唐 勇,呂太升

(石河子大學(xué) a.經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院;b.兵團(tuán)金融發(fā)展研究中心,新疆 石河子 832000)

引 言

隨著我國(guó)城鎮(zhèn)化和工業(yè)化進(jìn)程的加快,城市化和工業(yè)化占用了大量農(nóng)業(yè)用地和農(nóng)業(yè)資金,擠壓了農(nóng)業(yè)發(fā)展的生存空間,農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的動(dòng)能趨于衰減。因此,依靠勞動(dòng)力、資本和土地等生產(chǎn)要素投入的數(shù)量型農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)越來(lái)越不可持續(xù)(李谷成,2019)[1],提高農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率成為未來(lái)推動(dòng)我國(guó)農(nóng)業(yè)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革和農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵選擇。

農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升伴隨著多樣化的融資需求,而傳統(tǒng)的金融服務(wù)模式已無(wú)法完全滿足提升農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率需要,在這一過(guò)程中急需深化農(nóng)村金融改革,全面提升農(nóng)村金融服務(wù)水平。隨著互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等數(shù)字技術(shù)與金融業(yè)的不斷融合,金融交易方式與服務(wù)模式也在加速演進(jìn),催生出數(shù)字普惠金融(Digital Financial Inclusion,DFI)的新金融業(yè)態(tài)。數(shù)字普惠金融借助數(shù)字技術(shù)能夠重塑傳統(tǒng)農(nóng)村金融業(yè)務(wù)、降低金融服務(wù)成本、擴(kuò)大金融服務(wù)范圍、提高農(nóng)村地區(qū)要素資源配置效率,為農(nóng)業(yè)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革提供了強(qiáng)大的驅(qū)動(dòng)力。因此,數(shù)字普惠金融已經(jīng)成為現(xiàn)階段我國(guó)農(nóng)村地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展不可忽視的重要經(jīng)濟(jì)力量。但數(shù)字普惠金融的快速發(fā)展究竟能否顯著提升我國(guó)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率? 如果能,其作用機(jī)制又如何?地區(qū)之間是否具有差異?這些問(wèn)題均缺乏相關(guān)理論和實(shí)證研究的證據(jù)。

本文主要與兩方面文獻(xiàn)相關(guān):其一是關(guān)于農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的相關(guān)研究,集中表現(xiàn)為農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的測(cè)度方法[2-6]、農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響因素[7-10]及農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率提升帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)效益[11-12]等;其二是關(guān)于數(shù)字普惠金融的相關(guān)研究,主要包括對(duì)數(shù)字普惠金融的內(nèi)涵研究[13]、數(shù)字普惠金融發(fā)展水平的測(cè)度[14]、數(shù)字普惠金融的經(jīng)濟(jì)效益研究[15-18]等?？偟膩?lái)說(shuō),國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)數(shù)字普惠金融與農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率均做了大量研究,也取得了較為豐碩的成果,這為本研究奠定了基礎(chǔ)。但現(xiàn)有研究未能把數(shù)字普惠金融與農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率納入統(tǒng)一的分析框架,探究數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響。

本文與以往研究的主要區(qū)別在于:(1)將數(shù)字普惠金融與農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率納入統(tǒng)一的分析框架中,拓展了數(shù)字普惠金融帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)后果研究;(2)本文從理論與實(shí)證兩個(gè)角度分析了數(shù)字普惠金融提升農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的作用渠道,進(jìn)一步打開了數(shù)字普惠金融作用于農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的機(jī)制黑箱;(3)綜合采用空間計(jì)量模型和面板門檻模型,拓展了數(shù)字普惠金融發(fā)展的空間效應(yīng)和非線性效應(yīng)研究。

一、作用機(jī)理與研究假設(shè)

(一)數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的直接影響

首先,數(shù)字普惠金融提高了農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)的金融可獲得性。一方面,數(shù)字普惠金融發(fā)展依托大數(shù)據(jù)、人工智能等數(shù)字技術(shù)能夠有效突破時(shí)空限制,從而破解傳統(tǒng)金融業(yè)存在的“區(qū)域錯(cuò)配”和“產(chǎn)業(yè)錯(cuò)配”難題,增加農(nóng)村金融服務(wù)的有效供給,提高金融服務(wù)的可獲得性;另一方面,數(shù)字普惠金融也有助于降低金融交易成本,提升金融風(fēng)險(xiǎn)控制水平,降低金融服務(wù)門檻,擴(kuò)大金融服務(wù)供給范圍[19]。金融可獲得性提升能夠使得農(nóng)業(yè)擺脫因自身資金積累不足而無(wú)法擴(kuò)大再生產(chǎn)的惡性循環(huán),有利于農(nóng)業(yè)技術(shù)推廣和農(nóng)業(yè)規(guī)?；?jīng)營(yíng),進(jìn)而促進(jìn)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率提升。其次,數(shù)字普惠金融能夠增加農(nóng)民收入,為促進(jìn)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)提供穩(wěn)定的資金支持。同時(shí),數(shù)字普惠金融還能夠創(chuàng)新金融服務(wù)模式,提供豐富的理財(cái)產(chǎn)品,進(jìn)而幫助農(nóng)戶增加儲(chǔ)蓄,提高財(cái)產(chǎn)性收入,促進(jìn)農(nóng)民增收,使其有能力投入更多高質(zhì)量農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素,提升農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率。再次,數(shù)字普惠金融也有助于通過(guò)金融體系的轉(zhuǎn)化與沉淀,將更多的資金集中起來(lái),滿足農(nóng)業(yè)規(guī)?；蜋C(jī)械化的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)需要,進(jìn)而推動(dòng)農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步,提升農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率。另外,數(shù)字普惠金融發(fā)展能夠提升農(nóng)村金融消費(fèi)者和其他普惠金融服務(wù)群體的金融綜合素養(yǎng),促進(jìn)農(nóng)戶參保,提高農(nóng)戶的抵御風(fēng)險(xiǎn)能力,增加農(nóng)民收入,保障農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資本的持續(xù)投入,更好地滿足農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率提升的資金需求。最后,數(shù)字普惠金融可以通過(guò)技術(shù)外溢效應(yīng)提升農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率。數(shù)字普惠金融發(fā)展可以帶動(dòng)農(nóng)村地區(qū)數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),大數(shù)據(jù)和金融科技的運(yùn)用也可以發(fā)揮其外溢效應(yīng),農(nóng)戶可以通過(guò)移動(dòng)終端或數(shù)字技術(shù)了解農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)前沿,積極引進(jìn)更為高效的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù),帶動(dòng)農(nóng)業(yè)技術(shù)的普及和推廣,促進(jìn)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率提升。同時(shí),數(shù)字普惠金融發(fā)展借助互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)技術(shù)很好地解決了農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新面臨的信息、資金等瓶頸,帶動(dòng)農(nóng)民創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)活動(dòng),提高農(nóng)村非農(nóng)就業(yè)占比,提高農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力資源配置效率,為農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率提升創(chuàng)造條件?；谏鲜龇治?本文提出如下研究假設(shè):

