數字普惠金融對鄉村產業興旺的影響研究

摘要：產業興旺是鄉村振興的題中要義，利用金融力量激發產業興旺活力是當前較為可行的方式。文章基于2011—2021年省級面板數據，使用系統GMM模型和動態面板門檻模型研究數字普惠金融與鄉村產業興旺之間的關系。結果表明：我國鄉村產業興旺水平在總體上呈現上升態勢，且數字普惠金融能夠對鄉村產業興旺起到良好的推進作用。分維度而言，數字普惠金融能夠對鄉村產業興旺的各個維度產生不同的影響。分地區而言，數字普惠金融在中西部地區推動鄉村產業興旺建設的力度明顯高于東部地區。通過進一步研究，數字普惠金融在促進鄉村產業興旺時，在其自身發展水平方面存在顯著的雙門檻效應。基于上述結果，文章從因地制宜執行三農相關政策、加大數字普惠金融實施力度、提高風險監測與控制水平等角度提出相應的對策建議。

關鍵詞：數字普惠金融；鄉村產業興旺；系統GMM模型；門檻效應

一、引言

我國在改革開放過程中不斷夯實自身基礎，提高國家實力，在滴水穿石中取得了“脫貧攻堅”的重大勝利。但是，在目前的發展形勢中，部分地區的鄉村發展水平還比較低，三農問題成為我國整體發展中的短板，在一定程度上制約了我國經濟社會的平衡穩定發展。在此背景下，2022年黨的二十大報告提出，全力瞄準鄉村振興，堅定不移完成鄉村產業、生態、文化、組織、人才興旺。其中，產業興旺是解決所有鄉村問題的先決條件，其重要性可見一斑。

一個強大的金融體系對于鄉村產業的健康、興旺發展至關重要。金融是現代經濟的命脈，應該利用金融力量來促進鄉村產業的興旺。然而，由于融資成本高、對創新創業的支持不足以及資金不能進入實體經濟等問題，傳統金融往往不足以支持鄉村產業的發展，數字普惠金融的概念隨之在G20峰會中首次提及。數字普惠金融不僅具有“成本低”“門檻低”的優勢，還具有“市場大”“基礎好”的優勢。與發達國家橄欖型的經濟結構不同，發展中國家的經濟結構多呈現金字塔型，且其金融服務結構呈現倒金字塔型。這就意味著我國農村地區經濟下層對金融服務的需求遠超供給，大量鄉村企業及居民對金融服務的需求被忽視。根據中國互聯網信息中心公布的數據，截至2021年12月，我國網民規模達到10.32億，互聯網普及率達到73.0%，其中使用網絡支付的用戶規模高達9.04億，占網民總數的87.6%。這表明數字化正在對我國居民的生活方式產生重大影響，龐大的互聯網覆蓋面為數字普惠金融的發展奠定了良好的基礎。因此，無論從市場基礎還是社會基礎來看，數字普惠金融的發展前景都是巨大的。

數字普惠金融作為促進鄉村產業興旺的新型利器，為鄉村產業興旺提供了金融支持，促進了鄉村經濟的健康可持續發展，有助于提高鄉村產業的發展水平，對鄉村產業興旺建設起著不可或缺的作用。將數字普惠金融納入鄉村產業興旺發展機制，推動數字普惠金融更有效地促進農村產業發展，是現階段促進鄉村產業繁榮興旺的關鍵內容。當前，我國數字普惠金融發展的重要問題之一是如何使數字普惠金融更好地服務于我國鄉村產業興旺，形成以鄉村為基礎、農業鄉村資源為依托、產業融合升級的城鄉一體化發展模式，加速鄉村產業興旺，為其全面振興夯實基礎。

