數(shù)字普惠金融與農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化耦合協(xié)調(diào)研究
——以山東省16個地級市為例

許會倩，程弘業(yè)，蔣 帥，陳曉明

（青島農(nóng)業(yè)大學 經(jīng)濟管理學院(合作社學院)，山東 青島 266109）

2017年黨的十九大報告首次增加了“農(nóng)村現(xiàn)代化”這一項內(nèi)容，并且將農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化與農(nóng)村現(xiàn)代化作為新時期“三農(nóng)”工作的總目標，這標志著我國的“三農(nóng)”工作邁入了新的發(fā)展階段。農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化的快速推進與金融資金的支持密不可分。關(guān)于數(shù)字普惠金融的定義，具有代表性的是2016年G20普惠金融全球合作伙伴(GPFI)報告提出的“泛指一切通過使用數(shù)字金融服務(wù)以促進普惠金融的行動”［1］。數(shù)字普惠金融相較于傳統(tǒng)普惠金融具有門檻低、效率高、覆蓋廣等優(yōu)勢［2］，為廣大農(nóng)業(yè)農(nóng)村數(shù)字化的發(fā)展提供了更多的可能，而農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化進程的加快也為數(shù)字普惠金融提供了廣闊的發(fā)展前景。

目前，許多文獻聚焦于數(shù)字普惠金融及其影響機理的研究。在縮小收入差距方面，宋曉玲［3］通過構(gòu)建平衡面板數(shù)據(jù)模型進行了實證分析，研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字普惠金融發(fā)展可以顯著縮小城鄉(xiāng)居民之間的收入差距。在促進經(jīng)濟增長方面，錢海章等［4］采用雙重差分法進行了研究，發(fā)現(xiàn)中國數(shù)字普惠金融的發(fā)展促進了經(jīng)濟增長，促進了技術(shù)創(chuàng)新與地區(qū)創(chuàng)業(yè)。在減貧方面，黃倩等［5］實證研究發(fā)現(xiàn)，貧困群體能夠從數(shù)字普惠金融發(fā)展中獲益更多；劉錦怡等［6］研究表明，數(shù)字普惠金融可以通過提高互聯(lián)網(wǎng)信貸普及程度和直接減緩貧困，同時通過增加就業(yè)機會以間接減緩貧困。學者們圍繞農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化也作了大量研究，如在實施鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的過程中怎樣推進農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化［7-8］、各省農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化發(fā)展水平的測度［9-10］、農(nóng)村金融與農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化之間的關(guān)系［11］等。綜上所述，通過對現(xiàn)有文獻整理后發(fā)現(xiàn)，大多學者從單個方面進行研究，鮮有將兩者結(jié)合起來，并對其相互影響及協(xié)調(diào)度進行探討。數(shù)字普惠金融及農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化均屬于綜合性指標，兩者之間相互交織，相互影響。推動2個系統(tǒng)的相互融合和發(fā)展，對激發(fā)各地區(qū)農(nóng)村金融市場活力、加速農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化進程具有重要意義。因此，筆者以山東省各地級市為主體，結(jié)合各區(qū)域的實際情況，通過構(gòu)建數(shù)字普惠金融與農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化綜合評價的指標體系，借助耦合協(xié)調(diào)度模型，分析這2個系統(tǒng)的綜合發(fā)展水平及耦合協(xié)調(diào)度，以期對實踐中兩者協(xié)調(diào)發(fā)展提供參考。

1 研究方法與數(shù)據(jù)來源

1.1 指標體系的構(gòu)建

按照系統(tǒng)性、可操作性、科學性的原則，構(gòu)建了數(shù)字普惠金融與農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化綜合評價的指標體系(表1)。數(shù)字普惠金融指標體系采用北京大學數(shù)字金融研究中心發(fā)布的數(shù)字普惠金融指數(shù)，從覆蓋廣度、使用深度、數(shù)字化程度3個維度出發(fā)，構(gòu)建了數(shù)字普惠金融指標體系，共包含33個具體指標，在此不再一一贅述，具體參考郭峰等［12］的研究。

