數(shù)字普惠金融、非農(nóng)就業(yè)與農(nóng)戶增收
——基于中介效應(yīng)模型的實(shí)證分析

張兵 ，李娜

（1. 南京農(nóng)業(yè)大學(xué)金融學(xué)院，江蘇 南京 210095；2. 河海大學(xué)商學(xué)院，江蘇 南京 210098）

2020年中央一號文件就農(nóng)民就業(yè)和農(nóng)民增收做出部署要求，能否持續(xù)增加農(nóng)民收入已然成為解決“三農(nóng)”問題的一個重要思路與努力方向。在第三次科技革命的背景下，以數(shù)字技術(shù)為依托的數(shù)字普惠金融逐步成為我國農(nóng)村金融服務(wù)的主力軍。數(shù)字普惠金融使農(nóng)民可以以其可負(fù)擔(dān)的成本獲得正規(guī)金融服務(wù)，成為推行普惠金融的重要源動力和增長點(diǎn)[1]。數(shù)字普惠金融使實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化和農(nóng)民持續(xù)增收成為了可能[2]。此外，非農(nóng)就業(yè)對農(nóng)戶增收也具有重要作用，非農(nóng)崗位的多少和就業(yè)的難易是影響非農(nóng)就業(yè)水平的關(guān)鍵。而數(shù)字普惠金融可以通過緩解信貸約束，促進(jìn)企業(yè)的萌生和發(fā)展，增加非農(nóng)就業(yè)崗位。同時，數(shù)字普惠金融可以通過緩解農(nóng)村勞動力的金融約束，為其人力資本的積累和轉(zhuǎn)移成本的支付提供金融支持，降低其就業(yè)難度。因此，探究數(shù)字普惠金融對農(nóng)戶增收的影響，非農(nóng)就業(yè)在數(shù)字普惠金融與農(nóng)戶增收之間的作用機(jī)制，對推動農(nóng)村數(shù)字普惠金融發(fā)展，提高非農(nóng)就業(yè)水平，進(jìn)而帶動農(nóng)戶增收具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

關(guān)于數(shù)字普惠金融與農(nóng)民收入之間關(guān)系的研究，已有較多學(xué)者就此展開研究，無論是采用宏觀數(shù)據(jù)還是微觀數(shù)據(jù)，采用何種研究方法，大多表明數(shù)字普惠金融有助于農(nóng)民增收。國外學(xué)者Beck[3]和Chibba[4]分別從信貸約束和市場失靈角度提出數(shù)字普惠金融可以通過克服市場失靈和緩解信貸約束為低收入者帶來好處。國內(nèi)學(xué)者楊偉明等[5]探究了經(jīng)濟(jì)增長和創(chuàng)業(yè)在數(shù)字普惠金融與農(nóng)民收入之間的中介作用，發(fā)現(xiàn)數(shù)字普惠金融可以通過促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長和創(chuàng)業(yè)增加農(nóng)民收入。劉丹等[6]僅就數(shù)字普惠金融對農(nóng)民非農(nóng)收入的影響展開研究，得出數(shù)字普惠金融對農(nóng)民非農(nóng)收入存在明顯的空間溢出效應(yīng)。張勛等[7]證實(shí)了相較于城鎮(zhèn)居民，農(nóng)村居民將從數(shù)字普惠金融發(fā)展中獲益更多，這有助于緩解我國收入分配不均問題。王永倉[8]通過構(gòu)建門檻模型實(shí)證發(fā)現(xiàn)數(shù)字普惠金融對農(nóng)戶的增收作用存在非線性特征，即隨著數(shù)字普惠金融的發(fā)展，其對農(nóng)戶增收的促進(jìn)作用更加顯著。

關(guān)于數(shù)字普惠金融與非農(nóng)就業(yè)之間關(guān)系的研究，有學(xué)者提出，作為新時代金融發(fā)展的產(chǎn)物，數(shù)字普惠金融具有更強(qiáng)的包容性，為企業(yè)經(jīng)營規(guī)模的擴(kuò)大和創(chuàng)新升級提供信貸支持，衍生出更多的勞動力需求，創(chuàng)造就業(yè)機(jī)會[9-10]。數(shù)字普惠金融也可以通過提高城鄉(xiāng)居民的信貸可得性，緩解融資約束，分散經(jīng)營風(fēng)險，促進(jìn)城鄉(xiāng)居民創(chuàng)業(yè)[11]。而創(chuàng)業(yè)的增加會向社會提供大量非農(nóng)崗位，增加農(nóng)村勞動力非農(nóng)就業(yè)機(jī)會，拓寬其就業(yè)選擇范圍，有助于農(nóng)村勞動力非農(nóng)轉(zhuǎn)移任務(wù)的完成[12]。另外，數(shù)字普惠金融可以加速社會經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，而經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展伴隨的是就業(yè)率的增加[13-14]。以上研究均表明，數(shù)字普惠金融的發(fā)展有助于當(dāng)代農(nóng)村居民的非農(nóng)就業(yè)。

關(guān)于非農(nóng)就業(yè)與農(nóng)民收入之間關(guān)系的研究，學(xué)術(shù)界已形成共識，即非農(nóng)就業(yè)是解決農(nóng)民收入問題的根本[15]。農(nóng)民收入由農(nóng)業(yè)收入、經(jīng)營性收入、財產(chǎn)性收入、轉(zhuǎn)移性收入、工資性收入和其他收入組成。財產(chǎn)性收入和轉(zhuǎn)移性收入受當(dāng)?shù)卣哂绊?，在農(nóng)民收入中占比少，且波動幅度較小。此外，為加快城鎮(zhèn)化建設(shè)進(jìn)程，政府征用土地增加，使得許多地區(qū)存在失地現(xiàn)象，農(nóng)民生產(chǎn)經(jīng)營減少。同時，城鎮(zhèn)化進(jìn)程的推進(jìn)使土地交易頻繁，農(nóng)村勞動力非農(nóng)就業(yè)增加，農(nóng)業(yè)收入和經(jīng)營性收入基本不再增長。據(jù)統(tǒng)計，自2013年起，非農(nóng)收入已經(jīng)反超農(nóng)業(yè)收入，成為農(nóng)民收入的最主要來源。因此，非農(nóng)就業(yè)成為農(nóng)戶收入增加的關(guān)鍵。

