金融科技对江苏省农民收入增长的中介效应及异质性

张 乐，刘 璇

(甘肃政法大学，甘肃 兰州 730070)

金融科技泛指将不断发展的技术手段创新地应用于金融领域，包括互联网金融等模式。随着科技发展和人民日益多元化需求，人们对金融科技的讨论度也逐渐上升，在近5年内，国内外相关学术成果大量涌现。以区块链、大数据、人工智能等新兴科技为技术支持的金融科技对金融行业产生了翻天覆地的影响。金融科技能够增加金融的覆盖度，利用信息技术优势智能规避风险，提高瞄准度，帮扶小微企业生存和发展。江苏省属于经济发达地区，但是在高质量发展、协调发展方面仍然表现不足，是有名的不平衡的经济发展。以南京、苏州、无锡、常州、镇江为代表的第一梯队对外开放程度高，高科技产业发达，第三产业比重高，居民生活质量好，基础设施发达，而苏中、苏北地区发展动力不足，分化比较大，靠近苏南或长江沿线地区发展水平较高。苏南、苏北存在区位、经济结构、人力资源、地域文化等多方面差异，导致经济发展的不协调，而区域经济差异是造成社会不和谐的一大因素。

现有研究已经得知金融科技能够对农民收入产生显著影响，但鲜少有从收入结构剖析农民增收渠道的研究。金融科技对农民收入的作用是如何产生的，中间是否存在某种因素作为传导介质，江苏省作为经济发展和粮食大省是否在该问题上存在区域的差异。利用中介效应模型和异质性分析对该问题进行探讨，试对促进江苏省农民增收提供理论依据和政策建议。

一、文献综述

关于农民收入的影响因素方面，国内学者通过实证过程，得出制度化缺陷、城镇化、人力资本投资、农村金融发展与农业科技进步是影响我国农村居民收入的主要因素，多管齐下促进农村居民收入稳定、持续增长[1]。李栋、万俊毅认为经营性收入是农民家庭收入的重要组成部分，使用中国家庭追踪调查(CFPS)2014和2016年的微观数据，得出中低收入农民家庭经营性收入的影响因素主要有土地类型、土地资产、农用机械价值、农业机械服务及生产性固定资产的投入，且经营性收入呈现显著地域性差异[2]。非农化程度是众多学者关心的一大因素。家庭社会网络扩张能够同时提高农业收入和非农收入，并且随着农村非农化程度的提高，社会网络对农业收入的效应减弱，但对于非农收入的影响则逐渐增强[3]。曹家祺等对海林市的分析表明，农民收入的提高很大程度受到地区发展水平和城镇居民收入差距的影响，即城镇化的影响，从而提高农业从业人员的产出，产生要素回流效益[4]。陆文聪、余新平通过实证检验中国“七五”至“十一五”期间农业科技进步与农民的农业收入和非农收入增长的关系后发现，中国农业科技进步对农民的农业收入增长存在着显著的正向效应[5]。许崇正、高希武认为农民增收的关键性影响因素主要有农民信贷投资、农民受教育程度、农户的就业结构、农产品价格等，并揭示了这些因素与农村金融支持的密切关系[6]。农村金融定位就是服务“三农”，农村金融的发展和农业科技进步是促进农村经济的两大引擎，通过金融和技术的结合加快金融市场建设，提高金融服务的效率。另外，政府的扶贫资金规模以及在脱贫攻坚中资源的配置会影响农民增收的效果，改善基础设施和公共服务等恶劣条件，同时让非贫困人群受益，推动社会和谐发展[7]。

