乡村振兴战略下金融科技赋能农村金融的路径探索

目录TOC\o"1-3"\h\u6980一、绪论 624886（一）研究背景及意义 6117851.研究背景 6263782.研究意义 6110883.研究目的 626514（二）文献综述 7211801.金融科技和农村金融发展与深度融合现状 7163472.金融科技和农村金融发展困境 73433.金融科技助力农村金融的机遇 892914.文献述评 916229（三）研究内容与方法 9296061.研究内容 9209642.研究方法 925363（四）创新点 105373二、理论基础与机制分析 1021324（一）相关概念 10202001.金融科技内涵 10246812.乡村振兴下农村金融的含义 1026392（二）理论基础 1122761．社会利益论 1129882．金融风险论 1128094（三）金融科技对农村金融的作用路径 11244361.提升监管效率与穿透力 11319992.降低信息不对称与新型风险 11238183.促进普惠金融覆盖 128407三、研究设计与数据来源 1216338（一）模型构建 128495（二）变量定义 1325251.被解释变量 1347222.解释变量 13138283.控制变量 1417354（三）变量说明 1424502（四）数据来源与样本筛选 1528716四、实证分析与结果讨论 1513896（一）描述性统计与相关性分析 15207151.描述性统计 15327212.相关性分析 1626018（二）基准回归分析 1820436（三）稳健性检验 199402（四）内生性检验 2030791（五）异质性分析 2212210五、典型案例分析 2321229（一）案例选择依据 2332132（二）案例背景 23301661.中国蚂蚁集团"县域普惠金融"模式（浙江、四川等地） 23178702.中国建设银行"裕农通"普惠服务点（全国覆盖） 231935（三）案例启示 2422524六、研究结论与政策建议 2426008（一）研究结论 24164621.金融科技推动农村金融的发展 24258562.数字基础设施不足制约发展 24230663.风险与挑战并存，创新金融监管模式 243111（二）政策建议 24207691.强化数字基础设施建设 248302.完善政策激励与监管框架 24293053.提升农民数字金融能力 2414852参考文献 2529147致谢 27

摘要：金融科技通过金融+现代科技成果对传统金融服务和产品进行改造，而当前的农村金融体系已经无法满足对乡村振兴战略的高效助力，需要通过金融科技的赋能完成转型升级。本文运用回归模型，深度探讨金融科技赋能农村金融的优势以及仍然存在的不足之处。研究发现：（1）农村金融的市场环境制约着金融科技与农村金融的深度融合。（2）金融科技助力农村普惠金融发展、推动乡村振兴发展。因此，有必要运用金融科技助推农村金融的创新和变革，从而更高效地完成乡村振兴战略。关键词：金融科技；乡村振兴；农村金融；数字普惠金融

绪论研究背景及意义研究背景当前，中国已进入高质量发展阶段，然而“三农”问题依然突出。由于农村新业态和新模式的出现，传统农村金融体系已无法完全支撑其要求的高效发展，所以需要引进金融科技这一金融与科技的结合体来完善传统农村金融，构建更普适的现代化新型农村金融体系和监管。研究意义在农村金融领域，金融科技深化农村金融改革、增强农村金融服务能力，推动农村金融高质量发展（张正平，2023）。金融科技持续演进的过程中，其发展态势既可能催生新的机遇，也可能衍生并潜藏多元风险。在推进金融科技发展的进程中，需审慎权衡创新激励与风险管控的关系，构建起发展与规范协同共进、创新驱动与安全保障相互支撑的良性机制，以实现金融科技在稳健轨道上的创新突破与可持续发展。研究目的目前已有文献仍有可以完善的空间：一方面，鲜少有文献探讨金融科技可以通过金融监管助力构建新农村金融体系，另一方面，已有文献忽略了金融科技对现代化新农村金融的体系完善与新业态、新产业和新模式出现下仍然存在的问题。本文重点围绕金融科技助力农村金融发展的多元路径展开探讨，旨在探寻契合乡村振兴需求的金融科技赋能新模式。