數(shù)字素養(yǎng)、金融知識與農(nóng)戶數(shù)字金融行為響應(yīng)

溫 濤，劉淵博

（1.西南大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院，重慶 400715；2.西南大學(xué)“一帶一路”研究院，重慶 400715）

一、問題的提出

數(shù)字金融區(qū)別于傳統(tǒng)金融，其借助互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能等科學(xué)技術(shù)，實現(xiàn)了移動支付、資金融通、投資理財、信息中介等跨越時間和空間的普惠性金融服務(wù)，不僅克服了傳統(tǒng)金融對物理網(wǎng)點的依賴，也通過降低交易成本、減少信息不對稱、創(chuàng)新風(fēng)險控制模式，有效彌補了傳統(tǒng)金融的諸多難點和痛點［1-2］。因此，數(shù)字金融被普遍認為可能是破解農(nóng)村金融發(fā)展難題的一個突破口。黨的十九屆五中全會提出，提升金融科技水平，增強金融普惠性?！蛾P(guān)于做好2022年金融支持全面推進鄉(xiāng)村振興重點工作的意見》中進一步強調(diào)，強化金融科技賦能鄉(xiāng)村振興。各金融機構(gòu)要充分運用大數(shù)據(jù)、云計算、5G等新一代信息技術(shù)，優(yōu)化風(fēng)險定價和管控模型，有效整合涉農(nóng)主體信用信息，提高客戶識別和信貸投放能力，減少對抵押擔保的依賴，積極發(fā)展農(nóng)戶信用貸款。要充分發(fā)揮數(shù)字金融的技術(shù)優(yōu)勢和普惠特性，必須讓農(nóng)戶接觸、認可并使用數(shù)字金融產(chǎn)品，提高農(nóng)戶的數(shù)字金融行為響應(yīng)。但是，現(xiàn)實中農(nóng)戶數(shù)字金融行為響應(yīng)程度并不高。張龍耀等［3］對云南、湖南、四川和甘肅四個省份2019年的調(diào)研數(shù)據(jù)表明，有63.41%的農(nóng)戶使用過一種數(shù)字金融產(chǎn)品即移動支付，而使用兩種以上數(shù)字金融產(chǎn)品的農(nóng)戶僅占18.91%，農(nóng)戶自身所具備的金融知識水平不僅能夠提高數(shù)字金融的響應(yīng)概率，還能夠提高數(shù)字金融的響應(yīng)廣度。劉俊杰等［4］與Su等［5］研究發(fā)現(xiàn)，農(nóng)戶參與網(wǎng)絡(luò)社交和電子商務(wù)能夠顯著提升數(shù)字金融行為響應(yīng)概率。此外，2019年中國家庭金融調(diào)查數(shù)據(jù)顯示，76.48%的城鎮(zhèn)居民使用過數(shù)字支付產(chǎn)品，而農(nóng)村居民僅有23.52%使用過數(shù)字支付產(chǎn)品；2021年《鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略背景下中國鄉(xiāng)村數(shù)字素養(yǎng)調(diào)查分析報告》顯示，城鎮(zhèn)居民的數(shù)字素養(yǎng)平均得分為56.3分（百分制），而農(nóng)村居民的數(shù)字素養(yǎng)平均得分僅為35.1分，城鄉(xiāng)居民之間的數(shù)字素養(yǎng)差距已達37.7%；《消費者金融素養(yǎng)調(diào)查分析報告（2021）》中指出，農(nóng)村地區(qū)消費者金融素養(yǎng)水平低于城鎮(zhèn)地區(qū)，城鎮(zhèn)地區(qū)金融消費者平均得分為68.06，比農(nóng)村地區(qū)高3.45分，其中，金融素養(yǎng)方面的差異最大，農(nóng)村地區(qū)消費者的金融素養(yǎng)得分為61.13，比城鎮(zhèn)地區(qū)低6.41分；在數(shù)字素養(yǎng)方面，67.03%的農(nóng)村受訪者最近兩年有過手機付款行為，但仍然比城鎮(zhèn)地區(qū)低15.69個百分點；35.88%的農(nóng)村受訪者最近兩年有過使用銀行自助設(shè)備行為，比城鎮(zhèn)地區(qū)低13.84個百分點。可見，目前農(nóng)村地區(qū)與城鎮(zhèn)地區(qū)存在明顯的數(shù)字素養(yǎng)和金融知識的差距，影響農(nóng)戶數(shù)字金融行為的同時制約著農(nóng)村數(shù)字普惠金融的發(fā)展。李實［6］、周澤紅和郭勁廷［7］與萬廣華等［8］的研究結(jié)果也表明，人力資本的差異可能是導(dǎo)致農(nóng)村貧困群體無法共享數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展紅利的關(guān)鍵。

現(xiàn)有文獻已經(jīng)關(guān)注到數(shù)字素養(yǎng)、金融知識這兩種不同的人力資本對農(nóng)戶數(shù)字金融行為的影響及效應(yīng)，但仍存在進一步拓展的研究空間?；诖?，本文探討數(shù)字素養(yǎng)和金融知識以及二者的交互項對農(nóng)戶數(shù)字金融行為響應(yīng)的影響。本文可能的學(xué)術(shù)貢獻如下：第一，本文將數(shù)字素養(yǎng)、金融知識與農(nóng)戶數(shù)字金融行為響應(yīng)納入了統(tǒng)一的分析框架，是對現(xiàn)有研究的補充。第二，本文數(shù)據(jù)來源于2021年中國農(nóng)村經(jīng)濟與農(nóng)村金融微觀調(diào)查，該數(shù)據(jù)涵蓋了數(shù)字支付、數(shù)字信貸、數(shù)字理財、數(shù)字授信和數(shù)字保險五種數(shù)字金融產(chǎn)品，數(shù)據(jù)來源更全面、具體、貼合實際，對于構(gòu)建全面詳細的指標開展研究提供了便利。第三，本文通過相對貧困農(nóng)戶和非相對貧困農(nóng)戶的比較研究，分析農(nóng)戶數(shù)字金融行為響應(yīng)的差異，為制定更有針對性的農(nóng)村數(shù)字普惠金融政策提供參考。

二、理論分析與研究假設(shè)

