郭興磊，劉 濤

（濟(jì)南大學(xué) 商學(xué)院，濟(jì)南 250002）

0 引言

鄉(xiāng)村振興，產(chǎn)業(yè)先行。“產(chǎn)業(yè)興旺”是指為適應(yīng)鄉(xiāng)村全面振興的戰(zhàn)略需要，通過推動(dòng)鄉(xiāng)村一二三產(chǎn)業(yè)融合、產(chǎn)業(yè)鏈延伸和生產(chǎn)經(jīng)營優(yōu)化[1]，進(jìn)一步提升農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)能力、擴(kuò)展農(nóng)業(yè)功能、提高農(nóng)業(yè)附加值[2，3]，最終實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化。鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)興旺面臨的一大阻礙是金融排斥引起的融資約束問題，金融資源難以配置到真正有資金需求的產(chǎn)業(yè)經(jīng)營者[4]?！皵?shù)字普惠金融”理念為緩解這種現(xiàn)象提供了理論和實(shí)踐依據(jù)。

目前直接探討數(shù)字普惠金融對鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)興旺影響的文獻(xiàn)較少，多數(shù)文獻(xiàn)研究數(shù)字普惠金融與鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)升級、產(chǎn)業(yè)融合和農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)系。何宏慶（2020）[5]認(rèn)為，當(dāng)前由于傳統(tǒng)普惠金融的局限和數(shù)字普惠金融的缺陷，鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展中產(chǎn)生了新的金融困境，為此必須加強(qiáng)農(nóng)村數(shù)字普惠金融基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。孫倩和徐璋勇（2021）[6]利用縣級面板數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證研究，發(fā)現(xiàn)數(shù)字普惠金融對非貧困縣產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級有優(yōu)化作用。張?jiān)篮椭軕?yīng)恒（2021）[7]認(rèn)為，數(shù)字普惠金融可以推動(dòng)鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)融合，并且傳統(tǒng)普惠金融發(fā)展能夠“放大”這種作用。張合林和王顏顏（2021）[8]在研究中指出，數(shù)字普惠金融不僅能促進(jìn)農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展，而且有利于其區(qū)域性均衡發(fā)展。劉艷（2021）[9]的實(shí)證研究表明，數(shù)字普惠金融通過提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營活動(dòng)的技術(shù)效率能夠有效提高區(qū)域農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率。目前對于產(chǎn)業(yè)興旺評價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建，大部分研究一般從農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)融合程度、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和競爭能力等方面選取指標(biāo)[10—12]。申云等（2020）[13]則從農(nóng)產(chǎn)品、農(nóng)業(yè)多功能、農(nóng)業(yè)支撐以及農(nóng)業(yè)生產(chǎn)能力、產(chǎn)業(yè)鏈延伸能力、科技創(chuàng)新能力、市場競爭能力等方面選取指標(biāo)并計(jì)算指數(shù)。

綜上可知，數(shù)字普惠金融對鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)興旺具有一定的積極作用，對于產(chǎn)業(yè)興旺評價(jià)指標(biāo)的研究比較豐富。但在鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略實(shí)施的大背景下，結(jié)合前人的研究構(gòu)建產(chǎn)業(yè)興旺指數(shù)并分析數(shù)字普惠金融對其影響的文獻(xiàn)較少，導(dǎo)致相關(guān)研究結(jié)論不夠統(tǒng)一。本文在借鑒前人研究成果的基礎(chǔ)上，從理論上分析數(shù)字普惠金融支持鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)興旺的效應(yīng)并提出相應(yīng)研究假設(shè)，同時(shí)，構(gòu)建產(chǎn)業(yè)興旺評價(jià)指標(biāo)體系，基于2011—2019 年我國30 個(gè)省份的相關(guān)數(shù)據(jù)測算產(chǎn)業(yè)興旺指數(shù)，并通過分位數(shù)回歸模型和中介效應(yīng)檢驗(yàn)?zāi)Ｐ蛯?shí)證檢驗(yàn)數(shù)字普惠金融對鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)興旺的影響效應(yīng)與作用機(jī)制。

1 理論分析與研究假設(shè)

1.1 數(shù)字普惠金融支持鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)興旺的直接效應(yīng)