文献综述金融科技和农村金融发展与深度融合现状随着金融科技与农村金融的融合，一方面金融科技利用技术推动农村金融的创新与改革，提供更多在借贷、定价等农业、农产品方面的金融产品和服务；另一方面金融科技在农村金融背景下的发展、实施案例与经验弥补当前金融科技领域存在的不足以及寻找未来仍然可以改善之处和潜能。金融科技和农村金融发展困境在需求方，农业是一个低利润的弱质产业（Schultz，1982）。由于农业的特殊属性，难以对其产品及风险进行精准定价，以及高投资低收益的高概率让金融投资者望而却步。农村经济社会形态呈分散性，信息不对称表现尤为突出（付琼，2021）。目前，留村务农的农户依旧保持着高龄化的趋势，并且对金融信息的理解与接受能力较差。据研究，农户的金融素养并没有得到明显提高，农户金融素养水平整体偏低，金融市场的参与率低，多数农户的投资理财理念只限于银行存款（陈治国等，2021）。不仅是农户，由于文化差异，大部分中国人更偏好有稳定收入的银行存款，短时间内改变大部分中国人根深蒂固的流动性偏好还是较为困难的。在供给方，立足于农村鲜明特色的中小金融机构数量不足，但目前农村金融生态环境面临巨大变化，各种补充性金融形态正在迅速进入农村和县域金融市场（何嘉乐，2020）。当前提供的金融产品与服务大多复制了商业银行的产品模式，与农村金融市场中的需求主体匹配度较低，也缺乏特色，针对性不强（张珩等，2019）.同时，管理方面，不协调日益明显（曾刚，2020）。监管方面，新业态层出不穷，金融监管机构还用落后的监管方法管理新形式，未进行监管调整和风险监控，限制农村金融发展。其次，金融科技作为新领域，存在行业初期的发展瓶颈与重重挑战。金融科技监管理念僵硬，风险较高（周蓉蓉，2020）。通过各种算法，金融科技产生了机器人自动化投资咨询，而机器缺乏变通及人文关怀，无法满足客户的多样化需求，存在缺乏个性化、风险承受能力评估不足的问题（吴冲锋等，2024）。由于适配性不足，农村金融机构的服务价值并不高（苏祎含，2023）。当然，目前存在的政策和法律还不够完善。金融机构与第三方支付机构合作的不规范、违规行为以及法律不完善所带来的连锁反应，极易引发法律风险（李展等，2019）。需要平衡惠农金融创新与风险防范之间的关系，防范系统性金融风险的发生（孙晓等，2022）。最后，金融科技与农村金融之间存在融合困难。由于发展速度不匹配，农村金融往往滞后于金融科技的发展。在城市金融实现了与互联网和电子商务的融合后，农村金融机构才开始信息化发展（杜婕等，2016）。农村商业银行管理层对数字化转型的本质和顶层架构认识不足，只会依照传统的业务逻辑和经营理念，对待金融科技，并未进行具体问题具体分析，寻找适合的发展路径。缺乏同时拥有金融科技和农村金融素养的专业队伍和人才储备（李海央等，2023）。农村金融的基础设施不足，5G网络覆盖率低（星焱，2021）。一部分高龄农户尚未使用智能手机，不会使用数字金融服务。相较于城镇的设施以及使用者的文化水平，金融科技在农村的推广困难，所需要的推广与宣传成本提高（胡滟等，2024）。金融科技助力农村金融的机遇信息不对称是造成农村信贷配给的主要原因（李庆海等，2012）。金融科技增强了信息的透明度，缓解信息不对称、降低业务风险（Lapavitsas，2008）。当前，金融科技赋能农村金融机构，有效降低贷前征信成本、提高贷中金融服务效率、加强贷后风险控制（黄涛，2019），能够帮助农村金融机构建立完善的风险管理体系（李璐瑶，2024），提前做好风险规避对风险进行合理管理，使农村金融机构的发展更加稳定（秦响应等，2023）。金融科技高质量发展可以提供便捷和多样化的金融服务（李明贤等，2023）。金融科技借助技术优势可为农村商业银行带来发展新机遇（叶陈毅，2023），实现了个性化、智能化的金融服务与产品，创新了传统模式，不但激发了金融创新的活力和动力，还产生了溢出效应（郝雨辰，2021）。金融科技将进一步扩大农村金融服务覆盖面，提高普惠性，缩小城乡差距，促进农村经济发展和社会稳定。依托“金融＋科技”的组合，农村金融可运用大数据、云计算等，对不同农村、不同节点、不同需求也能进行快速分析，为适应农村新业态，改变传统的经营模式，更高效地服务分散农户的多样化、个性化需求。传统金融是金融科技的基础保障,金融科技是传统金融的必然趋势（黄靖雯等，2022）。金融科技具有鲶鱼效应，刺激传统金融，碰撞出新的火花以加速新业态的出现，推动传统金融机构提供更高水平的服务和产品。