金融科技对农村居民的收入增长效应及其传导机制
发布时间:2022-02-19 23:56
以2013—2018年中国各省份为样本,采用面板回归及中介效应模型,检验金融科技对农村居民的收入增长效应,并从收入来源视角对增收效应进行渠道机制检验。结果显示:从整体上来看,金融科技对农民收入增长具有显著促进作用;区域异质性检验表明,金融科技的增收效应在非粮食主产区作用更为显著;收入来源分析表明,金融科技对农民工资性收入、经营性收入和转移性收入均具有显著促进作用,对财产性收入促进作用不明显。增收传导机制分析发现,金融科技通过促进农民非农就业、推动传统农业转型升级、提高财政资源配置效率等传导渠道,提升了农民收入水平。政府相关部门应加强与各金融机构的合作,进一步推动金融科技基础设施建设,拓宽金融科技服务"三农"渠道,以提高农村居民收入,缓解相对贫困问题。
【文章来源】:财贸研究. 2020,31(08)北大核心CSSCI
【文章页数】:12 页
【文章目录】:
一、理论分析与研究假说
(一)金融科技对农民增收的直接影响
(二)金融科技对农民增收的间接影响
二、数据来源与研究设计
(一)数据来源
(二)变量选择及描述性统计
1.被解释变量
2.解释变量
3.中介变量
4.控制变量
(三)模型构建
1.金融科技与农民增收
2.传导机制
三、实证研究
(一)金融科技与农民增收:整体效应评估
(二)金融科技与农民增收:区域异质性分析
(三)金融科技与农民增收:收入来源视角
四、传导机制研究
(一)基于非农就业传导
(二)基于农业全要素生产率传导
(三)基于财政资源配置传导
五、结论与政策建议
本文编号:3633875
【文章来源】:财贸研究. 2020,31(08)北大核心CSSCI
【文章页数】:12 页
【文章目录】:
一、理论分析与研究假说
(一)金融科技对农民增收的直接影响
(二)金融科技对农民增收的间接影响
二、数据来源与研究设计
(一)数据来源
(二)变量选择及描述性统计
1.被解释变量
2.解释变量
3.中介变量
4.控制变量
(三)模型构建
1.金融科技与农民增收
2.传导机制
三、实证研究
(一)金融科技与农民增收:整体效应评估
(二)金融科技与农民增收:区域异质性分析
(三)金融科技与农民增收:收入来源视角
四、传导机制研究
(一)基于非农就业传导
(二)基于农业全要素生产率传导
(三)基于财政资源配置传导
五、结论与政策建议
本文编号:3633875
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