夏志禹

天津商務(wù)職業(yè)學院，天津，300350

一、引言

隨著科學技術(shù)與金融發(fā)展的協(xié)同耦合，金融科技賦予了支付、信貸、征信、風控等傳統(tǒng)金融業(yè)務(wù)新的定義。特別是市場化金融科技公司的崛起，通過與傳統(tǒng)金融機構(gòu)的競爭與合作，共同促進了中國數(shù)字金融的快速發(fā)展。數(shù)字普惠金融的實踐從根本上改善了小微企業(yè)、個體工商戶以及“三農(nóng)”領(lǐng)域的貸款服務(wù)方式。截至2020年10月末，我國銀行業(yè)服務(wù)的小微企業(yè)信貸客戶已達到2700萬，普惠型小微企業(yè)和個體工商戶貸款同比增速超過30%，農(nóng)戶貸款同比增速達14.3%（郭樹清2020）。

農(nóng)業(yè)、農(nóng)村、農(nóng)民是我國金融市場中重要的資金需求者，滿足“三農(nóng)”領(lǐng)域的資金需求，是黨和政府新發(fā)展階段優(yōu)先發(fā)展農(nóng)業(yè)農(nóng)村、全面推進鄉(xiāng)村振興的重要保障。但由于抵押約束、交易成本、契約機制不完善等問題，金融機構(gòu)在開展貸款業(yè)務(wù)時往往存在“離農(nóng)”傾向，農(nóng)貸群體受到了不同程度的信貸配給，金融排斥成為了農(nóng)村金融發(fā)展的重要障礙（劉艷華2016；李牧辰等2020；樊文翔2021）。傳統(tǒng)農(nóng)貸服務(wù)一方面受物理場所限制，傳統(tǒng)金融網(wǎng)點難以觸及經(jīng)濟相對落后地區(qū)，特別是難以滲透到農(nóng)村為代表的全部“毛細血管”中；另一方面，面對超額的信貸需求，對于信貸服務(wù)成本較高的群體存在一定的信貸配給現(xiàn)象。2021年中央一號文件提出強化農(nóng)業(yè)農(nóng)村優(yōu)先發(fā)展投入保障，特別強調(diào)了新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體信用體系建設(shè)、農(nóng)村數(shù)字普惠金融發(fā)展以及開發(fā)專屬金融產(chǎn)品為農(nóng)業(yè)農(nóng)村提供信貸支持等重要內(nèi)容，為有效緩解農(nóng)村融資難、融資貴問題，進一步促進農(nóng)村金融發(fā)展提供了重要政策指引。

數(shù)字普惠金融為農(nóng)貸服務(wù)提供了新的思路。普惠金融是以立足機會平等要求和商業(yè)可持續(xù)原則，通過加大政策引導扶持、加強金融體系建設(shè)、健全金融基礎(chǔ)設(shè)施，以可負擔的成本為有金融服務(wù)需求的社會各階層和群體提供適當?shù)摹⒂行У慕鹑诜?wù)。《G20數(shù)字普惠金融高級原則》將數(shù)字普惠金融定義為一切通過使用數(shù)字金融服務(wù)以促進普惠金融發(fā)展的行動。數(shù)字經(jīng)濟背景下，普惠金融的經(jīng)濟屬性與數(shù)字技術(shù)交叉融合，將普惠金融實踐與互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算、區(qū)塊鏈等信息化技術(shù)有機結(jié)合，從而實現(xiàn)普惠金融產(chǎn)品、流程、模式的創(chuàng)新以及普惠價值的提升。具體來看，電腦、手機等終端設(shè)備的普及應(yīng)用，實現(xiàn)了金融服務(wù)覆蓋范圍擴大及服務(wù)效率的提升。通過大數(shù)據(jù)刻畫用戶行為、立體評價記錄用戶征信，有效降低信貸服務(wù)成本、減緩信息不對稱風險，進一步降低了信貸服務(wù)門檻。金融機構(gòu)利用大數(shù)據(jù)開展智能風控，減少對抵押物的依賴，大大提高了融資的可得性。

