數字普惠金融發展促進鄉村產業振興的效應分析

康書生，楊娜娜

（河北大學 經濟學院，河北 保定 071002）

一、問題的提出

2017年10月，黨的十九大決定實施鄉村振興戰略。為統籌推進鄉村振興，習近平總書記提出“五個振興”①“五個振興”包括：鄉村產業振興、鄉村人才振興、鄉村文化振興、鄉村生態振興、鄉村組織振興。的科學論斷，其中，產業振興是鄉村振興的基礎與關鍵。在脫貧攻堅期，大多數貧困地區都通過產業扶貧培育和發展了脫貧產業，帶動了貧困人口增收脫貧。在鞏固拓展脫貧攻堅成果轉向推進鄉村振興的過渡期，產業的穩定發展和逐步振興成為重要議題。只有鄉村產業穩定發展并逐步振興，農民就業與增收才有保障，才能有效防止返貧現象的發生，農戶才能早日實現生活富裕。

鄉村產業的發展和振興與金融的大力支持密不可分，金融與經濟的關系也決定了我國金融體系要為鄉村產業發展服務[1]。然而我國長期以來存在城鄉二元金融結構，農村金融供給總量不足，同時“三農”客戶往往缺少有效的抵質押物，因此他們在向金融機構申請貸款的過程中面臨著抵押難、擔保難以及貸款難等問題[2]。數字普惠金融的發展為解決農村金融問題帶來了轉機，它改變了傳統金融機構的經營模式，能夠為弱勢群體供應更加有效的金融服務，為鄉村產業振興提供便利化和多樣化的金融服務。

2019年2月，中國人民銀行等五部委聯合發布了《關于金融服務鄉村振興的指導意見》，意見中提出到2020年要實現數字普惠金融在農村得到有效普及，農村支付服務環境持續改善，農村信用體系建設持續推進，農戶及新型農業經營主體的融資增信機制顯著改善。2021年中央“一號文件”提出構建現代鄉村產業體系，依托鄉村特色優勢資源，打造農業全產業鏈，推進農業綠色發展，推進農村一、二、三產業融合發展。在這個過程中也離不開數字普惠金融的大力支持。在此背景下，研究數字普惠金融與鄉村產業振興之間的關系，對我國鄉村地區的產業振興和數字普惠金融賦能鄉村產業具有重要的現實意義。

二、文獻回顧

近年來，學界對數字普惠金融與鄉村產業振興關系的研究，主要集中在以下三方面。

（一）鄉村產業振興指標相關研究

當前單獨評價鄉村產業振興的研究成果并不多見。申云等（2020）[3]構建了以農產品、農業多功能和農業支撐三個維度出發的鄉村產業振興指標體系，采用熵權TOPSIS法對鄉村產業振興水平進行打分、評估和比較；邵珂（2020）[4]從農業生產效率、產業融合、農村生產組織規模化程度三個維度出發構建鄉村產業發展指標體系。更多的學者測度了整個鄉村振興指標體系，且多數學者認為鄉村振興指標是一個多維指標，不能僅僅依靠單一指標進行衡量。在鄉村振興指標體系基礎上，就研究對象而言，部分學者針對某一區域進行研究，比如華東6省（陳俊梁等，2021）[5]、西部地區（徐雪和王永瑜，2021；文琦和鄭殿元，2019）[6-7]；部分學者針對全國省級層面的鄉村振興水平進行測度，還有學者研究發現各省份鄉村振興水平存在較大差異（毛錦凰和王林濤，2020；謝地和蘇博，2021）[8-9]。就賦權方法而言，部分學者采用主觀分析法進行分析，如層次分析法（雷娜和鄭傳芳，2020）[10]；還有學者采用客觀分析法進行分析，如熵權法（謝地和蘇博，2021；蔡興等，2019；李季剛和馬俊，2021；葛和平和錢宇，2021）[9，11-13]、時空極差熵值法（呂承超和崔悅，2021）[14]以及綜合賦權法（毛錦凰和王林濤，2020；張挺等，2018；韋家華和連漪，2018；）[8,15-16]。這些成果對本文的研究有很好的指導意義。

