數字普惠金融、農業科技創新與農業新質生產力

中圖分類號：F323.3；F304.7 文獻標識碼：A doi：10.3969/j.issn.1672-2272.202504086

Digital Inclusive Finance，Agricultural Technological Innovation，and Agricultural New Quality Productivity

Zheng Jianhui1，2，Wu Ying1

SchoolofEconomicsand Management，Guangzhou CollegeofApliedScienceand Technology，Guangzhou 5137o，China; 2.Urban and Rural Cultural Development Research Center，Guangzhou College of Applied Science and Technology，Guangzhou 51137o，China）

Abstract： Under the strategic background of building a strong agricultural country，developing new agricultural productivity is an objective requirement for promoting agricultural modernization.Digital inclusive finance，as a new financial service model driven by digital technology，has received widespread attention for its impact on new agricultural productivity.By selecting panel data from 3O provinces in China from 20l2 to 2O22，this study explores the logical correlation between digital inclusive finance， agricultural technology innovation，and agricultural new quality productivity.Analysis has found that digital inclusive finance can promote the improvement of new quality productivity in agriculture，and agricultural technological innovation plays a mediating role in this process.From the sub dimension of digital inclusive finance，its coverage breadth has the most significant promoting effect on agricultural new quality productivity，while its use depth has a greater promoting effect on agricultural technological innovation；From the perspective of regional division，digital inclusive finance has a stronger promoting effect on agricultural new quality productivity in the central region，and a more obvious promoting effect on agricultural technological innovation in the western region. Therefore，continuously promoting the development of digital inclusive finance and injecting more financial momentum into agricultural technological innovation can promote the transformation of agricultural production methods and comprehensively enhance the new quality productivity of agriculture.

KeyWords：Digital Inclusive Finance；Agricultural Technological Inovation；Agricultural New Quality Productivity；MediatingMechanism

0 引言

2025年中央一號文件提出“發展農業新質生產力”，這一戰略部署不僅為我國農業現代化發展注人了新動能，更是實現從農業大國向農業強國跨越的必由之路。農業新質生產力作為新質生產力在農業領域的具體表現，其關鍵在于依托現代科技為農業賦能，推動農業生產方式、生產效率及產業結構的全方位提升。然而，農業新質生產力的培育與發展，亟須持續穩定的資金投入，用于科研、技術推廣和基礎設施建設2。由于農業科技創新項目周期長、風險高與金融機構追求收益穩、風險低目標之間的矛盾突出，傳統金融體系對農業高質量發展的支持相對不足[3]。數字普惠金融依托大數據、人工智能等前沿數字技術，創新普惠金融服務范式，能夠為“三農”中小微企業等提供便捷、高效、低成本的金融服務[4]。在此背景下，數字普惠金融能否促進農業新質生產力提升？其作用機制與影響效果如何？這些都是本文重點研究的問題。

現有研究表明，數字普惠金融對農業新質生產力具有積極促進作用。龐加蘭等[5研究發現，數字普惠金融能夠顯著提升整體新質生產力水平，其研究框架對農業新質生產力具有重要參考價值。周鵬飛等通過構建多種計量模型，實證檢驗了數字普惠金融對農業新質生產力的影響效應及其區域異質性表現。申云等從理論層面剖析發現，數字普惠金融依托數字技術引導金融資源向農業領域的關鍵環節流動，有效提升農業新質生產力。值得注意的是，農業科技創新作為發展農業新質生產力的核心要素，不僅能夠提高農業生產效率，還能催生農業新業態[8。同時，數字普惠金融借助其數字化、信息化特點，提高金融支持農業科技創新能力，加速技術創新要素的流動[。在探討數字普惠金融與農業新質生產力的關系時，農業科技創新的傳導作用不容忽視。因此，本文對數字普惠金融、農業科技創新與農業新質生產力的邏輯關聯進行實證分析，以期為推進農業現代化進程、建設農業強國提供理論依據和實踐啟示。

本文可能的邊際貢獻在于：第一，探討了數字普惠金融對農業新質生產力的影響，并延伸至數字普惠金融在不同分維度及不同區域對農業新質生產力的影響差異；第二，引入農業科技創新作為中介變量，分析農業科技創新的中介效應大小，進一步拓展數字普惠金融與農業新質生產力之間影響機制的研究視角。