已有文獻(xiàn)傾向于數(shù)字普惠金融、非農(nóng)就業(yè)和農(nóng)戶增收三者之間兩兩關(guān)系研究，但鮮有文獻(xiàn)研究非農(nóng)就業(yè)在數(shù)字普惠金融與農(nóng)戶增收之間的作用，以及參照CFPS分類方式分析數(shù)字普惠金融對農(nóng)戶不同收入的異質(zhì)性影響。另外，農(nóng)戶有富裕與貧窮之分，如果在證明數(shù)字普惠金融有助于不同財富水平農(nóng)戶增收的同時，證實(shí)財富較少的農(nóng)戶從中獲益更多，這將為推動數(shù)字普惠金融發(fā)展進(jìn)而改善農(nóng)村居民收入分配結(jié)構(gòu)提供重要的理論支撐作用，而鮮有文獻(xiàn)就此展開研究。因此，本文采用2014年、2016年和2018年CFPS數(shù)據(jù)和北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)匹配的面板數(shù)據(jù)，探究數(shù)字普惠金融對農(nóng)戶收入的影響；以非農(nóng)就業(yè)水平為中介變量分析其在數(shù)字普惠金融與農(nóng)戶收入之間的中介作用；參照CFPS分類方式細(xì)分農(nóng)戶收入，探究數(shù)字普惠金融對不同收入的影響是否存在差異；運(yùn)用分位數(shù)回歸法，探究數(shù)字普惠金融對不同財富水平農(nóng)戶收入的異質(zhì)性影響。以期填充現(xiàn)有研究，并為在農(nóng)村地區(qū)發(fā)展數(shù)字普惠金融進(jìn)而實(shí)現(xiàn)農(nóng)戶持續(xù)增收提供理論支持。

1 理論分析與研究假說

作為數(shù)字技術(shù)與普惠金融結(jié)合的產(chǎn)物，數(shù)字普惠金融充分釋放金融的普惠性，對農(nóng)戶生產(chǎn)生活產(chǎn)生重要影響。另外，隨著政策的扶持和數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的完善，數(shù)字普惠金融對農(nóng)戶的影響愈發(fā)增加，其為農(nóng)戶營造了良好發(fā)展環(huán)境，有助于農(nóng)戶收入的增加。

1.1 數(shù)字普惠金融與農(nóng)戶增收

數(shù)字普惠金融因時、因地和因人創(chuàng)新設(shè)計金融產(chǎn)品，農(nóng)戶可以通過投資理財產(chǎn)品獲得較高水平的收益，增加收入和財富，而且多樣化的數(shù)字保險產(chǎn)品涉及農(nóng)戶生產(chǎn)生活，可以通過緩解自然災(zāi)害、意外和疾病等風(fēng)險，保障農(nóng)戶的財產(chǎn)安全，有助于農(nóng)戶收入增加。另外，不可否認(rèn)的是，我國現(xiàn)存農(nóng)村勞動力呈現(xiàn)老齡化趨勢，而用人單位對老年勞動力的排斥力度大于年輕勞動力，導(dǎo)致許多老年勞動力非農(nóng)就業(yè)難，加上子女就業(yè)信息的來源和就業(yè)的難易程度常會受到父母的影響[16]，老年勞動力的就業(yè)與否及好壞影響整個家庭的收入水平。而數(shù)字普惠金融的發(fā)展有助于優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)[17]，涌現(xiàn)出了許多可以容納老年勞動力的產(chǎn)業(yè)，為老年勞動力提供了良好的工作崗位，進(jìn)而對其子女的就業(yè)和整個家庭收入的增加產(chǎn)生了積極影響。數(shù)字普惠金融也可以發(fā)揮“涓滴效應(yīng)”，通過帶動高收入人群收入的增加，刺激經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，釋放經(jīng)濟(jì)增長的紅利，帶動低收入人群收入增加[2,5]?；谝陨戏治?，數(shù)字普惠金融對當(dāng)?shù)剞r(nóng)戶收入的增加起到正向促進(jìn)作用。

1.2 數(shù)字普惠金融與非農(nóng)就業(yè)

現(xiàn)階段，我國勞動力市場提供的非農(nóng)崗位仍無法完全滿足農(nóng)村勞動力的需求，這使得農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)水平的高低主要取決于勞動力市場非農(nóng)崗位供給的多少[18]。與傳統(tǒng)金融不同的是，數(shù)字普惠金融擺脫了對實(shí)體網(wǎng)點(diǎn)的依賴，建設(shè)成本低，可以實(shí)現(xiàn)以更低的成本提供金融產(chǎn)品，并可以突破時空限制為借款人貸款提供便利，減少時間成本，且一般不要求企業(yè)和個人提供抵押物，而是通過技術(shù)手段匯總梳理兩者信用信息來決定是否放貸，這大大降低了企業(yè)和個人的借貸成本，為企業(yè)經(jīng)營規(guī)模的擴(kuò)大和居民創(chuàng)業(yè)創(chuàng)造了有利條件。而企業(yè)的設(shè)立和發(fā)展釋放出大量就業(yè)崗位，有助于農(nóng)民非農(nóng)就業(yè)[19]。農(nóng)村勞動力在向非農(nóng)崗位轉(zhuǎn)移的過程中，存在著就業(yè)信息獲得成本、交通成本和住宿飲食成本等，許多經(jīng)濟(jì)實(shí)力有限的農(nóng)村勞動力因無法承擔(dān)轉(zhuǎn)移成本而無法實(shí)現(xiàn)非農(nóng)就業(yè)[20-21]，數(shù)字普惠金融可以緩解農(nóng)村勞動力對資金的一時之需，有利于農(nóng)村勞動力向非農(nóng)崗位轉(zhuǎn)移。另外，數(shù)字普惠金融也可以為農(nóng)村勞動力提升就業(yè)能力提供資金和信貸支持，幫助勞動力滿足非農(nóng)崗位的用人需求，進(jìn)而提高農(nóng)村勞動力與非農(nóng)崗位匹配成功的概率。綜上所述，數(shù)字普惠金融可以通過促進(jìn)企業(yè)設(shè)立與發(fā)展、緩解勞動力資金約束和提高勞動力就業(yè)能力，進(jìn)而提升農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)水平?；谝陨戏治?，數(shù)字普惠金融的發(fā)展有助于當(dāng)?shù)剞r(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)水平的提升。

