數(shù)字金融對農(nóng)戶可持續(xù)生計的影響

摘 要：提升農(nóng)戶可持續(xù)生計能力是全面推進鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的關(guān)鍵，這一過程離不開金融的支持?；诳沙掷m(xù)生計分析框架構(gòu)建農(nóng)戶可持續(xù)生計評價指標(biāo)體系，并利用中國家庭金融調(diào)查數(shù)據(jù)，檢驗數(shù)字金融改善農(nóng)戶可持續(xù)生計的實現(xiàn)機制與空間溢出效應(yīng)。研究發(fā)現(xiàn)：數(shù)字金融可以顯著改善農(nóng)戶可持續(xù)生計，主要通過提高信貸可得性、增強信息關(guān)注度、改善收入分配機制實現(xiàn)，且對風(fēng)險偏好型、高收入、高生計水平、高生計多樣性及高勞動力質(zhì)量農(nóng)戶可持續(xù)生計的改善作用更為顯著。此外，數(shù)字金融對農(nóng)戶可持續(xù)生計的改善作用具有顯著的空間溢出效應(yīng)。應(yīng)從“供給”和“需求”兩方面加大對低收入群體的數(shù)字金融服務(wù)力度，促進地區(qū)間數(shù)字金融合作聯(lián)動發(fā)展，差異化促進不同類型農(nóng)戶使用數(shù)字金融以實現(xiàn)可持續(xù)生計。

關(guān)鍵詞：數(shù)字金融；農(nóng)戶可持續(xù)生計；生計資本；生計策略；生計結(jié)果

中圖分類號：F832 文獻標(biāo)識碼：A 文章編號：1003-7543（2024）08-0098-21

當(dāng)前，我國脫貧攻堅取得了全面勝利，但貧困問題具有復(fù)雜性［1］，農(nóng)村居民生計資本結(jié)構(gòu)欠佳、收入單一化且穩(wěn)定性不足、思想較為保守等問題仍是我國農(nóng)戶生計脆弱性的癥結(jié)所在［2］。因此，提升可持續(xù)生計能力是農(nóng)村居民實現(xiàn)生活富裕、全面推進鄉(xiāng)村振興的關(guān)鍵，這一過程離不開金融的保障與支持?，F(xiàn)階段，金融機構(gòu)在農(nóng)村地區(qū)覆蓋范圍有限，同質(zhì)化嚴(yán)重，供給結(jié)構(gòu)失衡；農(nóng)村金融服務(wù)成本高、風(fēng)險大、收益低等因素導(dǎo)致金融資源在農(nóng)村地區(qū)較難滿足農(nóng)戶實際需求［3-4］，不利于實現(xiàn)農(nóng)戶可持續(xù)生計發(fā)展。數(shù)字金融作為兼具金融屬性和數(shù)字屬性的新型金融模式，在供給層面服務(wù)了原本被傳統(tǒng)金融機構(gòu)忽視的“長尾”客戶群體［5］；在需求層面借助數(shù)字技術(shù)打破區(qū)域限制的壁壘，滿足了農(nóng)村居民對于便捷金融服務(wù)的需求。因此，探究數(shù)字金融對農(nóng)戶可持續(xù)生計的影響，對鞏固脫貧攻堅成果、全面推進鄉(xiāng)村振興具有重要意義。

一、相關(guān)文獻綜述

生計（Livelihood）概念的提出源于20世紀(jì)80年代為解決發(fā)展中國家貧困問題的相關(guān)研究。Chambers等認為生計是一種建立在能力、資產(chǎn)和活動基礎(chǔ)之上的謀生方式［6］?？沙掷m(xù)生計即居民家庭抵御外界風(fēng)險變化，在保持家庭生計能力及生計資本的基礎(chǔ)上提高家庭福利水平的能力。隨著對生計問題研究的逐漸深入，基于對生計內(nèi)涵的不同理解，形成多種可持續(xù)生計分析理論框架，主要包括英國國際發(fā)展署（DFID）、國際關(guān)懷組織（CARE）以及聯(lián)合國開發(fā)計劃署（UNDP）等部門提出的各類可持續(xù)生計分析框架。其中，DFID制定的可持續(xù)生計分析框架（Sustainable Livelihoods Approach， SLA）①，被政策制定者和學(xué)術(shù)研究者作為可持續(xù)發(fā)展和消除貧困的研究基礎(chǔ)而廣泛應(yīng)用［7］。在可持續(xù)生計分析框架下，決定農(nóng)戶可持續(xù)生計的因素主要包括脆弱性背景、制度結(jié)構(gòu)、生計資本、生計策略、生計結(jié)果五方面?，F(xiàn)有研究大多以可持續(xù)生計分析框架為基礎(chǔ)，進行農(nóng)戶生計資本測算［8］、生計脆弱性評估［9］、生計策略選擇［10］、生計多樣性［11］、生計結(jié)果［12］等方面的研究，而外部因素對農(nóng)戶生計影響的研究多集中于政策制定［9］、生態(tài)環(huán)境變化［13］等方面。與此同時，農(nóng)戶生計的相關(guān)文獻多聚焦于局部地區(qū)的農(nóng)戶［14］，通常僅關(guān)注生計資本、生計策略或生計結(jié)果單個維度［8，11-12］，在全國層面進行討論的較少，且鮮有基于多個維度對農(nóng)戶可持續(xù)生計問題的討論。

近年來，數(shù)字金融發(fā)展迅速。農(nóng)村地區(qū)互聯(lián)網(wǎng)使用的推廣為數(shù)字金融發(fā)展奠定了基礎(chǔ)，截至2023年12月，我國農(nóng)村地區(qū)互聯(lián)網(wǎng)普及率達66.5%，較2018年末增長了28.1個百分點②。農(nóng)民利用互聯(lián)網(wǎng)不僅可以獲取信息、交易商品、延伸社會網(wǎng)絡(luò)，還能通過移動設(shè)備進行支付、儲蓄、信貸、理財?shù)冉鹑诨顒?，這深刻改變了農(nóng)村家庭傳統(tǒng)的生活方式。從家庭信貸角度來看，數(shù)字金融的發(fā)展使農(nóng)戶更易獲得正規(guī)信貸［15］。從家庭資產(chǎn)配置角度來看，數(shù)字金融的發(fā)展增強了家庭通過互聯(lián)網(wǎng)進行理財投資的意識［16］，并促使家庭金融資產(chǎn)配置由單一化向多樣化轉(zhuǎn)變，對農(nóng)村家庭高風(fēng)險金融資產(chǎn)配置規(guī)模的促進作用更強［17］。從農(nóng)戶就業(yè)角度來看，數(shù)字金融為農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)提供了金融支持，促進了農(nóng)村地區(qū)的家庭創(chuàng)業(yè)［18］；拓展了農(nóng)村居民的就業(yè)選擇［19］，促使農(nóng)戶生計策略向非農(nóng)化轉(zhuǎn)變［20］。從農(nóng)戶收入角度來看，數(shù)字金融有助于增強金融的“普惠性”，提高農(nóng)戶收入水平，縮小城鄉(xiāng)收入差距［21］。數(shù)字金融幫助農(nóng)村家庭擺脫資金限制，促使農(nóng)村家庭加大對人力資本、社會資本、物質(zhì)資本的投入，如接受良好的教育、接受技能培訓(xùn)，增加農(nóng)戶生計資本積累［22-23］。直接討論數(shù)字金融影響農(nóng)戶生計的文獻較少，且主要聚焦于數(shù)字金融使用對農(nóng)戶生計策略選擇與生計多樣性的影響［10-11］，而忽略了數(shù)字金融對農(nóng)戶可持續(xù)生計影響的研究。

