薛凱蕓，王越，胡振

（西北農(nóng)林科技大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，陜西 楊凌 712100）

2020年中華民族千百年存在的絕對貧困問題得到徹底解決，全面建成小康社會“第一個百年奮斗目標(biāo)”如期實(shí)現(xiàn)。黨的十九屆五中全會對全面建成社會主義現(xiàn)代化強(qiáng)國“第二個百年奮斗目標(biāo)”作出了重大戰(zhàn)略部署，提出到2035年“全體人民共同富裕取得更為明顯的實(shí)質(zhì)性進(jìn)展”。共同富裕是社會主義的本質(zhì)要求，是人民對美好生活需要的重要內(nèi)容[1]。推動經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展，歸根結(jié)底是要實(shí)現(xiàn)全體人民共同富裕[2]。改革開放以來，居民人均年可支配收入持續(xù)增加。然而，當(dāng)前我國發(fā)展不平衡不充分的問題仍然突出，居民收入差距較大，存在陷入“中等收入陷阱”的潛在風(fēng)險。鞏固脫貧攻堅和促進(jìn)共同富裕，最艱巨最繁重的任務(wù)仍在農(nóng)村地區(qū)[2]，尤其是中西部欠發(fā)達(dá)地區(qū)。黃河流域是我國人口活動和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要區(qū)域，其綜合經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平同長江流域存在明顯差距。同時黃河流域地區(qū)農(nóng)戶收入水平較低，大部分區(qū)域低于全國平均水平，存在很大提升空間。盡管我國已經(jīng)消除了現(xiàn)行標(biāo)準(zhǔn)下的絕對貧困，但是欠發(fā)達(dá)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展相對落后的情況并未根本改變，仍可能由于金融排斥增加返貧風(fēng)險。因此，重點(diǎn)關(guān)注黃河流域地區(qū)，持續(xù)增加低收入群體收入，不斷縮小群體間收入差距，是扎實(shí)推進(jìn)共同富裕過程中亟待解決的關(guān)鍵問題。

普惠金融（inclusive finance）由聯(lián)合國于2005年正式提出，是指可以全面地為社會各階層，尤其是為中小微企業(yè)、貧困人口等弱勢群體提供有效的金融服務(wù)。網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的創(chuàng)新及應(yīng)用范圍的擴(kuò)大，賦予了普惠金融全新的內(nèi)涵與形式，數(shù)字普惠金融應(yīng)運(yùn)而生。近年來，國內(nèi)外學(xué)者使用多種研究方法、從不同視角探究了數(shù)字普惠金融與收入增長、貧困減緩和收入分配間的關(guān)系，其結(jié)論主要可歸納為三種觀點(diǎn)：一是收入增長效應(yīng)。數(shù)字普惠金融具有更強(qiáng)的時空穿透力和低成本優(yōu)勢，有助于改善傳統(tǒng)金融在促進(jìn)農(nóng)戶增收方面的不足[3]。對此，學(xué)者們研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字普惠金融可以顯著促進(jìn)弱勢群體尤其是農(nóng)村低收入群體的家庭收入[4]。張林[5]以貧困縣和非貧困縣為研究對象，發(fā)現(xiàn)數(shù)字普惠金融對農(nóng)村居民人均可支配收入均具有顯著的促進(jìn)作用，并且在非貧困縣中作用更明顯。王永倉等[3]基于數(shù)字金融需求方的視角，利用大樣本農(nóng)戶家庭數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字金融使用能夠改變農(nóng)戶收入結(jié)構(gòu)，促進(jìn)家庭總收入增長。二是貧困減緩效應(yīng)。數(shù)字普惠金融通過創(chuàng)新儲蓄、信貸和支付手段，提高金融產(chǎn)品和服務(wù)可獲性、降低金融交易成本和緩解信貸約束等途徑有效緩解居民貧困[6-7]；并且不同階層和群體并非平等地獲益于數(shù)字普惠金融發(fā)展。如Mohammed等[8]利用多個國家低收入家庭數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，普惠金融通過向窮人提供凈財富和更多福利顯著降低貧困水平。黃倩等[9]指出貧困群體能夠較富裕群體從數(shù)字普惠金融發(fā)展中獲益更多，收入比較會激發(fā)貧困家庭利用金融資源來改善財務(wù)狀況和積累人力資本[10]。三是收入分配效應(yīng)。在考察數(shù)字普惠金融與居民收入水平關(guān)系的基礎(chǔ)上，相關(guān)研究指出數(shù)字普惠金融能夠改善不同群體間收入分配、縮小收入差距[11]。宋曉玲[12]利用泰爾指數(shù)計算中國各省城鄉(xiāng)居民收入差距，得出數(shù)字普惠金融發(fā)展能夠顯著縮小城鄉(xiāng)居民收入差距。此外，也有諸多學(xué)者基于基尼系數(shù)研究國家層面的收入不平等，發(fā)現(xiàn)普惠金融對改善收入不平等具有積極作用[13-14]。

綜上，通過文獻(xiàn)梳理發(fā)現(xiàn)，學(xué)界先賢已經(jīng)對數(shù)字金融和收入方面做了不少探索，但仍存在值得探討的地方：從研究視角來看，既有文獻(xiàn)雖有涉及數(shù)字普惠金融與增收減貧、收入分配等方面研究，但較少系統(tǒng)性地將減貧增收和收入分配納入以共同富裕為目標(biāo)的統(tǒng)一分析框架，聚焦微觀農(nóng)戶家庭，探究數(shù)字普惠金融發(fā)展在其中發(fā)揮的作用；從研究數(shù)據(jù)來看，以往文獻(xiàn)中數(shù)字普惠金融指標(biāo)常用省級、市級層面數(shù)據(jù)反映區(qū)域的數(shù)字金融發(fā)展情況，本文則細(xì)化到了縣級層面，更細(xì)致地檢驗(yàn)縣域數(shù)字普惠金融發(fā)展對農(nóng)戶收入的影響效應(yīng)；從研究內(nèi)容來看，目前鮮有研究從產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變遷入手，探究數(shù)字普惠金融影響農(nóng)戶收入的中介效應(yīng)和傳導(dǎo)路徑。鑒于此，本文基于共同富裕的視角，利用黃河流域中上游地區(qū)6省11縣（市、區(qū)）1 260個農(nóng)戶的實(shí)地調(diào)研數(shù)據(jù)，運(yùn)用OLS模型和Probit模型探討數(shù)字普惠金融對農(nóng)戶收入增長和相對貧困減緩的影響，通過分位數(shù)回歸法分析數(shù)字普惠金融對農(nóng)戶收入分配的影響，并且采用中介效應(yīng)模型探討產(chǎn)業(yè)升級在數(shù)字普惠金融增收效應(yīng)中所發(fā)揮的作用，為推進(jìn)黃河流域中上游地區(qū)數(shù)字普惠金融發(fā)展，助力農(nóng)戶減貧增收和收入分配進(jìn)而促進(jìn)共同富裕提供科學(xué)依據(jù)。

