■張雪瑩 劉茵偉 于露

一、引言

我國已成為全球第二大債券市場，債券種類也日益豐富。但由于我國債券市場起步較晚，存在諸多不完善之處，例如信息透明度低和政府隱性擔(dān)保等問題，在一定程度上阻礙了債券市場融資效率的提高。尤其是中小企業(yè)債券融資往往面臨較高的融資成本。2016年，G20 杭州峰會首次提出數(shù)字普惠金融的概念。數(shù)字普惠金融即借助互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，立足于機(jī)會平等、可持續(xù)的原則，為有金融服務(wù)需求的社會各階層和群體提供適當(dāng)?shù)摹⒂行У慕鹑诜?wù)[1]，對于緩解金融市場信息不對稱和降低金融市場融資成本等問題具有重要意義。近年來，國家高度重視普惠金融的發(fā)展，例如：2013年11月，黨的十八屆三中全會通過的《中共中央關(guān)于全面深化改革若干重大問題的決定》提出發(fā)展普惠金融的理念；2015年底，國務(wù)院在《推進(jìn)普惠金融發(fā)展規(guī)劃（2016—2020）》中明確提出大力發(fā)展普惠金融以向社會各階層和群體提供有效金融服務(wù)；2021年十三屆全國人大四次會議指出要運(yùn)用金融科技和大數(shù)據(jù)降低服務(wù)成本，增強(qiáng)數(shù)字普惠金融支持實體經(jīng)濟(jì)的精準(zhǔn)性。在過去的普惠金融實踐中，銀行是實施普惠金融戰(zhàn)略的主力軍，雖然取得了一定成效，但仍然面臨著一系列的現(xiàn)實問題。近年來，以移動互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能、區(qū)塊鏈等為代表的金融科技飛速發(fā)展，金融科技與普惠金融高度融合，數(shù)字普惠金融取得長足進(jìn)步。數(shù)字普惠金融的發(fā)展對于解決傳統(tǒng)普惠金融所存在的問題具有重要意義。債券市場作為中國多層次資本市場的重要組成部分，不僅為國家貨幣政策和財政政策奠定了市場化基礎(chǔ)，還為中央政府、企業(yè)、金融機(jī)構(gòu)等提供了便利的融資渠道。數(shù)字技術(shù)對債券市場的業(yè)務(wù)模式、流程與產(chǎn)品研發(fā)有著極其深遠(yuǎn)的影響，對于提高債券市場效率、降低運(yùn)行成本、增強(qiáng)債券市場透明度等具有重要意義。在此背景下，考察數(shù)字普惠金融對債券市場發(fā)展的影響至關(guān)重要。

與已有文獻(xiàn)相比，本文主要有以下幾點創(chuàng)新之處：第一，拓展了債券定價方面的研究。已有文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)影響債券信用利差的因素主要有政府隱性擔(dān)保[2，3]、會計信息質(zhì)量[4，5]、契約條款[6，7]、市場違約事件[8，9]等，本文考察了數(shù)字普惠金融發(fā)展對債券定價的影響。第二，深化了數(shù)字普惠金融的影響研究。已有文獻(xiàn)主要闡述了數(shù)字普惠金融與經(jīng)濟(jì)增長[10]、收入分配[11]、精準(zhǔn)扶貧[12]、居民消費[13，14]以及企業(yè)創(chuàng)新[15]等的關(guān)系，本文則考察了數(shù)字普惠金融與債券信用利差的關(guān)系。第三，本文進(jìn)一步考察了數(shù)字普惠金融對債券信用利差影響的異質(zhì)性，這在當(dāng)下中小企業(yè)融資難以及區(qū)域發(fā)展不均衡的背景下具有較強(qiáng)的現(xiàn)實意義。第四，在債券違約日益常態(tài)化的背景下，本文考察了數(shù)字普惠金融對債券市場整體違約風(fēng)險程度的調(diào)節(jié)效應(yīng)，提出了具有針對性的債券違約處置建議。

二、文獻(xiàn)綜述與研究假設(shè)

數(shù)字普惠金融的重點體現(xiàn)在“數(shù)字”和“普惠”兩個方面?！皵?shù)字”主要是指互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)技術(shù)，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的應(yīng)用對于緩解金融市場中的信息不對稱問題至關(guān)重要；“普惠”主要指立足于機(jī)會平等的原則，為需要金融服務(wù)的群體特別是中小企業(yè)提供適當(dāng)?shù)慕鹑诜?wù)。因此，數(shù)字普惠金融會通過緩解信息不對稱和其“普惠”特征兩個渠道來影響我國的債券市場。

