□姜云笛,王 娟
(渤海大學經濟學院,遼寧 錦州 121000)
2022 年中央一號文件對鄉村振興重點工作作出了全面部署,“三農”工作仍然是重中之重,以“穩、硬、進、責”4 字表達出任務的重要性,堅持穩字當頭,促進鄉村治理建設,壓實鄉村振興責任,以更大力度推進鄉村振興,邁出農業新步伐。遼寧省“十四五”規劃綱要中指出,要優先發展農業農村,推動縣域經濟高質量發展,加強數字社會建設,發展數字經濟與普惠金融的融合,推進數字普惠金融助力遼寧經濟高質量發展。
現階段,國內的研究學者主要研究普惠金融對農民收入的影響以及對城鄉收入差距的影響,而研究數字普惠金融對農民收入影響機制的文獻相對較少。
楊偉明等(2020)[1]實證研究結果顯示,我國數字普惠金融的發展提升了農民收入水平,但數字普惠金融對城鎮居民收入影響更顯著。
董玉峰等(2020)[2]認為,數字普惠金融能夠打破傳統金融扶貧的難點,能夠有效擴大偏遠貧困地區享受金融服務范圍;產業發展是數字普惠金融減貧的重要一環,將數字普惠金融與地方特色產業相結合,可以發揮數字普惠金融優勢。
葛和平和朱卉雯(2018)[3]得出數字普惠金融的使用深度對數字普惠金融的影響最大,東部的發展水平高于中西部,互聯網的使用情況能夠正向促進數字普惠金融的發展。
顧寧和張甜(2019)[4]選取了我國2007—2016 年30 個省份(不含西藏、臺灣、香港、澳門)面板數據,建立面板平滑門限回歸模型探究農村普惠金融減貧的門檻效應,結果表明普惠金融對消除貧困有積極作用。
蔡洋萍等(2021)[5]分析了我國目前數字普惠金融發展所存在的問題,并總結出我國農村數字普惠金融目前覆蓋不足且存在“自身排斥”現象,安全隱患較大。
目前學者主要研究我國數字普惠金融發展對農民收入的影響,細分到省份以及城市的文獻較少。文章以遼寧省14 個市為樣本,通過建立面板數據模型進行實證研究,通過實證結果分析遼寧數字普惠金融對農民收入的影響。
文章截取《北京大學數字普惠金融指數》第四期中2011—2020 年遼寧省各市數字普惠金融的聚合指數。從數據看出,大連市2011—2021 年數字普惠金融發展總水平最高,朝陽市最低。2021 年我國337 個地州市的數字普惠金融指數平均水平為282.78,遼寧省只有沈陽市和大連市超過全國平均水平,其他12 個市均低于全國平均水平,說明遼寧省數字普惠金融目前總體發展水平偏低,發展不平衡。但是遼寧省各市數字普惠金融呈上升趨勢,具有一定發展空間與前景。
在細分的在覆蓋廣度指標上,2011—2021 年,沈陽市、大連市、鞍山市、撫順市、營口市、盤錦市6 個城市總指標均高于全國平均水平;在使用深度指標上,沈陽市、大連市、鞍山市、盤錦市4 個城市總指標高于全國水平;在數字化程度指標上,大連市、本溪市、營口市3 個城市總指標高于全國水平。
以上結果說明遼寧省數字普惠金融的發展水平目前落后于全國平均水平,需要提高各地區數字普惠金融的覆蓋廣度以及使用度,縮小各城市間數字普惠金融的發展差距。
增加農民收入是“三農”工作的關鍵。農民增收不僅是縮小城鄉差距的重要途徑,也是扎實推進共同富裕的客觀要求。遼寧省圍繞糧食生產穩面積提產能,多產業融合發展,打造數字化鄉村,扎實推進各地農民增收。2021 年遼寧省農村居民人均可支配收入為19 217 元,比2020 年增長10.1%,增長率高于城鎮居民。鄉村振興戰略為遼寧省農業農村發展提供了更多機會。根據國家統計局與華經情報網統計數據顯示,2014—2019 年,遼寧省農村居民經營性收入最高,之后依次是工資性收入和轉移凈收入,財產凈收入最低。遼寧省農民收入的增加離不開數字普惠金融的影響,為此文章研究分析數字普惠金融對農民收入的影響,以期使數字普惠金融更有效地促進農民增收。
文章主要分析了數字普惠金融對遼寧省農民收入的影響,因此,選取2013—2020 年遼寧省14 個市的面板數據,將遼寧省農民收入水平作為被解釋變量,數字普惠金融發展水平作為核心解釋變量,將地區農業發展水平、政府財政支出、產業結構、城鎮化率作為控制變量。
3.2.1 被解釋變量
農民收入水平(Y):選取2013—2020 年《遼寧統計年鑒》中遼寧省各市農村常住居民人均可支配收入來衡量農民收入水平,雖然在2014 年前農村常住居民人均可支配收入這項指標的名稱為農民純收入,但是這兩個指標均能衡量農民收入水平,不影響實證分析的結果。
3.2.2 核心解釋變量
數字普惠金融發展水平(DIF):截取《北京大學數字普惠金融指數》第四期中2013—2020 年遼寧省各市數字普惠金融的聚合指數。該數據由北京大學金融研究中心和螞蟻科技研究院聯合編制,具有一定的權威性和可信度。
3.2.3 控制變量
農業發展水平(ADL):遼寧省種植業和養殖業較多,農業發展水平與農民收入有正向促進關系,將遼寧省各市的農林牧漁總產值作為衡量農村經濟發展水平指標。
政府財政支出(GE):將遼寧省各市農林水事務與財政總支出之比作為衡量指標。
產業結構(IS):將第二產業增加值和第三產業增加值之和與地區生產總值之比作為衡量產業結構的指標。
城鎮化率(UR):遼寧省各城鎮常住人口與該地區常住總人口之比。
以上所用數據均來源于2013—2020 年《遼寧統計年鑒》。
文章所采用的數據為面板數據,同時參考數字普惠金融對農民收入水平影響的相關文獻研究,建立模型如下。
式中:i表示遼寧省各市;t表示年份;βi為待估計參數;εit為隨機擾動項;lnY表示農民收入水平的對數,為使數據更加平穩,消除異方差,因此對Y進行取對數處理;DIF表示數字普惠金融發展水平;ADL表示農業發展水平;GE表示政府財政支出;IS表示產業結構;UR表示城鎮化率。
文章實證分析使用的軟件為Stata 16.0。
各變量的描述性統計結果見表1。

