數字金融、互聯網使用與居民金融素養

朱明東，王蓮秋，吳華安,2

（1.重慶工商大學長江上游經濟研究中心，重慶 400067；2.重慶財經學院經濟學院，重慶 401320）

一、引言

隨著金融環境的日益改善以及金融市場的逐漸成熟，越來越多的家庭參與到各種金融活動中。居民在進行各種金融活動過程中所掌握的金融知識、運用金融知識的能力以及參與金融事務的意識等各項素質被稱為金融素養（Sayinzoga 等，2016）。經濟合作與發展組織（OECD）2017 年針對世界各國金融發展狀況與消費者金融素養水平的一項調查結果表明，各國居民的金融素養普遍低下，使得他們在參與各類金融活動時存在一定的障礙與困難（Bernanke，2010）。近年來，我國消費者的金融素養水平逐步提升，2021 年我國消費者金融素養指數在全球處于中等偏上水平，但在基礎金融知識方面還有較大差距（中國人民銀行金融消費權益保護局，2021），這意味著居民金融素養的提升將會是我國一項長期且重要的任務。

數字金融是數字技術與傳統金融結合的新金融模式，其不僅拓展了金融供給，還可以通過大數據技術助力金融普惠，實現金融服務手段的革新（Bj?rkegren 和Grissen，2018），不僅為居民獲取金融服務提供了便利，也為居民金融素養的提升提供了多元化的途徑。相較于傳統金融模式，數字金融的特點是能夠依托互聯網平臺提供金融服務，影響居民的金融市場參與，進而影響金融素養（張勛等，2019；鄒靜和鄧曉軍，2022）?；ヂ摼W平臺具有良好的信息傳遞功能，居民使用互聯網能夠擴寬信息獲取渠道，影響居民金融素養（張正平，2021）。既然數字金融和互聯網使用均可能影響居民金融素養，那么三者之間是何關系呢？本文利用中國數字普惠金融指數與中國家庭追蹤調查（China Family Panel Studies，CFPS）數據，通過Tobit 模型探討數字金融、互聯網使用與我國居民金融素養之間的關系和作用機制。

本文可能的貢獻主要包括：第一，從宏微觀結合的角度出發，探究宏觀數字金融對微觀居民金融素養的影響機制，豐富數字金融作用和居民金融素養影響的相關研究；第二，分析互聯網使用在數字金融影響居民金融素養過程中所承擔的角色，使數字金融、互聯網使用和居民金融素養之間的機理更加清晰。

二、理論分析與研究假設

（一） 數字金融與金融素養

隨著科學技術的進步，金融模式打破傳統格局，朝著多元化、技術化和數字化方向轉變。相較于傳統金融模式線下網點式發展以及單向化服務的特點，新型的數字化金融依托數字技術構建的網絡信息平臺，服務形式更加多元與立體，可以通過互聯網的方式進行信息傳遞，獲益的群體也更加廣泛。數字金融具有數字性和普惠性特征（郭峰等，2020），其數字性體現在對數字技術的運用，以網絡平臺進行信息處理與傳輸，普惠性體現在可以使更多的居民享受到金融發展所帶來的便利。

數字金融是傳統金融與數字技術相結合的創新模式，既有傳統金融的特點，又具備成本低、速度快和覆蓋廣的特性，在提供金融服務時占據著數據優勢（郭峰等，2020；魯元平和王軍鵬，2020）。數字金融的普惠性有助于提高居民獲取金融服務的可得性，能夠通過更多元的途徑獲取金融服務，更加深入地參與到金融市場中進行各類金融活動，提升金融素養（張勛等，2019）。一方面，發展數字金融可以推動居民深入參與金融市場，尤其可以增加居民在風險金融資產方面的配置（劉繼兵和田韋侖，2021）。持有風險資產需要居民具備較高的金融素養，這會促使居民學習金融知識；而在參與金融市場的過程中，居民會受到投資行為中“干中學”效應的影響，經過反饋機制來提高金融素養。另一方面，數字金融的數字化特點可以使居民更為迅速、便捷地獲取金融信息，降低了信息獲取成本，提升信息透明度，緩解居民在參與金融活動時所面臨的信息不對稱問題，從而有效提升居民金融素養（陳寶珍和任金政，2020）。因此，數字金融可以通過提高金融服務可得性、增加金融包容性、拓寬金融信息渠道和普及金融知識等途徑，提升居民金融素養（Lusardi 和Mitchell，2014）。

