儲佩佩，張 嬈（博士生導(dǎo)師）

一、引言與文獻綜述

推進農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展，是國家涉農(nóng)政策文本中的話語表達創(chuàng)新，也是我國探索農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化高速發(fā)展的實踐要求。為了全面貫徹落實中央一號文件精神和順應(yīng)當(dāng)前農(nóng)村農(nóng)業(yè)領(lǐng)域產(chǎn)業(yè)融合的重要趨勢，2016 年國務(wù)院辦公廳正式發(fā)布《關(guān)于推進農(nóng)村一二三產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展的指導(dǎo)意見》，首次全方位地聚焦與討論農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展相關(guān)問題，并提出“到2020 年，農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展總體水平明顯提升……農(nóng)村活力顯著增強”的階段性目標①?；诖?，農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展現(xiàn)已被提升至國家戰(zhàn)略高度，因此探索農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展的驅(qū)動機制與提升體系具有重要意義。

作為現(xiàn)代經(jīng)濟的核心，優(yōu)質(zhì)高效的金融支持一直被認為是農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展的關(guān)鍵驅(qū)動力（張林和溫濤，2022）。這主要體現(xiàn)在三個方面：第一，家庭農(nóng)場、農(nóng)民合作社、專業(yè)大戶等新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體創(chuàng)業(yè)初期普遍存在財務(wù)透明度低、資信匱乏等弱質(zhì)性，往往難以獲得金融機構(gòu)的貸款青睞（劉立軍等，2017）。第二，農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展尚且處于分散探索階段，農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈的“斷鏈”“缺鏈”“孤鏈”等現(xiàn)象仍然存在，而金融工具或平臺的運用有助于實現(xiàn)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈內(nèi)各個環(huán)節(jié)的有效銜接，為防范或降低系統(tǒng)性風(fēng)險提供安全保障（匡遠配和易夢丹，2020）。第三，農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級與農(nóng)民脫貧增收致富是農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合的主要目標，而這同樣是金融服務(wù)于鄉(xiāng)村振興的目標之一，兩者之間存在必然的耦合互動關(guān)系（張林和張雯卿，2021）。那么，如何獲取優(yōu)質(zhì)高效的金融服務(wù)并使其服務(wù)于農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展？在國家政策導(dǎo)向和“互聯(lián)網(wǎng)+”的影響下，數(shù)字普惠金融應(yīng)運而生。相較于傳統(tǒng)金融功能而言，數(shù)字普惠金融依托于數(shù)字技術(shù)優(yōu)勢，打破了傳統(tǒng)意義上金融服務(wù)的時空限制，讓農(nóng)村地區(qū)的金融長尾用戶享受到更多的金融服務(wù)（郭峰等，2020），這無疑為農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展提供了強大動力。然而，現(xiàn)有文獻少有直接研究農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展的金融支持問題，多是建立在對農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化與金融服務(wù)體系關(guān)系的探索上（李曉龍和冉光和，2019）。誠然，農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合作為農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化發(fā)展的高級形態(tài)和“升級版”（陳湘滿和喻科，2022），勢必會出現(xiàn)數(shù)字金融要素持續(xù)向農(nóng)村地區(qū)下沉的態(tài)勢（王森和陳宇斌，2022），因此，摸清當(dāng)下數(shù)字普惠金融對農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合的作用機制與影響效應(yīng)顯得十分重要。

黨的十八大以來，伴隨著國家雙創(chuàng)戰(zhàn)略的持續(xù)推進，農(nóng)村“雙創(chuàng)”逐漸成為推動我國農(nóng)業(yè)農(nóng)村經(jīng)濟轉(zhuǎn)型升級的新動能②。那么如何充分釋放農(nóng)村創(chuàng)業(yè)創(chuàng)新的巨大潛能，使其轉(zhuǎn)化為在更大范圍、更高層次、更深程度上推動農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展的強大驅(qū)動力？數(shù)字普惠金融作為數(shù)字技術(shù)與傳統(tǒng)金融創(chuàng)新融合的產(chǎn)物，其對農(nóng)村創(chuàng)業(yè)創(chuàng)新的影響受到學(xué)者們的廣泛關(guān)注。研究表明，數(shù)字普惠金融可通過緩解融資約束和降低交易成本來提升農(nóng)村創(chuàng)業(yè)活躍度，從而激勵返鄉(xiāng)人員創(chuàng)業(yè)（馮大威等，2020）；而且，數(shù)字普惠金融能夠改善金融資源配置、發(fā)揮技術(shù)創(chuàng)新機會的外溢效應(yīng)、激發(fā)返鄉(xiāng)農(nóng)民創(chuàng)業(yè)熱情等，進而提高區(qū)域內(nèi)企業(yè)或居民的創(chuàng)新能力（李曉龍和冉光和，2020；杜傳忠和張遠，2020；冉光和和唐滔，2021）。如此看來，數(shù)字普惠金融很有可能會通過農(nóng)村雙創(chuàng)這一重要傳導(dǎo)機制，進而對農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展產(chǎn)生積極作用。