1.3 數(shù)字普惠金融、非農(nóng)就業(yè)與農(nóng)戶增收

由于我國農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施薄弱，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)仍大多采取傳統(tǒng)生產(chǎn)方式，而非農(nóng)部門采用先進(jìn)技術(shù)，非農(nóng)部門的勞動邊際生產(chǎn)效率往往高于農(nóng)業(yè)部門，非農(nóng)收入高于農(nóng)業(yè)收入。并且農(nóng)業(yè)生產(chǎn)自然風(fēng)險大，極易受到干旱、洪澇等自然災(zāi)害的影響，縱使新型保險產(chǎn)品不斷出現(xiàn)以減輕風(fēng)險，但自然災(zāi)害導(dǎo)致的損失往往高于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)原本的收益，農(nóng)戶收入少。此外，農(nóng)戶農(nóng)業(yè)收入來源于其向社會提供的農(nóng)產(chǎn)品，但也受限于社會對農(nóng)產(chǎn)品的需求。農(nóng)產(chǎn)品需求缺乏彈性，而我國農(nóng)產(chǎn)品市場供過于求，伴隨農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量增加的是農(nóng)戶農(nóng)業(yè)收入的減少，“谷賤傷農(nóng)”便是對農(nóng)產(chǎn)品市場的最合適描述。因此，增加農(nóng)戶收入的關(guān)鍵在于提升農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)水平[15]。數(shù)字普惠金融帶來的農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)水平的提升，將伴隨著農(nóng)戶收入的增加，即存在著“數(shù)字普惠金融→非農(nóng)就業(yè)→農(nóng)戶增收”的作用機(jī)制?；谝陨戏治?，數(shù)字普惠金融可通過影響農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)水平，進(jìn)而影響農(nóng)戶收入。

2 研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來源

本文采用的數(shù)據(jù)主要來源于中國家庭追蹤調(diào)查（CFPS）和北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)。其中，中國家庭追蹤調(diào)查（CFPS）涵蓋村（居）、家庭和個人3個層面，囊括村（居）基礎(chǔ)設(shè)施與環(huán)境、人口、家庭收支和個人教育工作等內(nèi)容，較為全面地反映了我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展和社會變遷情況。北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)以指數(shù)編制的形式定量刻畫了我國數(shù)字普惠金融發(fā)展水平，并同時考慮數(shù)字普惠金融服務(wù)被使用的深度、覆蓋范圍的廣度和客戶真正被惠及便利的程度，其下設(shè)使用深度、覆蓋廣度和數(shù)字化程度3個維度，完整、準(zhǔn)確地反映了我國數(shù)字普惠金融發(fā)展現(xiàn)狀和演變趨勢?；诒疚囊赞r(nóng)戶為研究對象，參考已有文獻(xiàn)，本文選取財務(wù)回答人為戶主，并按照省份編碼將中國家庭追蹤調(diào)查（CFPS）和北京大學(xué)數(shù)字普惠金融省級指數(shù)匹配，保留在CFPS2014、CFPS2016和CFPS2018均接受調(diào)查的家庭樣本。經(jīng)剔除無效數(shù)據(jù)后，獲得5 766個觀測值，涵蓋1 922個農(nóng)村家庭。其中，東部家庭占比37.5%，中部占比31.0%，西部占比31.5%。

2.2 變量設(shè)定

1）被解釋變量。本文使用農(nóng)戶人均純收入的對數(shù)衡量被解釋變量農(nóng)戶收入。參考肖龍鐸和張兵[22]、彭克強(qiáng)和劉錫良[23]的研究，用農(nóng)戶純收入總額和家庭人口總數(shù)的比值衡量農(nóng)戶人均純收入。其中，農(nóng)戶純收入總額等于農(nóng)戶各項(xiàng)收入的總和在扣除各項(xiàng)生產(chǎn)成本費(fèi)用后的收入凈額。

2）解釋變量。參考楊偉明等[5]、張慶君和黃玲[17]的研究，使用北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)中省級總指數(shù)及其子指數(shù)的對數(shù)值做為解釋變量。

3）中介變量。本文參考張景娜和朱俊豐[24]的研究，將只從事自家農(nóng)業(yè)勞作的家庭成員取值為0；將兼顧自家農(nóng)業(yè)勞作和非農(nóng)就業(yè)的家庭成員取值為1；將只從事非農(nóng)工作的家庭成員取值為2。此后，參照肖龍鐸和張兵[22]的研究，用非農(nóng)就業(yè)人數(shù)與勞動力總?cè)藬?shù)的比值衡量農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)水平。

4）控制變量?？紤]到還有來自戶主、家庭和地區(qū)等方面的因素會影響農(nóng)戶收入，本文從戶主特征、農(nóng)戶家庭特征和地區(qū)特征3個層面選取控制變量。其中，家庭凈資產(chǎn)、地區(qū)金融發(fā)展程度、財政支出改善分別參考肖龍鐸和張兵[22]、傅秋子和黃益平[25]、宋曉玲[26]的處理方法。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

為更好地比較不同地區(qū)數(shù)字普惠金融的發(fā)展水平和不同農(nóng)戶的收入水平，采用數(shù)字普惠金融總指數(shù)和農(nóng)戶人均純收入原數(shù)據(jù)，而不采取對數(shù)化處理。參照楊思宇等[27]的研究，分別按照數(shù)字普惠金融、農(nóng)戶收入和非農(nóng)就業(yè)水平將樣本四等分，并分別計算各分位區(qū)間的均值，以期分析不同地區(qū)數(shù)字普惠金融發(fā)展水平的分布差距，以及農(nóng)戶間收入水平和非農(nóng)就業(yè)水平的差距。

