数字金融、农村产业融合与农业高质量发展

摘 要： 根据我国３０ 个省份（去除西藏） ２０１３－２０２２ 年的面板数据， 使用固定效应、中介效应及面板门槛效应模型， 引入农村产业融合这一中介变量， 实证分析数字金融对农业高质量发展的影响机制。研究发现， 数字金融能够显著推动农业高质量发展， 并且可以通过促进农村产业融合来实现； 数字金融在促进农业高质量发展时存在自身门槛效应， 数字金融超过门槛值时， 对农业高质量发展的推动作用显著增强。通过异质性分析得知， 在经济发展水平较高的东部中部地区、粮食主产区与主销区， 数字金融对农业高质量发展的作用效果更为明显。因此， 为更好发挥数字金融对农业高质量发展的推动作用， 在发展数字金融的同时， 要加大数字金融对农村产业融合的支持力度， 因地制宜实施差异化数字金融发展战略。

关键词： 数字金融； 农村产业融合； 农业高质量发展； 实证分析

基金项目： 国家社会科学基金项目“ 民族地区脱贫致富进程中金融观念转变与财产性收入增长的调查研究”（１９ＸＭＺ０８９）； 贵州财经大学２０２２ 年度专项项目“数字经济赋能贵州制造业高质量发展的作用机理、有效路径与政策创新研究” （２０２２ＺＣＺＸ０６３）

中图分类号： Ｆ８３０. ６ 文献标识码： Ａ

文章编号： １６７４－５３７Ｘ （２０２４） １０. ００４２－０９

一、引言

作为国民经济的基础， 农业正不断向着更高层次、更高质量发展阶段迈进。习近平总书记在党的二十大报告中指出“要以中国现代化全面推进中华民族伟大复兴”［１］ ， 农业现代化是中国现代化进程中的关键一环， 其核心目标在于推动农业向更高效、更可持续的方向发展。但是随着我国城镇化进程的不断加快， 农村劳动力外流、农业生产成本过高等问题使得我国农业高质量发展进程缓慢。在信息技术迅猛发展的背景下， 作为一种新兴的金融业态， 数字金融正在全球范围内迅速崭露头角。数字金融借助大数据、云计算、区块链等尖端技术， 推动着金融服务向数字化、智能化和便捷化转型， 为农业的高质量发展注入了强大的动力。例如， 通过数字金融平台， 农民可以便捷地获取贷款、保险等金融服务， 有效缓解了农业融资难、融资贵的问题。此外， 数字金融还可以帮助农民实现农产品的线上销售， 拓宽了销售渠道， 提高了农产品的市场竞争力。

尽管在推动农业高质量发展的过程中数字金融扮演了必不可少的角色， 但在实际应用中， 其也面临着一系列挑战和问题， 如数字金融在农村地区的普及程度尚显不足， 部分农民对数字金融的了解和应用能力有待提高等。因此， 如何有效发挥数字金融在农业高质量发展中的积极作用， 是当前亟需解决的重要课题。

从已有的研究文献来看， 大部分学者均认为数字金融对农业高质量发展具有显著的促进作用， 但是鲜有学者将农村产业融合纳为中介变量， 通过研究数字金融对农村产业融合的影响， 进一步研究数字金融对农业高质量发展的影响。数字金融助力农业高质量发展的实证研究尚待深化。因此， 本研究基于２０１３ 至２０２２ 年中国３０ 个省份（西藏除外）的面板数据， 通过综合运用固定效应模型、中介效应分析及面板门槛模型， 系统分析了数字金融对农业高质量发展的直接效应、间接影响以及门槛效应的存在， 最后针对所存在的问题提出了相应的政策建议。

