數字普惠金融、縣域產業升級與農民收入增長

摘 要：數字普惠金融發展無疑有助于促進產業升級和農民收入增長，但已有文獻鮮有從縣域層面實證檢驗三者的關系。本文基于2014—2018年中國326個貧困縣和812個非貧困縣兩個子樣本的面板數據，建立動態面板回歸模型，采用SYS-GMM方法實證檢驗了數字普惠金融、縣域產業升級與農民收入增長三者之間的作用關系。結果表明，數字普惠金融對縣域產業升級和農民收入增長均具有促進作用，而且這種促進作用在非貧困縣大于貧困縣?？h域產業升級在數字普惠金融與農民收入增長的關系中具有部分中介效應，即數字普惠金融一部分直接促進農民收入增長，一部分通過縣域產業升級間接促進農民收入增長，而且貧困縣產業升級的中介效應大于非貧困縣。本文研究結論為發展數字普惠金融促進農民收入增長提供了新思路。

關鍵詞：縣域產業升級;數字普惠金融;農民收入增長;中介效應

中圖分類號：F403.2;F832.1? 文獻標識碼：A

文章編號：1000-176X（2021）06-0051-09

一、問題的提出

縣域經濟在整個國民經濟發展中具有舉足輕重的作用，是中國跨越中等收入陷阱的重要突破口，縣域經濟發展速度和質量在很大程度上決定了國民經濟的發展速度和質量。改革開放以來，中國經濟快速發展并出現“中國增長之謎”的主要原因之一是縣域地區之間的競爭和縣域經濟的快速發展，2000—2014年縣級GDP增量約占全國的43.00%。同時，縣域是聯結城市和農村的重要中心環節，是“三農”問題的集中區域。相關統計數據顯示，2018年末縣級常住人口約9.0600億，占總人口的65.20%，縣域城鎮人口從2000年的1.6000億上升到2014年的3.6000億，新增城鎮人口中56.00%集中在縣域?？h域經濟已成為我國最大的內需潛力和動能所在，同時也是我國解決相對貧困問題的主戰場。因此，近年來各級政府高度重視縣域經濟的發展。

中國縣域經濟能夠得到迅速發展，一方面是由于要素投入的增加和生產效率的提高，另一方面是縣域產業升級所釋放的結構紅利。在縣域資源要素總量有限和縣域企業技術創新能力后勁不足的約束下，縣域產業升級成為縣域經濟增長的主要動力，對農民收入增長也具有顯著的正向影響[1]。縣域地區產業升級主要以農村工業化和城鎮化推動為主導，推動傳統農業和低端制造業向以服務業為主的現代產業升級[2]。無論是以農村工業化推動還是以城鎮化推動，金融資源匱乏是限制縣域產業升級的重要因素?？h域財政金融服務對產業結構升級具有促進作用，在非貧困縣金融服務的影響效應明顯強于財政服務[3]。隨著現代信息技術和互聯網金融的快速發展，數字普惠金融有效提高了小微企業、貧困農戶等弱勢群體的金融可得性，對產業結構升級和農民增收發揮了重要的作用[4]-[6]。然而，現有文獻鮮有將數字普惠金融、縣域產業升級和農民收入增長納入同一分析框架進行系統性的理論與實證研究。那么，數字普惠金融如何影響縣域產業升級和農民收入增長，三者之間的邏輯關系是什么？數字普惠金融對縣域產業升級和農民收入增長影響效應是否存在區域差異？本文試圖利用中國縣域面板數據來驗證和回答以上幾個問題，以期為各級部門的政策制定提供理論借鑒和經驗證據。