H1:數(shù)字普惠金融能夠提升農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率

(二)數(shù)字普惠金融作用于農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的機(jī)制渠道

1.數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步的影響

農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步依賴農(nóng)業(yè)技術(shù)的研發(fā)與農(nóng)業(yè)技術(shù)成果的轉(zhuǎn)化。一方面,數(shù)字普惠金融發(fā)展能夠?yàn)檗r(nóng)業(yè)技術(shù)研發(fā)提供充足的資金支持,分散農(nóng)業(yè)技術(shù)研發(fā)的風(fēng)險(xiǎn),同時(shí)數(shù)字普惠金融借助大數(shù)據(jù)和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)能夠便于農(nóng)業(yè)技術(shù)供給者和采用者之間信息的溝通,提高農(nóng)業(yè)技術(shù)研發(fā)的有效性和針對(duì)性;另一方面,數(shù)字普惠金融發(fā)展可以帶動(dòng)農(nóng)村地區(qū)數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),提高農(nóng)村地區(qū)信息傳輸效率,提高農(nóng)戶對(duì)于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)前沿的認(rèn)知和了解,積極引進(jìn)更為高效的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù),帶動(dòng)農(nóng)業(yè)技術(shù)的普及和推廣,提高農(nóng)業(yè)技術(shù)成果的轉(zhuǎn)化率[20]。基于上述分析,本文提出如下研究假設(shè):

H2:數(shù)字普惠金融能夠推動(dòng)農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步

2.數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)業(yè)技術(shù)效率的影響

農(nóng)業(yè)技術(shù)效率主要表現(xiàn)為農(nóng)業(yè)投入與產(chǎn)出關(guān)系的優(yōu)化,需要依托資本、勞動(dòng)力、土地資源的優(yōu)化配置。一方面,數(shù)字普惠金融發(fā)展有助于帶動(dòng)資本流入農(nóng)村地區(qū),推動(dòng)農(nóng)業(yè)機(jī)械化和規(guī)?；?jīng)營(yíng),提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率;另一方面,數(shù)字金融能夠?yàn)檗r(nóng)民創(chuàng)業(yè)提供金融便利,很好地解決了其面臨的信息、資金等瓶頸,帶動(dòng)農(nóng)民創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)活動(dòng),推動(dòng)農(nóng)村勞動(dòng)力從農(nóng)業(yè)向非農(nóng)部門轉(zhuǎn)移,優(yōu)化勞動(dòng)力資源配置,提升農(nóng)業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率?；谏鲜龇治?本文提出如下研究假設(shè):

H3:數(shù)字金融能夠改善農(nóng)業(yè)技術(shù)效率

(三)數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的空間溢出效應(yīng)

盡管數(shù)字普惠金融能弱化區(qū)域間的空間相關(guān)性,但由于各地區(qū)生產(chǎn)要素并不能實(shí)現(xiàn)完全流動(dòng),因而地理相鄰關(guān)系依然對(duì)區(qū)際經(jīng)濟(jì)活動(dòng)有著重要的影響。數(shù)字普惠金融依托于數(shù)字化技術(shù)能在一定程度上影響區(qū)域金融優(yōu)勢(shì),區(qū)位優(yōu)勢(shì)的變化影響著要素流出區(qū)和聚集區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展,即某一地區(qū)的數(shù)字普惠金融發(fā)展水平會(huì)影響周邊相鄰區(qū)域的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)。具體而言,在數(shù)字普惠金融發(fā)展初期,數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施較為完善的省份能夠吸引數(shù)字普惠金融相關(guān)的生產(chǎn)要素流入,產(chǎn)生極化效應(yīng),推動(dòng)本地區(qū)數(shù)字普惠金融發(fā)展,更好地提升本地區(qū)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率。本地區(qū)要素流入意味著周邊地區(qū)資源的流出,因而顯著制約周邊地區(qū)數(shù)字金融發(fā)展,減少周邊地區(qū)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素投入,可能不利于臨近地區(qū)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)。但隨著數(shù)字普惠金融服務(wù)深度的拓展和規(guī)模的擴(kuò)張,數(shù)字普惠金融對(duì)要素流出區(qū)域?qū)a(chǎn)生涓流效應(yīng),使得周邊地區(qū)更為便捷地獲取金融資源,從而為極化地區(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)展提供資金、技術(shù)等生產(chǎn)要素,促進(jìn)鄰近地區(qū)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率提升。基于上述分析,本文提出如下研究假設(shè):

H4:數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率具有顯著的空間溢出效應(yīng),本地區(qū)數(shù)字普惠金融發(fā)展可能促進(jìn)鄰近地區(qū)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng),也可能抑制臨近地區(qū)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)

(四)數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的門檻效應(yīng)

數(shù)字普惠金融在農(nóng)村地區(qū)的運(yùn)用和推廣,對(duì)農(nóng)民金融知識(shí)和金融教育提出了更高要求[21]。因此,數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響可能是非線性的,受農(nóng)村人力資本水平的約束。具體而言,在農(nóng)村人力資本水平較低的地區(qū),農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力文化水平較低,對(duì)于新興金融業(yè)態(tài)的認(rèn)知能力較弱,導(dǎo)致其形成對(duì)于數(shù)字普惠金融的排斥,制約農(nóng)村居民的數(shù)字普惠金融參與度,不利于農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步和農(nóng)業(yè)資源優(yōu)化配置,阻礙農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)。相反,農(nóng)村人力資本水平較高的地區(qū),農(nóng)村居民的金融素養(yǎng)和金融認(rèn)知水平較高,農(nóng)村地區(qū)良好的金融可行能力有助于提升數(shù)字普惠金融覆蓋廣度和使用深度,更好地發(fā)揮數(shù)字普惠金融作用,推動(dòng)該地區(qū)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)?；谏鲜龇治?本文提出如下研究假設(shè):