二、理论机制及研究假设

（一） 理论基础

近年来， 学术界对数字金融在推动农业迈向高质量发展阶段所发挥的作用展开了广泛而深入的探讨。如曾华盛等（２０２４） 通过对中国地级市的分析指出数字金融通过促进产业结构升级， 有效提升了农业高质量发展水平［２］ 。谭前进等（２０２３） 基于２０１４—２０２０ 年中国省级面板数据， 指出数字普惠金融通过规模经济效益、就业结构优化以及绿色技术创新等多条路径， 对农业的高质量发展起到了显著的推动作用， 并且发现在信息基础设施更为完善的区域， 这种赋能效应表现得更为强劲和显著［３］ 。星焱（２０２１） 提出， 农村数字普惠金融在减少交易成本、驱动农村数字经济扩张方面具有积极作用。然而， 这一进程也伴随着对数字基础设施的完善、金融生态环境的优化以及用户认知与技能提升等方面的更高要求［４］ 。李本庆等（２０２２） 则从创新发展、协同共享、结构升级３ 个维度构建农业高质量发展指标， 发现数字经济对农业高质量发展的影响呈现出非线性特征， 并且存在一定的门槛效应［５］ 。

（二） 数字金融与农业高质量发展

作为金融与数字技术相结合的高级发展阶段，数字金融具有高效便捷、普惠、成本低等特点， 数字金融的快速发展为农业高质量发展提供了有力的支撑。具体体现在以下几个方面： 一是缓解信息不对称、优化资源配置。利用大数据、云计算等先进技术手段， 数字金融能够对农业市场中的需求与供给进行精准的分析， 这有效缓解了农村地区信息不对称的问题， 并帮助农民及相关产业做出正确高效的生产决策。同时， 数字金融还能有效引导资金流向更高效、更环保的项目流动， 优化农业资源的配置， 从而推动农业高质量发展。二是扩宽融资渠道、降低融资成本。在精准分析农业发展过程中的供给与需求后， 数字金融能够为不同需求的项目提供相应的融资产品， 通过各种在线平台， 农民和企业能够获得多样化的融资服务， 各种高效的融资方式不仅拓宽了融资渠道， 还降低了农民与企业的融资成本， 为农业高质量发展提供了坚实的基础。三是推动农业技术创新。数字金融为农业技术创新提供了深厚的资金支持， 有效推动了农业发展向机械化、智能化、信息化的转变。例如， 精准农业、智能农机等技术的应用， 能够有效提高农业生产效率， 降低农业生产成本， 为农业发展向更高质量阶段迈进提供坚实的技术保障。基于此， 本研究提出以下假设：

假设Ｈ１： 数字金融对实现农业高质量发展具有显著的促进作用。

（三） 数字金融、农村产业融合与农业高质量发展

刘飞等（２０２４） 基于田园综合体试点政策分析， 研究发现农村产业融合能带动低收入群体增收， 进而促进共同富裕。数字金融的快速发展在很大程度上促进了农村产业融合， 有效推动了农业高质量发展。主要表现在以下两个方面： 一是数字金融为农村产业融合提供资本供给。数字金融以数字化平台和技术作为支撑， 突破了传统金融的时空约束， 降低了金融服务准入门槛， 开辟了农村金融长尾市场［６］ ， 这使得在传统金融市场体系下融资难、融资贵的农业经营主体能够获得低成本、多样化的融资服务， 为农业多功能拓展、农业产业链的延申提供了资金支持。另外数字金融也催生了农村电商平台等的产生， 进一步促进了农村产业的数字化转型。二是促进产业链整合。数字金融可以助力农村产业链上下游企业的紧密合作， 形成产业链整合效应。通过数字金融平台， 相关企业可以实现信息共享、资源互通， 优化产业链布局， 提高产业链的整体竞争力， 这有助于推动农村一二三产业的融合发展， 形成具有地方特色的农村产业集群， 为农业的高质量发展奠定了坚实基础， 并持续推动其向更高水平迈进。基于以上分析， 提出以下假设：

假设Ｈ２： 农村产业融合在数字金融助推农业高质量发展中发挥中介作用。

（四） 数字金融推动农业高质量发展的门槛效应

由于我国各地区的经济发展程度、地理位置等存在较大的差异， 不同地区的数字金融发展水平与农业高质量发展程度也有所差异， 这使得各个地区的数字金融对农业高质量发展的影响存在显著的区域差异性， 即存在门槛特征。当数字金融的发展超过某个临界点时， 其对农业高质量发展的促进作用将变得更加明显。基于此， 本研究提出以下假设：

