摘" "要：“十四五”新時(shí)期，數(shù)字普惠金融對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的服務(wù)支持作用越發(fā)顯著。在探討數(shù)字普惠金融如何影響農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的研究中，選擇我國除港澳臺地區(qū)外的31個省級行政區(qū)2011—2021年的面板數(shù)據(jù)，運(yùn)用DEA-Malmquist指數(shù)模型，從產(chǎn)出、投入兩方面對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率進(jìn)行了量化評估;構(gòu)建固定效應(yīng)檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?，?shí)證探究數(shù)字普惠金融在提升我國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率方面的作用;構(gòu)建門檻效應(yīng)回歸模型，探討二者之間是否存在非線性影響。研究結(jié)論為：第一，數(shù)字普惠金融的蓬勃發(fā)展顯著推動了農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提高，特別是在促進(jìn)農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步方面表現(xiàn)尤為突出，但其數(shù)字化程度的影響效應(yīng)并不明顯。第二，數(shù)字普惠金融在不同地域背景下所產(chǎn)生的影響會因地區(qū)發(fā)展水平的不同而存在差異。第三，數(shù)字普惠金融對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的作用不僅與其自身的發(fā)展程度有關(guān)系，還與農(nóng)村居民的收入水平高低有關(guān)。

關(guān)" 鍵" 詞：數(shù)字普惠金融;農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率;DEA-Malmquist指數(shù)模型;門檻機(jī)制

中圖分類號：F832" " " " " 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A" " " "文章編號：2096-2517（2024）03-0040-12

DOI：10.16620/j.cnki.jrjy.2024.03.004

一、引言

我國是農(nóng)業(yè)大國，農(nóng)業(yè)是國家和地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè)， 其發(fā)展對于實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)增長至關(guān)重要。為了提高農(nóng)業(yè)的整體生產(chǎn)效率，2018年發(fā)布的《中共中央 國務(wù)院關(guān)于實(shí)施鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的意見》中提及要提高農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率， 推進(jìn)農(nóng)業(yè)由增產(chǎn)導(dǎo)向轉(zhuǎn)向提質(zhì)導(dǎo)向， 促進(jìn)農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展， 從而實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)強(qiáng)國的目標(biāo)。2022年的中央農(nóng)村工作會議也明確提出，農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率是對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)系統(tǒng)總體效率的度量。要實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升， 除了依賴勞動力和土地等傳統(tǒng)要素投入外，金融服務(wù)和金融產(chǎn)品也起著關(guān)鍵作用， 有助于解決農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的融資難題。目前，我國 數(shù)字普惠金融正處于迅速發(fā)展的階段，數(shù)字普惠金融不僅能夠提供多元化且成本較低的金融產(chǎn)品，還能有效解決金融機(jī)構(gòu)和農(nóng)戶之間資源配置不平衡的問題，從而提升農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率水平[1]。

根據(jù)相關(guān)文獻(xiàn)研究，互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展對農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步有顯著影響，并能顯著提高農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率[2]。通過調(diào)整和優(yōu)化各地區(qū)之間的要素配置，并適時(shí)調(diào)整農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，可以有效實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的進(jìn)一步發(fā)展[3-4]。此外，農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率還受到各地區(qū)人均可支配收入和財(cái)政支農(nóng)力度的影響[5-6]。學(xué)者們在對數(shù)字普惠金融的研究中發(fā)現(xiàn)，數(shù)字普惠金融及其不同維度都對我國經(jīng)濟(jì)的發(fā)展起著推動作用[7]，同時(shí)對農(nóng)民增收也具有重要意義[8]。此外，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級能夠促進(jìn)數(shù)字普惠金融發(fā)展，縮小城鄉(xiāng)收入差距[9]。在農(nóng)業(yè)較發(fā)達(dá)的地方，數(shù)字普惠金融能更有效地提升農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率[10]。

在梳理相關(guān)文獻(xiàn)的過程中發(fā)現(xiàn)，目前，對于數(shù)字普惠金融如何影響農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的研究較少，且對數(shù)字普惠金融與農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率之間的關(guān)系持有不同的觀點(diǎn)。學(xué)術(shù)界在進(jìn)行該領(lǐng)域的門檻研究時(shí)，關(guān)注點(diǎn)更多是在數(shù)字普惠金融本身和人力資本的視角上，鮮有從農(nóng)村居民收入水平的視角來進(jìn)行研究分析。因此，本文在門檻變量的選取上做了創(chuàng)新，將數(shù)字普惠金融本身和農(nóng)村居民收入水平當(dāng)作兩個門檻變量來進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，深入探究兩者間的作用機(jī)制，從而為相關(guān)領(lǐng)域的研究貢獻(xiàn)新的見解和實(shí)證依據(jù)。

二、理論分析與研究假設(shè)

（一）數(shù)字普惠金融影響農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的直接機(jī)制

農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營活動往往會受自然資源、社會經(jīng)濟(jì)資源、地理位置等影響，導(dǎo)致生產(chǎn)經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)較大，交易成本較高，因此需要金融機(jī)構(gòu)向農(nóng)村地區(qū)提供更多、更便利的金融服務(wù)。近年來不斷發(fā)展的數(shù)字普惠金融突破了傳統(tǒng)金融的地域限制，覆蓋范圍更廣闊，服務(wù)成本更低，可以有效解決農(nóng)村生產(chǎn)經(jīng)營活動中所遇到的問題，從而提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率。

1. 數(shù)字普惠金融影響農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的總效應(yīng)

