數字普惠金融對農村經濟增長的影響分析

廖湘岳 靳海紅

摘?要：在鄉村振興的背景下，農村經濟發展是我國關注的重點領域。數字普惠金融憑借互聯網、大數據增強了金融的覆蓋廣度、使用深度及數字化程度，促進了經濟高質量增長。尤其在農村薄弱的金融發展體系方面發揮重要作用。本文利用2011—2020年我國31個省市平衡面板數據，采用系統GMM模型進行實證分析，從數字普惠金融的細分維度探究其對農村經濟增長的影響，同時對區域間進行異質性檢驗。結果表明：數字普惠金融總指標和細分維度均對農村經濟增長有顯著的影響；區域異質性表明：相較東部，中、西部地區的數字普惠金融對農村經濟的增長效果更顯著。

關鍵詞：農村經濟增長；數字普惠金融；動態系統GMM

中圖分類號：F2?????文獻標識碼：A??????doi：10.19311/j.cnki.16723198.2023.09.009

0?引言

作為數字技術和傳統普惠金融的結合，數字普惠金融利用互聯網信息、數字技術、云計算等方式解決了傳統普惠金融“最后一公里”的問題。同時，數字普惠金融在優化金融資源配給、拓寬中小微企業和農村低收入者這類長尾客戶群體的正規貸款渠道、降低金融服務門檻、擴大傳統金融服務的范圍及促進實體經濟增長方面發揮重要作用。

基于此，我國近年來所大力推行的數字普惠金融，能否在緩解金融對農村低收入者這類弱勢群體的排斥，提高長尾客戶群體正規金融融資可得性的同時促進農村經濟增長？如果能發揮積極作用，數字普惠金融對促進農村地區的經濟增長是否存在異質性？以上問題的研究對于促進農村經濟增長、推動鄉村振興戰略以及實現共同富裕具有重要的理論價值和現實意義。

1?文獻綜述

通過梳理文獻可以看出，目前關于數字普惠金融與農村經濟之間關系的研究相對較少，而單獨研究農村經濟發展或數字普惠金融的文獻較為豐富。尤其是在鄉村振興背景下，關于農村金融促進農村經濟增長及數字普惠金融在推動農村地區的創新創業、滿足融資需求等方面研究不斷深入，具體主要包含以下幾個方面。

1.1?關于農村經濟增長的研究

國外學者主要從農業信貸、農村金融以及其他如資源配置、人力資源等外生因素方面對農村經濟增長的影響進行探究。經濟學家Patrick（1966）指出發展中國家在不同經濟發展階段應該采用不同的農業信貸模式，以此促進農業產出和經濟增長；Mckinnon（1973）等人根據金融服務能夠減少金融市場交易成本、提高經濟利用效率、增強資金流動性這樣的作用機制，提出農村金融服務可以提高農村經濟發展水平。國內方面，大部分學者運用實證來研究農村金融對農村經濟發展的影響。安翔、肖蘭華（2016）等運用實證模型研究農村金融發展對農村經濟增長有促進作用；焦晉鵬（2018）分別通過采用省級面板數據得出農村金融發展與農村經濟增長處于長期均衡關系，并且農村金融處于“供給領先”地位。

1.2?關于數字普惠金融的研究

數字普惠金融自提出以來一直受到國內外學者的研究和探索，與農村相關的主要包括以下三個方面：是數字普惠金融與居民收入和消費方面，如宋曉玲（2017）認為數字普惠金融可以縮小城鄉收入差距；學者彭澎等（2021）得出類似的結論：認為數字普惠金融的實施可以降低農民承擔風險的脆弱性，緩解資金對農民的約束；呂雁琴、趙斌（2020）通過構建廣義分位數模型，分析政府財政支農、市場化進程下數字金融對農村經濟發展的門限效應，得出數字金融促進經濟增長，但是在不同分位數下的影響水平不同。

綜上所述，目前尚缺少文獻探討數字普惠金融對農村經濟增長的影響，以及缺乏細分維度深入探究數字普惠金融對農村經濟增長的影響。因此本文基于2011-2020年31個省的面板數據，利用動態系統GMM分別探究數字普惠金融的對農村經濟發展的影響。以期進一步實施數字普惠金融政策，為推動我國農村經濟的增長提供一定理論參考。

2?理論分析與研究假設

目前，農村地區仍然面臨著農村用戶經營信息缺失和信用水平較低以及農村產業發展過程中出現的融資難等問題。而數字普惠金融通過數字技術和大數據平臺的運用獲得涉農主體的大量信息，有效地解決農村借貸市場上存在的信息不對稱問題，提高了農村產業資源的配置和使用率。同時，滿足了農業生產過程中所需的融資需求，為促進農村經濟增長提供了更多動力。主要體現在以下幾個方面：

