摘 要：保障“種地”農(nóng)戶的金融供給和收入，既是普惠金融的應(yīng)有之義，亦是共同富裕的關(guān)鍵所在，更是鞏固糧食安全的根本之策。文章立足于數(shù)字普惠金融發(fā)展變化的典型事實，基于中國鄉(xiāng)村振興調(diào)查（CRRS）數(shù)據(jù)庫中的微觀農(nóng)戶數(shù)據(jù)，考察了數(shù)字普惠金融的發(fā)展對“種地”農(nóng)戶收入的影響，并從賦能種植業(yè)生產(chǎn)鏈的視角解構(gòu)了其中的作用機制。研究表明，數(shù)字普惠金融近年的發(fā)展顯著提高了農(nóng)戶的種植業(yè)收入，且這種影響主要來自數(shù)字普惠金融服務(wù)深度的增加；數(shù)字普惠金融對農(nóng)戶種植業(yè)收入的積極影響主要體現(xiàn)在糧食主產(chǎn)區(qū)和普通小農(nóng)戶樣本中，在非糧食主產(chǎn)區(qū)和家庭農(nóng)場的樣本中并不顯著；機制分析結(jié)果表明，數(shù)字普惠金融通過影響種植業(yè)生產(chǎn)鏈各環(huán)節(jié)的社會化服務(wù)購買，提高了土地生產(chǎn)效率，增加了農(nóng)戶的種植業(yè)收入，但這種作用機制在糧食主產(chǎn)區(qū)和普通小農(nóng)戶的樣本中有所差異。文章的研究在一定程度上對深化農(nóng)村數(shù)字普惠金融服務(wù)、保障“種地”農(nóng)戶收入和推進農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展提供了經(jīng)驗證據(jù)和政策啟示。

關(guān)鍵詞：數(shù)字普惠金融 種地農(nóng)戶收入 種植業(yè)生產(chǎn)鏈條 社會化服務(wù)

DOI：10.19592/j.cnki.scje.411920

JEL分類號：Q14，D14，O18" "中圖分類號：F832

文獻標識碼：A" "文章編號：1000 - 6249（2024）05 - 114 - 18

一、引言

一直以來，“三農(nóng)”領(lǐng)域融資難、融資貴的問題始終存在，農(nóng)村基礎(chǔ)金融服務(wù)依然匱乏是不爭的事實。一方面，城鄉(xiāng)的二元化結(jié)構(gòu)導(dǎo)致了金融資源在城鄉(xiāng)之間的結(jié)構(gòu)性錯配，農(nóng)村地區(qū)的金融需求得不到有效滿足（胡金焱等，2018；張正平等，2020），成為掣肘農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展和農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的重要因素；另一方面，進入農(nóng)村市場的金融資金多投向農(nóng)業(yè)企業(yè)、農(nóng)業(yè)合作社和新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體等，普通小農(nóng)戶的融資困境仍得不到緩解（He and Miao，2016; 馬九杰等，2020），但我國“大國小農(nóng)”的背景又決定了小農(nóng)戶獲得金融支持具有重要意義。特別是從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的農(nóng)戶，與非農(nóng)經(jīng)營的農(nóng)戶相比更加缺乏抵押物和征信信息，且農(nóng)業(yè)是與自然相交換的部門，受到自然、地理、季節(jié)和人口等不確定性因素影響，這些不確定性也增加了金融機構(gòu)的信貸成本和信貸風(fēng)險（周立，2020），使得從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的“種地”農(nóng)戶面臨著更嚴峻的資金約束。可見，“種地”農(nóng)戶才是普惠金融扶持的重點對象，也是共同富裕實現(xiàn)的關(guān)鍵群體。不僅如此，在世界百年未有之大變局背景下，糧食安全的“憂患”倍增，提高“種地”農(nóng)戶的收益，激活農(nóng)戶的生產(chǎn)潛力尤為重要（高鳴、姚志，2022）。因此，保障“種地”農(nóng)戶的金融供給和收入，既是普惠金融的應(yīng)有之義，亦是共同富裕的關(guān)鍵所在，更是鞏固糧食安全的根本之策，其重要性可見一斑。

近些年，隨著互聯(lián)網(wǎng)科技和大數(shù)據(jù)在農(nóng)村領(lǐng)域的應(yīng)用，數(shù)字普惠金融成為解決農(nóng)戶融資問題的變革性方式（Bj?rkegren and Grissen，2018）。數(shù)字普惠金融作為一種新興的金融模式，以計算機、大數(shù)據(jù)和云計算等數(shù)字技術(shù)實現(xiàn)對弱勢、小微群體的精準識別，有效提高了金融的觸達性和可及性，通過數(shù)字化手段和科技力量推動了農(nóng)村普惠金融的發(fā)展（王修華、趙亞雄，2022）。我國在2021年的“中央一號文件”中首次提出了“發(fā)展農(nóng)村數(shù)字普惠金融”1，在開拓鄉(xiāng)村資金來源，解決農(nóng)村融資問題上，數(shù)字普惠金融被寄予了厚望。那么，本文的追問在于，近些年數(shù)字普惠金融的發(fā)展是否緩解了“種地”農(nóng)戶的資金約束，還是投向了回報率更高的農(nóng)村非農(nóng)經(jīng)營者？是否以金融賦能了農(nóng)業(yè)的生產(chǎn)，通過“授人以漁”助力農(nóng)民增收，還是流向了日常消費，僅僅做到了“授人以魚”？無疑，對于此類問題的思考和解答，將有助于厘清數(shù)字普惠金融在農(nóng)村地區(qū)的發(fā)展方向，以及對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和農(nóng)民增收的作用機制。當然，我們對以上問題的關(guān)注更是源于以下典型事實：近年來，以科技化和大數(shù)據(jù)為標簽的互聯(lián)網(wǎng)銀行加大了對農(nóng)村金融市場的布局，如微眾銀行依托大數(shù)據(jù)風(fēng)控、區(qū)塊鏈等金融科技發(fā)展農(nóng)業(yè)供應(yīng)鏈上下游的金融業(yè)務(wù)，其“微粒貸”鄉(xiāng)村振興重點幫扶縣的貸款規(guī)模在2021年已達75億元；網(wǎng)商銀行從2018年開始探索農(nóng)村數(shù)字普惠金融領(lǐng)域，與全國超過1000個涉農(nóng)縣區(qū)展開合作，累計超2000萬縣域小微經(jīng)營者和三農(nóng)群體獲得網(wǎng)商銀行的信貸服務(wù)，其推出的“大山雀”衛(wèi)星遙感信貸技術(shù)，已為全國超60萬種植戶提供信用貸款服務(wù)；新網(wǎng)銀行也一直積極探索農(nóng)村數(shù)字普惠金融，截止2021年末，該行涉農(nóng)貸款余額4.44億元，同比增速291%?？梢?，數(shù)字普惠金融正在農(nóng)村地區(qū)蓬勃發(fā)展。接下來，為更清晰地呈現(xiàn)近些年數(shù)字普惠金融對“種地”農(nóng)戶的資金支持，本文基于北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)2（郭峰等，2020）構(gòu)造了我國糧食主產(chǎn)區(qū)和主銷區(qū)32017—2021年度的數(shù)字普惠金融增長變化圖，具體構(gòu)造過程為：首先計算各個省份在2017—2021年度的數(shù)字普惠金融指數(shù)增長率（[Yt?Yt?1]）/[Yt?1]，并據(jù)此計算出糧食主產(chǎn)區(qū)和主銷區(qū)各省份增長率的平均值。如圖1所示，以此展示數(shù)字普惠金融發(fā)展變化的現(xiàn)實情況。

