数字普惠金融对农户家庭发展韧性的影响研究

吴冰彬，王林萍

（福建农林大学 经济与管理学院，福建 福州 350002）

一、引言

“贫困”是一个社会性、历史性的概念，其内涵随着社会历史条件的变迁而不同。贫困可分为“绝对贫困”和“相对贫困”。绝对贫困又称生存贫困、赤贫，强调个人或家庭缺少最基本的资源以维持最低的生活需求。相对贫困主要体现为多维度的发展性贫困，强调个人或家庭虽能维持最基本的生活，但不足以达到社会平均水平，存在相对“经济差距”。中国在2020 年底实现现行标准下农村贫困人口全部脱贫，但贫困的多维性、动态性要求减贫目标仍将继续。首先，消除的仅是“特定标准下”的绝对贫困。绝对贫困线随着经济社会的发展而逐步提高，如果处在贫困线边缘的群体不能利用现有资源提高生活水平，则会产生返贫及新增贫困问题。因此，仅是消除现行标准下的绝对贫困，并不代表永久消除绝对贫困。其次，相对贫困是一个长期存在的综合而复杂的发展性贫困问题。其注重的维度更多，处理起来也相对更难。再次，贫困的本质是动态的，贫困的路径是非线性的。经济、社会等环境的未知变化促使个体资源（就业收入、非金融资产等） 产生向上向下的非对称性流动，当向下流动的比例超过向上流动的比例时，个体将陷入绝对贫困。最后，贫困群体自身发展能力不足将影响脱贫可持续性。解决绝对贫困问题主要依赖于政府的救济政策，对于摆脱贫困后产生的一系列问题，面对瞬息万变的经济、社会等环境带来的各类风险冲击，农户家庭自身发展能力是否足以应对，对脱贫的可持续性有重要的现实意义。

国外学者提及的“Resilience”一词，国内相关文献一般译为“弹性”“恢复力”“韧性”“复原力”等词，表明能够衡量农户应对各类风险冲击的能力。虽然“Resilience”的具体内涵随研究者的视角不同有所差异，但均强调某一系统或组织受到风险冲击后恢复到原有或达到一个更好状态的能力。文章借鉴Barrett Christopher B&Constas Mark A(2014)提出的“Development Resilience”，基于农户家庭研究视角将其译为“农户家庭发展韧性”，指某一农户家庭在面对各种压力源和无数冲击后避免陷入贫困的自身发展能力，当且仅当该能力随着时间的推移能够保持在较高水平上，则判定该农户家庭具有发展韧性[1]。农户家庭发展韧性越强，其应对各类风险冲击的能力越高，陷入贫困的概率也就越低。

理论上，数字普惠金融集合金融科技与普惠金融的优势，有助于进一步降低交易成本及增强金融包容性，实现金融资源向农村、贫困地区下沉，能增强家庭在应对负面冲击时的韧性，助推贫困人口家庭韧性战略的实施，成为改善家庭发展韧性进行反贫困治理的关键途径[2]。然而，当前国内关于数字普惠金融与农户家庭发展韧性的相关文献很少，仅能从少量的国外文献，获知金融产品对韧性的作用。如，Felsenstein 等(2018)认为，技术保险产品是提高家庭韧性的一个重要组成部分，但要发挥作用需取决于家庭对保险的偏好程度[3]。Vighneswara Swamy(2019)认为小额信贷产品的包容性优势可以增强贫困人口的韧性[2]。因此，数字普惠金融最终能否提高农户家庭发展韧性，降低其陷入贫困的概率犹未可知。

有鉴于此，文章尝试在评估农户家庭发展韧性的基础上，探讨数字普惠金融对农户家庭发展韧性的影响及其机制。文章的可能边际贡献在于：第一，在测算韧性方法上，嵌入估计非线性路径动力学中的高阶中心矩，将动态演进的发展韧性与传统的韧性概念有所区分，更好体现贫困的多维复杂演变特征，丰富已有的韧性概念、测量方法及分析检验。第二，研究数字普惠金融与农户发展韧性的作用机制，体现金融干预在农户家庭遭遇冲击前后全过程的影响，在考虑贫困动态性基础上，填补传统金融反贫困研究中只考察金融干预对贫困群体静态结果影响的局限，对今后研究数字普惠金融与发展韧性关联问题起到探索与借鉴作用。