信息不對稱對債券融資成本有重要影響。我國債券市場透明度相對較低，存在著較為嚴(yán)重的信息不對稱問題。信息不對稱會導(dǎo)致“道德風(fēng)險”和“逆向選擇”問題，進(jìn)而對債券融資成本產(chǎn)生重要影響。其中，“道德風(fēng)險”是一種“事后”的信息不對稱，是指在交易協(xié)定簽訂后，交易雙方中具有信息優(yōu)勢的一方，可能會為了自身利益最大化而損害到對方利益的風(fēng)險。投資者和債券發(fā)行人相比，債券發(fā)行人往往是有信息優(yōu)勢的一方，其在獲取投資者的資金后，為了自身利益最大化，可能會違背資金使用的本意，而從事一些高風(fēng)險的經(jīng)營活動。從而導(dǎo)致債券發(fā)行人有可能到期無法償還本息，進(jìn)而損害投資者的利益。為緩解道德風(fēng)險問題，投資者往往要求債券發(fā)行人給予一定的風(fēng)險補(bǔ)償，導(dǎo)致債券融資成本提高。“逆向選擇”是一種“事前”的信息不對稱，就本文的研究而言，由于較多企業(yè)財務(wù)信息披露不完全，投資者有時候不能夠很好地分辨?zhèn)l(fā)行企業(yè)資質(zhì)的好壞，因此，投資者會要求一定的風(fēng)險補(bǔ)償，從而推高整體債券融資成本，但這可能對好的企業(yè)造成“誤傷”。信息不對稱的存在會嚴(yán)重?fù)p害資本市場運(yùn)作效率，因此，緩解債券市場中的信息不對稱問題對于降低債券市場融資成本具有重要意義。較多的學(xué)者經(jīng)研究發(fā)現(xiàn)，信息不對稱的降低能夠顯著降低債券融資成本。例如，何志剛等[16]以2002—2014年發(fā)行的城投債數(shù)據(jù)為樣本，采用真實利息成本模型，探討了包含信用評級、承銷商認(rèn)證以及擔(dān)保機(jī)制在內(nèi)的第三方金融認(rèn)證對緩解城投債發(fā)行市場的信息不對稱的效果，發(fā)現(xiàn)金融認(rèn)證機(jī)制有助于緩解債券融資的信息不對稱，降低債券融資成本。周宏等[17]基于2008—2016年的債券數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，良好的公司治理能通過降低管理者與投資者之間的信息不對稱來減少債券的信用利差。數(shù)字普惠金融能借助大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能等技術(shù)，對海量企業(yè)的商務(wù)數(shù)據(jù)、信用數(shù)據(jù)等進(jìn)行充分的挖掘、分析和處理，極大緩解了信息不對稱問題[1]。數(shù)字普惠金融的發(fā)展有利于大幅降低征信成本、風(fēng)控成本、金融交易成本。為此，本文提出如下研究假設(shè)：

H1：數(shù)字普惠金融能夠顯著降低債券信用利差。

數(shù)字普惠金融的普惠特征對不同產(chǎn)權(quán)、是否上市公司的債券信用利差可能產(chǎn)生不同影響。長期以來，我國市場主體普遍存在政府剛性兌付預(yù)期，而且傳統(tǒng)金融體制遵循“二八定律”的原則，導(dǎo)致過多的資金流向了大型國有企業(yè)，而數(shù)量眾多的中小民營企業(yè)難以獲得銀行貸款，加之近年來債券市場民企債違約事件層出不窮，民營企業(yè)融資約束問題愈加凸顯。2018年11月國家發(fā)展改革委為解決民營企業(yè)融資難的問題，積極研究出臺政策措施，助力民營企業(yè)通過債券市場開展市場化融資，拓寬民營企業(yè)融資渠道。有學(xué)者研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字普惠金融有利于民營企業(yè)發(fā)展。萬佳彧等[18]研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字普惠金融的發(fā)展有利于緩解中小民營企業(yè)為代表的長尾市場①的融資約束問題。首先，作為一種外部改善機(jī)制，相較于可以輕易獲取銀行貸款且自身資金充沛的大型國有企業(yè)來講，數(shù)字普惠金融的發(fā)展對民企債利差具有更好的降低作用。其次，相較于資金來源廣泛的上市公司來講，眾多的非上市公司的融資渠道較為狹窄。同時，相比于非上市公司來說，投資者更容易獲取上市公司的信息，所以上市公司所發(fā)行債券的透明度更高，投資者面臨的逆向選擇成本更低[19，20]。數(shù)字普惠金融對于拓寬非上市公司的融資渠道和緩解非上市公司的信息不對稱問題的作用更加顯著，進(jìn)而對非上市公司的債券信用利差作用效果更強(qiáng)。最后，數(shù)字普惠金融以中小企業(yè)等弱勢群體為重點服務(wù)對象。這也會通過“信號傳遞效應(yīng)”增強(qiáng)投資者對中小企業(yè)的認(rèn)可，有利于引導(dǎo)資金向中小企業(yè)轉(zhuǎn)移，進(jìn)而有利于降低中小企業(yè)的融資成本。由此，本文提出如下研究假說：