綜上所述，數字金融的發展可以形成更好的金融環境，促使居民進入金融市場進行金融活動，并通過“干中學”作用提升居民金融素養。此外，數字金融本身的數字化和普惠性特點，可以促使居民從更為多元化的途徑、以更低的成本獲取金融信息，提升居民金融素養?；诖?，提出本文假設1。

假設1：數字金融有助于促進居民金融素養的提高。

（二） 數字金融、互聯網使用與居民金融素養

以互聯網和數字技術所推動的金融革新，影響著居民生活的各個方面。尤其是數字金融的發展顯著提升了居民生活中的經濟金融服務的可獲得性（何宗樾等，2020），但是不同群體間存在一定差異，使用互聯網的群體可以非常方便地享受到數字金融發展帶來的便利性和數字紅利，不使用互聯網的群體則無法獲得其中的服務，進而產生數字鴻溝（張呈磊等，2021）。隨著數字金融的迅速發展，其在人民生活中的作用也愈發明顯，如支付和消費中的便利性，通過移動支付可以降低購物成本、促進居民消費水平提升以及提高貨幣流通速度（易行健和周利，2018；張勛等，2021）。因此，受數字金融發展的溢出效應和居民之間同伴效應的影響，越來越多的居民認識到數字金融帶來的便利，進而接入互聯網以緩解數字鴻溝，從中獲得數字金融發展所帶來的紅利，如偏遠地區或農村居民逐漸采用微信和支付寶等手段進行線下消費或網上購物。數字金融刺激了居民的互聯網使用程度（王倩和張晉嶸，2022），居民會更頻繁地使用微信、支付寶等支付手段，而這些支付軟件通常都具有信息傳播能力以及提供金融服務的能力，基于數字金融發展的溢出效應，居民會更容易接觸到金融信息?；ヂ摼W是一個信息與知識傳播平臺，可以使知識更加快捷、迅速地傳播和共享（劉和海等，2016），從而使得居民獲取金融信息更加方便，進而顯著提升居民的金融市場參與度（Liang 和Guo，2015）。使用互聯網可以拓寬信息獲得渠道，降低信息獲取成本（張正平，2021），有助于提升居民參與股票市場等金融市場的程度（Bogan，2008；張旭陽和吳衛星，2020），進而提升其金融能力和金融素養。因此，通過互聯網使用可以讓居民更好地參與金融活動，享受到多元化和廣泛化的金融服務，并介入網絡信息平臺來獲取金融知識，提升居民金融素養。

綜上所述，數字技術的進步和網絡的普及可以打破地域限制，促進數字金融的發展，給城鄉居民生活服務帶來便利，提升其生活幸福感，并通過互聯網信息渠道的便利性提升居民金融素養（見圖1）?；诖?，提出本文假設2。

圖1 數字金融、互聯網使用和金融素養作用機制

假設2：數字金融通過促進互聯網使用提升居民金融素養，即互聯網使用具有部分中介作用。

三、數據說明與模型設定

（一） 數據來源

本文的宏觀數據來自北京大學數字金融研究中心與螞蟻金服公司聯合測度的中國數字普惠金融指數，該指數覆蓋2011—2020 年各省、市、縣三個層級。由于CFPS 數據對受訪者居住地址信息的保護，為了匹配其地區信息，本文選取2014 年省級數字金融指數研究數字金融對居民金融素養的影響。

