数字普惠金融能提升农业全要素生产率吗.pdf

年第 期总第 期哈尔滨商业大学学报(社会科学版).收稿日期:基金项目:国家社会科学基金项目“基于国家认同的南疆新型城镇化助推机制研究”()新疆维吾尔自治区研究科研创新项目“数字化转型对实体企业金融化的影响研究”()作者简介:唐 勇()男宁夏西吉人管理学博士教授硕士生导师从事区域经济与金融、数字金融研究吕太升()男河南商丘人硕士研究生从事数字金融、公司金融研究 数字普惠金融能提升农业全要素生产率吗?唐勇吕太升(石河子大学.经济与管理学院.兵团金融发展研究中心新疆 石河子)摘 要:选取 年中国 个省区市的面板数据对数字普惠金融和农业全要素生产率的关系进行理论分析与实证检验 研究表明:数字普惠金融能够显著提升农业全要素生产率农业技术进步和农业技术效率是数字普惠金融作用于农业全要素生产率的两条重要渠道数字普惠金融对农业全要素生产率提升效果存在结构性特征及区域异质性数字普惠金融在提升本省农业全要素生产率的同时抑制了邻近省份农业全要素生产率增长数字普惠金融对农业全要素生产率的影响存在农村人力资本水平的单一门槛受农村人力资本水平的制约关键词:数字普惠金融农业全要素生产率农业高质量发展乡村振兴中图分类号:文献标志码:文章编号:()引 言随着我国城镇化和工业化进程的加快城市化和工业化占用了大量农业用地和农业资金挤压了农业发展的生存空间农业经济发展的动能趋于衰减 因此依靠劳动力、资本和土地等生产要素投入的数量型农业经济增长越来越不可持续(李谷成)提高农业全要素生产率成为未来推动我国农业供给侧结构性改革和农业高质量发展的关键选择农业全要素生产率的提升伴随着多样化的融资需求而传统的金融服务模式已无法完全满足提升农业全要素生产率需要在这一过程中急需深化农村金融改革全面提升农村金融服务水平随着互联网、大数据等数字技术与金融业的不断融合金融交易方式与服务模式也在加速演进催生出数字普惠金融()的新金融业态 数字普惠金融借助数字技术能够重塑传统农村金融业务、降低金融服务成本、扩大金融服务范围、提高农村地区要素资源配置效率为农业供给侧结构性改革提供了强大的驱动力 因此数字普惠金融已经成为现阶段我国农村地区经济发展不可忽视的重要经济力量但数字普惠金融的快速发展究竟能否显著提升我国农业全要素生产率?如果能其作用机制又如何?地区之间是否具有差异?这些问题均缺乏相关理论和实证研究的证据本文主要与两方面文献相关:其一是关于农业全要素生产率的相关研究集中表现为农业全要素生产率的测度方法、农业全要素生产率的影响因素 及农业全要素生产率提升带来的经济效益 等其二是关于数字普惠金融的相关研究主要包括对数字普惠金融的内涵研究、数字普惠金融发展水平的测度、数字普惠金融的经济效益研究 等 总的来说国内外学者对数字普惠金融与农业全要素生产率均做了大量研究也取得了较为丰硕的成果这为本研究奠定了基础 但现有研究未能把数字普惠金融与农业全要素生产率纳入统一的分析框架探究数字普惠金融对农业全要素生产率的影响本文与以往研究的主要区别在于:()将数字普惠金融与农业全要素生产率纳入统一的分析框架中拓展了数字普惠金融带来的经济后果研究()本文从理论与实证两个角度分析了数字普惠金融提升农业全要素生产率的作用渠道进一步打开了数字普惠金融作用于农业全要素生产率的机制黑箱()综合采用空间计量模型和面板门槛模型拓展了数字普惠金融发展的空间效应和非线性效应研究一、作用机理与研究假设(一)数字普惠金融对农业全要素生产率的直接影响首先数字普惠金融提高了农业全要素生产率增长的金融可获得性 一方面数字普惠金融发展依托大数据、人工智能等数字技术能够有效突破时空限制从而破解传统金融业存在的“区域错配”和“产业错配”难题增加农村金融服务的有效供给提高金融服务的可获得性另一方面数字普惠金融也有助于降低金融交易成本提升金融风险控制水平降低金融服务门槛扩大金融服务供给范围 金融可获得性提升能够使得农业摆脱因自身资金积累不足而无法扩大再生产的恶性循环有利于农业技术推广和农业规模化经营进而促进农业全要素生产率提升 其次数字普惠金融能够增加农民收入为促进农业全要素生产率增长提供稳定的资金支持 同时数字普惠金融还能够创新金融服务模式提供丰富的理财产品进而帮助农户增加储蓄提高财产性收入促进农民增收使其有能力投入更多高质量农业生产要素提升农业全要素生产率 