠金融影響鄉(xiāng)村振興的空間溢出效應的探討，但各種因素的制約，使得數(shù)字普惠金融與鄉(xiāng)村振興的推進受到阻礙?；诖?，本文依據(jù)實踐檢驗與理論研究并借鑒已有文獻資料，構建數(shù)字普惠金融和鄉(xiāng)村振興的評價指標體系，從空間視角定量分析二者之間的直接影響和空間溢出效應，從而為鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略實施提供可行性建議。

2 數(shù)字普惠金融對鄉(xiāng)村振興的作用機制分析

2.1 數(shù)字普惠金融對鄉(xiāng)村振興的直接效應

金融機構依托互聯(lián)網能夠獲取相關融資信息，實現(xiàn)信息共享，解決產業(yè)鏈內部農業(yè)經營主體的信息不對稱和減緩農村發(fā)展的金融排斥問題，提高金融服務可得性，一定程度上解決了信貸約束，緩解了農村居民融資難、融資貴的問題。同時，數(shù)字金融發(fā)展打破了時空限制，使得資金、人才、技術等要素流入農村，為鄉(xiāng)村振興的發(fā)展提供了強有力的支撐。據(jù)此，本文提出假設1：數(shù)字普惠金融對本地區(qū)鄉(xiāng)村振興的發(fā)展有正向影響［12］。

2.2 數(shù)字普惠金融對鄉(xiāng)村振興的空間效應

數(shù)字普惠金融發(fā)展初期需要大量的人力、資金以及技術的投入和政策扶持，由于金融資本逐利的特點，使這些要素向農業(yè)經濟發(fā)展水平較高的地區(qū)集聚，從而對周邊地區(qū)的知識、技術和資本等要素產生虹吸效應，在一定程度上抑制了周邊地區(qū)的鄉(xiāng)村振興發(fā)展。同時，互聯(lián)網的普及在一定程度上削弱了空間距離的影響，但隨著空間距離的不斷增加，加之地區(qū)之間數(shù)字人才知識儲備的差異，進而可能使鄉(xiāng)村振興的空間溢出效應呈現(xiàn)負向作用。據(jù)此，本文提出假設2：數(shù)字普惠金融對周邊地區(qū)鄉(xiāng)村振興發(fā)展的空間溢出效應具有一定的抑制作用。

3 鄉(xiāng)村振興發(fā)展指標體系的構建與測算

3.1 鄉(xiāng)村振興發(fā)展指標體系構建

本文以中共中央國務院印發(fā)的《鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略規(guī)劃（2018-2022年）》中的5類22項鄉(xiāng)村振興指標為基礎，通過借鑒相關研究的做法，最終確定從產業(yè)興旺、生態(tài)宜居、鄉(xiāng)風文明、治理有效、生活富裕等方面構建5類一級指標、18項二級指標，構建了鄉(xiāng)村振興綜合指數(shù)評價體系，具體含義見表1［13］。指標方向為正：指標越大越好；指標方向為負：指標越小越好。數(shù)據(jù)處理上，對天津市農作物受害面積2015年、2017年、2019年和上海市農作物受害面積2014年、2017年部分缺失值，利用Stata軟件采用插值法進行補全。其中平均受教育年限=[（未上過學小計）×0+（小學小計）×6+（初中小計）×9+（高中小計+中職小計）×12+（大專小計+本科小計+研究生小計）×16]/6歲以上人口數(shù)合計。

3.2 鄉(xiāng)村振興發(fā)展水平測算方法

本文基于鄉(xiāng)村振興綜合指數(shù)指標體系，利用熵值法測算出鄉(xiāng)村振興綜合指數(shù)（Rural）。相較于其他方法，熵值法利用變異程度來確定指標權數(shù)，通過客觀賦予權重的方法，避免受人的主觀因素帶來的偏差，以確保指標權重的科學性和合理性。

4 實證分析

4.1 研究方法與模型選擇

4.1.1 空間統(tǒng)計分析方法

在引入空間計量模型之前，需要判定數(shù)字普惠金融指數(shù)和鄉(xiāng)村振興發(fā)展是否存在空間相關性。因此，在本文中使用莫蘭指數(shù)（Moran’s I）進行自相關檢驗。

