王永倉(cāng)，王小華

(1.貴州工程應(yīng)用技術(shù)學(xué)院 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，貴州 畢節(jié) 551700；2.西南大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，重慶 400715)

一、引 言

普惠金融是指能以可負(fù)擔(dān)的成本，平等、有效和全方位地為所有階層及群體成員提供金融服務(wù)，尤其為小微經(jīng)濟(jì)體提供一種與其他客戶平等享受現(xiàn)代金融服務(wù)的機(jī)會(huì)和權(quán)利[1]。這一概念是聯(lián)合國(guó)在2005年推廣“國(guó)際小額信貸年”活動(dòng)時(shí)正式提出的，呼吁在全球范圍內(nèi)建設(shè)普惠金融體系，其關(guān)注的重點(diǎn)由最初的銀行物理網(wǎng)點(diǎn)覆蓋面和信貸服務(wù)可獲得性，擴(kuò)展到支付、存貸款、保險(xiǎn)、信用服務(wù)和證券等多種金融業(yè)務(wù)領(lǐng)域[2]，小微企業(yè)、農(nóng)民、城鎮(zhèn)低收入群體及貧困人群等特殊群體是普惠金融服務(wù)的重點(diǎn)對(duì)象?；谥袊?guó)家庭金融調(diào)查(CHFS)數(shù)據(jù)的研究表明，農(nóng)戶、貧困及低收入家庭等弱勢(shì)群體享受到的普惠金融服務(wù)水平明顯較低。從國(guó)際比較來(lái)看，我國(guó)普惠金融發(fā)展水平領(lǐng)先于金磚國(guó)家，但是與歐美發(fā)達(dá)國(guó)家相比還有較大的差距[3]。

數(shù)字金融是指金融機(jī)構(gòu)與互聯(lián)網(wǎng)公司利用數(shù)字技術(shù)實(shí)現(xiàn)融資、支付、投資和其他新型金融業(yè)務(wù)模式[4]，通過數(shù)字技術(shù)與金融服務(wù)的跨界融合有效降低了金融服務(wù)的成本和客戶準(zhǔn)入門檻，擴(kuò)大了金融服務(wù)的覆蓋范圍，成為當(dāng)前推動(dòng)我國(guó)普惠金融發(fā)展的源動(dòng)力。利用智能手機(jī)和平板電腦等移動(dòng)終端設(shè)備，數(shù)字金融能使那些即使身處偏遠(yuǎn)地區(qū)的群體也可以獲得基本的金融服務(wù)，改善了那些難以從傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)獲得金融服務(wù)的小微企業(yè)、農(nóng)民及其他低收入群體的金融供給，加強(qiáng)了對(duì)小微企業(yè)、“三農(nóng)”和偏遠(yuǎn)地區(qū)的金融服務(wù)，在較大范圍上提升金融對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的造血功能[5]，從而體現(xiàn)了普惠金融的本義。正如黃益平和黃卓所言，到目前為至，數(shù)字金融所展示的最大優(yōu)勢(shì)就是支持普惠金融發(fā)展[4]。數(shù)字金融具有“成本低、速度快和覆蓋廣”的優(yōu)勢(shì)，通過互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能、區(qū)塊鏈等數(shù)字技術(shù)，突破了物理網(wǎng)點(diǎn)和人工成本對(duì)金融服務(wù)邊界的束縛，改變了傳統(tǒng)農(nóng)村金融對(duì)抵押、擔(dān)保及銀行征信的過度依賴，降低了金融服務(wù)弱勢(shì)群體的交易成本和違約風(fēng)險(xiǎn)，為普惠金融發(fā)展提供了非常好的載體，為提高農(nóng)村地區(qū)的普惠金融服務(wù)水平創(chuàng)造了技術(shù)條件，成為農(nóng)村普惠金融發(fā)展的新契機(jī)。

經(jīng)過短短十幾年的發(fā)展(1)中國(guó)數(shù)字金融的起點(diǎn)可以從2004年支付寶體系上線算起，但是業(yè)界通常將2013年余額寶開張視為數(shù)字普惠金融發(fā)展的元年[4]。，我國(guó)數(shù)字普惠金融的發(fā)展水平和普及程度在世界范圍內(nèi)已處于領(lǐng)先地位[6]，成為引領(lǐng)全球數(shù)字普惠金融發(fā)展的一面旗幟[7]，中國(guó)已成為全球金融科技領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)者[8]。我國(guó)數(shù)字普惠金融發(fā)展舉世矚目，在中國(guó)政府的主導(dǎo)下，2016年G20杭州峰會(huì)通過了《G20數(shù)字普惠金融高級(jí)原則》，為全球數(shù)字普惠金融實(shí)踐提供了參考依據(jù)；2017年中國(guó)數(shù)字普惠金融的5項(xiàng)經(jīng)驗(yàn)入選《G20數(shù)字普惠金融新興政策與方法》。可以看出，中國(guó)的數(shù)字普惠金融經(jīng)驗(yàn)在國(guó)際社會(huì)具有較強(qiáng)的借鑒意義，推動(dòng)了全球普惠金融的發(fā)展。據(jù)北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心發(fā)布的數(shù)據(jù)顯示，2011-2018年我國(guó)數(shù)字普惠金融總指數(shù)的省級(jí)平均值由40上升到300.21，年均復(fù)合增長(zhǎng)33.3%，覆蓋廣度、使用深度和數(shù)字化程度的省級(jí)平均值分別由34.28、46.93和46.32上升到281.9、287.5和383.7，年均復(fù)合增長(zhǎng)分別為35.1%、29.6%和35.3%；數(shù)字普惠金融在各省之間的差距大幅縮小，數(shù)字普惠金融總指數(shù)最高省份與最低省份的比值由2011年的4.9倍下降到2018年的1.4倍，在覆蓋廣度、使用深度和數(shù)字化程度方面，最高省份與最低省份的比值分別下降到1.42、1.65和1.20。在農(nóng)村地區(qū)，隨著互聯(lián)網(wǎng)普及率的提升，數(shù)字金融使用水平大幅提高。據(jù)中國(guó)家庭金融調(diào)查(CHFS)數(shù)據(jù)顯示，2017年農(nóng)村地區(qū)使用數(shù)字支付的家庭比例為13.6%，個(gè)別省份達(dá)到25%(2)數(shù)字支付的數(shù)據(jù)來(lái)自西南財(cái)經(jīng)大學(xué)2017年中國(guó)金融家庭調(diào)查(CHFS)數(shù)據(jù)，筆者整理計(jì)算所得。。此外，根據(jù)中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心的數(shù)據(jù)，截止2020年3月，我國(guó)農(nóng)村網(wǎng)民為2.55億人，農(nóng)村地區(qū)互聯(lián)網(wǎng)普及率達(dá)到46.2%(3)中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)信息中心(CNNIC)，《第45次中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展統(tǒng)計(jì)報(bào)告》，2020年4月。，即使按照2018年6月農(nóng)村地區(qū)手機(jī)網(wǎng)絡(luò)支付比率(57%)保守估算，當(dāng)前農(nóng)村地區(qū)手機(jī)網(wǎng)絡(luò)支付使用人數(shù)已經(jīng)超過1.45億人口，占農(nóng)村總?cè)丝诘?6.3%。螞蟻金服、京東金融等綜合性數(shù)字金融平臺(tái)積極開拓農(nóng)村市場(chǎng)，翼龍貸、農(nóng)信互聯(lián)等專門針對(duì)農(nóng)村和農(nóng)戶的數(shù)字借貸機(jī)構(gòu)已經(jīng)在多個(gè)省份向農(nóng)村地區(qū)累計(jì)提供上千億元的信貸服務(wù)(4)根據(jù)《中國(guó)“三農(nóng)”互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展報(bào)告(2017)》的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，截止2016年底，主要數(shù)字金融機(jī)構(gòu)向“三農(nóng)”累計(jì)提供信貸資金超過1050億元。。數(shù)字普惠金融正展現(xiàn)出無(wú)限的生命力，成為緩解農(nóng)村金融約束，推動(dòng)農(nóng)村數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展，促進(jìn)農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)和農(nóng)民增收的重要引擎。在2020年中國(guó)全民抗疫期間及隨后刺激城鄉(xiāng)居民消費(fèi)等政策實(shí)施中，數(shù)字普惠金融均有不俗表現(xiàn)。

黨和政府高度重視數(shù)字普惠金融發(fā)展，把其作為促進(jìn)農(nóng)村金融資源回流，緩解農(nóng)村金融排斥，實(shí)現(xiàn)城鄉(xiāng)融合和鄉(xiāng)村振興的重要手段，對(duì)數(shù)字普惠金融改善農(nóng)村金融供給寄予厚望。2014年的《政府工作報(bào)告》明確提出發(fā)展普惠金融，促進(jìn)互聯(lián)網(wǎng)金融健康發(fā)展。2015年的《政府工作報(bào)告》首次提出“互聯(lián)網(wǎng)+”行動(dòng)計(jì)劃，同年12月，國(guó)務(wù)院發(fā)布的《推進(jìn)普惠金融發(fā)展規(guī)劃(2016—2020年)》明確提出，鼓勵(lì)金融機(jī)構(gòu)打造互聯(lián)網(wǎng)金融服務(wù)平臺(tái)，鼓勵(lì)銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)成立互聯(lián)網(wǎng)金融專營(yíng)事業(yè)部或獨(dú)立法人機(jī)構(gòu)，引導(dǎo)和規(guī)范互聯(lián)網(wǎng)金融有序發(fā)展，有效防范互聯(lián)網(wǎng)金融風(fēng)險(xiǎn)，促進(jìn)互聯(lián)網(wǎng)金融組織規(guī)范健康發(fā)展。2019年1月29日，人民銀行、銀保監(jiān)會(huì)、證監(jiān)會(huì)、財(cái)政部、農(nóng)業(yè)農(nóng)村部聯(lián)合發(fā)布的《關(guān)于金融服務(wù)鄉(xiāng)村振興的指導(dǎo)意見》明確提出，在2020年基本實(shí)現(xiàn)鄉(xiāng)鎮(zhèn)金融機(jī)構(gòu)網(wǎng)點(diǎn)全覆蓋、數(shù)字普惠金融在農(nóng)村得到有效普及的短期目標(biāo)。習(xí)近平總書記在中央政治局第十八次集體學(xué)習(xí)時(shí)就曾指出，要加強(qiáng)區(qū)塊鏈技術(shù)和產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展，積極推進(jìn)區(qū)塊鏈和社會(huì)經(jīng)濟(jì)的融合發(fā)展。由此可見黨和政府對(duì)數(shù)字金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的重視。

