邹新阳 霍心如：数字金融对农村家庭经济韧性的影响

一、引言

当前我国脱贫攻坚战取得全面胜利，巩固拓展脱贫攻坚成果、不断推进全体人民共同富裕是我国现阶段的主要任务。作为社会主义的本质要求，共同富裕要求我国经济整体在达到较高发展水平的同时，进一步强调合理控制与缩小各群体之间的差距（李实等，2021）。但因各地资源分布不均及我国长久以来的城市偏向型政策，城乡差距长期存在，无法实现发展和共享的统一，阻碍了共同富裕目标的实现（刘合光，2022）。而通过乡村振兴破解“城乡二元结构”“贫富两极分化”“区域发展失衡”等难题，为推进共同富裕走中国式现代化新道路提供了支撑，也是实现全体人民共同富裕的应有之义、必经之路和可用之机（燕连福等，2023；李书奎、任金政，2021；孙久文、李承璋，2022）。要真正实现振兴，就必须要有“韧性”概念的介入。已有研究认为在推进乡村振兴阶段，应适时将脆弱性治理转向韧性治理（王镜淳、穆月英，2023；翟绍果、张星，2021；王思斌，2022；巩蓉蓉等，2021），这不仅能增加农村经济主体参与的机会，还可以提升其风险抗逆力，意义重大。这其中，农村家庭经济韧性能力的培育因包含适应性、稳定性属性的本质要求，和“振兴”的要义具有逻辑一致性，被认为是家庭韧性能力中的首位能力（吴雄周，2021）。

不同于以往学者对经济韧性的宏观层面研究，如区域经济韧性、乡村经济韧性等，农村家庭经济韧性提供了阐述经济韧性与乡村振兴之间关系的微观视角，即乡村振兴要将农村居民的生活富裕、稳定放在首位，而家庭经济韧性的提升代表其有更强的内生发展动力和能力，能够趋利避害、化危为安、借机成势，从而对家庭经济的稳定可持续发展具有重要意义。尤其近年来，经济、气候等风险的冲击严重影响了乡村振兴的进程，而家庭经济韧性的提升代表农村家庭有更强的自我发展能力，面对风险冲击能尽快实现家庭经济的健康适应（Henrycs et al.，2015）。因此，探寻提升农村家庭经济韧性的实现路径，对于扭转乡村弱势局面、实现乡村振兴有重要意义。

在当今的数字时代，数字金融的普惠性、共享性能更好地实现服务对象的下沉和多元化，从而高度契合乡村振兴的目标要求。作为现代金融体系建设重要组成部分的数字金融，其凭借“低成本、低门槛、透明度高与便捷性强”等独有优势，增加了弱势群体的金融可得性，缓解了流动性约束，改善信息不对称问题，从而改变了农村家庭的生活和经济状况。但更为重要的是，数字金融通过金融服务广覆盖化、对象大众化、信息流通数字化，提升农村家庭处置自己的经济资源、挖掘生产生活要素以及把握和创造经济机会的能力，这种基于家庭内生发展能力提升的方法才能为农村家庭经济发展提供可持续的源动力。因此，有必要探究数字金融影响农村家庭经济韧性的作用和内生发展动力及途径。

