張兵 ，李娜

（1. 南京農(nóng)業(yè)大學(xué)金融學(xué)院，江蘇 南京 210095；2. 河海大學(xué)商學(xué)院，江蘇 南京 210098）

2020年中央一號(hào)文件就農(nóng)民就業(yè)和農(nóng)民增收做出部署要求，能否持續(xù)增加農(nóng)民收入已然成為解決“三農(nóng)”問(wèn)題的一個(gè)重要思路與努力方向。在第三次科技革命的背景下，以數(shù)字技術(shù)為依托的數(shù)字普惠金融逐步成為我國(guó)農(nóng)村金融服務(wù)的主力軍。數(shù)字普惠金融使農(nóng)民可以以其可負(fù)擔(dān)的成本獲得正規(guī)金融服務(wù)，成為推行普惠金融的重要源動(dòng)力和增長(zhǎng)點(diǎn)[1]。數(shù)字普惠金融使實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化和農(nóng)民持續(xù)增收成為了可能[2]。此外，非農(nóng)就業(yè)對(duì)農(nóng)戶增收也具有重要作用，非農(nóng)崗位的多少和就業(yè)的難易是影響非農(nóng)就業(yè)水平的關(guān)鍵。而數(shù)字普惠金融可以通過(guò)緩解信貸約束，促進(jìn)企業(yè)的萌生和發(fā)展，增加非農(nóng)就業(yè)崗位。同時(shí)，數(shù)字普惠金融可以通過(guò)緩解農(nóng)村勞動(dòng)力的金融約束，為其人力資本的積累和轉(zhuǎn)移成本的支付提供金融支持，降低其就業(yè)難度。因此，探究數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)戶增收的影響，非農(nóng)就業(yè)在數(shù)字普惠金融與農(nóng)戶增收之間的作用機(jī)制，對(duì)推動(dòng)農(nóng)村數(shù)字普惠金融發(fā)展，提高非農(nóng)就業(yè)水平，進(jìn)而帶動(dòng)農(nóng)戶增收具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

關(guān)于數(shù)字普惠金融與農(nóng)民收入之間關(guān)系的研究，已有較多學(xué)者就此展開(kāi)研究，無(wú)論是采用宏觀數(shù)據(jù)還是微觀數(shù)據(jù)，采用何種研究方法，大多表明數(shù)字普惠金融有助于農(nóng)民增收。國(guó)外學(xué)者Beck[3]和Chibba[4]分別從信貸約束和市場(chǎng)失靈角度提出數(shù)字普惠金融可以通過(guò)克服市場(chǎng)失靈和緩解信貸約束為低收入者帶來(lái)好處。國(guó)內(nèi)學(xué)者楊偉明等[5]探究了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和創(chuàng)業(yè)在數(shù)字普惠金融與農(nóng)民收入之間的中介作用，發(fā)現(xiàn)數(shù)字普惠金融可以通過(guò)促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和創(chuàng)業(yè)增加農(nóng)民收入。劉丹等[6]僅就數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)民非農(nóng)收入的影響展開(kāi)研究，得出數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)民非農(nóng)收入存在明顯的空間溢出效應(yīng)。張勛等[7]證實(shí)了相較于城鎮(zhèn)居民，農(nóng)村居民將從數(shù)字普惠金融發(fā)展中獲益更多，這有助于緩解我國(guó)收入分配不均問(wèn)題。王永倉(cāng)[8]通過(guò)構(gòu)建門(mén)檻模型實(shí)證發(fā)現(xiàn)數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)戶的增收作用存在非線性特征，即隨著數(shù)字普惠金融的發(fā)展，其對(duì)農(nóng)戶增收的促進(jìn)作用更加顯著。

關(guān)于數(shù)字普惠金融與非農(nóng)就業(yè)之間關(guān)系的研究，有學(xué)者提出，作為新時(shí)代金融發(fā)展的產(chǎn)物，數(shù)字普惠金融具有更強(qiáng)的包容性，為企業(yè)經(jīng)營(yíng)規(guī)模的擴(kuò)大和創(chuàng)新升級(jí)提供信貸支持，衍生出更多的勞動(dòng)力需求，創(chuàng)造就業(yè)機(jī)會(huì)[9-10]。數(shù)字普惠金融也可以通過(guò)提高城鄉(xiāng)居民的信貸可得性，緩解融資約束，分散經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)，促進(jìn)城鄉(xiāng)居民創(chuàng)業(yè)[11]。而創(chuàng)業(yè)的增加會(huì)向社會(huì)提供大量非農(nóng)崗位，增加農(nóng)村勞動(dòng)力非農(nóng)就業(yè)機(jī)會(huì)，拓寬其就業(yè)選擇范圍，有助于農(nóng)村勞動(dòng)力非農(nóng)轉(zhuǎn)移任務(wù)的完成[12]。另外，數(shù)字普惠金融可以加速社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，而經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展伴隨的是就業(yè)率的增加[13-14]。以上研究均表明，數(shù)字普惠金融的發(fā)展有助于當(dāng)代農(nóng)村居民的非農(nóng)就業(yè)。

關(guān)于非農(nóng)就業(yè)與農(nóng)民收入之間關(guān)系的研究，學(xué)術(shù)界已形成共識(shí)，即非農(nóng)就業(yè)是解決農(nóng)民收入問(wèn)題的根本[15]。農(nóng)民收入由農(nóng)業(yè)收入、經(jīng)營(yíng)性收入、財(cái)產(chǎn)性收入、轉(zhuǎn)移性收入、工資性收入和其他收入組成。財(cái)產(chǎn)性收入和轉(zhuǎn)移性收入受當(dāng)?shù)卣哂绊?，在農(nóng)民收入中占比少，且波動(dòng)幅度較小。此外，為加快城鎮(zhèn)化建設(shè)進(jìn)程，政府征用土地增加，使得許多地區(qū)存在失地現(xiàn)象，農(nóng)民生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)減少。同時(shí)，城鎮(zhèn)化進(jìn)程的推進(jìn)使土地交易頻繁，農(nóng)村勞動(dòng)力非農(nóng)就業(yè)增加，農(nóng)業(yè)收入和經(jīng)營(yíng)性收入基本不再增長(zhǎng)。據(jù)統(tǒng)計(jì)，自2013年起，非農(nóng)收入已經(jīng)反超農(nóng)業(yè)收入，成為農(nóng)民收入的最主要來(lái)源。因此，非農(nóng)就業(yè)成為農(nóng)戶收入增加的關(guān)鍵。