再次数字普惠金融也有助于通过金融体系的转化与沉淀将更多的资金集中起来满足农业规模化和机械化的生产经营需要进而推动农业技术进步提升农业全要素生产率 另外数字普惠金融发展能够提升农村金融消费者和其他普惠金融服务群体的金融综合素养促进农户参保提高农户的抵御风险能力增加农民收入保障农业生产资本的持续投入更好地满足农业全要素生产率提升的资金需求 最后数字普惠金融可以通过技术外溢效应提升农业全要素生产率 数字普惠金融发展可以带动农村地区数字基础设施建设大数据和金融科技的运用也可以发挥其外溢效应农户可以通过移动终端或数字技术了解农业生产技术前沿积极引进更为高效的农业生产技术带动农业技术的普及和推广促进农业全要素生产率提升 同时数字普惠金融发展借助互联网和大数据技术很好地解决了农业技术创新面临的信息、资金等瓶颈带动农民创新创业活动提高农村非农就业占比提高农业劳动力资源配置效率为农业全要素生产率提升创造条件 基于上述分析本文提出如下研究假设:数字普惠金融能够提升农业全要素生产率(二)数字普惠金融作用于农业全要素生产率的机制渠道.数字普惠金融对农业技术进步的影响农业技术进步依赖农业技术的研发与农业技术成果的转化 一方面数字普惠金融发展能够为农业技术研发提供充足的资金支持分散农业技术研发的风险同时数字普惠金融借助大数据和互联网技术能够便于农业技术供给者和采用者之间信息的沟通提高农业技术研发的有效性和针对性另一方面数字普惠金融发展可以带动农村地区数字基础设施建设提高农村地区信息传输效率提高农户对于农业生产技术前沿的认知和了解积极引进更为高效的农业生产技术带动农业技术的普及和推广提高农业技术成果的转化率 基于上述分析本文提出如下研究假设:数字普惠金融能够推动农业技术进步哈尔滨商业大学学报(社会科学版)年第 期 .数字普惠金融对农业技术效率的影响农业技术效率主要表现为农业投入与产出关系的优化需要依托资本、劳动力、土地资源的优化配置 一方面数字普惠金融发展有助于带动资本流入农村地区推动农业机械化和规模化经营提升农业生产效率另一方面数字金融能够为农民创业提供金融便利很好地解决了其面临的信息、资金等瓶颈带动农民创新创业活动推动农村劳动力从农业向非农部门转移优化劳动力资源配置提升农业劳动生产率 基于上述分析本文提出如下研究假设:数字金融能够改善农业技术效率(三)数字普惠金融对农业全要素生产率的空间溢出效应尽管数字普惠金融能弱化区域间的空间相关性但由于各地区生产要素并不能实现完全流动因而地理相邻关系依然对区际经济活动有着重要的影响 数字普惠金融依托于数字化技术能在一定程度上影响区域金融优势区位优势的变化影响着要素流出区和聚集区的经济发展即某一地区的数字普惠金融发展水平会影响周边相邻区域的农业全要素生产率增长 具体而言在数字普惠金融发展初期数字基础设施较为完善的省份能够吸引数字普惠金融相关的生产要素流入产生极化效应推动本地区数字普惠金融发展更好地提升本地区农业全要素生产率 本地区要素流入意味着周边地区资源的流出因而显著制约周边地区数字金融发展减少周边地区的农业生产要素投入可能不利于临近地区农业全要素生产率增长 但随着数字普惠金融服务深度的拓展和规模的扩张数字普惠金融对要素流出区域将产生涓流效应使得周边地区更为便捷地获取金融资源从而为极化地区农业发展提供资金、技术等生产要素促进邻近地区农业全要素生产率提升基于上述分析本文提出如下研究假设:数字普惠金融对农业全要素生产率具有显著的空间溢出效应本地区数字普惠金融发展可能促进邻近地区农业全要素生产率增长也可能抑制临近地区农业全要素生产率增长(四)数字普惠金融对农业全要素生产率的门槛效应数字普惠金融在农村地区的运用和推广对农民金融知识和金融教育提出了更高要求因此数字普惠金融对农业全要素生产率的影响可能是非线性的受农村人力资本水平的约束具体而言在农村人力资本水平较低的地区农业劳动力文化水平较低对于新兴金融业态的认知能力较弱导致其形成对于数字普惠金融的排斥制约农村居民的数字普惠金融参与度不利于农业技术进步和农业资源优化配置阻碍农业全要素生产率增长 相反农村人力资本水平较高的地区农村居民的金融素养和金融认知水平较高农村地区良好的金融可行能力有助于提升数字普惠金融覆盖广度和使用深度更好地发挥数字普惠金融作用推动该地区农业全要素生产率增长基于上述分析本文提出如下研究假设:数字普惠金融对农业全要素生产率的影响具有显著的门槛特征受农村人力资本水平的制约二、研究设计与变量说明(一)模型设定参考张恒、郭翔宇()研究设定如下基准模型:()其中 代表全要素生产率 表示数字普惠金融 表示控制变量和 分别代表个体和时间效应 代表省份为 的正整数代表时间(二)变量选取.