乡村振兴下数字金融对农村人才流入与收入增长的影响研究

王春瑞 朱建华

(贵州财经大学大数据应用与经济学院，贵州 贵阳 550025)

引言

自改革开放以来，中国经济获得迅速发展，持续保持了快速增长的势头。在过去40多年的快速发展中，中国取得了令世界瞩目的成就，不仅人民的物质生活更加美好，而且精神文化生活也更加丰富多彩。但也可以看到，我国的贫富差距依然存在较大的差异，发展成果还没有实现人民均等享有，虽然已经实现了全面建成小康社会这个宏伟目标，但共同富裕的道路仍然非常漫长。共同富裕是我们党和全国各族人民共同奋斗的重要目标，而实现共同富裕最为艰巨和繁重的任务仍然落在农村地区。为此，党的十九大报告提出了要扎实推进乡村振兴战略的实施，随后发布了《乡村振兴战略规划(2018—2022年)》，这一规划明确了乡村振兴战略的目标和路径，其中更是强调了人才支持在乡村振兴中的关键作用。

近年来，随着人工智能、云计算和大数据等技术的迅速发展，由信息技术与传统金融融合形成的数字金融给农民增收带来了新的机遇，农村居民可以更方便、快捷地进行支付、借贷、理财、保险等金融活动，数字金融降低了金融服务的门槛，解决了传统金融服务无法覆盖的问题。同时，通过大数据和人工智能技术，数字金融能够更好地识别和评估风险，提高金融服务的安全性和可靠性，维持农村地区金融稳定和风险控制。虽然农村居民受教育程度和金融素质较低仍然阻碍着数字金融的持续推进，但其在促进农民增收以及推动乡村高质量发展上仍然展现出强大的推动力。2022年1月6日，中央网信办等十个部门印发了《数字乡村发展行动计划(2022—2025年)》，明确要求深化农村普惠金融服务，深入开展农村支付服务环境建设，逐步建立涉农信用信息平台，引导金融机构基于大数据和特定场景自动化审批，提高信贷服务效率，同时鼓励保险机构利用互联网、卫星遥感、远程视频等技术开展农业保险线上承保理赔。传统金融机构通过利用数字技术和互联网等科技进行信息技术创新，开发出数字金融产品，如移动支付、互联网银行、网络借贷平台、电子商务金融服务、保险科技等，利用这些数字金融产品，农村居民可以进行小额贷款获得资金支持，并及时地获取市场价格、销售渠道和产品需求等信息，方便准确快速做出决策，开展农产品销售、农业增值服务、农村旅游等业务，进而增加自身收入。同时，数字金融的发展也吸引了人才流入乡村，技术专家、创业者和服务提供者等人才通过数字平台，为实施乡村振兴注入了新的力量。

然而，金融机构应用数字技术和互联网等科技通过信息化创新生产出的数字金融产品是如何促进乡村人才流入和带动农民收入增长的？本文将通过理论分析和实证检验对这个问题进行探究。

1 文献综述与理论模型

1.1 文献综述

迄今为止，许多学者也针对数字金融进行了广泛的研究。在数字金融与乡村振兴的关系中，黄倩等采用了2011—2015年的省级数据研究数字普惠金融减贫效应，发现数字普惠金融在减缓贫困中发挥了巨大作用[1]。谢地等通过使用省级面板数据证实加快数字普惠金融发展有利于实现乡村振兴[2]。尹秀洁等梳理归纳总结分析了近年来数字普惠金融对乡村振兴的影响效应的研究[3]。在数字金融与人才流入关系中，高文书认为，数字金融的持续发展深刻影响着个人收入、就业选择、生活方式、认知及非认知等方面[4]。俞伯阳和丛屹认为在市场机制的主导下，数字金融实现了人力、技术、资本等要素的合理高效配置，一定程度上破解了工业经济下要素错配的桎梏，为人力资本要素的优化配置提供了发展空间[5]。在数字金融与农村居民收入的关系中，曾小艳、祁华清研究表明，数字金融发展对我国农业生产发展具备明显促进作用，主要体现数字金融的应用深度和广度以及农业生产水平的提高[6]。封思贤、宋秋韵认为，数字金融能促进居民生活水平提升，这种影响城镇大于农村，东部大于西部[7]。

1.2 理论模型

数字金融信息化创新是指基于数字技术和信息技术的金融创新和发展，金融机构加大科技投入，将数字信息技术与自身业务相结合，创造共享、便捷、低成本、低门槛数字金融产品。在实际中，科技进步可以改进生产过程，提高生产效率和生产力，新技术的引入和创新可以使得相同数量的资源产生更多的产品和服务，从而推动经济增长，而数字金融信息化创新正是技术进步的表现。因此，本文基于宏观经济增长理论，构建了数字金融信息化技术创新与金融机构产出的柯布-道格拉斯生产函数：

