疫情沖擊與農(nóng)村家庭數(shù)字金融行為
——來自江蘇農(nóng)村家庭金融調(diào)查的微觀證據(jù)

王曉青

(南京審計大學(xué)，江蘇 南京 211815)

一、引言

不同于洪水、干旱、地震等自然災(zāi)害，新冠肺炎疫情具有全面性、不可預(yù)知性和需求-供給雙抑制性的特征(馮永琦 等，2020)，不僅對家庭成員生命安全帶來威脅，還給家庭財產(chǎn)收入帶來損失，對全球經(jīng)濟金融產(chǎn)生了巨大沖擊。在社會隔離和安全社交距離等疫情防控措施下，人們通過減少外出消費、勞動時間以及居家辦公等來減緩病毒傳播，但與之而來的是對經(jīng)濟活動造成的嚴(yán)重影響，并且在國際和國內(nèi)表現(xiàn)出高度的同步性(Ludvigson et al.,2020；Bartik et al.,2020；Baker et al.,2020)。

鑒于金融服務(wù)的公共物品屬性，傳統(tǒng)金融模式下的近距離接觸服務(wù)為疫情提供了可能的傳播途徑。而近年來依托大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能、區(qū)塊鏈等新興技術(shù)的金融數(shù)字化融合則有效地緩沖了來自疫情的外生沖擊，通過搭建平臺整合金融和泛金融場景以滿足金融服務(wù)的線上化需求，凸顯其無接觸式業(yè)務(wù)模式的優(yōu)勢(肖宇 等，2020)。同時，數(shù)字金融為克服普惠金融的天然困難提供了解決方案，能夠有效校正傳統(tǒng)金融中存在的“屬性錯配”、“領(lǐng)域錯配”和“階段錯配”等問題(唐松 等，2020)，促使原本被排斥在正規(guī)金融體系之外的群體能夠以較低的成本相對容易地獲取金融服務(wù)，并且越來越多的原有客戶選擇使用手機銀行和網(wǎng)上銀行等新興業(yè)務(wù)替代傳統(tǒng)銀行業(yè)務(wù)，金融服務(wù)的可得性大幅提高(Duncombe et al.,2009；齊紅倩 等，2019)。在后疫情時代，隨著人們認知和習(xí)慣的改變以及金融機構(gòu)物理場所業(yè)務(wù)模式的重構(gòu)，線上金融服務(wù)將越來越普遍，對推動經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展起到穩(wěn)定器作用。

根據(jù)我國互聯(lián)網(wǎng)信息中心(CNNIC)發(fā)布的《中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計報告》，隨著數(shù)字農(nóng)村建設(shè)的推進，我國農(nóng)村互聯(lián)網(wǎng)普及率從2007年的不足10%增加到2021年6月的59.2%，農(nóng)村家庭對聯(lián)網(wǎng)計算機、智能手機等信息化設(shè)備的擁有量也在不斷增加，為以電子支付、手機銀行、網(wǎng)絡(luò)購物等為主要媒介的數(shù)字金融在農(nóng)村地區(qū)推廣提供了基礎(chǔ)設(shè)施條件。2017年我國家庭金融調(diào)查數(shù)據(jù)顯示，參與過互聯(lián)網(wǎng)理財、網(wǎng)絡(luò)借貸或數(shù)字支付其中一種的農(nóng)村家庭比例僅為20.96%(潘爽 等，2020)。但2019年云南、湖南、四川與甘肅4省農(nóng)村金融調(diào)查結(jié)果顯示，農(nóng)戶使用移動支付、數(shù)字理財、數(shù)字信貸與數(shù)字保險任意一種數(shù)字金融產(chǎn)品的比例高達79.8%(張龍耀 等，2021)，同一時期江蘇農(nóng)村家庭數(shù)字金融產(chǎn)品使用率為77.5%(董曉林 等，2020)，這反映出數(shù)字金融產(chǎn)品能夠融入農(nóng)村居民生活，且具有較大的增長空間和潛力。自新冠肺炎疫情發(fā)生以來，農(nóng)村家庭生產(chǎn)經(jīng)營活動和平滑生活消費受到了重大影響(陳詩一 等，2020)，嚴(yán)防嚴(yán)控措施、自我隔離和無接觸應(yīng)用場景模式等促使信息獲取、傳播的方式發(fā)生進一步變革，這些都對數(shù)字金融服務(wù)農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展提出了新的命題和要求。那么，當(dāng)前農(nóng)村家庭數(shù)字金融產(chǎn)品使用現(xiàn)狀如何？疫情對農(nóng)村家庭數(shù)字金融行為有何影響？其背后具有怎樣的邏輯？是否存在異質(zhì)性？這些問題尚且缺少微觀數(shù)據(jù)的解答。

鑒于此，本文利用2021年江蘇農(nóng)村金融調(diào)查數(shù)據(jù)，研究疫情對農(nóng)村家庭數(shù)字金融行為的影響，并深入討論其作用機理以及異質(zhì)性特征。與已有研究相比，本文可能的邊際貢獻主要體現(xiàn)在以下幾個方面：第一，現(xiàn)有文獻側(cè)重于研究數(shù)字金融的影響效應(yīng)，鮮少對制約農(nóng)村家庭參與數(shù)字金融的因素展開研究，而本文從外生沖擊的角度彌補了這一不足；第二，結(jié)合農(nóng)村家庭生產(chǎn)生活的現(xiàn)實情況，以疫情所引起的收入、消費和生產(chǎn)經(jīng)營三方面具有代表性的活動變化衡量沖擊影響及其程度，較為全面地反映了農(nóng)村家庭受疫情沖擊的表現(xiàn)特征，豐富了農(nóng)村家庭數(shù)字金融行為的研究內(nèi)容，為后疫情時期促進農(nóng)村數(shù)字普惠金融發(fā)展提供了經(jīng)驗依據(jù)；第三，對疫情沖擊影響農(nóng)村家庭數(shù)字金融行為的機制進行分析，發(fā)現(xiàn)疫情能夠通過提升家庭的風(fēng)險管理動機和預(yù)防性動機水平，進而影響其數(shù)字金融行為，這為政府有效應(yīng)對疫情沖擊提供了重要啟示。

本文余下部分的結(jié)構(gòu)安排為：第二部分為文獻綜述與理論假說；第三部分為研究設(shè)計；第四部分為實證結(jié)果分析；第五部分為結(jié)論與討論。

