数字普惠金融对农业产业结构升级的影响机制研究

李傲波，戴浩

(长江大学 经济与管理学院，湖北 荆州 434023)

产业兴则乡村旺，农业是国民之基，是实现经济增长的重要组成部分。目前外部不确定性增大、经济发展乏力、传统动能疲软，我国正处于提质换挡的关键时期，依靠传统动能发展的农业难以适应新形势下发展趋势，亟需新旧动能转换、优化农业产业结构。农业产业不仅追求产值目标，更注重产业整体结构的优化以实现农业的可持续发展。2017年中央一号文件强调“深入推进农业供给侧结构性改革，加快培育农业农村发展新动能”，此后，中央一号文件多次对农业产业结构做出重要部署，2023年中央一号文件指出：“加快农产品流通业、服务业、新业态体系的建设，完善乡村产业空间布局，推动乡村产业高质量发展，实现农业强国目标。”促进农业产业结构升级既是农业供给侧结构性改革的重点，也是农业提质增效、农户增收的关键所在。农业产业结构升级是一项复杂的系统性工程，既需要政府部门的顶层设计，统筹发展格局，也需要大量的金融支持。然而，受限于农村地区的自然和地理条件，风险高、成本大的农村金融市场被传统金融机构排斥在外，农村资金利用率低、融资成本高是长期制约农村地区发展的主要困境之一。随着数字信息技术的发展与传统金融的更新迭代，将数字普惠金融嵌入传统产业及社会生活成为我国转变经济发展方式的总基调。近年来，数字普惠金融以加速态势向农村地区广泛渗透，在增加农村产业创新活力、培育农村产业新优势、推动农业产业结构升级优化等方面发挥关键作用，其正逐步成为加速农业结构转型升级、促进乡村振兴、实现农业现代化的重要引擎。

从现有研究看，学者在研究数字金融与产业结构的关系时主要围绕数字普惠金融与产业结构以及数字普惠金融与农村发展两个主题展开研究。关于数字普惠金融对产业结构升级的影响，众多学者认为前者对后者具有正向影响[1]，并揭示了两者之间的传导机制主要通过技术创新[2]、信贷政策[3]、人力资本[1]。在此基础上，葛和平等[4]研究发现，各地区数字普惠金融的产业结构升级效应存在区域异质性，其中中部地区的产业结构升级作用最显著。另外，有学者基于县域视角，研究发现数字普惠金融对产业结构的促进效应在相对贫困县和非贫困县存在异质性，且自然环境、制度环境以及县域发展阶段发挥了调节作用[5]。

关于数字普惠金融对农村发展的影响，目前尚未形成完整体系。相较于城市发展来说，农村地区的交通、通信等基础设施条件落后，使得农村地区呈现出金融排斥现象[6]。数字普惠金融通过大数据技术快速收集农户信息，完善农村群体的征信体系，有效缓解金融机构和农户信息不对称所导致的农户融资困难问题。张林等[7]研究发现，数字普惠金融通过提高支付便利性和缓解流动性约束两种途径促进农村产业融合，并从空间集聚效应的角度解释了区域异质性。熊德平等[8]从农户创业的视角研究数字普惠金融对农村贫困问题的改善，结果表明，数字普惠金融可以通过促进农户创业的途径降低农户陷入多维贫困的概率。星焱[9]认为，数字普惠金融对农村地区的影响机制存在两重性，一方面有效降低交易成本、支撑农村数字经济增长，另一方面地区间数字基础设施的差异将会使城乡之间产生“数字鸿沟”。

综上所述，现有文献聚焦于数字普惠金融对产业结构升级的影响，并对机制作用展开了详细分析，为本文奠定了理论基础。目前外部环境的不确定性加剧，传统的农村产业受到外部冲击亟需转型升级，既有研究对农村领域虽有所涉及，但鲜有文献针对数字普惠金融与农业产业结构升级进行分析与研究。鉴于此，本文通过构建数字普惠金融对农业产业结构升级的理论框架，评估数字普惠金融对农业产业结构升级的影响，并剖析其作用机制。本文可能存在的边际贡献如下：一是基于农户创业视角分析数字普惠金融对农业产业结构的作用机理及路径。二是在一定程度上从数字普惠金融视角丰富农业产业结构升级的相关研究，为推动农业转型升级提供新思路。因此，本文基于全国31个省区市2011—2018年面板数据，探讨数字普惠金融对农业产业结构升级的影响与机制。