Gilster［9］提出，數(shù)字素養(yǎng)為獲取、理解、整理和批判數(shù)字信息的綜合能力。Eshet［10-11］與Martin和Grudziecki［12］指出，數(shù)字素養(yǎng)是在數(shù)字經(jīng)濟背景下居民工作、學(xué)習(xí)、生活、交流、創(chuàng)作所需要的生存技能。在數(shù)字時代具備一定數(shù)字素養(yǎng)的農(nóng)戶，更容易接觸到各式各樣、不斷發(fā)展的數(shù)字服務(wù)。Lusardi和Mitchell［13］認為，金融知識是基本金融概念的知識和進行簡單計算的能力，美國金融素養(yǎng)和教育委員會（PACFL）認為，金融知識是個人利用知識和技能對自身金融資源與財產(chǎn)進行有效投資與管理的能力。關(guān)于數(shù)字金融行為的影響因素，劉俊杰等［4］認為，農(nóng)村電商的發(fā)展不僅有助于提升農(nóng)戶數(shù)字信貸行為，還能夠顯著提高農(nóng)戶獲取數(shù)字信貸的額度，但囿于資本稟賦差異，高物質(zhì)資本和高社會資本的農(nóng)戶獲取的信貸額度更高，農(nóng)戶內(nèi)部數(shù)字不平等現(xiàn)象逐漸顯現(xiàn)。陳曉潔等［14］認為，由于數(shù)字鴻溝的存在，農(nóng)戶的認知局限可能影響其行為決策過程，降低了農(nóng)戶的數(shù)字信貸參與行為。王曉青［15］研究表明，數(shù)字技術(shù)水平與金融素養(yǎng)越高的家庭，農(nóng)戶數(shù)字金融行為響應(yīng)的概率和參與程度越高。此外，王杰等［16］研究表明，數(shù)字素養(yǎng)通過提升農(nóng)村居民的創(chuàng)業(yè)活動來緩解多維相對貧困。孫繼國和王倩［17］發(fā)現(xiàn)，金融能力同樣能夠緩解相對貧困，并且在加入數(shù)字金融行為的基礎(chǔ)上，緩解作用進一步提升。張龍耀等［3］認為，金融知識通過提高農(nóng)戶風(fēng)險偏好水平，對農(nóng)戶數(shù)字金融行為響應(yīng)產(chǎn)生正向影響。

通過相關(guān)研究可以看出，數(shù)字素養(yǎng)側(cè)重于數(shù)字設(shè)備以及數(shù)字技能的運用，而金融知識側(cè)重于金融概念的掌握和金融知識的積累。兩者雖然同屬于人力資本的范疇，但具體內(nèi)容存在差異。在數(shù)字時代，隨著智能設(shè)備的不斷普及，數(shù)字金融脫離了傳統(tǒng)金融在時間和空間上的限制，農(nóng)戶不需要前往金融機構(gòu)的固定營業(yè)網(wǎng)點，業(yè)務(wù)雙方僅需通過手機或電腦進行可視化操作即可辦理。也就是說，一些較為基礎(chǔ)和簡單的數(shù)字金融產(chǎn)品與服務(wù)并不需要農(nóng)戶掌握一定的金融知識，即金融知識可能對是否使用不反應(yīng)。在面臨這兩種不同人力資本的影響時，農(nóng)戶可能作出不同的決策。因此，對于一款或多款數(shù)字金融產(chǎn)品的使用廣度以及使用深度，數(shù)字素養(yǎng)和金融知識可能在不同的使用視角上呈現(xiàn)互補或替代關(guān)系?；诖?，筆者提出如下假設(shè)：

假設(shè)1a：數(shù)字素養(yǎng)對農(nóng)戶數(shù)字金融行為是否響應(yīng)、響應(yīng)廣度和響應(yīng)深度具有正向影響。

假設(shè)1b：金融知識對農(nóng)戶數(shù)字金融行為響應(yīng)深度具有正向影響。

假設(shè)1c：在對農(nóng)戶數(shù)字金融行為是否響應(yīng)和響應(yīng)廣度的影響上，數(shù)字素養(yǎng)與金融知識具有替代關(guān)系，在對農(nóng)戶數(shù)字金融行為響應(yīng)深度的影響上，二者則具有互補關(guān)系。

在傳統(tǒng)金融與數(shù)字技術(shù)的深度融合之下，數(shù)字金融產(chǎn)品可實現(xiàn)的功能與服務(wù)也多種多樣。其中，數(shù)字支付作為數(shù)字金融最基礎(chǔ)、最便捷、最實用的產(chǎn)品，并不需要農(nóng)戶掌握利率、通貨膨脹等金融知識，僅需要擁有數(shù)字設(shè)備、數(shù)字賬戶及相應(yīng)的操作技術(shù)即可使用［18-19］。數(shù)字支付不僅能夠解決日常生產(chǎn)生活當中小額支付的問題，還能夠解決產(chǎn)業(yè)經(jīng)營活動中的大額結(jié)算等問題，完全有可能替代傳統(tǒng)現(xiàn)金、支票、信用卡等支付結(jié)算手段［20］。伴隨著數(shù)字場景在農(nóng)村地區(qū)的不斷應(yīng)用，數(shù)字支付得以有效普及，農(nóng)戶對待數(shù)字支付的態(tài)度也從嘗試轉(zhuǎn)變?yōu)橐蕾?，并逐步提升?shù)字素養(yǎng)，提高農(nóng)戶數(shù)字金融行為響應(yīng)。農(nóng)戶通過數(shù)字支付不斷累積的數(shù)字足跡有助于積累信用，拓寬了信貸渠道［21］，進而打開數(shù)字信貸和數(shù)字授信產(chǎn)品的潛在需求。同時，以往害怕數(shù)字化界面以及數(shù)字風(fēng)險等情況而不愿意接觸數(shù)字理財?shù)木置嬉搽S之被打破，促使農(nóng)戶嘗試并依賴數(shù)字理財產(chǎn)品，因此，數(shù)字素養(yǎng)會加深農(nóng)戶數(shù)字金融行為響應(yīng)深度。而數(shù)字保險產(chǎn)品可能并不受到農(nóng)戶數(shù)字素養(yǎng)的影響?；诖?，筆者提出如下假設(shè)：

假設(shè)2a：在數(shù)字支付、數(shù)字信貸、數(shù)字理財、數(shù)字授信產(chǎn)品中，數(shù)字素養(yǎng)對農(nóng)戶數(shù)字金融行為是否響應(yīng)具有正向影響。

假設(shè)2b：在數(shù)字支付、數(shù)字信貸、數(shù)字理財、數(shù)字授信產(chǎn)品中，數(shù)字素養(yǎng)對農(nóng)戶數(shù)字金融行為響應(yīng)深度具有正向影響。