1理論基礎與研究假設

農業新質生產力由勞動者、勞動資料與勞動對象三部分構成，而數字普惠金融能夠為這三要素賦能，促進農業新質生產力提升。首先，數字信貸、數字支付、數字農險、數字理財等金融服務廣泛應用于農業領域，為農業勞動者提供高效、低成本的金融支持。這不僅增強農業勞動者運用現代金融工具和數字技術的能力，還通過數字化金融服務平臺普及金融和技術知識，覆蓋更廣泛的農村地區，為農業新質生產力培育新型人力資本[]。其次，數字普惠金融依托大數據、人工智能等技術，對海量數據進行深度分析與挖掘，降低金融機構與農戶、農業經營主體之間的信息不對稱，并突破傳統金融產品的空間界限和數量約束，促進資本、技術、數據等各類生產要素的優化配置，進而提升勞動資料的利用效率[9]。最后，數字普惠金融通過信息化和數字化手段，為農業生產、加工、流通、銷售等環節帶來了便利與創新。例如，農產品加工企業可借助數字化金融服務平臺，與政府、行業協會、金融機構、科研院所等生態伙伴協同合作，獲取技術咨詢、設備融資等支持，從而提升產品質量與市場競爭力。基于此，本研究提出如下假設：

假設1：數字普惠金融能夠促進農業新質生產力提升。

數字普惠金融不僅對農業新質生產力形成直接影響，還通過推動農業科技創新賦能農業新質生產力提升。一方面，數字普惠金融為農業科技創新注入更多金融動能。金融機構利用大數據、人工智能等技術手段，更精準地評估農業科技企業的風險，優化信貸流程和風控體系，為其技術研發活動提供更高效、更靈活的金融支持[10]。同時，數字化產融服務平臺的搭建，增強了不同產業企業間的聯系，幫助更多涉農企業找到契合自身能力、具有優勢前景的發展項目，在此基礎上加大技術研發投入，提高創新技術轉化效能[11]。此外，數字普惠金融生態系統促進高校、科研院所、科技企業、金融機構等創新主體的合作，實現各類創新要素供需匹配，加速農業科技成果從“實驗室\"邁向\"市場化”[12]。另一方面，農業科技創新是驅動農業新質生產力提升的核心動力。從勞動者來看，農業勞動者通過系統性培訓與技術指導，可以學習到最新的種植、養殖、農產品加工等前沿技術，既可提高農業生產效益，又可逐步轉變傳統的農業觀念[13]。從勞動資料來看，農業科技創新推動農業生產設施、機械設備及工具的數字化與智能化升級，如智能農業機械、無人機等先進設備的廣泛應用，以及智慧農場、牧場和漁場等新型農業生產模式的快速發展。從勞動對象來看，基因編輯、合成生物、人工智能等技術體系的迭代升級，不僅培育出新型農產品、新材料和新品種，拓展農業發展深度，還催生出農業新領域、新業態[14]。基于此，本研究提出如下假設：

假設2：數字普惠金融能夠推動農業科技創新，進而促進農業新質生產力提升。

2 研究設計

2.1 模型構建

結合上文理論分析，本研究構建模型（1）來檢驗數字普惠金融對農業新質生產力的直接影響，具體為：

ANQP_it=α₀+α₁DIF_it+α₂X_it+v_i+w_t+ε_it

在公式（1）中， i 與 Ψ_t 分別代表省份和年份； v_i 與 分別表示省份固定效應和年份固定效應；ANQP為農業新質生產力，DIF為數字普惠金融；X表征其他影響農業新質生產力的因素集合； α₀ 表征截距項， α₁ 和 α₂ 為數字普惠金融與控制變量待估計系數； ε 是隨機擾動項。同時，為了驗證假設2，構建如下中介效應模型：

