李 娜
(河南財政金融學院,河南 鄭州 450046)
新型城鎮(zhèn)化是經濟高質量發(fā)展背景下,根據城鎮(zhèn)化建設進程凸顯出的堵點而提出的新概念,旨在推進新型農村建設、社區(qū)建設、城鎮(zhèn)建設互促互動,提升城鄉(xiāng)協(xié)調發(fā)展水平。2014 年12 月,國家發(fā)改委下發(fā)《關于印發(fā)國家新型城鎮(zhèn)化綜合試點方案的通知》,要求以城鄉(xiāng)統(tǒng)籌、城鄉(xiāng)一體、產業(yè)互動、節(jié)約集約、生態(tài)宜居、和諧發(fā)展為標的,著力推進新型城鎮(zhèn)化試點工作。自此,新型城鎮(zhèn)化成為國家重點發(fā)展戰(zhàn)略。在一系列新型城鎮(zhèn)化建設指導文件的助推下,城鄉(xiāng)協(xié)調發(fā)展已取得重大突破,顯著彌補了城鄉(xiāng)間的“數字鴻溝”。[1]《中國縣域數字普惠金融發(fā)展指數研究報告(2020)》指出,以服務“三農”群體的普惠性數字金融發(fā)展水平顯著提升,為推進新型城鎮(zhèn)化建設奠定了基石。而由以“三農”群體為主的農村數字普惠金融則為縣域數字普惠金融發(fā)展提供了有益補充。“十四五”規(guī)劃提出,中央圍繞農村數字普惠金融與新型城鎮(zhèn)化建設展開部署,著力構建城鄉(xiāng)統(tǒng)籌、共同富裕的現代化發(fā)展格局。然而,農村數字普惠金融尚處探索階段,網點覆蓋廣度不足、金融供給質量偏低、產品及服務種類單一等問題突出,難以與新型城鎮(zhèn)化協(xié)調發(fā)展[2-4]。自2021 年中央一號文件提出發(fā)展農村數字普惠金融構想后,如何明晰農村數字普惠金融與新型城鎮(zhèn)化建設的作用關系?怎樣量化影響二者協(xié)調發(fā)展水平的障礙因素?已然成為當前學術界熱議的話題。而隨著農業(yè)農村現代化戰(zhàn)略的穩(wěn)步落實,相關研究逐步演變?yōu)檫x取定性、定量指標對農村數字普惠金融與新型城鎮(zhèn)化耦合協(xié)調發(fā)展水平進行評價,這亦是該領域未來主攻的方向之一[5]。
現有關于農村數字普惠金融與新型城鎮(zhèn)化的探討為二者耦合協(xié)調發(fā)展研究提供了重要理論支撐,但尚處初級層次,仍有待進一步深入分析。一方面,現有文獻普遍聚焦于二者間的單向影響機制[6-8]。雖然既有研究能為農村數字普惠金融與新型城鎮(zhèn)化耦合協(xié)調的相關研究提供一定基礎參考,卻囿于農村地區(qū)的特殊性,相關研究未能全面適用。另一方面,國內現有文獻主要涉及山東半島[9]、湖南省[10]、中部地區(qū)[11]等地,但整體仍以區(qū)域分析為主,鮮少從宏觀視域上對中國整體進行深入研究。綜上,文章通過建立農村數字普惠金融與新型城鎮(zhèn)化的耦合協(xié)調評價指標體系,采用熵權法及耦合協(xié)調度模型,綜合測算二者耦合協(xié)調水平,并就其空間差異特征和時間演化趨勢進行深入分析。進一步運用障礙度模型,研判影響農村數字普惠金融與新型城鎮(zhèn)化協(xié)調發(fā)展的障礙因素,以期豐富和補充相關研究,為實現農業(yè)農村現代化、新型城鎮(zhèn)化的戰(zhàn)略部署提供理論參鑒。
