數(shù)字普惠金融對縣域農(nóng)民增收減貧的效應研究
——基于湖北省孝感市縣域面板數(shù)據(jù)

蔡皎潔

(湖北工程學院 經(jīng)濟與管理學院，湖北 孝感 432000)

2021年習近平總書記在全國脫貧攻堅總結(jié)表彰大會上指出：在迎來中國共產(chǎn)黨成立一百周年的重要時刻，我國脫貧攻堅戰(zhàn)取得了全面勝利，現(xiàn)行標準下9899萬農(nóng)村貧困人口全部脫貧，832個貧困縣全部摘帽，12.8萬個貧困村全部出列，縣域性整體貧困得到解決。鄉(xiāng)村振興是實現(xiàn)中華民族偉大復興的一項重大任務，堅持把解決“三農(nóng)”問題作為全黨工作重中之重，持續(xù)縮小城鄉(xiāng)縣域發(fā)展差距，讓低收入人口和欠發(fā)達地區(qū)共享發(fā)展成果。習近平總書記在2017年“一帶一路”論壇開幕式和第五次全國金融工作會議上進一步強調(diào)金融科技創(chuàng)新及發(fā)展普惠金融的重要性，指出：要堅持創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展，促進科技與金融深度融合；要推動金融科技創(chuàng)新，建立金融業(yè)云計算、大數(shù)據(jù)等應用技術規(guī)范；要建設普惠金融體系，加強對小微企業(yè)、三農(nóng)和偏遠地區(qū)的金融服務，推進精準扶貧，鼓勵發(fā)展綠色金融。這些重要論述對進一步依托數(shù)字普惠金融助力精準扶貧指明了方向。以“三農(nóng)”為主體的縣域經(jīng)濟，由于封閉的生產(chǎn)生活環(huán)境、落后的信息基礎設施、及較低文化水平的限制，仍存在著普惠金融供需不平衡、發(fā)展不均衡的狀態(tài)。因此，充分利用大數(shù)據(jù)環(huán)境優(yōu)勢，力推數(shù)字普惠金融精準扶貧，這對降低金融服務成本、擴大金融服務滲透力有重要的理論及現(xiàn)實意義。

一、文獻綜述

關于不同形式金融扶貧的價值，傳統(tǒng)金融扶貧中往往存在“精英俘獲”的現(xiàn)象。溫濤等(2016)[1]通過對貧困縣和非貧困縣的實證分析，認為精英行為偏離整體利益，農(nóng)貸資金呈現(xiàn)被精英占有的“精英俘獲”機制，該機制使農(nóng)貸市場結(jié)構(gòu)扭曲、功能錯位、目標偏離。普惠金融(Inclusive Finance)來自聯(lián)合國系統(tǒng)在宣傳“2005年小額信貸年”時提出的詞匯，產(chǎn)生于金融排斥與收入差距的深刻社會背景，內(nèi)涵是即不排斥弱勢金融需求者，也不排斥強勢金融需求者，能有效、全方位滿足所有階層和群體的金融需求。周才云(2017)[2]指出普惠金融的創(chuàng)新性符合精準扶貧的內(nèi)生扶貧目標，普惠金融的廣覆蓋性符合精準扶貧的均等扶貧目標，普惠金融的可持續(xù)性符合精準扶貧的持續(xù)扶貧目標。隨著大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能、區(qū)塊鏈等新興數(shù)字技術的出現(xiàn)，2016年由G20普惠金融全球合作伙伴組織(GPFI)制定的《G20數(shù)字普惠金融高級原則》鼓勵發(fā)揮新興數(shù)字技術為金融服務帶來的巨大潛力。宋曉玲(2017)[3]、姚遠(2017)[4]、章祥生(2017)[5]等均認為數(shù)字普惠金融以其低成本、高效率、廣覆蓋的優(yōu)勢成為推動精準扶貧發(fā)展的關鍵。

