安徽省数字普惠金融对城乡收入差距的影响-基于创业行为的中介效应分析

安徽省数字普惠金融对城乡收入差距的影响——基于创业行为的中介效应分析目录TOC\o"1-5"\h\u引言 摘要：改革开放后，我国经济发展迅速，尽管城乡之间的经济联系日益加强，但城乡居民的收入差距依然存在，而数字普惠金融是解决城乡收入差距的重要手段之一。安徽省作为传统的农业大省也面临着城乡收入差距过大的问题。在此背景下，研究基于创业行为的安徽省数字普惠金融对城乡收入差距的影响，对安徽省高质量发展，实现共同富裕具有重要意义。本文依据相关理论对数字普惠金融对城乡收入差距的影响进行理论分析，并提出研究假设，在此基础上，利用2011—2021年安徽省16个地级市的面板数据建立固定效应模型，实证分析安徽省数字普惠金融对城乡收入差距的影响。结果表明，安徽省数字普惠金融可以通过直接缩小城乡收入差距，也可通过创业行为间接缩小城乡收入差距。在经过一系列稳健性检验后，该结论依然成立。因此要完善农村互联网基础设施建设；普及相关金融知识教育；发挥乡贤“领头羊”作用，提高农村居民投资创业意愿。关键词：数字普惠金融；城乡收入差距；创业行为；中介效应；安徽省引言改革开放40多年来，中国经济的高速发展取得了举世瞩目的成绩。2021年7月1日，我们在中华大地上全面建成了小康社会[1]。这是我国在解决发展不平衡、不充分问题上的里程碑事件，但城乡发展差距问题作为一块“硬骨头”长期存在，其中收入差距对民生的影响最直接，根据国家统计局的数据，2023年我国农村居民人均可支配收入为21691元，城镇居民人均可支配收入51821元，前者仅为后者的41.86%，尚不及一半[2]。安徽省作为长三角经济圈的重要组成部分，近些年来GDP总量快速增长，但城乡收入差距也在逐渐拉大。根据安徽省统计局数据，按照可比价格，安徽省城乡收入绝对差距由2018年的20397元扩大到2023年的26302元[3]。城乡收入差距过大是实现全体人民共同富裕路上的“绊脚石”，因此亟待解决。在市场经济发展过程中，金融资源的合理配置是推动经济社会平稳运转的关键，大数据、云计算等前沿科技的广泛使用使得数字普惠金融的概念日益深入人心。这些技术的运用不仅提高了金融服务的效率，更让金融服务触手可得，普及每一个普通家庭。数字普惠金融的发展有效地降低了金融活动的参与门槛，这一趋势将原本被排斥在传统金融体系之外的群体——如偏远地区的农民、小微企业以及低收入人群等重新纳入到金融服务的范围之内，实现中国经济的“包容性”增长。在当下的新发展阶段，数字普惠金融已经成为缩小城乡收入差距，促进区域经济协调可持续发展的重要手段。目前，已经有一些学者对数字普惠金融对城乡收入差距的影响进行了研究，这些研究主要分为两大方面：一方面是基于理论框架的理论分析；另一方面是通过实证方法来验证理论观点的实证分析。①在数字普惠金融对城乡收入差距影响的理论分析方面，学者们的研究视角主要集中在数字普惠金融的特征及在缩小城乡收入差距方面的优势。绝大多数学者认为数字普惠金融的发展可以缩小城乡收入差距。国外学者Demirgdüç等（2009）认为普惠金融可以降低金融成本从而对低收入群体有益[4]，且普惠金融的上升与社会分配不平等的减少有着密切的关系（Sarma，2011）[5]。宋晓玲（2017）分析了数字普惠金融所具备的独特优势，包括高触达性和风险控制能力，可以降低金融服务门槛效应、缓解减贫效应，进而收敛城乡收入差距[6]。任常青等（2020）认为数字普惠金融的包容性特征改善了金融资源在城乡之间的分配，从而促进城乡经济的包容性增长，有利于缓解城乡收入分配不均的现状[7]。李牧辰（2023）认为数字普惠金融能够缓解金融市场中普遍存在的信息不对称问题,提高金融供给服务可持续性，从而促进城乡收入差距缩小[8]。