此外，按照數(shù)字普惠金融將樣本十等分，計算農(nóng)戶收入在各分位區(qū)間的均值，分類分析農(nóng)戶收入分布情況，探究農(nóng)戶收入隨數(shù)字普惠金融變動的趨勢。同理，按照非農(nóng)就業(yè)水平將樣本十等分，計算農(nóng)戶收入在各分位區(qū)間的均值，探究農(nóng)戶收入隨非農(nóng)就業(yè)水平變動的趨勢。但限于農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)水平取值區(qū)間為[0, 1]，區(qū)間分布端點(diǎn)存在多次重合，部分區(qū)間樣本數(shù)為0，沒有實(shí)際意義。因此，僅對樣本數(shù)不為0的區(qū)間展開統(tǒng)計分析。

2.4 模型構(gòu)建

1）基本回歸分析。為檢驗(yàn)數(shù)字普惠金融對農(nóng)戶收入的影響，本文設(shè)定基本模型為：

其中，Yijt為被解釋變量農(nóng)戶收入，表示不可觀測的i省份樣本家庭j在t年的人均純收入，Xijt表示解釋變量，α表示待估參數(shù)，Zijt表示控制變量。ε1表示殘差項(xiàng)，衡量一系列不可觀測的因素。

此外，考慮到內(nèi)生性問題會對回歸結(jié)果產(chǎn)生影響，本文選取省級互聯(lián)網(wǎng)普及率為工具變量，進(jìn)行2SLS回歸[28]。

2）中介效應(yīng)分析。在基本模型的基礎(chǔ)上，本文參考Baron和Kenny[29]、溫忠麟等[30]的方法，以農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)水平為中介變量，檢驗(yàn)分析農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)水平在數(shù)字普惠金融與農(nóng)戶收入中的中介作用。首先，檢驗(yàn)數(shù)字普惠金融對農(nóng)戶收入的影響；其次，檢驗(yàn)數(shù)字普惠金融對農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)水平的影響；最后，將數(shù)字普惠金融、農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)水平與農(nóng)戶收入同時放入模型，檢驗(yàn)數(shù)字普惠金融和農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)水平對農(nóng)戶收入的共同影響。具體檢驗(yàn)?zāi)Ｐ蜑椋?/p>

其中，Yijt為被解釋變量農(nóng)戶收入，表示不可觀測的i省份樣本家庭j在t年的人均純收入，Xijt表示解釋變量，Mijt表示中介變量農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)水平。α、β和θ表示待估參數(shù)，Zijt表示控制變量。ε表示殘差項(xiàng)，衡量一系列不可觀測的因素。

在以上模型的基礎(chǔ)上，本文進(jìn)行Sobel goodman檢驗(yàn)，檢驗(yàn)程序如下：第一步，檢驗(yàn)系數(shù)α1是否大于0，如若大于0則進(jìn)行下一步，反之，終止檢驗(yàn)。第二步，檢驗(yàn)系數(shù)θ1和β1是否至少有一個顯著，如果兩者都不顯著，則證明中介效應(yīng)不顯著；如果系數(shù)θ1和β1均顯著，則進(jìn)行第三步；如果系數(shù)θ1和β1中有一個不顯著，則進(jìn)行第四步。第三步，檢驗(yàn)系數(shù)θ2是否顯著，如果系數(shù)θ2不顯著，則該中介效應(yīng)為完全中介效應(yīng)，反之，如果系數(shù)θ2顯著，且小于系數(shù)β1，則該中介效應(yīng)為部分中介效應(yīng)。第四步，計算SobelZ值，計算公式為：

其中，Sθ12和Sβ12分別表示回歸系數(shù)θ1和β1的方差，若SobelZ的值大于臨界值，則中介效應(yīng)顯著，且為部分中介作用。若小于，則中介效應(yīng)不顯著。

2.5 異質(zhì)性分析

主要從兩方面入手：一是探究數(shù)字普惠金融對不同農(nóng)戶收入的異質(zhì)性影響。參照CFPS的方法，將農(nóng)戶收入按照收入的來源細(xì)分為農(nóng)業(yè)收入、經(jīng)營性收入、財產(chǎn)性收入、轉(zhuǎn)移性收入、工資性收入和其他收入。但由于其他收入涵蓋內(nèi)容不唯一，僅就農(nóng)業(yè)收入、經(jīng)營性收入、財產(chǎn)性收入、轉(zhuǎn)移性收入和工資性收入展開研究。二是探究數(shù)字普惠金融對不同財富水平的農(nóng)戶收入的異質(zhì)性影響。采用由Koenker和Bassett[31]提出的分位數(shù)回歸法，避免極端值影響，從不同分位數(shù)上提供全面而詳細(xì)的數(shù)字普惠金融與農(nóng)戶收入關(guān)系的信息。具體模型為：

其中，βq為在q分位數(shù)上的回歸系數(shù)，計算公式為：

為探究數(shù)字普惠金融對不同財富水平農(nóng)戶收入的異質(zhì)性影響，參考尹鴻飛等[9]、肖龍鐸和張兵[22]的研究，將農(nóng)戶樣本按照家庭凈資產(chǎn)中位數(shù)劃分為財富較少的農(nóng)戶和財富較多的農(nóng)戶，展開分組回歸分析。

2.6 穩(wěn)健性分析

對基本回歸分析和中介效應(yīng)分析結(jié)果分別展開穩(wěn)健性檢驗(yàn)。一方面，鑒于上一期數(shù)字普惠金融的發(fā)展水平對本期農(nóng)戶收入有所影響，采用滯后一期的數(shù)字普惠金融總指數(shù)和分指數(shù)作為解釋變量分別進(jìn)行回歸，評估上一年的數(shù)字普惠金融如何影響當(dāng)期農(nóng)戶收入，以檢驗(yàn)數(shù)字普惠金融對農(nóng)戶收入影響的穩(wěn)健性。另一方面，采用Bootstrap法檢驗(yàn)中介效應(yīng)結(jié)果的穩(wěn)健性。Bootstrap檢驗(yàn)法適用各種中介模型。其原理為：第一步，檢驗(yàn)?zāi)Ｐ停?）中α1是否大于0，如果大于0，則進(jìn)行下一步，如果不大于0，則證明中介效應(yīng)不存在。第二步，檢驗(yàn)?zāi)Ｐ停?）和模型（4）中β1和θ1乘積項(xiàng)（β1×θ1）的95%置信區(qū)間是否包括0。如果包括0，說明非農(nóng)就業(yè)在數(shù)字普惠金融與農(nóng)戶增收之間不存在中介作用；如果不包括0，則說明存在中介效應(yīng)，則進(jìn)行第三步。第三步，如果θ1×β1的95%置信區(qū)間不包括0，且模型（4）中θ2顯著，說明存在部分中介效應(yīng)，反之，為完全中介效應(yīng)。

