李成明等：数字金融双重属性与农民农村共同富裕

李成明 李大铭 董志勇（中央民族大学经济学院讲师；中央民族大学经济学院硕士研究生；北京大学党委常委、副校长兼经济学院院长、教授、博士生导师。）

一、引言

2022年中央一号文件明确指出，全面推进乡村振兴要“大力推进数字乡村建设”“强化乡村振兴金融服务”。因而，合理引导数字金融发展，充分释放数字金融普惠红利，进而促进农民农村共同富裕是实现乡村振兴的应有之义。近年来，我国不断加大对数字金融的支持力度，人工智能、区块链、云计算、大数据等“ABCD”技术在金融领域的应用不断增强，数字金融产业快速发展，数字金融在农村领域的服务广度和服务深度不断提升（董志勇等，2021），成为乡村振兴的重要动力源。与此同时，我国已经实现全部脱贫，正处在扎实推进共同富裕进程中，实现农民农村的共同富裕是各项工作的重中之重，而缓解农村家庭多维贫困问题也是推动农民农村共同富裕的关键路径。在数字经济时代，研究数字金融发展对农村家庭多维减贫的普惠机制有助于明晰数字金融在推动乡村振兴、促进共同富裕中的作用，具有重要现实意义。

长期以来，我国农村与城镇间存在明显的发展差距，相比城镇家庭，农村家庭存在收入偏低、教育和健康等人力资本投入不足、基本公共服务不均等问题，缓解城乡间发展不平衡不充分问题，已成为扎实推动共同富裕的重要举措。实现共同富裕不是简单地进行收入维度上的再分配，而是建立在权利平等和机会均等之上（李实，2021），与单一维度的收入或消费贫困不同，多维贫困能够在多个维度上考察人们的基本可行能力是否被剥夺，强调对人们接受教育、免遭疾病等基本可行能力的保障，其与共同富裕的内涵更为一致。

已有研究从微观和宏观两个方面研究了多维贫困的致贫因素，如年龄、性别、婚姻状况、教育水平等户主因素和家庭规模、劳动力比例等家庭因素（郭熙保、周强，2016），以及经济制度和户籍制度等环境制度因素（王春超、叶琴，2014；郭熙保、周强，2016）。近年来，已有学者从农地流转、商业化等视角研究了多维减贫效应（夏玉莲、匡远配，2017；Ogutu & Qaim，2019）。除此之外，金融作为优化资源配置的重要工具，其多维减贫效应也成为学者们的研究重点，但现有文献多关注传统金融（杨艳琳、付晨玉，2019），而少有文献涉及数字金融对农村家庭的多维减贫效应及其内在机制。

相比于传统金融，数字金融能够实现更大的服务范围、更低的服务成本，避免了传统金融依靠网点经营而服务能力不足的问题（李继尊，2015）。当前，关于数字金融的经济效应研究较为丰富，尤其关注数字金融的增长效应。已有研究发现，数字金融能够促进居民创业（谢绚丽等，2018；Beck et al.，2018），提高居民消费（易行健、周利，2018），具有显著的经济增长效应（张勋等，2021；郭峰等，2020），学者们对此已基本形成共识。另外，较多学者关注数字金融的减贫效应（张栋浩、尹志超，2018；Mushtaq & Bruneau，2019）。关于收入维度上的减贫效应，学者们的研究结论基本一致，但在考虑数字金融对多维贫困的影响时，学者们尚未形成统一共识，尤其对农村家庭多维贫困的影响研究存在不足。一方面，部分学者认为，数字金融发展可以增加金融服务可得性，提高农民创业意愿，优化收入分配，进而减少农村家庭多维贫困（董晓林等，2021），但现有文献多基于省级面板，缺乏微观证据，更鲜有从数字金融的属性特征角度出发的研究。另一方面，也有学者研究发现，数字金融在释放数字红利的同时也带来了数字鸿沟，增加了多维贫困的发生概率和深度（何宗樾等，2020），但这一研究并未详细探究数字金融对农村家庭层面的影响，更未涉及其内在机制。因而，我们不禁思考，数字金融对农村家庭是否具有普惠性？如果是，那么数字金融将如何缓解农村家庭的多维贫困？这一多维减贫效应又受到哪些因素的影响？问题的回答在理论上有助于打开数字金融缓解农村家庭多维贫困的黑箱，在实践上也有助于精准施策，更好发挥数字金融的普惠作用，抑制多维贫困发生，在乡村振兴中加快推进农民农村共同富裕。