從上述典型事實中可以看到，數(shù)字普惠金融增長率從2017年開始下降，直到2020年有所回升，這與我國2016年末互聯(lián)網(wǎng)金融進入了強監(jiān)管時代1有關(guān)，大量的涉農(nóng)數(shù)字金融平臺公司在2016年關(guān)停（崔恒瑜等，2021），直到近幾年對于互聯(lián)網(wǎng)金融和平臺經(jīng)濟的整頓接近尾聲，數(shù)字金融發(fā)展速度又有所回升。另外，對比糧食主銷區(qū)和主產(chǎn)區(qū)的數(shù)字普惠金融發(fā)展情況，不難發(fā)現(xiàn)，在2019年以前，主銷區(qū)數(shù)字普惠金融增長率一直明顯高于糧食主產(chǎn)區(qū)，但2019年以后，數(shù)字普惠金融開始在糧食主產(chǎn)區(qū)迅速增長，并超過了糧食主銷區(qū)，且差距有進一步擴大的趨勢。雖然，數(shù)字普惠金融指數(shù)在糧食主銷區(qū)的絕對數(shù)值普遍較高，但近些年增長乏力也是事實，而在糧食主產(chǎn)區(qū)的發(fā)展勢頭卻不減反增。這一事實也引申出本文的理論推測：數(shù)字普惠金融的發(fā)展正在緩解“種地”農(nóng)戶的資金需求，并可能助力了農(nóng)民增收，然而其內(nèi)在機理還有待進一步挖掘。有鑒于此，本文將基于中國鄉(xiāng)村振興調(diào)查（CRRS）數(shù)據(jù)庫中的農(nóng)戶數(shù)據(jù)，考察數(shù)字普惠金融的發(fā)展對農(nóng)戶種植業(yè)收入的影響，以及在不同分組間的異質(zhì)性影響，并從賦能種植業(yè)全生產(chǎn)鏈的視角解構(gòu)其中的作用機制，借以為我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和農(nóng)民增收提供一定的政策建議。

本文可能的貢獻在于：第一，聚焦于“種地”農(nóng)戶，考察數(shù)字普惠金融發(fā)展對農(nóng)戶種植業(yè)收入的影響，試圖架構(gòu)“普惠金融—農(nóng)戶增收”的邏輯思路，并為此提供更具代表性的經(jīng)驗證據(jù)；第二，緊扣研究主題，細致化地考察了數(shù)字普惠金融對糧食主產(chǎn)區(qū)以及普通小農(nóng)戶的組間差異影響，不僅加深了對普惠金融和共同富裕關(guān)系的理解，且探究對糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)戶種植業(yè)收入的影響，可以為提高種糧農(nóng)民收入、維護種糧農(nóng)民積極性提供現(xiàn)實依據(jù)和政策建議，有利于保障國家的糧食安全；第三，探索性地從賦能種植業(yè)生產(chǎn)鏈的視角，關(guān)注“數(shù)字普惠金融—購買社會化服務(wù)—農(nóng)戶種植業(yè)收入”三者之間的邏輯鏈條，并分別從耕地、播種、打藥、施肥、排灌水、收獲運輸這六個生產(chǎn)環(huán)節(jié)中探尋經(jīng)驗證據(jù)，而據(jù)我們所知，現(xiàn)有文獻尚未從該視角展開過系統(tǒng)研究；第四，立足于數(shù)字普惠金融發(fā)展變化的客觀事實，不同于以往文獻，本文采用數(shù)字普惠金融指數(shù)增長率作為數(shù)字普惠金融發(fā)展的代理變量，更加準確地反映了數(shù)字普惠金融近些年的變化對農(nóng)戶種植業(yè)收入的影響。

文章的結(jié)構(gòu)安排如下：第二部分為理論分析，并從中推導(dǎo)出可供實證檢驗的研究假說；第三部分為研究設(shè)計，主要包括模型構(gòu)建、變量說明、數(shù)據(jù)來源與描述性統(tǒng)計；第四部分為實證結(jié)果分析，主要有基準模型檢驗、穩(wěn)健性和內(nèi)生性檢驗，并基于模型進行了分樣本檢驗和機制檢驗；第五部分為總結(jié)與啟示。

二、理論分析與研究假說

（一）數(shù)字普惠金融對農(nóng)戶種植業(yè)收入的影響

數(shù)字普惠金融借助數(shù)字技術(shù)實現(xiàn)資金融通、支付、投資和信息中介等服務(wù)，通過降低服務(wù)門檻，優(yōu)化資源配置，提高了金融的普惠性（Pan et al.，2016;何婧、李慶海，2019），并以大數(shù)據(jù)和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)解決了農(nóng)戶與金融機構(gòu)的信息對稱問題（張賀、白欽先，2018），改善了農(nóng)村地區(qū)的金融排斥，增加了農(nóng)戶的信貸可得性（Kapoor，2014；宋曉玲，2017；王修華、趙亞雄，2022），從而使得農(nóng)村居民也享受到金融服務(wù)（Burgess and Pande，2005），尤其是農(nóng)業(yè)GDP占比更高地區(qū)的農(nóng)村居民（李健軍等，2020）。近些年隨著我國互聯(lián)網(wǎng)和通訊設(shè)施的普及，數(shù)字普惠金融正在以大數(shù)據(jù)和科技力量為農(nóng)戶提供金融貸款服務(wù)，助力了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和農(nóng)民增收。例如，網(wǎng)商銀行開發(fā)的“大山雀”衛(wèi)星遙感信貸技術(shù)，目前可以識別小麥、水稻、玉米等20多種主糧作物，并攻克了蘋果、獼猴桃等經(jīng)濟作物的識別難題。“大山雀”技術(shù)通過識別農(nóng)作物的長勢，利用幾十個風(fēng)控模型預(yù)估產(chǎn)量和價值，為農(nóng)戶提供合理的信貸額度，全國已有超60萬種植戶享受到了科技帶來的普惠服務(wù)；微眾銀行通過大數(shù)據(jù)及區(qū)塊鏈發(fā)展農(nóng)業(yè)供應(yīng)鏈上下游的金融業(yè)務(wù)，以數(shù)字科技為依托發(fā)展供應(yīng)鏈金融，為農(nóng)戶和種植大戶提供農(nóng)資、農(nóng)機貸款服務(wù)。此類金融創(chuàng)新及對傳統(tǒng)金融的帶動作用（田杰，2020）顯著提高了農(nóng)村地區(qū)特別是種植業(yè)發(fā)達的農(nóng)村地區(qū)的數(shù)字金融普及度，不僅拓展了農(nóng)業(yè)部門的資本要素來源（孫學(xué)濤等，2022），為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)提供了資金，同時也推動了農(nóng)業(yè)種植業(yè)生產(chǎn)的機械化和科技化水平，促進了我國種植業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展（張合林、王顏顏，2021；鐘真等，2021），并以此提高了農(nóng)戶的種植業(yè)收入?；诖?，本文提出假說1。