傳統(tǒng)普惠金融時(shí)常囿于時(shí)空局限性以及供給和使用成本較高、收益較低等原因，難以滿足鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展需求。而有著數(shù)字技術(shù)加持的數(shù)字普惠金融能在很大程度上克服這些缺陷，通過發(fā)揮低成本、低風(fēng)險(xiǎn)、高效率、廣覆蓋、多樣化等優(yōu)勢進(jìn)一步優(yōu)化普惠金融的精準(zhǔn)性、可負(fù)擔(dān)性、可獲得性等特點(diǎn)，因此在支持鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)興旺方面更能發(fā)揮作用。具體而言，數(shù)字普惠金融能夠從三個(gè)方面直接促進(jìn)鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)興旺。

第一，數(shù)字普惠金融將更多群體納入“普惠”范圍，使得鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)經(jīng)營者能夠獲得相應(yīng)的金融服務(wù)。數(shù)字普惠金融覆蓋廣度的提升讓越來越多的鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)經(jīng)營者享受到所需要的金融服務(wù)，降低了準(zhǔn)入門檻，緩解了經(jīng)營者所面臨的融資約束和金融排斥問題，從而顯著激發(fā)了鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展的原動(dòng)力。第二，數(shù)字普惠金融創(chuàng)造出多樣化的金融產(chǎn)品，以滿足鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)經(jīng)營者的多樣化金融需求。通過擴(kuò)大數(shù)字金融服務(wù)使用規(guī)模、創(chuàng)新金融服務(wù)產(chǎn)品，進(jìn)一步激發(fā)了經(jīng)營者的生產(chǎn)活力，解決其“錢從哪里來”的難題，為鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供了廣泛的外部融資渠道。第三，數(shù)字普惠金融具備更便捷、成本更低等優(yōu)勢，能夠有效緩解鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展面臨的“融資難融資貴”問題。數(shù)字普惠金融不需要設(shè)置物理網(wǎng)點(diǎn)、雇傭大量員工，也不受限于固定的工作時(shí)間，因而極大地節(jié)省了供給和使用成本，為經(jīng)營者降低資金成本、提高貸款效率、減少貸款風(fēng)險(xiǎn)，進(jìn)一步支持鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)興旺。

基于上述分析，本文提出如下研究假設(shè)：

假設(shè)1：數(shù)字普惠金融能夠直接支持鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)興旺。

1.2 數(shù)字普惠金融支持鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)興旺的間接效應(yīng)

金融是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的必要因素，其對國民經(jīng)濟(jì)的促進(jìn)作用已被屢次證明[14]。而整體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展能夠?yàn)猷l(xiāng)村帶來更多技術(shù)、就業(yè)、投資等，為其產(chǎn)業(yè)興旺輸入更多“新鮮血液”，從而為其創(chuàng)造更多經(jīng)濟(jì)機(jī)會，間接推進(jìn)產(chǎn)業(yè)興旺的進(jìn)程。具體而言，數(shù)字普惠金融的優(yōu)勢能夠作用于地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，例如通過支持中小微企業(yè)發(fā)展、促進(jìn)居民收入和增加就業(yè)機(jī)會等方式推動(dòng)地區(qū)經(jīng)濟(jì)進(jìn)步。地區(qū)經(jīng)濟(jì)的繁榮又可能通過資源、要素的進(jìn)一步合理配置，例如政府主導(dǎo)下的各類企業(yè)“下鄉(xiāng)”，第二、三產(chǎn)業(yè)與第一產(chǎn)業(yè)融合創(chuàng)造發(fā)展“新機(jī)遇”等，通過“涓滴效應(yīng)”等機(jī)制惠及鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)經(jīng)營者，通過包容性增長實(shí)現(xiàn)鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)興旺。另外，某些地區(qū)由于長期以來不注重鄉(xiāng)村發(fā)展，導(dǎo)致鄉(xiāng)村的資本、勞動(dòng)力等生產(chǎn)要素供給不足，缺乏經(jīng)濟(jì)機(jī)會和發(fā)展動(dòng)能，即便數(shù)字普惠金融供給充足，也難以支持鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展。因此就需要數(shù)字普惠金融支持地區(qū)經(jīng)濟(jì)，使之實(shí)現(xiàn)全面發(fā)展，從而為鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)輸送更多生產(chǎn)要素，增強(qiáng)其“造血”能力，從源頭上支持產(chǎn)業(yè)興旺。

基于上述分析，本文提出如下研究假設(shè)：

假設(shè)2：數(shù)字普惠金融能夠推動(dòng)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展從而間接支持鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)興旺。