假设Ｈ３： 数字金融通推动农业高质量发展时存在门槛效应。

三、研究设计

（一） 变量选取

１. 被解释变量（Ａｈｑｄ）

农业高质量发展（Ａｈｑｄ）。当前对于农业高质量发展水平的测度学术界并没有形成一个比较统一的标准， 众多研究者倾向于设计并构建一系列综合性的指标框架来量化与评估农业高质量发展的多维度状况。如史小坤、宋鹏鹤基于新时代的发展理念， 从多维度出发构建了农业高质量发展水平的衡量指标［７］ 。杨念、王蔚宇则采用了一种系统性的方法， 设计了包含农业发展、环境条件、资源条件及经济条件四个核心子系统的农业高质量发展评价框架， 并巧妙结合了障碍度、耦合度与耦合协调度等多种分析模型， 以实证方式深入探究了我国农业高质量发展的实际状况［８］ 。参考多数学者构建的农业高质量发展评估框架， 并遵循指标体系的科学性与数据可得性原则， 本研究以新发展理念为指引， 选取“创新、协调、绿色、开放、共享” 这五个维度下的１２ 个关键指标， 构建评估农业高质量发展的体系， 并利用熵值法计算各个指标的权重和最终得分， 并以此来衡量农业高质量发展水平， 具体指标体系参见表１。

２. 核心解释变量（ｌｎＤｆ）

数字金融（ｌｎＤｆ）。本研究选用经对数处理后的北京大学数字普惠金融指数作为核心分析变量， 该指数系蚂蚁金融与北京大学数字金融研究中心合作研发， 能够较好的衡量我国各地数字金融的发展水平。

３. 中介变量（Ｒｉ）

农村产业融合（ Ｒｉ ）。本文参照朱长明（２０２２）、冯伟（２０１６） 等学者的做法， 设定了包含两大一级维度及七项细化二级标准的农村产业融合综合评估框架， 通过熵值法科学分配各指标权重，进而计算出反映农村产业融合水平的综合得分， 农村产业融合的指标体系如表２ 所示。

４. 控制变量

为更好的研究数字金融对农业高质量发展的影响， 需要控制其它影响农业高质量发展的因素。本研究借鉴李娟娟（２０２３）、陈涵（２０２３）、黄嘉（２０２２） 等诸多学者的相关研究， 选取以下控制变量：

（１） 产业结构（Ｉｓ）。产业结构的优化升级对农业高质量发展具有积极促进作用。本研究采用第三产业与第二产业增加值的比值作为衡量产业结构优化升级情况的指标。

（２） 金融发展水平（ＦＤＩ）。金融发展水平的提升对农业高质量发展具有积极的影响， 金融支持的增强为农业发展提供充足的资金， 有利于提高农业生产效率， 从而推动农业高质量发展。本研究使用金融机构各项存贷款余额总额占ＧＤＰ 比重来衡量金融发展水平。

（３） 城镇化率（Ｕｒ）。城镇化的快速发展， 可能会导致农村地区资源和劳动力的外流， 从而影响农业高质量的发展。城镇化率以城镇人口与总人口的比值来衡量。

（４） 农业电气化程度（Ａｅ）。农业电气化程度在一定层面上反映了农业机械化程度的高低， 在一定程度上可能会促进农业高质量发展。采用农村用电量占耕地面积的比重来衡量农业电气化程度。