二、文獻綜述與理論假說

(一)農(nóng)村家庭數(shù)字金融行為及其影響因素的文獻綜述

目前，關(guān)于農(nóng)村數(shù)字金融的微觀研究著重分析了數(shù)字金融的福利效應(yīng)以及農(nóng)戶數(shù)字金融行為的影響因素。在數(shù)字金融的影響效應(yīng)方面，現(xiàn)有研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字金融使用不僅有助于促進農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)和提升創(chuàng)業(yè)績效(何婧 等，2019；劉丹 等，2019)，也推動了農(nóng)戶家庭參與金融市場和風(fēng)險金融資產(chǎn)配置優(yōu)化(周雨晴 等，2020)，緩解家庭信貸約束、降低正規(guī)信貸需求和促進居民消費增長(Jack et al.，2014；何宗樾 等，2020)。王修華等(2020)認為，非貧困戶能夠有效利用數(shù)字金融功能防范風(fēng)險、平滑消費、積累要素和休閑娛樂，存在明顯的馬太效應(yīng)，并且不同數(shù)字金融產(chǎn)品的馬太效應(yīng)具有顯著差異，數(shù)字征信的效應(yīng)最大，數(shù)字信貸、數(shù)字支付次之。在制約數(shù)字金融行為響應(yīng)的因素方面，張龍耀等(2021)指出金融知識通過提高農(nóng)戶的風(fēng)險偏好水平，提升其數(shù)字金融行為的響應(yīng)概率和響應(yīng)廣度；郭峰等(2020b)認為農(nóng)戶是否使用數(shù)字金融依賴于其對傳統(tǒng)金融的使用，并且家庭成員受教育程度越高，數(shù)字金融的使用概率也越高；董曉林等(2020)研究發(fā)現(xiàn)社會互動通過內(nèi)生互動提升了金融素養(yǎng)，通過情景互動增進了對數(shù)字金融產(chǎn)品的信任度，進而提高了家庭使用數(shù)字金融產(chǎn)品的可能性。然而，相較于城鎮(zhèn)家庭，當(dāng)前農(nóng)村家庭數(shù)字金融參與度仍然較低，其關(guān)鍵影響因素的研究仍有待微觀調(diào)查的持續(xù)深入。

(二)疫情沖擊對農(nóng)村家庭數(shù)字金融行為的影響

從現(xiàn)有文獻來看，關(guān)于農(nóng)村突發(fā)事件的研究主要集中于從微觀層面分析自然災(zāi)害或疫情等外生沖擊對家庭個體的影響以及農(nóng)村社會應(yīng)對能力、應(yīng)對策略等方面。首先，突發(fā)事件所產(chǎn)生的直接影響是無法正常開展生產(chǎn)活動，面臨較大的勞動生產(chǎn)率損失和經(jīng)濟虧損，導(dǎo)致農(nóng)戶收入水平下降，特別是對于重點脆弱群體，極易形成新的致貧或返貧風(fēng)險(Arouri et al.,2015;蔣和平 等，2020；李少星 等，2020)。其次，在面對突發(fā)事件的沖擊時，受影響個體可能因生活成本增加、可支配收入減少等原因而壓縮各項消費支出(Mottaleb et al.,2013；Baker et al.，2020)，從而制約家庭長期發(fā)展能力和整體效用水平。同時，受到?jīng)_擊的農(nóng)村家庭也會采取各種正規(guī)或非正規(guī)措施來緩解負面影響，如向親友借款或向正規(guī)金融機構(gòu)申請借貸，動用預(yù)防性儲備資產(chǎn)彌補資金缺口，以及向政府、媒體、社會團體等機構(gòu)尋求補貼或援助(Mazumdar et al.,2014；Sawada,2017；蔣培,2020)。Gallagher et al.(2014)也發(fā)現(xiàn)，短期自然災(zāi)害援助、信用卡使用和洪災(zāi)保險賠付使得颶風(fēng)受災(zāi)最嚴(yán)重的居民足以應(yīng)對自然災(zāi)害沖擊。此外，我國家庭金融調(diào)查研究中心和螞蟻集團研究院聯(lián)合調(diào)查了新冠肺炎疫情沖擊下家庭財富變動趨勢，研究發(fā)現(xiàn)：我國家庭線上投資意愿逐年增加，疫情推動了線上理財需求增長，并具有普惠性質(zhì)；疫情增加了家庭商業(yè)保險類資產(chǎn)的配置意愿；消費負債和未來預(yù)期等對家庭日常消費產(chǎn)生重要影響；逾四分之一家庭信貸需求增加，低收入群體信貸獲取難度下降(甘犁 等，2020)。

數(shù)字金融擁有天然的技術(shù)優(yōu)勢，能夠有效解決地理排斥，實現(xiàn)遠距離資金供需雙方對接(黃益平 等，2018)，被認為是拓寬金融供給和提升金融普惠的變革性創(chuàng)新模式(Bj?rkegren et al., 2018)。Pierrakis et al.(2013)指出數(shù)字金融可以通過提供儲蓄和貸款、平滑消費、便利支付等途徑幫助農(nóng)戶，可有效借助數(shù)字金融平滑生存型消費和積累發(fā)展型要素。因此，針對新冠肺炎疫情初期階段的社會隔離措施對農(nóng)村實體經(jīng)濟造成的供需雙向沖擊、伴隨疫情持續(xù)沖擊深入而導(dǎo)致的各類要素收入下降，現(xiàn)實中面臨的非接觸式場景應(yīng)用需求，以及數(shù)字信息技術(shù)與金融供給不斷融合的基礎(chǔ)設(shè)施條件，農(nóng)村居民個體使用數(shù)字金融所具備的既有稟賦資源條件，這些都成為農(nóng)村家庭參與數(shù)字金融的動力，促使數(shù)字金融產(chǎn)品融入居民的生產(chǎn)生活，有助于其應(yīng)對和緩沖疫情造成的影響。

基于以上分析，提出：

研究假說

1

：

疫情沖擊對農(nóng)村家庭數(shù)字金融行為有正向影響。

但對于居民家庭而言，新冠肺炎疫情對微觀經(jīng)濟主體的沖擊存在極大的異質(zhì)性，對不同生命周期階段、收入階層、職業(yè)類型、就業(yè)行業(yè)、健康程度、就業(yè)情況的居民家庭存在巨大差異(易行健，2020)。數(shù)字金融能夠降低地理、條件、成本等方面的金融排斥，但是數(shù)字金融服務(wù)的實際可獲得性與家庭自身金融素養(yǎng)及信息技術(shù)水平有一定的相關(guān)性。擁有一定金融知識、金融素養(yǎng)水平高意味著家庭有較好的金融規(guī)劃能力，對不確定性的控制能力較強，在遇到突發(fā)事件時能夠更有意識、主動地運用金融工具，進而更多地得到金融產(chǎn)品帶來的好處(Campbell,2006；吳衛(wèi)星 等，2021)；數(shù)字信息渠道有助于拓寬行為主體關(guān)注問題的途徑，降低交易成本和信息獲取成本(Bogan,2008；郭士祺 等，2014)，從而促進家庭數(shù)字金融參與，因而在受到疫情沖擊時，不同信息技術(shù)水平的農(nóng)村家庭參與程度也有所差異。

