王佳鑫

(河南科技大學(xué)，河南 洛陽 471023)

0 引言

“強(qiáng)國必先強(qiáng)農(nóng)”，2023 年的中央一號文件明確舉全黨全社會之力全面推進(jìn)鄉(xiāng)村振興，加快農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化，發(fā)展農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化必須以農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化為先行。 在農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化現(xiàn)代化的進(jìn)程中，“融資難”問題由來已久，包括龍頭企業(yè)在內(nèi)的各類農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)經(jīng)營主體均有一定程度的資金短缺問題。 河南省作為農(nóng)業(yè)大省，其農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化快速發(fā)展是促進(jìn)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展的根本出路。 為了解決這一問題，世界各國大力推進(jìn)普惠金融發(fā)展戰(zhàn)略。 近年來，隨著移動互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算和人工智能的飛速發(fā)展，普惠金融已然演變?yōu)閿?shù)字普惠金融。 數(shù)字普惠金融的優(yōu)勢在于數(shù)字技術(shù)能進(jìn)一步降低融資成本，觸達(dá)更多農(nóng)村客戶，利用大數(shù)據(jù)解決信息不對稱和無抵押品等問題。 因此，對河南省的數(shù)字普惠金融對農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化發(fā)展水平影響程度進(jìn)行科學(xué)的測算與分析，不僅有助于突破河南省農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化融資難題，而且有助于為強(qiáng)國強(qiáng)農(nóng)打下良好的金融基礎(chǔ)。

1 相關(guān)研究綜述

Demirguc 提出，普惠金融發(fā)展規(guī)模不斷壯大，可以直接使受益人群更易獲得金融支持[1]。 Martin 和Clapp 認(rèn)為國家通過監(jiān)管與制度法規(guī)的建立調(diào)節(jié)農(nóng)業(yè)與金融之間的關(guān)系，確保農(nóng)業(yè)發(fā)展獲得金融支持，并推進(jìn)農(nóng)業(yè)商品交易與產(chǎn)業(yè)發(fā)展為農(nóng)業(yè)吸引私人投資創(chuàng)造條件，對農(nóng)民生活水平的提高與農(nóng)業(yè)可持續(xù)性能產(chǎn)生重要影響[2]。 徐強(qiáng)和陶侃根據(jù)對中國各個省份普惠金融數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)，在中國大部分地區(qū)推廣普惠金融能夠有效促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展[3]。 張琦等的研究結(jié)果表明，金融服務(wù)質(zhì)量不高制約了“三農(nóng)”發(fā)展，而供給約束是當(dāng)前影響金融服務(wù)質(zhì)量的主要因素[4]。 耿君堯指出普惠金融的大力發(fā)展能夠緩解農(nóng)業(yè)發(fā)展中的資金不足問題[5]。 陳銀娥和湯廣清認(rèn)為普惠數(shù)字金融與農(nóng)村特色農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化的耦合關(guān)系從失調(diào)階段進(jìn)入調(diào)整階段，不同階段的特征和增長動力不同[6]。 韓田和榮紅的研究結(jié)果表明，普惠數(shù)字金融對該地區(qū)農(nóng)業(yè)企業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展具有促進(jìn)作用，而且普惠數(shù)字金融對該地區(qū)農(nóng)業(yè)企業(yè)現(xiàn)代化的影響具有門檻效應(yīng)。 當(dāng)?shù)貐^(qū)經(jīng)濟(jì)水平達(dá)到一定程度時，普惠數(shù)字金融對農(nóng)業(yè)企業(yè)現(xiàn)代化的影響會顯著增加[7]。 表明傳統(tǒng)普惠金融能夠促進(jìn)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化發(fā)展，并大多從普惠金融助力鄉(xiāng)村振興、支持農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化角度，以及從宏觀角度構(gòu)建數(shù)字普惠金融測量體系進(jìn)行研究。 但是還存在以下局限:①鮮有文獻(xiàn)以省域為例。 ②較少將數(shù)字普惠金融與農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化相結(jié)合。 ③缺少農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化與數(shù)字普惠金融影響關(guān)系的實證研究。

