張舒涵

摘要：為研究安徽省數(shù)字普惠金融水平與農(nóng)村居民收入之間關(guān)系，從2016-2020年安徽省16個(gè)地級(jí)市面板數(shù)據(jù)中，選取適當(dāng)指標(biāo)構(gòu)建固定效應(yīng)模型。結(jié)果表明：數(shù)字普惠金融對(duì)安徽省農(nóng)村居民人均收入的提升具有顯著影響，控制變量中人均生產(chǎn)總值對(duì)農(nóng)村居民人均收入的正向影響較為顯著。數(shù)字普惠金融水平對(duì)農(nóng)戶收入的增長效應(yīng)存在區(qū)域異質(zhì)性，表現(xiàn)為皖南地區(qū)優(yōu)于皖北地區(qū)和皖中地區(qū)。因此，應(yīng)發(fā)揮數(shù)字普惠金融在促進(jìn)農(nóng)村居民增收減貧方面及就地就近就業(yè)的效應(yīng)，推進(jìn)脫貧攻堅(jiān)與鄉(xiāng)村振興有效銜接。

關(guān)鍵詞：數(shù)字普惠金融；農(nóng)村居民收入；面板數(shù)據(jù)

中圖分類號(hào)：F832.5 ???? ?????文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A???????? 文章編號(hào)：1672-4437（2023）03-0082-05

習(xí)近平總書記在黨的二十大報(bào)告中指出：“全面建設(shè)社會(huì)主義現(xiàn)代化國家，最艱巨最繁重的任務(wù)仍然在農(nóng)村?！鞭r(nóng)村金融改革過程中，由于農(nóng)業(yè)部門存在特殊風(fēng)險(xiǎn)、信息缺乏，農(nóng)戶易被傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)排斥在外，難以擁有公平的機(jī)會(huì)獲得金融產(chǎn)品與服務(wù)。隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的運(yùn)用，數(shù)字普惠金融產(chǎn)品與服務(wù)惠及廣大農(nóng)戶，有效緩解了涉農(nóng)企業(yè)和農(nóng)戶融資難、融資繁、融資貴的問題。

數(shù)字普惠金融的概念于2016年召開的G20峰會(huì)上被首次提出，泛指所有可以利用數(shù)字金融服務(wù)推動(dòng)普惠金融發(fā)展的活動(dòng)^[1]。農(nóng)村數(shù)字普惠金融作為數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)和農(nóng)村金融改革的一部分，有助于完善支農(nóng)惠農(nóng)體系及健全城鄉(xiāng)之間要素合理流動(dòng)機(jī)制，打破地域限制，拓展農(nóng)業(yè)市場(chǎng)。農(nóng)村數(shù)字普惠金融借助數(shù)字經(jīng)濟(jì)的技術(shù)優(yōu)勢(shì)，利用邊際成本趨近于零的特點(diǎn)促使大型傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)以更低成本服務(wù)農(nóng)業(yè)農(nóng)村農(nóng)民，從而帶動(dòng)農(nóng)戶和平臺(tái)涉農(nóng)企業(yè)價(jià)值的指數(shù)級(jí)增長。我國特殊的城鄉(xiāng)二元經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)中，發(fā)展農(nóng)村數(shù)字普惠金融有益于縮小城鄉(xiāng)居民收入差距，推動(dòng)解決人民日益增長的美好生活需要和不平衡不充分的發(fā)展之間的矛盾。