歸納起來，目前國內外相關研究主要集中在以下幾個方面：第一，數字普惠金融對產業升級的影響。唐文進等[7]基于283個地級以上城市的面板數據實證研究了數字普惠金融及其各維度發展與縣域產業升級之間的非線性關系，發現數字普惠金融發展對縣域產業升級的影響存在門檻效應和區域異質性。彭建剛和徐軒[8]運用綜合指標評價體系和系統耦合協調模型實證研究了湖南省農業產業化與普惠金融的耦合協調關系，發現農業產業化與普惠金融的相對滯后交替變化，兩者的耦合協調度不斷提高，已由過渡階段轉變到了協調階段。第二，數字普惠金融對家庭創業行為的影響。大多數學者研究發現，數字普惠金融發展有利于居民創業。湛泳和徐樂[9]發現，“互聯網+”與包容性金融的融合發展通過信息流融通資金流提升一般家庭的創業可能性，尤其是對城市家庭、高收入家庭和高學歷家庭的促進作用更明顯。張正平和石紅玲[10]發現，家庭普惠金融水平對家庭創業決策具有顯著的促進作用，并且對農村家庭的影響更大，對不同類型家庭的創業決策影響存在明顯異質性。何婧和李慶海[11]發現，數字金融使用可以促進農戶創業，尤其是對非農創業和生存型創業的影響非常顯著，對具有較低人力資本、物質資本和社會資本的群體的影響更大。類似地，張勛等[4]也發現，數字金融可以改善農村居民的創業行為并帶來創業機會的均等化，特別有助于促進低物質資本或低社會資本家庭的創業行為。謝絢麗等[12]利用北京大學數字普惠金融指數研究發現，數字金融發展及其覆蓋廣度、使用深度、數字化程度均對創業有顯著促進作用，而且對城鎮化率較低的省份和注冊資本較少的微型企業具有更強的鼓勵作用。第三，數字普惠金融對居民收入增長和城鄉收入差距的影響。劉丹等[6]實證研究發現，數字普惠金融對本省市和鄰近地區農民非農收入增長均存在正向溢出效應，尹志超等[5]和張勛等[4]研究發現，普惠金融更有利于提高低收入家庭的收入水平。關于數字普惠金融與城鄉收入差距的關系，現有研究認為，數字普惠金融發展可以兼顧效率和公平，通過收入增長和收入分配的改善來促進貧困減緩和縮小居民內部收入不平等[13]，可以通過門檻效應、減貧效應、排除效應、包容效應和增長效應顯著縮小城鄉居民收入差距[14]。除此之外，還有部分學者研究了數字金融對實體經濟增長和傳統金融市場的影響[15]、中國普惠金融發展水平測度及區域差異[16-17]、農村數字普惠金融發展水平及其影響因素[18]、數字普惠金融對企業創新行為[19]和居民消費行為的影響[20]、數字普惠金融對農村包容性增長的直接促進作用[21]、數字金融對農村金融需求的異質性影響[22]、區域數字金融發展對農戶數字金融參與決策的影響等[23]。

現有廣泛而深入的研究為本文提供了有益的參考和借鑒，但本文與現有文獻相比仍有以下邊際貢獻：第一，現有文獻鮮有從縣域視角來研究數字普惠金融、縣域產業升級和農民收入增長三者之間的邏輯關系，本文在三者理論關系梳理的基礎上采用2014—2018年中國1 138個縣域的面板數據開展實證研究，以檢驗數字普惠金融對農民收入增長的影響作用及實現路徑。第二，本文不僅檢驗了數字普惠金融對縣域產業升級和農民收入增長的影響，以及縣域產業升級對數字普惠金融與農民收入增長關系的中介效應，還將全樣本分為貧困縣（326個）與非貧困縣（812個）兩個子樣本進行比較研究，以期為制定差異化的數字普惠金融發展戰略提供經驗證據。

二、理論分析與研究假設

毋庸置疑，享受金融服務是需要付出成本的，貧困農戶、小微企業、新型農業經營主體等弱勢群體由于自身經濟實力較弱，缺乏支付能力，無法像城鎮居民、高收入群體一樣滿足金融服務的獲取條件，很難從以盈利為目的的商業性金融機構獲得金融服務。同時，農村信用環境差、居民可供抵押資產少、貸款風險大，較多商業性金融機構為了降低風險、降低成本、增加盈利而不斷縮減甚至關閉縣域以下地區分支機構，縣域以下地區農民直接被排除在金融覆蓋范圍外。數字普惠金融是傳統金融與現代信息技術的有機結合，將數字技術等金融科技應用到普惠金融領域，具有與傳統金融相似的特征，但又可以通過場景、數據和創新來彌補傳統金融服務短板，充分發揮覆蓋廣、成本低、速度快等優勢，從而更有效地服務普惠金融主體[15]，緩解貧困農戶、新型農業經營主體、小微企業等弱勢群體的融資難、融資貴、融資慢問題。具體來看，第一，數字普惠金融有效緩解縣域地區的金融排斥，提高金融服務包容性。數字普惠金融發展借助現代信息技術的廣觸角有效緩解弱勢群體所受到的地理排斥、條件排斥和價格排斥，提高金融包容性，讓更多的主體尤其是偏遠農村地區居民或城鎮弱勢群體能夠擁有容易獲得金融服務的機會[24-25]。第二，數字普惠金融有效降低縣域金融服務成本，讓弱勢群體也能支付得起。數字普惠金融充分利用金融大數據和現代信息技術有效降低金融服務主客體之間的信息成本和監督成本，利用借貸雙方的規模經濟降低金融交易成本，讓低成本金融服務成為現實。既降低了弱勢群體獲取金融服務的成本，也提高了金融機構提供普惠金融服務的積極性。第三，數字普惠金融通過創新金融產品和金融服務，滿足市場多元化的金融需求。數字普惠金融的供給體系和產品體系都是多元化的，其供給體系既可以是商業性、合作性的，也可以是政策性、開發性的，既可以是政府主導，也可以是市場主導[26]，相關金融產品不僅包括儲蓄、存款、貸款、支付、結算、理財、投資、匯兌等傳統金融領域，還涉及征信體系、風險投資、創業板市場、數字金融等新興金融市場。第四，數字普惠金融有效縮短金融服務供給時間從而提高服務效率。在傳統金融體系下，繁瑣的金融服務程序和分散化的金融服務部門導致單筆金融服務往往需要很長的時間才能完成，部分申請者特別是農業經營者有時還會因為時間原因錯過最好的投資或生產機會。數字普惠金融發展有效地縮短了金融服務時間，簡化了金融服務程序，提高了金融服務效率。，降低了金融服務申請者的時間成本、鞋耗成本、沉沒成本。

