數(shù)字普惠金融發(fā)展對(duì)農(nóng)戶家庭金融資產(chǎn)配置的影響

周雨晴　何廣文

摘要：通過建立及推導(dǎo)跨期投資決策模型證明了數(shù)字普惠金融發(fā)展對(duì)農(nóng)戶家庭金融資產(chǎn)配置的影響及其異質(zhì)性，并進(jìn)一步運(yùn)用中國家庭金融調(diào)查（CHFS）和北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心的數(shù)據(jù)進(jìn)行了實(shí)證檢驗(yàn)。研究表明，數(shù)字普惠金融發(fā)展促進(jìn)了農(nóng)戶家庭參與金融市場的概率和配置風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)的比例，而且當(dāng)農(nóng)戶金融素養(yǎng)或智能化素養(yǎng)更高時(shí)，數(shù)字普惠金融發(fā)展對(duì)其金融市場參與和風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)配置的影響更為強(qiáng)烈。研究結(jié)論有助于解釋數(shù)字普惠金融發(fā)展對(duì)緩解農(nóng)村金融排斥和農(nóng)村金融市場“有限參與”的重要現(xiàn)實(shí)作用，從宏觀上說明推動(dòng)數(shù)字普惠金融發(fā)展對(duì)深化農(nóng)村金融服務(wù)的必要性，從微觀上啟示提高農(nóng)戶家庭金融素養(yǎng)和智能化素養(yǎng)有助于優(yōu)化其家庭金融資產(chǎn)配置決策。

關(guān)鍵詞：數(shù)字普惠金融;農(nóng)村金融排斥;金融資產(chǎn)配置;金融市場參與;金融素養(yǎng);智能化素養(yǎng)

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1002-2848-2020（03）-0092-14

一、引言與文獻(xiàn)綜述

我國社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展存在顯著的城鄉(xiāng)差異，金融資源作為社會(huì)經(jīng)濟(jì)的重要構(gòu)成部分，長期以來過度向城市集中，造成城鄉(xiāng)金融的非均衡發(fā)展。相對(duì)于城市而言，農(nóng)村地區(qū)的金融組織、金融工具、金融制度結(jié)構(gòu)、金融創(chuàng)新能力和金融業(yè)務(wù)種類，都是殘缺不全的[1]。可以說，中國工業(yè)和城市發(fā)展戰(zhàn)略及二元金融結(jié)構(gòu)必然會(huì)以農(nóng)村金融排斥為代價(jià)。農(nóng)村金融排斥使得農(nóng)村居民被直接或間接排斥在正規(guī)金融服務(wù)之外，難以獲得和使用金融服務(wù)[2]。

農(nóng)村金融排斥一個(gè)重要的體現(xiàn)就是城鄉(xiāng)居民家庭金融資產(chǎn)配置差異。改革開放后，我國歷經(jīng)40年市場化進(jìn)程，金融體系作為社會(huì)經(jīng)濟(jì)重要構(gòu)成部分，得到了長足發(fā)展，金融產(chǎn)品和服務(wù)不斷豐富。2019年《全球財(cái)富遷移評(píng)估報(bào)告》顯示，2018年中國私人財(cái)富總額達(dá)23.6萬億美元，全球排名第二，過去十年內(nèi)增長率達(dá)130%，中國是私人財(cái)富增長最快的國家。隨著居民家庭財(cái)富水平不斷提高，股票、基金、理財(cái)產(chǎn)品等金融資產(chǎn)逐漸走近人們的生活，成為重要的財(cái)富管理工具。在很多城市家庭享受金融發(fā)展帶來的碩果時(shí)，多數(shù)農(nóng)村家庭卻依舊對(duì)這些資產(chǎn)配置方式望而卻步，甚至聞所未聞。農(nóng)村金融排斥使得農(nóng)村居民難以和城市居民獲得并享受相同的金融服務(wù)，無論是金融市場參與率還是股票、基金、理財(cái)?shù)蕊L(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)的配置比例均顯著低于城市居民[3-5]。

為了緩解金融排斥，普惠金融的概念應(yīng)運(yùn)而生。以可負(fù)擔(dān)的成本為有金融服務(wù)需求的社會(huì)各階層和群體提供適當(dāng)、有效的金融服務(wù)，成為各國普惠金融實(shí)踐者的行動(dòng)指引。進(jìn)入21世紀(jì)以來，依賴信息技術(shù)、大數(shù)據(jù)和云計(jì)算的互聯(lián)網(wǎng)金融在服務(wù)農(nóng)村居民和小微企業(yè)等弱勢群體方面具有天然的優(yōu)越性，進(jìn)一步拓展了普惠金融的觸達(dá)能力和服務(wù)范圍，是我國普惠金融發(fā)展的重要源動(dòng)力[6]。崔洛源等[7]則更為明確地指出，數(shù)字普惠金融能夠有效緩解農(nóng)村金融排斥，使農(nóng)戶有機(jī)會(huì)獲得并享受更多的金融產(chǎn)品與服務(wù)。

由于數(shù)字普惠金融的概念2016年才最先在我國被提出，此前國內(nèi)外的研究大多集中在互聯(lián)網(wǎng)金融對(duì)農(nóng)村金融排斥的影響方面。理論研究認(rèn)為，互聯(lián)網(wǎng)金融能夠有效借助信息技術(shù)手段降低金融服務(wù)成本、提高金融服務(wù)效率，從而破解農(nóng)村金融排斥問題[2，8-9]。也有小部分學(xué)者研究了互聯(lián)網(wǎng)金融對(duì)金融市場參與和金融資產(chǎn)配置的影響。Lamberton[10]從宏觀角度指出互聯(lián)網(wǎng)能夠緩解信息不對(duì)稱、降低交易成本，從而加速金融市場的發(fā)展壯大。Liang等[11]研究發(fā)現(xiàn)現(xiàn)代通信設(shè)備的使用會(huì)增加投資者股票市場參與。李楚文[12]認(rèn)為互聯(lián)網(wǎng)金融能夠改善中低產(chǎn)家庭金融資產(chǎn)配置。

在我國提出數(shù)字普惠金融的概念后，實(shí)證研究多數(shù)集中在數(shù)字普惠金融發(fā)展對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與收入增長[13-14]、貧困減緩[15]、居民消費(fèi)[16-17]的影響上，而鮮有文章研究數(shù)字普惠金融對(duì)家庭金融資產(chǎn)配置的影響。

