劉濤，尚曉菲

(河南理工大學財經(jīng)學院,河南焦作,454003)

0 引言

目前我國農(nóng)業(yè)發(fā)展正處于調(diào)整農(nóng)業(yè)供給側(cè)結(jié)構(gòu)、推進農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵時期,需要大量的資金支持。但用傳統(tǒng)農(nóng)村金融體系去支持農(nóng)業(yè)發(fā)展具有較大的金融約束,農(nóng)村信貸資金分流現(xiàn)象嚴重,用于支持農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化的資金嚴重不足,對農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展不能起到顯著的促進作用[1]。互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與數(shù)字經(jīng)濟的興起為農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展提供了新的方向。2021年8月2日,全球數(shù)字經(jīng)濟大會在北京開幕,披露2020年中國數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模為5.4萬億美元,居于世界第二位,比去年增長9.6%,增長率位居世界第一[2]。數(shù)字技術(shù)重塑了我國農(nóng)村金融生態(tài),數(shù)字普惠金融成為推動我國農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的嶄新力量,可以降低農(nóng)村金融門檻,更精準地解決傳統(tǒng)農(nóng)村金融無法幫助的“長尾”人群,幫助農(nóng)戶等弱勢群體增加獲取資金的渠道,促進農(nóng)業(yè)向高質(zhì)量發(fā)展的轉(zhuǎn)型。為此,探究數(shù)字普惠金融與農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的耦合互動關(guān)系具有重要的現(xiàn)實意義。

對于數(shù)字普惠金融和農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展,目前已有大量研究成果,歸納起來主要有以下三個方面。

首先,部分學者系統(tǒng)研討了數(shù)字普惠金融的影響機制。一些學者從消費的角度展開,分別研究了數(shù)字普惠金融對居民消費水平[3]、消費結(jié)構(gòu)[4]和消費平等性[5]的影響。還有一些學者從居民收入視角切入,指出數(shù)字普惠金融的發(fā)展能夠使農(nóng)村居民增收[6],有利于實現(xiàn)貧困減緩[7],顯著縮小城鄉(xiāng)居民收入差距[8]。

其次,另有學者通過構(gòu)建農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展評估指標體系對我國農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展狀況進行了深層次的探究。辛嶺等[9]基于農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的主要特征,即綠色發(fā)展、供給提質(zhì)、規(guī)?；a(chǎn)、產(chǎn)業(yè)融合為基礎(chǔ),構(gòu)建我國農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的評估指標體系,并對2018年全國不同地區(qū)的農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平進行測度和分析。董艷敏等[10]從生產(chǎn)效率、產(chǎn)業(yè)效益、綠色化生產(chǎn)、勞動者素質(zhì)和農(nóng)民收入5個層面構(gòu)建農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展評價體系,并同時測算了2000—2018年中國各個省區(qū)的農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平。王靜[11]從高品質(zhì)農(nóng)業(yè)、高效益農(nóng)業(yè)、高效率農(nóng)業(yè)、高素質(zhì)農(nóng)業(yè)四個維度,構(gòu)建測度指標體系,測度分析了30個省份農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平。

最后,還有一些學者從不同的層面初步探討了數(shù)字普惠金融和農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)系,大多數(shù)文獻探討了數(shù)字普惠金融和農(nóng)業(yè)發(fā)展單一因素的互動關(guān)系。鄒克[12]以普惠金融為切入點,利用省級面板數(shù)據(jù)基于中介效應(yīng)與交互效應(yīng)模型實證分析了普惠金融、農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率(TFP)對城鄉(xiāng)收入不平衡的影響。彭建剛等[13]探討了湖南省農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化與普惠金融的耦合協(xié)調(diào)關(guān)系,孫倩[14]著眼于多個貧困縣的數(shù)據(jù),就數(shù)字普惠金融對農(nóng)業(yè)發(fā)展的影響進行深入分析。也有個別學者嘗試基于農(nóng)業(yè)質(zhì)效提升、農(nóng)產(chǎn)品結(jié)構(gòu)優(yōu)化、農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展、可持續(xù)發(fā)展動力、農(nóng)民生活水平提高5個方面構(gòu)建農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平評估體系,就數(shù)字普惠金融對農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的收斂性進行研究[15]。

以上文獻為本文研究提供了基礎(chǔ),但是當前研究仍然存在有待改進和未曾涉及之處:一方面,既有文獻在分析農(nóng)業(yè)發(fā)展時并未全面反映國家農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的戰(zhàn)略思想,導致對農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的認識不夠全面;另一方面,既有文獻并未系統(tǒng)探討數(shù)字普惠金融與農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的耦合互動關(guān)系。鑒于此,本文首先基于新發(fā)展理念從“創(chuàng)新、協(xié)調(diào)、綠色、開放、共享”5個維度來構(gòu)建農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展評估體系,以準確測度我國的農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平,同時借鑒北京大學編制的數(shù)字普惠金融指數(shù),對2011—2019年31個省份數(shù)字普惠金融與農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展進行耦合測算分析,在此基礎(chǔ)上利用面板向量自回歸(PVAR)模型進一步探究兩個系統(tǒng)的互動情況,為數(shù)字普惠金融與農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的耦合互動情況分析分析提供了新思路。