（1）數字普惠金融拓寬農村金融服務的覆蓋廣度。傳統的金融機構往往只能通過“金融機構網點數”和“金融服務人員數”來為農村用戶提供金融服務，從而把農村主體排斥在金融服務體系之外。而數字普惠金融把排斥在金融市場之外的農村主體納入其中，為其提供更加便捷的金融服務，大大拓寬了農村金融服務的覆蓋廣度，從而促進農村地區的經濟發展。

（2）數字普惠金融促進互聯網金融和農村產業深度融合。數字普惠金融結合農村產業發展的獨特性，運用互聯網創新出多元化的金融服務模式，如數字農產品保險、農產品期貨+保險等，實現了金融服務與農村產業發展的深度融合。同時，農村地區的互聯網金融服務實際使用人的增加不僅提高農村地區經濟發展的效率，也改進了金融服務中的帕累托的過程。

（3）數字普惠金融通過數字化支持服務降低成本、提供便利性。數字普惠金融通過互聯網與數字化的運用不僅降低服務成本，提供便利性，滿足了融資需求，同時提高了創新創業的可能性。如較低的貸款利率使他們以最低的融資成本和風險來緩解融資困難、獲得創業機會，從而促進個人收入及農村經濟的增長。

基于此，本文提出以下假設：數字普惠金融能促進農村經濟增長，且在不同維度的數字普惠金融對農村經濟增長的影響不同。

3?模型構建與數據來源

3.1?模型設計

為了避免內生性問題，本文采用動態系統GMM模型進行回歸分析，其中被解釋變量選取了一階滯后數據，構建的動態面板模型如下：

RGDPi，t=∝+∝1RGDPi，t－1+β1DFIi，t+β2Pconsumi，t+β3Edui，t+β4Govi，t+β5Poori，t+β6Urbani，t+β6Insi，t+φi+δi，t

其中，RGDP為被解釋變量，表示農村經濟增長水平；DFI為核心解釋變量，表示數字普惠金融指標；其他控制變量包括Pconsum、popul、Edu、Gov、Poor、Urban、Ins?！豬和βi分別常數項與待估參數，∝為常數項，φi為地區固體效應，δi，t為隨機誤差項。

3.2?變量設定

被解釋變量：農村經濟增長水平（RGDP）。目前國內外關于農村經濟發展水平的尚未形成標準統一的測度方法。考慮到農村地區經濟結構主要由農林牧漁的第一產業為主，故將農村地區農林牧漁等產業的年增加值作為衡量農村經濟增長的水平狀況。

核心解釋變量：數字普惠金融指數（DFI）。本文采用北京大學金融研究中心編制的第三期數字普惠金融指數總指標和二級指標（覆蓋廣度、使用深度及數字化程度）作為變量，分別探究數字普惠金融發展對農村經濟增長的影響關系。

控制變量：除了上述所研究的核心解釋變量外，影響農村經濟發展水平因素還有很多，借鑒相關的文獻引入如下表1中的農村人均消費水平（Pconsum）、財政支農水平（Gov）等控制變量。

3.3?數據來源及描述性統計

本文樣本數據選取2011-2020年中國31個省級區域面板數據，數據來源Wind數據庫、CSMAR數據庫、《中國統計年鑒》及《中國農業年鑒》，數字普惠金融數據來自北京大學數字金融研究中心發布第三期數字普惠金融指數（2011-2020年）。相關描述性統計分析如下表1。

4?實證結果與分析

4.1?基準回歸結果分析

在上述所描述的變量中，上一期的農村經濟發展水平可能對當期的發展水平產生影響，一定程度會使模型存在一定的內生性問題，從而導致結果的偏差。為了解決模型存在的內生性問題，本文對模型通過了動態的系統GMM進行估計。對上述變量作如下處理：其中宏觀變量作為外生變量，將被解釋變量的滯后期、數字普惠金融指數及微觀解釋變量作為內生變量。模型結果顯示AR（2）=0.59，P值大于0.1，說明不存在自相關，模型不存在二階序列相關；通過Hansen檢驗，P值為0.18大于0.1，表明工具變量有效。回歸的結果如表2所示。

4.1.1?數字普惠金融總指數對農村經濟增長的影響

模型1顯示數字普惠金融總指標對農村經濟增長水平的回歸分析，結果表明，數字普惠金融總指數的變量系數β1為正，且在5%的置信水平下通過了顯著性檢驗。這表明我國的數字普惠金融發展對農村經濟增長具有明顯的促進作用，從而驗證了前文的假設。

