摘要：農(nóng)村家庭在信息獲取上的劣勢是其金融脆弱性比城市家庭更高的原因之一，數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的完善能夠有效緩解農(nóng)村家庭面臨的信息約束與信息劣勢，從而可以通過增加家庭收入和優(yōu)化家庭資產(chǎn)負(fù)債配置來緩解農(nóng)村家庭的金融脆弱性。采用中國家庭追蹤調(diào)查2010—2018年的5期數(shù)據(jù)，運(yùn)用多期雙重差分模型進(jìn)行政策效應(yīng)分析，結(jié)果表明，“寬帶中國”示范城市建設(shè)顯著降低了農(nóng)村家庭的金融脆弱性；機(jī)制分析發(fā)現(xiàn)，數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)可以提高農(nóng)村居民非農(nóng)就業(yè)和購買商業(yè)保險的概率，并提高農(nóng)村家庭的非農(nóng)就業(yè)收入和保險參與度，即數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)可以通過促進(jìn)非農(nóng)就業(yè)和保險參與兩條路徑來緩解農(nóng)村家庭金融脆弱性；異質(zhì)性分析結(jié)果顯示，數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對戶主為男性、戶主未婚、平均文化程度較低、收入水平較低的農(nóng)村家庭具有更為顯著的金融脆弱性緩解作用。因此，應(yīng)加強(qiáng)農(nóng)村地區(qū)數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，并充分發(fā)揮“數(shù)字下鄉(xiāng)”促進(jìn)農(nóng)民非農(nóng)就業(yè)和保險參與的積極作用，有效緩解農(nóng)村家庭金融脆弱性。

關(guān)鍵詞：數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施；家庭金融脆弱性；“寬帶中國”戰(zhàn)略；非農(nóng)就業(yè)；保險參與；家庭收入；資產(chǎn)負(fù)債配置

中圖分類號：F299.24；F328文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A文章編號：1674-8131（2024）0-0001-17

引用格式：胡中立，崔澤園，王書華.數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)能否緩解農(nóng)村家庭金融脆弱性？——“寬帶中國”示范城市的政策效應(yīng)分析［J］.西部論壇，2024，34（1）：1-17.

HU Zhong-li， CUI Ze-yuan， Wang Shu-hua. Can the construction of digital infrastructure alleviate the financial vulnerability of rural households？ Analyzing the policy effects of “Broadband China” demonstration cities［J］. West Forum， 2024， 34（1）： 1-17.

一、引言

有效防范化解金融風(fēng)險特別是系統(tǒng)性風(fēng)險是國家重要的經(jīng)濟(jì)工作之一。家庭是經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的細(xì)胞，家庭金融風(fēng)險不僅是引發(fā)系統(tǒng)性金融風(fēng)險的主要來源之一，也是影響國家安全和社會穩(wěn)定的重要因素。對家庭金融風(fēng)險的研究，不僅要關(guān)注特定風(fēng)險對家庭的影響，還須考慮不同風(fēng)險之間的關(guān)聯(lián)性。家庭金融脆弱性（Household Financial Vulnerability）是指家庭由于無法按時或完全履行債務(wù)而陷入財務(wù)危機(jī)的可能性（Lusardi et al.，2011）［1］，其通過追蹤家庭資產(chǎn)負(fù)債表的變化來評估家庭金融風(fēng)險，可以有效避免不同風(fēng)險之間相互關(guān)聯(lián)對風(fēng)險測度的影響（張冀 等，2016）［2］。有研究分析發(fā)現(xiàn)，2015年我國有6.01%的農(nóng)村家庭存在金融脆弱性，到2017年這一比例上升至9.72%；相比之下，同一時期存在金融脆弱性的城市家庭比例分別為3.44%和4.57%（徐佳 等，2022）［3］?？梢钥闯?，2015至2017年間農(nóng)村家庭的金融脆弱性比例不僅高于城市家庭，而且上升較快。因此，有效緩解農(nóng)村家庭的金融脆弱性對于防范和化解金融風(fēng)險具有重要意義。對于家庭金融脆弱性的研究，較多的文獻(xiàn)從家庭內(nèi)部的視角對其影響因素展開討論（如家庭資產(chǎn)負(fù)債結(jié)構(gòu)、家庭成員特征等），而基于經(jīng)濟(jì)社會環(huán)境視角的探討相對較少。事實上，家庭金融脆弱性的本質(zhì)是風(fēng)險，既包括家庭差異性特征引起的風(fēng)險，也包括宏觀風(fēng)險，因而有效防范化解金融風(fēng)險需要深入研究社會、經(jīng)濟(jì)和制度環(huán)境對家庭金融脆弱性的影響（Ampudia et al.，2016；張冀 等，2016；李波 等，2020；張冀 等，2022）［4-7］。

數(shù)字技術(shù)的快速發(fā)展和廣泛應(yīng)用對社會生產(chǎn)和生活方式產(chǎn)生了深遠(yuǎn)影響，數(shù)字經(jīng)濟(jì)已經(jīng)成為新發(fā)展階段的重要特征。《中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展白皮書（2021年）》和《中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展報告（2022年）》的數(shù)據(jù)顯示，2021年中國GDP中數(shù)字經(jīng)濟(jì)占比已達(dá)39.8%，其中農(nóng)業(yè)和非農(nóng)業(yè)的滲透率分別為8.9%和61.7%。已有文獻(xiàn)關(guān)注到數(shù)字（普惠）金融對家庭金融脆弱性的影響（陳池波 等，2021；徐榮貞 等，2021；李容 等，2023；溫博慧 等，2023）［8-11］，認(rèn)為數(shù)字（普惠）金融的發(fā)展顯著緩解了家庭金融脆弱性。然而，關(guān)于數(shù)字經(jīng)濟(jì)其他領(lǐng)域與家庭金融脆弱性之間的關(guān)系，目前還鮮有文獻(xiàn)進(jìn)行深入探討。

數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展離不開數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的支持。2023年中共中央、國務(wù)院印發(fā)《數(shù)字中國建設(shè)整體布局規(guī)劃》，明確提出數(shù)字中國建設(shè)要按照“2522”的整體框架進(jìn)行布局，將“數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施”和“數(shù)據(jù)資源體系”作為數(shù)字中國建設(shè)的“兩大基礎(chǔ)”。作為推動數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要基礎(chǔ)和引擎，數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的重要作用日益凸顯，數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的宏微觀經(jīng)濟(jì)效應(yīng)也成為近年來的研究熱點之一。在微觀層面，多數(shù)研究集中于探討數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對企業(yè)發(fā)展的影響（溫湖煒 等，2022；邱洋冬，2022；張輝 等，2022；羅奇 等，2022；沈坤榮 等，2023；王海 等，2023；董媛香 等，2023；葉永衛(wèi) 等，2023）［12-19］，盡管有部分學(xué)者關(guān)注到了數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對工資、就業(yè)、家庭收入和分工以及代際收入流動等的影響（Forman et al.，2012；Hiort et al.，2019；張景娜 等，2020；田鴿 等，2022；方福前 等，2023）［20-24］，但對于數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)在家庭層面的微觀效應(yīng)的研究仍然較為薄弱，并且還未涉及數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對家庭金融脆弱性的影響。

國務(wù)院于2013年8月發(fā)布《“寬帶中國”戰(zhàn)略及實施方案》，旨在通過提高寬帶接入速率、擴(kuò)大寬帶網(wǎng)絡(luò)覆蓋范圍、提升寬帶網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量和應(yīng)用水平等方式，構(gòu)建適應(yīng)經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展需要的新一代數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施體系。為推動“寬帶中國”戰(zhàn)略的實施，工業(yè)和信息化部、國家發(fā)展和改革委員會分別于2014年、2015年和2016年分三批共遴選出117個“寬帶中國”示范城市（城市群）。寬帶發(fā)展聯(lián)盟2016年公布的《“寬帶中國”示范城市經(jīng)驗案例集》以及工業(yè)和信息化部公布的相關(guān)數(shù)據(jù)顯示：“寬帶中國”戰(zhàn)略實施的第一年，中國網(wǎng)民平均每周的上網(wǎng)時長較上一年同比增加4.5小時；2014年度的“寬帶中國”示范城市中，吳忠市的農(nóng)村電子商務(wù)覆蓋率超過一半；2015年度的“寬帶中國”示范城市中，德州市網(wǎng)速在8 Mbps及以上的寬帶用戶滲透率高達(dá)94.3%?！皩拵е袊睉?zhàn)略的實施有效推動了數(shù)字經(jīng)濟(jì)的高速增長，也促進(jìn)了數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)“下鄉(xiāng)”。因此，可以通過考察“寬帶中國”示范城市建設(shè)的政策效應(yīng)來檢驗數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對農(nóng)村家庭金融脆弱性的影響。

