數字金融與農業高質量發展耦合協調評價
2023-12-11 21:57:58周里張書寧吉曉芹袁帥梁麗麗
江蘇農業科學 2023年16期
周里 張書寧 吉曉芹 袁帥 梁麗麗
摘要：農業高質量發展是全面推進鄉村振興、建設農業強國的必由之路，而數字金融是促進農業高質量發展的重要動力。為探究我國數字金融與農業高質量發展之間的協調效應，利用2011—2020年我國31個省（自治區、直轄市）的面板數據，基于新發展理念，從“創新、協調、綠色、開放、共享”五個維度構建農業高質量發展指標體系，運用熵值法測算全國農業高質量發展綜合水平，再引入耦合協調實證模型，以測度數字金融與農業高質量發展之間的耦合關聯度和耦合協調度。實證結果顯示：（1）在研究期內，我國農業高質量發展水平呈現穩步上升趨勢，但是整體農業高質量發展水平較低。（2）數字金融與農業高質量發展的時空分布趨勢一致，總體呈現“聚焦-相對聚焦-相對均衡”態勢。（3）大部分地區數字金融與農業高質量發展處于耦合關聯度極高的平穩狀態。（4）兩系統間的耦合協調度呈現穩步上升的態勢，東部地區的耦合協調度在全國始終最高，西部地區的耦合協調度始終落后，中部地區耦合協調度與全國平均水平最接近。研究認為，為充分發揮數字金融對農業高質量發展的推動作用，建議做好數字金融服務農業高質量發展的頂層設計；聚焦“三農”領域，推動數字金融發展模式創新；推動數字金融和農業高質量發展的區域協調。
關鍵詞：數字金融；農業高質量發展；耦合協調；評價指標體系
中圖分類號：F323文獻標志碼：A
文章編號：1002-1302（2023）16-0247-08
收稿日期：2023-04-21
基金項目：江蘇省農業農村廳鄉村振興軟科學研究課題（編號：22ASS077）。
作者簡介：周 里（1989—），女，江蘇宿遷人，碩士，講師，從事農村金融研究。E-mail：zxlyds@163.com。
通信作者：張書寧，碩士研究生，主要從事工商管理和文化產業研究。E-mail：shuningzhangcn@outlook.com。
黨的二十大報告指出，高質量發展是全面建設社會主義現代化國家的首要任務。農業是基礎性產業，在推動經濟社會高質量發展進程中，農業高質量發展不可或缺。而數字金融是我國金融發展歷程中的重大舉措，通過金融科技技術的應用，能有效擴大農業資金供給，優化資源配置，降低金融服務門檻，打破農業經營者的融資約束，改善農業企業的融資環境，為農業生產群體提供了更高效的融資渠道。因此，數字金融能有效推動農業高質量發展。由此可見，深入探究數字金融與農業高質量發展之間的關系具有重要的現實意義。
在現有的研究成果中，探討數字金融與農業高質量發展之間關系的專項研究不多，但與之相關的研究頗豐，主要集中在3個方面。一是關于數字金融的經濟效應研究。牛麗娟認為數字金融顯著促進了經濟高質量發展，緩解融資約束、提升創新能力和優化產業結構是數字金融作用于經濟高質量發展的重要傳導機制［1］。段雯瑾認為數字金融應用可以顯著提升農村居民家庭的消費規模，從而創造顯著的消費擴容效應［2］。王小華等研究表明數字金融的使用能夠明顯提升農村居民家庭消費水平［3］。二是關于農業高質量發展的研究，主要集中在農業高質量綜合水平評價方面。劉忠宇等通過構建農業高質量發展評價指標對我國農業高質量發展水平進行綜合評價，發現我國農業高質量發展存在明顯的地區差異［4］。郭郡郡等測算農業全要素生產率指標，并以其代表城市農業高質量發展水平，結果顯示城市農業高質量發展水平有明顯的“非均衡特征”［5］。尹朝靜等運用縱橫向拉開檔次法對我國農業高質量發展水平進行測評，發現我國各地區農業高質量發展水平逐漸提高，但存在兩極分化和空間不平衡現象［6］。三是關于數字金融與農業高質量發展關系的研究。王小華等認為數字技術的運用為金融服務農業高質量發展提供了機遇，但是當前仍然面臨著諸多問題［7］。張合林等認為我國數字金融發展對農業高質量發展水平有影響，兩者呈正相關關系［8］。王森等研究發現數字金融能有效推動農業高質量發展進程，但前者對后者的影響存在雙重門檻［9］。