因此，本文使用中国家庭追踪调查（CFPS）2014-2018年面板数据和北京大学数字普惠金融发展指数进行匹配，借鉴A-F方法构建多维贫困状态指标，分析了数字金融对农村家庭多维贫困的影响。本文的可能贡献在于:（1）在研究内容方面，既有文献中基于微观面板数据考察数字金融对农村家庭多维贫困影响的研究较少，更鲜有讨论数字金融缓解农村家庭多维贫困的微观机制，本文使用CFPS面板数据考察了数字金融对农村家庭多维贫困影响的内在机制及其异质性特征，弥补了相关研究的不足。（2）在作用机制方面，数字金融发展放松了农村家庭信贷和信息约束，进而缓解了农村家庭多维贫困，兼具数字普惠和金融普惠功能，打开了数字金融影响农村多维贫困的黑箱。（3）在条件识别方面，本文从地区宏观禀赋和家庭微观禀赋出发，探明了数字金融在填平传统金融鸿沟中的作用，明晰了数字金融普惠作用更有效发挥的基础条件。（4）在研究落脚方面，从数字金融对农村家庭中多维减贫效应的角度，本文明晰了发展数字经济与推动共同富裕之间的关系，对精准施策发展数字经济推进乡村振兴提供了理论依据。

二、数字金融缓解农村家庭多维贫困的理论机制与研究假说

随着人工智能、区块链、云计算、大数据等“ABCD”技术在金融领域的应用逐步深化，数字金融展示出明显的普惠特点（黄益平、黄卓，2018）。数字金融兼具数字属性和金融属性，能够助力农村家庭摆脱多维贫困，赋能农民农村共同富裕。从金融属性看，数字金融发展缓解了农村家庭信贷约束，增加了金融机构对农村家庭的信贷服务供给意愿，也提升了农村家庭的信贷服务使用需求，进而提高农村家庭正规信贷可得性，缓解农村家庭信贷约束，让农村家庭将资金更多用于人力资本积累，降低陷入多维贫困的概率。从数字属性看，数字金融发展让农村家庭充分享受数字技术红利，打破局限于从书籍、广播和电视等传统渠道获取信息的状态，更好利用丰富的互联网信息资源，缓解农村家庭信息约束，促进多维减贫。同时，地区和家庭在金融禀赋和数字禀赋方面的差异也将影响数字金融多维减贫效应的发挥。

（一）数字金融对农村家庭的多维减贫效应：信贷与信息双重约束视角

由于风险、成本和信息不对称等因素，传统金融机构对农村家庭的信贷发放通常较保守，农村家庭往往面临着信贷约束。在信贷约束下，农村家庭无法缓解流动性约束来平滑消费曲线，在升学、看病以及生活质量改善等诸多方面受到限制。一旦疾病和失业等负面冲击发生，如果农村家庭缺乏足够多的流动性去抵御危机，也没有能力通过传统金融获取信贷，那么其极易陷入多维贫困状态。而数字金融发展提高了农村家庭的信贷可得性，缓解农村家庭的信贷约束，进而缓解了多维贫困。

在供给端上，数字金融在传统金融的基础上发挥数字技术的优势解决传统金融中的风险和成本难题，起到了降低交易成本、减少信息不对称和优化资源配置的作用（谢平等，2015），进而提高金融机构对长尾客户的放贷意愿，缓解农村家庭信贷约束。在覆盖广度方面，数字金融打破传统金融在营业网点上的物理束缚，以广覆盖的优势提高农村家庭的金融可及性，最终缓解了农村家庭的信贷约束。在服务对象方面，数字金融能够以较低的成本处理大量的长尾客户数据，大大减少了信贷业务的风险与成本，金融机构有意愿将信贷业务拓展至农村地区，实现业务规模扩张。

在需求端上，数字金融通过提供数字化的金融服务，激发农村家庭的需求。在服务优化方面，数字金融通过优化信贷业务的申请流程和审批效率，为农村家庭参与信贷业务提供了便利（Fuster et al.，2019），其便捷特点深化了农村家庭对信贷业务的参与。在使用成本方面，数字金融以其较强的规模经济效应，充分发挥边际成本递减的优势，降低自身运营成本（王馨，2015），能够以相对较低的利率价格向农村家庭提供信贷支持。在相对便宜的数字金融信贷服务面前，农村家庭的信贷需求也被进一步挖掘激发。

