摘要：研究數(shù)字普惠金融對鄉(xiāng)村振興發(fā)展的影響及其空間溢出效應(yīng)，能為全面推進(jìn)鄉(xiāng)村振興、促進(jìn)共同富裕提供借鑒價值。文章基于2011—2021年中國31個省份的空間面板數(shù)據(jù)，采用熵權(quán)法科學(xué)準(zhǔn)確測度鄉(xiāng)村振興綜合指數(shù)，從空間和時間的視角考慮問題，借助MATLAB軟件建立空間杜賓模型進(jìn)行實證研究。研究結(jié)果表明：第一，我國鄉(xiāng)村振興發(fā)展和數(shù)字普惠金融發(fā)展在總體上呈現(xiàn)顯著的空間依賴性，局部表現(xiàn)為高高集聚、低低集聚。第二，數(shù)字普惠金融可以顯著地推動鄉(xiāng)村振興發(fā)展，且數(shù)字普惠金融程度越高，對鄉(xiāng)村振興發(fā)展的助推越大。第三，數(shù)字普惠金融和鄉(xiāng)村振興發(fā)展都存在正向空間溢出效應(yīng)。第四，財政支農(nóng)、對外開放程度有助于推動鄉(xiāng)村振興發(fā)展；經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平等對鄉(xiāng)村振興發(fā)展具有正向空間溢出效應(yīng)；根據(jù)以上結(jié)論，得出鄉(xiāng)村振興發(fā)展離不開數(shù)字普惠金融的大力支持等政策啟示。

關(guān)鍵詞：鄉(xiāng)村振興發(fā)展；數(shù)字普惠金融；空間杜賓模型；空間溢出效應(yīng)

中圖分類號：F823.1" 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A" "文章編號：1674-3652（2024）03-0056-13

DOI：10.19933/j.cnki.ISSN1674-3652.2024.03.007

開放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識碼（OISD）：

一、引言

隨著我國脫貧攻堅戰(zhàn)取得全面勝利，鄉(xiāng)村振興成為今后“三農(nóng)”工作的重中之重。鄉(xiāng)村振興靠誰來推動？2021年，《關(guān)于全面推進(jìn)鄉(xiāng)村振興加快農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化的意見》發(fā)布，并明確提出我國農(nóng)村地區(qū)應(yīng)該充分發(fā)揮數(shù)字普惠金融在鄉(xiāng)村振興發(fā)展中的獨特優(yōu)勢[ 1 ]。2022年，中央一號文件再次強(qiáng)調(diào)，走數(shù)字化鄉(xiāng)村建設(shè)，把加強(qiáng)金融服務(wù)鄉(xiāng)村振興作為重要內(nèi)容來落實[ 2 ]。根據(jù)鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的要求，開展農(nóng)村工作所需資金與日俱增。傳統(tǒng)的農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼是由政府部門來完成，然而這種方式給政府部門帶來了一定的財政壓力。此外，傳統(tǒng)金融具有一定的追逐利潤最大化的特征，這導(dǎo)致農(nóng)村市場會被金融服務(wù)消釋，從而制約了鄉(xiāng)村發(fā)展[ 3 ]。作為數(shù)字科技與傳統(tǒng)金融有效融合的新產(chǎn)物，數(shù)字普惠金融既降低了成本、又提供了便捷的金融服務(wù)，緩解了農(nóng)村融資困難的難題。因此，本文的研究具有現(xiàn)實意義。

數(shù)字普惠金融在各地區(qū)的發(fā)展不僅可以推動本地區(qū)的鄉(xiāng)村振興，同時還可能對鄰近地區(qū)的鄉(xiāng)村振興產(chǎn)生促進(jìn)作用。此外，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和財政支農(nóng)政策等因素可能在一定程度上影響鄉(xiāng)村振興的進(jìn)程?；诖?，本文以數(shù)字普惠金融和鄉(xiāng)村振興發(fā)展為研究對象，首先進(jìn)行空間相關(guān)性檢驗，如果存在空間依賴性，將鄉(xiāng)村振興綜合指數(shù)作為解釋變量，數(shù)字普惠金融發(fā)展指數(shù)作為核心解釋變量，同時考慮經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、財政支農(nóng)等因素作為控制變量，建立空間杜賓模型進(jìn)行實證研究。隨后，將核心解釋變量分別替換成數(shù)字普惠金融子項覆蓋廣度、使用深度、數(shù)字化程度，其他指標(biāo)變量不變，再次建立空間杜賓模型進(jìn)行實證研究。最后，從空間固定、時間固定、空間與時間雙固定的角度研究數(shù)字普惠金融等指標(biāo)變量的影響效應(yīng)及其空間溢出效應(yīng)，綜合模型分析結(jié)果，提出合理建議。

