呂 良

(南京林業(yè)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，南京 210037)

改革開放以來，我國物質(zhì)生產(chǎn)能力大幅提升，但長期粗放型的生產(chǎn)方式以大量化學(xué)品投入、資源掠奪式開發(fā)為特點(diǎn)，致使當(dāng)前農(nóng)業(yè)發(fā)展面臨水土資源和生態(tài)環(huán)境多重桎梏[1]。黨中央國務(wù)院高度重視農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展，連年出臺(tái)多項(xiàng)政策文件，深入推進(jìn)農(nóng)業(yè)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，構(gòu)建人與自然和諧共生的農(nóng)業(yè)發(fā)展新格局。2022年中央一號(hào)文件將生態(tài)振興擺在鄉(xiāng)村振興的重要位置，指出通過落實(shí)農(nóng)業(yè)面源污染綜合治理和推進(jìn)農(nóng)業(yè)投入品減量為傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)持續(xù)賦能。在保證農(nóng)村經(jīng)濟(jì)平穩(wěn)增長的基礎(chǔ)上，落實(shí)綠色農(nóng)業(yè)發(fā)展和人居環(huán)境整治已成為我國農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化建設(shè)的關(guān)鍵任務(wù)[2]。

伴隨著互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等新興技術(shù)與金融服務(wù)的深度融合，數(shù)字金融順勢而生并蓬勃發(fā)展。作為以數(shù)字技術(shù)為支撐的新普惠金融業(yè)態(tài)，數(shù)字普惠金融極大地打破了傳統(tǒng)金融排斥，助力金融資源向偏遠(yuǎn)農(nóng)村地區(qū)滲透。2021年中央一號(hào)文件首次明確提出“發(fā)展農(nóng)村數(shù)字普惠金融”，自此，新型數(shù)字普惠金融產(chǎn)品大量涌現(xiàn)。借助淘寶村、微商村等農(nóng)村電商形式，數(shù)字技術(shù)為農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)端和銷售端賦能，幫助農(nóng)業(yè)提質(zhì)增效。數(shù)字普惠金融交易成本低、普惠性廣、審批時(shí)間短等特點(diǎn)[3]，決定了其將持續(xù)為鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)興旺和農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化提供及時(shí)的信貸資金支持。

以數(shù)字普惠金融為代表的數(shù)字化金融模式已成為“十四五”期間我國經(jīng)濟(jì)綠色轉(zhuǎn)型的重要驅(qū)動(dòng)力[4]。但是鮮有學(xué)者討論數(shù)字普惠金融與農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展之間的關(guān)系，其中的影響路徑和區(qū)域位置的差異性也有待挖掘。鑒于此，本文以數(shù)字普惠金融為切入點(diǎn)，基于2011—2021年中國30個(gè)省份(受數(shù)據(jù)可得性限制，西藏未納入本文研究范圍)的面板數(shù)據(jù)測算了各省農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展綜合評(píng)價(jià)指數(shù)，并分維度檢驗(yàn)了數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的影響效應(yīng)。

1 文獻(xiàn)綜述

數(shù)字金融是金融領(lǐng)域的普遍數(shù)字化[5]。借助大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能等技術(shù)，數(shù)字普惠金融提高了社會(huì)群體的金融可得性，已成為未來金融競爭的制高點(diǎn)[6]。理論界針對(duì)數(shù)字普惠金融的社會(huì)經(jīng)濟(jì)效應(yīng)和農(nóng)業(yè)綠色低碳轉(zhuǎn)型的研究已不勝枚舉，大致可以分為以下三個(gè)方向：數(shù)字普惠金融的機(jī)會(huì)與風(fēng)險(xiǎn)、農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的影響因素與評(píng)價(jià)方法、數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)村發(fā)展的影響。

1.1 數(shù)字普惠金融的機(jī)會(huì)與風(fēng)險(xiǎn)