1 理论假设

1.1 数字普惠金融对农业产业结构升级的直接影响

随着大数据、移动互联网、云计算以及其他高新技术的涌现，数字化技术不断渗透到金融服务业，金融机构的服务范围和服务质量提升显著，而数字普惠金融不仅是数字经济的新趋势、新业态，也是金融行业的新力量[10]。数字普惠金融有效打破了传统农业发展壁垒，农村内部资源得到合理优化和配置，资源禀赋的合理化将会刺激新型农村产业的迭代升级，进而推动农业产业结构的变迁。具体来说，数字普惠金融对农业产业结构升级的影响主要体现在以下两方面：

第一，降低金融交易成本，扩大金融服务范围。数字普惠金融依托于数字技术有效缓解了农业与其他产业间的信息不对称，节省了搜寻、议价、合同、监督等环节的资金成本[11]，同时通过点对点、点对面、面对点的数字化交易平台，买卖双方更加便利的互相选择，透明化的交易模式精简交易流程，节约时间成本。正是由于交易成本的降低，使得金融服务范围扩大，一方面，金融机构更加积极地研发多元化的金融产品，使投资商既能拥有较低的投资门槛，又能获得更优质的服务；另一方面，被传统金融排斥在外的农村“长尾群体”有了合适融资渠道，从而获得新的投资，促进了农村产业多元化，激活农业产业结构优化新动能。因此，在数字普惠金融的实践过程中要充分发挥其“成本低、速度快、覆盖广”的优势，驱动资源要素高效配置，加快产业结构变动升级。

第二，建立征信体系，优化风险管理。长期以来，农村一直存在金融抑制的现象，主要由于农村地区信息渠道不畅、农民金融意识薄弱、经济资产较少等原因导致金融主体投资风险大，农户融资困难等问题进而出现农户保不起，金融公司赔不起的现状[12]。如今，数字普惠金融作为一个数字化的金融基础设施在农业产业结构转型升级的关键节点应运而生。金融机构通过大数据技术收集客户在互联网沉淀下来的行为数据构建评估体系，对每个客户建档立卡，分析并筛选出符合标准的客户，由此增加信贷服务的供给，更好地满足农村地区多层次、差异化的融资需求。征信体系的完善增加了金融供给，扩大农户的投资机会，提高了农业领域新业态形成的可能性，进而推动资源要素向更合理、更高级的产业聚集，逐步优化农业产业结构。故本文提出以下假说：

假说 1，数字普惠金融的发展对农业产业结构升级具有直接促进作用。

1.2 数字普惠金融对农业产业结构升级的间接影响

创新创业是发展的动力之源，在“大众创业、万众创新”时代之下，“三农”“双创”工作也需要务实推进。创业活动是整合资源要素创造价值的过程，既要考虑能否在市场生存，又要考虑如何保持持续成长，而农户创业最大的限制性因素是内部自有资金的缺乏和金融抑制所导致的融资困境。随着数字普惠金融向农村地区延伸，在一定程度上解决了农户创业瓶颈，其分别从农户认知、创业融资、资源配置以及社会信任环境4个角度影响农户创业活动。第一，数字普惠金融带来了频繁的信息互动，农户通过数字金融平台获取更多金融知识、创业经验和经济政策法规，提高农户的认知水平和对创业商机的感知力，打破了农户与市场之间的“信息孤岛”，从而减少了创业过程的盲目性。第二，数字普惠金融解决了农户的资金需求，降低交易成本和服务门槛，使得创业机会更均衡等。近年来，数字普惠金融衍生了许多创新性、专有性的金融产品，例如优商贷、供应链金融等，能为不同领域的创业活动提供多元化的金融服务，填补创业过程的资金缺口。第三，数字普惠金融通过数字技术挖掘整合出农村的冗余资源，实现资源要素重新组合，形成新的商业模型和新兴业态，为创业带来新的增长点。第四，数字普惠金融依托其强大的数字安全网络和完善的安全管理体系，不断强化个人隐私数据保护技术措施，及时预警突发情况，降低融资过程中外部环境的不确定性带来的风险。目前农村社会中，“小富即安”的思想依然存在，这类人群缺乏冒险精神，规避风险意识淡薄，而数字普惠金融的普及消除了农民对新事物的疑虑，提升了农户信任感和安全感，逐步建立起社会信任强化机制，从而增加了创业可能性。

