數(shù)字普惠金融對(duì)河南省農(nóng)民收入影響的實(shí)證分析4.1變量選取本文首先整合相關(guān)數(shù)據(jù)，將農(nóng)民收入（農(nóng)村居民人均可支配收入）作為被解釋變量，數(shù)字普惠金融水平作為的解釋變量，衡量數(shù)字普惠金融的數(shù)據(jù)來(lái)源于第三期《北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)（2011-2022年）》。所選取的其他變量，均來(lái)自于《中國(guó)區(qū)域經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)》，分別為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、教育支出、支農(nóng)支出、政府支出規(guī)模、信貸約束，將上述變量作為控制變量。各變量名稱、代表符號(hào)、變量描述如表4-1所示。表4-1主要變量定義變量名編碼描述被解釋變量農(nóng)民收入NGDP農(nóng)村居民人均收入解釋變量數(shù)字普惠金融總指數(shù)inpt數(shù)字普惠金融發(fā)展水平指數(shù)控制變量產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)ingdp第二、三產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值/GDP國(guó)民生產(chǎn)總值教育支出ided地區(qū)財(cái)政教育支出/財(cái)政總支出支農(nóng)支出nout地區(qū)農(nóng)林水事務(wù)支出/財(cái)政總支出政府支出規(guī)模govm地區(qū)財(cái)政支出/GDP國(guó)名生產(chǎn)總值信貸約束cred年末金融機(jī)構(gòu)各項(xiàng)貸款余額/GDP國(guó)民生產(chǎn)總值變量選取的具體依據(jù)如下：（1）被解釋變量農(nóng)民收入水平（NGDP）。這里用農(nóng)民人均可支配總收入表示，2014年，在城鄉(xiāng)收入一體化改革后，農(nóng)村居民人均純收入不再統(tǒng)計(jì)，取而代之的是農(nóng)村居民可支配總收入，兩者之間的區(qū)別為，后者扣除了轉(zhuǎn)移性支出和財(cái)產(chǎn)性支出，但具體含義相差不大。本文統(tǒng)計(jì)口徑為2012-2020年間數(shù)據(jù)，因此2014年之前的數(shù)據(jù)采用農(nóng)村居民人均純收入表示。（2）解釋變量數(shù)字普惠金融發(fā)展水平（inpt）。選取北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)（2011-2022），該指數(shù)包括數(shù)字普惠金融指數(shù)，數(shù)字金融覆蓋廣度、數(shù)字金融使用深度和普惠金融數(shù)字化程度；此外使用深度指數(shù)中包含支付、信貸、保險(xiǎn)、信用、投資、貨幣基金等業(yè)務(wù)分類指數(shù)。（3）控制變量產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（ingdp)。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)將第二、三產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)總值與當(dāng)?shù)谿DP比例來(lái)表示。這一比例揭示了地區(qū)的經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)，反映了各產(chǎn)業(yè)之間的關(guān)聯(lián)和比重。一個(gè)合理的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)于地區(qū)經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)健發(fā)展至關(guān)重要。當(dāng)?shù)诙?、三產(chǎn)業(yè)的占比增大時(shí)，意味著該地區(qū)的制造業(yè)和服務(wù)業(yè)相對(duì)更為發(fā)達(dá)，這可能促使農(nóng)民從這兩個(gè)行業(yè)中獲取更多的收入，從而直接影響其總體收入水平。