其中，關于數(shù)字普惠金融對我國農(nóng)民增收及貧困減緩效應的研究，主要側(cè)重：(1)數(shù)字普惠金融對農(nóng)民增收減貧是否有直接效應。姚鳳閣(2020)[6]、鄭美華(2020)[7]等人通過實證分析發(fā)現(xiàn)數(shù)字普惠金融有顯著的直接減貧效應，并通過收入分配和經(jīng)濟增長達到減輕貧困；(2)數(shù)字普惠金融對農(nóng)民增收減貧是否存在“U”型非線性關系。王永靜(2021)[8]等人實證檢驗指出數(shù)字普惠金融的發(fā)展對農(nóng)民收入的影響存在“U”型非線性關系，當數(shù)字普惠金融發(fā)展水平未跨越“U”型曲線的最低點之前，對農(nóng)民收入的影響顯著為負，而跨越最低點后對農(nóng)民收入影響顯著為正。楊虹(2021)[9]等人在研究數(shù)字普惠金融對教育減貧的效應影響上，也提出當跨越門檻值后，數(shù)字普惠金融減貧效果明顯上升。陳慧卿(2021)[10]等人提出數(shù)字普惠金融增收減貧效應中明顯存在門檻效應；(3)數(shù)字普惠金融對農(nóng)民增收減貧是否存在空間溢出效應。郭小卉(2021)[11]等人利用空間杜賓誤差模型驗證了數(shù)字普惠金融發(fā)展可以有效收斂城鄉(xiāng)收入差距，但這一收斂效應對鄰近地區(qū)沒有明顯的溢出效應。錢鵬歲(2019)[12]等人利用空間杜賓模型實證分析數(shù)字普惠金融發(fā)展與貧困減緩之間的關系，發(fā)現(xiàn)本地區(qū)數(shù)字普惠金融對關聯(lián)地區(qū)產(chǎn)生了正向空間溢出效應；(4)數(shù)字普惠金融對農(nóng)民增收減貧是否存在縣域異質(zhì)性。多數(shù)研究均肯定了縣域異質(zhì)性的存在，陳慧卿(2021)[13]等人指出中部地區(qū)數(shù)字普惠金融的農(nóng)村增收效應最大，其次為東西部，但差異不明顯。王剛貞(2021)[14]等人基于“胡煥庸線”空間定量分析得出東側(cè)地區(qū)的數(shù)字普惠金融減貧效應對西側(cè)地區(qū)產(chǎn)生空間溢出效應。

本文立足于湖北省孝感市縣域經(jīng)濟發(fā)展，探討數(shù)字普惠金融對農(nóng)民增收減貧的效應影響。利用2016-2020年孝感7大區(qū)縣的面板數(shù)據(jù)，在基準回歸模型的基礎上構(gòu)建門檻模型，以進一步研究數(shù)字普惠金融對農(nóng)民增收減貧的曲線效應。由于一個縣域的宏觀經(jīng)濟指標分隔并不明顯，因此不考慮空間異質(zhì)性研究。

