中國數字普惠金融發展是否顯著影響了農村居民收入

熊凱軍　范君茹

[摘要]文章采用2014年、2016年和2018年中國家庭追蹤調查農村樣本數據，匹配北京大學數字金融研究中心發布的數字普惠金融指數和其子指標，分析我國數字普惠金融發展對農村居民收入的影響。研究發現：（1）數字普惠金融發展能顯著提高農村居民收入，數字普惠金融的六個子指標，覆蓋廣度、使用深度、支付、保險、信貸和數字化程度也能顯著提高農村居民收入。（2）在不同農村地區、農村貧困發生率以及農村人均消費下的數字普惠金融，對農村家庭收入表現出較大差異。（3）分位數回歸發現，數字普惠金融發展對低收入農村居民收入的促進效應更高，有助于降低農村地區的貧困率。（4）進一步機制分析，發現金融可得性是數字普惠金融影響農村居民收入的重要渠道。本研究為我國發展數字普惠金融來實現農村居民減貧增收效應，解決可持續扶貧和健全防止返貧機制，提供重要的理論參考依據。

[關鍵詞] 數字普惠金融；農村居民收入；子指標；金融可得性

[中圖分類號] R197? ［文獻標識碼］A? ?［文章編號］1000-4211（2024）01-0067-17

一、引言

共同富裕是我國經濟發展的最終落腳點，也是社會主義發展的本質要求（王一鳴，2020）。對于如何建設共同富裕，不僅要推進我國居民收入分配公平，也要著力促進地區基本公共服務均等化，實現就業機會均等，以及不斷縮小地區發展差距、城鄉收入差距。金融作為經濟發展的“血液”，學術界對于金融發展具有減貧效應也達成了廣泛的共識（李建軍和韓珣，2019），尤其是2005年聯合國提出普惠金融概念以來，以可負擔的成本為小微企業、貧困農民等弱勢群體提供金融服務業，為我國發展鄉村振興戰略提供持續的資金支持，最終實現共同富裕的目標。

近年來，隨著我國數字信息技術快速發展，國內互聯網企業在數字金融領域對發達國家實現“彎道超車”，并不斷增強我國經濟活力與擴展互聯網技術應用。在此背景下，普惠金融發展被賦予了數字技術的新內涵，政府正借助數字普惠金融在交易成本、創新支付方式以及信用監管等方面的巨大優勢，努力打破傳統金融高門檻的局面，實現精準扶貧、精準脫貧，并利用數字普惠金融打贏脫貧攻堅戰，加快共同富裕建設。根據印度尼西亞亞逸朗加大學經濟和商業學院與北京國觀智庫聯合發布報告《數字金融助力全球減貧2021》數據顯示，在移動互聯網和智能手機廣泛普及的數字時代，全球金融正在加速下沉，數字金融已成為助力農村減貧和農村經濟發展的重要機制，應當受到更多重視，中國數字金融助力農村扶貧、減貧事業一直走在世界前列。

數字普惠金融的惠貧性質已得到國際社會的認可（黃倩等，2019），我國也已將發展數字普惠金融作為實現共同富裕的重要路徑之一（張金林等，2022）。尤其是當前我國正處于實現共同富裕的關鍵時期，如何緊抓“數字紅利”帶來的包容、效率和創新的新契機，發揮數字普惠金融在貸款、保險和支付等領域的成本優勢，降低貧困地區人群獲得金融服務的門檻，并利用數字化技術打通金融服務“最后一公里”特征，惠及更多弱勢低收入群體，這不僅有助于緩解我國相對貧困和經濟發展不平衡、不充分等問題，也是實現共同富裕的重要手段。普惠金融發展的重要目標是改善農村貧困人群的金融可得性水平，提高低收入人群的整體收入，縮小城鄉收入差距。不過，已有研究對于賦予數字技術內涵的數字普惠金融，是否有利于促進農村家庭收入，卻仍無一致的結論，且有關于數字普惠金融發展對農村家庭收入的影響機制研究仍然較少。因此，對數字金融發展與農村居民收入之間關系的研究極為緊迫。

