謝汶磊

摘 要：普惠金融重點在農(nóng)村，金融科技的興起給農(nóng)村數(shù)字普惠金融的發(fā)展帶來良機(jī)，金融科技廣覆蓋、低成本、高效率的優(yōu)勢可以使金融服務(wù)觸及到農(nóng)村地區(qū)。本文依據(jù)調(diào)研數(shù)據(jù)，運用普惠金融指數(shù)和二值Logit模型等進(jìn)行分析，探究江西省婺源縣和湖北省嘉魚縣數(shù)字普惠金融發(fā)展水平及其差異的影響因素，研究表明開設(shè)金融便民店、金融知識宣傳等措施對當(dāng)下農(nóng)村數(shù)字普惠金融發(fā)展有促進(jìn)作用，進(jìn)而結(jié)合調(diào)研實情為縣域農(nóng)村數(shù)字普惠金融建設(shè)提供政策建議。

關(guān)鍵詞：普惠金融;農(nóng)村數(shù)字普惠金融;金融科技;普惠金融指數(shù)

一、引言

數(shù)字普惠金融是在普惠金融的基礎(chǔ)上發(fā)展而來，它強(qiáng)調(diào)運用大數(shù)據(jù)、云計算等金融科技手段發(fā)展普惠金融，2016年G20峰會正式提出了數(shù)字普惠金融概念。習(xí)近平總書記曾指出，發(fā)展普惠金融的目的就是要提高金融服務(wù)的覆蓋率、可得性、滿意度，滿足人民群眾日益增長的金融需求。

農(nóng)村數(shù)字普惠金融發(fā)展參差不齊，總體落后于城鎮(zhèn)，存在金融服務(wù)供需不平衡等問題。數(shù)字普惠金融區(qū)域之間發(fā)展差異較大，現(xiàn)有研究大多認(rèn)為區(qū)域發(fā)展差異跟產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、基礎(chǔ)設(shè)施、城鎮(zhèn)化水平、人力資本水平、對外開放水平、資源稟賦等有關(guān)，在分布上東部發(fā)展水平優(yōu)于中西部，城市發(fā)展水平優(yōu)于農(nóng)村（崔治文等，2016;王云崗等，2018;朱喜安等，2019）。在研究數(shù)字普惠金融的發(fā)展差異的影響因素方面，大多數(shù)學(xué)者也都從宏觀角度選取指標(biāo)，而當(dāng)前研究數(shù)字普惠金融縣域發(fā)展差異的影響因素和通過調(diào)研收集微觀數(shù)據(jù)進(jìn)行研究的文獻(xiàn)較少，本文運用2018年7月實地調(diào)研婺源縣和嘉魚縣共8個村莊600余農(nóng)戶的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，構(gòu)建數(shù)字普惠金融指數(shù)綜合評價兩地數(shù)字普惠金融發(fā)展情況之后，借助計量分析方法探究兩地數(shù)字普惠金融縣域差異的影響因素，進(jìn)而在此基礎(chǔ)上結(jié)合調(diào)研實情提出縣域農(nóng)村數(shù)字普惠金融發(fā)展的政策建議。

本文的創(chuàng)新點主要體現(xiàn)在通過實地調(diào)研縣域農(nóng)村收集微觀數(shù)據(jù)，研究縣域之間數(shù)字普惠金融發(fā)展差異的影響因素。當(dāng)前普惠金融發(fā)展進(jìn)入數(shù)字普惠金融發(fā)展新階段，《中國普惠金融發(fā)展情況報告》提出數(shù)字普惠金融引領(lǐng)是普惠金融可持續(xù)發(fā)展的重要出路，本文旨在為農(nóng)村數(shù)字普惠金融研究領(lǐng)域提供微觀縣域研究的思路，同時為發(fā)展縣域農(nóng)村數(shù)字普惠金融提供發(fā)展思路和舉措借鑒。

