作者簡(jiǎn)介： 羅荷花（1986—），女，湖南衡東人，博士，湖南農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院副教授，研究方向：農(nóng)村金融。

摘 要：依據(jù)2017年、2019年中國(guó)家庭金融調(diào)查數(shù)據(jù)（CHFS），運(yùn)用OLS模型、中介效應(yīng)模型和調(diào)節(jié)效應(yīng)模型，考量數(shù)字金融素養(yǎng)對(duì)農(nóng)村家庭經(jīng)濟(jì)韌性的影響及其機(jī)制。研究發(fā)現(xiàn)：數(shù)字金融素養(yǎng)通過(guò)促進(jìn)農(nóng)村家庭實(shí)現(xiàn)非農(nóng)就業(yè)轉(zhuǎn)移、優(yōu)化金融資產(chǎn)配置和提高家庭風(fēng)險(xiǎn)抵御能力提升農(nóng)村家庭經(jīng)濟(jì)韌性；數(shù)字金融素養(yǎng)對(duì)數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展程度高地區(qū)農(nóng)村家庭、“長(zhǎng)尾”農(nóng)村家庭的經(jīng)濟(jì)韌性影響更大。鑒于此，需完善農(nóng)村數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、普及數(shù)字金融知識(shí)常態(tài)化教育培訓(xùn)等，不斷提高數(shù)字金融素養(yǎng)，推動(dòng)農(nóng)村家庭經(jīng)濟(jì)韌性進(jìn)一步提升。

關(guān)鍵詞： 數(shù)字金融素養(yǎng)；經(jīng)濟(jì)韌性；非農(nóng)就業(yè)；金融資產(chǎn)配置

中圖分類號(hào)：F049；F832" 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A""" 文章編號(hào)：1003-7217（2025）01-0012-07

一、引 言

目前，實(shí)現(xiàn)共同富裕目標(biāo)最艱巨最繁重的任務(wù)仍然在農(nóng)村。農(nóng)村家庭作為農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的基本單元，其經(jīng)濟(jì)韌性直接關(guān)系到這一目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)。當(dāng)前我國(guó)農(nóng)村家庭面臨的國(guó)內(nèi)外環(huán)境正在發(fā)生深刻轉(zhuǎn)變。經(jīng)濟(jì)外循環(huán)中，全球經(jīng)濟(jì)預(yù)計(jì)步入低增長(zhǎng)、高利率和高通脹時(shí)代；經(jīng)濟(jì)內(nèi)循環(huán)中，需求收縮、供給沖擊和預(yù)期轉(zhuǎn)弱的三重壓力仍然不可小覷。在一系列不確定因素沖擊下，農(nóng)村家庭面臨的經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)有加大趨勢(shì)，直接影響家庭經(jīng)濟(jì)韌性^[1]。“三農(nóng)問(wèn)題”是關(guān)系中國(guó)現(xiàn)代化戰(zhàn)略全局的重大問(wèn)題，農(nóng)民是“三農(nóng)問(wèn)題”的最終落腳點(diǎn)。因此，探尋提升農(nóng)村家庭經(jīng)濟(jì)韌性的實(shí)現(xiàn)路徑，對(duì)推進(jìn)鄉(xiāng)村全面振興和實(shí)現(xiàn)共同富裕具有重要意義。

金融服務(wù)是農(nóng)村家庭應(yīng)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)事件沖擊的重要手段。數(shù)字技術(shù)促使農(nóng)村金融按下數(shù)字化轉(zhuǎn)型的“快進(jìn)鍵”，農(nóng)村金融服務(wù)方式和渠道日益數(shù)字化帶來(lái)的便利性越來(lái)越惠及農(nóng)村家庭。家庭需具備一定的數(shù)字金融素養(yǎng)，才能避免參與數(shù)字金融服務(wù)過(guò)程中所伴生的潛在風(fēng)險(xiǎn)^[2]。普惠金融聯(lián)盟（AFI）認(rèn)為數(shù)字金融素養(yǎng)是個(gè)體用好金融工具、應(yīng)對(duì)和減少各類風(fēng)險(xiǎn)的重要基礎(chǔ)。作為人力資本的重要組成部分，數(shù)字金融素養(yǎng)能有效縮小“數(shù)字鴻溝”、降低“金融排斥”，幫助家庭獲取生產(chǎn)生活、風(fēng)險(xiǎn)管理所必需的金融服務(wù)，提升家庭經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定性。但在實(shí)踐中，農(nóng)戶在適應(yīng)金融數(shù)字化方面還存在明顯不足。如果農(nóng)戶數(shù)字金融素養(yǎng)較低，易遭遇線上金融詐騙等問(wèn)題，擴(kuò)大家庭潛在風(fēng)險(xiǎn)敞口，給家庭經(jīng)濟(jì)韌性提升帶來(lái)桎梏。為此，將數(shù)字金融素養(yǎng)納入農(nóng)村家庭經(jīng)濟(jì)韌性分析框架中，嘗試回答以下問(wèn)題：數(shù)字金融素養(yǎng)能否提升農(nóng)村家庭經(jīng)濟(jì)韌性？如果答案是肯定的，那么數(shù)字金融素養(yǎng)又是通過(guò)何種路徑影響農(nóng)村家庭經(jīng)濟(jì)韌性？