本文可能的貢獻之處在于：第一，相較于以往文獻多使用省級層面數據，難以建立微觀主體、數字背景和農村收入之間的因果鏈條（何宗樾等，2020），且較少從微觀角度識別數字經濟獲益群體展開討論（楊艷林和付晨玉，2019）。為此，本研究采用北京大學數字金融研究中心發布的數字普惠金融指數和其子指標與農村居民收入匹配收據，從微觀視角探究我國數字普惠金融發展對農村居民收入的影響，有效地克服了僅用省級宏觀數據樣本的局限。第二，采用線性回歸與分位數回歸等計量模型，結合多維度的異質性分析，探究數字普惠金融指數和其子指標對農村居民收入的影響機制，豐富現有數字金融與減貧增收領域的研究。

剩余結構安排如下：第二部分是文獻綜述；第三部分是研究設計，包括數據來源與處理，變量選取與描述，以及構建模型；第四部分是實證結果分析；最后部分是研究結論與啟示。

二、文獻綜述

相較于傳統金融機構經營往往參照帕累托法則，將低收入的長尾客戶排除在外，只愿意為“金字塔頂端”人群提供金融服務（姚宏偉，2015），普惠金融卻是一種自上而下的創新型金融發展模式，通過降低金融服務門檻、緩解金融排斥，為長尾客戶提供更加公平包容的金融服務來實現減貧增收效應（Esmail和Zahra，2008；張勛等，2019）。伴隨我國數字技術與普惠金融的不斷融合，數字普惠金融憑借在移動通信、大數據和云服務等創新技術優勢，擴大金融服務范圍與觸達能力，可有效降低了傳統金融服務的成本（楊偉明等，2020）。數字普惠金融發展不僅推動了金融市場的包容性、開放性，也調動更多的社會資本，更為精準地服務于小微企業與農村弱勢群體。

學術界對于數字普惠金融是否有利于農村家庭增收仍然存在一定爭議（何宗樾等，2020）。已有研究得到的結論較多支持數字金融普惠發展能顯著促進農村居民收入的觀點，認為數字普惠金融借助先進的人工智能、移動通信、大數據等技術，有利于解決傳統農村普惠金融中的“信息不對稱、交易成本高、抵押約束”三大難題，是我國農村普惠金融未來發展的新方向（鄭美華，2019）。但也有少部分學者認為，數字金融發展過程中存在明顯的“數字鴻溝”和“知識鴻溝”，容易導致數字金融對農村家庭收入的影響“微小甚微”，甚至并不明顯（王修華和趙亞雄，2020），觸發了互聯網紅利的差異（邱澤奇等，2016））。甚至有學者提出，數字經濟的網絡技術的擁有程度、應用程度以及創新能力的差異，會造成信息落差以及貧富進一步呈兩極分化的趨勢（Toffler，1990）。Mookerjee and Kalipioni（2019）也發現，高的金融服務可得性能夠弱化國家間的收入不平等，而金融服務壁壘會加劇收入不平等。概而言之，現有文獻對于數字普惠金融與農村家庭收入的關系，沒有給出明確回答（何宗樾等，2020）。