已有文獻(xiàn)傾向于數(shù)字普惠金融、非農(nóng)就業(yè)和農(nóng)戶增收三者之間兩兩關(guān)系研究，但鮮有文獻(xiàn)研究非農(nóng)就業(yè)在數(shù)字普惠金融與農(nóng)戶增收之間的作用，以及參照CFPS分類(lèi)方式分析數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)戶不同收入的異質(zhì)性影響。另外，農(nóng)戶有富裕與貧窮之分，如果在證明數(shù)字普惠金融有助于不同財(cái)富水平農(nóng)戶增收的同時(shí)，證實(shí)財(cái)富較少的農(nóng)戶從中獲益更多，這將為推動(dòng)數(shù)字普惠金融發(fā)展進(jìn)而改善農(nóng)村居民收入分配結(jié)構(gòu)提供重要的理論支撐作用，而鮮有文獻(xiàn)就此展開(kāi)研究。因此，本文采用2014年、2016年和2018年CFPS數(shù)據(jù)和北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)匹配的面板數(shù)據(jù)，探究數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)戶收入的影響；以非農(nóng)就業(yè)水平為中介變量分析其在數(shù)字普惠金融與農(nóng)戶收入之間的中介作用；參照CFPS分類(lèi)方式細(xì)分農(nóng)戶收入，探究數(shù)字普惠金融對(duì)不同收入的影響是否存在差異；運(yùn)用分位數(shù)回歸法，探究數(shù)字普惠金融對(duì)不同財(cái)富水平農(nóng)戶收入的異質(zhì)性影響。以期填充現(xiàn)有研究，并為在農(nóng)村地區(qū)發(fā)展數(shù)字普惠金融進(jìn)而實(shí)現(xiàn)農(nóng)戶持續(xù)增收提供理論支持。

1 理論分析與研究假說(shuō)

作為數(shù)字技術(shù)與普惠金融結(jié)合的產(chǎn)物，數(shù)字普惠金融充分釋放金融的普惠性，對(duì)農(nóng)戶生產(chǎn)生活產(chǎn)生重要影響。另外，隨著政策的扶持和數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的完善，數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)戶的影響愈發(fā)增加，其為農(nóng)戶營(yíng)造了良好發(fā)展環(huán)境，有助于農(nóng)戶收入的增加。

1.1 數(shù)字普惠金融與農(nóng)戶增收

數(shù)字普惠金融因時(shí)、因地和因人創(chuàng)新設(shè)計(jì)金融產(chǎn)品，農(nóng)戶可以通過(guò)投資理財(cái)產(chǎn)品獲得較高水平的收益，增加收入和財(cái)富，而且多樣化的數(shù)字保險(xiǎn)產(chǎn)品涉及農(nóng)戶生產(chǎn)生活，可以通過(guò)緩解自然災(zāi)害、意外和疾病等風(fēng)險(xiǎn)，保障農(nóng)戶的財(cái)產(chǎn)安全，有助于農(nóng)戶收入增加。另外，不可否認(rèn)的是，我國(guó)現(xiàn)存農(nóng)村勞動(dòng)力呈現(xiàn)老齡化趨勢(shì)，而用人單位對(duì)老年勞動(dòng)力的排斥力度大于年輕勞動(dòng)力，導(dǎo)致許多老年勞動(dòng)力非農(nóng)就業(yè)難，加上子女就業(yè)信息的來(lái)源和就業(yè)的難易程度常會(huì)受到父母的影響[16]，老年勞動(dòng)力的就業(yè)與否及好壞影響整個(gè)家庭的收入水平。而數(shù)字普惠金融的發(fā)展有助于優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)[17]，涌現(xiàn)出了許多可以容納老年勞動(dòng)力的產(chǎn)業(yè)，為老年勞動(dòng)力提供了良好的工作崗位，進(jìn)而對(duì)其子女的就業(yè)和整個(gè)家庭收入的增加產(chǎn)生了積極影響。數(shù)字普惠金融也可以發(fā)揮“涓滴效應(yīng)”，通過(guò)帶動(dòng)高收入人群收入的增加，刺激經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，釋放經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的紅利，帶動(dòng)低收入人群收入增加[2,5]?；谝陨戏治觯瑪?shù)字普惠金融對(duì)當(dāng)?shù)剞r(nóng)戶收入的增加起到正向促進(jìn)作用。

1.2 數(shù)字普惠金融與非農(nóng)就業(yè)

現(xiàn)階段，我國(guó)勞動(dòng)力市場(chǎng)提供的非農(nóng)崗位仍無(wú)法完全滿足農(nóng)村勞動(dòng)力的需求，這使得農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)水平的高低主要取決于勞動(dòng)力市場(chǎng)非農(nóng)崗位供給的多少[18]。與傳統(tǒng)金融不同的是，數(shù)字普惠金融擺脫了對(duì)實(shí)體網(wǎng)點(diǎn)的依賴(lài)，建設(shè)成本低，可以實(shí)現(xiàn)以更低的成本提供金融產(chǎn)品，并可以突破時(shí)空限制為借款人貸款提供便利，減少時(shí)間成本，且一般不要求企業(yè)和個(gè)人提供抵押物，而是通過(guò)技術(shù)手段匯總梳理兩者信用信息來(lái)決定是否放貸，這大大降低了企業(yè)和個(gè)人的借貸成本，為企業(yè)經(jīng)營(yíng)規(guī)模的擴(kuò)大和居民創(chuàng)業(yè)創(chuàng)造了有利條件。而企業(yè)的設(shè)立和發(fā)展釋放出大量就業(yè)崗位，有助于農(nóng)民非農(nóng)就業(yè)[19]。農(nóng)村勞動(dòng)力在向非農(nóng)崗位轉(zhuǎn)移的過(guò)程中，存在著就業(yè)信息獲得成本、交通成本和住宿飲食成本等，許多經(jīng)濟(jì)實(shí)力有限的農(nóng)村勞動(dòng)力因無(wú)法承擔(dān)轉(zhuǎn)移成本而無(wú)法實(shí)現(xiàn)非農(nóng)就業(yè)[20-21]，數(shù)字普惠金融可以緩解農(nóng)村勞動(dòng)力對(duì)資金的一時(shí)之需，有利于農(nóng)村勞動(dòng)力向非農(nóng)崗位轉(zhuǎn)移。另外，數(shù)字普惠金融也可以為農(nóng)村勞動(dòng)力提升就業(yè)能力提供資金和信貸支持，幫助勞動(dòng)力滿足非農(nóng)崗位的用人需求，進(jìn)而提高農(nóng)村勞動(dòng)力與非農(nóng)崗位匹配成功的概率。綜上所述，數(shù)字普惠金融可以通過(guò)促進(jìn)企業(yè)設(shè)立與發(fā)展、緩解勞動(dòng)力資金約束和提高勞動(dòng)力就業(yè)能力，進(jìn)而提升農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)水平?；谝陨戏治?，數(shù)字普惠金融的發(fā)展有助于當(dāng)?shù)剞r(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)水平的提升。

