數字普惠金融對農村青年非農就業的影響研究

■張 青，況志華，王焰輝

一、引言與文獻綜述

《中華人民共和國國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和2035年遠景目標綱要》提出，走中國特色社會主義鄉村振興道路，全面實施鄉村振興戰略。與此同時，2021年兩會期間，國務院總理李克強提及就業問題，強調要為接近三億的農民工提供就業的機會。無疑，如何解決好農村勞動力尤其是農村青年的就業問題是全面推進鄉村振興戰略的重要一環。我國農村地區出現人口流失、治理失序以及鄉村凋敝等問題，農村青年就業面臨著嚴峻的挑戰。面對這些問題，在新的工業4.0時代，農村剩余勞動力日趨接受工業的反哺向非農產業逐步轉移，引發相關學者對“劉易斯拐點”是否到來以及如何應對的思考（蔡昉，2010；王亞楠等，2020）。在我國數字化轉型向縱深發展推動下，數字金融產業如雨后春筍般興起，普惠金融迅速發展，迫切需要厘清數字普惠金融與農村勞動力的主體（農村青年）之間的互動關系，因此研究數字普惠金融發展如何影響農村青年非農就業具有重要的理論與實踐意義。

近年來，數字化、移動化和新興的互聯網金融為傳統金融機構拓寬貧困地區金融服務渠道提供了更多解決方案，在賬戶滲透、儲蓄滲透、小額支付、信貸等方面的金融覆蓋面、可獲得性和滿意度均取得顯著成效。利用數字普惠金融支持農村地區產業發展，優化農村青年就業結構以適應經濟新形勢，提高農村勞動力金融服務可獲得性，成為鄉村振興戰略的重要抓手。一方面，部分學者聚焦于數字普惠金融這種新興的金融模式對于傳統金融市場和金融系統的沖擊和影響，諸如提高商業銀行全要素生產率（沈悅和郭品，2015）、影響商業銀行風險承擔行為（劉忠璐，2016）、沖擊傳統的貨幣政策傳導機制（戰明華等，2018）。另一方面，已有研究表明，數字普惠金融的發展具有促進創業（何婧和李慶海，2019）、企業技術創新（唐松等，2020）、居民消費（易行健和周利，2018）、全要素生產率增長（王旺，2021）、包容性經濟增長（張勛等，2019）等多維度經濟效應。現有關于數字普惠金融發展經濟后果研究大多關注宏觀、企業微觀和家戶微觀層面，缺少對個體微觀層面尤其是農村青年這一不容忽視個體的探討。

青年就業危機是全球范圍內各國經濟發展的共同挑戰。在許多發展中國家，青年失業率高，農村青年很大比例處于脆弱就業狀態或者與實體經濟脫離而從事單一農業活動。各國的發展經驗表明，隨著城市化進程的加快，越來越多的農村勞動力轉移到非農職業，其農村家庭收入結構發生了巨大的變化（Gasparri&Munoz，2019）。擴大農村青年就業，創造更多非農就業機會，逐步消除勞動力轉移壁壘是增加農村地區收入的關鍵（鐘甫寧和何軍，2007），對于我國政府穩步推進鄉村振興和經濟發展至關重要。現有研究發現，個體和家戶特征（程名望和潘烜，2012）、社會保障制度（王翌秋和劉蕾，2016）等因素影響農村勞動力人口的非農就業決策。盡管關于農戶生計多樣化戰略下的職業選擇的文獻豐富，遺憾的是，很少有實證研究關注農村青年這一群體在職業選擇中的動因（White，2012）。

本文可能存在的邊際貢獻主要有三點：首先，在我國經濟結構快速轉型和數字普惠金融迅速發展的背景下，考察了農村青年職業選擇，首次定量探討數字普惠金融發展與農村青年非農就業的關系，以期豐富相關研究，為政府制定非農就業政策提供參考。其次，創新性地發現了互聯網使用和社會信任對數字普惠金融發展與農村青年非農就業的調節效應，為厘清數字普惠金融的作用機制提供思路。最后，進一步異質性分析發現，數字普惠金融發展對于農村青年非農就業的影響存在著地區和性別異質性，增進了對我國數字普惠金融發展多維度的理解。

