數(shù)字普惠金融能緩解農(nóng)村家庭金融脆弱性嗎？

陳池波 龔 政

(中南財經(jīng)政法大學(xué) 工商管理學(xué)院，湖北 武漢 430073)

一、引言

2020年《中共中央關(guān)于制定國民經(jīng)濟和社會發(fā)展第十四個五年規(guī)劃和二〇三五年遠(yuǎn)景目標(biāo)的建議》明確指出，要加強金融監(jiān)管與防范系統(tǒng)性金融風(fēng)險。然而，金融危機在世界各國頻繁發(fā)生，為探究金融危機的預(yù)警指標(biāo)，學(xué)者們對家庭部門的金融風(fēng)險研究逐漸深化[1]。作為衡量家庭部門金融風(fēng)險的重要指標(biāo)，家庭金融脆弱性(household financial vulnerability,HFV)被高度關(guān)注。家庭金融脆弱性一般被定義為家庭未來陷入財務(wù)困境的可能性[2]，指家庭無法及時或完全履行其債務(wù)而發(fā)生潛在財務(wù)危機的可能[3]，用于衡量家庭財務(wù)的穩(wěn)定性。具體到我國，城鄉(xiāng)二元性一直存在，農(nóng)村金融排斥嚴(yán)重，高昂的借貸成本和交易成本加劇了金融排斥問題，導(dǎo)致農(nóng)戶難以有效應(yīng)對金融沖擊[4]。疫情以來，世界經(jīng)濟嚴(yán)重衰退，農(nóng)戶收入受到較大沖擊[5]。相較于城市居民，農(nóng)村家庭收入更低，資產(chǎn)更少，抵抗風(fēng)險能力更弱，更容易陷入財務(wù)危機。農(nóng)戶是否會陷入財務(wù)危機取決于家庭應(yīng)對風(fēng)險的渠道與方式。若缺少正規(guī)金融的渠道，農(nóng)戶將采用變賣資產(chǎn)等非金融手段，或參與民間借貸等非正規(guī)金融手段應(yīng)對債務(wù)危機[6]。變賣資產(chǎn)的農(nóng)戶將缺少足夠的資本進行再投資和再生產(chǎn)[7]。而民間借貸雖可在短時間內(nèi)緩解農(nóng)戶經(jīng)濟壓力，但長期來看，低收入農(nóng)戶在民間借貸市場依舊受到歧視，通常無法通過親朋之間的無息貸款獲取大額借款[8]，致使其只能以高利率向非正規(guī)金融機構(gòu)借貸，并承擔(dān)暴力催收的風(fēng)險[9]。長期而言，民間借貸不利于欠款農(nóng)戶金融脆弱性的改善。如何降低農(nóng)村家庭金融脆弱性成為一個亟待解決的問題。

2021年中央一號文件明確提出“發(fā)展農(nóng)村數(shù)字普惠金融”，這是“農(nóng)村數(shù)字普惠金融”作為專有名詞首次出現(xiàn)在官方文件中。數(shù)字普惠金融使用數(shù)字手段向弱勢群體提供適當(dāng)、有效的金融服務(wù)[10]。其結(jié)合了互聯(lián)網(wǎng)金融的優(yōu)勢，彌補了傳統(tǒng)金融制度缺失之處，在服務(wù)農(nóng)民等弱勢群體上具有天然的優(yōu)越性。螞蟻金服旗下網(wǎng)商銀行累計服務(wù)農(nóng)村客戶數(shù)從2017年的75萬快速增長至2020年的1785萬①，這說明農(nóng)村居民信貸需求巨大，而傳統(tǒng)金融機構(gòu)信貸供給不足。農(nóng)村現(xiàn)有數(shù)字普惠金融主要以“數(shù)字金融機構(gòu)+電商平臺+縣域小微企業(yè)或農(nóng)戶”“數(shù)字金融機構(gòu)+政府+農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)經(jīng)營者”“數(shù)字金融機構(gòu)+農(nóng)業(yè)科技機構(gòu)+種養(yǎng)大戶”三種模式開展授信，依托供應(yīng)鏈金融助力農(nóng)業(yè)發(fā)展②。除了提供信貸服務(wù)外，數(shù)字普惠金融還構(gòu)建了保險、支付、結(jié)算、匯兌、儲蓄、取款、轉(zhuǎn)賬、小額貸款、代繳水電費、獲取金融資訊等一整套農(nóng)村普惠金融生態(tài)體系，為農(nóng)戶提供全面的服務(wù)與支持。農(nóng)村數(shù)字普惠金融作為當(dāng)下中國金融體制改革的重要工具，已經(jīng)成為縮小城鄉(xiāng)差距、實現(xiàn)鄉(xiāng)村振興的關(guān)鍵路徑[11]。

雖然有學(xué)者認(rèn)為，農(nóng)村部分居民存在嚴(yán)重的“數(shù)字鴻溝”，數(shù)字普惠金融在農(nóng)村發(fā)展存在現(xiàn)實障礙[12]。但是，《中國農(nóng)村數(shù)字普惠金融發(fā)展報告》指出，我國農(nóng)村的“數(shù)字鴻溝”現(xiàn)象在逐步緩解:農(nóng)民工群體，特別是新生代農(nóng)民“打工半徑”縮小，使其消費習(xí)慣的變化對留守人群的影響增強；留守人群使用互聯(lián)網(wǎng)獲取資訊、支付與轉(zhuǎn)賬的現(xiàn)象逐漸增加③?！吨袊ヂ?lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計報告》顯示，2020年農(nóng)村地區(qū)互聯(lián)網(wǎng)普及率已達到55.9%，網(wǎng)民職業(yè)結(jié)構(gòu)中農(nóng)林牧漁勞動人員占比8%(排名第5)，相比2015年有了顯著提升④。因此，從目前的發(fā)展趨勢來看，“數(shù)字鴻溝”對于發(fā)展數(shù)字普惠金融必要條件的影響程度是逐步降低的?；诖耍疚乃P(guān)注的問題是：數(shù)字普惠金融通過向農(nóng)戶提供金融服務(wù)或避險工具，促進農(nóng)戶對金融服務(wù)的獲得和使用，其能降低農(nóng)村家庭金融脆弱性嗎？若能，影響機制是什么？

