金融科技對江蘇省農民收入增長的中介效應及異質性

張 樂，劉 璇

(甘肅政法大學，甘肅 蘭州 730070)

金融科技泛指將不斷發展的技術手段創新地應用于金融領域，包括互聯網金融等模式。隨著科技發展和人民日益多元化需求，人們對金融科技的討論度也逐漸上升，在近5年內，國內外相關學術成果大量涌現。以區塊鏈、大數據、人工智能等新興科技為技術支持的金融科技對金融行業產生了翻天覆地的影響。金融科技能夠增加金融的覆蓋度，利用信息技術優勢智能規避風險，提高瞄準度，幫扶小微企業生存和發展。江蘇省屬于經濟發達地區，但是在高質量發展、協調發展方面仍然表現不足，是有名的不平衡的經濟發展。以南京、蘇州、無錫、常州、鎮江為代表的第一梯隊對外開放程度高，高科技產業發達，第三產業比重高，居民生活質量好，基礎設施發達，而蘇中、蘇北地區發展動力不足，分化比較大，靠近蘇南或長江沿線地區發展水平較高。蘇南、蘇北存在區位、經濟結構、人力資源、地域文化等多方面差異，導致經濟發展的不協調，而區域經濟差異是造成社會不和諧的一大因素。

現有研究已經得知金融科技能夠對農民收入產生顯著影響，但鮮少有從收入結構剖析農民增收渠道的研究。金融科技對農民收入的作用是如何產生的，中間是否存在某種因素作為傳導介質，江蘇省作為經濟發展和糧食大省是否在該問題上存在區域的差異。利用中介效應模型和異質性分析對該問題進行探討，試對促進江蘇省農民增收提供理論依據和政策建議。

一、文獻綜述

關于農民收入的影響因素方面，國內學者通過實證過程，得出制度化缺陷、城鎮化、人力資本投資、農村金融發展與農業科技進步是影響我國農村居民收入的主要因素，多管齊下促進農村居民收入穩定、持續增長[1]。李棟、萬俊毅認為經營性收入是農民家庭收入的重要組成部分，使用中國家庭追蹤調查(CFPS)2014和2016年的微觀數據，得出中低收入農民家庭經營性收入的影響因素主要有土地類型、土地資產、農用機械價值、農業機械服務及生產性固定資產的投入，且經營性收入呈現顯著地域性差異[2]。非農化程度是眾多學者關心的一大因素。家庭社會網絡擴張能夠同時提高農業收入和非農收入，并且隨著農村非農化程度的提高，社會網絡對農業收入的效應減弱，但對于非農收入的影響則逐漸增強[3]。曹家祺等對海林市的分析表明，農民收入的提高很大程度受到地區發展水平和城鎮居民收入差距的影響，即城鎮化的影響，從而提高農業從業人員的產出，產生要素回流效益[4]。陸文聰、余新平通過實證檢驗中國“七五”至“十一五”期間農業科技進步與農民的農業收入和非農收入增長的關系后發現，中國農業科技進步對農民的農業收入增長存在著顯著的正向效應[5]。許崇正、高希武認為農民增收的關鍵性影響因素主要有農民信貸投資、農民受教育程度、農戶的就業結構、農產品價格等，并揭示了這些因素與農村金融支持的密切關系[6]。農村金融定位就是服務“三農”，農村金融的發展和農業科技進步是促進農村經濟的兩大引擎，通過金融和技術的結合加快金融市場建設，提高金融服務的效率。另外，政府的扶貧資金規模以及在脫貧攻堅中資源的配置會影響農民增收的效果，改善基礎設施和公共服務等惡劣條件，同時讓非貧困人群受益，推動社會和諧發展[7]。