基于此，本文在生計脆弱性背景、制度結(jié)構(gòu)等外部因素既定條件下，從生計資本、生計策略和生計結(jié)果三個維度系統(tǒng)分析全國范圍內(nèi)各地區(qū)農(nóng)戶可持續(xù)生計，在此基礎(chǔ)上，從家庭微觀層面檢驗數(shù)字金融改善農(nóng)戶可持續(xù)生計的實現(xiàn)機制、異質(zhì)性特征，并進一步探究數(shù)字金融對農(nóng)戶可持續(xù)生計能否產(chǎn)生空間溢出效應(yīng)。研究發(fā)現(xiàn)：數(shù)字金融主要通過提高農(nóng)戶信貸可得性、增強農(nóng)戶信息關(guān)注度、改善收入分配狀況等機制顯著改善農(nóng)戶可持續(xù)生計。異質(zhì)性分析顯示，數(shù)字金融對風(fēng)險偏好型、高收入、高生計水平、高生計多樣性、高勞動力質(zhì)量農(nóng)戶的可持續(xù)生計影響作用更積極。此外，數(shù)字金融對農(nóng)戶可持續(xù)生計的改善作用具有顯著的空間溢出效應(yīng)。

與現(xiàn)有研究相比，本文的邊際貢獻在于：第一，鮮有文獻從全國層面多維度系統(tǒng)測度農(nóng)戶可持續(xù)生計，本文依據(jù)可持續(xù)生計分析框架，從生計資本、生計策略和生計結(jié)果三個維度對農(nóng)戶可持續(xù)生計進行量化，測度全國層面農(nóng)戶可持續(xù)生計，拓寬了研究的范圍和普適性。第二，在統(tǒng)一框架下驗證數(shù)字金融對農(nóng)戶可持續(xù)生計的影響，討論數(shù)字金融通過何種機制改善農(nóng)戶可持續(xù)生計，支持了數(shù)字金融能夠通過信貸可得性、信息關(guān)注度、收入分配等機制改善農(nóng)戶可持續(xù)生計，并判斷農(nóng)戶由于不同的風(fēng)險態(tài)度、收入水平、生計類型、勞動力質(zhì)量等異質(zhì)性特征帶來的數(shù)字金融影響效應(yīng)的差異，這對探究農(nóng)戶可持續(xù)生計的影響因素提供了有益補充。第三，綜合考慮區(qū)域空間因素，從宏觀視角探究數(shù)字金融能否打破空間限制壁壘，對農(nóng)戶可持續(xù)生計產(chǎn)生溢出效應(yīng)，從而為統(tǒng)籌協(xié)調(diào)數(shù)字金融優(yōu)化發(fā)展、改善農(nóng)戶可持續(xù)生計提供重要參考。

二、理論分析與研究假說

（一）數(shù)字金融對農(nóng)戶可持續(xù)生計的影響

數(shù)字金融打破地理時空的界限，滲透到偏遠和欠發(fā)達地區(qū)，以其自身優(yōu)勢通過緩解金融排斥、長尾效應(yīng)、涓滴效應(yīng)、發(fā)揮“數(shù)字紅利”對農(nóng)戶可持續(xù)生計產(chǎn)生積極影響（見圖1）。主要體現(xiàn)在：第一，數(shù)字金融有效緩解了農(nóng)村地區(qū)的金融排斥。數(shù)字金融依托于互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等數(shù)字技術(shù)使農(nóng)村地區(qū)金融服務(wù)數(shù)量和質(zhì)量得到極大改善［15］，提高了農(nóng)村地區(qū)金融服務(wù)的可得性與包容性［22］，緩解了金融排斥。這直接提高了農(nóng)村居民金融資本的積累，對農(nóng)戶可持續(xù)生計改善發(fā)揮了積極作用。第二，數(shù)字金融通過發(fā)揮其長尾效應(yīng)改善農(nóng)戶可持續(xù)生計。農(nóng)村居民由于信息不對稱等被傳統(tǒng)金融服務(wù)排斥在外，成為長尾群體。數(shù)字金融利用數(shù)字技術(shù)優(yōu)勢服務(wù)原本被忽視的長尾群體，降低了為長尾群體提供金融服務(wù)的交易成本和風(fēng)險。金融可得性的提高促使農(nóng)村家庭金融資產(chǎn)配置轉(zhuǎn)向多樣化［17］，提高農(nóng)業(yè)保險參與率［24］，增強農(nóng)戶各類風(fēng)險防范能力，進而支持農(nóng)戶可持續(xù)生計改善。第三，數(shù)字金融以涓滴效應(yīng)輻射到農(nóng)村地區(qū)，惠及低收入群體，為其創(chuàng)造更多的就業(yè)機會，激發(fā)低收入群體的自我提升動力，進而改善其收入水平，從而優(yōu)化居民收入分配狀況［21］。數(shù)字金融深化了金融的服務(wù)廣度和深度，改善了相對貧困［25］。第四，數(shù)字金融帶來的“數(shù)字紅利”降低金融服務(wù)門檻、緩解金融排斥，促進了農(nóng)村居民收入增長［26］。農(nóng)戶可支配收入的增加有助于促進農(nóng)戶人力資本和社會資本的積累［27］，增強農(nóng)戶抵御外界風(fēng)險的能力，也為農(nóng)戶可持續(xù)生計發(fā)展提供了金融支持?；诖?，提出如下假設(shè)：

假設(shè)1：數(shù)字金融對農(nóng)戶可持續(xù)生計改善具有顯著的正向影響。

（二）數(shù)字金融影響農(nóng)戶可持續(xù)生計的機制分析

1.信貸可得性

傳統(tǒng)金融機構(gòu)對于低收入家庭存在“惜貸”行為。由于缺少可用于抵押的資產(chǎn)，低收入家庭往往面臨融資約束［28］，難以獲得除滿足自身需求之外的資金用于生產(chǎn)經(jīng)營活動，特別是當(dāng)遭遇風(fēng)險時其生活狀況將進一步惡化，進而陷入持續(xù)性貧困陷阱［29］。黃益平和邱晗認為，數(shù)字金融快速發(fā)展改善了農(nóng)村地區(qū)金融服務(wù)水平及效率，數(shù)字化技術(shù)通過快速獲取和分析用戶信息，緩解了信息不對稱與逆向選擇風(fēng)險，進而為缺乏抵押資產(chǎn)的低收入群體提供信貸支持，使農(nóng)村家庭更易獲得正規(guī)信貸，有效緩解了其信貸約束［5］。王奇、牛耕、李涵研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字金融改善農(nóng)戶家庭信息獲取環(huán)境、提高金融素養(yǎng)使農(nóng)戶更易獲得正規(guī)信貸［30］。信貸可得性的提高一方面直接改善了農(nóng)戶金融資本的積累，不僅使農(nóng)戶能夠購置各類固定資產(chǎn)充實物質(zhì)資本，還能用于教育投資提升人力資本；另一方面，促進農(nóng)戶生計策略向非農(nóng)化轉(zhuǎn)變，增加了農(nóng)戶外出務(wù)工與自主創(chuàng)業(yè)的概率［10］，提高了農(nóng)戶生計多樣性［11］，同時促進農(nóng)戶利用社會資本對各種資源進行更優(yōu)配置以改善其生計水平。基于此，提出如下假設(shè)：

