溫 濤，劉淵博

（1.西南大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，重慶 400715；2.西南大學(xué)“一帶一路”研究院，重慶 400715）

一、問(wèn)題的提出

數(shù)字金融區(qū)別于傳統(tǒng)金融，其借助互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能等科學(xué)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了移動(dòng)支付、資金融通、投資理財(cái)、信息中介等跨越時(shí)間和空間的普惠性金融服務(wù)，不僅克服了傳統(tǒng)金融對(duì)物理網(wǎng)點(diǎn)的依賴(lài)，也通過(guò)降低交易成本、減少信息不對(duì)稱(chēng)、創(chuàng)新風(fēng)險(xiǎn)控制模式，有效彌補(bǔ)了傳統(tǒng)金融的諸多難點(diǎn)和痛點(diǎn)［1-2］。因此，數(shù)字金融被普遍認(rèn)為可能是破解農(nóng)村金融發(fā)展難題的一個(gè)突破口。黨的十九屆五中全會(huì)提出，提升金融科技水平，增強(qiáng)金融普惠性?！蛾P(guān)于做好2022年金融支持全面推進(jìn)鄉(xiāng)村振興重點(diǎn)工作的意見(jiàn)》中進(jìn)一步強(qiáng)調(diào)，強(qiáng)化金融科技賦能鄉(xiāng)村振興。各金融機(jī)構(gòu)要充分運(yùn)用大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、5G等新一代信息技術(shù)，優(yōu)化風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)和管控模型，有效整合涉農(nóng)主體信用信息，提高客戶(hù)識(shí)別和信貸投放能力，減少對(duì)抵押擔(dān)保的依賴(lài)，積極發(fā)展農(nóng)戶(hù)信用貸款。要充分發(fā)揮數(shù)字金融的技術(shù)優(yōu)勢(shì)和普惠特性，必須讓農(nóng)戶(hù)接觸、認(rèn)可并使用數(shù)字金融產(chǎn)品，提高農(nóng)戶(hù)的數(shù)字金融行為響應(yīng)。但是，現(xiàn)實(shí)中農(nóng)戶(hù)數(shù)字金融行為響應(yīng)程度并不高。張龍耀等［3］對(duì)云南、湖南、四川和甘肅四個(gè)省份2019年的調(diào)研數(shù)據(jù)表明，有63.41%的農(nóng)戶(hù)使用過(guò)一種數(shù)字金融產(chǎn)品即移動(dòng)支付，而使用兩種以上數(shù)字金融產(chǎn)品的農(nóng)戶(hù)僅占18.91%，農(nóng)戶(hù)自身所具備的金融知識(shí)水平不僅能夠提高數(shù)字金融的響應(yīng)概率，還能夠提高數(shù)字金融的響應(yīng)廣度。劉俊杰等［4］與Su等［5］研究發(fā)現(xiàn)，農(nóng)戶(hù)參與網(wǎng)絡(luò)社交和電子商務(wù)能夠顯著提升數(shù)字金融行為響應(yīng)概率。此外，2019年中國(guó)家庭金融調(diào)查數(shù)據(jù)顯示，76.48%的城鎮(zhèn)居民使用過(guò)數(shù)字支付產(chǎn)品，而農(nóng)村居民僅有23.52%使用過(guò)數(shù)字支付產(chǎn)品；2021年《鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略背景下中國(guó)鄉(xiāng)村數(shù)字素養(yǎng)調(diào)查分析報(bào)告》顯示，城鎮(zhèn)居民的數(shù)字素養(yǎng)平均得分為56.3分（百分制），而農(nóng)村居民的數(shù)字素養(yǎng)平均得分僅為35.1分，城鄉(xiāng)居民之間的數(shù)字素養(yǎng)差距已達(dá)37.7%；《消費(fèi)者金融素養(yǎng)調(diào)查分析報(bào)告（2021）》中指出，農(nóng)村地區(qū)消費(fèi)者金融素養(yǎng)水平低于城鎮(zhèn)地區(qū)，城鎮(zhèn)地區(qū)金融消費(fèi)者平均得分為68.06，比農(nóng)村地區(qū)高3.45分，其中，金融素養(yǎng)方面的差異最大，農(nóng)村地區(qū)消費(fèi)者的金融素養(yǎng)得分為61.13，比城鎮(zhèn)地區(qū)低6.41分；在數(shù)字素養(yǎng)方面，67.03%的農(nóng)村受訪者最近兩年有過(guò)手機(jī)付款行為，但仍然比城鎮(zhèn)地區(qū)低15.69個(gè)百分點(diǎn)；35.88%的農(nóng)村受訪者最近兩年有過(guò)使用銀行自助設(shè)備行為，比城鎮(zhèn)地區(qū)低13.84個(gè)百分點(diǎn)。可見(jiàn)，目前農(nóng)村地區(qū)與城鎮(zhèn)地區(qū)存在明顯的數(shù)字素養(yǎng)和金融知識(shí)的差距，影響農(nóng)戶(hù)數(shù)字金融行為的同時(shí)制約著農(nóng)村數(shù)字普惠金融的發(fā)展。李實(shí)［6］、周澤紅和郭勁廷［7］與萬(wàn)廣華等［8］的研究結(jié)果也表明，人力資本的差異可能是導(dǎo)致農(nóng)村貧困群體無(wú)法共享數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展紅利的關(guān)鍵。

現(xiàn)有文獻(xiàn)已經(jīng)關(guān)注到數(shù)字素養(yǎng)、金融知識(shí)這兩種不同的人力資本對(duì)農(nóng)戶(hù)數(shù)字金融行為的影響及效應(yīng)，但仍存在進(jìn)一步拓展的研究空間?；诖?，本文探討數(shù)字素養(yǎng)和金融知識(shí)以及二者的交互項(xiàng)對(duì)農(nóng)戶(hù)數(shù)字金融行為響應(yīng)的影響。本文可能的學(xué)術(shù)貢獻(xiàn)如下：第一，本文將數(shù)字素養(yǎng)、金融知識(shí)與農(nóng)戶(hù)數(shù)字金融行為響應(yīng)納入了統(tǒng)一的分析框架，是對(duì)現(xiàn)有研究的補(bǔ)充。第二，本文數(shù)據(jù)來(lái)源于2021年中國(guó)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)與農(nóng)村金融微觀調(diào)查，該數(shù)據(jù)涵蓋了數(shù)字支付、數(shù)字信貸、數(shù)字理財(cái)、數(shù)字授信和數(shù)字保險(xiǎn)五種數(shù)字金融產(chǎn)品，數(shù)據(jù)來(lái)源更全面、具體、貼合實(shí)際，對(duì)于構(gòu)建全面詳細(xì)的指標(biāo)開(kāi)展研究提供了便利。第三，本文通過(guò)相對(duì)貧困農(nóng)戶(hù)和非相對(duì)貧困農(nóng)戶(hù)的比較研究，分析農(nóng)戶(hù)數(shù)字金融行為響應(yīng)的差異，為制定更有針對(duì)性的農(nóng)村數(shù)字普惠金融政策提供參考。

二、理論分析與研究假設(shè)

