贾 康 郭起瑞 数字普惠金融对农业新质生产力的影响研究

发布日期：2024-09-19 15:14

来源类型：华夏时报 | 作者：Pie

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数字普惠金融对农业新质生产力的影响研究

贾　康　郭起瑞

作者简介

贾康, 第十一届、十二届全国政协委员，第十三届全国政协参政议政人才库特聘专家。财政部财政科学研究所原所长，华夏新供给经济学研究院创始院长，中国财政科学研究院研究员、博士生导师。任多所著名大学特聘教授，多个地方政府顾问、特聘专家和咨询委员，国家“十一五”、“十二五”和“十三五”规划专家委员会委员。多次应中央领导同志之邀座谈经济工作（被媒体称之为“中南海问策”）；担任2010年1月8日中央政治局第十八次集体学习 “财税体制改革”专题的讲解人之一。新供给经济学理论创新的代表性学者，孙冶方经济学奖、黄达—蒙代尔经济学奖和中国软科学大奖获得者，学术成果丰富，发表论文数百篇，出版专著数十部，两度获评“中国好书”作者。

郭起瑞，东北大学工商管理学院博士生，主要研究方向为金融高质量发展、商业银行经营。

【摘要】中国农业新质生产力水平总体较低，如何依靠内生动力提高农业新质生产力尤为重要，数字普惠金融的发展正在为破解农业新质生产力难题开辟新路径。本研究基于2013—2022年中国30个省(市、区)的面板数据，实证分析了数字普惠金融对农业新质生产力的影响与作用机制。研究发现，数字普惠金融发展有利于提高农业新质生产力；数字普惠金融对农业新质生产力的影响存在八大综合经济区和不同时期的异质性；农业技术创新是数字普惠金融提高农业新质生产力的重要路径；政府干预能够影响数字普惠金融对农业新质生产力的正向作用效果，当政府过度干预时，则会降低这种正向作用。为此，农业新质生产力发展过程中应全面推进数字普惠金融在农业领域的深度融合；因地制宜，精准施策，加强数字普惠金融的区域均衡发展；加强农业技术创新，释放数字普惠金融潜力；优化政府干预，构建良好的发展环境。

【关键词】数字普惠金融；农业新质生产力；农业技术创新；政府干预

阅读引导

一、引　言

二、文献综述

三、研究设计

四、实证分析

五、进一步分析

六、结论与政策建议

一、引　言

2024年3月十四届全国人大二次会议将发展新质生产力纳入政府工作报告，彰显党和国家对发展新质生产力的高度重视。农业作为第一产业，亟须引入新质生产力的相关要素，同时，发展农业新质生产力，既是回应国际农业竞争日趋激烈态势的必要举措，亦符合中国农业在新发展阶段自我革新、追求高质量发展的内在逻辑，更是在全球化趋势呈现不确定性的背景下，防范和化解国家粮食和其他农产品安全供应潜在风险的重要战略选择。如何推进农业新质生产力，必然是当前及未来一段时间内的重要战略议题与现实挑战。农业新质生产力的发展需要大量的资金投入，离不开金融服务的支持，特别是数字普惠金融的支持。数字普惠金融能够凭借其广泛的覆盖范围、低成本的金融服务和灵活的金融产品设计，促进高素质劳动者创新能力提升、劳动资料高效整合与优化配置以及劳动对象品质提升与价值增值，进而实现农业新质生产力之“新”的生成。因此，如何衡量农业新质生产力，探索数字普惠金融对农业新质生产力的作用路径，成为推动农业现代化、推进全面乡村振兴和共同富裕的重要议题。

本研究从农业劳动者、劳动对象和劳动资料三个维度切入，构建农业新质生产力的指标体系，结合2013—2022年中国30个省(市、区)的面板数据，采用固定效应模型、中介效应模型以及门槛效应模型，实证分析数字普惠金融对农业新质生产力影响效应和作用机制。本研究可能的边际贡献主要体现在以下三个方面。第一，新质生产力作为新兴概念，其学术研究尚处于初级阶段，以定性研究为主，定量研究相对较少。其中，关于对新质生产力影响因素的定量研究主要集中于ESG发展、金融集聚和产学研合作。本研究通过理论和实证两个维度，探讨数字普惠金融及各子维度对农业新质生产力的影响，既丰富有关农业新质生产力影响因素的研究，也能够拓宽关于数字普惠金融的研究范畴。第二，现有研究关于新质生产力的指标体系主要从生产力三个构成要件(劳动者、劳动对象和劳动资料)进行构建，本研究在现有研究基础上进一步拓展对农业新质生产力内涵和外延的理解，从劳动者、劳动对象和劳动资料三个维度切入，建立农业新质生产力发展的综合评价指标体系。第三，本研究将农业技术创新、政府干预两个因素纳入数字普惠金融与农业新质生产力发展关系的研究框架中，分别探讨农业技术创新、政府干预在数字普惠金融与农业新质生产力发展的中介效应和门槛效应，为推动我国农业新质生产力发展提供借鉴思路，同时，有助于为政府有关部门提供决策依据。

