乡村振兴、生活富裕与数字普惠金融——基于甘肃省动态面板数据的实证研究.pdf

Gansu Finance甘肃金融/作者单位：中国人民银行白银市中心支行 杨春香张国柱曾小强陈丽婷【内容简介】文章梳理了国内学者对数字普惠金融支持助力乡村振兴实施的研究文献，分析了数字普惠金融作用于乡村振兴的内在机理，以甘肃省各市州为样本，采取TOPSIS法测算乡村振兴指数与生活富裕水平，运用系统GMM模型实证分析数字普惠金融与乡村振兴以及生活富裕的影响机制，结果表明：（1）甘肃省各市州乡村振兴总体水平与生活富裕程度逐渐提升，但各地区之间发展不平衡，资源型地区和民族地区的乡村振兴与生活富裕水平总体较低；（2）数字普惠金融发展对甘肃省各市州乡村振兴与生活富裕的正向影响效应存在且显著，但对生活富裕的整体影响程度弱于乡村振兴的影响程度；（3）数字普惠金融发展对甘肃省乡村振兴与生活富裕的影响效应还存在明显的区域差异性，提出加快数字农村建设步伐、加强数字普惠金融产品创新、完善数字普惠金融的监管与激励措施、提升农牧户的综合金融素养等相关对策建议。【关 键 词】乡村振兴战略；数字普惠金融；动态GMM模型乡村振兴、生活富裕与数字普惠金融基于甘肃省动态面板数据的实证研究引言与文献综述在第二个百年奋斗目标新征程的开局之年，中央作出了“在高质量发展中促进共同富裕”的重大战略部署，提出“要促进农民农村共同富裕，巩固拓展脱贫攻坚成果，全面推进乡村振兴。”乡村振兴作为“全体人民共同富裕的必然要求”与“新时代三农工作总抓手”，对于实现高质量发展、迈向共同富裕都有重大的战略意义。2021年中央1号文件初次指出要发展农村数字普惠金融，数字普惠金融能够有效降低交易成本、提升金融风险管理质效、扩大金融服务半径、拓展金融服务深度，改善和丰富“三农”金融服务供给，平衡城乡社会经济发展。在推进共同富裕的背景下，结合金融数字化的发展趋势，探讨数字普惠金融助力乡村振兴、实现共同富裕的理论研究具有实践参考价值。自十九大报告提出实施乡村振兴战略以来，有关数字普惠金融支持助力乡村振兴实施的研究文献逐渐丰富。部分学者从理论和实践的角度分析了数字普惠金融对乡村经济发展的影响。何宏庆（2020）认为数字普惠金融通过数字技术大大减缓了传统金融存在的金融排斥问题；谢地和苏博（2021）认为，数字化信用体系建设能够健全农村信用体系和金融机构的风险控制体系。部分学者从实证的角度分析数字普惠金融对乡村振兴的两大间接影响效应，一是数字普惠金融能够缩小城乡收入差距（赵明霄，刘鹏，2022）；二是数字普惠金融有助于乡村经济增长（高爽，2023）。部分学者分析了数字普惠金融对乡村振兴的直接影响效EMPIRICAL ANALYSIS实证分析25GANSU FINANCE甘肃金融/2023年第7期应。葛和平和钱宇（2021）研究结果发现：数字普惠金融发展对乡村振兴的影响呈现先抑制后促进的“U”型关系，田霖等（2021）认为我国各地区乡村振兴发展不均衡与数字普惠金融发展不均衡之间有一定的因果关系。关于生活富裕与乡村振兴的相关研究，部分学者认为乡村振兴是实现共同富裕的必经之路（郭威，2020；何自力，2021），部分学者论证了乡村振兴与共同富裕的关系（黄承伟，2021；姜长云，2022）。但研究数字普惠金融与乡村振兴、共同富裕的直接影响效应的文献不多。本文梳理了数字普惠金融与乡村振兴的内在逻辑与作用机理，以甘肃省各市州为样本，设计指标使用TOPSIS法测算乡村振兴指数与生活富裕水平，分析其呈现的差异性特征。接着运用系统GMM模型实证分析数字普惠金融与乡村振兴以及生活富裕的影响机制。创新性地把三者结合起来，实证分析数字普惠金融发展对于乡村振兴以及乡村振兴指标中共同富裕维度的直接影响效应。最后基于研究结果，提出相关针对性的政策建议。数字普惠金融影响乡村振兴战略的机理分析乡村振兴是关系全面建设社会主义现代化国家的全局性、历史性任务，是新时代“三农”工作总抓手。中国广大的农村地区、农业产业和农民生活为数字普惠金融提供更为丰富和立体的需求与应用场景；数字普惠金融降低了农村金融服务成本、扩大服务范围，成为支持乡村振兴战略部署落地和实施的重要推手。