數(shù)字金融能促進(jìn)涉農(nóng)貸款的投放嗎？

謝雪燕　劉雪穎

摘要：涉農(nóng)貸款投放不足制約著我國(guó)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，那么具有普惠性特征的數(shù)字金融能夠促進(jìn)涉農(nóng)貸款的投放嗎？本文采用2011—2019年30個(gè)省級(jí)行政區(qū)域內(nèi)銀行的涉農(nóng)貸款數(shù)據(jù)，實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字金融的發(fā)展能夠促進(jìn)銀行涉農(nóng)貸款的投放，且這種影響對(duì)東部地區(qū)的銀行更大。具體影響機(jī)制為，數(shù)字金融通過(guò)降低銀行的運(yùn)營(yíng)成本、提高銀行抵御風(fēng)險(xiǎn)能力，從而促進(jìn)銀行涉農(nóng)貸款業(yè)務(wù)的發(fā)展。進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)，區(qū)域內(nèi)銀行的盈利水平、市場(chǎng)化程度和外資依存度對(duì)以上影響起到正向的強(qiáng)化作用。本文豐富了數(shù)字金融研究領(lǐng)域的相關(guān)文獻(xiàn)，對(duì)推動(dòng)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展的實(shí)踐活動(dòng)具有一定的啟示意義。

關(guān)鍵詞：數(shù)字金融；農(nóng)村金融；涉農(nóng)貸款；運(yùn)營(yíng)成本

中圖分類(lèi)號(hào)：F832.43? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A? ? ? ? 文章編號(hào)：1007-0753（2023）07-0024-13

一、引言

“三農(nóng)”問(wèn)題是關(guān)系國(guó)計(jì)民生的重大問(wèn)題，而農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)定發(fā)展離不開(kāi)資金投入。長(zhǎng)期以來(lái)，涉農(nóng)貸款投放不足是制約我國(guó)“三農(nóng)”發(fā)展的重要因素。究其原因：其一，銀行投放涉農(nóng)貸款面臨較大風(fēng)險(xiǎn)。由于涉農(nóng)企業(yè)普遍規(guī)模較小且管理不規(guī)范，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)本身周期長(zhǎng)且風(fēng)險(xiǎn)大，以及農(nóng)戶(hù)、涉農(nóng)企業(yè)缺乏誠(chéng)信意識(shí)等，銀行發(fā)放涉農(nóng)貸款面臨較大的風(fēng)險(xiǎn)。其二，農(nóng)村地區(qū)銀行數(shù)量較少、服務(wù)單一，不能滿(mǎn)足農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展的需要。其三，涉農(nóng)貸款門(mén)檻偏高。銀行服務(wù)成本偏高、貸款條件苛刻以及過(guò)分強(qiáng)調(diào)抵押和擔(dān)保使得農(nóng)戶(hù)難以獲得貸款。

近年來(lái)，數(shù)字金融在我國(guó)快速發(fā)展，其利用以人工智能、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等為代表的前沿?cái)?shù)字技術(shù)提高了金融服務(wù)的效率，降低了金融服務(wù)的成本（Gomber等，2018），使得一些被排除在正規(guī)金融之外的“長(zhǎng)尾客戶(hù)”獲得了正規(guī)金融服務(wù)。大量研究認(rèn)為數(shù)字金融具有普惠性特征。如齊紅倩和李志創(chuàng)（2019）認(rèn)為數(shù)字金融在降低交易成本、增加信貸可得性、減少信息不對(duì)稱(chēng)、拓展交易可能性集合方面發(fā)揮著重要作用。陳寶珍和任金政（2020）認(rèn)為數(shù)字金融實(shí)現(xiàn)了降低金融排斥、提高普惠效果的目標(biāo)。那么，數(shù)字金融的發(fā)展能否促進(jìn)涉農(nóng)貸款的投放呢？目前這方面的研究還比較鮮見(jiàn)，因此本文以2011—2019年我國(guó)30個(gè)省級(jí)行政區(qū)域的數(shù)據(jù)為樣本，實(shí)證探討了這一問(wèn)題。

二、文獻(xiàn)綜述

（一）數(shù)字金融對(duì)“三農(nóng)”發(fā)展的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)

隨著以大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能為代表的前沿?cái)?shù)字技術(shù)的迅速發(fā)展，金融行業(yè)涌現(xiàn)出一種新型金融服務(wù)業(yè)態(tài)——數(shù)字金融，引領(lǐng)著傳統(tǒng)金融模式向數(shù)字化、普惠化模式轉(zhuǎn)型。數(shù)字金融的概念提出較晚，學(xué)術(shù)界將其歸納為傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)與互聯(lián)網(wǎng)公司利用數(shù)字技術(shù)實(shí)現(xiàn)融資、支付、投資和其他活動(dòng)的新型金融業(yè)務(wù)模式。

數(shù)字金融對(duì)農(nóng)民、農(nóng)村、農(nóng)業(yè)的發(fā)展具有經(jīng)濟(jì)效應(yīng)。首先，在數(shù)字金融對(duì)農(nóng)民生活的影響方面，已有文獻(xiàn)從農(nóng)民收入、創(chuàng)業(yè)、消費(fèi)等不同角度展開(kāi)了研究。從收入角度看，數(shù)字普惠金融發(fā)展能夠促進(jìn)農(nóng)戶(hù)收入的增加，并能夠改善農(nóng)戶(hù)收入分配問(wèn)題（薛凱蕓等，2022；張兵和李娜，2022）。從創(chuàng)業(yè)角度看，數(shù)字金融能夠促進(jìn)農(nóng)戶(hù)創(chuàng)業(yè)決策，提升農(nóng)戶(hù)創(chuàng)業(yè)概率（宋偉等，2022），并且數(shù)字金融發(fā)展有效提升了農(nóng)戶(hù)的創(chuàng)業(yè)績(jī)效（熊健和董曉林，2021）。從消費(fèi)角度看，數(shù)字金融在農(nóng)村的發(fā)展能顯著提高農(nóng)戶(hù)的消費(fèi)支出，擴(kuò)大農(nóng)村居民家庭的消費(fèi)規(guī)模（陳寶珍等，2021；段雯瑾，2022）。