二、理论分析与研究假设

数字普惠金融自身的优势能增强农户使用金融产品应对风险冲击及自身发展的能力。首先，数字普惠金融以数字技术为依托，有效降低了以大数据为基础的征信体系等的交易成本，缓解了信息不对称问题，有助于精准识别客户，降低资金回流不善的风险，增强金融机构为农村地区提供金融服务的意愿，提高农户金融获得性。其次，农村地区特别是偏远山区由于获取的资源有限，对金融的认知和接受能力程度较低。依托数字普惠金融的跨时空数字技术优势，使农户能够通过如微信支付、支付宝支付、在线发红包、转账等多项业务，在潜移默化中增强农户的金融认知能力，知晓使用数字金融的快速性、便利性，增强农户使用金融产品的意愿、需求与行为。最后，数字普惠金融依托数字化技术创新出多样化符合农户需求的金融产品，为农户抵御风险提供风险响应工具。同时，发展数字普惠金融的间接效应可为农户提供外部发展机会，增强自身发展能力。因此，提出研究假设H1：

假设H1：数字普惠金融正向影响农户家庭发展韧性。

数字普惠金融对农户家庭发展韧性发挥作用存在一定的机制，结合以往数字普惠金融减贫相关文献经验，文章从人力资本投资和社会资本两个作用机制进行分析。

1.人力资本投资机制

提高农户的劳动技巧、对未来形势的判断、决策和防范风险等认知能力，使其充分利用资源、抓住机会改善自身的内生发展能力，是增强农户家庭发展韧性的重要手段。一方面，数字普惠金融的发展能够引导部分金融资源流向贫困地区或弱势群体，增加农村地区的教育资金投入，缓解一部分农户因教育资金约束而产生的辍学、受教育水平低、劳动技能弱而无法实现自主就业或创业来增加收入的问题。另一方面，数字普惠金融的发展增加了农户对金融市场的参与度，使农户在潜移默化中接收有关金融产品收益、风险等方面的金融知识，既可以提升农户使用金融产品的意愿与能力，最大限度发挥金融资源的效用，又可以提升农户对未知风险的防范意识、判断能力及决策能力，从而增强自身发展能力。因此，提出研究假设H2：

假设H2：数字普惠金融通过提高人力资本投资，增强农户家庭发展韧性。

2.社会资本机制

中国农村是一个以血缘、地缘为核心的传统社会，“社会资本”以社会资源为载体，以社会网络为运行基础，依靠成员在频繁的交流、接触和互动中形成内部的信任、声望和制约关系，给成员带来如就业信息、贷款支持等一定的资源和利益，有助于增加成员的收入和福利水平[4]。随着数字技术的兴起和互联网的推广普及，让个体间“面对面”的交流方式延展到“互联网多元化”的社交方式，有利于拓宽农户原有的社会网络，通过强化脱域型社会资本的积累，获取更多的资源促进自身能力的发展。具体体现在：当农户遭遇诸如生病、灾祸等突发状况时，可通过社会资本网络成员转账、发红包等方式筹集资金，或通过“水滴筹”等平台，依靠网络成员的转移性支出及转发获得救急资金，缓解一部分的资金约束以应对风险冲击。另一方面，农户社会资本积累越丰富，获取的就业信息、技术指导、原始创业资金等资源越多，越有利于农户获得就业岗位或通过创业实现收入的增加。因此，提出研究假设H3：

假设H3：数字普惠金融通过提高社会资本积累，增强农户家庭发展韧性。

三、研究设计

1.数据来源

文章的数据共分为两个部分：其一，数字普惠金融的数据来源北京大学数字金融研究中心和蚂蚁金服集团联合课题组编制的《北京大学数字普惠金融指数》[5]。其二，农户微观层面使用的数据来自西南财经大学中国家庭金融调查与研究中心组织管理的“中国家庭金融调查”项目(CHFS)[6]。

文章采用两个数据库中的2013 年、2015 年、2017 年和2019 年四期的数据，将数字普惠金融的宏观数据与农户家庭的微观数据进行匹配形成面板数据。在保留持续追踪农户家庭样本、删除异常值、对部分缺失值进行插值填补以及统一相关变量的观测值后，最终得到有效样本数据4826 个。

