沈 洋，唐海英，周鵬飛

（重慶師范大學(xué)經(jīng)濟與管理學(xué)院，重慶 401331）

一、引言

改革開放四十多年來，中國農(nóng)業(yè)發(fā)展取得了巨大成就，中國用世界7%的耕地養(yǎng)活了世界22%的人口；同時，較好地滿足了經(jīng)濟快速發(fā)展對農(nóng)業(yè)原料的巨大需求，為第二、第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展提供了堅實的物質(zhì)支撐（李谷成等，2011）。但是，在耕地面積不斷減少、農(nóng)村青壯年勞動力持續(xù)流失以及自然資源約束趨緊的形勢下，中國農(nóng)業(yè)主要依靠資源消耗的農(nóng)業(yè)發(fā)展路徑難以實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。隨著中國經(jīng)濟進入“新常態(tài)”，經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展的動能從依靠人口紅利轉(zhuǎn)向供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，中國必須加快農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化進程，促進傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)向現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)型發(fā)展。農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率代表農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化過程中的技術(shù)進步，如農(nóng)業(yè)機械化、信息化等，因此農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的一個重要標志就是農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提高，而農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提高表現(xiàn)在農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展是由創(chuàng)意和創(chuàng)新帶來的效率改善所推動（葉璐和王濟民，2020）。提高農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率是抵御“馬爾薩斯危機”的重要保障，而保障農(nóng)業(yè)高質(zhì)量產(chǎn)出的關(guān)鍵在于提高生產(chǎn)效率。黨的十九大報告明確提出要把提高全要素生產(chǎn)率作為我國經(jīng)濟轉(zhuǎn)型升級的動力源泉。農(nóng)業(yè)作為國民經(jīng)濟的基礎(chǔ)性、戰(zhàn)略性部門，現(xiàn)階段面臨著由“高產(chǎn)”向“優(yōu)質(zhì)”轉(zhuǎn)型的“時間窗口”。因此，穩(wěn)步提升農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率對破解資源約束、轉(zhuǎn)變發(fā)展功能以及促進農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展具有重大現(xiàn)實意義。

農(nóng)村金融作為現(xiàn)代農(nóng)業(yè)經(jīng)濟運行的“血液”，在金融扶貧和鄉(xiāng)村振興過程中扮演著重要角色；而服務(wù)實體經(jīng)濟，推動其持續(xù)健康發(fā)展是金融業(yè)的使命所在（成學(xué)真和龔沁宜，2020）。過去十年，大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)、云計算等新興信息技術(shù)與傳統(tǒng)普惠金融深度融合發(fā)展，數(shù)字普惠金融應(yīng)運而生，以螞蟻金服“旺農(nóng)貸”、眾安保險“眾安小貸”和京東金融“京農(nóng)貸”以及中國工商銀行“網(wǎng)貸通”等為代表的數(shù)字金融工具涌現(xiàn)并實現(xiàn)規(guī)?；鲩L。數(shù)字普惠金融的普惠性使以往被傳統(tǒng)金融體系所忽視的群體有更多機會獲取如互聯(lián)網(wǎng)信貸、網(wǎng)上理財以及移動支付在內(nèi)的金融支持。數(shù)字普惠金融具有服務(wù)門檻低、成本低和不受時間空間約束等優(yōu)勢，其不僅改變了傳統(tǒng)普惠金融的經(jīng)營管理模式，提高了金融服務(wù)的多樣選擇性和滲透性，而且以一種更加精準、有效的方式打通了農(nóng)村金融服務(wù)的“最后一公里”，使金融資本能夠更好地滿足農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)型升級，滿足金融資金數(shù)量、金融服務(wù)方式以及金融產(chǎn)品類型的多樣化需求（何宏慶，2020）。此外，數(shù)字普惠金融還帶來了信貸資源配置效率和農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)融資約束的顯著改善，對農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級、提高農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率具有深遠影響。因此，在新舊動能加速轉(zhuǎn)化的關(guān)鍵節(jié)點上，從數(shù)字普惠金融角度入手，探究數(shù)字普惠金融與農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的關(guān)系，對推動金融資本服務(wù)三農(nóng)領(lǐng)域、促進農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展具有重要現(xiàn)實意義。

