引言

2024年中央一号文件首次明确提出“强化农业科技支撑，加快形成农业领域新质生产力”，将发展农业新质生产力置于推进乡村全面振兴和保障国家粮食安全的战略高度。而数字普惠金融作为数字技术与金融服务深度融合的产物，通过降低金融服务门槛、拓宽融资渠道，为农业新质生产力发展提供了资金支持与资源配置新路径。在此领域已有学者展开研究，李尚萱、陈培彬等学者通过不同研究证实数字普惠金融能够显著促进农业新质生产力的发展；姜海云提出数字普惠金融通过拓宽融资渠道、降低融资成本，为农业新质生产力发展注入活力。尹娟等学者认为数字普惠金融可通过提高农业科技水平，带动农业新质生产力发展。而周鹏飞等提出数字普惠金融通过提升农村居民支付便利性与信贷可得性，进而间接带动农业新质生产力发展。本文基于2011-2023年中国30个省份面板数据，构建双向固定效应模型与中介效应模型，系统探讨数字普惠金融对农业新质生产力的影响效应与内在作用机制。研究构建了包含3个一级指标、18个具体指标的农业新质生产力测度体系，为相关研究提供了更科学的量化工具。政策建议上，提出双路径靶向施策和区域差异化策略，为数字普惠金融精准支持农业新质生产力发展提供了理论依据与政策方向。

一、理论分析与假设

（一）数字普惠金融对农业新质生产力的直接影响

由于农业领域中传统金融服务往往面临信息不对称、交易成本高、抵押物不足等问题，导致农业生产经营主体难以获得足够的资金支持。数字普惠金融借助大数据、人工智能、区块链等技术，能够更精准地评估农业经营主体的信用状况，降低金融服务的边际成本，为农业新质生产力发展提供资金支持与资源配置新路径。农业新质生产力的本质在于通过劳动者素质提升、劳动资料智能化升级和劳动对象绿色化创新，实现农业生产效率与质量的根本性变革。数字普惠金融提供的资金支持可用于改善农业生产条件、培育新型农业经营主体，提升劳动者的科技文化素质，进而提高农业生产效率。此外，数字普惠金融还能促进农业产业链的整合与优化，推动农业生产向规模化、专业化、标准化方向发展，为农业新质生产力的形成创造有利条件。

基于此，提出假设H1：数字普惠金融能够显著促进农业新质生产力的发展。

（二）数字普惠金融通过科技创新影响农业新质生产力的机制

农业科技创新是农业新质生产力发展的核心驱动力。传统农业科技研发与应用面临资金投入大、周期长、风险高的特点，金融机构往往不愿提供足够的资金支持。数字普惠金融通过创新金融产品和服务模式，能够精准对接农业科技创新的资金需求，降低农业科研主体的融资成本，提高其研发投入的积极性。同时，数字普惠金融能够优化农业科技资源的配置效率。借助数字技术，金融机构可以更全面地了解农业科技项目的进展和潜力，将资金引导至具有高附加值和市场前景的农业科技领域，加速农业科技成果的转化与应用。此外，数字普惠金融还能促进农业科技与其他产业的融合，推动农业科技服务模式的创新，如农业科技大数据服务、农业科技电商平台等，进一步提升农业科技创新对农业新质生产力的带动作用。

基于此，提出假设H2：数字普惠金融通过提升农业科技创新水平，间接促进农业新质生产力的发展。

（三）数字普惠金融通过消费水平影响农业新质生产力的机制

消费是生产的最终目的和动力，农村消费市场的升级能够倒逼农业生产向高品质、标准化转型。数字普惠金融通过提升支付便利性、释放农村消费潜力，改变农村居民的消费方式和消费习惯。数字支付工具的普及使农村居民能够更便捷地购买各类商品和服务，扩大消费范围；消费信贷产品的创新降低了农村居民的消费门槛，释放了潜在的消费需求，推动农村消费结构升级。为满足市场需求，农业生产主体必然会加大对高品质农产品的生产投入，促进农业生产向标准化、绿色化、品牌化方向发展。同时，消费升级还会带动农业产业结构的调整，引导农业生产资源向高附加值农产品生产领域流动，提高农业生产的经济效益和社会效益，进而推动农业新质生产力的形成。