关于金融科技对经济增长的作用方面，众多学者已经展开这一方面的研究。在该领域相较于国外学者关注技术驱动方面以及金融发展对收入的间接影响问题，我国信息技术的广泛使用使得学者更多关注金融科技的风险和监管问题，但对金融科技的增收效应结论不一。金融科技、金融创新对经济增长的作用自2016年以来就是学者们研究的热点。王婧磊研究表明我国农村金融发展与农民收入之间存在着稳定的协整关系，农村金融信贷促进了农民收入的增长，而农村储蓄对于农民收入的增加具有负效应[8]。汪发元、郑军认为长江经济带技术创新和金融发展对经济的直接作用为负，间接作用为正，间接说明对于经济发达地区的经济增长不太依赖直接投资，而相对落后的地区更应该关注这一耦合机制对经济增长的正向作用，协调技术进步和金融的发展[9]。李杨、程斌琪分析了金融科技的发展特征，认为金融科技是促进全球金融创新的力量并带动经济增长，并且新一轮的科技金融创新将会给经济增长带来更大的动力[10]。然而，一些学者认为金融科技的发展时间不长，与技术创新的匹配性不高，该促进作用有待考证。谢婷婷、任丽艳采用GMM估计方法得到金融发展对经济增长起负向的抑制作用[11]。田新民、张志强在对金融科技与经济增长关系的实证研究中引入金融科技水平的门槛效应，得出在前期阶段金融科技创新对经济增长的促进作用较弱，而随着政策法规的完善使得金融资源的配置效率提高，从而对经济增长具有显著促进作用[12]。张海军、岳华进行了综合的实证分析，他不仅指出金融科技对经济增长的影响存在地区的差异，同时还指出在金融发展水平处于过低或者过高的水平时都会对经济增长产生抑制作用，因此金融发展的传导机制表现为“U”型[13]。

农村金融服务是促进农民增收的因素之一，同时也可能通过作用在其他影响因素，比如提高机械化水平、非农化程度、改善财政配置等方式间接促进农民增收。金融科技、金融发展与经济增长的影响机制是不确定的，这种影响可能是非线性的，也可能体现在间接效应上，需要进行具体的实证分析。但从金融科技的技术层面、发展历程、应用场景和作用机理这4个方面全面地考察众学者的结论，金融科技对实体经济的发展起着重要的支撑作用，带来了更多的优势，金融科技对农民增收的显著影响也毋庸置疑。

二、研究设计与数据来源

(一)金融科技对农村居民增收的影响

1.金融科技对农村居民增收的直接影响。金融的功能比较稳定，这也决定了金融在经济发展中的地位，揭示了金融发展的本质和意义。在一个不确定的环境下，金融系统可以便利资源在不同时空间的配置。金融科技主要从融资可得性、降低融资交易成本和丰富融资渠道等方面显著提高增收可能性[14]。王婧磊研究了我国农村金融发展与农民收入之间存在显著的相互作用关系，认为农村金融信贷促进农民收入的增长[8]。但也有学者结论与之不一致。温涛在对金融发展和农民收入增长进行制度和结构分析后，实证得出金融发展对农民收入增长负效应的结论[15]。据此提出：

研究假说1：金融科技对农村居民增收具有直接影响。构建实证模型：

Incit=β0+β1Fin_techit+∑βjXijt+φi+μit

(1)

其中，Incit表示居民可支配收入，Fin_techit表示金融科技指数，Xijt表示一系列控制变量，φi表示地区固定效应，μit为随机扰动项，为避免地区间相关性的影响，在回归中将标准误聚类到地区层面。

2.金融科技对农村居民增收的间接影响。经过众多学者的研究，有理由相信金融发展与农民收入之间应该存在着更复杂的关系。王虎等通过对农民收入结构特征及其影响因素和金融发展测度指标的分析，认为金融中介发展和金融市场发展水平与农民收入之间呈显著正向关系，并且农民收入的各个决定因素都是金融发展影响农民收入的路径[16]。一个健全的农村金融系统所提供的金融服务对农业科技进步有显著促进作用，从而推动农民收入增长[17]。金融科技可以通过大数据征信系统、云计算等技术支持农业小微企业融资，帮助其生存和发展，提供很多就业机会，带动农民工返乡热潮。此外，金融科技凭借其信息技术的优势，提供政府转移支付的手段，扩大财政转移支付的覆盖面，通过考察征信情况智能匹配资金需求。因此，从收入来源视角，考虑农村居民工资性、经营性、转移性收入来源渠道可能应用的介质，同时结合影响农民收入的关键因素，提出假说：

研究假说2：金融科技对农民增收存在以促进非农就业为渠道的中介效应。

研究假说3：金融科技对农民增收存在以影响农业全要素生产率为渠道的中介效应。

研究假说4：金融科技对农民增收存在以提高第一产业固定资产投资为渠道的中介效应。

研究假说5：金融科技对农民增收存在以提高财政资金配置效率为渠道的中介效应。

为了深入探究金融科技对农村居民增收的中介效应，参照温忠麟等[18]的研究，采用依次回归法构建中介效应模型，如式(2)—(4)所示。

(2)

