數字普惠金融助力農業高質量發展的路徑與實效研究

摘"要：文章使用2011—2020年全國九個省份共109個地級市的面板數據，運用熵值法測度了農業高質量發展指數，并實證研究了數字普惠金融發展對農業高質量發展的影響，進而對總體進行固定效應模型的回歸分析。通過實證分析發現，數字普惠金融對農業高質量發展存在顯著的促進作用，而政府干預程度、農業機械化水平、發展環境水平也對農業高質量發展存在正面影響。總體來講，數字普惠金融的發展有利于農業高質量發展。文章又根據數字支付指數、數字保險指數和數字信貸指數，分別實證討論了這三個路徑對農業高質量發展的影響，結果顯示："數字支付、數字保險、數字信貸均能顯著促進農業高質量發展。大力發展數字普惠金融，開展數字普惠金融的宣傳教育活動，并由政府引導，因地制宜提供機械化現代化或集中管理的生產方案，借助普惠金融進一步為農業高質量發展助力。

關鍵詞：農業高質量發展；數字普惠金融；固定效應模型；路徑分析

中圖分類號：F124.3文獻標識碼：A文章編號：1005-6432（2025）09-00021-05

DOI：10.13939/j.cnki.zgsc.2025.09.006

1"引言

農業高質量發展是全面建設社會主義現代化國家的必然要求和必由之路，農業農村發展滯后是現代化建設的明顯短板和薄弱環節。2022年中央一號文件和政府工作報告明確提出，要著力推動新一代信息數字技術與農業生產經營深度融合，加快數字經濟發展，推進智慧農業發展和數字鄉村建設，拓展農業農村數字經濟應用場景。如馬博和呂劍平（2023）通過熵值法和耦合協調度模型，對各省份的農業高質量發展和數字普惠金融時空耦合協調關系進行實證分析，發現現階段西北地區的協調作用表現出“農業發展滯后-金融引領前行”的局面，應堅持走綠色創新發展道路，深化農業高質量發展改革，助力農業同金融領域的良性可持續協同配合[1]。而鄧楚瑤和王福友（2022）將農業生產技術創新、城鄉收入協調、農業經濟可持續發展、農業市場擴大開放和農業發展成果共享設定為農業高質量發展的目標，把數字普惠金融中的融資便利、融資成本、融資風險以及農民的金融素養作為前置影響因素。研究表明，隨著農村數字普惠金融的不斷改善，其方便性、低廉的融資費率、低風險水平都為其發展帶來了積極的影響[2]。羅光強和王煥（2022）通過使用固定效應和門檻模型，研究了數字普惠金融如何促進中國糧食生產地的農業生態系統的改善[3]。在此背景下，文章通過對數字普惠金融發展和農業高質量發展的現狀進行闡述，以2011—2020年全國九個省份共109個地級市的市級面板數據為支撐，開展實證分析，旨在探討數字普惠金融是否有助于農業高質量發展，并給出適當建議，以期推動農業高質量發展。

2"理論假設

2.1"數字普惠金融對農業高質量發展的影響

隨著技術發展，數字普惠金融服務已經滲入至農業的多個領域，以其共享、便捷、低成本、低門檻的優勢，有效推動農業高質量發展進程[4]。隨著數字普惠金融的發展壯大，也在促進鄉村產業高質量發展的基礎上助力農業高質量發展[5]。據此，提出以下假設：

假設"1：數字普惠金融能通過對農業提供共享、便捷、低成本、低門檻金融服務，從而顯著促進農業高質量發展。

2.2"數字支付對農業高質量發展的影響

數字支付可以聯合電商平臺，給予農業生產者自主定價和面對面銷售的權利，而網絡支付的存在使資金流轉更加迅速便捷，農業生產者回收資金投入再生產變得輕松，在一定程度上促進了農業高質量發展。據此，筆者提出以下假設：

假設"2：數字支付可以通過與電商平臺結合提供農產品銷售、監督和周轉渠道，從而促進農業高質量發展。

2.3"數字保險對農業高質量發展的影響

數字保險是一種革命性的數字化保險模式，提供更加便捷的保險查詢、管理和自助服務，它可以滿足各類農業生產者的需求，從工人農民的生命健康保障到保護農產品，避免損失的財產保障一應俱全且方便快捷，有利于提高農業從業者生產信心和積極性。

假設"3：數字保險能通過為農業從業者提供風險保障而增強生產信心和積極性，從而間接促進農業高質量發展。

2.4"數字信貸對農業高質量發展的影響

農業生產資金往往存在需求數額大、購買商品種類多、缺乏專業管理等問題，而農業生產又在一定程度上存在看天吃飯的巨大風險，高風險低收益的特性讓農業生產很難得到社會的資金支持，數字信貸則為農業生產者提供了獲取資金的有效渠道，使他們能擴大生產或提升技術，如此便能在一定程度上為農業高質量發展提供幫助。

