目錄TOC\o"1-3"\h\u6980一、緒論 624886（一）研究背景及意義 6117851.研究背景 6263782.研究意義 6110883.研究目的 626514（二）文獻綜述 7211801.金融科技和農(nóng)村金融發(fā)展與深度融合現(xiàn)狀 7163472.金融科技和農(nóng)村金融發(fā)展困境 73433.金融科技助力農(nóng)村金融的機遇 892914.文獻述評 916229（三）研究內(nèi)容與方法 9296061.研究內(nèi)容 9209642.研究方法 925363（四）創(chuàng)新點 105373二、理論基礎與機制分析 1021324（一）相關概念 10202001.金融科技內(nèi)涵 10246812.鄉(xiāng)村振興下農(nóng)村金融的含義 1026392（二）理論基礎 1122761．社會利益論 1129882．金融風險論 1128094（三）金融科技對農(nóng)村金融的作用路徑 11244361.提升監(jiān)管效率與穿透力 11319992.降低信息不對稱與新型風險 11238183.促進普惠金融覆蓋 128407三、研究設計與數(shù)據(jù)來源 1216338（一）模型構(gòu)建 128495（二）變量定義 1325251.被解釋變量 1347222.解釋變量 13138283.控制變量 1417354（三）變量說明 1424502（四）數(shù)據(jù)來源與樣本篩選 1528716四、實證分析與結(jié)果討論 1513896（一）描述性統(tǒng)計與相關性分析 15207151.描述性統(tǒng)計 15327212.相關性分析 1626018（二）基準回歸分析 1820436（三）穩(wěn)健性檢驗 199402（四）內(nèi)生性檢驗 2030791（五）異質(zhì)性分析 2212210五、典型案例分析 2321229（一）案例選擇依據(jù) 2332132（二）案例背景 23301661.中國螞蟻集團"縣域普惠金融"模式（浙江、四川等地） 23178702.中國建設銀行"裕農(nóng)通"普惠服務點（全國覆蓋） 231935（三）案例啟示 2422524六、研究結(jié)論與政策建議 2426008（一）研究結(jié)論 24164621.金融科技推動農(nóng)村金融的發(fā)展 24258562.數(shù)字基礎設施不足制約發(fā)展 24230663.風險與挑戰(zhàn)并存，創(chuàng)新金融監(jiān)管模式 243111（二）政策建議 24207691.強化數(shù)字基礎設施建設 248302.完善政策激勵與監(jiān)管框架 24293053.提升農(nóng)民數(shù)字金融能力 2414852參考文獻 2529147致謝 27

摘要：金融科技通過金融+現(xiàn)代科技成果對傳統(tǒng)金融服務和產(chǎn)品進行改造，而當前的農(nóng)村金融體系已經(jīng)無法滿足對鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的高效助力，需要通過金融科技的賦能完成轉(zhuǎn)型升級。本文運用回歸模型，深度探討金融科技賦能農(nóng)村金融的優(yōu)勢以及仍然存在的不足之處。研究發(fā)現(xiàn)：（1）農(nóng)村金融的市場環(huán)境制約著金融科技與農(nóng)村金融的深度融合。（2）金融科技助力農(nóng)村普惠金融發(fā)展、推動鄉(xiāng)村振興發(fā)展。因此，有必要運用金融科技助推農(nóng)村金融的創(chuàng)新和變革，從而更高效地完成鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略。關鍵詞：金融科技；鄉(xiāng)村振興；農(nóng)村金融；數(shù)字普惠金融

緒論研究背景及意義研究背景當前，中國已進入高質(zhì)量發(fā)展階段，然而“三農(nóng)”問題依然突出。由于農(nóng)村新業(yè)態(tài)和新模式的出現(xiàn)，傳統(tǒng)農(nóng)村金融體系已無法完全支撐其要求的高效發(fā)展，所以需要引進金融科技這一金融與科技的結(jié)合體來完善傳統(tǒng)農(nóng)村金融，構(gòu)建更普適的現(xiàn)代化新型農(nóng)村金融體系和監(jiān)管。研究意義在農(nóng)村金融領域，金融科技深化農(nóng)村金融改革、增強農(nóng)村金融服務能力，推動農(nóng)村金融高質(zhì)量發(fā)展（張正平，2023）。金融科技持續(xù)演進的過程中，其發(fā)展態(tài)勢既可能催生新的機遇，也可能衍生并潛藏多元風險。在推進金融科技發(fā)展的進程中，需審慎權(quán)衡創(chuàng)新激勵與風險管控的關系，構(gòu)建起發(fā)展與規(guī)范協(xié)同共進、創(chuàng)新驅(qū)動與安全保障相互支撐的良性機制，以實現(xiàn)金融科技在穩(wěn)健軌道上的創(chuàng)新突破與可持續(xù)發(fā)展。研究目的目前已有文獻仍有可以完善的空間：一方面，鮮少有文獻探討金融科技可以通過金融監(jiān)管助力構(gòu)建新農(nóng)村金融體系，另一方面，已有文獻忽略了金融科技對現(xiàn)代化新農(nóng)村金融的體系完善與新業(yè)態(tài)、新產(chǎn)業(yè)和新模式出現(xiàn)下仍然存在的問題。本文重點圍繞金融科技助力農(nóng)村金融發(fā)展的多元路徑展開探討，旨在探尋契合鄉(xiāng)村振興需求的金融科技賦能新模式。文獻綜述金融科技和農(nóng)村金融發(fā)展與深度融合現(xiàn)狀隨著金融科技與農(nóng)村金融的融合，一方面金融科技利用技術(shù)推動農(nóng)村金融的創(chuàng)新與改革，提供更多在借貸、定價等農(nóng)業(yè)、農(nóng)產(chǎn)品方面的金融產(chǎn)品和服務；另一方面金融科技在農(nóng)村金融背景下的發(fā)展、實施案例與經(jīng)驗彌補當前金融科技領域存在的不足以及尋找未來仍然可以改善之處和潛能。