在數(shù)字技術(shù)與普惠金融深度融合的基礎(chǔ)上，數(shù)字普惠金融所涉及的區(qū)域范圍進(jìn)一步擴(kuò)大，使越來越多的農(nóng)村居民能夠接觸到數(shù)字普惠金融。 首先，數(shù)字普惠金融能夠?yàn)檗r(nóng)業(yè)生產(chǎn)者提供有效的市場信息，降低地區(qū)之間的信息不對稱程度，從而擴(kuò)大農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營投資。其次，數(shù)字普惠金融以客戶需求為重點(diǎn)，為農(nóng)戶提供合適的金融產(chǎn)品，利用數(shù)字普惠金融的支付、信貸、保險(xiǎn)等多種金融服務(wù)功能，為農(nóng)戶提供資金支持。最后，數(shù)字技術(shù)為推動普惠金融的發(fā)展創(chuàng)造了有利條件， 降低了金融交易成本，為農(nóng)戶提供更優(yōu)質(zhì)、更便捷的服務(wù)。同時(shí)，農(nóng)戶還可以通過互聯(lián)網(wǎng)學(xué)習(xí)農(nóng)業(yè)相關(guān)技術(shù)知識，提高自身素養(yǎng)，最終達(dá)到提升農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的目標(biāo)[12]。通過以上分析，提出如下假設(shè)。

假設(shè)1：數(shù)字普惠金融能夠提升農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率。

2. 數(shù)字普惠金融影響農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的分解效應(yīng)

農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率可以分解為農(nóng)業(yè)技術(shù)效率和農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步兩方面[11]。其中，農(nóng)業(yè)技術(shù)效率是指在相同投入水平下，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)所獲得的產(chǎn)量與質(zhì)量之比，因此，農(nóng)業(yè)技術(shù)效率的高低受到資金、勞動力、自然資源等投入要素的影響。數(shù)字普惠金融推動金融服務(wù)進(jìn)入農(nóng)村地區(qū)，促進(jìn)了農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化和規(guī)?；l(fā)展，為農(nóng)民提供了便利的金融服務(wù)，同時(shí)提高了農(nóng)業(yè)從業(yè)人員的知識和技能水平，優(yōu)化了農(nóng)業(yè)勞動力資源配置，進(jìn)而提升了農(nóng)業(yè)技術(shù)效率。

農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步是指在農(nóng)業(yè)經(jīng)營活動中不斷采用效率更高、更具先進(jìn)性的農(nóng)業(yè)技術(shù)，以替代那些生產(chǎn)效率較低、過時(shí)的技術(shù)，從而提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)力。數(shù)字普惠金融作為一種有效的融資手段，為農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新提供了資金支持，同時(shí)也極大地緩解了農(nóng)業(yè)融資困難的問題， 分散了農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的風(fēng)險(xiǎn)。同時(shí)， 數(shù)字普惠金融能夠推動農(nóng)村數(shù)字基礎(chǔ)建設(shè)，通過互聯(lián)網(wǎng)將各種信息傳遞給農(nóng)戶，提高農(nóng)業(yè)技術(shù)的推廣普及程度， 引進(jìn)能夠促使農(nóng)業(yè)高效高產(chǎn)的設(shè)備和技術(shù)，帶動農(nóng)業(yè)技術(shù)的進(jìn)步，從而提升農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率[12]。通過以上分析，提出如下假設(shè)。.

假設(shè)2： 數(shù)字普惠金融能提升農(nóng)業(yè)技術(shù)效率。

假設(shè)3： 數(shù)字普惠金融能促進(jìn)農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步。

（二）數(shù)字普惠金融影響農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的門檻機(jī)制

數(shù)字普惠金融作為金融發(fā)展進(jìn)程中的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，不可避免會受到經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響。從收入效應(yīng)的角度來看， 當(dāng)農(nóng)村地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低時(shí)，農(nóng)村居民收入水平也會相對較低，導(dǎo)致農(nóng)村金融排斥問題的出現(xiàn)，農(nóng)民基本的金融服務(wù)需求得不到很好的滿足。 雖然數(shù)字普惠金融可以有效化解金融排斥，但由于農(nóng)村居民的文化水平普遍偏低，缺乏對數(shù)字普惠金融的了解，從而導(dǎo)致農(nóng)村居民對數(shù)字普惠金融的參與度不高， 不利于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的提高。反之，當(dāng)農(nóng)村地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高時(shí)，農(nóng)村居民收入水平也會顯著提升，農(nóng)戶會將更多的資金用于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營活動， 從而促進(jìn)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率提升。從資源配置效率的角度來看，隨著農(nóng)村居民收入水平的提高，農(nóng)民有能力根據(jù)市場需求和自身?xiàng)l件來獲取金融服務(wù)，調(diào)整農(nóng)業(yè)生產(chǎn)結(jié)構(gòu)，發(fā)展特色農(nóng)業(yè)、 綠色農(nóng)業(yè)等高效農(nóng)業(yè)模式。 通過優(yōu)化各地區(qū)資源配置， 不僅可以促進(jìn)當(dāng)?shù)剞r(nóng)業(yè)產(chǎn)出增加，還能幫助當(dāng)?shù)剞r(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率有效提升。因此，數(shù)字普惠金融對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響可能是非線性的， 會受到農(nóng)村居民收入水平的約束。 通過以上分析，提出如下假設(shè)：

假設(shè)4：數(shù)字普惠金融對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率存在非線性影響，這種效應(yīng)受到農(nóng)村居民收入水平的影響。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）變量選取及數(shù)據(jù)來源

