李彥娜

新鄉(xiāng)學(xué)院，河南 新鄉(xiāng) 453000

0 引言

黨的二十大報(bào)告指出，我國(guó)城鄉(xiāng)區(qū)域發(fā)展和收入分配差距仍然較大。以河南省為例，2022 年，河南省城鎮(zhèn)居民人均可支配收入38 484 元，農(nóng)村居民人均可支配收入18 697 元。河南省城鄉(xiāng)居民收入差距較大，區(qū)域發(fā)展不平衡。隨著我國(guó)金融市場(chǎng)的發(fā)展和數(shù)字技術(shù)的進(jìn)步，數(shù)字普惠金融能夠?yàn)槌青l(xiāng)居民帶來(lái)更多的金融創(chuàng)新產(chǎn)品和金融服務(wù)。近年來(lái)，普惠金融產(chǎn)品走進(jìn)農(nóng)村，數(shù)字技術(shù)與普惠金融產(chǎn)品的融合使得農(nóng)村居民能夠享受到更多的普惠金融政策，數(shù)字普惠金融在農(nóng)村普及、使用等能有效縮小城鄉(xiāng)居民收入差距，促進(jìn)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展。2023 年中央一號(hào)文件要求深入實(shí)施數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展的具體行動(dòng)，要進(jìn)一步推動(dòng)數(shù)字化應(yīng)用場(chǎng)景研發(fā)推廣，進(jìn)一步健全農(nóng)村金融服務(wù)體系。因此，研究數(shù)字普惠金融對(duì)城鄉(xiāng)居民收入差距的影響具有一定的現(xiàn)實(shí)意義?；诖?，筆者利用2011—2021 年河南省17 個(gè)市的面板數(shù)據(jù)建立固定效應(yīng)模型，研究數(shù)字普惠金融對(duì)河南省城鄉(xiāng)居民收入差距的影響，并探索促進(jìn)河南省數(shù)字普惠金融發(fā)展以縮小城鄉(xiāng)居民收入差距的路徑。

1 研究概況

很多學(xué)者從不同角度、不同方面對(duì)數(shù)字普惠金融進(jìn)行研究，特別是一些學(xué)者采用門(mén)限模型、固定效應(yīng)模型、空間杜賓模型等研究數(shù)字普惠金融如何影響城鄉(xiāng)居民收入差距。李牧辰等［1］認(rèn)為數(shù)字普惠金融可整體縮小城鄉(xiāng)收入差距，但其發(fā)展廣度、深度、數(shù)字化程度對(duì)城鄉(xiāng)收入差距影響不一，而且在我國(guó)的東部、中部、西部，數(shù)字普惠金融對(duì)城鄉(xiāng)居民收入差距的影響也不同，其在縮小城鄉(xiāng)收入差距方面存在門(mén)檻效應(yīng)。陳永紅等［2］以長(zhǎng)三角26 個(gè)城市群建立數(shù)據(jù)模型，認(rèn)為數(shù)字普惠金融的發(fā)展可以有效縮小城鄉(xiāng)居民收入差距，同時(shí)存在城市等級(jí)和結(jié)構(gòu)上的異質(zhì)性，且存在單門(mén)檻效應(yīng)。楊德勇等［3］運(yùn)用門(mén)限模型尋找數(shù)字普惠金融對(duì)城鄉(xiāng)居民收入差距的最優(yōu)收斂區(qū)間，并發(fā)現(xiàn)只有數(shù)字普惠金融覆蓋廣度、使用深度和數(shù)字化程度達(dá)到一定程度，才能明顯收斂城鄉(xiāng)居民收入差距，城鄉(xiāng)居民收入差距較大的14 個(gè)省份和城鄉(xiāng)居民收入差距較小的17 個(gè)省份，數(shù)字普惠金融覆蓋廣度、使用深度和數(shù)字化程度對(duì)城鄉(xiāng)居民收入差距的收斂效果存在較大差異。劉小春等［4］利用江西省面板數(shù)據(jù)建立固定效應(yīng)模型進(jìn)行分析，并根據(jù)城鎮(zhèn)化率水平將11個(gè)地市分為3類(lèi)城市，認(rèn)為3 類(lèi)城市存在異質(zhì)性，結(jié)果顯示，在縮小城鄉(xiāng)居民收入差距方面，數(shù)字普惠金融能發(fā)揮顯著作用，且越是在城鎮(zhèn)化率較高的城市對(duì)城鄉(xiāng)居民收入差距的影響越顯著。楊怡等［5］運(yùn)用省級(jí)面板數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析，將農(nóng)村人力資本作為調(diào)節(jié)變量，將農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率作為中介變量，其認(rèn)為在縮小城鄉(xiāng)居民收入差距方面，數(shù)字普惠金融、農(nóng)村人力資本的教育培訓(xùn)、健康類(lèi)資本和遷移類(lèi)資本等4 個(gè)方面均發(fā)揮有效作用，數(shù)字普惠金融覆蓋廣度、數(shù)字化程度可正向影響（縮?。┏青l(xiāng)居民收入差距，而數(shù)字普惠金融使用深度可負(fù)向影響（擴(kuò)大）城鄉(xiāng)居民收入差距。馮銳等［6］利用2011—2018 年省際面板數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析，結(jié)果表明，數(shù)字普惠金融對(duì)城鄉(xiāng)居民收入影響呈現(xiàn)顯著的門(mén)檻特征，數(shù)字普惠金融發(fā)展在基于金融服務(wù)數(shù)字化程度、金融服務(wù)覆蓋廣度和金融服務(wù)使用深度方面對(duì)城鄉(xiāng)居民收入也存在門(mén)檻效應(yīng)。以上學(xué)者均認(rèn)為數(shù)字普惠金融能夠縮小城鄉(xiāng)居民收入差距，但數(shù)字普惠金融覆蓋廣度、使用深度和數(shù)字化程度在縮小城鄉(xiāng)居民收入差距時(shí)發(fā)揮的作用不同。因此，筆者在研究數(shù)字普惠金融對(duì)河南省城鄉(xiāng)居民收入差距的影響時(shí)，將數(shù)字普惠金融，以及數(shù)字普惠金融覆蓋廣度、使用深度和數(shù)字化程度等指標(biāo)均加入模型進(jìn)行分析，為進(jìn)一步縮小河南省城鄉(xiāng)居民收入差距提供依據(jù)。