以數(shù)字技術(shù)賦能農(nóng)村普惠金融消除了營業(yè)時(shí)間和地理位置對(duì)金融服務(wù)供需的制約，通過金融科技快速搜集、整理目標(biāo)客戶的征信數(shù)據(jù)，有效緩解了銀企間信息不對(duì)稱[7]。張勛、萬廣華等(2019)將中國數(shù)字普惠金融指數(shù)與中國家庭追蹤調(diào)查數(shù)據(jù)相結(jié)合，指出互聯(lián)網(wǎng)革命帶來的信息創(chuàng)造和共享提高了傳統(tǒng)金融的可得性和普惠性[8]。金融科技促使交易便利化，有利于將更多的金融資源配置到重點(diǎn)領(lǐng)域和薄弱環(huán)節(jié)[9]。然而，在肯定數(shù)字普惠金融減少金融排斥的同時(shí)，仍不能忽視隨金融科技而來的地區(qū)差異、數(shù)字鴻溝等現(xiàn)實(shí)問題[10]。老年人、低收入人群等因受教育年限短、學(xué)習(xí)能力偏弱，主動(dòng)接觸和使用數(shù)字普惠金融的動(dòng)機(jī)不足，這可能加劇地區(qū)之間的絕對(duì)差異[11]。

1.2 農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的影響因素及評(píng)價(jià)方法

健全綠色低碳循環(huán)的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)體系不僅是破解資源環(huán)境約束的治本之策，也是提升農(nóng)產(chǎn)品國際市場競爭力的必然要求。綠色生產(chǎn)行為是在有限信息條件下，追求自身利益最大化的農(nóng)戶與地方政府理性博弈的結(jié)果。農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平受農(nóng)戶個(gè)體特征、家庭特征、農(nóng)戶認(rèn)知、信息技術(shù)可得性和政策環(huán)境的共同影響[12]。李立朋、丁秀玲、李樺(2022)基于陜北寶塔區(qū)蘋果種植戶調(diào)查數(shù)據(jù)，實(shí)證分析個(gè)體年齡、教育水平、經(jīng)營規(guī)模、技術(shù)等級(jí)、環(huán)境壓力均對(duì)農(nóng)戶有機(jī)肥使用行為有顯著影響[13]。

針對(duì)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平的指標(biāo)選取，國內(nèi)學(xué)者大多依據(jù)政府文件和農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展基本要求[14]，在兼顧系統(tǒng)性、科學(xué)性和可操作性的基礎(chǔ)上[15]，構(gòu)建農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平的綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，并依據(jù)年度統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)對(duì)全國或某個(gè)區(qū)域的農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平進(jìn)行定量評(píng)價(jià)[16]。隨著經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展持續(xù)推進(jìn)，農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展內(nèi)涵逐步擴(kuò)充，農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展指標(biāo)也將趨于多元化。

1.3 數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)村發(fā)展的影響

數(shù)字普惠金融為鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)融合提供資金支持，推動(dòng)鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)全鏈條升級(jí)，其數(shù)字化特征將為農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶來“數(shù)字紅利”[17]。數(shù)字普惠金融以農(nóng)民收入和固定資產(chǎn)投資為傳導(dǎo)中介可以進(jìn)一步提升農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平[18]。金融機(jī)構(gòu)作為數(shù)字普惠金融服務(wù)的提供主體，為政府機(jī)構(gòu)和村委會(huì)搭建網(wǎng)絡(luò)共同治理平臺(tái)，有利于鄉(xiāng)村秩序和諧穩(wěn)定[19]。但當(dāng)數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施、金融生態(tài)和客體認(rèn)知稟賦等未滿足特定要求時(shí)，城鄉(xiāng)之間的“數(shù)字鴻溝”將會(huì)凸顯，收入差距擴(kuò)大，甚至帶來新一輪的金融排斥[20]。

