數字金融素養對農村家庭經濟韌性的影響研究

作者簡介： 羅荷花（1986—），女，湖南衡東人，博士，湖南農業大學經濟學院副教授，研究方向：農村金融。

摘 要：依據2017年、2019年中國家庭金融調查數據（CHFS），運用OLS模型、中介效應模型和調節效應模型，考量數字金融素養對農村家庭經濟韌性的影響及其機制。研究發現：數字金融素養通過促進農村家庭實現非農就業轉移、優化金融資產配置和提高家庭風險抵御能力提升農村家庭經濟韌性；數字金融素養對數字鄉村發展程度高地區農村家庭、“長尾”農村家庭的經濟韌性影響更大。鑒于此，需完善農村數字基礎設施建設、普及數字金融知識常態化教育培訓等，不斷提高數字金融素養，推動農村家庭經濟韌性進一步提升。

關鍵詞： 數字金融素養；經濟韌性；非農就業；金融資產配置

中圖分類號：F049；F832" 文獻標識碼： A""" 文章編號：1003-7217（2025）01-0012-07

一、引 言

目前，實現共同富裕目標最艱巨最繁重的任務仍然在農村。農村家庭作為農村經濟的基本單元，其經濟韌性直接關系到這一目標的實現。當前我國農村家庭面臨的國內外環境正在發生深刻轉變。經濟外循環中，全球經濟預計步入低增長、高利率和高通脹時代；經濟內循環中，需求收縮、供給沖擊和預期轉弱的三重壓力仍然不可小覷。在一系列不確定因素沖擊下，農村家庭面臨的經濟風險有加大趨勢，直接影響家庭經濟韌性^[1]。“三農問題”是關系中國現代化戰略全局的重大問題，農民是“三農問題”的最終落腳點。因此，探尋提升農村家庭經濟韌性的實現路徑，對推進鄉村全面振興和實現共同富裕具有重要意義。

金融服務是農村家庭應對風險事件沖擊的重要手段。數字技術促使農村金融按下數字化轉型的“快進鍵”，農村金融服務方式和渠道日益數字化帶來的便利性越來越惠及農村家庭。家庭需具備一定的數字金融素養，才能避免參與數字金融服務過程中所伴生的潛在風險^[2]。普惠金融聯盟（AFI）認為數字金融素養是個體用好金融工具、應對和減少各類風險的重要基礎。作為人力資本的重要組成部分，數字金融素養能有效縮小“數字鴻溝”、降低“金融排斥”，幫助家庭獲取生產生活、風險管理所必需的金融服務，提升家庭經濟穩定性。但在實踐中，農戶在適應金融數字化方面還存在明顯不足。如果農戶數字金融素養較低，易遭遇線上金融詐騙等問題，擴大家庭潛在風險敞口，給家庭經濟韌性提升帶來桎梏。為此，將數字金融素養納入農村家庭經濟韌性分析框架中，嘗試回答以下問題：數字金融素養能否提升農村家庭經濟韌性？如果答案是肯定的，那么數字金融素養又是通過何種路徑影響農村家庭經濟韌性？

現有關于數字金融素養對家庭經濟韌性影響的研究還不充分，主要聚焦于金融素養對貧困、財務、收入等脆弱性的緩解效應。在緩解貧困脆弱性方面，研究認為金融素養所具有的金融知識屬性和金融決策內涵有助于提升家庭金融可得性，促使家庭通過信貸機制、資產機制和保險機制來防范返貧風險^[3]。在影響財務脆弱性方面，研究表明金融素養會影響家庭收支水平和資產債務結構，金融素養較低的家庭更容易表現出財務脆弱特征^[4]。金融素養的提高能夠培養家庭信貸意識，統籌家庭生命周期各階段的債務需求量，通過設置流動性資產緩沖來平滑風險，實現收入約束下資源的跨期優化^[5]。在緩解收入脆弱性方面，研究指出金融素養的提高有助于低收入階層突破“貧困陷阱”，促進收入階層的動態流向^[6，7]。