目前，直接回答上述問題的文獻并不多見?，F(xiàn)有研究將影響家庭金融脆弱性的因素分為戶主特征與家庭特征兩大類。戶主特征中，除年齡、性別、婚姻狀態(tài)、受教育程度等因素外，金融素養(yǎng)是國內(nèi)近期研究關(guān)注的重點[13][14]。收入水平、家庭資產(chǎn)與負(fù)債、社會資本等家庭特征均對家庭金融脆弱性有顯著影響[15]。部分學(xué)者認(rèn)為，低收入家庭更易陷入家庭金融脆弱性[3][16]。然而Noerhidajati等對此提出相反觀點，認(rèn)為中高收入階層往往有更多的債務(wù)，致使其比低收入階層有更高的家庭金融脆弱性[17]。關(guān)于固定資產(chǎn)，主流觀點認(rèn)為擁有自住房能降低家庭金融脆弱性[2]。例如，Sachin和Rajashekar研究發(fā)現(xiàn)印度農(nóng)村無土地家庭更易出現(xiàn)家庭金融脆弱性[18]。但孟德峰等認(rèn)為擁有多套房產(chǎn)的家庭由于債務(wù)收入比更高，更容易存在家庭金融脆弱性[19]。通過梳理現(xiàn)有文獻，本文發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有研究主要從微觀層面探尋家庭金融脆弱性的影響因素，忽視了數(shù)字普惠金融作為宏觀業(yè)態(tài)環(huán)境對家庭金融脆弱性的影響。有鑒于此，本文將利用北京大學(xué)數(shù)字普惠金融發(fā)展指數(shù)DFIIC數(shù)據(jù)與CHFS數(shù)據(jù)，探討數(shù)字普惠金融發(fā)展對農(nóng)村家庭金融脆弱性的影響及其作用路徑。在國家大力推進數(shù)字化經(jīng)濟的背景下，以上問題的解決將為緩解我國農(nóng)村家庭金融脆弱性提供一個新思路，進而有助于明確農(nóng)村數(shù)字普惠金融深化改革的重點領(lǐng)域與方向。

二、理論分析與研究假設(shè)

數(shù)字普惠金融服務(wù)“三農(nóng)”的發(fā)展離不開政策引導(dǎo)與技術(shù)支持。政府從互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、監(jiān)管等方面入手，推動數(shù)字普惠金融蓬勃發(fā)展，改善了“大國小農(nóng)”情境下“融資難、融資貴、融資慢”的現(xiàn)狀，改變傳統(tǒng)金融在農(nóng)村地區(qū)吸儲多于放貸的“抽水機”現(xiàn)象，實現(xiàn)農(nóng)民自我造血功能。具體而言，數(shù)字普惠金融可從直接和間接兩個方面影響農(nóng)戶金融脆弱性。

(一)數(shù)字普惠金融對農(nóng)村家庭金融脆弱性的直接影響

數(shù)字普惠金融可降低雙方交易成本。數(shù)字普惠金融發(fā)展之前，農(nóng)戶到鄉(xiāng)鎮(zhèn)或縣城的實體銀行網(wǎng)點辦理業(yè)務(wù)需付出較多的時間與交通成本，其獲取金融服務(wù)易受時間與空間的限制[20]。而數(shù)字普惠金融借助大數(shù)據(jù)和云計算等技術(shù)，打破了線下網(wǎng)點和營業(yè)時間的制約，憑借移動支付成本低、效率高、邊際成本遞減等優(yōu)勢，在解決金融服務(wù)“最后一公里”上起到了決定性作用[21]，即數(shù)字普惠金融可降低農(nóng)戶獲取金融服務(wù)的交易成本。除此以外，數(shù)字普惠金融中數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用可幫助金融機構(gòu)降低從分銷、客服到后臺運營整條金融服務(wù)鏈的人力與運營成本，形成快速批量自動化授信的金融創(chuàng)新模式，有效降低了金融服務(wù)“三農(nóng)”領(lǐng)域的交易成本。

數(shù)字普惠金融可緩解信息不對稱。小農(nóng)分散性、封閉性、欠缺穩(wěn)定收入流水的特性，增加了金融機構(gòu)評估農(nóng)戶信用的信息搜尋成本，降低了金融機構(gòu)對其放貸的積極性，進一步增加了兩者間的信息不對稱。而大數(shù)據(jù)、云計算等數(shù)字技術(shù)的運用，可促使金融機構(gòu)更高效、更精確地獲取客戶信息及其信用記錄[22]，機構(gòu)借此信息評價農(nóng)戶的還款能力、違約風(fēng)險，能夠提高風(fēng)控與授信效率。例如：農(nóng)戶網(wǎng)上支付、購物、社交、理財?shù)刃畔⒔?jīng)過編碼處理后成為金融信息痕跡，有助于金融機構(gòu)對信用歷史空白的農(nóng)戶進行風(fēng)險評估[23]。而從農(nóng)戶角度來看，數(shù)字技術(shù)的方便快捷，可拓寬農(nóng)戶對各項金融服務(wù)的信息獲取渠道，緩解因信息不對稱導(dǎo)致的需求方“精英俘獲”和供給方“使命飄逸”等問題[24]。

數(shù)字普惠金融可降低農(nóng)戶金融準(zhǔn)入門檻。數(shù)字普惠金融可為農(nóng)戶提供較傳統(tǒng)金融門檻更低的金融產(chǎn)品。國家制定的農(nóng)業(yè)項目財政補貼、風(fēng)險補償機制等財政政策，以及央行推出的涉農(nóng)再貸款再貼現(xiàn)、涉農(nóng)金融機構(gòu)差別化存款準(zhǔn)備金等貨幣政策，不僅促進了銀行、信用社等傳統(tǒng)金融機構(gòu)成立普惠金融部，還吸引了螞蟻金服、京東金融等眾多互聯(lián)網(wǎng)公司成立專門的農(nóng)村金融部門?；ヂ?lián)網(wǎng)農(nóng)村金融部門憑借其數(shù)據(jù)處理能力等技術(shù)優(yōu)勢，進一步降低交易成本，向農(nóng)民提供更便捷、流動性高、匹配性好的信貸、保險和支付等金融產(chǎn)品，降低了農(nóng)戶的金融準(zhǔn)入門檻。

