成康康,杜 赫
(1.馬來(lái)西亞管理科學(xué)大學(xué),馬來(lái)西亞 莎阿南,40100;2.無(wú)錫職業(yè)技術(shù)學(xué)院,江蘇 無(wú)錫 214000)
農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合的實(shí)質(zhì)是農(nóng)村地區(qū)產(chǎn)業(yè)間分工的內(nèi)部化,其本質(zhì)是不斷延伸的產(chǎn)業(yè)鏈經(jīng)營(yíng)范圍。黨的十九大報(bào)告明確提出,要實(shí)施鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略,促進(jìn)農(nóng)村一二三產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展。2022 年中央一號(hào)文件進(jìn)一步指出,要將“持續(xù)推進(jìn)農(nóng)村一二三產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展”作為“聚焦產(chǎn)業(yè)促進(jìn)鄉(xiāng)村發(fā)展”的首要任務(wù)。這一背景下,助推農(nóng)村地區(qū)產(chǎn)業(yè)融合已成為中國(guó)“三農(nóng)”發(fā)展政策制定的重要方向[1]。在推動(dòng)農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展過(guò)程中,金融支持必不可少。近年來(lái),中國(guó)普惠金融不斷發(fā)展,金融扶貧、助農(nóng)以及金融服務(wù)支持“三農(nóng)”等政策陸續(xù)頒布,以普惠金融促進(jìn)農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合已成為中國(guó)實(shí)現(xiàn)全方位高質(zhì)量發(fā)展的必然選擇。然而,農(nóng)村地區(qū)長(zhǎng)期存在金融人才缺乏、融資難、成本高、效率低等困境。如何有效緩解農(nóng)村地區(qū)產(chǎn)業(yè)融合面臨的金融困境,已成為亟待解決的問(wèn)題。
金融服務(wù)資源城鄉(xiāng)配置結(jié)構(gòu)失衡是制約農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展的主要原因[2]。傳統(tǒng)普惠性金融,如“兩權(quán)”抵押試點(diǎn)一定程度上存在商業(yè)可持續(xù)性不足的問(wèn)題,導(dǎo)致普惠金融在農(nóng)村地區(qū)成效不顯著。這一背景下,數(shù)字普惠金融憑借其技術(shù)屬性,打破傳統(tǒng)普惠金融空間壁壘,擴(kuò)大金融服務(wù)范圍,為優(yōu)化農(nóng)村地區(qū)金融資源配置提供了契機(jī)[3]。隨著數(shù)字普惠金融供給力度不斷加強(qiáng),其對(duì)農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展將產(chǎn)生怎樣影響?有怎樣的作用機(jī)理?作為助推農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合的新形態(tài)金融服務(wù)模式,數(shù)字普惠金融在服務(wù)農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合過(guò)程中存在哪些問(wèn)題?厘清上述問(wèn)題,對(duì)中國(guó)構(gòu)建農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合長(zhǎng)效機(jī)制具有現(xiàn)實(shí)意義。
梳理現(xiàn)有文獻(xiàn)后發(fā)現(xiàn),現(xiàn)階段有關(guān)數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展影響的研究已經(jīng)具備一定基礎(chǔ),且主要從以下三方面展開(kāi):一是數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)村地區(qū)金融服務(wù)的影響。部分學(xué)者指出,數(shù)字普惠金融推廣背景下,農(nóng)村居民可借助通過(guò)移動(dòng)端獲取金融服務(wù),提高生產(chǎn)效率,降低農(nóng)村地區(qū)產(chǎn)業(yè)金融融資門(mén)檻[4-6];二是數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)村地區(qū)金融排斥現(xiàn)象的影響。部分學(xué)者指出,由于農(nóng)村地區(qū)交通、通信等基礎(chǔ)條件落后,導(dǎo)致傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)難以收集到完整客戶(hù)信息[7,8],而借助數(shù)字技術(shù)開(kāi)發(fā)的線上金融服務(wù),能夠有效改善農(nóng)村地區(qū)客戶(hù)信息難以收集與地域受限的問(wèn)題[9];三是數(shù)字普惠金融的減貧效應(yīng)。一些學(xué)者指出,數(shù)字普惠金融的實(shí)施有助于縮減城鄉(xiāng)地區(qū)收入差距,提升農(nóng)村地區(qū)消費(fèi)水平。憑借普惠性及高服務(wù)效率等特點(diǎn),數(shù)字普惠金融使得農(nóng)村地區(qū)低收入群體可以通過(guò)低成本金融服務(wù)增加收入途徑,最終實(shí)現(xiàn)脫貧[10]。