Gilster［9］提出，數(shù)字素養(yǎng)為獲取、理解、整理和批判數(shù)字信息的綜合能力。Eshet［10-11］與Martin和Grudziecki［12］指出，數(shù)字素養(yǎng)是在數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下居民工作、學(xué)習(xí)、生活、交流、創(chuàng)作所需要的生存技能。在數(shù)字時(shí)代具備一定數(shù)字素養(yǎng)的農(nóng)戶(hù)，更容易接觸到各式各樣、不斷發(fā)展的數(shù)字服務(wù)。Lusardi和Mitchell［13］認(rèn)為，金融知識(shí)是基本金融概念的知識(shí)和進(jìn)行簡(jiǎn)單計(jì)算的能力，美國(guó)金融素養(yǎng)和教育委員會(huì)（PACFL）認(rèn)為，金融知識(shí)是個(gè)人利用知識(shí)和技能對(duì)自身金融資源與財(cái)產(chǎn)進(jìn)行有效投資與管理的能力。關(guān)于數(shù)字金融行為的影響因素，劉俊杰等［4］認(rèn)為，農(nóng)村電商的發(fā)展不僅有助于提升農(nóng)戶(hù)數(shù)字信貸行為，還能夠顯著提高農(nóng)戶(hù)獲取數(shù)字信貸的額度，但囿于資本稟賦差異，高物質(zhì)資本和高社會(huì)資本的農(nóng)戶(hù)獲取的信貸額度更高，農(nóng)戶(hù)內(nèi)部數(shù)字不平等現(xiàn)象逐漸顯現(xiàn)。陳曉潔等［14］認(rèn)為，由于數(shù)字鴻溝的存在，農(nóng)戶(hù)的認(rèn)知局限可能影響其行為決策過(guò)程，降低了農(nóng)戶(hù)的數(shù)字信貸參與行為。王曉青［15］研究表明，數(shù)字技術(shù)水平與金融素養(yǎng)越高的家庭，農(nóng)戶(hù)數(shù)字金融行為響應(yīng)的概率和參與程度越高。此外，王杰等［16］研究表明，數(shù)字素養(yǎng)通過(guò)提升農(nóng)村居民的創(chuàng)業(yè)活動(dòng)來(lái)緩解多維相對(duì)貧困。孫繼國(guó)和王倩［17］發(fā)現(xiàn)，金融能力同樣能夠緩解相對(duì)貧困，并且在加入數(shù)字金融行為的基礎(chǔ)上，緩解作用進(jìn)一步提升。張龍耀等［3］認(rèn)為，金融知識(shí)通過(guò)提高農(nóng)戶(hù)風(fēng)險(xiǎn)偏好水平，對(duì)農(nóng)戶(hù)數(shù)字金融行為響應(yīng)產(chǎn)生正向影響。

通過(guò)相關(guān)研究可以看出，數(shù)字素養(yǎng)側(cè)重于數(shù)字設(shè)備以及數(shù)字技能的運(yùn)用，而金融知識(shí)側(cè)重于金融概念的掌握和金融知識(shí)的積累。兩者雖然同屬于人力資本的范疇，但具體內(nèi)容存在差異。在數(shù)字時(shí)代，隨著智能設(shè)備的不斷普及，數(shù)字金融脫離了傳統(tǒng)金融在時(shí)間和空間上的限制，農(nóng)戶(hù)不需要前往金融機(jī)構(gòu)的固定營(yíng)業(yè)網(wǎng)點(diǎn)，業(yè)務(wù)雙方僅需通過(guò)手機(jī)或電腦進(jìn)行可視化操作即可辦理。也就是說(shuō)，一些較為基礎(chǔ)和簡(jiǎn)單的數(shù)字金融產(chǎn)品與服務(wù)并不需要農(nóng)戶(hù)掌握一定的金融知識(shí)，即金融知識(shí)可能對(duì)是否使用不反應(yīng)。在面臨這兩種不同人力資本的影響時(shí)，農(nóng)戶(hù)可能作出不同的決策。因此，對(duì)于一款或多款數(shù)字金融產(chǎn)品的使用廣度以及使用深度，數(shù)字素養(yǎng)和金融知識(shí)可能在不同的使用視角上呈現(xiàn)互補(bǔ)或替代關(guān)系。基于此，筆者提出如下假設(shè)：

假設(shè)1a：數(shù)字素養(yǎng)對(duì)農(nóng)戶(hù)數(shù)字金融行為是否響應(yīng)、響應(yīng)廣度和響應(yīng)深度具有正向影響。

假設(shè)1b：金融知識(shí)對(duì)農(nóng)戶(hù)數(shù)字金融行為響應(yīng)深度具有正向影響。

假設(shè)1c：在對(duì)農(nóng)戶(hù)數(shù)字金融行為是否響應(yīng)和響應(yīng)廣度的影響上，數(shù)字素養(yǎng)與金融知識(shí)具有替代關(guān)系，在對(duì)農(nóng)戶(hù)數(shù)字金融行為響應(yīng)深度的影響上，二者則具有互補(bǔ)關(guān)系。

在傳統(tǒng)金融與數(shù)字技術(shù)的深度融合之下，數(shù)字金融產(chǎn)品可實(shí)現(xiàn)的功能與服務(wù)也多種多樣。其中，數(shù)字支付作為數(shù)字金融最基礎(chǔ)、最便捷、最實(shí)用的產(chǎn)品，并不需要農(nóng)戶(hù)掌握利率、通貨膨脹等金融知識(shí)，僅需要擁有數(shù)字設(shè)備、數(shù)字賬戶(hù)及相應(yīng)的操作技術(shù)即可使用［18-19］。數(shù)字支付不僅能夠解決日常生產(chǎn)生活當(dāng)中小額支付的問(wèn)題，還能夠解決產(chǎn)業(yè)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)中的大額結(jié)算等問(wèn)題，完全有可能替代傳統(tǒng)現(xiàn)金、支票、信用卡等支付結(jié)算手段［20］。伴隨著數(shù)字場(chǎng)景在農(nóng)村地區(qū)的不斷應(yīng)用，數(shù)字支付得以有效普及，農(nóng)戶(hù)對(duì)待數(shù)字支付的態(tài)度也從嘗試轉(zhuǎn)變?yōu)橐蕾?lài)，并逐步提升數(shù)字素養(yǎng)，提高農(nóng)戶(hù)數(shù)字金融行為響應(yīng)。農(nóng)戶(hù)通過(guò)數(shù)字支付不斷累積的數(shù)字足跡有助于積累信用，拓寬了信貸渠道［21］，進(jìn)而打開(kāi)數(shù)字信貸和數(shù)字授信產(chǎn)品的潛在需求。同時(shí)，以往害怕數(shù)字化界面以及數(shù)字風(fēng)險(xiǎn)等情況而不愿意接觸數(shù)字理財(cái)?shù)木置嬉搽S之被打破，促使農(nóng)戶(hù)嘗試并依賴(lài)數(shù)字理財(cái)產(chǎn)品，因此，數(shù)字素養(yǎng)會(huì)加深農(nóng)戶(hù)數(shù)字金融行為響應(yīng)深度。而數(shù)字保險(xiǎn)產(chǎn)品可能并不受到農(nóng)戶(hù)數(shù)字素養(yǎng)的影響?；诖?，筆者提出如下假設(shè)：

假設(shè)2a：在數(shù)字支付、數(shù)字信貸、數(shù)字理財(cái)、數(shù)字授信產(chǎn)品中，數(shù)字素養(yǎng)對(duì)農(nóng)戶(hù)數(shù)字金融行為是否響應(yīng)具有正向影響。

假設(shè)2b：在數(shù)字支付、數(shù)字信貸、數(shù)字理財(cái)、數(shù)字授信產(chǎn)品中，數(shù)字素養(yǎng)對(duì)農(nóng)戶(hù)數(shù)字金融行為響應(yīng)深度具有正向影響。