數(shù)字普惠金融可以有效解決農(nóng)村金融普惠性問題，提高農(nóng)村金融服務(wù)的可觸達(dá)性，對(duì)改善農(nóng)村金融供給水平的重要性不言而喻，但是數(shù)字普惠金融能否對(duì)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)提供有效支撐，進(jìn)而促進(jìn)農(nóng)民收入增長(zhǎng)？不同收入水平的群體能否均從數(shù)字金融發(fā)展中獲益？數(shù)字金融的農(nóng)民增收效應(yīng)是否受到人力資本水平的影響？這些問題還有待進(jìn)一步分析和檢驗(yàn)。雖然大量文獻(xiàn)研究了傳統(tǒng)金融發(fā)展對(duì)農(nóng)民收入增長(zhǎng)的影響，但是尚缺乏數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)民收入增長(zhǎng)影響的系統(tǒng)性研究，其中一個(gè)重要的原因可能是缺乏一個(gè)衡量地區(qū)數(shù)字普惠金融發(fā)展水平的指標(biāo)[9]。北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心編制的《北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)》彌補(bǔ)了這方面的不足[10]，本文利用這套指數(shù)刻畫數(shù)字普惠金融發(fā)展與農(nóng)民收入增長(zhǎng)之間的關(guān)系，對(duì)現(xiàn)有文獻(xiàn)做一個(gè)有益的補(bǔ)充。

二、文獻(xiàn)綜述

(一)數(shù)字普惠金融與實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展

數(shù)字普惠金融實(shí)踐的快速發(fā)展引起了學(xué)術(shù)界高度關(guān)注，隨著大批研究機(jī)構(gòu)和學(xué)者陸續(xù)加入數(shù)字普惠金融這一研究領(lǐng)域，研究成果逐漸增多，相關(guān)理論和實(shí)證文獻(xiàn)不斷豐富。在研究初期，由于缺乏系統(tǒng)詳實(shí)的數(shù)據(jù)資料，學(xué)者們對(duì)數(shù)字普惠金融的討論大多停留在理論與政策層面?！侗本┐髮W(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)》等數(shù)字金融數(shù)據(jù)的陸續(xù)發(fā)布為數(shù)字普惠金融的深入研究提供了詳實(shí)可靠的數(shù)據(jù)資料，數(shù)字普惠金融對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)影響的實(shí)證研究成果不斷涌現(xiàn)。王馨運(yùn)用長(zhǎng)尾理論分析了數(shù)字金融解決小微企業(yè)融資問題的可行性，認(rèn)為數(shù)字金融改變了“臂彎(5)在傳統(tǒng)金融市場(chǎng)中，存在“超常態(tài)”的信貸配給，小微企業(yè)往往被排斥在正規(guī)金融體系之外，金融供給曲線呈現(xiàn)“臂彎”狀態(tài)，互聯(lián)網(wǎng)金融的加入，從一定程度上改變了“臂彎”曲線的位置[11]。”型金融供給曲線的位置，減輕了信貸資金配給程度，有效促進(jìn)了金融資源合理配置[11]。馬德功等的研究表明互聯(lián)網(wǎng)消費(fèi)金融的產(chǎn)生和發(fā)展對(duì)居民消費(fèi)具有明顯的正向促進(jìn)作用[12]。Hua等基于螞蟻金服上億條內(nèi)部數(shù)據(jù)，采用模糊斷點(diǎn)回歸方法分析發(fā)現(xiàn)，螞蟻金服對(duì)淘寶商戶提供的小額貸款對(duì)商戶銷售金額、成交量和商品多樣性具有正向促進(jìn)作用[13]。Huang等研究發(fā)現(xiàn)螞蟻小貸能幫助商戶應(yīng)對(duì)財(cái)務(wù)和經(jīng)營(yíng)沖擊[14]。李楊和程斌琪認(rèn)為金融科技可以通過影響資本積累、投資儲(chǔ)蓄轉(zhuǎn)化等途徑對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)產(chǎn)生影響[8]。謝絢麗等將數(shù)字普惠金融指數(shù)與省級(jí)新增企業(yè)注冊(cè)信息匹配，研究結(jié)果表明數(shù)字金融對(duì)創(chuàng)業(yè)有顯著的促進(jìn)作用，對(duì)城鎮(zhèn)化較低的省份和注冊(cè)資本較少的微型企業(yè)的促進(jìn)作用更強(qiáng)[9]。唐松等的研究表明金融科技有助于區(qū)域全要素生產(chǎn)率的提升[15]。錢海章等、王永倉(cāng)和溫濤的研究表明數(shù)字金融發(fā)展促進(jìn)了區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)[16-17]。此外，也有學(xué)者研究數(shù)字金融對(duì)商業(yè)銀行金融創(chuàng)新[18]、品牌塑造及戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型等方面的影響[19-20]，而商業(yè)銀行的變革則會(huì)反饋到實(shí)體經(jīng)濟(jì)。數(shù)字普惠金融是一種全新的金融業(yè)態(tài)，是金融與科學(xué)技術(shù)融合的產(chǎn)物，擴(kuò)大了金融服務(wù)的邊界，降低了金融服務(wù)的門檻，實(shí)現(xiàn)了互聯(lián)網(wǎng)與金融功能的耦合[21]，有效提升了金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的功能。

(二)數(shù)字普惠金融與農(nóng)民收入增長(zhǎng)

受交易成本、違約風(fēng)險(xiǎn)、信用環(huán)境等多重因素的影響，農(nóng)村地區(qū)(特別是在經(jīng)濟(jì)發(fā)展相對(duì)落后的省份)一直是我國(guó)傳統(tǒng)金融發(fā)展的瓶頸，金融服務(wù)有效供給不足已成為制約農(nóng)民收入增長(zhǎng)的重要因素。數(shù)字普惠金融以無(wú)與倫比的地域穿透力為“三農(nóng)”以可負(fù)擔(dān)的成本獲取金融服務(wù)提供了條件，彌補(bǔ)了適量的金融服務(wù)供給缺口，成為實(shí)現(xiàn)農(nóng)村普惠金融發(fā)展的重要突破口，為農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展和農(nóng)民收入增長(zhǎng)注入了新的動(dòng)力。黃益平認(rèn)為數(shù)字金融機(jī)構(gòu)利用擁有上億用戶的平臺(tái)，通過各種場(chǎng)景將大量農(nóng)村客戶牢牢地黏在平臺(tái)上，有效降低了獲客成本，同時(shí)應(yīng)用大數(shù)據(jù)和人工智能等技術(shù)有效緩解了信息不對(duì)稱問題，降低了風(fēng)險(xiǎn)控制成本，提高了金融服務(wù)效率[7]。數(shù)字普惠金融發(fā)展能有效滿足農(nóng)村最下層用戶(6)黃益平(2018)[7]認(rèn)為農(nóng)村金融市場(chǎng)可以采用分層市場(chǎng)的商業(yè)模式：最上層是龍頭企業(yè)帶領(lǐng)的產(chǎn)業(yè)鏈，采用供應(yīng)鏈金融的方式；中間層是一家一戶的農(nóng)戶和工商個(gè)體戶，用線上與線下結(jié)合的方式；最下層是農(nóng)民個(gè)人，采用數(shù)字金融的方式。的金融服務(wù)需求，是我國(guó)農(nóng)村普惠金融發(fā)展面臨的新契機(jī)。何婧和李慶海使用微觀調(diào)研數(shù)據(jù)的研究結(jié)果表明，數(shù)字金融通過緩解信貸約束和信息約束、強(qiáng)化農(nóng)戶社會(huì)責(zé)任三條渠道促進(jìn)農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)，提高創(chuàng)業(yè)績(jī)效[22]。陳丹和姚明明基于2011-2015年31個(gè)省(自治區(qū)、直轄市)的面板數(shù)據(jù)，運(yùn)用固定效應(yīng)和隨機(jī)效益模型分析表明數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)村居民收入具有顯著的正效應(yīng)[23]。劉丹等選擇2011-2015年中國(guó)內(nèi)地29個(gè)省(自治區(qū)、直轄市)的面板數(shù)據(jù)，采用空間計(jì)量模型分析表明，數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)民非農(nóng)收入增長(zhǎng)具有顯著的空間溢出效應(yīng)[24]。任碧云和李柳潁基于京津冀地區(qū)2114位農(nóng)村居民的調(diào)查數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)數(shù)字支付、數(shù)字借貸和數(shù)字服務(wù)可得性有助于促進(jìn)農(nóng)村包容性增長(zhǎng)[25]。張勛等將數(shù)字普惠金融指數(shù)和中國(guó)家庭追蹤調(diào)查(CFPS)數(shù)據(jù)相結(jié)合，計(jì)量結(jié)果表明數(shù)字金融特別有助于促進(jìn)低物質(zhì)資本和低社會(huì)資本家庭的創(chuàng)業(yè)行為，顯著提升了居民的家庭收入，尤其是農(nóng)村低收入群體，從而促進(jìn)了中國(guó)經(jīng)濟(jì)的包容性增長(zhǎng)[26]。此外，還有研究表明數(shù)字普惠金融能夠有效縮小城鄉(xiāng)收入差距[27-29]。