綜上所述，現有文獻較少探討數字金融素養對農村家庭經濟韌性的影響機理，尤其是將風險沖擊因素納入數字金融素養提升農村家庭經濟韌性的分析框架，對家庭面臨的環境存在不確定性和不穩定性重視不夠。據此，依據中國家庭金融調查數據（CHFS）實證探討數字金融素養對農村家庭經濟韌性的影響，從促進非農就業轉移、優化金融資產配置、平滑風險沖擊等維度分析數字金融素養影響農村家庭經濟韌性的機理，討論數字金融素養提升農村家庭經濟韌性過程中異質性影響等，對于提高數字金融素養，推動農村家庭經濟韌性進一步提升具有重大意義。

二、理論分析與研究假說

家庭經濟韌性來源于兩部分：一是家庭收入向上流動趨勢的提升，二是家庭經濟下行風險的降低^[8]。對農村家庭而言，如何提升家庭收入和降低家庭經濟風險是增強家庭經濟韌性的關鍵。數字金融素養能通過收入增長機制和風險防范機制來提升農村家庭經濟韌性。第一，數字金融素養有助于農村家庭采取恰當的投資策略，優化金融資產配置效率，提升家庭財產性收入。第二，數字金融素養有助于拓寬農村家庭信息獲取渠道，實時了解市場就業動態，促進家庭實現非農就業轉移，提升家庭工資性收入。第三，數字金融素養有助于提升農村家庭的風險防范意識，提升家庭風險抵御能力，降低家庭經濟風險。

（一）收入增長機制

1.促進非農就業。擴大就業，為農戶創造更多的非農就業機會是增加農村家庭收入的重要手段^[9]。一方面，數字金融素養的提高能提升農村家庭參與數字金融活動的積極性，幫助其利用數字平臺獲取更具有時效性的就業訊息，增加非農就業機會。農村家庭在參與數字金融活動時，數字平臺會依據用戶填寫的信息、瀏覽次數等數字足跡對用戶的需求、偏好進行精準識別，通過個性化推薦功能，針對性地為農村家庭提供就業信息，拓寬農村家庭信息獲取邊界，實時了解市場就業動態^[10]。另一方面，數字金融素養具有明顯的人力資本積累效應。數字經濟發展加快了產業數字化轉型，以人工智能、機器人等數字技術為代表的工業互聯網推動農村家庭從傳統農業中解脫出來，在擴大農村家庭就業選擇范圍的同時，也對農村家庭的互聯網使用技能提出了一定要求。具備較高數字金融素養的農村家庭對新鮮事物的接受程度較強，可以借助數字平臺學習新知識和新技能，不斷積累人力資本，以適應數字經濟時代的崗位技能要求，促進家庭實現非農就業。因此，提高數字金融素養能促使農村家庭實現非農就業轉移，獲取更為穩定的工資性收入，從而提高家庭經濟韌性。

2.優化金融資產配置。傳統金融理論假定家庭投資者是完全理性且決策信息完全充分。事實上，農村家庭在參與金融活動時存在資產配置深度不足、從眾投資等諸多不理性行為，導致資產配置效率較低，這在很大程度上損害了農村家庭經濟韌性。依據《國民金融素養白皮書（2022—2023）》數據，當前家庭對股票、債券等金融產品的了解程度普遍較淺，非常了解的家庭僅占2.7%。盡管如此，仍有49.27%的家庭投資過基金和股票等高風險金融產品，這表明家庭并沒有對金融產品進行系統分析，缺乏合理的金融投資策略。決策雙系統理論認為，個體在作出判斷和決策的過程中存在兩種思考模式：一是直覺的啟發性系統，二是理性的分析加工系統。后者依靠系統性信息加工來做出決策，雖然加工速度慢，但其更為主動和靈活，可幫助個體隨著客觀情況的變化來不斷調整資源分配。數字金融素養較大的農村家庭更傾向于采取理性分析加工系統，會事先考量自身的資產稟賦、金融需求，并對金融市場風險和收益進行權衡，以此作為金融決策的依據。農村家庭在逐漸積累數字金融素養過程中會逐步形成系統的投資理念和不斷提升理財技能，在面對多元化的數字金融產品時，才更有可能做出利于家庭財務可持續發展的決策，構建合理有效的金融投資組合，增加家庭財產性收入，從而提高家庭經濟韌性。

