史小坤，宋鵬鶴

（浙江工商大學 金融學院，浙江 杭州 310000）

一、引言

氣候變化、自然災害和國際環(huán)境等多重影響，使得穩(wěn)住農業(yè)基本盤、確保農業(yè)穩(wěn)產(chǎn)增產(chǎn)、全面推進農業(yè)高質量發(fā)展成為實現(xiàn)農業(yè)現(xiàn)代化的重點。但是我國農業(yè)發(fā)展中面臨著貸款難、借貸成本高和風險分擔機制缺乏等問題造成的農業(yè)金融供給不足，成為我國農業(yè)高質量發(fā)展過程中需要關注的問題。對此，2022 年中央“一號文件”《中共中央國務院關于做好2022 年全面推進鄉(xiāng)村振興重點工作的意見》提出，要強化鄉(xiāng)村振興金融服務。

雖然傳統(tǒng)普惠金融在服務“三農”中起到了積極作用[1]，但是，農村金融服務覆蓋面窄、融資成本高和資金利用效率低等難題并未徹底解決。隨著數(shù)字科技的發(fā)展，數(shù)字普惠金融助力農業(yè)發(fā)展作用逐漸顯現(xiàn)[2-3]。而在全面貫徹農業(yè)和農村新發(fā)展理念背景下，作為金融業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新的產(chǎn)物，數(shù)字金融基于數(shù)據(jù)技術優(yōu)勢，是否能夠有效緩解信息不對稱問題？數(shù)字支付、數(shù)字借貸等數(shù)字金融的發(fā)展是否可以促進農業(yè)高質量發(fā)展？其內在理論機制是什么？作用效果和作用途徑是什么？這成為本文研究的核心問題。

鑒于此，本文以新發(fā)展理念為引領，通過解析數(shù)字普惠金融支持農業(yè)高質量發(fā)展的理論機制，重點研究數(shù)字普惠金融支持農業(yè)高質量發(fā)展的作用效果，為金融支持鄉(xiāng)村振興政策制定提供有利的經(jīng)驗支撐。首先，在既有文獻基礎上，基于數(shù)字技術的交易特征，解析了數(shù)字普惠金融對抵押約束、成本約束和融資約束等問題的治理作用。其次，從新發(fā)展理念的五個方面構建農業(yè)高質量發(fā)展指標，利用熵值法測度我國省際農業(yè)高質量發(fā)展水平。再次，通過雙固定效應模型檢驗數(shù)字普惠金融支持農業(yè)高質量發(fā)展的作用。

本文可能的貢獻在于以下三方面。

第一，在提煉數(shù)字普惠金融特征基礎上，構建數(shù)字普惠金融支持農業(yè)高質量發(fā)展作用的理論分析框架，并解析數(shù)字普惠金融緩解融資約束支持農業(yè)高質量發(fā)展的作用機制。既對數(shù)字普惠金融支持農業(yè)高質量發(fā)展理論機制和作用效應的相關文獻進行補充，又對數(shù)字普惠金融與農業(yè)高質量發(fā)展關系問題的研究進行深化。

第二，基于新發(fā)展理念構建農業(yè)高質量發(fā)展指標用于衡量農業(yè)高質量發(fā)展水平，對農業(yè)高質量發(fā)展方面的現(xiàn)有研究起到有效補充和完善作用。新發(fā)展理念作為我國經(jīng)濟社會發(fā)展的總引領，同樣是推動農業(yè)高質量發(fā)展的核心要義。以新發(fā)展理念為依據(jù)測度各?。▍^(qū)、市）的農業(yè)高質量發(fā)展水平，能夠全面反映農業(yè)高質量發(fā)展的核心內容，為后續(xù)農業(yè)高質量發(fā)展的研究提供文獻借鑒。

第三，本文的研究為利用金融科技服務農業(yè)高質量發(fā)展的政策選擇和實際需求提供經(jīng)驗研究的支持?；趯嵶C檢驗結果，本文提出發(fā)揮數(shù)字金融作用、深化數(shù)字保險和數(shù)字支付并優(yōu)化數(shù)字信貸作用環(huán)境，是進一步利用金融科技全面支持農業(yè)高質量發(fā)展的重點所在。這為進一步利用金融科技全面支持農業(yè)高質量發(fā)展的實施提供政策借鑒。

二、內在理論機制分析

（一）基于網(wǎng)商銀行事實的分析

2021 年，中國人民銀行等部門印發(fā)《關于金融支持鞏固拓展脫貧攻堅成果全面推進鄉(xiāng)村振興的意見》，提出要引導更多金融資源配置到鄉(xiāng)村振興重點領域和薄弱環(huán)節(jié)，為全面推進鄉(xiāng)村振興、加快建設農業(yè)強國提供更強有力的金融支撐。為響應國家支持鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略，網(wǎng)商銀行借助其數(shù)字化技術優(yōu)勢，通過搭建“智慧縣域服務”平臺、利用衛(wèi)星遙感風控技術開展針對縣域農戶的“大山雀”行動等數(shù)字普惠金融活動支持農業(yè)高質量發(fā)展。