基于上述思考，本文在探究數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對農(nóng)村家庭金融脆弱性的影響及其路徑的基礎(chǔ)上，將“寬帶中國”示范城市建設(shè)作為一項準(zhǔn)自然實驗，采用中國家庭追蹤調(diào)查（China Family Panel Studies，CFPS）以及中國城市統(tǒng)計年鑒的數(shù)據(jù)，運(yùn)用多期雙重差分（DID）模型考察數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對農(nóng)村家庭金融脆弱性的影響。本文的邊際貢獻(xiàn)主要在于：第一，研究了數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對農(nóng)村家庭金融脆弱性的影響及其機(jī)制，拓展了數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的微觀效應(yīng)以及家庭金融脆弱性的影響因素研究。第二，揭示了數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)通過促進(jìn)農(nóng)村居民非農(nóng)就業(yè)和保險參與來緩解農(nóng)村家庭金融脆弱性的作用路徑，深化了有效防范化解金融風(fēng)險的研究，有助于深入認(rèn)識和理解家庭金融風(fēng)險的來源與防范策略。第三，通過實證檢驗為數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對農(nóng)村家庭金融脆弱性的緩解作用提供了經(jīng)驗證據(jù)，并探討了戶主性別和婚姻狀態(tài)以及家庭文化程度和收入水平等方面的異質(zhì)性，為在數(shù)字經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展背景下有效提高農(nóng)村家庭的風(fēng)險承受能力和不確定性應(yīng)對能力提供了借鑒和啟示。

二、理論分析與研究假說

1.數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對農(nóng)村家庭金融脆弱性的影響

家庭金融脆弱性反映了家庭對于不確定性沖擊的承受能力，這種能力主要由家庭純收入、流動性資產(chǎn)、支出和負(fù)債水平?jīng)Q定：較高的收入水平能夠有效降低家庭陷入財務(wù)危機(jī)的可能性，流動性資產(chǎn)憑借其較強(qiáng)的變現(xiàn)能力也能夠在家庭面對不確定性沖擊時發(fā)揮一定的緩釋作用，而較高的支出和負(fù)債水平降低了家庭的實際可支配收入，會導(dǎo)致家庭在面對不確定性沖擊時因無法承擔(dān)各項支出或履行債務(wù)而陷入財務(wù)困境（Brunetti et al.，2016）［25］。當(dāng)家庭的收入和流動性資產(chǎn)能夠覆蓋支出和負(fù)債時，其金融脆弱性較低，反之，家庭金融脆弱性較高（徐佳 等，2022）［3］。

根據(jù)徐佳等（2022）的研究框架［3］，農(nóng)村家庭在信息獲取方面的劣勢是其金融脆弱性高于城市家庭的主要原因之一。在信息經(jīng)濟(jì)學(xué)理論中，信息不僅是一種特殊的商品，而且對于生產(chǎn)和生活具有重要意義，現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的額外交易成本、道德風(fēng)險以及逆向選擇等弊端均源于信息不對稱問題。隨著互聯(lián)網(wǎng)的廣泛應(yīng)用，以數(shù)據(jù)為代表的信息已成為決定社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顟B(tài)最為關(guān)鍵的要素，而數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)提高了網(wǎng)絡(luò)覆蓋率和質(zhì)量，使得更多的人能夠通過互聯(lián)網(wǎng)獲得更優(yōu)質(zhì)的信息服務(wù)。光纖和無線網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)能夠提升網(wǎng)絡(luò)覆蓋率、提高網(wǎng)絡(luò)速度，并降低網(wǎng)絡(luò)使用成本，進(jìn)而促使更多的家庭能夠接入高速寬帶網(wǎng)絡(luò)。尤其是對于農(nóng)村家庭而言，數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的完善會提高互聯(lián)網(wǎng)及數(shù)字經(jīng)濟(jì)的普惠性，從而降低了其與城市家庭在信息獲取方面的差距。數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)促使農(nóng)村家庭可以低成本地接入高速寬帶網(wǎng)絡(luò)，進(jìn)而借助互聯(lián)網(wǎng)打破傳統(tǒng)信息獲取方式的時空限制，大大提高了農(nóng)村家庭獲取信息的數(shù)量和質(zhì)量。農(nóng)村家庭對各種信息的掌握程度越高，越有可能利用相關(guān)信息獲得各種紅利，比如得到更加優(yōu)質(zhì)的工作機(jī)會、進(jìn)行合理的資產(chǎn)負(fù)債配置等（Wang et al.，2022）［26］，就業(yè)改善帶來的收入增加以及資產(chǎn)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化則能夠增強(qiáng)農(nóng)村家庭應(yīng)對風(fēng)險的能力，進(jìn)而緩解其家庭金融脆弱性。

據(jù)此，本文提出假說H1：數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)能夠顯著緩解農(nóng)村家庭金融脆弱性。

2.數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、非農(nóng)就業(yè)與農(nóng)村家庭金融脆弱性

收入是決定家庭金融脆弱性最重要的因素，而非農(nóng)就業(yè)是農(nóng)村家庭提高其家庭收入最直接的渠道（田鴿 等，2022）［23］。就業(yè)本質(zhì)上是勞動雇傭者和勞動出讓者在就業(yè)市場中的交易和匹配問題，如果就業(yè)市場中不存在交易費(fèi)用（即所謂的交易市場“無摩擦”），則交易雙方間的最優(yōu)匹配能夠自然完成（齊秀琳 等，2023）［27］。然而，現(xiàn)實中的就業(yè)市場往往存在信息不對稱，導(dǎo)致勞動買賣雙方需要耗費(fèi)一定的市場交易成本。由于農(nóng)村地區(qū)提供的非農(nóng)工作崗位有限，大多數(shù)農(nóng)村剩余勞動力會選擇進(jìn)城務(wù)工，而農(nóng)民工的自身特點導(dǎo)致其在城市就業(yè)市場中會面臨較大的“摩擦”。一方面，進(jìn)城務(wù)工的農(nóng)民原來在農(nóng)村建立的社會網(wǎng)絡(luò)在城市就業(yè)市場中能夠發(fā)揮的作用有限，且戶籍身份的限制縮小了農(nóng)民工在城市就業(yè)市場中的選擇范圍（章元 等，2009）［28］。另一方面，農(nóng)民獲取就業(yè)信息大多依賴于農(nóng)村地區(qū)的“熟人社會”，親朋好友間的信息傳遞雖然降低了工作搜尋中的交易成本，但傳遞效率相對較低（朱明寶 等，2017）［29］。有限的就業(yè)信息與工作崗位導(dǎo)致農(nóng)民工難以找到合適的就業(yè)機(jī)會，而數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)有效拓寬了信息的傳遞渠道，提高了信息傳遞效率，有助于農(nóng)民工的非農(nóng)就業(yè)實現(xiàn)和就業(yè)改善。數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)使得農(nóng)民工可以通過互聯(lián)網(wǎng)獲取大量就業(yè)信息，同時，微信等社交軟件為信息流動提供了多樣化的線上通道，大數(shù)據(jù)、云計算等技術(shù)的應(yīng)用則進(jìn)一步提高了信息傳遞、篩選和匹配的效率，從而通過緩解就業(yè)市場中的信息不對稱大幅降低勞動交易雙方的匹配成本，促進(jìn)農(nóng)民工的非農(nóng)就業(yè)（戚聿東 等，2021）［30］。此外，數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)推動了勞動組織模式從以往的集中化、標(biāo)準(zhǔn)化向松散化、靈活化轉(zhuǎn)變，“送外賣”“網(wǎng)約車”等更加靈活的就業(yè)方式降低了對勞動力的技能要求，吸引了大量農(nóng)民工參與其中。因此，數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)為農(nóng)村居民提供了更加豐富的非農(nóng)就業(yè)信息與非農(nóng)工作崗位，促進(jìn)了農(nóng)村居民的非農(nóng)就業(yè)。非農(nóng)就業(yè)往往具有比農(nóng)業(yè)經(jīng)營更加優(yōu)厚的薪資待遇，可以顯著增加農(nóng)村家庭的實際收入，進(jìn)而提升農(nóng)村家庭應(yīng)對不確定性的能力，使農(nóng)村家庭的金融脆弱性得到有效緩解。