據(jù)此，提出：

研究假說

2

：

農(nóng)村家庭金融素養(yǎng)和數(shù)字信息化水平越高，疫情沖擊激發(fā)其數(shù)字金融參與意愿進而使用數(shù)字金融產(chǎn)品的可能性也隨之提高。

(三)疫情沖擊影響農(nóng)村家庭數(shù)字金融行為的機制

追溯歷史，每一次自然災(zāi)害和瘟疫大暴發(fā)，在給人類造成直接沖擊的同時，也對其生產(chǎn)生活方式產(chǎn)生了重要影響并催生新的變革，主要原因在于災(zāi)害和疫情本身會給人們帶來巨大的刺激與壓力，增強了對不確定性的感知，迫使人們對自己的生活生產(chǎn)模式以及行為做出一定的理性化調(diào)整(唐魁玉 等，2007)。Phelps et al.(1968)最早在模型中引入行為人的自我控制心理因素，Pollak(1968)進一步討論了行為人對自我控制的認知判斷能力，進而O’Donoghue et al.(2003)豐富和完善了認知判斷的假設(shè)體系，認為有限認知和有效累積欲望能夠與行為人的認知判斷和自我控制相對應(yīng)。在此基礎(chǔ)上，系列研究關(guān)注了災(zāi)害沖擊對個體風(fēng)險預(yù)期的影響，并將自我控制的心理因素應(yīng)用于家庭消費和儲蓄的跨期決策分析中。Brown et al.(2018)發(fā)現(xiàn)個體經(jīng)歷災(zāi)害沖擊后，其災(zāi)害風(fēng)險預(yù)期會明顯提高。Skidmore(2001)驗證了“預(yù)防性儲蓄”動機的存在，發(fā)現(xiàn)自然災(zāi)害風(fēng)險和儲蓄率呈顯著正相關(guān)關(guān)系，厭惡風(fēng)險的消費者為了預(yù)防未來收入的意外下降或融資約束，會增加當(dāng)期儲蓄以平滑未來的消費。Schoenfeld(2020)研究了始于14世紀(jì)的15次重大疫情，發(fā)現(xiàn)大的疫情發(fā)生后實際回報率顯著受到抑制，而實際工資則有所提高，這可能是因為疫情導(dǎo)致勞動力供給降低或預(yù)防性儲蓄提高。姚東旻等(2019)使用2007—2008年CHIP樣本數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)汶川地震使得四川省城鎮(zhèn)家庭戶主的自我控制能力或認知判斷能力得到提升，最終導(dǎo)致戶主的時間偏好增強，家庭傾向于未來消費并提高儲蓄率。

通常家庭考慮到可能存在的隱私性、安全性等潛在風(fēng)險而進行自我排斥，對相關(guān)數(shù)字產(chǎn)品的使用持謹慎態(tài)度(Malady,2016)。但面臨短時間內(nèi)發(fā)生較大影響的突發(fā)疫情和自然災(zāi)害沖擊時，家庭都會采取一些事前或事后風(fēng)險管理策略來積極應(yīng)對。數(shù)字金融產(chǎn)品因其無接觸技術(shù)服務(wù)優(yōu)勢和普惠特征，往往具有避險屬性，并伴隨疫情持續(xù)呈現(xiàn)避險慣性。具體而言，面對疫情個體的風(fēng)險防范意識增強，為減少近距離接觸，家庭使用非接觸式金融支付服務(wù)的意愿明顯提高。疫情造成企業(yè)生產(chǎn)、勞動就業(yè)不足，農(nóng)村戶口外來務(wù)工人員、受教育程度低、技術(shù)水平低的人員失業(yè)率提高(Che et al.，2020)，收入降低造成農(nóng)村家庭面臨流動性約束，尤其是低收入和自由職業(yè)者家庭財富持續(xù)縮水。同時，疫情下家庭消費支出在一段時間內(nèi)也可能會呈現(xiàn)出下降趨勢，特別是一些非必要消費(比如旅游、文娛支出)比重明顯下降。由于新冠肺炎疫情導(dǎo)致不確定性增加，收入下降或遭受損失的風(fēng)險概率提高，個體心理安全感缺失，風(fēng)險管理動機和預(yù)防性動機加強，人們需要想方設(shè)法提升資產(chǎn)價值，家庭線上投資意愿增加且偏好中低風(fēng)險類資產(chǎn)。當(dāng)預(yù)防性動機加強時，收入減少、金融資產(chǎn)減少的家庭更傾向于配置保險，線上保險產(chǎn)品自然是其中一個選擇項(甘犁 等，2020)。但是，并非所有風(fēng)險預(yù)期的上升都會導(dǎo)致數(shù)字借貸增加，還要取決于家庭收入水平及其需求。對初始資源稟賦較好、收入本身較高的家庭而言，疫情影響不大，增加數(shù)字借貸的可能性較?。欢鴮τ诔跏假Y源稟賦不佳、收入本身不高，但同時因為疫情產(chǎn)生生產(chǎn)性或消費性借貸需求的家庭，借貸使用會提高。因此，本文認為疫情帶來的不確定性會給農(nóng)村家庭造成心理沖擊，提高個體的風(fēng)險預(yù)期，進而對其數(shù)字金融行為產(chǎn)生正向影響。

基于此，提出：

研究假說

3

：

疫情沖擊能夠通過提升家庭的風(fēng)險管理動機和預(yù)防性動機水平，對其數(shù)字金融行為產(chǎn)生正效應(yīng)。

三、研究設(shè)計

(一)模型設(shè)定

1.Probit模型

農(nóng)村家庭是否具有數(shù)字金融行為是二元選擇變量，因此構(gòu)建Probit模型，基本形式表示如下：

(1)

其中：φ(·)為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)的累積分布函數(shù)，y為被解釋變量，x為解釋變量。依據(jù)式(1)，本文用于考察農(nóng)村家庭數(shù)字金融選擇行為的Probit模型具體如下：

P(y=1)=φ(α+βES+θx+ε)

(2)

其中：y是啞變量，用于衡量農(nóng)村家庭數(shù)字金融行為，其值為1時表示家庭使用過數(shù)字金融產(chǎn)品，0則表示未使用過數(shù)字金融產(chǎn)品；ES表示第i戶受訪家庭受到的疫情外生沖擊；x為控制變量，包括農(nóng)村家庭人口特征、經(jīng)濟特征、金融知識、數(shù)字技術(shù)水平和地區(qū)變量；α為截距項；β、θ表示各解釋變量待估系數(shù)；ε為殘差。