（二）風險防范機制

農村家庭由于流動性約束、預防性儲蓄動機等現實情況制約，缺乏有效的風險緩沖途徑，家庭難以平滑氣候災害、疾病、失業等風險沖擊，容易造成較大

的家庭福利損失。而數字金融素養通過以下方面來幫助農村家庭平滑外部風險沖擊的影響：一是數字金融素養較高的農村家庭風險防范意識更強，能夠制定合理的財務規劃，通過長期投資消除家庭經濟發展的潛在結構性障礙。如農村家庭運用保險這一金融工具來防范、分散與轉移風險，使得家庭可以更快從風險沖擊中適應和恢復。二是依據流動性約束理論，當農村家庭面臨意外事件沖擊時，通常會選擇從金融市場獲取信貸支持以平滑消費。數字金融素養更高的農村家庭往往更清晰地了解和掌握信貸知識，更能充分表達其信貸需求，提高其信貸可得性，提升家庭平滑消費的能力，避免農村家庭陷入財務困境。如果農村家庭數字金融素養匱乏，其可能采取借貸成本更高的非正規金融手段或縮減開支、變賣資產，致使家庭缺乏生計資本進行再生產和再投資，家庭經濟風險加劇。三是從長期來看，人力資本積累是提升家庭代際間收益回報、促進風險跨期分擔的內在動力，具有增智與增收的雙重效應。具備較高數字金融素養的農村家庭能夠意識到人力資本積累的重要性，理性認識教育投資價值，通過改善理財規劃、優化資產配置等方式促進家庭的教育投資，實現投資“現在”向投資“未來”的轉換，提高農村家庭長期發展能力。

基于此，提出假說：

H1 數字金融素養有助于提升農村家庭經濟韌性。

H2 數字金融素養通過促進非農就業轉移提高農村家庭經濟韌性。

H3 數字金融素養通過優化金融資產配置提高農村家庭經濟韌性。

H4 數字金融素養通過平滑風險沖擊影響提高農村家庭經濟韌性。

三、研究設計

（一）數據來源

數據來源于中國家庭金融調查數據（CHFS）、RESSET數據庫、國家統計局等。考慮到估計農村家庭經濟韌性需引入一階滯后項，將2017年、2019年CHFS數據整理合并為一期數據。研究對象為農村家庭，在數據清洗過程中，保留戶主為農村戶籍的樣本，并篩除編碼缺失、關鍵變量缺失以及樣本期內未能持續追蹤的樣本，最終得到9567個觀測值。

（二）重要變量及其測度

1.核心解釋變量：數字金融素養（DFI）。

AFI認為數字金融素養是涵蓋金融知識、金融能力和數字素養的綜合概念。借鑒孫繼國和趙文燕^[11]的測度思路，采用迭代主因子法，從金融知識、金融技能和數字素養三個層面構建數字金融素養的指標體系，并計算綜合得分。首先，選取利率計算問題、通貨膨脹問題和投資風險問題來考察農村家庭金融知識水平，并針對每個問題構建兩個虛擬變量。第一個虛擬變量表示是否回答正確，第二個虛擬變量表示是否直接回答。其次，從農村家庭是否擁有股票賬戶、是否擁有基金賬戶、是否使用信用卡三方面考察其金融技能。最后，從農村家庭是否使用數字支付、數字理財、數字信貸三方面考察其數字素養。在此基礎上進行Bartlett球形檢驗，結果表明p值在1%的水平上顯著；進一步進行KMO檢驗，結果為0.737，符合檢驗標準。

2.被解釋變量：農村家庭經濟韌性（Resilience）。

結合已有研究，農村家庭經濟韌性定義為農村家庭能夠抵御外部沖擊對家庭福利的影響、保持經濟增長的能力。借鑒Cisse和Barrett^[12]的做法，以農村家庭的人均消費水平作為家庭福利水平的代理指標，采用矩估計方法來測算農村家庭經濟韌性。

3.機制變量：

（1）非農就業轉移（Non_agri）。將從事非農工作的農村家庭定義為實現非農就業轉移，包括科教文衛、住宿和餐飲業、批發和零售業、建筑業等。若農村家庭從事非農工作，賦值為“1”；反之則為0。