二、文獻綜述

數(shù)字普惠金融泛指一切使用數(shù)字金融服務(wù)促進普惠金融發(fā)展的金融服務(wù)活動，即指通過數(shù)字化或電子化技術(shù)，如電子貨幣、支付卡和常規(guī)銀行賬戶，開展各項傳統(tǒng)金融規(guī)劃和銀行對賬服務(wù)，其本質(zhì)是利用現(xiàn)代信息技術(shù)拓展傳統(tǒng)普惠金融服務(wù)邊界，幫助金融服務(wù)更好地惠及被傳統(tǒng)金融服務(wù)所忽視的社會群體。

關(guān)于金融與農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展之間的關(guān)系，學(xué)者們進行了大量研究。譚霖和鄧偉平（2011）利用面板數(shù)據(jù)誤差修正模型和格蘭杰因果檢驗實證發(fā)現(xiàn)，發(fā)展農(nóng)村金融短期內(nèi)并不能提高農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率，但從長期看能顯著促進其發(fā)展。尹雷和沈毅（2014）指出農(nóng)村金融對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的促進作用源于技術(shù)進步。張勛等（2019）指出，數(shù)字金融的發(fā)展可以提升農(nóng)村居民的創(chuàng)業(yè)概率，促進農(nóng)村居民的就業(yè)，促進農(nóng)村經(jīng)濟增長，有助于實現(xiàn)包容性增長。曾小艷和祁華清（2020）認為數(shù)字普惠金融的蓬勃發(fā)展顯著提升了農(nóng)業(yè)產(chǎn)出水平，對逐步緩解我國農(nóng)村地區(qū)的融資約束有重要作用。

關(guān)于數(shù)字金融與農(nóng)村經(jīng)濟的關(guān)系，張棟浩和尹志超（2018）通過構(gòu)建村莊層面的金融普惠指數(shù)發(fā)現(xiàn)，普惠金融有助于降低農(nóng)村家庭貧困狀況，發(fā)展金融普惠對進一步完成脫貧攻堅任務(wù)具有重要意義。傅秋子和黃益平（2018）提出，數(shù)字普惠金融越發(fā)達，農(nóng)村消費性金融需求越容易被激發(fā)。尹應(yīng)凱和彭興越（2020）認為，數(shù)字普惠金融的發(fā)展能夠顯著促進經(jīng)濟發(fā)展，且金融科技能夠促進農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長并存在雙門限效應(yīng)，但隨著門檻值的下降，其促進效應(yīng)不斷下降。

上述文獻對本文研究農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率提供了方法借鑒及研究視角啟示，但有關(guān)研究仍存在邊際改進的可能。本文的邊際貢獻在于：一是已有文獻從農(nóng)村金融的角度入手，研究金融與農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率之間的關(guān)系，但在刻畫金融維度方面較為簡單，導(dǎo)致了金融評估不完全，無法全面反映農(nóng)村金融對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響。本研究借助更加完備的評價體系反映普惠金融推廣程度，能夠更加精準地反映普惠金融與農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率之間的關(guān)系。二是現(xiàn)有文獻關(guān)于數(shù)字普惠金融與農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率兩者之間的研究比較少。本文創(chuàng)新性地將農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率與數(shù)字普惠金融納入統(tǒng)一框架，探究兩者之間的相互關(guān)系，以便揭示數(shù)字普惠金融能否推動農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率提高，這對未來金融業(yè)服務(wù)鄉(xiāng)村振興具有啟示意義。

三、作用機制分析

隨著數(shù)字技術(shù)在金融領(lǐng)域的應(yīng)用和快速發(fā)展，金融服務(wù)和產(chǎn)品深度嵌入人們的日常生活。數(shù)字技術(shù)的迅速發(fā)展為金融服務(wù)“長尾客戶”提供了機遇和空間，在擴大金融市場范圍和金融服務(wù)延展深度方面發(fā)揮了關(guān)鍵作用。數(shù)字普惠金融促進農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率提高的作用機制表現(xiàn)在以下四個方面：

第一，數(shù)字普惠金融依托互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算等技術(shù)，突破了傳統(tǒng)金融服務(wù)的地域限制，提高了金融服務(wù)的可獲得性。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)發(fā)展的方向是適度規(guī)模化，與規(guī)模化發(fā)展相伴而生的是對資本的旺盛需求，而面向規(guī)模化農(nóng)業(yè)生產(chǎn)組織和種糧大戶的普惠金融很難滿足其金融服務(wù)需求。數(shù)字普惠金融通過大數(shù)據(jù)思維，利用數(shù)字化技術(shù)和金融科技手段，建立不同區(qū)域的服務(wù)模型，可以非常便捷、快速地判斷生產(chǎn)者的經(jīng)營能力以及可負擔的負債規(guī)模。因此，數(shù)字普惠金融能夠有效提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營主體在資金融通、支付、投資和信息中介等方面服務(wù)的可獲得性及精準性，這就為農(nóng)業(yè)企業(yè)引進和消化各種農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)奠定了堅實的資金基礎(chǔ)。