2.Possion模型

考慮到數(shù)字金融使用程度是具有計數(shù)特征的離散變量，因此采用Possion模型估計疫情沖擊對農(nóng)村家庭數(shù)字金融使用程度的影響。假設(shè)Y=y的概率由參數(shù)為λ的泊松分布決定，具體形式如下：

(3)

其中：Y為被解釋變量；λ為泊松到達率，表示事件發(fā)生的平均次數(shù)，由解釋變量x決定。

3.中介效應(yīng)模型

為進一步考察疫情沖擊對農(nóng)村家庭數(shù)字金融行為的影響機制，借鑒溫忠麟等(2005)中介效應(yīng)檢驗方法，設(shè)定模型如下：

y=α+βES+θx+ε

(4)

RE=α+βES+θx+ε

(5)

y=α+βES+γRE+θx+ε

(6)

其中：RE為中介變量，表示農(nóng)村家庭的風(fēng)險預(yù)期程度;α、β、θ、γ為待估系數(shù)，ε為殘差。

在式(3)的基礎(chǔ)上增加風(fēng)險預(yù)期路徑變量，機制檢驗方程與上式相同。檢驗步驟如下：式(4)中系數(shù)β代表疫情沖擊影響家庭數(shù)字金融行為的總效應(yīng)，若β顯著，則檢驗式(5)、(6)中的系數(shù)β和γ。如果β、γ均顯著則繼續(xù)檢驗式(6)中的系數(shù)β，若β顯著，則說明變量RE存在部分中介效應(yīng)，若不顯著，則說明存在完全中介效應(yīng)。如果系數(shù)β和γ至少有一個不顯著，則進行Sobel檢驗。

(二)數(shù)據(jù)來源

本文實證分析的數(shù)據(jù)源于本課題組2021年1～9月在江蘇省開展的農(nóng)村家庭金融調(diào)查。依據(jù)隨機抽樣方法，樣本涵蓋蘇南、蘇中和蘇北的農(nóng)村地區(qū)。由于江蘇金融科技發(fā)展總體程度相對較高，但同時兼具農(nóng)村金融發(fā)展不平衡的特征，因此選擇省內(nèi)不同地區(qū)調(diào)研農(nóng)村家庭數(shù)字金融行為特征具有較強的現(xiàn)實意義。調(diào)查問卷內(nèi)容信息主要包括農(nóng)村家庭基本情況、家庭金融需求、數(shù)字金融使用以及疫情影響等方面。此次調(diào)查共收集到863份問卷，在剔除關(guān)鍵變量缺失的無效樣本后，最終得到821戶有效樣本，覆蓋江蘇9個市26個縣43個村，其中蘇南、蘇中和蘇北地區(qū)分別為138戶、209戶和474戶。此外，文中樣本地區(qū)經(jīng)濟水平的數(shù)據(jù)源于江蘇市縣2020年統(tǒng)計年鑒，數(shù)字金融發(fā)展指數(shù)源于“北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)”。

(三)變量說明

1.被解釋變量

本文的被解釋變量為農(nóng)村家庭數(shù)字金融行為。依據(jù)黃益平等(2018)對數(shù)字金融的界定，其主要指傳統(tǒng)金融機構(gòu)和互聯(lián)網(wǎng)公司利用數(shù)字技術(shù)所提供的支付、融資、投資和其他新型的金融業(yè)務(wù)，以及現(xiàn)實中數(shù)字金融服務(wù)的實際應(yīng)用情況。本文重點考察數(shù)字支付、數(shù)字借貸、數(shù)字理財和數(shù)字保險等使用頻度較高的金融業(yè)務(wù)，以此作為家庭數(shù)字金融行為的代理變量。借鑒何婧等(2019)的數(shù)字金融識別和分類方法，設(shè)計了四個方面問題：(1)是否使用過網(wǎng)上銀行、手機銀行、支付寶、微信等支付方式；(2)是否使用過網(wǎng)上信用支付、互聯(lián)網(wǎng)借款或眾籌；(3)是否購買過網(wǎng)上理財產(chǎn)品；(4)是否購買過網(wǎng)上保險產(chǎn)品。根據(jù)問卷調(diào)查中獲得的農(nóng)村家庭實際使用數(shù)字金融情況的信息，對被解釋變量進行兩個層面的定義和測度：一為是否使用數(shù)字金融，如果農(nóng)村家庭使用過數(shù)字支付、數(shù)字借貸、數(shù)字理財和數(shù)字保險這四類中的任何一種，則認為其具有數(shù)字金融行為，取值為1，反之為0；二為數(shù)字金融使用程度，以農(nóng)村家庭數(shù)字金融產(chǎn)品使用的種類數(shù)來衡量。

2.關(guān)鍵解釋變量

本文的關(guān)鍵解釋變量是疫情沖擊。如何準(zhǔn)確識別農(nóng)村家庭受到的疫情外生沖擊，直接關(guān)系到本文實證結(jié)果的可靠性。結(jié)合研究目標(biāo)，關(guān)注疫情對農(nóng)村家庭生產(chǎn)生活可能帶來的實際影響，參考孫巍等(2020)和王桂軍等(2019)的方法，使用外生沖擊產(chǎn)生的顯著性結(jié)果并用二值變量描述重大事件的發(fā)生對疫情沖擊進行度量。在借鑒蔣培(2020)調(diào)查新冠肺炎疫情對農(nóng)村地區(qū)影響的問卷基礎(chǔ)上，本次調(diào)研設(shè)計了家庭收入、消費支出、經(jīng)營投資等三個方面的問題，其中家庭收入包括種植業(yè)、養(yǎng)殖業(yè)和務(wù)工創(chuàng)業(yè)三項收入，分別對其詢問“2020年是否受到疫情影響”，能夠較為全面地反映農(nóng)村家庭受到疫情沖擊的主要表現(xiàn)特征。如果受訪家庭在任何一個方面問題的回答為“是”，即認為該樣本戶受到新冠肺炎疫情的沖擊。

