科技金融发展与乡村振兴——基于农村信贷投入与异质性分析.pdf

西部金融 2023年第9期科技金融发展与乡村振兴基于农村信贷投入与异质性分析曹晓杰1杨金娜2（1新疆财经大学金融学院，新疆乌鲁木齐830012；2贵州大学法学院，贵州贵阳550025）摘要：科技金融是我国经济发展的内生驱动力，也是国际环境竞争中的重要影响因素。我国逐渐步入经济新常态，发展乡村经济成为必然趋势。本文通过手工搜集2011-2020年30个省级面板数据构建了动态面板模型，运用熵值法分别对我国各省市的科技金融发展以及乡村振兴进行测算，使用系统GMM方法探究科技金融发展与乡村振兴的关系并探讨其影响机制。研究结果发现：随着科技金融发展水平不断提高，乡村振兴步伐不断加快，科技金融发展对乡村振兴有显著的正向影响；异质性研究发现我国区域科技发展水平对乡村振兴的影响存在区域差异，主要体现在西部大于中部大于东部；机制分析发现农村信贷投入在科技金融与乡村振兴之间发挥了中介效应，农村信贷投入是科技金融发展影响乡村振兴战略的主要渠道；提高农村信贷投入，是科技金融对乡村振兴正向冲击的新引擎，是完成乡村振兴这一历程的重要里程碑。关键词：科技金融；乡村振兴；农村信贷投入中图分类号：F823.5文献标志码：A文章编号：1674-0017-2023（9）-0052-08一、引言现阶段中国发展正处于经济结构转型的重要时期，金融机构加强对科技创新部门的支持，从而有效解决我国在转型中的瓶颈问题。实现乡村全面振兴，金融发展是重要的支柱之一。通过（罗剑朝，2019）研究发现，农村地区面临着融资难、融资成本高等困难，严重阻碍了乡村振兴战略的实施进程。在互联网科技高速发展的背景下，科技金融获得广泛的关注，推动科技金融与乡村振兴深度协同（卜银伟，2022），有助于乡村振兴打通最后一公里。农村科技金融发展具有巨大的成长潜能，如推广手机银行，足不出户便可解决群众遇到的金融问题。从科技层面而言，目前，缺乏既了解农村现状又兼备科技金融知识的综合型人才，使得科技金融服务延伸至偏远乡村，惠之于民变得愈发困难。那么，作为经济供给侧结构的关键因素，科技金融的变化是否能进一步激发乡村振兴战略？因此探究科技金融发展与乡村振兴的关系具有重要意义。现有文献梳理研究，本文主要有以下三点边际贡献：第一，拓展了乡村振兴的研究框架。乡村振兴与普惠金融、城乡收入差距、经济增长等领域研究较丰富，但与科技金融发展领域的研究较少，以往文献都只是定性分析科技金融与乡村振兴之间的关系，本文创新研究方法，利用实证分析深入研究科技金融发展对乡村振兴的影响，为今后研究两者关系提供了理论参考和实证经验支持；第二，本文从第三方视角农村信贷投入探究科技金融与农村信贷投入对乡村振兴的影响；并通过区域异质性分析科技金融对乡村振兴成功与不足，从而较全面地检验科技金融对乡村振兴的宏观影响效果。第三，本文为科技金融发展持续赋能乡村振兴以及推进我国经济向高质量发展的步伐提供了实证支撑和建议，具有政策意义。收稿日期：2023-08作者简介：曹晓杰（1996.06-），女，贵州毕节人，硕士研究生，现就读于新疆财经大学。杨金娜（1997.02-），女，贵州金沙县人，硕士研究生，现就读于贵州大学。基金项目：2023年度新疆财经大学研究生科研创新项目，课题号：XJUFE2023K013。注：本文为作者观点，文责自负。农村金融52DOI:10.16395/ki.61-1462/f.2023.09.010西部金融 2023年第9期二、文献综述与研究假设目前，现有的相关文献中并未形成系统性的理论探究科技金融与乡村振兴之间的联系，本文将从传统金融、科技金融、农村信贷三个方面梳理相关文献。（一）传统金融发展对乡村振兴影响早期国外学者(Green,1990;Galor and Zeira.199;Banerjee，1993)通过对农村传统金融与乡村发展探究，从侧面揭示了传统金融发展与农民收入增长的关系。国内早期研究紧紧围绕农村金融与经济发展水平之间的关系。部分学者认为农村金融的发展水平越高，乡村居民收入增长越低，两者之间存在显著的负效应（温涛等，2005），农村金融发展水平提高，贷款机构就会增多，贷款总量也会增长，从而增加农村居民负担。