Y=AGαKβNγ

式中，Y为金融机构产出(数字金融产品)；G为金融机构科技投入(数字金融信息化技术创新)；K为生产资本投入；N为劳动力投入。

两边取对数：

LnY=LnA+αLnG+βLnK+γLnN

两边对t求导，并使dt=1：

从上式能看出，当金融机构增加科技投入时，得到的产出也会随之增加，并生产出共享、便捷、低成本、低门槛数字金融产品，而这个过程就是数字金融信息化创新的过程。

1.2.1 金融机构数字金融信息化创新与人才流入

数字金融产品可以营造一个稳定的农村金融环境，吸引社会资本到农村进行投资创业。此外，数字金融产品提供金融支持，将龙头企业与农民专业合作社紧密结合，提供资金支持和技术指导，加强农村产业链上下游的合作和协作。金融机构可以通过提供贷款、供应链金融等服务，帮助龙头企业和农民专业合作社扩大规模、提高生产效率，推动农村产业的繁荣，增加农民的非农就业机会，拓宽就业市场，进而吸引人才流入。

数字金融产品具有政策导向功能，利用大数据和人工智能技术，对个人和农户的信用状况进行评估和风险控制，提高金融机构对农村居民的信贷可得性。通过信贷支持，农民和返乡居民更容易获得创新创业所需的资金支持，提升了农民和返乡居民的信心和意愿，鼓励农民更积极地参与创新创业活动，使其有足够的信心面对风险和挑战，充分利用数字金融产品的支持，开展创新创业并推动农村经济的发展，进而增加就业岗位，有利于农村人才流入。

由此得到命题1：金融机构通过数字金融信息化创新，打造低门槛的数字金融产品，促进乡村产业发展壮大以及农民创新创业，扩大就业市场，增加就业，吸引更多人才流入农村，实现乡村振兴。

1.2.2 金融机构数字金融信息化创新与收入增长

数字金融产品形成的便捷支付渠道，有利于政府更快速、更充分、更及时地将农民低保、养老保险、医疗保障、财政补贴等直接发放到农民的指定账户中，既能减少中间环节，提高拨付的效能，也降低了操纵和挪用资金的可能性。此外，社会和民间组织实施的支农项目通常需要资金支持和融资渠道，数字金融产品可以为这些组织搭建便捷的渠道，帮助筹集资金、实施项目，并提供风险管理和监督保障，进而促进农民增收。

数字金融产品为农民提供了丰富的投资选择，如储蓄、理财、债券、基金、股票等线上资产配置方式，农民可以根据自身需求和风险承受能力，选择适合的资产配置方案。通过合理的资产配置，农民可以降低风险，提高财产性收入的回报，进而增加农民收入。此外，数字金融产品帮助农民能够更方便地将闲置的土地、宅基地或住房租赁给他人或参与土地流转，从而获得租金或价值提升，进一步增加农民的收入。

由此得到命题2：金融机构通过数字金融信息化创新，生产出更加便捷的数字金融产品，促使政府更加高效地实施财政政策，拓宽农民配置资产的渠道，促进农民增收，进而实现乡村振兴。

2 变量选择与模型设定

2.1 模型设定

为了研究数字金融信息化创新能否促进人才流入，增加居民收入，构建面板实证模型如下：

Y1=β0+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+λ

Y2=β0+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+ε

式中，Y1是农村就业人口；Y2是农村居民人均可支配收入；X1是数字金融信息化创新；X2是普惠金融数字化指数；X3是覆盖指数；X4是城镇化率。

2.2 变量选取

2.2.1 核心变量

2.2.1.1 农村居民收入

参照目前学术界的普遍做法，选取各省农村居民人均可支配收入衡量农村居民收入水平，并在此基础上研究数字金融信息创新对农村居民收入增长的影响。

2.2.1.2 农村人才流入

人才下乡在单位或企业大显身手，为乡村发展贡献力量，进而实现乡村振兴。农村人才流入的主要表现是农村劳动力市场的扩大和农村劳动人口的增加。为此，选取在各省份农村就业人口对农村人才流入进行测度，并在此基础上研究数字金融信息创新对农村人才流入的影响。