一、文獻(xiàn)綜述

Greenwood通過實(shí)證首次提出數(shù)字普惠金融與地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間存在顯性的非線性倒U型關(guān)系，這一結(jié)論被杜強(qiáng)等國內(nèi)學(xué)者研究證實(shí)^[2-3]。國內(nèi)學(xué)者大多基于全國省際面板數(shù)據(jù)對(duì)數(shù)字普惠金融的效應(yīng)展開研究。從區(qū)域?qū)用娑?，普惠金融在東部地區(qū)抑制了經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，而其在中西部地區(qū)對(duì)當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展有明顯的促進(jìn)作用^[3]。我國數(shù)字普惠金融對(duì)網(wǎng)絡(luò)零售業(yè)發(fā)展產(chǎn)生了積極的正向推動(dòng)作用，且兩者均存在顯著空間相關(guān)性，可充分利用空間溢出效應(yīng)，促進(jìn)網(wǎng)絡(luò)零售業(yè)的區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展^[4]。數(shù)字普惠金融在促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的同時(shí)，還可以通過優(yōu)化市場(chǎng)發(fā)育程度促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。數(shù)字普惠金融及市場(chǎng)發(fā)育程度對(duì)于不同省域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展存在異質(zhì)性的影響^[5]。部分國內(nèi)學(xué)者運(yùn)用縣（市）的面板數(shù)據(jù)研究地區(qū)數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)村居民的影響。如對(duì)于西部邊疆地區(qū)而言，新疆維吾爾自治區(qū)南部地區(qū)普惠金融的發(fā)展對(duì)于收入的增長效應(yīng)強(qiáng)于新疆維吾爾自治區(qū)北部地區(qū)^[6]。

梳理現(xiàn)有數(shù)字普惠金融與農(nóng)戶收入影響研究的相關(guān)文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)，學(xué)者研究大多集中在中國省域范圍數(shù)字普惠金融的減貧效應(yīng)和溢出效應(yīng)，聚焦普惠金融特別是數(shù)字普惠金融發(fā)展對(duì)安徽省農(nóng)村居民收入影響的研究較少。因此，本文基于安徽省16個(gè)地級(jí)市的面板數(shù)據(jù)，通過實(shí)證檢驗(yàn)研究數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)民收入的影響，并依據(jù)結(jié)論提出相應(yīng)政策建議，嘗試補(bǔ)充完善數(shù)字普惠金融促進(jìn)農(nóng)民增收的作用機(jī)制研究。

二、實(shí)證檢驗(yàn)

（一）模型設(shè)定

（二）變量選取

1.被解釋變量

選取農(nóng)村居民人均可支配收入（Y）作為被解釋變量，該變量能綜合反映農(nóng)村居民包括工資性收入、經(jīng)營凈收入、財(cái)產(chǎn)凈收入和轉(zhuǎn)移凈收入在內(nèi)的農(nóng)村居民人均可支配收入。

2.核心解釋變量

借鑒已有常用研究方法^[7-8]，選取北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)（DFI）為核心解釋變量^[9]，從數(shù)字金融覆蓋廣度、數(shù)字金融使用深度和普惠金融數(shù)字化程度等三個(gè)維度綜合反映安徽省各地級(jí)市數(shù)字普惠金融發(fā)展水平。

3.控制變量

地區(qū)人均生產(chǎn)總值（AveGDP）反映某一地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。多數(shù)學(xué)者研究認(rèn)為，地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展一般與當(dāng)?shù)爻青l(xiāng)居民收入之間在空間上呈較強(qiáng)的正相關(guān)性特征，在時(shí)間上表現(xiàn)出明顯的路徑依賴特征^[10]。經(jīng)濟(jì)發(fā)展勢(shì)頭較好的地區(qū)對(duì)金融產(chǎn)品和服務(wù)的需求更加旺盛，往往引發(fā)包括普惠金融在內(nèi)的各類金融要素流入當(dāng)?shù)厥袌?chǎng)。

農(nóng)村公共投資（GE）選取安徽省各市農(nóng)林水財(cái)政支出在地方一般公共預(yù)算合計(jì)支出中的占比，以此反映各地級(jí)市對(duì)包括農(nóng)林水事務(wù)在內(nèi)的農(nóng)業(yè)農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的支出安排和保障力度。

人口老齡化率（PA）反映某一地區(qū)老齡人口在總?cè)丝谥姓急惹闆r，該變量與使用數(shù)字普惠金融產(chǎn)品與服務(wù)的廣度和對(duì)數(shù)字普惠金融服務(wù)接受與運(yùn)用程度密切相關(guān)，本文選用65歲及以上的老年人口數(shù)量反映人口老齡化率。

