金融服务农民农村共同富裕研究

□ 张力 兰天

一、引言

共同富裕是社会主义的本质要求，“十四五”规划和2035年远景目标纲要中均提出“全体人民共同富裕取得更为明显的实质性进展”的远景目标，这是党和国家对我国经济和社会发展水平研判后做出的重要战略指示。我国在脱贫攻坚领域已经取得了举世瞩目的成绩，提前10年实现了《联合国2030年可持续发展议程》的减贫目标，创造了近一亿贫困人口实现脱贫的人类奇迹。脱贫攻坚是实现共同富裕的基础，在脱贫任务已经完成的基础上，共同富裕也正式由理念目标迈入现实要求，探索实现共同富裕的路径显得尤为重要。同时，共同富裕是脱贫攻坚的目的所在，只有促进共同富裕，才能巩固脱贫攻坚的成果、防止脱贫后再返贫。

金融作为资源配置的重要工具，在市场经济中发挥着重要作用。金融服务对产业的扶持可将扶贫方式从“输血式扶贫”向“造血式扶贫”改造。特别的，普惠金融立足机会平等要求和商业可持续原则，以可负担的成本为有金融服务需求的社会各阶层和群体提供适当、有效的金融服务。但现有研究表明，传统金融机构以及金融机构的传统经营方式，反而加剧了农村金融市场的扭曲程度，使得包括金融资源在内的资本要素日益向城市集聚。现代数字技术与金融服务的不断融合，催生了数字普惠金融服务。2015年，人民银行等十部门发布《关于促进互联网金融健康发展的指导意见》，进一步推动了数字金融的规范化发展。数字普惠金融不仅服务经济较为发达的城市，在服务小微企业，在偏远农村地区也得到了广泛运用，给农村低收入群体带来了更多的金融体验。作为高度市场化的金融产品和金融服务，数字普惠金融依托金融科技的信息优势、成本优势、风险控制优势，惠及社会低收入和偏远地区群体，有益于供需双方的发展。当前，农民是我国普惠金融的重点服务对象之一，数字普惠金融服务为实现农民农村共同富裕创造了有利条件和新的思路。因此，本文拟通过探究金融服务农民农村共同富裕的效应和内在机制，旨在为实现共同富裕的可行性路径提供理论支持。

二、文献综述

（一）共同富裕的理论内涵及测度

共同富裕是社会主义的本质要求，从经济学的角度分析，共同富裕不仅要求经济水平总量达到一个较为发达的水平，还要求不同群体间的收入、教育、幸福感等指标差距处于合理的范围内。在经济学研究中，共同富裕与共享繁荣、包容性增长、共享发展等概念有类似的含义，这类研究的目的都是为了促进低收入人群发展和不平等程度下降（万海远和陈基平，2021）。从现有研究结论来看，共同富裕的内涵包括两个维度：发展与共享。从发展角度来说，研究者更为关注“富裕”这一指标，研究目标大多要求经济总量的平稳良好发展；从共享角度来说，研究者更为关注“共同”这一指标，研究目标大多要求各群体内差异的降低或消除。根据上述两个维度，现有研究在“共同富裕”的视域下探究了共同富裕的直接效应和间接效应两类问题。直接效应关注“富裕”，在经济学中属于效率问题，致力于将“蛋糕做大”；间接效应关注“共同”，在经济学中属于公平问题，致力于将“蛋糕分好”。

关于如何将“蛋糕做大”的经济增长问题，现有研究认为，创新、产业升级、数字化转型、一二三产业融合发展等因数都能影响共同富裕（徐鹏杰等，2022；赵霞等，2017），落实到农业农村角度，上述路径都能促进农业的转型升级，通过科学、高效的方法更加合理地利用农村资源，实现资源的优化配置，实现经济增长的效率目标；关于如何将“蛋糕分好”的社会公平问题，新型农民组织、产业链分配制度、农民与企业之间的合作关系、完善社会保障制度等因素都能影响共同富裕，由于产业的转型升级催生了新型的农民组织和农民企业关系，农民的受教育程度较低，在产业链中常常处于劣势地位，现有研究认为，上述因素能够通过影响分配机制的方式影响经济发展的公平（叶敬忠等，2018；曾亿武等，2018；章奇等，2007）。