（2）金融資產配置效率（Fin_asset）。運用夏普比率（sharpe_ratio）作為金融資產配置效率的評價指標。先依據金融資產的風險水平將其分為存款類、債券類、股票類。因CHFS數據庫只提供受訪者家庭的金融資產類別、數量等信息，并未納入金融資產收益率、風險等問題設置，為此，采取指數替代方式來測度家庭各類資產對應的收益率及風險。其中，存款類資產采用一年期定期存款基準利率替代。債券類資產收益率和風險使用中證綜合全債指數的年收益率和標準差。股票類資產使用上證指數和深證成指的按年成交額加權計算來得到相應的收益率和標準差。綜合考慮金融市場運行周期性及微觀數據調查時間，使用2003年1月至2019年12月期間的各類資產平均收益率作為2019年家庭各類金融資產收益率。

（3）風險沖擊（Risk_shock）。農村家庭面臨的風險沖擊可分為區域協同性風險沖擊和個體異質性風險沖擊兩類。其中，區域協同性風險沖擊是指區域內每個農村家庭都共同面臨的風險，主要表現為災害風險沖擊。參考董艷敏和嚴奉憲^[13]的測度方法，采用省級農業受災面積與農作物播種面積的比值來衡量災害風險沖擊（disaster_risk）。個體異質性風險沖擊是指某一農村家庭自身所遭遇的風險，從健康風險沖擊（health_risk）和失業風險沖擊（unemploy_risk）來考察，分別用家庭住院人數和家庭失業人數（17周歲及以上家庭成員）來測度。

4.控制變量：選取戶主特征、家庭特征以及地區特征作為控制變量。戶主特征包括年齡（age）、性別（sex）、婚姻狀況（marriage）以及風險偏好（risk）。家庭特征包括少兒撫養比（child_ratio）、老年撫養比（old_ratio）、家庭非健康人員占比（unhealthy_ratio）、家庭平均受教育水平（education）、家庭收入（income）、社會資本（家庭年人情禮節支出，social_capital）、是否購買社會養老保險（old_insur）、是否購買社會醫療保險（medical_insur）。地區特征包括地區保障水平（地區養老保險基金支出，area_sec）、地區消費水平（農村居民消費水平指數，area_cons）、地區經濟發展水平（省人均GDP對數值，lngdp）、所處地域（東部、中西部地區，area）。表1報告了變量的描述性統計結果。

（三）模型設定

1.基準回歸模型：為驗證數字金融素養對農村家庭經濟韌性的影響，設定實證模型如下：

Resiliencei=α0+α1DFLi+α2Controli+μi （1）

其中，Resiliencei表示農村家庭經濟韌性；DFLi表示數字金融素養；Controli代表一系列控制變量；μi為隨機擾動項。

2.機制檢驗模型：

（1）中介效應檢驗模型。

構建中介效應模型來實證檢驗數字金融素養是否通過促進非農就業轉移和優化金融資產配置來提升農村家庭經濟韌性。因傳統的中介效應模型存在明顯的因果推斷缺陷，故參照曾國安等^[14]的做法，在中介效應檢驗過程中增加中介變量單獨對被解釋變量進行回歸，并采用Sobel檢驗和Bootstrap檢驗對回歸結果再次進行驗證。具體模型設定如下：

