引言

数字经济正在深刻改变中国经济的运行方式，农村金融领域也不例外。数字普惠金融作为数字技术与普惠金融相互融合的产物，借助大数据和互联网等工具，有效突破了传统金融服务面临的时间和空间约束，降低了金融服务的门槛和成本。与此同时，农业现代化作为乡村振兴战略的重要支撑，正面临从传统生产方式向集约化、智能化方向转型的迫切需求。理论上，数字普惠金融能够为农业现代化提供资金支持和技术服务，但现实中金融资源向农村下沉与农业转型升级滞后之间的矛盾依然突出，两者之间的内在关联有待进一步验证。

从已有研究来看，学术界对数字普惠金融与“三农”问题的关系进行了较多探讨。一些研究证实数字普惠金融能够促进农民收入增长，激发农村创业活力，推动农村一二三产业融合发展。也有学者开始关注数字普惠金融与农业现代化之间的关系，认为其可以通过提升机械化水平、促进技术扩散等渠道发挥作用。然而，现有文献存在两方面不足：一是多数研究将农业现代化视为一个整体概念，对其内部传导机制的剖析不够深入；二是关于数字普惠金融如何通过中介变量影响农业现代化的实证检验相对薄弱。基于此，本研究尝试从直接影响和间接传导两个层面，系统考察数字普惠金融对农业现代化的赋能效应，重点识别农业技术进步与农业信贷可得性的中介作用，并分析不同区域之间的差异。研究结论有助于理解数字经济时代农村金融改革的方向，也为相关政策制定提供参考。

一、理论分析与研究假说

（一）数字普惠金融与农业现代化

数字普惠金融是指利用数字技术为传统金融难以覆盖的群体提供金融服务的业态模式。与传统金融相比，其核心优势体现在三个方面：一是覆盖范围更广，能够触达偏远农村地区；二是服务成本更低，依托线上平台减少了物理网点投入；三是信息处理能力更强，大数据技术有助于缓解信息不对称问题。农业现代化则是一个多维度概念，涵盖农业生产方式转变、技术应用深化、产业结构升级和可持续发展能力增强等内容。从这一定义出发，数字普惠金融可能通过以下渠道影响农业现代化：第一，为农户购置农业机械和改良品种提供信贷支持，直接推动生产条件改善；第二，为农业科技企业研发活动提供资金保障，加速新技术在农业生产中的应用；第三，通过支付结算和保险服务降低农业产业链的运行风险，促进农业产业化发展。

基于上述分析，提出假说1：数字普惠金融对农业现代化具有正向促进作用。

（二）传导机制分析

数字普惠金融影响农业现代化的路径不是单一的。参考已有研究成果，本研究重点关注两条传导路径。

第一条路径是农业技术进步。数字普惠金融能够为农业科研活动和技术推广提供资金支持，降低农户采纳新技术的资金门槛。当农业全要素生产率得到提升时，农业生产效率会相应提高，进而推动农业现代化进程。因此，数字普惠金融可能通过促进技术进步间接赋能农业现代化。

第二条路径是农业信贷可得性。传统农村金融体系中，农户面临较为突出的信贷约束问题，主要源于信息不对称和缺乏有效抵押物。数字普惠金融借助大数据征信技术，能够更准确地评估农户信用状况，降低金融机构的放贷成本，提高农村信贷资金的可获得性。信贷约束缓解后，农户能够获得更多资金用于扩大生产和技术改造，从而推动农业现代化发展。

据此，提出假说2a和2b：数字普惠金融分别通过促进农业技术进步和提高农业信贷可得性间接推动农业现代化。

（三）区域异质性

我国不同地区在数字基础设施、金融发展水平和农业产业化程度上存在明显差异。东部地区经济基础较好，互联网普及率较高，数字金融服务的渗透率也相对较高，因此数字普惠金融的赋能效应可能更为突出。中西部地区虽然近年来数字金融发展速度较快，但受制于基础设施薄弱和农业经营规模偏小等因素，赋能效果可能相对有限。