部分学者认为，乡村经济发展水平与农村金融发展呈现正向促进关系（谭燕芝，2009）。Saravanan(2016)通过实证探究提出乡村产业发展需要健全的金融支持。然而，传统金融服务成本高、效率低等特征，难以激发农村金融的活力，进而限制乡村振兴发展（周林洁，2022）。自从金融危机以后，由于传统金融服务结构在乡村产品设计不合理、程序复杂等缺陷，无法与复杂的乡村环境相适应，使得社会满意度不断下降，传统金融体系造成极大的资源分配不均衡问题(丁杰，2015)，作用于乡村振兴的缺点越发凸显。无法有效满足乡村地区多产业之间的发展和多种金融需求，传统金融服务与乡村需求的矛盾更加尖锐。2017年首次提出科技金融疏解乡村发展困境，基于乡村振兴视角下探究农村金融体系构建，建立健全农村科技金融监管体系，实施差异化监管，使得资本回流乡村，进而稳定农村金融市场（范方志，2018）。积极化解农村信贷问题与道德风险监管问题，改善乡村居民的融资难环境，更大限度解决农民资金问题，精准带动农村产业发展；借力金融加大对农户创业的支持力度（何文广，2019），促进产业发展。然而，目前关于科技金融如何赋能乡村振兴的机制研究尚不足。本文拟在研究科技金融与乡村振兴关系的基础上，基于区域异质性、农村信贷条件下对科技金融与乡村振兴关系进行深入探讨。（二）科技金融对乡村振兴影响伴随着第三次互联网科技浪潮席卷而来，科技金融通过技术研发转化、高技术产业方式培育发展技术全面促进乡村发展。从现有的研究发现，赵昌文（2009）认为科技金融在经济高质量发展过程中起到工具作用，利用科技工具推动产业的升级和创新。各学者对科技金融影响乡村振兴的研究尚显不足。梳理现有相关文献，部分研究学者通过理论分析乡村振兴背景下借助互联网技术激发农村农民消费从而提升农村经济发展（Zhou Xiaoli，2020）；农业发展是重构农村金融体系的重要支撑(唐晓旺等，2018)；部分学者在理论分析的基础上实证探究科技金融能够促进农村产业升级，提高农村居民收入，增加其农村就业岗位，缩小城乡居民差距（尹振涛，2021），挖掘出更多的非农业就业岗位，提升乡村振兴。综合以上分析科技金融能够缩小乡村居民收入分配差距，推动乡村振兴。据此，提出假说1：H1:科技金融的发展水平提升会促进乡村振兴。我国不同地区经济发展水平、政府支持力度、政策的实施程度、环境因素等均有显著差异，地区农村科技金融的服务水平也存在明显差异。农村科技金融知识水平匮乏，因而，乡村发展也出现了地区差异。不同地区科技水平也存在着显著差异，商业银行对不同地区信贷成本具有显著性差异（粟勤，2022）。不同的地区中国农村居民消费消费程度不同（肖忠意等，2015）。综上分析科技金融对乡村振兴影响有显著的地区差异，据此，提出假说2：H2:科技金融对乡村振兴的影响存在显著地区差异。（三）农村信贷投入对乡村振兴影响要实现共同富裕,推动乡村振兴，离不开金融信贷的支持。2021中国区域金融运行报告 研究发现，2020年年末，社会融资规模同比增长13.3%，农村涉农贷款余额同比增长10.7%，占全国贷款额30.32%，究其原因，农村产业价值低、贷款担保风险大、金融机构存在贷款规模歧视，融资难成为当下乡村振兴首先需要解决的问题。需要农村产业与商业银行有机的融合发展，实现资源最大化配置。科技金融可以增加借贷范围和业务，增加融资渠道。通过积极地引导信贷资金流向农村产业，促进乡村产业融合发展（张岳，2021）。当下农村居民的收入与消费是相互压制的状态，农村信贷可缓解乡村消费约束，刺激消费带动非农业产业发展（陈东等，2013）推动乡村振兴。据此，提出假说3：H3：科技金融发展水平有助于推动农村信贷投入，促进乡村振兴。农村金融53西部金融 2023年第9期三、研究设计（一）变量定义1.解释变量：科技金融(Techfin)科技金融是一种全新经济发展技术依托范式，能够集中科技资源并实现资源与金融深度融合，参考（张芷若和谷国峰，2019）从合理利用资源、研发费用、投融资情况、技术产出情况利用熵值法综合测算科技金融指标。