縱觀上述文獻(xiàn)，前人研究已經(jīng)對(duì)“數(shù)字普惠金融打破傳統(tǒng)金融排斥、為農(nóng)村發(fā)展提供資金支持”形成基本共識(shí)，但仍存在兩個(gè)短板亟待完善。其一，現(xiàn)有研究忽略了數(shù)字普惠金融與農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的關(guān)系研究。其二，尚未深入分析數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的影響是否存在區(qū)域異質(zhì)性?；诖耍疚脑诶碚摲治龅幕A(chǔ)上，構(gòu)建了雙向固定效應(yīng)模型以探討數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)業(yè)綠色化轉(zhuǎn)型的實(shí)際影響，并從東部和中西部地區(qū)兩個(gè)層面分析數(shù)字普惠金融影響農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的差異性，旨在為地方政府落實(shí)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)綠色化轉(zhuǎn)型提供行之有效的政策建議。

2 理論分析與研究假說

2.1 數(shù)字普惠金融推動(dòng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)綠色化轉(zhuǎn)型

作為普惠金融的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，數(shù)字普惠金融在廣泛性、包容性、共享化方面與傳統(tǒng)金融工具相比具有顯著優(yōu)勢，其通過構(gòu)建信息共享機(jī)制，緩解借貸雙方信息不對(duì)稱，降低金融服務(wù)獲取成本，有利于促進(jìn)區(qū)域綠色經(jīng)濟(jì)增長[21]。一方面，數(shù)字普惠金融利用大數(shù)據(jù)對(duì)農(nóng)戶和小微企業(yè)的信用狀況進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)級(jí)，緩解了傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式綠色轉(zhuǎn)型過程中因信息不對(duì)稱或無抵押品問題而受到的融資約束。另一方面，農(nóng)戶在互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)上辦理數(shù)字普惠金融業(yè)務(wù)時(shí)，可以方便快捷地獲取綠色農(nóng)產(chǎn)品的生產(chǎn)、運(yùn)輸與銷售信息[22]，及時(shí)掌握市場對(duì)綠色健康食品的巨大需求，進(jìn)而激發(fā)農(nóng)戶從事農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)的內(nèi)生動(dòng)力?；诖?，本文提出假設(shè)：

H1：數(shù)字普惠金融有利于提升區(qū)域農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平。

2.2 基于農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的中介效應(yīng)分析

技術(shù)創(chuàng)新是維持經(jīng)濟(jì)增長的恒久驅(qū)動(dòng)力[23]。同樣地，經(jīng)濟(jì)的綠色轉(zhuǎn)型也離不開技術(shù)創(chuàng)新的驅(qū)動(dòng)。在鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略和“雙碳”目標(biāo)的推進(jìn)下，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)部門對(duì)環(huán)境友好型技術(shù)創(chuàng)新需求旺盛，綠色農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率獲得提升[24]。新技術(shù)研發(fā)與應(yīng)用離不開資金支持，而金融科技底層技術(shù)可以為區(qū)域創(chuàng)新活動(dòng)擴(kuò)大融資渠道，提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)創(chuàng)新效率。此外，數(shù)字普惠金融通過為農(nóng)村弱勢群體提供教育基金等金融服務(wù)，縮小城鄉(xiāng)教育差距[25]，培養(yǎng)農(nóng)戶綠色發(fā)展意識(shí)，更有利于新型農(nóng)業(yè)技術(shù)的推廣普及。隨著農(nóng)村粗放的生產(chǎn)方式被綠色精細(xì)的生產(chǎn)方式取代，農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平將得到顯著提升?；谏鲜鲞壿嫹治?，本文提出如下假設(shè)：

H2：數(shù)字普惠金融可以通過創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)效應(yīng)推動(dòng)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展。

3 研究設(shè)計(jì)

