摘" "要：作為金融與新生代數(shù)字信息技術的融合應用，數(shù)字普惠金融在我國破除城鄉(xiāng)二元結構壁壘及緩解相對貧困問題中發(fā)揮著重要作用。本文基于中國家庭追蹤調(diào)查數(shù)據(jù)（CFPS），在城鄉(xiāng)二元經(jīng)濟結構視角下，實證檢驗數(shù)字普惠金融對農(nóng)村相對貧困的影響效應。研究發(fā)現(xiàn)：從總體上看，數(shù)字普惠金融能夠有效緩解農(nóng)村相對貧困，其中數(shù)字化程度、覆蓋廣度兩個維度的影響效應最顯著；數(shù)字普惠金融通過縮小城鄉(xiāng)收入差距以及工農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率差距弱化城鄉(xiāng)二元結構，進而緩解農(nóng)村相對貧困；數(shù)字普惠金融對西部地區(qū)、互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展水平高的地區(qū)，以及受教育水平高、家庭規(guī)模小的農(nóng)村家庭減貧效果更加顯著。因此，為使數(shù)字普惠金融實現(xiàn)最大化的減貧效應，應加強數(shù)字普惠金融各維度在農(nóng)村的發(fā)展建設，補齊硬件短板；加快城鎮(zhèn)化進程，推動二元經(jīng)濟轉化；結合區(qū)域發(fā)展特點，優(yōu)化區(qū)域數(shù)字普惠金融發(fā)展政策。

關" 鍵" 詞：數(shù)字普惠金融；農(nóng)村相對貧困；城鄉(xiāng)二元結構；減貧效應

中圖分類號：F832.5" " " "文獻標識碼：A" " " "文章編號：2096-2517（2024）06-0054-14

DOI：10.16620/j.cnki.jrjy.2024.06.005

一、引言

脫貧攻堅戰(zhàn)的勝利終結了中國絕對貧困的歷史，但相對貧困問題仍將長期存在，黨的十九屆四中全會審議通過的《中共中央關于堅持和完善中國特色社會主義制度 推進國家治理體系和治理能力現(xiàn)代化若干重大問題的決定》明確提出要鞏固脫貧攻堅成果，建立解決相對貧困的長效機制。然而，在中國特殊的二元經(jīng)濟結構中，城鄉(xiāng)之間資源分配不均、要素流動不暢、機會不平等和收入差距大等問題極大限制了農(nóng)村的經(jīng)濟社會發(fā)展，解決相對貧困問題的重點仍然在農(nóng)村。扶貧攻堅，金融先行，在解決農(nóng)村相對貧困問題中，金融發(fā)展的作用不容忽視。依托于當今世界數(shù)字化的快速發(fā)展，數(shù)字普惠金融作為金融與新生代數(shù)字信息技術的融合應用，必將在我國破除城鄉(xiāng)二元結構壁壘及緩解相對貧困問題中發(fā)揮重要作用。 國務院在2023年下發(fā)的《關于推進普惠金融高質(zhì)量發(fā)展的實施意見》中特別提出要有序推進數(shù)字普惠金融發(fā)展， 支持金融機構依托數(shù)字化渠道對接線上場景，緊貼小微企業(yè)和“三農(nóng)”、民生等領域提供高質(zhì)量普惠金融服務。當前，數(shù)字普惠金融正在不斷推動農(nóng)村地區(qū)的金融基礎設施建設和數(shù)字金融服務，助力農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化建設， 推進全體人民實現(xiàn)共同富裕， 尤其是面對長期以來阻礙農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展的城鄉(xiāng)二元結構難題，數(shù)字普惠金融已經(jīng)成為破除二元經(jīng)濟結構進而緩解農(nóng)村相對貧困的關鍵驅(qū)動力[1]。在此背景下，深入探討數(shù)字普惠金融如何在農(nóng)村地區(qū)發(fā)揮其獨特的減貧作用以及城鄉(xiāng)二元結構在其中扮演了什么角色顯得尤為重要。鑒于此，本文將進一步厘清數(shù)字普惠金融、城鄉(xiāng)二元結構和農(nóng)村相對貧困之間的聯(lián)系，分析數(shù)字普惠金融在城鄉(xiāng)二元經(jīng)濟背景下的減貧路徑，挖掘其作用機制，為完善我國扶貧制度及緩解農(nóng)村相對貧困提供一些建議。

二、文獻綜述與問題提出

與本文相關的研究主要有相對貧困的內(nèi)涵、數(shù)字普惠金融的減貧作用、城鄉(xiāng)二元結構對農(nóng)村經(jīng)濟的影響以及數(shù)字普惠金融對城鄉(xiāng)二元結構的作用效果等。

1.相對貧困的內(nèi)涵及測度。關于相對貧困內(nèi)涵的界定，學術界主要從解決“絕對貧困”衍生到“相對貧困”。隨著經(jīng)濟的高速發(fā)展，大部分資源被中高階層群體獲取，廣大低收入人群資源被剝奪，貧富差距凸顯，進而引發(fā)相對貧困[2]。相比于絕對貧困，相對貧困不再滿足于基本生存需求， 而是強調(diào)收入、 機會不平等以及生活質(zhì)量的相對剝奪[3]。Sen（1976）首次提出了“能力貧困”，認為貧困不僅是收入水平上的落后，而且是貧困人群的“能力”被社會剝奪，主要表現(xiàn)為教育水平落后、健康狀況差以及生活質(zhì)量不高， 這也是最初的相對貧困[4]。Townsend（1979）提出用相對剝奪法度量相對貧困，強調(diào)以社會正常群體為參照，將處于平均收入水平以下的人口定義為相對貧困人口[5]。沈揚揚等（2022）認為相對貧困是指居民收入能夠達到基本生活需求，但無法進一步滿足更多需求，與社會中其他群體相比，機會、能力、資源、權利等方面被剝奪[6]。目前，相對貧困的測度主要有：一是劃分相對貧困線來衡量居民是否處于相對貧困狀態(tài)，一般采用恩格爾系數(shù)法、收入法、分位數(shù)法、馬丁法、生活需求法等[7]。二是建立貧困脆弱性指標，分別設定貧困線和脆弱線，從動態(tài)視角預測居民相對貧困未來性[8]。

