Can Financial Literacy and Social Trust Improve Farmers' Participation in Digital Finance

当今世界局势错综复杂，全球疫情与百年未有之大变局相互交错，社会经济稳定发展的任务艰巨繁重。农为邦本，本固邦宁。在面对各种国际国内的挑战中，农村地区作为稳定器、压舱石和减压阀，在稳定经济和社会环境中扮演着举足轻重的角色。习近平总书记也多次在重要场合中都明确提出要将全党工作的重中之重放在解决好“三农”问题上，把做好“三农”工作、稳定“三农”这个基本盘放在突出位置，以确保农业农村持续稳定发展。

作为现代农村经济的核心，农村金融在解决“三农”问题时发挥着举足轻重的作用。2022年中央一号文件《关于做好2022年全面推进乡村振兴重点工作的意见》中更是首次将“强化乡村振兴金融服务”单列成项并做出了具体部署。然而目前农村金融服体系仍不够健全，存在金融网点的覆盖率还有待提升，且金融服务的广度和深度也亟需提高等问题。而将大数据、人工智能、区块链等数字技术与金融服务结合的数字金融，在短短十几年时间中，不断向纵深处发展，对实体经济和传统金融市场都有很深的影响^[1]，能突破地域约束，降低交易成本，并对客户进行精准画像，大幅度提升了金融服务的精准度及其可获得性^{[2, 3]}，还能促进中国经济的包容性增长^[4]，有助于改善城乡收入差距问题^[5]。因此，能克服农村地区传统金融存在的成本高、利润小、风险大等痛点的数字金融能够更好地服务“三农”工作，被视为农村地区实现普惠金融的重要途径。

然而数字金融的发展并不一定意味着普惠金融的实现，数字金融的巨大优势只有当个人尤其是农村居民参与数字金融并借此改善自己的生活时，才能起到变革性的作用，数字金融的普惠性和对经济的包容性增长才能得以体现。现实中农村居民参与数字金融仍面临诸多阻碍，因为数字金融的参与需要用户具备相应的使用数字金融的能力。数字技术的发展也会触发互联网红利差异，数字鸿沟会使那些未接触到互联网的家庭处境更糟^[6-7]。如果忽视农村地区数字金融的可用性和可获得性之间的明显差异，“数字红利”很可能成为“数字鸿沟”，广泛的数字金融排斥会加剧农村金融市场的马太效应，成为数字经济时代农村普惠金融实现的一大障碍。因此，研究农村居民数字金融参与的影响因素具有重要意义。然而鲜有研究关注这些影响因素，只有部分研究发现电子商务^[8]、网络社交能促进农户参与数字金融^[9]。

已有研究表明金融素养对居民参与传统的金融市场有积极影响，且在市场经济环境中，对交易对象的信任是双方交易和合作的基础，是平衡农户金融素养与日益复杂的金融产品和服务的重要手段，因此本文将探索金融素养和社会信任是否能促进农户参与数字金融。相较于居民在参与传统金融行为时能得到金融机构工作人员的协助，可以与其面对面进行交流。数字金融参与更多是需要用户自己在移动设备上独立进行操作，更难建立起信任，而且随着数字金融的发展，金融复杂性也不断增加，可供用户选择的数字金融产品更是不胜枚举，因此居民面临着由于金融素养的缺乏从而在众多金融产品中无法进行有效选择的挑战。且居民对互联网等数字技术的不了解和不认可，以及对数字金融安全的质疑和不信任可能会存在对数字金融的自我排斥行为^[10]，从而抑制其使用数字金融。中国人民银行金融消费权益保护局2021年通过全国31个省级、333个地级、2 200个县级行政单位共计约12万个有效样本的调查显示，中国居民金融素养在国际上处于中等偏上水平，但对投资分散化原理以及风险收益关系的认识还不够充分，且与城镇居民相比，农村居民的金融素养仍存在一定差距^①。在第四轮家庭金融调查中，由于缺乏相关知识或不懂如何购买从而放弃使用互联网理财产品的农户占比79.43%，且有64.29%的农户对数字支付不满意是因为其认为“资金不安全，有风险”。