（二） 变量测度

为客观衡量变量的发展水平， 本研究基于上述所构建的指标体系采用熵值法对数据进行测算， 根据各个指标所提供的信息程度来确定其具体权重。具体步骤如下：

第一， 对数据进行标准化处理：

正向指标计算方法：

Ｚｉｊ ＝ｘｉｊ － ｍｉｎ （ｘｊ ）/ｍａｘ （ｘｊ ） － ｍｉｎ （ｘｊ ） （１）

负向指标计算方法：

Ｚｉｊ ＝ ｍａｘ（ｘｊ ） － ｘｉｊ/ｍａｘ （ｘｊ ） － ｍｉｎ （ｘｊ ） （２）

其中， ｘｉｊ 为省份ｉ 在指标ｊ 上的实际观测值，ｍｉｎ （ｘｊ ） 和 ｍａｘ （ ｘｊ ） 分别代表第 ｊ 项指标的最小和最大观测值， Ｚｉｊ 则表示经过标准化后的指标值。

第二， 计算第ｊ 项指标的比重：

通过上述计算步骤， 计算出了我国３０ 个省份在２０１３－２０２２ 年间的农业高质量发展指数与农村产业融合指数。

（三） 数据来源及描述性统计

鉴于数据的易获取性与实际操作的可行性， 本研究聚焦于２０１３ 至２０２２ 年间， 我国大陆地区３０ 个省级行政单位（排除西藏） 的相关数据进行研究分析。数据来源涵盖了ＥＰＳ 数据库、国家统计局、地方统计年鉴及《北京大学数字普惠金融指数（２０１１－２０２２） 》等多渠道。文中农业高质量发展指数与农村产业融合指数均采用熵值法进行测算， 针对数据中的部分缺失值， 采用线性插值法补全， 以确保数据的完整性。有关变量的描述性统计信息如表３ 所示。

（四） 模型设定

首先， 为深入探究数字金融对农业高质量发展的影响机制， 本研究以数字金融（ｌｎＤｆ） 作为核心解释变量， 农业高质量发展（Ａｈｑｄ） 作为被解释变量构建了固定效应模型（１）：

Ａｈｑｄｉｔ ＝ α０ ＋ α１ ｌｎＤｆｉｔ ＋ αｃ ｃｏｎｉｔ ＋ μｉ ＋ ｖｔ ＋ εｉｔ（１）

在上式中， 被解释变量Ａｈｑｄｉｔ 为第ｉ 个省份在ｔ时期的农业高质量发展水平； 解释变量ｌｎＤｆｉｔ 为第ｉ个省份在ｔ 时期的数字经济发展水平； ｃｏｎｉｔ 表示在第ｉ 个省份第ｔ 时期的一系列控制变量， 具体包括产业结构（Ｉｓ）、金融发展水平（ＦＤＩ）、城镇化（Ｕｒ）、农业电气化程度（Ａｅ）， μｉ 和ｖｔ 代表个体和时间固定效应， εｉｔ 表示随机扰动项。

其次， 为深入了解数字金融对农业高质量发展的间接促进作用， 本研究依据前述假设框架， 选择农村产业融合（Ｒｉ） 作为中介因子， 构建中介效应模型进行分析：

Ｒｉｉｔ ＝ λ０ ＋ λ１ ｌｎＤｆｉｔ ＋ λＣ ｃｏｎｉｔ ＋ μｉ ＋ ｖｔ ＋ εｉｔ（２）

Ａｈｑｄｉｔ ＝ δ０ ＋ δ１ ｌｎＤｆｉｔ ＋ δ２ Ｒｉｉｔ ＋ δｃ ｃｏｎｉｔ ＋ μｉ ＋ ｖｔ ＋ εｉｔ（３）

其中Ｒｉｉｔ 表示第ｉ 个省份在ｔ 时期的农村产业融合水平， 其他变量与前文相同。通过对上述模型进行回归分析， 依据λ１ 、δ１ 、δ２ 等回归系数的显著性和大小来判断农村产业融合是否间接影响了农业高质量发展。

最后， 为探究数字金融在推动农业高质量发展时是否存在门槛作用， 以数字金融（ ｌｎＤｆ ） 作为门槛变量构建了门槛效应模型（４）：

Ａｈｑｄｉｔ ＝ λ０ ＋ λ１ ｌｎＤｆｉｔ × Ｉ（ｌｎＤｆ £α１） ＋ λ２ ｌｎＤｆｉｔ ×Ｉ（α１ ＜ ｌｎＤｆ £α２） ＋···＋ λｎ ｌｎＤｆｉｔ × Ｉ（αｎ－１ ＜ ｌｎＤｆ £αｎ ） ＋ λｎ＋１ ｌｎＤｆｉｔ × Ｉ（ｌｎＤｆ ＞ αｎ ） ＋ Σλｊ Ｃｏｎｔｒｏｌｉｊｔ ＋ εｉｔ（４）