本文可能的邊際貢獻(xiàn)體現(xiàn)在三個方面：

（1）在研究方法方面，基于科學(xué)性、可行性、可測性和數(shù)據(jù)可獲取性原則，參考徐雪等[ 4 ]的做法，從鄉(xiāng)村振興的內(nèi)涵出發(fā)，構(gòu)建中國鄉(xiāng)村振興評價指標(biāo)體系，采用熵權(quán)法測算鄉(xiāng)村振興綜合指數(shù)，這一做法較為科學(xué)合理。

（2）在研究內(nèi)容方面，不僅選取數(shù)字普惠金融，還選取數(shù)字普惠金融的三個一級指標(biāo)，包括使用深度、覆蓋廣度和數(shù)字化程度，以分析它們對鄉(xiāng)村振興發(fā)展的貢獻(xiàn)度，為相關(guān)政策制定提供有效參考。同時，還考慮到了經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、財政支農(nóng)等因素可能對鄉(xiāng)村振興發(fā)展產(chǎn)生影響，因此在建模時引入經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平等六個控制變量指標(biāo)進(jìn)行研究。這種綜合考量因素的方法為揭示空間溢出效應(yīng)提供了較為全面的分析路徑。在研究數(shù)字普惠金融和鄉(xiāng)村振興發(fā)展的空間依賴性時，對全局和局部都進(jìn)行了莫蘭指數(shù)檢驗，使研究更加全面。

（3）在研究視角方面，從空間、時間和雙時空的視角來研究空間效應(yīng)，不有助于深入探索空間效應(yīng)背后的復(fù)雜機(jī)制，同時能夠全面地考慮空間和時間因素對其效應(yīng)的影響。

二、文獻(xiàn)回顧與研究假設(shè)

普惠金融（Inclusive Finance）首次出現(xiàn)是在2005年聯(lián)合國舉辦的國際小額金融年中，以低成本、可持續(xù)發(fā)展為核心理念，為社會各界，特別是落后地區(qū)和收入較低的群體提供快而方便的金融服務(wù)。國外學(xué)者關(guān)于數(shù)字普惠金融對農(nóng)村減貧影響的研究成果良多，Robin等[ 5 ]通過實證分析，得出印度農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)覆蓋深度既能顯著緩解當(dāng)?shù)刎毨?，又能促進(jìn)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的結(jié)論。Schmied等[ 6 ]認(rèn)為數(shù)字普惠金融有效地緩解了秘魯農(nóng)村地區(qū)的貧困問題，更好地滿足了居民的金融需求。Munyegera等[ 7 ]認(rèn)為數(shù)字普惠金融通過擴(kuò)大覆蓋面，加深金融使用深度，明顯減緩了農(nóng)村貧困壓力。Malady等[ 8 ]認(rèn)為城鄉(xiāng)和農(nóng)村的教育存在較大差距，又存在“數(shù)字鴻溝”，因此，城鄉(xiāng)居民會先于農(nóng)村居民接受數(shù)字普惠金融，在此過程中，城鄉(xiāng)收入差距會被拉大。