金融科技和農(nóng)村金融發(fā)展困境在需求方，農(nóng)業(yè)是一個低利潤的弱質(zhì)產(chǎn)業(yè)（Schultz，1982）。由于農(nóng)業(yè)的特殊屬性，難以對其產(chǎn)品及風險進行精準定價，以及高投資低收益的高概率讓金融投資者望而卻步。農(nóng)村經(jīng)濟社會形態(tài)呈分散性，信息不對稱表現(xiàn)尤為突出（付瓊，2021）。目前，留村務農(nóng)的農(nóng)戶依舊保持著高齡化的趨勢，并且對金融信息的理解與接受能力較差。據(jù)研究，農(nóng)戶的金融素養(yǎng)并沒有得到明顯提高，農(nóng)戶金融素養(yǎng)水平整體偏低，金融市場的參與率低，多數(shù)農(nóng)戶的投資理財理念只限于銀行存款（陳治國等，2021）。不僅是農(nóng)戶，由于文化差異，大部分中國人更偏好有穩(wěn)定收入的銀行存款，短時間內(nèi)改變大部分中國人根深蒂固的流動性偏好還是較為困難的。在供給方，立足于農(nóng)村鮮明特色的中小金融機構(gòu)數(shù)量不足，但目前農(nóng)村金融生態(tài)環(huán)境面臨巨大變化，各種補充性金融形態(tài)正在迅速進入農(nóng)村和縣域金融市場（何嘉樂，2020）。當前提供的金融產(chǎn)品與服務大多復制了商業(yè)銀行的產(chǎn)品模式，與農(nóng)村金融市場中的需求主體匹配度較低，也缺乏特色，針對性不強（張珩等，2019）.同時，管理方面，不協(xié)調(diào)日益明顯（曾剛，2020）。監(jiān)管方面，新業(yè)態(tài)層出不窮，金融監(jiān)管機構(gòu)還用落后的監(jiān)管方法管理新形式，未進行監(jiān)管調(diào)整和風險監(jiān)控，限制農(nóng)村金融發(fā)展。其次，金融科技作為新領域，存在行業(yè)初期的發(fā)展瓶頸與重重挑戰(zhàn)。金融科技監(jiān)管理念僵硬，風險較高（周蓉蓉，2020）。通過各種算法，金融科技產(chǎn)生了機器人自動化投資咨詢，而機器缺乏變通及人文關懷，無法滿足客戶的多樣化需求，存在缺乏個性化、風險承受能力評估不足的問題（吳沖鋒等，2024）。由于適配性不足，農(nóng)村金融機構(gòu)的服務價值并不高（蘇祎含，2023）。當然，目前存在的政策和法律還不夠完善。金融機構(gòu)與第三方支付機構(gòu)合作的不規(guī)范、違規(guī)行為以及法律不完善所帶來的連鎖反應，極易引發(fā)法律風險（李展等，2019）。需要平衡惠農(nóng)金融創(chuàng)新與風險防范之間的關系，防范系統(tǒng)性金融風險的發(fā)生（孫曉等，2022）。最后，金融科技與農(nóng)村金融之間存在融合困難。由于發(fā)展速度不匹配，農(nóng)村金融往往滯后于金融科技的發(fā)展。在城市金融實現(xiàn)了與互聯(lián)網(wǎng)和電子商務的融合后，農(nóng)村金融機構(gòu)才開始信息化發(fā)展（杜婕等，2016）。農(nóng)村商業(yè)銀行管理層對數(shù)字化轉(zhuǎn)型的本質(zhì)和頂層架構(gòu)認識不足，只會依照傳統(tǒng)的業(yè)務邏輯和經(jīng)營理念，對待金融科技，并未進行具體問題具體分析，尋找適合的發(fā)展路徑。缺乏同時擁有金融科技和農(nóng)村金融素養(yǎng)的專業(yè)隊伍和人才儲備（李海央等，2023）。農(nóng)村金融的基礎設施不足，5G網(wǎng)絡覆蓋率低（星焱，2021）。一部分高齡農(nóng)戶尚未使用智能手機，不會使用數(shù)字金融服務。相較于城鎮(zhèn)的設施以及使用者的文化水平，金融科技在農(nóng)村的推廣困難，所需要的推廣與宣傳成本提高（胡滟等，2024）。金融科技助力農(nóng)村金融的機遇信息不對稱是造成農(nóng)村信貸配給的主要原因（李慶海等，2012）。金融科技增強了信息的透明度，緩解信息不對稱、降低業(yè)務風險（Lapavitsas，2008）。當前，金融科技賦能農(nóng)村金融機構(gòu)，有效降低貸前征信成本、提高貸中金融服務效率、加強貸后風險控制（黃濤，2019），能夠幫助農(nóng)村金融機構(gòu)建立完善的風險管理體系（李璐瑤，2024），提前做好風險規(guī)避對風險進行合理管理，使農(nóng)村金融機構(gòu)的發(fā)展更加穩(wěn)定（秦響應等，2023）。金融科技高質(zhì)量發(fā)展可以提供便捷和多樣化的金融服務（李明賢等，2023）。金融科技借助技術(shù)優(yōu)勢可為農(nóng)村商業(yè)銀行帶來發(fā)展新機遇（葉陳毅，2023），實現(xiàn)了個性化、智能化的金融服務與產(chǎn)品，創(chuàng)新了傳統(tǒng)模式，不但激發(fā)了金融創(chuàng)新的活力和動力，還產(chǎn)生了溢出效應（郝雨辰，2021）。金融科技將進一步擴大農(nóng)村金融服務覆蓋面，提高普惠性，縮小城鄉(xiāng)差距，促進農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展和社會穩(wěn)定。依托“金融＋科技”的組合，農(nóng)村金融可運用大數(shù)據(jù)、云計算等，對不同農(nóng)村、不同節(jié)點、不同需求也能進行快速分析，為適應農(nóng)村新業(yè)態(tài)，改變傳統(tǒng)的經(jīng)營模式，更高效地服務分散農(nóng)戶的多樣化、個性化需求。傳統(tǒng)金融是金融科技的基礎保障,金融科技是傳統(tǒng)金融的必然趨勢（黃靖雯等，2022）。