二、文獻綜述

從研究角度來看，學者們對我國數字普惠金融、鄉村產業興旺以及二者之間關系的研究多從宏觀角度出發，采用定性、定量相結合的方法對其展開豐富的研究與深入的分析。

從研究內容及研究方法來看，近年來學者們對數字普惠金融的研究，在其與三農問題重疊時，多從鄉村振興方面詳細展開。數字普惠金融作為助力鄉村發展的重要工具，被學者們普遍提及使用。有學者認為金融是社會文明發展的重要動力，但鄉村地區的金融服務較難獲得，而數字普惠金融的發展將通過創收效應促進鄉村振興產生重大影響[1]，進而推動經濟可持續發展[2]。在經濟發展水平較高的地區，鄉村居民在數字普惠金融中獲益更多[3]，且分地域看，數字普惠金融對東部鄉村振興的效用幅度更大[4-5]。實證研究發現，數字普惠金融對壯大鄉村振興的貢獻呈現“U”型特征[6-8]，即先抑制、后促進的效果，現階段我國整體水平已過臨界點，表現為促進鄉村振興的效果[9]。同時，在鄉村信貸體系建設方面，數字普惠金融亦有不俗的表現。現階段農村信貸體系正在數字普惠金融的作用下逐步完善[10-11]，并在鄉村治理中地位漸顯[12]。最后，在減小收入差距方面，數字普惠金融產生的影響表現為農村大于城市[13]，因此，其對縮小城鄉收入差距有直接影響[14]。此外，與傳統金融相比，其區域鴻溝更小，即可以利用中西部地區城鄉的后發優勢，減少城鄉和地區之間的經濟差距。

目前，單純評估鄉村產業興旺的研究很少，且大多數是定性的。在少數定量研究中，研究人員通常根據自身對以往研究的理解和學科知識，創建不同的指標體系，對農村產業振興水平進行評估[15]；更多學者對鄉村振興整體層面展開研究，大多認為鄉村振興為多維指標，用單一指標衡量較顯薄弱。在研究范圍上，一些研究者對特定區域進行研究，如中國東六省[16]和西部地區[17-18]；另有研究者在全國層面上對鄉村振興水平進行了整體地評估，結果均指出當下我國各省的鄉村振興水平差異很大[19]。在研究方法上，有些研究者采用主觀分析方法，如層次分析法[20]；有些研究者采用客觀分析方法，如熵權法[5， 8，-9， 21]、時空極差熵值法[22]和綜合賦權法[19]。這些結果為本文的研究提供了很好的參考。

現有研究表明，數字普惠金融對鄉村產業的繁榮具有積極影響。第一，鄉村產業興旺率總體上呈“東高西低”；第二，數字普惠金融的發展對鄉村產業興旺有明顯的促進作用[7]。另有研究者通過實證研究，證明數字普惠金融對中國鄉村產業興旺的影響具有明顯的區域差異，表現為一個地區的經濟越發達，數字普惠金融對鄉村產業興旺的正向作用就越強[23]。

綜上所述，目前關于數字普惠金融的研究日漸充盈，且在多領域均有一定建樹。但關于鄉村產業興旺的研究大多重疊在鄉村振興區域，有關鄉村產業如何興旺發展的細致研究較少。在為數不多與二者相關的實證研究中，多為某個特定省份的數字普惠金融與鄉村產業興旺的相關研究，未從全國整體性上考慮數字普惠金融和鄉村產業興旺的關系。基于此，本文可能存在的貢獻有：（1）厘清數字普惠金融對鄉村產業興旺的作用機制及影響路徑，為后續研究奠定理論基礎。（2）參考以往研究，豐富鄉村產業興旺指標體系，將鄉村產業發展的社會效益納入指標體系，使研究結果更具全面性、客觀性。（3）從多方法出發，深入剖析數字普惠金融對鄉村產業興旺的線性效用及非線性效用，為豐富相關研究貢獻力量。

