數字普惠金融對鄉村振興的影響及其機制研究

江世銀，曹嘉寶

(1.南京審計大學 金融學院，江蘇 南京 211815； 2.國家稅務總局 長治高新技術產業開發區稅務局，山西 長治 046000)

黨的十九大報告指出，“三農”問題關乎國家發展和億萬人民的美好生活，要將鄉村發展作為全黨工作重點，實施鄉村振興戰略。鄉村振興戰略為農業農村現代化提供了戰略支持，為新時期農村發展指明了方向，也對鄉村發展提出了更為全面、精準、嚴格的要求。2022年10月，習近平總書記在黨的二十大報告中再次強調要全面推進鄉村振興，促進區域協調發展。鄉村振興已經成為我國在今后一段時間內的重點工作，對其展開研究具有重要意義。推進鄉村振興的重大戰略導向，就是要實現鄉村高質量發展[1]。“三農”發展，金融先行。借助金融科技力量提供普惠金融服務不僅是破解“三農”問題的有力支撐，也是全面實施鄉村振興戰略的重要抓手。

近幾年來，得益于互聯網革命，依托大數據、人工智能、5G和區塊鏈等技術，中國的數字金融快速發展，將數字技術運用于普惠金融當中，進一步改善了“長尾”群體的金融服務可得性，數字普惠金融(digital inclusive finance)在我國得到了高度重視。數字普惠金融因其較低的邊際成本和金融排斥(financial exclusions)以及其獨特的技術屬性，幫助鄉村實現資源的高效流動，克服了傳統普惠金融依靠物理網點擴張的局限性，為鄉村地區的金融資源配置問題帶來了契機。隨著我國進入后疫情時代，鞏固脫貧成果與鄉村振興緊密銜接，農村農業發展“精準化”“智能化”和“數字化”趨勢逐漸凸顯，數字普惠金融將迎來更廣闊的發展空間。

然而，數字普惠金融需要以大數據、人工智能、5G和區塊鏈等作為技術基礎，有些地區缺乏相應的網絡基礎設施，居民也缺乏使用網絡的意識和能力，使數字普惠金融賦能鄉村振興成本高昂。尤其對于相對落后的農村地區，互聯網普及率仍然較低。據中國互聯網信息中心(China Internet Network Information Center，CNNIC)數據，截至2021年底，城鄉互聯網普及率相差21.9%，農村網絡基礎設施尚未完善。不僅如此，農村居民整體受教育程度較低，接受新事物的能力較弱，數字普惠金融在鄉村振興中尚存在發展阻力。數字普惠金融與鄉村振興之間的關系并不明確，作用機制尚未厘清，通過規范實證檢驗涉及數字普惠金融助力鄉村振興而系統全面地研究的學者寥寥無幾。鑒于此，本文構建了鄉村振興發展水平評價指標體系，對二者關系進行實證檢驗并進行中介效應分析，具有一定的研究意義。

一、文獻綜述

(一)數字普惠金融研究

“普惠金融”(inclusive finance)于2005年在聯合國國際小額信貸年會上被提出，當時的目的是為了解決一些世界性問題，如貧富差距大和金融資源配置極不合理等。后來，國內外學者對普惠金融展開了一些研究。焦瑾璞等[2]認為，普惠金融是指能有效和全方位地為社會所有階層群體提供服務的金融體系。普惠金融從最初的關注銀行網點和信貸服務的可獲得性到廣泛覆蓋支付、存款、貸款、保險等多種業務領域，近年來與數字金融相融合，緩解了金融抑制[3]。