綜合來看，國內外學者對數字金融與農業高質量發展進行了一定研究，但現有文獻多注重考察數字金融與農業高質量發展的單向研究，相對缺乏探究兩者耦合協調關系的雙向研究。有鑒于此，通過構建農業高質量發展指標體系，對我國31個?。▍^、市）的農業高質量發展水平進行綜合評價，并結合北京大學數字金融研究中心所測算的數字金融發展指數，構建耦合協調模型，測度我國數字金融與農業高質量發展之間的耦合關聯度及耦合協調度，以探究二者之間的協同效應，并進行基于耦合協調結果分析的對策討論。
1 研究設計
1.1 農業高質量發展評價體系構建
農業高質量發展本質內涵是以“滿足人民日益增長的美好生活需要”為根本目的，以質量和效益為價值取向，以“創新、協調、綠色、開放、共享”五大發展理念為基本遵循［10］?；谵r業高質量發展內涵及多數學者的做法［5-6］，選取5個一級指標、10個二級指標、19個三級指標構建農業高質量發展綜合評價指標體系（表1）。
1.2 農業高質量發展綜合水平評價模型
為確保各指標權重賦值更為客觀，采用熵值法確定指標權重。
第1步，進行數據標準化處理。采用離差標準化方法對所有指標的原始數據進行標準化處理，在標準化公式的基礎上加0.000 1來避免出現零值。假設有k個省份，n個年份，j個指標，則xikj為第i年省份k的第j個指標值。正向指標數據由公式（1）進行標準化處理，負向指標數據由公式（2）進行標準化處理。
正向指標標準化：
負向指標標準化：
式中：xikj′為標準化處理以后的指標數據；xikj為原始數據；xmin代表該指標的最小值；xmax代表該指標的最大值。
第2步，確定指標權重：
第3步，計算第j個指標的熵值：
Ej=-r∑i∑kYikjln（Yikj），r=ln（in）。（4）
第4步，計算第j個指標的差異系數：
Gj=1-Ej。（5）
第5步，計算各指標的權重：
第6步，計算各省份農業高質量發展水平綜合得分：
AG=∑jWjxikj′。（7）
1.3 耦合協調度模型
數字金融的發展可進一步推動農業高質量發展，但由于不同地區的地理位置、資源環境等多種因素不同，使得數字金融與農業高質量發展的步調不一致。將數字金融和農業高質量發展作為2個系統，采用耦合協調度來探討兩者的關系。為測度數字金融與農業高質量發展2個系統之間的相互作用強度，構建以下耦合關聯度模型：
其中，U1和U2分別代表數字金融發展水平和農業高質量發展水平；C表示耦合度，區間值為 ［0，1］，數值越大，說明數字金融與農業高質量發展的耦合關聯度越高，2個系統發展越協調。借鑒前人學者觀點［11］，將耦合關聯度劃分為4個層次（表2）。
數字金融與農業高質量發展是2個結構復雜、內容豐富的系統，僅用耦合關聯度不能很好地反映兩者間的協同效應程度，有時可能存在2個系統間耦合關聯度與耦合協調度不統一的情況。因此，需要進一步分析2個系統的協調度，引入耦合協調度模型：
其中，T代表數字金融與農業高質量發展的綜合協調指數；α和β分別表示兩者的協調效應權重，均取值0.5。D代表數字金融與農業高質量發展的耦合協調度，值在［0，1］區間，值越大，表明二者的耦合協調度越高。參照文獻［12］，將耦合協調度劃分為7個階段（表3）。
1.4 數據來源
