數(shù)字普惠金融對農村產業(yè)融合影響的實證檢驗

成康康，杜 赫

（1.馬來西亞管理科學大學，馬來西亞 莎阿南，40100；2.無錫職業(yè)技術學院，江蘇 無錫 214000）

一、引言

農村產業(yè)融合的實質是農村地區(qū)產業(yè)間分工的內部化，其本質是不斷延伸的產業(yè)鏈經營范圍。黨的十九大報告明確提出，要實施鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略，促進農村一二三產業(yè)融合發(fā)展。2022 年中央一號文件進一步指出，要將“持續(xù)推進農村一二三產業(yè)融合發(fā)展”作為“聚焦產業(yè)促進鄉(xiāng)村發(fā)展”的首要任務。這一背景下，助推農村地區(qū)產業(yè)融合已成為中國“三農”發(fā)展政策制定的重要方向[1]。在推動農村產業(yè)融合發(fā)展過程中，金融支持必不可少。近年來，中國普惠金融不斷發(fā)展，金融扶貧、助農以及金融服務支持“三農”等政策陸續(xù)頒布，以普惠金融促進農村產業(yè)融合已成為中國實現(xiàn)全方位高質量發(fā)展的必然選擇。然而，農村地區(qū)長期存在金融人才缺乏、融資難、成本高、效率低等困境。如何有效緩解農村地區(qū)產業(yè)融合面臨的金融困境，已成為亟待解決的問題。

金融服務資源城鄉(xiāng)配置結構失衡是制約農村產業(yè)融合發(fā)展的主要原因[2]。傳統(tǒng)普惠性金融，如“兩權”抵押試點一定程度上存在商業(yè)可持續(xù)性不足的問題，導致普惠金融在農村地區(qū)成效不顯著。這一背景下，數(shù)字普惠金融憑借其技術屬性，打破傳統(tǒng)普惠金融空間壁壘，擴大金融服務范圍，為優(yōu)化農村地區(qū)金融資源配置提供了契機[3]。隨著數(shù)字普惠金融供給力度不斷加強，其對農村產業(yè)融合發(fā)展將產生怎樣影響？有怎樣的作用機理？作為助推農村產業(yè)融合的新形態(tài)金融服務模式，數(shù)字普惠金融在服務農村產業(yè)融合過程中存在哪些問題？厘清上述問題，對中國構建農村產業(yè)融合長效機制具有現(xiàn)實意義。

梳理現(xiàn)有文獻后發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)階段有關數(shù)字普惠金融對農村經濟發(fā)展影響的研究已經具備一定基礎，且主要從以下三方面展開：一是數(shù)字普惠金融對農村地區(qū)金融服務的影響。部分學者指出，數(shù)字普惠金融推廣背景下，農村居民可借助通過移動端獲取金融服務，提高生產效率，降低農村地區(qū)產業(yè)金融融資門檻[4-6]；二是數(shù)字普惠金融對農村地區(qū)金融排斥現(xiàn)象的影響。部分學者指出，由于農村地區(qū)交通、通信等基礎條件落后，導致傳統(tǒng)金融機構難以收集到完整客戶信息[7，8]，而借助數(shù)字技術開發(fā)的線上金融服務，能夠有效改善農村地區(qū)客戶信息難以收集與地域受限的問題[9]；三是數(shù)字普惠金融的減貧效應。一些學者指出，數(shù)字普惠金融的實施有助于縮減城鄉(xiāng)地區(qū)收入差距，提升農村地區(qū)消費水平。憑借普惠性及高服務效率等特點，數(shù)字普惠金融使得農村地區(qū)低收入群體可以通過低成本金融服務增加收入途徑，最終實現(xiàn)脫貧[10]。