2 河南省數(shù)字普惠金融和城鄉(xiāng)居民收入分析

根據(jù)北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心發(fā)布的《北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)》，河南省數(shù)字普惠金融指數(shù)從2011 年的28.4 提高到2021 年的374.37，呈現(xiàn)逐年上升的趨勢(shì)，表明河南省數(shù)字普惠金融水平逐年提升。河南省數(shù)字普惠金融覆蓋廣度由2011 年的13.54 提高到2021 年的366.97，呈逐年上升趨勢(shì)；使用深度由2011年的38.11 上升到2021 年的362.2，在2014 年和2018年有稍許的下降，但整體呈上升趨勢(shì)；數(shù)字化程度由2011 年的59.81 提高到2021 年的420.96，在2016 年和2017 年出現(xiàn)過(guò)兩次下降，但整體呈上升趨勢(shì)。將河南省數(shù)字普惠金融指數(shù)與全國(guó)的平均水平對(duì)比，2011—2020 年河南省數(shù)字普惠金融指數(shù)略低于全國(guó)平均水平，但在2021 年略高于全國(guó)平均水平，說(shuō)明河南省數(shù)字普惠金融發(fā)展與全國(guó)的步調(diào)保持一致，并且發(fā)展速度較快。

根據(jù)河南省統(tǒng)計(jì)局發(fā)布的數(shù)據(jù)，河南省城鎮(zhèn)居民人均可支配收入從2011 年的18 195 元提高到2021 年的37 095 元，農(nóng)村居民人均可支配收入從2011 年 的6 604 元提高到2021 年的17 533 元，城鎮(zhèn)居民和農(nóng)村居民收入均明顯增加。但是，2021 年河南省城鎮(zhèn)居民人均可支配收入是農(nóng)村居民人均可支配收入的2.1倍，城鎮(zhèn)居民人均可支配收入與農(nóng)村居民人均可支配收入的差距由2011 年的11 591 元擴(kuò)大到2021 年的19 562 元，反映出河南省城鄉(xiāng)居民收入差距依然較大，城鄉(xiāng)發(fā)展不協(xié)調(diào)的問(wèn)題依然比較明顯。

