數字普惠金融對中老年家庭多維相對貧困的影響研究

賈 瑋，田文澤

(青島大學 政治與公共管理學院，山東 青島 266061)

一、引言

貧困問題作為世界各國長期現代化進程中都面臨的一個難題，對于我國也不例外。作為擁有世界最多人口的發展中國家，長期城鄉二元分割、地區發展不均衡等原因使得我國的貧困問題更具獨特性和嚴峻性。自改革開放以來，我國一直高度重視貧困問題，關心百姓福祉，致力于消除貧困，減少貧困人口數量。在黨中央的領導及全體人民的奮斗下，我國脫貧攻堅事業取得舉世矚目的成就：2020年我國現行標準下農村貧困人口全部脫貧，貧困縣摘帽、易地扶貧搬遷圓滿完成，絕對貧困全面消除。但應當明確的是，絕對貧困的消除并非意味著扶貧任務的結束，如何防止脫貧人口返貧，建立解決相對貧困的長效機制成為“后扶貧時代”扶貧的重點工作[1]。

我國對貧困的關注不局限于收入層面，2011年發布的《中國農村扶貧開發綱要(2011—2020年)》將“兩不愁”和“三保障”作為農村地區的扶貧要求，構建起了多維扶貧指標。多維貧困理論起源于阿瑪蒂亞·森的能力貧困理論[2]，該理論認為貧困不僅僅是收入的短缺，更應包含一系列可行能力的喪失，諸如受教育、免受饑餓和疾病的能力等，這些能力的缺乏不僅預示著個體正在遭受貧困，而貧困可能本身就是由相關可行能力的缺失所導致的。基于多維貧困的相關理論，學術界開始對多維貧困進行測度，根據研究對象的差異，貧困指標涵蓋了收入、健康水平、受教育程度、生活質量、家庭資產以及社會保障等多個方面[3]。在多維貧困的基礎上，也有學者針對相對貧困將持續存在的特點，對收入維度采取相對標準以進行多維相對貧困測度[4]。收入維度的相對貧困測度可采用反映社會財富分配的基尼系數衡量，通常將收入分布的某個分位點或人均收入的一定比例作為貧困標準[5]。就貧困測度結果來看，大多表明隨著扶貧工作的推進，貧困指數及貧困發生率都有所下降，但城鄉、地區間的貧困狀況仍有明顯差異[6]。而在貧困的影響因素方面，諸如勞動力流動、公共服務供給、子女代際支持等都會影響貧困的發生[7-9]。

信貸、保險等金融服務的運用對于扶貧的重要性不言而喻，而普惠金融更強調立足機會平等的原則，降低金融服務門檻，能夠以可負擔的價格為包括老年人、低收入者以及貧困人口等社會弱勢群體在內的全體國民提供金融服務[10]，不僅有利于緩解貧困，也有助于縮小居民收入差距[11-12]。

2016年G20杭州峰會中《G20數字普惠金融高級原則》的通過又為普惠金融注入了數字化的內涵：依托大數據、云計算以及互聯網的數字普惠金融將通過數字技術進一步降低現代金融服務的準入門檻，使之得以惠及更多人群。有關數字普惠金融與貧困緩解關系的研究也逐漸開始成為熱點話題，研究視角涵蓋了宏觀、微觀兩個層面。目前除少數學者自行構建研究數字金融發展的指標外[13]，大多學者都沿用北京大學數字金融研究中心與螞蟻金服集團所共同編制的“數字普惠金融指數”來研究數字金融與貧困間的關系[14]，數字普惠金融的扶貧效應得到肯定。而值得注意的是，數字化的金融服務功能的發揮會受互聯網可得性及金融素養的限制，中老年人等弱勢群體本應是普惠金融的重點服務對象，卻可能因“數字鴻溝”及“知識鴻溝”的存在而無法充分享受數字普惠金融的福利，何宗樾等的研究便證實了由于數字鴻溝的存在，數字金融會提高家庭貧困的發生概率[15]。