由于农户创业水平的提高，激活了农村的创新活力，赋予了农业产业结构升级新动能。一方面，农户借助数字平台发布创业策划，经过用户交流互动、信息共享以及专业人士的答疑，投资者能够准确评估创业项目的可行性，不仅方便投资者出借资金，也为创业者提供了参考意见，并自发形成了对创业项目的选择机制。如今农村就业活跃度较高的行业主要集中于农业生产性服务、农产品加工、农村电商以及休闲农业，这不仅促进农村多元产业体系的建成，也解决了传统农业生产效率不足、供给消费不平衡、产业链单一等问题，从而使农业产业更具高效性、多样性、先进性。而新的产业进入市场，又会重塑市场秩序，形成新的竞争机制，使得农业产业结构呈螺旋上升式发展。另一方面，创业本质上是创业者充分发挥主观能动性，对自身资源和外部资源整合创造更大经济价值和社会价值的过程。农村创业水平的提高有助于农户分化，形成兼业型农民和新型职业农民。兼业型农民在城乡间的流动伴随着技术、资金等生产要素的流动，加快农业的技术改造，提高机械化水平从而促进农业服务业的发展。新型职业农民拥有更高的劳动者素质，更先进的发展理念，为农业产业注入新活力，淘汰落后产业，推动农业产业结构朝着合理化、高级化的方向发展。故本文提出以下假说：

假说 2，数字普惠金融通过农户创业间接影响农业产业结构升级，即农户创业在数字普惠金融与农业产业结构升级之间发挥中介效应。

2 模型设计与变量选取

2.1 模型构建

2.1.1 基准模型

为检验数字普惠金融对农业产业结构升级的影响，本文构建的面板回归的模型如下：

STRit=∂0+∂1DFIit+∂2CONit+γit。

(1)

式(1)中，STR表示农业产业结构升级，i表示省份，t表示年份，DFI表示数字普惠金融，CON表示一系列控制变量，具体包括人力资本(EDU)、政府干预(FIN)、城镇化率(URB)、城乡居民收入比(INC)、科技投入(RD)；∂0表示截距项，∂1、∂2表示待估系数；γit表示随机扰动项。

2.1.2 中介效应模型

为进一步验证数字普惠金融对农业产业结构升级的传导机制，引入农户创业(ENT)作为中介变量，在公式(1)的基础上，构建公式(2)和(3)如下所示：

ENTit=β0+β1DFIit+β2CONit+γit。

(2)

STRit=φ0+φ1DFIit+φ2ENTit+φ3CONit+γit。

(3)

公式(1)～(3)为中介效应检验步骤，检验逻辑如下：一，检验公式(1)中数字普惠金融(DFI)的回归系数∂1是否显著，若系数显著进行下一步，反之则终止检验；二，分别检验公式(2)、(3)中数字普惠金融(DFI)与农户创业(ENT)回归系数β1和φ2；三，若均显著则进一步检验公式(3)中数字普惠金融(DFI)的回归系数φ1，如若φ1不显著则为完全中介，反之则存在部分中介。

2.2 变量与数据说明

2.2.1 被解释变量

农业产业结构(STR)。农业产业结构升级主要是指农业生产条件、生产技术、管理经验水平等要素从低级向高级逐渐转变的过程，同时也包括农村人力资本和生产投入要素整合优化的过程。鉴于此，参考干春晖等[13]的做法，本文的被解释变量农业产业结构升级用STR表示，农村产业结构合理化(STR1)作为进行稳健性检验的替换解释被变量。参考曹菲等[14]的做法，将农林牧渔服务业产值与农林牧渔总产值的比重表示STR。借鉴匡远配等[15]的做法，使用泰尔指数对STR1进行测算，计算公式如下：

(4)

式(4)中，Xi表示农村农林牧渔业中某一产业的产值；Ti表示乡村产业中对应的就业人数。鉴于目前无法获取农林牧渔业分行业的就业人员数据，由于Xi/Ti表示某一产业的生产效率，因此，本文使用各行业的增加值与中间消耗的占比来表示生产效率[16]。

2.2.2 解释变量

数字普惠金融(DFI)及其各维度指数：覆盖广度(COVER)、使用深度(USAGE)以及数字化程度(DIG)。本文采用北京大学数字金融研究中心编制的数字普惠金融指数来表示各省市数字普惠金融发展程度[17]。