其次，在數(shù)字金融對(duì)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響方面，數(shù)字金融擴(kuò)大了農(nóng)村金融服務(wù)的覆蓋面，彌補(bǔ)了農(nóng)村經(jīng)濟(jì)主體長(zhǎng)期存在的融資缺口，其創(chuàng)新的各類(lèi)便利化服務(wù)模式促進(jìn)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)和金融服務(wù)的深度融合，進(jìn)而服務(wù)于農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展，促進(jìn)了農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)（滕磊等，2021；呂雁琴和趙斌，2020）。

最后，在數(shù)字金融對(duì)農(nóng)業(yè)發(fā)展的影響方面，數(shù)字金融能有效推動(dòng)農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展進(jìn)程，且對(duì)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的推動(dòng)作用呈現(xiàn)出邊際遞增特征（王森和陳宇斌，2022）。這是由于數(shù)字化提高了農(nóng)村地區(qū)的金融可得性，使得數(shù)字金融能夠顯著拉動(dòng)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)（連俊華，2022）。

（二）數(shù)字金融對(duì)農(nóng)村金融的影響

長(zhǎng)期以來(lái)，農(nóng)村金融供給不足是制約我國(guó)“三農(nóng)”發(fā)展的重要因素。目前已有眾多學(xué)者就數(shù)字金融對(duì)農(nóng)村金融的影響予以關(guān)注，但是在數(shù)字金融能否促進(jìn)農(nóng)村金融的發(fā)展這一問(wèn)題上還存在分歧。一種觀點(diǎn)認(rèn)為，數(shù)字金融能夠促進(jìn)農(nóng)村金融的發(fā)展。張薇和陽(yáng)正發(fā)（2022）認(rèn)為利用數(shù)字技術(shù)開(kāi)展農(nóng)村金融服務(wù)，既可收集農(nóng)戶(hù)信用數(shù)據(jù)，又能保證金融風(fēng)險(xiǎn)可控，有利于加速農(nóng)村普惠金融發(fā)展，克服農(nóng)村金融融資難與融資貴問(wèn)題。黃珺和肖蘇（2020）認(rèn)為數(shù)字金融與農(nóng)村金融的相互融合能夠緩解農(nóng)村金融資源中的供需矛盾。孔月星等（2023）研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字金融的出現(xiàn)有效彌補(bǔ)了農(nóng)村金融的短板，提高了農(nóng)村地區(qū)金融的包容性和可得性，推動(dòng)了傳統(tǒng)農(nóng)村金融的健康發(fā)展。另一種觀點(diǎn)認(rèn)為，多數(shù)農(nóng)戶(hù)面臨較為嚴(yán)重的數(shù)字金融排斥。熊健和楊軍（2022）利用調(diào)研數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，由于受金融知識(shí)、社會(huì)信任等微觀特質(zhì)的約束，農(nóng)村居民在互聯(lián)網(wǎng)信息鑒別與使用上仍有不足，使其難以積極響應(yīng)數(shù)字金融服務(wù)，從而導(dǎo)致部分?jǐn)?shù)字金融排斥情況。因此，數(shù)字金融發(fā)展也可能給農(nóng)戶(hù)帶來(lái)信息技術(shù)接入和使用方面的鴻溝，并由此產(chǎn)生“馬太效應(yīng)”，拉大城鄉(xiāng)居民之間以及農(nóng)村社會(huì)內(nèi)部的福利效用差距（Ozili，2018）。

（三）涉農(nóng)貸款配給

在涉農(nóng)貸款配給方面，涉農(nóng)貸款的增加有利于“三農(nóng)”問(wèn)題的解決，但隨著農(nóng)村金融網(wǎng)點(diǎn)大量撤并，機(jī)構(gòu)離農(nóng)和資金離農(nóng)不斷加劇，涉農(nóng)貸款覆蓋率仍舊偏低（王偉和溫濤，2019），供給依然不足。由于其本身的特殊性，涉農(nóng)貸款與其他商業(yè)貸款存在一定的差別。我國(guó)農(nóng)業(yè)發(fā)展極易受自然災(zāi)害和市場(chǎng)波動(dòng)的影響，不確定性程度較高，因此很多金融機(jī)構(gòu)不愿提供借貸服務(wù)，這導(dǎo)致涉農(nóng)貸款的獲取難度較大（代艷，2022）。數(shù)字金融的發(fā)展能夠有效解決交易成本過(guò)高和信息不對(duì)稱(chēng)的問(wèn)題，將涉農(nóng)貸款中的不確定性風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)化為可度量的確定性風(fēng)險(xiǎn)，為銀行的涉農(nóng)貸款投放提供保障（孫福兵和宋福根，2019）。

已有研究為本文提供了重要借鑒，但是仍有不足：國(guó)內(nèi)學(xué)者大多注重微觀層面上傳統(tǒng)普惠金融與農(nóng)村經(jīng)濟(jì)、居民消費(fèi)等的關(guān)系研究，但是從宏觀角度進(jìn)行研究的文獻(xiàn)較少。因此，本文的創(chuàng)新之處主要體現(xiàn)在：從宏觀角度，利用30個(gè)省級(jí)行政區(qū)域的宏觀面板數(shù)據(jù)研究了數(shù)字金融對(duì)銀行涉農(nóng)貸款投放的影響，同時(shí)就其中的影響機(jī)制進(jìn)行了深入研究。

三、理論分析及研究假設(shè)

（一）數(shù)字金融與涉農(nóng)貸款

近年來(lái)，數(shù)字金融的快速發(fā)展被視為解決農(nóng)戶(hù)融資難問(wèn)題的潛在變革性金融模式（Bj?rkegren和Grissen，2018）。從需求端來(lái)說(shuō)，數(shù)字金融發(fā)展所提供的數(shù)字技術(shù)和社交平臺(tái)，有利于幫助農(nóng)戶(hù)拓寬社交網(wǎng)絡(luò)渠道，并利用線(xiàn)上渠道獲取金融資源與有效信息，提高了農(nóng)戶(hù)涉農(nóng)信貸的獲得性。從供給端來(lái)說(shuō)，銀行通過(guò)大數(shù)據(jù)可以充分了解借貸農(nóng)戶(hù)的資金和信譽(yù)狀況，并據(jù)此進(jìn)行有效評(píng)估，從而提高授信審批效率。同時(shí)，在國(guó)家政策支持下，銀行借助互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，不斷創(chuàng)新產(chǎn)品以及提供差異化的金融服務(wù)，加大了支農(nóng)力度，增加了涉農(nóng)貸款的投放。由此，提出以下假設(shè)：