1.變量選取

被解釋變量。農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率（TFP）。測算方法選用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析中的DEA-Mamlquist指數(shù)模型，在測算指標(biāo)體系的建立中，參考了李谷成等（2015）[13]和蔣健等（2023）[14]的研究，并進(jìn)行綜合考量和整理。 以下是建立的農(nóng)業(yè)TFP指數(shù)測算指標(biāo)體系（見表1）。

核心解釋變量。數(shù)字普惠金融發(fā)展總指數(shù)（index）。并進(jìn)一步針對其3個核心維度，包括覆蓋廣度（breath）、使用深度（depth）和數(shù)字化程度（digital）做深入研究。為了使回歸結(jié)果更加準(zhǔn)確，參考了姚正海等（2022）[15]的做法，將數(shù)字普惠金融總指數(shù)及三個維度指數(shù)的值分別除以100進(jìn)行回歸分析。

控制變量。在考慮到我國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率可能受到其他因素影響的情況下，本文借鑒了李文啟（2014）[16]、趙景峰（2020）[17]和喬翠霞等（2023）[18]的研究，在綜合考慮后，選擇了以下5個變量作為控制變量。（1）農(nóng)村電力設(shè)施水平（elec），使用農(nóng)村耗電量來衡量。（2）財(cái)政支農(nóng)強(qiáng)度（finc），使用政府一般公共預(yù)算中農(nóng)林水事務(wù)支出占各地區(qū)財(cái)政支出的比重來衡量。（3）農(nóng)村金融發(fā)展水平（fd） ，使用各地區(qū)農(nóng)業(yè)貸款余額占各地區(qū)第一產(chǎn)業(yè)增加值的比重來衡量。（4）農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新水平（tec），使用各地區(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)明專利授權(quán)量來衡量。（5）產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（inst），采用各地區(qū)第一產(chǎn)業(yè)增加值占各省生產(chǎn)總值的比重來衡量。為了解決各個變量之間數(shù)值不相匹配的問題，將農(nóng)村耗電量和地區(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)明專利授權(quán)量的數(shù)據(jù)除以100后進(jìn)行回歸分析。

門檻變量。鑒于數(shù)字普惠金融可能會對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生非線性的影響，本文選擇數(shù)字普惠金融自身和農(nóng)村居民收入水平（income）作為門檻變量，其中農(nóng)村居民收入水平，使用各地區(qū)農(nóng)村人均可支配收入來衡量。變量歸納如表2所示。

2.數(shù)據(jù)來源

本文使用我國2011—2021年除港澳臺地區(qū)外31個省級行政區(qū)的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析。具體而言，關(guān)于數(shù)字普惠金融相關(guān)數(shù)據(jù)，主要參考了北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心所發(fā)布的數(shù)字普惠金融指數(shù)[19]，而因變量以及控制變量等基礎(chǔ)數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國金融年鑒》《中國農(nóng)村金融服務(wù)報(bào)告》、各省統(tǒng)計(jì)年鑒以及國家統(tǒng)計(jì)局等。同時(shí)，對于個別未公布的數(shù)據(jù)，采用插值的方法來填補(bǔ)。

（二）模型設(shè)計(jì)

本文構(gòu)建了固定效應(yīng)和門檻效應(yīng)檢驗(yàn)兩個模型進(jìn)行實(shí)證研究，旨在更全面、更準(zhǔn)確地揭示二者之間的關(guān)系及其影響路徑。

1.固定效應(yīng)模型

根據(jù)前文的指標(biāo)選取， 本文構(gòu)建以下固定效應(yīng)模型：

TFPpy=γ0+γ1indexpy+∑γnZpy+εpy （1）

在式（1）中，TFPpy代表p省份在y時(shí)期的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率，indexpy代表p省份在y時(shí)期的數(shù)字普惠金融發(fā)展水平，Z表示對被解釋變量有影響的控制變量的集合。n代表變量種類， 包括農(nóng)村電力設(shè)施水平、財(cái)政支農(nóng)強(qiáng)度、農(nóng)村金融發(fā)展水平、農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新水平和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。γ0表示常數(shù)項(xiàng)，γ1表示數(shù)字普惠金融的影響系數(shù)，εpy表示隨機(jī)擾動項(xiàng)。

本文在構(gòu)建上述模型的基礎(chǔ)上，將農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的兩個分解項(xiàng)EC和TC以及數(shù)字普惠金融的三個不同維度分別帶入模型中展開實(shí)證研究。具體模型構(gòu)建如下：

ECpy=γ0+γ1indexpy+∑γn Zpy+εpy" （2）

TCpy=γ0+γ1indexpy+∑γn Zpy+εpy （3）

TFPpy=γ0+γ1breathpy+∑γn Zpy+εpy" （4）

TFPpy=γ0+γ1depthpy+∑γn Zpy+εpy" （5）

TFPpy=γ0+γ1digitalpy+∑γn Zpy+εpy （6）

在以上模型中， 使用EC代表農(nóng)業(yè)技術(shù)效率、TC代表農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步。同時(shí)分別使用breath、depth和digital代表數(shù)字普惠金融的三個不同維度。

2.門檻效應(yīng)檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?/p>

為了更加嚴(yán)謹(jǐn)?shù)貦z驗(yàn)數(shù)字普惠金融對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率是否產(chǎn)生非線性的影響， 在以上研究基礎(chǔ)上， 構(gòu)建以數(shù)字普惠金融自身和農(nóng)村居民收入水平為門檻變量的門檻效應(yīng)檢驗(yàn)?zāi)Ｐ停?具體表達(dá)式如下：

