張旦旦 喬國通 陳飛 杜智勇 霍佳麗

摘要：選取2011～2020年河南省數(shù)字普惠金融與鄉(xiāng)村振興兩系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，構建綜合評價指標體系。采用耦合協(xié)調(diào)模型和灰色關聯(lián)度模型，探究河南省數(shù)字普惠金融和鄉(xiāng)村振興之間的耦合發(fā)展過程，并分析影響二者協(xié)調(diào)發(fā)展的外部因素。研究表明：（1）河南省數(shù)字普惠金融和鄉(xiāng)村振興的發(fā)展水平評價指數(shù)呈持續(xù)上升趨勢。（2）數(shù)字普惠金融和鄉(xiāng)村振興兩系統(tǒng)的耦合協(xié)調(diào)水平由極度失調(diào)提升至優(yōu)質協(xié)調(diào)，且跨度較大。（3）數(shù)字普惠金融的發(fā)展領先于鄉(xiāng)村振興；在鄉(xiāng)村振興系統(tǒng)中，影響數(shù)字普惠金融發(fā)展的關鍵因素是城鎮(zhèn)化率和農(nóng)村居民消費支出；在數(shù)字普惠金融系統(tǒng)中，影響鄉(xiāng)村振興發(fā)展的首要因素是使用深度，其次是覆蓋廣度。

關鍵詞：金融；鄉(xiāng)村振興；耦合協(xié)調(diào)度模型；灰色關聯(lián)度模型

中圖分類號：F832 ? ? ?文獻標志碼：A ? ? ?文章編號：1008-4657（2023）02-0051-08

0 ? ? ? ?引言

自黨的十九大首次提出鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略，“三農(nóng)”工作的重心就轉移到鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的實施上。鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的實施對于解決“三農(nóng)”問題具有偉大的實踐意義。金融作為促進經(jīng)濟發(fā)展的重要一環(huán)，在推動鄉(xiāng)村振興的發(fā)展上起到了不可或缺的重要作用。但是農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)的弱質性、農(nóng)戶接受信息的被動性、傳統(tǒng)金融機構的逐利性和風險規(guī)避性，使得我國農(nóng)村金融發(fā)展舉步維艱［ 1 ］。

隨著鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的實施，農(nóng)村地區(qū)對于金融服務有很大的需求，加上互聯(lián)網(wǎng)技術的大力發(fā)展，數(shù)字普惠金融應運而生。2021年發(fā)布的中央一號文件首次提出發(fā)展農(nóng)村數(shù)字普惠金融。數(shù)字普惠金融是互聯(lián)網(wǎng)與普惠金融相互結合產(chǎn)生的一種新的發(fā)展模式，是當前實施鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略不可或缺的力量，應當利用數(shù)字普惠金融推動鄉(xiāng)村振興，從而推動農(nóng)村地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展［ 2 ］。因此，數(shù)字普惠金融作為當前農(nóng)村金融的一種主流發(fā)展模式，能否化解傳統(tǒng)農(nóng)村金融的局限性、與鄉(xiāng)村振興協(xié)調(diào)發(fā)展、最終使鄉(xiāng)村振興成為現(xiàn)實，具有重要意義。

縱覽數(shù)字普惠金融與鄉(xiāng)村振興關系的研究，學界主要就數(shù)字普惠金融對鄉(xiāng)村振興發(fā)展的影響進行了廣泛探討，主要分為兩個領域。

第一是數(shù)字普惠金融對鄉(xiāng)村振興發(fā)展的影響的研究。

首先，數(shù)字普惠金融對于提高農(nóng)民收入很有幫助。陳丹等［ 3 ］對2011～2015年31個省區(qū)市的面板數(shù)據(jù)進行實證分析，結果表明數(shù)字普惠金融有利于提高農(nóng)民收入。謝升峰等［ 4 ］基于湖北省貧困縣的調(diào)研數(shù)據(jù)實證發(fā)現(xiàn)，數(shù)字普惠金融有幫助于緩解相對貧困，且會存在長尾效應，長尾效應值會隨著收入的提高而上升。王永倉［ 5 ］利用2011～2018年的省級面板數(shù)據(jù)，運用面板門檻模型分析發(fā)現(xiàn)，數(shù)字普惠金融對農(nóng)民收入增長有門檻效應，覆蓋廣度和農(nóng)村人力資本兩者交互耦合對農(nóng)民收入的提高是有幫助的。劉自強等［ 6 ］認為數(shù)字普惠金融通過促進地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展、緩解金融排斥以及豐富投資渠道和拓寬信息渠道，從而直接或間接的提高農(nóng)民的收入水平。