1 指標體系的構(gòu)建與數(shù)據(jù)來源

1.1 指標體系的構(gòu)建

1.1.1 數(shù)字普惠金融評估指標體系

數(shù)字普惠金融是以數(shù)字化技術(shù)為前提,在實現(xiàn)成本可控制、模式可持續(xù)的背景下,為社會不同人群提供同等便捷且高效的金融產(chǎn)品以及金融服務(wù)[16]。數(shù)字普惠金融指數(shù)的測算需要完整且準確的指標體系,目前備受關(guān)注且較為權(quán)威的是由北京大學編制的數(shù)字普惠金融評估指標體系。此體系的構(gòu)建遵循三個原則,一是兼顧數(shù)字普惠金融的不同維度。二是同時顧及地區(qū)和時間兩個維度可比性。三是包括信貸、支付、投資、保險等業(yè)務(wù),體現(xiàn)數(shù)字普惠金融層次分明以及服務(wù)的多元化。郭峰等[17]基于這三個原則,同時考慮到數(shù)字金融的新特點,從覆蓋廣度、使用深度和數(shù)字化程度這三個維度來構(gòu)建數(shù)字普惠金融指數(shù)。覆蓋廣度主要涉及金融機構(gòu)網(wǎng)點與服務(wù)人員數(shù)量。使用深度則從數(shù)字金融服務(wù)的實際使用情況來衡量。在普惠金融數(shù)字化程度方面,數(shù)字金融服務(wù)越便利、成本越低、信用化程度越高,則意味著數(shù)字普惠金融的價值就得到更好的體現(xiàn)。因此,本文借鑒此指標體系來評價數(shù)字普惠金融。

1.1.2 農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展評估指標體系

農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的第一動力是創(chuàng)新,協(xié)調(diào)是發(fā)展中的內(nèi)生特點,綠色是高質(zhì)量發(fā)展的一種普遍形態(tài),農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展只有走開放之路才能實現(xiàn)共享[18]。結(jié)合對農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的含義與新發(fā)展理念的理解,以及數(shù)據(jù)的可獲得性,將農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的評價分為農(nóng)業(yè)創(chuàng)新水平、農(nóng)業(yè)協(xié)調(diào)水平、農(nóng)業(yè)綠色水平、農(nóng)業(yè)開放水平和農(nóng)業(yè)共享水平5個維度,下設(shè)11個分項指標,26個基礎(chǔ)指標,并利用熵值法計算基礎(chǔ)指標的權(quán)重。具體指標及基礎(chǔ)指標所占權(quán)重見表1。

農(nóng)業(yè)創(chuàng)新水平:主要包括農(nóng)業(yè)創(chuàng)新基礎(chǔ)和農(nóng)業(yè)創(chuàng)新效率兩個方面。農(nóng)業(yè)創(chuàng)新基礎(chǔ)是指農(nóng)村居民受教育程度和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)現(xiàn)代化程度,主要用農(nóng)村勞動者受教育程度、農(nóng)業(yè)機械化程度和農(nóng)業(yè)電氣化程度來衡量。農(nóng)業(yè)創(chuàng)新效率主要是指與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)相關(guān)的單位產(chǎn)出狀況,可選用農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率、糧食單產(chǎn)、農(nóng)業(yè)規(guī)?；潭群陀行Ч喔嚷蕘砗饬?指標數(shù)值越大,表明農(nóng)業(yè)創(chuàng)新效率越高。

農(nóng)業(yè)協(xié)調(diào)水平:主要由農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、農(nóng)村投資消費結(jié)構(gòu)和農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長結(jié)構(gòu)來體現(xiàn)。農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)選用第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值比重與第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員比重的比值衡量;農(nóng)村投資消費結(jié)構(gòu)包括財政支農(nóng)力度和農(nóng)村恩格爾系數(shù)兩項,分別用農(nóng)林水事務(wù)支出與財政總支出的比值、食品支出費用與農(nóng)村居民消費總支出的比值來衡量。

農(nóng)業(yè)綠色水平:實現(xiàn)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展,首要條件便是減少資源消耗和環(huán)境污染,保護環(huán)境。農(nóng)業(yè)資源消耗主要包括中間消耗、農(nóng)膜消耗、柴油消耗以及自然災(zāi)害;化肥和農(nóng)藥的使用會造成農(nóng)業(yè)環(huán)境污染;增加森林覆蓋率和水土流失治理率是保護農(nóng)業(yè)環(huán)境的主要途徑。

農(nóng)業(yè)開放水平:中國農(nóng)業(yè)人均資源較少,農(nóng)業(yè)對外開放意味著國內(nèi)農(nóng)產(chǎn)品供給壓力減少,緩解國內(nèi)農(nóng)業(yè)資源的承載壓力。由于數(shù)據(jù)的局限性,選用農(nóng)產(chǎn)品進出口總額與生產(chǎn)總值的比值來衡量農(nóng)業(yè)開放程度。