1.3 數(shù)字普惠金融、非農(nóng)就業(yè)與農(nóng)戶增收

由于我國(guó)農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施薄弱，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)仍大多采取傳統(tǒng)生產(chǎn)方式，而非農(nóng)部門(mén)采用先進(jìn)技術(shù)，非農(nóng)部門(mén)的勞動(dòng)邊際生產(chǎn)效率往往高于農(nóng)業(yè)部門(mén)，非農(nóng)收入高于農(nóng)業(yè)收入。并且農(nóng)業(yè)生產(chǎn)自然風(fēng)險(xiǎn)大，極易受到干旱、洪澇等自然災(zāi)害的影響，縱使新型保險(xiǎn)產(chǎn)品不斷出現(xiàn)以減輕風(fēng)險(xiǎn)，但自然災(zāi)害導(dǎo)致的損失往往高于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)原本的收益，農(nóng)戶收入少。此外，農(nóng)戶農(nóng)業(yè)收入來(lái)源于其向社會(huì)提供的農(nóng)產(chǎn)品，但也受限于社會(huì)對(duì)農(nóng)產(chǎn)品的需求。農(nóng)產(chǎn)品需求缺乏彈性，而我國(guó)農(nóng)產(chǎn)品市場(chǎng)供過(guò)于求，伴隨農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量增加的是農(nóng)戶農(nóng)業(yè)收入的減少，“谷賤傷農(nóng)”便是對(duì)農(nóng)產(chǎn)品市場(chǎng)的最合適描述。因此，增加農(nóng)戶收入的關(guān)鍵在于提升農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)水平[15]。數(shù)字普惠金融帶來(lái)的農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)水平的提升，將伴隨著農(nóng)戶收入的增加，即存在著“數(shù)字普惠金融→非農(nóng)就業(yè)→農(nóng)戶增收”的作用機(jī)制?；谝陨戏治?，數(shù)字普惠金融可通過(guò)影響農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)水平，進(jìn)而影響農(nóng)戶收入。

2 研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

本文采用的數(shù)據(jù)主要來(lái)源于中國(guó)家庭追蹤調(diào)查（CFPS）和北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)。其中，中國(guó)家庭追蹤調(diào)查（CFPS）涵蓋村（居）、家庭和個(gè)人3個(gè)層面，囊括村（居）基礎(chǔ)設(shè)施與環(huán)境、人口、家庭收支和個(gè)人教育工作等內(nèi)容，較為全面地反映了我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和社會(huì)變遷情況。北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)以指數(shù)編制的形式定量刻畫(huà)了我國(guó)數(shù)字普惠金融發(fā)展水平，并同時(shí)考慮數(shù)字普惠金融服務(wù)被使用的深度、覆蓋范圍的廣度和客戶真正被惠及便利的程度，其下設(shè)使用深度、覆蓋廣度和數(shù)字化程度3個(gè)維度，完整、準(zhǔn)確地反映了我國(guó)數(shù)字普惠金融發(fā)展現(xiàn)狀和演變趨勢(shì)?；诒疚囊赞r(nóng)戶為研究對(duì)象，參考已有文獻(xiàn)，本文選取財(cái)務(wù)回答人為戶主，并按照省份編碼將中國(guó)家庭追蹤調(diào)查（CFPS）和北京大學(xué)數(shù)字普惠金融省級(jí)指數(shù)匹配，保留在CFPS2014、CFPS2016和CFPS2018均接受調(diào)查的家庭樣本。經(jīng)剔除無(wú)效數(shù)據(jù)后，獲得5 766個(gè)觀測(cè)值，涵蓋1 922個(gè)農(nóng)村家庭。其中，東部家庭占比37.5%，中部占比31.0%，西部占比31.5%。

2.2 變量設(shè)定

1）被解釋變量。本文使用農(nóng)戶人均純收入的對(duì)數(shù)衡量被解釋變量農(nóng)戶收入。參考肖龍鐸和張兵[22]、彭克強(qiáng)和劉錫良[23]的研究，用農(nóng)戶純收入總額和家庭人口總數(shù)的比值衡量農(nóng)戶人均純收入。其中，農(nóng)戶純收入總額等于農(nóng)戶各項(xiàng)收入的總和在扣除各項(xiàng)生產(chǎn)成本費(fèi)用后的收入凈額。

2）解釋變量。參考楊偉明等[5]、張慶君和黃玲[17]的研究，使用北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)中省級(jí)總指數(shù)及其子指數(shù)的對(duì)數(shù)值做為解釋變量。

3）中介變量。本文參考張景娜和朱俊豐[24]的研究，將只從事自家農(nóng)業(yè)勞作的家庭成員取值為0；將兼顧自家農(nóng)業(yè)勞作和非農(nóng)就業(yè)的家庭成員取值為1；將只從事非農(nóng)工作的家庭成員取值為2。此后，參照肖龍鐸和張兵[22]的研究，用非農(nóng)就業(yè)人數(shù)與勞動(dòng)力總?cè)藬?shù)的比值衡量農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)水平。

4）控制變量?？紤]到還有來(lái)自戶主、家庭和地區(qū)等方面的因素會(huì)影響農(nóng)戶收入，本文從戶主特征、農(nóng)戶家庭特征和地區(qū)特征3個(gè)層面選取控制變量。其中，家庭凈資產(chǎn)、地區(qū)金融發(fā)展程度、財(cái)政支出改善分別參考肖龍鐸和張兵[22]、傅秋子和黃益平[25]、宋曉玲[26]的處理方法。變量定義及描述性統(tǒng)計(jì)見(jiàn)表1。

表1 變量定義及描述性統(tǒng)計(jì)Table 1 Definitions and descriptive statistics of variables

2.3 統(tǒng)計(jì)分析

為更好地比較不同地區(qū)數(shù)字普惠金融的發(fā)展水平和不同農(nóng)戶的收入水平，采用數(shù)字普惠金融總指數(shù)和農(nóng)戶人均純收入原數(shù)據(jù)，而不采取對(duì)數(shù)化處理。參照楊思宇等[27]的研究，分別按照數(shù)字普惠金融、農(nóng)戶收入和非農(nóng)就業(yè)水平將樣本四等分，并分別計(jì)算各分位區(qū)間的均值，以期分析不同地區(qū)數(shù)字普惠金融發(fā)展水平的分布差距，以及農(nóng)戶間收入水平和非農(nóng)就業(yè)水平的差距。