伴隨著老齡化的進程與老年人身體機能的退化，傳統家庭養老功能減弱和子女異地就業引起的老年貧困問題也引起了廣泛的重視。然而，綜觀以往研究，鮮有研究關注到中老年人群這一長尾群體的貧困狀況受數字普惠金融的影響，且較少有學者在測度多維貧困的同時關注到相對貧困。綜上，本文的邊際效用在于：首先，首次將中老年家庭這一弱勢群體作為研究對象，測度數字普惠金融對其貧困狀況的影響；其次，采用“收入導向型”多維貧困測算法，對收入維度采用相對貧困標準；再次，將宏觀層面的數字金融指數與微觀數據進行匹配，并通過固定效應模型、工具變量法對可能存在的內生性問題進行處理；最后，探尋數字普惠金融對中老年家庭貧困的影響機制和異質特征，補充數字普惠金融對家庭貧困的影響研究。這些不僅便于準確把握數字金融發展的影響，更有利于相關政策的完善，充分發揮數字普惠金融對易返貧人群和相對貧困人口的扶貧作用。

二、理論分析與假設

互聯網與移動通信技術的進步使得普惠金融與數字技術得以相互融合，普惠金融開始借助大數據、云計算、人工智能等新興技術迸發出新的活力。傳統普惠金融通過小額信貸、產業扶貧貸款、保險扶貧等手段已經證明了普惠金融服務在脫貧攻堅過程中的重要性。而數字普惠金融的發展進一步提高了貧困戶的脫貧機會。一方面，數字金融快捷、高效的特點使得貧困戶得以借助支付寶、微信等移動支付工具，足不出戶便可獲取到各類金融資源，去除中間環節的交易方式不僅有效降低了交易成本，亦能提高金融資源獲取效率[16]。大數據的優勢使得金融機構可以憑借申請者的信用畫像對其進行在線審批、放款[17]，更高效地化解貧困戶因資金短缺導致的創業難、生產難等問題，提高其脫貧主動性，實現助力脫貧攻堅與防范化解金融風險雙管齊下。另一方面，數字金融的移動支付手段帶動了電子商務等新興產業的發展，貧困戶可通過電商、直播等交易平臺將家庭種植作物以線上線下相結合的方式進行銷售[18]，拓寬銷路，收入的增加直接推動了貧困的緩解。但上述分析中數字普惠金融發揮減貧作用有一定前提，那就是使用者需能接觸到互聯網且具備一定的知識素養，可以較為熟練地使用互聯網。而對于中老年群體來說，由于受歷史條件限制，其受教育水平較為有限；加之國內互聯網發展起步晚，使得多數中老年人被排擠于“數字世界”之外。據統計，截止到2020年12月，我國60歲以上網民占比僅為6.9%，且上升幅度較為緩慢；而互聯網技能短缺、文化水平限制以及年齡過大成為老年人無法接觸互聯網的主要原因[19]，越來越多的中老年人身陷數字貧困。“數字鴻溝”和“知識鴻溝”的存在使得中老年家庭運用數字普惠金融改善生活的機會受到剝奪，提高了其相對貧困的發生概率。基于上述分析，提出：

假設1：數字普惠金融會加劇中老年家庭的多維相對貧困。

假設2：“數字鴻溝”與“知識鴻溝”的存在影響了數字普惠金融的扶貧效果。

此外，數字普惠金融對中老年家庭多維相對貧困的影響可能呈現異質性的特性。在地區層面，近年來，我國推動新一輪西部開發戰略、鄉村振興戰略實施，持續促進政策和資源向中西部地區、農村傾斜。但由于中西部地區、農村地區自身發展較落后，在網絡覆蓋、基礎設施建設上與東部發達地區和城鎮相比仍有較大差異。與此同時，勞動力流動逐年加快，且從流向來看，勞動力更容易由中西部地區流入東部發達地區，由鄉村流入城鎮。因為作為中老年家庭最具人力資本成員的子女外出務工，家庭因數字普惠金融發展可能獲益的機會進一步被剝奪，加劇了勞動力流出地中老年家庭的多維相對貧困。而在年齡層面，隨著年齡的增加，中老年人認知能力進一步退化，所患慢性病概率提高；與年輕家庭相比，老年家庭因數字普惠金融發展所帶來的收益被剝奪的概率也會增加。基于上述分析，提出：

假設3：數字普惠金融對中老年家庭多維相對貧困的影響存在地區及城鄉差異。

假設4：數字普惠金融對中老年家庭多維相對貧困的影響存在年齡差異。

三、研究設計

(一)數據來源

選取北京大學數字普惠金融指數以衡量各城市不同時期的數字金融發展水平，該指數涵蓋全國31個省份(除中國港澳臺地區)、337個地級市、約2 800個縣，時間跨度由2011年到2018年[20]。家戶數據來源于中國家庭與養老追蹤調查(China Health and Retirement Longitudinal Survey,CHARLS)，本文選取2011、2013、2015、2018年四期數據構造面板數據，并通過家庭財務受訪者及家庭信息受訪者來識別戶主。區域宏觀屬于通過查詢各省區市統計年鑒以及《中國城市統計年鑒》整理取得。通過將三部分數據進行匹配，剔除關鍵變量存在缺失值及未連續參與調查的樣本后，剩余每期樣本量為4 087戶。

