史小坤，宋鵬鶴

（浙江工商大學(xué) 金融學(xué)院，浙江 杭州 310000）

一、引言

氣候變化、自然災(zāi)害和國際環(huán)境等多重影響，使得穩(wěn)住農(nóng)業(yè)基本盤、確保農(nóng)業(yè)穩(wěn)產(chǎn)增產(chǎn)、全面推進(jìn)農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展成為實現(xiàn)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的重點。但是我國農(nóng)業(yè)發(fā)展中面臨著貸款難、借貸成本高和風(fēng)險分擔(dān)機(jī)制缺乏等問題造成的農(nóng)業(yè)金融供給不足，成為我國農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展過程中需要關(guān)注的問題。對此，2022 年中央“一號文件”《中共中央國務(wù)院關(guān)于做好2022 年全面推進(jìn)鄉(xiāng)村振興重點工作的意見》提出，要強(qiáng)化鄉(xiāng)村振興金融服務(wù)。

雖然傳統(tǒng)普惠金融在服務(wù)“三農(nóng)”中起到了積極作用[1]，但是，農(nóng)村金融服務(wù)覆蓋面窄、融資成本高和資金利用效率低等難題并未徹底解決。隨著數(shù)字科技的發(fā)展，數(shù)字普惠金融助力農(nóng)業(yè)發(fā)展作用逐漸顯現(xiàn)[2-3]。而在全面貫徹農(nóng)業(yè)和農(nóng)村新發(fā)展理念背景下，作為金融業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新的產(chǎn)物，數(shù)字金融基于數(shù)據(jù)技術(shù)優(yōu)勢，是否能夠有效緩解信息不對稱問題？數(shù)字支付、數(shù)字借貸等數(shù)字金融的發(fā)展是否可以促進(jìn)農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展？其內(nèi)在理論機(jī)制是什么？作用效果和作用途徑是什么？這成為本文研究的核心問題。

鑒于此，本文以新發(fā)展理念為引領(lǐng)，通過解析數(shù)字普惠金融支持農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的理論機(jī)制，重點研究數(shù)字普惠金融支持農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的作用效果，為金融支持鄉(xiāng)村振興政策制定提供有利的經(jīng)驗支撐。首先，在既有文獻(xiàn)基礎(chǔ)上，基于數(shù)字技術(shù)的交易特征，解析了數(shù)字普惠金融對抵押約束、成本約束和融資約束等問題的治理作用。其次，從新發(fā)展理念的五個方面構(gòu)建農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展指標(biāo)，利用熵值法測度我國省際農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平。再次，通過雙固定效應(yīng)模型檢驗數(shù)字普惠金融支持農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的作用。

本文可能的貢獻(xiàn)在于以下三方面。

第一，在提煉數(shù)字普惠金融特征基礎(chǔ)上，構(gòu)建數(shù)字普惠金融支持農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展作用的理論分析框架，并解析數(shù)字普惠金融緩解融資約束支持農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的作用機(jī)制。既對數(shù)字普惠金融支持農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展理論機(jī)制和作用效應(yīng)的相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行補充，又對數(shù)字普惠金融與農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展關(guān)系問題的研究進(jìn)行深化。

第二，基于新發(fā)展理念構(gòu)建農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展指標(biāo)用于衡量農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平，對農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展方面的現(xiàn)有研究起到有效補充和完善作用。新發(fā)展理念作為我國經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展的總引領(lǐng)，同樣是推動農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的核心要義。以新發(fā)展理念為依據(jù)測度各?。▍^(qū)、市）的農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平，能夠全面反映農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的核心內(nèi)容，為后續(xù)農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的研究提供文獻(xiàn)借鑒。

第三，本文的研究為利用金融科技服務(wù)農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的政策選擇和實際需求提供經(jīng)驗研究的支持。基于實證檢驗結(jié)果，本文提出發(fā)揮數(shù)字金融作用、深化數(shù)字保險和數(shù)字支付并優(yōu)化數(shù)字信貸作用環(huán)境，是進(jìn)一步利用金融科技全面支持農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的重點所在。這為進(jìn)一步利用金融科技全面支持農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的實施提供政策借鑒。

二、內(nèi)在理論機(jī)制分析

（一）基于網(wǎng)商銀行事實的分析

2021 年，中國人民銀行等部門印發(fā)《關(guān)于金融支持鞏固拓展脫貧攻堅成果全面推進(jìn)鄉(xiāng)村振興的意見》，提出要引導(dǎo)更多金融資源配置到鄉(xiāng)村振興重點領(lǐng)域和薄弱環(huán)節(jié)，為全面推進(jìn)鄉(xiāng)村振興、加快建設(shè)農(nóng)業(yè)強(qiáng)國提供更強(qiáng)有力的金融支撐。為響應(yīng)國家支持鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略，網(wǎng)商銀行借助其數(shù)字化技術(shù)優(yōu)勢，通過搭建“智慧縣域服務(wù)”平臺、利用衛(wèi)星遙感風(fēng)控技術(shù)開展針對縣域農(nóng)戶的“大山雀”行動等數(shù)字普惠金融活動支持農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。