鑒于數字普惠金融發展的獨特優勢和重要作用，其影響縣域產業升級和農民收入增長的傳導機理和實現路徑可用圖1 表示。首先，數字普惠金融發展可以有效減緩縣域金融排斥、降低金融服務門檻、降低金融服務成本、提高金融產品多元化程度和金融服務效率，金融供給的不斷增加將有效滿足貧困農戶、新型農業經營主體和中小微企業的多元化金融需求，緩解弱勢群體融資難、融資貴、融資慢問題，最終促進農民收入持續增長和中小微企業、新型農業經營主體快速成長和發展壯大。與之同時，基于此，筆者提出如下假設：

H1：數字普惠金融發展有助于促進農民收入增長。

金融業是一種先導性產業，金融資源的流動和配置將帶動勞動、技術、土地等其他生產要素的流動，因此，金融資源的高效配置將促進其他生產要素的高效配置，從而通過資源配置效率的提高促進縣域產業升級。金融服務的高獲得性、便利性、多樣性和低成本性將刺激居民消費增長和消費升級，居民消費需求的多樣化和消費層次升級將拉動縣域產業尤其是第三產業的快速發展，進而促進縣域產業轉型升級。數字普惠金融發展和推廣改善了企業創新創業的金融環境，通過信貸約束緩解機制、社會信任提升機制等途徑提高中小微企業的金融獲得性和融資效率，降低創新融資門檻和融資成本，從而釋放中小微企業等科技創新活躍群體的創新活力，提高其創新創業的積極性。隨著數字普惠金融的發展和推廣普及，小微企業可以比較容易地獲得信貸支持并加快原始資本積累，金融機構可以利用信息優勢強化金融要素的精準配置，優化稀缺性金融資源在不同產業、不同部門之間的科學高效配置，從而促進縣域產業升級[27]。基于此，筆者提出如下假設：

H2：數字普惠金融發展有助于促進縣域產業升級。

再次，縣域產業升級也將從多個層面影響農民收入增長，即縣域產業升級在數字普惠金融與農民收入增長關系中可能存在中介效應。已有研究表明，縣域產業升級是縣域經濟增長的關鍵動力，產業結構紅利占縣域GDP總值的4.40%，對縣域GDP增長的貢獻達到24.40%[28]?？h域主要覆蓋鄉鎮及廣大農村區域，具有以農業和農村經濟為主的特點。因而縣域產業升級將帶動農村經濟快速發展，從而促進農民收入增長。隨著縣域產業升級的不斷加快，城鎮第二產業、第三產業不斷向農村地區延伸，帶動農村一二三產業融合發展，農村觀光農業、鄉村旅游、農事體驗等新產業、新業態、新模式不斷涌現，吸引越來越多的城鎮居民下鄉消費、投資和農村外出能人返鄉創業，農村地區休閑農家樂、鄉村民宿等新型農村創業主體不斷發展壯大，農戶家庭經營收入穩定增長。與此同時，縣域產業升級尤其是第三產業的快速發展將創造更多的就業崗位，不同類型的農村轉移勞動力可以根據自己的能力、需求尋找合適的就業崗位，更多的農村勞動力可以就近非農就業，從而拓寬農民收入增長渠道，促進農民工資性收入持續穩定增長?；诖耍P者提出如下假設：

