數字普惠金融對農民收入增長的影響
——基于山東省地市數據的研究

林 冰，吳層層

（山東理工大學 經濟學院，山東 淄博 255012）

數字普惠金融是以數字技術賦能金融發展，由各金融機構廣泛參與，使金融資源和服務覆蓋范圍更廣、效率和質量更高、成本更低的一種新型金融服務模式。隨著國家相關政策頒布與實施，農村地區數字基礎設施條件得到進一步改善，數字經濟、互聯網技術得到廣泛應用，數字普惠金融已經在農民生活和農業、農村經濟發展中起到越來越重要作用。2020年12月，習近平總書記在中央經濟工作會議上強調，要強化普惠金融服務，大力發展數字經濟，構建新發展格局。2021年中央一號文件也首次明確提出 “發展農村數字普惠金融”。2021年2月，《中共中央國務院關于全面推進鄉村振興加快農業農村現代化的意見》指出，強化農業農村優先發展投入保障，發展農村數字普惠金融。2022年財政部公布了首批83個中央財政支持普惠金融發展示范區，引導普惠金融增量、擴面、降本、增效，山東的日照、德州和新泰三個地市進入了首批發展示范區名單。為了積極響應首批普惠金融服務鄉村振興示范區創建，山東省政府財政資金支持和出資7000萬元，引入社會資本成立總規模超25億元的鄉村振興專項基金。山東各地銀行、保險機構逐步完善金融與政府、產業、公共數據集成，推動普惠金融服務模式創新，對接本地農業發展需要，打造“一站式”鄉村振興融資服務平臺。由此，數字普惠金融發展成為山東全面推進鄉村振興的重要助力。研究山東數字普惠金融能否促進農民收入的增長以及促進增收的機制，對利用數字經濟發揮數字普惠金融賦能鄉村振興、擴大農村就業和促進農村不同地區間協調發展等方面具有重要意義，也為其它省份乃至全國數字普惠金融發展提供重要借鑒。

1 文獻綜述

關于數字普惠金融和農民收入增長關系的相關研究主要有：

一是數字普惠金融對農民收入增長的影響研究。例如劉丹等（2019）[1]的研究表明，數字普惠金融對農民非農收入增長具有顯著的空間溢出效應，錢鵬歲（2020）[2]認為在短期內數字普惠金融顯著提升低收入群體的收入水平效應和空間溢出效應，但長期內空間溢出效應并不顯著；王永倉（2021）[3]的研究結果表明，數字普惠金融對農民收入的影響具有非線性特征和雙重門檻效應：當數字普惠金融發展水平超過一定閾值后，對農民收入增長的促進作用越大。進一步，不同主體收入增長效應有不同研究結論：楊偉明等（2020）[4]認為主要受益主體是城鎮居民、高收入人群，而收入水平低的農村居民受益有限；何宗樾等（2020）[5]認為低收入主體面臨“數字鴻溝”問題，因為數字技術門檻以及金融知識的缺乏會使其難以運用網絡理財、網絡借貸等核心數字金融服務實現增收。但有學者持相反觀點：周利等（2020）[6]則認為普惠金融事業發展在信息技術的推動下，惠及低收入群體和農民，有助于收入差距的縮小。

二是數字普惠金融影響農民收入增長的相關渠道研究。劉心怡等（2020）[7]認為數字普惠金融通過緩解信貸約束提升收入水平，因為農民獲得信貸資金支持促使其增加自主創業，可以提高創業收入。方觀富，許嘉怡（2020）[8]認為地區經濟增長是數字普惠金融促進農民收入增加的中介推助力。常向東等（2022）[9]在數字普惠金融對城鄉收入差距影響時發現，數字普惠金融可以通過經濟增長、教育水平、市場化、投資和金融素養等對抑制城鄉收入差距起到作用。