2.变量选取与测算

（1） 被解释变量：农户家庭发展韧性(DRijt)。

农户家庭发展韧性的测量应至少包括如下三点：第一，强调风险与贫困之间的关系。人们对风险将如何变化缺乏确定性，未知的风险可能会改变人们的生活状态，产生返贫或新增贫困问题。第二，农户抵御风险的能力、风险路径及生活条件具有非线性动态性，在测量模型中应加入体现非线性动态的高阶中心条件矩。第三，发展韧性有明确的规范基础，即越多越好。它代表农户家庭应对风险的能力，能力越大说明农户防止陷入贫困的可能性越高。因此，在测量过程中需选定一个规范标准值进行比较。

有鉴于此，文章借鉴Cissé J D&Barrett C B(2018)[7]、李晗和陆迁(2021)[8]对农户家庭发展韧性高阶中心条件矩测算方法，将农户家庭的随机福祉(Wijt)作为衡量农户家庭避免陷入贫困的能力，并规定一个特定标准阈值（1.9 美元贫困线） 以判断农户家庭避免陷入贫困能力的高低；当农户家庭的随机福祉大于或等于这个阈值时，就认为该农户家庭具有发展韧性。即农户家庭发展韧性(DRijt)是第i 个家庭在某个时期t 超过某个特定标准阈值（人均日消费额1.9 美元） 的可能性。具体测算步骤如下：

第一，对农户家庭的随机福祉均值进行建模，构建如下模型：

其中，Wijt为农户家庭i 在t 时期的随机福祉的均值，建模为包含一个滞后随机福祉Wi，j，t-1的多项式函数gM一组个人、家庭、地区的特征变量Xit、农户家庭i 受到的冲击或暴露的风险参数βM以及随机扰动项μMijt的函数。下标M 代表期望方程，k代表高阶中心矩的矩数，W 为农户家庭人均年消费支出总额的自然对数。其中，为了保证测算结果的可靠性，经过显著性检验，将k 取值为5。

第二，基于随机扰动项μMijt的零均值假设(E[μMijt]=0)，估计农户家庭i 在t 时期的条件期望μ1ijt的预测值如下：

第三，用模型(1)中的一阶方程计算出来的残差来估计条件方差V。同样，在零均值假设下(E[μVijt]=0)，估计农户家庭i 在t时期的条件期望μ2ijt的预测值：

最后，假设分布的函数形式和估计的矩可以联合估计特定家庭和特定时期的条件福祉概率密度函数和相关互补累积密度函数，估计农户家庭i 在t 时期达到的某种规范的最低福祉标准W的概率，即文章的农户家庭发展韧性如下：

（2） 核心解释变量

数字普惠金融指数(DFIjt)。文章核心解释变量DFIjt采用《北京大学数字普惠金融指数》中的总指数。

（3） 控制变量

选取能够体现影响家庭生产与生活活动主要因素的指标：农户的性别、年龄、家庭规模、受教育水平；选取体现农户家庭抵御风险冲击的主要指标：农户是否从事工商业项目、务农以及家庭的总资产和总收入；选取能够说明农户家庭对数字普惠金融的关注度和参与度，体现农户知晓防范金融风险的水平的指标：金融关注度和风险偏好。

3.描述性统计

表1 报告了文章的主要变量数据特征，结果显示：农户家庭发展韧性的均值为0.120，标准差为0.0583，说明农户家庭发展韧性较低，不同家庭之间的发展韧性存在一些差距。数字普惠金融指数的均值为2.271，标准差为0.720，说明数字普惠金融发展水平总体上较好，但仍存在较大改善空间。从控制变量上看，农户家庭的男性人数较多，但年龄偏大，且本科以上学历的人口较少；另外，务农变量均值为0.594，工商业经营项目变量均值为0.109，说明农户家庭从事务农较多，从事工商业经营项目较少；金融关注度的均值为4.008、风险偏好的均值为4.200，说明大多数农户家庭对金融知识的关注度低，对风险比较厌恶，不偏好尝试有风险的活动。