① 数据来源：金融消费权益保护局2021年消费者金融素养调查分析报告。

当前农村金融仍面临诸多问题和挑战，尽管数字金融是一个可能突破的方向，但农村地区居民由于教育水平相对较低，理解数字技术的能力较差，导致其无法有效获得数字金融资源。因此，本文将研究重点放在讨论农户数字金融参与的影响因素上。现有研究中，鲜有同时讨论金融素养和社会信任对农户数字金融参与的影响，本文的目的是填补这一空白，通过西南财经大学第四轮中国家庭金融调查数据，探讨农户的数字金融参与是否与金融素养与社会信任有联系，为提高农村地区居民数字金融的使用率提供新的视角，使数字金融这一工具在服务“三农”工作时发挥更充分的作用。

金融素养被视为一种重要的人力资本，早在1787年，John Adams就肯定了其重要性，并在2007年美国的次贷危机爆发后，越来越多的国家开始重视国民金融素养培养的问题。对于金融素养的概念最早在由美国国家教育研究基金会提出，他们认为“金融素养”是个人对资金的管理和决策能力^[11]。但各位专家和学者对其定义存在分歧，没有一个统一的标准。Lusardi和Mitchell则将金融素养定义为“基本金融概念的知识和进行简单计算的能力”^[12]，而Huston将金融素养概念化为个人对金融知识理解以及应用^[13]。现目前大多数学者所接受的定义是美国金融素养和教育委员会(PACFL)提出：金融素养是个人为其一生金融福祉，从而利用知识和技能对自己的金融资源进行有效管理的能力。同时国内外学者大多根据经济合作与发展组织(OECD)开发的PISA测评框架，从复利、通货膨胀以及风险多样性三个维度构建居民的金融素养评价指标^[14-15]。

到目前为止，已经有大量的研究表明金融素养会影响金融行为^[16]，Lusardi和Mitchell通过生命周期模型发现，接受过金融教育的家庭表现更好^[17]，而金融素养水平低的家庭可能无法作出很好的退休计划^[18]。此外，金融素养与家庭负债之间的联系也是许多研究者所关心的^[19]。研究发现金融素养水平低的家庭容易产生更高的借贷成本从而导致过度负债^[20-21]，因此提高居民的金融素养有助于改善家庭过度负债的问题^[22]。还有研究者探究了金融素养与家庭资产配置之间的关系，提高金融素养水平能促进对金融风险资产的配置^[15]，并且通过优化家庭资产组合增加家庭财富^[23-24]，高金融素养水平的家庭更有可能制定理财规划且时间跨度更长^[25]。农村居民的金融素养较低^[26]，提高其金融素养有助于正规信贷获得^[27]，且农户的金融素养可以在农村三大要素市场中发挥重要的纽带作用^[28]。

然而对于数字金融的研究，目前的研究更多着眼于数字金融对包容性增长等方面，而对于个体尤其是农村居民参与数字金融的影响研究较少。现有数字金融的研究重点主要从供给方面入手以期望实现金融包容性，然而数字金融排斥是实现金融包容性的一大障碍。不同于传统金融，数字金融要与互联网等数字技术相结合，复杂性与风险叠加，对农户参与数字金融提出了更高的要求。中国农村地区数字金融渗透差异主要是源于农村居民家庭收入、个人教育等自身特征^[29]，研究发现农户的学历和金融素养比基础设施、网络覆盖度等更能影响农村数字普惠金融的发展^[30]。金融素养水平高的家庭会更倾向于参与互联网金融^[31]，金融知识能提升农户数字金融行为的响应概率和响应广度^[32]。

尽管数字金融在提供金融服务方面有明显优势，但在农村地区数字金融的普及除了受到基础硬件设施的制约，还可能受限于农户的个人能力。通常较高的金融素养往往与较低的信息成本和较高的处理经济信息，并作出合理财务决策的能力相关联。个人的金融素养会影响其网络购物行为^[33]，可以促使其数字支付的使用。金融素养水平高的农户对金融市场和金融产品的理解程度更高^[15]，可以有效减少使用金融工具的成本，且金融素养水平越高的个体越有可能更愿意冒险^[34]，从而会偏好参与新兴的数字金融。因此本文提出以下假说：