本文的微觀數據主要來自清華大學消費金融課題組與北京大學中國社會科學調查中心聯合開展的中國家庭追蹤調查2014 年數據（以下簡稱CFPS 2014）的家庭問卷，部分控制變量來自其成人問卷。CFPS 2014 主要包含中國居民的家庭成員、家庭收入與開支、金融知識與行為等內容，其中，有關金融調查的相關問題在W 子模塊，該模塊從金融知識、金融能力與金融意識三個維度測度居民金融素養，較為完備。在剔除部分異常值和數據缺失樣本后，共得到有效樣本2477 個。

（二） 變量說明

1.被解釋變量

本文的被解釋變量是居民金融素養（FL）。本文參考CFPS 2014 問卷，將居民金融素養分為金融知識（FK）、金融能力（FA）和金融意識（FC）三個維度。選取利率認識、單利計算、復利計算、通貨膨脹、時間價值、風險認識、股票和基金的區別以及銀行職能八個問題，衡量基礎金融知識；選取對股票、基金、理財產品和股票市場的認識、金融產品風險比較、選擇金融產品能力和借貸支出能力七個指標，測度居民進行金融活動時的基礎能力；選取關注財務狀況、制定財務規劃和財務支出管理三方面的問題，反映居民的金融意識。

本文對選擇金融產品能力、借貸支出能力、關注財務狀況、制定財務規劃和財務支出管理五個指標采用李克特五級測度量表法進行賦值，其他指標參考張歡歡和熊學萍（2017）、羅荷花和伍伶俐（2020）的賦值方法，認為回答錯誤的可能是粗心選擇錯誤，而不知道或拒絕回答的個體有可能是看不懂問題，因此，答對賦值為“2”，答錯賦值為“1”，不知道和拒絕回答賦值為“0”。

2.解釋變量

本文的解釋變量是數字金融（DI），采用北京大學數字普惠金融指數的省級數據。同時，為了深入分析數字金融對居民金融素養的作用，在分析總指數的基礎上，分別分析二級指標覆蓋廣度（breadth）和使用深度（depth），以及使用深度（depth）之下三級指標支付業務（pay）、保險業務（insur）、投資業務（invest）、信用業務（credit）和基金業務（fund）對居民金融素養（FL）的影響。

3.中介變量

本文的中介變量是互聯網使用（net）。該變量為虛擬變量，居民使用互聯網時賦值為“1”，否則賦值為“0”。

4.控制變量

除了解釋變量，居民金融素養還受其他因素影響，比如，在個體層面，受教育程度、性別、年齡、職業、戶口和風險偏好等會對居民金融素養產生影響（Agarwal 等，2015；張歡歡和熊學萍，2017；吳衛星等，2018）；在家庭層面，父母受教育程度及其金融素養、家庭收入和家庭傳統觀念等可能與居民金融素養相關（鄭路和徐旻霞，2021）。因此，本文對影響居民金融素養的因素在個體層面和家庭層面進行控制，個體層面包括居民的年齡（age）、性別（gender）、受教育程度（edu）、婚姻狀況（marriage）、健康狀況（health）、戶口性質（hukou）、收入（income）、職業（occupation）和風險偏好（risk）。此外，本文加入年齡的平方（age2）控制遺漏的個體特征，并用以驗證年齡與居民金融素養之間的關系；家庭層面包括家庭規模（size）和是否擁有房產（house）。

（三） 模型設定

1.居民金融素養測度模型

現有文獻關于測評金融素養的指標較多且賦值方式不一，本文借鑒Sarma（2010）構建金融包容指數的公理化方法，在金融知識（FK）、金融能力（FA）和金融意識（FC）三個維度分別構建指數，并在此基礎上測算居民金融素養（FL）。首先，通過極大值極小值標準化法對居民金融素養各測度指標進行標準化處理；其次，用金融包容指數法分別構建金融知識（FK）、金融能力（FA）和金融意識（FC）的綜合指標；最后，用金融包容指數法得到居民金融素養（FL）。