普惠金融發(fā)展的數(shù)字化階段就是數(shù)字普惠金融。以大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)和移動信息技術(shù)為基礎(chǔ)，為客戶特別是“三農(nóng)”領(lǐng)域提供金融服務(wù)，助力鄉(xiāng)村振興。數(shù)字普惠金融通過鄉(xiāng)村振興的五大目標(biāo)助力鄉(xiāng)村振興，具體體現(xiàn)在以下五個方面。第一，數(shù)字普惠金融可以通過提高農(nóng)村金融服務(wù)水平，為鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展提供貸款資金，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級，大力發(fā)展農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)，促進(jìn)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)發(fā)展，因地制宜，扶持特色生態(tài)旅游產(chǎn)業(yè)發(fā)展，進(jìn)而帶動相關(guān)產(chǎn)業(yè)發(fā)展，助力農(nóng)村產(chǎn)業(yè)興旺。第二，數(shù)字普惠金融通過引進(jìn)新技術(shù)，提高農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，提高農(nóng)民效益，注重農(nóng)村綠色環(huán)境質(zhì)量，助力生態(tài)宜居[ 9 ]。第三，數(shù)字普惠金融既可以通過普及與宣傳，使得農(nóng)村客戶獲取更多信息，從而增長見識，豐富精神文明，同時又提供增加農(nóng)民收入的途徑，縮小貧富差距，構(gòu)建和諧鄉(xiāng)村，還可以提供助學(xué)貸款等便利的金融服務(wù)，保障鄉(xiāng)村教育水平，提高文化素質(zhì)修養(yǎng)，助力鄉(xiāng)風(fēng)文明。第四，數(shù)字普惠金融還可以起金融監(jiān)管作用，保障農(nóng)村金融服務(wù)秩序穩(wěn)定，助力治理有效。第五，數(shù)字普惠金融可以通過鼓勵和扶持農(nóng)村小微企業(yè)，優(yōu)化鄉(xiāng)村創(chuàng)業(yè)環(huán)境，創(chuàng)造就業(yè)機(jī)會，提高農(nóng)民收入，使得農(nóng)村地區(qū)經(jīng)濟(jì)持續(xù)增長，農(nóng)村人民生活水平得以提高，助力生活富裕[ 10 ]。目前，研究鄉(xiāng)村振興的相關(guān)文獻(xiàn)，有從農(nóng)民收入方面研究的，也有從減緩農(nóng)村貧困方面分析的，也有從產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)方面分析的，還有從科技創(chuàng)新等方面研究的。然而，鄉(xiāng)村振興的內(nèi)涵包括“生活富裕、生態(tài)宜居、產(chǎn)業(yè)興旺、治理有效、鄉(xiāng)風(fēng)文明”。因此，圍繞鄉(xiāng)村振興內(nèi)涵構(gòu)建我國鄉(xiāng)村振興評價指標(biāo)體系更加科學(xué)合理。據(jù)此，提出假設(shè)1。

H1：數(shù)字普惠金融可以推動鄉(xiāng)村振興發(fā)展。

國內(nèi)關(guān)于數(shù)字普惠金融對鄉(xiāng)村振興的影響，劉穎等[ 11 ]認(rèn)為數(shù)字普惠金融能顯著減輕農(nóng)村貧困狀況，緩解資金約束和提升人力資本，且具有顯著的空間溢出效應(yīng)。胡超等[ 12 ]認(rèn)為數(shù)字普惠金融能夠通過緩解農(nóng)村信貸約束和促進(jìn)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新來推進(jìn)鄉(xiāng)村振興。馬俊等[13]認(rèn)為數(shù)字普惠金融發(fā)展對鄉(xiāng)村振興的影響存在差異性，中西部地區(qū)較強(qiáng)，東部地區(qū)較弱。李琴[ 14 ]通過理論闡述和實證分析，得出安徽省數(shù)字普惠金融發(fā)展促進(jìn)了鄉(xiāng)村振興發(fā)展的結(jié)論。胡天宇[ 15 ]通過實證出甘肅省鄉(xiāng)村振興發(fā)展對數(shù)字普惠金融的敏感度較高的結(jié)論。何錦玲等[ 2 ]得出數(shù)字普惠金融支持鄉(xiāng)村振興發(fā)展，且通過溢出效應(yīng)帶動鄰近地區(qū)發(fā)展的結(jié)論?；诖耍疚膹氖〖墝用娉霭l(fā)，借鑒徐雪等[4]和何錦玲等[ 2 ]人的做法，采用熵權(quán)法測算鄉(xiāng)村振興發(fā)展綜合指數(shù)，以數(shù)字普惠金融和鄉(xiāng)村振興為研究對象，先做全局和局部空間相關(guān)性分析，以檢驗其空間相關(guān)性。據(jù)此，提出假設(shè)2。