二、理論分析與研究假設

(一)數(shù)字普惠金融有利于農(nóng)民增收減貧

數(shù)字普惠金融影響農(nóng)民增收減貧的途徑有直接和間接兩種，其中直接途徑有；(1)通過互聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)等平臺提高金融信息透明度，擴大農(nóng)民選擇金融產(chǎn)品與服務的可及面，有效將以往“被動束縛式”尋找金融產(chǎn)品與服務轉(zhuǎn)換為“主動開放式”推送金融產(chǎn)品與服務，提高農(nóng)民使用金融產(chǎn)品與服務的效率，降低農(nóng)民獲取金融產(chǎn)品與服務的成本。(2)通過大數(shù)據(jù)、云計算、物聯(lián)網(wǎng)等新興數(shù)字化技術，構(gòu)建精準畫像及大數(shù)據(jù)風險控制系統(tǒng)，精準匹配金融需求，提升金融供給力度與金融風險控制能力，可有效提高農(nóng)民借貸額度和擴大使用場景，從而增加農(nóng)民增收減貧機率。間接途徑有：(1) 數(shù)字普惠金融發(fā)展所帶動的信息基礎設施的不斷完善及由“二八定律”所引導的長尾客戶傾向的金融政策改革，間接推動了當?shù)亟?jīng)濟發(fā)展，增加農(nóng)民工創(chuàng)業(yè)及就業(yè)機會。(2)傳統(tǒng)金融機構(gòu)與非金融機構(gòu)在數(shù)字普惠金融發(fā)展中，針對“三農(nóng)”問題，相互合作，共同構(gòu)建融合支付、借貸、供應鏈金融、保險、理財，及電子商務、培訓、醫(yī)療等金融生態(tài)圈，提高農(nóng)民意識形態(tài)，促進當?shù)亟逃t(yī)療等發(fā)展。基于以上分析，提出假設H1：

假設H1：數(shù)字普惠金融正向影響農(nóng)民增收減貧。

(二)數(shù)字普惠金融與農(nóng)民增收減貧呈現(xiàn)非線性關系

在數(shù)字普惠金融發(fā)展初期，由于其應用模式、政策監(jiān)管與支持及新興技術應用等諸多方面發(fā)展還不夠成熟完善，對農(nóng)民增收減貧的促進作用表現(xiàn)并不明顯，甚至呈現(xiàn)邊際效益遞減的趨勢；但隨著數(shù)字普惠金融的不斷發(fā)展完善，當其發(fā)展水平邁過門檻后，對農(nóng)民增收減貧的效果呈現(xiàn)邊際效益遞增的趨勢。[15]另外，農(nóng)村地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展需要一個過程才能與數(shù)字普惠金融發(fā)展相匹配，才能互相產(chǎn)生正向促進作用。當農(nóng)村地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平相對落后，如信息基礎建設不完善、農(nóng)戶接受教育水平低、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不合理等，都會抑制數(shù)字普惠金融發(fā)展，間接影響農(nóng)民增收減貧效應提高；但經(jīng)濟發(fā)展水平邁過門檻后，數(shù)字普惠金融便會落地生根，正向推進農(nóng)民增收減貧?；谝陨戏治?，提出假設H2：

假設H2：數(shù)字普惠金融的發(fā)展與農(nóng)民增收減貧效應的提高呈現(xiàn)非線性關系。

三、變量選擇與模型構(gòu)建

(一)變量選取

被解釋變量：農(nóng)民增收減貧(POV)。參照楊公元(2021)[16]、李連夢[17]等人的研究，選取農(nóng)村居民可支配收入對數(shù)化作為衡量指標。2013年國家統(tǒng)計局將“農(nóng)村人均純收入”統(tǒng)計口徑變?yōu)椤稗r(nóng)村可支配收入”，代表農(nóng)民可用于自由支配的收入。

解釋變量：數(shù)字普惠金融發(fā)展水平(DIFI)。選取北京大學數(shù)字金融研究中心[18]《北京大學數(shù)字普惠金融指數(shù)(第二期，2011—2018)》報告中的2014—2018年度縣域?qū)蛹壷笜藬?shù)據(jù)。

中介變量：為了研究數(shù)字普惠金融的間接影響作用，參照王剛貞(2020)[19]等人、姚鳳閣(2020)[20]等人的研究，選取經(jīng)濟發(fā)展水平(RGDP)，用人均生產(chǎn)總值的對數(shù)化來衡量；及收入分配程度(INS)，用泰爾指數(shù)橫向城鄉(xiāng)收入差距的變化程度。