(3)

(4)

(二)异质性分析

当粮食生产能力趋于饱和时，提升农业机械化水平对农民增收的效果不大，金融科技可能在推动传统农业向高附加值农业转型升级的过程中发挥作用。江苏省区域经济差异是社会不和谐的一大因素，为支持区域一体化战略的深化，着眼于区域互补，加强差异化分工合作，将江苏省划分为粮食主产区和非粮食主产区，基于以上猜想进行异质性检验，如式(1)。据此提出假说：

研究假说6：金融科技对农民增收的效果存在地区异质性。

(三)数据来源

中国知网关于金融科技一词可视化分析显示，金融科技的研究热度从2015年开始显著提升，故本文选取2014—2019年江苏省13个地级市为样本，数据主要来源于江苏省统计年鉴、各地级市统计年鉴和国民经济和社会发展公报、江苏省农业农村局，金融科技原始数据来自百度指数。为消除量纲影响，将所有非比值型数据进行对数处理，如农村居民可支配收入、第一产业固定资产投资额等。部分年份的第一产业固定资产投资额有所缺失，故将已有年份的第一产业固定资产投资额与全年固定资产投资额总额之比求均值，按比例求得缺失的数据。

(四)指标体系与描述性统计

1.被解释变量。被解释变量为农村居民可支配收入，后面从收入来源视角分析中，将农村居民工资性、经营性、财产性、转移性收入分别作为被解释变量，并取对数，以减少方差偏误。

2.解释变量。解释变量为金融科技发展水平，通过构建金融科技基础词库，采用熵值法计算得出。借鉴刘心怡的研究思路，选取四大金融核心功能(支付结算、资源配置、信息中介、财富管理)和金融科技底层技术(计算机技术)5个维度下的共18个关键词构建金融科技基础词库，将江苏省13个地级市与18个基础关键词两两组合，把2014—2019年间地级市与关键词组合的百度指数平均值作为原始数据，最后采用熵值法计算6年间江苏省13个地级市金融科技指数。其中，由于农业供应链、农村金融服务、土地流转平台这几个关键词并没有收入百度指数词库中，用农产品电子商务、农业银行、网络交易平台来代替。

表1 金融科技基础词库

采用熵值法对金融科技发展水平进行测度，首先对18项关键词进行数据标准化处理，为避免对对数处理时无意义而进行数据平移，如式(5)，其次计算各指标熵值，如式(6)，并根据熵值计算指标权重，如式(7)，最后将基础标准化值按权重综合得到金融科技发展指数。

Fij=

(5)

(6)

(7)

其中，Xij表示金融科技基础词库i市第j项指标变量；Fij表示指标基础标准化值；n为样本城市数量；ej表示第j项指标的熵值；k为常数，取1/lnn；Wj为j指标的熵值权重。

3.中介变量。中介变量包括城镇化率(Urb)、农业全要素生产率(ATFP)和财政支农(Fis)3个变量，采用投入产出的Dea-Malmquist指数计算农业全要素生产率，其中要素是指除劳动与资本之外的其他所有物质要素，包括技术进步、组织创新、专业化和生产创新等。借鉴刘心怡的研究，选取农业机械总动力(万千瓦)、农用化肥折纯量(万吨)、农作物总播种面积(千公顷)、第一产业从业人员数(万人)作为投入指标，选取主要农产品产量(万吨)、农林牧渔总产值(亿元)作为产出指标[14]。计算Dea-Malmquist指数的主要思路：对于单个决策单元，首先利用Dea方法分别计算第t期和t+1期的技术效率水平，然后计算t期和t+1期技术效率水平的几何平均值以消除时期选择的偏误，衡量t时期到t+1时期生产率变化的Malmquist指数，见式(8)，最后，基于研究区间，将其转化为以2013年为基期的全要素生产率，见式(9)。

M0(xt+1,yt+1,xt,yt,xt)=

(8)

ATFP=Mt,t+1=Mt,t+1×Mt+1,t+2×…×Mt+r-1,t+r

(9)

4.控制变量。根据前人学者的研究，可以知道财政支农强度、农村基础设施情况、农业产业融合情况以及农业机械化程度等因素对农村居民收入有影响。选取基础设施水平(Infra)、农林牧渔服务业(Serv-p)和机械化水平(Mech-p)作为控制变量。