H1：數(shù)字金融促進(jìn)了涉農(nóng)貸款的投放。

（二）數(shù)字金融影響涉農(nóng)貸款投放的機(jī)制路徑

在運(yùn)營(yíng)成本方面，傳統(tǒng)銀行主要依賴(lài)眾多的線(xiàn)下網(wǎng)點(diǎn)提供貸款服務(wù)，不僅業(yè)務(wù)流程復(fù)雜，花費(fèi)的時(shí)間較多，而且需要較多的人員投入，因此單位貸款投放的運(yùn)營(yíng)成本較高。考慮到成本與收益相匹配的經(jīng)營(yíng)原則，銀行可能會(huì)拒絕一些低收益貸款的投放。隨著數(shù)字金融的發(fā)展，銀行把更多的信貸業(yè)務(wù)從線(xiàn)下轉(zhuǎn)移到線(xiàn)上，而且對(duì)線(xiàn)上貸款的流程也進(jìn)行了大幅度的簡(jiǎn)化，這顯著降低了銀行的運(yùn)營(yíng)成本。而運(yùn)營(yíng)成本的降低有助于涉農(nóng)貸款的投放：一方面，運(yùn)營(yíng)成本的減少可能使得原先無(wú)法盈利的貸款項(xiàng)目變得有利可圖，從而增加貸款的供給；另一方面，運(yùn)營(yíng)成本是貸款利率的重要組成部分，運(yùn)營(yíng)成本的降低可能會(huì)帶來(lái)貸款利率的下降，從而增加涉農(nóng)企業(yè)對(duì)貸款的需求。由此，提出以下假設(shè)：

H2：數(shù)字金融通過(guò)降低銀行的運(yùn)營(yíng)成本，進(jìn)而促進(jìn)了涉農(nóng)貸款的投放。

在風(fēng)險(xiǎn)防范方面，數(shù)字金融的發(fā)展提升了金融機(jī)構(gòu)處理軟信息的能力，緩解了信息不對(duì)稱(chēng)，強(qiáng)化了經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展和銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)能力（馬俊，2023）；此外，數(shù)字金融的發(fā)展變革了銀行風(fēng)險(xiǎn)管理的模型與方法，優(yōu)化了風(fēng)險(xiǎn)管理流程，提高了銀行的風(fēng)險(xiǎn)抵御能力（劉偉等，2022）。因此，數(shù)字金融發(fā)展有利于促使商業(yè)銀行更加準(zhǔn)確地識(shí)別信用風(fēng)險(xiǎn)，進(jìn)而降低其風(fēng)險(xiǎn)水平。這能夠進(jìn)一步減少農(nóng)戶(hù)的不良貸款，改善金融服務(wù)的穩(wěn)定性和安全性，從而有效減輕金融機(jī)構(gòu)對(duì)農(nóng)戶(hù)的排斥（Ozili，2018）。由此，提出以下假設(shè)：

H3：數(shù)字金融通過(guò)提高銀行風(fēng)險(xiǎn)抵御能力，進(jìn)而促進(jìn)了涉農(nóng)貸款的投放。

（三）數(shù)字金融促進(jìn)涉農(nóng)貸款投放的調(diào)節(jié)效應(yīng)

銀行盈利的大小會(huì)直接影響到銀行的信譽(yù)和實(shí)力，盈利能力較強(qiáng)的銀行也更易于發(fā)放貸款。同時(shí)，不同資產(chǎn)的流動(dòng)性差異對(duì)應(yīng)不同的收益率，因此銀行的資產(chǎn)配置和盈利模式也會(huì)深刻影響銀行流動(dòng)性創(chuàng)造。銀行盈利水平越高，銀行更易在資產(chǎn)端向企業(yè)或個(gè)人發(fā)放期限較長(zhǎng)、流動(dòng)性較差的貸款，同時(shí)在負(fù)債端創(chuàng)造相應(yīng)的存款，從而實(shí)現(xiàn)為社會(huì)提供流動(dòng)性的功能（劉妍等，2022）。由此，提出以下假設(shè)：

H4：盈利水平在數(shù)字金融促進(jìn)涉農(nóng)貸款投放的過(guò)程中起到正向的調(diào)節(jié)作用。

數(shù)字金融作用的發(fā)揮也必然會(huì)受到外部制度環(huán)境的影響（方軍雄，2006），區(qū)域內(nèi)市場(chǎng)化程度不同，數(shù)字金融對(duì)涉農(nóng)貸款投放的促進(jìn)作用可能也有所差異。首先，區(qū)域市場(chǎng)化程度越高，相關(guān)制度安排和市場(chǎng)環(huán)境就越完善，相應(yīng)的市場(chǎng)平均融資成本會(huì)下降，企業(yè)融資決策的空間將會(huì)更大。因此，區(qū)域市場(chǎng)化程度越高，涉農(nóng)企業(yè)更容易獲得貸款。其次，市場(chǎng)化程度會(huì)影響數(shù)字金融發(fā)展水平。姚震宇（2020）通過(guò)實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展與市場(chǎng)化呈現(xiàn)指數(shù)級(jí)正相關(guān)，市場(chǎng)化程度高的省份其數(shù)字經(jīng)濟(jì)指數(shù)也相應(yīng)較高。因此，市場(chǎng)化水平越高的地區(qū)，數(shù)字普惠金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的效率也越高（Anderloni，2008），數(shù)字金融對(duì)涉農(nóng)貸款投放的促進(jìn)作用也越大。由此，提出以下假設(shè)：

H5：市場(chǎng)化程度在數(shù)字金融促進(jìn)涉農(nóng)貸款投放的過(guò)程中起到正向的調(diào)節(jié)作用。

區(qū)域內(nèi)外商投資水平不同，數(shù)字金融對(duì)涉農(nóng)貸款投放的促進(jìn)作用可能有所差異。外商直接投資的增加有利于數(shù)字金融的發(fā)展，趙奇?zhèn)ィ?010）發(fā)現(xiàn)引進(jìn)外資有助于提升我國(guó)的資本配置效率，劉軍等（2020）通過(guò)實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)外資依存度能夠顯著促進(jìn)我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。具體而言，一方面，地區(qū)引入外商投資意味著額外資本的投入，并引進(jìn)有別于國(guó)內(nèi)的產(chǎn)品和服務(wù)，從而加快地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)程；另一方面，外商投資還帶來(lái)了國(guó)外先進(jìn)的技術(shù)與理念，通過(guò)技術(shù)外溢縮小國(guó)家間數(shù)字化程度的差異，加快我國(guó)各地區(qū)的數(shù)字化建設(shè)。由此推斷，外商投資越多，區(qū)域的數(shù)字化水平越高，越有利于涉農(nóng)貸款的投放。因此，提出以下假設(shè)：

