李昭楠 ，李鈺婷，劉樹(shù)梁，劉七軍 *

（1. 北方民族大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院，寧夏 銀川 750021；2. 民族地區(qū)相對(duì)貧困治理研究中心，寧夏 銀川 750021）

隨著2020年絕對(duì)貧困的全面消除，我國(guó)由此進(jìn)入以鞏固拓展脫貧成果與相對(duì)貧困治理為重點(diǎn)的后扶貧時(shí)代。相較于絕對(duì)貧困的消除，相對(duì)貧困的治理則更為艱巨、情形更為復(fù)雜、持續(xù)時(shí)間更長(zhǎng)[1]。面對(duì)脫貧攻堅(jiān)工作重心從經(jīng)濟(jì)幫扶向能力提升和生態(tài)治理的轉(zhuǎn)移，金融扶貧也由過(guò)去絕對(duì)貧困消除的“精準(zhǔn)”幫扶向更為一般性的“普惠”服務(wù)轉(zhuǎn)變，這也意味著普惠金融將在相對(duì)貧困治理和鄉(xiāng)村振興中發(fā)揮至關(guān)重要的作用。因此，數(shù)字金融作為傳統(tǒng)金融的深化，如何釋放金融的普惠效應(yīng)，實(shí)現(xiàn)數(shù)字技術(shù)與普惠金融的深度融合，是紓解相對(duì)貧困問(wèn)題的關(guān)鍵[2]。

數(shù)字普惠金融旨在利用數(shù)字技術(shù)打破傳統(tǒng)普惠金融受成本、地理等因素的制約，從金融角度提升社會(huì)福利水平，縮小城鄉(xiāng)與區(qū)域之間金融支持不平衡的矛盾。學(xué)界對(duì)此展開(kāi)了諸多探討，如鄒新月和王旺[3]利用宏觀統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)建立空間計(jì)量模型發(fā)現(xiàn)，數(shù)字普惠金融對(duì)我國(guó)居民消費(fèi)具有明顯的促進(jìn)作用，并且這種效應(yīng)在東西部之間存在明顯的區(qū)域性差異。還有一些研究認(rèn)為數(shù)字普惠金融能夠降低金融服務(wù)門(mén)檻，為所有家庭提供公平獲取金融產(chǎn)品的機(jī)會(huì)，進(jìn)而縮小城鄉(xiāng)收入差距[4]。一些學(xué)者對(duì)數(shù)字普惠金融減貧作用進(jìn)行了理論分析，如惠獻(xiàn)波[5]從持續(xù)提高農(nóng)村地區(qū)金融服務(wù)水平視角出發(fā)，對(duì)數(shù)字普惠金融減貧增收基本機(jī)理、核心動(dòng)力進(jìn)行了系統(tǒng)分析；董玉峰等[6]認(rèn)為數(shù)字普惠金融借助金融科技優(yōu)勢(shì)突破了傳統(tǒng)金融扶貧的難點(diǎn)，將被傳統(tǒng)金融排斥的貧困群體作為服務(wù)瞄準(zhǔn)對(duì)象，促進(jìn)了城鄉(xiāng)資源均衡配置，有效提升了貧困及偏遠(yuǎn)地區(qū)的金融可獲得性。也有一些學(xué)者從實(shí)證分析和影響機(jī)制層面檢驗(yàn)數(shù)字普惠金融的減貧作用，發(fā)現(xiàn)數(shù)字普惠金融一方面可以促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、加快農(nóng)村地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整和經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型發(fā)展，提供就業(yè)和投資創(chuàng)業(yè)機(jī)會(huì)[7]；另一方面能增加農(nóng)村貧困群體金融可得性，緩解其在生產(chǎn)、教育和醫(yī)療等方面約束，進(jìn)而減緩貧困[8]；再者，數(shù)字普惠金融發(fā)展可以通過(guò)增加信貸可得性、促進(jìn)收入增長(zhǎng)和縮小收入差距機(jī)制減緩居民貧困[9]。還有研究從穩(wěn)定脫貧成果的視角，通過(guò)測(cè)算家庭未來(lái)發(fā)生貧困的概率，發(fā)現(xiàn)金融普惠可以提高家庭抵抗風(fēng)險(xiǎn)的能力，進(jìn)而達(dá)到穩(wěn)定脫貧之目的[10]。

然而，上述探討多為數(shù)字普惠金融對(duì)絕對(duì)貧困的減緩效應(yīng)研究，缺乏對(duì)數(shù)字普惠金融與相對(duì)貧困治理之間影響機(jī)理的探討；同時(shí)既有研究在相對(duì)貧困的衡量上多采用較高比例的單一維度收入或消費(fèi)，缺乏從多維度對(duì)農(nóng)戶相對(duì)貧困進(jìn)行衡量；而且也缺乏對(duì)民族地區(qū)等深度貧困地區(qū)此類問(wèn)題的研究探討。鑒于此，本文利用寧夏3縣區(qū)9村426戶田野調(diào)查數(shù)據(jù)，運(yùn)用熵值法和A-F法分別從家庭層面對(duì)數(shù)字普惠金融和相對(duì)貧困水平進(jìn)行構(gòu)建與分析，采用Logit模型和中介效應(yīng)模型，深入探究寧夏農(nóng)村地區(qū)數(shù)字普惠金融與相對(duì)貧困之間的關(guān)系及其影響路徑，并對(duì)兩者之間可能存在的內(nèi)生性問(wèn)題進(jìn)行探討，旨在為民族地區(qū)相對(duì)貧困治理、脫貧攻堅(jiān)成果鞏固和鄉(xiāng)村振興的深入推進(jìn)提供借鑒與參考。

