數(shù)字普惠金融對農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長的影響分析

廖湘岳 靳海紅

摘?要：在鄉(xiāng)村振興的背景下，農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展是我國關(guān)注的重點(diǎn)領(lǐng)域。數(shù)字普惠金融憑借互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)增強(qiáng)了金融的覆蓋廣度、使用深度及數(shù)字化程度，促進(jìn)了經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量增長。尤其在農(nóng)村薄弱的金融發(fā)展體系方面發(fā)揮重要作用。本文利用2011—2020年我國31個省市平衡面板數(shù)據(jù)，采用系統(tǒng)GMM模型進(jìn)行實(shí)證分析，從數(shù)字普惠金融的細(xì)分維度探究其對農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長的影響，同時對區(qū)域間進(jìn)行異質(zhì)性檢驗(yàn)。結(jié)果表明：數(shù)字普惠金融總指標(biāo)和細(xì)分維度均對農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長有顯著的影響；區(qū)域異質(zhì)性表明：相較東部，中、西部地區(qū)的數(shù)字普惠金融對農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的增長效果更顯著。

關(guān)鍵詞：農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長；數(shù)字普惠金融；動態(tài)系統(tǒng)GMM

中圖分類號：F2?????文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A??????doi：10.19311/j.cnki.16723198.2023.09.009

0?引言

作為數(shù)字技術(shù)和傳統(tǒng)普惠金融的結(jié)合，數(shù)字普惠金融利用互聯(lián)網(wǎng)信息、數(shù)字技術(shù)、云計(jì)算等方式解決了傳統(tǒng)普惠金融“最后一公里”的問題。同時，數(shù)字普惠金融在優(yōu)化金融資源配給、拓寬中小微企業(yè)和農(nóng)村低收入者這類長尾客戶群體的正規(guī)貸款渠道、降低金融服務(wù)門檻、擴(kuò)大傳統(tǒng)金融服務(wù)的范圍及促進(jìn)實(shí)體經(jīng)濟(jì)增長方面發(fā)揮重要作用。

基于此，我國近年來所大力推行的數(shù)字普惠金融，能否在緩解金融對農(nóng)村低收入者這類弱勢群體的排斥，提高長尾客戶群體正規(guī)金融融資可得性的同時促進(jìn)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長？如果能發(fā)揮積極作用，數(shù)字普惠金融對促進(jìn)農(nóng)村地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長是否存在異質(zhì)性？以上問題的研究對于促進(jìn)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長、推動鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略以及實(shí)現(xiàn)共同富裕具有重要的理論價值和現(xiàn)實(shí)意義。

1?文獻(xiàn)綜述

通過梳理文獻(xiàn)可以看出，目前關(guān)于數(shù)字普惠金融與農(nóng)村經(jīng)濟(jì)之間關(guān)系的研究相對較少，而單獨(dú)研究農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展或數(shù)字普惠金融的文獻(xiàn)較為豐富。尤其是在鄉(xiāng)村振興背景下，關(guān)于農(nóng)村金融促進(jìn)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長及數(shù)字普惠金融在推動農(nóng)村地區(qū)的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)、滿足融資需求等方面研究不斷深入，具體主要包含以下幾個方面。

1.1?關(guān)于農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長的研究

國外學(xué)者主要從農(nóng)業(yè)信貸、農(nóng)村金融以及其他如資源配置、人力資源等外生因素方面對農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長的影響進(jìn)行探究。經(jīng)濟(jì)學(xué)家Patrick（1966）指出發(fā)展中國家在不同經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段應(yīng)該采用不同的農(nóng)業(yè)信貸模式，以此促進(jìn)農(nóng)業(yè)產(chǎn)出和經(jīng)濟(jì)增長；Mckinnon（1973）等人根據(jù)金融服務(wù)能夠減少金融市場交易成本、提高經(jīng)濟(jì)利用效率、增強(qiáng)資金流動性這樣的作用機(jī)制，提出農(nóng)村金融服務(wù)可以提高農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。國內(nèi)方面，大部分學(xué)者運(yùn)用實(shí)證來研究農(nóng)村金融對農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響。安翔、肖蘭華（2016）等運(yùn)用實(shí)證模型研究農(nóng)村金融發(fā)展對農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長有促進(jìn)作用；焦晉鵬（2018）分別通過采用省級面板數(shù)據(jù)得出農(nóng)村金融發(fā)展與農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長處于長期均衡關(guān)系，并且農(nóng)村金融處于“供給領(lǐng)先”地位。