目前關(guān)于數(shù)字普惠金融的研究主要從以下幾個方面開展：（1）數(shù)字普惠金融的測度與指標體系的建立。主要探索數(shù)字普惠金融指數(shù)的編制與評價體系建設(shè)，將普惠金融的功能定位與數(shù)字金融的技術(shù)特點有機結(jié)合，突出金融覆蓋滲透度、使用深度、使用狀況、可利用性等（Sarma and Pais，2011；蔣慶正等，2019；郭峰等，2020）。（2）數(shù)字普惠金融的經(jīng)濟后果。涵蓋微觀個體影響，如數(shù)字普惠金融對農(nóng)村正規(guī)金融新需求（傅秋子和黃益平，2018）、居民消費（易行健、周利，2018）、農(nóng)戶信貸獲得（樊文翔，2021）等影響；中觀產(chǎn)業(yè)影響，如數(shù)字普惠金融對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的影響（葛和平等，2021）；宏觀經(jīng)濟影響，如數(shù)字普惠金融對城鄉(xiāng)收入差距的影響（李牧辰等，2020），對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的地區(qū)差異影響（賀健等，2020），以及傳統(tǒng)金融與數(shù)字金融的關(guān)系等。（3）以區(qū)塊鏈、大數(shù)據(jù)等技術(shù)研究為核心的普惠金融效率提升。李陽、于濱銅（2020）研究了區(qū)塊鏈技術(shù)的引用對農(nóng)村金融的影響。

梳理現(xiàn)有文獻，對于數(shù)字普惠金融的研究從測度、影響、機制逐步深化；從研究主題看，普惠與“三農(nóng)”具有天然聯(lián)系，故部分學者將目光投向農(nóng)村數(shù)字普惠金融領(lǐng)域。蔣慶正等（2019）以商業(yè)銀行全國縣域電子銀行業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，測度了農(nóng)村數(shù)字普惠金融發(fā)展水平。張耀龍等（2021）認為農(nóng)村數(shù)字普惠金融發(fā)展存在著明顯上升與地區(qū)趨同的特點。樊文翔（2021）從微觀角度分析得出數(shù)字普惠金融對農(nóng)戶正規(guī)信貸獲得有顯著正向作用，對農(nóng)戶非正規(guī)信貸具有負向影響但不顯著。在金融服務(wù)鄉(xiāng)村振興背景下，農(nóng)村數(shù)字普惠金融發(fā)展對金融機構(gòu)的農(nóng)貸供給有何影響？通過怎樣的機制影響“三農(nóng)”領(lǐng)域的信貸配給改善？基于以上背景，本文選取2021年人民銀行、銀保監(jiān)會《金融機構(gòu)服務(wù)鄉(xiāng)村振興考核評估辦法》中的重要評估指標之一“農(nóng)貸供給比重”作為被解釋變量，立足于農(nóng)貸配給改善，就農(nóng)村數(shù)字普惠金融對金融機構(gòu)農(nóng)貸供給的影響進行理論探討與實證檢驗，并進一步探究影響機制及其異質(zhì)性，對于改善農(nóng)村借貸環(huán)境，推進金融賦能鄉(xiāng)村振興有重要的理論和現(xiàn)實意義。

二、理論分析：數(shù)字普惠金融影響農(nóng)貸供給的內(nèi)在邏輯

（一）數(shù)字普惠金融有效降低了信貸交易成本。

數(shù)字普惠金融實現(xiàn)了貸款業(yè)務(wù)線上化、批量化、便捷化，解決了最基本的物理網(wǎng)點依賴問題，有效提升了農(nóng)貸覆蓋率和滲透性。傳統(tǒng)貸款方式，農(nóng)戶如果有借貸需求，需要到鄉(xiāng)鎮(zhèn)或縣城金融機構(gòu)網(wǎng)點辦理業(yè)務(wù)，受到交通不便等客觀條件限制。部分農(nóng)戶因申請過程繁瑣等原因產(chǎn)生了需求方的交易成本配給問題，顯著抑制農(nóng)貸需求和借貸積極性（程超2021）。隨著數(shù)字普惠金融覆蓋廣度的提高，很多農(nóng)戶可以通過線上方式開展咨詢、進行資格審核、業(yè)務(wù)辦理，顯著提升了貸款便利性。在客戶發(fā)現(xiàn)方面，金融機構(gòu)獲得貸款客戶的傳統(tǒng)方式為依靠信貸員“人脈”渠道發(fā)現(xiàn)客戶或是接收客戶申請。數(shù)字普惠金融通過大數(shù)據(jù)的篩選與識別智能推送潛在客戶，由“尋找客戶”到“智能推送”，由“人工進行資質(zhì)判斷”轉(zhuǎn)變?yōu)椤按髷?shù)據(jù)深度挖掘”，降低了信息不對稱與貸款搜尋成本。與此同時，數(shù)字普惠金融通過嵌入生活生產(chǎn)場景，有針對性地推出多樣化信貸產(chǎn)品，例如某金融機構(gòu)推出的智慧鄉(xiāng)村平臺，以土地流轉(zhuǎn)系統(tǒng)、農(nóng)業(yè)補貼系統(tǒng)、供銷系統(tǒng)為支撐，構(gòu)造“入口+服務(wù)+數(shù)據(jù)”的鄉(xiāng)村網(wǎng)絡(luò)生態(tài)，進一步激發(fā)了農(nóng)貸需求。

