農村普惠金融對農業產業化的影響研究

章成　洪錚　王林

摘要：基于2006～2017年中國30個省級行政區的面板數據，運用空間計量模型和面板門檻模型分析農村普惠金融對農業產業化的空間效應和門檻效應，結果表明：農村普惠金融對農業產業化的提高有顯著的空間溢出效應，經濟發展水平、第一產業受教育年限、農業固定資產投資對農業產業化水平有正向促進作用。農村普惠金融對農業產業化的影響在不同權重矩陣下的直接渠道和間接渠道并存，且隨經濟發展水平的提高呈邊際效應遞增的特點。數字普惠金融對農業產業化的影響呈邊際效應遞減的趨勢。

關鍵詞：農村普惠金融;農業產業化;空間效應;門檻效應

文章編號：2095-5960（2021）03-0035-10;中圖分類號：F832，F323;文獻標識碼：A

普惠金融的目的是給受到金融排斥的弱勢群體提供金融服務，以實現經濟的包容性增長，具有普適性、金融供給的平等性、金融服務的全面性等特點。農村普惠金融的發展有助于解決農村地區的融資難問題，是實現農村地區脫貧攻堅的有效途徑。廣大發展中國家將普惠金融用于減少貧困、解決低收入群體融資難問題。中國自2006年引入普惠金融的理念，并將普惠金融扶貧用于新階段精準扶貧，促使金融惠及廣大農村弱勢群體，對減少貧困、縮小城鄉收入差距和鄉村內部收入差距有一定的積極意義，有利于實現經濟的包容性增長。[1]近年來，隨著農業產業化的發展，資金問題成為制約農村企業發展壯大的重要障礙，借貸利率約束、準入限制以及準入結構等政策性問題加劇了農村地區的融資困難。社科院2016年《“三農”互聯網金融藍皮書》指出我國“三農”金融缺口達3.05億元。因此，2018年《中共中央國務院關于實施鄉村振興戰略的意見》強調將普惠金融的重點放在鄉村地區，這有助于壯大鄉村產業，打通金融服務于三農的各個環節。

農業產業化是一種現代化的農業生產經營方式，其形成和發展需要農村金融的支持。但中國在金融改革的過程中，一直以城市作為金融的優先服務對象，導致農村金融發展落后，經濟發展緩慢。[2]此外，農業投資時間長、效益慢、風險高以及農民缺乏抵押資產、違約率高的特點，促使金融機構出于盈利性的考慮而減少對農村地區的金融投資。近年來普惠金融和數字經濟的發展以及國家的政策支持，使農村居民能進一步享受普惠性金融服務，這對于農民增收、農業產業化發展以及城鄉二元結構不平衡的改善有重要的影響。數字金融借助于互聯網、大數據、云計算等信息技術提高了金融服務的滲透性，降低了金融機構提供服務的成本。[3]農業產業化的趨勢減少了信息不對稱的問題，農業龍頭企業運用互聯網技術提高了貸款流程的效率（如螞蟻金服和農業龍頭企業的合作），為培育地方特色產業優勢和貧困人口的脫貧創造了條件。在這一背景下，本文對我國30個省份（鑒于數據的可得性，不包含港澳臺和西藏）農村普惠金融和農業產業化的發展水平進行測算，構建地理距離權重矩陣、經濟距離空間權重矩陣以及鄰近權重矩陣，運用靜態和動態空間計量模型分析農村普惠金融對農業產業化的直接效應和空間溢出效應。此外，數字經濟的發展進一步提升了普惠金融服務的可得性和便利性，本研究運用面板門檻模型進一步分析了農村普惠金融和數字普惠金融對農業產業化的非線性影響。

一、文獻綜述與理論分析

2005年聯合國宣傳國際小額信貸年時提出普惠金融的理念，2006年聯合國“建設普惠金融體系”倡議各發展中國家構建完善的普惠金融體系，為弱勢群體提供全面的金融產品和服務。此后學者們對普惠金融進行了廣泛而深入的研究，相關文獻可從以下幾個方面闡述 。