此外，按照數(shù)字普惠金融將樣本十等分，計(jì)算農(nóng)戶收入在各分位區(qū)間的均值，分類(lèi)分析農(nóng)戶收入分布情況，探究農(nóng)戶收入隨數(shù)字普惠金融變動(dòng)的趨勢(shì)。同理，按照非農(nóng)就業(yè)水平將樣本十等分，計(jì)算農(nóng)戶收入在各分位區(qū)間的均值，探究農(nóng)戶收入隨非農(nóng)就業(yè)水平變動(dòng)的趨勢(shì)。但限于農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)水平取值區(qū)間為[0, 1]，區(qū)間分布端點(diǎn)存在多次重合，部分區(qū)間樣本數(shù)為0，沒(méi)有實(shí)際意義。因此，僅對(duì)樣本數(shù)不為0的區(qū)間展開(kāi)統(tǒng)計(jì)分析。

2.4 模型構(gòu)建

1）基本回歸分析。為檢驗(yàn)數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)戶收入的影響，本文設(shè)定基本模型為：

其中，Yijt為被解釋變量農(nóng)戶收入，表示不可觀測(cè)的i省份樣本家庭j在t年的人均純收入，Xijt表示解釋變量，α表示待估參數(shù)，Zijt表示控制變量。ε1表示殘差項(xiàng)，衡量一系列不可觀測(cè)的因素。

此外，考慮到內(nèi)生性問(wèn)題會(huì)對(duì)回歸結(jié)果產(chǎn)生影響，本文選取省級(jí)互聯(lián)網(wǎng)普及率為工具變量，進(jìn)行2SLS回歸[28]。

2）中介效應(yīng)分析。在基本模型的基礎(chǔ)上，本文參考Baron和Kenny[29]、溫忠麟等[30]的方法，以農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)水平為中介變量，檢驗(yàn)分析農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)水平在數(shù)字普惠金融與農(nóng)戶收入中的中介作用。首先，檢驗(yàn)數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)戶收入的影響；其次，檢驗(yàn)數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)水平的影響；最后，將數(shù)字普惠金融、農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)水平與農(nóng)戶收入同時(shí)放入模型，檢驗(yàn)數(shù)字普惠金融和農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)水平對(duì)農(nóng)戶收入的共同影響。具體檢驗(yàn)?zāi)Ｐ蜑椋?/p>

其中，Yijt為被解釋變量農(nóng)戶收入，表示不可觀測(cè)的i省份樣本家庭j在t年的人均純收入，Xijt表示解釋變量，Mijt表示中介變量農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)水平。α、β和θ表示待估參數(shù)，Zijt表示控制變量。ε表示殘差項(xiàng)，衡量一系列不可觀測(cè)的因素。

在以上模型的基礎(chǔ)上，本文進(jìn)行Sobel goodman檢驗(yàn)，檢驗(yàn)程序如下：第一步，檢驗(yàn)系數(shù)α1是否大于0，如若大于0則進(jìn)行下一步，反之，終止檢驗(yàn)。第二步，檢驗(yàn)系數(shù)θ1和β1是否至少有一個(gè)顯著，如果兩者都不顯著，則證明中介效應(yīng)不顯著；如果系數(shù)θ1和β1均顯著，則進(jìn)行第三步；如果系數(shù)θ1和β1中有一個(gè)不顯著，則進(jìn)行第四步。第三步，檢驗(yàn)系數(shù)θ2是否顯著，如果系數(shù)θ2不顯著，則該中介效應(yīng)為完全中介效應(yīng)，反之，如果系數(shù)θ2顯著，且小于系數(shù)β1，則該中介效應(yīng)為部分中介效應(yīng)。第四步，計(jì)算SobelZ值，計(jì)算公式為：

其中，Sθ12和Sβ12分別表示回歸系數(shù)θ1和β1的方差，若SobelZ的值大于臨界值，則中介效應(yīng)顯著，且為部分中介作用。若小于，則中介效應(yīng)不顯著。

2.5 異質(zhì)性分析

主要從兩方面入手：一是探究數(shù)字普惠金融對(duì)不同農(nóng)戶收入的異質(zhì)性影響。參照CFPS的方法，將農(nóng)戶收入按照收入的來(lái)源細(xì)分為農(nóng)業(yè)收入、經(jīng)營(yíng)性收入、財(cái)產(chǎn)性收入、轉(zhuǎn)移性收入、工資性收入和其他收入。但由于其他收入涵蓋內(nèi)容不唯一，僅就農(nóng)業(yè)收入、經(jīng)營(yíng)性收入、財(cái)產(chǎn)性收入、轉(zhuǎn)移性收入和工資性收入展開(kāi)研究。二是探究數(shù)字普惠金融對(duì)不同財(cái)富水平的農(nóng)戶收入的異質(zhì)性影響。采用由Koenker和Bassett[31]提出的分位數(shù)回歸法，避免極端值影響，從不同分位數(shù)上提供全面而詳細(xì)的數(shù)字普惠金融與農(nóng)戶收入關(guān)系的信息。具體模型為：

其中，βq為在q分位數(shù)上的回歸系數(shù)，計(jì)算公式為：

為探究數(shù)字普惠金融對(duì)不同財(cái)富水平農(nóng)戶收入的異質(zhì)性影響，參考尹鴻飛等[9]、肖龍鐸和張兵[22]的研究，將農(nóng)戶樣本按照家庭凈資產(chǎn)中位數(shù)劃分為財(cái)富較少的農(nóng)戶和財(cái)富較多的農(nóng)戶，展開(kāi)分組回歸分析。

2.6 穩(wěn)健性分析

對(duì)基本回歸分析和中介效應(yīng)分析結(jié)果分別展開(kāi)穩(wěn)健性檢驗(yàn)。一方面，鑒于上一期數(shù)字普惠金融的發(fā)展水平對(duì)本期農(nóng)戶收入有所影響，采用滯后一期的數(shù)字普惠金融總指數(shù)和分指數(shù)作為解釋變量分別進(jìn)行回歸，評(píng)估上一年的數(shù)字普惠金融如何影響當(dāng)期農(nóng)戶收入，以檢驗(yàn)數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)戶收入影響的穩(wěn)健性。另一方面，采用Bootstrap法檢驗(yàn)中介效應(yīng)結(jié)果的穩(wěn)健性。Bootstrap檢驗(yàn)法適用各種中介模型。其原理為：第一步，檢驗(yàn)?zāi)Ｐ停?）中α1是否大于0，如果大于0，則進(jìn)行下一步，如果不大于0，則證明中介效應(yīng)不存在。第二步，檢驗(yàn)?zāi)Ｐ停?）和模型（4）中β1和θ1乘積項(xiàng)（β1×θ1）的95%置信區(qū)間是否包括0。如果包括0，說(shuō)明非農(nóng)就業(yè)在數(shù)字普惠金融與農(nóng)戶增收之間不存在中介作用；如果不包括0，則說(shuō)明存在中介效應(yīng)，則進(jìn)行第三步。第三步，如果θ1×β1的95%置信區(qū)間不包括0，且模型（4）中θ2顯著，說(shuō)明存在部分中介效應(yīng)，反之，為完全中介效應(yīng)。