假設(shè)2：數(shù)字金融能通過提高農(nóng)戶信貸可得性改善農(nóng)戶可持續(xù)生計。

2.信息關(guān)注度

農(nóng)村居民獲取信息成本較高且渠道單一，而數(shù)字金融通過降低信息搜尋成本，提高農(nóng)民信息搜尋能力，提升農(nóng)戶社會資本［31］。數(shù)字金融使農(nóng)村居民可以通過互聯(lián)網(wǎng)隨時進行各類信息的查詢，極大拓展了農(nóng)村居民的信息獲取渠道，通過互聯(lián)網(wǎng)農(nóng)村居民能及時了解更加準(zhǔn)確的各類信息［27］。信息關(guān)注度更高的農(nóng)戶更能及時了解各類技術(shù)信息與農(nóng)產(chǎn)品市場行情，使其作出更明智的決策，提高農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)的可能性［18］。此外，農(nóng)戶借助數(shù)字金融平臺還能更好地了解、利用金融服務(wù)與各類金融、保險產(chǎn)品，獲得相應(yīng)的保障與支持，增強農(nóng)戶抵御各類突發(fā)風(fēng)險的能力［24］。信息關(guān)注度越高的農(nóng)村居民越能獲取更準(zhǔn)確的信息以幫助他們作出正確的判斷，進而能更好地參與金融市場，優(yōu)化家庭金融資產(chǎn)配置，增加金融資本積累［17］。王晶、呂新業(yè)、呂開宇認為數(shù)字金融緩解了農(nóng)戶的信息約束，能改善其勞動力配置、生計策略的選擇與多樣性水平，有效提升農(nóng)戶的自我發(fā)展能力［11］。基于此，提出如下假設(shè)：

假設(shè)3：數(shù)字金融通過提高農(nóng)戶信息關(guān)注度改善農(nóng)戶可持續(xù)生計。

3.收入分配

數(shù)字金融發(fā)展改善了農(nóng)村地區(qū)的收入分配狀況。一方面，優(yōu)化農(nóng)村地區(qū)生產(chǎn)要素配置，推動農(nóng)村地區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，從源頭上緩解收入差距問題［21］。另一方面，數(shù)字金融促進了經(jīng)濟增長并通過涓滴效應(yīng)，改善家庭收入水平、緩解家庭脆弱性，打破社會圈層間“隔閡”［25］，釋放低收入群體發(fā)展的內(nèi)生動力，進一步縮小收入差距。合理的收入分配有助于農(nóng)村地區(qū)的長期發(fā)展，有利于低收入農(nóng)戶獲取更多的醫(yī)療、教育等資源，提升農(nóng)戶的人力資本積累和整體生活質(zhì)量［32］，增強農(nóng)戶的主觀幸福感，進而實現(xiàn)可持續(xù)生計。綜上，數(shù)字金融有助于縮小收入差距，從而對農(nóng)村居民可持續(xù)生計具有正向影響作用?；诖耍岢鋈缦录僭O(shè)：

假設(shè)4：數(shù)字金融通過改善收入分配狀況間接改善農(nóng)戶可持續(xù)生計。

（三）數(shù)字金融與農(nóng)戶可持續(xù)生計的空間效應(yīng)

數(shù)字金融的一大特性是借助數(shù)字技術(shù)高效傳輸各類信息，聯(lián)動各地區(qū)的金融發(fā)展。根據(jù)Tobler的地理學(xué)第一定律，無形的信息、技術(shù)、知識能夠突破地理距離的局限，對周邊地區(qū)產(chǎn)生溢出影響［33］。具體而言，主要體現(xiàn)在：第一，從經(jīng)濟視角看，區(qū)域經(jīng)濟越發(fā)達，“擴散效應(yīng)”越明顯，資本、技術(shù)和勞動力等生產(chǎn)要素越會向相鄰地區(qū)轉(zhuǎn)移，進而促進其周邊地區(qū)經(jīng)濟、金融發(fā)展［34］，從而改善周邊地區(qū)的農(nóng)戶可持續(xù)生計。第二，從地理視角看，發(fā)達地區(qū)的金融創(chuàng)新活動可以通過信息傳遞與知識溢出對周邊地區(qū)產(chǎn)生影響，其各類生產(chǎn)要素能夠突破地理限制實現(xiàn)跨區(qū)域流動，并且相距越近的地區(qū)間生產(chǎn)要素的流動效率往往越高，這有助于周邊地區(qū)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化和農(nóng)戶收入提高［35］。第三，從金融視角看，雖然金融資源因其本身的“逐利性”多集聚于經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)［36］，但數(shù)字金融所依賴的數(shù)字技術(shù)具備的“強滲透性”與“廣覆蓋性”，能夠打破空間壁壘，使金融服務(wù)能夠跨區(qū)域配置，帶來正向集聚空間效應(yīng)。數(shù)字技術(shù)在“涓滴效應(yīng)”下通過示范—模仿方式帶動鄰近地區(qū)數(shù)字金融的發(fā)展?；诖?，提出如下假設(shè)：

假設(shè)5：數(shù)字金融對農(nóng)戶可持續(xù)生計的影響存在正向的空間溢出效應(yīng)。

三、實證設(shè)計

（一）數(shù)據(jù)來源

本文使用的數(shù)據(jù)源于西南財經(jīng)大學(xué)中國家庭金融調(diào)查與研究中心2015年、2017年和2019年開展的三輪全國性微觀家庭調(diào)查數(shù)據(jù)。地區(qū)控制變量的相關(guān)數(shù)據(jù)來自各地級市統(tǒng)計年鑒及CSMAR數(shù)據(jù)庫。

本文基于研究主題對樣本數(shù)據(jù)進行如下處理：首先，保留連續(xù)三次參加中國家庭金融調(diào)查的家庭樣本；其次，本文研究主體為農(nóng)戶，因而僅保留農(nóng)村居民樣本；再次，保留戶主樣本，并剔除18歲以下的戶主樣本；最后，剔除變量有缺失的樣本。同時，為減小異常值干擾，對連續(xù)變量進行上下1%的縮尾處理，共得到12 587個有效觀測值。