3 結(jié)果與分析

3.1 數(shù)字普惠金融、非農(nóng)就業(yè)和農(nóng)戶收入分析

統(tǒng)計分析結(jié)果顯示，數(shù)字普惠金融指數(shù)平均值為232.185（表2），而按照其將樣本四等分后發(fā)現(xiàn)，各分位區(qū)間觀測值相近，但區(qū)間均值之間存在差距，最高分位區(qū)間均值和最低分位區(qū)間均值的比值約為1.813（表3），這表明農(nóng)村地區(qū)間數(shù)字普惠金融發(fā)展水平存有差異，數(shù)字普惠金融發(fā)展不均?？赡艿脑蛟谟?，數(shù)字普惠金融的發(fā)展依賴于實(shí)體經(jīng)濟(jì)和傳統(tǒng)金融[5]，其無法擺脫傳統(tǒng)金融的積淀而獨(dú)自生存[32]，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平高、傳統(tǒng)金融覆蓋面廣的農(nóng)村地區(qū)發(fā)展水平高，而我國農(nóng)村地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和傳統(tǒng)金融覆蓋率存在差異，這使得不同農(nóng)村地區(qū)數(shù)字普惠金融發(fā)展水平存有差異。

農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)水平的平均值為0.407（表2），按照其將樣本四等分后，小于50%分位點(diǎn)的農(nóng)戶占比為49.6%，其中非農(nóng)就業(yè)水平為0的農(nóng)戶占比48.0%（表3）。這表明仍有許多農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)水平低，甚至無人從事非農(nóng)崗位，推進(jìn)農(nóng)村勞動力非農(nóng)轉(zhuǎn)移仍是一項(xiàng)嚴(yán)峻任務(wù)?？赡艿脑蛟谟?，有些地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展落后，地處偏僻區(qū)域，就業(yè)信息閉塞，就近就業(yè)機(jī)會少，而外出就業(yè)需要支付交通、生活等費(fèi)用，許多經(jīng)濟(jì)實(shí)力有限的勞動力無法承擔(dān)，且許多勞動力自身人力資本有限，無法滿足崗位需求，勞動力非農(nóng)就業(yè)難。此外，25%～50%分位點(diǎn)的農(nóng)戶僅占1.6%，可能的原因在于，家庭規(guī)模均值為3.949（表1），而老人撫養(yǎng)比和少兒撫養(yǎng)比低，家庭不健康人數(shù)少，也就是說，在排除老人、少兒和病人并有人從事非農(nóng)就業(yè)的情況下，正常農(nóng)村家庭非農(nóng)就業(yè)水平大于0.333，即從事非農(nóng)就業(yè)的農(nóng)戶大多位于50%分位點(diǎn)以上區(qū)間。

表2 數(shù)字普惠金融指數(shù)、非農(nóng)就業(yè)水平和農(nóng)戶收入統(tǒng)計結(jié)果Table 2 Descriptive statistics of digital inclusive finance,non-agricultural employment level, and farmers’ income

表3 數(shù)字普惠金融、非農(nóng)就業(yè)水平和農(nóng)戶收入分布統(tǒng)計Table 3 Distribution statistics of digital inclusive finance, non-agricultural employment level, and farmers’ income

農(nóng)戶人均純收入的均值為1.453萬元（表2），按照其將樣本四等分后發(fā)現(xiàn)，全部樣本中，收入水平小于25%分位點(diǎn)的樣本占25.0%，大于75%分位點(diǎn)的樣本占比24.6%（表3），最高分位區(qū)間均值與最低分位區(qū)間均值的比值約為11.510，這說明農(nóng)戶間收入水平存在較大差距。此外，農(nóng)戶收入和數(shù)字普惠金融指數(shù)、非農(nóng)就業(yè)水平均有相同變動趨勢（圖1）。也就是說，隨著數(shù)字普惠金融發(fā)展水平或者農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)水平的提升，農(nóng)戶收入有所增加，這為后文實(shí)證研究奠定了基礎(chǔ)。

圖1 數(shù)字普惠金融、非農(nóng)就業(yè)水平與農(nóng)戶收入變動趨勢Fig. 1 Trends of digital inclusive finance, non-agricultural employment level, and farmers’ income

3.2 數(shù)字普惠金融和非農(nóng)就業(yè)對農(nóng)戶增收的影響分析

OLS回歸結(jié)果顯示，數(shù)字普惠金融指數(shù)的系數(shù)顯著為正（表4），說明一個地區(qū)數(shù)字普惠金融的發(fā)展對當(dāng)?shù)剞r(nóng)戶收入的增加具有正向促進(jìn)作用。具體來說，一個地區(qū)數(shù)字普惠金融的發(fā)展程度每提升一個單位，當(dāng)?shù)剞r(nóng)戶收入水平將提升0.886個單位?？赡艿脑蛟谟?，從數(shù)字普惠金融包含的具體內(nèi)容來看，數(shù)字普惠金融實(shí)現(xiàn)了金融產(chǎn)品的創(chuàng)新，其包含的貨幣基金所產(chǎn)生的投資理財收益使增加農(nóng)戶財富成為了可能，保險產(chǎn)品為農(nóng)戶的財產(chǎn)安全提供了保障。數(shù)字普惠金融也可以通過帶動高收入人群收入的增加，帶動經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，進(jìn)而為低收入農(nóng)戶的發(fā)展?fàn)I造了良好的發(fā)展環(huán)境，有利于農(nóng)戶實(shí)現(xiàn)增收。另外，數(shù)字普惠金融有助于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級，涌現(xiàn)出可以吸納老年勞動力的產(chǎn)業(yè)，為老年勞動力提供收入來源。

