魏秀華， 謝啟銘

（福建技術(shù)師范學院經(jīng)濟與管理學院, 福建福清 350300）

數(shù)字普惠金融概念的提出旨在利用數(shù)字技術(shù)促進普惠金融發(fā)展, 讓廣大民眾特別是邊遠地區(qū)、農(nóng)村地區(qū)的居民和低收入群體都能享受到基本的金融服務. 數(shù)字普惠金融作為2016年二十國集團(G20) 重要議題之一, 中國推動并參與制定了《G20 數(shù)字普惠金融高級原則》,鼓勵各國發(fā)揮數(shù)字技術(shù)為金融服務帶來的巨大潛力, 通過提升數(shù)字金融服務推動包容性經(jīng)濟增長. 習近平同志在黨的十九大報告明確指出,中國特色社會主義進入新時代, 我國社會主要矛盾已經(jīng)轉(zhuǎn)化為人民日益增長的美好生活需要和不平衡不充分的發(fā)展之間的矛盾. 發(fā)展不平衡不充分最根本的體現(xiàn)在于經(jīng)濟發(fā)展的不平衡不充分, 而其中又主要表現(xiàn)為城鄉(xiāng)經(jīng)濟發(fā)展不平衡. 運用數(shù)字技術(shù)改變傳統(tǒng)金融服務模式,有利于降低金融服務成本、深化金融服務滲透率, 有利于彌補金融服務缺失、擴大 “三農(nóng)” 金融服務覆蓋面, 有利于增進社會福利、促進金融消費均等化, 是我國未來推進普惠金融服務的重要發(fā)展方向. 互聯(lián)網(wǎng)金融具有的高效、便捷、低成本等特點與農(nóng)村普惠金融的理念不謀而合．當前互聯(lián)網(wǎng)金融在我國農(nóng)村呈現(xiàn)出迅猛發(fā)展之勢, 大大促進了農(nóng)村普惠金融的發(fā)展,對促進城鄉(xiāng)融合發(fā)展具有積極意義. 而數(shù)字普惠金融作為新事物, 為傳統(tǒng)金融市場帶來新機遇的同時, 也帶來了諸多問題. 那么數(shù)字普惠金融與城鄉(xiāng)融合發(fā)展二者之間存在何種關系？數(shù)字普惠金融如何作用于城鄉(xiāng)融合發(fā)展？這是文章的關注之所在.

1 國內(nèi)外研究綜述

關于數(shù)字普惠金融的研究起源于對普惠金融的研究. 部分學者認為傳統(tǒng)金融存在覆蓋面不足等弊端, 信息技術(shù)對普惠金融發(fā)展具有積極作用[1-2].Ethan 提出互聯(lián)網(wǎng)金融的創(chuàng)新主要從兩個方面： 一是傳統(tǒng)金融機構(gòu)通過移動通信技術(shù)和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)創(chuàng)新金融服務; 二是互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)通過移動通信技術(shù)及互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)更高效便捷地來向客戶提供金融服務[3]. 國內(nèi)學者對數(shù)字普惠金融的研究主要是從互聯(lián)網(wǎng)金融對農(nóng)村普惠金融促進作用的角度出發(fā), 對“互聯(lián)網(wǎng)+” 和農(nóng)村普惠金融結(jié)合的現(xiàn)狀以及存在的問題進行分析, 并提出可行性建議. 呂瑛春等分析了數(shù)字普惠金融高級原則在欠發(fā)達地區(qū)的應用[4].尹應凱和侯蕤提出數(shù)字普惠金融的發(fā)展邏輯,分析了數(shù)字普惠金融的 “中國貢獻”[5]. 宋亮華提出構(gòu)建大規(guī)模、可持續(xù)的數(shù)字普惠金融服務商業(yè)模式是提升金融普惠功能的關鍵[6]. 江新奎、趙玉榮認為數(shù)字技術(shù)的快速發(fā)展, 為普惠金融提高效率提供了解決方案[7]. 另有學者對數(shù)字普惠金融發(fā)展的優(yōu)勢分析、具體實踐與路徑選擇進行了探究[8-10].