H5:數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響具有顯著的門檻特征,受農(nóng)村人力資本水平的制約

二、研究設(shè)計(jì)與變量說(shuō)明

(一) 模型設(shè)定

參考張恒、郭翔宇(2021)[22]研究,設(shè)定如下基準(zhǔn)模型:

TFPit=α0+β1Dfiit+β2Xit+μi+λt+εit

(1)

其中,TFP代表全要素生產(chǎn)率,Dfi表示數(shù)字普惠金融,X表示控制變量,μi和λt分別代表個(gè)體和時(shí)間效應(yīng),i代表省份,為1-30的正整數(shù),t代表時(shí)間。

(二)變量選取

1.被解釋變量:農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率

參考高帆(2015)[23]、王亞飛等(2020)[24]做法,采用非參數(shù)DEA-Malmquist指數(shù)法對(duì)各省份2011—2019年農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率進(jìn)行測(cè)算。具體測(cè)算步驟如下:

首先,引入基于投入產(chǎn)出的距離函數(shù):

(2)

式中,xi、yi、δ為分別代表投入變量、產(chǎn)出變量和定向輸出效率變量,t期和t+1期的Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)可分別表達(dá)為:

Mt=(xt,yt,yt+1)=dt(xt+1,yt+1)/dt(xt,yt)

(3)

Mt+1=(xt,yt,yt+1)=dt+1(xt+1,yt+1)/dt+1(xt,yt)

(4)

從t期和t+ 1期全要素生產(chǎn)率變化的Malmquist指數(shù)為:

(5)

式中,Mt,t+1代表農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率(TFP)的變化率。農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率(TFP)可以進(jìn)一步分解為農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步(TECH)和農(nóng)業(yè)技術(shù)效率(EFFCH),其計(jì)算公式為:

Mt,t+1=tech(xt,yt,xt+1yt+1)×effch(xt,yt,xt+1yt+1)

(6)

由于DEA-Malmquist指數(shù)測(cè)度的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率為年度變化量而非水平量,因此參考許海平、王岳龍(2010)[25]做法,將DEA-Malmquist指數(shù)值調(diào)整為以2011年為基期(TFP=1)的累計(jì)變動(dòng)率,其計(jì)算公式為:

(7)

在投入產(chǎn)出指標(biāo)的選擇上,投入變量包括勞動(dòng)力投入(以第一產(chǎn)業(yè)從業(yè)人數(shù)表示)、土地投入量(以農(nóng)作物播種面積表示)、機(jī)械動(dòng)力投入量(以農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力表示)、化肥農(nóng)藥投入量(以農(nóng)藥化肥施用量表示);產(chǎn)出指標(biāo)為農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值(以農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值表示)。為方便比較,文章通過(guò)農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值指數(shù)進(jìn)行平減,調(diào)整為以2011年為不變價(jià)格的實(shí)際農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值。

2.解釋變量:數(shù)字普惠金融

參考成學(xué)真、龔沁宜(2020)[18]做法選取北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心2019年發(fā)布的數(shù)字普惠金融發(fā)展指數(shù)(Dfi)及三個(gè)子指標(biāo):覆蓋廣度(Cov)、使用深度(Use)、數(shù)字化程度(Dig)來(lái)代替地區(qū)數(shù)字普惠金融發(fā)展水平。

3.控制變量

在研究過(guò)程中有一些其他變量也會(huì)對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生影響,但并不是本文關(guān)注的重點(diǎn)。為保證回歸結(jié)果的穩(wěn)健性,參考李谷成等(2015)[26]做法,將如下變量加入模型中進(jìn)行控制:基礎(chǔ)設(shè)施完善程度(Road),以人均公路里程表示;產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平(Isl),以各地區(qū)二、三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值之和占地區(qū)生產(chǎn)總值比重表示;政府財(cái)政支農(nóng)水平(Gov),選取農(nóng)林水事務(wù)支出占地方財(cái)政總支出的比重作為替代指標(biāo);農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整系數(shù)(Struc),采用糧食作物播種面積占農(nóng)作物總播種面積的比重來(lái)表示;農(nóng)村人力資本(Edu),以農(nóng)村人口平均受教育年限表示(1)具體做法上參考韓海彬等(2014)做法,將各地區(qū)農(nóng)村勞動(dòng)力不同受教育程度的人口比重乘以對(duì)應(yīng)的受教育年限,其中文盲與半文盲、小學(xué)、初中、高中和中專、大專及以上對(duì)應(yīng)的教育年限分別為0年、6年、9年、12年和15.5年。;農(nóng)作物受災(zāi)率(Disa),以農(nóng)作物受災(zāi)面積占農(nóng)作物播種面積的比重表示;城鎮(zhèn)化水平(Urban),采用非農(nóng)人口占總?cè)丝诘谋戎貋?lái)表示。

(三)數(shù)據(jù)來(lái)源與描述性統(tǒng)計(jì)

鑒于數(shù)據(jù)的可得性,本文選擇2011—2019年中國(guó)大陸30個(gè)省份(不含西藏和港澳臺(tái))為樣本,除數(shù)字普惠金融和涉農(nóng)貸款外,其他變量原始數(shù)據(jù)均取自《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》(2012—2020)、《中國(guó)農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》(2012—2020)、各省統(tǒng)計(jì)年鑒和EPS數(shù)據(jù)庫(kù),個(gè)別缺失值通過(guò)插值法補(bǔ)齊。數(shù)字普惠金融取自北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心編制數(shù)字普惠金融指數(shù)。相關(guān)變量說(shuō)明和描述性統(tǒng)計(jì)見表1。