H6：外商投資在數(shù)字金融促進(jìn)涉農(nóng)貸款投放的過(guò)程中起到正向的調(diào)節(jié)作用。

四、研究設(shè)計(jì)

（一）模型構(gòu)建

為驗(yàn)證數(shù)字金融發(fā)展水平與銀行投放涉農(nóng)貸款之間的影響關(guān)系，本文參考崔恒瑜等（2021）的做法，將省級(jí)層面的北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)與銀行本外幣涉農(nóng)貸款占總貸款比率數(shù)據(jù)相匹配，整合出2011—2019年的平衡面板數(shù)據(jù)，構(gòu)造如下雙向固定效應(yīng)模型：

y_i，t=e₀+c₁dfi_i，t-1+α_i Σ control_i，t+λ_i+year_t+ε_i，t（1）

式（1）中，i代表某省份的全部銀行，t代表年份，λ_i是個(gè)體固定效應(yīng)，year_t是時(shí)間固定效應(yīng)，Σ control_i，t是控制變量，ε_i，t是誤差項(xiàng)，為緩解反向因果所致的內(nèi)生性問(wèn)題，回歸中的核心解釋變量及其細(xì)分變量均使用一階滯后項(xiàng)。

（二）變量說(shuō)明

1.被解釋變量

y_i，t表示i省份的全部銀行在t年的涉農(nóng)貸款占比。根據(jù) 《涉農(nóng)貸款專(zhuān)項(xiàng)統(tǒng)計(jì)制度》的規(guī)定，銀行的涉農(nóng)貸款不僅包括農(nóng)戶(hù)貸款，還包括農(nóng)村企業(yè)和組織的貸款、城市企業(yè)和組織從事農(nóng)林牧漁業(yè)活動(dòng)的貸款，因此該指標(biāo)能夠反映省級(jí)全部涉農(nóng)主體的貸款總規(guī)模。

2.核心解釋變量

本文采用2011—2019年銀行所在省份的數(shù)字普惠金融指數(shù)來(lái)衡量數(shù)字金融發(fā)展水平。為進(jìn)一步研究數(shù)字普惠金融的細(xì)分層面對(duì)銀行涉農(nóng)貸款投放所產(chǎn)生的影響，引入數(shù)字普惠金融發(fā)展指數(shù)的兩個(gè)細(xì)分指標(biāo)：覆蓋廣度指數(shù)和使用深度指數(shù)。

3.控制變量

除了數(shù)字金融發(fā)展水平外，銀行的涉農(nóng)貸款規(guī)模會(huì)受到許多其他因素的影響，因此本文控制了省域經(jīng)濟(jì)特征變量，包括產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、市場(chǎng)化程度、財(cái)政支出、外資依存度、人均GDP、城鎮(zhèn)化率。具體變量定義見(jiàn)表１。此外，本文在回歸中同時(shí)加入了個(gè)體固定效應(yīng)和時(shí)間固定效應(yīng)，并采用省域?qū)用娴木垲?lèi)穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤。

（三）數(shù)據(jù)來(lái)源和處理

本文以我國(guó)30個(gè)省級(jí)行政區(qū)域內(nèi)的銀行為研究樣本，包括國(guó)有銀行、股份制銀行、城市商業(yè)銀行和農(nóng)村商業(yè)銀行，時(shí)間跨度為2011—2019年。中國(guó)數(shù)字普惠金融指數(shù)（2011—2019年）來(lái)源于北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心（郭峰等，2020），其他數(shù)據(jù)來(lái)源于各省份統(tǒng)計(jì)年鑒、WIND數(shù)據(jù)庫(kù)。為了排除異常值的影響，對(duì)所有連續(xù)變量在 1 分位點(diǎn)以下和 99 分位點(diǎn)以上的進(jìn)行了縮尾處理。

表２報(bào)告了樣本各變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。從中可知，核心解釋變量數(shù)字金融發(fā)展水平的最小值為2.936，最大值為5.960，標(biāo)準(zhǔn)差為0.669，說(shuō)明各樣本銀行所在地區(qū)的數(shù)字金融發(fā)展水平差異較大；被解釋變量的最大值為0.452，最小值為0.027，標(biāo)準(zhǔn)差為0.114，說(shuō)明我國(guó)各省份銀行涉農(nóng)貸款投放量之間有一定的差別。

五、實(shí)證分析

（一）基準(zhǔn)回歸

表3為基準(zhǔn)回歸的結(jié)果。結(jié)果顯示：第（1）列數(shù)字金融發(fā)展水平與銀行涉農(nóng)貸款占比顯著正相關(guān)，回歸系數(shù)為 0.048，意味著數(shù)字金融發(fā)展水平每增加１個(gè)單位，涉農(nóng)貸款投放水平上升 0.048個(gè)單位；第（2）、（3）列中數(shù)字金融覆蓋廣度、數(shù)字金融使用深度與銀行涉農(nóng)貸款占比同樣顯著正相關(guān)。結(jié)果說(shuō)明，數(shù)字金融的發(fā)展顯著促進(jìn)了涉農(nóng)貸款的投放，且其覆蓋廣度和使用深度的增加均有顯著的促進(jìn)作用。由此證明了假設(shè)1。

