数字普惠金融与乡村振兴:理论逻辑与实证检验

王 敏，谷 雨，李兆伟

(1.西安外国语大学 商学院，陕西 西安 710128；2.北京外国语大学 国际商学院，北京 100089)

一、引言与文献综述

党的二十大明确提出团结带领全国各族人民全面建成社会主义现代化强国的中心任务,中国式现代化是人口规模巨大的现代化,是全国人民共同富裕的现代化,因而占我国人口总量一半左右的农民(1)按照《第六次全国人口普查汇总数据》,大陆31个省、自治区、直辖市和现役军人中,农业户口占总人口的63.78%,与第四次全国人口普查相比,下降了9.86个百分点。的富裕和农村的发展是实现社会主义现代化强国的本质要求。自党的十六届五中全会以来,党和国家相继提出新农村建设、统筹城乡经济一体化发展、落实乡村振兴等一系列战略规划和具体措施,根本目的都在于解决城乡发展不平衡问题,协调区域发展、城乡发展以及农村农民内部发展。尤其是乡村振兴战略,作为新发展理念下统领“三农”工作部署的重要设计[1],在农村农业建设、城乡融合路径、乡村治理秩序、农村人才培养等方面指明了新的发展方向,针对“现代化陷阱”做出了有力的回应[2]。在当前全面建成社会主义现代化强国的征程中坚持实施乡村发展振兴战略,不仅为解决发展不平衡不充分问题提供了根本性的方案,更体现了中国共产党坚持在发展中保障和改善民生,不断实现人们对美好生活的向往的本质要求和坚持以人民为中心的发展思想。

2021年中央一号文件提出要发展农村数字普惠金融,以数字普惠金融全面推进乡村振兴。数字普惠金融作为数字经济与传统金融的结合,是创新驱动发展战略的具体体现。首先,在创业层面,依托于大数据、云计算等信息技术,数字普惠金融能够有效提高市场信息传递效率,实现创业供需双方资金的高效匹配[3],降低农户对民间信贷依赖性[4],进而缓解农户创业的信贷约束与信息约束问题[5],提高农村创业活跃度。其次,在收入层面,数字普惠金融拓宽了金融服务范围与触达能力,妥善解决了“长尾地带”群体的金融抑制问题[6]。其依靠信用快速评估、市场风险预控等优势为农户家庭、农户企业提供了理财、投资、保险等多元化金融服务,推动了农村资产的优化配置与交易成本减负,为农企创新、农业生产、农户教育的发展奠定了物质基础[7-9]。再次,在消费层面,数字普惠金融提供的是一种线上非接触式支付方式,包括云消费、“宅”消费等模式降低了农户对交易价格的敏感性,减少其心理账户损失程度,进而刺激其当期消费意愿(Soman D,2001; Prelec DandSimesterD,2001)[10-11]。最后,在宏观经济层面,数字普惠金融显著推动了农村包容性增长[12]。数字普惠金融的根本特征在于其普惠性,普惠性金融服务必将为社会资本薄弱、金融知识匮乏的弱势群体提供资金融通支持,而此类群体大多具备“三农”属性,其自身发展恰是推动经济包容性增长的内生动力[13-14]。

由此可见,在党的二十大提出的全面建设社会主义现代化国家的时代背景下,数字普惠金融通过模式创新,在创业、收入、消费以及包容性增长等方面有助于乡村振兴战略和创新驱动发展战略目标的实现,进而有助于实现社会主义现代化国家的奋斗目标。鉴于此,本文将数字普惠金融与乡村振兴联系起来,深入探讨数字普惠金融对乡村振兴的影响效果与作用机制,为促进农业农村发展、实现共同富裕提供经验支撑与政策建议。

本文可能的贡献在于:第一,从乡村振兴视角探究了数字普惠金融的经济效应。以往研究多关注数字普惠金融在单一方面的经济效应,而对于乡村振兴这种综合性概念的探究还鲜有涉及。第二,基于数字普惠金融的机械化普及效应、创业激励效应以及收入增长效应,打开了数字普惠金融与乡村振兴之间的机制黑箱,为数字普惠金融助力乡村振兴提供了路径指引。第三,从数字普惠金融效力发挥的外部基础以及约束条件出发,具体探究了传统金融与金融监管在数字普惠金融助力乡村振兴过程中的外生影响,对强化数字普惠金融的助力效应提供了经验数据支撑。