H3：縣域產業升級在數字普惠金融發展與農民收入增長之間具有中介效應。

綜上，數字普惠金融影響縣域產業升級和農民收入增長的作用機理如圖1所示。

三、研究設計

（一）計量模型和估計方法

1.模型設置

為檢驗數字普惠金融對縣域產業升級和農民收入增長的影響以及縣域產業升級的中介效應，本文建立動態面板數據模型進行實證研究。為減少異方差對模型估計結果帶來的影響，本文對所有非比值型變量取自然對數。因此，分別設置以下3個動態面板回歸模型構成聯立方程組，如下：

NIit=α1+φ1NIi，t-1+β1DFIit+∑6j=2γjConit+μi+εit（1）

ISit=α2+φ2ISi，t-1+β2DFIit+∑6j=2γjConit+μi+εit（2）

NIit=α3+φ3NIi，t-1+β3DFIi+λ3ISit+∑6j=2γjConit+μi+εit （3）

其中，NI表示農民收入增長，DFI表示數字普惠金融，IS表示縣域產業升級，Con表示影響農民收入增長的控制變量，α表示常數項，φ、β、γ、λ分別表示變量的回歸系數，i表示第i個縣域地區，t表示第t年，μi表示不隨時間變化的各省市截面的個體差異，εit表示隨機擾動項。式（1）中的β1表示數字普惠金融對農民收入增長的總效應;式（2）中的β2表示數字普惠金融對縣域產業升級的影響效應;式（3）中的β3表示在加入縣域產業升級的影響后，數字普惠金融對農民收入增長的影響效應;λ3表示在加入數字普惠金融的影響后，縣域產業升級對農民收入增長的影響效應。根據Mackinnon等[29]的觀點，β1、β2、β3和λ3之間的關系為：β1=β3+β2×λ3。檢驗中介效應最常用的方法就是逐步回歸法。若β1、β2和λ3全部顯著，則中介效應顯著;若β3不顯著，則是完全中介效應;若β3顯著，則是部分中介效應[30]。

2.估計方法

由于本文實證研究的面板數據是典型的短面板數據，采用SYS-GMM方法來估計既能很好地反映縣域產業升級和農民收入增長的動態發展過程，又能有效處理動態面板數據研究中可能存在的內生性問題和遺漏重要解釋變量問題。

（二）變量與數據說明

1.變量設計

本文被解釋變量為農民收入增長（NI）。參考目前學術界的普遍做法，采用農民人均純收入或農村居民人均可支配收入來衡量。根據統計資料，2015年以前統計數據為農民人均純收入，2015年及以后的統計數據為農民人均可支配收入。相關數據主要來源于歷年各省市統計年鑒或各省地級市統計年鑒，手工搜集整理得到。

本文解釋變量為數字普惠金融（DFI）。參考目前學術界的普遍做法，采用北京大學數字金融研究中心所發布的縣域數字普惠金融指數予以衡量。數字普惠金融指數的編制基礎是螞蟻金服集團的海量互聯網金融數據，包括數字金融覆蓋廣度、數字金融使用深度、數字化程度3個維度共33個具體指標。該指標的編制彌補了現有研究中金融服務單一、指標體系維度不夠全面、創新性互聯網金融因素缺失等不足，是目前國內最權威、被使用最頻繁的數字普惠金融指數。

本文中介變量為縣域產業升級（IS）?，F有文獻主要采用第三產業人均產值/（第一產業人均產值+第二產業人均產值）、第三產業產值/第二產業產值、（第一產業產值+第二產業產值）/GDP等指標衡量產業升級。考慮到我國縣域產業升級的經濟服務化特征和服務業的高增長率，以及數據的可得性，本文擬采用第三產業增加值占第一二產業增加值之和的比重來衡量縣域產業升級，計算公式為：IS=Y3/（Y2+Y1），Y1、Y2和Y3分別表示第一產業、第二產業和第三產業的增加值，IS的值越大，表明縣域產業升級越快。相關數據來源于歷年的《中國縣域統計年鑒（縣市卷）》。