刘松涛等（2024）认为数字普惠金融是先进的数字技术和普惠金融的理念相结合形成的一种新模式，具有益贫性、便捷化特征，这将大幅降低金融服务门槛与成本，提高“三农”金融业务的范围与效率[9]。但也有学者研究得出相反结论，Maurer等（2007）认为普惠金融推进过程中出现的“信贷资金错配”和“精英俘获”，加剧融资机会的不平等，导致金融资源无法配置到目标受众群体[10]。星焱（2016）指出“数字鸿沟”是普惠金融无法充分发挥其积极功能的主要原因，而在欠发达的贫穷地区，基于网络的普惠金融系统也很难得以构建[11]。②在数字普惠金融对城乡收入差距影响的实证分析方面，已经有不少学者展开了研究，具体包括数字普惠金融发展水平的测度、数字普惠金融对城乡收入差距的直接影响和间接影响。郭峰等（2020）编制的北京大学数字普惠金融指数解决了数字普惠金融发展水平的测度问题[12]。该指数公布之后，学术界利用该指数进行了大量的实证研究，绝大多数关于两者关系的实证检验均表明数字普惠金融发展对城乡收入差距具有负向影响。杨伟明等（2020）通过建立中介效应模型，发现数字普惠金融通过促进经济增长显著提高了我国城乡居民收入[13]。李娜（2021）基于省际面板数据建立固定效应模型，实证分析得出数字普惠金融通过提高人力资本积累的速度和促进人力资本高级化来缩小城乡收入差距这一结论[14]。杨彩林等（2022）通过建立SDM模型，发现数字普惠金融能够通过增加农村居民信贷供给，进而减少当地与邻近省市的城乡收入差距，并且这一过程产生了明显的空间外溢效果[15]。邹新阳（2023）将城乡收入差距细分为城乡工资性、经营性、转移性和财产性收入差距，实证分析数字普惠金融与城乡收入差距关系中可能存在的结构效应，结论是数字普惠金融对城乡工资性、经营性、转移性收入差距存在收敛效应,对财产性收入差距存在发散效应[16]。陈冬平等（2022）基于2011—2019年地级市面板数据，通过构建门槛模型发现数字普惠金融对中西部地区、中大规模城市的城乡收入差距收敛效果更明显[17]。但是也有学者研究得出相反结论，郑展鹏（2023）选用人本资本作为门槛变量构建门槛模型，发现人力资本在跨越门槛值前后，数字普惠金融对城乡收入差距的影响发生了转折性变化，即“先扩大、后缩小”，表现为“数字鸿沟”向“数字红利”的转变[18]。在深入研究了现有文献后，发现关于数字普惠金融对城乡收入差距影响的研究取得了积极的进展，但仍然存在进一步深化和扩展的空间。一是目前的研究大多集中在实证分析上，而理论分析相对薄弱，这种方法论上的局限性可能导致对问题的认识不够全面。二是在数字普惠金融对城乡收入差距的间接影响方面，缺乏基于创业行为视角的分析。居民的劳动收入与宏观创业行为息息相关，并且居民是否有能力进行资本投资取决于自身的财富水平，而数字普惠金融通过缓解居民的融资约束促使其进行投资创业，进而影响城乡收入差距。创业行为在这一过程中起着桥梁作用，因此分析创业行为在数字普惠金融与城乡收入差距之间的中介作用是必要的。本文在进行理论分析的基础上，使用2011-2021年安徽省的16个地级市面板数据，以创业行为作为中介变量，通过构建固定效应模型实证分析安徽省数字普惠金融对城乡收入差距的影响，并据此提出有利于缩小安徽省城乡收入差距的政策建议。本文的研究不仅能丰富数字普惠金融与城乡收入差距领域的学术讨论，而且能为安徽省在推动区域经济平衡发展、治理实现共同富裕方面提供实用的指导。一、理论分析与研究假设（一）理论基础1.门槛效应理论波兰经济学家B.Malish（1963）首次提出门槛理论，认为在当今的金融市场上，金融服务并非是无门槛的自由获取[19]。