二、文獻(xiàn)綜述

現(xiàn)有研究認(rèn)為數(shù)字技術(shù)更迭了傳統(tǒng)金融服務(wù)模式，這有利于降低金融服務(wù)成本、深化金融服務(wù)率、擴(kuò)大金融服務(wù)覆蓋率、金融政策和金融知識的普及（Daniela Gabor等，2017;姜振水等，2017;章祥生等，2017;董玉峰等，2018）。

在對數(shù)字普惠金融發(fā)展水平進(jìn)行評價時，Sarma（2008，2011）借鑒聯(lián)合國HDI指標(biāo)構(gòu)建方法，從地理滲透性、產(chǎn)品接觸性和使用有效性三個維度構(gòu)建了一個綜合普惠金融指數(shù)IFI，但沒有考慮使用金融服務(wù)的成本及便利性方面。Arora（2010）則從銀行服務(wù)范圍、成本及服務(wù)便利性三個維度來評價普惠金融發(fā)展水平，進(jìn)而比較發(fā)展中國家和發(fā)達(dá)國家金融服務(wù)可獲得性的差異，但研究忽略了金融服務(wù)的使用。國內(nèi)學(xué)者大多借鑒了Sarma提出的三個維度（李明賢、譚思超，2018），部分學(xué)者對評價體系和具體方法進(jìn)行了一定創(chuàng)新和完善，例如王婧、胡國暉（2013）利用銀行業(yè)數(shù)據(jù)，從宏觀角度選取指標(biāo)。成艾華、蔣杭（2018）則采用了G1和變異系數(shù)法，同時借鑒北京大學(xué)互聯(lián)網(wǎng)研究中心發(fā)布的普惠金融發(fā)展指數(shù)綜合評價模型。綜合來看，國內(nèi)外學(xué)者們大都從宏觀視角出發(fā)，運用銀行等大數(shù)據(jù)和指標(biāo)，但隨著數(shù)字普惠金融發(fā)展起來，農(nóng)村普惠金融發(fā)展出現(xiàn)了新情況、新問題，目前研究數(shù)字普惠金融發(fā)展水平的學(xué)者較少，當(dāng)下國內(nèi)對數(shù)字普惠金融的評價主要運用了北京大學(xué)發(fā)布的數(shù)字普惠金融指數(shù)。

在探究影響普惠金融發(fā)展差異的影響因素方面，國內(nèi)外學(xué)者研究頗多，Priyadarshee等（2010）認(rèn)為政策、社會保障等政府所主導(dǎo)的因素是影響普惠金融發(fā)展的主要因素。Appleyard（2011）研究發(fā)現(xiàn)金融機(jī)構(gòu)網(wǎng)點地理分布即服務(wù)供給會影響普惠金融的發(fā)展。學(xué)者們大多研究宏觀因素，例如宏觀經(jīng)濟(jì)、收入差距、服務(wù)便利和金融調(diào)控（王婧、胡國暉，2013），投資環(huán)境、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、競爭環(huán)境、政府財政支出、城鄉(xiāng)收入差距（張珩等，2017），農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、農(nóng)村金融基礎(chǔ)設(shè)施狀況、政府支農(nóng)支出（李明賢、譚思超，2018）。近年來，由于數(shù)字普惠金融興起，部分學(xué)者選取部分?jǐn)?shù)字技術(shù)方面的指標(biāo)來探究數(shù)字普惠金融發(fā)展的影響因素。吳金旺等（2018）經(jīng)過實證分析得出“互聯(lián)網(wǎng)+”對發(fā)展數(shù)字普惠金融影響最大，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的影響最小。葛和平等（2018）研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字普惠金融的滯后一期、人口密度、金融意識、互聯(lián)網(wǎng)使用狀況與數(shù)字普惠金融發(fā)展有明顯的正相關(guān)關(guān)系，城鄉(xiāng)收入差距則有反向關(guān)系。綜合來看，這些研究雖然具體方法和指標(biāo)有所差異，但大多分析的是宏觀影響因素，如經(jīng)濟(jì)因素、人口因素、政府政策、互聯(lián)網(wǎng)等，沒有研究具體的微觀影響因素。