被解释变量:农业全要素生产率参考高帆()、王亚飞等()做法采用非参数 指数法对各省份 年农业全要素生产率进行测算 具唐 勇吕太升:数字普惠金融能提升农业全要素生产率吗?体测算步骤如下:首先引入基于投入产出的距离函数:():()()式中、为分别代表投入变量、产出变量和 定 向 输 出 效 率 变 量 期 和 期 的 生产率指数可分别表达为:()()/()()()()/()()从 期和 期全要素生产率变化的 指数为:()式中 代表农业全要素生产率()的变化率 农业全要素生产率()可以进一步分解为农业技术进步()和农业技术效率()其计算公式为:()()()由于 指数测度的农业全要素生产率为年度变化量而非水平量因此参考许海平、王岳龙()做法将 指数值调整为以 年为基期()的累计变动率其计算公式为:()在投入产出指标的选择上投入变量包括劳动力投入(以第一产业从业人数表示)、土地投入量(以农作物播种面积表示)、机械动力投入量(以农业机械总动力表示)、化肥农药投入量(以农药化肥施用量表示)产出指标为农业总产值(以农林牧渔总产值表示)为方便比较文章通过农林牧渔总产值指数进行平减调整为以 年为不变价格的实际农林牧渔总产值.解释变量:数字普惠金融参考成学真、龚沁宜()做法选取北京大学数字金融研究中心 年发布的数字普惠金融发展指数()及三个子指标:覆盖广度()、使用深度()、数字化程度()来代替地区数字普惠金融发展水平.控制变量在研究过程中有一些其他变量也会对农业全要素生产率产生影响但并不是本文关注的重点为保 证 回 归 结 果 的 稳 健 性 参 考 李 谷 成 等()做法将如下变量加入模型中进行控制:基础设施完善程度()以人均公路里程表示产业结构水平()以各地区二、三产业产值之和占地区生产总值比重表示政府财政支农水平()选取农林水事务支出占地方财政总支出的比重作为替代指标农业结构调整系数()采用粮食作物播种面积占农作物总播种面积的比重来表示农村人力资本()以农村人口平均受教育年限表示农作物受灾率()以农作物受灾面积占农作物播种面积的比重表示城镇化水平()采用非农人口占总人口的比重来表示(三)数据来源与描述性统计鉴于数据的可得性本文选择 年中国大陆 个省份(不含西藏和港澳台)为样本除数字普惠金融和涉农贷款外其他变量原始数据均取自中国统计年鉴()、中国农村统计年鉴()、各省统计年鉴和 数据库个别缺失值通过插值法补齐 数字普惠金融取自北京大学数字金融研究中心编制数字普惠金融指数 相关变量说明和描述性统计见表 具体做法上参考韩海彬等()做法将各地区农村劳动力不同受教育程度的人口比重乘以对应的受教育年限其中文盲与半文盲、小学、初中、高中和中专、大专及以上对应的教育年限分别为 年、年、年、年和.年哈尔滨商业大学学报(社会科学版)年第 期 .表 变量说明和描述性统计变量类别变量名称被解释变量农业全要素生产率.农业技术效率.农业技术进步.解释变量数字普惠金融总指数.数字普惠金融覆盖广度指数.数字普惠金融使用深度指数.数字普惠金融数字化程度指数.控制变量人均公路里程.产业结构水平.政府财政支农水平.农业结构调整系数.农村人力资本.受灾率.城镇化水平.三、实证结果分析(一)基准回归为探究数字普惠金融对农业全要素生产率的影响同时保证回归结果的稳健性本文分别对式()进行 和 回归 表 中列()()分别显示了不同模型条件下加入控制变量前后数字普惠金融对农业全要素生产率的回归结果结果表明无论采用何种模型数字普惠金融对农业全要素生产率的回归系数均显著为正 同时 检验值为.通过了 的显著性水平检验表明数字普惠金融对农业全要素生产率的影响适合 模型 因此本文重点分析 模型下数字普惠金融对农业全要素生产率的影响表 列()显示 模型下未加入控制变量时数字普惠金融对于农业全要素生产率的回归系数为.通过了 的显著性检验加入控制变量后列()显示数字普惠金融对于农业全要素生产率的回归系数为.