Mediatori=β0+β1DFLi+β2Controli+δi（2）

Resiliencei=γ0+γ1 Mediatori+γ2Controli+

i+εi（3）

Resiliencei=θ0+θ1DFLi+θ2Mediatori+

θ3Controli+πi（4）

Mediatori表示中介變量，即非農就業轉移和金融資產配置效率。

（2）調節效應檢驗模型。

為驗證數字金融素養是否通過平滑風險沖擊來提升農村家庭經濟韌性，設定如下調節效應模型：

Resiliencei=τ0+τ1DFLi+τ2DFLi×

moderatori+τ3moderatori+τ4Controli+μ1i（5）

其中，moderatori為調節變量，包括災害風險沖擊、健康風險沖擊和失業風險沖擊。

四、實證分析

（一）基準回歸

表2報告了基準回歸結果。列（1）顯示，在未加入控制變量之前，數字金融素養的回歸系數在1%水平上顯著為正。列（2）、列（3）顯示，在逐步控制戶主特征、家庭特征及地區特征后，數字金融素養的系數值雖有所下降，但仍顯著為正。上述結果表明數字金融素養能夠有效提升農村家庭經濟韌性，促進農村家庭長期穩定發展，假說H1得以驗證。可能的解釋在于：數字金融素養的提高有助于增強農村家庭的風險防范意識和理財規劃意識，促使農村家庭為應對各類不確定性制定長期理財規劃，并減少不合理的消費行為，控制家庭的負債水平，使得家庭財務狀況更為穩健。

（二）穩健性檢驗

一是進行內生性處理。基準回歸模型可能存在內生性問題，如果直接進行估計，很有可能導致估計結果產生偏差。參考已有文獻，選取“同一社區除自身外其他農村家庭的平均數字金融素養”“數字金融素養滯后一期”作為工具變量，采用工具變量法以解決內生性問題。二是更換解釋變量的度量方法，運用極大似然因子分析法來測度數字金融素養。三是更換被解釋變量的測度方法，假設農村家庭福利水平服從正態分布，重新計算農村家庭經濟韌性。四是采用PSM（傾向得分匹配法）以緩解樣本選擇偏誤問題。以數字金融素養的均值作為分界線，將受訪農村家庭劃分為處理組（大于均值）和控制組（小于均值），分別賦值為1和0；采用K近鄰匹配、卡尺匹配、核匹配、馬氏匹配四種方法，根據匹配后的樣本計算處理組的平均處理效應（ATT）。從結果來看^①，采取任意一種匹配方式，數字金融素養均顯著正向影響農村家庭經濟韌性。

（三）機制檢驗

1.促進農村家庭非農就業轉移。

依據擇業動機理論，若農村家庭能在非農就業中獲得更高收益且只需承擔較低經濟風險，其會更傾向于流向非農部門。數字金融素養高的農村家庭能夠意識到非農就業更能發揮自身的比較優勢、實現家庭經濟風險最小化和效用最大化，主動向非農行業轉移。表3報告了數字金融素養促進農村家庭非農就業機制的檢驗結果。列（1）顯示，數字金融素養對農村家庭非農就業的回歸系數在1%水平上顯著為正。列（2）、列（3）的結果顯示，非農就業的回歸系數均顯著為正，說明農村家庭轉向非農就業活動會顯著提升家庭經濟韌性。Sobel檢驗Z值為7.063，且Bootstrap的置信區間不包含0，表明數字金融素養通過促進非農就業進而提升農村家庭經濟韌性的機制存在，假說H2得以驗證。

2.優化金融資產配置。

現代金融市場的蓬勃發展和金融產品的日益豐富為農村家庭實現財富保值增值提供了重要渠道。如果農村家庭缺乏數字金融素養，其投資決策將是次優的，甚至可能出現投資決策失誤和不理性行為。表4報告了數字金融素養促進農村家庭優化金融資產配置機制的檢驗結果。列（1）顯示，數字金融素養的回歸系數在1%水平上為正，表明數字金融素養提高有助于優化農村家庭金融資產配置。在列（2）、列（3）的結果中，夏普比率的回歸系數顯著為正，表明家庭金融資產配置效率的優化能顯著提升農村家庭經濟韌性。進一步地，Sobel檢驗Z值為7.839且在1%水平上顯著，同時Bootstrap中介效應的置信區間不包含0，表明數字金融素養通過優化家庭金融資產配置進而提升農村家庭經濟韌性的機制存在，假說H3得以驗證。

3.提升家庭風險抵御能力。

表5為數字金融素養提升家庭風險抵御能力的檢驗結果。列（1）顯示，災害風險沖擊顯著負向影響農村家庭經濟韌性。列（2）顯示，數字金融素養與災害風險沖擊的交互項系數為0.2951，在1%的水平上正向影響農村家庭經濟韌性，說明數字金融素養能夠通過平滑災害風險沖擊影響來提升農村家庭經濟韌性。列（3）、列（4）顯示，健康風險沖擊和失業風險沖擊均負向影響農村家庭經濟韌性，且失業風險沖擊的回歸系數在1%水平上顯著。列（5）、列（6）顯示，數字金融素養與健康風險沖擊的交互項系數、數字金融素養與失業風險沖擊的交互項系數均顯著正向影響農村家庭經濟韌性，說明數字金融素養能夠通過平滑健康風險和失業風險沖擊影響來增強農村家庭經濟韌性。綜上可知，假說H4得以驗證。

