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      數(shù)字普惠金融、農(nóng)地流轉(zhuǎn)與農(nóng)業(yè)綠色低碳轉(zhuǎn)型

      2023-12-29 10:11:22王向輝
      統(tǒng)計(jì)與決策 2023年23期
      關(guān)鍵詞:農(nóng)地普惠轉(zhuǎn)型

      王向輝

      (河南科技大學(xué) 商學(xué)院,河南 洛陽(yáng) 471023)

      0 引言

      “十四五”時(shí)期,農(nóng)業(yè)綠色低碳轉(zhuǎn)型成為中國(guó)農(nóng)業(yè)強(qiáng)國(guó)建設(shè)的主旋律。黨的二十大報(bào)告強(qiáng)調(diào)“完善支持綠色發(fā)展的財(cái)稅、金融、投資、價(jià)格政策和標(biāo)準(zhǔn)體系,發(fā)展綠色低碳產(chǎn)業(yè)”。然而,當(dāng)前制約農(nóng)業(yè)綠色低碳轉(zhuǎn)型的體制機(jī)制障礙仍較為突出,特別是農(nóng)業(yè)難以實(shí)現(xiàn)規(guī)?;a(chǎn)、耕地拋荒現(xiàn)象頻現(xiàn)[1]。在此背景下,數(shù)字普惠金融、農(nóng)地流轉(zhuǎn)分別作為能夠有效推動(dòng)農(nóng)業(yè)規(guī)?;a(chǎn)的金融工具[2]、有利于緩解耕地拋荒問(wèn)題的政策工具[3],對(duì)農(nóng)業(yè)綠色低碳轉(zhuǎn)型具有積極作用。具體而言,數(shù)字普惠金融可為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者提供普惠化金融服務(wù),促使其能夠以較低的融資成本開展綠色技術(shù)創(chuàng)新,推進(jìn)農(nóng)業(yè)綠色低碳轉(zhuǎn)型;農(nóng)地流轉(zhuǎn)有利于提高耕地使用效率,減少耕地資源浪費(fèi),驅(qū)動(dòng)農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展并向綠色方向轉(zhuǎn)型。那么,如何解讀數(shù)字普惠金融、農(nóng)地流轉(zhuǎn)與農(nóng)業(yè)綠色低碳轉(zhuǎn)型三者間的關(guān)系?又該如何從數(shù)字普惠金融和農(nóng)地流轉(zhuǎn)兩個(gè)方面把握農(nóng)業(yè)綠色低碳轉(zhuǎn)型的發(fā)展進(jìn)度?解答上述問(wèn)題對(duì)于進(jìn)一步推進(jìn)農(nóng)業(yè)綠色低碳轉(zhuǎn)型、加速農(nóng)業(yè)強(qiáng)國(guó)建設(shè)意義重大。

      當(dāng)前,探究數(shù)字普惠金融與農(nóng)業(yè)綠色低碳轉(zhuǎn)型二者關(guān)系的文章相對(duì)較少,且主要探討了數(shù)字金融、數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)農(nóng)業(yè)綠色低碳轉(zhuǎn)型影響的關(guān)系。在數(shù)字化加持下,農(nóng)戶金融資本的提高,可為農(nóng)業(yè)綠色低碳轉(zhuǎn)型發(fā)展賦能[4]。區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)農(nóng)業(yè)碳排放強(qiáng)度有顯著抑制作用[5],即數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展有助于降低農(nóng)業(yè)碳排放強(qiáng)度進(jìn)而助力農(nóng)業(yè)綠色低碳轉(zhuǎn)型。在農(nóng)地流轉(zhuǎn)對(duì)農(nóng)業(yè)綠色低碳轉(zhuǎn)型影響的研究中,有學(xué)者指出完善農(nóng)地流轉(zhuǎn)市場(chǎng)體系有助于促進(jìn)農(nóng)戶采納保護(hù)性耕作技術(shù)、降低農(nóng)業(yè)碳排放強(qiáng)度[6],助推農(nóng)業(yè)綠色低碳發(fā)展。在數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)地流轉(zhuǎn)影響的研究中,部分學(xué)者認(rèn)為數(shù)字普惠金融能夠加速農(nóng)地流轉(zhuǎn),盤活農(nóng)地資源[7],進(jìn)而助力農(nóng)業(yè)綠色低碳高質(zhì)量發(fā)展。

      已有研究為本文分析奠定了理論基礎(chǔ),但尚未將數(shù)字普惠金融、農(nóng)地流轉(zhuǎn)與農(nóng)業(yè)綠色低碳轉(zhuǎn)型三者納入同一框架展開分析?;诖耍疚膰L試從以下方面對(duì)既有研究進(jìn)行拓展:首先,將數(shù)字普惠金融、農(nóng)地流轉(zhuǎn)與農(nóng)業(yè)綠色低碳轉(zhuǎn)型三者納入同一框架展開探討,在探究數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)業(yè)綠色低碳轉(zhuǎn)型賦能作用的同時(shí),深入考察農(nóng)地流轉(zhuǎn)是否為影響二者關(guān)系的重要中間機(jī)制;其次,檢驗(yàn)數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)業(yè)綠色低碳轉(zhuǎn)型的影響是否會(huì)因農(nóng)地流轉(zhuǎn)水平不同而呈差異化特征,為科學(xué)推進(jìn)農(nóng)業(yè)綠色低碳轉(zhuǎn)型提供經(jīng)驗(yàn)證據(jù);最后,分析數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)業(yè)綠色低碳轉(zhuǎn)型的影響效應(yīng)是否具有長(zhǎng)期性,拓展相關(guān)領(lǐng)域研究邊界。