2021 年11 月28 日，《遠程銀行建設的實踐和探索》中收錄網(wǎng)商銀行“大山雀”衛(wèi)星遙感風控技術。此外，“大山雀”還入選全球農村金融創(chuàng)新報告《數(shù)字金融助力全球減貧2021》，上榜“2021 全球農村金融技術創(chuàng)新榜單”。網(wǎng)商銀行于2020 年發(fā)布“大山雀”衛(wèi)星遙感風控技術，將衛(wèi)星應用于金融領域，探索全新的農村金融模式。在貸前授信環(huán)節(jié)，利用衛(wèi)星遙感技術精準計算農戶擁有的農作物面積和對應的農作物種類，避免銀行工作人員線下人工實地考察帶來的不便；在貸中風控環(huán)節(jié)及貸后管理環(huán)節(jié)，以五天為周期，通過衛(wèi)星遙感技術對農作物生長、病蟲害等田間信息進行更新維護，建立全方位風險感知，監(jiān)測農作物的長勢，判斷作物所處的育苗期、拔節(jié)期或收割期等階段，進而分析農戶插秧、打藥、追肥以及收割時期的不同資金需求，從而動態(tài)調整授信額度并及時采取對應的風險管理措施。

截至2021年12月末，網(wǎng)商銀行基于數(shù)字技術開展各項數(shù)字普惠金融業(yè)務和活動，與全國28 個省、自治區(qū)、直轄市達成縣域數(shù)字普惠金融合作的涉農縣區(qū)超過1100 個，數(shù)量占全國涉農縣區(qū)總數(shù)約一半，進一步提高了縣域及農村的小微貸款可得率。使用過網(wǎng)商銀行信貸服務的涉農客戶超2000 萬戶，在網(wǎng)商銀行客戶總數(shù)中占比過半。80%以上新增的縣域農村客戶為首貸戶。為全國100 個縣域的蘋果、柑橘、小龍蝦等特色產(chǎn)業(yè)的經(jīng)營農戶提供最高2個月的免息貸款，有效降低其貸款成本，助力特色農業(yè)發(fā)展。并且為“全國十佳農民”提供免息貸款，擴大農業(yè)生產(chǎn)規(guī)模，改善農業(yè)經(jīng)營條件，進而實現(xiàn)增產(chǎn)增收，真正實現(xiàn)了普惠金融的目的。①資料來源：網(wǎng)商銀行《2021年可持續(xù)發(fā)展報告》。

（二）基于文獻的理論分析

數(shù)字普惠金融將其數(shù)字技術優(yōu)勢和金融交易特征相結合，從信息傳遞、數(shù)據(jù)抵押和風險治理方面，能夠緩解傳統(tǒng)農村金融依然面臨的抵押約束、成本約束和融資約束等問題，解決農業(yè)高質量發(fā)展中融資可得性和融資成本問題，發(fā)揮支持農業(yè)高質量發(fā)展的作用。

1.傳統(tǒng)普惠金融的融資約束問題

對于金融資源配置中的信息不對稱問題，傳統(tǒng)經(jīng)濟學主要采用兩種消除方式：尋求最優(yōu)的制度安排消除信息欺詐；通過有效信息傳遞[4]解決金融機構參與融資交易的激勵約束。但是，如圖1 所示，由于農業(yè)生產(chǎn)融資中存在的抵押物不足、信號缺乏和交易成本約束等問題，使得傳統(tǒng)普惠金融支持農業(yè)高質量發(fā)展中面臨著抵押、成本和融資約束等問題。

圖1 數(shù)字普惠金融支持農業(yè)高質量發(fā)展的理論機理

首先，缺乏可信的抵押物阻礙了傳統(tǒng)金融普惠作用。契約的不完全性往往會導致金融契約事后執(zhí)行中出現(xiàn)各種交易費用，使得融資契約面臨受限執(zhí)行問題，金融機構出于風險的考慮會要求抵押品[5]。而鄉(xiāng)村經(jīng)營主體由于缺乏法律意義上規(guī)范的抵押品面臨著抵押約束[6-7]，從而引發(fā)農村普惠交易中的金融排斥問題。其次，信息傳遞有效性取決于融資方是否可以以低成本獲取信號并有效地傳遞信息[8]。雖然農村信息化程度在逐步提高，但是信息資源不足[7]和鄉(xiāng)村內部的信息不對稱[9]使其面臨融資中的成本約束和融資可得性約束等問題?？傮w來看，農業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營融資交易中面臨的這些金融摩擦是傳統(tǒng)金融模式難以解決的農業(yè)發(fā)展融資問題的本質原因。

2.數(shù)字普惠金融支持農業(yè)高質量發(fā)展的作用：融資約束治理

數(shù)字金融利用數(shù)字技術開展融資、支付、投資和其他新型金融業(yè)務[10]，實現(xiàn)了數(shù)字技術與金融資源配置功能的融合[11-12]?；谌斯ぶ悄?、區(qū)塊鏈、云計算和大數(shù)據(jù)的技術優(yōu)勢，數(shù)字金融消除農業(yè)高質量發(fā)展融資約束主要依靠數(shù)字技術治理、提供數(shù)據(jù)抵押物和基于數(shù)字技術的信任機制，如圖1所示。