1 理論分析與研究假設(shè)

1.1 數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)戶相對(duì)貧困影響效應(yīng)

相對(duì)傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)通過(guò)線下網(wǎng)點(diǎn)辦理或提供金融業(yè)務(wù)，數(shù)字普惠金融通過(guò)利用現(xiàn)代互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、人工智能、大數(shù)據(jù)分析和云計(jì)算等數(shù)字技術(shù)在金融領(lǐng)域的應(yīng)用，從而降低金融機(jī)構(gòu)的交易成本與服務(wù)費(fèi)用、交易者的時(shí)間成本與交通費(fèi)用，打破傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)“趨利性”和“最后一公里”的條件限制，將過(guò)去被金融機(jī)構(gòu)排斥在外的低收入群體和偏遠(yuǎn)地區(qū)群體吸納在內(nèi)，發(fā)揮數(shù)字普惠金融覆蓋度廣的優(yōu)勢(shì)，持續(xù)為農(nóng)戶提供高質(zhì)量、低成本的金融服務(wù)。而相對(duì)貧困治理更加強(qiáng)調(diào)貧困戶的自我發(fā)展能力，數(shù)字普惠金融則可以為貧困群體的自我發(fā)展提供諸如結(jié)算、信貸、理財(cái)和保險(xiǎn)等金融服務(wù)，滿足農(nóng)戶的金融要素需求、緩解其信貸約束和豐富其投資渠道，從而達(dá)到減貧之目的。基于此，本文認(rèn)為數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)村相對(duì)貧困治理具有明顯的促進(jìn)作用。

1.2 數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)戶相對(duì)貧困影響效應(yīng)機(jī)制

隨著信息化的普及，電商成為緩解農(nóng)村相對(duì)貧困的重要助推力[11]。數(shù)字普惠金融則可利用其交易成本與金融服務(wù)門(mén)檻較低的特點(diǎn)助力農(nóng)村電商發(fā)展。一方面，數(shù)字普惠金融為農(nóng)村電商提供便捷的支付服務(wù)，有效降低其交易成本；另一方面，數(shù)字普惠金融能夠降低信貸門(mén)檻，為電商供應(yīng)鏈提供資金支持，滿足農(nóng)村電商融資多樣化需求，提高電商供應(yīng)鏈的自我發(fā)展能力，從而提高農(nóng)戶參與電商的意愿與進(jìn)行電商創(chuàng)業(yè)的積極性。農(nóng)戶通過(guò)電商平臺(tái)不僅可以擴(kuò)大其銷售渠道，更廣泛地參與市場(chǎng)，而且可以減輕因市場(chǎng)不對(duì)稱導(dǎo)致的農(nóng)產(chǎn)品滯銷問(wèn)題，提高農(nóng)產(chǎn)品有效供給，減緩其農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)，實(shí)現(xiàn)增收[12]。因此，本文認(rèn)為數(shù)字普惠金融可以通過(guò)提高農(nóng)戶電商意愿及行為進(jìn)而減緩相對(duì)貧困。

近年來(lái)隨著“健康中國(guó)”的提出，健康更是上升到國(guó)家戰(zhàn)略[13]，國(guó)家為推進(jìn)健康中國(guó)的建設(shè)，不斷引導(dǎo)健康產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，農(nóng)戶了解健康知識(shí)的渠道隨之增加，健康意識(shí)不斷增強(qiáng)。保險(xiǎn)公司作為金融機(jī)構(gòu)之一，利用數(shù)字技術(shù)發(fā)揮金融的普惠作用，如通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)信息平臺(tái)分享健康與保險(xiǎn)知識(shí)，從而提高農(nóng)戶自身規(guī)避健康風(fēng)險(xiǎn)的意識(shí)，這在一定程度上降低了家庭成員發(fā)生突發(fā)性疾病的風(fēng)險(xiǎn)或得慢性病的概率，進(jìn)而減緩家庭因健康問(wèn)題導(dǎo)致的相對(duì)貧困。同時(shí)，數(shù)字普惠金融可以減少購(gòu)買商業(yè)保險(xiǎn)的交易成本和時(shí)間成本，增強(qiáng)農(nóng)戶家庭健康保險(xiǎn)的購(gòu)買意愿，從而減少疾病發(fā)生時(shí)家庭的醫(yī)療支出，降低家庭貧困脆弱性[14]，最終達(dá)到減緩家庭相對(duì)貧困之目的。因此，本文認(rèn)為數(shù)字普惠金融可以通過(guò)增強(qiáng)農(nóng)戶健康意識(shí)進(jìn)而減緩相對(duì)貧困。

隨著我國(guó)絕對(duì)貧困的全面消除，農(nóng)戶收入水平的不斷提高，對(duì)消費(fèi)的需求也隨之增加，這是農(nóng)戶對(duì)美好生活需要的重要體現(xiàn)。而數(shù)字普惠金融在促進(jìn)消費(fèi)上發(fā)揮著重要作用。其一，數(shù)字金融通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)釋放普惠作用，有助于實(shí)現(xiàn)資源合理配置，降低農(nóng)戶消費(fèi)約束，增加農(nóng)戶線上購(gòu)物、第三方支付使用、信貸獲得、理財(cái)產(chǎn)品和商業(yè)保險(xiǎn)的購(gòu)買等進(jìn)而促進(jìn)消費(fèi)[15]；其二，數(shù)字普惠金融通過(guò)提供數(shù)字保險(xiǎn)等服務(wù)降低家庭面臨的不確定性，釋放了消費(fèi)需求，促進(jìn)農(nóng)戶在資產(chǎn)、住房、教育、健康和衛(wèi)生環(huán)境等方面的支出[16]。為此，本文認(rèn)為數(shù)字普惠金融可以通過(guò)促進(jìn)農(nóng)戶消費(fèi)進(jìn)而減緩相對(duì)貧困。