在數(shù)字素養(yǎng)影響農(nóng)戶(hù)數(shù)字金融行為響應(yīng)的傳導(dǎo)過(guò)程中，金融知識(shí)能夠幫助農(nóng)戶(hù)獲取更多的金融信息，有效緩解供需雙方之間的信息不對(duì)稱(chēng)，激活農(nóng)戶(hù)對(duì)于數(shù)字信貸產(chǎn)品的潛在需求［22］。同時(shí)，農(nóng)戶(hù)金融知識(shí)水平的提高，可以增加識(shí)別數(shù)字金融產(chǎn)品與服務(wù)以及防范風(fēng)險(xiǎn)的能力，減少信息搜尋成本［3］，進(jìn)而提高其對(duì)數(shù)字理財(cái)產(chǎn)品的依賴(lài)程度。此外，農(nóng)戶(hù)憑借數(shù)字足跡可以進(jìn)行數(shù)字授信，進(jìn)而提高其數(shù)字授信產(chǎn)品的使用概率，并根據(jù)金融能力的提升，加深數(shù)字授信的使用深度。因此，金融知識(shí)能夠幫助農(nóng)戶(hù)搜集金融信息、辨認(rèn)金融產(chǎn)品、防范金融風(fēng)險(xiǎn)，進(jìn)而提高農(nóng)戶(hù)對(duì)數(shù)字金融產(chǎn)品的依賴(lài)程度，并加深其融資強(qiáng)度?；诖?，筆者提出如下假設(shè)：

假設(shè)3a：在數(shù)字信貸、數(shù)字理財(cái)、數(shù)字授信產(chǎn)品中，金融知識(shí)對(duì)農(nóng)戶(hù)數(shù)字金融行為是否響應(yīng)具有正向影響。

假設(shè)3b：在數(shù)字信貸、數(shù)字理財(cái)、數(shù)字授信產(chǎn)品中，金融知識(shí)對(duì)農(nóng)戶(hù)數(shù)字金融行為響應(yīng)深度具有正向影響。

在數(shù)字素養(yǎng)與金融知識(shí)的共同作用之下，農(nóng)戶(hù)識(shí)別和防范數(shù)字金融風(fēng)險(xiǎn)的能力不斷加強(qiáng)，對(duì)數(shù)字金融產(chǎn)品的潛在需求被打開(kāi)，從而提高了農(nóng)戶(hù)數(shù)字金融行為響應(yīng)。但相對(duì)貧困戶(hù)和非相對(duì)貧困戶(hù)有所不同。相較于相對(duì)貧困戶(hù)，非相對(duì)貧困戶(hù)的資源稟賦優(yōu)勢(shì)明顯，能夠憑借自身優(yōu)勢(shì)更有效地接觸、選擇及使用數(shù)字金融產(chǎn)品與服務(wù)。而相對(duì)貧困戶(hù)由于受教育程度低、缺乏社會(huì)資本，存在明顯的“數(shù)字鴻溝”“知識(shí)鴻溝”現(xiàn)象，并且受限于“信息繭房”效應(yīng)，①“信息繭房”效應(yīng)指的是在信息傳播中居民只會(huì)關(guān)注自己偏好的領(lǐng)域，久而久之會(huì)將自身的信息需求桎梏。該部分群體在數(shù)字素養(yǎng)和金融知識(shí)上與非相對(duì)貧困群體有明顯差異；在數(shù)字素養(yǎng)偏低的情況下，基本的金融常識(shí)是否具備，會(huì)成為影響其家庭財(cái)務(wù)管理和制定投融資決策的優(yōu)先因素，尤其是在是否利用數(shù)字金融解決融資需求以及融資數(shù)量上會(huì)有明顯影響［4，15，22］?；诖?，筆者提出如下假設(shè)：

假設(shè)4：數(shù)字素養(yǎng)對(duì)相對(duì)貧困戶(hù)數(shù)字金融行為響應(yīng)的作用弱于非相對(duì)貧困戶(hù)，而金融知識(shí)對(duì)相對(duì)貧困戶(hù)數(shù)字金融行為響應(yīng)的作用則強(qiáng)于非相對(duì)貧困戶(hù)。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）數(shù)據(jù)來(lái)源

本文數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)與農(nóng)村金融調(diào)查（China Rural Economy and Rural Finance Survey，簡(jiǎn)稱(chēng)CRERFS）。CRERFS是中華人民共和國(guó)農(nóng)業(yè)農(nóng)村部委托西南大學(xué)智能金融與鄉(xiāng)村數(shù)字經(jīng)濟(jì)研究團(tuán)隊(duì)實(shí)施的微觀調(diào)查項(xiàng)目，調(diào)查內(nèi)容具體涵蓋了農(nóng)戶(hù)家庭的社會(huì)經(jīng)濟(jì)特征、生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)特征、家庭金融行為、數(shù)字金融行為和數(shù)字素養(yǎng)等信息。CRERFS2021完成了對(duì)云南、貴州、四川、重慶、湖南等中西部5個(gè)省份的調(diào)查，共收集農(nóng)戶(hù)樣本1 620份，刪除農(nóng)戶(hù)數(shù)字金融行為響應(yīng)缺失樣本以及其他相關(guān)變量缺失樣本后得到有效樣本1 545個(gè)，樣本有效率為95.37%。

（二）變量定義

1.被解釋變量

本文被解釋變量為農(nóng)戶(hù)數(shù)字金融行為響應(yīng)。在借鑒何婧和李慶海［23］、張龍耀等［3］與郭峰等［24］的基礎(chǔ)上，用是否響應(yīng)、響應(yīng)廣度和響應(yīng)深度②由于調(diào)研數(shù)據(jù)當(dāng)中缺乏數(shù)字保險(xiǎn)的相關(guān)數(shù)據(jù)，故未分析數(shù)字保險(xiǎn)產(chǎn)品中農(nóng)戶(hù)數(shù)字金融行為響應(yīng)深度。三個(gè)指標(biāo)表示，具體指標(biāo)體系如表1所示。

表1 數(shù)字金融行為響應(yīng)的指標(biāo)體系

2.解釋變量

數(shù)字素養(yǎng)。參考Reddy等［25］的定義，將數(shù)字素養(yǎng)界定為個(gè)人采用數(shù)字技術(shù)或通過(guò)數(shù)字設(shè)備安全有效地獲取、使用、交流、管理、評(píng)價(jià)、創(chuàng)造和應(yīng)用信息或數(shù)據(jù)的能力，同時(shí)借鑒《全球數(shù)字素養(yǎng)框架》中的7個(gè)素養(yǎng)領(lǐng)域（Competence Area，CA），并參考蘇嵐嵐和彭艷玲［26］的4個(gè)素養(yǎng)領(lǐng)域構(gòu)建符合農(nóng)戶(hù)行為特征的數(shù)字素養(yǎng)指標(biāo)體系，具體如表2所示。針對(duì)農(nóng)戶(hù)數(shù)字素養(yǎng)的測(cè)度方法，本文借鑒尹志超等［27］與蘇嵐嵐和彭艷玲［26］的做法，同時(shí)采用賦值加總方法對(duì)數(shù)字素養(yǎng)進(jìn)行測(cè)度，其結(jié)果用于穩(wěn)健性檢驗(yàn)。其中，數(shù)字素養(yǎng)通過(guò)因子分析法的KMO檢驗(yàn)，KMO=0.878，Bartlett球形度檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的顯著性P值為0.000，故因子分析結(jié)果有效。

表2 數(shù)字素養(yǎng)指標(biāo)體系

金融知識(shí)。參考Calcagno和Monticone［28］的定義，并結(jié)合中國(guó)農(nóng)村金融與農(nóng)戶(hù)的實(shí)際特點(diǎn)，從金融認(rèn)知、金融應(yīng)用、金融風(fēng)險(xiǎn)、金融規(guī)劃和金融分析5個(gè)方面選取7個(gè)指標(biāo)構(gòu)建農(nóng)戶(hù)金融知識(shí)測(cè)度指標(biāo)體系，如表3所示。其中，金融知識(shí)水平測(cè)度通過(guò)因子分析法的KMO檢驗(yàn)，KMO=0.818，Bartlett球形度檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的顯著性P值為0.000，故因子分析結(jié)果有效。

