數字普惠金融、科技投入與農業發展

2023-08-03 20:25:08周才云許帆

桂海論叢 2023年2期

周才云許帆

摘要：文章基于我國2011—2020年30個省（自治區、直轄市）的面板數據，采用固定效應模型和門檻模型檢驗數字普惠金融對農業發展的影響，并驗證農業科技投入是否在數字普惠金融促進農業發展過程中存在中介效應。研究表明：數字普惠金融能夠顯著促進農業發展；數字普惠金融與農業發展之間具有雙門檻效應，當農業發展水平跨越其門檻值之后，數字普惠金融的促進效應加強；科技投入在數字普惠金融促進農業發展過程中發揮了中介效應，且我國中西部地區科技投入的中介效應明顯強于東部地區。基于此，要加快農村數字普惠金融發展進程，完善數字普惠金融基礎設施建設，進一步發揮數字普惠金融助力農業發展的功能，讓鄉村共享數字普惠金融發展成果。

關鍵詞：數字普惠金融；科技投入；農業發展；門檻模型；中介效應

中圖分類號：F832文獻標識碼：A文章編號：1004-1494（2023）02-0062-09

基金項目：江西省哲學社會科學重點研究基地項目“數字普惠金融助力鄉村振興的作用機制、效應與路徑研究”（22SKJD27）；江西省研究生創新項目“數字普惠金融、科技創新與農業發展水平”（YC2021-S480）。

黨的二十大報告提出：“全面推進鄉村振興。”[1]2021年，中國人民銀行、銀保監會、證監會、財政部、農業農村部、鄉村振興局六部門聯合發布了《關于金融支持鞏固拓展脫貧攻堅成果全面推進鄉村振興的意見》，提出要改善農村金融服務，有效推進數字普惠金融在鄉村普及，以推動鄉村振興發展。2022年中央一號文件強調要大力推進數字鄉村建設，強化鄉村振興金融服務[2]。隨著鄉村振興戰略的持續推進，農村經濟社會發展所需資金日益增加，盡管當前金融體系可以為農業農村提供一定的資金支持，但金融服務成本較高，仍難以滿足鄉村振興多樣化的金融需求。數字普惠金融作為數字科技與傳統金融有效融合的新產物，能提供低成本、便捷的創新型金融產品服務，有效解決農村融資難題，是助推農業高質量發展、實現鄉村振興的重要力量。

當下已經有較多文獻對數字普惠金融進行了研究，學者們普遍認為數字普惠金融能夠創新金融服務，降低服務成本，緩解金融排斥現象。關于數字普惠金融的理論內涵和應用發展研究，比較有代表性的有：周小川將普惠金融定義為通過完善金融基礎設施，以可負擔的成本將金融服務擴展到欠發達地區和社會低收入人群，向他們提供價格合理、方便快捷的金融服務，不斷提高金融服務的可獲得性[3]。邢樂成認為普惠金融是指對現有商業金融的反思和揚棄，它立足“三可”原則（可獲得、可負擔、可持續），堅持“三服務”原則（服務小微企業、農村客戶和其他弱勢金融服務需求者），通過技術和營銷手段的創新，降低享受金融服務的門檻[4]。蔣慶正等利用協方差層次分析法和正交偏向最小二乘回歸模型，測度了中國農村地區數字普惠金融發展水平[5]。目前對于數字普惠金融發展水平的測度，比較有代表性的是北京大學數字金融研究中心發布的《北京大學數字普惠金融指數（2011—2020年）》，呈現了中國各地區數字普惠金融的發展狀況和趨勢[6]。