其次，數(shù)字普惠金融有利于縮小城鄉(xiāng)收入差距。張賀等［ 7 ］認為數(shù)字普惠金融可以通過金融基礎、主導以及衍生功能縮小城鄉(xiāng)收入差距。宋曉玲［ 8 ］通過對2011～2015年31個省份的數(shù)據(jù)進行實證分析，結果表明數(shù)字普惠金融的發(fā)展對于縮小城鄉(xiāng)收入差距有顯著效應。張子豪等［ 9 ］認為數(shù)字普惠金融覆蓋廣度對于減小城鄉(xiāng)收入差距比使用深度和數(shù)字化程度的作用更大。李牧辰等［ 10 ］則認為從數(shù)字普惠金融的維度看，覆蓋廣度和使用深度能夠影響城鄉(xiāng)收入差距的收斂；從業(yè)務服務上看，基礎功能和主導功能的業(yè)務有利于縮小城鄉(xiāng)收入，而衍生功能的業(yè)務有可能會擴大城鄉(xiāng)收入差距。

最后，數(shù)字普惠金融可以緩解融資約束。梁榜等［ 11 ］認為數(shù)字普惠金融因自身的優(yōu)勢從拓寬融資渠道、降低融資成本和提高融資效率三方面緩解中小企業(yè)的融資約束。許月麗等［ 12 ］認為數(shù)字普惠金融能夠很好的解決信息不對稱的問題，從而可以放松農(nóng)戶的融資約束。

第二是數(shù)字普惠金融和鄉(xiāng)村振興兩者之間關系的研究。

李季剛等［ 13 ］通過對2011～2018年的數(shù)據(jù)進行實證研究，發(fā)現(xiàn)鄉(xiāng)村振興和數(shù)字普惠金融之間的關系具有單一門檻特征，當數(shù)字普惠金融低于特定門檻值時，數(shù)字普惠金融會促進鄉(xiāng)村振興。譚燕芝等［ 14 ］基于2011～2019年中國30個省級面板數(shù)據(jù)，采用耦合協(xié)調(diào)模型及空間杜賓模型研究，發(fā)現(xiàn)數(shù)字普惠金融與鄉(xiāng)村振興的耦合協(xié)調(diào)水平從嚴重失調(diào)發(fā)展到初級耦合階段，東部的空間聯(lián)動格局較顯著，中西部地區(qū)不顯著。田霖等［ 15 ］基于2011～2018年31省市區(qū)的數(shù)據(jù)實證分析，發(fā)現(xiàn)數(shù)字普惠金融和鄉(xiāng)村振興之間的關系具有雙重門檻特征，而并非簡單的線性關系。馬亞明等［ 16 ］研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字普惠金融能夠促進創(chuàng)業(yè)和創(chuàng)新，從而可以推動鄉(xiāng)村振興的發(fā)展。謝地等［ 17 ］研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字基礎設施的建設以及傳統(tǒng)金融的發(fā)展都能夠幫助數(shù)字普惠金融推動鄉(xiāng)村振興。徐希瑞等［ 18 ］研究發(fā)現(xiàn)政府干預程度、對外開放程度、經(jīng)濟發(fā)展水平、數(shù)字基礎設施基于城市化水平等都可以促進數(shù)字普惠金融與鄉(xiāng)村振興兩者之間協(xié)調(diào)發(fā)展。

綜上所述，現(xiàn)有文獻主要是單方面的研究數(shù)字普惠金融和鄉(xiāng)村振興，對于兩者的耦合協(xié)調(diào)發(fā)展研究較少，需要進行深入探討。河南省是我國農(nóng)業(yè)大省，省政府高度重視鄉(xiāng)村振興的發(fā)展，本文構建河南省數(shù)字普惠金融和鄉(xiāng)村振興評價指標體系，采用熵權法和耦合協(xié)調(diào)度模型探究兩個系統(tǒng)的發(fā)展水平以及耦合協(xié)調(diào)關系，并且運用灰色關聯(lián)度模型分析影響兩者協(xié)調(diào)發(fā)展的關鍵因素，以期為河南省數(shù)字普惠金融和鄉(xiāng)村振興的發(fā)展提供建議，早日實現(xiàn)鄉(xiāng)村振興。