一是数字普惠金融通过线上开发“农担贷”“税务 e贷”“农易贷”等产品创新，简化信息采集，实行无感授信，在一定程度上解决信息不对称问题，切实从“足额、便捷、便宜”全方位满足农户发展产业的金融需求，发挥乡村产业振兴的带动效应。二是数字普惠金融在服务过程中坚持推进绿色金融理念，为环保型农业项目和有利于改善农村生态环境的项目提供融资，明确支持绿色生态项目的融资方向，提升生态农业贷款获得率和信贷覆盖率，实现乡村生态宜居的改善效应。三是社会诚信网络是数字普惠金融开展的基石，数字普惠金融的深度使用，有助于农村社会诚信体系建设，与此同时，农村信用体系建设反过来也有益于数字普惠金融产生经济效应。数字普惠金融通过夯实信用基础，促进乡风文明教化效应。四是数字普惠金融通过数字信息优势，搭建包括个人基础信息、借贷信息、信用卡信息、社交数据、电商数据等在内的用户多样化、立体化信息数据库，充分实现信用数据资源共享，发挥乡村治理的规范效应。五是数字普惠金融通过提升金融服务可获性，有效帮助乡村地区人民减贫增收，缩小城乡收入差距，促进共同富裕的实现，实现农民减贫增收效应。图1数字普惠金融影响乡村振兴战略的机理图26Gansu Finance甘肃金融/甘肃省乡村振兴指标的构建（一）乡村振兴水平指标体系构建乡村振兴战略的“二十字方针”总要求包括产业兴旺、生态宜居、乡风文明、治理有效和生活富裕，本文从乡村振兴评价指标的五个维度出发，遵循系统性、典型性、动态性、可获取性原则，借鉴葛和平和钱宇（2021）构建的“两高、三度、三风、三治、三富”的乡村振兴评价体系等研究，最终选取20个二级指标，构建甘肃省乡村振兴评价指标体系，如表1所示。表1乡村振兴指标体系构建（二）测度方法及数据来源本文采取 TOPSIS法对甘肃省各市州乡村振兴水平进行测度评价，TOPSIS法是一种系统分析方法，在解决多目标决策分析中得到广泛应用。TOPSIS法在指标赋权过程中能有效避免主观因素的影响，又称为“逼近理想解排序方法”，还同时具备熵权法和TOPSIS法计算过程简单、测算结果合理的优点。本文选取20212020 年作为样本区间测算甘肃省各市州乡村振兴水平。指标中农户信用体系建设户数与涉农贷款余额的数据来源于中国人民银行县域经济金融数据库，其他指标均取于20122021年的甘肃省统计发展年鉴。（三）乡村振兴水平指标得分及结果分析根据前文建立的乡村振兴评价指标体系和选取的TOPSIS综合评价方法，测算出20112020年甘肃省各市州乡村振兴发展水平，如表2所示。表220112020年甘肃省各市州乡村振兴水平测度值由测度结果可以发现，一是甘肃省各市州乡村振兴总体水平逐渐提升，其中兰州市的乡村振兴水平最高，水平测度值从2011年的0.242到2020年的0.482，上升速度最快；甘南藏族自治州的乡村振兴水平最低，水平测度值从 0.194到 0.207，上升速度较慢。且在2017年之后，各市州乡村振兴水平上升趋势明显加快。结合实际情况，十九大做出乡村振兴的重大决策部署战略，2017年中央工作会议明确了实施乡村振兴战略的目标任务，可称之为一级指标产业兴旺生态宜居乡风文明治理有效生活富裕二级指标农业技术水平农业生产效益农业生产资料投入农业资金投入灌溉状况种植状况空气状况气候状况农村信用情况文化普及情况接受教育情况邮电通信情况财政投入基本医疗农村就业交通道路社会保障状况农民生活质量农村消费情况农民收入状况指标说明农业机械总动力农林牧渔业GDP比重化肥使用折纯量涉农贷款余额有效灌溉面积农作物播种面积占比空气质量达到及好于二级的天数受灾面积农户信用体系建设户数文化事业机构数高中毕业人数邮政业务总量农林水的财政支出城乡居民基本医疗保险参保人数农村就业人数公路里程数农村最低生活保障人数恩格尔系数农村人均消费支出农民人均可支配收入单位万千瓦%吨万元千公顷%天千公顷户个人万元万元人人公里人%元元指标方向正向正向正向正向正向正向正向负向正向正向正向正向正向正向正向正向负向负向正向正向市州兰州市天水市定西市武威市陇南市庆阳市张掖市酒泉市平凉市白银市临夏州嘉峪关金昌市甘南州20110.2420.3480.3270.3390.3440.3510.3050.3030.3070.2580.2860.1590.1660.19420120