隨著鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的實(shí)施和2020年全面脫貧任務(wù)的達(dá)成，農(nóng)村居民收入將不斷增長，農(nóng)村財(cái)富積累將不斷提升。2015年中國家庭金融調(diào)查數(shù)據(jù)顯示，90%的農(nóng)戶家庭都擁有存款積累。對(duì)于“家有余財(cái)”的農(nóng)村居民家庭而言，合理進(jìn)行投資理財(cái)以實(shí)現(xiàn)資產(chǎn)的保值升值是相當(dāng)必要的。數(shù)字普惠金融的發(fā)展是否能有效緩解農(nóng)村金融排斥，促進(jìn)農(nóng)村居民更多地參與金融市場并配置更多的風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)？這一問題是需要思考和研究的。2010年，中國家庭金融調(diào)查與研究中心成立，在全國展開了大型抽樣調(diào)查，全面追蹤家庭動(dòng)態(tài)金融行為，為學(xué)術(shù)研究提供了大量微觀樣本。2015年10月，北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心成立，開始編制數(shù)字普惠金融方面的指數(shù)，向社會(huì)提供了較為權(quán)威的研究成果。故而，數(shù)字普惠金融指標(biāo)的編制和家庭金融調(diào)查數(shù)據(jù)的公開給本文的研究提供了可行性。本文首先通過理論分析和實(shí)證方法研究數(shù)字普惠金融發(fā)展對(duì)農(nóng)戶家庭金融資產(chǎn)配置的影響，此外還將探討數(shù)字普惠金融指標(biāo)體系中不同維度和不同類型的分指標(biāo)對(duì)農(nóng)戶家庭金融資產(chǎn)配置的影響，最后則對(duì)金融素養(yǎng)和智能化素養(yǎng)不同的農(nóng)戶進(jìn)行異質(zhì)性影響分析。

二、理論模型與假說提出

本研究將借鑒Gollier[18]的效用理論觀點(diǎn)及Campbell等[19]的資產(chǎn)配置分析框架，建立一個(gè)跨期決策模型，從理論模型上推導(dǎo)出數(shù)字普惠金融發(fā)展對(duì)家庭金融資產(chǎn)配置的影響及其異質(zhì)性。

在跨期模型中家庭僅存續(xù)兩期，在第t期家庭進(jìn)行金融資產(chǎn)配置，在第t+1期家庭取得投資收益并通過消費(fèi)獲得效用。則家庭效用的目標(biāo)函數(shù)與約束條件可以表示為

其中，Ct+1為家庭第t+1期的消費(fèi)，γ是相對(duì)風(fēng)險(xiǎn)回避系數(shù)，Wt+1是家庭的金融財(cái)富，Lt+1是家庭的勞動(dòng)收入，Tt是家庭進(jìn)入金融市場配置風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)時(shí)所要克服的交易成本。

數(shù)字普惠金融的出現(xiàn)降低了家庭進(jìn)入金融市場的交易成本，因此本文引入新參數(shù)并將式（2）改寫為

其中，ω·δ·kNt是數(shù)字普惠金融能夠降低的家庭參與金融市場的交易成本，其大小不僅與數(shù)字普惠金融發(fā)展水平有關(guān)，也與家庭金融素養(yǎng)和家庭智能化素養(yǎng)（對(duì)互聯(lián)網(wǎng)的利用程度）有關(guān)，前者是降低農(nóng)戶交易成本的客觀因素，后兩者是降低農(nóng)戶交易成本的主觀因素。具體來說，Nt是數(shù)字普惠金融發(fā)展程度，k是將數(shù)字普惠金融發(fā)展程度轉(zhuǎn)換為交易成本的變換系數(shù)，ω和δ分別衡量家庭金融素養(yǎng)和智能化素養(yǎng)。

參照Markowitz[20]的均方差分析，通過對(duì)數(shù)正態(tài)變換家庭效用最大化的目標(biāo)函數(shù)可以將式（1）改寫為

在確定了效用函數(shù)與約束條件后，本文對(duì)家庭投資行為做出假設(shè)。假設(shè)投資者在t期可以選擇配置無風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)和風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)。無風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的跨期收益率為Rf，t+1，風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的跨期收益率為Rt+1，且收益率分布服從Rt+1～N（EtRt+1，σ2t）。投資者往往將總財(cái)富的一部分t（Wt+Lt-T）投資于風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)，剩余部分（1-t）（Wt+Lt-T）投資于無風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)，于是其資產(chǎn)組合收益率為

在式（5）的基礎(chǔ)上求解式（4）可采用非線性函數(shù)的泰勒近似，Campbell等[21]對(duì)這種方法給出了詳細(xì)的闡述，在此省略求解過程。求解的結(jié)果表達(dá)式為

將式（6）代入式（5）可以得到該問題的解：

資產(chǎn)配置理論的核心問題是要推導(dǎo)出投資者配置的風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)在總金融資產(chǎn)中所占據(jù)的份額α。

為了求出數(shù)字普惠金融發(fā)展程度Nt對(duì)風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)占比α的影響，對(duì)式（8）求導(dǎo)，可得

求導(dǎo)結(jié)果大于等于0，代表隨著數(shù)字普惠金融發(fā)展水平的提高，家庭的風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)配置比例會(huì)顯著提高。據(jù)此，本文提出假說1。

假說1：數(shù)字普惠金融發(fā)展對(duì)農(nóng)戶家庭金融市場參與和風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)配置具有顯著正向影響。

此外，數(shù)字普惠金融對(duì)家庭金融資產(chǎn)配置的影響與家庭金融素養(yǎng)（ω）有關(guān)。當(dāng)農(nóng)戶家庭金融素養(yǎng)不同時(shí)，其金融自覺性也會(huì)不同，對(duì)金融產(chǎn)品和金融服務(wù)的了解、信任和應(yīng)用程度也有所區(qū)別，由此會(huì)導(dǎo)致數(shù)字普惠金融對(duì)其資產(chǎn)配置行為的影響程度存在差異。據(jù)此，本文提出假說2。

假說2：農(nóng)戶家庭金融素養(yǎng)水平越高，數(shù)字普惠金融發(fā)展對(duì)其金融市場參與和風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)配置的影響越大。

數(shù)字普惠金融對(duì)家庭金融資產(chǎn)配置的影響還與家庭智能化素養(yǎng)（δ）有關(guān)。當(dāng)家庭智能化素養(yǎng)不同時(shí)，其對(duì)互聯(lián)網(wǎng)和數(shù)字手段的了解、認(rèn)知和使用程度有所區(qū)別，即數(shù)字普惠金融對(duì)智能化素養(yǎng)不同的家庭發(fā)揮的作用同樣存在差異。據(jù)此，本文提出假說3。