基于數據的科學性、可獲得性，選擇2011—2020年中國31個?。▍^、市）的面板數據進行實證分析。根據國家統計部門和其他研究人員的劃分方法，將我國劃分為東部、中部、西部地區。考慮數據的可獲得性，本研究將港澳臺地區數據剔除。所選取的中國農業高質量發展綜合水平評價指標體系數據來源于《中國農村統計年鑒》《中國統計年鑒》《中國教育經費統計年鑒》《中國科技年鑒》以及中華人民共和國商務部官網。各個省份的數字金融發展水平選擇北京大學數字金融研究中心的2011—2020年省級數字普惠金融指數來衡量。
2 結果與分析
2.1 農業高質量發展水平綜合評價及時空分布
根據前文的評價指標體系和數據處理方法可以得到各地區農業高質量發展水平測算值（表4）。
從農業高質量發展水平測算值來看，2011—2020年各?。▍^、市）農業高質量發展水平測算值在 0.114～0.587之間，全國的農業高質量發展水平測度均值在0.292～0.332之間，總體呈現穩步上升趨勢，但是整體農業高質量發展水平較低。在研究期內，我國農業高質量發展總體平穩，10年間的波動幅度不大，2017年之后開始小幅度攀升，數據分析結果和實踐基本一致。山東、四川、河南、河北和廣東的農業高質量發展水平在全國處于領先地位，10年間測度均值都在0.398以上，屬于農業高質量發展水平地區；農業高質量發展水平較為落后的省份為新疆、甘肅、西藏、青海和寧夏，10年間測度均值都在0.229以下，屬于農業低質量發展水平地區，遠低于全國農業高質量發展平均水平。農業高質量發展水平省份與它們的資源利用、生態環境有著密切聯系，這些地區的資源總量豐富，并且能夠加速農業轉型、加快發展方式轉變，不斷優化產業結構，堅持人才科技投入，不斷提高產業效益和生產效率。農業低質量發展水平省份的制約因素各不相同，有的省份自身的資源環境制約了農業高質量發展，個別省份雖然資源豐富，但是受限于生產效率弱、技術創新不足等因素。
根據表4的測算結果，運用ArcGIS空間地理分析軟件，分別選取2011、2015和2020年農業高質量發展水平測度值，繪制矢量地圖（圖1）。
從時空分布狀態看，2011年農業高質量發展水平的省份有4個：山東、河南、四川和河北；農業中高質量發展水平的省份有8個，除了湖南、廣西和云南，其余都是東部地區；農業中等質量發展水平的省份有6個，除了北京和陜西，其余都屬于中部地區；農業低質量發展水平的省份有13個，除了吉林、海南、天津、上海和山西，其余都屬于西部地區。可見，2011年中國高質量發展的空間分布呈現“聚焦”狀態，農業高及中高質量發展水平的省份主要聚集在東部地區，農業低質量發展水平的省份大部分聚集在西部。到了2015年，農業高質量發展水平的省份有4個，分別是山東、四川、河南和湖北；農業中高質量發展水平的省份增加到10個，其中一半是屬于東部地區；農業中等質量發展水平的省份有7個，大部分屬于中部和東部地區；農業低質量發展水平的省份有10個，除了天津、山西、上海，其余都是屬于西部地區?？梢姡?015年中國高質量發展的空間分布呈現“相對聚焦”狀態；2020年，農業高質量發展水平的省份有2個：山東和四川；農業中高質量發展水平省份有10個，大部分屬于東部和中部地區；農業中等質量發展水平的省份增加到13個，各省份相對均衡的分布在東、中、西部3個地區；農業低質量發展水平的省份減少到6個，除了山西，其余都在西部地區。可見，2020年，中國農業高質量發展的空間分布呈現“相對均衡”狀態；綜上，2011—2020年，中國農業高質量發展綜合水平不斷提高，基本呈現“聚焦-相對聚焦-相對均衡”的時空分布態勢（圖1）。
2.2 數字金融指數時空分布