2 研究設(shè)計(jì)

2.1 模型構(gòu)建

2.1.1 基準(zhǔn)回歸模型

為了衡量數(shù)字普惠金融對產(chǎn)業(yè)興旺的整體影響，構(gòu)建如下面板數(shù)據(jù)模型：

式（1）中，IPit為被解釋變量，代表i省份t年的產(chǎn)業(yè)興旺指數(shù)；DIFit為解釋變量，包括i省份t年的數(shù)字普惠金融總指數(shù)（TIit）、數(shù)字化程度（DDit）、覆蓋廣度（CBit）和使用深度（UPit）；Xit為相關(guān)控制變量，包括i省份t年的城鎮(zhèn)化率（Urbanit）和第二、三產(chǎn)業(yè)增加值占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重（Ratioit）；μit為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

2.1.2 中介效應(yīng)檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?/p>

根據(jù)上文分析，數(shù)字普惠金融可能通過推動(dòng)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展從而間接支持產(chǎn)業(yè)興旺，因此參照Zhao等（2010）[15]提出的兩步回歸法構(gòu)建如下中介效應(yīng)檢驗(yàn)?zāi)Ｐ停?/p>

其中，Mit為中介變量，即地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，用i省份t年的人均地區(qū)生產(chǎn)總值（Economyit）表示，其余變量含義與式（1）相同。γ2表示數(shù)字普惠金融對產(chǎn)業(yè)興旺的直接效應(yīng)，β1?γ1表示中介效應(yīng)的大小，用該值除以（β1?γ1+γ2）可以得到中介效應(yīng)占總效應(yīng)的比重。

2.2 變量選取

2.2.1 被解釋變量

產(chǎn)業(yè)興旺指數(shù)。本文結(jié)合相關(guān)研究成果，基于科學(xué)性、客觀性、可操作性和可得性原則，構(gòu)建包含5個(gè)一級指標(biāo)和12 個(gè)二級指標(biāo)的產(chǎn)業(yè)興旺評價(jià)指標(biāo)體系，如表1 所示。

表1 產(chǎn)業(yè)興旺評價(jià)指標(biāo)體系

由于產(chǎn)業(yè)興旺評價(jià)指標(biāo)比較綜合，其中包含的信息復(fù)雜，應(yīng)當(dāng)使用客觀賦權(quán)法以確保評價(jià)指標(biāo)的科學(xué)性和合理性，因此本文采用熵權(quán)法確定各個(gè)指標(biāo)的權(quán)重并合成一個(gè)綜合指數(shù)，以此來衡量產(chǎn)業(yè)興旺。

2.2.2 解釋變量

數(shù)字普惠金融指數(shù)。本文將《北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)（2011—2020 年）》中的總指數(shù)（TI）、覆蓋廣度（CB）、使用深度（UP）和數(shù)字化程度（DD）作為解釋變量進(jìn)行實(shí)證研究[16]。為保證回歸系數(shù)大小合適，本文在回歸前將各個(gè)變量均除以100。

2.2.3 控制變量

鑒于在產(chǎn)業(yè)興旺評價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建過程中已經(jīng)選取了很多與之相關(guān)的變量，因此本文只選擇兩個(gè)相關(guān)宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)作為控制變量，具體包括：城鎮(zhèn)化率（Urban）和第二、三產(chǎn)業(yè)增加值占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重（Ratio）。為了消除異方差和量綱的影響，本文在回歸前對控制變量均取對數(shù)。

2.3 數(shù)據(jù)來源

本文利用2011—2019 年我國30 個(gè)省份（不含西藏和港澳臺）的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證研究。其中，數(shù)字普惠金融指數(shù)來源于北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心網(wǎng)站，構(gòu)建產(chǎn)業(yè)興旺評價(jià)指標(biāo)體系所需的指標(biāo)及控制變量的相關(guān)數(shù)據(jù)來源于Wind數(shù)據(jù)庫、CSMAR數(shù)據(jù)庫、《中國農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國第三產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》以及各省份的統(tǒng)計(jì)年鑒。

3 回歸結(jié)果與分析

3.1 基準(zhǔn)回歸分析

將四個(gè)解釋變量分別代入式（1）中進(jìn)行回歸，得到模型（1）至模型（4），見表2。由于不清楚個(gè)體效應(yīng)究竟是以固定效應(yīng)還是隨機(jī)效應(yīng)形式存在，因此在回歸前先進(jìn)行Hausman檢驗(yàn)，結(jié)果顯示，對應(yīng)的P值均大于0.1，故采用面板隨機(jī)效應(yīng)模型進(jìn)行回歸。

