數(shù)字普惠金融對福建省農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響研究

摘" 要：該研究采用固定效應(yīng)模型，對福建省9個地級市2011—2021年的面板數(shù)據(jù)進行深入分析，在深入探討數(shù)字普惠金融對福建省農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的具體影響機制時，發(fā)現(xiàn)其推進對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的增長產(chǎn)生顯著的正向作用。進一步的研究揭示了數(shù)字普惠金融的作用機制，主要是通過加速農(nóng)業(yè)技術(shù)進步和提升農(nóng)業(yè)技術(shù)的利用效率，進而可有效地推動福建省農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升?？刂谱兞恐校擎?zhèn)化率的提升、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化及經(jīng)濟發(fā)展水平的提高均對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率有正向的推動作用。然而，種植結(jié)構(gòu)的調(diào)整可能會在一定程度上抑制農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升。

關(guān)鍵詞：數(shù)字普惠金融；農(nóng)業(yè)TFP；DEA-Malmquist指數(shù)；分解效應(yīng)；固定效應(yīng)模型

中圖分類號：F830" " " 文獻標(biāo)志碼：A" " " " " 文章編號：2096-9902（2025）04-0040-04

Abstract： This study uses a fixed effect model to conduct an in-depth analysis of panel data from nine prefecture-level cities in Fujian Province from 2011 to 2021. When in-depth discussion of the specific impact mechanism of digital inclusive finance on agricultural total factor productivity in Fujian Province， it is found that its promotion has had a significant positive effect on the growth of agricultural total factor productivity. Further research reveals the mechanism of digital inclusive finance， which mainly promotes the improvement of agricultural total factor productivity in Fujian Province by accelerating the progress of agricultural technology and improving the utilization efficiency of agricultural technology. Among the control variables， the improvement of urbanization rate， the optimization of industrial structure and the improvement of economic development level all have a positive effect on agricultural total factor productivity. However， the adjustment of planting structure may inhibit the improvement of agricultural total factor productivity to a certain extent.

Keywords： digital inclusive finance; agricultural TFP; DEA-Malmquist index; decomposition effect; fixed-effect model

在高質(zhì)量發(fā)展背景下，農(nóng)業(yè)的轉(zhuǎn)型升級迫在眉睫，高效的現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)增長方式成為我國農(nóng)業(yè)的轉(zhuǎn)型方向，農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的增長是現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)的關(guān)鍵指標(biāo)。福建省農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展勢頭強勁，各地依托特色條件，形成了多樣化的農(nóng)業(yè)發(fā)展模式。然而，福建省仍面臨粗放生產(chǎn)帶來的挑戰(zhàn)，包括增長質(zhì)量不高和效率低下等問題。數(shù)字普惠金融作為新型的金融模式，正逐漸成為解決農(nóng)業(yè)發(fā)展融資難題的有力工具。本文通過構(gòu)建數(shù)字普惠金融對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率影響的理論框架，分析數(shù)字普惠金融對福建省農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的具體作用機制及其影響效果。

1" 文獻綜述

1.1" 農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的研究

農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率是衡量農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的重要指標(biāo)[1]，是農(nóng)業(yè)可持續(xù)化發(fā)展的關(guān)鍵所在[2]。在農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的測算方法的研究中，主要包含生產(chǎn)函數(shù)法、指數(shù)法、生產(chǎn)前沿面方法。甘天琦等[3]運用隨機前沿模型（SFA）測算縣域農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率發(fā)現(xiàn)技術(shù)效率的提升以及規(guī)模效益的增強，顯著地推動了生產(chǎn)率的增長。劉霞婷等[4]基于SFA模型測算我國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率（TFP），結(jié)果表明，提升農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率是促進農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的重要途徑；龍少波等[5]采用Malmquist指數(shù)法測算高質(zhì)量發(fā)展背景下我國農(nóng)業(yè)TFP，研究發(fā)現(xiàn)，技術(shù)效率會抑制農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的增長，技術(shù)進步則恰恰相反，是驅(qū)動農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長的源泉。王世浩等[6]運用Malmquist指數(shù)法探究了長江經(jīng)濟帶農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的時空變化。胡雪萍等[7]從環(huán)境角度出發(fā)，發(fā)現(xiàn)環(huán)境規(guī)制能夠促進農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的增長；蔣健等[8]認(rèn)為農(nóng)村人口老齡化會抑制農(nóng)業(yè)TFP的增長，且具有地區(qū)差異性；杜莉等[9]發(fā)現(xiàn)土地流轉(zhuǎn)費用降低對于農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率具有促進作用。