勞動(dòng)力的流動(dòng)也影響了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整和變化，隨著農(nóng)村勞動(dòng)力逐漸向非農(nóng)業(yè)市場(chǎng)轉(zhuǎn)移就業(yè)，經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)也在經(jīng)歷著從勞動(dòng)密集型向知識(shí)和技術(shù)密集型的高層次結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變。這種轉(zhuǎn)變不僅提升了勞動(dòng)力的價(jià)值，也為地區(qū)經(jīng)濟(jì)的持續(xù)發(fā)展注入了新的活力。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整往往伴隨著勞動(dòng)力的流動(dòng)。隨著農(nóng)村勞動(dòng)力逐漸向非農(nóng)業(yè)市場(chǎng)轉(zhuǎn)移就業(yè)，經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)也在經(jīng)歷著從勞動(dòng)密集型向知識(shí)和技術(shù)密集型的高層次結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變。這種轉(zhuǎn)變不僅提升了勞動(dòng)力的價(jià)值，也為地區(qū)經(jīng)濟(jì)的持續(xù)發(fā)展注入了新的活力。教育支出（ided）。一般認(rèn)為，受教育水平越高農(nóng)民收入越高，農(nóng)民收入低與其受教育程度低有關(guān)。教育支出的投入使生產(chǎn)函數(shù)中人力資本的數(shù)量提升，財(cái)政教育支出通過提供教育機(jī)會(huì)來(lái)幫助貧困農(nóng)民獲得教育資源，促進(jìn)收入積累，縮小城鄉(xiāng)差距，在阻斷貧困代際傳遞方面發(fā)揮著重要作用。一般來(lái)說(shuō)農(nóng)民的受教育程度越高，能夠越盡快接受金融知識(shí)，通過更多途徑獲得金融服務(wù)，提升收入水平。本文用財(cái)政支出中的教育支出來(lái)表示地區(qū)的教育水平。支農(nóng)支出（nout）。政府對(duì)農(nóng)村發(fā)展越重視，財(cái)政支農(nóng)會(huì)越多，近年來(lái)，政府持續(xù)強(qiáng)調(diào)對(duì)農(nóng)業(yè)的支持與保護(hù)，以此推動(dòng)鄉(xiāng)村振興。中央始終將農(nóng)業(yè)支出視為財(cái)政支出的優(yōu)先保障領(lǐng)域，其中農(nóng)林水事務(wù)支出占據(jù)了重要地位。這部分支出不僅有助于支持高科技農(nóng)業(yè)的發(fā)展，加強(qiáng)農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，還能為個(gè)人和家庭提供補(bǔ)貼。政府致力于通過這些舉措創(chuàng)造一個(gè)有利于農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展的環(huán)境，進(jìn)一步提升農(nóng)民的生活水平和鄉(xiāng)村的整體繁榮。因此本文選擇用農(nóng)林水事務(wù)支出占財(cái)政支出的比值來(lái)表示該變量。政府支出規(guī)模（govm)。已有研究表明，政府的財(cái)政政策可以扶持地方經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)，一般來(lái)說(shuō)，如果政府的財(cái)政支出偏向于農(nóng)村，增加農(nóng)村教育性支出、科技支出等，會(huì)扶持農(nóng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展，增加就業(yè)機(jī)會(huì)，勞動(dòng)力留在農(nóng)村，助力農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展，減小貧富差距。本文選取河南省17個(gè)地市政府的每年財(cái)政支出與GDP的相比的比值來(lái)衡量政府支出規(guī)模。信貸約束（cred）。信貸市場(chǎng)中，信息的不對(duì)稱性是一個(gè)常見問題，這種問題可能會(huì)帶來(lái)道德風(fēng)險(xiǎn)和逆向選擇。道德風(fēng)險(xiǎn)會(huì)提升貸款的違約幾率，而逆向選擇則常常造成劣幣驅(qū)逐良幣的現(xiàn)象頻發(fā)。