3 結(jié)果與分析

3.1 數(shù)字普惠金融、非農(nóng)就業(yè)和農(nóng)戶收入分析

統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果顯示，數(shù)字普惠金融指數(shù)平均值為232.185（表2），而按照其將樣本四等分后發(fā)現(xiàn)，各分位區(qū)間觀測(cè)值相近，但區(qū)間均值之間存在差距，最高分位區(qū)間均值和最低分位區(qū)間均值的比值約為1.813（表3），這表明農(nóng)村地區(qū)間數(shù)字普惠金融發(fā)展水平存有差異，數(shù)字普惠金融發(fā)展不均?？赡艿脑蛟谟?，數(shù)字普惠金融的發(fā)展依賴(lài)于實(shí)體經(jīng)濟(jì)和傳統(tǒng)金融[5]，其無(wú)法擺脫傳統(tǒng)金融的積淀而獨(dú)自生存[32]，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平高、傳統(tǒng)金融覆蓋面廣的農(nóng)村地區(qū)發(fā)展水平高，而我國(guó)農(nóng)村地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和傳統(tǒng)金融覆蓋率存在差異，這使得不同農(nóng)村地區(qū)數(shù)字普惠金融發(fā)展水平存有差異。

農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)水平的平均值為0.407（表2），按照其將樣本四等分后，小于50%分位點(diǎn)的農(nóng)戶占比為49.6%，其中非農(nóng)就業(yè)水平為0的農(nóng)戶占比48.0%（表3）。這表明仍有許多農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)水平低，甚至無(wú)人從事非農(nóng)崗位，推進(jìn)農(nóng)村勞動(dòng)力非農(nóng)轉(zhuǎn)移仍是一項(xiàng)嚴(yán)峻任務(wù)。可能的原因在于，有些地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展落后，地處偏僻區(qū)域，就業(yè)信息閉塞，就近就業(yè)機(jī)會(huì)少，而外出就業(yè)需要支付交通、生活等費(fèi)用，許多經(jīng)濟(jì)實(shí)力有限的勞動(dòng)力無(wú)法承擔(dān)，且許多勞動(dòng)力自身人力資本有限，無(wú)法滿足崗位需求，勞動(dòng)力非農(nóng)就業(yè)難。此外，25%～50%分位點(diǎn)的農(nóng)戶僅占1.6%，可能的原因在于，家庭規(guī)模均值為3.949（表1），而老人撫養(yǎng)比和少兒撫養(yǎng)比低，家庭不健康人數(shù)少，也就是說(shuō)，在排除老人、少兒和病人并有人從事非農(nóng)就業(yè)的情況下，正常農(nóng)村家庭非農(nóng)就業(yè)水平大于0.333，即從事非農(nóng)就業(yè)的農(nóng)戶大多位于50%分位點(diǎn)以上區(qū)間。

表2 數(shù)字普惠金融指數(shù)、非農(nóng)就業(yè)水平和農(nóng)戶收入統(tǒng)計(jì)結(jié)果Table 2 Descriptive statistics of digital inclusive finance,non-agricultural employment level, and farmers’ income

表3 數(shù)字普惠金融、非農(nóng)就業(yè)水平和農(nóng)戶收入分布統(tǒng)計(jì)Table 3 Distribution statistics of digital inclusive finance, non-agricultural employment level, and farmers’ income

農(nóng)戶人均純收入的均值為1.453萬(wàn)元（表2），按照其將樣本四等分后發(fā)現(xiàn)，全部樣本中，收入水平小于25%分位點(diǎn)的樣本占25.0%，大于75%分位點(diǎn)的樣本占比24.6%（表3），最高分位區(qū)間均值與最低分位區(qū)間均值的比值約為11.510，這說(shuō)明農(nóng)戶間收入水平存在較大差距。此外，農(nóng)戶收入和數(shù)字普惠金融指數(shù)、非農(nóng)就業(yè)水平均有相同變動(dòng)趨勢(shì)（圖1）。也就是說(shuō)，隨著數(shù)字普惠金融發(fā)展水平或者農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)水平的提升，農(nóng)戶收入有所增加，這為后文實(shí)證研究奠定了基礎(chǔ)。

圖1 數(shù)字普惠金融、非農(nóng)就業(yè)水平與農(nóng)戶收入變動(dòng)趨勢(shì)Fig. 1 Trends of digital inclusive finance, non-agricultural employment level, and farmers’ income

3.2 數(shù)字普惠金融和非農(nóng)就業(yè)對(duì)農(nóng)戶增收的影響分析

OLS回歸結(jié)果顯示，數(shù)字普惠金融指數(shù)的系數(shù)顯著為正（表4），說(shuō)明一個(gè)地區(qū)數(shù)字普惠金融的發(fā)展對(duì)當(dāng)?shù)剞r(nóng)戶收入的增加具有正向促進(jìn)作用。具體來(lái)說(shuō)，一個(gè)地區(qū)數(shù)字普惠金融的發(fā)展程度每提升一個(gè)單位，當(dāng)?shù)剞r(nóng)戶收入水平將提升0.886個(gè)單位?？赡艿脑蛟谟?，從數(shù)字普惠金融包含的具體內(nèi)容來(lái)看，數(shù)字普惠金融實(shí)現(xiàn)了金融產(chǎn)品的創(chuàng)新，其包含的貨幣基金所產(chǎn)生的投資理財(cái)收益使增加農(nóng)戶財(cái)富成為了可能，保險(xiǎn)產(chǎn)品為農(nóng)戶的財(cái)產(chǎn)安全提供了保障。數(shù)字普惠金融也可以通過(guò)帶動(dòng)高收入人群收入的增加，帶動(dòng)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，進(jìn)而為低收入農(nóng)戶的發(fā)展?fàn)I造了良好的發(fā)展環(huán)境，有利于農(nóng)戶實(shí)現(xiàn)增收。另外，數(shù)字普惠金融有助于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)，涌現(xiàn)出可以吸納老年勞動(dòng)力的產(chǎn)業(yè)，為老年勞動(dòng)力提供收入來(lái)源。