2.數(shù)字普惠金融的減貧作用。關于數(shù)字普惠金融的減貧效應，學者們已經(jīng)做了大量研究，目前主要集中于減貧效應和減貧路徑分析。 多數(shù)學者認為， 數(shù)字普惠金融能夠有效緩解農(nóng)村相對貧困。數(shù)字普惠金融可以幫助貧困農(nóng)戶獲取信貸、持有金融資產(chǎn)，從而促進農(nóng)戶增收，維持經(jīng)濟持續(xù)增長，并通過經(jīng)濟增長的“涓滴”效應扶持貧困農(nóng)戶，發(fā)揮減貧作用[9]。He等（2022）研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字普惠金融能夠通過提高金融服務的包容性促進農(nóng)村居民增收，同時調(diào)整農(nóng)村金融服務的需求和供給[10]。張勛等（2019） 發(fā)現(xiàn)農(nóng)村創(chuàng)業(yè)家庭可以依靠數(shù)字普惠金融來獲得公平的融資機會從而促進收入增長[11]。蔡宏宇等（2021）從減貧路徑視角分析，認為數(shù)字普惠金融可以通過促進城鄉(xiāng)金融服務均等化、降低融資成本、破解金融排斥，從而實現(xiàn)減貧效應[12]。此外，張?zhí)枟澋龋?017）認為數(shù)字普惠金融還能夠幫助貧困農(nóng)戶積累人力資源，優(yōu)化農(nóng)戶消費結構，助力城鄉(xiāng)平衡發(fā)展[13]。還有部分學者認為， 數(shù)字普惠金融的減貧效應并不顯著，具有一定的門檻和差異。陳慧卿等（2021）發(fā)現(xiàn)，數(shù)字普惠金融發(fā)展能夠降低農(nóng)村貧困發(fā)生概率，但該效果會隨著經(jīng)濟發(fā)展水平的提升而減弱[14]。楊艷琳等（2019）認為農(nóng)村普惠金融發(fā)展可以增加個體收入，對貧困程度較輕的農(nóng)戶起到緩解作用，但對貧困程度較重的農(nóng)戶無法起到作用[15]。數(shù)字普惠金融的減貧效應會受到農(nóng)戶人力資本和當?shù)財?shù)字基礎設施的影響。程惠霞（2020）發(fā)現(xiàn)，對于低收入群體而言，數(shù)字普惠金融的減貧作用很小，甚至不利于該群體收入增長[16]。

3.城鄉(xiāng)二元結構對農(nóng)村經(jīng)濟的影響效應。中國的城鄉(xiāng)二元結構在較長時期內(nèi)不斷發(fā)展演變并持續(xù)影響城鄉(xiāng)居民經(jīng)濟狀況，現(xiàn)有文獻也著重強調(diào)了其為農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展帶來的滯后性。林輝煌等（2016）認為，戶籍制度作為城鄉(xiāng)二元結構的內(nèi)核，其造就的城鄉(xiāng)分割現(xiàn)象嚴重影響了農(nóng)村可持續(xù)發(fā)展，很長一段時間內(nèi)中國的經(jīng)濟大發(fā)展是以犧牲廣大農(nóng)村經(jīng)濟為代價得到的[17]。張軍濤等（2021）指出，農(nóng)村地區(qū)往往因資本匱乏、經(jīng)濟增長動力不足，在市場運行機制中表現(xiàn)為與城鎮(zhèn)地區(qū)正反饋運動相反的負反饋運動，城市經(jīng)濟增長的同時農(nóng)村經(jīng)濟逐漸沒落，二元結構逐步擴大[18]。駱昭東（2020）認為農(nóng)業(yè)投入要素回報率過低，城鄉(xiāng)二元經(jīng)濟結構中的農(nóng)村和城市經(jīng)濟發(fā)展存在差異，農(nóng)村貧困問題正是在該背景下誕生的[19]。

4.數(shù)字普惠金融對城鄉(xiāng)二元結構的作用效果。數(shù)字普惠金融在打破城鄉(xiāng)經(jīng)濟二元分割性方面表現(xiàn)出巨大潛力，現(xiàn)有研究普遍認為，數(shù)字普惠金融的發(fā)展有望解決城鄉(xiāng)金融服務發(fā)展不平衡的問題。錢水土等（2024）認為，區(qū)別于傳統(tǒng)金融服務，數(shù)字普惠金融突破了城鄉(xiāng)地理距離限制，向偏遠農(nóng)村地區(qū)普及數(shù)字金融服務，為農(nóng)民提供了接入城市市場的新機會[20]。劉維奇等（2024）指出，伴隨著技術升級擴散效應，數(shù)字技術在農(nóng)村的發(fā)展和應用不僅能夠刺激農(nóng)業(yè)機械化技術水平發(fā)展，提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率，而且在一定程度上助推了農(nóng)村勞動力向非農(nóng)部門轉移，非農(nóng)就業(yè)規(guī)模有所擴大，進一步深化了城鄉(xiāng)經(jīng)濟深度融合[21]。然而，部分學者也指出，長期存在的城鄉(xiāng)二元結構可能導致城鄉(xiāng)居民在數(shù)字普惠金融的接受性方面存在差異。楊望等（2024）認為城鄉(xiāng)二元結構矛盾擴大會導致數(shù)字普惠金融對城鄉(xiāng)居民群體的增收發(fā)揮迥異作用[22]。蔡洋萍等（2021）研究發(fā)現(xiàn)，城鄉(xiāng)發(fā)展不平衡也會導致城鄉(xiāng)居民在技術應用層面的數(shù)字鴻溝，農(nóng)村居民可能由于缺乏必要的數(shù)字素養(yǎng)而對數(shù)字金融服務產(chǎn)生排斥[23]。

綜上所述，學者們對數(shù)字普惠金融的減貧效應、數(shù)字普惠金融與城鄉(xiāng)二元結構對農(nóng)村發(fā)展的影響等方面已進行了大量研究， 并積累了豐富的成果，但相關研究仍有待完善。第一，由于學者們所用數(shù)據(jù)、方法和視角的不同，數(shù)字普惠金融對農(nóng)村相對貧困的緩解機制目前還沒有形成統(tǒng)一的結論，仍然有一定的拓展空間。第二，已有文獻多從理論層面研討城鄉(xiāng)二元經(jīng)濟結構對我國農(nóng)村貧困問題的影響，在少部分實證研究的文獻中，學者們選擇從城市或農(nóng)村的單一視角進行實證分析，未將城鄉(xiāng)二元結構整體納入農(nóng)村貧困問題的探討中，而且鮮有文獻結合城鄉(xiāng)二元經(jīng)濟分化視角實證分析數(shù)字普惠金融對中國農(nóng)村相對貧困的緩解作用。