據(jù)此，本文提出假說H2：數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)能夠通過促進(jìn)農(nóng)村居民非農(nóng)就業(yè)的路徑來緩解農(nóng)村家庭金融脆弱性。

3.數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、保險參與與農(nóng)村家庭金融脆弱性

支出是農(nóng)村家庭金融脆弱性的另一重要決定因素，而保險參與能夠保障農(nóng)村家庭在面對不確定性沖擊時大幅降低其實際支出。相較于其他金融資產(chǎn)，保險具有一定的特殊性。傳統(tǒng)的保險產(chǎn)品僅具有單一的風(fēng)險保障功能，但隨著保險市場的不斷發(fā)展，一些兼顧保障與投資的保險產(chǎn)品逐漸在市場中占據(jù)一席之地。這類保險不僅具有傳統(tǒng)保險的風(fēng)險保障功能，還能夠定期分紅，具備一定的投資屬性，但這類保險條款的專業(yè)性較強(qiáng)，具有較高的購買門檻（秦芳 等，2016）［31］。農(nóng)村居民的投資理財觀念相對保守，加上金融素養(yǎng)普遍較低，通常保留著對保險的刻板印象，導(dǎo)致農(nóng)村家庭的保險參與度較低（孫武軍 等，2018）［32］。此外，保險機(jī)構(gòu)的分布也存在較大的城鄉(xiāng)差異，農(nóng)村地區(qū)的保險機(jī)構(gòu)為數(shù)不多，加上保險產(chǎn)品市場存在較為嚴(yán)重的重復(fù)供給問題，農(nóng)村居民難以買到所需要的保險，導(dǎo)致農(nóng)村居民對保險產(chǎn)品的有效需求不足。而數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)能夠有效緩解上述問題。一方面，數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)提供了線上學(xué)習(xí)平臺，農(nóng)村居民可以通過互聯(lián)網(wǎng)學(xué)習(xí)保險知識，在了解保險的同時改變傳統(tǒng)保險觀念，從而愿意提高保險參與度。另一方面，數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)帶來的“5G”網(wǎng)絡(luò)普及等促使移動支付成為人們?nèi)粘Ｉ唐焚I賣的主要方式，移動支付的使用也讓農(nóng)村居民能夠接觸更多的金融產(chǎn)品，如微信的零錢通、支付寶的余額寶等，這能夠幫助農(nóng)村居民了解更多的保險知識和保險產(chǎn)品，進(jìn)而促使其更多地參與保險。同時，數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)縮小了城鄉(xiāng)間保險可得性的差距，并弱化了保險參與行為對傳統(tǒng)實體保險機(jī)構(gòu)的依賴，使農(nóng)村居民擺脫了保險參與的途徑約束（楊碧云 等，2019）［33］。因此，數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)提高了農(nóng)村居民的保險參與意愿，并拓寬了農(nóng)村居民的保險參與渠道，可以有效提高農(nóng)村居民的保險參與度，從而提高農(nóng)村家庭應(yīng)對風(fēng)險的能力，使農(nóng)村家庭的金融脆弱性得到有效緩解。

據(jù)此，本文提出假說H3：數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)能夠通過促進(jìn)農(nóng)村居民保險參與的路徑來緩解農(nóng)村家庭金融脆弱性。

三、實證檢驗方法設(shè)計

隨著新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的不斷推進(jìn)，以5G和千兆光網(wǎng)為代表的數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施在推動經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展和塑造國家競爭力中的重要作用日益凸顯。數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施是產(chǎn)業(yè)數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化和智能化發(fā)展的基礎(chǔ)，不僅為顛覆傳統(tǒng)生產(chǎn)組織模式提供了條件，也促進(jìn)了企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展。為了搶占國際經(jīng)濟(jì)、科技和產(chǎn)業(yè)競爭的制高點，我國實施了“寬帶中國”戰(zhàn)略，并開展了創(chuàng)建“寬帶中國”示范城市（城市群）的工作?！皩拵е袊笔痉冻鞘薪ㄔO(shè)顯著推動了農(nóng)村居民信息獲取的“提效率”和“降成本”，而信息獲取是影響家庭收入水平和資產(chǎn)負(fù)債配置的重要因素之一。因此，本文基于“寬帶中國”示范城市建設(shè)這一外生沖擊，通過其政策效應(yīng)分析來檢驗數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)能否有效緩解農(nóng)村家庭的金融脆弱性。

1.模型設(shè)定與變量測度

為檢驗數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)（“寬帶中國”示范城市建設(shè)）對農(nóng)村家庭金融脆弱性的影響，構(gòu)建如下基準(zhǔn)模型：

HFVit=α+β1DIDit+β2Xit+γi+ρp+μt+εit

其中，i、p、t分別代表家庭、省份和年份，γi、ρp和μt分別表示家庭、省份和年份固定效應(yīng)，εit為隨機(jī)擾動項。

被解釋變量（HFVit）為“家庭金融脆弱性”，借鑒張冀等（2022）、袁成和于雪（2022）的方法［7］［34］，基于家庭的金融風(fēng)險積累程度和家庭應(yīng)對風(fēng)險沖擊的能力進(jìn)行賦值，具體計算過程如下：（1）家庭金融風(fēng)險積累的計算公式為HFMit=INCit－EXPit。其中，HFMit表示家庭金融風(fēng)險的積累程度（反映家庭的財務(wù)邊際），INCit表示家庭純收入（包括工資性收入、經(jīng)營性收入、財產(chǎn)性收入、轉(zhuǎn)移性收入以及其他收入等） 本文直接使用CFPS數(shù)據(jù)庫提供的調(diào)整后的“全部家庭純收入”數(shù)據(jù)，并通過對工資性收入、經(jīng)營性收入、財產(chǎn)性收入、轉(zhuǎn)移性收入以及其他收入進(jìn)行加總來驗證，結(jié)果與全部家庭純收入一致。，EXPit表示家庭的基本生活支出和負(fù)債（基本生活支出包括消費(fèi)性支出、轉(zhuǎn)移性支出、福利性支出等，家庭負(fù)債包括銀行貸款、非正規(guī)渠道借貸等）。（2）家庭應(yīng)對風(fēng)險能力的計算公式為HSit=（INCit+LAit）/EXPit。其中，HSit表示家庭應(yīng)對風(fēng)險沖擊的能力（反映家庭的償付能力），LAit表示家庭的流動性資產(chǎn)（包括現(xiàn)金、各類銀行存款和金融資產(chǎn)等） 本文直接使用CFPS數(shù)據(jù)庫提供的“現(xiàn)金及存款總額”與“家庭總金融資產(chǎn)”數(shù)據(jù)。。（3）根據(jù)HFMit和HSit的計算結(jié)果對家庭金融脆弱性進(jìn)行判定和賦值：當(dāng)HFMit≥0時，家庭收入能夠覆蓋支出和負(fù)債，視為無金融脆弱性的家庭，賦值為0；當(dāng)HFMit<0，且1≤HSit<（1+LAit/EXPit）時，家庭收入雖然無法覆蓋支出和負(fù)債，但流動性資產(chǎn)能夠彌補(bǔ)部分生活支出，視為低金融脆弱性的家庭，賦值為1；當(dāng)HFMit<0，且HSit<1時，家庭收入與流動性資產(chǎn)之和不足以覆蓋基本生活支出和負(fù)債，視為高金融脆弱性的家庭，賦值為2。

核心解釋變量（DIDit）為“數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)”，采用樣本家庭是否在“寬帶中國”示范城市（城市群）的虛擬變量作為代理變量，若樣本家庭所在城市當(dāng)年屬于“寬帶中國”示范城市（城市群），則在該年及之后賦值為1，否則賦值為0。

考慮到戶主特征、家庭結(jié)構(gòu)以及地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展等因素可能對估計結(jié)果產(chǎn)生影響，參考李波和朱太輝（2020）、張冀等（2022）、袁成和于雪（2022）的研究［6-7］［34］，選取以下控制變量（Xit）：戶主層面的變量包括“戶主性別”“戶主年齡”“戶主年齡的平方”“戶主婚姻狀態(tài)”“戶主健康狀況”“戶主學(xué)歷”，家庭層面的變量包括“家庭收入”“家庭勞動人口占比”“家庭老年人口占比”，地區(qū)層面的變量為“城市人均GDP”。相關(guān)變量的具體說明見表1注。