二、理论逻辑与研究假设

发展数字普惠金融作为经济高质量发展要求下的重要政策机制,能够依托“科技+金融”的运营逻辑实现对传统金融的改造升级,以普惠性与精准性特征在生产、消费、投资、教育等领域为农业农村建设提供更多的机遇与便利。首先,在覆盖广度上,数字普惠金融突破了地理空间的限制,能够将多元化、创新性的金融服务与金融工具覆盖到更为偏远的农村地区,有效缓解了传统金融“最后一公里”难以下沉的问题,进而提高农村金融可得性。其次,在使用深度上,一方面,在结构化资产信息不足的农村地区,数字普惠金融能够凭借信息技术重构农户信用评价体系,以低门槛形式为农户提供信贷支持,解决其在教育、创业活动上面临的资金约束难题。另一方面,数字普惠金融为农户提供了兼具安全性与收益性的理财方式如保险、投资等,该种业务能够有效提高农户的风险抵御能力与资产配置能力,深化农户金融使用效率。最后,在数字化服务上,数字普惠金融依托信息技术脱离了线下网点的限制,以线上运营的方式降低了农企双方的金融借贷成本、信息搜索成本以及投资建设成本等开支,有助于促进农村地区的金融普及发展。同时,数字普惠金融提供了一种便利化、移动化的支付方式,这种非现金支付方式也将极大降低农户消费心理受损程度,并在挖掘农户消费潜力、催生新型商业模式、带动农村经济发展等方面将发挥重要作用。

假设1:数字普惠金融能够推动乡村振兴。

乡村振兴战略是基于要素非农化、 劳动力老龄化、 农村空心化等深层矛盾所提出的[15], 而数字普惠金融能够依托机械化普及效应、 创业激励效应以及收入增长效应满足乡村生产模式创新、 发展机会开拓(张怀英, 2018)以及预期收益增加等现实要求, 集中解决乡村振兴进程中金融资源流失、 生产技术落后、 劳动力人口外流、 家庭村落撕裂等发展阻碍[16-18]。

机械化普及效应。机械化普及旨在通过大型机械生产方式取代人畜力生产,进而提高土地利用效率、优化农工资源配置。数字普惠金融作为一种兼具技术属性与金融属性的创新型工具,既能从需求端为农户农机购买提供信贷服务,同时也能在供给端为企业农机生产提供融资支持,共同促进乡村机械化生产普及。在需求层面,农业生产的周期性与风险性以及农户个体的信贷资质与抵押价值特征往往迫使农村借贷被排除在传统金融体系之外,金融抑制成为农业机械化的主要障碍。数字普惠金融优化了传统金融的供给模式[19],在大数据、云计算等数字技术支撑下,数字普惠金融能够以低成本方式实现对农业市场风险评估以及农户信贷资质审查,让“长尾市场”农户突破金融排斥的“卷帘门”“玻璃门”成为可能[20],扩大其即时性资金约束的选择范围,激励农业生产机械化。另外,提高农户金融服务成本是农村实体金融机构转嫁运营成本的主要途径,数字普惠金融则依托数字技术实现普惠金融在线联通,并凭借金融智能化、金融自助化降低已开拓业务边际成本,缓解传统金融的规模不经济问题[21],在服务成本上提升农户个体的金融信贷偏好,提高农机购买活跃度。在供给层面,农机企业一般市场占有率较低、发展潜力较弱,农机生产过程往往面临金融约束与信息约束的双重阻碍。在融资约束上,数字普惠金融可以发挥场景、服务优势，将市场中“小、多、散”的投资者有效整合,拓宽农机企业融资渠道。而且在大数据与人工智能手段下,会极大缩短农机企业贷款审批时间,避免贷款过程人为寻租设租行为,降低农机企业成本内耗。在信息约束上,数字普惠金融能够利用大数据、云计算等技术帮助农机企业高效搜集、整理、评估市场信息,提高农机企业的信息控制与信息处理能力,并针对农业需求市场变化及时进行风险甄别与风险定价管理,避免因信息不对称带来的道德风险与逆向选择问题。

