數(shù)字普惠金融對(duì)中國(guó)鄉(xiāng)村振興影響的實(shí)證研究

李悅欣，尹秀潔，趙潤(rùn)博，梅建志，衣弘揚(yáng)

(哈爾濱商業(yè)大學(xué) 金融學(xué)院，黑龍江 哈爾濱 150028)

1 引言

2018年中央一號(hào)文件提出黨中央要發(fā)展鄉(xiāng)村振興，把解決好“三農(nóng)問題”作為全黨工作重心，使農(nóng)業(yè)農(nóng)村優(yōu)先發(fā)展[1]。2021年中央一號(hào)文件進(jìn)一步對(duì)鄉(xiāng)村振興的內(nèi)涵進(jìn)行了補(bǔ)充。鄉(xiāng)村振興要促進(jìn)產(chǎn)業(yè)振興、人才振興、文化振興和生態(tài)振興，把握糧食安全，鞏固脫貧攻堅(jiān)成果，從而進(jìn)一步提高農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化建設(shè)[2]。而數(shù)字普惠金融擴(kuò)大了傳統(tǒng)金融的包容性，為減輕貧困做出了重要貢獻(xiàn)，在鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的實(shí)施中發(fā)揮著至關(guān)重要的作用[3]。數(shù)字普惠金融運(yùn)用數(shù)字化技術(shù)，開展各項(xiàng)傳統(tǒng)金融服務(wù)[4]。它立足于中小企業(yè)的具體情況，強(qiáng)調(diào)利用可支付的成本以獲取金融服務(wù)，降低了交易成本，提高了交易效率[5]，為減貧支農(nóng)提供了新路徑。所以文章研究了數(shù)字普惠金融對(duì)鄉(xiāng)村振興的影響效應(yīng)，具有一定的理論和實(shí)踐意義。

2 文獻(xiàn)綜述

在已有的研究中，大多數(shù)學(xué)者側(cè)重于對(duì)數(shù)字普惠金融減貧、增收、城鄉(xiāng)差距等領(lǐng)域的研究，而對(duì)于鄉(xiāng)村振興領(lǐng)域的研究存在一定空白。在鄉(xiāng)村振興領(lǐng)域，大多數(shù)學(xué)者停留在定性角度，而對(duì)于數(shù)字普惠金融對(duì)鄉(xiāng)村振興影響的實(shí)證研究較少，近年來相關(guān)研究不斷豐富。金婧(2022)研究了共同富裕背景下數(shù)字普惠金融對(duì)鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)振興的影響，通過構(gòu)建隨機(jī)效應(yīng)模型，得出數(shù)字普惠金融發(fā)展對(duì)我國(guó)鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)振興存在明顯的正向賦能作用[6]。康書生和楊娜娜(2022)通過建立固定效應(yīng)模型，研究了數(shù)字普惠金融發(fā)展促進(jìn)鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)振興的效應(yīng)[7]。譚燕芝等(2021)研究了數(shù)字普惠金融與數(shù)字普惠金融的時(shí)空耦合協(xié)調(diào)狀況，認(rèn)為數(shù)字普惠金融與鄉(xiāng)村振興發(fā)展的耦合協(xié)調(diào)水平持續(xù)增強(qiáng)，由嚴(yán)重失調(diào)步入初級(jí)耦合階段，且兩者具有顯著的空間聚集和空間自相關(guān)性[8]。田霖等(2022)基于熵權(quán)TOPSIS法測(cè)度評(píng)價(jià)了鄉(xiāng)村振興發(fā)展水平，并采用系統(tǒng)GMM方法定量研究了數(shù)字普惠金融與地區(qū)鄉(xiāng)村振興水平之間的動(dòng)態(tài)影響[9]。文章通過構(gòu)建鄉(xiāng)村振興體系，利用熵權(quán)法測(cè)度鄉(xiāng)村振興水平，并采用固定效應(yīng)模型研究了數(shù)字普惠金融對(duì)鄉(xiāng)村振興的影響效應(yīng)，考慮東中西部的異質(zhì)性，為數(shù)字普惠金融減貧支農(nóng)提供了理論和實(shí)踐價(jià)值。