雖然上述研究從降低金融服務(wù)門(mén)檻、緩解金融排斥以及減緩貧困等方面對(duì)數(shù)字普惠金融與農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的影響進(jìn)行了一定闡述,但仍有以下不足。第一,鮮有學(xué)者關(guān)注數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合的直接影響,關(guān)于數(shù)字普惠金融不同維度帶來(lái)的影響差異同樣有待進(jìn)一步探討;第二,多數(shù)學(xué)者并沒(méi)有從空間角度分析數(shù)字普惠金融帶來(lái)的影響是否存在空間關(guān)聯(lián)性?;诖?,文章采用2011—2020 年中國(guó)省級(jí)面板數(shù)據(jù),實(shí)證檢驗(yàn)數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合的影響效果及空間效應(yīng),同時(shí)分析數(shù)字普惠金融不同維度的差異化影響,提出數(shù)字普惠金融服務(wù)農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展的針對(duì)性措施。
對(duì)既有文獻(xiàn)進(jìn)行梳理后發(fā)現(xiàn),數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合的影響可能存在先抑制后推動(dòng)的“U”型關(guān)系。在數(shù)字普惠金融應(yīng)用初期,新模式與新技術(shù)的應(yīng)用均需要農(nóng)村居民重新適應(yīng)。然而,受限于信息約束及普遍較低的經(jīng)濟(jì)實(shí)力,農(nóng)村居民主動(dòng)接受新技術(shù)、新模式的意愿并不強(qiáng)烈。對(duì)于金融機(jī)構(gòu)而言,如果缺乏足夠的政策引導(dǎo)激勵(lì),其主動(dòng)推廣數(shù)字普惠金融的意愿同樣不足。雙重因素影響下,農(nóng)村居民要想真正掌握并發(fā)揮數(shù)字普惠金融優(yōu)勢(shì),改變農(nóng)村地區(qū)金融服務(wù)滯后、產(chǎn)業(yè)資金匱乏、“長(zhǎng)尾群體”“金融排斥”等困境[11-15],還需花費(fèi)大量時(shí)間精力接受數(shù)字化金融服務(wù)。換言之,數(shù)字普惠金融以數(shù)字技術(shù)驅(qū)動(dòng)多種金融機(jī)構(gòu)與非金融機(jī)構(gòu)進(jìn)行數(shù)字化創(chuàng)新,形成與傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)相互競(jìng)爭(zhēng)的局面,進(jìn)而對(duì)已投入到農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合的資源造成影響。因此,數(shù)字普惠金融發(fā)展初期對(duì)農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合會(huì)產(chǎn)生一定抑制作用。
當(dāng)數(shù)字普惠金融發(fā)展到一定階段后,農(nóng)村居民逐漸適應(yīng)了新的金融支持模式。此時(shí),數(shù)字普惠金融將通過(guò)直接影響和間接影響共同推動(dòng)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展。直接影響層面,數(shù)字普惠金融依托數(shù)字互聯(lián)網(wǎng)技術(shù),形成跨越時(shí)間、跨越空間的價(jià)值交換,促進(jìn)農(nóng)村產(chǎn)業(yè)自發(fā)調(diào)節(jié)產(chǎn)業(yè)資金需求,助推智慧農(nóng)業(yè)、生態(tài)環(huán)保、生物育種等方面的技術(shù)創(chuàng)新,實(shí)現(xiàn)金融資本與產(chǎn)業(yè)資本有效融合,進(jìn)而為農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合提供內(nèi)生動(dòng)力。間接影響層面,數(shù)字普惠金融一方面可通過(guò)緩解企業(yè)融資壓力促進(jìn)產(chǎn)業(yè)融合[16]。數(shù)字普惠金融的普惠性能夠?yàn)椤伴L(zhǎng)尾”客戶(hù)提供更為便利的金融服務(wù),降低農(nóng)村產(chǎn)業(yè)在金融市場(chǎng)中的交易成本與制度摩擦,加速農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展;另一方面,數(shù)字普惠金融能夠助推農(nóng)村產(chǎn)業(yè)外向化發(fā)展以促進(jìn)產(chǎn)業(yè)融合。數(shù)字技術(shù)的普及有助于農(nóng)村地區(qū)形成“互聯(lián)網(wǎng)+農(nóng)業(yè)”的新型發(fā)展模式。農(nóng)村地區(qū)憑借數(shù)字普惠金融的便利支付方式開(kāi)通具有地方特色的電商銷(xiāo)售模式,方便推出更具農(nóng)村特色的個(gè)性化產(chǎn)品,以此擴(kuò)大農(nóng)村產(chǎn)業(yè)經(jīng)營(yíng)范圍與銷(xiāo)售渠道,進(jìn)而形成跨產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)局面,進(jìn)一步推動(dòng)農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展。