第二，數(shù)字普惠金融可以通過電腦、手機及其他移動終端設(shè)備等向需求者提供金融服務(wù)，擴大了金融服務(wù)的覆蓋范圍。移動互聯(lián)網(wǎng)改變了人們接觸金融的方式，大大降低了金融機構(gòu)獲取用戶的成本，大數(shù)據(jù)技術(shù)也深刻地改變了搜集數(shù)據(jù)、處理數(shù)據(jù)和甄別風險的效率，大量被傳統(tǒng)金融排斥在外的農(nóng)村小企業(yè)、農(nóng)戶以及農(nóng)村年輕創(chuàng)業(yè)者通過支付和轉(zhuǎn)賬、農(nóng)資采購、農(nóng)產(chǎn)品銷售以及經(jīng)營性小額貸款等方式被納入金融機構(gòu)的服務(wù)范圍之內(nèi)。此外，數(shù)字技術(shù)降低了金融服務(wù)對物理網(wǎng)點的需求，且基于大數(shù)據(jù)的風險管理體系進一步降低了征信與風險管理成本，這將推動金融機構(gòu)向農(nóng)業(yè)領(lǐng)域和農(nóng)村地區(qū)拓展服務(wù)業(yè)務(wù)，有助于解決農(nóng)業(yè)領(lǐng)域金融服務(wù)不平衡、不充分等問題。

第三，數(shù)字普惠金融可以通過網(wǎng)絡(luò)虛擬技術(shù)向服務(wù)對象提供教育培訓(xùn)學(xué)習渠道。金融機構(gòu)通過建立網(wǎng)上學(xué)習平臺，與普惠金融產(chǎn)品相結(jié)合，讓偏遠農(nóng)村地區(qū)的人們學(xué)習金融知識和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)知識，提升農(nóng)村金融消費者和其他普惠金融服務(wù)群體的綜合素養(yǎng)與人力資本水平，這有助于提高農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率。

第四，數(shù)字普惠金融的普及能夠打破農(nóng)民的鄉(xiāng)村觀念，增強農(nóng)民的現(xiàn)代化和市場化意識（吳本健等，2020）。單純地依靠宗親、家族內(nèi)部非金融借貸途徑提供資金來源并不能滿足農(nóng)民對資金的大量需求，而數(shù)字普惠金融的發(fā)展有助于改善這一狀況，使農(nóng)民逐漸擺脫“現(xiàn)金為王”等傳統(tǒng)觀念，這有利于改善農(nóng)村地區(qū)落后的市場觀念，激發(fā)農(nóng)村地區(qū)的市場交易行為，盤活農(nóng)村經(jīng)濟，提高農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率。

綜上所述，數(shù)字普惠金融繼承了傳統(tǒng)普惠金融的基本內(nèi)涵，以一種可負擔的金融借貸服務(wù)滿足農(nóng)業(yè)金融需求，同時利用現(xiàn)代數(shù)字技術(shù)拓展普惠金融覆蓋范圍，化解農(nóng)村信息不對稱，對降低普惠金融準入門檻、提高金融機構(gòu)放貸效率和減少金融服務(wù)“長尾客戶”具有積極作用，如果數(shù)字普惠金融能夠深入農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈的各個環(huán)節(jié)，將有效緩解農(nóng)村金融需求壓力，提高資源配置效率，從而有利于農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提高。