控制變量：(1)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(IS)。第二產(chǎn)業(yè)、第三產(chǎn)業(yè)的增加代表縣域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整，農(nóng)村勞動力的轉(zhuǎn)移，市場資源的合理配置，能夠有效起到緩解貧困作用。選擇縣域第二、三產(chǎn)業(yè)增加值與地區(qū)生產(chǎn)總值之比來衡量。(2)政府財政支出(GOV)。政府在教育、社會保障與就業(yè)、醫(yī)療衛(wèi)生與計劃生育、農(nóng)林水利事務、住房保障等方面的財政投入，促使社會公共資源有效配置，減緩貧困。選擇地方公共財政預算支出與地區(qū)生產(chǎn)總值之比來衡量。(3)高新技術產(chǎn)業(yè)增加值(DS)。高新技術產(chǎn)業(yè)的增加代表地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)向知識密集、技術密集方向發(fā)展，可有效推動數(shù)字化產(chǎn)業(yè)應用，達到減貧目標。選擇高新技術產(chǎn)業(yè)增加值的對數(shù)來衡量。(4)人均受教育程度(EDU)。參照楊虹(2021)[21]等人的研究，選取小學、初中、高中、大專及以上人口與對應年限的加權(quán)比重來衡量。(5)城鎮(zhèn)登記失業(yè)率(UNE)。失業(yè)率高代表縣域經(jīng)濟低迷，貧困程度加重。

上述變量數(shù)據(jù)均來自各年份《孝感統(tǒng)計年鑒》及孝感市統(tǒng)計局官網(wǎng)公布的相關統(tǒng)計數(shù)據(jù)，泰爾指數(shù)需對原始數(shù)據(jù)計算得出。為了使各變量的量綱統(tǒng)一，以上對指數(shù)型變量、總數(shù)型變量進行對數(shù)化處理，比值型變量保持不變。

(二)模型構(gòu)建

根據(jù)上述分析，數(shù)字普惠金融對農(nóng)民增收減貧的直接效應基準回歸模型方程如下：

POVit=α0+α1DIFIit+∑6j=2αjControlit+εit

(1)

分別以經(jīng)濟發(fā)展水平(RGDP)、收入分配程度(INS)作為被解釋變量，數(shù)字普惠金融發(fā)展水平(DIFI)作為解釋變量的間接效應基準回歸模型方程如下：

RGDPit=θ0+θ1DIFIit+∑6j=2θjControlit+ωit

(2)

INSit=λ0+λ1DIFIit+∑6j=2λjControlit+μit

(3)

數(shù)字普惠金融對農(nóng)民增收減貧的中介效應回歸模型方程如下：

POVit=δ0+δ1DIFIit+δ2RGDPit+δ3INSit+∑8j=4Controlit+νit

(4)

其中，i表示縣域，t表示時間，Control為控制變量，α0、θ0、λ0、δ0為截距項，αj、θj、λj、δj(j=1，2，…，6)為待估系數(shù)，εit、ωit、μit、νit為隨機擾動項。

數(shù)字普惠金融對農(nóng)民增收減貧的影響并非線性關系，而是隨著縣域環(huán)境的改變呈現(xiàn)“U”型曲線關系。由上文分析可知，構(gòu)成縣域環(huán)境的因素諸多，本文選取經(jīng)濟發(fā)展水平(RGDP)、政府財政支出(GOV)、人均受教育程度(EDU)作為門檻變量，研究數(shù)字普惠金融與農(nóng)民增收減貧之間具體的門檻效應關系。門檻效應回歸模型方程如下：

POVit=β0+β1DIFIit.I(qit≤γ)+β2DIFIit.I(qit?γ)+ηit

(5)

其中，I()為示性函數(shù)，qit為門檻變量，γ為待估門檻值，ηit為隨機擾動項。

四、實證分析

(一)單位根檢驗

檢驗數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性，避免出現(xiàn)偽回歸現(xiàn)象，進行單位根檢驗。由于本文數(shù)據(jù)時間跨度不大，選取LLC和ADF-Fisher兩種方法進行檢驗，P<0.05且各變量均通過顯著性水平檢驗，可以進行回歸分析。結(jié)果如表1所示。