H2：數(shù)字普惠金融以及鄉(xiāng)村振興發(fā)展都存在空間依賴性。

在研究數(shù)字普惠金融對鄉(xiāng)村振興發(fā)展的影響時，考慮到經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、財政支農(nóng)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、對外開放程度、教育發(fā)展水平和社會保障水平也可能對鄉(xiāng)村振興發(fā)展具有促進(jìn)作用，并且具有空間溢出效應(yīng)。因此，本研究從空間、時間和空間與時間雙維度建立了具有固定效應(yīng)的空間杜賓模型。通過深入分析其直接效應(yīng)、間接效應(yīng)和總體效應(yīng)的具體估計結(jié)果，以探究數(shù)字普惠金融對鄉(xiāng)村振興發(fā)展的影響機(jī)制[ 16 ]。據(jù)此，提出假設(shè)3。

H3：經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、財政支農(nóng)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、對外開放程度、教育發(fā)展水平和社會保障水平也會對鄉(xiāng)村振興發(fā)展產(chǎn)生影響且存在空間溢出效應(yīng)。

根據(jù)假設(shè)內(nèi)容構(gòu)建理論分析框架，如圖1所示。

三、研究方法

1. Moran’s I指數(shù)

根據(jù)圖1中的理論分析框架，通過全局Moran’s I指數(shù)和Moran散點圖可以檢驗鄉(xiāng)村振興發(fā)展和數(shù)字普惠金融發(fā)展的空間相關(guān)性。全局空間自相關(guān)分析通過Moran’s I指數(shù)的計算和Moran散點圖的可視化的方式來實現(xiàn)。而局部空間自相關(guān)也是空間數(shù)據(jù)分析的一種重要方法，可以通過局部Moran散點圖探索出局部地區(qū)的空間自相關(guān)現(xiàn)象，本文借助MATLAB軟件實現(xiàn)帶有空間單元標(biāo)記的局部Moran散點圖，可以從圖1看到各空間單元的集聚狀態(tài)，Moran’s I指數(shù)計算公式為：

[Moran’s I=NS0i=1Nj=1Nwijyi-yyj-yi=1Nyi-y2]" " " " " "（3.1）

式中，[N]是地區(qū)總數(shù)，[ ][yi]是地區(qū)[i]的變量值，[yj]是地區(qū)[j]的變量值，[y]表示變量[y]的均值，[S0]表示空間權(quán)重矩陣所有元素之和，即[S0=i=1Nj=1NI·wij][∈[-1，1]]，[Ilt;0]表示負(fù)相關(guān)，[I=0]沒有相關(guān)性，[Igt;0]表示正相關(guān)。[wij=1" 當(dāng)區(qū)域i和區(qū)域j相鄰接0" 其他]為空間權(quán)重矩陣，[wij=1]表示具有空間相關(guān)性，[wij=0]表示不存在空間相關(guān)性。

2. 熵權(quán)法

本文借鑒徐雪等[17]的做法采用熵權(quán)法測度中國31個省份鄉(xiāng)村振興發(fā)展綜合指數(shù)，計算分六個步驟：

第一步：正向指標(biāo)計算公式：[X′ij=[Xij-max（X1j，X2j，…，Xnj）max（X1j，X2j，…，Xnj）-min（X1j，X2j，…，Xnj）]+0.01]

負(fù)向指標(biāo)計算公式：[X′ij=[max（X1j，X2j，…，Xnj）-Xijmax（X1j，X2j，…，Xnj）-min（X1j，X2j，…，Xnj）]+0.01]