綜上所述，國內(nèi)外研究數(shù)字普惠金融發(fā)展水平及其影響因素時大多從宏觀角度選取指標(biāo)，本文適當(dāng)選取北京大學(xué)互聯(lián)網(wǎng)金融研究中心研究的數(shù)字普惠金融評價體系中的部分指標(biāo)，并加入顧客和區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展兩個指標(biāo)并做標(biāo)準(zhǔn)化處理后，對數(shù)字普惠金融發(fā)展水平進(jìn)行評價。同時，選取微觀因素進(jìn)行探究兩縣數(shù)字普惠金融發(fā)展差異的影響因素。

三、兩地農(nóng)村數(shù)字普惠金融發(fā)展水平的評價

（一）婺源縣和嘉魚縣背景介紹

婺源縣主要從服務(wù)、政策、信貸、宣傳、評價等五個方面發(fā)展普惠金融。2015年后婺源縣與信安盟公司合作在所有行政村設(shè)立金融便民店，投放微ATM終端，提供現(xiàn)金存取款以及生活繳費等一站式金融服務(wù)，初步滿足農(nóng)民日常金融服務(wù)需求。同時成立普惠金融志愿服務(wù)隊，通過金融便民店開展金融宣傳和培訓(xùn)，幫助村民提高金融素養(yǎng)水平，探索“普之城鄉(xiāng)、惠之于民”的可復(fù)制、可推廣的縣域普惠金融發(fā)展模式。

嘉魚縣金融運行呈現(xiàn)平穩(wěn)發(fā)展態(tài)勢，金融服務(wù)網(wǎng)點仍以傳統(tǒng)的銀行網(wǎng)點為主，縣內(nèi)有工商銀行、民生、湖北銀行、嘉魚縣農(nóng)村商業(yè)銀行、嘉魚吳江村鎮(zhèn)銀行、武漢農(nóng)村商業(yè)銀行等多家商業(yè)銀行，同時有1家政策性銀行、1家證券公司、14家保險公司、1家擔(dān)保公司。

（二）數(shù)字普惠金融指數(shù)構(gòu)建

1. 指標(biāo)選取

本文參照北京大學(xué)互聯(lián)網(wǎng)金融研究中心編制的適用于我國的數(shù)字普惠金融指標(biāo)體系及指數(shù)，該體系分為普惠金融服務(wù)的覆蓋廣度、使用深度和數(shù)字支持服務(wù)3個維度，一共包含24個指標(biāo)。本文探究江西省婺源縣與湖北省嘉魚縣兩地數(shù)字普惠金融的發(fā)展現(xiàn)狀，以2018年調(diào)研江西省婺源縣與湖北省嘉魚縣的截面數(shù)據(jù)為樣本，適當(dāng)選取數(shù)字普惠金融主要指標(biāo)，并加入顧客和區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展兩個指標(biāo)，因此選取普惠金融指標(biāo)體系其中三個維度的指標(biāo)，分別為覆蓋廣度、使用深度和數(shù)字支持服務(wù)程度，共5個指標(biāo)，如表1所示。

2. 計算方法

假設(shè)普惠金融有n個評價維度Di（i=1，2，3），每個維度的權(quán)重Wi，最大值為Mi，最小值為mi，Ai為第i個維度的實際值，則各維度的計算公式（1）為：

（1）

每個維度的權(quán)重0≤Wi≤1，當(dāng)普惠金融發(fā)展水平最高時Wi=1。而普惠金融指數(shù)的實際意義是各個維度的測算值和理想值之間的差距，并把所有的差距整合為一個測度結(jié)果，即普惠金融IFI指數(shù)，即為公式（2）：