對城鄉(xiāng)關系基礎理論的研究最早起源于19 世紀以歐文和圣西門為代表的空想社會主義者. 城鄉(xiāng)融合發(fā)展的基礎研究最早源于馬克思主義的城鄉(xiāng)統(tǒng)籌觀[11], 恩格斯在1847 年的《共產(chǎn)黨宣言》中提出了社會主義城鄉(xiāng)之間的融合這一基本概念, 隨后西方學者對城鄉(xiāng)關系問題進行了多方探索[12]. 我國關于城鄉(xiāng)關系的研究較晚. 汪巽人為了讓馬克思主義城鄉(xiāng)融合學說更好地運用于城鄉(xiāng)規(guī)劃中, 對其進行了系統(tǒng)整理[13]. 隋玉柱基于城鄉(xiāng)融合的系統(tǒng)分析,發(fā)現(xiàn)隨著商品經(jīng)濟的發(fā)展和市場機制的增強,城鄉(xiāng)之間會形成強大的 “推拉機制”, 從而最終消除城鄉(xiāng)發(fā)展差距[14]. 李雅麗認為城鄉(xiāng)一體化有利于改善我國城市和鄉(xiāng)村失衡的問題, 進一步推動城鄉(xiāng)融合發(fā)展[15]. 張克俊、杜嬋認為城鄉(xiāng)融合發(fā)展是在 “城鄉(xiāng)統(tǒng)籌” 和 “城鄉(xiāng)一體化” 之后進一步重塑城鄉(xiāng)關系[16].

國內(nèi)外已有研究成果為文章開展提供了有益借鑒, 但還存在以下不足：1) 從研究內(nèi)容看,關于普惠金融與城鄉(xiāng)融合發(fā)展關系的研究文獻相對較少, 而針對數(shù)字普惠金融與城鄉(xiāng)融合發(fā)展關系的研究更是鮮見;2) 從研究方法看, 對數(shù)字普惠金融相關問題的研究內(nèi)容不全面、不深入, 而且偏重于定性分析, 進行定量研究的很少;3) 從研究區(qū)域看, 目前相關研究主要基于全國或省際層面, 對于中觀區(qū)域即基于省域內(nèi)部發(fā)展差異的研究成果尚未出現(xiàn). 有鑒于此,文章在梳理并借鑒前人研究成果的基礎上, 從理論層面分析二者之間的耦合關系, 利用福建省九地市相關數(shù)據(jù), 通過構(gòu)建動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型實證檢驗數(shù)字普惠金融對城鄉(xiāng)融合發(fā)展的影響效應.

2 數(shù)字普惠金融對城鄉(xiāng)融合發(fā)展的作用機理

數(shù)字普惠金融以互聯(lián)網(wǎng)為依托, 借助科學技術(shù)手段, 減少金融機構(gòu)的時間、精力以及金錢投入, 大大降低運營成本, 可以更好地為農(nóng)村居民提供金融服務, 提高農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展水平,促進城鄉(xiāng)融合發(fā)展. 數(shù)字普惠金融對城鄉(xiāng)融合發(fā)展的作用主要體現(xiàn)在以下幾個方面.

2.1 降低農(nóng)村金融服務成本

借助線上辦理的服務方式, 依托數(shù)字技術(shù)的輔助, 逐步形成無人工的辦理方式. 數(shù)字普惠金融將金融服務帶進農(nóng)村和落后地區(qū), 各大銀行特別是農(nóng)信社都在農(nóng)村設點為農(nóng)村居民提供金融服務, 讓農(nóng)村居民和城市居民一樣可以享受家門口的金融服務, 實現(xiàn)普惠金融的最后一公里, 減少農(nóng)村居民獲得金融服務的成本.