表2 指标体系

由表3分析可知， 2014—2019年居民可支配收入上升，工资性和经营性收入仍然是农村居民收入的主要构成，且4种类型的收入均上升。这是由于我国经济快速发展、农业小微企业的茂密崛起、政府脱贫攻坚战略、农业现代化取得重大进展以及人民投资意识增强等多方面因素造成的。金融科技水平有所上升，但同时区域之间的差异扩大，这与江苏省内区域发展分化的现状相契合。农业全要素生产率有所下降，结合江苏省的发展势头，可知这是由于农业生产能力已经趋于饱和导致，同时农林牧渔服务业表现良好，足以说明农业产业融合较好，进一步实现产业转型升级，金融科技在其中起到一定推动作用，与假设相契合。另外，农村基础设施得到了改善，政府财政支农的强度有所提高。

表3 2014年和2019年各变量描述性统计

三、实证分析

(一)相关性分析

对金融科技和居民可支配收入做单变量回归，由相关性分析可知，两者在1%的概率下存在显著相关性，相关系数为0.478，已经初步验证了假说1，即金融科技发展水平对农村居民可支配收入存在正向显著影响。据此，进行下面更深层次的实证研究。

(二)金融科技对农村居民收入的整体效应分析

根据式(1)进行线性二乘法回归，由于豪斯曼检验结果显示p值为0.000，在1%的显著性水平下显著，即在10%的水平下选择固定效应模型。

表4中，列(1)并未考虑固定效应模型进行金融科技对农村居民收入的单变量回归，而在列(2)—(6)中使用了固定效应模型，并逐步加入控制变量。表中可见，在未控制固定效应时，金融科技发展水平与农村居民收入存在显著正向关系，但加入地区固定效应后，这一关系并不显著[列(2)(3)]。列(4)—(6)在逐步加入控制变量后，金融科技发展水平对农村居民收入的影响由不显著变为显著，可以得到金融科技对农民增收的效果需要通过控制变量的加入才能实现，或者说，这其中存在传导作用的中介。在各个模型中，农村基础设施水平、机械化水平和财政支农强度对农村居民收入的影响都十分显著。列(6)拟合优度中达到了0.887，回归模型对问题的解释程度较好，可见基础设施建设与机械化水平对助力农民增收起着重要作用。但是机械化促进效果由0.593下降到0.480，可知机械化的高速发展已经使得这一因素对江苏省农民增收的效果提升程度有所减弱。最后，尽管结果显示财政支农强度对农民增收的影响不显著，但仍可以看出该因素的作用有所上升，财政资金的配置和利用效率需要改善。

表4 金融科技对农村居民收入的整体效应结果

(三)金融科技对农村居民收入的中介效应分析

表5报告了工资性、经营性、财产性、转移性收入在作为被解释变量时，金融科技对农民增收的效应，回归结果显示，在对工资性收入分析下，金融科技在10%的水平上正向显著，对经营性收入分析时，金融科技在5%的水平下正向显著，然而对农村居民财产性、转移性收入的影响不显著。这表明金融科技对农村居民收入来源渠道的增收效应有所差异，说明金融科技对于提高农村居民劳动报酬、农产品增产增收方面提供了重要贡献，发挥了其信息技术上的优势，对传统正规金融的覆盖面进行扩充，缓解了融资约束，从而实现农民增收。但在提高财政支农效率和提高土地金融功能方面还动力不足。金融科技对于江苏省农民财产性收入的作用不显著，但相比之下对其转移性收入的影响更强一些。原因可能是江苏省人民普遍存在较强的对金融功能知识的认知以及投资理财管理的意识，这一点将来也可以成为农民增收的挖掘点。因此，要提高农民对土地的利用意识，发挥好土地的抵押贷款等金融功能。

