數字普惠金融助力農民增收的理論邏輯與現實檢驗

楊 林 趙洪波

(山東大學 商學院，山東 威海 264209)

一、引言與文獻回顧

脫貧攻堅取得全面勝利后，我國“三農”工作重心轉向全面推進鄉村振興。鄉村振興核心在讓農民增收，而加強金融服務是促進農民增收的重要因素。2021年中央一號文件提出要“發展農村數字普惠金融”，在縮小城鄉金融服務差距、擴大正規金融服務“三農”覆蓋面的同時，不斷發揮數字普惠金融在鞏固脫貧攻堅成果、促進鄉村振興、實現共享發展和共同富裕方面的助推作用。

在金融發展與農民收入增長的研究成果中，有研究認為金融發展抑制了農民收入水平的增長(1)溫濤、冉光和、熊德平：《中國金融發展與農民收入增長》，《經濟研究》2005年第9期；宋冬林、李海峰：《中國農村金融發展與農民收入增長的實證研究——基于1978—2009年的數據檢驗》，《經濟問題》2011年第10期。，也有研究認為金融中介的低效率阻礙了金融發展對農民收入的促進作用(2)劉忠群、黃金、梁彭勇：《金融發展對農民收入增長的影響——來自中國面板數據的再檢視》，《財貿研究》2008年第6期。。傳統金融對農村地區的“忽略”以及由此引發的農村資金向城市的轉移是其難以有效促進農民增收的原因(3)許圣道、田霖：《我國農村地區金融排斥研究》，《金融研究》2008年第7期。。圍繞農村金融資源短缺問題，盡管政府出臺了一系列政策措施，較好地提升了農村存取款、小額貸款(4)孫健、胡金焱：《小額貸款公司與農民收入關系研究——以山東省小額貸款公司為例》，《山東社會科學》2011年第12期。等基礎性金融服務供給能力，但以行政考核和財政補貼等為驅動的普惠金融制度安排，仍難以有效緩解金融資源的“城市聚集”和“農村排斥”效應(5)何德旭、苗文龍：《金融排斥、金融包容與中國普惠金融制度的構建》，《財貿經濟》2015年第3期。。究其原因在于信息不對稱、風險不可控、運營成本高等現實約束尚無較大改觀，農村金融供給依然面臨商業不可持續、產品多樣性不充分等難以逾越的困境，金融機構在農村地區“不敢貸、不愿貸”等問題依然存在(6)胡浩：《新時代大型銀行發展普惠金融的若干思考》，《金融論壇》2018年第12期。。

近年來，數字普惠金融增收效應的研究主要集中在數字普惠金融與城鄉收入差距方面，大多認為其能夠顯著縮小城鄉居民收入差距(7)宋曉玲：《數字普惠金融縮小城鄉收入差距的實證檢驗》，《財經科學》2017年第6期；梁雙陸、劉培培：《數字普惠金融與城鄉收入差距》，《首都經濟貿易大學學報》2019年第1期；張子豪、譚燕芝：《數字普惠金融與中國城鄉收入差距——基于空間計量模型的實證分析》，《金融理論與實踐》2018年第6期；張賀、白欽先：《數字普惠金融減小了城鄉收入差距嗎?——基于中國省級數據的面板門檻回歸分析》，《經濟問題探索》2018年第10期；周利、馮大威、易行健：《數字普惠金融與城鄉收入差距：“數字紅利”還是“數字鴻溝”》，《經濟學家》2020年第5期。，但也有研究認為數字普惠金融與新型城鎮化的共同作用反而擴大了城鄉收入差距(8)王永靜、李慧：《數字普惠金融、新型城鎮化與城鄉收入差距》，《統計與決策》2021年第6期。。也有研究關注數字普惠金融增收效應的傳導機制，認為數字普惠金融通過促進區域經濟增長(9)楊偉明、粟麟、王明偉：《數字普惠金融與城鄉居民收入——基于經濟增長與創業行為的中介效應分析》，《上海財經大學學報》2020年第4期。、產業升級(10)張林：《數字普惠金融、縣域產業升級與農民收入增長》，《財經問題研究》2021年第6期。等路徑，對農民收入(11)王永倉：《數字普惠金融影響農民收入增長的門檻效應研究》，《金融理論與實踐》2021年第6期。、非農收入(12)劉丹、方銳、湯穎梅：《數字普惠金融對農民非農收入的空間溢出效應》，《金融經濟學研究》2019年第3期。增長產生門檻效應、空間溢出效應(13)劉自強、張天：《數字普惠金融對農民收入的影響及其空間溢出效應》，《當代經濟研究》2021年第12期。。但鮮有研究涉及數字普惠金融促進農民增收的結構效應、傳導路徑，這有可能影響理論研究對數字普惠金融政策效果的系統認知和實踐中數字普惠金融的精準施策。