（二）數(shù)字普惠金融創(chuàng)新了風險管理模式。

信用評估與風險控制始終是貸款業(yè)務(wù)的核心內(nèi)容，傳統(tǒng)信貸業(yè)務(wù)由信貸員通過實地走訪、考察抵押物以及分析企業(yè)資產(chǎn)負債表、現(xiàn)金流量表、利潤表等方式搜尋信息，通過信貸員深入企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營進行信用評估。評估方式效率較低、主觀性較強，特別是對于農(nóng)貸對象規(guī)模小、數(shù)量大、地理位置分散、利潤率不高又缺乏抵押物，采用傳統(tǒng)評估方式大大增加金融機構(gòu)的風控成本及貸款風險。由此，農(nóng)貸長尾客戶成為了傳統(tǒng)信貸業(yè)務(wù)不愿觸及的群體，形成了農(nóng)貸門檻。從消費貸款看，農(nóng)戶為滿足生活需要，因個人消費、家庭應(yīng)急、翻蓋住房、子女上學等原因形成消費信貸需求。這種需求的周期型不強，一般屬于急需支出，對利率相對不敏感。但農(nóng)戶大多無穩(wěn)定收入來源，且在銀行、公積金等系統(tǒng)為數(shù)據(jù)空白，缺少信用評價依據(jù)，通常會受到信貸排斥。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)貸款、農(nóng)戶消費貸款均受到了不同程度的價格配給和風險配給（Boucher 2009）。數(shù)字普惠金融通過大數(shù)據(jù)和人工智能對客戶生活消費、資產(chǎn)負債、業(yè)務(wù)辦理、征信等數(shù)據(jù)進行多維度、深層次的抓取和分析，科學進行用戶畫像，并采用數(shù)字化增信手段，減少對抵押物的依賴。同時，模塊化的操作方式大大節(jié)約了人力、物力成本，使風控邊際成本降低，產(chǎn)生規(guī)模效應(yīng)，有效緩解農(nóng)貸對象的風險配給和價格配給問題。

（三）數(shù)字普惠金融優(yōu)化貸款流程，提升運營效率。

普惠金融的商業(yè)可持續(xù)原則決定了信貸供給部門的行為規(guī)則以成本收益為主導，在風險可控的條件下，以利潤最大化為目標。金融機構(gòu)的資金成本是開展經(jīng)營業(yè)務(wù)的重要成本，貸款運營效率量化為資金的時間成本決定了金融機構(gòu)經(jīng)營利潤。數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用使貸前、貸中、貸后各環(huán)節(jié)有序銜接，持續(xù)的大數(shù)據(jù)分析運算使金融機構(gòu)能夠獲得反映農(nóng)貸對象生產(chǎn)經(jīng)營及信用等級的同步、真實信息，并運用人工智能敏捷地進行信貸策略分析，大大提升處理速度。與此同時，實時、全方位的風險檢測與預警，有效降低金融機構(gòu)壞賬率。數(shù)字普惠金融通過提升運營效率，提高資金周轉(zhuǎn)率有效緩解了“規(guī)模、風險、收益”的不可能三角。

總體而言，數(shù)字普惠金融通過降低交易成本、創(chuàng)新風險管理模式、提升運營效率，增加金融可獲得性，提升農(nóng)貸的覆蓋率和滲透率（圖1）。

圖1 農(nóng)村數(shù)字普惠金融影響農(nóng)貸供給的內(nèi)在邏輯

三、模型設(shè)定

金融機構(gòu)基于其利潤最大化原則，大量信貸資金流向現(xiàn)階段“比較優(yōu)勢”部門，呈現(xiàn)資金投向非農(nóng)化傾向，甚至出現(xiàn)一定程度的資金倒流城市現(xiàn)象，表現(xiàn)為農(nóng)貸縮水。為研究數(shù)字普惠金融對金融機構(gòu)農(nóng)貸供給的影響，探究數(shù)字普惠金融是否有效緩解農(nóng)貸排斥問題，本文設(shè)定模型如下：