假說3：農(nóng)戶家庭智能化素養(yǎng)越高，數(shù)字普惠金融發(fā)展對(duì)其金融市場參與和風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)配置的影響越大。

三、數(shù)據(jù)介紹、變量選擇與模型設(shè)定

（一）數(shù)據(jù)介紹

本文將中國家庭金融調(diào)查（CHFS）2015年全國調(diào)查數(shù)據(jù)和北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心公布的普惠金融發(fā)展指數(shù)作為合并數(shù)據(jù)集。CHFS是西南財(cái)經(jīng)大學(xué)中國家庭金融調(diào)查與研究中心在全國29個(gè)省、自治區(qū)、直轄市（不包括港澳臺(tái)、新疆和西藏地區(qū)）開展的抽樣調(diào)查項(xiàng)目，調(diào)查的內(nèi)容主要包括家庭資產(chǎn)與負(fù)債、收入及消費(fèi)、社會(huì)保障與保險(xiǎn)、人口特征和勞動(dòng)就業(yè)等。2015年CHFS總計(jì)調(diào)查城鄉(xiāng)家庭37289戶，本文選取了其中19661戶農(nóng)業(yè)戶籍家庭作為研究對(duì)象。

需要說明的是，CHFS將居民家庭資產(chǎn)分為非金融資產(chǎn)和金融資產(chǎn)兩部分。按照周雨晴等[22]的設(shè)定，非金融資產(chǎn)包括農(nóng)業(yè)經(jīng)營資產(chǎn)、工商業(yè)經(jīng)營資產(chǎn)、土地資產(chǎn)、房產(chǎn)、車輛資產(chǎn)和其他非金融資產(chǎn);金融資產(chǎn)包括無風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)和風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)，其中無風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)包括現(xiàn)金、存款和債券等，風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)包括股票、基金、理財(cái)產(chǎn)品、外幣資產(chǎn)、黃金和金融衍生品等。

同時(shí)，本文也采用了北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)，該指數(shù)利用螞蟻金服微觀數(shù)據(jù)合成，涉及20余個(gè)指標(biāo)，包含覆蓋范圍（支付寶賬戶數(shù)量、綁定銀行卡的數(shù)量）、使用深度（支付、貸款、保險(xiǎn)、投資、征信）和數(shù)字支持服務(wù)程度（手機(jī)支付、貸款利率）三個(gè)維度，指數(shù)覆蓋2011—2018年省、市、縣三個(gè)層級(jí)。由于需要考慮數(shù)字普惠金融指數(shù)與中國家庭金融調(diào)查樣本的兼容性，CHFS為了最大程度保護(hù)受訪者的隱私，不對(duì)用戶開放家庭所處的具體市縣信息，只提供到家庭所處的省級(jí)信息，所以本研究也采用2015年數(shù)字普惠金融指數(shù)的省級(jí)數(shù)據(jù)研究數(shù)字普惠金融發(fā)展對(duì)農(nóng)戶家庭金融資產(chǎn)配置的影響。

雖然受客觀條件限制，僅能使用省級(jí)數(shù)字普惠金融發(fā)展指數(shù)及其分指標(biāo)，但是省級(jí)數(shù)據(jù)同樣具有代表性和可研究性，本文將從以下三個(gè)方面說明使用省級(jí)數(shù)據(jù)的合理性。

（1）從CHFS的樣本家庭省域分布來看，樣本在各省均有分布且分布情況相對(duì)合理，這使得CHFS數(shù)據(jù)在匹配數(shù)字普惠金融發(fā)展指數(shù)時(shí)，省級(jí)數(shù)字普惠金融發(fā)展指數(shù)在樣本間的變異性相對(duì)充分。CHFS采用三階段、分層、與人口規(guī)模成比例（PPS）的抽樣方法進(jìn)行調(diào)查，各省、自治區(qū)、直轄市調(diào)查問卷數(shù)量占比如圖1所示，CHFS的家庭樣本覆蓋了29個(gè)省、自治區(qū)、直轄市，其中廣東、浙江、山東等人口大省問卷占比相對(duì)較高，內(nèi)蒙古、寧夏、江西、海南等人口分布較少的省份問卷占比相對(duì)較低。但總的來說，各省問卷數(shù)量平均占比為3.45%，樣本在各省之間的分布相對(duì)合理，沒有出現(xiàn)明顯的過度集中或過度零散的問題。

（2）從北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)的省際差異和省內(nèi)差異來看，我國數(shù)字普惠金融發(fā)展水平的差異近一半或一半以上都來源于省際差異。通過泰爾指數(shù)測算我國數(shù)字普惠金融發(fā)展總指數(shù)及其分指標(biāo)的差距，并將其分解為省際差異（組間差）和省內(nèi)差異（組內(nèi)差），結(jié)果見表1。數(shù)字普惠金融發(fā)展總指數(shù)的省際差異貢獻(xiàn)率達(dá)47.87%，而數(shù)字普惠金融使用深度、支付服務(wù)、信貸服務(wù)等分指標(biāo)的省際差異貢獻(xiàn)率更是高達(dá)60%以上。由此可見，我國數(shù)字普惠金融發(fā)展的省際差異相當(dāng)重要，本文采用省級(jí)數(shù)據(jù)同樣能夠充分體現(xiàn)我國數(shù)字普惠金融發(fā)展的區(qū)域特征。

（3）結(jié)合CHFS家庭樣本和北大數(shù)字普惠金融指數(shù)來看，即使自變量數(shù)字普惠金融指數(shù)為省級(jí)數(shù)據(jù)，但它與家庭金融資產(chǎn)配置的正向關(guān)系相當(dāng)明顯。使用省級(jí)數(shù)據(jù)的局限性在于數(shù)字普惠金融指數(shù)的分布是離散值，數(shù)據(jù)變異不夠豐富，這可能會(huì)導(dǎo)致數(shù)字普惠金融指數(shù)對(duì)近2萬個(gè)家庭的金融資產(chǎn)配置影響不夠顯著?？紤]到這一可能存在的問題，采用局部加權(quán)散點(diǎn)平滑法（Lowess）這一非參方式估計(jì)省級(jí)數(shù)字普惠金融發(fā)展總指數(shù)與風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)配置比例的關(guān)系，結(jié)果如圖2所示，即使數(shù)字普惠金融指數(shù)分布是離散的，但它與風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)配置的正向相關(guān)性相當(dāng)明顯。