不過，盡管數字技術的快速發展，對農村低收入居民可能產生“數字鴻溝”和“知識鴻溝”效應，但數字普惠金融的發展初衷是解決不同個體間的信息落差，降低貧困人群金融準入門檻等，惠貧性與普惠性是數字普惠金融發展的要義。原因在于，數字金融的發展能夠成功解決地理界限，有助于農村家庭獲得金融需求，緩解金融約束程度（尹志超和張號棟，2018；王修華和趙亞雄，2020），農村家庭進而可以利用金融市場和金融功能，釋放被壓抑的家庭支出行為（Burgess等，2005；Banerjee等，2015）。這也得益于數字金融可以通過提供儲蓄和貸款、平滑消費、便利支付等途徑幫助農戶（Pierrakis等，2013）。此外，張勛等（2019）研究也發現，在中國落后地區的數字金融發展速度更快，不僅對居民收入增長具有顯著促進作用，并且在一定程度上給農村居民提供了創業機會。黃倩等（2019）用省級層面居民人均消費水平度量絕對貧困，發現數字普惠金融發展總體上是有利于貧困減緩，且相較于富裕群體，貧困群體能夠從數字普惠金融發展中獲益更多。所以，一定程度數字普惠金融的發展，是有助于農村家庭居民緩解融資貸款難問題，提高金融可得性水平，對個體收入產生積極效應。

縱觀現有研究，本文認為數字普惠金融對農村家庭收入影響主要存在以下傳導機制：一方面，數字技術賦予不發達的農村提供更便捷的金融服務，將低收入人群連接到數字化信息超級高速公路，改進其市場、服務以及信息的可得性，使得金融服務能夠更精準地被送達到有需要的人群（余文建和焦瑾璞，2016；謝絢麗等，2018）。因為數字金融能有效解決地理排斥，使遠距離資金供需雙方實現對接，以低成本方式滿足農戶的資金需求（黃益平和黃卓，2018）。另一方面，盡管金融資源本身具有逐利性和集聚性特征，但數字金融作為普惠金融的重要載體，卻突破了這一局限，大大提升了金融資源的滲透性、使用效用性和可負擔性（王修華和趙亞雄，2020）。而且，數字金融擁有得天獨厚的技術優勢，為降低交易成本、提升居民金融使用有效性以及減少信息不對稱程度，提供了巨大的發展空間（王馨，2015;Hau等，2017）。不過，數字金融具有普惠性（張勛等，2019；宋曉玲，2017），但前提條件是居民需要相應的渠道來獲取所需的金融服務，即金融可得性是制約數字金融發展的重要表現。而且數字普惠金融具有惠貧性、普惠性的特征，可憑借先進的技術手段對低收入群體的金融需求進行精準識別與投送，來改善農村居民金融可得性水平，進而提高農村居民收入。在此基礎上提出研究假設：數字普惠金融發展有助于提高農村居民收入。

概而言之，數字普惠金融的發展，既兼顧普惠金融的惠貧性、普惠性特征，降低貧困人群獲得金融服務的準入門檻，又能利用數字技術實現對貧困人群的金融需求進行識別與投送，并借助數字技術的低服務成本和數字信用服務，來破除傳統的金融抵押約束，進而提高貧困人群獲得金融服務的可能性，最終影響到農村居民的收入水平。這說明，數字技術的發展能夠延伸傳統普惠金融的內涵，提高農村居民獲得金融服務的可能，即金融可得性是數字惠普金融發展影響居民收入的重要路徑，具體影響機制路徑見圖1。

為了進一步分析數字普惠金融發展對農村居民收入效應及影響機制，本研究選取2014年、2016年、2018年中國家庭追蹤調查農村樣本數據，匹配北京大學數字金融研究中心發布的數字普惠金融指數和其子指標，以農村家庭人均收入和數字普惠金融指數為核心研究對象，深入探究數字普惠金融發展對農村居民收入的效應與影響機制。

三、研究設計

（一）研究數據

本研究數據包括兩部分：（1）中國數字普惠金融發展指數來源于北京大學數字金融研究中心（Institute of Digital Finance Peking University），該數據庫是在現有文獻與國際組織提出的傳統普惠金融指標基礎上，結合數字金融服務新形勢、新特征與數據的可得性和可靠性，從數字金融覆蓋廣度、數字金融使用深度以及普惠金融數字化程度等3個維度來構建數字普惠金融指標體系。（2）農村居民收入微觀數據采用北京大學中國家庭追蹤調查（CFPS）數據資料庫的微觀數據，該數據庫詳細記錄了我國調查家庭居民的收入、支出以及教育水平等，可反映我國社會在經濟、文化以及教育等多方面的變遷。

