孙继国，孙 尧
(青岛大学经济学院，山东 青岛 266061)
共同富裕是社会主义的本质要求，是中国式现代化的重要特征。促进共同富裕，最艰巨最繁重的任务仍然在农村。乡村振兴战略作为新时代做好“三农”工作的总抓手，是扎实推动农民农村共同富裕的重要支撑和必由之路。产业兴旺是乡村振兴的重要基础，是解决农村一切问题的前提。金融作为现代经济的核心，是推动乡村产业振兴不可或缺的力量。然而，目前我国金融业在服务乡村产业振兴中还存在一些不足，表现在农村资金供给不足、农村金融产品和服务匮乏、要素市场扭曲、服务“三农”精准度下降等，这些不足正成为制约做好“三农”工作和推动乡村产业振兴的痛点和难点。《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划和二〇三五年远景目标的建议》明确提出“构建金融有效支持实体经济的体制机制，提升金融科技水平，增强金融普惠性”。金融科技是一种技术驱动性的金融创新，是互联网技术和传统金融的深度融合，可以有效破解农村偏远地区网点布局难题、提高农村客户识别和信贷投放能力、缓解新型农业经营主体和农户面临的融资约束，能够把金融资源更加充分地配置到乡村产业振兴的薄弱环节，从而助力乡村产业振兴。但是，目前农村数字基础设施建设还不充分、不平衡，农民金融素养和数字素养还较低，“数字鸿沟”的存在使得乡村产业发展可能很难享受到金融科技发展带来的数字红利。那么，金融科技能否显著促进乡村产业振兴？金融科技作用于乡村产业振兴的影响机制是什么？在全面推进乡村振兴、扎实推动农民农村共同富裕的新阶段，对以上问题进行系统地理论和实证分析，对于发挥金融科技优势，疏通农村金融血脉，构建金融支持乡村振兴的长效机制具有重大的理论意义和实践价值。
金融发展与农村经济增长之间的关系一直是学者们长期关注的主题。已有文献表明，加快农村金融改革、促进金融工具和产品创新、提升农村金融发展水平都能够促进农村经济增长[1][2]。然而，由于农村地区存在普遍的金融排斥问题，大量的农户和农业企业在信贷、支付结算、储蓄理财、保险等方面的基础金融服务得不到满足。金融排斥会使农村地区金融资源大量流出，进而阻碍农村经济发展，造成两极分化，加剧农村地区经济脆弱性。普惠金融的发展能够缓解金融排斥，满足农村弱势群体的信贷需求，从而推动农村经济增长[3][4][5]。但是，普惠金融不是扶贫金融，普惠金融需要遵循金融资源稀缺性条件下的市场化商业化配置规律，按照金融风险收益相匹配原则实现金融资源供求双方的有效配对。传统金融并不能从根本上解决普惠金融发展的矛盾，无法实现可持续性发展。金融科技运用大数据、云计算、区块链、人工智能等互联网技术对传统金融进行重塑，能够解决普惠金融发展面临的成本较高、收益不足、效率和安全难以兼顾等问题，催生了数字普惠金融的兴起与发展(1)数字普惠金融是泛指一切可以通过数字技术手段来促进普惠金融的创新。本文参考中国人民银行印发的《金融科技(FinTech)发展规划(2019—2021年)》，并综合已有文献资料，将数字普惠金融和数字金融统一表述为“金融科技”，不再作细微区分。。
党的十九大提出实施乡村振兴战略以来，有学者从普惠金融的本质和内涵出发，定性分析了金融科技赋能乡村振兴的作用效果，认为金融科技能够增加金融支农力度，拓宽涉农企业融资渠道，推动乡村产业融合发展，进而促进乡村产业振兴[6][7]。近来，许多学者开始利用计量模型实证检验金融科技对乡村振兴的影响效果。有学者研究发现金融科技能够促进农业生产中资本对劳动的替代，还能通过助推农村一二三产业深度融合和农业产业体系优化，提高农业产业的规模经济效应和资源集聚效应，促进农业高质量发展[8][9]。还有学者从产业兴旺的角度出发，以人均农林牧渔业总产值来衡量农业产出，研究发现数字金融能够提高农业产出水平，促进农村经济增长[10]。部分学者则从生活富裕角度实证检验金融科技对农民收入的影响效应，研究认为金融科技对农民收入增长具有显著促进作用，并且可以通过促进非农就业、提高农业全要素生产率等渠道实现农民收入水平的提升[11][12]。但也有学者持相反的观点，认为“数字鸿沟”的存在使能够享受到金融科技服务的居民挤占了未能接触到互联网的居民原本可能获得的资源，反而不利于部分群体提高生活富裕程度[13]。