金融科技具有鯰魚效應，刺激傳統(tǒng)金融，碰撞出新的火花以加速新業(yè)態(tài)的出現(xiàn)，推動傳統(tǒng)金融機構(gòu)提供更高水平的服務和產(chǎn)品。金融科技化可豐富現(xiàn)有金融服務模式,提升農(nóng)戶的認可程度和接受程度（葉陳毅等，2023），使得農(nóng)村商業(yè)銀行信用貸款占比有顯著提高（張龍耀，2022）。同樣，金融科技和農(nóng)村金融都需要尊重市場規(guī)律，堅持開放合作（侯世英等，2019），才能實現(xiàn)雙贏。文獻述評國內(nèi)外學者對金融科技與農(nóng)村金融的研究取得了一定的成果，為本研究提供了重要的理論基礎和參考價值。但同時也存在一些不足之處，如對金融科技賦能農(nóng)村金融的路徑研究不夠系統(tǒng)和深入，且農(nóng)村金融的市場環(huán)境制約著金融科技與農(nóng)村金融的深度融合。因此，有必要運用金融科技助推農(nóng)村金融的創(chuàng)新和變革，從而更高效地完成鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略。研究內(nèi)容與方法研究內(nèi)容本研究聚焦鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略背景下金融監(jiān)管如何運用金融科技賦能農(nóng)村金融發(fā)展，重點探索監(jiān)管科技在農(nóng)村金融創(chuàng)新中的實踐路徑。研究基于金融風險理論和社會利益理論，系統(tǒng)分析農(nóng)村金融面臨的數(shù)字化挑戰(zhàn)與轉(zhuǎn)型機遇，考察技術(shù)在優(yōu)化審慎監(jiān)管、防范金融風險、提升服務效率方面的應用機制。通過政策分析和實證分析，尋找創(chuàng)新模式，為完善農(nóng)村金融監(jiān)管體系、促進農(nóng)村金融可持續(xù)發(fā)展提供政策參考。研究方法文獻研究法為全面把握研究現(xiàn)狀，本研究綜合運用知網(wǎng)、萬方、維普等多源學術(shù)數(shù)據(jù)庫，系統(tǒng)檢索并篩選出三十余篇具有代表性的國內(nèi)外相關文獻。通過深度研讀與分析，重點梳理了既有文獻的研究范式、方法論體系及技術(shù)路徑，旨在明確現(xiàn)有研究的理論框架與實踐邏輯，為后續(xù)研究奠定堅實的文獻基礎。為本文深入研究金融科技賦能農(nóng)村金融的路徑提供一定的理論基礎。實證分析法運用計量經(jīng)濟學等方法，本研究基于計量經(jīng)濟學方法，運用面板數(shù)據(jù)分析技術(shù)，系統(tǒng)整合金融科技普及度、農(nóng)村振興發(fā)展指數(shù)、數(shù)字普惠金融指數(shù)等多維度數(shù)據(jù)集，實證檢驗數(shù)字技術(shù)驅(qū)動下普惠金融指數(shù)對鄉(xiāng)村振興發(fā)展指數(shù)的動態(tài)影響機制，旨在揭示數(shù)字金融與農(nóng)村金融可持續(xù)發(fā)展的協(xié)同路徑。創(chuàng)新點對鄉(xiāng)村振興下金融科技賦能農(nóng)村的其他路徑探索，其中著重關注金融科技加持下金融監(jiān)管對農(nóng)村金融發(fā)展的影響和作用機制。

理論基礎與機制分析相關概念金融科技內(nèi)涵技術(shù)驅(qū)動的金融創(chuàng)新，核心是持牌金融機構(gòu)在依法合規(guī)前提下運用現(xiàn)代科技成果改造或創(chuàng)新金融產(chǎn)品、經(jīng)營模式和業(yè)務流程等，推動金融發(fā)展提質(zhì)增效。簡單來說，就是利用大數(shù)據(jù)、人工智能、區(qū)塊鏈、云計算、互聯(lián)網(wǎng)等當前處于社會前沿的科學技術(shù)對金融服務、產(chǎn)品、運營、分析和管理等方面進行創(chuàng)新型發(fā)展、創(chuàng)造性研究。鄉(xiāng)村振興下農(nóng)村金融的含義通過金融資源配置、產(chǎn)品創(chuàng)新和服務優(yōu)化，支持農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化發(fā)展，助力實現(xiàn)“產(chǎn)業(yè)興旺、生態(tài)宜居、鄉(xiāng)風文明、治理有效、生活富?！蹦繕说南到y(tǒng)性金融活動。其核心是以金融活水精準滴灌“三農(nóng)”領域，解決農(nóng)村融資難、融資貴問題，同時防范金融風險，促進城鄉(xiāng)經(jīng)濟協(xié)調(diào)發(fā)展。本質(zhì)上來說，是通過金融手段激活農(nóng)村要素資源，既要解決傳統(tǒng)問題，又要適應新需求。中國正在探索的“鄉(xiāng)村振興+金融科技”路徑，或為全球農(nóng)村金融發(fā)展提供新范式。理論基礎社會利益論金融監(jiān)管的核心目標是維護社會整體利益，而非單純追求金融機構(gòu)或個體的利潤最大化。該理論強調(diào)，由于金融市場存在信息不對稱、壟斷、外部性等市場失靈問題，政府需通過監(jiān)管手段糾正市場缺陷，以確保金融體系穩(wěn)定、資源配置高效，并促進社會公平與長期經(jīng)濟發(fā)展。例如，在農(nóng)村金融領域，監(jiān)管機構(gòu)通過推動普惠金融、農(nóng)業(yè)保險等政策，保障弱勢群體獲得金融服務，既防范系統(tǒng)性風險，又助力鄉(xiāng)村振興，體現(xiàn)了社會利益優(yōu)先的監(jiān)管邏輯。金融風險論金融體系具有內(nèi)在脆弱性，市場信息不對稱、資產(chǎn)價格波動和金融機構(gòu)高杠桿運作等因素容易引發(fā)系統(tǒng)性風險。該理論強調(diào)金融風險具有傳染性和負外部性特征，單個機構(gòu)的風險可能通過信貸鏈、支付系統(tǒng)等渠道擴散，最終威脅整個經(jīng)濟穩(wěn)定。