普惠金融能帶來宏觀和微觀的效應。首先，是對于宏觀經濟的影響，科拉多(Germana Carrado)[4]發現，普惠金融尤其為邊緣化的家庭和企業提供了公平并負擔得起的金融服務，緩解了金融約束，進而推動了經濟的可持續增長。杜強等[5]、周光友(Guangyou Zhou)等[6]構建了中國31個省市的面板數據，發現普惠金融顯著促進了區域經濟發展，但存在一定的異質性，其中對西部地區的促進作用更大。當然，如果僅僅以國家邏輯為主導，雖然政策能夠更有效地上傳下達，但會不利于鄉村自治，限制村莊自由發展和農民個體的成長[7]。其次，是微觀層面，普惠金融顯著促進了家庭的總消費水平[8]，提高了家庭參與股票等風險資產的參與深度[9]，也顯著提高了家庭參與創業的概率[10]。隨著大數據、人工智能、5G和區塊鏈等技術與金融的融合，數字金融快速發展，使普惠金融的“長尾”特性得到了更便捷、高效的運用。許多學者開始關注數字金融與普惠金融融合的優點，不僅緩解了金融排斥而且提高了農村地區的金融可得性并降低了融資成本。實證方面，宋曉玲[11]、梁雙陸等[12]發現數字普惠金融能夠顯著縮小城鄉收入差距。楊波等[13]發現數字普惠金融顯著促進了中西部農村家庭的正規信貸獲得。易行健等[14]研究發現，數字普惠金融顯著促進了居民消費，并主要通過緩解流動性約束，便利居民支付兩種機制影響居民消費。可以說，數字普惠金融大大提高了農民金融服務的可得性。

(二)鄉村振興相關研究

農村問題是全世界面臨的共同問題，國外學者對農村發展的理論分析和實證研究較為完備。對于促進農村發展的主要力量，眾多學者發表了不同觀點：一些學者主張政府在其中需要發揮主導作用；基于日本的鄉村發展模式，有學者提出要充分發揮返鄉者在鄉村振興中的關鍵作用；另外，農村組織在鄉村振興中的作用也十分重要。在如何推進鄉村振興方面，居民創業積極性和農村金融發展對鄉村經濟發展具有舉足輕重的作用[18]。范德普洛格(Jan Douwe Van Der Ploeg)等[19]分析得出在農村現代化進程中需重視農業的帶動作用。有些研究認為，發展鄉村旅游有利于鄉村振興的推進[20]。鄉村要實現振興和共同富裕的目標，因面臨著鄉村治理方面的不少挑戰[21]，需要激發村民的自主治理能力[22]，從制度方面促進鄉村振興[23]，需要建立良好的治理機制[24]。

近幾年來關于鄉村振興的文獻層出不窮。大量學者對其展開了定性研究，主要涉及內涵解讀、經驗借鑒和實現路徑等方面。而針對鄉村振興的實證研究較少，主要涉及鄉村振興水平的測度，即指標體系的構建。最早對鄉村振興發展水平進行測度的是張挺等[25]，隨后韋家華等[26]、賈晉等[27]也對評價體系進行了創新。學者們構建的指標體系大同小異，都是圍繞產業興旺、生態宜居、鄉風文明、治理有效和生活富裕等5個維度，然后對每個維度進行細化，再賦予不同的權重，最后得到相對完整的評價指標。后來，一些學者在構建指標體系的基礎上開展了一系列實證研究。例如，趙丹丹等[28]指出，農民職業和收入分化對鄉村振興有顯著的促進作用；制度革新和村民主體性自覺是鄉村振興以及后小康社會現代化建設的重要基礎保障[29]；唐紅濤等[30]、李志平等[31]研究了農村電商發展、減貧和鄉村振興的關系；陳丹等[32]、熊正德等[33]發現普惠金融通過顯著提高農民收入進而推進鄉村振興。

