趙錦春

內(nèi)容提要:全球經(jīng)濟(jì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型時(shí)代,研究數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響能為推動(dòng)農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)提供來(lái)自數(shù)字普惠金融視角的新解讀。數(shù)字普惠金融既能通過(guò)促進(jìn)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新提升農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率,也能推動(dòng)農(nóng)業(yè)資本深化,加快農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率收斂。在高附加值農(nóng)業(yè)比重大、糧食業(yè)產(chǎn)量占比高以及農(nóng)村金融市場(chǎng)完善的國(guó)家中,數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的促進(jìn)效應(yīng)更為明顯,提升互聯(lián)網(wǎng)普及度在數(shù)字普惠金融影響農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的進(jìn)程中發(fā)揮著正向調(diào)節(jié)作用。因此,應(yīng)加快農(nóng)村信息化設(shè)施建設(shè),加大農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新領(lǐng)域的普惠性融資支持,創(chuàng)新農(nóng)業(yè)信貸支持投融資模式,推進(jìn)數(shù)字普惠金融與現(xiàn)代農(nóng)業(yè)融合發(fā)展。

一、 引 言

農(nóng)業(yè)是國(guó)民經(jīng)濟(jì)的基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè),能通過(guò)部門間投入產(chǎn)出傳導(dǎo)機(jī)制,增強(qiáng)經(jīng)濟(jì)韌性,保障制造業(yè)與服務(wù)業(yè)供應(yīng)鏈安全,是實(shí)現(xiàn)共享繁榮的關(guān)鍵產(chǎn)業(yè)。(1)聯(lián)合國(guó)糧農(nóng)組織《2020年農(nóng)產(chǎn)品市場(chǎng)狀況:農(nóng)產(chǎn)品市場(chǎng)和可持續(xù)發(fā)展:全球價(jià)值鏈、小農(nóng)和數(shù)字創(chuàng)新》:http:∥www.fao.org/3/cb0665zh/CB0665ZH.pdf, 2023-5-30。作為衡量農(nóng)業(yè)發(fā)展質(zhì)效的重要指標(biāo),如何提升農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率(Total Factor Productivity,TFP)(2)以下簡(jiǎn)稱農(nóng)業(yè)TFP。始終都是發(fā)展經(jīng)濟(jì)學(xué)關(guān)注的熱點(diǎn)。農(nóng)業(yè)TFP增長(zhǎng)的本質(zhì)可視為利用生化技術(shù)消除由無(wú)彈性土地約束與利用農(nóng)業(yè)機(jī)械化手段消除有彈性勞動(dòng)力約束的動(dòng)態(tài)過(guò)程(Steensland,2020)。伴隨著現(xiàn)代農(nóng)業(yè)技術(shù)的應(yīng)用,全球農(nóng)業(yè)發(fā)展也更具資本密集型特征(Pardey等,2015)。當(dāng)前,全球農(nóng)業(yè)TFP整體呈逐年上升態(tài)勢(shì),且發(fā)展中國(guó)家對(duì)全球農(nóng)業(yè)TFP增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)較大(Fuglie,2018)。自2005年聯(lián)合國(guó)正式提出普惠金融理念以來(lái),數(shù)字普惠金融(Digital Inclusive Finance)利用數(shù)字化技術(shù),提高金融服務(wù)的共享度與普惠性,成為助力全球農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)型發(fā)展的重要手段。包容性金融體系致力于將金融資源從城市分配至農(nóng)村,在帶動(dòng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)模式轉(zhuǎn)型的同時(shí),農(nóng)戶還可利用更多的金融資源采用先進(jìn)的農(nóng)業(yè)技術(shù),促進(jìn)農(nóng)業(yè)TFP提升。(3)世界糧食計(jì)劃署糧食安全信息網(wǎng)《Global Report on Food Crises 2023》,https:∥ www.fsinplatform.org/sites/default/files/resources/files/GRFC2023-hi-res.pdf, 2023-11-10。2011年以來(lái),全球數(shù)字普惠金融快速發(fā)展,數(shù)字普惠金融有效降低了農(nóng)村金融交易成本與服務(wù)門檻,提升了傳統(tǒng)農(nóng)村金融服務(wù)的共享度與普惠性,也通過(guò)擴(kuò)大農(nóng)業(yè)投資,提供農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新資金等途徑提升農(nóng)業(yè)TFP。作為推進(jìn)包容性增長(zhǎng)與可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)議程的關(guān)鍵舉措,(4)聯(lián)合國(guó)《可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)報(bào)告2023:特別版》,https:∥unstats.un.org/sdgs/report/2023/The-Sustainable-Development-Goals-Report-2023_Chinese.pdf, 2023-10-10。全球數(shù)字普惠金融與農(nóng)業(yè)TFP現(xiàn)狀如何?數(shù)字普惠金融能否提升全球農(nóng)業(yè)TFP?數(shù)字普惠金融是否有助于促進(jìn)農(nóng)業(yè)TFP收斂?對(duì)上述問(wèn)題的回答不僅能揭示數(shù)字普惠金融影響農(nóng)業(yè)TFP的一般規(guī)律,更能為推動(dòng)我國(guó)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化提供來(lái)自數(shù)字普惠金融視角的國(guó)際經(jīng)驗(yàn)借鑒。

本文在構(gòu)建理論分析框架的基礎(chǔ)上,利用2011-2021年全球185個(gè)國(guó)家的面板數(shù)據(jù),研究數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)業(yè)TFP的影響?？赡艿倪呺H貢獻(xiàn)在于:一是構(gòu)建兩部門一般均衡框架,以數(shù)字普惠金融降低農(nóng)業(yè)融資成本為出發(fā)點(diǎn),闡明數(shù)字普惠金融影響農(nóng)業(yè)TFP的機(jī)制及異質(zhì)性。二是借鑒世界銀行普惠金融評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,以刻畫(huà)農(nóng)戶數(shù)字普惠金融接入與使用為側(cè)重,對(duì)全球數(shù)字普惠金融發(fā)展水平進(jìn)行測(cè)度。三是規(guī)避國(guó)別數(shù)據(jù)測(cè)算農(nóng)業(yè)TFP樣本選擇偏誤,利用跨國(guó)數(shù)據(jù)對(duì)農(nóng)業(yè)及細(xì)分行業(yè)農(nóng)業(yè)TFP進(jìn)行測(cè)算,通過(guò)國(guó)際比較,揭示中國(guó)農(nóng)業(yè)TFP與數(shù)字普惠金融發(fā)展現(xiàn)狀。四是驗(yàn)證數(shù)字普惠金融發(fā)展通過(guò)促進(jìn)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新,推動(dòng)農(nóng)業(yè)資本深化影響農(nóng)業(yè)TFP的理論假說(shuō),豐富提升農(nóng)業(yè)TFP路徑的已有研究。五是基于農(nóng)業(yè)細(xì)分行業(yè)特征、農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與農(nóng)村金融市場(chǎng)視角,揭示數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)業(yè)TFP的異質(zhì)性影響,并闡明提升互聯(lián)網(wǎng)普及度在該進(jìn)程中的正向調(diào)節(jié)作用。

