The Impact of Financial Technology in Rural Areas on Consumer Inequality Among Farmers: Mitigation or Exacerbation

国之称富者，在乎丰民。党的二十大报告明确指出“着力促进全体人民共同富裕，坚决防止两极分化”^[1]。在此基础上，党的二十届四中全会进一步强调“加大保障和改善民生力度，扎实推进全体人民共同富裕”^[2]。值得注意的是，农村区域作为落实共同富裕目标的核心场域，农村居民收入虽实现了连续增长，但农户间的消费差距问题却愈发突出。《中国统计年鉴》的数据可印证这一矛盾：截至2022年，农村居民收入增速已连续十三年超过城镇居民^①；但伴随收入的持续提升，我国农户消费不平等的问题也同步凸显出来。具体从数据维度看，一方面，根据中国家庭金融调查(China Household Finance Survey，CHFS)数据，2013—2019年我国农户消费不平等指数均保持在0.4以上，高于国际警戒线水平(0.4)，且未呈现下降趋势^[3]。另一方面，国家统计年鉴显示，2022年我国城镇居民人均消费水平最高的省份是最低省份的2.21倍，农村居民人均消费水平最高的省份是最低省份的2.46倍^①。可见，农村内部消费不平等是驱动我国居民消费差距攀升的主要因素。并且，相较于收入等其他维度的经济不平等，消费不平等的独特性在于，它更能直接体现居民实际福利水平的差异，同时也是推进共同富裕、保障全体人民共享发展成果过程中必须破解的关键难题^[1]。古训有云“不患寡而患不均”，恰恰点出了这一问题的重要性，即过高的消费差距容易加剧社会阶层的矛盾对立，进而对经济社会的稳定运行造成负面影响^[5]。因此，探寻缩小农户消费不平等的有效途径，对于释放农村地区消费潜力，促进农村社会和谐稳定，实现乡村全面振兴和全体人民共同富裕的中国式现代化具有重要意义。

① 资料来源：国家统计局网站，https://data.stats.gov.cn/easyquery.htm?cn=C01&zb=A0A0G&sj=2022

① 资料来源：国家统计局网站，https://data.stats.gov.cn/easyquery.htm?cn=C01&zb=A0A0G&sj=2022.

传统金融模式长期受限于物理网点的地域性与高昂的运营成本，不仅难以触及农村深层市场的真实需求，更使得金融对农村消费的支持效能陷入“看得见、用不上”的困境 ^[6]。而金融科技(FinTech)的蓬勃兴起，恰好为这一长期存在的行业痛点提供了破局的新路径与新可能。具体而言，依托大数据的精准洞察、云计算的高效算力等，金融科技在三大维度展现出传统金融难以比拟的独特优势：一是显著提升金融服务的可得性，让农村群体触手可及；二是有效降低跨区域、跨场景交易的成本，降低消费门槛；三是深度激发农村消费市场的内在活力，为消费增长注入新动能。正因如此，它被学界普遍视为推动农村消费提质扩容、缓解城乡消费不平等的关键力量。从具体作用机制来看，其一，金融科技与金融业态深度融合显著提升了居民消费总量与活力^[7-8]，并通过线上理财与数字保险产品，改善了居民资产配置，增强了消费信心^[9]。其二，新型支付方式突破了传统消费的流动性约束，助推了居民消费结构升级^[10]。其三，从宏观层面看，金融科技在优化资源配置、缩小地区间消费差距、缓和社会矛盾方面亦发挥了积极作用^[11]。聚焦农村群体这一核心受众，现有研究文献已明确指出，金融科技下乡的实践有效提升了农村地区的金融可得性与普惠性，既降低了居民的消费成本，又拓展了线上购物、智慧农业服务等新型消费场景 ^[12]。但值得警惕的是，学界亦存在不同声音：部分弱势农户由于缺乏必要的数字设备、数字素养不足等现实短板，可能被排除在金融科技的红利覆盖范围之外 ^[14]，且农村落后地区的金融基础设施薄弱、风险管理机制缺失，进一步加大了金融科技普及的障碍^[15]。可见，金融科技下乡与农户消费不平等的关系仍需深入探讨。