（二）內(nèi)生性處理（工具變量法）

為了緩解因遺漏變量、測(cè)量誤差或反向因果關(guān)系可能導(dǎo)致的內(nèi)生性問(wèn)題，本文進(jìn)一步采用工具變量進(jìn)行估計(jì)。參照謝絢麗等（2018）的做法，選取互聯(lián)網(wǎng)普及率（Ipr）的滯后一期作為工具變量，采用兩階段最小二乘法進(jìn)行回歸。選取上述工具變量的理由是：一方面，互聯(lián)網(wǎng)普及率作為數(shù)字金融的基礎(chǔ)設(shè)施，與數(shù)字金融的變化有著緊密的聯(lián)系；另一方面，互聯(lián)網(wǎng)普及率與涉農(nóng)貸款投放并不存在直接聯(lián)系，這使得互聯(lián)網(wǎng)普及率可能成為一個(gè)有效的工具變量。表4報(bào)告了兩階段的估計(jì)結(jié)果及工具變量合理性檢驗(yàn)結(jié)果，其中K-P rk LM統(tǒng)計(jì)量用于檢驗(yàn)工具變量是否可識(shí)別，括號(hào)中的p值均為0.000 0，拒絕不可識(shí)別的原假設(shè)；C-D Wald F統(tǒng)計(jì)量用于檢驗(yàn)是否存在弱工具變量，結(jié)果大于10%水平上的判斷值，表明不存在弱工具變量的問(wèn)題；由于工具變量和解釋變量數(shù)量相同，工具變量恰好被識(shí)別，不存在過(guò)度識(shí)別問(wèn)題。因此，工具變量回歸與基準(zhǔn)回歸結(jié)果基本一致，證明了基準(zhǔn)回歸結(jié)果的可靠性。

（三）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為檢驗(yàn)數(shù)字金融發(fā)展水平對(duì)銀行涉農(nóng)貸款投放影響的穩(wěn)健性，本文采用兩種方式進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)：一是參考張正平等（2020）的做法，用涉農(nóng)貸款對(duì)數(shù)值（Lnagrl）作為涉農(nóng)貸款占比的替代變量；二是考慮到不同地區(qū)之間的數(shù)字金融發(fā)展水平差異較大，而這種差異可能對(duì)回歸結(jié)果產(chǎn)生一定的影響，剔除涉農(nóng)貸款占比平均值最高和最低的兩個(gè)地區(qū)上海和新疆相關(guān)數(shù)據(jù)后進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。表5為替換了被解釋變量和改變樣本范圍后的重新回歸結(jié)果，數(shù)字金融發(fā)展水平及其覆蓋廣度和使用深度均對(duì)涉農(nóng)貸款對(duì)數(shù)值和被解釋變量有顯著正向影響，與基準(zhǔn)回歸結(jié)果一致。結(jié)果說(shuō)明，數(shù)字金融的發(fā)展顯著促進(jìn)了涉農(nóng)貸款的投放，且其覆蓋廣度和使用深度的增加均對(duì)此有顯著的促進(jìn)作用。

（四）區(qū)域異質(zhì)性

為了檢驗(yàn)數(shù)字金融在不同區(qū)域?qū)ι孓r(nóng)貸款促進(jìn)作用的差異，本文將樣本分成東部和中西部?jī)蓚€(gè)子樣本進(jìn)行回歸。表6為分樣本的回歸結(jié)果，結(jié)果說(shuō)明：數(shù)字金融的發(fā)展顯著促進(jìn)了東部地區(qū)涉農(nóng)貸款的投放，其中數(shù)字金融使用深度對(duì)該地區(qū)涉農(nóng)貸款投放有積極影響，而覆蓋廣度的影響并不顯著；在中西部地區(qū)，數(shù)字金融發(fā)展水平對(duì)其涉農(nóng)貸款的投放無(wú)顯著影響。究其原因，相比中西部地區(qū)，東部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平更高，數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施更加完善，數(shù)字金融發(fā)展水平更高，而數(shù)字金融的發(fā)展會(huì)促進(jìn)金融機(jī)構(gòu)的結(jié)構(gòu)優(yōu)化和轉(zhuǎn)型升級(jí)，從而提高服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的能力，增加涉農(nóng)貸款的投放。

六、機(jī)制檢驗(yàn)

為進(jìn)一步檢驗(yàn)數(shù)字金融促進(jìn)銀行涉農(nóng)貸款投放的中介機(jī)制，本文參照Baron和Kenny（1986）、溫忠麟和葉寶娟（2014）等的做法，在基準(zhǔn)回歸模型的基礎(chǔ)上構(gòu)建如下模型：

m_i，t=e₁+a₁dfi_i，t-1+α_i control_i，t+λ_i+year_t+ε_i，t（2）

y_i，t=e₂+c₂dfi_i，t-1+b₁m_i，t+α_icontrol_i，t+λ_i+year_t+ε_i，t（3）

式中m_i，t表示中介變量，本文用到的中介變量共有2個(gè)，分別為代表銀行運(yùn)營(yíng)成本的OAcost和代表銀行風(fēng)險(xiǎn)抵御能力的Lpvra。

本文參照溫忠麟和葉寶娟（2014）的中介效應(yīng)檢驗(yàn)程序分三步來(lái)進(jìn)行檢驗(yàn)：第一步，檢驗(yàn)式（1）中核心解釋變量dfi_i，t-1的系數(shù)c₁，若顯著則進(jìn)行第二步；第二步，檢驗(yàn)式（2） 核心解釋變量dfi_i，t-1和式（3）中介變量m_i，t的系數(shù)a₁和b₁，如果兩者都顯著則說(shuō)明存在中介效應(yīng)；第三步，如果a₁和b₁至少一個(gè)不顯著則需要進(jìn)行sobel檢驗(yàn)。

（一）銀行運(yùn)營(yíng)成本的中介效應(yīng)

本文選取“管理費(fèi)用/總資產(chǎn)”來(lái)衡量銀行運(yùn)營(yíng)成本（OAcost），對(duì)“數(shù)字金融發(fā)展水平—銀行運(yùn)營(yíng)成本—涉農(nóng)貸款投放”三者之間的關(guān)系進(jìn)行檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果如表7所示。可以發(fā)現(xiàn)，第（1）列數(shù)字金融發(fā)展水平的系數(shù)在5%的水平下顯著為正，第（2）列數(shù)字金融發(fā)展水平的系數(shù)和第（3）列中介變量OAcost的系數(shù)不顯著，根據(jù)中介效應(yīng)檢驗(yàn)程序，需要進(jìn)行sobel檢驗(yàn)。sobel檢驗(yàn)結(jié)果顯著，z值為-2.310。第（4）列數(shù)字金融覆蓋廣度的系數(shù)顯著為正，第（5）列數(shù)字金融覆蓋廣度的系數(shù)和第（6）列中介變量OAcost的系數(shù)不顯著，sobel檢驗(yàn)結(jié)果顯著。第（7）列數(shù)字金融使用深度的系數(shù)顯著為正，第（8）列數(shù)字金融使用深度的系數(shù)和第（9）列中介變量OAcost的系數(shù)不顯著，sobel檢驗(yàn)結(jié)果顯著。結(jié)果說(shuō)明，數(shù)字金融發(fā)展水平通過(guò)降低銀行運(yùn)營(yíng)成本，進(jìn)而促進(jìn)了涉農(nóng)貸款的投放，而且數(shù)字金融覆蓋廣度和使用深度也通過(guò)相同機(jī)制發(fā)生作用。由此證明了假設(shè)2。