基于以上分析，本文提出如下假设：

H1：数字金融发展通过缓解农村家庭信贷约束发挥多维减贫效应，促进农民农村共同富裕。

农村家庭往往存在着信息闭塞的问题，信息渠道宽度不足可能会导致农村家庭错过一部分重要信息，影响农村家庭的决策效率，进而产生多维贫困，抑制农民农村共同富裕。但随着数字金融的发展，农村家庭对移动支付、信贷和理财等数字金融业务模式的依赖度不断增加，网络信息伴随着数字金融发展渗入到生活的方方面面，农村家庭的信息渠道得以拓宽，逐渐向多元化转型，缓解信息约束。

具体而言，从家庭行为看，数字金融已经渗入到生活各方面，农村家庭在参与数字金融业务的过程中，会产生高频次的网络信息交流，这使得农村家庭接触到更多互联网信息。农村家庭可以借助数字金融，打破自身对电视、广播和书籍等传统信息渠道的依赖，获得及时、高效和全面的互联网信息，进而减少其信息搜寻成本，提高农业生产力，并促进非农就业，有助于减少多维贫困，促进农民农村共同富裕。从机构策略看，为了吸引用户使用数字金融服务，数字金融机构会基于用户的基本资料和使用行为，掌握用户的使用能力、意愿和偏好，将数字金融产品以个性化需求的形式，精准地推送给用户，进而引导农村家庭用户深度参与金融服务。农村家庭在使用数字金融服务时，获取了产品介绍、交易规则和风险提示等金融信息，提高了金融素养，进而缓解多维贫困，促进农民农村共同富裕。

基于以上分析，本文提出如下假设：

H2：数字金融发展通过缓解农村家庭信息约束发挥多维减贫效应，促进农民农村共同富裕。

（二）数字金融对农村家庭的多维减贫效应：宏观与微观禀赋差异视角

由于不同地区经济条件存在不同，不同的家庭自身禀赋也存在差异，数字金融发挥普惠机制推动多维减贫的效果也受到这些宏观层面和微观层面异质性禀赋条件的影响。

在地区宏观禀赋层面，传统金融可及性和信息基础设施影响了数字金融多维减贫效应的发挥。有研究表明，在交通便利度高的地方，农村家庭倾向于使用传统金融服务；而在交通不发达的地方，农村家庭使用传统金融服务存在困难，更倾向于使用数字金融服务（粟芳、方蕾，2016）。与传统金融相比，数字金融不再依赖于营业网点分布的物理限制，在覆盖广度上具有天然优势，显著提高了金融可及性（尹志超、张号栋，2018），缓解了农村家庭遭受金融排斥的问题。数字金融发展有效缓解了金融排斥，使农村家庭以合理的成本享受到金融服务，满足了农村家庭的金融需求，给予了农村家庭全面发展的自由，产生了多维减贫效应（杨艳琳、付晨玉，2019）。尽管数字金融发展能够减少农村家庭的多维贫困，但这一减贫效果还有赖于信息基础设施的建设状况。信息基础设施建设状况的差异性影响着农村家庭的数字金融使用，信息基础设施投资不足会导致较高的信息接入成本，信息成本的门槛可能会对农村家庭的数字金融使用造成阻碍。在经济发展落后的地区，信息基础设施建设状况较差，农村家庭使用互联网的成本高，存在网费贵、网速慢和网速不稳定等问题，甚至没有渠道接触到互联网，这对农村家庭使用数字金融产生了阻碍，形成了数字金融排斥。

基于以上分析，本文提出如下假设：

H3：数字金融发展对位于传统金融可及性差和信息基础设施建设状况较好的区域的农村家庭多维减贫效果更好。

在家庭微观禀赋层面上，由于不同群体对数字金融的认知程度和接受程度存在差异，数字金融发展可能对不同禀赋农村家庭的多维减贫效应存在差异。

从年龄上看，中青年群体通常有着较高的认知水平和较低的风险厌恶程度。在认知活动方面，高认知水平的家庭理解金融市场的信息成本低，更倾向于参与金融市场。比起老年户主，中青年户主通常有着较高的认知水平，能够理解数字金融，认识数字金融的优势所在，充分享受使用数字金融带来的益处。在风险态度方面，部分风险厌恶者可能认为，数字金融虽是一种新兴的金融模式，但还缺乏时间的检验，可能拒绝直接参与数字金融服务。已有研究发现，随着家庭成员中老龄人口的增多，家庭的风险厌恶度明显上升（余静文、姚翔晨，2019）。因而，当户主为中青年人时，家庭可能有着较低的风险厌恶程度，决策风格偏向开放，乐于参与数字金融服务。