2.2.1.3 数字金融信息化创新

为了衡量数字金融信息化创新程度，本文选择使用北京大学开发的数字普惠金融发展指数中的使用深度指数作为代理变量。

2.2.2 控制变量

为尽可能排除其他因素对模型的干扰，提高模型的准确性和科学性，在选取控制变量时考虑到各省份经济发展不同会影响农村居民收入和人才流入，参考王肖芳的研究，选用城镇化率来衡量人才比重[8]；由于各省份金融科技发展水平的差异会对人才的吸引产生一定的影响，选取北京大学开发的数字普惠金融发展指数中覆盖广度和数字化程度和来衡量金融科技发展水平；为了排除的内生性的干扰，借鉴学者邱晗的研究，选取互联网宽带普及率作为工具变量[9]。考虑到互联网普及率对乡村振兴的影响较弱，且数字金融信息化创新需要依托互联网的普及，因此互联网的普及对数字金融信息化创新产生了影响，所以选择互联网宽带普及率比较合适。

2.2.3 变量描述性统计

本文选取2011—2020年间31个省份数据进行实证分析。主要从历年的《中国统计年鉴》、中国各省份年鉴、《中国农村统计年鉴》等渠道获取相关数据，存在一些缺失数据通过插值来填充，为了消除异方差的影响，各变量都进行了对数化处理。互联网宽带普及率来自中国互联网络信息中心。变量描述统计见表1。

表1 变量名称和描述性统计

3 实证分析

3.1 数字金融信息化创新对农村人才流入影响分析

3.1.1 模型结果描述

为了检验数字金融信息化创新对人才流入的影响，采用混合回归、两阶段最小二乘法进行回归，结果见表2。从(1)(2)列的回归结果可以看出，无论是否加入控制变量，数字金融信息化创新对人才流入都有显著的正向影响。具体而言，没有加入控制变量时数字金融信息化创新系数为0.20，且在5%的显著性水平上通过了检验，加入控制变量后数字金融信息化创新系数为1.03，且在1%的显著性水平上通过了检验。(3)列为加入工具变量后数字金融信息化创新系数为2.64，且在1%的显著性水平上通过了检验。因此，基于实证分析的结果得出结论：数字金融信息化创新能够促进人才流入。

3.1.2 稳健性检验

本文采用OLS、ML和FE 3种方法进行回归，结果见表3。从(1)～(3)列的回归结果可以看出，数字金融信息化创新的系数始终显著为正，表明数字金融信息化创新能够促进人才流入。由此可知，命题1成立。

表3 稳健性检验

3.1.3 异质性分析

区域间经济结构、人口规模等因素会影响数字金融信息化创新和人才流入的效果。因此，本文划分东、中、西部3个地区，对其分别进行回归以此来探究各地数字金融信息化创新对人才流入的促进效果是否存在差异，结果见表4。(1)～(3)列结果可以看出，无论哪个区域数字金融信息化创新对人才流入都有显著的正向影响，具体而言，在东部地区，数字金融信息化创新的回归系数为0.83，在中部地区为0.56，在西部地区为1.34，且都通过了显著性水平检验。因此，基于实证分析的结果得出结论：数字金融信息化创新在东、中、西部地区均能够有效地促进人才流入。通过进一步对比这些系数发现，数字金融信息化创新在西部地区更能促进人才流入，可能由于西部地区经济发展相对落后，留给人才施展才华的空间更大，更能吸引人才流入乡村大展拳脚，促进乡村繁荣，实现乡村振兴。

表4 数字金融信息化创新对就业人口的异质性分析

3.1.4 模型结果分析

数字金融信息化创新对人才流入有显著的正向影响，即数字金融信息化创新能够促进人才流入。由表2结果可知，加入控制变量和工具变量后，数字金融信息化创新系数由0.2增加到2.64，且通过了显著性水平检验。体现在传统金融机构通过利用数字技术和互联网等科技进行信息技术创新，创造便捷、低门槛的数字金融产品，降低金融服务门槛，鼓励创新和创业，从而提供更多的就业岗位，吸引更多的人才流入农村，推动乡村繁荣。在控制变量上，数字金融信息化创新对人才流入的影响效果在一定程度上也会受到数字化程度和城镇化率的影响。具体来看，数字化程度和城镇化率的系数分别为-0.39、-0.96，且均通过了显著性水平检验，意味着还有多种其他因素会影响人才流入，很多偏远地区正是由于这些差异的存在限制了数字金融信息化创新对人才流入的促进效果，阻碍了乡村振兴战略的实施。

3.2 数字金融信息化创新对收入增长影响分析

3.2.1 模型结果描述

为了检验数字金融信息化创新对居民收入的影响，采用混合回归、两阶段最小二乘法进行回归，结果见表5。从(1)(2)列的回归结果可以看出，无论是否加入控制变量，数字金融信息化创新对居民收入都有显著的正向影响。具体而言，没有加入控制变量时数字金融信息化创新系数为0.51，且在1%的显著性水平上通过了检验，加入控制变量后数字金融信息化创新系数为0.46，且在1%的显著性水平上通过了检验。(3)列为加入工具变量后数字金融信息化创新系数为1.41，且在1%的显著性水平上通过了检验。因此，基于实证分析的结果得出结论：数字金融信息化创新能够促进居民收入增长。