基于前述现实背景与研究缺口，本文整合2017年、2019年中国家庭金融调查数据，以及2021年由华南农业大学与西南财经大学联合开展的“普惠金融与‘三农’研究”专项调查数据，构建起农户层面的面板数据集，并以此为基础，分别测算金融科技渗透指数与消费相对剥夺指数，进而系统剖析金融科技下沉农村对农户消费不平等的作用效果与传导机制，重点聚焦“接入鸿沟”与“使用鸿沟”问题，弥补现有文献在微观层面研究上的不足。相较于从宏观视角探讨金融科技与消费关系的研究，本文的创新之处体现在三方面：一是突破总量分析，系统论证金融科技对农村内部消费差距的影响路径；二是通过微观指标构建，更精准地刻画农户间真实福利差异；三是引入“环境—努力”二元机会不均等理论，搭建契合农村实际的分析框架，深化对金融科技缓解消费不平等的内在逻辑的理解。上述研究能够为优化金融科技赋能路径、促进共享发展与共同富裕目标的实现提供理论支持与实证依据。

生命周期—持久收入理论作为消费研究领域的经典框架，明确指出消费者在做出消费决策时，并非单纯依据当期收入，而是会依据自身的永久性收入，在整个生命周期内对消费行为进行平滑调节，最终实现个人效用的最大化。在此逻辑下，该理论进一步将收入层面的两大关键问题——收入不确定性与收入不平等，界定为驱动消费差距形成与扩大的核心因素^[16]。然而，这一理论的适用前提存在明显局限：其假设的“无市场摩擦”理想条件，在复杂的现实经济环境中往往难以成立。事实上，市场不完全性所引发的各类问题，如金融服务可得性不足、信息传递不畅通等，会直接导致消费机会分配的不平等，而这种机会层面的差异，已成为农户消费差距产生的另一重要根源。基于此，Roemer提出的机会不平等理论为深入解析这一问题提供了新的视角。该理论认为，个体的经济结果并非由单一因素决定，而是受到“环境”与“努力”两大维度的双重影响。其中，“环境”属于个体难以自主掌控的外生变量，具体涵盖家庭背景的优劣、制度条件的差异、地理位置的远近等；“努力”则体现为个体可自主选择的内生变量，包括个人所拥有的资源禀赋状况，以及在生产、消费过程中做出的行为选择。尤为关键的是，由“环境”因素导致的不平等，被该理论明确界定为应予关注和消除的非公平性差异，并且这种源于“环境”的不平等，还会通过影响个体“努力”的发挥空间与效果，进一步加剧整体经济层面的不平等现象^[17-18]。

在农户消费这一具体情境中，“努力”并非抽象概念，而是具象化为农户所拥有的资源禀赋差异，以及基于自身发展需求做出的职业决策和选择；“环境”的范畴同样清晰可辨，既涵盖消费场景、金融服务、社交网络等维度的便利性与包容性水平，也包含因地理区位差异而产生的信息不对称问题。需要强调的是，这两组二元因素并非孤立存在，它们通过直接作用于消费选择、间接影响资源获取等多种路径，共同对农户的消费行为模式与消费差距的形成产生深刻影响。当我们将视角嵌入现实的农村场景便会发现，金融科技正以独特的技术优势重塑农村金融生态：它不仅在优化金融服务环境、降低跨主体交易成本方面成效显著，更在缓解因地理阻隔导致的信息不对称问题上展现出传统金融难以企及的价值，从而成功突破了传统金融中介在服务覆盖范围、服务效率上的固有局限。