假说1：金融素养对农户数字金融参与有正向影响，金融素养水平越高，农户越倾向于参与数字金融。

假说2：金融素养对农户数字金融参与的广度和深度有正向影响，金融素养水平越高的农户越容易使用更多数字金融产品，且使用程度越深。

社会信任作为重要的社会资本，被视为能够有效减少社会运行成本的润滑剂^[35]。最早由心理学家开始研究，到20世纪后期，社会学家和经济学家也逐渐意识到社会信任的重要性，并开始从社会资本的角度对社会信任进行系统的研究。Guiso将信任定义为“个人归因于被欺骗可能性的主观概率”^[36]，Ben-Ner和Halldorsson则将信任定义为A的一种倾向，即认为参与某一行动的其他人“B”会为了A的利益而合作，而不会在有机会的时候利用A^[37]。研究者们认为，个人信任他人的程度与其自身的可信度有关^[38-39]，对人的信任既取决于经济和文化制度，如法律环境、种族和宗教等^[40]，同时也取决于个人的主观特征，如年龄、受教育情况等^[41]。

宏观层面，国内外诸多学者研究发现社会信任是经济活动的重要驱动力，对一个国家或地区的经济发展有重要影响。Knack和Keefer指出社会信任有利于经济增长，且在金融部门不发达的贫困国家或地区，社会信任对其经济增长的作用更为明显^[42]，随后Zak和Knack进一步通过构建一个基于成本的模型分析了制度环境影响投资决策的具体路径，发现低社会信任水平的国家或地区不仅会面临低投资率和低经济增长率的问题，甚至还可能会陷入贫困性陷阱^[43]。此外，地区的社会信任会影响该地区的企业规模以及企业发展速度^[44]。在创业初期，社会信任能通过缓解融资约束机制降低企业规模扩张的市场退出风险^[45]，还能通过促进企业分权以提升企业生产效率^[46]。且该地区社会信任水平越高，企业在商业活动中面临的交易成本越低^[47]，未来股票发生股价崩盘的可能性越小^[48]。

微观层面，社会信任与投资意愿相关^[49]，能够促进家庭对风险金融资产的投资^{[36, 50-51]}，而社会信任度低的人比起投资金融资产更越倾向于投资风险更低的房地产^[52]。与此同时，社会信任能显著提升公司在金融危机时期的股票收益，提高公司生产率和利润率^[53]，但一旦企业欺诈被揭露，家庭将会减少对股票市场的参与^[54]。高社会信任水平的家庭其债务违约的可能性较低，家庭财富净值较高^[55]，且比起非正规贷款更倾向获得正规借款^[50]。社会信任与居民收入则是存在峰度的倒U形关系，信任水平过低容易错失获利机会，而过高则更易遭受欺骗^[39]。此外社会信任还可以推动家庭从事个体经营或开办企业^[56]，而且信任水平越高，农民创业者的创业绩效越好^[57]。农村地区劳动力流动也受到社会信任的影响，并会随着市场化程度的提高由阻碍变为促进^[58]。还有部分研究发现良好的社会信任能推动商业保险购买^[59]，提高农村居民新农保参与率^[60]。

使用金融产品和服务意味着对市场的信任、对交易对手的信任以及对所出售投资的适宜性的信任。而在金融科技发展不断提速的数字时代，数字金融服务带来便利的同时也伴随着算法杀熟、信息泄露、网络诈骗等问题。因此，社会信任是家庭，尤其是数字基础更为薄弱的农村家庭数字金融参与决策的重要影响因素。因此，本文提出以下假说：