三、實(shí)證結(jié)果分析

(一)基準(zhǔn)回歸

為探究數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響,同時(shí)保證回歸結(jié)果的穩(wěn)健性,本文分別對(duì)式(1)進(jìn)行OLS和FE回歸。表2中列(1)-(6)分別顯示了不同模型條件下加入控制變量前后數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的回歸結(jié)果,結(jié)果表明無(wú)論采用何種模型,數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的回歸系數(shù)均顯著為正。同時(shí),Hausman檢驗(yàn)值為81.15,通過(guò)了1%的顯著性水平檢驗(yàn),表明數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響適合FE模型。因此,本文重點(diǎn)分析FE模型下數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響。

表2 數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的回歸結(jié)果:總體回歸

表2列(3)顯示,FE模型下未加入控制變量時(shí),數(shù)字普惠金融對(duì)于農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的回歸系數(shù)為0.229,通過(guò)了1%的顯著性檢驗(yàn),加入控制變量后,列(4)顯示數(shù)字普惠金融對(duì)于農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的回歸系數(shù)為0.463,通過(guò)了1%的顯著性檢驗(yàn),這表明數(shù)字普惠金融有助于提升農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率。究其原因,農(nóng)業(yè)在經(jīng)濟(jì)發(fā)展過(guò)程中長(zhǎng)期處于弱勢(shì)地位,由于傳統(tǒng)金融體系的逐利性以及較高的運(yùn)營(yíng)成本,導(dǎo)致金融機(jī)構(gòu)不愿意將大量的資金和精力投向農(nóng)村地區(qū),反而會(huì)使得農(nóng)村或農(nóng)業(yè)資金大量流向收益率較高的城市或二、三產(chǎn)業(yè),農(nóng)業(yè)發(fā)展面臨資金短缺問(wèn)題。數(shù)字普惠金融借助大數(shù)據(jù)、信息化技術(shù)對(duì)傳統(tǒng)金融體系進(jìn)行改造,并糾正其發(fā)展偏差。具體而言,數(shù)字普惠金融能夠降低金融服務(wù)門檻、緩解金融排斥,進(jìn)而提高農(nóng)村居民的金融可獲得性,彌補(bǔ)農(nóng)業(yè)發(fā)展的資金缺口;數(shù)字普惠金融也能夠形成技術(shù)外溢,從而有助于提高農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率。假設(shè)H1得到驗(yàn)證。

就控制變量而言,政府財(cái)政支農(nóng)對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的回歸系數(shù)顯著為正,政府財(cái)政支農(nóng)有助于提升農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率,主要原因在于政府財(cái)政支農(nóng)有助于緩解農(nóng)業(yè)生產(chǎn)面臨的資金不足問(wèn)題,維持和擴(kuò)大農(nóng)業(yè)再生產(chǎn),促進(jìn)先進(jìn)農(nóng)業(yè)技術(shù)和機(jī)械的推廣,進(jìn)而提升農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率;城鎮(zhèn)化對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的回歸系數(shù)顯著為正,城鎮(zhèn)化水平的提高有助于提升農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率,主要解釋為城鎮(zhèn)化可以改善農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力配置效率,提升農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率;產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的回歸系數(shù)顯著為負(fù),即產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平不利于農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提高,究其原因可能為“三產(chǎn)融合”效果較差,二三產(chǎn)業(yè)發(fā)展對(duì)于農(nóng)業(yè)的“反哺”作用不明顯,相反二三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展可能會(huì)大量占用農(nóng)業(yè)發(fā)展的資本、土地和勞動(dòng)力資源,進(jìn)而不利于農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率提升;農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的回歸系數(shù)顯著為負(fù),即農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整不利于農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提高,主要原因?yàn)槲覈?guó)當(dāng)前農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整力度不足,“結(jié)構(gòu)紅利”不明顯,制約了農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率提升;此外,人均公路里程和農(nóng)作物受災(zāi)率對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率有不明顯的負(fù)向影響;農(nóng)村人力資本對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的回歸系數(shù)為正,但不顯著。

(二)機(jī)制檢驗(yàn)

基準(zhǔn)回歸結(jié)果表明,數(shù)字普惠金融能夠顯著提升農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率,但數(shù)字金融作用于農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的渠道尚未可知。由于農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率還可以進(jìn)一步分解為農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步和農(nóng)業(yè)技術(shù)效率兩個(gè)維度,因此分別對(duì)數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步和農(nóng)業(yè)技術(shù)效率的影響進(jìn)行檢驗(yàn),以明晰數(shù)字普惠金融作用于農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的機(jī)制渠道。表3為數(shù)字金融對(duì)農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步和農(nóng)業(yè)技術(shù)效率的回歸結(jié)果。列(1)表明,數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步的回歸系數(shù)為0.160,通過(guò)了1%的顯著性檢驗(yàn),即數(shù)字普惠金融可以顯著促進(jìn)農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步;列(2)表明,數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)業(yè)技術(shù)效率的回歸系數(shù)為0.350,通過(guò)了1%的顯著性檢驗(yàn),即數(shù)字普惠金融能夠有效地改善農(nóng)業(yè)技術(shù)效率。這表明農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步和農(nóng)業(yè)技術(shù)效率均是數(shù)字普惠金融作用于農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的渠道。究其原因?yàn)?數(shù)字普惠金融發(fā)展有利于農(nóng)業(yè)技術(shù)研發(fā)和現(xiàn)代農(nóng)業(yè)設(shè)備的推廣,從而助推農(nóng)業(yè)技術(shù)的不斷積累,促進(jìn)農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步;與此同時(shí),數(shù)字普惠金融能夠促進(jìn)農(nóng)村地區(qū)資本、勞動(dòng)力、土地資源的優(yōu)化配置,促進(jìn)農(nóng)業(yè)規(guī)?；图s化發(fā)展,進(jìn)而提升農(nóng)業(yè)技術(shù)效率,促進(jìn)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)。假設(shè)H2和假設(shè)H3得到驗(yàn)證。

表3 數(shù)字普惠金融提升農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的機(jī)制檢驗(yàn)結(jié)果