(二)實證模型構建

為盡可能避免由遺漏變量導致的內生性問題，本文通過構建雙向固定效應模型來分析數字普惠金融對中老年家庭多維相對貧困的影響，如公式(1)所示。

povertyict=β0+β1indexct+β2xict+householdi+yeart+μict

(1)

其中，下標i、c、t分別代表家庭、所在城市和年份；povertyict代表c市的i家庭在t年時的貧困狀況或深度；indexct表示當年份為t時c市的數字金融指數，用以衡量數字普惠金融水平；xict為控制變量；householdi代表家庭固定效應；yeart代表年份固定效應；β0和μict分別代表常數項和隨機擾動項。

(三)多維相對貧困指數構建

1.“收入導向型”多維貧困測算模型

長期以來，國際普遍以收入作為貧困狀態的衡量標準。目前我國已全面建成小康社會，扶貧重點由絕對貧困轉向相對貧困，但現階段對于相對貧困的衡量依然是以收入為主。基于此，為體現收入在多維貧困指標中的地位，本文借鑒張昭等的研究[21]，使用“收入導向型”多維貧困測算方法。

“收入導向型”多維貧困測算法是對傳統A-F法的改進。A-F法由Alkire和Foster提出，是當前對多維貧困進行識別和測度的最通用方法[22]。但其對貧困界定時忽略了陷入貧困的維度限定，個體任意多個維度遭受剝奪即可落入多維貧困的范疇之內，容易導致夸大貧困現狀，產生“虛假貧困”[21]。其次，由于各維度的權重設定法則，預先評估剝奪維度越多，收入的重要性越容易被忽略[23]。許多收入較高，但因患病等原因導致其他維度遭受剝奪的個體可能會被識別為貧困狀態，不僅與我國長期將收入作為貧困的首要衡量標準所背離，亦嚴重影響精準扶貧政策的有效實施[24]。

收入導向型多維貧困測試法仍然基于A-F法的分析框架，其不同之處只是在于貧困的判定標準。在收入導向的前提下，采用“一票否決制”判斷方法：首先判斷個體收入是否低于預設閾值，若收入維度不存在剝奪則直接判定個體不存在多維貧困，無論其他維度被剝奪與否；若陷入收入貧困，則繼續其他維度的測度。為體現后扶貧時代的特點，本文研究多維相對貧困，因此在收入維度使用相對值，主要測算步驟如下：

第一，個體不同維度的貧困識別。假定zj為j維的預設貧困臨界值，xij代表個體i在j維度下的貧困狀態識別函數。當xij

第二，確定收入導向型多維貧困計數函數ci。默認剝奪矩陣第一列為收入，wj代表j維度下的權重。I為收入的臨界值，參考沈揚揚等、汪晨等的做法[25-26]，鑒于我國城鄉發展差異，分城鄉設定收入貧困標準，城鎮為家庭人均年收入中位數的50%，農村為家庭人均年收入中位數的40%。與A-F法貧困維度計數方法的不同點在于，若個體在收入層面不被剝奪，則多維貧困個數為0，具體公式如式(2)。

(2)

第三，多維貧困的識別。設定貧困維度k以及多維貧困識別函數pk(Xi,Z)。當ci≥k,pk(Xi,Z)=1；當ci

2.中老年家庭多維相對貧困指標的選取

目前，國際上通常采用聯合國開發計劃署(UNDP)和牛津大學牛津貧困與人類發展計劃(OPHI)聯合開發的全球多維貧困指數(GMPI)來測度多維貧困，包含健康狀況、教育水平以及生活質量三大維度。基于中老年家庭的自身特點，考慮到數據的可獲得性并借鑒相關研究[27]，本文擬設定包括收入、健康、生活質量、社會保障、社會參與以及幸福感在內的6個維度、10項指標來測度中老年家庭的多維相對貧困狀況。各指標、維度權重通過等權重法賦予。設定臨界值K為0.3，當某家庭陷入收入貧困且貧困指標權重累計超過0.3，則認定遭受貧困剝奪。各指標臨界值及權重如表1所示。