鑒于此，本文首先在理論分析的基礎上，基于微觀角度， 利用2018年、2020年兩期中國家庭追蹤調(diào)查數(shù)據(jù)，構建農(nóng)村家庭樣本的恩格爾系數(shù)作為相對貧困線，實證檢驗數(shù)字普惠金融對農(nóng)村相對貧困的直接影響效應。隨后進一步從工農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率差距、城鄉(xiāng)收入差距兩個視角切入，考察數(shù)字普惠金融助力農(nóng)村減貧過程中城鄉(xiāng)二元結構發(fā)揮的間接影響效應。本文可能的邊際貢獻體現(xiàn)在：（1）本文采用更適合反映農(nóng)村地區(qū)居民生活、收入和消費分配特征的恩格爾系數(shù)測度相對貧困，并進一步研究數(shù)字普惠金融對農(nóng)村相對貧困的影響。（2） 本文聚焦于二元經(jīng)濟結構下數(shù)字普惠金融對農(nóng)村相對貧困影響的內(nèi)在邏輯， 旨在拓展解決相對貧困問題的策略，從城鄉(xiāng)二元融合視角為數(shù)字普惠金融的減貧研究提供新見解。（3）本文從農(nóng)戶個體、家庭、區(qū)域等不同層面，討論了數(shù)字普惠金融對農(nóng)村相對貧困的作用差異，為農(nóng)村相對貧困問題提供更有針對性的解決方案。

三、研究假設

相對貧困是一種新型貧困概念，面對能力被剝奪的相對貧困群體， 傳統(tǒng)金融服務由于交易成本高、覆蓋范圍小等弊端難以發(fā)揮減貧效應，而數(shù)字普惠金融可以彌補其短板。數(shù)字普惠金融依托于大數(shù)據(jù)計算等網(wǎng)絡技術，借助傳統(tǒng)普惠金融與數(shù)字技術的有機融合， 打破了傳統(tǒng)金融服務的時空局限，使金融服務的覆蓋廣度和服務范圍得到有效提升，旨在為弱勢群體提供一系列平等的金融服務[1]，從而幫助無法享受正常金融服務的相對貧困農(nóng)戶獲得包括支付、信貸、儲蓄和保險等方面的金融服務[24]。一方面，數(shù)字普惠金融得益于互聯(lián)網(wǎng)傳播效率高、成本低等優(yōu)勢，為農(nóng)村居民提供金融服務的邊際成本趨向于零，能夠大幅度降低其獲取金融服務的門檻[25]，從而解決了傳統(tǒng)金融服務交易難、成本高、信息不對稱等問題，通過數(shù)字技術將普惠金融服務提供給貧困農(nóng)戶，滿足其金融需求[26]。數(shù)字普惠金融還為貧困農(nóng)戶提供多元的融資渠道，提升信貸可獲得性[27]，獲得貸款的農(nóng)戶可以將資金用于人力資本積累、醫(yī)療教育保障、生活質(zhì)量提升等，以此提高家庭“可行能力”，緩解相對貧困狀態(tài)[28]。另一方面，數(shù)字普惠金融能提升普惠金融服務的地理廣度和服務范圍。農(nóng)村貧困地區(qū)往往存在地理位置偏遠、信息獲取困難等問題，傳統(tǒng)普惠金融受限于時空因素，難以發(fā)揮減貧效應。而數(shù)字普惠金融能夠克服傳統(tǒng)金融服務網(wǎng)點覆蓋率低和空間分布不均的弊端，通過數(shù)字技術平等地為每個相對貧困農(nóng)戶提供金融產(chǎn)品服務，促進其收入水平提高，實現(xiàn)減貧效應[29]。由此提出以下假設。

假設1：數(shù)字普惠金融能夠有效緩解農(nóng)村相對貧困。

城鄉(xiāng)二元結構是我國長期存在的一種社會經(jīng)濟結構，不僅持續(xù)影響著中國貧困治理，同時也是減貧問題的一大壁壘[30]。一方面，優(yōu)質(zhì)的技術人才、先進的技術手段、完備的基礎設施建設等要素聚集于城市地區(qū)，不平等的資源錯配進一步限制了農(nóng)村地區(qū)整體發(fā)展和加劇了農(nóng)村居民經(jīng)濟狀況的貧困性；另一方面，城鄉(xiāng)二元結構常常伴隨戶籍制度的限制[31]，農(nóng)村的年輕新生代既受經(jīng)濟限制難以提升文化素養(yǎng)，又無法通過自身努力向城市平等遷移，使得農(nóng)村地區(qū)易出現(xiàn)代際貧困現(xiàn)象。而數(shù)字普惠金融有助于削弱城鄉(xiāng)二元結構， 助推農(nóng)村相對貧困的改善。在傳統(tǒng)金融模式下，農(nóng)村居民缺乏資金來源，又囿于收入微薄造成的經(jīng)濟壓力，難以進行資本積累，加之農(nóng)民賴以生存的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動很難獲得金融機構的支持， 城鄉(xiāng)要素流通方向無法得到妥善扭轉，二元結構深化問題無法得到解決。作為一種新型數(shù)字金融形式，數(shù)字普惠金融對于促進城鄉(xiāng)經(jīng)濟深度融合、弱化城鄉(xiāng)二元結構至關重要。一方面，數(shù)字普惠金融借助關鍵數(shù)字驅(qū)動技術，擴大金融服務覆蓋范圍，打破城鄉(xiāng)地理約束和信息壁壘，促進生產(chǎn)生活要素從城鎮(zhèn)流向鄉(xiāng)村， 為農(nóng)民增收提供機遇，縮小城鄉(xiāng)收入差距[32]。受益于城鄉(xiāng)收入差距的縮小， 城鄉(xiāng)二元結構得以向一元融合結構推進，進而化解農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展相對落后問題。 另一方面，數(shù)字普惠金融能夠降低金融服務門檻，精準服務于缺少資金或技術資源的農(nóng)民，為農(nóng)民提供資金信貸支持，分擔農(nóng)業(yè)生產(chǎn)風險，進而促進農(nóng)民參與農(nóng)地流轉、農(nóng)業(yè)創(chuàng)業(yè)、產(chǎn)業(yè)升級，縮小工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率的差距， 從而弱化城鄉(xiāng)二元結構， 為農(nóng)村居民實現(xiàn)共同富裕保駕護航。由此提出以下假設。

假設2：數(shù)字普惠金融能夠通過弱化城鄉(xiāng)二元結構緩解農(nóng)村相對貧困水平。

四、研究設計

（一）數(shù)據(jù)來源

本文聚焦于微觀和宏觀數(shù)據(jù)結合的視角，展開對數(shù)字普惠金融和農(nóng)村相對貧困兩者關系的研究。微觀數(shù)據(jù)來源于中國家庭追蹤調(diào)查數(shù)據(jù)（CFPS），用于描繪農(nóng)村家庭金融獲取情況；宏觀數(shù)據(jù)來源于《北京大學數(shù)字普惠金融指數(shù)》[33]、《中國統(tǒng)計年鑒》及各省份統(tǒng)計年鑒，分別刻畫了省級數(shù)字金融發(fā)展水平和地區(qū)宏觀特征變量。其中，中國家庭追蹤調(diào)查（CFPS）從家庭經(jīng)濟活動、教育成果、家庭關系與家庭動態(tài)等研究主題追蹤家庭行為， 收集了全國26個省、自治區(qū)、直轄市的家庭樣本信息，樣本具有代表性，能夠為數(shù)字普惠金融對農(nóng)村相對貧困的影響研究提供重要的數(shù)據(jù)支撐。 本文以2018年和2020年CFPS數(shù)據(jù)中的農(nóng)村家庭樣本為研究對象，對連續(xù)兩次調(diào)查均完成追訪的家庭數(shù)據(jù)予以保留，同《中國統(tǒng)計年鑒》和各省份統(tǒng)計年鑒數(shù)據(jù)進行匹配， 剔除缺失樣本并建立2期平衡面板后， 最終共得到8376個有效觀測值。