綜上，數(shù)字普惠金融通過減少交易成本、緩解信息不對稱、降低準(zhǔn)入門檻，提高了農(nóng)戶抵抗風(fēng)險的能力。據(jù)此，本文提出假設(shè)1：數(shù)字普惠金融發(fā)展對農(nóng)村家庭金融脆弱性有緩解作用。

(二)數(shù)字普惠金融對農(nóng)村家庭金融脆弱性的間接影響

受制于傳統(tǒng)金融借貸需要抵押和擔(dān)保的要求，輕資產(chǎn)小農(nóng)戶往往受到金融排斥，金融準(zhǔn)入門檻高，存在缺乏金融可得性進而導(dǎo)致信貸約束的情況[25]。因為線下人工操作金融交易存在頻繁性和隱蔽性，所以金融機構(gòu)進行風(fēng)險監(jiān)管的難度較大，成本較高，致使傳統(tǒng)金融系統(tǒng)性風(fēng)險大。而數(shù)字普惠金融可通過人工智能、5G等一系列新興技術(shù)，迅速獲取金融交易信息，精準(zhǔn)識別風(fēng)險信號，由此能夠提高機構(gòu)的風(fēng)險管理效率，在一定程度上降低了機構(gòu)對客戶進行盡職調(diào)查的成本。此外，金融機構(gòu)信貸約束的降低也會影響農(nóng)戶行為預(yù)期，提升其申請正規(guī)信貸的意愿[26]?？傮w而言，數(shù)字普惠金融結(jié)合了互聯(lián)網(wǎng)金融的優(yōu)勢，彌補了傳統(tǒng)金融制度在三農(nóng)領(lǐng)域覆蓋不足的缺陷，降低了金融機構(gòu)風(fēng)險，促使金融機構(gòu)放松抵押擔(dān)保要求，提高了用戶的金融可得性，緩解了農(nóng)戶的信貸約束，進而改善農(nóng)村家庭金融脆弱性。

據(jù)此，本文提出假設(shè)2：數(shù)字普惠金融可以通過緩解信貸約束降低農(nóng)村家庭金融脆弱性。

金融素養(yǎng)可理解為經(jīng)濟主體進行信息篩選、財務(wù)規(guī)劃與風(fēng)險管理的能力[14]。多數(shù)金融素養(yǎng)較低的農(nóng)戶存在過度負(fù)債的現(xiàn)象[27]，更傾向于做出非理性的金融決策，進而使其陷入家庭財務(wù)困境的概率增加。依托于互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的數(shù)字普惠金融為農(nóng)戶提供了一條及時、準(zhǔn)確、全面獲取金融信息的渠道，增加了信息透明度，通過降低投資決策的信息搜尋成本，緩解了機構(gòu)和農(nóng)戶間的信息不對稱，幫助農(nóng)戶進行家庭財務(wù)決策，可有效提升農(nóng)戶的金融素養(yǎng)[28]。農(nóng)戶缺乏金融素養(yǎng)時會出現(xiàn)“自我排斥”的現(xiàn)象，造成隱性金融排斥[12]。而金融素養(yǎng)的提高可提升農(nóng)戶申請正規(guī)信貸的意愿，減少對非正規(guī)信貸的依賴[29]。此外，金融素養(yǎng)還可提升家庭的資產(chǎn)與收入，收入增長會擴大理財需求，進而又提升了金融素養(yǎng)，由此形成良性循環(huán)[30]?？傮w而言，金融素養(yǎng)將影響個人和家庭的信貸決策、儲蓄習(xí)慣、資產(chǎn)配置和投資組合，從而在整體上提高家庭的風(fēng)險抵抗力。

據(jù)此本文提出假設(shè)3：數(shù)字普惠金融可以通過提升農(nóng)戶金融素養(yǎng)緩解農(nóng)村家庭金融脆弱性。

總結(jié)而言，數(shù)字普惠金融，一方面可以憑借信息技術(shù)減少交易成本，緩解信息不對稱，降低準(zhǔn)入門檻，直接提高農(nóng)戶抵抗風(fēng)險的能力；另一方面，其通過緩解信貸約束，提高金融素養(yǎng)的方式，間接緩解了農(nóng)村家庭金融脆弱性。以下通過實證分析進行檢驗。

三、研究設(shè)計

(一)數(shù)據(jù)來源

本文數(shù)據(jù)主要來源于兩大數(shù)據(jù)庫：北京大學(xué)的數(shù)字普惠金融指數(shù)(DFIIC)和中國家庭金融調(diào)查(CHFS)數(shù)據(jù)。數(shù)字普惠金融這一概念在2016年9月杭州的G20峰會上被提出，CHFS目前對外公開的數(shù)據(jù)僅更新至2017年，因此本文使用這兩個數(shù)據(jù)庫2017年的數(shù)據(jù)。其中，DFIIC指數(shù)根據(jù)螞蟻金服提供的微觀數(shù)據(jù)編制而成，指數(shù)覆蓋2011～2018年省、市、縣三個層級。CHFS2017數(shù)據(jù)由西南財經(jīng)大學(xué)2017年7～9月進行的第四輪全國調(diào)查獲得，樣本覆蓋29個省、自治區(qū)、直轄市，樣本量達到40011戶。結(jié)合研究目的和數(shù)據(jù)的可獲取性，本文對數(shù)據(jù)進行了如下處理：(1)因CHFS保護受訪者的隱私，只提供樣本所在的省級信息，為了進行數(shù)據(jù)匹配，本研究采用2017年數(shù)字普惠金融指數(shù)的省級數(shù)據(jù)，并剔除其中西藏和新疆的指數(shù)數(shù)據(jù)；(2)剔除非農(nóng)業(yè)戶口和其他戶口形式的樣本；(3)剔除戶主年齡小于18歲的家庭；(4)剔除有嚴(yán)重缺失值及異常值的樣本。最終，本文使用的樣本共計17974家農(nóng)戶。