1.2?關(guān)于數(shù)字普惠金融的研究

數(shù)字普惠金融自提出以來一直受到國內(nèi)外學(xué)者的研究和探索，與農(nóng)村相關(guān)的主要包括以下三個方面：是數(shù)字普惠金融與居民收入和消費(fèi)方面，如宋曉玲（2017）認(rèn)為數(shù)字普惠金融可以縮小城鄉(xiāng)收入差距；學(xué)者彭澎等（2021）得出類似的結(jié)論：認(rèn)為數(shù)字普惠金融的實(shí)施可以降低農(nóng)民承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)的脆弱性，緩解資金對農(nóng)民的約束；呂雁琴、趙斌（2020）通過構(gòu)建廣義分位數(shù)模型，分析政府財(cái)政支農(nóng)、市場化進(jìn)程下數(shù)字金融對農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展的門限效應(yīng)，得出數(shù)字金融促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長，但是在不同分位數(shù)下的影響水平不同。

綜上所述，目前尚缺少文獻(xiàn)探討數(shù)字普惠金融對農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長的影響，以及缺乏細(xì)分維度深入探究數(shù)字普惠金融對農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長的影響。因此本文基于2011-2020年31個省的面板數(shù)據(jù)，利用動態(tài)系統(tǒng)GMM分別探究數(shù)字普惠金融的對農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響。以期進(jìn)一步實(shí)施數(shù)字普惠金融政策，為推動我國農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的增長提供一定理論參考。

2?理論分析與研究假設(shè)

目前，農(nóng)村地區(qū)仍然面臨著農(nóng)村用戶經(jīng)營信息缺失和信用水平較低以及農(nóng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展過程中出現(xiàn)的融資難等問題。而數(shù)字普惠金融通過數(shù)字技術(shù)和大數(shù)據(jù)平臺的運(yùn)用獲得涉農(nóng)主體的大量信息，有效地解決農(nóng)村借貸市場上存在的信息不對稱問題，提高了農(nóng)村產(chǎn)業(yè)資源的配置和使用率。同時，滿足了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中所需的融資需求，為促進(jìn)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長提供了更多動力。主要體現(xiàn)在以下幾個方面：

（1）數(shù)字普惠金融拓寬農(nóng)村金融服務(wù)的覆蓋廣度。傳統(tǒng)的金融機(jī)構(gòu)往往只能通過“金融機(jī)構(gòu)網(wǎng)點(diǎn)數(shù)”和“金融服務(wù)人員數(shù)”來為農(nóng)村用戶提供金融服務(wù)，從而把農(nóng)村主體排斥在金融服務(wù)體系之外。而數(shù)字普惠金融把排斥在金融市場之外的農(nóng)村主體納入其中，為其提供更加便捷的金融服務(wù)，大大拓寬了農(nóng)村金融服務(wù)的覆蓋廣度，從而促進(jìn)農(nóng)村地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展。

（2）數(shù)字普惠金融促進(jìn)互聯(lián)網(wǎng)金融和農(nóng)村產(chǎn)業(yè)深度融合。數(shù)字普惠金融結(jié)合農(nóng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展的獨(dú)特性，運(yùn)用互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新出多元化的金融服務(wù)模式，如數(shù)字農(nóng)產(chǎn)品保險(xiǎn)、農(nóng)產(chǎn)品期貨+保險(xiǎn)等，實(shí)現(xiàn)了金融服務(wù)與農(nóng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展的深度融合。同時，農(nóng)村地區(qū)的互聯(lián)網(wǎng)金融服務(wù)實(shí)際使用人的增加不僅提高農(nóng)村地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的效率，也改進(jìn)了金融服務(wù)中的帕累托的過程。