現(xiàn)有關(guān)于數(shù)字金融素養(yǎng)對(duì)家庭經(jīng)濟(jì)韌性影響的研究還不充分，主要聚焦于金融素養(yǎng)對(duì)貧困、財(cái)務(wù)、收入等脆弱性的緩解效應(yīng)。在緩解貧困脆弱性方面，研究認(rèn)為金融素養(yǎng)所具有的金融知識(shí)屬性和金融決策內(nèi)涵有助于提升家庭金融可得性，促使家庭通過(guò)信貸機(jī)制、資產(chǎn)機(jī)制和保險(xiǎn)機(jī)制來(lái)防范返貧風(fēng)險(xiǎn)^[3]。在影響財(cái)務(wù)脆弱性方面，研究表明金融素養(yǎng)會(huì)影響家庭收支水平和資產(chǎn)債務(wù)結(jié)構(gòu)，金融素養(yǎng)較低的家庭更容易表現(xiàn)出財(cái)務(wù)脆弱特征^[4]。金融素養(yǎng)的提高能夠培養(yǎng)家庭信貸意識(shí)，統(tǒng)籌家庭生命周期各階段的債務(wù)需求量，通過(guò)設(shè)置流動(dòng)性資產(chǎn)緩沖來(lái)平滑風(fēng)險(xiǎn)，實(shí)現(xiàn)收入約束下資源的跨期優(yōu)化^[5]。在緩解收入脆弱性方面，研究指出金融素養(yǎng)的提高有助于低收入階層突破“貧困陷阱”，促進(jìn)收入階層的動(dòng)態(tài)流向^[6，7]。

綜上所述，現(xiàn)有文獻(xiàn)較少探討數(shù)字金融素養(yǎng)對(duì)農(nóng)村家庭經(jīng)濟(jì)韌性的影響機(jī)理，尤其是將風(fēng)險(xiǎn)沖擊因素納入數(shù)字金融素養(yǎng)提升農(nóng)村家庭經(jīng)濟(jì)韌性的分析框架，對(duì)家庭面臨的環(huán)境存在不確定性和不穩(wěn)定性重視不夠。據(jù)此，依據(jù)中國(guó)家庭金融調(diào)查數(shù)據(jù)（CHFS）實(shí)證探討數(shù)字金融素養(yǎng)對(duì)農(nóng)村家庭經(jīng)濟(jì)韌性的影響，從促進(jìn)非農(nóng)就業(yè)轉(zhuǎn)移、優(yōu)化金融資產(chǎn)配置、平滑風(fēng)險(xiǎn)沖擊等維度分析數(shù)字金融素養(yǎng)影響農(nóng)村家庭經(jīng)濟(jì)韌性的機(jī)理，討論數(shù)字金融素養(yǎng)提升農(nóng)村家庭經(jīng)濟(jì)韌性過(guò)程中異質(zhì)性影響等，對(duì)于提高數(shù)字金融素養(yǎng)，推動(dòng)農(nóng)村家庭經(jīng)濟(jì)韌性進(jìn)一步提升具有重大意義。

二、理論分析與研究假說(shuō)

家庭經(jīng)濟(jì)韌性來(lái)源于兩部分：一是家庭收入向上流動(dòng)趨勢(shì)的提升，二是家庭經(jīng)濟(jì)下行風(fēng)險(xiǎn)的降低^[8]。對(duì)農(nóng)村家庭而言，如何提升家庭收入和降低家庭經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)是增強(qiáng)家庭經(jīng)濟(jì)韌性的關(guān)鍵。數(shù)字金融素養(yǎng)能通過(guò)收入增長(zhǎng)機(jī)制和風(fēng)險(xiǎn)防范機(jī)制來(lái)提升農(nóng)村家庭經(jīng)濟(jì)韌性。第一，數(shù)字金融素養(yǎng)有助于農(nóng)村家庭采取恰當(dāng)?shù)耐顿Y策略，優(yōu)化金融資產(chǎn)配置效率，提升家庭財(cái)產(chǎn)性收入。第二，數(shù)字金融素養(yǎng)有助于拓寬農(nóng)村家庭信息獲取渠道，實(shí)時(shí)了解市場(chǎng)就業(yè)動(dòng)態(tài)，促進(jìn)家庭實(shí)現(xiàn)非農(nóng)就業(yè)轉(zhuǎn)移，提升家庭工資性收入。第三，數(shù)字金融素養(yǎng)有助于提升農(nóng)村家庭的風(fēng)險(xiǎn)防范意識(shí)，提升家庭風(fēng)險(xiǎn)抵御能力，降低家庭經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)。