基于上述分析，本文对“环境—努力”二元机会不平等分析框架进行进一步拓展与深化。在此框架下，本文将系统阐释金融科技下乡影响农户消费不平等的内在作用机制，其核心目标在于清晰揭示金融科技在推动农村消费公平实现、缩小农户消费差距过程中所扮演的关键角色与重要价值。

金融科技作为技术驱动的金融创新，在优化农村支付、信贷及社交环境方面发挥了重要作用，进而助力缓解农户消费不平等现象。首先，金融科技推动支付方式变革，通过第三方支付、电子钱包等数字化手段显著提升了支付的便捷性与安全性，降低了交易成本，改善了弱势农户的消费条件^[19]。并且，数字支付的普及有效突破了传统金融网点的限制，激发了农村低消费群体的消费潜力^[10]。其次，在信贷环境方面，金融科技依托大数据与机器学习技术，提升了农户信用评估的精准性，推动了个性化信贷产品供给，缓解了流动性约束，进而激发消费需求^[21]。同时，消费金融平台通过“先消费后还款”等机制，弱化了支付痛感，进一步提升了弱势农户的消费意愿^[22]。最后，金融科技与电商深度融合拓展了消费场景，弥补了弱势农户因信息不对称导致的消费障碍，强化了社交互动在消费决策中的正向引导作用^[23]。概而论之，金融科技通过优化支付、信贷与社交环境，改善了农村消费生态，提升了弱势群体的消费参与度，进而缓解了农户消费不平等现象。综上，本文提出以下假说：

H1：金融科技下乡是缓解农户消费不平等现象的可行途径，其背后的机制为：在支付、信贷以及社交层面发挥“环境”效应。

依据机会不平等理论，除直接影响外，金融科技还可通过缓解“环境”因素引致的“努力”不平等抑制农户消费差距的扩大。换言之，在金融科技下乡稳步推进的背景下，处于弱“环境”的个体农户能更好地享受农村金融服务变革带来的机会，从而缓解由“努力”不平等导致的消费不平等。有鉴于此，根据“金融科技—环境—努力—农户消费不平等”的分析思路，下文拟从“努力”视角(个体农户职业选择与人力资本积累)切入，进一步厘清金融科技对农户消费不平等的影响机制。

一方面，金融科技下乡有助于加快农村劳动力流动，提升农户家庭的非农就业水平。首先，随着金融科技的发展，农村金融包容性得到显著增强，由此带动工商资本下乡和产业链延伸^[24]，从而创造大量的非农就业岗位。其次，金融科技通过改善支付环境和信贷环境便利了农户创业和生产经营，提高了农户创业的概率，也有利于降低经营成本，提高创业效应效益^[25]。最后，金融科技发展推动农村社会互动方式创新的同时，也提供了丰富的就业信息，可以降低农村居民求职过程中的信息搜寻成本，并提高其匹配工作岗位的效率，进而使其拥有更多的就业选择和就业机会^[26]。概而论之，金融科技下乡有助于增加农村居民的非农就业概率。另一方面，农村劳动力向非农部门转移能够丰富家庭收入来源，降低家庭收入的不确定性，缓解收入不平等状况^[27]，进而降低农户消费不平等程度。综上，促进非农就业是金融科技抑制农户消费不平等加剧的一个可行渠道，据此提出以下假说：