3.控制變量

借鑒郭峰等(2020b)的研究思路，本文主要從個體、家庭和地區(qū)三個層面選取控制變量。個體特征變量包括戶主年齡、受教育程度、性別、婚姻狀況。家庭特征變量包括家庭勞動力數(shù)量、健康狀況、實物資產(chǎn)、社會資本。其中，健康狀況使用“家中是否有長期慢性病或重大疾病成員”作為代理變量，以評估家庭的撫養(yǎng)壓力；家庭實物資產(chǎn)反映的是農(nóng)村家庭實物財富配置情況，能夠提供家庭經(jīng)濟擔(dān)保、社會聲望以及被用于創(chuàng)造更多財富等，取折算總額的對數(shù)來表示；社會資本使用“家中是否出過村干部或在政府部門工作”作為代理變量，較為豐富的社會資本通常具有社會互動的示范效應(yīng)，進而影響家庭數(shù)字金融參與。地區(qū)特征方面，引入家庭所在區(qū)域的人均GDP對數(shù)、蘇南和蘇北虛擬變量，以控制區(qū)域固定效應(yīng)影響。

4.工具變量

疫情沖擊對農(nóng)村家庭數(shù)字金融行為影響的估計結(jié)果可能會受到內(nèi)生性的影響。首先，由于調(diào)查中涉及農(nóng)村家庭收入財產(chǎn)等問題，出于保護個人隱私的目的，受訪者可能主觀上存在著瞞報、漏報或錯報等情況，這必然會造成估計結(jié)果的偏誤。其次，受訪家庭的個體特征難以做到全面觀測，這使得不可觀測變量可能對家庭受到的疫情沖擊情況產(chǎn)生影響，造成解釋變量相關(guān)的內(nèi)生性問題。此外，本文在量化疫情沖擊程度指標(biāo)時，受到調(diào)查問卷問題和獲取反饋信息的限制，變量選取和指標(biāo)設(shè)置存在一定局限性和主觀性，這也可能導(dǎo)致部分實證結(jié)果的有偏估計和內(nèi)生性問題。為防止農(nóng)村家庭疫情沖擊代理變量可能存在的測量誤差，而最終導(dǎo)致估計結(jié)果的不一致，本文使用同村其他家庭平均受沖擊程度作為工具變量，并采用2SLS和IV-Probit進行檢驗，以消除模型因以上關(guān)系可能存在的內(nèi)生性問題。現(xiàn)實中，由于村莊是一定區(qū)域的人口聚集地，同村居民互動聯(lián)系通常較頻繁，村落其他家庭受到疫情沖擊也會對本家庭的生產(chǎn)生活產(chǎn)生影響，具有相關(guān)性，但是該平均水平往往不會直接影響單個農(nóng)村家庭的數(shù)字金融需求，這滿足外生性條件。

5.中介變量

根據(jù)前文分析，疫情沖擊對農(nóng)村家庭數(shù)字金融行為的影響主要通過風(fēng)險管理和預(yù)防機制來實現(xiàn)，即疫情帶來的不確定性提高了個體的風(fēng)險預(yù)期，進而對其數(shù)字金融行為產(chǎn)生影響。因此，參考張龍耀等(2021)的研究思路，選取家庭現(xiàn)金和儲蓄占總金融資產(chǎn)的比例作為農(nóng)村家庭風(fēng)險預(yù)期程度中介變量的代理變量，占比越高，表明家庭風(fēng)險管理和預(yù)防性程度越高。

(四)描述性統(tǒng)計

1.農(nóng)村家庭受疫情沖擊的統(tǒng)計分析

表1對農(nóng)村家庭受疫情影響情況進行了比較分析，統(tǒng)計結(jié)果顯示，2020年樣本農(nóng)村家庭在勞動收入、消費支出、生產(chǎn)經(jīng)營投資這三方面家庭活動中受到疫情影響的比例分別為25.58%、42.14%和7.8%。在勞動收入中，種植業(yè)、養(yǎng)殖業(yè)和務(wù)工創(chuàng)業(yè)這三項收入受影響比例分別為14.49%、11.69%和13.28%。分地區(qū)來看，蘇北農(nóng)村家庭在消費支出和種植業(yè)方面受疫情影響較大，而蘇南地區(qū)農(nóng)村家庭在務(wù)工創(chuàng)業(yè)和生產(chǎn)經(jīng)營投資這兩方面受到疫情影響的比例遠高于其他地區(qū)。這體現(xiàn)了農(nóng)村居民的生產(chǎn)經(jīng)營和收入水平不僅受到農(nóng)業(yè)自然資源稟賦的制約，同時還取決于各地區(qū)生產(chǎn)投資水平、地區(qū)經(jīng)濟金融環(huán)境等條件，因而在受到突發(fā)事件的外生沖擊時，不同農(nóng)村家庭所受到的影響程度也有差異。

表1 農(nóng)村家庭受疫情沖擊基本情況

2.農(nóng)村家庭數(shù)字金融行為的統(tǒng)計分析

樣本農(nóng)村家庭中，113戶沒有使用過數(shù)字金融產(chǎn)品，558戶僅使用過一種數(shù)字金融產(chǎn)品，186戶使用過兩種以上數(shù)字金融產(chǎn)品，使用過三種及以上的僅有47戶。農(nóng)村家庭使用兩種以上和三種以上數(shù)字金融產(chǎn)品的比例分別為22.65%和5.72%，說明總體使用程度仍不高。四類數(shù)字金融產(chǎn)品中，數(shù)字支付使用率為86.1%，普及范圍最廣；其次為數(shù)字借貸19.5%；數(shù)字理財和數(shù)字保險的使用率較低，分別為7.1%和4.6%。

3.變量描述性統(tǒng)計分析

主要變量的定義及描述性統(tǒng)計如表2所示。樣本中86.2%的農(nóng)村家庭具有數(shù)字金融行為，參與比率較高。數(shù)字金融使用程度的均值為1.195，說明農(nóng)村家庭平均僅使用了一種數(shù)字金融產(chǎn)品，參與程度較低。疫情沖擊的得分均值為0.559，表明疫情對農(nóng)村家庭的生產(chǎn)生活各方面均產(chǎn)生了較大影響。戶主平均受教育程度為初中，家庭平均擁有2.903個勞動力，家庭實物資產(chǎn)和地區(qū)人均GDP的對數(shù)均值分別為4.638和2.225。

表2 主要變量的定義及描述性統(tǒng)計

四、實證結(jié)果分析

(一)基準(zhǔn)估計結(jié)果

為檢驗疫情沖擊對農(nóng)村家庭數(shù)字金融參與率和參與程度的影響，在實證分析過程中采取逐一添加各維度特征變量的方法。鑒于模型可能存在異方差問題進對參數(shù)估計產(chǎn)生影響，對估計參數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤進行了異方差修正，并對極端數(shù)值進行了1%水平上的縮尾處理。此外，為降低變量之間可能存在的多重共線性對實證結(jié)果的影響，本文對數(shù)據(jù)進行了VIF診斷，結(jié)果顯示，所有解釋變量的方差膨脹因子均小于3，故認為不存在嚴(yán)重的多重共線性問題。

