金融普惠逻辑、数字化转型与城乡收入差距

基于传统金融与数字金融的普惠逻辑，使用中国 2011—2018年省级面板数据，运用面板模型探讨了数字普惠金融、城乡收入差距的关系。实证发现，数字化金融普惠显著缩小城乡收入差距，但在不同维度与功能间具有异质性，数字支付、小额保险、网络信贷缩小差距显著，而小额理财、小额投资、信用服务等影响不显著。数字普惠金融与城乡收入差距存在单门限效应，当城镇化率低于 0．862时，数字普惠金融发展会扩大城乡收入差距，反之亦然。由此提出通过农村数字化转型深化普惠金融服务深度、 优化基础性金融服务的数字化普惠水平、增强数字普惠金融服务与城镇化的对接等政策性建议。     

数字普惠金融助推农业农村现代化发展：理论分析与实证检验

本文在理论分析数字普惠金融对农业农村现代化影响的基础上,进行实证检验。研究发现,数字普惠金融对农业农村现代化具有显著正向影响,且在不同区域和维度上存在明显差异;同时数字普惠金融对农业农村现代化的影响存在空间溢出效应。此外,数字普惠金融还会以当地经济发展、农村固定资产投入、农户家庭收入为中介变量促进农业农村现代化发展。为此,农业农村现代化发展应最大化利用数字普惠金融发展所带来的红利,各地可结合自身资源禀赋采用差异化思路推进数字普惠金融发展。     

新疆数字普惠金融发展的空间效应研究——基于空间计量模型的影响因素分析

基于宏观经济理论构建新疆数字普惠金融发展影响因素多元分析框架,并借助空间计量模型从城市化水平、政府财政干预、城乡收入差距以及地理位置特征等维度进行影响因素分析。实证结果显示:新疆数字普惠金融发展呈现高高—低低聚集的空间特征,南疆地区数字普惠金融发展水平略高于北疆地区,而北疆地区数字普惠金融发展的区域带动效应要优于南疆地区;提高城市化水平有利于促进本地区数字普惠金融发展,却会抑制邻近地区数字普惠金融发展;加强政府财政干预、缩小城乡收入差距都有利于促进本地区与邻近地区的数字普惠金融发展。     

数字普惠金融能否促进农业高质量发展？——兼论影响机制与空间效应

着力推动农业高质量发展是推进我国农业农村现代化的重要基础和关键支撑。我国正处于由农业大国转型为农业强国的关键时期,农业发展不平衡、不协调、大而不强、多而不优等问题突出,推进乡村全面振兴任重道远。作为农村金融供给的重要组成部分,数字普惠金融是实现我国农业高质量发展阔步前行的内在要求,通过构建并测度农业高质量发展指标体系,采用2011—2022年省级面板数据及北京大学数字普惠金融数据,实证分析数字普惠金融对农业高质量发展的影响。研究表明:第一,数字普惠金融发展水平每提高1%,农业高质量发展水平约提高0.08%,农业高质量发展的东西部差距约缩小0.15%;第二,数字普惠金融对农业高质量发展的推动作用在数字普惠金融供给侧存在由信息不对称的缓解所带来的正向调节效应,在需求侧存在由农业规模化经营所带来的部分中介效应;第三,数字普惠金融对农业高质量发展有较强的正向空间溢出性。以数字普惠金融促农业农村金融供需适配是实现农业高质量发展的政策着力点,未来可进一步补齐农村数字通信基础设施短板,鼓励农业适度规模经营,释放规模经济效应,加快区域协调发展,进而推动农业实现质的有效提升和量的合理增长。     

数字普惠金融能收敛城乡收入差距吗?——以安徽省为例

数字普惠金融有望打破金融业“二八定律”,为农村居民提供更多的金融机会和服务。基于2013-2020年安徽省16个地级市的面板数据,构建固定效应模型实证探究数字普惠金融的发展是否能收敛城乡收入差距,并利用DEA方法就数字普惠金融对城乡收入差距的收敛效果进行效率评价。结果表明:数字普惠金融发展能有效收敛城乡收入差距;地区教育投资力度提升对收敛城乡收入差距具有消极作用;地区城镇化率程度与政府支出比重增加能有效收敛城乡收入差距;高、低经济发展水平地区均能收敛城乡收入差距,且高经济发展水平地区的收敛作用更强。因此,应大力发展数字普惠金融,借助其普惠性与便利性缩小城乡收入差距,带来全体居民福利水平的提升。     