表4 數(shù)字普惠金融對農(nóng)戶收入的回歸估計結(jié)果Table 4 Regression results of the impacts of digital inclusive finance on farmers’ income

在控制變量方面，戶主年齡越大的家庭，收入越低，而戶主受教育程度越高的家庭，收入越高?？赡艿脑蛟谟?，年齡越大、受教育程度越低，該勞動力被非農(nóng)崗位排斥的力度越大，不易實(shí)現(xiàn)向非農(nóng)部門的轉(zhuǎn)移，而子女的就業(yè)往往受到父母的影響，進(jìn)而對整個家庭的收入產(chǎn)生影響[16]。黨員戶的平均收入水平高于非黨員戶?？赡艿脑蛟谟?，政治面貌這一控制變量在一定程度上反映了農(nóng)戶的社會資本水平，而社會資本有助于信息資源的優(yōu)化和配置，增大就業(yè)信息的可得性和真實(shí)性，具有獨(dú)特的收入效應(yīng)[21]。老人撫養(yǎng)比、少兒撫養(yǎng)比和家庭健康水平的系數(shù)均顯著為負(fù)，可能原因在于，許多勞動力因照顧家中老人、少兒和病人而無法離家從事工資水平較高的非農(nóng)工作，導(dǎo)致家庭人均純收入水平低。

在控制了其他變量以后，使用深度、覆蓋廣度和數(shù)字化程度對農(nóng)戶收入均具有正向促進(jìn)作用，且在1%的水平上顯著（表4），并且三者對農(nóng)戶收入的影響存在差異，數(shù)字化程度對農(nóng)戶收入的影響最為顯著，覆蓋廣度次之?？赡艿脑蛟谟?，鑒于農(nóng)戶的收入和征信水平，傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)往往將其作為排斥對象，農(nóng)戶使用金融服務(wù)的門檻高，借貸資金困難，不利于其生產(chǎn)和生活。而數(shù)字化程度反映了數(shù)字普惠金融給農(nóng)戶使用金融服務(wù)帶來的便利程度和成本高低，它顯著降低了農(nóng)戶使用金融服務(wù)的門檻，有助于農(nóng)戶生活和從事生產(chǎn)。數(shù)字化程度從根源上減少了農(nóng)戶使用金融服務(wù)的障礙，農(nóng)戶收入對其的敏感程度要更高。

2SLS回歸結(jié)果表明，在控制內(nèi)生性問題后，數(shù)字普惠金融總指數(shù)與分指數(shù)對農(nóng)戶收入的影響仍是顯著且正向的（表4）。也就是說，無論是否考慮內(nèi)生性，本文結(jié)論始終是成立的。除此之外，農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)水平的提升同樣有助于農(nóng)戶收入的增加。具體而言，非農(nóng)就業(yè)水平每提升1個單位，農(nóng)戶收入水平將提升0.404個單位。一般來說，由于我國二元經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的長期存在，我國非農(nóng)部門技術(shù)資源傾斜力度大，這使得非農(nóng)部門的勞動邊際生產(chǎn)效率高于農(nóng)業(yè)部門，并且非農(nóng)收入的高低與勞動力工作的時間呈正比，即勞動力非農(nóng)工作時間越長，其所獲得的收入越高，而農(nóng)業(yè)生產(chǎn)耗時長，收入?yún)s不隨時間增加而發(fā)生較大波動，且其受自然風(fēng)險、市場風(fēng)險影響大。基于成本和收益比較，非農(nóng)收入占農(nóng)戶總收入的比重越高，農(nóng)戶總收入越高。因此，當(dāng)農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)水平提升時，非農(nóng)收入增加，農(nóng)戶總收入水平也將會隨之提升。

3.3 農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)水平的中介效應(yīng)分析

數(shù)字普惠金融指數(shù)對農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)水平和農(nóng)戶收入的影響系數(shù)均顯著為正，并且在加入了農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)水平之后，農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)水平對農(nóng)戶收入的影響系數(shù)顯著為正，數(shù)字普惠金融指數(shù)對農(nóng)戶收入的影響系數(shù)仍顯著為正（表5）。這一系列結(jié)果表明，一方面數(shù)字普惠金融的發(fā)展對當(dāng)?shù)剞r(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)水平的提升具有正向促進(jìn)作用；另一方面農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)水平在數(shù)字普惠金融與農(nóng)戶收入之間發(fā)揮中介效應(yīng)，即數(shù)字普惠金融會通過影響農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)水平來影響農(nóng)戶收入。另外，在加入農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)水平之后，數(shù)字普惠金融指數(shù)對農(nóng)戶收入的影響系數(shù)變小，說明農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)水平在兩者之間發(fā)揮部分中介作用，具體而言，數(shù)字普惠金融對農(nóng)戶收入的影響有3.507%的比例來自于農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)水平。

表5 農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)水平中介效應(yīng)分析Table 5 Intermediary effect analysis of farmers’ non-agricultural employment level

農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)水平在使用深度、覆蓋廣度、數(shù)字化程度與農(nóng)戶收入之間的中介效應(yīng)結(jié)果顯示，使用深度對農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)水平與農(nóng)戶收入的影響系數(shù)均顯著為正，在加入了農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)水平之后，農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)水平對農(nóng)戶收入的影響系數(shù)顯著為正，使用深度對農(nóng)戶收入的影響系數(shù)仍顯著為正且變小（表5）。這說明農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)水平在使用深度與農(nóng)戶收入之間發(fā)揮部分中介作用，具體而言，使用深度對農(nóng)戶收入的影響有5.500%的比例來自于農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)水平。覆蓋廣度對農(nóng)戶收入的影響系數(shù)均顯著為正，對農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)水平的影響不顯著，而在加入了農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)水平之后，農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)水平和覆蓋廣度對農(nóng)戶收入的影響系數(shù)均顯著為正。就此，進(jìn)行中介效應(yīng)檢驗(yàn)第四步，計算SobelZ值。結(jié)果顯示，SobelZ值為1.483，在5%的水平上顯著（表5），這說明農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)水平在覆蓋廣度與農(nóng)戶收入之間發(fā)揮部分中介作用。數(shù)字化程度對農(nóng)戶收入的影響系數(shù)均顯著為正，對農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)水平的影響不顯著，而在加入了農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)水平之后，農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)水平和覆蓋廣度對農(nóng)戶收入的影響系數(shù)均顯著為正。同理，計算SobelZ值。結(jié)果顯示，SobelZ值為0.938（表5），中介效應(yīng)不顯著，這說明農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)水平在數(shù)字化程度與農(nóng)戶收入之間不發(fā)揮中介作用。