表3列出了采用聚類穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤修正的基準(zhǔn)回歸結(jié)果。其中，列(1)、(5)未控制任何變量，疫情沖擊的系數(shù)顯著為正，表明農(nóng)村家庭受疫情沖擊越大，越能激發(fā)其金融服務(wù)的線上化需求，從而提升其數(shù)字金融率以及使用程度。列(2)、(6)僅加入了個體層面的控制變量，列(3)、(7)增加了家庭層面的控制變量，列(4)、(8)進一步加入地區(qū)層面的控制變量?？梢钥闯?，疫情沖擊的系數(shù)始終在1%水平上顯著為正，說明結(jié)論是穩(wěn)健的。由此，研究假說1得到驗證。

表3 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

控制變量方面，以列(4)結(jié)果為例，在個體層面，戶主的年齡、文化和性別變量對農(nóng)村家庭數(shù)字金融參與率有顯著影響。戶主較年輕的家庭更容易接受新型金融產(chǎn)品，隨著家庭決策者年齡增長，使用數(shù)字金融產(chǎn)品的可能性會降低，這與現(xiàn)實觀察到的結(jié)果一致；文化程度較高的戶主通常人力資本較高，更能接受和嘗試新興事物，相應(yīng)地，金融意識和參與能力也較高，這會促使家庭數(shù)字金融行為的產(chǎn)生；相比較于女性，男性戶主的風(fēng)險承受力相對較強，同時在社會網(wǎng)絡(luò)中與外界交往也較多，更可能接受和使用數(shù)字金融。在家庭層面，家庭實物資產(chǎn)顯著正向影響數(shù)字金融的使用，表明擁有較多實物資產(chǎn)的農(nóng)村家庭，無論是用于生產(chǎn)經(jīng)營的固定投資，還是用于生活消費的家庭資產(chǎn)，往往與較多的家庭財富相對應(yīng)，其參與數(shù)字金融的能力和可能性也越高；社會資本系數(shù)顯著為正，表明社會資本越豐富的農(nóng)村家庭越容易獲得金融信息，越易于通過社會互動的示范效應(yīng)接觸數(shù)字金融產(chǎn)品；家庭成員健康狀況對數(shù)字金融行為參與率具有負向影響。地區(qū)層面，GDP水平對數(shù)字金融行為參與率有促進作用，說明經(jīng)濟較發(fā)達地區(qū)的農(nóng)村家庭資源稟賦條件相對較好，所面對的環(huán)境有利于其參與數(shù)字金融。從列(8)控制變量的估計結(jié)果來看，戶主文化、性別、實物資產(chǎn)、社會資本、地區(qū)GDP水平均對農(nóng)村家庭數(shù)字金融使用程度有正向影響，年齡、健康狀況、到最近的銀行網(wǎng)點距離的影響為負，婚姻狀況、勞動力數(shù)等對農(nóng)村家庭數(shù)字金融參與程度的影響則不顯著。

(二)內(nèi)生性檢驗

表4為加入工具變量后疫情沖擊影響農(nóng)村家庭數(shù)字金融行為的估計結(jié)果。本文對模型進行了Kleibergen-Paaprk LM檢驗，結(jié)果顯示統(tǒng)計量P值為0.000，在1%水平上拒絕零假設(shè)，說明選擇的工具變量合理且可靠。表4列(1)、(2)分別使用2SLS和IV-Probit進行內(nèi)生性問題的處理，從回歸結(jié)果看，內(nèi)生性偏誤修正后的回歸結(jié)果仍然支持表3的基準(zhǔn)回歸結(jié)果，表明結(jié)論穩(wěn)健。進一步，使用IV-Tobit進行估計，列(2)、(4)結(jié)果顯示，疫情沖擊依然顯著正向影響農(nóng)村家庭數(shù)字金融的使用程度。綜上，在考慮模型可能存在的內(nèi)生性偏誤問題后，本文研究假說1仍然成立。

表4 內(nèi)生性檢驗結(jié)果

(三)穩(wěn)健性檢驗

本文主要采用如下四種方式進行穩(wěn)健性檢驗：

1.替換被解釋變量和關(guān)鍵解釋變量

首先，由于疫情期間采取了防疫管制等措施，農(nóng)村居民自由流動受到一定限制，以無接觸配送為特征的電商迅速發(fā)展，為居民日常生產(chǎn)生活需要提供了保障，客觀上也提高了家庭使用數(shù)字支付的概率和程度，進而為了解互聯(lián)網(wǎng)平臺相關(guān)數(shù)字金融產(chǎn)品提供了可能的渠道和機會。鑒于此，本文用農(nóng)村家庭相比較疫情之前的網(wǎng)購是否增加和月平均頻次兩個變量替換被解釋變量。其次，封村封路管控措施會對家庭數(shù)字金融使用產(chǎn)生影響，故而用疫情期間是否封村封路(fc)替換核心解釋變量。將上述替換變量加入基準(zhǔn)模型進行回歸，結(jié)果由表5所示。列(1)、(3)為替換被解釋變量的回歸結(jié)果，列(2)、(4)為疫情沖擊替代變量的回歸結(jié)果。不難發(fā)現(xiàn)，關(guān)鍵解釋變量的估計值系數(shù)符號、顯著性水平與基礎(chǔ)回歸模型的估計結(jié)果基本保持一致，疫情沖擊對農(nóng)村家庭數(shù)字金融參與率和參與程度的影響均為正，并且在1%的統(tǒng)計水平上顯著，這進一步表明本文研究結(jié)論是穩(wěn)健的。

表5 穩(wěn)健性檢驗結(jié)果一

2.改變關(guān)鍵解釋變量測度方式

參考蔣培(2020)的分類標(biāo)準(zhǔn)，根據(jù)農(nóng)村家庭在家庭收入、消費支出、經(jīng)營投資三個方面問題的回答來衡量疫情沖擊的程度，其中家庭收入細分為種植業(yè)、養(yǎng)殖業(yè)和務(wù)工創(chuàng)業(yè)三類。五個變量均為二值變量，加總得到疫情沖擊程度指標(biāo)(yqcd)，其為取值范圍在0～5之間的自然數(shù)。利用這一指標(biāo)進行重新回歸，結(jié)果見表6。其中，列(1)、(4)結(jié)果顯示，疫情沖擊顯著正向影響農(nóng)村家庭數(shù)字金融的參與率和參與程度的結(jié)論依然成立。