（二）銀行風(fēng)險(xiǎn)抵御能力的中介效應(yīng)

本文選取貸款撥備率（貨款損失準(zhǔn)備金余額/各項(xiàng)貸款余額）來(lái)衡量銀行風(fēng)險(xiǎn)抵御能力（Lpvra），采用中介效應(yīng)模型對(duì)“數(shù)字金融發(fā)展水平—銀行風(fēng)險(xiǎn)抵御能力—涉農(nóng)貸款投放”三者之間的關(guān)系進(jìn)行檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果如表8所示。表中第（1）列數(shù)字金融發(fā)展水平的系數(shù)在5%的水平下顯著為正，第（2）列數(shù)字金融發(fā)展水平的系數(shù)和第（3）列中介變量Lpvra的系數(shù)不顯著，根據(jù)中介效應(yīng)檢驗(yàn)程序，需要進(jìn)行sobel檢驗(yàn)。sobel檢驗(yàn)結(jié)果顯著，z值為3.055。第（4）列數(shù)字金融覆蓋廣度的系數(shù)顯著為正，第（5）列數(shù)字金融覆蓋廣度的系數(shù)和第（6）列中介變量Lpvra的系數(shù)不顯著，sobel檢驗(yàn)結(jié)果顯著。第（8）列數(shù)字金融使用深度對(duì)中介變量的估計(jì)系數(shù)為負(fù)且不顯著，與數(shù)字金融通過(guò)提高銀行風(fēng)險(xiǎn)抵御能力從而促進(jìn)涉農(nóng)貸款投放這一假設(shè)不符，因此認(rèn)為不存在中介效應(yīng)。綜上，數(shù)字金融發(fā)展水平通過(guò)提高銀行風(fēng)險(xiǎn)抵御能力，進(jìn)而促進(jìn)了涉農(nóng)貸款的投放，而且數(shù)字金融覆蓋廣度也通過(guò)相同機(jī)制發(fā)生作用。由此證明了假設(shè)3。

七、進(jìn)一步擴(kuò)展分析

（一）銀行盈利水平的調(diào)節(jié)效應(yīng)

本文選取資產(chǎn)收益率（凈利潤(rùn)/資產(chǎn)總額）來(lái)衡量銀行盈利水平（ROE），在基準(zhǔn)回歸模型中加入該變量的滯后一期，以及其與核心解釋變量的交乘項(xiàng)，對(duì)銀行盈利水平的調(diào)節(jié)效應(yīng)進(jìn)行檢驗(yàn)。如表9所示，數(shù)字金融發(fā)展水平系數(shù)顯著為正，且該指數(shù)與銀行盈利水平交乘項(xiàng)的系數(shù)也顯著為正，說(shuō)明銀行盈利水平在數(shù)字金融促進(jìn)涉農(nóng)貸款投放的過(guò)程中起到正向調(diào)節(jié)作用。究其原因，銀行的盈利能力越強(qiáng)，越有能力吸收更多的流動(dòng)性存款，從而發(fā)放更多的貸款。假設(shè)4得到驗(yàn)證。

（二）市場(chǎng)化程度的調(diào)節(jié)效應(yīng)

本文進(jìn)一步考察市場(chǎng)化程度（Mar）在數(shù)字金融對(duì)涉農(nóng)貸款投放影響中的調(diào)節(jié)效應(yīng)，在基準(zhǔn)回歸模型中加入該變量與核心解釋變量交乘項(xiàng)的滯后一期進(jìn)行檢驗(yàn)。如表10所示，數(shù)字金融發(fā)展水平系數(shù)顯著為正，且該指數(shù)與市場(chǎng)化程度交乘項(xiàng)的系數(shù)也顯著為正，說(shuō)明市場(chǎng)化程度在數(shù)字金融促進(jìn)涉農(nóng)貸款投放的過(guò)程中起到正向調(diào)節(jié)作用。究其原因，市場(chǎng)化程度越高，數(shù)字普惠金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的效率也越高，從而促進(jìn)銀行發(fā)放更多貸款。假設(shè)5得到驗(yàn)證。

（三）外商投資的調(diào)節(jié)效應(yīng)

如前文所述，外商投資水平越高，數(shù)字金融對(duì)涉農(nóng)貸款的促進(jìn)作用越大。對(duì)此，本文選取外資依存度（Fdi）作為外商投資水平的替代變量，在基準(zhǔn)回歸模型中加入該變量的滯后一期，以及其與核心解釋變量的交乘項(xiàng)進(jìn)行檢驗(yàn)。如表11所示，數(shù)字金融發(fā)展水平系數(shù)顯著為正，且該指數(shù)與外資依存度交乘項(xiàng)的系數(shù)也顯著為正，說(shuō)明外商投資水平在數(shù)字金融促進(jìn)涉農(nóng)貸款投放的過(guò)程中起到正向調(diào)節(jié)作用。究其原因，外商投資越多，區(qū)域的數(shù)字化水平越高，越有利于涉農(nóng)貸款的投放。假設(shè)6得到驗(yàn)證。

八、結(jié)論及啟示

近年來(lái)，在國(guó)家大力扶持下，傳統(tǒng)農(nóng)村金融體系取得了突出的改革成效。但是，農(nóng)村資金短缺的問(wèn)題依然沒(méi)有得到有效解決。為了探究數(shù)字金融能否緩解這一問(wèn)題，本文采用我國(guó)30個(gè)省級(jí)行政區(qū)域2011—2019年的相關(guān)數(shù)據(jù)，研究數(shù)字金融對(duì)銀行涉農(nóng)貸款投放的影響。研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字金融發(fā)展水平、數(shù)字金融子維度中的覆蓋廣度和使用深度均顯著促進(jìn)了銀行涉農(nóng)貸款的投放，且這種影響在東部地區(qū)更為顯著。進(jìn)一步探究影響機(jī)制和調(diào)節(jié)效應(yīng)發(fā)現(xiàn)：數(shù)字金融能夠通過(guò)降低銀行的運(yùn)營(yíng)成本費(fèi)用和提高風(fēng)險(xiǎn)抵御能力，進(jìn)而促進(jìn)涉農(nóng)貸款的投放；銀行盈利能力、市場(chǎng)化程度以及外商投資對(duì)數(shù)字金融促進(jìn)涉農(nóng)貸款投放起到正向調(diào)節(jié)作用。