上述文獻為本文研究提供了理論借鑒，但始終未能揭示在農(nóng)村雙創(chuàng)促進機制視角下，數(shù)字普惠金融對農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合的影響、作用機制及其可能存在的門檻效應(yīng)。鑒于此，本文擬從三個方面對現(xiàn)有研究進行拓展：首先，依據(jù)農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合的基本內(nèi)涵構(gòu)建評價指標體系，測算出31 個省市（不包括港澳臺地區(qū)）2011～2020 年農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合水平，并在此基礎(chǔ)上運用雙固定效應(yīng)模型和系統(tǒng)GMM 方法探究數(shù)字普惠金融對農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合的直接影響；其次，從農(nóng)村雙創(chuàng)促進機制視角出發(fā)，選取中介效應(yīng)模型檢驗數(shù)字普惠金融是否會通過提升農(nóng)村雙創(chuàng)水平來間接推動農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展；最后，使用門檻效應(yīng)模型進一步核實數(shù)字普惠金融是否會因農(nóng)村雙創(chuàng)水平的不同，進而對農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展產(chǎn)生不同程度的非線性影響效應(yīng)。

二、理論分析與研究假設(shè)

（一）數(shù)字普惠金融對農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合的直接影響

農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合是實現(xiàn)資源優(yōu)化重組和三產(chǎn)有機整合的過程，必然離不開金融的長期支持（黎新伍和徐書彬；2021）。針對農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展面臨的資金約束，數(shù)字普惠金融可通過發(fā)揮資源配置效應(yīng)、信息共享效應(yīng)與風(fēng)險分散效應(yīng)等來有效緩解該難題。主要體現(xiàn)在：第一，數(shù)字普惠金融具有“廣覆蓋、低門檻”的明顯優(yōu)勢，能夠有效識別并聚攏農(nóng)村市場上分散的、額度較低的閑置資金（馬亞明和周璐，2022），引導(dǎo)資金從收益率較低的產(chǎn)業(yè)向收益率較高的產(chǎn)業(yè)流動與積累，提高了農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合項目獲取更多資金的可能。第二，數(shù)字金融平臺可通過大數(shù)據(jù)征信技術(shù)對新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體的金融交易信息進行準確、多維、實時的記錄，有效降低金融機構(gòu)與新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體之間的信息不對稱（傅巧靈等，2022），拓寬更多低成本、高效率、高質(zhì)量的新型融資渠道。第三，依托于物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等新興技術(shù)，數(shù)字普惠金融可提供少抵押甚至免資產(chǎn)抵押和免三方擔(dān)保的貸款產(chǎn)品，有效緩解產(chǎn)業(yè)融合型主體的流動性約束，增強其財務(wù)風(fēng)險抵抗能力（陳池波等，2021）。據(jù)此，本文提出如下假設(shè)：

H1：數(shù)字普惠金融能夠顯著促進農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合水平的提升。

（二）數(shù)字普惠金融對農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合的間接影響

在國家雙創(chuàng)戰(zhàn)略的大背景下，農(nóng)村雙創(chuàng)在數(shù)字普惠金融支持農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展過程中可能承擔(dān)著中介作用。具體可從以下兩個層面進行分析：

一方面，數(shù)字普惠金融提高了農(nóng)村雙創(chuàng)水平。在農(nóng)村創(chuàng)業(yè)維度上，已有研究表明融資約束是制約居民開展創(chuàng)業(yè)活動的重要因素（Nykvist，2010；Radim，2007），而數(shù)字金融資源向農(nóng)村地區(qū)的持續(xù)下沉與滲透，有助于為潛在返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)者尤其是偏遠農(nóng)村地區(qū)的創(chuàng)業(yè)者提供信貸支持，促使他們開展創(chuàng)業(yè)活動，從而提升農(nóng)村創(chuàng)業(yè)活躍度（林瑤鵬等，2022）。習(xí)近平總書記強調(diào)，“科技創(chuàng)新、科學(xué)普及是實現(xiàn)創(chuàng)新發(fā)展的兩翼”③。因此在農(nóng)村創(chuàng)新維度上，探尋提升農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新水平的路徑至關(guān)重要。在數(shù)字金融平臺的支持下，農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新項目可以匹配到更合適的資金，促使創(chuàng)新資金投入發(fā)揮出更大的作用，從而進一步提高農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新水平。

