农民收入与农业产出水平的作用分析

摘要：数字普惠金融助力农村经济高质量发展，逐步改善了我国农村收入困境。通过30个省市面板数据，构建固定效应模型及中介效应模型，检验数字普惠金融对农业产出水平的作用效果和影响路径。研究发现：数字普惠金融整体上显著提升了农业产出水平，结构分析表明，覆盖广度、使用深度及数字化程度均能有效提高农业产出水平，其中覆盖广度的促进效果最为明显；机制分析表明，农民收入在数字普惠金融与农业产出水平中承担着中介作用。因此，有必要继续推进数字普惠金融的发展，拓宽数字普惠金融的覆盖广度，加大使用深度，提升数字化程度，使其更加有效地支持农业经济的发展。

关键词：数字普惠金融；农业产出水平；农民收入

近年来，互联网、区块链、大数据等技术发展迅速，数字普惠金融对农村地区发展推进作用较大。第49次中国互联网络发展状况统计报告[1]显示：截至2021年12月，全国和农村互联网普及率分别达73%、57.6%，全国和农村网民规模分别达10.32亿、2.84亿，相比2020年12月，城乡地区互联网普及率差距缩小了0.2个百分点。可以看出，城乡上网差距在逐步缩小，贫困地区通信难、通信贵等问题逐步得到解决。随着数字普惠金融在农村地区的大力发展，相比于传统金融，目前已形成数字化服务、农村产业链金融、第三方互联网金融平台等模式，逐渐对农民收入及农业产出水平产生深远的影响。

1文献综述与理论假设

金融与经济产出一直都是学术界关注的热点，如何在数字普惠金融发展较热的情况下实现资本的有效利用成为重要话题。与传统农村金融相比，数字普惠金融能更好地运用移动互联网、大数据、云计算等技术来降低农村金融服务的门槛，使金融弱势群体也能够负担起相应的金融服务，进而摆脱在金融体系内高垄断的融资约束[2-3]。汪亚楠等[4]分析我国2011—2017年地级市数据，发现数字金融能促进实体经济发展，增加农民就业渠道。数字普惠金融能降低农村金融服务的供给成本及使用成本，提升金融可得性，缓解有效需求不足问题，为农业生产提供了有力的保障，增加了农业产出水平。据此，提出如下假设。H1：数字普惠金融发展对农业产出水平具有积极影响。党的十八届三中全会提出发展普惠金融，重点聚焦在解决我国“三农”问题，而解决“三农”问题的关键在于促进农业发展、实现农村稳定和增加农民收入。在传统金融模式下，农村地区的金融服务成本较高昂、供给较不足，这也是受限于服务与成本半径约束，农村发展问题难以得到改善[5]。而数字普惠金融能够克服信息不对称、成本交易、风险机制及商业可持续性问题，扩大金融覆盖面和渗透率，提高金融资源的配置效率，为农民拓宽渠道实现增收[6]。数字普惠金融在一定程度上突破了农村金融服务边界，惠及了低收入群体，增加了农民就业机会，缩小了城乡收入差距。据此，提出如下假设。H2：数字普惠金融发展对农民收入具有积极影响。数字普惠金融打破了传统金融界限，如将数字技术和农村金融市场进行较好对接的“互联网金融+农业价值链”模式为“三农”提供了风险可控的农村融资服务[7-8]。地方政府与金融机构建的信用信息共享平台，网上银行与手机银行等金融终端的发展，使数字普惠金融在农村地区的“长尾”效应逐步呈现。这些都为农业发展提供了新动能，缓解了金融地理排斥，提升了偏远地区支付可得性，提高了农业机械化水平。现代农村依托于金融机构改革和融资渠道多样化，能够提高农民收入进而提高农业投入水平[9-10]。而鲜有研究讨论数字普惠金融与农业产出水平间的关系，据此，提出如下假设。H3：农民收入在数字普惠金融与农业产出水平的关系中承担着中介作用。