二、文献综述

(一)关于数字普惠金融对农业新质生产力发展的直接影响效应研究

农业新质生产力以劳动者、劳动资料、劳动对象及其优化组合的跃升为基本内涵，其“新”主要体现在新技术、新动能、新模式等方面。具体来看，数字普惠金融能够促进高素质劳动力创新能力的提升。首先，数字普惠金融通过大数据所获取的多维客户画像打破了农业企业与金融机构间的信息壁垒，降低了信息不对称导致的风险成本，从而有助于扩大农业企业的信贷规模，推动农业创新企业规模扩张和外部规模经济形成，为劳动力创造更多就业岗位和更好的创新环境，吸引并培养新农人。其次，数字普惠金融通过农业专利质押融资方式，将其知识产权作为质押物来获取融资，既能解决农业创新活动资金需求，又能促进高素质人才对农业知识产权的重视和创新活动的投入。最后，数字普惠金融通过整合交易产生的数据信息，设计契合农业企业及高素质劳动力需求的金融产品，如为农业创新项目提供低息贷款、风险投资等融资支持，或为农业研发人员提供个性化的金融服务方案等，以降低农业创新过程中的资金压力，激励高素质劳动力的创新积极性。

数字普惠金融能够促进劳动资料高效整合与优化配置。通过量化小规模金融需求者的信用水平，扩大金融的覆盖服务半径，数字普惠金融能够加速为农业经济发展注入资本要素，从而提高农业固定资产购置费，最终促进农业机械化水平的提升。此外，社会大循环机制有助于引导更多金融资本投入绿色低碳领域，借助投资结构的调整，能够增加农业环保和治污治理设备投资，实现资源配置的优化。

数字普惠金融能够促进劳动对象的价值创造、提升和转移。从使用深度来看，长期受到金融排斥的农业从业者接触到多元化的金融产品和服务，进而拓宽了农业从业者增收渠道。一方面，农业从业者能够通过引入高效、优质且具有多重抗性特征的新型作物品种，以及使用环保且效能高的肥料和农药，增强作物的生长潜力，提高农作物的整体健康和产量，进而提高土地生产率；另一方面，促进农地从农业经营效率低的主体向新型农业主体流转，有利于实现农业要素投入的科学配比。

(二)关于农业技术创新的中介效应研究

当前，数字技术、卫星遥感技术、生物技术、新材料技术以及新能源技术等在农业领域的应用，有效突破传统农业因资源条件限制与技术滞后所构成的瓶颈，这种智能化、集约化、高效化的农业技术创新，极大优化了农业资源的配置与利用效率，逐渐成为推动农业生态环境改善与实现农业高质量发展的核心动力机制。然而，农业技术创新离不开大量的资本投入，其研发过程具有不可逆性，此外，创新成果的转化应用通常伴随一定的时间滞后性，需要给予其充足且持续的资金支持。由于信息不对称和融资约束等问题，传统金融机构的金融抑制严重制约了农业企业创新能力的提升。

与传统金融相比，一方面，数字普惠金融能够缓解中小企业长期受到“麦克米伦缺口”的制约。也就是说，基于“数字红利”带来的信息及成本优势，能够为农业技术创新提供较为宽松的金融环境，加速技术创新要素的空间流动，进而推动技术进步。另一方面，数字普惠金融通过其高度的可访问性和灵活性，利用先进的数据分析和人工智能技术，实时分析和响应市场需求，识别出具有高成长潜力的农业创新项目，进而迅速地将金融资源与农业创新项目精确对接，有效激发农业经营者的创新精神，促进整个农业行业的技术进步和结构优化。与此同时，农业技术创新直接改变了生产方式、工具以及分工模式，这些变化进一步推动了产品种类的多样化、生产工艺的革新以及人力资源结构的优化。