1 ? ? ? ?指標體系與研究方法

1.1 ? ? ? ?指標體系構建

數(shù)字普惠金融指標體系使用北京大學數(shù)字普惠金融指數(shù)［ 19 ］，分析研究河南省數(shù)字普惠金融發(fā)展情況，該指數(shù)包括覆蓋廣度、使用深度和數(shù)字化程度這三個維度；鄉(xiāng)村振興指標體系基于現(xiàn)有學者的研究基礎［ 20-21 ］，從產(chǎn)業(yè)興旺、生態(tài)宜居、鄉(xiāng)風文明、治理有效、生活富裕這五個一級指標，并同時考慮數(shù)據(jù)的可獲得性與代表性，構建二十個二級指標，如表1所示。

1.2 ? ?數(shù)據(jù)來源

本文數(shù)據(jù)均來源于2011～2020年《河南統(tǒng)計年鑒》《中國統(tǒng)計年鑒》《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》，EPS數(shù)據(jù)庫。數(shù)字普惠金融指標數(shù)據(jù)來源于2011～2020年北京大學數(shù)字普惠金融指數(shù)。對于其中部分數(shù)據(jù)的缺失，本文采用插值法進行計算處理。

1.3 ? ?研究方法

利用數(shù)字普惠金融指標體系和鄉(xiāng)村振興指標體系的構建，搜出相對應的數(shù)據(jù)，使用熵權法對數(shù)據(jù)進行處理與計算，然后通過耦合協(xié)調(diào)度模型計算兩者的耦合協(xié)調(diào)度。

1.3.1 ? ?熵權-綜合指數(shù)法

（1）設有m個評價對象，n個評價指標，那么初始數(shù)據(jù)矩陣就是Yij = （Xij）m × n ，i ?= 1，2，3，…，m；j = 1，2，3，…，n。通過極差標準化將矩陣進行無量綱化處理，同時為了防止求熵值時在取對數(shù)那一步時無意義，就需要將數(shù)據(jù)進行平移，公式如下所示：

1.3.2 ? ?耦合協(xié)調(diào)度模型

耦合的這個概念是出自于物理學概念，是指兩個系統(tǒng)或者多個系統(tǒng)之間相互作用彼此影響，從而產(chǎn)生的一種動態(tài)關聯(lián)關系。本文研究數(shù)字普惠金融與鄉(xiāng)村振興兩個系統(tǒng)之間的依賴性與制約性，測度兩個系統(tǒng)的耦合協(xié)調(diào)關系，構建耦合模型如下：

式中：C表示數(shù)字普惠金融與鄉(xiāng)村振興的耦合度；D表示兩者的耦合協(xié)調(diào)度；T表示兩者的綜合協(xié)調(diào)指數(shù)；p表示數(shù)字普惠金融指數(shù)，p表示鄉(xiāng)村振興指數(shù)；α和β為待定系數(shù)，并且α和β的值相加等于1，這兩個待定系數(shù)分別表示兩個系統(tǒng)的重要性。在本文的研究中，認為數(shù)字普惠金融和鄉(xiāng)村振興這兩個系統(tǒng)同等重要，所以取α = ?β = 0.5。根據(jù)當前學界對耦合協(xié)調(diào)度的研究，綜合考慮研究對象的相像程度，借鑒陳國生等［ 22 ］的研究思路，參考對其耦合協(xié)調(diào)度的分類方法，等級劃分如表2所示。

1.3.3 ? ?灰色關聯(lián)度模型

通過耦合協(xié)調(diào)度是無法具體探究到兩個系統(tǒng)各個指標之間的影響程度，使用灰色關聯(lián)度模型可以計算出指標之間的關聯(lián)程度，因此在研究影響因素時普遍使用這種方法?；疑P聯(lián)度是在系統(tǒng)發(fā)展過程中，通過各因素之間的變化走向，從而量度各因素間的關聯(lián)程度［ 23 ］。為了能夠更好的了解影響數(shù)字普惠金融與鄉(xiāng)村振興兩個系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)的顯著因素，運用灰色關聯(lián)度模型來探究。