①全局空間自相關分析。

首先驗證變量是否存在空間的相關性。為了描述觀測值空間分布的聚集狀況，本文使用全局Moran’s I進行檢驗，公式如下：

Moran’s I取值范圍為[-1，1]，若I值大于0，則所研究區(qū)域存在空間正相關，且取值越接近1，地區(qū)之間的空間正相關性越強，說明各省數(shù)字普惠金融（鄉(xiāng)村振興）發(fā)展存在正的空間相關效益；若I值小于0，則所研究區(qū)域存在空間負相關，且越接近-1，地區(qū)之間的空間負相關性越強，說明各省數(shù)字普惠金融（鄉(xiāng)村振興）發(fā)展存在負的空間相關效益。若I值趨于0，說明空間分布是隨機的，各省數(shù)字普惠金融（鄉(xiāng)村振興）發(fā)展不存在空間自相關性。

②局部空間自相關分析。

本文進一步測算局部Moran’s I，對各地區(qū)鄉(xiāng)村振興發(fā)展的局部空間依賴性和異質性進行分析，并繪制Moran’s I散點圖。該散點圖中一、三象限是相似觀測值的地區(qū)相鄰，存在正向空間自相關，即H-H（高-高）集聚和L-L（低-低）集聚；而二、四象限是非相似觀測值的地區(qū)相鄰，存在負向空間自相關，即L-H（低-高）集聚和H-L（高-低）集聚。

4.1.2 空間權重設定

空間權重矩陣可以幫助理解地理空間上的相關性和相互影響。地理鄰接權重矩陣是通過一個單元和另一個單元是否接壤來判斷是否為鄰接，如果接壤賦值為1，不接壤為0。地理距離權重矩陣是采用主對角線元素都為0，非主對角線元素為1/d2，d是兩個省份省會城市之間的距離，距離越近則權重的賦值越大，反之越小。經濟距離權重矩陣是以經濟變量的差異來反映關系的遠近，常用的指標是人均GDP，兩地區(qū)人均GDP越近則關系越近，賦予的權重更高；反之更低。“地理學第一定律”認為所有事物在空間上是相互關聯(lián)的。因此，本文選擇地理鄰接權重矩陣來定義空間單元的位置關系。

4.1.3 空間計量經濟模型

Anselin（1988）將空間因素引入經典的計量經濟學中，根據(jù)不同的空間依賴性，構建不同的空間計量模型。當λ=0、ρ1≠0、ρ2≠0，模型為空間杜賓模型（SDM）即面板空間交互模型，本文構建空間杜賓模型目的是為了研究數(shù)字普惠金融支持鄉(xiāng)村振興綜合發(fā)展的空間溢出效益，公式如下：

ln Ruralit=k+ρWln Ruralit+αln DFIit+γln xit+λWln DFIit+ηWln xit+vt+μi+εit（2）

其中，i代表省份，t代表時間，ln Ruralit代表鄉(xiāng)村振興發(fā)展綜合指數(shù)，ln DFIit代表中國數(shù)字普惠金融，xit表示控制變量，vt表示時間固定效應，μi表示空間固定效應，εit為服從正態(tài)分布的隨機擾動項［14］，k為常數(shù)項，α為系數(shù)，ρ、λ分別為被解釋變量和解釋變量的空間滯后系數(shù)，W為地理鄰接空間權重矩陣。

4.2 變量的選取與說明

4.2.1 數(shù)據(jù)來源

本文將研究樣本設定為省級鄉(xiāng)村振興與數(shù)字普惠金融的面板數(shù)據(jù)，鄉(xiāng)村振興測度指標以及其他宏觀變量來自《中國統(tǒng)計年鑒》、EPS數(shù)據(jù)庫等，數(shù)字普惠金融指數(shù)來自北京大學數(shù)字金融研究中心，研究時間跨度為2011-2020年，研究空間跨度為除西藏、港澳臺地區(qū)外全國30個省份的數(shù)據(jù)。