2021 年11 月28 日，《遠(yuǎn)程銀行建設(shè)的實踐和探索》中收錄網(wǎng)商銀行“大山雀”衛(wèi)星遙感風(fēng)控技術(shù)。此外，“大山雀”還入選全球農(nóng)村金融創(chuàng)新報告《數(shù)字金融助力全球減貧2021》，上榜“2021 全球農(nóng)村金融技術(shù)創(chuàng)新榜單”。網(wǎng)商銀行于2020 年發(fā)布“大山雀”衛(wèi)星遙感風(fēng)控技術(shù)，將衛(wèi)星應(yīng)用于金融領(lǐng)域，探索全新的農(nóng)村金融模式。在貸前授信環(huán)節(jié)，利用衛(wèi)星遙感技術(shù)精準(zhǔn)計算農(nóng)戶擁有的農(nóng)作物面積和對應(yīng)的農(nóng)作物種類，避免銀行工作人員線下人工實地考察帶來的不便；在貸中風(fēng)控環(huán)節(jié)及貸后管理環(huán)節(jié)，以五天為周期，通過衛(wèi)星遙感技術(shù)對農(nóng)作物生長、病蟲害等田間信息進(jìn)行更新維護(hù)，建立全方位風(fēng)險感知，監(jiān)測農(nóng)作物的長勢，判斷作物所處的育苗期、拔節(jié)期或收割期等階段，進(jìn)而分析農(nóng)戶插秧、打藥、追肥以及收割時期的不同資金需求，從而動態(tài)調(diào)整授信額度并及時采取對應(yīng)的風(fēng)險管理措施。

截至2021年12月末，網(wǎng)商銀行基于數(shù)字技術(shù)開展各項數(shù)字普惠金融業(yè)務(wù)和活動，與全國28 個省、自治區(qū)、直轄市達(dá)成縣域數(shù)字普惠金融合作的涉農(nóng)縣區(qū)超過1100 個，數(shù)量占全國涉農(nóng)縣區(qū)總數(shù)約一半，進(jìn)一步提高了縣域及農(nóng)村的小微貸款可得率。使用過網(wǎng)商銀行信貸服務(wù)的涉農(nóng)客戶超2000 萬戶，在網(wǎng)商銀行客戶總數(shù)中占比過半。80%以上新增的縣域農(nóng)村客戶為首貸戶。為全國100 個縣域的蘋果、柑橘、小龍蝦等特色產(chǎn)業(yè)的經(jīng)營農(nóng)戶提供最高2個月的免息貸款，有效降低其貸款成本，助力特色農(nóng)業(yè)發(fā)展。并且為“全國十佳農(nóng)民”提供免息貸款，擴(kuò)大農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模，改善農(nóng)業(yè)經(jīng)營條件，進(jìn)而實現(xiàn)增產(chǎn)增收，真正實現(xiàn)了普惠金融的目的。①資料來源：網(wǎng)商銀行《2021年可持續(xù)發(fā)展報告》。

（二）基于文獻(xiàn)的理論分析

數(shù)字普惠金融將其數(shù)字技術(shù)優(yōu)勢和金融交易特征相結(jié)合，從信息傳遞、數(shù)據(jù)抵押和風(fēng)險治理方面，能夠緩解傳統(tǒng)農(nóng)村金融依然面臨的抵押約束、成本約束和融資約束等問題，解決農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展中融資可得性和融資成本問題，發(fā)揮支持農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的作用。

1.傳統(tǒng)普惠金融的融資約束問題

對于金融資源配置中的信息不對稱問題，傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)學(xué)主要采用兩種消除方式：尋求最優(yōu)的制度安排消除信息欺詐；通過有效信息傳遞[4]解決金融機(jī)構(gòu)參與融資交易的激勵約束。但是，如圖1 所示，由于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)融資中存在的抵押物不足、信號缺乏和交易成本約束等問題，使得傳統(tǒng)普惠金融支持農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展中面臨著抵押、成本和融資約束等問題。

圖1 數(shù)字普惠金融支持農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的理論機(jī)理

首先，缺乏可信的抵押物阻礙了傳統(tǒng)金融普惠作用。契約的不完全性往往會導(dǎo)致金融契約事后執(zhí)行中出現(xiàn)各種交易費用，使得融資契約面臨受限執(zhí)行問題，金融機(jī)構(gòu)出于風(fēng)險的考慮會要求抵押品[5]。而鄉(xiāng)村經(jīng)營主體由于缺乏法律意義上規(guī)范的抵押品面臨著抵押約束[6-7]，從而引發(fā)農(nóng)村普惠交易中的金融排斥問題。其次，信息傳遞有效性取決于融資方是否可以以低成本獲取信號并有效地傳遞信息[8]。雖然農(nóng)村信息化程度在逐步提高，但是信息資源不足[7]和鄉(xiāng)村內(nèi)部的信息不對稱[9]使其面臨融資中的成本約束和融資可得性約束等問題?？傮w來看，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營融資交易中面臨的這些金融摩擦是傳統(tǒng)金融模式難以解決的農(nóng)業(yè)發(fā)展融資問題的本質(zhì)原因。

2.數(shù)字普惠金融支持農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的作用：融資約束治理

數(shù)字金融利用數(shù)字技術(shù)開展融資、支付、投資和其他新型金融業(yè)務(wù)[10]，實現(xiàn)了數(shù)字技術(shù)與金融資源配置功能的融合[11-12]?；谌斯ぶ悄?、區(qū)塊鏈、云計算和大數(shù)據(jù)的技術(shù)優(yōu)勢，數(shù)字金融消除農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展融資約束主要依靠數(shù)字技術(shù)治理、提供數(shù)據(jù)抵押物和基于數(shù)字技術(shù)的信任機(jī)制，如圖1所示。