相較于普惠金融而言,數字普惠金融將大數據、人工智能等內生性數字技術應用于金融服務領域,通過提升普惠金融信息化轉型升級助力金融科技創(chuàng)新發(fā)展。本研究在借鑒數字普惠金融指數(DFI)基礎上,參照前人研究成果[12-14],構建評價農村數字普惠金融發(fā)展水平的指標體系。其中,覆蓋面廣度選取農村地區(qū)每萬人擁有支付寶賬戶數量、支付寶綁定銀行卡用戶占比、人均支付寶賬號綁定銀行卡數量表示;應用率深度采用農村人均支付業(yè)務活躍度、貨幣基金業(yè)務購買金額、信貸業(yè)務筆數、參與投資理財業(yè)務數量以及人均信用業(yè)務調用次數等指標計算;數字化程度通過農村數字支付占總支付比重、農戶個人平均貸款利率、信用化程度以及二維碼支付金額占比表征。同時,各省份農村信用化程度借鑒郭峰等(2020)[15]的研究成果,分別采用花唄支付筆數占總支付筆數比重、花唄支付金額占比、芝麻信用免押筆數以及金額占比來衡量;農村人均支付業(yè)務活躍度采用數字支付服務使用情況來計算,相關核算方法詳見任碧云、李柳潁(2019)[16]的研究。
新型城鎮(zhèn)化與城鎮(zhèn)化相比更加側重人本理念,強調推進生態(tài)宜居建設、提升城市現代化發(fā)展以及強化城鎮(zhèn)可持續(xù)發(fā)展水平[17]。因此,文章以《國家新型城鎮(zhèn)化規(guī)劃》(2021—2035)文件為基礎,結合現有學者在評價體系構建過程中的指標使用頻次[18-21],從目標層、準則層以及指標層維度構建評價指標體系,見表1。其中,人口市民化程度采用城市人口密度、常住人口城鎮(zhèn)化率和二、三產業(yè)就業(yè)人員占比表征;社會現代化水平通過城鎮(zhèn)失業(yè)率、城市醫(yī)療水平、人均道路面積以及燃氣普及率計算;環(huán)境生態(tài)化指標根據生活垃圾無害處理率、廢水處理率以及固體廢棄物利用率衡量;城鄉(xiāng)一體化程度運用城鄉(xiāng)人均收入比與消費比表示;資源集約化水平利用水土資源與空間資源利用率衡量。此外,依據各評價指標對數字普惠金融與新型城鎮(zhèn)化耦合發(fā)展的影響差異,將指標屬性分為“+”和“-”。其中,“+”表示該指標具有正向效應,“-”意味著該指標具有負向效應。
表1 農村數字普惠金融與新型城鎮(zhèn)化耦合評價指標體系
(1)熵權法
農村數字普惠金融與新型城鎮(zhèn)化耦合協(xié)調的時空演化研究需先對二者發(fā)展水平進行測度。有鑒于此,擬采用考慮時間變量的熵權法,在指標標準化基礎上確定各指標熵值。由于原始數據指標選取標準不同而引致量綱差異,文章以歸一化公式對原始數據進行標準化處理,以消除數據間量綱差異、最大限度提升數據可比性。具體方法如下:
式中,xijt代表i省份在t年第j項指標的原始數據,i=1,2,…,m;j=1,2,…,n;minxj表示第j項指標的最小值,maxxj則表示第j項指標的最大值;yijt為i省份在t年第j項指標的標準化數值。
為系統(tǒng)分析標準化數據,需要對數據信息權重賦值處理。梳理現有文獻可知,當前學術界主要運用主成分分析法、AHP層次分析法、熵權法進行權重計算[22-24]。其中,熵權法以信息熵為權重賦值依據,不僅可排除主觀因素影響,還可使賦值結果更為精準。有鑒于此,文章借鑒張建威與黃茂興(2021)[25]的研究結果,運用熵權法對選取數據進行權重賦值與指數計算,具體步驟為:
首先,計算信息熵Ej:
