邱 磊

（貴州財(cái)經(jīng)大學(xué)大數(shù)據(jù)應(yīng)用與經(jīng)濟(jì)學(xué)院，貴州 貴陽(yáng) 550025）

近年來(lái)，互聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈、大數(shù)據(jù)等技術(shù)發(fā)展迅速，數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)村地區(qū)發(fā)展推進(jìn)作用較大。第49 次中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告[1]顯示：截至2021 年12 月，全國(guó)和農(nóng)村互聯(lián)網(wǎng)普及率分別達(dá)73%、57.6%，全國(guó)和農(nóng)村網(wǎng)民規(guī)模分別達(dá)10.32 億、2.84億，相比2020 年12 月，城鄉(xiāng)地區(qū)互聯(lián)網(wǎng)普及率差距縮小了0.2 個(gè)百分點(diǎn)?？梢钥闯觯青l(xiāng)上網(wǎng)差距在逐步縮小，貧困地區(qū)通信難、通信貴等問題逐步得到解決。隨著數(shù)字普惠金融在農(nóng)村地區(qū)的大力發(fā)展，相比于傳統(tǒng)金融，目前已形成數(shù)字化服務(wù)、農(nóng)村產(chǎn)業(yè)鏈金融、第三方互聯(lián)網(wǎng)金融平臺(tái)等模式，逐漸對(duì)農(nóng)民收入及農(nóng)業(yè)產(chǎn)出水平產(chǎn)生深遠(yuǎn)的影響。

1 文獻(xiàn)綜述與理論假設(shè)

金融與經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出一直都是學(xué)術(shù)界關(guān)注的熱點(diǎn)，如何在數(shù)字普惠金融發(fā)展較熱的情況下實(shí)現(xiàn)資本的有效利用成為重要話題。與傳統(tǒng)農(nóng)村金融相比，數(shù)字普惠金融能更好地運(yùn)用移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等技術(shù)來(lái)降低農(nóng)村金融服務(wù)的門檻，使金融弱勢(shì)群體也能夠負(fù)擔(dān)起相應(yīng)的金融服務(wù)，進(jìn)而擺脫在金融體系內(nèi)高壟斷的融資約束[2-3]。汪亞楠等[4]分析我國(guó)2011—2017 年地級(jí)市數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)數(shù)字金融能促進(jìn)實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展，增加農(nóng)民就業(yè)渠道。

數(shù)字普惠金融能降低農(nóng)村金融服務(wù)的供給成本及使用成本，提升金融可得性，緩解有效需求不足問題，為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)提供了有力的保障，增加了農(nóng)業(yè)產(chǎn)出水平。據(jù)此，提出如下假設(shè)。

H1：數(shù)字普惠金融發(fā)展對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)出水平具有積極影響。

黨的十八屆三中全會(huì)提出發(fā)展普惠金融，重點(diǎn)聚焦在解決我國(guó)“三農(nóng)”問題，而解決“三農(nóng)”問題的關(guān)鍵在于促進(jìn)農(nóng)業(yè)發(fā)展、實(shí)現(xiàn)農(nóng)村穩(wěn)定和增加農(nóng)民收入。在傳統(tǒng)金融模式下，農(nóng)村地區(qū)的金融服務(wù)成本較高昂、供給較不足，這也是受限于服務(wù)與成本半徑約束，農(nóng)村發(fā)展問題難以得到改善[5]。而數(shù)字普惠金融能夠克服信息不對(duì)稱、成本交易、風(fēng)險(xiǎn)機(jī)制及商業(yè)可持續(xù)性問題，擴(kuò)大金融覆蓋面和滲透率，提高金融資源的配置效率，為農(nóng)民拓寬渠道實(shí)現(xiàn)增收[6]。

數(shù)字普惠金融在一定程度上突破了農(nóng)村金融服務(wù)邊界，惠及了低收入群體，增加了農(nóng)民就業(yè)機(jī)會(huì)，縮小了城鄉(xiāng)收入差距。據(jù)此，提出如下假設(shè)。