表1科技金融指标科技金融一级指标科技金融资源科技金融经费科技金融融资科技金融产出二级指标研发机构拨款力度移动科技贷款力度技术市场成交率科技存款力度科技贷款力度论文产出率专利产出率出口产出率新产品产出率含义研发机构数量/总人口财政科技收入/财政支出科技经费支出/生产总金融机构贷款技术市场成交合同金额/科技经费支出金融机构存款/科技经费金融机构贷款/科技经费支出科技论文数/科技经费支出正向专利申请授权量/科技经费支出高技术产业出口额/科技经费支出新产品销售收入/主营业务收入2.被解释变量：乡村振兴（Rural）2018年中央农村工作组印发了 乡村振兴战略规划(2018-2022)，该规划主要以习总书记在“三农”工作中的重要论述为策略方针，即产业兴旺、生态宜居、乡风文明、治理有效、生活富裕五个维度构建乡村振兴指标发展程度（闫周府，2019），选取14个二级指标，具有覆盖性强，科学性，综合性等特点。表2乡村振兴指标体系构建一级指标产业兴旺生态宜居乡村文明治理有效生活富裕二级指标乡村生产效益农业机械化综合水平自然生态状况医疗情况卫生情况养老情况农民受教育程度文化娱乐消费水平社会保障情况城乡收入差距城乡消费差距农村居民收入水平农村居民收入结构农民生活质量含义第一产业增加值占地区生产总值比重每公顷农业机械总动力森林覆盖率每千人村卫生室人员农村卫生厕所改造率每千人养老机构数量初中以上文化占总劳动力之比农村居民人均文化娱乐消费支出农户最低生活保障人数占总人数比乡村居民收入与城市居民收入之比乡村居民与城市居民消费支出之比农村居民人均纯收入工资性、财产收入之和占总收之比人均合格住房面积单位%万kw%人%元/人%元/人%平方米/人注：均为正向指标，机械总动力做了对数处理。3.控制变量本文加入控制变量分别为相对经济发展水平（lnrgdp）和城镇化相对发展（city），少年抚养比（young）、老年抚养比(old)。相对经济发展水平（lnrgdp）即总的经济发展除以人口数量取对数，城镇化相对发展（city）用农村金融54西部金融 2023年第9期人口城镇化比率来表示，其对乡村发展水平呈现正向效应，但人口的城镇化迁移显然会进一步抑制乡村发展水平（涂丽，2018）。4.中介变量农村信贷（creditit）选取2011-2020年31省市的农村贷款额作为农村信贷指标，单位为百亿元。避免产生伪回归，缩小数据绝对差取对数。以上各变量定义见表3。表3变量的定义解释变量被解释变量中介变量控制变量科技金融乡村振兴农村信贷经济发展水平城镇化相对发展老年抚养比少年抚养比利用熵权法测算各一级指标利用熵值法测算指标农村贷款额作为农村信贷指标并取对数使用各省市乡村村公路里程数取对数人口城镇化比率各省市非劳动年龄老年人口数除以劳动适龄人口各省市非劳动年龄少年数除以劳动适龄人口（二）数据来源以我国30个省市自治区作为研究对象，使用2011-2020年省级面板数据，乡村振兴14个二级指标主要来自 中国农村统计年鉴 中国人口和就业统计年鉴、各地区统计年鉴、EPS数据库、国家统计局网站，科技金融数据来源于 中国城市统计年鉴 由于西藏、港澳台地区的是数据缺失较大，误差过大故而剔除，还有一小部分缺失值利用线性插值法获得。由于熵权法可以避免主观因素的干扰，更具备科学性、合理性，故使用熵权法对各地区科技金融、乡村振兴进行测度评价。农村信贷投入数据来源wind数据库。（三）模型设计为检验科技金融水平发展对乡村振兴的影响效应,考虑到被解释变量乡村振兴水平极有可能受到自身过去的影响防止误差偏误的影响，本文建立了科技金融发展对乡村振兴的动态回归模型如下：Ruralit=0+1Rurali,t-1+2Tecfinit+Controls+i+t+it(1)Rural为乡村振兴，Tecfinit科技金融指标，Controls为影响乡村振兴的相关控制变量：城镇化率(city)、经济发展水平（lnrgdp）、老年抚养比（old）、少年抚养比（young），it表示其模型随机扰动项，i、t分别为个体效应和时间效应，其中Rurali,t-1表示过去被解释变量的影响，若2大于0则假说1成立。为进一步探究科技金融与乡村振兴之间的机制关系故而建立中介效应模型分析，中介效应变量为农村信贷。