總的來說，本文旨在驗(yàn)證數(shù)字普惠金融發(fā)展對(duì)家庭金融資產(chǎn)配置的影響，受客觀條件所限僅能使用數(shù)字普惠金融發(fā)展的省級(jí)數(shù)據(jù)，但省級(jí)數(shù)據(jù)同樣能夠體現(xiàn)我國數(shù)字普惠金融發(fā)展的區(qū)域特征，且能夠很好地匹配CHFS數(shù)據(jù)。綜上所述，使用省級(jí)數(shù)字普惠金融指數(shù)并不會(huì)影響研究結(jié)論的可靠性。

（二）變量選擇

1.被解釋變量

在研究家庭金融資產(chǎn)配置問題時(shí)，主要關(guān)注的被解釋變量有“是否參與金融市場”（ifrisk）和“風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)占金融資產(chǎn)比例”（riskper）。前者衡量家庭是否參與金融市場，即是否配置風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn);后者衡量參與金融市場的深度，即家庭配置的風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)占金融資產(chǎn)的比重。

2.核心解釋變量

首先，核心解釋變量是“數(shù)字普惠金融發(fā)展指數(shù)”，這是一個(gè)多指標(biāo)合成的總指數(shù)。此外，為進(jìn)一步研究數(shù)字普惠金融的不同維度對(duì)家庭金融資產(chǎn)配置的影響，分別選用“數(shù)字普惠金融覆蓋廣度”和“數(shù)字普惠金融使用深度”兩個(gè)一級(jí)指標(biāo)。最后，為了衡量不同互聯(lián)網(wǎng)金融服務(wù)類型對(duì)家庭金融資產(chǎn)配置的影響，選取支付、保險(xiǎn)、投資和信貸4個(gè)二級(jí)指標(biāo)。需要說明的是，為了平衡指數(shù)差異，在實(shí)證過程中對(duì)數(shù)字普惠金融發(fā)展總指數(shù)及其分指標(biāo)均采用對(duì)數(shù)形式進(jìn)行處理。

3.控制變量

除核心解釋變量外，還需要控制其他影響家庭金融市場參與和金融資產(chǎn)配置的因素。首先，家庭的財(cái)富和收入水平會(huì)影響家庭金融行為，因此控制“家庭總資產(chǎn)”（Asset）和“家庭年收入”（Inc）。其次，家庭規(guī)模和社會(huì)網(wǎng)絡(luò)也是影響家庭金融資產(chǎn)配置的重要因素，因此控制“家庭成員數(shù)量”（Num）和“同城血親數(shù)量”（Relat）。最后，受訪者的個(gè)人特質(zhì)和人口統(tǒng)計(jì)學(xué)特征也是重要影響因素，控制“受訪者風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避程度”（Avoid）、“受訪者受教育年限”（Edu）、“受訪者年齡”（Age）、“受訪者性別”（Gender）、“受訪者婚姻狀態(tài)”（Marry）和“受訪者健康狀況”（Health）。

變量符號(hào)、定義及其描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果見表2。樣本農(nóng)戶家庭金融市場參與率為5.21%，配置風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)在總金融資產(chǎn)中的平均占比為1.77%，可見我國農(nóng)村居民家庭主要以持有存款等無風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)為主，金融市場參與嚴(yán)重不足，金融排斥現(xiàn)象嚴(yán)重。而數(shù)字普惠金融指數(shù)在各省之間存在較大差異，尤其是數(shù)字普惠金融的使用深度，最大值是最小值的一倍有余。此外，不同省域間數(shù)字普惠金融支付服務(wù)、保險(xiǎn)服務(wù)、投資服務(wù)和信貸服務(wù)的發(fā)展水平也有著明顯差距。

（三）模型設(shè)定

1.基準(zhǔn)模型

在探討數(shù)字普惠金融發(fā)展對(duì)農(nóng)戶家庭金融市場參與的影響時(shí)，被解釋變量“是否參與金融市場”（ifrisk）為二元離散變量，選擇Probit模型進(jìn)行研究。在衡量數(shù)字普惠金融發(fā)展對(duì)農(nóng)戶家庭金融資產(chǎn)配置的影響時(shí)，被解釋變量“風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)占金融資產(chǎn)比例”（riskper）為左刪尾變量，因此選擇Tobit模型。

在Probit回歸中，因變量ifriski是二元變量，其取值情況由潛變量ifriski決定。潛變量ifriski的大小由數(shù)字普惠金融指數(shù)的對(duì)數(shù)lnDigitali、控制變量Xi和不可見的家庭特質(zhì)隨機(jī)變量ui決定。

2.解決內(nèi)生性的模型

常見的內(nèi)生性問題主要是由反向因果或遺漏解釋變量造成的。本文使用兩個(gè)不同數(shù)據(jù)庫的宏微觀結(jié)合數(shù)據(jù)，且微觀金融資產(chǎn)配置行為是家庭層面的，數(shù)字普惠金融發(fā)展水平是省域?qū)用娴?，大大降低了反向因果性，但是遺漏解釋變量的問題可能依舊存在。當(dāng)?shù)氐耐顿Y習(xí)慣、思想觀念、金融環(huán)境等不可觀測因素可能會(huì)同時(shí)影響數(shù)字普惠金融發(fā)展水平和農(nóng)戶家庭金融資產(chǎn)配置。因此，為了克服可能存在的內(nèi)生性問題，使用“該地與浙江省的距離”作為“數(shù)字普惠金融指數(shù)”的工具變量來進(jìn)行IVProbit和IVTobit回歸。從理論上來講，數(shù)字普惠金融主要是通過互聯(lián)網(wǎng)實(shí)現(xiàn)的，但其發(fā)展程度仍受到地理空間因素的影響，相鄰地區(qū)的數(shù)字普惠金融發(fā)展趨同，呈現(xiàn)出以杭州為中心的擴(kuò)散狀態(tài)[6]。因此，“該地與浙江省的距離”與其數(shù)字普惠金融發(fā)展水平密切相關(guān)，而且地理區(qū)位因素是不受任何主觀因素影響的純外生性變量，與家庭金融資產(chǎn)配置行為不存在直接關(guān)系，也不與其他家庭和個(gè)人特質(zhì)相關(guān)。從理論上而言，“該地與浙江省的距離”（Distance）是一個(gè)較為合適的工具變量，在后文也將進(jìn)一步通過計(jì)量檢驗(yàn)證明工具變量的有效性。

先來處理含內(nèi)生變量的Probit模型，在式（10）中，當(dāng)數(shù)字普惠金融指數(shù)的對(duì)數(shù)lnDigitali內(nèi)生，工具變量法需要進(jìn)行兩階段估計(jì)，將第一階段方程表示為

考慮到式（15）中的vi無法觀測，首先使用OLS對(duì)初始式（12）進(jìn)行回歸，得到殘差i來代替式（15）中的vi，然后再進(jìn)行Probit估計(jì)，得到系數(shù)的一致估計(jì)值。