二、文献综述

“韧性”这一概念最早广泛应用于生理学、心理学等多类学科中（Holling，1973；Garmezy，1974；Carpenter et al.，2001）。随着研究的不断推进，“韧性”的概念逐步应用至经济学领域，且研究的对象也逐步从国家、区域缩小至家庭、个人。较有代表性的概念界定，如Phadera et al.（2019）认为家庭经济韧性是指个人、家庭或其他综合单位在面对各种压力因素和无数冲击后避免贫困的能力，即家庭在逆境下复原甚至保持经济长时间稳定增长的能力。王思斌（2020）认为家庭经济韧性是在遭遇经济困境时，能够忍受和抵抗住经济压力，走出困境并寻求发展机会的能力。根据已有研究，本文中的家庭经济韧性是指家庭在应对经济压力时，既能实现自我恢复又能利用经济机会实现自身发展的一种综合能力，其来源于两部分：一是家庭经济向上流动趋势的提升，即家庭在不确定条件下经济保持长期增长的态势；二是家庭经济下行风险的降低，即家庭面临风险冲击具备一定的风险响应能力而不至于重返贫困。实现家庭经济韧性的增长，需要层级递进，需要有发展的内驱力，包括在心理上参与发展活动的主体动机和意愿，以及在行为上实现特定导向需求的理性决策能力（侯志茹等，2019；郑瑞强，2019）。关于家庭经济韧性提升的具体路径，学者们也作了有益的探索，李晗、陆迁（2022）认为无条件现金转移支付也会增加家庭经济韧性，其路径为提高人力资本水平与资产积累；张东玲、焦宇新（2022）认为农业保险会通过提升农业全要素生产率的途径提高农户经济韧性；Balboni et al.（2022）提出在家庭生命周期内，家庭经济韧性的提高不仅来源于当期家庭收入，更要依靠通过远期投资改变阻碍家庭发展的潜在结构性障碍，从而提升家庭经济韧性。

数字金融是在互联网金融之后，借助大数据、云计算等金融科技手段迅速发展起来的金融形式，对于金融使用方而言，具有传统金融无法企及的低成本和便利度。依托智能算法、大数据和云计算等创新技术的数字金融有助于降低金融交易成本和门槛，引导金融资源下沉，进一步拓展了普惠金融的触达能力和服务深度（黄益平、黄卓，2018）。尽管有研究认为数字金融会使得金融体系变得更不公平（Peterson，2020），也会因不同个体条件的差异而产生“马太效应”（王修华、赵亚雄，2020），但更多研究认为数字金融的发展对长尾群体将产生更大的经济效应。相对于富裕群体，贫困群体能够从数字金融发展中获益更多，从而改善居民内部的收入不均等（黄倩等，2019）；也有研究认为，数字金融更能提升农村低收入家庭的收入增长，从而推动经济的包容性增长和城乡收入差距的减少（周利等，2020；张勋等，2019）；在相对贫困治理的背景下，数字金融还可以缓解相对贫困的程度（刘魏等，2021；孙继国等，2020）、提升长尾群体的主观幸福感（钱雪松、袁峥嵘，2022），从而使农村家庭有更多获得感。可见，众多文献肯定了数字金融能为农村家庭带来更多福利，但并未指出数字金融能否提高农村家庭的经济韧性。

目前学界关于数字金融与经济韧性关系的研究相对较少，且主要以研究数字金融与宏观的区域经济韧性之间的关系为主，故数字金融能否对家庭经济韧性产生重要影响，既有文献只能给出些许辅助性答案。首先，大部分学者通过研究得出数字金融可以通过缩小城乡收入差距、提高资本配置效率（崔耕瑞，2021）、促进城市创业活跃度（赫国胜、燕佳妮，2023）等路径提升省域经济韧性水平，同时数字金融还可通过空间溢出效应推动周边城市的经济韧性水平提升，对城市经济韧性的促进作用也会因地理位置、经济发展水平和行政级别的不同而存在明显的区域异质性，即数字金融对东部沿海城市、中心城市、国家创新型试点城市的经济韧性促进作用更明显（吴烨，2023）。其次，有学者将研究对象进一步缩小而得出类似的答案，如数字金融可通过调节效应强化农村产业融合对县域经济韧性的促进作用（郝爱民等，2023）；数字金融对区域农业经济韧性具有显著促进作用，且对东部及小规模种植区的促进效应更显著（赵巍等，2023）。从微观的视角而言，大部分学者认同数字金融能带来家庭经济水平的改善，如数字金融不仅提升了农村家庭的绝对收入水平，对农村家庭的相对收入水平也具有一定的促进作用（刘自强、张天，2021；王永仓等，2021）；数字金融能显著促进家庭财富积累，而且财富规模越小的家庭，使用数字金融产生的创富作用越大（强国令、商城，2022）；数字金融的适度使用会降低家庭财务脆弱性（李瑞晶、王丽媛，2023）。但家庭经济水平的改善有可能是表象的，并不暗含家庭自我发展的主体意识，故并不能代表家庭经济韧性的上升。即家庭具有经济韧性不一定带来家庭经济水平的快速提高，但一定是基于内生发展能力的、稳定向上的发展。