首先，數(shù)字普惠金融的數(shù)字治理機制和數(shù)據(jù)資產(chǎn)抵押，有助于緩解融資約束。區(qū)塊鏈上分布式的金融智能合約，不僅可以減少數(shù)據(jù)價值創(chuàng)造成本和契約執(zhí)行中不透明的費用[13]，更重要的作用在于基于共識的實時交易驗證方式，具有協(xié)同性、即時性和低成本優(yōu)勢，意味著事前的驗證和事后契約執(zhí)行成本變得非常低①《區(qū)塊鏈將推動信任經(jīng)濟學發(fā)展|對話諾獎經(jīng)濟學家》，https://www.sohu.com/a/414150578_120057347。，使得融資交易的欺騙行為變得極其困難，由此形成基于數(shù)據(jù)信任的數(shù)據(jù)治理[14]，提升融資交易協(xié)同效率，并有助于解決事后道德風險問題，減弱融資契約執(zhí)行引發(fā)的違約問題。另外，數(shù)字技術將數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)資產(chǎn)轉化為信用資產(chǎn)，能夠提供數(shù)據(jù)信任②《諾獎得主斯賓塞：信息技術帶來的最重要的變化是模式變化》，https://baijiahao.baidu.com/s?id=1648143423278770160&wfr=spider&for=pc。和數(shù)據(jù)抵押③Bengt Holmstro.《金融契約與金融科技》，2018-12-24，https://www.sohu.com/a/284104636_99958672。，發(fā)揮數(shù)字普惠金融服務農業(yè)生產(chǎn)中的風險治理效應，緩解由于農業(yè)生產(chǎn)融資中抵押物不足帶來的抵押約束問題。

其次，數(shù)字普惠金融的數(shù)據(jù)信任機制有助于降低成本和緩解融資約束。數(shù)字普惠金融利用低成本搜集和區(qū)塊鏈技術優(yōu)勢，進行場景化、生活化等信息的信用價值揭示和識別，帶來相對透明化的信用信息特征，為融資交易提供數(shù)字征信基礎[15-16]。同時，數(shù)字金融交易能夠形成基于數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值的線上信任關系，建立金融資源配置的數(shù)據(jù)信任機制[17]。數(shù)字金融利用低成本處理海量數(shù)據(jù)信息的優(yōu)勢，可以挖掘非結構化數(shù)據(jù)中蘊含的信用信息[16]，緩解融資交易中的信息不對稱。通過信息通知和信息篩選等信息傳遞效應，使得農村融資交易中信用信息匱乏造成的逆向選擇和金融排斥問題得到有效解決，并極大降低農村和農業(yè)生產(chǎn)中碎片化信息收集成本。

三、農業(yè)高質量發(fā)展水平的測度

（一）基于新發(fā)展理念構建指標

新發(fā)展理念強調，創(chuàng)新發(fā)展注重的是解決發(fā)展動力問題，協(xié)調發(fā)展注重的是解決發(fā)展不平衡問題，綠色發(fā)展注重的是解決人與自然和諧問題，開放發(fā)展注重的是解決發(fā)展內外聯(lián)動問題，共享發(fā)展注重的是解決社會公平正義問題。新發(fā)展理念成為農業(yè)高質量發(fā)展的根本遵循。

新發(fā)展理念是對新時代高質量發(fā)展的新要求，可以綜合地反映農業(yè)高質量發(fā)展水平，符合我國農業(yè)高質量發(fā)展階段特征，更是能否實現(xiàn)高質量發(fā)展的評價準則[18]。另外，中央財經(jīng)委員會第十次會議強調，共同富裕是社會主義的本質要求，是中國式現(xiàn)代化的重要特征，要堅持以人民為中心的發(fā)展思想，在高質量發(fā)展中促進共同富裕。農業(yè)高質量發(fā)展的基本要求包括共同富裕，不利于共同富裕的發(fā)展不是真正的農業(yè)高質量發(fā)展。具體指標詳見表1。

表1 農業(yè)高質量發(fā)展指標體系

1.農業(yè)創(chuàng)新發(fā)展是農業(yè)高質量發(fā)展的動力源泉

由要素驅動轉變?yōu)閯?chuàng)新驅動，農業(yè)創(chuàng)新發(fā)展不僅要體現(xiàn)人才、機械化等創(chuàng)新基礎的培養(yǎng)，更要注重創(chuàng)新的效率。本文從農業(yè)創(chuàng)新主體（農業(yè)勞動者的教育水平、農業(yè)科技人員比率）和農業(yè)創(chuàng)新客體（農業(yè)機械化程度、科技三項支出、R&D 經(jīng)費投入強度）兩個角度來度量農業(yè)創(chuàng)新發(fā)展的基礎[19]。農業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展最終將體現(xiàn)在生產(chǎn)結果中，所以農業(yè)產(chǎn)量是衡量創(chuàng)新效率的關鍵。因此，在創(chuàng)新效率方面，可以通過農業(yè)勞動生產(chǎn)率、糧食單產(chǎn)、農業(yè)規(guī)?；潭?、單位面積農業(yè)GDP 產(chǎn)值和專利申請授權量來度量[20]。

2.農業(yè)協(xié)調發(fā)展是農業(yè)高質量發(fā)展的內生特點

農業(yè)產(chǎn)業(yè)結構和農村消費結構是農業(yè)高質量協(xié)調發(fā)展的體現(xiàn)。農業(yè)產(chǎn)業(yè)結構方面，第一產(chǎn)業(yè)比較生產(chǎn)率能有效衡量農業(yè)產(chǎn)業(yè)體系的生產(chǎn)效率[21]，農產(chǎn)品加工業(yè)產(chǎn)值占比反映了現(xiàn)代農業(yè)產(chǎn)業(yè)體系的完善程度[22]、產(chǎn)業(yè)結構調整指數(shù)和農林牧漁業(yè)服務業(yè)產(chǎn)值占比可以有效體現(xiàn)農業(yè)產(chǎn)業(yè)的融合程度[23]、財政支農力度可以衡量國家財政投入的強度[24]。而農村消費結構方面，采用農村恩格爾系數(shù)、農村居民人均消費支出[3]來反映農民生活消費的狀況。