上述文獻(xiàn)分析表明，數(shù)字普惠金融通過改善金融服務(wù)的供給水平進(jìn)而促進(jìn)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)、居民消費(fèi)等實(shí)體經(jīng)濟(jì)活動(dòng)。但就數(shù)字金融影響農(nóng)民收入增長(zhǎng)而言，現(xiàn)有研究較少。陳丹和姚明明、劉丹等從省域?qū)用骊P(guān)注數(shù)字普惠金融發(fā)展對(duì)農(nóng)民收入增長(zhǎng)的影響，但是沒有考慮內(nèi)生性和包容性問題[23-24]。任碧云和李柳潁、張勛等采用微觀數(shù)據(jù)探討了數(shù)字金融對(duì)農(nóng)民收入包容性增長(zhǎng)的影響，但未涉及宏觀層面的分析[25-26]。本文可能的貢獻(xiàn)在于：一是將數(shù)字普惠金融作為一種新型生產(chǎn)要素，通過擴(kuò)展總量生產(chǎn)函數(shù)建立理論模型，并結(jié)合省級(jí)層面的數(shù)據(jù)，實(shí)證檢驗(yàn)數(shù)字普惠金融總指數(shù)及不同維度指數(shù)對(duì)農(nóng)民收入增長(zhǎng)的影響，并采用工具變量法對(duì)內(nèi)生性問題進(jìn)行控制；二是通過估計(jì)數(shù)字普惠金融總指數(shù)及各維度指數(shù)對(duì)農(nóng)民收入各組成部分的影響來(lái)檢驗(yàn)數(shù)字普惠金融影響農(nóng)民收入增長(zhǎng)的作用渠道；三是利用面板廣義分位數(shù)回歸方法評(píng)估數(shù)字普惠金融在不同收入分為數(shù)上對(duì)農(nóng)民收入增長(zhǎng)的影響，以檢驗(yàn)數(shù)字普惠金融增收效應(yīng)的包容性；四是考慮了人力資本對(duì)數(shù)字普惠金融影響農(nóng)民收入增長(zhǎng)的調(diào)節(jié)效應(yīng)。本文對(duì)深化數(shù)字金融與農(nóng)民收入增長(zhǎng)之間關(guān)系的研究及促進(jìn)我國(guó)數(shù)字普惠金融高質(zhì)量發(fā)展具有一定的啟示意義。

三、模型構(gòu)建、變量選取及估計(jì)策略

(一)模型構(gòu)建

建立在互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)基礎(chǔ)上的數(shù)字金融促進(jìn)了農(nóng)村普惠金融的發(fā)展。關(guān)于金融發(fā)展與農(nóng)民收入增長(zhǎng)的研究，大多將金融發(fā)展水平作為一項(xiàng)“投入”，作用于生產(chǎn)過程，從而可以通過擴(kuò)展總量生產(chǎn)函數(shù)來(lái)討論金融發(fā)展對(duì)收入增長(zhǎng)的影響。但是傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)對(duì)物理網(wǎng)點(diǎn)和人工服務(wù)依賴較大，同時(shí)由于風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)能力較弱，客觀上形成了過度依賴資產(chǎn)抵押、質(zhì)押等手段以防范信用風(fēng)險(xiǎn)，由此形成了過度偏向于城市、大企業(yè)及富人的金融體系。大量小農(nóng)由于缺乏合格的抵押品、完整的信用記錄以及低社會(huì)關(guān)系網(wǎng)而被排斥在傳統(tǒng)金融體系之外，無(wú)法享受充分的金融服務(wù)供給。數(shù)字金融利用數(shù)字技術(shù)開展支付、融資、理財(cái)及其他新型金融業(yè)務(wù)，是現(xiàn)代金融發(fā)展的巨大進(jìn)步[30]。與傳統(tǒng)金融相比，新興數(shù)字金融使用大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能等創(chuàng)新技術(shù)，在很大程度上擺脫了對(duì)傳統(tǒng)物理網(wǎng)點(diǎn)和人工服務(wù)的依賴，在很多業(yè)務(wù)中新興的電子渠道也替代了傳統(tǒng)的物理渠道，因其具有更強(qiáng)的時(shí)間和空間穿透性，服務(wù)成本更低，使用更便利，能夠?qū)鹘y(tǒng)金融難以度量和分析的事件數(shù)字化，從而有效降低了農(nóng)村金融市場(chǎng)的獲客成本，提高了風(fēng)險(xiǎn)控制能力，以低成本、可持續(xù)的方式有效地滿足農(nóng)村金融需求，特別是位置偏僻、傳統(tǒng)金融發(fā)展較為落后的農(nóng)村地區(qū)，數(shù)字金融的優(yōu)勢(shì)更為明顯。此外，數(shù)字金融也能完善農(nóng)村地區(qū)的社會(huì)征信體系，改善農(nóng)村社會(huì)信用環(huán)境，進(jìn)而提高金融機(jī)構(gòu)的供給意愿和提升金融服務(wù)水平。數(shù)字金融改變了傳統(tǒng)金融的信用識(shí)別、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估等方法，使金融從高大上的領(lǐng)域走出來(lái)，融入到現(xiàn)代“三農(nóng)”發(fā)展的進(jìn)程中，成為創(chuàng)新農(nóng)村金融產(chǎn)品和服務(wù)、發(fā)現(xiàn)和滿足農(nóng)村新的金融需求、促進(jìn)農(nóng)民收入增長(zhǎng)的動(dòng)力和源泉。

可以預(yù)期，經(jīng)過數(shù)字技術(shù)賦能的數(shù)字金融具有無(wú)可比擬的成本優(yōu)勢(shì)和地域滲透力，使得受傳統(tǒng)金融排斥的農(nóng)村地區(qū)、貧困群體和低收入階層能夠以可負(fù)擔(dān)的成本獲得金融服務(wù)，擴(kuò)大了金融服務(wù)的覆蓋面，增加了金融服務(wù)的可得性，提高了金融供給水平，促進(jìn)農(nóng)村資源配置優(yōu)化，儼然成為當(dāng)前農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展和居民增收必不可少的新型生產(chǎn)要素?；诖耍疚慕梃b總量生產(chǎn)函數(shù)的分析框架，將數(shù)字金融作為新型生產(chǎn)要素投入，構(gòu)建數(shù)字普惠金融影響農(nóng)村經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出的生產(chǎn)函數(shù)：

Y=f(K，L，H，DIF)

(1)

(2)

Y=mf(K，H，DIF)

(3)

對(duì)式(3)進(jìn)行全微分，兩邊同時(shí)除以m，即：

(4)

dNI=β1dK+β2dH+β3dDIF

(5)

式(5)表示物質(zhì)資本存量、人力資本和數(shù)字普惠金融的提高能夠影響農(nóng)民收入增長(zhǎng)。由于差分變量只是變量前后期的差值，式(5)中差分變量存在穩(wěn)定關(guān)系，不難證明NI和H、DIF的水平變量也存在穩(wěn)定關(guān)系。借鑒余新平等的處理辦法[34]，用農(nóng)戶投資(NHTZ)代替物質(zhì)資本增長(zhǎng)dK，對(duì)NI、NHTZ、H和DIF取自然對(duì)數(shù)，可以得到分析數(shù)字普惠金融發(fā)展對(duì)農(nóng)民人均收入增長(zhǎng)的計(jì)量模型：

lnNIit=β0+β1lnNHTZit+β2lnHit+β3lnDIFit+μi+εit

(6)

式(6)中，i表示省份，t表示時(shí)間，μi表示個(gè)體效應(yīng)，εit表示隨機(jī)誤差項(xiàng)?？紤]到貿(mào)易開放(TRADE)、農(nóng)機(jī)使用(NJ)、化肥使用(HF)、財(cái)政支農(nóng)(CZ)、金融支農(nóng)(JR)對(duì)農(nóng)民收入增長(zhǎng)的影響，擴(kuò)展式(6)可以得到本文實(shí)證分析數(shù)字普惠金融影響農(nóng)民收入增長(zhǎng)的計(jì)量模型：

lnNIit=β0+β1lnNHTZit+β2lnHit+β3lnDIFit+β4lnTRADEit+β5lnNJit+β6lnHFit+β7lnCZit+β8lnJRit+μi+εit

(7)

數(shù)字普惠金融通過互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)為用戶提供一系列金融服務(wù)。以互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)為驅(qū)動(dòng)的數(shù)字金融要求使用者具備較高的知識(shí)儲(chǔ)量和使用技能，如果使用者知識(shí)存量不足，將會(huì)導(dǎo)致數(shù)字金融產(chǎn)品需求側(cè)與供給側(cè)因知識(shí)門檻而發(fā)生錯(cuò)配[29]。隨著數(shù)字金融產(chǎn)品服務(wù)的不斷創(chuàng)新和拓展，數(shù)字金融產(chǎn)品服務(wù)的復(fù)雜度更高，對(duì)使用者知識(shí)儲(chǔ)量和金融素養(yǎng)的挑剔性更強(qiáng)。因此，農(nóng)村居民是否使用數(shù)字金融服務(wù)以及使用效果在一定程度上受其自身人力資本儲(chǔ)量的影響?？梢灶A(yù)期，通過提高農(nóng)村居民教育水平，促進(jìn)人力資本積累，提高金融意識(shí)和數(shù)字金融素養(yǎng)，增強(qiáng)其評(píng)估金融產(chǎn)品風(fēng)險(xiǎn)及合理運(yùn)用金融服務(wù)的能力，對(duì)提高數(shù)字普惠金融的收入增長(zhǎng)效應(yīng)具有重要作用?；诖?，于式(7)中引入數(shù)字普惠金融與人力資本的交互項(xiàng)(lnDIFit*lnHit)，得到人力資本影響數(shù)字普惠金融促進(jìn)農(nóng)民收入增長(zhǎng)的調(diào)節(jié)效應(yīng)模型：

lnNIit=β0+β1lnNHTZit+β2lnHit+β3lnDIFit+αlnDIFit*lnHit+β4lnTRADEit+β5lnNJit+β6lnHFit+β7lnCZit+β8lnJRit+μi+εit

(8)

(二)變量選取

為了研究數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)民收入的影響，本文選擇農(nóng)民收入作為因變量，數(shù)字普惠金融作為核心解釋變量，農(nóng)戶投資、人力資本、農(nóng)機(jī)使用情況、化肥使用情況、財(cái)政支農(nóng)、金融支農(nóng)及貿(mào)易開放度作為控制變量。