H1：數(shù)字普惠金融將提高農(nóng)戶的種植業(yè)收入。

（二）數(shù)字普惠金融對農(nóng)戶種植業(yè)收入影響的組間差異

我國在2001年開展的糧食流通體制改革中，將31個?。▍^(qū)、市）劃分為糧食主產(chǎn)區(qū)、產(chǎn)銷平衡區(qū)和主銷區(qū)三大功能區(qū)，并將主產(chǎn)區(qū)的發(fā)展任務(wù)定位為“從保障國家農(nóng)產(chǎn)品安全以及中華民族永續(xù)發(fā)展的需要出發(fā)，把增強農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)能力作為發(fā)展的首要任務(wù)?！笨梢?，提高糧食主產(chǎn)區(qū)的生產(chǎn)能力，保證種地農(nóng)戶的收益是現(xiàn)階段確保國家糧食安全的根本之策（高鳴、姚志，2022）。數(shù)字普惠金融在農(nóng)業(yè)種植業(yè)地區(qū)的快速發(fā)展，緩解了傳統(tǒng)金融機構(gòu)的地區(qū)歧視（彭澎、徐志剛，2021；孫學(xué)濤等，2022），優(yōu)化了糧食主產(chǎn)區(qū)的金融供給模式，提高了糧食種植業(yè)的資金供給，進而增加了主產(chǎn)區(qū)農(nóng)戶的種植業(yè)收入。另外，現(xiàn)階段，農(nóng)信社轉(zhuǎn)制和農(nóng)村金融市場化改革雖然顯著提高了傳統(tǒng)金融支農(nóng)水平，但傳統(tǒng)金融支農(nóng)的主要受益對象仍是新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體，普通農(nóng)戶的融資困境并沒有緩解（馬九杰等，2020），相比于家庭農(nóng)場、合作社和農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體，普通農(nóng)戶在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中面臨著更大的資金約束困境。近些年，隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和大數(shù)據(jù)在農(nóng)村領(lǐng)域的應(yīng)用，數(shù)字普惠金融憑借信息和科技優(yōu)勢實現(xiàn)了對弱勢、小微群體的精準識別，解決了普通小農(nóng)戶與金融機構(gòu)之間的信息對稱問題，特別是緩解了低物質(zhì)資本和低社會資本農(nóng)戶的信貸約束（張勛等，2019），讓普通農(nóng)戶有更多的資金投入到農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中，提高了小農(nóng)戶的收入水平?；诖耍疚奶岢黾僬f2。

H2a：數(shù)字普惠金融對糧食主產(chǎn)區(qū)的農(nóng)戶種植業(yè)收入影響更顯著。

H2b：數(shù)字普惠金融對普通小農(nóng)戶的種植業(yè)收入影響更顯著。

（三）數(shù)字普惠金融對農(nóng)戶種植業(yè)收入的影響機制

農(nóng)業(yè)社會化服務(wù)，是指在社會分工和商品交換的前提下，農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體因無法自我完成所有生產(chǎn)經(jīng)營活動，而需要借助其他主體來實現(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營目標所形成的物化或非物化的產(chǎn)品（黃佩民等，1996）。中共十八大以來，強化農(nóng)業(yè)社會化服務(wù)被提高到了一個新的高度，是實現(xiàn)我國農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展和中國式農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的重要舉措（鐘真等，2021），也是實現(xiàn)小農(nóng)戶與現(xiàn)代農(nóng)業(yè)有機銜接的關(guān)鍵所在。數(shù)字普惠金融在農(nóng)業(yè)種植業(yè)領(lǐng)域的發(fā)展，為農(nóng)戶提供了購買社會化服務(wù)的資金來源，農(nóng)戶通過購買種植業(yè)生產(chǎn)過程中的社會化服務(wù)，優(yōu)化了勞動配置，強化了分工效率，推動了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式的轉(zhuǎn)變，并最終提高了土地生產(chǎn)效率（孔祥智等，2020；趙鯤，2016；張夢玲等，2023）和種植業(yè)全生產(chǎn)鏈條的專業(yè)化水平（Tang et al.，2018；鐘真等，2021）。我國農(nóng)業(yè)社會化服務(wù)經(jīng)過多年的發(fā)展，已經(jīng)覆蓋到種植業(yè)生產(chǎn)鏈的各個環(huán)節(jié)，本文將種植業(yè)（主要是糧食作物）的生產(chǎn)鏈歸納為耕地、播種、打藥、施肥、排灌水、收獲運輸六個環(huán)節(jié)，數(shù)字普惠金融為農(nóng)戶提供了購買服務(wù)的資金來源，提升了各個生產(chǎn)環(huán)節(jié)的社會化服務(wù)水平，以專業(yè)化、機械化和科技化服務(wù)提高了土地生產(chǎn)效率，通過賦能種植業(yè)全生產(chǎn)鏈條，帶動農(nóng)戶種植業(yè)收入的增加。上述邏輯關(guān)系如圖2所示，綜上，本文提出假說3。

H3：數(shù)字普惠金融通過影響種植業(yè)生產(chǎn)鏈各環(huán)節(jié)的社會化服務(wù)購買，提高了土地生產(chǎn)效率，增加了農(nóng)戶的種植業(yè)收入。

三、研究設(shè)計

（一）模型構(gòu)建與變量選取

為考察數(shù)字普惠金融對農(nóng)戶種植業(yè)收入的影響和異質(zhì)性影響，對假說1和假說2進行實證檢驗，本文參照仇煥廣等（2017）、張棟浩等（2020）和Chari et al.（2021）的方法，構(gòu)建如下模型（1）：

[CIi=α0+α1DIFc+α2HHi+α3VSv+μp+ε1 ] （1）

其中，[CIi]為被解釋變量，表示農(nóng)戶家庭種植業(yè)收入，[DIFc]為核心解釋變量，表示數(shù)字普惠金融發(fā)展，[HHi]和[VSv]分別表示農(nóng)戶特征和村莊特征的控制變量，[μp]為區(qū)域固定效應(yīng)，[ε1]為隨機擾動項。[α0]為常數(shù)項，[α1]、[α2]和[α3]為待估計系數(shù)，下標i、v、c和p分別表示農(nóng)戶、村莊、縣域和省份。