（二）變量說明與描述性統(tǒng)計

被解釋變量：農(nóng)戶可持續(xù)生計。農(nóng)戶生計相關(guān)評價指標(biāo)多從生計資本角度構(gòu)建［8］，但可持續(xù)生計作為一種可持續(xù)提升家庭福利水平的能力，從單一維度難以體現(xiàn)農(nóng)戶可持續(xù)生計的長效性。因此，本文在生計資本的基礎(chǔ)上增加生計策略、生計結(jié)果，從三個一級維度構(gòu)建農(nóng)戶可持續(xù)生計評價指標(biāo)體系（見表1，下頁）。在具體指標(biāo)測度時，使用極差標(biāo)準(zhǔn)化對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，然后使用熵值法作為權(quán)重，計算農(nóng)戶可持續(xù)生計指數(shù)，該指數(shù)值越大，表示該農(nóng)戶可持續(xù)生計水平越高。

核心解釋變量：農(nóng)戶數(shù)字金融使用。參考何婧和李慶海［18］、王晶等［11］的研究，選取CHFS調(diào)查問卷中關(guān)于使用網(wǎng)上銀行、手機銀行、網(wǎng)購、移動支付等相關(guān)問題進行衡量，具體包括：（1）您家主要使用過哪些形式的銀行服務(wù)（網(wǎng)上銀行、手機銀行）？（2）您家網(wǎng)購共花費多少錢（不為0）？（3）您家是否開通支付寶、微信支付、京東網(wǎng)銀錢包、百度錢包等第三方支付賬戶？（4）您家是否持有余額寶、微信理財通、京東小金庫等幾類互聯(lián)網(wǎng)理財產(chǎn)品？（5）您和您家人在購物時（包括網(wǎng)購），一般會使用下列哪些支付方式（電腦支付、移動終端支付）？當(dāng)受訪者針對上述任一問題選擇括號中的回答或給出肯定回答，則認為該農(nóng)戶使用了數(shù)字金融。

控制變量：參考已有文獻，選擇一系列控制變量，包括年齡、性別、政治面貌、婚姻狀況等個體特征變量，撫養(yǎng)負擔(dān)、贍養(yǎng)負擔(dān)、家庭規(guī)模等家庭特征變量，人均GDP、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、財政支出規(guī)模等地區(qū)特征變量。

機制變量：信貸可得性、信息關(guān)注度、收入差距。首先，參考周利、廖婧琳、張浩［16］的做法，信貸可得性的提高直接表現(xiàn)為債務(wù)規(guī)模的擴大，由于住房貸款通常有較高的抵押率且還款期限較長，將其剔除可更準(zhǔn)確地評估農(nóng)戶信貸可得性，因而使用債務(wù)規(guī)模（除房貸外）作為信貸可得性的代理變量。其次，以CHFS問卷中“對經(jīng)濟、金融信息的關(guān)注度如何”的回答作為農(nóng)戶信息關(guān)注度的代理變量。最后，參考周利、廖婧琳、張浩［16］的做法，計算得到各個地區(qū)中農(nóng)戶收入的10%、50%、90%分位數(shù)，并以P90/P50、P90/P10、P50/P10三個分位數(shù)收入之比來衡量各地區(qū)農(nóng)戶收入差距。其中，P90/P50表示該地區(qū)的90%分位數(shù)與50%分位數(shù)農(nóng)戶家庭收入之比，另外兩個指標(biāo)含義與之類似。

空間溢出效應(yīng)部分的變量。這里的被解釋變量為“各省份農(nóng)戶可持續(xù)生計”，對所在省份內(nèi)微觀農(nóng)戶可持續(xù)生計水平取平均值，最終得到28個省、自治區(qū)、直轄市（除上海、西藏、新疆外）的農(nóng)戶可持續(xù)生計水平。解釋變量為“各省份數(shù)字金融發(fā)展”及其三個子維度，數(shù)字金融數(shù)據(jù)來源于北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心編制的中國數(shù)字普惠金融發(fā)展指數(shù)的省級數(shù)據(jù)，將其除以100。本文還選取了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、固定資產(chǎn)投資、地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平、財政支出規(guī)模四個控制變量，以提高模型的精確度。各變量說明及描述性統(tǒng)計如表2（下頁）所示。

（三）模型設(shè)計

1.基準(zhǔn)回歸模型

利用雙固定效應(yīng)模型研究數(shù)字金融對農(nóng)戶可持續(xù)生計的影響，設(shè)定模型如下：

LSIit=α0+α1DFit+λcontrolit+?i+ηt+εit（1）

式（1）中，LSIit為農(nóng)戶可持續(xù)生計，DFit為數(shù)字金融，controlit為本文的控制變量；?i代表地區(qū)固定效應(yīng)，控制與城市相關(guān)且不隨時間變化的遺漏變量；ηt代表時間固定效應(yīng)，控制與時間相關(guān)且不隨個體變化的遺漏變量；εit為擾動項。此外，i表示農(nóng)戶家庭，t代表年份。系數(shù)α1表示數(shù)字金融對農(nóng)戶可持續(xù)生計的影響凈效果。

2.機制檢驗

在模型（1）的基礎(chǔ)上加入機制變量以及數(shù)字金融與機制變量的交互項檢驗數(shù)字金融對農(nóng)戶可持續(xù)生計的影響機制，具體模型如下：

LSIit=a0+a1DFit+a2Mit+a3DFit×Mit+λcontrolit+?i+ηt+εit（2）

式（2）中，Mit為數(shù)字金融影響農(nóng)戶可持續(xù)生計的機制變量，a2為其估計系數(shù)；a3為機制檢驗關(guān)注系數(shù)；其余變量含義同式（1）。

3.空間溢出效應(yīng)

分別構(gòu)建空間自回歸模型（SAR）、空間誤差模型（SEM）、空間杜賓模型（SDM）檢驗數(shù)字金融對農(nóng)戶可持續(xù)生計的影響是否具有空間溢出效應(yīng)，具體模型如下：

首先，構(gòu)建空間自回歸模型（SAR）：

LSIat=γ0+γ1DFat+γ2controlat+ρWabLSIbt+μa+δt+εat（3）

式（3）中，a、b代表不同省份，t表示不同年份。Wab為空間權(quán)重矩陣，文中使用的空間權(quán)重矩陣在后文中有具體介紹。LSIat為不同省份在各年份的農(nóng)戶可持續(xù)生計；DFat與controlat分別是核心解釋變量數(shù)字金融與控制變量，γ1與γ2分別是其對應(yīng)的估計系數(shù)；ρ為空間自回歸系數(shù)，以此說明不同地區(qū)間交互效應(yīng)的大??； μa代表省份固定效應(yīng)，δt代表時間固定效應(yīng)，主要控制隨省份和時間而變化的遺漏變量問題；εat為擾動項。