据此提出假说3：数字普惠金融对农业现代化的促进作用存在区域异质性，东部地区的效应强于中西部地区。

二、研究设计

（一）变量说明

被解释变量为农业现代化水平。本研究参考已有文献的指标体系，从五个维度选取27个指标进行综合测度，包括农业机械化程度、生产技术科学化水平、农业产业化程度、农业信息化水平和农业可持续发展能力。采用熵值TOPSIS法进行赋权和计算，以消除主观赋权可能带来的偏差。各指标数据来源于历年《中国统计年鉴》《中国农村统计年鉴》及相关数据库。

核心解释变量为数字普惠金融发展水平。采用北京大学数字金融研究中心发布的数字普惠金融指数进行衡量，该指数从覆盖广度、使用深度和数字化程度三个维度综合反映各省份数字普惠金融发展状况。为消除量纲影响，在回归分析中对指数取自然对数。

中介变量包括两个。农业技术进步采用农业全要素生产率衡量，运用基于DEA的全局Malmquist指数法测算，投入指标包括土地、劳动力、机械、化肥和能源，产出指标为第一产业增加值。农业信贷可得性采用农村居民人均涉农贷款余额的对数值表示。

控制变量包括经济发展水平（人均GDP对数）、财政支农力度（财政涉农支出占比）、城镇化率（城镇人口占比）和人力资本水平（农村平均受教育年限）。这些变量可能同时影响数字普惠金融发展和农业现代化水平，纳入模型有助于减轻遗漏变量偏误。

（二）模型设定

为检验数字普惠金融对农业现代化的直接影响，构建双向固定效应模型。该模型同时控制省份固定效应和年份固定效应，以吸收不随时间变化的地区特征和共同的时间趋势。

为检验传导机制，采用逐步回归法建立中介效应模型。第一步检验数字普惠金融对中介变量的影响，第二步将数字普惠金融与中介变量同时纳入对农业现代化的回归方程。若两步中核心系数的估计值均显著，则表明中介效应成立。中介效应的大小通过系数乘积计算，并采用Sobel检验判断其统计显著性。

本研究使用2011—2021年中国31个省份的平衡面板数据。数据来源于国家统计局官网、EPS数据库以及各省份统计年鉴，对于个别年份的缺失数据采用线性插值法处理。

三、实证结果与分析

（一）基准回归结果

基准回归结果显示数字普惠金融影响农业现代化。仅纳入核心解释变量，数字普惠金融的估计系数为0.159，在1%的水平上显著。加入控制变量后，系数降至0.121，依然在1%的水平上显著。逐步加入省份和年份双向固定效应，系数稳定在0.126至0.176之间，均通过了至少10%水平的显著性检验。这表明数字普惠金融发展水平每提升1个百分点，农业现代化指数约提升0.13至0.18个百分点，假说H1得到验证。从控制变量来看，财政支农与涉农贷款的系数显著为正，说明传统政策仍发挥支撑作用；城镇化率在部分模型中不显著，可能与劳动力外流的挤出效应有关。

（二）内生性处理与稳健性检验

基准回归可能因反向因果或遗漏变量而产生内生性偏误。为缓解这一问题，采用系统GMM方法进行估计，同时将滞后一期的数字普惠金融作为工具变量。在系统GMM估计中，数字普惠金融的系数为0.153，在10%的水平上显著。AR(2)检验的p值为0.549，Hansen检验的p值为0.549，均通过检验，表明工具变量有效。采用滞后一期变量时，系数为0.118，在5%的水平上显著，核心结论稳健。

为进一步验证结果的可靠性，从三个维度进行稳健性检验。第一，剔除直辖市样本，系数为0.071，在5%的水平上显著。第二，将总指数替换为三个分维度，覆盖广度、使用深度和数字化程度的系数分别为0.046、0.048和0.062，均显著为正。第三，将被解释变量替换为农业机械化单一指标，系数为0.003，在10%的水平上显著。在所有替换设定下，核心结论均未发生改变，说明基准回归结果具有较好的稳健性。

（三）传导机制检验

基准回归回答了数字普惠金融是否促进农业现代化的问题，但如何促进的传导机制仍有待检验。本研究采用逐步回归法构建中介效应模型，分别检验农业技术进步与农业信贷可得性两条路径。