由于市场参与者之间信息的不对称性，金融机构为了规避风险，往往要求借款人提供额外的风险控制措施，例如担保或抵押资产。这种做法无疑会增加贷款成本。对于那些没有足够经济能力来支付这一成本的贫困群体而言，他们将被排除在金融服务之外，从而进一步加剧了贫富群体的收入差距。相比于农村地区，城市地区资本活力更大，金融机构众多，金融市场的竞争关系促使银行愿意为低收入人群提供小额贷款。这种市场化的竞争机制使得城市和农村在金融服务门槛上存在显著差异，城乡金融资源的配置出现失衡。此外，农村地区金融服务的高门槛还会导致一些初创企业面临融资贵、融资难的问题。这些企业发展的受阻会间接影响到农村居民的就业机会和收入增长，从而使得城乡收入差距不断扩大。金融排斥理论金融排斥理论由Leyshon（1994）提出[20]，具体可以从需求和供给两个方面进行分析。在需求层面，该理论揭示了一种普遍现象，主要表现为“可得但不愿”，即低收入弱势群体虽有机会获得金融服务，却因各种原因缺乏动力去接受这些服务。具体而言，这类群体往往由于自身的教育水平、经济能力和根深蒂固的传统价值观等种种因素影响，对接受金融服务持保留态度。这种情况在农村地区尤为明显，农村居民通常受教育程度较低，这意味着他们对金融产品的基本概念和操作流程了解有限。此外，农民的收入水平普遍不高且波动性较强，使得其对于金融借贷产品感到担忧，害怕偿还能力不足，进而对金融机构的信任度降低。因此，当金融机构试图向农村居民提供贷款或其他形式的援助时，往往难以得到积极的响应，这些因素共同作用，形成了金融排斥的恶性循环。在供给层面，农民在享受金融服务方面常常面临“想要但不得”的窘境。这种现象背后，主要是市场定位的差异造成的，商业银行的业务策略主要是以盈利为目的，追求资金的安全性和流动性，农业生产的特性决定了农业生产过程中充满了风险和不确定性。农作物的生长周期长、受气候影响大，一旦发生自然灾害，可能会造成巨大的经济损失甚至颗粒无收。而金融机构在选择投资对象时，往往会倾向于那些经营模式稳定、抗风险能力强的行业，例如制造业、建筑业等，对于农业则显得不太重视。金融包容理论金融包容理论是“包容性增长”思想在金融领域中的延伸。简而言之就是某一个因素的变化有利于人们收益的提高，而贫困的人会因为这种因素的变动产生全面的经济发展[21]。它不仅仅是一个抽象的专业术语，而是涉及金融服务对于所有阶层和群体可及性和可负担性的提升。金融包容性强调的是在金融体系中，无论人们的社会经济背景如何，都能平等地获得必要的金融资源和服务，从而促进个人和社区的整体发展与繁荣。这种包容性的增长理念不仅关注于财富积累，还关注于教育、医疗、就业机会等多方面因素的共同进步。因此，金融包容性是实现“包容性增长”目标的关键途径，通过为社会各阶层提供平等的金融支持，不仅能够缩小贫富差距，还能激发社会活力，促进经济结构的优化升级，这种模式有助于构建一个更加公平、和谐的社会环境。（二）数字普惠金融对城乡收入差距的直接影响分析与假设根据门槛效应理论和金融排斥理论，发现数字普惠金融可以显著降低金融服务的门槛效应，缓解农村弱势群体金融排斥、融资约束的问题，从而实现金融的包容性增长。具体而言，数字普惠金融借助于网络大数据与区块链等前沿技术的支持，金融机构得以通过对海量数据的分析处理，以及建立起可追踪的信用评估模型，从而大幅提升了自身的风险管理能力。这些技术手段使得金融机构能够更加精准地评估客户的信用状况，并据此调整信贷决策，有效降低了潜在的金融风险。那些原本因抵押资产不足而无法获得互联网金融服务的人群也有了更多获得资金支持的机会。他们可以通过互联网平台，以较低的融资成本进行借贷，进而扩大了自身的经济活动范围，促进了个人和初创企业的发展。