ATI_it=β₀+β₁DIF_it+β₂X_it+v_i+w_t+ε_it

ANQP_it=γ₀+γ₁DIF_it+γ₂ATI_it+γ₃X_it+v_i+

其中， ATI 表示中介變量，即農業科技創新， β₁、γ₁ 和 γ₂ 分別表示各變量待估計系數。其中， β₁γ₂/（γ₁+ β₁γ₂ ）代表中介效應所占的比重。

2.2 變量定義

2.2.1 被解釋變量

農業新質生產力（ANQP）。借鑒朱迪等[15]的研究，從勞動者、勞動資料和勞動對象3個維度構建農業新質生產力評價指標體系。其一，勞動者分為勞動者素質與勞動生產效率。勞動者素質可通過農村居民教育程度、可支配收入和教育支出等指標來衡量；勞動生產效率則通過人均農林牧漁業增加值、單位面積農林牧漁業增加值等指標來衡量。其二，勞動資料分為傳統勞動資料與新質勞動資料。傳統勞動資料由農業機械動力、單位面積化肥使用量等指標來反映；新質勞動資料則采用光纜線路密度、農村公路密度等指標來反映。其三，勞動對象分為資源利用、綠色發展及創新發展。資源利用通過有效灌溉面積比例、單位面積農業機械動力等指標來表征；綠色發展采用森林覆蓋率、環境保護財政支出占比等指標來表征；創新發展通過農林水事務支出占比、農業科技活動經費等指標來表征。結合上述分析，本研究構建了農業新質生產力發展測度體系，并采用熵值法賦權，最終得到農業新質生產力綜合指數，詳見表1。

表1農業新質生產力發展評價指標體系

2.2.2 解釋變量

數字普惠金融 （DIF ）。選取北京大學數字金融研究中心編制的數字普惠金融指數來表征。同時，數字普惠金融指數分為覆蓋廣度（BR）、使用深度（DE）、數字化程度（DI）3個子維度。為確保數據維度的一致性，對數字普惠金融的各指數除以100后再進行實證分析。

2.2.3 中介變量

農業科技創新（ATI）。目前，農業科技創新的測度方法為：一是側重于投入指標，如經費和人員投入[16]；二是關注產出指標，如專利和論文數量[]；三是計算農業全要素生產率[18]。根據內生增長理論，農業技術創新的直接成果主要體現在農業專利。因此，參考賴曉敏等[7]的研究，采用農業發明專利授權數量并取自然對數來衡量農業科技創新。

2.2.4 控制變量

借鑒賈康等[9]的研究，選取了金融發展水平 （FI） 、對外開放程度（OP）、產業結構（IN）、市場水平（MA）作為控制變量。其中，市場化水平參考樊綱等[19]研究進行市場化指數的測算。相關變量定義及其描述詳見表2。

2.3 數據來源及說明

本研究采用2012一2022年中國30個省份（西藏及港澳臺地區除外）的宏觀面板數據，測算數字普惠金融、農業新質生產力、中介變量及控制變量的所需數據則取自北京大學數字金融研究中心、國家統計局、各省統計局、《中國統計年鑒》《中國農村統計年鑒》等官方公開數據。實證數據與變量描述性統計結果見表3。

3實證結果分析

3.1 基準回歸分析

表4展示了基準回歸的結果。其中，列（1）未引入控制變量，僅控制省份和年份固定效應，數字普惠金融的系數在 1% 的水平上顯著為正，表明數字普惠金融對農業新質生產力具有積極影響。列（2）至列（4）逐步引入其他影響農業新質生產力的控制變量。結果顯示，在不同控制變量的影響下，數字普惠金融的系數仍在 1% 的水平上顯著為正，進一步證實數字普惠金融能夠促進農業新質生產力提升，由此假設1得到驗證。

從控制變量的估計結果來看，金融發展水平的系數在 1% 的顯著性水平上為負，表明金融發展水平的提高對農業新質生產力存在抑制效應，主要原因是農業本身具有較高的自然風險和市場風險，而金融發展水平的提高可能導致資本流向回報率更高的非農業領域[3]。對外開放程度的系數為正，且在 1% 的水平下顯著，說明擴大對外開放程度有助于引進先進技術、開拓農產品市場和吸引外資，從而提升農業生產效率[20]。產業結構的系數為正，且通過 1% 的顯著性檢驗，說明第一產業產值比重的上升，能夠強化農業的基礎支撐作用，并發揮更顯著的規模經濟效應[21]。市場化水平的系數為負值，但是并不具有顯著性。這是因為依賴市場機制的資源配置，可能流向高回報的非農部門，這對農業新質生產力提升有一定的負面影響，但此影響尚未充分顯現。