二、 文獻(xiàn)綜述

農(nóng)業(yè)TFP是指特定時(shí)期內(nèi),某一地區(qū)農(nóng)業(yè)的投入產(chǎn)出效益。Coelli和Rao(2005)認(rèn)為,受資源稟賦、經(jīng)營(yíng)結(jié)構(gòu)及政府支持政策差異的影響,利用國(guó)別數(shù)據(jù)的測(cè)度易引發(fā)農(nóng)業(yè)TFP增長(zhǎng)與否的爭(zhēng)議。因此,采用跨國(guó)數(shù)據(jù)測(cè)算成為評(píng)價(jià)全球農(nóng)業(yè)TFP的主流方法。較多的研究認(rèn)為,盡管高收入國(guó)家農(nóng)業(yè)TFP水平較高,但以中國(guó)、巴西與印度為代表的發(fā)展中國(guó)家農(nóng)業(yè)TFP增長(zhǎng)更快(Fuglie,2010;Avila和Evenson,2010)。就如何提升農(nóng)業(yè)TFP并縮小其國(guó)別差距而言,部分基于發(fā)展中國(guó)家,如馬拉維(Merfeld和Brummund,2022)、哥倫比亞(Gfaro和Pellegrina,2022)、非洲國(guó)家(McCullough等,2022)以及中國(guó)(Zhang等,2023)微觀調(diào)查數(shù)據(jù)的研究均證實(shí)了改善土地資源錯(cuò)配、鼓勵(lì)農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)等體制改革對(duì)農(nóng)業(yè)TFP的促進(jìn)作用。

與此同時(shí),更多研究則從農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新與農(nóng)業(yè)資本深化視角,論證造成國(guó)家間農(nóng)業(yè)TFP差異的根本原因(Sheng等,2022)。第一,農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)科學(xué)決策帶來(lái)便利,提高農(nóng)業(yè)TFP在農(nóng)業(yè)產(chǎn)出中的貢獻(xiàn)率(Lagakos和Waugh,2013)。第二,農(nóng)業(yè)投資和資本積累既能為現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展方式提供資金支持,也加快了農(nóng)業(yè)資本深化進(jìn)程(李谷成等,2014)。農(nóng)村金融規(guī)模增加、金融結(jié)構(gòu)優(yōu)化以及金融效率提高均有利于增加農(nóng)業(yè)資本積累,農(nóng)業(yè)資本深化則在全球農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化、規(guī)模化、集約化轉(zhuǎn)型發(fā)展歷程中發(fā)揮了重要作用(Pardey等,2015)。近年來(lái),數(shù)字普惠金融對(duì)中國(guó)農(nóng)業(yè)TFP的影響逐漸成為國(guó)內(nèi)研究的新熱點(diǎn)。Hu等(2021)認(rèn)為,金融包容性可促進(jìn)農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步,提升農(nóng)業(yè)TFP。唐建軍等(2022)指出,數(shù)字普惠金融發(fā)展能顯著提高農(nóng)業(yè)TFP,普惠產(chǎn)品服務(wù)的使用深度對(duì)農(nóng)業(yè)TFP的促進(jìn)作用最強(qiáng)。鄭宏運(yùn)和李谷成(2022)還指出,數(shù)字普惠金融的農(nóng)業(yè)TFP提升效應(yīng)具有明顯的“普惠”性質(zhì)。Liu等(2021)則認(rèn)為,數(shù)字普惠金融通過(guò)為農(nóng)戶提供生產(chǎn)性融資,提升農(nóng)業(yè)TFP。

縱觀前人的研究,國(guó)外學(xué)界多集中于農(nóng)業(yè)體制改革視角剖析農(nóng)業(yè)TFP的提升路徑,鮮見(jiàn)分析數(shù)字普惠金融對(duì)全球農(nóng)業(yè)TFP影響的文獻(xiàn)。國(guó)內(nèi)研究則多使用北大數(shù)字普惠金融指數(shù)論證其對(duì)農(nóng)業(yè)TFP的影響。本文首先通過(guò)構(gòu)建理論模型,揭示數(shù)字普惠金融影響農(nóng)業(yè)TFP的作用機(jī)理及其異質(zhì)性。其次,從接入和使用兩方面對(duì)全球數(shù)字普惠金融現(xiàn)狀進(jìn)行刻畫(huà),利用FAO數(shù)據(jù)測(cè)度農(nóng)業(yè)TFP現(xiàn)狀,厘清中國(guó)數(shù)字普惠金融與農(nóng)業(yè)TFP的國(guó)際水平。再次,基于跨國(guó)數(shù)據(jù)的分析得以系統(tǒng)驗(yàn)證數(shù)字普惠金融通過(guò)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新提升全球農(nóng)業(yè)TFP,推動(dòng)農(nóng)業(yè)資本深化助力農(nóng)業(yè)TFP收斂的內(nèi)在機(jī)制。最后,從農(nóng)業(yè)行業(yè)、農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)以及農(nóng)村金融供給等諸維度闡明數(shù)字普惠金融影響農(nóng)業(yè)TFP的異質(zhì)性。

三、 理論分析框架

1. 金融部門

(1)

于是,金融部門利潤(rùn)函數(shù)為:

(2)

此時(shí),農(nóng)業(yè)信貸投放及貸款價(jià)格為:

(3)

(4)

2. 農(nóng)業(yè)生產(chǎn)