2 研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

本研究使用數(shù)據(jù)來(lái)源于課題組2020年10—11月對(duì)寧夏銀川市西夏區(qū)（德林村、華西村、十里鋪村、同陽(yáng)新村和團(tuán)結(jié)村）、賀蘭縣（隆源村、鐵西村和鐵東村）和永寧縣（原隆村）3個(gè)縣區(qū)9個(gè)村的問(wèn)卷調(diào)查。此次調(diào)查采用分層與隨機(jī)抽樣相結(jié)合、村級(jí)與農(nóng)戶相結(jié)合的方式，按照縣區(qū)—鎮(zhèn)—村三級(jí)進(jìn)行分層抽樣，并以村級(jí)為基本單位，根據(jù)選定行政村人口進(jìn)行加權(quán)隨機(jī)抽樣確定調(diào)研農(nóng)戶數(shù)量。調(diào)研以農(nóng)戶和村級(jí)兩類問(wèn)卷方式進(jìn)行，通過(guò)與村干部、農(nóng)戶等相關(guān)人員進(jìn)行半開(kāi)放結(jié)構(gòu)式獲取原始數(shù)據(jù)，問(wèn)卷內(nèi)容包括農(nóng)戶的家庭特征、經(jīng)濟(jì)行為、生活標(biāo)準(zhǔn)狀況和金融參與等。調(diào)研共計(jì)發(fā)放問(wèn)卷434份，在剔除關(guān)鍵變量缺失值、異常值后，最終獲取有效樣本426份。

2.2 變量選擇

參考相關(guān)研究，本文被解釋變量選取多維相對(duì)貧困，核心解釋變量包括數(shù)字普惠金融及覆蓋廣度、使用深度和滿意程度3個(gè)細(xì)化指標(biāo)。控制變量主要從戶主特征和家庭特征2個(gè)方面進(jìn)行選取。有研究表明，過(guò)去為貧困戶的家庭由于脫貧質(zhì)量不盡相同，更有可能陷入相對(duì)貧困狀態(tài)[17]，高度脆弱農(nóng)戶家庭具有較大家庭規(guī)模，撫養(yǎng)比高等特征[18]，故本文將政治面貌、戶主年齡、過(guò)去是否為貧困戶、現(xiàn)在是否為低保戶、社會(huì)資本、家庭規(guī)模和家庭撫養(yǎng)比加以控制。根據(jù)理論分析，中介變量包括電商意愿及行為、健康意識(shí)和人均消費(fèi)。具體變量說(shuō)明及其描述性統(tǒng)計(jì)見(jiàn)表1。

表1 變量說(shuō)明及描述性統(tǒng)計(jì)Table 1 Variable definition and descriptive statistics

2.3 數(shù)字普惠金融指數(shù)的構(gòu)造

1）數(shù)字普惠金融指數(shù)的指標(biāo)選取?；谵r(nóng)戶對(duì)金融服務(wù)的實(shí)際需求，參考郭峰等[19]的研究，兼顧《推進(jìn)普惠金融發(fā)展規(guī)劃（2016—2020）》總目標(biāo)，以及寧夏《金融扶貧示范區(qū)實(shí)施方案》總體要求，本文從覆蓋廣度、使用深度和滿意程度3個(gè)方面構(gòu)建數(shù)字普惠金融指標(biāo)體系（表2）。其中，覆蓋廣度和使用深度下屬各指標(biāo)皆為虛擬變量，滿意程度中對(duì)金融服務(wù)的評(píng)價(jià)采用李克特五級(jí)量表法。

2）數(shù)字普惠金融指數(shù)的測(cè)算方法。熵值法能夠較為客觀的根據(jù)指標(biāo)所包含的信息計(jì)算出各指標(biāo)權(quán)重，指標(biāo)的數(shù)據(jù)有序程度越高，其熵值（標(biāo)準(zhǔn)差）越小，對(duì)綜合評(píng)價(jià)的效用（即權(quán)重）越高。因此，本文選取熵值法來(lái)確定數(shù)字普惠金融各指標(biāo)權(quán)重并計(jì)算指數(shù)。首先采用極值標(biāo)準(zhǔn)化方式進(jìn)行無(wú)量綱處理（本文中各指標(biāo)皆為正向），其次計(jì)算指標(biāo)信息熵值和信息效用值，最后根據(jù)信息效用值計(jì)算各指標(biāo)權(quán)重和數(shù)字普惠金融指數(shù)（具體計(jì)算方法學(xué)界已有較多闡釋，這里不再列出）。此外，由于熵值法存在無(wú)法對(duì)各指標(biāo)維度進(jìn)行橫向分析的缺點(diǎn)，為此，本文在此處添加了各指標(biāo)的均值，用以體現(xiàn)寧夏農(nóng)戶對(duì)各項(xiàng)數(shù)字普惠金融服務(wù)的使用狀況和差異。各項(xiàng)指標(biāo)均值和權(quán)重見(jiàn)表2。