2.樣本選擇與數(shù)據(jù)處理

本文以中國家庭追蹤調(diào)查（CFPS）的農(nóng)村家庭為研究樣本。CFPS是由北京大學(xué)中國社會科學(xué)調(diào)查中心自2010年開始實施的一項重要的社會調(diào)查項目，每兩年公布一次數(shù)據(jù)，本文使用其2010—2018年發(fā)布的5年面板數(shù)據(jù)，并剔除了城市家庭樣本以及所用變量存在缺失值和異常值的樣本，最終得到5年4 266戶農(nóng)村家庭樣本。在樣本期間，工業(yè)和信息化部與國家發(fā)展和改革委員會于2014年、2015年、2016年發(fā)布了3批“寬帶中國”示范城市（城市群）名單，包括117個城市（城市群）。需要說明的是，由于CFPS調(diào)查的間隔期為2年，并且所公布的數(shù)據(jù)為上一年的調(diào)查結(jié)果，即2014年所公布的數(shù)據(jù)為2013年的調(diào)查結(jié)果，2016年所公布的數(shù)據(jù)為2015年的調(diào)查結(jié)果，因此本文將2016年作為第一、二批示范城市的設(shè)立年份，將2018年作為第三批示范城市的設(shè)立年份。此外，城市人均GDP的數(shù)據(jù)來源于《中國城市統(tǒng)計年鑒》。

表1為主要變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果?！凹彝ソ鹑诖嗳跣浴钡木禐?.050，說明樣本農(nóng)村家庭的平均金融脆弱性處于低水平；樣本中戶主為男性的家庭占比為50.7%，戶主平均年齡大致為50歲，90.8%的戶主婚姻狀態(tài)為已婚，戶主的平均健康狀態(tài)為比較健康，戶主的平均學(xué)歷在初中以下，說明樣本的受教育程度普遍較低；樣本家庭平均勞動人口占比和老年人口占比分別為56%和20.9%。進(jìn)一步比較實驗組與對照組的農(nóng)村家庭金融脆弱性（如圖1所示），可以看出，2010—2018年實驗組家庭金融脆弱性的均值呈現(xiàn)出先上升后下降的趨勢，由2010年的1.029下降至2018年的0.866，而對照組未呈現(xiàn)明顯的上升或下降趨勢。同時，在2016年之前實驗組家庭的金融脆弱性高于對照組，而2016年之后實驗組家庭的金融脆弱性低于對照組，這在一定程度上說明“寬帶中國”示范城市建設(shè)有效降低了示范城市的農(nóng)村家庭金融脆弱性。

四、實證檢驗結(jié)果分析

1.基準(zhǔn)模型回歸與平行趨勢檢驗

基準(zhǔn)模型回歸結(jié)果見表2，“數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)”的回歸系數(shù)顯著為負(fù)，表明“寬帶中國”示范城市建設(shè)產(chǎn)生了降低農(nóng)村家庭金融脆弱性的政策效應(yīng)，即數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)可以顯著緩解農(nóng)村家庭金融脆弱性，本文提出的假說1得到驗證。在控制變量方面，戶主健康狀況越好的家庭金融脆弱性越低，家庭勞動人口占比和家庭收入較高的家庭金融脆弱性較低，但地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平提高對農(nóng)村家庭金融脆弱性的影響并不顯著。

本文采用多期雙重差分法估計“寬帶中國”示范城市建設(shè)對農(nóng)村家庭金融脆弱性的影響，需要滿足平行趨勢假設(shè)，即實驗組和對照組的家庭金融脆弱性在政策實施之前應(yīng)具有相似的變化趨勢。由于“寬帶中國”示范城市設(shè)立的時間不同，采用Jacobson等（1993）的研究范式進(jìn)行平行趨勢檢驗［35］。構(gòu)建如下模型：

HFVit=α+∑1k=－3δkDi，k+βXit+γi+ρp+μt+εit。

其中，Di，k表示“寬帶中國”示范城市建設(shè)的政策虛擬變量，k取-3、-2，-1分別表示政策實施前3、2、1期，k取0表示政策實施當(dāng)期，k取1表示政策實施后1期，系數(shù)δk反映了政策實施效應(yīng)。圖2展示了平行趨勢檢驗結(jié)果，在“寬帶中國”示范城市政策實施之前，δk的95%置信區(qū)間中包含0，表明實驗組和對照組沒有顯著差異，滿足平行趨勢假設(shè)。此外，在政策實施后1期，δk的95%置信區(qū)間中不包含0，表明政策效應(yīng)顯著。

雖然上述方法證明本文的研究樣本滿足平行趨勢假設(shè)，但由于在使用固定效應(yīng)模型進(jìn)行估計時會存在異質(zhì)性處理效應(yīng)，即同一政策對于不同個體產(chǎn)生的效果存在差異，而這種差異可能會導(dǎo)致估計結(jié)果存在偏誤（Goodman-bacon，2021；劉沖 等，2022）［36-37］。為了修正模型估計的潛在偏誤，進(jìn)一步借鑒Chaisemartin和DHaultfoeuille（2020）的方法［38］，將實驗組限制為“寬帶中國”示范城市政策實施前后處理狀態(tài)發(fā)生變化的家庭，對照組限制為政策時點前后處理狀態(tài)未發(fā)生變化的家庭，進(jìn)而構(gòu)造雙重差分異質(zhì)性處理效應(yīng)的穩(wěn)健估計量。圖3展示了處理效應(yīng)異質(zhì)性估計的結(jié)果，相比平行趨勢檢驗結(jié)果，政策實施之前回歸系數(shù)的波動性更大，且政策實施前后的回歸系數(shù)也發(fā)生了變化，說明異質(zhì)性處理確實對系數(shù)估計結(jié)果產(chǎn)生了影響；但從整體趨勢來看，與平行趨勢檢驗的結(jié)果大體一致，均表現(xiàn)為政策實施之前3期實驗組與對照組的家庭金融脆弱性不存在系統(tǒng)性差異，而在政策實施之后1期實驗組的家庭金融脆弱性顯著低于對照組。因此，雖然基準(zhǔn)模型的回歸系數(shù)存在偏誤，但異質(zhì)性處理并不影響存在政策效應(yīng)的結(jié)論，即“寬帶中國”示范城市建設(shè)顯著緩解了農(nóng)村家庭金融脆弱性的結(jié)論仍然成立。

2.內(nèi)生性處理與穩(wěn)健性檢驗

（1）工具變量法檢驗。為了緩解可能存在的內(nèi)生性問題，本文分別選取各城市的地形起伏度和1984年固定電話數(shù)量作為“數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)”的工具變量，運(yùn)用兩階段最小二乘法進(jìn)行回歸?！皩拵е袊笔痉冻鞘械腻噙x通常傾向于地勢較為平坦、網(wǎng)絡(luò)發(fā)展基礎(chǔ)較好的城市，地形起伏度反映了城市的地勢是否平坦，固定電話數(shù)量則反映了城市信息化發(fā)展的基礎(chǔ)，滿足工具變量選取的相關(guān)性要求；同時，城市的地形起伏度及1984年固定電話數(shù)量分別屬于自然數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)，滿足工具變量選取的外生性要求。工具變量法第二階段的檢驗結(jié)果見表3：K-PLM統(tǒng)計量的P值為0，拒絕工具變量識別不足的原假設(shè)；C-DW統(tǒng)計量的F值顯著大于10%偏誤的臨界值，表明不存在弱工具變量問題；擬合“數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)”的回歸系數(shù)在1%的水平上顯著為負(fù)，表明在緩解模型內(nèi)生性問題后，數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)顯著緩解了農(nóng)村家庭金融脆弱性的結(jié)論依然成立。