(1) 傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)技術(shù)。假設(shè)一國(guó)初始農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)水平為st,且st∈F(st),F(·)為全球農(nóng)業(yè)技術(shù)水平的初始分布函數(shù)。各國(guó)可選擇傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)技術(shù)B或現(xiàn)代農(nóng)業(yè)技術(shù)M兩種方式開(kāi)展農(nóng)業(yè)生產(chǎn)。傳統(tǒng)技術(shù)條件下的生產(chǎn)函數(shù)為:

(5)

農(nóng)業(yè)利潤(rùn)最大化問(wèn)題為:

(6)

(7)

(2) 現(xiàn)代農(nóng)業(yè)技術(shù)。選擇現(xiàn)代農(nóng)業(yè)技術(shù)的生產(chǎn)函數(shù)為:

(8)

而現(xiàn)代技術(shù)生產(chǎn)的利潤(rùn)最大化問(wèn)題為:

(9)

此時(shí),資本最優(yōu)投入規(guī)模與初始農(nóng)業(yè)技術(shù)水平滿足:

(10)

(11)

3. 比較靜態(tài)與假說(shuō)提出

(12)

(13)

(14)

H1:數(shù)字普惠金融發(fā)展能通過(guò)促進(jìn)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新提升農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率。

(2) 數(shù)字普惠金融的農(nóng)業(yè)TFP收斂效應(yīng)。考察兩種技術(shù)下農(nóng)業(yè)利潤(rùn)均衡ΩB=ΩM時(shí)滿足:

(15)

(16)

(17)

H2:數(shù)字普惠金融發(fā)展通過(guò)推進(jìn)農(nóng)業(yè)資本深化縮小農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的國(guó)別差距。

(18)

H3:數(shù)字普惠金融的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率提升效應(yīng)會(huì)受農(nóng)業(yè)行業(yè)與農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的影響,在農(nóng)村金融充分競(jìng)爭(zhēng)的環(huán)境中,數(shù)字普惠金融的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率提升效應(yīng)更強(qiáng)。

四、 指標(biāo)選取與研究設(shè)計(jì)

1. 指標(biāo)界定與數(shù)據(jù)來(lái)源

(1) 數(shù)字普惠金融。借鑒世界銀行普惠金融評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,從接入(ACS)與使用(USE)兩個(gè)維度對(duì)全球數(shù)字普惠金融發(fā)展水平進(jìn)行測(cè)度。具體指標(biāo)如下:第一,數(shù)字普惠金融接入。用每十萬(wàn)成年人商業(yè)銀行數(shù)量和每十萬(wàn)人農(nóng)村信用社數(shù)量表示機(jī)構(gòu)覆蓋度。用單位人口規(guī)模的手機(jī)互聯(lián)網(wǎng)銀行與移動(dòng)賬戶貨幣交易量以及信用卡數(shù)量表示數(shù)字金融設(shè)備覆蓋率。(6)手機(jī)互聯(lián)網(wǎng)銀行交易量、移動(dòng)賬戶貨幣交易量和信用卡使用數(shù)量均以每千人為單位。引入移動(dòng)貨幣服務(wù)水平和移動(dòng)貨幣監(jiān)管指數(shù)反映數(shù)字貨幣發(fā)展水平。第二,數(shù)字普惠金融使用則從普惠信貸、農(nóng)戶數(shù)字賬戶使用以及農(nóng)村互聯(lián)網(wǎng)交易三個(gè)角度考察。普惠信貸選擇商業(yè)銀行SME貸款占GDP比重、信用社未償貸款占GDP比重以及MFIs未償貸款占GDP比重測(cè)度農(nóng)村小微金融組織貸款規(guī)模。用農(nóng)村數(shù)字支付成年人占比、農(nóng)戶移動(dòng)賬戶占比以及農(nóng)戶擁有信用卡占比反映農(nóng)村數(shù)字金融賬戶使用。納入農(nóng)戶互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)購(gòu)與互聯(lián)網(wǎng)收款占比反映農(nóng)村互聯(lián)網(wǎng)交易水平。針對(duì)性選取信用社、農(nóng)戶數(shù)字支付和移動(dòng)賬戶等指標(biāo),以凸顯對(duì)農(nóng)戶數(shù)字普惠金融使用的測(cè)度。此外,本文從接入與使用兩個(gè)維度進(jìn)行評(píng)價(jià),也拓展了集中使用北大數(shù)字金融指數(shù)衡量數(shù)字普惠金融發(fā)展水平的已有國(guó)內(nèi)研究。(7)原始數(shù)據(jù)來(lái)自:IMF金融可得性調(diào)查數(shù)據(jù)庫(kù)(FAS),普惠金融全球合作伙伴組織數(shù)據(jù)庫(kù)(GPFI)以及世行普惠金融數(shù)據(jù)庫(kù)(Global Findex)。限于篇幅,省略使用的樣本國(guó)家與收入組別劃分以及數(shù)字普惠金融測(cè)度相關(guān)指標(biāo)說(shuō)明及描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果,備索。

(2) 農(nóng)業(yè)TFP。隨機(jī)前沿分析方法(SFA)被廣泛用于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的宏微觀測(cè)度(Zhang等,2023)。本文使用SFA截面時(shí)變效率法測(cè)度全球農(nóng)業(yè)TFP。構(gòu)建如下農(nóng)業(yè)生產(chǎn)隨機(jī)前沿模型:

Qijt=F(Xikt,λ)·ξijt

(19)

式(19)中,λ為要素產(chǎn)出彈性,Qijt為農(nóng)業(yè)產(chǎn)出,Xikt表示k類農(nóng)業(yè)要素投入,ξijt為國(guó)家i在時(shí)期t農(nóng)業(yè)行業(yè)j的技術(shù)效率。對(duì)式(19)兩邊取對(duì)數(shù),簡(jiǎn)單變換可得:

(20)