假设2:数字普惠金融能够通过发挥机械化普及效应推动乡村振兴。

创业激励效应。城乡二元结构体制下,城市发展逐渐步入现代化,乡村发展则面临产业结构落后、基础设施不完善、公共服务不均等的多重阻碍。“虹吸效应”影响下,乡村青年劳动力外流日益严重,村落空心化、衰败化现象普遍存在。因此,全面推进乡村振兴战略,就必须充分调动人的积极因素,依托农村基层创业培育乡村产业链条[17],进而提高乡村建设的吸引力与发展潜力,让乡村创业成为乡村振兴的底色。数字普惠金融则通过提高农户金融素养、识别创业机会以及增强社会信任形成乡村创业激励。第一,金融素养被认为一种企业家才能(Thorsten Beck et al, 2018),数字普惠金融能够将更多个体、群体融入主流金融体系中[22],提高农户获得接触正规金融产品与金融服务的机会,显著丰富其对金融市场的参与经验,进而帮助农户内化金融知识并形成人力资本积累效应[23]。而且这种对农户体力、智力以及综合素质的培养锻炼,也将在交易媒介使用、金融资源配置以及市场风险认知等方面全面提高农户创业素养,增强创业信心。第二,创业胜任力是个体识别、追求、利用创业机会的能力[24],这种创业决策与创业信息积累密切相关。因此,在信息闭塞的乡村,农户创业成功很大程度来源于对市场信息的足够敏感性[25]。在大数据传输与互联网定点推送的技术手段支持下,数字普惠金融可以帮助农户快速、便利、广泛了解行业变化、市场动态、政策调整等创业前沿信息,节约农户创业者信息搜寻成本,提高创业机会识别概率。同时数字普惠金融所提供的投资、保险、基金业务均可以作为信息传递载体将农户创业者与买家、卖家紧密联系起来,依靠信息交互共享,及时对项目可行性与发展前景做出有效判断[5],降低农户创业试错成本。第三,中国农村发展是以血缘与地缘为初始禀赋,这种社会关系网络是农村社会资本形成的重要载体[26]。数字普惠金融为农户数字理财、金融资产交易提供了一个安全可靠的互联网环境,极大提升了创业农户的社会信任感。并且在透明化的信息交易中,创业成员间可快速建立合作信任关系,依靠自发准则约束个体行为,减少创业过程中“搭便车”行为[27],提高农户创业绩效。

假设3:数字普惠金融能够通过发挥创业激励效应推动乡村振兴。

收入增长效应。共同富裕是社会主义的本质要求,也是中国式现代化的主要特征。作为“三农”问题的核心,实现农民富裕化是巩固现有脱贫攻坚成果的基本准绳,也是全面推进乡村振兴的必经过程。数字普惠金融则在农户家庭资产配置、人力资本培养以及包容性增长方面实现农户的预期收入增长。第一,优化家庭资产配置。传统金融下,农户理财一般以储蓄为主,该种方式周期长、收益低、流程繁琐,对农户增收并无实质性作用。而数字普惠金融为农户提供了更多的理财方式,包括货币基金服务、信贷服务、保险服务等,此类项目具有较低的进入门槛以及较高的流动性与可赎回性(蓝乐琴、杨卓然,2021),更为贴近农户零散化理财需求[28-29]。进而,农户可以利用闲置资金购买服务或在互联网平台进行放贷处理,获取服务收益或利息分红,整体上提高农户对家庭金融资产的配置效率,实现收益最大化。第二,提升家庭人力资本。提升乡村人力资本水平被证明是提高农户家庭收入的重要途径[30]。数字普惠金融可以通过大数据、云计算等开发适配农村教育的金融产品,包括教育项目众筹、助学项目贷款、教育存款管理等,进而为农村家庭教育提供资金支持,增加弱势群体的教育可得性[31]。而且,这种新式业务类型也会改变农户固有的生活方式与思维方式,如互联网保险业务会降低居民预留的风险防范资金等,农村家庭也会主动进行子女教育投资以及劳动技能培训,进而保障家庭人力资本储备与劳动收入稳定。第三,实现经济包容性增长。包容性增长的农户增收效应具体表现为依靠刺激发达地区经济增长,通过政府转移支付、市场岗位提供等益贫式增长方式带动落后地区的家庭收入增长。对于数字基础设施更为完善的发达地区,数字普惠金融可以在居民消费[32]、企业创新[20]、产业升级[33]等多方面推动区域经济发展,进而在涓滴理论的自发影响下缓解农村贫困发生。而且,经济发展水平越高,这种溢出效应的渗透力就越强,进而实现发展成果由全民共享,帮助农村摆脱“贫困陷阱”[34]。