（一）收入增長(zhǎng)機(jī)制

1.促進(jìn)非農(nóng)就業(yè)。擴(kuò)大就業(yè)，為農(nóng)戶創(chuàng)造更多的非農(nóng)就業(yè)機(jī)會(huì)是增加農(nóng)村家庭收入的重要手段^[9]。一方面，數(shù)字金融素養(yǎng)的提高能提升農(nóng)村家庭參與數(shù)字金融活動(dòng)的積極性，幫助其利用數(shù)字平臺(tái)獲取更具有時(shí)效性的就業(yè)訊息，增加非農(nóng)就業(yè)機(jī)會(huì)。農(nóng)村家庭在參與數(shù)字金融活動(dòng)時(shí)，數(shù)字平臺(tái)會(huì)依據(jù)用戶填寫的信息、瀏覽次數(shù)等數(shù)字足跡對(duì)用戶的需求、偏好進(jìn)行精準(zhǔn)識(shí)別，通過(guò)個(gè)性化推薦功能，針對(duì)性地為農(nóng)村家庭提供就業(yè)信息，拓寬農(nóng)村家庭信息獲取邊界，實(shí)時(shí)了解市場(chǎng)就業(yè)動(dòng)態(tài)^[10]。另一方面，數(shù)字金融素養(yǎng)具有明顯的人力資本積累效應(yīng)。數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展加快了產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，以人工智能、機(jī)器人等數(shù)字技術(shù)為代表的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)推動(dòng)農(nóng)村家庭從傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)中解脫出來(lái)，在擴(kuò)大農(nóng)村家庭就業(yè)選擇范圍的同時(shí)，也對(duì)農(nóng)村家庭的互聯(lián)網(wǎng)使用技能提出了一定要求。具備較高數(shù)字金融素養(yǎng)的農(nóng)村家庭對(duì)新鮮事物的接受程度較強(qiáng)，可以借助數(shù)字平臺(tái)學(xué)習(xí)新知識(shí)和新技能，不斷積累人力資本，以適應(yīng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代的崗位技能要求，促進(jìn)家庭實(shí)現(xiàn)非農(nóng)就業(yè)。因此，提高數(shù)字金融素養(yǎng)能促使農(nóng)村家庭實(shí)現(xiàn)非農(nóng)就業(yè)轉(zhuǎn)移，獲取更為穩(wěn)定的工資性收入，從而提高家庭經(jīng)濟(jì)韌性。

2.優(yōu)化金融資產(chǎn)配置。傳統(tǒng)金融理論假定家庭投資者是完全理性且決策信息完全充分。事實(shí)上，農(nóng)村家庭在參與金融活動(dòng)時(shí)存在資產(chǎn)配置深度不足、從眾投資等諸多不理性行為，導(dǎo)致資產(chǎn)配置效率較低，這在很大程度上損害了農(nóng)村家庭經(jīng)濟(jì)韌性。依據(jù)《國(guó)民金融素養(yǎng)白皮書（2022—2023）》數(shù)據(jù)，當(dāng)前家庭對(duì)股票、債券等金融產(chǎn)品的了解程度普遍較淺，非常了解的家庭僅占2.7%。盡管如此，仍有49.27%的家庭投資過(guò)基金和股票等高風(fēng)險(xiǎn)金融產(chǎn)品，這表明家庭并沒(méi)有對(duì)金融產(chǎn)品進(jìn)行系統(tǒng)分析，缺乏合理的金融投資策略。決策雙系統(tǒng)理論認(rèn)為，個(gè)體在作出判斷和決策的過(guò)程中存在兩種思考模式：一是直覺(jué)的啟發(fā)性系統(tǒng)，二是理性的分析加工系統(tǒng)。后者依靠系統(tǒng)性信息加工來(lái)做出決策，雖然加工速度慢，但其更為主動(dòng)和靈活，可幫助個(gè)體隨著客觀情況的變化來(lái)不斷調(diào)整資源分配。數(shù)字金融素養(yǎng)較大的農(nóng)村家庭更傾向于采取理性分析加工系統(tǒng)，會(huì)事先考量自身的資產(chǎn)稟賦、金融需求，并對(duì)金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)和收益進(jìn)行權(quán)衡，以此作為金融決策的依據(jù)。農(nóng)村家庭在逐漸積累數(shù)字金融素養(yǎng)過(guò)程中會(huì)逐步形成系統(tǒng)的投資理念和不斷提升理財(cái)技能，在面對(duì)多元化的數(shù)字金融產(chǎn)品時(shí)，才更有可能做出利于家庭財(cái)務(wù)可持續(xù)發(fā)展的決策，構(gòu)建合理有效的金融投資組合，增加家庭財(cái)產(chǎn)性收入，從而提高家庭經(jīng)濟(jì)韌性。

（二）風(fēng)險(xiǎn)防范機(jī)制

農(nóng)村家庭由于流動(dòng)性約束、預(yù)防性儲(chǔ)蓄動(dòng)機(jī)等現(xiàn)實(shí)情況制約，缺乏有效的風(fēng)險(xiǎn)緩沖途徑，家庭難以平滑氣候?yàn)?zāi)害、疾病、失業(yè)等風(fēng)險(xiǎn)沖擊，容易造成較大