關于金融科技對經濟增長的作用方面，眾多學者已經展開這一方面的研究。在該領域相較于國外學者關注技術驅動方面以及金融發展對收入的間接影響問題，我國信息技術的廣泛使用使得學者更多關注金融科技的風險和監管問題，但對金融科技的增收效應結論不一。金融科技、金融創新對經濟增長的作用自2016年以來就是學者們研究的熱點。王婧磊研究表明我國農村金融發展與農民收入之間存在著穩定的協整關系，農村金融信貸促進了農民收入的增長，而農村儲蓄對于農民收入的增加具有負效應[8]。汪發元、鄭軍認為長江經濟帶技術創新和金融發展對經濟的直接作用為負，間接作用為正，間接說明對于經濟發達地區的經濟增長不太依賴直接投資，而相對落后的地區更應該關注這一耦合機制對經濟增長的正向作用，協調技術進步和金融的發展[9]。李楊、程斌琪分析了金融科技的發展特征，認為金融科技是促進全球金融創新的力量并帶動經濟增長，并且新一輪的科技金融創新將會給經濟增長帶來更大的動力[10]。然而，一些學者認為金融科技的發展時間不長，與技術創新的匹配性不高，該促進作用有待考證。謝婷婷、任麗艷采用GMM估計方法得到金融發展對經濟增長起負向的抑制作用[11]。田新民、張志強在對金融科技與經濟增長關系的實證研究中引入金融科技水平的門檻效應，得出在前期階段金融科技創新對經濟增長的促進作用較弱，而隨著政策法規的完善使得金融資源的配置效率提高，從而對經濟增長具有顯著促進作用[12]。張海軍、岳華進行了綜合的實證分析，他不僅指出金融科技對經濟增長的影響存在地區的差異，同時還指出在金融發展水平處于過低或者過高的水平時都會對經濟增長產生抑制作用，因此金融發展的傳導機制表現為“U”型[13]。

農村金融服務是促進農民增收的因素之一，同時也可能通過作用在其他影響因素，比如提高機械化水平、非農化程度、改善財政配置等方式間接促進農民增收。金融科技、金融發展與經濟增長的影響機制是不確定的，這種影響可能是非線性的，也可能體現在間接效應上，需要進行具體的實證分析。但從金融科技的技術層面、發展歷程、應用場景和作用機理這4個方面全面地考察眾學者的結論，金融科技對實體經濟的發展起著重要的支撐作用，帶來了更多的優勢，金融科技對農民增收的顯著影響也毋庸置疑。

二、研究設計與數據來源

(一)金融科技對農村居民增收的影響

1.金融科技對農村居民增收的直接影響。金融的功能比較穩定，這也決定了金融在經濟發展中的地位，揭示了金融發展的本質和意義。在一個不確定的環境下，金融系統可以便利資源在不同時空間的配置。金融科技主要從融資可得性、降低融資交易成本和豐富融資渠道等方面顯著提高增收可能性[14]。王婧磊研究了我國農村金融發展與農民收入之間存在顯著的相互作用關系，認為農村金融信貸促進農民收入的增長[8]。但也有學者結論與之不一致。溫濤在對金融發展和農民收入增長進行制度和結構分析后，實證得出金融發展對農民收入增長負效應的結論[15]。據此提出：

研究假說1：金融科技對農村居民增收具有直接影響。構建實證模型：

Incit=β0+β1Fin_techit+∑βjXijt+φi+μit

(1)

其中，Incit表示居民可支配收入，Fin_techit表示金融科技指數，Xijt表示一系列控制變量，φi表示地區固定效應，μit為隨機擾動項，為避免地區間相關性的影響，在回歸中將標準誤聚類到地區層面。