(三)數字普惠金融對鄉村振興的影響研究

針對數字普惠金融對鄉村振興發展的影響，學術界鮮有直接針對二者關系的研究，而是研究鄉村振興的某一方面，如產業發展、農民增收等。本文對相關研究進行整理，主要內容分為宏觀和微觀兩個層面。宏觀層面，參照居姆賽(Ali A.Gümüsay)等[34]的研究結論，不同的情景對鄉村振興不盡相同。張勛等[35]研究發現，數字普惠金融的發展顯著帶動了農村經濟包容性增長。張林[36]發現，數字普惠金融能夠促進縣域產業升級轉型，資源配置效率在其中起到一定的中介作用。張燕和劉福臨[37]的研究表明，基于數字技術，數字普惠金融能夠精準高效地獲取農村居民的消費習慣、交易方式等信息，有利于農村征信系統的完善。汪亞楠等[38]的研究表明，數字普惠金融通過影響居民就業和收入顯著促進社會保障水平的提高。微觀層面，黃倩等[39]和孫繼國等[40]研究表明，數字普惠金融顯著減緩了農村貧困。郭華等[41]基于地區差異性，研究了不同地區數字普惠金融與居民消費的關系，發現二者之間呈正相關關系。周利等[42]認為，數字普惠金融通過增加金融可得性縮小城鄉收入差距。周雨晴和何廣文[43]從農村家庭金融資產配置角度切入，實證結果顯示數字普惠金融發展能夠顯著提高風險金融資產參與度。秦中春[44]提出了中國鄉村治理要解決公共服務和人的精神思想問題。閆桂權等[45]將數字普惠金融指數與勞動力動態調查數據相結合，得出數字普惠金融在農業生產環節同樣具有普惠性，能夠顯著促進農業現代化水平的提高。

盡管現有大多數文獻表明數字普惠金融能夠直接或間接地促進鄉村振興水平的提高，但也有研究提出了不同的觀點。一些學者發現數字普惠金融與鄉村振興的關系并非線性關系，這主要是由于農村地區基礎設施相對較差，居民年齡以中老年居多，接受新事物需要時間，數字普惠金融發揮作用需要一個過程，即存在一定的門檻效應[46]。申云和李京蓉[47]研究了數字普惠金融與農戶相對貧困脆弱性的關系，發現既存在“數字紅利”也存在“數字鴻溝”效應，二者呈現倒“U”形關系。葛和平和錢宇[48]研究發現數字普惠金融與鄉村振興之間確實存在“U”形關系，但目前來看，數字普惠金融水平整體已過拐點。

(四)數字普惠金融對鄉村振興的作用機制研究

關于數字普惠金融服務鄉村振興的作用機制，學術界相關研究比較匱乏。總結現有文獻，主要可分為直接效應和間接效應兩方面。第一，直接效應。一些學者驗證了數字普惠金融對擴大內需[49]和縮小城鄉差距[11]的影響，這些都能夠作用于鄉村振興的“產業興旺”和“生活富裕”等維度。傅利福等[50]研究發現，數字普惠金融通過財富渠道和創新渠道兩條作用機制顯著促進了農村包容性增長。馬亞明和周璐[51]從雙創(創新和創業)視角研究了數字普惠金融服務鄉村振興的內在機制，結果表明農村居民創新創業積極性確實在其中有部分中介效應。一些學者將數字普惠金融指數和中國家庭金融調查與研究中心(China Household Finance Survey，CHFS)、中國家庭追蹤調查(China Family Panel Studies，CFPS)等數據庫相結合，發現數字普惠金融通過影響家庭商業保險購買行為，顯著提高了農村居民幸福感[52]。張兵和李娜[53]使用農戶非農就業人數占勞動者比重衡量非農就業水平，發現其在數字普惠金融幫助農戶增收的過程中發揮部分中介作用。第二，間接效應。一方面，數字普惠金融促進經濟基礎較好地區的經濟發展，在滲漏效應(trickle-down effect)的作用下，輻射影響周邊農村地區的經濟發展，進而帶動鄉村振興。另一方面，數字普惠金融也能提高金融資源供給量，助力鄉村產業發展，帶動產業轉型升級，創新商業模式形成特色產業，實現產業振興[48]。

(五)文獻評述

通過對現有文獻的梳理可以發現，對于數字普惠金融和鄉村振興的文獻，國內學者近年來針對二者分別展開了大量研究，這些文獻普遍認可數字普惠金融的積極作用，認為新興業態金融能夠通過數字技術緩解金融排斥，進而作用于居民消費、創新創業、城鄉差距、包容性增長等方面，一定程度上打破了普惠金融的雙重悖論(double paradox)。關于鄉村振興的研究，國內學者對其展開了廣泛的理論與實證研究，內容涉及鄉村振興的基本內涵、經驗借鑒、實現路徑、水平測度以及實證分析。但學術界對數字普惠金融和鄉村振興二者之間的關系的研究相對較少，現有文獻大多只是探究數字普惠金融對鄉村振興的其中一些方面,如產業升級、農村居民收入和消費等。另外，在研究數字普惠金融和鄉村振興二者關系的現有成果中也未有統一定論，大部分學者認為數字普惠金融發揮了正效應，而也有學者發現數字普惠金融對鄉村振興的影響呈現“U”形。在作用機制部分，相關文獻相對匱乏，現有研究大多從某單個方面,如就業、創新創業或消費行為等進行中介效應分析。