1.2" 數(shù)字普惠金融的研究

隨著區(qū)塊鏈、云計算以及大數(shù)據(jù)技術(shù)的日益普及與深化應(yīng)用，數(shù)字普惠金融這一新型金融模式應(yīng)運而生。葛和平等[10]經(jīng)過深入探究，發(fā)現(xiàn)數(shù)字普惠金融的蓬勃發(fā)展在完善金融基礎(chǔ)設(shè)施的同時，極大地增強了金融服務(wù)的普及性和可獲取性。金婧[11]認(rèn)為區(qū)域經(jīng)濟越發(fā)達，數(shù)字普惠金融的金融賦能作用越強；鄭志龍等[12]發(fā)現(xiàn)數(shù)字普惠金融通過一系列信貸供給機制的優(yōu)化，顯著提升了信貸規(guī)模以及信貸質(zhì)量。

1.3" 金融發(fā)展對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響研究

農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的增長離不開金融資本。謝攀[13]的研究表明金融發(fā)展給農(nóng)業(yè)發(fā)展帶來更多金融資源，從而促進農(nóng)業(yè)TFP；張愛英等[14]認(rèn)為普惠金融的發(fā)展能夠提升金融滲透度，極大地促進農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的增長；秦佳慧[15]發(fā)現(xiàn)數(shù)字普惠金融在緩解農(nóng)業(yè)資金約束方面發(fā)揮了重要作用，進而顯著提升了農(nóng)業(yè)的技術(shù)效率和累積效率，從而有力推動了農(nóng)業(yè)TFP的提升。

2" 研究設(shè)計

2.1" 福建省農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的測算

本文利用DEA-Malmquist指數(shù)法測算福建省農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率。在農(nóng)業(yè)投入和產(chǎn)出指標(biāo)的選取上，本文在借鑒以往文獻的基礎(chǔ)上，選取農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值（億元）作為農(nóng)業(yè)產(chǎn)出指標(biāo)；選取鄉(xiāng)村從業(yè)人數(shù)（萬人）、農(nóng)作物總播種面積（畝）、化肥施用量（萬t）、農(nóng)藥用量（t）作為農(nóng)業(yè)投入指標(biāo)[16]。

在農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的計算模型選擇上，為避免主觀因素對計算結(jié)果的影響，選擇DEA-Malmquist模型，該模型可直接通過投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)計算出生產(chǎn)率的變化情況。

2.3" 變量選取與數(shù)據(jù)來源

被解釋變量。農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率（TFP）、分解得到農(nóng)業(yè)技術(shù)進步（TECH）以及農(nóng)業(yè)技術(shù)效率（EF），本文采用DEA-Malmquist指數(shù)法測算，考慮到本文研究的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的水平值，則需轉(zhuǎn)化為2011年為1的TFP累積增長指數(shù)[17]，測算得到福建省2012—2021年農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率。

核心解釋變量。選取2012—2021年北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)（DIFI）作為核心解釋變量[18]。

控制變量。通過對現(xiàn)有文獻的整理，本文選取經(jīng)濟發(fā)展水平（gdp）、城鎮(zhèn)化水平（urban）、種植結(jié)構(gòu)水平（struc）以及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平（inst）作為控制變量[19]。

數(shù)據(jù)來源。數(shù)字普惠金融指數(shù)來源于“北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)”，考慮到該數(shù)據(jù)只更新到2021年，本文數(shù)據(jù)截止時間選為2021年。農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率相關(guān)指標(biāo)、控制變量等數(shù)據(jù)來源于福建省各地級市統(tǒng)計年鑒、地方政府網(wǎng)站等。