式(20)中,uijt=-lnξijt≥0,vijt是隨機(jī)誤差項(xiàng),0<ξijt≤1表示的技術(shù)效率可作為農(nóng)業(yè)TFP衡量指標(biāo)。此外,農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量易受要素稟賦、氣候以及統(tǒng)計(jì)誤差的影響(Fuglie,2018),難以體現(xiàn)農(nóng)業(yè)的發(fā)展質(zhì)效。于是,選擇農(nóng)業(yè)及其細(xì)分產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值作為產(chǎn)出指標(biāo)。土地、勞動(dòng)力、化肥以及資本均是農(nóng)業(yè)的投入要素(Avila和Evenson,2010)。用農(nóng)業(yè)用地、勞動(dòng)力、土壤肥力、固定資產(chǎn)與信貸作為投入指標(biāo),利用式(20)測(cè)算2011-2021年全球185個(gè)國(guó)家產(chǎn)值導(dǎo)向的農(nóng)業(yè)TFP。式(20)中:j=1,2,3,4,分別為農(nóng)業(yè)、糧食、牲畜和果蔬產(chǎn)值,并使用對(duì)應(yīng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)指數(shù)平減。本文測(cè)算農(nóng)業(yè)TFP使用的指標(biāo)及數(shù)據(jù)來(lái)源見(jiàn)表1。(8)限于篇幅,省略農(nóng)業(yè)及其細(xì)分行業(yè)TFP的面板隨機(jī)前沿(SFA)估計(jì)結(jié)果,備索。

表1 全球農(nóng)業(yè)TFP測(cè)算指標(biāo)與數(shù)據(jù)來(lái)源

(3) 國(guó)別控制變量。第一,較高的人口增長(zhǎng)率與農(nóng)業(yè)就業(yè)人口比重上升會(huì)降低人均資本存量,不利于資本密集型現(xiàn)代農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)型(Kryszak等,2023)。用適齡婦女生育子女?dāng)?shù)表示的生育率(FERT)及農(nóng)業(yè)就業(yè)人口占全社會(huì)就業(yè)人口比重(EMPAS)反映人口與就業(yè)規(guī)模對(duì)農(nóng)業(yè)TFP的影響。第二,縮小城鄉(xiāng)差距能帶動(dòng)高附加值農(nóng)業(yè)發(fā)展,經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有利于提升農(nóng)產(chǎn)品需求。因此,選擇城市化率(URB)以及各國(guó)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP)反映城鄉(xiāng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)農(nóng)業(yè)TFP的影響(Sheng等,2022)。第三,財(cái)政資金能通過(guò)提高數(shù)字化農(nóng)機(jī)補(bǔ)貼促進(jìn)農(nóng)戶選擇更為先進(jìn)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)。因此,用經(jīng)CPI平減的中央財(cái)政涉農(nóng)經(jīng)費(fèi)支出總額(AFM)表示財(cái)政支出,反映財(cái)政資金對(duì)農(nóng)業(yè)TFP的影響(Zhang等,2023)。第四,農(nóng)地質(zhì)量不僅決定土壤肥力,也會(huì)直接影響單產(chǎn)。借鑒Fuglie(2010),構(gòu)建農(nóng)地質(zhì)量指數(shù)LDQ,以控制土地質(zhì)量的影響。設(shè)定區(qū)域虛擬變量REGIONm,m=1,2,…5,代表發(fā)達(dá)國(guó)家和獨(dú)聯(lián)體、亞太、拉丁美洲和加勒比、西亞和北非以及撒哈拉以南非洲。先將農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值與耕地面積(CROPit)、永久牧場(chǎng)(PASTit)和灌溉農(nóng)田(IRRIit)進(jìn)行如下回歸:

(21)

式(21)中,lnADVAit為表1中經(jīng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)指數(shù)平減的農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值對(duì)數(shù)值。τmt為隨機(jī)誤差項(xiàng)。系數(shù)向量a、b和c表示三類土地質(zhì)量權(quán)重。根據(jù)式(21)系數(shù)估計(jì)值加權(quán)合成土地質(zhì)量指數(shù):

(22)

上式中,AGLDit為表1中農(nóng)用地總面積。上述國(guó)別控制變量數(shù)據(jù)均來(lái)自世界發(fā)展指數(shù)(WDI)以及聯(lián)合國(guó)糧農(nóng)組織數(shù)據(jù)庫(kù)(FAO)。(9)限于篇幅,省略基于式(21)合成土地質(zhì)量指數(shù)LDQ使用的三類土地權(quán)重估計(jì)結(jié)果,本文實(shí)證部分使用變量定義和指標(biāo)說(shuō)明以及描述統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果,備索。

2. 實(shí)證設(shè)計(jì)

(1) 基礎(chǔ)回歸。為檢驗(yàn)假說(shuō)H1和假說(shuō)H2,首先采用面板固定效應(yīng)回歸檢驗(yàn)數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)業(yè)TFP的影響。模型設(shè)定如下:

Yit=υ0+υ1·DFIit+υ2·Controlit+τit+εit

(23)

上式中,υ0、υ1、υ2為待估系數(shù)。Yit為被解釋變量,用基于農(nóng)業(yè)產(chǎn)值測(cè)度的農(nóng)業(yè)TFP水平ATFP_AD表示。分年度計(jì)算農(nóng)業(yè)TFP變異系數(shù)ATFP_SP量化農(nóng)業(yè)TFP國(guó)別差距,作為被解釋變量檢驗(yàn)數(shù)字普惠金融對(duì)國(guó)別農(nóng)業(yè)TFP差距縮小的影響。DFI是全球數(shù)字普惠金融指數(shù)核心解釋變量。Control為國(guó)別控制變量。τ為國(guó)別固定效應(yīng),ε為隨機(jī)誤差項(xiàng)。考慮到SFA方法時(shí)變估計(jì)中,隨機(jī)誤差項(xiàng)ε的非正態(tài)分布特點(diǎn),使用極大似然方法(MLE)進(jìn)行再檢驗(yàn)。

(2) 機(jī)制檢驗(yàn)。機(jī)制變量設(shè)定如下:農(nóng)業(yè)TFP提升機(jī)制中的農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新用各國(guó)農(nóng)業(yè)研發(fā)投入資金RSSAM表示,收斂機(jī)制的農(nóng)業(yè)資本深化則用勞均農(nóng)業(yè)固定資產(chǎn)形成CAPTL表示。考慮到中介效應(yīng)回歸可能存在的內(nèi)生性與邏輯偏誤,本文采用機(jī)制變量回歸與交乘項(xiàng)分組回歸相結(jié)合的方法檢驗(yàn)作用機(jī)制。(10)此處感謝匿名審稿人的意見(jiàn)和建議。首先,利用固定效應(yīng)回歸和系統(tǒng)GMM方法驗(yàn)證數(shù)字普惠金融對(duì)機(jī)制變量的影響,模型構(gòu)建如下:

(24)

(25)