从教育上看，受教育水平较高的群体通常有着较好的学习能力和较高的知识储备。在学习能力方面，数字金融是一种有别于传统金融的新生事物，具备一定的操作门槛，对使用者的学习能力提出了要求，而受教育水平较高的群体通常有着更好的学习能力，能够通过书籍和互联网等渠道查找资料，学习数字金融使用。在金融素养方面，受教育水平较高的群体受过良好的教育，知识储备丰富，进而可能掌握更多金融知识，有着较好的金融素养。因而，受教育水平较高的户主更有能力了解数字金融的产品特性，并提高其与自身需求的适配性，不仅能够提高其家庭的数字金融使用意愿，同时提高其家庭的数字金融使用效果。

基于以上分析，本文提出如下假设：

H4：数字金融发展对户主为中青年人和受教育水平较高的农村家庭多维减贫效果更好。

三、数字金融影响农村家庭多维贫困的计量模型

（一）模型设定（完整版详见知网）

（二）指标度量（完整版详见知网）

（三）数据来源与描述性统计分析

本文的被解释变量和控制变量的数据来源于2014年、2016年和2018年的中国家庭追踪调查（CFPS）数据，该调查每两年进行一次。本文参考已有研究方法（宗庆庆等，2015），对数据进行如下处理：（1）删除主要编码缺失的样本，如家庭编码、个人编码、城乡编码和省份编码。（2）运用线性插补法，对家庭人均纯收入、教育年限、年龄和家庭净资产等变量进行了插补，并对三期内变量出现连续缺失，无法插补的变量予以剔除，也对负值净资产进行归零化处理。（3）由于CFPS并未给出明确的户主信息，且财务回答人是主流的户主识别方式，本文采用2014年的财务回答人来识别户主，将其作为家庭代表个体，并保留户主年龄在18岁以上的家庭。（4）为了得到平衡面板，仅保留三年均被调查的家庭。经过上述处理后，得到3年共12717个农村家庭样本数据，相关变量的统计性描述结果如表2所示。

四、数字金融影响农村家庭多维贫困的实证分析

（一）基准回归

表3列示了数字金融发展对农村家庭多维贫困状态影响的回归结果。为体现基准回归的稳健性，本文将省份和时间固定效应以及户主和家庭层面的控制变量依次加入模型。由表3可见，数字金融发展对农村家庭多维贫困状态有着显著的负向影响。其中，列（4）显示数字金融发展的回归系数为-1.449，边际效应为-0.429。Probit模型直接估计的系数含义是不直观的，但由其转化来的边际效应可以表明，在其它变量不变时，数字金融发展指数每增加一个单位，农村家庭陷入多维贫困状态的概率会降低0.429%。

对控制变量系数进行观察，可以发现：婚姻系数为负，说明已婚户主可能掌握更多资源，并重视家庭稳定性，因而陷入多维贫困的概率较小；党员系数为负，可能是由于党员的综合素质较高，因而不易发生多维贫困；喜欢阅读的户主更重视信息获取，能够为多维减贫创造有利条件；家庭规模和老人抚养比会增大生活负担，提高了家庭陷入多维贫困的概率；家庭净资产和非农就业占比越大，家庭的收入通常越高，在各个维度上的福利被剥夺程度也就越低。值得注意的是，传统金融规模的系数也显著为负，说明金融具有一定的普惠性质，是帮助农村家庭摆脱多维贫困的重要渠道，这与已有发现较为一致（杨艳琳、付晨玉，2019）。

进一步，将多维贫困基于各个维度进行分解，分别对收入、教育、健康和生活质量四个维度考察数字金融发展对多维贫困各个维度的影响，结果如表4所示，可见数字金融发展对农村家庭的收入、教育和生活质量贫困维度有着显著的负向影响，数字金融发展显著提升了农村家庭的收入、教育和生活质量。