但是一般來(lái)講，信貸約束越高，金融發(fā)展越差，金融約束越高，不利于當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)的發(fā)展。本文用年末金融機(jī)構(gòu)人民幣各項(xiàng)貸款余額與GDP的比值表示。4.2變量的描述性統(tǒng)計(jì)分析接著對(duì)上述相關(guān)變量進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)，如下表4-2所列示的統(tǒng)計(jì)結(jié)果，河南省農(nóng)民收入的平均值為1.304萬(wàn)元，最大值為2.478萬(wàn)元，最小值為0.580萬(wàn)元，標(biāo)準(zhǔn)差為0.449，這表明河南省不同地域農(nóng)村地區(qū)發(fā)展程度不同，農(nóng)民收入存在一定差距。結(jié)果中數(shù)字普惠金融指數(shù)的平均值為1.900，標(biāo)準(zhǔn)差為0.781，接近于1，這表明地區(qū)之間數(shù)字普惠金融差距大，存在區(qū)域不平衡問題，且河南鄭州、焦作等地區(qū)發(fā)展較好，距離省會(huì)較遠(yuǎn)的地方發(fā)展較差。河南數(shù)字普惠金融三個(gè)維度指標(biāo)平均值分別為：1.851、1.770、2.302，數(shù)字化程度發(fā)展最好，覆蓋廣度次之，使用深度發(fā)展較差。此外，從選取的控制變量來(lái)看，最大值最小值也有一定差距，各地區(qū)之間的發(fā)展也存在差異。表4-2描述性統(tǒng)計(jì)VariableNMeanSDMaxMinp50NGDP2041.3040.4492.4780.5801.258inpt2041.9000.7813.0910.3542.046cover2041.8510.8463.4100.1691.864use2041.7700.7002.6950.4082.070digt2042.3020.8263.2410.4782.638ingdp2040.8560.07000.9820.6970.859ided2040.1950.02800.2640.1210.195nout2040.1090.004000.1160.1040.110govm2040.09000.05700.2000.0000.0930cred2040.8880.4642.9480.4340.751本文采用相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)法來(lái)檢測(cè)解釋變量與控制變量之間是否存在多重共線性問題。嚴(yán)重的多重共線性可能導(dǎo)致回歸結(jié)果出現(xiàn)較大誤差或與實(shí)際情況完全相反。為了防止這種情況發(fā)生，實(shí)證分析前必須采取措施來(lái)判別多重共線性的影響。如表4-3所示，各變量之間的相關(guān)系數(shù)小于1，各變量之間的相關(guān)性不強(qiáng)，不存在多重共線性。表4-3相關(guān)性分析NGDPinptcoverusedigtingdpidednoutgovmcredNGDP1inpt0.887***1cover0.916***0.988***1use0.821***0.968***0.922***1digt0.786***0.964***0.924***0.948***1ingdp0.713***0.549***0.578***0.517***0.446***1ided-0.650***-0.576***-0.592***-0.538***-0.514***-0.680***1nout-0.613***-0.662***-0.683***-0.636***-0.550***-0.302***0.286***1govm-0.002000.03300.03100.0590-0.00900-0.226***0.214***-0.285***1cred0.394***0.227***0.279***0.168**0.123*0.397***-0.528***-0.106-0.156**1注:***、**和*分別表示在1%，5%和10%水平上顯著。4.3實(shí)證檢驗(yàn)與結(jié)果分析4.3.1模型設(shè)定在進(jìn)行最終實(shí)證檢驗(yàn)前，先進(jìn)行F-test來(lái)確定選擇混合效應(yīng)模型還是固定效應(yīng)模型，原假設(shè)為選擇混合效應(yīng)，檢驗(yàn)結(jié)果顯示Prob＞F=0.0000，拒絕原假設(shè)，認(rèn)為選擇固定效應(yīng)模型較好。然后進(jìn)行了Hausman檢驗(yàn)，原假設(shè)為使用隨機(jī)效應(yīng)，結(jié)果顯示P值為0.0000，拒絕原假設(shè)，隨機(jī)效應(yīng)的回歸系數(shù)是有偏的，所以最終分析決定使用固定效應(yīng)模型。同時(shí)列舉了三種模型的回歸分析結(jié)果，如表4-4所示。表4-4數(shù)字普惠金融影響農(nóng)民收入的實(shí)證結(jié)果