3.農業(yè)綠色發(fā)展是農業(yè)高質量發(fā)展的必然要求

避免資源過度消耗和環(huán)境污染是農業(yè)高質量綠色可持續(xù)發(fā)展的前提。農業(yè)資源消耗主要包括對水、油和經(jīng)營過程等的消耗，具體指標有萬元農業(yè)增加值耗水量、農業(yè)中間消耗、單位面積農膜使用量、農用柴油使用強度、第一產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員人均用電量、農業(yè)成災率[3,23]；環(huán)境污染衡量指標主要包括單位面積化肥使用量、單位面積農藥使用量[21]。

4.農業(yè)開放發(fā)展是農業(yè)高質量發(fā)展的必由之路

農業(yè)對外貿易水平可以體現(xiàn)一個國家農業(yè)的真正影響力。農產(chǎn)品進口依存度、農產(chǎn)品出口依存度可以反映國家對國際市場的依賴程度[25]；《國家質量支農戰(zhàn)略規(guī)劃（2018—2022 年）》①《中華人民共和國農業(yè)農村部關于印發(fā)〈國家質量興農戰(zhàn)略規(guī)劃（2018—2022 年）〉的通知》，https://www.moa.gov.cn/nybgb/2019/201902/201905/t20190517_6309469.htm。將增強國際競爭力作為農業(yè)發(fā)展目標，而農產(chǎn)品出口增長率可以有效反映國家農產(chǎn)品的國際競爭力。

5.農業(yè)共享發(fā)展是農業(yè)高質量發(fā)展的根本目的

縮小城鄉(xiāng)差距、提高農村公共服務水平，是農業(yè)高質量發(fā)展的最終落實處。城鄉(xiāng)居民收入比[22]、城鄉(xiāng)二元對比系數(shù)[26]能夠有效衡量城鄉(xiāng)發(fā)展的差距；農村公共服務采用農民人均可支配收入[23]、農村醫(yī)療衛(wèi)生水平和農村社會保障水平來衡量[24]。

（二）農業(yè)高質量發(fā)展數(shù)據(jù)的測算②本文根據(jù)實證設計進行分析，結論供參考。

農業(yè)高質量發(fā)展水平的測算數(shù)據(jù)主要來源于2012—2020 年《中國統(tǒng)計年鑒》、各?。▍^(qū)、市）《統(tǒng)計年鑒》《中國農村統(tǒng)計年鑒》《中國科技統(tǒng)計年鑒》《中國農產(chǎn)品進出口統(tǒng)計報告》等統(tǒng)計報告，以及Wind數(shù)據(jù)庫、EPS數(shù)據(jù)庫、馬克數(shù)據(jù)網(wǎng)等。

1.指標測算方法

熵值法通過指標相對變化程度對整體系統(tǒng)的影響來確定每個指標的權重，這避免了主觀方面的影響。因此，本文采用熵值法確定權重。熵值處理過程如下。

第一步，數(shù)據(jù)標準化：

正向指標：

負向指標：

其中，Xi、Xj為標準化后的指標值，Yi、Yj分別為某一?。▍^(qū)、市）正向指標和負向指標的原始值，Ymax、Ymin分別為該項指標原始值中的最大值和最小值。

第二步，計算信息熵：

其中：

第三步，計算各項指標權重：

第四步，得出農業(yè)高質量發(fā)展水平：

2.農業(yè)高質量發(fā)展測度結果

基于上文的指標體系和熵值處理，得出各?。▍^(qū)、市）2011—2019 年農業(yè)高質量發(fā)展水平測算結果，再根據(jù)測算結果，得出我國31 個?。▍^(qū)、市）（不包括臺灣、香港、澳門，下同）的農業(yè)高質量發(fā)展水平平均得分，見圖2。測算結果表明，我國農業(yè)高質量發(fā)展水平整體處于提升的趨勢，但各?。▍^(qū)、市）的提升速度不一致。排名前三的?。▍^(qū)、市）依次為上海市、北京市和天津市，排在最后三名的省（區(qū)、市）分別是廣西、云南和貴州。分地區(qū)來看，我國農業(yè)高質量發(fā)展水平具有明顯的區(qū)域異質性，并且得分由高到低依次為東部地區(qū)、中部地區(qū)和西部地區(qū)。

圖2 我國31?。▍^(qū)、市）農業(yè)高質量發(fā)展水平均值

四、實證檢驗

（一）變量設置與模型構建

1.被解釋變量

農業(yè)高質量發(fā)展水平（Ny），由上文構建的農業(yè)高質量發(fā)展水平指標體系測算得到。

2.解釋變量

數(shù)字普惠金融指數(shù)（Phjr），采用北京大學數(shù)字金融研究中心編制的《北京大學數(shù)字普惠金融指數(shù)（2011—2020）》[27]，其中包括數(shù)字金融覆蓋廣度（Coverage_breadth）、數(shù)字金融使用深度（Usage_depth）和數(shù)字化程度（Digitization_level）三個二級指標；就金融服務類型而言，本文選擇數(shù)字信貸（credit）、數(shù)字支付（payment）和數(shù)字保險（insurance）三個指標。由于數(shù)字普惠金融數(shù)據(jù)和農業(yè)高質量發(fā)展數(shù)據(jù)量級相差過大，因此將數(shù)字普惠金融數(shù)縮小到原來的百分之一。