（3）數(shù)字普惠金融通過數(shù)字化支持服務(wù)降低成本、提供便利性。數(shù)字普惠金融通過互聯(lián)網(wǎng)與數(shù)字化的運(yùn)用不僅降低服務(wù)成本，提供便利性，滿足了融資需求，同時提高了創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的可能性。如較低的貸款利率使他們以最低的融資成本和風(fēng)險(xiǎn)來緩解融資困難、獲得創(chuàng)業(yè)機(jī)會，從而促進(jìn)個人收入及農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的增長。

基于此，本文提出以下假設(shè)：數(shù)字普惠金融能促進(jìn)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長，且在不同維度的數(shù)字普惠金融對農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長的影響不同。

3?模型構(gòu)建與數(shù)據(jù)來源

3.1?模型設(shè)計(jì)

為了避免內(nèi)生性問題，本文采用動態(tài)系統(tǒng)GMM模型進(jìn)行回歸分析，其中被解釋變量選取了一階滯后數(shù)據(jù)，構(gòu)建的動態(tài)面板模型如下：

RGDPi，t=∝+∝1RGDPi，t－1+β1DFIi，t+β2Pconsumi，t+β3Edui，t+β4Govi，t+β5Poori，t+β6Urbani，t+β6Insi，t+φi+δi，t

其中，RGDP為被解釋變量，表示農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長水平；DFI為核心解釋變量，表示數(shù)字普惠金融指標(biāo)；其他控制變量包括Pconsum、popul、Edu、Gov、Poor、Urban、Ins?！豬和βi分別常數(shù)項(xiàng)與待估參數(shù)，∝為常數(shù)項(xiàng)，φi為地區(qū)固體效應(yīng)，δi，t為隨機(jī)誤差項(xiàng)。

3.2?變量設(shè)定

被解釋變量：農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長水平（RGDP）。目前國內(nèi)外關(guān)于農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的尚未形成標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一的測度方法?？紤]到農(nóng)村地區(qū)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)主要由農(nóng)林牧漁的第一產(chǎn)業(yè)為主，故將農(nóng)村地區(qū)農(nóng)林牧漁等產(chǎn)業(yè)的年增加值作為衡量農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長的水平狀況。

核心解釋變量：數(shù)字普惠金融指數(shù)（DFI）。本文采用北京大學(xué)金融研究中心編制的第三期數(shù)字普惠金融指數(shù)總指標(biāo)和二級指標(biāo)（覆蓋廣度、使用深度及數(shù)字化程度）作為變量，分別探究數(shù)字普惠金融發(fā)展對農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長的影響關(guān)系。

控制變量：除了上述所研究的核心解釋變量外，影響農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平因素還有很多，借鑒相關(guān)的文獻(xiàn)引入如下表1中的農(nóng)村人均消費(fèi)水平（Pconsum）、財(cái)政支農(nóng)水平（Gov）等控制變量。

3.3?數(shù)據(jù)來源及描述性統(tǒng)計(jì)

本文樣本數(shù)據(jù)選取2011-2020年中國31個省級區(qū)域面板數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來源Wind數(shù)據(jù)庫、CSMAR數(shù)據(jù)庫、《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》及《中國農(nóng)業(yè)年鑒》，數(shù)字普惠金融數(shù)據(jù)來自北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心發(fā)布第三期數(shù)字普惠金融指數(shù)（2011-2020年）。相關(guān)描述性統(tǒng)計(jì)分析如下表1。

4?實(shí)證結(jié)果與分析

4.1?基準(zhǔn)回歸結(jié)果分析

在上述所描述的變量中，上一期的農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平可能對當(dāng)期的發(fā)展水平產(chǎn)生影響，一定程度會使模型存在一定的內(nèi)生性問題，從而導(dǎo)致結(jié)果的偏差。為了解決模型存在的內(nèi)生性問題，本文對模型通過了動態(tài)的系統(tǒng)GMM進(jìn)行估計(jì)。對上述變量作如下處理：其中宏觀變量作為外生變量，將被解釋變量的滯后期、數(shù)字普惠金融指數(shù)及微觀解釋變量作為內(nèi)生變量。模型結(jié)果顯示AR（2）=0.59，P值大于0.1，說明不存在自相關(guān)，模型不存在二階序列相關(guān)；通過Hansen檢驗(yàn)，P值為0.18大于0.1，表明工具變量有效。回歸的結(jié)果如表2所示。