      1 理論分析與研究假設(shè)

      數(shù)字普惠金融可提高農(nóng)民信用水平、提供定制化金融服務(wù)、推動(dòng)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新,進(jìn)而促進(jìn)農(nóng)業(yè)綠色低碳轉(zhuǎn)型。一是提高農(nóng)民信用水平。當(dāng)信用水平提升,農(nóng)民將更易獲得數(shù)字普惠金融貸款和其他金融支持[8],以充足的資金進(jìn)行農(nóng)業(yè)綠色低碳轉(zhuǎn)型。二是提供定制化金融服務(wù)。依托數(shù)字普惠金融的底層技術(shù)支撐,金融機(jī)構(gòu)可根據(jù)農(nóng)民不同需求和經(jīng)營(yíng)狀況提供定制化金融服務(wù)[9],例如提供綠色貸款、氣候保險(xiǎn),幫助農(nóng)民減少非必要生產(chǎn)能耗,有效推動(dòng)農(nóng)業(yè)綠色低碳轉(zhuǎn)型。三是推動(dòng)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新。數(shù)字普惠金融可為農(nóng)業(yè)科技企業(yè)提供資金支持[10],推動(dòng)其研發(fā)和創(chuàng)新農(nóng)業(yè)領(lǐng)域相關(guān)技術(shù)、工藝,進(jìn)而提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率,減少資源浪費(fèi),激發(fā)綠色低碳轉(zhuǎn)型活力。綜上所述,數(shù)字普惠金融可助力農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展,為農(nóng)業(yè)綠色低碳轉(zhuǎn)型提供支持。

      農(nóng)地流轉(zhuǎn)對(duì)農(nóng)業(yè)綠色低碳轉(zhuǎn)型也發(fā)揮積極作用。一方面,農(nóng)地流轉(zhuǎn)可促使農(nóng)村土地資源向農(nóng)業(yè)專業(yè)合作經(jīng)濟(jì)組織集中,實(shí)現(xiàn)土地資源最優(yōu)配置[11]。這有利于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)更加專業(yè)化和規(guī)?;岣咿r(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率,減少資源浪費(fèi),促進(jìn)農(nóng)業(yè)綠色低碳轉(zhuǎn)型。另一方面,農(nóng)地流轉(zhuǎn)后將形成大量規(guī)模經(jīng)營(yíng)的農(nóng)業(yè)合作社和企業(yè),對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)提出較高要求。這為現(xiàn)代農(nóng)業(yè)技術(shù)推廣提供條件,促進(jìn)農(nóng)業(yè)機(jī)械化、智能化、信息化等現(xiàn)代農(nóng)業(yè)技術(shù)應(yīng)用,有效降低能耗和碳排放,加速農(nóng)業(yè)綠色低碳轉(zhuǎn)型[12]。

      數(shù)字普惠金融能夠通過(guò)提供金融服務(wù)、數(shù)據(jù)服務(wù)、信息服務(wù)加速農(nóng)地流轉(zhuǎn)。就金融服務(wù)而言,數(shù)字普惠金融可為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者提供更加便捷、低成本的金融服務(wù),加速農(nóng)地流轉(zhuǎn)。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者通過(guò)數(shù)字普惠金融服務(wù)平臺(tái),可更加方便地獲得貸款、保險(xiǎn)等金融服務(wù),降低農(nóng)業(yè)生產(chǎn)融資成本,提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率,促進(jìn)農(nóng)地流轉(zhuǎn)[13]。就數(shù)據(jù)服務(wù)而言,數(shù)字普惠金融可為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者提供更加精準(zhǔn)、全面的數(shù)據(jù)服務(wù),助推農(nóng)地流轉(zhuǎn)。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者可借助數(shù)字普惠金融服務(wù)平臺(tái)評(píng)估土地利用情況和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)狀況,獲得更加準(zhǔn)確的土地信息、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù),為農(nóng)地流轉(zhuǎn)提供決策支持。就信息服務(wù)而言,數(shù)字普惠金融可為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者提供更加廣泛、快速的信息服務(wù),加速農(nóng)地流轉(zhuǎn)。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者通過(guò)數(shù)字普惠金融服務(wù)平臺(tái),可獲得更加及時(shí)、全面的土地交易信息與農(nóng)業(yè)政策信息,更好地了解土地流轉(zhuǎn)的機(jī)會(huì)和政策環(huán)境,為農(nóng)地流轉(zhuǎn)提供更加廣泛、快速的信息支持?;诖耍疚奶岢鋈缦录僭O(shè):

      假設(shè)1:數(shù)字普惠金融能夠通過(guò)促進(jìn)農(nóng)地流轉(zhuǎn)影響農(nóng)業(yè)綠色低碳轉(zhuǎn)型。