(三)关于政府干预的门槛效应研究

政府对数字普惠金融发展的干预主要集中在两条路径，一是政府干预直接影响普惠金融发展，二是政府干预通过实体经济和金融市场发展间接影响数字普惠金融发展。需要强调的是，一方面，政府过度干预会影响数字普惠金融资源配置，导致市场效率较低、抑制市场的自然竞争和创新，如资金可能优先流向政治上有影响力的地区或团体，而非真正需要投资以提高生产效率的农业项目；另一方面，政府过度干预会影响数字普惠金融服务提供者在符合监管要求方面承担更多成本，这些成本最终会转嫁给农业经营者，限制他们获取必要资金的能力，降低储蓄投资转化率，进而阻碍农业新质生产力的发展。

三、研究设计

(一)数据来源

由于西藏地区部分数据缺失，本研究选取2013—2022年中国30个省、市、自治区(不包含港澳台地区)的面板数据展开研究。所涉及的数据来源于《中国农村统计年鉴》《中国人口和就业统计年鉴》《中国科技统计年鉴》《中国人口和就业统计年鉴》《绿色食品统计年报》《中国统计年鉴》、北京大学数字金融研究中心、中国知网专利数据库以及EPS全球统计数据库。鉴于2022年教育支出、农林牧渔增加值以及森林覆盖率指标数据尚未公开，因此，以上数据缺失值已用插值法补全。

(二)研究假设

本研究探讨数字普惠金融对农业新质生产力的影响、农业技术创新在数字普惠金融与农业新质生产力之间的中介效应以及政府干预程度在两者之间的调节效应，研究基本假设是：

假设1：数字普惠金融能够推动农业新质生产力发展。

假设2：农业技术创新是数字普惠金融推动农业新质生产力发展的间接路径。

假设3：数字普惠金融对农业新质生产力发展的影响受到政府干预程度的影响，这种影响是非线性的。

(三)模型设定

本研究的实证目标在于检验数字普惠金融对农业新质生产力的影响，为此，建立如下基准回归模型：

ANQPit＝α0＋α1DIFit＋α3X＋τi＋εit (1)

(1)式中：ANQPit为第i个省份在时间t期农业新质生产力指数，DIFit为第i个省份在时间t期数字普惠金融指数，X为一系列控制变量，τi为个体固定效应，εit表示随机干扰项，α0表示常数项。

为了进一步厘清数字普惠金融影响农业新质生产力的传导机制，在基准回归模型的基础上，建立如下计量模型：

ATIit＝β0＋β1DIFit＋β2X＋τi＋εit (2)

鉴于传统“三步法”的中介效应检验有争议，本研究借鉴江艇的做法，结合式(1)和式(2)，构建“两步法”中介效应检验。(2)式中：ATIit为农业技术创新水平。

此外，数字普惠金融对农业新质生产力的影响可能存在门槛效应，政府干预程度不同，数字普惠金融对农业新质生产力发展可能产生不同的影响。参考Hansen(1999)提出的门槛面板数据模型，构建以政府干预为面板门槛变量的回归模型，当存在n个门槛值时，建立如下计量模型：

ANQPit＝γ0＋γ1DIFit＋γ2X＋γ3(GOVit≤θ1)DIFit＋γ42I(θ1〈GOVit〈θ2)DIFit＋...＋γ5nI(GOVit〉θn)DIFit＋τi＋εit (3)

(3)式中：θn 为第n个门槛变量值，一般不超过3个，I(·) 为示性函数，观察随着门槛变量政府干预(GOVit)的变化，数字普惠金融对农业新质生产力的影响是否发生突变。

(四)变量选取与说明

1.被解释变量

农业新质生产力(ANQP)。如何科学构建农业新质生产力是本研究的关键所在。对于农业新质生产力发展指标体系的构建，学术界研究相对较少。需要强调的是，无论是新质生产力指标体系构建，还是农业新质生产力指标体系构建均遵循生产力的三个构成要素(劳动者、劳动资料和劳动对象)，但具有“新”的特质。因此，本研究结合已有研究，从劳动者、劳动资料和劳动对象构建农业新质生产力指标体系，如表1所示，并采用熵值法测算各指标权重，加权求和得到2013—2022年各省农业新质生产力发展结果。

