農民收入與農業產出水平的作用分析

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摘要：數字普惠金融助力農村經濟高質量發展，逐步改善了我國農村收入困境。通過30個省市面板數據，構建固定效應模型及中介效應模型，檢驗數字普惠金融對農業產出水平的作用效果和影響路徑。研究發現：數字普惠金融整體上顯著提升了農業產出水平，結構分析表明，覆蓋廣度、使用深度及數字化程度均能有效提高農業產出水平，其中覆蓋廣度的促進效果最為明顯；機制分析表明，農民收入在數字普惠金融與農業產出水平中承擔著中介作用。因此，有必要繼續推進數字普惠金融的發展，拓寬數字普惠金融的覆蓋廣度，加大使用深度，提升數字化程度，使其更加有效地支持農業經濟的發展。

關鍵詞：數字普惠金融；農業產出水平；農民收入

近年來，互聯網、區塊鏈、大數據等技術發展迅速，數字普惠金融對農村地區發展推進作用較大。第49次中國互聯網絡發展狀況統計報告[1]顯示：截至2021年12月，全國和農村互聯網普及率分別達73%、57.6%，全國和農村網民規模分別達10.32億、2.84億，相比2020年12月，城鄉地區互聯網普及率差距縮小了0.2個百分點。可以看出，城鄉上網差距在逐步縮小，貧困地區通信難、通信貴等問題逐步得到解決。隨著數字普惠金融在農村地區的大力發展，相比于傳統金融，目前已形成數字化服務、農村產業鏈金融、第三方互聯網金融平臺等模式，逐漸對農民收入及農業產出水平產生深遠的影響。

1文獻綜述與理論假設

金融與經濟產出一直都是學術界關注的熱點，如何在數字普惠金融發展較熱的情況下實現資本的有效利用成為重要話題。與傳統農村金融相比，數字普惠金融能更好地運用移動互聯網、大數據、云計算等技術來降低農村金融服務的門檻，使金融弱勢群體也能夠負擔起相應的金融服務，進而擺脫在金融體系內高壟斷的融資約束[2-3]。汪亞楠等[4]分析我國2011—2017年地級市數據，發現數字金融能促進實體經濟發展，增加農民就業渠道。數字普惠金融能降低農村金融服務的供給成本及使用成本，提升金融可得性，緩解有效需求不足問題，為農業生產提供了有力的保障，增加了農業產出水平。據此，提出如下假設。H1：數字普惠金融發展對農業產出水平具有積極影響。黨的十八屆三中全會提出發展普惠金融，重點聚焦在解決我國“三農”問題，而解決“三農”問題的關鍵在于促進農業發展、實現農村穩定和增加農民收入。在傳統金融模式下，農村地區的金融服務成本較高昂、供給較不足，這也是受限于服務與成本半徑約束，農村發展問題難以得到改善[5]。而數字普惠金融能夠克服信息不對稱、成本交易、風險機制及商業可持續性問題，擴大金融覆蓋面和滲透率，提高金融資源的配置效率，為農民拓寬渠道實現增收[6]。數字普惠金融在一定程度上突破了農村金融服務邊界，惠及了低收入群體，增加了農民就業機會，縮小了城鄉收入差距。據此，提出如下假設。H2：數字普惠金融發展對農民收入具有積極影響。數字普惠金融打破了傳統金融界限，如將數字技術和農村金融市場進行較好對接的“互聯網金融+農業價值鏈”模式為“三農”提供了風險可控的農村融資服務[7-8]。地方政府與金融機構建的信用信息共享平臺，網上銀行與手機銀行等金融終端的發展，使數字普惠金融在農村地區的“長尾”效應逐步呈現。這些都為農業發展提供了新動能，緩解了金融地理排斥，提升了偏遠地區支付可得性，提高了農業機械化水平。現代農村依托于金融機構改革和融資渠道多樣化，能夠提高農民收入進而提高農業投入水平[9-10]。而鮮有研究討論數字普惠金融與農業產出水平間的關系，據此，提出如下假設。H3：農民收入在數字普惠金融與農業產出水平的關系中承擔著中介作用。

