高夢穎 尚林屹

（西京學(xué)院會計學(xué)院，西安 710123）

引 言

近年來，鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略和實現(xiàn)共同富裕的目標(biāo)成為黨的領(lǐng)導(dǎo)集體重要會議的核心議題，為推進這一目標(biāo)的實現(xiàn)，中國政府高度重視在農(nóng)村地區(qū)推廣數(shù)字普惠金融，并相繼出臺多項鼓勵政策。其中，近幾年頒布的相關(guān)政策提出要加大數(shù)字金融服務(wù)在農(nóng)村地區(qū)的投入力度，旨在提升金融服務(wù)的普惠性和可持續(xù)性。這些政策的實施已經(jīng)開始顯示出數(shù)字普惠金融在中國農(nóng)村地區(qū)的應(yīng)用和影響。

本文的重點是探討數(shù)字普惠金融發(fā)展對農(nóng)戶收入增長的影響。通過研究數(shù)字普惠金融在鄉(xiāng)村振興中的影響，可以為推動鄉(xiāng)村經(jīng)濟的發(fā)展、提高農(nóng)戶收入水平及實現(xiàn)鄉(xiāng)村振興的目標(biāo)提供有益的參考和指導(dǎo)。同時，針對數(shù)字普惠金融在鄉(xiāng)村振興中的應(yīng)用和發(fā)展，本文將提出相關(guān)的建議和措施，以促進數(shù)字普惠金融的深入發(fā)展并最大限度地提升農(nóng)戶收入水平。

一、理論機制與研究假設(shè)

（一）數(shù)字普惠金融對貧困減少和農(nóng)戶增收的影響

在部分農(nóng)村地區(qū)，農(nóng)戶由于缺乏金融知識，且受到地理環(huán)境等因素的限制，阻礙了他們的經(jīng)濟發(fā)展和收入增長。數(shù)字普惠金融通過應(yīng)用現(xiàn)代化信息技術(shù)，如互聯(lián)網(wǎng)、移動支付、物聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)分析，為農(nóng)戶提供了更便利的金融服務(wù)渠道。除此之外，數(shù)字普惠金融還能通過提供金融素養(yǎng)培訓(xùn)和教育，增強農(nóng)戶的金融知識和技能，幫助他們更好地利用金融工具和產(chǎn)品。數(shù)字普惠金融的應(yīng)用使農(nóng)戶能夠方便地進行支付、儲蓄、借貸和保險等金融交易，提高他們的金融包容性和經(jīng)濟活動的效率。農(nóng)戶可以輕松進行農(nóng)產(chǎn)品銷售、采購農(nóng)資、支付勞動力工資等，增加農(nóng)村經(jīng)濟的活力和流動性，進一步擴大農(nóng)村經(jīng)營規(guī)模和增加農(nóng)戶收入來源。綜上所述，本文認(rèn)為數(shù)字普惠金融能夠促進農(nóng)戶收入水平提高。

（二）數(shù)字普惠金融對收入分配的影響

數(shù)字普惠金融對收入分配的影響主要表現(xiàn)在以下兩個方面：一是幫助欠發(fā)達地區(qū)積累資金；二是為低收入群體（缺乏勞動力家庭、缺乏男性勞動力等）提供增收和發(fā)展機會。通過數(shù)字普惠金融，農(nóng)戶居民能夠通過手機獲得所需的金融產(chǎn)品與服務(wù)，這拓展了金融服務(wù)的覆蓋廣度和深度，讓偏遠、欠發(fā)達地區(qū)的微觀經(jīng)濟主體也能享受到便捷的金融服務(wù)，幫助他們積累資金，提高經(jīng)濟發(fā)展的基礎(chǔ)，縮小地區(qū)間的發(fā)展差距。數(shù)字普惠金融降低了金融服務(wù)的準(zhǔn)入門檻，為低收入群體提供了更多的增收和發(fā)展機會。通過數(shù)字金融服務(wù)的支持，低收入群體和農(nóng)村居民能夠參與經(jīng)濟活動，增加收入和積累財富?；诖?，本文認(rèn)為數(shù)字普惠金融的普及與發(fā)展有助于推動社會和經(jīng)濟的整體發(fā)展，促進更公平的收入分配。