综上所述，已有研究为本文提供了有益借鉴与参考，但直接考察金融科技对乡村产业振兴影响的文献还较少，对两者作用机制进行系统理论分析和实证检验的研究也较少，进行深入异质性分析的研究更是鲜见。本文借鉴《乡村振兴战略规划(2018—2022年)》《全国乡村产业发展规划(2020—2025年)》提出的具体指标，结合已有研究构建省级乡村产业振兴评价指标体系，计算出乡村产业振兴指数，并与金融科技进行匹配，实证检验金融科技对乡村产业振兴的影响效应。本文的主要边际贡献在于：第一，构建了一个科学的乡村产业振兴评价指标体系，在对乡村产业振兴水平合理测度基础上，将金融科技纳入促进农村经济发展的要素分析框架中实证检验金融科技对乡村产业振兴的影响效果，丰富了农村金融发展理论；
第二，从涉农融资约束、农地流转和农业技术创新出发，探讨金融科技促进乡村产业振兴的作用机制，为金融科技助力乡村产业振兴提供了经验证据；
第三，从城乡要素错配程度、农业功能区和经济发展差异的视角入手，考察金融科技作用于乡村产业振兴的异质性，为运用金融科技手段加快发展面向新型农业经营主体的金融服务、促进金融科技与农村新产业新业态深度融合提供有益的政策思考。
乡村振兴战略下，农业生产规模化、现代化以及产业化程度迅速提高，金融需求规模也日益增长。然而，受限于乡村产业的低利润以及产业的弱质性，缺乏硬资产的乡村产业难以获得传统金融机构的资金支持，从而限制了全要素生产率的提升[14][15]。金融科技的出现革新了金融服务的媒介和基础设施，打破了传统金融机构服务的时间和空间限制，扩大了金融服务覆盖面，能够打开农村长尾市场，使得乡村产业更便利、更快捷地获得金融服务[16][17]。物联网、区块链等新技术嵌入到农产品生产、交易、加工、物流、仓储等环节，能够充分发挥数据要素潜能，实现金融服务精准对接乡村产业重点领域和关键环节。此外，依托金融科技建立的农村电商模式和农业综合服务平台能够快速获取、处理和分析农业信息，减少信息孤岛，有利于农产品的供需对接，进而降本提效。基于以上分析，提出如下研究假设：
H1：金融科技能够显著促进乡村产业振兴。
在我国广大农村地区，市场结构高度碎片化、信息严重不对称和信息质量参差不齐等问题导致农村金融机构过度依赖担保贷款，缺乏担保导致银行不敢贷款给农户和农业企业。金融科技的应用有助于推动农村金融机构数字化转型，借助信息技术建立信用评估模型，提高风险处理和信息整合能力，精确识别农户和农业企业信贷需求，缓解借贷双方的信息不对称，从而降低金融歧视和信贷市场的准入门槛，拓宽乡村产业的融资渠道，使得农村金融的保障作用在深度和广度上都得到进一步拓展，金融服务“三农”的精准度进一步提升[18][19][20]。基于以上分析，提出如下研究假设：
H2：金融科技能够通过缓解涉农融资约束促进乡村产业振兴。
随着城镇化和农业现代化进程的加快，农村劳动力大量转移，土地流转和适度规模经营已成为发展现代农业的必由之路。加快土地流转，有利于实现土地资源优化配置，能够提高农业全要素生产率，进而促进乡村产业发展[21][22]。目前，农村地区普遍存在的金融服务缺失和信贷约束限制了农户参与农地流转的积极性，导致农地流转市场效率低下。金融科技有利于缓解农村地区的金融排斥，满足农户信贷需求，进而完善农地流转市场。从转出土地的角度，金融科技可以为农业企业提供资金支持，创造非农就业机会。当非农就业与土地租金带来的预期收益大于纯农业收益，“理性人”会选择转出土地。从转入土地的角度，农业规模化经营离不开农业生产资料的投入，加大了农户对建设资金的需求。金融科技提供的借贷便利，能够促使有转入土地意愿的农户付诸行动[23]。基于以上分析，提出如下研究假设：