表2 數(shù)字普惠金融各指標(biāo)的均值與權(quán)重Table 2 Means and weights of digital inclusive financial services

2.4 相對(duì)貧困的識(shí)別方法

2.4.1 多維相對(duì)貧困指標(biāo)體系 隨著絕對(duì)貧困的全面消除，相對(duì)貧困治理將是后扶貧時(shí)代的主要任務(wù)，然而如何對(duì)相對(duì)貧困家庭進(jìn)行有效識(shí)別尚處于探索階段。沈揚(yáng)揚(yáng)和李實(shí)[20]建議以人均可支配收入中位數(shù)的40%或更高為相對(duì)貧困標(biāo)準(zhǔn)。這種方法政策可操作性強(qiáng)，但與滿足基本生活保障的絕對(duì)貧困消除工作不同，相對(duì)貧困治理更強(qiáng)調(diào)人的向上流動(dòng)、自我發(fā)展能力的剝奪，為此，部分學(xué)者將權(quán)利剝奪[21]和能力剝奪[22]加入相對(duì)貧困衡量體系中。此外，寧夏是西北干旱、土壤荒漠化和水土流失等問(wèn)題嚴(yán)重的生態(tài)脆弱區(qū)，受制于人口增長(zhǎng)、環(huán)境變遷和人類高強(qiáng)度持續(xù)開(kāi)發(fā)利用，寧夏人地關(guān)系轉(zhuǎn)型劇烈，環(huán)境生活標(biāo)準(zhǔn)同樣是寧夏地區(qū)相對(duì)貧困的重要因素?；诖?，為了構(gòu)建適應(yīng)寧夏農(nóng)村地區(qū)的多維相對(duì)貧困指標(biāo)體系，參考朱慧慧[23]、王小林和馮賀霞[24]的研究，本文從經(jīng)濟(jì)狀況、能力發(fā)展和生活標(biāo)準(zhǔn)3個(gè)方面構(gòu)建農(nóng)村家庭多維相對(duì)貧困指標(biāo)體系，使用等權(quán)重法賦予3個(gè)維度分別為1/3的權(quán)重[25-26]，各維度內(nèi)的指標(biāo)采取等權(quán)重法進(jìn)行賦值，具體指標(biāo)與權(quán)重見(jiàn)表3。

表3 多維相對(duì)貧困指數(shù)中使用的維度、指標(biāo)、閾值與權(quán)重設(shè)置Table 3 Dimensions, indicators, thresholds and weights used in the multidimensional relative poverty index

在閾值設(shè)定上，為順應(yīng)絕對(duì)貧困消除到相對(duì)貧困治理的形勢(shì)需要，兼顧寧夏經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)的地域?qū)傩?，本研究中多維相對(duì)貧困的閾值設(shè)定不宜過(guò)高或過(guò)低。因此，在經(jīng)濟(jì)維度中，本文采用了過(guò)去絕對(duì)貧困標(biāo)準(zhǔn)中的收入貧困線和住房面積大小，并將家庭中15～64歲人口都失業(yè)定義為就業(yè)剝奪。同時(shí)，本研究更強(qiáng)調(diào)人的自我能力發(fā)展，將過(guò)去絕對(duì)貧困中“醫(yī)療有保障，義務(wù)教育有保障”，按照“健康 中國(guó)戰(zhàn)略”和成人再教育方向進(jìn)行延伸，其余各指標(biāo)也基本反映了寧夏農(nóng)戶的現(xiàn)實(shí)需求和發(fā)展需要。

2.4.2 多維相對(duì)貧困計(jì)算方法 在確立了各項(xiàng)指標(biāo)后，本文采用A-F法[27]，參考王小林和馮賀霞[24]的研究，設(shè)定維度k（本文選取k=3和k=4）對(duì)每個(gè)家庭進(jìn)行多維相對(duì)貧困判斷，并計(jì)算多維相對(duì)貧困指數(shù)與各指標(biāo)貢獻(xiàn)率，具體步驟為：

式中：H表示多維相對(duì)貧困發(fā)生率，A表示陷入多維相對(duì)貧困家庭受到外界的平均剝奪份額，即剝奪份額的加權(quán)平均，MPI為多維相對(duì)貧困指數(shù)，Ij為各指標(biāo)貢獻(xiàn)率，Wj表示第j個(gè)維度的權(quán)重，qj表示第j個(gè)維度被剝奪的家庭總數(shù)，n表示總樣本數(shù)。

2.5 模型設(shè)定

1）Logit模型。本文考察的是數(shù)字普惠金融對(duì)多維相對(duì)貧困的減緩效應(yīng)，由于農(nóng)戶是否為多維相對(duì)貧困家庭為二分變量，因此建立二元Logit模型進(jìn)行有效估計(jì)，具體模型為：

式中：Pi表示農(nóng)戶i為相對(duì)貧困的概率，Yi為被解釋變量，表示農(nóng)戶i的相對(duì)貧困狀況；Fi為農(nóng)戶i的數(shù)字普惠金融指數(shù)，Xi表示其他影響農(nóng)戶相對(duì)貧困的控制變量，α0為常數(shù)項(xiàng)，α1和α2n為待估計(jì)參數(shù)，εi為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。選取現(xiàn)有研究較為常用的k=3和k=4時(shí)判定的多維相對(duì)貧困家庭作為被解釋變量。