1 理論分析與研究假說

1.1 共同富裕視角下數(shù)字普惠金融與農(nóng)戶收入的關(guān)系

共同富裕是社會主義的根本原則與本質(zhì)要求，是人民群眾的共同期盼[2]。馬克思主義共同富裕理論是對早先空想社會主義的批判性繼承，提出了在理想的社會主義和共產(chǎn)主義社會中“生產(chǎn)將以所有的人富裕為目的”，并且深刻揭露了資本主義兩極分化特質(zhì)，即社會極端貧富差距現(xiàn)象：一邊是財富積累與集中，一邊是貧困加深與惡化。共同富裕中“共同”要求使發(fā)展成果公平地惠及全體人民，消除兩極分化；“富?！币馕吨用裆钭兊酶用篮?。這就需要一方面社會消除絕對貧困、全體人民均達(dá)到富裕水平；另一方面，群體收入差距處于合理區(qū)間[15]。因此，提高居民收入水平和改善收入分配是實(shí)現(xiàn)全體人民共同富裕的重要著力點(diǎn)[1,16]。

1）數(shù)字普惠金融對減貧增收的影響。由于地理環(huán)境、社會地位等方面原因，低收入群體和弱勢群體通常囿于其收入水平或財富規(guī)模的限制被優(yōu)質(zhì)金融資源排斥在外，難以有效滿足自身金融需求。特別是，在農(nóng)村地區(qū)正規(guī)信貸約束普遍存在，突出表現(xiàn)為農(nóng)戶“融資難、融資貴、融資久”[17]。在此背景下，農(nóng)戶往往較容易陷入貧困循環(huán)陷阱，而普惠金融可以打破這一惡性循環(huán)[18]?！皵?shù)字化+普惠金融”通過互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算和人工智能等新一代信息技術(shù)促進(jìn)普惠金融轉(zhuǎn)型升級，能夠降低金融交易門檻與成本、促進(jìn)信息流通與價格發(fā)現(xiàn)、增強(qiáng)風(fēng)險控制能力、擴(kuò)大金融服務(wù)范圍和觸達(dá)能力，大幅提高了低收入群體和弱勢群體金融服務(wù)的可得性與便利性[19-20]。由此看來，數(shù)字普惠金融利用現(xiàn)代化信息技術(shù)拓展了農(nóng)村地區(qū)金融發(fā)展的廣度與深度，有效地為農(nóng)戶提供所需金融服務(wù)和產(chǎn)品，緩解低收入群體和弱勢群體融資約束，促進(jìn)其收入增長。一方面，居民擁有金融賬戶并頻繁使用，能夠釋放其消費(fèi)與投資潛力，有效改善當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展，優(yōu)化居民社會保障、就業(yè)創(chuàng)業(yè)、醫(yī)療和教育等條件，進(jìn)而為更多居民提供可持續(xù)發(fā)展機(jī)會，最終促進(jìn)居民收入增長[21]。另一方面，良好的金融發(fā)展環(huán)境為低收入群體創(chuàng)造了共享經(jīng)濟(jì)發(fā)展紅利的機(jī)會，有效提升居民金融素養(yǎng)與風(fēng)險防范意識，優(yōu)化家庭投資、儲蓄、負(fù)債和消費(fèi)等金融行為。金融素養(yǎng)的提升，使其有更穩(wěn)固的經(jīng)濟(jì)條件進(jìn)行加強(qiáng)教育、分散投資、購買保險和看病治療等一系列活動，從而防止因抵御風(fēng)險能力的欠缺與薄弱再次返貧。因此，農(nóng)村地區(qū)數(shù)字普惠金融發(fā)展能讓更多農(nóng)戶享受到金融服務(wù)和產(chǎn)品，使其通過從事生產(chǎn)活動、投資金融產(chǎn)品和提升個人能力等途徑提高家庭收入，降低家庭相對貧困發(fā)生的可能性?；诖?，本文認(rèn)為數(shù)字普惠金融能夠促進(jìn)農(nóng)戶收入水平提高，并降低農(nóng)戶相對貧困發(fā)生率。

2）數(shù)字普惠金融對收入分配的影響。傳統(tǒng)金融所表現(xiàn)出的“嫌貧愛富”是由金融自身邏輯所決定的，即在信息不對稱條件下“挑客戶、設(shè)門檻、索抵押”追求商業(yè)可持續(xù)[22]。這種“嫌貧愛富”的本性使得金融服務(wù)具有一定的排斥性，當(dāng)農(nóng)村地區(qū)、低收入群體等被排斥在外的時候，可能會加劇居民貧富差距。此外，傳統(tǒng)金融通過在各個地區(qū)設(shè)置機(jī)構(gòu)網(wǎng)點(diǎn)提供金融產(chǎn)品與服務(wù)，容易受到成本、交通等因素限制，使金融網(wǎng)點(diǎn)難以深入到偏遠(yuǎn)、欠發(fā)達(dá)地區(qū)，造成金融排斥中的地理排斥，金融機(jī)構(gòu)和消費(fèi)者間信息不對稱程度更為嚴(yán)峻。發(fā)展農(nóng)村地區(qū)數(shù)字普惠金融是為了解決金融排斥問題，推進(jìn)金融包容性發(fā)展，實(shí)現(xiàn)全體人民共享經(jīng)濟(jì)成果。具體地，數(shù)字普惠金融對收入分配的影響表現(xiàn)在兩個方面：一是數(shù)字普惠金融能夠幫助落后地區(qū)積累資金。相較于傳統(tǒng)金融服務(wù)，數(shù)字普惠金融利用數(shù)字技術(shù)使客戶可以通過手機(jī)等智能終端設(shè)備，獲得自身所需金融產(chǎn)品與服務(wù)；拓展金融服務(wù)覆蓋廣度和深度，使得偏遠(yuǎn)、欠發(fā)達(dá)地區(qū)的微觀經(jīng)濟(jì)主體也能享受到便捷的金融服務(wù)。二是數(shù)字普惠金融將給予低收入群體更多的增收和發(fā)展機(jī)會。一方面，降低了客戶準(zhǔn)入門檻，使得金融服務(wù)更具普惠性[23]；另一方面，有利于提高低收入群體內(nèi)生發(fā)展能力，譬如增加金融知識、積累社會資本等?；诖耍疚恼J(rèn)為數(shù)字普惠金融具有包容性特征，對低收入群體的收入增長促進(jìn)作用更明顯，可以有效縮小收入差距、改善收入分配問題。