數據處理：（1）選用2014、2016和2018年農村微觀樣本，對原始數據進行清洗，包括剔除變量缺失樣本，如部分受訪者選擇“不適用”、“不知道”或者空格等，以及刪除離異值和不合理的樣本。此外，考慮到部分數據的跨度較大，故對收入、負債和固定資產采取加1再取對數處理。最后，合并農村樣本中家庭收入調查數據與成人調查數據，剔除不匹配的樣本數據。（2）采用北京大學數字金融研究2014年、2016年和2018年各省、自治區、直轄市宏觀數字普惠金融指數，選取構成數字普惠金融指數的六個子指標：覆蓋廣度、使用深度、支付、保險、信貸和數字化程度。（3）本研究采用2014年、2016年和2018年北京大學中國家庭追蹤調查CFPS的農村微觀樣本數據，并同時選取相同年份的地區宏觀數字普惠金融指數，以年份和地區為基準進行數據匹配。通過上述處理，共獲得18412個有效農村樣本。

（二）研究變量

被解釋變量：家庭人均收入（lninc），是一個農村家庭的總收入除以該家庭人口數，農村家庭的總收入主要包括工資性收入、經營性收入、轉移性收入和財產性收入，考慮到收入數據跨度較大，采取加1再取對數處理。

解釋變量：數字普惠金融指數（df），采用北京大學數字金融研究中心發布的2014年、2016年和2018年區域層面的數字金融發展指數，來描述我國各地區數字普惠金融整體發展概況，并選用構成數字金融發展指數的覆蓋廣度、使用深度、支付、保險、信貸和數字化程度六個子指標，來反映各地區數字金融組成要素發展情況。該指數采用了螞蟻金服的交易賬戶大數據，由北京大學數字金融研究中心和螞蟻金服集團共同編制（郭峰等，2020），具有代表性和可靠性（何宗樾，2020）。表1是數字普惠金融指數和其組成子指標的描述性分析，數字普惠金融總指數和分指標均采取除以100處理。

控制變量：考慮到其他因素也會影響到農村家庭收入，如張龍耀等（2013）提出影響居民收入差距的微觀因素包括家庭特征（家庭規模、家庭勞動力、戶主年齡和家庭成員最高學歷虛擬變量），家庭財富收入（生產性固定資產、正式負債等）、家庭創業選擇以及社區特征等。本文從樣本所屬地區、家庭特征和個人特征三個方面來控制其他影響農村家庭收入的因素。（1）地區特征，以各省的人均GDP反映地區差異，并采取對數處理得到地區特征（lnpgdp）；（2）農村家庭特征，包括家庭生產性固定資產（lnfix）、家庭負債總額（lndebt，包括待償房貸總額、其他貸款總額）和不同的家庭人口數量（fnum），其中生產性固定資產和家庭負債總額采取加1再取對數處理；（3）個人特征，包括受訪者健康狀況（hea）、教育年限（edu）、婚姻狀況（marr）和年齡（age）。其中，受訪者的健康狀況是以0～5來評估健康狀況，數值越大表示越健康。受訪者的教育年限如果是文盲/半文盲為0年，小學為6年，初中為9年，高中/中專/技校為12年，大專為15年，本科為16年，研究生為19年。受訪者婚姻狀況，以已婚有配偶為1，其他情況為0。表2為變量描述性統計分析。

（三）構建模型

為了探討數字普惠金融發展對農村居民收入的影響，本研究選取農村家庭人均收入作為被解釋變量，核心解釋變量為數字普惠金融指數。公式（1）是基準回歸模型，以數字普惠金融指數作為解釋變量，公式（2）是以組成數字普惠金融指數的子指標覆蓋廣度、使用深度、支付、保險、信貸和數字化程度，依次作為解釋變量，具體實證模型如下。