4.2.2 模型變量

①被解釋變量。鄉(xiāng)村振興綜合評價指標（Rural）。構建鄉(xiāng)村振興綜合評價指標體系應以科學合理的理解鄉(xiāng)村振興基本含義為基礎，并結合我國相關政策和有關學者的研究，從產業(yè)興旺、生態(tài)宜居、鄉(xiāng)風文明、治理有效、生活富裕5個方面構建鄉(xiāng)村振興綜合評價指標體系。

②解釋變量。數(shù)字普惠金融指數(shù)（DFI）。該指標體系從數(shù)字金融的覆蓋廣度（DFI-wide）、使用深度（DFI-depth）以及數(shù)字化程度（DFI-digital）3個維度，衡量了我國數(shù)字普惠金融的發(fā)展水平。

③控制變量。本文選用3個控制變量，使用地方財政社會保障支出取對數(shù)作為社會保障水平（SSL），以農村寬帶接入用戶占互聯(lián)網寬帶接入用戶的比重作為農村數(shù)字基礎設施（RDI），將第二產業(yè)占GDP比重取對數(shù)作為產業(yè)結構狀況（IS）。在數(shù)據(jù)處理上，對上海市農村寬帶接入用戶量2011-2014年以及2016-2018年的部分缺失值，利用Stata軟件采用插值法進行原始數(shù)據(jù)完善。變量的描述性統(tǒng)計見表2。

4.3 鄉(xiāng)村振興的空間相關性分析

4.3.1 全局空間相關性分析

在進行空間計量模型估計系數(shù)之前，先使用Stata軟件對2011-2020年30個省份的數(shù)字普惠金融指數(shù)與鄉(xiāng)村振興水平做全局相關分析，查看其空間相關性狀態(tài)。全局Moran’s I如表3所示，表中數(shù)據(jù)顯示2011-2020年Moran’s I指數(shù)均在1%的水平下顯著為正，鄉(xiāng)村振興指數(shù)和數(shù)字普惠金融指數(shù)在莫蘭指數(shù)中的表現(xiàn)都較良好。表明數(shù)字普惠金融與鄉(xiāng)村振興都存在正向的空間自相關關系，即兩者在空間分布上出現(xiàn)集聚現(xiàn)象。

4.3.2 局域空間相關性分析

圖1、圖2、圖3分別是2011年、2015年、2020年鄉(xiāng)村振興發(fā)展水平的Moran’s I散點圖。由圖可以看出，大部分地區(qū)落在了H-H（高-高）集聚和L-L（低-低）集聚的象限，拒絕了鄉(xiāng)村振興水平在空間上隨機分布的假設，說明在空間上呈現(xiàn)出高度集聚的現(xiàn)象，且在2010-2020年間變化甚微，說明鄉(xiāng)村振興發(fā)展水平具有空間依賴性。2020年L-L（低-低）集聚的地區(qū)包括內蒙古、吉林省、陜西省、甘肅省、青海省、遼寧省、山西省、貴州省等省份，H-H（高-高）集聚的地區(qū)有安徽省、福建省、上海市、江蘇省、浙江省、山東省等省份，其余個別省份屬于H-L（高-低）聚集和L-H（低-高）聚集型區(qū)域，表現(xiàn)出鄉(xiāng)村振興發(fā)展空間異質性特征。

4.4 數(shù)字普惠金融對鄉(xiāng)村振興的影響分析

4.4.1 空間計量模型的選擇

本文首先使用LM空間滯后、LM空間誤差和穩(wěn)健的LM空間滯后、穩(wěn)健的LM空間誤差對空間計量模型進行檢驗，選取最優(yōu)模型。由表4可以看出在LM檢驗中，LMLAG、LMERR、R-LMLAG、R-LMERR在5%的顯著水平下拒絕原假設，變量存在空間誤差效應和空間滯后效應，具有空間相關性，可以初步認定使用空間計量模型是合理的。Wald檢驗和LR檢驗在5%的顯著水平下拒絕原假設，因此本文最終選擇空間杜賓模型。Hausman檢驗的結果顯著，接受建立固定效應模型。基于以上分析，本文采用了固定效應下的空間杜賓模型進行參數(shù)估計。