鑒于經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)在彼此空間位置相關(guān)時(shí),常常會(huì)表現(xiàn)出自相關(guān)性質(zhì),為探究數(shù)字普惠金融是否會(huì)對(duì)鄰近地區(qū)產(chǎn)業(yè)融合產(chǎn)生影響,采用空間計(jì)量模型展開(kāi)實(shí)證檢驗(yàn)。
基于以上研究機(jī)理分析,文章首先構(gòu)建SAR、SEM、SDM三種空間計(jì)量模型,具體模型構(gòu)建如下:
式(1)~(3)中,Rif表示農(nóng)村一、二、三產(chǎn)業(yè)融合指數(shù),是文章被解釋變量;Difit為數(shù)字普惠金融指數(shù),也是文章的核心解釋變量,Difit2為其平方項(xiàng);REOit、CITYit、FIXit、OPENit、RHCit、ILit為控制變量;ρ、λ、φ 代表空間滯后、空間誤差以及解釋變量三者的空間系數(shù);β、ωit分別為常數(shù)項(xiàng)以及隨機(jī)干擾項(xiàng),Wij代表空間權(quán)重矩陣。文章使用經(jīng)濟(jì)距離構(gòu)建權(quán)重矩陣,具體公式如下所示:
上式中,gi表示i地區(qū)2011—2020 年人均GDP,若兩地區(qū)間人均GDP 差距越小,表明兩地區(qū)經(jīng)濟(jì)距離越近。
(1) 被解釋變量
農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合指數(shù)(Rif)。農(nóng)村地區(qū)產(chǎn)業(yè)融合是一項(xiàng)極為花費(fèi)時(shí)間且復(fù)雜的工作,是涉及多個(gè)維度的綜合工程,無(wú)法僅用單一指標(biāo)衡量。文章參考已有研究[17-19],從農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈延伸、農(nóng)業(yè)多功能性拓展、農(nóng)業(yè)服務(wù)業(yè)融合發(fā)展、農(nóng)業(yè)新業(yè)態(tài)培育、農(nóng)民增收與就業(yè)促進(jìn)、城鄉(xiāng)一體化發(fā)展總計(jì)六個(gè)維度建立涵蓋12 個(gè)指標(biāo)的農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系(見(jiàn)表1)。
表1 農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系
由于各指標(biāo)計(jì)量單位不統(tǒng)一,文章采用極差法對(duì)各指標(biāo)原始數(shù)據(jù)展開(kāi)無(wú)量綱化以及平移處理。指標(biāo)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理的具體公式為:
式(5)中,Yij指代樣本i中第j個(gè)指標(biāo)實(shí)際數(shù)值,Xij表示樣本i第j個(gè)指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化值(i=1,2,3,…,u;j=1,2,3,…,m),且Yij∈[1,2],u與m則分別表示樣本數(shù)量和指標(biāo)數(shù)量。指標(biāo)實(shí)際數(shù)值Yij越大,表明該指標(biāo)對(duì)農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合綜合指數(shù)貢獻(xiàn)度越大。max(Xj)與min(Xj)分別表示當(dāng)年所有樣本中第j個(gè)指標(biāo)的最大值與最小值。
首先,采用學(xué)術(shù)界使用較多的熵值法確定指標(biāo)權(quán)重。對(duì)指標(biāo)展開(kāi)標(biāo)準(zhǔn)化處理與確定權(quán)重后,以歐式距離函數(shù)法計(jì)算各省各年的農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合綜合指數(shù),具體計(jì)算公式如下所示:
式(6)中,λ 為各指標(biāo)權(quán)重,Y指代標(biāo)準(zhǔn)化處理后的數(shù)值。Rif的數(shù)值越大則表示農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合水平越高。
(2) 核心解釋變量
數(shù)字普惠金融(Dif)。文章核心解釋變量為數(shù)字普惠金融,選擇北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心課題組編制的《北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)(2011—2020)》測(cè)度結(jié)果對(duì)數(shù)字普惠金融發(fā)展水平進(jìn)行衡量。該指數(shù)由北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心利用螞蟻集團(tuán)海量金融數(shù)據(jù)編制,從使用深度、覆蓋廣度、數(shù)字化程度三個(gè)維度進(jìn)行綜合考察,具備一定的權(quán)威性。
