孫妍

摘 要：基于2013—2018年中國31個(gè)省、直轄市、自治區(qū)的面板數(shù)據(jù)，實(shí)證檢驗(yàn)了數(shù)字普惠金融對(duì)貧困減緩產(chǎn)生的效應(yīng)。研究結(jié)果表明，從全樣本分析來看，數(shù)字普惠金融具有顯著的減貧效果，數(shù)字普惠金融指數(shù)每提高1個(gè)單位，居民人均消費(fèi)水平約提升0.42～0.47個(gè)單位;從地區(qū)異質(zhì)性來看，數(shù)字普惠金融對(duì)各地區(qū)都有明顯的減貧效應(yīng)，且對(duì)東部地區(qū)的貧困減緩程度高于中西部地區(qū)。要進(jìn)一步強(qiáng)化金融工具宣傳，加快金融科技和金融服務(wù)創(chuàng)新，完善數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。

關(guān)鍵詞：數(shù)字普惠金融;金融扶貧;貧困減緩

中圖分類號(hào)：F830.4 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：2096-0298（2021）05（a）--03

打贏脫貧攻堅(jiān)戰(zhàn)是“十三五”時(shí)期的重要任務(wù)，具有縮小社會(huì)貧富差距、提升人民生活水平的重大意義。從2013年提出精準(zhǔn)扶貧思想，到2015年提出打贏脫貧攻堅(jiān)戰(zhàn)，再到2020年提出全面實(shí)現(xiàn)脫貧任務(wù)，金融扶貧始終是扶貧攻堅(jiān)戰(zhàn)中的重要手段?！捌栈萁鹑凇钡母拍钭钤缬陕?lián)合國在2005年提出;2013年11月，中共十八屆三中全會(huì)正式提出要“發(fā)展普惠金融”，之后的幾年內(nèi)又屢次寫進(jìn)政府報(bào)告，有效促進(jìn)了農(nóng)村金融發(fā)展。隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速普及，云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等新興信息技術(shù)蓬勃發(fā)展。普惠金融在與數(shù)字技術(shù)融合的過程中發(fā)展為“數(shù)字普惠金融”，各類依托互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的新型金融服務(wù)進(jìn)一步激發(fā)了普惠金融發(fā)展的活力。

自2005年普惠金融的理念形成以來，中國普惠金融政策產(chǎn)生的減貧效應(yīng)越來越受到學(xué)者的關(guān)注。朱一鳴和王偉（2017）發(fā)現(xiàn)，普惠金融有利于增加農(nóng)村居民收入情況，但其減貧增收效果在不同收入的個(gè)體間存在顯著的異質(zhì)性，對(duì)非貧困縣農(nóng)村居民的減貧效應(yīng)明顯大于貧困縣[1]。劉金全和畢振豫（2019）基于經(jīng)濟(jì)增長和貧困減緩的視角，利用合成的省域普惠金融指數(shù)，實(shí)證分析了普惠金融對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的影響，結(jié)果顯示普惠金融發(fā)展可以直接縮小城鄉(xiāng)收入差距，同時(shí)通過經(jīng)濟(jì)增長和貧困減緩兩個(gè)渠道對(duì)城鄉(xiāng)收入差距帶來間接的減小效應(yīng)[2]。

2016年，G20杭州峰會(huì)制定了《G20數(shù)字普惠金融高級(jí)原則》，成為首個(gè)具有全球意義的數(shù)字經(jīng)濟(jì)重要指導(dǎo)原則，標(biāo)志著“數(shù)字普惠金融”概念的誕生。關(guān)于金融扶貧的研究逐漸轉(zhuǎn)向數(shù)字普惠金融。黃倩等（2019）實(shí)證檢驗(yàn)了數(shù)字普惠金融的減貧效應(yīng)，并從收入增長和收入分配雙重視角探究數(shù)字普惠金融減緩貧困的內(nèi)在機(jī)制[3]。劉錦怡和劉純陽（2020）考察了數(shù)字普惠金融的減貧效果及影響機(jī)制，發(fā)現(xiàn)數(shù)字普惠金融減緩農(nóng)村貧困的直接機(jī)制是互聯(lián)網(wǎng)信貸和互聯(lián)網(wǎng)保險(xiǎn)發(fā)展，間接機(jī)制為增加個(gè)體就業(yè)和私營企業(yè)就業(yè)，且前者的減貧效果更好[4]。