產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（IS）綜合反映產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化水平。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化是指通過調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)從而提高社會(huì)經(jīng)濟(jì)效益過程中三大產(chǎn)業(yè)演變順序。產(chǎn)業(yè)的高級(jí)化是指產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)從以勞動(dòng)密集型產(chǎn)業(yè)為主的低層次結(jié)構(gòu)向以知識(shí)和技術(shù)密集型產(chǎn)業(yè)為主的高層次結(jié)構(gòu)調(diào)整和轉(zhuǎn)變的過程。二、三產(chǎn)業(yè)在生產(chǎn)總值中的構(gòu)成較好反映安徽省當(dāng)前經(jīng)濟(jì)水平和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)情況，且數(shù)據(jù)可得性高，因此選用該指標(biāo)。

二、三產(chǎn)業(yè)在生產(chǎn)總值中的構(gòu)成

（三）數(shù)據(jù)來源及預(yù)處理

基于研究目的需求及數(shù)據(jù)可得性和可比性原則，選取安徽省16個(gè)地級(jí)市的2016-2020年的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析。數(shù)據(jù)來源包括2017-2021年《安徽統(tǒng)計(jì)年鑒》、安徽各市統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)公報(bào)、北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)（2011-2020年，第三期）。為消除異方差性和各變量間量綱差異對(duì)實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果可能造成的影響，對(duì)部分變量數(shù)據(jù)，如農(nóng)村居民人均可支配收入、數(shù)字金融普惠水平和地區(qū)人均生產(chǎn)總值進(jìn)行取對(duì)數(shù)處理。

三、實(shí)證結(jié)果分析

（一）模型選擇

由于未觀測(cè)到的個(gè)體異質(zhì)性可能出現(xiàn)在模型截距項(xiàng)上或解釋變量的參數(shù)上，即由于模型截距項(xiàng)與斜率的差異，可將面板數(shù)據(jù)模型大致分為固定效應(yīng)模型、隨機(jī)效應(yīng)模型以及混合模型^[11]。為篩選出最適宜本研究問題的面板數(shù)據(jù)模型，根據(jù)理論分析，首先，經(jīng)典面板數(shù)據(jù)模型，尤其對(duì)于本文研究的短面板數(shù)據(jù)，更關(guān)注個(gè)體效應(yīng)對(duì)模型的影響。在模型準(zhǔn)確性一定的情況下，時(shí)間效應(yīng)并非主要研究對(duì)象。其次，一般經(jīng)濟(jì)問題隨機(jī)誤差項(xiàng)中往往存在未觀測(cè)到的變量與模型中保留的變量自相關(guān)的現(xiàn)象，因此初步通過定性分析認(rèn)為變截距固定效應(yīng)模型最適合本文研究對(duì)象。

進(jìn)一步通過模型的回歸檢驗(yàn)驗(yàn)證上述模型設(shè)定。對(duì)面板數(shù)據(jù)進(jìn)行單位根檢驗(yàn)表明變量平穩(wěn)性后，分別進(jìn)行Hausman檢驗(yàn)和F檢驗(yàn)，結(jié)果見表2。Hausman檢驗(yàn)P＜0.05，說明95%的置信水平下拒絕個(gè)體效應(yīng)與解釋變量不相關(guān)的原假設(shè)，即在隨機(jī)效應(yīng)模型和固定效應(yīng)模型中選擇固定效應(yīng)模型。F檢驗(yàn)得出F統(tǒng)計(jì)值大于99%置信水平下的查表數(shù)值（P＜0.01），因此拒絕截距和斜率在不同橫截面樣本點(diǎn)上均相同的原假設(shè)，即在混合模型和固定效應(yīng)模型中選擇固定效應(yīng)模型。綜上，兩種檢驗(yàn)結(jié)果均拒絕各自原假設(shè)，因此設(shè)立固定效應(yīng)模型如下：

（二）模型回歸分析

通過分析各類固定效應(yīng)模型的回歸結(jié)果，加權(quán)的固定效應(yīng)模型的擬合優(yōu)度最高，為0.994，表明控制截面?zhèn)€體效應(yīng)的固定效應(yīng)變截距模型具有更好的擬合效果，約可對(duì)99.4%的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行解釋。