（2）

由公式可知，測度普惠金融指數(shù)IFI的關(guān)鍵在于確定各個準(zhǔn)度在計算普惠金融時所占的計算值。本文采用客觀賦權(quán)法中的變異系數(shù)法測算各維度權(quán)重，各維度權(quán)重的計算方法為：■。其中，Vi表示各個維度的變異系數(shù)?！觯琒i表示標(biāo)準(zhǔn)差，■表示均值。

3. 結(jié)果分析

經(jīng)過計算得出婺源縣和嘉魚縣IFI指數(shù)，如表2所示。

將三個維度的各個指標(biāo)進(jìn)行整合處理，由此可知，婺源縣數(shù)字普惠金融總體發(fā)展水平高于嘉魚縣數(shù)字普惠金融總體發(fā)展水平，大約是嘉魚縣葫蘆地的1.6倍左右。

從三個維度來看，從覆蓋廣度來看，由于金融便民店在江西省婺源縣全縣所有行政村基本全覆蓋，而嘉魚縣金融服務(wù)供給主要聚集在縣城，離縣城較遠(yuǎn)的農(nóng)村較少，所以婺源縣整體覆蓋率要遠(yuǎn)大于嘉魚縣葫蘆地。從使用深度來看，婺源縣汪口村也略高于嘉魚縣葫蘆地，原因主要在于金融便民店在農(nóng)村大范圍覆蓋，農(nóng)民存取款等日常金融需求皆可就近滿足，婺源縣金融使用大多在縣城金融網(wǎng)點，導(dǎo)致婺源縣使用深度的加大。從數(shù)字支持服務(wù)程度上看，嘉魚縣的金融便利性主要集中在縣城附近，金融供給主要以傳統(tǒng)的銀行網(wǎng)點為主。婺源縣的便利性更好，在于同時婺源縣大力借助金融智能機(jī)器和微信及手機(jī)軟件提供金融服務(wù)、金融知識教育和宣傳等，婺源縣數(shù)字普惠金融建設(shè)更多依靠互聯(lián)網(wǎng)等數(shù)字技術(shù)進(jìn)行建設(shè)，雖然嘉魚縣銀行網(wǎng)點也積極利用數(shù)字技術(shù)以提高更加便捷的金融服務(wù)，但嘉魚縣金融服務(wù)主要聚集于線下銀行網(wǎng)點，因此婺源縣汪口村的數(shù)字支持服務(wù)程度要高于嘉魚縣葫蘆地。

四、兩地數(shù)字普惠金融發(fā)展差異的影響因素分析

在對婺源縣和嘉魚縣數(shù)字普惠金融發(fā)展情況進(jìn)行評價之后，主要從數(shù)字普惠金融指數(shù)內(nèi)部和運用二值Logit模型對數(shù)字普惠金融發(fā)展差異的影響因素進(jìn)行分析。

（一）兩地各維度分析

首先用多元線性回歸模型從數(shù)字普惠金融指數(shù)出發(fā)進(jìn)行分析，以分析兩地各維度之間的差異。以數(shù)字普惠金融發(fā)展指數(shù)（IFI指數(shù)）為因變量，Y1=IFI1表示婺源縣普惠金融發(fā)展指數(shù)，Y2=IFI2表示嘉魚縣普惠金融發(fā)展指數(shù)，自變量取普惠金融體系的5個指標(biāo)，金融服務(wù)網(wǎng)點地區(qū)覆蓋率x1，人均存取款額度x2，人均貸款額度x3，路程便利度x4，網(wǎng)點機(jī)器人均成本x5。方程各參數(shù)均通過檢驗，得婺源縣普惠金融發(fā)展?fàn)顩r多元線性回歸方程為：