其中， Ｉ （∗） 为指示函数， 其他变量与前文相同。

四、实证分析

（一） 基准回归

依据豪斯曼检验的结论， 本研究决定采用固定效应模型， 深入探究数字金融对农业高质量发展的内在作用机制。表４ 为对应的回归结果。

其中， 第（１） 列展示了未纳入控制变量的情况下， 数字金融对农业高质量发展的回归分析结果； 第（２） 列为添加控制变量后数字金融对农业高质量发展的影响； 第（３）、（４）、（５） 列分别呈现了数字普惠金融在覆盖广度、使用深度以及数字化程度这三个分维度上， 对农业高质量发展影响的独立回归分析结果。根据表４ 的回归结果， 在１％的置信水平下， 数字金融对农业高质量发展的影响显著为正， 这表明数字金融能够有效推动农业高质量发展， 验证了假设Ｈ１ 成立。从各控制变量来看，产业结构、金融发展水平的回归结果均是正向显著的， 说明这两者对农业高质量发展具有积极的推动作用。城镇化水平的回归结果在１％的显著性水平下系数是负的， 说明城镇化水平对农业高质量发展的影响是负向的。农业电气化程度对农业高质量发展的影响不显著， 可能是农业电气化程度不能很好的反映农业机械化程度， 因而不能进一步促进农业高质量发展。

（二） 中介效应回归

由上述的基准回归结果可知， 数字金融能够显著促进农业高质量发展， 为进一步探究二者之间的作用机制， 本研究将农村产业融合纳为中介变量，并采用中介效应模型对其进行了回归分析， 结果如表５ 所示。从第（２） 列可以看出， 在１％的置信水平下数字金融对农村产业融合的回归结果显著为正， 说明数字金融能够较好地促进农村产业融合；第（３） 列结果显示， 数字金融与农村产业融合对农业高质量发展的回归系数均显著为正， 再次验证了其对农业高质量发展的重要促进作用。而第（３）列数字金融对农业高质量发展的回归系数要小于第（１） 列中的回归系数， 这一变化表明， 农村产业融合在数字金融推动农业高质量发展的过程中发挥了重要的中介作用， 从而验证了假设Ｈ２ 成立。

（三） 面板门槛检验

由于区域经济发展过程中存在的非线性和阶段性特征， 数字金融在促进农业高质量发展过程中可能存在自身门槛效应。因此本研究将核心解释变量数字金融（ｌｎＤｆ） 设为门槛变量， 利用Ｂｏｏｔｓｔｒａｐ 方法， 进行重复自举抽样３００ 次， 对数字金融做面板门槛检验。由表６ 的检验结果可知， 在单门槛检验中， Ｆ 统计量的Ｐ 值接近０， 拒绝了无门槛的原假设， 表明数字金融对农业高质量发展存在单一门槛， 门槛值为５. ９８９０， 验证了假设Ｈ３ 成立。

进行门槛回归， 由表７ 所示， 当ＩｎＤＦ ≤５. ９８９０， ＩｎＤＦ＞５. ９８９０ 时， 数字金融对农业高质量发展的影响在１％的水平下显著， 且系数为正， 分别为０. １０１、０. １１１， 说明数字金融每提高１ 单位，农业高质量发展相应提高１０. １％ 和１１. １％。且ＩｎＤＦ＞５. ９８９０ 时的系数高于ＩｎＤＦ≤５. ９８９０ 时的系数， 说明跨过门槛值后， 数字金融对农业高质量发展的影响越来越强， 这表明长期发展数字金融能够促进农业高质量发展。