金融机构也能够打破以往因地理位置而形成的藩篱，将服务的触角延伸至传统上被认为难以触及的地区，扩大了金融服务范围，平衡了金融资源在城乡之间的分配，基于上述分析，提出本文的第一个假设：H1：数字普惠金融可以直接改善安徽省城乡收入差距。（三）数字普惠金融对城乡收入差距的间接影响分析与假设降低融资成本降低融资成本数字普惠金融信贷市场创业行为劳动力市场生产需求城乡收入差距图1数字普惠金融对城乡收入差距的间接影响流程图数字普惠金融是金融包容理论下的具体产物，重视消除贫困，实现社会公平。在信贷市场上，通过改变金融资源配置降低企业、个人享有金融服务的成本，使得农村有创业需求但缺乏启动资金的居民可以通过贷款创业，摆脱传统的农耕生活方式，转而投身于更多样化、现代化的商业活动中去。创业行为的增加会引致生产需求，增加对劳动力等生产要素的需要。随着经济的发展和教育水平的提高，城市居民与农村居民之间的人力资本水平呈现出显著的差异。城市居民往往拥有更高层次的人力资本，包括更广泛的知识技能和更加多样的工作经验，因此导致城市地区的用人成本偏高，而中小企业作为国民经济的重要组成部分，在初创阶段往往需要大量的劳动力以降低成本和实现盈利，所以许多企业不得不转向农村地区寻找廉价劳动力。这种策略不仅为中小企业节省了大量的招聘成本，同时也为农村的剩余劳动力提供了工作机会。通过这种方式，中小企业得以迅速扩大生产规模，农村居民的收入也随之增加，有利于平衡城乡就业结构、缩小城乡收入差距，具体影响路径如图1所示。基于上述分析，本文提出第二个假设：H2：数字普惠金融可以通过激励创业行为间接改善安徽省城乡收入差距。二、实证研究设计（一）变量说明、测度与分析1.变量说明本文具体的变量定义及计算方法如表1所示。表1变量说明表变量类型变量符号变量名称测度指标被解释变量Theil城乡收入差距城乡居民泰尔指数核心解释变量Fin数字普惠金融发展水平引自北京大学数字普惠金融指数中介变量Entrepreneurship创业行为农村居民每百人新注册企业数量控制变量Open对外开放程度进出口总额/GDPGov政府财政支出地方财政支出/GDPLnPGDP经济发展水平人均GDP取对数Urban城镇化率地方城镇人口/总人口2.变量测度（1）被解释变量城乡收入差距（Theil）的测度在过去的研究中，学者们广泛采用了城乡居民收入比这一指标来量化评估地区间的城乡收入差距。然而由于该比率并未考虑城乡人口比例的差异，它无法真实反映我国城乡之间收入水平的实际差距。为了精准反映城乡居民收入分配的不平等状况，故采用城乡居民泰尔指数作为被解释变量，城乡居民泰尔指数的增大，通常被视为城乡收入差距扩大的信号，具体计算公式如下：Xt表示第t年城镇和农村的总人口数；Yt表示城镇居民和农村居民第t年的总人均可支配收入；j=1代表城镇、j=2代表乡村。（2）核心解释变量数字普惠金融发展水平（Fin）的测度数字普惠金融总指数（Fin）是对数字普惠金融发展水平进行评估的重要手段，Fin越大，说明该地级市数字普惠金融水平越高。数字普惠金融总指数基于覆盖广度、使用深度和数字化程度三个指标测度得到。（3）中介变量创业行为（Entr）的测度采用安徽省的16个地级市农村居民每百人新注册企业数量来表示创业行为。（4）控制变量的测度城乡收入差距受到多种因素的共同作用和影响。本文参考了众多现有文献，采用的控制变量及其测度方法如下：①对外开放程度（Open）反映地区经济参与全球市场的程度，用各地级市当年平均汇率折算的进出口总额与GDP的比值衡量；②政府财政支出水平（Gov）关联到政府在推动经济发展中所扮演角色的强度，采取当年政府财政支出与GDP的比值衡量；③经济发展水平（LnPGDP）是衡量城市经济成熟度的重要维度，采用当年地级市人均GDP再取对数进行处理；④城镇化率（Urban）是衡量城市化进程的关键指标，用各地级市城镇人口与总人口的比值表示。