1.被解釋變量：農(nóng)民收入

本文選取農(nóng)村居民人均可支配收入(NI)及其四個(gè)分項(xiàng)指標(biāo)，即人均經(jīng)營(yíng)性收入(JY)、人均工資性收入(GZ)、人均財(cái)產(chǎn)性收入(CC)、人均轉(zhuǎn)移性收入(ZY)，作為衡量農(nóng)民收入的代理指標(biāo)，并采用各省消費(fèi)者價(jià)格指數(shù)進(jìn)行調(diào)整，得到實(shí)際人均收入。其中，2011-2012年的人均收入用農(nóng)村居民人均純收入替代。

2.核心解釋變量：數(shù)字普惠金融

《北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)》是數(shù)字金融領(lǐng)域較為全面的反映數(shù)字普惠金融發(fā)展情況的指數(shù)，并在最近的實(shí)證研究得到廣泛的使用[9，26，35]。該套指數(shù)使用數(shù)字普惠金融總指數(shù)反映數(shù)字普惠金融的總體發(fā)展水平，并使用覆蓋廣度、使用深度和數(shù)字化程度指數(shù)反映數(shù)字普惠金融發(fā)展的三個(gè)一級(jí)維度。此外，支付、保險(xiǎn)、貨幣基金、信用服務(wù)、投資和信貸等業(yè)務(wù)方面的分類指數(shù)反映了數(shù)字普惠金融主要業(yè)務(wù)的發(fā)展情況。數(shù)字普惠金融總指數(shù)及各維度指數(shù)包含了數(shù)字金融的有用信息[2]，單獨(dú)使用其中的某一指標(biāo)可能會(huì)導(dǎo)致對(duì)分析結(jié)果的片面解讀。因此，本文主要選用數(shù)字普惠金融總指數(shù)(DIF)及其三個(gè)一級(jí)維度指標(biāo)，即覆蓋廣度指數(shù)(DIF1)、使用深度指數(shù)(DIF2)和數(shù)字化程度指數(shù)(DIF3)，以全面測(cè)度數(shù)字普惠金融的發(fā)展情況。

3.控制變量

農(nóng)戶投資(NHTZ)，采用扣除住宅投資的農(nóng)戶固定資產(chǎn)投資與農(nóng)業(yè)GDP的比值來(lái)衡量農(nóng)戶生產(chǎn)性固定資產(chǎn)投資；農(nóng)村人力資本(H)，采用農(nóng)村6歲以上人口平均教育年限(7)各階段教育的教育年限賦值如下：文盲=0年，小學(xué)=6年，初中=9年，高中及中職=12年，大專以及以上=16年。來(lái)度量；貿(mào)易開放程度(TRADE)，采用按當(dāng)年平均匯率折算的人民幣進(jìn)出口總額與GDP的比值來(lái)度量；農(nóng)機(jī)使用情況(NJ)，采用每公頃農(nóng)機(jī)總動(dòng)力來(lái)測(cè)度；化肥使用情況(HF)，采用每公頃化肥施用量表示；財(cái)政支農(nóng)(CZ)，采用財(cái)政農(nóng)林水事務(wù)支出與農(nóng)業(yè)GDP的比值度量財(cái)政支農(nóng)強(qiáng)度；金融支農(nóng)(JR)，采用農(nóng)業(yè)貸款與農(nóng)業(yè)GDP的比值度量金融支農(nóng)水平，以控制傳統(tǒng)農(nóng)村金融發(fā)展水平對(duì)農(nóng)民收入增長(zhǎng)的影響。

上述變量的原始數(shù)據(jù)除了數(shù)字普惠金融數(shù)據(jù)來(lái)自北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心外，其他變量數(shù)據(jù)來(lái)源于歷年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)勞動(dòng)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)人口與就業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中國(guó)農(nóng)村金融服務(wù)報(bào)告》。上述變量中，農(nóng)民收入和數(shù)字金融指數(shù)、農(nóng)村人力資本、農(nóng)機(jī)和化肥使用情況取自然對(duì)數(shù)，其他變量直接采用比值數(shù)據(jù)。相關(guān)變量的描述性統(tǒng)計(jì)如表1所示。

表1 變量描述性統(tǒng)計(jì)

(三)估計(jì)策略

在省略匯報(bào)的覆蓋廣度指數(shù)、使用深度指數(shù)和數(shù)字化程度指數(shù)的相關(guān)性檢驗(yàn)中，本文發(fā)現(xiàn)三個(gè)指數(shù)之間顯著正相關(guān)，相關(guān)系數(shù)均超過了0.7的門檻值[36]。因此，在回歸分析中對(duì)以上高度相關(guān)的數(shù)字普惠金融變量分開使用，以避免引發(fā)多重共線性問題。本文采用固定效應(yīng)模型(FE)和隨機(jī)效應(yīng)模型(RE)進(jìn)行估計(jì)，并根據(jù)Hausman檢驗(yàn)結(jié)果確定模型的具體形式；考慮可能存在自相關(guān)和異方差，使用能夠同時(shí)處理截面異方差、自相關(guān)和組內(nèi)自相關(guān)的SCC方法對(duì)模型進(jìn)行修正[37]；對(duì)模型可能存在的內(nèi)生性問題，采用工具變量GMM和LIML方法進(jìn)行控制，對(duì)估計(jì)結(jié)果進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。此外，本文還采用SCC方法檢驗(yàn)了數(shù)字普惠金融發(fā)展對(duì)農(nóng)民收入增長(zhǎng)的影響路徑；采用分組回歸討論數(shù)字普惠金融影響農(nóng)民收入增長(zhǎng)的區(qū)域差異性；采用面板廣義分位數(shù)回歸模型測(cè)度不同收入群體在數(shù)字普惠金融發(fā)展過程中的獲益情況；采用調(diào)節(jié)效應(yīng)模型檢驗(yàn)了人力資本對(duì)數(shù)字普惠金融影響農(nóng)民收入增長(zhǎng)的調(diào)節(jié)作用，并采用分組回歸的方法進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。根據(jù)Demirgü-Kunt等的觀點(diǎn)[38]，在各種計(jì)量方法的假設(shè)與現(xiàn)實(shí)情況存在差異的情況下，如果通過不同計(jì)量方法得到類似的結(jié)果，即可以認(rèn)為估計(jì)結(jié)論是穩(wěn)健的。

四、實(shí)證結(jié)果分析

(一)數(shù)字普惠金融與農(nóng)民收入增長(zhǎng)

1.基準(zhǔn)分析

本文利用Hausman檢驗(yàn)拒絕隨機(jī)效應(yīng)模型(RE)，為了觀察數(shù)據(jù)是否存在組內(nèi)自相關(guān)、組間異方差和截面同期相關(guān)性問題，分別進(jìn)行了組內(nèi)自相關(guān)Wald檢驗(yàn)、組間異方差Wald檢驗(yàn)和面板數(shù)據(jù)截面相關(guān)性檢驗(yàn)(Frees' test、 Pesaran's test和Friedman's test)，分別拒絕了“組間同方差”“無(wú)組內(nèi)自相關(guān)”“無(wú)截面同期相關(guān)”的原假設(shè)。因此，本文采用固定效應(yīng)SCC模型(FE/SCC)來(lái)修正固定效應(yīng)模型(FE)。表2報(bào)告了固定效應(yīng)SCC模型(FE/SCC)的估計(jì)結(jié)果。從模型(1)-(4)可以看出，無(wú)論是數(shù)字普惠金融總指數(shù)(lnDIF)，還是覆蓋廣度(lnDIF1)、使用深度(lnDIF2)、數(shù)字化程度(lnDIF3)，對(duì)農(nóng)民收入增長(zhǎng)均表現(xiàn)出顯著的正相關(guān)關(guān)系，其彈性系數(shù)分別為0.249、0.196、0.248和0.192。考慮到本文的解釋變量對(duì)農(nóng)民收入增長(zhǎng)的影響可能具有滯后效應(yīng)，且金融類變量的時(shí)滯效應(yīng)通常較短，故將數(shù)字普惠金融變量及所有控制變量滯后一期對(duì)農(nóng)民收入增長(zhǎng)進(jìn)行估計(jì)。由模型(5)-(8)可以發(fā)現(xiàn)，數(shù)字普惠金融及各維度發(fā)展對(duì)農(nóng)民收入增長(zhǎng)具有顯著的滯后效應(yīng)，數(shù)字普惠金融總指數(shù)及各維度指數(shù)的彈性系數(shù)分別為0.216、0.168、0.214和0.166?？梢姡瑹o(wú)論是當(dāng)期還是滯后一期，無(wú)論總指數(shù)還是各維度指數(shù)，數(shù)字普惠金融發(fā)展對(duì)農(nóng)民收入增長(zhǎng)均有顯著的促進(jìn)作用。從各省數(shù)字普惠金融總指數(shù)的平均值由2011年的40上升到2018年的300.21可知，數(shù)字普惠金融發(fā)展對(duì)農(nóng)民收入增長(zhǎng)的促進(jìn)作用是可觀的。

控制變量的估計(jì)結(jié)果表明，農(nóng)戶生產(chǎn)性固定資產(chǎn)投資(NHTZ)的估計(jì)系數(shù)為負(fù)向，在部分模型中通過顯著性檢驗(yàn)，這可能是因?yàn)槲覈?guó)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)依然以小規(guī)模經(jīng)營(yíng)為主，分散的小額投資難以形成有效的規(guī)模經(jīng)濟(jì)，難以促進(jìn)農(nóng)民增收。此外，農(nóng)戶投資去向較為單一且效率低下，難以對(duì)農(nóng)民增收起到應(yīng)有的作用[39]。人力資本(lnH)的估計(jì)系數(shù)為正向，在部分模型中通過顯著性檢驗(yàn)，表明農(nóng)村人力資本提高能夠促進(jìn)農(nóng)民收入增長(zhǎng)。農(nóng)機(jī)使用(lnNJ)的估計(jì)系數(shù)不顯著，表明農(nóng)業(yè)機(jī)械化對(duì)農(nóng)民收入增長(zhǎng)的促進(jìn)作用有限。近年來(lái)我國(guó)農(nóng)機(jī)社會(huì)化服務(wù)水平有所提高，帶來(lái)農(nóng)機(jī)使用量增加、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的分工和專業(yè)化，對(duì)“三農(nóng)”而言最大的好處是解放了束縛在小塊土地上的勞動(dòng)力，解除了農(nóng)民外出務(wù)工和經(jīng)營(yíng)工商企業(yè)的后顧之憂。農(nóng)業(yè)機(jī)械化帶來(lái)的增收效應(yīng)主要針對(duì)提供專業(yè)化服務(wù)的少數(shù)大戶，而大多數(shù)農(nóng)戶則需要出讓貨幣以換取專業(yè)化服務(wù)。貿(mào)易開放程度(TRADE)在多數(shù)模型中顯著為負(fù)，化肥使用(lnHF)與農(nóng)民收入增長(zhǎng)顯著負(fù)相關(guān)，財(cái)政支農(nóng)(CZ)的估計(jì)系數(shù)顯著為負(fù)，金融支農(nóng)(JR)的系數(shù)顯著為正。

