数字普惠金融是否有助于全面推进乡村振兴？——基于30个省市面板数据的实证分析

胡 超，孙继国

(青岛大学 经济学院，山东 青岛 266061)

党的十九届五中全会明确提出“优先发展农业农村，全面推进乡村振兴”，这是党的十九大报告中关于“实施乡村振兴战略”论述的延伸和升华。金融是现代经济的核心，全面推进乡村振兴离不开金融的有力支持，特别是作为农村经济重要支撑的普惠金融的支持。普惠金融能够在最大程度上拓展金融边界，提高金融服务的覆盖率，有效缓解不同新型农业经营主体融资困境，缓解农村居民生产经营面临的资金缺口和融资约束，是推进乡村振兴极为重要的支持要素。然而，现阶段农村金融市场中的传统普惠金融模式还存在高成本、低效率、难管理和不均衡等问题，使得普惠金融服务乡村振兴的直达性和精准性都受到一定制约。数字普惠金融作为金融科技与传统普惠金融的结合，能够使金融产品和服务更加方便快捷地触及尾部客户，能够有效降低金融交易成本，进而有助于开拓农村建设资金来源，解决新型农业经营主体和农业人口融资难问题。2021年2月《中共中央 国务院关于全面推进乡村振兴加快农业农村现代化的意见》明确提出“发展农村数字普惠金融”，进一步表明数字普惠金融能够成为全面推进乡村振兴的重要推动力。那么，当前我国乡村振兴和数字普惠金融发展的相关性如何？数字普惠金融发展是否明显推进了乡村振兴？数字普惠金融和乡村振兴之间存在何种影响机制？在脱贫攻坚收官、“三农”工作转入全面推进乡村振兴和加快农业农村现代化的新阶段，对以上问题进行系统的理论和实证分析，对于推动普惠性金融体系建设进而建立金融支持乡村振兴的长效机制具有重要意义。

自联合国2005年提出普惠金融这一概念以来，学者们一直关注普惠金融对经济增长和贫困的影响问题。Dupas和Robinson认为普惠金融能够汇集更多的金融资源，进而可以促进消费和生产性投资，从而推动经济增长[1]。焦瑾璞等研究发现，普惠金融能够提高资源配置效率和增进社会福利[2]。李涛等认为普惠金融对经济增长的影响主要落脚在金融中介的发展广度对经济增长的影响上[3]。普惠金融减贫方面，Burgess和Pande研究发现普惠金融能够通过降低金融服务成本进而显著缩小城乡居民收入差距，缓解农村贫困问题[4]。张栋浩和尹志超则认为普惠金融能够提高农村家庭风险应对水平，进而降低农村贫困脆弱性[5]。

随着乡村振兴战略的提出，国内一些学者开始基于普惠金融的本质、内涵定性分析普惠金融对乡村振兴的支持效果。王国刚研究发现当前我国普惠金融在金融供给、偿债能力、服务成本等方面存在着一些问题，导致对乡村振兴的服务作用难以发挥[6]。何广文等认为金融服务乡村振兴的关键在于普惠金融供给侧与需求侧的创新[7]。谢琳发现普惠金融能够缓解农村地区小微企业及低收入群体的融资约束，进而促进乡村振兴[8]。还有一些学者构建了普惠金融和乡村振兴的评价指标体系，在定量测度基础上实证检验两者之间的关系。熊正德等利用因子分析法对全国普惠金融和乡村振兴发展水平进行定量测度，并对普惠金融和乡村振兴之间的关系进行回归检验，研究发现普惠金融能显著正向影响乡村振兴，而且对乡村经济、文化和生态发展影响更显著[9]。邹新阳和温涛采用变异系数法构建社会绩效综合指数，利用面板回归实证检验普惠金融对社会绩效的影响，研究认为发展普惠金融是实现乡村振兴战略目标的重要手段和路径[10]。