其次，構(gòu)建空間誤差模型（SEM）：

LSIat=γ0+γ1DFat+γ2controlat+λWab?jt+μa+δt+εat（4）

式（4）中，?jt表示存在空間相關(guān)性的誤差項，Wab?jt表示b的誤差項對a的空間交互影響；λ為空間誤差估計系數(shù)；其余含義與式（3）相同。

最后，構(gòu)建空間杜賓模型（SDM）：

LSIat=γ0+γ1DFat+γ2controlat+ρWabLSIbt+γ3WabDFat+γ4Wabcontrolat+μa+δt+εat（5）

式（5）中，γ3與γ4分別是DFat、controlat的空間權(quán)重系數(shù)；其余含義與式（3）相同。

四、實證結(jié)果與穩(wěn)健性檢驗

（一）基準(zhǔn)回歸分析

表3（下頁）報告了數(shù)字金融對農(nóng)戶可持續(xù)生計及其各維度的影響。列（1）僅考慮數(shù)字金融變量，未考慮其他控制變量，結(jié)果表明，數(shù)字金融的系數(shù)為0.046，在1%的水平上顯著，說明數(shù)字金融對農(nóng)戶可持續(xù)生計有顯著的正向影響。列（2）在列（1）的基礎(chǔ)上加入控制變量，數(shù)字金融依然顯著為正，加入控制變量后數(shù)字金融的系數(shù)變小，說明不控制個體、家庭、地區(qū)特征變量會高估數(shù)字金融對農(nóng)戶可持續(xù)生計的影響。由此證實了數(shù)字金融有效推動農(nóng)戶可持續(xù)生計水平的提高，假設(shè)1得證。進一步，將農(nóng)戶可持續(xù)生計分解為生計資本、生計策略、生計結(jié)果三個維度，并以各維度分別作為被解釋變量，利用模型（1）進行回歸，結(jié)果如列（3）—（5）所示，說明數(shù)字金融對生計資本、生計策略、生計結(jié)果三方面均有顯著正向影響。

從控制變量來看，戶主年齡與農(nóng)戶可持續(xù)生計負相關(guān)；戶主為男性的家庭可持續(xù)生計水平高；戶主已婚且是黨員的可持續(xù)生計水平高；撫養(yǎng)子女與贍養(yǎng)老人對農(nóng)戶可持續(xù)生計產(chǎn)生了負向影響，說明照料子女與老人擠占了青壯年勞動力的勞動時間與精力，可能會限制撫養(yǎng)與贍養(yǎng)負擔(dān)較重家庭的可持續(xù)發(fā)展；在人口數(shù)量上，家庭規(guī)模對農(nóng)戶可持續(xù)生計起到了推動作用，家庭規(guī)模越大在一定程度上意味著對風(fēng)險的抵御能力越強。就地區(qū)特征變量來看，地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平與農(nóng)戶可持續(xù)生計正相關(guān)。

進一步地，檢驗數(shù)字金融對不同可持續(xù)生計水平農(nóng)戶的影響，參考高亞飛等［37］的做法，將可持續(xù)生計按四分位數(shù)分組，并分別對其進行回歸，結(jié)果如表4所示。隨著農(nóng)戶可持續(xù)生計水平的提高，數(shù)字金融的估計系數(shù)變大，說明可持續(xù)生計水平越高的農(nóng)戶越能從數(shù)字金融中受益，而處于較低可持續(xù)生計水平的農(nóng)戶難以從中受益，說明數(shù)字金融在改善農(nóng)戶可持續(xù)生計的過程中存在“馬太效應(yīng)”。這與王修華和趙亞雄［38］的研究結(jié)論相似，即可持續(xù)生計水平偏低的農(nóng)戶受限于其金融素養(yǎng)和數(shù)字稟賦等，其享受到的數(shù)字金融服務(wù)難以達到預(yù)期效果，進而導(dǎo)致數(shù)字金融對不同可持續(xù)生計水平的農(nóng)戶出現(xiàn)異質(zhì)性影響。

（二）影響機制分析

此部分利用模型（2）分別考察信貸可得性、信息關(guān)注度、收入差距在數(shù)字金融與農(nóng)戶可持續(xù)生計關(guān)系中的機制作用，結(jié)果如表5（下頁）所示。列（1）結(jié)果顯示，數(shù)字金融提高了農(nóng)戶信貸可得性，且數(shù)字金融與信貸可得性的交互項系數(shù)為0.002，通過5%的顯著性檢驗，說明數(shù)字金融會通過提高農(nóng)戶信貸可得性進而推動農(nóng)戶可持續(xù)生計水平提升，假設(shè)2得證。列（2）結(jié)果顯示，數(shù)字金融顯著提高了農(nóng)戶信息關(guān)注度，同時，數(shù)字金融與信息關(guān)注度的交互項系數(shù)為0.003，且通過了10%的顯著性檢驗，說明數(shù)字金融能夠通過提高農(nóng)戶信息關(guān)注度改善其可持續(xù)生計，假設(shè)3得證。由列（3）的結(jié)果可知，數(shù)字金融縮小了農(nóng)戶間收入差距，同時，數(shù)字金融與收入差距的交互項系數(shù)為-0.003，且通過了10%的顯著性檢驗，表明數(shù)字金融通過改善收入分配狀況進而改善農(nóng)戶可持續(xù)生計，假設(shè)4得證。

（三）異質(zhì)性分析

1.風(fēng)險態(tài)度異質(zhì)性分析

風(fēng)險態(tài)度差異可能會造成不同農(nóng)戶群體對數(shù)字金融使用作出差異性的決策，進而影響農(nóng)戶可持續(xù)生計。基于此，本文選取CHFS問卷中“投資傾向類型”問題的回答，將農(nóng)戶分為風(fēng)險偏好型與風(fēng)險規(guī)避型，若為風(fēng)險偏好型，定義變量風(fēng)險態(tài)度=1，否則為0?；诖耍谀Ｐ停?）中加入數(shù)字金融與風(fēng)險態(tài)度的交互項進行回歸，回歸結(jié)果如表6列（1）所示，數(shù)字金融與風(fēng)險態(tài)度的交互項系數(shù)在5%的置信水平下顯著為正，說明相較于風(fēng)險規(guī)避型農(nóng)戶，數(shù)字金融對于風(fēng)險偏好型農(nóng)戶的可持續(xù)生計具有更強的改善作用。進一步，列（2）交互項系數(shù)顯著為正，而列（3）、（4）交互項系數(shù)不顯著，說明數(shù)字金融更有助于風(fēng)險偏好型農(nóng)戶的生計資本積累，而對不同風(fēng)險態(tài)度農(nóng)戶的生計策略和生計結(jié)果無顯著影響。原因可能在于，數(shù)字金融使農(nóng)村居民可選擇的金融產(chǎn)品更加豐富，風(fēng)險偏好型農(nóng)戶能夠更好地進行資產(chǎn)配置［17］，從而促進生計資本積累，而農(nóng)戶生計策略的選擇更多地基于農(nóng)戶自身狀況以及政策扶持等因素的綜合考量［14］，農(nóng)戶生計結(jié)果主要依托于其綜合經(jīng)濟狀況，風(fēng)險態(tài)度并非影響農(nóng)戶生計策略選擇與生計結(jié)果的主要因素。