关于共同富裕的研究，现有研究根据不同理论采用了差异化的测度方法，构建了差异化的测度体系。具体来说，有人群差距、区域差距和城乡差距。但由于我国长期处于二元经济的结构背景下，因此大多数关于共同富裕的研究，都重点关注了城乡差距问题，深入探究农民增收等一系列问题。在共同富裕的测度方面，有研究通过构建指标体系的方法，从不同角度构建了综合指标体系。例如，张斯琪等（2023）从“三农”角度对共同富裕进行了测度，构建了包含农业高质高效、农村宜居宜业、农民富裕富足3个一级指标，农业全要素生产率、农村公共服务、农村基础设施建设、农村环境、农业产业链延伸、农民人均收入、农民人均受教育程度7个二级指标的共同富裕指标体系。徐鹏杰等（2022）构建了收入水平共同提高、公共服务共同发展、生态环境共同改善和文体事业共同繁荣4个二级指标在内，地区收入差距缩小等9个三级指标的指标体系来测度共同富裕。

还有研究通过构建指数的方式对共同富裕进行测度，万海远和陈基平（2021）借鉴2010年新人类发展指数的构建方式，使用人均国民收入（PGNI）和人均可支配收入基尼系数（Gini）构造了共同富裕量化函数。张新月等（2022）从效率和公平两个角度对共同富裕进行了测度，选择用SFA法计算得到的全要素生产率（TFP）、城镇和农村居民收入比（IDG），分别度量经济增长效率和分配公平以测度共同富裕。

（二）农民收入的分类及相关研究回顾

工资性收入、家庭经营收入、转移性收入和财产性收入是农民收入的四种类型（管永昊等，2020）。工资性收入是指劳动报酬收入，是农民受雇于单位与个人，依靠自己的劳动而获得的收入；家庭经营收入是指农村住户以家庭为生产经营单位进行生产筹划和管理而获得的收入，例如家庭农场等；农民转移性收入一般指的是农村住户在二次分配中的所有收入，农村居民家庭转移性收入包括调查补贴、保险赔款、救济金、救灾款等；农民的财产收入包括动产与不动产收入，具体应用实际的财产性收入为副业收入、林业收入、农业收入、渔业收入，例如农村地区龙头企业、涉农电商企业等租赁农民的土地等农资农具，统一进行大规模生产并给农民分红的土地流转新模式。其中，工资性收入属于非农收入，家庭经营收入和财产性收入大多属于农业收入。有大量研究结果显示，提高农民的非农收入，将农村劳动力向城市转移，是提高农民收入、缩小城乡差距的关键（万晓萌，2016）。但是，这样的方式会引发新的社会性问题，如留守儿童带来的教育问题、空巢老人的养老问题，这不利于农民共享经济发展带来的社会福利，也不利于农民对美好生活的追求和向往。共同富裕是全人民的富裕，不仅仅在经济水平上，还体现在教育、养老、生活质量等各个方面。因此，要探究促进农民增收的新路径。促进农村一二三产业融合发展，提高家庭经营收入和财产性收入，促进新农村建设，对促进全方位共同富裕具有重要意义（崔凯和冯献，2018）。

（三）金融促进共同富裕的研究回顾

1.金融排斥相关研究

金融排斥是指贫困阶层和社会弱势群体由于远离金融机构而被排斥到主流金融服务体系之外的一种现象。我国对金融排斥的研究重点集中在地理排斥和主动排斥两个领域。地理排斥的主要案例为90年代金融危机过后，金融机构取消了部分农村地区的分支机构，对于这些农村地区而言则遭受了金融排斥，近年来县域“三农”发展长期面临资金匮乏的困境。金融排斥也存在收入较低人群的主动排斥，个体可能因较低的收入、不稳定的就业、因伤病导致的没有工作等原因，使金融机构对其缺乏信心，从而遭受金融排斥（Bain，2004）。一段时间内，我国农民在地理和主观两个方面都经历了不同程度的金融排斥。