數字普惠金融的相關內涵研究，為分析數字普惠金融對農業發展的作用奠定了理論基礎，數字普惠金融借助數字技術與農業農村經濟深度融合，優化農村金融資源配置，用數字金融引領農業農村現代化，實現鄉村振興戰略產業興旺、生態宜居、鄉風文明、治理有效、生活富裕的總要求。關于數字普惠金融對農村居民收入的影響。宋曉玲認為數字普惠金融的發展能夠提高農村居民收入[7]；張賀和白欽先通過構建線性模型和非線性模型綜合考察數字普惠金融對城鄉收入差距的影響，結果表明無論構建線性模型還是非線性模型，數字普惠金融都能顯著縮小城鄉收入差距[8]；陳丹和姚明明認為數字普惠金融能夠提高農村居民收入[9]。關于數字普惠金融對農村居民消費水平的影響。易行健、周利基于中國家庭追蹤調查數據研究發現，數字普惠金融不僅能提高居民消費標準，而且對經濟相對落后和居民收入較低的地區提升作用更大[10]；董云飛等發現數字普惠金融顯著影響了農村居民消費結構，使得農村居民消費支出當中的服務性消費支出占比提升，農村居民消費得以升級[11]；郭華、張洋、彭艷玲等發現數字普惠金融對農村居民消費影響存在較大的地區差異[12]。關于數字普惠金融對農業發展的影響。田娟娟、馬小林認為數字普惠金融發展能夠對現代農業經濟發展產生正向顯著的影響[13]；孫倩認為數字普惠金融水平的提高可以促進貧困地區的農業經濟發展，農業越發達的地區，數字普惠金融的提升作用越大[14]；張合林等認為我國的數字普惠金融發展與農業高質量發展水平存在正相關關系[15]；史益瑋認為數字經濟通過發展數字基礎設施、數字產業化和產業數字化對我國農業高質量發展整體呈顯著正向影響，且存在顯著的空間溢出效應[16]。

當前關于數字普惠金融對農業發展的促進作用的研究還較少，并且數字普惠金融與農業發展之間是否存在其他中間因素影響還未知。鑒于此，本研究以已有文獻為研究基礎，找出數字普惠金融與農業發展的具體關系，并從農業科技投入視角，分析數字普惠金融、科技投入與農業發展水平三者之間的作用機制。

相較于傳統普惠金融助力農村經濟發展，數字普惠金融一個重要的特點就是以數字化技術為依托，為鄉村客戶提供低成本、便捷的創新型金融產品服務，有效解決農村融資難題，是助推鄉村振興的重要力量。因此，涉農企業和廣大農民可以擁有更廣闊的融資渠道，融資難度降低，同時能以較低的成本獲得金融機構提供的融資服務，有利于幫助他們利用獲得的信貸資金推進農業生產標準化、推廣綠色農業、優化農產品產業鏈，發展現代農業，從而促進農業發展水平的提高。基于此，提出第一個研究假說。

H1：數字普惠金融能顯著促進農業發展。

數字普惠金融是傳統普惠金融與互聯網科技結合形成的產物，本質上仍然具備傳統金融的特征。基于以往研究發現，農村金融對農業經濟發展的影響并不呈完全線性，那么數字普惠金融與農業發展之間的關系也可能是非線性關系。在數字普惠金融發展初期，由于數字技術發展還不夠完善，數字普惠金融在農村地區信任度和接受度還不夠，農業經濟在數字普惠金融發展初期的融資需求還不足，數字普惠金融對農業發展水平的提升效應有限。而隨著互聯網和大數據的不斷發展完善，數字普惠金融服務覆蓋率不斷擴大，農村地區越來越多的客戶納入大數據征信系統，大數據、人工智能和云計算幫助金融機構有效甄別金融風險，增強金融機構風險控制能力。從農業發展水平方面看，農業高質量發展成為我國實現經濟高質量發展目標的重要一環，實現鄉村振興，需要提供充足的資金保障。數字普惠金融借助數字化技術可以增加農業現代化所需資金的可得性，為農業農村現代化發展提供涉農貸款，保障資金供給。而農業發展水平更高的地區，所需數字普惠金融支持力度也就更大，數字普惠金融的提升效應更加明顯。基于此，提出第二個研究假說。

H2：數字普惠金融與農業發展水平之間的關系是非線性的，農業發展水平越高，數字普惠金融對其提升效應越大。

由于地理位置的局限性，農村與城市相比，融資難度更大，且第一產業受自然災害等因素影響，本身具有高風險、低收益等特征，這使得農村金融資源配置更多向其他產業傾斜，導致農業科技無法獲取足夠的資金投入支持。正是由于存在地理位置和產業結構等方面的金融排斥，極大地限制了農業科技投入效率的提高。農業科技投入是農業科技創新的基礎和保障，資金投入的增加有利于促進農業生產技術研發，提高農業科技創新水平，最終促進農業經濟高質量發展。因此，數字普惠金融可以通過對農業科技投入和農業科技創新產生正向作用，最終促進農業經濟發展。基于此，提出第三個研究假說。