首先考察农业技术进步路径。数字普惠金融对农业现代化的总效应为0.121，在1%的水平上显著。数字普惠金融对农业技术进步的系数为0.089，在1%的水平上显著，说明数字金融显著促进了农业全要素生产率提升。将两者同时纳入模型后，数字普惠金融的系数降至0.097，而农业技术进步的系数为0.272，在1%的水平上显著。中介效应为0.089×0.272≈0.024，占总效应的19.8%，即约两成的赋能效应是通过推动农业技术进步实现的，假说H2a成立。

其次考察农业信贷可得性路径。数字普惠金融对信贷可得性的系数为0.156，在1%的水平上显著。将两者同时纳入后，数字普惠金融的系数降至0.095，信贷可得性的系数为0.168，在1%的水平上显著。中介效应为0.156×0.168≈0.026，占总效应的21.5%，Sobel检验的Z值为3.455，在1%的水平上显著。信贷可得性的中介效应占比略高于技术进步路径，说明缓解信贷约束是数字普惠金融赋能农业现代化的更主要渠道，假说H2b成立。

两条路径合计解释了约四成的总效应，其余部分可能来自保险保障、信息化渗透等其他渠道。

（四）异质性分析

考虑到各地区在资源禀赋和发展阶段上存在差异，本研究从区域异质性和分维度异质性两个层面进行深入考察。

区域异质性方面，将样本划分为东、中、西三大地区分别回归。东部地区数字普惠金融的系数为0.156，在1%的水平上显著；中部地区为0.043，在5%的水平上显著；西部地区为0.061，在1%的水平上显著。东部地区的促进作用最为突出，系数约为中部地区的3.6倍、西部地区的2.6倍，呈现“东高、西中、中低”的分布格局。这一结果与各地区数字基础设施完善程度和金融生态成熟度密切相关，假说H3得到验证。

分维度异质性方面，将总指数替换为覆盖广度、使用深度和数字化程度三个分维度分别回归。使用深度的系数为0.048，在1%的水平上显著；覆盖广度为0.046，在5%的水平上显著；数字化程度为0.062，在1%的水平上显著。使用深度的系数略高于覆盖广度，说明提升农户对数字金融产品的实际使用频率，比单纯扩大账户覆盖范围更能有效推动农业现代化。

四、结论与政策建议

本研究基于2011—2021年的省级面板数据，运用双向固定效应模型和中介效应模型，对数字普惠金融影响农业现代化的效应与机制进行了实证检验，得出以下主要结论。

第一，数字普惠金融对农业现代化具有显著的促进作用。数字普惠金融指数每提升1个百分点，农业现代化指数约提升0.12至0.18个百分点。这一结论在处理内生性问题并通过多项稳健性检验后仍然成立，说明数字金融的普惠特性确实能够在农业领域产生实质性效果。

第二，农业技术进步和农业信贷可得性是数字普惠金融赋能农业现代化的两条重要路径。其中信贷可得性的中介效应占比为21.5%，略高于技术进步的19.8%。这一发现表明，数字普惠金融目前更多是通过缓解资金约束来发挥作用，而技术扩散效应的发挥仍有提升空间。

第三，数字普惠金融的赋能效应存在区域差异。东部地区的促进作用最为明显，中西部地区相对较弱，这反映出基础设施水平和金融生态成熟度对数字金融效果的重要影响。

基于以上结论，提出以下政策建议。

持续推进农村数字基础设施建设。网络覆盖和智能终端的普及是数字普惠金融发挥作用的前提条件，政府应加大对农村地区宽带网络和移动支付基础设施的投入力度，缩小城乡之间的数字鸿沟，为数字金融服务的广泛覆盖创造硬件条件。

强化信贷服务与技术支持之间的协同配合。金融机构应结合农业生产的特点，开发适合农业经营主体的信贷产品，同时与农业技术推广部门建立联动机制，在提供资金的同时配套技术服务，更好地发挥信贷可得性改善与技术扩散之间的互补效应。

实行差异化的区域推进策略。东部地区应注重提升数字金融产品的使用深度，开发更贴合农业产业链需求的金融服务。中西部地区在继续扩大覆盖面的同时，应逐步完善配套条件，为数字普惠金融功能的充分发挥创造条件。

本研究的局限在于中介变量仅解释约四成的总效应，其他潜在传导路径有待进一步识别。未来的研究可以引入空间计量模型考察省际间的溢出效应，也可以利用农户微观调查数据从更精细的层面检验数字金融的作用机制。

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