(1)劳动者。劳动者是农业新质生产力的主体，是能够适应数字化、智能化工作环境，创造新质生产力并熟练掌握劳动资料的高素质应用型人才。在新质生产力理念下，劳动者个体维度的“新”基于劳动生产率、劳动者素质和劳动者精神三个方面。具体到本研究，首先，劳动生产率可以通过经济收入、农业产出以及就业结构来表征。一般来说，劳动生产率的提高直接反映在单位劳动力的产出量上，并间接反映在劳动者的经济收入上，当单位劳动者产出增加时，相应地，他们的工资或收入水平同样会提高。此外，劳动生产率还能够从就业结构的变化中得到体现，劳动节约型技术进步通过促进劳动力市场结构的转变，使得大量劳动力从传统农业生产部门中释放出来。其次，劳动者素质可以通过文化程度和培育经费两个方面来表征。一般来说，从事农业的劳动者主要来自于农村，农村人均受教育年限可以作为评估农业新质劳动力素质的一个重要指标。此外，农业领域特定的培育经费往往难以直接统计，通过经济结构比例法，可以间接估算出政府在农业培育上的财政投入比例。最后，劳动者精神可以从创新精神进行表征。通过R&D研究人员数×(农林牧渔业总产值/地区生产总值)间接估算农业部门研发人员情况。

(2)劳动资料。劳动资料是劳动者用以生产和创造的媒介和手段， 包括用以改变和影响劳动对象的一切物质资料和协助劳动者将力量传导至劳动对象以实现创造力的无形生产资料。具体到本研究，一方面，物质劳动资料可以通过基础设施、资源产出水平以及资源利用水平进行表征。其中，基础设施中的农业机械化水平、农村办水电站水平对于农业技术体系发展至关重要。生产设备投资力度是衡量一个区域基础设施建设和发展水平的重要指标，较高的土地生产率和农业产出率均依赖于先进的农业技术设施。资源利用水平中的单位耕地面积农机总动力和节水灌溉面积比重的增加均能够反映农业生产过程中物质劳动资料使用的高效性和技术应用的先进性。另一方面，无形劳动资料则通过科技创新来实现，能够将高新科技的创新因素融入传统生产资料，可以通过农业科技活动经费和农业财政投入力度进行表征。

(3)劳动对象。劳动对象则是劳动作用其上的物质，既包括实体性劳动对象，又包括非实体性劳动对象，其中，实体劳动对象主要体现在生态环境层面。非实体劳动对象反映了传统农业产业在高新科技化改造和生产治理过程中数字化、智能化基础设施的进步程度。绿色实体劳动对象方面，在“金山银山不如绿水青山”的发展理念下，农业新质生产力必然包含深刻的生态意识，绿色生产产品有助于生物多样性和生态平衡，环境污染的控制能够确保土地、水源和空气的质量，同时，森林覆盖率的提高也能够为农业提供稳定的水源，改善土壤质量。

2.核心解释变量

数字普惠金融(DIF)。本研究采用北京大学数字金融研究中心发布的中国数字金融发展指数进行衡量，该数据库运用无量纲化方法和层次分析法，经过科学验证，因其合理性、可靠性和科学性而在国内的相关研究中得到广泛应用。同时，本研究还选取了覆盖广度(BR)、使用深度(DE)和数字化程度(DI)三个子维度对农业新质生产力进行更进一步研究。

3.中介变量

农业技术创新(ATI)。现有研究中，关于对技术创新的测度主要采用以下三种方法：一是利用技术创新投入来衡量，包括经费、人员投入等；二是利用技术创新的产出来衡量，包括专利、论文等；三是其他指标，包括直接用技术创新产出与投入比计算，或间接利用数据包络分析、随机前沿分析等方法计算的指标。本研究以中国30个省、市、区为研究对象，考虑到数据的可获得性和直观性，采用农林牧渔业三类专利总和来衡量农业技术创新。

4.门槛变量

政府干预(GOV)。尽管政府官员主观意志对干预产生影响，但是政府在采取措施时受制于当地的经济条件与财税水平。由于缺乏关于各地区针对数字普惠金融的财政支出数据，本研究采用较为广泛的指标—地区财政支出与地区生产总值的比例，作为衡量政府干预程度的代理变量。

5.控制变量

为防止遗漏变量对估计结果的影响，增强研究结果的可比性，本研究选取经济发展水平(LNGDP)、城镇化水平(URB)、开放程度(OPEN)、市场化水平(MAR)以及金融发展水平(FIN)作为控制变量。其中，经济发展水平用地区人均生产总值的自然对数来衡量；城镇化水平用各地区城镇人口占地区总人口比重来衡量；开放程度用地区实际利用外资总额与地区生产总值的比重来衡量；市场化水平参考樊纲等学者的测算方法进行测算；金融发展水平用地区金融机构存贷款余额占地区生产总值的比重衡量。