表2 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

由表2可知，數(shù)字普惠金融總指數(shù)及其三個(gè)子維度均在1%的顯著性水平上與產(chǎn)業(yè)興旺存在正相關(guān)關(guān)系，說明數(shù)字普惠金融在一定程度上能夠支持鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)興旺，假設(shè)1 得證。其中，覆蓋廣度的影響程度最大，總指數(shù)和使用深度次之，數(shù)字化程度最小，這說明：第一，能否真正被納入數(shù)字普惠金融的覆蓋范圍內(nèi)（即擁有數(shù)字金融賬戶并且綁定銀行卡）可能是促進(jìn)其支持產(chǎn)業(yè)興旺的必要條件。如果沒有相應(yīng)賬戶并綁定銀行卡，那么鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)經(jīng)營者就幾乎不可能得到數(shù)字普惠金融的支持，更無從談及能否從中獲益。第二，是否大規(guī)模、多樣化、經(jīng)常性地使用數(shù)字普惠金融服務(wù)也是促進(jìn)其支持產(chǎn)業(yè)興旺的重要條件。總體上看，當(dāng)前中國鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)經(jīng)營者對數(shù)字普惠金融的需求量越來越大，在推進(jìn)鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)興旺的過程中也大量使用相關(guān)服務(wù)，從而為推動(dòng)產(chǎn)業(yè)興旺的進(jìn)程做出了一定貢獻(xiàn)。第三，數(shù)字普惠金融的便利性、低成本和信用化優(yōu)勢在支持產(chǎn)業(yè)興旺的過程中可能在逐步弱化。近年來，中央及地方政府和國有商業(yè)銀行支持產(chǎn)業(yè)興旺的力度越來越大，資金使用成本越來越低，相關(guān)金融服務(wù)越來越便利和多樣化，風(fēng)險(xiǎn)也越來越小，數(shù)字普惠金融在這方面的優(yōu)勢在未來或許會逐漸變小。

3.2 內(nèi)生性檢驗(yàn)

雖然前文分析認(rèn)為數(shù)字普惠金融能夠支持鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)興旺，但在鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)的發(fā)展過程中也可能加大對數(shù)字普惠金融的需求，從而促進(jìn)數(shù)字普惠金融的發(fā)展，即二者之間存在反向因果關(guān)系。為了檢驗(yàn)這一內(nèi)生性問題，本文參考謝絢麗等（2018）[17]的做法，將互聯(lián)網(wǎng)普及率作為工具變量。一方面，數(shù)字普惠金融的發(fā)展需要互聯(lián)網(wǎng)的廣泛普及，二者存在緊密關(guān)聯(lián)，滿足相關(guān)性要求；另一方面，互聯(lián)網(wǎng)的建設(shè)一般取決于當(dāng)?shù)貙?shí)際需求和政府決策，與數(shù)字普惠金融相對獨(dú)立，滿足外生性的要求。此外，各個(gè)解釋變量的一階滯后項(xiàng)既與其當(dāng)期值相關(guān)，在排除控制變量的影響后，又僅通過其當(dāng)期值影響產(chǎn)業(yè)興旺水平，具有一定的外生性，因此也可以作為工具變量。本文采用兩階段最小二乘法進(jìn)行回歸，結(jié)果如表3所示。

表3 內(nèi)生性檢驗(yàn)結(jié)果

可以看到，回歸結(jié)果與基準(zhǔn)回歸結(jié)果相差無幾。進(jìn)一步的工具變量檢驗(yàn)結(jié)果顯示，LM 統(tǒng)計(jì)量對應(yīng)的P 值均小于0.01，強(qiáng)烈拒絕“工具變量不可識別”的原假設(shè)。Wald F統(tǒng)計(jì)量均大于10 的閾值，強(qiáng)烈拒絕“弱工具變量”的原假設(shè)。Sargan統(tǒng)計(jì)量對應(yīng)的P值均大于0.1，可以認(rèn)為兩種工具變量均為外生，因此互聯(lián)網(wǎng)普及率和解釋變量的一階滯后項(xiàng)是合適的工具變量。