另一方面，農(nóng)村雙創(chuàng)有助于推動農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展。在農(nóng)村創(chuàng)業(yè)維度上，有學(xué)者指出農(nóng)村創(chuàng)業(yè)活躍度越高，越有助于創(chuàng)建并形成新產(chǎn)業(yè)、新業(yè)態(tài)和新模式，“農(nóng)業(yè)+”多業(yè)態(tài)的融合發(fā)展趨勢就會愈加明顯（王定祥和冉希美，2022）。同樣地，農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展也會為涉農(nóng)創(chuàng)業(yè)者提供創(chuàng)業(yè)機會并激發(fā)他們的學(xué)習(xí)興趣與創(chuàng)業(yè)行為，從而進一步提升農(nóng)村創(chuàng)業(yè)活躍度（吳小立和于偉，2016；李曉龍和冉光和，2019）。在農(nóng)村創(chuàng)新維度上，農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新水平的提高有助于鞏固農(nóng)業(yè)在經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)中的基礎(chǔ)性與戰(zhàn)略性地位（Power等，2012；Dennis和Xiao 等，2013）。進一步來說，科技創(chuàng)新可推進農(nóng)業(yè)產(chǎn)品形態(tài)、功能、質(zhì)量等的變化以及農(nóng)業(yè)生產(chǎn)管理方式的變革，實現(xiàn)農(nóng)業(yè)綜合效益的提高和農(nóng)業(yè)報酬增長，為農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合高質(zhì)量發(fā)展創(chuàng)造基礎(chǔ)性條件（程莉和孔芳霞，2020）。據(jù)此，本文提出如下假設(shè)：

H2a：數(shù)字普惠金融可通過提升農(nóng)村創(chuàng)業(yè)活躍度來間接推動農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合水平的提升。

H2b：數(shù)字普惠金融可通過提高農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新水平來間接推動農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合水平的提升。

（三）數(shù)字普惠金融對農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合影響的門檻效應(yīng)

隨著農(nóng)村雙創(chuàng)水平的不斷變化，數(shù)字普惠金融可能會對農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展產(chǎn)生非線性影響效應(yīng)。可能的原因有：第一，由于我國農(nóng)村地區(qū)雙創(chuàng)原始資源積累的差異性以及雙創(chuàng)主體對政策接受能力的不同，農(nóng)村雙創(chuàng)水平通常會表現(xiàn)出顯著的區(qū)域差異性（楊屹和魏澤盛，2018），進而可能導(dǎo)致影響效應(yīng)的異質(zhì)性。第二，農(nóng)村雙創(chuàng)活動作為融資需求的重要來源，農(nóng)村雙創(chuàng)水平的提升將會進一步刺激融資需求增加，即農(nóng)村雙創(chuàng)水平越高，新產(chǎn)生的融資需求就越大，由此數(shù)字普惠金融對農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合的促進作用將會更加顯著（韓亮亮等，2023）。在如此可持續(xù)的正向循環(huán)機制下，數(shù)字普惠金融對農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展的影響可能會出現(xiàn)邊際遞增效應(yīng)。據(jù)此，本文提出如下假設(shè)：

H3a：隨著農(nóng)村創(chuàng)業(yè)活躍度的提升，數(shù)字普惠金融將會對農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合水平的提升作用呈現(xiàn)出邊際遞增特征。

H3b：隨著農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新水平的提高，數(shù)字普惠金融將會對農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合水平的提升作用呈現(xiàn)出邊際遞增特征。

三、研究設(shè)計與數(shù)據(jù)說明

（一）模型設(shè)定

1.基準回歸模型。首先，本文利用省級面板數(shù)據(jù)考察數(shù)字普惠金融對農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合的直接影響效應(yīng)，根據(jù)Hausman 檢驗結(jié)果（p=0.000＜0.01），確定構(gòu)建如下雙固定效應(yīng)模型：

式中：下標i和t分別表示省份和年份，INDi，t為被解釋變量，表示農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合水平；FINi，t為核心解釋變量，表示數(shù)字普惠金融指數(shù)；Controlsi，t表示控制變量集合；α0、α1與α2表示待估計系數(shù)；δi為省域固定效應(yīng)，?t為時間固定效應(yīng)；εi，t為隨機擾動項。

為排除原模型中潛在的內(nèi)生性問題以及充分反映出數(shù)字普惠金融對農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合的動態(tài)影響效應(yīng)，本文進一步采用系統(tǒng)GMM 方法進行估計，構(gòu)建如下動態(tài)面板模型：

2.中介效應(yīng)模型。為了進一步檢驗數(shù)字普惠金融對農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合的間接影響，本文借鑒溫忠麟等（2014）的中介效應(yīng)檢驗方法，選取農(nóng)村雙創(chuàng)水平作為中介變量，并構(gòu)建如下中介效應(yīng)模型：

式中：Medi，t為中介變量，分別為農(nóng)村創(chuàng)業(yè)活躍度（ENT）與農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新水平（TEC）；θ0、θ1與θ2以及ρ0、ρ1、ρ2與ρ3均表示待估計系數(shù)。中介效應(yīng)模型的檢驗原理與前文一致，故此處不再贅述。值得注意的是，若θ1、ρ1、ρ2均顯著為正，且|ρ1|＜|θ1|，則說明數(shù)字普惠金融通過提升農(nóng)村雙創(chuàng)水平有效促進了農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展，即中介效應(yīng)存在并表現(xiàn)顯著。