2.收入水平異質(zhì)性分析

不同收入水平農(nóng)戶所能獲得的金融資源不盡相同，為進一步研究數(shù)字金融對不同收入農(nóng)戶可持續(xù)生計的影響，以每年度的家庭總收入的中位數(shù)為界將樣本分為高收入與低收入兩組，若為高收入組，定義變量收入水平=1，否則為0。在模型（1）中加入數(shù)字金融與收入水平的交互項進行回歸，回歸結(jié)果如表7（下頁）列（1）所示，數(shù)字金融與收入水平的交互項系數(shù)在1%的置信水平下顯著為正，說明相較于低收入農(nóng)戶，數(shù)字金融對于高收入農(nóng)戶的可持續(xù)生計具有更強的改善作用。列（2）—（4）交互項系數(shù)同樣在1%的置信水平下顯著為正，說明數(shù)字金融對高收入農(nóng)戶的生計資本、生計策略、生計結(jié)果的改善作用均要高于低收入農(nóng)戶。原因可能在于，收入水平高的農(nóng)戶接觸、使用數(shù)字金融的概率更高［22］，其受教育與金融素養(yǎng)程度都更高［25］，所獲得的金融資源也更豐富，由此數(shù)字金融對收入水平較高農(nóng)戶的影響更大，對其可持續(xù)生計的改善作用更強。

3.生計類型異質(zhì)性分析

為更細致地考察數(shù)字金融對不同生計類型農(nóng)戶可持續(xù)生計的影響，本文參考王晗和房艷剛［14］的做法，用辛普森指數(shù)①來衡量生計多樣性，并以生計資本與生計多樣性的中位數(shù)為界，將農(nóng)戶生計類型劃分為進取型、專業(yè)型、潛力型和生存型。具體做法為，將高生計資本、高生計多樣性農(nóng)戶劃分為進取型農(nóng)戶；高生計資本、低生計多樣性農(nóng)戶劃分為專業(yè)型農(nóng)戶；低生計資本、高生計多樣性農(nóng)戶劃分為潛力型農(nóng)戶；低生計資本、低生計多樣性農(nóng)戶劃分為生存型農(nóng)戶，結(jié)果如表8（下頁）所示。數(shù)字金融對四種生計類型的農(nóng)戶可持續(xù)生計均有顯著的正向影響，但數(shù)字金融對于進取型和專業(yè)型農(nóng)戶的可持續(xù)生計改善作用更強，而對于潛力型與生存型農(nóng)戶可持續(xù)生計的改善作用較弱，進一步說明數(shù)字金融對農(nóng)戶可持續(xù)生計的影響存在“馬太效應(yīng)”。生計資本積累較低的農(nóng)戶在數(shù)字金融使用方面處于弱勢地位，加大了與高生計資本農(nóng)戶間的資本積累差距，與此同時，單一的生計策略使農(nóng)戶抵御各類突發(fā)狀況的能力偏低，因而在不同生計類型的農(nóng)戶間產(chǎn)生了“馬太效應(yīng)”。

4.勞動力質(zhì)量異質(zhì)性分析

勞動力質(zhì)量的提升能有效推動農(nóng)戶收入的增加［39］，較高質(zhì)量的勞動者更易接受新興事物。為驗證在不同勞動力質(zhì)量特征下數(shù)字金融對農(nóng)戶可持續(xù)生計的影響是否存在異質(zhì)性，本文選取戶主文化程度與家庭負擔(dān)②兩個指標(biāo)，并利用熵值法綜合計算得出勞動力質(zhì)量。再以勞動力質(zhì)量的中位數(shù)為界將樣本分為高質(zhì)量與低質(zhì)量兩組，若為高質(zhì)量組，定義變量勞動力質(zhì)量=1，否則為0。在模型（1）中加入數(shù)字金融與勞動力質(zhì)量的交互項進行回歸③。回歸結(jié)果如表9（下頁）所示，說明數(shù)字金融對于高質(zhì)量組農(nóng)戶可持續(xù)生計的改善作用更強，即較低的文化程度與較重的家庭負擔(dān)限制了數(shù)字金融對農(nóng)戶可持續(xù)生計的積極影響。

（四）內(nèi)生性與穩(wěn)健性檢驗

1.內(nèi)生性檢驗

本文實證結(jié)果雖然對一系列控制變量進行了控制，但仍然可能因數(shù)字金融與農(nóng)戶可持續(xù)生計的反向因果關(guān)系而引致內(nèi)生性問題。為此，本文利用工具變量法解決可能存在的內(nèi)生性問題。

參考張勛等［40］與吳靜茹等［41］的方法，分別選擇“農(nóng)戶所在地級市到三大核心城市——北京、深圳與杭州的最短球面距離”與“農(nóng)戶是否使用互聯(lián)網(wǎng)”作為工具變量。核心城市的選擇主要考慮北京是全國政治中心、支付寶源起于杭州、騰訊總部坐落于深圳，三座城市發(fā)展數(shù)字金融均有得天獨厚的優(yōu)勢。而上海和廣州分別與杭州、深圳距離較近，因此不再重復(fù)考慮。核心城市往往以其輻射作用帶動周邊城市發(fā)展，加之?dāng)?shù)字金融的無邊界特性能夠打破地理限制，因而距離核心城市越近，其受到的輻射作用越強，數(shù)字金融發(fā)展水平越高。同時，地理位置是一個完全外生的變量，不受個體主觀因素的影響，因而“農(nóng)戶所在地級市到三大核心城市——北京、深圳與杭州的最短球面距離”基本滿足工具變量的條件?；ヂ?lián)網(wǎng)作為數(shù)字金融的載體，與數(shù)字金融緊密相關(guān)，但僅使用互聯(lián)網(wǎng)不會對農(nóng)戶可持續(xù)生計產(chǎn)生較大影響，基本滿足外生性條件。

表10列（2）加入工具變量后一階段回歸中工具變量系數(shù)顯著（P值=0.000），且一階段回歸中F值為433.900，拒絕了弱工具變量的假設(shè)。C-D Wald F檢驗值為517.391，超過10%水平下的臨界值19.93，Kleibergen-Paap rk LM檢驗值為687.627，表明不存在弱工具變量問題。Hansen J檢驗值為1.921，P值為0.166，不能拒絕原假設(shè)，因而不存在過度識別問題，滿足外生性條件。由表10所示，列（1）未加入工具變量的回歸結(jié)果與列（2）加入工具變量后的回歸結(jié)果對比顯示，數(shù)字金融對農(nóng)戶可持續(xù)生計的影響系數(shù)由0.030增加至0.104。加入工具變量后，數(shù)字金融對農(nóng)戶可持續(xù)生計仍有顯著影響，說明數(shù)字金融對農(nóng)戶可持續(xù)生計的確存在正向影響。

2.穩(wěn)健性檢驗

表11展示了穩(wěn)健性檢驗結(jié)果。首先，我國現(xiàn)階段數(shù)字金融發(fā)展并不均衡，其中經(jīng)濟基礎(chǔ)較好的地區(qū)往往數(shù)字金融發(fā)展水平更高，從而可能導(dǎo)致基準(zhǔn)回歸結(jié)果有偏差。因此，本文將上海、北京、深圳、廣州四個一線城市，成都、杭州、重慶、西安等15個新一線城市樣本從總樣本中予以剔除，其回歸結(jié)果如列（1）所示，基本與上文一致。