綜上所述，已有的研究為數字普惠金融助力鄉村振興研究提供了基本的思想與方向。但是，這些研究也有很大的局限性。一方面，數字普惠金融發展與鄉村振興之間的關系并不明晰，相關研究成果較少且也存在一些爭議。另一方面，聚焦于數字普惠金融服務鄉村振興作用機制的文獻較為匱乏，并且鮮有深入探究涉農貸款在其中的中介作用。因此，本文構建了全國各省鄉村振興水平評價指標體系，深入探究數字普惠金融發展與鄉村振興之間的內在聯系，并進一步探究涉農貸款的中介效應，為新時期發展農村數字普惠金融提供相關政策建議。與已有研究成果相比，本文的邊際貢獻為：第一，較為系統地梳理了相關文獻并進行了實事求是的評述。第二，構建了鄉村振興水平評價指標體系。第三，梳理了數字普惠金融助力鄉村振興的作用機制，并創新性地將涉農貸款和金融認知作為中介變量研究。

二、研究設計

(一)模型設定

為了探究數字普惠金融對鄉村振興的影響，本文設計以下基準回歸模型：

Rit=α1+α2Dit+α3Xit+εit

(1)

其中，Rit表示第i個地區，第t年的鄉村振興指數；Dit表示第i個地區、第t年的數字普惠金融總指數；Xit表示影響被解釋變量的一系列控制變量，包括經濟特征、人口特征等；εit為隨機擾動項。

為了克服模型(1)不可避免地存在的內生性問題，本文進一步將鄉村振興指數的一階滯后項引入模型當中，構建動態面板模型：

(2)

為了檢驗數字普惠金融助力鄉村振興的影響機制，本文引入了一系列中介變量，如機構涉農貸款、金融素養等，并構建一系列中介效應模型。參考借鑒溫忠麟等[54]的做法，相關模型設定如下：

Mit=γ1+γ2Dit+γ3Xit+εit

(3)

Rit=δ1+δ2Dit+δ3Mit+δ4Xit+εit

(4)

其中，Mit即為第i個地區、第t年的中介變量數據，其他變量含義同模型(1)。

(二)變量選取

1.被解釋變量

鄉村振興(R)。本文基于《中共中央國務院關于實施鄉村振興戰略的意見》，將鄉村振興分為5個維度：產業興旺、生態宜居、鄉風文明、治理有效和生活富裕等。同時，參考張挺等[25]的研究，本文將5個維度分別細化，最終得出20個指標，以此構建鄉村振興發展綜合評價指標體系，相關內容見表1。

表1 鄉村振興評價指標體系

對于確定指標體系后的評價方法，分為主觀評價法和客觀評價法。主觀評價法主要為專家學者的主觀判斷，缺乏一定的客觀性，可能使實證結果失真；客觀評價法包括主成分分析法、熵值法和標準離差法等，能夠較為客觀準確地衡量指數發展程度。鑒于此，本文采用客觀評價法中的熵值法，通過信息熵原理確定指標權重，能夠客觀準確地評價研究對象。由于本研究所使用的數據為面板數據，為了實現不同年份間的比較，參考楊麗等[55]使用的改進后的熵值法進行確權，加入時間變量，通過Excel 2019軟件測算出各省對應年的鄉村振興發展指數。相關步驟如下：

(1)指標選取

設有t個年份，m個省份和n個指標，則xθij為第θ年第i個省份的第j個指標值。

(2)標準化處理

由于指標之間使用的單位不同，本文需要對數據進行標準化處理，以消除不同量綱間的差異。其中,正向指標標準化處理方法為式(5)，負向指標的標準化處理方法為式(6)。

(5)