1.2 產(chǎn)業(yè)升級的中介作用

產(chǎn)業(yè)振興是鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略實(shí)施的首要任務(wù)，是扎實(shí)推進(jìn)農(nóng)民農(nóng)村共同富裕的重中之重[24]。鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)以縣域?yàn)榛締卧?，以農(nóng)民為主體，能夠有效促進(jìn)當(dāng)?shù)鼐蜆I(yè)創(chuàng)業(yè)，帶動農(nóng)民持續(xù)增收。縣域產(chǎn)業(yè)發(fā)展離不開金融服務(wù)的有力支撐，例如現(xiàn)代農(nóng)業(yè)提質(zhì)增效催生大量融資需求、特色產(chǎn)業(yè)蓬勃發(fā)展亟須鄉(xiāng)村金融創(chuàng)新等。金融科技賦能延伸了金融服務(wù)觸角，為眾多中小微企業(yè)、鄉(xiāng)村經(jīng)濟(jì)主體放寬服務(wù)準(zhǔn)入門檻并提供多元化融資渠道[25]，幫助鄉(xiāng)村企業(yè)積累資本進(jìn)而形成良性循環(huán)。數(shù)字普惠金融的快速發(fā)展，帶動勞動力、技術(shù)和資本等生產(chǎn)要素流向鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)由勞動密集型產(chǎn)業(yè)為主的低級結(jié)構(gòu)，逐步向資本密集型、技術(shù)密集型產(chǎn)業(yè)為主的高級結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變[26]?？h域產(chǎn)業(yè)升級是促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長的重要途徑[27]，從中觀層面“做大蛋糕”為共同富裕奠定物質(zhì)基礎(chǔ)。同時，縣域產(chǎn)業(yè)升級能夠?yàn)檗r(nóng)村剩余勞動力提供就近非農(nóng)就業(yè)機(jī)會，多渠道促進(jìn)農(nóng)戶收入增長[5]?；诖耍疚恼J(rèn)為在數(shù)字普惠金融影響農(nóng)戶收入增長的過程中，縣域產(chǎn)業(yè)升級發(fā)揮了中介作用。

綜上所述，本文認(rèn)為數(shù)字普惠金融主要通過減貧增收與收入分配兩個維度來影響農(nóng)戶收入，助力實(shí)現(xiàn)共同富裕目標(biāo)。同時，縣域產(chǎn)業(yè)升級在數(shù)字普惠金融促進(jìn)農(nóng)戶收入增長中發(fā)揮中介效應(yīng)（圖1）。

圖1 數(shù)字普惠金融影響農(nóng)戶收入的理論框架Fig. 1 A theoretical framework for digital inclusive finance for rural household income

2 研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來源

本文使用的數(shù)據(jù)主要來源于2020年西北農(nóng)林科技大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院組織實(shí)施的“黃河流域生態(tài)保護(hù)與農(nóng)業(yè)農(nóng)村高質(zhì)量發(fā)展”調(diào)查。該調(diào)查首先采用隨機(jī)抽樣方法確定樣本選擇區(qū)域，抽取了黃河上游地區(qū)青海、寧夏和內(nèi)蒙古，以及黃河中游地區(qū)的陜西、山西和河南。然后，通過概率與規(guī)模成比例抽樣方法抽取了13個沿黃河流域的樣本縣（市、區(qū)），并采用分層抽樣和隨機(jī)抽樣相結(jié)合的方式，在各樣本縣（市、區(qū)）抽取2～5個樣本鄉(xiāng)鎮(zhèn)，每個鄉(xiāng)鎮(zhèn)選取2～5個樣本村，各樣本村隨機(jī)抽取10～25個農(nóng)戶進(jìn)行問卷調(diào)查。該調(diào)查涉及農(nóng)戶個人、家庭和村居三個層面，具體內(nèi)容包括農(nóng)戶基本情況、家庭基本特征、社會經(jīng)濟(jì)地位和外部環(huán)境等特征，能夠較好地滿足本文研究需求。此次調(diào)查共獲得了104份村級問卷，2 362份農(nóng)戶問卷。

數(shù)字普惠金融數(shù)據(jù)源自第三期北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)（2011—2020年），包括覆蓋廣度、使用深度和數(shù)字化程度3個維度，涵蓋中國省級、城市級指數(shù)和縣域指數(shù)，能夠較好地反映各地區(qū)數(shù)字普惠金融發(fā)展現(xiàn)狀和演變趨勢[23]?？紤]到反向因果的可能性，本文選取滯后一期2019年的縣域指數(shù)。此外，其他經(jīng)濟(jì)社會數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》、各縣統(tǒng)計年鑒及其年度國民經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展統(tǒng)計公報。對于部分經(jīng)濟(jì)社會數(shù)據(jù)缺失值，則采用該指標(biāo)相應(yīng)的市級和省級數(shù)據(jù)進(jìn)行插補(bǔ)。本文在農(nóng)戶調(diào)研數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，按照縣級編碼匹配了各縣域的數(shù)字普惠金融數(shù)據(jù)和其他經(jīng)濟(jì)社會數(shù)據(jù)。為保證各省樣本數(shù)量分布均衡，本文選取了來自11個縣（市、區(qū)）的農(nóng)戶樣本，同時刪除了缺失家庭收入等關(guān)鍵信息的數(shù)據(jù)和極端異常值，最終獲得1 260個農(nóng)戶樣本，涵蓋70個村莊。此外，剔除村級數(shù)據(jù)不全的樣本，最終得到50個村莊樣本。