(三)異質(zhì)性分析

1.數(shù)字普惠金融各維度對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率影響分析

數(shù)字普惠金融主要由數(shù)字普惠金融覆蓋廣度、使用深度、數(shù)字化程度三個(gè)維度構(gòu)成。為了更好地研究數(shù)字普惠金融哪些維度提升了農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率,本文對(duì)數(shù)字普惠金融進(jìn)行降維分析。表4中列(1)-(3)依次展示了數(shù)字普惠金融三個(gè)維度對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的估計(jì)結(jié)果。結(jié)果顯示,數(shù)字普惠金融各維度對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的回歸系數(shù)均顯著為正,但就系數(shù)大小和顯著性而言,數(shù)字普惠金融覆蓋廣度對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升作用最大,數(shù)字化程度次之,使用深度最小。究其原因?yàn)?數(shù)字金融覆蓋廣度的提升能夠提高數(shù)字普惠金融業(yè)務(wù)的可及性和普惠性,推動(dòng)數(shù)字普惠金融用戶的增加,有助于緩解農(nóng)戶面臨的融資困境,助推農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率提升;數(shù)字普惠金融使用深度更多地體現(xiàn)為數(shù)字金融應(yīng)用場(chǎng)景的多元化,提高居民對(duì)于數(shù)字普惠金融業(yè)務(wù)的需求,其對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升作用相對(duì)較弱,表明目前我國(guó)數(shù)字普惠金融業(yè)務(wù)不夠豐富,數(shù)字金融工具不夠多樣,未能有效滿足農(nóng)戶的需求;數(shù)字普惠金融數(shù)字化程度主要體現(xiàn)為數(shù)字普惠金融的便利性和效率性,通過(guò)不斷提升數(shù)字普惠金融數(shù)字化程度能夠降低數(shù)字普惠金融成本,提高金融服務(wù)效率,提升農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率。當(dāng)然,該結(jié)論也說(shuō)明我國(guó)數(shù)字普惠金融使用深度還有較大提升空間,未來(lái)我國(guó)應(yīng)該不斷拓展數(shù)字普惠金融應(yīng)用場(chǎng)景,提高用戶粘性,真正體現(xiàn)出其普惠性和多樣性的特征,更好地提升農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率。

表4 數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響:結(jié)構(gòu)性分析

2.區(qū)域異質(zhì)性分析

鑒于中國(guó)各地區(qū)資源稟賦和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平存在較大差異,農(nóng)業(yè)全要素提升的外部環(huán)境有所不同,使得數(shù)字普惠金融對(duì)于不同地區(qū)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響可能存在差異,因此有必要分區(qū)域探究數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響?；谏鲜鲈?本文采取兩種方式對(duì)全部樣本進(jìn)行劃分,其一按照地理位置和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平將全樣本劃分為東部地區(qū)和中西部地區(qū)兩個(gè)子樣本;其二按照農(nóng)業(yè)產(chǎn)值占地區(qū)GDP比重是否超過(guò)全部省份的均值將各省份劃分為農(nóng)業(yè)大省和非農(nóng)業(yè)大省兩個(gè)子樣本,表5為不同分組條件下數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的估計(jì)結(jié)果。

表5 區(qū)域異質(zhì)性分析結(jié)果

表5列(1)(2)為數(shù)字普惠金融對(duì)東部和中西部地區(qū)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的回歸系數(shù)。結(jié)果表明,數(shù)字普惠金融對(duì)于東部和中西部地區(qū)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的回歸系數(shù)均顯著為正,但就系數(shù)大小和顯著性而言,其對(duì)中西部地區(qū)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升效果更強(qiáng)。究其原因?yàn)?東部地區(qū)金融業(yè)相對(duì)發(fā)達(dá),農(nóng)業(yè)發(fā)展面臨的資金來(lái)源較為充足,使得東部地區(qū)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率提升對(duì)于數(shù)字普惠金融的依賴程度較弱。中西部地區(qū)比較偏遠(yuǎn),傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)提供金融服務(wù)成本較大,使得傳統(tǒng)金融業(yè)務(wù)發(fā)展較為緩慢,而數(shù)字金融能夠突破時(shí)空限制,降低金融機(jī)構(gòu)服務(wù)成本,彌補(bǔ)傳統(tǒng)金融發(fā)展的不足,使得中西部地區(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)展對(duì)數(shù)字普惠金融的依賴程度較強(qiáng),數(shù)字普惠金融對(duì)中西部地區(qū)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率提升的邊際作用更大。這表明數(shù)字普惠金融能夠改善金融領(lǐng)域的“區(qū)域錯(cuò)配”問(wèn)題,具有典型的普惠性特征。

表5列(3)(4)為數(shù)字普惠金融對(duì)非農(nóng)業(yè)大省和農(nóng)業(yè)大省農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的回歸結(jié)果。結(jié)果表明,數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)業(yè)大省農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的回歸系數(shù)顯著為正,對(duì)非農(nóng)業(yè)大省農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的回歸系數(shù)為負(fù)但不顯著,即數(shù)字普惠金融能夠顯著推動(dòng)農(nóng)業(yè)大省農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率提升。可能原因?yàn)?非農(nóng)業(yè)大省工業(yè)化和城鎮(zhèn)化水平較高,能夠形成對(duì)農(nóng)業(yè)的反哺作用,農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率提升對(duì)于數(shù)字普惠金融的依賴性較弱;相比于非農(nóng)業(yè)大省,城鎮(zhèn)化和工業(yè)化對(duì)于農(nóng)業(yè)大省農(nóng)業(yè)發(fā)展的反哺作用不足,甚至?xí)终嫁r(nóng)業(yè)發(fā)展賴以生存的資金和土地資源。一方面,數(shù)字普惠金融發(fā)展能夠有效緩解農(nóng)業(yè)大省農(nóng)業(yè)發(fā)展面臨的資金短缺問(wèn)題;另一方面,數(shù)字普惠金融發(fā)展也有助于改善農(nóng)業(yè)大省農(nóng)業(yè)發(fā)展的軟硬環(huán)境,推動(dòng)農(nóng)業(yè)大省農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步和改善農(nóng)業(yè)技術(shù)效率。因此,數(shù)字普惠金融對(duì)于農(nóng)業(yè)大省農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升作用更強(qiáng)。