表3 金融知識(shí)水平測(cè)度指標(biāo)體系

3.控制變量

為了盡可能控制影響農(nóng)戶(hù)數(shù)字金融行為響應(yīng)的影響因素，本文借鑒尹志超等［27］、何婧和李慶海［23］與張龍耀等［3］選取控制變量的思路，從戶(hù)主特征、家庭特征、經(jīng)濟(jì)特征和風(fēng)險(xiǎn)類(lèi)型四個(gè)方面選取控制變量。具體而言，戶(hù)主特征變量包括：年齡，用（2021-戶(hù)主出生年份）表示；性別，男性為1，女性為0；婚姻，已婚為1，其他為0。家庭特征變量包括：最高學(xué)歷，小學(xué)及以下學(xué)歷為1、初中學(xué)歷為2、高中學(xué)歷為3、中專(zhuān)或技校學(xué)歷為4、大專(zhuān)或高職學(xué)歷為5、本科學(xué)歷為6、研究生及以上學(xué)歷為7；家庭規(guī)模，用家庭人口數(shù)量表示。經(jīng)濟(jì)特征變量包括：家庭收入，用家庭一年總收入的自然對(duì)數(shù)衡量；銀行借貸，有為1、無(wú)為0；親友借貸，有為1、無(wú)為0；網(wǎng)點(diǎn)距離，用家庭距離最近金融網(wǎng)點(diǎn)的千米數(shù)衡量。風(fēng)險(xiǎn)類(lèi)型變量包括：風(fēng)險(xiǎn)偏好，選擇高風(fēng)險(xiǎn)高回報(bào)的農(nóng)戶(hù)為1，其他為0；風(fēng)險(xiǎn)厭惡，選擇低風(fēng)險(xiǎn)低回報(bào)和不愿承擔(dān)任何風(fēng)險(xiǎn)的農(nóng)戶(hù)為1，其他為0。在地區(qū)層面，引入省份虛擬變量來(lái)消除地區(qū)異質(zhì)性的影響。

4.工具變量

無(wú)論是關(guān)于數(shù)字素養(yǎng)還是金融知識(shí)的研究，都無(wú)法回避個(gè)體基礎(chǔ)素養(yǎng)與數(shù)字金融行為之間可能存在的內(nèi)生性問(wèn)題，嚴(yán)重的內(nèi)生性會(huì)使模型估計(jì)結(jié)果有偏和非一致，為個(gè)體基礎(chǔ)素養(yǎng)尋找合適的工具變量一直是行為經(jīng)濟(jì)學(xué)相關(guān)研究的重點(diǎn)和難點(diǎn)。本文借鑒蘇嵐嵐和彭艷玲［26］的方法，分別選取“除受訪戶(hù)主自身外同一村莊其他農(nóng)戶(hù)平均數(shù)字素養(yǎng)均值”“除受訪戶(hù)主自身外同一村莊其他農(nóng)戶(hù)平均金融知識(shí)的均值”作為數(shù)字素養(yǎng)和金融知識(shí)的工具變量。理論上，同一村莊的金融化和數(shù)字化水平具有相似性，個(gè)體的素養(yǎng)水平受到同一村莊內(nèi)部他人素養(yǎng)水平的影響，而農(nóng)戶(hù)自身數(shù)字決策和金融決策能力與他人素養(yǎng)水平并不直接相關(guān)，符合相關(guān)性和外生性要求。

（三）模型構(gòu)建

由于本文實(shí)證分析當(dāng)中包含農(nóng)戶(hù)數(shù)字金融行為是否響應(yīng)、響應(yīng)廣度和響應(yīng)深度3個(gè)被解釋變量，這3個(gè)變量都是屬于不同類(lèi)型的變量。因此，本文選用Probit模型、Poisson模型和OLS模分別進(jìn)行回歸。其中，Probit模型主要針對(duì)農(nóng)戶(hù)數(shù)字金融行為是否響應(yīng)，其數(shù)值類(lèi)型屬于二值變量，Poisson模型主要針對(duì)農(nóng)戶(hù)數(shù)字金融行為響應(yīng)廣度，其數(shù)值類(lèi)型屬于離散變量，并且具有典型的計(jì)數(shù)特征，而OLS模型主要針對(duì)農(nóng)戶(hù)數(shù)字金融行為響應(yīng)深度?？紤]到截面數(shù)據(jù)的異方差問(wèn)題可能導(dǎo)致參數(shù)估計(jì)偏誤，因此，在實(shí)證分析過(guò)程中均采用穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤。具體形式如下：

其中，DFi表示數(shù)字金融行為是否響應(yīng)，DFi=1表示是，DFi=0表示否；DF_scope表示農(nóng)戶(hù)數(shù)字金融行為響應(yīng)廣度；DF_deep表示農(nóng)戶(hù)數(shù)字金融行為響應(yīng)深度；DLi表示數(shù)字素養(yǎng)；FLi表示金融知識(shí)；DLi×FLi表示數(shù)字素養(yǎng)與金融知識(shí)的交互項(xiàng)，i表示農(nóng)戶(hù)；β1，β2和β3為待估計(jì)系數(shù)，其中，若β3顯著大于0，則表示二者之間存在明顯的互補(bǔ)關(guān)系，若β3顯著小于0，則表示二者之間存在替代關(guān)系；controli表示上文所述一系列控制變量，μi表示隨機(jī)誤差項(xiàng)。

（四）描述性統(tǒng)計(jì)

本文主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表4所示。從表4可以看出，77.2%的農(nóng)戶(hù)使用數(shù)字金融產(chǎn)品。數(shù)字金融行為響應(yīng)廣度的均值為1.025，這說(shuō)明，農(nóng)戶(hù)平均僅使用了1種數(shù)字金融產(chǎn)品。數(shù)字金融行為響應(yīng)深度的均值為1.105，數(shù)字素養(yǎng)的因子得分均值為1.94e-10，標(biāo)準(zhǔn)差為0.541，金融知識(shí)的因子得分均值為-2.47e-09，標(biāo)準(zhǔn)差為0.735。戶(hù)主的平均年齡為49.217，家庭最高學(xué)歷平均為中專(zhuān)或技校，家庭規(guī)模平均為4.357。24.6%的農(nóng)戶(hù)有銀行借貸行為，12.8%的農(nóng)戶(hù)有親友借貸行為，農(nóng)戶(hù)距離最近銀行網(wǎng)點(diǎn)的平均距離為3.523千米。5.2%的農(nóng)戶(hù)屬于風(fēng)險(xiǎn)偏好，49.2%的農(nóng)戶(hù)屬于風(fēng)險(xiǎn)厭惡。

