数字普惠金融对农村居民收入的影响

张舒涵

摘要：为研究安徽省数字普惠金融水平与农村居民收入之间关系，从2016-2020年安徽省16个地级市面板数据中，选取适当指标构建固定效应模型。结果表明：数字普惠金融对安徽省农村居民人均收入的提升具有显著影响，控制变量中人均生产总值对农村居民人均收入的正向影响较为显著。数字普惠金融水平对农户收入的增长效应存在区域异质性，表现为皖南地区优于皖北地区和皖中地区。因此，应发挥数字普惠金融在促进农村居民增收减贫方面及就地就近就业的效应，推进脱贫攻坚与乡村振兴有效衔接。

关键词：数字普惠金融；农村居民收入；面板数据

中图分类号：F832.5           文献标识码：A         文章编号：1672-4437（2023）03-0082-05

习近平总书记在党的二十大报告中指出：“全面建设社会主义现代化国家，最艰巨最繁重的任务仍然在农村。”农村金融改革过程中，由于农业部门存在特殊风险、信息缺乏，农户易被传统金融机构排斥在外，难以拥有公平的机会获得金融产品与服务。随着数字经济在农业领域的运用，数字普惠金融产品与服务惠及广大农户，有效缓解了涉农企业和农户融资难、融资繁、融资贵的问题。

数字普惠金融的概念于2016年召开的G20峰会上被首次提出，泛指所有可以利用数字金融服务推动普惠金融发展的活动^[1]。农村数字普惠金融作为数字乡村建设和农村金融改革的一部分，有助于完善支农惠农体系及健全城乡之间要素合理流动机制，打破地域限制，拓展农业市场。农村数字普惠金融借助数字经济的技术优势，利用边际成本趋近于零的特点促使大型传统金融机构以更低成本服务农业农村农民，从而带动农户和平台涉农企业价值的指数级增长。我国特殊的城乡二元经济结构中，发展农村数字普惠金融有益于缩小城乡居民收入差距，推动解决人民日益增长的美好生活需要和不平衡不充分的发展之间的矛盾。

一、文献综述

Greenwood通过实证首次提出数字普惠金融与地区经济发展之间存在显性的非线性倒U型关系，这一结论被杜强等国内学者研究证实^[2-3]。国内学者大多基于全国省际面板数据对数字普惠金融的效应展开研究。从区域层面而言，普惠金融在东部地区抑制了经济的发展，而其在中西部地区对当地经济发展有明显的促进作用^[3]。我国数字普惠金融对网络零售业发展产生了积极的正向推动作用，且两者均存在显著空间相关性，可充分利用空间溢出效应，促进网络零售业的区域协调发展^[4]。数字普惠金融在促进区域经济高质量发展的同时，还可以通过优化市场发育程度促进区域经济高质量发展。数字普惠金融及市场发育程度对于不同省域经济高质量发展存在异质性的影响^[5]。部分国内学者运用县（市）的面板数据研究地区数字普惠金融对农村居民的影响。如对于西部边疆地区而言，新疆维吾尔自治区南部地区普惠金融的发展对于收入的增长效应强于新疆维吾尔自治区北部地区^[6]。

梳理现有数字普惠金融与农户收入影响研究的相关文献发现，学者研究大多集中在中国省域范围数字普惠金融的减贫效应和溢出效应，聚焦普惠金融特别是数字普惠金融发展对安徽省农村居民收入影响的研究较少。因此，本文基于安徽省16个地级市的面板数据，通过实证检验研究数字普惠金融对农民收入的影响，并依据结论提出相应政策建议，尝试补充完善数字普惠金融促进农民增收的作用机制研究。

二、实证检验

（一）模型设定

（二）变量选取

1.被解释变量

选取农村居民人均可支配收入（Y）作为被解释变量，该变量能综合反映农村居民包括工资性收入、经营净收入、财产净收入和转移净收入在内的农村居民人均可支配收入。

2.核心解释变量

借鉴已有常用研究方法^[7-8]，选取北京大学数字普惠金融指数（DFI）为核心解释变量^[9]，从数字金融覆盖广度、数字金融使用深度和普惠金融数字化程度等三个维度综合反映安徽省各地级市数字普惠金融发展水平。

3.控制变量

地区人均生产总值（AveGDP）反映某一地区的经济发展水平。多数学者研究认为，地区的经济发展一般与当地城乡居民收入之间在空间上呈较强的正相关性特征，在时间上表现出明显的路径依赖特征^[10]。經济发展势头较好的地区对金融产品和服务的需求更加旺盛，往往引发包括普惠金融在内的各类金融要素流入当地市场。

农村公共投资（GE）选取安徽省各市农林水财政支出在地方一般公共预算合计支出中的占比，以此反映各地级市对包括农林水事务在内的农业农村基础设施建设的支出安排和保障力度。

人口老龄化率（PA）反映某一地区老龄人口在总人口中占比情况，该变量与使用数字普惠金融产品与服务的广度和对数字普惠金融服务接受与运用程度密切相关，本文选用65岁及以上的老年人口数量反映人口老龄化率。