（二）變量選取與說明

1.被解釋變量：農(nóng)村相對貧困水平（Poverty）

現(xiàn)階段，學術界多將家庭收入中位數(shù)或均值的一定百分比作為相對貧困線，但對于分位數(shù)的界定尚未達成一致。中國因城鄉(xiāng)發(fā)展不均衡，存在特殊的城鄉(xiāng)二元結構，若采用“全國一條線”衡量相對貧困， 可能導致農(nóng)村地區(qū)相對貧困水平被低估， 從而遺漏貧困對象。由于本文重點研究農(nóng)村相對貧困問題，恩格爾系數(shù)能夠有效反映同一地域居民生活水平、收入水平和消費分配特征，因此在參考陳海龍等（2021）[34]研究的基礎上，本文選擇各家庭樣本的恩格爾系數(shù)作為衡量農(nóng)村居民相對貧困的測度指標。一般來說，收入水平低的家庭，家庭消費結構中食品支出占比相對更高，這個比例將伴隨家庭經(jīng)濟水平的提高逐漸下降，故恩格爾系數(shù)越大，家庭生活水平越低，相對貧困程度越高。具體計算方式為：匹配后的2018年、2020年CFPS家庭樣本中家庭食品總支出與家庭總支出的比值。

2.核心解釋變量：數(shù)字普惠金融（DIFI）

本文采用北京大學數(shù)字金融研究中心聯(lián)合螞蟻集團研究院編制的省級數(shù)字普惠金融指數(shù)[33]作為核心解釋變量。這套指數(shù)反映了近年來中國數(shù)字金融發(fā)展的形勢特征，涵蓋了全國31個省份、 自治區(qū)及直轄市，被廣泛應用于現(xiàn)今中國數(shù)字金融水平研究。本文將處理后的2018年、2020年農(nóng)村家庭樣本依次按照樣本所屬省份與該指數(shù)進行匹配，得到各農(nóng)戶家庭所在地區(qū)的數(shù)字普惠金融指數(shù)，以此度量各樣本家庭的數(shù)字普惠金融發(fā)展水平。該指標為正指標，數(shù)值越大表示該地區(qū)數(shù)字普惠金融發(fā)展水平越高，反之則越低。此外，該指數(shù)的指標體系結合數(shù)字金融服務的新特征和新形勢確立了3個子維度，分別是覆蓋廣度、使用深度和數(shù)字化程度，本文在進行基準回歸分析時，同時對三個子維度做了進一步分析。為保證實證分析中量級的一致性，本文對數(shù)字普惠金融指數(shù)及其子維度均進行了取自然對數(shù)處理。

3.中介變量：城鄉(xiāng)二元結構（Urds）

城鄉(xiāng)二元結構（本文主要指城鄉(xiāng)二元經(jīng)濟結構）是發(fā)展中國家必然經(jīng)歷的一段發(fā)展歷程，它實際上指的是現(xiàn)代工業(yè)與傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)并存、城市社會與農(nóng)村社會分割存在的一種經(jīng)濟社會形態(tài)，在這種社會形態(tài)下城市與農(nóng)村地區(qū)的發(fā)展差距會逐步擴大。現(xiàn)階段學術界對城鄉(xiāng)二元結構的衡量主要有兩種方式： 一是通過城鄉(xiāng)收入差距反映城鄉(xiāng)經(jīng)濟二元性，常用泰爾指數(shù)、基尼系數(shù)等進行表征[35]；二是通過比較相對生產(chǎn)率的方式反映二元經(jīng)濟結構的反差程度，常用的指標有二元對比系數(shù)、二元反差系數(shù)和比較勞動生產(chǎn)率等。二元經(jīng)濟理論認為，工農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率差距和城鄉(xiāng)收入差距是影響農(nóng)村勞動力變遷的根本原因[36]，被迫性的流動變遷導致農(nóng)村人口易受戶籍、公共福利制度、自身教育水平和社會資源等因素影響，較城鎮(zhèn)居民更易陷入相對貧困狀態(tài)[37]。為此，本文分別基于城鄉(xiāng)二元結構的兩大代表性視角，選取反映城鄉(xiāng)收入差距的泰爾指數(shù)和反映工農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率差距的二元對比系數(shù)來衡量城鄉(xiāng)二元結構。

（1）城鄉(xiāng)收入差距（Theil）

現(xiàn)有文獻對城鄉(xiāng)收入差距的度量主要有基尼系數(shù)、泰爾指數(shù)等方法，相較于基尼系數(shù)，泰爾指數(shù)的優(yōu)勢在于能夠體現(xiàn)高低兩端收入變動，并且重點考慮了城鄉(xiāng)人口結構變化和遷徙流動。因此針對本文著重研究的城鄉(xiāng)二元經(jīng)濟結構，選取可以更加客觀全面展現(xiàn)城鄉(xiāng)居民收入水平變動的泰爾指數(shù)來衡量城鄉(xiāng)收入差距[38]。該指標數(shù)值越小，說明城鄉(xiāng)收入差距程度越小。具體計算公式如下：

Theilit=（）Ln（）/（）" （1）

其中，i代表省份，j=1代表農(nóng)村，j=2代表城鎮(zhèn)，t代表年份。Iij，t表示i省份第t年農(nóng)村或城鎮(zhèn)居民的可支配收入，Ii，t表示i省份第t年的總收入，Pij，t表示i省份第t年農(nóng)村或城鎮(zhèn)的人口數(shù)量，Pi，t表示i省份第t年的總人口數(shù)。

（2）工農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率差距（BCC）

國內(nèi)已有研究對我國二元經(jīng)濟結構中相對生產(chǎn)率的測度主要有三種指標，分別是二元對比系數(shù)、二元反差系數(shù)和比較勞動生產(chǎn)率。其中二元對比系數(shù)最能反映工農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率差距，其具體測度方式為農(nóng)業(yè)比較勞動生產(chǎn)率與非農(nóng)業(yè)比較勞動生產(chǎn)率的比值。該指標與二元經(jīng)濟結構程度呈反向變動關系，即數(shù)值越小，工農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率差距越大；反之，則工農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率差距較小，經(jīng)濟二元性程度不高。其具體計算公式為：