近年来，随着大数据、云计算等信息技术的应用，我国数字普惠金融得到了快速发展，学者们也开始研究数字普惠金融对乡村振兴的影响效果。何宏庆从数字金融与乡村产业融合的视角出发，研究发现数字金融能够扩大金融服务范围和增加信贷供给，有效推动乡村产业融合发展，进而推进乡村振兴[11]。孙继国等从贫困减缓的视角出发分析数字金融对相对贫困的影响效应，研究发现数字金融能够通过促进居民创业、缓解信贷约束和化解农业风险来减缓相对贫困，助力乡村振兴[12]。李季刚等在对各省乡村振兴综合评价指数测度基础上，采用系统GMM方法和门槛模型实证分析了乡村振兴整体发展水平与数字普惠金融之间的关系，研究发现数字普惠金融对乡村振兴有明显促进作用，而且存在门槛效应[13]。葛和平等基于省级面板数据利用空间滞后(SAR)模型实证分析了数字普惠金融与乡村振兴整体发展水平之间的关系，研究发现数字普惠金融对乡村振兴的影响呈现先抑制后促进的“U”型关系[14]。

已有研究为本文提供了有益借鉴与参考，但在以下方面仍可以进一步改进和拓展：第一，已有文献多集中于数字普惠金融与乡村振兴之间关系的定性分析，定量分析的文献相对较少。不多见的定量分析文献仅仅是实证检验数字普惠金融对乡村振兴整体发展水平的影响，鲜有研究具体到数字普惠金融对乡村振兴5个维度的分析。第二，已有文献缺乏对数字普惠金融影响乡村振兴内在机制的理论分析和实证检验。基于以上分析，本文在已有研究的基础上构建省级乡村振兴指标体系，并将乡村振兴指数与数字普惠金融指数进行匹配，利用双向固定效应模型实证检验数字普惠金融对乡村振兴的影响。与已有研究相比，本文主要的边际贡献如下：第一，实证检验数字普惠金融对乡村振兴及其5个维度的影响，并进行内生性、稳健性检验和区域异质性分析。第二，选取农村信贷约束与农业科技创新作为中介变量，利用中介效应模型实证检验数字普惠金融对乡村振兴影响的内在机制。

一、数字普惠金融对乡村振兴影响的内在机制分析

数字普惠金融凭借着数字化的交易模式可以大幅度降低金融服务的门槛和成本，扩大普惠金融的覆盖范围，实现对金融服务不足的群体(如农民、小微企业)更好的支持，能够大幅度增加农村贷款、农户贷款、涉农贷款，缓解农村信贷约束，全方位满足乡村振兴的多元化金融需求，助力乡村振兴。具体来说，数字普惠金融缓解农村信贷约束表现在以下方面：第一，数字普惠金融借助于金融科技创新，通过设计低成本、广覆盖、便捷化的金融信贷产品，为乡村产业发展提供有效的信贷支持。同时，充足的资金供给能够进一步引发先进技术、人力资本等农业现代化发展必要的生产要素资源的涌入，有效提高农业生产能力，促进乡村产业兴旺[15]。第二，数字普惠金融能够推动农村养老、医疗、教育、交通等公共服务的数字化，进而促进乡风文明和治理有效。同时，数字普惠金融一直贯彻绿色金融的理念，通过加大对绿色农业和低碳农业的资金支持来推动农业绿色化转型发展，促进生态宜居[16]。第三，数字普惠金融作为传统金融的重要补充，能够为农民创业提供资金支持，将进一步提升农村居民可支配收入，实现农民生活富裕[17]。此外，数字普惠金融有助于推进“互联网+农业”深度融合，能够通过农业科技创新与资本有效对接，引导大数据、云计算等数字技术在农业领域应用，打造线上线下农业融合发展新模式，逐步将新业态的红利释放到农村产业发展中，推进乡村振兴。同时，农业科技创新能够加快科技与产业深度融合，促进农业发展方式转变，引导农业向绿色、优质、特色和品牌化发展，形成优质高效、充满活力的现代农业产业体系，进而推进乡村振兴[18]。综合上述分析，数字普惠金融对乡村振兴影响的内在机制如图1所示。