假設"4：數字信貸能通過直接或間接的便捷融資為農業生產融資，從而促進農業高質量發展。

3"模型選擇與變量選擇

3.1"模型選擇

為了檢驗數字普惠金融對農業高質量發展的影響，文章構建了以下計量模型：

RRIi，t"="α0+α1IFIi，t+α2control+εi，t

其中，i代表地區，t代表時間，ε表示隨機擾動項。α0表示截距項，α1、α2分別表示IFI、control的待估系數。模型中，RRI為被解釋變量，表示農業高質量發展指數;IFI為解釋變量，表示數字普惠金融發展評價指數;control為控制變量。

3.2"變量選擇

3.2.1"被解釋變量：農業高質量發展指數

文章通過衡量各省農業產值占全省GDP比重后進行排名（不包含直轄市），穿插選取了九個省份共109個地級市，涵蓋全國東、西、南、北、中五大地域，而后從農業的產值、農業的產量和從事農業的收入三個角度設計各省份農業高質量發展的綜合指數，如表1所示，并采用熵值法進行測算，進而利用該指數衡量各地區的農業高質量水平[6]。

3.2.2"解釋變量：數字普惠金融指數

文章使用北京大學數字普惠金融指數對數字普惠金融發展水平進行測度。除使用總體指數外，提取其中①數字支付（payment）、②數字保險（insurance）、③數字信貸（credit）做路徑研究。

3.2.3"控制變量：政府干預程度、農業機械化水平、發展環境水平

①政府干預程度（gov），采用政府財政支出衡量，農業發展往往伴隨著政府的財政補貼，不論是補貼農作物還是農具機械，都對農業高質量發展產生直接影響。②農業機械化水平（fm），采用農業機械總動力衡量，農業的高質量發展與農業的機械化程度息息相關，機械化程度的高低極大影響了農業生產的效率。③發展環境水平（city），采用城鎮化率衡量，農業的發展環境能在一定程度上影響其高質量發展，城鎮相對農村擁有更多的供貨和銷貨渠道、更多的資金支持和更加便利的生產條件。

4"數據來源及描述性統計

文章面板數據來源于2011—2020年黑龍江省、河南省、山東省、四川省、貴州省、內蒙古自治區、江西省和浙江省各地級市的統計年鑒及國家統計局相關數據。如《南昌市統計年鑒》《哈爾濱市統計年鑒》《濟南市統計年鑒》。表2為描述性統計。

從表2來看，農業高質量發展指數最大值為0.53，最小值為0，中位數為0.1，標準差僅為0.074577。由此可見，2011—2020年我國農業高質量發展取得了一定成效，而且增長穩定。在數字普惠金融總指數中，最大值為334.48，最小值僅為21.26，中位數為185.76，標準差為68.58988。由此可見，數字普惠金融發展總體水平較為一般，且存在地區發展差異較大的情況。而在數字支付、數字保險、數字信貸三個方面，數字保險相對發展最好，但地區差異最大，數字信貸相對發展最差，最小值甚至為0，但各地區發展相對平衡。

5"實證結果分析

5.1"豪斯曼（Hausman）檢驗

對2011—2020年全國九個省份共109個地級市數字普惠金融發展和農業高質量發展的面板數據進行分析，采用豪斯曼（Hausman）檢驗確定模型，如圖1所示，其概率值p為0，小于0.01，故在99%的置信水平下拒絕原假設，選擇固定效應模型進行實證分析。

圖1"豪斯曼檢驗

5.2"靜態回歸分析

對2011—2020年全國九個省份共109個地級市數字普惠金融發展和農業高質量發展的面板數據進行分析，選擇固定效應模型進行實證分析，得到結果如表3所示。

由表3可知，數字普惠金融對農業高質量發展有顯著的推動影響作用。首先，數字普惠金融的總體指數在1%的顯著水平上對農業高質量發展有顯著的促進作用。其次，在固定效應模型下，政府干預程度、農業機械化水平、發展環境水平三大控制變量均對農業高質量發展呈現正向影響。農業機械化水平對農業高質量發展的影響不夠顯著，主要是因為我國還未能從傳統農業轉向現代化機械化的規模農業，導致在起步階段機械化對農業高質量發展的影響不夠顯著。

5.3"不同影響路徑靜態回歸分析

受李映彤和趙健（2022）啟發[7]，經過張婷婷和孟穎（2022）[8]的理論驗證，農業高質量發展需要大力平等的經濟支持，通過探討三種不同的途徑，即數字支付、數字保險和數字信貸，并建立以下的計量模型，分別探討數字普惠金融的數字支付、數字保險和數字信貸對農業高質量發展的影響。