1.被解釋變量

本文聚焦于數(shù)字普惠金融對“種地”農(nóng)戶收入的影響，因此選取農(nóng)戶的家庭種植業(yè)收入作為被解釋變量，此處的種植業(yè)收入為扣除經(jīng)營成本（或生產(chǎn)成本）后的純收入。農(nóng)業(yè)經(jīng)營成本是指生產(chǎn)過程中各種要素投入成本，例如種苗、化肥、農(nóng)藥、灌溉、機械、雇工等，但農(nóng)業(yè)經(jīng)營者自身的用工投入通常不計入經(jīng)營成本。

2.解釋變量

本文以中國社會科學(xué)院農(nóng)村發(fā)展研究所編制的中國縣域數(shù)字普惠金融指數(shù)（馮興元等，2021）為基礎(chǔ)對數(shù)字普惠金融的發(fā)展進行度量，該指數(shù)是基于網(wǎng)商銀行開展的縣域數(shù)字普惠金融業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)編制而成，網(wǎng)商銀行深耕農(nóng)村數(shù)字金融服務(wù)多年，在數(shù)字化服務(wù)、地域覆蓋率、產(chǎn)品種類方面具有絕對優(yōu)勢，在全國范圍內(nèi)具有較強的代表性，選取該指數(shù)能更好地體現(xiàn)數(shù)字普惠金融在農(nóng)村地區(qū)的發(fā)展。但與以往研究不同之處在于，本文將采用數(shù)字普惠金融指數(shù)增長率作為數(shù)字普惠金融發(fā)展的代理變量，具體公式為：（本年度數(shù)字普惠金融指數(shù)-去年度數(shù)字普惠金融指數(shù)）/去年度數(shù)字普惠金融指數(shù)，進一步地，本文還將數(shù)字普惠金融的服務(wù)廣度、服務(wù)深度和服務(wù)質(zhì)量的指數(shù)增長率納入模型內(nèi)，討論數(shù)字普惠金融的各個維度變化對農(nóng)戶種植業(yè)收入的影響。上述做法可以清晰地刻畫出近些年數(shù)字普惠金融在不同地區(qū)的發(fā)展變化，并考察這種“變化”對“種地”農(nóng)戶收入的影響，從而呼應(yīng)文章立意的典型事實，提高回歸的準確度和可信度。以往文獻中也不乏有學(xué)者采用此種處理方式探究經(jīng)濟問題（都陽、封永剛，2021；馬昭君、葛新權(quán)，2023；肖維澤、紀明，2023）。

3.控制變量

為了盡可能解決由于遺漏變量造成的偏誤問題，計量模型還加入了一系列控制變量。參照周力、沈坤榮（2022）和李曉靜等（2020）的思路，本文選取了農(nóng)戶特征變量和村莊特征變量作為控制變量。其中，農(nóng)戶特征變量包括：戶主性別（男性為1，女性為0）、戶主年齡、戶主受教育年限、家庭人口參與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的勞動總時間。村莊特征變量包括：村莊人均可支配收入、村莊設(shè)施農(nóng)業(yè)生產(chǎn)畝數(shù)、村莊合作社數(shù)量。

為了進一步考察數(shù)字普惠金融對農(nóng)戶種植業(yè)收入的影響機制，驗證假說3的合理性，本文在模型（1）的基礎(chǔ)上，引入數(shù)字普惠金融與購買社會化服務(wù)的交互項，以此檢驗數(shù)字普惠金融是否通過影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)各環(huán)節(jié)的社會化服務(wù)購買，作用于農(nóng)戶的種植業(yè)收入，具體模型設(shè)定如下：

[CIi=β0+β1DIFc+β2PSi+β3DIFc?PSi+β4HHi+β5VSv+μp+ε1] （2）

式（2）中，[PSi]代表社會化服務(wù)購買，以耕地、播種、打藥、施肥、排灌水和收獲運輸這六個種植業(yè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)中的購買服務(wù)支出作為其代理變量。[DIFc?PSi]為數(shù)字普惠金融與生產(chǎn)鏈各環(huán)節(jié)中社會化服務(wù)購買的交互項，本文將重點關(guān)注系數(shù)[β3]的方向和大小。其余變量含義上文已做解釋，不再贅述。

（二）數(shù)據(jù)來源與描述性統(tǒng)計

本文主要使用了以下兩套數(shù)據(jù)：一是中國鄉(xiāng)村振興調(diào)查（CRRS）數(shù)據(jù)庫。該數(shù)據(jù)庫是中國社會科學(xué)院農(nóng)村發(fā)展研究所建設(shè)的，是依托中國社會科學(xué)院重大經(jīng)濟社會調(diào)查項目《鄉(xiāng)村振興綜合調(diào)查及中國農(nóng)村調(diào)查數(shù)據(jù)庫建設(shè)》開展的一項全國大型農(nóng)村追蹤調(diào)查。項目組根據(jù)我國不同地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展水平、區(qū)域位置和農(nóng)業(yè)發(fā)展情況，分別從東部、中部、西部和東北地區(qū)抽取調(diào)查樣本，調(diào)查范圍覆蓋我國廣東、浙江、山東、黑龍江等10個省份、50個縣（市、區(qū)）、150個鄉(xiāng)（鎮(zhèn)）、308個行政村和3833戶農(nóng)戶，包括了農(nóng)戶和村莊兩部分的調(diào)查問卷，在全國范圍內(nèi)具有較強代表性。該數(shù)據(jù)庫曾被多位學(xué)者（杜鑫，2021；蘆千文、楊義武，2022）運用到農(nóng)村經(jīng)濟領(lǐng)域的研究中。本文使用的農(nóng)戶種植業(yè)收入、種植業(yè)生產(chǎn)各環(huán)節(jié)的購買服務(wù)支出、農(nóng)戶特征和村莊特征變量均出自該數(shù)據(jù)庫。二是中國縣域數(shù)字普惠金融指數(shù)。該指數(shù)同樣為中國社會科學(xué)院農(nóng)村發(fā)展研究所的研究成果，其利用網(wǎng)商銀行在全國1884個縣（縣級市、旗）的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和這些縣域的社會經(jīng)濟統(tǒng)計數(shù)據(jù)，測度了2017—2019年中國縣域數(shù)字普惠金融發(fā)展指數(shù)，并從數(shù)字普惠金融的服務(wù)廣度、服務(wù)深度、服務(wù)質(zhì)量三個維度全面刻畫了中國縣域數(shù)字普惠金融的指標得分。本文構(gòu)造的數(shù)字普惠金融發(fā)展的代理變量基于該數(shù)據(jù)庫2018年及2019年的數(shù)據(jù)獲得。表1匯報了本文主要變量的名稱、標識和含義，并對樣本數(shù)據(jù)進行描述性統(tǒng)計。

四、實證結(jié)果分析

為驗證上述假說，本文的實證策略主要著眼于以下四方面：一是采用OLS估計法檢驗數(shù)字普惠金融對農(nóng)戶種植業(yè)收入的基準影響；二是通過替換核心解釋變量、PSM傾向得分匹配法和2SLS工具變量法解決基準回歸的穩(wěn)健性和內(nèi)生性問題，綜上對假說1進行驗證；三是基于是否糧食主產(chǎn)區(qū)和是否家庭農(nóng)場的分組，對子樣本進行回歸，驗證假說2的合理性；四是通過交互項模型，考察數(shù)字普惠金融對農(nóng)戶種植業(yè)收入的影響機制，并對假說3進行驗證。