因此需要通過資本充足率監(jiān)管、流動性管理、宏觀審慎政策等監(jiān)管手段，對金融機構(gòu)的風險承擔行為進行約束，以防范"多米諾骨牌效應"。金融科技對農(nóng)村金融的作用路徑提升監(jiān)管效率與穿透力實時數(shù)據(jù)監(jiān)控：利用大數(shù)據(jù)和物聯(lián)網(wǎng)（如衛(wèi)星遙感、傳感器）采集農(nóng)戶生產(chǎn)、經(jīng)營數(shù)據(jù)，動態(tài)監(jiān)測貸款資金流向，防止挪用。自動化合規(guī)檢查：通過AI算法自動篩查金融機構(gòu)報表，識別異常交易（如集中放貸、關聯(lián)貸款）風險預警系統(tǒng)：建立基于機器學習的風險模型，預測區(qū)域性違約風險（如氣候災害前提前預警）降低信息不對稱與新型風險維信用評估：整合農(nóng)戶電子交易記錄（如電商平臺銷售數(shù)據(jù)）、社保繳納、土地確權(quán)信息等，補充傳統(tǒng)征信空白。數(shù)字身份認證：通過生物識別解決農(nóng)村地區(qū)身份驗證難題，減少冒名貸款。金融科技風險監(jiān)測：針對數(shù)字貨幣、虛擬資產(chǎn)在農(nóng)村的滲透，建立跨境資金流動監(jiān)測系統(tǒng)。促進普惠金融覆蓋移動端服務下沉：通過監(jiān)管沙盒鼓勵銀行開發(fā)簡易版APP（如語音操作、離線支付），服務老年農(nóng)戶。代理銀行模式：授權(quán)村郵站、小賣部作為數(shù)字金融服務點，由監(jiān)管系統(tǒng)遠程監(jiān)控交易合規(guī)性。優(yōu)化風險定價與產(chǎn)品設計精準風險分層：通過大數(shù)據(jù)分析農(nóng)戶歷史產(chǎn)量、市場價格波動等，差異化制定貸款利率。動態(tài)保險定價：結(jié)合氣象數(shù)據(jù)和作物生長模型（如無人機巡田），開發(fā)指數(shù)保險（如降雨量觸發(fā)賠付）。供應鏈金融穿透：利用區(qū)塊鏈追蹤農(nóng)產(chǎn)品從生產(chǎn)到銷售的全程，為產(chǎn)業(yè)鏈上下游小微企業(yè)提供融資。

研究設計與數(shù)據(jù)來源模型構(gòu)建為實證檢驗數(shù)字普惠金融賦能鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)振興的傳導機制，本文采用2011-2022年我國31個省級行政區(qū)的面板數(shù)據(jù)集，構(gòu)建計量模型以解析數(shù)字金融基礎設施滲透對鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)要素配置效率的邊際貢獻?；贔檢驗結(jié)果顯示固定效應模型更契合數(shù)據(jù)特征，研究最終選定雙向固定效應模型作為基準分析框架。該模型通過控制時間固定效應與地區(qū)固定效應，有效剝離宏觀經(jīng)濟周期波動與區(qū)域異質(zhì)性對核心解釋變量的干擾，具體模型設定如下：（1）式（1）中，和分別表示i省份t年度的鄉(xiāng)村振興指數(shù)和數(shù)字普惠金融指數(shù)；為一組影響鄉(xiāng)村振興指數(shù)的控制變量；和為解釋變量和控制變量的回歸系數(shù)；為常數(shù)項，為地區(qū)固定效應，為年份固定效應，為隨機擾動項。變量定義被解釋變量鄉(xiāng)村振興指數(shù)是衡量鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略實施成效的綜合量化指標，通過構(gòu)建多維度評價體系，系統(tǒng)評估鄉(xiāng)村在產(chǎn)業(yè)興旺、生態(tài)宜居、鄉(xiāng)風文明、治理有效、生活富裕五大核心領域的發(fā)展水平。該指數(shù)通常包含經(jīng)濟發(fā)展、環(huán)境質(zhì)量、文化教育、基層組織、民生改善等關鍵指標，采用主成分分析、熵值法等統(tǒng)計方法進行權(quán)重賦值和標準化合成，既能反映區(qū)域鄉(xiāng)村振興的整體進展，又能識別不同維度的短板弱項，為政策制定和資源配置提供科學依據(jù)解釋變量數(shù)字普惠金融發(fā)展指數(shù)作為量化評估數(shù)字技術(shù)賦能普惠金融效能的綜合測度體系，其構(gòu)建遵循"三維賦能"分析框架：通過整合數(shù)字支付滲透率、數(shù)字信貸可得性、數(shù)字保險覆蓋度及數(shù)字投資參與率等細分指標，系統(tǒng)刻畫金融服務的數(shù)字化觸達廣度、場景化應用深度及技術(shù)支撐體系完備度三大核心維度，旨在精準反映數(shù)字技術(shù)對傳統(tǒng)金融排斥的消解程度與普惠金融生態(tài)的演進特征，再結(jié)合大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)的應用情況，采用層次分析法或熵權(quán)法構(gòu)建量化評估體系。該指數(shù)既能反映區(qū)域數(shù)字金融服務的滲透率和包容性，又能刻畫技術(shù)對傳統(tǒng)金融短板的改善效果，為政策制定者優(yōu)化數(shù)字普惠金融生態(tài)提供數(shù)據(jù)支撐。在眾多可供選擇的量化指標中，本文選取北京大學數(shù)字金融研究中心公布的省級數(shù)字普惠金融指數(shù)作為衡量區(qū)域數(shù)字普惠金融發(fā)展水平的變量。能夠全面客觀地反映我國省、市、縣三級行政區(qū)域數(shù)字普惠金融發(fā)展水平（郭峰等2020）?？刂谱兞繛楸苊膺z漏變量導致研究結(jié)論出現(xiàn)偏差，本文在借鑒相關研究的基礎上，將以下變量納入控制變量。老年撫養(yǎng)比：老年撫養(yǎng)比反映了地區(qū)的人口狀況。