为了探究数字金融促进农村家庭经济韧性的效果及内生发展能力的微观机制，本文将在前人研究的基础上，利用中国家庭金融调查（CHFS）的样本数据，实证检验数字金融促进农村家庭经济韧性的效应和作用机制。以往文献在考察数字金融对农村家庭福利的影响时，多从农村家庭福利的期望水平出发，如收入、财富等，本文将使用家庭经济韧性指标，考察福利方差水平，验证数字金融通过促进家庭内生发展能力从而带来家庭经济韧性改善的微观机制，并关注数字金融促进农村家庭经济韧性过程中的收入、教育异质性，以期在识别数字金融对农村家庭经济韧性的影响路径上作出边际贡献。

三、理论分析与研究假设

（一）数字金融影响农村家庭经济韧性的直接机制

数字金融提高了金融服务的渗透性，直接提升农村家庭的物质资本和经济增长机会，进而对农村家庭经济韧性产生积极作用。金融的“二八法则”使得传统的金融市场与机构习惯性优先为20%的顶端客户提供优质服务，而忽略了对后80%客户的金融服务，使大多数长尾客户面临金融服务严重不足的问题，故长期以来农村群体面临较大的金融排斥，无法以合理的成本、便捷的方式获得相应的金融服务，导致其经济条件和抗风险能力较差。数字金融降低农村家庭获取金融服务的门槛、节约交易成本，从而打通了传统金融服务的“最后一公里”，穷人在金融市场上的议价能力得到提升，其利用金融服务获取经济增长的机会得到增加。一方面，数字金融依托大数据、云计算技术，可以更有效地利用日常交易流水等软信息评估客户信用，将具备一定生产能力但缺乏抵押品的低收入群体纳入金融服务的范围内（周利等，2021），有效缓解流动性约束；另一方面，数字金融为低收入人群提供了进入金融市场投资理财的机会，增强家庭财务稳健性和抗风险能力（吴雨等，2021）。总之，数字金融提高了金融服务的渗透性，使农村家庭能更方便快捷地获取金融服务和产品，为居民提供更多的发展机会并促进其生产发展，进而促进农村家庭经济韧性上升。

H1：数字金融有助于促进农村家庭经济韧性水平提高。

（二）数字金融影响农村家庭经济韧性的间接机制

数字金融有效降低了信息不对称程度和融资门槛，大大提升了农村创业者的信贷可得性，为农村家庭创新创业行为提供了经济基础。同时随着互联网技术的不断发展，数字金融还催生出一系列新的商务模式，如电子商务、线下商务线上化等，释放了大量的商业机会，在一定程度上为创业提供了更大空间（谢绚丽等，2018）。另外数字金融使信息的传递更加高效、快捷，创业者可获得更加精准、透明度高且更低成本的创业资讯和技能（何婧、李庆海，2019），提高农村家庭拥有的人力资本，促进农村劳动力转移，使农村家庭具备一定的就业渠道拓展能力和收入挖掘能力，从而促进经济韧性的提升。而数字金融的支付便捷性有利于交易成本的降低和支付效率的改善，提高了交易的便捷性和产品的销量，从而提升了创业者经营过程中的执行力，故数字金融可增强创业绩效，使得更多家庭愿意参与创业。

H2：数字金融能够通过提高农村家庭创业意愿及能力，进而促进农村家庭经济韧性水平提高。

风险承担能力差的家庭，其在面对风险冲击时往往需要更长时间复原其经济状况，即家庭经济韧性弱。而农民主体往往具有风险意识薄弱的属性，难以摆脱“低风险、低收益”的贫困陷阱，与城镇家庭相比，农村家庭风险承担水平更低且在经济上更为脆弱。数字金融既提高了农村居民家庭利用社会关系网络进行风险分担的能力，也提高了居民家庭使用数字金融产品进行自我保险的能力（王勋、王雪，2022；何宗樾、宋旭光，2020），从而使家庭风险承担水平上升，促进了家庭经济韧性。