農(nóng)業(yè)共享水平:農(nóng)業(yè)共享水平是對農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的最終檢驗,選取城鄉(xiāng)差距和農(nóng)村公共服務(wù)作為分項指標。具體選用城鄉(xiāng)居民收入比、城鄉(xiāng)二元結(jié)構(gòu)強度和農(nóng)村居民人均純收入來衡量城鄉(xiāng)差距,用農(nóng)村醫(yī)療衛(wèi)生水平和農(nóng)村社會保障水平表示農(nóng)村公共服務(wù)的狀況。

1.2 數(shù)據(jù)來源

數(shù)字普惠金融指數(shù)的數(shù)據(jù)來源于北京大學數(shù)字普惠金融指數(shù),考慮到此指數(shù)從2011年開始編制,因此本文選取了2011—2019年中國31個省份(港澳臺地區(qū)因數(shù)據(jù)缺失而剔除)的相關(guān)數(shù)據(jù)進行實證分析。農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展各變量的原始數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計局、《中國統(tǒng)計年鑒》《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》《中國人口和就業(yè)統(tǒng)計年鑒》《中國城市統(tǒng)計年鑒》《中國社會統(tǒng)計年鑒》和各省份的統(tǒng)計年鑒及2011—2019年中國農(nóng)產(chǎn)品進出口統(tǒng)計公報等資料,其中需要說明的是,部分指標缺少直接性數(shù)據(jù),根據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)整理計算得出。

2 研究方法

2.1 熵值法

農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展系統(tǒng)中包括5個維度和25個基礎(chǔ)指標,在多維度、多層次的評價體系中,需要先確定指標的權(quán)重。本文運用熵值法測算農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展指標的權(quán)重,具體步驟如下。

第一步:指標標準化處理。設(shè)有M個省份,N個指標,則Xmn為省份m的第n項指標值。

由于不同指標具有不同的量綱和單位,進行標準化處理,得到標準化后的二級指標Ymn。又因不同指標正負屬性不同,變換公式如下。

對于正向指標

(1)

對于逆向指標

(2)

第二步:第n項指標下第m個省份占該指標的比重

(3)

第三步:第n項指標的熵值en和差異性系數(shù)gn。

(4)

gn=1-en

(5)

第四步:確定第n項指標的權(quán)重

(6)

第五步:計算農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平指數(shù)

(7)

2.2 耦合協(xié)調(diào)模型

耦合協(xié)調(diào)度被用來表述協(xié)調(diào)狀況好壞以及相互作用中良性耦合程度的大小[19]。本文用耦合協(xié)調(diào)模型來研究數(shù)字普惠金融與農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的耦合協(xié)調(diào)狀況,計算公式如式(8)～式(10)所示。

(8)

T=αU1+βU2

(9)

(10)

式中:U1、U2——數(shù)字普惠金融與農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展子系統(tǒng)的綜合水平指數(shù);

C——兩系統(tǒng)的耦合值;

D——耦合協(xié)調(diào)值,介于0～1之間。

根據(jù)已有的研究成果[20],為更清楚了解各省耦合發(fā)展所處階段,將耦合協(xié)調(diào)度劃分為8個等級,劃分結(jié)果如表2所示。T為系統(tǒng)綜合協(xié)調(diào)指數(shù),反映系統(tǒng)整體協(xié)調(diào)效應(yīng),α和β為待定系數(shù),表示兩個系統(tǒng)的重要程度,存在α+β=1,由于兩個子系統(tǒng)同等重要,因此令α=β=0.5。

表2 耦合協(xié)調(diào)度等級劃分表Tab. 2 Coupling coordination degree classification table

2.3 面板向量自回歸(PVAR)模型

由于本文研究的是數(shù)字普惠金融與農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展之間的互動關(guān)系,其兩系統(tǒng)存在的相互作用機制可能會導致內(nèi)生性問題。為更加深入分析數(shù)字普惠金融與農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的互動情況,可建立面板向量自回歸(PVAR)模型。在保證數(shù)據(jù)平穩(wěn)的基礎(chǔ)上,對模型進行格蘭杰因果分析和脈沖響應(yīng)分析,以便更直觀地顯示兩系統(tǒng)之間的動態(tài)關(guān)系。面板向量自回歸模型

(11)

式中:Y——包含數(shù)字普惠金融和農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的列向量;

θ0——截距項;

θj——滯后j階矩陣;

αi——個體效應(yīng);

βt——時間效應(yīng);

i——樣本地區(qū);

t——時間;

k——滯后階數(shù);