二、理論分析與研究假設

（一）數字普惠金融發展與農村青年非農就業

隨著我國經濟的持續發展和恩格爾系數的穩步提升，家庭在食品方面的支出占比日趨縮減，同時我國農業發展不同程度實現機械化、智能化，勞動力配置逐漸從農業部門轉移到非農業部門。配第—克拉克式的經濟轉型在世界各國反復觀察證實（Micevska&Rahu，2008），新時代下中國農村青年勞動力面臨農業部門和非農業部門的就業抉擇。在此背景下，金融包容性作為釋放農村青年在推動可持續發展和農村經濟轉型方面潛力的一個關鍵促進因素而受到廣泛關注。

微觀層面上，數字渠道的固有特性有助于加速向傳統上得不到服務的領域提供服務，并降低了客戶和服務提供商的交易成本，這種協同作用轉化為農村青年獲得更多金融服務的機會。在需求方面，一旦克服了最初對技術的不信任和不熟悉，農村青年有望從更方便易用的數字金融服務中受益。一方面，高質量信息的缺乏、客戶和金融服務提供者之間的信息不對稱以及行業層面的協調效率低下是推高客戶和金融服務提供者成本的關鍵因素。數字普惠金融依賴于成熟的數字技術，突破地域限制，緩解農村青年融資約束，增加農村青年資金來源，使得農村青年更有信心和能力進行農業活動以外的生產、經商、創業等職業抉擇。何婧和李慶海（2019）研究發現，數字金融促進農戶創業、提高創業績效，而且相較于涉農創業，數字金融對于非農創業的促進作用更為明顯。無疑，數字普惠金融發展支持了農戶非農創業和農村地區中小微企業的發展，給農村青年帶來大量的非農就業機會。另一方面，數字普惠金融依托于大數據、云計算、人工智能等技術，緩解農村地區信息不對稱問題（Beck et al.，2018），通過信息交互和升級降低農村青年就業信息搜尋成本，使得農村青年能夠把握市場動態和政策調整，從而賦予農村青年更多非農就業的可能性。此外，數字普惠金融從某種程度上改善農村青年對非農就業的態度，使其對農村青年更具吸引力（Loke et al.，2015）。

數字普惠金融跨越了傳統金融機構的局限性，能夠覆蓋更廣泛的客戶網絡，將其服務延伸到最后一公里，提高農村金融服務的覆蓋面，可以大大提高農村人口金融產品和服務的可獲得性，使得農村青年這一“長尾群體”受益。當然，以數字金融使用頻率反映的數字普惠金融使用深度使得農村青年享受多元化、深層次的金融服務。因此，數字普惠金融發展及其覆蓋廣度、使用深度作為金融包容性的強大加速器，特別是對農村青年而言，可以增加青年在其金融生態系統中的獲取機會并降低其風險，提高農村青年非農就業的概率。據此，提出以下假設：

假設H1：數字普惠金融發展促進農村青年非農就業，數字普惠金融覆蓋廣度及使用深度有助于農村青年從事非農就業。

（二）數字普惠金融發展、互聯網使用與農村青年非農就業

互聯網作為信息交流的有效媒介，同時也是數字普惠金融發揮作用的重要載體。基于互聯網模式下的金融服務提供商擁有了比傳統實體金融機構更多的經營自由（Barbesino et al.，2005），這使得覆蓋范圍擴大到農村地區過往被忽略的群體，尤其是互聯網使用最為頻繁的農村青年。農村青年通過互聯網接觸數字普惠金融衍生的諸如第三方支付、在線貸款、眾籌、在線保險和網絡銀行等業務，突破傳統的融資渠道，擁有豐富的社會資源，進而依靠足夠的資金支持避免陷入因資金限制而無法從事非農創業的窘境。互聯網構筑起農村青年的社交網絡，強化非農就業成功者的示范效應和帶動作用，鼓勵農村青年聚焦非農職能部門。同時，農村青年的線上社交網絡有利于信息傳遞，緩解農村青年信息不對稱問題，加速農村青年融入社會多元化生產，提高數字普惠金融及其覆蓋廣度和使用深度對其非農就業傾向的促進作用。基于上述分析，提出以下假設：