表1 山東省各地級市的數(shù)字普惠金融與農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化指標體系及其權(quán)重

關(guān)于農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化指標體系的構(gòu)建，諸多學者采用的方法不盡相同，筆者根據(jù)山東省各地級市農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化發(fā)展的實際情況，并參考相關(guān)指標評價體系［13-14］，從農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化、農(nóng)村現(xiàn)代化、農(nóng)民現(xiàn)代化、城鄉(xiāng)融合4個維度出發(fā)，同時向下選取20個具體指標作為衡量不同層面的發(fā)展狀況，以此來體現(xiàn)各地級市的農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化發(fā)展水平。

1.2 數(shù)據(jù)來源

筆者以2011—2020年山東省16個地級市作為考察樣本(原萊蕪市于2019年并入到濟南市)。數(shù)字普惠金融相關(guān)數(shù)據(jù)直接采用北京大學數(shù)字普惠金融指數(shù)［12］，為便于實證分析，對數(shù)字普惠金融指數(shù)得分進行縮小1/1000的處理［15］。農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化涉及的數(shù)據(jù)來源于《山東省統(tǒng)計年鑒》(2012—2021年)，個別數(shù)據(jù)缺失值采用線性插值法補齊。為便于研究，將山東省劃分為魯東、魯中及魯西南3個地區(qū)［16］。

1.3 研究方法

1.3.1 指標權(quán)重的計算 熵值法［17］是一種客觀賦權(quán)方法，能夠最大程度地避免主觀因素對研究結(jié)果所產(chǎn)生的誤差。運用熵值法計算各項指標的權(quán)重：

式（1）中，wj表示指標的權(quán)重，dj表示各項指標的差異系數(shù)。

1.3.2 綜合發(fā)展指數(shù)的計算 筆者運用線性加權(quán)模型，計算山東省各地級市農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化發(fā)展的綜合得分，綜合指數(shù)模型為：

式（2）中，bij表示無量綱化處理后的指標值，Si為綜合發(fā)展指數(shù)。

1.3.3 耦合協(xié)調(diào)度的計算 從協(xié)同學的角度看，耦合度通常用來衡量2個或者若干個子系統(tǒng)之間相互作用的強弱［18］。本研究在參考相關(guān)文獻的基礎(chǔ)上［18-22］，建立了山東省16個地級市的數(shù)字普惠金融與農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化的耦合度模型：

式（3）中，S1表示農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化綜合發(fā)展指數(shù)；S2表示數(shù)字普惠金融綜合發(fā)展指數(shù)，參考王洋等［23］的研究，S2采用北京大學數(shù)字普惠金融指數(shù)代替，不再單獨進行計算；C為2個系統(tǒng)的耦合度，反映兩者交互耦合的強弱，取值區(qū)間為［0,1］。但耦合度僅僅反映了2個系統(tǒng)的相互影響程度，不能反映兩者間的協(xié)調(diào)發(fā)展狀況，當兩者發(fā)展水平較低時，也可能出現(xiàn)耦合度較高的情況，因此，引入耦合協(xié)調(diào)度模型以反映耦合作用關(guān)系中的良性耦合程度，具體模型如下：

式（4）~式（5）中，T和D分別代表數(shù)字普惠金融與農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化發(fā)展的綜合協(xié)調(diào)系數(shù)和耦合協(xié)調(diào)度；α和β表示待定權(quán)重系數(shù)，且α+β=1，本研究取α=β=0.5。結(jié)合相關(guān)研究［17］，將耦合協(xié)調(diào)度劃分為6個等級（表2）。

表2 耦合協(xié)調(diào)度劃分標準

2 結(jié)果與分析

2.1 數(shù)字普惠金融與農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化的時空特征分析

采用ArcGIS 10.6軟件繪制出2011和2020年山東省各地級市的數(shù)字普惠金融與農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化發(fā)展水平空間格局（圖1）。

