引言

自改革开放以来，中国经济的发展取得了举世瞩目的成就，尤其在2001年加入世界贸易组织之后，经济增长势头强劲，国家综合实力大幅提升。从2013年到2022年，中国的GDP由59.3万亿元攀升至121万亿元，年均增长率超过了6%。以年均汇率计算，中国经济规模达到18万亿美元，位居全球第二。

尽管中国在金融领域取得了显著成就，但仍面临发展不均衡的挑战。为应对金融服务供需结构失衡的问题，2016年，中国提出了“数字普惠金融”的战略，并积极推广数字信息技术在金融行业的应用，以推动金融科技的进步。此外，政府还出台多项政策措施，旨在借助数字技术手段支持普惠金融的发展，从而解决“三农”问题。2019年，中共中央办公厅、国务院办公厅发布了《数字乡村发展战略纲要》，指出数字普惠金融在乡村振兴中具有重要作用，随后在2021年中央一号文件中再次强调了其在乡村发展的重要性。

东三省作为我国的主要粮食产区，在国家经济和粮食保障中发挥了重要作用。但由于近些年来国家政策的转变，东三省的经济增长速度有所下降。数字普惠金融作为一种将数字技术与普惠金融理念相结合的新型金融服务模式，具备跨越地理障碍迅速响应农村需求的优势。因此，探讨数字普惠金融的发展与农户收入之间的联系，对于推动东三省乡村振兴战略的有效实施，具有重要的实际意义。

1 文献综述与研究假设

赵丙奇认为，通过推广数字普惠金融服务，显著降低了贫困地区居民获取金融服务的障碍和相关费用。这样的进步使得更广泛的群体得以根据自己的特定需求获得必要的金融援助，进而提升他们的经济收入。徐光顺等提到，随着数字普惠金融在支付、贷款及保险服务等领域的不断普及，它有效地缩小了城市与农村之间的经济收入差距。晋铭铭等提出随着数字普惠金融服务的广泛推广，它不仅直接推动了消费方式的革新，而且通过增强城市和农村居民的经济收入，间接地为减少消费不平等提供了坚实的基础。

随着北京大学数字普惠金融指数的研究逐步公开，越来越多的学者开始关注数字普惠金融对农民收入的影响。叶伟超通过对中国七个省份十年间的经济数据进行深入研究，结果显示普惠金融的增长对于缩小城市与农村之间的收入差距具有显著的正面影响。陈丹等指出，在促进农村地区低收入居民经济状况改善的过程中，数字普惠金融扮演了至关重要的角色，同时为减贫事业开辟了创新的途径。张兵等认为，尽管农村家庭之间经济收入差异显著，但数字普惠金融的整体指标在提高农村家庭收入方面发挥了重要作用，对于财富较少的家庭尤为有效，这在一定程度上有助于减少他们之间的经济差异。

基于对以往文献的研究，本文选取东三省2011—2021年面板数据，探究数字普惠金融是否对提高农民收入有促进作用作出如下假设。

假设1：发展数字普惠金融对农民收入有正向影响。

下文将通过东三省级面板数据回归，对假设1进行实证分析，以验证假设。

2 数据介绍与模型建立

2.1 数据来源与变量说明

2.1.1 被解释变量

本文的被解释变量选取村居民人均可支配收入。农村居民人均可支配收入(Income)是作为衡量农村地区经济状况的关键指标，反映了当地居民的经济能力。一个地区若拥有较高的人均可支配收入水平，则通常意味着该地区的居民经济状况较为优越。

2.1.2 解释变量

本文的解释变量是数字普惠金融指数（DIFI）。数字普惠金融指数(DIFI)是衡量数字金融普及程度的重要工具。目前，学术界普遍认为由北京大学数字金融课题组编制的DIFI指数既全面又科学，因此本研究采用了该课题组的DIFI指数。

2.1.3 控制变量

参考已有文献，本文选取了三个控制变量。①城镇化水平（Urban）。本文用东三省的城镇常住人口与总人口的比值来作为城镇化水平的指标。②财政支农力度(Policy)。政府对农林水领域的财政支持在推动农村发展中起着关键作用，因此，本研究选取的指标为农林水事务支出总额与地区生产总值之比，用以衡量地方政府的财政投入力度。③金融发展水平（Fd）。金融发展水平一定程度上影响着数字普惠金融的效果。本研究通过分析年末金融机构的人民币存贷款总额与地区生产总值的比例，来衡量当地的金融发展程度。

2.1.4 数据来源

本文的解释变量数据选择北大编制的2011—2021年数字普惠金融指数，被解释变量和控制变量数据均来源于国家统计局发布的历年《中国统计年鉴》。为了减少模型估计中可能出现的异方差问题，将农村居民人均可支配收入、数字普惠金融总指数进行取对数处理。