表4 數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)戶收入的回歸估計(jì)結(jié)果Table 4 Regression results of the impacts of digital inclusive finance on farmers’ income

在控制變量方面，戶主年齡越大的家庭，收入越低，而戶主受教育程度越高的家庭，收入越高?？赡艿脑蛟谟?，年齡越大、受教育程度越低，該勞動(dòng)力被非農(nóng)崗位排斥的力度越大，不易實(shí)現(xiàn)向非農(nóng)部門(mén)的轉(zhuǎn)移，而子女的就業(yè)往往受到父母的影響，進(jìn)而對(duì)整個(gè)家庭的收入產(chǎn)生影響[16]。黨員戶的平均收入水平高于非黨員戶。可能的原因在于，政治面貌這一控制變量在一定程度上反映了農(nóng)戶的社會(huì)資本水平，而社會(huì)資本有助于信息資源的優(yōu)化和配置，增大就業(yè)信息的可得性和真實(shí)性，具有獨(dú)特的收入效應(yīng)[21]。老人撫養(yǎng)比、少兒撫養(yǎng)比和家庭健康水平的系數(shù)均顯著為負(fù)，可能原因在于，許多勞動(dòng)力因照顧家中老人、少兒和病人而無(wú)法離家從事工資水平較高的非農(nóng)工作，導(dǎo)致家庭人均純收入水平低。

在控制了其他變量以后，使用深度、覆蓋廣度和數(shù)字化程度對(duì)農(nóng)戶收入均具有正向促進(jìn)作用，且在1%的水平上顯著（表4），并且三者對(duì)農(nóng)戶收入的影響存在差異，數(shù)字化程度對(duì)農(nóng)戶收入的影響最為顯著，覆蓋廣度次之。可能的原因在于，鑒于農(nóng)戶的收入和征信水平，傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)往往將其作為排斥對(duì)象，農(nóng)戶使用金融服務(wù)的門(mén)檻高，借貸資金困難，不利于其生產(chǎn)和生活。而數(shù)字化程度反映了數(shù)字普惠金融給農(nóng)戶使用金融服務(wù)帶來(lái)的便利程度和成本高低，它顯著降低了農(nóng)戶使用金融服務(wù)的門(mén)檻，有助于農(nóng)戶生活和從事生產(chǎn)。數(shù)字化程度從根源上減少了農(nóng)戶使用金融服務(wù)的障礙，農(nóng)戶收入對(duì)其的敏感程度要更高。

2SLS回歸結(jié)果表明，在控制內(nèi)生性問(wèn)題后，數(shù)字普惠金融總指數(shù)與分指數(shù)對(duì)農(nóng)戶收入的影響仍是顯著且正向的（表4）。也就是說(shuō)，無(wú)論是否考慮內(nèi)生性，本文結(jié)論始終是成立的。除此之外，農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)水平的提升同樣有助于農(nóng)戶收入的增加。具體而言，非農(nóng)就業(yè)水平每提升1個(gè)單位，農(nóng)戶收入水平將提升0.404個(gè)單位。一般來(lái)說(shuō)，由于我國(guó)二元經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的長(zhǎng)期存在，我國(guó)非農(nóng)部門(mén)技術(shù)資源傾斜力度大，這使得非農(nóng)部門(mén)的勞動(dòng)邊際生產(chǎn)效率高于農(nóng)業(yè)部門(mén)，并且非農(nóng)收入的高低與勞動(dòng)力工作的時(shí)間呈正比，即勞動(dòng)力非農(nóng)工作時(shí)間越長(zhǎng)，其所獲得的收入越高，而農(nóng)業(yè)生產(chǎn)耗時(shí)長(zhǎng)，收入?yún)s不隨時(shí)間增加而發(fā)生較大波動(dòng)，且其受自然風(fēng)險(xiǎn)、市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)影響大?；诔杀竞褪找姹容^，非農(nóng)收入占農(nóng)戶總收入的比重越高，農(nóng)戶總收入越高。因此，當(dāng)農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)水平提升時(shí)，非農(nóng)收入增加，農(nóng)戶總收入水平也將會(huì)隨之提升。

3.3 農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)水平的中介效應(yīng)分析

數(shù)字普惠金融指數(shù)對(duì)農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)水平和農(nóng)戶收入的影響系數(shù)均顯著為正，并且在加入了農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)水平之后，農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)水平對(duì)農(nóng)戶收入的影響系數(shù)顯著為正，數(shù)字普惠金融指數(shù)對(duì)農(nóng)戶收入的影響系數(shù)仍顯著為正（表5）。這一系列結(jié)果表明，一方面數(shù)字普惠金融的發(fā)展對(duì)當(dāng)?shù)剞r(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)水平的提升具有正向促進(jìn)作用；另一方面農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)水平在數(shù)字普惠金融與農(nóng)戶收入之間發(fā)揮中介效應(yīng)，即數(shù)字普惠金融會(huì)通過(guò)影響農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)水平來(lái)影響農(nóng)戶收入。另外，在加入農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)水平之后，數(shù)字普惠金融指數(shù)對(duì)農(nóng)戶收入的影響系數(shù)變小，說(shuō)明農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)水平在兩者之間發(fā)揮部分中介作用，具體而言，數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)戶收入的影響有3.507%的比例來(lái)自于農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)水平。

表5 農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)水平中介效應(yīng)分析Table 5 Intermediary effect analysis of farmers’ non-agricultural employment level

農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)水平在使用深度、覆蓋廣度、數(shù)字化程度與農(nóng)戶收入之間的中介效應(yīng)結(jié)果顯示，使用深度對(duì)農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)水平與農(nóng)戶收入的影響系數(shù)均顯著為正，在加入了農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)水平之后，農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)水平對(duì)農(nóng)戶收入的影響系數(shù)顯著為正，使用深度對(duì)農(nóng)戶收入的影響系數(shù)仍顯著為正且變小（表5）。這說(shuō)明農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)水平在使用深度與農(nóng)戶收入之間發(fā)揮部分中介作用，具體而言，使用深度對(duì)農(nóng)戶收入的影響有5.500%的比例來(lái)自于農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)水平。覆蓋廣度對(duì)農(nóng)戶收入的影響系數(shù)均顯著為正，對(duì)農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)水平的影響不顯著，而在加入了農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)水平之后，農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)水平和覆蓋廣度對(duì)農(nóng)戶收入的影響系數(shù)均顯著為正。就此，進(jìn)行中介效應(yīng)檢驗(yàn)第四步，計(jì)算SobelZ值。結(jié)果顯示，SobelZ值為1.483，在5%的水平上顯著（表5），這說(shuō)明農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)水平在覆蓋廣度與農(nóng)戶收入之間發(fā)揮部分中介作用。數(shù)字化程度對(duì)農(nóng)戶收入的影響系數(shù)均顯著為正，對(duì)農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)水平的影響不顯著，而在加入了農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)水平之后，農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)水平和覆蓋廣度對(duì)農(nóng)戶收入的影響系數(shù)均顯著為正。同理，計(jì)算SobelZ值。結(jié)果顯示，SobelZ值為0.938（表5），中介效應(yīng)不顯著，這說(shuō)明農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)水平在數(shù)字化程度與農(nóng)戶收入之間不發(fā)揮中介作用。