同理，含內(nèi)生變量的Tobit模型估計(jì)原理與IVProbit相同，都使用兩步法對(duì)式（12）進(jìn)行估計(jì)，先通過OLS得到殘差i，然后將其作為解釋變量加入方差標(biāo)準(zhǔn)化后的方程中，再進(jìn)行Tobit估計(jì)。

四、實(shí)證檢驗(yàn)

（一）數(shù)字普惠金融發(fā)展的總指標(biāo)對(duì)農(nóng)戶家庭金融資產(chǎn)配置的影響

檢驗(yàn)數(shù)字普惠金融指數(shù)總指標(biāo)對(duì)農(nóng)戶家庭金融市場參與和風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)配置的影響?；鶞?zhǔn)模型和工具變量法的回歸結(jié)果見表3，第（1）（2）列因變量為“是否配置風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)”，第（3）（4）列因變量為“配置風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)占總金融資產(chǎn)的比例”?？紤]到在非線性模型中解釋變量的系數(shù)不具有明確意義，而且在使用工具變量后得到的系數(shù)是除以1-ρ2后的估計(jì)量，因此在以下所有表格中均計(jì)算解釋變量的平均邊際效應(yīng)并予以匯報(bào)。

首先，實(shí)證結(jié)果驗(yàn)證了工具變量法的有效性和必要性。IVProbit模型和IVTobit模型中，第一階段回歸的F統(tǒng)計(jì)量都非常大，工具變量的T檢驗(yàn)也十分顯著，這說明“該地與浙江省的距離”作為“數(shù)字普惠金融指數(shù)”的工具變量是合適的，不存在弱工具變量問題。其次，IVProbit模型和IVTobit模型均通過了Wald檢驗(yàn)，在1%的顯著性水平上拒絕了外生性的原假設(shè)，代表有理由采用工具變量法克服內(nèi)生問題。

其次，考量數(shù)字普惠金融發(fā)展對(duì)農(nóng)戶家庭金融市場參與和金融資產(chǎn)配置的影響。如表3所示，數(shù)字普惠金融發(fā)展總指數(shù)的平均邊際效應(yīng)在4個(gè)模型中都顯著為正，這證明了數(shù)字普惠金融發(fā)展正向促進(jìn)了農(nóng)戶家庭金融市場參與和風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)配置，假說1成立。此外，IVProbit模型和IVTobit模型在克服了內(nèi)生性之后，相對(duì)于基準(zhǔn)回歸的結(jié)果，數(shù)字普惠金融發(fā)展指數(shù)的平均邊際效應(yīng)減小，也就是說內(nèi)生問題的存在略微高估了數(shù)字普惠金融發(fā)展對(duì)家庭金融市場參與和金融資產(chǎn)配置的影響，在克服內(nèi)生性后，這種效應(yīng)雖有減小但仍舊十分顯著。

最后，除數(shù)字普惠金融發(fā)展以外，本文選取的控制變量多數(shù)都對(duì)農(nóng)戶家庭金融市場參與和風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)配置起到了顯著影響。

（1）隨著農(nóng)戶家庭資產(chǎn)和收入的提高，其金融市場參與概率和風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)配置比例顯著提高。

（2）家庭規(guī)模的擴(kuò)大對(duì)農(nóng)戶金融行為具有顯著的負(fù)向影響，這可能是由于成員數(shù)量較多的家庭一般撫養(yǎng)比（家庭中孩子和老人與青壯年勞動(dòng)力的比例）較高，核心勞動(dòng)力生活壓力較大，具有更強(qiáng)的風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)，金融行為也更為保守。

（3）同城血親數(shù)量的增多會(huì)顯著促進(jìn)農(nóng)戶家庭金融市場參與和風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)配置。這可能是因?yàn)橥茄H數(shù)量作為社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的一個(gè)方面，為農(nóng)戶家庭參與金融市場進(jìn)行投資提供了緩沖機(jī)制[23]。

（4）風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避程度對(duì)農(nóng)戶金融行為起到了顯著的負(fù)向作用，風(fēng)險(xiǎn)回避意識(shí)越高的農(nóng)戶金融行為越保守。

（5）受教育年限對(duì)農(nóng)戶金融市場參與和風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)配置具有顯著正向影響，這是因?yàn)槭苓^良好教育的投資者更容易克服金融市場存在的信息成本[24]。

（6）年齡增長對(duì)農(nóng)戶金融行為具有負(fù)向影響。這可能是因?yàn)橥顿Y者成年后，隨著其年齡不斷增長，投資期限和預(yù)期平均壽命變短，會(huì)逐步減持風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)[19，25]。

（7）相對(duì)于男性受訪者，女性受訪者掌握家庭財(cái)務(wù)決策時(shí)該家庭的金融決策更為積極。

（8）農(nóng)戶自評(píng)健康也顯著影響農(nóng)戶家庭金融資產(chǎn)配置，健康狀況好的農(nóng)戶更傾向于參與金融市場并配置更多的風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)[26]。

（二）數(shù)字普惠金融發(fā)展的分指標(biāo)對(duì)農(nóng)戶家庭金融資產(chǎn)配置的影響

數(shù)字普惠金融的發(fā)展是多方面的，既可以表現(xiàn)為互聯(lián)網(wǎng)金融的覆蓋廣度（賬戶覆蓋率），也可以表現(xiàn)為互聯(lián)網(wǎng)金融的使用深度（不同業(yè)務(wù)業(yè)態(tài)使用）。因此，進(jìn)一步考察數(shù)字普惠金融發(fā)展的不同維度（覆蓋廣度和使用深度）和不同業(yè)務(wù)類型（支付、信貸、保險(xiǎn)、投資）等分指標(biāo)對(duì)農(nóng)戶家庭金融資產(chǎn)配置的影響。覆蓋廣度、使用深度2個(gè)一級(jí)指標(biāo)和支付指數(shù)、信貸指數(shù)、保險(xiǎn)指數(shù)、投資指數(shù)4個(gè)二級(jí)指標(biāo)分別作為主要解釋變量加入模型進(jìn)行回歸后的結(jié)果見表4和表5。表4中因變量為“是否參與金融市場”，采用IVProbit模型進(jìn)行回歸;表5中因變量為“風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)占總金融資產(chǎn)比例”，采用IVTobit模型進(jìn)行回歸。