（二）稳健性分析

1．内生性处理

本文运用工具变量法解决遗漏变量和测度误差等内生性问题，借鉴傅秋子、黄益平（2018）的研究，本文采取农村家庭所在省份的省会城市到杭州的球面距离（取对数加1）作为工具变量。由于支付宝起源于杭州，且离杭州越远，数字金融就越难推广，所以省会城市与杭州的距离与数字金融发展具有高度的相关性。此外，球面距离具有较强的外生性，不会受到数字金融发展的影响，结果显示，工具变量有效且数字金融发展依然显著降低了农村家庭多维贫困，促进了农民农村共同富裕。同理，本文也采用与球面距离类似的工具变量，即作为工具变量，发现结果仍然是稳健的。

2．其它稳健性分析

（1）更换估计模型方法。本文在基准回归中使用Probit模型进行实证分析，考虑到研究方法对本文结果可能带来的影响，进一步使用Logit模型和线性概率模型（LPM）做进一步检验。（2）更换农村家庭选择标准。本文在以居住地为划分标准的基础上，进一步考虑户口、经济活动等划分标准，对农村家庭进行重新识别。从户口性质上，将户主为农业户口的家庭视为农村家庭；从经济活动性质上，将户主从事自家农业生产经营的家庭视为农村家庭。除此之外，本文进一步加入未连续参与调查的家庭，构造一个非平衡面板。（3）更换多维贫困测度方法。考虑因农村家庭多维贫困测度方法带来的稳健性问题，本文参考何宗樾等（2020）的方法，进一步将因变量农村家庭多维贫困状态替换为农村家庭多维贫困程度，再来探讨多维贫困程度与数字金融发展的关系。（4）更换数字金融发展测度方法。本文参考李晓等（2021）的处理方法，用省级北京大学数字普惠金融覆盖广度和使用深度指数来替代北京大学数字普惠金融指数作为新的核心解释变量，从广度和深度两个角度检验稳健性。此外，一个地区数据经济发展程度一定程度上能够反映当地数字金融发展水平，本文也借鉴孙黎、许唯聪（2021）的方法构建数字经济发展指数，作为数字金融发展的代理变量。经过上述稳健性检验，结论依然稳健。

五、数字金融缓解农村家庭多维贫困的普惠机制（完整版详见知网）

六、进一步讨论：宏观和微观层面禀赋差异如何影响数字金融多维减贫效应？

前文分析发现，数字金融通过缓解信贷和信息约束缓解农村家庭多维贫困，数字金融对农村家庭多维减贫表现出了明显的普惠性。那么，数字金融对不同地区的农村家庭多维减贫效应是否存在差异，对不同农村家庭多维减贫效应是否也有不同表现？问题的回答有助于明晰禀赋条件对数字金融普惠机制发挥的影响，进而有助于精准施策以更好发挥数字金融在缓解农村家庭多维贫困中的作用。接下来，本文从地区宏观禀赋层面和家庭微观禀赋层面分别考察了数字金融对农村家庭多维贫困的异质性影响。

（一）地区宏观禀赋条件对数字金融多维减贫效应的影响

1．数字金融能够弥补传统金融可及性不足吗？

本文参考Beck et al.（2018）的研究，用各省人均银行网点数量来衡量传统金融可及性，再根据各省人均银行网点数量的中位数将样本分为传统金融可及性低和传统金融可及性高两组。分组回归和组间系数差异显示，数字金融对传统金融可及性低的区域有着更好的多维减贫效应。这可能是由于，数字金融发展突破了传统金融在营业网点上的物理限制，极大地提升了金融服务可及性，以其覆盖广度的优势让农村家庭享受到了金融服务，从地理可达性的角度缓解了金融排斥，从而农村家庭有能力去利用金融服务，获取资金并积累人力资本，以提高内生发展能力，进而起到了减少多维贫困的效果。

2．信息基础设施影响数字金融普惠作用的发挥吗？

由上文可见，数字金融突破了传统金融营业网点在地理空间上的限制，以其覆盖的广度极大地提升了金融可及性，弥补了传统金融的可及性不足，对农村家庭产生了多维减贫效应，有显著的普惠作用。那么，数字金融普惠作用的发挥，是否依赖于区域的信息基础设施建设状况？本文参考孙伟增、郭冬梅（2021）的研究，采用各省每平方公里移动电话基站数量作为衡量当地信息基础设施状况的代理变量，并根据样本均值将样本分为信息基础设施建设状况较好和较差两组。分组回归和组间系数差异显示，在信息基础设施密度较大的地区，数字金融发展的多维减贫效应能够得到更好的发挥。这可能是由于，信息基础设施状况较好的地方，农村家庭接入互联网的成本较低，这降低了农村家庭使用数字金融的成本门槛，数字金融更容易产生多维减贫的效应，发挥其数字金融的普惠特性，促进农民农村共同富裕。