首先，利用公式（1）（2）將數(shù)據(jù)進行標準化處理，然后計算關聯(lián)系數(shù)，公式為：

然后，計算關聯(lián)度，公式為：

其中，k是樣本數(shù)，就是數(shù)字普惠金融系統(tǒng)或者鄉(xiāng)村振興系統(tǒng)的指標數(shù)量。

2 ? ?實證結果分析

通過上述指標數(shù)據(jù)以及公式（1）～（6）所計算得到的2011～2020年河南省數(shù)字普惠金融指數(shù)與鄉(xiāng)村振興指數(shù)以及耦合程度，如表3所示。

2.1 ? ?數(shù)字普惠金融與鄉(xiāng)村振興的發(fā)展水平分析

由表3可知，鄉(xiāng)村振興指數(shù)從2011年的0.031 6發(fā)展提高至2020年的0.951 0，發(fā)展水平大幅度上升。在十七屆三中、四中全會結束之后，根據(jù)全會精神，在2010年，河南省開始建設新農(nóng)村示范村并召開會議安排布置相關工作。在2011年，為了新農(nóng)村示范村的建設能夠更好的發(fā)展，再一次召開會議指導新農(nóng)村的建設工作。2012年河南省為了更好的完成脫貧工作，將扶貧開發(fā)和新型農(nóng)村建設相結合，并為此投入4.35億元的專項財政資金。2013年將美麗鄉(xiāng)村建設作為了一項新的任務。在2016年，在《河南省“十三五”農(nóng)業(yè)和農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展規(guī)劃》中，規(guī)劃了“十三五”時期的發(fā)展目標，加快農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展。到2020年為止，該省提高了鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)的發(fā)展水平，讓農(nóng)民更加富裕；改善了鄉(xiāng)村生態(tài)環(huán)境，讓鄉(xiāng)村更適宜居??；鄉(xiāng)村治理漸漸有效，鄉(xiāng)村文明風氣越來越好。河南省鄉(xiāng)村振興發(fā)展水平大大提高，說明河南省貫徹落實國家政策方針，堅決執(zhí)行脫貧攻堅和鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略。

從表3中可以看出，數(shù)字普惠金融指數(shù)一直呈上升趨勢。作為我國的農(nóng)業(yè)大省，“三農(nóng)”的發(fā)展一直是河南省政府所考慮的頭等大事，之前“三農(nóng)”的發(fā)展受到資金的限制，普惠金融的發(fā)展有利于解決相關問題，可以使得農(nóng)村經(jīng)濟得到更好的發(fā)展。一直以來，中央政府也將“三農(nóng)”的發(fā)展作為重中之重，因此對河南省普惠金融的發(fā)展是非常關注的。另外，由于我國互聯(lián)網(wǎng)技術的發(fā)展非常迅速，使得農(nóng)村地區(qū)互聯(lián)網(wǎng)覆蓋率較高。從2011年到2020年，正是國家支持，河南省的重視以及基礎設施的發(fā)展，使得河南省的數(shù)字普惠金融指數(shù)實現(xiàn)了跨越式的增長。

2.2 ? ?數(shù)字普惠金融與鄉(xiāng)村振興耦合協(xié)調(diào)度分析

2011～2020數(shù)字普惠金融與鄉(xiāng)村振興耦合協(xié)調(diào)度值曲線如圖1所示。

從圖1可以看出，2011～2020年河南省數(shù)字普惠金融和鄉(xiāng)村振興的耦合協(xié)調(diào)度由0.042 2上升到0.987 5，從極度失調(diào)發(fā)展到優(yōu)質協(xié)調(diào)，協(xié)調(diào)發(fā)展水平提升很是迅速。2011～2013年耦合協(xié)調(diào)度的波動相對來說較大。在2011年，國務院出臺《國務院關于支持河南省加快建設中原經(jīng)濟區(qū)的指導意見》，此文件中提到要大力促進“三農(nóng)”的發(fā)展，研究設立農(nóng)村金融改革試驗區(qū)。2012年河南省政府為了貫徹落實上述文件，發(fā)布《河南省人民政府關鍵進一步加強金融工作加快金融業(yè)發(fā)展的意見》，提出要加強對“三農(nóng)”的金融支持。2013年，河南省開始宣傳金融知識。從2012年開始，數(shù)字普惠金融的發(fā)展就一直保持著領先地位，即鄉(xiāng)村振興滯后于數(shù)字普惠金融。說明當前數(shù)字普惠金融的發(fā)展大多數(shù)還是集中在“量”上，主要體現(xiàn)了金融的“輸血”功能，但是鄉(xiāng)村振興更多突出的是金融的“造血”功能，因此長期以往這樣的發(fā)展模式會影響鄉(xiāng)村振興的發(fā)展速度與質量，最終會導致兩個系統(tǒng)的耦合協(xié)調(diào)關系不能持續(xù)良性發(fā)展。