(四)內(nèi)生性分析與穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1.內(nèi)生性分析

(1)工具變量法?？紤]到數(shù)字普惠金融與農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率之間仍可能存在反向因果關(guān)系,影響估計(jì)結(jié)果的有效性,參考張勛等(2020)[27]做法,選取“各省份到杭州的距離”(2)郭峰等(2020)認(rèn)為杭州數(shù)字金融發(fā)展處于領(lǐng)先地位,各城市距離杭州越遠(yuǎn),數(shù)字普惠金融推廣難度越大,數(shù)字普惠金融發(fā)展水平也越低,但距離不會(huì)隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展而變化,因此“各地級(jí)市到杭州的距離”可以作為數(shù)字普惠金融的工具變量。為保證工具變量的有效性,本文將距離取對(duì)數(shù)并與各年除該省外全國(guó)數(shù)字普惠金融發(fā)展指數(shù)均值交乘,“各地級(jí)市到杭州的距離”由利用地理信息系統(tǒng)(GIS)所計(jì)算得到。作為數(shù)字普惠金融的工具變量,采用兩階段最小二乘法(2SLS)進(jìn)行估計(jì),回歸結(jié)果如表6列(1)(2)所示。第一階段回歸結(jié)果顯示,“各省份到杭州的距離”與數(shù)字普惠金融顯著負(fù)相關(guān),同時(shí)一階段F值大于10,表明不存在弱工具變量問(wèn)題,不可識(shí)別檢驗(yàn)(Kleibergen-Paap rk LM statistic)的p值為0.000,顯著拒絕原假設(shè),說(shuō)明“各省份到杭州的距離”與數(shù)字普惠金融具有較強(qiáng)相關(guān)性,因此本文的工具變量選取有效。兩階段回歸結(jié)果顯示,數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的回歸系數(shù)顯著為正,即在考慮過(guò)內(nèi)生性問(wèn)題后數(shù)字普惠金融能夠提升農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的結(jié)論依舊成立。

表6 內(nèi)生性分析結(jié)果

(2)雙重差分法。為降低數(shù)字普惠金融與農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率之間的內(nèi)生性問(wèn)題,同時(shí)控制不可觀測(cè)的個(gè)體異質(zhì)性對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響,參考錢海章等(2020)[28]做法,構(gòu)建雙重差分模型對(duì)二者的關(guān)系進(jìn)行穩(wěn)健性估計(jì)。將2016年9月央行發(fā)布的《G20數(shù)字普惠金融高級(jí)原則》作為一項(xiàng)“準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)”外生事件,構(gòu)造時(shí)間虛擬變量Post,2016年數(shù)字金融理念正式提出之前為0,2016年之后為1;同時(shí)考慮到數(shù)字普惠金融政策對(duì)中西部欠發(fā)達(dá)地區(qū)與東部發(fā)達(dá)地區(qū)影響強(qiáng)度存在顯著差異,構(gòu)造其主要是針對(duì)長(zhǎng)期受到金融排斥的群體,因此選取中西部地區(qū)作為實(shí)驗(yàn)組(Teat=1),東部地區(qū)作為控制組(Treat=0),進(jìn)而構(gòu)建Treat*Post的交互項(xiàng),采用雙重差分法驗(yàn)證數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響,雙重差分模型如下:

TFPit=α0+β1Treati*Postt+β2Xit+μi+λt+εit

(8)

式中,Teat代表地區(qū)虛擬變量,中西部地區(qū)Treat=1,東部地區(qū)Treat=0;Post表示時(shí)間虛擬變量,2016年《G20數(shù)字普惠金融高級(jí)原則》發(fā)布之前Post=0,2016年之后Post=1,Treat*Post表示二者的交互項(xiàng),系數(shù)β1表示數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的凈效應(yīng),其余變量?jī)?nèi)涵與(1)式相同。表6列(3)為雙重差分的估計(jì)結(jié)果。

結(jié)果顯示,Treat*Post對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的回歸系數(shù)顯著為正,即數(shù)字普惠金融政策的實(shí)施顯著推動(dòng)了中西部地區(qū)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng),在采用雙重差分解決內(nèi)生性問(wèn)題后本文主要研究結(jié)論沒有變化,結(jié)果具有較好的穩(wěn)健性。

2.穩(wěn)健性檢驗(yàn)

(1)替換核心解釋變量。區(qū)別于基準(zhǔn)回歸中數(shù)字普惠金融的衡量方式,采用數(shù)字普惠金融指數(shù)的對(duì)數(shù)值作為核心解釋變量,探究其對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響,結(jié)果如表7列(1)所示。結(jié)果顯示,在改變數(shù)字普惠金融的測(cè)度方法后,數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的回歸系數(shù)依舊顯著為正,即本文的研究結(jié)論沒有改變,結(jié)果具有較好的穩(wěn)健性。

表7 穩(wěn)健性估計(jì)結(jié)果

(2)剔除直轄市樣本?？紤]到我國(guó)四大直轄市經(jīng)濟(jì)發(fā)展實(shí)行特殊的發(fā)展政策,在穩(wěn)健性檢驗(yàn)中剔除這些省份的樣本,保留剩余省份樣本進(jìn)行回歸,回歸結(jié)果見表7列(2)。結(jié)果顯示,在剔除四大直轄市樣本后,數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的回歸系數(shù)依舊顯著為正,且系數(shù)值大于基準(zhǔn)回歸的結(jié)果,這與區(qū)域異質(zhì)性分析結(jié)果相互印證,因此本文的回歸結(jié)果具有較好的穩(wěn)健性。

(3)縮尾后處理。為剔除異常值對(duì)估計(jì)結(jié)果的影響,本文對(duì)所有連續(xù)變量進(jìn)行上下5%的縮尾處理,采用固定效應(yīng)模型重新進(jìn)行回歸,結(jié)果見表7列(3)。結(jié)果顯示,在剔除極端異常值后,數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的回歸系數(shù)仍顯著為正,本文的回歸結(jié)果較為穩(wěn)健。

四、進(jìn)一步研究

(一)數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的空間溢出效應(yīng)

1.空間計(jì)量模型的設(shè)定

在設(shè)定空間計(jì)量模型之前,首先設(shè)定空間權(quán)重矩陣的表達(dá)形式?？紤]到各地區(qū)農(nóng)業(yè)的發(fā)展具有較強(qiáng)的空間相似性,本文構(gòu)建如下空間地理距離權(quán)重矩陣:

(9)

矩陣中每個(gè)元素wij的具體數(shù)值由區(qū)域i和區(qū)域j之間的經(jīng)緯度距離(dij)決定。距離越近權(quán)重值就越大,因此對(duì)距離取倒數(shù)。