首先，數(shù)字普惠金融的數(shù)字治理機(jī)制和數(shù)據(jù)資產(chǎn)抵押，有助于緩解融資約束。區(qū)塊鏈上分布式的金融智能合約，不僅可以減少數(shù)據(jù)價值創(chuàng)造成本和契約執(zhí)行中不透明的費用[13]，更重要的作用在于基于共識的實時交易驗證方式，具有協(xié)同性、即時性和低成本優(yōu)勢，意味著事前的驗證和事后契約執(zhí)行成本變得非常低①《區(qū)塊鏈將推動信任經(jīng)濟(jì)學(xué)發(fā)展|對話諾獎經(jīng)濟(jì)學(xué)家》，https://www.sohu.com/a/414150578_120057347。，使得融資交易的欺騙行為變得極其困難，由此形成基于數(shù)據(jù)信任的數(shù)據(jù)治理[14]，提升融資交易協(xié)同效率，并有助于解決事后道德風(fēng)險問題，減弱融資契約執(zhí)行引發(fā)的違約問題。另外，數(shù)字技術(shù)將數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)資產(chǎn)轉(zhuǎn)化為信用資產(chǎn)，能夠提供數(shù)據(jù)信任②《諾獎得主斯賓塞：信息技術(shù)帶來的最重要的變化是模式變化》，https://baijiahao.baidu.com/s?id=1648143423278770160&wfr=spider&for=pc。和數(shù)據(jù)抵押③Bengt Holmstro.《金融契約與金融科技》，2018-12-24，https://www.sohu.com/a/284104636_99958672。，發(fā)揮數(shù)字普惠金融服務(wù)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的風(fēng)險治理效應(yīng)，緩解由于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)融資中抵押物不足帶來的抵押約束問題。

其次，數(shù)字普惠金融的數(shù)據(jù)信任機(jī)制有助于降低成本和緩解融資約束。數(shù)字普惠金融利用低成本搜集和區(qū)塊鏈技術(shù)優(yōu)勢，進(jìn)行場景化、生活化等信息的信用價值揭示和識別，帶來相對透明化的信用信息特征，為融資交易提供數(shù)字征信基礎(chǔ)[15-16]。同時，數(shù)字金融交易能夠形成基于數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值的線上信任關(guān)系，建立金融資源配置的數(shù)據(jù)信任機(jī)制[17]。數(shù)字金融利用低成本處理海量數(shù)據(jù)信息的優(yōu)勢，可以挖掘非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中蘊含的信用信息[16]，緩解融資交易中的信息不對稱。通過信息通知和信息篩選等信息傳遞效應(yīng)，使得農(nóng)村融資交易中信用信息匱乏造成的逆向選擇和金融排斥問題得到有效解決，并極大降低農(nóng)村和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中碎片化信息收集成本。

三、農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平的測度

（一）基于新發(fā)展理念構(gòu)建指標(biāo)

新發(fā)展理念強(qiáng)調(diào)，創(chuàng)新發(fā)展注重的是解決發(fā)展動力問題，協(xié)調(diào)發(fā)展注重的是解決發(fā)展不平衡問題，綠色發(fā)展注重的是解決人與自然和諧問題，開放發(fā)展注重的是解決發(fā)展內(nèi)外聯(lián)動問題，共享發(fā)展注重的是解決社會公平正義問題。新發(fā)展理念成為農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的根本遵循。

新發(fā)展理念是對新時代高質(zhì)量發(fā)展的新要求，可以綜合地反映農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平，符合我國農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展階段特征，更是能否實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的評價準(zhǔn)則[18]。另外，中央財經(jīng)委員會第十次會議強(qiáng)調(diào)，共同富裕是社會主義的本質(zhì)要求，是中國式現(xiàn)代化的重要特征，要堅持以人民為中心的發(fā)展思想，在高質(zhì)量發(fā)展中促進(jìn)共同富裕。農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的基本要求包括共同富裕，不利于共同富裕的發(fā)展不是真正的農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。具體指標(biāo)詳見表1。

表1 農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展指標(biāo)體系

1.農(nóng)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展是農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的動力源泉

由要素驅(qū)動轉(zhuǎn)變?yōu)閯?chuàng)新驅(qū)動，農(nóng)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展不僅要體現(xiàn)人才、機(jī)械化等創(chuàng)新基礎(chǔ)的培養(yǎng)，更要注重創(chuàng)新的效率。本文從農(nóng)業(yè)創(chuàng)新主體（農(nóng)業(yè)勞動者的教育水平、農(nóng)業(yè)科技人員比率）和農(nóng)業(yè)創(chuàng)新客體（農(nóng)業(yè)機(jī)械化程度、科技三項支出、R&D 經(jīng)費投入強(qiáng)度）兩個角度來度量農(nóng)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展的基礎(chǔ)[19]。農(nóng)業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展最終將體現(xiàn)在生產(chǎn)結(jié)果中，所以農(nóng)業(yè)產(chǎn)量是衡量創(chuàng)新效率的關(guān)鍵。因此，在創(chuàng)新效率方面，可以通過農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率、糧食單產(chǎn)、農(nóng)業(yè)規(guī)?；潭?、單位面積農(nóng)業(yè)GDP 產(chǎn)值和專利申請授權(quán)量來度量[20]。

2.農(nóng)業(yè)協(xié)調(diào)發(fā)展是農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的內(nèi)生特點

農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和農(nóng)村消費結(jié)構(gòu)是農(nóng)業(yè)高質(zhì)量協(xié)調(diào)發(fā)展的體現(xiàn)。農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)方面，第一產(chǎn)業(yè)比較生產(chǎn)率能有效衡量農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)體系的生產(chǎn)效率[21]，農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)產(chǎn)值占比反映了現(xiàn)代農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)體系的完善程度[22]、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整指數(shù)和農(nóng)林牧漁業(yè)服務(wù)業(yè)產(chǎn)值占比可以有效體現(xiàn)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)的融合程度[23]、財政支農(nóng)力度可以衡量國家財政投入的強(qiáng)度[24]。而農(nóng)村消費結(jié)構(gòu)方面，采用農(nóng)村恩格爾系數(shù)、農(nóng)村居民人均消費支出[3]來反映農(nóng)民生活消費的狀況。