2.普惠金融的目标及测度

现有研究认为，普惠金融是解决金融排斥的主要因素，将那些被金融体系排斥在外的群体和企业纳入正规金融体系是普惠金融的主要目标。普惠金融这一概念由联合国在2005年提出，要求立足机会平等要求和商业可持续原则，以可负担的成本为有金融服务需求的社会各阶层和群体提供适当、有效的金融服务。当前，小微企业、农民、城镇低收入人群、贫困人群和残疾人、老年人等特殊群体是我国普惠金融的重点服务对象。普惠金融的高质量发展在一定程度上能促进以上群体加入大众创业、万众创新的热潮，助推我国经济发展方式转型升级，增进社会公平和社会和谐。普惠金融的高质量发展包含了创新、协调、绿色、开放和共享五个维度（唐松等，2020；张勋等，2019）。

现有研究还重点关注了普惠金融发展指标体系的构建问题，主要分为两类：基于地理分区的普惠金融发展指标体系和基于发展指标的普惠金融发展指标体系。基于地理分区的普惠金融发展指标体系主要从地理分区出发，测度我国普惠金融发展情况，这类研究立足于我国某地区或某省份的普惠金融发展情况构建指标体系（任森春和陈春梅，2022），总体上来讲在区域内具有较强的实践意义和启示。基于发展指标的普惠金融体系主要从普惠金融的发展特征考虑，测度普惠金融发展情况。郭峰等（2020）从数字化角度出发，测算了传统普惠金融依托大数据、云计算等技术转型为数字普惠金融的发展情况，构建了覆盖省、市和县域的北京大学普惠金融指数。曾学文等（2014）从绿色金融的内涵出发，全面系统地构建了绿色金融发展指数，从绿色信贷、绿色证券、绿色保险、绿色投资和碳金融五个角度构建了绿色金融评价体系。王婧和胡国晖（2013）利用变异系数法重点关注了“共享”这一发展指标，从金融服务范围和金融服务使用情况两个角度构建了普惠金融发展水平指标体系。基于发展指标的普惠金融体系大多关注某个普惠金融发展的方向，是普惠金融高质量发展的子命题。

“普惠金融”中的“普惠”与“共同富裕”中的“共同”具有相似之处。因此，普惠金融为加速推动农民农村共同富裕提供了可行性的思路。

3.数字普惠金融的内涵

普惠金融的发展适应了新一轮数字技术革命浪潮和经济发展模式，充分利用“新基建”“新技术”以实现普惠金融的高质量发展（唐松等，2020；张勋等，2019）。金融与数字技术的结合开创了普惠金融数字化的新型发展模式——数字普惠金融。数字普惠金融可以更高效地满足各类群体的金融需求。数字技术具有显著降低交易成本、跨时空传播等先天优势和本质特征，数字技术与普惠金融的融合发展可以使普惠金融在发展过程中降本增效、破除时空限制对城市经济发展的阻碍，降低了支付、转账和金融产品的使用门槛，有效缓解金融排斥，提高了金融可得性（刘涛等，2023）。数字普惠金融让低收入群体获得信贷、投资理财和保险等服务（周利等，2021），为提高人力资本水平提供了资金支持，从而有利于促进农民等群体的创业活动（余江龙，2022）。