假設H2：互聯網使用對數字普惠金融發展及其覆蓋廣度和使用深度與農村青年非農就業的正相關關系存在著正向調節作用。

（三）數字普惠金融發展、社會信任與農村青年非農就業

社會信任涉及抽象的、泛化的信息不對稱視角下對他人的信任程度（Robinson&Jackson，2001），是社會資本的重要組成部分。農村青年社會信任程度越高意味著其對他人的意圖易形成更為積極的看法，引致農村青年更多的親社會行為，團隊合作效果改善，有助于經濟效率提升。數字普惠金融構筑起惠及農村等邊遠地區共享的天網，社會信任使得農村青年掙脫“自給自足、自我封閉”的枷鎖，加速其融入社會，擁抱普惠金融，加深數字普惠金融對農村青年的影響，從而強化數字普惠金融發展對農村青年非農就業的促進效應。一方面，社會信任增進農村青年群體之間的數字普惠金融知識和多渠道就業信息的交流與共享，緩解信息不對稱，削弱農村青年從事非農就業的顧慮。另一方面，社會信任降低農村青年的信息甄別成本和交易成本，提高風險承擔能力。社會信任程度高的人往往持有金融資產的動機更為強烈（Guiso&Paiella，2008），也更愿意獲得數字普惠金融發展及其覆蓋廣度和使用深度帶來的諸多益處，使得農村青年更有信心和實力進行非農就業的職業抉擇。基于上述分析，提出以下假設：

假設H3：農村青年社會信任程度對數字普惠金融發展及其覆蓋廣度和使用深度與非農就業的正相關關系存在著正向調節作用。

三、研究設計

（一）樣本選擇與數據來源

采用北京大學中國社會科學調查中心公布的2018年中國家庭動態跟蹤調查（CFPS）數據與北京大學數字金融研究中心發布的2017年中國數字普惠金融發展指數相匹配，經過數據清理、篩選農村青年樣本和剔除相關變量缺失值，連續變量雙側1%縮尾處理后，最終得到4060個觀測值。其中，除采用數字普惠金融總指數外，還使用了數字普惠金融覆蓋廣度、數字普惠金融使用深度兩個細分指標。參考國家統計局對于青年人口的年齡界定，選取CFPS數據中戶籍為農業戶口且居住在農村地區，同時把當年年齡為16—35歲的個體作為農村青年樣本。

（二）變量定義

1.解釋變量：數字普惠金融發展

采用北京大學數字金融研究中心和螞蟻金服集團合作編制的數字普惠金融發展指數及覆蓋廣度、使用深度來衡量數字普惠金融發展。該指數源于螞蟻金服的交易賬戶大數據，已被廣泛用于數字金融相關研究。

2.被解釋變量：農村青年非農就業

根據CFPS問卷數據，當農村青年從事非農就業賦值為1，從事農業工作和未就業則為0。

3.調節變量：互聯網使用和社會信任

互聯網使用。基于CFPS問卷調查結果，農村青年如果使用移動上網或者電腦上網，“互聯網使用”變量取值為1，否則為0。

社會信任。通過CFPS問卷數據中農村青年對問題“陌生人的信任度”的評分作為社會信任的代理變量，該評分從0到10依次表征從非常不信任到非常信任的不同程度。

4.控制變量

參考相關文獻的做法（駱永民等，2020），進一步控制影響非農就業的個體特征、家庭特征、社會保障、地區特征等其他因素，具體的變量說明如表1所示。

表1 變量定義

（三）實證模型設計

為驗證假設H1，鑒于因變量農村青年非農就業是二元虛擬變量，構建了Probit回歸模型（1）檢驗數字普惠金融發展與農村青年非農就業的關系：

其中，nfarm表示農村青年非農就業，index分別代表數字普惠金融發展總指數、數字普惠金融覆蓋廣度指數、數字普惠金融使用深度指數，X是與個人特征有關的變量，H代表家庭特征有關的變量，S表示社會保障的變量，同時控制了地區效應。β1衡量的是數字普惠金融發展指數（包括覆蓋廣度和使用深度）對農村青年非農就業的邊際效應。