BCC=，B1=，B2= （2）

其中，BCC為二元對比系數(shù)，B1、B2分別為農(nóng)業(yè)比較勞動生產(chǎn)率、非農(nóng)業(yè)比較勞動生產(chǎn)率。G為國內(nèi)生產(chǎn)總值，G1、G2分別為農(nóng)業(yè)和非農(nóng)業(yè)部門產(chǎn)值。L為總就業(yè)人口，L1、L2分別為農(nóng)業(yè)、非農(nóng)業(yè)部門就業(yè)人口。各產(chǎn)業(yè)產(chǎn)出值和就業(yè)人員均來源于《中國統(tǒng)計年鑒》，2018年就業(yè)人員的未完全統(tǒng)計通過各省份統(tǒng)計年鑒進行填補。

4.控制變量

為減輕因遺漏變量問題所導致的估計偏誤，本文將中國家庭動態(tài)調(diào)查問卷中“財務回答人”定義為戶主， 問卷中每個家庭編碼代表一個家庭樣本，參考周利等（2021）[39]的研究，依次選取個體層面、家庭層面、地區(qū)層面可能影響相對貧困的重要指標作為控制變量。其中個體特征包括戶主性別、年齡、受教育程度、健康狀況等，在很大程度上影響家庭金融決策行為。家庭特征變量包括家庭規(guī)模、生活燃料、外出務工情況、家庭資產(chǎn)等，反映家庭經(jīng)濟水平。地區(qū)特征變量包括居民消費水平和對外開放水平， 反映家庭所在地區(qū)相應的經(jīng)濟水平。

各變量具體定義情況如表1所示。

（三）模型設定

1.基準回歸模型

為考察數(shù)字普惠金融對農(nóng)村相對貧困的直接影響效應，本文建立如下基準回歸模型：

Povertyijt=α0+α1DIFIjt+α2Xijt+υt+εit" "（3）

其中，下標i、j、t分別代表家庭個體、省份和年份；Povertyijt為被解釋變量，表示t時期j省份的第i個家庭的相對貧困水平；DIFIjt為核心解釋變量，表示t時期第j個省份的數(shù)字普惠金融發(fā)展水平；Xijt代表可能影響農(nóng)村相對貧困的一系列控制變量，υt表示時間固定效應，εit表示隨機擾動項。由于該式中為Poverty逆指標，DIFI為正指標， 所以若α1lt;0，說明數(shù)字普惠金融能夠緩解農(nóng)村家庭相對貧困，反之則說明數(shù)字普惠金融對農(nóng)村減貧具有抑制作用。

2.中介機制檢驗模型

為進一步檢驗城鄉(xiāng)二元結構在數(shù)字普惠金融對農(nóng)村相對貧困影響過程中發(fā)揮的間接作用，本文參考江艇（2022）[40]的研究方法，在基準回歸模型的基礎上構建如下中介機制檢驗模型：

Urdsit=β0+β1DIFIjt+β2Xijt+υt+εit（4）

其中，Urdsit表示中介變量城鄉(xiāng)二元結構，包括兩個代理變量：城鄉(xiāng)收入差距（Theilit）、工農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率差距（BCCit）。按照檢驗標準，如果公式（3）的基準回歸模型中回歸系數(shù)α1結果顯著為負，同時，公式（4）中的回歸系數(shù)β1也顯著，則說明數(shù)字普惠金融能夠通過弱化城鄉(xiāng)二元結構進而緩解農(nóng)村相對貧困。

五、實證分析

（一）描述性統(tǒng)計分析

由表2可見，農(nóng)村相對貧困水平的標準差是0.228， 最大值為0.960，最小值為0.003，數(shù)據(jù)離散程度較高，說明不同農(nóng)村家庭樣本的相對貧困水平表現(xiàn)出較大差異；數(shù)字普惠金融進行取自然對數(shù)處理后平均值為5.741，最大值為6.068，最小值為5.587，說明數(shù)據(jù)分布集中程度較高，數(shù)據(jù)具有穩(wěn)健性；城鄉(xiāng)收入差距的最大值為0.158，最小值為0.018，平均值為0.089，數(shù)據(jù)變化趨勢符合高低兩端收入變動的特征；工農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率差距的最大值為0.609， 最小值為0.105，標準差為0.036，說明數(shù)據(jù)波動性較小，但是具有明顯的樣本差異特征。

（二）基準回歸分析

本文采用時間固定效應模型進行回歸分析，基準回歸結果如表3所示。其中，列（1）至列（3）表示逐步加入地區(qū)特征、個體特征和家庭特征等層面控制變量后的估計結果?？梢钥闯鲋鸩郊尤氩煌瑢用婵刂谱兞亢螅?數(shù)字普惠金融系數(shù)均在5%水平上顯著為負，因本文中相對貧困指標為逆指標，說明數(shù)字普惠金融的發(fā)展能夠擴大金融服務范圍，破除城鄉(xiāng)信息壁壘， 降低農(nóng)村居民獲取金融服務的門檻，有效促進農(nóng)戶增收，從而緩解農(nóng)村相對貧困，假設1得以驗證。

數(shù)字普惠金融指數(shù)主要由覆蓋廣度、使用深度和數(shù)字化程度三個不同子維度指數(shù)構成，為探究數(shù)字普惠金融對農(nóng)村減貧效應的背后原因， 本文分維度討論了數(shù)字普惠金融的結構性影響，回歸結果如表3中列（4）至列（6）所示。可以看到除使用深度外， 其余兩個維度的擬合系數(shù)均顯著為負， 說明在數(shù)字普惠金融的結構效應中，數(shù)字化程度和覆蓋廣度兩個子維度對農(nóng)村相對貧困具有顯著的緩解作用，且數(shù)字化程度的減貧效果最好， 而使用深度沒有體現(xiàn)出明顯減貧效果?？赡艿脑蚴牵菏紫?，在數(shù)字化程度方面， 數(shù)字技術依托大數(shù)據(jù)平臺快速發(fā)展，農(nóng)村居民對金融服務的獲取不再囿于地理區(qū)域限制，能夠大幅減少農(nóng)村金融服務的交易成本，門檻有所降低，數(shù)字普惠金融在農(nóng)村的金融交易效率得到提升，進而促進農(nóng)村居民收入增長，相對貧困狀況得到緩解。其次，在覆蓋廣度方面，數(shù)字普惠金融在農(nóng)村覆蓋面越廣代表享受低成本金融服務的農(nóng)村居民數(shù)量越多， 貧困群體被納入金融服務范圍，經(jīng)濟情況得到改善，相對貧困得以緩減。第三，使用深度尚未在農(nóng)村表現(xiàn)出顯著的減貧效果，結合使用深度的內(nèi)涵來看，其發(fā)揮效能的前提是金融服務能與農(nóng)村居民的金融訴求相匹配。 但是對于文化程度較低的農(nóng)村居民來說， 想要使用數(shù)字金融產(chǎn)品，需要對投資、保險、貨幣基金等金融產(chǎn)品擁有足夠熟練的使用技能，也需要一個漫長的學習過程。

