EN中文

经济地理 >

2025 , Vol. 45 >Issue 6: 183 - 191

DOI: https://doi.org/10.15957/j.cnki.jjdl.2025.06.018

三农、土地与生态

数字普惠金融对省域乡村产业结构升级的影响与空间效应

  • 杨佳利
展开
  • 韶关学院 商学院，中国广东 韶关 512005

杨佳利（1982—），女，博士，副教授，硕士生导师，研究方向为农业经济理论与政策。E-mail:

收稿日期: 2024-10-08

  修回日期: 2025-01-25

  网络出版日期: 2025-08-07

基金资助

国家自然科学基金(71973042)

广东省哲学社会科学规划一般项目(GD22CGL12)

广东省普通高校特色创新类项目(2024WTSCX036)

韶关学院引进（培养）人才科研项目(9900064604)

收起

Provincial Evidence on Impacts and Spatial Effects of Digital Inclusive Finance in Rural Industrial Restructuring

  • YANG Jiali
Expand
  • Business School，Shaoguan University，Shaoguan 512005，Guangdong，China

Received date: 2024-10-08

  Revised date: 2025-01-25

  Online published: 2025-08-07

Fold

摘要

数字普惠金融能突破金融时空限制、降低金融准入门槛和优化资本配置，是推动乡村产业结构升级的重要引擎。文章基于2011—2022年中国省级面板数据，采用双向固定效应模型，实证检验了数字普惠金融对乡村产业结构升级的影响及其作用机制。结果表明：①数字普惠金融及其三项分类指数（覆盖广度、使用深度和数字化程度）均显著促进了乡村产业结构升级，其中使用深度的推动效应最强，覆盖广度与数字化程度次之。②数字普惠金融对乡村产业结构升级的影响存在单门槛效应，门槛值分类检验表明，数字普惠金融发展水平较高的地区，其乡村产业结构升级效应显著强于低水平地区。③数字普惠金融通过刺激资本增密型农业科技投入和生产效率提升，驱动农业技术进步，从而赋能乡村产业结构升级。据此，未来应着力优化乡村数字普惠金融的供需匹配机制，推进产品创新；同时提升农业技术创新与转化应用能力，全面促进乡村产业结构升级。

关键词： 数字普惠金融; 乡村产业结构升级; 双向固定效应模型; 门槛效应; 农业技术进步

本文引用格式

杨佳利 . 数字普惠金融对省域乡村产业结构升级的影响与空间效应[J]. 经济地理, 2025 , 45(6) : 183 -191 . DOI: 10.15957/j.cnki.jjdl.2025.06.018

Abstract

Digital inclusive finance breaks through geographical financial constraints, lowers access barriers, and optimizes resource allocation, making it a key driver of rural industrial restructuring. This paper empirically examines its effects using provincial panel data (2011-2022) and a two-way fixed effects model. Key findings indicate:1)Digital inclusive finance and its three sub-dimensions—usage depth, coverage breadth, and digitization—all accelerate rural industrial restructuring, with usage depth having the strongest impact, followed by coverage breadth and digitization.2)A single-threshold effect exists: threshold regression analysis confirms significantly stronger restructuring effects in high-development regions than in low-development regions.3)It promotes capital-intensive agricultural technology investment and improves rural industrial efficiency, driving agricultural technological progress to empower industrial restructuring.Policy efforts should prioritize supply-demand matching and product innovation for rural digital finance, while enhancing agricultural technology innovation and adoption capabilities to advance rural industrial restructuring comprehensively.

Key words： digital inclusive finance; upgrading of rural industrial structure; two-way fixed effects model; threshold effect; agricultural technological progress