图1 数字普惠金融对乡村振兴影响的内在机制

二、乡村振兴发展水平测度及其与数字普惠金融的相关性分析

(一)乡村振兴发展水平测度与分析

1.乡村振兴指标体系构建与评价步骤。参考《乡村振兴战略规划(2018—2022年)》提出的乡村振兴主要指标，借鉴贾晋等[19]、闫周府和吴方卫[20]、吴儒练和李洪义[21]的研究，综合考虑数据的科学性和可得性，本文从“产业兴旺、生态宜居、乡风文明、治理有效、生活富裕”5个维度构建由21个具体指标组成的乡村振兴指标体系，对省域乡村振兴发展水平进行定量测度。乡村振兴指标体系如表1所示。

基于上述指标体系，本文按照以下步骤对各地区乡村振兴发展水平进行评价：

其次，对原始数据进行极差标准化处理。

2.我国省域乡村振兴发展水平测度结果及分析。基于上述评价方法对2011—2018年(2)鉴于数据的可得性，本文的样本区间为2011年至2018年。我国内地30个省市的乡村振兴发展水平进行测度，各具体指标原始数据来源于《中国统计年鉴》《中国农村统计年鉴》《中国社会统计年鉴》《中国农产品加工业统计年鉴》以及各省和直辖市统计年鉴等(3)由于西藏数据缺失较大，故舍弃。新疆地区部分年份指标存在缺失值，利用插值法补齐。。2011—2018年内地30个省市的乡村振兴指数及5个维度指数的均值如表2所示。由表2可知，我国乡村振兴整体发展水平一直呈现上升趋势，乡村振兴指数平均值从2011年的30.48上升到2018年的41.03，年平均增长率为4.6%。具体到各个维度来讲，也一直呈现上升趋势，产业兴旺、生态宜居、乡风文明、治理有效和生活富裕指数的年平均增长率分别为6.4%、3.5%、8.0%、3.6%、14.4%， 其中产业兴旺、乡风文明和生活富裕的增长幅度大大超过乡村振兴整体水平的增长幅度，表明乡村振兴带来的最直接效果就是促进农民增收、提高乡村文化水平和产业兴旺。

表2 2011—2018年省域乡村振兴指数及各维度指数均值

与我国大多数经济特征一样，我国乡村振兴发展仍然存在着地区差异。东部、中部、西部3个地区乡村振兴指数均值的变化趋势如图2所示(4)东部地区包括北京、上海、天津、浙江、江苏、广东、山东、辽宁、河北、福建、海南11个省市，中部地区包括河南、山西、安徽、湖北、吉林、湖南、江西、黑龙江8个省，西部地区包括内蒙古、广西、重庆、四川、贵州、云南、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆11个省市。。由图2可知，3个区域的乡村振兴整体发展趋势一致，均呈现上升态势，但不同区域间存在明显差距。从历年指数绝对值来看，东部地区基本比中部高出17左右，中部比西部高出5左右。另外，尽管西部地区乡村振兴发展水平低于中东部，但该区域的年平均增长率为5.8%，高于中部5.1%和东部3.2%，这表明乡村振兴战略对西部地区农村经济发展的促进作用更大。

图2 2011—2018年分区域乡村振兴指数均值及趋势变化

(二)乡村振兴和数字普惠金融的相关性分析

采用北京大学数字金融研究中心编制的数字普惠金融指数(2011—2018)衡量各省市的数字普惠金融发展水平[22]，计算乡村振兴及其各维度与数字普惠金融的相关系数，结果分别为0.498、0.524、0.356、0.639、0.168、0.706，说明乡村振兴与数字普惠金融之间存在正相关关系。30个省市数字普惠金融与乡村振兴整体发展水平及各维度关系的散点图如图3所示，图3进一步证实了数字普惠金融与乡村振兴整体发展水平及其各维度均呈正向变动关系，数字普惠金融发展程度越高的地区，乡村振兴发展水平也越高。