2.金融科技對農村居民增收的間接影響。經過眾多學者的研究，有理由相信金融發展與農民收入之間應該存在著更復雜的關系。王虎等通過對農民收入結構特征及其影響因素和金融發展測度指標的分析，認為金融中介發展和金融市場發展水平與農民收入之間呈顯著正向關系，并且農民收入的各個決定因素都是金融發展影響農民收入的路徑[16]。一個健全的農村金融系統所提供的金融服務對農業科技進步有顯著促進作用，從而推動農民收入增長[17]。金融科技可以通過大數據征信系統、云計算等技術支持農業小微企業融資，幫助其生存和發展，提供很多就業機會，帶動農民工返鄉熱潮。此外，金融科技憑借其信息技術的優勢，提供政府轉移支付的手段，擴大財政轉移支付的覆蓋面，通過考察征信情況智能匹配資金需求。因此，從收入來源視角，考慮農村居民工資性、經營性、轉移性收入來源渠道可能應用的介質，同時結合影響農民收入的關鍵因素，提出假說：

研究假說2：金融科技對農民增收存在以促進非農就業為渠道的中介效應。

研究假說3：金融科技對農民增收存在以影響農業全要素生產率為渠道的中介效應。

研究假說4：金融科技對農民增收存在以提高第一產業固定資產投資為渠道的中介效應。

研究假說5：金融科技對農民增收存在以提高財政資金配置效率為渠道的中介效應。

為了深入探究金融科技對農村居民增收的中介效應，參照溫忠麟等[18]的研究，采用依次回歸法構建中介效應模型，如式(2)—(4)所示。

(2)

(3)

(4)

(二)異質性分析

當糧食生產能力趨于飽和時，提升農業機械化水平對農民增收的效果不大，金融科技可能在推動傳統農業向高附加值農業轉型升級的過程中發揮作用。江蘇省區域經濟差異是社會不和諧的一大因素，為支持區域一體化戰略的深化，著眼于區域互補，加強差異化分工合作，將江蘇省劃分為糧食主產區和非糧食主產區，基于以上猜想進行異質性檢驗，如式(1)。據此提出假說：

研究假說6：金融科技對農民增收的效果存在地區異質性。

(三)數據來源

中國知網關于金融科技一詞可視化分析顯示，金融科技的研究熱度從2015年開始顯著提升，故本文選取2014—2019年江蘇省13個地級市為樣本，數據主要來源于江蘇省統計年鑒、各地級市統計年鑒和國民經濟和社會發展公報、江蘇省農業農村局，金融科技原始數據來自百度指數。為消除量綱影響，將所有非比值型數據進行對數處理，如農村居民可支配收入、第一產業固定資產投資額等。部分年份的第一產業固定資產投資額有所缺失，故將已有年份的第一產業固定資產投資額與全年固定資產投資額總額之比求均值，按比例求得缺失的數據。

(四)指標體系與描述性統計

1.被解釋變量。被解釋變量為農村居民可支配收入，后面從收入來源視角分析中，將農村居民工資性、經營性、財產性、轉移性收入分別作為被解釋變量，并取對數，以減少方差偏誤。

2.解釋變量。解釋變量為金融科技發展水平，通過構建金融科技基礎詞庫，采用熵值法計算得出。借鑒劉心怡的研究思路，選取四大金融核心功能(支付結算、資源配置、信息中介、財富管理)和金融科技底層技術(計算機技術)5個維度下的共18個關鍵詞構建金融科技基礎詞庫，將江蘇省13個地級市與18個基礎關鍵詞兩兩組合，把2014—2019年間地級市與關鍵詞組合的百度指數平均值作為原始數據，最后采用熵值法計算6年間江蘇省13個地級市金融科技指數。其中，由于農業供應鏈、農村金融服務、土地流轉平臺這幾個關鍵詞并沒有收入百度指數詞庫中，用農產品電子商務、農業銀行、網絡交易平臺來代替。

表1 金融科技基礎詞庫

采用熵值法對金融科技發展水平進行測度，首先對18項關鍵詞進行數據標準化處理，為避免對對數處理時無意義而進行數據平移，如式(5)，其次計算各指標熵值，如式(6)，并根據熵值計算指標權重，如式(7)，最后將基礎標準化值按權重綜合得到金融科技發展指數。

Fij=

(5)

(6)

(7)

其中，Xij表示金融科技基礎詞庫i市第j項指標變量；Fij表示指標基礎標準化值；n為樣本城市數量；ej表示第j項指標的熵值；k為常數，取1/lnn；Wj為j指標的熵值權重。