（2）安慰劑檢驗。為了排除一些偶然性事件等隨機(jī)因素的影響，借鑒魏志華等（2022）的研究［39］，采用隨機(jī)選取示范城市的方式進(jìn)行安慰劑檢驗，并重復(fù)進(jìn)行500次模擬回歸。圖4展示了安慰劑檢驗結(jié)果，其中橫坐標(biāo)表示隨機(jī)選取示范城市檢驗的回歸系數(shù)，縱坐標(biāo)表示P值，曲線為回歸系數(shù)的核密度分布，黑色圓圈為回歸系數(shù)的P值，垂直虛線為基準(zhǔn)模型的估計值（-0.169），水平虛線為10%的顯著性水平?？梢钥闯觯蟛糠只貧w系數(shù)都分布在0值附近，且大多數(shù)P值高于0.1（未通過10%的顯著性檢驗），并且與基準(zhǔn)模型的估計值之間存在一定差距，表明基準(zhǔn)模型驗證的政策效應(yīng)并非偶然因素引起的。

（3）PSM-DID檢驗。為了排除實驗組樣本與對照組樣本本身具有不同特征對模型估計結(jié)果的影響，采用PSM-DID方法對樣本選擇性偏差進(jìn)行修正。具體而言，將樣本期內(nèi)“寬帶中國”示范城市的農(nóng)村家庭作為實驗組，選取戶主和家庭層面的控制變量進(jìn)行Logit回歸，估計出相應(yīng)的傾向得分值，進(jìn)而采用無放回的1∶1近鄰匹配法進(jìn)行樣本匹配，并對匹配后的樣本進(jìn)行雙重差分回歸。PSM-DID檢驗結(jié)果見表4的（1）列?！皵?shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)”的回歸系數(shù)仍然顯著為負(fù)，表明基準(zhǔn)模型的分析結(jié)果是穩(wěn)健的。

（4）替換被解釋變量。借鑒Michelangeli和Pietrunti（2014）的方法［40］，采用債務(wù)收入比來衡量農(nóng)村家庭金融脆弱性，將債務(wù)收入比大于30%的家庭視為具有金融脆弱性的家庭，債務(wù)收入比小于30%的家庭則視為無金融脆弱性的家庭。替換被解釋變量的估計結(jié)果見表4的（2）列。政策變量的回歸系數(shù)還是顯著為負(fù)，再次表明本文分析結(jié)果具有穩(wěn)健性。

（5）剔除直轄市樣本?？紤]到直轄市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高，其網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平、家庭收入水平等均顯著高于其他城市，剔除直轄市樣本后重新進(jìn)行模型估計，回歸結(jié)果見表4的（3）列。政策變量的回歸系數(shù)依然顯著為負(fù)，與基準(zhǔn)模型檢驗結(jié)果保持一致。

（6）控制其他政策影響?？紤]到在本文樣本期間（2010—2018年）還有精準(zhǔn)扶貧政策能夠有效緩解農(nóng)村家庭金融脆弱性，借鑒哈秀珍等（2021）的研究思路［41］，將人均收入低于2 300元（2010年可比價）的家庭作為實驗組 2011年召開的中央扶貧開發(fā)工作會議將農(nóng)民人均純收入2 300元（2010年不變價）作為扶貧標(biāo)準(zhǔn)。，政策時點設(shè)定為2014年 由于CFPS所提供的是滯后一期數(shù)據(jù)，2010、2012、2014年的調(diào)查視為政策處理前，2016、2018年的調(diào)查視為政策處理后。，據(jù)此構(gòu)建精準(zhǔn)扶貧政策的虛擬變量，并將其作為控制變量納入基準(zhǔn)模型進(jìn)行回歸，檢驗結(jié)果見表4的（4）列?！皵?shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)”的回歸系數(shù)依然顯著為負(fù)，表明本文的分析結(jié)果具有良好的穩(wěn)健性。此外，“精準(zhǔn)扶貧政策”的回歸系數(shù)也顯著為負(fù)，表明精準(zhǔn)扶貧政策的實施顯著緩解了農(nóng)村貧困家庭的金融脆弱性。

3.影響路徑檢驗

為檢驗數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)能否通過促進(jìn)農(nóng)村居民非農(nóng)就業(yè)和保險參與來緩解農(nóng)村家庭金融脆弱性，本文在基準(zhǔn)模型的基礎(chǔ)上，采用如下中介效應(yīng)模型進(jìn)行分析：

Mit=α+β1DIDit+β2Xit+γi+ρp+μt+εit

HFVit=α+β1DIDit+β2Mit+β3Xit+γi+ρp+μt+εit

其中，Mit為中介變量。根據(jù)前文理論分析，選取以下4個中介變量：一是“從事非農(nóng)工作”，為被調(diào)查樣本是否非農(nóng)就業(yè)的虛擬變量

CFPS提供了有關(guān)工作性質(zhì)的問題：“您的這份工作是農(nóng)業(yè)工作還是非農(nóng)工作？1.農(nóng)業(yè)工作（農(nóng)、林、牧、副、漁），2.非農(nóng)工作”。本文根據(jù)該項問題的答案，將從事非農(nóng)工作的樣本賦值為1，否則賦值為0。，

用以檢驗數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)能否通過提高農(nóng)村居民非農(nóng)就業(yè)的概率來緩解農(nóng)村家庭金融脆弱性；二是“非農(nóng)收入占比”，采用非農(nóng)收入占家庭純收入的比重來衡量，用以檢驗數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)能否通過增加農(nóng)村居民非農(nóng)就業(yè)的收入來緩解農(nóng)村家庭金融脆弱性；三是“購買商業(yè)保險”，為樣本家庭是否購買商業(yè)保險的虛擬變量

CFPS提供了有關(guān)商業(yè)保險購買的問題：“過去12個月，您家用于購買商業(yè)性保險（如商業(yè)醫(yī)療保險、汽車險、房屋財產(chǎn)保險、商業(yè)人壽等）的支出是多少？”本文將有該項開支的樣本家庭賦值為1，否則賦值為0。，

用以檢驗數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)能否通過提高農(nóng)村家庭購買保險的概率來緩解其金融脆弱性；四是“商業(yè)性保險支出占比”，采用商業(yè)性保險支出占家庭總支出的比重來衡量，以檢驗數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)能否通過提高農(nóng)村家庭的保險參與度來緩解其金融脆弱性。此外，本文進(jìn)一步采用帶有固定效應(yīng)的Sobel檢驗和Bootstrap檢驗來驗證中介效應(yīng)的有效性。

非農(nóng)就業(yè)的中介效應(yīng)檢驗結(jié)果見表5的Panel A?！皵?shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)”對“從事非農(nóng)工作”和“非農(nóng)收入占比”的回歸系數(shù)均顯著為正，表明數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)能夠顯著提高農(nóng)村居民的非農(nóng)就業(yè)概率和非農(nóng)就業(yè)收入；“從事非農(nóng)工作”和“非農(nóng)收入占比”對“家庭金融脆弱性”的回歸系數(shù)均顯著為負(fù)，表明農(nóng)村居民非農(nóng)就業(yè)能夠有效緩解農(nóng)村家庭的金融脆弱性；同時，與基準(zhǔn)模型回歸結(jié)果相比，“數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)”對“家庭金融脆弱性”的回歸系數(shù)依然顯著為負(fù)，但絕對值減小。上述結(jié)果說明非農(nóng)就業(yè)在數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)影響農(nóng)村家庭金融脆弱性中具有顯著的部分中介效應(yīng)，Sobel檢驗和Bootstrap檢驗的結(jié)果也顯示中介效應(yīng)成立且有效。因此，數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施能夠通過促進(jìn)農(nóng)村居民非農(nóng)就業(yè)的路徑來緩解農(nóng)村家庭金融脆弱性，本文提出的假說H2得到驗證。

保險參與的中介效應(yīng)檢驗結(jié)果見表5的Panel B。“數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)”對“購買商業(yè)保險”和“商業(yè)性保險支出占比”的回歸系數(shù)均顯著為正，表明數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)能夠顯著提高農(nóng)村居民購買商業(yè)保險的概率和保險參與度；“購買商業(yè)保險”和“商業(yè)性保險支出占比”對“家庭金融脆弱性”的回歸系數(shù)均顯著為負(fù)，表明保險參與能夠有效緩解農(nóng)村家庭的金融脆弱性；同時，與基準(zhǔn)模型回歸結(jié)果相比，“數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)”對“家庭金融脆弱性”的回歸系數(shù)依然顯著為負(fù)，但絕對值減小。上述結(jié)果說明保險參與在數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)影響農(nóng)村家庭金融脆弱性中具有顯著的部分中介效應(yīng)，Sobel檢驗和Bootstrap檢驗的結(jié)果也顯示中介效應(yīng)成立且有效。因此，數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施能夠通過促進(jìn)農(nóng)村居民保險參與的路徑來緩解農(nóng)村家庭金融脆弱性，本文提出的假說H3得到驗證。