TFPpy=γ0+γ1indexpy L（ωpy≤μ）+γ2indexpy L（ωpygt;μ）+∑γn Zpy+εpy （7）

在式（7）中，p表示不同省份，y表示不同年份，ω表示數(shù)字普惠金融本身和農(nóng)村居民收入水平兩個門檻變量，μ表示二者的門檻值，L（.）表示指示性函數(shù)，其余符號與式（1）相同。

四、實(shí)證分析

（一）數(shù)字普惠金融對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響分析

1.描述性統(tǒng)計(jì)分析

根據(jù)表3中的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果， 在2011—2021年，我國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的平均值為1.094。其中，最小值為0.925， 最大值2.871;EC和TC的標(biāo)準(zhǔn)差分別為0.476和0.103，表明不同地區(qū)之間存在較大的農(nóng)業(yè)技術(shù)效率差異。數(shù)字普惠金融發(fā)展水平的平均值為2.305， 最低值為0.160，最高值為4.590; 數(shù)字普惠金融三個不同維度的標(biāo)準(zhǔn)差分別為1.039、1.059和1.169，表明不同省份之間數(shù)字普惠金融的覆蓋廣度與使用深度的差距并不大，而數(shù)字化程度的差距相對較大。門檻變量農(nóng)村人均收入水平的平均值為1.321， 其中最小值為0.428，最大值為3.852，標(biāo)準(zhǔn)差為0.587，表明各省份之間農(nóng)村居民可支配收入之間存在較大的差距。

2.基準(zhǔn)回歸分析

本文在進(jìn)行實(shí)證回歸分析時(shí)，結(jié)合逐次加入不同控制變量的方法，分別進(jìn)行6次回歸檢驗(yàn)，結(jié)果如表4所示。

表4的列（1）至列（6）分別顯示了逐步加入不同控制變量后的基準(zhǔn)回歸結(jié)果。總體來看，無論在哪個階段添加新的控制變量，數(shù)字普惠金融都能夠有效推動農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的發(fā)展。列（1）在沒有加入控制變量的情況下， 其產(chǎn)生的影響系數(shù)為0.017，并且在5%的水平上通過檢驗(yàn)，這一結(jié)果說明，數(shù)字普惠金融可以對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的發(fā)展產(chǎn)生積極的影響。從后續(xù)的展示結(jié)果發(fā)現(xiàn)，隨著每次回歸引入更多的控制變量后，數(shù)字普惠金融的回歸系數(shù)從0.017上升到0.036， 其產(chǎn)生的影響從在5%的水平上顯著上升到了在1%的水平上顯著。由此可知，數(shù)字普惠金融的持續(xù)發(fā)展提高了農(nóng)村地區(qū)的金融服務(wù)水平，擴(kuò)大了金融服務(wù)范圍，降低了金融交易門檻，緩解了農(nóng)民在生產(chǎn)活動中面臨的資金短缺問題。同時(shí)，數(shù)字普惠金融還能提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者的專業(yè)技術(shù)知識和金融素養(yǎng)，從而促進(jìn)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升。假設(shè)1得到驗(yàn)證。

從列（6）中的控制變量來看，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)指數(shù)在1%的水平上呈正向顯著影響產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)指數(shù)衡量了各地區(qū)第一產(chǎn)業(yè)在整個產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)中的比重，說明農(nóng)業(yè)在整體產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)中的比重較大有利于農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升。然而，財(cái)政支農(nóng)強(qiáng)度對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響并不顯著，可能是由于財(cái)政支出分配不合理和資金利用效率低下等問題，導(dǎo)致對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的促進(jìn)作用并不明顯。農(nóng)村電力設(shè)施水平和農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新水平均呈負(fù)向顯著影響。農(nóng)村電力設(shè)施水平的負(fù)向影響可能是因?yàn)檗r(nóng)村用電主要用于居民生活而非農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，從而降低了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率;農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新水平的負(fù)向影響可能是因?yàn)檗r(nóng)業(yè)科技的研發(fā)難以與實(shí)際生產(chǎn)相結(jié)合，導(dǎo)致農(nóng)業(yè)技術(shù)使用不當(dāng)，從而抑制了農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提高。此外，農(nóng)村金融發(fā)展水平對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響不顯著且系數(shù)為負(fù)。這可能是因?yàn)殡m然數(shù)字普惠金融為農(nóng)村金融發(fā)展提供了資金支持，但農(nóng)業(yè)貸款面臨自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)和申請條件嚴(yán)格等問題，導(dǎo)致農(nóng)業(yè)資金無法有效利用，從而對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的促進(jìn)作用不明顯。綜上所述，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、農(nóng)村電力設(shè)施水平、農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新水平對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生了不同程度的影響，這些影響因素的合理調(diào)控對于提升農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率具有重要意義。

3. 數(shù)字普惠金融對農(nóng)業(yè)技術(shù)效率及技術(shù)進(jìn)步的影響

在基準(zhǔn)回歸的基礎(chǔ)上，本文進(jìn)一步將農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的兩個分項(xiàng)分別代入模型進(jìn)行回歸，結(jié)果如表5所示。