勞動人口中老年人越多，越不利于產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，因此老年撫養(yǎng)比對鄉(xiāng)村振興有負向影響（周國富等2024）。城鎮(zhèn)率：衡量一個國家或地區(qū)城鎮(zhèn)化發(fā)展水平的核心指標，通常以城鎮(zhèn)常住人口占該地區(qū)總?cè)丝诘陌俜直缺硎尽Ｈ司鵊DP:一個國家或地區(qū)在一定時期內(nèi)實現(xiàn)的國內(nèi)生產(chǎn)總值除以該時期平均人口數(shù)所得到的數(shù)值，綜合反映區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平和居民平均經(jīng)濟福利，是衡量經(jīng)濟效率、發(fā)展程度及生活標準的核心指標之一。變量說明本文選取我國31個省份（不含港澳臺地區(qū)）面板數(shù)據(jù)作為研究對象。由于數(shù)字普惠金融指數(shù)自2011年發(fā)布，且2024年各省統(tǒng)計年鑒未公布，故本文的時間跨度設定為2011—2022年，所使用的研究數(shù)據(jù)主要包括各省統(tǒng)計數(shù)據(jù)，主要來源于EPS數(shù)據(jù)庫、國泰安數(shù)據(jù)庫、《中國統(tǒng)計年鑒》《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》《中國金融數(shù)據(jù)年鑒》。對于計算過程中的個別缺失值通過熵值法補齊。實證涉及到的各個變量如圖表1所示。表1變量說明變量類型變量名稱變量代碼被解釋變量鄉(xiāng)村振興指數(shù)RRI解釋變量數(shù)字普惠金融指數(shù)DIF覆蓋廣度DIF1使用深度DIF2數(shù)字化水平DIF3控制變量老年人口撫養(yǎng)比OLF城鎮(zhèn)率URBAN人均gdpGPGDP農(nóng)村居民平均受教育年限REDU數(shù)據(jù)來源與樣本篩選數(shù)據(jù)來源：國家統(tǒng)計局省域經(jīng)濟數(shù)據(jù)、中國人民銀行涉農(nóng)金融統(tǒng)計、國泰安數(shù)據(jù)庫、北京大學數(shù)字普惠金融指數(shù)及第三方支付平臺交易數(shù)據(jù)等結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，同時運用熵值法整合數(shù)據(jù)。樣本篩選以2011-2022年為觀測期，重點選取國家級鄉(xiāng)村振興示范縣、數(shù)字普惠金融試點地區(qū)最終形成包含31個省域的平衡面板數(shù)據(jù)，確保研究樣本兼具政策代表性和技術(shù)前沿性。

實證分析與結(jié)果討論描述性統(tǒng)計與相關性分析描述性統(tǒng)計基于數(shù)據(jù)可及性約束與研究時效性考量，文本選取我國2011-2022年的31個省份的面板數(shù)據(jù)進行研究，通過數(shù)據(jù)清洗與質(zhì)量篩查，最終獲取372個有效觀測樣本，變量的統(tǒng)計特征如表2所示，具體包括均值、標準差、極值分布及組間差異檢驗結(jié)果，為后續(xù)基準回歸與穩(wěn)健性分析提供數(shù)據(jù)基礎。表2描述性統(tǒng)計VariableObsMeanStd.Dev.MinMaxcode372168.956131year3722016.53.45720112022RRI372.325.141.085.794DIF372242.876107.64416.22460.691DIF1372226.011110.7031.96455.927DIF2372235.6107.4026.76510.694DIF3372311.795117.8357.58467.172OLF37215.354.5826.7128.77URBAN372.584.140.938GPGDP37258070.20830454.45316023.83190313REDU3732.117.918.5465.187相關性分析為規(guī)避多變量共線性問題對模型估計穩(wěn)定性的潛在干擾，本研究在實證分析前對核心解釋變量與控制變量實施了多維相關性分析。具體通過計算Pearson相關系數(shù)矩陣、方差膨脹因子（VIF）及條件指數(shù)（ConditionIndex）等統(tǒng)計量，系統(tǒng)評估變量間的線性關聯(lián)強度與多重共線性風險，以確保后續(xù)回歸分析中參數(shù)估計的無偏性與有效性，結(jié)果如表3所示。

表3相關性分析Variables(1)(2)(3)(4)(5)(6)(7)(8)(9)(1)RRI1.000(2)DIF0.3551.000(3)DIF10.3470.9931.000(4)DIF20.4150.9680.9471.000(5)DIF30.2210.9080.8790.8141.000(6)OLF0.4880.6440.6400.6480.5391.000(7)URBAN0.3920.3800.3930.4100.2280.2441.000(8)GPGDP0.5060.6620.6670.7120.4510.4350.6361.000(9)REDU0.9990.3550.3470.4150.2200.4860.3920.5071.000

分析發(fā)現(xiàn)部分變量之間的相關性較低。為規(guī)避計量模型中解釋變量間潛在的多重共線性干擾，本研究采用方差膨脹因子診斷方法，系統(tǒng)檢驗核心解釋變量與控制變量間的線性相關程度。通過計算各變量的VIF統(tǒng)計量及其倒數(shù)均值（1/VIF），結(jié)合容忍度指標進行聯(lián)合診斷，確保模型估計結(jié)果的參數(shù)有效性及統(tǒng)計推斷的可靠性，如表4所示。表4多重共線性檢驗VariableVIF1/VIFDIF116.020.062437DIF211.550.086593DIF35.190.192526GPGDP3.290.303497OLF2.050.488821URBAN1.730.577906REDU1.650.607355MeanVIF5.93