雖然上述研究從降低金融服務門檻、緩解金融排斥以及減緩貧困等方面對數(shù)字普惠金融與農村經濟發(fā)展之間的影響進行了一定闡述，但仍有以下不足。第一，鮮有學者關注數(shù)字普惠金融對農村產業(yè)融合的直接影響，關于數(shù)字普惠金融不同維度帶來的影響差異同樣有待進一步探討；第二，多數(shù)學者并沒有從空間角度分析數(shù)字普惠金融帶來的影響是否存在空間關聯(lián)性。基于此，文章采用2011—2020 年中國省級面板數(shù)據，實證檢驗數(shù)字普惠金融對農村產業(yè)融合的影響效果及空間效應，同時分析數(shù)字普惠金融不同維度的差異化影響，提出數(shù)字普惠金融服務農村產業(yè)融合發(fā)展的針對性措施。

二、影響機理

對既有文獻進行梳理后發(fā)現(xiàn)，數(shù)字普惠金融對農村產業(yè)融合的影響可能存在先抑制后推動的“U”型關系。在數(shù)字普惠金融應用初期，新模式與新技術的應用均需要農村居民重新適應。然而，受限于信息約束及普遍較低的經濟實力，農村居民主動接受新技術、新模式的意愿并不強烈。對于金融機構而言，如果缺乏足夠的政策引導激勵，其主動推廣數(shù)字普惠金融的意愿同樣不足。雙重因素影響下，農村居民要想真正掌握并發(fā)揮數(shù)字普惠金融優(yōu)勢，改變農村地區(qū)金融服務滯后、產業(yè)資金匱乏、“長尾群體”“金融排斥”等困境[11-15]，還需花費大量時間精力接受數(shù)字化金融服務。換言之，數(shù)字普惠金融以數(shù)字技術驅動多種金融機構與非金融機構進行數(shù)字化創(chuàng)新，形成與傳統(tǒng)金融機構相互競爭的局面，進而對已投入到農村產業(yè)融合的資源造成影響。因此，數(shù)字普惠金融發(fā)展初期對農村產業(yè)融合會產生一定抑制作用。

當數(shù)字普惠金融發(fā)展到一定階段后，農村居民逐漸適應了新的金融支持模式。此時，數(shù)字普惠金融將通過直接影響和間接影響共同推動農業(yè)產業(yè)融合發(fā)展。直接影響層面，數(shù)字普惠金融依托數(shù)字互聯(lián)網技術，形成跨越時間、跨越空間的價值交換，促進農村產業(yè)自發(fā)調節(jié)產業(yè)資金需求，助推智慧農業(yè)、生態(tài)環(huán)保、生物育種等方面的技術創(chuàng)新，實現(xiàn)金融資本與產業(yè)資本有效融合，進而為農村產業(yè)融合提供內生動力。間接影響層面，數(shù)字普惠金融一方面可通過緩解企業(yè)融資壓力促進產業(yè)融合[16]。數(shù)字普惠金融的普惠性能夠為“長尾”客戶提供更為便利的金融服務，降低農村產業(yè)在金融市場中的交易成本與制度摩擦，加速農村產業(yè)融合發(fā)展；另一方面，數(shù)字普惠金融能夠助推農村產業(yè)外向化發(fā)展以促進產業(yè)融合。數(shù)字技術的普及有助于農村地區(qū)形成“互聯(lián)網+農業(yè)”的新型發(fā)展模式。農村地區(qū)憑借數(shù)字普惠金融的便利支付方式開通具有地方特色的電商銷售模式，方便推出更具農村特色的個性化產品，以此擴大農村產業(yè)經營范圍與銷售渠道，進而形成跨產業(yè)生產局面，進一步推動農村產業(yè)融合發(fā)展。

三、模型設定與數(shù)據來源

1. 模型構建

鑒于經濟數(shù)據在彼此空間位置相關時，常常會表現(xiàn)出自相關性質，為探究數(shù)字普惠金融是否會對鄰近地區(qū)產業(yè)融合產生影響，采用空間計量模型展開實證檢驗。

基于以上研究機理分析，文章首先構建SAR、SEM、SDM三種空間計量模型，具體模型構建如下：

式(1)~(3)中，Rif表示農村一、二、三產業(yè)融合指數(shù)，是文章被解釋變量；Difit為數(shù)字普惠金融指數(shù)，也是文章的核心解釋變量，Difit2為其平方項；REOit、CITYit、FIXit、OPENit、RHCit、ILit為控制變量；ρ、λ、φ 代表空間滯后、空間誤差以及解釋變量三者的空間系數(shù)；β、ωit分別為常數(shù)項以及隨機干擾項，Wij代表空間權重矩陣。文章使用經濟距離構建權重矩陣，具體公式如下所示：