參考已有文獻，本文主要選擇如下控制變量：（1）縣域經濟發展水平（GDP），采用地區生產總值與戶籍人口相除計算得到，并取自然對數處理。（2）縣域財政支農力度（CZ），用各縣域地區公共財政支出占地區生產總值比重作為替代指標，該指標越大，表示財政服務強度越大。（3）縣域金融發展水平（FD），用（居民儲蓄存款余額+年末金融機構各項貸款余額）/地區生產總值來衡量，該指標數值越大，表示金融發展水平越高。（4）投資水平（TZ），用各縣域地區全社會固定資產投資的存量進行替代，并取自然對數處理，全社會固定資產投資存量采用永續盤存法進行核算，折舊率取9.6%。（5）信息化水平（TX），用各縣域固定電話用戶數近似替代并取自然對數處理?？刂谱兞康南嚓P數據主要來源于歷年《中國縣域統計年鑒（縣市卷）》。

2.數據說明與變量的描述性統計分析

鑒于數據的可得性和一致性，剔除數據不全的縣域，最終獲得1 138個中國縣域數據樣本，其中貧困縣326個，非貧困縣812個。由于北京大學數字金融研究所僅公布了2014—2018年的縣域數字普惠金融指數，因此，本文研究的樣本時間跨度為2014—2018年，總數據樣本為1 138×5=5 690。少數區縣的數據來源于地方政府工作報告或官方網站，個別缺失數據采用插值法進行補齊。所有變量的描述性統計分析結果如表1所示。

四、回歸結果與分析

（一）全樣本回歸結果與分析

根據前文設定的計量經濟模型和選擇的模型估計方法，本文首先利用全部1 138個縣域的樣本數據對式（1）—式（3）進行回歸分析，估計結果如表2所示。從表2可知，3個模型的顯著性（Wald值）檢驗、自相關AR（2）檢驗和工具變量有效性Sargan檢驗全部通過，表明3個模型的設定合理，回歸結果可信。農民收入增長滯后項NIt-1和縣域產業升級滯后項ISt-1的回歸系數均顯著為正，說明農民收入增長和縣域產業升級是動態發展變化的，受前期水平的正向影響。其中，

模型（1）考察數字普惠金融影響農民收入增長的回歸結果，從中可以看出，數字普惠金融的回歸系數為0.0082，在1%的統計水平下顯著，說明在控制了其他影響因素以后，數字普惠金融發展確實對農民收入增長具有顯著的促進作用，證明H1成立。模型（2）考察數字普惠金融對縣域產業升級的影響，從中可以看出，數字普惠金融的回歸系數為0.0064，在1%的統計水平下顯著，說明在控制了其他影響因素以后，數字普惠金融對縣域產業升級具有顯著的促進作用，證明H2成立。模型（3）考察縣域產業升級的中介作用，從中可以看出，縣域產業升級的回歸系數為0.5584，在1%的統計水平下顯著，說明在控制了其他影響因素后，縣域產業升級對農民收入增長具有顯著的促進作用;數字普惠金融的回歸系數為0.0039，在5%的統計水平下顯著。比較3個模型的回歸系數可知，與沒有加入縣域產業升級這一中介變量的模型（1）相比，模型（3）中數字普惠金融回歸系數的大小和顯著性水平都有所降低。根據溫忠麟和葉寶娟[30]所提出的中介效應分析程序可知，數字普惠金融發展對農民收入增長的促進作用是部分通過縣域產業升級這一中介變量傳導的，即數字普惠金融發展一部分直接對農民收入增長產生促進作用，一部分通過縣域產業升級間接對農民收入增長產生促進作用，證明H3成立?？刂谱兞恐?，縣域經濟發展水平、縣域財政支農力度、縣域金融發展水平和信息化水平的回歸系數在3個模型中都全部顯著為正，說明縣域經濟增長、財政支農、金融發展和信息化對縣域產業升級與農民收入增長均具有促進作用。投資水平的回歸系數在模型（2）中顯著為正，在模型（1）和模型（3）中不顯著，說明縣域地區固定資產投資對縣域產業升級具有促進作用，但其對農民收入增長的作用不顯著。

為了防止逐步回歸可能出現的錯誤，本文同時進行Sobel檢驗和Bootstrap檢驗。Soble檢驗計算出的Z值為3.0540，相應的P值為0.0010，在1%的統計水平下顯著。Bootstrap檢驗計算出的Z值為2.8940，相應的P值為0.0020，在1%的統計水平下顯著。綜上表明，縣域產業升級在數字普惠金融與農民收入增長關系中的部分中介效應確實存在，中介效應占總效應的比率為43.58%（0.0064×0.5584/0.0082×100%=43.58%）。