图3 数字普惠金融与乡村振兴关系的散点图

三、实证分析

(一)变量说明

1.被解释变量。乡村振兴(RR)，用前文计算出的各省市乡村振兴指数衡量，同时5个维度的指数用来衡量各地区产业兴旺、生态宜居、乡风文明、治理有效、生活富裕的发展水平，实证分析中均取自然对数。

2.解释变量。数字普惠金融(DIF)，采用北京大学数字普惠金融指数来衡量，该指数包括数字金融服务的覆盖广度(COV)、使用深度(DEP)、数字支持服务程度(DIG)3个不同维度，实证分析中均取自然对数。

3.控制变量。财政支农水平(GOV)，地方政府的财政支持有助于促进农村经济发展，从而助力乡村振兴。本文以地方一般公共预算支出中的农林水支出占地方公共预算总支出的比值，来衡量地方政府对农村的财政支持；老年人口抚养比(ODR)，人口结构变化能够通过乡村生产、乡村生活、乡村生态等方面来影响乡村振兴的发展，因此本文加入老年人口抚养比作为控制变量；产业结构(IS)，农村经济发展、农民收入水平提升与地区产业结构存在着密切关系，地区产业结构对乡村产业振兴有着重要的影响，本文采用第二、第三产业的增加值之和占地区GDP的比重来衡量该指标；贸易开放程度(OPEN)，对外贸易对一个地区经济发展有较大影响，本文采用各地区进出口总额与GDP的比值来衡量一个地区的贸易开放程度。

4.数据来源与描述性统计。本文选取2011—2018年我国内地30个省市的面板数据作为研究对象，原始数据来源同前。表3为变量描述性统计结果。

表3 变量描述性统计

(二)模型构建

为研究数字普惠金融对乡村振兴发展水平的影响，本文采用双向固定效应模型，模型构建如下：

RRjt=β0+β1DIFjt+β2Xjt+λt+αj+εjt

其中：RRjt表示第t年第j地区的乡村振兴发展水平；DIFjt表示第t年第j地区的数字普惠金融发展水平；Xjt是控制变量，包括财政支农水平(GOVjt)、老年人口抚养比(ODRjt)、产业结构(ISjt)、贸易开放程度(OPENjt)；λt为时间固定效应，αj为个体固定效应，εjt是随机误差项。

(三)基准回归

数字普惠金融对乡村振兴的双向固定效应回归结果如表4所示。由表4列(1)可知，数字普惠金融的回归系数显著为正，说明数字普惠金融对地区乡村振兴发展有明显的促进作用。表4列(2)、(3)、(4)是数字普惠金融的3个维度对乡村振兴的影响，由回归结果可知，数字普惠金融的覆盖广度和使用深度对乡村振兴发展有明显的推进作用，但数字支持服务程度的推进作用不明显。从控制变量来看，只有老年人口抚养比的回归系数显著为负，说明人口老龄化对地区乡村振兴发展有着一定的阻碍作用。

表4 基准回归结果

续表

为更好地了解数字普惠金融对地区乡村振兴发展不同维度的影响效果，本文将乡村振兴5个维度分别作为被解释变量，进行固定效应回归，结果见表5。由表5知，数字普惠金融对产业兴旺、乡风文明和生活富裕的回归系数在1%的水平上正向显著，数字普惠金融对治理有效的回归系数在10%的水平上正向显著，表明数字普惠金融发展能够明显提升乡村产业、文化风貌、社会治理和居民生活水平，进而推动乡村实现全面振兴。