式中，[X′ij]是處理后的第[i]個省份第[j]個指標(biāo)值[（i=1，2，…，n;j=1，2，…，m）]。

第二步：[Pij=X′ij/i=1nX′ij]，[Pij]表示第[i]個省份占第[j]項指標(biāo)的比重。

第三步：[ej=-1/lnni=1nPijlnPij]，[（0≤ej≤1）]，[ej]表示第[j]項指標(biāo)的熵值。

第四步：[gj=1-ej]，[（0≤gj≤1）]，[gj]表示第[j]項指標(biāo)的差異系數(shù)。

第五步：[wj=gj/j=1mgj]，[wj]表示第[j]項指標(biāo)占所有指標(biāo)的權(quán)重。

第六步：[si=j=1mwjX′ij]，[si]表示每個省份的綜合得分。

3. 空間杜賓模型（SDM）

普通最小二乘估計（OLS）模型通常假設(shè)空間是相互獨立的，然而，鄉(xiāng)村振興發(fā)展不僅會受到本地區(qū)的影響，同時還會受到鄰近地區(qū)的影響，因此，必須在模型中引入鄉(xiāng)村振興發(fā)展的空間溢出效應(yīng)。本文在空間滯后模型中添加自變量空間滯后項，建立空間杜賓模型（SDM）[ 18 ]，表達(dá)式為：

[lnCXit=β0+ρWlnCXit+βjlnXit+αjWlnXit+μit]" " （3.2）

式中，[lnCX]表示因變量，[WlnCX]表示因變量的空間滯后項，[lnX]表示解釋變量和控制變量，[WlnX]表示解釋變量和控制變量的空間滯后項，各變量均取對數(shù)；[i]表示省份，[t]表示時間，[W]為空間權(quán)重矩陣，[ρ]，[αj]，[βj][（j=1，2，…，7）]為待估參數(shù)，[μ]為誤差項。

四、數(shù)據(jù)來源、變量選取與描述性統(tǒng)計

（一）數(shù)據(jù)來源

本文選取中國31個省市區(qū)（港澳臺除外）2011—2021年面板數(shù)據(jù)。數(shù)字普惠金融發(fā)展指數(shù)來源于《北京大學(xué)數(shù)字普惠金融發(fā)展指數(shù)報告（2011—2021年）》。鄉(xiāng)村振興綜合指數(shù)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平等變量的原始數(shù)據(jù)來源于中國統(tǒng)計年鑒及北京統(tǒng)計年鑒等31個省份的統(tǒng)計年鑒、中國農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)年鑒、中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒、中國城鄉(xiāng)建設(shè)統(tǒng)計年鑒、中國人口和就業(yè)統(tǒng)計年鑒、Wind數(shù)據(jù)庫、中國經(jīng)濟(jì)社會大數(shù)據(jù)研究平臺等。為了減少異方差等影響，對所有指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行了對數(shù)化處理[ 4 ]。

本文莫蘭指數(shù)相關(guān)性檢驗與空間杜賓模型實證研究均通過MATLAB軟件實現(xiàn)。

1. 變量選取

（1）被解釋變量：鄉(xiāng)村振興綜合指數(shù)（CX）。本文借鑒徐雪等[ 4 ]和毛錦凰等人[ 19 ]的研究，基于科學(xué)性、可行性、可測性和數(shù)據(jù)可獲取性原則，構(gòu)建包含5個一級指標(biāo)，16個二級指標(biāo)，以及30個具體指標(biāo)的中國鄉(xiāng)村振興評價指標(biāo)體系（見表1）。

（2）核心解釋變量：數(shù)字普惠金融指數(shù)（IFI）、其子項覆蓋廣度（GD）、使用深度（SD）和數(shù)字化程度（CD）。指標(biāo)數(shù)據(jù)選取自2022年3月發(fā)布的《北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)（2011—2021年）》[20-21]。

（3）控制變量：具體變量說明（見表2）。

2. 描述性統(tǒng)計

依據(jù)上述的研究方法和變量指標(biāo)描述，研究年限為2011—2021年，研究數(shù)據(jù)為中國31個省份的空間面板數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計分析結(jié)果如表3所示。表明，中國各省份的鄉(xiāng)村振興發(fā)展和數(shù)字普惠金融發(fā)展存在較大差異。

五、實證結(jié)果分析

為了驗證假設(shè)1，對鄉(xiāng)村振興發(fā)展綜合指數(shù)和數(shù)字普惠金融指數(shù)都做全局空間自相關(guān)性檢驗和局部空間自相關(guān)性檢驗。