表4 描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果（N=1 545）

四、實(shí)證分析

（一）基準(zhǔn)回歸分析

數(shù)字素養(yǎng)和金融知識(shí)以及二者交互項(xiàng)對(duì)農(nóng)戶(hù)數(shù)字金融行為響應(yīng)影響的基準(zhǔn)回歸結(jié)果如表5所示。數(shù)字素養(yǎng)和金融知識(shí)對(duì)農(nóng)戶(hù)數(shù)字金融行為響應(yīng)影響的結(jié)果分析以列（1）—列（3）的無(wú)交互項(xiàng)模型為準(zhǔn)，二者交互效應(yīng)影響的結(jié)果分析以列（4）—列（6）的有交互項(xiàng)模型為準(zhǔn)。從表5列（1）—列（3）回歸結(jié)果可以看出，數(shù)字素養(yǎng)的估計(jì)系數(shù)分別為0.273、0.707和0.559，均在1%水平上顯著。這說(shuō)明，數(shù)字素養(yǎng)對(duì)農(nóng)戶(hù)數(shù)字金融行為響應(yīng)具有顯著的提升作用，數(shù)字素養(yǎng)不僅能夠提高農(nóng)戶(hù)使用數(shù)字金融產(chǎn)品的概率，還能夠增加農(nóng)戶(hù)數(shù)字金融行為的響應(yīng)廣度和響應(yīng)深度，本文假設(shè)1a成立。金融知識(shí)與農(nóng)戶(hù)數(shù)字金融行為是否響應(yīng)和響應(yīng)廣度的估計(jì)系數(shù)雖然為正，但統(tǒng)計(jì)上不顯著，金融知識(shí)與農(nóng)戶(hù)數(shù)字金融行為響應(yīng)深度的估計(jì)系數(shù)為0.370，在1%水平上顯著。這說(shuō)明，金融知識(shí)雖然對(duì)農(nóng)戶(hù)數(shù)字金融行為是否響應(yīng)和響應(yīng)廣度沒(méi)有統(tǒng)計(jì)上的顯著影響，但對(duì)響應(yīng)深度具有顯著的促進(jìn)作用，能夠顯著增加農(nóng)戶(hù)對(duì)數(shù)字金融產(chǎn)品的依賴(lài)程度和融資強(qiáng)度，本文假設(shè)1b成立。從表5列（4）—列（6）回歸結(jié)果可以看出，數(shù)字素養(yǎng)與金融知識(shí)交互項(xiàng)的估計(jì)系數(shù)為-0.074、-0.302和0.484，在1%水平上顯著。這說(shuō)明，數(shù)字素養(yǎng)與金融知識(shí)在對(duì)農(nóng)戶(hù)數(shù)字金融行為是否響應(yīng)和響應(yīng)廣度的影響上存在明顯的替代關(guān)系，而數(shù)字素養(yǎng)與金融知識(shí)對(duì)農(nóng)戶(hù)數(shù)字金融行為響應(yīng)深度的影響存在明顯的互補(bǔ)關(guān)系，因此，本文的假設(shè)1c成立。存在這一現(xiàn)象的原因可能在于，數(shù)字金融服務(wù)不再局限于某一固定地點(diǎn)和固定時(shí)間，農(nóng)戶(hù)能夠借助智能手機(jī)或者智能終端隨時(shí)隨地獲取金融服務(wù)，使得農(nóng)村地區(qū)具有一定數(shù)字素養(yǎng)的農(nóng)戶(hù)有更多機(jī)會(huì)產(chǎn)生數(shù)字金融行為并選擇更多數(shù)字金融產(chǎn)品服務(wù)類(lèi)型，打破了以往傳統(tǒng)金融服務(wù)必須在固定地點(diǎn)和固定時(shí)間以及需要農(nóng)戶(hù)具備一定金融知識(shí)的嚴(yán)格約束。若農(nóng)戶(hù)同時(shí)具備一定的金融知識(shí)，可能令農(nóng)戶(hù)對(duì)待數(shù)字金融產(chǎn)品的態(tài)度由拒絕到嘗試并逐步轉(zhuǎn)變?yōu)橐蕾?lài)，進(jìn)而擴(kuò)大使用廣度并加深其使用程度。

從表5列（1）—列（3）控制變量的回歸結(jié)果可以看出，年齡與農(nóng)戶(hù)數(shù)字金融行為是否響應(yīng)、響應(yīng)廣度和響應(yīng)深度均在1%水平上顯著負(fù)相關(guān)，這是由于年輕人對(duì)新事物更容易接受，更容易學(xué)習(xí)和使用數(shù)字金融技術(shù)，并且能夠根據(jù)自身需求選擇適合的數(shù)字金融產(chǎn)品，增加其響應(yīng)廣度。因此，在農(nóng)村勞動(dòng)力呈現(xiàn)老齡化現(xiàn)實(shí)格局下，要高度重視中老年勞動(dòng)力群體“數(shù)字鴻溝”的跨越，幫助這一群體解決數(shù)字金融使用的難題［29］。性別與農(nóng)戶(hù)數(shù)字金融行為是否響應(yīng)和響應(yīng)廣度在10%和1%水平上顯著正相關(guān)，可能的原因在于，男性具有較高的風(fēng)險(xiǎn)偏好和好奇心，更容易接觸并使用數(shù)字金融服務(wù)，從而提高其響應(yīng)概率和響應(yīng)廣度?；橐雠c農(nóng)戶(hù)數(shù)字金融行為響應(yīng)深度在1%水平上顯著正相關(guān)，可能是由于家庭生活會(huì)造成較多的生活、教育、醫(yī)療支出，激活了金融需求，再加之網(wǎng)上商城的飛速發(fā)展，農(nóng)戶(hù)具有較高的數(shù)字參與度，從而增加了使用數(shù)字金融產(chǎn)品的深度。最高學(xué)歷與農(nóng)戶(hù)數(shù)字金融行為響應(yīng)廣度和響應(yīng)深度在5%和1%水平上顯著正相關(guān)，這是由于家庭最高學(xué)歷成員能夠接觸和使用更多的數(shù)字金融產(chǎn)品，可以幫助家庭其他成員產(chǎn)生更多的數(shù)字金融交易，進(jìn)而提高了農(nóng)戶(hù)數(shù)字金融行為的響應(yīng)廣度和深度。銀行借貸和親友借貸與農(nóng)戶(hù)數(shù)字金融行為響應(yīng)廣度和響應(yīng)深度在1%和10%水平上顯著正相關(guān)，這可能在于，不論正規(guī)借貸或非正規(guī)借貸都能激發(fā)農(nóng)戶(hù)的信貸需求，從而促使農(nóng)戶(hù)選擇多種數(shù)字金融產(chǎn)品并且加強(qiáng)其依賴(lài)程度和融資強(qiáng)度。風(fēng)險(xiǎn)偏好與農(nóng)戶(hù)數(shù)字金融行為是否響應(yīng)顯著正相關(guān)，但其對(duì)農(nóng)戶(hù)數(shù)字金融行為的響應(yīng)廣度和響應(yīng)深度沒(méi)有統(tǒng)計(jì)上的顯著影響，可能的原因在于，喜好風(fēng)險(xiǎn)的特性可能會(huì)使農(nóng)戶(hù)積極嘗試數(shù)字金融產(chǎn)品，但其使用數(shù)字金融產(chǎn)品的多樣性和依賴(lài)性影響因素更為復(fù)雜。此外，網(wǎng)點(diǎn)距離和風(fēng)險(xiǎn)厭惡對(duì)農(nóng)戶(hù)數(shù)字金融行為響應(yīng)并沒(méi)有統(tǒng)計(jì)上的顯著影響。

表5 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

（二）內(nèi)生性討論

考慮到數(shù)字素養(yǎng)與農(nóng)戶(hù)數(shù)字金融行為響應(yīng)之間可能存在反向因果關(guān)系以及遺漏關(guān)鍵解釋變量所導(dǎo)致的內(nèi)生性問(wèn)題，可能使得基準(zhǔn)回歸結(jié)果缺乏可靠性。因此，本文基于前文工具變量的選擇，使用工具變量法進(jìn)行內(nèi)生性討論，回歸結(jié)果如表6所示。從表6可以看出，數(shù)字素養(yǎng)對(duì)農(nóng)戶(hù)數(shù)字金融行為是否響應(yīng)、響應(yīng)廣度和響應(yīng)深度的估計(jì)系數(shù)為1.977、0.988和0.472，在1%、1%和10%水平上顯著，金融知識(shí)對(duì)響應(yīng)深度的估計(jì)系數(shù)為0.445，在10%水平上顯著。數(shù)字素養(yǎng)與金融知識(shí)的交互項(xiàng)對(duì)農(nóng)戶(hù)數(shù)字金融行為是否響應(yīng)和響應(yīng)廣度的估計(jì)系數(shù)為-0.027和-1.042，在1%水平上顯著，而對(duì)響應(yīng)深度的估計(jì)系數(shù)為1.263，在10%水平上顯著。上述結(jié)果表明，考慮了內(nèi)生性問(wèn)題之后，回歸結(jié)果仍然支持基準(zhǔn)回歸結(jié)果。同時(shí)，K-P LM檢驗(yàn)的零假設(shè)是工具變量識(shí)別不足，若拒絕零假設(shè)則說(shuō)明工具變量合理。結(jié)果顯示，K-P LM統(tǒng)計(jì)量P值為0.000，說(shuō)明本文選擇的工具變量合理。綜上所述，運(yùn)用工具變量法重新估計(jì)基準(zhǔn)回歸模型后，實(shí)證結(jié)論保持一致，本文的核心結(jié)論依舊成立。