      數(shù)字普惠金融對(duì)于農(nóng)業(yè)綠色低碳轉(zhuǎn)型的促進(jìn)效果在一定程度上取決于農(nóng)地流轉(zhuǎn)水平的高低。一般來(lái)說(shuō),在土地使用和管理缺乏統(tǒng)一規(guī)劃和監(jiān)管的情況下,農(nóng)地流轉(zhuǎn)會(huì)受到制約,阻滯農(nóng)業(yè)專業(yè)化、規(guī)?;D(zhuǎn)型。此時(shí),數(shù)字普惠金融將難以為農(nóng)民提供切實(shí)有效的金融服務(wù)[14],對(duì)農(nóng)業(yè)綠色低碳轉(zhuǎn)型產(chǎn)生的影響較為微弱。當(dāng)農(nóng)地流轉(zhuǎn)水平提升后,農(nóng)民資產(chǎn)和收入水平將大幅提升,更容易獲得數(shù)字普惠金融服務(wù)中的貸款產(chǎn)品,從而增強(qiáng)購(gòu)買和使用數(shù)字普惠金融服務(wù)的意愿。在這種情況下,數(shù)字普惠金融可深入滲透農(nóng)業(yè)生產(chǎn)各個(gè)環(huán)節(jié),最終影響農(nóng)業(yè)綠色低碳轉(zhuǎn)型。據(jù)此,本文提出如下假設(shè):

      假設(shè)2:數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)業(yè)綠色低碳轉(zhuǎn)型的促進(jìn)效果會(huì)受到農(nóng)地流轉(zhuǎn)門檻作用的影響。

      此外,數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)業(yè)綠色低碳轉(zhuǎn)型的促進(jìn)作用可能長(zhǎng)期存在。具體來(lái)說(shuō),一方面,數(shù)字普惠金融可依托物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈等技術(shù)手段,為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)數(shù)字化、智能化管理和監(jiān)控提供資金支持,提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率和質(zhì)量,助力農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者創(chuàng)造長(zhǎng)期的經(jīng)濟(jì)效益,加速農(nóng)業(yè)綠色低碳轉(zhuǎn)型。另一方面,數(shù)字普惠金融可為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者提供長(zhǎng)期數(shù)據(jù)和信息服務(wù)[15],幫助農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展,加速農(nóng)業(yè)綠色低碳轉(zhuǎn)型。此外,數(shù)字普惠金融可通過(guò)數(shù)字化培訓(xùn)和金融知識(shí)普及,指導(dǎo)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者更好地利用數(shù)字普惠金融進(jìn)行綠色技術(shù)創(chuàng)新,促使農(nóng)業(yè)向更加環(huán)保、可持續(xù)的方向發(fā)展[16],為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的長(zhǎng)期發(fā)展提供保障,推進(jìn)農(nóng)業(yè)綠色低碳轉(zhuǎn)型??傮w而言,數(shù)字普惠金融可為農(nóng)業(yè)綠色低碳轉(zhuǎn)型注入長(zhǎng)期的動(dòng)力、活力并提供相應(yīng)保障。據(jù)此,提出如下假設(shè):

      假設(shè)3:數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)業(yè)綠色低碳轉(zhuǎn)型的促進(jìn)作用具有長(zhǎng)期性。

      2 研究設(shè)計(jì)

      2.1 變量選取

      (1)被解釋變量:農(nóng)業(yè)綠色低碳轉(zhuǎn)型(Green)。借鑒申云與洪程程(2023)[17]的研究,考慮數(shù)據(jù)可得性,從綠色產(chǎn)業(yè)、綠色經(jīng)營(yíng)與綠色生產(chǎn)三個(gè)維度構(gòu)建評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,用以評(píng)估農(nóng)業(yè)綠色低碳轉(zhuǎn)型程度。各維度所選指標(biāo)及計(jì)算方法如表1 所示。具體采用極值法對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,利用熵權(quán)法確定各項(xiàng)指標(biāo)權(quán)重,通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)值與熵值權(quán)重進(jìn)行累乘后加總得到綜合農(nóng)業(yè)綠色低碳轉(zhuǎn)型發(fā)展水平。

      表1 農(nóng)業(yè)綠色低碳轉(zhuǎn)型發(fā)展評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

      (2)解釋變量:數(shù)字普惠金融(Dig)。數(shù)字普惠金融指利用數(shù)字技術(shù)和金融手段,為廣大農(nóng)民提供更加便捷、安全、高效的金融服務(wù)。借鑒徐偉祁等(2023)[18]的研究,選用北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心發(fā)布的北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)衡量數(shù)字普惠金融發(fā)展水平。該指數(shù)包括覆蓋廣度、使用深度和數(shù)字化程度三個(gè)維度,能夠充分反映數(shù)字普惠金融發(fā)展?fàn)顩r。

      (3)中介變量及門檻變量:農(nóng)地流轉(zhuǎn)(Farmland)。農(nóng)地流轉(zhuǎn)是指將農(nóng)村土地的使用權(quán)流轉(zhuǎn)給其他人或單位,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)土地的集約化利用和經(jīng)濟(jì)效益最大化。參考蔡雪雄等(2023)[19]的做法,以各省份當(dāng)年農(nóng)地流轉(zhuǎn)率的對(duì)數(shù)衡量。具體來(lái)說(shuō),農(nóng)地流轉(zhuǎn)率通過(guò)“各省份當(dāng)年家庭承包耕地流轉(zhuǎn)總面積/家庭承包耕地總面積”測(cè)算。