4.数字普惠金融促进共同富裕的相关研究

现有研究认为，数字普惠金融可以通过促进农业转型升级、促进农村美丽乡村建设以及促进农民精神富足等路径促进共同富裕。首先，数字普惠金融的发展可以促进农业全要素生产率的提升，进而实现农业高质高效（张斯琪等，2023）。因此，数字普惠金融的发展可以在一定程度上消除金融排斥，节约金融机构为农户提供金融服务的时间与空间成本，降低交易成本（刘艳，2021），增强农民使用信贷的意愿，促进农业技术改革。其次，数字普惠金融的发展能够助力实现农村宜居宜业。一方面数字普惠金融能够提高资金的可得性，为偏远地区的基础设施建设提供资金支持，有效提升农村的居住水平；另一方面，数字普惠金融发展为农村养老服务、医疗卫生服务、社会保障服务与文化事业等公共服务提供保障，有效提升农民的生活水平。再次，数字普惠金融的发展还能通过提高农民受教育程度来实现农民精神生活上的富足。数字普惠金融的发展能够有效促进农村地区经济发展，使农民追求更丰富的精神生活，带动乡村文化事业的建设，进一步满足农民群众多样化、多层次、多方面的精神文化需求（张斯琪等，2023）。

（四）文献述评

现有研究从不同角度重点关注了数字金融促进共同富裕的机制与路径。在研究过程中，大多关注城乡收入差距的变化，根据现有研究结论和实践结果，现阶段内城乡差距很难完全消除。事实上，共同富裕的测度不仅仅要关注城乡差距，还要关注群体内差距，即农民群体之间的差距，高收入农民群体与低收入农民群体之间的收入差距如何消除，也是促进共同富裕进程中一个重要的话题。关于这一话题目前鲜有研究。因此，本文重点关注农民群体内部的收入差距问题。

三、理论推演

（一）数字普惠金融对农民增收效应的直接影响

数字普惠金融的发展，有助于促进经济的增长。数字普惠金融的发展消除了地理范围上的金融排斥，有助于促进经济活动效率的提升。特别是针对于偏远农村地区的居民来讲，在没有数字普惠金融发展的情况下，很难享受到金融服务。数字普惠金融的发展对于农村或偏远地区的潜在创业者来说，有效解决了其缺乏抵押品、担保和出具信用证明的难题，解决了低收入群体的信贷约束，从而促进地方特色产业发展，达到提高当地居民收入的目标，这在张勋等（2019）、谢绚丽（2018）等的研究中都得到了证实。数字普惠金融的发展也有助于农村地区发展三产融合新模式。现有研究表明，数字经济与传统产业的融合发展都能促进传统产业基础设施的建设，基础建设的向好发展能够带动地区经济的发展。数字经济与农村地区的结合可以将小农户与大市场低成本对接，直接拓宽了农产品的销售渠道，缩短了农产品供应链，并引导信息下乡，推动乡村农业向着以需定产、产销结合、农商互联的方向发展，保障农产品优质优价，由此大幅度提升农民经营性收入（曾亿武等，2018）。数字经济也整合了区域内农产品生产、加工、仓储、发货、售后服务等一系列活动，提高了整个农业产业链的利润，为农民、返乡人员、弱势群体提供了就业和创业机会，进而增加了农民经营性收入和工资性收入（周应恒和刘常瑜，2018；吕丹，2015）。此外农村电商驱动的农业产业链延伸推动了“资本下乡”，进而加快了土地流转速度，提升了农地商业价值，促进农民财产性收入增加。普惠金融的发展也推动了乡村旅游等新业态的发展，这些新业态的发展也进一步提高了农村居民家庭经营收入的提升。数字普惠金融的发展，有助于为农村地区创造更多的就业机会，也将数字基础建设“下沉”到农村等偏远地区。数字基础设施的发展降低了居民的学习成本，增加了他们获取先进经验做法和创业就业资源的信息，提高了人力资本水平，创业门槛被降低，为失业劳动力创造了更多的就业机会。周洋和华语音（2017）、周广肃和樊纲（2018）的研究都表明，与不使用互联网的家庭相比，主动使用互联网的农村家庭，其收入有显著的提高。马俊龙和宁光杰（2017）的研究也发现，农村居民选择非农产业就业或自我雇佣的概率得到提高，均得益于互联网的使用。对于农村或低收入居民而言，其就业难题得以解决，工资性收入也会随之得到提升。由此，本文提出假设一：数字普惠金融的发展能够促进农民增收。