（一）數(shù)字普惠金融對農(nóng)戶種植業(yè)收入的影響：基準回歸

表2報告了模型（1）的OLS估計結(jié)果，其中（1）列至（4）列為不添加控制變量的回歸結(jié)果，結(jié)果顯示數(shù)字普惠金融總體增長率（DIF）和數(shù)字普惠金融服務(wù)深度增長率（DIF- SD）的系數(shù)顯著為正，但服務(wù)廣度增長率（DIF-SB）和服務(wù)質(zhì)量增長率（DIF-SQ）系數(shù)并不顯著，表明數(shù)字普惠金融的增長顯著提高了農(nóng)戶的種植業(yè)收入，并主要通過服務(wù)深度的增加實現(xiàn)。（5）列至（8）列為添加農(nóng)戶和村莊特征變量，并控制區(qū)域固定效應(yīng)后的實證結(jié)果，可以看到，數(shù)字普惠金融總體增長率（DIF）系數(shù)為0.970，

在5%水平下顯著為正，數(shù)字普惠金融服務(wù)深度增長率（DIF-SD）的系數(shù)為1.896，在1%水平下顯著為正，除此之外，服務(wù)廣度增長率（DIF-SB）和服務(wù)質(zhì)量增長率（DIF-SQ）的系數(shù)仍不顯著。以上結(jié)果表明，數(shù)字普惠金融顯著提高了農(nóng)戶的種植業(yè)收入，且這種影響主要是通過服務(wù)深度的增加實現(xiàn)，而數(shù)字普惠金融服務(wù)深度的增長主要體現(xiàn)為農(nóng)戶在數(shù)字授信、信貸、保險等方面實際獲得數(shù)額的增加?？梢?，只有當農(nóng)戶真正有效的獲得并使用了金融服務(wù)，才會切實將資金轉(zhuǎn)移到農(nóng)業(yè)部門［這也與王修華、趙亞雄（2022）的觀點一致］，增加農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的資金來源，從而提高農(nóng)戶的種植業(yè)收入。綜上，假說1得到初步驗證。

（二）數(shù)字普惠金融對農(nóng)戶種植業(yè)收入的影響：穩(wěn)健性和內(nèi)生性檢驗

本文在基準回歸模型中雖然控制了一系列農(nóng)戶和村莊特征變量，試圖讓模型能更準確地識別數(shù)字普惠金融對農(nóng)戶種植業(yè)收入的影響，但由于變量和模型選取方面的不可觀測差異，以及變量之間存在的相關(guān)和自相關(guān)特征，導(dǎo)致結(jié)果可能出現(xiàn)偏誤，本文將進一步通過替換核心解釋變量、PSM傾向得分匹配法和2SLS工具變量法進行穩(wěn)健性和內(nèi)生性檢驗。

1.替換核心解釋變量

本文采用數(shù)字普惠金融指數(shù)增長率作為數(shù)字普惠金融發(fā)展的代理變量，為避免對核心變量的選擇性偏差，接下來將基于調(diào)查問卷中“您家購買種苗、化肥、飼料等農(nóng)資產(chǎn)品首選的支付方式是什么”的問題，將農(nóng)戶答案為微信、支付寶、螞蟻花唄和京東白條的賦值為1，答案為現(xiàn)金、儲蓄卡、云閃付和手機支付客戶端的賦值為0，將農(nóng)戶的數(shù)字支付（PAP）作為數(shù)字普惠金融的代理變量。表3匯報了替換核心解釋變量，依次加入農(nóng)戶和村莊特征變量，并控制區(qū)域固定效應(yīng)后的基準模型回歸結(jié)果，不難發(fā)現(xiàn)，數(shù)字普惠金融（PAP）的系數(shù)均顯著為正，表明數(shù)字普惠金融顯著增加了農(nóng)戶的種植業(yè)收入，本文假說1的結(jié)論具有穩(wěn)健性。

2. PSM傾向得分匹配法

上文采用數(shù)字支付作為數(shù)字普惠金融的代理變量，但農(nóng)戶是否選擇數(shù)字支付方式是農(nóng)戶的“自選擇”結(jié)果，忽略“自選擇”問題將會導(dǎo)致估計結(jié)果的偏差，而傾向得分匹配法（PSM）是常用的處理“自選擇”問題的方法（李曉靜等，2020；蘆千文、楊義武，2022），常用的匹配方法有近鄰匹配、核匹配、半徑匹配等。表4匯報了采用傾向得分匹配法的實證結(jié)果，從匹配后的結(jié)果看，以近鄰匹配（k=1）為例，采用數(shù)字支付方式的農(nóng)戶種植業(yè)收入為1.412萬元，而未采用數(shù)字支付方式的農(nóng)戶種植業(yè)收入僅為0.847萬元，二者差異在5%水平上顯著，與運用半徑匹配和核匹配得到的結(jié)果基本一致，以上結(jié)果表明采用數(shù)字支付方式顯著提高了農(nóng)戶的種植業(yè)收入，也意味著基準回歸結(jié)果并不依賴于特定計量模型方法，可見，假說1結(jié)論是穩(wěn)健的。

3. 2SLS工具變量法

盡管本文選取的數(shù)字普惠金融指數(shù)增長率為縣域數(shù)據(jù)，農(nóng)戶種植業(yè)收入為微觀個體數(shù)據(jù)，在一定程度上緩解了農(nóng)戶微觀特征對數(shù)字普惠金融的逆向因果問題，但仍不能完全排除變量之間潛在的相關(guān)和自相關(guān)關(guān)系，為了進一步解決由此產(chǎn)生的內(nèi)生性問題，本文將選取合適的工具變量并采用2SLS法對模型（1）進行檢驗估計。借鑒王修華、趙亞雄（2020）的思路，本文將首先收集市域內(nèi)除樣本縣以外的其他縣域的數(shù)字普惠金融指數(shù)，在此基礎(chǔ)上計算其他縣域的指數(shù)增長率，并以其他縣域指數(shù)增長率的平均值作為工具變量，分別構(gòu)建了數(shù)字普惠金融總指數(shù)增長率（DIF）、服務(wù)廣度增長率（DIF-SB）、服務(wù)深度增長率（DIF-SD）和服務(wù)質(zhì)量增長率（DIF-SQ）的工具變量。選取該工具變量，滿足外生性和相關(guān)性要求：首先，其他縣域數(shù)字普惠金融指數(shù)的增長，并不會影響樣本縣的農(nóng)戶種植業(yè)收入，至少不會直接影響，滿足外生性要求；其次，同一市內(nèi)各個縣域面臨著相似的經(jīng)濟形勢、市場環(huán)境和政策驅(qū)動，各個縣域數(shù)字普惠金融的發(fā)展具有較強的相關(guān)性。表5匯報了采用2SLS工具變量法的實證結(jié)果。其中（1）至（4）列為第一階段實證結(jié)果，可以看到工具變量的系數(shù)均在1%水平上顯著為正，且第一階段F值均大于10，說明選取的工具變量對樣本縣數(shù)字普惠金融的增長具有很好的解釋力度，工具變量是有效的。（5）至（6）列為第二階段實證結(jié)果，可以看到，加入工具變量后數(shù)字普惠金融總指數(shù)增長率（DIF）與服務(wù)深度增長率（DIF-SD）的系數(shù)顯著為正，與表2中的基準回歸結(jié)果吻合。此外，本文進一步采用農(nóng)戶所在縣域距離杭州的公里數(shù)作為工具變量，對基準模型做進一步檢驗，表6匯報了2SLS的實證結(jié)果，與基準回歸結(jié)果基本一致。綜上，本文采用多種方式證明了假說1結(jié)論的合理性和穩(wěn)健性。