      (4)控制變量?;谝延形墨I(xiàn),農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(GDP)、財(cái)政支農(nóng)水平(Gov)、自然災(zāi)害程度(Nat)、農(nóng)業(yè)保障水平(Seccu)、城鎮(zhèn)化率(City)、鄉(xiāng)村道路水平(Road)、工業(yè)化水平(Ind)與農(nóng)業(yè)綠色低碳轉(zhuǎn)型具有一定關(guān)聯(lián),在此加以控制。其中,農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平采用“農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值/農(nóng)村地區(qū)總?cè)丝凇倍攘浚回?cái)政支農(nóng)水平采用地方政府的農(nóng)林水務(wù)支出衡量,需進(jìn)行取對(duì)數(shù)處理;自然災(zāi)害程度采用“受災(zāi)面積/農(nóng)作物播種面積”測(cè)算;農(nóng)業(yè)保障水平通過(guò)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保費(fèi)收入表征;城鎮(zhèn)化率通過(guò)“城鎮(zhèn)人口總數(shù)/總?cè)丝跀?shù)”表示;鄉(xiāng)村道路水平利用“(省域公路總里程-高速公路里程-一級(jí)公路里程)/省域面積”測(cè)算;工業(yè)化水平采用“工業(yè)增加值/地區(qū)生產(chǎn)總值”表示。

      2.2 模型設(shè)定

      (1)基本模型設(shè)定。為考察數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)業(yè)綠色低碳轉(zhuǎn)型的影響效應(yīng),設(shè)定如下固定效應(yīng)模型:

      其中,i和t分別表示省份和時(shí)間,Digit為i省份t時(shí)期的農(nóng)業(yè)綠色低碳轉(zhuǎn)型水平,Digit為i省份t時(shí)期的數(shù)字普惠金融發(fā)展水平,α1反映數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)業(yè)綠色低碳轉(zhuǎn)型的總效應(yīng),Xit表示本文所選擇的一系列控制變量,α0為常數(shù)項(xiàng),νi為省份固定效應(yīng),ηi為時(shí)間固定效應(yīng),εit為殘差項(xiàng)。

      (2)中介效應(yīng)模型設(shè)定。進(jìn)一步,將農(nóng)地流轉(zhuǎn)納入考量范疇,設(shè)定如下中介效應(yīng)模型:

      其中,β0和δ0均為常數(shù)項(xiàng),F(xiàn)armlandit為i省份t時(shí)期的農(nóng)地流轉(zhuǎn)水平。

      (3)面板門檻模型設(shè)定??紤]到數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)業(yè)綠色低碳轉(zhuǎn)型的作用效果可能受到農(nóng)地流轉(zhuǎn)影響,以農(nóng)地流轉(zhuǎn)水平作為門檻變量,通過(guò)引入示性函數(shù)對(duì)式(1)進(jìn)行拓展,依次設(shè)定單一門檻模型與多重門檻模型:

      其中,γ表示未知門檻值,α0為常數(shù)項(xiàng)。I(·) 為示性函數(shù),若滿足括號(hào)中的條件,則I(·) =1,反之,I(·) =0。

      (4)面板VAR 模型設(shè)定。為深化數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)業(yè)綠色低碳轉(zhuǎn)型的影響研究,考察二者之間的動(dòng)態(tài)調(diào)整過(guò)程,特別是探究數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)業(yè)綠色低碳轉(zhuǎn)型是否存在長(zhǎng)期影響,對(duì)式(1)進(jìn)行拓展,構(gòu)建如下面板VAR模型:

      其中,At1為待估計(jì)系數(shù)矩陣,Y為(Green,Dig)組成的向量,j為滯后階數(shù)??紤]到構(gòu)建的是固定效應(yīng)動(dòng)態(tài)VAR 模型,在運(yùn)算過(guò)程中,需對(duì)各變量進(jìn)行扣減年份均值、向前均值差分處理,以消除時(shí)間與省份固定效應(yīng)。

      2.3 數(shù)據(jù)說(shuō)明

      本文以中國(guó)30個(gè)省份(不包括西藏和港澳臺(tái))的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析。為保證所得實(shí)證結(jié)果、結(jié)論與中國(guó)當(dāng)前制度環(huán)境相契合,選擇研究時(shí)段為2012—2021 年。所用數(shù)據(jù)主要來(lái)自國(guó)家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站、歷年《北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)》《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)農(nóng)村經(jīng)營(yíng)管理統(tǒng)計(jì)年報(bào)》《中國(guó)品牌農(nóng)業(yè)年鑒》《中國(guó)休閑農(nóng)業(yè)年鑒》《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)年鑒》《中國(guó)農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)農(nóng)業(yè)年鑒》《中國(guó)環(huán)境統(tǒng)計(jì)年鑒》《國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)》及EPS數(shù)據(jù)平臺(tái)公開信息。部分缺失數(shù)據(jù)采用線性插值法進(jìn)行補(bǔ)充與完善。