2.2 變量選擇

1）被解釋變量。本文的被解釋變量為農(nóng)戶收入水平和相對貧困狀態(tài)。前者用農(nóng)戶2019年家庭年總收入作為代理指標(biāo)，并對其取對數(shù)。后者參考世界銀行社會貧困線界定方法進(jìn)行測度，即社會貧困線=max{1.9, 1.0+0.5×收入中位數(shù)}，其中貨幣單位是美元。根據(jù)各縣域相對貧困的標(biāo)準(zhǔn)判斷并識別農(nóng)戶相對貧困狀態(tài)。

2）解釋變量。使用北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心2019年統(tǒng)計的縣域數(shù)字普惠金融指數(shù)來反映黃河流域中上游地區(qū)各個縣（市、區(qū)）的數(shù)字普惠金融發(fā)展?fàn)顩r。為了更好地進(jìn)行統(tǒng)計推斷，本文將該指數(shù)及其子指標(biāo)都進(jìn)行對數(shù)化處理。

3）中介變量。本文的中介變量是產(chǎn)業(yè)升級，包含產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化兩層含義[28]。參考杜金岷等[29]的研究，選取第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值與第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值的比值來衡量產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化，用于反映產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)向高級化轉(zhuǎn)變的趨勢。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化則是要素投入結(jié)構(gòu)和產(chǎn)出結(jié)構(gòu)耦合程度，用于反映不同產(chǎn)業(yè)之間的耦合質(zhì)量，一般采用結(jié)構(gòu)偏離度測算[28]，計算公式為：

式中：TR表示產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化指標(biāo)，Yi表示第i產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)值，Li表示第i產(chǎn)業(yè)的從業(yè)人數(shù)，Y為地區(qū)總產(chǎn)值，L為地區(qū)總從業(yè)人數(shù)。TR為0則表示產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)處于均衡，TR不為0則表示產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)偏離均衡。由于TR是反向指標(biāo)，為方便理解產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化的變動，將其正向化處理，具體為：

4）控制變量。本文從戶主特征、家庭特征和地區(qū)特征3個層面選擇影響農(nóng)戶收入水平、相對貧困和收入分配的控制變量。根據(jù)梁榜和李曉琳[30]、張勛等[4]的研究，戶主特征選取性別、年齡、受教育年限、婚姻狀況、健康狀況、新農(nóng)合和智能手機(jī)。家庭特征包括家庭人口總數(shù)、少兒撫養(yǎng)比、老人撫養(yǎng)比和家庭負(fù)債。地區(qū)特征包括村莊人口總數(shù)和農(nóng)業(yè)技術(shù)水平。農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步對農(nóng)戶增收具有重要作用[31]，通常采用農(nóng)業(yè)機(jī)械總動力或全要素生產(chǎn)率等指標(biāo)來衡量。農(nóng)業(yè)機(jī)械總動力是指投入在農(nóng)林牧漁業(yè)的各種機(jī)械動力總和，能夠較好地反映出農(nóng)業(yè)機(jī)械化程度[32]，因此本文采用單位面積農(nóng)業(yè)機(jī)械總動力來代表農(nóng)業(yè)技術(shù)水平。變量定義及描述性統(tǒng)計見表1。

表1 變量定義及描述性統(tǒng)計Table 1 Definitions and descriptive statistics of variables

2.3 統(tǒng)計分析

為了把握數(shù)字普惠金融與農(nóng)戶收入的分布特征，本文對樣本進(jìn)行統(tǒng)計分析。首先，計算數(shù)字普惠金融指數(shù)均值，分析數(shù)字普惠金融發(fā)展的整體情況和區(qū)域發(fā)展情況；同時，利用各縣數(shù)字普惠金融指數(shù)計算泰爾指數(shù)和變異系數(shù)，基于黃河中上游兩個區(qū)域分解得出數(shù)字普惠金融區(qū)域內(nèi)差異。然后，將數(shù)字普惠金融指數(shù)按其分位數(shù)分為低指數(shù)到高指數(shù)五組區(qū)間，并計算各區(qū)間內(nèi)農(nóng)戶收入和相對貧困率的均值，以探究隨著數(shù)字普惠金融指數(shù)增加，農(nóng)戶收入和相對貧困率可能的變化規(guī)律。

2.4 模型設(shè)定

1）農(nóng)戶收入增長模型。本文運(yùn)用OLS模型估計數(shù)字普惠金融對農(nóng)戶收入水平的影響。具體模型設(shè)定為：

式中：Yij表示j縣域農(nóng)戶i在2019年家庭總收入的對數(shù)值，該值反映該農(nóng)戶收入水平；Xj代表j縣域數(shù)字普惠金融發(fā)展水平；Cij為影響縣域j中農(nóng)戶i收入水平的其他控制變量；εij為隨機(jī)擾動項(xiàng)。

2）農(nóng)戶貧困減緩模型。由于農(nóng)戶相對貧困狀態(tài)是取值為0～1型虛擬變量，本文采用Probit模型估計數(shù)字普惠金融對農(nóng)戶相對貧困的影響。具體模型設(shè)定為：

式中：PKij為j縣域農(nóng)戶i相對貧困狀態(tài)；Xj為j縣域數(shù)字普惠金融發(fā)展水平；Cij為相關(guān)控制變量。

3）農(nóng)戶收入分配模型。在上述模型的基礎(chǔ)上，本文采用分位數(shù)回歸進(jìn)一步探究數(shù)字普惠金融對農(nóng)戶收入分配的影響。如果數(shù)字普惠金融有利于提升低收入群體收入，則表明數(shù)字普惠金融具有收入分配改善效應(yīng)[30]。具體模型設(shè)定為：

式中：Qτij(Yij|Zij)表示j縣域農(nóng)戶i在τ分位數(shù)上的收入水平；Zij為影響農(nóng)戶i收入的變量，包括解釋變量和控制變量；ετij為隨機(jī)擾動項(xiàng)。本文選取了Q10、Q25、Q50、Q75和Q90五個常用的分位點(diǎn)。

4）增收作用機(jī)制模型。在農(nóng)戶收入增長模型的基礎(chǔ)上，本文借鑒溫忠麟等[33]的做法，通過逐步回歸分析數(shù)字普惠金融增收效應(yīng)的作用機(jī)制。具體中介效應(yīng)模型設(shè)定為：