為驗證假設H2和H3的調節效應，在模型（1）的基礎上，分別引入調節變量互聯網使用（internet）和社會信任（trust），具體如模型（2）和（3）所示：

四、實證結果分析

（一）描述性統計

表2顯示了相關變量的描述性統計結果，非農就業均值為0.452，表明有45.2%的農村青年從事非農就業工作。數字普惠金融發展指數、數字金融覆蓋廣度、數字金融使用深度的均值為5.582、5.483、5.643，標準差為0.063、0.068、0.102，說明我國的數字金融經過迅速發展有了顯著成效，但仍舊存在著明顯的地區發展差異。其他變量統計顯示，62.3%的農村青年受訪者使用互聯網，社會信任平均值為2.24顯示出農村青年對陌生人的信任程度不足，農村青年平均年齡27.704，52.7%的農村青年受訪者為男性，87.5%的農村青年在婚，平均受教育程度為初中。健康狀況均值為3.154，表明整體上農村青年健康程度良好。農村青年所在家庭成員平均在家吃飯人數在4—5人之間，家庭過去12個月平均純收入為6萬多元。89.9%的農村青年擁有自有住房，49.6的農村青年享受過政府補助，農村青年受訪者享有醫療保險和養老保險的比例分別為88.6%和64.4%。

表2 描述性統計

（二）數字普惠金融發展與農村青年非農就業回歸結果

表3為數字普惠金融發展與農村青年非農就業的回歸結果。第（1）列顯示在控制了一系列控制變量后，數字普惠金融發展（滯后一期）對農村青年非農就業的回歸系數為1.915，并且在1%的水平上顯著。同時，第（2）列和第（3）列也顯示數字普惠金融覆蓋廣度和數字普惠金融使用深度與農村青年非農就業存在著1%和5%統計水平上的正相關關系。這表明，數字普惠金融發展、數字普惠金融覆蓋廣度和數字普惠金融使用深度對農村青年非農就業具有正向促進作用。數字普惠金融服務增加農村青年在金融生態中獲取機會的能力，提高了農村青年非農就業的概率，研究結果證實了假設H1。觀察其他控制變量可以發現，性別、受教育程度、健康狀況和家庭純收入等正向顯著影響農村青年非農就業，而家庭規模、自有住房和政府補助等與農村青年非農就業顯著負相關，說明性別為男性、更高的教育程度、更良好的健康狀況、更高的家庭純收入可以促進農村青年非農就業，而家庭規模更為龐大、擁有自有住房以及享受政府補助有礙于農村青年作出非農就業的抉擇。

表3 數字普惠金融發展與農村青年非農就業回歸結果

續表3

（三）互聯網使用的調節效應

表4為互聯網使用對數字普惠金融發展與農村青年非農就業關系的調節效應回歸結果。由第（1）、（2）、（3）列的結果可知，在加入互聯網使用和交互項后，數字普惠金融發展相關指數仍然與農村青年非農就業在1%的統計水平上顯著正相關，且數字普惠金融發展與互聯網使用的交互項、數字金融覆蓋廣度與互聯網使用的交互項、數字金融使用深度與互聯網使用的交互項系數分別為0.130、0.131、0.129，都在1%的水平上顯著。這說明農村青年使用互聯網能夠廣泛吸納數字普惠金融發展益處，拓展了非農就業的信息獲取渠道，使得數字普惠金融融入農村青年的日常生活更為徹底，從而強化數字普惠金融發展（覆蓋廣度、使用深度）和非農就業的正相關關系，假設H2得以驗證。

表4 互聯網使用的調節效應回歸結果

續表4

（四）社會信任的調節效應

表5為社會信任對數字普惠金融發展與農村青年非農就業關系的調節效應回歸結果。由第（1）、（2）、（3）列的結果可知，在加入社會信任和交互項后，數字普惠金融發展相關指數仍然與農村青年非農就業在1%或5%的統計水平上顯著正相關，且數字普惠金融發展與社會信任的交互項、數字金融覆蓋廣度與社會信任的交互項、數字金融使用深度與社會信任的交互項系數皆為0.010，都在1%的水平上顯著。這說明農村青年社會信任程度越高，對于數字普惠金融這種新事物的接納程度越高，融入社會越徹底，數字普惠金融的作用更為強烈，從而強化數字普惠金融發展（覆蓋廣度、使用深度）和非農就業的正相關關系，支持假設H3。

表5 社會信任的調節效應回歸結果

續表5

五、穩健性檢驗

（一）替換回歸方法

前文使用Probit模型估計數字普惠金融發展與農村青年非農就業的關系，為保證回歸結果的可靠性，進一步采用OLS模型和Logit模型替換原有的Probit模型，回歸結果結論與前文無實質性差異①限于篇幅，相關結果未予列示，留存備索。，說明原模型并不導致偶然性結果，具有穩健性。