第一是普惠金融的影響因素以及普惠金融在減貧、促進經濟增長等方面作用的研究。Beck等最早從金融減貧的角度指出金融發展能夠通過經濟增長和分配效應等對貧困家庭產生積極影響。[4]Dupas & Robinson認為普惠金融能夠促進家庭儲蓄，匯集更多的金融資源。促進消費和激勵企業家的生產性投資，從而支持經濟增長。[5]國內外大多數學者的研究表明普惠金融能夠減少貧困，增加農民收入[6-8]。張勛和萬廣華運用中國家庭追蹤調查數據的分析表明數字普惠金融能夠改善農村居民的創業行為，增加農民收入以實現中國經濟的包容性增長。[1]數字普惠金融有利于提高農民的非農收入，但對農村地區的減貧效用隨經濟發展水平區間的不同而存在差異，且有顯著的空間效應。[9]但農村普惠金融不是福利救助，也不是毫無目的“漫灌”。它所幫助的是那些有發展潛力、有能力還本付息的群體。[10]因此，農村普惠金融能夠改善貧困度較低的農村勞動年齡人口的貧困狀況，對于貧困程度更深的改善作用不顯著。[11，12]然而，李濤基于跨國面板數據的研究表明普惠金融和經濟增長不存在顯著的相關關系。[13]這可能受變量和樣本選擇的影響。羅斯丹等、黃敦平、顧寧等的研究表明普惠金融的減貧效應具有非線性的特征。[14-16]

基于以上分析提出假說1：普惠金融對農業產業化的影響并非簡單的線性關系，而是隨經濟發展水平的提高呈現非線性的特征。

第二是金融支持與農業產業化之間關系的研究。張玉利的研究表明農業產業化與農村金融機構支農存在正相關關系。[2]隨著農業產業化、市場化程度的加快，農業產業向市場化、規?；?、產業化發展，農村信貸需求擴張，這要求提供多層次和多樣化的農村金融信貸服務。[17]正規借貸對生產性消費有積極的促進作用，應提升金融支農力度，完善“線上+線下”的金融服務體系，為小農戶和現代農業的發展提供積極支持。[18]王慧玲認為普惠金融和農業產業化在促進鄉村振興的目標有內在統一性。應加快數字普惠金融建設，強化金融素質教育，促進農業產業化和普惠金融的協調發展。[19]王彥認為日本的金融支農政策提高了日本的農業現代化水平和國際競爭力，中國應借鑒日本的經驗，促使金融服務于鄉村振興。[20]蔡鍵等的研究也表明信貸約束是農戶擴大經營規模的主要制約因素。[21]

基于以上分析提出假說2：農村普惠金融能夠解決農戶的融資約束，促進農業產業化的發展。

第三是金融與創業行為之間關系的研究。國內外學者的相關研究均表明融資約束會對創業產生負向影響。[22，23] Kapoor認為數字普惠金融能夠促進經濟發展[24]，金融發展能夠合理有效的分配資源，緩解潛在創業流動性約束并促進創業。[25]馮大威等的研究表明數字普惠金融能夠顯著提高居民的創業效率，能提高創業者的雇員規模和收入。[26]黃益平等認為農業產業化和金融數字化能夠解決高風險和高成本的農村地區融資難、貸款貴的現象。[17]金融機構可以通過龍頭企業解決農戶信息不對稱，數字金融可利用大數據分析潛在客戶，這些搜表明數字普惠金融能夠增加農村金融服務的有效供給，為農戶農業產業化創業行為提供金融支持。