3.門檻效應(yīng)模型。為了進一步明晰數(shù)字普惠金融、農(nóng)村雙創(chuàng)水平與農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合之間是否存在非線性關(guān)系，即數(shù)字普惠金融對農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合的影響是否會因農(nóng)村雙創(chuàng)水平的變化而變化，本文借鑒Hansen（1999）的面板門檻模型，以農(nóng)村雙創(chuàng)水平為門檻變量，構(gòu)建如下面板門檻模型：

式（5）、（6）中：ENTi，t、TECi，t為門檻變量，分別表示省份i在第t年的農(nóng)村創(chuàng)業(yè)活躍度與農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新水平；γ 為待估計門限值；ω1和ω2分別表示門檻變量在ENTi，t≤γ 與ENTi，t＞γ 時的影響系數(shù)；同理，φ1和φ2分別表示門檻變量在TECi，t≤γ 與TECi，t＞γ 時的影響系數(shù)。I（·）為取值0 或者1 的指示性函數(shù)，若括號內(nèi)的數(shù)值滿足條件，則取值為1，反之為0。其他變量解釋同式（1）。

（二）變量選取與說明

1.被解釋變量：農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合水平（IND）。目前學(xué)術(shù)界主要以農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合的基本內(nèi)涵為理論依據(jù)，從產(chǎn)業(yè)鏈延伸、多功能性發(fā)揮、新技術(shù)滲透、城鄉(xiāng)融合等多個維度構(gòu)建農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合水平評價指標體系（陳國生，2019；陳池波和龔政，2021），運用多種方法來測度農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合水平。基于對農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合內(nèi)涵的充分理解，結(jié)合農(nóng)業(yè)農(nóng)村部鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展司司長曾衍德概括的“六向融合”模式④，本文將從農(nóng)業(yè)內(nèi)部的“內(nèi)向”融合、產(chǎn)業(yè)延伸的“順向”融合、功能拓展的“橫向”融合、新技術(shù)滲透的“逆向”融合、農(nóng)業(yè)與城鎮(zhèn)的“萬向”融合以及農(nóng)業(yè)與各產(chǎn)業(yè)的“多向”融合六個維度構(gòu)建農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合水平評價指標體系，具體指標體系見表1。為避免主觀賦權(quán)弊端，以及多指標數(shù)據(jù)的重疊問題，本文運用熵權(quán)法對31個省市（不包括港澳臺地區(qū)）2011～2020年的農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合水平進行測算⑥。

表1 農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合水平的評價指標體系

2.核心解釋變量：數(shù)字普惠金融指數(shù)（FIN）。本文選取北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心發(fā)布的數(shù)字普惠金融指數(shù)來衡量我國省域?qū)用娴臄?shù)字普惠金融發(fā)展情況，具體時間跨度為2011～2020年。同時考慮到各變量數(shù)據(jù)的量綱差異，本文借鑒吳雨等（2021）的做法，將數(shù)字普惠金融指數(shù)除以100作縮小處理。

3.中介變量。本文選取農(nóng)村創(chuàng)業(yè)活躍度（ENT）和農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新水平（TEC）分別來衡量農(nóng)村雙創(chuàng)活動中的“創(chuàng)業(yè)”與“創(chuàng)新”水平。立足于國情農(nóng)情特點，李曉龍等（2019）將農(nóng)村創(chuàng)業(yè)定義為農(nóng)戶從事規(guī)模化種養(yǎng)殖、個體經(jīng)營、創(chuàng)辦企業(yè)或農(nóng)民專業(yè)合作社等行為。因此，本文根據(jù)其理論闡釋，選取各地區(qū)農(nóng)村私營企業(yè)就業(yè)人數(shù)、個體就業(yè)人數(shù)之和與鄉(xiāng)村就業(yè)人數(shù)的比重來衡量農(nóng)村創(chuàng)業(yè)活躍度。農(nóng)村創(chuàng)新的維度是多元化的，考慮到新技術(shù)能最大限度地提升農(nóng)村三產(chǎn)融合增加值（田毅鵬，2021），故本文以農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新水平表示農(nóng)村創(chuàng)新發(fā)展情況，并選取農(nóng)業(yè)專利授權(quán)量來衡量各地區(qū)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新水平。此外，為了避免指標數(shù)值過大導(dǎo)致較大異方差，本文將農(nóng)業(yè)專利授權(quán)量除以100 作縮小處理。