表5 基于收入来源视角的金融科技增收效应

与学者刘心怡实证结果不同，本文得出的结论为金融科技只对农村居民工资性收入和经营性收入影响显著。故基于收入来源视角，剖析金融科技对农村居民收入产生影响的中介效应。

1.以促进非农就业为渠道的中介效应。农民的工资性收入为农民的非农就业收入，丁静[19]指出，农民工资性收入增长主要取决于是否最大限度地转移出农村劳动力、转移出来的劳动力是否能充分就业以及充分就业的劳动力的报酬能否随着经济发展而稳步提高。经营性收入仍然是农民家庭收入的重要组成部分，但是农民收入来源发生了性质上的变化，这不再单纯是“三农”问题，而是越来越与非农就业相关联的问题[20]。农民工资性收入不是单一指标作用的结果，而是受到农村人力资本、城镇化水平、农村基础设施水平、非农产业发展水平和非农就业水平的综合作用[21]。城镇化不仅推动了我国经济快速发展和产业结构升级，同时在破解“三农”问题、提高居民收入方面也发挥着重要作用。我国处于二元结构社会的现状，需要城镇化和工业化相互协调，共同促进城乡一体化发展。

城镇化和工业化即影响农村居民工资性收入的主要因素，在这里选择城镇化水平作为中间变量进行促进非农就业为渠道的中介效应分析，见表6列(1)—(3)。表6列(2)显示，金融科技对城镇化率在1%水平下显著，同时列(3)表明城镇化率对农民收入的影响在1%水平下显著，但金融科技的影响不显著。根据前文对中介效应的介绍可知，金融科技促进城镇化率的提高，从而促进农民增收，这其中存在完全中介效应。可知，金融科技通过缓解农业小微企业融资困难，提升非农产业发展水平，从而增加居民就业，提升农民工资性收入。金融科技还利用其信息技术平台，形成农产品电子商务，延伸了农产品产业链，促进农民增收。故研究假说2，即金融科技以促进非农就业为渠道增加农民收入可信。

表6 以促进非农就业和农业全要素生产率提高为渠道的中介效应分析

2.以影响全要素生产率为渠道的中介效应。王瑜瑾实证得出有效灌溉面积、政府对农业的投入、全年机械总功率这3个因素与家庭经营性收入呈显著正相关关系[22]。李栋等认为土地资产、农用机械价值、农业机械服务和生产性固定资产的投入对中低收入家庭农民经营性收入有显著影响[2]。巴曙松等认为金融科技创新活力和规模对企业全要素生产率具有显著促进作用，并且当金融科技与产业层级相适应时，全要素生产率将会进一步促进经济增长[23]，故而要全力提升产业结构，加速产业转型升级。此处选择农业全要素生产率作为中间变量来研究金融科技对促进农民增收的中介效应，如表7。

表7 以促进农业全要素生产率提高为渠道的中介效应分析

表7列(2)显示金融科技对农业全要素生产率无显著影响，在列(3)中金融科技和农业全要素生产率对农村居民收入产生显著影响。可知，金融科技对农村居民收入不存在以提高农业全要素生产率为渠道的中介效应。这一结论与众多学者的研究结果产生分歧。金融科技对农业全要素生产率的回归系数为负，说明金融科技的发展抑制了全要素生产率的提高，却又对农民增收效果不明显。其原因为金融科技以信息技术的优势构建电子商务平台，延伸了农产品产业链，把传统金融使农业增产的功能向增质功能转变，从而对农业全要素生产率产生挤出效应。江苏省是粮食大省，同时也是消费大省，产出的粮食用于外销的占比很小，故而金融科技的发展并未通过产业链升级为农民增加过多收入，因而作用不明显。因此，研究假说3不成立。

3.财产性、转移性收入渠道的中介效应分析。以上的分析验证了假说2、3，同时也对假说4、5进行验证。财产性收入一直为农民收入构成中最低项，但近年来财产性和转移性收入对城乡收入差距的促减功能不断提升，说明政府对“三农”问题的政策扶持发挥了作用[24]。在贫困人口拥有土地而不能转化为收入的情形下，以土地流转促进经营规模及发展第三产业获得土地租金和收入，通过城乡建设用地增减挂钩盘活空闲宅基地获得交易收入，可以显化土地价值，增加农村居民收入。我国土地流转速度加快，不能依靠自身人力资本的农民可以利用其普遍享有的土地资产实现脱贫[25]。政策为盘活农村宅基地从而增加财产性收入指明方向。而农村转移性收入因瞄准度高，对特定贫困类型的农民减贫具有显著作用。地区的经济发展水平、中央对粮食产区补偿机制、财政对农民的直接和间接补贴都是影响农民收入的主要因素[26]。本文采用第一产业固定资产投资作为从财产性收入渠道考察金融科技对农民增收的中介效应，采用地方财政农林水事务支出与农林牧渔总产值的比衡量财政支农强度来探讨以转移性收入渠道考察金融科技对农民增收的中介效应。