受客觀條件所限，本文僅能采用省級數(shù)字普惠金融指數(shù)及其分指標(biāo)，但省級數(shù)據(jù)同樣具有代表性，學(xué)界也有類似處理[31]。本文將從以下三個方面來說明其使用的合理性。

第一，分析CHFS2017樣本的省級分布情況，可以發(fā)現(xiàn)各省樣本分布比較合理，不存在過度集中或分散的情況。將省級層面數(shù)字普惠金融指數(shù)和CHFS進行匹配后，樣本所處地區(qū)間的變異性比較充足。CHFS選取PPS抽樣方法對各省進行抽樣，浙江和廣東的樣本占比高，而天津、上海、內(nèi)蒙古自治區(qū)、寧夏回族自治區(qū)等地區(qū)的樣本占比低。從整體上看，樣本在各省之間的分布比較合理。

第二，從DFIIC指數(shù)來看，我國數(shù)字普惠金融發(fā)展水平的差異主要體現(xiàn)于省際差異。泰爾指數(shù)可“分解組群”，找尋組內(nèi)與組間的不平等，故本文采用泰爾指數(shù)測算DFIIC總指數(shù)和分指數(shù)，通過組間差和組內(nèi)差分別反映省際差距和省內(nèi)差距。如表1所示，數(shù)字普惠金融指數(shù)的省際差異貢獻率為48.74%，數(shù)字普惠金融使用深度、支付、保險、貨幣基金、信貸等分指數(shù)的省際差異貢獻率更是高達70%以上。因此，數(shù)字普惠金融發(fā)展水平的差異多體現(xiàn)在省級層面，本文選取省級層面的DFIIC同樣能夠充分體現(xiàn)我國數(shù)字普惠金融發(fā)展的區(qū)域特征。

表1 數(shù)字普惠金融指數(shù)及其分指標(biāo)的泰爾指數(shù)測算

第三，結(jié)合DFIIC和CHFS數(shù)據(jù)可以發(fā)現(xiàn)，數(shù)字普惠金融指數(shù)與農(nóng)村家庭金融脆弱性存在顯著的負(fù)向關(guān)系。省級數(shù)字普惠金融指數(shù)是離散的，數(shù)據(jù)變異性不夠豐富，可能導(dǎo)致其對近1.8萬農(nóng)村家庭金融脆弱性的影響不顯著?；诖?，本文選取Lowess法估計省級層面數(shù)字普惠金融指數(shù)與農(nóng)村家庭金融脆弱性的關(guān)系。Lowess法可用于判斷在logistic和probit回歸分析中自變量能否以線性的形式進入模型，如圖1所示，數(shù)字普惠金融指數(shù)與農(nóng)村家庭金融脆弱性呈現(xiàn)平滑的線性關(guān)系，故盡管選取的是省級層面數(shù)字普惠金融指數(shù)，但對結(jié)果影響不大。

圖1 數(shù)字普惠金融與農(nóng)村家庭金融脆弱性的Lowess平滑估計

總而言之，數(shù)字普惠金融指數(shù)雖為省級數(shù)據(jù)，但也能在較大程度上體現(xiàn)我國數(shù)字普惠金融發(fā)展的區(qū)域特征，且能較好地與CHFS數(shù)據(jù)匹配，故使用省級數(shù)字普惠金融指數(shù)得到的研究結(jié)論同樣具有一定的可靠性。

(二)變量選取

1.被解釋變量。本文的被解釋變量為家庭金融脆弱性(HFV)。HFV為虛擬變量，表示農(nóng)戶是否存在家庭金融脆弱性?，F(xiàn)有文獻多從債務(wù)角度衡量家庭金融脆弱性，故本文從過度負(fù)債和應(yīng)急儲蓄兩方面對因變量進行設(shè)置。參考劉波等的方法，定義過度負(fù)債家庭的債務(wù)收入比高于30%[30]。借鑒Daud等和孟德鋒等的研究，定義應(yīng)急儲蓄為出現(xiàn)風(fēng)險沖擊時足夠維持現(xiàn)有生活水準(zhǔn)的儲蓄存款[16][19]。失業(yè)后找工作一般需要3～6個月，故借鑒Brunetti等的方法，將應(yīng)急儲蓄少于3個月生活支出的家庭定義為應(yīng)急儲蓄水平不足的家庭[32]。當(dāng)家庭沒有過度負(fù)債且應(yīng)急儲蓄充足時，農(nóng)戶HFV賦值為0，表示農(nóng)戶不存在家庭金融脆弱性；當(dāng)家庭存在過度負(fù)債或應(yīng)急儲蓄不足時，農(nóng)戶HFV賦值為1，表示農(nóng)戶存在家庭金融脆弱性。

2.核心解釋變量。數(shù)字普惠金融指數(shù)由北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心根據(jù)螞蟻金服提供的互聯(lián)網(wǎng)金融數(shù)據(jù)編制而成，包含覆蓋廣度、使用深度和數(shù)字化程度等三個一級指標(biāo)和33個二級指標(biāo)，最終用算術(shù)平均合成總指數(shù)。其中，覆蓋廣度指標(biāo)用賬戶覆蓋率衡量，體現(xiàn)的是數(shù)字普惠金融的普及程度；而使用深度這一指標(biāo)體現(xiàn)的是金融的服務(wù)質(zhì)量；數(shù)字化程度，體現(xiàn)了數(shù)字普惠金融的便利性和低成本性。本研究選用總指標(biāo)DFIIC、3個一級指標(biāo)和代表金融服務(wù)業(yè)務(wù)的5個二級指標(biāo)來刻畫我國數(shù)字普惠金融的發(fā)展水平。為平衡數(shù)據(jù)量級的差異性，本文對數(shù)字普惠金額的總指數(shù)及其分指標(biāo)進行對數(shù)化處理。