2.2 提升農(nóng)村金融服務可獲得性

數(shù)字普惠金融在很大程度上改善了農(nóng)村地區(qū)和邊遠落后地區(qū)支付結(jié)算、資金供給和網(wǎng)絡貸款的環(huán)境. 數(shù)字技術(shù)的發(fā)展為農(nóng)村金融消費者提供更加安全、便捷、豐富多樣的金融服務,金融機構(gòu)通過數(shù)字技術(shù)等手段開發(fā)出更多適合農(nóng)村居民及落后地區(qū)使用的金融服務產(chǎn)品, 大大提高農(nóng)村居民金融服務的可獲得性. 金融服務可獲得性提高使農(nóng)村居民有更多機會、更愿意加入到金融體系, 借助金融服務增加收入,進而逐步實現(xiàn)城鄉(xiāng)融合發(fā)展.

2.3 擴大農(nóng)村金融服務范圍

農(nóng)村居民缺乏抵押物, 融資難、融資成本高問題在我國農(nóng)村地區(qū)普遍并持續(xù)存在. 通過數(shù)字技術(shù), 金融機構(gòu)可以利用大數(shù)據(jù)虛擬消費行為、測評農(nóng)戶信用, 設計出更多適合農(nóng)村居民的信用產(chǎn)品, 從而擴大農(nóng)村金融服務范圍,為城鄉(xiāng)融合發(fā)展奠定了基礎.

2.4 均衡資源配置

數(shù)字普惠金融借助數(shù)字技術(shù)來實現(xiàn)普惠金融的宗旨, 利用大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈技術(shù)實現(xiàn)資源的均衡配置. 數(shù)字普惠金融發(fā)展為城鄉(xiāng)融合發(fā)展帶來的資源分配效應主要是通過金融投資以及要素配置兩個主要途徑來實現(xiàn), 借此來提高農(nóng)村居民收入水平, 減少城鄉(xiāng)收入分配差距, 推進城鄉(xiāng)融合發(fā)展.

2.5 增強風險控制能力

普惠金融與城鄉(xiāng)融合發(fā)展結(jié)合的主要制約因素是成本與風險, 數(shù)字技術(shù)提供了解決問題的思路. 金融機構(gòu)利用大數(shù)據(jù)手段, 構(gòu)建更優(yōu)化的風險控制模型, 挖掘更規(guī)范的信貸審批操作,實現(xiàn)更安全的風險控制. 金融機構(gòu)風險控制能力的增強, 可助推投資者對農(nóng)村地區(qū)的投資信心, 有利于促進城鄉(xiāng)融合發(fā)展.

根據(jù)上述分析, 提出研究假設： 發(fā)展數(shù)字普惠金融有利于促進城鄉(xiāng)融合發(fā)展.

3 模型設定及數(shù)據(jù)來源

3.1 研究區(qū)域概況

近年來, 福建省數(shù)字普惠金融指數(shù)以及數(shù)字金融覆蓋廣度、數(shù)字化程度均呈上升趨勢,其中數(shù)字化程度增長最快,2018 年數(shù)字普惠金融指數(shù)比2011 年上升了272.68. 2018 年福建省移動支付新增用戶、有效用戶數(shù)居全國第一, 城市移動支付場景日趨豐富, 農(nóng)村移動支付習慣逐漸形成, 城鄉(xiāng)融合發(fā)展成效顯著. 截至2019年10 月, 福建省移動支付注冊用戶已突破千萬人次, 人口滲透率達28.5%, 新增小微商戶超過50 萬.