4.控制變量。為提高研究的可靠性，本文選取人均GDP、城鎮(zhèn)化率、人力資本水平、基礎(chǔ)設(shè)施水平、財政支農(nóng)以及居民消費需求這六個變量作為控制變量。人均GDP（GDP），選取人均國內(nèi)生產(chǎn)總值代表各省經(jīng)濟發(fā)展情況，并作對數(shù)處理。城鎮(zhèn)化率（URB），用城鎮(zhèn)人口數(shù)與農(nóng)村人口數(shù)的比重來衡量各省城鎮(zhèn)化水平。人力資本水平（EDU），選擇農(nóng)村地區(qū)人均受教育年限表示各省的農(nóng)村人力資本發(fā)展水平，計算公式為人均受教育年限=（6×primary+9×junior+12×senior+16×college）/Total。其中：primary、junior、senior、college 分別表示小學(xué)、初中、高中和?？萍耙陨辖逃潭鹊霓r(nóng)村人口占比，Total表示各省6歲及以上總?cè)丝跀?shù)?；A(chǔ)設(shè)施水平（INF），用各省擁有的公路里程數(shù)與各省土地面積的比重來反映各省基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平。財政支農(nóng)（FSA），選取地方財政農(nóng)林水事務(wù)支出與地方財政一般預(yù)算支出的比例來揭示財政支持三農(nóng)發(fā)展情況。居民消費需求（CON），采用農(nóng)村居民家庭人均消費性支出的比重來描述居民消費的變化情況，并作對數(shù)處理。

（三）數(shù)據(jù)來源與描述性統(tǒng)計

考慮到數(shù)據(jù)的可得性，本文基于2011～2020 年31個省市（不包括港澳臺地區(qū)）的平衡面板數(shù)據(jù)展開實證研究。其中，數(shù)字普惠金融指數(shù)來自于《北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)（2011～2020 年）》，農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合水平評價指標體系中的主要數(shù)據(jù)來源于2012～2021 年《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》。另外，農(nóng)村總戶數(shù)相關(guān)數(shù)據(jù)來源于《中國人口和就業(yè)統(tǒng)計年鑒》，農(nóng)副食品加工業(yè)主營業(yè)務(wù)收入數(shù)據(jù)來源于《中國農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)年鑒》，設(shè)施農(nóng)業(yè)面積數(shù)據(jù)來源于農(nóng)業(yè)農(nóng)村部農(nóng)業(yè)機械化管理司的全國溫室數(shù)據(jù)系統(tǒng)，農(nóng)林牧漁服務(wù)業(yè)產(chǎn)值數(shù)據(jù)來源于《中國第三產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計年鑒》，涉農(nóng)貸款余額相關(guān)數(shù)據(jù)來源于Wind 數(shù)據(jù)庫；農(nóng)業(yè)專利授權(quán)量數(shù)據(jù)來源于企知道專利數(shù)據(jù)庫；城鎮(zhèn)化率、人力資本水平、基礎(chǔ)設(shè)施水平、財政支農(nóng)以及居民消費需求等相關(guān)數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》和《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》；剩余的個別缺失數(shù)據(jù)通過各省份統(tǒng)計年鑒或統(tǒng)計公報進行填充。本文所涉及變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果如表2所示。

表2 描述性統(tǒng)計結(jié)果

四、實證結(jié)果分析

（一）基準回歸分析

本文首先采用雙固定效應(yīng)模型來檢驗數(shù)字普惠金融對農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合的靜態(tài)效應(yīng)，回歸結(jié)果如表3 列（1）～（5）所示。從全國層面來看，列（1）、（2）的結(jié)果顯示，無論是否添加控制變量，數(shù)字普惠金融的影響系數(shù)均顯著為正，說明樣本期內(nèi)數(shù)字普惠金融對農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合水平具有顯著的提升作用。從區(qū)域?qū)用鎭砜?，列?）～（5）的結(jié)果表明，東、西部地區(qū)數(shù)字普惠金融對農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合產(chǎn)生了顯著的正向效應(yīng)，而中部地區(qū)的影響效應(yīng)不顯著。另外，從系數(shù)大小來看，東部地區(qū)數(shù)字普惠金融對農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合水平的提升作用最為強烈，西部次之，中部稍后。

表3 基準回歸結(jié)果

最后，考慮到數(shù)字普惠金融、農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合水平兩者都始終處于持續(xù)的動態(tài)變化中，而且上述雙固定效應(yīng)模型可能難以克服潛在的內(nèi)生性問題，因此本文采取系統(tǒng)GMM 估計方法進行動態(tài)效應(yīng)的分析，回歸結(jié)果如表3列（6）所示。數(shù)字普惠金融的估計系數(shù)仍然在1%的統(tǒng)計水平上顯著，這再次表明樣本期內(nèi)數(shù)字普惠金融顯著推動了農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展。值得注意的是：列（6）中AR（1）檢驗的P 值為0.006，小于1%；AR（2）檢驗的P值為0.967，大于10%，說明二階序列自相關(guān)不顯著。同時，Sargan 檢驗的P值為0.599，大于1%，說明工具變量的選擇具備合理性。