(1)(2)(3)(4)OLSREFEFEinpt0.3751***0.4802***0.4855***0.5328***(16.0801)(25.4088)(51.6430)(28.8933)ingdp1.8835***-0.4162-1.6116***(8.2513)(-1.3145)(-4.8850)ided0.10030.13580.0316(0.1593)(0.2488)(0.0633)nout-7.9763*-7.8237***-8.2974***(-1.8737)(-2.9467)(-3.4833)govm0.33830.5054***0.5358***(1.5517)(3.6382)(4.2927)cred0.1269***-0.0229-0.1225***(4.4392)(-0.6810)(-3.6258)_cons-0.31101.5528***0.3816***2.6345***(-0.5310)(3.3230)(19.7931)(5.9001)N204204204204Adj_0.87470.92880.9489F237.17352666.9983632.5372FE&OLSHausman檢驗(yàn)：chi2(5)=52.21，Prob>chi2=0.0000FE&REHausman檢驗(yàn)：chi2(5)=42.85，Prob>chi2=0.0000tstatisticsinparentheses*p<0.1,**p<0.05,***p<0.01由表可知，在該模型下河南省數(shù)字普惠金融發(fā)展水平與農(nóng)民收入顯著正相關(guān)，在固定模型下，模型擬合優(yōu)度為0.9489，說(shuō)明數(shù)字普惠金融與農(nóng)民收入在1%的水平下顯著正相關(guān)。在沒有加入產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、教育支出、支農(nóng)支出、政府支出規(guī)模、信貸約束等控制變量的前提下，回歸系數(shù)為0.4855，且在1%的檢驗(yàn)水平下顯著為正。結(jié)果表明，加入控制變量與否，數(shù)字普惠金融均可以促進(jìn)當(dāng)?shù)剞r(nóng)民收入。由此可見，數(shù)字普惠金融指數(shù)的提高有利于農(nóng)民收入的提高，與本文的假設(shè)一致。從控制變量的回歸結(jié)果來(lái)看，表4-4中第四列產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的系數(shù)為-1.6116，系數(shù)在1%的檢驗(yàn)水平下顯著為負(fù)，表明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不會(huì)促進(jìn)農(nóng)民收入，第二、三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展會(huì)對(duì)農(nóng)民收入水平產(chǎn)生抑制作用。教育支出系數(shù)為0.0316，正相關(guān)但不顯著，說(shuō)明農(nóng)村教育支出與農(nóng)民收入水平正相關(guān)，但并未產(chǎn)生顯著影響。政府支出規(guī)模系數(shù)顯著為正，原因可能是政府財(cái)政支出總量充分，達(dá)到了支持農(nóng)業(yè)發(fā)展的現(xiàn)實(shí)需求，結(jié)構(gòu)合理，對(duì)于人員供養(yǎng)投入、行政開發(fā)比例較高，對(duì)農(nóng)業(yè)科技投入充足，優(yōu)化財(cái)政支農(nóng)資金結(jié)構(gòu)，更好發(fā)揮財(cái)政支出作用，助力農(nóng)村地區(qū)發(fā)展。4.3.2分維度實(shí)證檢驗(yàn)分析數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)民收入的影響依賴于覆蓋廣度、使用深度、數(shù)字化程度三個(gè)維度。覆蓋廣度主要指金融賬戶的覆蓋率，使用深度體現(xiàn)在金融業(yè)務(wù)類型的多樣性，數(shù)字化程度體現(xiàn)在數(shù)字技術(shù)帶來(lái)的便民優(yōu)勢(shì)。分別將數(shù)字普惠金融的三個(gè)維度指數(shù)作為解釋變量采用固定效應(yīng)模型進(jìn)行回歸，具體得到如下回歸結(jié)果：表4-5數(shù)字普惠金融分維度影響農(nóng)民收入的實(shí)證結(jié)果