式(25)中,η為待估系數(shù)。Yit為被解釋變量,用農(nóng)業(yè)TFP水平ATFP_AD及ATFP_SP表示。DFI為數(shù)字普惠金融指數(shù)。DFI×Mediator為數(shù)字普惠金融與機(jī)制變量交乘項(xiàng),ζit為隨機(jī)誤差項(xiàng)。

五、 特征事實(shí)與實(shí)證結(jié)果

1. 全球數(shù)字普惠金融與農(nóng)業(yè)TFP現(xiàn)狀

(1) 數(shù)字普惠金融發(fā)展動(dòng)力與趨勢(shì)。參考Svirydzenka(2016),使用主成分分析(PCA)方法對(duì)全球數(shù)字普惠金融發(fā)展指數(shù)DFI進(jìn)行測(cè)度后發(fā)現(xiàn):數(shù)字普惠金融接入權(quán)重均值為26.2%,低于使用權(quán)重的73.8%,表明數(shù)字普惠金融使用是推動(dòng)數(shù)字普惠金融發(fā)展的重要力量。得益于數(shù)字金融技術(shù)的廣泛應(yīng)用,數(shù)字貨幣、移動(dòng)支付、互聯(lián)網(wǎng)交易等創(chuàng)新業(yè)態(tài)彌補(bǔ)了傳統(tǒng)農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)的供給不足,使用水平及其對(duì)DFI的貢獻(xiàn)率均迅速提升。(11)限于篇幅,省略主成分分析所確定的數(shù)字普惠金融二級(jí)指標(biāo)權(quán)重以及數(shù)字普惠金融指數(shù)測(cè)度結(jié)果,備索。

(2) 按收入組劃分的跨國(guó)比較。表2顯示,高收入組國(guó)家的數(shù)字普惠金融發(fā)展水平為0.788,顯著高于中高收入國(guó)家的0.482,也高于中低收入和低收入國(guó)家的0.372和0.268。使用水平差距是造成數(shù)字普惠金融水平差異的主要原因。中國(guó)數(shù)字普惠金融接入和使用水平相比中高收入國(guó)家分別高出40.74%和46.89%,農(nóng)業(yè)TFP也高于中高收入國(guó)家均值。截至2021年,中國(guó)小微企業(yè)貸款余額50萬(wàn)億,普惠小微貸款余額占比也超38%,(12)中國(guó)人民銀行《中國(guó)普惠金融指標(biāo)分析報(bào)告(2021年)》,http:∥www.pbc.gov.cn/goutongjiaoliu/113456/ 113469/4671788/2022092916460881444.pdf,2023-9-29。較高的接入與使用水平奠定了我國(guó)數(shù)字普惠金融發(fā)展的基礎(chǔ)優(yōu)勢(shì),中國(guó)農(nóng)業(yè)TFP增長(zhǎng)也位居發(fā)展中國(guó)家前列(Fuglie,2018)。然而,盡管接入水平略高于高收入國(guó)家,但使用水平的較大差距仍造成我國(guó)數(shù)字普惠金融整體水平低于高收入國(guó)家,農(nóng)業(yè)TFP也同樣略低(見(jiàn)表2)。

表2 數(shù)字普惠金融與農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的國(guó)際比較

2. 數(shù)字普惠金融影響農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的實(shí)證檢驗(yàn)

(1) 基礎(chǔ)回歸分析。表3中列(1)和列(5)的固定效應(yīng)回歸表明:發(fā)展數(shù)字普惠金融能顯著提升農(nóng)業(yè)TFP,也能降低農(nóng)業(yè)TFP國(guó)別差距,初步驗(yàn)證假說(shuō)H1與假說(shuō)H2。生育率與農(nóng)業(yè)就業(yè)比重提高對(duì)農(nóng)業(yè)TFP存在負(fù)面影響,也會(huì)擴(kuò)大農(nóng)業(yè)TFP差距。在資本與技術(shù)密集型的現(xiàn)代農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)型背景下,依靠勞動(dòng)力要素投入的傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)模式較難提升農(nóng)業(yè)TFP,也會(huì)加劇其國(guó)別差異。經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有助于提高農(nóng)產(chǎn)品市場(chǎng)規(guī)模,提升農(nóng)業(yè)附加值和經(jīng)營(yíng)效益。城市化率提高意味著城市資本、技術(shù)和人才能更快流入鄉(xiāng)村地區(qū)。擴(kuò)大政府農(nóng)業(yè)財(cái)政經(jīng)費(fèi)規(guī)模則能增加農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性補(bǔ)貼,穩(wěn)定農(nóng)業(yè)產(chǎn)出。灌溉土地以及耕地面積占比更高的國(guó)家具有更高的土地生產(chǎn)率。因此,推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、提高城市化率、擴(kuò)大涉農(nóng)財(cái)政支出以及改善農(nóng)地質(zhì)量均能促進(jìn)農(nóng)業(yè)TFP提升,也有助于農(nóng)業(yè)TFP收斂。