(3) 控制變量
農(nóng)村創(chuàng)業(yè)活躍度(REO)。創(chuàng)業(yè)活動(dòng)是助推地區(qū)產(chǎn)業(yè)發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要手段。伴隨“大眾創(chuàng)業(yè)、萬(wàn)眾創(chuàng)新”持續(xù)深入推進(jìn),農(nóng)村地區(qū)創(chuàng)業(yè)現(xiàn)象逐漸增多,大量農(nóng)村特色產(chǎn)業(yè)涌現(xiàn)。文章以農(nóng)村地區(qū)私企投資者與個(gè)體戶(hù)數(shù)量總和占該地區(qū)總就業(yè)人數(shù)比重衡量。
城鎮(zhèn)化水平(CITY)。城鎮(zhèn)化水平的提升意味著地方基建、交通等公共基礎(chǔ)設(shè)施水平不斷完善。對(duì)于農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合而言,良好的公共基礎(chǔ)設(shè)施將起到一定助力作用。文章以非農(nóng)就業(yè)人口占總就業(yè)人口的比重來(lái)表征。
農(nóng)村人均固定資產(chǎn)投資(FLX)。農(nóng)村人均固定資產(chǎn)投資反映的是該農(nóng)村地區(qū)固定資產(chǎn)投資完成情況,一定程度上還反映出該地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r。良好的經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r有助于推動(dòng)農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合。文章采用農(nóng)村人均固定資產(chǎn)投資表征該指標(biāo),并使用價(jià)格指數(shù)進(jìn)行平減處理。
地區(qū)對(duì)外開(kāi)放程度(OPEN)。對(duì)外開(kāi)放度具體表現(xiàn)為市場(chǎng)的開(kāi)放程度,反映地區(qū)對(duì)外交易的各個(gè)方面。穩(wěn)定的進(jìn)出口貿(mào)易有助于當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)增長(zhǎng),帶動(dòng)農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展,文章采用進(jìn)出口總額占GDP 比重度量。
農(nóng)村人力資本(RHC)。農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合的關(guān)鍵在于人才興旺[20,21]。隨著農(nóng)村地區(qū)產(chǎn)業(yè)融合持續(xù)深入推進(jìn),其對(duì)農(nóng)村產(chǎn)業(yè)高素質(zhì)人才供給亦提出更高訴求。文章以中國(guó)各省份農(nóng)村居民人均受教育年限來(lái)衡量農(nóng)村人力資本水平,并按照不同學(xué)歷對(duì)其進(jìn)行賦值。其中,大專(zhuān)及以上文化程度賦值16,高中賦值12,初中賦值9,小學(xué)賦值6,未上過(guò)學(xué)賦值為0。
信息化水平(IL)。大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)等數(shù)字化手段,打破了傳統(tǒng)生活方式與地域限制,為農(nóng)村欠發(fā)達(dá)地區(qū)產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)、加工、流通以及批零提供了便利條件。這有助于推動(dòng)農(nóng)村地區(qū)產(chǎn)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展,打破產(chǎn)業(yè)經(jīng)營(yíng)范圍桎梏,促進(jìn)農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展。文章以各省企業(yè)網(wǎng)站注冊(cè)數(shù)表征信息化水平。
遵循數(shù)據(jù)可得性與完整性原則,文章選取2011—2020 年除港澳臺(tái)地區(qū)外的中國(guó)31 個(gè)省級(jí)面板數(shù)據(jù)作為研究樣本。其中,農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合原始數(shù)據(jù)源于歷年《中國(guó)農(nóng)業(yè)年鑒》 《中國(guó)農(nóng)業(yè)機(jī)械工業(yè)年鑒》 《中國(guó)農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)年鑒》 《中國(guó)第三產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》以及各省份休閑農(nóng)業(yè)發(fā)展報(bào)告,個(gè)別缺失數(shù)據(jù)采用線性插值法予以補(bǔ)齊處理;數(shù)字普惠金融指數(shù)原始數(shù)據(jù)來(lái)源于北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心發(fā)布的數(shù)字普惠金融調(diào)查報(bào)告。