基于以上分析提出假說3：數字普惠金融能夠擴大農村居民金融服務的便利性與可得性，對農業產業化有正向促進作用。

相關學者的研究表明普惠金融能夠激發農村居民的創業行為，對減少農村地區貧困和促進農業產業化有積極的影響。但政府的政策傾斜和金融機構盈利性相矛盾的特征，對農村地區產生了融資約束?？梢灶A見，隨著數字經濟的發展，金融服務的可得性與便利性會不斷提高。已有研究大多關注普惠金融在減貧、縮小收入差距和經濟增長等方面的作用[16，27，28]，對農業產業化的研究主要集中于傳統的財政支持農業產業化對農民收入增長的貢獻[29]，對農村普惠金融和數字普惠金融與農業產業化之間關系的關注相對不足，且較少將時空因素納入其中。本研究通過空間權重矩陣的構建，實證分析農村普惠金融對農業產業化的空間效應和溢出效應。同時對農村普惠金融和數字普惠金融對農業產業化影響的非線性關系進行檢驗。這對進一步深化農村普惠金融改革的方向，采取相關措施解決農村金融的供給矛盾有重要的現實意義。

二、普惠金融、農業產業化指標體系選取和模型構建

（一）指標選取和數據來源

本文使用的數據中第一產業增加值和農村人口數據來源于《中國農村統計年鑒》，金融機構網點和從業人員來自中國區域金融運行報告，金融機構的存貸款等數據來自《中國金融年鑒》。農業產業化與控制變量的數據來自《中國統計年鑒》或EPS數據庫（缺失數據運用線性插值法或取鄰近年份的均值進行補充）。本文基于熵值法計算各指標的權重和綜合因子得分，得出各省各年份農村普惠金融和農業產業化指數，避免了主觀臆斷帶來的偏差（見表1）。

1.因變量。農業產業化水平（ind）。本文借鑒張玉利[2]、曾令秋[30]等的研究，從產業機械化、產業集約化、產業規模化、產業結構化四個方面構建農業產業化的指標體系。

2.核心自變量。農村普惠金融發展指數（rur）。Beck[4]和Sarma[31]等選取滲透度、使用度和效用度三個維度構建指標衡量世界各國普惠金融的發展水平;張珩等人從普惠滲透度、普惠使用度、普惠效用度、普惠承受度四個維度對我國不同地區農村普惠金融發展水平進行比較。[32]沈麗用Dagum基尼系數分解法測度中國普惠金融的區域差異。[33]楊艷琳從滲透性、使用性、效用性、質量性、承受性五個維度構建農村普惠金融指標。[12]本文借鑒既有學者的研究主要從以下四個維度構建農村普惠金融的指標。

3.控制變量。政府扶持力度（sur）：地方政府做好防洪防旱措施有利于農業產業化發展。[34]用地方財務用于農林水事務的支出表征政府扶持力度，政府扶持力度越大代表地方政府對農業越重視。

經濟發展水平（gdp）：農業產業化隨經濟發展水平的提高而變化，以人均GDP表征經濟發展水平對農業產業化的影響。第一產業平均受教育年限（edu）：一般而言，受教育水平越高，參與農業產業化的能力和意愿越強。借鑒陳釗，陸鳴等的研究[35]根據2012年《三次產業劃分》的規定，由相關產業按照勞動人數加總得到各省農林牧漁業的平均受教育年限。第一產業人力資本存量（hum）：第一產業人力資本存量為各省第一產業受教育年限×各省第一產業的勞動力人數。[36]固定資產投資（inv）：農業固定資產投資是農村固定資產形成和農業綜合生產能力提升的重要資金來源，農業固定資產投資不足會影響農村地區經濟發展和農業生產所需的資金。用第一產業固定資產投資表征投入對農業產業化的影響。各變量的描述性統計如表2所示。

（二）空間計量模型構建

在空間層面，由于資本、技術和資源的跨區域流動，且流動效率和距離成反比，這使得相鄰地區的生產活動具有相似特征[16]，農業產業化和普惠金融發展情況可能存在空間上的關聯性。故從空間視角探究農村普惠金融對農業產業化的影響?？臻g面板回歸模型主要有空間滯后模型（SAR或SLM）、空間誤差模型（SEM） 、空間杜賓模型（SDM）、空間自相關模型（SAC）?？臻g滯后模型主要討論某一個變量在一個地區是否有溢出效應，表明該地農業產業化的發展通過空間溢出效應對其他地區的農業產業化產生影響，公式為：