（三）數(shù)字普惠金融對農(nóng)戶種植業(yè)收入影響的組間差異

為回應(yīng)數(shù)字普惠金融在糧食主產(chǎn)區(qū)發(fā)展的典型事實，并印證數(shù)字金融對小農(nóng)戶的普惠性，本文將進一步甄別數(shù)字普惠金融在是否糧食主產(chǎn)區(qū)和是否家庭農(nóng)場分組中的差異化影響，并驗證假說2。首先，根據(jù)農(nóng)戶所在省份，將樣本劃分為糧食主產(chǎn)區(qū)和非糧食主產(chǎn)區(qū)兩個子樣本，并利用模型（1）進行OLS估計，結(jié)果見表7，其中（1）列至（4）列為糧食主產(chǎn)區(qū)回歸結(jié)果，（5）列至（8）列為非糧食主產(chǎn)區(qū)回歸結(jié)果?？梢钥吹?，在糧食主產(chǎn)區(qū)內(nèi)，數(shù)字普惠金融總指數(shù)（DIF）、服務(wù)廣度（DIF-SB）、服務(wù)深度（DIF-SD）的增長率系數(shù)均顯著為正，而在非糧食主產(chǎn)區(qū)內(nèi)，以上系數(shù)均不顯著。上述結(jié)果表明，數(shù)字普惠金融對農(nóng)戶種植業(yè)收入的影響主要體現(xiàn)在糧食主產(chǎn)區(qū)內(nèi)，且通過服務(wù)廣度和深度的增加提高了農(nóng)戶的種植業(yè)收入，而在非糧食主產(chǎn)區(qū)，數(shù)字普惠金融的發(fā)展對農(nóng)戶種植業(yè)收入的影響輕微，也印證了近些年數(shù)字普惠金融在糧食主產(chǎn)區(qū)快速發(fā)展的客觀現(xiàn)實。

進一步地，本文根據(jù)農(nóng)戶是否登記為家庭農(nóng)場，將樣本劃分為家庭農(nóng)場和普通小農(nóng)兩個子樣本，表8匯報了數(shù)字普惠金融在家庭農(nóng)場和普通小農(nóng)之間的異質(zhì)性影響，（1）列至（4）列為家庭農(nóng)場樣本回歸結(jié)果，（5）列至（8）列為普通小農(nóng)樣本的回歸結(jié)果。實證結(jié)果表明，數(shù)字普惠金融對普通小農(nóng)的種植業(yè)收入影響顯著，除服務(wù)質(zhì)量（DIF-SQ）外，數(shù)字普惠金融總指數(shù)（DIF）、服務(wù)廣度（DIF-SB）和服務(wù)深度（DIF-SD）的增長率系數(shù)均顯著為正，而對屬于家庭農(nóng)場的農(nóng)戶種植業(yè)收入影響均不顯著。上述結(jié)果證實了數(shù)字金融對普通小農(nóng)的普惠性，特別是與表2的基準回歸結(jié)果相比，服務(wù)廣度增長率（DIF-SB）系數(shù)在10%水平下顯著為正，表明數(shù)字普惠金融憑借科技和大數(shù)據(jù)優(yōu)勢，擴大了授信對象覆蓋范圍，通過服務(wù)廣度的增加，實現(xiàn)了對弱勢、小微群體的覆蓋識別，從而讓金融惠及到普通小農(nóng)，提高了普通農(nóng)戶在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的金融可得性，進而增加了小農(nóng)戶的種植業(yè)收入。綜上，實證結(jié)果與理論預(yù)期一致，假說2得到驗證。

（四）數(shù)字普惠金融對農(nóng)戶種植業(yè)收入的影響機制

上文實證檢驗了數(shù)字普惠金融對農(nóng)戶種植業(yè)收入的整體影響和組間差異影響，但對于其中的機制黑箱尚未打開。根據(jù)假說3的設(shè)定，對于影響機制的檢驗將主要著眼于數(shù)字普惠金融是否影響了種植業(yè)生產(chǎn)鏈六個環(huán)節(jié)中的社會化服務(wù)購買，在模型（2）中也構(gòu)建了數(shù)字普惠金融與社會化服務(wù)購買的交互項，本文將通過估計交乘項的系數(shù)來識別這一機制。觀察前文的實證結(jié)果，數(shù)字普惠金融服務(wù)深度增長率（DIF-SD）的系數(shù)和顯著性水平均較高，且在現(xiàn)實情況中，只有農(nóng)戶真正有效的獲得并使用了金融服務(wù)，才能將資金投入到農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動中，從而提高農(nóng)戶的種植業(yè)收入，因此，服務(wù)深度的增加能夠更直接地體現(xiàn)數(shù)字普惠金融對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的影響。有鑒于此，本文在機制考察中將僅采用服務(wù)深度增長率（DIF-SD）作為數(shù)字普惠金融的代理變量，并分別在糧食主產(chǎn)區(qū)和普通小農(nóng)戶的樣本中進行實證檢驗，以此更清晰地呈現(xiàn)數(shù)字普惠金融的賦能機制，并比較不同樣本間的作用機制差異，以便提出更具針對性的政策建議。表9匯報了在糧食主產(chǎn)區(qū)樣本中影響機制的實證結(jié)果，（1）列至（6）列依次展示了耕地、播種、打藥、施肥、排灌水和收獲運輸生產(chǎn)環(huán)節(jié)的實證結(jié)果，不難發(fā)現(xiàn)，除了第（1）列耕地購買服務(wù)支出與數(shù)字普惠金融交乘項（DIF-SD*PS-CL）系數(shù)顯著為負，其他環(huán)節(jié)的購買服務(wù)支出與數(shù)字普惠金融交乘項系數(shù)均顯著為正，且在（2）列至（6）列中，數(shù)字普惠金融（DIF-SD）的系數(shù)變得不顯著，說明數(shù)字普惠金融的作用被交互項的效應(yīng)所吸收，表明數(shù)字普惠金融對農(nóng)戶種植業(yè)收入的影響主要通過增加了生產(chǎn)環(huán)節(jié)的購買服務(wù)支出來實現(xiàn)。至于在第（1）列耕地環(huán)節(jié)中，交乘項（DIF-SD*PS-CL）系數(shù)在1%水平上顯著為負，說明通過在耕地環(huán)節(jié)增加購買服務(wù)支出，反而會降低數(shù)字普惠金融對農(nóng)戶種植業(yè)收入的影響。但數(shù)字普惠金融（DIF-SD）對農(nóng)戶種植業(yè)收入的直接影響仍顯著為正，系數(shù)為1.385?？赡艿脑蛟谟冢瑢τ诜N植業(yè)發(fā)達的糧食主產(chǎn)區(qū)，很多地區(qū)的耕地環(huán)節(jié)已實現(xiàn)機械化，在種植面積較大時，農(nóng)戶可能會更傾向于直接購買農(nóng)機用于耕地，而不是選擇購買機械化服務(wù)。李寧等（2020）的研究成果也表明，隨著農(nóng)地經(jīng)營規(guī)模的擴大，購買服務(wù)受到交易成本上升的約束，出現(xiàn)規(guī)模效應(yīng)遞減，從而使農(nóng)業(yè)經(jīng)營者從購買農(nóng)機作業(yè)服務(wù)過渡到農(nóng)機的自購使用。所以數(shù)字普惠金融對耕地生產(chǎn)環(huán)節(jié)的賦能，并不是通過增加了社會化服務(wù)購買來實現(xiàn)，也有可能通過增加了農(nóng)機的購買來影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，后續(xù)還可展開更具針對性的研究。