3.4 異質(zhì)性分析

1）數(shù)字普惠金融對農(nóng)戶不同收入的影響。數(shù)字普惠金融指數(shù)對農(nóng)戶工資性收入的系數(shù)顯著為正，對農(nóng)戶農(nóng)業(yè)收入顯著為負(fù)（表6），這表明數(shù)字普惠金融有助于農(nóng)戶工資性收入的增加，而不利于農(nóng)戶農(nóng)業(yè)收入的增加。可能的原因在于，數(shù)字普惠金融有助于經(jīng)濟(jì)增長和收入增加[5]，而經(jīng)濟(jì)增長和收入的增加會導(dǎo)致農(nóng)戶整體農(nóng)業(yè)總收入的減少[15]。數(shù)字普惠金融為企業(yè)的產(chǎn)生與發(fā)展提供了強(qiáng)有力的支持，伴隨而來的是崗位的增加，利于農(nóng)民就業(yè)而獲取工資性收入。而當(dāng)工資性收入與農(nóng)業(yè)收入的比較報酬高至一定比值時，為實(shí)現(xiàn)收益的最大化，農(nóng)戶將傾向于賺取工資性收入，這使得部分農(nóng)戶弱化了對土地的保障性需求，進(jìn)而徹底脫離自家農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，農(nóng)戶農(nóng)業(yè)收入減少[24]。

數(shù)字普惠金融指數(shù)對財產(chǎn)性收入和轉(zhuǎn)移性收入的影響不顯著（表6）。可能的原因在于，財產(chǎn)性收入反映農(nóng)戶通過出租轉(zhuǎn)讓使用權(quán)和投資理財所獲得的收入，財產(chǎn)性收入反映政府對農(nóng)民基本生產(chǎn)生活的保障，兩者主要受政策頒布實(shí)施、當(dāng)?shù)厥袌鲎杂啥群娃r(nóng)戶所持風(fēng)險態(tài)度的影響，受數(shù)字普惠金融的影響少。

數(shù)字普惠金融指數(shù)對農(nóng)戶經(jīng)營性收入的系數(shù)顯著為負(fù)（表6），這說明數(shù)字普惠金融不利于農(nóng)戶經(jīng)營性收入的增加。一般來說，隨著我國城鎮(zhèn)化的建設(shè)，政府征用土地，不少地區(qū)存在失地現(xiàn)象，這不利于農(nóng)戶從事生產(chǎn)經(jīng)營，且農(nóng)戶經(jīng)營性收入基本不呈增加狀態(tài)[15]，而數(shù)字普惠金融對農(nóng)戶工資性收入的促進(jìn)作用可能會對農(nóng)戶經(jīng)營性收入產(chǎn)生沖擊作用，使得數(shù)字普惠金融對農(nóng)戶經(jīng)營性收入產(chǎn)生負(fù)向影響。

表6 數(shù)字普惠金融對農(nóng)戶不同收入的影響Table 6 Impacts of digital inclusive finance on farmers’ different incomes

2）數(shù)字普惠金融對不同財富水平農(nóng)戶收入的影響。數(shù)字普惠金融對不同財富水平農(nóng)戶的收入均具有顯著正向影響，且主要體現(xiàn)于數(shù)字普惠金融對工資性收入的促進(jìn)作用；數(shù)字普惠金融對財富較少農(nóng)戶的增收效應(yīng)大于財富較多的農(nóng)戶（表7）?？赡艿脑蛟谟冢噍^于財富較多的農(nóng)戶，財富較少的農(nóng)戶信息獲取渠道少、社交網(wǎng)絡(luò)簡單、職業(yè)技能低，在就業(yè)方面處于劣勢地位。當(dāng)數(shù)字普惠金融的發(fā)展帶來就業(yè)機(jī)會增加時，財富較少的農(nóng)戶實(shí)現(xiàn)非農(nóng)就業(yè)的可能性增加，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)收入增加。因此，財富較少的農(nóng)戶對數(shù)字普惠金融帶來的變化更加敏感，反應(yīng)更加強(qiáng)烈。這一結(jié)論表明，數(shù)字普惠金融的發(fā)展可以改善財富較少農(nóng)戶的經(jīng)濟(jì)狀況，緩解農(nóng)村貧困，助力我國“鄉(xiāng)村振興”戰(zhàn)略的實(shí)施和推進(jìn)。

表7 數(shù)字普惠金融對不同財富水平農(nóng)戶收入的影響Table 7 Impacts of digital inclusive finance on farmers’ income at different wealth levels

3.5 穩(wěn)健性分析

1）數(shù)字普惠金融對農(nóng)戶收入的影響。在將解釋變量滯后一期后，無論是數(shù)字普惠金融總指數(shù)還是分指數(shù)對農(nóng)戶收入的系數(shù)顯著為正，且其他變量結(jié)果基本沒有發(fā)生改變（表8）。這表明，上文數(shù)字普惠金融有助于農(nóng)戶收入增加的結(jié)論是穩(wěn)健的。

表8 數(shù)字普惠金融對農(nóng)戶收入的影響Table 8 Impacts of digital inclusive finance on farmers’ income

2）農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)水平的中介效應(yīng)。數(shù)字普惠金融指數(shù)的總效應(yīng)、間接效應(yīng)和直接效應(yīng)均為正向且顯著，且間接效應(yīng)95%置信區(qū)間不包括0（表9），這表明農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)水平在數(shù)字普惠金融與農(nóng)戶收入之間存在中介效應(yīng)，且為部分中介效應(yīng)，占比約為3.656%。同理，非農(nóng)就業(yè)水平在使用深度、覆蓋廣度與農(nóng)戶收入之間均起到部分中介效應(yīng)，與前文保持一致。數(shù)字化程度的間接效應(yīng)95%置信區(qū)間包括0（表9），說明非農(nóng)就業(yè)水平在數(shù)字化程度與農(nóng)戶收入之間不起中介作用，與前文保持一致。以上結(jié)果表明前文農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)水平中介效應(yīng)的結(jié)果是穩(wěn)健的。