金融科技化可丰富现有金融服务模式,提升农户的认可程度和接受程度（叶陈毅等，2023），使得农村商业银行信用贷款占比有显著提高（张龙耀，2022）。同样，金融科技和农村金融都需要尊重市场规律，坚持开放合作（侯世英等，2019），才能实现双赢。文献述评国内外学者对金融科技与农村金融的研究取得了一定的成果，为本研究提供了重要的理论基础和参考价值。但同时也存在一些不足之处，如对金融科技赋能农村金融的路径研究不够系统和深入，且农村金融的市场环境制约着金融科技与农村金融的深度融合。因此，有必要运用金融科技助推农村金融的创新和变革，从而更高效地完成乡村振兴战略。研究内容与方法研究内容本研究聚焦乡村振兴战略背景下金融监管如何运用金融科技赋能农村金融发展，重点探索监管科技在农村金融创新中的实践路径。研究基于金融风险理论和社会利益理论，系统分析农村金融面临的数字化挑战与转型机遇，考察技术在优化审慎监管、防范金融风险、提升服务效率方面的应用机制。通过政策分析和实证分析，寻找创新模式，为完善农村金融监管体系、促进农村金融可持续发展提供政策参考。研究方法文献研究法为全面把握研究现状，本研究综合运用知网、万方、维普等多源学术数据库，系统检索并筛选出三十余篇具有代表性的国内外相关文献。通过深度研读与分析，重点梳理了既有文献的研究范式、方法论体系及技术路径，旨在明确现有研究的理论框架与实践逻辑，为后续研究奠定坚实的文献基础。为本文深入研究金融科技赋能农村金融的路径提供一定的理论基础。实证分析法运用计量经济学等方法，本研究基于计量经济学方法，运用面板数据分析技术，系统整合金融科技普及度、农村振兴发展指数、数字普惠金融指数等多维度数据集，实证检验数字技术驱动下普惠金融指数对乡村振兴发展指数的动态影响机制，旨在揭示数字金融与农村金融可持续发展的协同路径。创新点对乡村振兴下金融科技赋能农村的其他路径探索，其中着重关注金融科技加持下金融监管对农村金融发展的影响和作用机制。

理论基础与机制分析相关概念金融科技内涵技术驱动的金融创新，核心是持牌金融机构在依法合规前提下运用现代科技成果改造或创新金融产品、经营模式和业务流程等，推动金融发展提质增效。简单来说，就是利用大数据、人工智能、区块链、云计算、互联网等当前处于社会前沿的科学技术对金融服务、产品、运营、分析和管理等方面进行创新型发展、创造性研究。乡村振兴下农村金融的含义通过金融资源配置、产品创新和服务优化，支持农业农村现代化发展，助力实现“产业兴旺、生态宜居、乡风文明、治理有效、生活富裕”目标的系统性金融活动。其核心是以金融活水精准滴灌“三农”领域，解决农村融资难、融资贵问题，同时防范金融风险，促进城乡经济协调发展。本质上来说，是通过金融手段激活农村要素资源，既要解决传统问题，又要适应新需求。中国正在探索的“乡村振兴+金融科技”路径，或为全球农村金融发展提供新范式。理论基础社会利益论金融监管的核心目标是维护社会整体利益，而非单纯追求金融机构或个体的利润最大化。该理论强调，由于金融市场存在信息不对称、垄断、外部性等市场失灵问题，政府需通过监管手段纠正市场缺陷，以确保金融体系稳定、资源配置高效，并促进社会公平与长期经济发展。例如，在农村金融领域，监管机构通过推动普惠金融、农业保险等政策，保障弱势群体获得金融服务，既防范系统性风险，又助力乡村振兴，体现了社会利益优先的监管逻辑。金融风险论金融体系具有内在脆弱性，市场信息不对称、资产价格波动和金融机构高杠杆运作等因素容易引发系统性风险。该理论强调金融风险具有传染性和负外部性特征，单个机构的风险可能通过信贷链、支付系统等渠道扩散，最终威胁整个经济稳定。因此需要通过资本充足率监管、流动性管理、宏观审慎政策等监管手段，对金融机构的风险承担行为进行约束，以防范"多米诺骨牌效应"。金融科技对农村金融的作用路径提升监管效率与穿透力实时数据监控：利用大数据和物联网（如卫星遥感、传感器）采集农户生产、经营数据，动态监测贷款资金流向，防止挪用。自动化合规检查：通过AI算法自动筛查金融机构报表，识别异常交易（如集中放贷、关联贷款）风险预警系统：建立基于机器学习的风险模型，预测区域性违约风险（如气候灾害前提前预警）降低信息不对称与新型风险维信用评估：整合农户电子交易记录（如电商平台销售数据）、社保缴纳、土地确权信息等，补充传统征信空白。