表10展示了在普通小農(nóng)樣本中數(shù)字普惠金融對農(nóng)戶種植業(yè)收入的影響機制檢驗結(jié)果。其中（1）列至（6）列依次匯報了耕地、播種、打藥、施肥、排灌水和收獲運輸生產(chǎn)環(huán)節(jié)的實證結(jié)果?？梢钥吹?，第（1）列，數(shù)字普惠金融與耕地購買服務(wù)的交互項（DIF-SD*PS-CL）系數(shù)為15.514，在1%水平下顯著為正；第（2）列，數(shù)字普惠金融與播種購買服務(wù)的交互項（DIF-SD*PS-S）系數(shù)為17.997，在1%水平下顯著為正；第（6）列，數(shù)字普惠金融與收獲運輸購買服務(wù)的交互項（DIF-SD*PS-HT）系數(shù)同樣在1%水平下顯著為正。除此之外，在第（3）、（4）和（5）列中，打藥、施肥和排灌水環(huán)節(jié)的購買服務(wù)與數(shù)字普惠金融的交互項系數(shù)均不顯著，但數(shù)字普惠金融（DIF-SD）的系數(shù)仍在1%水平上顯著為正。以上結(jié)果表明，數(shù)字普惠金融對普通小農(nóng)種植業(yè)收入的影響主要通過賦能耕地、播種和收獲運輸環(huán)節(jié)的購買服務(wù)來實現(xiàn)，對打藥、施肥和排灌水等生產(chǎn)環(huán)節(jié)的影響可能存在其他作用機制。思考上述結(jié)果的原因，筆者認為在耕地、播種和收獲運輸過程中，使用的機械化和自動化程度較高，對于普通小農(nóng)戶來講，購買服務(wù)支出的成本較低且效果較好，而打藥、施肥和排灌水的機械化和自動化應(yīng)用程度相對不高，對于種植面積不大的普通小農(nóng)戶而言，性價比不高，購買服務(wù)有限。綜上，本文在不同分組中實證檢驗了數(shù)字普惠金融通過賦能農(nóng)業(yè)生產(chǎn)各環(huán)節(jié)的社會化服務(wù)購買，影響農(nóng)戶種植業(yè)收入的作用機制，假說3得到驗證。

五、總結(jié)與啟示

金融發(fā)展的不平衡和收入不平等問題，既是困擾學(xué)術(shù)界和實務(wù)界的難題，又是必須面對、破解的課題。本文嘗試從數(shù)字普惠金融助力農(nóng)民增收的視角對上述問題給予回應(yīng)。文章立足于數(shù)字普惠金融發(fā)展變化的典型事實，基于中國鄉(xiāng)村振興調(diào)查（CRRS）數(shù)據(jù)庫中的農(nóng)戶數(shù)據(jù)，考察了數(shù)字普惠金融的發(fā)展對“種地”農(nóng)戶收入的影響，并從賦能種植業(yè)生產(chǎn)鏈的視角探究了其中的作用機制，得出以下幾點研究結(jié)論：第一，數(shù)字普惠金融近年的發(fā)展顯著提高了農(nóng)戶的種植業(yè)收入，且這種影響主要來自數(shù)字普惠金融服務(wù)深度的增加；第二，數(shù)字普惠金融對農(nóng)戶種植業(yè)收入的積極影響主要體現(xiàn)在糧食主產(chǎn)區(qū)內(nèi)，且來自服務(wù)廣度和服務(wù)深度的增加均顯著提高了主產(chǎn)區(qū)內(nèi)農(nóng)戶的種植業(yè)收入。另外，數(shù)字普惠金融服務(wù)廣度的增加，實現(xiàn)了對弱勢、小微群體的覆蓋，并顯著提高了普通小農(nóng)戶的種植業(yè)收入；第三，數(shù)字普惠金融通過為種植業(yè)生產(chǎn)各環(huán)節(jié)中的社會化服務(wù)購買提供資金來源，賦能了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，助力了農(nóng)民增收，且這種作用機制在糧食主產(chǎn)區(qū)和普通小農(nóng)戶的樣本中略有差異。基于以上研究結(jié)論，本文提出以下政策建議：

首先，鑒于數(shù)字普惠金融近些年的發(fā)展變化，應(yīng)繼續(xù)加強數(shù)字普惠金融對“種地”農(nóng)戶的資金支持，降低服務(wù)門檻，優(yōu)化資源配置，特別是利用互聯(lián)網(wǎng)和信息科技，獲得更多的種植業(yè)信貸數(shù)據(jù)，解決金融機構(gòu)與“種地”農(nóng)戶的信息不對稱問題，擴展金融對農(nóng)戶的覆蓋范圍，并在這個過程中，持續(xù)深化數(shù)字普惠金融的服務(wù)深度，滿足農(nóng)戶在數(shù)字授信、信貸、保險等方面的實際需求，使得農(nóng)戶在“種地”中真正有效的獲得并使用金融服務(wù)，助力農(nóng)民增收。