表5 数字信息化创新对农村居民收入影响结果

3.2.2 稳健性检验

本文采用OLS、ML和FE 3种方法进行回归，结果见表6。从(1)～(3)列的回归结果可以看出，数字金融信息化创新的系数始终显著为正，表明数字金融信息化创新能够促进居民收入增长。由此可知，命题2成立。

表6 稳健性检验

3.2.3 异质性分析

区域间经济结构、人口规模等因素会影响数字金融信息化创新和居民收入增长的效果。因此，本文划分东、中、西部3个地区，对其分别进行回归以此来探究各地数字金融信息化创新的增收效果是否存在差异，结果见表7。(1)～(3)列结果可以看出，无论哪个区域数字金融信息化创新对居民收入都有显著的正向影响，具体而言，在东部地区，数字金融信息化创新的回归系数为0.40，在中部地区为0.27，在西部地区为0.34，且都通过了显著性水平检验。因此，基于实证分析的结果得出结论：数字金融信息化创新在东、中、西部地区均能够有效地促进居民收入增长。通过进一步对比这些系数发现，数字金融信息化创新在东部地区更能促进居民收入增长，可能由于西部地区相对于其他地区经济发展水平更高，较为发达的科技和金融创新生态系统为数字金融的发展提供了有利条件，以提供更多的金融产品和服务，满足居民的多样化需求，促进资金流动和经济活动，从而带动居民收入的增长，实现乡村振兴。

表7 数字金融信息化创新对农村居民收入的异质性分析

3.2.4 模型结果分析

数字金融信息化创新对居民收入增长有显著的正向影响，即数字金融信息化创新能够促进居民收入增长。由表5结果可知，加入控制变量和工具变量后，数字金融信息化创新系数由0.51增加到1.41，且通过了显著性水平检验。体现在传统金融机构通过利用数字技术和互联网等科技进行信息技术创新，创造便捷、低门槛的数字金融产品，满足居民的多样化需求，促进资金流动和经济活动，从而带动居民收入的增长，推动乡村繁荣。在控制变量上，数字金融信息化创新对人才流入的影响效果在一定程度上也会受到数字化程度和城镇化率的影响。具体来看，数字化程度和城镇化率的系数分别为-0.17、0.83，且均通过了显著性水平检验，意味着还有多种其他因素会影响居民收入的增长，很多偏远地区正是由于这些差异的存在影响了数字金融信息化创新对居民收入增长的促进效果，影响了乡村振兴战略的实施。

4 结论与政策建议

随着我国乡村振兴战略的深入与推进，培养和引进各类专业人才对于农村地区的经济转型和农业现代化越来越关键。人才是推动农村地区发展的重要动力，实现乡村振兴，必须优先考虑人力资源的开发，以克服人才瓶颈。数字金融在乡村振兴战略中扮演着至关重要的角色，通过运用数字技术和信息技术，将数字信息技术与自身业务相结合，生产出共享、便捷、低成本、低门槛的数字金融产品，降低了金融服务的门槛，并增加了农村居民的收入。数字金融的发展为乡村振兴提供了更广阔的发展空间，并为农村带来了更多的机遇和活力。同时，数字金融信息化创新乡村地区创造就业机会，吸引了金融和信息技术专业人才前往乡村工作，为人才提供了施展才华的平台，使其能够在乡村振兴中发挥专业知识和创新能力，推动了人才流入乡村，为乡村振兴注入了新的活力。

实证结果表明：数字金融信息化创新为乡村提供共享、便捷、低成本、低门槛的数字金融产品，可以显著促进农村人才的流入，增加居民收入，实现共同富裕。根据异质性分析结果显示，农村居民的收入和就业会受到地区经济发展水平、数字化程度、城镇化率等多种因素的影响，这些差异限制了数字金融信息创新对乡村振兴的经济效应，阻碍了乡村振兴。因此，实施乡村振兴必须与地方经济发展相互促进，共同推进。

政策建议：政府发挥主导作用，与企业紧密合作，为农村人才创新创业提供全方位的支持。政府通过财政补贴政策和创业指导，为农村创业者提供资金支持和税收优惠，企业通过提供工作岗位和技能培训，激发农村人才的创业热情，带动农村经济的发展，共同促进农村居民的就业和收入增长，推动乡村振兴战略取得更好的成效。

加快数字乡村建设，完善农村数字基础设施，加快农村金融向数字金融发展步伐，推动科技兴农向纵深发展，鼓励从事农业科技专业人才建立研究基地，培养农村农业专业技能与数字技能，发展农村数字金融，为农村培养大量本土农业科技与经营人才，引导各类人才流入农村地区，以实现农村居民收入的持续增长。