根據(jù)上述靜態(tài)效應(yīng)與動態(tài)效應(yīng)的分析結(jié)果，驗證了數(shù)字普惠金融確實對農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合水平的提升具有顯著正向效應(yīng)，即H1成立。

（二）穩(wěn)健性檢驗

本文將采用以下三種方式來檢驗上述實證結(jié)果的穩(wěn)健性，分別是：替換核心解釋變量、剔除直轄市以及調(diào)整樣本期（限于篇幅，穩(wěn)健性檢驗表格省略）。

1.替換核心解釋變量。在《北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)（2011-2020 年）》一書中，明確指出了數(shù)字普惠金融指數(shù)具體可分為三個維度水平，包括數(shù)字金融覆蓋廣度（COV）、使用深度（DEP）以及數(shù)字化程度（DIG），因此本文擬從數(shù)字普惠金融的三維度水平進行穩(wěn)健性檢驗?；貧w結(jié)果顯示，三維度水平的影響系數(shù)均顯著為正，說明數(shù)字普惠金融對農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合水平的提升作用具有顯著的正向效應(yīng)，即基準回歸結(jié)論可靠。

2.剔除直轄市?？紤]到直轄市本身在經(jīng)濟發(fā)展、資源獲取、政策偏向以及地理位置等方面具有一定的發(fā)展優(yōu)勢，因此本文將北京、天津、上海和重慶四個直轄市的樣本予以剔除，重新對新樣本數(shù)據(jù)進行回歸。結(jié)果顯示，數(shù)字普惠金融的估計系數(shù)通過了1%水平上的顯著性檢驗，說明數(shù)字普惠金融對農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合具有明顯的促進作用，即證明基準結(jié)論依然穩(wěn)健。

3.調(diào)整樣本期。黃益平和黃卓（2018）指出，2013年余額寶上線通常被視作中國數(shù)字金融發(fā)展的元年，因此本文選取2013～2020年的數(shù)據(jù)重新進行回歸。結(jié)果顯示，新樣本期內(nèi)數(shù)字普惠金融對農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合的影響系數(shù)為0.150，且在5%的水平上顯著，這說明在調(diào)整樣本期后，數(shù)字普惠金融有助于推動農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展的結(jié)論依然成立，再次印證了基準結(jié)論的可靠性。

（三）中介效應(yīng)分析

為了進一步檢驗數(shù)字普惠金融對農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合的間接影響，本文基于農(nóng)村雙創(chuàng)促進機制視角，使用中介效應(yīng)模型對農(nóng)村創(chuàng)業(yè)活躍度、農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新水平是否是數(shù)字普惠金融促進農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展的重要中介進行檢驗，結(jié)果如表4 所示?？梢园l(fā)現(xiàn)，列（1）中數(shù)字普惠金融對農(nóng)村創(chuàng)業(yè)活躍度的影響系數(shù)顯著為正，隨后將農(nóng)村創(chuàng)業(yè)活躍度納入基準回歸模型中，列（2）中數(shù)字普惠金融與農(nóng)村創(chuàng)業(yè)活躍度的估計系數(shù)均至少在5%的水平上表現(xiàn)顯著。這表明農(nóng)村創(chuàng)業(yè)活躍度在數(shù)字普惠金融推動農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展的過程中發(fā)揮著重要作用，由此可以證明數(shù)字普惠金融可通過提升農(nóng)村創(chuàng)業(yè)活躍度，進而對農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合水平的提升產(chǎn)生正向效應(yīng)，即H2a 成立。同理可得，列（3）、列（4）的結(jié)果同樣表明了數(shù)字普惠金融可通過提高農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新水平，進而間接推動農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展，即H2b 成立。相較于農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新，農(nóng)村創(chuàng)業(yè)活躍度在數(shù)字普惠金融正向促進農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展中發(fā)揮的中介效應(yīng)更顯著。究其原因：一方面，據(jù)農(nóng)業(yè)部2017年的數(shù)據(jù)，在返鄉(xiāng)下鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)人員投入現(xiàn)代農(nóng)業(yè)和新農(nóng)村建設(shè)過程中，82%以上創(chuàng)辦的都是農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合類項目⑦，可見農(nóng)村創(chuàng)業(yè)活躍度與農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合的直接關(guān)聯(lián)度非常之高；另一方面，盡管“科技創(chuàng)新是推動農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展的內(nèi)在驅(qū)動力”這一觀點已被眾多學(xué)者所證實，但不可否認的是，我國農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新成果的轉(zhuǎn)化率普遍較低，況且已轉(zhuǎn)化的科技創(chuàng)新成果也并非全然適用于農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合項目，因此可能是基于這一層原因，農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新水平對農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展的正向效應(yīng)相對較低。