假说3：社会信任对农户数字金融参与有正向影响，对他人越信任，农户参与数字金融的可能性越大。

假说4：社会信任对农户数字金融参与的广度和深度有正向影响，社会信任水平越高的农户越容易使用更多数字金融产品，且使用程度越深。

本文主要研究金融素养和社会信任对农户数字金融参与影响，考虑到农户的数字金融参与情况是二元离散变量，因此选择建立Probit模型，具体的模型设立如下：

其中，Y_1i表示农户是否参与数字金融，由潜变量Y_1i^*决定，Y_1i=1表示农户参与数字金融，Y_1i=0表示农户未参与数字金融；X_i为农户金融素养得分，Z_i则为社会信任水平，是核心解释变量；control_i是控制变量；随机误差用μ_i表示；α₁、γ₁与β₁为待估参数。

本文使用Ⅳ Probit模型，利用工具变量将模型分为两个阶段进行估计，从而对模型内生性问题进行处理。

对于农户数字金融参与的广度，本文是用其使用金融产品的数量来衡量的，为离散变量，且为计数数据，故使用“泊松回归”(Poisson regression)模型。泊松分布建立在期望与方差相等的条件之下，本文农户的数字金融参与广度的样本均值和方差分别为0.234和0.207，近似相等，故认为采用泊松回归模型是可行的。对于个体i，被解释变量为Y_2i，Y_2i=y_2i的概率由参数为λ_i的泊松分布决定：

对于Poisson模型可能出现的内生性问题，本文采取控制函数法以降低估计偏误。

由于数字支付占消费总支出的比重是截断的，因此考虑采用Tobit模型，具体模型设定：

Tobit模型与Probit模型类似，被解释变量W_i为数字金融使用深度，由潜变量Y_3i^*决定。其中潜变量Y_3i^*为连续变量，大小由X_i、Z_i、control_i和随机误差η_i决定。

与Probit模型类似，本文同样采用“两步法”处理含内生性解释变量的Tobit模型。

本文使用的数据来自西南财经大学中国家庭金融调查与研究中心2017年在全国范围内开展的第四轮中国家庭金融调查(CHFS)，共获得了除西藏、新疆、港澳台地区以外的29个省(自治区、直辖市)353个县(区)1 417个社区(村)的四万余户家庭有关人口特征与就业、资产与负债、收入与消费、社会保障与保险等相关信息的微观数据。由于本文研究的是金融素养和社会信任对农村居民数字金融参与的影响，故仅考虑农村户籍的家庭，对样本进行清理后最终保留样本6 898户。

本文的被解释变量为“数字金融参与”，当农户有使用数字支付、互联网理财以及网络借贷中任一一种数字金融产品时就赋值为1，认为其有参加数字金融，反之为0；同时用受访者使用数字金融产品的种类数量来衡量其数字金融参与的广度。进一步地，本文还考察金融素养和社会信任对数字金融参与深度的影响，用农户使用数字支付的金额占总消费金额的比重以及数字投资占金融资产的比重来衡量数字金融参与深度。

本文根据问卷中金融素养相关问题中受访者的回答采用因子分析法来评价农户的金融素养水平^[31]，计算出综合得分后将其取值范围为标准化为0~100分，以便直观描述农户金融素养水平，并在回归分析中对该分数取对数。

对于社会信任的衡量，本文则是根据问卷中“您对不认识的人信任度如何？”这一问题来构建变量，将回答中的“非常不信任”到“非常信任”依次赋值为0至4，代表的是信任程度依次递增。

参考以往的文献，本文从个人层面(年龄、性别、婚姻状况、教育年限、风险态度、信息关注)、家庭层面(家庭规模、家庭年总收入、家庭总资产、是否拥有自有住房、是否从事个体工商业以及距家最近金融机构距离)、和社会特征(地区人均GDP)三个方面选取控制变量，再采取LASSO回归对控制变量进行筛选以防控制变量过多从而出现过拟合问题，最后剔除了性别、婚姻情况以及是否拥有自有住房这三个变量。其中，加入年龄的平方项以考察年龄对农户数字金融行为参与的非线性影响性。同时，为降低极端值对回归结果产生的影响，本文对家庭总收入和家庭总资产进行1%的缩尾处理。在实际分析中，家庭年总收入等变量均进行对数处理。