H2：金融科技下乡通过促进非农就业，进而抑制农户消费不平等加剧。

金融素养作为一项有助于家庭决策者就财务规划、财富积累、负债及养老等事项做出明智决策的内生人力资本^[28]，在平滑农村居民消费，缓解农户消费差距方面也发挥着重要作用。从理财能力的角度看，金融素养的提升可以帮助个体农户更好地进行收支管理，避免其出现债务累积和不合理消费，确保在经济波动时仍能维持稳定的消费水平^[29]。其次，金融素养不仅有利于消费者选择适合自己风险偏好的投资项目，还能帮助他们理解市场动态，做出及时调整^[30]。由此，金融素养能够拓宽农户获取财产性收入的渠道，为农户消费注入额外的资金活水，进而在一定程度上缩小不同收入水平的农户群体之间的消费差距。不仅如此，金融素养的普及还能帮助农户更精准地识别金融市场中的潜在风险，有效规避各类金融陷阱，避免因不必要的福利损失影响消费能力。由此可见，金融素养既影响农村居民的理财能力与消费决策，又作用于其投资收益与风险识别水平，最终为农户消费平等提供有力支撑。进一步分析可知，金融科技在乡土情境中的逐步渗透，正为农户金融素养的提升注入新动能。一方面，它拓宽了金融信息的搜集、获取、评估与分析渠道，大幅降低了农户学习金融知识、掌握金融技能的门槛；另一方面，随着第三方移动支付平台、商业银行APP等金融科技产品与服务在农村地区的广泛普及，与农户生产经营紧密相关的市场信息，得以通过以金融科技为基底的数字平台高效传播，且这类信息往往具备更高的准确性与透明度^[31]，为农户理解金融逻辑、运用金融工具创造了良好条件。值得注意的是，这种金融科技应用场景带来的信息交互效应也不容忽视。具体而言，个体农户可通过线上金融科技平台与亲人和网友交流经济和金融话题，并在此过程中进行观察与学习，从而提高农户的金融素养^[32]。有鉴于此，金融科技发展使弱势农户能够从更多的渠道(熟人、金融平台等)获得经济、金融信息，提高了其金融学习的积极性，其金融素养在潜移默化中得到提升。综上，提出以下假说：

H3：促进农户金融素养积累，是金融科技下乡缓解农户消费不平等的一条可行渠道。

本文的研究数据，是整合2017年、2019年中国家庭金融调查数据，与2021年西南财经大学、华南农业大学联合实施的“普惠金融与‘三农’研究”专项调查(CHFS-SCAU)数据后形成的面板数据。其中，CHFS是2011年启动的全国性微观家庭调查项目，可提供农户人口特征、经济状况、金融认知程度等信息^[33]，CHFS-SCAU则在此基础上扩展了农村生产经营相关数据。数据处理中，剔除城镇居民样本、缺失与异常值，并限定户主为成年人，最终获得有效农户样本14 210个，满足研究需求。

现有文献多采用消费方差、基尼系数、泰尔指数及分位数比值衡量整体消费不平等程度，但上述指标难以揭示农户层面的消费不平等机制及调控路径。相较而言，Kakwani指数基于相对剥夺理论，更适用于刻画个体农户在参照群体中的相对消费地位，能有效反映微观层面的消费不平等程度^[34]。该指数数值越小，代表对应农户的相对消费水平越高、消费剥夺感越弱，意味着群体内消费不平等程度越低^①。其具体测算逻辑为：首先，假设存在一个样本容量为n的群组L，其中群组内样本农户的消费水平经过升序排列形成消费向量L=(l₁，l₂，l₃，l₄……l_n)，并满足不等式l₁≤l₂≤l₃≤l₄≤……≤l_n，定义群组中消费水平超过l_i的样本消费均值为$\mu_{l_i}^{+}$，消费水平超过l_i的观测值占总观测值的比重为$\gamma_{l_i}^{+}$，μ_l代表群组样本总体消费水平的均值，则Kakwani指数的计算公式为：

① 由于CHFS数据并未公开省级以下的地理信息，故而本文选取受访农户所在省份作为参照群组。

为细致刻画金融科技下乡的具体情况，本文沿袭已有文献的指标构建思路^[35]，从CHFS问卷中选取与金融科技相关的指标构造微观农户层面的金融科技指标。该指标包括以下内容：第一，采用“您家在购物时(包括网购)，是否使用第三方支付账户支付？”考察受访农户移动支付的使用情况。第二，使用“您家是否通过手机银行、余额宝、微信零钱通等方式来购买理财产品？”衡量受访农户数字理财的使用情况。第三，网络借贷。选取的指标对应受访农户在借贷的相关问题中回答是否存在网络借贷行为(诸如蚂蚁借呗、京东金条等)以及网络借贷的金额。进一步地，采用主成分分析法对以上6个指标进行降维处理，得到农户层面的金融科技指数^②。