（二）数字普惠金融促进农民增收效应的中介机制

数字普惠金融能够促进农民增收的途径有很多，但金融可得性是其中最为重要的机制。数字普惠金融通过数字化和普惠两个目标，能够将从前从地理层面和主观层面被金融排斥的人群得到金融服务，这有助于促进低收入群体的收入增长。首先，数字普惠金融服务能够提升偏远地区企业的金融可得性。数字普惠金融的发展可以给偏远地区的商业发展提供更多的可能。由于金融排斥等原因，企业大多不愿选择偏远的农村地区作为开展商业版图的地点，随着数字普惠金融的蓬勃发展以及乡村振兴、农村一二三产业融合发展的时代背景，越来越多的企业会选择下沉到农村地区进行企业开发。也正是由于偏远地区企业金融可得性，农村地区的经济发展有了较大程度的提升。其次，数字普惠金融服务能够提升偏远地区农民的金融可得性。数字普惠金融的发展可以让原来由于地理排斥和主观排斥的低收入农民享受到应有的金融服务。这类农村群体的金融服务可以帮助其进行生产农资农具的购买，进一步扩大农业生产规模。金融服务也可使其更加重视教育、医疗等方面，有助于全面提高偏远地区农民的生活水平、消除代际差异，进一步实现共同富裕。由此，本文提出假设二：数字普惠金融通过金融可得性的中介作用促进农民增收。

（三）数字普惠金融对不同群体收入影响的异质性分析

假设一与假设二论述了数字普惠金融的发展对于经济增长即农民收入增长的促进作用，这满足了共同富裕中“富裕”的目标要求。为了进一步缩小收入差距，实现“共同”的目标要求，还需要探究数字普惠金融对不同群体收入增长效应的差异性。数字普惠金融对高收入群体和低收入群体的收入促进效应是否存在差异性是关键。由于普惠金融具有较高的包容性，且其服务对象更加让利于低收入群体。对于低收入群体来讲，他们收入增长的边际效应更大。考虑到普惠金融强调要让利于低收入群体，在整体经济增长带来的收入增量中，低收入群体可享受到更多的收入增长效应。当然，高收入群体和低收入群体收入增长的边际效应都会随着收入水平的增加而降低，但毫无疑问的是，两者之间的收入水平差距将会逐渐缩小，最终实现共同富裕的目标（葛继红等，2022）。因此，本文提出假设三：数字普惠金融对于低收入农民群体（vs.高收入农民群体）的促进增收效应更显著。

四、实证研究

（一）计量模型

1.基准模型

为了分析数字普惠金融对农民增收效应，构建如下基准回归模型：

其中，Yit为农村居民人均可支配收入；i为各省份编号；t为时间，在全国省际层面，时间跨度为2011-2020年；Indexit为数字普惠金融指数；Xit为控制变量；δi为地区固定效应；σt为时间固定效应；φit为随机扰动项，与解释变量不存在相关关系。

2.中介效应模型

为了验证假设二中金融可得性的中介效应，本文采用中介效应检验模型，中介效应检验的基准模型如下：

其中，M为中介变量，c是解释变量X对被解释变量Y的总效应，φ是直接效应，X通过中介变量M作用于被解释变量Y，其中中介效应为a*b，e1、e2、e3分别为误差项。中介效应在总效应中的比重以（a*b）/c表示，用来衡量中介变量对被解释变量的解释程度。

本文采用金融可得性作为中介变量，采用逐步回归法检验数字普惠金融促进农民增收的中介效应。

（1）总效应检验方程为：

（2）数字普惠金融对中介变量金融可得性的影响程度，方程为：

系数θ1是数字普惠金融对中介变量的效应，其中Xjt为控制变量，ui为地区固定效应；υt为时间固定效应，εit为随机扰动项且与解释变量不相关。

（3）检验金融可得性的中介效应是否完全，具体检验方程是：

其中，系数η是加入金融可得性后，考察数字普惠金融对被解释变量增收的影响效应。

（二）变量选取与说明

1.核心解释变量

《北京大学数字普惠金融指数》是当前学界较为认可的衡量普惠金融数字化创新发展的指数，因此本研究选取北京大学发布的《北京大学数字普惠金融指数》作为核心解释变量。北京大学数字普惠金融指数在数字金融覆盖广度、数字金融使用深度、普惠金融数字化程度三个方面构建了数字普惠金融指数（郭峰等，2020）。具体指标见表1。