3.1 變量選擇

3.1.1 被解釋變量

本研究的被解釋變量是農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平(GRE)。不同于主觀賦權(quán)法依據(jù)決策者個(gè)人經(jīng)驗(yàn)確定指標(biāo)權(quán)重，熵權(quán)法作為一種客觀賦權(quán)方法根據(jù)原始數(shù)據(jù)離散程度進(jìn)行指標(biāo)賦權(quán)，避免了主觀因素對(duì)權(quán)重系數(shù)的干擾，可以得到更加客觀精準(zhǔn)的指標(biāo)權(quán)重。為了對(duì)2011—2021年間我國30個(gè)省份的農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平進(jìn)行客觀度量，本文在參考前人研究方法的基礎(chǔ)上，最終決定采用熵權(quán)法從環(huán)境友好、資源節(jié)約、產(chǎn)出效益三個(gè)方面[26-27]設(shè)定區(qū)域農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平評(píng)價(jià)指標(biāo)體系(見表1)。

表1 農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

熵權(quán)法主要計(jì)算步驟如下：

第一步，對(duì)所有指標(biāo)值進(jìn)行歸一化處理：

(1)

(2)

其中，i代表第i個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象，j代表第j個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)。MinXij、MaxXij分別表示第i個(gè)省份第j個(gè)指標(biāo)的最小值和最大值。

第二步，計(jì)算每個(gè)指標(biāo)的熵值Ej：

(3)

(4)

第三步，根據(jù)熵值確定熵權(quán)：

(5)

最后，計(jì)算農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平綜合得分Zi：

(6)

3.1.2 核心解釋變量

選取北京大學(xué)數(shù)字普惠金融發(fā)展指數(shù)(DFI)作為本文的核心解釋變量，該指數(shù)包含3個(gè)細(xì)化維度，分別是覆蓋廣度(COR)、使用深度(DEP)和數(shù)字化程度(DIG)。其中，覆蓋廣度主要通過支付寶賬號(hào)數(shù)量、綁卡用戶比例以及各支付寶賬戶綁卡數(shù)量具體表現(xiàn)；使用深度則依據(jù)用戶實(shí)際使用互聯(lián)網(wǎng)金融服務(wù)的情況進(jìn)行衡量；數(shù)字化程度重點(diǎn)從移動(dòng)化、實(shí)惠化、信用化和便利化方面考量。為減小與被解釋變量量綱的差距，本文將數(shù)字金融指數(shù)及其分維度指數(shù)均除以100[28]。

3.1.3 中介變量

現(xiàn)有研究主要采用經(jīng)費(fèi)投入或?qū)＠a(chǎn)出來衡量技術(shù)創(chuàng)新，本文借鑒張金鑫、王紅玲(2020)的研究方法[29]，選取2011—2021年間中國知網(wǎng)專利數(shù)據(jù)庫中農(nóng)業(yè)科技專利數(shù)量(TEC)來衡量各省的農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平。

3.1.4 控制變量

除解釋變量外，本文考慮到的其余可能影響農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平的外部干擾因素包括：①城鎮(zhèn)化率(URB)，城鎮(zhèn)化水平通過影響農(nóng)產(chǎn)品種植規(guī)模對(duì)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展產(chǎn)生間接影響，采用年末城鎮(zhèn)人口數(shù)與總?cè)丝跀?shù)的比值衡量；②區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(lnGDP)，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平影響居民收入分配進(jìn)而作用于農(nóng)業(yè)要素投入和種植規(guī)模，采用各省(市)人均GDP的對(duì)數(shù)值表示；③交通狀況(TRA)，良好的交通基礎(chǔ)設(shè)施有利于生產(chǎn)要素快速流動(dòng)，引導(dǎo)農(nóng)村勞動(dòng)力非農(nóng)轉(zhuǎn)移，以鐵路與公路里程數(shù)與各省面積之比表征；④農(nóng)業(yè)機(jī)械化程度(MAC)，以農(nóng)機(jī)要素替代勞動(dòng)力要素從事規(guī)模生產(chǎn)，農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平受到農(nóng)機(jī)作業(yè)增碳效應(yīng)和規(guī)?；a(chǎn)減碳效應(yīng)的共同影響，選用機(jī)械總動(dòng)力與耕地面積的比值表示；⑤財(cái)政支農(nóng)水平(lnSUP)，財(cái)政支出可以對(duì)農(nóng)業(yè)資本要素投入和生產(chǎn)方式轉(zhuǎn)型形成激勵(lì)效應(yīng)，以農(nóng)林水事務(wù)支出的對(duì)數(shù)值度量；⑥農(nóng)村受教育程度(lnEDU)，教育水平的改善使得部分農(nóng)戶主動(dòng)轉(zhuǎn)出土地從事非農(nóng)生產(chǎn)，進(jìn)而改變農(nóng)業(yè)要素投入行為，以農(nóng)村人均受教育年限的對(duì)數(shù)值表示。