其中，被解釋變量load_rtoit為金融機構(gòu)農(nóng)貸供給情況，該指標為涉農(nóng)貸款余額占各項貸款余額之比；解釋變量indexit為數(shù)字金融發(fā)展水平，controlit為控制變量，包括農(nóng)戶消費水平、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)水平、消費價格、生產(chǎn)資料價格、財政支農(nóng)、保險深度、收入水平、傳統(tǒng)金融供給、教育水平、經(jīng)濟發(fā)展水平。下標i和t分別代表地區(qū)和年份，εit為隨機擾動項。解釋變量indexit的系數(shù)α1衡量了數(shù)字金融發(fā)展對金融機構(gòu)農(nóng)貸供給的影響，如果系數(shù)顯著為正，則說明數(shù)字普惠金融能夠促進金融機構(gòu)農(nóng)貸供給，減緩農(nóng)貸排斥。

數(shù)字普惠金融分為覆蓋廣度、使用深度、數(shù)字化程度三個維度，為進一步探究三個維度對金融機構(gòu)農(nóng)貸供給的異質(zhì)性影響，本文在式（1）的基礎(chǔ)上進一步拓展，構(gòu)建模型如下：

基于“國民經(jīng)濟中各部門均衡發(fā)展時信貸資源在各部門中均衡分配”這一假設(shè)，用農(nóng)業(yè)GDP占GDP比重衡量地區(qū)經(jīng)濟結(jié)構(gòu)，用地區(qū)農(nóng)業(yè)貸款占地區(qū)總貸款比重衡量信貸結(jié)構(gòu)，若信貸結(jié)構(gòu)指標小于經(jīng)濟結(jié)構(gòu)指標，則認為該地區(qū)受到信貸配給（劉艷華2016）。劉西川等（2014）認為貸款按照不同用途可分為消費貸款和生產(chǎn)經(jīng)營貸款，不同渠道的貸款需求可能展現(xiàn)出不同的特征，需分開研究才能最大限度減少偏誤。本文借鑒已有研究成果，用農(nóng)村居民消費支出占居民消費支出比重衡量地區(qū)消費水平，用地區(qū)第一產(chǎn)業(yè)增加值占地區(qū)GDP比重衡量生產(chǎn)水平，在未受信貸配給的情況下，消費水平、生產(chǎn)水平越高，所獲得的貸款資源越多。在此基礎(chǔ)上，本文在模型中分別引入數(shù)字普惠金融三個維度變量與消費水平、生產(chǎn)水平的交互項，探究數(shù)字普惠金融發(fā)展的調(diào)節(jié)效應(yīng)，模型構(gòu)建如下：

其中，consumeit為農(nóng)戶消費水平，為農(nóng)民居民消費支出與城鄉(xiāng)居民消費支出之比；produceit為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)水平，用第一產(chǎn)業(yè)GDP/GDP作為代理變量。模型（3）（4）分別為數(shù)字普惠金融三個維度變量與農(nóng)戶消費水平、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)水平的交互作用檢驗。通過研究數(shù)字普惠金融二級指標的調(diào)節(jié)作用，探究數(shù)字普惠金融對消費信貸配給、生產(chǎn)信貸配給的影響。若交互項系數(shù)顯著為正，則表示數(shù)字普惠金融對優(yōu)化信貸資源在農(nóng)業(yè)與非農(nóng)之間的配置具有促進作用，能夠緩解信貸配給問題。

四、數(shù)據(jù)來源與變量設(shè)定

（一）數(shù)據(jù)來源及說明

本文所使用的數(shù)據(jù)主要來源于北京大學數(shù)字普惠金融指數(shù)以及《中國統(tǒng)計年鑒》《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》《中國金融年鑒》等。北京大學數(shù)字金融研究中心所構(gòu)建的數(shù)字普惠金融指數(shù)刻畫了創(chuàng)新性數(shù)字金融發(fā)展背景下的數(shù)字普惠金融程度，橫向覆蓋中國內(nèi)地31個省、自治區(qū)、直轄市，337個地級以上城市和約2800個縣（縣級市、區(qū)），縱向從覆蓋廣度、使用深度、數(shù)字化程度三個維度角度反映數(shù)字普惠金融發(fā)展情況，是較為全面反映我國數(shù)字普惠金融發(fā)展情況的數(shù)據(jù)，為研究的開展提供了可能性。