3.控制變量。家庭的財富水平會影響家庭金融脆弱性，本文用家庭凈資產(chǎn)的對數(shù)、農(nóng)業(yè)收入的對數(shù)、非農(nóng)收入的對數(shù)、房產(chǎn)占比和金融資產(chǎn)占比來衡量家庭財富水平，以控制其對家庭金融脆弱性的影響。同時，參考曹瓅和羅劍朝的做法[33]，將家庭社會資本納入控制變量。此外，本文還控制了戶主年齡、性別、教育、婚姻狀況和戶主健康程度等戶主特征。所有變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果見表2。

由表2可知，農(nóng)村家庭金融脆弱性的均值為0.6906，說明多數(shù)農(nóng)戶存在家庭金融脆弱性。從戶主特征來看，戶主平均年齡為55歲，多為已婚男性，受教育程度以初中為主，健康狀況良好。從家庭特征看，樣本農(nóng)戶的社會資本水平較低，平均凈資產(chǎn)為15.72萬元(=e11.9651)，房屋在家庭總資產(chǎn)中的占比為64.79%。金融資產(chǎn)占比較低，只有11.95%，說明農(nóng)戶金融投資的經(jīng)驗較少。

表2 變量的定義與描述性統(tǒng)計

(三)模型構(gòu)建

被解釋變量為虛擬變量，因此本文采用Probit模型驗證數(shù)字普惠金融發(fā)展對農(nóng)村家庭金融脆弱性的影響，回歸模型為：

HFV=α+β1DFIIC+βiXi+ε

(1)

式(1)中，HFV表示農(nóng)戶的家庭金融脆弱性，DFIIC表示數(shù)字普惠金融發(fā)展水平，Xi是控制變量，包括影響農(nóng)村家庭金融脆弱性的個體特征變量與家庭特征變量。

此外，為進一步探究數(shù)字普惠金融緩解農(nóng)村家庭金融脆弱性的內(nèi)在機制，本文利用中介效應(yīng)模型分析其間接作用，模型如下：

HFV=φ1+θ1DFIIC+βiXi+ε1

(2)

M=φ2+θ2DFIIC+βiXi+ε2

(3)

HFV=φ3+θ3DFIIC+βiXi+θ4M+ε3

(4)

式(3)和式(4)中M為中介變量，包括信貸約束與金融素養(yǎng)。

四、實證分析

(一)基礎(chǔ)回歸

表3呈現(xiàn)了數(shù)字普惠金融對農(nóng)村家庭金融脆弱性影響的Probit估計結(jié)果。無論是否加入控制變量，核心解釋變量的符號和顯著性都相同，說明核心解釋變量的回歸結(jié)果是比較穩(wěn)健的。在控制所有變量后，數(shù)字普惠金融的邊際效應(yīng)是-0.1200，即該指數(shù)每上升1單位，農(nóng)村家庭金融脆弱性將降低12個百分點，這相當(dāng)于當(dāng)年農(nóng)村家庭金融脆弱性程度0.6906(見表2)的17.38%，經(jīng)濟效應(yīng)明顯。這意味著，數(shù)字普惠金融對農(nóng)村家庭金融脆弱性的緩解作用明顯，數(shù)字普惠金融發(fā)展水平越高，當(dāng)?shù)剞r(nóng)村家庭金融脆弱性越低。這驗證了假設(shè)1，即數(shù)字普惠金融發(fā)展有利于降低農(nóng)村家庭金融脆弱性。

表3 基準(zhǔn)模型回歸結(jié)果

就戶主特征而言，戶主年齡的系數(shù)顯著為負(fù)，年齡二次方的系數(shù)顯著為正，說明戶主年齡與農(nóng)村家庭金融脆弱性呈U型關(guān)系，這可解釋為：相較于少年，中青年有工作收入，有一定的社會經(jīng)驗與人脈積累，抵抗財務(wù)危機、走出金融風(fēng)險的能力更強；而隨著年齡的增長，農(nóng)戶的體力和能力減弱，收入減少，金融脆弱性增加。戶主的健康程度對農(nóng)村家庭金融脆弱性有顯著的負(fù)影響，這可解釋為越健康的戶主，工作能力越強，收入越高，醫(yī)療支出越少，家庭財務(wù)風(fēng)險越小。此外，家庭社會資本也可緩解金融脆弱性，擁有社會資本的農(nóng)戶有更大可能性獲得正規(guī)金融信貸或親朋之間的借款。

從家庭經(jīng)濟特征來看，無論農(nóng)業(yè)還是非農(nóng)業(yè)收入的增長都能顯著地降低農(nóng)戶的家庭金融脆弱性，即收入越高的農(nóng)戶抵抗財務(wù)風(fēng)險的能力越強，緩解家庭金融脆弱性的可能性越大。相比農(nóng)業(yè)收入，非農(nóng)收入的影響更顯著，可能的解釋為：因氣候災(zāi)害等影響，農(nóng)業(yè)收入不穩(wěn)定且數(shù)額較小，故有穩(wěn)定收入來源且金額更高的非農(nóng)收入更能減弱家庭金融脆弱性。凈資產(chǎn)越高的農(nóng)村家庭金融脆弱性越低，即凈資產(chǎn)高的農(nóng)戶更能抵抗財務(wù)風(fēng)險。金融資產(chǎn)占比對農(nóng)村家庭金融脆弱性有顯著的負(fù)向影響，即金融資產(chǎn)占比高的農(nóng)村家庭金融脆弱性更低，這說明自身經(jīng)濟有保證、更有投資經(jīng)驗的農(nóng)戶更能抵抗風(fēng)險。