基于此，提出假设H3：数字普惠金融通过提升农村消费水平，倒逼农业生产转型，间接促进农业新质生产力的发展。

二、研究设计

（一）模型设定

1.基准回归模型

为了提高本文模型选择的合理性，文章先对所选的面板数据实施了豪斯曼（Hausman）检验，以确定是采用随机效应模型还是固定效应模型。如表1所示，检验结果的P值为0.0044，这一回归结果使本文强烈拒绝了原假设。据此，本文决定采用固定效应模型来开展实证分析。

检验类型	检验结果
Hausman test	Chi2（6）=18.66，P=0.0044

本文采用我国2011～2023年30个省份数据进行实证检验的面板数据。至于模型选择，本文决定采用双向固定效应模型，其具体形式如公式（1）所示。

（1）

其中，为被解释变量，表示第城市第年的新质生产力发展水平；为核心解释变量，表示数字普惠金融；表示一系列控制变量；表示常数项；表示核心变量的系数；与表示为个体固定效应与时间固定效应，表示随机误差项。

2.中介效应模型

公式（2）与（3）构成中介效应模型，用于检验数字普惠金融影响农业新质生产力的传导路径，其具体形式如下：

(2)

(3)

其中，为中介变量，本文选取科技创新水平和消费水平两个变量，其他变量解释同公式（1）。

（二）变量选取与描述性统计

1.被解释变量

本文的被解释变量为农业新质生产力（ANP）。基于新质生产力的基本内涵，文章选取劳动者、劳动资料和劳动对象作为一级指标。二级指标的选取主要参考尤亮等的研究成果，并参考周鹏飞等在2024年的研究成果，构建了一个由3个一级指标、7个二级指标和18个具体指标构成的农业新质生产力测度指标体系（见表3）。利用熵值法，本文计算得出农业新质生产力水平指数，标记为ANP。

2.解释变量

在核心解释变量的选取上，本文采用数字普惠金融（DIFI2）指标。具体而言，选取北京大学编制的数字普惠金融指数，该指数凭借扎实的测算方法与广泛的国内研究应用基础，具备较高客观性与权威性。为适配模型变量维度，对原始指数进行标准化处理，将其除以100后，作为衡量数字普惠金融发展水平的核心解释变量纳入分析，标记为DIFI2。

3.中介变量

在中介变量的选取上，研究以科技创新（scie）和消费水平（cons）作为中介传导变量来探究数字普惠金融对农业新质生产力的作用路径。其中，科技创新（scie）通过地方财政科学技术支出的对数值进行量化，以此反映科技研发投入层面的资金支持力度；消费水平（cons）则采用全社会消费品零售总额与GDP的比值来衡量，用以体现消费市场的活跃程度及升级态势。

4.控制变量

此外，为了控制其他因素对农业新质生产力的影响，在控制变量的选取上，参照阮素梅、郑军、徐良志与肖静荣等做法。添加以下变量，具体如下：互联网发展水平（net），由互联网普及率表示；城镇化水平（urb），用城镇人口与年末常住人口的比值表示；经济发展水平（eco），用人均地区生产总值表示，产业结构（ind），由第二三产业产值之和与GDP的比值表示；劳动生产率（lab），用第一产业增加值与第一产业的就业人数的比值表示；农业机械化水平（mec），用农业机械化总动力与第一产业就业人口的比值表示。主要变量的定义与说明如表2所示，农业新质生产力测度指标体系见表3。

变量分类	变量	含义
被解释变量	ANP	农业新质生产力
解释变量	DIFI2	数字普惠金融
控制变量	net	互联网发展水平
	urb	城镇化水平
	lab	劳动生产率
	eco	经济发展水平
	ind	产业结构
	mec	机械化发展水平
中介变量	scie	科技创新水平
	cons	消费水平