二、研究設(shè)計

（一）數(shù)據(jù)來源

本文數(shù)據(jù)源自2019 年西南財經(jīng)大學(xué)進行的全國范圍CHFS 項目，調(diào)查內(nèi)容覆蓋了家庭人口與就業(yè)、資產(chǎn)與負債、收入與消費等方面的詳細信息，能夠提供較為全面的家庭金融數(shù)據(jù)。在對原始樣本進行處理時，首先排除了存在缺失值和異常數(shù)據(jù)的樣本。其次，對18 歲以下的戶主、收入和總資產(chǎn)小于等于0 的異常樣本進行了排除，并對收入等指標(biāo)進行了對數(shù)轉(zhuǎn)換。最后，為了減少極端值對結(jié)果的影響，對連續(xù)變量進行了上下1%的縮尾處理，最終得到了34 200 個有效樣本。

（二）變量選擇

（1）被解釋變量。為了研究數(shù)字普惠金融與農(nóng)村居民收入之間的關(guān)系，本文采用了2019 年CHFS 項目中的數(shù)據(jù)。其中，農(nóng)村居民收入水平被選為被解釋變量，并通過自然對數(shù)變換對農(nóng)村居民收入數(shù)據(jù)進行處理，以增強數(shù)據(jù)的可比性和符合統(tǒng)計分析要求。

（2）解釋變量。本文以北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心課題組2019 年北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)（DIFI）為主要解釋變量。

（3）控制變量。在以往的研究中，已經(jīng)有證據(jù)表明農(nóng)戶收入受到多個重要因素的影響。本文考慮將以下影響農(nóng)村居民收入水平的其他因素作為控制變量。首先是戶主的人口特征，本文選擇了性別、年齡和婚姻狀況作為控制變量；另外，考慮到數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展，本文將智能手機擁有情況作為一個控制變量；同時，本文還將受教育程度作為一個控制變量，受教育程度將被分為1 至9 級，級數(shù)依次上升，以反映不同教育水平對居民收入的影響。其次，本文將健康程度和家庭黨員數(shù)量作為控制變量。最后，本文選擇農(nóng)村居民對金融信息的關(guān)注程度作為控制變量，以控制其對家庭收入的潛在影響。

（三）模型的設(shè)定

傳統(tǒng)方法用生產(chǎn)函數(shù)方程估計數(shù)字普惠金融對農(nóng)戶收入的影響，將數(shù)字普惠金融指數(shù)作為額外變量添加到資本和勞動投入中。然而，由于資本和勞動力投入不可觀測，無法用傳統(tǒng)模型進行估計。因此，本文采用線性回歸模型分析數(shù)字普惠金融對農(nóng)戶收入的影響。模型設(shè)置如下所示：

Iog（Incomeij）=β1*DIFIxj+β2*CHARij+μij

式中，i表示家庭，j表示家庭所在的省份。主要因變量是省份j中農(nóng)民i的總收入的對數(shù)。DIFIxj是主要解釋變量，代表j省的數(shù)字普惠金融指數(shù)。CHARij為控制變量，包括年齡、性別、婚姻狀況、受教育程度、家中黨員數(shù)量、健康程度，以及是否使用智能手機和對金融信息的關(guān)注度，μij是隨機擾動項，在考慮同一省內(nèi)不同農(nóng)戶隨機擾動項之間相關(guān)性的情況下，回歸分析通常會報告省級層面集聚的標(biāo)準(zhǔn)誤。這意味著回歸結(jié)果中的標(biāo)準(zhǔn)誤度量了省級單位的變異性，而不是個體農(nóng)戶的變異性。這種報告方式能夠更準(zhǔn)確地反映出同一省內(nèi)不同農(nóng)戶之間可能存在的相關(guān)性，并提供更穩(wěn)健的推斷。

（四）描述性統(tǒng)計

由表1 可知，在樣本家庭中顯示我國農(nóng)村家庭中戶主平均年齡在54.4 歲，反映出我國人口的老齡化問題及農(nóng)村勞動力不足；在接下來的控制變量中，有一項是我國農(nóng)村家庭戶主的性別，其中男性占比為52.3%。此外，高達81.8%的農(nóng)村家庭的戶主是已婚。我國農(nóng)村的教育水平為0.55 級。在34 200 個樣本中，智能手機擁有率達73.20%。每戶家庭黨員人數(shù)在1 個左右。最后，分析樣本數(shù)據(jù)得出，我國農(nóng)村的傳統(tǒng)金融較不發(fā)達，村民對金融信息關(guān)注度不高。