其次,計算指標權數Wij:
式(4)中,1-Fij表示選取指標在第j 項指標的差異系數,其數值可反映出該指標數據評價影響程度的大小。
最后,計算綜合評價指數Rij:
式中,Wij、yijt(i=1,2,…,m;j=1,2,…,n)均由上述公式計算所得。參照指標系統(tǒng),可逐次計算出農村數字普惠金融發(fā)展水平R1、新型城鎮(zhèn)化發(fā)展水平R2。
(2)耦合協(xié)調度模型
第一,耦合度模型。廣義上講,耦合度是指模塊之間關聯(lián)程度的度量值,反映出模塊間接口簡易程度、調用方式以及傳輸數據水平。狹義上講,耦合度表示兩個及以上系統(tǒng)之間的相互配合水平,是系統(tǒng)間彼此影響關系的主要衡量指標。為反映農村數字普惠金融與新型城鎮(zhèn)化建設之間的相互作用關系,文章基于上述評價指標體系,建立農村數字普惠金融與新型城鎮(zhèn)化發(fā)展的耦合度模型,具體公式為:
式(6)中,C 代表農村數字普惠金融與新型城鎮(zhèn)化發(fā)展的耦合水平,取值范圍在[0,1]之間。C 值越大,則表明耦合值越高,即農村數字普惠金融與新型城鎮(zhèn)化發(fā)展之間的有序發(fā)展程度越好。
第二,協(xié)調度模型。就理論層面而言,耦合度模型更側重于反映各系統(tǒng)間的耦合程度高低,對于其協(xié)調發(fā)展水平的呈現效果相對有限[26]。為深入分析農村數字普惠金融與新型城鎮(zhèn)化建設間的協(xié)調發(fā)展關系,文章進一步引入協(xié)調度模型,并以此分析二者的相互影響程度,具體模型為:
式(7)中,T 表征農村數字普惠金融與新型城鎮(zhèn)化發(fā)展的協(xié)調程度,α 為農村數字普惠金融發(fā)展水平的待定系數,β 為新型城鎮(zhèn)化建設水平的待定系數?;谵r村數字普惠金融與新型城鎮(zhèn)化建設的耦合協(xié)調發(fā)展測度,結合蓋美等(2021)[27]的研究成果,設定α=β=1/2。
第三,耦合協(xié)調度模型??紤]到單一耦合度模型與協(xié)調度模型難以全面刻畫農村數字普惠金融與新型城鎮(zhèn)化發(fā)展的協(xié)同作用關系,文章進一步構建耦合協(xié)調度模型以客觀反映出二者耦合發(fā)展程度與協(xié)調性效應,具體模型如下:
式(8)中,D 表示農村數字普惠金融與新型城鎮(zhèn)化建設耦合協(xié)調發(fā)展程度,以0~1 之間為取值區(qū)間段。為直觀反映農村數字普惠金融與新型城鎮(zhèn)化建設的耦合協(xié)調水平,立足二者實際發(fā)展程度,借鑒邵海琴等(2021)[28]的研究,以均值分段法為基礎劃分評價標準等級,如表2 所示。
表2 農村數字普惠金融與新型城鎮(zhèn)化耦合協(xié)調發(fā)展等級
(3)障礙度模型
確定熵權法、耦合協(xié)調度模型以后,參鑒張旭等(2021)[29]研究方法,計算農村數字普惠金融與新型城鎮(zhèn)化耦合協(xié)調的障礙因子,即:
文章以2014—2020 年為研究區(qū)間,遵循數據可得性、可測性、有效性以及全面性原則,選取中國新型城鎮(zhèn)化綜合發(fā)展相關樣本數據?;诟郯呐_、西藏地區(qū)數據缺失嚴重問題,去除上述地區(qū)面板數據,對中國30 個省份數據進行分析。在此基礎上,參考國家統(tǒng)計局劃分標準將研究省份劃分為西部、中部與東部三大區(qū)域。文章所選取數據主要源自相應年份的《中國統(tǒng)計年鑒》 《中國農村統(tǒng)計年鑒》 《北京大學數字普惠金融指數報告》 《中國金融年鑒》以及《城鄉(xiāng)建設統(tǒng)計公報》。部分數據源于國家統(tǒng)計局官方網站公開數據、各省份歷年發(fā)展統(tǒng)計公報。同時,對于部分缺失的數據運用分段插值法進行補全。
按照熵權法計算流程測算中國30 個省份2014—2020 年農村數字普惠金融與新型城鎮(zhèn)化發(fā)展水平,對應結果如圖1 所示。
圖1 農村數字普惠金融與新型城鎮(zhèn)化發(fā)展水平
由圖1 可知,在國家宏觀戰(zhàn)略指導及社會加速發(fā)展態(tài)勢下,2014—2020 年中國農村數字普惠金融與新型城鎮(zhèn)化發(fā)展水平呈現漸次上升態(tài)勢。結合圖1 與式(5),對中國各省份歷年農村數字普惠金融與新型城鎮(zhèn)化發(fā)展水平變化情況進行梳理統(tǒng)計,結果如表3 所示。
表3 中的數據結果與歷年《北京大學數字普惠金融指數報告》及《中國統(tǒng)計年鑒》中的城鎮(zhèn)化率在各指標下的表現基本相符,表明本研究評價指標及方法的有效性。與此同時,各省份農村數字普惠金融及新型城鎮(zhèn)化發(fā)展水平在研究區(qū)間內均呈顯著上升態(tài)勢,表明中國相關政策部署作用漸次凸顯。對于農村數字普惠金融而言,在30 個省份中,上海市排名居于首位。原因可能在于上海作為中國金融中心之一,在農村數字普惠金融探索方面較為先進,相對發(fā)展水平較高;青海排名末位,可能是由于青海地區(qū)整體發(fā)展滯后,農村普惠金融深入度有所不足。對于新型城鎮(zhèn)化而言,排名首位的仍是上海市,人才集聚、金融投入促使上海地區(qū)新型城鎮(zhèn)化發(fā)展水平持續(xù)深化;甘肅處于劣勢,需著力踐行政策指示推進新型城鎮(zhèn)化。產生上述結果的原因,可能在于省份之間基礎條件、發(fā)展方向、區(qū)位優(yōu)勢以及經濟發(fā)展模式存在差異。
表3 農村數字普惠金融與新型城鎮(zhèn)化發(fā)展水平
在探明農村數字普惠金融與新型城鎮(zhèn)化發(fā)展綜合水平的基礎上,運用式(8)測算二者耦合協(xié)調度,研判2014—2020 年各省農村數字普惠金融與新型城鎮(zhèn)化的耦合協(xié)調關系,結果見表4。依據上文農村數字普惠金融與新型城鎮(zhèn)化耦合協(xié)調發(fā)展劃分等級來看,2014—2020 年中國30 個省份農村數字普惠金融與新型城鎮(zhèn)化之間的耦合協(xié)調度普遍在磨合狀態(tài)與初步協(xié)調狀態(tài)徘徊,并在2020 年達到最高水平,均值達到0.6787。整體來看,現時農村數字普惠金融與新型城鎮(zhèn)化的耦合協(xié)調水平與優(yōu)質協(xié)調之間仍然存在顯著差距,尚有較大提升空間。以省域視角來看,2014—2020 年上海、北京、浙江的農村數字普惠金融與新型城鎮(zhèn)化的耦合協(xié)調水平位列前三,均達到優(yōu)質協(xié)調狀態(tài)。分析產生這一現象的原因,可能由于上海、北京、浙江自身金融產業(yè)發(fā)展良好。