3.控制變量

檢測數(shù)字金融與農業(yè)高質量發(fā)展水平之間關系時設置的控制變量包括：（1）產(chǎn)業(yè)結構（Cyjg），采用各?。▍^(qū)、市）第二、三產(chǎn)業(yè)增加值與其第一產(chǎn)業(yè)增加值之比衡量；（2）基礎設施建設（Jcss），采用各省（區(qū)、市）鐵路、公路、水運總里程與其行政區(qū)域面積之比表示；（3）經(jīng)濟開放水平（Jjkf），采用各?。▍^(qū)、市）農產(chǎn)品進出口總額與其GDP 之比衡量；（4）傳統(tǒng)金融發(fā)展（Jrfz），采用金融機構存貸款總額與其GDP之比表示；（5）財政支持程度（Czzc），由于政府的行為對我國整體經(jīng)濟的發(fā)展具有關鍵作用，所以采用各?。▍^(qū)、市）財政支出與其GDP 之比衡量；（6）城鎮(zhèn)化水平（Czh），采用各?。▍^(qū)、市）城鎮(zhèn)人口與年末常住人口之比表示。為了減少變量方差的影響，本文參考現(xiàn)有學者的做法[3,28]，對控制變量進行取對數(shù)處理。

4.模型的構建

本文通過Hausman 檢驗，確定采用固定效應模型進行回歸，并設定以下模型研究數(shù)字普惠金融對農業(yè)高質量發(fā)展的影響，詳見式（7）：

Yi,t表示全國各?。▍^(qū)、市）農業(yè)高質量發(fā)展水平在第t 年的水平以及農業(yè)高質量發(fā)展的五大發(fā)展理念的數(shù)據(jù)；α0表示常數(shù)項；αi為待估參數(shù)；Phjri,t表示省（區(qū)、市）i 在第t 年的數(shù)字普惠金融水平；Xi,t代表控制變量，μt為時間效應，εi,t為隨機擾動項。

5.描述性統(tǒng)計

表2 為各變量描述性統(tǒng)計的結果。首先，被解釋變量。農業(yè)高質量發(fā)展水平統(tǒng)計結果得分越高，該?。▍^(qū)、市）的農業(yè)高質量發(fā)展水平越高。Ny 最小值0.076與最大值0.723之間較大的差距體現(xiàn)出我國不同?。▍^(qū)、市）農業(yè)高質量發(fā)展水平之間差異較大。其次，解釋變量。核心解釋變量Phjr最小值0.162與最大值4.103 反映出我國數(shù)字普惠金融水平不同省（區(qū)、市）之間具有較大的差距，整體存在異質性。Coverage_breadth最小值為0.020，最大值為3.847。Usage_depth 最小值為0.068，最大值為4.399。Digitization_level 最小值為0.076，最大值為4.622。Credit 平均值為1.284，最小值為0.156，最大值為2.532。Payment平均值為1.737，最小值為0，最大值為3.795。Insurannce 平均值為4.487，最小值為0.003，最大值為2.923。再次，控制變量。Cyjg 最小值為1.054，最大值為5.868。Czzc最小值為2.485，最大值為4.908。Jjkf 最小值為-2.867，最大值為1.860。Jrfz 最小值為5.358，最大值為9.132。Jcss 最小值為-2.961，最大值為0.924。Czh 最小值為3.124，最大值為4.495。最后，調節(jié)變量。Bankcompete 結果越大，則該?。▍^(qū)、市）的銀行集中度越高，Bankcompete 最小值為0.043，最大值為0.671。Internet 結果越大，說明該省（區(qū)、市）數(shù)字化程度越高，Internet 最小值為0.005，最大值為0.980。

表2 描述性統(tǒng)計

（二）數(shù)字普惠金融支持作用的檢驗

采用雙向固定效應模型，得到數(shù)字普惠金融對農業(yè)高質量發(fā)展水平的回歸結果（見表3）。

表3 數(shù)字普惠金融對農業(yè)高質量發(fā)展水平的回歸結果

表3 中第（1）列基準回歸結果顯示，數(shù)字普惠金融對農業(yè)高質量發(fā)展水平具有顯著的促進作用，并且通過1%的顯著性檢驗，表現(xiàn)為數(shù)字普惠金融每增加一個單位，農業(yè)高質量發(fā)展水平將會增加0.148個單位。

表3 中第（2）列—第（6）列分別表示數(shù)字普惠金融對農業(yè)創(chuàng)新發(fā)展、農業(yè)協(xié)調發(fā)展、農業(yè)綠色發(fā)展、農業(yè)開放發(fā)展和農業(yè)共享發(fā)展的回歸結果。從回歸結果來看，除了第（2）列農業(yè)創(chuàng)新發(fā)展、第（5）列農業(yè)開放發(fā)展和第（6）列農業(yè)共享發(fā)展外，數(shù)字普惠金融對農業(yè)協(xié)調發(fā)展和農業(yè)綠色發(fā)展也通過了10%的顯著性檢驗。其中第（2）列數(shù)字普惠金融對農業(yè)創(chuàng)新發(fā)展的作用系數(shù)最高，表現(xiàn)為數(shù)字普惠金融每增加一個單位，則農業(yè)高質量發(fā)展水平將會上升0.087個單位。其余四個理念作用效果大小依次為農業(yè)開放發(fā)展、農業(yè)協(xié)調發(fā)展、農業(yè)共享發(fā)展和農業(yè)綠色發(fā)展。