圖1 2011和2020年山東省各地級市的數(shù)字普惠金融與農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化發(fā)展空間格局

在農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化發(fā)展方面，2011—2020年山東省各地級市的農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化發(fā)展水平顯著上升。山東省各地級市的農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化平均發(fā)展水平從2011年的0.2673上升至2020年的0.4534，增幅為69.6%，實現(xiàn)了跨越式發(fā)展。從各城市來看，威海市的發(fā)展水平最好，在各地級市中穩(wěn)居首位；但濟寧、聊城的發(fā)展水平增幅最大，分別為106.4%和105.4%，這表明隨著農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化進程的加快，各地區(qū)之間的差距也在大幅縮小。

在空間分布上，整體呈現(xiàn)“東高西低”的發(fā)展格局。從圖1可以看出，魯東地區(qū)的發(fā)展水平較高，該地區(qū)大多是沿海城市，經(jīng)濟發(fā)展水平較高；其次是魯中地區(qū)，該地區(qū)的農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)較好，從而加快了農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化進程；魯西南地區(qū)的發(fā)展水平最低，該地區(qū)應(yīng)側(cè)重提高農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化發(fā)展水平，補齊現(xiàn)代化發(fā)展水平的短板。

在數(shù)字普惠金融發(fā)展方面，2011—2020年山東省的數(shù)字普惠金融發(fā)展整體呈穩(wěn)步增長的趨勢。由表3可知，從增長速度上來看，2011—2014年各地級市的數(shù)字普惠金融發(fā)展增速呈現(xiàn)大幅度下降的趨勢，2015年各地級市的增速又出現(xiàn)小幅度的提高，而后又逐漸放緩，這表明隨著數(shù)字普惠金融的快速發(fā)展，各地級市的數(shù)字普惠金融發(fā)展逐漸趨于成熟化。

表3 山東省各地級市的數(shù)字普惠金融與農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化評價結(jié)果

數(shù)字普惠金融發(fā)展的空間分布存在明顯的區(qū)域性差異，出現(xiàn)了最優(yōu)與最次之間的“固化”現(xiàn)象。青島市和濟南市的數(shù)字普惠金融發(fā)展較為突出，平均值分別為0.2017和0.2015，并且近10 a來這2個城市的數(shù)字普惠金融發(fā)展水平都持續(xù)領(lǐng)先于其他城市，位居前列，而菏澤市雖然一直在發(fā)展，但仍持續(xù)落后于其他地級市，均值為0.1567。這種“固化”現(xiàn)象的出現(xiàn)與各地級市發(fā)展戰(zhàn)略息息相關(guān)，青島市位于沿海地區(qū)，外貿(mào)經(jīng)濟較為發(fā)達，同時近年來出臺了許多重點扶持數(shù)字普惠金融的政策；濟南市作為省會城市，在政策、資源、經(jīng)濟方面都相對集中，數(shù)字普惠金融的普及程度較廣，且發(fā)展水平較高。

2.2 數(shù)字普惠金融與農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化耦合協(xié)調(diào)度的時空特征分析