② 在使用主成分分析法构建指标的过程中，通过了KMO检验(0.654)和Bartlett球型检验(P=0.000)，各变量之间存在较强的相关性。根据特征值大于1，累计贡献率大于60%的标准，本文保留了前两个公共因子构建金融科技指标并进行标准化处理，使其介于0~1之间。

因聚焦微观农户层面的分析，本文进一步从户主个体特征与家庭整体特征两个维度，筛选并纳入相关变量以控制潜在干扰因素，各变量的描述性统计结果详见表 1。

借鉴杨碧云等的研究设计^[4]，采用经典的双向固定效应模型开展回归分析，以此精准识别金融科技下乡农村对农户消费不平等的影响。回归模型如式(2)所示。具体而言，t代表年份，p代表农户所在省份，i代表受访农户，FinT_ipt为农户层面的金融科技渗透指数，Rd_ipt代表受访农户i的消费不平等程度，X_ipt代表一系列的控制变量(家庭特征、户主特征以及区域经济特征)，I_i与T_t分别代表家户固定效应和年份固定效应，ε_ipt代表随机误差项，β₀、β₁、β₂、β₃为待估计参数。

进一步地，为验证前述理论分析，本文借鉴江艇的机制分析思路^[36]，构建如下模型以检验金融科技下乡对农户消费不平等的影响机理：

(3) 式中：Channel_ipt表示一系列机制变量，包括直接影响机制(购物便利性、流动性约束以及社会互动)和间接影响机制(金融素养和非农就业)，α₁表示金融科技与各机制变量的回归系数，γ_ipt为随机误差项。其余变量与式(2)含义相同。

如表 2所示，使用双向固定效应模型(FE)检验金融科技下乡与农户消费不平等的关系。列(1)~(4)显示，在逐步加入个体特征变量、家庭特征变量以及地区特征变量的过程中，金融科技下乡对农户消费不平等的影响均显著为负，说明在金融科技逐步向广大农村地区渗透的过程中，农户采纳金融科技工具能够有效抑制其消费相对剥夺程度的加剧。同时，从经济显著性看，在加入所有控制变量后，金融科技指数每增加一个标准差，表征农户消费不平等的Kakwani指数将降低0.011 5个单位标准差，上述结果与前文的假说H1相符。

本文聚焦金融科技下乡对农户消费不平等的影响。考虑到可能因遗漏变量和反向因果等内生性问题造成模型的估计偏误，本文基于CHFS 2017、CHFS 2019数据与CHFS-SCAU 2021数据构建面板数据，采用工具变量法识别金融科技下乡对农户消费不平等的影响效应。鉴于地形起伏度为非时变变量，无法直接用于双向固定效应回归，参照王小华等的做法构造“地形起伏度×社区内他户金融科技使用均值”作为农户层面金融科技指数的工具变量^[13]：其相关性来源于数字基础设施铺设对地形的依赖，外生性体现在地形与个体消费不平等缺乏直接联系。第一阶段结果显示该工具变量与金融科技指数呈正相关，并且通过了弱工具检验；第二阶段表明金融科技显著抑制农户消费不平等加剧，且基准回归结果因内生性存在低估现象。