经过中介效应模型的分析，结果与上文经营性收入渠道的中介效应呈现一致，金融科技分别对第一产业固定资产投资和财政支农强度都不显著，且第一产业固定资产投资共同作为解释变量时对农村居民收入具有显著影响，财政支农强度的影响不显著。可见金融科技通过提高农业投资和财政配置效率来促进农民收入的作用并不明显，而且江苏省的财政支农的强度不高，并没有对农民增收产生显著影响。回归结果在此不作具体呈现，假设4、5不成立。江苏省今后要充分利用好金融科技的信息平台作用，为农业引资引技、农村居民土地资源利用和流转提供支持，同时要加强地方财政支农的力度，利用金融科技的手段提高财政配置的效率，提高财政支持的瞄准度。

(四)金融科技对农村居民收入的异质性分析

按照粮食产量，可以把江苏省划分为粮食主产区(徐州、南通、连云港、淮安、盐城、扬州、泰州、宿迁)和非粮食主产区(南京、无锡、常州、苏州、镇江)。以粮食主产区的粮食保障人民粮食安全，以非粮食主产区金融资源支持粮食主产区的经济建设和扶贫工作。粮食作为重要战略物资，在长三角地区产销互补强、产业协同发展基础牢，习近平总书记也强调越是面对风险，越要稳住农业，保障老百姓舌尖上的安全[27]。

结合以上结果可知，随着农业机械化高度普及，粮食生产能力的上升空间逐渐缩小的情况下，机械化对促进农民增收的能力减弱，而农林牧渔服务业的发展对农民增收有显著促进作用，这其中可能存在金融科技的推动作用，帮助促进产业转型升级。为验证假说5，分别对江苏省粮食主产区和非粮食主产区实证检验金融科技的增收效应(见表8)。

表8 基于(非)粮食主产区农民增收效应检验

由表8可以看出，粮食主产区金融科技的增收效果不显著，而在非粮食主产区的效果较为显著。在加入控制变量后，非粮食主产区内金融科技的增收效果由显著转为不显著，并且机械化对农民增收作用变得不显著，这一点与猜测相契合，同时，财政支农强度从负转正，而且对农民增收具有显著促进作用，可知财政资金对于非粮食主产区的支持作用非常明显，这也与江苏省一直以来资源向长江沿线或苏南倾斜的状况相符合，促使非粮食主产区经济快速发展。可以看见，金融科技对农民增收作用在非粮食主产区是上升的，但这一作用相较于雄厚的财政资金支持和农村基础设施的完善来说，对农民增收的效果表现不显著。主产区农民的收入主要来源于种粮收入，当地农业更加偏向于传统农业，高附加值产业发展相对落后，较粮食主产区来说，金融科技在非粮食主产区的作用贡献更大一些。

四、结论与政策建议

(一)结论

“三农”工作一直是党和政府高度关注和不断努力的重点部分。江苏省作为粮食大省，亦是经济高度发达的地区，如何保障“三农”收入、缩小城乡二元差距是众多学者关注的话题。在金融科技能够促进农村居民增收的情况下，立足江苏省进行金融科技对农村居民增收的中介效应和异质性检验，基于实证结果，得出以下结论。

1.金融科技能够显著促进农民增收，同时也印证了现有文献对影响农民增收的关键因素的结论，比如基础设施建设情况、农林牧渔服务业、机械化水平等。

2.金融科技能够通过促进非农就业帮助农民增收，缓解融资约束，帮助农业产业发展，增加工资性收入，故存在中介效应。但是不存在以提升全要素生产率、第一产业固定资产投资和财政支农力度为渠道的中介效应。就江苏省而言，金融科技对产销一体的消费大省的农民增收并无显著促进作用，同时在线土地信息平台不完备、金融结合度不强、政府的财政配置效率不足等都导致这3方面的中介效应不明显。

3.异质性检验结果显示，对于粮食主产区来说，金融科技的增收效果不显著，而在非粮食主产区的效果较为显著，财政资金对于非粮食主产区的支持作用非常明显，与江苏省一直以来资源向长江沿线或苏南倾斜的状况相符合。