H3：金融科技能够通过推进农地流转促进乡村产业振兴。
乡村产业振兴的关键是要以农业技术创新促进农业发展方式转变，提高农业全要素生产率，构建现代农业产业链，推动农村产业融合发展。我国农村地区普遍存在金融排斥，导致农业科研投入所产出的新技术、新方法无法得到相应的资金支持，不仅制约了农业科研投入资金的配置与转化效率，也阻碍了农业新技术的应用，降低了农业科研投入资金的运行效率[24]。金融科技能够有效缓解金融排斥，提高农业科研资金配置效率，解决不同创新主体金融要素供给错配的弊端，拓宽创新要素的获得途径，从而显著提升创新主体的融资效率，有利于降低研发成本，激发创新主体活力[25]。此外，金融科技凭借数据化、智能化技术优势提高了创新要素的供需匹配度，通过将创新要素融入农业发展的全产业链中，大大提高了创新决策的科学性和创新市场中金融资源的利用效率，进而助推传统生产要素提档升级，最终实现乡村产业振兴。基于以上分析，提出如下研究假设：
H4：金融科技能够通过提升农业技术创新水平促进乡村产业振兴。
(一)样本选择与数据来源
受数据可得性限制，本文的研究区间为2011—2018年，研究样本为我国内地除西藏以外的30个省份。样本数据主要来源于《中国农业年鉴》《中国农产品加工业年鉴》《中国休闲农业年鉴》《中国金融年鉴》《中国区域金融运行报告》、浙大卡特-企研中国涉农企业数据库、国家统计局、地方国民经济和社会发展统计公报等，个别缺失值使用移动平均法进行插值处理。
(二)变量选取与数据说明
1.被解释变量：乡村产业振兴(RIR)。借鉴《乡村振兴战略规划(2018—2022年)》《全国乡村产业发展规划(2020—2025年)》提出的具体指标，参考闫周府和吴方卫(2019)[26]等的研究，综合考虑数据的科学性和可得性，从农业高效化、农业产业化、农业科技化、联农带农利益联结四个维度构建乡村产业振兴评价指标体系，实现对省域乡村产业振兴的定量测度(表1)。
表1 乡村产业振兴评价指标体系
基于上述指标，采用熵权法对各具体指标赋权，进而计算出各省份的乡村产业振兴指数。根据计算出的2011—2018年各省份乡村产业振兴指数，分别以2012、2014、2016和2018年为时间节点，选择核密度估计，分析动态演进、分布形态、延展性及极化趋势(图1)。从动态演进看，整体上分布曲线的中心逐渐右移，表明我国乡村产业振兴水平不断提升；
从分布形态、延展性和极化趋势来看，主峰高度逐渐下降、宽度逐渐增加且出现明显右拖尾现象，表明尽管总体极化现象缓解，但地区之间存在一定差距。
2.核心解释变量：金融科技(FinTech)。本文使用北京大学数字金融研究中心编制的数字普惠金融指数作为金融科技的代理变量[27]，实证分析中将其除以100。
3.控制变量。为保证回归结果的准确性，结合相关文献以及我国农村地区发展特征，选取以下控制变量：(1)财政支农水平(Gov)，以地方财政农林水事务支出占地方财政一般预算支出的比重衡量；
(2)农村消费水平(Con)，以各地区农村居民生活消费支出(万元)衡量；
(3)农村教育水平(Edu)，以农村人均受教育年限衡量，依据(未上学人数×1+小学学历人数×6+初中学历人数×9+高中学历人数×12+大专及以上学历人数×16)/6岁及以上人口数来计算；
(4)第三产业占比(Ter)，以第三产业增加值占地区生产总值比重衡量；
(5)城镇化水平(Urb)，以城镇人口与年末常住人口数的比值衡量。
(三)描述性统计
各变量的描述性统计见表2。
表2 变量描述性统计
(四)模型构建
为实证检验金融科技对乡村产业振兴的影响效应，基准回归模型构建如下：