(四)内生性检验

数字普惠金融对乡村振兴的影响可能存在内生性问题，因此本文通过工具变量法进行内生性检验。参考谢绚丽[23]的研究，以各地区互联网普及率(IPR)作为工具变量来检验模型的内生性，二阶段回归结果如表6所示。由列(1)第一阶段回归结果可知，互联网普及率的回归系数显著为正，表明选择的工具变量与解释变量有很强的相关性。由列(2)第二阶段回归结果可知，与基准回归相比，数字普惠金融的回归系数变大且正向显著，表明选取的工具变量能够较好地控制模型的内生性。表6表明，在纠正了内生性问题后，数字普惠金融对地区乡村振兴发展仍有显著的正向影响，进一步验证了基准回归的结论。

表6 内生性检验

(五)稳健性检验

为验证数字普惠金融对地区乡村振兴发展的基准回归结果是否可靠，本文分别从以下3个方面进行稳健性检验(见表7)：第一，在对被解释变量乡村振兴指数测度时，将各具体指标赋权的方法由变异系数法改为熵权法，然后以此方法计算出的乡村振兴指数作为被解释变量进行回归。

表7 稳健性检验

由表7列(1)可知，数字普惠金融的回归系数显著为正，表明数字普惠金融对地区乡村振兴有显著的正向影响。第二，将解释变量数字普惠金融指数进行滞后一期处理(LDIF)。由表7列(2)可知，数字普惠金融的回归系数仍然显著为正。第三，改变样本数量，即在原样本的基础上去掉北京、上海、天津和重庆4个直辖市。由表7列(3)可知，数字普惠金融的回归系数也显著为正。综上所述，无论是更换被解释变量的测度方法、对解释变量滞后一期还是更换样本，解释变量数字普惠金融回归系数的方向及显著性均和前文保持一致，说明基准回归分析结果稳健。

(六)区域异质性分析

为进一步分析数字普惠金融对不同区域乡村振兴发展影响效果的差异，本文基于前文东、中、西3个地区的划分，分别对3组样本进行回归，具体结果如表8所示。

表8 区域异质性回归结果

由表8可知，东部地区数字普惠金融的回归系数显著为正，中部与西部地区数字普惠金融的回归系数为正但不显著，这表明数字普惠金融能够明显地推进东部地区乡村振兴的发展，而对中西部地区乡村振兴的推进作用不明显。可能的原因在于东部地区经济较为发达，金融体系也更加完善，数字普惠金融发展水平也较高，因此人们可以更方便地得到数字金融的支持，从而更好地服务乡村，促进地区乡村振兴的发展；相对于东部地区，中西部地区地广人稀，金融体系较为薄弱，数字普惠金融发展受到限制，从而使得数字普惠金融支持乡村振兴的效果不明显。

四、机制分析

借鉴温忠麟和叶宝娟[24]的研究，本文利用中介效应模型分析数字普惠金融对乡村振兴影响的内在机制。具体检验模型如下：

RRjt=β0+β1DIFjt+β2Xjt+λt+αj+εjt

Mjt=δ0+δ1DIFjt+δ2Xjt+λt+αj+εjt

RRjt=θ0+θ1DIFjt+θ2Mjt+θ3Xjt+λt+αj+εjt

其中：RRjt、DIFjt、Xjt含义同上；Mjt表示中介变量，即农村信贷约束(RCC)和农业科技创新(ATI)。农村信贷约束用各地区涉农贷款占总贷款的比值来表示，该指标为负向指标，比值越大代表信贷约束越小。农业科技创新水平用各地区农业专利授权数来表示，实证分析中对其取自然对数；λt、αj分别为时间和个体固定效应。

农村信贷约束和农业科技创新的中介效应回归结果见表9。由表9可知，列(1)数字普惠金融对乡村振兴的回归系数显著为正，表明数字普惠金融能够显著促进乡村振兴。列(2)数字普惠金融对农村信贷约束的回归系数显著为正，表明数字普惠金融能够缓解农村信贷约束。列(3)数字普惠金融的回归系数仍然显著为正，但系数值较列(1)基准回归却有所减小，表明信贷约束确实起到了部分中介效应，即数字普惠金融能够通过缓解农村信贷约束来推进乡村振兴。表9列(4)数字普惠金融的回归系数显著为正，表明数字普惠金融能够促进农业科技创新水平提升。列(5)数字普惠金融的回归系数仍然显著为正，但系数值较列(1)基准回归略有下降，表明农业科技创新确实起到了部分中介效应，即数字普惠金融能够通过提升农业科技创新水平来推进乡村振兴。