上式中，gi表示i地區(qū)2011—2020 年人均GDP，若兩地區(qū)間人均GDP 差距越小，表明兩地區(qū)經濟距離越近。

2. 變量選取

（1） 被解釋變量

農村產業(yè)融合指數(shù)(Rif)。農村地區(qū)產業(yè)融合是一項極為花費時間且復雜的工作，是涉及多個維度的綜合工程，無法僅用單一指標衡量。文章參考已有研究[17-19]，從農業(yè)產業(yè)鏈延伸、農業(yè)多功能性拓展、農業(yè)服務業(yè)融合發(fā)展、農業(yè)新業(yè)態(tài)培育、農民增收與就業(yè)促進、城鄉(xiāng)一體化發(fā)展總計六個維度建立涵蓋12 個指標的農村產業(yè)融合綜合評價指標體系（見表1）。

表1 農村產業(yè)融合評價指標體系

由于各指標計量單位不統(tǒng)一，文章采用極差法對各指標原始數(shù)據展開無量綱化以及平移處理。指標數(shù)據標準化處理的具體公式為：

式(5)中，Yij指代樣本i中第j個指標實際數(shù)值，Xij表示樣本i第j個指標的標準化值(i=1，2，3，…，u；j=1，2，3，…，m)，且Yij∈[1，2]，u與m則分別表示樣本數(shù)量和指標數(shù)量。指標實際數(shù)值Yij越大，表明該指標對農村產業(yè)融合綜合指數(shù)貢獻度越大。max(Xj)與min(Xj)分別表示當年所有樣本中第j個指標的最大值與最小值。

首先，采用學術界使用較多的熵值法確定指標權重。對指標展開標準化處理與確定權重后，以歐式距離函數(shù)法計算各省各年的農村產業(yè)融合綜合指數(shù)，具體計算公式如下所示：

式(6)中，λ 為各指標權重，Y指代標準化處理后的數(shù)值。Rif的數(shù)值越大則表示農村產業(yè)融合水平越高。

（2） 核心解釋變量

數(shù)字普惠金融(Dif)。文章核心解釋變量為數(shù)字普惠金融，選擇北京大學數(shù)字金融研究中心課題組編制的《北京大學數(shù)字普惠金融指數(shù)（2011—2020）》測度結果對數(shù)字普惠金融發(fā)展水平進行衡量。該指數(shù)由北京大學數(shù)字金融研究中心利用螞蟻集團海量金融數(shù)據編制，從使用深度、覆蓋廣度、數(shù)字化程度三個維度進行綜合考察，具備一定的權威性。

（3） 控制變量

農村創(chuàng)業(yè)活躍度(REO)。創(chuàng)業(yè)活動是助推地區(qū)產業(yè)發(fā)展與經濟增長的重要手段。伴隨“大眾創(chuàng)業(yè)、萬眾創(chuàng)新”持續(xù)深入推進，農村地區(qū)創(chuàng)業(yè)現(xiàn)象逐漸增多，大量農村特色產業(yè)涌現(xiàn)。文章以農村地區(qū)私企投資者與個體戶數(shù)量總和占該地區(qū)總就業(yè)人數(shù)比重衡量。

城鎮(zhèn)化水平(CITY)。城鎮(zhèn)化水平的提升意味著地方基建、交通等公共基礎設施水平不斷完善。對于農村產業(yè)融合而言，良好的公共基礎設施將起到一定助力作用。文章以非農就業(yè)人口占總就業(yè)人口的比重來表征。

農村人均固定資產投資(FLX)。農村人均固定資產投資反映的是該農村地區(qū)固定資產投資完成情況，一定程度上還反映出該地區(qū)經濟發(fā)展狀況。良好的經濟發(fā)展狀況有助于推動農村產業(yè)融合。文章采用農村人均固定資產投資表征該指標，并使用價格指數(shù)進行平減處理。