的家庭福利損失。而數(shù)字金融素養(yǎng)通過(guò)以下方面來(lái)幫助農(nóng)村家庭平滑外部風(fēng)險(xiǎn)沖擊的影響：一是數(shù)字金融素養(yǎng)較高的農(nóng)村家庭風(fēng)險(xiǎn)防范意識(shí)更強(qiáng)，能夠制定合理的財(cái)務(wù)規(guī)劃，通過(guò)長(zhǎng)期投資消除家庭經(jīng)濟(jì)發(fā)展的潛在結(jié)構(gòu)性障礙。如農(nóng)村家庭運(yùn)用保險(xiǎn)這一金融工具來(lái)防范、分散與轉(zhuǎn)移風(fēng)險(xiǎn)，使得家庭可以更快從風(fēng)險(xiǎn)沖擊中適應(yīng)和恢復(fù)。二是依據(jù)流動(dòng)性約束理論，當(dāng)農(nóng)村家庭面臨意外事件沖擊時(shí)，通常會(huì)選擇從金融市場(chǎng)獲取信貸支持以平滑消費(fèi)。數(shù)字金融素養(yǎng)更高的農(nóng)村家庭往往更清晰地了解和掌握信貸知識(shí)，更能充分表達(dá)其信貸需求，提高其信貸可得性，提升家庭平滑消費(fèi)的能力，避免農(nóng)村家庭陷入財(cái)務(wù)困境。如果農(nóng)村家庭數(shù)字金融素養(yǎng)匱乏，其可能采取借貸成本更高的非正規(guī)金融手段或縮減開支、變賣資產(chǎn)，致使家庭缺乏生計(jì)資本進(jìn)行再生產(chǎn)和再投資，家庭經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)加劇。三是從長(zhǎng)期來(lái)看，人力資本積累是提升家庭代際間收益回報(bào)、促進(jìn)風(fēng)險(xiǎn)跨期分擔(dān)的內(nèi)在動(dòng)力，具有增智與增收的雙重效應(yīng)。具備較高數(shù)字金融素養(yǎng)的農(nóng)村家庭能夠意識(shí)到人力資本積累的重要性，理性認(rèn)識(shí)教育投資價(jià)值，通過(guò)改善理財(cái)規(guī)劃、優(yōu)化資產(chǎn)配置等方式促進(jìn)家庭的教育投資，實(shí)現(xiàn)投資“現(xiàn)在”向投資“未來(lái)”的轉(zhuǎn)換，提高農(nóng)村家庭長(zhǎng)期發(fā)展能力。

基于此，提出假說(shuō)：

H1 數(shù)字金融素養(yǎng)有助于提升農(nóng)村家庭經(jīng)濟(jì)韌性。

H2 數(shù)字金融素養(yǎng)通過(guò)促進(jìn)非農(nóng)就業(yè)轉(zhuǎn)移提高農(nóng)村家庭經(jīng)濟(jì)韌性。

H3 數(shù)字金融素養(yǎng)通過(guò)優(yōu)化金融資產(chǎn)配置提高農(nóng)村家庭經(jīng)濟(jì)韌性。

H4 數(shù)字金融素養(yǎng)通過(guò)平滑風(fēng)險(xiǎn)沖擊影響提高農(nóng)村家庭經(jīng)濟(jì)韌性。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）數(shù)據(jù)來(lái)源

數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)家庭金融調(diào)查數(shù)據(jù)（CHFS）、RESSET數(shù)據(jù)庫(kù)、國(guó)家統(tǒng)計(jì)局等?？紤]到估計(jì)農(nóng)村家庭經(jīng)濟(jì)韌性需引入一階滯后項(xiàng)，將2017年、2019年CHFS數(shù)據(jù)整理合并為一期數(shù)據(jù)。研究對(duì)象為農(nóng)村家庭，在數(shù)據(jù)清洗過(guò)程中，保留戶主為農(nóng)村戶籍的樣本，并篩除編碼缺失、關(guān)鍵變量缺失以及樣本期內(nèi)未能持續(xù)追蹤的樣本，最終得到9567個(gè)觀測(cè)值。

（二）重要變量及其測(cè)度

1.核心解釋變量：數(shù)字金融素養(yǎng)（DFI）。

AFI認(rèn)為數(shù)字金融素養(yǎng)是涵蓋金融知識(shí)、金融能力和數(shù)字素養(yǎng)的綜合概念。借鑒孫繼國(guó)和趙文燕^[11]的測(cè)度思路，采用迭代主因子法，從金融知識(shí)、金融技能和數(shù)字素養(yǎng)三個(gè)層面構(gòu)建數(shù)字金融素養(yǎng)的指標(biāo)體系，并計(jì)算綜合得分。首先，選取利率計(jì)算問(wèn)題、通貨膨脹問(wèn)題和投資風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題來(lái)考察農(nóng)村家庭金融知識(shí)水平，并針對(duì)每個(gè)問(wèn)題構(gòu)建兩個(gè)虛擬變量。第一個(gè)虛擬變量表示是否回答正確，第二個(gè)虛擬變量表示是否直接回答。其次，從農(nóng)村家庭是否擁有股票賬戶、是否擁有基金賬戶、是否使用信用卡三方面考察其金融技能。最后，從農(nóng)村家庭是否使用數(shù)字支付、數(shù)字理財(cái)、數(shù)字信貸三方面考察其數(shù)字素養(yǎng)。在此基礎(chǔ)上進(jìn)行Bartlett球形檢驗(yàn)，結(jié)果表明p值在1%的水平上顯著；進(jìn)一步進(jìn)行KMO檢驗(yàn)，結(jié)果為0.737，符合檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)。

2.被解釋變量：農(nóng)村家庭經(jīng)濟(jì)韌性（Resilience）。

結(jié)合已有研究，農(nóng)村家庭經(jīng)濟(jì)韌性定義為農(nóng)村家庭能夠抵御外部沖擊對(duì)家庭福利的影響、保持經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的能力。借鑒Cisse和Barrett^[12]的做法，以農(nóng)村家庭的人均消費(fèi)水平作為家庭福利水平的代理指標(biāo)，采用矩估計(jì)方法來(lái)測(cè)算農(nóng)村家庭經(jīng)濟(jì)韌性。