表3顯示，各變量均存在相關(guān)關(guān)系。其中，數(shù)字普惠金融水平DFI系數(shù)為0.767，說明農(nóng)村數(shù)字普惠金融水平的提高對(duì)于增加農(nóng)村居民收入效果顯著。其原因可能是宏觀層面上我國于2016年開始正式發(fā)展數(shù)字普惠金融，統(tǒng)籌包括商業(yè)銀行在內(nèi)的各類金融機(jī)構(gòu)加速推進(jìn)普惠金融業(yè)務(wù)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，結(jié)合2020年是全面建成小康社會(huì)戰(zhàn)略目標(biāo)收官之年的大背景，農(nóng)村數(shù)字普惠金融的數(shù)字化產(chǎn)品開發(fā)和線上推廣在2016-2020年的觀察期內(nèi)得到有力推動(dòng)，大幅緩解金融機(jī)構(gòu)與涉農(nóng)主體間信息不對(duì)稱的問題，有效補(bǔ)足傳統(tǒng)金融在“三農(nóng)”領(lǐng)域的缺位。

控制變量方面，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化和高級(jí)化水平、地區(qū)人均生產(chǎn)總值對(duì)安徽省農(nóng)村居民收入增長的效應(yīng)顯著，農(nóng)村公共投資的影響程度較為顯著?？赡苁且?yàn)殡S著安徽省農(nóng)村二三產(chǎn)業(yè)融合程度加深以及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化和高級(jí)化水平的提高，農(nóng)村居民就業(yè)出現(xiàn)轉(zhuǎn)向附加值較高的二三產(chǎn)業(yè)的趨勢(shì)，得以有效提高人均可支配收入。隨著公共投資的增加，安徽省農(nóng)村實(shí)現(xiàn)電商服務(wù)網(wǎng)點(diǎn)全覆蓋，各項(xiàng)農(nóng)村通信基礎(chǔ)設(shè)施得到逐步完善。農(nóng)村電商從產(chǎn)業(yè)角度出發(fā)助力農(nóng)村居民拓寬農(nóng)副產(chǎn)品銷路及銷量。此外，基于農(nóng)村地區(qū)光纖通達(dá)和通信基站建設(shè)，各類金融機(jī)構(gòu)得以對(duì)數(shù)量龐大的農(nóng)村用戶群體建立信用檔案并收集信用數(shù)據(jù)進(jìn)行信用評(píng)定，為有效削弱信息不對(duì)稱性提供基礎(chǔ)設(shè)施支持。人口老齡化趨勢(shì)一定程度上對(duì)安徽省農(nóng)村居民收入結(jié)構(gòu)有消極影響，可能是由于根據(jù)生命周期理論，受限于文化水平、智能手機(jī)使用障礙的老年農(nóng)村居民收入結(jié)構(gòu)單一，除政府補(bǔ)貼等轉(zhuǎn)移凈收入外，難以充分享受數(shù)字普惠金融帶來的收入增長效應(yīng)。

（三）區(qū)域異質(zhì)性檢驗(yàn)

安徽省作為中部省份，經(jīng)濟(jì)發(fā)展不均衡，存在較大的南北差異。為進(jìn)一步具體檢驗(yàn)數(shù)字普惠金融對(duì)不同區(qū)域農(nóng)村居民收入影響的異質(zhì)性，參考已有研究，將安徽省16個(gè)地級(jí)市根據(jù)區(qū)域所屬劃分為皖北、皖中和皖南三個(gè)區(qū)域，分別選取經(jīng)濟(jì)指標(biāo)分區(qū)域建立模型進(jìn)行研究。

表4 的檢驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了數(shù)字普惠金融對(duì)安徽省16個(gè)地級(jí)市農(nóng)戶人均可支配收入的增收效應(yīng)，但影響程度并不相同，存在較為明顯的區(qū)域異質(zhì)性。