2.2.3 中介变量

农户创业(ENT)。本文使用文献常用的衡量指标创业活跃度表示农户创业。创业活跃度反映了地区创业活动的积极程度[18-19]，普遍被用于评价区域创业水平。参考相关学者的研究成果[20-21]，同时考虑到数据的可获得性，本文选择农村私营企业就业人数与个体就业人数之和与乡村就业人数的占比衡量区域农村创业活跃度，该比值越大，创业活跃度越高。由于笔者的数据有限性，该指标的度量方法存在一定的不足，未能精准衡量农户在不同产业的创业情况，以待日后完善。

2.2.4 控制变量

根据现有文献关于农业产业结构升级的研究，为减少因遗漏变量导致的内生性问题，本文选取的控制变量如下：一，人力资本(EDU)，人力资本在技术进步和产业结构升级中扮演着重要的角色，人力资本水平的高低会影响国家或地区的产业结构升级，本文使用农村居民受教育年限表示。二，政府干预(FIN)，财政资金一方面可以提供公共服务改善各地区市场配置资源的效率，推动产业结构优化，另一方面也可能因使用效率低下造成资源浪费，不利于产业结构的升级。本文使用各地区财政支出占该地区国内生产总值之比来衡量其大小程度；三，城镇化率(URB)，一般来说，城镇化率的提高可以推动第三产业的发展，有利于产业结构优化升级，用各地区城镇常住人口占总人口的比重作为代理变量。四，城乡居民收入比(INC)，城乡居民的收入水平越高，其消费能力越强，对于农产品的品质要求越高，促使农村产业升级以满足多样化的市场需求；五，科技投入(RD)，科研投入力度在一定程度上可以反映当地新兴技术与人才的相关情况，拥有的技术与人才越高，越有利于推动本地的产业转型升级，本文使用研究与试验发展经费支出占国内(地区)生产总值比重表示。

数字普惠金融数据来源于北京大学编制的数字普惠金融指数，农业产业结构升级的相关数据来源于各省市统计年鉴以及中国农村统计年鉴，控制变量均来源于EPS数据库，部分缺失值采用插值法补齐。数字普惠金融指数目前仅公布2011—2020年数据，但由于农林牧渔各行业增加值与中间消耗数据更新截至2018年，综上考虑，本文选择 2011—2018年我国31个省区市面板作为研究对象，共获取248个观测值，其描述性统计如表1所示。

表1 描述性统计Table 1 Descriptive statistics

3 实证分析

3.1 基准回归

首先对模型进行基准回归，根据Hausman检验结果本文选择固定效应模型进行回归，结果见表2。表2列(1)为数字普惠金融总指数单独与农业产业结构升级的回归结果，其在1%的水平上差异显著，列(2)～(4)分别为数字普惠金融的覆盖广度、使用深度、数字化程度与农业产业结构加入控制变量的回归结果，其结果均为显著，说明数字普惠金融各个维度对农业产业结构升级具有显著的促进作用。列(5)为纳入所有控制变量后的回归结果，数字普惠金融的回归系数为 0.003，在10%的水平上显著，表明在其他控制变量不变的情况下，数字普惠金融发展水平每增加1%，农业产业结构升级的水平相应地提高 0.003%。这充分说明了数字普惠金融的发展能够推动农业产业结构升级，假说1得到验证。控制变量方面，人力资本、政府干预、科研投入的回归系数显著为正，说明人力资本提高农村地区的教育水平，对于新事物的接受度较高，有助于农业产业由低级向高级转变；政府干预为农村产业的发展注入了资金源泉，成为农业产业结构升级的重要推动力；科研投入增强了农村的人才与技术优势，新技术的出现将会推动农村生产技术的更迭以及产业转型升级。城镇化率回归系数为正但不显著，可能是目前我国城镇化程度较高，但未出现大规模逆城镇化现象，城市的虹吸效应依然存在，人才回流农村对农业产业结构升级的作用比较微弱。城乡收入比回归系数显著为负，说明城乡居民收入差距过大不利于农业产业结构升级。