数字身份认证：通过生物识别解决农村地区身份验证难题，减少冒名贷款。金融科技风险监测：针对数字货币、虚拟资产在农村的渗透，建立跨境资金流动监测系统。促进普惠金融覆盖移动端服务下沉：通过监管沙盒鼓励银行开发简易版APP（如语音操作、离线支付），服务老年农户。代理银行模式：授权村邮站、小卖部作为数字金融服务点，由监管系统远程监控交易合规性。优化风险定价与产品设计精准风险分层：通过大数据分析农户历史产量、市场价格波动等，差异化制定贷款利率。动态保险定价：结合气象数据和作物生长模型（如无人机巡田），开发指数保险（如降雨量触发赔付）。供应链金融穿透：利用区块链追踪农产品从生产到销售的全程，为产业链上下游小微企业提供融资。

研究设计与数据来源模型构建为实证检验数字普惠金融赋能乡村产业振兴的传导机制，本文采用2011-2022年我国31个省级行政区的面板数据集，构建计量模型以解析数字金融基础设施渗透对乡村产业要素配置效率的边际贡献。基于F检验结果显示固定效应模型更契合数据特征，研究最终选定双向固定效应模型作为基准分析框架。该模型通过控制时间固定效应与地区固定效应，有效剥离宏观经济周期波动与区域异质性对核心解释变量的干扰，具体模型设定如下：（1）式（1）中，和分别表示i省份t年度的乡村振兴指数和数字普惠金融指数；为一组影响乡村振兴指数的控制变量；和为解释变量和控制变量的回归系数；为常数项，为地区固定效应，为年份固定效应，为随机扰动项。变量定义被解释变量乡村振兴指数是衡量乡村振兴战略实施成效的综合量化指标，通过构建多维度评价体系，系统评估乡村在产业兴旺、生态宜居、乡风文明、治理有效、生活富裕五大核心领域的发展水平。该指数通常包含经济发展、环境质量、文化教育、基层组织、民生改善等关键指标，采用主成分分析、熵值法等统计方法进行权重赋值和标准化合成，既能反映区域乡村振兴的整体进展，又能识别不同维度的短板弱项，为政策制定和资源配置提供科学依据解释变量数字普惠金融发展指数作为量化评估数字技术赋能普惠金融效能的综合测度体系，其构建遵循"三维赋能"分析框架：通过整合数字支付渗透率、数字信贷可得性、数字保险覆盖度及数字投资参与率等细分指标，系统刻画金融服务的数字化触达广度、场景化应用深度及技术支撑体系完备度三大核心维度，旨在精准反映数字技术对传统金融排斥的消解程度与普惠金融生态的演进特征，再结合大数据、人工智能等技术的应用情况，采用层次分析法或熵权法构建量化评估体系。该指数既能反映区域数字金融服务的渗透率和包容性，又能刻画技术对传统金融短板的改善效果，为政策制定者优化数字普惠金融生态提供数据支撑。在众多可供选择的量化指标中，本文选取北京大学数字金融研究中心公布的省级数字普惠金融指数作为衡量区域数字普惠金融发展水平的变量。能够全面客观地反映我国省、市、县三级行政区域数字普惠金融发展水平（郭峰等2020）。控制变量为避免遗漏变量导致研究结论出现偏差，本文在借鉴相关研究的基础上，将以下变量纳入控制变量。老年抚养比：老年抚养比反映了地区的人口状况。劳动人口中老年人越多，越不利于产业的发展，因此老年抚养比对乡村振兴有负向影响（周国富等2024）。城镇率：衡量一个国家或地区城镇化发展水平的核心指标，通常以城镇常住人口占该地区总人口的百分比表示。人均GDP:一个国家或地区在一定时期内实现的国内生产总值除以该时期平均人口数所得到的数值，综合反映区域经济发展水平和居民平均经济福利，是衡量经济效率、发展程度及生活标准的核心指标之一。变量说明本文选取我国31个省份（不含港澳台地区）面板数据作为研究对象。由于数字普惠金融指数自2011年发布，且2024年各省统计年鉴未公布，故本文的时间跨度设定为2011—2022年，所使用的研究数据主要包括各省统计数据，主要来源于EPS数据库、国泰安数据库、《中国统计年鉴》《中国农村统计年鉴》《中国金融数据年鉴》。对于计算过程中的个别缺失值通过熵值法补齐。实证涉及到的各个变量如图表1所示。表1变量说明变量类型变量名称变量代码被解释变量乡村振兴指数RRI解释变量数字普惠金融指数DIF覆盖广度DIF1使用深度DIF2数字化水平DIF3控制变量老年人口抚养比OLF城镇率URBAN人均gdpGPGDP农村居民平均受教育年限REDU数据来源与样本筛选数据来源：国家统计局省域经济数据、中国人民银行涉农金融统计、国泰安数据库、北京大学数字普惠金融指数及第三方支付平台交易数据等结构化数据，同时运用熵值法整合数据。样本筛选以2011-2022年为观测期，重点选取国家级乡村振兴示范县、数字普惠金融试点地区最终形成包含31个省域的平衡面板数据，确保研究样本兼具政策代表性和技术前沿性。