以上結(jié)論具有一定的政策啟示意義：

首先，應(yīng)在農(nóng)村地區(qū)大力發(fā)展數(shù)字金融。建立健全農(nóng)村地區(qū)發(fā)展數(shù)字金融的頂層設(shè)計(jì)和配套措施，持續(xù)完善數(shù)字金融基礎(chǔ)設(shè)施，提高農(nóng)民金融素養(yǎng)，鼓勵(lì)銀行在農(nóng)村地區(qū)創(chuàng)新數(shù)字金融產(chǎn)品，促進(jìn)數(shù)字金融在農(nóng)村地區(qū)的發(fā)展。地方政府要繼續(xù)加大對(duì)鄉(xiāng)村振興和農(nóng)村數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的投入力度，積極引導(dǎo)外商、社會(huì)資本參與農(nóng)業(yè)農(nóng)村領(lǐng)域投資。在發(fā)展農(nóng)村數(shù)字金融過(guò)程中，應(yīng)注重對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的甄別與防控，嚴(yán)格評(píng)估并控制各種類(lèi)型的信息技術(shù)應(yīng)用對(duì)金融穩(wěn)定和安全造成的潛在風(fēng)險(xiǎn)；同時(shí)要充分利用大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等技術(shù)，加強(qiáng)農(nóng)村信用體系建設(shè)和征信體系建設(shè)，建立健全銀行在農(nóng)村數(shù)字金融服務(wù)方面的風(fēng)險(xiǎn)防范機(jī)制。

其次，注重?cái)?shù)字金融在區(qū)域間的平衡發(fā)展。由于各地區(qū)在經(jīng)濟(jì)發(fā)展、地理環(huán)境、政策扶持、人文習(xí)俗等方面均存在一定的差異，數(shù)字金融對(duì)涉農(nóng)貸款投放的影響存在一定區(qū)域異質(zhì)性。相比較為落后的中西部地區(qū)，東部地區(qū)在互聯(lián)網(wǎng)建設(shè)、法律法規(guī)制定、人口資源數(shù)量等方面都具有明顯的優(yōu)勢(shì)，因此更有利于數(shù)字金融的發(fā)展。對(duì)此，國(guó)家應(yīng)在中西部地區(qū)大力扶持?jǐn)?shù)字金融發(fā)展，結(jié)合當(dāng)?shù)刭Y源優(yōu)勢(shì)和產(chǎn)業(yè)特色對(duì)銀行進(jìn)行定向扶持，促使銀行積極引導(dǎo)、主動(dòng)作為。

最后，鼓勵(lì)傳統(tǒng)銀行進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型。通過(guò)制定數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略、構(gòu)建數(shù)字化管理架構(gòu)、增加金融科技投入、加強(qiáng)人才隊(duì)伍建設(shè)、持續(xù)開(kāi)展數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用等，推動(dòng)全面數(shù)字化轉(zhuǎn)型，從而提升銀行自身盈利能力，解決銀行投放涉農(nóng)貸款所面臨的動(dòng)力不足等問(wèn)題。

參考文獻(xiàn)：

[1] GOMBER P，KAUFFMAN R J，PARKER C，et al.On the fintech revolution：Interpreting the forces of innovation，disruption， and transformation in financial services[J].Journal of Management Information Systems，2018，35（01）：220-265．

[2]齊紅倩，李志創(chuàng).中國(guó)普惠金融發(fā)展水平測(cè)度與評(píng)價(jià)——基于不同目標(biāo)群體的微觀實(shí)證研究[J].數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，2019，36（05）：101-117．

[3]陳寶珍，任金政.數(shù)字金融與農(nóng)戶(hù)：普惠效果和影響機(jī)制[J]．財(cái)貿(mào)研究，2020，31（06）：37-47．

[4]薛凱蕓，王越，胡振.共同富裕視角下數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)戶(hù)收入的影響——來(lái)自黃河流域中上游地區(qū)的證據(jù)[J].農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化研究，2022，43（06）：971-983．

[5]張兵，李娜．?dāng)?shù)字普惠金融、非農(nóng)就業(yè)與農(nóng)戶(hù)增收——基于中介效應(yīng)模型的實(shí)證分析[J]．農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化研究，2022，43（02）：249-260．

[6]宋偉，張保珍，楊海芬.數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)戶(hù)創(chuàng)業(yè)的影響機(jī)理及實(shí)證分析[J].技術(shù)經(jīng)濟(jì)與管理研究，2022（02）：99-104.

[7]熊健，董曉林.數(shù)字金融參與促進(jìn)農(nóng)戶(hù)創(chuàng)業(yè)決策了嗎？——基于融資規(guī)模和機(jī)會(huì)識(shí)別視角的實(shí)證分析[J]．商業(yè)研究，2021（05）：123-130．

[8]陳寶珍，余潔，任金政.數(shù)字支付影響農(nóng)戶(hù)消費(fèi)嗎？——基于微觀調(diào)查數(shù)據(jù)的經(jīng)驗(yàn)分析[J].財(cái)經(jīng)論叢，2021（01）：33-42．

[9]段雯瑾.數(shù)字金融對(duì)農(nóng)村消費(fèi)的擴(kuò)容效應(yīng)及異質(zhì)性分析[J].商業(yè)經(jīng)濟(jì)研究，2022（24）：57-60．

[10]滕磊，張恒，唐思思.普惠視角下數(shù)字金融創(chuàng)新與農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展[J].調(diào)研世界，2021（12）：34-42．

[11]呂雁琴，趙斌.數(shù)字金融與農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展研究[J].武漢金融，2020（03）：79-84．

[12]王森，陳宇斌.數(shù)字普惠金融如何推動(dòng)農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展？——兼論中介與門(mén)檻作用機(jī)制[J].管理學(xué)刊，2022，35（03）：72-87．

[13]連俊華.數(shù)字金融發(fā)展、農(nóng)村普惠金融與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)——來(lái)自中國(guó)縣域數(shù)據(jù)的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)[J].中國(guó)軟科學(xué)，2022（05）：134-146．

[14]張薇，陽(yáng)正發(fā).數(shù)字經(jīng)濟(jì)視角下農(nóng)村數(shù)字普惠金融發(fā)展研究[J].農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)，2022（01）：112-114．

[15]黃珺，肖蘇.基于互聯(lián)網(wǎng)的農(nóng)村金融發(fā)展問(wèn)題及對(duì)策分析[J].農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)，2020（04）：119-120．

[16]孔月星，張桐桐，楊海芬.數(shù)字金融對(duì)村鎮(zhèn)銀行經(jīng)營(yíng)效率的影響研究[J].金融經(jīng)濟(jì)，2023（01）：59-68.