3.3 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行1%和99%的縮尾處理，以剔除極端值對回歸結(jié)果的影響。如下頁表4模型（9）至模型（12）所示，各個(gè)變量的系數(shù)和顯著性均未發(fā)生明顯變化。

表4 穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果

雖然Hausman檢驗(yàn)指出應(yīng)使用面板隨機(jī)效應(yīng)模型，但考慮到不同省份在數(shù)字普惠金融發(fā)展程度和產(chǎn)業(yè)興旺水平上的差異較大，仍應(yīng)考慮省份層面的不可觀測變量。因此,在式（1）中加入省份虛擬變量，使用LSDV法進(jìn)行回歸，構(gòu)建模型（13）至模型（16），發(fā)現(xiàn)結(jié)果仍然穩(wěn)健。

3.4 異質(zhì)性檢驗(yàn)

先進(jìn)行分組異質(zhì)性檢驗(yàn)，依據(jù)國家統(tǒng)計(jì)局的劃分標(biāo)準(zhǔn)，將30個(gè)樣本省份劃分為東、中、西部三個(gè)子樣本，通過式（1）進(jìn)行分組回歸，結(jié)果如表5所示。

表5 分地區(qū)回歸結(jié)果

可見無論是東部還是中西部地區(qū)，四個(gè)解釋變量的系數(shù)均為正且在1%或5%的水平上顯著。具體而言，總指數(shù)和覆蓋廣度能夠顯著推動(dòng)中部地區(qū)產(chǎn)業(yè)興旺水平，數(shù)字化程度和使用深度能夠顯著推動(dòng)?xùn)|部地區(qū)產(chǎn)業(yè)興旺水平，而相對來說西部地區(qū)則獲益較少。對于這種區(qū)域異質(zhì)性，一個(gè)可能的解釋是，西部地區(qū)產(chǎn)業(yè)興旺水平落后于東中部地區(qū)，難以產(chǎn)生可觀的經(jīng)濟(jì)效益。在“商業(yè)可持續(xù)”原則的驅(qū)使下，數(shù)字普惠金融可能因?yàn)槿狈ν顿Y機(jī)會、收益較小等原因?qū)⒏噘Y源配置到東中部地區(qū)，導(dǎo)致其對西部地區(qū)的支持力度較小。

再進(jìn)行分位數(shù)回歸檢驗(yàn)。在式（1）的基礎(chǔ)上構(gòu)建如下分位數(shù)回歸模型：

式（4）中，q 表示分位點(diǎn)，其他符號含義均與式（1）相同。選擇10%、25%、50%、75%和90%五個(gè)分位點(diǎn)，分別代表產(chǎn)業(yè)興旺水平較低組、中低組、中等組、中高組和較高組，以較為全面地涵蓋上述差異性。

表6 展示了分位數(shù)回歸結(jié)果，除使用深度與產(chǎn)業(yè)興旺水平較高組呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系外，其余變量系數(shù)均為正，再次證明本文實(shí)證結(jié)果的穩(wěn)健性。具體來看，產(chǎn)業(yè)興旺水平較高組的各個(gè)變量系數(shù)雖然相對最大，但除數(shù)字化程度外均不顯著。這說明只有對于產(chǎn)業(yè)興旺水平較高的地區(qū)而言，數(shù)字普惠金融的低成本、高效率等優(yōu)勢才能真正作用于鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)興旺。其他分位點(diǎn)的各個(gè)變量系數(shù)雖然相對較小，但均在統(tǒng)計(jì)上顯著，說明數(shù)字普惠金融總指數(shù)及其三個(gè)子維度均能顯著作用于這些組別。四個(gè)解釋變量對產(chǎn)業(yè)興旺水平較低組雖然具有顯著影響，但其系數(shù)相對最小。這說明數(shù)字普惠金融在支持這類地區(qū)的產(chǎn)業(yè)興旺時(shí)的確發(fā)揮了一定作用，但由于鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展不夠完善、產(chǎn)業(yè)經(jīng)營者金融知識不夠充足、金融服務(wù)覆蓋范圍不夠廣等原因，這種作用相比其他地區(qū)還十分有限。