实证分析与结果讨论描述性统计与相关性分析描述性统计基于数据可及性约束与研究时效性考量，文本选取我国2011-2022年的31个省份的面板数据进行研究，通过数据清洗与质量筛查，最终获取372个有效观测样本，变量的统计特征如表2所示，具体包括均值、标准差、极值分布及组间差异检验结果，为后续基准回归与稳健性分析提供数据基础。表2描述性统计VariableObsMeanStd.Dev.MinMaxcode372168.956131year3722016.53.45720112022RRI372.325.141.085.794DIF372242.876107.64416.22460.691DIF1372226.011110.7031.96455.927DIF2372235.6107.4026.76510.694DIF3372311.795117.8357.58467.172OLF37215.354.5826.7128.77URBAN372.584.140.938GPGDP37258070.20830454.45316023.83190313REDU3732.117.918.5465.187相关性分析为规避多变量共线性问题对模型估计稳定性的潜在干扰，本研究在实证分析前对核心解释变量与控制变量实施了多维相关性分析。具体通过计算Pearson相关系数矩阵、方差膨胀因子（VIF）及条件指数（ConditionIndex）等统计量，系统评估变量间的线性关联强度与多重共线性风险，以确保后续回归分析中参数估计的无偏性与有效性，结果如表3所示。

表3相关性分析Variables(1)(2)(3)(4)(5)(6)(7)(8)(9)(1)RRI1.000(2)DIF0.3551.000(3)DIF10.3470.9931.000(4)DIF20.4150.9680.9471.000(5)DIF30.2210.9080.8790.8141.000(6)OLF0.4880.6440.6400.6480.5391.000(7)URBAN0.3920.3800.3930.4100.2280.2441.000(8)GPGDP0.5060.6620.6670.7120.4510.4350.6361.000(9)REDU0.9990.3550.3470.4150.2200.4860.3920.5071.000

分析发现部分变量之间的相关性较低。为规避计量模型中解释变量间潜在的多重共线性干扰，本研究采用方差膨胀因子诊断方法，系统检验核心解释变量与控制变量间的线性相关程度。通过计算各变量的VIF统计量及其倒数均值（1/VIF），结合容忍度指标进行联合诊断，确保模型估计结果的参数有效性及统计推断的可靠性，如表4所示。表4多重共线性检验VariableVIF1/VIFDIF116.020.062437DIF211.550.086593DIF35.190.192526GPGDP3.290.303497OLF2.050.488821URBAN1.730.577906REDU1.650.607355MeanVIF5.93

由上表可以看出，VIF=5.93<10，即变量之间不存在多重共线性问题。经F检验（如表5）P<0.05，同时考虑到可能存在时间和个体效应，本文选择双向固定效应模型进行回归分析。表5F检验RRICoef.St.Err.t-valuep-value[95%ConfInterval]SigDIF-.001.119-0.01.991-.235.232DIF1.001.0640.01.991-.125.127DIF20.0350.01.991-.069.07DIF30.0190.01.991-.038.038OLF002.02.0440.001**URBAN.005.0041.22.222-.003.013GPGDP001.86.06400*REDU.138.00346.560.132.144***Constant.018.0063.21.001.007.029***Meandependentvar0.325SDdependentvar0.141R-squared0.981Numberofobs372F-test2175.600Prob>F0.000Akaikecrit.(AIC)-2928.227Bayesiancrit.(BIC)-2892.957注：***、*＊和＊分别表示在1%、5％与10％水平上显著，下文同通过检验得到F(30,336)=1.52，p值为0.0441小于0.05，所以F检验通过。