其中，公式（1）和公式（2）的i表示個體，t表示年份，被解釋變量是農村家庭人均收入（lninc），核心解釋變量包括數字普惠金融指數（df）和組成子指標（dfj，j=1，2，3，4，5，6依次表示覆蓋廣度、使用深度、支付、保險、信貸和數字化程度），考慮到數字普惠金融指數偏大，采取原始數據除以100得到百分制單位來描述?？刂谱兞堪ǖ貐^人均GDP（lnpgdp）、家庭生產性固定資產（lnfix）、家庭負債總額（lndebt）、家庭人口數量（fnum）、健康狀況（hea）、教育年限（edu）、婚姻狀況（marr）和年齡（age）。α是常數項，β表示核心解釋變量對被解釋變量的影響系數，η1～η8表示控制變量對被解釋變量的影響系數，δ1表示地區固定效應，包括所屬東部、中部、西部和東北部，表示時間固定效應，包括2014年、2016年和2018年，是殘差項。

四、實證分析

（一）基準回歸

在進行回歸分析前，考慮到變量可能存在多重共線性問題，故回歸分析前進行方差膨脹因子（VIF）分析，發現整體的方差膨脹因子為1.40，各變量的方差膨脹因子均不超過3，說明可以忽略多重共線性問題。此外，對變量進行Pearson相關性分析，見表3?？梢园l現，核心解釋變量數字普惠金融指數與被解釋變量農村家庭人均收入呈現在1%顯著水平為正，初步可以判斷數字普惠金融發展能夠顯著提升農村家庭人均收入。

表4是基準回歸結果，可以發現在加入其他控制量的情況下，列（1）是全樣本的結果，可以發現數字普惠金融指數（df）對家庭人均收入（lninc）具有顯著影響，且在1%顯著水平上為正（β=1.426），說明在控制影響家庭收入的一系列因素后，數字普惠金融發展會顯著提高農村居民的收入，驗證了本文所提研究假設。此外，考慮到本研究是選用2014年、2016年和2018年分段樣本，所以采用不同年份樣本進行分析?？梢园l現，數字普惠金融指數對分年份樣本的農村家庭人均收入均在1%顯著性水平上為正，進一步說明在排除其他影響家庭收入因素后，數字普惠金融發展依然可以顯著提高農村居民收入。

另外，考慮到數字普惠金融的組成要素十分豐富，為了更為深入的探究普惠金融的發展對農村居民收入的影響，故采取北京大學發布的數字普惠金融指數所涵蓋的六個子指標：覆蓋廣度（df1）、使用深度（df2）、支付（df3）、保險（df4）、信貸（df5）和數字化程度（df6），依次加入作為核心解釋變量進行回歸分析，所得結果見表5，考慮到篇幅問題，此后不再展示控制變量（cv）回歸結果?？梢园l現，除了數字化程度（df6）外，數字普惠金融指數其他五個子指標對被農村家庭人均收入均呈現正向顯著影響，尤其是覆蓋廣度（df1）影響系數最高，這仍然說明我國數字普惠金融發展對農村家庭人均收入產生明顯的提升作用。

最后，以2014年、2016年和2018年作為三個獨立樣本，再次分析數字普惠金融子指標對農村家庭居民收入的影響，所得結果見表6?？梢园l現，2014-2018年期間，數字普惠金融的子指標使用深度（df2）、支付（df3）、保險（df4）依然對農村家庭人均收入存在顯著的促進效應，而分年份的覆蓋廣度（df1）以及信貸（df5）以及數字化程度（df6）也在一定程度上支持該結論。概而言之，伴隨近年來我國數字化程度不斷加快，數字普惠金融的快速發展對農村居民收入具有明顯的提升。