值得注意的是，農業(yè)綠色發(fā)展水平是采用資源消耗和環(huán)境污染構建而成，所以這兩項指標對農業(yè)高質量發(fā)展具有負向影響，并且從表3 的第（4）列中農業(yè)綠色發(fā)展回歸結果來看，數(shù)字普惠金融對農業(yè)綠色發(fā)展具有顯著的負向作用，并且通過了10%的顯著性檢驗。對于控制變量而言，產(chǎn)業(yè)結構、基礎設施建設、經(jīng)濟開放水平、傳統(tǒng)金融發(fā)展、財政支持程度和城鎮(zhèn)化水平對農業(yè)高質量發(fā)展均具有一定影響，并且都在1%水平下顯著。

（三）內生性處理

雖然本文盡可能地控制了相關變量，但是數(shù)字普惠金融與農業(yè)高質量發(fā)展之間仍有存在內生性的可能，所以本文通過如下三種檢驗方式來進行處理，檢驗結果見表4。

表4 內生性處理結果

（1）本文參考現(xiàn)有文獻的做法，采用動態(tài)面板GMM 估計方法對雙固定效應模型進行估計，見式（8）：

（2）本文參考現(xiàn)有學者的做法，將數(shù)字普惠金融指數(shù)滯后一期變量作為數(shù)字普惠金融指數(shù)的工具變量進行檢驗[29]。

（3）增加控制變量。在基準模型中已納入控制變量的基礎上，本文增加了一系列的可能對農業(yè)高質量發(fā)展產(chǎn)生影響的控制變量，包括以下變量：經(jīng)濟發(fā)展水平，采用對人均GDP 取對數(shù)來衡量；第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占比，采用各?。▍^(qū)、市）第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值除以GDP 衡量；互聯(lián)網(wǎng)普及率，采用各?。▍^(qū)、市）互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入用戶數(shù)占比來衡量，其中，2011—2016 年數(shù)據(jù)來源于歷年《中國統(tǒng)計年鑒》，2017年和2018年數(shù)據(jù)來源于《網(wǎng)宿·中國互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展報告》，2019 年的互聯(lián)網(wǎng)普及率數(shù)據(jù)采用移動互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)除以常住人口數(shù)計算得到；投資水平，通過全社會固定資產(chǎn)投資額取對數(shù)得到；各?。▍^(qū)、市）人均受教育年限，其中人均受教育年限=（小學*6+初中*9+高中*12+中職*12*大學?？?15+本科*16+研究生*19）/6歲及以上總人口來表示。

內生性分析結果見表4，從第（1）列的檢驗結果來看，在控制了時間效應和地區(qū)效應后，檢驗結果表明接受所有工具變量有效的原假設和不存在二階自相關的原假設，由此說明本文的工具變量選擇都是有效的，并且數(shù)字普惠金融的估計結果也在1%的水平下顯著；從第（2）列的回歸結果來看，數(shù)字普惠金融滯后一期的促進效果仍然具有1%的顯著性；從第（3）列的回歸結果來看，在增加一系列控制變量后，數(shù)字普惠金融的系數(shù)符號及顯著性水平均未發(fā)生改變。

（四）穩(wěn)健性檢驗

在進行穩(wěn)健性檢驗時，本文采用以下7 種評價方法。（1）本文采用商業(yè)銀行發(fā)展指數(shù)替代核心解釋變量數(shù)字普惠金融指數(shù)的方法進行檢驗，其中，商業(yè)銀行發(fā)展指數(shù)由傳統(tǒng)銀行的網(wǎng)點數(shù)、從業(yè)人數(shù)和資產(chǎn)規(guī)模通過熵值法構建得到。（2）根據(jù)現(xiàn)有文獻對我國糧食主產(chǎn)區(qū)進行劃分，本文采用糧食主產(chǎn)區(qū)包含的省（區(qū)、市）作為樣本進行檢驗（糧食主產(chǎn)區(qū)：河北、內蒙古、遼寧、吉林、黑龍江、江蘇、安徽、江西、山東、河南、湖北、湖南、四川）。（3）在回歸分析中使用聚類穩(wěn)健標準誤。（4）單獨固定時間進行檢驗。（5）單獨固定地區(qū)進行檢驗。（6）本文隨機剔除部分樣本，只保留16 個?。▍^(qū)、市）進行檢驗。（7）對基準模型所用變量數(shù)據(jù)在5%和95%分位點進行縮尾處理進行檢驗。

穩(wěn)健性檢驗結果見表5，從表5 中的第（1）列的穩(wěn)健性檢驗結果來看，商業(yè)銀行數(shù)字化發(fā)展指數(shù)對農業(yè)高質量發(fā)展存在正向影響，并且通過了1%的顯著性檢驗；從第（2）列—第（7）列的檢驗結果來看，數(shù)字普惠金融對農業(yè)高質量發(fā)展的影響系數(shù)符號和顯著性均未發(fā)生改變。由以上穩(wěn)健性檢驗結果可知，數(shù)字普惠金融對農業(yè)高質量發(fā)展的穩(wěn)健性檢驗結果均與基準模型回歸結論保持一致，說明上文中數(shù)字普惠金融對農業(yè)高質量發(fā)展水平的影響具有一致、穩(wěn)定的解釋能力。