RIRit=α0+α1FinTechit+α2Xit+λi+ηt+μit
(1)
其中，RIR为构建的乡村产业振兴指数，FinTech为金融科技，X代表一系列控制变量，变量的下标i、t分别表示地区、年份，μ为随机误差项。本文基准回归使用双向固定效应模型，即控制了地区固定效应(λ)和时间固定效应(η)。
(一)基准回归
金融科技对乡村产业振兴的基准回归结果如表3所示，可以看出，金融科技的回归系数均显著为正，且拟合优度逐渐增加，表明金融科技能够显著促进乡村产业振兴，假设H1得以验证。金融科技的发展有效增加了农村金融供给，增强了农村地区金融资源承载力，扩大了金融支农的覆盖面、精准度和便捷度，对乡村产业振兴起到了促进作用。该结果对于如何最大化释放金融科技的普惠价值，进而在全面推进乡村振兴中发挥更加突出的作用具有重要参考意义。
表3 基准回归
(二)内生性分析
基准回归使用的固定效应模型虽然能够在一定程度上缓解内生性，减少对估计结果的影响，但是依旧可能存在不可观测变量等因素而产生内生性问题。导致内生性的第一个主要来源是遗漏变量，即可能忽略了影响乡村产业振兴的重要因素，因此，本文采用工具变量对内生性问题进一步处理。导致内生性的第二个主要来源是反向因果问题，即在金融科技促进乡村产业振兴的同时，乡村产业的发展也可能影响了金融科技的发展，为此，本文将解释变量进行滞后一期处理。
表4第(1)、(2)列是工具变量二阶段回归结果。借鉴张勋等(2020)[28]的研究，本文计算各省会城市与三大金融科技核心城市——北京、杭州和深圳的平均球面距离，再将此值与当年全国层面的金融科技发展水平的均值(本省除外)进行交互，以最终得到的数值作为工具变量(IV)进行内生性检验。工具变量检验第一阶段的F值远大于10，说明不存在弱工具变量问题。Kleibergen-Paap rk LM统计量的p值为0.0000，拒绝不可识别的原假设。上述检验表明，该工具变量与金融科技密切相关且满足严格外生性的条件，工具变量选取有效。第(3)列是解释变量滞后一期的估计结果，在纠正了内生性问题后，金融科技的回归系数仍然显著为正，进一步证明了假设H1。
表4 内生性分析结果
(三)稳健性检验(2)限于篇幅，具体结果未报告，作者备索。
为验证金融科技对乡村产业振兴影响的基准回归结果是否可靠，本文分别从以下几方面进行稳健性检验：(1)更换被解释变量。乡村产业振兴指数在前文构建时使用熵权法确定权重，为避免特定赋权方法造成的影响，在此使用等权重法计算并进行回归分析。(2)更换回归方法。不同地区对金融科技发展的政策支持力度和关注度可能存在较大差异，这会造成不同地区随时间变动的效应难以被时间固定效应和地区固定效应捕捉，因此本文引入地区-时间的联合固定效应进行稳健性检验。(3)选择特定样本。农业是人类的食品之源、生存之本，是国民经济的基础。乡村产业振兴应该重点关注第一产业比重较大的省份，因此选择第一产业增加值占地区生产总值在10%以上的样本进行回归分析。(4)增加控制变量。乡村产业振兴很可能主要受当地传统农村金融发展水平的影响，而非由金融科技驱动。基于此，在控制变量中增加了衡量传统农村金融发展水平的变量重新进行回归，其中传统农村金融发展水平用每平方千米信用社网点数量和农村人口每万人拥有信用社服务人员数量衡量，实证分析中取自然对数。(5)缩尾处理。对核心解释变量以及控制变量进行5%水平上的缩尾处理，并控制固定效应重新进行回归分析。稳健性检验结果显示，核心解释变量金融科技的回归系数均显著为正，基准回归分析结果稳健。
(四)机制分析
基准回归结果表明金融科技能够显著促进乡村产业振兴，因而本文进一步探究金融科技促进乡村产业振兴的作用机制。前文理论分析部分认为，金融科技能够通过缓解涉农融资约束、推进农地流转和提升农业技术创新水平对乡村产业振兴产生影响，为验证该假设的合理性，构建如下模型：