H3：數字普惠金融能夠通過農業科技投入對農業發展產生顯著的正向作用。

（一）數據來源

由于數據的可獲得性和防止可能出現的較大數據誤差，選取了我國2011—2020年30個省（自治區、直轄市）的數據作為樣本①，所有數據來自《中國統計年鑒》《中國農村統計年鑒》和《全國科技經費投入統計公報》，對于缺失數值查閱《中國地方統計年鑒》后進行補齊。

（二）變量選取

1.被解釋變量。基于國家統計局公布的農林牧漁產業總產值指標數據，采用各省農林牧漁產業總產值作為被解釋變量衡量農業發展水平，由于該指標數值較大，對其取對數處理。

2.核心解釋變量。北京大學數字金融研究中心發布了《北京大學數字普惠金融指數（2011—2020年）》，該指數衡量了我國主要省份和地級市的數字普惠金融發展水平，本文選取2011—2020年省級層面數字普惠金融指數作為核心解釋變量，以衡量各省數字普惠金融發展水平，并且使用數字普惠金融三個分指數覆蓋廣度、使用深度和數字支持服務程度指標進行模型穩健性檢驗，所有數據均取對數形式。

3.中介變量。參照楊秀玉[17]、陳鳴[18]等的研究方法，再結合本文研究目標、內容和數據的可獲得性，在選取農業科技投入指標數據時，采用《中國科技統計年鑒》和《全國科技經費投入統計公報》（2012—2021年）中的研究開發機構R&D經費內部支出衡量科技投入。

4.控制變量。主要選擇各省（自治區、直轄市）財政支出、城鎮化水平、產業結構和農業機械化水平作為控制變量。政府財政支持是促進農村農業經濟發展的重要手段之一，其中涉農財政主要是政府用來支持鄉村振興和農業發展的資金，對提高農業發展水平起著重要作用。考慮到我國各地經濟發展水平差異較大，選取政府農林水事務財政支出除以GDP衡量財政支出。城鎮化水平帶來的農村勞動力轉移有利于減少我國從事農業活動的人數，推動農業產業結構升級，促進農業現代化程度提高，對我國農業發展水平提升有著重要影響，本文選擇各省（自治區、直轄市）城鎮人口數與總人口數之比反映城鎮化水平。第一產業發展狀況很大程度上衡量了當前農業發展水平，故選擇各省（自治區、直轄市）第二、三產業增加值與GDP之比反映產業結構水平。農業機械化水平的提高對促進農業發展和實現農業現代化有不可替代的作用，本文采用國家統計局公布的各省（自治區、直轄市）農業機械總動力除以總人口數來反映農業機械化水平。

5.工具變量。選取中國互聯網絡信息中心公布的各省（自治區、直轄市）歷年互聯網普及率數據作為工具變量。

對各變量指標的描述性統計見表1。

（三）模型設定

式（1）中，agricultureit為農業總產值，indexit為數字普惠金融發展水平，controlit為控制變量，主要為財政支出、產業結構、城鎮化水平和農業機械化水平，最后加上地區和時間效應以及隨機擾動項。

為了進一步檢驗數字普惠金融與農業發展之間的非線性關系，將農業總產值作為門檻變量，構建面板門檻模型，分析不同農業發展水平下，數字普惠金融對其發展的影響顯著程度。為檢驗研究假說H2，設定如下模型。

式（2）中，農業總產值agriculture為門檻變量，I（*）為示性函數，如果為真，取值為1，如果為假，則為0，r是門檻值。

式（3）～式（5）中，農業科技投入inputit為中介變量，式（3）衡量數字普惠金融對農業發展水平總影響程度，其系數α1表示影響程度的具體值大小。式（4）表示數字普惠金融對農業科技投入的影響。式（5）表示數字普惠金融對農業發展的直接影響，γ2與β1的乘積為數字普惠金融與農業發展水平之間存在的中介效應的具體值。

（一）基準回歸結果

本文經過懷斯曼檢驗分析得出使用面板固定效應模型的基準回歸分析，表2中第1列數值為采用固定效應模型分析得到的數字普惠金融發展對農業高質量發展的影響值大小。研究發現，數字普惠金融的回歸系數值是0.255，在5%的置信水平下顯著。因此，在控制了地區、年份以及其他控制變量之后，數字普惠金融對農業發展水平的提高有顯著的促進作用，證明了研究假說H1成立。