表5 穩(wěn)健性檢驗結果

（五）異質性檢驗

1.金融服務角度

從傳統(tǒng)銀行業(yè)務角度來看，在加入數(shù)字化技術后，金融服務進入快速創(chuàng)新發(fā)展階段，不僅包括銀行服務（信貸），還包括支付、保險、投資服務等業(yè)態(tài)。而依據(jù)數(shù)字普惠金融指數(shù)對于金融服務類型的劃分，本文檢驗數(shù)字信貸、數(shù)字支付和數(shù)字保險支持農業(yè)高質量發(fā)展的異質性作用，回歸結果見表6。

表6 數(shù)字普惠金融屬性的異質性分析

表6 的第（1）列—第（3）列分別反映了數(shù)字信貸、數(shù)字支付和數(shù)字保險的異質性影響。從第（1）列可以看出，數(shù)字信貸對農業(yè)高質量發(fā)展的作用系數(shù)不顯著，說明其對農業(yè)高質量發(fā)展不具有直接的積極影響；而第（2）列和第（3）列的結果顯示，數(shù)字支付和數(shù)字保險對農業(yè)高質量發(fā)展水平具有顯著的促進作用，且均通過了1%的顯著性檢驗，并且數(shù)字支付的作用效果優(yōu)于數(shù)字保險。

2.二級指標角度

基于數(shù)字金融的廣度和數(shù)字化的快速增長，使用深度將成為數(shù)字金融增長的重要驅動[27]。依據(jù)數(shù)字普惠金融指數(shù)二級指標覆蓋廣度、使用深度以及數(shù)字化程度，對數(shù)字普惠金融支持農業(yè)高質量發(fā)展作用進行異質性回歸分析，分析結果見表7。

表7 數(shù)字普惠金融覆蓋廣度、使用深度和數(shù)字化程度異質性分析

表7 的第（1）列—第（3）列分別顯示了覆蓋廣度、使用深度和數(shù)字化程度的影響差異?；貧w結果顯示，覆蓋廣度、使用深度和數(shù)字化程度均對農業(yè)高質量發(fā)展水平具有顯著的促進作用，并且均在1%的水平下顯著，但是影響程度由高到低依次為覆蓋廣度、使用深度和數(shù)字化程度。

3.分地域角度

從描述性統(tǒng)計中發(fā)現(xiàn)，我國農業(yè)高質量發(fā)展水平具有區(qū)域異質性。根據(jù)國家統(tǒng)計局數(shù)據(jù)庫劃分標準，本文將所有變量指標劃分為東部、中部和西部三大地區(qū)來分析數(shù)字普惠金融對農業(yè)高質量發(fā)展的影響差異（見表8）。

表8 分地域異質性檢驗

表8 中分別展示了東部、中部和西部地區(qū)的數(shù)字普惠金融對農業(yè)高質量水平的回歸結果。結果顯示，東部地區(qū)和西部地區(qū)數(shù)字普惠金融的作用效果均在10%的水平下顯著，并且東部地區(qū)的作用效果大于西部地區(qū)，表現(xiàn)為數(shù)字普惠金融每提高一個單位，會使東部地區(qū)農業(yè)高質量發(fā)展水平提高0.123個單位。這說明數(shù)字普惠金融對農業(yè)高質量發(fā)展的積極影響在東部地區(qū)和西部地區(qū)比較明顯。然而中部地區(qū)的回歸結果顯示，數(shù)字普惠金融發(fā)展對其地區(qū)的農業(yè)高質量發(fā)展水平并不具有顯著的促進效果。具體來說，東部地區(qū)數(shù)字金融水平較高，并且農業(yè)高質量發(fā)展得分處于前列，而西部地區(qū)由于處于偏遠地區(qū)，數(shù)字普惠金融服務對農業(yè)高質量發(fā)展具有顯著的提升作用。

五、進一步分析

上述數(shù)字信貸的異質性檢驗結果和基于文獻的理論分析結果不一致，可能的原因為數(shù)據(jù)的可獲得性和不同機構數(shù)據(jù)的可匹配性等?？紤]到傳統(tǒng)商業(yè)銀行是農業(yè)發(fā)展的主要資金來源，并且互聯(lián)網(wǎng)數(shù)字技術的發(fā)展在促進農業(yè)發(fā)展中緩解了信息不對稱等難題，因此，本文從數(shù)字金融發(fā)展帶來的商業(yè)銀行的市場競爭[30]和數(shù)字化發(fā)展程度[31]兩方面間接影響進行進一步檢驗和說明。

首先，建立模型檢驗數(shù)字信貸和商業(yè)銀行競爭程度對農業(yè)高質量發(fā)展的交互影響，見式（9）：

其中，bankcompete 為商業(yè)銀行的市場競爭程度指標，本文參考現(xiàn)有學者的做法，采用各?。▍^(qū)、市）銀行業(yè)的赫芬達爾—赫希曼指數(shù)（HHI）來測算所在?。▍^(qū)、市）銀行業(yè)的競爭水平[32]。數(shù)據(jù)僅包含商業(yè)銀行的分支機構，降低政策性銀行的特殊影響。HHI計算方法見式（10）：

其中，Nm表示?。▍^(qū)、市）m內所有商業(yè)銀行的數(shù)量，branchnm表示第n 家商業(yè)銀行在省（區(qū)、市）m 內的分支機構數(shù)。在計算HHI 指數(shù)時，假設每家銀行的分支機構同質。HHI指標的取值范圍為（0，1），指標值越大，表明該?。▍^(qū)、市）商業(yè)銀行集中度越高。