為此，本文利用熵值法與動態(tài)面板模型系統(tǒng)GMM 對河南省數(shù)字普惠金融與農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化相關(guān)數(shù)據(jù)展開回歸分析，并用縮尾處理的結(jié)果與系統(tǒng)GMM結(jié)果做對比，以此來驗證系統(tǒng)GMM 估計的穩(wěn)健性來進(jìn)行實證研究，并根據(jù)實證結(jié)果及結(jié)論為數(shù)字普惠金融與農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化提出相應(yīng)的政策建議，以期為數(shù)字普惠金融與農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化發(fā)展提供新的思路。

2 實證分析

2.1 農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化水平的測算

本文選擇熵值法來計算各個指標(biāo)權(quán)重，克服主觀因素帶來的誤差，進(jìn)而測算農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化發(fā)展水平。

2.1.1 選擇數(shù)據(jù)

選取指標(biāo)數(shù)量m個，城市n個，用Xij表示第i個地區(qū)中第j個指標(biāo)值。i的范圍是1 ～n，j的范圍是1～m。 本文選取的樣本是河南省14 個市，共6個指標(biāo)，即m＝6，n＝14，Xij則表示第i個市中第j個指標(biāo)的數(shù)值。

2.1.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理

各指標(biāo)計量單位以及方向可能會有所不同，因此必須對指標(biāo)數(shù)據(jù)使用標(biāo)準(zhǔn)化處理。 針對正向指標(biāo)的處理措施是:

同理。 負(fù)向指標(biāo)的處理方法如下:

2.1.3 計算樣本權(quán)重

第j個指標(biāo)下第i個市占據(jù)的比重:

2.1.4 得出指標(biāo)熵值第j個指標(biāo)的熵值是:

2.1.5 計算差異系數(shù)

指標(biāo)的信息效用值主要是由信息熵ej與1 的差值決定的，差值越大體現(xiàn)了該指標(biāo)對綜合評價水平的影響越大，說明該指標(biāo)所占權(quán)重也越大。

2.1.6 計算評價指標(biāo)權(quán)重

差異系數(shù)計算出來就可以計算該指標(biāo)的權(quán)重，第j項指標(biāo)的權(quán)重:

2.1.7 計算綜合得分

最終樣本的綜合評價值是:

采用上述熵值法具體步驟確定各指標(biāo)的權(quán)重，進(jìn)而對河南省的14 個市近十年的農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化水平進(jìn)行綜合評價。

2.2 GMM 回歸

2.2.1 變量選取與數(shù)據(jù)來源

(1)變量選取

①被解釋變量

農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化:本文從農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率、農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)規(guī)模這三個角度來構(gòu)造農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化指數(shù)，基于數(shù)據(jù)可得性選取指標(biāo)，借助熵值法測算農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化發(fā)展水平(表1)。 一般來說，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)基礎(chǔ)條件越完善，生產(chǎn)效率越高，產(chǎn)業(yè)規(guī)模越大，農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化水平越高。

表1 農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化指標(biāo)體系

②核心解釋變量

數(shù)字普惠金融:北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心基于傳統(tǒng)普惠金融的指標(biāo)構(gòu)造方法，根據(jù)數(shù)字金融發(fā)展的新特性，計算出數(shù)字普惠金融發(fā)展指數(shù)。 該指數(shù)囊括多個具體指標(biāo)，基于各地區(qū)的實際情況，全面準(zhǔn)確地勾勒了各省、市、縣數(shù)字普惠金融近年來的變化形勢，被眾多學(xué)者引用。 本文也引用該指數(shù)中河南省各市近10 年的數(shù)字普惠金融發(fā)展指數(shù)，用于描繪河南省的數(shù)字普惠金融發(fā)展水平。

③控制變量

經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平:本文選用的是人均GDP，衡量河南省各市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，將其設(shè)為控制變量。