.2480.2840.2890.3470.3170.3000.2780.2790.2590.2320.2440.1580.1590.15020130.2790.2940.2900.2960.2600.2920.2880.2740.2610.2260.2630.1630.1610.14320140.2960.2860.2880.3050.2650.2950.2960.2800.2640.2310.1760.1680.1710.14720150.3200.3090.3080.3240.2880.3110.3090.2980.2770.2390.1950.1800.1840.15720160.3480.3210.3130.3240.2890.3170.3170.3100.2920.2590.2770.1870.2090.15420170.3910.3690.3440.3490.3280.3370.3310.3180.3120.2780.2390.1940.2000.17220180.4320.3780.3590.3580.3560.3380.3350.3310.3190.2860.2730.2030.2100.19220190.4680.4040.3730.3630.3660.3630.3540.3400.3290.2950.2990.2220.2120.20920200.4820.4100.3860.3730.3720.3710.3680.3470.3260.3060.3060.2290.2170.207排名1234567891011121314图2甘肃省分地区乡村振兴水平趋势图EMPIRICAL ANALYSIS实证分析27GANSU FINANCE甘肃金融/2023年第7期乡村振兴“元年”，2020年乡村振兴取得重要进展，制度框架和体系基本形成。二是各个地区之间的乡村振兴水平存在明显的差异性，资源型市州和少数民族市州的乡村振兴水平显著低于其他地区，省会城市兰州的乡村振兴水平显著高于其他地区。可见省会城市的资金、资源、人才对周边县域经济发挥着聚集效应，具有明显的“马太效应”。辐射带动乡村振兴水平提升速度较快。白银、金昌、嘉峪关三个资源型城市近年来面临着顺应乡村振兴时代的城市转型重任，因长期发展的矿产资源枯竭而导致的生态环境破坏、农村地区空心化、农业基础设施不完善等问题严重，乡村振兴的基础和水平相对于其他地区比较薄弱。少数民族地区经济发展水平相对于其他地区差距较大，尤其是甘南藏族自治州国民生产总值常年排在甘肃省各市州最末位，大多数民族地区山大沟深、土壤贫瘠，信息相对闭塞，农户村集体经济意识淡薄、文化水平不高、农业现代化程度较低，这些因素综合导致其发展产业振兴基础相对薄弱，而大部分少数民族丰富的文化资源、生态资源、民族品牌效应的经济价值未充分挖掘，导致乡村绿色经济、文旅产业发展暂时没有产生规模经济效应，导致对乡村振兴的推动力不足。（四）生活富裕水平指标得分情况表320112020年甘肃省各市州生活富裕水平测度值基于本文研究内容需要单独测算乡村振兴五大维度中生活富裕维度水平，从测算结果表3来看，生活富裕水平和乡村振兴水平基本一致，省会城市兰州市的生活富裕水平最高，水平测度值从2011年的0.299到2020年的0.524，上升速度较快；甘南藏族自治州的生活富裕水平最低，水平测度值从0.230到0.250，上升速度较慢。数字普惠金融对乡村振兴水平及生活富裕影响的实证分析（一）模型设定与方法估计为了研究数字普惠金融与甘肃省各市州乡村振兴水平及其五个维度之间的关系，同时顾及上一期被解释变量可能影响到当期被解释变量，本文拟构建动态面板模型。被解释变量为乡村振兴水平及生活富裕维度，核心解释变量为数字普惠金融指数，再加入经济发展水平等控制变量，广义矩估计是短面板数据有局限性和内生性的情况下可以采用的最佳估计方法，因本文面板属于大N小T的短面板数据，因此采用系统GMM方法对两个模型开展研究。设定模型的具体表达式为：（1）（2）（二）变量说明与数据来源被解释变量：乡村振兴指数（RURAL）与生活富裕水平（LW），数据由文章的第四部分测算得出。核心解释变量：数字普惠金融指数（LNIFI）。