表6 穩(wěn)健性檢驗結(jié)果二

3.增加新變量

數(shù)字金融產(chǎn)品主要通過互聯(lián)網(wǎng)移動客戶端獲取相關(guān)信息和進行交易，在考慮到家庭自身信息化水平的前提下，數(shù)字信息技術(shù)有可能激發(fā)農(nóng)村家庭潛在的線上化金融服務(wù)需求，因此增加數(shù)字技能變量。鑒于智能手機等移動終端是數(shù)字金融產(chǎn)品使用的重要基礎(chǔ)條件，故使用農(nóng)村家庭是否擁有智能手機、是否有聯(lián)網(wǎng)電腦衡量其數(shù)字技能，兩個二值變量加總得到家庭數(shù)字技術(shù)水平指標(biāo)(szjs)。將這一指標(biāo)加入控制變量重新回歸，結(jié)果如表6列(2)、(5)所示?？梢园l(fā)現(xiàn)，在考慮數(shù)字技能因素后，疫情沖擊的估計系數(shù)仍然在1%水平上顯著，可見本文研究結(jié)論是穩(wěn)健的。

4.改變模型設(shè)定形式

采用Logit模型和ZIP模型分別替換原方程模型，通過改變離散隨機變量的分布形式進一步檢驗穩(wěn)健性。ZIP回歸決策首先決定取零(無)或取正整數(shù)(有)，相當(dāng)于二元選擇，如果有則進一步確定選擇哪個正整數(shù)。表6列(3)、(6)回歸結(jié)果顯示，改變模型設(shè)定形式后，前文研究結(jié)論仍然成立。

(四)異質(zhì)性分析

本文從金融素養(yǎng)和數(shù)字技術(shù)水平這兩個維度，分別考察疫情沖擊對農(nóng)村家庭數(shù)字金融行為的異質(zhì)性影響。同時，考慮到農(nóng)村家庭使用不同數(shù)字金融產(chǎn)品的動機以及數(shù)字金融產(chǎn)品自身存在的差異，有必要進一步分析疫情沖擊對不同數(shù)字金融產(chǎn)品使用的影響。

1.金融素養(yǎng)異質(zhì)性

借鑒周雨晴等(2020)的分組方法，研究方案設(shè)置了四個問題：一是對經(jīng)濟、金融方面的信息關(guān)注程度，回答“很關(guān)注”得3分、“一般”得2分、“不關(guān)注”得1分；二是對銀行業(yè)務(wù)和產(chǎn)品的了解程度，回答“很了解”得3分、“一般”得2分、“不了解”得1分；三是假設(shè)100元存1年定期，年利率2%，一年后賬戶余額？(1)超過102元(2)等于102元(3)少于102元(4)算不出來?；卮鹫_得1分、錯誤得0分；四是假設(shè)借給別人100元，年利率20%，利滾利計算，兩年后多少錢？(1)多于140元(2)等于140元(3)少于140元(4)算不出來?；卮鹫_得1分、錯誤得0分。將以上各項得分相加，得到農(nóng)村家庭的金融素養(yǎng)水平指標(biāo)，并按照得分在3分以下、3～6分和6分以上進行分類，分別歸為較低、中等、較高三個層次，研究疫情沖擊對不同金融素養(yǎng)水平的農(nóng)村家庭數(shù)字金融行為的影響，分組回歸結(jié)果如表7所示。較高金融素養(yǎng)組的模型系數(shù)邊際效應(yīng)最大，具有顯著正向影響。這說明農(nóng)村家庭金融素養(yǎng)水平越高，金融相關(guān)知識越豐富，金融信息的篩選效率也越高，受到疫情外生沖擊時，發(fā)生數(shù)字金融行為的概率以及參與程度也就越高。由此，研究假說2得以驗證。

表7 按金融素養(yǎng)分組回歸結(jié)果

2.數(shù)字技術(shù)水平異質(zhì)性

按照家庭人均智能手機數(shù)1部以下和1部及以上將樣本劃分為較低、較高兩個組別，分別進行回歸，結(jié)果列于表8。

表8 按數(shù)字技術(shù)水平分組回歸結(jié)果

由表8的估計結(jié)果可以看出，疫情沖擊對不同數(shù)字技術(shù)水平的農(nóng)村家庭數(shù)字金融參與率和參與程度的影響均顯著為正。疫情對較高數(shù)字技術(shù)組家庭的數(shù)字金融參與程度影響更大，這與研究假說2一致，但疫情對較低數(shù)字技術(shù)組家庭數(shù)字金融參與率的邊際影響更大，顯著性水平也更高。這可能是因為數(shù)字技能高的家庭原本就已經(jīng)使用數(shù)字金融，疫情沖擊促使其更積極地使用并提高參與程度。對于數(shù)字技能較低的家庭而言，疫情所帶來的無接觸要求和不確定性，迫使人們對原有生活生產(chǎn)模式以及行為做出理性化調(diào)整，從而促進其數(shù)字金融行為的產(chǎn)生，這一結(jié)果符合客觀現(xiàn)實邏輯。

3.疫情沖擊對農(nóng)村家庭不同數(shù)字金融產(chǎn)品使用的影響

如表9回歸結(jié)果所示，疫情沖擊對農(nóng)村家庭不同數(shù)字金融產(chǎn)品使用均有正向顯著影響。疫情對數(shù)字保險的邊際影響最大，顯著性高，表明家庭更傾向于通過參與保險來滿足家庭保障需求。對數(shù)字借貸的邊際影響也較大，應(yīng)對疫情沖擊，農(nóng)村家庭對安全穩(wěn)健的滿足基本生存的消費信貸需求大于不確定環(huán)境下相對冒險激進的生產(chǎn)借貸需求，故疫情對數(shù)字借貸也有增幅作用。對數(shù)字理財?shù)挠绊戄^弱，說明疫情期間的防控措施有效阻斷了病毒傳播，但對農(nóng)村家庭增收產(chǎn)到了一定程度的影響，因此對家庭使用數(shù)字理財產(chǎn)品實現(xiàn)資產(chǎn)增值的作用不明顯。此外，對數(shù)字支付的影響顯著性高但邊際效應(yīng)較小，這表明隨著農(nóng)村數(shù)字建設(shè)推進和智能手機等移動終端的普及，數(shù)字支付這一非接觸式交易方式已成為農(nóng)村家庭生產(chǎn)生活的基本所需。