表2 基准回归结果Table 2 Benchmark regression results

3.2 异质性检验

由于我国各地区经济发展程度、数字化程度、产业结构都存在一定差异，所以基于地区差异性，分别对核心解释变量进行异质性检验。限于篇幅，本文仅列出核心解释变量的影响分析，回归结果见表3。由表3可知，数字普惠金融对东部和中部地区农业产业结构升级的影响显著为正，对西部地区的影响为正但不显著，且对东部地区农业产业结构升级的影响更大，究其原因可能是东部和中部地区经济发展水平高，其溢出效应对周边农村的发展产生作用，农村的网络、互联网等数字化基础设施相对比较完善，能够享受到数字普惠金融的数字红利，数字金融普及度较高，与当地产业深度融合，形成一定的规模；由于经济较为发达，农村企业发展的成本相对较高，为追求成本最小化，低附加值、低技术含量等处于价值链低端的产业往往会退出该地区，而高附加值、高技术含量等的产业会形成集聚效应，进一步改善产业结构，促进了农业产业结构升级。反观，西部地区由于气候地理等自然因素和社会因素，经济发展程度较低，金融基础设施建设也不全面，农村数字化基础较为落后，很难有效支撑数字普惠金融的发展。因此，数字金融不能在西部对整体产业布局形成影响。可能正是如此，西部的数字普惠金融发展对产业结构高级化的影响为正，但不显著。

表3 异质性分析Table 3 Heterogeneity analysis

3.3 内生性和稳健性检验

3.3.1 内生性问题

虽然本文采用面板数据和固定效应模型能控制不随时间变化的遗漏变量，但可能依然存在其他内生性问题。因此，本文通过两阶段最小二乘法(2SLS)和高斯混合模型(GMM)两种方式进行检验。首先，借鉴刘伟等[22]的做法，使用除浙江省外的30个省区市到杭州的球面距离与除该省市外全国数字普惠金融均值的乘积作为工具变量。选取依据为：该变量计算反映了互联网普及率，互联网作为数字化基础设施与数字普惠金融联系紧密，而与农业产业结构没有直接的影响路径。因此，选用此工具变量并使用2SLS进行估算，结果见表4列(1)。其中第一阶段回归结果显示，工具变量与数字普惠金融显著相关，通过了弱工具变量检验，表明此工具变量有效。第二阶段回归结果显示，在加入工具变量控制内生性问题后，数字普惠金融对促进农业产业结构升级的效应仍旧成立，结果均在1%水平下显著。然后更换模型，使用系统 GMM 进行回归，结果见表4列(2)。结果表明，数字普惠金融回归系数显著为正，且被解释变量农业产业结构升级的滞后一期回归系数显著为正，均通过1%水平的显著性检验，结果与前文基准回归一致。

表4 稳健性检验Table 4 Robustness test

3.3.2 其他稳健性检验

对于稳健性检验，采用两种方法：替换被解释变量和剔除4个直辖市。首先是替换被解释变量，将前文中的STR替换为STR1后重新回归，结果如表4列(3)所示。考虑到直辖市受政策和地理位置的影响，可能对研究结论产生偏误，因此，剔除北京市、天津市、上海市和重庆市4个直辖市，重新回归结果如表4列(4)所示。以上稳健性检验结果显示，数字普惠金融回归系数均通过10%水平的显著检验。这与表2的基准回归结果一致，说明本文得到的回归结果是稳健的。这表明我国数字普惠金融的发展显著促进了农业产业结构升级，假说1得到证实。

4 中介效应检验

为更有效地检验农户创业在数字普惠金融与农业产业结构升级的中介作用，本文尝试引入中介效应模型进行分析。若数字普惠金融的发展直接促进农业产业结构优化升级，为直接效应；数字普惠金融通过影响农户创业间接推动农业产业结构升级，则为间接效应，根据公式(1)～(3)中介效应回归结果见表5。表5列(1)报告的是数字普惠金融对农业产业结构升级的总效应，系数在1%的水平上显著为正，说明数字普惠金融有助于促进农业产业结构升级。表5列(2)是数字普惠金融对中介变量农户创业的参数估计结果，回归系数在1%的水平上显著为正，说明数字普惠金融有利于农户创业。表5列(3)报告的是纳入中介变量农户创业后的估计结果，可以看出数字普惠金融的回归系数由列(1)的0.004 88 下降到列(3)的 0.003 47，说明农户创业在数字普惠金融对农业产业结构升级的影响中具有部分中介效应，即数字普惠金融促进农业产业结构升级是通过农户创业来实现的。假说2得到验证。数字普惠金融具有较强的渗透性和协同性，提高农户金融素养，扩容农村金融范围，赋予农业技术支持，这不仅增加农村地区的创业概率，也优化农户创业质量。近年来，自媒体短视频的持续火热激起了新农人返乡创业的热潮，这些创业项目分为涉农行业和非农行业，其中农业项目(比如种植有机蔬菜和稀缺品种水果，加工农产品预制菜，经营休闲农庄，开设养殖基地等)结合自媒体宣传突出产品特色，放大品牌效应，从而促进农业产业结构的合理化。非农项目的增多从宏观上促进了农村产业多元化，在国家大力推动产业融合的背景下，非农行业与农业将会协同发展；从微观上非农创业通过提升家庭收入和促进土地规模化，更有利于农业机械化发展从而提高农业生产效率。另外，非农创业促进农村社会分工，不同行业的农户各司其职，各尽其能，以精细化、专业化的产业特点服务农业，推动农业产业结构高级化。由此说明，数字普惠金融对农村地区的发展，应把发展的焦点关注在如何促进农户创业方面，将支持农村三产融合、拓宽农村居民收入渠道，提供就业岗位作为重要方向，以此推动农业产业结构的转型升级。