表2 數(shù)字金融與農(nóng)民收入增長(zhǎng)(FE/SCC)：基準(zhǔn)回歸

2.穩(wěn)健性分析

為緩解可能因遺漏變量、反向因果及數(shù)字普惠金融發(fā)展指數(shù)測(cè)度誤差等導(dǎo)致的內(nèi)生性問題，本文分別將數(shù)字金融總指數(shù)及各維度指數(shù)的滯后項(xiàng)作為各自的工具變量對(duì)內(nèi)生性進(jìn)行控制，采用過度識(shí)別的廣義矩估計(jì)法(GMM)和有限信息最大似然估計(jì)法(LIML)進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，表3匯報(bào)了估計(jì)結(jié)果。數(shù)字普惠金融指數(shù)的內(nèi)生性檢驗(yàn)在10%的顯著性水平下接受原假設(shè)，表明內(nèi)生性問題不嚴(yán)重。覆蓋廣度的內(nèi)生性檢驗(yàn)在1%的水平下拒絕原假設(shè)，表明存在內(nèi)生性問題；弱工具變量檢驗(yàn)Cragg-Donald Wald F值遠(yuǎn)大于10，表明不存在弱工具變量問題；模型(3)和模型(4)的Hansen-J檢驗(yàn)的P值均大于0.1，表明不能拒絕過度識(shí)別原假設(shè)。因此，工具變量的選擇是恰當(dāng)?shù)?。GMM和LIML的估計(jì)結(jié)果顯示覆蓋廣度的系數(shù)為正，且通過1%的顯著性檢驗(yàn)。使用深度和數(shù)字化程度的內(nèi)生性檢驗(yàn)在10%的顯著性水平下接受原假設(shè)，表明內(nèi)生性問題不嚴(yán)重。上述分析表明即使考慮了內(nèi)生性問題，數(shù)字普惠金融及各維度發(fā)展對(duì)農(nóng)民收入增長(zhǎng)的正向促進(jìn)作用依然具有穩(wěn)健性，數(shù)字普惠金融發(fā)展已經(jīng)成為農(nóng)民收入增長(zhǎng)的重要驅(qū)動(dòng)力。

表3 穩(wěn)健性檢驗(yàn)(工具變量GMM和LIML)

3.進(jìn)一步分析

數(shù)字金融提供了支付、融資、理財(cái)?shù)蓉S富多樣的在線金融服務(wù)，為農(nóng)民收入增長(zhǎng)提供了重要的金融支持。表4進(jìn)一步報(bào)告了數(shù)字金融各項(xiàng)業(yè)務(wù)發(fā)展對(duì)農(nóng)民收入增長(zhǎng)的影響。估計(jì)結(jié)果顯示，數(shù)字金融各項(xiàng)業(yè)務(wù)的估計(jì)系數(shù)均為正，且通過1%的顯著性檢驗(yàn)，表明數(shù)字金融各項(xiàng)業(yè)務(wù)發(fā)展有助于促進(jìn)農(nóng)民收入水平提高。從各項(xiàng)業(yè)務(wù)對(duì)農(nóng)民收入增長(zhǎng)的作用強(qiáng)度來(lái)看，支付、信貸、保險(xiǎn)等基礎(chǔ)的金融服務(wù)對(duì)農(nóng)民收入增長(zhǎng)的作用最強(qiáng)，信用服務(wù)的增收效應(yīng)最弱。這可能是因?yàn)橹Ц?、信貸、保險(xiǎn)等金融服務(wù)要么直接支持農(nóng)戶生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)，要么直接促進(jìn)財(cái)產(chǎn)性收入增長(zhǎng)，但是信用業(yè)務(wù)則是獲取其他某些金融服務(wù)的條件之一，對(duì)農(nóng)民收入增長(zhǎng)的直接作用可能相對(duì)較小。這說(shuō)明提高基礎(chǔ)金融服務(wù)的供給水平依然是促進(jìn)農(nóng)民收入增長(zhǎng)的重要途徑。

表4 數(shù)字金融各項(xiàng)業(yè)務(wù)與農(nóng)民收入增長(zhǎng)(FE/SCC)

(二)數(shù)字普惠金融影響農(nóng)民收入增長(zhǎng)的作用途徑分析

數(shù)字金融提供了豐富多樣的金融服務(wù)，為小農(nóng)戶、農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化龍頭企業(yè)、農(nóng)民合作社、專業(yè)大戶和家庭農(nóng)場(chǎng)等新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)主體的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)提供了金融支持，促進(jìn)了新的商業(yè)模式的產(chǎn)生和發(fā)展，改善了農(nóng)村經(jīng)濟(jì)主體的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)環(huán)境，有利于擴(kuò)大生產(chǎn)規(guī)模和提高經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)，增加農(nóng)民獲得工資性收入和經(jīng)營(yíng)性收入的機(jī)會(huì)。在線融資服務(wù)能緩解農(nóng)村家庭創(chuàng)業(yè)活動(dòng)面臨的金融約束，提高了創(chuàng)業(yè)的概率并增加了非農(nóng)就業(yè)機(jī)會(huì)，并通過支持創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)等渠道為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)提供支持，創(chuàng)造出更多的工作崗位。便捷安全的理財(cái)投資服務(wù)有助于農(nóng)村家庭獲得財(cái)產(chǎn)性收入，在線保險(xiǎn)、大病眾籌增強(qiáng)了農(nóng)村居民的抗風(fēng)險(xiǎn)能力，在家庭遇到重大困難時(shí)，可以獲得來(lái)自親友及社會(huì)的轉(zhuǎn)移支付，等等。因此，數(shù)字金融對(duì)農(nóng)民收入增長(zhǎng)的影響是全方位的，有助于促進(jìn)農(nóng)民各項(xiàng)收入增長(zhǎng)。由于2013年起實(shí)施的城鄉(xiāng)住戶統(tǒng)一調(diào)查引起的統(tǒng)計(jì)口徑變化使得當(dāng)年農(nóng)民收入結(jié)構(gòu)發(fā)生了非自然形成的結(jié)構(gòu)變動(dòng)，因此，本文首先使用2013-2018年的數(shù)據(jù)進(jìn)行估計(jì)，并運(yùn)用2011-2018年的數(shù)據(jù)進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。表5匯報(bào)了數(shù)字普惠金融與農(nóng)民各項(xiàng)收入來(lái)源的估計(jì)結(jié)果。模型(1)-(4)表明數(shù)字金融對(duì)農(nóng)民各項(xiàng)收入的估計(jì)系數(shù)顯著為正，在2013-2018年的樣本期間，數(shù)字金融能夠顯著促進(jìn)農(nóng)民各項(xiàng)收入增長(zhǎng)，其中對(duì)轉(zhuǎn)移性收入的作用力度最強(qiáng)，緊隨其后的是經(jīng)營(yíng)性收入、財(cái)產(chǎn)性收入和工資性收入。模型(5)-(8)表明數(shù)字普惠金融總指數(shù)的估計(jì)系數(shù)顯著為正，進(jìn)一步說(shuō)明數(shù)字普惠金融促進(jìn)了農(nóng)民各項(xiàng)收入增長(zhǎng)。

表5 數(shù)字金融與各項(xiàng)收入的關(guān)系(FE/SCC)

表6匯報(bào)了數(shù)字普惠金融各維度對(duì)農(nóng)民各項(xiàng)收入增長(zhǎng)的影響。結(jié)果表明數(shù)字金融覆蓋廣度(DIF1)、使用深度(DIF2)和數(shù)字化程度(DIF3)與農(nóng)民工資性收入、經(jīng)營(yíng)性收入、財(cái)產(chǎn)性收入及轉(zhuǎn)移性收入的估計(jì)系數(shù)均為正，且均通過顯著性檢驗(yàn)，表明數(shù)字金融各維度發(fā)展對(duì)農(nóng)民各項(xiàng)收入增長(zhǎng)均產(chǎn)生了正面影響。采用滯后一期的估計(jì)結(jié)果與此相似(限于篇幅，不再匯報(bào)估計(jì)結(jié)果)，這說(shuō)明數(shù)字普惠金融各維度發(fā)展對(duì)農(nóng)民收入增長(zhǎng)產(chǎn)生了全方位的促進(jìn)作用。

表6 數(shù)字金融各維度與各項(xiàng)收入的關(guān)系(FE/SCC)

(三)異質(zhì)性分析

1.區(qū)域異質(zhì)性分析

由于各區(qū)域社會(huì)經(jīng)濟(jì)條件存在差異，數(shù)字金融發(fā)展對(duì)農(nóng)民收入增長(zhǎng)的影響存在區(qū)域差異性。表7匯報(bào)了數(shù)字金融對(duì)東、中、西部地區(qū)農(nóng)民收入增長(zhǎng)的影響。當(dāng)期的估計(jì)結(jié)果表明，數(shù)字金融對(duì)東、中、西部地區(qū)農(nóng)民收入的估計(jì)系數(shù)分別為0.229、0.195、0.249，且均通過1%的顯著性檢驗(yàn)，說(shuō)明數(shù)字金融促進(jìn)了各地區(qū)的農(nóng)民收入增長(zhǎng)。通過比較估計(jì)系數(shù)發(fā)現(xiàn)，數(shù)字金融對(duì)西部地區(qū)農(nóng)民收入增長(zhǎng)的作用最強(qiáng)，其次是東部地區(qū)，最后是中部地區(qū)。各地區(qū)滯后一期的估計(jì)系數(shù)也均為正向，且均通過1%的顯著性檢驗(yàn)，數(shù)字金融的估計(jì)系數(shù)大小的順序沒有發(fā)生變化。因此，數(shù)字金融對(duì)各區(qū)域農(nóng)民收入增長(zhǎng)的影響可能存在差異性。