H2：數(shù)字普惠金融發(fā)展對(duì)農(nóng)民收入具有積極影響。

數(shù)字普惠金融打破了傳統(tǒng)金融界限，如將數(shù)字技術(shù)和農(nóng)村金融市場(chǎng)進(jìn)行較好對(duì)接的“互聯(lián)網(wǎng)金融+農(nóng)業(yè)價(jià)值鏈”模式為“三農(nóng)”提供了風(fēng)險(xiǎn)可控的農(nóng)村融資服務(wù)[7-8]。地方政府與金融機(jī)構(gòu)建的信用信息共享平臺(tái)，網(wǎng)上銀行與手機(jī)銀行等金融終端的發(fā)展，使數(shù)字普惠金融在農(nóng)村地區(qū)的“長(zhǎng)尾”效應(yīng)逐步呈現(xiàn)。這些都為農(nóng)業(yè)發(fā)展提供了新動(dòng)能，緩解了金融地理排斥，提升了偏遠(yuǎn)地區(qū)支付可得性，提高了農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平。

現(xiàn)代農(nóng)村依托于金融機(jī)構(gòu)改革和融資渠道多樣化，能夠提高農(nóng)民收入進(jìn)而提高農(nóng)業(yè)投入水平[9-10]。而鮮有研究討論數(shù)字普惠金融與農(nóng)業(yè)產(chǎn)出水平間的關(guān)系，據(jù)此，提出如下假設(shè)。

H3：農(nóng)民收入在數(shù)字普惠金融與農(nóng)業(yè)產(chǎn)出水平的關(guān)系中承擔(dān)著中介作用。

2 實(shí)證檢驗(yàn)

2.1 樣本選取與數(shù)據(jù)來(lái)源

選取我國(guó)2011—2020 年各省市自治區(qū)的面板數(shù)據(jù)，因西藏?cái)?shù)據(jù)缺失較嚴(yán)重，故有30 個(gè)省市自治區(qū)被納入實(shí)證分析，時(shí)間跨越了10 年，共300 個(gè)樣本數(shù)據(jù)。其中，數(shù)字普惠金融指數(shù)數(shù)據(jù)來(lái)自《北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)（2011—2020 年）》（包括綜合指數(shù)、覆蓋廣度、使用深度及數(shù)字化程度）；農(nóng)業(yè)從業(yè)人數(shù)數(shù)據(jù)來(lái)自各省歷年統(tǒng)計(jì)年鑒和歷年的《中國(guó)勞動(dòng)統(tǒng)計(jì)年鑒》；受教育程度來(lái)自歷年的《中國(guó)人口和就業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》；其余數(shù)據(jù)均來(lái)自歷年的《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中國(guó)農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》。

2.2 模型構(gòu)建

為探討數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)出水平的影響，即檢驗(yàn)假設(shè)H1，構(gòu)建如下固定效應(yīng)模型：

針對(duì)H2，構(gòu)建如下固定效應(yīng)模型：

針對(duì)H3，構(gòu)建如下中介效應(yīng)檢驗(yàn)?zāi)Ｐ停?/p>

其中，outputit、incit、digit分別表示i 地區(qū)在t 年的農(nóng)業(yè)產(chǎn)出水平、農(nóng)村居民可支配收入和數(shù)字普惠金融指數(shù)（包括綜合指數(shù)、覆蓋廣度、使用深度和數(shù)字化程度）；controls 為所有控制變量，同時(shí)固定了個(gè)體λi及時(shí)間ηt、εit為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

現(xiàn)有文獻(xiàn)關(guān)于中介效應(yīng)檢驗(yàn)，主要有以下三個(gè)步驟。首先，數(shù)字普惠金融與農(nóng)業(yè)產(chǎn)出水平之間關(guān)系顯著，即模型（1）中系數(shù)α2為顯著性水平；其次，數(shù)字普惠金融對(duì)中介變量農(nóng)民收入的影響顯著，即模型（2）中系數(shù)β2為顯著性水平；最后，將數(shù)字普惠金融與農(nóng)民收入對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)出水平的影響同時(shí)進(jìn)行回歸，即模型（3）中中介變量系數(shù)γ3顯著，當(dāng)系數(shù)γ2不顯著時(shí)，農(nóng)民收入發(fā)揮完全中介效應(yīng)，當(dāng)γ2顯著時(shí)，農(nóng)民收入發(fā)揮部分中介效應(yīng)。