3.農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展是農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的必然要求

避免資源過度消耗和環(huán)境污染是農(nóng)業(yè)高質(zhì)量綠色可持續(xù)發(fā)展的前提。農(nóng)業(yè)資源消耗主要包括對水、油和經(jīng)營過程等的消耗，具體指標(biāo)有萬元農(nóng)業(yè)增加值耗水量、農(nóng)業(yè)中間消耗、單位面積農(nóng)膜使用量、農(nóng)用柴油使用強(qiáng)度、第一產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員人均用電量、農(nóng)業(yè)成災(zāi)率[3,23]；環(huán)境污染衡量指標(biāo)主要包括單位面積化肥使用量、單位面積農(nóng)藥使用量[21]。

4.農(nóng)業(yè)開放發(fā)展是農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的必由之路

農(nóng)業(yè)對外貿(mào)易水平可以體現(xiàn)一個國家農(nóng)業(yè)的真正影響力。農(nóng)產(chǎn)品進(jìn)口依存度、農(nóng)產(chǎn)品出口依存度可以反映國家對國際市場的依賴程度[25]；《國家質(zhì)量支農(nóng)戰(zhàn)略規(guī)劃（2018—2022 年）》①《中華人民共和國農(nóng)業(yè)農(nóng)村部關(guān)于印發(fā)〈國家質(zhì)量興農(nóng)戰(zhàn)略規(guī)劃（2018—2022 年）〉的通知》，https://www.moa.gov.cn/nybgb/2019/201902/201905/t20190517_6309469.htm。將增強(qiáng)國際競爭力作為農(nóng)業(yè)發(fā)展目標(biāo)，而農(nóng)產(chǎn)品出口增長率可以有效反映國家農(nóng)產(chǎn)品的國際競爭力。

5.農(nóng)業(yè)共享發(fā)展是農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的根本目的

縮小城鄉(xiāng)差距、提高農(nóng)村公共服務(wù)水平，是農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的最終落實處。城鄉(xiāng)居民收入比[22]、城鄉(xiāng)二元對比系數(shù)[26]能夠有效衡量城鄉(xiāng)發(fā)展的差距；農(nóng)村公共服務(wù)采用農(nóng)民人均可支配收入[23]、農(nóng)村醫(yī)療衛(wèi)生水平和農(nóng)村社會保障水平來衡量[24]。

（二）農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展數(shù)據(jù)的測算②本文根據(jù)實證設(shè)計進(jìn)行分析，結(jié)論供參考。

農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平的測算數(shù)據(jù)主要來源于2012—2020 年《中國統(tǒng)計年鑒》、各?。▍^(qū)、市）《統(tǒng)計年鑒》《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》《中國科技統(tǒng)計年鑒》《中國農(nóng)產(chǎn)品進(jìn)出口統(tǒng)計報告》等統(tǒng)計報告，以及Wind數(shù)據(jù)庫、EPS數(shù)據(jù)庫、馬克數(shù)據(jù)網(wǎng)等。

1.指標(biāo)測算方法

熵值法通過指標(biāo)相對變化程度對整體系統(tǒng)的影響來確定每個指標(biāo)的權(quán)重，這避免了主觀方面的影響。因此，本文采用熵值法確定權(quán)重。熵值處理過程如下。

第一步，數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化：

正向指標(biāo)：

負(fù)向指標(biāo)：

其中，Xi、Xj為標(biāo)準(zhǔn)化后的指標(biāo)值，Yi、Yj分別為某一?。▍^(qū)、市）正向指標(biāo)和負(fù)向指標(biāo)的原始值，Ymax、Ymin分別為該項指標(biāo)原始值中的最大值和最小值。

第二步，計算信息熵：

其中：

第三步，計算各項指標(biāo)權(quán)重：

第四步，得出農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平：

2.農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展測度結(jié)果

基于上文的指標(biāo)體系和熵值處理，得出各省（區(qū)、市）2011—2019 年農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平測算結(jié)果，再根據(jù)測算結(jié)果，得出我國31 個?。▍^(qū)、市）（不包括臺灣、香港、澳門，下同）的農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平平均得分，見圖2。測算結(jié)果表明，我國農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平整體處于提升的趨勢，但各?。▍^(qū)、市）的提升速度不一致。排名前三的?。▍^(qū)、市）依次為上海市、北京市和天津市，排在最后三名的?。▍^(qū)、市）分別是廣西、云南和貴州。分地區(qū)來看，我國農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平具有明顯的區(qū)域異質(zhì)性，并且得分由高到低依次為東部地區(qū)、中部地區(qū)和西部地區(qū)。

圖2 我國31省（區(qū)、市）農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平均值

四、實證檢驗

（一）變量設(shè)置與模型構(gòu)建

1.被解釋變量

農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平（Ny），由上文構(gòu)建的農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平指標(biāo)體系測算得到。

2.解釋變量

數(shù)字普惠金融指數(shù)（Phjr），采用北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心編制的《北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)（2011—2020）》[27]，其中包括數(shù)字金融覆蓋廣度（Coverage_breadth）、數(shù)字金融使用深度（Usage_depth）和數(shù)字化程度（Digitization_level）三個二級指標(biāo)；就金融服務(wù)類型而言，本文選擇數(shù)字信貸（credit）、數(shù)字支付（payment）和數(shù)字保險（insurance）三個指標(biāo)。由于數(shù)字普惠金融數(shù)據(jù)和農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展數(shù)據(jù)量級相差過大，因此將數(shù)字普惠金融數(shù)縮小到原來的百分之一。