RIRit=β0+β1FinTechit+β2Mit+β3FinTechit×Mit+β4Xit+λi+ηt+μit
(2)
其中，M为机制变量，其他变量与前文一致。机制变量具体包括：(1)涉农融资约束(Loan)，以人均涉农贷款额(涉农贷款金额/农村人口)衡量，实证分析中取自然对数；
(2)农地流转(Land)，以农地流转率(家庭承包耕地流转总面积/家庭承包经营耕地面积)衡量；
(3)农业技术创新(Tech)，以人均农业科研支出(农业科研支出/农村人口)衡量(3)因现有公开统计资料没有各地区农业科研支出数据，参考李强和刘冬梅(2011)[29]的做法，使用调整系数对各地区科研支出总额进行调整，进而得到各地区农业科研支出估计值。。
表5结果显示：第(1)列金融科技与涉农融资约束的交互项显著为正，表明金融科技能够显著提升服务“三农”的精准度，能够通过缓解涉农融资约束为乡村产业振兴提供坚实的金融保障，假设H2得以验证；
第(2)列金融科技与农地流转的交互项显著为正，表明金融科技能够提高农地流转率，进而产生规模经济效应，促进乡村产业振兴，假设H3得以验证；
第(3)列金融科技与农业技术创新的交互项显著为正，表明金融科技能够提高农业科研资金的配置效率，进而提升农业技术创新水平，助推乡村产业振兴，假设H4得以验证。综上分析，金融科技能够通过缓解涉农融资约束、推进农地流转和提升农业技术创新水平来促进乡村产业振兴。
表5 机制分析
(一)基于城乡要素错配程度划分的异质性
我国各地区城乡要素市场化改革进展不一，而且地方政府为增加经济绩效使得生产要素配置偏向非农部门，造成不同地区城乡要素错配程度存在一定差异。参考王颂吉和白永秀(2013)[30]的方法，计算出农业部门与非农部门的城乡要素错配程度，再分别根据其中位数划分为要素错配程度高和要素错配程度低两个样本，考察农业部门和非农部门不同要素错配程度下金融科技对乡村产业振兴的影响效果，回归结果如表6所示。由第(1)、(2)列可知，在农业部门，要素错配程度高的样本金融科技的回归系数显著，而对应样本结果不显著。其原因可能是金融科技具有数据获取、分析处理优势，在农业部门资本配置过少的条件下可以充分发挥其优势，通过缓解要素配置扭曲，高效实现资本与投融资的精准对接，提高资源配置效率，进而改善农业生产条件，弥补产业弱质性，提高农业全要素生产率，促进乡村产业振兴。由第(3)、(4)列可知，在非农部门，金融科技的回归系数在要素错配程度低样本中显著，而高样本中不显著。其原因可能是，非农部门要素配置较为均衡的地区为促进城乡融合提供了有利条件，而金融科技在城乡融合进程中充分起到了“润滑剂”作用，有利于破除城乡要素流动的障碍，促进城乡信息流通、资源和生产要素的供需对接，进而增强乡村产业活力，推进城乡协调发展，最终促进乡村产业振兴。
表6 基于城乡要素错配程度的异质性分析
(二)基于农业功能区划分的异质性
以各地区粮食产销特征为依据，将样本划分为粮食主产区和非粮食主产区两大农业功能区(4)根据《国务院关于印发全国主体功能区规划的通知》(国发〔2010〕46号)及粮食产销特征，粮食主产区包括辽宁、河北、山东、吉林、内蒙古、江西、湖南、四川、河南、湖北、江苏、安徽、黑龙江等13个省份；
产销平衡区包括山西、宁夏、青海、甘肃、西藏、云南、贵州、重庆、广西、陕西、新疆等11个省份；
主销区包括北京、天津、上海、浙江、福建、广东、海南等7个省份。本文将产销平衡区和主销区统一划分为非粮食主产区。，考察不同农业功能区金融科技对乡村产业振兴的影响效果，回归结果如表7第(1)、(2)列所示。粮食主产区金融科技的回归系数不显著，而非粮食主产区的回归系数显著为正。其原因可能是，农产品加工业、农村电商和乡村旅游等产业一直是金融科技重点支持的领域，但粮食主产区主要承担国家粮食安全的重任，以稳定粮食播种面积、抓好粮食生产为主要任务，其农产品加工业规模相对较小，电子商务和乡村旅游等特色产业发展也相对较慢，造成金融科技对乡村产业振兴的促进作用不明显。而对于非粮食主产区，虽然也负有保面积保产量的责任，但这些区域产业融合发展程度高，农业多业态发展迅速，因此金融科技能够在乡村产业振兴中发挥重要作用。