通过了 的显著性检验这表明数字普惠金融有助于提升农业全要素生产率 究其原因农业在经济发展过程中长期处于弱势地位由于传统金融体系的逐利性以及较高的运营成本导致金融机构不愿意将大量的资金和精力投向农村地区反而会使得农村或农业资金大量流向收益率较高的城市或二、三产业农业发展面临资金短缺问题 数字普惠金融借助大数据、信息化技术对传统金融体系进行改造并纠正其发展偏差 具体而言数字普惠金融能够降低金融服务门槛、缓解金融排斥进而提高农村居民的金融可获得性弥补农业发展的资金缺口数字普惠金融也能够形成技术外溢从而有助于提高农业全要素生产率 假设 得到验证就控制变量而言政府财政支农对农业全要素生产率的回归系数显著为正政府财政支农有助于提升农业全要素生产率主要原因在于政府财政支农有助于缓解农业生产面临的资金不足问题维持和扩大农业再生产促进先进农业技术和机械的推广进而提升农业全要素生产率城镇化对农业全要素生产率的回归系数显著为正城镇唐 勇吕太升:数字普惠金融能提升农业全要素生产率吗?化水平的提高有助于提升农业全要素生产率主要解释为城镇化可以改善农业劳动力配置效率提升农业全要素生产率产业结构水平对农业全要素生产率的回归系数显著为负即产业结构水平不利于农业全要素生产率的提高究其原因可能为“三产融合”效果较差二三产业发展对于农业的“反哺”作用不明显相反二三产业的发展可能会大量占用农业发展的资本、土地和劳动力资源进而不利于农业全要素生产率提升农业结构调整对农业全要素生产率的回归系数显著为负即农业结构调整不利于农业全要素生产率的提高主要原因为我国当前农业结构调整力度不足“结构红利”不明显制约了农业全要素生产率提升此外人均公路里程和农作物受灾率对农业全要素生产率有不明显的负向影响农村人力资本对农业全要素生产率的回归系数为正但不显著表 数字普惠金融对农业全要素生产率的回归结果:总体回归变量名称()()()().(.)(.)(.)(.).(.)(.).(.)(.).(.)(.).(.)(.).(.)(.).(.)(.).(.)(.).(.)(.)(.)(.).注:、分别代表在、水平上显著括号内数据为 值(下表同)(二)机制检验基准回归结果表明数字普惠金融能够显著提升农业全要素生产率但数字金融作用于农业全要素生产率的渠道尚未可知 由于农业全要素哈尔滨商业大学学报(社会科学版)年第 期 .生产率还可以进一步分解为农业技术进步和农业技术效率两个维度因此分别对数字普惠金融对农业技术进步和农业技术效率的影响进行检验以明晰数字普惠金融作用于农业全要素生产率的机制渠道 表 为数字金融对农业技术进步和农业技术效率的回归结果 列()表明数字普惠金融对农业技术进步的回归系数为.通过了 的显著性检验即数字普惠金融可以显著促进农业技术进步列()表明数字普惠金融对农业技术效率的回归系数为.通过了 的显著性检验即数字普惠金融能够有效地改善农业技术效率 这表明农业技术进步和农业技术效率均是数字普惠金融作用于农业全要素生产率的渠道 究其原因为:数字普惠金融发展有利于农业技术研发和现代农业设备的推广从而助推农业技术的不断积累促进农业技术进步与此同时数字普惠金融能够促进农村地区资本、劳动力、土地资源的优化配置促进农业规模化和集约化发展进而提升农业技术效率促进农业全要素生产率增长 假设 和假设 得到验证表 数字普惠金融提升农业全要素生产率的机制检验结果变量名称()().(.)(.).(.)(.)控制变量年份固定效应省份固定效应.(三)异质性分析.数字普惠金融各维度对农业全要素生产率影响分析数字普惠金融主要由数字普惠金融覆盖广度、使用深度、数字化程度三个维度构成 为了更好地研究数字普惠金融哪些维度提升了农业全要素生产率本文对数字普惠金融进行降维分析表 中列()()依次展示了数字普惠金融三个维度对农业全要素生产率的估计结果 结果显示数字普惠金融各维度对农业全要素生产率的回归系数均显著为正但就系数大小和显著性而言数字普惠金融覆盖广度对农业全要素生产率的提升作用最大数字化程度次之使用深度最小 究其原因为:数字金融覆盖广度的提升能够提高数字普惠金融业务的可及性和普惠性推动数字普惠金融用户的增加有助于缓解农户面临的融资困境助推农业全要素生产率提升数字普惠金融使用深度更多地体现为数字金融应用场景的多元化提高居民对于数字普惠金融业务的需求其对农业全要素生产率的提升作用相对较弱表明目前我国数字普惠金融业务不够丰富数字金融工具不够多样未能有效满足农户的需求数字普惠金融数字化程度主要体现为数字普惠金融的便利性和效率性通过不断提升数字普惠金融数字化程度能够降低数字普惠金融成本提高金融服务效率提升农业全要素生产率 当然该结论也说明我国数字普惠金融使用深度还有较大提升空间未来我国应该不断拓展数字普惠金融应唐 勇吕太升:数字普惠金融能提升农业全要素生产率吗?