3 變量選取與數(shù)據(jù)來(lái)源

3.1 變量選取

3.1.1 被解釋變量

一些學(xué)者會(huì)使用城鎮(zhèn)居民與農(nóng)村居民收入差、城鎮(zhèn)居民與農(nóng)村居民收入比、基尼系統(tǒng)或泰爾指數(shù)來(lái)衡量城鄉(xiāng)居民收入差距?？紤]影響城鄉(xiāng)居民收入差距的人口結(jié)構(gòu)和人口分布因素，為更好地反映人口對(duì)城鄉(xiāng)居民收入差距的影響，筆者選用泰爾指數(shù)（theil）衡量城鄉(xiāng)居民收入差距，替代被解釋變量為城鄉(xiāng)居民收入比（gap）。

3.1.2 解釋變量

選取數(shù)字普惠金融指數(shù)（difi）作為核心解釋變量，數(shù)字普惠金融覆蓋廣度（cov）、使用深度（bre）及數(shù)字化程度（dig）作為3 個(gè)輔助解釋變量，分別從3 個(gè)維度解釋數(shù)字普惠金融的發(fā)展情況。

3.1.3 控制變量

筆者經(jīng)過(guò)綜合考慮，選取地區(qū)生產(chǎn)總值（gdp）、城鎮(zhèn)化率（urb，指城鎮(zhèn)人口占總?cè)丝诘谋戎兀?、受教育水平（edu，指普通高中在校生人數(shù)占常住總?cè)丝诘谋戎兀?、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)［is，指第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)地區(qū)生產(chǎn)總值（Gross Domestic Product，GDP）之和與三次產(chǎn)業(yè)GDP 總和的比值］、財(cái)政支出水平（gov，指一般財(cái)政預(yù)算支出占GDP的比重）。

3.2 數(shù)據(jù)來(lái)源

被解釋變量與控制變量的數(shù)據(jù)來(lái)源于2011—2021 年《河南統(tǒng)計(jì)年鑒》，解釋變量數(shù)據(jù)來(lái)源于2011—2021年《北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)》。

3.3 變量描述性統(tǒng)計(jì)分析

基于2011—2021年河南省17個(gè)市的面板數(shù)據(jù)，對(duì)變量進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析（見(jiàn)表1）。由表1可知，泰爾指數(shù)為0.018～0.136；城鄉(xiāng)居民收入比為1.636～2.956；數(shù)字普惠金融指數(shù)為23.88～330.51；數(shù)字普惠金融覆蓋廣度為4.49～355.50；數(shù)字普惠金融使用深度為27.07～288.62；數(shù)字普惠金融數(shù)字化程度為41.40～324.11；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)為0.530～0.987；城鎮(zhèn)化率為0.311～0.791；受教育水平為0.013～0.039；財(cái)政支出水平為0.089～0.231；因地區(qū)生產(chǎn)總值數(shù)值過(guò)大，直接取對(duì)數(shù)，取對(duì)數(shù)后的地區(qū)生產(chǎn)總值為24.636～27.869。需要注意的是，為避免產(chǎn)生異方差和標(biāo)準(zhǔn)差過(guò)大的問(wèn)題，后續(xù)做模型分析時(shí)將變量選擇為取對(duì)數(shù)值或取縮小倍數(shù)值，便于進(jìn)行科學(xué)分析。

表1 變量描述性統(tǒng)計(jì)

4 實(shí)證分析與檢驗(yàn)結(jié)果

4.1 模型選擇比較

面板數(shù)據(jù)模型有混合效應(yīng)模型、固定效應(yīng)模型和隨機(jī)效應(yīng)模型，對(duì)2011—2021年河南省17個(gè)市面板數(shù)據(jù)進(jìn)行F檢驗(yàn)、BP檢驗(yàn)和豪斯曼檢驗(yàn)，根據(jù)檢驗(yàn)結(jié)果選擇合適的模型，面板模型選擇檢驗(yàn)結(jié)果如表2所示。由表2可知，混合效應(yīng)模型和固定效應(yīng)模型對(duì)比，F(xiàn)檢驗(yàn)的P值為0（＜0.05），故選擇固定效應(yīng)模型；混合效應(yīng)模型和隨機(jī)效應(yīng)模型對(duì)比，BP檢驗(yàn)的P值為0（＜0.05），故選擇隨機(jī)效應(yīng)模型；固定效應(yīng)模型和隨機(jī)效應(yīng)模型對(duì)比，豪斯曼檢驗(yàn)的P值為0（＜0.05），拒絕采用隨機(jī)效應(yīng)模型的原假設(shè)，故選擇固定效應(yīng)模型。從以上3 種模型的對(duì)比結(jié)果來(lái)看，采用固定效應(yīng)模型為宜。