在數(shù)字素養(yǎng)影響農(nóng)戶數(shù)字金融行為響應(yīng)的傳導(dǎo)過程中，金融知識能夠幫助農(nóng)戶獲取更多的金融信息，有效緩解供需雙方之間的信息不對稱，激活農(nóng)戶對于數(shù)字信貸產(chǎn)品的潛在需求［22］。同時，農(nóng)戶金融知識水平的提高，可以增加識別數(shù)字金融產(chǎn)品與服務(wù)以及防范風(fēng)險的能力，減少信息搜尋成本［3］，進而提高其對數(shù)字理財產(chǎn)品的依賴程度。此外，農(nóng)戶憑借數(shù)字足跡可以進行數(shù)字授信，進而提高其數(shù)字授信產(chǎn)品的使用概率，并根據(jù)金融能力的提升，加深數(shù)字授信的使用深度。因此，金融知識能夠幫助農(nóng)戶搜集金融信息、辨認金融產(chǎn)品、防范金融風(fēng)險，進而提高農(nóng)戶對數(shù)字金融產(chǎn)品的依賴程度，并加深其融資強度。基于此，筆者提出如下假設(shè)：

假設(shè)3a：在數(shù)字信貸、數(shù)字理財、數(shù)字授信產(chǎn)品中，金融知識對農(nóng)戶數(shù)字金融行為是否響應(yīng)具有正向影響。

假設(shè)3b：在數(shù)字信貸、數(shù)字理財、數(shù)字授信產(chǎn)品中，金融知識對農(nóng)戶數(shù)字金融行為響應(yīng)深度具有正向影響。

在數(shù)字素養(yǎng)與金融知識的共同作用之下，農(nóng)戶識別和防范數(shù)字金融風(fēng)險的能力不斷加強，對數(shù)字金融產(chǎn)品的潛在需求被打開，從而提高了農(nóng)戶數(shù)字金融行為響應(yīng)。但相對貧困戶和非相對貧困戶有所不同。相較于相對貧困戶，非相對貧困戶的資源稟賦優(yōu)勢明顯，能夠憑借自身優(yōu)勢更有效地接觸、選擇及使用數(shù)字金融產(chǎn)品與服務(wù)。而相對貧困戶由于受教育程度低、缺乏社會資本，存在明顯的“數(shù)字鴻溝”“知識鴻溝”現(xiàn)象，并且受限于“信息繭房”效應(yīng)，①“信息繭房”效應(yīng)指的是在信息傳播中居民只會關(guān)注自己偏好的領(lǐng)域，久而久之會將自身的信息需求桎梏。該部分群體在數(shù)字素養(yǎng)和金融知識上與非相對貧困群體有明顯差異；在數(shù)字素養(yǎng)偏低的情況下，基本的金融常識是否具備，會成為影響其家庭財務(wù)管理和制定投融資決策的優(yōu)先因素，尤其是在是否利用數(shù)字金融解決融資需求以及融資數(shù)量上會有明顯影響［4，15，22］?；诖?，筆者提出如下假設(shè)：

假設(shè)4：數(shù)字素養(yǎng)對相對貧困戶數(shù)字金融行為響應(yīng)的作用弱于非相對貧困戶，而金融知識對相對貧困戶數(shù)字金融行為響應(yīng)的作用則強于非相對貧困戶。

三、研究設(shè)計

（一）數(shù)據(jù)來源

本文數(shù)據(jù)來源于中國農(nóng)村經(jīng)濟與農(nóng)村金融調(diào)查（China Rural Economy and Rural Finance Survey，簡稱CRERFS）。CRERFS是中華人民共和國農(nóng)業(yè)農(nóng)村部委托西南大學(xué)智能金融與鄉(xiāng)村數(shù)字經(jīng)濟研究團隊實施的微觀調(diào)查項目，調(diào)查內(nèi)容具體涵蓋了農(nóng)戶家庭的社會經(jīng)濟特征、生產(chǎn)經(jīng)營特征、家庭金融行為、數(shù)字金融行為和數(shù)字素養(yǎng)等信息。CRERFS2021完成了對云南、貴州、四川、重慶、湖南等中西部5個省份的調(diào)查，共收集農(nóng)戶樣本1 620份，刪除農(nóng)戶數(shù)字金融行為響應(yīng)缺失樣本以及其他相關(guān)變量缺失樣本后得到有效樣本1 545個，樣本有效率為95.37%。

（二）變量定義

1.被解釋變量

本文被解釋變量為農(nóng)戶數(shù)字金融行為響應(yīng)。在借鑒何婧和李慶海［23］、張龍耀等［3］與郭峰等［24］的基礎(chǔ)上，用是否響應(yīng)、響應(yīng)廣度和響應(yīng)深度②由于調(diào)研數(shù)據(jù)當中缺乏數(shù)字保險的相關(guān)數(shù)據(jù)，故未分析數(shù)字保險產(chǎn)品中農(nóng)戶數(shù)字金融行為響應(yīng)深度。三個指標表示，具體指標體系如表1所示。

表1 數(shù)字金融行為響應(yīng)的指標體系

2.解釋變量

數(shù)字素養(yǎng)。參考Reddy等［25］的定義，將數(shù)字素養(yǎng)界定為個人采用數(shù)字技術(shù)或通過數(shù)字設(shè)備安全有效地獲取、使用、交流、管理、評價、創(chuàng)造和應(yīng)用信息或數(shù)據(jù)的能力，同時借鑒《全球數(shù)字素養(yǎng)框架》中的7個素養(yǎng)領(lǐng)域（Competence Area，CA），并參考蘇嵐嵐和彭艷玲［26］的4個素養(yǎng)領(lǐng)域構(gòu)建符合農(nóng)戶行為特征的數(shù)字素養(yǎng)指標體系，具體如表2所示。針對農(nóng)戶數(shù)字素養(yǎng)的測度方法，本文借鑒尹志超等［27］與蘇嵐嵐和彭艷玲［26］的做法，同時采用賦值加總方法對數(shù)字素養(yǎng)進行測度，其結(jié)果用于穩(wěn)健性檢驗。其中，數(shù)字素養(yǎng)通過因子分析法的KMO檢驗，KMO=0.878，Bartlett球形度檢驗統(tǒng)計量的顯著性P值為0.000，故因子分析結(jié)果有效。