表 1为本文所涉及的主要变量及其赋值说明。

① 数据来源：2013、2015年CHFS数据。

② 数据来源：中国国家统计局。

1.农户金融素养水平以及社会信任水平的统计分析。家庭金融调查(CHFS)中关于金融素养的问题分为利率计算、通货膨胀理解、风险判断这三个问题，并参考以往的文献^{[12, 15, 61]}，本文将回答错误与回答“不知道”“算不出来”或者“没听说过”区分开来，并对每个问题分别设置两个虚拟变量。通过这3个问题6个变量运用因子分析法，综合计算出金融素养得分，并标准化百分制。

由表 2可以看出，农户的金融素养普遍偏低。三个问题的平均正确个数只有0.536，利用因子分析得到的金融素养综合得分的平均分也只有34.929分，说明平均每个农户回答问题的正确个数还不到1个。并且，仅有约三成的农户会直接回答金融素养问题，这表明比起对金融知识的掌握不准确，农户更多是不了解相应知识。其中对于通货膨胀理解问题正确率是最低的，只有0.130；正确率最高的风险判断问题也仅有四分之一左右的农户能够准确回答。从各地区的农户金融素养来看，东部和中部地区的金融素养差别不大，而西部地区农户的金融素养要明显低一些。农户的平均社会信任水平为0.912，说明其对陌生人的信任程度大多数是“比较不信任”，东部地区的平均社会信任水平相对来说最高，这可能与东部地区的法治建设和市场规范程度更高有关。有趣的是，东部地区的社会信任水平相对最高且其风险厌恶水平也是最高的。

2.农户数字金融参与情况统计分析。对于农户的数字金融参与情况，本文主要是通过是否使用数字支付、是否参与网络借贷以及是否参与数字投资三个方面进行考察。由表 3可以看出，农户的数字金融参与度很低，仅有22%的农户有数字金融行为，且绝大多数的数字金融行为仅限于数字支付，而且只有千分之一的农户有网络借贷行为。从各个地区的数字金融参与情况来看，相对于中部和西部，东部地区的农户数字金融参与度相对高一些，但参与程度还是很低。

3.变量描述性统计。由表 4可以看出，受访农户的年龄偏大，平均年龄在54岁左右，且平均受教育年限仅为7年左右，大多集中在小学和初中，可见其文化程度较低。大多数农户都是风险厌恶者，且对经济、金融相关信息从不关注或是很少关注。此外，有10%左右的家庭从事个体工商业，且农户距最近金融机构距离平均5.7公里。

表 5是金融素养和社会信任对农户数字金融参与的回归分析结果。从表中可以看出：第一，农户的金融素养与其数字金融参与在1%水平下显著正向相关，由此可以验证本文提出的假设1。农户的金融素养能够帮助其更好地理解传统金融市场和金融产品，也更能接受依托于数字技术的数字金融，尝试去使用数字金融产品与服务。第二，农户的社会信任水平也会影响其数字金融的参与情况。当农户对陌生人的信任度越高时，其对外界的其他人、机构、政府甚至整个资本市场更加乐观和信赖，越容易信任如今数字时代所推崇使用的数字金融。在认可数字金融安全性的前提下，数字金融的使用成本更低、更便捷，因此农户越有可能参与数字金融。第三，在个人特征方面，受教育年限在1%水平、风险态度与对经济金融信息关注度在5%水平下与农户数字金融参与显著正相关，而年龄则对于农户数字金融参与负相关。相对于传统金融，数字金融对于农户而言还属于新兴事物，对新事物的理解和接受能力会随之农户个人的受教育水平的提高而增强。风险态度也对农户参与数字金融产生一定影响，偏好风险的农户更有可能主动尝试参与数字金融。家庭层面，农户家庭收入和资产都对其参与数字金融有显著正向影响。从事个体工商业的家庭对可能会因为其经营需要从而参与数字金融，尤其是会促进其对数字支付的使用。此外，农户对数字金融的使用还受到距家最近金融机构距离的影响，从回归结果上看，家距金融机构网点的最近距离与其数字金融参与显著正相关，这可能是由于距离越近，金融机构对农户宣传数字金融的效果可能越明显，从而促使其参与数字金融。