评价目标	一级指标	二级指标	具体指标	指标属性
农业新质 生产力	劳动者	劳动者素质	农村平均受教育年限（年）	＋
			人均财政教育支出（元）	＋
			高校毕业生数/常住人口	＋
		劳动生产效率	人均农林牧渔业产值（元）	＋
			人均粮食产量(公斤)	＋
			农村居民人均可支配收入(元)	＋
	劳动资料	传统劳动资料	农业机械总动力(万千瓦)	＋
			农用化肥施用折纯量/农作物播种面积	﹣
			水库数(座)	＋
		新质劳动资料	光缆铺设线路/地区面积	＋
			农村投递路线/地区面积	＋
			农村宽带接入用户/乡村人口	＋
	劳动对象	标准化农田	有效灌溉面积/农作物播种面积	＋
			除涝面积/农作物播种面积	＋
		绿色发展	造林总面积(千公顷)	＋
			农业用水量/粮食总产量	﹣
		创新发展	地方财政科学技术支出/地方财政预算支出	＋
			国内专利申请受理量/年末常住人口	＋

（三）数据来源

本研究采用2011-2023年中国30个省份的面板数据开展实证分析，其中数字普惠金融指标数据源自《北京大学数字普惠金融指数》，其余变量数据则采集于多元官方统计平台，涵盖国家统计局年度统计公报、农业农村发展白皮书以及各省级行政区统计年鉴等权威资料。针对少量缺失数据，研究运用插值法进行填充处理，以确保样本数据集的完整性与连续性。各变量的描述性统计特征详见相关表4。

变量	样本量	平均值	标准差	最小值	最大值
ANP	390	0.213	0.058	0.086	0.377
DIFI2	390	2.555	1.113	0.183	4.738
net	390	0.258	0.124	0.052	0.558
urb	390	0.606	0.12	0.35	0.896
lneco	390	10.903	0.47	9.682	12.207
ind	390	0.903	0.053	0.742	0.998
lab	390	3.483	1.943	0.608	11.838
mec	390	5.037	2.5	1.556	15.55
cons	390	0.389	0.067	0.18	0.61
scie	390	151.528	186.931	3.76	1168.79

三、实证检验与分析

（一）基准回归

基于双向固定效应模型的基准回归结果显示，见表5。当仅纳入数字普惠金融时，其系数为0.058，表明数字普惠金融发展水平每提升 1 单位，农业新质生产力显著提高5.8%，初步验证 H1 的正向影响假设。随着互联网发展水平、城镇化水平与经济发展水平等控制变量逐步引入，模型中数字普惠金融的系数调整为0.040，仍具统计显著性，反映初始模型未控制其他因素时，数字普惠金融系数部分涵盖了数字基建、劳动力流动等变量的协同效应。其中，互联网发展水平系数从模型（2）的0.073增至模型（6）的0.104，证实农村数字基础设施的完善可强化数字金融的赋能效应；城镇化水平系数在模型（3）中为- 0.181，表明城镇化率每提升10%，农业新质生产力约下降1.8%，说明城镇化进程中劳动力流失对农业新质技术应用的抑制作用。此外，劳动生产率与经济发展水平的正向系数表明，农业生产效率提升与区域经济基础改善，能够协同增强数字普惠金融对农业新质生产力的驱动效应。

	(1)	(2)	(3)	(4)	(5)	(6)
	ANP	ANP	ANP	ANP	ANP	ANP
DIFI2	0.058***	0.061***	0.050***	0.044***	0.036***	0.040***
	(5.781)	(6.066)	(4.832)	(4.212)	(3.289)	(3.575)
net		0.073***	0.124***	0.106***	0.101***	0.104***
		(2.606)	(3.987)	(3.343)	(3.187)	(3.288)
urb			-0.181***	-0.181***	-0.233***	-0.223***
			(-3.505)	(-3.517)	(-4.175)	(-3.997)
lab				0.003**	0.003**	0.003**
				(2.469)	(2.546)	(2.539)
lneco					0.034**	0.036**
					(2.321)	(2.421)
ind						-0.152*
						(-1.741)
_cons	0.134***	0.124***	0.220***	0.219***	-0.108	0.006
	(27.618)	(20.892)	(7.906)	(7.925)	(-0.754)	(0.037)
N	390	390	390	390	390	390
R2	0.891	0.893	0.896	0.898	0.900	0.901
注：*、**、***分别表示在10%、5%、1%的显著性水平上显著，下表同。