农村人口老龄化与农业全要素生产率的区域异质性

基于2000—2018年中国省际层面的面板数据,采用DEA Malmquist模型测算农业全要素生产率,构建中介效应模型实证分析农村人口老龄化对农业全要素生产率的影响。研究结果表明：得益于技术进步,农业全要素生产率在样本期间实现了小幅增长;农村人口老龄化对农业全要素生产率的影响显著为正,农村人口老龄化会通过人力资本积累效应推动全要素生产率增长,同时也会通过劳动力供给效应和科研投入效应对全要素生产率增长产生显著的阻碍作用。此外,农村人口老龄化对农业全要素生产率的影响还存在显著的区域异质性,农村人口老龄化对中西部地区农业全要素生产率的影响并不显著,但会显著阻碍东部地区农业全要素生产率的提高。因此,应该通过加快农业机械化进程、大力推广现代农业种植技术以及鼓励大学生到农村地区就业和创业等途径推动农业全要素生产率增长。     

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

基于2011—2021年的省际面板数据,采用双向固定效应模型和空间面板计量模型实证检验了数字普惠金融助力乡村产业融合发展的共富效应及其传导机制,揭示了不同省域之间的共富效应空间分异特征及空间边界。结果表明：数字普惠金融通过提升农业全要素生产率、增加信贷融资渠道、缩小产业间收入差距,显著促进乡村产业融合发展来提升农民共富效应;数字普惠金融覆盖广度和数字化程度的共富效应明显好于使用深度,且乡村产业融合功能越广,其带来的共富效应也越大。数字普惠金融助力乡村产业融合发展的共富效应在区域层面也存在空间异质性,呈现出东部和西部地区偏高而中部地区偏低以及南方高、北方低的分布特征;随着经济距离和地理距离的扩大,数字普惠金融助力产业融合发展的共富效应呈现出先提高后下降的倒“U”型特征,且存在450公里的地理空间边界。     

绿色金融能否提高绿色全要素生产率?

在分析绿色金融影响绿色全要素生产率理论机理的基础上,结合中国2005—2017年30个省级行政区的面板数据,运用SBM(Slack-based Measure)方向性距离函数和GML(Global Malmquist-Luenberger)指数估算出绿色全要素生产率,构建绿色金融指标体系,并运用熵值法测算出绿色金融的发展水平.然后,采用静态IV-GMM回归模型和中介效应模型系统考察绿色金融对绿色全要素生产率的影响及作用机制.估算结果显示:中国绿色金融整体仍处于较低的发展水平,绿色全要素生产率整体呈现增长态势,两者都表现出很大省际和区域差异.回归结果表明:绿色金融能够显著促进全国、沿海以及内陆地区的绿色全要素生产率增长,但对沿海区域的促进作用更大.中介效应检验结果表明:对全国而言,产业结构优化、节能减排和绿色技术创新的中介效应均显著;对沿海地区和内陆地区而言,只有节能减排和绿色技术创新的中介效应显著.     

数字普惠金融对农业现代化的影响——基于农业资本投入的中介效应

数字普惠金融能通过降低农业获取资本的难度从而增加农业资本投入,而资本投入能促进资本快速积累,进而加快农业现代化发展进程。本文基于2011—2020年我国大陆30个省市（不含西藏）的面板数据,运用熵值法和层次分析法从农业投入、农业产出、农业可持续发展和农村社会经济发展水平四个维度评价了我国农业现代化发展水平,并结合北京大学数字普惠金融指数和农业资本投入指标,对数字普惠金融经农业资本投入对农业现代化的作用机制提供了经验证据;进一步利用面板门槛模型分析了数字普惠金融对农业现代化的促进作用,以及受农业资本投入中介效应影响的门槛特征。     

数字普惠金融能否促进地区经济高质量发展？

基于2011~2016年全国258个地级以上城市的面板数据,通过对经济高质量发展内涵的界定,构建综合指标体系对城市层面的经济发展质量进行测算,并结合地级市层面数字普惠金融指数,从创新驱动的视角,探究数字普惠金融为经济高质量发展增势赋能的内在机理。研究发现：数字普惠金融的发展及其覆盖广度、使用深度以及数字化水平有助于提升经济发展质量;数字普惠金融对经济高质量发展的驱动作用存在一定的网络技术门槛;异质性分析发现,由于互联网技术发展的“数字鸿沟”,数字普惠金融的非线性影响在大城市中存在“收敛门槛”,而在中小城市中则体现为“加速门槛”;最后,技术创新在这一传导机制中起到中介作用,数字普惠金融能够通过激励中小企业的研发创新活动,进而提升企业全要素生产率,为经济高质量发展奠定微观基础。     