3.中介變量。中介變量包括城鎮化率(Urb)、農業全要素生產率(ATFP)和財政支農(Fis)3個變量，采用投入產出的Dea-Malmquist指數計算農業全要素生產率，其中要素是指除勞動與資本之外的其他所有物質要素，包括技術進步、組織創新、專業化和生產創新等。借鑒劉心怡的研究，選取農業機械總動力(萬千瓦)、農用化肥折純量(萬噸)、農作物總播種面積(千公頃)、第一產業從業人員數(萬人)作為投入指標，選取主要農產品產量(萬噸)、農林牧漁總產值(億元)作為產出指標[14]。計算Dea-Malmquist指數的主要思路：對于單個決策單元，首先利用Dea方法分別計算第t期和t+1期的技術效率水平，然后計算t期和t+1期技術效率水平的幾何平均值以消除時期選擇的偏誤，衡量t時期到t+1時期生產率變化的Malmquist指數，見式(8)，最后，基于研究區間，將其轉化為以2013年為基期的全要素生產率，見式(9)。

M0(xt+1,yt+1,xt,yt,xt)=

(8)

ATFP=Mt,t+1=Mt,t+1×Mt+1,t+2×…×Mt+r-1,t+r

(9)

4.控制變量。根據前人學者的研究，可以知道財政支農強度、農村基礎設施情況、農業產業融合情況以及農業機械化程度等因素對農村居民收入有影響。選取基礎設施水平(Infra)、農林牧漁服務業(Serv-p)和機械化水平(Mech-p)作為控制變量。

表2 指標體系

由表3分析可知， 2014—2019年居民可支配收入上升，工資性和經營性收入仍然是農村居民收入的主要構成，且4種類型的收入均上升。這是由于我國經濟快速發展、農業小微企業的茂密崛起、政府脫貧攻堅戰略、農業現代化取得重大進展以及人民投資意識增強等多方面因素造成的。金融科技水平有所上升，但同時區域之間的差異擴大，這與江蘇省內區域發展分化的現狀相契合。農業全要素生產率有所下降，結合江蘇省的發展勢頭，可知這是由于農業生產能力已經趨于飽和導致，同時農林牧漁服務業表現良好，足以說明農業產業融合較好，進一步實現產業轉型升級，金融科技在其中起到一定推動作用，與假設相契合。另外，農村基礎設施得到了改善，政府財政支農的強度有所提高。

表3 2014年和2019年各變量描述性統計

三、實證分析

(一)相關性分析

對金融科技和居民可支配收入做單變量回歸，由相關性分析可知，兩者在1%的概率下存在顯著相關性，相關系數為0.478，已經初步驗證了假說1，即金融科技發展水平對農村居民可支配收入存在正向顯著影響。據此，進行下面更深層次的實證研究。

(二)金融科技對農村居民收入的整體效應分析

根據式(1)進行線性二乘法回歸，由于豪斯曼檢驗結果顯示p值為0.000，在1%的顯著性水平下顯著，即在10%的水平下選擇固定效應模型。

表4中，列(1)并未考慮固定效應模型進行金融科技對農村居民收入的單變量回歸，而在列(2)—(6)中使用了固定效應模型，并逐步加入控制變量。表中可見，在未控制固定效應時，金融科技發展水平與農村居民收入存在顯著正向關系，但加入地區固定效應后，這一關系并不顯著[列(2)(3)]。列(4)—(6)在逐步加入控制變量后，金融科技發展水平對農村居民收入的影響由不顯著變為顯著，可以得到金融科技對農民增收的效果需要通過控制變量的加入才能實現，或者說，這其中存在傳導作用的中介。在各個模型中，農村基礎設施水平、機械化水平和財政支農強度對農村居民收入的影響都十分顯著。列(6)擬合優度中達到了0.887，回歸模型對問題的解釋程度較好，可見基礎設施建設與機械化水平對助力農民增收起著重要作用。但是機械化促進效果由0.593下降到0.480，可知機械化的高速發展已經使得這一因素對江蘇省農民增收的效果提升程度有所減弱。最后，盡管結果顯示財政支農強度對農民增收的影響不顯著，但仍可以看出該因素的作用有所上升，財政資金的配置和利用效率需要改善。