其中ρ為空間自相關系數，反映了樣本觀測值中的空間依賴作用，即相鄰地區的wy對本地區因變量y的影響程度和方向，wij為空間權重矩陣，wijyij為因變量農業產業化的空間滯后，參數β反映了自變量對因變量的影響，ui與vi及εit分別代表區域效應、時間效應和誤差項?？臻g誤差模型主要研究某一個體的沖擊隨誤差項的空間效應對相鄰個體的傳遞，其形式為：

公式中λ代表空間誤差自相關系數，反映了相鄰地區因變量對本地區因變量的影響程度和方向，wijεij為擾動項的滯后項?？臻g杜賓模型同時考慮因變量和自變量的空間自相關，使自變量和誤差項的參數估計不會因為遺漏空間變量的自相關性而受到影響，其數學表達公式為：

公式中wx表示解釋變量和控制變量的空間變量，x指代控制變量和解釋變量，θ和ρ均為待估計的參數，當θ等于0時，空間杜賓模型退化為空間滯后模型，當θ+β×ρ=0時，空間杜賓模型退化為空間誤差模型。廣義空間計量模型的形式如下：

公式4中W1ij和W2ij分別為具有內生性的因變量空間滯后項和空間誤差滯后項的權重矩陣，借鑒王守坤等的研究采取簡化的方式取W1ij=W2ij[37]，表明二者雖然代表的空間效應不同，但具有相同的邏輯。it代表特異誤差項，表明可能會產生空間效應的不可觀測因素。為消除異方差的影響，對各變量對數處理后進行實證分析。

三、普惠金融對農業產業化影響的實證分析

（一）空間自相關性檢驗

使用空間計量模型進行實證分析，首先要對變量的空間自相關性進行檢驗，即農村普惠金融和農業產業化的空間依賴性是否存在，若存在方可使用空間計量方法。構建基于經緯度的反距離地理空間權重矩陣wij，公式為：

公式中dij代表省份i和j基于經緯度計算的某一個省份到中國其他29個?。ㄊ小^）距離之和的算術平均值?；诜淳嚯x空間權重矩陣運用stata16可計算出農村普惠金融lnrur和農業產業化lnind 2006～2017的全局Morans I 。莫蘭指數的取值范圍為[-1，1]，大于0表明相鄰省份存在空間正相關，小于0相鄰省份空間負相關，等于0則呈現隨機分布。結果如表3所示：

檢驗結果表明農村普惠金融和農業產業化均具有顯著的空間自相關，且在1%的顯著性水平上正向聚集。這說明農村普惠金融發展水平較高的省份之間相鄰，農村普惠金融發展水平低的省份也呈現聚集性的特點，農業產業化也有相同的空間聚集性的特點。從變化趨勢來看農村普惠金融呈現波動下降的趨勢，表明其空間集聚效應逐漸減弱，空間差異增大。這可能是由于經濟發展水平較高的地區會增加對普惠金融的財政和政策支持，解決小微企業融資困難的問題，而和經濟水平較低的省份拉開差距。農業產業化的Morans I變化趨勢相對平穩。

（二）空間面板回歸結果

1. 實證結果分析。選取2006～2017年的省際面板數據進行空間計量分析，運用極大似然法進行估算。hausman檢驗結果表明SAR、SEM、SDM均采取固定效應模型。LR檢驗的結果表明存在顯著的個體效應和空間效應，故采用雙向固定效應模型進行估計。出于回歸結果穩健性的考慮，分別對基于經濟距離空間權重（選取2006～2017的平均GDP構建權重矩陣）、反距離空間權重矩陣的空間誤差、空間滯后、空間杜賓和廣義空間計量模型進行回歸，結果如表4所示：