μ——隨機誤差。

3 實證分析

3.1 農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平測算結(jié)果及現(xiàn)狀分析

圖1直觀呈現(xiàn)出2011—2019年我國農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平的測算結(jié)果。根據(jù)結(jié)果來看,我國農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平呈現(xiàn)逐年遞增趨勢,農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的態(tài)勢逐漸顯現(xiàn)。2011年全國農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平均值僅為0.188,到2019年上升為0.252。各省市的農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平均有所提高,2019年北京、天津、上海、江蘇、浙江和福建等省市突破了0.3,高于全國的平均水平,其中上海增幅最大,達到了0.67。農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平的提升得益于國家對三農(nóng)長期以來的支持,在農(nóng)業(yè)農(nóng)村工作中堅持把推進農(nóng)業(yè)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革,培育農(nóng)業(yè)農(nóng)村發(fā)展新動能,逐步提高農(nóng)業(yè)競爭力和農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平。

圖1 2011—2019年各地區(qū)農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展綜合水平

分地區(qū)來看,我國農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平東、中、西部差異較為顯著。東部地區(qū)農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展速度最為迅猛,且東部與中、西部地區(qū)的差異正在逐步擴大。中部地區(qū)農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平高于西部地區(qū),但西部地區(qū)增長率為35%,高于中部地區(qū),因此中西部地區(qū)的差異在逐步縮小。究其原因,東部地區(qū)之所以發(fā)展最快,一方面得益于東部地區(qū)地處沿海,經(jīng)濟實力雄厚,資源豐富,人才不斷涌入,為農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展創(chuàng)造了良好的環(huán)境。另一方面,東部地區(qū)非常注重農(nóng)業(yè)規(guī)?；陌l(fā)展和現(xiàn)代農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)體系的構(gòu)建,有力有序有效的推進農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化,憑借先進的技術(shù)使得農(nóng)業(yè)機械化水平和生產(chǎn)效率不斷提高,促進農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。中部地區(qū)憑借其優(yōu)質(zhì)耕地,農(nóng)膜、柴油使用量少,農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平處于中等地位,但產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化和技術(shù)創(chuàng)新方面非常不足,若要得到持續(xù)性發(fā)展,必須對財政支農(nóng)資金做到正確引流。西部地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展相對落后,部分省份水資源緊缺,土地沙漠化,這些因素一起抑制了農(nóng)業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展。近年來,受益于西部大開發(fā)和脫貧攻堅等政策支持,西部地區(qū)農(nóng)業(yè)供給側(cè)結(jié)構(gòu)正逐步優(yōu)化,帶動了農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。

3.2 數(shù)字普惠金融與農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的耦合分析

3.2.1 數(shù)字普惠金融整體與農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的耦合

表3呈現(xiàn)了我國部分年份各省市數(shù)字普惠金融發(fā)展與農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的耦合協(xié)調(diào)水平。從總體均值來看,我國數(shù)字普惠金融發(fā)展與農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的耦合協(xié)調(diào)水平穩(wěn)定提升,由失調(diào)狀態(tài)逐步達到初級協(xié)調(diào)狀態(tài)。2011年耦合協(xié)調(diào)均值僅為0.288,到2015年增長到0.464,2019年超過0.5,達到0.53,耦合協(xié)調(diào)階段由2011年的拮抗階段,逐漸上升到磨合階段。

表3 數(shù)字普惠金融與農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展耦合協(xié)調(diào)等級Tab. 3 Coupling coordination level between digital inclusive finance and high-quality agricultural development

從空間格局分布上看,數(shù)字普惠金融與農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的耦合協(xié)調(diào)度呈現(xiàn)一種“東高西低”的不均衡狀態(tài)。東部地區(qū)不同省市耦合協(xié)調(diào)度平均值在0.440～0.595范圍內(nèi),中部地區(qū)平均值在0.403～0.448范圍內(nèi),西部地區(qū)平均值在0.374～432范圍內(nèi),東西部地區(qū)耦合協(xié)調(diào)水平差異較大。以2019年耦合協(xié)調(diào)度為參考,全國31個省市數(shù)字普惠金融與農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展耦合協(xié)調(diào)度跨度為0.459～0.724,包括磨合階段和協(xié)調(diào)階段。東部地區(qū)地處沿海,經(jīng)濟發(fā)達且資源豐富,為農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展做好了充足的準備,且對數(shù)字科技非常重視,吸引無數(shù)技術(shù)人才,促進了數(shù)字普惠金融的發(fā)展,數(shù)字普惠金融與農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的耦合協(xié)調(diào)度均值為0.578,所有省市的耦合協(xié)調(diào)等級均已經(jīng)達到初級協(xié)調(diào)發(fā)展水平以上,其中北京、浙江和上海領(lǐng)先進入?yún)f(xié)調(diào)階段。中部地區(qū)農(nóng)業(yè)環(huán)境優(yōu)良,數(shù)字普惠金融也正在隨著中部崛起政策而見效,逐步開始為農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展提供資金。除了山西和吉林處于瀕臨失調(diào)發(fā)展水平外,其余六個省份都全部進入了初級協(xié)調(diào)發(fā)展水平,兩系統(tǒng)逐步實現(xiàn)同步發(fā)展。西部地區(qū)經(jīng)濟落后,資源匱乏,雖得益于西部大開發(fā)政策的幫扶,但部分地區(qū)土地沙漠化,水資源緊缺,不利于農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展,隨著征信體系和互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)逐步完善,導致數(shù)字普惠金融與農(nóng)業(yè)高質(zhì)量不能保持同步協(xié)調(diào)發(fā)展。西部地區(qū)耦合協(xié)調(diào)度均值為0.496,處于瀕臨失調(diào),但從耦合協(xié)調(diào)度歷年變化來看,西部地區(qū)即將在短時間內(nèi)突破0.5,進入初級協(xié)調(diào)發(fā)展階段。