（二）穩健性檢驗

考慮到本文研究結果可能受到樣本選擇偏誤、變量選取合理性以及計量模型適用性等問題，故采取以下方法進行穩健性檢驗：一、加入年份與地區的交互項（year*prov），見表7列（1）；二、更換被解釋變量，以個人工資性收入替換家庭人均收入，個人工資性收入也采取加1再取對數處理，結果為列（2）；三、更換核心解釋變量，將覆蓋廣度、使用深度、支付、保險、信貸和數字化程度六個子指標賦予相同的權重，進行加權平均得到新的數字普惠金融指數（dfnew），結果為列（3）；四、在列（2）和列（3）的基礎上同時更換被解釋變量和解釋變量，結果為列（4）；五、更換樣本，選取2016年和2018年組合成新的分析樣本，結果為列（5）；六是更換變量與樣本，采用2016年和2018年樣本，并同時以個人工資性收入替換家庭人均收入和選用新的數字普惠金融指數（dfnew），結果為列（6）?？梢园l現，一系列的穩健性檢驗回歸結果依然支持基準回歸的結論。

此外，為了盡可能消除“農村居民收入高的地方，數字金融發展越好”這一反向因果關系所導致的內生性問題，以及可能存在著遺漏變量等內生性偏差問題。借鑒已有研究使用“智能手機擁有率”或“互聯網普及率”作為數字金融的工具變量（傅秋子和黃益平，2018），本文考慮數據可得性與農村金融的特性，采用各省人均移動電話數量（df_iv）作為數字普惠金融的工具變量。各省移動電話數量是來源于國泰安（CSMAR）數據庫中的各地區通信業務量（年度），再除以各省人口，得到省人均移動電話數量，工具變量回歸結果見表7的列（7）和列（8）。在使用DWH（Durbin-Wu-Hausman）法檢驗得出人均移動電話數量（df_iv）工具變量是有效的，且F統計量遠高于經驗規則10，表明選取的不是弱工具變量。從工具變量兩階段結果看，所得回歸系數依然支持數字金融普惠金融對農民收入產生顯著促進作用的結論，進一步說明本研究所得結果較為穩健。

（三）異質性分析

首先，考慮到我國存在明顯的地域差異，地區經濟發展水平存在較大不同，為此，將我國31個省、直轄市、自治區劃分為東部、中部、西部和東北部，所得結果見表8?？梢园l現，數字普惠金融發展依然會對東部、中部和西部地區的農村家庭人均收入產生顯著促進作用，尤其是對中部地區具有更高的促進效應，而對東北部地區并未表現出顯著影響。這說明，數字普惠金融發展對不同地區的農村收入存在較大差異性影響。

其次，提高農村居民的收入水平是改善貧困發生率的重要途徑，所以，本文以國家統計局公布的《中國農村貧困監測報告2020》為依據，選取2014年、2016年和2018年各省、自治區、直轄市的農村地區貧困發生率進行異質性分析，以當年國家農村貧困標準測算貧困人數，并采用貧困人數/統計人數衡量農村地區貧困發生率。為此，以三年期間國家統計局公布的全國貧困發生率作為分界線，2014年全國貧困發生率平均水平是7.3%，2016年為4.5%，以及2018年為1.7%，依次得到高于或低于國家貧困發生率的樣本區間。具體結果見表9，可以發現，在2014年數字普惠金融發展能夠顯著提高農村群體的收入水平，且對貧困發生率較低（＜7.2%）樣本的影響系數更高。不過，在2016年和2018年，數字普惠金融發展能夠顯著提高貧困發生率較高地區居民的收入水平。概而言之，隨著數字普惠金融快速發展，有助于提高貧困發生率較高地區的居民收入。

最后，考慮到不同農村居民群體的消費也存在較大差異，故本文以國家統計局公布的2014年、2016年和2018年全國農村人均消費支出作為分界線，依次為8383元，10130元和12124元，分析農村不同人均收入樣本下，數字普惠金融發展對農村居民收入的影響，所得結果見表10。整體而言，高于或者低于全國農村人均消費支出線的樣本，數字普惠金融能夠顯著提高居民收入。在2014年，高于或者低于全國農村人均消費支出線的兩類樣本影響系數較為相近，但在2016年和2018年樣本，高于全國農村人均消費支出線的影響系數更高。這說明，數字普惠金融發展對較高人均消費地區的農民收入有更高促進作用。