表1 变量的描述性统计

4.模型设定

（1） 数字普惠金融影响农户家庭发展韧性的检验

文章以农户家庭发展韧性(DRijt)为被解释变量，以相对应年份的数字普惠金融指数(DFIjt)为核心解释变量，选择面板固定效应模型考察数字普惠金融对农户家庭发展韧性影响：

其中，Xijt为一系列户主、家庭特征变量，σi为家庭固定效应，μijt为随机扰动项。

（2） 数字普惠金融对农户家庭发展韧性的影响机制检验

为了进一步考察数字普惠金融对农户家庭发展韧性的影响机制，文章借鉴温忠麟、叶宝娟(2014)[9]的方法，构建如下中介效应模型：

以上三个模型中，Mijt为中介变量，包括人力资本和社会资本两种变量，其余变量与模型(1)变量相同。

如果解释变量DFIjt通过影响中介变量Mijt来影响被解释变量DRijt，则中介变量Mijt发挥了中介效应。对中介效应的检验思路如下：

首先，检验模型(6)回归系数α1的显著性，即解释变量DFIjt对被解释变量DRijt的总效应。如系数α1是显著的，则进行下一步的检验；如果不显著则终止检验。

其次，检验模型(7)的回归系数β1的显著性，以判断解释变量DFIjt对中介变量Mijt的效应。

再次，检验模型(8)的回归系数γ2的显著性，以在控制解释变量DFIjt后，判断中介变量Mijt对被解释变量DRijt的效应。

最后，当回归系数β1、γ2都显著时，则检验模型(6)的回归系数γ1，以判断在控制中介变量Mijt后，解释变量DFIjt对被解释变量DRijt的直接效应。当该系数显著时，说明中介效应显著，即数字普惠金融通过中介变量影响农户家庭发展韧性；若该系数不显著，则反之。

当回归系数β1、γ2至少有一个不显著时，则可通过Sobel工具检验显著性。如果显著，说明中介效应显著；反之，则中介效应不显著。

四、实证结果与分析

1.基准回归结果

表2 报告了数字普惠金融影响农户家庭发展韧性的双向固定效应模型回归结果，列(1)和列(2)分别为不加入控制变量和加入控制变量的回归结果。首先，不论是否加入控制变量，数字普惠金融指数的估计系数均为0.013，在1%的水平上显著，说明数字普惠金融总指数每增加1 个单位，农户家庭发展韧性提高了0.013。原因可能是：数字普惠金融的发展提高了农户资金的可得性，缓解了农户家庭的资金约束，有助于农户更好地生活和进行生产活动；数字普惠金融的发展推动农户利用数字化普惠金融平台进行风险规避和实现多渠道增收，提升整个家庭发展韧性。

表2 双向固定效应模型回归结果

其次，控制变量中，家庭规模的估计系数显著为负，说明农户的家庭总人口数越多，农户家庭发展韧性越低。可能是家庭的总人口数越多，尤其是年轻劳动力越少的家庭，农户需承担的责任就越重，抵御各类风险的能力就越弱。受教育水平估计系数显著为负，可能是大多数高学历的劳动力流出，导致参与农村建设的新兴力量不足，从而不利于提高家庭发展韧性。风险偏好的估计系数显著为负，可能是农户认为自身现有资源不足以进行任何有风险的行动，不愿意或者缺乏能力尝试通过诸如金融产品等方式提高抵御风险的能力。

2.稳健性检验

为了考察数字普惠金融影响农户家庭发展韧性的稳健性，文章分别以替换核心解释变量和被解释变量的方式进行检验。首先，将核心解释变量替换为《北京大学数字普惠金融指数》的“覆盖广度”指标。表3 列(1)报告了覆盖广度的估计系数为0.011，在1%的水平上显著，说明数字普惠金融的覆盖广度显著提高农户家庭发展韧性。可能是数字普惠金融的覆盖广度让农户接触、享受到的金融服务更丰富，让农户越能借助数字普惠金融渠道提高家庭发展韧性。其次，将农户家庭发展韧性的阈值替换为中国2015 年的相应脱贫标准，重新测算农户家庭发展韧性并更换为被解释变量。回归结果如表3 列(2)所示，估计系数为0.007，在1%的水平上显著为正。基于上述两个回归结果与上文中的基准回归结果基本一致，说明数字普惠金融能正向影响农户家庭发展韧性的结果具有稳健性。