本文还考察了金融素养和社会信任对农户使用不同数字产品的影响情况。由于使用过数字借贷的样本仅有6个，因此本文仅考察对数字支付和数字投资的影响。从表中第(3)和第(4)列中可以看出金融素养不同的数字金融产品的影响存在明显区别，金融素养在1%水平上与数字支付和数字投资显著相关，但对数字支付的平均边际影响更大。而社会信任对与农户不同数字金融参与的影响区别不大，对数字支付和数字投资的平均边际效应分别为0.7%和0.6%。

受到遗漏变量以及逆向因果从而存在的内生性影响，金融素养和社会信任对农户数字金融参与影响的估计结果可能会出现偏差。对于金融素养，一方面，影响农户是否参与数字金融的原因可能来自个人、家庭以及社会的方方面面，尽管本文选取了一定的控制变量，但仍可能有一些不可观测的因素，从而存在遗漏变量的情况。另一方面，随着农户对数字金融使用程度加深，可能会获取更多金融方面的相关知识，其金融素养水平也随之提升。因此，通过参考以往的文献，本文选择受访者父母的最高教育水平作为金融素养的工具变量^[15]。父母受过良好教育的农户从小可能更有机会接触到经济、金融方面信息，并在其父母的影响下掌握一定的金融知识，因而其金融素养水平也可能随之提升；而农户自身的数字金融参与情况并不会影响到父母受教育水平。而对于社会信任水平，农户数字金融参与除了受到一些无法观测的因素影响外，在数字金融的使用过程中可能会面临信息泄露、网络诈骗等问题，从而反向影响家庭的社会信任水平。本文参照刘宝华等的做法^[48]，用地区的高等教育水平作为社会信任水平的工具变量。自古以来，中国人对教育都有较高的期待，通常选择接受更高水平的教育来改善自己的社会地位，进而提升信任水平。

Ⅳ Probit的估计结果由表 6所示。列(1)是第一阶段的回归结果，第(2)列则是在使用父母最高教育水平为工具变量的情况下，金融素养对农户数字金融参与的估计结果。从下表的结果可以看出，金融素养对农户数字金融参与的影响仍然显著为正，而且系数由0.017上升至0.893，有了明显的提升。第(3)(4)列则是报告了使用地区高等教育水平作为工具变量进行内生性问题处理的结果，回归结果仍然显著，且系数由0.008上升至0.052。由此可以表明金融素养和社会信任对农户数字金融的参与都有明显影响，金融素养以及对他人信任水平越高，农户的数字金融参与可能性越高。

除了处理内生性问题，本文还通过剔除部分样本、更换模型以及改变核心变量测度形式的方式进行稳健性检验。考虑到职业特征也会影响农户的数字金融参与决策，因此本文通过剔除从事信息技术和金融服务工作的样本以进一步分析。Probit模型与Logit模型都是常用的二元选择模型，现将模型改为Logit模型以进行稳健型检验。此外，本文将核心变量金融素养的测度改为受访者没有明确回答、回答错误以及回答正确的情况分别赋值为0、1、2，然后加总得到每位农户的金融素养得分^[24]，再利用这一指标作为代理变量重新进行回归。一个家庭的人情往来可以反映出其社会资本水平，故将人情支出作为衡量社会资本的指标代替社会信任带入模型进行回归。表 7的回归结果仍可以验证本文提出的金融素养和社会信任能显著正向影响农户数字金融参与的假设。因此，本文的研究结论是稳健的。

表 8是金融素养和社会信任对农户数字金融参与广度影响的回归分析结果。表中第(1)(2)是OLS和Possion的估计结果，从中可以看出金融素养和社会信任会正向影响农户数字金融参与的广度，金融素养水平越高、对他人信任水平越高的农户会倾向参与更多种类的数字金融。对于泊松回归模型的内生性问题，本文采取的是控制函数法，估计结果如表 8的第(3)(4)列所示。其结果表明，在考虑到模型可能存在的内生性偏误后，金融素养和社会信任对农户数字金融参与广度仍有显著正向影响，且系数都有明显上升。