3.控制變量

檢測數(shù)字金融與農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平之間關(guān)系時設(shè)置的控制變量包括：（1）產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（Cyjg），采用各?。▍^(qū)、市）第二、三產(chǎn)業(yè)增加值與其第一產(chǎn)業(yè)增加值之比衡量；（2）基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)（Jcss），采用各省（區(qū)、市）鐵路、公路、水運總里程與其行政區(qū)域面積之比表示；（3）經(jīng)濟(jì)開放水平（Jjkf），采用各?。▍^(qū)、市）農(nóng)產(chǎn)品進(jìn)出口總額與其GDP 之比衡量；（4）傳統(tǒng)金融發(fā)展（Jrfz），采用金融機(jī)構(gòu)存貸款總額與其GDP之比表示；（5）財政支持程度（Czzc），由于政府的行為對我國整體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展具有關(guān)鍵作用，所以采用各?。▍^(qū)、市）財政支出與其GDP 之比衡量；（6）城鎮(zhèn)化水平（Czh），采用各?。▍^(qū)、市）城鎮(zhèn)人口與年末常住人口之比表示。為了減少變量方差的影響，本文參考現(xiàn)有學(xué)者的做法[3,28]，對控制變量進(jìn)行取對數(shù)處理。

4.模型的構(gòu)建

本文通過Hausman 檢驗，確定采用固定效應(yīng)模型進(jìn)行回歸，并設(shè)定以下模型研究數(shù)字普惠金融對農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的影響，詳見式（7）：

Yi,t表示全國各省（區(qū)、市）農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平在第t 年的水平以及農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的五大發(fā)展理念的數(shù)據(jù)；α0表示常數(shù)項；αi為待估參數(shù)；Phjri,t表示?。▍^(qū)、市）i 在第t 年的數(shù)字普惠金融水平；Xi,t代表控制變量，μt為時間效應(yīng)，εi,t為隨機(jī)擾動項。

5.描述性統(tǒng)計

表2 為各變量描述性統(tǒng)計的結(jié)果。首先，被解釋變量。農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平統(tǒng)計結(jié)果得分越高，該省（區(qū)、市）的農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平越高。Ny 最小值0.076與最大值0.723之間較大的差距體現(xiàn)出我國不同?。▍^(qū)、市）農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平之間差異較大。其次，解釋變量。核心解釋變量Phjr最小值0.162與最大值4.103 反映出我國數(shù)字普惠金融水平不同?。▍^(qū)、市）之間具有較大的差距，整體存在異質(zhì)性。Coverage_breadth最小值為0.020，最大值為3.847。Usage_depth 最小值為0.068，最大值為4.399。Digitization_level 最小值為0.076，最大值為4.622。Credit 平均值為1.284，最小值為0.156，最大值為2.532。Payment平均值為1.737，最小值為0，最大值為3.795。Insurannce 平均值為4.487，最小值為0.003，最大值為2.923。再次，控制變量。Cyjg 最小值為1.054，最大值為5.868。Czzc最小值為2.485，最大值為4.908。Jjkf 最小值為-2.867，最大值為1.860。Jrfz 最小值為5.358，最大值為9.132。Jcss 最小值為-2.961，最大值為0.924。Czh 最小值為3.124，最大值為4.495。最后，調(diào)節(jié)變量。Bankcompete 結(jié)果越大，則該?。▍^(qū)、市）的銀行集中度越高，Bankcompete 最小值為0.043，最大值為0.671。Internet 結(jié)果越大，說明該?。▍^(qū)、市）數(shù)字化程度越高，Internet 最小值為0.005，最大值為0.980。

表2 描述性統(tǒng)計

（二）數(shù)字普惠金融支持作用的檢驗

采用雙向固定效應(yīng)模型，得到數(shù)字普惠金融對農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平的回歸結(jié)果（見表3）。

表3 數(shù)字普惠金融對農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平的回歸結(jié)果

表3 中第（1）列基準(zhǔn)回歸結(jié)果顯示，數(shù)字普惠金融對農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平具有顯著的促進(jìn)作用，并且通過1%的顯著性檢驗，表現(xiàn)為數(shù)字普惠金融每增加一個單位，農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平將會增加0.148個單位。

表3 中第（2）列—第（6）列分別表示數(shù)字普惠金融對農(nóng)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展、農(nóng)業(yè)協(xié)調(diào)發(fā)展、農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展、農(nóng)業(yè)開放發(fā)展和農(nóng)業(yè)共享發(fā)展的回歸結(jié)果。從回歸結(jié)果來看，除了第（2）列農(nóng)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展、第（5）列農(nóng)業(yè)開放發(fā)展和第（6）列農(nóng)業(yè)共享發(fā)展外，數(shù)字普惠金融對農(nóng)業(yè)協(xié)調(diào)發(fā)展和農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展也通過了10%的顯著性檢驗。其中第（2）列數(shù)字普惠金融對農(nóng)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展的作用系數(shù)最高，表現(xiàn)為數(shù)字普惠金融每增加一個單位，則農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平將會上升0.087個單位。其余四個理念作用效果大小依次為農(nóng)業(yè)開放發(fā)展、農(nóng)業(yè)協(xié)調(diào)發(fā)展、農(nóng)業(yè)共享發(fā)展和農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展。

