17 浏览4.1 数据来源
4.1.1 CHFS 数据
4.1.2 留守家庭识别方式
4.1.3 中西部农村样本筛选
4.2 核心变量构建
4.2.1 信息贫困指数（基于 PCA/因子分析）
4.2.2 数字金融服务可得性指数
——数字支付账户、信贷产品使用、理财工具使用
4.2.3 数字技能指数
4.2.4 区域基础设施指数
4.2.5 其他控制变量
4.3 模型构建
4.3.1 基准模型（Probit/Logit）
4.3.2 中介效应模型（Bootstrap）
4.3.3 调节效应模型（交互项）
4.3.4 留守家庭分组回归
4.3.5 稳健性检验模型
第五章 实证结果与分析
5.1 描述性统计与群体特征
5.1.1 留守家庭与非留守家庭对比
5.1.2 信息贫困程度分布
5.1.3 数字金融服务可得性分布
5.2 基准回归结果分析
5.2.1 信息贫困的影响方向与显著性
5.2.2 留守家庭的敏感性差异
5.3 中介效应检验
5.3.1 数字技能的中介效应
5.3.2 信息贫困影响账户开通与使用路径
5.4 调节效应分析
5.4.1 区域数字基础设施调节路径
5.4.2 中西部地区的强化效应
5.5 异质性分析
5.5.1 农村东中西部差异
5.5.2 代际差异：留守老人 vs 留守儿童监护家庭
5.5.3 贫困家庭 vs 非贫困家庭
5.6 稳健性检验
5.6.1 替换信息贫困测度
5.6.2 拓展数字金融可得性指标
5.6.3 工具变量法解决内生性
第六章 典型案例研究
6.1 典型案例一：信息极度匮乏的留守老人家庭
6.2 典型案例二：教育水平低、信息来源单一的留守家庭
6.3 典型案例三：基础设施不完善导致数字排斥的留守家庭
6.4 典型案例四：有设备但因恐惧诈骗而拒绝使用数字金融的家庭
6.5 案例比较分析
第七章 结论与政策建议
7.1 研究结论
7.1.1 信息贫困是数字金融可得性低的核心原因
7.1.2 数字技能具有显著中介效应
7.1.3 区域基础设施显著调节联动机制
7.1.4 留守家庭处于明显不利地位
7.2 政策建议
7.2.1 构建农村信息传播体系
7.2.2 加强数字金融技能培训
7.2.3 推动中西部地区基础设施建设
7.2.4 完善数字金融产品适配性
7.2.5 加强防诈骗教育与风控机制
7.3 研究不足与展望
7.3.1 数据限制
7.3.2 缺少长期跟踪
7.3.3 可拓展跨地区比较研究