2）工具變量法（IV）。本文采用工具變量法來(lái)減緩反向因果可能導(dǎo)致的內(nèi)生性問(wèn)題，即非貧困家庭的人力資本或經(jīng)濟(jì)資本更強(qiáng)，故而對(duì)數(shù)字普惠金融參與的更多。參考Rozelle等[28]的研究，采用村莊內(nèi)相同收入階層的其他農(nóng)戶的數(shù)字普惠金融覆蓋廣度的均值作為工具變量（按照分位數(shù)10等分）。農(nóng)戶會(huì)更愿意模仿和學(xué)習(xí)相似群體的簡(jiǎn)單有利行為，故導(dǎo)致村莊內(nèi)具有相似特征的農(nóng)戶在金融基礎(chǔ)服務(wù)使用率上具有相關(guān)性，且同一收入階層的其他農(nóng)戶的覆蓋廣度均值相對(duì)本家庭的貧困狀況是外生的，滿足工具變量的相關(guān)性和外生性假定。

3）傾向得分匹配法（PSM）。本文采用PSM模型消除自選擇可能導(dǎo)致的內(nèi)生性問(wèn)題。PSM法的實(shí)質(zhì)是事實(shí)與反事實(shí)，通過(guò)特征變量進(jìn)行Logit回歸計(jì)算傾向得分，再根據(jù)傾向得分進(jìn)行匹配，找到處理組的反事實(shí)進(jìn)行對(duì)照，從而得出處理組的平均處理效應(yīng)ATT。在此，參考周雨晴和何廣文[29]的研究，根據(jù)數(shù)字普惠金融指數(shù)的均值進(jìn)行劃分，數(shù)字普惠金融指數(shù)大于等于均值，賦值為1，否則賦值為0，將數(shù)字普惠金融指數(shù)劃分為處理組（取值為1）和對(duì)照組（取值為0）兩組進(jìn)行估計(jì)。

4）穩(wěn)健性檢驗(yàn)。為驗(yàn)證文章結(jié)論的穩(wěn)健性，本文對(duì)多維相對(duì)貧困家庭從權(quán)重設(shè)定和識(shí)別方法進(jìn)行了兩個(gè)方面的調(diào)整。

一是對(duì)多維相對(duì)貧困指標(biāo)權(quán)重進(jìn)行修改。參考楊龍和汪三貴[30]、龍開(kāi)勝和朱婷婷[31]的研究，認(rèn)為經(jīng)濟(jì)狀況一定程度上反映著家庭貧困狀況。為此，本文將經(jīng)濟(jì)狀況維度權(quán)重調(diào)整為2/3，能力發(fā)展和生活標(biāo)準(zhǔn)各調(diào)整為1/6。

二是通過(guò)計(jì)算多維貧困剝奪值總和Si，并通過(guò)Si(k)判定多維相對(duì)貧困家庭，其中取m=30%和m=40%。與上文不同的是，這里判定的多維相對(duì)貧困家庭受權(quán)重大小和剝奪維度的雙重影響。

式中：Wj表示j維度的權(quán)重，g0ij為樣本i在j維度的剝奪值，d表示維度數(shù)，m為多維貧困發(fā)生率。

5）中介效應(yīng)模型。為進(jìn)一步探尋數(shù)字普惠金融減緩農(nóng)村家庭相對(duì)貧困的內(nèi)在機(jī)制，在理論分析的基礎(chǔ)上，參考Zhao等[32]的研究，采用兩步回歸檢驗(yàn)系數(shù)法檢驗(yàn)中介效應(yīng)是否成立。由于本文中介效應(yīng)模型中被解釋變量和中介變量既有虛擬變量也有連續(xù)型變量，故導(dǎo)致模型無(wú)法通過(guò)傳統(tǒng)檢驗(yàn)方法得出中介效應(yīng)大小。為此，參考方杰等[33]關(guān)于類別中介效應(yīng)檢驗(yàn)的建議，通過(guò)Sobel法檢驗(yàn)Za×Zb的顯著性。

3 結(jié)果與分析

3.1 多維相對(duì)貧困指數(shù)各維度貢獻(xiàn)率分析

選取剝奪維度k=4，從村級(jí)層面分析寧夏地區(qū)相對(duì)貧困的現(xiàn)狀以及各維度貢獻(xiàn)率。結(jié)果顯示，各村多維相對(duì)貧困指數(shù)在0.145～0.243之間（表4），這說(shuō)明寧夏農(nóng)村地區(qū)仍存在相當(dāng)一部分的相對(duì)貧困人口。從各維度指標(biāo)來(lái)看，經(jīng)濟(jì)水平及其下屬二級(jí)指標(biāo)貢獻(xiàn)率較低，其中鐵東村就業(yè)貢獻(xiàn)率甚至低至0，這一定程度上肯定了寧夏地區(qū)在過(guò)去脫貧戰(zhàn)役中取得的豐碩成果，滿足了居民基本生存需要。能力發(fā)展的貢獻(xiàn)率最高，其中又以健康剝奪和教育剝奪為首，這表明健康和教育水平是困擾寧夏農(nóng)戶向上流動(dòng)、自我發(fā)展的首要因素，仍有大量的家庭受文化水平、突發(fā)疾病或慢性病的困擾。

表4 k=4下多維貧困指數(shù)(MPI)及其各維度貢獻(xiàn)率Table 4 Multidimensional poverty index (MPI) and its contribution rate under k=4