“全面推进乡村振兴”是党的二十大报告中的一项重要指导方针，亦是新时代“三农”工作的重心。“产业兴旺”是乡村振兴战略总体要求的首要目标，乡村产业振兴则是实现这一战略的关键所在。国家“十四五”规划、2023年中央经济工作会议和中央农村工作会议均强调，需优化农业生产布局，提升乡村产业发展水平。尽管我国乡村产业发展已取得显著成效，但农业要素供给结构不优、流转不畅、农产品供需不匹配以及乡村产业融合不充分等结构性问题仍亟待解决。新结构主义理论强调，结构优化是经济增长的第三大动力，经济的持续增长不仅需关注速度的提升，更需要实现结构的转型升级[1]。因此，推动乡村产业结构升级，适应新要素和新需求的变化，已成为全面推进乡村振兴进程中亟待解决的关键问题。
那么，哪些因素影响了乡村产业结构升级?有学者从需求驱动视角，研究了农产品质量、数字消费、农产品进出口等因素对乡村产业结构升级的影响[2-4]；也有学者从供给侧的角度，探讨了农业基础设施、财政支持、农地产权、人力资本等因素对乡村产业结构升级的作用[5-8]；另有部分学者从产业发展的外部条件展开出发，指出要素禀赋结构与相对价格的相互作用推动了产业结构变迁[1]，且工业化和城镇化也对乡村产业结构升级起到了重要的推动作用[9]。同时，还有学者研究了金融对产业结构的影响，指出金融资本能够优化要素分配和定位产业布局，并通过缓解货币政策的结构性矛盾、畅通传导机制以及改善产业外部融资环境，推动产业结构重塑[10]。作为服务农业经济的核心要素，金融资本应在推动中国乡村产业结构升级中发挥积极作用。然而，传统金融市场的金融排斥、供需结构性失衡和配置不合理等问题，导致乡村普惠性金融需求难以得到有效地满足。此外，金融市场的“羊群效应”、滞后效应和服务效率低下等问题也未能得到有效解决，制约了乡村产业结构升级。
普惠金融立足机会均等和可持续发展的原则，虽力图消除“金融排斥”的现象，但在技术上却难以突破金融服务“最后一公里”的瓶颈[11]。随着数字普惠金融的迅速崛起，为破解这一困局创造了可能性。作为大数据、人工智能、互联网等数字技术与普惠金融深度融合的产物，数字普惠金融显著提高了普惠金融在空间上的渗透力，拓展了其实现方式。这不仅使传统金融体系外的弱势群体有机会获得金融服务，还催生了金融领域的新业态，为乡村产业结构升级提供了新思路。2021和2024年中央1号文件均强调要发展农村数字普惠金融。在政府的大力推动下，数字普惠金融已深度嵌入农业生产、流通、消费等环节，对乡村产业链融合与韧性提升、产业振兴和新质生产力培育等产生了重要作用[12-15]。有研究表明，数字普惠金融通过发挥数字红利，有效缓解了金融市场的信息不对称问题，优化了供需链闭环，提升了金融供给的适度性与配置效率，从而推动中国县域产业结构升级[16-17]。然而，另有研究指出，数字普惠金融在短期内可能对乡村产业结构升级存在抑制作用[18]，这一结论与前者形成了鲜明对比。那么，数字普惠金融对乡村产业结构升级的影响到底如何?其作用机制又是什么?此外，有研究发现，经济发展水平越高的地区，金融支持对产业结构升级的边际效应越大[19]，那么，数字普惠金融对乡村产业结构升级的影响是否也存在地域的异质性?这些问题答案的不明确，将制约数字普惠金融效率提升和政策优化。
鉴于此，本文首先厘清数字普惠金融对乡村产业结构升级的理论机制，继而基于乡村产业结构合理化和高级化两个维度评估乡村产业结构升级的时空演化趋势，并实证检验数字普惠金融及其分类指数的影响；进一步地，基于数字普惠金融影响的门槛效应，分析其对乡村产业结构升级的异质性影响，并探讨其内在机制；最后，检验农业技术进步和农民创业在数字普惠金融影响乡村产业结构升级中的中介作用。以期为制定数字普惠金融政策、推进乡村产业结构升级提供经验证据。

1 理论分析与研究假设

1.1 数字普惠金融与乡村产业结构升级

数字普惠金融作为信息技术支撑下的现代金融创新模式，能突破时空约束，增强服务覆盖能力，实现资本高效精准触达需求方；通过降低金融准入门槛，在引导资本流入发展前景好的领域的同时，兼顾“长尾人群”的金融需求；通过数字科技和智能资产配置的深度融合，实现信息精准匹配，提升资金利用效率。数字普惠金融契合了乡村产业结构升级的需要。具体而言，数字普惠金融拓宽了“普”的范围，加深了“惠”的程度，不仅为乡村产业发展注入金融“活水”，还有效改善产业链关联协调的合理化程度；数字普惠金融催生出诸多新产业、新业态和新模式，驱动乡村产业结构向更高级别演进。

1.2 数字普惠金融、农业技术进步与乡村产业结构升级

农业技术进步是乡村产业融合和供需结构性变革的内在动因。数字普惠金融加快了资本深化进程，刺激资本增密型农业科技进步替代劳动力；通过促进土地流转的市场化，优化要素组合，提升农业配置效率；促进农业规模化生产和供应链融合与集聚，提升规模效率；通过数字化平台推广技术与生产经验，提升农业技术效率。数字普惠金融有助于提升农业技术进步率，不仅促进了乡村产业结构合理化，还推动创新链与产业链深度融合，促进乡村产业链向专业化和数智化转型升级。