表2 數(shù)字素養(yǎng)指標體系

金融知識。參考Calcagno和Monticone［28］的定義，并結(jié)合中國農(nóng)村金融與農(nóng)戶的實際特點，從金融認知、金融應(yīng)用、金融風(fēng)險、金融規(guī)劃和金融分析5個方面選取7個指標構(gòu)建農(nóng)戶金融知識測度指標體系，如表3所示。其中，金融知識水平測度通過因子分析法的KMO檢驗，KMO=0.818，Bartlett球形度檢驗統(tǒng)計量的顯著性P值為0.000，故因子分析結(jié)果有效。

表3 金融知識水平測度指標體系

3.控制變量

為了盡可能控制影響農(nóng)戶數(shù)字金融行為響應(yīng)的影響因素，本文借鑒尹志超等［27］、何婧和李慶海［23］與張龍耀等［3］選取控制變量的思路，從戶主特征、家庭特征、經(jīng)濟特征和風(fēng)險類型四個方面選取控制變量。具體而言，戶主特征變量包括：年齡，用（2021-戶主出生年份）表示；性別，男性為1，女性為0；婚姻，已婚為1，其他為0。家庭特征變量包括：最高學(xué)歷，小學(xué)及以下學(xué)歷為1、初中學(xué)歷為2、高中學(xué)歷為3、中?；蚣夹W(xué)歷為4、大?；蚋呗殞W(xué)歷為5、本科學(xué)歷為6、研究生及以上學(xué)歷為7；家庭規(guī)模，用家庭人口數(shù)量表示。經(jīng)濟特征變量包括：家庭收入，用家庭一年總收入的自然對數(shù)衡量；銀行借貸，有為1、無為0；親友借貸，有為1、無為0；網(wǎng)點距離，用家庭距離最近金融網(wǎng)點的千米數(shù)衡量。風(fēng)險類型變量包括：風(fēng)險偏好，選擇高風(fēng)險高回報的農(nóng)戶為1，其他為0；風(fēng)險厭惡，選擇低風(fēng)險低回報和不愿承擔任何風(fēng)險的農(nóng)戶為1，其他為0。在地區(qū)層面，引入省份虛擬變量來消除地區(qū)異質(zhì)性的影響。

4.工具變量

無論是關(guān)于數(shù)字素養(yǎng)還是金融知識的研究，都無法回避個體基礎(chǔ)素養(yǎng)與數(shù)字金融行為之間可能存在的內(nèi)生性問題，嚴重的內(nèi)生性會使模型估計結(jié)果有偏和非一致，為個體基礎(chǔ)素養(yǎng)尋找合適的工具變量一直是行為經(jīng)濟學(xué)相關(guān)研究的重點和難點。本文借鑒蘇嵐嵐和彭艷玲［26］的方法，分別選取“除受訪戶主自身外同一村莊其他農(nóng)戶平均數(shù)字素養(yǎng)均值”“除受訪戶主自身外同一村莊其他農(nóng)戶平均金融知識的均值”作為數(shù)字素養(yǎng)和金融知識的工具變量。理論上，同一村莊的金融化和數(shù)字化水平具有相似性，個體的素養(yǎng)水平受到同一村莊內(nèi)部他人素養(yǎng)水平的影響，而農(nóng)戶自身數(shù)字決策和金融決策能力與他人素養(yǎng)水平并不直接相關(guān)，符合相關(guān)性和外生性要求。

（三）模型構(gòu)建

由于本文實證分析當中包含農(nóng)戶數(shù)字金融行為是否響應(yīng)、響應(yīng)廣度和響應(yīng)深度3個被解釋變量，這3個變量都是屬于不同類型的變量。因此，本文選用Probit模型、Poisson模型和OLS模分別進行回歸。其中，Probit模型主要針對農(nóng)戶數(shù)字金融行為是否響應(yīng)，其數(shù)值類型屬于二值變量，Poisson模型主要針對農(nóng)戶數(shù)字金融行為響應(yīng)廣度，其數(shù)值類型屬于離散變量，并且具有典型的計數(shù)特征，而OLS模型主要針對農(nóng)戶數(shù)字金融行為響應(yīng)深度?？紤]到截面數(shù)據(jù)的異方差問題可能導(dǎo)致參數(shù)估計偏誤，因此，在實證分析過程中均采用穩(wěn)健標準誤。具體形式如下：

其中，DFi表示數(shù)字金融行為是否響應(yīng)，DFi=1表示是，DFi=0表示否；DF_scope表示農(nóng)戶數(shù)字金融行為響應(yīng)廣度；DF_deep表示農(nóng)戶數(shù)字金融行為響應(yīng)深度；DLi表示數(shù)字素養(yǎng)；FLi表示金融知識；DLi×FLi表示數(shù)字素養(yǎng)與金融知識的交互項，i表示農(nóng)戶；β1，β2和β3為待估計系數(shù)，其中，若β3顯著大于0，則表示二者之間存在明顯的互補關(guān)系，若β3顯著小于0，則表示二者之間存在替代關(guān)系；controli表示上文所述一系列控制變量，μi表示隨機誤差項。

（四）描述性統(tǒng)計

本文主要變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果如表4所示。從表4可以看出，77.2%的農(nóng)戶使用數(shù)字金融產(chǎn)品。數(shù)字金融行為響應(yīng)廣度的均值為1.025，這說明，農(nóng)戶平均僅使用了1種數(shù)字金融產(chǎn)品。數(shù)字金融行為響應(yīng)深度的均值為1.105，數(shù)字素養(yǎng)的因子得分均值為1.94e-10，標準差為0.541，金融知識的因子得分均值為-2.47e-09，標準差為0.735。戶主的平均年齡為49.217，家庭最高學(xué)歷平均為中?；蚣夹?，家庭規(guī)模平均為4.357。24.6%的農(nóng)戶有銀行借貸行為，12.8%的農(nóng)戶有親友借貸行為，農(nóng)戶距離最近銀行網(wǎng)點的平均距離為3.523千米。5.2%的農(nóng)戶屬于風(fēng)險偏好，49.2%的農(nóng)戶屬于風(fēng)險厭惡。