表7 數(shù)字金融影響農(nóng)民收入增長(zhǎng)的區(qū)域差異(FE/SCC)：分組回歸

由于各區(qū)域的估計(jì)系數(shù)均通過顯著性檢驗(yàn)，接下來(lái)將通過設(shè)置虛擬變量的方式，檢驗(yàn)數(shù)字金融影響農(nóng)民收入增長(zhǎng)的區(qū)域差異是否具有顯著性。具體方法是當(dāng)省份屬于東部地區(qū)時(shí)，AREA1=1，否則為0；當(dāng)省份屬于中部地區(qū)時(shí)，AREA2=1，否則為0。將AREA1、AREA2分別乘以數(shù)字金融變量，得到2個(gè)交叉項(xiàng)：AREA1*lnDIF和AREA2*lnDIF。lnDIF的估計(jì)系數(shù)表示數(shù)字金融發(fā)展對(duì)西部地區(qū)的影響，如果交叉項(xiàng)系數(shù)顯著不為0，則表明數(shù)字金融對(duì)相應(yīng)區(qū)域農(nóng)民收入增長(zhǎng)的影響顯著不同于西部地區(qū)。表8匯報(bào)了相應(yīng)的結(jié)果。結(jié)果表明，數(shù)字金融發(fā)展的當(dāng)期值(lnDIF)和滯后一期(L. lnDIF)的系數(shù)均為正向，且均通過1%的顯著性檢驗(yàn)；AREA1*lnDIF及L.(AREA1*lnDIF)的系數(shù)為負(fù)向，且至少通過5%的顯著性檢驗(yàn)，AREA2*lnDIF及L.(AREA2*lnDIF)的系數(shù)為負(fù)向，且通過1%的顯著性檢驗(yàn)。這說(shuō)明數(shù)字金融發(fā)展對(duì)農(nóng)民收入增長(zhǎng)的影響存在著顯著的區(qū)域差異性，對(duì)西部地區(qū)農(nóng)民收入增長(zhǎng)的影響要強(qiáng)于中、東部地區(qū)。因此，數(shù)字金融發(fā)展有助于縮小區(qū)域之間的農(nóng)民收入差距。

表8 數(shù)字金融影響農(nóng)民收入的區(qū)域差異顯著性(FE/SCC)：虛變量回歸

接下來(lái)考察數(shù)字普惠金融各維度對(duì)農(nóng)民收入增長(zhǎng)影響的區(qū)域差異，表9匯報(bào)了相應(yīng)的估計(jì)結(jié)果。東部地區(qū)估計(jì)結(jié)果表明，當(dāng)期的覆蓋廣度(lnDIF1)、使用深度(lnDIF2)、數(shù)字化程度(lnDIF3)的系數(shù)為正，且通過1%的顯著性檢驗(yàn)；滯后一期的估計(jì)系數(shù)也為正向，分別通過1%的顯著性檢驗(yàn)。這表明數(shù)字金融各維度發(fā)展有助于東部地區(qū)農(nóng)民收入增長(zhǎng)。中部地區(qū)的估計(jì)結(jié)果顯示，當(dāng)期及滯后一期的覆蓋廣度(lnDIF1)、使用深度(lnDIF2)、數(shù)字化程度(lnDIF3)的系數(shù)為正向，且均通過1%的顯著性檢驗(yàn)。西部地區(qū)的估計(jì)結(jié)果顯示，當(dāng)期的覆蓋廣度(lnDF1)、使用深度(lnDIF2)、數(shù)字化程度(lnDIF3)的系數(shù)為正向，且通過1%的顯著性檢驗(yàn)；滯后一期估計(jì)系數(shù)為正向，分別通過5%、1%和1%的顯著性檢驗(yàn)。這表明數(shù)字金融覆蓋廣度、使用深度、數(shù)字化程度能夠顯著促進(jìn)各區(qū)域農(nóng)民收入增長(zhǎng)。

表9 數(shù)字金融各維度影響農(nóng)民收入增長(zhǎng)的區(qū)域差異(FE/SCC)：分組回歸

接下來(lái)參照上文的方法設(shè)置虛擬變量來(lái)檢驗(yàn)數(shù)字金融各維度對(duì)各區(qū)域農(nóng)民收入增長(zhǎng)影響差異的顯著性，表10匯報(bào)了估計(jì)結(jié)果。覆蓋廣度的估計(jì)表明，AREA1*lnDIF1的系數(shù)為正向，沒有通過10%的顯著性檢驗(yàn)；AREA2*lnDIF1的系數(shù)為負(fù)向，也沒有通過10%的顯著性檢驗(yàn)。滯后變量的估計(jì)結(jié)果與當(dāng)期變量的估計(jì)結(jié)果相似，表明覆蓋廣度增收效應(yīng)的區(qū)域差異性不顯著。使用深度的估計(jì)結(jié)果表明，AREA1*lnDIF2、L.(AREA1*lnDIF2)的系數(shù)為負(fù)向，且通過1%的顯著性檢驗(yàn)，表明使用深度對(duì)西部地區(qū)的影響要強(qiáng)于東部地區(qū)；AREA2*lnDIF2、L.(AREA2*lnDIF2)的系數(shù)為負(fù)向，且分別通過5%和10%的顯著性檢驗(yàn)，表明使用深度對(duì)西部地區(qū)的農(nóng)民增收效應(yīng)也強(qiáng)于中部地區(qū)。數(shù)字化程度的估計(jì)結(jié)果表明，AREA1*lnDIF3、L.(AREA1*lnDIF3)、AREA2*lnDIF3、L.(AREA2*lnDIF3)的系數(shù)為負(fù)向且至少通過5%的顯著性檢驗(yàn)，表明數(shù)字化程度對(duì)西部地區(qū)的增收效應(yīng)要強(qiáng)于東部、中部地區(qū)。上述結(jié)果表明，數(shù)字金融覆蓋廣度增收效應(yīng)的區(qū)域差異不明顯，數(shù)字金融使用程度和數(shù)字化程度對(duì)農(nóng)民收入增長(zhǎng)的影響存在顯著的區(qū)域差異，且對(duì)西部地區(qū)的增收效應(yīng)明顯強(qiáng)于東部、中部地區(qū)。

表10 數(shù)字金融各維度影響農(nóng)民收入增長(zhǎng)的區(qū)域差異(FE/SCC)：虛變量回歸

2.數(shù)字普惠金融在不同收入分位數(shù)上對(duì)農(nóng)民收入增長(zhǎng)的影響

數(shù)字普惠金融具有低成本、覆蓋廣和可持續(xù)的優(yōu)勢(shì)，大大降低了金融服務(wù)的門檻，為廣大農(nóng)村地區(qū)實(shí)現(xiàn)普惠金融提供了契機(jī)，為低收入者和弱勢(shì)群體獲取低成本金融服務(wù)奠定了基礎(chǔ)。在傳統(tǒng)的農(nóng)村金融環(huán)境中，低收入階層可能因?yàn)樽陨淼氖杖爰柏?cái)富不足以支付享受金融服務(wù)的門檻費(fèi)用而無(wú)法獲得充分的金融服務(wù)，數(shù)字普惠金融通過數(shù)字技術(shù)與金融的跨界融合為使用者提供了支付、結(jié)算、保險(xiǎn)、貨幣基金、信用服務(wù)、投資和信貸等金融服務(wù)[2]，對(duì)緩解貧困農(nóng)戶、小微企業(yè)融資等問題發(fā)揮著積極作用，彌補(bǔ)了傳統(tǒng)金融的短板和不足，從而更有利于低收入群體的收入增長(zhǎng)。為了反映不同收入群體從數(shù)字普惠金融發(fā)展中的獲益情況，本文采用Powell開發(fā)的面板廣義分位數(shù)模型進(jìn)行估計(jì)[40]，表11報(bào)告了數(shù)字普惠金融總指數(shù)及各維度指數(shù)在代表性分位數(shù)上的估計(jì)結(jié)果。在不同收入分位數(shù)水平，數(shù)字普惠金融發(fā)展(DIF)對(duì)農(nóng)民收入增長(zhǎng)均有明顯的促進(jìn)作用，隨著收入分位數(shù)水平提升，數(shù)字普惠金融總指數(shù)對(duì)農(nóng)民收入增長(zhǎng)的彈性系數(shù)總體上表現(xiàn)出逐漸下降趨勢(shì)(0.341、0.412、0.316、0.313、0.285、0.257)。數(shù)字普惠金融在Q5、Q10、Q25分位數(shù)上彈性系數(shù)均大于Q75、Q90分位數(shù)的彈性系數(shù)，說(shuō)明數(shù)字金融對(duì)農(nóng)民收入增長(zhǎng)具有包容性特征，對(duì)低收入群體的收入增長(zhǎng)促進(jìn)作用更強(qiáng)。各維度指數(shù)的估計(jì)結(jié)果表明覆蓋廣度(DIF1)、使用深度(DIF2)和數(shù)字化程度(DIF3)在各個(gè)分位數(shù)水平上均與農(nóng)民收入增長(zhǎng)顯著正相關(guān)，隨著分位數(shù)水平的提高，增收效應(yīng)趨于下降。參照上文的處理方式，將數(shù)字金融變量和所有控制變量滯后一期對(duì)模型進(jìn)行回歸(限于篇幅，不再匯報(bào)結(jié)果)，估計(jì)結(jié)果表明上述結(jié)論具有穩(wěn)健性。這說(shuō)明數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)民收入增長(zhǎng)的包容性和普惠性，不僅體現(xiàn)在總體發(fā)展水平上，還體現(xiàn)在各維度層面。

表11 在不同收入分位數(shù)上數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)民收入增長(zhǎng)的影響(面板廣義分位數(shù)回歸)