(6)

其中xjmax和xjmin分別表示第j個指標中的極大值和極小值。

(3)計算指標權重

確定每個指標值的權重yθij，如式(7)。

(7)

(4)計算熵值

根據計算出的權重算出每項指標的熵值ej，如式(8)。

(8)

k即樣本量的對數，本文所使用的數據樣本量為270個。

(5)計算信息效用值和權重

由式(9)計算第j項指標的信息效用值gj，并得出各項指標的權重wj，即式(10)。

gj=1-ej

(9)

(10)

(6)計算綜合得分

基于權重通過式(11)算出各省份第θ年的鄉村振興水平綜合得分Hθi。

(11)

如通過測度結果來觀察2011—2019年鄉村振興發展水平指數的地區差異，從中發現鄉村振興發展水平與當地經濟發展狀況有一定的相關關系，其中東部地區鄉村振興綜合指數值普遍較高，而中西部地區相對偏低。

2.核心解釋變量

數字普惠金融(D)。由于構建數字普惠金融的指標體系的數據獲取難度較大，本文使用當前國內較為權威的北京大學數字普惠金融指數。該指標包含3個維度：覆蓋廣度(D1)、覆蓋深度(D2)和數字化程度(D3)，本文也分別對這3大維度進行了實證檢驗，以得到發展農村數字普惠金融的主攻方向。

3.控制變量

為控制遺漏變量偏誤(omitted variable bias)，本研究參考蔡興等[56]、馬亞明和周璐[51]的研究，加入了可能影響被解釋變量的有關變量，同時為避免多重共線性(multicollinearity)，選取變量盡可能差異化，具體包括：經濟發展狀況、對外開放程度、公共交通狀況、政府行為和城鎮化率，所有控制變量數據來源于國家統計局和EPS數據庫(Economy Prediction System，EPS)。具體定義見表2。

4.中介變量

基于前文分析，金融機構運用金融科技融入其業務流程，搭建村民信息數據庫，完善農村地區征信系統和授信名單，提高其在農村地區提供金融服務的風險控制能力，進而滿足農村地區金融需求，促進相關產業發展。城市商業銀行和農村商業銀行等區域性銀行是金融服務“三農”的主力軍，本文選用區域性銀行的涉農貸款占比代表金融機構涉農業務參與度，以考察金融機構涉農貸款是否在數字普惠金融助力鄉村振興的過程中起到了一定作用。

另外，數字普惠金融使農村居民和企業能夠在網絡上快速便捷地獲取金融服務，瀏覽和交易的同時也能使其獲取金融知識，提高其金融素養，潛移默化中幫助居民建立信用意識和契約精神，同時金融知識也可以優化農村家庭金融資產配置，提高農村家庭的財產性收入，作用于產業興旺、鄉風文明和生活富裕3大維度。本文結合2013—2019年中國家庭金融調查數據，提取了其中有關農村居民金融素養的信息(1)金融素養變量中包括的CHFS問題代碼為H3101、H3105和H3106。本文為體現差異性，將不同回答進行了細分賦值，如金融信息關注程度中將選擇1或2(非常關注或很關注)賦值為2，選擇3(一般)賦值為1，選擇4或5(很少關注或從不關注)賦值為0。。

綜上，本文選取金融機構涉農貸款和金融素養作為中介變量深入研究。

圖1 數字普惠金融助力鄉村振興影響機制圖

(三)數據來源及描述性統計

本文的數字普惠金融數據來源于北京大學數字金融研究中心，指數具體內容包括數字金融覆蓋廣度、使用深度和數字化程度。該指數于2011年首次發布，已經被廣泛應用于數字金融及其經濟效應等相關領域，是具有代表性和可靠性的指標。此外，本研究的鄉村振興評價體系中的相關指標數據及控制變量數據來源于EPS數據庫、國家統計局的統計數據和《中國農村統計年鑒》等。涉農貸款數據均來源于區域性銀行的年度報告和社會責任報告。表2和表3分別報告了各變量定義及描述性統計。