2.2 模型设计

本文使用2011—2021期间东三省的面板数据作为样本，以此来探究数字普惠金融对农民收入的影响。为了进行这一分析，我们设定了以下模型：

其中，表示农村居民人均可支配收入；表示数字普惠金融指数；表示城镇化水平；表示财政支农力度；表示当地金融发展水平；表示东北三个省的序号；表示对应的年份；表示截距项；表示随机扰动项，实证分析过程用stata15进行。

3 实证分析

3.1 变量相关性分析

从表2的相关性分析可以看出，被解释变量lnIncome与解释变量lnDIFI之间的相关系数为0.902，为正向影响，且在0.01的显著性水平上显著，因此该模型的研究是具有实际意义的。同样显著的还有城镇化发展程度与金融发展水平同被解释变量的关联关系，这一现象证实了控制变量选择的有效性特征。

注：*、**、***分别表示在10%、5%、1%的水平上显著。

3.2 回归结果分析

固定效应回归结果如表5所示，从回归结果来看，身为核心解释变量的数字普惠金融指数对农村居民人均可支配收入的系数为0.071，在1%的水平上显著，这表明数字普惠金融的发展有利于提高农村居民的收入，同时也证明了假设1是正确的。

在解释变量中，城镇化水平对于农民收入的也具有正向影响，城镇化水平的提高表明更多的农村剩余劳动力向城市转移，大量农民加入了城市的非农业产业并获得工资收入，从而提高了他们的收入。而财政支农力度对于农民收入却具有负向影响，这可能因为长期的财政补贴可能使农民对政府支持产生依赖，降低了自主创业和创新的动力，进而影响了收入增长。金融发展水平对于农民收入也具有一定的负面影响，这可能因为在金融发展的过程中，某些弱势群体可能被排除在金融体系之外，无法获得基本的金融服务。同时，传统金融机构可能将更多资源配置给城市和大企业，而不是农村和小农户。这导致农民很难获得贷款和金融服务，限制了他们扩大生产和提高收入的能力。

4 政策建议

第一，借助数字技术的快速发展，加强金融科技与普惠金融的深度融合是金融行业的重要发展方向。这一融合的核心在于增强数字金融服务的普及性和包容性，以实现更广泛的金融服务覆盖。为了达成这一目标，金融行业必须扩展其产品线，提高服务水平，并推出多元化的金融解决方案，以适应不同客户群体的具体需求。对于经济能力较弱的群体而言，提升金融服务的可达性显得尤为重要，这涉及到降低他们获取服务时可能遇到的障碍，如高门槛和复杂的程序。

第二，进一步深化城镇化建设。中国面临的城乡发展不均衡问题需要得到有效解决，它对于确保城乡资源公平分配和推动城乡要素顺畅交换具有关键作用。这样的交换不仅能增强农业产出，也能提高农民收入。同时，这也是城乡融合发展战略和农村振兴计划的关键环节。解决这些不平衡问题，将进一步推动城乡和谐发展，为社会主义现代化建设奠定稳固基石。

第三，完善数字普惠金融的监管体制。作为一种融合了数字技术的新型金融服务模式，数字普惠金融正随着金融科技的迅猛发展而快速扩张。尽管数字普惠金融在提升农村居民收入和缩小城乡差异方面扮演着重要角色，但其便捷性也带来了金融监管的挑战。若监管不当，数字普惠金融可能会规避法律监管，引发严重后果。因此，国家监管机构需针对数字金融业务的发展，制定和完善相关法律法规，并强化监管执行力度，以营造一个健康的行业环境和稳定的金融秩序。

参考文献

[1]赵丙奇.中国数字普惠金融与城乡收入差距：基于面板门限模型的实证研究[J].社会科学辑刊，2020(1)：196-205.

[2]徐光顺，冯林.数字普惠金融对城乡收入差距影响的再检验：基于农户人力资本投资调节效应的视角[J].农业经济问题，2022(5)：60-82.

[3]晋铭铭,张盼,曹芳萍.数字普惠金融、城乡居民收入与消费差距[J].统计与决策,2024,40(17):138-143.

[4]叶伟超.普惠金融的发展对城乡居民收入差距的影响：以华东七省为例[J].哈尔滨商业大学学报（社会科学版），2016(4)：50-58

[5]陈丹，姚明明.数字普惠金融对农村居民收入影响的实证分析[J].上海金融，2019(6)：74-77.

[6]张兵，李娜.数字普惠金融、非农就业与农户增收：基于中介效应模型的实证分析[J].农业现代化研究，2022，43(2)：249-260

作者简介：第一作者,姚雨春(2000-):男，汉族，安徽池州人，云南师范大学经济学院硕士研究生在读，研究方向：区域经济研究

通讯作者：罗丹(1982-):女，汉族，云南昆明人，云南师范大学经济学院副教授，硕士生导师，云南大学经济学院博士研究生，研究方向：发展经济学、政治经济学