1.3 数字普惠金融、农民创业与乡村产业结构升级

数字普惠金融通过农民创业赋能乡村产业结构升级的逻辑在于，数字普惠金融为农户创业提供了对称性信息，且释放出大量商业机会，提高了农民创业的可能性[20]，其外部扩散效应能提升农民数字素养与创业能力。数字普惠金融拓宽了创业资本的来源渠道，有助于增强“新农人”创业活力。数字普惠金融改进了农民创业行为，有助于技术创新与产业链延伸，并缓解产业过剩，促进了产业结构合理化；数字技术和网络行为是高创业能力的前因变量[21]，数字普惠金融提升了农民数字和金融素养，刺激技术扩散和知识溢出，推动了乡村产业结构高级化。
基于上述论述，构建数字普惠金融对乡村产业结构升级影响机制的研究框架（图1）。
图1 数字普惠金融的乡村产业结构升级效应的机理

Fig.1 Mechanism of digital inclusive finance in rural industrial restructuring

2 研究方法与数据来源

2.1 模型设定

2.1.1 基础模型

为检验数字普惠金融对乡村产业结构升级的影响，本文构建面板数据双向固定效应模型进行检验：
R u r a l s t r i t = α 0 + β 1 D I F i t + ∑ k δ k X k i t + μ i + λ t + ε i t
式中： D I F i t表示i省t年的数字普惠金融指数（含覆盖广度 D I W i t、使用深度 D I E i t和数字化水平 D I S i t三项分类指数）； R u r a l s t r i t表示乡村产业结构升级； X k i t为其他控制变量； μ i为个体固定效应； λ t为时间固定效应； ε i t为服从零均值正态分布的随机扰动项， ε i t~N（0， ε 2）。

2.1.2 作用机制模型

基于前文理论分析，在检验数字普惠金融影响乡村产业结构升级的前提下，还需分别检验数字普惠金融对农业技术进步和农民创业的影响。具体模型如下：
T e c h i t = α 2 + β 3 D I F i t + ∑ k η k X k i t + μ i + λ t + ε i t
E n t r e i t = α 3 + β 4 D I F i t + ∑ k η k X k i t + μ i + λ t + ε i t
若式（2）与式（3）数字普惠金融指数的回归系数显著，则可进一步分析农业技术进步和农民创业的作用机制，模型设定如下[22]：
R u r a l s t r i t = α 5 + β 6 D I F i t + γ 2 T e c h i t + ∑ k δ k X k i t + μ i + λ t + ε i t
R u r a l s t r i t = α 6 + β 7 D I F i t + γ 2 E n t r e i t + ∑ k δ k X k i t + μ i + λ t + ε i t
式中： T e c h i t表示农业技术进步； E n t r e i t表示农民创业；核心解释变量 D I F i t与控制变量 X k i t与式（1）均保持一致。

2.2 变量选择与数据来源

被解释变量：乡村产业结构升级（Ruralstr）。从乡村产业结构合理化和高级化两个维度衡量并对两项指标赋权[23]。其中，乡村产业结构合理化用泰尔指数表征[24]，乡村产业结构高级化用农林牧渔服务业与农业产值之比表征[25-26]。
核心解释变量：数字普惠金融（DIF），含数字普惠金融覆盖广度（DIW）、使用深度（DIE）和数字化水平（DIS）三项分类指数。
机制变量：①农业技术进步（Tech）。用农业生产函数测度农业技术进步[27]。②农民创业（Entre）。用工商局登记注册的农村私营企业从业者与农村个体户从业人员占农村人口的比重来表征[28]。
控制变量：根据前文，重点从影响乡村产业结构升级的需求和供给两个层面选取指标[3-9]。其中，需求层面用人均GDP（PerGDP）衡量农村居民的支付能力。供给层面选取如下指标：财政支农（CZZN）用涉农支出/财政支出表征；有效灌溉（YXGG）用有效灌溉面积/耕地面积表征；复种指数（FZZS）用播种面积/耕地面积表征；劳均机械动力（LJJX）用农业机械总动力/第一产业劳动力表征，分别反映政府支持、农业生产基础条件和资本深化对乡村产业结构升级的影响。同时，用工业增加值和人口城镇化率分别表征工业化（ZJZ）与城镇化（CZH）。
数据来源如下：数字普惠金融数据来自《北京大学数字普惠金融指数（2011—2022）》，这套指数科学衡量了中国各地区的数字普惠金融水平，具有较高学术权威性；其他数据根据《中国农村经营管理统计年报》《中国农村统计年鉴》《中国统计年鉴》、国家统计数据网等数据源整理并计算得出，缺失数据采用线性插值法及加权移动平均法补齐。实证分析中对数字普惠金融（DIF）及三项分类指数（DIW、DIE和DIS）、城镇化（CZH）、人均GDP（PerGDP）与工业化（ZJZ）这些变量进行了对数处理。

3 数字普惠金融与乡村产业结构升级的时空演化

由图2可知，2011—2022年中国数字普惠金融平均指数从40.80显著提升至380.93，年均增长率高达23.56%。从时间维度上看，三大地区该指数均得到快速增长，但地区差异显著存在。其中东部地区经济比较发达，在数字技术开发与运用上占据优势，居民数字素养水平较高，数字普惠金融指数总水平显著高于中西部地区。从增长速度上看，2011—2022年东、中、西部地区数字普惠金融指数年均增长率分别为19.72%、25.14%和26.26%，中西部地区增长势头强劲。其中，贵州、青海、甘肃年均增长率分别为30.48%、30.04%、30.26%，表现最为突出。
图2 数字普惠金融（DIF）的时空变化