2.3 ? ?數(shù)字普惠金融與鄉(xiāng)村振興灰色關聯(lián)度分析

通過使用灰色關聯(lián)度的公式，計算河南省2011～2020年數(shù)字普惠金融與鄉(xiāng)村振興各指標之間的相關性，從而得出兩者的關聯(lián)度矩陣，如表4所示。

從表4中可以看出，兩個系統(tǒng)各個指標之間的灰色關聯(lián)度都是大于0.5的，說明兩個系統(tǒng)的關聯(lián)性是比較強的，體現(xiàn)出數(shù)字普惠金融與鄉(xiāng)村振興這兩個系統(tǒng)各個指標之間有較為堅固的聯(lián)系，二者之間的耦合關聯(lián)也是比較緊密的。

在鄉(xiāng)村振興系統(tǒng)中，除硬化道路密度與數(shù)字普惠金融系統(tǒng)的關聯(lián)度值（0.561 7）最低外，其它指標與數(shù)字普惠金融系統(tǒng)的關聯(lián)度值都在0.665 0之上，其中城鎮(zhèn)化率與農(nóng)村居民消費支出與數(shù)字普惠金融系統(tǒng)的關聯(lián)度是最高的，分別是0.822 0與0.821 0，說明城鎮(zhèn)化率和農(nóng)村居民消費支出這兩個指標對數(shù)字普惠金融的影響是比較大的。城鎮(zhèn)化率的提高，為數(shù)字基礎設施建設的開展提供了便捷，同時也有利于金融知識的普及，提高農(nóng)民的金融素質。農(nóng)民對于數(shù)字普惠金融服務的興趣大大增加，有利于數(shù)字普惠金融的發(fā)展。另外，農(nóng)村居民消費支出的提高，說明農(nóng)村居民有著提高生活質量的想法，會更傾向于使用數(shù)字普惠金融服務來提高自身的生活水平，從而促進數(shù)字普惠金融的快速發(fā)展。

在數(shù)字普惠金融系統(tǒng)中，各指標與鄉(xiāng)村振興系統(tǒng)關聯(lián)度值的從大到小依次排列為使用深度（0.764 1）、覆蓋廣度（0.748 5）、數(shù)字化程度（0.746 5）。表明使用深度對鄉(xiāng)村振興的發(fā)展影響是最大的，其次是覆蓋廣度，數(shù)字化程度影響作用相對較小。

3 ? 結論與建議

通過對數(shù)字普惠金融與鄉(xiāng)村振興指標體系的構建，使用耦合協(xié)調(diào)度模型，對2011～2020年間河南省數(shù)字普惠金融與鄉(xiāng)村振興的相互影響關系作了實證分析。得出如下結論：第一，在2011～2020年，河南省數(shù)字普惠金融和鄉(xiāng)村振興的綜合評價指數(shù)一直呈上漲趨勢，而且幅度不小。第二，河南省數(shù)字普惠金融和鄉(xiāng)村振興這兩個系統(tǒng)的耦合協(xié)調(diào)度從極度失調(diào)發(fā)展到優(yōu)質協(xié)調(diào)，但是一直以來，都是數(shù)字普惠金融領先于鄉(xiāng)村振興的發(fā)展，說明數(shù)字普惠金融的發(fā)展以“量”為主，資金的使用效率并不是太高。第三，從關聯(lián)度矩陣中發(fā)現(xiàn)，城鎮(zhèn)化率和農(nóng)村居民消費支出是影響數(shù)字普惠金融系統(tǒng)的關鍵因素，而對鄉(xiāng)村振興系統(tǒng)發(fā)展影響最大的是使用深度，然后是覆蓋廣度，數(shù)字化程度相對較小。