式中：Mj為中介變量，表示j縣的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)；Yij為被解釋變量，表示j縣域農(nóng)戶i的收入水平；Xj為解釋變量，表示j縣域數(shù)字普惠金融發(fā)展情況。由于本文研究農(nóng)戶相對貧困和收入分配均是以農(nóng)戶收入水平為基礎(chǔ)展開進(jìn)行的，所以在此只分析產(chǎn)業(yè)升級對數(shù)字普惠金融與農(nóng)戶增收之間的中介作用。

3 結(jié)果與分析

3.1 數(shù)字普惠金融與農(nóng)戶收入表征分析

整體上，樣本區(qū)的數(shù)字普惠金融指數(shù)均值為106.099（表2），低于全國各縣的中等水平（中位值為110.471）。分區(qū)域來看，中游地區(qū)數(shù)字普惠金融發(fā)展情況較好，指數(shù)均值比上游地區(qū)高3.542個單位；上游地區(qū)數(shù)字普惠金融組內(nèi)差異較大，泰爾指數(shù)和變異系數(shù)均高于中游地區(qū)。表明在黃河流域中上游地區(qū)數(shù)字普惠金融發(fā)展呈現(xiàn)地區(qū)差異，可能是由于不同縣域數(shù)字技術(shù)水平存在差距和各地區(qū)居民認(rèn)知程度存在差異。具體來說，數(shù)字普惠金融與普惠金融最大的區(qū)別點(diǎn)在于數(shù)字技術(shù)，以大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)和5G等為代表的新一代數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新與應(yīng)用，給金融發(fā)展帶來了巨大變革。而黃河流域橫貫我國東中西三大地區(qū)，不同地區(qū)間產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和技術(shù)水平存在差異，使得黃河流域地區(qū)數(shù)字普惠金融發(fā)展不均衡。另外，認(rèn)知程度較高的居民往往具有高水平的金融素養(yǎng)和數(shù)字素養(yǎng)，較容易接受并運(yùn)用新一代數(shù)字技術(shù)產(chǎn)物，積極參與數(shù)字金融市場。

表2 黃河流域中上游地區(qū)數(shù)字普惠金融發(fā)展差異Table 2 Differences in digital financial inclusion in the middle and upper reaches of the Yellow River basin

根據(jù)樣本統(tǒng)計得出，1 260個農(nóng)戶家庭總收入平均值為7.853萬元，處于相對貧困的農(nóng)戶占比為43.9%（表3）。將數(shù)字普惠金融五等分后發(fā)現(xiàn)，29.4%的農(nóng)戶位于數(shù)字普惠金融低指數(shù)組，僅12.8%的農(nóng)戶位于高指數(shù)組，并且高指數(shù)組的農(nóng)戶收入均值是低指數(shù)組的近2.5倍。黃河流域中上游地區(qū)高收入農(nóng)戶占少數(shù)，絕大多數(shù)農(nóng)戶的家庭總收入低于總體平均水平，說明農(nóng)戶收入仍存在有提升空間。此外，隨著數(shù)字普惠金融指數(shù)的增高，農(nóng)戶收入大致呈現(xiàn)增加趨勢，相對貧困率總體呈下降趨勢。究其原因，可能是數(shù)字普惠金融拓展了農(nóng)村地區(qū)金融發(fā)展的廣度與深度，有效地為農(nóng)戶提供所需金融服務(wù)和產(chǎn)品，促使其收入水平提高。更精確嚴(yán)謹(jǐn)?shù)慕Y(jié)論還需要做進(jìn)一步實(shí)證檢驗(yàn)。

表3 數(shù)字普惠金融、農(nóng)戶收入水平和相對貧困率統(tǒng)計結(jié)果Table 3 Descriptive statistics of digital inclusive finance,rural household income and relative poverty rate

3.2 數(shù)字普惠金融對農(nóng)戶減貧增收的影響分析

3.2.1 收入增長效應(yīng) OLS模型估計結(jié)果顯示，數(shù)字普惠金融的回歸系數(shù)為正且在1%的水平下顯著，每提升一個單位標(biāo)準(zhǔn)差（0.066），樣本農(nóng)戶收入將增長25.85個百分點(diǎn)（0.066×3.917×100%）（表4，模型4），說明數(shù)字普惠金融對農(nóng)戶收入具有顯著促進(jìn)作用?？赡艿脑?yàn)閿?shù)字普惠金融突破了空間限制，降低金融服務(wù)門檻及融資成本，促進(jìn)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，進(jìn)而提升農(nóng)戶收入水平。此外，戶主個人特征變量中，受教育年限、健康狀況和智能手機(jī)使用都顯著促進(jìn)了農(nóng)戶收入增長。農(nóng)戶受教育程度越高，其“駕馭”物質(zhì)資本的能力也會越強(qiáng)，其農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的效率得以提高，收入隨之增長；同時對于黃河流域地區(qū)農(nóng)戶，其主要收入來源于農(nóng)業(yè)，而農(nóng)業(yè)生產(chǎn)依賴體力勞動以及農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者身體條件，因此健康狀況對農(nóng)戶收入具有重要影響[34]；智能手機(jī)使用是農(nóng)村電子商務(wù)推廣的基礎(chǔ)，電子商務(wù)發(fā)展可以拓寬農(nóng)產(chǎn)品銷售渠道，從而增加農(nóng)戶收入[35]。家庭特征變量中，家庭人口總數(shù)正向作用于家庭收入增長，而家庭60歲以上人數(shù)比例顯著抑制了家庭收入增長，這些結(jié)果均與理論預(yù)期一致。地區(qū)特征變量中，不同于張勛等[4]的研究，本文發(fā)現(xiàn)村莊人口規(guī)模對農(nóng)戶收入增長具有顯著影響，其原因可能是黃河流域地區(qū)農(nóng)戶收入大多來源于農(nóng)業(yè)和畜牧業(yè)，實(shí)施鄉(xiāng)村人口振興可以促進(jìn)農(nóng)村產(chǎn)業(yè)興旺[36]，農(nóng)戶收入得以增長。此外，農(nóng)業(yè)技術(shù)水平對農(nóng)戶收入具有正向影響，這與既有文獻(xiàn)結(jié)論一致[31]。

表4 數(shù)字普惠金融影響農(nóng)戶收入增長的估計結(jié)果Table 4 Estimation results of the impacts of digital inclusive finance on rural household income growth