“双碳”目标背景下农业碳减排的实现路径——基于数字普惠金融之验证

依托数字普惠金融实现农业"双碳"目标是可行的数字化路径。利用2011-2019年中国30个省份的面板数据,验证数字普惠金融能否担起农业碳减排"重任"。结果表明:数字普惠金融发展降低了农业碳排放强度,具有农业碳减排效应;运用解释变量替代法、面板分位数回归和工具变量法进行估计后,结果依然稳健。数字普惠金融的农业碳减排效应可通过农民创业效应和农业技术进步效应实现,而城镇化发展水平对数字普惠金融的农业碳减排效应具有正向调节作用。数字普惠金融覆盖广度、使用深度和数字化程度均具有农业碳减排效应,但效应大小存在差异;相较于"胡焕庸线"以西地区,该线以东地区数字普惠金融具有农业碳减排效应,侧面反映数字普惠金融的农业碳减排效应还未突破"胡焕庸线";与粮食主产区相比,数字普惠金融在非粮食主产区的农业碳减排效应更显著。     

数字普惠金融影响农业绿色发展的机制与效应

将数字普惠金融与农业绿色发展纳入统一分析框架,基于2011—2020年省级面板数据,实证检验数字普惠金融对农业绿色发展的影响。研究发现：数字普惠金融能够显著提高农业绿色发展水平,并且主要通过提高农业技术创新水平和农业社会化服务水平得以实现;对于东部地区、金融排斥较弱的区域和非粮食主产区,数字普惠金融对农业绿色发展的促进作用更加明显;农地流转程度越高、农户创业活跃度越高,数字普惠金融对农业绿色发展的促进作用就越大;数字普惠金融对农业绿色发展的影响存在以环境规制为门槛的单一门槛效应。     

土地流转、数字普惠金融和城乡收入差距

在土地大规模流转和城乡收入差距居高不下的双重背景下,农村土地流转能否缩小城乡收入差距,以及数字普惠金融在农村土地流转对城乡收入差距的影响中发挥的作用都是亟待深入研究的问题,但是现有研究较少涉及。基于我国2011—2021年30个省级行政区的面板数据,采用门槛回归模型,分析土地流转对城乡收入差距的非线性影响,以及数字普惠金融在其中的作用机理。结果表明：在数字普惠金融的门槛作用下土地流转能够有效缩小城乡收入差距。在以数字普惠金融为门槛的不同门槛区间,随着土地流转程度的提高城乡收入差距均显著缩小,与数字普惠金融指数低于门槛值时相比,当数字普惠金融指数高于门槛值时土地流转对城乡收入差距的减小作用有所加强。基于此,在促进土地流转、拓宽农民增收致富渠道的同时,建议加强数字普惠金融的城乡发展、提高普通农户的农业生产效率,让数字普惠金融的普惠性落实到农村的建设和发展,为助力土地流转和缩小城乡差距发挥作用。     

数字普惠金融助推农业现代化的空间效应及门槛效应分析

为研究我国数字普惠金融对农业现代化发展的助推作用，选取我国31个省市自治区2011—2019年面板数据，利用熵值法对我国各省市自治区的农业现代化水平进行测度，使用空间自相关模型来验证分析我国各省市自治区间农业现代化和数字普惠金融发展间的空间相关性。运用空间杜宾模型和面板门槛模型分析我国数字普惠金融发展对农业现代化水平影响的空间效应和非线性门槛效应。结果表明：农业现代化水平和数字普惠金融存在显著空间相关性；数字普惠金融对促进农业现代化水平提升，具有正向空间溢出效应；数字普惠金融对农业现代化水平的影响在不同经济发展水平下存在门槛效应。     

中国农村普惠性金融发展的生产率效应——来自1 867个县（市）数据的实证研究

以来自中国1 867个县(市)的数据为依据,运用随机前沿分析法,对农村普惠性金融发展的生产率效应进行了实证检验。结果表明,从全国层面看,中国农村普惠性金融发展的生产率效应为正,组成农村普惠性金融的贷款使用效用维度和产品接触维度显著地促进了农村生产率增长;从区域层面看,中部地区农村普惠性金融发展的生产率效应为正,西部地区不显著,东部地区不存在效率损失。就农村普惠性金融发展促进农村生产率增长提出了继续深化农村金融制度改革、增加金融资源在中西部的投入等政策建议。     

