數字普惠金融對農村居民收入的影響研究

摘 要：黨的二十大報告指出要全面推進鄉村振興，而農村居民收入的變化就是鄉村振興的“晴雨表”。數字時代下，數字普惠金融為農村經濟注入活力，從而助力“三農”發展，為農民增收，文章以31個省、市、自治區2013年至2022年的面板數據為研究對象，并基于固定效應模型和空間杜賓模型研究數字普惠金融對我國農村居民收入增長的影響。實證結果表明：一是數字普惠金融對我國農村居民收入增長具有顯著的促進作用；二是我國農村居民收入具有顯著的空間相關性；三是數字普惠金融對本省和周邊省份農村居民收入增長均具有顯著的促進作用。最后，基于研究結果提出完善農村基礎設施建設、優化產業結構和提升農村地區數字普惠金融水平等一系列建議。

關鍵詞：數字普惠金融；農村居民收入；空間相關性

中圖分類號：F323.8文獻標識碼：A文章編號：1005-6432（2025） 17-0005-05

DOI：10.13939/j.cnki.zgsc.2025.17.002

1 引言

數字時代下我國農村地區迎來新的發展機遇，數字普惠金融解決了以往農村地區金融服務覆蓋率低和金融服務效率低下等金融難題，滿足了農村居民的金融需求，為農村 “三農”發展提供了金融支持和發展活力，有利于農村經濟高質量可持續發展。同時可以夯實“三農”基本盤，提高農村居民收入，在一定程度上鞏固脫貧攻堅戰成果和助力鄉村振興。因此，研究數字普惠金融對我國農村居民收入增長的影響具有重要意義，文章從實證研究出發研究二者間的關系，以期得出有益結論，并基于研究成果提出相應的建議，旨在促進我國農村居民收入增長和提升農民生活質量。

2 文獻綜述

賴娟、張璐和劉燕云（2023）通過實證研究發現，數字信貸和數字保險可以促進農民收入增長，提出要推廣和完善農村數字化建設帶動農村地區增收。繩楠（2023）提出，金融機構通過利用數字普惠金融降低金融服務成本和提升服務效率可以更好地服務農村居民，從而滿足農村居民金融需求。李璐（2023）研究發現，數字金融通過提升各省農村居民收入的增長來促進共同富裕。熊凱軍和范君茹（2024）通過分位數回歸實證發現，數字普惠金融有利于降低農村地區貧困率，從而穩固脫貧攻堅成果。鄧榮榮和吳云峰（2023）研究發現，農村地區數字基礎設施建設的大力發展可以顯著地提高農村居民收入。許文婕（2023）通過研究發現，數字普惠金融對不同區域農村居民收入增長的差異較大。雷鑫悅（2024）提出，數字普惠金融可以解決農村地區金融服務普及率低的難題。

3 變量說明與模型設定

3.1 變量說明

為研究數字普惠金融對我國農村居民收入增長的影響分析，文章在實證部分設定農村居民可支配收入為被解釋變量，北大數字普惠金融指數為解釋變量，控制變量及其測量方法如表1所示。

3.2 數據來源與描述性統計

文章在實證部分使用我國31個省、市、自治區在2013年至2022年的面板數據作為研究對象，數據來源《中國金融年鑒》、國家統計局、地方統計局，對于缺失數據文章采用均值法補齊。

3.3 模型設定

為檢驗數字普惠金融對農村居民收入增長的影響，文章構建實證模型如下：

IRRit=β0+β1DUFit+βjCOit+μit（1）

其中，IRR為農村居民收入，DUF為數字普惠金融、覆蓋廣度、使用深度和數字化程度，CO為各控制變量，包括城鎮化水平、產業結構、經濟發展水平、對外開放水平和政府干預程度等，μ為殘差項。

為檢驗數字普惠金融對農村居民收入影響的空間效應，文章構建實證模型如下：

CFit=β0+0W×FTDit+1W×COit+2COit+μit+φit+εit（2）

其中，IRR為農村居民收入，DUF為數字普惠金融，CO為各控制變量，W為空間權重矩陣。若1為0，則空間杜賓模型（SDM模型）會退化成空間滯后模型（SLM模型）；若1+02=0，則空間杜賓模型（SDM模型）會退化成空間誤差模型（SEM模型）。