（二）變量定義

1.金融機構(gòu)農(nóng)貸供給。金融機構(gòu)農(nóng)貸供給是本文的被解釋變量，該指標由各省本外幣涉農(nóng)貸款余額與各省市本外幣各項貸款余額之比計算而來。其中涉農(nóng)貸款余額包括既包括農(nóng)戶貸款、農(nóng)村（縣及縣以下）企業(yè)及各類組織貸款，同時也包括城市企業(yè)及各類組織涉農(nóng)貸款及非農(nóng)戶個人農(nóng)林牧漁業(yè)貸款，即涵蓋農(nóng)業(yè)生產(chǎn)信貸與農(nóng)戶消費信貸。

2.農(nóng)村數(shù)字普惠金融發(fā)展水平代理變量?；诋斍拔覈　⑹?、縣三級行政區(qū)劃金融服務(wù)特點，縣域金融服務(wù)是農(nóng)村金融的重要依托和載體，亦是鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的關(guān)鍵性區(qū)域（張龍耀等，2021），本文使用2014-2018年1403個縣域?qū)用鏀?shù)據(jù)，將縣域數(shù)據(jù)在省（自治區(qū)、直轄市）內(nèi)取均值據(jù)以衡量該?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）農(nóng)村數(shù)字普惠金融發(fā)展水平。

3.控制變量。貸款的形成是供需雙方作用的結(jié)果，貸款需要轉(zhuǎn)化為貸款需求受到貸款支出意愿、償還能力、貸款獲得能力的影響（Aderibigbe 2014）。參考已有文獻，本文在同時控制了時間和省份固定效應(yīng)的基礎(chǔ)上，將如下控制變量納入考慮。（1）貸款支出意愿：農(nóng)戶消費水平（consume）、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)水平（produce）、農(nóng)村居民消費價格（cpi）、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料價格（ppi）、保險深度（insuance）。農(nóng)戶消費水平、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)水平是反映貸款支出意愿的基礎(chǔ)因素，其中農(nóng)戶消費水平用農(nóng)村居民消費支出與城鄉(xiāng)居民消費支出之比取對數(shù)度量，由鄉(xiāng)村常住人口與農(nóng)村地區(qū)人均消費支出的乘積與城鄉(xiāng)居民人口和城鄉(xiāng)居民人均消費支出乘積之比計算得出。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)水平用第一產(chǎn)業(yè)增加值占GDP比重取對數(shù)衡量。農(nóng)村居民消費價格、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料價格變量分別為居民消費價格總指數(shù)、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料價格指數(shù)。保險深度即單位產(chǎn)出的保費收入（農(nóng)業(yè)保險費用/第一產(chǎn)業(yè)增加值），反映生產(chǎn)者敢于追求利潤、增加貸款需求的愿望。（2）償還能力：收入水平（perincome）。用農(nóng)村地區(qū)居民人均可支配收入作對數(shù)處理度量。（3）貸款獲得能力：教育水平（edu）、傳統(tǒng)金融供給（fin_dev）、財政支農(nóng)（afe）、經(jīng)濟發(fā)展水平（growth）。參考王喆等（2021）的研究方法，用每萬人擁有的金融機構(gòu)網(wǎng)點數(shù)量作為傳統(tǒng)金融供給的代理變量，度量地區(qū)傳統(tǒng)金融服務(wù)可得性；用各省人均GDP取自然對數(shù)作為經(jīng)濟水平的衡量指標。教育水平由不同地區(qū)受不同教育程度人口數(shù)計算得出。農(nóng)業(yè)作為基礎(chǔ)性產(chǎn)業(yè)，受到不同程度的政策支持、財政補助，本文用農(nóng)林水支出占GDP比重度量財政支農(nóng)水平（李牧辰等2020）。

五、結(jié)果與分析

（一）基準回歸分析

基于Hausman檢驗結(jié)果，本文采用面板固定效應(yīng)模型實證檢驗農(nóng)村數(shù)字普惠金融對金融機構(gòu)農(nóng)貸供給比例的影響。表2報告了基于模型（1）的固定效應(yīng)回歸結(jié)果及修正后的標準誤。表2的第1列模型只加入了數(shù)字普惠金融指數(shù)。第2列，增加反映農(nóng)貸需求特征的變量，農(nóng)戶消費水平、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)水平、農(nóng)村居民消費價格、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料價格、保險深度。第3列，在之前的基礎(chǔ)上，增加了體現(xiàn)還款能力的變量收入水平。第4列，逐步增加傳統(tǒng)金融供給、教育水平、財政支農(nóng)、經(jīng)濟發(fā)展水平等控制變量。研究發(fā)現(xiàn)，逐步增加控制變量的過程中，農(nóng)村數(shù)字普惠金融指數(shù)的系數(shù)始終顯著為正，說明實證結(jié)果表明農(nóng)村數(shù)字普惠金融顯著提升了金融機構(gòu)農(nóng)貸供給。