      3 實(shí)證分析

      3.1 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

      表2 為數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)業(yè)綠色低碳轉(zhuǎn)型影響的基準(zhǔn)回歸結(jié)果。研究采用遞進(jìn)式回歸策略,在列(1)中僅控制省份固定效應(yīng)、時(shí)間固定效應(yīng)進(jìn)行回歸。結(jié)果顯示,數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)業(yè)綠色低碳轉(zhuǎn)型的影響效應(yīng)估計(jì)值為0.3596,在1%的水平上顯著,說(shuō)明數(shù)字普惠金融能夠顯著促進(jìn)農(nóng)業(yè)綠色低碳轉(zhuǎn)型。列(2)在列(1)的基礎(chǔ)上,進(jìn)一步控制農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、財(cái)政支農(nóng)水平、自然災(zāi)害程度3個(gè)變量進(jìn)行回歸分析,發(fā)現(xiàn)數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)業(yè)綠色低碳轉(zhuǎn)型的影響效應(yīng)估計(jì)值為0.3421,在1%的水平上顯著。這說(shuō)明在增加控制變量的情況下,數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)業(yè)綠色低碳轉(zhuǎn)型的影響仍顯著為正,初步證實(shí)上述結(jié)論穩(wěn)健。列(3)在列(2)的基礎(chǔ)上加入農(nóng)業(yè)保障水平、城鎮(zhèn)化率2個(gè)控制變量進(jìn)行回歸分析,發(fā)現(xiàn)數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)業(yè)綠色低碳轉(zhuǎn)型的影響系數(shù)估計(jì)值仍顯著為正,進(jìn)一步證實(shí)上述結(jié)論穩(wěn)健。列(4)在前述分析的基礎(chǔ)上引入鄉(xiāng)村道路水平、工業(yè)化水平2個(gè)控制變量進(jìn)行回歸分析,發(fā)現(xiàn)數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)業(yè)綠色低碳轉(zhuǎn)型的影響系數(shù)估計(jì)值為0.3823,在1%的水平上顯著??傮w而言,上述分析結(jié)果顯示,隨著逐步加入控制變量,數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)業(yè)綠色低碳轉(zhuǎn)型的影響效應(yīng)始終顯著為正。

      表2 數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)業(yè)綠色低碳轉(zhuǎn)型影響的基準(zhǔn)回歸結(jié)果

      3.2 傳導(dǎo)機(jī)制檢驗(yàn)

      為考察農(nóng)地流轉(zhuǎn)在數(shù)字普惠金融與農(nóng)業(yè)綠色低碳轉(zhuǎn)型之間的中介機(jī)制,對(duì)式(2)、式(3)進(jìn)行回歸得到表3 的結(jié)果。其中,列(1)為式(2)回歸結(jié)果,可以看出數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)地流轉(zhuǎn)的影響效應(yīng)估計(jì)值為0.1940,在5%的水平上顯著,說(shuō)明數(shù)字普惠金融能夠顯著促進(jìn)農(nóng)地流轉(zhuǎn)。列(2)為式(3)的回歸結(jié)果,可以看出農(nóng)地流轉(zhuǎn)對(duì)農(nóng)業(yè)綠色低碳轉(zhuǎn)型的影響系數(shù)估計(jì)值為0.4742,在1%的水平上顯著;數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)業(yè)綠色低碳轉(zhuǎn)型的影響系數(shù)估計(jì)值為0.2903,在1%的水平上顯著。上述結(jié)果表明,農(nóng)地流轉(zhuǎn)在數(shù)字普惠金融與農(nóng)業(yè)綠色低碳轉(zhuǎn)型之間扮演中介角色,假設(shè)1成立。

      表3 中介效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果

      3.3 門檻效應(yīng)檢驗(yàn)

      (1)門檻值估計(jì)。前述研究已證實(shí)數(shù)字普惠金融可通過(guò)促進(jìn)農(nóng)地流轉(zhuǎn)帶動(dòng)農(nóng)業(yè)綠色低碳轉(zhuǎn)型。為進(jìn)一步考察農(nóng)地流轉(zhuǎn)是否在數(shù)字普惠金融與農(nóng)業(yè)綠色低碳轉(zhuǎn)型之間發(fā)揮門檻效應(yīng),基于式(4)、式(5)進(jìn)行門檻值估計(jì),結(jié)果見(jiàn)表4??梢园l(fā)現(xiàn),單一門檻值為0.0157,在10%的水平上顯著;雙重門檻值、三重門檻值分別為0.0284、0.0671,均未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)。這表明數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)業(yè)綠色低碳轉(zhuǎn)型的影響受農(nóng)地流轉(zhuǎn)單一門檻影響,應(yīng)基于單一門檻進(jìn)行下一步估計(jì)。

      表4 門檻值估計(jì)結(jié)果

      (2)門檻模型估計(jì)。門檻值估計(jì)結(jié)果初步證實(shí)假設(shè)2成立,但農(nóng)地流轉(zhuǎn)在數(shù)字普惠金融與農(nóng)業(yè)綠色低碳轉(zhuǎn)型之間的門檻效應(yīng)仍有待進(jìn)一步探討。將門檻值代入式(4)進(jìn)行回歸分析,結(jié)果見(jiàn)表5??梢园l(fā)現(xiàn),在農(nóng)地流轉(zhuǎn)水平低于0.0157時(shí),數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)業(yè)綠色低碳轉(zhuǎn)型的影響效應(yīng)估計(jì)值為0.2103,未通過(guò)顯著性檢驗(yàn);在農(nóng)地流轉(zhuǎn)水平高于0.0157的情況下,數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)業(yè)綠色低碳轉(zhuǎn)型的影響效應(yīng)估計(jì)值為0.3714,通過(guò)1%水平上的顯著性檢驗(yàn)。這說(shuō)明相較于農(nóng)地流轉(zhuǎn)水平較低的情況,農(nóng)地流轉(zhuǎn)水平較高時(shí)數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)業(yè)綠色低碳轉(zhuǎn)型的促進(jìn)作用更強(qiáng)。