表3變量描述性統計結果

3.2 中介效應分析

為驗證農業科技創新的中介效應，依據中介效應模型進行回歸分析，結果見表5。表5列（1）顯示，數字普惠金融的系數為0.0326，通過 1% 水平的顯著性檢驗，表明數字普惠金融對農業新質生產力提升具有正向推動作用，假設1得到驗證。列（2）顯示，數字普惠金融的系數為0.403，在 1% 水平下顯著，表明數字普惠金融對農業科技創新具有顯著促進作用。列（3）中，數字普惠金融、農業科技創新的估計系數分別為0.0216和0.027 4 ，均在 1% 的水平上顯著，說明數字普惠金融、農業科技創新均對農業新質生產力提升有顯著貢獻。與列（1）結果相比，數字普惠金融的系數從0.0326降至0.0216，且顯著性未發生變化，可見農業科技創新在數字普惠金融促進農業新質生產力提升的過程中起到部分中介作用。同時，采用Sobel檢驗分析，得出Z統計值高于 5% 顯著性水平的臨界值，p統計值也在 5% 水平上顯著相關，這意味著農業科技創新有明顯中介效應，假設2得到驗證。同時，農業科技創新的中介效應占比達到 33.83% ，即數字普惠金融對農業新質生產力的提升作用有 33.83% 是通過農業科技創新實現的。

3.3 異質性分析

3.3.1基于不同維度的異質性分析

探究數字普惠金融各細分維度的影響效應，結果見表6。覆蓋廣度、使用深度和數字化程度3個維度的系數皆在 1% 的水平上顯著為正，表明數字普惠金融在各細分維度對農業新質生產力、農業科技創新均產生促進作用。其中，覆蓋廣度對農業新質生產力的提升作用最為顯著。當數字普惠金融發展到一定水平時，其覆蓋廣度的擴大，使金融服務以較高效率觸達農村、邊遠地區等普惠群體，助力農業現代化高質量發展。同時，使用深度對農業科技創新的促進作用最為顯著。主要原因是深度使用數字化金融工具，不僅豐富了金融服務的多樣性，還構建出靈活且個性化的融資渠道，提升金融對農業科技創新的支持能力。

3.3.2 區域異質性分析

將研究樣本劃分為東、中、西三大區域，并進行異質性驗證，結果見表7。數字普惠金融在東部地區對農業新質生產力的影響并不顯著，其原因是東部地區經濟發達，農業在經濟結構中所占比例較低，導致數字普惠金融的作用相對有限[22]。在中部、西部地區，數字普惠金融對農業新質生產力提升具有積極影響，且在 1% 的水平上顯著。與西部地區相比，數字普惠金融在中部地區對農業新質生產力的提升作用較強。這是因為中部地區在產業結構、數字基建、人力資本等方面普遍優于西部地區，更好地發揮數字普惠金融的資源配置功能[22]。此外，數字普惠金融在三大區域對農業科技創新具有顯著的積極影響。其中，數字普惠金融在西部地區對農業科技創新的促進作用更為明顯，主要是因為西部地區的農業技術基礎較為薄弱，數字普惠金融的引入能夠迅速填補這一缺口，在提供必要資金支持的同時，加速農業科技的研發和應用進程[23]。