Y1=3.58+0.83x1+0.75x2+0.99x3+0.54x4+0.92x5（3）

嘉魚縣的人均存取款額度x2，路程便利度x4兩個變量，對因變量普惠金融發(fā)展指數(shù)IFI的線性影響不顯著。所以，剔除x2與x4兩個自變量后，求解方程為：

（4）

江西省婺源縣的普惠金融發(fā)展?fàn)顩r的截距為3.584，大于湖北省嘉魚縣2.322，所以相對來說，婺源縣的總體普惠金融發(fā)展?fàn)顩r要高于嘉魚縣葫蘆地。多元線性回歸模型擬合優(yōu)度較好，經(jīng)處理后模型不存在多重共線性問題。嘉魚縣兩個自變量指標(biāo)線性相關(guān)程度不顯著的原因是由于此地區(qū)普惠金融的發(fā)展?fàn)顩r地區(qū)差異性較大，普惠金融的發(fā)展不均衡，對于人均存取款額度x2，在縣城附近額度較大，鄉(xiāng)村的額度相當(dāng)小，所以存在著一定的線性相關(guān)性。對于路程便利度x4，嘉魚縣主要是以銀行網(wǎng)點提供的普惠金融服務(wù)為主，銀行網(wǎng)點主要在縣城附近，所以普惠金融服務(wù)的路程便利度在嘉魚縣分布較為不均衡，這才導(dǎo)致線性相關(guān)關(guān)系不顯著。

從金融服務(wù)網(wǎng)點地區(qū)覆蓋率x1的系數(shù)來分析，嘉魚縣大于婺源縣，說明嘉魚縣金融服務(wù)網(wǎng)點地區(qū)覆蓋程度對普惠金融的發(fā)展?fàn)顩r影響更為顯著，提升一單位的金融服務(wù)網(wǎng)點地區(qū)覆蓋率，嘉魚縣提升的普惠金融發(fā)展指數(shù)更大一些，表明嘉魚縣的金融服務(wù)網(wǎng)點覆蓋率偏低，需要加大金融服務(wù)網(wǎng)點的建設(shè)。而婺源縣敏感程度較低是因為金融便民店的設(shè)立使金融服務(wù)網(wǎng)點的覆蓋率高于嘉魚縣，金融服務(wù)網(wǎng)點覆蓋率x1對普惠金融發(fā)展程度減弱。

對于網(wǎng)點機(jī)器人均成本x5，嘉魚縣的略微偏高，主要是由于婺源縣金融便民店采用廣電運通公司生產(chǎn)的智能機(jī)器，成本低于銀行網(wǎng)點的成本，但因為調(diào)研地區(qū)人口基數(shù)較大，所以導(dǎo)致網(wǎng)點機(jī)器人均成本對普惠金融發(fā)展?fàn)顩r的敏感度相近。

由江西婺源縣擬合的多元線性回歸方程可知，路程便利度影響程度較小，是由于金融便民店已經(jīng)大面積覆蓋各村，居民金融服務(wù)可獲得性強(qiáng)，居民便利度較高。

婺源縣各個自變量指標(biāo)的系數(shù)均小于1，各個自變量指標(biāo)提升一個單位等級對普惠金融的發(fā)展影響程度要小于一個單位，說明普惠金融的發(fā)展需要多個因素總體作用，才能產(chǎn)生巨大的效應(yīng)，單個指標(biāo)因素不能像財務(wù)杠桿一樣產(chǎn)生巨大的效應(yīng)。因此，建設(shè)數(shù)字普惠金融需要多措并舉，精準(zhǔn)施策。