由上表可以看出，VIF=5.93<10，即變量之間不存在多重共線性問題。經(jīng)F檢驗（如表5）P<0.05，同時考慮到可能存在時間和個體效應，本文選擇雙向固定效應模型進行回歸分析。表5F檢驗RRICoef.St.Err.t-valuep-value[95%ConfInterval]SigDIF-.001.119-0.01.991-.235.232DIF1.001.0640.01.991-.125.127DIF20.0350.01.991-.069.07DIF30.0190.01.991-.038.038OLF002.02.0440.001**URBAN.005.0041.22.222-.003.013GPGDP001.86.06400*REDU.138.00346.560.132.144***Constant.018.0063.21.001.007.029***Meandependentvar0.325SDdependentvar0.141R-squared0.981Numberofobs372F-test2175.600Prob>F0.000Akaikecrit.(AIC)-2928.227Bayesiancrit.(BIC)-2892.957注：***、*＊和＊分別表示在1%、5％與10％水平上顯著，下文同通過檢驗得到F(30,336)=1.52，p值為0.0441小于0.05，所以F檢驗通過。

基準回歸分析選擇固定效應模型后，得到基準回歸結(jié)果如表6所示。表中解釋變量均在1％的水平下顯著，說明金融科技、數(shù)字普惠金融會正向帶動我國鄉(xiāng)村振興指數(shù)上升。表6基準回歸分析(1)(2)(3)(4)(5)RRIRRIRRIRRIRRIOLF45.020***29.704***35.140***40.475***31.091***(10.511)(6.583)(8.232)(9.904)(7.256)URBAN172.890*-207.673*-163.009-15.949-231.553**(1.701)(-1.920)(-1.521)(-0.160)(-2.191)GPGDP0.010***0.005***0.005***0.007***0.004***(11.813)(4.435)(4.537)(7.825)(3.927)DIF11.423***(7.263)DIF21.322***(6.859)DIF30.698***(6.695)DIF1.533***(8.098)_cons1875.064***2318.825***2208.943***2007.738***2295.371***(30.531)(27.706)(29.286)(32.868)(29.984)N372372372372372R20.8300.8530.8510.8500.858F549.251488.188479.813476.559507.043表6中，基準回歸分析展示了五個不同模型設定下的回歸結(jié)果，所有模型均以鄉(xiāng)村振興指數(shù)作為被解釋變量?？刂谱兞坷夏耆丝趽狃B(yǎng)比和人均GDP在所有模型中均高度顯著（1%水平），表明它們對RRI具有穩(wěn)定的正向影響，其中老年人口撫養(yǎng)比的系數(shù)在0.003-0.005之間波動，人均GDP的系數(shù)雖小但統(tǒng)計意義顯著。城鎮(zhèn)率的影響則呈現(xiàn)不穩(wěn)定性，在列1中顯著為正（10%水平），在列2和列5中顯著為負（10%和5%水平），在其他模型中不顯著，說明城市化對鄉(xiāng)村振興指數(shù)的影響可能受到其他變量的調(diào)節(jié)。解釋變量（DIF1-DIF3及DIF）在各自單獨加入的模型中均表現(xiàn)出高度顯著性（1%水平），表明這些變量對鄉(xiāng)村振興指數(shù)具有獨立解釋力。值得注意的是，隨著解釋變量的加入，模型的解釋力（R2）從0.830逐步提升至0.858，說明這些變量增強了模型的整體擬合效果。常數(shù)項在所有模型中均顯著為正，進一步驗證了模型設定的合理性。

穩(wěn)健性檢驗為保證回歸結(jié)果的可靠性和穩(wěn)定性，本文先后通過提出直轄市和替換被解釋變量的方法進行穩(wěn)健性檢驗。由于我國直轄市在政策扶持方面優(yōu)于其他地區(qū)，因此在將其剔除后，對剩余26個省份重新進行回歸分析。關于替換解釋變量，相關文獻通常認為金融科技能影響數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展，因此本文選取該指數(shù)再次進行雙向固定效應模型回歸。表7展示了相關的穩(wěn)健性檢驗，列（1）使用原解釋變量，結(jié)果顯示老年人口撫養(yǎng)比、城鎮(zhèn)率、人均GDP和農(nóng)村居民平均受教育年限的系數(shù)均顯著，且R2高達0.858，說明模型解釋力強。列（2）替換被解釋變量后，除人均GDP外，其他變量仍顯著，但R2降至0.738，可能因變量替換影響了部分解釋力。列（3）剔除直轄市樣本后，城鎮(zhèn)率保持顯著，但人均GDP和農(nóng)村居民平均受教育年限變得不顯著，表明直轄市的存在可能對某些變量的顯著性有影響。總體來看，核心變量農(nóng)村居民平均受教育年限在所有模型中均顯著且系數(shù)穩(wěn)定，說明教育水平對結(jié)果的影響具有高度穩(wěn)健性，而其他變量的顯著性在不同條件下有所波動，需結(jié)合具體情境進一步分析。