表1 多維相對貧困指標

(四)變量選取及描述性分析

1.因變量：家庭多維貧困狀況/深度

根據上文構建的多維貧困指標體系，測度得出每個家庭的多維相對貧困狀況及深度，其中貧困狀況為0～1變量，表示某家庭是否陷入多維相對貧困；貧困深度為連續性變量，表示某家庭陷入多維相對貧困的嚴重程度。

2.核心解釋變量：數字普惠金融

數字普惠金融發展水平直接采用北京大學“數字普惠金融指數”進行衡量。

3.控制變量

個體層面的控制變量包括戶主的年齡、性別、教育程度、婚姻狀況。此外，在地區層面控制地區傳統金融發展水平、城鄉及地區。相關變量的具體描述性統計如表2所示。

表2 變量描述性統計

四、實證分析

(一)基準分析

表3為根據式(1)進行的雙向固定效應回歸結果。考慮到所處同一城市的家庭可能存在自相關，因此選擇將標準誤在城市層面進行聚類(Cluter)。此外，采用逐步回歸法以減少不可觀測因素的影響，其中表3第(1)列未納入控制變量，僅將數字普惠金融對家庭多維相對貧困進行回歸；表3第(2)列加入了戶主層面的控制變量，表3第(3)列在此基礎上進一步納入了家庭及區域層面的控制變量。

表3 基準回歸結果

根據基準回歸結果，在依次加入戶主、家庭層面的控制變量后，數字普惠金融的系數依然為正，且在10%的水平上顯著。結果表明，數字普惠金融的發展會顯著提高中老年家庭陷入多維相對貧困的概率，與何宗樾等的結論[15]保持一致。

為進一步檢驗模型的穩健性，將被解釋變量由貧困狀態替換為貧困深度，并依次納入控制變量進行回歸。表3的第(4)～(6)列匯報了數字普惠金融對中老年家庭多維相對貧困深度的影響，可以看出，數字普惠金融的系數及方向與表3的第(1)～(3)列保持一致，且顯著性水平由10%提高到了5%，由此可認為穩健性檢驗通過。

(二)內生性分析

數字普惠金融的發展與家庭多維相對貧困狀況可能存在反向因果關系，數字金融發展對家庭貧困狀況產生影響的同時，家庭貧困的緩解、地區間經濟的發展也會對該地數字金融的發展產生促進效應，因此本文采用工具變量法加以解決。參考張勛等的做法[28]，工具變量選擇所在城市到杭州的距離。同時為避免第二階段估計失效，將家庭所在省份除本城市外其他城市數字普惠金融指數的均值與到杭州市的距離相乘，構建隨時間發生動態改變的工具變量。家庭所在城市到杭州市的距離通過Stata軟件的geodist命令根據兩城市的經緯度坐標計算得出。進一步對工具變量進行檢驗，其中弱工具變量檢驗Kleibergen-Paap rk Wald F統計量為47.104>16.38(10% maximal IV size),通過弱工具變量檢驗；不可識別檢驗顯示Kleibergen-Paap rk LM統計量為29.451，P=0.000，通過不可識別檢驗。工具變量法回歸結果如表4所示。

表4 工具變量回歸結果

由表4可知，在采用工具變量解決內生性問題后，數字普惠金融的系數方向與基準回歸一致，且系數大小及顯著性水平都有所提高。為保證穩健性，表4第(3)列和第(4)列依然匯報了被解釋變量為貧困深度時的工具變量回歸結果，結果仍與上文一致。綜上可認為，從整體上看，數字普惠金融的發展會加劇中老年家庭的多維相對貧困。

數字金融在發展過程中，通過緩解信貸約束、提供保險支持、降低風險，以及利用線上交易降低經營成本等途徑緩解了居民貧困狀況。而中老年由于自身認知水平限制、數字鴻溝和知識鴻溝的存在而無法借助數字金融改善貧困，在數字金融發展的浪潮中位于不利境地，更易陷入相對貧困。

(三)異質性分析

我國幅員遼闊，地區間、城鄉間發展不均衡現象仍較為突出。此外，家庭特征的差異化也可能使得數字普惠金融對貧困的影響存在異質性。為此，本文將分群體探討數字普惠金融對中老年家庭多維相對貧困的影響，更有利于政策制定，實現數字精準扶貧。

如表5第(1)列和第(2)列為地區異質性分析結果。可以看出，數字普惠金融的發展會顯著加劇中西部地區中老年家庭的貧困狀況，但對東部地區中老年家庭的影響并不顯著。表5第(3)列和第(4)列為城鄉異質性分析結果，與城鎮相比，農村地區中老年家庭更容易因數字普惠的發展導致貧困狀況加劇。