表6 內(nèi)生性回歸結(jié)果

（三）穩(wěn)健性檢驗(yàn)① 穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果未在正文中列出，留存?zhèn)渌鳌?/h3>

為了確保前文基準(zhǔn)回歸結(jié)果的穩(wěn)健性，本文從改變核心變量測(cè)度方式和增加新變量?jī)蓚€(gè)方面進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。第一，改變數(shù)字素養(yǎng)和金融知識(shí)的測(cè)度方式。參考單德朋［30］的做法，采用賦值加總方法對(duì)數(shù)字素養(yǎng)和金融知識(shí)進(jìn)行測(cè)度，加總得到每個(gè)農(nóng)戶(hù)的數(shù)字素養(yǎng)和金融知識(shí)評(píng)分。根據(jù)賦值加總指標(biāo)重新進(jìn)行回歸，檢驗(yàn)結(jié)果與基準(zhǔn)回歸結(jié)果一致。第二，增加家庭工商業(yè)經(jīng)營(yíng)、戶(hù)主技能培訓(xùn)兩個(gè)變量。由于當(dāng)下二維碼付款的普及，從事工商業(yè)經(jīng)營(yíng)，極有可能使用數(shù)字支付功能，同時(shí)，工商業(yè)經(jīng)營(yíng)所需的資金可能借助數(shù)字信貸或數(shù)字授信獲取，因此，家庭工商業(yè)經(jīng)營(yíng)極可能影響到農(nóng)戶(hù)數(shù)字金融行為響應(yīng)。戶(hù)主是否參加過(guò)相關(guān)技能培訓(xùn)，同樣有可能影響農(nóng)戶(hù)數(shù)字金融行為響應(yīng)。將上述兩個(gè)變量加入控制變量重新回歸，檢驗(yàn)結(jié)果依然與基準(zhǔn)回歸結(jié)果保持一致。因此，本文的實(shí)證結(jié)果穩(wěn)健。

（四）異質(zhì)性分析

1.基于數(shù)字金融產(chǎn)品的異質(zhì)性

基于數(shù)字金融產(chǎn)品進(jìn)行回歸分析的結(jié)果如表7所示。從表7可以看出，在數(shù)字支付、數(shù)字信貸、數(shù)字理財(cái)、數(shù)字授信產(chǎn)品中，數(shù)字素養(yǎng)與農(nóng)戶(hù)數(shù)字金融行為是否響應(yīng)在1%水平上顯著正相關(guān)，但數(shù)字保險(xiǎn)產(chǎn)品中，二者并無(wú)統(tǒng)計(jì)上的顯著影響。在數(shù)字信貸、數(shù)字理財(cái)、數(shù)字授信產(chǎn)品中，金融知識(shí)與農(nóng)戶(hù)數(shù)字金融行為是否響應(yīng)在10%和1%水平上顯著正相關(guān)，而數(shù)字支付和數(shù)字保險(xiǎn)產(chǎn)品中，二者并無(wú)統(tǒng)計(jì)上的顯著影響。假設(shè)2a和假設(shè)3a得以驗(yàn)證。在數(shù)字支付和數(shù)字保險(xiǎn)產(chǎn)品中，數(shù)字素養(yǎng)與金融知識(shí)交互項(xiàng)與農(nóng)戶(hù)數(shù)字金融行為是否響應(yīng)在1%和5%水平上顯著負(fù)相關(guān)，在數(shù)字信貸、數(shù)字理財(cái)和數(shù)字授信產(chǎn)品中，二者并無(wú)統(tǒng)計(jì)上的顯著性，這說(shuō)明，在數(shù)字支付和數(shù)字保險(xiǎn)這兩款產(chǎn)品的使用當(dāng)中，數(shù)字素養(yǎng)與金融知識(shí)的替代效應(yīng)明顯，需要重點(diǎn)關(guān)注數(shù)字素養(yǎng)。而在數(shù)字信貸、數(shù)字理財(cái)和數(shù)字授信這三種金融產(chǎn)品的使用中，替代效應(yīng)并不明顯，該類(lèi)產(chǎn)品的使用仍需要農(nóng)戶(hù)具備一定的金融知識(shí)。

表7 行為響應(yīng)機(jī)制：數(shù)字金融產(chǎn)品是否響應(yīng)

進(jìn)一步分析不同的數(shù)字金融產(chǎn)品中，數(shù)字素養(yǎng)、金融知識(shí)以及二者交互項(xiàng)對(duì)農(nóng)戶(hù)數(shù)字金融行為響應(yīng)深度的影響，回歸結(jié)果如表8所示。

表8 行為響應(yīng)機(jī)制：數(shù)字金融產(chǎn)品響應(yīng)深度

從表8可以看出，在數(shù)字支付和數(shù)字理財(cái)產(chǎn)品中，數(shù)字素養(yǎng)與農(nóng)戶(hù)數(shù)字金融行為響應(yīng)深度在1%和5%水平上顯著正相關(guān)，而在數(shù)字信貸和數(shù)字授信產(chǎn)品中，二者沒(méi)有統(tǒng)計(jì)上的顯著影響。在數(shù)字理財(cái)和數(shù)字授信產(chǎn)品中，金融知識(shí)與農(nóng)戶(hù)數(shù)字金融行為響應(yīng)深度在5%和1%水平上顯著正相關(guān)，而在數(shù)字支付和數(shù)字信貸產(chǎn)品中，二者沒(méi)有統(tǒng)計(jì)上的顯著影響。假設(shè)2b和假設(shè)3b部分得以驗(yàn)證。在數(shù)字支付產(chǎn)品中，數(shù)字素養(yǎng)與金融知識(shí)交互項(xiàng)與農(nóng)戶(hù)數(shù)字金融行為響應(yīng)深度在1%水平上顯著負(fù)相關(guān)，這說(shuō)明，數(shù)字素養(yǎng)的提升效果顯著高于金融知識(shí)。在數(shù)字理財(cái)產(chǎn)品中，數(shù)字素養(yǎng)與金融知識(shí)交互項(xiàng)與農(nóng)戶(hù)數(shù)字金融響應(yīng)深度在1%水平上顯著正相關(guān)，在數(shù)字授信產(chǎn)品中，二者在5%水平上顯著正相關(guān)，這說(shuō)明，數(shù)字素養(yǎng)與金融知識(shí)互補(bǔ)。原因可能是，數(shù)字素養(yǎng)較高的農(nóng)戶(hù)在日常生活中更傾向于使用數(shù)字支付進(jìn)行交易結(jié)算，進(jìn)而加深農(nóng)戶(hù)對(duì)數(shù)字支付的依賴(lài)，增加其響應(yīng)深度，并不需要農(nóng)戶(hù)具備一定的金融知識(shí)。同時(shí)，數(shù)字素養(yǎng)與金融知識(shí)的提升，可以幫助農(nóng)戶(hù)選擇合理的數(shù)字理財(cái)產(chǎn)品與授信產(chǎn)品，增加其接受程度，此時(shí)數(shù)字素養(yǎng)與金融知識(shí)互補(bǔ)。