開(kāi)展空間計(jì)量檢驗(yàn)之前,還需對(duì)研究對(duì)象是否具有空間依賴(lài)性進(jìn)行驗(yàn)證。參鑒劉丹等(2019)[22]的研究,采用Moran's I 指數(shù)檢驗(yàn)空間依賴(lài)性。具體計(jì)算公式為:
基于前文構(gòu)建的經(jīng)濟(jì)距離矩陣,測(cè)算出各省份農(nóng)村地區(qū)產(chǎn)業(yè)融合全局Moran's I 值,結(jié)果如表2 所示。觀察可知,各省份農(nóng)村地區(qū)2011—2020 年產(chǎn)業(yè)融合全局Moran's I 的估計(jì)結(jié)果均顯著為正,說(shuō)明數(shù)字普惠金融與農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合之間存在顯著的空間正相關(guān)性。
表2 2011—2020 年農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合全局Moran's I 值
在進(jìn)行模型回歸分析之前,需要在SAR、SEM、SDM 中確定合適的空間計(jì)量模型。首先借助Wald 及LR 檢驗(yàn)法對(duì)模型進(jìn)行檢驗(yàn),檢驗(yàn)結(jié)果如表3 所示。觀察可知,經(jīng)濟(jì)距離空間權(quán)重矩陣視角下,Wald 以及LR 檢驗(yàn)法所得結(jié)果均接受原假設(shè),說(shuō)明SDM模型能退為SEM或SAR模型。在此基礎(chǔ)上,使用拉格朗日乘子(LM)檢驗(yàn)方法,在SAR與SEM模型中選擇適用模型。檢驗(yàn)結(jié)果表明,LM-Lag、LM-Error 統(tǒng)計(jì)量均通過(guò)1%顯著性檢驗(yàn),穩(wěn)健LM-Lag 統(tǒng)計(jì)量通過(guò)10%顯著性水平檢驗(yàn)而穩(wěn)健LMError 統(tǒng)計(jì)結(jié)果未通過(guò)顯著性檢驗(yàn),表明采用SAR 模型進(jìn)行估計(jì)較為合適。
表3 模型檢驗(yàn)結(jié)果
依據(jù)上述檢驗(yàn)結(jié)果,以SAR模型為基礎(chǔ)進(jìn)行回歸檢驗(yàn),結(jié)果如表4 模型(1)所示。為保證所得結(jié)果的穩(wěn)健性,文章同時(shí)進(jìn)行了混合OLS、FE、FGLS 回歸,結(jié)果如表4 模型(2)~(4)所示。從回歸結(jié)果看,在FE 模型中,數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合的影響系數(shù)為-0.571,且通過(guò)1%顯著性檢驗(yàn),其平方項(xiàng)影響系數(shù)為0.0019,通過(guò)5%的顯著性檢驗(yàn),表明數(shù)字普惠金融發(fā)展與農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合之間存在顯著的“U”型關(guān)系。究其原因,數(shù)字普惠金融發(fā)展初期資本需求量較大,加之農(nóng)村地區(qū)用戶(hù)受教育、培訓(xùn)等資源限制,知識(shí)水平較低且較難接受新鮮事物。而新產(chǎn)生的數(shù)字化金融服務(wù)又將沖擊到傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)提供的金融資源,進(jìn)而對(duì)已投入到農(nóng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展的資源形成一定“擠出效應(yīng)”[23],雙重因素作用下,數(shù)字普惠金融發(fā)展前期對(duì)農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合非但不會(huì)起到正向促進(jìn)作用,反而會(huì)在一定程度上產(chǎn)生抑制作用。而當(dāng)數(shù)字普惠金融發(fā)展到一定階段后,數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合的資金支持作用將逐漸增強(qiáng),最終表現(xiàn)為正向推動(dòng)效應(yīng)。模型(2)~(4)檢驗(yàn)結(jié)果顯示,盡管回歸系數(shù)有所差異,但數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合先抑制后促進(jìn)的“U”型影響關(guān)系并未改變,說(shuō)明模型(1)所得結(jié)果具有一定穩(wěn)健性。根據(jù)回歸方程結(jié)果,測(cè)算出數(shù)字普惠金融指數(shù)拐點(diǎn)在150.2~172.3 之間。即數(shù)字普惠金融指數(shù)未達(dá)到150.2 時(shí),數(shù)字普惠金融發(fā)展將在一定程度上抑制農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合;當(dāng)數(shù)字普惠金額指數(shù)越過(guò)門(mén)檻值時(shí),數(shù)字普惠金融發(fā)展將逐漸推進(jìn)農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展步伐。