表4 描述性統(tǒng)計結(jié)果（N=1 545）

四、實證分析

（一）基準回歸分析

數(shù)字素養(yǎng)和金融知識以及二者交互項對農(nóng)戶數(shù)字金融行為響應(yīng)影響的基準回歸結(jié)果如表5所示。數(shù)字素養(yǎng)和金融知識對農(nóng)戶數(shù)字金融行為響應(yīng)影響的結(jié)果分析以列（1）—列（3）的無交互項模型為準，二者交互效應(yīng)影響的結(jié)果分析以列（4）—列（6）的有交互項模型為準。從表5列（1）—列（3）回歸結(jié)果可以看出，數(shù)字素養(yǎng)的估計系數(shù)分別為0.273、0.707和0.559，均在1%水平上顯著。這說明，數(shù)字素養(yǎng)對農(nóng)戶數(shù)字金融行為響應(yīng)具有顯著的提升作用，數(shù)字素養(yǎng)不僅能夠提高農(nóng)戶使用數(shù)字金融產(chǎn)品的概率，還能夠增加農(nóng)戶數(shù)字金融行為的響應(yīng)廣度和響應(yīng)深度，本文假設(shè)1a成立。金融知識與農(nóng)戶數(shù)字金融行為是否響應(yīng)和響應(yīng)廣度的估計系數(shù)雖然為正，但統(tǒng)計上不顯著，金融知識與農(nóng)戶數(shù)字金融行為響應(yīng)深度的估計系數(shù)為0.370，在1%水平上顯著。這說明，金融知識雖然對農(nóng)戶數(shù)字金融行為是否響應(yīng)和響應(yīng)廣度沒有統(tǒng)計上的顯著影響，但對響應(yīng)深度具有顯著的促進作用，能夠顯著增加農(nóng)戶對數(shù)字金融產(chǎn)品的依賴程度和融資強度，本文假設(shè)1b成立。從表5列（4）—列（6）回歸結(jié)果可以看出，數(shù)字素養(yǎng)與金融知識交互項的估計系數(shù)為-0.074、-0.302和0.484，在1%水平上顯著。這說明，數(shù)字素養(yǎng)與金融知識在對農(nóng)戶數(shù)字金融行為是否響應(yīng)和響應(yīng)廣度的影響上存在明顯的替代關(guān)系，而數(shù)字素養(yǎng)與金融知識對農(nóng)戶數(shù)字金融行為響應(yīng)深度的影響存在明顯的互補關(guān)系，因此，本文的假設(shè)1c成立。存在這一現(xiàn)象的原因可能在于，數(shù)字金融服務(wù)不再局限于某一固定地點和固定時間，農(nóng)戶能夠借助智能手機或者智能終端隨時隨地獲取金融服務(wù)，使得農(nóng)村地區(qū)具有一定數(shù)字素養(yǎng)的農(nóng)戶有更多機會產(chǎn)生數(shù)字金融行為并選擇更多數(shù)字金融產(chǎn)品服務(wù)類型，打破了以往傳統(tǒng)金融服務(wù)必須在固定地點和固定時間以及需要農(nóng)戶具備一定金融知識的嚴格約束。若農(nóng)戶同時具備一定的金融知識，可能令農(nóng)戶對待數(shù)字金融產(chǎn)品的態(tài)度由拒絕到嘗試并逐步轉(zhuǎn)變?yōu)橐蕾?，進而擴大使用廣度并加深其使用程度。

從表5列（1）—列（3）控制變量的回歸結(jié)果可以看出，年齡與農(nóng)戶數(shù)字金融行為是否響應(yīng)、響應(yīng)廣度和響應(yīng)深度均在1%水平上顯著負相關(guān)，這是由于年輕人對新事物更容易接受，更容易學(xué)習(xí)和使用數(shù)字金融技術(shù)，并且能夠根據(jù)自身需求選擇適合的數(shù)字金融產(chǎn)品，增加其響應(yīng)廣度。因此，在農(nóng)村勞動力呈現(xiàn)老齡化現(xiàn)實格局下，要高度重視中老年勞動力群體“數(shù)字鴻溝”的跨越，幫助這一群體解決數(shù)字金融使用的難題［29］。性別與農(nóng)戶數(shù)字金融行為是否響應(yīng)和響應(yīng)廣度在10%和1%水平上顯著正相關(guān)，可能的原因在于，男性具有較高的風(fēng)險偏好和好奇心，更容易接觸并使用數(shù)字金融服務(wù)，從而提高其響應(yīng)概率和響應(yīng)廣度?；橐雠c農(nóng)戶數(shù)字金融行為響應(yīng)深度在1%水平上顯著正相關(guān)，可能是由于家庭生活會造成較多的生活、教育、醫(yī)療支出，激活了金融需求，再加之網(wǎng)上商城的飛速發(fā)展，農(nóng)戶具有較高的數(shù)字參與度，從而增加了使用數(shù)字金融產(chǎn)品的深度。最高學(xué)歷與農(nóng)戶數(shù)字金融行為響應(yīng)廣度和響應(yīng)深度在5%和1%水平上顯著正相關(guān)，這是由于家庭最高學(xué)歷成員能夠接觸和使用更多的數(shù)字金融產(chǎn)品，可以幫助家庭其他成員產(chǎn)生更多的數(shù)字金融交易，進而提高了農(nóng)戶數(shù)字金融行為的響應(yīng)廣度和深度。銀行借貸和親友借貸與農(nóng)戶數(shù)字金融行為響應(yīng)廣度和響應(yīng)深度在1%和10%水平上顯著正相關(guān)，這可能在于，不論正規(guī)借貸或非正規(guī)借貸都能激發(fā)農(nóng)戶的信貸需求，從而促使農(nóng)戶選擇多種數(shù)字金融產(chǎn)品并且加強其依賴程度和融資強度。風(fēng)險偏好與農(nóng)戶數(shù)字金融行為是否響應(yīng)顯著正相關(guān)，但其對農(nóng)戶數(shù)字金融行為的響應(yīng)廣度和響應(yīng)深度沒有統(tǒng)計上的顯著影響，可能的原因在于，喜好風(fēng)險的特性可能會使農(nóng)戶積極嘗試數(shù)字金融產(chǎn)品，但其使用數(shù)字金融產(chǎn)品的多樣性和依賴性影響因素更為復(fù)雜。此外，網(wǎng)點距離和風(fēng)險厭惡對農(nóng)戶數(shù)字金融行為響應(yīng)并沒有統(tǒng)計上的顯著影響。