（二）二值Logit模型

1. 模型構(gòu)建

上文從數(shù)字普惠金融指標(biāo)內(nèi)部尋找原因，發(fā)現(xiàn)兩地主要由于金融網(wǎng)點覆蓋率和網(wǎng)點機(jī)器人均成本不同導(dǎo)致婺源縣發(fā)展水平高于嘉魚縣。接下來，針對婺源縣數(shù)字普惠金融發(fā)展較好的原因再進(jìn)行分析，以便更好把握農(nóng)村數(shù)字普惠金融發(fā)展的影響因素。由于婺源縣大規(guī)模開設(shè)金融便民店，通過智能機(jī)器擴(kuò)大服務(wù)半徑，同時積極推廣線上APP，智能機(jī)器、第三方支付等數(shù)字技術(shù)的使用情況能夠很好代表當(dāng)?shù)財?shù)字普惠金融的發(fā)展情況，同時考慮婺源縣農(nóng)民的整體金融素養(yǎng)和發(fā)展水平，結(jié)合數(shù)據(jù)的可得性，本文特選取“是否使用智能機(jī)器、第三方支付等數(shù)字技術(shù)”作為被解釋變量，因變量是典型的0-1變量，即使用智能機(jī)器、第三方支付等數(shù)字技術(shù)取值為1，沒有使用智能機(jī)器、第三方支付等數(shù)字技術(shù)取值為0，是離散數(shù)據(jù)。因此，本文利用二值Logit模型展開實證檢驗分析。為了更好探究婺源縣數(shù)字普惠金融發(fā)展較好的影響因素，鑒于性別、年齡、教育程度及收入等因素學(xué)者們探究較多且結(jié)論趨于一致（冷晨昕等，2017），教育程度和接受培訓(xùn)宣講可能存在多重共線性問題，本文解釋變量僅選取涉及農(nóng)戶重要的職業(yè)特征和外在的政策培訓(xùn)和金融服務(wù)供給路程便利度，變量定義及描述性統(tǒng)計如表4。模型經(jīng)過處理后可以表示為：

（5）

式（5）中，∝為常數(shù)項，β1、β2為待估計的參數(shù)，X1i為農(nóng)戶的職業(yè)，X2i為接收外在培訓(xùn)變量，X3i為距離金融便民店距離變量，pi表示使用智能機(jī)器、第三方支付等數(shù)字技術(shù)的概率，■為使用智能機(jī)器、第三方支付等數(shù)字技術(shù)的機(jī)會比率，εi為隨機(jī)干擾項。

2. 模型估計結(jié)果分析

模型可能存在異方差，使用了robust命令對異方差進(jìn)行了修正。此次求解后估計結(jié)果如表5所示。

注：因變量：;括號內(nèi)為t統(tǒng)計量;*、**、***分別代表10%、5%、1%的顯著性水平。

非農(nóng)就業(yè)程度在1%的水平下顯著，系數(shù)是正，表明以非農(nóng)就業(yè)依靠非農(nóng)收入的農(nóng)村居民使用智能機(jī)器、第三方支付等數(shù)字技術(shù)的可能性更大，原因在于依靠農(nóng)業(yè)之外為生，與外界接觸較多，更可能接受使用新技術(shù)。接受過培訓(xùn)宣講在1%的水平下顯著且系數(shù)為正，證明婺源縣開展金融知識宣講和培訓(xùn)效果顯著，接受過金融相關(guān)知識宣傳和培訓(xùn)的農(nóng)村居民了解了新知識，對數(shù)字金融等有初步接觸和熟悉后更易于接受新技術(shù)。與金融便民店的距離在10%的水平下顯著，系數(shù)為負(fù)，與實際相符，表明距離金融便民店越遠(yuǎn)的農(nóng)村居民使用智能機(jī)器、第三方支付等數(shù)字技術(shù)的概率更小，但顯著性水平不是很高，原因在于金融便民店在婺源縣村莊基本已經(jīng)全部覆蓋，居民離金融便民店的距離差異得以縮減。

對比三個自變量系數(shù)可以發(fā)現(xiàn)接受培訓(xùn)影響最大，其次是非農(nóng)就業(yè)程度，最后是距離金融便民店距離。由此可得，對于基層農(nóng)民而言，相比于其它措施，接受面對面的宣傳和培訓(xùn)更有用，有效讓農(nóng)民接受農(nóng)業(yè)之外的事物，更利于農(nóng)民接受和使用新技術(shù)，也便于推進(jìn)農(nóng)村數(shù)字普惠發(fā)展進(jìn)程。