（二）机制分析

机制分析指出，数字普惠金融通过缓解融资约束、优化资金配置促进农业科技创新，进而带动农业新质生产力提升。实证结果，见表6显示。当仅考虑数字普惠金融对农业新质生产力的总效应时，数字普惠金融的系数为0.058；而在数字普惠金融对科技创新水平的回归中，系数为1.300，表明数字普惠金融显著促进地方财政科技支出增长。当将科技创新水平纳入模型后，数字普惠金融对农业新质生产力的直接效应降至0.038，同时科技创新水平系数为0.015，中介效应占比约34.5%。这一结果与尹娟等提出的“科技投入驱动”机制一致，证实数字普惠金融通过“资金注入—科技研发—技术转化”路径间接推动农业新质生产力发展，验证了H2的中介效应假设。数字普惠金融通过提升支付便利性、释放农村消费潜力，倒逼农业生产向高品质转型。数字普惠金融对消费水平的回归系数为0.188，表明数字普惠金融显著拉动农村消费升级；加入消费水平后，数字普惠金融对农业新质生产力的直接效应降至0.053，消费水平系数为0.028，中介效应占比约8.6%。这一结果与周鹏飞等提出的“消费倒逼生产”逻辑一致，表明数字普惠金融通过“支付便利—消费升级—生产转型”路径间接促进农业新质生产力，尽管中介效应强度低于科技创新路径，但仍验证了H3的假设。

综上所述，中介分析结果进一步揭示：科技创新作为核心中介变量，其传导效应源于数字金融对农业科技研发与转化的资金支持；而消费水平的中介效应则体现了数字金融对农村消费市场的激活作用，二者共同构成数字普惠金融影响农业新质生产力的双路径机制，与理论分析形成量化呼应。

	(1)	(2)	(3)	(4)	(5)
	ANP	lnscie	ANP	con	ANP
DIFI2	0.058***	1.300***	0.038***	0.188***	0.053***
	(5.781)	(7.010)	(3.689)	(5.854)	(5.031)
lnsci			0.015***		0.028*
			(5.530)		(1.661)
_cons	0.134***	3.155***	0.085***	0.297***	0.125***
	(27.618)	(35.277)	(8.545)	(19.129)	(18.126)
N	390	390	390	390	390
R2	0.891	0.718	0.899	0.259	0.891

（三）稳健性分析

为了增强数字普惠金融对农业新质生产力影响回归结果的可信度，参考曲晓东与崔耕瑞等做法，本研究采纳了三种方法来深入验证两者间的关联性（见表7）。（1）在基准模型中添加农业机械发展水平（mec）后，数字普惠金融系数从0.040升至0.048，同时农业机械化水平系数为0.005，表明数字普惠金融通过促进农机装备升级间接提升生产力；（2）将双向固定效应模型改为个体固定效应模型后，农业新质生产力系数仍为0.040，与基准回归结果一致，表明数字普惠金融对农业新质生产力的正向影响不受模型设定差异的干扰；（3）剔除特定年份的样本数据。具体来说，首先，将原先的核心自变量“数字普惠金融指数”调整为北京大学普惠金融指数体系中的“数字化转型指数”；其次，排除2023年的样本数据，并据此重新执行回归分析。数字普惠金融系数为0.016且仍显著为正，表明数字普惠金融对农业新质生产力的促进效应在长期政策环境中更趋稳健。在不同样本数据的输出结果的对比下，发现数字普惠金融对农业新质生产力的显著性水平相对保持稳定，这说明数字普惠金融对农业新质生产力发展影响的稳健性。

	(1)	(2)	(3)
	ANP	ANP	ANP
DIFI	0.048***	0.040***	0.016***
	(4.446)	(3.575)	(3.527)
net	0.126***	0.104***	0.115***
	(4.121)	(3.288)	(3.319)
urb	-0.263***	-0.223***	-0.235***
	(-4.867)	(-3.997)	(-3.994)
lab	0.001	0.003**	0.003**
	(0.578)	(2.539)	(2.256)
lneco	0.047***	0.036**	0.046***
	(3.301)	(2.421)	(3.083)
ind	-0.160*	-0.152*	-0.174**
	(-1.913)	(-1.741)	(-1.980)
mec	0.005***
	(5.582)
_cons	-0.105	0.006	-0.067
	(-0.690)	(0.037)	(-0.430)
N	390	390	360
R2	0.909	0.901	0.886