3.機(jī)制變量：

（1）非農(nóng)就業(yè)轉(zhuǎn)移（Non_agri）。將從事非農(nóng)工作的農(nóng)村家庭定義為實(shí)現(xiàn)非農(nóng)就業(yè)轉(zhuǎn)移，包括科教文衛(wèi)、住宿和餐飲業(yè)、批發(fā)和零售業(yè)、建筑業(yè)等。若農(nóng)村家庭從事非農(nóng)工作，賦值為“1”；反之則為0。

（2）金融資產(chǎn)配置效率（Fin_asset）。運(yùn)用夏普比率（sharpe_ratio）作為金融資產(chǎn)配置效率的評(píng)價(jià)指標(biāo)。先依據(jù)金融資產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)水平將其分為存款類、債券類、股票類。因CHFS數(shù)據(jù)庫(kù)只提供受訪者家庭的金融資產(chǎn)類別、數(shù)量等信息，并未納入金融資產(chǎn)收益率、風(fēng)險(xiǎn)等問(wèn)題設(shè)置，為此，采取指數(shù)替代方式來(lái)測(cè)度家庭各類資產(chǎn)對(duì)應(yīng)的收益率及風(fēng)險(xiǎn)。其中，存款類資產(chǎn)采用一年期定期存款基準(zhǔn)利率替代。債券類資產(chǎn)收益率和風(fēng)險(xiǎn)使用中證綜合全債指數(shù)的年收益率和標(biāo)準(zhǔn)差。股票類資產(chǎn)使用上證指數(shù)和深證成指的按年成交額加權(quán)計(jì)算來(lái)得到相應(yīng)的收益率和標(biāo)準(zhǔn)差。綜合考慮金融市場(chǎng)運(yùn)行周期性及微觀數(shù)據(jù)調(diào)查時(shí)間，使用2003年1月至2019年12月期間的各類資產(chǎn)平均收益率作為2019年家庭各類金融資產(chǎn)收益率。

（3）風(fēng)險(xiǎn)沖擊（Risk_shock）。農(nóng)村家庭面臨的風(fēng)險(xiǎn)沖擊可分為區(qū)域協(xié)同性風(fēng)險(xiǎn)沖擊和個(gè)體異質(zhì)性風(fēng)險(xiǎn)沖擊兩類。其中，區(qū)域協(xié)同性風(fēng)險(xiǎn)沖擊是指區(qū)域內(nèi)每個(gè)農(nóng)村家庭都共同面臨的風(fēng)險(xiǎn)，主要表現(xiàn)為災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)沖擊。參考董艷敏和嚴(yán)奉憲^[13]的測(cè)度方法，采用省級(jí)農(nóng)業(yè)受災(zāi)面積與農(nóng)作物播種面積的比值來(lái)衡量災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)沖擊（disaster_risk）。個(gè)體異質(zhì)性風(fēng)險(xiǎn)沖擊是指某一農(nóng)村家庭自身所遭遇的風(fēng)險(xiǎn)，從健康風(fēng)險(xiǎn)沖擊（health_risk）和失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)沖擊（unemploy_risk）來(lái)考察，分別用家庭住院人數(shù)和家庭失業(yè)人數(shù)（17周歲及以上家庭成員）來(lái)測(cè)度。

4.控制變量：選取戶主特征、家庭特征以及地區(qū)特征作為控制變量。戶主特征包括年齡（age）、性別（sex）、婚姻狀況（marriage）以及風(fēng)險(xiǎn)偏好（risk）。家庭特征包括少兒撫養(yǎng)比（child_ratio）、老年撫養(yǎng)比（old_ratio）、家庭非健康人員占比（unhealthy_ratio）、家庭平均受教育水平（education）、家庭收入（income）、社會(huì)資本（家庭年人情禮節(jié)支出，social_capital）、是否購(gòu)買社會(huì)養(yǎng)老保險(xiǎn)（old_insur）、是否購(gòu)買社會(huì)醫(yī)療保險(xiǎn)（medical_insur）。地區(qū)特征包括地區(qū)保障水平（地區(qū)養(yǎng)老保險(xiǎn)基金支出，area_sec）、地區(qū)消費(fèi)水平（農(nóng)村居民消費(fèi)水平指數(shù)，area_cons）、地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（省人均GDP對(duì)數(shù)值，lngdp）、所處地域（東部、中西部地區(qū)，area）。表1報(bào)告了變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。

（三）模型設(shè)定

1.基準(zhǔn)回歸模型：為驗(yàn)證數(shù)字金融素養(yǎng)對(duì)農(nóng)村家庭經(jīng)濟(jì)韌性的影響，設(shè)定實(shí)證模型如下：

Resiliencei=α0+α1DFLi+α2Controli+μi （1）

其中，Resiliencei表示農(nóng)村家庭經(jīng)濟(jì)韌性；DFLi表示數(shù)字金融素養(yǎng)；Controli代表一系列控制變量；μi為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