上述分析表明，在不同的分位數(shù)水平上無(wú)論是數(shù)字普惠金融總指數(shù)還是各維度指數(shù)都與農(nóng)民收入增長(zhǎng)顯著正相關(guān)，表明不同的收入群體均能從數(shù)字普惠金融發(fā)展中受益。從系數(shù)的變化趨勢(shì)來(lái)看，隨著分位數(shù)水平的提高，數(shù)字普惠金融總指數(shù)及各維度指數(shù)對(duì)農(nóng)民收入增長(zhǎng)的彈性系數(shù)逐漸變小。這說(shuō)明低收入群體從數(shù)字普惠金融發(fā)展的獲益相對(duì)較多，體現(xiàn)了現(xiàn)階段數(shù)字普惠金融發(fā)展的包容性和普惠性。在傳統(tǒng)金融體系中，農(nóng)村低收入群體受到的金融排斥最強(qiáng)，接入數(shù)字金融服務(wù)的邊際收益更高。數(shù)字普惠金融將這些低收入長(zhǎng)尾客戶納入服務(wù)范圍，彌補(bǔ)了傳統(tǒng)金融的短板，提高了金融的普惠性，促進(jìn)了農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的包容性增長(zhǎng)。但本文的估計(jì)結(jié)果與張勛等[26]的研究也存在一定的差異。在張勛等人的研究中，僅農(nóng)村低收入家庭從數(shù)字普惠金融發(fā)展中獲益較為明顯，而高收入家庭從數(shù)字普惠金融發(fā)展中獲益并不明顯。但是本文的研究結(jié)果表明即使高收入家庭也能從數(shù)字普惠金融發(fā)展中獲益。原因可能在于張勛等側(cè)重于分析數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)戶家庭創(chuàng)業(yè)的影響[26]，缺少對(duì)數(shù)字普惠金融影響現(xiàn)存企業(yè)經(jīng)營(yíng)行為和經(jīng)濟(jì)績(jī)效的考量。事實(shí)上，數(shù)字普惠金融為各類收入的群體提供了平等使用金融服務(wù)的機(jī)會(huì)，不僅有利于新企業(yè)產(chǎn)生，也有利于改善現(xiàn)存企業(yè)的經(jīng)營(yíng)績(jī)效，進(jìn)而使得各收入分位數(shù)上的群體均能從數(shù)字普惠金融發(fā)展中獲益。

(四)人力資本對(duì)數(shù)字普惠金融促進(jìn)農(nóng)民收入增長(zhǎng)的調(diào)節(jié)效應(yīng)

數(shù)字普惠金融的增收效果受到使用者人力資本儲(chǔ)量的影響，為了反映人力資本對(duì)數(shù)字普惠金融影響農(nóng)民收入增長(zhǎng)的調(diào)節(jié)作用，將人力資本與數(shù)字普惠金融總指數(shù)及各維度指數(shù)的交互項(xiàng)(lnH*lnDIF、lnH*lnDIF1、lnH*lnDIF2、lnH*lnDIF3)帶入式(8)，并按照主流處理方法對(duì)交互項(xiàng)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，采用SCC固定效應(yīng)的估計(jì)結(jié)果見表12所示。由模型(1)可知人力資本與數(shù)字普惠金融總指數(shù)的交互項(xiàng)(lnH*lnDIF)的系數(shù)為負(fù)，但是沒有通過10%的顯著性檢驗(yàn)，表明總體上人力資本的調(diào)節(jié)作用并不顯著。模型(2)顯示人力資本與覆蓋廣度的交互項(xiàng)(lnH*lnDIF1)的系數(shù)為正，且通過1%的顯著性水平檢驗(yàn)，表明較高的人力資本能夠提高覆蓋廣度的增收效應(yīng)。此外，加入交互項(xiàng)后人力資本和覆蓋廣度的回歸系數(shù)都變?yōu)樨?fù)值，很明顯交互項(xiàng)掩蓋了人力資本與數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)民收入增長(zhǎng)的主效應(yīng)，凸顯了人力資本在提升覆蓋廣度促進(jìn)農(nóng)民收入增長(zhǎng)方面的重要性。模型(3)顯示人力資本與使用深度交互項(xiàng)(lnH*lnDIF2)的系數(shù)為正，且通過10%的顯著性檢驗(yàn)，表明較高的人力資本有助于提高數(shù)字金融使用深度的增收效應(yīng)。模型(4)顯示人力資本與數(shù)字化程度交互項(xiàng)(lnH*lnDIF3)的系數(shù)為為負(fù)，且通過1%的顯著性檢驗(yàn)，表明較高的人力資本降低了數(shù)字化程度的增收效應(yīng)。

表12 人力資本的調(diào)節(jié)效應(yīng)分析(FE/SCC)

為了進(jìn)一步檢驗(yàn)人力資本調(diào)節(jié)作用的穩(wěn)健性，本文將人力資本虛擬變量(H1)和人力資本虛擬變量與數(shù)字普惠金融的交互項(xiàng)引入模型并對(duì)樣本進(jìn)行縮放估計(jì)。具體方法如下：以人力資本的Q25和Q75作為分位點(diǎn)將樣本一分為3，取兩端的樣本組成一個(gè)新的估計(jì)樣本；當(dāng)人力資本處于最高的25個(gè)分位點(diǎn)時(shí)，人力資本虛擬變量(H1)賦值為1，當(dāng)人力資本處于最低的25個(gè)分位點(diǎn)時(shí)賦值為0；將人力資本虛擬變量分別與數(shù)字普惠金融總指數(shù)及各維度指數(shù)相乘可以得到4個(gè)交互項(xiàng):H1*DIF、H1*DIF1、H1*DIF2、H1*DIF3；將人力資本虛擬變量和人力資本虛擬變量與數(shù)字普惠金融的交互項(xiàng)分別引入相應(yīng)模型，由此得到4個(gè)含有交互項(xiàng)的回歸模型。表13的估計(jì)結(jié)果顯示，H1*lnDIF、H1*lnDIF2的估計(jì)系數(shù)沒有通過10%顯著性檢驗(yàn)，H1*DIF1的估計(jì)系數(shù)為正，且通過1%的顯著性檢驗(yàn)，H1*DIF3的估計(jì)系數(shù)為負(fù)，且通過1%的顯著性檢驗(yàn)。

表13 人力資本調(diào)節(jié)效應(yīng)的穩(wěn)健性檢驗(yàn)

以上分析表明，雖然數(shù)字普惠金融作為金融服務(wù)與數(shù)字技術(shù)的結(jié)合體，理論上數(shù)字普惠金融發(fā)揮作用需要較高的人力資本與之相匹配，但是樣本期間的估計(jì)結(jié)果表明，總體上人力資本對(duì)數(shù)字普惠金融促進(jìn)農(nóng)民收入增長(zhǎng)的調(diào)節(jié)效應(yīng)并不顯著，進(jìn)一步對(duì)各維度的分析表明，人力資本對(duì)數(shù)字金融各維度影響農(nóng)民收入增長(zhǎng)的調(diào)節(jié)效應(yīng)存在結(jié)構(gòu)性差異。具體來(lái)看，較高的人力資本提高覆蓋廣度的增收效應(yīng)具有穩(wěn)健性，但是抑制了數(shù)字化程度的增收效應(yīng)，對(duì)使用深度增收效應(yīng)的影響則不具有穩(wěn)健性。數(shù)字金融作為一種新的金融模式，對(duì)它的接受和使用需要具備一定的知識(shí)儲(chǔ)量。較低的人力資本不利于農(nóng)村居民接觸互聯(lián)網(wǎng)及數(shù)字普惠金融，隨著數(shù)字金融覆蓋面的快速擴(kuò)張，互聯(lián)網(wǎng)技能缺乏與文化水平限制已經(jīng)成為制約農(nóng)村居民接觸互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)而使用數(shù)字金融的主要因素。人力資本影響農(nóng)村居民使用數(shù)字普惠金融的質(zhì)量，但是如果用戶對(duì)數(shù)字金融的使用僅僅限于支付等最基本的功能，那么人力資本所導(dǎo)致的收入差異可能不太明顯[41]。隨著數(shù)字金融產(chǎn)品和服務(wù)的擴(kuò)展，數(shù)字投資理財(cái)?shù)膹?fù)雜程度更高，屆時(shí)，數(shù)字普惠金融的“挑剔性”就會(huì)顯現(xiàn)出來(lái)[28]，人力資本的高低很大程度上決定了使用者從數(shù)字普惠金融發(fā)展中獲益情況。隨著數(shù)字普惠金融產(chǎn)品和服務(wù)的迭代更新，其操作流程越來(lái)越便捷，使用成本越來(lái)越低，這有可能降低數(shù)字普惠金融對(duì)人力資本的要求[41]。當(dāng)前，我國(guó)數(shù)字普惠金融業(yè)務(wù)的發(fā)展從最初的傳統(tǒng)金融互聯(lián)網(wǎng)化發(fā)展到數(shù)字化創(chuàng)新階段，進(jìn)行金融服務(wù)創(chuàng)新[42]是這一階段的主要特征。但是無(wú)論哪一階段都要求數(shù)字金融使用者具備適當(dāng)?shù)闹R(shí)儲(chǔ)量。事實(shí)上，我國(guó)部分省區(qū)金融發(fā)展與人力資本已出現(xiàn)協(xié)調(diào)性問題[43]，農(nóng)村地區(qū)數(shù)字普惠金融發(fā)展面臨的人力資本約束更為突出。