注：基于自然资源部标准地图服务网站下载的审图号为GS（2023）2767号的标准地图制作，底图边界无修改。图3同

Fig.2 Spatiotemporal evolution patterns of DIF

由图3可知，2011—2022年中国乡村产业结构升级平均值由0.13上升至0.28，年均增长率为7.33%，从时间维度上看，各地区该指数实现了稳步增长，但地区差异显著存在。从增长速度上看，2011—2022年东部、中部和西部地区的乡村产业结构升级年均增长率分别为8.16%、5.97%和7.04%，东部高于中西部地区（表1）。其中，天津、广东、辽宁年平均增长率分别为13.72%、13.56%和12.51%，表现尤为突出；而西部地区经济相对落后，工业化与城镇化发展较慢，第二、三产业基础薄弱且对农业的辐射带动效应不强，农村剩余劳动力转移不畅，导致乡村产业结构升级水平偏低。
图3 乡村产业结构升级(Ruralstr)变化

Fig.3 Spatiotemporal variations in rural industrial upgrading (Ruralstr)

表1 2011—2022中国分地区乡村产业结构升级指数

Tab.1 Descriptive statistics of china's provincial-level rural industrial upgrading index (2011-2022)

地区 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022
东部 0.168 0.188 0.229 0.238 0.261 0.281 0.295 0.312 0.328 0.351 0.368 0.398
中部 0.128 0.139 0.149 0.160 0.177 0.185 0.191 0.200 0.209 0.218 0.229 0.243
西部 0.095 0.101 0.109 0.116 0.126 0.130 0.135 0.143 0.151 0.160 0.169 0.201
全国 0.131 0.143 0.164 0.173 0.189 0.200 0.209 0.220 0.231 0.245 0.258 0.284
综上发现，2011—2022年中国数字普惠金融与乡村产业结构升级均保持了增长的态势，实现了协同发展。但是，两者是否存在正向相关关系，还有待进一步的验证。

4 实证结果与分析

4.1 数字普惠金融对乡村产业结构升级的影响

根据理论分析与模型设计，对式（1）展开基础回归，结果见表2。其中，列（1）显示数字普惠金融对乡村产业结构升级具有显著的正向影响，影响系数为0.026。可能的原因是，数字普惠金融为乡村产业结构升级提供了新一轮可靠的信息技术支撑和价值网络，突破了金融时空约束并降低了金融准入门槛，受传统金融排斥、又急需资金的乡村产业主体有机会获得金融资本，实现了金融“普”与“惠”的深度结合，改善了乡村产业的要素配置，为乡村产业结构升级创造了资源条件，这一结论与数字普惠金融助力乡村产业振兴、城乡产业融合和产业结构升级的经济现实相符。
表2 数字普惠金融对乡村产业结构升级的影响

Tab.2 The impact of digital inclusive finance on rural industrial upgrading

变量 基础回归 GMM回归
（1） （2） （3） （4） （5） （6） （7） （8）
L.Ruralstr 0.841*** 0.846*** 0.824*** 0.805***
DIF 0.026** 0.017**
DIW 0.022*** 0.019*
DIE 0.029** 0.021***
DIS 0.016*** 0.027

注：*、**、***分别表示在10%、5%、1%的水平下显著，为节省版面标准误不显示。表3~表6同。

数字普惠金融的三项分类指数均显著推动了乡村产业结构升级，但影响程度存在差异。其中，使用深度对乡村产业结构升级的促进作用最强，影响系数为0.029，覆盖广度与数字化程度的影响次之。覆盖广度体现数字普惠金融的地域覆盖范围，在引导资本流向投资收益率高、发展前景好的产业领域的同时，兼顾“长尾人群”的普惠性金融需求，拓宽服务范围并加速要素结构变革，对乡村产业结构升级产生了积极的影响。数字化程度反映技术条件，通过推动产业数字化与智慧化，降低交易成本、提高流通效率，持续激发产业活力，促进产业结构升级。使用深度对乡村产业结构升级的影响最强的可能在于使用深度评价的是数字普惠金融使用的“质”，既反映金融机构产品开发的深度与服务多样化程度，也反映居民的数字普惠金融的实际运用水平，即用户对金融工具和融资产品的使用量、频率与活跃度。近年来，数字普惠金融使用程度的增长推动了农业资本深化，刺激了农村新产业、新业态和新模式的发展，带动了“新农人”发展地方特色产业并贯通产业链，推动乡村三产转型、融合与升级。