表1 数字普惠金融发展指数指标体系

2.被解释变量

农村居民人均可支配收入。数据来自《中国统计年鉴》。

3.中介变量

金融可得性。用每万人拥有的营业网点数作为金融可得性的代理变量。

4.控制变量

（1）城镇化率（Urban）：以各地城镇人口占总人口比重表示。该指标衡量的是城镇化进程对居民增收的影响，一般而言，农村居民可以在城镇化的过程中得到更多的就业机会，这样有助于提高他们的收入。但城镇化是一个长期的过程，短期内会扩大城乡收入差距。

（2）产业结构（Is）：以第二、三产业增加值之与地区 GDP 之比来表示。当该比重不断提高时，促进了大量农村劳动力在产业间的转移，有助于增加农村居民收入。

（3）财政教育支出（Edu）：以各地财政教育支出占财政一般预算支出的比重来表示。由于数字技术的使用本身存在一定门槛，对教育的投入增加，总体可以提升居民人力资本，从而提高数字化使用水平，有助于农村居民从数字化普惠金融实施进程中获取金融服务。

（三）数据来源与描述性统计

有关省级面板数据的描述性分析见表2。可以看出，农村居民人均可支配收入最高为28679.1元，最低的仅为3909.37元，最高值是最低值的7.34倍，结合各地人均GDP数据的差异程度可得，我国各地经济发展、农村居民人均收入的差距较大。各地的数字普惠金融发展水平极不平衡，数字普惠金融指数、覆盖广度、使用深度、数字支持服务程度指数的最大值分别是最小值的26.63倍、202.55倍、72.29倍和60.98倍。

表2 省级面板数据描述性分析

（四）基准回归分析

由基准回归结果可知（见表3），数字普惠金融的系数为0.0055，即数字普惠金融指数越高，农民人均可支配收入越高，且在1%置信水平下通过了显著性检验，假设一得证。

表3 全国省级面板数据的基准回归结果

（五）内生性检验

为了解决难以量化的遗漏变量引起的内生性问题，本文选取互联网普及率（Internet）作为工具变量，通过2SLS法进行内生性检验。本文选取互联网普及率（Internet）作为工具变量，主要是因为互联网能够在地理上具有广覆盖的特征，数字普惠金融才具备了发展条件，满足了相关性。根据梁双陆和刘培培（2019）的研究，互联网普及率具有较强的政策性，不会受到贫富差距、经济发展等变量的影响，也满足外生性要求（陈艳华，2022）。首先进行弱工具变量和过度识别检验，结果均通过检验，表明将互联网普及率作为工具变量进行回归是合理有效的。其次，进行2SLS估计，结果如表4可知，考虑内生性问题之后，数字普惠金融对农民人均可支配收入的影响系数为0.0062，在1%的水平下显著。比不考虑内生性问题时的0.0055有所增加，说明模型确实存在内生性问题，控制内生性问题之后，结论依然成立。具体结果见表4。

表4 全国省级面板数据的内生性检验结果

（六）稳健性检验

本文运用数字普惠金融综合指数的一阶滞后项作为工具变量进行稳健性检验。张兵和李娜（2022）在研究中认为，在评估某一年的数字普惠金融对当期农村居民收入的影响效应时，应当考虑到上一期数字普惠金融的发展水平，因而在实证中可以采用滞后一期的数字普惠金融指数作为解释变量进行回归，以检验数字普惠金融对农民收入影响的稳健性。检验结果如表5所示。稳健性检验结果显示，数字普惠金融对农村居民具有显著的增收效应，且控制变量的显著性与影响方向与采用2SLS方法的实证结果基本一致。由此可以得到，有关假设一的实证结论具有稳健性。具体结果见表5。