用场景提高用户粘性真正体现出其普惠性和多样性的特征更好地提升农业全要素生产率.区域异质性分析鉴于中国各地区资源禀赋和经济发展水平存在较大差异农业全要素提升的外部环境有所不同使得数字普惠金融对于不同地区农业全要素生产率的影响可能存在差异因此有必要分区域探究数字普惠金融对农业全要素生产率的影响基于上述原因本文采取两种方式对全部样本进行划分其一按照地理位置和经济发展水平将全样本划分为东部地区和中西部地区两个子样本其二按照农业产值占地区 比重是否超过全部省份的均值将各省份划分为农业大省和非农业大省两个子样本表 为不同分组条件下数字普惠金融对农业全要素生产率的估计结果表 列()()为数字普惠金融对东部和中西部地区农业全要素生产率的回归系数 结果表明数字普惠金融对于东部和中西部地区农业全要素生产率的回归系数均显著为正但就系数大小和显著性而言其对中西部地区农业全要素生表 数字普惠金融对农业全要素生产率的影响:结构性分析变量名称()()().(.).(.).(.).(.)(.)(.).(.)(.)(.).(.)(.)(.).(.)(.)(.).(.)(.)(.).(.)(.)(.).(.)(.)(.).(.)(.)(.).哈尔滨商业大学学报(社会科学版)年第 期 .表 区域异质性分析结果变量名称()()()()东部地区中西部地区非农业大省农业大省.(.)(.)(.)(.).(.)(.)(.)(.).(.)(.)(.)(.).(.)(.)(.)(.).(.)(.)(.)(.).(.)(.)(.)(.).(.)(.)(.)(.).(.)(.)(.)(.).(.)(.)(.)(.)年份固定效应省份固定效应.产率的提升效果更强 究其原因为:东部地区金融业相对发达农业发展面临的资金来源较为充足使得东部地区农业全要素生产率提升对于数字普惠金融的依赖程度较弱 中西部地区比较偏远传统金融机构提供金融服务成本较大使得传统金融业务发展较为缓慢而数字金融能够突破时空限制降低金融机构服务成本弥补传统金融发展的不足使得中西部地区农业发展对数字普惠金融的依赖程度较强数字普惠金融对中西部地区农业全要素生产率提升的边际作用更大 这表明数字普惠金融能够改善金融领域的“区域错配”问题具有典型的普惠性特征表 列()()为数字普惠金融对非农业大省和农业大省农业全要素生产率的回归结果 结果表明数字普惠金融对农业大省农业全要素生产率的回归系数显著为正对非农业大省农业全要素生产率的回归系数为负但不显著即数字普惠金融能够显著推动农业大省农业全要素生产率提升 可能原因为:非农业大省工业化和城镇化水平较高能够形成对农业的反哺作用农业全要素生产率提升对于数字普惠金融的依赖性较弱相比于非农业大省城镇化和工业化对于农业大唐 勇吕太升:数字普惠金融能提升农业全要素生产率吗?省农业发展的反哺作用不足甚至会侵占农业发展赖以生存的资金和土地资源 一方面数字普惠金融发展能够有效缓解农业大省农业发展面临的资金短缺问题另一方面数字普惠金融发展也有助于改善农业大省农业发展的软硬环境推动农业大省农业技术进步和改善农业技术效率 因此数字普惠金融对于农业大省农业全要素生产率的提升作用更强(四)内生性分析与稳健性检验.内生性分析()工具变量法 考虑到数字普惠金融与农业全要素生产率之间仍可能存在反向因果关系影响估计结果的有效性参考张勋等()做法选取“各省份到杭州的距离”作为数字普惠金融的工具变量采用两阶段最小二乘法()进行估计回归结果如表 列()()所示 第一阶段回归结果显示“各省份到杭州的距离”与数字普惠金融显著负相关同时一阶段 值大于表明不存在弱工具变量问题不可识别检验()的 值 为 显著拒绝原假设说明“各省份到杭州的距离”与数字普惠金融具有较强相关性因此本文的工具变量选取有效 两阶段回归结果显示数字普惠金融对农业全要素生产率的回归系数显著为正即在考虑过内生性问题后数字普惠金融能够提升农业全要素生产率的结论依旧成立()双重差分法 为降低数字普惠金融与农业全要素生产率之间的内生性问题同时控制不可观测的个体异质性对农业全要素生产率的影响参考钱海章等()做法构建双重差分模型对二者的关系进行稳健性估计 