（二）基于貧困縣和非貧困縣的比較分析

為了進一步考察數字普惠金融、縣域產業升級與農民收入增長三者關系的區域異質性，本文按照國務院扶貧辦所公布的貧困縣名單將全樣本分為貧困縣和非貧困縣兩個子樣本，其中貧困縣326個，非貧困縣812個。仍采用SYS-GMM模型對兩個子樣本進行估計，回歸結果如表3所示。同全樣本的回歸結果一樣，分樣本情況下 6個模型的Wald檢驗、AR（2）檢驗和Sargan檢驗全部通過，說明模型設定是科學合理的。

從表3可以看出，農民收入增長滯后項NIt-1和縣域產業升級滯后項ISt-1的回歸系數均顯著為正。無論是貧困縣樣本還是非貧困縣樣本，數字普惠金融的回歸系數在模型（1）—模型（6）中全部顯著為正，這與全國樣本的回歸結果一樣，說明無論是貧困縣還是非貧困縣，數字普惠金融發展對縣域農民收入增長和縣域產業升級均具有顯著的促進作用，縣域產業升級對數字普惠金融發展與農民收入增長的關系存在部分中介效應。另外，比較貧困縣與非貧困縣的回歸結果還可以發現，數字普惠金融對貧困縣農民收入增長和縣域產業升級的促進作用略小于非貧困縣，可能的原因在于：數字普惠金融促進農民收入增長和縣域產業升級存在基于自身水平的門檻效應，貧困縣的數字普惠金融發展水平明顯低于非貧困縣，可能部分區域的數據普惠金融發展水平尚未跨過相應的門檻值。比較縣域產業升級的回歸系數還可以發現，縣域產業升級對貧困縣農民收入增長的促進作用大于非貧困縣。貧困縣樣本下，Sobel檢驗的Z值為2.9410，相應的P值為0.0001;Bootstrap檢驗的Z值為2.7660，相應的P值為0.0012，中介效應占總效應的比率為45.19%（0.0052×0.5475/0.0063×100%=45.19%）。非貧困縣樣本下，Sobel檢驗的Z值為3.0130，相應的P值為0.0002;Bootstrap檢驗的Z值為2.9420，相應的P值為0.0002，中介效應占總效應的比率為40.18%（0.0066×0.4566/0.0075×100%=40.18%）。綜上，縣域產業升級的中介效應在貧困縣最大，其次是全國，非貧困縣最小（45.19%>43.58%>40.18%）。

（三）穩健性檢驗

為了進一步檢驗實證結果的穩健性，本文首先采用文獻常用的交互項來進行穩健性檢驗。首先估計僅加入其他控制變量的基準模型，然后依次加入數字普惠金融、縣域產業升級及二者的交互項進行回歸估計，穩健性檢驗結果如表4所示。

從表4的結果可知，數字普惠金融和縣域產業升級的回歸系數都顯著為正，而且依次遞減;數字普惠金融與縣域產業升級交互項的回歸系數也在1%的統計水平下顯著，這說明本文實證結果是穩健的，即縣域產業升級在數字普惠金融與農民收入增長關系間的中介效應穩定存在。此外，考慮到我國東中西部地區縣域經濟發展的巨大區域差異，本文在穩健性檢驗時加入東部縣域的虛擬變量，東部縣域賦值為1，非東部縣域賦值為0，檢驗結果如表4模型（5）所示。結果顯示，虛擬變量Dummy的回歸系數顯著為正，主要解釋變量的系數符號和顯著性水平都沒有發生實質性改變，再次證明本文實證結果穩健。

五、研究結論與政策啟示

縣域經濟是國民經濟發展的重要組成單元，同時也是“三農”問題的集中區和相對貧困治理的主戰場，研究數字普惠金融、縣域產業升級和農民收入增長的關系對促進縣域經濟增長和相對貧困治理具有重要的現實意義。本文從理論上分析了數字普惠金融、縣域產業升級與農民收入增長三者之間的邏輯關系，并基于中國2014—2018年326個貧困縣和812個非貧困縣的面板數據，建立動態面板模型實證檢驗了數字普惠金融對縣域產業升級和農民收入增長的影響以及縣域產業升級對數字普惠金融與農民收入增長關系的中介效應。研究結果表明，數字普惠金融對農民收入增長和縣域產業升級均具有促進作用，而且這種促進作用在非貧困縣大于貧困縣?？h域產業升級對數字普惠金融與農民收入增長的關系具有部分中介效應，即數字普惠金融一部分直接促進農民收入增長，一部分通過縣域產業升級間接促進農民收入增長?？h域產業升級在數字普惠金融與農民收入增長中的中介作用在貧困縣最大，全國次之，非貧困縣最小。此外，縣域經濟發展水平、財政支農力度、金融發展水平、信息化水平等因素都會影響農民收入增長。