2.3 變量定義

1）被解釋變量：選取農(nóng)業(yè)產(chǎn)出水平（output）（人均農(nóng)林牧漁業(yè)生產(chǎn)總值）作為被解釋變量，即每年農(nóng)林牧漁業(yè)生產(chǎn)總值與農(nóng)業(yè)從業(yè)人數(shù)的比值。

2）解釋變量：選取《北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)（2011—2020 年）》中省級(jí)數(shù)據(jù)作為解釋變量，其中，綜合指數(shù)（dig-agger）為數(shù)字普惠金融的整體發(fā)展水平，包括三個(gè)子指標(biāo)：覆蓋廣度（dig-bre）、使用深度（dig-dep）及數(shù)字化程度（dig-lev）。

3）中介變量：選取農(nóng)民收入（inc）作為中介變量，2011—2012 年是農(nóng)村居民純收入，而2013—2020 年是農(nóng)村居民可支配收入。雖然農(nóng)村居民收入的統(tǒng)計(jì)口徑發(fā)生了改變，但二者的計(jì)算方式并未發(fā)生較大改變，因此，這兩種口徑均代表農(nóng)村居民可支配收入。

4）控制變量：分別選取地區(qū)城鎮(zhèn)化水平（urb）、農(nóng)村投資水平（inv）、受教育程度（edu）、人均農(nóng)作物播種面積（seed）及農(nóng)村用電量（ele）作為控制變量。地區(qū)城鎮(zhèn)化水平用城鎮(zhèn)人口與總?cè)丝诘谋戎祦?lái)衡量，農(nóng)村投資水平為農(nóng)村固定資產(chǎn)投資額/農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值，受教育程度以受教育年限（小學(xué)、初中、中專及高中、大專及以上分別為6 年、9 年、12 年、16年）為權(quán)重計(jì)算出農(nóng)村居民人均受教育年限來(lái)衡量，人均農(nóng)作物播種面積為農(nóng)作物播種總面積/農(nóng)業(yè)從業(yè)人數(shù)。

2.4 描述性統(tǒng)計(jì)

由表1 可知，農(nóng)民收入水平最高約為3.5 萬(wàn)元，最低約為0.4 萬(wàn)元，農(nóng)業(yè)產(chǎn)出水平的均值僅僅是最大值的1/3 不到，各省份間的農(nóng)村經(jīng)濟(jì)還存在一定差距。地區(qū)數(shù)字普惠金融綜合指數(shù)最高為431.928，最低為18.33，各省份數(shù)字普惠金融發(fā)展存在較大差距。同時(shí)，不同地區(qū)的城鎮(zhèn)化水平、農(nóng)村投資水平、受教育程度、人均農(nóng)作物播種面積及農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化程度（農(nóng)村用電量）差異也較大。

表1 描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果

3 實(shí)證結(jié)果分析

3.1 固定效應(yīng)模型檢驗(yàn)

根據(jù)Hausman檢驗(yàn)確定使用固定效應(yīng)模型，以下回歸均采用固定效應(yīng)回歸（FE），而對(duì)于模型估計(jì)均使用了聚類穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤。固定效應(yīng)回歸結(jié)果如表2所示。

整體效應(yīng)分析的依據(jù)為數(shù)字普惠金融綜合指數(shù)，結(jié)構(gòu)效應(yīng)分析的依據(jù)為覆蓋廣度、使用深度及數(shù)字化程度。表2 第（1）列、第（5）列為整體效應(yīng)回歸結(jié)果，1%的水平上正向顯著，說明均對(duì)我國(guó)的農(nóng)業(yè)產(chǎn)出水平有顯著的促進(jìn)作用，驗(yàn)證了假設(shè)H1。

從表2 第（5）~（8）列可以看出，不管是整體效應(yīng)還是結(jié)構(gòu)效應(yīng)，數(shù)字普惠金融綜合指數(shù)、覆蓋廣度、使用深度及數(shù)字化程度均在1%的水平上顯著，正向影響了農(nóng)民收入。關(guān)于影響效應(yīng)，覆蓋廣度比使用深度和數(shù)字化程度要強(qiáng)，這說明支付寶賬號(hào)、第三方賬戶綁定銀行卡等數(shù)量增加，而農(nóng)村保險(xiǎn)業(yè)務(wù)、相應(yīng)硬件設(shè)備等還未全面普及，普惠金融數(shù)字化還需加大力度，驗(yàn)證了假設(shè)H2。