為助力鄉(xiāng)村振興的發(fā)展，促進數(shù)字普惠金融與鄉(xiāng)村振興的協(xié)調(diào)發(fā)展?；谏鲜鲅芯浚疚奶岢鋈c建議：其一，繼續(xù)加大對農(nóng)村網(wǎng)絡基礎設施建設的投入，推廣數(shù)字普惠金融；加強金融知識的宣傳教育，提高農(nóng)民的金融素養(yǎng)，讓農(nóng)民更加愿意使用數(shù)字普惠金融。其二，結合鄉(xiāng)村自身特色，大力發(fā)展鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)，例如鄉(xiāng)村旅游、特色食品、電商等產(chǎn)業(yè)；注重招商引資，創(chuàng)辦鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)，使農(nóng)民收入多樣化，提高農(nóng)民收入，進而提高農(nóng)民消費水平。其三，政府應著重關注城鎮(zhèn)化的發(fā)展，穩(wěn)步推進城鎮(zhèn)化，使人才、資源和技術流向農(nóng)村，拓寬農(nóng)民取得數(shù)字普惠金融服務的途徑，提高農(nóng)民金融運用能力，從而使其更有針對性地獲取金融服務，推動鄉(xiāng)村發(fā)展。

本文以河南省數(shù)字普惠金融與鄉(xiāng)村振興兩個系統(tǒng)為研究對象，使用耦合協(xié)調(diào)度模型和灰色關聯(lián)度模型，考察河南省數(shù)字普惠金融與鄉(xiāng)村振興的耦合協(xié)調(diào)關系，并分析出影響兩個系統(tǒng)的關鍵因素，對于推進河南省數(shù)字普惠金融與鄉(xiāng)村振興的協(xié)調(diào)發(fā)展有積極意義。但是本文還存在一下不足之處：對于鄉(xiāng)村振興指標體系的構建，由于考慮數(shù)據(jù)的可獲得性，指標體系的構建不太全面，未來可對其進一步研究，更新擴大指標體系；此外，影響數(shù)字普惠金融與鄉(xiāng)村振興兩個系統(tǒng)的關鍵因素因此指標體系的不全面性，結論可能有所偏差，未來需對其進一步深入研究。

參考文獻：

［1］ 姚鳳閣，劉宇宏，汪曉梅.我國農(nóng)村金融排斥影響因素的空間相關性分析［J］.商業(yè)研究，2020（7）：81-89.

［2］ 龐艷賓.數(shù)字普惠金融助力鄉(xiāng)村振興［J］.人民論壇，2020（1）：98-99.

［3］ 陳丹，姚明明.數(shù)字普惠金融對農(nóng)村居民收入影響的實證分析［J］.上海金融，2019（6）：74-77.

［4］ 謝升峰，尤瑞，汪樂樂.數(shù)字普惠金融緩解農(nóng)村相對貧困的長尾效應測度［J］.統(tǒng)計與決策，2021，37（5）：5-9.

［5］ 王永倉.數(shù)字普惠金融影響農(nóng)民收入增長的門檻效應研究［J］.金融理論與實踐，2021（6）：94-109.

［6］ 劉自強，張?zhí)?數(shù)字普惠金融對農(nóng)民收入的影響及其空間溢出效應［J］.當代經(jīng)濟研究，2021（12）：93-102.

［7］ 張賀，白欽先.數(shù)字普惠金融減小了城鄉(xiāng)收入差距嗎？——基于中國省級數(shù)據(jù)的面板門檻回歸分析［J］.經(jīng)濟問題探索，2018（10）：122-129.

［8］ 宋曉玲.數(shù)字普惠金融縮小城鄉(xiāng)收入差距的實證檢驗［J］.財經(jīng)科學，2017（6）：14-25.

［9］ 張子豪，譚燕芝.數(shù)字普惠金融與中國城鄉(xiāng)收入差距——基于空間計量模型的實證分析［J］.金融理論與實踐，2018（6）：1-7.

［10］ 李牧辰，封思賢，謝星.數(shù)字普惠金融對城鄉(xiāng)收入差距的異質性影響研究［J］.南京農(nóng)業(yè)大學學報（社會科學版），2020，20（3）：132-145.