加之上述地區(qū)的城鎮(zhèn)化建設在《上海市城鄉(xiāng)發(fā)展一體化“十三五”規(guī)劃》 《2016 年北京市社會主義新農村建設重點工作分工方案》 《浙江省新型城市化發(fā)展“十三五”規(guī)劃》等系列政策指導之下取得了顯著進展,使得農村數字普惠金融與新型城鎮(zhèn)化發(fā)展穩(wěn)步推進,為二者耦合發(fā)展奠定了基礎。天津、重慶、河北、遼寧、吉林等18 個省份達到初步協(xié)調狀態(tài)。另外,陜西、青海、寧夏、新疆等9 個省份仍然處于農村數字普惠金融與新型城鎮(zhèn)化耦合協(xié)調的磨合階段。究其根本,上述地區(qū)農村金融水平普遍處于滯后狀態(tài),農村數字普惠金融發(fā)展覆蓋廣度、覆蓋深度均有所不足。并且,雖然相關省份已在新型城鎮(zhèn)化方面出臺一系列規(guī)劃政策,但受限于整體農村發(fā)展水平較低,建設進程推進緩慢。
表4 各省份農村數字普惠金融與新型城鎮(zhèn)化耦合協(xié)調度
為全面、直觀地分析中國30 個省份農村數字普惠金融與新型城鎮(zhèn)化耦合協(xié)調的空間分布特點和時間演化態(tài)勢,按照均值分段法對2014—2020 年耦合協(xié)調度的測算結果進行分類整合。從空間分布上看,考察期內中國30 個省份的農村數字普惠金融與新型城鎮(zhèn)化耦合協(xié)調水平基本呈現“東部高、中部平、西部低”的分布格局,且東部地區(qū)的溢出效應正在向中、西部地區(qū)延伸,推動各省份空間差異逐漸縮小。在耦合類別方面,各省份在重度失調、輕度失調、磨合狀態(tài)、初步協(xié)調、優(yōu)質協(xié)調方面均有分布。其中,磨合狀態(tài)的省份數量居多,優(yōu)質協(xié)調并未大面積出現。
從時間分布上看,自2014 年伊始,農村數字普惠金融與新型城鎮(zhèn)化耦合協(xié)調的重度失調省份正在漸次減少,至2016年全部省份均已脫離重度失調范疇。進入2019 年后,全部省份已完全擺脫輕度失調境況,大量省份進入磨合狀態(tài)。至2020年,上海、北京、浙江進入優(yōu)質協(xié)調狀態(tài),共同賦能農業(yè)農村現代化與新型城鎮(zhèn)化戰(zhàn)略推進。據此可知,在2014—2020 年間,中國農村數字普惠金融與新型城鎮(zhèn)化耦合協(xié)調水平呈現逐漸上升態(tài)勢。
在測得對應耦合協(xié)調度以后,運用式(9)障礙度模型測算準則層指標障礙度,甄別阻礙中國農村數字普惠金融與新型城鎮(zhèn)化耦合協(xié)調的障礙因子。以時間維度來看,2014—2020 年準則層指標障礙度依次為環(huán)境生態(tài)化、社會現代化、資源集約化、城鄉(xiāng)一體化、數字化程度、覆蓋面廣度、應用率深度、人口市民化,平均障礙度值分別為19.41%、16.37%、15.29%、13.16%、12.23%、11.12%、10.01%、2.41%。值得注意的是,各準則層指標障礙度存在不同程度的空間差異,以數字化程度最為顯著。其中,障礙度最為顯著的青海與障礙度最小的上海相差將近20%,而后依次為社會現代化、覆蓋面廣度、資源集約化、城鄉(xiāng)一體化、應用率深度、環(huán)境生態(tài)化、人口市民化。進一步來看,耦合協(xié)調度排在前五的省份障礙度因子主要是環(huán)境生態(tài)化,且這一結果在上海的表現最為明顯。分析產生這一現象的原因,可能在于上海森林覆蓋面積、濕地面積等方面存在天然劣勢。耦合協(xié)調度排名滯后的有貴州、云南、陜西、甘肅、青海,其農村數字普惠金融與新型城鎮(zhèn)化耦合協(xié)調的障礙因子主要有數字化程度、社會現代化、環(huán)境生態(tài)化。這是由于上述省份數字發(fā)展水平較低,且在整體社會現代化、環(huán)境生態(tài)化方面的創(chuàng)新投入滯后于先進省份。