2.基于收入水平的異質(zhì)性

（1）相對(duì)貧困戶(hù)與非相對(duì)貧困戶(hù)數(shù)字金融行為響應(yīng)差異分析

由于貧困群體一直受到傳統(tǒng)金融的排斥［31］，本文采用孫繼國(guó)等［32］的方法，以農(nóng)戶(hù)家庭收入中位數(shù)的40%作為相對(duì)貧困線，將農(nóng)戶(hù)分為相對(duì)貧困和非相對(duì)貧困兩組，討論數(shù)字素養(yǎng)和金融知識(shí)以及二者交互項(xiàng)對(duì)不同相對(duì)貧困狀態(tài)下農(nóng)戶(hù)數(shù)字金融行為響應(yīng)的影響，同時(shí)采用費(fèi)舍爾組合檢驗(yàn)（Fisher” s Permutation Test）組間系數(shù)差異，①參考連玉君和廖俊平［33］檢驗(yàn)分組回歸后的組間系數(shù)差異方法，通常有三種：Chow檢驗(yàn)、似無(wú)相關(guān)（SUR）模型檢驗(yàn)和費(fèi)舍爾組合（Fisher” s Permutation Test）檢驗(yàn)。由于本文基于三種不同數(shù)值類(lèi)型的被解釋變量設(shè)置了三種回歸模型，故采用費(fèi)舍爾組合檢驗(yàn)，因?yàn)槠錂z驗(yàn)具有較為寬松的假定條件并且不受計(jì)量模型的限制?；貧w結(jié)果如表9所示。

表9 行為響應(yīng)差異：相對(duì)貧困戶(hù)與非相對(duì)貧困戶(hù)

由于農(nóng)戶(hù)數(shù)字金融行為響應(yīng)廣度的系數(shù)都沒(méi)有通過(guò)組間系數(shù)差異檢驗(yàn)，因此，僅從農(nóng)戶(hù)數(shù)字金融行為是否響應(yīng)和響應(yīng)深度兩個(gè)角度進(jìn)行討論。從農(nóng)戶(hù)數(shù)字金融行為是否響應(yīng)來(lái)看，相對(duì)貧困戶(hù)數(shù)字素養(yǎng)的估計(jì)系數(shù)為0.212，非相對(duì)貧困戶(hù)數(shù)字素養(yǎng)的估計(jì)系數(shù)為0.299，且都在1%水平上顯著，非相對(duì)貧困戶(hù)數(shù)字素養(yǎng)的估計(jì)系數(shù)邊際效應(yīng)更大。相對(duì)貧困戶(hù)金融知識(shí)的估計(jì)系數(shù)為0.075，且在5%水平上顯著，而非相對(duì)貧困戶(hù)金融知識(shí)的估計(jì)系數(shù)為-0.021，且無(wú)統(tǒng)計(jì)上的顯著影響，相對(duì)貧困戶(hù)金融知識(shí)的估計(jì)系數(shù)邊際效應(yīng)更大。數(shù)字素養(yǎng)與金融知識(shí)交互項(xiàng)的估計(jì)系數(shù)并未通過(guò)組間系數(shù)差異檢驗(yàn)。從農(nóng)戶(hù)數(shù)字金融行為響應(yīng)深度來(lái)看，相對(duì)貧困戶(hù)數(shù)字素養(yǎng)的估計(jì)系數(shù)為0.150，但并無(wú)統(tǒng)計(jì)上的顯著影響，而非相對(duì)貧困戶(hù)數(shù)字素養(yǎng)的估計(jì)系數(shù)為0.602，在1%水平上顯著為正，數(shù)字不平等現(xiàn)象逐漸凸顯。相對(duì)貧困戶(hù)金融知識(shí)的估計(jì)系數(shù)為0.451，在5%水平上顯著，而非相對(duì)貧困戶(hù)金融知識(shí)的估計(jì)系數(shù)為0.290，在1%水平上顯著，金融知識(shí)對(duì)相對(duì)貧困戶(hù)的重要性凸顯。相對(duì)貧困戶(hù)數(shù)字素養(yǎng)與金融知識(shí)交互項(xiàng)的估計(jì)系數(shù)為0.331，但并無(wú)統(tǒng)計(jì)上的顯著影響，而非相對(duì)貧困戶(hù)數(shù)字素養(yǎng)與金融知識(shí)交互項(xiàng)的估計(jì)系數(shù)為0.476，且在1%水平上顯著為正，數(shù)字不平等問(wèn)題愈加嚴(yán)重。可見(jiàn)，數(shù)字素養(yǎng)對(duì)非相對(duì)貧困戶(hù)數(shù)字金融行為是否響應(yīng)和響應(yīng)深度的提升效果要優(yōu)于相對(duì)貧困戶(hù)，并且在對(duì)農(nóng)戶(hù)數(shù)字金融響應(yīng)深度的影響中存在明顯的數(shù)字素養(yǎng)與金融知識(shí)的互補(bǔ)。金融知識(shí)對(duì)相對(duì)貧困戶(hù)數(shù)字金融行為是否響應(yīng)和響應(yīng)深度的提升效果優(yōu)于非相對(duì)貧困戶(hù)，其重要性不斷提升，但在對(duì)農(nóng)戶(hù)數(shù)字金融響應(yīng)深度的影響中尚未與數(shù)字素養(yǎng)形成有效的互補(bǔ)。因此，假設(shè)4得以驗(yàn)證。

（2）相對(duì)貧困戶(hù)與非相對(duì)貧困戶(hù)數(shù)字金融產(chǎn)品選擇差異分析

由于在數(shù)字保險(xiǎn)產(chǎn)品中，農(nóng)戶(hù)數(shù)字金融行為是否響應(yīng)的系數(shù)都沒(méi)有通過(guò)組間系數(shù)差異檢驗(yàn)，故在此不做討論。數(shù)字金融產(chǎn)品選擇差異分析的回歸結(jié)果如表10所示。

表10 產(chǎn)品選擇差異：相對(duì)貧困戶(hù)和非相對(duì)貧困戶(hù)

在數(shù)字支付產(chǎn)品中，數(shù)字素養(yǎng)對(duì)相對(duì)貧困戶(hù)數(shù)字金融行為是否響應(yīng)和響應(yīng)深度的估計(jì)系數(shù)為0.202和0.370，對(duì)非相對(duì)貧困戶(hù)數(shù)字金融行為是否響應(yīng)和響應(yīng)深度的估計(jì)系數(shù)為0.303和0.524，且均在1%水平上顯著，這說(shuō)明，數(shù)字素養(yǎng)對(duì)非相對(duì)貧困戶(hù)的提升效果更好。雖然金融知識(shí)通過(guò)組間系數(shù)差異檢驗(yàn)，但其估計(jì)系數(shù)在統(tǒng)計(jì)上不顯著。在數(shù)字信貸產(chǎn)品中，數(shù)字素養(yǎng)在數(shù)字金融行為是否響應(yīng)中未通過(guò)組間系數(shù)差異檢驗(yàn)，響應(yīng)深度雖通過(guò)檢驗(yàn)，但估計(jì)系數(shù)在統(tǒng)計(jì)上不顯著。而金融知識(shí)通過(guò)組間系數(shù)差異檢驗(yàn)，金融知識(shí)對(duì)相對(duì)貧困戶(hù)數(shù)字金融行為是否響應(yīng)和響應(yīng)深度的估計(jì)系數(shù)為0.038和0.190，在10%水平上顯著，與非相對(duì)貧困戶(hù)數(shù)字金融行為是否響應(yīng)和響應(yīng)深度的估計(jì)系數(shù)為0.011和-0.003，但在統(tǒng)計(jì)上不顯著，進(jìn)一步驗(yàn)證金融知識(shí)對(duì)于低收入群體的重要性。在數(shù)字理財(cái)產(chǎn)品中，數(shù)字素養(yǎng)對(duì)相對(duì)貧困戶(hù)數(shù)字金融行為是否響應(yīng)和響應(yīng)深度的估計(jì)系數(shù)為0.202和0.076，在統(tǒng)計(jì)上不顯著，對(duì)非相對(duì)貧困戶(hù)數(shù)字金融行為是否響應(yīng)和響應(yīng)深度的估計(jì)系數(shù)為0.052和0.104，且均在5%水平上顯著。金融知識(shí)在數(shù)字金融行為是否響應(yīng)和響應(yīng)深度上未通過(guò)組間系數(shù)差異檢驗(yàn)。在數(shù)字授信產(chǎn)品中，數(shù)字素養(yǎng)對(duì)相對(duì)貧困戶(hù)數(shù)字金融行為是否響應(yīng)的估計(jì)系數(shù)為0.113，但在統(tǒng)計(jì)上不顯著，對(duì)非相對(duì)貧困戶(hù)數(shù)字金融行為是否響應(yīng)的估計(jì)系數(shù)為0.116，且在1%水平上顯著。金融知識(shí)對(duì)非相對(duì)貧困戶(hù)數(shù)字金融行為響應(yīng)深度的估計(jì)系數(shù)為0.165，且在5%水平上顯著，而對(duì)相對(duì)貧困戶(hù)數(shù)字金融行為響應(yīng)深度的估計(jì)系數(shù)為0.070，但在統(tǒng)計(jì)上不顯著。金融知識(shí)在數(shù)字金融行為是否響應(yīng)上未通過(guò)組間系數(shù)差異檢驗(yàn)。假設(shè)4得到再次驗(yàn)證。