四、農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的測度與描述

（一）DEA-Malmquist 指數(shù)法

當前，測度全要素生產(chǎn)率的方法主要分為兩類：第一類方法是建立在生產(chǎn)函數(shù)假設(shè)基礎(chǔ)上的C-D 函數(shù)法、超越對數(shù)函數(shù)法以及代數(shù)指數(shù)法等參數(shù)模型，此類方法具有精準識別隨機因素的優(yōu)勢，但對模型構(gòu)造有著較為嚴格的設(shè)定要求，若模型設(shè)定不合理，則會導(dǎo)致所測量的模型有偏差，且僅限于使用大樣本數(shù)據(jù)。第二類方法是以數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）和隨機前沿法（SFA）等為代表的非參數(shù)模型，屬于一定確定性的非參數(shù)估計。此類方法不用設(shè)定具體的生產(chǎn)函數(shù)形式，因而能夠很好地避免模型設(shè)置不合理帶來的誤差。與隨機前沿分析方法相比，DEA 最大的優(yōu)點在于其僅通過線性規(guī)劃方法來測算，既不需要任何具體的函數(shù)形式或分布假設(shè)來計算出前沿函數(shù)，也不要求投入產(chǎn)出變量具有共同的量綱，且具有適用于統(tǒng)計噪聲較小對象等優(yōu)點，因此被認為更加適用于農(nóng)業(yè)領(lǐng)域全要素生產(chǎn)率的測算（廖文康等，2019）。該方法目前被廣泛用于各種生產(chǎn)效率的測算（尹筑嘉等，2020）。因此，本文參照王亞飛等（2020）的做法，采用DEA-Malmquist 指數(shù)法從動態(tài)角度測度我國2011－2018年農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率。

本文引入基于投入產(chǎn)出向量為導(dǎo)向的生產(chǎn)距離函數(shù)：

其中，x表示投入變量，y表示產(chǎn)出變量，δ表示定向輸出效率變量。時期t和時期t+1 的Malmquist 指數(shù)可以表示為：

對式（2）和式（3）的測算結(jié)果取幾何平均數(shù)可得到獨立決策單元t時期至t+1 時期的Malmquist 指數(shù)：

在規(guī)模報酬不變的前提下，將所測算的Malmquist 指數(shù)拆解為技術(shù)進步指數(shù)（Tech）和技術(shù)效率指數(shù)（Effch）：

式（5）中，技術(shù)效率指數(shù)和技術(shù)進步指數(shù)的具體核算公式為：

式（6）和式（7）中的上標c表示規(guī)模報酬不變。在規(guī)模報酬可變的前提下，技術(shù)效率指數(shù)還可以進一步分解為純技術(shù)進步指數(shù)（Pech）和規(guī)模效率指數(shù)（Sech），分別表示管理制度水平和農(nóng)業(yè)投資規(guī)模對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的影響，三者的關(guān)系可以表達為：

式（4）至式（8）中，由DEA-Malmquist 指數(shù)測算得來的各項指標的參考標準為1，若測算的指數(shù)值大于1，表示生產(chǎn)情況得到改善，生產(chǎn)效率提高；反之，則表示生產(chǎn)情況惡化。

（二）農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率評價體系

農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率是反映農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率、衡量農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展質(zhì)量的重要指標。高效率的經(jīng)濟體往往能夠通過較少的資源消耗獲取較高的生產(chǎn)回報。農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率測算過程中，基于農(nóng)業(yè)五要素理論，參考王亞飛等（2019），周鵬飛等（2020）的做法，選取以下投入產(chǎn)出指標作為評價體系。

1.產(chǎn)出指標

農(nóng)業(yè)產(chǎn)出（Y1），以2011年不變價格的第一產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值核算；農(nóng)業(yè)產(chǎn)出（Y2），農(nóng)業(yè)增加值消除了“中間消耗”，能更加真實地刻畫農(nóng)業(yè)創(chuàng)造的實際價值，以農(nóng)林牧副漁業(yè)的增加值計算。

2.投入指標

勞動力投入（L），反映一定時期內(nèi)實際投入農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中的勞動力數(shù)量，選取第一產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員數(shù)量表示；機械投入（M），農(nóng)業(yè)機械表示用于農(nóng)林牧副漁業(yè)生產(chǎn)的農(nóng)業(yè)機械，其反映了農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平，以農(nóng)用機械總動力表示；灌溉投入（I），灌溉水平是反映我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中水利化水平的重要指標，選取有效灌溉面積進行表征；土地投入（A），在已有文獻中，土地投入有耕地面積與播種面積之分，為消除實際生產(chǎn)過程中由于生產(chǎn)荒廢或是反復(fù)耕作帶來的偏差，更加真實地反映土地的實際利用率，選取實際播種面積進行表征；化肥投入（F），農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中為增加土壤肥力，氮肥、磷肥、鉀肥等材料不可或缺，選取化肥施用量（折純量）進行表征。

本文數(shù)據(jù)樣本包括中國大陸31 個省份，未包含港澳臺地區(qū)。本文測算農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率所選取的指標原始數(shù)據(jù)來源于2011－2018年《中國統(tǒng)計年鑒》《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》和各省市統(tǒng)計年鑒，對于極少部分缺失值，采用線性插值法進行補齊。