(五)描述性统计

表2汇报了本研究中主要变量的描述性统计结果，其中，农业新质生产力指数(ANQP)均值为0.244，标准差为0.079，最大值仅为0.556，说明研究样本中农业新质生产力普遍未充分发展，且各省农业新质生产力差异性较小。可能的原因是，由于农业技术创新能力不足、生产资源配置效率低下以及技术采纳和应用的滞后等，导致农业新质生产力发展受到制约。数字普惠金融指数(DIF)标准差为80.19，最大值达到了460.7，而最小值仅为118，两者之间的差距超过了3倍，说明数字普惠金融在不同地区间发展不均衡。可能的原因是，由于各地区经济发展水平、基础设施建设以及政策支持力度等不同，导致数字普惠金融未能在全部样本区域内充分发展。

四、实证分析

(一)基准回归分析

表3列(1)和列(2)分别汇报了在纳入以及不纳入控制变量时，数字普惠金融对农业新质生产力发展的回归结果。可以看出，无论是否在基准模型中加入可能对农业新质生产力产生影响的控制变量，数字普惠金融均有效促进了农业新质生产力的提高，即数字普惠金融每增加1个单位，农业新质生产力的平均变化量分别提高0.0004和0.0003个单位。可能的原因是农业新质生产力受多种因素的影响，例如气候条件、土地质量、农业政策和地区农业结构等，而这些因素可能在一定程度上抵消数字普惠金融的差异化影响。此外，数字普惠金融即使在差异较大的情况下，也能够通过提供更加广泛的金融服务、改善信息流通和促进技术传播等途径，对农业新质生产力产生普遍的正向效应。因此，农业新质生产力在各省之间的差异不大，但数字普惠金融的推广和应用仍能够对各地区的农业新质生产力有所促进。就控制变量而言，经济发展水平(LNGDP)和市场化程度(MAR)均能够对农业新质生产力产生积极作用。据此，数字普惠金融能够推动农业新质生产力发展假设1成立。

(二)内生性问题与稳健性检验

1.内生性问题

前文研究证明，数字普惠金融有利于提高农业新质生产力。事实上，农业新质生产力的发展在一定程度上会对数字普惠金融的拓展和深化产生积极影响。可见，数字普惠金融和农业新质生产力发展之间存在互为因果的可能。同时，发展农业新质生产力是一个涉及多因素的复杂进程，受到国家政策、国内外经济环境、市场需求、科技创新速度和气候变化等多重因素的影响，由此推断，本研究可能存在未考虑到的其他影响因素，导致研究结果产生偏差。鉴于此，借鉴吕重阳等学者的研究，通过将1997年的省级互联网普及率与前一年的全国互联网用户总数相结合，生成交互项作为衡量数字普惠金融的工具变量(INDEXHAT)。从相关性来看，本研究所选取的工具变量与当前的金融科技和普惠型数字金融服务的成熟度及普及有较强的历史渊源，一般来说，当一个地区拥有完善的数字基础设施时，数字普惠金融往往会得到更有利的发展环境，这一现象与相关性要求相符合。从排他性来看，本研究所选取的工具变量对2013—2022年农业新质生产力的发展并无直接作用，由此可得，其工具变量符合排他性要求。表4列(1)汇报了第一阶段工具变量结果，其系数在1%的显著性水平上为正，同时，在不可识别检验和弱工具变量检验中，均拒绝了原假设。列(2)汇报了数字普惠金融对农业新质生产力的影响依然显著，排除由于反向因果和遗漏变量所可能导致的估计误差。

2.稳健性检验

为了确保结果的稳健性，本研究将采用数字普惠金融的三个子维度替换解释变量、剔除异常值以及删除特定样本三种方式进行稳健性检验。其中，表5列(1)—(3)分别汇报了数字普惠金融三个子维度对农业新质生产力的作用效果。结果显示数字普惠金融覆盖广度(BR)能够在1%的显著性水平上有效促进农业新质生产力的发展，同时，使用深度(DE)和数字化程度(DI)均在5%的显著性水平上提升了农业新质生产力的发展水平，特别是其覆盖广度对农业新质生产力的作用效应最大，平均影响效果为0.0002个单位。表5列(4)汇报了剔除异常值，也就是说，对变量进行1%的缩尾处理的结果，可以看到，数字普惠金融的回归系数在1%水平上显著。表5列(5)汇报了剔除北京、上海、广东、江苏和浙江等发达省份的回归结果，其数字普惠金融的回归系数依然显著为正，进一步支持了基础回归的稳健性。