表9 農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)水平的中介效應(yīng)Table 9 Intermediary effects of farmers’ non-agricultural employment level

4 結(jié)論與啟示

4.1 結(jié)論

研究表明，當(dāng)前農(nóng)戶間收入仍存有較大差異，從數(shù)字普惠金融對農(nóng)戶收入的影響來看，數(shù)字普惠金融總指數(shù)和分指數(shù)對農(nóng)戶收入均有顯著正向作用，數(shù)字化程度相較其他兩個分指數(shù)而言影響最大。數(shù)字普惠金融有助于農(nóng)戶工資性收入的增加，而不利于農(nóng)業(yè)收入和經(jīng)營性收入的增加。此外，相較于財富較多的農(nóng)戶，數(shù)字普惠金融對財富較少農(nóng)戶的增收效應(yīng)更加明顯，數(shù)字普惠金融對增加財富較少農(nóng)戶的收入、緩解農(nóng)村相對貧困、縮小農(nóng)戶間收入差距具有積極作用。但農(nóng)村地區(qū)間數(shù)字普惠金融發(fā)展不均，部分地區(qū)數(shù)字普惠金融發(fā)展水平低。另外，非農(nóng)就業(yè)有助于農(nóng)戶增收，數(shù)字普惠金融可以通過提升農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)水平進(jìn)而帶動農(nóng)戶收入增加，但部分農(nóng)戶的非農(nóng)就業(yè)水平尚處于較低水平，有待提升。因此，在推動農(nóng)戶增收、縮小農(nóng)戶間收入差距的過程中需要注重數(shù)字普惠金融的發(fā)展和農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)水平的提升。

需要指出的是，限于研究目的，本文未就數(shù)字普惠金融如何影響非農(nóng)就業(yè)展開詳細(xì)研究，而這對緩解我國農(nóng)村剩余勞動力，促進(jìn)農(nóng)村勞動力就業(yè)具有重要的作用。因此，基于微觀視角，構(gòu)建面板數(shù)據(jù)，探究數(shù)字普惠金融對農(nóng)村勞動力非農(nóng)就業(yè)的影響和作用機(jī)制將是進(jìn)一步研究方向。

4.2 啟示

1）完善農(nóng)村地區(qū)數(shù)字化建設(shè)，推動農(nóng)村地區(qū)數(shù)字普惠金融均衡健康發(fā)展。數(shù)字技術(shù)釋放了金融的普惠性，數(shù)字普惠金融在農(nóng)村地區(qū)的順利推行和普惠作用的充分發(fā)揮，離不開農(nóng)村地區(qū)數(shù)字化建設(shè)。各地應(yīng)通過加大互聯(lián)網(wǎng)普及率、普及智能手機(jī)等方式健全數(shù)字普惠金融基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，使更多的人連接到數(shù)字化信息超級高速公路，并通過為數(shù)字普惠金融發(fā)展水平低的農(nóng)村地區(qū)提供政策和資金扶持，實(shí)現(xiàn)數(shù)字普惠金融均衡發(fā)展。另外，各地政府不可盲目追求數(shù)字普惠金融快速發(fā)展，應(yīng)根據(jù)當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)和傳統(tǒng)金融發(fā)展水平精準(zhǔn)發(fā)展數(shù)字普惠金融，并根據(jù)市場發(fā)展實(shí)時更新完善相關(guān)法律法規(guī)，推動數(shù)字普惠金融健康發(fā)展。

2）瞄準(zhǔn)農(nóng)戶需求，精準(zhǔn)提供數(shù)字金融產(chǎn)品。數(shù)字普惠金融對不同財富水平的農(nóng)戶均具有增收效應(yīng)，但不同農(nóng)戶需要的金融產(chǎn)品大相徑庭。各地金融機(jī)構(gòu)應(yīng)瞄準(zhǔn)不同農(nóng)戶需求，創(chuàng)新金融產(chǎn)品，在成本可擔(dān)與風(fēng)險可控的條件下，支持農(nóng)戶自主發(fā)展，助力其生產(chǎn)經(jīng)營與投資，使實(shí)現(xiàn)持續(xù)增收成為可能。同時，充分發(fā)揮財富較少農(nóng)戶對數(shù)字普惠金融增收效應(yīng)更加敏感的優(yōu)勢，注重變“輸血式”扶持為“造血式”扶持，為財富較少農(nóng)戶彎道超車提供可能，縮小農(nóng)戶間收入差距。

3）引導(dǎo)使用數(shù)字金融產(chǎn)品，促進(jìn)農(nóng)民非農(nóng)就業(yè)。就業(yè)機(jī)會、轉(zhuǎn)移費(fèi)用和自身技能水平是影響農(nóng)民非農(nóng)就業(yè)的重要因素。囿于當(dāng)?shù)鼐蜆I(yè)機(jī)會少、外出就業(yè)成本高和自身技能水平低，許多農(nóng)民未實(shí)現(xiàn)非農(nóng)就業(yè)，部分農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)水平低。而數(shù)字普惠金融有助于企業(yè)設(shè)立和發(fā)展，增加農(nóng)民就業(yè)機(jī)會。因此，各地可以鼓勵引導(dǎo)使用數(shù)字金融產(chǎn)品，增設(shè)和發(fā)展當(dāng)?shù)刂行∑髽I(yè)，迸發(fā)經(jīng)濟(jì)活力，衍生就業(yè)機(jī)會，促進(jìn)農(nóng)民就近就業(yè)。同時，加大對農(nóng)民的宣傳教育，引導(dǎo)其適當(dāng)使用數(shù)字金融產(chǎn)品，支付轉(zhuǎn)移費(fèi)用，提升自身技能水平，實(shí)現(xiàn)非農(nóng)就業(yè)。

致謝：感謝北京大學(xué)中國社會科學(xué)調(diào)查中心（ISSS）中國家庭追蹤調(diào)查（CFPS）數(shù)據(jù)庫、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。