表2 面板模型選擇檢驗(yàn)結(jié)果匯總

4.2 固定效應(yīng)模型構(gòu)建

基于2011—2021年河南省17個(gè)市的面板數(shù)據(jù)，以theil、difi、is、urb、edu、gov、lngdp等變量建立固定效應(yīng)模型，公式為

式（1）中：i表示第i個(gè)地級(jí)市，i=1，2，3，…，17；t表示年份，t=2011，2012，2013，…，2021；β1至β6表示變量的系數(shù)，ai，t是常數(shù)項(xiàng)，εi，t是隨機(jī)項(xiàng)。

4.3 固定效應(yīng)回歸結(jié)果分析

在確定使用固定效應(yīng)模型進(jìn)行回歸估計(jì)后，選擇個(gè)體固定效應(yīng)、時(shí)間個(gè)體雙固定效應(yīng)和時(shí)間固定效應(yīng)3種模型進(jìn)行分析，回歸結(jié)果如表3所示。3種模型中，數(shù)字普惠金融指數(shù)與泰爾指數(shù)均呈顯著負(fù)相關(guān)，但時(shí)間固定效應(yīng)模型的R2較小，整體估計(jì)結(jié)果欠佳；時(shí)間個(gè)體雙固定效應(yīng)模型加入時(shí)間虛擬變量，從Stata 軟件的運(yùn)行結(jié)果發(fā)現(xiàn)，時(shí)間虛擬變量P值均大于0.1，所以時(shí)間虛擬變量不顯著，可知時(shí)間個(gè)體雙固定效應(yīng)模型回歸結(jié)果不佳，因此，選擇整體回歸效果比較好的個(gè)體固定效應(yīng)模型。

表3 3種模型回歸結(jié)果匯總

根據(jù)表3 中加入解釋變量和控制變量后的個(gè)體固定效應(yīng)模型回歸結(jié)果，數(shù)字普惠金融指數(shù)的估計(jì)系數(shù)為-0.263，表明在0.1%的水平下顯著，數(shù)字普惠金融指數(shù)每增加1 個(gè)單位，泰爾指數(shù)會(huì)降低0.263 個(gè)單位。由此可知，河南省數(shù)字普惠金融能有效收斂城鄉(xiāng)居民收入差距。從控制變量的回歸結(jié)果來(lái)看，城鎮(zhèn)化率可以縮小城鄉(xiāng)居民收入差距，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和財(cái)政支出水平則擴(kuò)大了城鄉(xiāng)居民收入差距。具體而言，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的系數(shù)為正且顯著，說(shuō)明其擴(kuò)大了城鄉(xiāng)居民收入差距，也說(shuō)明在河南省的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化過(guò)程中，城鎮(zhèn)居民比農(nóng)村居民獲得了更多的就業(yè)機(jī)會(huì)或者更高的收入，導(dǎo)致了城鄉(xiāng)居民收入差距擴(kuò)大；城鎮(zhèn)化率的系數(shù)為-0.325，在5%的水平上顯著，表明河南省的城鎮(zhèn)化建設(shè)取得一定的成效，農(nóng)村居民享受到了城鎮(zhèn)化帶來(lái)的紅利，進(jìn)而收斂城鄉(xiāng)居民收入差距。受教育水平的系數(shù)為-0.097，表明受教育水平對(duì)城鄉(xiāng)居民收入差距起到縮小的作用。財(cái)政支出水平的系數(shù)為正，并且在5%的水平下顯著，說(shuō)明政府對(duì)城鎮(zhèn)的財(cái)政支出高于對(duì)農(nóng)村的財(cái)政支出，政府著重建設(shè)城鎮(zhèn)，對(duì)農(nóng)村的投入太少，一定程度上擴(kuò)大了城鄉(xiāng)居民收入差距。地區(qū)生產(chǎn)總值的系數(shù)為正，不顯著，即地區(qū)生產(chǎn)總值的提高會(huì)阻礙城鄉(xiāng)居民收入差距的縮小，原因可能是該階段的河南省處于經(jīng)濟(jì)快速增長(zhǎng)時(shí)期，導(dǎo)致城鎮(zhèn)與農(nóng)村居民收入差距擴(kuò)大。