地區(qū)對外開放程度(OPEN)。對外開放度具體表現(xiàn)為市場的開放程度，反映地區(qū)對外交易的各個方面。穩(wěn)定的進出口貿易有助于當?shù)亟洕鲩L，帶動農村產業(yè)融合發(fā)展，文章采用進出口總額占GDP 比重度量。

農村人力資本(RHC)。農村產業(yè)融合的關鍵在于人才興旺[20，21]。隨著農村地區(qū)產業(yè)融合持續(xù)深入推進，其對農村產業(yè)高素質人才供給亦提出更高訴求。文章以中國各省份農村居民人均受教育年限來衡量農村人力資本水平，并按照不同學歷對其進行賦值。其中，大專及以上文化程度賦值16，高中賦值12，初中賦值9，小學賦值6，未上過學賦值為0。

信息化水平(IL)。大數(shù)據、互聯(lián)網等數(shù)字化手段，打破了傳統(tǒng)生活方式與地域限制，為農村欠發(fā)達地區(qū)產業(yè)生產、加工、流通以及批零提供了便利條件。這有助于推動農村地區(qū)產業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展，打破產業(yè)經營范圍桎梏，促進農村產業(yè)融合發(fā)展。文章以各省企業(yè)網站注冊數(shù)表征信息化水平。

3. 數(shù)據來源

遵循數(shù)據可得性與完整性原則，文章選取2011—2020 年除港澳臺地區(qū)外的中國31 個省級面板數(shù)據作為研究樣本。其中，農村產業(yè)融合原始數(shù)據源于歷年《中國農業(yè)年鑒》 《中國農業(yè)機械工業(yè)年鑒》 《中國農產品加工業(yè)年鑒》 《中國第三產業(yè)統(tǒng)計年鑒》以及各省份休閑農業(yè)發(fā)展報告，個別缺失數(shù)據采用線性插值法予以補齊處理；數(shù)字普惠金融指數(shù)原始數(shù)據來源于北京大學數(shù)字金融研究中心發(fā)布的數(shù)字普惠金融調查報告。

四、實證結果分析

1. 空間自相關檢驗

開展空間計量檢驗之前，還需對研究對象是否具有空間依賴性進行驗證。參鑒劉丹等(2019)[22]的研究，采用Moran's I 指數(shù)檢驗空間依賴性。具體計算公式為：

基于前文構建的經濟距離矩陣，測算出各省份農村地區(qū)產業(yè)融合全局Moran's I 值，結果如表2 所示。觀察可知，各省份農村地區(qū)2011—2020 年產業(yè)融合全局Moran's I 的估計結果均顯著為正，說明數(shù)字普惠金融與農村產業(yè)融合之間存在顯著的空間正相關性。

表2 2011—2020 年農村產業(yè)融合全局Moran's I 值

2. 模型選擇

在進行模型回歸分析之前，需要在SAR、SEM、SDM 中確定合適的空間計量模型。首先借助Wald 及LR 檢驗法對模型進行檢驗，檢驗結果如表3 所示。觀察可知，經濟距離空間權重矩陣視角下，Wald 以及LR 檢驗法所得結果均接受原假設，說明SDM模型能退為SEM或SAR模型。在此基礎上，使用拉格朗日乘子(LM)檢驗方法，在SAR與SEM模型中選擇適用模型。檢驗結果表明，LM-Lag、LM-Error 統(tǒng)計量均通過1%顯著性檢驗，穩(wěn)健LM-Lag 統(tǒng)計量通過10%顯著性水平檢驗而穩(wěn)健LMError 統(tǒng)計結果未通過顯著性檢驗，表明采用SAR 模型進行估計較為合適。