4.4.2 變量的相關性分析和多重共線性檢驗

相關性檢驗可以衡量兩個變量因素的相關程度，在進行空間杜賓模型的回歸之前首先要判斷各個變量之間是否存在相關性，表5中的相關數(shù)據(jù)表明鄉(xiāng)村振興發(fā)展水平與數(shù)字普惠金融指數(shù)在1%的顯著水平下通過檢驗，說明兩個變量之間具有正向的相關關系，社會保障水平和農村數(shù)字基礎設施與鄉(xiāng)村振興發(fā)展水平具有正相關性，被解釋變量和控制變量之間也存在顯著的相關關系，初步判斷使用空間杜賓模型是合理的。

在進行多重共線性時，若VIF值大于10說明兩個變量之間存在嚴重的多重共線性，給模型提供了重復的信息，兩個變量的線性相關關系會給模型帶來不良影響，從而無法保證模型的穩(wěn)定。表6中VIF值均小于10，說明變量之間不存在嚴重的多重共線性，排除了變量間的線性關系。

4.4.3 數(shù)字普惠金融支持鄉(xiāng)村振興發(fā)展的基準回歸結果分析

表7是鄰接權重下數(shù)字普惠金融對鄉(xiāng)村振興發(fā)展的SDM模型基準回歸結果，由表可知，數(shù)字普惠金融的回歸結果在空間、時間以及時空雙固定效應下都通過顯著水平0.01的檢驗，說明數(shù)字普惠金融具有時空的滲透性，表現(xiàn)出正向的影響，對本地區(qū)鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的實施具有良好效應；其交互項呈現(xiàn)出負向影響，說明可能受到資金逐利性的影響，抑制了周邊地區(qū)鄉(xiāng)村振興的發(fā)展。

表7中數(shù)據(jù)表明在空間固定效應下擬合優(yōu)度表現(xiàn)良好，因此本文基于以上推論選擇空間固定效應下的估計結果進行分析。在空間固定效應下，數(shù)字普惠金融的回歸系數(shù)大于0，且在1%的檢驗水平下結果顯著，說明本地區(qū)的數(shù)字普惠金融發(fā)展對本地區(qū)的鄉(xiāng)村振興發(fā)展水平是正向影響，即本地區(qū)的數(shù)字普惠金融的滲透性越強，本地區(qū)鄉(xiāng)村振興發(fā)展程度越好。假設1得以驗證。

數(shù)字普惠金融的交互項（W_DFI）回歸系數(shù)顯著為負，說明周圍地區(qū)鄉(xiāng)村振興的發(fā)展受到了本地區(qū)數(shù)字普惠金融發(fā)展的抑制，這說明在數(shù)字普惠金融和鄉(xiāng)村振興體系的融合過程中出現(xiàn)了“虹吸效應”，對周邊地區(qū)鄉(xiāng)村振興的發(fā)展產生負向的空間溢出效應。假設2得以驗證。

社會保障水平、產業(yè)結構狀況以及他們的交互項（W_SSL）、（W_IS）回歸系數(shù)也顯著為正，說明本地區(qū)的社會保障支出使得更多人力資源聚集，在趨于飽和時向周圍地區(qū)分配資源，周邊地區(qū)的鄉(xiāng)村振興發(fā)展水平進一步提高，呈現(xiàn)出“U”型發(fā)展的狀態(tài)；第二產業(yè)的比重上升、本地區(qū)的經濟發(fā)展趨勢向好，對周邊地區(qū)的輻射作用使得鄉(xiāng)村振興發(fā)展水平上升。