二、理論邏輯與研究假設

(一)數字普惠金融對農民的增收效應

相對于傳統金融，數字普惠金融借助互聯網通信、大數據挖掘、智能風控、農產品供應鏈、線上服務等數字化技術，具有共享、便捷、低成本、低門檻特點，能夠將金融服務延伸至農民，擴大金融服務范圍和覆蓋面，降低各經濟環節交易成本，提高風險控制水平，增加金融資源供給，讓農民更多更好享受正規金融服務，有效改善信息不對稱、規模不經濟、風險不可控等不利于農村金融發展的現實困境，有力解決金融服務“最后一公里”問題，拉動農村經濟增長，并有助于撬動農村的土地、宅基地、勞動力等生產要素更便捷地融入鄉村振興的戰略部署，促進產業興旺，帶動農民收入增長。

基于以上分析，提出如下假設：數字普惠金融能夠提升農民收入。

(二)數字普惠金融提高農民收入的路徑

農民收入主要來源于工資性收入、經營性收入、轉移性收入、財產性收入。

1.數字普惠金融與農民工資性收入。隨著數字普惠金融推廣，良好的農村金融生態環境將吸引社會資本到農村投資、創業，有利于增加農村勞動力需求，進而為增加農民工資性收入提供更多機會。同時，數字普惠金融具有系統理念，在服務農村實體經濟進程中積極推廣“金融+龍頭企業+農民專業合作社”“金融+交易市場+家庭農場”等鏈式服務，這將進一步滿足農村產業規模擴大、一二三產業融合發展、市場需求拓展的金融需求，促進產業興旺，增加農民非農就業機會，從而增加農民工資性收入。而移動支付便于農民及時結算工資性收入，將減少拖延工資的可能性。

2.數字普惠金融與農民經營性收入。數字普惠金融具有較強的政策導向性，借助大數據、云計算、人工智能等數字技術，提高支付體系便捷性與信貸資源可得性，有效改善農村金融生態，降低農業經濟發展的交易成本，增強農民、返鄉居民創新創業的信心和意愿，增加農民創新創業機會與現實性，有助于增加農民經營性收入。

3.數字普惠金融與農民轉移性收入。數字普惠金融建立的便捷支付渠道，便于政府把農民低保、養老保障、醫療保障、財政獎補等惠農資金更加快捷地按時足額發放到農民手中，提高財政直達資金的政策實施效果。此外，數字普惠金融還可為社會和民間組織支農援農項目的實施建立便捷通道，增加農民的轉移性收入。

4.數字普惠金融與農民財產性收入。數字普惠金融通過線上服務的方式向農村地區提供包括儲蓄存款、理財及債券購買、基金、股票購買等多種綜合性的資產管理和配置服務，有利于農民根據不同偏好進行資產配置，拓寬農民財產性收入的渠道和可能性，進而提升農民的財產性收入。另外，數字普惠金融進一步促進了農村土地、宅基地、住房等以流通、租賃等方式參與經濟循環，也會促進農民財產性收入的增加。

基于以上分析，提出如下假設：增加農民的工資性收入、經營性收入、轉移性收入和財產性收入，是數字普惠金融的增收路徑。

三、研究設計

(一)模型設定

為對上述假設進行驗證，采用經典OLS、隨機效應、固定效應模型進行檢驗，相關模型設置如下：

Y=α+βX+γZ+ε

(1)

Yit=α+βXit+γZit+εit

(2)

Yit=α+βXit+γZit+ui+εit

(3)

通過檢驗，固定效應模型即模型(3)更適用于對研究數據的分析。

為進一步檢驗數字普惠金融對農民收入影響的路徑，在模型(3)的基礎上，引入中介效應檢驗模型，模型設置如下：

Mit=α+βXit+γZit+ui+εit

(4)

Yit=α+βXit+γZit+δMit+ui+εit

(5)

為檢驗移動網絡和寬帶網絡在數字普惠金融助力農民增收中的支撐作用，在模型(3)的基礎上，引入數字普惠金融指數與人均移動數據流量、人均寬帶安裝戶數的交叉項，進行實證分析，模型設置如下：