（二）農村金融與鄉村產業相關研究

學界對農村金融與鄉村產業之間的關系研究較多，大體可歸為兩類。一類研究分析了傳統農村金融與鄉村產業的關系。國內外學者大多從農業信貸與農業保險兩個方面衡量傳統農村金融。部分學者認為農業信貸可有效地推動鄉村產業發展（邵珂，2020；Dholakia和Dholakia，1992；Guirkinger和Boucher，2008）[4,17-18]，但我國農村金融市場長期存在著需求遠遠大于供給（任常青，2018）[19]、農村地區信用環境建設滯后和信貸風險較大的問題（李國勝，2020）[20]。孫繼國和孫茂林（2020）[21]在此基礎上提出可通過創新農業保險產品來提高金融服務鄉村產業的發展效率。此外，國家發展改革委宏觀院和農經司課題組（2016）[22]認為傳統金融支持農村產業發展可從增加金融服務供給、拓寬融資渠道、完善農村信貸擔保政策、支持農業政策性保險四個角度出發。張林和溫濤（2019）[23]進一步通過實證分析發現財政支農、農業信貸和農業保險三者協同配合對農村產業融合可以起到更好的效果。另一類研究探討了農村普惠金融與鄉村產業的關系。如謝琳（2020）[24]提出普惠金融會對金融資源進行重新配置，可以緩解農村企業的融資約束。鄒新陽和溫濤（2021）[25]認為普惠金融比財政資金更能提高服務的精準度。熊正德等（2021）[26]利用C-D生產函數分析了普惠金融各維度對于鄉村振興的影響，發現各維度作用效果有所區別。

（三）數字普惠金融與鄉村產業振興相關研究

雖然數字普惠金融在基本功能上與傳統金融一致，但數字技術從根本上改變了傳統金融的運行方式，在很大程度上提升了金融的普惠性（郭小卉和馮艷博，2021）[27]。

首先，數字普惠金融通過數字技術大大減緩了傳統金融存在的金融排斥問題（王瑤佩和郭峰，2019）[28]，提升了鄉村產業發展的金融可獲得性（何宏慶，2020）[29]；同時，交易成本的降低促使金融機構可向農村經營主體提供低成本的金融產品和服務（付瓊和郭嘉禹，2021）[30]。其次，數字普惠金融的數字化信用體系建設能夠健全農村信用體系和金融機構的風險控制體系（Gomber等，2017）[31]，通過大數據風控可有效減緩信貸風險問題，有助于金融機構精準營銷，從產業經營主體的需求出發，為其提供合理的金融服務（謝地和蘇博，2021）[9]。

除上述有關數字普惠金融與鄉村產業振興關系的理論研究外，也有學者通過實證方法研究二者之間的聯系。部分學者發現數字普惠金融可顯著地促進鄉村振興（謝地和蘇博，2021）[9]，但兩者之間并非線性關系，而是存在單一門檻效應（李季剛和馬俊，2021）[12]。此外，也有研究表明數字普惠金融發展對鄉村振興具有明顯的空間溢出效應，且溢出效應會率先促進相鄰地區鄉村的發展（葛和平和錢宇，2021）[13]。還有學者從農業產出的角度出發，以人均農林牧漁業總產值和人均農業產業增加值來衡量農業產出水平，研究發現數字普惠金融對農業產出具有顯著地正向促進作用（曾小艷和祁華清，2020；孫倩和徐璋勇，2021）[32-33]。

綜上所述，國內外學者對傳統金融與鄉村振興二者關系進行了一些探討。然而，在大數據技術快速發展的今天，數字普惠金融以其技術優勢縮減了傳統金融機構開展農村金融業務的多項成本，并且依托數字化信用體系可有效降低信貸風險，因此數字普惠金融有望成為新時期推進鄉村振興的有力抓手。但當前數字普惠金融發展與鄉村振興的研究仍相對較少，并且鮮有文獻從鄉村產業這一角度研究數字普惠金融與鄉村產業振興二者間的關系。基于此，本文將在以往學者關于鄉村振興指標研究的基礎上，構建科學合理的多維鄉村產業振興指標體系，動態分析全國30個省份鄉村產業振興水平的變動情況，并系統分析數字普惠金融及其各個維度對鄉村產業振興的促進效果，為鄉村振興戰略的有效實施提供理論依據。

三、鄉村產業振興水平測度

（一）鄉村產業振興評價指標體系構建

本文以《國務院關于促進鄉村產業振興的指導意見》為依據，并按照指標的科學性、指標數據的可得性以及可比性等原則，在申云等（2020）[3]、雷娜和鄭傳芳（2020）[10]、張林和溫濤（2019）[23]以及李季剛和馬俊（2021）[12]等學者的研究基礎上，構建了包含13個三級指標的鄉村產業振興評價指標體系，如表1所示。