产业结构（IS）综合反映产业结构合理化和产业结构高级化水平。产业结构合理化是指通过调整产业结构从而提高社会经济效益过程中三大产业演变顺序。产业的高级化是指产业结构从以劳动密集型产业为主的低层次结构向以知识和技术密集型产业为主的高层次结构调整和转变的过程。二、三产业在生产总值中的构成较好反映安徽省当前经济水平和产业结构情况，且数据可得性高，因此选用该指标。

二、三产业在生产总值中的构成

（三）数据来源及预处理

基于研究目的需求及数据可得性和可比性原则，选取安徽省16个地级市的2016-2020年的面板数据进行实证分析。数据来源包括2017-2021年《安徽统计年鉴》、安徽各市统计数据公报、北京大学数字普惠金融指数（2011-2020年，第三期）。为消除异方差性和各变量间量纲差异对实证检验结果可能造成的影响，对部分变量数据，如农村居民人均可支配收入、数字金融普惠水平和地区人均生产总值进行取对数处理。

三、实证结果分析

（一）模型选择

由于未观测到的个体异质性可能出现在模型截距项上或解释变量的参数上，即由于模型截距项与斜率的差异，可将面板数据模型大致分为固定效应模型、随机效应模型以及混合模型^[11]。为筛选出最适宜本研究问题的面板数据模型，根据理论分析，首先，经典面板数据模型，尤其对于本文研究的短面板数据，更关注个体效应对模型的影响。在模型准确性一定的情况下，时间效应并非主要研究对象。其次，一般经济問题随机误差项中往往存在未观测到的变量与模型中保留的变量自相关的现象，因此初步通过定性分析认为变截距固定效应模型最适合本文研究对象。

进一步通过模型的回归检验验证上述模型设定。对面板数据进行单位根检验表明变量平稳性后，分别进行Hausman检验和F检验，结果见表2。Hausman检验P＜0.05，说明95%的置信水平下拒绝个体效应与解释变量不相关的原假设，即在随机效应模型和固定效应模型中选择固定效应模型。F检验得出F统计值大于99%置信水平下的查表数值（P＜0.01），因此拒绝截距和斜率在不同横截面样本点上均相同的原假设，即在混合模型和固定效应模型中选择固定效应模型。综上，两种检验结果均拒绝各自原假设，因此设立固定效应模型如下：

（二）模型回归分析

通过分析各类固定效应模型的回归结果，加权的固定效应模型的拟合优度最高，为0.994，表明控制截面个体效应的固定效应变截距模型具有更好的拟合效果，约可对99.4%的样本数据进行解释。

表3显示，各变量均存在相关关系。其中，数字普惠金融水平DFI系数为0.767，说明农村数字普惠金融水平的提高对于增加农村居民收入效果显著。其原因可能是宏观层面上我国于2016年开始正式发展数字普惠金融，统筹包括商业银行在内的各类金融机构加速推进普惠金融业务的数字化转型，结合2020年是全面建成小康社会战略目标收官之年的大背景，农村数字普惠金融的数字化产品开发和线上推广在2016-2020年的观察期内得到有力推动，大幅缓解金融机构与涉农主体间信息不对称的问题，有效补足传统金融在“三农”领域的缺位。

控制变量方面，产业结构合理化和高级化水平、地区人均生产总值对安徽省农村居民收入增长的效应显著，农村公共投资的影响程度较为显著。可能是因为随着安徽省农村二三产业融合程度加深以及产业结构合理化和高级化水平的提高，农村居民就业出现转向附加值较高的二三产业的趋势，得以有效提高人均可支配收入。随着公共投资的增加，安徽省农村实现电商服务网点全覆盖，各项农村通信基础设施得到逐步完善。农村电商从产业角度出发助力农村居民拓宽农副产品销路及销量。此外，基于农村地区光纤通达和通信基站建设，各类金融机构得以对数量庞大的农村用户群体建立信用档案并收集信用数据进行信用评定，为有效削弱信息不对称性提供基础设施支持。人口老龄化趋势一定程度上对安徽省农村居民收入结构有消极影响，可能是由于根据生命周期理论，受限于文化水平、智能手机使用障碍的老年农村居民收入结构单一，除政府补贴等转移净收入外，难以充分享受数字普惠金融带来的收入增长效应。

（三）区域异质性检验

安徽省作为中部省份，经济发展不均衡，存在较大的南北差异。为进一步具体检验数字普惠金融对不同区域农村居民收入影响的异质性，参考已有研究，将安徽省16个地级市根据区域所属划分为皖北、皖中和皖南三个区域，分别选取经济指标分区域建立模型进行研究。