從時間序列演化來看,數(shù)字普惠金融與農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的耦合協(xié)調(diào)水平一直在不斷上升。2011年耦合協(xié)調(diào)等級沒有處于初級協(xié)調(diào)水平的省份,到2015年有5個省份實現(xiàn)初級協(xié)調(diào),再到2019年有25個省份實現(xiàn)初級協(xié)調(diào)及以上,表明了數(shù)字普惠金融與農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)系正朝著更加協(xié)調(diào)互動的方向發(fā)展,但與高級協(xié)調(diào)發(fā)展還存在很大的差距。從省際層面來看,北京和上海于2013年最先進入初級協(xié)調(diào)發(fā)展階段,領(lǐng)先于其他省份,2018年上海又率先進入良好協(xié)調(diào)發(fā)展階段,這表明北京、上海和浙江的數(shù)字普惠金融與農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展之間存在較大的關(guān)聯(lián)性。此外,從2011年到2019年不同省市耦合協(xié)調(diào)度平均值在0.374～0.595的范圍內(nèi),絕大多數(shù)省份處于磨合階段,貴州、甘肅和青海3個省份耦合協(xié)調(diào)度始終處于拮抗階段,但耦合協(xié)調(diào)的趨勢是不斷上升的,向協(xié)調(diào)階段的過度只是時間問題。

3.2.2 數(shù)字普惠金融分維度與農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的耦合

數(shù)字普惠金融與農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的耦合協(xié)調(diào)水平雖然在逐步提高,但整體水平偏低,尤其是西部地區(qū),2019年兩系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)均值仍處于瀕臨失調(diào)水平,為探究兩系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)水平偏低的原因,將數(shù)字普惠金融分為3個維度,即覆蓋廣度、使用深度和數(shù)字化程度,并分別將這3個維度與農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展進行耦合測算,耦合結(jié)果見圖2。

從全國總體均值來看,數(shù)字普惠金融的不同維度與農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的耦合協(xié)調(diào)度都是逐年遞增的,其中數(shù)字化程度與農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的耦合協(xié)調(diào)度均值最高。覆蓋廣度與農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的耦合協(xié)調(diào)度均值始終低于總體的耦合協(xié)調(diào)度均值。使用深度與農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的耦合協(xié)調(diào)度均值在前期高于總體的耦合協(xié)調(diào)度均值,后期整體偏低。由此可見,數(shù)字普惠金融與農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的耦合協(xié)調(diào)主要動力來自數(shù)字化程度的提高,支付移動化、小微經(jīng)營者金融個人貸款的實惠化、支付信用化和支付便利化不斷提升,帶來數(shù)字普惠金融數(shù)字化程度的提升,進而促進了數(shù)字普惠金融與農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的耦合協(xié)調(diào)水平的提升。與此同時,覆蓋廣度、使用深度發(fā)展相對緩慢,一定程度上限制了數(shù)字普惠金融與農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的耦合協(xié)調(diào)水平的提升。

從空間格局分布上看,雖然數(shù)字普惠金融的不同維度與農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的耦合協(xié)調(diào)度都呈現(xiàn)一種“東高西低”的不均衡狀態(tài),但同一地區(qū)耦合協(xié)調(diào)等級也有巨大的差異。東部地區(qū)覆蓋廣度、使用深度與農(nóng)業(yè)高質(zhì)量的耦合協(xié)調(diào)度在2016年實現(xiàn)初級協(xié)調(diào),數(shù)字化程度與農(nóng)業(yè)高質(zhì)量的耦合協(xié)調(diào)度在2019年已經(jīng)實現(xiàn)中級協(xié)調(diào);中部地區(qū)覆蓋廣度、使用深度與農(nóng)業(yè)高質(zhì)量的耦合協(xié)調(diào)度在2019年實現(xiàn)初級協(xié)調(diào),數(shù)字化程度與農(nóng)業(yè)高質(zhì)量的耦合協(xié)調(diào)度在2015年便實現(xiàn)初級協(xié)調(diào);西部地區(qū)覆蓋廣度、使用深度與農(nóng)業(yè)高質(zhì)量的耦合協(xié)調(diào)度到2019年還處于瀕臨失調(diào)水平,數(shù)字化程度與農(nóng)業(yè)高質(zhì)量的耦合協(xié)調(diào)水平在2018年突破瀕臨失調(diào),實現(xiàn)初級協(xié)調(diào)。