房地产投资对行业全要素生产率的影响——基于信贷中介效应的视角

基于2005-2017年294个地级市的面板数据,分析在以信贷发展水平为中介的情境下,房地产投资对我国行业全要素生产率的影响。结果表明：在全国层面,信贷是房地产投资通过挤占效应抑制全要素生产率增长的重要中间媒介,三者之间存在显著的不完全中介效应;在分区域层面,房地产投资对全要素生产率的直接影响和间接影响存在显著的区域差异性,但总体作用的趋势是一致的。     

普惠保险、劳动力转移与城乡收入差距——基于共同富裕的视角

首先，本文尝试构建一个包含普惠保险与劳动力转移的城乡二元结构理论模型，系统诠释普惠保险、劳动力转移对城乡收入差距和共同富裕的作用渠道与影响效应；其次，通过建立中介效应模型并结合面板数据，实证检验了普惠保险促进劳动力转移，进而缩小城乡收入差距的传导机制。研究表明：普惠保险和农村劳动力转移是缩小城乡收入差距的重要动力，普惠保险不仅对城乡收入差距存在直接的缩小效应，还通过劳动力转移这一间接途径显著缩小了城乡收入差距，实现共同富裕；劳动力转移是普惠保险缩小城乡收入差距、影响共同富裕的重要机制，普惠保险通过劳动力转移对城乡收入差距的影响，会因家庭劳动力所在地区不同而表现出明显差异。进一步拓展分析发现：相比经济水平较发达的中东部地区，在经济文化较落后的西部地区，普惠保险基于劳动力转移这一中介变量对城乡收入差距的抑制作用更显著。     

新型城镇化、农业产业集聚与农业绿色全要素生产率增长：影响机理与实证检验

本研究将新型城镇化、农业产业集聚同时纳入农业绿色全要素生产率分析框架,理论阐释及实证检验新型城镇化和农业产业集聚对农业绿色全要素生产率增长的影响机制。研究结果表明：总体上,新型城镇化显著抑制农业绿色全要素生产率增长,农业产业集聚显著促进农业绿色全要素生产率增长;构建中介效应模型进一步检验发现：新型城镇化能通过农业技术进步效应促进农业绿色全要素生产率增长,但通过农业要素配置制约效应和非期望产出增长效应抑制农业绿色全要素生产率增长;新型城镇化与农业产业集聚的交互效应或协同作用能有效促进农业绿色全要素生产率增长。     

农业保险是否促进了中国农业绿色发展？

农业保险是中国农业绿色发展的助推器。基于2005-2020年中国省级面板数据,以农业绿色全要素生产率作为绿色发展水平的度量,运用超效率SBM模型结合Malmquist-Luenberger生产率指数测算中国农业绿色全要素生产率,通过双向固定效应模型分析农业保险对农业绿色全要素生产率的影响。研究表明：农业保险可以显著促进农业绿色全要素生产率增长,农业保险保费收入每增加1%,农业绿色全要素生产率将会增加0.024%,农业保险能够促进中国农业绿色发展;机制分析发现,优化要素配置是农业保险提升农业绿色全要素生产率的有效机制,但农业保险对推动中国农业绿色生产前沿面的扩张作用不显著;异质性分析发现,在农业信贷薄弱地区、西部地区、非粮食主产区以及土地流转率低的地区,农业保险对农业绿色全要素生产率的促进作用更强,农业保险具有绿色普惠效应;同时农业保险能够促进免耕、精播少播以及秸秆还田等绿色农业技术的应用。基于此,从完善农业保险保费补贴制度、提高农业保险保障水平、推出绿色险种等方面提出政策建议。     

数字经济对区域协调发展的影响机制与路径研究

新时代背景下,推动区域协调发展,是建设现代化经济体系、实现经济高质量发展的重要任务。文章通过省际差异和城乡差距两个维度衡量区域协调发展程度,从数字经济对经济发展的驱动效应入手,定性研究了数字经济对区域协调发展的影响机理,并基于2011—2019年30个省(市、自治区)的面板数据,运用面板固定模型、Bootstrap检验的中介效应模型和面板门槛模型等计量模型进行实证分析。结果显示数字经济减小了省际差异和城乡差距,对促进区域协调发展有积极作用。具体而言,数字经济发展能显著缩小东部地区的省际差异和中西部地区的城乡差距;差异水平越大的地区,数字经济缩小省际差异或者城乡差距的效果就越好;数字经济通过产业结构升级抑制了区域协调发展,通过技术创新促进了区域协调发展;要素市场化在数字经济减少省际差异的过程中呈现双门槛效应,在数字经济减少城乡差异的过程中有调节作用。