皖南地區(qū)的數(shù)字普惠金融發(fā)展對(duì)提高農(nóng)戶收入效果明顯。其原因可能為：皖南地區(qū)的馬鞍山、蕪湖、銅陵等地級(jí)市屬于長江中下游沿江城市，交通便利，毗鄰南京。得益于地緣優(yōu)勢(shì)及南京都市圈的溢出效應(yīng)，皖南地區(qū)城市招商引資能力普遍較好，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高，良好的金融基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)以及較為活躍的金融市場(chǎng)導(dǎo)致皖南農(nóng)村居民的數(shù)字普惠金融產(chǎn)品可獲得性高，更易發(fā)揮數(shù)字普惠金融的增收效應(yīng)。以合肥為代表的皖中地區(qū)的數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)戶收入增長的作用不顯著，可能是因?yàn)樵搮^(qū)域涉農(nóng)企業(yè)和農(nóng)戶對(duì)公共投資依賴較高，工業(yè)制造業(yè)發(fā)展動(dòng)力不足，金融從業(yè)人才聚集度劣于皖南地區(qū)，導(dǎo)致數(shù)字普惠金融的創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)力有限，一定程度上限制了數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)戶收入的增長效應(yīng)。皖北地區(qū)數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)戶的增收效應(yīng)較弱。其原因可能為：一是皖北地區(qū)經(jīng)濟(jì)水平相對(duì)落后，數(shù)字普惠金融發(fā)展指數(shù)在三個(gè)區(qū)域中普遍較低。金融基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)較為薄弱，受限于區(qū)位稟賦難以獲得周邊大城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展的溢出效應(yīng)；二是皖北地區(qū)城市如阜陽、亳州農(nóng)民外出務(wù)工人口規(guī)模居全省前列，農(nóng)村金融需求相對(duì)較弱；三是金融行業(yè)人才流失率相對(duì)較高，農(nóng)村金融產(chǎn)品和服務(wù)的創(chuàng)新力較低。

四、結(jié)論與建議

本文基于安徽省16個(gè)地級(jí)市2016-2020年面板數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析，研究發(fā)現(xiàn)：數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)村居民人均收入的提升具有顯著正效應(yīng)；控制變量中，人均生產(chǎn)總值對(duì)農(nóng)村居民人均收入的作用較為顯著，老齡化率和農(nóng)村公共投資對(duì)農(nóng)村居民人均收入的影響程度相對(duì)顯著。數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)戶的增收效應(yīng)存在較為明顯的區(qū)域異質(zhì)性，皖南地區(qū)的效果相較于皖北和皖中地區(qū)更為顯著。進(jìn)一步發(fā)揮數(shù)字普惠金融在促進(jìn)農(nóng)村居民就地就近就業(yè)及增收減貧方面的效應(yīng)，對(duì)于推進(jìn)脫貧攻堅(jiān)與鄉(xiāng)村振興有效銜接具有重要的積極作用。根據(jù)研究結(jié)論，提出如下建議。

一是完善農(nóng)村信貸大數(shù)據(jù)中心。利用數(shù)據(jù)平臺(tái)將互聯(lián)網(wǎng)公司掌握的大量農(nóng)村居民各類數(shù)據(jù)和政府部門掌握的部分?jǐn)?shù)據(jù)有效整合，此類數(shù)據(jù)包括但不限于水電用量、消費(fèi)流水、稅收、社保、農(nóng)藥、化肥和農(nóng)具數(shù)量，為開展多維度信貸審查提供真實(shí)的數(shù)據(jù)支撐。健全金融機(jī)構(gòu)對(duì)農(nóng)村用戶的信用檔案及信用評(píng)估體系，平臺(tái)內(nèi)各金融機(jī)構(gòu)依法合規(guī)共享數(shù)據(jù)，提高農(nóng)民信貸評(píng)估的可行性和有效性，降低農(nóng)民經(jīng)營貸款和消費(fèi)貸款的成本和難度，推動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)賦能鄉(xiāng)村振興。