4.4 分維度異質(zhì)性分析

為分析是否存在結(jié)構(gòu)異質(zhì)性，從數(shù)字普惠金融覆蓋廣度、使用深度、數(shù)字化程度3 個(gè)方面分維度進(jìn)行異質(zhì)性檢驗(yàn)分析，回歸結(jié)果如表4 所示。由表4 可知，數(shù)字普惠金融覆蓋廣度、使用深度、數(shù)字化程度均與泰爾指數(shù)呈顯著負(fù)相關(guān)，3 個(gè)指標(biāo)每增加1 個(gè)單位，其對(duì)應(yīng)的泰爾指數(shù)分別下降0.265、0.098、0.071個(gè)單位，說(shuō)明拓展數(shù)字化普惠金融的3 個(gè)維度均對(duì)城鄉(xiāng)居民收入差距的縮小具有積極的作用。提升數(shù)字普惠金融覆蓋廣度有利于金融機(jī)構(gòu)通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)對(duì)客戶(hù)資源進(jìn)行精準(zhǔn)的識(shí)別，將養(yǎng)殖戶(hù)、農(nóng)業(yè)合作社等納入服務(wù)對(duì)象，進(jìn)而提高農(nóng)村居民收入，縮小城鄉(xiāng)居民收入差距；提升數(shù)字普惠金融使用深度，為農(nóng)村居民提供了支付業(yè)務(wù)、保險(xiǎn)業(yè)務(wù)、信貸業(yè)務(wù)等服務(wù)，使他們對(duì)于數(shù)字普惠金融有更深層次的理解，推動(dòng)城鄉(xiāng)融合發(fā)展；提升普惠金融數(shù)字化程度，為農(nóng)村居民提供了更加便捷、安全、有效的金融平臺(tái)。

表4 分維度異質(zhì)性分析結(jié)果

4.5 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

基準(zhǔn)回歸結(jié)果可能會(huì)由于變量選擇的偏誤而出現(xiàn)不符合實(shí)際的情況，可進(jìn)一步分析基準(zhǔn)回歸結(jié)果是否具有穩(wěn)健性，通過(guò)選取新的被解釋變量的方法來(lái)進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。將衡量城鄉(xiāng)居民收入差距的城鄉(xiāng)居民收入比取對(duì)數(shù)替換原來(lái)的被解釋變量，選用固定效應(yīng)模型進(jìn)行兩次檢驗(yàn)。一個(gè)模型將城鄉(xiāng)居民收入比取對(duì)數(shù)替代被解釋變量，其他變量保持不變；另一模型將城鄉(xiāng)居民收入比取對(duì)數(shù)替代被解釋變量，而且將數(shù)字普惠金融指數(shù)的初始值取對(duì)數(shù)替換原來(lái)的核心解釋變量，控制變量不變?；貧w結(jié)果如表5 所示，兩個(gè)回歸結(jié)果均顯示數(shù)字普惠金融的發(fā)展有益于縮小城鄉(xiāng)居民收入差距，在更換被解釋變量后，核心解釋變量的系數(shù)的符號(hào)方向未發(fā)生變化；在更換被解釋變量和核心解釋變量后，核心解釋變量系數(shù)的符號(hào)方向未發(fā)生變化；存在個(gè)別控制變量系數(shù)的符號(hào)方向發(fā)生變化和顯著性有所改變，證明基準(zhǔn)回歸結(jié)果具有穩(wěn)健性。

表5 穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果

5 結(jié)論與建議

5.1 結(jié)論

基于2011—2021年河南省17個(gè)市的面板數(shù)據(jù)，建立固定效應(yīng)模型，實(shí)證分析結(jié)果如下。

河南省數(shù)字普惠金融發(fā)展水平在2011—2021 年有明顯的提升，但城鄉(xiāng)居民收入差距仍然較大，存在區(qū)域不平衡情況，數(shù)字普惠金融指數(shù)與城鄉(xiāng)居民收入差距呈顯著負(fù)相關(guān)，表明發(fā)展數(shù)字普惠金融有益于縮小城鄉(xiāng)居民收入差距。另外，城鎮(zhèn)化率和受教育水平的提高可以縮小城鄉(xiāng)居民收入差距。