數(shù)字普惠金融發(fā)展的不同維度（覆蓋廣度和使用深度）和不同業(yè)務(wù)類型（支付、信貸、保險(xiǎn)、投資）等分指標(biāo)均對(duì)農(nóng)戶家庭金融市場參與和風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)配置具有顯著正向影響。其中，覆蓋廣度的平均邊際效應(yīng)要稍大于使用深度，這可能是因?yàn)楦采w廣度是數(shù)字普惠金融發(fā)展的前提條件，以覆蓋范圍和涉及群體為核心，更加符合“普惠”的概念，相應(yīng)地也會(huì)對(duì)農(nóng)戶家庭金融行為的影響更為深遠(yuǎn)。同樣，支付和信貸服務(wù)的發(fā)展給農(nóng)戶家庭金融資產(chǎn)配置帶來的影響要大于保險(xiǎn)和投資服務(wù)。這可能也是因?yàn)椋Ц逗托刨J服務(wù)是正規(guī)金融機(jī)構(gòu)一直以來提供的傳統(tǒng)金融服務(wù)，也是普惠金融發(fā)展中最基礎(chǔ)和普及程度最高的服務(wù)[6]，同樣更具有“普惠”特征，而保險(xiǎn)和投資服務(wù)則是相對(duì)更為高級(jí)和復(fù)雜的金融服務(wù)，存在更高的業(yè)務(wù)門檻。因此，更具有普適性和更為基礎(chǔ)的數(shù)字金融服務(wù)發(fā)展對(duì)家庭金融資產(chǎn)配置產(chǎn)生的影響相對(duì)更大，但是數(shù)字普惠業(yè)務(wù)的深入發(fā)展和多元化拓展同樣具有顯著意義?？偟膩碚f，在將數(shù)字普惠金融發(fā)展總指標(biāo)替換為數(shù)字普惠金融發(fā)展的不同維度和不同業(yè)務(wù)類型的分指標(biāo)之后，回歸結(jié)果依舊十分顯著，數(shù)字普惠金融發(fā)展對(duì)農(nóng)戶家庭金融市場參與和風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)配置具有明顯的積極作用。

（三）數(shù)字普惠金融發(fā)展對(duì)農(nóng)戶家庭金融資產(chǎn)配置的異質(zhì)性影響

1.金融素養(yǎng)不同群體的異質(zhì)性影響

數(shù)字普惠金融的發(fā)展客觀上拓寬了金融服務(wù)的地理邊界，降低了金融服務(wù)的交易成本，但是其能否得到合理利用并發(fā)揮應(yīng)有價(jià)值則有賴于農(nóng)戶的金融素養(yǎng)。金融素養(yǎng)和金融知識(shí)水平較高、擁有一定的金融自覺性的農(nóng)戶更能夠正確認(rèn)識(shí)和主動(dòng)利用數(shù)字普惠金融發(fā)展的成果，從而改變他們的金融資產(chǎn)配置行為。因此，對(duì)于金融素養(yǎng)水平不同的家庭來說，數(shù)字普惠金融發(fā)展對(duì)其金融資產(chǎn)配置行為存在異質(zhì)性影響。

金融素養(yǎng)可以分為主觀金融素養(yǎng)和客觀金融素養(yǎng)。主觀金融素養(yǎng)一般是讓受訪者自我評(píng)價(jià)其對(duì)股票、基金、理財(cái)?shù)犬a(chǎn)品的了解程度，而客觀金融素養(yǎng)要求受訪者客觀回答金融知識(shí)問題。因此，客觀金融素養(yǎng)比主觀金融素養(yǎng)更可靠，受到受訪者主觀意識(shí)影響更小[27]。依據(jù)CHFS調(diào)查問卷中設(shè)置的4個(gè)客觀的經(jīng)濟(jì)金融知識(shí)問題

問題1：是否上過經(jīng)濟(jì)金融類課程？

問題2：假設(shè)銀行的年利率是4%，如果把100元錢存1年定期，1年后獲得的本金和利息為多少？

問題3：假設(shè)銀行的年利率是5%，通貨膨脹率每年是3%，把100元錢存銀行1年之后能夠買到的東西將更多還是更少？

問題4：您認(rèn)為一般而言，股票和基金哪個(gè)風(fēng)險(xiǎn)更大？，如果受訪者4個(gè)問題均回答錯(cuò)誤，則劃分為“金融素養(yǎng)較低”組別;受訪者能正確回答其中1～2個(gè)問題，則劃分為“金融素養(yǎng)中等”組別;受訪者正確回答3～4個(gè)問題，則劃分為“金融素養(yǎng)較高”組別。對(duì)三個(gè)組別進(jìn)行分樣本回歸，結(jié)果見表6和表7。

數(shù)字普惠金融發(fā)展對(duì)金融素養(yǎng)不同的農(nóng)戶其家庭金融市場參與和風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)配置行為存在明顯的異質(zhì)性影響。對(duì)于金融素養(yǎng)較低的群體而言，數(shù)字普惠金融發(fā)展對(duì)其金融行為的促進(jìn)作用相對(duì)較弱;而對(duì)于金融素養(yǎng)較高的群體，數(shù)字普惠金融發(fā)展對(duì)其金融行為的積極影響十分強(qiáng)烈。由此可以得出，農(nóng)戶家庭金融素養(yǎng)越高，數(shù)字普惠金融發(fā)展對(duì)其金融市場參與和風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)配置的影響越大，假說2得以驗(yàn)證。

2.智能化素養(yǎng)不同群體的異質(zhì)性影響

數(shù)字普惠金融的發(fā)展依賴于信息技術(shù)手段，以互聯(lián)網(wǎng)作為中介媒體，主動(dòng)接觸并使用互聯(lián)網(wǎng)的群體更能享受到數(shù)字普惠金融發(fā)展帶來的紅利。因此，對(duì)于智能化素養(yǎng)不同的家庭來說，數(shù)字普惠金融發(fā)展對(duì)其金融資產(chǎn)配置行為存在異質(zhì)性影響。以“是否有智能手機(jī)”和“上月是否網(wǎng)購”兩個(gè)與互聯(lián)網(wǎng)利用程度密切相關(guān)的問題作為劃分不同群體的標(biāo)準(zhǔn)，進(jìn)行分樣本回歸，結(jié)果見表8和表9。