表1 鄉村產業振興評價指標體系

（二）鄉村產業振興測度方法

在構建鄉村產業振興評價指標體系的過程中，指標權重的確定是評價的核心，與主觀賦權方法相比，熵值法的優點在于避免了主觀人為因素對賦權的干擾,可測度到更精確的結果，其具體評價步驟如下。

1.指標標準化處理

對于正向指標而言，標準化公式為：

對于負向指標而言，標準化公式為：

2.計算各項指標所占比重

3.計算各項指標熵值

其中，k>0且k=1/lnn，Ej≥0。

4.計算各項指標差異系數

5.計算各項指標權重

6.計算綜合得分

（三）數據來源

表1中各項指標的原始數據來源于《中國統計年鑒》《中國第三產業統計年鑒》《中國文化文物和旅游統計年鑒》《中國人口和就業統計年鑒》《中國農村統計年鑒》和各省份歷年統計年鑒，部分缺失值采用插值法進行了處理。

（四）鄉村產業振興水平測度結果

本文采用熵權法在stata15.0軟件中對全國30個省份（西藏和港澳臺地區因數據缺失除外）2011—2019年的鄉村產業振興體系中的各個指標進行賦權。根據各項指標權重計算得出了全國30個省份的鄉村產業振興綜合指數，據此描繪出各省份鄉村產業振興綜合指數的變化趨勢圖。如圖1所示，2011—2019年大多省份鄉村產業振興發展水平呈現上升趨勢，少數幾個省份出現小幅波動。具體來看，北京、天津、遼寧、上海等省份處于動態平穩的狀態，而河北、山西、吉林、浙江、福建、江西、山東以及甘肅等省份出現過小幅波動，但總體呈上升走勢，其余省份均呈現上升趨勢。

圖1 全國30個省份2011—2019年鄉村產業振興綜合指數變化情況

全國30個省份2011—2019年鄉村產業振興綜合指數平均值如圖2所示。進一步對這些省份鄉村產業振興綜合指數進行分類，其中綜合指數在0.35和0.45之間的省份劃為第一區域，在0.25和0.35之間的省份劃為第二區域，在0.25以下的省份劃為第三區域。從圖2中可以看出，位于第一區域的包括浙江、北京、福建、江蘇、河北、山東、天津、江西、黑龍江、湖南以及遼寧等11個省份，該區域所含省份經濟較發達或者農業基礎較好。全國鄉村產業振興綜合指數均值為0.3187，超過均值的省份僅包括前12個省份，這說明我國整體鄉村產業振興水平指數的提升主要依靠第一區域省份，而其他18個省份均處于均值以下。整體而言，我國鄉村產業振興水平仍有較大的提升空間，且大體呈現“東高西低”的態勢。

圖2 全國30個省份2011—2019年鄉村產業振興綜合指數均值

四、研究設計

（一）模型構建

為探究數字普惠金融對鄉村產業振興的促進效果，本文構建如下計量模型：

其中，i表示省份，t表示年份，rurali,t表示鄉村產業振興水平,indexi,t表示數字普惠金融指數，controli,t表示控制變量，μi為個體效應，γt為時間效應，εi,t為隨機誤差項。

（二）變量選取

1.被解釋變量

鄉村產業振興水平（rural）。該變量采用第三節由熵值法測算得出的鄉村產業振興綜合指數表示，以此衡量全國30個省份的鄉村產業振興水平。

2.核心解釋變量

數字普惠金融（index）。采用《北京大學數字普惠金融指數（2011—2020）（郭峰等，2020）[34]衡量數字普惠金融，為使核心解釋變量的回歸系數便于觀察比較，對省級數字普惠金融指數進行縮小到百分之一處理。

3.控制變量

為盡可能控制其他因素對鄉村產業振興的影響，本文設置如下控制變量。

一是對外開放程度（trade），參考李季剛和馬俊（2021）[12]的做法，采用當年匯率的平均值將進出口貿易總額換算為以人民幣為計價單位的形式，再除以GDP來表示對外開放程度。二是城鎮化水平（urb），采用城鎮化率度量城鎮化水平。三是經濟發展水平（lngdp），采用人均GDP的對數來衡量經濟發展水平。四是農村人力資本①農村人力資本=（小學學歷人口數*6+初中學歷人口數*9+高中學歷人口數*12+大專及以上學歷人口數*16）/6歲及以上人口數。（rhc），參考鄒新陽和溫濤（2021）[25]及張林等（2020）[35]的做法，采用鄉村人口平均受教育年限來衡量農村的人力資本情況。五是交通運輸水平（lnhim），參考張林和溫濤（2019）[23]的做法，采用各省份公路里程的對數來衡量交通運輸水平。