表4 金融科技對農村居民收入的整體效應結果

(三)金融科技對農村居民收入的中介效應分析

表5報告了工資性、經營性、財產性、轉移性收入在作為被解釋變量時，金融科技對農民增收的效應，回歸結果顯示，在對工資性收入分析下，金融科技在10%的水平上正向顯著，對經營性收入分析時，金融科技在5%的水平下正向顯著，然而對農村居民財產性、轉移性收入的影響不顯著。這表明金融科技對農村居民收入來源渠道的增收效應有所差異，說明金融科技對于提高農村居民勞動報酬、農產品增產增收方面提供了重要貢獻，發揮了其信息技術上的優勢，對傳統正規金融的覆蓋面進行擴充，緩解了融資約束，從而實現農民增收。但在提高財政支農效率和提高土地金融功能方面還動力不足。金融科技對于江蘇省農民財產性收入的作用不顯著，但相比之下對其轉移性收入的影響更強一些。原因可能是江蘇省人民普遍存在較強的對金融功能知識的認知以及投資理財管理的意識，這一點將來也可以成為農民增收的挖掘點。因此，要提高農民對土地的利用意識，發揮好土地的抵押貸款等金融功能。

表5 基于收入來源視角的金融科技增收效應

與學者劉心怡實證結果不同，本文得出的結論為金融科技只對農村居民工資性收入和經營性收入影響顯著。故基于收入來源視角，剖析金融科技對農村居民收入產生影響的中介效應。

1.以促進非農就業為渠道的中介效應。農民的工資性收入為農民的非農就業收入，丁靜[19]指出，農民工資性收入增長主要取決于是否最大限度地轉移出農村勞動力、轉移出來的勞動力是否能充分就業以及充分就業的勞動力的報酬能否隨著經濟發展而穩步提高。經營性收入仍然是農民家庭收入的重要組成部分，但是農民收入來源發生了性質上的變化，這不再單純是“三農”問題，而是越來越與非農就業相關聯的問題[20]。農民工資性收入不是單一指標作用的結果，而是受到農村人力資本、城鎮化水平、農村基礎設施水平、非農產業發展水平和非農就業水平的綜合作用[21]。城鎮化不僅推動了我國經濟快速發展和產業結構升級，同時在破解“三農”問題、提高居民收入方面也發揮著重要作用。我國處于二元結構社會的現狀，需要城鎮化和工業化相互協調，共同促進城鄉一體化發展。

城鎮化和工業化即影響農村居民工資性收入的主要因素，在這里選擇城鎮化水平作為中間變量進行促進非農就業為渠道的中介效應分析，見表6列(1)—(3)。表6列(2)顯示，金融科技對城鎮化率在1%水平下顯著，同時列(3)表明城鎮化率對農民收入的影響在1%水平下顯著，但金融科技的影響不顯著。根據前文對中介效應的介紹可知，金融科技促進城鎮化率的提高，從而促進農民增收，這其中存在完全中介效應。可知，金融科技通過緩解農業小微企業融資困難，提升非農產業發展水平，從而增加居民就業，提升農民工資性收入。金融科技還利用其信息技術平臺，形成農產品電子商務，延伸了農產品產業鏈，促進農民增收。故研究假說2，即金融科技以促進非農就業為渠道增加農民收入可信。