Yit=α+βXit+γZit+πU+εit

(6)

以上模型中，Y為被解釋變量，X為解釋變量，Z為控制變量，M為中介變量，U為交叉項，α為常數項，ε為殘差項，μ為個體效應項，i為個體，t為時間。

(二)變量選取

1.被解釋變量、解釋變量與中介變量

為檢驗數字普惠金融的增收效應，將農民人均可支配收入(Inc)作為被解釋變量。將數字普惠金融指數(Index)以及覆蓋廣度(Index_co)、使用深度(Index_de)、數字化程度(Index_da)作為解釋變量。將人均工資性收入(Inc_wag)、經營性收入(Inc_ope)、轉移性收入(Inc_tra)、財產性收入(Inc_pro)作為中介變量。

2.控制變量、工具變量與交叉項

為控制地區差別，選用人均GDP(pgdp)、第一產業增加值占比(first_r)、GDP增長速度(gdpr)、人均一般預算支出(ex_bud)、人均出口規模(export)、人均住房銷售面積(area)、消費者物價指數(cpi)、每千人醫療機構床位數(bed_th)、人均社會融資規模增量(loan)作為控制變量。選用與數字普惠金融明顯相關、與農民收入不明顯相關的人均移動數據流量(mo_tra)、人均快遞業務收入(express)作為工具變量。交叉項包括Index_MO、Index_BR，分別是數字普惠金融指數(Index)與人均移動數據流量(mo_tra)、人均寬帶安裝戶數(users)的乘積。

(三)數據來源

考慮到農民收入調查口徑的一致性以及部分變量的可得性，使用2014—2020年31個省份數據進行研究。其中，解釋變量數據來源于北京大學數字金融研究中心編制的數字普惠金融指數(14)郭峰等：《測度中國數字普惠金融發展:指數編制與空間特征》，《經濟學(季刊)》2020年第4期。；被解釋變量、中介變量、控制變量、工具變量和交叉項變量中的數據來源于2015—2021年《中國統計年鑒》、中國人民銀行官方網站、數據圈數據庫和國泰安數據庫。

(四)描述性統計

從各變量描述性統計(見表1)可以看出，工資性收入、經營性收入和轉移性收入是農民人均可支配收入的主要組成部分，財產性收入占比相對較小。另外，被解釋變量和各中介變量均有較大的標準差，說明受時間變化和地區差異等因素影響，農民人均可支配收入及其來源均有明顯的變動。

表1 變量的描述性統計

四、實證結果分析

(一)數字普惠金融對農民的增收效應

1.基準回歸分析

分別利用經典OLS、隨機效應、固定效應模型進行回歸分析，實證結果如表2第Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ列所示。結果表明，經典OLS、隨機效應和固定效應模型下，數字普惠金融對于農民人均可支配收入的提升作用均在1%水平上顯著，且數字普惠金融指數每增加1個單位，農民人均可支配收入分別提高31.43元、36.46元、37.60元。由此可知，數字普惠金融能夠有效提升農民人均可支配收入。

考慮到固定模型效應更優越，但其可能存在因遺漏變量、雙向因果帶來的內生性問題，以人均移動數據流量和人均快遞業務收入作為數字普惠金融指數的工具變量，進一步采用工具變量法進行實證分析，結果如表2第Ⅳ列所示。經檢驗，該工具變量不存在識別不足、弱識別和過度識別問題。結果表明，數字普惠金融對于農民人均可支配收入的提升作用在1%水平上依然顯著，這說明固定效應模型的回歸結果是穩健的。

表2 基準回歸結果

2.區域異質性分析

為檢驗區域異質性，以東部、中部、西部作為劃分對各省份進行分組，并利用固定效應模型與工具變量法進行回歸分析，結果如表3所示。結果表明：(1)在固定效應模型下(見表3第Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ列)，數字普惠金融在東、中、西部均在1%水平上顯著提升農民人均可支配收入。數字普惠金融指數每增加1個單位，東部、中部和西部地區的農民人均可支配收入分別增加35.91元、16.81元、28.61元，其提升幅度呈現出東部最大、西部次之、中部最小的區域差異。(2)運用工具變量法檢驗發現(見表3第Ⅳ、Ⅴ、Ⅵ列)，各區域數字普惠金融對農民人均可支配收入仍表現出明顯的提升作用，提升幅度仍為東部最大、西部次之、中部最小。