（三）數據來源與樣本描述性統計

本節所涉及的原始數據來源于北京大學數字金融研究中心、《中國人口和就業統計年鑒》《中國統計年鑒》和前文測度的結果。

由表2可以看出，我國各地區鄉村產業振興水平存在明顯差異，最小值與最大值相差2.59倍，這說明各地區鄉村產業發展存在不均衡的情況。數字普惠金融指數最大值與最小值之比為22∶1，這反映出我國各地區數字普惠金融發展程度差距較大，以及數字普惠金融發展從2011年至2019年取得了突破性進展。對外開放水平最大值與最小值之比為128∶1，這反映了我國不同地區對外貿易存在巨大差距，區域分化嚴重。全國城鎮化率的平均值達到了57.64%，距離發達國家80%的平均水平還相差約23%，說明我國還具有較大的城鎮化潛力。農村人力資本最大值為9.8，最小值僅為5.74，這反映出我國各地農村地區受教育水平差別較大，可能是由于各地區教育資源不均衡以及各地區對教育認知的差別。

表2 各變量的描述性統計結果

五、實證結果與分析

（一）基準回歸

本文采用固定效應模型對模型（8）進行估計，所得到的估計結果如表3所示。

由表3模型（1）—模型（6）中的回歸結果可以看出，逐步加入控制變量，核心解釋變量（index）始終在1%的水平上顯著，且系數差異較小，均為正值。這說明數字普惠金融可有效促進鄉村產業振興，但如果不控制其他變量的影響，則會高估數字普惠金融對鄉村產業振興的正向作用。數字普惠金融通過物聯網技術打破了傳統金融機構服務農戶的空間限制，通過線上服務模式降低了傳統金融服務農戶的運營成本，通過數字化信用體系降低了信貸風險。除了傳統金融機構通過積極進行數字化轉型以更便利地服務鄉村產業外，金融供給主體的增加、信貸風險的緩解以及金融交易成本的降低有效緩解了鄉村產業發展中面臨的籌資難題，促進農村產業的機械化、規模化經營，進而促使鄉村產業振興水平得到了有效提升。

從表3中控制變量來看，對外開放程度（trade）在模型（3）—模型（6）中通過1%顯著水平下的檢驗，且符號為負，表明對外開放給鄉村產業振興帶來的負效應超越了正效應，凈效應為負。這說明對外開放帶動了就業機會的增加，促使鄉村勞動力向城鎮轉移，導致鄉村空心化程度加重，對鄉村產業發展不利。城鎮化水平（urb）在1%的顯著性水平下通過了檢驗，符號為正，表明城鎮化水平為鄉村產業振興帶來的正效應超越了負效應，凈效應為正。城鎮化的推進促進了各類要素向鄉村的流動，豐富了鄉村的產業業態，推動了鄉村產業的規模化發展。經濟發展水平（lngdp）在5%的顯著性水平下通過了檢驗，且為正值，表明地區經濟發展水平越高，向該地區農村傾斜的資源越多，越能拉動鄉村產業的發展。除此之外，農村人力資本（rhc）的估計系數為負值，交通運輸水平（lnhim）的估計系數為正值，但都不顯著，說明這些因素尚未對鄉村產業發展產生顯著的影響。

表3 數字普惠金融對鄉村產業振興的回歸結果

（二）數字普惠金融二級指標回歸

為分析數字普惠金融不同維度指標對鄉村產業振興的作用效果，本節分別將數字普惠金融的二級指標覆蓋廣度（coverage）、使用深度（usage）、數字化程度（digitization）全部納入公式（8），分別替換數字普惠金融指數，回歸結果如表4所示。