由表4可知，當以經濟距離權重矩陣和反距離空間權重矩陣進行估計時，空間杜賓模型的ρ分別在10%和1%的水平上顯著，R2和Log likelihood的數值最大表明模型擬合效果好可信度高，同時LR和Wald檢驗的結果表明空間杜賓模型不能退化為空間滯后模型或空間誤差模型。在不同模型和不同空間權重矩陣下，普惠金融對農業產業化的影響均顯著為正，表明普惠金融能解決農業產業化規模生產的資金約束，推動農業產業化水平的提高，提升農民收入，這符合普惠金融的發展目標。政府扶持力度對農業產業化的影響不顯著，這可能是由于農業產業化的發展和當地的地理環境、氣候等因素密切相關。經濟發展水平對農業產業化的影響為正，可能因為經濟發展水平越高農業資金投入越多。農民受教育水平對農業產業化的影響為正，但第一產業人力資本對農業產業化的影響為負，這是因為受教育水平越高，開展農業產業化生產的能力越強。但第一產業人力資本較高的地區也有可能是由于農村人口多，城鎮化率低，經濟欠發達，故這一影響為負。第一產業固定資產投資對農業產業化的影響為正，表明第一產業固定資產投資越多，政府對地方農業的投資支持力度越大，越有利于農業產業化水平的提高。

2. 影響因素的效應評估。當計量模型中含有滯后項時，解釋變量對被解釋變量的影響可分為直接效應、間接效應和總效應，其中直接效應為解釋變量對本地區造成的平均影響，間接效應為解釋變量對其他地區造成的影響，總效應為對所有地區造成的影響。Lesage的研究表明偏微分能夠解釋不同模型設定中變量變化的影響[38]，因此本研究運用偏微分法進一步求解各效應的影響。根據前文的檢驗結果以空間杜賓模型為主，分析在經濟距離權重矩陣（Wa）、反距離空間權重矩陣（Wb）、鄰近權重矩陣（Wc）下各變量對農業產業化的影響。

表5中的結果表明，主要解釋變量普惠金融對農業產業化的影響在不同的權重下均為顯著的正向作用，在經濟權重矩陣下，有顯著的正向溢出效應，但在反距離權重矩陣和鄰近權重矩陣下，溢出效應不明顯。具體為在經濟權重矩陣下，普惠金融發展水平每提高1%，農業產業化提高0.175%，其他區域普惠金融水平提高1%，當地農業產業化提高0.11%，這驗證了假說2。結果表明政府采取政策措施，提高金融機構服務農村地區的積極性，擴大金融服務覆蓋面，完善金融服務體系，提高金融服務質量，有助于改善城鄉二元結構，解決農業產業化企業的融資難問題。但普惠金融在地理和鄰近地區的溢出效應有限，應當采取進一步的金融激勵措施，發揮普惠金融的地區聯動作用。地方政府財政支持對農業產業化的影響在經濟權重矩陣下，具有顯著的正向溢出效應和總效應，但其他影響不顯著。這可能是由于政府農林水事務支出越多，該地區遭受自然災害的可能性越大，而對農業產業化的影響存在不確定性。經濟發展水平對農業產業化的影響較大，其中直接影響為正，間接影響大多不顯著，總效應大部分為正。表明經濟發展水平對本地區農業產業化水平的提升有效，但對鄰近地區的輻射帶動作用有限。農民受教育水平對農業產業化的影響最大，在經濟、地理和鄰近權重矩陣下的直接效應分別為0.394%、0.494%、0.537%，但空間溢出效應和總效應不顯著。這表明普惠金融往往對受教育水平較高的農戶創業行為有積極的促進作用，這和何宗樾，宋旭光的研究一致。[39]第一產業人力資本存量對農業產業化的影響均為負且顯著，和前文的結論相同。第一產業固定資產投資對農業產業化的影響均為正。在經濟權重矩陣下，當地第一產業固定資產投資每增加1%，農業產業化提高0.03%。其他區域第一產業固定資產投資每提高1%，當地農業產業化水平提高0.035%。

總體而言，農村普惠金融對農業產業化的影響只有在經濟距離引起的空間特征上有正向空間溢出效應，但地理上的輻射帶動作用相對有限。這表明農業產業化集聚效應不是發生在相鄰省份或地理距離較近的省份，而是發生在經濟發展水平相近的省份之間。因此，應當注重鄰近地區普惠金融建設的聯動作用，加強地理鄰近區域合作，發揮農村普惠金融的正向空間溢出效應。