(二)內(nèi)生性檢驗

家庭金融脆弱性可能受到農(nóng)戶儲蓄與消費觀念、非正規(guī)金融使用習(xí)慣等一些不可觀測因素的影響，造成遺漏變量問題，進而產(chǎn)生內(nèi)生性。有學(xué)者將互聯(lián)網(wǎng)使用率作為數(shù)字普惠金融指數(shù)的工具變量，認(rèn)為其與金融行為不直接相關(guān)[31]。但本文認(rèn)為互聯(lián)網(wǎng)使用率會通過信息渠道間接影響農(nóng)戶的財務(wù)處理與借貸行為，最終影響家庭金融脆弱性。本文將農(nóng)戶所在省的省會城市中心與浙江杭州的市中心的距離(distance)作為數(shù)字普惠金融指數(shù)的工具變量進行內(nèi)生性檢驗。郭峰等研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字普惠金融指數(shù)存在收斂特性與強空間聚集性，相鄰地區(qū)的發(fā)展趨同，呈現(xiàn)自東南沿海向內(nèi)陸的遞減趨勢；其開發(fā)中心螞蟻金服總部所在地杭州是指數(shù)最高的區(qū)域，指數(shù)呈現(xiàn)出以杭州為中心的擴散狀態(tài)[10]。離浙江杭州越遠(yuǎn)，因推廣難度越大，數(shù)字普惠金融發(fā)展越滯后，即所在地到杭州的距離與數(shù)字普惠金融發(fā)展程度存在負(fù)相關(guān)關(guān)系，符合工具變量的相關(guān)性條件，能夠很好地解釋內(nèi)生變量。而地理距離本身不受經(jīng)濟發(fā)展影響，與家庭和個人特征變量不相關(guān)，且其與農(nóng)村家庭金融脆弱性沒有直接關(guān)系，故該工具變量外生于農(nóng)村家庭金融脆弱性。

1.工具變量有效性檢驗。工具變量的有效性是使用工具變量估計的前提與基礎(chǔ)。本文使用工具變量兩步法，利用農(nóng)戶所在地與杭州市的距離對數(shù)字普惠金融指數(shù)的影響進行第一階段的OLS回歸，結(jié)果報告在表4的第(1)列。結(jié)果顯示工具變量對內(nèi)生變量DFIIC具有較強的解釋力，工具變量與數(shù)字普惠金融指數(shù)呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，與理論分析一致。第一階段估計的F值為2844.25，遠(yuǎn)大于經(jīng)驗標(biāo)準(zhǔn)值10，強烈拒絕弱工具變量假設(shè)。因此，本文選擇農(nóng)戶所在省的省會城市中心與浙江省杭州市中心的距離作為工具變量是合理的。

表4 工具變量法估計結(jié)果

2.工具變量法估計結(jié)果。表4中IV-Probit模型的Wald檢驗結(jié)果為16.9，P值為0，通過了1%的顯著性水平檢驗，表明模型確實存在內(nèi)生性?？紤]內(nèi)生性問題后，DFIIC的邊際效應(yīng)系數(shù)為-0.1501。使用工具變量后，DFIIC系數(shù)的顯著性和方向均未發(fā)生變化，結(jié)果依然是穩(wěn)健的，說明數(shù)字普惠金融仍顯著降低了農(nóng)村家庭金融脆弱性，進一步驗證了假設(shè)1。

(三)穩(wěn)健性檢驗

數(shù)字普惠金融是由多維度指標(biāo)構(gòu)成的，在控制其他因素前提下，本文進一步利用其一級維度指標(biāo)和二級業(yè)務(wù)指標(biāo)研究其對農(nóng)村家庭金融脆弱性的影響，估計結(jié)果如表5所示。

表5中第(1)～(3)列檢驗的是一級指標(biāo)的影響?；貧w結(jié)果表明，覆蓋廣度指數(shù)和使用深度指數(shù)兩項均對農(nóng)村家庭金融脆弱性有顯著的緩解作用。相比傳統(tǒng)正規(guī)金融，農(nóng)戶對數(shù)字普惠金融的了解和信任程度更低，這會阻礙農(nóng)戶使用數(shù)字普惠金融的積極性，進而無法通過數(shù)字普惠金融緩解自身的金融脆弱性。因此數(shù)字普惠金融的覆蓋廣度越高，農(nóng)戶對其的信任與接受程度越高，就能夠越好地發(fā)揮減弱農(nóng)戶金融脆弱性的作用。使用深度體現(xiàn)了數(shù)字普惠金融中各類互聯(lián)網(wǎng)金融服務(wù)的深化，互聯(lián)網(wǎng)金融服務(wù)類型的增加和水平的提升，會便利農(nóng)戶的籌資和交易，減弱農(nóng)戶金融脆弱性。相比使用深度的影響，覆蓋廣度的影響更大，說明在數(shù)字普惠金融發(fā)展早期，提高數(shù)字普惠金融的覆蓋面，增強農(nóng)戶對這種金融服務(wù)方式的了解和使用，具有更大的現(xiàn)實意義。

表5第(4)～(8)列報告了使用深度指標(biāo)中5個業(yè)務(wù)類型對農(nóng)村家庭金融脆弱性的回歸結(jié)果，所有指標(biāo)均對農(nóng)村家庭金融脆弱性存在顯著的負(fù)向作用。特別是信貸指數(shù)的影響力度最大，該指數(shù)每增加1單位，農(nóng)村家庭陷入金融脆弱性的概率會降低7.2個百分點。這意味著便捷的貸款方式緩解了農(nóng)戶的信貸約束與金融排斥，能夠提供資金周轉(zhuǎn)以維持農(nóng)戶經(jīng)營與生活，最直接地影響農(nóng)戶家庭財務(wù)管理[34]。同時借貸業(yè)務(wù)是正規(guī)金融機構(gòu)提供的傳統(tǒng)金融服務(wù)，也是普惠金融發(fā)展中最基礎(chǔ)和普及程度最高的服務(wù)[9]，更普適性和更為基礎(chǔ)的金融服務(wù)對農(nóng)村家庭金融脆弱性產(chǎn)生的影響更大。投資業(yè)務(wù)的影響程度次之，說明數(shù)字普惠金融拓寬了農(nóng)戶的投資渠道，有助于農(nóng)戶優(yōu)化資產(chǎn)配置，增加收入并減少負(fù)債，最終有效緩解金融脆弱性。