表7穩(wěn)健性檢驗(1)(2)(3)RRI原解釋變量DE替換被解釋變量RRI剔除直轄市OLF1.533***2.341***1.737***(8.098)(4.696)(7.833)URBAN31.091***-19.979*32.786***(7.256)(-1.770)(7.010)GPGDP-231.553**-158.746-154.655(-2.191)(-0.570)(-1.089)REDU0.004***0.024***0.002(3.927)(8.491)(1.126)_cons2295.371***-272.2082171.078***(29.984)(-1.350)(24.871)N372372324R20.8580.7380.834F507.043237.706368.878內(nèi)生性檢驗在金融科技賦能農(nóng)村金融促進鄉(xiāng)村振興的關系中，農(nóng)村金融生態(tài)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型與鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)振興進程存在交互影響機制：金融科技滲透率的提升通過優(yōu)化農(nóng)村金融服務可得性推動鄉(xiāng)村經(jīng)濟內(nèi)生增長，而鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)體系的現(xiàn)代化轉(zhuǎn)型亦反向驅(qū)動金融科技在縣域場景的深度應用。這種關系鏈條可能引發(fā)計量模型的內(nèi)生性偏誤，導致核心解釋變量估計系數(shù)產(chǎn)生系統(tǒng)性偏差。為有效識別因果效應，本文采用核心解釋變量滯后一期作為工具變量，基于F統(tǒng)計量的檢驗結(jié)果，拒絕原假，回歸結(jié)果如表8所示，可以看到回歸結(jié)果通過了1％的顯著性檢驗，且金融科技的發(fā)展對鄉(xiāng)村振興仍具有正向促進作用，與原回歸結(jié)果基本一致，說明本文的實證結(jié)果具有較強的穩(wěn)健性和可信度，研究結(jié)論可為數(shù)字鄉(xiāng)村建設的政策優(yōu)化提供實證依據(jù)，回歸分析具有意義。表8內(nèi)生性檢驗(1)(2)(3)(4)(5)(6)DIFRRIRRIRRIRRIRRIlDIF10.633***1.379***(24.526)(6.975)lDIF20.230***1.326***(10.487)(6.446)lDIF30.021*0.695***(1.961)(6.917)lDIF0.0001.499***(.)(7.868)OLF28.514***32.593***38.747***29.184***31.091***(6.270)(7.440)(9.598)(6.747)(7.256)URBAN-185.329*-104.266-58.158-199.802**-231.553**(-1.807)(-1.044)(-0.605)(-2.006)(-2.191)GPGDP0.005***0.004***0.007***0.004***0.004***(4.251)(3.447)(7.208)(3.472)(3.927)DIF1.533***(8.098)_cons69.337***2393.109***2304.539***2118.874***2386.710***2295.371***(42.241)(28.035)(28.913)(33.793)(30.220)(29.984)N341341341341341372R20.9890.8450.8420.8450.8510.858F9008.894417.311407.426416.188435.785507.043異質(zhì)性分析本文將我國31個省份分為東部，中部和西部三大區(qū)域進行回歸，檢驗結(jié)果如表9所示，結(jié)果表明各變量對不同地區(qū)的影響存在顯著差異。解釋變量（DIF）在全樣本、東部和中部地區(qū)均呈現(xiàn)1%水平的顯著正向影響，但在西部地區(qū)不顯著且系數(shù)為負，說明該變量的作用存在明顯地域異質(zhì)性。老年人口撫養(yǎng)比在所有區(qū)域均保持1%水平的顯著正向影響，且西部地區(qū)的系數(shù)（0.005）最大，表明勞動力因素對西部的影響更為突出。城鎮(zhèn)率的影響方向呈現(xiàn)東西部對立：在西部地區(qū)顯著為正，而在東部和中部不顯著甚至為負，這可能反映了不同地區(qū)城市化發(fā)展階段差異。人均GDP在東部顯著為正，但在中西部不顯著，說明經(jīng)濟發(fā)展水平的促進作用存在區(qū)域局限性。值得注意的是，東部地區(qū)的模型擬合優(yōu)度最高（R2=0.927），而西部最低（R2=0.791），且常數(shù)項在西部不顯著，表明模型對西部地區(qū)的解釋力相對不足。整體來看，研究結(jié)果證實了核心經(jīng)濟變量影響效應的區(qū)域異質(zhì)性特征，特別是城鎮(zhèn)率和人均GDP表現(xiàn)出明顯的"東部-西部"分化現(xiàn)象。表9異質(zhì)性分析全樣本東部樣本中部樣本西部樣本RRIRRIRRIRRIDIF1.533***2.381***2.222***-0.147(8.098)(8.910)(4.392)(-0.253)OLF31.091***26.217***33.087***47.044***(7.256)(3.912)(5.049)(4.726)URBAN-231.553**-119.876-503.7843153.178***(-2.191)(-1.185)(-0.425)(2.796)GPGDP0.004***0.003**-0.003-0.002(3.927)(2.246)(-1.131)(-0.755)_cons2295.371***3042.656***2456.791***277.532(29.984)(28.622)(4.392)(0.656)N372132108132R20.8580.9270.8680.791F507.043371.666156.580110.531典型案例分析案例選擇依據(jù)首先，二者分別代表"科技平臺企業(yè)"與"國有大行"兩類主體在鄉(xiāng)村振興中的差異化路徑，螞蟻集團依托支付寶生態(tài)和大數(shù)據(jù)風控實現(xiàn)精準信貸投放，建設銀行則通過"線上+線下"混合模式解決基礎服務覆蓋問題；其次，兩個案例均具有規(guī)?；瘜嵶C數(shù)據(jù)支撐，螞蟻模式在四川丹棱縣實現(xiàn)超2億元無抵押貸款且不良率低于1.5%，"裕農(nóng)通"覆蓋全國54萬個行政村累計交易破1200億元，驗證了商業(yè)可持續(xù)性。