（四）數字金融發展對不同收入水平農民的影響

考慮不同農村居民的收入水平存在差異，故采用分位數回歸法分析數字金融發展對不同收入水平農民的影響，可更精準的描述數字金融發展對農村居民收入范圍和條件分布形狀的影響，見公式（3）。

其中，τ是表示各分位點，βτ是各變量參數估計的τ分位系數，其他變量和系數與公式（1）相同，所得回歸結果見表11，可以看出，在全樣本條件下，數字金融發展指數（df）對各分位點的農村人均收入均表現出顯著促進作用，對分位點越低的農村人均收入有更高的影響系數，且影響系數隨著分位點的提高逐漸減小，2014年、2016年和2018年子樣本也可以得到相同的結論。這表明，相較于高收入農村居民，數字普惠金融發展對低收入農村居民的收入的促進效應更高，有助于降低農村地區整體的貧困率。

（五）影響機制分析

對于數字金融發展如何影響農村居民收入，已有研究發現數字金融具有普惠性（張勛等，2019；宋曉玲，2017），可以惠及不同群體，使不同群體都能夠享受到金融服務的便利性。不過，這存在一個前提條件，即農村居民需要渠道獲得相應的金融服務，金融可得性是制約數字金融發展為農村居民提供金融服務。盡管數字化可能會產生數字鴻溝與進入壁壘，但由于數字普惠金融具有惠貧性、普惠性的特征，可利用數字技術實現對貧困人群的金融需求進行識別與投送，并借助數字技術的低服務成本和數字信用服務，來改善農村居民金融可得性水平，進而提升農村居民收入水平。為此，本文通過以金融可得性視角，構建中介效應模型，來解釋數字金融發展對農村居民收入的具體影響機制。

對于金融可得性的衡量，何韌等（2012）采用有無獲得銀行貸款來衡量企業的金融可得性，而盧亞娟等（2014）采用農戶獲得的正規與非正規貸款總額來衡量農戶的金融可得性。本研究考慮到選擇的變量金融可得性并不針對某一具體的經濟個體，故采用0與1的啞變量衡量金融可得性水平，將金融服務分為存貸款、保險以及其他（國債、股票、基金等）理財產品三種，如果農村居民未獲得其中任何一種金融服務，則設定為0，其他情況為1，并構建以下中介效應模型。

其中，fv表示金融可得性，公式（4）、（1）和（5）共同構成中介效應模型，所得結果見表12 ?？梢钥闯?，表12的列（1）結果表明數字普惠金融發展能夠顯著提高居民的金融可得性水平，列（2）和列（4）的結果說明金融可得性能夠顯著提高家庭人均收入（lninc）或者個人工資性收入（lnwage），列（3）和列（5）的結果表明，金融可得性是數字普惠金融影響農村居民收入的中介變量，驗證了所提機制。概而言之，農村居民金融可得性提高，是數字普惠金融的發展重要表現，能夠破除金融服務壁壘，進而提高農村居民的收入。

