河南省數字普惠金融對農業(yè)產業(yè)化影響研究-基于GMM 動態(tài)面板模型分析

0引言“強國必先強農”，2023年的中央一號文件明確舉全黨全社會之力全面推進鄉(xiāng)村振興，加快農業(yè)農村現代化，發(fā)展農業(yè)現代化必須以農業(yè)產業(yè)化為先行。在農業(yè)產業(yè)化現代化的進程中，“融資難”問題由來已久，包括龍頭企業(yè)在內的各類農業(yè)產業(yè)經營主體均有一定程度的資金短缺問題。河南省作為農業(yè)大省，其農業(yè)產業(yè)化快速發(fā)展是促進農業(yè)現代化發(fā)展的根本出路。為了解決這一問題，世界各國大力推進普惠金融發(fā)展戰(zhàn)略。近年來，隨著移動互聯(lián)網、大數據、云計算和人工智能的飛速發(fā)展，普惠金融已然演變?yōu)閿底制栈萁鹑凇底制栈萁鹑诘膬?yōu)勢在于數字技術能進一步降低融資成本，觸達更多農村客戶，利用大數據解決信息不對稱和無抵押品等問題。因此，對河南省的數字普惠金融對農業(yè)產業(yè)化發(fā)展水平影響程度進行科學的測算與分析，不僅有助于突破河南省農業(yè)產業(yè)化融資難題，而且有助于為強國強農打下良好的金融基礎。1相關研究綜述Demirguc提出，普惠金融發(fā)展規(guī)模不斷壯大，可以直接使受益人群更易獲得金融支持[1]。Martin和Clapp認為國家通過監(jiān)管與制度法規(guī)的建立調節(jié)農業(yè)與金融之間的關系，確保農業(yè)發(fā)展獲得金融支持，并推進農業(yè)商品交易與產業(yè)發(fā)展為農業(yè)吸引私人投資創(chuàng)造條件，對農民生活水平的提高與農業(yè)可持續(xù)性能產生重要影響[2]。徐強和陶侃根據對中國各個省份普惠金融數據分析發(fā)現，在中國大部分地區(qū)推廣普惠金融能夠有效促進經濟發(fā)展[3]。張琦等的研究結果表明，金融服務質量不高制約了“三農”發(fā)展，而供給約束是當前影響金融服務質量的主要因素[4]。耿君堯指出普惠金融的大力發(fā)展能夠緩解農業(yè)發(fā)展中的資金不足問題[5]。陳銀娥和湯廣清認為普惠數字金融與農村特色農業(yè)產業(yè)化的耦合關系從失調階段進入調整階段，不同階段的特征和增長動力不同[6]。韓田和榮紅的研究結果表明，普惠數字金融對該地區(qū)農業(yè)企業(yè)現代化發(fā)展具有促進作用，而且普惠數字金融對該地區(qū)農業(yè)企業(yè)現代化的影響具有門檻效應。當地區(qū)經濟水平達到一定程度時，普惠數字金融對農業(yè)企業(yè)現代化的影響會顯著增加[7]。表明傳統(tǒng)普惠金融能夠促進農業(yè)產業(yè)化發(fā)展，并大多從普惠金融助力鄉(xiāng)村振興、支持農業(yè)產業(yè)化角度，以及從宏觀角度構建數字普惠金融測量體系進行研究。但是還存在以下局限:①鮮有文獻以省域為例。②較少將數字普惠金融與農業(yè)產業(yè)化相結合。③缺少農業(yè)產業(yè)化與數字普惠金融影響關系的實證研究。為此，本文利用熵值法與動態(tài)面板模型系統(tǒng)GMM對河南省數字普惠金融與農業(yè)產業(yè)化相關數據展開回歸分析，并用縮尾處理的結果與系統(tǒng)GMM結果做對比，以此來驗證系統(tǒng)GMM估計的穩(wěn)健性來進行實證研究，并根據實證結果及結論為數字普惠金融與農業(yè)產業(yè)化提出相應的政策建議，以期為數字普惠金融與農業(yè)產業(yè)化發(fā)展提供新的思路。2實證分析2.1農業(yè)產業(yè)化水平的測算本文選擇熵值法來計算各個指標權重，克服主觀因素帶來的誤差，進而測算農業(yè)產業(yè)化發(fā)展水平。2.1.1選擇數據選取指標數量m個，城市n個，用Xij表示第i個地區(qū)中第j個指標值。i的范圍是1～n，j的范圍是1～m。本文選取的樣本是河南省14個市，共6個指標，即m＝6，n＝14，Xij則表示第i個市中第j個指標的數值。