（三）農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率描述性分析

基于以上投入產(chǎn)出設(shè)定，借助DEAP 2.1 軟件對我國農(nóng)業(yè)Malmquist 指數(shù)進行測算，測算結(jié)果如表1所示。

表1 我國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率測度結(jié)果

由表1可知，2011－2018年，整體上農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率平均每年增加4.1%，且主要源自技術(shù)進步指數(shù)的提高（平均每年上升3.8%），表明在考察期內(nèi)我國農(nóng)業(yè)技術(shù)不斷進步，能夠為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)帶來良好的效益。該結(jié)論表明我國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的增長主要是依靠農(nóng)業(yè)技術(shù)進步指數(shù)的提高，而技術(shù)效率的改善對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升效用不足。換言之，我國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的增長主要是生產(chǎn)前沿邊界的外移，而不是生產(chǎn)前沿邊界的追趕產(chǎn)生。該結(jié)論與高帆（2015）和史常亮等（2016）的觀點類似。需要指出的是，農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提高僅靠技術(shù)進步單輪驅(qū)動，可能導(dǎo)致后續(xù)發(fā)展動力不足。

五、數(shù)字普惠金融與農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率實證分析

（一）變量選取與數(shù)據(jù)說明

1.被解釋變量

農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率（ATFP）及其分解的農(nóng)業(yè)技術(shù)進步指數(shù)和農(nóng)業(yè)效率指數(shù)，根據(jù)DEAP 2.1 軟件測算得出。同時，因DEA-Malmquist 指數(shù)法測算出來的ATFP指數(shù)是以相鄰兩期數(shù)據(jù)作為對比而測算出來的環(huán)比指數(shù)，只能反映短期內(nèi)的變化。若直接代入測算可能導(dǎo)致測算結(jié)果有偏差。因此，本研究參照已有文獻的做法（杜紅梅和戴勁，2020；石曉陽等，2020；周鵬飛，2021），構(gòu)造以基期年份為基準的累積全要素生產(chǎn)率指數(shù)，即將各省份各年度的環(huán)比指數(shù)進行累乘，其分解的兩個指數(shù)也按照此方法進行整理，計算公式如下：

2.核心解釋變量

數(shù)字普惠金融（Digital Inclusive Finance，DIF）。北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心于2016年編制的“北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)”涵蓋了數(shù)字化程度、覆蓋廣度、使用深度、信貸、保險等子維度，共計33 個指標，現(xiàn)已被廣泛用于表征數(shù)字普惠金融發(fā)展水平。本研究選取北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心課題組2019年公布的數(shù)字普惠金融指數(shù)（第二期）作為數(shù)字普惠金融的代理變量，限于篇幅，其具體測算過程和詳細指標不再展示，詳情可參考郭峰等（2020）的做法。

3.控制變量

為盡可能緩解因遺漏重要變量對模型估計所帶來的偏差，獲取無偏估計，本文參考已有文獻，選取交通基礎(chǔ)設(shè)施（Road）、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（Indu）、城鎮(zhèn)化率（Urbr）、科技創(chuàng)新（Inno）以及農(nóng)業(yè)受災(zāi)面積（AA）作為控制變量。同時，為了減緩異方差的干擾以及縮小數(shù)量級，將所有解釋變量進行對數(shù)化處理?；谝陨显O(shè)定，本文構(gòu)建如下回歸模型：

其中，Y表示農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率及其分解的技術(shù)進步指數(shù)和技術(shù)效率指數(shù)；α表示待估系數(shù)，下標i和t分別表示年份和省份，εi,t表示隨機擾動項。

（二）實證結(jié)果分析

為解決內(nèi)生性問題，將被解釋變量的滯后項納入模型進行動態(tài)面板估計。因此，將式（10）拓展為動態(tài)模型，構(gòu)建以下函數(shù)：

Control表示信息集，包含所有控制變量。此外，若將被解釋變量的滯后項納入模型會造成被解釋變量的滯后項與誤差項相關(guān)而產(chǎn)生聯(lián)立內(nèi)生性問題。因此，本研究運用系統(tǒng)廣義矩估計法對模型進行估計，以解決動態(tài)面板偏差。