通過數(shù)字普惠金融的扶持, 福建省城鄉(xiāng)融合快速發(fā)展. 一是城鎮(zhèn)化水平逐年提高. 根據(jù)福建省2019 統(tǒng)計年鑒數(shù)據(jù)顯示, 2018 年福建省常住人口中, 城鎮(zhèn)人口2 593.55 萬人, 鄉(xiāng)村人口1 347.45 萬人, 城鎮(zhèn)化率為65.8%, 同比增長1%, 戶籍人口城鎮(zhèn)化率為49.2%, 較上年提高1.4 個百分點. 二是城鄉(xiāng)基礎設施不斷完善, 逐步實現(xiàn)城鄉(xiāng)基本公共服務均等化. 在教育方面,推進了縣域內(nèi)城鄉(xiāng)義務教育一體化創(chuàng)新發(fā)展,截至2018 年, 學前教育普惠率達73%, 義務教育階段大班額比例下降到3% 以下, 高等教育毛入學率提高至50.7% ; 在醫(yī)療衛(wèi)生服務方面,基層醫(yī)療衛(wèi)生服務機構(gòu)不斷健全. 共有社區(qū)衛(wèi)生服務中心692 個, 衛(wèi)生院881 個, 門診1 021個, 診所、衛(wèi)生所、醫(yī)務室5 547 個, 村衛(wèi)生室18 280 個; 在城鄉(xiāng)養(yǎng)老和醫(yī)療保障設施方面,新建820 個農(nóng)村幸福院, 農(nóng)村養(yǎng)老保障設施覆蓋率的提高幅度達到53%, 居民社區(qū)養(yǎng)老設施覆蓋率的提高幅度達到80%, 城鄉(xiāng)居民基本養(yǎng)老保險參保率高達98.4%, 農(nóng)村低保平均標準與城市大致相同.

3.2 模型設定

由于面板數(shù)據(jù)在采樣精度方面要明顯高于時間序列數(shù)據(jù)和橫截面數(shù)據(jù), 且面板數(shù)據(jù)對動態(tài)信息方面的獲取也更為豐富, 故文章采用面板數(shù)據(jù)模型進行實證分析. 面板數(shù)據(jù)模型基本表現(xiàn)形式如下：

其中,Yit是被解釋變量,α 是截距項,β 是階數(shù)k·l 的回歸系數(shù)的向量, X 是回歸變量k·l的列向量, 其中涵蓋k 階回歸,μ為非觀察個體效應,εit為隨機干擾項. i 表示第i 個樣本, i = 1,2,…, N, t = 1, 2,…,T.

上述靜態(tài)面板數(shù)據(jù)模型忽略了被解釋變量滯后項對其自身的動態(tài)影響, 估計結(jié)果將存在較大誤差. 而動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型將被解釋變量滯后項納入模型中, 致使全部可觀察到的結(jié)果均與被解釋變量滯后項產(chǎn)生一定的關聯(lián), 模型估計結(jié)果更為準確. 因此, 為解決模型的滯后期影響和內(nèi)生性問題, 文章將被解釋變量一階滯后項納入模型中, 構(gòu)建動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型來檢驗數(shù)字普惠金融發(fā)展對城鄉(xiāng)融合發(fā)展的影響效應：

其中, GAP 即城鄉(xiāng)融合發(fā)展水平;DIF代表數(shù)字普惠金融指數(shù);EDU 代表受教育水平;PGDP 代表經(jīng)濟發(fā)展水平; X 代表其他控制變量;GAPit－1表示第i 個地市第t-1 年城鄉(xiāng)融合發(fā)展水平, 即被解釋變量一階滯后項.

3.3 變量定義與數(shù)據(jù)說明

3.3.1 被解釋變量

城鄉(xiāng)融合發(fā)展(GAP). 居民收入均衡化是城鄉(xiāng)融合發(fā)展的重要體現(xiàn), 文章以城鎮(zhèn)居民人均可支配收入和農(nóng)村居民人均可支配收入的比來判斷城鄉(xiāng)收入均衡化的變化, 用來衡量城鄉(xiāng)融合發(fā)展水平.

3.3.2 核心解釋變量

數(shù)字普惠金融(DIF). 文章選擇由北京大學數(shù)字金融研究中心和螞蟻金服集團組成的聯(lián)合課題組負責編制的數(shù)字普惠金融指數(shù)作為數(shù)字普惠金融發(fā)展的代理變量.

3.3.3 其它控制變量

城鎮(zhèn)化水平(CITY). 文章用城鎮(zhèn)人口占總?cè)丝诘谋壤齺砗饬砍擎?zhèn)化水平, 比值越高, 說明城鎮(zhèn)化水平越高.