(5)(6)(7)NGDPNGDPNGDPcover0.5017***(39.6394)use0.4354***(12.6528)digt0.3644***(15.9317)ingdp-1.0736***-0.6453-0.1030(-4.4847)(-1.0898)(-0.2134)ided-0.1480-1.5894*-0.1558(-0.3916)(-1.8707)(-0.2018)nout-2.0450-19.3398***-26.5093***(-1.0940)(-4.8494)(-7.8525)govm0.4786***0.4175*0.7447***(5.0395)(1.9404)(3.8740)cred-0.1738***0.0540-0.0232(-6.6769)(0.9586)(-0.4571)_cons1.6587***3.4277***3.4394***(4.8748)(4.4211)(5.0145)CityFEYesYesYesN204204204r2_a0.97040.84800.8807F1112.9892192.3563253.4996tstatisticsinparentheses*p<0.1,**p<0.05,***p<0.01回歸結(jié)果如上表4-5所示。表中（5）、（6）、（7）的擬合優(yōu)度分別為0.9704、0.8480、0.8807，擬合度良好，且都在1%的水平下顯著正相關(guān)。覆蓋廣度（cover）系數(shù)為0.5017，農(nóng)民收入隨著覆蓋廣度的增加而增加，說(shuō)明通過擴(kuò)大數(shù)字普惠金融的覆蓋范圍，農(nóng)村弱勢(shì)群體更容易獲得金融服務(wù)，有助于農(nóng)村地區(qū)提高收入水平。使用深度（use）系數(shù)為0.4354，可以推出，隨著使用深度的不斷加深，線上融資理財(cái)?shù)冉鹑诠ぞ卟粩嘣黾?，提高了農(nóng)民理財(cái)收入水平。數(shù)字化程度（digt）系數(shù)為0.3644，說(shuō)明數(shù)字化程度越高，減貧效果越好，數(shù)字普惠金融發(fā)揮的正面作用越大。降低金融服務(wù)成本和融資風(fēng)險(xiǎn)，降低服務(wù)門檻，提升服務(wù)效率，有助于提高農(nóng)民收入。4.3.3穩(wěn)健性檢驗(yàn)近年來(lái)，各種研究對(duì)穩(wěn)健性的檢驗(yàn)越來(lái)越重視。通過改變模型中的某一條件或者更換研究方法，來(lái)檢驗(yàn)實(shí)證結(jié)果是否與之前一致，若一致，則認(rèn)為該模型是穩(wěn)健的，反之，則不穩(wěn)健。但穩(wěn)健性檢驗(yàn)并沒有一個(gè)統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，本文在設(shè)計(jì)穩(wěn)健性檢驗(yàn)時(shí)采用了縮短時(shí)間窗口、改變計(jì)量方式。方法一：縮短時(shí)間窗口。數(shù)字普惠金融指數(shù)反映了數(shù)字普惠金融發(fā)展?fàn)顩r，2011-2014年間數(shù)字普惠金融發(fā)展增速較快2014年之后發(fā)展較為平穩(wěn)，因此為保證研究的嚴(yán)謹(jǐn)性，將2014年之前的數(shù)據(jù)剔除，只保留2014-2022年的數(shù)據(jù)，再使用固定效應(yīng)模型進(jìn)行分析。由表4-6可知，通過逐個(gè)增加控制變量，直觀觀察各個(gè)控制變量對(duì)結(jié)果的影響，在六列回歸結(jié)果中可以看出解釋變量的系數(shù)始終為正，說(shuō)明前文的分析結(jié)果比較穩(wěn)健。表4-6縮短時(shí)間窗口穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果