根據(jù)表2的估計結(jié)果可知，采用Arellano-Bond 序列相關(guān)檢驗和Hansen工具變量檢驗，兩步系統(tǒng)GMM 估計結(jié)果顯示AR(1）的P 值均小于0.100，AR(2）的P 值均大于0.100，可以判斷出隨機擾動項不存在一階序列自相關(guān)和二階序列自相關(guān)的問題；同時，可以看到工具變量過度識別檢驗中Hansen 檢驗的P 值均大于0.100，表明工具變量設(shè)置有效，不存在弱工具性問題，這說明很好地消除了內(nèi)生性問題。因此，可以認為兩步系統(tǒng)GMM模型的設(shè)置是合理的，可以進行估計分析。由數(shù)字普惠金融對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率及其分解項目的具體估計結(jié)果可知：

表2 SYS-GMM 估計結(jié)果

（1）從被解釋變量的滯后項來看，ATFP、Tech和Effch的滯后一期系數(shù)均為正，其回歸系數(shù)分別為0.835、0.489 和0.647，且均通過了1%水平上的顯著性檢驗。這說明農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率及其分解的Tech和Effch均受到前一期水平的影響，上一期的農(nóng)業(yè)發(fā)展水平會顯著影響當期的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)行為和效率，即ATFP存在顯著的路徑依賴或慣性效應(yīng)。

（2）從數(shù)字普惠金融的估計結(jié)果來看，DIF對于ATFP及其分解的Tech和Effch的回歸系數(shù)分別為0.035、0.116和0.061，且均通過了1%水平上的顯著性檢驗，表明數(shù)字普惠金融的深入發(fā)展總體上能夠顯著帶動ATFP的提高。

（3）從ATFP分解項的具體數(shù)值來看，數(shù)字普惠金融對Tech（0.116）的影響大于Effch（0.061）。這表明在實踐中，數(shù)字普惠金融更有助于緩解農(nóng)業(yè)創(chuàng)新主體的資金困難，進而有效提高Tech；這也印證了數(shù)字普惠金融在農(nóng)村地區(qū)能夠激發(fā)農(nóng)業(yè)創(chuàng)新主體的積極性，消除個體之間的信息不對稱現(xiàn)象。然而Effch因受到自身主觀管理經(jīng)驗、企業(yè)管理能力等影響，數(shù)字普惠金融對其的促進作用較弱。

（三）穩(wěn)健性檢驗

因構(gòu)造的累積全要素生產(chǎn)率大部分取值在0～2，即被解釋變量是受限的，參照趙敏和劉姍（2020）的做法，先對ATFP進行縮尾處理，再采用面板Tobit 模型進行穩(wěn)健性檢驗。除了構(gòu)建動態(tài)面板模型以消除內(nèi)生性問題之外，還可以采用工具變量法消除內(nèi)生性問題。北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)根據(jù)螞蟻金服海量運營數(shù)據(jù)編制而成，螞蟻金服總部在浙江省杭州市，因此選用各省市到杭州市的球面距離①假設(shè)AB 兩點的經(jīng)緯度分別為(lona，lata)和(lonb，latb)，那么他們之間的地理距離可以表示為：d =2R×arcsin 其中，R 為地球半徑，且R=6378.13 km。作為工具變量；同時，為了防止弱工具變量問題，選取2003年②2003年互聯(lián)網(wǎng)上網(wǎng)人數(shù)為歷史變量。因為2003年的互聯(lián)網(wǎng)上網(wǎng)人數(shù)不可能隨著2011－2018年經(jīng)濟發(fā)展狀況而發(fā)生任何改變，因而其滿足工具變量的外生性要求?；ヂ?lián)網(wǎng)上網(wǎng)人數(shù)作為第二個工具變量，采用兩階段最小二乘法（2SLS）進行估計。

由表3可知，核心解釋變量與ATFP及其分解的Effch和Tech之間的相關(guān)關(guān)系未發(fā)生改變，其顯著性也未發(fā)生改變。因此，可以認為上文兩步系統(tǒng)GMM 模型中獲得的數(shù)字普惠金融能夠促進ATFP提高的結(jié)論是穩(wěn)健的。

（四）結(jié)構(gòu)效應(yīng)

為檢驗數(shù)字普惠金融究竟通過何種路徑發(fā)揮其對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的推動作用，或者是何種路徑發(fā)揮的作用最大，本文將數(shù)字普惠金融的覆蓋廣度、使用深度和數(shù)字化程度三個子維度納入模型（9）中，分別進行回歸擬合。為了使估計結(jié)果具有可比性，本文對三個維度的變量進行了標準化處理，結(jié)果如表4所示。