（四） 稳健性及内生性检验

为了剔除极端值对回归结果的影响， 本研究对主要变量进行１％的缩尾处理来进行稳健性检验。具体结果如表８ 第（１）、（２） 列所示， 在对主要变量进行缩尾、加入控制变量后， 数字金融对农业高质量发展的作用在１％的显著性水平上依然显著为正， 这验证了文章结论的稳健性。

基准回归虽已揭示数字金融对农业高质量发展的正向作用， 但模型内生性问题尚待充分验证。为了应对潜在的内生性问题， 本研究引入滞后一期的核心解释变量（ｌｎＤｆ） 作为工具变量， 并采用二阶段最小二乘法（２ＳＬＳ） 进行实证分析， 验证结果详见表８ 第（３） 列。在首阶段回归中， 工具变量（Ｌ. ｌｎＤｆ） 与ｌｎＤｆ 呈现显著正相关， 且Ｆ 值远超１０，验证了工具变量的合理性与有效性。在第二阶段的回归结果中， 在１％的显著性水平下， 数字金融对农业高质量发展的影响依然正向显著， 这不仅再次验证了数字金融对农业高质量发展的积极效应， 同时也表明本文所使用的模型并不存在内生性问题。

（五） 异质性分析

１. 基于经济发展水平的异质性

不同地区间的经济发展水平、自然环境特征和人口密度等方面均在一定差异， 由于数字基础设施建设、数字产业化以及数字应用和创新方面的不同， 各地的数字金融发展水平也具有一定差异性。为了深入探讨这种差异是否会影响农业高质量发展的不均衡性， 本文依据经济发展水平将本文中研究的３０ 个省份划分为东部、中部和西部三个部分，通过对这三个区域进行回归分析， 从而检验数字金融对不同地区农业高质量发展的影响效应是否存在差异， 结果如表９ 所示。可以看出， 东部、中部两个地区的估计结果均在１％的水平下显著为正， 西部地区估计结果不显著， 原因可能是东、中两个地区的经济发展水平较高， 其数字基础设施等建设较为完善， 数字金融对农业高质量发展的影响较大。而西部地区由于地理位置较偏、经济发展水平较低， 数字基础设施建设相对薄弱， 地区的金融素养普遍较低， 受地理环境等影响， 其农业发展水平也较低， 因此数字金融对农业高质量发展的影响并不明显。

２. 基于农业功能划分的异质性

农业高质量发展的首要目标是保障国家粮食安全， 确保粮食生产稳定和充足， 同时提升农产品多样化供给， 满足人民日益增长的食品需求。由于各地区气候、地理环境等的差异， 我国各省份粮食的产销能力也存在显著差异， 基于此， 本文根据粮食流通体制改革的划分， 将研究中的３０ 个省份划分为粮食主产区（包括黑龙江、河南、山东、四川、江苏、河北、吉林、安徽、湖南、湖北、内蒙古、江西、辽宁共十三个省）、粮食产销平衡区（包括宁夏、山西、青海、甘肃、云南、重庆、贵州、广西、陕西和新疆共１０ 个省份）、粮食主销区（包括北京、上海、天津、浙江、海南、福建和广东共７个省份）。回归结果如表１０ 所示。可以看出， 粮食主产区与粮食主销区数字金融对农业高质量发展的影响均在１％的水平下显著为正， 而粮食产销平衡区数字金融对农业高质量发展的影响的显著性较低。这可能是因为粮食主产区与主销区经济条件相对较好， 数字金融的普及程度更高， 农民对数字金融的认知和接受程度更高， 更愿意尝试和使用数字金融产品和服务， 从而推动数字金融在农业领域的应用和推广。而在粮食产销平衡区由于地理位置、经济条件等多种原因， 数字金融的普及程度相对较低， 其农业生产模式也相对落后， 难以适应数字金融的发展要求， 影响了数字金融在农业领域的应用效果。