表6 以促進非農就業和農業全要素生產率提高為渠道的中介效應分析

2.以影響全要素生產率為渠道的中介效應。王瑜瑾實證得出有效灌溉面積、政府對農業的投入、全年機械總功率這3個因素與家庭經營性收入呈顯著正相關關系[22]。李棟等認為土地資產、農用機械價值、農業機械服務和生產性固定資產的投入對中低收入家庭農民經營性收入有顯著影響[2]。巴曙松等認為金融科技創新活力和規模對企業全要素生產率具有顯著促進作用，并且當金融科技與產業層級相適應時，全要素生產率將會進一步促進經濟增長[23]，故而要全力提升產業結構，加速產業轉型升級。此處選擇農業全要素生產率作為中間變量來研究金融科技對促進農民增收的中介效應，如表7。

表7 以促進農業全要素生產率提高為渠道的中介效應分析

表7列(2)顯示金融科技對農業全要素生產率無顯著影響，在列(3)中金融科技和農業全要素生產率對農村居民收入產生顯著影響。可知，金融科技對農村居民收入不存在以提高農業全要素生產率為渠道的中介效應。這一結論與眾多學者的研究結果產生分歧。金融科技對農業全要素生產率的回歸系數為負，說明金融科技的發展抑制了全要素生產率的提高，卻又對農民增收效果不明顯。其原因為金融科技以信息技術的優勢構建電子商務平臺，延伸了農產品產業鏈，把傳統金融使農業增產的功能向增質功能轉變，從而對農業全要素生產率產生擠出效應。江蘇省是糧食大省，同時也是消費大省，產出的糧食用于外銷的占比很小，故而金融科技的發展并未通過產業鏈升級為農民增加過多收入，因而作用不明顯。因此，研究假說3不成立。

3.財產性、轉移性收入渠道的中介效應分析。以上的分析驗證了假說2、3，同時也對假說4、5進行驗證。財產性收入一直為農民收入構成中最低項，但近年來財產性和轉移性收入對城鄉收入差距的促減功能不斷提升，說明政府對“三農”問題的政策扶持發揮了作用[24]。在貧困人口擁有土地而不能轉化為收入的情形下，以土地流轉促進經營規模及發展第三產業獲得土地租金和收入，通過城鄉建設用地增減掛鉤盤活空閑宅基地獲得交易收入，可以顯化土地價值，增加農村居民收入。我國土地流轉速度加快，不能依靠自身人力資本的農民可以利用其普遍享有的土地資產實現脫貧[25]。政策為盤活農村宅基地從而增加財產性收入指明方向。而農村轉移性收入因瞄準度高，對特定貧困類型的農民減貧具有顯著作用。地區的經濟發展水平、中央對糧食產區補償機制、財政對農民的直接和間接補貼都是影響農民收入的主要因素[26]。本文采用第一產業固定資產投資作為從財產性收入渠道考察金融科技對農民增收的中介效應，采用地方財政農林水事務支出與農林牧漁總產值的比衡量財政支農強度來探討以轉移性收入渠道考察金融科技對農民增收的中介效應。

經過中介效應模型的分析，結果與上文經營性收入渠道的中介效應呈現一致，金融科技分別對第一產業固定資產投資和財政支農強度都不顯著，且第一產業固定資產投資共同作為解釋變量時對農村居民收入具有顯著影響，財政支農強度的影響不顯著。可見金融科技通過提高農業投資和財政配置效率來促進農民收入的作用并不明顯，而且江蘇省的財政支農的強度不高，并沒有對農民增收產生顯著影響。回歸結果在此不作具體呈現，假設4、5不成立。江蘇省今后要充分利用好金融科技的信息平臺作用，為農業引資引技、農村居民土地資源利用和流轉提供支持，同時要加強地方財政支農的力度，利用金融科技的手段提高財政配置的效率，提高財政支持的瞄準度。

(四)金融科技對農村居民收入的異質性分析

按照糧食產量，可以把江蘇省劃分為糧食主產區(徐州、南通、連云港、淮安、鹽城、揚州、泰州、宿遷)和非糧食主產區(南京、無錫、常州、蘇州、鎮江)。以糧食主產區的糧食保障人民糧食安全，以非糧食主產區金融資源支持糧食主產區的經濟建設和扶貧工作。糧食作為重要戰略物資，在長三角地區產銷互補強、產業協同發展基礎牢，習近平總書記也強調越是面對風險，越要穩住農業，保障老百姓舌尖上的安全[27]。