表4 數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合影響的基準(zhǔn)回歸結(jié)果
根據(jù)北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)測(cè)度結(jié)果,2020 年中國(guó)數(shù)字普惠金融指數(shù)均值為341.1,其中東、中、西部地區(qū)均值分別為372.7、332.7、317.9,均已跨過(guò)拐點(diǎn)。這一結(jié)果表明,現(xiàn)階段數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合主要發(fā)揮推進(jìn)作用。近幾年,中國(guó)正處在數(shù)字普惠金融和農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展的關(guān)鍵時(shí)期,數(shù)字普惠金融發(fā)展成效顯著。然而,同時(shí)也應(yīng)注意到,中國(guó)領(lǐng)土面積廣大,數(shù)字化發(fā)展程度不一,在農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展攻堅(jiān)期,構(gòu)建并完善數(shù)字普惠金融體系至關(guān)重要。未來(lái)中國(guó)仍需加快推進(jìn)數(shù)字化建設(shè),以數(shù)字普惠金融發(fā)展服務(wù)農(nóng)村實(shí)體經(jīng)濟(jì),助力農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合。進(jìn)一步分析控制變量對(duì)農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合的具體影響,城鎮(zhèn)化水平與對(duì)外開(kāi)放程度表現(xiàn)出顯著正向影響,且均通過(guò)5%顯著性水平檢驗(yàn)??赡苁怯捎谵r(nóng)村地區(qū)城鎮(zhèn)化發(fā)展與對(duì)外開(kāi)放程度的加深,滿足了鄉(xiāng)鎮(zhèn)內(nèi)勞動(dòng)力就業(yè)需求,有助于吸收更多外來(lái)勞動(dòng)力就業(yè),促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展,進(jìn)而加速農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展。農(nóng)村創(chuàng)業(yè)活躍度與農(nóng)村人均固定資產(chǎn)投資均表現(xiàn)出顯著正向影響,且分別通過(guò)5%、1%顯著性水平檢驗(yàn)。這表明農(nóng)村地區(qū)居民通過(guò)創(chuàng)業(yè)投資等自主決策行為,減輕地方財(cái)政支農(nóng)壓力,推動(dòng)農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展。信息化水平與農(nóng)村人力資本表現(xiàn)出正向影響,但不顯著,這說(shuō)明農(nóng)村地區(qū)數(shù)字基礎(chǔ)建設(shè)尚未完善,且數(shù)字技術(shù)仍較難被廣大農(nóng)村地區(qū)群眾普遍接受,加之農(nóng)村地區(qū)存在勞動(dòng)力外流現(xiàn)象,導(dǎo)致信息化水平與農(nóng)村人力資本對(duì)農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合影響不明顯。
SAR 模型的空間效應(yīng)分解結(jié)果如表5 所示。表中,直接效應(yīng)代表數(shù)字普惠金融對(duì)本區(qū)域農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合的直接影響,間接效應(yīng)指數(shù)字普惠金融對(duì)相鄰地區(qū)農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合的影響,總效應(yīng)為直接效應(yīng)與間接效應(yīng)之和。由表5 可知,數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合的影響直接效應(yīng)占總效應(yīng)的66.89%,間接效應(yīng)僅占33.11%,說(shuō)明盡管數(shù)字普惠金融發(fā)展具有顯著溢出效應(yīng),但其影響主要針對(duì)本地區(qū)農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合,對(duì)于周邊地區(qū)農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合的帶動(dòng)作用相對(duì)有限。
表5 空間效應(yīng)分解結(jié)果