（四）異質性檢驗

1.數字鄉村發展水平異質性。運用熵值法從數字資金投入、數字產業發展、數字信息基礎和數字服務水平四個維度測度各省數字鄉村發展水平，并進行標準化處理。以數字鄉村發展水平中位數為界，將低于中位數的地區定義為低數字鄉村發展水平地區，高于中位數的地區定義為高數字鄉村發展水平地區。表6列（1）、列（2）顯示，數字金融素養的回歸系數均顯著為正，但在高數字鄉村發展水平地區樣本中回歸系數更大，且數字金融素養與高數字鄉村發展地區交互項顯著為正，表明數字金融素養對高數字鄉村發展地區農村家庭經濟韌性的提升作用更強。

2.個體異質性。將農村家庭劃分為普通家庭和“長尾”家庭，“長尾”家庭為家庭收入小于平均值且戶主年齡為60歲及以上的農村家庭。表7報告了個體異質性檢驗結果。列（1）、列（2）顯示，相較于普通家庭，數字金融素養對農村“長尾”家庭經濟韌性的提升效果更為顯著。進一步引入數字金融素養與“長尾”家庭的交互項，系數顯著為正，說明數字金融素養更能幫助農村“長尾”家庭提升家庭經濟韌性。

五、結論與建議

依據2017年、2019年中國家庭金融調查數據（CHFS），實證檢驗數字金融素養對農村家庭經濟韌性的影響。結果顯示：數字金融素養對農村家庭經濟韌性具有顯著的正向影響。機制分析表明，非農就業轉移和金融資產配置在數字金融素養提升農村家庭經濟韌性過程中發揮中介作用，對平滑風險沖擊起到正向調節作用。異質性分析表明，數字金融素養對高數字鄉村發展水平地區農村家庭、農村“長尾”家庭經濟韌性的促進作用更大。

建議：（1）政府部門、金融機構等多元主體著力開展數字金融知識常態化教育培訓，多渠道開展宣講活動，助力數字金融知識融入農民生活實踐中，不斷提升其數字金融素養，促進農村家庭實現更高層次就業和優化金融資產配置，改善家庭發展路徑。（2）加大對農村特別是偏遠地區財政支持力度，完善物聯網、信息平臺等數字基礎設施建設，提高數字終端在農村的普及率和滲透率，打通農村互聯網“最后一公里”，提高農村家庭數字生活的參與度和接入能力，縮窄數字鴻溝。（3）引導金融機構充分利用數字平臺優勢，創新開發數字金融產品和服務，簡化數字金融應用方式和流程，幫助農村家庭以便捷、低成本方式參與數字金融活動，營造良好的農村金融環境。

注釋：

① 限于篇幅，結果省略不展示，備索。

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（責任編輯：鐘瑤，鄒彬）

Research on the Impact of Digital Financial Literacy

on Rural Household Economic Resilience

LUO Hehua， LIU Huiting， LEI Yuliang

（College of Economics， Hunan Agricultural University， Changsha，Hunan 410000， China）

Abstract：Based on the 2017 and 2019 China Household Finance Survey （CHFS） data， this study explores the impact and mechanism of digital financial literacy on rural household economic resilience using OLS model， mediation effect model， and moderation effect model. Research has found that digital financial literacy enhances the economic resilience of rural households by promoting the transfer of non-agricultural employment， optimizing financial asset allocation， and enhancing their ability to resist risks. Digital financial literacy has a greater impact on the economic resilience of rural households in high digital rural development areas and “long tail” rural households. In view of this， it is necessary to improve the construction of rural digital infrastructure， popularize regular education and training on digital finance knowledge， in order to continuously improve digital finance literacy and promote the economic resilience of rural households.

Key words：digital financial literacy; economic resilience; non-agricultural employment; financial asset allocation