2.基準回歸模型

被解釋變量居民金融素養（FL）是在[0,1]內的變量，具有歸并特點。因此，本文使用Tobit 模型估計數字金融與互聯網使用對居民金融素養的影響，基準模型設定如下：

其中，FLi是居民金融素養，DIi是數字金融，controli是控制變量，εi是隨機擾動項。

（四） 描述性統計

本文主要變量的描述性統計如表1 所示。其中，被解釋變量FL均值為0.512，說明我國居民金融素養總體水平較低。解釋變量DI的均值為189.383，標準差為27.322，說明我國數字金融的發展水平在樣本期內較低，此外，從數字金融各級指標的標準差來看，數字金融的發展仍不均衡。中介變量net均值為0.484，說明樣本中有超過半數居民未開始使用互聯網?？刂谱兞恐?，age均值約為49 歲，標準差為14.104，說明樣本居民多為青壯年；gender均值為0.461，說明樣本居民中女性略多；edu均值為3.607，標準差為1.390，說明樣本居民的受教育程度普遍不高；hukou均值為0.826，說明樣本居民以非農戶口為主；risk均值為2.038，標準差為0.952，說明樣本居民多數屬于風險厭惡者；size均值為3.244，說明樣本家庭多為三口或四口之家；house均值為0.805，說明樣本中多數家庭擁有房產。

表1 變量描述性統計

四、實證分析與檢驗

（一） 數字金融對金融素養的促進作用

本文的基準回歸結果如表2 所示。第（1）列為不加控制變量的回歸結果，數字金融（DI）的系數在1%水平上顯著為正，說明數字金融發展會顯著促進居民金融素養的提升。第（2）列是加入個體控制變量后的回歸結果，數字金融（DI）的系數在1%水平上顯著為正，但與第（1）列相比有所下降，說明數字金融對居民金融素養的影響程度降低，但仍然是正向影響。第（3）列是在第（2）列的基礎上加入家庭控制變量，數字金融（DI）的系數仍在1%水平上顯著為正，說明數字金融可以顯著提升居民金融素養。假設1 得到初步證實。

表2 數字金融對居民金融素養的影響分析

對此，本文認為原因可能是：一方面，數字金融的發展完善了金融環境，使居民更加容易接觸到金融知識，且獲取的金融知識范圍更加廣泛，有助于提升金融素養；另一方面，數字金融的發展使居民有更多機會接觸、參與金融市場，并在其中鍛煉、提高個人的金融能力，提升其金融素養。

表2 中各控制變量的系數表現基本符合前文的理論基礎。其中，年齡（age）以及年齡的平方（age2）的系數均不顯著，說明年齡與居民金融素養間不存在明顯線性關系或倒“U”型關系。性別（gender）的系數在5%水平上顯著為正，說明男性的居民金融素養更高，其原因可能是傳統社會因素影響下男性有更強的冒險精神和學習能力。受教育程度（edu）的系數在1%水平上顯著為正，說明更高的學歷會促使人們多方面的學習進而提升居民金融素養。健康水平（health）的系數在1%水平上顯著為正，說明健康水平正向促進居民金融素養，可能是因為越健康的居民會有更多的精力學習、獲取金融方面知識，進而提升個人金融能力。戶口性質（hukou）的系數在1%水平上顯著為正，說明非農戶口的居民金融素養高于其他戶口類型，其原因在于非農戶口居民多居住在城鎮而非農村，其金融環境要優于其他居民，因此其金融素養更高。個人收入水平（income）的系數在1%水平上顯著為正，說明收入水平顯著正向影響居民金融素養，原因可能在于收入高的居民會更多參與到金融市場，從而帶來更高的居民金融素養。職業（occupation）的系數在5%水平上顯著為正，說明職業對居民金融素養產生影響，即金融行業的群體由于更多地接觸金融方面的知識而擁有更高的居民金融素養。風險偏好（risk）的系數在1%水平上顯著為正，說明風險偏好者會有更高的居民金融素養。家庭控制變量方面，家庭規模（size）的系數在1%水平上顯著為負，說明一個家庭的人數越多，則該家庭里個人的居民金融素養會更低；而家庭是否擁有房產（house）與居民金融素養無明顯關系。