三、理論基礎與機制分析

鄉村產業興旺建設是鄉村振興的基礎，且在鄉村產業建設與發展過程中，金融服務必不可少。然而，根據金融排斥理論，我國的鄉村企業和個人長期面臨融資渠道缺乏、融資成本較高等問題，難以獲得合適的金融服務。而數字普惠金融作為被大眾廣泛接納的新型金融模式，在擁有傳統金融的核心功能外，能通過效用地疊加放大金融體系的實際效能[24]，切實為鄉村小微企業及個人提供金融服務及相應指導，促進鄉村產業興旺發展。

首先，在傳統金融體系下，由于鄉村小微企業及個人較小的經營規模，缺乏持續穩定的現金流支撐，預期收益得不到保證，各金融機構選擇將更多的金融資源向國家參股企業或已產生規模經濟的大型企業傾斜，鄉村小微企業及個人能獲取的金融服務少之又少。而數字普惠金融能夠在此背景下充分發揮其融資效應，使用以微眾銀行、網絡融資等為代表的互聯網金融模式，在很大程度上豐富鄉村小微企業及個人的融資途徑，使其金融資本可得性大幅提升，有效地解決其所面臨的融資約束。在數字普惠金融的服務下，鄉村小微企業可獲得相應資本擴展經營規模，科學升級管理模式，提升企業收益，發展為支撐當地鄉村產業興旺的支柱企業；鄉村居民亦可購進先進農具，大幅提升農業發展質量及生產效率。

其次，由于市場中持續存在信息不對稱現象，各金融機構對需要金融服務的各項目了解程度遠不如鄉村小微企業及個人，這就有可能導致鄉村產業發展所需要的資源出現供需錯配現象。而數字普惠金融能夠很好地利用信息溢出效應，使用數字技術提煉、整合有效信息數據，加強金融服務供需雙方對彼此及項目產品的了解，有效緩解資源錯配現象。同時，數字普惠金融通過助力信息共享平臺的建設，疏通鄉村各產業發展的信息堵塞，加快數據與資訊流通，加強市場供需主體之間的交流與互動，逐步促進信息對稱結構的發展[25]。在此基礎上，數字普惠金融服務以鄉村支柱產業即農業為落腳點，通過“數字+農業”的方式延伸農業產業鏈發展，促進農業與其他鄉村產業深度融合，推動鄉村衍生出具有當地特色的新產業新業態，提升當地經濟社會效益，全面助力鄉村產業興旺。

最后，由于我國農民群體整體上存在金融認知水平較低的現象，沒有足夠的金融知識儲備應對各類風險如操作風險、市場風險等。數字普惠金融能夠通過其風險分擔效應，在一定程度上幫助鄉村小微企業及個人合理規避風險，有效緩解壓力。一方面，數字普惠金融所包含的保險、信貸、擔保等金融服務為鄉村小微企業及個人提供了基礎的金融保障，能夠大幅提高鄉村小微企業及個人在開展生產性活動時的主觀能動性與積極性，防止其獨自承擔經營所帶來的全部風險，使有想法有能力的鄉村小微企業及居民及時獲得金融服務與指導，在生產經營活動得到一定的兜底保障下，激活新型農業市場主體，在促進農業快速發展的同時，推動鄉村各產業共同發展，加快鄉村產業興旺建設。另一方面，數字技術逐漸在鄉村地區得到認可與發展，其可以為鄉村產業發展積累大量實時有效數據，引導鄉村產業產品精準對接需求主體，合理流向各現有市場，根據市場反饋促進鄉村產業結構合理優化，推動鄉村產業興旺發展。

綜上，本文提出研究假設H1：數字普惠金融能夠促進鄉村產業興旺建設。

近年來，我國數字普惠金融的發展效果顯著，尤其在互聯網快速發展的加持下，其各項業務比如支付、融資、資產管理、保險等更加便捷高效。數字普惠金融作為一種基于數字技術發展的新型金融模式，在建設鄉村產業方面具有重要作用。然而，雖然數字技術在生活中的廣泛普及大力促進了普惠金融的發展，但從全國范圍來看，我國數字普惠金融的發展亦存在一定的不平衡現象，而此種現象的產生可能會導致數字普惠金融促進鄉村產業興旺建設的力度發生改變。