4.2 稳健性检验

4.2.1 变换模型形式

本文采用系统广义矩估计（SYS-GMM）检验模型的稳健性。该方法将差分方程与水平方程结合，通过AR1检验判断残差一阶自相关情况，其原假设为不存在一阶自相关；通过AR2检验判断残差二阶是否存在自相关，其原假设为不存在二阶自相关。此外，SYS-GMM模型用Sargan检验作为模型工具变量过度识别的约束检验，以进一步验证模型的可靠性，模型设定见式（6）。
R u r a l s t r i t = α 0 + R u r a l s t r i ( t - 1 ) + α 2 D I F i t + ∑ k δ k X k i t + μ i + λ t + ε i t
Stata报告的SYS-GMM回归结果见表2列（5）~（8）。在模型中加入Ruralstr的滞后项后，数字普惠金融总指数、覆盖广度和使用深度对乡村产业结构升级的影响效应减弱，且通过了显著性检验；数字化水平对乡村产业结构升级的影响效应增强，但没有通过显著性检验。4个指数对乡村产业结构升级的影响方向与基准回归保持一致。观测Arellano-Bond检验2个值发现，AR1的P值均小于0.1，显著拒绝原假设，AR2的P值均超过0.1，不能拒绝原假设。表2报告了Sargan检验的结果，Sargan检验P>0.05，不能拒绝原假设，即过度识别限制有效。SYS-GMM检验显示，数字普惠金融对乡村产业结构升级的正向促进效应具有稳健性。

4.2.2 工具变量法

采取工具变量法进一步检验数字普惠金融与乡村产业结构升级之间可能因内生性问题造成的影响。本文选择滞后两期的省级互联网普及率作为工具变量进行两阶段最小二乘法（2SLS）估计[20]，这样处理的原因在于：①互联网是数字普惠金融的必要条件，两者高度相关；②滞后两期的互联网普及率对乡村产业结构升级不会产生直接影响。表3列（1）（3）（5）和（7）一阶段回归结果显示，互联网普及率与数字普惠金融各指数的回归系数为正且显著，表明工具变量与核心解释变量显著相关，检验结果与预期相符，能基本排除“弱工具变量”的问题。进一步地，列（2）（4）（6）和（8）二阶段回归结果中，数字普惠金融各指数对乡村产业结构升级的影响呈显著正相关，检验结果同表2基准模型与系统GMM回归结果基本保持一致，表明数字普惠金融对乡村产业结构升级的正向促进效应具有稳健性。
表3 工具变量回归结果

Tab.3 Instrumental variable regression results

（1） （2） （3） （4） （5） （6） （7） （8）
一阶段 二阶段 一阶段 二阶段 一阶段 二阶段 一阶段 二阶段
INT 0.061*** 0.131*** 0.032** 0.037*
DIF 0.034*
DIW 0.013**
DIE 0.059***
DIS 0.029***

4.3 分类检验

本文采用Hansen提出的门槛模型检验数字普惠金融对乡村产业结构升级的门槛效应。结果显示，数字普惠金融对乡村产业结构升级的影响存在基于DIF这一门槛变量的单门槛效应，门槛值为5.435。表明数字普惠金融对乡村产业结构升级的影响存在一个临界点，当DIF低于和高于该临界值时影响效应存在差异。为了进一步探究结论的背后原因，本文以DIF这一门槛值为分类依据，将中国30个省份（不包括西藏和港澳台）的DIF总指数的年均值与门槛值进行对比，年均值低于门槛值的区域归类为低水平区域，年均值大于等于门槛值的区域归类为高水平区域。分类检验在DIF的高、低值界区，数字普惠金融对乡村产业结构升级影响的地区异质性并深入分析其原因，以期为制定地区针对性强、市场供需精准匹配的数字普惠金融政策以推进乡村产业结构升级提供实证证据。
由表4可知，在DIF高水平区域，数字普惠金融对乡村产业结构升级的影响的回归系数为0.017，显著高于低水平区域，这种影响主要通过使用深度的推动作用实现。从回归系数值上看，DIF高水平区域各分类指数对乡村产业结构升级的影响均大于DIF低水平区域。原因可能在于，DIF高水平区域主要集中在东部和中部地区，这类地区经济比较发达，数字普惠金融的基础设施相对完善，金融数字化水平和覆盖率都相对较高，较高的金融数字化水平不仅能有效整合社会闲置资金以提高金融供给，为东部和中部地区乡村产业发展注入金融支持，而且通过大数据分析和智能资产配置，实现金融供需高度匹配，改善金融配置和资金利用效率，这将大大激发乡村产业主体的创业活力，推动乡村产业结构向技术含量高、附加值大的领域发展。此外，东部和中部地区居民数字素养较高，农业生产经营与居民生活中能较普遍地使用数字支付、信贷与理财，金融需求比较旺盛，有助于提高消费购买力和加快市场繁荣，从而以消费升级拉动乡村产业结构升级。相反，DIF低水平区域主要集中在西部地区，这类地区乡村产业发展主要靠投资拉动，受制于自然禀赋、基础设施和经济发展水平，目前乡村数字化普及率和数字普惠金融覆盖广度都偏低，金融供给不足和供需对接不到位、金融“最后一公里”服务缺失等问题没有得到妥善解决，导致了要素流动梗阻与资源错配等结构性问题难以突破，加上西部地区人均收入与消费水平远远落后于东中部地区，消费对乡村经济增长的拉动效应尚未充分发挥，内需结构失衡的形势还比较严峻，这些对西部地区乡村产业结构升级造成了不利影响。
表4 分类检验结果