表5 穩(wěn)健性檢驗的估計結(jié)果

(四)異質(zhì)性分析

數(shù)字普惠金融發(fā)展的目的是通過互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)緩解用戶尤其是弱勢群體的金融排斥，提高金融獲得性。由于信息不對稱，金融資源在二次分配時可能偏離初衷，使得作為數(shù)字普惠金融重點服務(wù)對象的農(nóng)戶被邊緣化與客體化，農(nóng)戶依舊受到財富門檻、認(rèn)知門檻的制約，出現(xiàn)“精英俘獲”現(xiàn)象。故本文根據(jù)農(nóng)戶的特征差異，利用IV-Probit模型，考察不同資產(chǎn)與教育水平的農(nóng)戶家庭金融脆弱性受數(shù)字普惠金融影響的異質(zhì)性，探究其在此過程中起到的是雪中送炭還是錦上添花的作用。

表6第(1)(2)列以家庭凈資產(chǎn)的中位數(shù)為界，將農(nóng)戶分為兩個子樣本?；貧w結(jié)果顯示數(shù)字普惠金融對低凈資產(chǎn)農(nóng)戶的家庭金融脆弱性有顯著緩解作用。這可解釋為低資產(chǎn)農(nóng)戶缺少資本與資源，難以獲得傳統(tǒng)金融機構(gòu)貸款，有一定信貸約束。而數(shù)字普惠金融可提供少抵押、甚至免資產(chǎn)抵押和免三方擔(dān)保的貸款產(chǎn)品，能有效緩解農(nóng)戶的流動性約束，增強其家庭財務(wù)風(fēng)險抵抗能力，對金融脆弱性的緩解作用更大。表6第(3)(4)列以戶主學(xué)歷中的初中學(xué)歷為界，進行分樣本回歸。由表6可知數(shù)字普惠金融對低教育水平農(nóng)戶的金融脆弱性有顯著的負(fù)向影響。這可解釋為，教育水平低的農(nóng)戶往往并不知曉如何通過正規(guī)金融渠道獲取信貸，其一旦享受數(shù)字普惠金融服務(wù)，便能快速緩解家庭金融脆弱性。而數(shù)字普惠金融對教育水平高的農(nóng)戶影響不顯著，可能是因為此類農(nóng)戶已經(jīng)充分利用現(xiàn)有金融政策進行家庭財務(wù)配置，故數(shù)字普惠金融的發(fā)展無法再顯著影響高教育水平農(nóng)戶的家庭金融脆弱性。

表6 異質(zhì)性檢驗結(jié)果

綜上，實證結(jié)果證實了數(shù)字普惠金融對家庭金融脆弱性的緩解作用在低凈資產(chǎn)、低知識水平的農(nóng)戶中更顯著，具有包容性，其在緩解農(nóng)村家庭金融脆弱性的過程中扮演了雪中送炭的角色。

(五)機制分析

為進一步探究數(shù)字普惠金融對農(nóng)村家庭金融脆弱性的緩解機制，本文利用中介效應(yīng)模型分析其中的環(huán)節(jié)渠道和間接作用。

1.信貸約束。在上文的機理分析中，本文分析了信貸約束作為中介變量進行微觀傳導(dǎo)的可能性，下面借鑒方杰、溫忠麟和張敏強的方法[35]，檢驗農(nóng)戶信貸約束的中介效應(yīng)，即檢驗數(shù)字普惠金融是否通過降低農(nóng)戶信貸約束緩解了家庭金融脆弱性。CHFS2017設(shè)置了“截至目前，您家是否曾向銀行、信用社申請貸款，但是被拒絕?”這一問題，本文將回答“是”賦值為1，認(rèn)為該農(nóng)戶受到了信貸約束(creditcon)；反之，賦值為0。仍然采用Probit模型進行估計，結(jié)果如表7所示。

表7 信貸約束的中介效應(yīng)檢驗結(jié)果

表7第(1)列數(shù)字普惠金融對農(nóng)戶家庭金融脆弱性的回歸系數(shù)顯著為負(fù)；第(2)列數(shù)字普惠金融對信貸約束的回歸系數(shù)顯著為負(fù)；第(3)列數(shù)字普惠金融對農(nóng)村家庭金融脆弱性的回歸系數(shù)顯著為負(fù)，信貸約束對農(nóng)村家庭金融脆弱性的回歸系數(shù)顯著為正，且因信貸約束的加入，數(shù)字普惠金融對農(nóng)村家庭金融脆弱性的影響系數(shù)變小。根據(jù)中介效應(yīng)的檢驗程序可得出中介效應(yīng)存在。Sobel檢驗P值小于0.01，再次驗證中介效應(yīng)成立，即數(shù)字普惠金融能夠通過緩解農(nóng)戶的信貸約束進而減緩農(nóng)村家庭金融脆弱性，假設(shè)2成立。存在信貸約束的農(nóng)戶，抗風(fēng)險能力較低，且基本被排斥于金融市場外。數(shù)字普惠金融可降低用戶參與門檻，為農(nóng)戶提供有效的金融服務(wù)，緩解農(nóng)戶基本生活中的融資難題，對維持家庭財務(wù)平衡產(chǎn)生雪中送炭的作用。

2.金融素養(yǎng)。文獻證明數(shù)字普惠金融能有效促進用戶金融素養(yǎng)提升[36]，接下來本文將檢驗金融素養(yǎng)(FL)的中介作用。本文借鑒張?zhí)枟澓鸵境姆椒?，根?jù)CHFS2017問卷中利率計算、通貨膨脹、風(fēng)險選擇等3道金融知識問題，對每道題都構(gòu)造2個虛擬變量[37]：第一個虛擬變量為是否回答正確，每題回答正確記1分，回答錯誤記0分；第二個虛擬變量為是否直接回答，直接回答記1分，回答不知道、算不出來或拒絕回答(缺失)記為0分。根據(jù)6個問題的得分，通過主成分分析，估計KMO值，保留特征值大于1的2個因子，計算因子得分，最后將因子得分與相應(yīng)的方差貢獻率相乘得到金融素養(yǎng)指標(biāo)。因金融素養(yǎng)為連續(xù)變量，此處采用OLS方法估計模型(4)。