假设4:数字普惠金融能够通过发挥收入增长效应推动乡村振兴。

三、研究设计

(一)数据来源

本文将研究样本设定为省级数字普惠金融与乡村振兴面板数据,数字普惠金融指数来自北京大学数字金融研究中心,乡村振兴测度指标以及其他宏观变量来自中国统计年鉴、中国农村统计年鉴、中经网统计数据库等,研究跨度为2011—2020年。同时在数据处理上,数字普惠金融指数采用原数值除以100计算,其余部分指标采用对数化方式处理,且部分指标缺失值已采用插值法推算补全。

(二)变量设定

1.被解释变量 乡村振兴(rural)。为更加全面、 客观地衡量各地区乡村振兴水平, 本文在遵循党的十九大提出的“产业兴旺、 生态宜居、 乡风文明、 治理有效、 生活富裕”要求下, 参考张挺等(2018)的做法[35], 构建如下乡村振兴测度体系, 共涉及5个一级指标与17个二级指标。 同时, 为保障评价结果的科学性与稳健性, 本文将熵权法与TOPSIS法结合使用, 利用熵权TOPSIS法测度各地区乡村振兴发展程度。

表1 乡村振兴指标体系

2.核心变量 数字普惠金融(dif)：利用北京大学数字金融研究中心发布的中国数字金融发展指数衡量[36],该指标体系涉及数字金融覆盖广度(dif1)、使用深度(dif2)以及数字化支持服务程度(dif3)三个维度,时间跨度为2011—2020年,目前实践研究中也广泛采用该指标体系衡量数字普惠金融发展程度[28][8]。

3.机制变量 机械化水平(mech):农业机械化指标的量化依据陈银娥、陈薇(2018)的研究成果[37],同时考虑到各省份农业用地面积存在的差距,本文选择利用单位农业用地机械总动力(农业机械总动力/农业用地面积)衡量机械化普及水平。

创业激励(job):基于黄亮雄等(2019)的研究思路[38],采用农村个体就业人数与私营企业就业人数之和占农村人口比重衡量。

收入增长(income):利用农村居民人均可支配收入衡量。

4.控制变量 为剔除因遗漏变量产生的内生性问题影响,本文选择如下控制变量:经济发展(gdp,用地区人均GDP衡量)、政府干预(gov,农林水事务支出占财政支出比重)、城镇化水平(urb,城镇化率衡量)、对外贸易(fore,外商投资总额衡量)、产业结构(ind,第二产业增加额占GDP比重)、人口状况(old,采用老年人口抚养比衡量)。

各变量描述性统计结果见表2。

表2 各变量描述性统计

(三)实证策略

1.基准回归模型 依据上文理论分析,本文设定如下计量模型验证数字普惠金融对乡村振兴的促进作用,见公式(1):

rurali,t=α0+α1difi,t+αCVi,t+μi+δt+εi,t

(1)

其中,rurali,t表示i省份第i年的乡村振兴水平,difi,t表示i省份第i年的数字普惠金融发展水平,CVi,t表示i省份第t年各控制变量指标情况,μi控制省份固定效应,δt控制年份固定效应,εi,t为随机扰动项。

2.机制效应模型 基于理论假设提出,数字普惠金融通过发挥机械化普及效应、创业激励效应以及收入增长效应推动乡村振兴的发展。据此,为验证上述推断,本文借鉴温忠麟、叶宝娟(2014)提出的递归方程展开机制研究[39],并利用bootstrap法(本文设定100次)进行检验:具体方程见公式(2)(3)(4):

rurali,t=α0+α1difi,t+αCVi,t+μi+δt+εi,t

(2)

mediani,t=β0+β1difi,t+βCVi,t+μi+δt+εi,t

(3)

rurali,t=γ0+γ1difi,t+γ2mediani,t+γCVi,t+μi+δt+εi,t

(4)

其中,mediani,t表示i省份第i年机制变量的发展水平,其他变量同上文一致。在检验程序中,首先系数α1显著是机制检验的前提,其次需要关注系数β1、γ1、γ2的显著性水平进而判断是否存在完全中介或部分中介效应,最后要求系数β1×γ2与γ1同号证实中介效应成立。