2.機(jī)制檢驗(yàn)?zāi)Ｐ停?/p>

（1）中介效應(yīng)檢驗(yàn)?zāi)Ｐ汀?/p>

構(gòu)建中介效應(yīng)模型來(lái)實(shí)證檢驗(yàn)數(shù)字金融素養(yǎng)是否通過(guò)促進(jìn)非農(nóng)就業(yè)轉(zhuǎn)移和優(yōu)化金融資產(chǎn)配置來(lái)提升農(nóng)村家庭經(jīng)濟(jì)韌性。因傳統(tǒng)的中介效應(yīng)模型存在明顯的因果推斷缺陷，故參照曾國(guó)安等^[14]的做法，在中介效應(yīng)檢驗(yàn)過(guò)程中增加中介變量單獨(dú)對(duì)被解釋變量進(jìn)行回歸，并采用Sobel檢驗(yàn)和Bootstrap檢驗(yàn)對(duì)回歸結(jié)果再次進(jìn)行驗(yàn)證。具體模型設(shè)定如下：

Mediatori=β0+β1DFLi+β2Controli+δi（2）

Resiliencei=γ0+γ1 Mediatori+γ2Controli+

i+εi（3）

Resiliencei=θ0+θ1DFLi+θ2Mediatori+

θ3Controli+πi（4）

Mediatori表示中介變量，即非農(nóng)就業(yè)轉(zhuǎn)移和金融資產(chǎn)配置效率。

（2）調(diào)節(jié)效應(yīng)檢驗(yàn)?zāi)Ｐ汀?/p>

為驗(yàn)證數(shù)字金融素養(yǎng)是否通過(guò)平滑風(fēng)險(xiǎn)沖擊來(lái)提升農(nóng)村家庭經(jīng)濟(jì)韌性，設(shè)定如下調(diào)節(jié)效應(yīng)模型：

Resiliencei=τ0+τ1DFLi+τ2DFLi×

moderatori+τ3moderatori+τ4Controli+μ1i（5）

其中，moderatori為調(diào)節(jié)變量，包括災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)沖擊、健康風(fēng)險(xiǎn)沖擊和失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)沖擊。

四、實(shí)證分析

（一）基準(zhǔn)回歸

表2報(bào)告了基準(zhǔn)回歸結(jié)果。列（1）顯示，在未加入控制變量之前，數(shù)字金融素養(yǎng)的回歸系數(shù)在1%水平上顯著為正。列（2）、列（3）顯示，在逐步控制戶主特征、家庭特征及地區(qū)特征后，數(shù)字金融素養(yǎng)的系數(shù)值雖有所下降，但仍顯著為正。上述結(jié)果表明數(shù)字金融素養(yǎng)能夠有效提升農(nóng)村家庭經(jīng)濟(jì)韌性，促進(jìn)農(nóng)村家庭長(zhǎng)期穩(wěn)定發(fā)展，假說(shuō)H1得以驗(yàn)證?？赡艿慕忉屧谟冢簲?shù)字金融素養(yǎng)的提高有助于增強(qiáng)農(nóng)村家庭的風(fēng)險(xiǎn)防范意識(shí)和理財(cái)規(guī)劃意識(shí)，促使農(nóng)村家庭為應(yīng)對(duì)各類不確定性制定長(zhǎng)期理財(cái)規(guī)劃，并減少不合理的消費(fèi)行為，控制家庭的負(fù)債水平，使得家庭財(cái)務(wù)狀況更為穩(wěn)健。

（二）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

一是進(jìn)行內(nèi)生性處理?；鶞?zhǔn)回歸模型可能存在內(nèi)生性問(wèn)題，如果直接進(jìn)行估計(jì)，很有可能導(dǎo)致估計(jì)結(jié)果產(chǎn)生偏差。參考已有文獻(xiàn)，選取“同一社區(qū)除自身外其他農(nóng)村家庭的平均數(shù)字金融素養(yǎng)”“數(shù)字金融素養(yǎng)滯后一期”作為工具變量，采用工具變量法以解決內(nèi)生性問(wèn)題。二是更換解釋變量的度量方法，運(yùn)用極大似然因子分析法來(lái)測(cè)度數(shù)字金融素養(yǎng)。三是更換被解釋變量的測(cè)度方法，假設(shè)農(nóng)村家庭福利水平服從正態(tài)分布，重新計(jì)算農(nóng)村家庭經(jīng)濟(jì)韌性。四是采用PSM（傾向得分匹配法）以緩解樣本選擇偏誤問(wèn)題。以數(shù)字金融素養(yǎng)的均值作為分界線，將受訪農(nóng)村家庭劃分為處理組（大于均值）和控制組（小于均值），分別賦值為1和0；采用K近鄰匹配、卡尺匹配、核匹配、馬氏匹配四種方法，根據(jù)匹配后的樣本計(jì)算處理組的平均處理效應(yīng)（ATT）。從結(jié)果來(lái)看^①，采取任意一種匹配方式，數(shù)字金融素養(yǎng)均顯著正向影響農(nóng)村家庭經(jīng)濟(jì)韌性。

（三）機(jī)制檢驗(yàn)