表5 基準回歸結(jié)果

（二）內(nèi)生性討論

考慮到數(shù)字素養(yǎng)與農(nóng)戶數(shù)字金融行為響應(yīng)之間可能存在反向因果關(guān)系以及遺漏關(guān)鍵解釋變量所導(dǎo)致的內(nèi)生性問題，可能使得基準回歸結(jié)果缺乏可靠性。因此，本文基于前文工具變量的選擇，使用工具變量法進行內(nèi)生性討論，回歸結(jié)果如表6所示。從表6可以看出，數(shù)字素養(yǎng)對農(nóng)戶數(shù)字金融行為是否響應(yīng)、響應(yīng)廣度和響應(yīng)深度的估計系數(shù)為1.977、0.988和0.472，在1%、1%和10%水平上顯著，金融知識對響應(yīng)深度的估計系數(shù)為0.445，在10%水平上顯著。數(shù)字素養(yǎng)與金融知識的交互項對農(nóng)戶數(shù)字金融行為是否響應(yīng)和響應(yīng)廣度的估計系數(shù)為-0.027和-1.042，在1%水平上顯著，而對響應(yīng)深度的估計系數(shù)為1.263，在10%水平上顯著。上述結(jié)果表明，考慮了內(nèi)生性問題之后，回歸結(jié)果仍然支持基準回歸結(jié)果。同時，K-P LM檢驗的零假設(shè)是工具變量識別不足，若拒絕零假設(shè)則說明工具變量合理。結(jié)果顯示，K-P LM統(tǒng)計量P值為0.000，說明本文選擇的工具變量合理。綜上所述，運用工具變量法重新估計基準回歸模型后，實證結(jié)論保持一致，本文的核心結(jié)論依舊成立。

表6 內(nèi)生性回歸結(jié)果

（三）穩(wěn)健性檢驗① 穩(wěn)健性檢驗結(jié)果未在正文中列出，留存?zhèn)渌鳌?/h3>

為了確保前文基準回歸結(jié)果的穩(wěn)健性，本文從改變核心變量測度方式和增加新變量兩個方面進行穩(wěn)健性檢驗。第一，改變數(shù)字素養(yǎng)和金融知識的測度方式。參考單德朋［30］的做法，采用賦值加總方法對數(shù)字素養(yǎng)和金融知識進行測度，加總得到每個農(nóng)戶的數(shù)字素養(yǎng)和金融知識評分。根據(jù)賦值加總指標重新進行回歸，檢驗結(jié)果與基準回歸結(jié)果一致。第二，增加家庭工商業(yè)經(jīng)營、戶主技能培訓(xùn)兩個變量。由于當下二維碼付款的普及，從事工商業(yè)經(jīng)營，極有可能使用數(shù)字支付功能，同時，工商業(yè)經(jīng)營所需的資金可能借助數(shù)字信貸或數(shù)字授信獲取，因此，家庭工商業(yè)經(jīng)營極可能影響到農(nóng)戶數(shù)字金融行為響應(yīng)。戶主是否參加過相關(guān)技能培訓(xùn)，同樣有可能影響農(nóng)戶數(shù)字金融行為響應(yīng)。將上述兩個變量加入控制變量重新回歸，檢驗結(jié)果依然與基準回歸結(jié)果保持一致。因此，本文的實證結(jié)果穩(wěn)健。

（四）異質(zhì)性分析

1.基于數(shù)字金融產(chǎn)品的異質(zhì)性

基于數(shù)字金融產(chǎn)品進行回歸分析的結(jié)果如表7所示。從表7可以看出，在數(shù)字支付、數(shù)字信貸、數(shù)字理財、數(shù)字授信產(chǎn)品中，數(shù)字素養(yǎng)與農(nóng)戶數(shù)字金融行為是否響應(yīng)在1%水平上顯著正相關(guān)，但數(shù)字保險產(chǎn)品中，二者并無統(tǒng)計上的顯著影響。在數(shù)字信貸、數(shù)字理財、數(shù)字授信產(chǎn)品中，金融知識與農(nóng)戶數(shù)字金融行為是否響應(yīng)在10%和1%水平上顯著正相關(guān)，而數(shù)字支付和數(shù)字保險產(chǎn)品中，二者并無統(tǒng)計上的顯著影響。假設(shè)2a和假設(shè)3a得以驗證。在數(shù)字支付和數(shù)字保險產(chǎn)品中，數(shù)字素養(yǎng)與金融知識交互項與農(nóng)戶數(shù)字金融行為是否響應(yīng)在1%和5%水平上顯著負相關(guān)，在數(shù)字信貸、數(shù)字理財和數(shù)字授信產(chǎn)品中，二者并無統(tǒng)計上的顯著性，這說明，在數(shù)字支付和數(shù)字保險這兩款產(chǎn)品的使用當中，數(shù)字素養(yǎng)與金融知識的替代效應(yīng)明顯，需要重點關(guān)注數(shù)字素養(yǎng)。而在數(shù)字信貸、數(shù)字理財和數(shù)字授信這三種金融產(chǎn)品的使用中，替代效應(yīng)并不明顯，該類產(chǎn)品的使用仍需要農(nóng)戶具備一定的金融知識。

表7 行為響應(yīng)機制：數(shù)字金融產(chǎn)品是否響應(yīng)

進一步分析不同的數(shù)字金融產(chǎn)品中，數(shù)字素養(yǎng)、金融知識以及二者交互項對農(nóng)戶數(shù)字金融行為響應(yīng)深度的影響，回歸結(jié)果如表8所示。

表8 行為響應(yīng)機制：數(shù)字金融產(chǎn)品響應(yīng)深度

從表8可以看出，在數(shù)字支付和數(shù)字理財產(chǎn)品中，數(shù)字素養(yǎng)與農(nóng)戶數(shù)字金融行為響應(yīng)深度在1%和5%水平上顯著正相關(guān)，而在數(shù)字信貸和數(shù)字授信產(chǎn)品中，二者沒有統(tǒng)計上的顯著影響。在數(shù)字理財和數(shù)字授信產(chǎn)品中，金融知識與農(nóng)戶數(shù)字金融行為響應(yīng)深度在5%和1%水平上顯著正相關(guān)，而在數(shù)字支付和數(shù)字信貸產(chǎn)品中，二者沒有統(tǒng)計上的顯著影響。假設(shè)2b和假設(shè)3b部分得以驗證。在數(shù)字支付產(chǎn)品中，數(shù)字素養(yǎng)與金融知識交互項與農(nóng)戶數(shù)字金融行為響應(yīng)深度在1%水平上顯著負相關(guān)，這說明，數(shù)字素養(yǎng)的提升效果顯著高于金融知識。在數(shù)字理財產(chǎn)品中，數(shù)字素養(yǎng)與金融知識交互項與農(nóng)戶數(shù)字金融響應(yīng)深度在1%水平上顯著正相關(guān)，在數(shù)字授信產(chǎn)品中，二者在5%水平上顯著正相關(guān)，這說明，數(shù)字素養(yǎng)與金融知識互補。原因可能是，數(shù)字素養(yǎng)較高的農(nóng)戶在日常生活中更傾向于使用數(shù)字支付進行交易結(jié)算，進而加深農(nóng)戶對數(shù)字支付的依賴，增加其響應(yīng)深度，并不需要農(nóng)戶具備一定的金融知識。同時，數(shù)字素養(yǎng)與金融知識的提升，可以幫助農(nóng)戶選擇合理的數(shù)字理財產(chǎn)品與授信產(chǎn)品，增加其接受程度，此時數(shù)字素養(yǎng)與金融知識互補。