結合以上結果可知，隨著農業機械化高度普及，糧食生產能力的上升空間逐漸縮小的情況下，機械化對促進農民增收的能力減弱，而農林牧漁服務業的發展對農民增收有顯著促進作用，這其中可能存在金融科技的推動作用，幫助促進產業轉型升級。為驗證假說5，分別對江蘇省糧食主產區和非糧食主產區實證檢驗金融科技的增收效應(見表8)。

表8 基于(非)糧食主產區農民增收效應檢驗

由表8可以看出，糧食主產區金融科技的增收效果不顯著，而在非糧食主產區的效果較為顯著。在加入控制變量后，非糧食主產區內金融科技的增收效果由顯著轉為不顯著，并且機械化對農民增收作用變得不顯著，這一點與猜測相契合，同時，財政支農強度從負轉正，而且對農民增收具有顯著促進作用，可知財政資金對于非糧食主產區的支持作用非常明顯，這也與江蘇省一直以來資源向長江沿線或蘇南傾斜的狀況相符合，促使非糧食主產區經濟快速發展。可以看見，金融科技對農民增收作用在非糧食主產區是上升的，但這一作用相較于雄厚的財政資金支持和農村基礎設施的完善來說，對農民增收的效果表現不顯著。主產區農民的收入主要來源于種糧收入，當地農業更加偏向于傳統農業，高附加值產業發展相對落后，較糧食主產區來說，金融科技在非糧食主產區的作用貢獻更大一些。

四、結論與政策建議

(一)結論

“三農”工作一直是黨和政府高度關注和不斷努力的重點部分。江蘇省作為糧食大省，亦是經濟高度發達的地區，如何保障“三農”收入、縮小城鄉二元差距是眾多學者關注的話題。在金融科技能夠促進農村居民增收的情況下，立足江蘇省進行金融科技對農村居民增收的中介效應和異質性檢驗，基于實證結果，得出以下結論。

1.金融科技能夠顯著促進農民增收，同時也印證了現有文獻對影響農民增收的關鍵因素的結論，比如基礎設施建設情況、農林牧漁服務業、機械化水平等。

2.金融科技能夠通過促進非農就業幫助農民增收，緩解融資約束，幫助農業產業發展，增加工資性收入，故存在中介效應。但是不存在以提升全要素生產率、第一產業固定資產投資和財政支農力度為渠道的中介效應。就江蘇省而言，金融科技對產銷一體的消費大省的農民增收并無顯著促進作用，同時在線土地信息平臺不完備、金融結合度不強、政府的財政配置效率不足等都導致這3方面的中介效應不明顯。

3.異質性檢驗結果顯示，對于糧食主產區來說，金融科技的增收效果不顯著，而在非糧食主產區的效果較為顯著，財政資金對于非糧食主產區的支持作用非常明顯，與江蘇省一直以來資源向長江沿線或蘇南傾斜的狀況相符合。

(二)政策建議

基于以上結論，為助力金融科技對農村居民的增收效應，從而更好地服務“三農”工作，提出以下建議。

1.完善扶貧體制建設，拓展農村居民就業增收渠道。發揮政府的主體引導作用，支持農民就近就業創業，擴大以工代賑規模，讓返鄉農民能就業、有收入；結合各地歷史人文等區域特色，通過互聯網電商等新興行業使產業發展多樣化，實現小農戶和現代農業有機銜接，比如建設特色農村和鄉村旅游度假景點等，充分盤活用好集體所有的閑置房屋和山林、池塘等資源，積極發展新產業新業態，吸引外部資金進入鄉村，使農民獲得切實利益；主動打破對資源配置的權力壟斷，因地制宜優化省內資源整合和技術分享，從而加快江蘇省跨江融合進程，形成從南向北的縱深帶動效應，推動經濟融合發展。