Tab.4 The results of group testing

变量 DIF高水平区域 DIF低水平区域
（1） （2） （3） （4） （5） （6） （7） （8）
DIF 0.017* 0.013**
DIW 0.014 0.006
DIE 0.038** 0.015*
DIS 0.018 0.012
虽然数字普惠金融低水平地区的金融数字化水平的基础较为薄弱，数字普惠金融的覆盖广度和数字化水平对乡村产业结构升级的促进作用尚未充分显现，但从长远来看，随着数字技术在乡村的持续渗透，加上近年来政府对数字普惠金融的大力推动，数字普惠金融对乡村产业链的各个环节赋能效应将逐步深化，在推动乡村产业结构升级方面的潜力将日益凸显，未来发展空间广阔。

5 作用机制检验

5.1 农业技术进步

基于前文分析，检验数字普惠金融能否通过农业技术进步赋能乡村产业结构升级。在式（1）显著的前提下，进一步检验式（2），表5列（1）（3）（5）和（7）的结果显示，数字普惠金融对农业技术进步影响的回归系数为0.436，覆盖广度、使用深度和数字化水平对农业技术进步的回归系数分别为0.009、0.233与0.027，数字普惠金融总指数及其使用深度显著促进了农业技术进步。接下来检验农业技术进步在数字普惠金融各指数影响乡村产业结构升级的中介效应（公式4），结果见表5列（2）（4）（6）和（8）。从中看出，农业技术进步在数字普惠金融赋能乡村产业结构升级中发挥了中介效应。其作用机制可能在于，数字普惠金融能缓解农业生产性资金约束和刺激资本增密型农业科技投入，通过资本深化、要素配置优化和数字平台技术扩散带动农业生产效率提升，促进农业技术进步。一方面，农业技术进步会加速乡村产业融合和供需结构性变革的进程，同时促进生产要素在乡村各产业部门间的转移、流动与再分配，促进新的均衡产生，推动乡村产业结构日趋合理。另一方面，农业技术进步通过要素替代与资本深化催生新型生产方式、新型生产要素和新的业态，促进乡村产业链专业化和数智化，为乡村产业结构升级注入了新的动能。
表5 农业技术进步的作用机制检验结果

Tab.5 Results of mechanism tests for agricultural technological progress

（1） （2） （3） （4） （5） （6） （7） （8）
DIF 0.436* 0.034*
DIW 0.009 0.022***
DIE 0.233** 0.031**
DIS 0.027 0.025**
Tech 0.028* 0.032 0.035** 0.033

5.2 农民创业

基于前文分析，检验数字普惠金融能否通过刺激农民创业赋能乡村产业结构升级。在式（1）显著的前提下，式（3）的检验结果见表6列（1）（3）（5）和（7）。从中看出，数字普惠金融对农民创业影响的回归系数为0.012，覆盖广度、使用深度与数字化水平对农民创业的回归系数分别为0.016和0.018和0.146，但仅数字普惠金融总指数及其数字化水平指数显著促进了农民创业，其中数字化水平对农民创业的促进作用较强。这表明，数字普惠金融通过技术手段降低了信息不对称程度，缓解了信贷约束，提高了融资效率，激励了农民创业行为。接下来，进一步检验农民创业的作用机制（公式5），结果见表6列（2）（4）（6）和（8）。从中看出，农民创业仅通过了数字化水平对乡村产业结构升级的中介效应检验。表明数字化水平的提升向市场提供了对称性的信息和更多的创业机会，有助于提升农民的数字和金融素养，赋予乡村创业所需的人力资本，创业农民通过技术扩散和知识溢出，促进了乡村产业链、供应链和价值链完善，推动了产业内部及产业链上下游结构的优化。但是，农民创业在数字普惠金融总指数、使用深度和覆盖广度赋能乡村产业结构升级中的检验不显著。可能的原因是：①我国乡村产业基础薄弱，大力发展乡村产业既要资金充足，又要引导有效。然而，局部地区存在产业重复布局和盲目投资现象，造成创业资本浪费和使用效率低下，不利于乡村产业结构合理化。②数字普惠金融虽然改进了农民创业行为。但是，农民往往缺少持续的资本深化和研发创新的能力，创业主体能力不足，容易导致项目夭折，不利于乡村产业结构高级化。③部分农民金融风险偏好较低，对数字普惠金融抱有抵触的态度，用户覆盖面有限，不利于乡村产业资本广泛积累；创业农民的数字素养和金融数字化使用程度偏低，依托数字普惠金融持续融资创业仍然受限，不利于乡村产业资本深度积累。总之，通过农民创业发挥数字普惠金融对乡村产业结构升级的作用是一个量变向质变转变的渐进过程，只有持续发挥数字普惠金融的优势才能全面赋能乡村产业结构升级。
表6 农民创业的作用机制检验结果