表5 中介效应检验Table 5 Mediation effect test

5 结论与启示

本文通过全国 31 个省区市 2011—2018 年的面板数据，系统全面地分析了数字普惠金融和农业产业结构升级之间的关系，进一步探究数字普惠金融对农业产业结构升级的内在影响机制和作用路径。研究表明：第一，数字普惠金融对农业产业结构升级有显著的促进作用，且数字普惠金融的3个维度：覆盖广度、使用深度和数字化程度对农业产业结构升级均具有推动作用，其中覆盖广度作用最大，使用深度其次，数字化程度最小。第二，数字普惠金融对经济发展水平不同地区的农业产业结构升级的促进作用各不相同，对于经济发展水平较高的农村地区其促进作用更大，对东、中、西部农业产业结构升级的促进作用依次递减，尚未发挥兼顾公平和效率的作用。第三，数字普惠金融通过促进农户创业，进而推动农业产业结构升级，农户创业发挥中介作用。基于实证分析结果，结合我国农村地区产业结构发展的实际情况，本文提出以下几点建议：

第一，深化数字普惠金融发展理念，建立健全数字金融市场体系。首先，对于金融机构而言，要不断拓展数字普惠金融的数字化特征，加强数字经济与金融产业的深度融合，坚持创新驱动发展，并结合农村产业特点，为农村地区提供优质的金融服务。另外，金融机构应致力于发挥数字普惠金融的“普惠性”特征，通过多渠道降低金融服务门槛。比如打破各种金融服务平台的障碍设置，以降低平台之间转账等方式的交易成本。其次，对于监管者而言，要严格坚守数据安全，保护用户的合法权益和隐私安全，加快金融信息与市场信息的有效衔接，避免恶性竞争和无序发展。最后，农业经营主体要加强对数字普惠金融知识的深刻认识，通过互联网的引导式服务，以图片、影像等方式了解数字金融常识和最新金融资讯。总之，通过对多方主体共同治理，提高数字普惠金融发展水平，优化数字金融服务环境，进而促进农业产业结构升级。

第二，制定差异化的发展战略，促进区域协调联动发展。我国在制定产业结构优化升级的相关政策时，应根据区域间、城乡间的现实差异，考虑对应发展战略，通过数字金融弥合“数字鸿沟”，针对发展特色鲜明、要素禀赋领先的产业，并以实际情况为基础，调整三产占比以及资源配置，提高经济效率，同时应对金融市场加以调节，引导产业结构转型。加大数字金融对基础设施建设的支持力度，发挥投资对稳增长的关键作用。经济相对发达的东部地区应着力提升数字金融的资金配置精准度，着重通过数字金融工具和鼓励产品创新提升金融服务于不同企业、不同人群的效率，强化农村地区的数字金融体系建设，大力支持乡村振兴。做好“线上+线下”业务，通过研发适当有效的数字金融产品，助力提升农村地区的人力资本水平，助推农业产业结构升级。

第三，优化创新创业环境，落实好数字普惠金融的支持政策。在金融政策制定方面，要以促进创新创业作为农业产业结构升级的突破口，实行税收优惠政策，同时还要激励金融机构创新更能满足农村创业需求的数字金融产品，拓宽创新创业融资渠道。此外，还要鼓励新型创业模式，避免同质化竞争。在“大众创业、万众创新”社会背景下，不仅要鼓励农户积极参与创业活动，也要注重创业质量，通过制定产业政策和金融政策吸引更多的新型创业者对更优质的农村产业进行投资，从而形成高级化的农业产业结构。