表1 面板數(shù)據(jù)單位根檢驗結(jié)果

(二)數(shù)字普惠金融對農(nóng)民增收減貧的基準效應檢驗

對基準方程(1)在不考慮控制變量和加入控制變量后，均通過Hausman檢驗，使用固定效應模型(FE)進行回歸分析。結(jié)果如表2所示。

FE(1)為不加入控制變量的模型回歸結(jié)果，F(xiàn)E(2)為加入控制變量的模型回歸結(jié)果，其中數(shù)字普惠金融發(fā)展水平(DIFI)回歸系數(shù)分別是0.0017和0.0026，且在1%置信水平上顯著，說明數(shù)字普惠金融發(fā)展有利于農(nóng)民增收減貧。假設H1成立。

具體影響因素上，政府財政支出(GOV)、人均受教育程度(EDU)回歸系數(shù)為正，且分別在1%和10%置信水平上顯著，證明這2個變量與農(nóng)民增收減貧顯著正相關。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(IS)、高新技術產(chǎn)業(yè)增加值(DS)回歸系數(shù)為正，但未通過置信水平，證明這2個變量對農(nóng)民增收減貧有正向影響，但效果不顯著。城鎮(zhèn)登記失業(yè)率(UNE)回歸系數(shù)為負，證明失業(yè)率越高，農(nóng)民增收減貧效果越差。

(三)數(shù)字普惠金融對農(nóng)民增收減貧的中介效應檢驗

由上文可知，數(shù)字普惠金融對農(nóng)民增收減貧過程中存在間接影響效應，設置經(jīng)濟發(fā)展水平(RGDP)、收入分配程度(INS)作為中介變量，檢驗對數(shù)字普惠金融增收減貧的中介傳導效應。對方程(2)、方程(3)、方程(4)分別進行Hausman檢驗，均通過顯著水平，因此采用固定效應模型(FE)進行回歸分析，結(jié)果如表3所示。

表3 中介效應回歸結(jié)果

FE(3)是對方程(2)的回歸結(jié)果，將經(jīng)濟發(fā)展水平(RGDP)作為被解釋變量，數(shù)字普惠金融發(fā)展水平(DIFI)回歸系數(shù)為0.0015，且在1%置信水平上顯著，可見數(shù)字普惠金融的發(fā)展可以帶來縣域經(jīng)濟的發(fā)展，且影響效果顯著。FE(4)是對方程(3)的回歸結(jié)果，將收入分配程度(INS)作為被解釋變量，數(shù)字普惠金融發(fā)展水平(DIFI)回歸系數(shù)為-0.0011，且在1%置信水平上顯著為正，說明數(shù)字普惠金融的發(fā)展可以縮小城鄉(xiāng)收入差距，有利于農(nóng)民增收減貧。FE(5)是對方程(4)的回歸結(jié)果，將農(nóng)民增收減貧(POV)作為被解釋變量，數(shù)字普惠金融發(fā)展水平(DIFI)、經(jīng)濟發(fā)展水平(RGDP)、收入分配程度(INS)的回歸系數(shù)分別是0.0009、0.0003、0.0501，且分別在1%和5%置信水平上達到顯著，證明數(shù)字普惠金融不僅能直接達到農(nóng)民增收減貧效果，還能通過提高經(jīng)濟發(fā)展水平和縮小城鄉(xiāng)收入分配間接達到農(nóng)民增收減貧效果。假設H1再次成立。

(四)數(shù)字普惠金融對農(nóng)民增收減貧的門檻效應檢驗

在設置不同門檻模型的前提下對方程(5)進行統(tǒng)計，采用Bootstrap(自抽樣法)反復抽樣500次得出各門檻變量所對應的不同門檻模型的相關統(tǒng)計值，如表4所示。門檻變量經(jīng)濟發(fā)展水平(RGDP)和人均受教育程度(EDU)，在單一門檻模型中F值分別為56.32和83.71，且P值均小于0.01，并在1%置信水平上顯著，但雙重門檻模型和三重門檻模型的統(tǒng)計值并不顯著，因此待估門檻值γ應為單一門檻值。門檻變量政府財政支出(GOV)，在單一門檻模型中F值為76.69，P值小于0.05，且在5%置信水平上顯著，但雙重門檻模型和三重門檻模型的統(tǒng)計值并不顯著，因此待估門檻值γ仍為單一門檻值。門檻變量的待估門檻值γ及置信區(qū)間如表5所示。