(1)(2)(3)(4)(5)(6)NGDPNGDPNGDPNGDPNGDPNGDPinpt0.5883***0.6597***0.6697***0.6576***0.6511***0.6674***(44.2392)(36.9154)(36.3924)(28.9982)(27.5821)(28.1428)ingdp-1.6751***-1.5638***-1.5502***-1.6202***-2.1601***(-5.4245)(-5.0310)(-4.9789)(-5.0750)(-5.9186)ided1.0956*1.0185*1.0909*0.7444(1.9588)(1.7998)(1.9118)(1.3076)nout-1.9734-1.6200-2.3965(-0.9176)(-0.7431)(-1.1189)govm0.15770.1809(0.9928)(1.1671)cred-0.0898***(-2.8280)_cons0.1365***1.4354***1.1111***1.3554***1.3668***2.0304***(4.4396)(5.9542)(3.8259)(3.4389)(3.4660)(4.5100)N153153153153153153r2_a0.92730.94000.94120.94120.94120.9441F1957.10931199.3105817.7463612.7915490.3770431.8088tstatisticsinparentheses*p<0.1,**p<0.05,***p<0.01方法二:改變計(jì)量方式。前一年發(fā)生的事件會(huì)對(duì)后一年產(chǎn)生一定影響，因此首先將原樣本的被解釋變量滯后一期放入解釋變量中，不同的計(jì)量方法可能產(chǎn)生不同的實(shí)證結(jié)果，這部分將使用高斯混合模型（GMM）進(jìn)行分析。實(shí)證結(jié)果如下表4-7所示，L.NGDP系數(shù)顯著為正，上一期農(nóng)民收入的增加有助于下一期農(nóng)民收入的增加，inpt系數(shù)為0.1265，在1%的水平下顯著，與前文理論分析結(jié)果相同，因此得知提升農(nóng)村地區(qū)數(shù)字普惠金融發(fā)展水平，可以提高農(nóng)民收入。表4-7改變計(jì)量方式穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果

(1)OLSL.NGDP0.7971***(16.7746)inpt0.1265***(4.1594)ingdp-0.2119(-1.0117)ided0.0923(0.3239)nout-0.4236(-0.3224)govm0.1588**(2.3257)cred0.0079(0.4079)_cons0.2966(1.0835)N187r2_a0.9837F1604.3263tstatisticsinparentheses*p<0.1,**p<0.05,***p<0.014.4本章小結(jié)本章利用河南省17個(gè)地市2011-2022年的面板數(shù)據(jù)，采用固定效應(yīng)模型進(jìn)行回歸分析。由回歸結(jié)果可知，數(shù)字普惠金融發(fā)展可以有效促進(jìn)農(nóng)村居民增收。分三個(gè)維度來(lái)看，數(shù)字化程度的發(fā)展水平最好，覆蓋廣度稍微遜之，使用深度發(fā)展水平則較差。三個(gè)維度中，河南省數(shù)字普惠金融的使用深度和覆蓋廣度對(duì)提高農(nóng)民收入水平有顯著的積極作用，數(shù)字化程度作用相對(duì)來(lái)說(shuō)不明顯。模型下顯示，河南省數(shù)字普惠金融發(fā)展水平與農(nóng)民收入顯著正相關(guān)，數(shù)字普惠金融指數(shù)的提高有利于農(nóng)民收入的提高。最后，經(jīng)過縮短時(shí)間窗口和改變計(jì)量方式兩輪穩(wěn)健性檢驗(yàn)后，得出前面檢驗(yàn)較為穩(wěn)健的結(jié)果，所得出的檢驗(yàn)結(jié)果與本文假設(shè)一致。研究結(jié)論與政策建議5.1研究結(jié)論本文通過深入剖析河南省農(nóng)民收入與數(shù)字普惠金融的當(dāng)前狀況，結(jié)合理論探討，揭示了數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)民收入的作用機(jī)理。進(jìn)而，利用2011-2022年河南省17個(gè)地級(jí)市的面板數(shù)據(jù)，通過實(shí)證方法深入探究了數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)民收入的具體影響。研究結(jié)果顯示，數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)民收入的增長(zhǎng)具有積極推動(dòng)作用。首先，從發(fā)展趨勢(shì)來(lái)看，河南省數(shù)字普惠金融的整體水平持續(xù)上升。特別是在2012和2013年，其增長(zhǎng)速度尤為突出，自2014年后增速逐漸趨于穩(wěn)定。