考虑到金融科技是一个多维度的复合概念，因此本文选取移动支付、数字理财、网络借贷三个子指标作为主要解释变量进行回归，进一步考察金融科技的不同维度对农户消费不平等的影响。表 4的第(1)~(3)列分别为移动支付、数字理财、网络借贷对农户消费不平等影响的估计结果。就影响效应而言，移动支付在抑制农户消费不平等加剧的过程中作用最大，数字理财次之，网络借贷的作用最小。造成上述结果的可能原因是，移动支付在农村地区的广泛应用，极大地改善了欠发达地区农村的消费环境，提升了弱势农户的购物便利性，进而推动欠发达地区农户更广泛地参与消费；数字理财在农村地区的普及降低了金融市场参与的门槛，弱势农户家庭可以自身的风险特征选择合适的投资理财产品，有利于实现家庭资产的保值增值，而家庭财富的有效积累可通过财富效应在一定程度上缓解消费不平等^[37]；网络借贷影响不显著的可能解释是，依靠血缘、人缘和地缘形成的非正规的民间借贷市场十分活跃，在农村信贷市场中占有较大比重^[38]，导致农户对于新兴的网络借贷服务的需求量不大、活跃度不高，故而网络借贷这一维度对农户消费不平等的影响不显著。

本文先检验金融科技下乡是否通过“环境”渠道影响农户消费不平等，即验证金融科技是否通过优化农村支付环境、信贷环境以及社交环境，进而缓解农户消费不平等。由表 5的Panel A可知，在支付环境方面，金融科技提升了网购的可得性与便利性，显著提高了网购意愿^①与网购深度^②；在信贷环境方面，参考已有文献的做法^[39]，以“金融资产是否小于两个月永久性收入”与“是否持有已激活信用卡”衡量流动性约束，结果显示金融科技显著缓解约束并优化信贷环境；在社交环境方面，参考吴雨等的做法^[40]，以年度网络费用与对经济金融信息的关注度表征社会互动与信息获取，金融科技均对社会互动与信息获取具有促进作用。综上，金融科技下乡通过改善支付、信贷与社交环境拓展消费场景并缓解农户消费不平等现象，H1得到验证。

① 根据CHFS数据构建了“网购意愿”这一虚拟变量，CHFS问卷询问了受访者过去一年中是否进行过网络购物，如受访农户在过去一年中出现网购行为，则“网购意愿”变量赋值为1，反之则为0。

② 根据CHFS数据构建了“网购深度”变量，其使用网络消费占总消费的比例表征。由于网购深度变量为大于等于0的截断数据，所以使用Ⅳ-Tobit模型进行回归估计。

金融科技下乡除了通过环境直接影响农户消费不平等外，还存在“金融科技—环境—努力—农户消费不平等”的间接传导路径。由此下文将从农户职业选择和人力资本两个视角进行验证，结果如表 5的Panel B所示。一方面，我们沿袭已有研究的做法^[43]，构造“户主是否非农就业”哑变量和“非农就业成员占比”变量作为非农就业的代理变量^①，考察金融科技下乡是否通过促进非农就业来缓解农户消费不平等。由列(1)~(2)可知，金融科技对农户非农就业有显著的正向影响，说明金融科技下乡可通过提升非农就业水平缓解农户消费不平等^②。据此，假说H2得到验证。另一方面，本文借鉴尹志超等的做法^[30]，在CHFS问卷中选取与金融素养有关的题项，分别使用主成分分析法(金融素养1)和得分法(金融素养2)构建户主金融素养变量^③ [列(3)~(4)]，可以发现金融科技对农户金融素养的提升有显著的促进作用，说明金融科技下乡可通过增加户主金融素养积累缓解农户消费不平等。由此可知，假说H3得到验证。

① 将CHFS问卷中家庭成员工作类型属于务农的样本，赋值为0，反之则为1。非农就业的类型具体包括“机关团体/事业单位”“国有及国有控股企业”“集体企业”“个体工商户”“私营企业”“外商、港澳台投资企业”“其他类型单位”等。