H3：数字金融能够通过提升农村家庭风险承担水平，进而促进农村家庭经济韧性水平提高。

社会资本作为一种抵御风险的非正式手段，可以在家庭面临风险时通过无息借贷等方式帮助家庭抵御风险，同时为农村家庭走出困境、获得发展提供建议，使其不至于因风险冲击而在经济上一蹶不振。而数字金融及其衍生的各类平台被认为是维持现有社会关系或建立新的社会关系的有效手段（陶云清等，2021），例如支付宝的“圈子”功能可以为用户匹配推荐合适的生活圈，这无疑扩大了用户的社交网络，依托数字网络渠道的社会互动模式，突破了以往社会网络的地域限制，扩大了社会交往的半径、广度与深度，帮助农村家庭积累社会资本，改善了家庭的风险分担方式，从而促进农村家庭经济韧性的提升。

H4：数字金融能够通过积累社会资本，进而促进农村家庭经济韧性水平提高。

四、数据、变量与家庭经济韧性分析

（一）数据来源及处理

本文使用的数据主要来自于2015、2017、2019年中国家庭金融调查问卷（CHFS2015、CHFS2017、CHFS2019）。经合并、缩尾、剔除异常值等处理后，最终得到涵盖28个省市区的7104户农村家庭研究样本。同时，本文还使用了数字普惠金融指数衡量地区数字金融发展水平，用各省人均GDP代表地区经济发展水平，这部分的数据来源于北京大学数字普惠金融指数和中国统计年鉴。

（二）变量选择及释义（完整版详见知网）

（三）描述性统计

表1为本文包括农村家庭经济韧性、数字金融、一系列控制变量以及中介变量在内的主要变量的描述性统计结果。根据表1给出的结果，农村家庭经济韧性的均值为0.57，可见受访家庭经济韧性水平偏低且仍有上升空间。数字金融使用方面，有16.4%的农村家庭使用了数字金融，总体上处于较低的水平。除此之外，有9.7%的农村家庭创业，表明创业的积极性不高；拥有风险金融资产的家庭占比为1.3%，表明受访家庭在配置金融资产时仍以银行存款等无风险资产为主，风险承担能力较弱。

在CHFS2015-2019年的农村家庭面板数据中，数字金融使用的样本为1172户，占总样本比重为16.49%。按农村家庭是否使用数字金融对样本进行分类以分别考察不同样本的家庭经济韧性，表2数据表明全体农村家庭经济韧性的平均值为0.578，标准差为0.055，其中使用数字金融的农村家庭经济韧性平均值为0.611，标准差为0.048，而未使用数字金融的农村家庭经济韧性平均值为0.571，标准差为0.055。这说明使用数字金融的家庭往往拥有更高水平的家庭经济韧性，而家庭经济韧性的波动幅度也较小。同时通过计算发现使用数字金融的农村家庭样本中，具有经济韧性的农村家庭占比更高。

（四）模型构建（完整版详见知网）

五、实证分析结果

（一）基准回归检验

本文采用面板数据固定效应回归模型，以农村家庭经济韧性作为被解释变量，农村家庭是否参与数字金融为核心解释变量，并加入区域、省份等特征变量作为控制变量，对数字金融及其他因素是否影响农村家庭经济韧性进行实证检验。

表3为以3.2美元所设定福利阈值的回归结果，数字支付、数字理财、数字借贷均对家庭经济韧性具有显著促进作用。第（4）列结果更具综合性，进一步表明使用数字金融的家庭相较于没有使用数字金融的家庭，其家庭经济韧性水平上升0.0183，并且回归结果在1%的水平上显著。这说明使用数字金融的家庭与没有使用数字金融的家庭相比，其拥有更高水平的经济韧性。最后一列回归系数显示，数字金融使用多样化回归系数为0.0166，回归结果仍然在1%的水平上显著，这表明不仅使用数字金融能对农村家庭经济韧性带来提升效果，而且数字金融使用多样化程度对农村家庭经济韧性同样具有刺激作用，即家庭使用的数字金融业务种类越丰富，数字金融对家庭经济韧性的促进作用就越大。假说1得到验证。