根據北京大學數字金融研究中心的省級數字金融指數測度結果，可以發現，2011—2020年間，全國數字金融發展水平實現了快速增長，2011年各省份的數字金融指數均值為40.00，到2015年增長到220.01，2020年進一步增長到341.22。由此可見，在研究期內，我國數字金融發展水平實現了跨越式提高。運用ArcGIS空間地理分析軟件，分別選取2011、2015和2020年數字金融指數，繪制矢量地圖（圖2）。
從時空分布狀態（圖2）看，2011年，各省份之間的數字金融水平差距較大，高水平數字金融省份有7個，全部集中在東部地區；中高水平數字金融省份有7個，除了湖北，其余都屬于東部和西部地區；中等水平數字金融省份有10個，大部分屬于中部和西部地區，低水平數字金融省份有7個，除了吉林，其他都在西部地區?？梢?，2011年中國數字金融的空間分布呈現“聚焦”狀態，高水平數字金融的省份全部聚焦在東部地區，低水平數字金融的省份主要聚焦在西部地區；2015年高水平數字金融省份有3個，均在東部地區；中高水平數字金融省份有7個，除了湖北，都屬于東部地區；中等水平數字金融省份有11個，除了山東，都屬于中部和西部地區；低水平數字金融省份有10個，大部分屬于中部和西部地區?？梢姡?015年中國數字金融的空間分布呈現“相對聚焦”狀態；2020年高水平數字金融省份有6個，均在東部地區；中高水平數字金融省份有9個，中等水平數字金融省份有7個，這兩個層級的省份相對均衡的分布在東、中、西3個地區；低水平數字金融省份有9個，除了吉林和黑龍江省，其余都屬于西部地區。可見，2020年中國數字金融的空間分布呈現“相對均衡”狀態。綜上，2011—2020年，東、中、西部地區之間數字金融發展差距逐漸縮小，時空分布上基本呈現“聚焦-相對聚焦-相對均衡”的狀態，與中國農業高質量發展時空分布趨勢基本一致，東部地區的數字金融和農業高質量發展綜合水平均領先于中部和西部地區。
2.3 數字金融與農業高質量發展的耦合協調分析
2.3.1 耦合關聯度 從整體情況看，除了2011年以外，其他年份全國數字金融與農業高質量發展的耦合關聯度均值都在0.905及以上，均達到了耦合關聯度極高階段（表5）。數字金融與農業高質量發展的耦合關聯度在2012—2016年基本維持不變，尤其是東部地區和中部地區基本維持在0.959～0.996之間；在2016年以后，雖然全區域的數字金融與農業高質量發展耦合關聯度呈現下降趨勢，但是東部地區和中部地區仍能保持在0.900以上，西部地區也維持在0.883～0.909之間。這說明，近10年來，數字金融與農業高質量發展之間聯系緊密，2個系統能夠相互促進發展。
2.3.2 耦合協調度 從整體看（圖3），研究期內全國數字金融與農業高質量發展的耦合協調度呈現平穩上升的態勢，并呈現出東部>中部>西部的空間布局。在2012—2014年期間，全國數字金融與農業高質量發展的耦合協調度均值在0.502～0.594之間徘徊，達到中度協調；在2015年之后，全國數字金融與農業高質量發展的耦合協調度均值都在0.626以上，實現了2個系統的高度協調（表6、表7）。這說明我國31個省（區、市）在數字金融與農業高質量發展之間的耦合度普遍較高，兩者能夠較好的協調發展。
從不同地區情況看（表7），3個地區的耦合協調度整體均表現出逐年增長的態勢。在研究期內，耦合協調度從大到小排序依次是東部、中部和西部。耦合協調度均值位列前5位的省份分別是山東、廣東、浙江、福建和北京，均位處東部地區；耦合協調度均值排名末5位的省份分別是新疆、甘肅、西藏、寧夏和青海。