将 年 月央行发布的 数字普惠金融高级原则作为一项“准自然实验”外生事件构造时间虚拟变量 年数字金融理念正式提出之前为 年之后为 同时考虑到数字普惠金融政策对中西部欠发达地区与东部发达地区影响强度存在显著差异构造其主要是针对长期受到金融排斥的群体因此选取中西部地区作为实验组()东部地区作为控制组()进而构建 的交互项采用双重差分法验证数字普惠金融对农业全要素生产率的影响双重差分模型如下:()式中 代表地区虚拟变量中西部地区 东部地区 表示时间虚拟变量 年 数字普惠金融高级原则发布之前 年之后 表示二者的交互项系数 表示数字普惠金融对农业全要素生产率的净效应其余变量内涵与()式相同 表 列()为双重差分的估计结果结果显示 对农业全要素生产率的回归系数显著为正即数字普惠金融政策的实施显著推动了中西部地区农业全要素生产率增长在采用双重差分解决内生性问题后本文主要研究结论没有变化结果具有较好的稳健性.稳健性检验()替换核心解释变量 区别于基准回归中数字普惠金融的衡量方式采用数字普惠金融指数的对数值作为核心解释变量探究其对农业全要素生产率的影响结果如表 列()所示 结果显示在改变数字普惠金融的测度方法后数字普惠金融对农业全要素生产率的回归系数依旧显著为正即本文的研究结论没有改变结果具有较好的稳健性()剔除直辖市样本 考虑到我国四大直辖 郭峰等()认为杭州数字金融发展处于领先地位各城市距离杭州越远数字普惠金融推广难度越大数字普惠金融发展水平也越低但距离不会随着经济发展而变化因此“各地级市到杭州的距离”可以作为数字普惠金融的工具变量 为保证工具变量的有效性本文将距离取对数并与各年除该省外全国数字普惠金融发展指数均值交乘“各地级市到杭州的距离”由利用地理信息系统()所计算得到哈尔滨商业大学学报(社会科学版)年第 期 .表 内生性分析结果变量名称:()()().(.).(.).(.)控制变量年份固定效应省份固定效应.第一阶段 统计量.表 稳健性估计结果变量名称()()()替换核心解释变量剔除直辖市缩尾后处理 .(.)(.)(.)控制变量年份固定效应省份固定效应.市经济发展实行特殊的发展政策在稳健性检验中剔除这些省份的样本保留剩余省份样本进行回归回归结果见表 列()结果显示在剔除四大直辖市样本后数字普惠金融对农业全要素生产率的回归系数依旧显著为正且系数值大于基准回归的结果这与区域异质性分析结果相互印证因此本文的回归结果具有较好的稳健性()缩尾后处理 为剔除异常值对估计结果的影响本文对所有连续变量进行上下 的缩尾处理采用固定效应模型重新进行回归结果见表 列()结果显示在剔除极端异常值后数字普惠金融对农业全要素生产率的回归系数仍显著为正本文的回归结果较为稳健唐 勇吕太升:数字普惠金融能提升农业全要素生产率吗?四、进一步研究(一)数字普惠金融对农业全要素生产率的空间溢出效应.空间计量模型的设定在设定空间计量模型之前首先设定空间权重矩阵的表达形式 考虑到各地区农业的发展具有较强的空间相似性本文构建如下空间地理距离权重矩阵:/()矩阵中每个元素 的具体数值由区域 和区域 之间的经纬度距离()决定 距离越近权重值就越大因此对距离取倒数鉴于变量间存在的空间相关性通过引入空间地理距离权重矩阵本文构建如下空间杜宾模型():()式中 为空间滞后回归系数反映了空间样本观测值中的固有空间依赖是邻近区域数字普惠金融对农业全要素生产率影响的估计系数反映了邻近地区数字普惠金融对本地区农业全要素生产率的空间溢出效应其余变量与式()相同.空间溢出效应分析在进行空间溢出效应分析之前首先对数字普惠金融进行空间相关性检验 在空间地理距离权重矩阵下莫兰指数法()和吉尔里指数法()均表明数字普惠金融存在显著的空间正相关性 其次在对空间计量模型设定时 检验和 检验结果表明空间计量模型应该选择固定效应模型下的空间杜宾模型()为便于比较本文同时列出了空间误差模型()、空间滞后模型()下的回归结果(见表)结果显示 回归系数要显著大于其他模型的回归系数因此有必要考虑地区之间的空间相关性对二者关系的影响 回归结果显示在考虑空间溢出效应后数字普惠金融对本地区农业全要素生产率的回归系数依旧显著为正数字普惠金融对邻近地区农业全要素生产率的回归系数显著为负这表明数字普惠金融提升了本地区农业全要素生产率却抑制了临近地区农业全要素生产率增长为反映系数真实的经济变量含义便于对原有模型的估计系数进行合理解释本文对空间效应进 限于篇幅空间相关性检验结果未报告 限于篇幅 检验和 检验结果未报告表 空间计量回归结果变量名称()()().