其次，改變被解釋變量測度方式。主成分分析法同樣是一種常見的指標(biāo)分析方法，為進一步提高研究結(jié)果的可信度，這里使用主成分分析法重新對農(nóng)戶可持續(xù)生計進行測度，并檢驗數(shù)字金融對農(nóng)戶可持續(xù)生計的影響。結(jié)果如列（2）所示，支持上文得到的結(jié)論。

最后，替換核心解釋變量，將數(shù)字金融替換為與農(nóng)戶所在地級市對應(yīng)的北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)作為核心解釋變量，回歸結(jié)果如列（3）所示，基本與上文一致。以上穩(wěn)健性檢驗結(jié)果均支持本文結(jié)論，表明本文的實證結(jié)果是穩(wěn)健的。

五、空間溢出效應(yīng)分析

前文從微觀層面探討了數(shù)字金融對農(nóng)戶可持續(xù)生計的影響，并驗證了信貸可得性、農(nóng)戶信息關(guān)注度、收入差距是數(shù)字金融影響農(nóng)戶可持續(xù)生計的機制渠道。然而，我國各地區(qū)數(shù)字金融發(fā)展仍存在較大的空間差異，地區(qū)之間各類金融資源分布不均的現(xiàn)象依然存在。那么，數(shù)字金融能否依托數(shù)字技術(shù)，打破空間限制壁壘，對農(nóng)戶可持續(xù)生計產(chǎn)生跨區(qū)域影響？為回答這一問題，本文進一步探討數(shù)字金融對農(nóng)戶可持續(xù)生計的空間效應(yīng)。

（一）空間自相關(guān)性分析

為增強實證結(jié)果的穩(wěn)健性和科學(xué)性，這里采用一階地理距離權(quán)重矩陣（W1）、二階地理距離權(quán)重矩陣（W2）、經(jīng)濟地理權(quán)重矩陣（W3）、反經(jīng)濟地理權(quán)重矩陣（W4）四種矩陣進行研究。其中，一階反距離權(quán)重矩陣中，若i=j，則Wij=0；若i≠j，則Wij=1/dij。二階反距離權(quán)重矩陣中，若i=j，則Wij=0；若i≠j，則Wij=1/d。其中，d為兩地區(qū)省會間空間距離。經(jīng)濟地理權(quán)重矩陣是通過計算W3=Wd diag（X1 /X，X2/X，…，Xn/X），其中Wd 為地理距離矩陣；X為考察期內(nèi)各省份人均GDP的均值，用來衡量地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平［35］。反經(jīng)濟地理權(quán)重矩陣則是在Wd 地理距離矩陣的基礎(chǔ)上各元素取倒數(shù)。

本部分對28個省級行政區(qū)2015年、2017年、2019年數(shù)字金融指數(shù)與農(nóng)戶可持續(xù)生計的空間相關(guān)性進行了莫蘭檢驗，Moran's I及檢驗結(jié)果如表12所示，可以看到數(shù)字金融在四種矩陣下的Moran's I均大于0，且均通過了5%的顯著性檢驗；農(nóng)戶可持續(xù)生計水平在四種矩陣下除2015年的Moran's I不顯著外，其他年份的Moran's I均大于0且通過了10%的顯著性檢驗。這基本可以說明數(shù)字金融與農(nóng)戶可持續(xù)生計存在顯著的正向依賴性，存在空間集聚特征。

（二）空間溢出效應(yīng)分析

為選擇最佳的空間計量模型，本文利用LM檢驗、Wald檢驗、LR檢驗與Hausman檢驗方法進行檢驗，結(jié)果見表13。比較LM檢驗結(jié)果，空間自回歸模型更優(yōu)；根據(jù)Wald檢驗與LR檢驗，無法拒絕空間杜賓模型退化為空間滯后模型與空間自回歸模型；根據(jù)Hausman檢驗，應(yīng)使用固定效應(yīng)模型。綜合上述結(jié)果，本文選擇空間自回歸模型的固定效應(yīng)模型來探究數(shù)字金融對農(nóng)戶可持續(xù)生計的空間溢出效應(yīng)。

由表14結(jié)果可知，三種固定效應(yīng)下數(shù)字金融系數(shù)均顯著為正，說明在考慮空間因素的條件下，數(shù)字金融仍能促進農(nóng)戶可持續(xù)生計水平的提高，與前文的結(jié)論相符。此外，空間自回歸系數(shù)ρ在個體固定與雙固定效應(yīng)下均顯著為正，說明各地區(qū)的數(shù)字金融發(fā)展對其相鄰地區(qū)的農(nóng)戶可持續(xù)生計有顯著的正向影響，由此驗證了假設(shè)5。綜合擬合優(yōu)度檢驗與對數(shù)似然值檢驗結(jié)果，本文最終選擇個體固定效應(yīng)下的空間自回歸模型進行分析。

為了使數(shù)字金融對農(nóng)戶可持續(xù)生計的影響分析更有針對性，這里進一步對數(shù)字金融的三個維度——覆蓋廣度、使用深度、數(shù)字化程度進行研究。如表15（下頁）所示，覆蓋廣度與使用深度均對農(nóng)戶可持續(xù)生計有顯著的正向影響，數(shù)字化程度對農(nóng)戶可持續(xù)生計影響較小且不顯著，表明數(shù)字金融服務(wù)覆蓋范圍的擴大與使用深度維度下的支付、信貸、基金、保險、投資等業(yè)務(wù)的不斷深化對農(nóng)戶可持續(xù)生計起到了推動作用，且具有明顯的空間溢出影響。就數(shù)字化程度來看，雖然其對農(nóng)戶可持續(xù)生計影響較小，但其空間自回歸系數(shù)是三個維度指標(biāo)中最大的，說明數(shù)字技術(shù)在不同地區(qū)的流動性最強。

為避免利用點估計方法衡量空間溢出效應(yīng)所帶來的偏誤，本部分使用偏微分法將空間溢出總效應(yīng)進行分解。數(shù)字金融對農(nóng)戶可持續(xù)生計影響的空間溢出效應(yīng)分解結(jié)果如表16所示。從直接效應(yīng)來看，數(shù)字金融的系數(shù)顯著為正，表明在地理經(jīng)濟因素的作用下，數(shù)字金融發(fā)展對本地區(qū)農(nóng)戶可持續(xù)生計的正向影響得到強化。從間接效應(yīng)來看，數(shù)字金融的系數(shù)同樣顯著為正，表明數(shù)字金融的發(fā)展在促進本地區(qū)農(nóng)戶可持續(xù)生計水平提升的同時，還帶動了周邊地區(qū)農(nóng)戶可持續(xù)生計水平的提高，說明數(shù)字金融依靠其“數(shù)字化”的無邊界性對周邊地區(qū)產(chǎn)生了影響，也進一步佐證了我國數(shù)字金融與農(nóng)戶可持續(xù)生計均呈現(xiàn)“高—高聚集”與“低—低聚集”的空間特性?？傮w來看，直接效應(yīng)的系數(shù)大于間接效應(yīng)，因而各地區(qū)在加強與周邊地區(qū)合作的同時應(yīng)以更積極的態(tài)度推動本地區(qū)數(shù)字金融的發(fā)展，實現(xiàn)多效互補的協(xié)同效應(yīng)。