（三）內(nèi)生性檢驗

基準回歸分析中已驗證數(shù)字普惠金融發(fā)展對農(nóng)村居民相對貧困具有緩解效應，但是作為金融產(chǎn)品的服務對象， 若農(nóng)村居民難以通過使用互聯(lián)網(wǎng)、移動終端等數(shù)字技術參與金融服務，也可能導致相對貧困程度的加劇，限制數(shù)字普惠金融在農(nóng)村的發(fā)展。另外，部分受教育水平高、相對貧困程度低的個體因其數(shù)字素養(yǎng)較高，可能更有能力使用數(shù)字普惠金融創(chuàng)造收益。為避免上述分析可能存在的反向因果關系導致的內(nèi)生性偏誤，本文分別采取工具變量法和滯后一期解釋變量方法進行內(nèi)生性檢驗。

1.工具變量法

參考張勛等（2020）[41]的研究，本文選取家庭所在地區(qū)互聯(lián)網(wǎng)普及率和家庭所在省份省會城市與杭州的球面距離作為工具變量。首先，互聯(lián)網(wǎng)作為數(shù)字普惠金融發(fā)展的依托設施，其普及率與數(shù)字普惠金融的發(fā)展具有強相關性；而杭州是以支付寶為代表的數(shù)字金融技術起源地，數(shù)字金融發(fā)展水平處于全國領先水平， 可以據(jù)此做出判斷： 數(shù)字普惠金融發(fā)展程度與地區(qū)到杭州的地理距離成反比。 故兩個變量均滿足工具變量相關性原則。其次，工具變量應滿足外生于模型隨機擾動項的條件，本文認為若互聯(lián)網(wǎng)的覆蓋和使用并未伴隨經(jīng)濟行為，則難以與家庭收入產(chǎn)生聯(lián)系，不會受到影響家庭相對貧困水平的其他變量變化而發(fā)生變動，因此互聯(lián)網(wǎng)普及率（工具變量I）作為工具變量是合理的。另外，已有研究表明，距離會通過經(jīng)濟行為發(fā)生影響，但不會隨著經(jīng)濟發(fā)展而變化[42]，由此判斷地區(qū)所屬省會城市到杭州的地理距離與模型的誤差項之間沒有直接聯(lián)系。 因此，本文參考黃祖輝等（2023）[43]的方法，將球面距離分別與2018年、2020年全國（除本?。?shù)字普惠金融的均值進行交互，構造出隨時間變化的工具變量（工具變量II），并對其進行取自然對數(shù)處理。

使用所選的兩個工具變量進行兩階段最小二乘法回歸（IV-2SLS），結果如表4所示。首先，列（1）、列（3）分別報告了兩個工具變量第一階段的回歸結果，第一階段的F統(tǒng)計量遠大于10，表明工具變量不是弱工具變量，與數(shù)字普惠金融水平具有較強相關性。其次，列（2）、列（4）分別報告了兩個工具變量第二階段的回歸結果，LM統(tǒng)計量均顯著通過不可識別檢驗。這兩類檢驗聯(lián)合說明了本文選取的工具變量有效性。進一步地，第二階段回歸結果顯示，兩個工具變量對應的數(shù)字普惠金融的擬合系數(shù)依然顯著為負，且系數(shù)絕對值比基準回歸結果有所擴大，說明兩個工具變量在控制內(nèi)生性后，更加充分地證實了前文所得結論，即數(shù)字普惠金融能夠有效緩解農(nóng)村相對貧困。

2.滯后一期解釋變量

滯后一期解釋變量的回歸結果如表4中列（5）所示。滯后一期的數(shù)字普惠金融在10%水平上顯著負向影響農(nóng)村相對貧困，與前文結論保持一致。

（四）穩(wěn)健性檢驗

1.更換被解釋變量

出于對相對貧困樣本數(shù)量擴容以驗證主模型結論可靠性的考慮，本文采用學術界廣泛應用的收入分位數(shù)法替換相對貧困的指標測度方法。選擇全樣本家庭純收入平均值的40%作為“農(nóng)村相對貧困線”， 并以此貧困線為基準定義樣本家庭是否處于相對貧困狀態(tài)， 樣本家庭純收入大于該值賦值為0，反之為1。具體回歸結果如表5中列（1）所示，數(shù)字普惠金融仍在1%水平上顯著為負， 與表3的回歸結果相比，系數(shù)絕對值有所增大，說明在更換被解釋變量后數(shù)字普惠金融對農(nóng)村相對貧困的緩解作用更加明顯，前文分析結果具有穩(wěn)健性。

2.替換回歸模型

本文衡量相對貧困所采用的恩格爾系數(shù)，是處于0～1區(qū)間內(nèi)的連續(xù)型變量，對部分經(jīng)濟情況接近地區(qū)可能存在數(shù)據(jù)變異性差、無法充分挖掘數(shù)據(jù)規(guī)律背后信息的問題。故以樣本家庭恩格爾系數(shù)的均值0.3為界， 將恩格爾系數(shù)大于0.3的家庭定義為相對貧困樣本，賦值為1，反之為0，使用Logit模型對樣本重新進行回歸。由表5中列（2）可知，數(shù)字普惠金融在5%水平上顯著為負， 驗證了基準回歸結果的穩(wěn)健性。

3.改變樣本量

本文研究對象為城鄉(xiāng)二元結構背景下的農(nóng)村家庭樣本，若樣本所在地區(qū)城鎮(zhèn)化水平過高，會影響農(nóng)村居民特征觀測的真實性，致使相關數(shù)據(jù)統(tǒng)計結果與客觀事實出現(xiàn)差異而影響模型結果穩(wěn)健性。故本文采用城鎮(zhèn)人口占地區(qū)總人口的比值衡量地區(qū)城鎮(zhèn)化水平，并剔除地區(qū)城鎮(zhèn)化水平高于上四分位數(shù)水平的農(nóng)村家庭樣本，來檢驗前文結果穩(wěn)健性。由表5中列（3）可知，剔除該部分樣本后，數(shù)字普惠金融在5%水平上顯著為負，與前文結果類似，證明了結果具有穩(wěn)健性。

（五）數(shù)字普惠金融對農(nóng)村相對貧困影響的中介機制分析

為深層次挖掘在數(shù)字普惠金融影響農(nóng)村減貧過程中城鄉(xiāng)二元結構發(fā)揮的機制作用，本文參考江艇（2022）[40]的方法，進一步對衡量城鄉(xiāng)二元結構的兩個代理變量，即城鄉(xiāng)收入差距和工農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率差距進行中介機制檢驗， 結果如表6所示。