受教育水平(EDU). 受教育水平是衡量人力資本水平高低的重要內(nèi)容. 由于我國教育系統(tǒng)資金主要依靠我國政府的財政支出, 文章以公共教育支出占財政支出的比重作為衡量受教育水平的代理變量.

經(jīng)濟發(fā)展水平(PGDP). 已有研究表明相較于GDP, 人均GDP 在測度經(jīng)濟發(fā)展水平方面更為精準, 因此, 文章采用人均GDP 作為衡量經(jīng)濟發(fā)展水平的代理變量,并對人均GDP取對數(shù),用來反映地區(qū)經(jīng)濟增長水平.

對外開放程度(OPEN). 對外開放對農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展產(chǎn)生較大的推動作用, 有助于促進城鄉(xiāng)融合發(fā)展, 文章采用外商直接投資額占地區(qū)GDP 的比重來衡量地區(qū)對外開放程度.

3.4 數(shù)據(jù)來源和描述統(tǒng)計

文章所采用的數(shù)據(jù)區(qū)間為2011—2017 年,基于各個地區(qū)數(shù)字普惠金融和農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展均衡程度各不相同, 研究的樣本區(qū)域選定為福建省九地市. 關于數(shù)據(jù)的獲取與處理, 說明如下： 外商直接投資額按照當年匯率換算而成; 為了消除統(tǒng)計數(shù)據(jù)中價格因素的影響, 人均生產(chǎn)總值用 CPI 指數(shù)( 以2011 年為基期) 進行折算;對絕對指標值DIF、PGDP 取自然對數(shù)處理,以規(guī)避量綱和異方差帶來的影響; 文章所使用的相關統(tǒng)計數(shù)據(jù)來源于各省市2011—2017 年統(tǒng)計年鑒以及《北京大學數(shù)字普惠金融指數(shù)(PKU-DFIIC)》. 文章所用的樣本數(shù)據(jù)基本統(tǒng)計描述見表1.

4 模型估計與分析

4.1 解釋變量的共線性診斷

面板模型解釋變量一旦存在嚴重共線性問題, 模型回歸估計值的有效性將受影響, 同時也會導致模型系數(shù)不顯著等問題. 文章采用VIF 法對面板模型解釋變量的共線性進行檢驗. 方差膨脹因子(VIF) 即容忍度的倒數(shù),VIF 越大, 顯示共線性越嚴重. 經(jīng)驗判斷方法表明, 當0＜VIF＜10,不存在多重共線性; 當10 ≤VIF＜100, 存在較強的多重共線性; 當VIF ≥100, 存在嚴重多重共線性. 文章相關解釋變量的共線性檢驗結(jié)果見表2, 平均VIF=2.78＜10, 說明解釋變量間不存在多重共線性.

4.2 實證結(jié)果分析

文章利用兩階段系統(tǒng)廣義矩估計方法對設定的動態(tài)面板模型進行估計. 由于系統(tǒng)廣義矩估計采用了差分方程和水平方程的工具變量, 要求干擾項不存在二階序列相關性, 因此估計時要進行二階序列相關檢驗. 由表3 可知, AR(2) 二階序相關檢驗的P 值為0.948, 說明擾動項不存在二階自相關.Sargan 檢驗適用于檢驗模型工具變量的過度識別問題, 表3 的最后一列報告了Sargan 檢驗的P 值, P 值為0.005 0, 表明模型的工具變量運用是合理的. 由于AR(2)檢驗和Sargan 檢驗結(jié)果均不顯著, 說明模型不存在擾動項差分二階自相關和工具變量的過度識別問題, 模型估計結(jié)果有效.