通過(guò)分維度異質(zhì)性分析，表明數(shù)字普惠金融覆蓋廣度、使用深度和數(shù)字化程度的提升均有益于縮小城鄉(xiāng)居民收入差距。

通過(guò)穩(wěn)健性檢驗(yàn)，用城鄉(xiāng)居民收入比作為被解釋變量，數(shù)字普惠金融指數(shù)對(duì)城鄉(xiāng)居民收入比的影響顯著為負(fù)，即數(shù)字普惠金融有益于縮小城鄉(xiāng)居民收入差距，模型回歸結(jié)果具有穩(wěn)健性。

5.2 建議

5.2.1 大力發(fā)展農(nóng)村數(shù)字普惠金融

各地應(yīng)依托科技化、智能化的金融服務(wù)模式打造鄉(xiāng)村振興示范工程，鼓勵(lì)金融機(jī)構(gòu)根據(jù)農(nóng)村發(fā)展現(xiàn)狀，開(kāi)發(fā)惠農(nóng)利民的新型金融產(chǎn)品和服務(wù)，全面提高農(nóng)村數(shù)字普惠金融水平；鼓勵(lì)金融機(jī)構(gòu)優(yōu)化數(shù)字普惠金融服務(wù)點(diǎn)布局，擴(kuò)大對(duì)偏遠(yuǎn)農(nóng)村、山區(qū)等金融服務(wù)半徑，推動(dòng)金融與物流、電商銷(xiāo)售、公共服務(wù)平臺(tái)等合作共建，形成資金流、物流、商流、信息流“四流合一”農(nóng)村數(shù)字普惠金融服務(wù)體系；進(jìn)一步深化普惠金融的數(shù)字化程度，讓農(nóng)村居民能夠享受到更多的數(shù)字化金融產(chǎn)品，縮小城鄉(xiāng)居民收入差距，推動(dòng)數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)，促進(jìn)鄉(xiāng)村振興。

5.2.2 提升農(nóng)村數(shù)字普惠金融服務(wù)水平

針對(duì)數(shù)字普惠金融發(fā)展水平較低的地區(qū)，政府要通過(guò)設(shè)立專(zhuān)門(mén)的金融服務(wù)中心、數(shù)字普惠金融農(nóng)村服務(wù)點(diǎn)等方法，派駐專(zhuān)門(mén)的服務(wù)人員，擴(kuò)大金融服務(wù)覆蓋廣度，協(xié)調(diào)金融資源在不同地市間的布局，促進(jìn)金融產(chǎn)品及服務(wù)區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展。同時(shí)，強(qiáng)化金融服務(wù)使用深度，將新研發(fā)的數(shù)字普惠金融服務(wù)及產(chǎn)品推廣到更多的農(nóng)村地區(qū)，滿(mǎn)足農(nóng)村居民對(duì)數(shù)字普惠金融的需求。針對(duì)農(nóng)業(yè)、小微企業(yè)和村鎮(zhèn)企業(yè)等開(kāi)發(fā)出更具包容性、公平性的金融產(chǎn)品，適度降低農(nóng)村審核門(mén)檻，降低貸款利率。提升農(nóng)村經(jīng)濟(jì)活力，增加低收入人群收入，從而縮小城鄉(xiāng)居民收入差距。為深化普惠金融的數(shù)字化程度，金融機(jī)構(gòu)應(yīng)拓展服務(wù)場(chǎng)景，推動(dòng)智能化科技化的金融業(yè)務(wù)模式與生產(chǎn)生活融合，重視宣傳推廣，通過(guò)區(qū)塊鏈等技術(shù)，對(duì)農(nóng)戶(hù)、小微企業(yè)、村鎮(zhèn)企業(yè)細(xì)化分類(lèi)，自動(dòng)分級(jí)，精準(zhǔn)推廣，切實(shí)將數(shù)字普惠金融產(chǎn)品在農(nóng)村市場(chǎng)進(jìn)行有效推廣。