（二）家庭微观禀赋条件对数字金融多维减贫效应的影响

1．数字金融的多维减贫效应存在年龄“歧视”吗？

由上文可以发现，数字金融的多维减贫效应有赖于数字金融的使用。作为一个家庭中的主事人，户主对家庭的决策有着重大影响，而年龄又是重要的户主特征。本文根据户主年龄是否大于等于60岁，将样本分为中青年组和老年组。分组回归和组间系数差异显示，数字金融发展对不同年龄的户主均有着显著的多维减贫效应，且对中青年户主的多维减贫效果更好。这可能是由于，中青年户主的认知水平较高，更容易认识到数字金融的优势，充分享受使用数字金融带来的益处。此外，这一群体可能有着较低的风险厌恶程度，决策风格偏向开放，乐于参与数字金融服务。

2．户主受教育水平是否影响数字金融多维减贫效应发挥？

在数字时代，人力资本在市场经济运行中的地位越来越重要，是决定居民是否进入金融市场的原因之一（肖作平、张欣哲，2012）。那么户主的受教育水平不同，数字金融的多维减贫效应是否存在差异？本文根据户主受教育年限是否大于等于6，将样本分为受教育水平较低和受教育水平较高两组进行回归。分组回归和组间系数差异显示，户主受教育水平较高的家庭，能够享受更多数字金融发展红利。这可能是由于，受教育水平较高的户主知识储备丰富，也掌握更多金融知识，进而能较大程度地发挥数字金融的普惠效力。此外，受教育水平较高的户主可能有着更强的学习能力，而且更乐于接受新事物，因而能够充分利用数字金融。

七、结论与建议

本文基于中国家庭追踪调查（CFPS）2014-2018年的数据，借鉴A-F方法构建多维贫困状态指标，以探究数字金融对农村家庭多维贫困有何影响。结果表明，数字金融发展显著减少了农村家庭陷入多维贫困状态的概率，该结论在进行一系列稳健性检验后仍然成立。数字金融兼具数字属性和金融属性，从数字金融的双重属性出发进行机制分析发现，数字金融发展通过缓解信贷信息约束来减少农村家庭多维贫困。进一步分析表明，从宏观禀赋异质性角度，数字金融在传统金融可及性较低和信息基础设施建设状况较好的地区有着更明显的多维减贫效应，数字金融具有填平区域间传统金融鸿沟的普惠作用，但普惠作用的发挥也依赖于信息基础设施建设状况；从家庭微观禀赋异质性角度，数字金融对户主较年轻和户主受教育程度高的家庭多维减贫效果更明显，农村家庭人力资本水平影响了数字金融的普惠作用。这也说明，由于存在微观禀赋上的差异，数字金融对农村内部多维减贫效果依然存在差异，一定程度上影响了数字金融促进农民农村共同富裕的效果。

本文结论表明，数字金融发展对农村家庭产生了明显的多维减贫效应，具有较强的普惠特点，为农民农村共同富裕指明了方向。本文主要有以下两点政策启示：一方面，在乡村振兴下应积极推进数字金融发展，更好发挥其对农村家庭的多维减贫效应，助力农民农村共同富裕：第一，适当使用财政金融手段，鼓励金融机构加大对农村地区的数字金融服务力度，在“覆盖广度”的基础上加强“使用深度”提升，充分发挥数字金融的普惠性。第二，强化数字金融的普惠靶向性，针对农村家庭进行金融创新，提供差异化的数字金融服务，在守好风险底线的同时，适当降低长尾群体的服务参与门槛。第三，鼓励积极推进村镇银行和信用社等农村金融机构数字化转型，更好发挥其在农村金融服务领域的优势，以重点服务农村地区。另一方面，在发展数字金融过程中，应重点关注传统金融可及性较薄弱地区，同时加强对农村地区的老年人和低学历群体的培训教育，增强数字金融普惠深度。第一，加快农村地区传统金融机构数字化转型步伐，以数字技术手段缓解长尾群体金融排斥。第二，2022年中央一号文件明确指出，要“大力推进数字乡村建设”，强调“加强农村信息基础设施建设”，为农村家庭享受数字金融红利打下坚实基础。第三，加大农村地区数字金融的宣传力度，尤其让老年人和低学历群体加深对数字金融的认识，纠正对数字金融的认知偏误，促使其积极参与数字金融服务。