基于上述結論，筆者認為，通過發展數字普惠金融促進農民收入穩定增長，不僅需要多措并舉不斷提升數字普惠金融發展水平以釋放其對農民收入增長的直接效應，還需要多方協同不斷加快產業轉型升級，充分發揮縣域產業升級對農民收入增長的間接效應。具體可以從以下幾個方面入手：

第一，強化數字技術研發、完善基礎設施建設、培養居民金融素養和優化營商環境，加快推進縣域數字普惠金融體系建設。中央統籌地方執行，加快數字普惠金融改革試點，總結經驗并復制推廣，提升數字普惠金融的覆蓋廣度。高度重視并加大數字化技術的研發經費投入，完善個人支付、小微信貸和基本保險業務的數字化功能，夯實普惠金融的數字支持程度。進一步完善縣域支付清算、信息通信等基礎設施，加強農村4G網絡、互聯網建設和智能手機、計算機的普及使用，鼓勵金融機構下沉服務網點或增設專門的普惠金融設備和服務人員配置。加強金融基礎知識、網絡支付安全知識和風險防范意識的宣傳和專題培訓，提高農村居民金融素養。優化數字普惠金融營商環境，構建系統性的數字普惠金融風險防范體系和風險分擔機制。

第二，加快數字普惠金融產品和服務創新，加大對小微企業、民營企業、新型農業經營主體的支持力度，推進縣域產業轉型升級，引導農民就近轉移就業，拓寬農民收入增長渠道。小微企業、民營企業和新型農業經營主體是縣域地區產業升級的中堅力量，也是農民轉移就業和工資性收入的重要來源。各類銀行、保險公司等金融機構根據當地企業實際情況和典型特征研發數字普惠金融新產品和新服務，提數字普惠金融產品和服務的供需匹配度。引導不同類型金融機構建立分工合作機制，防止數字普惠金融服務疊加與缺位、閑余與不足并存現象，提升數字普惠金融服務效率，緩解融資難、融資貴、融資慢問題。整合縣域財政涉農資金，改直接現金撥付為利息補貼、保費補貼等其他方式，鼓勵和支持金融機構開設綠色通道，將一定比例普惠金融產品和服務投向小微企業、民營企業和新型農業經營主體，尤其是市場前景好、帶動和盈利能力強且主要雇傭當地城鄉居民的本土企業。

參考文獻：

[1] 王海平，周江梅，林國華，等.產業升級、農業結構調整與縣域農民收入——基于福建省58個縣域面板數據的研究[J].華東經濟管理，2019，（8）：23-28.

[2] 毛豐付，潘加順.資本深化、產業結構與中國城市勞動生產率[J].中國工業經濟，2012，（10）：32-44.

[3] 張林.縣域財政金融服務與產業結構升級——基于1772個縣域數據的比較研究[J].中南財經政法大學學報，2018，（1）：61-72.

[4] 張勛，萬廣華，張佳佳，等.數字經濟、普惠金融與包容性增長[J].經濟研究，2019，（8）：71-86.

[5] 尹志超，彭嫦燕，里昂·安吉拉.中國家庭普惠金融的發展及影響[J].管理世界，2019，（2）：74-85.

[6] 劉丹，方銳，湯穎梅.數字普惠金融發展對農民非農收入的空間溢出效應[J].金融經濟學研究，2019，（3）：57-66.

[7] 唐文進，李爽，陶云清.數字普惠金融發展與產業結構升級——來自283個城市的經驗證據[J].廣東財經大學學報，2019，（6）：35-49.

[8] 彭建剛，徐軒.農業產業化與普惠金融的耦合關系及協調發展——以湖南省為例[J].財經理論與實踐，2019，（5）：19-26.

[9] 湛泳，徐樂.“互聯網+”下的包容性金融與家庭創業決策[J].財經研究，2017，（9）：62-76.

[10] 張正平，石紅玲.家庭普惠金融水平對家庭創業決策的影響：基于CHFS數據的實證研究[J].北京工商大學學報（社會科學版），2019，（1）：93-102.

[11] 何婧，李慶海.數字金融使用與農業創業行為[J].中國農村經濟，2019，（1）：112-126.