表2 農(nóng)村數(shù)字普惠金融與金融機構(gòu)農(nóng)貸供給：面板固定效應(yīng)回歸

從控制變量看，農(nóng)戶消費水平、保險深度、收入水平、傳統(tǒng)金融供給以及經(jīng)濟發(fā)展水平對金融機構(gòu)農(nóng)貸供給有顯著影響。第一，農(nóng)戶消費水平的提高顯著促進金融機構(gòu)農(nóng)貸比例的提升。農(nóng)戶因教育、醫(yī)療等生活支出形成消費信貸需求，消費支出增加顯著促進金融機構(gòu)農(nóng)貸供給比例提升，體現(xiàn)了金融機構(gòu)在滿足農(nóng)戶消費信貸需求方面的重要作用。與此同時，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)水平系數(shù)不顯著，在排除代理變量問題的基礎(chǔ)上，說明相較其他產(chǎn)業(yè)，金融機構(gòu)在配置農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)的信貸資金方面仍需進一步提升。第二，保險深度增加對于提升金融機構(gòu)農(nóng)貸供給有顯著促進作用。農(nóng)業(yè)保險是一種農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營風險補償工具，保險深度作為衡量地區(qū)農(nóng)業(yè)保險發(fā)展程度的重要指標，保險深度越高說明生產(chǎn)者所獲得的風險補償越高（祝國平、常燕2014）。第三，收入水平對金融機構(gòu)農(nóng)貸供給有顯著正向影響。收入水平是金融機構(gòu)進行信用評定的重要指標，收入水平越高意味著借款方還款能力越強，金融機構(gòu)更愿意提供信貸支持。第四，傳統(tǒng)金融供給增加顯著提升農(nóng)貸供給，說明傳統(tǒng)金融仍是農(nóng)戶、農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體獲取信貸資源的重要渠道。

表1 主要變量的描述性統(tǒng)計

我國數(shù)字普惠金融的發(fā)展是多維度的，綜合概括為覆蓋廣度、使用深度、數(shù)字化程度三個方面，分別體現(xiàn)了數(shù)字普惠金融涵蓋的群體范圍、使用的總量及活躍度、用戶對于數(shù)字化業(yè)務(wù)的使用程度（郭峰等，2020）。本部分將農(nóng)村數(shù)字普惠金融的二級指標分別納入模型，進一步探究數(shù)字普惠金融三個維度的對金融機構(gòu)農(nóng)貸供給的異質(zhì)性影響。表3的1-3列報告了依次將覆蓋廣度、使用深度、數(shù)字化程度指標納入模型的回歸結(jié)果，第4-5列報告了只加納入三個維度指標的簡單回歸以及將全部變量納入模型后的回歸結(jié)果。

表3 農(nóng)村數(shù)字普惠金融與金融機構(gòu)農(nóng)貸供給：子指標回歸

從結(jié)果可以看出，覆蓋廣度對金融機構(gòu)農(nóng)貸供給情況有顯著正向影響。不同于傳統(tǒng)金融機構(gòu)受“金融機構(gòu)網(wǎng)點數(shù)”和“金融服務(wù)人數(shù)”的限制，數(shù)字金融提升了金融服務(wù)的可觸達范圍，有效降低交易成本，提高信貸服務(wù)的便捷性，促進了金融機構(gòu)農(nóng)貸業(yè)務(wù)的開展。與此同時，使用深度、數(shù)字化程度對于金融機構(gòu)農(nóng)貸供給的影響不顯著，這表明數(shù)字普惠金融上述維度的發(fā)展在金融機構(gòu)的實踐應(yīng)用有待提升，數(shù)字技術(shù)與信貸業(yè)務(wù)的深度融合需進一步加強。