(.)(.)(.).(.)控制变量固定效应样本量.哈尔滨商业大学学报(社会科学版)年第 期 .行了分解(如表 所示)结果表明数字普惠金融对农业全要素生产率直接效应显著为正说明数字普惠金融显著提升了本地区农业全要素生产率数字普惠金融对农业全要素生产率的间接效应显著为负说明数字普惠金融抑制了临近地区农业全要素生产率的增长即数字普惠金融虽对本地区农业全要素生产率提升发挥了显著的推动作用但会通过负向溢出效应抑制周边地区全要素生产率的提升 究其原因为随着本地区数字普惠金融发展水平的提高在本地区农业全要素生产率显著提高的同时会产生“虹吸效应”吸引周边省份人才、资金、技术的流入进一步提升本地区的数字普惠金融发展水平从而形成了一个循环提升机制 但是资源是有限的本地区生产要素的流入意味着周边地区要素的流出因而显著制约周边地区农业全要素生产率的提升拉大了和本地区的差距 假设 得到验证表 空间溢出效应分解解释变量直接效应空间溢出效应总效应 .(.)(.)(.)控制变量固定效应样本量 (二)数字普惠金融对农业全要素生产率的门槛效应.面板门槛模型设定考虑到数字普惠金融对农业全要素生产率的影响可能并非简单的线性关系会存在非线性特征 因此本文建立以农村人力资本水平为门槛变量的面板门槛模型探究数字普惠金融对农业全要素生产率影响的非线性特征:()().()()式中(.)代表指标函数、.表示农村人力资本水平的门槛值 表示各变量待估计的系数其余变量内涵与式()相同.面板门槛估计结果以农村人力资本存量为门槛变量使用 提出的构建 统计量来检验并采用 自助检验法在 的置信水平下随机抽样 次得到临界值具体结果见表 结果表明数字普惠金融对于农业全要素生产率的单一门槛检验 值为.通过了 的显著性水平检验双重门槛检验 值为.未通过 的显著性水平检验即数字普惠金融对农业全要素生产率的影响存在单一门槛效应 进一步对门槛值进行估计发现以农村人力资本水平为门槛变量的单一门槛估计值为.年在确定门槛值之后对式()进行单一门槛参数估计回归结果见表 结果表明当农村人均受教育年限低于单一门槛值.年时数字普惠金融对农业全要素生产率的回归系数为 通过了 的显著性水平检验当农村人均受教育年限超过单一门槛值.年时数字普惠金融对农业全要素生产率的回归系数提高至.这表明数字普惠金融对农业全要素生产率的促进作用随着农村人力资本水平的提升而不断增强 究其原因为随着农村居民受教育水平的提高农村居民的金融素养和金融认知水平也不断提高农村地区良好的金融可行能力有助于提唐 勇吕太升:数字普惠金融能提升农业全要素生产率吗?表 门槛效应检验结果模型 值 值 次数临界值单一门槛.双重门槛.表 门槛面板回归估计结果变量名称()(数字普惠金融数字化程度 数字普惠金融使用深度同时数字普惠金融对农业全要素生产率的影响存在区域差异性表现为数字普惠金融对农业全要素生产率的提升作用在中西部省份和农业大省的样本中更为显著()空间分析表明数字普惠金融发展能够显著提升本省农业全要素生产率但对邻近省份农业全要素生产率提升存在负向的空间溢出效应()门槛效应分析表明数字普惠金融对农业全要素生产率的影响存在农村人力资本水平的单一门槛效应受农村人力资本水平的制约(二)政策启示.大力推动数字普惠金融发展提升农业全要素生产率 实践证明数字普惠金融发展可以显著提升农业全要素生产率一方面要将数字技术更多地融入普惠金融服务环节提升普惠金融的数字化水平另一方面由于数字鸿沟的存在不仅严重限制了农户对数字金融产品与服务的利哈尔滨商业大学学报(社会科学版)年第 期 .用也同样不利于数字普惠金融业务的发展与推进 因此需要不断提升农村人力资本水平加强数字普惠金融基础设施的建设力度提升数字普惠金融覆盖广度、使用深度和数字化程度 同时需要加大有关数字普惠金融知识的宣传和普及力度让更多农民了解和享受数字普惠金融带来的便利性提高数字普惠金融发展水平进而缓解农民群体面临的金融排斥现状更好地发挥数字普惠金融作用提升农业全要素生产率.