（二）工具變量法

為盡可能避免模型的內生性問題造成模型估計系數結果有偏，在模型（1）中采用滯后一期的數字普惠金融發展指數來規避反向因果的內生性問題，但仍然不夠，因此考慮進一步嘗試工具變量法處理可能存在的遺漏變量、反向因果的內生性問題。參考傅秋子和黃益平（2018）的研究，采用農村青年所在省份的省會城市與杭州的距離distance作為數字普惠金融發展的工具變量。鑒于該數字普惠金融發展指數主要來源于螞蟻金服集團旗下的支付寶等產品數據所得，因此農村青年所在地區與杭州的距離遠近會影響該地區的數字普惠金融發展水平，同時尚未有證據證實所在地區與杭州市的距離會影響該地區的農村青年非農就業職業選擇，滿足工具變量選取的相關性和外生性要求。表6為工具變量法的第一階段和第二階段的回歸結果，結果顯示，不論是數字普惠金融發展指數，還是數字金融覆蓋廣度、數字金融使用深度，工具變量都對其具有顯著的相關性，且工具變量的F統計量在1%的水平上高度顯著，與此同時，LM檢驗也都在1%的統計水平上顯著拒絕了不可識別的原假設，表明工具變量的選取具有合理性。經過工具變量法緩解內生性問題后，數字普惠金融發展指數依舊保持著與農村青年非農就業顯著的正相關關系，前文結論得到支持。

表6 工具變量法回歸結果

（三）傾向得分匹配

由于可能存在一些遺漏變量同時影響數字普惠金融發展與農村青年非農就業抉擇，從而導致內生性問題，因此采用傾向得分匹配方法分析數字普惠金融發展對農村青年非農就業的影響。根據數字普惠金融發展指數的中位數將全樣本劃分為高水平數字普惠金融發展組（即處理組，數字普惠金融發展指數大于樣本中位數）和低水平數字普惠金融發展組（即控制組，數字普惠金融發展指數小于或等于樣本中位數）。采用最近鄰1∶1匹配原則對處理組和控制組進行配對。圖1匯報了傾向得分匹配前后處理組和控制組的核密度曲線圖，匹配前高水平數字普惠金融發展組與低水平數字普惠金融發展組對應的傾向得分值概率密度分布存在較大差異，而在匹配后兩組的核密度曲線大部分較為吻合，展現了良好的匹配效果。進一步通過傾向得分匹配的平衡性檢驗觀察匹配前后兩組特征變量的差異性，平衡性檢驗結果顯示，匹配后所有變量的標準化偏差均小于10%，且絕大部分變量小于5%，T檢驗顯示匹配后絕大多數變量不再具有顯著性差異，因此使用傾向得分匹配后的樣本通過了平衡性檢驗①限于篇幅，傾向得分匹配和熵平衡匹配平衡性檢驗結果未予列示，留存備索。。

圖1 匹配前后傾向得分的核密度曲線

保留傾向得分1∶1匹配成功的樣本，重復前文數字普惠金融發展與農村青年非農就業的基準回歸以及調節效應回歸過程，由表7所示，經過樣本自選擇的內生性問題處理，傾向得分匹配后的樣本回歸結果與前文結論一致。

表7 傾向得分匹配后樣本的回歸結果

（四）熵平衡匹配

傾向得分匹配憑借其處理內生性問題的優勢得到廣泛應用，但同樣存在著平衡精確度不足、損失樣本量等弊端，因此考慮進一步使用Hainmueller（2012）提出的熵平衡匹配處理樣本自選擇的內生性問題。熵平衡匹配前后的平衡性檢驗顯示協變量的均值、方差和偏度在熵平衡匹配之前協變量存在明顯差異，而在熵平衡匹配之后各變量趨近一致，顯示出了極好的匹配效果。表8為利用熵平衡得到的權重對原模型進行加權回歸的結果，經過內生性問題處理后，前文的研究結論依舊得到支持，說明該研究結論是穩健可靠的。