從時間序列演化來看,雖然數(shù)字普惠金融不同維度與農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的耦合協(xié)調(diào)水平是逐年提升,但提升到速度卻是有巨大的差異的。2011年數(shù)字普惠金融不同維度與農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的耦合協(xié)調(diào)水平都是中度失調(diào),處于拮抗階段。隨后數(shù)字化水平的快速提升顯著提高了金融服務(wù)效率、降低了服務(wù)門檻,為我國農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展打下了良好的基礎(chǔ),不但促進了農(nóng)業(yè)機械現(xiàn)代化水平,在利用電子商務(wù)緩解農(nóng)產(chǎn)品滯銷,促進鄉(xiāng)村農(nóng)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型方面也做出了突出貢獻,并率先在2015年實現(xiàn)初級協(xié)調(diào)。

(a) 全國地區(qū)

(b) 東部地區(qū)

(c) 中部地區(qū)

(d) 西部地區(qū)

數(shù)字普惠金融發(fā)展初期,農(nóng)村和偏遠地區(qū)仍然存在著空白、征信體系等各項機制不完善以及農(nóng)民接受新興事物的能力有限,致使需要金融服務(wù)的人還沒有完全被覆蓋。隨著數(shù)字普惠金融的發(fā)展,覆蓋廣度有所提升,覆蓋廣度與農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的耦合協(xié)調(diào)度與2018年達到初級協(xié)調(diào)。數(shù)字普惠金融在使用深度上包含多樣性的金融服務(wù)內(nèi)容,隨著覆蓋廣度的增加,保險業(yè)與互聯(lián)網(wǎng)深度融合,支付寶中余額寶、花唄業(yè)務(wù)的上線,進一步推動了保險和信用業(yè)務(wù)的發(fā)展,使用深度與農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的耦合協(xié)調(diào)在2017年實現(xiàn)了初級協(xié)調(diào)。

3.3 數(shù)字普惠金融與農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展互動關(guān)系分析

為了進一步研究數(shù)字普惠金融與農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展之間如何進行互動,采取格蘭杰因果檢驗和脈沖響應(yīng)分析對2011—2019年31個省份的相關(guān)數(shù)據(jù)進行實證分析。

3.3.1 平穩(wěn)性檢驗

在進行格蘭杰因果檢驗之前,必須要檢驗面板數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性,即對面板數(shù)據(jù)進行單位根檢驗。目前有很多方法可以用于變量的單位根檢驗, 為保證檢驗結(jié)果同時兼顧真實性和可靠性,選取ADF檢驗、IPS檢驗、LLC檢驗、PP檢驗四種方法進行檢驗,檢驗結(jié)果見表5。數(shù)字普惠金融和農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展沒有全部通過1%的顯著性水平檢驗,經(jīng)過一階差分之后兩變量的平穩(wěn)性檢驗均在1%的顯著性水平上拒絕原假設(shè), 表示面板數(shù)據(jù)平穩(wěn)。

表5 單位根檢驗結(jié)果Tab. 5 Results of the root per unit test

3.3.2 協(xié)整檢驗

在模型中出現(xiàn)一階單整變量,需要檢驗變量之間是否構(gòu)成協(xié)整關(guān)系,因此選擇Kao檢驗方法進行判斷。Kao檢驗的t=-10.995 7,p=0.000 0<0.01,通過1%的顯著性水平檢驗,拒絕原假設(shè),即數(shù)字普惠金融與農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展之間存在穩(wěn)定均衡的關(guān)系。

3.3.3 格蘭杰因果檢驗

進行格蘭杰因果檢驗的首要條件是確定最優(yōu)滯后階數(shù),本文采用赤池信息準則(AIC)值、貝葉斯信息準則(BIC)值和漢南—奎因信息準則(HQIC)值最小的選擇標準,發(fā)現(xiàn)其最優(yōu)滯后階數(shù)為2。

用格蘭杰因果檢驗去研究31個省份數(shù)字普惠金融(DIF)與農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展(HQDA)兩系統(tǒng)之間的因果關(guān)系。結(jié)果顯示:原假設(shè)“數(shù)字普惠金融不是農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的格蘭杰原因”的p值為3×10-9<0.01,因此在1%的顯著性水平下拒絕原假設(shè),即數(shù)字普惠金融的發(fā)展顯著地促進了農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。同時原假設(shè)“農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展不是數(shù)字普惠金融的格蘭杰原因”的p值為0.059 3<0.1,因此在10%的顯著性水平下拒絕原假設(shè),即農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展在一定程度上可以促進數(shù)字普惠金融的發(fā)展。綜上所述,數(shù)字普惠金融與農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展兩個系統(tǒng)之間能夠相互促進,但數(shù)字普惠金融對農(nóng)業(yè)高質(zhì)量的促進作用相比較更為顯著。

3.3.4 脈沖響應(yīng)分析

脈沖響應(yīng)分析能夠更加精準地反映數(shù)字普惠金融與農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展之間相互影響的過程,圖3呈現(xiàn)了兩個系統(tǒng)的脈沖響應(yīng)圖。