四、实证分析

(一)基准回归分析

表3报告了数字普惠金融推动乡村振兴的核心检验结果。在基准回归中,本文采用了递进式回归策略。模型(1)采用普通最小二乘回归,模型(2)加入省份固定效应,模型(3)加入控制变量,模型(4)进一步控制省份固定效应与年份固定效应。可以看到,数字普惠金融系数均为正且通过了1%统计显著性检验。同时以模型(4)为基准回归结果,在经济意义上,数字普惠金融指数每提高1个百分点,乡村振兴发展将提升0.193个百分点,即数字普惠金融能够显著推动乡村振兴,二者呈现显著的正向相关关系，因此，假设1成立。从控制变量回归结果分析,城镇化水平的提高显著抑制了乡村振兴的发展,原因可能在于劳动力的外迁造成了乡村发展的空心化;第二产业比重的提高与老年人口抚养比扩大则显著推进了乡村振兴发展,前者将有效惠及乡村基础建设,后者将倒逼乡村劳动生产效率化;经济发展水平、政府干预程度以及外商投资对乡村振兴的影响并不显著。

表3 基准回归结果

(二)内生性讨论

数字普惠金融发展并未改变自身的金融本质,其在推动乡村振兴的同时,也可能受到乡村振兴内部要素的影响,即存在反向因果关系。而本文尽管控制了相关变量、时间与年份固定效应,但是仍面临内生性问题。据此,为保障模型测度结果的精确性,本文将采用工具变量法解决内生性问题。

黄慧群等(2019)认为,在互联网技术普及前,人们之间的信息交流主要通过邮件传递实现,邮局的分布状态也影响着当今互联网发展的建设布局[40]。据此,可以选择历史上各地区的人均邮电业务量作为数字普惠金融的工具变量,基本满足排他性要求。同时,该数据为截面数据, 并不具备时间属性, 可能造成二阶段的估计结果失败。 因此, 本文借鉴张勋(2020)的做法[41], 将该变量与数字普惠金融全国层面的均值(除本省外)进行交互处理形成新的工具变量, 记为postal。 此外, 为保障内生性检验结果的稳健性, 本文还借鉴孙学涛等(2022)的做法, 将数字普惠金融滞后一期处理成为新的工具变量, 记为l.dif[42]。

工具变量法回归结果见表4:模型(1)(2)展示了以邮电业务量与数字普惠金融均值交乘项为工具变量的估计结果;模型(3)(4)展示了以数字普惠金融滞后一期指数作为工具变量的估计结果。首先,两组回归第Ⅰ阶段Husaman检验概率值显著0,拒绝原假设证明该模型存在内生性问题;其次,F统计量的概率值通过1%水平的显著性检验,证明不存在弱相关问题;再次,两项工具变量系数为正且通过1%的统计量水平检验,证明该工具变量与数字普惠金融存在显著正向关系;最后,两组结果Ⅱ阶段数字普惠金融指数均在1%的水平上显著,表明在缓解内生性问题后数字普惠金融依旧可以显著推进乡村振兴,与基准回归结果一致,证实本文核心结论的稳健性。

表4 内生性检验

(三)稳健性检验

为保障基准回归结果的稳健性,本文采用如下方法对数字普惠金融与乡村振兴关系进行检验。

表5 稳健性检验结果

1.剔除时间面板数据 数字普惠金融发展与国家顶层设计密切相关,宏观政策的出台将有效助力数字普惠金融新生态、新模式、新工具的形成,进而为乡村振兴赋能增益。在本文样本时间序列中,存在一项外生的政策冲击,即2013年党的十八届三中全会首次将发展数字普惠金融提升至国家战略层面。据此,本文将2013年(含)之前的样本数据剔除,对剩下面板数据进行回归分析。估计结果如表5模型(1)所示,剔除部分时间面板数据后,数字普惠金融指数对乡村振兴仍具有显著的推进作用,与基准回归结果一致,证实本文研究结论的稳健性。

2.剔除地区面板数据 考虑到省份间的经济、技术发展差异,可能导致数字普惠金融对乡村振兴的赋能效应不一致。因此,本文剔除北京、上海、天津、重庆较发达的四个直辖市以及内蒙古、西藏、新疆、广西、宁夏五个欠发达的自治区,对剩下地区面板数据进行回归。估计结果如表5模型(2)所示,剔除部分地区面板数据后,数字普惠金融系数与显著性水平同基准回归结果无显著性变化,证实本文的核心结论是稳健的。