（一）全局空間自相關(guān)性檢驗

選取全局Moran’s I指數(shù)，考察區(qū)域整體的空間相關(guān)程度，中國31個省份鄉(xiāng)村振興發(fā)展綜合指數(shù)和數(shù)字普惠金融指數(shù)的空間相關(guān)性檢驗結(jié)果（見表4）。

如表4所示，2011—2021年中國31個省份的鄉(xiāng)村振興發(fā)展綜合指數(shù)和數(shù)字普惠金融指數(shù)的Moran’s I都是正值，并且都通過了顯著性水平檢驗。t統(tǒng)計值在[2.64，4.97]之間，進(jìn)一步保證了結(jié)果的可靠性。全局空間自相關(guān)檢驗結(jié)果表明鄉(xiāng)村振興發(fā)展和數(shù)字普惠金融總體上存在顯著的空間依賴性。

（二）局部空間自相關(guān)性檢驗

圖2和圖3是2021年我國鄉(xiāng)村振興發(fā)展和數(shù)字普惠金融的局部Moran散點圖（限于篇幅，沒有一一列出其他年份）可以看出，我國大部分省份的鄉(xiāng)村振興發(fā)展和數(shù)字普惠金融發(fā)展都呈現(xiàn)出高高集聚、低低集聚，少部分省份呈現(xiàn)高低集聚和低高集聚。表明我國鄉(xiāng)村振興發(fā)展和數(shù)字普惠金融的空間集聚狀態(tài)顯著。

（三）空間杜賓模型回歸分析

為了驗證假設(shè)1～3，根據(jù)前文建立的空間杜賓模型公式，即（3.1）式，借助MATLAB軟件實現(xiàn)，模型回歸結(jié)果見表5。

表5為數(shù)字普惠金融對鄉(xiāng)村振興發(fā)展影響的空間杜賓模型（SDM）實證結(jié)果。除了選取數(shù)字普惠金融總指數(shù)為核心解釋變量外，為了更深入說明數(shù)字普惠金融對鄉(xiāng)村振興發(fā)展的影響，還分別選取數(shù)字普惠金融子項覆蓋廣度、使用深度和數(shù)字化程度這3個指標(biāo)為核心解釋變量，其他變量保持不變，建立空間杜賓模型。模型估計結(jié)果表明：

（1）對比4個模型結(jié)果可以看出，核心解釋變量數(shù)字普惠金融指數(shù)及其子項覆蓋廣度、使用深度和數(shù)字化程度都可以促進(jìn)鄉(xiāng)村振興發(fā)展，并且3個分解指標(biāo)中使用深度促進(jìn)作用最大，其次是覆蓋廣度，數(shù)字化程度的作用不顯著。

（2）控制變量中經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的系數(shù)為0.05，財政支農(nóng)的系數(shù)為0.01，均為正且分別通過了1%和10%的顯著性水平檢驗，說明本地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和財政支農(nóng)政策能顯著地推進(jìn)了本地區(qū)鄉(xiāng)村振興發(fā)展。

（3）4個模型的空間自回歸系數(shù)表明，相鄰地區(qū)鄉(xiāng)村振興發(fā)展會促進(jìn)本地區(qū)鄉(xiāng)村振興發(fā)展，即鄉(xiāng)村振興發(fā)展存在正向的空間溢出效應(yīng)；此外，數(shù)字普惠金融表現(xiàn)出負(fù)向空間溢出效應(yīng)；經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、教育發(fā)展水平和社會保障水平則表現(xiàn)出正向空間溢出效應(yīng)。

（四）空間影響效應(yīng)分析

僅從數(shù)字普惠金融指數(shù)等變量的系數(shù)和滯后項的系數(shù)分析數(shù)字普惠金融等變量對鄉(xiāng)村振興發(fā)展的空間效應(yīng)還不足夠。為了進(jìn)一步驗證假設(shè)3，建立了空間、時間、雙時空固定效應(yīng)模型，實證結(jié)果（見表6～8）。