4.1.2?數字普惠金融分維度指標對農村經濟增長的影響

表2中從模型2到模型4，分別采用數字普惠金融的二級維度指標依次進行回歸分析。從結果可以看出數字普惠金融二級指標的三個維度的系數β1均為正值，且在1%的水平下均通過顯著性檢驗。這表明通過加大數字普惠金融發展水平下的覆蓋廣度、使用深度、數字化程度均能夠促進農村經濟的增長。具體分析如下：

模型2中，從覆蓋廣度進行回歸分析，結果顯示覆蓋廣度變量系數顯著。由于數字普惠金融的覆蓋廣度按照熵值法，通過支付寶賬號使用數量、綁卡比例等三級指標編制而成的。顯然支付寶的使用讓農村地區接觸了更大的金融覆蓋度，農村經濟主體參與者通過金融服務獲得了更多的金融便利和機會。

模型3中，從使用深度去分析其對農村經濟增長的影響。在1%水平下顯著影響，且系數為9.982，在數字普惠金融幾個指標中最大，意味著數字普惠金融的使用深度對農村經濟增長影響最大。數字普惠金融通過數字化信貸、保險等平臺業務，彌補了傳統正規金融排斥農村這一類長尾用戶的不足，給農村主體帶來更多籌資機會和創業的可能性，促進農村地區的經濟增長。

模型4中，從數字化程度角度回歸分析，結果在1%水平下顯著。便利性和成本是影響農村用戶使用數字金融服務的主要因素，這體現了數字金融服務的低成本和低門檻優勢。數字金融服務越便利（如較高的移動化程度）、成本越低，促使農村主體金融服務需求越多，從而有助于農村地區的經濟的增長。

4.2?穩健性檢驗

借鑒Roodman關于動態面板的研究，系統GMM所估計的模型解釋變量的系數值是由固定效應模型和OLS模型下被解釋變量滯后項系數的估計值來決定其上限和下限。故本文分別采用固定效應模型和OLS模型分別對模型進行回歸分析，結果如下表3中的模型5至模型7。結果表明本文所采用的系統GMM估計的動態面板模型下農村經濟增長的一階滯后項D_RGDP系數為0.952，介于固定效應模型下的系數0.869和OLS模型下的系數1.396之間，如表3所示。這表明本文所采用的系統GMM模型所估計值是值得可信的。同時固定效應模型和OLS混合模型下的數字普惠金融解釋變量系數在1%水平下均顯著，這也很好說明數字普惠金融能夠促進農村經濟的增長。

4.3?不同區域異質性檢驗

考慮我國不同區域間經濟發展水平和數字普惠金融發展程度的存在一定的差異性，故將我國分為東、中、西部三個區域，通過系統GMM對不同地區的數字普惠金融和農村經濟增長的影響關系依次進行探究，結果如下表4中模型8至模型10所示。結果表明，東部地區在1%水平下顯著，而中部地區和西部地區分別在10%和5%水平下顯著影響，且解釋變量的系數均為正數，這表明東部、中部和西部的數字普惠金融對農村經濟增長有積極作用。

其次，從解釋變量的估計值系數絕對值上看，中部地區的解釋變量系數為51.79最高，然后是西部地區系數值為22.453，東部地區值最小。出現這樣結果的原因可能是相比東部地區已形成較發達的經濟發展水平和完善的金融服務體系，其經濟水平對中、西部地區形成資金反哺效應，故中、西部地區的數字普惠金融對農村經濟增長效果反而更顯著。

5?政策與建議

基于上述研究結果，為促進農村經濟增長、實現鄉村振興提出以下政策與建議：

（1）繼續拓寬農村地區數字普惠金融的覆蓋廣度。

由于我國農村人口數量龐大且不同區域的金融服務和產品需求差異性的特點。因此應結合農村金融服務多元化的需求，加大農村地區的互聯網基礎設施的投入，讓更多的農村主體享受到數字普金融政策下帶來的金融服務。

（2）加強數字普惠金融與農村產業深度融合。

通過對數字普惠金融在農村地區用戶注冊制的開發、建立相關部門的市場監督機制；將農戶信息納入征信系統，解決其在面臨融資需求和風險防御之間存在的信息不對稱問題；同時將當地保險、理財、證券期貨等金融產品與農村產業深度融合，創新適合農村發展的金融產品。

（3）充分發揮數字化技術對農村地區產業創新作用。

深入普及電子銀行在農村地區的使用，提高農戶對各種電子支付系統的利用率。利用數字化平臺加大對農村居民金融素質的培養，幫助農民提高應用產業技術水平能力和管理能力。針對東、中、西部區域間數字普惠金融發展程度和經濟發展水平的差異性，繼續發揮東部地區對中西部地區的數字化技術和資金的反哺作用，實現區域間數字金融普惠、共享，從而更好發揮數字普惠金融促進農村經濟增長的作用。

參考文獻

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