五、結論與啟示

本研究采用來源于北京大學數字金融研究中心公布的中國數字普惠金融發展指數與其子指標，匹配北京大學中國家庭追蹤調查（CFPS）數據庫的微觀數據，分析數字普惠金融發展是否顯著影響了農村居民收入，得到以下研究結論：一、數字普惠金融指數對農村家庭人均收入產生顯著正向影響，說明數字普惠金融發展會顯著提高農村居民的收入水平。從數字普惠金融的六個子指標，包括覆蓋廣度、使用深度、支付、保險、信貸和數字化程度，發現數字普惠金融的子指標也能顯著提高農村居民收入；二、采用加入年份和地區交互項，更換解釋變量、被解釋變量，以及更換分析樣本，一系列穩健性檢驗結果與基準回歸一致。同時，在以各省人均移動電話數量作為數字普惠金融發展指數工具變量，所得結果依然支持基準回歸結論；三、在不同地區、農村貧困發生率和農村人均消費背景下，數字普惠金融的發展對農村居民收入的影響表現出較大差異；四、分位數回歸分析發現，數字金融發展指數對各分位點的農村人均收入均有顯著促進作用，對分位點越低的農村人均收入有更高的影響系數，且隨著分位點的提高影響系數逐漸減小，這說明數字普惠金融發展對低收入農村居民的收入的促進效應更高；五、進一步進行機制分析，通過采用金融可得性作為機制變量來構建中介效應模型，結果表明農村居民會得益于數字普惠金融的發展，不斷提高其金融可得性水平，進而顯著提高農村居民的收入。

基于所得結論，提出以下政策建議：

一是擴大數字普惠金融覆蓋面。政府首先應加大對農村地區數字普惠金融服務的投入，增加服務點，提高服務質量。其次，應通過教育和培訓，增強農村居民對數字普惠金融的認識和接受度，使其能夠更好地利用這一金融服務。同時，對農村的數字普惠金融服務進行定期評估，以便及時發現問題并改進。

二是創新數字普惠金融產品和服務。針對農村居民的需求和特點，創新和優化數字普惠金融產品和服務。例如，開發針對農村居民的數字金融產品，如農業保險、小額貸款等，以滿足其在農業生產和生活方面的需求。同時，提供線上投資理財、支付結算等多元化服務，使農村居民能享受到更多便利的金融服務。

三是提升農村居民數字普惠金融素養。通過向農村地區居民開展金融知識普及教育、舉辦數字普惠金融培訓班等方式，增強農村居民對數字普惠金融的了解和應用能力，提高其金融素養和風險防范意識。同時，積極引導和支持農村居民利用數字普惠金融服務創新，提高其收入水平和生活質量。

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Does the Development of China's Digital Financial Inclusion Significantly Affect the Income of Rural Residents？

——Based on the Empirical Data of the Chinese Family Tracking Survey （CFPS）

Xiong Kaijun1， Fan Junru2

Abstract： The article uses the rural sample data of the Chinese Family Tracking Survey in 2014， 2016 and 2018， matching the digital financial inclusion index and its sub-indicators released by the Digital Finance Research Center of Peking University， to analyze the impact of the development of digital financial inclusion in China on the income of rural residents. The study found that： （1） The development of digital financial inclusion can significantly increase the income of rural residents. The six sub-indicators of digital financial inclusion， coverage， depth of use， payment， insurance， credit， and digitalization can also significantly increase rural residents income. （2） Digital financial inclusion under different rural areas， rural poverty incidence and rural per capita consumption shows great differences in rural household income. （3） The quantile regression results show that the development of digital financial inclusion has a higher impact on the income of low-income rural residents， and helps reduce the poverty rate in rural areas. （4） Further mechanism analysis shows that financial availability is an important channel through which digital inclusive finance affects the income of rural residents. This research provides an important theoretical reference for the development of digital financial inclusion in China to achieve the effect of reducing poverty and increasing income of rural residents， solving sustainable poverty alleviation and improving the mechanism of preventing poverty from returning to poverty.

Key words：Digital Financial Inclusion; Rural Residents' Income; Sub-indicators; Financial Availability

[收稿日期] 2023-03-15

[基金項目]海南省自然科學基金青年項目：產業政策與競爭政策協同發展實現共同富裕路徑研究（7240N239）;海南大學科研啟動基金項目（kyqd（sk）2306）。

[作者簡介]熊凱軍，海南大學國際商學院講師，研究方向：收入分配等；范君茹（通訊作者），?？诮洕鷮W院助理教授，研究方向：傳媒經濟等。