（二） 內生性檢驗

常見的內生性問題通常由反向因果或遺漏變量所導致。本文所研究問題選取于不同來源的宏微觀數據，即被解釋變量居民金融素養是微觀數據，而解釋變量數字金融是省級層面的宏觀數據，兩者之間的反向因果可能性降低。居民金融素養的影響因素很多，本文可能存在遺漏變量導致的內生性問題，因此通過工具變量法進行內生性分析。本文選取地區的互聯網普及率（iv）作為數字金融的工具變量，其原因如下：首先，數字金融依托互聯網提供服務，各地區互聯網普及率可以反映該地區的數字金融，兩者之間具有一定的正相關性；其次，互聯網普及率是外生的，不會影響居民金融素養；最后，該指標體現了當地的城市發展水平，進而可能影響居民的金融習慣。

本文采用IV Tobit 模型進行工具變量法分析，回歸結果見表3。其中，第（1）列為工具變量法下數字金融對居民金融素養的回歸結果，數字金融（DI）對居民金融素養（FL）的系數在10%水平上顯著為正，即運用工具變量法后數字金融與居民金融素養存在正向影響關系，與表2 中結論基本一致，說明數字金融會顯著影響居民金融素養。表3 第（2）列為工具變量法的一階段結果，互聯網普及率（iv）的系數在1%水平上顯著為正，說明互聯網普及率可以顯著正向影響數字金融，與前文分析一致；此外，根據F 值為735.65，大于經驗值10，說明不存在弱工具變量問題。

表3 數字金融對居民金融素養影響的內生性檢驗

（三） 穩健性檢驗

本文采用四種方式進行穩健性檢驗。一是更換計量模型，居民金融素養是連續變量，可以通過OLS 模型進行回歸分析；二是更換居民金融素養指標賦值方式，采用二值法對問題進行重新賦值，即回答正確賦值為“1”，答錯賦值為“0”，而對李克特量表法賦值的變量中，將大于等于3 的值賦值為“1”，其他賦值為“0”，再進行簡單加總，最后采用OLS 模型進行回歸；三是將數字金融指數取對數重新衡量數字金融，再進行Tobit 模型回歸；四是居民的職業可能會對居民金融素養產生較大影響，故剔除金融從業人員，再利用Tobit 模型進行回歸。穩健性檢驗回歸結果如表4 所示。

表4 數字金融對居民金融素養影響的穩健性檢驗

表4 各列中，數字金融（DI）的系數均在1%水平上顯著為正，說明數字金融會對居民金融素養產生促進作用，與表2 的回歸結果相似。此外，其他控制變量的結果與上文也基本一致。故本文的結論具有穩健性。

五、進一步分析

（一） 數字金融分維度對居民金融素養影響的分析

數字金融是對居民金融素養的影響主要是為居民提供各類金融服務和傳播金融知識，居民在參與數字金融服務的過程中提升金融素養。為了分析與驗證數字金融對居民金融素養促進效應的路徑，本文將數字金融的直接影響機制分為覆蓋廣度和使用深度兩方面，同時對使用深度下的各三級指標進行分析，為了緩解內生性和穩健性問題，直接采用工具變量法進行回歸。各維度基于IV Tobit 模型的回歸結果如表5 所示。