表3 稳健性检验结果

五、数字普惠金融影响农户家庭发展韧性的机制检验

1.数字普惠金融通过人力资本投资提高农户家庭发展韧性

文章以农户家庭的教育培训支出总额加1 的自然对数作为人力资本投资变量进行中介效应检验。表4 列(1)、列(2)分别报告了数字普惠金融对人力资本投资、人力资本投资对农户家庭发展韧性的回归结果，两个回归结果均不显著。根据中介效应检验思路，选择Sobel 工具进行进一步检验。表5 报告了Sobel中介检验结果，P＞|z| 为0.033，中介效应通过。其中，数字普惠金融对人力资本投资的估计系数为-0.229，人力资本投资对农户家庭发展韧性的估计系数为-0.001，说明数字普惠金融会减少家庭教育培训支出，但不利于提高农户家庭发展韧性。可能的原因是，数字普惠金融能给农户家庭带来人力资本投资机会，如为农户提供助学贷款等，扩大农户家庭的教育培训支出的资金来源渠道；但是，人力资本投资增加可能会给农户带来较大的还款压力及负担，尤其是家庭条件不足以如期偿付这部分款项时，反而会降低农户家庭发展韧性。

表4 人力资本投资机制

表5 Sobel 中介检验

2.数字普惠金融通过社会资本提高农户家庭发展韧性

文章以农户家庭交通通讯工具费用和人情支出费用金额的总额加1 后的自然对数作为社会资本变量进行中介效应检验。表6 列(1)报告了数字普惠金融在1%的水平下显著正向影响社会资本，估计系数为0.147，说明数字普惠金融总指数每增加1个单位，社会资本提高了0.147；列(2)报告了社会资本在1%的水平下显著为正，估计系数为0.003，说明社会资本每增加1个单位，农户家庭发展韧性提高了0.003。综合两个回归结果，表明社会资本中介效应成立。可能的原因是，数字普惠金融嵌入的互联网数字化技术，便捷了农户间的交流，扩大农户的社会资本积累，有利于农户获取更多的就业信息、技术指导、暂时性或转移性资金援助，提高农户应对风险的能力，从而增强农户家庭发展韧性。

表6 社会资本机制

六、研究结论与政策建议

农户家庭发展韧性是衡量其应对各类风险冲击的能力。农户家庭发展韧性越大，反贫困能力越强。数字普惠金融作为治理贫困的活水之源，能否成为提高农户家庭发展韧性的有效途径，以实现减贫、脱贫的可持续性具有重要意义。因此，文章在测算农户家庭发展韧性的基础上，探讨数字普惠金融对农户家庭发展韧性的影响。主要结论如下：一是农户家庭发展韧性较低。其中，农户家庭整体年龄偏大，受教育水平较低，尤其是家庭人口中，非劳动力越多可能会给家庭带来更重的负担，不利于提高农户家庭发展韧性。二是各个地区的数字普惠金融发展水平总体上较高，但大多数农户家庭对金融知识的关注度偏低，对风险厌恶，可能会影响农户使用数字普惠金融产品。三是数字普惠金融总指数及覆盖广度均能正向影响农户家庭发展韧性。四是数字普惠金融可以通过提高农户社会资本积累，提升农户家庭发展韧性。五是数字普惠金融有利于降低农户在教育方面的人力资本投资，但也可能带来负担，降低农户家庭发展韧性。

基于上述理论分析和研究结论，文章提出如下对策建议：首先，继续推行数字普惠金融政策，改善数字普惠金融发展环境，完善数字普惠金融服务体系，使数字普惠金融的可触达性在合理、有效、精准的前提下进一步增强。其次，在人力资本投资方面，金融机构可通过村干部带头入村入户宣传金融知识、实施相关金融知识、技能培训，引导、提升农户正确使用金融服务降低农户家庭人力资本投资方面的支出及负担。最后，在社会资本方面，倡导社区等相关主体通过农村合作社等经济组织引入各方社会力量参与农村产业建设，丰富社会资本积累，让农户广泛地参与或自主经营产业项目，提高收入水平和资产总量。