2實證檢驗

2.1樣本選取與數據來源選取我國2011—2020年各省市自治區的面板數據，因西藏數據缺失較嚴重，故有30個省市自治區被納入實證分析，時間跨越了10年，共300個樣本數據。其中，數字普惠金融指數數據來自《北京大學數字普惠金融指數（2011—2020年）》（包括綜合指數、覆蓋廣度、使用深度及數字化程度）；農業從業人數數據來自各省歷年統計年鑒和歷年的《中國勞動統計年鑒》；受教育程度來自歷年的《中國人口和就業統計年鑒》；其余數據均來自歷年的《中國統計年鑒》和《中國農村統計年鑒》。2.2模型構建為探討數字普惠金融對農業產出水平的影響，即檢驗假設H1，其中，outputit、incit、digit分別表示i地區在t年的農業產出水平、農村居民可支配收入和數字普惠金融指數（包括綜合指數、覆蓋廣度、使用深度和數字化程度）；controls為所有控制變量，同時固定了個體λi及時間ηt、εit為隨機擾動項。現有文獻關于中介效應檢驗，主要有以下三個步驟。首先，數字普惠金融與農業產出水平之間關系顯著，即模型（1）中系數α2為顯著性水平；其次，數字普惠金融對中介變量農民收入的影響顯著，即模型（2）中系數β2為顯著性水平；最后，將數字普惠金融與農民收入對農業產出水平的影響同時進行回歸，即模型（3）中中介變量系數γ3顯著，當系數γ2不顯著時，農民收入發揮完全中介效應，當γ2顯著時，農民收入發揮部分中介效應。2.3變量定義1）被解釋變量：選取農業產出水平（output）（人均農林牧漁業生產總值）作為被解釋變量，即每年農林牧漁業生產總值與農業從業人數的比值。2）解釋變量：選取《北京大學數字普惠金融指數（2011—2020年）》中省級數據作為解釋變量，其中，綜合指數（dig-agger）為數字普惠金融的整體發展水平，包括三個子指標：覆蓋廣度（dig-bre）、使用深度（dig-dep）及數字化程度（dig-lev）。3）中介變量：選取農民收入（inc）作為中介變量，2011—2012年是農村居民純收入，而2013—2020年是農村居民可支配收入。雖然農村居民收入的統計口徑發生了改變，但二者的計算方式并未發生較大改變，因此，這兩種口徑均代表農村居民可支配收入。4）控制變量：分別選取地區城鎮化水平（urb）、農村投資水平（inv）、受教育程度（edu）、人均農作物播種面積（seed）及農村用電量（ele）作為控制變量。地區城鎮化水平用城鎮人口與總人口的比值來衡量，農村投資水平為農村固定資產投資額/農業生產總值，受教育程度以受教育年限（小學、初中、中專及高中、大專及以上分別為6年、9年、12年、16年）為權重計算出農村居民人均受教育年限來衡量，人均農作物播種面積為農作物播種總面積/農業從業人數。2.4描述性統計由表1可知，農民收入水平最高約為3.5萬元，最低約為0.4萬元，農業產出水平的均值僅僅是最大值的1/3不到，各省份間的農村經濟還存在一定差距。地區數字普惠金融綜合指數最高為431.928，最低為18.33，各省份數字普惠金融發展存在較大差距。同時，不同地區的城鎮化水平、農村投資水平、受教育程度、人均農作物播種面積及農業現代化程度（農村用電量）差異也較大。

3實證結果分析

3.1固定效應模型檢驗根據Hausman檢驗確定使用固定效應模型，以下回歸均采用固定效應回歸（FE），而對于模型估計均使用了聚類穩健標準誤。固定效應回歸結果如表2所示。整體效應分析的依據為數字普惠金融綜合指數，結構效應分析的依據為覆蓋廣度、使用深度及數字化程度。表2第（1）列、第（5）列為整體效應回歸結果，表2第（2）~（4）列、第（6）~（8）列為結構效應回歸結果。表2第（1）~（4）列顯示了數字普惠金融對農業產出水平的影響效果，其中，第（1）列數字普惠金融系數為0.046，正向顯著，說明數字普惠金融對農業產出水平具有正向影響作用。同樣，第（2）~（4）列的覆蓋廣度、使用深度及數字化程度的擬合系數均在1%的水平上正向顯著，說明均對我國的農業產出水平有顯著的促進作用，驗證了假設H1。從表2第（5）~（8）列可以看出，不管是整體效應還是結構效應，數字普惠金融綜合指數、覆蓋廣度、使用深度及數字化程度均在1%的水平上顯著，正向影響了農民收入。關于影響效應，覆蓋廣度比使用深度和數字化程度要強，這說明支付寶賬號、第三方賬戶綁定銀行卡等數量增加，而農村保險業務、相應硬件設備等還未全面普及，普惠金融數字化還需加大力度，驗證了假設H2。3.2農民收入的中介作用檢驗中介效應回歸結果如表3所示，表3第（1）列為整體效應回歸結果，表3第（2）~（4）列為結構效應回歸結果。在整體效應上，上表2第（1）列顯示自變量對因變量影響顯著為正，上表2第（5）列顯示自變量對中介變量的影響系數為0.006，顯著。表3第（1）列顯示自變量和中介變量系數均為正，且顯著，表明農民收入承擔部分中介作用。同樣，在結構效應上，農民收入、覆蓋廣度和使用深度均在1%的水平上，顯著為正，而數字化程度不顯著，說明在此傳導路徑中農民收入承擔完全中介效應（即主要中介效應）。隨著數字金融的普及，農業現代化技術逐步推廣，農業生產設備逐步改進，農業現代化水平逐步提升，農民收入的提高加大了農業投資，驗證了假設H3。

4結論與建議

基于2011—2020年我國30個省市自治區的面板數據，運用固定效應模型和中介效應模型考察了以農民收入為中介變量時數字普惠金融對農業產出水平的影響。研究發現：1）數字普惠金融的發展提高了農業產出水平，原因在于數字化程度的加大推動了基礎設施的完善，農業機械化越來越普及。2）數字普惠金融具備零邊際成本效應，使得金融服務門檻極大地降低，改善了農村金融發展環境，對農民有增收效應。3）數字普惠金融使得農民收入提高，機械化投資增多，提高了農業產出水平。鑒于我國現狀，筆者提出以下幾點建議：1）加大數字普惠金融對中小企業的服務力度，增加更多的就業崗位，即鼓勵金融機構依托大數據為更多的中小企業提供信貸等金融服務，增加農民就業機會，促進農民收入持續增長。2）繼續推動數字普惠金融的發展，鼓勵科技創新，加快“數字鄉村”建設，加強涉農數字化機械化設施，推進農村地區金融服務的創新。3）目前還有部分農村互聯網覆蓋面較低，網絡速度及移動設備等都較為落后，故加大力度提升農村數字化程度，完善農村硬件配套設施。4）提高農民金融素養，增加農民收入不僅需要外在動力的支持，還需要內在的努力，應指導農戶有效運用數字金融服務，促進農戶利用數字金融平臺實現收入的相對增長。

作者：邱磊 單位：貴州財經大學大數據應用與經濟學院