表5 數字金融分維度對居民金融素養的影響分析

表5 第（1）列中，覆蓋廣度（breadth）的系數在10%水平上顯著為正，說明數字金融的普惠性特點對居民金融素養有著顯著正向影響，與前文分析一致；第（2）列中，使用深度（depth）的系數在10%水平上顯著為正，說明數字金融提供的金融服務能夠正向影響居民金融素養。使用深度下級指標具有多樣性、復雜性的特點，本文對其進行回歸分析之后，又對其下級各指標進行分析。第（3）列中，支付業務（pay）的系數在10%水平上顯著為正，說明支付業務會提升居民金融素養，原因在于支付業務會提升居民對數字金融的融入程度，進而間接促進其參與金融活動；第（4）、第（5）和第（7）列中，保險業務（insur）、投資業務（invest）和基金業務（fund）的系數均在10%水平上顯著為正，表明三者都會提升居民金融素養，原因在于這三項業務都屬于金融活動，居民參與金融活動能夠豐富金融知識、提升金融能力，因而直接提升居民金融素養；第（6）列中，信用業務（credit）系數為正，且在10%水平上顯著，說明信用業務正向影響居民金融素養，原因在于信用業務會影響居民的信貸行為，改變居民的資產管理行為，進而間接影響居民金融素養。綜合數字金融總指標與分指標對居民金融素養影響的分析可知，數字金融會通過影響居民金融活動參與度而促進居民金融素養的提升，假設1 進一步得到驗證。

（二） 互聯網使用的中介效應檢驗

數字金融可以依托互聯網信息平臺提供各種金融服務，促使居民接入并使用互聯網，居民通過使用互聯網可以快捷地獲得各類金融知識、金融信息和金融服務，并且可以更加方便地進入金融市場，參與金融活動。本文參考溫忠麟和葉寶娟（2014）的方法，構建中介效應模型，分析互聯網使用在數字金融對居民金融素養影響中的作用。

其中，neti為互聯網使用，模型（3）檢驗數字金融對居民金融素養的影響，模型（4）用于分析數字金融對互聯網使用的影響，模型（5）用于分析數字金融通過互聯網使用的中介效應對居民金融素養的影響。這三個模型均采用Tobit 模型，為了檢驗中間效應的穩健性，同時使用OLS 回歸進行比較。中介效應檢驗回歸結果如表6 所示。

表6 數字金融、互聯網使用與居民金融素養的中介效應檢驗

表6 第（1）列和第（2）列中，數字金融（DI）的系數在1%水平上顯著為正，說明數字金融對居民金融素養有正向作用。第（3）列和第（4）列中，數字金融（DI）的系數在1%水平上顯著為正，說明數字金融可以正向影響互聯網使用。第（5）列和第（6）列中，數字金融（DI）的系數在5%水平上顯著為正，互聯網使用（net）的系數在1%水平上顯著為正，且數字金融（DI）的系數相較于第（1）列和第（2）列有所減?、俦? 中數字金融（DI）的系數，第（1）和第（2）列均為0.00033，第（5）和第（6）列均為0.00025。，說明數字金融和互聯網使用都會促進居民金融素養的提升，且互聯網使用在數字金融對居民金融素養的影響中起部分中介效應。為了進一步驗證互聯網使用的中介效應，本文進行Sobel 檢驗，結果Sobel Z 值（4.324）大于0.97，說明互聯網使用在數字金融與居民金融素養之間存在部分中介效應，具體來說就是數字金融對居民金融素養的影響有23.904%的比例來自互聯網使用。綜上所述，數字金融通過促進互聯網使用提升居民的金融素養，且互聯網使用發揮部分中介作用，假設2 得到驗證。

（三） 異質性分析

數字金融對居民金融素養的影響，可能因居民受教育水平不同、所屬地區不同、年齡不同而存在差異。因此，本文分別按受教育程度、所屬地區、年齡段對樣本進行分組，進行回歸分析，結果如表7 所示。

表7 數字金融對居民金融素養影響的異質性分析

本文將受教育程度分為初等學歷（小學及以下）、中等學歷（初中至高中）和高等學歷（大專及以上）?？梢钥闯?，表7 中，第（1）列數字金融（DI）的系數為負且不顯著，第（2）列和第（3）列數字金融（DI）的系數分別在5%、1%水平上顯著為正，說明數字金融對不同受教育程度居民的金融素養有不同作用，學歷越高、促進作用越顯著。SUR 檢驗結果顯示，初等學歷與中等學歷間、中等學歷與高等學歷間的回歸系數均不顯著，而初等學歷與高等學歷之間的回歸系數在5%水平上顯著為正，即兩組存在顯著差異。其原因可能是學歷越高的群體有著更高的基礎知識儲備和學習能力，可以更好地接收數字金融的促進效應。