案例背景中國螞蟻集團"縣域普惠金融"模式（浙江、四川等地）：通過金融科技手段破解農(nóng)村地區(qū)金融服務供給不足、信用體系缺失等難題。該模式以支付寶平臺為載體，依托電商生態(tài)積累的農(nóng)戶交易數(shù)據(jù)及芝麻信用體系，構(gòu)建數(shù)字化的農(nóng)村普惠金融服務網(wǎng)絡，重點服務于傳統(tǒng)金融機構(gòu)難以覆蓋的中小農(nóng)戶和農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈。其創(chuàng)新性在于利用大數(shù)據(jù)風控替代傳統(tǒng)抵押擔保，并通過區(qū)塊鏈技術(shù)實現(xiàn)農(nóng)產(chǎn)品供應鏈全流程溯源，從而降低信貸風險。該模式率先在浙江、四川等農(nóng)業(yè)大省試點，其中四川丹棱縣柑橘產(chǎn)業(yè)通過該模式獲得超2億元無抵押貸款，不良率控制在1.5%以下。中國建設銀行"裕農(nóng)通"普惠服務點（全國覆蓋）：旨在破解傳統(tǒng)金融機構(gòu)因成本高、效率低而難以深度覆蓋農(nóng)村地區(qū)的難題。該項目自2018年啟動以來，通過"線上平臺+線下服務點"的混合模式，在缺乏物理網(wǎng)點的行政村設立數(shù)字化服務終端，并依托建行金融科技優(yōu)勢，整合移動支付、遠程身份認證、農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)等技術(shù)支持，重點解決農(nóng)村居民基礎金融服務"最后一公里"問題，同時嵌入涉農(nóng)補貼發(fā)放、智慧農(nóng)業(yè)咨詢等增值服務，截至2023年已實現(xiàn)全國54萬個行政村的基本覆蓋，成為國有大行服務"三農(nóng)"的標桿實踐。

案例啟示一方面，以螞蟻集團為代表的科技企業(yè)依托平臺生態(tài)和大數(shù)據(jù)能力，通過信用畫像、區(qū)塊鏈溯源等技術(shù)有效破解了農(nóng)村金融的信用評估難題，證明了數(shù)字化手段對傳統(tǒng)抵押模式的替代可行性；另一方面，建設銀行"裕農(nóng)通"通過"線上+線下"的混合服務模式，在擴大基礎金融服務覆蓋面的同時嵌入智慧農(nóng)業(yè)功能，展現(xiàn)了大型金融機構(gòu)在普惠金融中的系統(tǒng)化服務能力。兩個案例共同表明，農(nóng)村金融的數(shù)字化轉(zhuǎn)型需要科技賦能與渠道下沉并重，既要依靠技術(shù)創(chuàng)新解決風控痛點，也要注重服務觸達的普惠性，最終形成可持續(xù)的商業(yè)生態(tài)。研究結(jié)論與政策建議研究結(jié)論金融科技推動農(nóng)村金融的發(fā)展：金融科技通過移動支付、大數(shù)據(jù)風控、區(qū)塊鏈等科技降低農(nóng)村金融的服務成本，擴大了覆蓋面，使偏遠地區(qū)農(nóng)戶和小微農(nóng)業(yè)經(jīng)營者獲得便捷的金融服務，同時創(chuàng)新了金融產(chǎn)品和服務模式。數(shù)字基礎設施不足制約發(fā)展：部分農(nóng)村地區(qū)網(wǎng)絡覆蓋差、數(shù)字化水平低、農(nóng)民金融素養(yǎng)有限，導致金融科技與農(nóng)村金融不充分，以及運用效率不足。風險與挑戰(zhàn)并存，創(chuàng)新金融監(jiān)管模式：金融科技衍生出的新型風險例如數(shù)據(jù)安全、算法歧視、監(jiān)管套利等問題需警惕，傳統(tǒng)金融機構(gòu)與金融科技公司協(xié)同不足。傳統(tǒng)的金融監(jiān)管模式已無法跟上金融科技的發(fā)展，需要與時俱進。政策建議強化數(shù)字基礎設施建設：加快農(nóng)村5G、物聯(lián)網(wǎng)覆蓋，推動"數(shù)字普惠金融服務站"下沉至行政村，聯(lián)合電商平臺共建物流與支付網(wǎng)絡。完善政策激勵與監(jiān)管框架：對服務農(nóng)村的金融科技企業(yè)給予稅收減免和專項補貼；制定農(nóng)村金融科技數(shù)據(jù)標準（如涉農(nóng)征信規(guī)則），建立穿透式監(jiān)管機制，防范非法集資。提升農(nóng)民數(shù)字金融能力：將金融知識納入鄉(xiāng)村振興培訓計劃，利用短視頻、鄉(xiāng)村廣播等本土化方式普及教育。

參考文獻張正平,董晶.金融科技賦能農(nóng)村金融高質(zhì)量發(fā)展的機制與路徑[J].農(nóng)業(yè)經(jīng)濟問題,2023,(09):81-95.吳健.農(nóng)村金融高質(zhì)量發(fā)展精準服務鄉(xiāng)村振興[J].人民論壇,2022,(06):93-95.張林,溫濤.農(nóng)村金融高質(zhì)量服務鄉(xiāng)村振興的現(xiàn)實問題與破解路徑[J].現(xiàn)代經(jīng)濟探討,2021,(05):110-117.孫曉,羅敬蔚.金融科技賦能鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)振興的核心優(yōu)勢與基本模式研究[J].學習與探索,202