      表5 面板門檻回歸結(jié)果

      為研判上述結(jié)論是否穩(wěn)健,利用數(shù)字普惠金融滯后1期替換當(dāng)前數(shù)字普惠金融指標(biāo)進(jìn)行再次回歸,檢驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表5列(2)。可以看出,數(shù)字普惠金融滯后1期對(duì)農(nóng)業(yè)綠色低碳轉(zhuǎn)型的影響效應(yīng)受到農(nóng)地流轉(zhuǎn)單一門檻影響。在農(nóng)地流轉(zhuǎn)水平低于0.0157的情況下,數(shù)字普惠金融滯后1期對(duì)農(nóng)業(yè)綠色低碳轉(zhuǎn)型的影響系數(shù)估計(jì)值為0.2589,未通過(guò)顯著性檢驗(yàn);當(dāng)農(nóng)地流轉(zhuǎn)水平高于0.0157 時(shí),數(shù)字普惠金融滯后1 期對(duì)農(nóng)業(yè)綠色低碳轉(zhuǎn)型的影響系數(shù)估計(jì)值為0.3714,在1%的水平上顯著。該結(jié)果表明當(dāng)農(nóng)地流轉(zhuǎn)水平較低時(shí),數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)業(yè)綠色低碳轉(zhuǎn)型的影響效應(yīng)較弱;當(dāng)農(nóng)地流轉(zhuǎn)水平跨過(guò)門檻值時(shí),數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)業(yè)綠色低碳轉(zhuǎn)型的影響效應(yīng)顯著增強(qiáng)。這再次證實(shí)假設(shè)2,表明本文研究結(jié)論可靠。

      細(xì)究其因,農(nóng)地流轉(zhuǎn)水平較低,一方面意味著土地利用效率、農(nóng)民收入水平較低,另一方面反映出農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模較小、土地使用權(quán)較為分散。在這種情況下,即使數(shù)字普惠金融提供了便捷的金融服務(wù),農(nóng)民也可能無(wú)法承受高昂的綠色低碳生產(chǎn)成本,難以實(shí)現(xiàn)綠色低碳轉(zhuǎn)型。農(nóng)地流轉(zhuǎn)水平較高說(shuō)明農(nóng)村土地更多地處于規(guī)?;?jīng)營(yíng)狀態(tài)下,而規(guī)?;?jīng)營(yíng)需要大量的資金投入。數(shù)字普惠金融可幫助農(nóng)戶籌措到更多的資金來(lái)進(jìn)行綠色低碳轉(zhuǎn)型,推動(dòng)農(nóng)業(yè)向更加環(huán)保和可持續(xù)的方向發(fā)展。由此,政府需要加大農(nóng)地流轉(zhuǎn)力度,形成規(guī)?;r(nóng)業(yè)生產(chǎn)體系,從而更好地發(fā)揮數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)業(yè)綠色低碳轉(zhuǎn)型的促進(jìn)作用。

      3.4 長(zhǎng)期效應(yīng)檢驗(yàn)

      為驗(yàn)證假設(shè)3,對(duì)式(6)進(jìn)行回歸分析。第一步,需檢驗(yàn)各變量是否為平穩(wěn)序列。本文采用LCC 法對(duì)各變量進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn),結(jié)果顯示農(nóng)業(yè)綠色低碳轉(zhuǎn)型、數(shù)字普惠金融、農(nóng)地流轉(zhuǎn)、農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、財(cái)政支農(nóng)水平、自然災(zāi)害程度、農(nóng)業(yè)保障水平、城鎮(zhèn)化率、鄉(xiāng)村道路水平、工業(yè)化水平10個(gè)變量均為平穩(wěn)序列,可進(jìn)行面板向量自回歸(限于篇幅,具體結(jié)果不進(jìn)行列示)。第二步,需檢驗(yàn)面板VAR 模型是否穩(wěn)定,結(jié)果(略)表明,數(shù)字普惠金融、農(nóng)地流轉(zhuǎn)與農(nóng)業(yè)綠色低碳轉(zhuǎn)型3 個(gè)變量的特征根均分布在單位圓內(nèi),表明模型穩(wěn)定。第三步,采用GMM 法對(duì)面板VAR模型進(jìn)行估計(jì),結(jié)果見(jiàn)下頁(yè)表6。列(1)結(jié)果顯示,數(shù)字普惠金融滯后1 期對(duì)農(nóng)業(yè)綠色低碳轉(zhuǎn)型的影響系數(shù)估計(jì)值為0.2634,在1%的水平上顯著;數(shù)字普惠金融滯后2期對(duì)農(nóng)業(yè)綠色低碳轉(zhuǎn)型的影響系數(shù)估計(jì)值為0.4016,在1%的水平上顯著;數(shù)字普惠金融滯后3期對(duì)農(nóng)業(yè)綠色低碳轉(zhuǎn)型的影響系數(shù)估計(jì)值為0.4788,在5%的水平上顯著。上述結(jié)果表明數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)業(yè)綠色低碳轉(zhuǎn)型的促進(jìn)作用長(zhǎng)期存在,且在時(shí)間序列上呈動(dòng)態(tài)疊加特征,假設(shè)3得到證實(shí)。