（1）空間固定效應(yīng)模型結(jié)果顯示，鄉(xiāng)村振興發(fā)展離不開數(shù)字普惠金融的助推，其中，使用深度的促進(jìn)作用比覆蓋廣度大，而數(shù)字化程度的直接促進(jìn)作用不顯著。此外，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、教育發(fā)展水平和社會保障水平的提高不僅促進(jìn)了本省鄉(xiāng)村振興發(fā)展，還會在一定程度上促進(jìn)相鄰省份鄉(xiāng)村振興發(fā)展，即存在顯著的正向空間溢出效應(yīng)。

（2）時間固定效應(yīng)模型結(jié)果顯示，數(shù)字普惠金融發(fā)展在覆蓋廣度和使用深度方面對本地區(qū)鄉(xiāng)村振興發(fā)展具有顯著的促進(jìn)作用，然而在數(shù)字化程度方面開始表現(xiàn)出負(fù)向影響。此外，數(shù)字普惠金融指數(shù)及其三個分解指標(biāo)的間接效應(yīng)系數(shù)均不顯著，說明從時間維度上，數(shù)字普惠金融的空間溢出效應(yīng)不顯著。另外，對外開放程度和社會保障水平的提高不僅直接促進(jìn)了本地區(qū)鄉(xiāng)村振興發(fā)展，而且也對相鄰地區(qū)的鄉(xiāng)村振興發(fā)展具有促進(jìn)作用。再者，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)存在正向的空間溢出效應(yīng)。

（3）空間和時間雙固定模型結(jié)果顯示，數(shù)字普惠金融發(fā)展具有顯著的正向空間溢出效應(yīng)。此外，教育發(fā)展水平的發(fā)展和財政支農(nóng)政策的落實與完善對本地區(qū)鄉(xiāng)村振興發(fā)展具有顯著的促進(jìn)作用。

六、結(jié)論與啟示

（一）研究結(jié)論

本文采用2011—2021年中國31個省份的空間面板數(shù)據(jù)，運用空間杜賓模型分析，根據(jù)實證結(jié)果得出如下5點結(jié)論。

（1）中國省域間鄉(xiāng)村振興和數(shù)字普惠金融發(fā)展總體上表現(xiàn)出顯著的空間依賴性，局部表現(xiàn)為大部分省份是高高集聚、低低集聚，少部分省份是高低集聚和低高集聚。

（2）數(shù)字普惠金融可以顯著地推動鄉(xiāng)村振興發(fā)展，且數(shù)字普惠金融程度越高，對鄉(xiāng)村振興發(fā)展的助推越大。三個分解指標(biāo)中，使用深度的促進(jìn)作用最大，其次是覆蓋廣度，數(shù)字化程度的作用不顯著。

（3）空間固定、時間固定效應(yīng)結(jié)果都顯示數(shù)字普惠金融促進(jìn)了鄉(xiāng)村振興發(fā)展；空間和時間雙固定效應(yīng)結(jié)果表明數(shù)字普惠金融存在正向空間溢出效應(yīng)。

（4）4個SDM模型的空間自回歸系數(shù)分別為0.43，0.43，0.42，0.47，表明鄉(xiāng)村振興發(fā)展存在正向空間溢出效應(yīng)。

（5）財政支農(nóng)、對外開放程度有助于推動鄉(xiāng)村振興發(fā)展；經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、教育發(fā)展水平、社會保障水平和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對鄉(xiāng)村振興發(fā)展具有正向空間溢出效應(yīng)。

（二）政策啟示

借助金融科技力量提供普惠金融服務(wù)是破解“三農(nóng)”問題的有力支撐，也是全面實施鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的重要抓手。為了使數(shù)字普惠金融更好地服務(wù)鄉(xiāng)村經(jīng)濟(jì)，助力鄉(xiāng)村振興發(fā)展，本文在經(jīng)過實證分析得出結(jié)論的前提下，提出以下3點政策啟示。