綜上，已有研究文獻大多從全國總體的角度去探究數字普惠金融發展對農民收入的影響。然而山東作為農業經濟大省，又是首批普惠金融服務鄉村振興的示范區，針對山東省的研究較少，因此更具典型性。在數字普惠金融對農民收入的作用機制研究方面，已有研究偏向單方面機制研究，缺少綜合理論機制分析以及異質性實證檢驗。因此，本文可能的邊際貢獻有：首先，歸納總結數字普惠金融對農民收入的影響，理論上完善數字普惠金融對收入的影響機制；其次，以山東省16地市的數字普惠金融和農民收入數據為依據，實證檢驗山東數字普惠金融對農民收入的影響機制，并分樣本進行地區和收入水平的異質性檢驗，針對山東數字普惠金融發展促進農民收入提出相關政策建議。

2 數字普惠金融對農民收入的影響機制

數字普惠金融可以通過消費機制、融資機制和信息機制，對農民收入產生影響：

2.1 消費機制

首先，數字普惠金融可以降低消費成本促進收入增長。數字普惠金融以互聯網、移動客戶端等為載體形成的數字化支付功能，可以規避因現金消費帶來的交易阻礙（張勛等，2020）[10]，各種網絡購物平臺的出現，讓農民不用離開家門就可以滿足消費需求，降低農民的交易成本，促進消費（郭華等，2020）[11]。同時，數字化支付減少農民消費支付時對價格敏感度，提高消費意愿。（Soman D，2001；Prelec D、Simester D，2001）[12-13]； 其次，數字普惠金融可以促進消費信貸。一方面，數字普惠金融充分運用數字技術，提供多元化數字信貸服務，緩解資金流動性限制，消費者購買力得到釋放 （Gross D B、Souleles N S，2002；Karlan D、Zinman J，2010）[14-15]；另一方面，數字平臺可以用來評估信息的價值，準確判斷消費者的信用度，從而降低農村地區居民的信用門檻，緩解傳統信貸難以惠及金融弱勢群體的問題 （郭華等，2020）[11]。最后，數字普惠金融降低居民預防性儲蓄從而增加消費支出。數字普惠金融使參與主體（例如居民、商戶、保險機構和監管部門）間形成有效互動，提供更有效的市場信息，穩定消費預期，提高消費水平。

2.2 融資機制

數字普惠金融減少了在傳統金融服務模式下低收入群體的融資限制，使金融服務便捷可得。（張勛等，2019；劉心怡，2020）[16-17]。數字普惠金融可以利用數字平臺收集社會閑散資金，加速社會資金流動，有效降低成本（陳慧卿等，2021）[18]。數字普惠金融可以為農村居民參加創新農業生產經營模式提供幫助，參加投資和融資活動的活躍度得到提升，促進收入水平的提高（夏顯力等，2019）[19]；數字普惠金融還能夠改善企業融資環境，緩解中小企業信貸約束，促進產業發展和農戶就業，拓寬增收渠道，由此帶來的“涓滴效應”能夠增加農民收入（何燕、李靜，2021）[20]。

2.3 信息機制

數字普惠金融借助區塊鏈、云計算等技術，準確識別農戶信息，構建大數據信用體系，有效解決融資“長尾群體”（融資金額小但占比多的主體）與金融機構之間信息不對稱問題，使農村多數居民能夠獲得數字金融服務（傅秋子、黃益平，2018）[21]。農戶使用數字金融服務還可以通過互聯網渠道增加信息的獲取，特別是政府、行業協會的政策信息，有利于及時了解相關政策信息，增加農民的收入。

3 模型、變量與數據來源

3.1 模型構建

3.1.1 面板數據模型

本文借鑒張彤進和任碧云（2017）[22]的研究方法，構建以下基準模型：

式（1）中，lnYit為被解釋變量，即 i地區在 t期的農村居民人均可支配收入；lnDIFIit為核心解釋變量，即城市數字普惠金融發展水平；α0為常數項；εit為隨機擾動項；Controlit為其他控制變量，包括文獻已經識別出的影響農民人均可支配收入的主要因素，控制變量選取為經濟發展水平（lnGDP）、城鎮化率（UR）、金融發展程度（FIN）、城鄉收入比（RU）、政府助農財政支出（GE）;γj為控制變量系數。

3.1.2 中介效應模型

為檢驗數字普惠金融影響農民收入的作用機制，即消費機制、融資機制及信息機制三條路徑來促進農民收入增長，構建中介效應模型，用逐步回歸方程式（2）、（3）、（4）驗證機制的顯著性：