從表5的回歸結(jié)果中可以看出，數(shù)字普惠金融的發(fā)展對EC產(chǎn)生的影響系數(shù)為0.007， 但僅在10%的顯著水平上得到證實(shí)， 這表明在一定程度上， 數(shù)字普惠金融能夠有效提升農(nóng)業(yè)技術(shù)效率。從列（3）的結(jié)果中發(fā)現(xiàn)，數(shù)字普惠金融的發(fā)展對TC的影響在1%的水平上顯著， 其促進(jìn)作用為0.026， 這表明數(shù)字普惠金融對農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步產(chǎn)生的作用更為顯著。綜上，數(shù)字普惠金融更多依靠農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步與創(chuàng)新來推動農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提高。 隨著數(shù)字普惠金融的不斷推廣與發(fā)展，金融交易成本有效降低，這不僅為農(nóng)業(yè)經(jīng)營活動提供了充足的資金，還促進(jìn)了農(nóng)業(yè)技術(shù)的創(chuàng)新。由于數(shù)字普惠金融能夠推動農(nóng)業(yè)資源要素在地域間更加順暢地流動， 從而優(yōu)化了地區(qū)間的資源配置，最終促進(jìn)農(nóng)業(yè)技術(shù)效率的提升，實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提高。假設(shè)2和假設(shè)3得到驗(yàn)證。

4. 數(shù)字普惠金融不同維度對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響

為了更加準(zhǔn)確地分析數(shù)字普惠金融的不同維度在提升農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率方面的作用效果，本文對每個維度分別進(jìn)行了回歸，具體結(jié)果見表6。

根據(jù)表6列（1）-（4）的結(jié)果顯示，數(shù)字普惠金融覆蓋廣度對農(nóng)業(yè)TFP的作用系數(shù)為0.039，且在1%的顯著水平上通過檢驗(yàn)。由此可見，數(shù)字普惠金融的發(fā)展使其覆蓋范圍更廣泛，打破了傳統(tǒng)的地域限制， 使農(nóng)村地區(qū)能夠獲得更便捷的金融服務(wù)產(chǎn)品，從而有效地提高農(nóng)業(yè)TFP。數(shù)字普惠金融使用深度對農(nóng)業(yè)TFP的影響最大，其作用系數(shù)為0.04，同樣在1%的水平上顯著。 由此可見數(shù)字普惠金融采用互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)有助于農(nóng)戶更便捷地接觸到金融產(chǎn)品，推動金融服務(wù)的下沉和使用率的提高，從而使農(nóng)業(yè)TFP得到有效提升。 數(shù)字普惠金融的數(shù)字化程度雖然對農(nóng)業(yè)TFP有著正向的影響， 但效果并不顯著。這說明盡管數(shù)字普惠金融的數(shù)字化提高了農(nóng)民獲取金融服務(wù)的便利性，但目前農(nóng)村地區(qū)仍然存在老年人居多、 農(nóng)戶金融素養(yǎng)較低等問題，導(dǎo)致對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響不顯著。

5.穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為了確?；貧w結(jié)果更具穩(wěn)健性，本研究采用了三種方法進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)：改變模型（系統(tǒng)GMM）、調(diào)整樣本空間（剔除四個直轄市）和縮尾處理。具體的回歸結(jié)果見表7。

為使結(jié)果更具說服力，首先更換回歸模型，使用系統(tǒng)GMM模型對面板數(shù)據(jù)重新進(jìn)行估計(jì)。從表7列（1）可以看出，系統(tǒng)GMM模型中AR（2）的P值大于0.1，表明擾動項(xiàng)沒有二階自相關(guān)，在Hansen檢驗(yàn)中P值也大于0.1， 表明變量通過了過度識別檢驗(yàn)，且在改變模型后，數(shù)字普惠金融依然產(chǎn)生了積極的促進(jìn)作用，其作用系數(shù)為0.034，在1%的顯著性水平上通過檢驗(yàn)，表明其能有效促進(jìn)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率。其次是列（2）參考姚鳳閣等（2022）[19]的做法調(diào)整樣本空間。由于國家對直轄市有更多的優(yōu)惠政策， 且經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與其他省份可能存在差異，故在原樣本中將北京、天津、上海和重慶這四個直轄市剔除，并再次進(jìn)行回歸分析。結(jié)果顯示，數(shù)字普惠金融的促進(jìn)作用為0.037，同樣通過了1%的顯著性水平檢驗(yàn)。最后是列（3）參考了陳強(qiáng)遠(yuǎn)等（2020）[20]的做法， 在回歸之前對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行了1%的雙邊縮尾處理， 回歸結(jié)果顯示數(shù)字普惠金融在1%的水平上顯著為正。綜合以上結(jié)果發(fā)現(xiàn)，在經(jīng)過三種不同方式的檢驗(yàn)后，數(shù)字普惠金融對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升仍然起到了積極的促進(jìn)作用，此結(jié)果與基準(zhǔn)回歸分析的結(jié)論保持一致，證明了結(jié)果的穩(wěn)健性。

6.內(nèi)生性檢驗(yàn)

考慮到數(shù)字普惠金融與農(nóng)業(yè)TFP之間可能存在內(nèi)生性問題，因此，本文參考了齊紹洲等（2015）[21]的方法，采用滯后項(xiàng)的方式重新進(jìn)行回歸分析?；貧w結(jié)果如表8所示。

表8中，列（1）-（3）分別是采用數(shù)字普惠金融的滯后一期、滯后二期和滯后三期代替原數(shù)字普惠金融指數(shù)進(jìn)行回歸的結(jié)果。在三次回歸中，其滯后項(xiàng)的影響系數(shù)分別為0.045、0.049和0.066，并都在1%的顯著性水平上通過檢驗(yàn)?；诖私Y(jié)果發(fā)現(xiàn)，滯后一期、二期和三期的數(shù)字普惠金融仍然在促進(jìn)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率方面發(fā)揮著重要的作用。這一結(jié)論與基準(zhǔn)回歸結(jié)果一致，驗(yàn)證了結(jié)果的穩(wěn)健性。