孫繼國等（2020）基于CHFS 2017數(shù)據(jù)探究數(shù)字金融對(duì)相對(duì)貧困的減緩效應(yīng)，并發(fā)現(xiàn)數(shù)字金融可以明顯減緩相對(duì)貧困，其減貧效應(yīng)存在區(qū)域差異和城鄉(xiāng)差異。此外，數(shù)字金融可以通過居民創(chuàng)業(yè)、信貸約束和農(nóng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)作為中介變量而減緩相對(duì)貧困[5]。

基于上述研究成果，本文以“居民人均消費(fèi)水平”衡量貧困減緩，以“北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)”衡量地區(qū)數(shù)字普惠金融發(fā)展水平，利用2013—2018年省級(jí)面板數(shù)據(jù)對(duì)我國數(shù)字普惠金融的減貧效應(yīng)進(jìn)行實(shí)證分析。

1 模型構(gòu)建與數(shù)據(jù)描述

1.1 模型構(gòu)建

在構(gòu)建模型以探究數(shù)字普惠金融的減貧效應(yīng)時(shí)，數(shù)字普惠金融的發(fā)展水平在不同地區(qū)各不相同，具有較為明顯的地區(qū)差異性。為了避免因遺漏不可觀測的變量引起的內(nèi)生性問題，構(gòu)建以下固定效應(yīng)模型：

其中，Povertyit為被解釋變量，代表第i個(gè)省份在第t年的貧困狀況;DIFit為解釋變量，表示第i個(gè)省份在第t年的數(shù)字普惠金融發(fā)展水平。Xit表示控制變量，在回歸模型中加入影響貧困狀況的其他因素，具體包括：財(cái)政支出水平，用地方政府一般性預(yù)算支出表示（FE）;教育支出水平，用教育支出與財(cái)政支出之比表示（Edu）;經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)程度，用地方人均GDP表示（Pergdp）;對(duì)外開放程度，用進(jìn)出口總額在地區(qū)GDP中的占比表示（Open）;城市化水平，用地區(qū)總?cè)丝谥谐擎?zhèn)人口所占的比重表示（Urban）。θi表示省份固定效應(yīng)，εit表示隨機(jī)誤差項(xiàng)。

1.2 數(shù)據(jù)與變量描述

本文以2013—2018年中國31個(gè)?。ㄖ陛犑小⒆灾螀^(qū)）為研究樣本。居民人均消費(fèi)水平、財(cái)政和教育支出水平、城市化水平等數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計(jì)局官方發(fā)布的《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》。數(shù)字普惠金融指數(shù)來源于北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心[6]，由覆蓋廣度、使用深度和數(shù)字化程度3個(gè)一級(jí)維度構(gòu)成。為降低數(shù)據(jù)變動(dòng)幅度過大帶來的影響，除教育支出水平、對(duì)外開放程度、城市化水平外，其他變量均取對(duì)數(shù)形式計(jì)算。變量定義及描述性統(tǒng)計(jì)如表1所示。

2 實(shí)證分析

2.1 基準(zhǔn)模型回歸

從省域?qū)用鎸?shí)證檢驗(yàn)數(shù)字普惠金融的減貧效應(yīng)，得到的結(jié)果如表2所示。第（1）列展示了混合回歸的回歸結(jié)果，數(shù)字普惠金融對(duì)貧困減緩有顯著的正向作用，數(shù)字普惠金融指數(shù)每提高1個(gè)單位，居民人均消費(fèi)約提高0.433個(gè)單位。

進(jìn)一步采用固定效應(yīng)模型（FE）進(jìn)行回歸，結(jié)果如表第（2）列所示。結(jié)果表明，數(shù)字普惠金融對(duì)居民消費(fèi)水平有顯著的正向影響，并通過1%統(tǒng)計(jì)水平下的顯著性檢驗(yàn)，具有明顯的減貧效果。從邊際效應(yīng)上看，數(shù)字普惠金融指數(shù)每提高1個(gè)單位，居民人均消費(fèi)約提高0.466個(gè)單位。在固定效應(yīng)模型中，F(xiàn)檢驗(yàn)的P值為0.0000，說明不同個(gè)體擁有各自的截距項(xiàng)，因此使用FE模型要優(yōu)于混合回歸。

2.2 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為了驗(yàn)證在不同情況下數(shù)字普惠金融的減貧效果是否一致，本文進(jìn)一步進(jìn)行了穩(wěn)健性檢驗(yàn)。首先采用最小二乘虛擬變量模型（LSDV）進(jìn)行回歸，結(jié)果展示在第（3）列?？梢钥吹絃SDV回歸與FE回歸的變量系數(shù)和顯著性均保持一致，且大多數(shù)省份的虛擬變量都很顯著，可以認(rèn)為個(gè)體效應(yīng)存在。考慮到固定效應(yīng)模型和隨機(jī)效應(yīng)模型中均可能存在個(gè)體效應(yīng)，本文又進(jìn)行了隨機(jī)效應(yīng)FGLS回歸，結(jié)果如第（4）列所示。數(shù)字普惠金融仍然對(duì)貧困減緩起著顯著的正向作用，結(jié)果穩(wěn)健。