表3 區域異質性回歸結果

(二)數字普惠金融對農民收入的影響路徑

1.中介效應檢驗

在固定效應回歸的基礎上，分別將工資性收入、經營性收入、轉移性收入和財產性收入作為中介變量，檢驗是否存在中介效應，回歸結果如表4所示。依據Baron 等(15)R.M.Baron，D.A.Kenny，“The moderator-mediator variable distinction in social psychological research: Conceptual, strategic, and statistical considerations”，in Journal of personality and social psychology，Vol.51，Issue.6(1986)，pp.1173-1182.的判斷標準，經過分步回歸并判斷各系數顯著性，可以發現：(1)工資性收入、轉移性收入在數字普惠金融提升農民收入的路徑中發揮部分中介效應，數字普惠金融指數每增加1個單位，農民人均工資性收入和轉移性收入分別增加18.06元、11.84元，且均在1%水平上顯著。(2)雖然數字普惠金融對經營性收入和財產性收入也有提升作用，但中介效應檢驗結果顯示，其并不是數字普惠金融提升農民收入的顯著中介變量。該結果意味著，增加工資性收入和轉移性收入是當前數字普惠金融提升農民收入的主要路徑，經營性收入、財產性收入的增收路徑不顯著。

表4 中介效應檢驗結果

2.數字普惠金融增收效應的技術路徑

在“軟實力”方面，數字普惠金融增收效應依賴于其覆蓋廣度、使用深度和數字化程度。為探討影響工資性收入、轉移性收入增長的技術路徑，分別將數字普惠金融覆蓋廣度指數、使用深度指數、數字化程度指數作為解釋變量，將農民工資性收入、轉移性收入作為被解釋變量，進行實證分析。結果表明(16)囿于篇幅，檢驗結果未列出，留存備索。：(1)數字普惠金融的覆蓋廣度、使用深度、數字化程度分別在10%、1%、1%水平上顯著提升農民人均工資性收入，覆蓋廣度、使用深度、數字化程度每增加1個單位，農民人均工資性收入分別增加5.9元、8.0元、3.0元。(2)數字普惠金融的覆蓋廣度、使用深度分別在5%和10%水平上顯著提升農民人均轉移性收入，覆蓋廣度、使用深度每增加1個單位，農民人均轉移性收入分別增加7.8元、3.8元，但數字化程度對農民人均轉移性收入沒有顯著影響，這比較符合現實，轉移性收入增加主要依賴于各級政府的普惠性、基礎性、兜底性民生建設能力與水平。

回歸結果說明，覆蓋廣度和使用深度是數字普惠金融有效提升工資性收入和轉移性收入的關鍵因素，而數字化程度對工資性收入的影響較低、對轉移性收入無顯著影響。主要原因可能是數字化程度主要由數字金融的移動化、實惠化、信用化、便利化特征構成，其中包含了花唄、芝麻信用的使用情況，該類指標主要覆蓋了線上借貸、信用卡還款、理財、社交關系等用戶行為，而這類行為目前在農村數據積累不足，尚不能完全刻畫農村數字普惠金融的數字化程度，因而造成數字化程度對工資性收入的提升作用較低，且對轉移性收入無顯著影響。

(三)通信基礎設施的支撐作用

在“硬支撐”方面，數字普惠金融的增收效應依賴于通信基礎設施的橋梁作用。為考察移動網絡和寬帶網絡等通信基礎設施在數字普惠金融促進農民增收中的支撐作用，引入數字普惠金融與人均移動數據流量的交叉項Index_MO、數字普惠金融與人均寬帶安裝戶數的交叉項Index_BR，利用模型(6)進行回歸分析。結果表明(17)囿于篇幅，檢驗結果未列出，留存備索。：(1)加入交叉項Index_MO后，數字普惠金融對農民人均可支配收入的影響下降到32.93元，且交叉項Index_MO在1%水平上顯著提升農民人均可支配收入；(2)加入交叉項Index_BR后，數字普惠金融對農民人均可支配收入的影響上升到37.26元，且交叉項Index_BR對農民人均可支配收入并沒有顯著影響。因此，與寬帶網絡相比，移動網絡能夠更加有效支撐數字普惠金融的增收效應。進一步分區域進行回歸分析，發現移動網絡在東部、中部、西部均有效促進農民增收，且東部最大、中部次之、西部最小。