（二）異質(zhì)性分析

本文對全國31個省級行政區(qū)進(jìn)行異質(zhì)性分析。 考慮到我國不同地區(qū)的農(nóng)業(yè)資源稟賦和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平存在差異，將樣本分為東部、中部和西部地區(qū)三組進(jìn)行回歸分析。結(jié)果如表9所示。

根據(jù)表9的實(shí)證結(jié)果可知，數(shù)字普惠金融的發(fā)展在三個不同區(qū)域中，對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升有不同程度的影響效應(yīng)，同時(shí)，列（3）的數(shù)據(jù)顯示，數(shù)字普惠金融的發(fā)展在中部地區(qū)產(chǎn)生的影響最為顯著，回歸系數(shù)為0.046，超過了全國水平0.036，并且在5%的顯著水平上通過檢驗(yàn)。 這可能是由于中部地區(qū)幾乎全部是農(nóng)業(yè)大省，以及數(shù)字普惠金融在該區(qū)域快速推廣，使其對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的提升具有顯著效果。相對而言，盡管東部地區(qū)也展現(xiàn)出了數(shù)字普惠金融的發(fā)展勢頭，但其對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的積極影響要次于中部地區(qū)，對比西部地區(qū)的作用最為微弱，但仍然保持正向影響。這可能是因?yàn)槲鞑康貐^(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相對較低，農(nóng)業(yè)技術(shù)較為落后，因此，數(shù)字普惠金融對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升作用較小。綜上，在對三個地區(qū)分別進(jìn)行回歸后，數(shù)字普惠金融的影響系數(shù)在不同程度上顯著為正，這表明其存在區(qū)域差異性。

（三）門檻效應(yīng)分析

數(shù)字普惠金融在我國的發(fā)展存在區(qū)域差異，可能導(dǎo)致發(fā)展滯后地區(qū)的農(nóng)民難以獲得金融服務(wù)，從而阻礙農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升。此外，數(shù)字普惠金融作為金融發(fā)展的重要階段，也會受到農(nóng)村居民收入水平的影響。為了更深入探究數(shù)字普惠金融與農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的非線性影響，本文使用Bootstrap法對樣本共進(jìn)行了300次的重復(fù)抽樣，并對門檻效應(yīng)進(jìn)行了檢驗(yàn)。具體的檢驗(yàn)結(jié)果如表10所示。

表10的門檻效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果顯示， 在將數(shù)字普惠金融自身當(dāng)作門檻變量的情況下，依次進(jìn)行了單門檻、雙門檻和三門檻檢驗(yàn)，從表10的結(jié)果可以看出，在10%的顯著水平上僅單門檻效應(yīng)通過了顯著性檢驗(yàn)，其P值為0.073，這表明該模型只存在單一門檻效應(yīng)。當(dāng)以農(nóng)村居民收入水平作為門檻變量時(shí)，單門檻的p值為0.080，通過了顯著性檢驗(yàn)，而雙門檻和三門檻的p值都大于0.1， 說明該模型也同樣只存在單一門檻效應(yīng)。 具體門檻值的估計(jì)結(jié)果如表11所示。

表11的結(jié)果顯示， 數(shù)字普惠金融對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的單門檻值為2.820， 在95%的置信水平上，其置信區(qū)間為[2.485，2.840]。農(nóng)村居民收入水平的單一門檻值為1.498，在95%的置信水平上，其置信區(qū)間為[1.431，1.512]。通過上述分析，將兩個門檻變量代入式（7）進(jìn)行回歸分析，回歸結(jié)果如表12所示。

從表12列（1）的回歸結(jié)果可以看出， 當(dāng)數(shù)字普惠金融的發(fā)展水平較低時(shí)， 農(nóng)戶普遍存在資金不足的問題， 妨礙了農(nóng)業(yè)產(chǎn)能的提升及農(nóng)業(yè)效益的提高。 當(dāng)數(shù)字普惠金融指數(shù)超過單一閾值（indexgt;2.820）時(shí)，數(shù)字普惠金融的影響系數(shù)由負(fù)轉(zhuǎn)為正，并在1%的水平上顯著。由此可見，當(dāng)數(shù)字普惠金融跨過相應(yīng)的閾值后， 其對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率呈現(xiàn)顯著的促進(jìn)作用。 原因在于，自2016年開始，我國數(shù)字普惠金融得到全面發(fā)展，為農(nóng)村地區(qū)提供了更便捷、高效和低成本的金融服務(wù)，進(jìn)而為農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展創(chuàng)造了更好的金融環(huán)境。這使得數(shù)字普惠金融得到了有效利用，對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)產(chǎn)生了積極影響，并進(jìn)一步增強(qiáng)了對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升作用。