表8 熵平衡匹配后樣本的加權回歸結果

六、進一步分析

（一）地區異質性

對于區域經濟發展呈現不平衡的中國而言，數字普惠金融發展對農村青年的促進效應是否具有地區異質性影響呢？為此，將研究樣本分成東部、中部和西部進行分組回歸。表9顯示了數字普惠金融發展對農村青年非農就業的地區異質性影響。根據實證結果，可以發現，東部地區數字普惠金融發展、數字金融覆蓋廣度、數字金融使用深度均對農村青年非農就業存在著1%統計水平下的正向影響，而中部地區和西部地區這一影響則不顯著。數字普惠金融雖然兼具開放性、無邊界性和強互動性等特點，但是數字普惠金融發展仍然具有地區性差異。東部地區經濟發展較好且光纖接入等基礎設施更為完善，農村青年受到數字普惠金融的影響更大，因此該地區數字普惠金融對于農村青年的作用相較于中西部更為明顯。而且東部地區本身非農就業機會相較于中西部更多，從而數字普惠金融發展對于東部農村青年非農就業的具有顯著的促進效應，而中西部則不顯著，這為我國進一步考慮地理位置差異下發展數字普惠金融提供新的思路。

表9 數字普惠金融發展對農村青年非農就業影響的地區異質性

（二）性別異質性

女性群體在求職就業時面臨著“性別歧視”，那么數字普惠金融發展對于農村青年非農就業是否存在性別的異質性影響呢？本文通過男性農村青年和女性農村青年的分組回歸結果檢驗數字普惠金融發展對農村青年非農就業影響的性別異質性，表10為相關結果。結果顯示，無論是男性農村青年還是女性農村青年，數字普惠金融發展及其覆蓋廣度、使用深度都對非農就業具有顯著的正向促進作用。但是，男性農村青年的數字普惠金融發展、數字金融覆蓋廣度和數字金融使用深度的回歸系數分別為2.092、2.147和0.737，大于女性農村青年的1.682、1.904和0.612，這表明數字普惠金融發展對于男性農村青年的促進作用更大，可能的原因是女性農村青年面臨著較為嚴峻的性別歧視和需要兼顧家庭的求職困境，使得面臨著同樣的數字普惠金融發展狀況女性農村青年非農就業的可能性相較于男性也較小。

表10 數字普惠金融發展對農村青年非農就業影響的性別異質性

七、結論與啟示

本文根據北京大學數字普惠金融發展指數及其覆蓋廣度、使用深度分指標和中國家庭追蹤動態調查數據從農村青年層面就數字普惠金融發展對非農就業抉擇的影響展開實證研究。研究結果發現：數字普惠金融發展、數字普惠金融覆蓋廣度和數字普惠金融使用深度顯著促進了農村青年非農就業，該結論通過了工具變量法、傾向得分匹配和熵平衡匹配等內生性問題的處理后仍然成立。同時，互聯網使用和社會信任有利于促進兩者的正相關關系。進一步分組的異質性分析得出，相較于中西部地區和女性農村青年，數字普惠金融發展對農村青年非農就業的促進作用在東部地區和男性農村青年群體更為明顯。

多維度研究結論為我國進一步發展數字普惠金融、拓寬農村青年就業渠道和推進鄉村振興戰略提供了以下啟示：第一，打造數字普惠金融生態圈，優化農村網絡基礎設施建設，提高數字普惠金融的覆蓋廣度，將其服務延伸至最后一公里。為農村青年提供數字金融普及教育與宣傳，增進農村青年對于支付業務、貨幣基金、保險業務、投資業務和征信業務等數字金融產品和服務的理解，提高數字普惠金融的使用深度，發揮數字金融便利性和普惠性的特征。第二，政府除了考慮在公共政策層面上提高農村青年務農勞動收入，還需要考量大量農業勞動力轉移的現狀，在穩步推進農村數字普惠金融發展過程中著重關注如何擴大就業、創造更多的非農就業機會，逐步消除農村青年勞動力轉移的制度性障礙和轉變農村青年固有的思維定式。支持為農村青年非農就業提供一般技能獲取、培訓和就業匹配服務，以提高就業能力和創業精神。這些服務應與具體情況相適應，并符合勞動力市場的需求。第三，依托數字技術、互聯網技術等前沿技術的助力，緩解農村地區就業信息不對稱、就業渠道狹窄等問題，為農村青年提供多元化的就業抉擇。第四，營造良好的社會信任氛圍，減少數字普惠金融發展的地區性差異，規避求職市場的女性農村青年的就業歧視問題，使得數字普惠金融包容性超越微觀層面，起到催化作用，提高農村青年收入，縮短城鄉收入差距，穩步推進和實現鄉村振興。