本文建立模型如下：Mit=1+cTecfinit+2Controls+i+it(2)Ruralit=a3+4Ruralit-1+aTecfinit+bMit+5Controls+i+it(3)1、a3为常数项，M为中介变量农村信贷投入()lncredit，检验（1）式中2是否显著，若显著依次检验系数c与系数b是否显著，其中一个不显著则Sobel检验大于1.96则存在中介效应。（四）描述统计分析本文主要变量的描述性统计结果如表4所示，从表中描述性统计分析观察到乡村振兴的离散程度为0.083，说明当下我国农村发展程度存在一定差异，科技金融发展水平标准差0.099，呈现较大的区域分散程度，主要是由于经济发展的差异化引起科技金融水平有较大的离散程度。表中各个变量的均值与中位数相差并不大，说明从整体大样本上看，总体服从正态分布。表4描述统计分析变量名乡村振兴科技金融城镇化经济相对发展VariableRuralTecfincitylnrgdp均值0.3440.2280.5834.721标准差0.0830.0990.1320.232最小值0.1520.090.2284.216最大值0.5630.670.8966.639农村金融55西部金融 2023年第9期老年抚养比少年抚养比oldyoung0.1450.2750.0380.7950.0670.0990.2550.142四、实证分析（一）基准回归结果为验证假说1，对模型（5）动态面板模型进行实证结果如表5所示，首先检验系统GMM对本文研究变量的适用性，AR（2）为0.248大于显著性水平0.1不能拒绝原假设，说明动态面板模型不存在二阶差分自相关。Sargan检验的结果不拒绝原假设工具变量不存在过度的识别问题，说明文中使用解释变量滞后一期作为工具变量是比较为适合的，Wald检验结果也说明模型存在显著性，可以使用系统GMM方法进行研究分析。表5回归结果Rurali,t-1Tecfini,tcityi,tlnrgdpi,toldi,tyoundi,tConstantAR（2）Waldsargan检验时间效应省份效应系统GMMRural（1）0.944*（86.94）0.080*（7.17）0.012*（3.00）0.2480.00000.121控制控制系统GMMRural（2）0.894*（66.06）0.027*（3.02）0.043*（3.83）-0.695*（-10.88）1.194*（3.55）-0.120（-0.44）1.749*（11.92）0.3280.00000.305控制控制OLSRural（3）0.105*（2.18）0.325*（9.27）控制控制OLSRural（4）0.274*（3.39）0.493*（5.89）-0.641*（-10.48）1.52*（4.57）-0.002（-0.32）4.371*（6.87）控制控制注:、*分别表示 1%、5%以及 10%的显著性水平。列(1)与列(2)括号里为z值，列(3)与列(4)括号里为t值。表5中列（1）-（2）为动态面板模型回归结果，列（3）-（4）为普通的基准回归结果。列（1）仅仅控制了时间和个体效应，包含被解释变量乡村振兴滞后一期和解释变量科技金融并进行实证分析，结果发现科技金融在1%显著为正，列（2）加入各控制变量后科技金融发展水平在1%显著性水平下促进乡村振兴战略；普通最小二乘法回归结果在表5列（4）中科技金融发展水平系数仍然显著为正，假说1得证，从经济意义的角度来看，如列（2）固定了一系列控制变量以后科技金融的回归系数为0.027这表示地区的科技金融发展每上升一个标准差，乡村振兴会增加0.0026个单位（即Rural=0.0270.099=0.0026，0.099是科技金融标准差）。加入各控制变量以后科技金融对乡村振兴的经济促进作用减弱，可能原因是由于科技金融发展在短期增加乡村企业的生产成本、信息成本，由此可窥得，在建设乡村振兴的道路上，促进乡村居民稳就业提升农村经济发展势在必行。（二）异质性分析我国国土面积幅员辽阔，各区域地理位置不同，地区自然资源，人文环境不同。