值得注意的是，農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平是采用資源消耗和環(huán)境污染構(gòu)建而成，所以這兩項指標(biāo)對農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展具有負(fù)向影響，并且從表3 的第（4）列中農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展回歸結(jié)果來看，數(shù)字普惠金融對農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展具有顯著的負(fù)向作用，并且通過了10%的顯著性檢驗。對于控制變量而言，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、經(jīng)濟(jì)開放水平、傳統(tǒng)金融發(fā)展、財政支持程度和城鎮(zhèn)化水平對農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展均具有一定影響，并且都在1%水平下顯著。

（三）內(nèi)生性處理

雖然本文盡可能地控制了相關(guān)變量，但是數(shù)字普惠金融與農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展之間仍有存在內(nèi)生性的可能，所以本文通過如下三種檢驗方式來進(jìn)行處理，檢驗結(jié)果見表4。

表4 內(nèi)生性處理結(jié)果

（1）本文參考現(xiàn)有文獻(xiàn)的做法，采用動態(tài)面板GMM 估計方法對雙固定效應(yīng)模型進(jìn)行估計，見式（8）：

（2）本文參考現(xiàn)有學(xué)者的做法，將數(shù)字普惠金融指數(shù)滯后一期變量作為數(shù)字普惠金融指數(shù)的工具變量進(jìn)行檢驗[29]。

（3）增加控制變量。在基準(zhǔn)模型中已納入控制變量的基礎(chǔ)上，本文增加了一系列的可能對農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展產(chǎn)生影響的控制變量，包括以下變量：經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，采用對人均GDP 取對數(shù)來衡量；第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占比，采用各省（區(qū)、市）第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值除以GDP 衡量；互聯(lián)網(wǎng)普及率，采用各?。▍^(qū)、市）互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入用戶數(shù)占比來衡量，其中，2011—2016 年數(shù)據(jù)來源于歷年《中國統(tǒng)計年鑒》，2017年和2018年數(shù)據(jù)來源于《網(wǎng)宿·中國互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展報告》，2019 年的互聯(lián)網(wǎng)普及率數(shù)據(jù)采用移動互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)除以常住人口數(shù)計算得到；投資水平，通過全社會固定資產(chǎn)投資額取對數(shù)得到；各?。▍^(qū)、市）人均受教育年限，其中人均受教育年限=（小學(xué)*6+初中*9+高中*12+中職*12*大學(xué)?？?15+本科*16+研究生*19）/6歲及以上總?cè)丝趤肀硎尽?/p>

內(nèi)生性分析結(jié)果見表4，從第（1）列的檢驗結(jié)果來看，在控制了時間效應(yīng)和地區(qū)效應(yīng)后，檢驗結(jié)果表明接受所有工具變量有效的原假設(shè)和不存在二階自相關(guān)的原假設(shè)，由此說明本文的工具變量選擇都是有效的，并且數(shù)字普惠金融的估計結(jié)果也在1%的水平下顯著；從第（2）列的回歸結(jié)果來看，數(shù)字普惠金融滯后一期的促進(jìn)效果仍然具有1%的顯著性；從第（3）列的回歸結(jié)果來看，在增加一系列控制變量后，數(shù)字普惠金融的系數(shù)符號及顯著性水平均未發(fā)生改變。

（四）穩(wěn)健性檢驗

在進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗時，本文采用以下7 種評價方法。（1）本文采用商業(yè)銀行發(fā)展指數(shù)替代核心解釋變量數(shù)字普惠金融指數(shù)的方法進(jìn)行檢驗，其中，商業(yè)銀行發(fā)展指數(shù)由傳統(tǒng)銀行的網(wǎng)點數(shù)、從業(yè)人數(shù)和資產(chǎn)規(guī)模通過熵值法構(gòu)建得到。（2）根據(jù)現(xiàn)有文獻(xiàn)對我國糧食主產(chǎn)區(qū)進(jìn)行劃分，本文采用糧食主產(chǎn)區(qū)包含的?。▍^(qū)、市）作為樣本進(jìn)行檢驗（糧食主產(chǎn)區(qū)：河北、內(nèi)蒙古、遼寧、吉林、黑龍江、江蘇、安徽、江西、山東、河南、湖北、湖南、四川）。（3）在回歸分析中使用聚類穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤。（4）單獨固定時間進(jìn)行檢驗。（5）單獨固定地區(qū)進(jìn)行檢驗。（6）本文隨機(jī)剔除部分樣本，只保留16 個省（區(qū)、市）進(jìn)行檢驗。（7）對基準(zhǔn)模型所用變量數(shù)據(jù)在5%和95%分位點進(jìn)行縮尾處理進(jìn)行檢驗。

穩(wěn)健性檢驗結(jié)果見表5，從表5 中的第（1）列的穩(wěn)健性檢驗結(jié)果來看，商業(yè)銀行數(shù)字化發(fā)展指數(shù)對農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展存在正向影響，并且通過了1%的顯著性檢驗；從第（2）列—第（7）列的檢驗結(jié)果來看，數(shù)字普惠金融對農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的影響系數(shù)符號和顯著性均未發(fā)生改變。由以上穩(wěn)健性檢驗結(jié)果可知，數(shù)字普惠金融對農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的穩(wěn)健性檢驗結(jié)果均與基準(zhǔn)模型回歸結(jié)論保持一致，說明上文中數(shù)字普惠金融對農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平的影響具有一致、穩(wěn)定的解釋能力。

表5 穩(wěn)健性檢驗結(jié)果

（五）異質(zhì)性檢驗

1.金融服務(wù)角度

從傳統(tǒng)銀行業(yè)務(wù)角度來看，在加入數(shù)字化技術(shù)后，金融服務(wù)進(jìn)入快速創(chuàng)新發(fā)展階段，不僅包括銀行服務(wù)（信貸），還包括支付、保險、投資服務(wù)等業(yè)態(tài)。而依據(jù)數(shù)字普惠金融指數(shù)對于金融服務(wù)類型的劃分，本文檢驗數(shù)字信貸、數(shù)字支付和數(shù)字保險支持農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的異質(zhì)性作用，回歸結(jié)果見表6。