五、研究結(jié)論與政策建議

（一）研究結(jié)論

本文基于2021年中國(guó)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)與農(nóng)村金融調(diào)查（CRERFS）數(shù)據(jù)，運(yùn)用Probit模型、Poisson模型和OLS模型實(shí)證分析了數(shù)字素養(yǎng)、金融知識(shí)以及二者交互項(xiàng)對(duì)農(nóng)戶(hù)數(shù)字金融行為響應(yīng)的影響。研究結(jié)果表明：第一，數(shù)字素養(yǎng)和金融知識(shí)均是影響農(nóng)戶(hù)數(shù)字金融行為響應(yīng)的關(guān)鍵因素，數(shù)字素養(yǎng)對(duì)于數(shù)字金融行為是否響應(yīng)和響應(yīng)廣度具有顯著的提升效應(yīng)，而金融知識(shí)對(duì)農(nóng)戶(hù)數(shù)字金融行為響應(yīng)深度的提升效應(yīng)更為明顯。第二，數(shù)字素養(yǎng)與金融知識(shí)在對(duì)數(shù)字金融行為是否響應(yīng)和響應(yīng)廣度上存在顯著的替代關(guān)系，數(shù)字素養(yǎng)是主導(dǎo)因素，在對(duì)數(shù)字金融行為響應(yīng)深度的影響上則顯現(xiàn)出互補(bǔ)關(guān)系，兩者共同加深數(shù)字金融依賴(lài)程度和融資強(qiáng)度。第三，在不同數(shù)字金融產(chǎn)品中，數(shù)字支付、數(shù)字信貸、數(shù)字理財(cái)、數(shù)字授信產(chǎn)品中，數(shù)字素養(yǎng)對(duì)農(nóng)戶(hù)數(shù)字金融行為是否響應(yīng)具有顯著的正向影響；數(shù)字支付和數(shù)字理財(cái)產(chǎn)品中，數(shù)字素養(yǎng)對(duì)農(nóng)戶(hù)數(shù)字金融行為響應(yīng)深度具有顯著的正向影響。數(shù)字信貸、數(shù)字理財(cái)、數(shù)字授信產(chǎn)品中，金融知識(shí)對(duì)農(nóng)戶(hù)數(shù)字金融行為是否響應(yīng)具有顯著正向影響，數(shù)字理財(cái)、數(shù)字授信產(chǎn)品中，金融知識(shí)對(duì)農(nóng)戶(hù)數(shù)字金融行為響應(yīng)深度具有顯著的正向影響。同時(shí)，二者的替代與互補(bǔ)關(guān)系仍然存在。第四，在不同收入水平群體中，數(shù)字素養(yǎng)對(duì)相對(duì)貧困戶(hù)數(shù)字金融行為響應(yīng)的提升效應(yīng)弱于非相對(duì)貧困戶(hù)，引發(fā)數(shù)字不平等現(xiàn)象，而金融知識(shí)對(duì)相對(duì)貧困戶(hù)數(shù)字金融行為響應(yīng)的提升效應(yīng)要優(yōu)于非相對(duì)貧困戶(hù)，一定程度上緩解了數(shù)字差距。在細(xì)分不同數(shù)字金融產(chǎn)品對(duì)比后，該現(xiàn)象依然存在。

（二）政策建議

金融科技的不斷進(jìn)步深刻改變了傳統(tǒng)金融環(huán)境，金融服務(wù)的數(shù)字化趨勢(shì)不可抵擋。同時(shí)，數(shù)字金融借助數(shù)字技術(shù)克服了傳統(tǒng)金融的諸多難點(diǎn)和痛點(diǎn)，極大改善了農(nóng)村金融服務(wù)環(huán)境，能夠?yàn)檗r(nóng)村弱勢(shì)群體提供更為便捷的金融產(chǎn)品與服務(wù)?；谏鲜鲅芯拷Y(jié)論，筆者提出以下政策建議：

第一，加快構(gòu)建農(nóng)村地區(qū)數(shù)字素養(yǎng)與金融知識(shí)培育體系，優(yōu)先關(guān)注數(shù)字素養(yǎng)培育，跨越數(shù)字鴻溝，培養(yǎng)高素質(zhì)農(nóng)民群體。要完善數(shù)字素養(yǎng)與金融知識(shí)培育課程，采用數(shù)字化設(shè)備，運(yùn)用動(dòng)畫(huà)、視頻、直播等課程手段開(kāi)展數(shù)字技術(shù)與數(shù)字軟件的學(xué)習(xí)。拓寬數(shù)字素養(yǎng)與金融知識(shí)的培育渠道，采取電商技能培訓(xùn)、現(xiàn)場(chǎng)觀摩學(xué)習(xí)、線上云視頻會(huì)議等多種高效培育方式。

第二，加深農(nóng)村地區(qū)數(shù)字金融覆蓋廣度和深度，創(chuàng)新數(shù)字金融產(chǎn)品，健全農(nóng)村金融服務(wù)體系。要按照農(nóng)戶(hù)的切實(shí)需求，豐富數(shù)字金融產(chǎn)品，降低使用難度，使農(nóng)戶(hù)敢用、愿意用。

第三，政府要在完善農(nóng)村數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的同時(shí)加快推進(jìn)適合農(nóng)戶(hù)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)、生活消費(fèi)、信貸授信、保險(xiǎn)理財(cái)?shù)拈_(kāi)發(fā)，針對(duì)農(nóng)村中老年群體，提供與之相對(duì)應(yīng)的適齡化產(chǎn)品和服務(wù)。

第四，加快低收入群體以及相對(duì)貧困群體的人力資本提升，重點(diǎn)關(guān)注其金融知識(shí)培育，扶持其發(fā)展。政府在推動(dòng)農(nóng)村數(shù)字金融發(fā)展過(guò)程中要重點(diǎn)關(guān)注弱勢(shì)群體，構(gòu)建包容性發(fā)展路徑，并從多角度提升弱勢(shì)群體的數(shù)字素養(yǎng)與金融知識(shí)，跨越數(shù)字鴻溝，緩解數(shù)字不平等，鞏固拓展脫貧攻堅(jiān)成果，助力全面鄉(xiāng)村振興。