表12中列（2）顯示的是以農(nóng)村居民收入水平作為門檻變量進(jìn)行回歸的結(jié)果。當(dāng)農(nóng)村居民收入水平較低（income≤1.498）時(shí)，數(shù)字普惠金融的回歸系數(shù)為0.008，但未通過顯著性水平檢驗(yàn)。這可能是農(nóng)村地區(qū)存在生產(chǎn)技術(shù)落后、抵御自然災(zāi)害能力不足等問題，導(dǎo)致農(nóng)村居民收入水平較低，可用于消費(fèi)和儲蓄的資金有限。這種情況下，數(shù)字普惠金融的發(fā)展受到限制， 對農(nóng)業(yè)TFP的提升沒有明顯的作用。當(dāng)農(nóng)村居民收入水平超過單一閾值（incomegt;1.498）時(shí)，數(shù)字普惠金融的回歸系數(shù)提高到0.038， 并通過1%的顯著性水平檢驗(yàn)。由此可見，隨著農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的蓬勃發(fā)展， 農(nóng)戶的收入水平也逐步提高，這一趨勢進(jìn)一步促進(jìn)了數(shù)字普惠金融在農(nóng)村地區(qū)的發(fā)展，從而推進(jìn)農(nóng)業(yè)TFP的不斷提高。值得注意的是，隨著農(nóng)村居民收入水平的提高，他們的金融素養(yǎng)和能力也將相應(yīng)提升，這有利于數(shù)字普惠金融在農(nóng)村的進(jìn)一步發(fā)展， 進(jìn)而促進(jìn)農(nóng)業(yè)TFP的提高。假設(shè)4得到驗(yàn)證。

五、研究結(jié)論與政策建議

（一）研究結(jié)論

本文將理論與實(shí)證相結(jié)合， 使用2011—2021年我國除港澳臺地區(qū)外的31個省級行政區(qū)的面板數(shù)據(jù)， 從數(shù)字普惠金融及其三個不同維度入手，深入探究其對我國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率及其兩個核心分項(xiàng)之間存在的內(nèi)在作用機(jī)理，并進(jìn)一步分析可能存在的門檻效應(yīng)。具體研究結(jié)果如下：

1.在觀測期內(nèi)，一方面，我國數(shù)字普惠金融在農(nóng)村不斷推廣與普及，使我國的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率在一定程度上得到提升。具體而言，其產(chǎn)生的促進(jìn)作用更多體現(xiàn)在農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步方面。 另一方面，擴(kuò)大數(shù)字普惠金融的覆蓋范圍與加深其使用深度是決定我國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率提升的關(guān)鍵因素，然而，其數(shù)字化程度并不能直接對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生顯著的影響。

2.對不同地區(qū)進(jìn)行分組回歸后發(fā)現(xiàn)，我國數(shù)字普惠金融在東、中、西不同區(qū)域內(nèi)，對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響程度存在明顯的地區(qū)差異，尤其是中部地區(qū)受益最多，其次是東部地區(qū)，而西部地區(qū)受到的影響則相對較小。

3.在進(jìn)行非線性影響的檢驗(yàn)中可以發(fā)現(xiàn)，觀測期內(nèi)的數(shù)字普惠金融在影響農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升時(shí)，不僅與其自身的發(fā)展程度有關(guān)，還與農(nóng)村居民的收入水平高低有關(guān)。換言之，當(dāng)數(shù)字普惠金融在某一區(qū)域的發(fā)展水平較高以及農(nóng)民收入較高時(shí)，其對于全面提升農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的效果就更為明顯。

（二）政策建議

為了更好地推進(jìn)數(shù)字普惠金融與農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的相互促進(jìn)，本文提出以下建議：

1. 加強(qiáng)數(shù)字普惠金融在農(nóng)村地區(qū)的數(shù)字化建設(shè)。首先，金融機(jī)構(gòu)要深入推進(jìn)智能化的農(nóng)村金融服務(wù)， 因地制宜建立特色鮮明的普惠金融產(chǎn)品，建立線上服務(wù)平臺，如移動支付、在線貸款、在線咨詢等，打造具有地區(qū)特色的服務(wù)模式。其次，各地區(qū)要廣泛宣傳數(shù)字普惠金融的價(jià)值和利益，大力普及數(shù)字技術(shù)與金融知識，加大信息科技和金融人才的培養(yǎng)力度，以提升農(nóng)村地區(qū)的人力資本水平。最后，應(yīng)該深化金融機(jī)構(gòu)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，加強(qiáng)對農(nóng)村數(shù)字普惠金融服務(wù)的監(jiān)管與規(guī)范，減少農(nóng)戶與金融機(jī)構(gòu)之間因信息不對稱而產(chǎn)生的信用風(fēng)險(xiǎn)，以確保農(nóng)村金融服務(wù)體系的穩(wěn)健運(yùn)行，實(shí)現(xiàn)農(nóng)村金融服務(wù)質(zhì)量和效率的提高， 有效推動農(nóng)村地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展， 從而促進(jìn)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升。

2.推動區(qū)域間數(shù)字普惠金融的協(xié)調(diào)發(fā)展。一方面， 政府需要針對不同地區(qū)的發(fā)展?fàn)顩r和需求特點(diǎn)，建立多元化的政策扶持體系，以提高數(shù)字金融服務(wù)普及率和用戶使用率。另一方面，為了避免地區(qū)之間農(nóng)業(yè)發(fā)展差距進(jìn)一步擴(kuò)大，需要優(yōu)化各地區(qū)之間的資源配置，同時(shí)，各地區(qū)的金融機(jī)構(gòu)應(yīng)該加強(qiáng)合作交流，實(shí)現(xiàn)資源共享和優(yōu)勢互補(bǔ)，激發(fā)數(shù)字普惠金融服務(wù)的創(chuàng)新動力，提高金融服務(wù)的可持續(xù)發(fā)展水平，以此促進(jìn)數(shù)字普惠金融在不同地區(qū)的均衡發(fā)展，縮小地區(qū)間的農(nóng)業(yè)發(fā)展差距，從而進(jìn)一步推動農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升。