4 基于固定效應模型的實證研究

4.1 模型選取

首先，為防止多重共線性、偽回歸和異方差，對各變量進行共線性檢驗和平穩性檢驗。由共線性檢驗結果可知，各變量共線性統計量VIF均小于10，且VIF均值均小于5，說明各變量之間不存在多重共線性。由平穩性檢驗結果可知，部分變量ADF檢驗不顯著，為此進一步進行LLC和PP檢驗，結果顯示P值均小于0.1，可以進一步進行回歸分析。

其次，對數據進行F檢驗、LM檢驗和豪斯曼檢驗，由檢驗結果可知，故拒絕混合效應，接受隨機效應。由豪斯曼檢驗可知，P值為0.0002，小于0.1，故選擇固定效應模型，考慮存在時間因素，故選取時間個體雙固定效應模型。

4.2 回歸結果與分析

在模型（1）中，數字普惠金融對我國農村居民收入在1%水平上顯著，數字普惠金融水平每增加1單位，農村居民收入將增長80.4544個單位。模型（2）中覆蓋廣度對農村居民收入水平的促進作用不顯著。模型（3）中使用深度對農村居民收入水平的促進作用在1%水平上顯著。模型（4）中數字化程度對農村居民收入的增長作用仍在1%水平上顯著。詳見表2。

4.3 異質性分析

進一步檢驗數字普惠金融對農村居民收入是否存在地區異質性，結果顯示，我國三大區域數字普惠金融水平的提升對提高農村居民收入均具有顯著的影響，且東部地區數字普惠金融水平對提高東部地區農村居民收入的效果更好，這與東部地區數字普惠金融水平高于中西部地區有關，中西部地區數字普惠金融水平對提高中西部地區農村居民收入的效果低于東部地區，這與中西部地區數字普惠金融水平低有關，但西部地區數字普惠金融對促進農村居民收入水平的成效略高于中部地區，這與西部地區數字普惠金融發展快于中部地區有關，中部地區雖接壤東部地區，受東部地區數字普惠金融水平影響程度大，但其發展速度較為緩慢，西部地區因政策影響而發展數字普惠金融快于中部地區。詳見表3。

為研究數字普惠金融水平的高低對提升地區農村居民收入是否存在差異，取數字普惠金融水平均值作為分界點作為高低普惠金融水平區展開分析，結果顯示，高數字普惠金融水平區對促進農村居民收入水平效果更佳。詳見表4。

4.4 穩健性檢驗

為檢驗模型的穩健性，文章通過考慮數字普惠金融的一階滯后性和剔除2013年和2022年樣本數據兩種方法檢驗實證結果是否具有穩健性，從表5可知，模型（1）為采用數字普惠金融一階滯后實證結果，模型（2）為剔除樣本數據實證結果，模型（1）和模型（2）結果均顯示數字普惠金融對農村居民收入具有顯著的促進作用，表明模型具有很好的穩健性。

5 基于空間杜賓模型的實證研究

5.1 模型選取

文章基于逆距離矩陣和地區人均GDP構建經濟距離矩陣，并對被解釋變量和解釋變量進行空間自相關檢驗，檢驗結果顯示，2013至2022年我國農村居民收入和數字普惠金融的莫蘭指數均在1%水平上顯著，說明農村居民收入和數字普惠金融存在較強的空間相關性。

首先，對面板數據進行豪斯曼檢驗，結果顯示P值為0.000，說明模型適用于固定效應模型。其次，通過LR檢驗空間杜賓模型是否退化為空間滯后模型或空間誤差模型，結果顯示空間杜賓模型不會退化為空間滯后模型或空間誤差模型，故文章選取空間杜賓模型作為實證模型，因時間固定、空間固定和雙固定模型均顯著，且時間固定效應的SDM模型的擬合效應更好，故選用時間固定的空間杜賓模型。詳見表6。

5.2 實證結果與分析

通過檢驗數字普惠金融對農村居民收入的空間效應，結果顯示，數字普惠金融對農村居民收入增長的作用在1%水平上顯著，從分解效應來看，數字普惠金融對當地農村居民收入在1%水平上具有顯著的促進作用，但對周邊地區農村居民收入的影響不顯著，總體效應存在顯著影響。詳見表7。