4.4.4 數(shù)字普惠金融支持鄉(xiāng)村振興發(fā)展的空間溢出效應分析

根據(jù)上文分析可知，數(shù)字普惠金融對鄉(xiāng)村振興的發(fā)展具有正向直接影響和負向空間溢出效應，但僅僅用數(shù)字普惠金融、社會保障水平、產業(yè)結構狀況及其交互項的分析還不足以支撐這個結論。為深入分析數(shù)字普惠金融在鄉(xiāng)村振興中的作用，需對其空間影響效應進行細分。具體而言，本文從直接、間接和總體3個方面出發(fā)，對數(shù)字普惠金融的影響效應進行系統(tǒng)研究。

由表8可以看出在空間固定效應下，數(shù)字普惠金融的直接影響顯著為正，表明本地區(qū)數(shù)字普惠金融指數(shù)每增加1%，本地區(qū)鄉(xiāng)村振興發(fā)展水平就會提高0.073 3%；間接影響顯著為負，說明本地區(qū)數(shù)字普惠金融的指數(shù)每增加1%，周邊地區(qū)鄉(xiāng)村振興發(fā)展水平就會受到抑制。

在3個固定效應下直接影響均顯著為正，間接影響為負，說明本地區(qū)的數(shù)字普惠金融程度對本地區(qū)鄉(xiāng)村振興發(fā)展水平具有正向影響，而對于周邊地區(qū)均有負向的空間溢出效應，這與上文所分析結果保持了一致。

4.4.5 數(shù)字普惠金融支持鄉(xiāng)村振興發(fā)展的結構作用效應分析

本文將數(shù)字普惠金融指數(shù)分成3個維度對鄉(xiāng)村振興的發(fā)展影響展開討論。覆蓋廣度側重于金融產品及服務的“橫向”延伸，衡量了數(shù)字普惠金融的觸達性和普及度。使用深度側重于“縱向”的延伸，反映了居民對于數(shù)字普惠金融的運用水平，衡量了用戶的使用度、使用頻率和用戶活躍度等。數(shù)字化程度可以衡量數(shù)字普惠金融服務的便利化水平，使金融服務的可觸達性得到了提升，同時也使得金融服務的獲取成本不斷下降。

由表9數(shù)據(jù)可知，在空間固定效應下擬合優(yōu)度最大為0.252，數(shù)字普惠金融的3個維度對鄉(xiāng)村振興發(fā)展均具有顯著正向影響，其中覆蓋廣度對鄉(xiāng)村振興發(fā)展影響最大，說明其對推動鄉(xiāng)村振興的發(fā)展具有重要作用，隨著時間的推移數(shù)字普惠金融程度不斷加深，鄉(xiāng)村振興的發(fā)展不斷加快。金融產品與服務在空間上的普及度不斷增強，使用的范圍擴大，使得數(shù)字普惠金融發(fā)展程度深的地區(qū)社會經濟發(fā)展快速，縮小了城鄉(xiāng)差距，從而對鄉(xiāng)村振興的發(fā)展產生了積極影響。覆蓋廣度的交互項（W_DFI-wide）和數(shù)字化程度的交互項（W_DFI-digital）對鄉(xiāng)村振興發(fā)展具有顯著的負向空間溢出效應，說明在本地區(qū)鄉(xiāng)村振興發(fā)展逐漸向好的趨勢下，對周圍地區(qū)人力、資金、技術等資源產生了更強的吸引力，從而對周圍地區(qū)的鄉(xiāng)村振興發(fā)展產生了抑制作用。

4.5 穩(wěn)健性檢驗

本文使用鄰接矩陣對數(shù)字普惠金融助力鄉(xiāng)村振興發(fā)展的直接影響和空間溢出效應做了分析，為保證模型的穩(wěn)定性和結論的可靠性，通過減少控制變量的方法對上述結論再次進行驗證。結果表明無論是否有加入控制變量，數(shù)字普惠金融對本地區(qū)鄉(xiāng)村振興的發(fā)展都存在顯著的正向影響，控制變量的影響方向也沒有因為增加控制變量個數(shù)而改變；各變量的交互項方向為負，說明本地區(qū)數(shù)字普惠金融的發(fā)展對其他地區(qū)鄉(xiāng)村振興發(fā)展存在顯著負向空間溢出效應。穩(wěn)健性檢驗的結果與上文結論相符，證明本文研究結果具有可靠性，SDM模型在此類研究上也具有較好的應用價值和可操作性。