基于此，本文提出研究假設H2：數字普惠金融對鄉村產業興旺的影響，在其自身發展水平方面存在門檻效應。

四、實證分析

（一）鄉村產業興旺指數構建及分析

1.鄉村產業興旺指數

基于以上對鄉村產業興旺的內涵分析，本著科學性、可行性、可測性和數據可得性的原則，參考呂承超和崔悅[22]的做法，構建了衡量我國鄉村產業興旺的綜合框架，涵蓋農業發展質量、鄉村產業融合和鄉村產業發展效益三個層面，共包括14個具體指標。

農業作為我國鄉村的支柱產業，其發展質量的高低對鄉村產業多元化發展起到一定的支撐作用，因此本文從農業生產能力及效率等四個方面，借鑒呂承超和崔悅[22]的做法，選擇糧食單產水平等五個指標來衡量我國農業發展質量。鄉村產業融合是一項復雜的、持久的工作，是衡量各地區鄉村脫離原始生產方式、激活產業興旺活力的重要標準之一，因此本文借鑒徐雪和王永瑜[18]的做法，選取農村每萬人擁有農民專業合作社數量等六個指標來綜合衡量我國鄉村產業融合情況。鄉村產業發展效益提升是我國鄉村產業興旺建設最直接的表現，本文將鄉村產業發展效益分為經濟效益與社會效益兩方面，選取鄉村人均可支配收入等三個指標來綜合衡量鄉村產業發展帶來的效益提升水平。具體指標選取見表1。

本文使用14個具體指標測算了我國2011—2021年的30個省份（因部分數據缺失，剔除港澳臺、西藏地區）的鄉村產業興旺指數。數據來源于EPS數據庫、《中國人口和就業統計年鑒》以及各省市統計公報等，對于部分缺失值采用插值法補充。

2.鄉村產業興旺指數分析

本文采用熵值法測度評價我國鄉村產業興旺綜合指數，具體計算步驟如下：

第一步，指標的標準化處理：

正向指標：

負向指標：

[X′xj]為處理后的第[i]個省份第[j]個指標的值。其中，[i=1，2，…，n;j=1，2，…，m]。

第二步，計算第[i]個省份占第[j]項指標的比重。

第三步，計算第[j]項指標的熵值。

第四步，計算第[j]項指標的差異系數。

[gj=1-ej]"" [0≤gj≤1]"" （5）

第五步，計算第[j]項指標占所有指標的權重。

第六步，計算各個省份的綜合得分。

表2為利用熵值法測算出的2011—2021年我國的30個省市的鄉村產業興旺指數。

根據測算結果繪制我國各省市鄉村產業興旺指數趨勢圖（見圖2）。由圖2可以看出，我國各省市鄉村產業興旺水平參差不齊，增長趨勢也有所不同，江蘇、安徽、山東、湖北等省份表現出較為強勁的增長趨勢，而云南、內蒙古、廣西等省區份于近年出現了小幅波動，但整體上依舊呈現上漲趨勢。

我國鄉村產業興旺總體上呈現上漲趨勢，分區域來看，大致呈現出中部高于東部、東部高于西部的形式，具體情況見圖3。中部地區各省市平均鄉村產業興旺水平一直保持較為平穩的漲幅，是我國平均鄉村產業興旺水平最高的地區。東部各省市平均鄉村產業興旺水平起點與我國中部地區相近，常年保持穩步上升趨勢，就總體增長幅度而言，東部地區較中西部地區最緩。西部地區初始平均值最低，但漲幅在三區內最大，盡管2018年后上升趨勢逐漸變緩，但總體呈現較為強勁的上漲趨勢。由此可以看出，我國各省市鄉村產業興旺水平存在明顯的區域差異。