本文分東部地區和中西部地區進行地區異質性分析。由表7 第（4）列和第（5）列可以看出，數字金融（DI）對東部地區的系數在5%水平上顯著為正，對中西部地區居民并不顯著，說明數字金融會顯著促進東部地區居民金融素養的提升，對中西部地區居民影響不大。其原因可能是：東部地區的經濟水平更加發達，金融體系相對更為完善，居民對金融市場的認知度更高，且冒險精神也更強，由于數字金融帶來的新的金融業態有較高的風險存在，東部地區的居民更容易從中受益；中西部地區居民對金融市場認知水平較低，且受風險規避意識的影響，容易持觀望態度，因此，數字金融對其金融素養的影響并不明顯。

本文分青年組（18～29 歲）、中年組（30～59 歲）、老年組（60 歲以上）進行年齡異質性檢驗。由表7 第（6）列、第（7）列和第（8）列可以看出，青年組和中年組數字金融（DI）的系數均在5%水平上顯著為正，老年組數字金融（DI）的系數為正但不顯著，說明數字金融的發展會顯著提升中青年群體的居民金融素養，對老年群體影響甚微。其原因可能是青年和中年有著更強的學習能力和新事物接受能力，容易成為數字金融的接受者和使用者，并從中獲取金融服務和金融知識，進而提升居民金融素養；而老年群體在數字金融發展過程中，往往會陷入數字鴻溝中，不易體會到數字金融發展所帶來的便利性和服務性，同時也難以享受到數字金融對居民金融素養的促進效應。SUR 檢驗結果表明，青年與中年、青年與老年、中年與老年之間的系數差異均不顯著。

六、結論與啟示

本文基于中國數字金融指數和CFPS 數據，對數字金融、互聯網使用和居民金融素養之間的關系和作用機制進行了探討。首先，采用Tobit 模型分析發現，數字金融對居民金融素養有顯著促進作用，在進行內生性分析和穩健性檢驗后，結論依舊成立。其次，通過分析數字金融分指標對居民金融素養的影響發現，數字金融所提供的金融服務以及數字金融的普惠性會顯著促進居民金融素養的提升。中介效應檢驗結果表明，數字金融的發展會促進互聯網使用，而互聯網使用也會對居民金融素養產生顯著促進作用；加入互聯網使用作為中介變量后，數字金融對居民金融素養影響的邊際效應減小，說明互聯網使用在數字金融對居民金融素養的影響中產生部分中介效應。異質性分析結果表明，不同受教育程度、不同地區和不同年齡層都存在一定的異質性，其中，受教育水平越高的群體，由于自身較強的學習能力和知識儲備，在數字金融的發展中越容易提升居民金融素養；東部地區的群體，在數字金融發展下更容易提升居民金融素養；數字金融對青年和中年群體的居民金融素養有顯著的促進效應。

基于上述研究結論，本文提出如下建議，以提升我國居民金融素養、改善我國金融環境。第一，加大新型基礎設施建設，提高互聯網覆蓋率，提高居民互聯網使用的便捷性，使居民享受到數字化時代的福利。第二，推進金融技術創新，鼓勵金融機構改革，通過技術創新不斷深化數字金融發展，推行新型數字化金融服務，同時要加快傳統金融機構改革，將線下互動機制與數字化共享機制結合，形成更加完備的新型金融體系。第三，推動互聯網知識及應用的普及，進一步完善互聯網信息平臺建設，加強居民對互聯網工具的認識與使用，促使其理性使用互聯網獲取信息提升金融素養。第四，大力開展多元化金融教育，構建新型知識共享平臺，由于不同群體間金融素養和金融訴求存在一定差異，需要進行針對化教育，還應當注意教育方式，同時注重普及基礎金融知識，提高風險防范意識。