该指标数据以北京大学数字金融研究中心发布的 北京大学数字普惠金融指数第三期指数为准，直接使用其测算出的甘肃省各市州数字普惠金融指数。控制变量：本文引入经济发展水平（LNGDP）、农村购买力（LNTRS）、城镇化率（UR）三个控制变量，缓释由于变量遗漏造成的内生性问题，从而提高实证分析结果的准确性。三个变量依次用各地区生产总值取对数、乡村社会零售总额取对数和人口城镇化率数据表示，表4是对变量的描述性统计。表4指标变量的描述性统计（三）实证结果及相关分析市州兰州市天水市定西市庆阳市陇南市武威市张掖市酒泉市平凉市白银市临夏州嘉峪关金昌市甘南州20110.2990.4050.3790.4010.4040.4390.3480.3440.3840.2980.3340.2100.2080.23020120.3080.3640.3670.3790.3980.4230.3310.3310.3330.2890.3070.2090.2060.19120130.3440.3770.3620.3630.3260.3610.3440.3280.3310.2790.3280.2150.2070.18320140.3680.3660.3630.3700.3320.3700.3550.3380.3310.2870.2260.2210.2190.18720150.3940.3980.3910.3900.3620.3920.3700.3570.3450.2950.2420.2350.2360.19720160.4180.4070.3860.3930.3590.3770.3710.3640.3630.3190.3640.2440.2720.19720170.4600.4530.4240.4140.3990.4080.3930.3790.3950.3350.2940.2520.2540.21220180.4890.4610.4340.4150.4300.4150.3970.3910.3950.3440.3260.2630.2660.23320190.5170.4990.4650.4490.4450.4250.4170.4010.4140.3540.3580.2860.2690.25320200.5240.5020.4730.4560.4460.4350.4340.4110.4100.3670.3630.2940.2730.250排名1234567891011121314变量名称乡村振兴指数生活富裕水平数字普惠金融指数地区生产总值乡村社会零售总额人口城镇化率变量符号RURALLWIFILNGDPLNTRSUR均值0.280.35158.205.943.4447.65标准差0.070.0866.880.670.8420.32最小值0.140.1817.844.211.4021.00最大值0.480.52277.077.975.3194.43样本量14014014014014014028Gansu Finance甘肃金融/1.面板数据平稳性检验。为了避免“伪回归”的出现，确保估计结果的有效性，通常要对面板数据进行平稳性分析，即通过单位根检验来检验数据过程是否平稳。如表5所示，经检验各变量都在1%的水平下显著，因此可以拒绝非平稳原假设，即变量都是平稳序列。同时方差膨胀因子VIF值均远小于10，因此模型不存在过度拟合问题，满足了面板数据回归分析的前提条件。表5面板数据单位根检验结果注：*、*、*分别表示在10、5、1的水平上显著；小括号内为对应的P值，下同。2.GMM模型回归结果。考虑到解释变量可能具有内生性而使模型估计出现偏差，因此本文运用系统广义矩估计方法，就数字普惠金融对乡村振兴和生活富裕水平的影响进行实证分析。其中工具变量为被解释变量滞后项与年份。系统GMM模型的使用要满足相关条件，其中重要的有三点，一是适用于大N小T的短面板数据。二是要满足扰动项自相关检验。即需要同时满足 AR（1）的P值小于0.1，AR（2）的P值应该大于0.1，两者要同时成立。三是工具变量要通过有效性检验。可以用 Sargan 检验、Hansen检验两种方法，Sargan检验的P值大于0.1，说明工具变量有效，Sargan法无法检验存在异方差的情形，Hansen法可以检验异方差，若其P值大于0.1，说明模型不存在过度识别问题，故工具变量有效。