3.4 異質(zhì)性分析

1）數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)戶不同收入的影響。數(shù)字普惠金融指數(shù)對(duì)農(nóng)戶工資性收入的系數(shù)顯著為正，對(duì)農(nóng)戶農(nóng)業(yè)收入顯著為負(fù)（表6），這表明數(shù)字普惠金融有助于農(nóng)戶工資性收入的增加，而不利于農(nóng)戶農(nóng)業(yè)收入的增加?？赡艿脑蛟谟?，數(shù)字普惠金融有助于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和收入增加[5]，而經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和收入的增加會(huì)導(dǎo)致農(nóng)戶整體農(nóng)業(yè)總收入的減少[15]。數(shù)字普惠金融為企業(yè)的產(chǎn)生與發(fā)展提供了強(qiáng)有力的支持，伴隨而來(lái)的是崗位的增加，利于農(nóng)民就業(yè)而獲取工資性收入。而當(dāng)工資性收入與農(nóng)業(yè)收入的比較報(bào)酬高至一定比值時(shí)，為實(shí)現(xiàn)收益的最大化，農(nóng)戶將傾向于賺取工資性收入，這使得部分農(nóng)戶弱化了對(duì)土地的保障性需求，進(jìn)而徹底脫離自家農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，農(nóng)戶農(nóng)業(yè)收入減少[24]。

數(shù)字普惠金融指數(shù)對(duì)財(cái)產(chǎn)性收入和轉(zhuǎn)移性收入的影響不顯著（表6）。可能的原因在于，財(cái)產(chǎn)性收入反映農(nóng)戶通過(guò)出租轉(zhuǎn)讓使用權(quán)和投資理財(cái)所獲得的收入，財(cái)產(chǎn)性收入反映政府對(duì)農(nóng)民基本生產(chǎn)生活的保障，兩者主要受政策頒布實(shí)施、當(dāng)?shù)厥袌?chǎng)自由度和農(nóng)戶所持風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度的影響，受數(shù)字普惠金融的影響少。

數(shù)字普惠金融指數(shù)對(duì)農(nóng)戶經(jīng)營(yíng)性收入的系數(shù)顯著為負(fù)（表6），這說(shuō)明數(shù)字普惠金融不利于農(nóng)戶經(jīng)營(yíng)性收入的增加。一般來(lái)說(shuō)，隨著我國(guó)城鎮(zhèn)化的建設(shè)，政府征用土地，不少地區(qū)存在失地現(xiàn)象，這不利于農(nóng)戶從事生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)，且農(nóng)戶經(jīng)營(yíng)性收入基本不呈增加狀態(tài)[15]，而數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)戶工資性收入的促進(jìn)作用可能會(huì)對(duì)農(nóng)戶經(jīng)營(yíng)性收入產(chǎn)生沖擊作用，使得數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)戶經(jīng)營(yíng)性收入產(chǎn)生負(fù)向影響。

表6 數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)戶不同收入的影響Table 6 Impacts of digital inclusive finance on farmers’ different incomes

2）數(shù)字普惠金融對(duì)不同財(cái)富水平農(nóng)戶收入的影響。數(shù)字普惠金融對(duì)不同財(cái)富水平農(nóng)戶的收入均具有顯著正向影響，且主要體現(xiàn)于數(shù)字普惠金融對(duì)工資性收入的促進(jìn)作用；數(shù)字普惠金融對(duì)財(cái)富較少農(nóng)戶的增收效應(yīng)大于財(cái)富較多的農(nóng)戶（表7）。可能的原因在于，相較于財(cái)富較多的農(nóng)戶，財(cái)富較少的農(nóng)戶信息獲取渠道少、社交網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)單、職業(yè)技能低，在就業(yè)方面處于劣勢(shì)地位。當(dāng)數(shù)字普惠金融的發(fā)展帶來(lái)就業(yè)機(jī)會(huì)增加時(shí)，財(cái)富較少的農(nóng)戶實(shí)現(xiàn)非農(nóng)就業(yè)的可能性增加，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)收入增加。因此，財(cái)富較少的農(nóng)戶對(duì)數(shù)字普惠金融帶來(lái)的變化更加敏感，反應(yīng)更加強(qiáng)烈。這一結(jié)論表明，數(shù)字普惠金融的發(fā)展可以改善財(cái)富較少農(nóng)戶的經(jīng)濟(jì)狀況，緩解農(nóng)村貧困，助力我國(guó)“鄉(xiāng)村振興”戰(zhàn)略的實(shí)施和推進(jìn)。

表7 數(shù)字普惠金融對(duì)不同財(cái)富水平農(nóng)戶收入的影響Table 7 Impacts of digital inclusive finance on farmers’ income at different wealth levels

3.5 穩(wěn)健性分析

1）數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)戶收入的影響。在將解釋變量滯后一期后，無(wú)論是數(shù)字普惠金融總指數(shù)還是分指數(shù)對(duì)農(nóng)戶收入的系數(shù)顯著為正，且其他變量結(jié)果基本沒(méi)有發(fā)生改變（表8）。這表明，上文數(shù)字普惠金融有助于農(nóng)戶收入增加的結(jié)論是穩(wěn)健的。

表8 數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)戶收入的影響Table 8 Impacts of digital inclusive finance on farmers’ income

2）農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)水平的中介效應(yīng)。數(shù)字普惠金融指數(shù)的總效應(yīng)、間接效應(yīng)和直接效應(yīng)均為正向且顯著，且間接效應(yīng)95%置信區(qū)間不包括0（表9），這表明農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)水平在數(shù)字普惠金融與農(nóng)戶收入之間存在中介效應(yīng)，且為部分中介效應(yīng)，占比約為3.656%。同理，非農(nóng)就業(yè)水平在使用深度、覆蓋廣度與農(nóng)戶收入之間均起到部分中介效應(yīng)，與前文保持一致。數(shù)字化程度的間接效應(yīng)95%置信區(qū)間包括0（表9），說(shuō)明非農(nóng)就業(yè)水平在數(shù)字化程度與農(nóng)戶收入之間不起中介作用，與前文保持一致。以上結(jié)果表明前文農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)水平中介效應(yīng)的結(jié)果是穩(wěn)健的。