5.3 異質性分析

異質性分析的目的在于檢驗數字普惠金融對農村居民收入的空間效應是否存在地區異質性。由表8可知，數字普惠金融對農村居民收入的空間效應存在地區異質性，具體表現在中東地區數字普惠金融對本地農村居民收入的影響在1%水平上具有顯著的增長作用，西部地區數字普惠金融對農村居民收入的空間效應不顯著。整體來看，需要注意的是，三大地區數字普惠金融水平的提高可以提高本地農村居民收入，但會在一定程度上抑制周邊地區農村居民收入的提高。

5.4 穩健性檢驗

為檢驗金融科技對我國數字普惠金融的空間效應是否具有穩健性，文章通過更換0-1鄰接空間矩陣和更換解釋變量再次進行空間杜賓模型回歸，檢驗結果如表9所示。結果顯示，更換矩陣后的模型（1）數字普惠金融對我國農村居民收入增長的影響依然在1%水平上顯著，更換解釋變量后的模型（2）、模型（3）和模型（4）依舊在1%水平上顯著，說明文章的實證結果具有很好的穩健性。

6 結論及對策建議

6.1 結論

文章基于固定效應模型和空間杜賓模型研究數字普惠金融對農村居民收入的影響，結果顯示，數字普惠金融的提升可以提高我國農村居民收入，同時數字普惠金融對省內農村居民收入的提高均具有顯著的促進作用，但對省外農村居民收入增長具有一定程度的抑制作用。

6.2 對策建議

第一，完善農村基礎設施建設。要擴大農村地區網絡設施覆蓋面，提高網絡通信速度和穩定性，加大數字化基礎設施建設的投入力度，打造良好的數字化金融應用場景；擴大數字普惠金融服務范圍，通過在農村地區設立金融服務站點和推廣移動支付等方式，使農村居民可以更加便捷地獲取金融服務，降低金融服務成本，從而提高金融服務的效率；推進新型農村基礎設施建設模式，借助現代信息技術和智能化手段，推動基礎設施建設智能化和綠色化發展。

第二，優化產業結構。應該加大農村第一產業的投資力度，提高農、林、牧、漁業的比重，從而提升農村居民收入；加強科技創新和人才培養，提高第一產業的機器化水平，提高產業效率，同時推動農產品深加工和再加工，增加農產品的附加值；加強政府政策的引導和支持，政府應該出臺相關政策扶持和鼓勵第一產業發展；完善農村地區農產品銷售渠道，開拓市場，增加農產品的市場份額。

第三，提升農村地區數字普惠金融水平。推廣數字化金融模式，政府應積極向農村等偏遠地區推廣數字化金融模式，如移動支付和互聯網金融等；加強農村數字普惠金融基礎設施建設，提升農村地區的互聯網和移動通信網絡覆蓋率和質量，確保農民可以穩定和快速地接入互聯網，為數字普惠金融的發展打下堅實基礎；鼓勵農村地區金融機構數字化轉型，同時加強和金融科技公司合作交流，并鼓勵科技公司科技成果落地應用于金融業；培養本地金融科技公司和人才，加大對復合型金融人才培養的力度。

第四，鼓勵區域數字普惠金融協同發展。地方政府可以設立稅收優惠和財政補貼等優惠政策吸引科技公司落地本地或設立分支機構，促進區域數字金融市場發展；加強區域間金融科技公司合作交流，鼓勵金融科技公司在不同區域間開展業務合作，推動金融科技創新與應用，同時支持金融科技公司與金融機構合作，推動金融機構數字化轉型。

參考文獻：

[1]賴娟，張璐，劉燕云.數字普惠金融、農村就業與農村居民增收[J].當代金融研究，2023，6（2）：76-87.

[2]繩楠.數字普惠金融發展對農村居民收入的影響研究[J].時代金融，2023（10）：29-31.

[3]李璐.數字金融的共同富裕效應：數字金融與農村居民增收[J].甘肅農業，2023（10）：20-24.

[4]熊凱軍，范君茹.中國數字普惠金融發展是否顯著影響了農村居民收入——基于中國家庭追蹤調查（CFPS）的經驗數據[J].上海經濟，2024（1）：67-83.

[5]鄧榮榮，吳云峰.數字基礎設施建設對農村居民收入的影響效應[J].首都經濟貿易大學學報，2023，25（1）：21-35.

[6]許文婕.數字普惠金融對農村居民收入結構的影響研究[D].蚌埠：安徽財經大學，2023.

[7]雷鑫悅.數字普惠金融對農村居民收入的影響[J].全國流通經濟，2024（5）：165-168.