表1 變量描述性統(tǒng)計

三、實證分析

（一）基準(zhǔn)回歸分析

本文首先使用線性回歸模型對數(shù)字普惠金融對農(nóng)戶收入的影響進行了檢驗（表2）。

表2 線性回歸分析結(jié)果（n=34 200）

根據(jù)表2 可知，將對應(yīng)的2019 年普惠金融指數(shù)作為自變量，而將收入作為因變量進行線性回歸分析，可以看出模型公式為：收入=-224 059.150+934.947*DIFI。模型R2值為0.022，意味著對應(yīng)的2019 年普惠金融指數(shù)可以解釋收入的2.2%變化原因。對模型進行F檢驗時發(fā)現(xiàn)模型通過了F檢驗（F=771.542，p=0.000＜0.05），也即說明對應(yīng)的2019 年普惠金融指數(shù)一定會對收入產(chǎn)生影響。最終具體分析可知：對應(yīng)的2019 年普惠金融指數(shù)的回歸系數(shù)值為934.947（t=27.777，p=0.000＜0.01），意味著對應(yīng)的2019年普惠金融指數(shù)會對收入產(chǎn)生顯著的正向影響。

（二）多元回歸分析

根據(jù)表3 可知，將對應(yīng)的2019 年普惠金融指數(shù)、年齡、性別、婚姻狀況、文化程度、是否為黨員、健康程度、智能手機、金融信息關(guān)注度作為自變量，而將收入作為因變量進行線性回歸分析。模型的R2值為0.063，意味著這些自變量可以解釋收入的6.3%變化原因。對模型進行F檢驗時，模型通過了F檢驗（F=255.949，p=0.000＜0.05），說明這些自變量中至少有一項與收入存在顯著影響關(guān)系。

此外，對模型進行了多重共線性檢驗，發(fā)現(xiàn)模型中所有變量的方差膨脹因子（VIF）值均小于5，這意味著模型中不存在嚴(yán)重的共線性問題。同時，模型的德賓-沃森（D-W）值接近2，表明不存在自相關(guān)性問題。

四、研究結(jié)論與建議

本文以2019 年CHFS 數(shù)據(jù)和數(shù)字普惠金融數(shù)據(jù)作為研究樣本，探討數(shù)字普惠金融發(fā)展對農(nóng)戶收入的影響。研究表明：數(shù)字普惠金融的應(yīng)用對農(nóng)戶收入具有顯著的正向影響；數(shù)字普惠金融的普及改善了農(nóng)村金融包容性，農(nóng)民通過數(shù)字金融技術(shù)可以獲得更多的金融資源和機會，從而改善農(nóng)戶的收入水平。

基于上述研究結(jié)論，本文提出以下建議。第一，加大數(shù)字普惠金融技術(shù)的推廣力度。政府和金融機構(gòu)應(yīng)進一步推動數(shù)字金融技術(shù)在農(nóng)村地區(qū)的普及，提供更多的數(shù)字金融服務(wù)，包括移動支付、金融儲蓄、貸款等，確保農(nóng)戶能夠充分享受到數(shù)字金融帶來的經(jīng)濟效益。同時，應(yīng)推動農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新與數(shù)字金融結(jié)合。政府應(yīng)支持和鼓勵農(nóng)業(yè)科技公司與數(shù)字平臺的合作，開發(fā)更多適應(yīng)農(nóng)戶需求的數(shù)字化農(nóng)業(yè)解決方案，提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率和質(zhì)量，推動農(nóng)產(chǎn)品的市場化和升值。第二，加強金融監(jiān)管和風(fēng)險管理。政府和金融監(jiān)管機構(gòu)需要加強對數(shù)字金融機構(gòu)的監(jiān)管，保障農(nóng)戶的金融安全和權(quán)益。同時，要加強風(fēng)險管理和防范機制的建設(shè)，防止金融風(fēng)險發(fā)生，保護農(nóng)戶的利益。