表5 門檻估計值及置信區(qū)間

表5中門檻變量經(jīng)濟發(fā)展水平(RGDP)門檻值為5.3214，且95%的置信區(qū)間較窄，因此該門檻變量可分為兩個樣本區(qū)間，即RGDP>5.3214和RGDP≤5.3214。同理，門檻變量政府財政支出(GOV)也可分為兩個樣本區(qū)間，即GOV>1.5598和GOV≤1.5598。門檻變量人均受教育程度(EDU)也可分為兩個樣本區(qū)間，即EDU>7.1953和EDU≤7.1953?？梢?，門檻效應回歸模型方程(5)構(gòu)建成立，使用單一門檻模型，假設H2成立。

采用固定效應模型對方程(5)進行回歸分析，各門檻變量的單一門檻模型回歸結(jié)果如表6所示?？梢姡T檻變量經(jīng)濟發(fā)展水平(RGDP)和政府財政支出(GOV)在小于門檻值以內(nèi)的投入并不會引起數(shù)字普惠金融的快速發(fā)展，隨著門檻變量發(fā)展及投入程度的加強，數(shù)字普惠金融發(fā)展水平呈現(xiàn)快速遞增。門檻變量人均受教育程度(EDU)越高，數(shù)字普惠金融發(fā)展越快?？偨Y(jié)來看，數(shù)字普惠金融由于其科技性強，對環(huán)境基礎設置及用戶知識水平有較高要求，當縣域經(jīng)濟發(fā)展到一定水平，政府對基礎設施完善、農(nóng)民科技培訓達到一定標準程度后，數(shù)字普惠金融才能跳過抑制其快速發(fā)展的門檻，融入高速發(fā)展的經(jīng)濟環(huán)境和知識環(huán)境，才能有效健康地持續(xù)發(fā)展。

表6 門檻變量單門檻模型回歸結(jié)果

五、結(jié)論與政策建議

(一)結(jié)論

本文以數(shù)字普惠金融對農(nóng)民增收減貧的效應為研究主題，選用2016—2020年孝感7大區(qū)縣的面板數(shù)據(jù)，分別構(gòu)建基準效應回歸模型、中介效應回歸模型和門檻效應回歸模型進行實證分析，論證了機理假設：數(shù)字普惠金融發(fā)展有利于農(nóng)民增收減貧；數(shù)字普惠金融的發(fā)展與農(nóng)民增收減貧效應的提高呈現(xiàn)非線性關系。

(1)數(shù)字普惠金融發(fā)展有利于農(nóng)民增收減貧。從直接效應上看，數(shù)字普惠金融發(fā)展水平的提高，可直接促使農(nóng)民增收減貧效應提升。從間接效應上看，數(shù)字普惠金融通過提高經(jīng)濟發(fā)展水平和縮小城鄉(xiāng)收入分配，可間接影響農(nóng)民增收減貧效果。

(2)數(shù)字普惠金融的發(fā)展與農(nóng)民增收減貧效應的提高呈現(xiàn)非線性關系。數(shù)字普惠金融在發(fā)展前期對農(nóng)民增收減貧效應并不明顯，而是隨著縣域經(jīng)濟發(fā)展水平、政府財政支出和人均受教育程度的不斷投入與提升，當達到一定程度后，數(shù)字普惠金融的發(fā)展與農(nóng)民增收減貧效果才呈現(xiàn)顯著相關性。