（二）實證模型構建

1.模型構建

本文通過構建靜態計量模型來分析數字普惠金融對我國各省市鄉村產業興旺的影響，模型如下：

[ctryit=αi+β1finit+β2consit+εit] （8）

考慮到本期鄉村產業興旺會受上期影響，故將被解釋變量滯后一期項引入，構建動態計量模型：

[ctryit=αi+β1ctryit-1+β2finit+β3consit+εit]" （9）

其中，[ctryit]為被解釋變量，[ctryit-1]為其滯后一期項；[finit]為解釋變量；[consit]為控制變量；[εit]為隨機擾動項；[i]和[t]分別表示省份與年份。

為了深入研究二者之間的非線性關系，本文設置動態門檻面板回歸模型進行深入探究：

[ctryit=αi+β1finit?I（Hit≤γ）+β2finit?I（Hitgt;γ）][+consit+εit]（10）

其中，[ctryit]為鄉村產業興旺指數，[finit]為門檻變量，[consit]為其他控制變量，[I（·）]為示性函數。由于不知具體門檻數量，即先假設為單一門檻模型。

2.變量選擇和描述性統計

被解釋變量：鄉村產業興旺（[ctry]）。該指標由上文計算得出，從三個層面構建綜合指標體系，能夠較為全面、客觀地衡量各省市鄉村產業興旺水平。

解釋變量：數字普惠金融（[fin]）。使用北大測算的“數字普惠金融指數”，取其對數來衡量各省市數字普惠金融發展情況。

控制變量：結合已有研究[6-7，23-24]，本文選擇經濟發展水平、對外開放程度、信息化程度及收入分配4個指標作為控制變量。其中經濟發展水平（[eco]）用各省市地區GDP的對數來衡量；對外開放程度（[open]）以各地貨物進出口總額比地區GDP來衡量；信息化程度（[info]）用每個地區的郵政和電信業務量的對數來衡量；收入分配（[tri]）用城市與農村人均可支配收入的比例來衡量。以上指標原始數據均來自EPS數據庫。

各變量描述性統計見表3。

（三）數字普惠金融對鄉村產業興旺回歸分析

1.總回歸

由于在現實情況中，當期的鄉村產業興旺在一定程度上受到上期的影響，為了解決內生性問題，構建系統GMM模型，即在靜態模型中加入鄉村產業興旺的滯后項作為解釋變量。本文使用STATA17計量軟件，分別用最小二乘法OLS、隨機效應模型、固定效應模型、系統GMM模型對數字普惠金融影響鄉村產業興旺的結果進行分析。回歸結果如表4所示。

表4中列（1）至列（3）分別為最小二乘法OLS回歸、隨機效應模型和固定效應模型的回歸結果，結果顯示數字普惠金融對鄉村產業興旺有明顯的正向影響，且均在1%的水平上顯著，根據Hausman檢驗結果，應選擇固定效應模型進行分析。列（3）中數字普惠金融系數為0.066，在1%的顯著性水平下對鄉村產業興旺產生明顯的助推作用。為避免內生性問題，本文使用系統GMM模型進一步回歸分析，結果見表4列（4）。列（4）中數字普惠金融在10%的顯著性水平下對鄉村產業興旺產生促進作用，數字普惠金融水平每提高1個單位，鄉村產業興旺水平即可提升0.014個單位，影響趨勢與靜態面板一致。在傳統融資難的農村地區，數字普惠金融突出其低成本使用的優勢，提供高度便捷的服務，擴大金融服務的覆蓋面，降低農村或農業小微企業和個體農戶的融資成本，拓寬其融資渠道，增強鄉村小微企業及個人的資源可得性。同時，一定的金融保障激發鄉村小微企業及個人的生產經營積極性，為鄉村產業建設源源不斷地注入活力，助力發展鄉村特色產業，提升鄉村產業興旺水平。假設H1得到驗證。