3.2 變量與數據來源

3.2.1 被解釋變量

本文選取的被解釋變量為農民收入水平（lnY），用農村居民人均可支配收入來表示。

3.2.2 核心解釋變量

本文選取的核心解釋變量為數字普惠金融發展程度（lnDIFI）。 借鑒楊偉明等(2020)[23]、張慶君和黃玲（2021）[24]的研究方法，選用北京大學數字金融研究中心課題組編制的《北京大學數字普惠金融指數（2011-2020）》①來表示數字普惠金融發展程度，山東省16個地市對應數字普惠金融指數如表1所示。為確保估計結果的穩健性，本文還將使用覆蓋廣度（lnCOV）、使用深度（lnUS）及數字化程度（lnDIG）三個子維度作為數字普惠金融發展程度的替代變量。

表1 2011—2020年山東省數字普惠金融指數（取對數結果）

3.2.3 中介變量

本文選取農民消費水平（lnCONS）、金融支農水平（lnJR）、互聯網發展水平（lnIPR）作為中介變量，其中農民消費水平（lnCONS）采用農民人均消費支出來表示；金融支農水平（lnJR）采用金融機構各項貸款余額與第一產業生產總值比值來表示；互聯網發展水平（lnIPR）采用農村寬帶普及程度來表示。

3.2.4 控制變量

本文參考張海燕（2021）[25]、儲德銀和經庭如（2009）[26]等學者的研究，并考慮數據的可得性，選取經濟發展水平（lnGDP）、城鎮化率（UR）、金融發展程度（FIN）、城鄉收入比（RU）、政府助農財政支出（GE）作為控制變量，其中經濟發展水平（lnGDP）采用各地市農業生產總值與農村總人口的比值來表示；城鎮化率（UR）采用各地市非農村人口占總人口的比重來表示；金融發展程度（FIN）采用各地市金融機構各項貸款余額與生產總值之比來表示；城鄉收入比（RU）采用各地市城鎮居民人均可支配收入與農村居民人均純收入的比重來表示；政府助農財政支出（GE）采用各地市農林水財政支出與第一產業生產總值之比來表示。本文所有涉及的變量度量方式見表2。

表2 變量基本含義、公式及描述性統計

為了避免異方差的影響，對農民人均可支配收入、數字普惠金融指數、人均地區生產總值、農民人均消費支出、金融支農水平、互聯網發展水平進行對數化處理。除了數字金融發展指數外，其它數據來源為2012-2021年《山東省統計年鑒》。

4 實證結果及分析

4.1 基準回歸分析

本文通過通過F檢驗方法、LM檢驗方法、Hausman檢驗方法對面板數據模型篩選，選擇固定效應模型進行實證檢驗，見表3。模型（1）（2）（3）分別對應混合效應、固定效應和隨機效應模型。本文選取固定效應模型（2）為基準回歸模型：估計結果顯示，數字普惠金融在1% 顯著性水平上能夠促進農戶收入水平增長：數字普惠金融發展指數增長1% ，促進農民收入增長0.215% 。

4.2 機制檢驗

下面對數字普惠金融影響農民收入水平的消費機制、融資機制以及信息機制進行檢驗。首先在模型2的基礎上引入數字普惠金融和農民消費水平、金融支農水平以及互聯網發展水平（lnDIFI×lnCONS、lnDIFI×lnJR、lnDIFI×lnIPR） 的交互項，見表 4，模型（4）（5）（6）分別對應上述三條影響機制進行初步回歸檢驗，交互項回歸結果均顯著為正，初步驗證了三個影響機制。

表4 數字普惠金融對農民收入影響機制的檢驗

為了保證影響機制的準確性，繼續采用中介效應模型對上述影響機制進行檢驗（表5）：

表5 消費機制、融資機制和信息機制的中介效應檢驗

數字普惠金融通過消費機制促進農民收入增長。數字普惠金融發展水平上升1單位可帶來農民收入水平和農民消費水平分別有0.215、0.254單位的提升；在控制農民消費水平后，數字普惠金融對收入仍有促進效應，通過逐步檢驗，說明農民消費水平在數字普惠金融和農民收入之間起了部分中介作用，中介效用占總效應比重為35.7% （0.254×0.302/0.215=0.357）， 即消費機制在數字普惠金融促進農民收入增長的總效用占比為35.7% 。