② 由于非农就业成员占比变量为大于等于0的截断数据，所以使用Ⅳ-Tobit模型进行回归估计。

③ 选用CHFS问卷中利率、风险、通货膨胀三类问题作为金融素养的测度框架。

④ 限于篇幅，稳健性检验结果未予以汇报，留存备索。

稳健性检验主要从以下三个方面展开：第一，重构核心变量。对核心解释变量与被解释变量进行替换以检验结果的稳健性。一方面，将金融科技指数替换为使用广度指数与熵值法构建的综合指数，结果显示金融科技依旧显著抑制农户消费不平等；另一方面，采用基于人均消费的Kakwani指数、Podder指数以及全样本组间比较重新衡量农户消费不平等，结果同样稳健。第二，替换估计方法与样本范围。考虑到被解释变量存在零值堆积可能产生估计偏误，采用面板Tobit模型重新估计后发现结论保持不变。此外，为防范样本选择偏差，分别剔除户主无工作的农户家庭和四大直辖市样本后重新估计，结论依旧稳健。第三，进一步处理内生性问题。鉴于工具变量严格外生假设过于理想化，借鉴Conley等提出的近似零方法(LTZ)放宽工具变量排他性约束^[45]，估计结果仍显著稳健；同时为克服农户选择金融科技使用的自选择偏差，进一步采用IPWRA、IPW与RA三种模型分别估计，结果均表明基准结论具有良好的稳健性。

在金融科技下乡过程中，数字不平等是乡村社会长期存在的现象，主要表现为“接入鸿沟”和“使用鸿沟”，其最终导致机会不平等并演化为消费差距^[46]。结合本文情境，数字鸿沟体现为金融科技下乡对不同群体消费相对剥夺的差异化影响。本文从区域与家户两个层面展开分析。在区域层面，“接入鸿沟”源于地区经济与数字基础设施差异。东部地区发展水平较高，中西部相对滞后，可能影响金融科技红利的释放。实证结果[表 6(1)~(3)]显示，金融科技对欠发达地区(中西部地区^①、经济发展水平较低的地区^②以及数字经济发展不完备的地区^③)农户的消费不平等缓解作用更强，表明其具备包容性，有助于缩小区域消费差距并推动共同富裕。在家户层面，“使用鸿沟”反映个体在数字技能与信息素养上的差异，受经济条件与教育水平的影响显著。优势群体更易掌握和应用数字技术，而弱势群体因物质与教育禀赋不足，使用能力受限。实证结果[表 6(4)~(6)]表明，金融科技对相对贫困户^④、低财富^⑤和低教育群体^⑥的缓解效应更显著，显示其未出现明显“精英俘获”，反而更有助于改善弱势农户的消费境况与社会融合。综上，金融科技下乡在缩小数字鸿沟、促进农户消费平等和乡村社会稳定方面具有积极作用。

① 根据《中共中央、国务院关于促进中部地区崛起的若干意见》、国务院发布的《关于西部大开发若干政策措施的实施意见》，将不包含我国港澳台地区的31个省、自治区与直辖市进行东中西划分。

② 以地区人均GDP衡量，将人均GDP水平高于中位数的省份定义为经济发展水平较高的地区。

③ 借鉴赵涛等的做法^[47]，从互联网接入与数字金融发展两个维度出发，构建省级层面的数字经济指数，将数字经济水平高于中位数的省份定义为数字经济发展水平较高的地区。

④ 借鉴李梦娜等的做法^[48]，使用全样本总收入中位数的50%作为“相对贫困线”，若受访农户家庭收入高于相对贫困线，则定义为“非相对贫困户”。

⑤ 为避免收入与消费变化引致的估计偏误，以样本农户财富水平的中位数为划分标准构建“高财富”哑变量，若受访农户财富水平高于中位数，则被定义为“高财富水平”

⑥ 以样本农户受教育年限的中位数为划分标准构建“高教育程度”哑变量，若受访农户受教育年限高于中位数，则被定义为“高教育程度”。

随着乡村振兴战略的不断推进，我国农村居民消费需求正在逐步向高层次转变。基于此，本文参考葛继红等的做法^[49]，将衣食住行等支出归为生存型消费，将娱乐、旅游、家庭设备服务等支出视为享受型消费，将教育、医疗支出以及其他服务支出视为发展享受型消费，由此构建农户生存型消费不平等指数与发展享受型消费不平等指数重新回归。表 7的实证结果显示，金融科技能够显著缓解发展享受型消费不平等，说明金融科技下乡主要缩小农村内部更高层次消费的差距，有助于农户消费升级和美好生活愿望的实现。