此外，在生活標(biāo)準(zhǔn)中，不同村莊表現(xiàn)出較強(qiáng)的異質(zhì)性，如華西村和十里鋪村的飲水剝奪分別為1.15%和34.27%，衛(wèi)生廁所剝奪中有3個(gè)村低于3%、2個(gè)村高于20%，各村莊在安全飲水和廁所革命推進(jìn)中存在較大差異。與張慶紅和努爾[34]認(rèn)為收入、教育和健康是南疆地區(qū)多維貧困產(chǎn)生的主要源頭的結(jié)論相比，2020年后，教育、健康依然是寧夏地區(qū)多維相對(duì)貧“困”產(chǎn)生的主要源頭，但經(jīng)濟(jì)層面的“貧”已基本得到解決。

3.2 數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)村家庭相對(duì)貧困影響分析

數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)村家庭多維相對(duì)貧困的影響結(jié)果顯示，數(shù)字普惠金融對(duì)不同判定標(biāo)準(zhǔn)下的相對(duì)貧困均有顯著的負(fù)向作用（表5）。一方面隨著剝奪維度提高，數(shù)字普惠金融及其各分項(xiàng)指標(biāo)對(duì)相對(duì)貧困減緩作用逐漸增強(qiáng)，說(shuō)明數(shù)字普惠金融對(duì)相對(duì)貧困程度更深的家庭有更強(qiáng)的負(fù)向作用，這也是過(guò)去金融扶貧在脫貧攻堅(jiān)工作中發(fā)揮重要作用的原因之一。另一方面從數(shù)字普惠金融的不同維度來(lái)看，覆蓋廣度、使用深度的提高會(huì)對(duì)農(nóng)村家庭相對(duì)貧困有顯著的抑制作用，數(shù)字普惠金融通過(guò)為農(nóng)戶提供高質(zhì)量、低成本的金融服務(wù)，提高金融服務(wù)的覆蓋廣度和使用深度，進(jìn)而為農(nóng)戶自我發(fā)展提質(zhì)增效。

表5 數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)村家庭相對(duì)貧困回歸結(jié)果分析Table 5 Analysis of the results of digital inclusive finance on the return of rural hosueholds to relative poverty

結(jié)合表2中數(shù)字普惠金融各指標(biāo)的均值可以發(fā)現(xiàn)，數(shù)字普惠金融覆蓋廣度的推進(jìn)情況要好于使用深度。目前農(nóng)戶對(duì)數(shù)字普惠金融的結(jié)算、儲(chǔ)蓄和信貸服務(wù)已有部分涉及，但對(duì)互聯(lián)網(wǎng)投資、互聯(lián)網(wǎng)保險(xiǎn)等深層次金融業(yè)務(wù)的參與尚且較低。這與任碧云和李柳穎[35]根據(jù)2017年京津冀地區(qū)調(diào)查數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)農(nóng)戶對(duì)數(shù)字借貸業(yè)務(wù)參與較低的結(jié)論有所差異，其原因在于隨著近年來(lái)銀行等金融機(jī)構(gòu)移動(dòng)端APP的普及，政府對(duì)互聯(lián)網(wǎng)借貸的監(jiān)管越發(fā)嚴(yán)格，農(nóng)戶對(duì)互聯(lián)網(wǎng)借貸的可得性和信任感皆有所提高，故參與數(shù)字信貸業(yè)務(wù)的比例開(kāi)始逐漸上升。

此外，本文并未發(fā)現(xiàn)數(shù)字普惠金融的滿意程度對(duì)相對(duì)貧困有顯著的負(fù)向作用（表5），其原因可能在于，從項(xiàng)目組的調(diào)查中了解到，農(nóng)戶對(duì)數(shù)字普惠金融服務(wù)的滿意程度普遍較高，權(quán)重僅為0.005（表2），樣本中數(shù)據(jù)差異極小，因此造成了回歸結(jié)果不顯著，這從側(cè)面肯定了數(shù)字普惠金融從業(yè)者的服務(wù)水平與工作態(tài)度。在控制變量中，過(guò)去為貧困戶、現(xiàn)在是低保戶和撫養(yǎng)比的上升對(duì)相對(duì)貧困有顯著的正向效應(yīng)，戶主年齡、政治面貌、社會(huì)資本和家庭規(guī)模對(duì)相對(duì)貧困的作用不顯著。

3.3 內(nèi)生性分析

1）反向因果問(wèn)題。本文采用IV-Probit方法消除模型可能存在的反向因果問(wèn)題，根據(jù)表6結(jié)果，一方面可以看出，聯(lián)合顯著性檢驗(yàn)的F統(tǒng)計(jì)量大于10，說(shuō)明不存在弱工具變量問(wèn)題；Wald內(nèi)生性檢驗(yàn)顯示，可以在5%的顯著性水平下拒絕“數(shù)字普惠金融為外生變量”的原假設(shè)。另一方面從第二階段回歸結(jié)果看，數(shù)字普惠金融仍在1%的顯著性水平上對(duì)農(nóng)戶多維相對(duì)貧困有顯著的負(fù)向影響，并與上節(jié)Logit模型回歸結(jié)果在方向上一致、大小上相似，這也說(shuō)明數(shù)字普惠金融能夠減緩農(nóng)村家庭相對(duì)貧困這一結(jié)論是可靠的。