表5 全国省级面板数据的稳健性检验结果

（七）中介机制分析

回归结果显示，数字普惠金融指数、金融可得性的估计系数均通过显著性检验。根据中介效应的判断依据，可以得到：在分别金融可得性变量后，数字普惠金融指数的估计系数均显著为正，说明在总效应中，直接作用的贡献占主要部分。数字普惠金融对农村居民的增收效应主要来自于直接效应的贡献。数字普惠金融通过提升金融可得性来促进农村居民增收的中介效应对总效应的比重为46.39%。

综上所述，数字普惠金融对农村居民增收具有显著正向作用。可以通过直接效应来推动增收，也可以通过间接效应推动增收。在间接效应中，可以通过金融可得性促进收入增加，由此，假设一和假设二得以全部证实。具体结果见表6。

表6 全国省级面板数据的中介效应检验结果

（八）异质性分析

数字普惠金融对于不同收入群体的增收效应可能存在差异。因此，研究数字普惠金融对共同富裕影响的收入群体异质性很有必要。本文按照农村人均收入水平的平均值加（减）一个标准差对样本进行分组，分为高收入组和低收入组。研究结果表明，数字普惠金融对低收入群体的增收效应更为明显，这可能是由于普惠金融具有较高的包容性，且其服务对象更加让利于低收入群体。对于低收入群体来讲，他们收入增长的边际效应更大。考虑到普惠金融强调要让利于低收入群体，在整体经济增长带来的收入增量中，低收入群体可享受到更多的收入增长效应。因此，假设三得以验证。具体结果见表7。

表7 全国省级面板数据的异质性检验结果

五、研究结论与政策建议

（一）研究结论

1.数字普惠金融能够促进农民增收。通过基准回归和内生性检验结果显示，数字惠普金融能够促进农民增收，实证结果通过了稳健性检验，假设一得以验证。

2.数字普惠金融通过提高农村等偏远地区群众的金融可得性，进一步提高该群体的收入。通过中介机制检验结果现实，金融可得性是数字普惠金融促进农民增收的中介机制，在此过程中起到了部分中介效应。

3.数字普惠金融对低收入人群的收入提升作用更为明显。通过异质性分析结果可知，数字惠普金融的收入增长效应在低收入群体中更为显著，这也符合普惠金融的基本要求。

（二）对策建议

一是聚焦共同富裕总体目标，持续推进数字普惠金融建设。从实证研究结果可知，数字普惠金融建设能够促进农民持续增收，结合农村一二三产业融合发展，可以将“输血型”扶贫转向“造血型”扶贫转变，对于进一步缩小贫富差距，实现共同富裕具有重要作用。因此，要持续推进数字普惠金融建设，各级银行要制定切实可行的数字普惠金融战略，各级政府和金融监管部门也要做好监督工作，切实落实实施数字普惠金融惠民工作。

二是集中力量加强基础设施建设，全方位提升农村地区金融可得性。从数字化和地理范围两个角度提高金融可得性。金融机构要大力发展金融科技，包括大数据、智能化、互联网、分布式计算技术和安全技术五个方面，利用数字技术简化农村普惠金融的业务流程。同时要加强农村等偏远地区的数字经济基础设施建设，以求在数字化角度提高金融可得性；同时也要进一步实现营业网点下沉，满足更广泛农户和涉农小微企业法人的金融服务需求，物理网点下沉有困难的偏远地区，可以考虑“客户经理下沉”模式，以求在地理维度上提高金融可得性。

三是选择适度的扶持力度，制定差异化扶持机制。根据实证结果可知，数字普惠金融对于不同收入群体的收入提升效应存在差异。因此，各地银行等金融机构要根据地区特色构建差异化的经济计量模型，将不同收入水平的群体视为不同变量加以区分，以求在风险控制和扶持帮助中找到平衡点，为不同群体提供有效的金融服务，以高效推动数字普惠金融促进共同富裕新征程。