從時序演變特征來分析（表4），2011—2020年山東省16個地級市的數(shù)字普惠金融與農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化耦合協(xié)調(diào)度整體上呈穩(wěn)步上升的趨勢。其中，2011年山東省數(shù)字普惠金融與農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化耦合協(xié)調(diào)均值為0.3430，處于低度耦合協(xié)調(diào)階段；2020年耦合協(xié)調(diào)度均值上升到0.5884，處于中度耦合協(xié)調(diào)階段，整體上經(jīng)歷了低度耦合協(xié)調(diào)、初級耦合協(xié)調(diào)、中度耦合協(xié)調(diào)3個發(fā)展階段。其中，由低度耦合協(xié)調(diào)向中度耦合協(xié)調(diào)轉(zhuǎn)變的地級市最多（濟南、棗莊、煙臺、濟寧、泰安、日照、臨沂、德州、聊城、濱州等10個城市），其次為低度耦合協(xié)調(diào)向高度耦合協(xié)調(diào)轉(zhuǎn)變的地級市（青島、淄博、東營、濰坊、威海等5個城市），最后是由極低耦合協(xié)調(diào)轉(zhuǎn)變?yōu)橹卸锐詈蠀f(xié)調(diào)的地級市（菏澤）。由此可見，與2011年相比，2020年各地級市的數(shù)字普惠金融與農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化耦合協(xié)調(diào)等級都有所提升，各地級市的數(shù)字普惠金融與農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化整體上朝著更有序的方向發(fā)展，但大多數(shù)城市仍處于中度耦合協(xié)調(diào)狀態(tài)，處于高度耦合協(xié)調(diào)的城市較少，不存在處于優(yōu)質(zhì)耦合協(xié)調(diào)狀態(tài)的城市，說明山東省各地級市的數(shù)字普惠金融與農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化耦合協(xié)調(diào)還處于初級發(fā)展階段，未來還有很大的上升空間。

表4 山東省各地級市的數(shù)字普惠金融與農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化耦合協(xié)調(diào)度

從空間分布格局可以看出（圖2），各地級市的數(shù)字普惠金融與農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化耦合協(xié)調(diào)度呈現(xiàn)出“東強西弱，北高南低”的空間發(fā)展格局。2011—2020年，魯東、魯中、魯西南地區(qū)的數(shù)字普惠金融與農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化耦合協(xié)調(diào)度均值分別為0.5134、0.4943、0.4642，協(xié)調(diào)級別分別從西向東發(fā)展，并由初級耦合協(xié)調(diào)發(fā)展為中度耦合協(xié)調(diào)，魯東部分地區(qū)已達到了高度耦合協(xié)調(diào)的狀態(tài)。其中，2011年的耦合協(xié)調(diào)度均值表現(xiàn)為魯東（0.3743）＞魯中（0.3474）＞魯西南（0.3088），2020年的耦合協(xié)調(diào)度均值表現(xiàn)為魯東（0.6068）＞魯中（0.5912）＞魯西南（0.5680），在近10 a期間，山東省各地區(qū)的發(fā)展水平均在不同程度地上升，但總體“東強西弱”的空間分布格局沒有發(fā)生變化。從耦合協(xié)調(diào)度的提升幅度來看，魯西南地區(qū)的提升幅度反而是最大的，提升了84%，這表明隨著山東省數(shù)字普惠金融的普及與農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化進程的加快，魯西南地區(qū)也在不斷緊跟耦合協(xié)調(diào)水平較高地區(qū)的發(fā)展步伐，同時，各地區(qū)間的耦合協(xié)調(diào)度的差距也在不斷縮小，這將有利于融入?yún)^(qū)域間的共同發(fā)展。

圖2 山東省各地級市的數(shù)字普惠金融與農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化耦合協(xié)調(diào)空間格局

3 結(jié)論與政策建議

3.1 結(jié)論

筆者基于2011—2020年山東省16個地級市的面板數(shù)據(jù)，通過構(gòu)建數(shù)字普惠金融與農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化評價指標體系，采用熵值法和耦合協(xié)調(diào)度模型，比較了山東省各地級市的數(shù)字普惠金融與農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化綜合發(fā)展水平及兩者耦合協(xié)調(diào)度。結(jié)論如下：

（1）2011—2020年山東省各地級市的數(shù)字普惠金融與農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化綜合發(fā)展指數(shù)穩(wěn)步增長。各地級市的數(shù)字普惠金融增長速度逐年放緩，從空間分布來看，沿海城市和省會地區(qū)的發(fā)展持續(xù)領(lǐng)先于其他城市，并且最好與最次之間呈現(xiàn)“固化”的特征。隨著農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化建設(shè)進程的加快，山東省各地級市之間的差距也在日益縮小，整體上呈現(xiàn)出“東高西低”的空間發(fā)展格局。