基准回归分析选择固定效应模型后，得到基准回归结果如表6所示。表中解释变量均在1％的水平下显著，说明金融科技、数字普惠金融会正向带动我国乡村振兴指数上升。表6基准回归分析(1)(2)(3)(4)(5)RRIRRIRRIRRIRRIOLF45.020***29.704***35.140***40.475***31.091***(10.511)(6.583)(8.232)(9.904)(7.256)URBAN172.890*-207.673*-163.009-15.949-231.553**(1.701)(-1.920)(-1.521)(-0.160)(-2.191)GPGDP0.010***0.005***0.005***0.007***0.004***(11.813)(4.435)(4.537)(7.825)(3.927)DIF11.423***(7.263)DIF21.322***(6.859)DIF30.698***(6.695)DIF1.533***(8.098)_cons1875.064***2318.825***2208.943***2007.738***2295.371***(30.531)(27.706)(29.286)(32.868)(29.984)N372372372372372R20.8300.8530.8510.8500.858F549.251488.188479.813476.559507.043表6中，基准回归分析展示了五个不同模型设定下的回归结果，所有模型均以乡村振兴指数作为被解释变量。控制变量老年人口抚养比和人均GDP在所有模型中均高度显著（1%水平），表明它们对RRI具有稳定的正向影响，其中老年人口抚养比的系数在0.003-0.005之间波动，人均GDP的系数虽小但统计意义显著。城镇率的影响则呈现不稳定性，在列1中显著为正（10%水平），在列2和列5中显著为负（10%和5%水平），在其他模型中不显著，说明城市化对乡村振兴指数的影响可能受到其他变量的调节。解释变量（DIF1-DIF3及DIF）在各自单独加入的模型中均表现出高度显著性（1%水平），表明这些变量对乡村振兴指数具有独立解释力。值得注意的是，随着解释变量的加入，模型的解释力（R²）从0.830逐步提升至0.858，说明这些变量增强了模型的整体拟合效果。常数项在所有模型中均显著为正，进一步验证了模型设定的合理性。

稳健性检验为保证回归结果的可靠性和稳定性，本文先后通过提出直辖市和替换被解释变量的方法进行稳健性检验。由于我国直辖市在政策扶持方面优于其他地区，因此在将其剔除后，对剩余26个省份重新进行回归分析。关于替换解释变量，相关文献通常认为金融科技能影响数字经济发展，因此本文选取该指数再次进行双向固定效应模型回归。表7展示了相关的稳健性检验，列（1）使用原解释变量，结果显示老年人口抚养比、城镇率、人均GDP和农村居民平均受教育年限的系数均显著，且R²高达0.858，说明模型解释力强。列（2）替换被解释变量后，除人均GDP外，其他变量仍显著，但R²降至0.738，可能因变量替换影响了部分解释力。列（3）剔除直辖市样本后，城镇率保持显著，但人均GDP和农村居民平均受教育年限变得不显著，表明直辖市的存在可能对某些变量的显著性有影响。总体来看，核心变量农村居民平均受教育年限在所有模型中均显著且系数稳定，说明教育水平对结果的影响具有高度稳健性，而其他变量的显著性在不同条件下有所波动，需结合具体情境进一步分析。