表6 分位數(shù)回歸結(jié)果

4 機(jī)制分析

前文指出數(shù)字普惠金融可能通過促進(jìn)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展間接支持鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)興旺，即存在中介效應(yīng)。根據(jù)式（2）和式（3）的“兩步法”模型，先將對數(shù)化的人均地區(qū)生產(chǎn)總值作為被解釋變量、將數(shù)字普惠金融總指數(shù)及其三個(gè)子維度作為解釋變量進(jìn)行回歸，構(gòu)建模型（17）至模型（20）。如下頁表7 所示，四個(gè)解釋變量的系數(shù)均顯著為正，說明數(shù)字普惠金融能夠促進(jìn)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，假設(shè)2 的前半部分得證。

表7 中介效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果

再根據(jù)式（3）將對數(shù)化的人均地區(qū)生產(chǎn)總值作為中介變量進(jìn)行回歸，構(gòu)建模型（21）至模型（24）。結(jié)果顯示，數(shù)字普惠金融總指數(shù)及其三個(gè)子維度的系數(shù)依然顯著為正，但中介效應(yīng)存在差異：第一，在模型（22）和模型（24）中，中介變量的系數(shù)為正且顯著，并且數(shù)字化程度和使用深度的系數(shù)均小于基準(zhǔn)回歸。這說明存在部分中介效應(yīng)，即數(shù)字普惠金融可以通過降低金融服務(wù)成本、降低風(fēng)險(xiǎn)、提升效率、創(chuàng)新產(chǎn)品等形式促進(jìn)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，而整體經(jīng)濟(jì)的繁榮又能通過推動(dòng)生產(chǎn)要素進(jìn)一步配置，部分地支持鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)興旺，從而驗(yàn)證了假設(shè)2 的后半部分。第二，在模型（21）和模型（23）中，中介變量的系數(shù)雖然為正但不顯著，說明可能不存在中介效應(yīng)。但進(jìn)一步的Sobel 檢驗(yàn)顯示，該統(tǒng)計(jì)量對應(yīng)的P 值均小于0.01，拒絕“β1?γ1=0”的原假設(shè)，可以認(rèn)為存在一定中介效應(yīng)。因此數(shù)字普惠金融也能夠通過納入越來越多具有金融服務(wù)需求的鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)經(jīng)營者以及自身的發(fā)展來促進(jìn)地區(qū)經(jīng)濟(jì)繁榮，間接推進(jìn)產(chǎn)業(yè)興旺進(jìn)程，但這種中介效應(yīng)不如數(shù)字化程度和使用深度顯著。

此外，四種中介效應(yīng)在總效應(yīng)中的占比分別為8.93%、55.99%、6.18%和40.81%，數(shù)字化程度的中介效應(yīng)最大，使用深度次之，總指數(shù)再次之，覆蓋廣度最小。這一結(jié)果進(jìn)一步說明，數(shù)字普惠金融的成本越低、效率越高、風(fēng)險(xiǎn)越小，就越能夠在推動(dòng)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的基礎(chǔ)上間接促進(jìn)鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)興旺，而納入數(shù)字普惠金融服務(wù)范圍內(nèi)的產(chǎn)業(yè)經(jīng)營者越多卻越難以通過這個(gè)渠道支持產(chǎn)業(yè)興旺。

5 結(jié)論

本文從理論上分析了數(shù)字普惠金融支持鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)興旺的直接效應(yīng)和間接效應(yīng)，并基于2011—2019 年我國30個(gè)省份的相關(guān)數(shù)據(jù)測算產(chǎn)業(yè)興旺指數(shù)，運(yùn)用面板隨機(jī)效應(yīng)模型、分位數(shù)回歸模型以及中介效應(yīng)模型分析數(shù)字普惠金融對鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)興旺的影響效應(yīng)及作用機(jī)制，得出如下結(jié)論：

（1）從全國總體層面來看，數(shù)字普惠金融總指數(shù)及其三個(gè)子維度均能夠顯著促進(jìn)鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)興旺，其中覆蓋廣度作用最大，數(shù)字化程度則作用最小。

（2）從不同區(qū)域?qū)用鎭砜?，一方面，東中部地區(qū)鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)興旺獲益于數(shù)字普惠金融的程度明顯大于西部地區(qū)；另一方面，產(chǎn)業(yè)興旺水平較高和較低的地區(qū)難以從數(shù)字普惠金融的支持中獲益，中等水平尤其是中低水平的地區(qū)則獲益頗豐。

（3）數(shù)字普惠金融能夠促進(jìn)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，從而間接支持鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)興旺。其中，數(shù)字化程度的中介效應(yīng)最大，覆蓋廣度的中介效應(yīng)最小。