3.分维度检验 数字普惠金融是个综合性概念,其内部涵盖着不同的结构差异。为精细化数字普惠金融与乡村振兴的关系分析,本文依照数字普惠金融维度构成将总指标降至数字普惠金融覆盖广度、使用深度以及数字化支持服务程度三个层面进行估计分析。估计结果见表5模型(3)(4)(5),数字普惠金融各子维度回归系数均为正且在1%的统计量水平上显著,即覆盖广度、使用深度以及数字化支持服务程度均推动了乡村振兴进程,证实核心结论的稳健性。

(四)异质性分析

为进一步探究数字普惠金融与乡村振兴的内在联系,本文将进一步考察数字普惠金融对乡村振兴影响的边界条件,深入理解数字普惠金融推进乡村振兴的异质性效应。一方面,激活农村消费市场,鼓励农民消费热情,是打通城乡经济循环的重要环节,也是推动乡村振兴的引擎动力。另一方面,发展农村教育事业,提高乡村教学质量,是破解城乡二元结构的内生举措,也是乡村振兴的重要支撑。可以说,全面落实乡村振兴发展战略,消费升级与教育繁荣不可或缺,两者的发展格局将一定程度影响乡村振兴的推进步伐。因此,为探究在不同边界条件下数字普惠金融对乡村振兴的异质化影响,本文采用分组回归方式对上述关系进行检验，具体异质性估计结果见表6。

表6 异质性回归结果

模型(1)(2)是以农村家庭教育文娱支出占比中位数为划分依据的分组估计结果。数字普惠金融对不同教育水平地区的乡村振兴水平影响均为正，且通过1%的统计显著性水平检验，而且这种积极效应在高教育水平地区更加显著。进一步的组间系数差异检验中，两地区样本统计卡方值为3.64，在10%的统计量水平下显著，即分组样本中数字普惠金融共系数存在显著差异。原因在于，在高教育水平地区，人们往往具备较强的学习能力以及开阔的认知视野，对于新兴的数字普惠金融工具会保持开放接纳态度，并在市场信息甄别、业务风险评估、金融工具使用等方面也更具培养潜力；相对教育落后的农村地区，居民整体金融素养不高，对数字普惠金融存在认知偏差，迎合态度也偏向保守、封闭。因此，农村地区教育水平越高，数字普惠金融对乡村振兴的促进作用也将越强。

模型(3)(4)展示了以农村居民人均消费支出中位数为划分依据的分组估计结果。数字普惠金融显著推进了低消费地区与高消费地区的乡村振兴发展，并在高消费地区呈现更为强烈的边际推进效应。同时，组间系数差异检验卡方值为9.15，通过1%的统计量水平检验，即数字普惠金融系数存在显著差异，数字普惠金融更能促进高消费地区的乡村振兴步伐。原因在于，一方面，随着居民消费扩大，对支付工具、支付环境等也将提出更高要求，数字普惠金融恰好能够缓解流动性约束、优化支付环境、降低支付风险满足居民消费需求，进而加速其在农户、地区间的推广传播。另一方面，高消费地区一般经济较为发达，数字化、信息化技术的发展基础也相对较好，更容易形成数字普惠金融的规模效应，因而对乡村振兴的促进作用也更为强烈。

五、机制路径的识别检验

前文利用实证数据对数字普惠金融与乡村振兴关系进行了整体性刻画与差异性分析,但尚未对其中的机制黑箱进行深入研究。本部分将基于上文的理论逻辑,从机械化普及效应、创业激励效应与收入增长效应三个角度对数字普惠金融影响乡村振兴的渠道机制进行识别检验。具体检验结果见表7。

表7 机制检验回归结果

模型(1)(2)(3)展示了数字普惠金融机械化普及效应估计结果。模型(1)同基准回归结果一致;模型(2)中数字普惠金融对农业现代化的回归系数为正且通过了1%的统计量水平显著性检验,意味数字普惠金融的发展将极大提高农业现代化水平,这也与孙学涛等(2022)的研究结论保持一致[42];模型(3)数字普惠金融与农业机械化系数分别为0.185与0.734且高度显著,同时在bootstrap法的间接效应检验中通过5%统计显著性检验,证实部分中介效应成立,数字普惠金融可以通过机械化普及效应促进乡村振兴发展,假设2成立。

模型(1)(4)(5)探讨了数字普惠金融创业激励的路径机制。模型(4)中数字普惠金融显著促进了农村地区创业水平,模型(5)数字普惠金融与农户创业系数为正且高度显著,间接效应检验通过1%显著性水平检验,证明数字普惠金融与乡村振兴存在创业激励效应的部分中介传导路径,即数字普惠金融可以通过创业激励效应推进乡村振兴,假设3成立。