3 變量選取與模型建立

文章以中國(guó)30個(gè)省域(除西藏、港、澳、臺(tái))作為研究對(duì)象，研究期間為2011—2019年，以北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)(DIF)[10]作為核心解釋變量，以熵權(quán)法(Liu和Lin，2019)[11]測(cè)度得到的鄉(xiāng)村振興水平(RURAL)作為被解釋變量，鄉(xiāng)村振興指標(biāo)[12]體系如表1所示。

表1 鄉(xiāng)村振興指標(biāo)體系

筆者選取城鎮(zhèn)化程度(urban)、固定資產(chǎn)投資程度(precap)、居民消費(fèi)水平(consume)和對(duì)外開放程度(lnopen)作為控制變量。其中，城鎮(zhèn)化程度為該省城鎮(zhèn)人口與總?cè)丝诘谋戎担司潭ㄙY產(chǎn)投資是該省固定資產(chǎn)投資總額與總?cè)丝诘谋戎担用裣M(fèi)水平為該省人均居民消費(fèi)(千元)，對(duì)外開放程度為該省進(jìn)出口總額(千萬(wàn)美元)。

文章所建立的面板數(shù)據(jù)回歸模型如下：

RURALit=c+β1DIFit+αXit+δzi+εit

式中，RURALit表示i省t年的被解釋變量數(shù)值，DIF為核心解釋變量，X為各控制變量，z表示不隨時(shí)間改變的個(gè)體效應(yīng)，ε表示隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。β1為核心解釋變量DIF的回歸系數(shù)，δ為控制變量的回歸系數(shù)，c為常數(shù)項(xiàng)系數(shù)。

面板回歸假設(shè)個(gè)體不存在差異性，這與實(shí)際情況不符。所以，考慮到經(jīng)濟(jì)主體存在一定差異性，個(gè)體效應(yīng)可以以固定效應(yīng)和隨機(jī)效應(yīng)存在(Hausman和Taylor,1981)[13]。

固定效應(yīng)模型如下：

RURALit=β2DIFit+αXit+δzi+ui+εit

隨機(jī)效應(yīng)模型如下：

RURALit=β3DIFit+αXit+δzi+ui+εit

固定效應(yīng)和隨機(jī)效應(yīng)在模型的形式上是相同的，但是，隨機(jī)效應(yīng)認(rèn)為ui與Xit和zi不相關(guān)，即個(gè)體效應(yīng)與解釋變量無關(guān)，而固定效應(yīng)認(rèn)為ui與至少一個(gè)解釋變量相關(guān)。所以根據(jù)Hausman(1978)[14]的研究，需要引入F檢驗(yàn)、LM檢驗(yàn)和Hausman檢驗(yàn)來判斷是否存在個(gè)體效應(yīng)，以及個(gè)體效應(yīng)是否與解釋變量相關(guān)。

4 實(shí)證研究

4.1 面板數(shù)據(jù)回歸

文章運(yùn)用Stata 16軟件進(jìn)行面板數(shù)據(jù)回歸模型的建立。首先以鄉(xiāng)村振興水平(RURAL)作為被解釋變量，以數(shù)字普惠金融(DIF)作為核心解釋變量，建立面板一元線性回歸模型。其次引入控制變量，建立混合面板OLS模型(OLS)、固定效應(yīng)模型(FE)和隨機(jī)效應(yīng)模型(RE)。回歸結(jié)果見表2。

表2 面板數(shù)據(jù)回歸和東中西異質(zhì)性結(jié)果

回歸結(jié)果表明，數(shù)字普惠金融(DIF)對(duì)鄉(xiāng)村振興(RURAL)單獨(dú)影響的回歸系數(shù)為0.00123，加入控制變量后的混合OLS的回歸系數(shù)為0.000901，固定效應(yīng)下回歸系數(shù)為0.000574，隨機(jī)效應(yīng)下回歸系數(shù)為0.000724，四者在1%的水平下均顯著。這說明，數(shù)字普惠金融對(duì)鄉(xiāng)村振興水平的提高具有顯著的積極影響。通過F檢驗(yàn)(19.23***)、LM檢驗(yàn)(412.22***)和Hausman檢驗(yàn)(18.15***)，得出固定效應(yīng)模型為最優(yōu)模型。