随着数字技术以及金融科技的发展，数字金融能通过使用大数据挖掘等技术深挖用户的需求，并为其进行智能匹配，能为投资者提供新的投资机会和渠道。故本文考察了金融素养和社会信任对农户数字投资使用深度的影响，回归结果如表 9所示。OLS的回归结果中，金融素养和社会信任对数字投资的使用深度影响并不显著，而在Tobit的回归结果则是金融素养和社会信任都在1%水平下与数字投资使用显著正相关。而在处理内生问题后，金融素养变得不显著，而社会信任在5%水平下依然显著正相关，且系数大幅度提升。对他人的信任水平越高，越容易信任金融机构或者金融科技公司所推荐的投资项目，且参与数字投资的门槛低，农户更有可能尝试互联网理财产品等数字投资项目。

数字支付的兴起，使人们的支付行为发生了极大的改变，因此本文将数字支付使用深度来进一步考察金融素养和社会信任对农户数字金融参与影响的研究，回归结果如表 9所示。从表中第(1)(2)列OLS与Tobit的估计结果中可以看出金融素养和社会信任对农户的数字支付使用深度也有显著正向影响，金融素养越高、对他人信任水平越高的农户，日常消费中越倾向使用数字支付。在处理内生性问题后，金融素养和社会信任对农户数字支付使用深度的影响依然显著，并且边际影响明显上升。

本文还按风险态度、年龄、是否为相对贫困家庭以及地区分为不同组别进行异质性分析，探讨金融素养以及社会信任对不同群体数字金融参与的影响，表 10为估计结果。

对于不同风险态度的农户而言，金融素养和社会信任对其数字金融参与的影响不同。金融素养水平对于风险中性和风险厌恶农户的数字金融行为参与都显著正相关，且对风险中性群体的影响更大。人们对风险的接受程度会随着其金融素养水平的提高从而发生系统性的变化^[34]，因此金融素养能显著促进风险中性的农户数字金融参与。但数字金融对于风险厌恶的农户而言风险过高，因而金融素养对其数字金融参与的促进作用并没有那么明显。而社会信任水平主要对风险厌恶农户的数字金融行为参与显著相关。对于风险中性的农户，社会信任水平仅对其数字支付深度有显著影响，且平均边际效应也小于风险厌恶群体。由表 10的结果看出，金融素养对于风险中性的农户影响更大，社会信任水平对风险厌恶的农户影响更大，而金融素养和社会信任对风险偏好农户的数字金融参与没有显著关系。

按照国家通用的年龄划分方式，将样本分组后研究发现金融素养水平对农户数字金融参与影响随着年龄的增长而减小，不同年龄段之间存在差异。其中，金融素养对青年农户参与数字金融的影响最大，这可能是由于青年人在日常工作生活中接触新鲜事物的机会更多，更容易获得金融知识从而提高其金融素养水平，对于数字金融这种方便快捷的形式的接受程度更高。值得注意的是，在数字支付使用方面，金融素养对中青年群体没有显著影响。这可能是因为对于中青年群体而言，数字支付日益普及，且其使用门槛低，即使没有相应的金融素养只要具备一定数字设备使用基础也可以使用数字支付。而本文研究发现，社会信任水平对中青年人群体的数字投资和数字支付使用深度有显著正向影响，且中年人群体的平均边际效应更大。至于老年人，社会信任对其数字金融参与没有显著影响。对于老年人群体，除了金融知识的缺乏，还面临“数字障碍”，即对数字金融的载体——数字设备的使用障碍，因此即使信任数字金融，也无法参与数字金融。

依照县中位收入的40%作为相对贫困线^[62]，本文还研究了金融素养和社会信任对相对贫困家庭与非相对贫困家庭参与数字金融行为的影响。估计结果表明金融素养对非相对贫困家庭的参与数字金融行为的影响都是显著正相关的，提高其金融素养水平都可能促进其数字金融行为参与。但金融素养对相对贫困家庭的数字投资使用深度没有显著影响，这可能是因为相对贫困家庭的经济能力较低，即使金融素养水平提高，也因为其自身财富水平限制从而无法有效参与数字投资。而对于数字支付的使用，金融素养对相对贫困家庭数字金融参与的平均边际效应更高一些。此外，本文并没有发现社会信任水平对相对贫困家庭的数字金融参与有显著影响。