東部地區協調度在全國一直處于領先水平，除了2011年是基本協調、2012年是中度協調，2013—2020年都是處于高度協調階段。其中，山東省的耦合協調度均值在全國排名第一，說明山東省數字金融與農業高質量2個系統的綜合水平均較高，且能夠相互協調共同發展。山東的金融資本雄厚，鼓勵金融創新，數字金融產品較豐富，為農業高質量發展奠定了良好基礎。江浙滬等長三角地區的協調度同樣處于領先地位。這是源于長三角城市群采取多項政策措施鼓勵數字金融發展，為農業產業提供豐富的融資渠道，推動了當地農業高質量發展。
中部地區協調度最接近于全國水平，2011年瀕臨失調，2012年基本協調，2013年和2014年是中度協調，2015年在0.624～0.716之間波動，跨越到高度協調階段。其中，河南的協調度高于全國平均水平，在全國排名第七。2013年及以后，河南的耦合協調度在0.607～0.764之間波動，達到高度協調狀態，在中部地區協調度最高。這歸于河南省政府采取了多樣有效的政策措施，例如，營造良好的金融監管環境、打造公平競爭的金融市場環境、加快銀行和保險等金融機構數字化轉型，強化對農業企業及農業經營者的金融支持，為農業發展注入了資金源泉。
西部地區的協調度明顯低于全國水平，但是自2017年以后，在0.617～0.667之間波動，也實現了高度協調。西部地區經濟發展相對較慢，金融體系不夠完善，數字金融發展平均水平較低。但是，位于西部地區的四川省協調度卻比較高，一直處于上升趨勢，且高于全國平均水平。近年來，四川省不斷完善多維度政策支撐體系，聚焦金融科技，充分發揮金融科技的賦能作用，加快推動金融機構數字化轉型，提升金融業整體競爭力，將四川打造成具有全國影響力的數字金融高地，為農業高質量發展提供了強有力支撐。
3 結論與建議
本研究對2011—2020年我國31個省（區、市）數字金融與農業高質量發展水平及時空耦合關系進行了探討，主要結論如下：（1）我國農業高質量發展水平呈現穩步上升趨勢，但是整體農業高質量發展水平較低。（2）數字金融與農業高質量發展的時空分布趨勢一致，總體上呈“聚焦-相對聚焦-相對均衡”態勢。（3）我國大部分?。▍^、市）的數字金融與農業高質量發展耦合關聯度在0.900以上，處于耦合關聯度極高的平穩狀態。（4）數字金融與農業高質量發展耦合協調度呈現穩步上升的態勢，絕大多數省份處于中度協調和高度協調狀態，東部地區的耦合協調度在全國始終最高，西部地區的耦合協調度始終落后，中部地區耦合協調度與全國平均水平最接近。
通過以上實證分析結果，為充分發揮數字金融對我國農業高質量發展的推動作用，提出以下建議：
（1）做好數字金融服務農業高質量發展的頂層設計。各地區需要結合自身的資源稟賦和地方特色，并根據農業高質量發展程度，創建科學合理的發展框架、目標、步驟，有序推進農業高質量發展。同時，根據各階段農業高質量發展標準，考慮各地經濟條件、金融基礎設施建設以及金融服務需求等因素，合理制定農村數字金融發展規劃，以確保為農業高質量發展作出貢獻。
（2）聚焦“三農”領域，推動數字金融發展模式創新。一方面，推動數字金融企業和農村金融機構合作，將金融科技技術運用于農村金融業務數字化改造，擴大農村地區數字金融服務的廣度和深度。另一方面，促進數字金融與農業發展充分融合。搭建農業信貸、農業保險為一體的數字金融平臺，形成線上+線下融合發展的農業數字金融體系，充分利用數字技術解決農戶與數字融資平臺的信息不對稱問題，打破農戶融資約束，降低涉農融資成本，從而有效推進農業高質量發展進程。
（3）推動數字金融和農業高質量發展的區域協調。一方面，加強落后地區農村數字硬件基礎設施建設，擴大網絡覆蓋面，縮小區域間的數字鴻溝。另一方面，加強各區域之間的交流合作，特別是西部地區，需要借鑒東部和中部地區數字金融與農業高質量發展的成功經驗，探索符合本地區特色的發展模式。
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