表1 變量的描述性統計
數字普惠金融與農民收入水平間的關系見圖1。

圖1 數字普惠金融與農民收入水平之間的關系
文章研究樣本選擇的數據為面板數據,并且屬于平衡面板數據。分析模型的選擇會影響實證分析的最后結果,因此選擇固定效應模型和隨機效應模型進行估計,隨后運用Hausman 檢驗固定效應模型和隨機效應模型哪個更合適,回歸結果見表2。

表2 兩種模型回歸結果
根據回歸結果顯示,固定效應模型的R2值大于隨機效應模型,說明其擬合優度是最優的。固定效應模型結果中,數字普惠金融發展水平(DIF)產出系數為0.003,且回歸系數通過了1%顯著性水平檢驗,說明數字普惠金融發展水平與農民收入水平呈正相關。在控制變量中,農業發展水平(ADL)和城鎮化率(UR)對農民收入影響顯著,雖然產業結構(IS)對農民收入影響并不顯著,但從符號上來看,產業結構也會促進農民收入。雖然政府財政支出(ge)的系數為負,但是從實際情況來看,政府財政對農業支出越多,并且使用率越高,農民收入會有所增長。為進一步判斷固定效應模型是否合適,對模型進行Hausman 檢驗,檢驗結果見表3。

表3 Hausman 檢驗結果
Hausman 檢驗結果中顯示,P值為0.011 3<5%,所以拒絕原假設,選擇固定效應模型。
根據對遼寧省數字普惠金融的發展現狀數據分析得出,近年來遼寧省數字普惠金融發展水平呈上升趨勢,發展前景良好,同時遼寧省農民收入增長率逐年升高,說明城鄉收入差距逐漸縮小。為進一步確定數字普惠金融發展水平對遼寧省農民收入是否有影響,文章以遼寧省農民收入水平作為被解釋變量,數字普惠金融發展水平作為核心解釋變量,農業發展水平、政府財政支出、產業結構、城鎮化率作為控制變量,建立面板數據模型。
通過Hausman 檢驗確定選擇固定模型進行估計,結果顯示,數字普惠金融發展水平與農民收入水平呈正相關且結果顯著,表明數字普惠金融對遼寧省農民收入具有明顯的促進作用。
為使數字普惠金融更有效地促進農民收入增加,提出以下建議。
一是完善農村網絡設施。數字普惠金融發展前提之一是互聯網的使用。相關部門應加強農村網絡建設和改造升級,提高光纖網絡、4G、5G 的覆蓋面和信號強度,保證網絡使用順暢。
二是縮小農民數字鴻溝。建議鎮政府或下級單位多舉辦農民網絡素質培訓會,宣傳并講解如何使用網絡及使用網絡的優勢,同時鼓勵技術工作者開發出適合中老年農民使用、操作便捷的系統,減少煩瑣的操作步驟。
目前大部分農民并不了解數字普惠金融,甚至產生抗拒感。因此政府與銀行等可信度高的金融機構應共同舉辦宣傳活動,積極向農民普及金融知識,講解數字普惠金融的優點等。與此同時,銀行與農村當地超市等商家合作,建立數字普惠金融服務點,為當地農民提供基礎的金融服務,使數字普惠金融“灌溉”田間地頭。
數字普惠金融能夠推動農村產業融合發展,帶動農民發展當地特色產業,開展多種創新方式,例如運用“數字普惠金融+民營企業+農民合作社”融資模式,打造觀光農業、鄉村民宿、鄉村旅游、網絡直播帶貨等多產業聯動協同發展模式;運用數字普惠金融平臺對農業企業、農民提供數字保險功能,提供便捷、安全的融資服務,解決農業企業、農民創業者融資難問題。以數字普惠金融發展多元化產業,有助于增加當地農民就業機會,增加農民收入,提高農民生活質量。
一是防范網絡安全風險。嚴懲網絡金融詐騙、危害網絡安全等違法行為,防范數字技術和金融業務融合產生的風險。
二是完善信息安全管理制度。數字普惠金融機構及企業要保證農民用戶的信息安全,從產品的建立、流程以及應用方面建立管理制度,避免信息泄露、違法利用等現象,保障農民信息財產安全,為農民增收之路保駕護航。