1.促進(jìn)農(nóng)村家庭非農(nóng)就業(yè)轉(zhuǎn)移。

依據(jù)擇業(yè)動(dòng)機(jī)理論，若農(nóng)村家庭能在非農(nóng)就業(yè)中獲得更高收益且只需承擔(dān)較低經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)，其會(huì)更傾向于流向非農(nóng)部門。數(shù)字金融素養(yǎng)高的農(nóng)村家庭能夠意識(shí)到非農(nóng)就業(yè)更能發(fā)揮自身的比較優(yōu)勢(shì)、實(shí)現(xiàn)家庭經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)最小化和效用最大化，主動(dòng)向非農(nóng)行業(yè)轉(zhuǎn)移。表3報(bào)告了數(shù)字金融素養(yǎng)促進(jìn)農(nóng)村家庭非農(nóng)就業(yè)機(jī)制的檢驗(yàn)結(jié)果。列（1）顯示，數(shù)字金融素養(yǎng)對(duì)農(nóng)村家庭非農(nóng)就業(yè)的回歸系數(shù)在1%水平上顯著為正。列（2）、列（3）的結(jié)果顯示，非農(nóng)就業(yè)的回歸系數(shù)均顯著為正，說(shuō)明農(nóng)村家庭轉(zhuǎn)向非農(nóng)就業(yè)活動(dòng)會(huì)顯著提升家庭經(jīng)濟(jì)韌性。Sobel檢驗(yàn)Z值為7.063，且Bootstrap的置信區(qū)間不包含0，表明數(shù)字金融素養(yǎng)通過(guò)促進(jìn)非農(nóng)就業(yè)進(jìn)而提升農(nóng)村家庭經(jīng)濟(jì)韌性的機(jī)制存在，假說(shuō)H2得以驗(yàn)證。

2.優(yōu)化金融資產(chǎn)配置。

現(xiàn)代金融市場(chǎng)的蓬勃發(fā)展和金融產(chǎn)品的日益豐富為農(nóng)村家庭實(shí)現(xiàn)財(cái)富保值增值提供了重要渠道。如果農(nóng)村家庭缺乏數(shù)字金融素養(yǎng)，其投資決策將是次優(yōu)的，甚至可能出現(xiàn)投資決策失誤和不理性行為。表4報(bào)告了數(shù)字金融素養(yǎng)促進(jìn)農(nóng)村家庭優(yōu)化金融資產(chǎn)配置機(jī)制的檢驗(yàn)結(jié)果。列（1）顯示，數(shù)字金融素養(yǎng)的回歸系數(shù)在1%水平上為正，表明數(shù)字金融素養(yǎng)提高有助于優(yōu)化農(nóng)村家庭金融資產(chǎn)配置。在列（2）、列（3）的結(jié)果中，夏普比率的回歸系數(shù)顯著為正，表明家庭金融資產(chǎn)配置效率的優(yōu)化能顯著提升農(nóng)村家庭經(jīng)濟(jì)韌性。進(jìn)一步地，Sobel檢驗(yàn)Z值為7.839且在1%水平上顯著，同時(shí)Bootstrap中介效應(yīng)的置信區(qū)間不包含0，表明數(shù)字金融素養(yǎng)通過(guò)優(yōu)化家庭金融資產(chǎn)配置進(jìn)而提升農(nóng)村家庭經(jīng)濟(jì)韌性的機(jī)制存在，假說(shuō)H3得以驗(yàn)證。

3.提升家庭風(fēng)險(xiǎn)抵御能力。

表5為數(shù)字金融素養(yǎng)提升家庭風(fēng)險(xiǎn)抵御能力的檢驗(yàn)結(jié)果。列（1）顯示，災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)沖擊顯著負(fù)向影響農(nóng)村家庭經(jīng)濟(jì)韌性。列（2）顯示，數(shù)字金融素養(yǎng)與災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)沖擊的交互項(xiàng)系數(shù)為0.2951，在1%的水平上正向影響農(nóng)村家庭經(jīng)濟(jì)韌性，說(shuō)明數(shù)字金融素養(yǎng)能夠通過(guò)平滑災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)沖擊影響來(lái)提升農(nóng)村家庭經(jīng)濟(jì)韌性。列（3）、列（4）顯示，健康風(fēng)險(xiǎn)沖擊和失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)沖擊均負(fù)向影響農(nóng)村家庭經(jīng)濟(jì)韌性，且失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)沖擊的回歸系數(shù)在1%水平上顯著。列（5）、列（6）顯示，數(shù)字金融素養(yǎng)與健康風(fēng)險(xiǎn)沖擊的交互項(xiàng)系數(shù)、數(shù)字金融素養(yǎng)與失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)沖擊的交互項(xiàng)系數(shù)均顯著正向影響農(nóng)村家庭經(jīng)濟(jì)韌性，說(shuō)明數(shù)字金融素養(yǎng)能夠通過(guò)平滑健康風(fēng)險(xiǎn)和失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)沖擊影響來(lái)增強(qiáng)農(nóng)村家庭經(jīng)濟(jì)韌性。綜上可知，假說(shuō)H4得以驗(yàn)證。

（四）異質(zhì)性檢驗(yàn)