控制變量中，除了經濟發展水平在各模型中都顯著正相關外，其他控制變量的意義和符號由于模型設置存在些許差異，在四個模型中都略有不同。在GMM系統模型中，經濟發展水平對鄉村產業興旺有明顯的正向影響，這意味著區域經濟發展可以帶動下屬農村地區的經濟發展，刺激農村地區的消費、投資和建設，從而刺激農村產業興旺。對外開放程度負向影響鄉村產業興旺建設但并不顯著，意味著對外開放對農村產業興旺的負面影響超過了正面影響，從而產生了凈負效應。這表明，對外開放導致了鄉村居民工作機會的增加，鼓勵了農村勞動力向城市轉移，導致了農村人口的減少，其對農村產業的發展是不利的。信息化程度和收入分配的符號與固定效應模型結果存在差異，可能的原因是模型設置存在差異。

為了檢驗系統GMM評估結果的有效性，本文采用了兩個檢驗方法來檢驗評估結果的有效性。表4中AR（1）值為0.057，小于0.1，AR（2）值為0.505，大于0.1，以及Hansen檢驗P值為0.668，大于0.1，上述結果均證明評估結果有效，模型構建較為合理。

2.穩健性檢驗

上文對數字普惠金融影響鄉村產業興旺進行了總回歸。為了檢驗鄉村產業興旺綜合指標體系與系統GMM模型的構建是否穩健，本文采用1%縮尾處理與縮短時間窗口兩種方法對其進行穩健性檢驗，檢驗結果如表5所示。

由表5可以看出，1%縮尾處理的穩健性檢驗中，數字普惠金融能夠正向推動鄉村產業興旺建設。縮短時間窗口的穩健性檢驗中，考慮到2020—2021年發生重大公共衛生事件，各地政府均以防疫工作為主，所頒布實施的政令可能會影響該地鄉村產業發展，為此剔除該年份，對剩余年份進行實證回歸。根據結果所示，數字普惠金融亦能夠對鄉村產業興旺產生顯著的正向影響。

綜上所述，本文指標體系設定與模型構建較為穩健。

3.分維度回歸

上文分析了數字普惠金融對我國鄉村產業興旺的總體影響。三個模型的回歸分析結果表明，數字普惠金融可以對鄉村產業興旺做出顯著的積極貢獻。鑒于此，本文將鄉村產業興旺分為農業發展質量、鄉村產業融合、鄉村產業發展效益三個層面，分析數字普惠金融對三者的影響。由于篇幅所限，本文不再對最小二乘法OLS、固定效應模型的回歸結果展開分析，系統GMM模型的分維度回歸分析結果如表6所示。

根據表6結果，除列（1）核心解釋變量顯著為負，其余兩列實證中核心解釋變量均能夠對被解釋變量產生顯著的正向影響，且每列AR（1）、AR（2）、Hansen值均證明系統GMM模型構建合理并有效。

由表6列（1）可以看出，數字普惠金融對農業發展質量產生顯著的負向影響。可能的原因是：首先，數字普惠金融雖為農業高質量發展的重要支撐，但供給模式相對單一，同質化競爭較為嚴重，且我國還存在農民金融知識水平低的問題，其普遍受教育程度不高，難以在短時間內掌握數字普惠金融服務的概念和操作方式，更難以利用數字技術獲取金融服務，這便對農村地區提供服務形成抑制效用。其次，在數字普惠金融引入農村后，雖有金融機構指導農村居民如何將資金投入農業生產，但由于覆蓋面較小，未獲得相應指導服務的客戶很難在第一時間找準方法正確利用普惠金融資源，致使出現虧損甚至無法如期償還本金，嚴重影響了相應地區的農業發展質量；最后，模型設置存在差異。表6列（2）中數字普惠金融在5%的顯著性水平下對鄉村產業融合起到正向推動效用，數字普惠金融每提高1個單位，鄉村產業融合提升0.028%。其不僅縱向延伸了農業產業鏈，還橫向拓寬了農村其他產業的產業鏈，如工業、商業等，導致產業和地域界線模糊，出現了新的產業和商業模式，形成產業一體化的趨勢，從而有助于鄉村產業興旺。表6列（3）中數字普惠金融對鄉村產業發展效益在5%的顯著性水平下呈現正向提升作用。鄉村居民通過對數字普惠金融的合理利用，提升家庭收入，縮小城鄉差距，進而對鄉村產業興旺產生積極的影響。