（1）大力發(fā)展農(nóng)村數(shù)字普惠金融，尤其是強(qiáng)化覆蓋廣度和使用深度。持續(xù)鼓勵金融機(jī)構(gòu)建立更多的助農(nóng)數(shù)字金融服務(wù)站，擴(kuò)大數(shù)字普惠金融的覆蓋面。大力發(fā)展線上小額融資和數(shù)字化小額理財?shù)刃屡d金融工具，滿足多樣化金融需求，使數(shù)字普惠金融的成果惠及農(nóng)民群體。利用好人工智能來分析投資偏好需求，進(jìn)行智能顧投，從而增加數(shù)字普惠金融的使用深度。

（2）加大對農(nóng)村農(nóng)業(yè)的財政投入，優(yōu)化財政支農(nóng)資金結(jié)構(gòu)，調(diào)動農(nóng)民建設(shè)農(nóng)業(yè)的積極性，支持幫扶農(nóng)民發(fā)展農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)，提高農(nóng)民的經(jīng)濟(jì)收入[ 22 ]。高度重視農(nóng)業(yè)對外開放工作，加大對外開放程度，推動高水平農(nóng)業(yè)對外開放，優(yōu)化對外經(jīng)貿(mào)布局，城鄉(xiāng)協(xié)同開放，利用城市的開放優(yōu)勢輻射廣大農(nóng)村，形成以城帶鄉(xiāng)、城鄉(xiāng)融合、一體化的發(fā)展新格局。

（3）解決好教育發(fā)展不平衡不充分問題，促進(jìn)義務(wù)教育從基本均衡向優(yōu)質(zhì)均衡轉(zhuǎn)變，從而提升教育服務(wù)鄉(xiāng)村振興能力[ 23 ]；健全農(nóng)村社會保障制度，按照廣覆蓋、保基本、多層次、可持續(xù)的原則，逐步擴(kuò)大覆蓋面，不斷提高保障水平，進(jìn)一步完善農(nóng)村社會保障制度。

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Empirical Analysis of Digital Inclusive Finance Assisting Rural Revitalization Based on Spatial Durbin Model

LAI Yi-Bing

（Basic Course Teaching Research Department， Guangdong Technology College， Zhaoqing， 526000， Guangdong， China）

Abstract： Research on the impact of digital inclusive finance on the development of rural revitalization and its spatial spillover effects can offer valuable insights for comprehensively promoting rural revitalization and advancing common prosperity. Based on spatial panel data from 31 provinces in China from 2011 to 2021， the study uses the entropy weight method to scientifically and accurately measure the comprehensive index of rural revitalization. Additionally， the study employs the Spatial Durbin Model for empirical research， considering the issue from spatial and temporal perspectives and utilizing MATLAB software. The research findings are as follows： First， the overall development of rural revitalization and digital inclusive finance in China demonstrates significant spatial dependence， locally displaying high-high agglomeration and low-low agglomeration. Second， digital inclusive finance can significantly promote the development of rural revitalization—the higher the degree of digital inclusive finance， the greater the assistance to the development of rural revitalization. Third， both digital inclusive finance and rural revitalization development exhibit positive spatial spillover effects. Fourth， fiscal support for agriculture and the degree of openness to the outside world help promote rural revitalization; the level of economic development has a positive spatial spillover effect on the development of rural revitalization. Based on these conclusions， it is inferred that the development of rural revitalization is inseparable from strong support for digital inclusive finance and other policies.

Keyword： development of rural revitalization; digital inclusive finance; Spatial Dubin Model; spatial spillover effects

（責(zé)任編輯：趙慶來）

引用格式：賴怡冰. 基于空間杜賓模型的數(shù)字普惠金融助力鄉(xiāng)村振興的實證分析[J]. 長江師范學(xué)院學(xué)報，2024，40（3）：56-68.

基金項目：廣東省教育廳自然基金項目“非自伴向量微分算子的譜及其應(yīng)用”（2021KTSCX157）；廣東理工學(xué)院科技項目“數(shù)字普惠金融發(fā)展與城鄉(xiāng)收入差距的空間計量分析”（2022GKJZK008）。

作者簡介：賴怡冰（1986—），女，廣西玉林人，碩士，講師，主要從事數(shù)字經(jīng)濟(jì)，普惠金融與鄉(xiāng)村經(jīng)濟(jì)研究。Email：1282976924 @qq.com。