五、結(jié)論及政策建議

基于上文的實證分析結(jié)合調(diào)研情況得，婺源縣借助金融便民店，通過智能機(jī)器和互聯(lián)網(wǎng)使金融服務(wù)觸達(dá)到農(nóng)村一線，擴(kuò)大了金融服務(wù)的覆蓋率和可得性，降低了服務(wù)成本。同時，婺源縣普惠金融志愿服務(wù)隊的金融宣傳和培訓(xùn)也促進(jìn)數(shù)字技術(shù)的推廣和使用，間接提高了其數(shù)字普惠金融發(fā)展水平，這些舉措使婺源縣和嘉魚縣的數(shù)字普惠金融發(fā)展水平出現(xiàn)差異。

當(dāng)前我國普惠金融重點在農(nóng)村，由于農(nóng)村具有與城鎮(zhèn)不同的特點，發(fā)展農(nóng)村數(shù)字普惠金融應(yīng)找準(zhǔn)方向、創(chuàng)新機(jī)制、精準(zhǔn)施策，推動普惠金融持續(xù)健康發(fā)展，為鄉(xiāng)村振興提供有力金融支撐。

在現(xiàn)有的政策措施協(xié)同作用下，根據(jù)實證分析結(jié)果結(jié)合調(diào)研發(fā)現(xiàn)兩地數(shù)字普惠金融發(fā)展存在的問題，提出以下政策建議：首先，發(fā)揮政策激勵作用，促進(jìn)金融機(jī)構(gòu)運用科技等手段將金融資源向廣大農(nóng)村地區(qū)傾斜，鼓勵金融機(jī)構(gòu)創(chuàng)新運營機(jī)制，摸索出數(shù)字普惠金融在縣域農(nóng)村發(fā)展落地的路徑，構(gòu)建差異化服務(wù)齊全、服務(wù)人群全覆蓋的金融服務(wù)體系。例如，婺源縣農(nóng)村信用聯(lián)社與信安盟公司進(jìn)行合作，探索通過開設(shè)金融便民店代替?zhèn)鹘y(tǒng)網(wǎng)點，運用智能機(jī)器讓農(nóng)戶可以便捷享受到金融服務(wù)。

其次，實現(xiàn)金融服務(wù)全覆蓋是發(fā)展農(nóng)村數(shù)字普惠金融的基礎(chǔ)和重要方面，可大力借助金融科技實現(xiàn)農(nóng)村金融產(chǎn)品創(chuàng)新和金融服務(wù)全覆蓋。銀行等金融機(jī)構(gòu)要重視農(nóng)村市場，針對農(nóng)業(yè)發(fā)展的周期性特點和農(nóng)村現(xiàn)實如農(nóng)民抵押品不足、貸款困難等問題，研發(fā)符合農(nóng)村特點的金融產(chǎn)品，積極開發(fā)出個性化的金融產(chǎn)品以滿足差異化多樣化需求，減少抵押貸款比重，同時擴(kuò)大抵押物范圍，靈活確定貸款期限。例如，可以通過手機(jī)和智能機(jī)器等智能終端設(shè)備擴(kuò)大金融服務(wù)的覆蓋面，同時讓金融產(chǎn)品數(shù)字化降低客戶的準(zhǔn)入門檻。

最后，線上線下要協(xié)同發(fā)力，加大金融知識普及教育，提高農(nóng)民金融文化素養(yǎng)，讓農(nóng)民敢于走在時代前列，大膽使用當(dāng)下金融科技產(chǎn)品，利用當(dāng)下優(yōu)惠政策積極發(fā)展適宜發(fā)展的產(chǎn)業(yè)，提高自身收入。例如可采取集中授課、網(wǎng)上及電視宣傳、成立普惠金融志愿服務(wù)隊等切實可行的方式。

參考文獻(xiàn)：

[1] 崔治文，張曉甜，白家瑛.普惠金融發(fā)展區(qū)域差異及影響因素研究——以甘肅為例[J].地方財政研究，2016，（12）：80-86.