表6中列（1）、列（2）為數(shù)字普惠金融對城鄉(xiāng)收入差距的回歸結果。結果顯示，在未加入控制變量的情況下， 數(shù)字普惠金融在1%水平上顯著為負， 說明數(shù)字普惠金融能夠有效縮小城鄉(xiāng)收入差距，在加入控制變量后回歸系數(shù)依舊顯著，說明該結論具有穩(wěn)健性，數(shù)字普惠金融能夠通過縮小城鄉(xiāng)收入差距削弱城鄉(xiāng)二元結構，進而緩解農(nóng)村相對貧困。通過表6中列（3）、列（4）的回歸結果可以發(fā)現(xiàn)，無論是否加入控制變量， 數(shù)字普惠金融均在1%水平上顯著為正，由于該指標是逆指標，說明數(shù)字普惠金融能夠通過縮小工農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率差距削弱城鄉(xiāng)二元結構，進而改善農(nóng)村相對貧困狀況。假設2得以驗證。

（六）異質(zhì)性分析

1.戶主受教育水平異質(zhì)性

本文根據(jù)戶主受教育程度均值取整規(guī)則，將戶主受教育程度為初中及以上的家庭定義為受教育水平高的家庭，反之，則定義為受教育水平低的家庭， 分組后的樣本回歸結果如表7中列（1）、列（2）所示。其中， 受教育水平高的家庭中數(shù)字普惠金融在5%水平上顯著為負， 而受教育水平低的家庭中數(shù)字普惠金融回歸系數(shù)雖為負向，但未達到顯著性門檻，說明數(shù)字普惠金融對受教育程度高的農(nóng)戶的相對貧困水平具有良好的緩解效應。 可能的原因是：文化水平高的戶主通常具有更好的知識技能，對數(shù)字金融產(chǎn)品的接受能力更強[44]，能夠有效引導家庭成員利用移動支付、線上投資理財?shù)葦?shù)字工具提高經(jīng)濟活動效率，減少經(jīng)濟風險，從而避免陷入嚴重的相對貧困狀態(tài)。而受教育水平低的農(nóng)村家庭可能面臨金融知識匱乏、 社會資本不足和信息閉塞等問題，導致其家庭整體缺乏了解新興產(chǎn)業(yè)和數(shù)字技術的機會，經(jīng)濟效益提升相對滯后，所以數(shù)字普惠金融在這類樣本的相對貧困狀態(tài)中表現(xiàn)為不明顯的緩解作用。

2.家庭規(guī)模異質(zhì)性

在家庭特征層面，本文將樣本家庭規(guī)模的取整均值作為臨界值，將總人口數(shù)為4人及以上的家庭定義為大規(guī)模家庭，反之為小規(guī)模家庭?；貧w結果見表7的列（3）、列（4）。由回歸結果可知，大規(guī)模家庭中數(shù)字普惠金融的影響系數(shù)為負，但未達到顯著性門檻，而小規(guī)模家庭中數(shù)字普惠金融的影響系數(shù)在1%水平上顯著為負。可能的原因是，小規(guī)模家庭往往具有資源配置和管理更為靈活的優(yōu)勢，當相同的數(shù)字金融資源同時分配給兩類規(guī)模的家庭時，小規(guī)模家庭能夠通過快速協(xié)商和決策，高效利用數(shù)字金融工具提升自身經(jīng)濟效益。而大規(guī)模家庭往往需要承擔更多成員的衣食住行和教育醫(yī)療等多重開支，較高的經(jīng)濟壓力容易倒逼其在應對數(shù)字金融服務時更加謹小慎微， 以避免為家庭增加經(jīng)濟負擔，所以數(shù)字普惠金融未能在大規(guī)模家庭中對相對貧困產(chǎn)生明顯的緩解作用。

3.區(qū)域異質(zhì)性

在地理區(qū)域方面，將全部樣本家庭按照省份所屬經(jīng)濟區(qū)域劃分為東部、中部和西部地區(qū)，進行區(qū)域異質(zhì)性回歸分析，回歸結果如表7中列（5）至列（7）所示。其中， 西部地區(qū)數(shù)字普惠金融在1%水平上顯著緩解農(nóng)村相對貧困，在中部地區(qū)雖具有一定的緩解作用，但未達到顯著性門檻，而東部地區(qū)的影響系數(shù)為正，數(shù)字普惠金融在東部農(nóng)村地區(qū)的減貧作用消失。可能的原因是：西部地區(qū)本是貧困集中地，相對于地理位置優(yōu)越的中東部有更大的經(jīng)濟發(fā)展和提升空間，近年來伴隨西部大開發(fā)戰(zhàn)略和國家下發(fā)的各項針對性政策方針的執(zhí)行，西部地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展迅猛，數(shù)字普惠金融作為以互聯(lián)網(wǎng)為主要傳播方式的新興金融， 成功打破傳統(tǒng)地理位置約束，對西部農(nóng)村地區(qū)的減貧作用明顯。根據(jù)《北京大學數(shù)字普惠金融指數(shù)》報告中已有的說明，中部與西部地區(qū)的數(shù)字普惠金融發(fā)展水平差距不大，但是在中部地區(qū)數(shù)字普惠金融對農(nóng)村相對貧困體現(xiàn)為不顯著的緩解作用，可能因為中部地區(qū)相較西部地區(qū)經(jīng)濟更加發(fā)達，相似數(shù)字普惠金融發(fā)展水平下中部地區(qū)扶貧工作的政策效果呈現(xiàn)邊際效用遞減趨勢，導致農(nóng)戶經(jīng)濟水平的提升空間較小，從而對農(nóng)村整體相對貧困水平的改善作用不明顯。而東部地區(qū)的數(shù)字普惠金融發(fā)展未能體現(xiàn)減貧作用，可能的原因是：第一，緣于東部地區(qū)經(jīng)濟水平遙遙領先，農(nóng)村居民早在傳統(tǒng)普惠金融階段便開始獲利，導致如今數(shù)字普惠金融對其減貧的邊際效應難以體現(xiàn)。第二，數(shù)字普惠金融的發(fā)展往往依賴于良好的政策環(huán)境和配套支持， 盡管東部地區(qū)數(shù)字技術早已相對成熟，但近年來政策上對中西部的傾斜引導可能導致東部農(nóng)村居民未能充分利用數(shù)字金融服務提升自身經(jīng)濟情況。