表6 數(shù)字普惠金融屬性的異質(zhì)性分析

表6 的第（1）列—第（3）列分別反映了數(shù)字信貸、數(shù)字支付和數(shù)字保險的異質(zhì)性影響。從第（1）列可以看出，數(shù)字信貸對農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的作用系數(shù)不顯著，說明其對農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展不具有直接的積極影響；而第（2）列和第（3）列的結(jié)果顯示，數(shù)字支付和數(shù)字保險對農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平具有顯著的促進(jìn)作用，且均通過了1%的顯著性檢驗，并且數(shù)字支付的作用效果優(yōu)于數(shù)字保險。

2.二級指標(biāo)角度

基于數(shù)字金融的廣度和數(shù)字化的快速增長，使用深度將成為數(shù)字金融增長的重要驅(qū)動[27]。依據(jù)數(shù)字普惠金融指數(shù)二級指標(biāo)覆蓋廣度、使用深度以及數(shù)字化程度，對數(shù)字普惠金融支持農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展作用進(jìn)行異質(zhì)性回歸分析，分析結(jié)果見表7。

表7 數(shù)字普惠金融覆蓋廣度、使用深度和數(shù)字化程度異質(zhì)性分析

表7 的第（1）列—第（3）列分別顯示了覆蓋廣度、使用深度和數(shù)字化程度的影響差異?；貧w結(jié)果顯示，覆蓋廣度、使用深度和數(shù)字化程度均對農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平具有顯著的促進(jìn)作用，并且均在1%的水平下顯著，但是影響程度由高到低依次為覆蓋廣度、使用深度和數(shù)字化程度。

3.分地域角度

從描述性統(tǒng)計中發(fā)現(xiàn)，我國農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平具有區(qū)域異質(zhì)性。根據(jù)國家統(tǒng)計局?jǐn)?shù)據(jù)庫劃分標(biāo)準(zhǔn)，本文將所有變量指標(biāo)劃分為東部、中部和西部三大地區(qū)來分析數(shù)字普惠金融對農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的影響差異（見表8）。

表8 分地域異質(zhì)性檢驗

表8 中分別展示了東部、中部和西部地區(qū)的數(shù)字普惠金融對農(nóng)業(yè)高質(zhì)量水平的回歸結(jié)果。結(jié)果顯示，東部地區(qū)和西部地區(qū)數(shù)字普惠金融的作用效果均在10%的水平下顯著，并且東部地區(qū)的作用效果大于西部地區(qū)，表現(xiàn)為數(shù)字普惠金融每提高一個單位，會使東部地區(qū)農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平提高0.123個單位。這說明數(shù)字普惠金融對農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的積極影響在東部地區(qū)和西部地區(qū)比較明顯。然而中部地區(qū)的回歸結(jié)果顯示，數(shù)字普惠金融發(fā)展對其地區(qū)的農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平并不具有顯著的促進(jìn)效果。具體來說，東部地區(qū)數(shù)字金融水平較高，并且農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展得分處于前列，而西部地區(qū)由于處于偏遠(yuǎn)地區(qū)，數(shù)字普惠金融服務(wù)對農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展具有顯著的提升作用。

五、進(jìn)一步分析

上述數(shù)字信貸的異質(zhì)性檢驗結(jié)果和基于文獻(xiàn)的理論分析結(jié)果不一致，可能的原因為數(shù)據(jù)的可獲得性和不同機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)的可匹配性等?？紤]到傳統(tǒng)商業(yè)銀行是農(nóng)業(yè)發(fā)展的主要資金來源，并且互聯(lián)網(wǎng)數(shù)字技術(shù)的發(fā)展在促進(jìn)農(nóng)業(yè)發(fā)展中緩解了信息不對稱等難題，因此，本文從數(shù)字金融發(fā)展帶來的商業(yè)銀行的市場競爭[30]和數(shù)字化發(fā)展程度[31]兩方面間接影響進(jìn)行進(jìn)一步檢驗和說明。

首先，建立模型檢驗數(shù)字信貸和商業(yè)銀行競爭程度對農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的交互影響，見式（9）：

其中，bankcompete 為商業(yè)銀行的市場競爭程度指標(biāo)，本文參考現(xiàn)有學(xué)者的做法，采用各省（區(qū)、市）銀行業(yè)的赫芬達(dá)爾—赫希曼指數(shù)（HHI）來測算所在?。▍^(qū)、市）銀行業(yè)的競爭水平[32]。數(shù)據(jù)僅包含商業(yè)銀行的分支機(jī)構(gòu)，降低政策性銀行的特殊影響。HHI計算方法見式（10）：

其中，Nm表示省（區(qū)、市）m內(nèi)所有商業(yè)銀行的數(shù)量，branchnm表示第n 家商業(yè)銀行在?。▍^(qū)、市）m 內(nèi)的分支機(jī)構(gòu)數(shù)。在計算HHI 指數(shù)時，假設(shè)每家銀行的分支機(jī)構(gòu)同質(zhì)。HHI指標(biāo)的取值范圍為（0，1），指標(biāo)值越大，表明該?。▍^(qū)、市）商業(yè)銀行集中度越高。