五、進(jìn)一步的討論：異質(zhì)性分析

由于不同的家庭具有不同的金融脆弱性，受數(shù)字技術(shù)和數(shù)字經(jīng)濟(jì)的影響也不同，因而數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對農(nóng)村家庭金融脆弱性的影響可能具有異質(zhì)性表現(xiàn)。對此，本文基于戶主及家庭特征的差異從以下方面對數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)影響農(nóng)村家庭金融脆弱性的異質(zhì)性進(jìn)行探討：

一是戶主性別異質(zhì)性。由于數(shù)字技能水平、數(shù)字設(shè)備使用能力以及信息獲取能力等方面存在性別差異，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展會產(chǎn)生“數(shù)字性別鴻溝”。在農(nóng)村地區(qū)，男性的數(shù)字素養(yǎng)、數(shù)字技能掌握程度以及使用數(shù)字設(shè)備的時間和頻率往往高于女性，而且會更多地基于就業(yè)、商業(yè)等經(jīng)濟(jì)目的進(jìn)行信息獲取和交流，因而數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的完善可以為其帶來更多的收入紅利（宋月萍，2021）［42］；相比之下，女性的互聯(lián)網(wǎng)使用率較低，且更多的是通過互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行日常社交和消費(fèi)，因而數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的完善為其帶來的更多是消費(fèi)紅利。根據(jù)戶主性別將樣本家庭分為“男性戶主”和“女性戶主”兩組，分別進(jìn)行回歸的結(jié)果見表6的Panel A。兩組樣本中，“數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)”對“家庭金融脆弱性”的回歸系數(shù)均顯著為負(fù)，但“男性戶主”樣本的系數(shù)顯著性和絕對值均大于“女性戶主”樣本，表明數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對戶主為男性的農(nóng)村家庭具有更強(qiáng)的金融脆弱性緩解作用。

二是戶主婚姻狀態(tài)異質(zhì)性。鄉(xiāng)土社會的典型特征在農(nóng)村地區(qū)仍然廣泛存在，紅白喜事、節(jié)假日往來的頻率與時長均高于城市地區(qū)，已婚戶主在日常生活中不僅要處理自己家庭的事務(wù)，還需應(yīng)付配偶及其家庭的事情（張博 等，2023）［43］，也因此壓縮了其使用互聯(lián)網(wǎng)的時間。相比之下，未婚戶主只需處理自己家庭的事務(wù)，參與的紅白喜事與節(jié)假日往來也相對較少，有更多的時間和精力使用互聯(lián)網(wǎng)，因而數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的完善能夠為其提供更多的信息紅利。根據(jù)戶主的婚姻狀況將樣本家庭分為“已婚”和“未婚”（包括未婚、離婚、喪偶）兩組，分別進(jìn)行回歸的結(jié)果見表6的Panel B。兩組樣本中，“數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)”對“家庭金融脆弱性”的回歸系數(shù)均顯著為負(fù)，但“未婚”樣本的系數(shù)絕對值大于“已婚”樣本（費(fèi)舍爾組合檢驗的組間系數(shù)差異在1%的置信水平上顯著），表明數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對戶主未婚的農(nóng)村家庭具有更強(qiáng)的金融脆弱性緩解作用。

三是家庭平均文化程度異質(zhì)性。文化程度較低的勞動者在勞動力市場中缺乏競爭力，較難找到薪資待遇優(yōu)厚的工作，且對于知識的掌握程度以及獲取信息的能力較低，難以理性地配置其家庭資產(chǎn)和負(fù)債（尹志超 等，2021）［44］。互聯(lián)網(wǎng)覆蓋率的擴(kuò)大和網(wǎng)速的提升打通了勞動者學(xué)習(xí)知識和獲取信息的通道，文化程度較低的勞動者不僅可以在網(wǎng)絡(luò)平臺接受繼續(xù)教育，還能夠以更低的成本獲取就業(yè)和金融市場信息，有效彌補(bǔ)了其在知識儲備和信息獲取方面的劣勢。因此，數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的完善更有助于平均文化程度較低家庭的收入增長和資產(chǎn)結(jié)構(gòu)優(yōu)化。根據(jù)家庭成員的平均學(xué)歷將樣本家庭劃分為“文化程度較低”（高中以下）和“文化程度較高”（高中及以上）兩組，分別進(jìn)行回歸的結(jié)果見表6的Panel C。兩組樣本中，“數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)”對“家庭金融脆弱性”的回歸系數(shù)均顯著為負(fù)，但“文化程度較低”樣本的系數(shù)顯著性和絕對值均大于“文化程度較高”樣本，表明數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對金融脆弱性的緩解作用在平均文化程度較低的農(nóng)村家庭中更為顯著。

四是家庭收入水平異質(zhì)性。相對于高收入家庭，低收入家庭具有更強(qiáng)的提高收入欲望，會更加關(guān)注招聘和就業(yè)等有助于收入增長的信息，但其往往又面臨比高收入家庭更強(qiáng)的信息約束。數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的完善使低收入家庭可以通過互聯(lián)網(wǎng)獲取更多信息，能夠有效緩解低收入家庭的信息約束并降低其信息劣勢（于樂榮 等，2023）［45］，有助于其實現(xiàn)收入增長，進(jìn)而緩解其金融脆弱性。根據(jù)家庭純收入的中位數(shù)將樣本家庭劃分為“收入較低”和“收入較高”兩組，分別進(jìn)行回歸的結(jié)果見表6的Panel D。兩組樣本中，“數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)”對“家庭金融脆弱性”的回歸系數(shù)均顯著為負(fù)，但“收入較低”樣本的系數(shù)顯著性和絕對值均大于“收入較高”樣本，表明數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對金融脆弱性的緩解作用在收入水平較低的農(nóng)村家庭中更為顯著。

六、結(jié)論與啟示

黨的二十大報告中指出，全面建設(shè)社會主義現(xiàn)代化國家，最艱巨最繁重的任務(wù)仍然在農(nóng)村。有效防范化解金融風(fēng)險不能忽視農(nóng)村金融風(fēng)險，而且農(nóng)村家庭比城市家庭有更高的金融脆弱性，因此有效緩解農(nóng)村家庭金融脆弱性具有重要意義。與城市家庭相比，在信息獲取上的劣勢是農(nóng)村家庭金融脆弱性較高的主要原因之一，而數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的完善能夠有效緩解農(nóng)村家庭面臨的信息約束與信息劣勢，從而緩解農(nóng)村家庭的金融脆弱性。具體來講，數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)帶來的信息紅利有助于農(nóng)村居民的非農(nóng)就業(yè)和保險參與，進(jìn)而通過增加家庭收入和優(yōu)化家庭資產(chǎn)負(fù)債配置來緩解農(nóng)村家庭的金融脆弱性。本文將“寬帶中國”示范城市建設(shè)作為一項準(zhǔn)自然實驗，采用中國家庭追蹤調(diào)查2010年、2012年、2014年、2016年、2018年的數(shù)據(jù)，運(yùn)用多期雙重差分模型分析“寬帶中國”示范城市建設(shè)對示范城市農(nóng)村家庭金融脆弱性的政策效應(yīng)，結(jié)果發(fā)現(xiàn)：（1）“寬帶中國”示范城市建設(shè)顯著降低了示范城市農(nóng)村家庭的金融脆弱性，該結(jié)論在工具變量法檢驗、安慰劑檢驗、PSM-DID檢驗、替換被解釋變量、剔除直轄市樣本、控制其他政策等一系列穩(wěn)健性檢驗中均成立，表明數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)能夠有效緩解農(nóng)村家庭金融脆弱性。（2）數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)顯著提高了農(nóng)村居民非農(nóng)就業(yè)和購買商業(yè)保險的概率，并提高了農(nóng)村家庭的非農(nóng)就業(yè)收入和保險參與度，表明數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)可以通過促進(jìn)非農(nóng)就業(yè)和保險參與兩條路徑來緩解農(nóng)村家庭金融脆弱性。（3）數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對農(nóng)村家庭金融脆弱性的緩解作用，在戶主為男性的家庭、戶主未婚的家庭、平均文化程度較低的家庭、收入水平較低的家庭中更為顯著。