城鎮(zhèn)化水平:城鎮(zhèn)化水平用河南省各市城鎮(zhèn)人口與人口的比值來度量。 一方面，城鎮(zhèn)化進(jìn)程會導(dǎo)致農(nóng)村的一些勞動力向城市轉(zhuǎn)移，這將不利于農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)發(fā)展。 另一方面，城鎮(zhèn)化有助于提升農(nóng)業(yè)技術(shù)水平，推動農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率提高，同時城鎮(zhèn)化增加了對農(nóng)副產(chǎn)品的市場需求，拓展了農(nóng)副產(chǎn)品的市場空間，倒逼農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)規(guī)模的擴(kuò)大和生產(chǎn)效率的提高。

交通便利程度:用每個城市公路里程數(shù)與國土面積的比值來表示交通設(shè)施情況。 一般交通越便利，農(nóng)業(yè)機(jī)械設(shè)備、農(nóng)產(chǎn)品等運(yùn)輸越暢通，越有利于農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)發(fā)展。

財政支農(nóng)力度:用地方財政農(nóng)林水事務(wù)支出占政府一般性支出的比重來表示，反映政府財政對農(nóng)村的支持力度。 政府在支農(nóng)領(lǐng)域加大支持力度，農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化主體能夠獲取更多的資金支持。 另外，政府?dāng)U張性財政政策會形成良好的示范作用，引領(lǐng)其他投資主體將資金運(yùn)用于農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化領(lǐng)域，這向農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化建設(shè)傳遞了利好的信號。

互聯(lián)網(wǎng)普及程度:使用互聯(lián)網(wǎng)寬帶用戶數(shù)的對數(shù)來衡量。 互聯(lián)網(wǎng)普及程度會影響數(shù)字普惠金融的實施效果，因此會對農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化發(fā)展產(chǎn)生正向的影響。

(2)數(shù)據(jù)來源與處理

本文選取河南省2011—2020 年14 個市的數(shù)據(jù)開展深入分析，農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化相關(guān)數(shù)據(jù)來自《河南發(fā)展年鑒》，河南省數(shù)字普惠金融數(shù)據(jù)則引用“北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)”，各變量的衡量方法及數(shù)據(jù)來源如表2 所示。

表2 變量衡量方法與數(shù)據(jù)來源

對本文的變量數(shù)據(jù)進(jìn)行描述性統(tǒng)計，結(jié)果如表3 中所示。 從表3 中可以觀察到城鎮(zhèn)化水平、財政支持力度標(biāo)準(zhǔn)差比較小，說明這些數(shù)據(jù)在測算區(qū)間波動較小，比較平穩(wěn)。 測算出的農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化最小值是0.053，最大值是0.998 3，說明各市之間的農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化發(fā)展水平存在較大差異。

表3 描述性統(tǒng)計

2.2.2 模型設(shè)定

因農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)發(fā)展每年都在持續(xù)變化，金融助力農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)發(fā)展亦處在持續(xù)變化的進(jìn)程中，在此種情況下，靜態(tài)面板模型可能不太適宜，所以本文主要運(yùn)用動態(tài)面板模型系統(tǒng)GMM 對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，檢驗數(shù)字普惠金融對農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化發(fā)展的影響，對相關(guān)變量取對數(shù)以消除異方差，并構(gòu)建如下模型:

式(9)主要用于檢驗數(shù)字普惠金融水平對農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化發(fā)展水平的影響，式(10)、式(11)和式(12)分別用于檢驗數(shù)字金融覆蓋廣度、數(shù)字金融使用深度和普惠金融數(shù)字化程度對農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化發(fā)展水平的作用效果。 lnzit表示城市i在第t年的農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化發(fā)展水平。 lniait、lncbit、lnudit和lndlit依次表示城市i在第t年的數(shù)字普惠金融水平、數(shù)字金融覆蓋廣度、數(shù)字金融使用深度和普惠金融數(shù)字化程度。 其余變量為控制變量，lngdpit、lnfsit、lnulit、lntcit和lnbuit分別表示城市i在第t年的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、政府支農(nóng)力度、城鎮(zhèn)化水平、交通便利程度和寬帶普及水平。εit為隨機(jī)擾動項。