五、研究结论与政策建议

（一） 研究结论

农业高质量发展是现代农业发展的核心目标，本研究在前人的研究基础上， 从农村产业融合的视角出发， 通过２０１３－２０２２ 年中国内地３０ 个省市的面板数据， 运用固定效应、中介效应以及门槛效应模型实证分析了数字金融对农业高质量发展的影响机制， 并探究了农村产业融合在这一过程中所发挥的中介效应。主要研究结论如下：

第一， 数字金融在促进农业高质量发展中发挥着显著作用， 是我国农业高质量发展的关键驱动力， 经过稳健性检验后结果依旧稳健， 在分维度检验中， 数字金融的数字化程度对农业高质量发展的影响更为显著。

第二， 中介效应结果表明， 农村产业融合在数字金融推动农业高质量发展中扮演着重要的中介角色， 增强农村产业融合程度对于强化数字金融在推动农业高质量发展中的赋能效应具有关键作用。

第三， 在推动农业向更高质量发展的过程中，数字金融展现了一种阶段性的门槛特性。当数字金融发展水平超过特定阈值后， 其对农业高质量发展的积极作用将更为显著。第四， 区域异质性下， 在经济发展水平较高的东部中部地区、粮食主产区与主销区， 数字金融对农业高质量发展的作用效果更为明显。

（二） 政策建议

基于上述实证研究结论， 数字金融可以有效助推农业高质量发展， 为更好地通过数字数字金融的发展来促进农业高质量发展， 本文提出如下政策建议：

第一， 大力发展数字金融。首先要提高各地区数字金融发展水平， 不断扩宽数字金融的覆盖广度， 提高数字金融在各地区的使用深度。高发展水平的数字金融能够使农村地区的居民更容易地获取和使用数字金融产品和服务、扩宽农业发展的融资渠道， 从而为农业高质量发展提供资金支持和金融服务。其次， 需要完善数字基础设施建设， 尤其是农村地区数字基础设施的建设， 保障农村居民能够享受到与城市居民同等水平的数字金融服务， 进一步促进农业现代化进程， 从而更好地推动农业向着更高质量方向发展。最后， 加强数字金融知识的普及和教育， 提升农村居民的金融素养也是数字金融发展过程中必不可少的环节。通过开展各类金融知识培训和宣传活动， 不仅能帮助农民了解和掌握数字金融工具的使用方法， 还能增强其对金融风险的识别和防范能力， 进而提高整个农业领域的综合竞争力， 为农业高质量发展奠定坚实的基础。

第二， 加快推进农村产业融合。首先， 要优化农村的产业结构， 充分发挥地方特色和资源优势。通过将农业与地方特色和资源优势结合起来， 形成多元化的产业链布局， 可以有效提升农业发展的综合竞争力。其次， 积极推广“互联网＋三农” 的模式， 推进数字乡村建设。运用大数据、互联网技术实施精确定位和精准管理， 可以有效提高农产品的产量和质量， 进而增强农产品的市场竞争力。同时， 加强农村与城市之间的互动交流， 促进城乡融合发展也是非常重要的。通过建立城乡一体的市场化体系， 使农村产业能够更好进入全国乃至全球的产业链和价值链， 既可以有效实现资源的优化配置， 也能促进农村经济的多元化发展， 从而推动农业的高质量发展。

第三， 实施差异化数字金融发展战略。各地区要根据本区域的具体实际， 制定符合自身特色的数字金融发展路径， 以更好的助推农业高质量发展。对于数字金融发展水平较低的地区， 除了优先发展数字基础设施， 提升数字化、互联网等的普及率之外， 还应注重对金融科技人才的培养。通过与高等院校和企业等机构合作， 开设金融相关课程以及举办相应的讲座和活动， 可以有效提升当地居民的金融素养。而对于数字金融发展水平较高的地区， 可以把重心放在发展高端数字产业， 如大数据、云计算等， 这些先进技术不仅在优化金融服务流程， 提升客户体验等方面发挥重要作用， 还能有效助力传统产业进行优化升级， 提升其生产效率与竞争力。最后， 政府需承担其相应的职责， 在不同区域开展相应的教育和培训活动， 提升区域的整体数字金融素养水平， 更好地为数字金融助力农业高质量发展服务。

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