其次，建立模型用于檢驗數(shù)字信貸和數(shù)字化發(fā)展程度的交互影響，見式（11）：

其中，internet 為數(shù)字化發(fā)展程度指數(shù)。依據(jù)互聯(lián)網(wǎng)普及率、互聯(lián)網(wǎng)相關從業(yè)人數(shù)、互聯(lián)網(wǎng)相關產(chǎn)出和移動互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)，采用熵值法構建數(shù)字化發(fā)展程度指數(shù)。

再次，本文將商業(yè)銀行競爭程度和數(shù)字化發(fā)展作為門限變量進行門限效應檢驗，經(jīng)檢驗分析后認為，數(shù)字化發(fā)展對數(shù)字信貸支持農業(yè)高質量發(fā)展不存在門限效應，但商業(yè)銀行競爭存在單一門限，關于商業(yè)銀行競爭的門限效應檢驗見表9，模型設置見式（12）。

表9 商業(yè)銀行競爭的門限效應檢驗結果

其中，γ為待估計門限值。

表10 中第（1）列、第（2）列分別顯示的是加入商業(yè)銀行競爭程度的檢驗結果和門限效應的回歸結果，第（3）列顯示的是加入數(shù)字化發(fā)展程度影響后的檢驗結果。由第（1）列和第（3）列可知，數(shù)字信貸對農業(yè)高質量發(fā)展并不具有顯著的促進影響，但是在加入商業(yè)銀行競爭程度和數(shù)字化發(fā)展程度后，從兩個指標的交互項結果可得作用效果正向顯著，并且通過了1%的顯著性水平；從第（2）列回歸結果可知，在不同的門限區(qū)間內有不同程度的效應。當商業(yè)銀行競爭小于0.054 時，數(shù)字信貸的作用系數(shù)為0.062；當商業(yè)銀行競爭大于0.054 時，數(shù)字信貸的作用系數(shù)下降到0.038，該系數(shù)均在1%的顯著性水平下通過檢驗，說明商業(yè)銀行競爭對數(shù)字信貸支持農業(yè)高質量發(fā)展發(fā)揮著積極作用，且存在最優(yōu)區(qū)間，最優(yōu)區(qū)間為低程度商業(yè)銀行競爭，即bankcompete≤0.054。

表10 數(shù)字信貸支持農業(yè)高質量發(fā)展的機制檢驗

六、結論與建議

本文基于構建的農業(yè)高質量發(fā)展的指標體系，測算了我國31個?。▍^(qū)、市）2011—2019年的農業(yè)高質量發(fā)展水平，后續(xù)檢驗了數(shù)字普惠金融對農業(yè)高質量發(fā)展的支持作用。研究得出以下結論。

（1）數(shù)字普惠金融對農業(yè)高質量發(fā)展具有顯著的促進作用。從新發(fā)展理念角度來看，數(shù)字普惠金融對農業(yè)高質量發(fā)展五個方面均具有顯著的積極影響，但是對于農業(yè)協(xié)調發(fā)展和農業(yè)綠色發(fā)展的支持作用有所減弱。

（2）數(shù)字支付和數(shù)字保險對農業(yè)高質量發(fā)展具有顯著的促進作用，但是數(shù)字信貸直接作用不顯著。這和本文的理論分析不完全相符，也和我國傳統(tǒng)農村金融中農村信貸占主體地位有鮮明的差別。通過進一步對數(shù)字金融的間接影響進行檢驗發(fā)現(xiàn)，在商業(yè)銀行競爭程度和數(shù)字化發(fā)展程度不斷加強的情況下，數(shù)字信貸的作用效果正向顯著，但是商業(yè)銀行競爭程度的促進效果存在單一門限，在大于該門限的情況下，數(shù)字信貸的正向影響下降。

（3）數(shù)字金融覆蓋廣度、使用深度和數(shù)字化程度對農業(yè)高質量發(fā)展均具有顯著促進作用，但進一步分地域的檢驗結果顯示，東部和西部地區(qū)的數(shù)字普惠金融對農業(yè)高質量發(fā)展具有顯著的促進作用，但是在中部地區(qū)不顯著。這可能和我國農村地區(qū)數(shù)字化網(wǎng)絡化普及率不高有直接的關系，依據(jù)第49 次《中國互聯(lián)網(wǎng)絡發(fā)展狀況統(tǒng)計報告》，截至2021 年6月末，農村地區(qū)互聯(lián)網(wǎng)普及率為57.6%，仍然比城鎮(zhèn)地區(qū)互聯(lián)網(wǎng)普及率低21.9%。

基于上述結論提出以下建議。

（1）大力發(fā)展我國農村地區(qū)數(shù)字普惠金融基礎設施。加快偏遠農村地區(qū)網(wǎng)絡基礎設施建設，提高網(wǎng)絡普及率，為數(shù)字普惠金融廣度和數(shù)字化程度提升建立基礎，提升農民等弱勢群體的金融服務使用深度。擴大和完善金融機構農業(yè)客戶數(shù)據(jù)庫，推進“三農”數(shù)字化，提升數(shù)字信貸在支持農業(yè)高質量發(fā)展中的作用。

（2）推動農村數(shù)字金融與傳統(tǒng)金融的有效結合。將數(shù)字普惠金融的線上空間優(yōu)勢和傳統(tǒng)普惠金融機構的線下信息優(yōu)勢結合，豐富農業(yè)線上線下普惠金融產(chǎn)品，提供具有針對性的農業(yè)金融產(chǎn)品及服務，更好地推進農村普惠金融發(fā)展。