其次，建立模型用于檢驗數(shù)字信貸和數(shù)字化發(fā)展程度的交互影響，見式（11）：

其中，internet 為數(shù)字化發(fā)展程度指數(shù)。依據(jù)互聯(lián)網(wǎng)普及率、互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)從業(yè)人數(shù)、互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)產(chǎn)出和移動互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)，采用熵值法構(gòu)建數(shù)字化發(fā)展程度指數(shù)。

再次，本文將商業(yè)銀行競爭程度和數(shù)字化發(fā)展作為門限變量進(jìn)行門限效應(yīng)檢驗，經(jīng)檢驗分析后認(rèn)為，數(shù)字化發(fā)展對數(shù)字信貸支持農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展不存在門限效應(yīng)，但商業(yè)銀行競爭存在單一門限，關(guān)于商業(yè)銀行競爭的門限效應(yīng)檢驗見表9，模型設(shè)置見式（12）。

表9 商業(yè)銀行競爭的門限效應(yīng)檢驗結(jié)果

其中，γ為待估計門限值。

表10 中第（1）列、第（2）列分別顯示的是加入商業(yè)銀行競爭程度的檢驗結(jié)果和門限效應(yīng)的回歸結(jié)果，第（3）列顯示的是加入數(shù)字化發(fā)展程度影響后的檢驗結(jié)果。由第（1）列和第（3）列可知，數(shù)字信貸對農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展并不具有顯著的促進(jìn)影響，但是在加入商業(yè)銀行競爭程度和數(shù)字化發(fā)展程度后，從兩個指標(biāo)的交互項結(jié)果可得作用效果正向顯著，并且通過了1%的顯著性水平；從第（2）列回歸結(jié)果可知，在不同的門限區(qū)間內(nèi)有不同程度的效應(yīng)。當(dāng)商業(yè)銀行競爭小于0.054 時，數(shù)字信貸的作用系數(shù)為0.062；當(dāng)商業(yè)銀行競爭大于0.054 時，數(shù)字信貸的作用系數(shù)下降到0.038，該系數(shù)均在1%的顯著性水平下通過檢驗，說明商業(yè)銀行競爭對數(shù)字信貸支持農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展發(fā)揮著積極作用，且存在最優(yōu)區(qū)間，最優(yōu)區(qū)間為低程度商業(yè)銀行競爭，即bankcompete≤0.054。

表10 數(shù)字信貸支持農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的機(jī)制檢驗

六、結(jié)論與建議

本文基于構(gòu)建的農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的指標(biāo)體系，測算了我國31個?。▍^(qū)、市）2011—2019年的農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平，后續(xù)檢驗了數(shù)字普惠金融對農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的支持作用。研究得出以下結(jié)論。

（1）數(shù)字普惠金融對農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展具有顯著的促進(jìn)作用。從新發(fā)展理念角度來看，數(shù)字普惠金融對農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展五個方面均具有顯著的積極影響，但是對于農(nóng)業(yè)協(xié)調(diào)發(fā)展和農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的支持作用有所減弱。

（2）數(shù)字支付和數(shù)字保險對農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展具有顯著的促進(jìn)作用，但是數(shù)字信貸直接作用不顯著。這和本文的理論分析不完全相符，也和我國傳統(tǒng)農(nóng)村金融中農(nóng)村信貸占主體地位有鮮明的差別。通過進(jìn)一步對數(shù)字金融的間接影響進(jìn)行檢驗發(fā)現(xiàn)，在商業(yè)銀行競爭程度和數(shù)字化發(fā)展程度不斷加強(qiáng)的情況下，數(shù)字信貸的作用效果正向顯著，但是商業(yè)銀行競爭程度的促進(jìn)效果存在單一門限，在大于該門限的情況下，數(shù)字信貸的正向影響下降。

（3）數(shù)字金融覆蓋廣度、使用深度和數(shù)字化程度對農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展均具有顯著促進(jìn)作用，但進(jìn)一步分地域的檢驗結(jié)果顯示，東部和西部地區(qū)的數(shù)字普惠金融對農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展具有顯著的促進(jìn)作用，但是在中部地區(qū)不顯著。這可能和我國農(nóng)村地區(qū)數(shù)字化網(wǎng)絡(luò)化普及率不高有直接的關(guān)系，依據(jù)第49 次《中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計報告》，截至2021 年6月末，農(nóng)村地區(qū)互聯(lián)網(wǎng)普及率為57.6%，仍然比城鎮(zhèn)地區(qū)互聯(lián)網(wǎng)普及率低21.9%。

基于上述結(jié)論提出以下建議。

（1）大力發(fā)展我國農(nóng)村地區(qū)數(shù)字普惠金融基礎(chǔ)設(shè)施。加快偏遠(yuǎn)農(nóng)村地區(qū)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，提高網(wǎng)絡(luò)普及率，為數(shù)字普惠金融廣度和數(shù)字化程度提升建立基礎(chǔ)，提升農(nóng)民等弱勢群體的金融服務(wù)使用深度。擴(kuò)大和完善金融機(jī)構(gòu)農(nóng)業(yè)客戶數(shù)據(jù)庫，推進(jìn)“三農(nóng)”數(shù)字化，提升數(shù)字信貸在支持農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展中的作用。

（2）推動農(nóng)村數(shù)字金融與傳統(tǒng)金融的有效結(jié)合。將數(shù)字普惠金融的線上空間優(yōu)勢和傳統(tǒng)普惠金融機(jī)構(gòu)的線下信息優(yōu)勢結(jié)合，豐富農(nóng)業(yè)線上線下普惠金融產(chǎn)品，提供具有針對性的農(nóng)業(yè)金融產(chǎn)品及服務(wù)，更好地推進(jìn)農(nóng)村普惠金融發(fā)展。