2.以金融科技為引領開啟轉型新篇章，加快推進農村金融改革。緊密圍繞農業合作社和農業組織的金融服務需求，采集農民對金融產品的意見和建議，聯合銀行等金融機構開發對口三農的金融產品，建設新一代數字化、智能化的智慧銀行，大力推進直接融資模式的創新和間接融資模式的靈活轉換，集中資源推進數字普惠金融產品的創新和推廣；利用大數據對經營主體進行多維度資源信息優化整合，構建完備的農村征信數據庫及信用信息共享平臺，描繪農村用戶群體畫像，高效精準地排查目標群體，減少農村金融資源的流失和錯配，提升服務效能；推進農村地區供應鏈金融創新，利用智慧農業平臺、農業物聯網、農業信息庫等提升農村物流信息化、智能化水平，促進農村產業鏈、供應鏈穩定，提高農產品輸出速度和運轉效率，加強信息安全、糧食安全的保障問題。

3.大力發展金融科技，提高農民的金融素養。金融素養是金融科技在農村落地生根的基礎。要真正做到應用金融科技惠農支農，就要讓農民逐步以開放的心態接受金融科技產品及服務并掌握自主使用的知識及技能。積極舉辦金融科技信息普及活動，大力傳播金融知識與金融科技的最新信息，以喜聞樂見、明了易懂的方式，例如請金融科技方面的專家和教授定期在村里舉辦講座、參加線上活動抽獎、關注媒體賬號免費得日用品等接地氣的活動吸引農民積極參與；深刻認識農民金融素養的重要性，加大宣傳力度的同時注重監管宣傳的有效性，通過問卷調查、定期舉辦知識大賽和實地考察等方式來檢驗知識普及在實際應用中的效果，為農村金融科技的發展保駕護航。

4.要實現金融科技提高金融服務覆蓋率，必須做好農村金融基礎建設。加大財政投入，持續推動農村地區信息技術和互聯網設施建設，并以稅費減免、貸款貼息等方式鼓勵金融機構對金融科技信息系統和平臺建設的投入，促進金融服務線上化、精準化，實現金融服務“進家門”；設立農村金融服務專屬網點和完善的京東、淘寶物流平臺網點，推動數字支付、消費等體系建設，聯合傳統銀行機構在鄉鎮設置分點，實地為農民答疑解惑，提供物流、信用查詢、金融產品推薦等線下服務，提高金融產品和服務的可得性，保障金融科技服務下沉基層、實際惠民。

5.抓住5G機遇創新金融科技。政府因勢利導補償金融科技產業中技術創新先行企業的外部性，提供或協調包括數字化基礎在內的軟硬公共稟賦，建設金融科技技術園區，加大引進相關產業企業規模，將潛在比較優勢轉變成競爭優勢，推進金融科技的產業結構變遷；使用新一代信息技術推動金融科技向縱深發展，如精細金融科技的用戶制定、豐富金融科技產業的應用場景等；鼓勵科技創新，增強金融科技的技術賦能，繼續強調金融科技在鄉村振興中的作用，不斷提高金融科技在農村地區的覆蓋廣度、使用深度以及數字化程度，幫助實體經濟轉型升級。

6.對金融科技人才的培育和引進，是實現智慧農村長遠發展的關鍵。完善跨界人才培養機制，加大農村教育的投入，加大對人才引進的政策優惠力度，幫助鼓勵人才安家落戶，為智慧農村、智慧農業的可持續發展提供動力；從金融機構內部和高校人才供給兩個方向著手，促進農村金融從業人員業務能力水平提高，尤其針對金融科技人員的業務操作技能、風險管控的意識與方法，也應包括對新興技術和業務的基本理論常識培訓，從而提高農村金融服務的質效，同時促進農民由“自耕農”向新型農業經營主體轉變，使其能增加“造血式”收益。