2.1.2數據預處理各指標計量單位以及方向可能會有所不同，因此必須對指標數據使用標準化處理。針對正向指標的處理措施是:同理。負向指標的處理方法如下:2.1.3計算樣本權重第j個指標下第i個市占據的比重:2.1.4得出指標熵值第j個指標的熵值是:2.1.5計算差異系數指標的信息效用值主要是由信息熵ej與1的差值決定的，差值越大體現了該指標對綜合評價水平的影響越大，說明該指標所占權重也越大。2.1.6計算評價指標權重差異系數計算出來就可以計算該指標的權重，第j項指標的權重:2.1.7計算綜合得分最終樣本的綜合評價值是:采用上述熵值法具體步驟確定各指標的權重，進而對河南省的14個市近十年的農業(yè)產業(yè)化水平進行綜合評價。2.2GMM回歸2.2.1變量選取與數據來源(1)變量選?、俦唤忉屪兞哭r業(yè)產業(yè)化:本文從農業(yè)生產條件、農業(yè)生產效率、農業(yè)產業(yè)規(guī)模這三個角度來構造農業(yè)產業(yè)化指數，基于數據可得性選取指標，借助熵值法測算農業(yè)產業(yè)化發(fā)展水平(表1)。一般來說，農業(yè)生產基礎條件越完善，生產效率越高，產業(yè)規(guī)模越大，農業(yè)產業(yè)化水平越高。表1農業(yè)產業(yè)化指標體系②核心解釋變量數字普惠金融:北京大學數字金融研究中心基于傳統(tǒng)普惠金融的指標構造方法，根據數字金融發(fā)展的新特性，計算出數字普惠金融發(fā)展指數。該指數囊括多個具體指標，基于各地區(qū)的實際情況，全面準確地勾勒了各省、市、縣數字普惠金融近年來的變化形勢，被眾多學者引用。本文也引用該指數中河南省各市近10年的數字普惠金融發(fā)展指數，用于描繪河南省的數字普惠金融發(fā)展水平。③控制變量經濟發(fā)展水平:本文選用的是人均GDP，衡量河南省各市的經濟發(fā)展水平，將其設為控制變量。城鎮(zhèn)化水平:城鎮(zhèn)化水平用河南省各市城鎮(zhèn)人口與人口的比值來度量。一方面，城鎮(zhèn)化進程會導致農村的一些勞動力向城市轉移，這將不利于農業(yè)產業(yè)發(fā)展。另一方面，城鎮(zhèn)化有助于提升農業(yè)技術水平，推動農業(yè)生產效率提高，同時城鎮(zhèn)化增加了對農副產品的市場需求，拓展了農副產品的市場空間，倒逼農業(yè)產業(yè)規(guī)模的擴大和生產效率的提高。交通便利程度:用每個城市公路里程數與國土面積的比值來表示交通設施情況。一般交通越便利，農業(yè)機械設備、農產品等運輸越暢通，越有利于農業(yè)產業(yè)發(fā)展。財政支農力度:用地方財政農林水事務支出占政府一般性支出的比重來表示，反映政府財政對農村的支持力度。政府在支農領域加大支持力度，農業(yè)產業(yè)化主體能夠獲取更多的資金支持。另外，政府擴張性財政政策會形成良好的示范作用，引領其他投資主體將資金運用于農業(yè)產業(yè)化領域，這向農業(yè)產業(yè)化建設傳遞了利好的信號?；ヂ?lián)網普及程度:使用互聯(lián)網寬帶用戶數的對數來衡量。互聯(lián)網普及程度會影響數字普惠金融的實施效果，因此會對農業(yè)產業(yè)化發(fā)展產生正向的影響。(2)數據來源與處理本文選取河南省2011—2020年14個市的數據開展深入分析，農業(yè)產業(yè)化相關數據來自《河南發(fā)展年鑒》，河南省數字普惠金融數據則引用“北京大學數字普惠金融指數”，各變量的衡量方法及數據來源如表2所示。表2變量衡量方法與數據來源對本文的變量數據進行描述性統(tǒng)計，結果如表3中所示。從表3中可以觀察到城鎮(zhèn)化水平、財政支持力度標準差比較小，說明這些數據在測算區(qū)間波動較小，比較平穩(wěn)。測算出的農業(yè)產業(yè)化最小值是0.053，最大值是0.9983，說明各市之間的農業(yè)產業(yè)化發(fā)展水平存在較大差異。