(三)异质性分析

1.基于不同地区的异质性分析

为考察不同地区数字普惠金融对农业新质生产力发展影响的异质性，根据国务院发展研究中心所划分的八大综合经济区，将本研究样本中的30个省份划分为东北总经济区(辽宁、吉林和黑龙江)、北部沿海综合经济区(北京、天津、河北和山东)、东部沿海综合经济区(上海、江苏和浙江)、南部沿海综合经济区(福建、广东和海南)、黄河中游综合经济区(陕西、山西、河南和内蒙古)、长江中游综合经济区(湖北、湖南、江西和安徽)、大西南综合经济区(云南、贵州、四川、重庆和广西)以及大西北综合经济区(甘肃、青海、宁夏和新疆)。表6汇报了分样本回归结果。

可以看出，我国八大综合经济区数字普惠金融对农业新质生产力的影响存在明显的区域差异性特征。其中，列(2)北部沿海综合经济区、列(3)东部沿海综合经济区、列(4)南部沿海综合经济区以及列(7)大西南综合经济区数字普惠金融均在不同程度的显著性水平上正向影响了农业新质生产力的发展。这说明，除大西南综合经济区以外，对农业新质生产力产生积极作用的区域均分布在沿海经济区，特别是南部沿海综合经济区的影响效果最显著。究其原因，沿海经济区数字普惠信贷和投资等活动更活跃，网络基础设施更完善，通常有较强的开放性和创新意识，数字普惠金融供给和需求对接更流畅，使得数字普惠金融对农业新质生产力产生显著的正向作用。就南部沿海综合经济区内部而言，一定程度上发挥了数字普惠金融的正向空间溢出效应，极大延伸了金融服务的覆盖面。而列(1)东北综合经济区、列(5)黄河中游综合经济区、列(6)长江中游综合经济区和列(8)大西北综合经济区数字普惠金融对农业新质生产力的影响不显著。究其原因，相较于沿海区域，这些区域可能仍存在“数字鸿沟”现象，数字金融基础设施相对不足、市场活力相对不足以及金融产品和服务相对不足等导致数字普惠金融促进农业新质生产力发展的动力不足。

2.基于不同时期的异质性分析

本研究借鉴习明明等学者的思路，采用双重差分方法对数字普惠金融影响农业新质生产力发展的效应进行因果识别。具体来看，本研究以2016年《G20数字普惠金融高级原则》(以下简称《原则》)为“准自然实验”，根据各省份的数字普惠金融发展指数均值进行分组，将数字普惠金融水平高于平均的省份标记为0，低于平均的省份标记为1，形成实验组和控制组。进一步，以2016年作为时间节点，2016年之前的年份赋值为0,2016年及之后的年份赋值为1，来评估数字普惠金融政策的实际效果。本研究构建DID模型如下：

ANQPit＝η0＋η1treatit×postit＋η3X＋τi＋εit (4)

(4)式中：treat代表为实验组，post代表时点变量，2016年及以后为1，之前为0，η1用于衡量《原则》对该地区农业新质生产力的影响。

表7列(1)和列(2)分别汇报了未加入控制变量以及加入控制变量后的DID估计结果。结果表明，treat×post的估计系数分别在1%和5%的显著性水平上为正，也就是说，2016年《原则》的颁布，推动了农业新质生产力的发展。

五、进一步分析

(一)机制检验

基于两步法中介效应模型，本研究以农业技术创新(ATI)为中介变量，检验数字普惠金融对农业新质生产力的作用机制。回归结果见表8，列(2)表明数字普惠金融能够在1%的显著性水平上正向促进农业技术创新，即数字普惠金融能够通过农业技术创新进而影响农业新质生产力的发展。可能的原因是，数字普惠金融通过增强农业领域的信贷可得性和信息透明度，促进了技术创新。具体表现在为农业生产者提供必要的资金支持以采购新技术和设备，以及通过数字平台共享先进的农业知识和技术，从而提升农业生产效率。技术创新通过提高劳动者的技能、改进农作物的质量及其抵抗能力，以及优化农业机械和设备的应用等，直接推动了农业新质生产力的提升，实现了生产效率和农业产出的显著增长。此外，表9汇报了Bootstrap和Sobel检验，可以看到，在Bootstrap方法中，使用抽样检验500次，两个置信区间均在0的右侧，且在1%的显著性水平上验证了该效应的存在，其中，中介效应为0.0003，直接效应为0.0001。在Sobel方法中，中介效应在1%的显著性水平通过检验，且效应为0.0002。综上，本研究假设2得到验证。