Tab.6 Results of mechanism tests for farmer entrepreneurship

（1） （2） （3） （4） （5） （6） （7） （8）
DIF 0.012*** 0.036
DIW 0.016 0.023
DIE 0.018 0.029**
DIS 0.146*** 0.026**
Entre 0.006 0.006 0.007 0.017**

6 结论与讨论

6.1 结论

本文基于2011—2022年中国省级面板数据，系统考察了数字普惠金融对乡村产业结构升级的影响及机制、门槛效应及异质性，拓展了乡村产业结构升级的研究。主要结论如下：①数字普惠金融促进了乡村产业结构升级，此结论验证了部分学者的研究成果[16-17]，为数字普惠金融进一步赋能乡村产业发展提供了理论支撑。②数字普惠金融的3个维度指标均在不同程度上推动了乡村产业结构升级。相对于数字普惠金融的覆盖面和数字化技术外部条件，数字普惠金融在乡村的实际使用程度对乡村产业结构升级产生了更具决定性的影响，这一结论为数字普惠金融“活水”浇灌乡村产业提供了实证依据。③数字普惠金融对乡村产业结构升级的影响存在基于DIF的单门槛效应，验证了DIF高水平地区的乡村产业结构升级效应显著高于低水平地区，这与在传统金融领域的相关文献结论基本一致[19]。④数字普惠金融不仅通过改善金融触及性、可得性和使用效率直接赋能乡村产业结构升级，还能通过刺激资本增密型农业科技投入和提升生产效率促进农业技术进步，间接赋能乡村产业结构升级。但是，农民创业的作用机制检验不显著。乡村产业发展中存在的创业资本浪费和使用效率低下、创业主体缺少持续的资本深化和研发创新的能力等是检验结果不显著的可能原因。

6.2 讨论

基于上述结论，本文提出如下建议：①充分发挥数字普惠金融的优势，补足乡村产业结构升级的资金短板，解决好乡村各类产业主体生产和经营中融资困难、融资供需不匹配等问题，为数字普惠金融助推乡村产业结构升级营造良好的技术环境、政策环境、资金环境。从数字普惠金融覆盖广度、使用深度和数字化水平多维度突破，全面提高我国数字普惠金融水平；注重各部门联动，各行业联合，协同创新新一代信息技术，强化乡村互联网终端建设、增加乡村信号基站布局，不断完善乡村金融网络、信息服务、便携式业务终端等硬件设施和智慧乡村数字化软件的支撑；通过宣传和培训，做好农户金融风险防范工作，不断提升农户数字素养水平，减少乡村数字鸿沟。②重点推进数字普惠金融指数较高地区的服务与产品创新、个性化金融需求的满足和金融供需匹配的精准性，挖掘金融数字化水平与使用深度；针对数字普惠金融指数较低的地区，应优先提升金融覆盖率和产业主体数字素养、开发贷款周期灵活和偿还方式多样的涉农金融产品等问题上，助力这类地区实现门槛值的跨越。③提升农业技术进步在数字普惠金融赋能乡村产业结构升级中的中介效应。应强化数字技术与乡村产业的融合，推动乡村产业发展由要素驱动向技术驱动转变，引导金融流向乡村科技创新领域，深化农业技术研究成果的应用与推广，充分发挥数字普惠金融与农业技术在乡村产业链中的配置效率，加速乡村产业结构升级。
本研究仍存以下局限，有待后续研究中进一步完善。①本文采用经济维度指标衡量了乡村产业结构升级水平，但未能将生态与环境等其他指标纳入评价体系，乡村产业结构升级的量化评价的全面性有所欠缺。②本文检验了农业技术进步与农民创业在数字普惠金融赋能乡村产业结构升级中的作用机制，然而在现实中，此效应还受到其他诸多因素的影响，这还有待进一步探索。③尽管本文采用双向固定效应模型、系统GMM、工具变量和门槛模型展开了研究，但对数字普惠金融和乡村产业结构升级的时空分布及演变路径的探讨还不够深入具体，后续还可融合地理学相关方法进一步探讨数字普惠金融对乡村产业结构升级的空间溢出效应。

参考文献

原文顺序 | 文献年度倒序 | 文中引用次数倒序
[1]
林毅夫. 新结构经济学的理论基础和发展方向[J]. 经济评论, 2017(3):4-16.