鑒于空間滯后模型可能因遺漏關(guān)鍵變量引發(fā)內(nèi)生性問(wèn)題,進(jìn)而導(dǎo)致最終結(jié)果出現(xiàn)偏差。為解決這一問(wèn)題,參考Bartik(2009)[24]的做法,構(gòu)建“Bartikinstrument”(滯后一階的數(shù)字普惠金融指數(shù)Difi,i-1與數(shù)字普惠金融指數(shù)一階差分ΔDifi,i-1乘積),由于一階差分的數(shù)字普惠金融指數(shù)ΔDifi,i-1減免了數(shù)字普惠金融線性趨勢(shì),因此Difi,i-1×ΔDifi,i-1一定程度上不受同期農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合影響,基本滿足外生性要求。另外,由于數(shù)字普惠金融發(fā)展具備時(shí)間延續(xù)性,滯后一期數(shù)據(jù)與當(dāng)期數(shù)據(jù)具備一定相關(guān)性,表明文章設(shè)定的工具變量較為合理。
表6為引入上述工具變量的2SLS 估計(jì)、GMM 估計(jì)以及DGMM模型估計(jì)結(jié)果。結(jié)果顯示,解決模型內(nèi)生性問(wèn)題后,數(shù)字普惠金融與農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合依舊呈現(xiàn)顯著“U”型關(guān)系,說(shuō)明估計(jì)結(jié)果較為可靠。此外,進(jìn)一步對(duì)工具變量的有效性展開(kāi)檢驗(yàn),結(jié)果顯示原假設(shè)均拒絕,說(shuō)明文章選擇的工具變量具備較強(qiáng)合理性。
表6 內(nèi)生性處理結(jié)果
以上研究主要證明了數(shù)字普惠金融整體發(fā)展對(duì)農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合的具體作用。鑒于數(shù)字普惠金融本身可以從不同維度進(jìn)行拆解,文章根據(jù)《北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)(2011—2020)》,分別探究覆蓋廣度(Cb)、使用深度(Ud)、數(shù)字化程度(Dod)3 個(gè)數(shù)字普惠金融子維度對(duì)農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展的細(xì)分影響,同樣采用SAR 模型進(jìn)行回歸,具體結(jié)果如表7 所示。
表7 分維度回歸結(jié)果
由表7 結(jié)果可知,數(shù)字普惠金融的覆蓋廣度、使用深度以及數(shù)字化程度對(duì)農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合的一次項(xiàng)影響系數(shù)分別為0.032、0.789、-0.398,且分別通過(guò)1%、1%、5%顯著性水平檢驗(yàn),平方向影響系數(shù)分別為0.0019、0.0022、0.0016,但僅有使用深度與數(shù)字化程度通過(guò)顯著性檢驗(yàn),覆蓋廣度則并不顯著。這一結(jié)果表明,數(shù)字普惠金融不同維度對(duì)農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合的影響存在差異。綜合而言,數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合的前期抑制作用主要體現(xiàn)在使用深度與數(shù)字化程度兩個(gè)層面,而覆蓋廣度始終呈現(xiàn)為正向推動(dòng)作用。另外,對(duì)比使用深度與數(shù)字化程度的二次項(xiàng)系數(shù)可知,使用深度對(duì)農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合的推動(dòng)作用在后期更加明顯。
隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)不斷發(fā)展,數(shù)字普惠金融持續(xù)深入農(nóng)村地區(qū),為農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展帶來(lái)新契機(jī)。文章基于2011—2020年省級(jí)面板數(shù)據(jù),實(shí)證檢驗(yàn)數(shù)字普惠金融發(fā)展對(duì)農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合的影響及其異質(zhì)性。研究發(fā)現(xiàn),數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合的影響呈先抑制后促進(jìn)的“U”型關(guān)系。現(xiàn)階段,中國(guó)數(shù)字普惠金融發(fā)展的整體水平已越過(guò)臨界點(diǎn),對(duì)農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合更多發(fā)揮促進(jìn)作用。進(jìn)一步將數(shù)字普惠金融細(xì)分為覆蓋廣度、使用深度與數(shù)字化程度三個(gè)層面分別檢驗(yàn),發(fā)現(xiàn)使用深度與數(shù)字化程度對(duì)農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合的影響同樣呈現(xiàn)為先抑制后促進(jìn)的“U”型關(guān)系,覆蓋廣度則始終表現(xiàn)為正向促進(jìn)作用?;谏鲜龇治?,文章提出以下政策建議。