(二)门槛效应检验

理论上讲，政府干预(GOV)作为宏观调控手段，能够直接或间接推动数字普惠金融的拓展与深化，但过度干预也可能抑制金融创新和市场竞争。因此，本研究将政府干预作为门槛变量，进一步分析当政府干预达到某个阈值时，数字普惠金融对农业新质生产力的影响是否发生突变。需要强调的是，在进行门槛效应检验前，需首先进行门槛存在性及其数量的检验，其结果如表10所示。可以看到，政府干预作为门槛变量时，在1%的显著性水平上拒绝不存在单一门槛的建设，但不存在双门槛效应。进一步，表11汇报了在引入政府干预这一门槛变量后，数字普惠金融对农业新质生产力的影响。根据表11列(1)的结果，当政府干预的门槛值未超过0.1617时，数字普惠金融指数每增加1个单位，能够对农业新质生产力起到0.0004的促进作用；当政府干预的门槛值超过0.1617时，数字普惠金融对农业新质生产力的促进作用有所降低，其影响系数为0.0002。也就是说，农业新质生产力的发展需要政府的干预，政府干预在一定程度上能够改变数字普惠金融对农业新质生产力的作用效果，过度的政府干预会降低数字普惠金融的正面效应。由此，本研究假设3得以验证。

六、结论与政策建议

当前，数字普惠金融已经成为推动我国农业生产力由量变到质变、由大到强的重要手段，需要进一步加快数字普惠金融在农业领域的应用，发挥好数字普惠金融推动农业新质生产力发展的放大、叠加和倍增作用。本研究在理论上阐述了数字普惠金融助益农业新质生产力的内在机理，基于农业新质生产力的内涵和外延构建了一个较为全面反映农业新质生产力的指标体系，并利用中国2013—2022年的省级平衡面板数据，实证分析了数字普惠金融对农业新质生产力的影响效应及其作用机制。本研究得出如下结论：第一，数字普惠金融发展有利于提高农业新质生产力，这一结论在引入工具变量、替换解释变量、删除异常值以及删除特定样本后依然成立。第二，数字普惠金融对农业新质生产力的影响存在不同地区和时期的异质性。其中，从地区来看，北部沿海综合经济区、东部沿海综合经济区、南部沿海综合经济区以及大西南综合经济区数字普惠金融均能够正向促进农业新质生产力的发展，但这种正向影响在东北综合经济区、黄河中游综合经济区、长江中游综合经济区和大西北综合经济区不显著。从不同时期来看，2016年《原则》的颁布后，加强了数字普惠金融对农业新质生产力的正向作用。第三，数字普惠金融能够通过提高农业技术创新水平进而促进农业新质生产力的发展。第四，政府干预能够影响数字普惠金融对农业新质生产力的正向作用效果，但当政府干预程度超过0.1617时，会降低这种正向作用。

结合主要研究结论，本研究提出如下政策建议：

第一，全面推进数字普惠金融在农业领域的深度融合，为提高农业新质生产力奠定基础。一方面，持续提高农民普惠金融素养，增强其对普惠金融工具的认知与运用能力，助力农业产业向技术化、智能化和绿色化转型。另一方面，加快推动乡村宽带通信网、数字电视网、“5G”基站规划以及市场数据中心等新型数字基础设施建设，推动数字普惠金融在农业各个场景中的应用。

第二，因地制宜，精准施策，加强数字普惠金融的区域均衡发展。数字普惠金融的普及与应用不能搞“一刀切”，应将“需求主导型”和“供给主导型”金融服务相结合，从覆盖广度、使用深度、数字化程度等维度出发，制订符合区域农业发展需求的金融普惠政策，以确保政策的地域适应性和效益最大化。譬如，根据自身的资源禀赋、农业发展水平等因地制宜增进传统农业产业、战略性新兴产业以及未来产业的科学联结；同时，注重数字普惠金融基础设施建设，特别关注农村地区的覆盖情况，通过建立覆盖全国各地的数字金融网络，能够有效规避数字普惠金融对于经济发展水平较低、市场化程度不高地区可能造成的金融抑制影响，以此来塑造农业发展新动能。