4.異質性分析

考慮到不同地區數字普惠金融發展程度與鄉村產業興旺建設進程不同，數字普惠金融對鄉村產業興旺的影響可能具有一定的差異，因此本文將我國各省市劃分為東部、中西部地區，分別進行實證檢驗，結果如表7所示。

由表7結果可知，我國中西部地區數字普惠金融對鄉村產業興旺的影響程度顯著高于我國東部地區。可能的原因是我國中西部地區數字普惠金融與鄉村產業建設初始水平較低，在各項政策的指導與幫助下其具有較大的進步空間。而我國東部地區其經濟發展與自然條件相較于中西部地區具有明顯的優勢，且目前東部地區的電子信息產業、服務業等產業的發展已經較為成熟，該地區鄉村以此為依托能夠得到更健全、更優良的金融支持，因此數字普惠金融在東部地區對鄉村產業興旺的發展雖能夠起到正向作用卻并不顯著。

（四）數字普惠金融對鄉村產業興旺影響的門檻特征

1.門檻效應檢驗

在前提為線性影響條件下，前文證實了數字普惠金融作用于鄉村產業興旺的正向效用，但忽略了在不同發展階段下或許存在一定差異，因此本節對數字普惠金融影響鄉村產業興旺的非線性作用進行實證檢驗。為了保證閾值估計的準確性，本文采用漢森自舉法來確定模型中的閾值數量，并順序進行單閾值、雙閾值和三閾值檢驗，以獲得F統計量和P值，結果如表8所示。

由表8可知，數字普惠金融與鄉村產業興旺之間存在顯著的門檻特征。表9為門檻的估計值以及其置信區間。 由表9可知，數字普惠金融的雙門檻值分別為5.530和5.533。

2.回歸結果分析

對上文的門檻模型進行回歸分析，結果見表10。由表10可知，當數字普惠金融作為門檻變量時，數字普惠金融對鄉村產業興旺的影響呈現顯著的雙門檻效應。具體來看，當數字普惠金融值低于5.530時，其系數為0.039，與鄉村產業興旺在1%的顯著性水平上正相關；當高于5.530低于5.533時，其系數由0.039上升到0.044，與鄉村產業興旺在1%的顯著性水平上正相關；當高于5.533時，其系數由0.044下降至0.040，與鄉村產業興旺在1%的顯著性水平上正相關。綜合而言，當數字普惠金融處于發展初期即第一門檻之前時，數字普惠金融能夠對鄉村產業興旺起到較為良好的助推作用。當處于一、二門檻之間時，數字普惠金融在我國鄉村地區的發展較為成熟，鄉村小微企業及個人能夠合理利用數字普惠金融服務開展生產經營活動，其對鄉村產業發展的助力作用得到加強。然而隨著數字普惠金融規模的擴大即跨過第二門檻之后，其產生的風險因素也隨之加強，這會在某種程度上減弱數字普惠金融對鄉村產業興旺的促進作用，這說明風險監控問題亟待關注。綜上，假設H2得到驗證。