在固定效應(yīng)模型下，數(shù)字普惠金融指數(shù)每增加1個(gè)單位，鄉(xiāng)村振興水平將提高0.000574。擬合優(yōu)度為0.82，較為接近1，說明解釋變量對(duì)于被解釋變量的解釋程度為82%，具有較好的擬合優(yōu)度。在各控制變量的輸出結(jié)果中，除城鎮(zhèn)化率(urban)影響為負(fù)向以外，其他控制變量影響均為正向，對(duì)鄉(xiāng)村振興有著積極作用。

4.2 異質(zhì)性分析

上文以全國(guó)30個(gè)省、自治區(qū)、直轄市為研究對(duì)象，研究了數(shù)字普惠金融對(duì)鄉(xiāng)村振興的影響效應(yīng)。下文以地理區(qū)域?yàn)閯澐謽?biāo)準(zhǔn)，將全國(guó)30個(gè)省、自治區(qū)、直轄市劃分為東部、中部和西部，從而研究三大區(qū)域影響的異質(zhì)性。其中，東部地區(qū)有北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、海南，中部地區(qū)有山西、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北、湖南，西部地區(qū)有內(nèi)蒙古、廣西、重慶、四川、貴州、云南、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆。從結(jié)果來看，東部、中部和西部的數(shù)字普惠金融對(duì)鄉(xiāng)村振興影響的回歸系數(shù)依次為0.000928、0.000239和0.000278，分別在1%、10%和5%的水平下顯著。城鎮(zhèn)化率在全國(guó)范圍對(duì)鄉(xiāng)村振興影響為負(fù)，而在三大區(qū)域影響為正，但結(jié)果并不顯著，這說明全國(guó)鄉(xiāng)村振興水平在各地區(qū)及區(qū)域內(nèi)部各省份之間存在發(fā)展不均衡的情況，導(dǎo)致城鎮(zhèn)化率對(duì)鄉(xiāng)村振興的影響不顯著。對(duì)于固定投資水平，在東部和中部地區(qū)，其對(duì)鄉(xiāng)村振興的影響表現(xiàn)為正向，而在西部地區(qū)表現(xiàn)為負(fù)向，三者分別在5%、10%和1%的水平下顯著。對(duì)于居民消費(fèi)水平，在三大地區(qū)表現(xiàn)均為促進(jìn)，中部和西部地區(qū)在1%的水平下顯著為正，東部地區(qū)的居民消費(fèi)水平影響不顯著。對(duì)于對(duì)外開放程度，東部和全國(guó)影響的方向和顯著性是一致的，西部在1%的水平下顯著為正，而中部在5%的顯著性水平下表現(xiàn)為負(fù)。

通過以上分析得出，三大區(qū)域在數(shù)字普惠金融對(duì)鄉(xiāng)村振興的影響中，數(shù)字普惠金融均表現(xiàn)為顯著的促進(jìn)作用，而控制變量的作用不盡相同。

5 政策建議

其一，加強(qiáng)鄉(xiāng)村數(shù)字普惠金融體制的建設(shè)；其二，提高各方參與數(shù)字普惠金融的積極性。對(duì)于金融機(jī)構(gòu)，需要充分認(rèn)識(shí)到數(shù)字普惠金融發(fā)展的重要性，提高各類金融機(jī)構(gòu)的參與度；其三，采取優(yōu)惠政策定向幫扶重點(diǎn)領(lǐng)域。政府可根據(jù)數(shù)字普惠金融服務(wù)類別進(jìn)行定向幫扶。綜上所述，為實(shí)現(xiàn)鄉(xiāng)村振興，數(shù)字普惠金融需要發(fā)揮精準(zhǔn)幫扶的作用，針對(duì)鄉(xiāng)村發(fā)展因地制宜，為農(nóng)業(yè)企業(yè)及居民提供更加廣泛便捷的金融服務(wù)。