3" 實證結(jié)果與分析

3.1" 基準(zhǔn)回歸

數(shù)字普惠金融與福建省農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的回歸分析結(jié)果見表2。在第（1）列中，不考慮控制變量的影響，數(shù)字普惠金融對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的回歸系數(shù)為0.012，且在1%的顯著性水平上成立。而在第（2）列中，包含了一系列控制變量后，DIFI的回歸系數(shù)為0.011，且達到了1%的顯著性水平。可見，數(shù)字普惠金融發(fā)展對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率具有正向促進作用。

關(guān)于控制變量的考量，城鎮(zhèn)化水平與農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率之間的回歸系數(shù)達到1.064，該系數(shù)在5%的顯著性水平上呈現(xiàn)正向關(guān)聯(lián)。結(jié)果表明，城鎮(zhèn)化的發(fā)展對于農(nóng)業(yè)技術(shù)的推廣具有積極推動作用。另外，種植結(jié)構(gòu)水平與農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率之間的關(guān)系的回歸系數(shù)顯示為-0.196，在5%的水平上顯著且具有負(fù)向相關(guān)性，這表明種植結(jié)構(gòu)的調(diào)整沒能達到優(yōu)化農(nóng)業(yè)生產(chǎn)結(jié)構(gòu)的效果，從而抑制了農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平（lninst）與農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的回歸系數(shù)為0.806，在1%的水平上顯著且具有正向相關(guān)性，說明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整有利于推動農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升；地區(qū)生產(chǎn)總值（lngdp）的系數(shù)0.757，且通過了5%水平的顯著性檢驗，結(jié)果表明，地區(qū)生產(chǎn)總值的增長能夠有效促進農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升。

為探討數(shù)字普惠金融對福建省農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的作用機制并進行驗證，本文將TFP分解為TECH和EF 2個方面進行剖析。采用固定效應(yīng)模型對其進行回歸分析，回歸結(jié)果見表3。

由表3可知，DIFI與lnTECH的回歸系數(shù)為0.004，且達到了10%的顯著性水平，說明數(shù)字普惠金融發(fā)展對農(nóng)業(yè)技術(shù)進步具有顯著促進作用，DIFI與lnEF的回歸系數(shù)為0.004，且在5%的水平上顯著，數(shù)字普惠金融對農(nóng)業(yè)技術(shù)效率的促進作用更為明顯。

3.2" 穩(wěn)健性檢驗

本文通過增加控制變量來進行穩(wěn)健性檢驗。鑒于農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率還可能受到政府農(nóng)業(yè)財政支持力度的影響，因此在穩(wěn)健性檢驗中納入了財政支持（fina）作為新的控制變量，并重新進行了回歸分析。表4展示了穩(wěn)健性檢驗的結(jié)果。結(jié)果表明，在加入新的控制變量后，估計結(jié)果以及顯著性均與基準(zhǔn)回歸模型無顯著差異，本文實證結(jié)果的穩(wěn)健性得到檢驗。

4" 研究結(jié)論與對策建議

4.1" 研究結(jié)論

第一，數(shù)字普惠金融對福建省農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率具有正向推動作用，數(shù)字普惠金融的發(fā)展提高了金融的覆蓋率和滲透率，更多的農(nóng)業(yè)企業(yè)和農(nóng)戶可以便捷地獲得金融服務(wù)，緩解資金問題，有助于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模的擴大，從而提升農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率；其次，數(shù)字普惠金融對農(nóng)業(yè)技術(shù)進步和農(nóng)業(yè)技術(shù)效率均具有促進作用，且相比之下，對農(nóng)業(yè)技術(shù)效率的提升效果更為顯著。

4.2" 對策建議

福建省各級政府部門應(yīng)深化推進數(shù)字普惠金融發(fā)展，通過制度建設(shè)、政策支持等方式，扶持和激勵各地金融機構(gòu)進行金融服務(wù)創(chuàng)新；針對經(jīng)營網(wǎng)點少和數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)較差的農(nóng)村地區(qū)，加強數(shù)字金融基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)，逐步普及數(shù)字化金融服務(wù)，以增強農(nóng)村居民的金融服務(wù)可得性，進而為農(nóng)業(yè)發(fā)展開辟更多元化的融資渠道。此外，全省各金融機構(gòu)應(yīng)進一步深化數(shù)字金融體系構(gòu)建，不斷提升數(shù)字化水平，為農(nóng)村貧困地區(qū)及農(nóng)業(yè)小微企業(yè)提供更加便捷的數(shù)字金融服務(wù)，以促進農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升。同時，通過開展金融培訓(xùn)、講座以及加大農(nóng)村教育投入等方式，提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營者的金融素養(yǎng)，加深農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營者對數(shù)字普惠金融的了解，增加金融使用頻率，促進農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升。