數字普惠金融通過融資機制促進農民收入增長。數字普惠金融發展水平上升1單位可帶來農民收入水平和金融支農水平分別提升0.215、0.121單位；在控制金融支農水平后，數字普惠金融對收入仍有促進效應，通過逐步檢驗，說明金融支農水平在數字普惠金融和農民收入之間起了部分中介作用，中介效用占總效應比重為25.7% （0.121× 0.458/0.215=0.257），即融資機制在數字普惠金融促進農民收入增長的總效用占比25.7% 。

數字普惠金融通過信息機制促進農民收入增長。數字普惠金融發展水平上升1單位可帶來農民收入水平和互聯網發展水平分別提升0.215、0.323單位；互聯網發展水平對農民收入水平也存在顯著正向影響，且在控制互聯網發展水平后，數字普惠金融對收入仍有促進效應，通過逐步檢驗，說明互聯網發展水平在數字普惠金融和農民收入之間起了中介作用，中介效用占總效應比重為 16.2% （0.323× 0.108/0.215=0.162），即信息機制在數字普惠金融促進農民收入增長的總效用占比16.2% 。

4.3 內生性處理

為處理可能的內生性問題，本文選擇數字普惠金融指數滯后一期作為工具變量進行檢驗。表6為工具變量法（IV-2SLS）的回歸結果，模型 （7）為第一階段回歸結果，模型（8）為第二階段回歸結果。檢驗結果顯示：本文所選工具變量顯著有效。模型（8）的估計結果表明，數字普惠金融對農民收入具有顯著的促進作用，這一結果與基準回歸結果相契合。

表6 工具變量法回歸結果

4.4 穩健性檢驗

為確保基準回歸結果的穩健性，本文還考慮使用替換核心解釋變量等方法加以檢驗。分別使用數字普惠金融的三個子維度指標作為核心解釋變量的替代變量：數字普惠金融覆蓋廣度、使用深度和數字化程度，其中，覆蓋廣度對應模型（9），使用深度對應模型（10），數字化程度對應模型（11），估計結果如表7所示：山東數字普惠金融發展能夠顯著促進農民收入水平增長，這一結果與基準回歸結果相契合。

表7 更換解釋變量指標的穩健性檢驗估計結果

4.5 異質性分析

本文對將全樣本分為沿海地市、內陸地市②進行區域異質性檢驗；分高收入水平地市、低收入水平地市③進行收入水平異質性檢驗，如表8、9所示：

表8 異質性檢驗結果

區域異質性檢驗分析。為了避免內生性，采用了兩階段工具變量回歸法（IV-2SLS），回歸結果顯示，核心解釋變量lnDIFI的回歸系數在1% 水平上為正向顯著，表明山東省沿海和內陸地市的數字普惠金融均對農民收入具有顯著的促進作用。其中沿海組的核心解釋變量回歸系數（0.273）大于內陸組回歸系數（0.235），山東省沿海地市數字普惠金融對農戶收入的促進作用更強。這是因為沿海地市經濟金融發展相對較好、存在大量傳統金融網點，數字普惠金融對該地區農民收入增加的作用更加顯著；而對于內陸地市來說，地理位置相對較差、傳統金融發展滯后，數字普惠金融的發展還需要進一步加強。

收入水平異質性檢驗分析。兩階段工具變量回歸法（IV-2SLS）回歸結果顯示，核心解釋變量lnDIFI的回歸系數在1% 水平上為正向顯著，說明山東省高收入地市和低收入地市數字普惠金融均能夠促進農戶收入增加。但是數字普惠金融對高收入組和低收入組的影響程度不同，低收入水平地市促進作用（0.402）大于高收入水平地市（0.392）。可能原因是數字普惠金融對低收入組農戶存在更大的邊際效用，特別是一系列的扶貧措施的福利影響，在低收入群體中的效用更明顯。