(二)政策建議

(1) 從精準扶貧的角度，扶貧辦、金融機構(gòu)、科技公司等各部門應聯(lián)手積極發(fā)展數(shù)字普惠金融。一方面，政府部門應在數(shù)字普惠金融發(fā)展政策上進行扶持，加大對農(nóng)村信息基礎設施建設、農(nóng)民信息科技與數(shù)字金融知識培訓的投入，調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，不斷推進縣域高新技術產(chǎn)業(yè)發(fā)展，帶動農(nóng)民返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)減少失業(yè)率，充分利用數(shù)字普惠金融發(fā)展紅利實現(xiàn)縣域經(jīng)濟發(fā)展。另一方面，金融機構(gòu)與科技公司應在數(shù)字普惠金融發(fā)展的底層核心技術上不斷展開合作，并能針對縣域用戶對金融服務的需求開發(fā)出精準匹配的數(shù)字普惠金融產(chǎn)品。如不斷推動縣域大數(shù)據(jù)發(fā)展，實現(xiàn)金融機構(gòu)多部門數(shù)據(jù)整合，構(gòu)建基于云端的共享數(shù)據(jù)庫，挖掘三農(nóng)用戶金融需求偏好，構(gòu)建用戶畫像，開展數(shù)字支付、數(shù)字借貸、在線供應鏈金融等多樣化數(shù)字普惠金融產(chǎn)品的深度營銷與應用推廣，提高農(nóng)民使用數(shù)字普惠金融產(chǎn)品與服務的效率。

(2) 從經(jīng)濟發(fā)展的角度，應根據(jù)縣域經(jīng)濟發(fā)展的程度分階段、分目標、分形式引入數(shù)字普惠金融，逐步孵化數(shù)字普惠金融產(chǎn)品與服務，實現(xiàn)逐級增收減貧的目標。由于數(shù)字普惠金融的“數(shù)字”性，需要新興科技知識的不斷植入、信息基礎設施的不斷完善、用戶數(shù)字素養(yǎng)的不斷提高，以及相應監(jiān)管與法制的不斷修改，才能為數(shù)字普惠金融的良性發(fā)展提供孕育的土壤。當縣域經(jīng)濟的發(fā)展程度不能夠匹配數(shù)字普惠金融的發(fā)展速度時，并不會顯著改變農(nóng)民增收減貧的現(xiàn)狀，但當縣域經(jīng)濟發(fā)展到一定階段后，一旦滿足數(shù)字普惠金融發(fā)展條件的各個閾值，便會扎根結(jié)果，產(chǎn)生較為顯著的農(nóng)民增收減貧效果。

(3) 從數(shù)字金融知識學習與傳播的角度，應正確認知數(shù)字普惠金融與傳統(tǒng)金融產(chǎn)品與服務的區(qū)別，不要過分夸大其作用，也不能壓制其合理發(fā)展。一方面，政府部門應積極督促金融機構(gòu)與科技機構(gòu)在數(shù)字普惠金融發(fā)展方面的有效合作，并密切監(jiān)管發(fā)展動向，如對數(shù)字普惠金融產(chǎn)品是否過度宣傳其應用價值，特別是網(wǎng)絡借貸產(chǎn)品，在其借貸周期、審核過程、大數(shù)據(jù)風控構(gòu)建以及借款金額和還款利率上都應該有明確的監(jiān)管規(guī)定；另外，對數(shù)字普惠金融產(chǎn)品與服務運行的信息技術平臺，應給予有效監(jiān)管，如是否存在大數(shù)據(jù)過度采集、泄露、殺熟等有損用戶隱私安全問題，系統(tǒng)是否存在違規(guī)賬號切入、盜取國家金融安全數(shù)據(jù)等系統(tǒng)性安全問題等。另一方面，應提高縣域民眾整體教育水平，人均受教育程度的提升，更利于家庭意識形態(tài)的改變，從內(nèi)心接受數(shù)字普惠金融產(chǎn)品和服務，更利于數(shù)字金融知識的學習和傳播。