表4 中介效應(yīng)檢驗結(jié)果

綜上，在農(nóng)村雙創(chuàng)促進機制視角下，數(shù)字普惠金融能通過提升農(nóng)村創(chuàng)業(yè)活躍度和農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新水平，進而對農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合水平的提升產(chǎn)生正向效應(yīng)，即H2a、H2b成立。

五、進一步討論：門檻效應(yīng)分析

本文采用面板門檻模型來檢驗數(shù)字普惠金融、農(nóng)村雙創(chuàng)水平與農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合三者之間是否存在非線性關(guān)系。首先，在進行門檻效應(yīng)回歸之前，需要對2011～2020 年31 個省市（不包括港澳臺地區(qū)）中農(nóng)村雙創(chuàng)水平是否存在門檻值、門檻數(shù)量以及門檻值進行檢驗。本文參考Wang（2015）的做法，利用“bootstrap”法反復(fù)抽樣300 次的方式對農(nóng)村雙創(chuàng)水平作為門檻變量的情形進行檢驗，結(jié)果如表5 所示。其中，農(nóng)村創(chuàng)業(yè)活躍度的單一門檻、雙重門檻以及三重門檻對應(yīng)的P 值均未通過顯著性檢驗，說明數(shù)字普惠金融對農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合的影響不存在基于農(nóng)村創(chuàng)業(yè)活躍度的門檻效應(yīng)，即H3a 不成立。農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新水平的單一門檻和雙重門檻對應(yīng)的P 值均通過了1%水平上的顯著性檢驗，但三重門檻對應(yīng)的P 值未通過顯著性檢驗，該結(jié)果表明數(shù)字普惠金融對農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合的影響存在基于農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新水平的雙重門檻，初步確定H3b成立。

表5 門檻效應(yīng)檢驗

同時，為了更加直觀地分析檢驗結(jié)果，本文根據(jù)門檻模型基本原理，繪制出與表5 結(jié)果對應(yīng)的雙重門檻模型估計圖，如圖1 所示。從圖中可以看出，數(shù)字普惠金融對農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合的影響確實存在基于農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新水平的雙重門檻，其中LR統(tǒng)計量的最低點對應(yīng)的是真實門檻值，這也正好與表5 中的門檻值互相對應(yīng)，因此接下來重點對數(shù)字普惠金融、農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新水平與農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合水平三者之間的非線性關(guān)系進行雙重門檻效應(yīng)分析。

圖1 農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新水平的雙重門檻效應(yīng)檢驗結(jié)果

如表6 所示，數(shù)字普惠金融正向作用于農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展時存在基于農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新水平的雙重門檻。具體而言，當(dāng)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新水平處于（0，17.60］時，數(shù)字普惠金融的估計系數(shù)為0.021，這說明數(shù)字普惠金融指數(shù)每增加一個單位，農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合水平將相應(yīng)地提升0.021 個單位；當(dāng)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新水平處于（17.60，43.49］時，數(shù)字普惠金融的估計系數(shù)將提高至0.036，此時數(shù)字普惠金融對農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展的非線性影響效應(yīng)開始顯現(xiàn)；進一步地，當(dāng)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新水平高于43.49 時，數(shù)字普惠金融的影響系數(shù)（0.055）達到最大值，這表明農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新水平在跨越兩道門檻值后，數(shù)字普惠金融對農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合水平的提升作用越來越強烈。由此可見，隨著農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新水平的提高，數(shù)字普惠金融將會對農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合產(chǎn)生“邊際效應(yīng)”遞增的非線性影響效應(yīng)。

表6 雙重門檻效應(yīng)估計結(jié)果

綜上，數(shù)字普惠金融正向作用于農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展時不存在基于農(nóng)村創(chuàng)業(yè)活躍度的門檻效應(yīng)，但存在基于農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新水平的雙重門檻效應(yīng)，并且在對應(yīng)的農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新水平門檻區(qū)間內(nèi)，數(shù)字普惠金融對農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合的正向促進作用呈現(xiàn)出邊際效應(yīng)遞增的非線性特征。因此，H3b成立。

六、研究結(jié)論與政策啟示

（一）研究結(jié)論

本文立足于2011～2020 年31 個省市（不包括港澳臺地區(qū)）的平衡面板數(shù)據(jù)，在選取熵權(quán)法測算出農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合水平的基礎(chǔ)上，使用雙固定效應(yīng)模型、系統(tǒng)GMM 模型以及面板門檻模型，檢驗了農(nóng)村雙創(chuàng)促進機制視角下數(shù)字普惠金融對農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合的影響效應(yīng)及其作用機制。研究發(fā)現(xiàn)：第一，數(shù)字普惠金融對農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合具有明顯的促進作用，并且這一結(jié)論具有足夠的穩(wěn)健性。第二，基于農(nóng)村雙創(chuàng)促進機制視角，分析發(fā)現(xiàn)農(nóng)村創(chuàng)業(yè)活躍度與農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新水平是數(shù)字普惠金融影響農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合的重要中介因素，而且農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新水平產(chǎn)生的中介效應(yīng)更顯著。第三，數(shù)字普惠金融正向作用于農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展時存在基于農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新水平的雙重門檻，在跨越兩道門檻的過程中，隨著農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新水平的不斷提高，數(shù)字普惠金融對農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合水平的提升作用將呈現(xiàn)出邊際效應(yīng)遞增的非線性特征，但這種提升作用并不存在基于農(nóng)村創(chuàng)業(yè)活躍度的門檻效應(yīng)。