表6 工具變量回歸結(jié)果Table 6 Instrumental variable regression results

2）自選擇問(wèn)題。本文采用傾向得分匹配模型消除模型可能存在的自選擇問(wèn)題，表7結(jié)果顯示，在以k=4多維相對(duì)貧困作為被解釋變量進(jìn)行匹配后，標(biāo)準(zhǔn)偏差和中位數(shù)偏差縮小到2.3%～3.0%之間，遠(yuǎn)低于20%，準(zhǔn)R方（PseudoR2）均小于0.005，似然比檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量在匹配前為49.21，在1%的顯著水平下被拒絕，然而在匹配后均未拒絕原假設(shè)。以上平衡檢驗(yàn)結(jié)果顯示，匹配顯著降低了處理組和對(duì)照組的系統(tǒng)性差異，最大限度的降低了樣本的選擇性偏差，保證了匹配結(jié)果的可靠性。在進(jìn)行了最近鄰匹配、卡尺匹配和核匹配后，數(shù)字普惠金融均在5%的顯著水平下對(duì)相對(duì)貧困有顯著的負(fù)向影響，ATT在 -0.095 ～ -0.078之間，再次驗(yàn)證了數(shù)字普惠金融可以緩解農(nóng)村家庭相對(duì)貧困這一結(jié)論。

表7 傾向得分匹配結(jié)果及其平衡性檢驗(yàn)(k=4)Table 7 Matching results and equilibrium test of propensity score matching (k=4)

3.4 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

對(duì)多維相對(duì)貧困家庭從權(quán)重設(shè)定和識(shí)別方法進(jìn)行了兩個(gè)方面的調(diào)整，用以檢驗(yàn)文章結(jié)論的穩(wěn)健性。從表8給出的結(jié)果可知，權(quán)重和識(shí)別方法調(diào)整后，數(shù)字普惠金融及其各分項(xiàng)指標(biāo)仍然對(duì)不同判斷標(biāo)準(zhǔn)下農(nóng)村家庭多維相對(duì)貧困有顯著的負(fù)向作用，并且隨著貧困程度的加深，該負(fù)向效應(yīng)依然呈增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，再次檢驗(yàn)了本文結(jié)論具有一定的穩(wěn)健性。

表8 權(quán)重和方法調(diào)整后數(shù)字普惠金融對(duì)相對(duì)貧困影響效應(yīng)Table 8 Impact of weighted and methodologically adjusted digital inclusive finance on relative poverty

3.5 中介效應(yīng)分析

本文檢驗(yàn)了以電商意愿及行為、健康意識(shí)和人均消費(fèi)作為中介變量的數(shù)字普惠金融減緩相對(duì)貧困的作用機(jī)制。從實(shí)證結(jié)果可以看出，Sobel檢驗(yàn)Z值皆在10%顯著性水平拒絕中介效應(yīng)為零的原假設(shè)（表9），數(shù)字普惠金融會(huì)通過(guò)提高農(nóng)戶電商意愿及行為、健康意識(shí)和人均消費(fèi)進(jìn)而緩解農(nóng)村家庭相對(duì)貧困。數(shù)字普惠金融會(huì)在1%的顯著性水平下提高農(nóng)戶電商意愿及行為，將電商意愿及行為加以控制后，依然發(fā)現(xiàn)數(shù)字普惠金融對(duì)相對(duì)貧困有顯著的負(fù)向作用（表9）。數(shù)字普惠金融水平更高的農(nóng)戶會(huì)更有意愿或直接參與到農(nóng)產(chǎn)品電商行業(yè)中，進(jìn)而達(dá)到增收、減貧之目的。健康意識(shí)和人均消費(fèi)的中介效應(yīng)與電商意愿及行為相似，這里不再贅述。

表9 數(shù)字普惠金融緩解農(nóng)村家庭相對(duì)貧困的中介效應(yīng)Table 9 Intermediation effects of inclusive finance in alleviating relative poverty in rural households

4 結(jié)論與建議

4.1 結(jié)論

研究表明，寧夏地區(qū)絕對(duì)貧困雖已消除，但鞏固脫貧攻堅(jiān)成果和相對(duì)貧困治理依然面臨不小挑戰(zhàn)。這主要是因?yàn)檫^(guò)去絕對(duì)貧困更多的是消除了農(nóng)戶經(jīng)濟(jì)維度的“貧”，但其能力和生活標(biāo)準(zhǔn)方面的“困”依然較為嚴(yán)峻，諸如健康狀況、教育水平、飲水安全和衛(wèi)生廁所等方面的瓶頸依然是制約農(nóng)戶自我發(fā)展和向上流動(dòng)能力的關(guān)鍵因素，這不僅影響到寧夏等民族地區(qū)脫貧攻堅(jiān)成果的鞏固拓展，更是這一地區(qū)相對(duì)貧困治理面臨的巨大挑戰(zhàn)。

數(shù)字普惠金融對(duì)紓解寧夏地區(qū)相對(duì)貧困具有顯著效應(yīng)。一方面，數(shù)字普惠金融通過(guò)結(jié)算、信貸、理財(cái)和保險(xiǎn)等金融服務(wù)消除了制約農(nóng)戶自我發(fā)展的瓶頸，有效滿足了其金融要素需求，此方式很好契合了相對(duì)貧困治理更加強(qiáng)調(diào)貧困戶自我發(fā)展能力的要求。另一方面，數(shù)字普惠金融以提高農(nóng)戶電商意愿及行為、增強(qiáng)農(nóng)戶健康意識(shí)和促進(jìn)農(nóng)戶消費(fèi)等路徑，發(fā)揮了明顯的減緩相對(duì)貧困之功效，而且隨著農(nóng)戶貧困剝奪維度的加深這種減貧效應(yīng)進(jìn)一步呈增強(qiáng)態(tài)勢(shì)，這意味著數(shù)字普惠金融對(duì)寧夏地區(qū)相對(duì)貧困治理具有顯著的正向促進(jìn)效應(yīng)，也必將為這一區(qū)域鄉(xiāng)村振興的深入實(shí)施發(fā)揮巨大的促進(jìn)效應(yīng)。