（二）內生性問題處理

選擇數字普惠金融滯后一期數據和互聯網普及率作為工具變量。表2第2、3列數據表示選擇數字普惠金融滯后一期指數作為工具變量后的實證分析結果，由此可知數字普惠金融對農業發展的影響系數為0.600，在1%的置信水平下是顯著的。表2第4、5列數據顯示以互聯網普及率為工具變量之后，數字普惠金融對農業發展的影響系數為0.556，并且在置信水平為1%的情況下顯著。因此，在使用工具變量回歸以后，數字普惠金融對農業發展的回歸結果仍然顯著，不存在內生性問題。

（三）穩健性檢驗

1.改變估計方法，上文已經使用固定效應模型進行過回歸，現在再使用混合回歸和隨機效應模型對數字普惠金融與農業發展之間的關系進行分析。表3第1、2列系數均為正且在1%統計水平下顯著，其系數均為0.255，表明上述研究結果顯著。

2.使用前文選取的數字普惠金融指數的三個指標作為核心解釋變量，再對數字普惠金融與農業發展進行回歸分析。表3第3至5列數據顯示結果均在1%統計水平下顯著，通過穩健性檢驗。

（四）門檻效應檢驗

以農業總產值作為門檻變量進行門檻效應檢驗。利用Bootstrap法反復抽樣300次，對模型可能存在的門檻效應進行檢驗。通過Bootstrap法獲得的檢驗統計量顯著性水平結果如表4、表5所示。

根據表4的檢驗結果，以農業總產值為門檻變量的門檻模型P值分別為0.057、0.083、0.477，P值三重門檻檢驗結果不顯著，而單門檻和雙門檻檢驗在10%統計水平下檢驗結果顯著。

由表5可知，農業總產值的單門檻值為5.731，95%的置信區間為[5.707，5.738]，雙門檻值為7.417，95%的置信區間為[5.738，7.432]。通過上述門檻效應檢驗過程，下文基于雙重門檻模型進行檢驗估計，估計結果如表6所示。

表6的估計結果表明，以農業總產值為門檻變量，將全部樣本劃分為三個門檻區間，在不同的門檻區間內數字普惠金融對農業發展的提升效應有著不同程度的顯現。由表6結果顯示，當農業總產值的對數值小于5.731時（即農業總產值小于308時），數字普惠金融對農業發展的影響系數為0.056，數字普惠金融對農業發展的作用是正向顯著的。當農業總產值對數值大于5.731且小于7.417時（即農業總產值大于308、小于1664時），數字普惠金融對農業發展的影響系數上升至0.088，在1%的統計水平下顯著。當農業總產值對數值大于7.417時（即農業總產值大于1664時），數字普惠金融對農業發展的影響系數上升到0.123，在1%的統計水平下通過顯著性檢驗，數字普惠金融對農業發展的正向作用更加明顯。因此，可得出結論：數字普惠金融與農業發展水平之間的關系是非線性的，并且農業總產值越高，數字普惠金融對農業高質量發展的提升效應越明顯，上述檢驗結果驗證了研究假說H2成立。

（五）中介效應檢驗

在模型1的基礎上，引入農業科技投入變量構建中介效應模型即模型（3）、（4）、（5），檢驗農業科技投入在數字普惠金融推動農業高質量發展過程中發揮的中介效應。對于中介模型系數乘積的檢驗，溫忠麟等得出結論，如果逐步檢驗結果均顯著，依次檢驗的結果可使用；如果其中任意系數存在不顯著情況，則使用Bootstrap法直接檢驗系數乘積的顯著性[19]。為了防止逐步回歸可能出現的錯誤，本文使用Bootstrap法檢驗中介效應。Bootstrap法檢驗結果見表7所示。

Bootstrap法檢驗計算出的中介效應Z值為4.900，P值為0.000，在1%的置信水平顯著，證明中介效應確實存在。現計算中介效應所占比例，由表8可知，中介效應模型的估計系數α1、β1、γ2分別為0.562、13.608、0.008，均通過顯著性檢驗，說明農業科技投入確實存在中介效應。從中介效應的作用機制來看，農業科技投入作為中介效應（β1γ2）占總效應（α1）的比例為19.0%。