4.互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展水平異質(zhì)性

在互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展水平方面，依據(jù)地區(qū)農(nóng)村寬帶接入率反映樣本家庭所在地的互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展水平，具體計算方式為地區(qū)農(nóng)村寬帶接入用戶與農(nóng)村總人口的比值。將寬帶接入率位于前50%的地區(qū)定義為高互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展水平區(qū)域，反之則為低互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展水平區(qū)域。將互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展水平與農(nóng)村家庭樣本匹配后得到互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展水平分組樣本，回歸結果見表7的列（8）、列（9）。由回歸結果可知，高互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展水平組的數(shù)字普惠金融在1%水平上顯著為負，而低互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展水平組的影響系數(shù)也為負，但并未達到顯著性門檻。 這說明在互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展水平發(fā)達的地區(qū)，數(shù)字普惠金融通過數(shù)字技術將金融服務惠及到貧困家庭的機會更多，對農(nóng)村家庭減貧增收的傳導機制達到良好效果。但互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展水平低的地區(qū)由于整體數(shù)字化基礎薄弱，“寬帶中國”戰(zhàn)略在這些地區(qū)尚未發(fā)揮最大化作用，導致數(shù)字金融服務和政策難以落實到相應地區(qū)的農(nóng)村家庭，減貧效果還有提升的空間。

六、結論與政策啟示

（一）結論

本文基于CFPS 2018年、2020年兩期追蹤的農(nóng)村家庭調(diào)研數(shù)據(jù)建立平衡面板數(shù)據(jù)，實證分析了數(shù)字普惠金融對農(nóng)村相對貧困的影響，同時，探索了城鄉(xiāng)二元經(jīng)濟結構視角下城鄉(xiāng)收入差距、工農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率差距在其中的機制參與作用。 研究發(fā)現(xiàn)：第一，數(shù)字普惠金融能夠顯著緩解農(nóng)村相對貧困，進一步分維度研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字化程度和覆蓋廣度均能顯著緩解農(nóng)村相對貧困。第二，數(shù)字普惠金融能夠通過縮小城鄉(xiāng)收入差距以及工農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率差距從而弱化城鄉(xiāng)二元結構， 緩解農(nóng)村相對貧困。第三，從家庭特征來看，數(shù)字普惠金融對于戶主受教育水平高、家庭規(guī)模小的農(nóng)村家庭，相對貧困緩解效應更佳。從地區(qū)層面看，數(shù)字普惠金融對西部農(nóng)村地區(qū)相對貧困的緩解作用明顯，而對東部地區(qū)的減貧作用消失； 從地區(qū)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展水平看，數(shù)字普惠金融對互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展水平高的地區(qū)相對貧困的緩解效應更顯著。

（二）政策啟示

第一，加強數(shù)字普惠金融在農(nóng)村地區(qū)的使用有效性，補齊硬件短板。在數(shù)字化程度和覆蓋廣度持續(xù)發(fā)力基礎上， 著重提升農(nóng)戶的數(shù)字金融使用深度。一方面，建立健全農(nóng)村教育支持系統(tǒng)，鼓勵高校與農(nóng)村地區(qū)建立合作關系，通過人才引進工程擴大鄉(xiāng)村師資隊伍， 提升農(nóng)村地區(qū)平均受教育水平，推動農(nóng)戶對數(shù)字金融服務的理解和使用。 另一方面，政府通過開展數(shù)字金融教育培訓、定向幫扶等方式幫助農(nóng)戶普及金融知識，緩解村民文化素養(yǎng)低帶來的數(shù)字技術使用焦慮。

第二，加快城鎮(zhèn)化進程，推動二元經(jīng)濟轉化。一是發(fā)揮數(shù)字普惠金融資源配置優(yōu)化作用，為受教育程度低的農(nóng)戶和多人口農(nóng)戶家庭量身定做適配性數(shù)字金融服務，如研發(fā)個人經(jīng)營快貸、小微企業(yè)貸款等產(chǎn)品，精準支持農(nóng)民創(chuàng)業(yè)就業(yè)，推動城鄉(xiāng)資源共享，縮小城鄉(xiāng)收入差距。二是充分利用數(shù)字普惠金融能夠破除城鄉(xiāng)地理距離約束的優(yōu)勢，通過互聯(lián)網(wǎng)、數(shù)字技術等加快生產(chǎn)要素在城市和鄉(xiāng)村之間的雙向流動，大力發(fā)展勞動密集型產(chǎn)業(yè)，提高農(nóng)村農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率，縮小工農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率。

第三，因地制宜優(yōu)化區(qū)域數(shù)字普惠金融發(fā)展政策。在數(shù)字普惠金融發(fā)展過程中，政府應結合區(qū)域發(fā)展特點， 因地制宜對不同區(qū)域進行差異化部署。對于西部農(nóng)村地區(qū)，重視數(shù)字基礎建設，加大對弱勢群體的保障力度，提升農(nóng)村居民的貧困風險抵御能力。對于中部農(nóng)村地區(qū)則可以通過調(diào)整政府資源配置，充分發(fā)揮其在東西部地區(qū)之間的橋梁紐帶作用， 提升數(shù)字普惠金融在減貧方面的邊際效應。而對于東部農(nóng)村地區(qū)， 不可忽視傳統(tǒng)普惠金融的成果，在保持數(shù)字化高速發(fā)展的前提下，適當實行政策補充， 幫助數(shù)字普惠金融發(fā)展度過減貧瓶頸期。與此同時，各地區(qū)積極施行“寬帶中國”戰(zhàn)略方針，力求使數(shù)字普惠金融實現(xiàn)最大化的減貧效應。

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Digital Inclusive Finance， Urban-rural Dual Structure

and Rural Relative Poverty

Zhou Yufei， Chen Hailong

（Institute of Statistics and Data Science， Xinjiang University of Finance and Economics，

Urumqi 830012， China）

Abstract： As an integrated application of finance and cutting-edge digital information technology， digital inclusive finance plays a crucial role in dismantling the urban-rural dual structural barriers and alleviating relative poverty in China. This paper empirically investigates the comprehensive impact of digital inclusive finance on rural relative poverty through the lens of the urban-rural dual economic structure， utilizing data from the China Household Tracking Survey （CFPS）. The findings indicate that， overall， digital financial inclusion effectively mitigates rural relative poverty， with the degree of digitization and breadth of coverage exerting particularly significant effects. Furthermore， Digital inclusive finance weakens the urban-rural dual structure by narrowing the urban-rural income gap and the industrial and agricultural labor productivity gap， thus alleviating rural relative poverty; Notably， its impact is more pronounced in western regions， areas characterized by advanced internet development， as well as among rural households with higher educational attainment and smaller family sizes. To maximize the poverty alleviation potential of digital inclusive finance， it is essential to enhance various dimensions of its development and infrastructure within rural areas to address existing hardware deficiencies. Additionally， accelerating urbanization processes while promoting transitions within the dual economy is imperative; Regional policies for developing digital financial inclusion should be optimized according to specific regional characteristics.

Key words： digital inclusive finance; rural relative poverty; urban-rural dual structure; poverty reduction effect

（責任編輯：龍會芳；校對：李丹）