3.4 穩健性檢驗

采用3種方法進行穩健性檢驗，結果見表8。第一，考慮到行政等級具有的特殊性，剔除4個直轄市樣本后，再次進行回歸。表8列（1）和列（2）顯示，數字普惠金融的系數為正，且顯著性并未發生變化，表明本文結論可靠。第二，參考陳嘯等[24]的研究，利用最小二乘虛擬變量法（LSDV）對模型進行估計。列（3）和列（4）顯示，數字普惠金融仍然能夠顯著驅動農業新質生產力、農業科技創新，進一步驗證了前文結論具有穩健性。第三，采用系統GMM方法，將解釋變量的滯后項引入模型。列（5）和列（6）顯示，數字普惠金融滯后一期顯著為正，說明前一期的數字普惠金融同樣對當期農業科技創新、農業新質生產力具有正向影響。同時，AR（2）統計量的p值分別為0.306和0.714，均大于 10% ，無法拒絕原假設，表明擾動項差分不存在二階自相關，滿足系統GMM的前設條件。Hansen檢驗的p值分別為0.411和0.530，均大于 10% ，不能拒絕原假設，說明沒有足夠證據表明模型存在內生性問題。

4結論與建議

4.1 研究結論

本文探究數字普惠金融、農業科技創新與農業新質生產力的邏輯關聯。研究發現：其一，數字普惠金融能夠促進農業新質生產力提升。其二，農業科技創新在數字普惠金融促進農業新質生產力提升過程中起到重要的中介作用，且中介效應占比達到 33.83% 。其三，在數字普惠金融的分維度下，其覆蓋廣度對農業新質生產力的提升作用最為顯著，使用深度對農業科技創新的推動作用最為顯著。其四，數字普惠金融在中部地區對農業新質生產力的提升作用相對更強，在西部地區對農業科技創新的促進作用更為明顯。

4.2 政策建議

4.2.1加強農村數字基礎設施建設

數字普惠金融發展依賴數字基礎設施建設，因此推動農村數字基礎設施建設，將是發展農業新質生產力的基礎保障。首先，政府可與通信企業合作，加速農村5G基站建設布局，擴大農村網絡覆蓋規模，確保每個鄉村地區都能享受到高速、穩定的網絡服務，打破信息傳播的\"數字鴻溝”。其次，制定系列優惠政策與激勵舉措，如通過PPP（公私合作）模式，吸引企業和社會資本參與農村數字基礎設施建設。在此過程中，由政府為其提供明確的政策指引和監管保障，確保社會資本的有效利用與合理回報。最后，地方政府和農村金融機構應共同努力，通過組織宣傳活動、培訓班等方式，在農村地區推廣數字化金融工具的應用，提高農業勞動者對數字普惠金融的認識和使用能力。

4.2.2完善數字普惠金融服務體系

在推進農業新質生產力發展過程中，各地區需結合自身農業產業特色，全方位完善數字普惠金融服務體系。一方面，農村金融機構推動網點智能化升級的同時，搭建線上數字普惠金融助農平臺，利用大數據、人工智能等前沿技術創新金融服務渠道，完善“線上 + 線下”服務生態體系，提高農村金融資源的配置效率和服務能力。特別是，聚焦農業科技創新與產業轉化，量身定制涵蓋項目融資、科技保險、資金結算等在內的金融服務方案。另一方面，加大財政資金的引導力度，通過設立專項補貼、獎勵基金等方式，激勵農村金融機構深度融入農業領域各個環節，為農業生產經營輸送穩定的資金流。同時，鼓勵企業、合作社、社會組織等多元主體參與農業科技創新，通過財政資金和社會風險投資的共同作用，為農業科技創新營造良好的投資環境。

4.2.3推動涉農數字信用體系應用

健全涉農鄉村數字信用體系，提升農業經營主體的信用評估效率，為農業新質生產力發展注人全新活力。首先，農村金融機構可借助物聯網、區塊鏈等技術，對農業生產設施的使用情況、運行狀態、預期收益進行實時監測與精準評估，構建科學合理的抵質押機制，充分釋放農村資產的金融潛能，打破農業經營主體融資抵押物不足的瓶頸。其次，地方政府和金融機構可合作建設信用信息平臺，運用大數據分析、智能算法等技術，深度整合農業經營主體的交易數據、運營數據等市場數據，以及政府政務數據，建立多層次、多維度的信用評估體系，為金融機構提供可靠的決策依據。最后，制定嚴格的信用數據管理制度，以防止隱私數據泄露和濫用，保障征信數據的合法性和可信度；加強對金融機構征信服務行為的規范和監督，明確信用數據采集標準、評級流程與應用范圍。

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（責任編輯：宋勇剛）