如表8所示，第(1)列數(shù)字普惠金融對農(nóng)村家庭金融脆弱性的回歸系數(shù)顯著為負(fù)；第(2)列數(shù)字普惠金融對金融素養(yǎng)的回歸系數(shù)顯著為正；第(3)列數(shù)字普惠金融對農(nóng)村家庭金融脆弱性的回歸系數(shù)顯著為負(fù),農(nóng)戶金融素養(yǎng)對其家庭金融脆弱性的回歸系數(shù)顯著為負(fù),且因金融素養(yǎng)變量的加入，數(shù)字普惠金融對農(nóng)村家庭金融脆弱性的實際影響變小。根據(jù)中介效應(yīng)的檢驗程序可得出中介效應(yīng)存在。中介效應(yīng)的Sobel檢驗P值小于0.1，再次說明中介效應(yīng)成立，即數(shù)字普惠金融可以通過提升農(nóng)戶金融素養(yǎng)進而減緩農(nóng)村家庭金融脆弱性，這驗證了假設(shè)3的猜想。數(shù)字普惠金融可以通過數(shù)字信息技術(shù)，打破地理界線，為農(nóng)戶提供全面且及時的資訊，緩解農(nóng)戶的信息約束，提高農(nóng)戶金融素養(yǎng)，進而提升家庭財務(wù)長期規(guī)劃與風(fēng)險管理的能力，緩解農(nóng)村家庭金融脆弱性。

表8 金融素養(yǎng)的中介效應(yīng)檢驗結(jié)果

五、結(jié)論與啟示

本文從農(nóng)戶角度出發(fā)，利用CHFS和DFIIC的數(shù)據(jù)，探究數(shù)字普惠金融對農(nóng)村家庭金融脆弱性的影響。通過工具變量克服內(nèi)生性等方法，文章進行了穩(wěn)健性檢驗與異質(zhì)性分析。通過實證分析，本文得到以下結(jié)論：第一，數(shù)字普惠金融顯著降低了農(nóng)戶家庭發(fā)生金融脆弱性的概率；以農(nóng)戶所在省的省會城市中心與浙江杭州的市中心的距離作為工具變量進行分析發(fā)現(xiàn)，數(shù)字普惠金融每提高1%，農(nóng)戶的家庭金融脆弱性下降0.1501。第二，區(qū)分?jǐn)?shù)字普惠金融不同維度后的回歸結(jié)果依然穩(wěn)健，一級指標(biāo)中相比使用深度，覆蓋廣度對農(nóng)村家庭金融脆弱性的緩解作用更大；二級指標(biāo)中相比存款、保險等業(yè)務(wù)，信貸業(yè)務(wù)的影響更大。第三，數(shù)字普惠金融對低資產(chǎn)、低知識水平農(nóng)戶的家庭金融脆弱性產(chǎn)生的負(fù)向影響更大，起到了雪中送炭的作用，符合普惠政策原有目標(biāo)。第四，數(shù)字普惠金融通過降低信貸約束與提高金融素養(yǎng)兩種機制，顯著緩解了農(nóng)村家庭金融脆弱性。

據(jù)此，本文提出以下建議：

首先，政府應(yīng)大力推進農(nóng)村數(shù)字普惠金融發(fā)展，著力改善農(nóng)村金融環(huán)境。進一步完善移動互聯(lián)網(wǎng)等數(shù)字服務(wù)金融基礎(chǔ)設(shè)施，降低農(nóng)村地區(qū)上網(wǎng)費用，擴大普惠金融賬戶覆蓋廣度。推動互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)、三大網(wǎng)絡(luò)服務(wù)運營商與金融機構(gòu)進行深入合作，創(chuàng)新金融產(chǎn)品、服務(wù)模式和渠道，借助科技發(fā)展改善農(nóng)村金融環(huán)境，緩解金融脆弱性。

其次，金融機構(gòu)應(yīng)從農(nóng)戶角度出發(fā)，提供多層次多種類的適合農(nóng)戶的金融服務(wù)?，F(xiàn)階段農(nóng)戶金融需求的目的主要在于增收，因此金融機構(gòu)要拓寬農(nóng)戶投資渠道，增加農(nóng)戶獲取資金機會，除了投資理財類金融產(chǎn)品，更應(yīng)注重貸款融資類金融服務(wù)。商業(yè)銀行與互聯(lián)網(wǎng)公司農(nóng)村金融部門可依托電商平臺金融信息痕跡，發(fā)放信用貸、流量貸、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營貸。例如，浙江農(nóng)信系統(tǒng)銀行根據(jù)農(nóng)作物季節(jié)性推出的1～6月短期貸款產(chǎn)品；網(wǎng)商銀行提供的2年期個體戶免抵押無擔(dān)保的隨用隨貸產(chǎn)品。建議金融機構(gòu)多推出類似螞蟻金服花唄中無抵押無擔(dān)保的1月期低息甚至無息小額貸款產(chǎn)品給信用高的農(nóng)戶，降低農(nóng)戶貸款利息負(fù)擔(dān)。

最后，著力培養(yǎng)農(nóng)戶的金融素養(yǎng)。地方政府應(yīng)積極宣傳與推廣移動支付技術(shù)，普及金融知識，逐步轉(zhuǎn)變農(nóng)戶的金融觀念，提高農(nóng)戶金融素養(yǎng)，讓農(nóng)戶認(rèn)識到新的金融產(chǎn)品和工具給日常生活帶來的便利，促進農(nóng)戶的財務(wù)管理與風(fēng)險抵抗能力提升，降低農(nóng)戶陷入財務(wù)困境的概率。

注釋：

①數(shù)據(jù)來源：浙江網(wǎng)商銀行股份有限公司2015年及2020年年度報告。

②分類來源：中國人民大學(xué)中國普惠金融研究院2020年發(fā)布的《數(shù)字普惠金融助力縣域產(chǎn)業(yè)發(fā)展》，P40。

③數(shù)據(jù)來源：在2017年中國普惠金融國際論壇上，中國人民大學(xué)中國普惠金融研究院發(fā)布了2017年度《中國農(nóng)村數(shù)字普惠金融發(fā)展報告》。

④數(shù)據(jù)來源：2020年中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心CNNIC發(fā)布的第47次《中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計報告》。