表9 农村信贷约束和农业科技创新中介效应回归结果

五、结论与对策建议

(一)结论

本文基于2011—2018年内地30个省市的面板数据，利用双向固定效应模型实证检验数字普惠金融对乡村振兴的影响，并进行内生性、稳健性检验和区域异质性分析，同时采用中介效应模型研究数字普惠金融对乡村振兴的影响机制，得出以下主要结论：(1)数字普惠金融能够显著地促进地区乡村振兴，而且数字普惠金融发展程度越高的地区，乡村振兴发展水平也越高。实证结果显示，数字普惠金融指数以及覆盖广度、使用深度对乡村振兴的回归系数均显著为正，表明数字普惠金融的发展对乡村振兴有明显的促进作用。(2)分维度回归结果显示，数字普惠金融对产业兴旺、乡风文明和生活富裕的回归系数均在1%的水平上正向显著，表明数字普惠金融对乡村振兴的支持主要体现在产业兴旺、乡风文明和生活富裕3个维度。(3)异质性分析表明，数字普惠金融支持乡村振兴的效果存在明显的区域差异。与中西部地区相比，东部地区数字普惠金融对乡村振兴的推进作用更显著。(4)机制分析表明，一方面数字普惠金融能够通过缓解农村信贷约束来实现对农业生产要素的供给和农民创业的支持，同时推动公共服务数字化和促进农业绿色化转型，进而促进乡村振兴。另一方面，数字普惠金融能够通过农业科技创新与资本有效对接，打造线上线下农业融合发展新模式，逐步将新业态的红利释放到农村产业发展中，推进乡村振兴。

(二)对策建议

基于以上研究结论，提出如下对策建议：(1)大力发展农村数字普惠金融，增强金融普惠性。推动传统金融机构积极引进数字技术，将传统金融服务与数字技术融合，通过数字化金融产品创新和抵押担保方式创新，为农民提供生产经营所需要的资金，增强金融的普惠性。此外，地方政府要积极推进数字金融到农村广泛拓展和深度挖掘“长尾市场”，主动服务农村地区“长尾客户”，加快探索并推广农村数字普惠金融可持续发展模式。(2)推行绿色金融理念，积极支持农村生态文明和数字乡村治理体系建设。在数字普惠金融发展中推行绿色金融理念，深入挖掘绿色金融的市场需求，创新绿色金融产品和服务，提升生态贷款获得率和信贷覆盖率，为环保型农业项目和有利于改善农村生态环境的项目提供资金支持，进而实现乡村生态宜居。同时，要深度挖掘和利用各项涉农数据资源，创新推广基于大数据的普惠金融业务模式，使数字普惠金融成为数字乡村建设的重要金融基础设施，充分发挥其在促进乡村治理和推动信用体系建设方面的作用，实现乡村治理有效。(3)加强中西部地区数字普惠金融基础设施建设，打造数字普惠金融发展的良好生态。加快中西部地区农村金融基础设施建设，提升农村移动互联网发展程度和互联网普及率，提高农村居民的金融素养，弥补城乡之间的“数字鸿沟”。此外，要加大中西部地区物联网、云平台体系建设，强化农村数据采集渠道建设，不断完善农村征信体系建设，打破市场主体信息鸿沟，实现数据的直联对接、共享使用，缓解金融市场主体之间信息不对称问题。(4)创新数字普惠金融服务模式，实现农业产业链、创新链和资金链的深度融合。通过数字普惠金融服务模式创新来推动农业科技创新与资本有效对接，进而延伸农业产业链、拓展农业多功能和发展农业新业态，逐步将新业态的红利释放到农村产业发展中，实现产业链、创新链和资金链的深度融合。