4.1.1?數(shù)字普惠金融總指數(shù)對農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長的影響

模型1顯示數(shù)字普惠金融總指標(biāo)對農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長水平的回歸分析，結(jié)果表明，數(shù)字普惠金融總指數(shù)的變量系數(shù)β1為正，且在5%的置信水平下通過了顯著性檢驗(yàn)。這表明我國的數(shù)字普惠金融發(fā)展對農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長具有明顯的促進(jìn)作用，從而驗(yàn)證了前文的假設(shè)。

4.1.2?數(shù)字普惠金融分維度指標(biāo)對農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長的影響

表2中從模型2到模型4，分別采用數(shù)字普惠金融的二級維度指標(biāo)依次進(jìn)行回歸分析。從結(jié)果可以看出數(shù)字普惠金融二級指標(biāo)的三個維度的系數(shù)β1均為正值，且在1%的水平下均通過顯著性檢驗(yàn)。這表明通過加大數(shù)字普惠金融發(fā)展水平下的覆蓋廣度、使用深度、數(shù)字化程度均能夠促進(jìn)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的增長。具體分析如下：

模型2中，從覆蓋廣度進(jìn)行回歸分析，結(jié)果顯示覆蓋廣度變量系數(shù)顯著。由于數(shù)字普惠金融的覆蓋廣度按照熵值法，通過支付寶賬號使用數(shù)量、綁卡比例等三級指標(biāo)編制而成的。顯然支付寶的使用讓農(nóng)村地區(qū)接觸了更大的金融覆蓋度，農(nóng)村經(jīng)濟(jì)主體參與者通過金融服務(wù)獲得了更多的金融便利和機(jī)會。

模型3中，從使用深度去分析其對農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長的影響。在1%水平下顯著影響，且系數(shù)為9.982，在數(shù)字普惠金融幾個指標(biāo)中最大，意味著數(shù)字普惠金融的使用深度對農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長影響最大。數(shù)字普惠金融通過數(shù)字化信貸、保險(xiǎn)等平臺業(yè)務(wù)，彌補(bǔ)了傳統(tǒng)正規(guī)金融排斥農(nóng)村這一類長尾用戶的不足，給農(nóng)村主體帶來更多籌資機(jī)會和創(chuàng)業(yè)的可能性，促進(jìn)農(nóng)村地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長。

模型4中，從數(shù)字化程度角度回歸分析，結(jié)果在1%水平下顯著。便利性和成本是影響農(nóng)村用戶使用數(shù)字金融服務(wù)的主要因素，這體現(xiàn)了數(shù)字金融服務(wù)的低成本和低門檻優(yōu)勢。數(shù)字金融服務(wù)越便利（如較高的移動化程度）、成本越低，促使農(nóng)村主體金融服務(wù)需求越多，從而有助于農(nóng)村地區(qū)的經(jīng)濟(jì)的增長。

4.2?穩(wěn)健性檢驗(yàn)

借鑒Roodman關(guān)于動態(tài)面板的研究，系統(tǒng)GMM所估計(jì)的模型解釋變量的系數(shù)值是由固定效應(yīng)模型和OLS模型下被解釋變量滯后項(xiàng)系數(shù)的估計(jì)值來決定其上限和下限。故本文分別采用固定效應(yīng)模型和OLS模型分別對模型進(jìn)行回歸分析，結(jié)果如下表3中的模型5至模型7。結(jié)果表明本文所采用的系統(tǒng)GMM估計(jì)的動態(tài)面板模型下農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長的一階滯后項(xiàng)D_RGDP系數(shù)為0.952，介于固定效應(yīng)模型下的系數(shù)0.869和OLS模型下的系數(shù)1.396之間，如表3所示。這表明本文所采用的系統(tǒng)GMM模型所估計(jì)值是值得可信的。同時固定效應(yīng)模型和OLS混合模型下的數(shù)字普惠金融解釋變量系數(shù)在1%水平下均顯著，這也很好說明數(shù)字普惠金融能夠促進(jìn)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的增長。