動態(tài)面板的標(biāo)準(zhǔn)設(shè)定是將被解釋變量的滯后期作為工具變量，并于一階差分中估計基準(zhǔn)模型。 系統(tǒng)GMM 的理念是通過把水平方程添加至一階差分方程中，同時把因變量的滯后期當(dāng)作水平方程的工具變量。 出于確保系統(tǒng)GMM 估計有效性的緣故，本文將使用以下兩種檢驗方式:第一種是Sargon 檢驗，考慮到本文所選的工具變量較多，因此選擇此方法。 此檢驗方法是以選取的工具變量正確有效為原假設(shè)，使用此方法主要是為了判定所運(yùn)用的工具變量是否有效，假使檢驗結(jié)果顯示通過Sargan 檢驗，那么所設(shè)置的工具變量就是恰當(dāng)?shù)摹?第二種是自相關(guān)性檢驗，通過觀察AR(2)統(tǒng)計量以判定是否存在二階自相關(guān)。

2.3 研究區(qū)概況

河南省作為傳統(tǒng)的農(nóng)業(yè)大省，為鞏固提升農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)地位，正在積極探索不以犧牲農(nóng)業(yè)和糧食、生態(tài)和環(huán)境為代價的“三化”協(xié)調(diào)發(fā)展之路，強(qiáng)化以金融部門的資金支持和服務(wù)在農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化發(fā)展中所起的關(guān)鍵作用。 河南省作為中部經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)的典型代表，加速推進(jìn)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化進(jìn)程，對河南省，乃至全國，都有重要意義。

3 結(jié)果分析

3.1 基準(zhǔn)回歸

本文首先檢驗數(shù)字普惠金融水平對農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化發(fā)展水平的影響，表4 列示了系統(tǒng)GMM 的估計結(jié)果。 此外，本文還給出了自相關(guān)檢驗的結(jié)果(表5)。

表4 系統(tǒng)GMM

表5 自相關(guān)檢驗

觀察檢驗結(jié)果發(fā)現(xiàn)，Sargan 檢驗的估計結(jié)果為0.108 0，稍大于0.1，因此通過了檢驗，而自相關(guān)檢驗結(jié)果中AR(2)估計大于0.1，表明無法拒絕不存在二階自相關(guān)的原假設(shè)，故符合運(yùn)用系統(tǒng)GMM 估計方法的先決條件。 綜合Sargan 檢驗和自相關(guān)檢驗的結(jié)果，說明運(yùn)用系統(tǒng)GMM 方法進(jìn)行估計是合理的。

根據(jù)表5 可知，被解釋變量一階滯后項L.lnz 的回歸值為正且顯著，表明被解釋變量農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化發(fā)展水平在時間趨勢方面呈現(xiàn)出動態(tài)性，一方面證實動態(tài)面板模型的設(shè)定是比較合理的；另一方面體現(xiàn)了河南省農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化發(fā)展存在一定的慣性和持續(xù)性。 數(shù)字普惠金融指數(shù)(lnia)的估計系數(shù)是0.003 5并且在5%的顯著性水平上通過了顯著性檢驗，表明河南省數(shù)字普惠金融水平的提高能夠顯著促進(jìn)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化發(fā)展水平的提高。

3.2 分維度回歸

為了更為細(xì)致地檢驗數(shù)字普惠金融對農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化發(fā)展水平的影響，本文進(jìn)一步探究了數(shù)字普惠金融的分維度指數(shù)覆蓋廣度、使用深度和數(shù)字化程度對農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化發(fā)展水平的作用效果，仍然使用系統(tǒng)GMM 進(jìn)行檢驗。

對數(shù)字金融覆蓋廣度進(jìn)行回歸，結(jié)果如表4 所示。 展示的系統(tǒng)GMM 估計結(jié)果中，L.lnz 的估計系數(shù)表明系統(tǒng)GMM 的估算結(jié)果是穩(wěn)妥恰當(dāng)?shù)?。Sargan 檢驗和自相關(guān)檢驗也均符合本文核心估計方法的通過標(biāo)準(zhǔn)，更進(jìn)一步佐證了模型估計的有效性。從估計結(jié)果可以看出數(shù)字金融覆蓋廣度(lncb)的回歸系數(shù)為-0.032 4，系數(shù)為負(fù)，同時通過了顯著性檢驗，說明數(shù)字普惠金融覆蓋廣度的擴(kuò)大對農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化發(fā)展水平并沒有一定的促進(jìn)作用。