3.变量的描述性分析表2为主要变量的描述性统计结果，变量的标准差不大，说明波动总体较为平稳。表2描述性统计变量平均值中位数标准差最小值最大值城乡收入差距（Theil）0.0840.0830.0290.0230.172数字普惠金融总指数（Fin）187.3195.774.227.1330.9创业行为（Entr）0.9740.8920.5390.2474.100城镇化率（Urban）0.5390.5370.1170.3130.840对外开放程度（Open）0.0350.0330.0200.0050.093经济发展水平（LnPGDP）10.6110.560.539.3211.71财政财政支出（Gov）0.2000.1920.0630.0090.385（二）数据来源、处理与初步检验1.数据来源及处理基于数据的可得性，本文解释变量的数据来自于北京大学数字金融研究中心所提供的数字普惠金融指数，该数据是在金融科技、数字普惠金融等研究领域颇具知名度的数据产品，指标较详细，范围较全面，因而具有权威性。被解释变量数据主要来自于《安徽省统计年鉴（2012-2022年）》，同时借鉴中经网统计数据库和EPS全球统计数据分析平台。中介变量、控制变量数据来源和被解释变量相同，但部分原始数据出于简便直观考虑，笔者进行了合并计算处理。2.数据的初步检验多重共线性检验为避免数据之间存在较强的多重共线性导致回归结果有偏，首先进行共线性诊断，根据表3得出方差膨胀因子VIF均不超过10，说明数据之间不存在较强的多重共线性。表3多重共线性检验变量VIFTheil1.65Fin2.43Entr2.78Urban2.54Open1.75LnPGDP5.96Gov3.56（2）单位根检验为避免伪回归现象，需要对各变量进行单位根检验。但由于本文选取的是短面板数据，其特点在于个体层面的维度（N=16）大于时间层面的维度（T=11），基于这样的数据特性和已有文献的研究经验，借鉴陈强（2014）的做法[22]，故选择不再对其进行单位根检验。（三）模型构建Hausman检验的p值=0.023，通过5%的显著性水平，因此选用固定效应模型进行实证分析，借鉴温忠麟（2004）的做法[23]，建立式（1）至式（3）的模型，实证检验安徽省数字普惠金融对城乡收入差距的综合影响、直接影响和间接影响。（1）（2）（3）其中Theil表示安徽省城乡收入差距，下标i、t表示不同的地级市和年份，为待估参数，Fin代表数字普惠金融，Entr表示创业行为，Control表示一系列控制变量，为个体效应，为时间效应，为随机扰动项。模型估计、检验与结果分析（一）模型参数估计采用最小二乘估计法进行参数估计，Stata软件中得到如下的回归结果。表4安徽省数字普惠金融对城乡收入差距影响的回归结果变量（1）（2）（3）TheilEntrTheilFin-0.00018***0.00239***-0.00008***(0.000)(0.000)(0.000)Entr-0.043*(0.002)Urban-0.087***4.327***-0.113***(0.033)(0.775)(0.035)Open-0.196-8.283***-0.148(0.122)(2.911)(0.125)LnPGDP-0.006-0.101-0.006(0.009)(0.211)(0.009)Gov-0.061**-0.396-0.058**(0.031)(0.733)(0.031)常数项0.249***-0.4270.251***(0.082)(1.944)(0.081)样本量176176176R20.7550.6810.760修正的R20.7240.6600.727Prob>F0.0000.0000.000（注：括号内为稳健标准误，***、**和*分别表示1%、5%和10%的显著性水平；下同）（二）模型估计结果检验1.