表9 農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)水平的中介效應(yīng)Table 9 Intermediary effects of farmers’ non-agricultural employment level

4 結(jié)論與啟示

4.1 結(jié)論

研究表明，當(dāng)前農(nóng)戶間收入仍存有較大差異，從數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)戶收入的影響來(lái)看，數(shù)字普惠金融總指數(shù)和分指數(shù)對(duì)農(nóng)戶收入均有顯著正向作用，數(shù)字化程度相較其他兩個(gè)分指數(shù)而言影響最大。數(shù)字普惠金融有助于農(nóng)戶工資性收入的增加，而不利于農(nóng)業(yè)收入和經(jīng)營(yíng)性收入的增加。此外，相較于財(cái)富較多的農(nóng)戶，數(shù)字普惠金融對(duì)財(cái)富較少農(nóng)戶的增收效應(yīng)更加明顯，數(shù)字普惠金融對(duì)增加財(cái)富較少農(nóng)戶的收入、緩解農(nóng)村相對(duì)貧困、縮小農(nóng)戶間收入差距具有積極作用。但農(nóng)村地區(qū)間數(shù)字普惠金融發(fā)展不均，部分地區(qū)數(shù)字普惠金融發(fā)展水平低。另外，非農(nóng)就業(yè)有助于農(nóng)戶增收，數(shù)字普惠金融可以通過(guò)提升農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)水平進(jìn)而帶動(dòng)農(nóng)戶收入增加，但部分農(nóng)戶的非農(nóng)就業(yè)水平尚處于較低水平，有待提升。因此，在推動(dòng)農(nóng)戶增收、縮小農(nóng)戶間收入差距的過(guò)程中需要注重?cái)?shù)字普惠金融的發(fā)展和農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)水平的提升。

需要指出的是，限于研究目的，本文未就數(shù)字普惠金融如何影響非農(nóng)就業(yè)展開(kāi)詳細(xì)研究，而這對(duì)緩解我國(guó)農(nóng)村剩余勞動(dòng)力，促進(jìn)農(nóng)村勞動(dòng)力就業(yè)具有重要的作用。因此，基于微觀視角，構(gòu)建面板數(shù)據(jù)，探究數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)村勞動(dòng)力非農(nóng)就業(yè)的影響和作用機(jī)制將是進(jìn)一步研究方向。

4.2 啟示

1）完善農(nóng)村地區(qū)數(shù)字化建設(shè)，推動(dòng)農(nóng)村地區(qū)數(shù)字普惠金融均衡健康發(fā)展。數(shù)字技術(shù)釋放了金融的普惠性，數(shù)字普惠金融在農(nóng)村地區(qū)的順利推行和普惠作用的充分發(fā)揮，離不開(kāi)農(nóng)村地區(qū)數(shù)字化建設(shè)。各地應(yīng)通過(guò)加大互聯(lián)網(wǎng)普及率、普及智能手機(jī)等方式健全數(shù)字普惠金融基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，使更多的人連接到數(shù)字化信息超級(jí)高速公路，并通過(guò)為數(shù)字普惠金融發(fā)展水平低的農(nóng)村地區(qū)提供政策和資金扶持，實(shí)現(xiàn)數(shù)字普惠金融均衡發(fā)展。另外，各地政府不可盲目追求數(shù)字普惠金融快速發(fā)展，應(yīng)根據(jù)當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)和傳統(tǒng)金融發(fā)展水平精準(zhǔn)發(fā)展數(shù)字普惠金融，并根據(jù)市場(chǎng)發(fā)展實(shí)時(shí)更新完善相關(guān)法律法規(guī)，推動(dòng)數(shù)字普惠金融健康發(fā)展。

2）瞄準(zhǔn)農(nóng)戶需求，精準(zhǔn)提供數(shù)字金融產(chǎn)品。數(shù)字普惠金融對(duì)不同財(cái)富水平的農(nóng)戶均具有增收效應(yīng)，但不同農(nóng)戶需要的金融產(chǎn)品大相徑庭。各地金融機(jī)構(gòu)應(yīng)瞄準(zhǔn)不同農(nóng)戶需求，創(chuàng)新金融產(chǎn)品，在成本可擔(dān)與風(fēng)險(xiǎn)可控的條件下，支持農(nóng)戶自主發(fā)展，助力其生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)與投資，使實(shí)現(xiàn)持續(xù)增收成為可能。同時(shí)，充分發(fā)揮財(cái)富較少農(nóng)戶對(duì)數(shù)字普惠金融增收效應(yīng)更加敏感的優(yōu)勢(shì)，注重變“輸血式”扶持為“造血式”扶持，為財(cái)富較少農(nóng)戶彎道超車(chē)提供可能，縮小農(nóng)戶間收入差距。

3）引導(dǎo)使用數(shù)字金融產(chǎn)品，促進(jìn)農(nóng)民非農(nóng)就業(yè)。就業(yè)機(jī)會(huì)、轉(zhuǎn)移費(fèi)用和自身技能水平是影響農(nóng)民非農(nóng)就業(yè)的重要因素。囿于當(dāng)?shù)鼐蜆I(yè)機(jī)會(huì)少、外出就業(yè)成本高和自身技能水平低，許多農(nóng)民未實(shí)現(xiàn)非農(nóng)就業(yè)，部分農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)水平低。而數(shù)字普惠金融有助于企業(yè)設(shè)立和發(fā)展，增加農(nóng)民就業(yè)機(jī)會(huì)。因此，各地可以鼓勵(lì)引導(dǎo)使用數(shù)字金融產(chǎn)品，增設(shè)和發(fā)展當(dāng)?shù)刂行∑髽I(yè)，迸發(fā)經(jīng)濟(jì)活力，衍生就業(yè)機(jī)會(huì)，促進(jìn)農(nóng)民就近就業(yè)。同時(shí)，加大對(duì)農(nóng)民的宣傳教育，引導(dǎo)其適當(dāng)使用數(shù)字金融產(chǎn)品，支付轉(zhuǎn)移費(fèi)用，提升自身技能水平，實(shí)現(xiàn)非農(nóng)就業(yè)。

致謝：感謝北京大學(xué)中國(guó)社會(huì)科學(xué)調(diào)查中心（ISSS）中國(guó)家庭追蹤調(diào)查（CFPS）數(shù)據(jù)庫(kù)、北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心和螞蟻金服集團(tuán)聯(lián)合課題組“北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)”的支持。