進一步從指標層障礙度視角出發(fā),借助式(9)分析二級指標主要障礙因子與障礙度排序情況,結果如表5 所示??梢灾?,七年內障礙度排名前五的指標層障礙度相對穩(wěn)定,包括生活垃圾無害處理率、固體廢棄物綜合利用率、農村信用化程度、醫(yī)療水平、城鎮(zhèn)水土利用率。農村數字普惠金融方面,農村信用化程度以及醫(yī)療水平是農村數字普惠金融的主要制約因素,反映出中國農村領域的數字金融建設方面仍存在不足。新型城鎮(zhèn)化方面,固體廢棄物綜合利用率始終是最大障礙因子。近年,全國各省份固體廢棄物持續(xù)增加,而受限于技術因素,相對處理率始終偏低。加之城鎮(zhèn)化建設的持續(xù)推進,生活垃圾也愈加增多,影響居民生態(tài)環(huán)境。值得注意的是,部分省市對城鎮(zhèn)水土利用不充分,形成資源浪費,不利于新型城鎮(zhèn)化的推進。由此可知,生活垃圾無害處理率、固體廢棄物綜合利用率、城鎮(zhèn)水土利用率共同對環(huán)境生態(tài)化目標實現造成一定阻礙。
表5 農村數字普惠金融與新型城鎮(zhèn)化耦合協(xié)調指標層主要障礙因子與障礙度
文章基于構建的評價指標體系,以2014—2020 年中國30個省份的面板數據為研究對象,對農村數字普惠金融和新型城鎮(zhèn)化建設耦合協(xié)調發(fā)展水平進行測度。進一步借助耦合協(xié)調度模型,從時序、空間演化維度分析農村數字普惠金融與新型城鎮(zhèn)化建設耦合協(xié)調發(fā)展演變特征。在此基礎上,借助障礙度模型測算耦合協(xié)調的障礙因子。研究結果顯示:第一,在國家及各省市政府全面推動下,中國農村數字普惠金融和新型城鎮(zhèn)化發(fā)展水平呈現逐年上升態(tài)勢。然而,由于資源稟賦、區(qū)位基礎存在異質性,各省份農村數字普惠金融和新型城鎮(zhèn)化發(fā)展水平具有顯著差異。第二,中國農村數字普惠金融和新型城鎮(zhèn)化耦合協(xié)調水平持續(xù)提升,表明此二者之間的關系正向合理化、協(xié)調化發(fā)展。另外,處于磨合狀態(tài)的省份數量居多,達到優(yōu)質協(xié)調狀態(tài)的省份數量偏少,呈現“東高、中平、西低”的發(fā)展態(tài)勢,整體耦合協(xié)調水平仍待進一步提升。第三,環(huán)境生態(tài)化、數字化程度、社會現代化、環(huán)境生態(tài)化對農村數字普惠金融和新型城鎮(zhèn)化耦合協(xié)調水平的阻礙作用較為顯著。
根據以上研究結論可知,中國農村數字普惠金融與新型城鎮(zhèn)化建設耦合協(xié)調發(fā)展水平仍有較大提升空間。結合中國各省份農村數字普惠金融發(fā)展情況與資源稟賦,對接《國家新型城鎮(zhèn)化規(guī)劃》(2021—2035)的核心目標,提出如下政策建議:
首先,加大農村數字普惠金融創(chuàng)新力度,釋放新型城鎮(zhèn)化建設紅利。針對中國農村數字普惠金融與新型城鎮(zhèn)化建設耦合協(xié)調發(fā)展程度較高省份,應在保持原有發(fā)展優(yōu)勢的同時,推動現代信息技術在農村數字普惠金融領域的創(chuàng)新應用程度。為此,相關金融機構應著力加快農村金融數字化轉型進程,通過提升農村數字普惠金融服務水平,推進新型城鎮(zhèn)化建設。一方面,加大農村數字普惠金融服務效率創(chuàng)新。金融機構應基于人本服務理念,充分發(fā)揮自身數字經濟優(yōu)勢,并通過金融科技創(chuàng)新推動服務效率創(chuàng)新,實現與新型城鎮(zhèn)化建設互補發(fā)展,進而深化二者耦合協(xié)調程度。另一方面,加大農村數字普惠金融服務質量創(chuàng)新。金融機構可立足經濟高質量發(fā)展戰(zhàn)略,以人工智能、區(qū)塊鏈等數字技術為憑借,通過擴大金融服務覆蓋面提升服務質量,推動農村數字普惠金融與新型城鎮(zhèn)化建設深層次耦合協(xié)調發(fā)展。
其次,構建生態(tài)協(xié)同機制,開設農村數字普惠金融與新型城鎮(zhèn)化融合項目。農村數字普惠金融與新型城鎮(zhèn)化建設耦合協(xié)調發(fā)展程度位于中等水平的省份,應在提升協(xié)同發(fā)展水平基礎上,針對性開發(fā)農村數字普惠金融與新型城鎮(zhèn)化融合項目。就外部層面而言,各省份應以數字普惠金融與新型城鎮(zhèn)化建設的區(qū)域帶動效應為重心,利用優(yōu)越地區(qū)的交通樞紐與數字資源優(yōu)勢,激活自身數據要素市場活力,提升二者協(xié)調發(fā)展水平。就內部層面而言,各省份應以自身資源稟賦條件為核心,通過提升經濟服務水平形成區(qū)域發(fā)展合力,驅動區(qū)域一體化發(fā)展,進一步提升農村數字普惠金融與新型城鎮(zhèn)化建設的相互促進作用,實現二者協(xié)調發(fā)展。
最后,挖掘新型城鎮(zhèn)化發(fā)展?jié)摿Γ嵘r村數字普惠金融技術輻射效應。圍繞中國數字普惠金融與新型城鎮(zhèn)化建設耦合協(xié)調度處于相對較低等級的省份,應在加大農村數字普惠金融政策扶持力度的基礎上,著力深挖新型城鎮(zhèn)化建設發(fā)展?jié)摿?。因此,中國政府可通過增強人口市民化、社會現代化、環(huán)境生態(tài)化、城鄉(xiāng)一體化以及資源集約化程度,積極推進新型城鎮(zhèn)化建設進程。第一,地方政府可在數字金融服務、數字新基建等方面增強統(tǒng)籌性和協(xié)作度,充分挖掘區(qū)域發(fā)展?jié)摿?,強化新型城?zhèn)化建設和農村數字普惠金融的耦合協(xié)調度。第二,各省份可通過數字技術打造聯(lián)動發(fā)展格局,切實發(fā)揮農村數字普惠金融發(fā)展領先地區(qū)的技術輻射效應,推動新型城鎮(zhèn)化建設和農村數字普惠金融深層次、多維度、全方位耦合協(xié)調發(fā)展。第三,相關領導部門應基于城市數字化創(chuàng)新戰(zhàn)略,以強化新型城鎮(zhèn)化創(chuàng)新能力為核心,助力價值鏈、產業(yè)鏈、生態(tài)鏈高質量發(fā)展,推動新型城鎮(zhèn)化與農村數字普惠金融耦合協(xié)調發(fā)展。