表2 變量定義

表3 描述性統計

表3顯示，鄉村振興發展水平的均值為23.571，極值相差較大，具有較強的地區差異性，可以滿足實證分析之需。數字普惠金融指數均值為216.235，同時也呈現出較大的差異性，極差為415.708左右。控制變量中，人均GDP和對外開放程度經過對數化處理后，標準差有所縮小，符合實證要求。從交通情況中可以看到，全國平均每萬人擁有12.641個公共交通工具，同樣表現出較強的地區差異性。財政支出占GDP比重均值為28.3%，城鎮化率平均值為56.7%，各數值之間存在較大差異。綜上，所有變量均位于合理范圍內，能夠進一步進行實證分析。

三、實證分析

(一)基準回歸分析

表4列示了基礎回歸結果。其中，模型(1)中OLS結果表明數字普惠金融的發展確實能夠顯著促進鄉村振興，數字普惠金融的回歸系數為0.023，在1%的水平上顯著為正。模型(2)至(3)為使用固定效應(FE)與隨機效應(RE)的回歸結果，可以看到兩種方法中數字普惠金融的回歸系數相差不大，較OLS回歸系數有所降低，分別在5%和1%的水平上顯著為正。對結果做Hausman檢驗后，檢驗統計值為15.350，與之對應的P值為0.017，在5%的水平上拒絕原假設“兩種方法得到的參數沒有顯著性差異”，因此固定效應更適合本研究。為了進一步確定固定效應模型是較好的選擇，使用LSDV法進行檢驗，模型(4)顯示，LSDV法的系數估計值和顯著性與FE高度一致。最后，在選擇固定效應的基礎上，本研究進一步控制了年份固定效應，模型(5)顯示數字普惠金融的系數估計值有所上升，并在5%的水平上顯著，表明未控制時間效應會低估數字普惠金融的作用。

表4 基礎回歸分析

解釋變量與擾動項不相關是回歸結果真實、準確、穩健的重要保證，因此，本研究對回歸結果的內生性(endogeneity)問題進行處理。本文的被解釋變量為鄉村振興發展程度，可能受到過去鄉村振興水平的影響而使靜態回歸分析結果出現偏差，所以引入鄉村振興的一階滯后項，使用系統GMM模型進行回歸分析，回歸結果見表4中模型(6)，數字普惠金融的回歸系數為0.012，在1%的統計水平上顯著，AR(2)檢驗的P值為0.583，大于10%，說明二階序列系數相關不顯著。同時，Hansen檢驗的P值為0.283，位于0.2～0.3之間，表明所選取的工具變量較為合理。前述結論通過了內生性檢驗。

根據上文分析，數字普惠金融對鄉村振興發展水平具有顯著的正向效應。同時，從控制變量當中可以發現：在大部分模型中，經濟發展狀況良好，交通基礎設施完善，城鎮化水平較高能夠提升當地鄉村振興發展水平，對地區外開放程度和財政支出的提高會對鄉村振興造成負面影響。經濟基礎越強的地區具備較為完善的基礎設施和較高的財政支持，鄉村可以利用這些基礎設施和資金補貼推進經濟發展。地區交通設施越完善，城鄉聯系越密切，有利于鄉村與城鎮之間的經濟交流，推進鄉村振興。城鎮化水平越高，越有利于城鎮資源流入鄉村，促進產業發展，特別是較高的城鎮化能夠拓寬農村居民眼界，有利于提高農村居民創新創業積極性。對外開放程度較高的地區虹吸效應更為明顯，使農村人口主動流向城鎮，不利于鄉村振興。財政支出相對更高的地區，城鄉將有更穩定的發展環境，使城鄉差距擴大，整體上不利于鄉村振興水平的提高。

(二)穩健性檢驗

上一部分當中，本文采用了多種實證方法對數字普惠金融的影響效應進行了檢驗，結果均支持數字普惠金融的正向效應，可見研究成果具有一定的可靠性。為了進一步提高研究結果的可信度，本文通過更換數據、調整變量和樣本處理等方式對上文的回歸結果分別進行檢驗，以確保其穩健性。表5報告了穩健性檢驗結果。