表4 的检验结果验证了数字普惠金融对安徽省16个地级市农户人均可支配收入的增收效应，但影响程度并不相同，存在较为明显的区域异质性。

皖南地区的数字普惠金融发展对提高农户收入效果明显。其原因可能为：皖南地区的马鞍山、芜湖、铜陵等地级市属于长江中下游沿江城市，交通便利，毗邻南京。得益于地缘优势及南京都市圈的溢出效应，皖南地区城市招商引资能力普遍较好，经济发展水平较高，良好的金融基础设施建设以及较为活跃的金融市场导致皖南农村居民的数字普惠金融产品可获得性高，更易发挥数字普惠金融的增收效应。以合肥为代表的皖中地区的数字普惠金融对农户收入增长的作用不显著，可能是因为该区域涉农企业和农户对公共投资依赖较高，工业制造业发展动力不足，金融从业人才聚集度劣于皖南地区，导致数字普惠金融的创新驱动力有限，一定程度上限制了数字普惠金融对农户收入的增长效应。皖北地区数字普惠金融对农户的增收效应较弱。其原因可能为：一是皖北地区经济水平相对落后，数字普惠金融发展指数在三个区域中普遍较低。金融基础设施建设较为薄弱，受限于区位禀赋难以获得周边大城市经济发展的溢出效应；二是皖北地区城市如阜阳、亳州农民外出务工人口规模居全省前列，农村金融需求相对较弱；三是金融行业人才流失率相对较高，农村金融产品和服务的创新力较低。

四、结论与建议

本文基于安徽省16个地级市2016-2020年面板数据进行实证分析，研究发现：数字普惠金融对农村居民人均收入的提升具有显著正效应；控制变量中，人均生产总值对农村居民人均收入的作用较为显著，老龄化率和农村公共投资对农村居民人均收入的影响程度相对显著。数字普惠金融对农户的增收效应存在较为明显的区域异质性，皖南地区的效果相较于皖北和皖中地区更为显著。进一步发挥数字普惠金融在促进农村居民就地就近就业及增收减贫方面的效应，对于推进脱贫攻坚与乡村振兴有效衔接具有重要的积极作用。根据研究结论，提出如下建议。

一是完善农村信贷大数据中心。利用数据平台将互联网公司掌握的大量农村居民各类数据和政府部门掌握的部分数据有效整合，此类数据包括但不限于水電用量、消费流水、税收、社保、农药、化肥和农具数量，为开展多维度信贷审查提供真实的数据支撑。健全金融机构对农村用户的信用档案及信用评估体系，平台内各金融机构依法合规共享数据，提高农民信贷评估的可行性和有效性，降低农民经营贷款和消费贷款的成本和难度，推动数字经济赋能乡村振兴。

二是加速数字经济基础设施建设。由省政府、发改委、财政厅等牵头精准调控，因地制宜推动数字普惠金融在各地区发挥增收效应。进一步推进农村光纤和通信基站等设施建设，逐步实现农村地区网络全覆盖，特别是对于数字普惠金融信息化基础较弱的皖北地区，应加大力度补齐皖北地区宽带接入能力较弱和家庭宽带普及率较低的短板，缩小城乡差距，促进区域协调发展。

三是强化新型农业经营主体发展。在农村电商“互联网+农业+旅游”模式飞速发展的趋势下，促进家庭农场、农民合作社、社会化服务组织等各类新型农业经营主体依托自身信息和技术优势，充分利用农产品网络销售渠道，带动周边农户持续增收致富，提高土地规模化经营率和农业生产组织化程度，使小农户享受到数字经济背景下现代农业的发展红利。与此同时，畅通农民工就业渠道，鼓励农民工在家乡就业创业。

四是统筹金融机构服务方式。利用政策导向鼓励金融机构以实体机构网点和数字化服务两种方式将金融服务下沉到广大农村，在农村配备简单易操作的智能柜员机，便利农村居民就近自助办理业务。金融机构应推出适合独居老人、打字障碍等弱势农村用户群体的相应手机银行功能，运营商应推出惠农手机及定向套餐，以此消除此类人群使用电子设备的数字鸿沟，满足各类群体对数字金融服务的不同需求。此外，对乡村弱势群体开展有针对性的培训，增强农村居民运用数字普惠金融增收惠民的能力。培训农户在网络信息甄别、网上购物、电商营销等方面技能的同时，提高农民掌握金融知识、识别金融风险和电信诈骗的能力，使农村居民享受数字普惠金融为生产生活带来便利和增收的同时，谨防信息化时代的数字鸿沟对农民公平享受数字社会生活造成负面效应。

参考文献：

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The Impact of Digital Financial Inclusion on Rural Residents' Income： An Empirical Analysis Based on 16 Prefecture-level Cities in Anhui Province

ZHANG Shuhan

（Fuyang Institute of Technology， Fuyang， Anhui 236031， China）

Abstract： Based on the panel data of 16 cities in Anhui province from 2016 to 2020， this paper applies certain indicators in the fixed effect model to study the effect of digital inclusive finance on income of rural residents. The empirical results illustrate that the development of digital inclusive finance has significant effect on the increase of income of rural residence as aging population has negative influence on it. Regional heterogeneity is found in the empirical results as the effect of digital inclusive finance on rural residents income in southern region is stronger than that in Hefei region and northern region in Anhui province. Policies should be implemented to promote the development of digital inclusive finance in order to achieve the effective connection between poverty alleviation and rural revitalization.

Key words： digital inclusive finance; rural residents income; panel data