其次，為提高種糧農(nóng)民的積極性，保障國家糧食安全，應(yīng)支持數(shù)字普惠金融在糧食主產(chǎn)區(qū)的進一步發(fā)展，不僅要發(fā)揮金融的扶持作用，更要利用數(shù)字金融平臺及其背后的生態(tài)產(chǎn)業(yè)鏈，提高糧食主產(chǎn)區(qū)的信息化和產(chǎn)業(yè)化水平，提高主產(chǎn)區(qū)農(nóng)戶收入。另外，鑒于數(shù)字普惠金融服務(wù)廣度對小農(nóng)戶的積極作用，應(yīng)進一步改善農(nóng)村基礎(chǔ)通訊設(shè)施，開展“互聯(lián)網(wǎng)設(shè)備下鄉(xiāng)”活動，普及數(shù)字終端，提高數(shù)字普惠金融覆蓋范圍，使數(shù)字普惠金融可以充分利用大數(shù)據(jù)和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)延伸服務(wù)觸角，增加普通小農(nóng)戶的金融可得性和收入水平。

最后，發(fā)揮數(shù)字普惠金融在種植業(yè)全生產(chǎn)鏈條的賦能作用，對于糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)戶，要加強數(shù)字普惠金融對生產(chǎn)六個環(huán)節(jié)中社會化服務(wù)購買的支持，擴大糧食等重要農(nóng)產(chǎn)品的生產(chǎn)規(guī)模，保持和提高農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)能力，并以此為契機，在“藏糧于地”“藏糧于民”和“藏糧于市”等糧食安全策略基礎(chǔ)上推動實現(xiàn)“藏糧于服務(wù)”，推動我國糧食種植業(yè)的專業(yè)化、機械化和科技化服務(wù)水平，實現(xiàn)農(nóng)業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展。對于普通小農(nóng)戶而言，要繼續(xù)通過數(shù)字普惠金融提高耕地、播種和收獲運輸環(huán)節(jié)的社會化服務(wù)購買，幫助小農(nóng)戶融入到農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化進程中，提高生產(chǎn)效率，助力“種地”農(nóng)民增收，實現(xiàn)共同富裕。

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Digital Inclusive Finance and Farmer Income Increase：

Evidence from the Entire Production Chain Empowerment of the Planting Industry

An Congmei

Abstract：Based on the typical facts of the development and change of digital financial inclusion， this paper empirically examines the impact of the development of digital financial inclusion on farmers' farming income based on the micro-farming household data in the China Rural Revitalization Survey （CRRS） database. The possible contributions of this paper are：first， focusing on \"land-growing\" farmers and examining the impact of the development of digital inclusive finance on farmers' income from cultivation， in an attempt to structure the logic of \"inclusive finance-farmers' income\" and provide more representative empirical evidence; second， providing more representative empirical evidence; second， focusing on \"land-growing\" farmers and examining the impact of the development of digital inclusive finance on farmers' income from cultivation. Second， following the theme of the study， we have carefully examined the impact of digital inclusive finance on the main grain producing areas and ordinary small farmers， which not only deepens our understanding of the relationship between inclusive finance and common wealth， but also explores the impact on the planting income of farmers in the main grain producing areas， which can provide a practical basis for improving the income of grain farmers and maintaining their motivation and provide policy recommendations， which is conducive to guaranteeing national food security. Third， from the perspective of empowering the production chain of the plantation industry， we explored the logical chain between \"digital inclusive finance - purchasing socialized services - farmers' income from plantation industry\"， and looked at the impacts on farmers' incomes from cultivating land， sowing， dosing， applying fertilizer， draining and irrigating water， and plantation income in the main food-producing areas. Fourth， based on the objective facts of the development of digital financial inclusion， unlike the previous literature， this paper adopts the growth rate of digital financial inclusion index as a proxy variable for the development of digital financial inclusion， which more accurately reflects the impact of changes in digital financial inclusion on farmers' income from farming in recent years. changes on farmers' plantation income.

After theoretical and empirical analysis， this paper draws the following conclusions：first， the development of digital financial inclusion in recent years has significantly increased the farming income of farmers， and this impact mainly comes from the increase in the depth of digital financial inclusion services; second， the positive impact of digital financial inclusion on the farming income of farmers is mainly reflected in the main grain producing areas， and the increase in the breadth and depth of the service significantly increases the farming income of farmers in the main producing areas. the cultivation income of farmers in the main production areas. In addition， the increase in the breadth of digital inclusive financial services has achieved coverage of disadvantaged， small and micro groups and significantly increased the cultivation income of ordinary small farmers; third， digital inclusive finance has empowered agricultural production and helped farmers increase their income by providing a source of funding for the purchase of socialized services in all aspects of cultivation production， and the mechanism of this effect is slightly different in the samples of the main grain producing areas and ordinary small farmers. To a certain extent， the research in this paper provides empirical evidence and policy implications for deepening digital inclusive financial services in rural areas， safeguarding the incomes of \"land-growing\" farmers and promoting high-quality agricultural development.

Keywords：Digital Inclusive Finance; Farmer Income; Planting Production Chain; Socialization Services

（責(zé)任編輯：謝淑娟）

*安叢梅，中共杭州市委黨校經(jīng)濟學(xué)教研部，E-mail：Amanda0506LL@163.com，通訊地址：浙江省杭州市西湖區(qū)科海路288號，郵編：310024。

基金項目：文章受到全國黨校（行政學(xué)院）系統(tǒng)重點調(diào)研課題“農(nóng)村數(shù)字普惠金融的共富效應(yīng)及優(yōu)化路徑研究”（2022DXXTZDDYKT123）、杭州市哲學(xué)社會科學(xué)規(guī)劃“優(yōu)秀青年人才”專項課題“數(shù)字普惠金融助力杭州西部山區(qū)農(nóng)民共富的路徑研究”（2023QNRC06）、浙江省“八八戰(zhàn)略”創(chuàng)新發(fā)展研究智庫聯(lián)盟的資助。

1 資料來源：《中共中央 國務(wù)院關(guān)于全面推進鄉(xiāng)村振興加快農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化的意見》，https：//www.gov.cn/zhengce/2021-02/21/content_5588098.htm。

2 選取北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)的原因：一是該數(shù)據(jù)庫直接核算了各省份的數(shù)字普惠金融指數(shù)，數(shù)據(jù)更加準確，無需重新計算；二是記錄了從2012—2021年的指數(shù)數(shù)據(jù)，可以更好地展示指數(shù)隨時間的變化趨勢。

3 糧食主產(chǎn)區(qū)包括遼寧省、河北省、山東省、吉林省、內(nèi)蒙古自治區(qū)、江西省、湖南省、四川省、河南省、湖北省、江蘇省、安徽省、黑龍江省13個省（區(qū)）;主銷區(qū)包括北京市、天津市、上海市、浙江省、福建省、廣東省、海南省7個?。ㄊ校?。

1 2016年10月國務(wù)院辦公廳印發(fā)《互聯(lián)網(wǎng)金融風(fēng)險專項整治工作實施方案》，隨后又發(fā)布了《P2P網(wǎng)絡(luò)借貸風(fēng)險專項整治工作實施方案》《網(wǎng)絡(luò)借貸信息中介機構(gòu)備案登記管理指引》《網(wǎng)絡(luò)借貸資金存管業(yè)務(wù)指引》等監(jiān)管文件，數(shù)字金融進入了嚴格監(jiān)管時代。