[2] 王云崗，劉耀龍，張華明，段錦.互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展對農(nóng)民收入的影響機(jī)理及區(qū)域差異分析[J].數(shù)學(xué)的實踐與認(rèn)識，2018，48（20）：94-99.

[3] 朱喜安，李文靜.金融發(fā)展與實體經(jīng)濟(jì)區(qū)域差異研究——基于夏普利值分解模型[J].經(jīng)濟(jì)問題探索，2019，（2）：109-117.

[4] Daniela Gabor，Sally Brooks.The digital revolution in financial inclusion：international development in the fintech era [R].New Political Economy 22（4），423-436，2017.

[5] 姜振水.農(nóng)村數(shù)字普惠金融發(fā)展與實現(xiàn)路徑[J].農(nóng)村金融研究，2017，（4）：49-53.

[6] 章祥生，陳雨薇.金融科技助力農(nóng)村普惠金融發(fā)展——以江西省婺源縣汪口村農(nóng)村金融便民店為例[J].金融科技時代，2017，（3）：68-71.

[7] 董玉峰，趙曉明.負(fù)責(zé)任的數(shù)字普惠金融：緣起、內(nèi)涵與構(gòu)建[J].南方金融，2018，（1）：50-56.

[8] Sarma，M.Index of financial inclusion[R].Working Paper No.215，Indian Council for Research on International Economic Relations，2008.

[9] Sarma，M.，Pais，J.Financial inclusion and development：a cross country analysis[J].Journal of International Development，2011，（5）：613-628.

[10] Arora，R.，Measuring financial access[C].Griffith University，Discussion Paper in Economics，2010.

[11] 李明賢，譚思超.我國中部五省農(nóng)村普惠金融發(fā)展水平及其影響因素分析[J].武漢金融，2018，（4）：30-35.

[12] 王婧，胡國暉.中國普惠金融的發(fā)展評價及影響因素分析[J].金融論壇，2013，18（6）：31-36.

[13] 成艾華，蔣杭.基于G1-變異系數(shù)法的普惠金融發(fā)展指數(shù)研究——以湖北為例[J].武漢金融，2018，（4）：24-29.

[14] 北京大學(xué)互聯(lián)網(wǎng)金融研究中心課題組.北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)[R].2011-2015，2016-7.

[15] Priyadarshee A，Hossain，Arun T.Financial inclusion and social Protection：A case for Inidia post[J]. Competition and Change，2010，（14）：324-342.

[16] Appleyard L.Community Development Finance Institution：Geographies of financial inclusion in the US and UK[J].Geoforum，2011，（2）：250-258.

[17] 張珩，羅劍朝，郝一帆.農(nóng)村普惠金融發(fā)展水平及影響因素分析——基于陜西省107家農(nóng)村信用社全機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)的經(jīng)驗考察[J].中國農(nóng)村經(jīng)濟(jì)，2017，（01）：2-15+93.

[18] 吳金旺，郭福春，顧洲一.數(shù)字普惠金融發(fā)展影響因素的實證分析——基于空間面板模型的檢驗[J].浙江學(xué)刊，2018，（3）：136-146.

[19] 葛和平，朱卉雯.中國數(shù)字普惠金融的省域差異及影響因素研究[J].新金融，2018，（2）：47-53.

[20] 冷晨昕，陳前恒.貧困地區(qū)農(nóng)村居民互聯(lián)網(wǎng)金融使用現(xiàn)狀及影響因素分析[J].財貿(mào)研究，2017，28（11）：42-51.