數(shù)字普惠金融發(fā)展對(duì)智能化素養(yǎng)不同的家庭金融市場參與和風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)配置存在明顯的異質(zhì)性影響。對(duì)于互聯(lián)網(wǎng)利用程度較高的群體（有智能手機(jī)或者上月網(wǎng)購的群體）而言，數(shù)字普惠金融發(fā)展對(duì)其金融行為帶來的積極作用非常顯著且強(qiáng)烈;而對(duì)于那些互聯(lián)網(wǎng)利用程度較低的群體（無智能手機(jī)或者上月無網(wǎng)購的群體）來說，數(shù)字普惠金融發(fā)展對(duì)其金融行為的影響相對(duì)較弱，平均邊際效應(yīng)的顯著性也有所降低。由此可以得出，農(nóng)戶家庭互聯(lián)網(wǎng)利用程度越高，數(shù)字普惠金融發(fā)展對(duì)其金融市場參與和風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)配置的影響越大，假說3得以驗(yàn)證。

五、穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為了進(jìn)一步證明結(jié)論的可靠性，本文利用傾向性分值匹配法（PSM）[28]進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。該方法的核心思想是基于干預(yù)組和控制組在盡可能相似的條件下比較其估計(jì)結(jié)果的差異，以減小對(duì)干預(yù)效應(yīng)的估計(jì)偏差。本文采用的具體步驟如下：

（1）基于PSM原理，把數(shù)字普惠金融發(fā)展總指數(shù)以均值為界劃分為兩組。大于均值的一組賦值為1，作為處理組;小于均值的一組賦值為0，作為控制組。然后選取家庭特征和人口統(tǒng)計(jì)學(xué)特征變量作為協(xié)變量，使用Logit回歸估計(jì)傾向得分。

（2）在得到傾向得分后，進(jìn)行匹配。采用的匹配方法有近鄰匹配、半徑匹配、核匹配和局部線性回歸匹配。前兩個(gè)匹配方法利用的是結(jié)果相近個(gè)體的平均;而后兩個(gè)匹配方法則是所有個(gè)體都參與匹配，并按照個(gè)體距離予以不同權(quán)重，兩種方法對(duì)于權(quán)重的計(jì)算方式不同。

（3）根據(jù)匹配后的樣本計(jì)算處理組及其反事實(shí)（假設(shè)其沒有參與處理）之間金融資產(chǎn)配置行為的差距，即處理組的平均處理效應(yīng)ATT。

其中，N1為處理組樣本容量，即二元處理變量為1的家庭數(shù);∑i：Di=1表示僅對(duì)處理組個(gè)體進(jìn)行加總，yi-0i則為處理組與其反事實(shí)（假如其沒有接受處理）的金融市場參與和風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)配置差異。

5種不同匹配方式的ATT估計(jì)結(jié)果見表10，匹配后處理組和控制組差異明顯且T檢驗(yàn)非常顯著，5種傾向性得分匹配方式均在1%的顯著性水平上證明了數(shù)字普惠金融發(fā)展對(duì)農(nóng)戶家庭金融市場參與和家庭金融資產(chǎn)配置具有積極作用，假說1成立。由于篇幅限制，匹配的平衡性檢驗(yàn)和共同支撐區(qū)域省略，感興趣可向筆者索取。

為了進(jìn)一步驗(yàn)證數(shù)字普惠金融發(fā)展對(duì)金融素養(yǎng)不同的群體其家庭金融行為的異質(zhì)性影響，使用核匹配方法進(jìn)行分樣本檢驗(yàn)，結(jié)果見表11。隨著農(nóng)戶金融素養(yǎng)的提高，數(shù)字普惠金融發(fā)展對(duì)其家庭金融市場參與和金融資產(chǎn)配置的積極作用更為明顯，假說2依然成立。

最后，為了驗(yàn)證數(shù)字普惠金融發(fā)展對(duì)智能化素養(yǎng)不同的群體其家庭金融行為的異質(zhì)性影響，同樣使用核匹配方法進(jìn)行分樣本檢驗(yàn)，結(jié)果見表12。對(duì)于那些互聯(lián)網(wǎng)利用程度更高的農(nóng)戶群體（有智能手機(jī)或網(wǎng)購），數(shù)字普惠金融發(fā)展對(duì)其家庭金融市場參與和金融資產(chǎn)配置的正向影響更為強(qiáng)烈和顯著，假說3依然成立?？偟膩碚f，在更換了實(shí)證檢驗(yàn)方法后，研究結(jié)論仍舊十分穩(wěn)健。

六、結(jié)論與建議

本文建立了一個(gè)跨期投資決策模型并推導(dǎo)證明了數(shù)字普惠金融發(fā)展對(duì)農(nóng)戶家庭金融資產(chǎn)配置的影響及其異質(zhì)性，在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步運(yùn)用中國家庭金融調(diào)查（CHFS）和北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心的數(shù)據(jù)進(jìn)行了實(shí)證檢驗(yàn)。實(shí)證過程中，采用工具變量法克服了內(nèi)生性問題，并利用傾向性得分匹配（PSM）進(jìn)行了穩(wěn)健性檢驗(yàn)。通過理論分析和實(shí)證檢驗(yàn)，主要得到了以下三點(diǎn)研究結(jié)論：

（1）數(shù)字普惠金融發(fā)展正向促進(jìn)了農(nóng)戶家庭金融市場參與和風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)配置。而且，無論是數(shù)字普惠金融發(fā)展的總指標(biāo)還是其不同維度和不同類型的分指標(biāo)，均對(duì)農(nóng)戶金融行為具有顯著正向影響。

（2）當(dāng)農(nóng)戶金融素養(yǎng)更高時(shí)，數(shù)字普惠金融發(fā)展對(duì)其金融市場參與和風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)配置的影響更大。

（3）當(dāng)農(nóng)戶智能化素養(yǎng)（互聯(lián)網(wǎng)利用程度）更高時(shí)，數(shù)字普惠金融發(fā)展對(duì)其金融市場參與和風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)配置的影響更為顯著和強(qiáng)烈。基于上述研究結(jié)論，本文提出了以下幾點(diǎn)政策建議。