其中圖3(a)和圖3(b)分別表示數(shù)字普惠金融和農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展受到自身正向沖擊后的變化軌跡,在受到?jīng)_擊的即期產(chǎn)生較強的正向響應(yīng)并達到最大值,隨著時間的推移,影響逐漸減弱,在零軸附近振蕩并最終趨近于0。

圖3(c)表示農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展受到數(shù)字普惠金融的正向沖擊后的變化趨勢,在受到?jīng)_擊的即期,農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展對數(shù)字普惠金融的響應(yīng)為負值,之后迅速上升為正值,并在第一期達到最大值,之后緩慢下降呈收斂趨勢,表明數(shù)字普惠金融將會對農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展有明顯的促進作用。

圖3(d)表示數(shù)字普惠金融在受到農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的正向標準差的沖擊之后的響應(yīng)圖,在受到?jīng)_擊前期為負值,第二期轉(zhuǎn)換為正值并達到最大值,之后快速下降并收斂于零軸,表明農(nóng)業(yè)高質(zhì)量的發(fā)展對數(shù)字普惠金融也有一定的促進作用,但其正向影響具有一定的滯后效應(yīng)。脈沖響應(yīng)分析的結(jié)果與格蘭杰因果檢驗的結(jié)果基本吻合,進一步探究了數(shù)字普惠金融與農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展之間相互作用關(guān)系。

(a) 數(shù)字普惠金融對自身的脈沖響應(yīng)

(b) 農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展對自身的脈沖響應(yīng)

(c) 農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展對數(shù)字普惠金融的脈沖響應(yīng)

(d) 數(shù)字普惠金融對農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的脈沖響應(yīng)

4 結(jié)論和建議

4.1 結(jié)論

通過構(gòu)建數(shù)字普惠金融與農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的耦合協(xié)調(diào)評價指標體系,測度分析了2011—2019年全國31個省市數(shù)字普惠金融與農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的耦合協(xié)調(diào)水平,在此基礎(chǔ)上更深入的探究了兩個系統(tǒng)的互動關(guān)系。

1) 2011—2019年全國農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平均值從0.188上升到0.252,整體水平偏低。此外,我國農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平具有較為顯著的東、中、西部差異。東部地區(qū)農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平最為迅猛,增長率為38%,中部地區(qū)增長率為26%,西部地區(qū)增長率為35%,東部與中、西部地區(qū)的差異正在不斷擴大。中部地區(qū)農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平高于西部地區(qū),但增長率低于西部地區(qū),因此中西部地區(qū)的差異在逐步縮小。

2) 2011—2019年,我國數(shù)字普惠金融發(fā)展與農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的耦合協(xié)調(diào)均值由0.288上升到0.53,由失調(diào)狀態(tài)逐步達到初級協(xié)調(diào)狀態(tài),整體耦合協(xié)調(diào)水平偏低。從空間格局分布上看,東部地區(qū)不同省市的耦合協(xié)調(diào)度均值0.440～0.595范圍內(nèi),西部地區(qū)的均值在0.374～0.432范圍內(nèi),整體呈現(xiàn)“東高西低”的不均衡狀態(tài)。從時間序列演化來看,數(shù)字普惠金融與農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的耦合協(xié)調(diào)水平一直在不斷上升,均值由0.288上升到0.53。

3) 數(shù)字普惠金融與農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的耦合協(xié)調(diào)主動力來自數(shù)字化程度的提高,覆蓋廣度、使用深度發(fā)展相對緩慢,一定程度上限制了數(shù)字普惠金融與農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的耦合協(xié)調(diào)水平的提升。2011—2019年,數(shù)字化程度與農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的耦合協(xié)調(diào)度均值高于總體的耦合協(xié)調(diào)度均值,由0.297上漲到0.557。使用深度與農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的耦合協(xié)調(diào)度均值在前期高于總體的耦合協(xié)調(diào)度均值,后期整體偏低。覆蓋廣度與農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的耦合協(xié)調(diào)度均值由0.266上升到0.523,始終低于總體的耦合協(xié)調(diào)度均值。

4) 運用面板向量自回歸模型,研究和分析數(shù)字普惠金融與農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的互動情況,研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)數(shù)字普惠金融的發(fā)展對農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的促進作用較為顯著,同時農(nóng)業(yè)高質(zhì)量的發(fā)展對數(shù)字普惠金融也有一定的正向影響,但其正向影響具有一定的滯后效應(yīng)。

4.2 對策建議

4.2.1 完善農(nóng)村網(wǎng)絡(luò)設(shè)施建設(shè)和征信體系的構(gòu)建,縮小各地農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平差距