（二）內(nèi)生性討論

上述計量模型因遺漏變量及雙向因果等問題可能存在難以克服的“內(nèi)生性”問題，導致數(shù)字普惠金融的回歸系數(shù)估計有偏。本文借鑒Bartik（2009）的做法，構(gòu)建工具變量（滯后一階的普惠金融指數(shù)與普惠金融指數(shù)在時間上的一階差分的乘積），對于基礎(chǔ)模型（1）進行工具變量估計。表4為工具變量檢驗結(jié)果，結(jié)果顯示第一階段工具變量的估計系數(shù)統(tǒng)計顯著不為0，滿足變量相關(guān)性條件。進一步看，Kleibergen-Paap rk Wald F statistic為15.214，大于一般認為的10，說明不存在一般意義上的弱工具變量問題。第二階段回歸結(jié)果顯示，在糾正可能的內(nèi)生偏誤后，農(nóng)村數(shù)字普惠金融在1%的水平上顯著提高金融機構(gòu)農(nóng)貸供給，說明上述回歸結(jié)果基本穩(wěn)健和基本可靠。

表4 數(shù)字普惠金融指數(shù)與金融機構(gòu)農(nóng)貸：工具變量回歸

（三）數(shù)字普惠金融與信貸深化：影響機制

前述模型研究表明數(shù)字普惠金融對金融機構(gòu)農(nóng)貸供給有顯著正向影響，其中二級指標覆蓋廣度能夠顯著促進金融機構(gòu)農(nóng)貸供給程度。為了進一步探究數(shù)字普惠金融對金融機構(gòu)農(nóng)貸供給的影響機制，我們分別構(gòu)建農(nóng)戶消費水平、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)水平與覆蓋廣度、使用深度、數(shù)字化程度三個指標的交互項，研究數(shù)字普惠金融對信貸配給的調(diào)節(jié)作用以及對生產(chǎn)信貸配給、消費信貸配給的異質(zhì)性影響。

本部分根據(jù)模型（3）（4）進行回歸分析。表5的第1-3列分別將覆蓋廣度、使用深度、數(shù)字化程度與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)水平的交互項納入模型，第4-6列分別將上述三個維度與農(nóng)戶消費水平的交互項納入模型。結(jié)果顯示，數(shù)字普惠金融能夠在一定程度上緩解消費信貸配給問題，而對于生產(chǎn)信貸配給影響不顯著。生產(chǎn)貸款是以生產(chǎn)經(jīng)營情況（含抵押物）為基礎(chǔ)進行信用評估并據(jù)以配置信貸資源，而當前數(shù)字普惠金融更多地記錄個人數(shù)字足跡，嵌入生產(chǎn)經(jīng)營深度不夠。與此同時，生產(chǎn)經(jīng)營貸款門檻高、額度大，企業(yè)一般仍通過銀行等傳統(tǒng)金融機構(gòu)進行借貸，故數(shù)字普惠金融對于生產(chǎn)信貸配給的影響不顯著。

表5 農(nóng)戶消費水平、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)水平與數(shù)字普惠金融指數(shù)交互作用的估計結(jié)果

具體看來，覆蓋廣度、使用深度對于緩解消費信貸配給有顯著正向作用，數(shù)字化程度回歸結(jié)果不顯著。覆蓋廣度是數(shù)字普惠金融得以“普”的基礎(chǔ)條件，使得農(nóng)村居民能夠觸及金融服務(wù)，部分群體實現(xiàn)金融服務(wù)從無到有質(zhì)的飛躍。使用深度表現(xiàn)為金融服務(wù)嵌入生活，通過抓取用戶大數(shù)據(jù)進行信用評價并據(jù)此開展信貸業(yè)務(wù)。隨著移動支付的自普及，數(shù)字普惠金融逐步滲透農(nóng)民生活，智能風控在一定程度上降低了農(nóng)貸門檻。與此同時，使用深度對于緩解信貸配給作用不及覆蓋廣度，這與數(shù)字普惠金融在農(nóng)村地區(qū)剛剛起步，由“普”及“惠”的發(fā)展進程相一致。數(shù)字化程度是數(shù)字普惠金融使用頻率的重要表征。從生活實踐看，城鎮(zhèn)居民的數(shù)字支付已成為常態(tài)、“信用購”（信用透支）業(yè)務(wù)已被大眾所接收，而農(nóng)民居民現(xiàn)金交易仍占很大比例，對于網(wǎng)絡(luò)借貸業(yè)務(wù)涉及不多。數(shù)字化程度對于信貸配給影響不顯著，充分反映了數(shù)字普惠金融在農(nóng)村地區(qū)的使用頻率、便利化程度遠不及城鎮(zhèn)地區(qū)的實際情況。