3.2 數(shù)據(jù)來源及描述性統(tǒng)計(jì)

本文選取的樣本數(shù)據(jù)為2011—2021年我國30個(gè)省(市、自治區(qū))的面板數(shù)據(jù)。數(shù)字普惠金融指數(shù)來源于《北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)報(bào)告》，其余農(nóng)業(yè)農(nóng)村相關(guān)數(shù)據(jù)則主要從《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國農(nóng)業(yè)機(jī)械工業(yè)年鑒》《中國勞動(dòng)統(tǒng)計(jì)年鑒》中經(jīng)整理得到。各變量的描述性統(tǒng)計(jì)詳見表2。

表2 主要變量描述性統(tǒng)計(jì)

3.3 計(jì)量模型構(gòu)建

為確定具體的回歸模型，本文先對(duì)面板數(shù)據(jù)進(jìn)行了F檢驗(yàn)和Hausman檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果見表3。F檢驗(yàn)P值均為0，強(qiáng)烈拒絕“選擇混合估計(jì)模型”的原假設(shè)，Hausman檢驗(yàn)結(jié)果表明選擇固定效應(yīng)模型效果優(yōu)于隨機(jī)效應(yīng)模型。因此，本研究決定構(gòu)建雙向固定效應(yīng)模型來實(shí)證檢驗(yàn)數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的影響效應(yīng)：

表3 模型選定檢驗(yàn)

GREit=β0+β1DFIit+β2∑Xit+μi+νt+εit

(7)

式(7)中，i、t分別對(duì)應(yīng)省份和年份；β為各個(gè)變量的回歸系數(shù)；GREit為被解釋變量，表示i地區(qū)t時(shí)期的農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平；DFIit為核心解釋變量，表示i地區(qū)t時(shí)期的數(shù)字普惠金融發(fā)展水平；∑Xit表示相關(guān)控制變量集合；μi表示地區(qū)固定效應(yīng)，νt表示時(shí)間固定效應(yīng)，εit為誤差擾動(dòng)項(xiàng)。

4 實(shí)證結(jié)果

4.1 基準(zhǔn)回歸分析

表4量化了數(shù)字普惠金融及其三個(gè)維度對(duì)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的影響效應(yīng)。列(1)、(3)、(5)和(7)僅考慮解釋變量而未加入任何控制變量，列(2)、(4)、(6)和(8)在模型中加入了本文全部控制變量。列(2)結(jié)果顯示，數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展影響的總效應(yīng)為0.111，且具有1%顯著性水平的正相關(guān)性。即數(shù)字普惠金融指數(shù)每增加1個(gè)單位，農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平將提升0.111個(gè)單位。列(4)、(6)和(8)顯示，數(shù)字普惠金融三個(gè)維度(覆蓋廣度、使用深度、數(shù)字化程度)都有利于提升地區(qū)的農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平，促進(jìn)效果卻表現(xiàn)出一定的差異性。相較于數(shù)字金融的使用深度和數(shù)字化程度，數(shù)字金融的覆蓋廣度對(duì)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平影響的系數(shù)絕對(duì)值最高，意味著數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)戶綠色生產(chǎn)轉(zhuǎn)型的改善效果最顯著。究其原因，以區(qū)塊鏈、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算為核心發(fā)展起來的數(shù)字普惠金融具有較強(qiáng)的地理穿透性，不僅緩解了農(nóng)村地區(qū)長尾群體的融資約束，而且可以幫助小農(nóng)戶對(duì)接大市場，刺激農(nóng)戶綠色生產(chǎn)意愿，進(jìn)而為我國農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)轉(zhuǎn)型提供重要的資金支持和信息服務(wù)。假設(shè)H1得到證實(shí)。