參考文獻：

[1] 李谷成，蔡慕寧，葉鋒.互聯(lián)網(wǎng)、人力資本和農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長[J].湖南農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報（社會科學(xué)版），2021，22（4）：16-23.

[2] 張恒，郭翔宇.農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展與農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率提升：地區(qū)差異性與空間效應(yīng)[J].農(nóng)業(yè)技術(shù)經(jīng)濟，2021（5）：93-107.

[3] 甘天琦，杜建國，李波.中國縣域農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的分異特征與驅(qū)動因素[J].經(jīng)濟問題，2022（4）：101-107.

[4] 劉霞婷，李強，吳超，等.中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率動態(tài)分析——基于SFA模型和Log（t）回歸方法[J].中國農(nóng)業(yè)資源與區(qū)劃，2022，43（1）：50-59.

[5] 龍少波，張夢雪.中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的再測算及影響因素——從傳統(tǒng)邁向高質(zhì)量發(fā)展[J].財經(jīng)問題研究，2021（8）：40-51.

[6] 王世浩，王寶海，孫魯家.長江經(jīng)濟帶農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率時空演變及影響因素研究[J].湖北農(nóng)業(yè)科學(xué)，2022，61（17）：31-38.

[7] 胡雪萍，樂冬.環(huán)境規(guī)制促進了農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率提升嗎？[J].江漢論壇，2022（11）：42-51.

[8] 蔣健，唐小平，李雙雙.農(nóng)村人口老齡化對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響研究[J].中國農(nóng)機化學(xué)報，2023，44（2）：230-240.

[9] 杜莉，何格.土地流轉(zhuǎn)、勞動力城鄉(xiāng)流動與農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率：理論與實證[J].農(nóng)村經(jīng)濟，2024（1）：93-101.

[10] 葛和平，高越.數(shù)字普惠金融發(fā)展對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響[J].財會月刊，2021，916（24）：144-151.

[11] 金婧.共同富裕背景下數(shù)字普惠金融對鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)振興的影響——基于省域面板數(shù)據(jù)的實證[J].商業(yè)經(jīng)濟研究，2022（4）：177-180.

[12] 鄭志龍，李雨臻.數(shù)字普惠金融對農(nóng)村相對貧困的影響[J].改革，2024（5）：80-94.

[13] 謝攀.城鎮(zhèn)化、金融發(fā)展與農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率[J].農(nóng)村金融研究，2020（11）：27-37.

[14] 張愛英，孟維福.普惠金融、農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率和城鄉(xiāng)收入差距[J].東岳論叢，2021，42（9）：63-76，191.

[15] 秦佳慧.數(shù)字金融與農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的關(guān)系探究——基于數(shù)據(jù)包絡(luò)法和計量模型[J].農(nóng)場經(jīng)濟管理，2023（11）：31-33.

[16] 雷紹海，王成軍.中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率研究進展與前沿——基于CiteSpace的文獻計量可視化分析[J].云南農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報（社會科學(xué)），2022，16（3）：124-133.

[17] 范麗霞，李欠男，李谷成.撤縣設(shè)區(qū)對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長的政策效應(yīng)——來自江蘇省的實證證據(jù)[J].農(nóng)業(yè)農(nóng)村部管理干部學(xué)院學(xué)報，2022，13（3）：1-8，23.

[18] 郭峰，王靖一，王芳，等.測度中國數(shù)字普惠金融發(fā)展：指數(shù)編制與空間特征[J].經(jīng)濟學(xué)（季刊），2020，19（4）：1401-1418.

[19] 劉艷.數(shù)字普惠金融對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響[J].統(tǒng)計與決策，2021，37（21）：123-126.