3.2.2 貧困減緩效應(yīng) 回歸結(jié)果顯示，數(shù)字普惠金融總指數(shù)對農(nóng)戶相對貧困具有負(fù)向影響，且在5%的水平上顯著（表5，模型1）。表明數(shù)字普惠金融發(fā)展有利于降低相對貧困發(fā)生率，主要有兩個方面的原因：一是數(shù)字普惠金融能夠有效滿足各群體的金融需求，促進(jìn)投資創(chuàng)業(yè)、非農(nóng)就業(yè)等增收活動，從而降低個體發(fā)生相對貧困的概率；二是數(shù)字普惠金融能夠幫助個體積累互聯(lián)網(wǎng)技能和金融知識，提高數(shù)字素養(yǎng)與金融素養(yǎng)、優(yōu)化個體金融行為，進(jìn)而減緩相對貧困。覆蓋廣度和使用深度均對相對貧困具有負(fù)向影響，但使用深度負(fù)向影響并不顯著。就覆蓋廣度而言，數(shù)字普惠金融觸達(dá)用戶的直接體現(xiàn)由原本的金融機(jī)構(gòu)網(wǎng)點(diǎn)數(shù)、金融服務(wù)人員數(shù)轉(zhuǎn)變成了電子賬戶覆蓋率[23]，突破了傳統(tǒng)金融原本的地理空間束縛，在分布上促進(jìn)了偏遠(yuǎn)、欠發(fā)達(dá)地區(qū)的發(fā)展，大大提高了金融服務(wù)的可得性。使用深度則更側(cè)重于實(shí)際使用數(shù)字金融服務(wù)的情況，例如支付、信貸、保險和投資服務(wù)等。郭峰等[23]認(rèn)為覆蓋廣度衡量的是一種機(jī)會上的公平，而使用深度則更多體現(xiàn)為結(jié)果上的均衡，該結(jié)果取決于數(shù)字金融服務(wù)在當(dāng)?shù)匕l(fā)展的各種軟硬環(huán)境。對于黃河流域中上游地區(qū)，使用深度依舊相對落后，這可能是造成回歸結(jié)果不顯著的原因。此外，數(shù)字化程度加劇了居民相對貧困，原因可能是：數(shù)字化程度更多地表現(xiàn)為數(shù)字金融服務(wù)的便捷性、信用化等，反映數(shù)字普惠金融的實(shí)際價值與發(fā)揮效力。在利用外部社會資源扶貧的過程中，有時會出現(xiàn)“精英捕獲”現(xiàn)象，也就是讓原本屬于惠及大眾的資源被農(nóng)村少數(shù)“精英”占有，造成弱勢群體的利益損失，進(jìn)一步強(qiáng)化了貧困家庭的脆弱性[37]。

表5 數(shù)字普惠金融影響農(nóng)戶相對貧困的估計結(jié)果Table 5 Estimation results of the impacts of digital inclusive finance on relative poverty of rural households

3.3 數(shù)字普惠金融對農(nóng)戶收入分配的影響分析

分位數(shù)回歸結(jié)果顯示，數(shù)字普惠金融對不同分位點(diǎn)農(nóng)戶的收入增長都有促進(jìn)作用，且均在1%的水平上顯著（表6），與前文結(jié)論一致；并且隨著收入水平的提升，這種促進(jìn)作用呈現(xiàn)先降低后上升的趨勢，在Q75分位點(diǎn)的農(nóng)戶收入促進(jìn)作用最低。同時數(shù)字普惠金融對處于Q10和Q25分位點(diǎn)的農(nóng)戶收入促進(jìn)作用遠(yuǎn)大于高收入分位數(shù)（Q75和Q90）的農(nóng)戶，說明數(shù)字普惠金融對低收入農(nóng)戶的收入提升作用更大，有利于縮小農(nóng)戶間收入差距，改善收入分配問題。

表6 數(shù)字普惠金融影響農(nóng)戶收入分配的估計結(jié)果Table 6 Estimation results of the impacts of digital inclusive finance on rural household income distribution

在控制變量方面，戶主健康狀況對不同分位點(diǎn)農(nóng)戶收入均有顯著正向影響，并且回歸系數(shù)隨農(nóng)戶收入增加而逐步減小，表明增強(qiáng)身體素質(zhì)可以提高農(nóng)戶收入，并且在中低收入群體中效果更明顯。原因可能是中低收入農(nóng)戶多數(shù)情況下會從事體力勞動，即使外出務(wù)工，從事的行業(yè)多為對體力等健康狀況要求較高的職業(yè)，所以良好的身體健康狀況對低收入農(nóng)戶的影響程度更大。60歲以上人數(shù)比例對各層次農(nóng)戶收入均具有顯著負(fù)向影響，并且該影響在中低收入群體中更為明顯。區(qū)別于城鎮(zhèn)地區(qū)老年群體大多以退休工資作為收入來源，農(nóng)村地區(qū)主要依靠種植、養(yǎng)殖等農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動，若是家中老年人口比重較高，往往會出現(xiàn)農(nóng)業(yè)勞動力供給不足或工作效率降低的現(xiàn)象，造成家庭收入減少；同時老年人口比例較高，正常情況下醫(yī)療開銷會給家庭帶來較重負(fù)擔(dān)，并且因?yàn)檎疹櫪夏耆?，家庭勞動力?wù)工時長會相應(yīng)減少，導(dǎo)致家庭總收入降低。

數(shù)字普惠金融三個子指標(biāo)分位數(shù)回歸結(jié)果顯示，覆蓋廣度和使用深度對農(nóng)戶收入的促進(jìn)作用在中低收入群體中更明顯，對高收入群體的促進(jìn)作用相對較?。▓D2），體現(xiàn)出數(shù)字普惠金融具有包容性特征，可以有效縮小農(nóng)戶間收入差距。然而數(shù)字化程度僅對高分位數(shù)家庭收入具有顯著的促進(jìn)作用，對低分位數(shù)家庭收入一定抑制作用。原因可能是數(shù)字化程度更多地反映的是數(shù)字普惠金融的價值體現(xiàn)，也就是“惠”的體現(xiàn)。低收入群體往往整體受教育程度偏低、金融素養(yǎng)等可行能力較為滯后，會明顯抑制農(nóng)村數(shù)字普惠金融的效力發(fā)揮[38]。同時，社會資本、教育水平和個人技能等因素也會影響到居民整體發(fā)展，低收入群體往往處于就業(yè)和創(chuàng)業(yè)競爭的劣勢地位，這也會使得新一代信息技術(shù)帶來的數(shù)字紅利主要惠及能力較強(qiáng)的高收入群體，而低收入群體由于不具備競爭優(yōu)勢，其收入可能會略有減少。綜上所述，覆蓋廣度和使用深度再次支持了數(shù)字普惠金融的包容性特征，對農(nóng)戶收入分配具有改善效應(yīng)，表明前文實(shí)證結(jié)果是穩(wěn)健的。