2.基于收入水平的異質(zhì)性

（1）相對貧困戶與非相對貧困戶數(shù)字金融行為響應(yīng)差異分析

由于貧困群體一直受到傳統(tǒng)金融的排斥［31］，本文采用孫繼國等［32］的方法，以農(nóng)戶家庭收入中位數(shù)的40%作為相對貧困線，將農(nóng)戶分為相對貧困和非相對貧困兩組，討論數(shù)字素養(yǎng)和金融知識以及二者交互項對不同相對貧困狀態(tài)下農(nóng)戶數(shù)字金融行為響應(yīng)的影響，同時采用費舍爾組合檢驗（Fisher” s Permutation Test）組間系數(shù)差異，①參考連玉君和廖俊平［33］檢驗分組回歸后的組間系數(shù)差異方法，通常有三種：Chow檢驗、似無相關(guān)（SUR）模型檢驗和費舍爾組合（Fisher” s Permutation Test）檢驗。由于本文基于三種不同數(shù)值類型的被解釋變量設(shè)置了三種回歸模型，故采用費舍爾組合檢驗，因為其檢驗具有較為寬松的假定條件并且不受計量模型的限制。回歸結(jié)果如表9所示。

表9 行為響應(yīng)差異：相對貧困戶與非相對貧困戶

由于農(nóng)戶數(shù)字金融行為響應(yīng)廣度的系數(shù)都沒有通過組間系數(shù)差異檢驗，因此，僅從農(nóng)戶數(shù)字金融行為是否響應(yīng)和響應(yīng)深度兩個角度進行討論。從農(nóng)戶數(shù)字金融行為是否響應(yīng)來看，相對貧困戶數(shù)字素養(yǎng)的估計系數(shù)為0.212，非相對貧困戶數(shù)字素養(yǎng)的估計系數(shù)為0.299，且都在1%水平上顯著，非相對貧困戶數(shù)字素養(yǎng)的估計系數(shù)邊際效應(yīng)更大。相對貧困戶金融知識的估計系數(shù)為0.075，且在5%水平上顯著，而非相對貧困戶金融知識的估計系數(shù)為-0.021，且無統(tǒng)計上的顯著影響，相對貧困戶金融知識的估計系數(shù)邊際效應(yīng)更大。數(shù)字素養(yǎng)與金融知識交互項的估計系數(shù)并未通過組間系數(shù)差異檢驗。從農(nóng)戶數(shù)字金融行為響應(yīng)深度來看，相對貧困戶數(shù)字素養(yǎng)的估計系數(shù)為0.150，但并無統(tǒng)計上的顯著影響，而非相對貧困戶數(shù)字素養(yǎng)的估計系數(shù)為0.602，在1%水平上顯著為正，數(shù)字不平等現(xiàn)象逐漸凸顯。相對貧困戶金融知識的估計系數(shù)為0.451，在5%水平上顯著，而非相對貧困戶金融知識的估計系數(shù)為0.290，在1%水平上顯著，金融知識對相對貧困戶的重要性凸顯。相對貧困戶數(shù)字素養(yǎng)與金融知識交互項的估計系數(shù)為0.331，但并無統(tǒng)計上的顯著影響，而非相對貧困戶數(shù)字素養(yǎng)與金融知識交互項的估計系數(shù)為0.476，且在1%水平上顯著為正，數(shù)字不平等問題愈加嚴重?？梢?，數(shù)字素養(yǎng)對非相對貧困戶數(shù)字金融行為是否響應(yīng)和響應(yīng)深度的提升效果要優(yōu)于相對貧困戶，并且在對農(nóng)戶數(shù)字金融響應(yīng)深度的影響中存在明顯的數(shù)字素養(yǎng)與金融知識的互補。金融知識對相對貧困戶數(shù)字金融行為是否響應(yīng)和響應(yīng)深度的提升效果優(yōu)于非相對貧困戶，其重要性不斷提升，但在對農(nóng)戶數(shù)字金融響應(yīng)深度的影響中尚未與數(shù)字素養(yǎng)形成有效的互補。因此，假設(shè)4得以驗證。

（2）相對貧困戶與非相對貧困戶數(shù)字金融產(chǎn)品選擇差異分析

由于在數(shù)字保險產(chǎn)品中，農(nóng)戶數(shù)字金融行為是否響應(yīng)的系數(shù)都沒有通過組間系數(shù)差異檢驗，故在此不做討論。數(shù)字金融產(chǎn)品選擇差異分析的回歸結(jié)果如表10所示。

表10 產(chǎn)品選擇差異：相對貧困戶和非相對貧困戶

在數(shù)字支付產(chǎn)品中，數(shù)字素養(yǎng)對相對貧困戶數(shù)字金融行為是否響應(yīng)和響應(yīng)深度的估計系數(shù)為0.202和0.370，對非相對貧困戶數(shù)字金融行為是否響應(yīng)和響應(yīng)深度的估計系數(shù)為0.303和0.524，且均在1%水平上顯著，這說明，數(shù)字素養(yǎng)對非相對貧困戶的提升效果更好。雖然金融知識通過組間系數(shù)差異檢驗，但其估計系數(shù)在統(tǒng)計上不顯著。在數(shù)字信貸產(chǎn)品中，數(shù)字素養(yǎng)在數(shù)字金融行為是否響應(yīng)中未通過組間系數(shù)差異檢驗，響應(yīng)深度雖通過檢驗，但估計系數(shù)在統(tǒng)計上不顯著。而金融知識通過組間系數(shù)差異檢驗，金融知識對相對貧困戶數(shù)字金融行為是否響應(yīng)和響應(yīng)深度的估計系數(shù)為0.038和0.190，在10%水平上顯著，與非相對貧困戶數(shù)字金融行為是否響應(yīng)和響應(yīng)深度的估計系數(shù)為0.011和-0.003，但在統(tǒng)計上不顯著，進一步驗證金融知識對于低收入群體的重要性。在數(shù)字理財產(chǎn)品中，數(shù)字素養(yǎng)對相對貧困戶數(shù)字金融行為是否響應(yīng)和響應(yīng)深度的估計系數(shù)為0.202和0.076，在統(tǒng)計上不顯著，對非相對貧困戶數(shù)字金融行為是否響應(yīng)和響應(yīng)深度的估計系數(shù)為0.052和0.104，且均在5%水平上顯著。金融知識在數(shù)字金融行為是否響應(yīng)和響應(yīng)深度上未通過組間系數(shù)差異檢驗。在數(shù)字授信產(chǎn)品中，數(shù)字素養(yǎng)對相對貧困戶數(shù)字金融行為是否響應(yīng)的估計系數(shù)為0.113，但在統(tǒng)計上不顯著，對非相對貧困戶數(shù)字金融行為是否響應(yīng)的估計系數(shù)為0.116，且在1%水平上顯著。金融知識對非相對貧困戶數(shù)字金融行為響應(yīng)深度的估計系數(shù)為0.165，且在5%水平上顯著，而對相對貧困戶數(shù)字金融行為響應(yīng)深度的估計系數(shù)為0.070，但在統(tǒng)計上不顯著。金融知識在數(shù)字金融行為是否響應(yīng)上未通過組間系數(shù)差異檢驗。假設(shè)4得到再次驗證。