表3 數(shù)字普惠金融影響農(nóng)業(yè)TFP的基礎(chǔ)回歸結(jié)果

(2) 內(nèi)生性處理。使用工具變量回歸與傾向得分匹配方法(PSM)處理式(23)的內(nèi)生性問(wèn)題。Beck等(2018)認(rèn)為,移動(dòng)訂閱用戶規(guī)模會(huì)影響移動(dòng)賬戶、貨幣支付、小微信貸等數(shù)字金融業(yè)務(wù)。國(guó)外文獻(xiàn)多采用與移動(dòng)終端應(yīng)用相關(guān)的指標(biāo),如移動(dòng)訂閱規(guī)模,作為數(shù)字金融工具變量(Barbesino等,2005)。移動(dòng)訂閱衡量國(guó)內(nèi)使用移動(dòng)賬戶進(jìn)行付費(fèi)訂閱及預(yù)付費(fèi)的金融賬戶數(shù)量,其影響賬戶使用,但不直接影響農(nóng)業(yè)TFP。(13)初步估計(jì)表明,移動(dòng)訂閱對(duì)農(nóng)業(yè)TFP不存在顯著影響,2SLS一階段回歸中,移動(dòng)訂閱顯著提升數(shù)字普惠金融水平,表3的工具變量模型設(shè)定檢驗(yàn)也證實(shí)采用移動(dòng)訂閱作為工具變量的合理性。因此,使用農(nóng)戶移動(dòng)訂閱規(guī)模同比增速(MUSE)作為工具變量。另外,金融普惠聯(lián)盟(Alliance for Financial Inclusion)是涉及全球82個(gè)發(fā)展中國(guó)家8.4億人口的金融包容性合作組織,該組織通過(guò)經(jīng)驗(yàn)交流與政府合作致力于提升各國(guó)金融包容性。(14)AFI成員國(guó)名單:https:∥www.afi-global.org/wp-content/uploads/2023/09/AFI-Official-Members.pdf, 2023-10-20。針對(duì)式(23)僅能獲得平均效應(yīng)及可能存在的樣本選擇偏誤問(wèn)題,將是否為AFI成員國(guó)作為被解釋變量進(jìn)行面板Logit回歸,選擇最近鄰匹配方法設(shè)定最小區(qū)間為0.01,獲得共同支撐域以及AFI成員的傾向匹配得分,再檢驗(yàn)數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)業(yè)TFP的影響。(15)選擇URB,GDP,AFM以及LDQ四個(gè)國(guó)別變量進(jìn)行一階段面板Logit回歸。限于篇幅,省略匹配過(guò)程及相關(guān)檢驗(yàn)結(jié)果,備索。表3中列(3)列(4)以及列(7)列(8)的結(jié)果表明,工具變量和PSM處理內(nèi)生性問(wèn)題后,數(shù)字普惠金融仍能提升農(nóng)業(yè)TFP,縮小其國(guó)別差異。

(3) 機(jī)制分析。采用面板固定效應(yīng)和兩步法系統(tǒng)GMM估計(jì)機(jī)制檢驗(yàn)?zāi)Ｐ褪?24)。從估計(jì)結(jié)果看,(16)限于篇幅,省略基于式(24)的數(shù)字普惠金融與機(jī)制變量系統(tǒng)GMM估計(jì)結(jié)果,備索。數(shù)字普惠金融發(fā)展水平提高,能帶動(dòng)農(nóng)業(yè)科技研發(fā),也能加快勞均農(nóng)業(yè)固定資產(chǎn)形成。首先,農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)主體在獲得普惠性融資貸款后,更容易在提高農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)利潤(rùn)的驅(qū)動(dòng)下擴(kuò)大生產(chǎn)性資本投資與現(xiàn)代農(nóng)機(jī)裝備購(gòu)置。農(nóng)業(yè)技術(shù)資本積累有助于經(jīng)營(yíng)主體增加農(nóng)機(jī)農(nóng)藝應(yīng)用型創(chuàng)新研發(fā),數(shù)字化信用與擔(dān)保融資方式則能降低農(nóng)村融資交易成本,激發(fā)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新活力。其次,數(shù)字普惠金融的“長(zhǎng)尾效應(yīng)”能促使更多金融機(jī)構(gòu)開(kāi)展針對(duì)小規(guī)模農(nóng)業(yè)融資主體的小額信貸,提升農(nóng)業(yè)信貸抑制群體的融資供求匹配度,吸引更多工商資本向農(nóng)業(yè)領(lǐng)域流入,加快勞均資本存量提升,推進(jìn)農(nóng)業(yè)資本深化(溫紅梅和王宏宇,2022)。上述結(jié)論初步驗(yàn)證機(jī)制假說(shuō)。

基于式(25)進(jìn)行分樣本交乘項(xiàng)機(jī)制檢驗(yàn)。表4的估計(jì)結(jié)果分析如下:首先,數(shù)字普惠金融仍對(duì)農(nóng)業(yè)TFP存在顯著的促進(jìn)作用,也縮小了農(nóng)業(yè)TFP的國(guó)別差距,農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新與資本深化機(jī)制提高了數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)業(yè)TFP的提升效應(yīng)與收斂效應(yīng)。其次,在依據(jù)機(jī)制變量樣本均值劃分的分樣本回歸中,數(shù)字普惠金融在機(jī)制變量高于平均值的樣本中均呈現(xiàn)出更強(qiáng)的農(nóng)業(yè)TFP提升效應(yīng)與收斂效應(yīng),說(shuō)明在農(nóng)業(yè)研發(fā)投入和勞均農(nóng)業(yè)資本更高的樣本中,數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)業(yè)TFP的邊際影響幅度更強(qiáng)。因此,綜合式(24)和(25)的回歸結(jié)果可以認(rèn)為,數(shù)字普惠金融能夠通過(guò)促進(jìn)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新提升農(nóng)業(yè)TFP,也能推動(dòng)農(nóng)業(yè)資本深化縮小農(nóng)業(yè)TFP的國(guó)別差距,再次驗(yàn)證假說(shuō)H1和假說(shuō)H2。

表4 數(shù)字普惠金融影響農(nóng)業(yè)TFP的機(jī)制檢驗(yàn)結(jié)果

(4) 穩(wěn)健性討論。選擇跨周期樣本內(nèi)均值處理和替代核心變量?jī)煞N方式進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。首先,由于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)存在周期性,周期性農(nóng)業(yè)產(chǎn)出與收益波動(dòng)也會(huì)提升農(nóng)業(yè)信貸風(fēng)險(xiǎn),農(nóng)村金融也難以充分發(fā)揮其對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)應(yīng)有的調(diào)節(jié)作用(王吉鵬等,2018),因此,采用將全樣本按照兩年均值壓縮的方法進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。其次,利用二級(jí)指標(biāo)等值權(quán)重加權(quán)重新合成新的數(shù)字普惠金融指數(shù)(DFIE)作為核心解釋變量替代指標(biāo)再檢驗(yàn)。(17)等值權(quán)重合成數(shù)字普惠金融總指數(shù):即,DFIE=0.5×ACS+0.5×USE。限于篇幅,省略穩(wěn)健性討論估計(jì)結(jié)果,備索。估計(jì)結(jié)果表明,替換核心解釋變量后,數(shù)字普惠金融依然展現(xiàn)出對(duì)農(nóng)業(yè)TFP的顯著促進(jìn)作用,也能縮小農(nóng)業(yè)TFP國(guó)別差距。交乘項(xiàng)機(jī)制穩(wěn)健性檢驗(yàn)也表明,數(shù)字普惠金融仍能夠通過(guò)促進(jìn)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新提升農(nóng)業(yè)TFP,推動(dòng)農(nóng)業(yè)資本深化縮小農(nóng)業(yè)TFP的國(guó)別差異。