表7稳健性检验(1)(2)(3)RRI原解释变量DE替换被解释变量RRI剔除直辖市OLF1.533***2.341***1.737***(8.098)(4.696)(7.833)URBAN31.091***-19.979*32.786***(7.256)(-1.770)(7.010)GPGDP-231.553**-158.746-154.655(-2.191)(-0.570)(-1.089)REDU0.004***0.024***0.002(3.927)(8.491)(1.126)_cons2295.371***-272.2082171.078***(29.984)(-1.350)(24.871)N372372324R20.8580.7380.834F507.043237.706368.878内生性检验在金融科技赋能农村金融促进乡村振兴的关系中，农村金融生态的数字化转型与乡村产业振兴进程存在交互影响机制：金融科技渗透率的提升通过优化农村金融服务可得性推动乡村经济内生增长，而乡村产业体系的现代化转型亦反向驱动金融科技在县域场景的深度应用。这种关系链条可能引发计量模型的内生性偏误，导致核心解释变量估计系数产生系统性偏差。为有效识别因果效应，本文采用核心解释变量滞后一期作为工具变量，基于F统计量的检验结果，拒绝原假，回归结果如表8所示，可以看到回归结果通过了1％的显著性检验，且金融科技的发展对乡村振兴仍具有正向促进作用，与原回归结果基本一致，说明本文的实证结果具有较强的稳健性和可信度，研究结论可为数字乡村建设的政策优化提供实证依据，回归分析具有意义。表8内生性检验(1)(2)(3)(4)(5)(6)DIFRRIRRIRRIRRIRRIlDIF10.633***1.379***(24.526)(6.975)lDIF20.230***1.326***(10.487)(6.446)lDIF30.021*0.695***(1.961)(6.917)lDIF0.0001.499***(.)(7.868)OLF28.514***32.593***38.747***29.184***31.091***(6.270)(7.440)(9.598)(6.747)(7.256)URBAN-185.329*-104.266-58.158-199.802**-231.553**(-1.807)(-1.044)(-0.605)(-2.006)(-2.191)GPGDP0.005***0.004***0.007***0.004***0.004***(4.251)(3.447)(7.208)(3.472)(3.927)DIF1.533***(8.098)_cons69.337***2393.109***2304.539***2118.874***2386.710***2295.371***(42.241)(28.035)(28.913)(33.793)(30.220)(29.984)N341341341341341372R20.9890.8450.8420.8450.8510.858F9008.894417.311407.426416.188435.785507.043异质性分析本文将我国31个省份分为东部，中部和西部三大区域进行回归，检验结果如表9所示，结果表明各变量对不同地区的影响存在显著差异。解释变量（DIF）在全样本、东部和中部地区均呈现1%水平的显著正向影响，但在西部地区不显著且系数为负，说明该变量的作用存在明显地域异质性。老年人口抚养比在所有区域均保持1%水平的显著正向影响，且西部地区的系数（0.005）最大，表明劳动力因素对西部的影响更为突出。城镇率的影响方向呈现东西部对立：在西部地区显著为正，而在东部和中部不显著甚至为负，这可能反映了不同地区城市化发展阶段差异。人均GDP在东部显著为正，但在中西部不显著，说明经济发展水平的促进作用存在区域局限性。值得注意的是，东部地区的模型拟合优度最高（R²=0.927），而西部最低（R²=0.791），且常数项在西部不显著，表明模型对西部地区的解释力相对不足。整体来看，研究结果证实了核心经济变量影响效应的区域异质性特征，特别是城镇率和人均GDP表现出明显的"东部-西部"分化现象。