（三）穩健性和內生性檢驗

動態空間面板模型在考慮農業產業化空間關聯性的同時，可以解決由遺漏變量所導致的內生性問題和估計偏誤，結果更為真實可靠。因此，本研究基于經濟距離權重矩陣、反距離空間權重矩陣和鄰近權重矩陣構建動態空間誤差和動態空間杜賓模型考察普惠金融對農業產業化的影響?；貧w結果如表6所示：

表6穩健性檢驗的結果表明加入因變量滯后期的動態空間模型系數發生了較大的變化，顯著性也發生了變化。因變量的滯后項通過了顯著性檢驗，且為正向促進作用，表明靜態空間模型忽略了不可觀測因素而產生一定的偏差。動態空間面板模型的R2也高于靜態空間面板模型，這驗證了動態空間面板模型的可靠性。因變量空間滯后項ρ在逆距離地理權重矩陣、經濟權重矩陣和K階鄰近權重矩陣均顯著為正，表明各省農業產業化的促進作用發生在具有共同邊界的省區以及地理鄰近經濟鄰近的地區。主要解釋變量農村普惠金融和控制變量的方向大都未發生變化，這驗證了實證分析結果的穩健性。

表7中的結果表明，農村普惠金融對農業產業化的長期效應大于短期效應。從短期來看，農村普惠金融對農業產業化的直接效應和間接效應均顯著為正，表明農村普惠金融對農業產業化水平的提高存在正向促進作用，同時對鄰近省份存在正向空間溢出效應。從長期來看農村普惠金融對農業產業化的正向促進作用變大，但空間溢出效應為負，表明存在著不可觀測的抑制作用。這種不可觀測的空間溢出效應可以理解為農業產業化資源有限，各省的農業產業化企業存在競爭機制，而呈現“此消彼長”的特點。

四、農村普惠金融對農業產業化影響的進一步分析

數字經濟和互聯網技術的發展為農村普惠金融的發展帶來新的契機，傳統的農村金融機構和新興金融機構難以兼顧經濟效益和社會效益對農村居民融資需求的滿足有限。數字普惠金融的發展能夠為那些被傳統金融機構排斥的弱勢群體提供金融服務。數字普惠金融對農戶創業行為的影響也不同于傳統的金融機構。北京大學數字金融研究中心基于螞蟻金服的數據編制了2011～2018年中國各行政層次的數字普惠金融表，主要從數字普惠金融覆蓋廣度、使用深度、數字化程度三個方面衡量。本研究選取北京大學金融研究中心公布的2011～2017年各省份數字普惠金融的發展水平作為主要解釋變量，并加入互聯網普及率（int），進一步探討普惠金融對農業產業化的非線性影響。門檻效應的檢驗結果表明數字普惠金融和農村普惠金融對農業產業化的影響存在三重門檻效應，但可簡化為雙重門檻模型，這驗證了假說1。

表8顯示，當人均GDP低于28804元時，數字普惠金融對農業產業化的影響為負，無法滿足農戶的借貸需求。當人均GDP大于28804元時，數字普惠金融對農業產業化將產生較大的正向促進作用，具體為1.071%，但這一促進作用存在邊際效應遞減的特點，這驗證了理論假說3。農村普惠金融對農業產業化的影響和數字普惠金融的影響不同。具體表現為，當人均GDP為26107元時，農村普惠金融能夠促進農業產業化水平的提高。當人均GDP處于26107元到40945元時，對農業產業化的促進作用不顯著。當人均GDP高于40945元時，則為正向促進作用。當以數字普惠金融為主要解釋變量時，除第一產業固定資產投資外，各因素對農業產業化均為正向促進作用。當以農村普惠金融為主要解釋變量時，經濟發展水平、平均受教育水平和第一產業人力資本對農業產業化均為正向促進作用，第一產業人力資本為負向作用，農林水事務支出、互聯網普及率對農業產業化的影響不顯著，和前文空間計量模型的回歸結果一致。