一方面,數(shù)字普惠金融因“數(shù)字”而普惠,互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施的完善便是不可或缺的前提。因此要堅持實施鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略,正確引導財政支農(nóng)資金的運用,加強對農(nóng)村互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)資金的投入。同時,應(yīng)努力開拓農(nóng)村線上支付服務(wù)市場,利用大數(shù)據(jù)技術(shù)獲取和分析農(nóng)戶的信用數(shù)據(jù),完善征信體系的構(gòu)建,建立統(tǒng)一的數(shù)字化征信平臺。另一方面,東部地區(qū)農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平最為迅猛,可以發(fā)揮中心輻射的區(qū)域作用,加強與中、西部地區(qū)對農(nóng)業(yè)管理措施、農(nóng)業(yè)科技人才和資金等資源的互通共享,實現(xiàn)農(nóng)業(yè)高質(zhì)量均衡發(fā)展。中部地區(qū)農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平處于中等地位,農(nóng)業(yè)環(huán)境優(yōu)良,但產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化和技術(shù)創(chuàng)新方面非常不足,政府應(yīng)堅持中部崛起戰(zhàn)略,加大對中部地區(qū)的資金支持,同時積極引進農(nóng)業(yè)科技型人才,促進農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。西部地區(qū)經(jīng)濟落后,可利用地域資源優(yōu)勢,貼合具有當?shù)靥厣霓r(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)延伸產(chǎn)業(yè)鏈鏈條,并制定幫扶政策,推動農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。

4.2.2 增強中部和西部地區(qū)兩系統(tǒng)的良性耦合,平衡各地區(qū)協(xié)同發(fā)展格局

兩系統(tǒng)的耦合協(xié)調(diào)度呈現(xiàn)一種“東高西低”的不均衡狀態(tài),要實現(xiàn)全國范圍內(nèi)數(shù)字普惠金融與農(nóng)業(yè)高質(zhì)量高水平協(xié)調(diào)發(fā)展,必須不斷增強兩系統(tǒng)相互作用中的良性耦合,引領(lǐng)東中西部地區(qū)協(xié)同發(fā)展。一方面,利用數(shù)字普惠金融推進農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。中部和西部地區(qū)勞動力充足,資源豐富,后期發(fā)展的潛力巨大,唯獨缺乏資金支持,可將東部資金通過數(shù)字普惠金融輸送到中西部地區(qū),并出臺引進農(nóng)業(yè)科技型人才的政策,促進中西部地區(qū)資源開發(fā)利用,推動農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。另一方面,使農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展“反哺”數(shù)字普惠金融。中西部地區(qū)農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展增加了良好、穩(wěn)定且可持續(xù)的市場需求,需求的拓展離不開數(shù)字普惠金融的支持,所以當?shù)卣獞?yīng)加大對中西部地區(qū)政策支持,與金融機構(gòu)聯(lián)合設(shè)立支農(nóng)項目,促進數(shù)字普惠金融業(yè)務(wù)的創(chuàng)新。

4.2.3 努力拓展數(shù)字普惠金融的覆蓋廣度,提升其使用深度

數(shù)字普惠金融與農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的耦合協(xié)調(diào)主要源動力來自數(shù)字化程度的提高,表明數(shù)字化程度與農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展之間的相互作用中存在較強的良性耦合,可以達到高水平上相互促進,因此目前較高的數(shù)字化程度正在促進農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。但數(shù)字普惠金融的覆蓋廣度和使用深度發(fā)展相對緩慢,應(yīng)努力拓展數(shù)字普惠金融的覆蓋廣度,提升其使用深度。拓展覆蓋廣度最重要的是因地制宜,針對不同地域要尋找其地域優(yōu)勢和特色產(chǎn)業(yè),根據(jù)潛在的金融需要去創(chuàng)新金融產(chǎn)品,提供更符合當?shù)厥菍嶋H情況的金融服務(wù)。提升數(shù)字普惠金融的使用深度,一方面要降低線上金融業(yè)務(wù)的門檻,業(yè)務(wù)辦理流程實現(xiàn)最大程度簡潔化,方便農(nóng)戶操作。另一方面保險公司可以借助數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新保險產(chǎn)品,并將保險產(chǎn)品嵌入到農(nóng)作物種植、生長、成熟和銷售的整個過程中,擴大農(nóng)業(yè)保險所涉及的范圍,降低農(nóng)業(yè)的風險成本。此外,當?shù)卣梢酝ㄟ^建立農(nóng)業(yè)大災(zāi)保險儲備基金加大對農(nóng)業(yè)的支持,降低農(nóng)戶的投保成本。

4.2.4 努力發(fā)展數(shù)字普惠金融,全力推動農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展

根據(jù)面板向量自回歸模型估計結(jié)果,數(shù)字普惠金融的發(fā)展對農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展具有較強的推動作用。因此現(xiàn)階段應(yīng)適當提高數(shù)字普惠金融行業(yè)的進入門檻,積極梳理整合目前存在的數(shù)字普惠金融法規(guī)制度,加快完善數(shù)字普惠金融監(jiān)管體系。加快對偏遠地區(qū)網(wǎng)絡(luò)覆蓋的建設(shè)投資,加強農(nóng)村地區(qū)金融與數(shù)字化知識的線上線下宣傳活動,鼓勵金融機構(gòu)研發(fā)安全且易操作的使用界面,為數(shù)字普惠金融營造適宜的發(fā)展環(huán)境,最終得以實現(xiàn)農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平。