表9异质性分析全样本东部样本中部样本西部样本RRIRRIRRIRRIDIF1.533***2.381***2.222***-0.147(8.098)(8.910)(4.392)(-0.253)OLF31.091***26.217***33.087***47.044***(7.256)(3.912)(5.049)(4.726)URBAN-231.553**-119.876-503.7843153.178***(-2.191)(-1.185)(-0.425)(2.796)GPGDP0.004***0.003**-0.003-0.002(3.927)(2.246)(-1.131)(-0.755)_cons2295.371***3042.656***2456.791***277.532(29.984)(28.622)(4.392)(0.656)N372132108132R20.8580.9270.8680.791F507.043371.666156.580110.531典型案例分析案例选择依据首先，二者分别代表"科技平台企业"与"国有大行"两类主体在乡村振兴中的差异化路径，蚂蚁集团依托支付宝生态和大数据风控实现精准信贷投放，建设银行则通过"线上+线下"混合模式解决基础服务覆盖问题；其次，两个案例均具有规模化实证数据支撑，蚂蚁模式在四川丹棱县实现超2亿元无抵押贷款且不良率低于1.5%，"裕农通"覆盖全国54万个行政村累计交易破1200亿元，验证了商业可持续性。

案例背景中国蚂蚁集团"县域普惠金融"模式（浙江、四川等地）：通过金融科技手段破解农村地区金融服务供给不足、信用体系缺失等难题。该模式以支付宝平台为载体，依托电商生态积累的农户交易数据及芝麻信用体系，构建数字化的农村普惠金融服务网络，重点服务于传统金融机构难以覆盖的中小农户和农业产业链。其创新性在于利用大数据风控替代传统抵押担保，并通过区块链技术实现农产品供应链全流程溯源，从而降低信贷风险。该模式率先在浙江、四川等农业大省试点，其中四川丹棱县柑橘产业通过该模式获得超2亿元无抵押贷款，不良率控制在1.5%以下。中国建设银行"裕农通"普惠服务点（全国覆盖）：旨在破解传统金融机构因成本高、效率低而难以深度覆盖农村地区的难题。该项目自2018年启动以来，通过"线上平台+线下服务点"的混合模式，在缺乏物理网点的行政村设立数字化服务终端，并依托建行金融科技优势，整合移动支付、远程身份认证、农业大数据等技术支持，重点解决农村居民基础金融服务"最后一公里"问题，同时嵌入涉农补贴发放、智慧农业咨询等增值服务，截至2023年已实现全国54万个行政村的基本覆盖，成为国有大行服务"三农"的标杆实践。

案例启示一方面，以蚂蚁集团为代表的科技企业依托平台生态和大数据能力，通过信用画像、区块链溯源等技术有效破解了农村金融的信用评估难题，证明了数字化手段对传统抵押模式的替代可行性；另一方面，建设银行"裕农通"通过"线上+线下"的混合服务模式，在扩大基础金融服务覆盖面的同时嵌入智慧农业功能，展现了大型金融机构在普惠金融中的系统化服务能力。两个案例共同表明，农村金融的数字化转型需要科技赋能与渠道下沉并重，既要依靠技术创新解决风控痛点，也要注重服务触达的普惠性，最终形成可持续的商业生态。研究结论与政策建议研究结论金融科技推动农村金融的发展：金融科技通过移动支付、大数据风控、区块链等科技降低农村金融的服务成本，扩大了覆盖面，使偏远地区农户和小微农业经营者获得便捷的金融服务，同时创新了金融产品和服务模式。数字基础设施不足制约发展：部分农村地区网络覆盖差、数字化水平低、农民金融素养有限，导致金融科技与农村金融不充分，以及运用效率不足。风险与挑战并存，创新金融监管模式：金融科技衍生出的新型风险例如数据安全、算法歧视、监管套利等问题需警惕，传统金融机构与金融科技公司协同不足。传统的金融监管模式已无法跟上金融科技的发展，需要与时俱进。政策建议强化数字基础设施建设：加快农村5G、物联网覆盖，推动"数字普惠金融服务站"下沉至行政村，联合电商平台共建物流与支付网络。完善政策激励与监管框架：对服务农村的金融科技企业给予税收减免和专项补贴；制定农村金融科技数据标准（如涉农征信规则），建立穿透式监管机制，防范非法集资。提升农民数字金融能力：将金融知识纳入乡村振兴培训计划，利用短视频、乡村广播等本土化方式普及教育。

参考文献张正平,董晶.金融科技赋能农村金融高质量发展的机制与路径[J].农业经济问题,2023,(09):81-95.吴健.农村金融高质量发展精准服务乡村振兴[J].人民论坛,2022,(06):93-95.张林,温涛.农村金融高质量服务乡村振兴的现实问题与破解路径[J].现代经济探讨,2021,(05):110-117.孙晓,罗敬蔚.金融科技赋能乡村产业振兴的核心优势与基本模式研究[J].学习与探索,202