（二）政策啟示

通過上述分析，本文提出以下政策建議：

第一，加大數(shù)字普惠金融有關(guān)政策的實施力度，進一步提升農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合水平。各地區(qū)應(yīng)持續(xù)推進農(nóng)村金融系統(tǒng)的數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，重點推動網(wǎng)絡(luò)平臺、操作系統(tǒng)、數(shù)據(jù)中心等新型軟硬基礎(chǔ)設(shè)施的發(fā)展，夯實農(nóng)業(yè)農(nóng)村發(fā)展的數(shù)字化基礎(chǔ)，為農(nóng)村新業(yè)態(tài)、新產(chǎn)業(yè)和新服務(wù)等發(fā)展提供重要支撐。此外，還應(yīng)不斷加快金融資源要素在欠發(fā)達農(nóng)村地區(qū)的流動速率及滲透率，促使金融服務(wù)更快、更有效地嵌入農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展的各個環(huán)節(jié)，盡可能滿足各環(huán)節(jié)涉農(nóng)主體對金融資源的有效需求，從而推動農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合的可持續(xù)健康發(fā)展。

第二，通過政府與市場協(xié)同配合的方式來鼓勵農(nóng)村創(chuàng)業(yè)創(chuàng)新，充分發(fā)揮出農(nóng)村雙創(chuàng)在數(shù)字普惠金融影響農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合中的積極作用。一方面，政府應(yīng)加快落實鄉(xiāng)村創(chuàng)業(yè)相關(guān)政策，大力支持新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體和返鄉(xiāng)下鄉(xiāng)人員創(chuàng)業(yè)創(chuàng)新，以加快形成農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展新格局；另一方面，農(nóng)業(yè)企業(yè)或涉農(nóng)企業(yè)應(yīng)積極運用市場化機制調(diào)動金融機構(gòu)支持科技創(chuàng)新，提高創(chuàng)新型科技在農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合活動中的應(yīng)用程度，以充分保障農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合的水平與質(zhì)量。

第三，強化創(chuàng)新對農(nóng)村農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的引領(lǐng)作用，尤其是重視農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新的均衡性發(fā)展。從描述性統(tǒng)計結(jié)果可以看出，我國農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新水平較低且兩極分化和層級差異較大，因此亟需優(yōu)化農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新資源配置機制，加強各省域之間農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新資源的流動與共享，充分發(fā)揮出優(yōu)質(zhì)農(nóng)業(yè)創(chuàng)新資源的輻射擴散效應(yīng)以帶動欠發(fā)達地區(qū)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新水平的提升，從而化解農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新水平過度分化問題，促進農(nóng)村農(nóng)業(yè)科技的平穩(wěn)協(xié)調(diào)發(fā)展。

【注釋】

①資料來源：《國務(wù)院辦公廳關(guān)于推進農(nóng)村一二三產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展的指導(dǎo)意見》，http：//www.gov.cn/zhengce/content/2016-01/04/content_10549.htm。

②資料來源：《“雙創(chuàng)”激發(fā)農(nóng)業(yè)農(nóng)村發(fā)展新動能》，https：//www.moa.gov.cn/ztzl/scw/scdtnc/201707/t20170726_5761016.htm。

③資料來源：《“十四五”國家科學(xué)技術(shù)普及發(fā)展規(guī)劃》，http：//www.gov.cn/zhengce/zhengceku/2022-08/16/content_5705580.htm。

④資料來源：《你知道振興鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)的奧秘嗎？剖析全國近70 個典型案例》，http：//www.xqj.moa.gov.cn/ncpjg/201907/t20190716_6320994.htm。

⑤人均主要農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量的數(shù)值是由人均糧食、油料、肉類、水產(chǎn)品、水果和奶類產(chǎn)量加總而得，因棉花和糖料的數(shù)據(jù)缺失較為嚴重，故未納入計算范疇。

⑥因篇幅限制，本文未列出熵權(quán)法的計算步驟。

⑦資料來源：《700 萬人返鄉(xiāng)下鄉(xiāng)投身農(nóng)村“雙創(chuàng)”》，http：//www.gov.cn/shuju/2017-09/16/content_5225518.htm。