在数字普惠金融收入增长效应的检验机制中(模型(1)(6)(7)),模型(6)数字普惠金融系数并不显著,模型(7)数字普惠金融与农户收入水平对乡村振兴均呈现显著性正向作用。因此,该机制验证需继续进行bootstrap检验,间接效应检验通过1%统计量水平检验,中介效应成立,数字普惠金融可以通过收入增长效应推进乡村振兴,假设4成立。

六、数字普惠金融效力发挥的外部基础与外部约束条件探究

(一)外部基础条件探究:基于传统金融视角

数字普惠金融作为传统金融与信息技术融合的产物,本身的金融逻辑并未改变。传统金融是互联网金融发展的重要基础,数字普惠金融可以从技术上对传统金融的效率质量进行优化,并基于示范效应、网络效应、规模效应提高传统金融全要素生产率[43-44]。因此,在传统金融发展下,数字普惠金融便可进一步借助技术优势对农户信贷获取、创业理财保障等方面提供更多帮助,即两者呈现一种互补关系。但也有学者秉持“替代论”观点,数字普惠金融能够有效降低农户信贷交易成本、缓解创业市场的信息不对称,进而无限逼近一种无金融中介状态,以普惠性特征取代传统金融模式[45]。同样的,部分中老年农户性格较为保守,出于使用习惯与风险规避[46],出于数字普惠金融的技术性、未知性以及风险性的考虑,可能会更为偏向传统金融,摒弃数字普惠金融使用,即两者存在一种竞争替代作用。可以看到,数字普惠金融推进乡村振兴的效力发挥与地区传统金融发育程度密切相关,但两者关系并不确定。为深入探究其中的具体影响,本文将通过构建交叉项方式实证探究上述关系,其中传统金融发育程度利用金融机构存贷款余额占GDP比重衡量,具体实证结果见表8。

模型(1)展示了数字普惠金融指数在传统金融发育程度的调节作用下对乡村振兴的估计结果,交叉项系数为正且通过1%统计显著性检验,即传统金融能够有效强化数字普惠金融推进乡村振兴的积极效应。同时为保障结论稳健性,本文还估计了数字普惠金融子维度与传统金融交叉项的回归结果,见模型(2)(3)(4),其中三个模型中交叉项均为正且高度显著,进一步证实模型(1)结论。具体分析:首先,在农村传统金融发育良好的地区,其营商环境也相对优质,地区内科技孵化器、加速器、风险投资项目等会为农村新兴的数字普惠金融企业发展提供融资支持[47];其次,数字普惠金融为农户提供的信贷、理财服务都需要通过农户个人银行账户获取,传统金融发展得越成熟,农户使用数字普惠金融工具的方式也会更为便捷;再次,数字普惠金融的普及要求供求双方完备的金融素养[46][48],在传统金融供给充足的地方,尤其是针对农村金融从业人员与消费者来说,其对金融产品服务的性能、特征理解也会更为深入,进而在智力层面为数字普惠金融发展提供支撑。因此,数字普惠金融对乡村振兴的积极作用需要建立在传统金融发展的基础上,传统金融发育越成熟,这种积极作用也会越强烈。

表8 金融发展、数字普惠金融与乡村振兴

(二)外部约束条件探究:基于金融监管视角

唐松等(2020)认为数字普惠金融并未改变金融行业的“风险—收益”原则,反而数字化特征会让金融风险迅速渗透整个金融系统。因此,加强金融监管成为必要手段。大多学者认同金融监管下能够有效降低金融领域出现的套利行为、流动性风险、实体金融化发生概率[49],保障金融市场的规范化、安全化运行,进而更好地为农户提供信贷、基金服务,提高社会信任感。但是当监管主体定位为乡村地区时,金融监管可能会起到反向作用。原因在于:现阶段农村金融监管是统一按照商业银行理念来执行,实践中并未考虑到农村金融发展的特殊性。过度强调统一化监管对于金融风险预防并无实质性作用[50]。相反,由于农村金融市场发展的滞后性,这种无差别监管将会造成要素错配与资源流失[51],拖慢农村金融发展节奏,违背金融监管设立初衷。可以看到,在数字普惠金融的普及建设下,金融监管是否能够真正强化数字普惠金融对乡村振兴的积极效应还存在较大的不确定性。而且,相关学者仅是基于理论论述并无经验数据支撑。据此,为填补这一不足,本文利用政府金融监管支出占金融业增加值比重衡量统一化金融监管力度,实证探究现阶段金融监管在数字普惠金融推进乡村振兴过程中的潜在影响。