由表4可知，覆蓋廣度、使用深度和數(shù)字化程度均能夠正向影響ATFP，這一結(jié)果印證了數(shù)字普惠金融能夠突破傳統(tǒng)普惠金融服務(wù)過程中時間與空間限制，扭轉(zhuǎn)金融歧視局面，為不同客戶群體提供差異化的金融信貸產(chǎn)品以實現(xiàn)金融資本要素合理配置，進而提高ATFP。具體來講，覆蓋廣度對ATFP的拉升作用最大，數(shù)字化程度和使用深度的促進作用次之，這表明數(shù)字普惠金融主要通過惠及“長尾客戶”，提高金融服務(wù)覆蓋率和可得性來發(fā)揮積極作用。

表4 結(jié)構(gòu)效應(yīng)估計結(jié)果

六、進一步研究

上文通過系統(tǒng)GMM 估計法驗證了數(shù)字普惠金融對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率具有正向促進作用，但我國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的發(fā)展受數(shù)字普惠金融的影響是否存在門檻特征？不同發(fā)展階段是否會存在不同的相互關(guān)系？本文采用面板門檻模型進行驗證，參照Wang（2015）的研究方法建立面板門檻模型。因無法確定具體門檻數(shù)量，故先假設(shè)存在單一門檻，設(shè)定門檻模型如下：

式（12）中，qi表示門檻變量，r表示未知門檻值。為了保證門檻估計的精度，分析數(shù)字普惠金融對ATFP的門檻特征時，采用Hansen（2000）的自舉法依次檢驗?zāi)Ｐ偷拈T檻數(shù)，得到F 統(tǒng)計量和P 值，具體數(shù)值如表5所示。

由表5可知，單一門檻效應(yīng)在5%水平下顯著，而雙重門檻和三重門檻則不顯著。因此，可以認為數(shù)字普惠金融對ATFP的影響存在單一門檻效應(yīng)，故選用單一門檻模型分析數(shù)字普惠金融對ATFP的非線性影響。

表5 門檻效果檢驗

門檻效應(yīng)檢驗之后，本文對單一門檻估計值進行估計和檢驗，表6報告了數(shù)字普惠金融對ATFP的參數(shù)及其95%的置信區(qū)間，門檻估計值為4.855，位于區(qū)間[4.809，4.927]。

表6 門檻估計結(jié)果

表7報告了數(shù)字普惠金融與ATFP單一門檻模型參數(shù)估計結(jié)果，其中，數(shù)字普惠金融的門檻值為4.855。當DIF小于等于4.855 時，數(shù)字普惠金融對ATFP的估計系數(shù)為0.129，且通過了1%顯著性水平檢驗，這說明數(shù)字普惠金融每提高1%，會促使ATFP上升0.129 個單位，驗證了數(shù)字普惠金融能夠有效地緩解金融排斥和金融資本錯配問題、帶動農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。當DIF大于4.855 時，數(shù)字普惠金融對ATFP的估計系數(shù)為0.154，也通過了1%顯著性水平檢驗，估計系數(shù)有所提高，表明當數(shù)字普惠金融發(fā)展水平跨越一定門檻值時，其對ATFP的促進作用會持續(xù)放大，“乘數(shù)效應(yīng)”更加明顯。其可能的原因在于隨著數(shù)字普惠金融發(fā)展水平不斷提高，數(shù)字普惠金融的覆蓋廣度、數(shù)字化程度和使用深度也隨之提高，普惠金融服務(wù)惠及更多“長尾客戶”，銀行放貸決策效率不斷提高，以及數(shù)字技術(shù)邊際成本趨于零的優(yōu)勢不斷顯現(xiàn)，農(nóng)村更廣大地區(qū)的農(nóng)村居民能夠通過互聯(lián)網(wǎng)平臺獲取更多信貸產(chǎn)品服務(wù)；與此同時，隨著農(nóng)村居民思想觀念的不斷轉(zhuǎn)變，農(nóng)民對數(shù)字普惠金融的接受度和需求量隨之提高，因而數(shù)字普惠金融能夠更大程度地惠及農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，從而促進ATFP提高。這一結(jié)論也反映出我國數(shù)字普惠金融對ATFP的促進作用還處于規(guī)模報酬遞增階段，因而今后的發(fā)展方向應(yīng)是加大數(shù)字普惠金融基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和相應(yīng)配套體制機制的不斷完善，為充分發(fā)揮“數(shù)字紅利”做好準備。