(二)政策建议

基于以上结论，为助力金融科技对农村居民的增收效应，从而更好地服务“三农”工作，提出以下建议。

1.完善扶贫体制建设，拓展农村居民就业增收渠道。发挥政府的主体引导作用，支持农民就近就业创业，扩大以工代赈规模，让返乡农民能就业、有收入；结合各地历史人文等区域特色，通过互联网电商等新兴行业使产业发展多样化，实现小农户和现代农业有机衔接，比如建设特色农村和乡村旅游度假景点等，充分盘活用好集体所有的闲置房屋和山林、池塘等资源，积极发展新产业新业态，吸引外部资金进入乡村，使农民获得切实利益；主动打破对资源配置的权力垄断，因地制宜优化省内资源整合和技术分享，从而加快江苏省跨江融合进程，形成从南向北的纵深带动效应，推动经济融合发展。

2.以金融科技为引领开启转型新篇章，加快推进农村金融改革。紧密围绕农业合作社和农业组织的金融服务需求，采集农民对金融产品的意见和建议，联合银行等金融机构开发对口三农的金融产品，建设新一代数字化、智能化的智慧银行，大力推进直接融资模式的创新和间接融资模式的灵活转换，集中资源推进数字普惠金融产品的创新和推广；利用大数据对经营主体进行多维度资源信息优化整合，构建完备的农村征信数据库及信用信息共享平台，描绘农村用户群体画像，高效精准地排查目标群体，减少农村金融资源的流失和错配，提升服务效能；推进农村地区供应链金融创新，利用智慧农业平台、农业物联网、农业信息库等提升农村物流信息化、智能化水平，促进农村产业链、供应链稳定，提高农产品输出速度和运转效率，加强信息安全、粮食安全的保障问题。

3.大力发展金融科技，提高农民的金融素养。金融素养是金融科技在农村落地生根的基础。要真正做到应用金融科技惠农支农，就要让农民逐步以开放的心态接受金融科技产品及服务并掌握自主使用的知识及技能。积极举办金融科技信息普及活动，大力传播金融知识与金融科技的最新信息，以喜闻乐见、明了易懂的方式，例如请金融科技方面的专家和教授定期在村里举办讲座、参加线上活动抽奖、关注媒体账号免费得日用品等接地气的活动吸引农民积极参与；深刻认识农民金融素养的重要性，加大宣传力度的同时注重监管宣传的有效性，通过问卷调查、定期举办知识大赛和实地考察等方式来检验知识普及在实际应用中的效果，为农村金融科技的发展保驾护航。

4.要实现金融科技提高金融服务覆盖率，必须做好农村金融基础建设。加大财政投入，持续推动农村地区信息技术和互联网设施建设，并以税费减免、贷款贴息等方式鼓励金融机构对金融科技信息系统和平台建设的投入，促进金融服务线上化、精准化，实现金融服务“进家门”；设立农村金融服务专属网点和完善的京东、淘宝物流平台网点，推动数字支付、消费等体系建设，联合传统银行机构在乡镇设置分点，实地为农民答疑解惑，提供物流、信用查询、金融产品推荐等线下服务，提高金融产品和服务的可得性，保障金融科技服务下沉基层、实际惠民。

5.抓住5G机遇创新金融科技。政府因势利导补偿金融科技产业中技术创新先行企业的外部性，提供或协调包括数字化基础在内的软硬公共禀赋，建设金融科技技术园区，加大引进相关产业企业规模，将潜在比较优势转变成竞争优势，推进金融科技的产业结构变迁；使用新一代信息技术推动金融科技向纵深发展，如精细金融科技的用户制定、丰富金融科技产业的应用场景等；鼓励科技创新，增强金融科技的技术赋能，继续强调金融科技在乡村振兴中的作用，不断提高金融科技在农村地区的覆盖广度、使用深度以及数字化程度，帮助实体经济转型升级。

6.对金融科技人才的培育和引进，是实现智慧农村长远发展的关键。完善跨界人才培养机制，加大农村教育的投入，加大对人才引进的政策优惠力度，帮助鼓励人才安家落户，为智慧农村、智慧农业的可持续发展提供动力；从金融机构内部和高校人才供给两个方向着手，促进农村金融从业人员业务能力水平提高，尤其针对金融科技人员的业务操作技能、风险管控的意识与方法，也应包括对新兴技术和业务的基本理论常识培训，从而提高农村金融服务的质效，同时促进农民由“自耕农”向新型农业经营主体转变，使其能增加“造血式”收益。