[2]
刘妍, 赵帮宏. 农产品出口质量对农业产业升级的影响[J]. 农业技术经济, 2019(8):115-132.

[3]
贺俊, 庞尧. 数字消费驱动产业升级:理论机理、现实障碍和推进路径[J]. 技术经济, 2023, 42(12):28-34.

[4]
孙会敏, 张越杰. 中国农产品进出口与农业结构优化的关系研究——基于VAR模型和协整检验的实证分析[J]. 农业技术经济, 2016(12):4-12.

[5]
吴清华, 李谷成, 周晓时, 等. 基础设施、农业区位与种植业结构调整——基于1995—2013年省际面板数据的实证[J]. 农业技术经济, 2015(3):25-32.

[6]
苟兴朝. 财政分权、金融分权与乡村全面振兴——基于中国省际面板数据的实证检验[J]. 财政科学, 2024(6):47-65.

[7]
仇童伟, 罗必良. 种植结构“趋粮化”的动因何在?——基于农地产权与要素配置的作用机理及实证研究[J]. 中国农村经济, 2018(2):65-80.

[8]
杨进, 钟甫宁, 陈志钢, 等. 农村劳动力价格、人口结构变化对粮食种植结构的影响[J]. 管理世界, 2016(1):78-87.

[9]
刘翰林. 新型城镇化对农村产业结构升级的影响研究[D]. 荆州: 长江大学, 2023.

[10]
Smith D J, Chen J, Anderson H D. The influence of firm financial position and industry characteristics on capital structure adjustment[J]. Accounting & Finance, 2015(4):1135-1169.

[11]
郭守亭, 金志博. 数字普惠金融对区域产业结构升级的空间溢出效应研究[J]. 经济经纬, 2022, 39(6):77-87.

[12]
申云, 李京蓉. 数字普惠金融助力乡村产业融合发展的共富效应及空间分异[J]. 华南农业大学学报(社会科学版), 2023, 22(4):82-95.

[13]
曾雄旺, 张湘琦, 李志胜, 等. 数字普惠金融对农业产业链韧性影响的空间效应[J]. 经济地理, 2025, 45(2):183-191.

DOI

[14]
杨鑫垚, 叶家硕, 李杰, 等. 数字普惠金融何以赋能乡村振兴?[J]. 南方金融, 2024(6):18-31.

[15]
申云, 刘彦君, 李京蓉. 数字普惠金融赋能农业新质生产力提升的逻辑、障碍及路径[J]. 南京农业大学学报:社会科学版, 2024, 24(5):158-171.

[16]
贾子钰, 韩廷春. 数字普惠金融对县域产业结构升级的影响[J]. 首都经济贸易大学学报, 2024, 26(5):32-46.

[17]
张林. 数字普惠金融、县域产业升级与农民收入增长[J]. 财经问题研究, 2021(6):51-59.

[18]
陈浩, 刘媛华. 数字普惠金融、农村居民消费与产业结构升级——基于PVAR与门限模型的实证研究[J]. 财会研究, 2024(2):72-80.

[19]
刘晓敬. 县域财政金融服务的产业结构升级效应及异质性——基于动态面板分位数回归模型的实证研究[J]. 重庆社会科学, 2020(10):79-89.

[20]
谢绚丽, 沈艳, 张皓星, 等. 数字金融能促进创业吗?[J]. 经济学(季刊), 2018, 17(4):1557-1580.

[21]
曹钰华, 李晶. 数字化情境下创业动态能力有效前因组态研究[J]. 科技进步与对策, 2022, 39(23):12-21.

[22]
Baron R M, Kenny D A. The moderator-mediator variable distinction in social psychological research:Conceptual,strategic,and statistical considerations[J]. Journal of Personality and Social Psychology, 1986, 51(6):1173-1182.

DOI PMID

[23]
匡远配, 周凌. 农地流转的产业结构效应研究[J]. 经济学家, 2016(11):90-96.

[24]
干春晖, 郑若谷, 余典范. 中国产业结构变迁对经济增长和波动的影响[J]. 经济研究, 2011, 46(5):4-16.

[25]
曹菲, 聂颖. 产业融合、农业产业结构升级与农民收入增长——基于海南省县域面板数据的经验分析[J]. 农业经济问题, 2021(8):28-41.

[26]
张林, 温涛. 财政金融服务协同与农村产业融合发展[J]. 金融经济学研究, 2019, 34(5):53-67.

[27]
陶群山, 胡浩. 环境规制和农业科技进步的关系分析:基于波特假说的研究[J]. 中国人口·资源与环境, 2011, 21(12):52-57.

[28]
李晓红, 王晓宇. 农村数字化、农民创业与乡村产业结构升级——基于省级面板数据的PVAR动态分析[J]. 调研世界, 2023(6):60-70.

Options
文章导航

/

〈 〉