表3 模型檢驗結果

3. 基準回歸分析

依據上述檢驗結果，以SAR模型為基礎進行回歸檢驗，結果如表4 模型(1)所示。為保證所得結果的穩(wěn)健性，文章同時進行了混合OLS、FE、FGLS 回歸，結果如表4 模型(2)~(4)所示。從回歸結果看，在FE 模型中，數(shù)字普惠金融對農村產業(yè)融合的影響系數(shù)為-0.571，且通過1%顯著性檢驗，其平方項影響系數(shù)為0.0019，通過5%的顯著性檢驗，表明數(shù)字普惠金融發(fā)展與農村產業(yè)融合之間存在顯著的“U”型關系。究其原因，數(shù)字普惠金融發(fā)展初期資本需求量較大，加之農村地區(qū)用戶受教育、培訓等資源限制，知識水平較低且較難接受新鮮事物。而新產生的數(shù)字化金融服務又將沖擊到傳統(tǒng)金融機構提供的金融資源，進而對已投入到農村產業(yè)發(fā)展的資源形成一定“擠出效應”[23]，雙重因素作用下，數(shù)字普惠金融發(fā)展前期對農村產業(yè)融合非但不會起到正向促進作用，反而會在一定程度上產生抑制作用。而當數(shù)字普惠金融發(fā)展到一定階段后，數(shù)字普惠金融對農村產業(yè)融合的資金支持作用將逐漸增強，最終表現(xiàn)為正向推動效應。模型(2)~(4)檢驗結果顯示，盡管回歸系數(shù)有所差異，但數(shù)字普惠金融對農村產業(yè)融合先抑制后促進的“U”型影響關系并未改變，說明模型(1)所得結果具有一定穩(wěn)健性。根據回歸方程結果，測算出數(shù)字普惠金融指數(shù)拐點在150.2~172.3 之間。即數(shù)字普惠金融指數(shù)未達到150.2 時，數(shù)字普惠金融發(fā)展將在一定程度上抑制農村產業(yè)融合；當數(shù)字普惠金額指數(shù)越過門檻值時，數(shù)字普惠金融發(fā)展將逐漸推進農村產業(yè)融合發(fā)展步伐。

表4 數(shù)字普惠金融對農村產業(yè)融合影響的基準回歸結果

根據北京大學數(shù)字普惠金融指數(shù)測度結果，2020 年中國數(shù)字普惠金融指數(shù)均值為341.1，其中東、中、西部地區(qū)均值分別為372.7、332.7、317.9，均已跨過拐點。這一結果表明，現(xiàn)階段數(shù)字普惠金融對農村產業(yè)融合主要發(fā)揮推進作用。近幾年，中國正處在數(shù)字普惠金融和農村產業(yè)融合發(fā)展的關鍵時期，數(shù)字普惠金融發(fā)展成效顯著。然而，同時也應注意到，中國領土面積廣大，數(shù)字化發(fā)展程度不一，在農村產業(yè)融合發(fā)展攻堅期，構建并完善數(shù)字普惠金融體系至關重要。未來中國仍需加快推進數(shù)字化建設，以數(shù)字普惠金融發(fā)展服務農村實體經濟，助力農村產業(yè)融合。進一步分析控制變量對農村產業(yè)融合的具體影響，城鎮(zhèn)化水平與對外開放程度表現(xiàn)出顯著正向影響，且均通過5%顯著性水平檢驗。可能是由于農村地區(qū)城鎮(zhèn)化發(fā)展與對外開放程度的加深，滿足了鄉(xiāng)鎮(zhèn)內勞動力就業(yè)需求，有助于吸收更多外來勞動力就業(yè)，促進經濟發(fā)展，進而加速農村產業(yè)融合發(fā)展。農村創(chuàng)業(yè)活躍度與農村人均固定資產投資均表現(xiàn)出顯著正向影響，且分別通過5%、1%顯著性水平檢驗。這表明農村地區(qū)居民通過創(chuàng)業(yè)投資等自主決策行為，減輕地方財政支農壓力，推動農村產業(yè)融合發(fā)展。信息化水平與農村人力資本表現(xiàn)出正向影響，但不顯著，這說明農村地區(qū)數(shù)字基礎建設尚未完善，且數(shù)字技術仍較難被廣大農村地區(qū)群眾普遍接受，加之農村地區(qū)存在勞動力外流現(xiàn)象，導致信息化水平與農村人力資本對農村產業(yè)融合影響不明顯。