不同地区的农户，金融素养和社会信任对其数字金融参与的影响也有所不同，从表 10可以发现，金融素养对东部地区农户的数字金融参与影响更大。而社会信任水平对西部地区农户的数字金融参与影响更大。

数字金融能有效降低服务成本、提高交易的便捷性和安全性、减少信息不对称，并能提供针对性服务，是实现普惠金融的有效途径，然而农村地区广泛的数字金融排斥是普惠金融实现的一大障碍。因此，本文将研究重点从数字金融是否与金融包容相关，转移到农户数字金融参与的影响因素上，从而提高农户的数字金融使用率。基于CHFS 2017年数据，本文通过对作为人力资本的金融素养和社会资本的社会信任对农户数字金融参与情况同时进行考察，为促进农村地区数字金融发展提供新的政策视角。实证结果表明，金融素养和社会信任都能促进农户的数字金融参与，且随着金融素养和社会信任水平的提高，其促进作用增强。进一步，本文还考察了金融素养和社会信任对农户数字金融参与广度和深度的影响。金融素养水平越高、对他人信任水平越高的农户会倾向参与更多种类的数字金融。且金融素养和社会信任对农户的数字支付使用深度都有显著正向影响，社会信任水平越高，农户数字投资参与程度加深，但金融素养对数字投资参与深度没有明显影响。此外，风险态度会影响金融素养和社会信任对农户数字金融参与之间关系，对于风险厌恶或者风险中立的农户，金融素养水平提高和对他人信任程度加深对其数字金融行为参与具有显著的促进作用。金融素养和社会信任对不同年龄段、是否为相对贫困群体以及不同地区农户的影响存在差异。金融素养对风险中性、青年群体、非相对贫困群体以及东部地区的影响更为明显，而社会信任水平对风险厌恶、中年群体、非相对贫困群体以及西部地区影响更明显。本文以受访者父母最高受教育年限和高等教育水平为工具变量处理基础回归模型中存在的内生性问题，并通过剔除部分样本、改变核心变量测度以及更换模型等形式进行稳健型检验，估计结果仍支撑本文结论。

数字经济时代来临，金融服务的数字化趋势势不可挡。数字金融可以借助于信息技术克服传统金融存在的困难，通过提高农村地区金融服务的渗透率和金融资源的可利用性，改善农村金融服务环境，为受到传统金融排斥的弱势群体提供更多更有效的金融服务。因此，本文结合研究提出以下政策建议。第一，大力开展金融教育下乡活动。长期以来，大多数农村居民没有接受过系统的金融知识教育。因此，需要重视并促进金融教育在农村地区的普及，积极开展丰富多样的金融知识教育活动，并针对不同人群的特征，开发差异化的普及内容，立足于接受能力和金融需求的不同，开发出更具备实用性与针对性的宣传普及内容，让各类人群都能接触到更适合自己的金融知识与技能，从而更有效提高农户金融素养水平，让其享受到“数字金融红利”。第二，要积极进行金融创新，丰富金融产品，更好地满足农村居民生活的金融需求。在数字金融产品设计方面，要考虑到农户的接受能力，增强产品的用户友好度，降低农户使用难度。第三，要充分利用当地农户对村里能人的信任，发挥能人的示范作用，并在其带领下提升农户对数字金融的直观感受和接受度，克服数字金融服务过程中的“不愿用”与“不敢用”，让其“放心使用”。第四，深入开展农村信用体系建设。多元化收集信用信息，构建统一的农户信用信息系统，并保障信用体系时效性。最后，要守住安全性底线。一方面建立健全风险防护机制，提升金融产品的安全性，另一方面要加强对网络诈骗等宣传教育，让农村居民“使用安全的”和“安全地使用”数字金融服务。