五、研究結(jié)論與政策建議

（一）研究結(jié)論

本文基于2021年中國農(nóng)村經(jīng)濟與農(nóng)村金融調(diào)查（CRERFS）數(shù)據(jù)，運用Probit模型、Poisson模型和OLS模型實證分析了數(shù)字素養(yǎng)、金融知識以及二者交互項對農(nóng)戶數(shù)字金融行為響應(yīng)的影響。研究結(jié)果表明：第一，數(shù)字素養(yǎng)和金融知識均是影響農(nóng)戶數(shù)字金融行為響應(yīng)的關(guān)鍵因素，數(shù)字素養(yǎng)對于數(shù)字金融行為是否響應(yīng)和響應(yīng)廣度具有顯著的提升效應(yīng)，而金融知識對農(nóng)戶數(shù)字金融行為響應(yīng)深度的提升效應(yīng)更為明顯。第二，數(shù)字素養(yǎng)與金融知識在對數(shù)字金融行為是否響應(yīng)和響應(yīng)廣度上存在顯著的替代關(guān)系，數(shù)字素養(yǎng)是主導(dǎo)因素，在對數(shù)字金融行為響應(yīng)深度的影響上則顯現(xiàn)出互補關(guān)系，兩者共同加深數(shù)字金融依賴程度和融資強度。第三，在不同數(shù)字金融產(chǎn)品中，數(shù)字支付、數(shù)字信貸、數(shù)字理財、數(shù)字授信產(chǎn)品中，數(shù)字素養(yǎng)對農(nóng)戶數(shù)字金融行為是否響應(yīng)具有顯著的正向影響；數(shù)字支付和數(shù)字理財產(chǎn)品中，數(shù)字素養(yǎng)對農(nóng)戶數(shù)字金融行為響應(yīng)深度具有顯著的正向影響。數(shù)字信貸、數(shù)字理財、數(shù)字授信產(chǎn)品中，金融知識對農(nóng)戶數(shù)字金融行為是否響應(yīng)具有顯著正向影響，數(shù)字理財、數(shù)字授信產(chǎn)品中，金融知識對農(nóng)戶數(shù)字金融行為響應(yīng)深度具有顯著的正向影響。同時，二者的替代與互補關(guān)系仍然存在。第四，在不同收入水平群體中，數(shù)字素養(yǎng)對相對貧困戶數(shù)字金融行為響應(yīng)的提升效應(yīng)弱于非相對貧困戶，引發(fā)數(shù)字不平等現(xiàn)象，而金融知識對相對貧困戶數(shù)字金融行為響應(yīng)的提升效應(yīng)要優(yōu)于非相對貧困戶，一定程度上緩解了數(shù)字差距。在細分不同數(shù)字金融產(chǎn)品對比后，該現(xiàn)象依然存在。

（二）政策建議

金融科技的不斷進步深刻改變了傳統(tǒng)金融環(huán)境，金融服務(wù)的數(shù)字化趨勢不可抵擋。同時，數(shù)字金融借助數(shù)字技術(shù)克服了傳統(tǒng)金融的諸多難點和痛點，極大改善了農(nóng)村金融服務(wù)環(huán)境，能夠為農(nóng)村弱勢群體提供更為便捷的金融產(chǎn)品與服務(wù)?；谏鲜鲅芯拷Y(jié)論，筆者提出以下政策建議：

第一，加快構(gòu)建農(nóng)村地區(qū)數(shù)字素養(yǎng)與金融知識培育體系，優(yōu)先關(guān)注數(shù)字素養(yǎng)培育，跨越數(shù)字鴻溝，培養(yǎng)高素質(zhì)農(nóng)民群體。要完善數(shù)字素養(yǎng)與金融知識培育課程，采用數(shù)字化設(shè)備，運用動畫、視頻、直播等課程手段開展數(shù)字技術(shù)與數(shù)字軟件的學(xué)習(xí)。拓寬數(shù)字素養(yǎng)與金融知識的培育渠道，采取電商技能培訓(xùn)、現(xiàn)場觀摩學(xué)習(xí)、線上云視頻會議等多種高效培育方式。

第二，加深農(nóng)村地區(qū)數(shù)字金融覆蓋廣度和深度，創(chuàng)新數(shù)字金融產(chǎn)品，健全農(nóng)村金融服務(wù)體系。要按照農(nóng)戶的切實需求，豐富數(shù)字金融產(chǎn)品，降低使用難度，使農(nóng)戶敢用、愿意用。

第三，政府要在完善農(nóng)村數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的同時加快推進適合農(nóng)戶生產(chǎn)經(jīng)營、生活消費、信貸授信、保險理財?shù)拈_發(fā)，針對農(nóng)村中老年群體，提供與之相對應(yīng)的適齡化產(chǎn)品和服務(wù)。

第四，加快低收入群體以及相對貧困群體的人力資本提升，重點關(guān)注其金融知識培育，扶持其發(fā)展。政府在推動農(nóng)村數(shù)字金融發(fā)展過程中要重點關(guān)注弱勢群體，構(gòu)建包容性發(fā)展路徑，并從多角度提升弱勢群體的數(shù)字素養(yǎng)與金融知識，跨越數(shù)字鴻溝，緩解數(shù)字不平等，鞏固拓展脫貧攻堅成果，助力全面鄉(xiāng)村振興。