将乡村振兴指数（RURAL）与生活富裕（LW）当作被解释变量，数字普惠金融指数（IFI）作为核心解释变量，用stata11.0软件运行系统GMM模型的回归结果如表6所示。模型（1）中 IFI 的系数是 0.043，在 1%的置信水平上显著，而模型（2）中IFI的系数是0.174，并在5%的置信水平上显著，数字普惠金融指数对乡村振兴和生活富裕水平均有正向促进作用，但对生活富裕的整体影响程度弱于乡村振兴。3.稳健性检验。为验证数字普惠金融对乡村振兴和生活富裕正向促进作用的稳健性，本文用变换回归分析方法、替换核心解释变量、选组回归三种方法进行检验，一是对数据进行缩尾处理，对模型（1）中面板数据前后1%的数据进行缩尾处理后进行系统GMM回归。二是进行将模型（2）中共同富裕指数水平用农民人均可支配收入替代做系统GMM回归。三是剔除两个少数民族市州和三个资源型市州后对模型（1）进行GMM回归。从表7可见，测度结果均表明数字普惠金融对乡村振兴的水平提升存在显著的积极效应，表明文章实证结果具备稳健性。表7稳健性回归结果4.区域异质性分析。考虑到数字普惠金融发展对于乡村振兴和生活富裕水平的影响作用可能存在区域性差异，本文按照测算出的乡村振兴水平差异，将全省划分为资源型市州（3个）、民族市州（2个）和其他市州（9个）三组，进一步探究数字普惠金融发展对乡村振兴与生活富裕水平的区域性影响差异。由于分组后面板数据属于大T小N面板，则不适合GMM模型，因此全都采用双向固定效应模型回归分析，实证结果如表8所示。分析结果可以看出：一是三组中乡村振兴指数滞后项（L.RURAL）与共同富裕滞后项（L.LW）均为正数且通过显著性检验，其系数值变量RURALLWIFILNGDPLNTRSURLLC 检验值-4.645*（0.003）-8.871*（0.002）-72.4607*（0.000）-30.268*（0.000）-4.495*（0.000）-13.853*（0.000）IPS 检验-2.892*（0.084）-4.528*（0.006）-37.929*（0.000）-6.823*（0.000）-11.972*（0.000）-5.296*（0.000）Fisher-ADF 检验9.469*（0.001）10.022*（0.001）6.308*（0.000）3.817*（0.000）2.680*（0.003）3.346*（0.000）L.RURALL.LWIFI是否加入控制变量NAR(1)AR(2)SarganHansenRURAL（1）0.428*(0.007)0.043*(0.023)是980.0520.6470.0290.618LW（2）0.174*(0.014)0.037*(0.018)是1120.0330.1610.0210.177表6系统GMM模型回归结果L.RURALL.LWIFI是否加入控制变量NAR(1)AR(2)SarganHansen缩尾处理的GMM回归（3）0.436*(0.011)0.044*(0.043)是1120.0450.5680.0310.746替换被解释变量GMM回归（4）0.468*(0.000)0.136*(0.000)是1120.0510.6440.0190.540重新选组GMM回归（5）0.601*（0.004）0.104*（0.043）是720.0470.6780.2510.789EMPIRICAL ANALYSIS实证分析29GANSU FINANCE甘肃金融/2023年第7期大小为：其他地区民族地区资源型地区，可以理解为资源型城市因资源优势较长时期内依靠工业增长极，工业化程度高对农业产生挤出效应，工业与城市的快速发展导致乡村振兴基础比较薄弱，农民可支配收入相对较少，因此对乡村振兴的贡献度较低。二是资源型地区与其他地区数字普惠金融（IFI）系数均为正数且通过统计学检验，且资源型地区的系数大于其他地区系数，而民族地区的数字普惠金融（IFI）系数不显著，说明民族地区数字普惠金融对乡村振兴的影响不明显。