2实证检验

2.1样本选取与数据来源选取我国2011—2020年各省市自治区的面板数据，因西藏数据缺失较严重，故有30个省市自治区被纳入实证分析，时间跨越了10年，共300个样本数据。其中，数字普惠金融指数数据来自《北京大学数字普惠金融指数（2011—2020年）》（包括综合指数、覆盖广度、使用深度及数字化程度）；农业从业人数数据来自各省历年统计年鉴和历年的《中国劳动统计年鉴》；受教育程度来自历年的《中国人口和就业统计年鉴》；其余数据均来自历年的《中国统计年鉴》和《中国农村统计年鉴》。2.2模型构建为探讨数字普惠金融对农业产出水平的影响，即检验假设H1，其中，outputit、incit、digit分别表示i地区在t年的农业产出水平、农村居民可支配收入和数字普惠金融指数（包括综合指数、覆盖广度、使用深度和数字化程度）；controls为所有控制变量，同时固定了个体λi及时间ηt、εit为随机扰动项。现有文献关于中介效应检验，主要有以下三个步骤。首先，数字普惠金融与农业产出水平之间关系显著，即模型（1）中系数α2为显著性水平；其次，数字普惠金融对中介变量农民收入的影响显著，即模型（2）中系数β2为显著性水平；最后，将数字普惠金融与农民收入对农业产出水平的影响同时进行回归，即模型（3）中中介变量系数γ3显著，当系数γ2不显著时，农民收入发挥完全中介效应，当γ2显著时，农民收入发挥部分中介效应。2.3变量定义1）被解释变量：选取农业产出水平（output）（人均农林牧渔业生产总值）作为被解释变量，即每年农林牧渔业生产总值与农业从业人数的比值。2）解释变量：选取《北京大学数字普惠金融指数（2011—2020年）》中省级数据作为解释变量，其中，综合指数（dig-agger）为数字普惠金融的整体发展水平，包括三个子指标：覆盖广度（dig-bre）、使用深度（dig-dep）及数字化程度（dig-lev）。3）中介变量：选取农民收入（inc）作为中介变量，2011—2012年是农村居民纯收入，而2013—2020年是农村居民可支配收入。虽然农村居民收入的统计口径发生了改变，但二者的计算方式并未发生较大改变，因此，这两种口径均代表农村居民可支配收入。4）控制变量：分别选取地区城镇化水平（urb）、农村投资水平（inv）、受教育程度（edu）、人均农作物播种面积（seed）及农村用电量（ele）作为控制变量。地区城镇化水平用城镇人口与总人口的比值来衡量，农村投资水平为农村固定资产投资额/农业生产总值，受教育程度以受教育年限（小学、初中、中专及高中、大专及以上分别为6年、9年、12年、16年）为权重计算出农村居民人均受教育年限来衡量，人均农作物播种面积为农作物播种总面积/农业从业人数。2.4描述性统计由表1可知，农民收入水平最高约为3.5万元，最低约为0.4万元，农业产出水平的均值仅仅是最大值的1/3不到，各省份间的农村经济还存在一定差距。地区数字普惠金融综合指数最高为431.928，最低为18.33，各省份数字普惠金融发展存在较大差距。同时，不同地区的城镇化水平、农村投资水平、受教育程度、人均农作物播种面积及农业现代化程度（农村用电量）差异也较大。

3实证结果分析

3.1固定效应模型检验根据Hausman检验确定使用固定效应模型，以下回归均采用固定效应回归（FE），而对于模型估计均使用了聚类稳健标准误。固定效应回归结果如表2所示。整体效应分析的依据为数字普惠金融综合指数，结构效应分析的依据为覆盖广度、使用深度及数字化程度。表2第（1）列、第（5）列为整体效应回归结果，表2第（2）~（4）列、第（6）~（8）列为结构效应回归结果。表2第（1）~（4）列显示了数字普惠金融对农业产出水平的影响效果，其中，第（1）列数字普惠金融系数为0.046，正向显著，说明数字普惠金融对农业产出水平具有正向影响作用。同样，第（2）~（4）列的覆盖广度、使用深度及数字化程度的拟合系数均在1%的水平上正向显著，说明均对我国的农业产出水平有显著的促进作用，验证了假设H1。从表2第（5）~（8）列可以看出，不管是整体效应还是结构效应，数字普惠金融综合指数、覆盖广度、使用深度及数字化程度均在1%的水平上显著，正向影响了农民收入。关于影响效应，覆盖广度比使用深度和数字化程度要强，这说明支付宝账号、第三方账户绑定银行卡等数量增加，而农村保险业务、相应硬件设备等还未全面普及，普惠金融数字化还需加大力度，验证了假设H2。3.2农民收入的中介作用检验中介效应回归结果如表3所示，表3第（1）列为整体效应回归结果，表3第（2）~（4）列为结构效应回归结果。在整体效应上，上表2第（1）列显示自变量对因变量影响显著为正，上表2第（5）列显示自变量对中介变量的影响系数为0.006，显著。表3第（1）列显示自变量和中介变量系数均为正，且显著，表明农民收入承担部分中介作用。同样，在结构效应上，农民收入、覆盖广度和使用深度均在1%的水平上，显著为正，而数字化程度不显著，说明在此传导路径中农民收入承担完全中介效应（即主要中介效应）。随着数字金融的普及，农业现代化技术逐步推广，农业生产设备逐步改进，农业现代化水平逐步提升，农民收入的提高加大了农业投资，验证了假设H3。

4结论与建议

基于2011—2020年我国30个省市自治区的面板数据，运用固定效应模型和中介效应模型考察了以农民收入为中介变量时数字普惠金融对农业产出水平的影响。研究发现：1）数字普惠金融的发展提高了农业产出水平，原因在于数字化程度的加大推动了基础设施的完善，农业机械化越来越普及。2）数字普惠金融具备零边际成本效应，使得金融服务门槛极大地降低，改善了农村金融发展环境，对农民有增收效应。3）数字普惠金融使得农民收入提高，机械化投资增多，提高了农业产出水平。鉴于我国现状，笔者提出以下几点建议：1）加大数字普惠金融对中小企业的服务力度，增加更多的就业岗位，即鼓励金融机构依托大数据为更多的中小企业提供信贷等金融服务，增加农民就业机会，促进农民收入持续增长。2）继续推动数字普惠金融的发展，鼓励科技创新，加快“数字乡村”建设，加强涉农数字化机械化设施，推进农村地区金融服务的创新。3）目前还有部分农村互联网覆盖面较低，网络速度及移动设备等都较为落后，故加大力度提升农村数字化程度，完善农村硬件配套设施。4）提高农民金融素养，增加农民收入不仅需要外在动力的支持，还需要内在的努力，应指导农户有效运用数字金融服务，促进农户利用数字金融平台实现收入的相对增长。

作者：邱磊 单位：贵州财经大学大数据应用与经济学院