表9展示了数字普惠金融在金融监管下影响乡村振兴的估计结果, 同表8一致, 为保障研究结论的稳健性, 此处也分别列示了数字普惠金融总指标以及三项子维度同金融监管交叉项对乡村振兴的回归结果, 交叉项系数均为负且在1%统计量水平下显著, 即金融监管制约了数字普惠金融对乡村振兴的积极影响。 一方面, 农村金融效率较城市相对落后, 在统一化的监管下尤其是针对市场进入与退出准则的刚性规定, 极易造成农村金融资源配置效率低下[52-53]。 同时在金融风险上, 监管部门对于农村不良贷款的容忍率过低, 反而会提高农户信贷获取的难度, 抑制对数字普惠金融的金融偏好。 另一方面, 现阶段农村金融监管方式基本照搬城市地区运动式的传统模式, 强制性的监管手段极易挫伤金融主体的市场参与积极性[54], 而且单一的监管模式也会让金融监管人员缺乏创新性与积极性, 尤其在面对更为复杂的数字普惠金融时, 农村金融监管滞后于金融发展速度, 容易造成对数字普惠金融发展的约束限制[53]。

表9 金融监管、数字普惠金融与乡村振兴

七、结论与建议

实施乡村振兴战略是新时代下对国家发展的总体规划与战略布局。本文针对推进乡村振兴战略的现实需要,基于数字普惠金融与乡村振兴的内在机制梳理,并利用2011—2020年全国省级面板数据,实证探索了数字普惠金融对乡村振兴的具体影响,并得到以下结论:

第一,数字普惠金融发展能够显著推进乡村振兴,特别地,在不同边界条件下的地区呈现显著的非对称效果:高消费地区和高人力资本地区的数字普惠金融发展更能积极推进乡村振兴推进步伐。第二,数字普惠金融可以发挥机械化普及效应、创业激励效应与收入增长效应满足农户在生产创新、机遇开拓、生活富裕等方面要求,进而为乡村振兴赋能增益。第三,外部条件是影响数字普惠金融效力发挥的关键要素:区域传统金融的发展能够在“数字普惠金融乡村振兴”关系中发挥正向调节作用,而统一化的金融监管则发挥负向调节作用。

本文包含的政策建议如下:

第一,夯实乡村数字普惠金融设施建设。一方面,坚持数字化、信息化发展战略,加速农村数字普惠金融产业布局,拓宽数字普惠金融覆盖广度与使用深度,提高农户数字普惠金融可得性,实现金融资源优化配置。另一方面,积极研发适配农村现实发展需要的创新型金融产品与服务,依靠技术手段不断推进数字普惠金融场景创新、工具创新、模式创新,提高农户金融满意度,竭力为农户家庭、农机企业在创业、消费、教育、融资等领域提供金融帮助。

第二,注重农村消费与教育发展。一方面,消费增长是提振乡村内需的根本路径,刺激乡村消费有利于提高居民对数字普惠金融的使用偏好,扩大数字普惠金融影响力,为数字普惠金融推进乡村振兴创造场景优势。另一方面,重视乡村教育发展,不仅能有效改善农户金融素养,提高其对数字普惠金融工具使用、家庭资产配置、市场风险认知的把控能力,而且还有助于提高农户劳动技能、储备家庭人力资本,为乡村振兴提供体力、智力支撑。

第三,协调乡村传统金融与数字普惠金融联系。数字普惠金融提供普惠性服务的基础在于传统金融的资金、设施便利性。因此,未来应依靠政策引导加强金融管制,实现对传统金融的供给侧端改革。同时也要顺应市场变化趋势,减少地方金融的保护主义,让更多的农村群体享受数字普惠金融带来的金融福利,进而强化传统金融在数字普惠金融推进乡村振兴中的积极效果。

第四,实施差异化农村金融监管。农村金融发展同城市间存在巨大差异,不能依靠统一模式进行无差别对待。因此,未来应对农村数字普惠金融发展实施差异化监管方案,以提高农户金融服务可得性为总体目标,严格把关农村监管人员专业素养,增删完善现有农村金融监管法规,制定差异化不良贷款考核机制，等等,从根本上保障农村数字普惠金融的健康发展,让金融监管更好地为“三农”服务。