本文證實了數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)具有緩解農(nóng)村家庭金融脆弱性的作用，為在數(shù)字經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展背景下防范和化解農(nóng)村地區(qū)金融風(fēng)險提供了啟示。首先，要持續(xù)加強(qiáng)農(nóng)村地區(qū)數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，不斷提升農(nóng)村地區(qū)的數(shù)字化水平。積極推動“數(shù)字下鄉(xiāng)”，提高農(nóng)村地區(qū)的寬帶覆蓋率和互聯(lián)網(wǎng)的速度，切實保障農(nóng)村地區(qū)“網(wǎng)絡(luò)到戶”，促進(jìn)“數(shù)字鄉(xiāng)村”和“數(shù)字中國”建設(shè)。尤其是對于金融脆弱性較高的家庭，應(yīng)予以重點關(guān)注，激勵和幫助其利用數(shù)字技術(shù)和互聯(lián)網(wǎng)有效緩解金融脆弱性。其次，要重視數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的微觀家庭效應(yīng)，充分發(fā)揮數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)緩解家庭金融脆弱性的積極作用。一方面，要強(qiáng)化數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對農(nóng)村居民非農(nóng)就業(yè)的促進(jìn)作用，切實提高農(nóng)村家庭收入。比如：加快非農(nóng)產(chǎn)業(yè)的數(shù)字化和智能化發(fā)展，在建立數(shù)字產(chǎn)業(yè)發(fā)展集群的同時豐富數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展業(yè)態(tài)，為農(nóng)村居民提供更多的非農(nóng)就業(yè)崗位；提高傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)的“數(shù)字”含量，強(qiáng)化數(shù)字技術(shù)在農(nóng)業(yè)全產(chǎn)業(yè)鏈中的應(yīng)用，通過平臺直播、快遞到村、信息到戶等方式促進(jìn)農(nóng)產(chǎn)品的智慧化生產(chǎn)和銷售；積極推動就業(yè)市場的一體化和數(shù)字化發(fā)展，優(yōu)化農(nóng)村居民非農(nóng)就業(yè)環(huán)境，促進(jìn)農(nóng)村居民非農(nóng)就業(yè)質(zhì)量提升。另一方面，要進(jìn)一步推動數(shù)字經(jīng)濟(jì)與商業(yè)保險相融合，拓寬農(nóng)村居民參與商業(yè)保險的數(shù)字渠道。充分利用數(shù)字化的信息傳播優(yōu)勢，積極引導(dǎo)農(nóng)村居民了解、接觸、理性參與保險；不斷提高商業(yè)保險的智能化和數(shù)字化水平，積極開發(fā)滿足農(nóng)村居民實際需求的保險產(chǎn)品，并有效保障線上保險市場的合規(guī)發(fā)展，持續(xù)提高農(nóng)村家庭的保險參與率。最后，還須防范和避免數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)可能帶來的負(fù)面影響。數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的完善也可能帶來一些負(fù)面影響，比如電信網(wǎng)絡(luò)詐騙的頻發(fā)。農(nóng)村居民普遍受教育程度較低，加上農(nóng)村老年群體因子女外出務(wù)工而缺乏照料和幫助，很容易上當(dāng)受騙（胡振 等，2023）［46］，這無疑會加劇農(nóng)村家庭的金融脆弱性。因此，在積極推動“數(shù)字下鄉(xiāng)”的同時，應(yīng)加大對電信網(wǎng)絡(luò)詐騙的打擊力度，充分保障互聯(lián)網(wǎng)信息的安全性。

參考文獻(xiàn)：

［1］LUSARDI A，SCHNEIDER D J，TUFANO P. Financially fragile households：evidence and implications［R］. National Bureau of Economic Research，2011.

［2］張冀，祝偉，王亞柯.家庭經(jīng)濟(jì)脆弱性與風(fēng)險規(guī)避［J］.經(jīng)濟(jì)研究，2016，51（6）：157-171.

［3］徐佳，李冠華，齊天翔.中國家庭償債能力：衡量與影響因素［J］.金融研究，2022（11）：98-116.

［4］AMPUDIA M，VAN VLOKHOVEN H，OCHOWSKI D. Financial fragility of euro area households［J］. Journal of Financial Stability，2016，27：250-262.

［5］張冀，王亞柯.家庭經(jīng)濟(jì)脆弱性：理論、實證與應(yīng)對［J］.學(xué)習(xí)與探索，2016（5）：112-117.

［6］李波，朱太輝.債務(wù)杠桿、金融素養(yǎng)與家庭金融脆弱性——基于中國家庭追蹤調(diào)查CFPS 2014的實證分析［J］.國際金融研究，2020（7）：25-34.

［7］張冀，史曉，曹楊.動態(tài)健康沖擊下的中老年家庭金融風(fēng)險評估［J］.財經(jīng)研究，2022，48（2）：153-168.

［8］陳池波，龔政.數(shù)字普惠金融能緩解農(nóng)村家庭金融脆弱性嗎？［J］.中南財經(jīng)政法大學(xué)學(xué)報，2021（4）：132-143.

［9］徐榮貞，何婷婷，王森.數(shù)字普惠金融發(fā)展對降低農(nóng)戶家庭金融脆弱性的影響研究——基于Ordered Probit模型的分析［J］.價格理論與實踐，2021（11）：91-95.

［10］李容，張凱，曹斌，等.普惠金融、數(shù)字滲透與家庭金融脆弱性［J］.財經(jīng)科學(xué)，2023（11）：17-32.

［11］溫博慧，孟新新，趙志尚.數(shù)字金融對家庭社會關(guān)系網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險分擔(dān)的影響——基于家庭金融脆弱性視角［J］.廣東財經(jīng)大學(xué)學(xué)報，2023，38（6）：54-71.

［12］溫湖煒，鐘啟明.數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施與企業(yè)全要素生產(chǎn)率——來自中國上市公司的證據(jù)［J］.軟科學(xué)，2022，36（8）：64-71.

［13］邱洋冬.網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)提升企業(yè)創(chuàng)新績效的路徑與異質(zhì)性——來自“寬帶中國”示范城市的經(jīng)驗證據(jù)［J］.西部論壇，2022，32（4）：89-107.

［14］張輝，王庭錫，孫詠.數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施與制造業(yè)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新——基于企業(yè)生命周期的視角［J］.上海經(jīng)濟(jì)研究，2022（8）：79-93.

［15］羅奇，陳梁，趙永亮.數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)與企業(yè)產(chǎn)能利用率——來自“寬帶中國”戰(zhàn)略的經(jīng)驗證據(jù)［J］.產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)研究，2022（5）：1-14.

［16］沈坤榮，林劍威，傅元海.網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、信息可得性與企業(yè)創(chuàng)新邊界［J］.中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)，2023（1）：57-75.

［17］王海，閆卓毓，郭冠宇，等.數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施政策與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型：“賦能”還是“負(fù)能”？［J］.數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，2023，40（5）：5-23.

［18］董媛香，張國珍.數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)能否帶動企業(yè)降碳綠色轉(zhuǎn)型？——基于生產(chǎn)要素鏈?zhǔn)骄W(wǎng)狀體系［J］.經(jīng)濟(jì)問題，2023（6）：50-56.

［19］葉永衛(wèi)，陶云清，李鑫.數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)與企業(yè)投融資期限錯配改善［J］.經(jīng)濟(jì)評論，2023（4）：123-137.

［20］FORMAN C，GOLDFARB A，GREENSTEIN S. The Internet and local wages：a puzzle［J］. American Economic Review，2012，102（1）： 556-575.

［21］HIORT J，POULSEN J. The arrival of fast internet and employment in Africa［J］. American Economic Review，2019，109（3）： 1032-1079.

［22］張景娜，朱俊豐.互聯(lián)網(wǎng)使用與農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移程度——兼論對家庭分工模式的影響［J］.財經(jīng)科學(xué)，2020（1）：93-105.

［23］田鴿，張勛.數(shù)字經(jīng)濟(jì)、非農(nóng)就業(yè)與社會分工［J］.管理世界，2022，38（5）：72-84.

［24］方福前，田鴿，張勛.數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施與代際收入向上流動性——基于“寬帶中國”戰(zhàn)略的準(zhǔn)自然實驗［J］.經(jīng)濟(jì)研究，2023，58（5）：79-97.