优化数字普惠金融的空间分布促进数字普惠金融合理布局 相较于传统农村金融体系数字普惠金融对中西部地区和农业大省农业全要素生产率的提升作用更为强烈因此在区域分布上需要通过政策引导和环境优化促进数字普惠金融在东部、中部和西部地区的合理布局加大中西部地区数字普惠金融的布局力度缩小地区间的发展差距促进我国农业高质量发展.完善数字普惠金融发展相关的规章制度和监管安排优化数字普惠金融发展环境更好地促进农业全要素生产率提升 当前金融监管机构缺乏对数字普惠金融的有效监管各项市场准入和监管制度、新技术应用标准、行业自律规则都还不够完善导致数字普惠金融风险时有发生 同时数字金融欺诈所带来一系列影响容易造成数字普惠金融目标用户的金融排斥阻碍数字普惠金融对于农业全要素生产率的提升作用 因此需要完善数字普惠金融方面相关法律法规和监管机制为数字普惠金融的深入发展创造一个良好的制度环境.优化农业资源配置效率改善农业技术效率更好地推动农业全要素生产率增长 现阶段我国农业全要素生产率增长主要依靠农业技术进步农业技术效率还存在较大的改进空间 农业技术效率改善需要依托资本、劳动力、土地资源的优化配置但中国现阶段农业生产存在较为分散的现象农业规模化生产相对不足导致要素配置效率欠佳 一方面需要改革与完善现有的农地制度扩大土地流转的规模实现农业的集约化和规模化经营另一方面需要培育新型农业经营主体加快农业技术创新实现农业资源优化配置进而提高农业技术效率持续推动农业全要素生产率进步参考文献李谷成.提升农业全要素生产率.中国社会科学报 .:.():.():.刘 晗王 钊姜 松.基于随机前沿生产函数的农业全要素生产率增长研究.经济问题探索():.李谷成范丽霞成刚冯中朝.农业全要素生产率增长:基于一种新的窗式 生产率指数的再估计.农业技术经济():.全炯振.中国农业全要素生产率增长的实证分析:年 基于随机前沿分析()方法.中国农村经济():.赵 亮余康.要素投入结构与农业全要素生产率增长.河南农业大学学报():.韩海彬张莉.农业信息化对农业全要素生产率增长的门槛效应分析.中国农村经济():.邓晓兰鄢伟波.农村基础设施对农业全要素生产率的影响研究.财贸研究():.于 伟张鹏姬志恒.中国省域农村教育人力资本与农业全要素生产率的空间交互效应 基于空间联立方程的经验分析.中国农业大学学报():.张志新林立黄海蓉.农业技术进步的农民增收效应:来自中国 个农业大省的证据.中国科技论坛():.张红丽李洁艳.农业技术进步、农村劳动力转移与城乡收入差距 基于农业劳动生产率的分组研究.华东经济管理():.贝多广.数字化是推动普惠金融发展的引擎.现代商业银行():.唐 勇吕太升:数字普惠金融能提升农业全要素生产率吗?郭 峰王靖一王 芳孔涛张勋程志云.测度中国数字普惠金融发展:指数编制与空间特征.经济学(季刊)():.梁双陆刘培培.数字普惠金融与城乡收入差距.首都经济贸易大学学报():.周 利冯大威易行健.数字普惠金融与城乡收入差距:“数字红利”还是“数字鸿沟”.经济学家():.方观富许嘉怡.数字普惠金融促进居民就业吗 来自中国家庭跟踪调查的证据.金融经济学研究():.成学真龚沁宜.数字普惠金融如何影响实体经济的发展 基于系统 模型和中介效应检验的分析.湖南大学学报:社会科学版():.何宏庆.数字金融助推乡村产业融合发展:优势、困境与进路.西北农林科技大学学报:社会科学版():.朱秋博白军飞彭 超朱 晨.信息化提升了农业生产率吗?.中国农村经济():.廖婧琳周利.数字普惠金融、受教育水平与家庭风险金融资产投资.现代经济探讨():.张 恒郭翔宇.农业生产性服务业发展与农业全要素生产率提升:地区差异性与空间效应.农业技术经济():.高 帆.我国区域农业全要素生产率的演变趋势与影响因素 基于省际面板数据的实证分析.数量经济技术经济研究():.王亚飞廖甍王亚菲.高铁开通促进了农业全要素生产率增长吗?来自长三角地区准自然实验的经验证据.统计研究():.许海平王岳龙.我国城乡收入差距与全要素生产率 基于省域数据的空间计量分析.金融研究():.李谷成尹朝静吴清华.农村基础设施建设与农业全要素生产率.中南财经政法大学学报():.张 勋杨 桐汪 晨万广华.数字金融发展与居民消费增长:理论与中国实践.管理世界():.钱海章陶云清曹松威曹雨阳.中国数字金融发展与经济增长的理论与实证.数量经济技术经济研究():.?(.):?.?.?.:责任编辑:邹学慧哈尔滨商业大学学报(社会科学版)年第 期 .