[17]熊健，楊軍.數(shù)字化背景下的農(nóng)村金融排斥：數(shù)字機(jī)遇還是數(shù)字鴻溝[J/OL]. 農(nóng)業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì)，2022-12-01.https：//kns.cnki.net/kcms2/article/abstract？v=3uoqIhG8C45S0n9fL2suRadTyEVl2pW9UrhTDCdPD667sqWSpsgJxuet5s1seaWGm7UO4JSTQLBZU-PyfUbWaOQR1CyRhXaX&uniplatform=NZKPT.

[18] OZILI P K.Impact of digital finance on financial inclusion and stability[J].Borsa Istanbul Review，2018，18（04）：329-340.

[19]王偉，溫濤.涉農(nóng)貸款拖累了農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)經(jīng)營(yíng)績(jī)效嗎[J].農(nóng)業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì)，2019（02）：73-84．

[20]代艷.數(shù)字農(nóng)貸的興起與涉農(nóng)貸款風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償機(jī)制優(yōu)化[J].農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)，2022（01）：106-108.

[21]孫福兵，宋福根.基于場(chǎng)景化、數(shù)字化的農(nóng)業(yè)信貸風(fēng)險(xiǎn)控制研究[J].社會(huì)科學(xué)戰(zhàn)線(xiàn)，2019，285（03）：249-253.

[22] BJ?RKEGREN D，GRISSEN D.The potential of digital credit to bank the poor[J].AEA Papers and Proceedings，2018，108：68-71.

[23]馬俊. 數(shù)字金融、銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)與經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展[J].海南金融，2023，410（01）：18-37.

[24]劉偉，劉衛(wèi)鎮(zhèn)，戴冰清，等.數(shù)字金融、貸款結(jié)構(gòu)與商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)——基于181家商業(yè)銀行2011—2020年財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的分析[J]．武漢金融，2022（07）：29-40.

[25]劉妍，孫永志，宮長(zhǎng)亮，等.LPR機(jī)制改革對(duì)商業(yè)銀行盈利能力和風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響研究[J].國(guó)際金融研究，2022（10）：72-84．

[26]方軍雄.市場(chǎng)化進(jìn)程與資本配置效率的改善[J].經(jīng)濟(jì)研究，2006，41（05）：50-61.

[27]姚震宇.區(qū)域市場(chǎng)化水平與數(shù)字經(jīng)濟(jì)競(jìng)爭(zhēng)——基于數(shù)字經(jīng)濟(jì)指數(shù)省際空間分布特征的分析[J].江漢論壇，2020（12）：23-33.

[28] ANDERLONI L.Financial services provision and prevention of financial exclusion[R]. Brussels： European Commission， 2008．

[29]趙奇?zhèn)?金融發(fā)展、外商直接投資與資本配置效率[J].財(cái)經(jīng)問(wèn)題研究，2010（09）：47-51．

[30]劉軍，楊淵鋆，張三峰.中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)測(cè)度與驅(qū)動(dòng)因素研究[J].上海經(jīng)濟(jì)研究，2020（06）：81-96．

[31]崔恒瑜，王雪，馬九杰.數(shù)字金融發(fā)展能否在農(nóng)村金融市場(chǎng)發(fā)揮 “鯰魚(yú)效應(yīng)” ——來(lái)自中國(guó)農(nóng)信機(jī)構(gòu)的證據(jù)[J].經(jīng)濟(jì)理論與經(jīng)濟(jì)管理，2021，41（12）：30-41．

[32]郭峰，王靖一，王芳，等.測(cè)度中國(guó)數(shù)字普惠金融發(fā)展：指數(shù)編制與空間特征[J].經(jīng)濟(jì)學(xué)（季刊），2020，19（04）：1 401-1 418．

[33]謝絢麗，沈艷，張皓星，等.數(shù)字金融能促進(jìn)創(chuàng)業(yè)嗎？——來(lái)自中國(guó)的證據(jù)[J].經(jīng)濟(jì)學(xué)（季刊），2018，17（04）：1 557-1 580.

[34]張正平，夏海，毛學(xué)峰．省聯(lián)社干預(yù)對(duì)農(nóng)信機(jī)構(gòu)信貸行為和盈利能力的影響——基于省聯(lián)社官網(wǎng)信息的文本分析與實(shí)證檢驗(yàn)[J].中國(guó)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)，2020（09）：21-40.

[35] BARON R M， KENNY D A，The moderator-mediator variable distinction in social psychological research：Conceptual，strategic，and statistical considerations[J]．Journal of Personality and Social Psychology，1986，51（06）：1 173-1 182.

[36]溫忠麟，葉寶娟．中介效應(yīng)分析：方法和模型發(fā)展[J].心理科學(xué)進(jìn)展，2014，22（05）：731-745．

（責(zé)任編輯：張艷妮）

Can Digital Finance Promote the Issuance of Agriculture-related Loans？

Xie Xueyan， Liu Xueying

（ Economics School， Beijing Technology and Business University ）

Abstract： The insufficient issuance of agriculture-related loans restricts the development of China's rural economy. Can digital finance with inclusive characteristics promote the issuance of agriculture-related loans？ This paper uses agriculture-related loan data from banks in 30 provincial-level administrative regions from 2011-2019， and the empirical research finds that the development of digital finance can promote banks' issuance of agriculture-related loans， and this effect is greater for banks in eastern regions. The specific mechanism is that digital finance promotes the development of banks' agriculture-related loan business by lowering banks' operating costs and improving their ability to withstand risks. Further research finds that the profitability， marketization level and foreign capital dependence of banks in the region have a strengthening effect on the above influence. This paper enriches the related literature on digital finance research， and has certain inspirational significance for promoting rural economic development practices.

Keywords： Digital finance; Rural finance; Agriculture-related loans; Operating