表6 中展示了數(shù)字金融使用深度對農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化水平的回歸結(jié)果。 Sargan 檢驗和自相關(guān)檢驗的結(jié)果均表明系統(tǒng)GMM 估計是有效的。 表中數(shù)字金融使用深度(lnud)的估計系數(shù)為0.045 3，并且系數(shù)非常顯著，表明使用深度的增加也能夠顯著提升農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化發(fā)展水平。

表6 回歸檢驗結(jié)果

表7 中顯示的結(jié)果同樣表明對普惠金融數(shù)字化程度和農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化水平運(yùn)用系統(tǒng)GMM 估計是有效的。 表中普惠金融數(shù)字化程度(lndl)的估計系數(shù)為0.014 6，統(tǒng)計顯著性略低于使用深度，但仍能夠在5%的顯著性水平上通過檢驗，體現(xiàn)了數(shù)字化程度的提升也能夠促進(jìn)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化發(fā)展水平的提升。

表7 回歸檢驗結(jié)果

3.3 穩(wěn)健性檢驗

為驗證實證結(jié)果的穩(wěn)健性，本文采取以下方法展開檢驗，即對選取的變量數(shù)據(jù)運(yùn)用縮尾處理，以排除受極端值影響的可能性。 通過上述的實證分析可以得出，數(shù)字普惠金融水平對農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化發(fā)展水平具有正向的促進(jìn)效果，而數(shù)字普惠金融各分維度指數(shù)中，數(shù)字金融使用深度和普惠金融數(shù)字化程度也與農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化發(fā)展水平呈現(xiàn)顯著的正相關(guān)關(guān)系。 然而，上述結(jié)論可能受到極端值的影響，故本文對所有變量數(shù)據(jù)在1%和99%的水平上采取縮尾處理的方式，通過對縮尾前后的數(shù)據(jù)重新進(jìn)行估計，針對基準(zhǔn)回歸模型的穩(wěn)健性估計結(jié)果見表8。 根據(jù)表8 列(2)，穩(wěn)健性檢驗中的系統(tǒng)GMM 估計結(jié)果顯示，lnia 的估計系數(shù)為0.003 5，與表8 中列(1)的結(jié)果一致，數(shù)字普惠金融水平提升能夠促進(jìn)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化發(fā)展水平提升的結(jié)論仍然能夠成立，說明相關(guān)模型確實具有穩(wěn)健性。

表8 穩(wěn)健性檢驗

4 研究結(jié)論

首先運(yùn)用動態(tài)面板模型系統(tǒng)GMM 對河南省數(shù)字普惠金融與農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化相關(guān)數(shù)據(jù)展開回歸分析；其次用混合OLS 和固定效應(yīng)模型估計的結(jié)果與系統(tǒng)GMM 結(jié)果做對比，以此來驗證系統(tǒng)GMM 估計的有效性；最后對基準(zhǔn)回歸進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗，采用對全部變量數(shù)據(jù)在1%和99%的水平上使用縮尾處理的方法，從而減小受極端值影響的可能性。

在對數(shù)字普惠金融指數(shù)與農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化水平之間關(guān)系的分析中，Hansen 檢驗的結(jié)果反映了本文所設(shè)置的工具變量是恰當(dāng)?shù)模瑲埐钚蛄邢嚓P(guān)性檢驗結(jié)果同樣符合運(yùn)用系統(tǒng)GMM 估計的前提條件。 并且系統(tǒng)GMM 估算出的被解釋變量滯后項的回歸系數(shù)與混合OLS 以及固定效應(yīng)模型回歸系數(shù)對比的結(jié)果皆驗證了GMM 估計結(jié)果的有效性。 農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化指數(shù)一階滯后項作為解釋變量，回歸的系數(shù)為正且顯著，說明河南省農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化發(fā)展具有較強(qiáng)的持續(xù)性。通過觀察數(shù)字普惠金融指數(shù)的回歸系數(shù)，可以看出河南省數(shù)字普惠金融與農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化發(fā)展水平之間具有顯著的正相關(guān)關(guān)系，即河南省數(shù)字普惠金融水平的提升會帶動農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化水平的提升。 從控制變量來看，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、政府支農(nóng)力度、互聯(lián)網(wǎng)寬帶普及程度均能帶動農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化水平的提升。