可能的原因为，数字支付平台功能的不断创新催生了众多就业平台，促进了自雇佣就业（尹志超等，2019），更有利于其维持家庭经济的稳定性。数字借贷则降低了农村居民申请借贷的门槛，这使农村家庭在创造收入的经济活动中得到金融支持，更容易创造财富，并且流动性约束的缓解从长期视角看有利于家庭的财富积累及收入增长，从而提高其风险承担水平（罗煜、曾恋云，2021）。而数字理财通过向农村家庭提供基金、保险、股票等多种互联网金融产品，使农村家庭的金融资产更加多样化，分散风险的同时增加家庭投资性收入，使其更不容易因风险冲击再次陷入贫困。

表4为以3.65美元所设定福利阈值的回归结果，结构与上表类似，均表明数字金融的使用及数字金融使用的多样化程度对我国农村家庭经济韧性水平具有显著的促进作用。以上回归结果显示，使用数字金融确实能有效提升农村家庭经济韧性水平，且家庭使用数字金融服务的种类越多样化，家庭经济韧性越高。在提升预测准确性即将福利阈值升高至3.65美元后也依然得到这样的结果。

（二）内生性检验

家庭经济韧性反应的是家庭在面对压力冲击后避免贫困的能力，越具有经济韧性的家庭，因为其自身拥有一定的抗压手段，从而更容易拥有一些品质，如愿意接受新鲜事物的挑战、更注重理财、创业的意愿更高、人脉更广等，因此更容易使用数字金融服务。同时家庭经济韧性也会受到随时间变化的遗漏变量的影响，因此本文将选取两个工具变量进行内生性的识别。

第一个工具变量选择按照县域和年龄分组后的农村家庭数字金融使用水平。数字金融使用与农村家庭所在县域及其年龄段有关，因为同一村庄内农村家庭数字金融使用的平均水平属于上层的聚集数据，邻里氛围会影响个体家庭是否使用数字金融，且数字金融的使用会在同年龄段的人之间相互影响，满足相关性要求。但是整个村庄的平均水平并不会直接影响个体的家庭经济韧性，满足外生性要求。故借鉴何婧、李庆海（2019）的做法，根据受访者年龄变量，将农户样本按照年龄段划分为5个子样本，各子样本农村家庭所属的年龄段分别为18～30岁、30～40岁、40～50岁、50～60岁和60岁以上，然后选择同县同年龄段农村家庭样本计算数字金融使用平均水平。

第二个工具变量为受访家庭所在城市到杭州市的距离与当地数字金融发展水平的交互项。借鉴张勋等（2020）、何宗樾、宋旭光（2020）的做法，选择“城市到杭州的球面距离与全国省级层面数字金融发展水平的交互”来构建具有时间变化效应的工具变量，数字金融发展水平采用北京大学数字普惠金融指数来衡量。杭州为中国数字金融的发源地，离杭州越近的城市数字金融的发展水平越高，但此地理距离是固定的，这使其和农村家庭的经济韧性并不存在直接相关关系。地区的数字金融发展水平会影响当地居民使用数字金融的情况，但农村地区若不参与数字支付、借贷等数字金融活动，也很难改善家庭经济状况，故在理论层面满足工具变量的两个条件。

回归结果如表5所示，Hausman检验值均在1%的显著性水平下拒绝了变量不存在内生性的原假设，说明工具变量的引入是必要的。从第一阶段的回归结果来看，工具变量对农村家庭数字金融的影响显著且系数值为正，说明了工具变量具有有效性，从第二阶段回归结果来看，在经过工具变量对模型内生性的处理之后，数字金融对农村家庭经济韧性依然具有显著的促进作用，且系数大于基准回归系数，说明忽视内生性问题，会低估数字金融对促进农村家庭经济韧性的影响效果。同时第一阶段回归的F统计量为1961.12，远大于10，工具变量符合相关性的要求，C－D Wald F和Kleibergen－Paap rk Wald F statistic检验统计量分别为468.26、411.67，远远大于10%的临界值水平，再次拒绝存在弱工具变量的原假设。汉森（Hansen）J检验值为0.552，P值为0.4576，不能拒绝原假设，所以不存在过度识别问题，满足外生性条件。