4.2 影響機(jī)制分析

根據(jù)前文的理論分析和研究假設(shè)可知，本研究認(rèn)為數(shù)字普惠金融不僅可以直接為農(nóng)戶參與綠色生產(chǎn)提供資金支持和信息服務(wù)平臺(tái)，還會(huì)通過鼓勵(lì)綠色技術(shù)創(chuàng)新賦能農(nóng)業(yè)綠色化轉(zhuǎn)型，因此需要檢驗(yàn)其中的作用機(jī)制。表5報(bào)告了以農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新作為中介變量的逐步回歸檢驗(yàn)結(jié)果。根據(jù)列(1)的回歸結(jié)果可知，在1%的置信水平上，數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新具有顯著的正向影響。列(2)將農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新與數(shù)字金融同時(shí)納入回歸模型后，數(shù)字普惠金融的系數(shù)仍然顯著為正，但回歸系數(shù)由0.111下降為0.103，表明農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新在數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的影響中發(fā)揮了部分中介作用。

表5 逐步回歸法中介效應(yīng)回歸結(jié)果

為了進(jìn)一步驗(yàn)證農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新在數(shù)字普惠金融與農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展之間發(fā)揮的中介效應(yīng)，本研究使用Bootstrap抽樣法再次進(jìn)行中介作用檢驗(yàn)。設(shè)置Bootstrap重復(fù)抽樣次數(shù) 5 000次，置信區(qū)間的置信度為95%。檢驗(yàn)結(jié)果如表6所示，直接效應(yīng)上下限區(qū)間 [0.009 7，0.026 9] 和間接效應(yīng)上下限區(qū)間 [0.001 3，0.007 2] 均不包含數(shù)值0，說明中介效應(yīng)存在。農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新起部分中介作用，中介效應(yīng)大小為18.67%。假設(shè)H2得到證實(shí)。

表6 Bootstrap中介效應(yīng)回歸結(jié)果

4.3 異質(zhì)性效應(yīng)分析

我國幅員遼闊，各區(qū)域間產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、資源稟賦和經(jīng)濟(jì)發(fā)展基礎(chǔ)存在較大差異。鑒于此，本文將研究涵蓋的30個(gè)省份劃分為東部和中西部地區(qū)，進(jìn)而檢驗(yàn)數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的影響是否存在區(qū)域異質(zhì)性。借鑒李曉龍、江唐洋(2022)檢驗(yàn)組間系數(shù)差異的做法[30]，引入虛擬變量Region，若省份位于中西部地區(qū)則Region取值為1，否則取值為0。

表7結(jié)果顯示，東部地區(qū)數(shù)字普惠金融回歸系數(shù)為0.081，中西部地區(qū)的回歸系數(shù)為0.065，且均通過了顯著性檢驗(yàn)。列(3)在模型中加入交乘項(xiàng)后，交乘項(xiàng)的回歸系數(shù)顯著為負(fù)，表明數(shù)字普惠金融對(duì)東部地區(qū)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的促進(jìn)效果要強(qiáng)于中西部地區(qū)。這可能是因?yàn)槲覈鴸|部地區(qū)經(jīng)濟(jì)實(shí)力雄厚、農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施完善、傳統(tǒng)金融發(fā)展水平較高，這些優(yōu)勢為農(nóng)戶從事農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)奠定了良好的基礎(chǔ)。受歷史條件和自然資源的限制，中西部地區(qū)傳統(tǒng)金融服務(wù)滲透率低、耕地資源稀缺、農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施薄弱，農(nóng)戶生產(chǎn)方式以傳統(tǒng)粗放型為主。數(shù)字普惠金融雖然在一定程度上擴(kuò)大了傳統(tǒng)金融服務(wù)的覆蓋范圍，但這些地理位置和資源稟賦上的限制并沒有完全消除。