SAR 模型的空間效應分解結果如表5 所示。表中，直接效應代表數(shù)字普惠金融對本區(qū)域農村產業(yè)融合的直接影響，間接效應指數(shù)字普惠金融對相鄰地區(qū)農村產業(yè)融合的影響，總效應為直接效應與間接效應之和。由表5 可知，數(shù)字普惠金融對農村產業(yè)融合的影響直接效應占總效應的66.89%，間接效應僅占33.11%，說明盡管數(shù)字普惠金融發(fā)展具有顯著溢出效應，但其影響主要針對本地區(qū)農村產業(yè)融合，對于周邊地區(qū)農村產業(yè)融合的帶動作用相對有限。

表5 空間效應分解結果

4. 內生性處理

鑒于空間滯后模型可能因遺漏關鍵變量引發(fā)內生性問題，進而導致最終結果出現(xiàn)偏差。為解決這一問題，參考Bartik(2009)[24]的做法，構建“Bartikinstrument”（滯后一階的數(shù)字普惠金融指數(shù)Difi，i-1與數(shù)字普惠金融指數(shù)一階差分ΔDifi，i-1乘積），由于一階差分的數(shù)字普惠金融指數(shù)ΔDifi，i-1減免了數(shù)字普惠金融線性趨勢，因此Difi，i-1×ΔDifi，i-1一定程度上不受同期農村產業(yè)融合影響，基本滿足外生性要求。另外，由于數(shù)字普惠金融發(fā)展具備時間延續(xù)性，滯后一期數(shù)據與當期數(shù)據具備一定相關性，表明文章設定的工具變量較為合理。

表6為引入上述工具變量的2SLS 估計、GMM 估計以及DGMM模型估計結果。結果顯示，解決模型內生性問題后，數(shù)字普惠金融與農村產業(yè)融合依舊呈現(xiàn)顯著“U”型關系，說明估計結果較為可靠。此外，進一步對工具變量的有效性展開檢驗，結果顯示原假設均拒絕，說明文章選擇的工具變量具備較強合理性。

表6 內生性處理結果

5. 進一步分析

以上研究主要證明了數(shù)字普惠金融整體發(fā)展對農村產業(yè)融合的具體作用。鑒于數(shù)字普惠金融本身可以從不同維度進行拆解，文章根據《北京大學數(shù)字普惠金融指數(shù)（2011—2020）》，分別探究覆蓋廣度(Cb)、使用深度(Ud)、數(shù)字化程度(Dod)3 個數(shù)字普惠金融子維度對農村產業(yè)融合發(fā)展的細分影響，同樣采用SAR 模型進行回歸，具體結果如表7 所示。

表7 分維度回歸結果

由表7 結果可知，數(shù)字普惠金融的覆蓋廣度、使用深度以及數(shù)字化程度對農村產業(yè)融合的一次項影響系數(shù)分別為0.032、0.789、-0.398，且分別通過1%、1%、5%顯著性水平檢驗，平方向影響系數(shù)分別為0.0019、0.0022、0.0016，但僅有使用深度與數(shù)字化程度通過顯著性檢驗，覆蓋廣度則并不顯著。這一結果表明，數(shù)字普惠金融不同維度對農村產業(yè)融合的影響存在差異。綜合而言，數(shù)字普惠金融對農村產業(yè)融合的前期抑制作用主要體現(xiàn)在使用深度與數(shù)字化程度兩個層面，而覆蓋廣度始終呈現(xiàn)為正向推動作用。另外，對比使用深度與數(shù)字化程度的二次項系數(shù)可知，使用深度對農村產業(yè)融合的推動作用在后期更加明顯。

五、結論與建議

隨著互聯(lián)網技術不斷發(fā)展，數(shù)字普惠金融持續(xù)深入農村地區(qū)，為農村產業(yè)融合發(fā)展帶來新契機。文章基于2011—2020年省級面板數(shù)據，實證檢驗數(shù)字普惠金融發(fā)展對農村產業(yè)融合的影響及其異質性。研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字普惠金融對農村產業(yè)融合的影響呈先抑制后促進的“U”型關系。現(xiàn)階段，中國數(shù)字普惠金融發(fā)展的整體水平已越過臨界點，對農村產業(yè)融合更多發(fā)揮促進作用。進一步將數(shù)字普惠金融細分為覆蓋廣度、使用深度與數(shù)字化程度三個層面分別檢驗，發(fā)現(xiàn)使用深度與數(shù)字化程度對農村產業(yè)融合的影響同樣呈現(xiàn)為先抑制后促進的“U”型關系，覆蓋廣度則始終表現(xiàn)為正向促進作用。基于上述分析，文章提出以下政策建議。