（三）稳健性检验

1.采用PSM方法回归

前文分析只能观察到使用数字金融的农村家庭对其家庭经济韧性的促进作用，但无法观察到如果这些家庭不使用数字金融，其家庭经济韧性是否上升，即固定效应回归模型可能存在选择性偏误问题。因此，本部分将使用倾向得分匹配法（PSM）对结果进行进一步的检验。本部分将是否使用数字金融作为处理变量，将年龄、性别、受教育水平、婚姻、健康状况、互联网设备、养老保险、医疗保险、家庭年度人均收入、省份人均GDP作为协变量，进行倾向得分匹配分析。

样本的平衡性检验结果如表6所示。可以看到匹配后的协变量其标准化误差绝对值都在10%的水平以下，同时T值和P值的检验结果均不显著，这表明不能拒绝实验组和控制组不存在差异的原假设，通过了平衡性检验。说明经过倾向得分匹配后，使用数字金融的样本和未使用数字金融的样本不存在较大的特征差异，满足了倾向得分匹配法的使用前提。

表7为数字金融对家庭经济韧性的平均处理效应（ATT）的计算结果，为使结果具有一定稳健性，本文采取了一对一近邻匹配、一对四近邻匹配、半径卡尺匹配和核密度匹配等多种匹配方式对样本进行匹配。以福利阈值在3.2美元时，采取一对一近邻匹配为例，结果显示匹配后处理组和控制组的平均处理效应相差0.018，且平均处理效应在1%的显著性水平上通过检验，说明使用数字金融会使得农村家庭经济韧性水平上升0.018。同样，使用一对四近邻匹配、半径卡尺匹配和核匹配等方法进行匹配后，使用数字金融的农村家庭其家庭经济韧性分别上升0.0213、0.0210、0.0209，且均在1%的水平上显著。因此在考虑反事实的假设下，使用数字金融的家庭确实比没有使用数字金融的家庭具有更高的家庭经济韧性。

2.更换模型

考虑到农村家庭经济韧性作为被解释变量，其含义为家庭大于某种福利阈值的概率，其本身取值范围为0～1，存在受限的取值范围，同时有学者认为福利线越高则预测的准确性越高（万广华、章元，2009）。为了得到更为稳健的结果，本文增加5.5美元作为福利标准来计算家庭经济韧性，并参考张东玲的做法分别使用Tobit模型与Truncreg模型重新估计，具体的模型估计结果如表8所示。

第（1）列至第（3）列是在三种福利阈值水平下使用Tobit模型分别进行回归的结果，数字金融在1%的显著性水平下与家庭经济韧性表现出正相关关系。第（4）列至第（6）列是在三种福利阈值水平下使用Truncreg模型分别进行回归的结果，再次证实了农村家庭使用数字金融会对其家庭经济韧性产生显著的促进效应。

六、传导机制与异质性分析

（一）机制分析

1.数字金融提升创业意愿及能力的中介效应

创业意愿方面，表9中第（1）列为不考虑中介变量时，数字金融对农村家庭经济韧性影响的估计结果，与前文一致，此时数字金融在1%的显著水平上提升了农村家庭的经济韧性。表9中第（2）列验证了数字金融的使用显著促进了家庭创业意愿的提升。由于创业意愿为二分类变量，故该回归使用了logit回归模型。表9中第（3）列为同时引入数字金融和创业意愿进行回归，创业意愿的系数显著为正，数字金融回归系数有所降低但依然显著。使用Sobel检验法再次对中介效应进行检验，结果表明，在1%置信水平下中介效应仍然显著，且中介效应占总效应的10%。同时用bootstrap进行系数乘积检验中介效应为0.0018，所以创业意愿的中介效应成立。

创业能力方面，第（5）列显示创业收入对农村家庭经济韧性的影响显著为正，数字金融的回归系数有所下降但仍在1%的水平上显著为正。Sobel检验显著，且中介效应的占比为2.6%，同时用Bootstrap法自抽样500次后，系数的置信区间不包括0，故创业能力的中介效应成立。假说2得到验证。