表7 區(qū)域異質(zhì)性回歸結(jié)果

4.4 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

本研究的穩(wěn)健性檢驗(yàn)包括：一是更換樣本，考慮到直轄市在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和政策支持方面與其他省份存在差異，刪除直轄市樣本后重新進(jìn)行回歸，檢驗(yàn)結(jié)果見表8列(1)；二是更換模型，鑒于農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平非負(fù)截?cái)嗵攸c(diǎn)，使用tobit模型進(jìn)行回歸，結(jié)果見列(2)；三是變量縮尾處理，將模型中涉及的所有變量在1%和99%的分位上進(jìn)行縮尾處理，檢驗(yàn)結(jié)果見列(3)。經(jīng)上述三種方法檢驗(yàn)后，數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展影響的回歸系數(shù)和顯著性水平依然與前文基本保持一致。這說明本文的核心結(jié)論是穩(wěn)健的，假設(shè)H1再次得到驗(yàn)證。

表8 穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果

5 結(jié)論與政策建議

本文基于2011—2021年中國30個(gè)省(市、自治區(qū))的面板數(shù)據(jù)，使用熵權(quán)法構(gòu)建評(píng)價(jià)指標(biāo)體系測算了省級(jí)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平，經(jīng)實(shí)證分析揭示了數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)業(yè)綠色化轉(zhuǎn)型的作用效果和區(qū)域差異。具體而言：第一，數(shù)字普惠金融有效推動(dòng)了傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)綠色化轉(zhuǎn)型，且數(shù)字普惠金融指數(shù)每增加1個(gè)單位，農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平將提升0.111個(gè)單位；第二，分維度來看，覆蓋廣度對(duì)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平的影響效果大于使用深度和數(shù)字化程度；第三，數(shù)字普惠金融拓寬了綠色技術(shù)創(chuàng)新的融資渠道，進(jìn)而增加了農(nóng)業(yè)經(jīng)營者的綠色農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)出；第四，受經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)和資源稟賦的影響，數(shù)字普惠金融助力農(nóng)業(yè)綠色化轉(zhuǎn)型時(shí)存在明顯的區(qū)域差異化特征，東部地區(qū)較中西部地區(qū)更加顯著。

根據(jù)上述研究結(jié)論，本文提出以下政策建議：

首先，健全環(huán)境規(guī)制手段，擴(kuò)大數(shù)字普惠金融業(yè)務(wù)覆蓋范圍。地方政府應(yīng)加快布局完善數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，不斷提高農(nóng)村地區(qū)金融服務(wù)的可得性；同時(shí)，制定并落實(shí)嚴(yán)格的農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展規(guī)劃，利用數(shù)字金融提供的互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)引導(dǎo)小農(nóng)戶農(nóng)作物種植對(duì)接大市場綠色食品需求，以期激發(fā)農(nóng)戶綠色生產(chǎn)的內(nèi)生動(dòng)力。

其次，推進(jìn)農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新，緩解農(nóng)業(yè)技術(shù)研發(fā)部門資金約束。一方面，增加對(duì)農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)領(lǐng)域的投資力度，引導(dǎo)高校科研院所和農(nóng)業(yè)企業(yè)開展深度合作，實(shí)現(xiàn)對(duì)農(nóng)業(yè)投入品減量、農(nóng)業(yè)廢棄物回收利用、耕地修復(fù)等關(guān)鍵難題的攻克；另一方面，加快農(nóng)業(yè)綠色低碳技術(shù)的示范推廣，幫助農(nóng)戶盡快掌握高效的環(huán)境友好型農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)。

最后，推動(dòng)區(qū)域協(xié)同發(fā)展，提高數(shù)字普惠金融服務(wù)效率。綜合考慮不同省份在經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)、資源稟賦和產(chǎn)業(yè)特色等方面的差異，合理利用東部地區(qū)科技創(chuàng)新的外溢效應(yīng)，為中西部地區(qū)的農(nóng)村數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新提供有效支撐。