数字普惠金融对农业经济韧性的影响研究

一、引言与文献综述

在党的二十大上，习近平总书记提出要统筹发展与安全，着力提升产业链供应链韧性与安全水平。与此同时，2024年中央一号文件明确指出“推进中国式现代化，必须坚持不懈夯实农业基础”，既彰显出国家重视农业经济的自我造血能力，又体现出增强农业经济发展韧性是政策制定的需求命题。探讨如何通过数字普惠金融增强农业经济韧性，进而有效抵御农业生产经营中的不确定因素，已成为当前及未来研究的重要议题之一。

目前，学术界关于，农业经济韧性的研究主要集中在内涵定义、水平测度、影响因素分析、提升路径研究等方面[1][2][3]。数字普惠金融能够显著提升农业经济韧性已基本成为大部分学者的共识。

二、理论分析与研究假设

在抵御风险恢复能力上，数字普惠金融为农业提供多元金融渠道。面对自然灾害、市场波动，农户与农业企业可通过数字平台快速获取应急资金，用于补种、补库存等，加速生产恢复，降低风险损失。

从适应与调整能力看，其便捷性与广覆盖性让农业经营主体更敏锐感知市场。依托大数据的金融服务能提供精准需求信息，推动农业生产结构调整，如转向高附加值农产品，适配市场消费升级，提升适应力。

在创新与转型能力方面，数字普惠金融为农业科创注入动力。通过专项研发贷款、投资扶持，鼓励新技术研发应用，推动农业向智能化、绿色化转型，催生智慧农业、生态农业旅游等新业态，从根本上增强农业创新转型能力与经济韧性。

据此，提出假说1：数字普惠金融能够显著提升农业经济韧性。

三、模型建立与变量说明

（一）、模型建立

本文建立模型如下：

（二）、变量选取

本文按照研究目的选取以下变量：

1、被解释变量：农业经济韧性（RES）

本文借鉴赵巍等（2023）[12]的做法，从抵御风险恢复能力、适应与调整能力、创新与转型能力三个维度对农业经济韧性进行指标构建，具体指标构建见表 1：

2、核心解释变量：数字普惠金融（DFI）

本文主要使用来自北京大学数字金融研究中心近年来发布的中国数字金融普惠发展指数进行研究（郭峰等，2020）[12]。

4、控制变量

本文选取了以下六个控制变量：农业基础设施（FOU）：耕地灌溉面积表示；农产品生产价格指数（PPIA）：一定时期内农产品生产者出售农产品价格水平变动趋势及幅度的相对数；种植业结构（PS）：粮食作物播种面积与农作物总播种面积的比值；农业机械总动力（TPAM）：农业机械总动力与农作物播种面积的比值；生产规模化程度（RPC）：农业专业合作社数量；产业结构升级（UIS）：农村第二、三产业增加值与地区生产总值的比重。

（三）、数据来源

本文使用全国除港、澳、台与西藏外的30个省（直辖市）2012-2022年的面板数据展开研究。数据来源于北京大学数字金融研究中心、中国统计年鉴、各省市统计年鉴、中国农业年鉴等。

四、实证研究

（一）、基准回归

为研究数字普惠金融对农业经济韧性的影响，本文首先在没有加入控制变量的情况下进行回归，结果如表 4所示，可以看出，无论是否加入控制变量，以及是否对年份和省份效应进行控制，数字普惠金融都能够显著提升农业经济韧性，验证了假说1。

（二）、稳健性检验

本文为确保结论正确，分别剔除经济发展较为突出的直辖市以及对样本进行缩尾展开稳健性检验。表 5的结果说明本文的研究结论是稳健的，进一步验证了假设1。

五、结论与建议

基于以上分析，本文得出结论：数字普惠金融能够显著促进农业经济韧性。提出以下建议：首先，深化金融科技融合，增强数字普惠金融对农业经济韧性的支撑力度。金融机构要积极引入大数据分析、人工智能算法、区块链分布式账本等前沿科技，深度剖析农业产业链各环节的金融需求，定制化开发精准适配的金融产品与服务，例如针对农产品生产周期设计灵活的信贷期限，利用智能风控模型精准评估农业经营风险，切实提升数字普惠金融服务农业的质量与效率，全方位强化农业经济韧性。

参考文献

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