值得注意的是，省內(nèi)各地區(qū)的發(fā)展差異明顯，偏遠(yuǎn)地區(qū)的數(shù)字普惠金融指數(shù)雖低，但增速較快，且隨著時(shí)間的推移，各地區(qū)間的差距正在逐漸縮小。其次，在理論層面上，本文詳細(xì)分析了數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)民收入的直接影響和間接影響。直接影響主要體現(xiàn)在數(shù)字普惠金融降低了金融服務(wù)的門檻，減少了金融排斥，使得偏遠(yuǎn)農(nóng)村地區(qū)也能享受到同等質(zhì)量的金融服務(wù)，從而推動(dòng)了農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。間接影響則表現(xiàn)在數(shù)字普惠金融通過提升農(nóng)村教育水平、拓展就業(yè)渠道等方式為農(nóng)村地區(qū)帶來(lái)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)效應(yīng)，并通過收入分配效應(yīng)縮小了城鄉(xiāng)收入差距。最后，在實(shí)證分析中，本文基于河南省17個(gè)地級(jí)市2011-2022年的面板數(shù)據(jù)，采用固定效應(yīng)模型進(jìn)行了回歸分析。結(jié)果表明，數(shù)字普惠金融的發(fā)展對(duì)農(nóng)村居民增收具有顯著的正向影響。從三個(gè)維度來(lái)看，使用深度和覆蓋廣度對(duì)農(nóng)民收入的提高作用尤為明顯，而數(shù)字化程度的影響則相對(duì)較弱。這可能是由于像鄭州、洛陽(yáng)、三門峽等發(fā)達(dá)地區(qū)已經(jīng)具備了較為完善的數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施，而大部分偏遠(yuǎn)地區(qū)的數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)仍有待加強(qiáng)，數(shù)字化程度還有很大的提升空間。5.2政策建議5.2.1開展數(shù)字金融“掃盲”在數(shù)字普惠金融發(fā)展的過程中存在一定的操作的門檻，而大部分農(nóng)民受教育水平有限。所以需要政府不斷加大對(duì)貧困地區(qū)和農(nóng)村地區(qū)的教育投資力度，提高農(nóng)民的文化水平，做好掃盲工作。充分發(fā)揮教育在數(shù)字普惠金融滲透時(shí)的積極作用，讓教育充分發(fā)揮減貧增收的潛能。第二，要堅(jiān)持以人為本、以滿足農(nóng)民最實(shí)際的生產(chǎn)和生活需要為具體目標(biāo)，通過各有關(guān)部門、金融機(jī)構(gòu)、基層組織等渠道廣泛開展宣傳，通過網(wǎng)絡(luò)、電視臺(tái)等線上方式，和深入農(nóng)村、社區(qū)等線下形式進(jìn)行金融知識(shí)宣講，加強(qiáng)農(nóng)村居民特別是老年人的防范意識(shí)。第三，金融機(jī)構(gòu)營(yíng)業(yè)網(wǎng)點(diǎn)內(nèi)應(yīng)設(shè)立專門的服務(wù)咨詢平臺(tái)，確保能積極響應(yīng)農(nóng)民所疑惑的金融方面問題。在向農(nóng)民推薦金融產(chǎn)品的同時(shí)，少用術(shù)語(yǔ)，多用通俗易懂的話來(lái)進(jìn)行產(chǎn)品介紹，提高農(nóng)民金融服務(wù)可得性。5.2.2優(yōu)化地方政府財(cái)政支持政府實(shí)事求是推出的利農(nóng)惠農(nóng)政策對(duì)改善農(nóng)村貧困，推動(dòng)鄉(xiāng)村振興具有重要意義。一方面，優(yōu)化地方財(cái)政支出結(jié)構(gòu)，促進(jìn)財(cái)政支出向農(nóng)村地區(qū)傾斜來(lái)推動(dòng)落后地區(qū)的發(fā)展。政府應(yīng)根據(jù)當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)的發(fā)展?fàn)顩r，調(diào)整地方金融機(jī)構(gòu)的稅收政策，確保相應(yīng)的補(bǔ)助能夠精準(zhǔn)落實(shí)到具體貧困地區(qū)的農(nóng)民和中小企業(yè)上，發(fā)揮財(cái)政支農(nóng)的杠桿效應(yīng)。其次，持續(xù)推進(jìn)農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展，精準(zhǔn)扶貧。