3. 異質(zhì)性分析

(1) 農(nóng)業(yè)細(xì)分行業(yè)。利用式(23)的固定效應(yīng)回歸檢驗(yàn)假說(shuō)H3的行業(yè)異質(zhì)性。估計(jì)結(jié)果顯示:(18)限于篇幅,省略數(shù)字普惠金融影響農(nóng)業(yè)TFP的行業(yè)異質(zhì)性估計(jì)結(jié)果,備索。第一,數(shù)字普惠金融對(duì)牲畜業(yè)TFP的整體提升效應(yīng)最為明顯,其對(duì)糧食業(yè)TFP的促進(jìn)作用幅度高于果蔬業(yè)。農(nóng)業(yè)細(xì)分行業(yè)生產(chǎn)特點(diǎn)及其增加值差異是造成上述現(xiàn)象的重要原因。牲畜業(yè)不僅具有集中化、規(guī)?；c低人工化的特點(diǎn),還更容易引入工業(yè)化生產(chǎn)環(huán)節(jié),通過(guò)新增投資和技術(shù)進(jìn)步提高行業(yè)附加值,促進(jìn)TFP增長(zhǎng)(Coelli和Rao,2005)。糧食業(yè)與果蔬業(yè)雖同屬種植業(yè),但糧食業(yè)產(chǎn)出效率更易受規(guī)?；C(jī)械化種植方式的影響,行業(yè)資本有機(jī)構(gòu)成也更高(李伶俐等,2023),數(shù)字普惠金融也更易發(fā)揮作用(Liu等,2021)。而采摘、授粉、分揀等作業(yè)環(huán)節(jié)則使果蔬業(yè)仍較難降低勞動(dòng)力用工規(guī)模,勞均資本量較低也造成數(shù)字普惠金融對(duì)該行業(yè)TFP的提升幅度較小。

(2) 農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)與農(nóng)村金融供給。在基礎(chǔ)回歸模型式(23)中引入數(shù)字普惠金融指數(shù)與互聯(lián)網(wǎng)普及度(INTE)交乘項(xiàng)(DFI×INTE)并從國(guó)民收入、農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和農(nóng)村金融市場(chǎng)三個(gè)維度進(jìn)行異質(zhì)性檢驗(yàn)。(19)統(tǒng)計(jì)FAO供給效用賬戶(Supply and Utilization Account,SUA)中食品類農(nóng)產(chǎn)品,并與產(chǎn)值表里的食物、牲畜和初級(jí)果蔬對(duì)應(yīng)。篩選標(biāo)準(zhǔn)如下:酒精、酒類、油類、棉花、奶制品作為農(nóng)業(yè)加工業(yè)產(chǎn)成品不統(tǒng)計(jì);油料作物產(chǎn)出劃分為糧食類;奶類產(chǎn)品統(tǒng)計(jì)為牲畜產(chǎn)品;水產(chǎn)品、海產(chǎn)品不計(jì)入,進(jìn)而獲得糧食業(yè)產(chǎn)量占農(nóng)產(chǎn)品總產(chǎn)量的比重作為農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)指標(biāo)(AIS),根據(jù)AIS均值界定高糧食產(chǎn)量占比和低糧食產(chǎn)量占比兩個(gè)分樣本。使用每十萬(wàn)人農(nóng)村合作金融機(jī)構(gòu)分支數(shù)量(CUPS)所反映的農(nóng)村合作金融機(jī)構(gòu)覆蓋度體現(xiàn)農(nóng)村金融市場(chǎng)發(fā)育程度,并依據(jù)CUPS樣本均值界定高低金融市場(chǎng)發(fā)展水平分樣本。限于篇幅,省略農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(AIS)、農(nóng)村合作金融機(jī)構(gòu)覆蓋率(CUPS)以及互聯(lián)網(wǎng)普及度(INTE)的統(tǒng)計(jì)結(jié)果,備索。從表5的估計(jì)結(jié)果看:首先,不同樣本中的DFI×INTE項(xiàng)系數(shù)符號(hào)均與DFI項(xiàng)一致,表明互聯(lián)網(wǎng)普及度提高能提升數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)業(yè)TFP的邊際幅度,形成正向調(diào)節(jié)。其次,高收入國(guó)家中數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)業(yè)TFP的影響幅度較強(qiáng)。中高收入國(guó)家樣本中互聯(lián)網(wǎng)普及度的調(diào)節(jié)效應(yīng)幅度最高。以中國(guó)為代表的新興經(jīng)濟(jì)體國(guó)家大力發(fā)展國(guó)內(nèi)數(shù)字經(jīng)濟(jì)和互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì),在助力數(shù)字普惠金融發(fā)展的同時(shí),能較大幅度提升數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)業(yè)TFP的邊際促進(jìn)作用。第三,數(shù)字普惠金融在國(guó)內(nèi)糧食產(chǎn)量比重較大且農(nóng)村合作金融機(jī)構(gòu)覆蓋率較高的國(guó)家中能發(fā)揮更強(qiáng)的農(nóng)業(yè)TFP促進(jìn)作用。因此,提高糧食種植業(yè)占比能提高數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)業(yè)TFP的邊際提升幅度。增加農(nóng)村小微普惠金融機(jī)構(gòu)布局,增強(qiáng)農(nóng)村金融供給競(jìng)爭(zhēng)性,構(gòu)建良好的金融供給生態(tài)更有利于充分釋放數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)業(yè)TFP的提升作用。

表5 農(nóng)業(yè)TFP提升效應(yīng)的農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)與金融市場(chǎng)異質(zhì)性