RRIi，t="α0+α1PAYi，t+α2control+εi，t

RRIi，t="α0+α1INSi，t+α2control+εi，t

RRIi，t="α0+α1CREi，t+α2control+εi，t

其中，RRI是被解釋變量;數字支付（PAY）、數字保險（INS）和數字信貸（CRE）是核心解釋變量，分別代表從支付、保險和信貸角度進行測度，使用前文北京大學數字普惠金融指數中的分支衡量。control表示控制變量，包括：政府干預程度（GOV）、農業機械化水平（FM）、發展環境水平（CITY），其中政府干預程度由政府財政預算支出衡量，農業機械化水平由農業機械總動力衡量，環境發展水平由城鎮化率衡量。i代表地區，t代表時間，ε表示隨機擾動項。α0表示截距項，α1、α2分別表示核心解釋變量和control的待估系數。

由表4可知，數字普惠金融中數字支付、數字保險與數字信貸對農業高質量發展均有正面推動作用，其中，數字支付在1%的顯著水平下顯著，數字保險與數字信貸在5%的顯著水平下顯著，但推動效果具有較大差異，也就說明數字支付與數字信貸的功能沒有得到充分發揮。目前，許多城鎮都在努力推廣金融政策，并通過建立銀行，供給更多的資金。然而，由于綜合素質的差異，許多農民仍然面臨著融資難的問題，尤其是那些希望通過資金擴大生產或者購置更多機械裝置的農業從業者。由于多數從業者缺乏理財能力，無法有效使用金融工具，導致雖然有了數量普惠金融機構，他們也只會選擇購買農產品進行保險，來降低個體的風險。究其原因，是大部分農村數字普惠金融的發展仍然處在初期階段，而且大部分群體的金融意識和金融文化水平較低。

5.4"穩健性檢驗

為驗證上述結果穩健可靠，現將2011—2020年總體樣本數據減少至2011—2018年樣本數據，重復進行上述回歸分析，結果詳見表5。

由表5可見，在減少了2019年及2020年兩年的樣本量之后，不論是數字普惠金融總指數還是三個分項數字支付、數字保險、數字信貸的回歸系數均為正向，且至少在10%的顯著性水平下顯著，說明數字普惠金融確實對農業高質量發展起到正向促進作用，減少樣本數據后結果依然與上述相同，故回歸結果可靠。

6"結論與建議

6.1"結論

①實證研究表明，數字普惠金融為農業的高質量發展提供了強有力的支持，而政府的有效干預、農業機械化的提升以及良好的發展環境，也都有助于推動農業高質量發展，盡管這種影響可能不是特別明顯；②文章根據數字普惠金融指數，將數字普惠金融發展指數分為數字支付指數、數字保險指數和數字信貸指數，分別實證討論了這三個路徑對農業高質量發展的影響。結果顯示："數字支付、數字保險、數字信貸均能顯著促進農業高質量發展。

6.2"建議

①繼續大力發展數字普惠金融。通過不斷擴寬數字普惠金融的影響范圍和渠道，為農業金融需求者提供優質的服務，促進農業高質量發展；②開展數字普惠金融的宣傳教育活動。普及金融知識，培養金融意識和文化素養，提升相關產業的專業知識水平，使更多人接納并利用普惠金融；③政府需要發揮引導作用。因地制宜提供機械化現代化或集中管理的生產方案，借助普惠金融進一步為農業高質量發展助力。

參考文獻：

[1]馬博，呂劍平.農業高質量發展與數字普惠金融的耦合協調關系研究[J].中國物價，2023（4）：34-37.

[2]鄧楚瑤，王福友.數字普惠金融推動農業高質量發展的路徑選擇——基于黑龍江省農業數字普惠金融案例分析[J].審計與經濟研究，2022（6）：117-126.

[3]羅光強，王煥.數字普惠金融對中國糧食主產區農業高質量發展的影響[J].經濟縱橫，2022（7）：107-117.

[4]王森，陳宇斌.數字普惠金融如何推動農業高質量發展？——兼論中介與門檻作用機制[J].管理學刊，2022（3）：72-87.

[5]覃朝暉，潘昱辰.數字普惠金融促進鄉村產業高質量發展的效應分析[J].華南農業大學學報（社會科學版），2022（5）：23-33.

[6]楊念，王蔚宇.農業高質量發展評價指標體系構建與測度[J].統計與決策，2022（19）：26-30.

[7]李映彤，趙健.普惠金融與經濟高質量發展：整體效應、區域差異與傳導機制[J].金融理論與實踐，2022（5）：28-37.

[8]張婷婷，孟穎.數字普惠金融支持農村經濟高質量發展的機遇、挑戰與現實路徑[J].農業經濟，2022（12）：107-109.

［作者簡介］林浩翔（2001—），男，漢族，江西南昌人，云南師范大學經濟與管理學院2023級金融專碩；通訊作者：師佳英（1967—），女，漢族，云南昆明人，云南師范大學經濟與管理學院副教授。