第一，推動(dòng)數(shù)字普惠金融發(fā)展，深化農(nóng)村金融服務(wù)。推動(dòng)數(shù)字普惠金融發(fā)展，從政府層面出發(fā)，需要充分發(fā)揮財(cái)政資金的引導(dǎo)作用，加大數(shù)字普惠金融業(yè)務(wù)的獎(jiǎng)補(bǔ)力度，推進(jìn)農(nóng)村信息基礎(chǔ)設(shè)施、鄉(xiāng)村信用體系和涉農(nóng)數(shù)據(jù)共享平臺(tái)的構(gòu)建，從而為數(shù)字普惠金融發(fā)展提供良好政策環(huán)境。從金融機(jī)構(gòu)層面出發(fā)，作為金融產(chǎn)品和服務(wù)的主要供給主體，金融機(jī)構(gòu)應(yīng)當(dāng)依托大數(shù)據(jù)和人工智能等信息科技手段實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程客戶識(shí)別、全線上自動(dòng)化業(yè)務(wù)和特定客群金融產(chǎn)品設(shè)計(jì)等智能服務(wù)。例如，浦發(fā)銀行通過科技手段分析客戶投資特征和風(fēng)險(xiǎn)偏好，從而為客戶針對(duì)性推薦投資組合，并推送動(dòng)態(tài)調(diào)倉提醒、損益提示、投資分析報(bào)告等全方位的智能理財(cái)服務(wù)。從金融科技企業(yè)層面出發(fā)，作為金融科技創(chuàng)新先導(dǎo)，各類金融科技企業(yè)應(yīng)當(dāng)不斷升級(jí)改造信息技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，通過云計(jì)算、區(qū)塊鏈、人工智能等科技手段深度挖掘居民日常消費(fèi)、社交和投資特征等海量數(shù)據(jù)，并與金融機(jī)構(gòu)優(yōu)勢互補(bǔ)開展合作，攜手深耕農(nóng)村普惠金融市場。

第二，提高農(nóng)戶金融素養(yǎng)，優(yōu)化家庭金融決策。首先，地方政府應(yīng)該聯(lián)合地方商業(yè)銀行或農(nóng)信社加大農(nóng)戶金融培訓(xùn)和金融教育力度，定期走入鄉(xiāng)鎮(zhèn)舉辦金融培訓(xùn)，結(jié)合農(nóng)戶生活實(shí)際和典型案例，普及反金融詐騙、存貸款、規(guī)劃理財(cái)及互聯(lián)網(wǎng)金融等相關(guān)知識(shí)。其次，地方政府可以與當(dāng)?shù)馗咝：献?，每年利用寒暑假時(shí)間組織金融專業(yè)大學(xué)生駐村實(shí)踐，在調(diào)研農(nóng)民生產(chǎn)生活狀況之余向農(nóng)戶普及金融知識(shí)，幫助其深入了解金融產(chǎn)品和服務(wù)。最后，金融教育應(yīng)該盡早接入九年義務(wù)教育階段，中小學(xué)所提供的規(guī)范系統(tǒng)的金融基礎(chǔ)教育可以提高學(xué)生識(shí)別金融風(fēng)險(xiǎn)和運(yùn)用金融工具的能力，從而提高整個(gè)家庭的金融素養(yǎng)并優(yōu)化家庭金融決策。

第三，提高農(nóng)戶智能化素養(yǎng)，完善家庭金融資產(chǎn)配置。首先，政府需要全面推進(jìn)信息進(jìn)村入戶，實(shí)現(xiàn)廣播電視網(wǎng)、電信網(wǎng)和互聯(lián)網(wǎng)在農(nóng)村區(qū)域全覆蓋，持續(xù)提升農(nóng)村互聯(lián)網(wǎng)普及率和農(nóng)村網(wǎng)民規(guī)模。其次，電商和物流企業(yè)需要向農(nóng)村延伸，通過“電商進(jìn)村”“快遞下鄉(xiāng)”和“鄉(xiāng)村淘寶”等服務(wù)模式實(shí)現(xiàn)電商平臺(tái)和物聯(lián)網(wǎng)在農(nóng)村區(qū)域的普及，營造農(nóng)村信息互聯(lián)的生態(tài)環(huán)境。最后，農(nóng)戶自身需要主動(dòng)認(rèn)知和利用互聯(lián)網(wǎng)，尤其是提高對(duì)網(wǎng)絡(luò)購物、旅游出行、網(wǎng)上支付及互聯(lián)網(wǎng)理財(cái)?shù)葢?yīng)用軟件的使用率，這不僅有助于其日常生活工作的便利，而且能使他們充分享受數(shù)字普惠金融發(fā)展的成果和紅利，從而更好地利用數(shù)字手段獲取金融服務(wù)和金融產(chǎn)品，接觸更多的理財(cái)投資渠道，完善其家庭金融資產(chǎn)配置。

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責(zé)任編輯、校對(duì)：?高原

The?Effect?of?Digital?Inclusive?Finance?Development?on?Farmers?Household?Financial?Assets?Allocation

ZHOU?Yuqing，?HE?Guangwen

（School?of?Economics?and?Management，?China?Agricultural?University，?Beijing?100083，?China）

Abstract：?This?paper?theoretically?proves?the?effect?of?digital?inclusive?finance?development?on?farmers?household?financial?assets?allocation?and?its?heterogeneity?by?developing?a?stylized?two?period?model?of?portfolio?choice.?On?this?basis，?an?empirical?test?is?carried?out?using?the?data?from?the?China?Household?Financial?Survey?（CHFS）?and?the?Digital?Finance?Research?Center?of?Peking?University.?In?the?empirical?process，?the?instrumental?variable?method?is?used?to?overcome?the?endogenous?problem，?and?the?robustness?test?is?carried?out?by?the?propensity?score?matching?（PSM）.?The?results?show?that?digital?inclusive?finance?development?promotes?the?participation?of?households?in?financial?markets?and?the?risky?financial?assets?allocation.?Moreover，?when?the?households?are?more?familiar?with?the?financial?knowledge?or?internet?（with?smartphones?or?online?shopping），?the?effect?of?digital?inclusive?finance?development?on?their?financial?behavior?is?stronger.?The?conclusion?of?the?study?is?helpful?to?explain?the?important?realistic?role?of?digital?inclusive?finance?development?in?alleviating?rural?financial?exclusion?and?“l(fā)imited?participation”?in?rural?financial?market，?which?not?only?explains?the?necessity?of?improving?digital?inclusive?finance?development?to?deepen?rural?financial?services?from?macro?perspective，?but?also?enlightens?farmers?to?strengthen?financial?literacy?and?intelligent?literacy?to?optimize?their?household?financial?asset?allocation?from?micro?perspective.

Keywords：?Digital?inclusive?finance;?Rural?financial?exclusion;?Financial?asset?allocation;?Financial?markets?participation;?Financial?literacy;?Intelligent?literacy

收稿日期：2019-12-03

基金項(xiàng)目：國家自然科學(xué)基金青年基金項(xiàng)目“多元信息傳遞視角下互聯(lián)網(wǎng)金融對(duì)緩解農(nóng)戶信貸約束的影響及對(duì)策優(yōu)化”（71603259）。

作者簡介：

周雨晴，女，中國農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院博士研究生，研究方向：金融資產(chǎn)配置、金融理論與政策，電子郵箱：731245611@qq.com;

何廣文，男，中國農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院教授，博士生導(dǎo)師，研究方向：農(nóng)村金融。