鑒于變量間存在的空間相關(guān)性,通過(guò)引入空間地理距離權(quán)重矩陣,本文構(gòu)建如下空間杜賓模型(SDM):

TFPit=α0+δwitTFPit+β1Dfiit+β2Xit+β3witDfiit+β4witXit+μi+λt+εit

(10)

式中,δ為空間滯后回歸系數(shù),反映了空間樣本觀測(cè)值中的固有空間依賴;β2是鄰近區(qū)域數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率影響的估計(jì)系數(shù),反映了鄰近地區(qū)數(shù)字普惠金融對(duì)本地區(qū)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的空間溢出效應(yīng),其余變量與式(1)相同。

2.空間溢出效應(yīng)分析

在進(jìn)行空間溢出效應(yīng)分析之前,首先對(duì)數(shù)字普惠金融進(jìn)行空間相關(guān)性檢驗(yàn)(3)限于篇幅,空間相關(guān)性檢驗(yàn)結(jié)果未報(bào)告。。在空間地理距離權(quán)重矩陣下莫蘭指數(shù)法(Moran’s I)和吉爾里指數(shù)法(Geary’s C)均表明數(shù)字普惠金融存在顯著的空間正相關(guān)性。其次,在對(duì)空間計(jì)量模型設(shè)定時(shí),Hausman檢驗(yàn)和LM檢驗(yàn)(4)限于篇幅,Hausman檢驗(yàn)和LM檢驗(yàn)結(jié)果未報(bào)告。結(jié)果表明空間計(jì)量模型應(yīng)該選擇固定效應(yīng)模型下的空間杜賓模型(SDM)。為便于比較,本文同時(shí)列出了空間誤差模型(SEM)、空間滯后模型(SAR)下的回歸結(jié)果(見表8)。結(jié)果顯示,SDM回歸系數(shù)要顯著大于其他模型的回歸系數(shù),因此有必要考慮地區(qū)之間的空間相關(guān)性對(duì)二者關(guān)系的影響。

表8 空間計(jì)量回歸結(jié)果

SDM回歸結(jié)果顯示,在考慮空間溢出效應(yīng)后,數(shù)字普惠金融對(duì)本地區(qū)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的回歸系數(shù)依舊顯著為正,數(shù)字普惠金融對(duì)鄰近地區(qū)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的回歸系數(shù)顯著為負(fù),這表明數(shù)字普惠金融提升了本地區(qū)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率,卻抑制了臨近地區(qū)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)。為反映系數(shù)真實(shí)的經(jīng)濟(jì)變量含義,便于對(duì)原有模型的估計(jì)系數(shù)進(jìn)行合理解釋,本文對(duì)空間效應(yīng)進(jìn)行了分解(如表9所示)。結(jié)果表明,數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率直接效應(yīng)顯著為正,說(shuō)明數(shù)字普惠金融顯著提升了本地區(qū)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率;數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的間接效應(yīng)顯著為負(fù),說(shuō)明數(shù)字普惠金融抑制了臨近地區(qū)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng),即數(shù)字普惠金融雖對(duì)本地區(qū)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率提升發(fā)揮了顯著的推動(dòng)作用,但會(huì)通過(guò)負(fù)向溢出效應(yīng)抑制周邊地區(qū)全要素生產(chǎn)率的提升。究其原因?yàn)?隨著本地區(qū)數(shù)字普惠金融發(fā)展水平的提高,在本地區(qū)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率顯著提高的同時(shí)會(huì)產(chǎn)生“虹吸效應(yīng)”,吸引周邊省份人才、資金、技術(shù)的流入,進(jìn)一步提升本地區(qū)的數(shù)字普惠金融發(fā)展水平,從而形成了一個(gè)循環(huán)提升機(jī)制。但是資源是有限的,本地區(qū)生產(chǎn)要素的流入意味著周邊地區(qū)要素的流出,因而顯著制約周邊地區(qū)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升,拉大了和本地區(qū)的差距。假設(shè)H4得到驗(yàn)證。

表9 空間溢出效應(yīng)分解

(二)數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的門檻效應(yīng)

1.面板門檻模型設(shè)定

考慮到數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響可能并非簡(jiǎn)單的線性關(guān)系,會(huì)存在非線性特征。因此,本文建立以農(nóng)村人力資本水平為門檻變量的面板門檻模型,探究數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率影響的非線性特征:

TFPit=α0+β11DifitI(edu≤r1)+β12DifitI(r1≤edu≤r2)+...+γ1nDifitI(rn-1≤edu≤rn)+β2Xit+μi+λt+εit

(11)

式中,I(.)代表指標(biāo)函數(shù),r1、r2、......rn表示農(nóng)村人力資本水平的門檻值,β表示各變量待估計(jì)的系數(shù),其余變量?jī)?nèi)涵與式(1)相同。

2.面板門檻估計(jì)結(jié)果

以農(nóng)村人力資本存量為門檻變量,使用Hansen提出的構(gòu)建F統(tǒng)計(jì)量來(lái)檢驗(yàn),并采用Boostrap自助檢驗(yàn)法,在99%的置信水平下隨機(jī)抽樣500次得到臨界值,具體結(jié)果見表10。結(jié)果表明,數(shù)字普惠金融對(duì)于農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的單一門檻檢驗(yàn)F值為43.17,通過(guò)了5%的顯著性水平檢驗(yàn),雙重門檻檢驗(yàn)F值為22.88,未通過(guò)10%的顯著性水平檢驗(yàn),即數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響存在單一門檻效應(yīng)。進(jìn)一步對(duì)門檻值進(jìn)行估計(jì)發(fā)現(xiàn),以農(nóng)村人力資本水平為門檻變量的單一門檻估計(jì)值為6.69年。