第三，加强农业技术创新，释放数字普惠金融潜力。以农业重大前沿技术突破为抓手，实现技术要素在空间上的自由流动。通过数字普惠金融提供必要的资金支持、多样化金融产品组合、风险管理工具和数据驱动的决策支持，推动智慧农业、生态循环技术、农业生物技术、农业碳减排生产、农业标准化清洁生产技术及农业面源污染治理技术等技术的创新与应用，尤其是鼓励开展与绿色低碳技术有关的研发和创新活动，以降低农业生产对资源的消耗，减少环境污染，提高土地利用效率，最终实现以高水平农业科技自立自强推动农业高质量发展，助力农业强国。

第四，优化政府干预，构建良好的发展环境。在促进农业新质生产力发展过程中应积极寻求多主体的协同配合，强化政府职能机构与市场金融机构的衔接。一方面，政府需要发挥其引导和监管作用，既不能放任缺乏监管环境下可能出现的金融不稳定现象，又不能过度干预，走入盲目提高监管强度的误区；另一方面，市场需要充分发挥数字普惠金融作为金融工具在促进农业新质生产力提升方面的重要作用，在实践中平衡经济效益与农业新质生产力的关系，走出一条政府监管和市场调节相得益彰的新路径。

[原文刊于《华中师范大学学报（人文社会科学版）》2024年第4期，注释从略]

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专 家 简 介

贾康，著名经济学家，第十一届、十二届全国政协委员，第十三全国政协参政议政人才库特聘专家，华夏新供给经济学研究院创始院长，中国财政科学研究院研究员、博导。

1985 年开始在财政部科研所工作，历任研究室副主任、主任、科研所副所长，于2001-2014年间任所长。在国民经济、财政税收、金融、公共事务等的理论、政策研究领域，有数十年的丰富工作经验。

1988 年曾入选亨氏基金项目，赴美国匹兹堡大学做访问学者一年。

1995 年享受政府特殊津贴。

1997年评为国家百千万人才工程高层次学术带头人。

多次参加国家经济政策制订的研究工作和主持或参加国内外多项课题，撰写和出版数十部专著和 数百篇论文、数千篇财经文稿、访谈。

2002年6月24日受朱镕基总理之邀座谈经济工作。

2003年后，多次受温家宝总理之邀座谈经济工作。

2006-07年，两次受胡锦涛总书记之邀座谈经济工作(被媒体称之为“中南海问策”）。

2013年后，多次应李克强总理之邀座谈、或按全国政协安排向李克强总理建言经济工作。

孙冶方经济学奖、黄达-蒙代尔经济学奖和中国软科学大奖获得者

2010年1月8日，中央政治局第十八次集体学习“财税体制改革”专题的讲解人之一。/

参加2016年5月17日习近平总书记主持的哲学社会科学工作者座谈。

国家（“十一五”、“十二五”和十三五”规划专家委员会委员。国家发改委 PPP 专家库专家委员会成员。中国财政学会原副会长兼秘书长。北京、上海、福建、安徽、西藏、广西等多地人民政府特聘专家、顾问或咨询委员，北京大学、中国人民大学等多家高校特聘教授。

1995年享受政府特殊津贴。1997年被评为国家百千万人才工程高层次学术带头人。孙冶方经济学奖、黄达-蒙代尔经济学奖和中国软科学大奖获得者。

2013年，主编《新供给：经济学理论的中国创新》，发起成立“华夏新供给经济学研究院”和“新供给经济学50人论坛”（任首任院长、首任秘书长），2015年-2016年与苏京春合著出版《新供给经济学》专著、《供给侧改革：新供给简明读本》、以及《中国的坎：如何跨越“中等收入陷阱”（获评中国图书评论学会和央视的“2016年度中国好书”）》，2016年出版的《供给侧改革十讲》被中组部、新闻出版广电总局和国家图书馆评为全国精品教材。2021年与刘薇合著出版的《双循环新发展格局》又被评为年度“中国好书”和全国党建精品教材。根据《中国社会科学评估》公布的2006～2015年我国哲学社会科学6268种学术期刊700余万篇文献的大数据统计分析，贾康先生的发文量（398篇），总被引频次（4231次）和总下载频次（204115次）均列第一位，综合指数3429，遥居第一，是经济学核心作者中的代表性学者。