五、結論與啟示

（一）結論

本文根據數據可得性，選取2011—2021年我國30個省份作為樣本，根據熵值法測算出所選年份內我國各省市的鄉村產業興旺水平，并使用系統GMM模型與門檻效應模型對數字普惠金融如何影響鄉村產業興旺展開了系統的研究，得出如下結論：首先，我國各地區鄉村產業興旺水平在2011—2021年內總體上呈現上升趨勢；分區域看，我國鄉村產業興旺水平總體上呈現出“中部＞東部＞西部”的特征。其次，數字普惠金融能夠對我國鄉村的產業興旺產生顯著影響，在穩健性檢驗后結果依然成立。分維度而言，數字普惠金融能夠對鄉村產業興旺指標體系中的農業發展質量、鄉村產業融合及鄉村產業發展效益分別在1%、5%、5%的顯著性水平下產生不同的影響。分地區而言，數字普惠金融在我國中西部地區對鄉村產業興旺的助推作用顯著高于我國東部地區。最后，數字普惠金融對鄉村產業興旺的正向促進存在顯著的雙門檻效應。當數字普惠金融發展水平未達到第一門檻時，數字普惠金融對鄉村產業興旺的影響系數為0.039；當其介于一二門檻之間時影響系數上升至0.044，對鄉村產業建設的助推作用得到提升；而當數字普惠金融水平邁過第二門檻后，其影響系數降低至0.040，此階段的出現表明政府及各類金融機構應加強對風險監測與管控的力度。

（二）啟示

第一，應因地制宜地執行三農相關政策，在此基礎上實施差異化發展策略，以提高鄉村產業興旺水平。同時，鄉村產業興旺水平較高的地區應發揮良好的輻射帶動作用，加強與相鄰地區的溝通與合作，為其提供良好的借鑒思路與合作平臺，助推農村地區發展特色產業。

第二，應加大數字普惠金融的實施力度，有效促進我國鄉村產業興旺。在完善各農村地區數字金融平臺的基礎建設、擴大農村地區覆蓋的基礎上，金融機構要加大對周邊地區和經濟落后地區的投資力度，同時亦要對已獲得數字普惠金融服務的農民群體提供后續使用的指導服務，使農民群體能夠正確、有效地利用資源投入各類鄉村產業發展建設，提高各農村地區產業興旺水平。

第三，應加強風險監測與控制，合理利用數字普惠金融。政府及各類金融機構要同步開展相應的風險監控與防范措施，最大程度為農戶規避風險，使數字普惠金融的“惠民”核心得以體現，亦使數字普惠金融助推鄉村產業興旺效用最大化。同時，應加大數字普惠金融在鄉村群體中的普及程度。由于農民群眾對數字普惠金融知之甚少，在一定程度上會對其產生不信任甚至排斥的心理。政府組織及金融機構應通過定期的宣傳教學活動，提升農戶群體的金融素養與風險防范意識，使其能夠在鄉村產業建設的過程中將數字普惠金融的作用發揮至最大，大力激活鄉村振興的內生潛能。

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Research on the Impact of Digital Inclusive Finance on the Prosperity of Rural Industries——Based on System GMM and Threshold Effect Analysis

Abstract： Industrial prosperity is the key to rural revitalization， and using financial power to stimulate industrial vitality is currently a feasible way. Based on provincial panel data from 2011 to 2021， this paper uses systematic GMM model and dynamic panel threshold model to study the relationship between digital inclusive finance and rural industry prosperity. The results show that the overall prosperity level of rural industries in China is on the rise， and digital inclusive finance can play an effective role in promoting the prosperity of rural industries. In terms of dimensions， digital inclusive finance can exert different impacts on various dimensions of rural industry prosperity. In terms of regions， the efforts of digital inclusive finance to promote the prosperity of rural industries in the central and western regions are significantly higher than those in the eastern regions. Through further research， it has been found that digital inclusive finance has a significant dual threshold effect on its own development level when promoting the prosperity of rural industries. Based on the above results， the article proposes corresponding countermeasures and suggestions from the perspectives of implementing policies related to agriculture， rural areas， and farmers according to local conditions， increasing the implementation of digital inclusive finance， and improving the level of risk monitoring and control.

Key words： digital inclusive finance; thriving rural industries; system GMM model; threshold effect