（四）异质性分析

2015年，国务院正式颁布了《推进普惠金融发展规划（2016—2020年）》。这一规划的实施，使得数字普惠金融在促进农业发展、振兴乡村经济以及提升农民收入方面发挥了重要作用。它不仅提升了金融服务的普及程度和可获取性，还通过创新的金融产品和服务模式，解决传统金融服 务难以覆盖的农村地区和弱势群体的金融需求，为实现社会经济的均衡发展和全面走向乡村振兴的目标作出了积极的贡献。在此基础上，本文参考李佩源的研究范式，将样本数据以2016年为界分为两组，并分别实施回归分析，旨在验证数字普惠金融对乡村振兴发展的时间异质性效应（结果见表8）。以2016年为界将样本分为2011-2015年和2016-2023年两组进行回归分析，结果显示数字普惠金融对农业新质生产力的影响系数从初期阶段的0.025提升至深化阶段的0.062，互联网发展水平系数从初期不显著的0.052转变为深化阶段显著为正的0.156。这表明2016年后随着《数字乡村发展战略纲要》实施及农村数字基建覆盖率提升，数字普惠金融对农业新质生产力的赋能效应显著增强，验证了数字普惠金融的作用。

	(1)	(2)
	ANP	ANP
DIFI2	0.021***	0.026***
	(4.200)	(4.008)
net	0.132	0.174***
	(1.638)	(4.714)
urb	-0.028	-0.140
	(-0.186)	(-1.486)
lab	0.001	0.001
	(0.256)	(0.851)
lneco	-0.035	-0.011
	(-1.196)	(-0.499)
ind	-0.097	-0.227
	(-0.629)	(-1.584)
_cons	0.592**	0.510**
	(2.162)	(2.080)
N	150	240
R2	0.611	0.830

四、研究结论与建议

（一）研究结论

数字普惠金融对农业新质生产力的直接驱动效应显著；基于双向固定效应模型的实证结果表明，数字普惠金融发展水平每提升1单位，农业新质生产力提升4.0%-5.8%，该结论在控制互联网发展水平、城镇化水平等变量后仍具稳健性。科技创新与消费水平的双路径传导机制中介效应模型显示，科技创新是核心传导路径，数字普惠金融约34.5%的影响通过“融资约束缓解→科技投入增加→专利转化加速”发挥作用；消费水平作为次要中介，通过“支付便利化→消费结构升级→生产标准化转型”路径发挥作用，但效应强度低于科技创新路径。这一发现与尹娟等提出的“技术渗透驱动”理论及周鹏飞等的“消费倒逼机制”形成量化呼应。

（二）建议

1.强化数字普惠金融对农业科技创新的定向支持

设立专项资金或优化现有信贷工具，优先满足生物育种、智能农机装备等关键农业科技领域的融资需求，降低研发门槛。同时，搭建连接金融机构、农业科研院所和农技推广部门的协作平台，加速农业专利成果转化落地，提升技术应用效率。

2.利用数字金融工具激活农村消费市场并反哺生产升级

大力推广数字支付与农村电商的结合，发展直播带货、社区团购等新业态，并配套开发适合农民的消费信贷产品以提升购买力。建立覆盖全链条的农产品品质溯源和标准化认证体系，并运用数字金融资源，如专项贷款，重点支持冷链物流等基础设施网络建设，推动农业生产向高品质、标准化转型，提升农产品价值。

3.实施区域差异化与分阶段的数字普惠金融与基建协同策略

在数字基础设施薄弱的地区，特别是中西部，优先利用专项债、PPP模式等吸引资本投入，快速提升农村宽带覆盖率等基础网络水平，确保数字金融服务的可及性。在基础较好的地区，则重点推动数字金融深度融入农业全产业链，支持龙头企业构建数字化供应链平台。同时，针对不同区域发展水平，设计差异化金融产品与服务模式，例如在欠发达地区侧重基础金融服务数字化覆盖，在发达地区探索更高阶的“数字技术+农业金融”创新应用。

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