(3) 互聯(lián)網(wǎng)普及與農(nóng)業(yè)TFP收斂。在基礎(chǔ)回歸模型式(23)中引入數(shù)字普惠金融與互聯(lián)網(wǎng)普及度的交乘項(xiàng)(DFI×INTE),考察互聯(lián)網(wǎng)普及在數(shù)字普惠金融縮小農(nóng)業(yè)TFP國(guó)別差距中的調(diào)節(jié)效應(yīng)。借鑒Sheng等(2022)的分位數(shù)回歸方法,討論數(shù)字普惠金融對(duì)不同分位點(diǎn)農(nóng)業(yè)TFP的邊際影響幅度差異。(20)感謝匿名審稿人對(duì)數(shù)字普惠金融縮小農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率國(guó)別差距實(shí)證檢驗(yàn)的意見(jiàn)和建議。限于篇幅,省略互聯(lián)網(wǎng)普及度對(duì)農(nóng)業(yè)TFP收斂的調(diào)節(jié)效應(yīng)及其分位數(shù)回歸結(jié)果,備索。估計(jì)結(jié)果顯示:互聯(lián)網(wǎng)普及度提升在各分位點(diǎn)均能提高數(shù)字普惠金融促進(jìn)農(nóng)業(yè)TFP的邊際效應(yīng),也擴(kuò)大了其在縮小農(nóng)業(yè)TFP國(guó)別差距中的作用。另外,數(shù)字普惠金融水平對(duì)處于低分位點(diǎn)的農(nóng)業(yè)TFP的邊際促進(jìn)效應(yīng)高于高分位點(diǎn)。說(shuō)明發(fā)展數(shù)字普惠金融有助于實(shí)現(xiàn)低農(nóng)業(yè)TFP國(guó)家獲得更快的農(nóng)業(yè)TFP增長(zhǎng)。因此,得益于數(shù)字金融技術(shù)的普及推廣,數(shù)字普惠金融有助于加快現(xiàn)代農(nóng)業(yè)技術(shù)的區(qū)域傳播,加快農(nóng)業(yè)TFP實(shí)現(xiàn)全局收斂,上述分析驗(yàn)證假說(shuō)H3。

六、 研究結(jié)論與政策啟示

本文構(gòu)建理論分析框架揭示數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)業(yè)TFP的影響機(jī)制,基于2011-2021年全球185個(gè)國(guó)家的跨國(guó)面板數(shù)據(jù),測(cè)度全球數(shù)字普惠金融與農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率現(xiàn)狀,檢驗(yàn)數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)業(yè)TFP的影響及其異質(zhì)性。主要結(jié)論如下:第一,降低農(nóng)業(yè)信貸融資價(jià)格是數(shù)字普惠金融影響農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新與資本深化的關(guān)鍵。第二,全球數(shù)字普惠金融發(fā)展水平與農(nóng)業(yè)TFP穩(wěn)步提升持續(xù)增長(zhǎng),中國(guó)數(shù)字普惠金融與農(nóng)業(yè)TFP水平高于中高收入國(guó)家均值,但與高收入國(guó)家仍存差距。第三,數(shù)字普惠金融引致的農(nóng)業(yè)資本價(jià)格下降能通過(guò)促進(jìn)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新,提升農(nóng)業(yè)TFP,也能通過(guò)加快農(nóng)業(yè)資本深化進(jìn)程,縮小農(nóng)業(yè)TFP的國(guó)別差異。第四,在高附加值農(nóng)業(yè)、糧食產(chǎn)量占比較高以及農(nóng)村金融市場(chǎng)更為完善的國(guó)家中,數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)業(yè)TFP的促進(jìn)效應(yīng)更加明顯。第五,國(guó)內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)普及度提升對(duì)數(shù)字普惠金融的農(nóng)業(yè)TFP提升效應(yīng)會(huì)產(chǎn)生正向調(diào)節(jié),也會(huì)加快數(shù)字普惠金融縮小農(nóng)業(yè)TFP國(guó)別差異的進(jìn)程。

提升農(nóng)業(yè)TFP是全球現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展方式轉(zhuǎn)型的目標(biāo)之一(黃季焜等,2022)。當(dāng)前,世界經(jīng)濟(jì)邁入數(shù)字化轉(zhuǎn)型新階段,數(shù)字技術(shù)助力普惠金融快速發(fā)展,使其成為推動(dòng)農(nóng)業(yè)TFP提升的手段之一。(21)經(jīng)合組織與糧農(nóng)組織《Agricultural Outlook 2023-2032》:https:∥doi.org/10.1787/0801ab7-en, 2023-11-20。本文基于跨國(guó)面板數(shù)據(jù)研究數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)業(yè)TFP的影響,為現(xiàn)代化建設(shè)階段,提高我國(guó)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)力提供來(lái)自數(shù)字普惠金融視角的跨國(guó)經(jīng)驗(yàn)支撐?；诒疚难芯拷Y(jié)論,提出如下政策建議:第一,加快農(nóng)村地區(qū)數(shù)字普惠金融硬件設(shè)備建設(shè)。在農(nóng)村地區(qū)加大互聯(lián)網(wǎng)信息平臺(tái)、移動(dòng)終端、通訊設(shè)施建設(shè)力度,運(yùn)用信息技術(shù)提供數(shù)字化、智能化的普惠金融服務(wù),提升農(nóng)村普惠金融部門供給能力與農(nóng)戶數(shù)字普惠金融的接入水平。第二,提高農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新領(lǐng)域的融資支持。以農(nóng)業(yè)技術(shù)改造與現(xiàn)代農(nóng)機(jī)裝備應(yīng)用的融資支持為突破口,完善數(shù)字普惠金融與現(xiàn)代農(nóng)業(yè)技術(shù)設(shè)備應(yīng)用財(cái)政配套機(jī)制,激發(fā)農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)主體開(kāi)展農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新活力,釋放數(shù)字普惠金融通過(guò)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新機(jī)制提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率的效能。第三,開(kāi)展農(nóng)村產(chǎn)業(yè)金融創(chuàng)新。以產(chǎn)業(yè)金融為載體,加快推進(jìn)數(shù)字普惠金融與現(xiàn)代農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)型融合發(fā)展,創(chuàng)新農(nóng)業(yè)信貸支持投融資模式,完善政府主導(dǎo),社會(huì)多元參與的農(nóng)業(yè)領(lǐng)域投融資機(jī)制,推進(jìn)農(nóng)業(yè)資本深化進(jìn)程。第四,創(chuàng)新基于國(guó)內(nèi)農(nóng)村電子商務(wù)的農(nóng)業(yè)供應(yīng)鏈融資模式。在強(qiáng)化農(nóng)村電商示范點(diǎn)建設(shè)基礎(chǔ)上,基于農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)主體的財(cái)務(wù)、營(yíng)收等數(shù)據(jù),完善數(shù)字普惠金融業(yè)務(wù)信息庫(kù)建設(shè),針對(duì)性開(kāi)展信用、擔(dān)保等無(wú)抵押模式的短期融資服務(wù),加快推進(jìn)數(shù)字普惠金融與現(xiàn)代農(nóng)業(yè)融合發(fā)展。