上述結(jié)論對(duì)寧夏等民族地區(qū)鞏固脫貧質(zhì)量和相對(duì)貧困治理以及鄉(xiāng)村振興的有序推進(jìn)具有重大現(xiàn)實(shí)意義，隨后的深入研究將進(jìn)一步擴(kuò)展樣本范圍，則研究結(jié)論會(huì)更具普遍性和現(xiàn)實(shí)指導(dǎo)性；同時(shí)，基于研究發(fā)現(xiàn)，為更有效地治理寧夏等民族地區(qū)相對(duì)貧困問(wèn)題，充分發(fā)揮數(shù)字普惠金融的減貧助農(nóng)功效，尚需從相關(guān)政策建議入手。

4.2 建議

1）注重農(nóng)戶自我發(fā)展能力提升與農(nóng)村生活標(biāo)準(zhǔn)改善。一是寧夏政府應(yīng)在守住現(xiàn)有控輟保學(xué)成果的前提下，為廣大成年農(nóng)戶提供一定教育、再教育的機(jī)會(huì)，如可考慮開(kāi)展新型職業(yè)農(nóng)民培育計(jì)劃，培育一批生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)型、專業(yè)技能型和專業(yè)服務(wù)型的新型職業(yè)農(nóng)民。二是注重完善農(nóng)村社區(qū)基礎(chǔ)衛(wèi)生保障體系，利用數(shù)字普惠金融的數(shù)字平臺(tái)分析優(yōu)勢(shì)，向農(nóng)戶提供有針對(duì)性和靈活性的健康、意外和養(yǎng)老等保險(xiǎn)產(chǎn)品，提高農(nóng)戶抵抗風(fēng)險(xiǎn)的能力。三是進(jìn)一步改善飲水排污和衛(wèi)生廁所等農(nóng)村人居生活環(huán)境標(biāo)準(zhǔn)，從源頭遏制傳染病、地方病和寄生蟲(chóng)病等重大疾病，提高農(nóng)戶健康水平。

2）由淺入深，深化農(nóng)戶數(shù)字普惠金融使用深度。寧夏政府應(yīng)在進(jìn)一步加快數(shù)字普惠金融發(fā)展進(jìn)程的同時(shí)，注重農(nóng)戶對(duì)互聯(lián)網(wǎng)投資和互聯(lián)網(wǎng)保險(xiǎn)等深層次業(yè)務(wù)的參與，金融機(jī)構(gòu)應(yīng)不斷進(jìn)行產(chǎn)品和服務(wù)模式的創(chuàng)新與簡(jiǎn)化，為農(nóng)戶提供簡(jiǎn)單、便捷、易懂的一站式與普惠式金融服務(wù)，保證農(nóng)村居民能夠獲得充足的金融產(chǎn)品與金融支持，充分發(fā)揮數(shù)字普惠金融解決相對(duì)貧困的助力作用。如寧夏地區(qū)在“廁所革命”推進(jìn)中，資金來(lái)源采用的是農(nóng)戶先行墊付，待驗(yàn)收合格后再進(jìn)行獎(jiǎng)勵(lì)，但獎(jiǎng)勵(lì)回流期限較長(zhǎng)以及部分農(nóng)戶無(wú)力先行墊付等原因一定程度上降低了農(nóng)戶改廁意愿，是否可考慮在這一過(guò)程中引入數(shù)字普惠金融機(jī)制，為農(nóng)戶提供一定的小額信貸，進(jìn)行生活標(biāo)準(zhǔn)改善的同時(shí)提高農(nóng)戶使用深度。

3）充分發(fā)揮數(shù)字普惠金融的減貧助農(nóng)作用。一是金融機(jī)構(gòu)可依托數(shù)字普惠金融的發(fā)展，在支付、信貸等業(yè)務(wù)上向農(nóng)村電商行業(yè)給予一定的政策傾斜與福利，加大數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)村電商行業(yè)的支持力度；村集體可考慮與當(dāng)?shù)仉娚唐髽I(yè)合作，定期在村莊內(nèi)舉辦一些電商公益培訓(xùn)課程，提高農(nóng)戶電商意愿及行為，從而間接減緩農(nóng)戶相對(duì)貧困。二是鼓勵(lì)金融科技企業(yè)與金融機(jī)構(gòu)深度合作，為寧夏農(nóng)村數(shù)字普惠金融發(fā)展提供軟硬件設(shè)施的同時(shí)，提高農(nóng)戶使用數(shù)字平臺(tái)和工具的能力及意愿，通過(guò)數(shù)字普惠金融緩解農(nóng)戶在醫(yī)療、教育等方面的信貸約束，解決農(nóng)戶的后顧之憂，釋放農(nóng)村消費(fèi)更大潛力，激發(fā)農(nóng)村消費(fèi)更大活力，進(jìn)而達(dá)到減緩農(nóng)戶相對(duì)貧困的效應(yīng)。