表4 數字普惠金融二級指標回歸結果

從表4中數字普惠金融各個維度回歸結果來看，覆蓋廣度的回歸系數為正但在統計學上并不顯著，使用深度和數字化程度的回歸系數符號為正，且在5%的顯著性水平下通過了檢驗，這說明數字普惠金融的三個維度均對鄉村產業振興有正向影響，但主要依靠使用深度的加深與數字化程度的提高來促進鄉村產業的振興，并且數字化程度的提高對鄉村產業振興的促進效應最強。數字普惠金融的使用深度則可以提供融資、保險等業務，以增加農戶融資的可得性，同時增強農戶應對市場風險的能力，為農村產業平穩運行提供保障。而隨著移動互聯網的快速發展，數字化程度對鄉村產業振興的邊際影響效應極大，因此應繼續加快“數字鄉村建設”，完善涉農數字化基礎設施，以促進鄉村產業振興。

六、內生性問題和穩健性檢驗

（一）內生性問題

固定效應模型在一定程度上緩解了因遺漏變量帶來的估計偏誤問題，但不能有效地解決因反向因果帶來的內生性問題。因此，本文借鑒喬敏健和馬文秀（2020）[36]的做法，將所有解釋變量做滯后一期處理，并將新變量記為l.index、l.trade、l.urb、l.lngdp、l.rhc和l.lnhim，以新變量替換模型（8）中的相應變量來檢驗模型中可能存在的內生性問題，回歸結果如表5所示。

表5 內生性問題處理

表5中，逐步加入控制變量，核心解釋變量（l.index）在5%的顯著水平上通過檢驗，且均為正值，和上文研究結果基本一致。控制變量中，對外開放程度的一階滯后變量（l.trade）在模型（3）—模型（6）中依然通過1%顯著性水平的檢驗，且符號為負；城鎮化水平（l.urb）和經濟發展水平（l.lngdp）也全部在1%的顯著性水平上通過檢驗，且為正值。除此之外，農村人力資本（l.rhc）的估計系數為負值，交通運輸水平（l.lnhim）的估計系數為正值，二者依舊不顯著。綜合來看，研究結論與前文基本保持一致。

（二）穩健性檢驗

為進一步驗證研究結果的穩健性，采取替換被解釋變量的方式，重新采用變異系數法來確定鄉村產業振興綜合指數的權重，測算全國30個省份歷年鄉村產業振興得分（rural1），以此替換被解釋變量，回歸結果如表6所示。

表6 替換被解釋變量后的回歸結果

表6中，核心解釋變量（index）在1%的顯著性水平下通過檢驗，且為正值。控制變量中對外開放程度（trade）和城鎮化水平（urb）也基本上通過顯著性檢驗。經濟發展水平（lngdp）估計系數為正值。回歸結果與表3的結果基本一致，表明了研究結果的穩健性。

七、結論與政策建議

本文利用2011—2019年省級層面的面板數據，根據熵權法測算出全國30個省份的鄉村產業振興綜合指數，在此基礎上實證研究了數字普惠金融對鄉村產業振興的影響，并進一步分析了數字普惠金融二級指標對鄉村產業振興的作用效果，得出以下幾點結論。

第一，全國30個省份的鄉村產業振興水平差異較大，大體呈現“東高西低”的態勢。

第二，數字普惠金融發展對鄉村產業振興有積極的促進作用，在考慮了可能存在的內生性問題后，結論依舊保持一致。

第三，在數字普惠金融二級指標中，數字普惠金融三個維度指標均對鄉村產業振興有正向影響，其中數字普惠金融使用深度和數字化程度對鄉村產業振興具有顯著促進效果，且數字化程度促進效果更好。

根據以上研究結果，提出如下幾點政策建議。

一是加快推動傳統銀行數字化轉型，加大對鄉村產業振興的金融支持力度。商業銀行應注重與互聯網公司進行合作，加強線上金融產品的研發力度，創新各類涉農金融產品以及服務，尤其是針對特色農業、特色養殖業以及農產品加工服務業的金融產品，提升金融服務供給和產業資金需求的契合度，滿足農戶產業經營中產生的多元化資金訴求。

二是建立農村數字金融征信平臺，營造良好的產業振興的金融支持環境。應建立數字化農村信用服務平臺，將信貸主體的經營信息納入該平臺，并將信用信息進行整合分類，幫助金融機構根據正確的征信信息來做出快速并合理的金融決策。

三是加大數字金融教育力度，提升農戶的金融素養。數字普惠金融的發展對“三農”客戶的現代數字技術、金融知識技能了解掌握程度都要求較高。可以考慮在農村地區尤其是中西部農村地區建設數字普惠金融教育平臺，宣傳、普及數字普惠金融相關知識技能，使農戶了解認知金融問題，掌握數字金融技術，明確自身金融訴求，充分合理利用金融資源，自覺增強風險和信用意識。