發(fā)揮數(shù)字普惠金融的關(guān)鍵作用，實(shí)現(xiàn)從“輸血式”扶貧向“造血式”扶貧的轉(zhuǎn)變，激發(fā)貧困群體的活力，行成強(qiáng)大合力。政府應(yīng)以本地特色資源為依托，充分發(fā)揮比較優(yōu)勢(shì)，加快數(shù)字產(chǎn)業(yè)化轉(zhuǎn)型，強(qiáng)化營(yíng)商環(huán)境的軟實(shí)力，推動(dòng)地區(qū)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，帶動(dòng)區(qū)域經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展。另一方面，要加強(qiáng)市場(chǎng)與政府的有機(jī)聯(lián)動(dòng)。政府強(qiáng)化宏觀調(diào)控，健全相關(guān)的法律法規(guī)和各項(xiàng)政策調(diào)整監(jiān)管力度，保護(hù)農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)的合法權(quán)益，優(yōu)化區(qū)域金融環(huán)境。其次,要提高政府的政務(wù)能力，更好發(fā)揮政府的征信作用。農(nóng)村的企業(yè)多為涉農(nóng)型的小微企業(yè)，缺乏有效抵押物，很難獲取信貸業(yè)務(wù)，通過政府性擔(dān)保機(jī)構(gòu)的支持，可以緩解企業(yè)融資問題。鼓勵(lì)當(dāng)?shù)卣徒鹑跈C(jī)構(gòu)，在風(fēng)險(xiǎn)可控的條件下為那些缺少可抵押資產(chǎn)、融資能力較差、信用等級(jí)低下的小微企業(yè)和農(nóng)村弱勢(shì)群體提供信貸支持，保障扶貧開發(fā)的精準(zhǔn)性。5.2.3完善數(shù)字普惠金融的監(jiān)管體系數(shù)字普惠金融，作為一種新興的金融形態(tài)，雖然發(fā)展勢(shì)頭強(qiáng)勁，但由于其發(fā)展時(shí)間尚短且涉及眾多參與者和復(fù)雜的業(yè)務(wù)形式（如信貸、保險(xiǎn)、投資等），因此政府的監(jiān)管顯得尤為重要。為了確保數(shù)字普惠金融能夠健康穩(wěn)定發(fā)展，政府應(yīng)根據(jù)鄉(xiāng)村振興的目標(biāo)和數(shù)字普惠金融的當(dāng)前發(fā)展?fàn)顩r，加快完善相關(guān)法律法規(guī)，并加強(qiáng)對(duì)行業(yè)的監(jiān)管，特別是對(duì)線上活動(dòng)的監(jiān)管。同時(shí)，政府還應(yīng)規(guī)范市場(chǎng)行為，為市場(chǎng)運(yùn)作和系統(tǒng)發(fā)展提供有針對(duì)性的指導(dǎo)，并建立健全的風(fēng)險(xiǎn)防控機(jī)制以保護(hù)消費(fèi)者的合法權(quán)益。此外，還應(yīng)定期對(duì)數(shù)字普惠金融平臺(tái)進(jìn)行審查，建立信息披露制度以提高行業(yè)透明度，嚴(yán)厲打擊平臺(tái)內(nèi)的不規(guī)范行為，如金融詐騙、泄露內(nèi)部信息、虛假宣傳和操縱市場(chǎng)等，從而確保數(shù)字普惠金融平臺(tái)的健康運(yùn)行，切實(shí)保障人民的權(quán)益。參考文獻(xiàn)杜朝運(yùn),項(xiàng)燕紅.普惠金融發(fā)展對(duì)城鄉(xiāng)居民收入差距的影響研究——基于我國(guó)西部地區(qū)的實(shí)證分析[J].區(qū)域金融研究,2020(08):11-19.ParkCY,MercadoRJR.Financialinclusion,poverty,andin-comeinequality[J].TheSingaporeEconomicReview,2018,63(1):185-206.SvitlanaNaumenkova,SvitlanaMishchenkoandDmytroDorofeiev(2019).Digitalfinancialinclusion:evidencefromUkraine.InvestmentManagementandFinancialInnovations,16(3),194-205.FeiZheng,HanLiu,TengLi,PeipeiQiu.AstudyonInclusiveFinanceandEnterpriseEnvironmentalInvestmentSingle-variabletestbasedonbivariatemechanism[J].E3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