一般而言，经济发达地区的数字普惠金融发展水平更高，数字普惠金融能够更好地服务于乡村居民、乡村产业、乡村生活，在提升家庭部门储蓄及投资意愿的同时，缓解了企业部门的融资约束，进而促进经济增长。最终表现为数字普惠金融的发展对乡村振兴的赋能作用更强，促进当地生活富裕水平提升。而民族地区信息相对闭塞，数字普惠金融发展较慢，因此对乡村振兴的赋能作用没有显现，实证估计结果与理论预期相一致。表8分区域双向固定效应模型回归结果结论及政策建议（一）实证结论本文首先基于TOPSIS法测度了甘肃省各市州乡村振兴指数与生活富裕水平，然后运用系统GMM方法对数字普惠金融影响乡村振兴水平与生活富裕进行实证，最后使用双向固定效应模型分析了影响的区域差异性，研究结论如下：其一，甘肃省各市州乡村振兴总体水平与生活富裕程度逐渐提升，但各地区之间发展不平衡，资源型地区和民族地区的乡村振兴与生活富裕水平总体较低。其二，数字普惠金融发展对甘肃省各市州乡村振兴与生活富裕的正向影响效应存在且显著，但对生活富裕的整体影响程度弱于乡村振兴的影响程度。其三，数字普惠金融发展对甘肃省乡村振兴与生活富裕的影响效应还存在明显的区域差异性，表现出资源型地区与经济较为发达地区的数字普惠金融发展对乡村振兴与生活富裕水平的正向赋能作用更强，而民族地区则表现的不明显。（二）政策启示1.加快数字农村建设步伐，夯实数字普惠金融与乡村振兴的根基。一是加强偏远农村地区信息基础设施建设。相对而言，大多数农村地区的5G网络铺设还任重道远，特别是偏远的少数民族地区和农牧地区，补齐农村硬件设施和短板于乡村振兴和数字金融而言均很重要。二是构建农村数字化社会治理机制。治理有效是乡村振兴的重要基石，利用数字信息化重塑乡村社会关系、改善村居环境、提供电商服务平台、畅通社情民意，进一步提升乡村治理精细化水平，让完善的乡村治理结构为乡村振兴保驾护航。三是完善农村数字化信用体系建设。现阶段仅靠金融机构为农户建立信用档案已满足不了数字普惠金融的信息需求，现实中大量征信空白户难以享受到线上金融服务。可构建数字共享模式的农村信用体系信息平台，各级政府部门利用税务、市场监管、公用事业单位等机构乡村信用资料，加快整合涉农数据，为数字普惠金融完善农村信用信息系统。2.加强数字普惠金融产品创新，满足乡村振兴多样化的金融需求。一是满足农业产业供应链金融需求。围绕农业产业链创新多元化金融产品及服务模式，积极拓展家禽活畜抵押动产融资业务，满足普惠金融户多、量大、单笔金额小的融资需求；依据乡村产业发展实际，开发如“育羊贷”“农机贷”等特色乡村线上信贷产品；围绕龙头企业创新供应链普惠金融产品服务模式，促进乡村农业产业链的稳固升级。二是满足农村绿色金融需求。金融机构要加大农村绿色信贷线上产品开发和担保模式创新，大力扶持发展休闲农业、特色小镇、乡村旅游、农村电商等与乡村振兴密切相关的农村绿色工程；保险机构要大力发展线上绿色节能设备保险、生态农业保险、农用电动车等保险品种，为乡村绿色发展添砖加瓦。三是满足农村理财、支付、养老等金融需求。积极探索“民生+金融”农村服务创新模式，如设计农村地区专属优惠的理财产品，提供“信用医疗”等差异化的金融产品，设计L.RURALL.LWIFI是否加入控制变量Nadj_R2P值其他地区RURAL（1）0.574*（0.000）0.044*（0.005）是810.9550.000LW（2）0.492*(0.021)0.133*(0.001)是810.9300.000资源型地区RURAL（1）0.235*（0.030）0.511*（0.042）是270.9940.001LW（2）0.377*（0.004）0.647*（0.002）是270.8060.002民族地区RURAL（1）0.371*（0.03）0.026（0.069）是180.9740.000LW（2）0.398*(0.072)0.035（0.074）是180.9520.00030Gansu Finance甘肃金融/简易消费支付操作界面等，丰富农村民生领域数字金融的应用。3.完善数字普惠金融的监管与激励措施，发挥支持乡村振兴战略的可持续服务能力。一是制定完善普惠金融相关法律法规。