（六）異質性分析

我國各地區經濟發展水平不均衡，資源稟賦不同以及政策制度也存在一定差異，故為了進一步研究數字普惠金融、農業科技投入與農業高質量發展的區域異質性，本文按照各省（自治區、直轄市）地理區域劃分以及經濟發展情況，把樣本劃分為東部地區和中西部地區兩個子樣本進行分析，其中東部地區包括北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、廣東和海南10個省級行政單位，樣本觀測數量為100個，其余省級行政單位劃分到中西部地區，樣本觀測數量為200個，最后分別對兩個子樣本集使用Bootstrap法檢驗其中介效應。表9顯示了兩區域的中介效應檢驗結果，中西部地區的間接效應通過1%統計水平的顯著性檢驗，東部地區間接效應通過5%統計水平的顯著性檢驗。

表10檢驗結果顯示，東部地區中介模型的估計系數α1、β1、γ2分別為0.576、32.612、0.004，均在1%統計水平下顯著，農業科技投入作為中介變量是顯著的，從中介效應的作用機制來看，農業科技投入作為中介效應（β1γ2）占總效應（α1）的比例為21.5%；中西部地區模型的估計系數α1、β1、γ2分別為0.517、7.379、0.020，均在1%統計水平下顯著，從中介效應的作用機制來看，農業科技投入作為中介效應（β1γ2）占總效應（α1）的比例為28.4%。因此，相對于東部地區，中西部地區的數字普惠金融通過提高農業科技投入來促進農業高質量發展的效應更大。

（一）結論

使用2011—2020年我國30個省（自治區、直轄市）的數據，利用固定效應模型和門檻模型檢驗數字普惠金融對農業發展水平的影響，并進一步驗證數字普惠金融是否通過提升農業科技投入來促進農業發展。研究結果表明：數字普惠金融對農業發展有顯著促進作用；數字普惠金融與農業發展水平之間的關系是非線性的，且農業發展水平越高，數字普惠金融對農業發展的提升效應越大；數字普惠金融的發展能夠提高農業科技投入進而促進農業發展，與東部地區相比，中西部地區科技投入的中介效應更加突出。

（二）政策建議

1.加強數字普惠金融基礎設施建設，加快推動數字普惠金融體系建設。數字化基礎設施是助力鄉村振興的硬件基礎，應大力加強農村地區互聯網寬帶尤其是5G網絡的通信基礎設施建設，提高鄉村互聯網覆蓋率和普及率，為數字普惠金融發展提供良好的設施條件。要推動鄉村數字普惠金融改革試點，積極在農村地區增設金融機構網點和數字化設備，提升數字普惠金融的覆蓋廣度和使用深度，滿足數字普惠金融產品新需求。

2.提高農村居民數字金融素養，推廣數字普惠金融發展成果。鄉鎮政府和當地金融機構應聯合加強數字普惠金融基礎知識的普及和宣傳，加強對新型農業生產經營主體的數字技能培訓工作，提高農戶對數字普惠金融的認知度和使用能力，以增加農村地區對數字普惠金融的需求，讓鄉村共享數字普惠金融發展成果，服務鄉村振興。

3.加強數字普惠金融監管，防范金融風險。一方面，金融監管部門對基層金融機構的數字化行為應進行嚴格的監管，科學調控農業數字普惠金融信貸結構與規模，對網絡貸款進行嚴格的準入限制，保證金融秩序的穩定，預防和化解金融風險。另一方面，商業銀行要運用大數據等技術精確調查農業信貸主體的信息，并確保信貸資金成功運用于農業經營活動，積極應對農村數字普惠金融可能出現的各種風險，保護鄉村企業和農民的合法權益不受侵害，以免遭受不必要的經濟損失。

4.強化農村數字普惠金融供給。當前我國農村地區數字普惠金融仍然存在供給結構問題，當地政府和金融機構應該充分發揮在數字普惠金融供給中的引導作用，積極加大涉農財政轉移支付力度，并將資金重點投放于現代農業和農業科技型企業。同時，要積極優化數字普惠金融工具，提供創新型數字普惠金融產品與服務，使得數字普惠金融成為推動農業高質量發展以及鄉村振興戰略向前推進的持續動力。