5 結論與建議

5.1 結論

本文選取農業大省山東省作為研究主體，基于2011—2020年山東省16個地市面板數據，考察了數字普惠金融能否促進農戶收入增長及其作用機制。研究發現，第一，數字普惠金融發展能夠促進農戶收入增長；第二，數字普惠金融對農民收入的作用機制有消費機制、融資機制和信息機制；第三，異質性研究發現，山東沿海地市農村數字普惠金融對農民收入的促進作用大于內陸地市；山東低收入水平地市農村數字普惠金融對農民收入的促進作用大于高收入水平地市。

5.2 建議

5.2.1 提高金融知識儲量和金融素養形成有效消費需求

以數字技術為驅動的數字金融要求消費者具備較高的知識儲量和使用技能，否則將會導致數字金融服務產品的消費需求與服務供給之間的錯配。因此，要提高農村居民的金融知識儲量和金融素養，提高農民消費水平，切實發揮數字普惠金融通過消費機制來提高農民收入水平的作用。政府要有針對性地在山東農村經濟欠發達地區開展數字技能和金融知識的培訓和宣傳，提高農村居民數字金融知識普及率和使用技能，擴大數字金融覆蓋面，緩解數字金融“知識鴻溝”，促進農民消費水平的提高，使農村居民充分享受數字經濟時代的數字紅利。

5.2.2 拓寬融資渠道完善數字普惠金融支農激勵機制

農民在獲取正規金融機構資金支持過程中面臨著貸款難、抵押難、擔保難的問題，需要進一步拓寬融資渠道，切實發揮數字普惠金融通過融資機制提高農民收入水平的作用。政府應該引導金融機構加大對山東農村經濟重點領域和薄弱環節支持力度，擴大農村資產抵押擔保融資范圍，規范發展消費信貸，發展農業保險。對于大多數低收入群體，以及難以獲得融資的中小微企業和農民，數字普惠金融應該降低提供服務的門檻，提供適合產品，形成可供選擇的多樣化和多層面的數字普惠金融產品及服務，健全數字金融服務體系，完善金融支農激勵機制。

5.2.3 推進數字信息化完善數字普惠金融基礎設施建設

數字普惠金融信息傳播和使用的深度取決于數字化基礎設施建設完善性。完善山東數字信息傳播的網絡基礎設施建設，提高農村地區信息網絡寬帶的用戶接入率，并確保網絡使用流暢。降低山東農村地區居民使用移動通信網絡的成本，繼續推行網絡提速降費。提高農村地區居民使用移動通信互聯網的便利性。構建面向農業農村的網絡信息平臺，將碎片化、分散化的農村信息進行有效整合與充分利用，實現城鄉資金、技術互聯互通，切實發揮數字普惠金融通過信息機制提高農民收入水平的作用。

5.2.4 統籌協調、因地制宜發展數字普惠金融

根據異質性檢驗結果，山東應統籌協調、因地制宜發展數字普惠金融。省政府金融部門組織機構應統籌規劃數字普惠金融服務系統，統籌協調、因地制宜制定相關分配標準，對各地市農村地區數字普惠金融資源進行有效且合理配置。健全地市之間的合作與利益調節機制，金融較為發達的沿海地市與相對金融服務較弱的內陸地市間加強數字金融的聯合宣傳教育和人才培養。完善數字普惠金融發展。各地市結合自身發展具體情況完善數字普惠金融發展。收入水平較高的地市著力提升數字技術研發水平和金融監管體系，提供安全高效的金融服務；收入水平較低的內陸地市集中力量加大金融基礎設施的資金投入力度，逐步完善金融服務質量，做好基礎性數字普惠金融服務工作，在此基礎上繼續升級優化。

注釋：

①《北京大學數字普惠金融指數（2011-2020）》來源于：https://idf.pku.edu.cn/。

②沿海地市為青島、東營、煙臺、威海、日照5個地市，內陸地市為濟南、淄博、棗莊、濟寧、泰安、臨沂、德州、聊城、菏澤、濱州11個地市。

③根據2011-2020年山東省16個地市的農民平均人均可支配收入，將樣本分為高收入水平地區和低收入水平地區兩組，其中，高收入水平地區包括濟南、青島、淄博、東營、煙臺、濰坊、濱州、威海8個地市；低收入水平地區包括棗莊、濟寧、泰安、日照、臨沂、德州、聊城、菏澤8個地市。