第一，替換被解釋變量。本文借鑒趙濤等[57]的研究并利用熵值法構建了數字經濟綜合發展指數(DE)(2)指標體系包括，互聯網普及率、互聯網相關從業人員數、互聯網相關產出、移動互聯網用戶數以及數字普惠金融發展等5個二級指標，并對缺失的數據采用了線性插值法補充。，該指數一定程度上能夠反映當地數字普惠金融發展水平，所以本文將其替代核心解釋變量：數字普惠金融。表5模型(1)中可以看到數字經濟綜合發展指數對鄉村振興發展水平的影響為正，在1%的統計水平上顯著，與上文的回歸結果一致。第二，調整變量期數。本文將各省數字普惠金融指數前置一期，探究上一期的數字普惠金融指數對本期鄉村振興發展水平的影響。模型(2)回歸結果顯示，上一期的數字普惠金融指數依然對本期鄉村振興發展水平具有高度顯著的正向效應。第三，縮尾處理(winsorize)。本研究對樣本上下1%極值的部分進行縮尾處理，以剔除樣本極端值的影響。模型(3)顯示了回歸結果，可以看到數字普惠金融的系數依然為正，在5%的統計水平上顯著，證明研究結論具備穩健性。

表5 穩健性檢驗

(三)進一步研究

本部分將對數字普惠金融與鄉村振興發展水平兩個變量進行細分，以期數字普惠金融助力鄉村振興的主攻方向。

表6顯示了數字普惠金融三大維度回歸結果。模型(1)中覆蓋廣度對鄉村振興發展水平的影響不顯著，表明數字普惠金融覆蓋范圍的擴大在鄉村振興發展過程當中的作用并不明顯。模型(2)顯示覆蓋深度的回歸系數在5%的統計水平上顯著為正，說明數字普惠金融的使用深度越深，越能促進鄉村振興發展。模型(3)中，數字普惠金融的數字化程度回歸系數為0.018，并在1%的統計水平上高度顯著，表明數字普惠金融的數字化程度越強，鄉村振興發展水平越高。

究其原因，數字普惠金融的覆蓋廣度僅能夠表明賬戶覆蓋率較高，而農村居民開通賬戶后是否真正享受到了數字金融服務還尚不明確，再加上農村地區的“數字鴻溝”現象，影響了數字普惠金融覆蓋廣度的拓展，進而使數字普惠金融覆蓋廣度在鄉村振興發展過程中沒能起到應有效果。而數字金融業務的拓展滿足了農村居民多樣的金融需求，提高了資金的配置效率，促進了農民增收以及產業發展，推動鄉村振興。金融業務的數字化程度也能夠降低農村居民獲取金融服務的門檻，讓更多人能夠獲得便捷、低成本的金融服務，促進鄉村振興。

表6 數字普惠金融內部維度細分回歸結果

(四)中介效應分析

本文主要采用因果逐步法(causal steps approach)對作用機制進行檢驗。具體檢驗過程如下：第一步，檢驗總效應。基于模型(1)檢驗數字普惠金融指數的總效應，如果系數α2顯著，則按中介效應立論，反之則按遮掩效應立論，但無論系數α2是否顯著，都繼續下一步。第二步，檢驗間接效應。在模型(3)和(4)中，若γ2和δ3均顯著，則間接效應顯著。若γ2和δ3至少有一個不顯著，進行Sobel檢驗，如果通過檢驗，則該間接效應顯著，進行下一步，反之則間接效應不顯著，即中介效應不存在，無須進行第三步。第三步，檢驗直接效應。若模型(4)的系數δ2不顯著，即直接效應不顯著，表明只存在中介效應。若系數δ2顯著，則需要進一步判定：如果γ2δ3與δ2同號，則為部分中介效應；若γ2δ3與δ2異號，則為遮掩效應。考慮到Sobel法的假設過于嚴苛，本文還將對所有作用機制進行Bootstrap法檢驗，以確保本文的作用機制檢驗結果更為穩健。Bootstrap法相對于Sobel法具有較高的統計效力，更具普適性[54]。