此外，按戶主年齡將調查樣本劃分為中年家庭(60歲以下)及老年家庭(60歲及以上)，以分析數字普惠金融對中老年家庭貧困影響的年齡異質性。如表5第(5)列和第(6)列所示，數字普惠金融對中年家庭及老年家庭相對貧困狀況的影響均顯著為正，其中老年家庭受數字普惠金融影響陷入相對貧困的概率更高。

表5 異質性分析

分析以上情況發生的可能原因為，中西部、農村地區以及老年家庭共同特點為自身稟賦薄弱，先天發展落后，故在面對數字普惠金融時更易處于劣勢地位。一方面其接觸數字普惠金融本身概率較低，另一方面，數字普惠金融為其帶來的扶貧機會可能遭受東部發達地區、城鎮地區以及較年輕家庭的擠占，此消彼長，導致中西部、農村地區以及老年家庭陷入多維相對貧困的概率有所提高。

(四)影響機制分析

發展數字普惠金融的目的是為了以更低廉的成本、更便捷的方式讓難以觸及傳統金融服務的長尾群體享受金融服務的潤澤，并得以促進社會公平，緩解收入差距。但數字普惠金融的發展會加劇中老年家庭多維相對貧困這一結論的得出卻與發展數字普惠金融的愿景有所背離。基于此，本文將進一步分析影響機制，以求厘清數字普惠金融加劇中老年家庭多維相對貧困的背后原因，并為政策完善提供借鑒。

1.數字鴻溝的影響

數字化既是數字普惠金融發揮作用的主要方式，亦是與傳統金融服務的主要區別。然而較高的數字化程度也為數字普惠金融帶來了新的準入門檻，即“數字鴻溝”的存在。數字普惠金融效用發揮均依托互聯網的使用，若無互聯網的接入則意味著“數字鴻溝”出現，相應群體也就無法享受數字普惠金融所帶來的便利。對中老年家庭來說，受限于自身能力及資源，被隔離于互聯網之外的可能性遠大于年輕群體，更容易面臨“數字鴻溝”的困境。

本文根據家庭是否可寬帶上網作為判斷家庭是否有互聯網接入的依據，以此來檢驗數字鴻溝對于數字普惠金融扶貧效應的影響。為同時避免其他干擾因素的影響，將四期均能接入互聯網的家庭定義為互聯網接入組，四期均未有互聯網接入的家庭定義為互聯網未接入組。一般而言，前者更容易受到數字普惠金融的影響。影響機制檢驗部分均采用工具變量法進行回歸，以保證結論的穩健性。

由表6可知，數字普惠金融會顯著提高沒有互聯網接入家庭的貧困發生率，其系數及顯著性與全樣本回歸基本相符；而對可以接觸互聯網的家庭來說，數字普惠金融系數則不顯著。分析原因認為，可以接觸互聯網的中老年家庭因身體機能退化、金融素養落后等原因對數字普惠金融使用有限，其自身貧困狀況并不會因數字普惠金融的發展而產生顯著影響。但對于無法接觸互聯網的中老年家庭來說，其原本可利用數字普惠金融的機會因數字鴻溝的存在被剝奪，因此隨著數字金融的發展更易陷入相對貧困。綜上可認為，數字鴻溝的存在使得數字普惠金融加劇了中老年家庭多維相對貧困。

表6 數字鴻溝的影響機制檢驗

2.知識鴻溝的影響

數字普惠金融雖然借助數字化的手段降低了準入門檻與金融約束，但其本質上仍屬于金融領域專業服務，對用戶的知識水平及認知能力具有較高要求。為檢驗教育水平的影響機制，本文首先將核心解釋變量替換為數字普惠金融使用深度進行分析。使用深度主要體現為移動支付、基金、信貸、保險等業務的使用頻率及額度，各項數字金融業務的使用既可以有效助力貧困緩解，但同時也對用戶自身的教育水平具有一定要求。若使用深度系數顯著，則可初步認為數字普惠金融對中老年家庭貧困的作用受知識鴻溝的影響。如表7第(1)列所示，使用深度對中老年家庭相對貧困的影響在1%的水平上顯著。

表7 知識鴻溝的影響機制檢驗

此外，我們又根據戶主教育水平是否高中畢業進行分組，進一步觀察數字普惠金融的顯著性及方向變化。如表7第(2)列和第(3)列所示，按戶主教育水平進行分組回歸后發現數字普惠金融僅會加劇戶主學歷在高中以下家庭的貧困狀況，進一步證實了知識鴻溝的存在會影響數字普惠金融對中老年家庭的扶貧效果。