圖2 數(shù)字普惠金融子指標(biāo)對農(nóng)戶收入的分位數(shù)回歸結(jié)果Fig. 2 Quantile regression results of different indicators of digital financial inclusion on rural household income

3.4 產(chǎn)業(yè)升級的中介效應(yīng)分析

根據(jù)理論分析，數(shù)字普惠金融通過促進(jìn)縣域產(chǎn)業(yè)升級，拉動經(jīng)濟(jì)增長、提供就業(yè)機(jī)會，實(shí)現(xiàn)農(nóng)戶收入持續(xù)增長。中介效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果顯示，數(shù)字普惠金融對農(nóng)戶收入的影響系數(shù)為3.917，對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化的影響系數(shù)為4.141，兩者均在1%的水平上顯著（表7）。

表7 中介效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果Table 7 Mediation effect test results

在加入產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化變量后，數(shù)字普惠金融對農(nóng)戶收入的影響系數(shù)依舊在1%的水平上顯著為正，并且產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化對農(nóng)戶收入的影響系數(shù)顯著為正。表明縣域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化在數(shù)字普惠金融對農(nóng)戶收入增長的影響過程中起到部分中介作用，證實(shí)數(shù)字普惠金融能夠通過推動縣域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化，促進(jìn)農(nóng)戶收入增長。在加入產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化變量后，數(shù)字普惠金融指數(shù)的影響系數(shù)在1%的水平上顯著為正，說明數(shù)字普惠金融能夠帶動縣域產(chǎn)業(yè)間比例合理化程度提升。此外，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化對農(nóng)戶收入的影響呈現(xiàn)出了抑制作用，這可能是因?yàn)樵诮?jīng)濟(jì)相對落后的地區(qū)，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化程度越高，要素快速流動和勞動力轉(zhuǎn)移可能會對農(nóng)業(yè)發(fā)展造成擠壓。

3.5 異質(zhì)性與內(nèi)生性檢驗(yàn)分析

鑒于地區(qū)經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展存在差異，僅全樣本分析缺乏代表性，本文將樣本劃分為黃河流域上游和中游地區(qū)。結(jié)果顯示，數(shù)字普惠金融在黃河流域上游和中游地區(qū)影響農(nóng)戶收入的回歸系數(shù)分別為2.791和9.609（表8），說明在黃河流域中游地區(qū)數(shù)字普惠金融的增收效果更好。其原因可能是黃河流域中游地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相對較高，數(shù)字普惠金融的提升更容易激發(fā)當(dāng)?shù)馗哔|(zhì)量發(fā)展?jié)摿?，進(jìn)而提升當(dāng)?shù)剞r(nóng)戶收入。同時，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化在不同區(qū)域中對農(nóng)戶收入的影響方向存在差異，對上游地區(qū)農(nóng)戶收入具有抑制作用，一定程度上印證了中介效應(yīng)分析中關(guān)于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化部分的解釋。

表8 不同區(qū)域分組分析結(jié)果Table 8 Results of grouping analysis in different regions

考慮到數(shù)字普惠金融與農(nóng)戶收入可能會因遺漏變量、互為因果等存在內(nèi)生性問題，本文借鑒孫學(xué)濤等[39]的研究，選取了縣域所屬地級市的數(shù)字普惠金融指數(shù)作為工具變量。結(jié)果顯示，市級指數(shù)與數(shù)字普惠金融指數(shù)顯著正相關(guān)，說明具備工具變量的相關(guān)性要求。同時，Cragg-Donald Wald F統(tǒng)計量為339.56（表9），大于10%偏誤下的臨界值16.38，拒絕弱工具變量假設(shè)，說明選市級指數(shù)作為工具變量是合理的。同時，工具變量回歸結(jié)果與基準(zhǔn)回歸結(jié)果并無明顯差異，數(shù)字普惠金融指數(shù)對農(nóng)戶收入水平的影響仍在5%的水平顯著為正，表明數(shù)字普惠金融發(fā)展的確促進(jìn)了農(nóng)戶收入增長，進(jìn)一步說明了結(jié)果的可靠性。

表9 內(nèi)生性檢驗(yàn)結(jié)果Table 9 Endogenous test results

3.6 穩(wěn)健性檢驗(yàn)分析

選取村莊層面相對貧困發(fā)生率作為被解釋變量驗(yàn)證數(shù)字普惠金融減貧效應(yīng)。具體而言，在前文識別農(nóng)戶相對貧困狀態(tài)的基礎(chǔ)上用一個村莊中處于相對貧困狀態(tài)的戶數(shù)占村莊總戶數(shù)的比重來反映村莊層面相對貧困發(fā)生率?？刂谱兞縿t選取村莊層面指標(biāo)，包括村莊總?cè)丝凇⒋迩f撫養(yǎng)比、本村黨員與預(yù)備黨員數(shù)量、是否有金融機(jī)構(gòu)服務(wù)網(wǎng)點(diǎn)、糧食播種面積和村里有無郵政服務(wù)網(wǎng)點(diǎn)等。OLS模型估計結(jié)果顯示，數(shù)字普惠金融總指數(shù)和覆蓋廣度對村莊層面相對貧困發(fā)生率均具有顯著負(fù)向影響，并且通過了至少10%統(tǒng)計水平的顯著性檢驗(yàn)（表10）。反映了發(fā)展農(nóng)村地區(qū)數(shù)字普惠金融能夠顯著地減緩村莊層面相對貧困發(fā)生率，有助于防范農(nóng)戶再次返貧。由此可見，數(shù)字普惠金融既可以顯著地降低農(nóng)戶個體發(fā)生相對貧困的概率，又能有效地減緩村莊層面相對貧困發(fā)生率，表明以上研究結(jié)果是穩(wěn)健的。

表10 穩(wěn)健性檢驗(yàn)：村莊層面相對貧困發(fā)生率Table 10 Robustness test: relative poverty incidence in villages