模型估计结果的统计检验（1）拟合优度检验由表4可知，回归方程不论是R2还是修正的R2均大于0.65，说明估计的样本回归方程拟合度较好。（2）回归方程的显著性检验由表4可知，F统计量对应的P值为0.000小于显著性水平0.01，说明模型的回归方程总体显著。（3）回归参数估计值的显著性检验由表4可知，回归系数的估计值的t统计量对应的P值均小于显著性水平0.1，因此模型（1）（2）（3）中的Fin和Entr均显著。2.模型估计结果的稳健性检验（1）直接影响稳健性检验采取核心解释变量替换法进行检验，将衡量数字普惠金融发展水平的总指数替换为多个不同维度的子指数。通过这一方法，可以深入理解不同因素如何影响安徽省数字普惠金融服务的普及与应用，进而对城乡收入差距产生直接影响。由表5可见，数字普惠金融不同维度的子指数对安徽省城乡收入差距的直接影响均在1%的显著性水平下显著，说明回归结果较为稳健。值得注意的是，尽管所有的子指数都很显著，但是在影响大小上存在一定的差异。覆盖广度这个子指数对于缩小安徽省城乡收入差距起到了最为显著的效果，它反映的是数字普惠金融覆盖人群的状况；紧随其后的是数字化程度，它反映的是金融科技进步对普惠金融服务提供方式的改变。最后是使用深度，它反映的是用户参与度和体验质量。表5不同维度的数字普惠金融对安徽省城乡收入差距的直接影响变量Theil覆盖广度-0.00009***(0.000)使用深度-0.00006***(0.000)数字化程度-0.00007***(0.000)中介变量存在存在存在控制变量存在存在存在常数项0.161*0.463***0.346***(0.086)(0.077)(0.066)样本数176176176R20.7660.7150.764（2）间接影响稳健性检验为了确保中介效应结果的可靠性，本文采用Bootstrap法进行间接影响稳健性检验[24]。Bootstrap法是一种非参数估计法，通过对原始数据进行多次随机抽样来生成一个足够大的样本量，进而在一定程度上克服了传统参数估计法中存在的偏差问题。具体到本文，倘若BS1（间接效应）95%的置信区间包含0，则说明安徽省数字普惠金融与城乡收入差距之间不存在中介效应；倘若不包括0，则说明存在中介效应；倘若BS2（直接效应）95%的置信区间包含0，则是完全中介效应。倘若不包含0，则是部分中介效应。在Bootstrap重复600次后，结果如表6所示，说明安徽省数字普惠金融可通过激励创业行为这条中介路径缩小城乡收入差距，中介效应结果稳健可靠。表6Bootstrap检验结果中介变量效应类型系数P95%的置信区间Entrepreneurship间接效应-0.00012**0.03[-0.00016，-0.00009]直接效应-0.00009***0.00[-0.00017，-0.00006]（三）结果分析1.安徽省数字普惠金融对城乡收入差距的直接影响分析从表4中可以看出，Fin在1%的水平下显著，说明安徽省数字普惠金融能显著缩小城乡收入差距，其中总效应-0.00018，直接效应-0.00008，直接效应占总效应的比重约为44%。控制变量中，城镇化率、政府财政支出也都在一定程度上抑制城乡收入差距的扩大。城镇化率越高，农村剩余劳动力越有机会转移至工资报酬率更高的城镇企业，从而改善城乡收入差距；政府财政支出水平越高，农村基础设施建设往往越完善，农业现代化、规模化程度更高，农民社会保障体系更健全，这将直接改善农村居民收入水平。综上所述，假说H1由此得以验证。2.