第一，改善農村地區(qū)數(shù)字基礎設施條件。現(xiàn)階段，中國多數(shù)地區(qū)數(shù)字普惠金融已越過發(fā)展拐點，對農村產業(yè)融合呈現(xiàn)正向推動作用。對此，有必要加強農村地區(qū)數(shù)字化基礎設計建設，為數(shù)字普惠金融發(fā)展提供助力。具體而言，一方面，優(yōu)化農村地區(qū)數(shù)字基建頂層設計，制定地區(qū)數(shù)字化改造時間表、路線圖，提高農村地區(qū)網絡覆蓋率與移動設備普及率。在此過程中，要建立多部門協(xié)同推進機制，厘清各部門責權利，充分調動各方積極性。另一方面，積極推動農村產業(yè)數(shù)字化產品研發(fā)與涉農信息整合，逐步實現(xiàn)信息資源的數(shù)字化整合。與此同時，不斷提高農村產業(yè)發(fā)展相關的政務信息開放水平，通過建立面向社會的農村大數(shù)據中心，為農村居民提供數(shù)字化服務。

第二，消除農村金融消費者適應數(shù)字普惠金融的“軟硬件”約束。數(shù)字普惠金融在農村地區(qū)發(fā)展要經過一定適應期，才能最大化發(fā)揮其對農村產業(yè)融合發(fā)展的助推作用。針對于此，應從軟硬件兩方面逐步消除農村地區(qū)金融消費者應用數(shù)字普惠金融的限制。“硬件”層面，在增加農村地區(qū)金融機構網點數(shù)量的基礎上提升金融機構數(shù)字信貸產品研發(fā)能力。引導金融機構與科技金融公司對接，使其可以依托區(qū)塊鏈、大數(shù)據、云計算等數(shù)字技術，設計更具農村特色的數(shù)字金融產品，創(chuàng)新金融產品形式，以具有吸引力的產品設計匹配農村地區(qū)廣泛的金融需求，推進產業(yè)融合發(fā)展。“軟件”層面，強化對農村居民的數(shù)字化教育和數(shù)字化技能培訓。積極推動數(shù)字普惠金融的宣傳和使用工作，幫助農村居民及時掌握網絡銀行使用方法，確保其能最大程度享受數(shù)字普惠金融紅利，進而緩解農村產業(yè)融合遇到的融資約束問題。

第三，強化數(shù)字普惠金融跨區(qū)域協(xié)同發(fā)展。研究結果表明，盡管數(shù)字普惠金融對農村產業(yè)融合的影響存在空間溢出效應，但主要影響仍側重于自身發(fā)展水平。現(xiàn)階段，中國不同區(qū)域經濟發(fā)展階段、金融機構完善程度、普惠金融發(fā)展水平均存在一定差異，這就要求政府需因地制宜，通過差異化數(shù)字普惠金融政策實現(xiàn)跨區(qū)域協(xié)同發(fā)展。數(shù)字基礎較好地區(qū)可充分發(fā)揮其生產要素聚集優(yōu)勢，并對資源作出適當傾斜，進一步提升鄰近地區(qū)數(shù)字普惠金融水平，進而促進該地區(qū)農村產業(yè)融合發(fā)展。數(shù)字基礎較差地區(qū)則可優(yōu)先探索打造一批示范樣本，積極推廣試點的成功經驗，提高數(shù)字普惠金融對農村產業(yè)融合發(fā)展的助力效應。在此基礎上，金融資源與數(shù)字基礎設施較完善地區(qū)可通過構建數(shù)字普惠金融中心，充分發(fā)揮其空間溢出效應，促進周邊農村地區(qū)數(shù)字普惠金融發(fā)展，進一步推動農村地區(qū)產業(yè)融合發(fā)展。