表7報告了中介效應檢驗結果。涉農貸款占比部分中，第一步，模型(1)顯示了總效應回歸結果，數字普惠金融發展對鄉村振興在5%的水平上有顯著的促進作用。第二步，繼續檢驗間接效應。模型(2)中數字普惠金融的回歸系數為0.030，結果不顯著，將二者同時放入模型中，模型(3)顯示中介變量涉農貸款占比的系數為0.003，在5%的統計水平上顯著。第三步，進行Sobel檢驗，結果顯示P值為0.018，在5%的統計水平上顯著，表明間接效應顯著。第四步，模型(3)列數字普惠金融的系數估計值下降為0.014，并在1%的水平上顯著，說明在數字普惠金融發展對鄉村振興的影響中，區域性銀行的涉農貸款占比存在部分中介效應。

表7 中介效應檢驗結果

表7中模型(4)—(6)列報告了金融認知渠道的檢驗結果。模型(4)表明總效應在1%的水平上顯著，系數估計值為0.030。模型(5)中數字普惠金融對金融素養的回歸結果為0.005，在1%的統計水平上顯著，表明數字普惠金融能夠顯著拓寬農村居民的知識面，提高農村居民的金融素養。模型(6)顯示金融素養的回歸系數為0.001，在5%的統計水平上顯著，表明農村居民掌握豐富的金融知識有利于鄉村振興的推進，因此間接效應顯著，故無須Sobel檢驗。最后，模型(6)中D的系數估計值有所下降，且在1%的統計水平上顯著。所以，金融素養確實在數字普惠金融服務鄉村振興的過程中起到了一定的作用。

經過Bootstrap抽樣法檢驗后，兩個中介變量的間接效應都顯著且置信區間不包含0，說明兩個變量都在其中發揮了一定的作用，具體來看，區域性銀行涉農貸款占比在中介效應中的占比為12.23%；金融素養的中介效應占比為3.95%。

四、結論與政策建議

本文研究表明，數字普惠金融的發展是鄉村振興的重要推動力。本文運用改進后的熵值法構建了鄉村振興指標體系，客觀地測算了2011—2019年中國30個省(自治區、直轄市)的鄉村振興發展水平，并將其與數字普惠金融指數進行回歸分析。結果表明：第一，數字普惠金融能夠顯著促進鄉村振興的推進，在進行內生性與穩健性檢驗后，該結論依然穩健。其中，數字普惠金融的使用深度和數字化程度對鄉村振興產生了更為顯著的正面影響。第二，數字普惠金融能夠通過提高金融機構的涉農貸款占比和農村居民金融素養，對當地鄉村振興產生正面效應。

基于以上研究結論，本文得出當前數字普惠金融助力鄉村振興的具體方法路徑和側重點，提出相對應的政策建議。

數字普惠金融的覆蓋廣度對鄉村振興沒有明顯影響，即單純地依靠供給端的擴張難以實現鄉村振興，需要從供需兩端同時發力，提高金融業務的使用深度及普惠金融數字化程度。一方面，供給端要更重視金融服務與數字化技術的結合，提高服務質量。政府可以通過稅收優惠和財政撥款的方式支持區域性銀行數字普惠金融發展，鼓勵金融機構將數字技術運用于涉農業務，提高涉農貸款比重(如比原來提高3%～5%)。金融機構應積極創新數字金融產品，面向農村地區提供針對化、多樣化、智能化數字金融產品，如小額信貸、教育基金、文化娛樂基金、補充養老保險和農業保險等。另一方面，需求端更需注重有效開發和后續深化使用。金融機構可以通過產品宣講會、電子消費券、發放紅包等形式提高農村居民對網絡金融產品的參與積極性，打消其對于資金安全性的顧慮，提高對數字金融產品的相關認知水平，特別是讓農村老年人跟上享受數字金融服務的步伐。此外，政府也可以通過財政補貼及金融機構讓利等方式降低數字金融業務利率(如0.25%～0.50%)及移動支付相關手續費，降低用戶數字金融參與成本，對于積極參與數字金融服務的居民給予一定程度的現金獎勵，提高農村居民對數字金融平臺的使用黏性。