表3描述性統(tǒng)計2.2.2模型設定因農業(yè)產業(yè)發(fā)展每年都在持續(xù)變化，金融助力農業(yè)產業(yè)發(fā)展亦處在持續(xù)變化的進程中，在此種情況下，靜態(tài)面板模型可能不太適宜，所以本文主要運用動態(tài)面板模型系統(tǒng)GMM對數據進行分析，檢驗數字普惠金融對農業(yè)產業(yè)化發(fā)展的影響，對相關變量取對數以消除異方差，并構建如下模型:式(9)主要用于檢驗數字普惠金融水平對農業(yè)產業(yè)化發(fā)展水平的影響，式(10)、式(11)和式(12)分別用于檢驗數字金融覆蓋廣度、數字金融使用深度和普惠金融數字化程度對農業(yè)產業(yè)化發(fā)展水平的作用效果。lnzit表示城市i在第t年的農業(yè)產業(yè)化發(fā)展水平。lniait、lncbit、lnudit和lndlit依次表示城市i在第t年的數字普惠金融水平、數字金融覆蓋廣度、數字金融使用深度和普惠金融數字化程度。其余變量為控制變量，lngdpit、lnfsit、lnulit、lntcit和lnbuit分別表示城市i在第t年的經濟發(fā)展水平、政府支農力度、城鎮(zhèn)化水平、交通便利程度和寬帶普及水平。εit為隨機擾動項。動態(tài)面板的標準設定是將被解釋變量的滯后期作為工具變量，并于一階差分中估計基準模型。系統(tǒng)GMM的理念是通過把水平方程添加至一階差分方程中，同時把因變量的滯后期當作水平方程的工具變量。出于確保系統(tǒng)GMM估計有效性的緣故，本文將使用以下兩種檢驗方式:第一種是Sargon檢驗，考慮到本文所選的工具變量較多，因此選擇此方法。此檢驗方法是以選取的工具變量正確有效為原假設，使用此方法主要是為了判定所運用的工具變量是否有效，假使檢驗結果顯示通過Sargan檢驗，那么所設置的工具變量就是恰當的。第二種是自相關性檢驗，通過觀察AR(2)統(tǒng)計量以判定是否存在二階自相關。2.3研究區(qū)概況河南省作為傳統(tǒng)的農業(yè)大省，為鞏固提升農業(yè)基礎地位，正在積極探索不以犧牲農業(yè)和糧食、生態(tài)和環(huán)境為代價的“三化”協(xié)調發(fā)展之路，強化以金融部門的資金支持和服務在農業(yè)產業(yè)化發(fā)展中所起的關鍵作用。河南省作為中部經濟欠發(fā)達地區(qū)的典型代表，加速推進農業(yè)產業(yè)化進程，對河南省，乃至全國，都有重要意義。3結果分析3.1基準回歸本文首先檢驗數字普惠金融水平對農業(yè)產業(yè)化發(fā)展水平的影響，表4列示了系統(tǒng)GMM的估計結果。此外，本文還給出了自相關檢驗的結果(表5)。表4系統(tǒng)GMM表5自相關檢驗觀察檢驗結果發(fā)現，Sargan檢驗的估計結果為0.1080，稍大于0.1，因此通過了檢驗，而自相關檢驗結果中AR(2)估計大于0.1，表明無法拒絕不存在二階自相關的原假設，故符合運用系統(tǒng)GMM估計方法的先決條件。綜合Sargan檢驗和自相關檢驗的結果，說明運用系統(tǒng)GMM方法進行估計是合理的。根據表5可知，被解釋變量一階滯后項L.lnz的回歸值為正且顯著，表明被解釋變量農業(yè)產業(yè)化發(fā)展水平在時間趨勢方面呈現出動態(tài)性，一方面證實動態(tài)面板模型的設定是比較合理的；另一方面體現了河南省農業(yè)產業(yè)化發(fā)展存在一定的慣性和持續(xù)性。數字普惠金融指數(lnia)的估計系數是0.0035并且在5%的顯著性水平上通過了顯著性檢驗，表明河南省數字普惠金融水平的提高能夠顯著促進農業(yè)產業(yè)化發(fā)展水平的提高。3.2分維度回歸為了更為細致地檢驗數字普惠金融對農業(yè)產業(yè)化發(fā)展水平的影響，本文進一步探究了數字普惠金融的分維度指數覆蓋廣度、使用深度和數字化程度對農業(yè)產業(yè)化發(fā)展水平的作用效果，仍然使用系統(tǒng)GMM進行檢驗。對數字金融覆蓋廣度進行回歸，結果如表4所示。展示的系統(tǒng)GMM估計結果中，L.lnz的估計系數表明系統(tǒng)GMM的估算結果是穩(wěn)妥恰當的。