      表6 面板VAR模型GMM估計(jì)結(jié)果

      由表6 列(2)可知,農(nóng)業(yè)綠色低碳轉(zhuǎn)型的滯后期與數(shù)字普惠金融的影響系數(shù)估計(jì)值為正但不顯著,初步說(shuō)明農(nóng)業(yè)綠色低碳轉(zhuǎn)型對(duì)數(shù)字普惠金融的影響作用較小。為避免樣本分布異質(zhì)性所造成的結(jié)果偏誤,準(zhǔn)確體現(xiàn)數(shù)字普惠金融與農(nóng)業(yè)綠色低碳轉(zhuǎn)型的動(dòng)態(tài)相關(guān)關(guān)系,在此利用脈沖響應(yīng)函數(shù)展開進(jìn)一步分析。首先,在基期分別設(shè)置農(nóng)業(yè)綠色低碳轉(zhuǎn)型和數(shù)字普惠金融一個(gè)單位的脈沖,借助MC方法對(duì)各內(nèi)生變量的動(dòng)態(tài)反應(yīng)進(jìn)行計(jì)算,而后設(shè)置考察期為10,最終得到數(shù)字普惠金融與農(nóng)業(yè)綠色低碳轉(zhuǎn)型相互間的脈沖響應(yīng)函數(shù)圖(見(jiàn)圖1)。可以看出,農(nóng)業(yè)綠色低碳轉(zhuǎn)型會(huì)受到自身沖擊的影響,該沖擊效應(yīng)在前4期為正,于第5期轉(zhuǎn)為負(fù)向,之后逐漸收斂于0;數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)業(yè)綠色低碳轉(zhuǎn)型的沖擊基本顯著為正。這再次證實(shí)數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)業(yè)綠色低碳轉(zhuǎn)型的促進(jìn)作用長(zhǎng)期存在,假設(shè)3成立。

      圖1 脈沖響應(yīng)函數(shù)圖

      為更清楚地刻畫數(shù)字普惠金融與農(nóng)業(yè)綠色低碳轉(zhuǎn)型之間的動(dòng)態(tài)相關(guān)關(guān)系,使用方差分解法分析農(nóng)業(yè)綠色低碳轉(zhuǎn)型、數(shù)字普惠金融對(duì)沖擊響應(yīng)的貢獻(xiàn)度,具體結(jié)果見(jiàn)表7??梢钥闯?,從第1期到第10期,數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)業(yè)綠色低碳轉(zhuǎn)型的影響在逐步增大,到第10 期達(dá)到23.41%。這說(shuō)明隨著時(shí)間推移,數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)業(yè)綠色低碳轉(zhuǎn)型變化的解釋力度在不斷加強(qiáng),再次證實(shí)數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)業(yè)綠色低碳轉(zhuǎn)型的影響效應(yīng)具有長(zhǎng)期性。

      表7 方差分解結(jié)果

      3.5 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

      (1)基準(zhǔn)回歸穩(wěn)健性檢驗(yàn)??紤]到模型(1)雖然控制了時(shí)間固定效應(yīng)、個(gè)體固定效應(yīng),以及一系列可能影響農(nóng)業(yè)綠色低碳轉(zhuǎn)型的變量,但仍可能存在內(nèi)生性問(wèn)題:一方面,數(shù)字普惠金融和農(nóng)業(yè)綠色低碳轉(zhuǎn)型可能互為因果,即在農(nóng)業(yè)綠色低碳轉(zhuǎn)型水平較高時(shí),可能會(huì)需要更多的資金支持,引致數(shù)字普惠金融發(fā)展水平相應(yīng)提升;另一方面,模型回歸過(guò)程中可能遺漏與數(shù)字普惠金融、農(nóng)業(yè)綠色低碳轉(zhuǎn)型都相關(guān)的變量,導(dǎo)致數(shù)字普惠金融出現(xiàn)內(nèi)生性問(wèn)題。由此,采用替代變量法和工具變量法對(duì)基準(zhǔn)回歸模型重新進(jìn)行回歸,以解決上述問(wèn)題,確保研究結(jié)論穩(wěn)健。

      第一,替代變量法。采用數(shù)字普惠金融滯后1期作為數(shù)字普惠金融指數(shù)的替代變量,對(duì)模型(1)重新進(jìn)行估計(jì),同樣采取遞進(jìn)式回歸策略,結(jié)果見(jiàn)表8列(1)至列(4)??梢钥闯?,數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)業(yè)綠色低碳轉(zhuǎn)型的影響系數(shù)估計(jì)值均顯著為正,證實(shí)數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)業(yè)綠色低碳轉(zhuǎn)型具有顯著促進(jìn)作用,說(shuō)明本文基準(zhǔn)回歸結(jié)果具有穩(wěn)健性。

      表8 穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果

      第二,工具變量法。借鑒李曉園與劉雨濛(2021)[20]的研究,采用數(shù)字普惠金融指數(shù)滯后1期與一階差分項(xiàng)的乘積作為工具變量,對(duì)模型(1)重新進(jìn)行估計(jì),結(jié)果見(jiàn)表8列(5)??梢钥闯?,數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)業(yè)綠色低碳轉(zhuǎn)型仍發(fā)揮顯著促進(jìn)作用,與上述結(jié)論相符,說(shuō)明研究結(jié)論穩(wěn)健。