表2 固定效應(yīng)回歸結(jié)果

3.2 農(nóng)民收入的中介作用檢驗(yàn)

中介效應(yīng)回歸結(jié)果如表3 所示，表3 第（1）列為整體效應(yīng)回歸結(jié)果，表3 第（2）~（4）列為結(jié)構(gòu)效應(yīng)回歸結(jié)果。在整體效應(yīng)上，上表2 第（1）列顯示自變量對(duì)因變量影響顯著為正，上表2 第（5）列顯示自變量對(duì)中介變量的影響系數(shù)為0.006，顯著。表3 第（1）列顯示自變量和中介變量系數(shù)均為正，且顯著，表明農(nóng)民收入承擔(dān)部分中介作用。同樣，在結(jié)構(gòu)效應(yīng)上，農(nóng)民收入、覆蓋廣度和使用深度均在1%的水平上，顯著為正，而數(shù)字化程度不顯著，說明在此傳導(dǎo)路徑中農(nóng)民收入承擔(dān)完全中介效應(yīng)（即主要中介效應(yīng)）。隨著數(shù)字金融的普及，農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化技術(shù)逐步推廣，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)設(shè)備逐步改進(jìn)，農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平逐步提升，農(nóng)民收入的提高加大了農(nóng)業(yè)投資，驗(yàn)證了假設(shè)H3。

表3 中介效應(yīng)回歸結(jié)果

4 結(jié)論與建議

基于2011—2020 年我國(guó)30 個(gè)省市自治區(qū)的面板數(shù)據(jù)，運(yùn)用固定效應(yīng)模型和中介效應(yīng)模型考察了以農(nóng)民收入為中介變量時(shí)數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)出水平的影響。研究發(fā)現(xiàn)：1）數(shù)字普惠金融的發(fā)展提高了農(nóng)業(yè)產(chǎn)出水平，原因在于數(shù)字化程度的加大推動(dòng)了基礎(chǔ)設(shè)施的完善，農(nóng)業(yè)機(jī)械化越來(lái)越普及。2）數(shù)字普惠金融具備零邊際成本效應(yīng)，使得金融服務(wù)門檻極大地降低，改善了農(nóng)村金融發(fā)展環(huán)境，對(duì)農(nóng)民有增收效應(yīng)。3）數(shù)字普惠金融使得農(nóng)民收入提高，機(jī)械化投資增多，提高了農(nóng)業(yè)產(chǎn)出水平。

鑒于我國(guó)現(xiàn)狀，筆者提出以下幾點(diǎn)建議：1）加大數(shù)字普惠金融對(duì)中小企業(yè)的服務(wù)力度，增加更多的就業(yè)崗位，即鼓勵(lì)金融機(jī)構(gòu)依托大數(shù)據(jù)為更多的中小企業(yè)提供信貸等金融服務(wù)，增加農(nóng)民就業(yè)機(jī)會(huì)，促進(jìn)農(nóng)民收入持續(xù)增長(zhǎng)。2）繼續(xù)推動(dòng)數(shù)字普惠金融的發(fā)展，鼓勵(lì)科技創(chuàng)新，加快“數(shù)字鄉(xiāng)村”建設(shè)，加強(qiáng)涉農(nóng)數(shù)字化機(jī)械化設(shè)施，推進(jìn)農(nóng)村地區(qū)金融服務(wù)的創(chuàng)新。3）目前還有部分農(nóng)村互聯(lián)網(wǎng)覆蓋面較低，網(wǎng)絡(luò)速度及移動(dòng)設(shè)備等都較為落后，故加大力度提升農(nóng)村數(shù)字化程度，完善農(nóng)村硬件配套設(shè)施。4）提高農(nóng)民金融素養(yǎng)，增加農(nóng)民收入不僅需要外在動(dòng)力的支持，還需要內(nèi)在的努力，應(yīng)指導(dǎo)農(nóng)戶有效運(yùn)用數(shù)字金融服務(wù)，促進(jìn)農(nóng)戶利用數(shù)字金融平臺(tái)實(shí)現(xiàn)收入的相對(duì)增長(zhǎng)。