5 結論與建議

5.1 研究結論

本文得出如下主要結論。

5.1.1 數(shù)字普惠金融對鄉(xiāng)村振興發(fā)展存在空間異質性

2011-2020年數(shù)字普惠金融和鄉(xiāng)村振興發(fā)展在空間上呈現(xiàn)H-H（高-高）集聚和L-L（低-低）集聚的狀態(tài)，空間異質性明顯，東部地區(qū)由于地理條件客觀優(yōu)勢的存在，基本都呈現(xiàn)高-高型的發(fā)展，中西部地區(qū)數(shù)字普惠金融和鄉(xiāng)村振興發(fā)展的協(xié)調度還有進一步發(fā)展的空間。

5.1.2 數(shù)字普惠金融對鄉(xiāng)村振興發(fā)展存在正向直接效應

本地區(qū)的數(shù)字普惠金融發(fā)展對鄉(xiāng)村振興發(fā)展有正向影響，金融服務的提升、交易成本的降低、便利性的提高、金融產品成本和價格的降低都會使本地區(qū)的經濟得到快速發(fā)展，從而加快鄉(xiāng)村振興的發(fā)展，數(shù)字普惠金融的覆蓋廣度、使用深度和數(shù)字化程度對鄉(xiāng)村振興的發(fā)展也有相同的效果。

5.1.3 數(shù)字普惠金融對鄉(xiāng)村振興發(fā)展存在負向空間效應

隨著互聯(lián)網發(fā)展，本地區(qū)數(shù)字普惠金融的發(fā)展對其他地區(qū)出現(xiàn)了“虹吸”效應，在迅速發(fā)展的過程中占用了更好的資源在一定程度上抑制了周邊地區(qū)的發(fā)展。本地區(qū)數(shù)字普惠金融的覆蓋廣度、使用深度和數(shù)字化程度同樣對其他地區(qū)的鄉(xiāng)村振興發(fā)展呈現(xiàn)出負向的空間溢出效應。

5.2 政策建議

5.2.1 完善數(shù)字普惠金融機制，激發(fā)鄉(xiāng)村振興內在潛力

數(shù)字普惠金融在助力鄉(xiāng)村振興發(fā)展上具有重要的推動作用。首先，助力鄉(xiāng)村振興不斷向前發(fā)展，應當加快完善中西部農村地區(qū)通信網絡、金融機構等基礎設施建設。以政府為主導完善中西部地區(qū)5G信號塔基站基礎設施建設，提升鄉(xiāng)村地區(qū)網絡覆蓋率，使農村居民更加便捷地獲得金融知識和服務；完善中西部地區(qū)網點建設，提升鄉(xiāng)鎮(zhèn)中心地帶自助銀行普及率，發(fā)揮中心地帶的輻射帶動作用。其次，地方政府可以轉移財政力度，增強與金融機構的合作，增加對數(shù)字普惠金融發(fā)展的資金和政策支持。中西部地區(qū)可以通過租房購房補貼、稅收優(yōu)惠等福利政策，吸引人才返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)，帶動本地特色產業(yè)的發(fā)展，提高鄉(xiāng)村就業(yè)率。經濟發(fā)展較好的東部地區(qū)，在堅持原有金融政策的同時，政府應當積極引導企業(yè)打造綠色生態(tài)產業(yè)并提供資金支持，激發(fā)鄉(xiāng)村振興內在潛力。

5.2.2 加強數(shù)字普惠金融輻射，助力鄉(xiāng)村振興協(xié)同發(fā)展

在制定和實施有關數(shù)字普惠金融發(fā)展的政策和規(guī)劃時，應當充分考慮其發(fā)展存在的空間集聚特征和空間溢出效應，有效合理分配金融資源，不僅要使本地區(qū)數(shù)字惠普金融的發(fā)展成果造福于本地區(qū)，同時也要鼓勵這些數(shù)字普惠金融發(fā)展好的地區(qū)，通過互聯(lián)網等現(xiàn)代科技方式將發(fā)展成果輻射到周邊地區(qū)，充分發(fā)揮其空間溢出效應，讓更多更好的數(shù)字金融相關政策機制服務惠及更多的地區(qū)和更多的人民群眾，提升數(shù)字普惠金融協(xié)同發(fā)展的能力，助力本地和鄰地鄉(xiāng)村振興共同發(fā)展。