Sargan檢驗和自相關檢驗也均符合本文核心估計方法的通過標準，更進一步佐證了模型估計的有效性。從估計結果可以看出數字金融覆蓋廣度(lncb)的回歸系數為-0.0324，系數為負，同時通過了顯著性檢驗，說明數字普惠金融覆蓋廣度的擴大對農業(yè)產業(yè)化發(fā)展水平并沒有一定的促進作用。表6中展示了數字金融使用深度對農業(yè)產業(yè)化水平的回歸結果。Sargan檢驗和自相關檢驗的結果均表明系統(tǒng)GMM估計是有效的。表中數字金融使用深度(lnud)的估計系數為0.0453，并且系數非常顯著，表明使用深度的增加也能夠顯著提升農業(yè)產業(yè)化發(fā)展水平。表6回歸檢驗結果表7中顯示的結果同樣表明對普惠金融數字化程度和農業(yè)產業(yè)化水平運用系統(tǒng)GMM估計是有效的。表中普惠金融數字化程度(lndl)的估計系數為0.0146，統(tǒng)計顯著性略低于使用深度，但仍能夠在5%的顯著性水平上通過檢驗，體現了數字化程度的提升也能夠促進農業(yè)產業(yè)化發(fā)展水平的提升。表7回歸檢驗結果3.3穩(wěn)健性檢驗為驗證實證結果的穩(wěn)健性，本文采取以下方法展開檢驗，即對選取的變量數據運用縮尾處理，以排除受極端值影響的可能性。通過上述的實證分析可以得出，數字普惠金融水平對農業(yè)產業(yè)化發(fā)展水平具有正向的促進效果，而數字普惠金融各分維度指數中，數字金融使用深度和普惠金融數字化程度也與農業(yè)產業(yè)化發(fā)展水平呈現顯著的正相關關系。然而，上述結論可能受到極端值的影響，故本文對所有變量數據在1%和99%的水平上采取縮尾處理的方式，通過對縮尾前后的數據重新進行估計，針對基準回歸模型的穩(wěn)健性估計結果見表8。根據表8列(2)，穩(wěn)健性檢驗中的系統(tǒng)GMM估計結果顯示，lnia的估計系數為0.0035，與表8中列(1)的結果一致，數字普惠金融水平提升能夠促進農業(yè)產業(yè)化發(fā)展水平提升的結論仍然能夠成立，說明相關模型確實具有穩(wěn)健性。表8穩(wěn)健性檢驗4研究結論首先運用動態(tài)面板模型系統(tǒng)GMM對河南省數字普惠金融與農業(yè)產業(yè)化相關數據展開回歸分析；其次用混合OLS和固定效應模型估計的結果與系統(tǒng)GMM結果做對比，以此來驗證系統(tǒng)GMM估計的有效性；最后對基準回歸進行穩(wěn)健性檢驗，采用對全部變量數據在1%和99%的水平上使用縮尾處理的方法，從而減小受極端值影響的可能性。在對數字普惠金融指數與農業(yè)產業(yè)化水平之間關系的分析中，Hansen檢驗的結果反映了本文所設置的工具變量是恰當的，殘差序列相關性檢驗結果同樣符合運用系統(tǒng)GMM估計的前提條件。并且系統(tǒng)GMM估算出的被解釋變量滯后項的回歸系數與混合OLS以及固定效應模型回歸系數對比的結果皆驗證了GMM估計結果的有效性。農業(yè)產業(yè)化指數一階滯后項作為解釋變量，回歸的系數為正且顯著，說明河南省農業(yè)產業(yè)化發(fā)展具有較強的持續(xù)性。通過觀察數字普惠金融指數的回歸系數，可以看出河南省數字普惠金融與農業(yè)產業(yè)化發(fā)展水平之間具有顯著的正相關關系，即河南省數字普惠金融水平的提升會帶動農業(yè)產業(yè)化水平的提升。從控制變量來看，經濟發(fā)展水平、政府支農力度、互聯(lián)網寬帶普及程度均能帶動農業(yè)產業(yè)化水平的提升。對數字普惠金融分維度指標進行GMM估計時，Hansen檢驗和序列相關檢驗的結果均表明本文所建立的模型是合理的，系統(tǒng)GMM估計是有效的。觀察估計結果，發(fā)現河南省數字普惠金融使用深度、提升數字化程度的回歸系數均是正的，并且顯著，表明拓寬數字普惠金融使用深度、提升數字化程度均能有效地促進農業(yè)產業(yè)化水平的提升。在穩(wěn)健性檢驗中，對實證變量數據采取縮尾處理的方式，剔除了極端值的干擾，對處理后的數據重新估計的