安徽省数字普惠金融对城乡收入差距的间接影响分析由表4可知，当将创业行为这一中介变量纳入模型分析时，能够显著降低安徽省数字普惠金融对城乡收入差距的影响系数，说明创业行为在其中发挥部分中介效应，间接效应大小约为-0.0001，中介效应占总效应的比重约为56%，说明安徽省数字普惠金融对城乡收入差距的改善作用约有56%来自于创业行为的中介作用，安徽省数字普惠金融提供的金融支持和服务，尤其是对小微企业的信贷支持，使得更多人有机会投身于自主创业之中，农村居民创业行为的增加为当地带来了就业机会，能够显著缩小城乡收入差距。综上所述，假说H2由此得以验证。四、结论及对策建议（一）主要结论在当今数字化转型的时代背景下，数字普惠金融已经成为推动经济发展和缩小地区间收入差距的关键力量。经过分析，本文得到了如下结论：第一，安徽省数字普惠金融的发展（Fin）对城乡收入差距(Theil)具有直接影响，能显著缩小城乡收入差距，Fin每增加1个单位，Theil就缩小0.00008个单位；第二，安徽省数字普惠金融的发展通过创业行为（Entr）对缩小城乡收入差距产生间接影响，Entr每增加1个单位，Theil就缩小0.0001个单位，中介效应占总效应比重约为56%。（二）政策建议（1）完善农村互联网基础设施建设。只有当这一基础建设得到有效推进，数字普惠金融才能与之相辅相成，实现两者的良性互动。政府相关部门、企业应共同努力，提高农村通信网络的覆盖率，确保网络速度和信号质量的不断提升。这样数字普惠金融服务的可得性才能不断增强，从而有效缓解农村地区支付结算的“最后一公里”难题。（2）加强农村居民对数字普惠金融的认知和理解，提升相关知识宣传的深度和广度。由于农村金融市场发展水平较低，使得部分农民对数字金融业务了解不够全面深入，进而影响到对该业务的接受程度。所以要鼓励农村居民自发进行网络学习，利用互联网平台丰富的教育资源，开展线上培训和交流活动；其次是政府层面的支持和引导，通过组织集体的培训活动，邀请行业专家和技术人员，针对农村居民关心的金融产品和服务进行深入讲解；最后是借助数字普惠金融企业的力量，增加农村居民了解此类产品的机会。（3）发挥乡贤“领头羊”作用，提高安徽省农村居民投资创业意愿。培育新型农业经营主体，促进乡村产业振兴，通过政策激励、资金扶持、土地流转等方式，鼓励引导广大乡贤、成功人士返乡创业、支持家乡建设，加快形成“在外乡亲回、家乡建设好”的良好局面。参考文献[1]习近平.在庆祝中国共产党成立100周年大会上的讲话[N]．人民日报，2021—07—02(02)．[2]中华人民共和国统计局，国家统计局调查总队.中国统计年鉴[M].北京：中国统计出版社，2024.[3]安徽省统计局，国家统计局安徽调查总队.安徽统计年鉴[M].北京：中国统计出版社，2024.[4]AsliDemirgüç－Kunt,RossLevineRFinanceandinequality:theoryandevidence[J].AnnualReviewofFinancialEconomics,2009,1(01):287－318．[5]MandiraSarma,JesimPaisJ.Financialinclusionanddevelopment[J].Journalofinternationaldevelopment,2011,23(05):613—628．[6]宋晓玲.数字普惠金融缩小城乡收入差距的实证检验[J].财经科学，2017,(06):14-25.[7]任常青,余春苗.金融包容与城乡收入差距——基于中国省级面板数据的实证检验[J].农村经济，2020,(03):54-60.[8]李牧辰,封思贤,谢星.数字普惠金融对城乡收入差距的异质性影响研究[J].南京农业大学学报(社会科