為增強實證結(jié)果的穩(wěn)健性，這里將經(jīng)濟地理權(quán)重矩陣更換為地理權(quán)重矩陣后進行檢驗，由表17（下頁）可以看出，回歸結(jié)果基本一致。

為進一步提高研究的可信度，這里將空間自回歸模型替換為空間滯后模型，由表18（下頁）可以看到，在時間固定、個體固定、雙固定效應(yīng)下的回歸結(jié)果基本與使用空間自回歸模型保持一致。

六、結(jié)論與政策建議

本文以2015年、2017年、2019年三輪中國家庭金融調(diào)查數(shù)據(jù)為樣本，在測算農(nóng)戶可持續(xù)生計的基礎(chǔ)上，實證檢驗數(shù)字金融對農(nóng)戶可持續(xù)生計的影響，并進一步考察信貸可得性、信息關(guān)注度、收入分配在其中起到的機制作用；然后，從農(nóng)戶風(fēng)險態(tài)度、收入水平、生計類型、勞動力質(zhì)量四方面探究數(shù)字金融對農(nóng)戶可持續(xù)生計影響的異質(zhì)性；最后，從省級層面考察數(shù)字金融對農(nóng)戶可持續(xù)生計的影響是否具有空間效應(yīng)。研究發(fā)現(xiàn)：第一，數(shù)字金融對農(nóng)戶可持續(xù)生計及其各維度（包括生計資本、生計策略、生計結(jié)果）均有顯著正向影響。第二，機制檢驗發(fā)現(xiàn)，數(shù)字金融通過提高農(nóng)戶信貸可得性、增強農(nóng)戶信息關(guān)注度、改善收入分配狀況對農(nóng)戶可持續(xù)生計產(chǎn)生積極影響。第三，異質(zhì)性分析發(fā)現(xiàn)，數(shù)字金融對風(fēng)險偏好型、高收入、高生計水平、高生計多樣性以及高勞動力質(zhì)量農(nóng)戶的可持續(xù)生計影響作用更積極，這體現(xiàn)了數(shù)字金融對農(nóng)戶可持續(xù)生計的影響存在“馬太效應(yīng)”。第四，數(shù)字金融存在正向的空間自相關(guān)效應(yīng)，且對農(nóng)戶可持續(xù)生計的空間溢出效應(yīng)顯著，即某一地區(qū)的數(shù)字金融發(fā)展對其相鄰地區(qū)的農(nóng)戶可持續(xù)生計有顯著改善作用。

根據(jù)上述研究結(jié)論，提出如下政策建議：

第一，從“供給”與“需求”兩方面加大數(shù)字金融對低收入群體的服務(wù)力度，促進農(nóng)戶生計資本結(jié)構(gòu)優(yōu)化，引導(dǎo)農(nóng)戶生計策略向非農(nóng)化轉(zhuǎn)變，從而改善農(nóng)戶可持續(xù)生計。一方面，要加大欠發(fā)達地區(qū)數(shù)字金融的“供給”力度，促進數(shù)字金融基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，鼓勵金融機構(gòu)提高金融產(chǎn)品與各類農(nóng)戶的“適配度”；另一方面，要提高農(nóng)戶數(shù)字金融服務(wù)“需求”水平，政府和金融機構(gòu)要加大金融知識的普及與宣傳力度，增強農(nóng)村居民使用數(shù)字平臺進行支付、借貸、理財以及線上交易的意識，引導(dǎo)其從使用傳統(tǒng)金融順利過渡到使用數(shù)字金融，借助數(shù)字化手段促進農(nóng)產(chǎn)品流通交易。

第二，注重“分類施治”，針對不同類型的農(nóng)戶給予與其特征相符的支持，進一步完善農(nóng)戶生計保護制度。對于不同風(fēng)險偏好的農(nóng)戶，要加強風(fēng)險教育與投資引導(dǎo)，既要避免因缺乏金融知識而產(chǎn)生的不合理投資，又要加大對不同風(fēng)險等級、不同收益金融產(chǎn)品的推廣力度。針對不同收入水平、不同生計類型的農(nóng)戶，政府應(yīng)給予不同類型的幫扶。對于高收入與進取型、專業(yè)型、潛力型農(nóng)戶，應(yīng)注重引導(dǎo)農(nóng)戶利用數(shù)字金融補齊自身短板，促使其增加生計資本的積累，提高其生計多樣性水平，提高農(nóng)戶金融素養(yǎng)與發(fā)展技能；針對低收入與生存型農(nóng)戶，政府應(yīng)給予適當(dāng)?shù)恼邇A斜，如在保證借貸資金安全性的前提下降低此類農(nóng)戶的借貸門檻，提供更多就業(yè)機會，在生活上予以幫助和支持，循序漸進地培養(yǎng)其可持續(xù)生計能力。

第三，促進區(qū)域間數(shù)字化設(shè)施統(tǒng)籌建設(shè)，為數(shù)字金融的空間效應(yīng)提供溢出渠道，通過各地區(qū)間合作和聯(lián)動實現(xiàn)協(xié)同效應(yīng)。依托數(shù)字技術(shù)的無邊界性和流動性，經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)應(yīng)加強數(shù)字金融創(chuàng)新與發(fā)展；欠發(fā)達地區(qū)應(yīng)充分利用數(shù)字金融“空間溢出”的特性，在加強本地區(qū)數(shù)字金融基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的同時，通過與發(fā)達地區(qū)合作和加強聯(lián)動來吸納外部的溢出效應(yīng)，進一步彌合區(qū)域差異，逐步提升各地區(qū)農(nóng)戶可持續(xù)生計水平。 [Reform]

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The Impact of Digital Finance on Sustainable Livelihoods of Farmers

HUANG Qian LIU Ze-hui XIONG De-ping

Abstract： Enhancing the sustainable livelihood capacity of farming households is the key to comprehensively promoting the rural revitalization strategy， and this process cannot be separated from the guarantee and support of finance. The article constructs an evaluation index system for sustainable livelihoods of farmers based on the sustainable livelihood analysis framework， and uses data from the China Household Finance Survey to test the implementation mechanisms and spatial spillover effects of digital finance in improving sustainable livelihoods of farmers. The study finds that digital finance can significantly improve the sustainable livelihoods of farmers， mainly through improving credit availability， enhancing information attention， and improving income distribution mechanisms. Moreover， the contribution to sustainable livelihoods of risk-prone， high-income， high-livelihood， high-livelihood diversity and high-quality labor is more significant. In addition， digital finance has a significant spatial spillover effect on improving sustainable livelihoods of farmers. Therefore， it is proposed to strengthen the digital financial services for vulnerable groups from the perspectives of "supply" and "demand"， promote inter-regional digital financial cooperation and linkage development， and guide different types of farmers to increase their use of digital finance to achieve sustainable livelihoods through differentiated guidance.

Key words： digital finance; sustainable livelihoods of farmers; livelihood capital; livelihood strategy; livelihood results