4.3?不同區(qū)域異質(zhì)性檢驗(yàn)

考慮我國不同區(qū)域間經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和數(shù)字普惠金融發(fā)展程度的存在一定的差異性，故將我國分為東、中、西部三個區(qū)域，通過系統(tǒng)GMM對不同地區(qū)的數(shù)字普惠金融和農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長的影響關(guān)系依次進(jìn)行探究，結(jié)果如下表4中模型8至模型10所示。結(jié)果表明，東部地區(qū)在1%水平下顯著，而中部地區(qū)和西部地區(qū)分別在10%和5%水平下顯著影響，且解釋變量的系數(shù)均為正數(shù)，這表明東部、中部和西部的數(shù)字普惠金融對農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長有積極作用。

其次，從解釋變量的估計(jì)值系數(shù)絕對值上看，中部地區(qū)的解釋變量系數(shù)為51.79最高，然后是西部地區(qū)系數(shù)值為22.453，東部地區(qū)值最小。出現(xiàn)這樣結(jié)果的原因可能是相比東部地區(qū)已形成較發(fā)達(dá)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和完善的金融服務(wù)體系，其經(jīng)濟(jì)水平對中、西部地區(qū)形成資金反哺效應(yīng)，故中、西部地區(qū)的數(shù)字普惠金融對農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長效果反而更顯著。

5?政策與建議

基于上述研究結(jié)果，為促進(jìn)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長、實(shí)現(xiàn)鄉(xiāng)村振興提出以下政策與建議：

（1）繼續(xù)拓寬農(nóng)村地區(qū)數(shù)字普惠金融的覆蓋廣度。

由于我國農(nóng)村人口數(shù)量龐大且不同區(qū)域的金融服務(wù)和產(chǎn)品需求差異性的特點(diǎn)。因此應(yīng)結(jié)合農(nóng)村金融服務(wù)多元化的需求，加大農(nóng)村地區(qū)的互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施的投入，讓更多的農(nóng)村主體享受到數(shù)字普金融政策下帶來的金融服務(wù)。

（2）加強(qiáng)數(shù)字普惠金融與農(nóng)村產(chǎn)業(yè)深度融合。

通過對數(shù)字普惠金融在農(nóng)村地區(qū)用戶注冊制的開發(fā)、建立相關(guān)部門的市場監(jiān)督機(jī)制；將農(nóng)戶信息納入征信系統(tǒng)，解決其在面臨融資需求和風(fēng)險(xiǎn)防御之間存在的信息不對稱問題；同時將當(dāng)?shù)乇ｋU(xiǎn)、理財(cái)、證券期貨等金融產(chǎn)品與農(nóng)村產(chǎn)業(yè)深度融合，創(chuàng)新適合農(nóng)村發(fā)展的金融產(chǎn)品。

（3）充分發(fā)揮數(shù)字化技術(shù)對農(nóng)村地區(qū)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新作用。

深入普及電子銀行在農(nóng)村地區(qū)的使用，提高農(nóng)戶對各種電子支付系統(tǒng)的利用率。利用數(shù)字化平臺加大對農(nóng)村居民金融素質(zhì)的培養(yǎng)，幫助農(nóng)民提高應(yīng)用產(chǎn)業(yè)技術(shù)水平能力和管理能力。針對東、中、西部區(qū)域間數(shù)字普惠金融發(fā)展程度和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的差異性，繼續(xù)發(fā)揮東部地區(qū)對中西部地區(qū)的數(shù)字化技術(shù)和資金的反哺作用，實(shí)現(xiàn)區(qū)域間數(shù)字金融普惠、共享，從而更好發(fā)揮數(shù)字普惠金融促進(jìn)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長的作用。

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