2.3 區(qū)域異質(zhì)性分析

為檢驗(yàn)數(shù)字金融的發(fā)展對(duì)不同發(fā)展水平區(qū)域的減貧效果，觀察數(shù)字金融的減貧效應(yīng)是否存在區(qū)域異質(zhì)性，本文將所有省份劃分為東、中、西部地區(qū)，采用FE模型實(shí)證分析了數(shù)字金融對(duì)不同地區(qū)貧困減緩的效果，結(jié)果如表3所示。

由表3可知，各地區(qū)的系數(shù)均通過顯著性檢驗(yàn)，其中東部地區(qū)的減貧效應(yīng)系數(shù)為0.552，高于平均水平，而中部地區(qū)和西部地區(qū)減貧效應(yīng)的系數(shù)均低于全樣本回歸，這說明各地區(qū)的數(shù)字金融都有明顯的減貧效應(yīng)，且經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的東部地區(qū)的減緩效果要高于中西部地區(qū)。這可能是由于數(shù)字普惠金融對(duì)貧困的減緩存在門檻效應(yīng)，在經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低時(shí)，數(shù)字普惠金融的減貧效應(yīng)尚不明顯，隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的提升，當(dāng)越過某一門檻后，數(shù)字普惠金融的減貧效應(yīng)會(huì)逐漸增強(qiáng)[7]。

3 結(jié)語

本文基于2013—2018年中國31個(gè)?。ㄖ陛犑小⒆灾螀^(qū)）的面板數(shù)據(jù)，利用固定效應(yīng)模型和隨機(jī)效應(yīng)模型，實(shí)證檢驗(yàn)了數(shù)字普惠金融的減貧效應(yīng)。研究結(jié)果：全樣本分析結(jié)果表明，數(shù)字普惠金融對(duì)居民貧困有明顯的減緩作用，數(shù)字普惠金融指數(shù)每提高1個(gè)單位，居民人均消費(fèi)水平約提高0.42～0.47個(gè)單位。從地區(qū)異質(zhì)性來看，數(shù)字普惠金融對(duì)各地區(qū)都有明顯的減貧效應(yīng)，且對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的東部地區(qū)的貧困減緩程度高于中西部地區(qū)。

基于研究結(jié)論，本文提出以下政策建議：一是繼續(xù)強(qiáng)化金融工具宣傳，引導(dǎo)貧困人口正確認(rèn)識(shí)并利用數(shù)字金融工具，擴(kuò)大數(shù)字金融減貧的覆蓋面。二是加快金融科技和金融服務(wù)創(chuàng)新，深度融合傳統(tǒng)金融和數(shù)字金融，利用數(shù)字化金融產(chǎn)品提升居民生活水平。三是完善數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，尤其在欠發(fā)達(dá)地區(qū)，要注重新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，在5G互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)中心、人工智能等領(lǐng)域快速推進(jìn)，助力數(shù)字普惠金融均衡發(fā)展。

參考文獻(xiàn)

朱一鳴，王偉.普惠金融如何實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)扶貧？[J].財(cái)經(jīng)研究，2017（10）.

劉金全，畢振豫.普惠金融發(fā)展及其收入分配效應(yīng)——基于經(jīng)濟(jì)增長與貧困減緩雙重視角的研究[J].經(jīng)濟(jì)與管理研究，2019（04）.

黃倩，李政，熊德平.數(shù)字普惠金融的減貧效應(yīng)及其傳導(dǎo)機(jī)制[J].改革，2019（11）.

劉錦怡，劉純陽.數(shù)字普惠金融的農(nóng)村減貧效應(yīng)：效果與機(jī)制[J].財(cái)經(jīng)論叢，2020（01）.

孫繼國，韓開顏，胡金焱.數(shù)字金融是否減緩了相對(duì)貧困？——基于CHFS數(shù)據(jù)的實(shí)證研究[J].財(cái)經(jīng)論叢，2020（12）.

郭峰，王靖一，王芳，等.測度中國數(shù)字普惠金融發(fā)展：指數(shù)編制與空間特征[J].經(jīng)濟(jì)學(xué)（季刊），2020（04）.

汪曉文，崔曉燁.普惠金融減貧效應(yīng)的區(qū)域差異及門檻特征研究——基于省級(jí)面板數(shù)據(jù)的實(shí)證分析[J].金融發(fā)展研究，2019 （12）.