有些天然有着适合农业发展的优势，有些背靠海湾有着进出口贸易的有力条件，相较于中部西部，东部地区无论在人才、资本还是政策制度有着明显的优势，东部地区是科技金融发展的中心，经济快速发展，农村发展条件也优于中西部地农村金融56西部金融 2023年第9期区，本文将样本分为东部地区、中部地区、西部地区三大类1。结果如表6显示，列（1）-（3）分别为科技金融发展在东部、中部、西部地区对乡村振兴的影响，东中西部地区乡村振兴滞后一期对当期影响系数显著为正关系。表6列(1)-(3)结果显示不同地区科技金融发展系数显著为正，且其正向激励强度西部大于中部大于东部；这其中的关键因素是因为西部地区厚积薄发，完善基础设施建设，其贵阳市是我国大数据之都，其发展速度快，很大程度缓解了西部科技技术贫乏，从而大面积的运用科技手段实施乡村农业林业等发展，带动整个乡村的经济发展。即科技金融发展对乡村振兴的影响存在显著的地区差异，假说2得证。表6区域异质性分析Rurali,t-1Tecfini,t控制变量省份效应年份效应AR(2)WaldSargan检验（1）东部0.378*（3.92）0.257*（4.12）控制控制控制0.7210.0000.126（2）中部0.295*（2.71）0.358*（2.44）控制控制控制0.1300.0000.184（3）西部0.251（1.63）0.413*（3.89）控制控制控制0.4190.0000.271注:、*分别表示1%、5%以及10%的显著性水平，括号内为z值，下同。（三）稳健性检验1.替换工具变量。由于本文使用动态面板模型进行分析，且被解释变量乡村振兴指标使用系统GMM法缓解其有可能会造成的内生性，因而只需考虑区域性的科技金融发展水平，为更进一步缓解内生性的发生，借鉴了(谢绚丽等,2018)使用互联网普及率作为科技金融的工具变量进行回归，是互联网的普及衡量了一个地区信息、科技等各方面的综合能力，并且互联网是科技金融发展的基础之一。互联网水平可以直接影响到科技发展，但是对于乡村振兴很难直接影响，满足外生性的假定条件，结果如表7列（1）所示科技金融系数正向显著,结果与以上第一步基础回归基本一致，只是系数大小不一样，结论稳健。2.将各变量滞后一期。考虑除了被解释变量以外其他变量会产生内生性，使用解释变量及其他控制变量的滞后一期（李春涛，2020）。结果如表7列（2）显示滞后一期的解释变量仍然显著为正，结果仍然稳健。3.剔除经济高度发展省市。考虑经济水平发展高的地方对农村发展支持力度更大，科技金融发展、乡村发展更快，因此剔除相关直辖市和经济较高的沿海城市，结果如列（3）系数显著为正，对被解释变量乡村振兴有正向的促进作用，与前文假说1一致，结论仍然稳健。表7稳健性分析Rurali,t-1Tecfini,tTecfini,t-1cityi,t-1（1）0.182*(2.64)0.034*(3.29)（2）0.273(1.42)0.163*(2.42)0.031*(4.63)（3）0.324*(2.72)0.237*(5.62)1 中部地区：山西、内蒙、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南、广西。西部地区：重庆、四川、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆。东部地区：北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、海南。农村金融57西部金融 2023年第9期lnrgdpi,t-1oldi,t-1youngi,t-1cityi,tlnrgdpi,toldi,tyoungi,t省份效应时间效应AR(2)WaldSargan检验0.721*（4.53）-0.724*(-18.32)1.710*(3.65)-0.015(-0.42)控制控制0.2360.0000.135-0.321(-0.49)-0.162*(-3.1)0.011*(2.23)控制控制0.1730.0000.131-11.141*(-7.57)0.513*(10.12)-0.329*(-7.09)控制控制0.1410.0000.257注:、*分别表示 1%、5%以及 10%的显著性水平。