［25］BRUNETTI M，GIARDA E，TORRICELLI C. Is financial fragility a matter of illiquidity？ an appraisal for Italian households［J］. Review of Income and Wealth，2016，62（4）：628-649.

［26］WANG X，F(xiàn)U Y. Digital financial inclusion and vulnerability to poverty：evidence from Chinese rural households［J］. China Agricultural Economic Review，2022，14（1）：64-83.

［27］齊秀琳，江求川.數(shù)字經(jīng)濟(jì)與農(nóng)民工就業(yè)：促進(jìn)還是擠出？——來自“寬帶中國”政策試點的證據(jù)［J］.中國農(nóng)村觀察，2023（1）：59-77.

［28］章元，陸銘.社會網(wǎng)絡(luò)是否有助于提高農(nóng)民工的工資水平？［J］.管理世界，2009（3）：45-54.

［29］朱明寶，楊云彥.近年來農(nóng)民工的就業(yè)結(jié)構(gòu)及其變化趨勢［J］.人口研究，2017，41（5）：89-100.

［30］戚聿東，褚席.數(shù)字生活的就業(yè)效應(yīng)：內(nèi)在機(jī)制與微觀證據(jù)［J］.財貿(mào)經(jīng)濟(jì)，2021，42（4）：98-114.

［31］秦芳，王文春，何金財.金融知識對商業(yè)保險參與的影響——來自中國家庭金融調(diào)查（CHFS）數(shù)據(jù)的實證分析［J］.金融研究，2016（10）：143-158.

［32］孫武軍，高雅.金融知識、流動性約束與家庭商業(yè)保險需求［J］.金融學(xué)季刊，2018，12（2）：53-75.

［33］楊碧云，吳熙，易行健.互聯(lián)網(wǎng)使用與家庭商業(yè)保險購買——來自CFPS數(shù)據(jù)的證據(jù)［J］.保險研究，2019（12）：30-47.

［34］袁成，于雪.多層次醫(yī)療保障體系改善我國家庭金融脆弱性的效果評估［J］.東南大學(xué)學(xué)報（哲學(xué)社會科學(xué)版），2022，24（3）：51-60+147.

［35］JACOBSON L S，LALONDE R J，SULLIVAN D G. Earnings losses of displaced workers［J］. The American Economic Review，1993，83（4）：685-709.

［36］GOODMAN-BACON A. Difference-in-differences with variation in treatment timing［J］. Journal of Econometrics，2021，225（2）：254-277.

［37］劉沖，沙學(xué)康，張妍.交錯雙重差分：處理效應(yīng)異質(zhì)性與估計方法選擇［J］.數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，2022，39（9）：177-204.

［38］CHAISEMARTIN C D，DHAULTFOEUILLE X. Two-way fixed effects estimators with heterogeneous treatment effects［J］. American Economic Review，2020，110（9）：2964-2996.

［39］魏志華，王孝華，蔡偉毅.稅收征管數(shù)字化與企業(yè)內(nèi)部薪酬差距［J］.中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)，2022（3）：152-170.

［40］MICHELANGELI V，PIETRUNTI M. A microsimulation model to evaluate Italian households financial vulnerability［J］. Bank of Italy Occasional Paper，2014，7（3）：53-79.

［41］哈秀珍，陳小昆，陳海龍.精準(zhǔn)扶貧政策的減貧效應(yīng)：基于CFPS數(shù)據(jù)的實證［J］.統(tǒng)計與決策，2021，37（22）：68-71.

［42］宋月萍.數(shù)字經(jīng)濟(jì)賦予女性就業(yè)的機(jī)遇與挑戰(zhàn)［J］.人民論壇，2021（30）：82-85.

［43］張博，郭方，孫璐.正式制度、非正式制度與農(nóng)村內(nèi)部收入差距——基于數(shù)字普惠金融和社會網(wǎng)絡(luò)的維度［J］.南方金融，2023（4）：19-32.

［44］尹志超，劉泰星，嚴(yán)雨.勞動力流動能否緩解農(nóng)戶流動性約束——基于社會網(wǎng)絡(luò)視角的實證分析［J］.中國農(nóng)村經(jīng)濟(jì)，2021（7）：65-83.

［45］于樂榮，張亮華，廖陽欣.普及互聯(lián)網(wǎng)使用有助于縮小農(nóng)村內(nèi)部收入差距嗎？——來自CLDS村級數(shù)據(jù)的經(jīng)驗證據(jù)［J］.西部論壇，2023，33（4）：1-16.

［46］胡振，朱明昊.數(shù)字金融素養(yǎng)會降低農(nóng)村居民網(wǎng)絡(luò)詐騙風(fēng)險嗎？［J］.山西農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報（社會科學(xué)版），2023，22（5）：53-62.

Can the Construction of Digital Infrastructure Alleviate the Financial Vulnerability of Rural Households？ Analyzing the Policy Effects of “Broadband China” Demonstration Cities

HU Zhong-li1a， CUI Ze-yuan2， WANG Shu-hua1b

（1a. School of Finance， 1b. Institute of Shanxi Merchant Studies， Shanxi University of Finance and Economics， Taiyuan 030006， Shanxi， China; 2. Department of Economics， Shanxi Institute of Energy， Jinzhong 030600， Shanxi， China）

Abstract： The financial vulnerability of households effectively measures their financial risks， and the proportion of financially vulnerable households in rural areas is not only increasing year by year， but also higher than that in urban areas. Against the backdrop of the digital economy becoming an important feature of the new development stage， can digital infrastructure construction， as an important engine for promoting the development of the digital economy， alleviate the financial vulnerability of rural households？ Existing literature focuses on exploring the impact of digital infrastructure construction on enterprise income and production efficiency， with less attention paid to the micro household effects of digital infrastructure construction.

This article is based on the meaning and main determining factors of household financial vulnerability and theoretically demonstrates the alleviating effect of digital infrastructure construction on rural household financial vulnerability. It analyzes the impact channels of digital infrastructure construction on rural household financial vulnerability from the perspectives of non-agricultural employment and insurance participation. Furthermore， this article combines the 2010—2018 China Household Tracking Survey （CFPS） and China Urban Statistical Yearbook data， drawing on the measurement methods of household financial vulnerability proposed by Yuan Chenghe and Yu Xue （2022） and Zhang Ji et al. （2022）， to calculate the financial vulnerability indicators of rural households in China. The “Broadband China” strategy is used as a quasi-natural experiment， and a multi-period DID model is applied to examine the mitigating effect of digital infrastructure construction on the financial vulnerability of rural households. Empirical research has found that the construction of digital infrastructure can effectively alleviate the financial vulnerability of rural households， and this result is still robust after considering the impact of household debt to income ratio as a substitute for household financial vulnerability， endogeneity， selective bias， municipalities， and precision poverty alleviation policies. Further analysis shows that the construction of digital infrastructure has a greater alleviating effect on the financial vulnerability of male-headed， unmarried， and low-income rural households. Moreover， the construction of digital infrastructure can alleviate the financial vulnerability of rural households by promoting non-agricultural employment and insurance participation.

Compared with previous literature， the potential marginal contributions of this article are： firstly， it expands the micro household effects of digital infrastructure construction and related research on household financial vulnerability and provides a new perspective for improving the ability of rural households to withstand and cope with uncertainty. Secondly， it is revealed that the increase in non-agricultural employment and insurance participation of rural households brought about by digital infrastructure construction is an important channel to alleviate the financial vulnerability of rural households， providing specific paths and micro evidence for alleviating the financial vulnerability of rural households. Thirdly， it provides more effective policy support for policy authorities to further strengthen digital infrastructure construction and alleviate the financial vulnerability of rural households.

This study to some extent reveals the inherent logic between digital infrastructure construction and the financial vulnerability of rural households， which helps government departments formulate more targeted policy measures to alleviate the financial vulnerability of rural households in the context of the booming digital economy， provide differentiated policy support for rural households with different characteristics， and more effectively prevent and resolve financial risks in rural areas.

Key words： digital infrastructure; household financial vulnerability; “Broadband China” strategy; non-agricultural employment; insurance participation; household income; asset and liability allocation

CLC number：F299.24; F328Document code：AArticle ID：1674-8131（2024）0-0001-17

（編輯：劉仁芳;黃依潔）