本文基于2017年、2019年中国家庭金融调查数据以及2021年华南农业大学与西南财经大学共同开展的调研数据合并成的面板数据集，细致考察了金融科技下乡对农户消费不平等的影响。研究结果表明，金融科技下乡在有效抑制农户消费不平等方面发挥了显著作用，且该效应在克服内生性问题及经过稳健性检验后依然成立。进一步机制分析显示，金融科技通过优化支付、信贷与社交环境的“环境效应”以及促进非农就业、提升金融素养的“努力效应”，共同作用于缓解农户消费差距。此外，金融科技展现出良好的包容性特征，能够显著缩小欠发达地区及资源禀赋不足农户的消费差距，推动消费结构向发展型、享受型升级。

总体来看，本文的主要结论具有多重政策启示，且这些启示彼此之间具有内在逻辑关联。其一，应进一步加快金融科技在农村地区的普及与覆盖。各级政府不仅要在总体规划层面将农村数字基础设施纳入优先发展领域，而且要根据区域发展不平衡的现实，制定差异化的扶持与激励政策，特别是对欠发达地区和弱势群体给予更多倾斜。通过在经济基础薄弱、金融服务缺位的村镇优先布局移动支付终端和数字金融服务站，推动支付结算、消费信贷等基础性功能真正延伸至村级场景，打通金融服务“最后一公里”，以此在实质上降低农村居民的交易成本和时间成本，营造更加便利、安全、低成本的消费环境。其二，需要推动金融产品设计与农户多样化、分层次的金融需求实现精准对接。在信息技术和政务数据逐步打通的背景下，可鼓励商业银行、农村信用社以及各类持牌金融机构，在严格保护隐私和保证数据安全的前提下，整合土地确权、农业补贴、产业项目等多源政务数据，构建覆盖资产状况、生产经营、还款历史等维度的农户信用画像。据此开发更契合地方产业结构和农户消费特征的金融科技产品，例如与农事周期相匹配的小额信用消费贷款、与农业保险或价格保险相捆绑的消费信贷工具等，从而提高金融供给的针对性与有效性，进而在缓解农户流动性约束的同时，缩小农村内部的消费差距。其三，在供给端创新的同时，还需要着力优化农村整体金融生态，重点弥合“会不会用、敢不敢用”的“使用鸿沟”。政府部门可以通过财政补贴、税收优惠、绩效考核挂钩等方式，引导和激励金融科技平台以及传统金融机构，将数字支付、线上信贷和便民理财等服务更深地嵌入到农村日常生活场景之中，使其融入农产品交易、乡村电商、农村公共服务缴费以及熟人社交网络等具体环节。一旦金融科技服务真正融入农户日常生产生活，其使用门槛和心理成本将明显下降，弱势农户的参与度与使用频率也有望提升，从而将“形式上的可及性”转化为“实质上的可获得性和可利用性”。其四，要将金融科技对农村消费的积极作用由短期工具效应转化为长期制度红利，离不开农户金融素养的持续提升。政策层面不仅要将金融教育纳入乡村公共服务体系，通过“金融知识下乡”“专题培训+线上课程”等多种形式，系统性提升农户对利率、风险、信用记录、个人信息保护等基本金融概念的理解，还应拓宽其获取金融信息的渠道，减少对单一平台或非正式信息源的依赖。通过强化农户的金融认知与风险管理能力，使其能够在不同平台和产品之间进行理性比较和审慎选择，既敢于利用金融科技改善消费与生产，又能有效防范过度借贷、盲目投资等行为，从源头上缓解“数字排斥”与“数字成瘾”的双重风险。