括号内为Z值五、农村信贷投入影响乡村振兴机制分析在经过初步验证了科技金融发展能够提升乡村的发展水平和前面的理论分析的基础上，本文考察分析农村信贷投入在科技金融发展对乡村振兴水平的影响过程中的中介作用。使用农村贷款额作为信贷投入的衡量指标，该指标越大证明融资约束越小，乡村企业更容易获得资金支持。如表8为中介变量三步法回归结果。表8农村信贷投入与乡村振兴机制分析Rurali,t-1Tecfini,tMi,t_cons控制变量省份效应年份效应AR(2)Wald检验Saran检验Sobel检验Rurali,t（1）0.453*(1.89)0.542*（3.42）2.717*（6.82）控制控制控制0.1350.0000.184Z=3.521Mi,t（2）0.016*（6.67）-0.247*（-5.12）控制控制控制P=0.014Rurali,t（3）-0.018（-0.312）0.219*（3.23）0.126*（5.21）2.721*（12.21）控制控制控制0.6250.0000.294注:、*分别表示1%、5%以及10%的显著性水平。（2）列括号内为t值，其余列为z值。表8列（1）-（3）农村信贷投入（lncredit）作为中介变量的三步回归结果，列(1)科技金融的系数显著为正，表8列（3）中回归系数估计结果表明农村信贷投入在1%的水平下显著的中介效应，信贷投入在科技金融与乡村振兴之间发挥了显著的中介效应，随着科技金融的发展水平越高对于乡村信贷投入越高进而促进乡村振兴，使得假说3得证。充分展示了农村信贷有可能成为服务乡村振兴经济的主要渠道之一。农村金融58西部金融 2023年第9期六、结论及政策建议随着近几年来互联网科技的迅速发展，使得金融与科技的有机结合促进各个地区发展，给农民生活带来了翻天覆地的变化，科技金融深度覆盖农村发展成为了一个热点话题。本文使用2011-2020年我国30个省为研究样本，考察了科技金融与乡村振兴影响关系，研究发现科技金融能够显著促进乡村振兴战略。与此同时科技金融的影响出现了区域异质性，在制度建设、经济发展迅速、人才聚集地区，基础设施完善的地区情况下其科技金融发展对乡村发展的促进幅度更大，作用更强。机制检验实证分析结果表明在科技金融对乡村振兴发展的过程中有显著的中介效应作用。基于文中实证结论分析，结合当下乡村振兴视角下提出以下建议：（1）鼓励各地区科技金融稳健发展，严格监管农村贷款风险。由于科技金融对地区乡村振兴水平产生一定影响，并主要通过农村信贷来缓解融资约束进而实现乡村振兴，当地应加大政策支持乡村企业发展，有利于缓解乡村产业的融资约束并降低经济交易风险。因此要促进我国乡村振兴，必须提高政府及金融机构对科技金融的重视程度，增加创新性投入。（2）由于不同地区之间的乡村发展水平不一样，因此政策支持的关键在于政府需要考虑区域制度障碍，重视区域融合发展，做到乡村资源合理使用，同时加强地区之间技术、经验的交流，扩大科技的使用深度，促进乡村资源有效流通。加大各地区之间的联系，缩小区域之间各方面的差异，从而降低信息成本。（3）乡村发展应该抓住当下互联网发展浪潮所带来的机遇，吸收科技金融发展的成果，加大金融对农产品企业的支持力度；使得科技发展与金融有效融合成为乡村振兴的合力，构建科技金融与乡村振兴的命运共同体。参考文献 1 Green wood,Jeremy and Jovanovic,Boyan:Financial Development,Growth and the Distribution of IncomeJ.Journal ofPolitical Economy,199098(5):10761107.2 Galor,Oded and Zeira,Joseph.Income Distribution and MacroeconomicsJ.Review of Economic Studies,1993,60(1):3552.3 Banerjee,Abhijit V.and Newman,Andrew 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