二是加速數(shù)字經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。由省政府、發(fā)改委、財(cái)政廳等牽頭精準(zhǔn)調(diào)控，因地制宜推動(dòng)數(shù)字普惠金融在各地區(qū)發(fā)揮增收效應(yīng)。進(jìn)一步推進(jìn)農(nóng)村光纖和通信基站等設(shè)施建設(shè)，逐步實(shí)現(xiàn)農(nóng)村地區(qū)網(wǎng)絡(luò)全覆蓋，特別是對(duì)于數(shù)字普惠金融信息化基礎(chǔ)較弱的皖北地區(qū)，應(yīng)加大力度補(bǔ)齊皖北地區(qū)寬帶接入能力較弱和家庭寬帶普及率較低的短板，縮小城鄉(xiāng)差距，促進(jìn)區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展。

三是強(qiáng)化新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體發(fā)展。在農(nóng)村電商“互聯(lián)網(wǎng)+農(nóng)業(yè)+旅游”模式飛速發(fā)展的趨勢(shì)下，促進(jìn)家庭農(nóng)場(chǎng)、農(nóng)民合作社、社會(huì)化服務(wù)組織等各類新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體依托自身信息和技術(shù)優(yōu)勢(shì)，充分利用農(nóng)產(chǎn)品網(wǎng)絡(luò)銷售渠道，帶動(dòng)周邊農(nóng)戶持續(xù)增收致富，提高土地規(guī)模化經(jīng)營率和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)組織化程度，使小農(nóng)戶享受到數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的發(fā)展紅利。與此同時(shí)，暢通農(nóng)民工就業(yè)渠道，鼓勵(lì)農(nóng)民工在家鄉(xiāng)就業(yè)創(chuàng)業(yè)。

四是統(tǒng)籌金融機(jī)構(gòu)服務(wù)方式。利用政策導(dǎo)向鼓勵(lì)金融機(jī)構(gòu)以實(shí)體機(jī)構(gòu)網(wǎng)點(diǎn)和數(shù)字化服務(wù)兩種方式將金融服務(wù)下沉到廣大農(nóng)村，在農(nóng)村配備簡(jiǎn)單易操作的智能柜員機(jī)，便利農(nóng)村居民就近自助辦理業(yè)務(wù)。金融機(jī)構(gòu)應(yīng)推出適合獨(dú)居老人、打字障礙等弱勢(shì)農(nóng)村用戶群體的相應(yīng)手機(jī)銀行功能，運(yùn)營商應(yīng)推出惠農(nóng)手機(jī)及定向套餐，以此消除此類人群使用電子設(shè)備的數(shù)字鴻溝，滿足各類群體對(duì)數(shù)字金融服務(wù)的不同需求。此外，對(duì)鄉(xiāng)村弱勢(shì)群體開展有針對(duì)性的培訓(xùn)，增強(qiáng)農(nóng)村居民運(yùn)用數(shù)字普惠金融增收惠民的能力。培訓(xùn)農(nóng)戶在網(wǎng)絡(luò)信息甄別、網(wǎng)上購物、電商營銷等方面技能的同時(shí)，提高農(nóng)民掌握金融知識(shí)、識(shí)別金融風(fēng)險(xiǎn)和電信詐騙的能力，使農(nóng)村居民享受數(shù)字普惠金融為生產(chǎn)生活帶來便利和增收的同時(shí)，謹(jǐn)防信息化時(shí)代的數(shù)字鴻溝對(duì)農(nóng)民公平享受數(shù)字社會(huì)生活造成負(fù)面效應(yīng)。

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The Impact of Digital Financial Inclusion on Rural Residents' Income： An Empirical Analysis Based on 16 Prefecture-level Cities in Anhui Province

ZHANG Shuhan

（Fuyang Institute of Technology， Fuyang， Anhui 236031， China）

Abstract： Based on the panel data of 16 cities in Anhui province from 2016 to 2020， this paper applies certain indicators in the fixed effect model to study the effect of digital inclusive finance on income of rural residents. The empirical results illustrate that the development of digital inclusive finance has significant effect on the increase of income of rural residence as aging population has negative influence on it. Regional heterogeneity is found in the empirical results as the effect of digital inclusive finance on rural residents income in southern region is stronger than that in Hefei region and northern region in Anhui province. Policies should be implemented to promote the development of digital inclusive finance in order to achieve the effective connection between poverty alleviation and rural revitalization.

Key words： digital inclusive finance; rural residents income; panel data