      (2)傳導(dǎo)機(jī)制的穩(wěn)健性檢驗(yàn)。以數(shù)字普惠金融滯后1期作為數(shù)字普惠金融的替代變量,對(duì)傳導(dǎo)機(jī)制進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。結(jié)果顯示,農(nóng)地流轉(zhuǎn)在數(shù)字普惠金融與農(nóng)業(yè)綠色低碳轉(zhuǎn)型間發(fā)揮中介效應(yīng),假設(shè)1 成立,表明本文傳導(dǎo)機(jī)制研究結(jié)論可靠。

      (3)長(zhǎng)期效應(yīng)的穩(wěn)健性檢驗(yàn)。通過(guò)在表2 列(4)的基礎(chǔ)上加入數(shù)字普惠金融指標(biāo)與各年份啞變量交叉項(xiàng)的方式,檢驗(yàn)數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)業(yè)綠色低碳轉(zhuǎn)型影響的長(zhǎng)期效應(yīng)。先設(shè)定數(shù)字普惠金融指標(biāo)與2012年啞變量交叉項(xiàng)為參照變量,再依次對(duì)各年份進(jìn)行回歸估計(jì),結(jié)果如下頁(yè)表9 所示。分析可知,相較于2012 年,2013—2015 年數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)業(yè)綠色低碳轉(zhuǎn)型的影響效應(yīng)并未發(fā)生明顯變化;2016 年后數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)業(yè)綠色低碳轉(zhuǎn)型的影響系數(shù)估計(jì)值逐漸增大,且開始通過(guò)顯著性檢驗(yàn);2021 年,數(shù)字普惠金融的影響系數(shù)估計(jì)值達(dá)0.7546,為研究期內(nèi)最高值。這說(shuō)明假設(shè)3再次得到印證,即數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)業(yè)綠色低碳轉(zhuǎn)型的影響效應(yīng)會(huì)隨著時(shí)間推移逐步增長(zhǎng),具有長(zhǎng)期性。

      表9 數(shù)字普惠金融影響隨年份變動(dòng)估計(jì)

      4 結(jié)論與建議

      本文基于2012—2021 年中國(guó)省級(jí)面板數(shù)據(jù),考察數(shù)字普惠金融、農(nóng)地流轉(zhuǎn)與農(nóng)業(yè)綠色低碳轉(zhuǎn)型的關(guān)系。研究發(fā)現(xiàn):第一,數(shù)字普惠金融可通過(guò)促進(jìn)農(nóng)地流轉(zhuǎn)驅(qū)動(dòng)農(nóng)業(yè)綠色低碳轉(zhuǎn)型;第二,數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)業(yè)綠色低碳轉(zhuǎn)型的促進(jìn)作用存在農(nóng)地流轉(zhuǎn)單一門檻效應(yīng);第三,數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)業(yè)綠色低碳轉(zhuǎn)型的促進(jìn)作用隨時(shí)間推移逐步增強(qiáng)。

      基于實(shí)證結(jié)果,提出如下建議:(1)拓寬數(shù)字普惠金融服務(wù)半徑。為進(jìn)一步滿足農(nóng)業(yè)綠色低碳轉(zhuǎn)型的金融服務(wù)需求,金融機(jī)構(gòu)可搭建數(shù)字普惠金融平臺(tái),拓展服務(wù)渠道、提高服務(wù)質(zhì)量,擴(kuò)大服務(wù)范圍,為更多的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者提供金融和技術(shù)支持,助力農(nóng)業(yè)綠色低碳轉(zhuǎn)型。(2)建立土地流轉(zhuǎn)市場(chǎng)。地方政府應(yīng)通過(guò)制定土地流轉(zhuǎn)市場(chǎng)管理辦法、土地流轉(zhuǎn)評(píng)估機(jī)構(gòu)與交易機(jī)構(gòu),明確土地流轉(zhuǎn)市場(chǎng)的定位、功能、管理機(jī)構(gòu)、監(jiān)管措施等,規(guī)范土地流轉(zhuǎn)市場(chǎng)運(yùn)作,為土地流轉(zhuǎn)市場(chǎng)提供可靠的評(píng)估數(shù)據(jù)和服務(wù)。(3)打造數(shù)字普惠金融長(zhǎng)效監(jiān)管體系。一方面,地方政府可通過(guò)制定相關(guān)行政法規(guī),明確數(shù)字普惠金融監(jiān)管職責(zé)和權(quán)限,規(guī)范數(shù)字普惠金融市場(chǎng)的運(yùn)作,保障農(nóng)業(yè)綠色低碳轉(zhuǎn)型。另一方面,地方政府可提高數(shù)字普惠金融機(jī)構(gòu)信息披露透明度,公開數(shù)字普惠金融產(chǎn)品的收益率、費(fèi)用、風(fēng)險(xiǎn)等信息,提高消費(fèi)者對(duì)數(shù)字普惠金融產(chǎn)品的認(rèn)知和選擇能力,賦能農(nóng)業(yè)綠色低碳轉(zhuǎn)型。

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