2.风险承担水平的中介效应

表10中第（3）列表明风险承担水平在1%的显著水平上提升农村家庭经济韧性，同时数字金融对农村家庭经济韧性的影响系数也仍然在1%的水平上显著为正。由于是否持有风险金融资产为二分类变量，故进行系数乘积检验，结果显示中介效应为0.00075，且中介效应的占比为4%。综上，证明了风险承担能力在数字金融促进农村家庭经济韧性的中介机制，假说3得到验证。

3.社会资本的中介效应

表11中第（3）列为同时引入数字金融和社会资本的回归估计结果，此时社会资本在1%的显著水平上对农村家庭经济韧性产生促进作用，同时数字金融对农村家庭经济韧性的影响依然显著为正。Sobel检验显著，且中介效应的占比为2.1%。用Bootstrap法自抽样500次后，中介效应系数的置信区间不包含0，证明了中介效应的存在。故社会资本是数字金融提升农村家庭经济韧性的渠道之一，假说4得到了验证。

（二）异质性分析

农村家庭自身状况存在异质性，数字金融对农村家庭经济韧性可能存在一定差异。首先，数字金融以互联网技术为支持，对居民的文化水平、接受能力、自学能力存在必要的门槛要求，教育水平偏低可能会导致家庭产生金融排斥，无法合理利用数字金融改善家庭经济韧性。其次，农村家庭自身财富水平不同，也影响其使用数字金融的敏感度。

故本文将总样本根据教育水平划分为高教育水平组和低教育水平组，高于平均值则为高教育水平组。在高教育水平组中，数字金融影响家庭经济韧性的系数为0.0194，而对低教育水平组群体的影响系数为0.0173，说明农村群体中受教育水平更高的群体有着更高的数字素养和金融素养，利用数字金融创造财富、规避风险的能力更强（见表12）。

按照家庭收入水平高低划分高收入组和低收入组。在高收入组中，使用数字金融比不使用数字金融的家庭，家庭经济韧性高出0.0137；而在低收入组中，使用数字金融比不使用数字金融的家庭，家庭经济韧性高出0.0195。说明与高收入家庭相比，低收入家庭消费受到资金和环境的约束更大，对使用数字金融更为敏感，比高收入家庭更积极地利用数字借贷、数字理财等服务改善家庭经济韧性。

七、结论与政策建议

本文基于中国家庭金融调查数据2015—2019年的数据，通过对农村家庭经济韧性进行系统测度，采用面板数据固定效应模型实证探究了数字金融对农村家庭经济韧性的影响，并进一步讨论分析了具体作用机制和对不同农村群体的影响差异。研究结果表明：第一，数字金融使用对农村居民家庭经济韧性具有显著的促进作用，在控制内生性问题以及进行多种稳健性检验之后，这一结论依然成立。第二，研究数字金融使用对农村居民家庭经济韧性的传导机制发现，数字金融主要通过改善创业行为、提高风险承担水平、增加社会资本这三种内生发展行为来发挥中介效应从而提升农村家庭的经济韧性。第三，数字金融对收入水平较低、教育水平较高的农村家庭的经济韧性促进作用更强。

据此，本文提出如下政策建议：第一，充分发挥数字金融对农村家庭经济韧性的正向效应，进一步完善农村地区数字基础设施和服务。增强数字金融的普惠性质，不仅应加快建设与升级宽带网络系统等数字金融设施，还应引导数字金融服务精准对接低收入群体的需求，以实现网络设施和金融服务的“双下沉”。第二，释放农村家庭利用数字金融自我发展的主体意识，增强数字金融产品、服务平台的创新力度，开发多元化的线上产品和服务平台，为农村家庭创业、社交、投资等活动搭建适宜的数字化平台，进一步激发农村家庭内生发展能力。第三，考虑到数字金融对不同收入和教育水平农村家庭的作用具有异质性，故应打破不同教育水平和收入水平群体之间的“数字鸿沟”，使数字金融的包容性进一步增强。一方面提供任何群体都能“能看懂、能辨别、能使用”的数字金融产品与服务，另一方面加强对农村家庭数字金融知识的宣传和技能培训，如建立农民数字金融体验平台等。