表1 樣本變量統(tǒng)計描述

表2 解釋變量的共線性檢驗

表3 模型估計結(jié)果

從表3 模型估計結(jié)果可知, 城鄉(xiāng)融合發(fā)展水平一階滯后項作用顯著, 系數(shù)值為正, 說明城鄉(xiāng)融合發(fā)展具有延續(xù)性的特征; 核心解釋變量數(shù)字普惠金融指數(shù)系數(shù)值為-0.162 9, 在1%的水平下通過了顯著性檢驗, 即數(shù)字普惠金融指數(shù)每提升1 單位, 城鄉(xiāng)收入差距下降0.162 9,表明數(shù)字普惠金融的發(fā)展能顯著促進城鄉(xiāng)融合發(fā)展, 這與研究假設相符合, 也與前人的研究成果相一致[9]. 此外, 經(jīng)濟發(fā)展水平、受教育水平對城鄉(xiāng)融合發(fā)展作用顯著, 系數(shù)值分別為0.141 2 和0.370 6, 說明地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展和受教育水平的提高, 擴大了城鄉(xiāng)收入差距, 不利于城鄉(xiāng)融合發(fā)展. 可能的原因在于隨著經(jīng)濟發(fā)展、教育水平的提高, 城鄉(xiāng)社會經(jīng)濟得到發(fā)展的同時, 更多的資源流向城市地區(qū), 從而進一步拉大了城鄉(xiāng)發(fā)展差距, 不利于城鄉(xiāng)融合發(fā)展. 對外開放程度作用顯著, 系數(shù)值為-0.262 8, 說明提高對外開放水平能推動農(nóng)村地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展,有利于促進城鄉(xiāng)融合發(fā)展.

4.3 模型穩(wěn)健性檢驗

根據(jù)已有學者對動態(tài)面板模型的研究, 固定效應模型和 OLS 模型的被解釋變量一階滯后項系數(shù)估計值分別決定了被解釋變量一階滯后項估計值的上界和下界, 因此文章估計了OLS 模型、固定效應模型和系統(tǒng)廣義矩動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型, 三個模型的系數(shù)估計值如表4 所示. 由表4 可知, 采用系統(tǒng)廣義矩估計的城鄉(xiāng)融合發(fā)展一階滯后項估計系數(shù)為0.532 8, 介于固定效應模型和 OLS 模型估計系數(shù)0.236 9 和0.560 9 之間, 說明采用系統(tǒng)廣義矩估計方法得到的系數(shù)估計值是可信的.

5 結(jié)論與啟示

文章闡述了數(shù)字普惠金融對城鄉(xiāng)融合發(fā)展的作用機理, 通過構(gòu)建動態(tài)面板模型, 實證檢驗數(shù)字普惠金融對城鄉(xiāng)融合發(fā)展的影響效應. 主要研究結(jié)論如下： 數(shù)字普惠金融有利于促進城鄉(xiāng)融合發(fā)展; 城鄉(xiāng)融合發(fā)展具有固化和持續(xù)性的特征; 地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展、受教育水平和對外開放程度對城鄉(xiāng)融合發(fā)展作用顯著. 基于上述研究結(jié)論, 提出如下建議.

表4 模型穩(wěn)健性檢驗

5.1 積極推動數(shù)字普惠金融在農(nóng)村地區(qū)的應用

一是加快完善數(shù)字普惠金融法律法規(guī)體系, 促進金融機構(gòu)的規(guī)范運營; 二是加強農(nóng)村地區(qū)數(shù)字技術(shù)基礎設施建設. 不斷縮小城鄉(xiāng)居民的公共設施及服務差異, 進一步擴大農(nóng)村落后地區(qū)金融服務的覆蓋范圍, 使當?shù)鼐用裣硎芨涌旖莅踩臄?shù)字金融服務, 加速城鄉(xiāng)融合發(fā)展.

5.2 著力提升農(nóng)村地區(qū)的人力資本水平

一方面將人力資本的投入和開發(fā)作為促進農(nóng)村地區(qū)經(jīng)濟增長的優(yōu)先發(fā)展策略, 并在農(nóng)村地區(qū)教育支出和人力資本投資方面建立健全相應的制度保障; 另一方面, 加大對教育水平相對滯后的農(nóng)村地區(qū)財政資金轉(zhuǎn)移支付力度, 提高基礎教育公共服務水平, 進一步推動人力資本存量積累, 加快縮小城鄉(xiāng)之間的教育水平差距, 促進城鄉(xiāng)融合發(fā)展.