對數(shù)字普惠金融分維度指標(biāo)進(jìn)行GMM 估計時，Hansen 檢驗和序列相關(guān)檢驗的結(jié)果均表明本文所建立的模型是合理的，系統(tǒng)GMM 估計是有效的。觀察估計結(jié)果，發(fā)現(xiàn)河南省數(shù)字普惠金融使用深度、提升數(shù)字化程度的回歸系數(shù)均是正的，并且顯著，表明拓寬數(shù)字普惠金融使用深度、提升數(shù)字化程度均能有效地促進(jìn)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化水平的提升。

在穩(wěn)健性檢驗中，對實證變量數(shù)據(jù)采取縮尾處理的方式，剔除了極端值的干擾，對處理后的數(shù)據(jù)重新估計的結(jié)果與前文的分析結(jié)果大體保持一致，這表明本文所得到的結(jié)論是穩(wěn)健的。

5 建議

第一，加強(qiáng)農(nóng)業(yè)領(lǐng)域數(shù)字普惠金融基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。 要積極營造數(shù)字普惠金融發(fā)展的良好環(huán)境，擴(kuò)大河南省城市網(wǎng)絡(luò)覆蓋面，將數(shù)字技術(shù)與普惠金融相結(jié)合，不斷拓展數(shù)字普惠金融在涉農(nóng)領(lǐng)域的深度和廣度，提高數(shù)字普惠金融服務(wù)在農(nóng)村地區(qū)的滲透率，促進(jìn)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，尤其是欠發(fā)達(dá)地區(qū)的網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。

第二，提高農(nóng)民的金融知識水平。 向農(nóng)民宣傳數(shù)字普惠金融，以適應(yīng)農(nóng)民認(rèn)知能力的方式進(jìn)行介紹，讓農(nóng)民認(rèn)識到數(shù)字普惠金融的重要性和好處。同時，通過政府、村委會、銀行等農(nóng)民信任的各種渠道，傳播數(shù)字普惠金融等詳細(xì)信息，并提供如何正確使用電子普惠金融產(chǎn)品的建議。 此外，基層組織還可以提供相關(guān)培訓(xùn)，讓農(nóng)民了解數(shù)字普惠金融的知識和實際應(yīng)用，并向他們介紹具體的相關(guān)業(yè)務(wù)。

第三，將普惠數(shù)字金融的應(yīng)用延伸到農(nóng)業(yè)企業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展中。 金融機(jī)構(gòu)應(yīng)特別關(guān)注金融科技用于農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化的領(lǐng)域，如農(nóng)村電商、休閑農(nóng)業(yè)、鄉(xiāng)村旅游等新產(chǎn)業(yè)、新業(yè)態(tài)，進(jìn)而加大對農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化發(fā)展的支持力度，充分發(fā)揮普惠數(shù)字金融的作用。 例如，在融資方面，應(yīng)降低涉農(nóng)金融服務(wù)門檻，為農(nóng)民提供合理、充足的貸款。

第四，政府要強(qiáng)化對普惠金融和農(nóng)業(yè)企業(yè)的支持。 政府對農(nóng)業(yè)的支持會帶動農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化水平的提高。 政府還應(yīng)為農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化發(fā)展提供政治支持，將財政資金集中用于農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化發(fā)展，并對農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化組織實行稅收優(yōu)惠政策。 還可以根據(jù)各城市的具體行業(yè)制定各種財政支持方案，因地制宜地促進(jìn)當(dāng)?shù)剞r(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。