分析其原因，一方面，數字金融涵蓋了移動支付、數字信貸、數字化保險在內的多項專業金融服務，對使用者自身金融素養具有一定要求。中老年家庭因自身教育水平有限，即使高中以上學歷的中老年家庭，也并非意味著其具備專業金融知識，難以發揮數字金融的原有扶貧效果。另一方面，知識鴻溝的存在同時會影響到中老年家庭對互聯網的運用，進一步降低了其接觸數字普惠金融的概率。因此，知識鴻溝使得中老年家庭在數字普惠金融的運用中處于不利地位，更易陷入相對貧困。

五、結論及政策建議

本文通過將北京大學數字普惠金融指數與2011—2018年四期CHARLS數據進行匹配，采用以收入為導向的多維貧困測度方法，首次刻畫了數字普惠金融對中老年家庭多維相對貧困的影響，并對其影響機制及異質性特征進行探討。相關結論如下：首先，基于雙向固定效應模型和工具變量法解決內生性問題后，數字普惠金融會加劇中老年家庭的多維相對貧困。其次，數字普惠金融對中老年家庭多維相對貧困的影響呈現地區、城鄉及年齡異質性。具體而言，從地區及城鄉來看，中西部及農村地區中老年家庭因數字金融陷入相對貧困的概率大于東部及城鎮地區。從年齡來看，老年家庭受數字普惠金融影響陷入相對貧困的概率更高。最后，經影響機制分析發現，數字鴻溝及知識鴻溝的存在導致了數字普惠金融會加劇中老年家庭的多維相對貧困，而緩解數字鴻溝及知識鴻溝是享受數字金融福利的前提。基于上述結論，本文提出以下政策建議，以期充分發揮數字普惠金融的正向效果，助力精準扶貧。

第一，政企協同配合，化解中老年群體數字鴻溝。對政府來說，要加快推動信息化基礎設施建設，深耕網絡提速降費，保障硬件可及性；應盡快推動數字無障礙立法與反歧視性規則的制定，保護中老年人作為數字邊緣群體的合法權益；制定詳細、可操作化的行業規范，可通過宣傳推廣的方式對積極生產老齡化無障礙適配產品的企業進行鼓勵。對互聯網相關企業來說，應積極承擔社會責任，滿足老年人個性化需求，可通過生物識別、人工智能等方式降低產品學習成本，簡化使用邏輯。對于金融機構來說，在發展數字金融的同時應保障無法使用數字金融的老年群體仍可以通過傳統銀行柜臺獲取同等質量的金融服務，開辟老人綠色通道，提高老年人生活質量。

第二，多渠道提高中老年群體數字金融素養。數字普惠金融無法發揮其扶貧效果的原因一方面是數字鴻溝等客觀條件的限制，另一方面則是中老年群體自身知識水平不足。為此，應多渠道提高中老年群體數字金融素養，彌補知識鴻溝。首先，金融機構、互聯網企業可在地方政府的支持下，通過舉辦公益講座、設立服務熱線等方式向中老年群體傳播金融知識、智能設備操作方法以及防網絡電信詐騙常識。其次，社區作為基層部門具有得天獨厚的宣傳優勢，通過社區與非營利組織的合作，組織志愿者在社區定期開展“數字掃盲”行動以及中老年金融知識競賽，有助于激發其內生主動性，形成良好學習氛圍。最后，家庭在我國多層次養老體系中仍占據基礎地位，子女在日常照料中應積極幫助和指導父母學習智能手機及數字金融工具，充分發揮家庭內部的協作功能。

第三，加大中西部地區、農村地區的信息基礎設施建設力度。通過地區異質性分析可知，中西部地區以及農村地區受自身稟賦限制，面對數字普惠金融的發展易陷入劣勢地位。因此，可借助新一輪西部開發戰略及鄉村振興戰略的機遇，加大對中西部、農村落后地區的信息基礎設施投資。首先，通過5G通信基站、大數據中心等信息基礎設施建設，提高互聯網覆蓋率，促進普惠金融均衡發展。其次，實施對基礎數字信息設備的適當補貼，降低落后地區數字金融使用成本。最后，中央應加強頂層引導，鼓勵“云上貴州”類標桿數字服務項目落地西部地區，提高當地數字化水平的同時助力經濟發展。