五、結(jié)論及啟示

本文將數(shù)字普惠金融作為新型生產(chǎn)要素納入總量生產(chǎn)函數(shù)，建立計(jì)量模型實(shí)證檢驗(yàn)了數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)民收入增長(zhǎng)的影響及作用機(jī)制。樣本期間的研究結(jié)果表明：(1)無(wú)論是數(shù)字普惠金融總指數(shù)還是各維度指數(shù)都與農(nóng)民收入增長(zhǎng)顯著正相關(guān)，并具有顯著的滯后效應(yīng)。采用過度識(shí)別的工具變量GMM和LIML方法對(duì)內(nèi)生性進(jìn)行控制的估計(jì)結(jié)果表明上述結(jié)論具有穩(wěn)健性。此外，數(shù)字金融的各項(xiàng)業(yè)務(wù)發(fā)展也有利于農(nóng)民收入增長(zhǎng)，即無(wú)論是在總體層面還是各維度層面，亦或是數(shù)字金融的各項(xiàng)業(yè)務(wù)發(fā)展對(duì)農(nóng)民收入增長(zhǎng)均有顯著的促進(jìn)作用。(2)數(shù)字普惠金融及各維度發(fā)展通過促進(jìn)經(jīng)營(yíng)性收入、工資性收入、轉(zhuǎn)移性收入、財(cái)產(chǎn)性收入進(jìn)而帶動(dòng)農(nóng)民增收。(3)數(shù)字普惠金融及各維度發(fā)展促進(jìn)了各區(qū)域農(nóng)民收入增長(zhǎng)，尤其是對(duì)西部地區(qū)農(nóng)民收入增長(zhǎng)的作用力度更強(qiáng)，數(shù)字金融發(fā)展有助于縮小區(qū)域農(nóng)民收入水平差距。各收入分位數(shù)上的人群均能從數(shù)字普惠金融及各維度發(fā)展中獲益，尤其是低收入群體獲益更多。數(shù)字普惠金融為其客戶提供了相對(duì)平等的接受金融服務(wù)的機(jī)會(huì)，無(wú)論是數(shù)字普惠金融總指數(shù)還是各分類指數(shù)在各收入分位數(shù)上的估計(jì)系數(shù)均顯著為正，但隨著分位數(shù)水平的提高，估計(jì)系數(shù)逐漸變小。數(shù)字普惠金融將受傳統(tǒng)金融排斥最嚴(yán)重的低收入者納入服務(wù)范圍，產(chǎn)生了較高的邊際收益。(4)數(shù)字金融的高質(zhì)量發(fā)展需要較高的人力資本，樣本期間的估計(jì)結(jié)果表明，總體來(lái)看較高的農(nóng)村人力資本對(duì)數(shù)字普惠金融促進(jìn)農(nóng)民收入增長(zhǎng)影響并不顯著。對(duì)數(shù)字金融各維度的分析表明較高的人力資本提高覆蓋廣度的增收效應(yīng)，降低了數(shù)字化程度的增收效應(yīng)。為了促進(jìn)數(shù)字普惠金融發(fā)展，提高農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，促進(jìn)農(nóng)民收入可持續(xù)包容性增長(zhǎng)，本文提出以下四個(gè)方面的政策建議。

第一，完善農(nóng)村數(shù)字金融基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，提升數(shù)字普惠金融覆蓋面。普及互聯(lián)網(wǎng)和移動(dòng)手機(jī)等終端設(shè)備有助于農(nóng)村居民破除地理障礙、獲取高效的數(shù)字金融服務(wù)。互聯(lián)網(wǎng)是數(shù)字普惠金融的重要基礎(chǔ)設(shè)施，接入互聯(lián)網(wǎng)成為農(nóng)村居民直接獲得數(shù)字普惠金融服務(wù)的前提條件。截止到2019年6月，我國(guó)農(nóng)村非網(wǎng)民規(guī)模超過3億(8)如無(wú)特殊說(shuō)明，下文數(shù)據(jù)均來(lái)自中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)信息中心(CNNIC)第44次《中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展報(bào)告》披露的截止到2019年6月的數(shù)據(jù)。，相當(dāng)一部分農(nóng)村居民因當(dāng)?shù)責(zé)o法連接互聯(lián)網(wǎng)或者沒有手機(jī)電腦等設(shè)備無(wú)法上網(wǎng)。應(yīng)當(dāng)動(dòng)員各方力量，完善農(nóng)村互聯(lián)網(wǎng)等金融基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，繼續(xù)提升智能手機(jī)、互聯(lián)網(wǎng)、信息技術(shù)在農(nóng)村地區(qū)的覆蓋程度，繼續(xù)推動(dòng)農(nóng)村信息網(wǎng)絡(luò)的“提速降費(fèi)”，鼓勵(lì)大型互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)以及銀行、保險(xiǎn)公司等金融機(jī)構(gòu)積極參與農(nóng)村數(shù)字普惠金融建設(shè)，構(gòu)建“政、企、銀”多方合作機(jī)制，健全農(nóng)村信息網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)，在現(xiàn)有的基礎(chǔ)上拓寬農(nóng)村數(shù)字普惠金融覆蓋面，針對(duì)碎片化、分散化的農(nóng)村綜合信息進(jìn)行有效整合與充分利用，實(shí)現(xiàn)數(shù)字金融在農(nóng)村的有效普及，實(shí)現(xiàn)城鄉(xiāng)資金、技術(shù)的互聯(lián)互通，讓數(shù)字金融覆蓋更多的農(nóng)村群體，促進(jìn)農(nóng)民收入包容性增長(zhǎng)。

第二，完善數(shù)字金融監(jiān)管體系，提高數(shù)字普惠金融發(fā)展質(zhì)量。我國(guó)數(shù)字普惠金融正由粗放式的“圈地時(shí)代”進(jìn)入深度拓展階段，創(chuàng)新性金融服務(wù)不斷推出。在數(shù)字普惠金融高速發(fā)展的同時(shí)，由于立法、監(jiān)管體系等方面的不完善，各種數(shù)字金融亂象頻頻出現(xiàn)，特別是對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全和金融欺詐的擔(dān)憂影響了用戶使用數(shù)字金融的深度，降低了數(shù)字金融消費(fèi)者的使用效益。因此，需要在現(xiàn)有法律制度的基礎(chǔ)上，補(bǔ)充、修訂和完善數(shù)字金融相關(guān)法律制度，規(guī)范數(shù)字金融行業(yè)準(zhǔn)入和行業(yè)監(jiān)管，加強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)空間治理，防范“龐氏騙局”和借用數(shù)字金融進(jìn)行的違法犯罪行為，凈化數(shù)字金融環(huán)境，完善數(shù)字普惠金融個(gè)人征信領(lǐng)域的信息共享機(jī)制，健全數(shù)字金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警、緩釋機(jī)制，切實(shí)保護(hù)數(shù)字金融消費(fèi)者合法權(quán)益，提高數(shù)字普惠金融發(fā)展質(zhì)量，使數(shù)字普惠金融真正成為服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)，造福小微企業(yè)、農(nóng)民、城鎮(zhèn)低收入群體及貧困人群等特殊群體的利器。

第三，改造農(nóng)村人力資本，提高農(nóng)村居民數(shù)字金融素養(yǎng)。數(shù)字普惠金融作為數(shù)字技術(shù)與金融服務(wù)融合的產(chǎn)物，對(duì)人力資本有較高的要求。而現(xiàn)實(shí)中，與數(shù)字金融相關(guān)的專業(yè)人才集中在大中型以上城市，鄉(xiāng)村數(shù)字金融人才缺乏，業(yè)務(wù)技能和綜合素質(zhì)均有待提高。在網(wǎng)民結(jié)構(gòu)上，我國(guó)初中以下學(xué)歷者占65.1%，在非網(wǎng)民中，因技能缺乏和文化程度限制而導(dǎo)致的非網(wǎng)民比例分別為44.6%和36.8%，數(shù)字金融發(fā)展面臨人力資本困境，其中農(nóng)村地區(qū)尤為突出。加快農(nóng)村人力資本改造，提升農(nóng)村居民數(shù)字金融素養(yǎng)的步伐刻不容緩。應(yīng)繼續(xù)加大農(nóng)村基礎(chǔ)教育的投入力度，保障農(nóng)村適齡群體獲得充分的受教育機(jī)會(huì)；依托國(guó)家對(duì)職業(yè)教育的重視和規(guī)劃，加快職業(yè)教育、遠(yuǎn)程教育的發(fā)展，培養(yǎng)數(shù)字金融領(lǐng)域急需的人才；選拔優(yōu)秀職業(yè)農(nóng)民進(jìn)行定期數(shù)字金融專項(xiàng)培訓(xùn)，培養(yǎng)和造就更多的善用數(shù)字金融的新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)主體，全面提升農(nóng)村居民數(shù)字金融意識(shí)和金融素養(yǎng)，充分發(fā)揮數(shù)字普惠金融促進(jìn)農(nóng)民收入增長(zhǎng)的效果。

第四，深化數(shù)字普惠金融與農(nóng)村經(jīng)濟(jì)融合，促進(jìn)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。我國(guó)數(shù)字普惠金融的產(chǎn)生和發(fā)展源于實(shí)體經(jīng)濟(jì)巨大的潛在數(shù)字金融需求，目前數(shù)字普惠金融在居民日常小額支付、電商等領(lǐng)域融合較好，與農(nóng)業(yè)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的融合效果有待深化。應(yīng)充分發(fā)揮數(shù)字金融低成本、低門檻(免抵押物)、多場(chǎng)景和多渠道積累用戶數(shù)據(jù)等方面的優(yōu)勢(shì)，有效突破地域限制，積極引導(dǎo)各類金融機(jī)構(gòu)運(yùn)用數(shù)字技術(shù)為農(nóng)村各類從業(yè)主體提供全方位便捷式的金融服務(wù)，擴(kuò)充農(nóng)村資金來(lái)源，擴(kuò)大信貸覆蓋面，精準(zhǔn)匹配借貸雙方資金供求，從而解決農(nóng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展主體的信貸約束。數(shù)字金融與農(nóng)村電商等多個(gè)數(shù)字經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域具有天然的耦合性，農(nóng)村產(chǎn)業(yè)應(yīng)通過“互聯(lián)網(wǎng)+農(nóng)資”“互聯(lián)網(wǎng)+農(nóng)產(chǎn)品營(yíng)銷”等數(shù)字經(jīng)濟(jì)模式，豐富和完善新型農(nóng)業(yè)社會(huì)化服務(wù)體系，依靠大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、區(qū)塊鏈等先進(jìn)的數(shù)字技術(shù)手段加速推進(jìn)特色鄉(xiāng)村數(shù)字經(jīng)濟(jì)和智慧農(nóng)業(yè)的發(fā)展，促進(jìn)農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合，提高農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量，促進(jìn)農(nóng)民收入持續(xù)增長(zhǎng)。