六、結(jié)論與建議

本文基于2014-2019年農(nóng)村數(shù)字普惠金融指數(shù)和31個?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）宏觀統(tǒng)計數(shù)據(jù)，通過雙向固定效應(yīng)模型，系統(tǒng)考察了農(nóng)村數(shù)字普惠金融對金融機構(gòu)農(nóng)貸供給的影響。研究表明：第一，農(nóng)村數(shù)字普惠金融顯著提高了金融機構(gòu)農(nóng)貸供給比例。第二，覆蓋廣度這一指標對于提升金融機構(gòu)農(nóng)貸比例具有顯著影響，增加金融服務(wù)觸達范圍，有效降低交易成本。第三，數(shù)字普惠金融對于金融排斥的降低主要作用在消費配給的緩解上，且更多表現(xiàn)為覆蓋廣度的提升與使用深度的增加所帶來的影響。普惠金融通過大數(shù)據(jù)記錄“三農(nóng)”足跡，智能風控在一定程度上降低了缺乏信用記錄群體的信貸門檻，增加金融服務(wù)可得性。與此同時，使用深度對于緩解信貸配給作用不及覆蓋廣度，這與數(shù)字普惠金融在農(nóng)村地區(qū)剛剛起步，由“普”及“惠”的發(fā)展進程相一致。

基于以上研究結(jié)論，數(shù)字普惠金融顯著提升了金融機構(gòu)農(nóng)貸供給，但更多的是通過覆蓋廣度的提高而實現(xiàn)，主要是提升了業(yè)務(wù)辦理的便利性，減少信息不對稱，降低交易成本?？傮w上看，已經(jīng)邁出了普惠金融第一步“普”。但數(shù)字普惠金融的使用深度未得到充分挖掘，數(shù)字化程度對于降低金融排斥應(yīng)用遠遠不夠，“惠”的進程需加快推進。由此提出如下建議。

1.大力推進農(nóng)村數(shù)字普惠金融發(fā)展，有效整合“三農(nóng)”數(shù)據(jù)信息。深耕農(nóng)業(yè)、農(nóng)村、農(nóng)民數(shù)據(jù)信息，在確保數(shù)字應(yīng)用合理、安全、規(guī)范的前提下，打破“信息孤島”，進行信息和數(shù)據(jù)匯總整合，建立涉農(nóng)群體數(shù)據(jù)庫，助力“三農(nóng)”信用體系建設(shè)。加強數(shù)據(jù)的挖掘與利用，精準描繪“三農(nóng)”畫像，提供個性化的金融服務(wù)與金融產(chǎn)品。

2.加快數(shù)字普惠金融在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營中的應(yīng)用和實踐。在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、加工各環(huán)節(jié)建立智能服務(wù)終端，推進智慧農(nóng)業(yè)發(fā)展與農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)加追蹤溯源體系建設(shè)。拓展科技平臺建設(shè)、風控模型開發(fā)、智能風控應(yīng)用等科技賦能方式，創(chuàng)新金融機構(gòu)與農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體合作模式，利用智能算法、區(qū)塊鏈技術(shù)，解決生產(chǎn)經(jīng)營場景中的痛點。

3.穩(wěn)步推進數(shù)字普惠金融的深度應(yīng)用和數(shù)字化拓展。以金融科技及為依托，不斷提升數(shù)字普惠金融的場景化植入、綜合化服務(wù)以及生態(tài)系統(tǒng)構(gòu)建，將數(shù)字普惠金融植入日常消費、生活繳費、看病就醫(yī)、公共交通等應(yīng)用場景，真正提升便民、利民水平。

4.優(yōu)化監(jiān)管體制，凈化發(fā)展環(huán)境。金融與風險相生相伴，“三農(nóng)”領(lǐng)域亦是國民經(jīng)濟發(fā)展的薄弱環(huán)節(jié)，農(nóng)村數(shù)字普惠金融具有巨大機遇的同時也蘊含巨大風險。數(shù)據(jù)信息的獲取、存儲、加工等環(huán)節(jié)的可控性，關(guān)乎信息安全、市場公平甚至糧食安全問題。需要進一步完善管理制度，優(yōu)化信息的共享與使用規(guī)則，保障“三農(nóng)”群體合法權(quán)益，為農(nóng)村數(shù)字普惠金融健康發(fā)展保駕護航。