表7 單門檻估計結(jié)果

七、結(jié)論與政策啟示

（一）結(jié)論

數(shù)字普惠金融作為傳統(tǒng)普惠金融數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化發(fā)展的必然趨勢，能夠為我國全面推進鄉(xiāng)村振興，實現(xiàn)鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展、生態(tài)宜居以及生活富裕等美好愿望注入強勁動力，是助推農(nóng)業(yè)持續(xù)發(fā)展的重要抓手。本文基于2011－2018年我國31 省份的面板數(shù)據(jù)，運用DEA-Malmquist 指數(shù)法測算了我國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的整體情況，并結(jié)合北京大學(xué)數(shù)字金融研究院公布的數(shù)字普惠金融指數(shù)，對數(shù)字普惠金融能否促進農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率進行了實證檢驗。此外，本文利用面板門檻模型揭示了我國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率發(fā)展受數(shù)字普惠金融影響的門檻效應(yīng)，主要結(jié)論如下：

第一，SYS-GMM 結(jié)果表明，數(shù)字普惠金融對我國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率有顯著的正向作用，即數(shù)字普惠金融發(fā)展能夠促進農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提高。從深層次的傳導(dǎo)機理來看，數(shù)字普惠金融對農(nóng)業(yè)技術(shù)進步的促進作用大于對農(nóng)業(yè)技術(shù)效率的促進作用，即數(shù)字普惠金融對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的促進作用更多依賴農(nóng)業(yè)技術(shù)進步的提高。此外，從數(shù)字普惠金融的各個子維度來看，覆蓋廣度對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的推動作用最大，數(shù)字化程度和使用深度次之。

第二，在非線性分析中，數(shù)字普惠金融對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的促進作用存在單門檻效應(yīng)，在門檻值左右兩端均有顯著促進作用，即數(shù)字普惠金融能夠有效緩解金融排斥和金融資本錯配問題，帶動農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。當數(shù)字普惠金融的發(fā)展水平跨越門檻值后，其促進作用會進一步放大，“乘數(shù)效應(yīng)”更加明顯，這也反映了我國數(shù)字普惠金融對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的促進作用還處于規(guī)模報酬遞增階段，今后仍需要大力開發(fā)完善數(shù)字普惠金融發(fā)展所需的相關(guān)基礎(chǔ)設(shè)施、體制和機制，以充分釋放“數(shù)字紅利”。

（二）政策啟示

為最大程度發(fā)揮數(shù)字普惠金融對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的促進作用，結(jié)合本文研究結(jié)論，可以獲得以下啟示：

第一，持續(xù)推動數(shù)字普惠金融在農(nóng)村地區(qū)的發(fā)展，完善農(nóng)村數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。應(yīng)加快數(shù)字普惠金融在農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈各個環(huán)節(jié)的推廣和應(yīng)用力度，為提高農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增勢賦能。同時，注重互聯(lián)網(wǎng)數(shù)字技術(shù)和普惠金融的可得性與協(xié)同性，下沉資源發(fā)展普惠金融。在農(nóng)村地區(qū)加快落實數(shù)字互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)以擴展普惠金融的可行性邊界，使金融服務(wù)以低成本觸及社會各階層，為數(shù)字普惠金融服務(wù)領(lǐng)域的創(chuàng)新奠定基礎(chǔ)，促使金融業(yè)更好地為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)服務(wù)。

第二，重視農(nóng)業(yè)管理知識、技能的提高與運用。我們要使技術(shù)進步逐漸向資源節(jié)約型技術(shù)與勞動節(jié)約型技術(shù)并重的方向轉(zhuǎn)變，促使農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率良性發(fā)展，提升農(nóng)業(yè)技術(shù)效率，使數(shù)字普惠金融在技術(shù)效率上發(fā)揮更大作用，進一步提高數(shù)字普惠金融對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的促進作用。

第三，完善數(shù)字普惠金融產(chǎn)品與服務(wù)體系。金融界應(yīng)推出更高效、更智能、更具吸引力的數(shù)字普惠金融產(chǎn)品，提供個性化、差異化的金融服務(wù)，提高數(shù)字普惠金融的服務(wù)覆蓋率和服務(wù)質(zhì)量，宣傳和普及相關(guān)數(shù)字金融知識和操作過程，采用線上推送與線下推廣結(jié)合的宣傳辦法，促使社會各階層了解數(shù)字普惠金融的特點與優(yōu)勢，全面提高各階層對數(shù)字普惠金融的認識度與接受度。