(三)基于经济发展水平划分的异质性
以各省份人均地区生产总值的中位数为依据，将样本划分为经济发展水平高和经济发展水平低两大组别，考察不同经济发展水平下金融科技对乡村产业振兴的影响效果，回归结果如表7第(3)、(4)列所示。在经济发展水平低的地区，金融科技的回归系数不显著，而在经济发展水平高的地区其回归系数显著为正。原因可能是经济发展水平高的地区，城市支持农村、工业反哺农业能力较强，农业产业融合程度也较高，这为金融科技赋能乡村产业发展提供了重大机遇。同时，经济发展水平高的地区农村居民金融素养也相对较高，数字基础设施建设也较完善，因此金融科技的渗透度也较高，其普惠价值进一步得到体现，对乡村产业振兴的促进作用也更明显。
表7 基于农业功能区和地区经济发展水平的异质性分析
金融科技的发展为破解金融服务乡村产业振兴中存在的金融供给不充分、不平衡问题提供了一种新的思路。本文选取2011—2018年我国内地30个省份为研究样本，从理论分析和实证检验两个层面出发，利用面板回归模型实证检验金融科技对乡村产业振兴的影响效应，主要结论如下：(1)通过对30个省份乡村产业振兴水平的测度分析发现，我国乡村产业振兴水平整体上呈上升态势，但不同地区之间存在一定差距；
(2)基准回归结果显示，金融科技能够显著促进乡村产业振兴，在考虑了内生性问题以及一系列稳健性检验后该结论依旧成立；
(3)机制分析表明，金融科技能够通过缓解涉农融资约束、推进农地流转和提升农业技术创新水平来促进乡村产业振兴；
(4)异质性分析表明，在农业部门要素错配程度高和非农部门要素错配程度低的地区、非粮食主产区、经济发展水平高的地区，金融科技对乡村产业振兴的促进作用更加明显。
基于以上研究结论，提出如下对策建议：(1)进一步提升金融科技水平，增强金融普惠性。积极推动农村传统金融机构数字化转型，根据“三农”客户群体的资产和生产特性创新金融服务，如减少对抵押担保的依赖、推进线上授信和适度提高信用贷款比例等，精确对接乡村产业生产经营需要，缓解涉农融资约束，助力乡村产业振兴，促进农民农村共同富裕。(2)鼓励金融科技企业在农村地区开展业务，创新开发农村专属金融服务。运用云计算、大数据等数字技术识别检测农作物生长状况，建立智能数字风险控制模型对其产值产量进行预测，提升涉农贷款管理效率，降低贷款风险。同时，鼓励金融科技企业与当地政府配合打造金融服务综合助农平台，打造银政企数据共享渠道，解决农户及涉农主体融资渠道不畅、融资效率不高等难题。(3)提高金融科技与规模化经营主体金融需求的契合度，强化金融科技对农业技术创新的助推作用。涉农金融机构要充分利用互联网技术为金融服务提质增效，提高市场创新要素的流动性，通过提升金融资源配置效率来提高规模经济效应。同时，加强对农户的教育投入，提高农户金融素养，鼓励农户运用农业创新技术提高生产效率，强化农业科技支撑，促进乡村产业振兴。(4)加快数字基础设施建设，推动各类要素在城乡之间双向有序流动，提高资源配置效率。加快推进5G基站、大数据中心、人工智能等数字基础设施建设，为金融科技助力乡村产业振兴提供坚实的硬件保障。同时，发挥金融科技矫正要素错配的作用，积极推动金融科技与农村新产业新业态深度融合，通过金融科技服务模式创新，推广科技农业、智慧农业和休闲农业，实现从种养到生产、加工、销售等全流程的可溯源，促进产业链、创新链和资金链的深度融合。
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