此外，考慮到可能出現(xiàn)的測量誤差偏誤，本文使用騰訊研究院發(fā)布的中國“互聯(lián)網(wǎng)+”數(shù)字經(jīng)濟(jì)指數(shù)替代前文數(shù)字普惠金融指數(shù)。結(jié)果顯示，中國“互聯(lián)網(wǎng)+”數(shù)字經(jīng)濟(jì)指數(shù)對各分位點(diǎn)農(nóng)戶收入均有顯著的促進(jìn)作用，并且這種作用在中低收入群體中更明顯（表11），表明數(shù)字經(jīng)濟(jì)指數(shù)改善了收入分配，促進(jìn)了樣本區(qū)域的包容性增長，同前文結(jié)論一致，充分說明估計結(jié)果整體上具有穩(wěn)健性。

表11 穩(wěn)健性檢驗(yàn)：中國“互聯(lián)網(wǎng)+”數(shù)字經(jīng)濟(jì)指數(shù)Table 11 Robustness test: China“Internet plus” & Digital economy index

4 結(jié)論與政策啟示

4.1 結(jié)論

研究表明，黃河流域中上游地區(qū)6省11縣市區(qū)的數(shù)字普惠金融發(fā)展水平較低，且呈現(xiàn)明顯地區(qū)差異。數(shù)字普惠金融作為數(shù)字技術(shù)與普惠金融相互融合的產(chǎn)物，對農(nóng)戶收入水平產(chǎn)生了顯著的正向影響，并且顯著降低了農(nóng)戶相對貧困的概率，黃河流域中上游地區(qū)發(fā)展數(shù)字普惠金融有利于實(shí)現(xiàn)農(nóng)戶減貧增收。同時，數(shù)字普惠金融對低收入群體的增收效應(yīng)更明顯，能夠較好地惠及弱勢群體，有助于實(shí)現(xiàn)全體人民共同富裕。

數(shù)字普惠金融的不同維度對農(nóng)戶貧困減緩和收入分配的影響存在差異，其中數(shù)字化程度僅對高收入家庭具有顯著的增收效應(yīng)；對于黃河的不同區(qū)域，數(shù)字普惠金融在中游地區(qū)的增收效果更好。此外，縣域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化在數(shù)字普惠金融對農(nóng)戶收入增長的影響過程中發(fā)揮部分中介效應(yīng)，推進(jìn)縣域產(chǎn)業(yè)升級是提高農(nóng)民收入的重要途經(jīng)。因此，在扎實(shí)推進(jìn)農(nóng)民農(nóng)村共同富裕的過程中，需要大力發(fā)展農(nóng)村數(shù)字普惠金融并堅持鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)振興，多渠道促進(jìn)農(nóng)民收入增長。

需要說明的是，本文僅從共同富裕經(jīng)濟(jì)內(nèi)涵出發(fā)，重點(diǎn)關(guān)注的是農(nóng)戶減貧增收與收入分配問題。同時，僅選取了2020年實(shí)地調(diào)研數(shù)據(jù)探討數(shù)字普惠金融對農(nóng)戶收入的影響，未分析兩者之間可能存在的動態(tài)關(guān)系，如時滯效應(yīng)等。因此，后續(xù)可在具備更詳細(xì)的數(shù)據(jù)時，從更豐富的共同富裕內(nèi)涵出發(fā)，建立全面的指標(biāo)體系，并對其進(jìn)行動態(tài)分析。

4.2 政策啟示

1）持續(xù)推進(jìn)數(shù)字普惠金融發(fā)展，夯實(shí)基礎(chǔ)金融設(shè)施建設(shè)。力爭擴(kuò)大支付清算、信息通訊和5G網(wǎng)絡(luò)等信息技術(shù)覆蓋面，尤其是對黃河流域上游地區(qū)的普惠金融基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，進(jìn)一步提升數(shù)字普惠金融的廣度與深度，充分發(fā)揮數(shù)字普惠金融便捷性、安全性和普惠性的特征，助力低收入群體和弱勢群體收入增長，將居民群體收入差距控制在合理范圍。

2）全力發(fā)展縣域富民產(chǎn)業(yè)，推進(jìn)縣域產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級。立足于農(nóng)業(yè)農(nóng)村資源，明確自身發(fā)展優(yōu)勢，以特色產(chǎn)業(yè)發(fā)展為重要突破口，打造高產(chǎn)品附加值、高規(guī)模效益的特色產(chǎn)業(yè)集群，加快產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化，促進(jìn)縣域產(chǎn)業(yè)向資本密集型、技術(shù)密集型為主的高級化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)邁進(jìn)，早日實(shí)現(xiàn)“產(chǎn)業(yè)興旺”，輻射帶動當(dāng)?shù)卣w經(jīng)濟(jì)發(fā)展，多渠道增加農(nóng)民收入，為促進(jìn)全體人民共同富裕夯實(shí)物質(zhì)基礎(chǔ)。

3）加強(qiáng)數(shù)字金融教育的開展力度，彌合弱勢群體“數(shù)字鴻溝”。將農(nóng)村低收入人群等弱勢群體作為數(shù)字普惠金融新技術(shù)和新政策的重點(diǎn)宣傳對象，針對農(nóng)戶認(rèn)知特征制定科學(xué)的金融知識普及策略，增強(qiáng)其數(shù)字素養(yǎng)和金融素養(yǎng)，切實(shí)提高弱勢群體參與數(shù)字金融服務(wù)的積極性，保障農(nóng)村數(shù)字普惠金融的發(fā)揮效力，減小“數(shù)字鴻溝”所導(dǎo)致的城鄉(xiāng)差異和農(nóng)村內(nèi)部差異。

4）政策上鼓勵金融機(jī)構(gòu)將金融服務(wù)引向弱勢群體，利用數(shù)字技術(shù)更好地為偏遠(yuǎn)、欠發(fā)達(dá)地區(qū)服務(wù)，使其能夠利用便捷的金融服務(wù)來改善家庭經(jīng)濟(jì)狀況；同時，支持鼓勵金融機(jī)構(gòu)推出扶貧再貸款等面向弱勢群體的金融產(chǎn)品，避免出現(xiàn)“精英捕獲”現(xiàn)象，充分滿足各群體多樣化的金融服務(wù)需求，優(yōu)化信貸資源配置，助力共同富裕。

致謝：感謝北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心和螞蟻金服集團(tuán)聯(lián)合課題組“北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)”的支持。