3.加快農(nóng)業(yè)技術(shù)和生產(chǎn)設(shè)備的創(chuàng)新。首先，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營者可以引進(jìn)和研發(fā)先進(jìn)的生產(chǎn)技術(shù)，如病蟲害防治技術(shù)、轉(zhuǎn)基因技術(shù)和遙感技術(shù)等，通過技術(shù)創(chuàng)新提升生產(chǎn)效率，降低生產(chǎn)成本，從而增加農(nóng)民收入。其次，農(nóng)戶可以引進(jìn)現(xiàn)代化的農(nóng)業(yè)機(jī)械生產(chǎn)設(shè)備， 通過使用智能化的生產(chǎn)設(shè)備， 有效減輕農(nóng)民的勞動強(qiáng)度，提高生產(chǎn)效率，從而提高農(nóng)民的生產(chǎn)效益。最后，政府應(yīng)加大對農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新的投入和支持力度，提供政策保障和資金扶持，以此來提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率和效益， 促進(jìn)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的發(fā)展， 以實(shí)現(xiàn)數(shù)字普惠金融的最大化價(jià)值，有效發(fā)揮數(shù)字普惠金融在提升農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率方面的作用，加快發(fā)展以創(chuàng)新為主導(dǎo)，具有高質(zhì)高效的新質(zhì)生產(chǎn)力。

參考文獻(xiàn)：

[1]張啟文，田靜.數(shù)字普惠金融能否提升農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率？——基于異質(zhì)性與空間溢出效應(yīng)視角[J].農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)與管理，2023（1）：45-56.

[2]李欠男，李谷成.互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長的影響[J].華中農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)（社會科學(xué)版），2020（4）：71-78，177

[3]郭素芳，劉琳琳.要素整合與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長動力轉(zhuǎn)換——基于農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率視角[J].天津師范大學(xué)學(xué)報(bào)（社會科學(xué)版），2017（1）：65-69，74.

[4]金芳，金榮學(xué).農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變遷對綠色全要素生產(chǎn)率增長的空間效應(yīng)分析[J].華中農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)（社會科學(xué)版），2020（1）：124-134，168-169.

[5]ZHANG J S，YAN X Y，HU X Z.Calculation of the Agricultural Total Factor Productivity and its Influencing Factors in Chongqing of China[J].Agro Food Industry Hi-Tech，2017， 28（1）：1810-1812.

[6]王雯.中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的驅(qū)動因素分析與對策研究[J].學(xué)習(xí)與探索，2018（9）：126-131.

[7]蔣長流，江成濤.數(shù)字普惠金融能否促進(jìn)地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展？——基于258個城市的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)[J].湖南科技大學(xué)學(xué)報(bào)（社會科學(xué)版），2020，23（3）：75-84.

[8]謝婷婷，史曉潔.數(shù)字普惠金融能否提升農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)發(fā)展質(zhì)量？[J].金融理論探索，2024（11）：32-43.

[9]宋鳳軒，劉瑩，牛桂草.共同富裕視域下數(shù)字金融對區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展的影響研究[J].金融理論探索，2023（2）：15-22.

[10]唐建軍，龔教偉，宋清華.數(shù)字普惠金融與農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率——基于要素流動與技術(shù)擴(kuò)散的視角[J].中國農(nóng)村經(jīng)濟(jì)，2022（7）：81-102.

[11]唐勇，呂太升.數(shù)字普惠金融能提升農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率嗎？[J].哈爾濱商業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)（社會科學(xué)版），2023（3）：3-18.

[12]朱秋博，白軍飛，彭超等.信息化提升了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率嗎？[J].中國農(nóng)村經(jīng)濟(jì)，2019（4）：22-40.

[13]李谷成，尹朝靜，吳清華.農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)與農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率[J].中南財(cái)經(jīng)政法大學(xué)學(xué)報(bào)，2015（1）：141-147.

[14]蔣健，唐小平，李雙雙.農(nóng)村人口老齡化對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響研究[J].中國農(nóng)機(jī)化學(xué)報(bào)，2023，44（2）：230-240.

[15]姚正海，孫鑫.數(shù)字普惠金融、融資約束與企業(yè)財(cái)務(wù)績效[J].武漢金融，2022（6）：42-52.

[16]李文啟.中國農(nóng)村金融發(fā)展水平的區(qū)域差異研究[J].農(nóng)村經(jīng)濟(jì)，2014（7）：74-78.

[17]趙景峰，張靜.金融發(fā)展對中國農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的影響研究[J].理論學(xué)刊，2020（6）：55-63.

[18]喬翠霞，劉韻致，楊晨曦.FDI對農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的影響——基于財(cái)政支農(nóng)的調(diào)節(jié)效應(yīng)分析[J].東岳論叢，2023，44（5）：148-159，192.

[19]姚鳳閣，王天航，談麗萍.數(shù)字普惠金融對城市全要素碳排放生產(chǎn)率的影響[J].商業(yè)研究，2022（3）：112-121.

[20]陳強(qiáng)遠(yuǎn)，林思彤，張醒.中國技術(shù)創(chuàng)新激勵政策：激勵了數(shù)量還是質(zhì)量[J].中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)，2020（4）：79-96.

[21]齊紹洲，林屾，王班班.中部六省經(jīng)濟(jì)增長方式對區(qū)域碳排放的影響——基于Tapio脫鉤模型、面板數(shù)據(jù)的滯后期工具變量法的研究[J].中國人口·資源與環(huán)境，2015， 25（5）：59-66.

作者簡介：昝金莉，女，四川成都人，研究方向?yàn)檗r(nóng)業(yè)農(nóng)村發(fā)展;滕磊，男，山東德州人，博士，教授，研究方向?yàn)閿?shù)字金融、金融科技。