第一,改善農(nóng)村地區(qū)數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施條件?,F(xiàn)階段,中國(guó)多數(shù)地區(qū)數(shù)字普惠金融已越過(guò)發(fā)展拐點(diǎn),對(duì)農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合呈現(xiàn)正向推動(dòng)作用。對(duì)此,有必要加強(qiáng)農(nóng)村地區(qū)數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)計(jì)建設(shè),為數(shù)字普惠金融發(fā)展提供助力。具體而言,一方面,優(yōu)化農(nóng)村地區(qū)數(shù)字基建頂層設(shè)計(jì),制定地區(qū)數(shù)字化改造時(shí)間表、路線圖,提高農(nóng)村地區(qū)網(wǎng)絡(luò)覆蓋率與移動(dòng)設(shè)備普及率。在此過(guò)程中,要建立多部門(mén)協(xié)同推進(jìn)機(jī)制,厘清各部門(mén)責(zé)權(quán)利,充分調(diào)動(dòng)各方積極性。另一方面,積極推動(dòng)農(nóng)村產(chǎn)業(yè)數(shù)字化產(chǎn)品研發(fā)與涉農(nóng)信息整合,逐步實(shí)現(xiàn)信息資源的數(shù)字化整合。與此同時(shí),不斷提高農(nóng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展相關(guān)的政務(wù)信息開(kāi)放水平,通過(guò)建立面向社會(huì)的農(nóng)村大數(shù)據(jù)中心,為農(nóng)村居民提供數(shù)字化服務(wù)。
第二,消除農(nóng)村金融消費(fèi)者適應(yīng)數(shù)字普惠金融的“軟硬件”約束。數(shù)字普惠金融在農(nóng)村地區(qū)發(fā)展要經(jīng)過(guò)一定適應(yīng)期,才能最大化發(fā)揮其對(duì)農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展的助推作用。針對(duì)于此,應(yīng)從軟硬件兩方面逐步消除農(nóng)村地區(qū)金融消費(fèi)者應(yīng)用數(shù)字普惠金融的限制?!坝布睂用?,在增加農(nóng)村地區(qū)金融機(jī)構(gòu)網(wǎng)點(diǎn)數(shù)量的基礎(chǔ)上提升金融機(jī)構(gòu)數(shù)字信貸產(chǎn)品研發(fā)能力。引導(dǎo)金融機(jī)構(gòu)與科技金融公司對(duì)接,使其可以依托區(qū)塊鏈、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等數(shù)字技術(shù),設(shè)計(jì)更具農(nóng)村特色的數(shù)字金融產(chǎn)品,創(chuàng)新金融產(chǎn)品形式,以具有吸引力的產(chǎn)品設(shè)計(jì)匹配農(nóng)村地區(qū)廣泛的金融需求,推進(jìn)產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展?!败浖睂用妫瑥?qiáng)化對(duì)農(nóng)村居民的數(shù)字化教育和數(shù)字化技能培訓(xùn)。積極推動(dòng)數(shù)字普惠金融的宣傳和使用工作,幫助農(nóng)村居民及時(shí)掌握網(wǎng)絡(luò)銀行使用方法,確保其能最大程度享受數(shù)字普惠金融紅利,進(jìn)而緩解農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合遇到的融資約束問(wèn)題。
第三,強(qiáng)化數(shù)字普惠金融跨區(qū)域協(xié)同發(fā)展。研究結(jié)果表明,盡管數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合的影響存在空間溢出效應(yīng),但主要影響仍側(cè)重于自身發(fā)展水平?,F(xiàn)階段,中國(guó)不同區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段、金融機(jī)構(gòu)完善程度、普惠金融發(fā)展水平均存在一定差異,這就要求政府需因地制宜,通過(guò)差異化數(shù)字普惠金融政策實(shí)現(xiàn)跨區(qū)域協(xié)同發(fā)展。數(shù)字基礎(chǔ)較好地區(qū)可充分發(fā)揮其生產(chǎn)要素聚集優(yōu)勢(shì),并對(duì)資源作出適當(dāng)傾斜,進(jìn)一步提升鄰近地區(qū)數(shù)字普惠金融水平,進(jìn)而促進(jìn)該地區(qū)農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展。數(shù)字基礎(chǔ)較差地區(qū)則可優(yōu)先探索打造一批示范樣本,積極推廣試點(diǎn)的成功經(jīng)驗(yàn),提高數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展的助力效應(yīng)。在此基礎(chǔ)上,金融資源與數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施較完善地區(qū)可通過(guò)構(gòu)建數(shù)字普惠金融中心,充分發(fā)揮其空間溢出效應(yīng),促進(jìn)周邊農(nóng)村地區(qū)數(shù)字普惠金融發(fā)展,進(jìn)一步推動(dòng)農(nóng)村地區(qū)產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展。