明确数字普惠金融监管主体，确保数字普惠金融纳入法治化道路，建立完善数字普惠金融的行为监管、审慎监管和市场准入体系，利用数字技术改进监管流程和风控能力，探索区域农村试点、产品试验等管理机制，为有效防范农村数字普惠金融风险提供参考借鉴。二是加强各监管部门与行业协会之间的政策协调。建立健全机构监管、业务监管、平台监管的多维协同联动的数字普惠金融监管机制，筑牢农村数字普惠金融业务防火墙。三是完善农村数字普惠金融服务的激励政策。充分发挥财政与货币政策的杠杆撬动作用，财政税务部门对于积极利用数字普惠金融服务乡村的机构给予税收减免、贷款贴息奖励，人民银行、银保监会对数字普惠金融使用情况纳入金融机构服务乡村振兴考核评估，业绩优秀机构可以获得存款准备金率定向下调或结构性货币政策的倾斜优惠。4.锚定资源型城市乡村振兴的有力抓手，缩小城乡差距实现共同富裕。一是加快资源型城市的生态宜居建设工程。资源型城市大多数依托丰富的矿产资源，因工业强市而富，但转型前的资源型产业也带来了生态破坏和环境污染，农村村容村貌、垃圾污水整治等也有待提高。把农村人居环境整治与煤矿沉陷区治理、采石场整治作为重点来推进，坚持污染治理向重城市、轻农村说不，向城市垃圾、污染企业“上山下乡”说不，满足广大农民对美好生活的向往。二是借助自身优势振兴资源型城市农村产业。资源型城市有着一定的产业基础，引导城市要素下乡聚集，可在城区、镇区、大型农村社区周边合理规划建设产业园区、创业园区、农业示范园，推动形成产业衔接格局，激发乡村经济活力，力争实现产业兴旺、城乡互补、农村繁荣和农民创业就业增收。三是聚力人才培养，助力乡村振兴战略。资源型城市农村地区空心化问题严重，乡村振兴基础产业关键靠人，针对农户文化层次不高、年龄结构老化等突出问题，加快农村实用人才队伍建设，注重在新型职业农民、返乡创业人员中培育“土专家”“田秀才”，不断扩大农村人才“存量”，发挥乡土人才对农业发展、农民富裕、农民增收的推动作用。5.注重民族地区政策宣传的针对性，提升农牧户的综合金融素养。一是实现技术赋能，开展信息化的金融知识宣传普及工作。农牧地区的宣传工作除了基层人员深入面对面讲解数字普惠金融服务、乡村振兴战略、产业发展政策外，建议广泛运用媒体平台、银行App、村委会微信群、快手抖音等短视频平台，以喜闻乐见的方式加大乡村振兴战略、数字普惠金融知识宣传力度，增强民族地区人群的理解能力和知识接受度。二是找准关键人群，开展有针对性的政策宣教活动。农村民族地区因留守儿童和老人较多，学校扮演着政策传播的重要角色，因此可从金融知识宣传进校园入手，宣传电信网络诈骗、套路青年人网贷、非法集资等案例，学生回家后可将金融知识带给老人，提升农牧户学金融、懂金融、用金融的意识与能力。三是聚焦金融消费，做好农村金融消费者权益保护工作。在农牧地区普及存款保险宣传、消费者知情权、金融公平交易权等金融消费者权益知识，畅通农村消费者金融维权投诉渠道，加强投诉处理的精细化过程管理和处理结果的有效回复，提供数字普惠金融服务全流程的透明度，加大信贷交易违法处置力度，共同维护农村金融秩序。F参考文献：1中国人民银行兰州中心支行课题组.从小额信贷到数字普惠金融普惠金融发展的经验与实践J.甘肃金融,2022(05):6-11+54.2唐宇,龙云飞,郑志翔.数字普惠金融的包容性经济增长效应研究基于中国西部 12 省的实证分析J.西南金融,2020(09):60-73.3汪小亚,黄迈.农村数字普惠金融发展：模式、问题与建议J.农村金融研究,2021(11):44-51.4高爽.数字普惠金融对农村经济发展的影响效应研究基于PVAR模型的实证分析J.甘肃金融,2023(01):33-38+67.5葛和平,钱宇.数字普惠金融服务乡村振兴的影响机理及实证检验J.现代经济探讨,2021(05):118-126.6李季刚,马俊.数字普惠金融发展与乡村振兴关系的实证J.统计与决策,2021,37(10):138-141.7田霖,张园园,张仕杰.数字普惠金融对乡村振兴的动态影响研究基于系统GMM及门槛效应的检验J.重庆大学学报（社会科学版）,2022:1-14.8赵明霄,刘鹏.数字普惠金融对甘肃省城乡收入差距的影响研究J.甘肃金融,2022(07):51-56+63.（编审：常晔编辑：薛媛校对：杨帆）EMPIRICAL ANALYSIS实证分析31