表10 門檻效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果

在確定門檻值之后,對(duì)式(11)進(jìn)行單一門檻參數(shù)估計(jì),回歸結(jié)果見表11。結(jié)果表明,當(dāng)農(nóng)村人均受教育年限低于單一門檻值6.69年時(shí),數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的回歸系數(shù)為0.178,通過(guò)了1%的顯著性水平檢驗(yàn);當(dāng)農(nóng)村人均受教育年限超過(guò)單一門檻值6.69年時(shí),數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的回歸系數(shù)提高至0.286,這表明數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的促進(jìn)作用隨著農(nóng)村人力資本水平的提升而不斷增強(qiáng)。究其原因?yàn)?隨著農(nóng)村居民受教育水平的提高,農(nóng)村居民的金融素養(yǎng)和金融認(rèn)知水平也不斷提高,農(nóng)村地區(qū)良好的金融可行能力有助于提升數(shù)字普惠金融覆蓋廣度和使用深度,更好地發(fā)揮數(shù)字普惠金融作用,推動(dòng)該地區(qū)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)。這啟示我們要不斷加大對(duì)農(nóng)村人力資本的投資,更好地發(fā)揮數(shù)字普惠金融作用,迸發(fā)金融活力,助推農(nóng)村發(fā)展。假設(shè)H5得到驗(yàn)證。

表11 門檻面板回歸估計(jì)結(jié)果

五、研究結(jié)論與政策啟示

(一)研究結(jié)論

本文從理論與實(shí)證兩個(gè)層面探究了數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響。主要研究結(jié)論如下:(1)數(shù)字普惠金融能夠顯著提升農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率;(2)機(jī)制分析發(fā)現(xiàn),推動(dòng)農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步和改善農(nóng)業(yè)技術(shù)效率是數(shù)字普惠金融提升農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的重要機(jī)制渠道;(3)異質(zhì)性分析表明,數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升效果存在結(jié)構(gòu)性差異,其中數(shù)字普惠金融的覆蓋廣度>數(shù)字普惠金融數(shù)字化程度>數(shù)字普惠金融使用深度,同時(shí)數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響存在區(qū)域差異性,表現(xiàn)為數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升作用在中西部省份和農(nóng)業(yè)大省的樣本中更為顯著;(4)空間分析表明,數(shù)字普惠金融發(fā)展能夠顯著提升本省農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率,但對(duì)鄰近省份農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率提升存在負(fù)向的空間溢出效應(yīng);(5)門檻效應(yīng)分析表明,數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響存在農(nóng)村人力資本水平的單一門檻效應(yīng),受農(nóng)村人力資本水平的制約。

(二)政策啟示

1.大力推動(dòng)數(shù)字普惠金融發(fā)展,提升農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率。實(shí)踐證明,數(shù)字普惠金融發(fā)展可以顯著提升農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率,一方面要將數(shù)字技術(shù)更多地融入普惠金融服務(wù)環(huán)節(jié),提升普惠金融的數(shù)字化水平;另一方面由于數(shù)字鴻溝的存在,不僅嚴(yán)重限制了農(nóng)戶對(duì)數(shù)字金融產(chǎn)品與服務(wù)的利用,也同樣不利于數(shù)字普惠金融業(yè)務(wù)的發(fā)展與推進(jìn)。因此,需要不斷提升農(nóng)村人力資本水平,加強(qiáng)數(shù)字普惠金融基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)力度,提升數(shù)字普惠金融覆蓋廣度、使用深度和數(shù)字化程度。同時(shí),需要加大有關(guān)數(shù)字普惠金融知識(shí)的宣傳和普及力度,讓更多農(nóng)民了解和享受數(shù)字普惠金融帶來(lái)的便利性,提高數(shù)字普惠金融發(fā)展水平,進(jìn)而緩解農(nóng)民群體面臨的金融排斥現(xiàn)狀,更好地發(fā)揮數(shù)字普惠金融作用,提升農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率。

2.優(yōu)化數(shù)字普惠金融的空間分布,促進(jìn)數(shù)字普惠金融合理布局。相較于傳統(tǒng)農(nóng)村金融體系,數(shù)字普惠金融對(duì)中西部地區(qū)和農(nóng)業(yè)大省農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升作用更為強(qiáng)烈,因此在區(qū)域分布上,需要通過(guò)政策引導(dǎo)和環(huán)境優(yōu)化促進(jìn)數(shù)字普惠金融在東部、中部和西部地區(qū)的合理布局,加大中西部地區(qū)數(shù)字普惠金融的布局力度,縮小地區(qū)間的發(fā)展差距,促進(jìn)我國(guó)農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。

3.完善數(shù)字普惠金融發(fā)展相關(guān)的規(guī)章制度和監(jiān)管安排,優(yōu)化數(shù)字普惠金融發(fā)展環(huán)境,更好地促進(jìn)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率提升。當(dāng)前,金融監(jiān)管機(jī)構(gòu)缺乏對(duì)數(shù)字普惠金融的有效監(jiān)管,各項(xiàng)市場(chǎng)準(zhǔn)入和監(jiān)管制度、新技術(shù)應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)、行業(yè)自律規(guī)則都還不夠完善,導(dǎo)致數(shù)字普惠金融風(fēng)險(xiǎn)時(shí)有發(fā)生。同時(shí)數(shù)字金融欺詐所帶來(lái)一系列影響容易造成數(shù)字普惠金融目標(biāo)用戶的金融排斥,阻礙數(shù)字普惠金融對(duì)于農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升作用。因此,需要完善數(shù)字普惠金融方面相關(guān)法律法規(guī)和監(jiān)管機(jī)制,為數(shù)字普惠金融的深入發(fā)展創(chuàng)造一個(gè)良好的制度環(huán)境。

4.優(yōu)化農(nóng)業(yè)資源配置效率,改善農(nóng)業(yè)技術(shù)效率,更好地推動(dòng)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)?，F(xiàn)階段我國(guó)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)主要依靠農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步,農(nóng)業(yè)技術(shù)效率還存在較大的改進(jìn)空間。農(nóng)業(yè)技術(shù)效率改善需要依托資本、勞動(dòng)力、土地資源的優(yōu)化配置,但中國(guó)現(xiàn)階段農(nóng)業(yè)生產(chǎn)存在較為分散的現(xiàn)象,農(nóng)業(yè)規(guī)模化生產(chǎn)相對(duì)不足,導(dǎo)致要素配置效率欠佳。一方面需要改革與完善現(xiàn)有的農(nóng)地制度,擴(kuò)大土地流轉(zhuǎn)的規(guī)模,實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)的集約化和規(guī)?；?jīng)營(yíng);另一方面需要培育新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)主體,加快農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新,實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)資源優(yōu)化配置,進(jìn)而提高農(nóng)業(yè)技術(shù)效率,持續(xù)推動(dòng)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率進(jìn)步。