[12] 謝絢麗，沈艷，張皓星，等.數字金融能促進創業嗎？——來自中國的證據[J].經濟學（季刊），2018，（7）：1557-1580.

[13] 黃倩，李政，熊德平.數字普惠金融的減貧效應及其傳導機制[J].改革，2019，（11）：90-101.

[14] 宋曉玲.數字普惠金融縮小城鄉收入差距的實證檢驗[J].財經科學，2017，（6）：14-25.

[15] 黃益平，黃卓.中國的數字金融發展：現在與未來[J].經濟學（季刊），2018，（7）：1489-1502.

[16] 齊紅倩，李志創.中國普惠金融發展水平測度與評價——基于不同目標群體的微觀實證研究[J].數量經濟技術經濟研究，2019，（5）：101-117.

[17] 沈麗，張好圓，李文君.中國普惠金融的區域差異及分布動態演進[J].數量經濟技術經濟研究，2019，（7）：62-80.

[18] 張珩，羅劍朝，郝一帆.農村普惠金融發展水平及影響因素分析——基于陜西省107家農村信用社全機構數據的經驗考察[J].中國農村經濟，2017，（1）：2-16.

[19] 梁榜，張建華.數字普惠金融發展能激勵創新嗎？——來自中國城市和中小企業的證據[J].當代經濟科學，2019，（5）：74-86.

[20] 易行健，周利.數字普惠金融發展是否顯著影響了居民消費——來自中國家庭的微觀證據[J].金融研究，2018，（11）：47-67.

[21] 任碧云，李柳潁.數字普惠金融是否促進農村包容性增長——基于京津冀2114位農村居民調查數據的研究[J].現代財經，2019，（4）：3-14.

[22] 傅秋子，黃益平.數字金融對農村金融需求的異質性影響——來自中國家庭金融調查與北京大學數字普惠金融指數的證據[J].金融研究，2018，（11）：68-84.

[23] 王瑤佩，郭峰.區域數字金融發展與農戶數字金融參與：渠道機制與異質性[J].金融經濟學研究，2019，（2）：84-95.

[24] Demirguc-Kunt， A.， Klapper， F.Financial Inclusion in Africa： An Overview[R].Policy Research Working Paper， 2012.

[25] Hannig，A.，Jansen，S.Financial Inclusion and Financial Stability：Current Policy Issues[R].ADBI Working Paper，2010.

[26] 白欽先，張坤.再論普惠金融及其本質特征[J].廣東財經大學學報，2017，（3）：39-44.

[27] Bruhn， M.， Love， I.The Real Impact of Improved Access to Finance： Evidence From Mexico [J].The Journal of Finance， 2014， 69（3）： 1347-1376.

[28] 張廣勝，王振華.縣域經濟增長中結構紅利的測度及決定——基于中國1820個縣面板數據的實證分析[J].經濟理論與經濟管理，2014，（6）：102-112.

[29] Mackinnon， D.P.， Warsi， G.， Dwyer， J.H.A Simulation Study of Mediated Effect Measures[J].Multivariate Behavioral Research， 1995， 30（3）： 41-62.

[30] 溫忠麟，葉寶娟.中介效應分析：方法和模型發展[J].心理科學進展，2014，（5）：731-745.

Digital Inclusive Finance， County Industrial Upgrading and Farmers Income Growth

Zhang Lin

（Center for Inclusive Finance and Agricultural & Rural Development;

College of Economics and Management， Southwest University， Chongqing， 400715）

Abstract：Digital inclusive finance development can promote the industrial upgrading and growth of farmers incomes， but the existing literatures have not empirical text their relationship from county level.This paper firstly study the theoretical relationship between digital inclusive finance， county industrial upgrading and farmers income growth， then build dynamic panel data model to empirical test it based on the panel data of 812 non-poverty counties and 326 poverty counties in China between 2014 and 2018.The results indicate that digital inclusive finance can promote farmers incomes and county industrial upgrading， but this promotion in non-poverty counties is bigger than in poverty counties.County industrial upgrading performance acts as a partial mediator between digital inclusive finance and farmers income growth.That means digital inclusive finance can partial directly promote growth of farmers incomes， and also indirectly promote growth of farmers income through industrial upgrading， and the mediating effect of county industrial Upgrading in poverty counties is bigger than in non-poverty counties.

Keywords：Digital Inclusive Finance; County Industrial Upgrading; Farmers Income Growth; Mediating Effect

（責任編輯：巴紅靜）