（2）山東省各地級市的數(shù)字普惠金融與農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化耦合協(xié)調(diào)度持續(xù)上升。從時間維度上來看，耦合協(xié)調(diào)等級的變化主要表現(xiàn)為低度耦合協(xié)調(diào)向中度耦合協(xié)調(diào)轉(zhuǎn)換，處于高度耦合協(xié)調(diào)的城市較少，更無城市處于優(yōu)質(zhì)耦合協(xié)調(diào)狀態(tài)，這說明山東省各地級市的數(shù)字普惠金融與農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化耦合協(xié)調(diào)還處于初級發(fā)展階段，未來還有很大的提升空間。從空間維度上來看，2020年的耦合協(xié)調(diào)度均值表現(xiàn)為魯東（0.6068）＞魯中（0.5912）＞魯西南（0.5680），“東強西弱”的整體空間發(fā)展格局沒有改善。從耦合協(xié)調(diào)度的增長速度來看，魯西南地區(qū)的增長速度最快，說明山東省整體差距呈現(xiàn)縮小化趨勢，有利于區(qū)域間的協(xié)調(diào)發(fā)展。

3.2 政策建議

（1）制定差異化發(fā)展戰(zhàn)略，推動各區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展。山東省數(shù)字普惠金融與農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化的耦合協(xié)調(diào)度整體還處于較低的發(fā)展水平，只有魯東少數(shù)地區(qū)處于高度耦合協(xié)調(diào)的狀態(tài)，魯西南、魯中大部分地區(qū)耦合協(xié)調(diào)度還較低。對于發(fā)展水平低的地區(qū)，相關(guān)部門應(yīng)在資源、政策等方面進行重點傾斜，有針對性地提高不同地區(qū)農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化過程中的資金需求與金融供給的適配性，從而實現(xiàn)良性的資源配置。與此同時，發(fā)揮青島、威海等沿海城市的輻射帶動作用，以及各地區(qū)的自身優(yōu)勢，打造特色產(chǎn)業(yè)，助力各地區(qū)的協(xié)調(diào)發(fā)展。

（2）持續(xù)完善各地區(qū)數(shù)字普惠金融基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，加快推動傳統(tǒng)金融機構(gòu)轉(zhuǎn)型，以加大對農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化的金融支持。農(nóng)村商業(yè)銀行應(yīng)該注重創(chuàng)新和開發(fā)各類涉農(nóng)金融產(chǎn)品和服務(wù)，特別是針對現(xiàn)階段的智慧農(nóng)業(yè)、特色農(nóng)業(yè)、數(shù)字農(nóng)業(yè)等，緊跟農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化發(fā)展的步伐，同時通過直接整合、間接整合以建立涉農(nóng)數(shù)字普惠金融體系，盡可能地滿足農(nóng)戶在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營中的資金需求。

（3）政府應(yīng)為金融機構(gòu)提供支持對農(nóng)戶開展金融知識的培訓，提升農(nóng)戶的金融素養(yǎng)。農(nóng)業(yè)數(shù)字化程度的不斷加深，對農(nóng)戶的金融知識儲備、數(shù)字技能的掌握提出了更高的要求。應(yīng)提高農(nóng)村地區(qū)智能手機的普及率，增強農(nóng)戶通過網(wǎng)絡(luò)獲取金融服務(wù)的便捷性。同時應(yīng)著重在魯西南地區(qū)定期對農(nóng)戶開展相關(guān)金融知識的講座，加強金融知識的宣傳與教育，讓農(nóng)戶能夠了解到更多的個人理財、農(nóng)業(yè)保險、銀行信貸等各類金融服務(wù)，增加農(nóng)民就業(yè)與創(chuàng)業(yè)的機遇，進一步增強數(shù)字普惠金融為農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化發(fā)展源源不斷的“供血”功能。