［11］ 梁榜，張建華.中國普惠金融創(chuàng)新能否緩解中小企業(yè)的融資約束［J］.中國科技論壇，2018（11）：94-105.

［12］ 許月麗，孫昭君，李帥.數(shù)字普惠金融與傳統(tǒng)農(nóng)村金融：替代抑或互補？——基于農(nóng)戶融資約束放松視角［J］.財經(jīng)研究，2022，48（6）：34-48.

［13］ 李季剛，馬俊.數(shù)字普惠金融發(fā)展與鄉(xiāng)村振興關系的實證［J］.統(tǒng)計與決策，2021，37（10）：138-141.

［14］ 譚燕芝，李云仲，葉程芳.省域數(shù)字普惠金融與鄉(xiāng)村振興評價及其耦合協(xié)同分析［J］.經(jīng)濟地理，2021，41（12）：187-195.

［15］ 田霖，張園園，張仕杰.數(shù)字普惠金融對鄉(xiāng)村振興的動態(tài)影響研究——基于系統(tǒng)GMM及門檻效應的檢驗［J］.重慶大學學報（社會科學版），2022，28（3）：25-38.

［16］ 馬亞明，周璐.基于雙創(chuàng)視角的數(shù)字普惠金融促進鄉(xiāng)村振興路徑與機制研究［J］.現(xiàn)代財經(jīng)（天津財經(jīng)大學學報），2022，42（2）：3-20.

［17］ 謝地，蘇博.數(shù)字普惠金融助力鄉(xiāng)村振興發(fā)展：理論分析與實證檢驗［J］.山東社會科學，2021（4）：121-127.

［18］ 徐希瑞，王華書.中國數(shù)字普惠金融與鄉(xiāng)村振興耦合關系及空間效應研究［J］.新疆農(nóng)墾經(jīng)濟，2022（8）：1-10.

［19］ 郭峰，王靖一，王芳，等.測度中國數(shù)字普惠金融發(fā)展：指數(shù)編制與空間特征［J］.經(jīng)濟學（季刊），2020，19（4）：1401-1418.

［20］ 張挺，李閩榕，徐艷梅.鄉(xiāng)村振興評價指標體系構建與實證研究［J］.管理世界，2018，34（8）：99-105.

［21］ 毛錦凰.鄉(xiāng)村振興評價指標體系構建方法的改進及其實證研究［J］.蘭州大學學報（社會科學版），2021，49（3）：47-58.

［22］ 陳國生，劉小鳳，蔣淑玲，等.湖南省鄉(xiāng)村振興耦合協(xié)調(diào)發(fā)展測度與路徑選擇研究［J］.經(jīng)濟地理，2019，39（5）：191-197.

［23］ 蔡文伯，陳念念.成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟圈高等教育投入與經(jīng)濟增長耦合協(xié)調(diào)的實證研究［J］.黑龍江高教研究，2022，40（2）：46-53.

A Study on Measuring the Coordinated Development of Digital

Inclusive Finance and Rural Revitalization in Henan Province

ZHANG Dandana，QIAO Guotonga，b，CHEN Feia，DU Zhiyonga，HUO Jialia

（a.School of Economics and Management；b.Academic affairs office，

Anhui University of Science and Technology， Huainan 232001， China）

Abstract：The two systems' data of digital inclusive finance and rural revitalization in Henan Province from 2011 to 2020 were selected to construct a comprehensive evaluation index system. The coupled coordination model and grey correlation model were used to explore the coupled development process between digital inclusive finance and rural revitalization in Henan Province， and analyse the external factors affecting the coordinated development of the two. The study shows that：（1）The development level evaluation index of digital inclusive finance and rural revitalization in Henan Province shows a continuous upward trend.（2）The coupling and coordination level between the two systems of digital inclusive finance and rural revitalization has increased from extremely dysfunctional to high-quality coordination with large span.（3）The development of Digital inclusive finance is ahead of rural revitalization. In the rural revitalization system， the key factors affecting the development of digital inclusive finance are urbanization rate and rural residents' consumption expenditure. In the digital inclusive finance system， the primary factor affecting the development of rural revitalization is the depth of usage， followed by the breadth of coverage.

Key words：finance; rural revitalization; coupled coordination degree model; grey correlation degree model

［責任編輯：許立群］