(四)穩健性檢驗

為檢驗實證結果的穩健性，采用縮減控制變量的方法進行檢驗，既縮減對農民收入有顯著影響的人均住房銷售面積控制變量，也縮減沒有顯著影響的GDP增長率、消費者物價指數變量。結果表明(18)囿于篇幅，檢驗結果未列出，留存備索。，數字普惠金融的農民增收效應、工資性收入與轉移性收入的中介效應、覆蓋廣度與使用深度對工資性收入和轉移性收入的提升作用，以及移動網絡對數字普惠金融增收效應的技術支撐，仍然顯著成立，這說明研究模型和實證結果具有穩健性。

五、結論與政策建議

(一)結論

理論上，數字普惠金融能有效改善信息不對稱、規模不經濟、風險不可控等不利于農村金融發展的現實困境，通過增加農民的工資性收入、經營性收入、轉移性收入、財產性收入實現增收效果。實證分析發現：(1)固定效應模型下，數字普惠金融有效提升農民收入，數字普惠金融指數每增加1個單位，農民人均可支配收入相應增加37.60元，但不同區域提升幅度具有異質性，東部最高、西部次之、中部最小。(2)數字普惠金融主要提升農民的工資性收入和轉移性收入，在經營性收入和財產性收入方面增收效果不顯著。(3)覆蓋廣度和使用深度對數字普惠金融提升農民的工資性收入和轉移性收入發揮關鍵作用，數字化程度對工資性收入提升效果較小，且對轉移性收入無顯著影響。(4)與寬帶網絡相比，移動網絡對數字普惠金融的農民增收效應有明顯的助推作用，且在不同區域效果均顯著，但東、中、西部效果呈區域下降態勢。

(二)政策建議

根據數字普惠金融對農民增收效應的結構特征和實現路徑，著眼于共同富裕目標，為進一步發揮數字普惠金融的增收效應，助力鄉村全面振興，提出如下政策建議：

1.激發數字普惠金融助力農村三次產業融合發展活力，進一步提高農民收入特別是經營性收入和財產性收入。數字普惠金融未有效提高農民經營性收入、財產性收入的原因是其助力農村三次產業融合發展力度不足。因此，相關金融機構應協同中國農業發展銀行等政策性銀行，結合當地特色產業、資源稟賦和發展條件等，面向農村地區特別是中西部農村地區提供具有區域特色的融資融智服務，發展基于產業鏈的供應鏈金融，探索推進一二三產業融合，發展全產業鏈融資體系和風控體系，進一步提升數字普惠金融服務覆蓋率，在提高三農信貸資金使用效率的同時，帶動農民低風險、低成本參與創新創業發展，促進農村產業興旺，并吸引社會資本投資，促進農業規模經營，從而為農村數字普惠金融良性循環提供內生動力，帶動農村全面進步、農民全面發展。相應地，資本、土地、房屋、勞動力等生產要素參與農村三產融合發展機會與可能性增加，有利于提升全要素生產率，農民收入增加成為必然結果。

2.充分發揮財政營造農村數字普惠金融發展良好生態的引導托舉作用。基于覆蓋廣度和使用深度、移動網絡是提升數字普惠金融增收效應的重要因素，進一步加大農村地區新基建成為提升數字普惠金融促進農民增收、實現鄉村振興的客觀選擇。在農村，這些“軟實力”與“硬支撐”的形成，當前主要依賴于財政引導托舉：(1)繼續加大財政支持“數字鄉村”建設力度。發展基于云計算和現代信息技術的智慧農業，為數字普惠金融發展提供有效信息。建立涉農基礎數據公共服務平臺，通過數字化產業鏈，在催生農業新產業、新業態、新模式的同時，提升數字普惠金融供需主體的數據可得性、便利性，促進數字普惠金融供需兩端的精準化和個性化匹配，帶動產業鏈各個環節的增值，增加產業鏈的活力，進一步提升其增收效應，助力鄉村振興。(2)加大財政對數字普惠金融業務的獎勵或補貼力度，進一步提高數字普惠金融覆蓋廣度與使用深度。如大力支持金融科技企業開展涉農業務及產品創新，并與具有網點和資金優勢的農村信用社和郵儲銀行等金融機構優勢互補開展合作，共同健全服務體系，創新服務產品和方式，吸引更多社會資本、科學技術等關鍵要素加入鄉村振興戰略矩陣，加快農業農村現代化進程。