五、結論與建議

本研究基于2006～2017年中國農業產業化和農村普惠金融發展情況的測算，分別運用空間計量模型和面板門檻模型，針對農村普惠金融、數字普惠金融對農業產業化的影響進行測算。并得出以下結論：第一，從空間溢出層面來說，農村普惠金融對農業產業化的促進作用有限，直接效應的作用比空間溢出效應更為顯著。且空間溢出效應在經濟距離上發揮更大的作用，但地理輻射帶動作用有限。動態空間計量分析的結果表明，農村普惠金融對農業產業化不僅有直接的促進作用，還具有顯著的正向空間溢出效應。第二，從渠道層面來看，農村普惠金融和農業產業化均呈現正向空間集聚的特征，經濟發展水平、農民受教育水平的提高以及農業固定資產投資的增加等因素均有利于農業產業化水平的提高。其中第一產業固定資產投資具有顯著的正向直接效應和空間溢出效應，表明農業投入對農業產出起著至關重要的作用。第三，數字普惠金融和農村普惠金融對農業產業化的影響具有非線性的特征，且二者對農業產業化的影響具有互補性。

基于以上結論，得出如下政策啟示：應根據各省經濟發展的不同階段以及不同農戶和農業產業化企業的需求，因地制宜地提供全方位的金融服務。優化金融資源配置，運用數字化技術提高金融資源的使用效率。對于農業產業化水平較高的企業，可運用傳統的金融機構獲得金融服務。借助國家“新基建、新消費”的契機，支持數據分析的軟硬件設施建設，為數字金融發展提供良好的外部環境。將數字金融納入征信體系。對于小農戶和小微企業可將傳統的金融機構和數字普惠金融相結合，解決好傳統金融機構貸款給小微企業和農戶的規模不經濟問題。鑒于當前農村金融風險高、不確定性強的特點。適當推進農村金融機構的市場化，讓市場在農村金融機構資源配置中發揮決定性作用，解決好農業產業化企業“貸款難、貸款貴”的問題。

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Research on the Impact of Rural Inclusive Finance on Agricultural Industrialization

ZHANG Cheng，HONG Zheng，WANG Lin

（College of Economics， Nankai University， Tianjin 300071，China;College of Economics， Jiangxi University of

Finance and Economics， Nanchang， Jiangxi 330013， China; College of History， Culture and Tourism，

Guangxi Normal University， Guilin， Guangxi 541001，China）

Abstract：Based on the analysis of the impact path of Inclusive Finance on agricultural industrialization， this paper uses the panel data of China's 30 provincial administrative regions from 2006 to 2017 to evaluate the development level of rural Inclusive Finance and agricultural industrialization in multiple dimensions. The results show that rural inclusive finance has a significant spatial spillover effect on the improvement of agricultural industrialization， and the level of economic development， the number of years of education in the primary industry， and agricultural fixed asset investment have a positive role in promoting the level of agricultural industrialization.The impact of rural inclusive finance on agricultural industrialization coexists in direct and indirect channels under different weight matrices， and it has a characteristic of increasing marginal effects as the level of economic development increases. The impact of digital financial inclusion on agricultural industrialization shows a trend of diminishing marginal effects.

Key words：rural inclusive finance;agricultural industrialization;spatial effect;threshold effect

責任編輯：吳錦丹

收稿日期：2020-08-29

基金項目：國家社會科學基金一般項目“鄉村振興背景下西部民族地區農村傳統公共文化空間生產研究”（19BMZ068）;江西省研究生創新專項資金項目“貿易保護主義對我國農業產業化的影響研究”（YC2019-B082）。

作者簡介：章成（1988—），男，安徽銅陵人，南開大學經濟學院博士研究生，研究方向為制度與經濟增長;洪錚（1993—）（通訊作者），女，河南鄧州人，江西財經大學經濟學院博士研究生，研究方向為農業產業化;王林（1976—），女，廣西桂林人，博士，廣西師范大學歷史文化與旅游學院教授，研究方向為鄉村振興。