1.數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展水平異質(zhì)性。運(yùn)用熵值法從數(shù)字資金投入、數(shù)字產(chǎn)業(yè)發(fā)展、數(shù)字信息基礎(chǔ)和數(shù)字服務(wù)水平四個(gè)維度測(cè)度各省數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展水平，并進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。以數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展水平中位數(shù)為界，將低于中位數(shù)的地區(qū)定義為低數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展水平地區(qū)，高于中位數(shù)的地區(qū)定義為高數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展水平地區(qū)。表6列（1）、列（2）顯示，數(shù)字金融素養(yǎng)的回歸系數(shù)均顯著為正，但在高數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展水平地區(qū)樣本中回歸系數(shù)更大，且數(shù)字金融素養(yǎng)與高數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展地區(qū)交互項(xiàng)顯著為正，表明數(shù)字金融素養(yǎng)對(duì)高數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展地區(qū)農(nóng)村家庭經(jīng)濟(jì)韌性的提升作用更強(qiáng)。

2.個(gè)體異質(zhì)性。將農(nóng)村家庭劃分為普通家庭和“長(zhǎng)尾”家庭，“長(zhǎng)尾”家庭為家庭收入小于平均值且戶主年齡為60歲及以上的農(nóng)村家庭。表7報(bào)告了個(gè)體異質(zhì)性檢驗(yàn)結(jié)果。列（1）、列（2）顯示，相較于普通家庭，數(shù)字金融素養(yǎng)對(duì)農(nóng)村“長(zhǎng)尾”家庭經(jīng)濟(jì)韌性的提升效果更為顯著。進(jìn)一步引入數(shù)字金融素養(yǎng)與“長(zhǎng)尾”家庭的交互項(xiàng)，系數(shù)顯著為正，說(shuō)明數(shù)字金融素養(yǎng)更能幫助農(nóng)村“長(zhǎng)尾”家庭提升家庭經(jīng)濟(jì)韌性。

五、結(jié)論與建議

依據(jù)2017年、2019年中國(guó)家庭金融調(diào)查數(shù)據(jù)（CHFS），實(shí)證檢驗(yàn)數(shù)字金融素養(yǎng)對(duì)農(nóng)村家庭經(jīng)濟(jì)韌性的影響。結(jié)果顯示：數(shù)字金融素養(yǎng)對(duì)農(nóng)村家庭經(jīng)濟(jì)韌性具有顯著的正向影響。機(jī)制分析表明，非農(nóng)就業(yè)轉(zhuǎn)移和金融資產(chǎn)配置在數(shù)字金融素養(yǎng)提升農(nóng)村家庭經(jīng)濟(jì)韌性過(guò)程中發(fā)揮中介作用，對(duì)平滑風(fēng)險(xiǎn)沖擊起到正向調(diào)節(jié)作用。異質(zhì)性分析表明，數(shù)字金融素養(yǎng)對(duì)高數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展水平地區(qū)農(nóng)村家庭、農(nóng)村“長(zhǎng)尾”家庭經(jīng)濟(jì)韌性的促進(jìn)作用更大。

建議：（1）政府部門、金融機(jī)構(gòu)等多元主體著力開展數(shù)字金融知識(shí)常態(tài)化教育培訓(xùn)，多渠道開展宣講活動(dòng)，助力數(shù)字金融知識(shí)融入農(nóng)民生活實(shí)踐中，不斷提升其數(shù)字金融素養(yǎng)，促進(jìn)農(nóng)村家庭實(shí)現(xiàn)更高層次就業(yè)和優(yōu)化金融資產(chǎn)配置，改善家庭發(fā)展路徑。（2）加大對(duì)農(nóng)村特別是偏遠(yuǎn)地區(qū)財(cái)政支持力度，完善物聯(lián)網(wǎng)、信息平臺(tái)等數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，提高數(shù)字終端在農(nóng)村的普及率和滲透率，打通農(nóng)村互聯(lián)網(wǎng)“最后一公里”，提高農(nóng)村家庭數(shù)字生活的參與度和接入能力，縮窄數(shù)字鴻溝。（3）引導(dǎo)金融機(jī)構(gòu)充分利用數(shù)字平臺(tái)優(yōu)勢(shì)，創(chuàng)新開發(fā)數(shù)字金融產(chǎn)品和服務(wù)，簡(jiǎn)化數(shù)字金融應(yīng)用方式和流程，幫助農(nóng)村家庭以便捷、低成本方式參與數(shù)字金融活動(dòng)，營(yíng)造良好的農(nóng)村金融環(huán)境。

注釋：

① 限于篇幅，結(jié)果省略不展示，備索。

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（責(zé)任編輯：鐘瑤，鄒彬）

Research on the Impact of Digital Financial Literacy

on Rural Household Economic Resilience

LUO Hehua， LIU Huiting， LEI Yuliang

（College of Economics， Hunan Agricultural University， Changsha，Hunan 410000， China）

Abstract：Based on the 2017 and 2019 China Household Finance Survey （CHFS） data， this study explores the impact and mechanism of digital financial literacy on rural household economic resilience using OLS model， mediation effect model， and moderation effect model. Research has found that digital financial literacy enhances the economic resilience of rural households by promoting the transfer of non-agricultural employment， optimizing financial asset allocation， and enhancing their ability to resist risks. Digital financial literacy has a greater impact on the economic resilience of rural households in high digital rural development areas and “l(fā)ong tail” rural households. In view of this， it is necessary to improve the construction of rural digital infrastructure， popularize regular education and training on digital finance knowledge， in order to continuously improve digital finance literacy and promote the economic resilience of rural households.

Key words：digital financial literacy; economic resilience; non-agricultural employment; financial asset allocation