表9 疫情沖擊與農(nóng)村家庭不同數(shù)字金融產(chǎn)品使用

(五)機制檢驗

運用中介效應(yīng)Sobel法檢驗疫情沖擊通過風(fēng)險預(yù)期效應(yīng)影響農(nóng)村家庭的數(shù)字金融行為。表10結(jié)果顯示，Sobel、Goldman1(Aroian)和Goldman2三種顯著性檢驗的P值均小于0.05,拒絕了原假設(shè),表明中介效應(yīng)成立,符合檢驗要求。其中，列(1)、(4)為中介效應(yīng)檢驗的第一步，檢驗關(guān)鍵解釋變量疫情沖擊對農(nóng)村家庭數(shù)字金融參與率及參與程度的影響。疫情沖擊變量的系數(shù)均顯著為正，表明疫情促進了農(nóng)村家庭數(shù)字金融行為，支持了假說1的觀點。列(2)、(5)為中介效應(yīng)檢驗的第二步，檢驗關(guān)鍵解釋變量對中介變量的作用，反映疫情沖擊變量的系數(shù)均在1%統(tǒng)計水平上顯著為正，表明疫情帶來的不確定性會給農(nóng)村家庭造成心理沖擊，促使其風(fēng)險管理和預(yù)防性水平提高。作為中介效應(yīng)檢驗的第三步，列(3)關(guān)鍵解釋變量與中介變量的系數(shù)均在1%水平上顯著為正，但列(6)中介變量的系數(shù)為正不顯著，這表明疫情沖擊能夠提高農(nóng)村家庭的風(fēng)險預(yù)期程度，進而促進其數(shù)字金融參與率，但對數(shù)字金融參與程度的影響不顯著。 由此，假說3得到驗證。

表10 機制檢驗:風(fēng)險預(yù)期效應(yīng)

(六)進一步討論

為檢驗普惠金融發(fā)展趨勢下疫情對農(nóng)村家庭數(shù)字金融行為的影響，使用2020年“北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)”的縣域?qū)用鏀?shù)據(jù)(郭峰 等，2020a)。鑒于北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)具有覆蓋區(qū)域廣、評價口徑一致和分類指標(biāo)細化等特征，適合作為交互項變量進行進一步檢驗，因此在基準(zhǔn)回歸中加入疫情沖擊和數(shù)字普惠金融總指數(shù)的交互項以及疫情沖擊和金融數(shù)字化水平指數(shù)的交互項。由表11可知，兩個交互項的系數(shù)均顯著為正，即隨著數(shù)字普惠金融的發(fā)展，疫情影響對農(nóng)村家庭數(shù)字金融參與率和參與程度的正效應(yīng)逐步增加。

表11 普惠金融發(fā)展下疫情沖擊對農(nóng)村家庭數(shù)字金融行為的影響

五、結(jié)論與討論

基于2021年江蘇農(nóng)村家庭金融調(diào)查數(shù)據(jù)，考察了疫情沖擊對農(nóng)村家庭數(shù)字金融行為的影響。研究結(jié)果表明：(1)疫情沖擊顯著促進了農(nóng)村家庭數(shù)字金融參與率和參與程度，使用工具變量對基礎(chǔ)回歸模型進行內(nèi)生性問題處理，并通過替換被解釋變量和關(guān)鍵解釋變量、改變關(guān)鍵解釋變量測度方式、增加新變量和改變模型設(shè)定形式進行穩(wěn)健性檢驗，主要結(jié)論基本保持一致。(2)農(nóng)村家庭金融素養(yǎng)水平越高，受到疫情外生沖擊時，發(fā)生數(shù)字金融行為的概率和參與程度也越高；疫情對數(shù)字技術(shù)水平較高家庭的數(shù)字金融參與程度影響更大，但對數(shù)字技術(shù)較低家庭的參與率影響更大；疫情沖擊對農(nóng)村家庭不同金融產(chǎn)品使用均有顯著促進作用，但邊際效應(yīng)不同。(3)作用機制檢驗結(jié)果顯示，疫情沖擊會提高農(nóng)村家庭的風(fēng)險預(yù)期，導(dǎo)致個體的風(fēng)險管理動機加強、預(yù)防性動機提升，進而影響其數(shù)字金融行為。而隨著數(shù)字普惠金融的發(fā)展，疫情對農(nóng)村家庭數(shù)字金融行為的正效應(yīng)逐步增加。

本文研究結(jié)論對于認清疫情沖擊的微觀影響具有重要政策啟示。第一，加快農(nóng)村傳統(tǒng)金融機構(gòu)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，基于互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)創(chuàng)新出貼合場景、覆蓋廣泛、門檻較低的數(shù)字金融產(chǎn)品，提高金融供給效率和風(fēng)險防范能力，有效支持和促進疫情后農(nóng)村家庭的金融需求，幫助其平滑消費和復(fù)工復(fù)產(chǎn)。第二，充分考慮農(nóng)村家庭自身信息技術(shù)水平及其潛在、多元化的金融需求，加強正規(guī)金融機構(gòu)的服務(wù)意識，并致力于緩解金融排斥、提高多樣化正規(guī)數(shù)字金融產(chǎn)品服務(wù)渠道的可得性，提升疫情期間和后疫情時期農(nóng)村家庭效用水平。第三，充分利用數(shù)字信息技術(shù)的優(yōu)勢，通過數(shù)字金融手段實現(xiàn)普惠金融高效率發(fā)展，針對不同群體尤其是文化水平較低、金融素養(yǎng)不高的農(nóng)村家庭設(shè)計和提供相應(yīng)的數(shù)字金融產(chǎn)品和服務(wù)，緩解負外部沖擊、實現(xiàn)包容性增長。第四，在數(shù)字金融下鄉(xiāng)服務(wù)中，農(nóng)村金融機構(gòu)應(yīng)加大金融宣傳力度和基礎(chǔ)知識培訓(xùn)力度，為農(nóng)村家庭提供必要的金融服務(wù)信息，培養(yǎng)農(nóng)村居民運用數(shù)字信息化渠道、手段的現(xiàn)代金融意識和金融參與能力，提高數(shù)字金融服務(wù)產(chǎn)品在農(nóng)村地區(qū)的認知度和使用率，是通過數(shù)字金融化手段規(guī)避不確定性風(fēng)險、實現(xiàn)金融普惠的關(guān)鍵。

需要說明的是，因受限于目前能夠反映疫情等相關(guān)情況的我國家庭金融調(diào)查數(shù)據(jù)的可得性和公布時間的滯后性，本文主要基于江蘇省樣本進行實證分析，對于現(xiàn)實中疫情沖擊影響農(nóng)村家庭數(shù)字金融行為的區(qū)域異質(zhì)性以及跨期考察得還不夠全面。考慮到截面數(shù)據(jù)所帶來的局限性問題，后續(xù)研究工作將持續(xù)關(guān)注全國家庭跟蹤調(diào)查數(shù)據(jù)，改進、完善研究設(shè)計，以加強研究結(jié)論的嚴(yán)謹程度和普適性。