5.2.3 多維度發(fā)展數(shù)字普惠金融，滿足鄉(xiāng)村振興發(fā)展需求

促進數(shù)字普惠金融覆蓋廣度、使用深度、數(shù)字化服務不斷提升是數(shù)字普惠金融發(fā)展的重要驅動力，要不斷加強數(shù)字金融的宣傳力度，增加居民對數(shù)字金融知識的了解；不斷深入探索數(shù)字普惠金融在各行各業(yè)的運用，如支付、保險、信貸等，拓展數(shù)字普惠金融的使用深度；要不斷加強金融機構、地方政府與企業(yè)的合作能力，充分發(fā)揮數(shù)字金融在支付、保險、信貸等方面的功能，提高數(shù)字普惠金融的數(shù)字化程度。利用數(shù)字平臺，創(chuàng)新金融產品的線上機制和服務模式，充分滿足鄉(xiāng)村振興發(fā)展的資金和服務需求。

參考文獻參考文獻：

[1] 何錦玲，吳碧凡，張志文.數(shù)字普惠金融支持鄉(xiāng)村振興發(fā)展的空間溢出效應研究[J].福建金融，2022（7）：26-35.

［2］ 黃益平，黃卓.中國的數(shù)字普惠金融發(fā)展：現(xiàn)在與未來[J].經濟學（季節(jié)刊），2018，17（4）：1489-1502.

［3］ 鄧金錢，蔣云亮.財政依賴、數(shù)字普惠金融與農民增收——基于縣域面板數(shù)據(jù)的實證分析[J].農林經濟管理學報，2023，22（3）：330-340.

［4］ 劉亦璇，衛(wèi)香玉.數(shù)字普惠金融助力陜西省鄉(xiāng)村振興的路徑分析[J].山西農經，2023（1）：180-182.

［5］ 張岳，周應恒.數(shù)字普惠金融、傳統(tǒng)金融競爭與農村產業(yè)融合[J].農業(yè)技術經濟，2021（9）：68-82.

［6］ 潘啟娣.數(shù)字普惠金融促進縣域經濟發(fā)展的作用機制研究[J].新金融，2023（2）：46-55.

［7］ 葛和平，錢宇.數(shù)字普惠金融服務鄉(xiāng)村振興的影響機理及實驗驗證[J].現(xiàn)代經濟討論，2021（5）：118-126.

［8］ 湯繼強，李婷，張興焱等.數(shù)字普惠金融、科技創(chuàng)新與產業(yè)結構優(yōu)化[J].統(tǒng)計與決策，2022（17）：134-139.

［9］ 孫學濤，于婷，于法穩(wěn).數(shù)字普惠金融對農業(yè)機械化的影響——來自中國1869個縣域的證據(jù)[J].中國農村經濟，2022（2）：76-93.

［10］ 王亮，昝琳.數(shù)字普惠金融對鄉(xiāng)村振興的影響研究[J].金融理論與實踐，2023（4）：77-87.

［11］ 潘明清，范雅靜.數(shù)字普惠金融助推鄉(xiāng)村振興的機制與效應研究[J].宏觀經濟研究，2023（3）：35-47.

［12］ 王愛茹.數(shù)字普惠金融對鄉(xiāng)村振興發(fā)展的影響[D].太原：山西財經大學，2022.

［13］ 夏龍.農村金融助力鄉(xiāng)村振興——機制分析與效率評價[J].浙江農業(yè)學報，2022，34（7）：1558-1570.

［14］ 謝地，蘇博.數(shù)字普惠金融助力鄉(xiāng)村振興發(fā)展：理論分析與實證檢驗[J].山東社會科學，2021（4）：121-127.