H2：與國企債和上市公司債相比，數(shù)字普惠金融的發(fā)展對民企債和非上市公司債信用利差的降低效果更明顯。

市場化發(fā)展程度以及地域狀況會影響數(shù)字普惠金融的實施效果。郭峰等[1]運(yùn)用全局Moran 指數(shù)和局部Moran指數(shù)檢驗了數(shù)字普惠金融的空間集聚性和空間依賴性。雖然數(shù)字金融在理論上可以具有某種超地理特征，但在現(xiàn)實中并不能完全擺脫地理限制。造成這種現(xiàn)象的原因在于：相較于發(fā)達(dá)的東部地區(qū)，中西部地區(qū)由于經(jīng)濟(jì)實力相對較弱、傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)相對不完善、網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)建設(shè)狀況較差以及市場化指數(shù)較低等，導(dǎo)致數(shù)字普惠金融發(fā)展的空間相對有限。由此，本文提出如下研究假說：

H3：市場化程度高的地區(qū)受數(shù)字普惠金融的影響更顯著。相較于中西部地區(qū)，東部地區(qū)受數(shù)字普惠金融的影響更大。

三、數(shù)據(jù)與模型設(shè)定

（一）樣本選取與數(shù)據(jù)來源

本文以2011—2018年在滬深交易所債券市場發(fā)生過交易的公司債和企業(yè)債為研究對象。按照如下標(biāo)準(zhǔn)對初始樣本中的債券數(shù)據(jù)進(jìn)行處理：剔除跨市場交易的重復(fù)債券；剔除浮動利率債券，只保留固定利率債券；由于債券評級為AA-以下的樣本占總樣本的比重過小，本文只考察AAA、AA+、AA、AA-四個評級的債券；剔除剩余期限不足兩個月的債券；剔除金融行業(yè)發(fā)行的債券；由于中外合資企業(yè)債券、公眾企業(yè)債券、外商獨資企業(yè)債券和集體企業(yè)債券的樣本量較小，本文也將其剔除，只保留中央國有企業(yè)債券、地方國有企業(yè)債券和民營企業(yè)債券；最后，剔除數(shù)據(jù)缺失較為嚴(yán)重的樣本。本文用個券日度數(shù)據(jù)的月末收盤到期收益率數(shù)據(jù)與無風(fēng)險國債到期收益率進(jìn)行匹配得到月度債券信用利差，且鑒于普惠金融指數(shù)只有年度數(shù)據(jù)，將各變量求平均值轉(zhuǎn)化為年度數(shù)據(jù)。對樣本進(jìn)行處理后，最終得到1674只債券共4853個年度觀測值。

本文所用到的公司財務(wù)數(shù)據(jù)、宏觀層面的變量、無風(fēng)險國債到期收益率數(shù)據(jù)來自Wind數(shù)據(jù)庫；債券層面的數(shù)據(jù)，主要是日度數(shù)據(jù)，來自Resset 數(shù)據(jù)庫；數(shù)字普惠金融指數(shù)等數(shù)據(jù)來自北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)，同時為剔除異常值對回歸結(jié)果的影響，對最終用于回歸的連續(xù)變量使用Winsor2 命令進(jìn)行1%的雙邊縮尾處理。

（二）模型設(shè)定

為檢驗數(shù)字普惠金融指數(shù)對債券信用利差的影響，本文設(shè)計如下基準(zhǔn)計量模型：

其中，被解釋變量SPi,t為債券信用利差，本文借鑒大多數(shù)學(xué)者的做法，計算每只債券的到期收益率yi,t與同期相同剩余期限國債到期收益率yGB i,t之差得到每一時點t各只債券i的信用利差，即：

Digital為數(shù)字普惠金融指數(shù)。該指數(shù)由北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心課題組編制，包括數(shù)字普惠金融指數(shù)、數(shù)字金融覆蓋廣度、數(shù)字金融使用深度以及普惠金融數(shù)字化程度，此外使用深度指數(shù)中還包含支付、信貸、保險、信用、投資、貨幣基金等業(yè)務(wù)分類指數(shù)。指數(shù)范圍涵蓋中國31 個省（直轄市、自治區(qū)，簡稱“省”），部分地區(qū)數(shù)據(jù)存在缺失，暫未包括港澳臺地區(qū)數(shù)據(jù)。若假設(shè)H1成立，即數(shù)字普惠金融指數(shù)越高，債券信用利差越低，則β1＜0。

Controls 為控制變量，具體包括：公司層面的變量，如是否為上市公司、發(fā)債公司所在地、總資產(chǎn)報酬率、資產(chǎn)負(fù)債率等；債券層面的變量，包括債項評級、債券期限、發(fā)行規(guī)模等；同時考慮到債券違約對信用利差產(chǎn)生了重要影響，違約變量在債券定價中不可忽視，為此，本文基于Wind 數(shù)據(jù)庫對市場整體債券違約數(shù)目進(jìn)行了統(tǒng)計和整理，以此表征市場整體違約程度。τi表示時間固定效應(yīng)，μi表示行業(yè)固定效應(yīng)，εi,t為誤差項。具體變量定義如表1所示。

表1 變量定義

根據(jù)表2的描述性統(tǒng)計結(jié)果可知，信用利差的平均值為2.246，數(shù)字普惠金融指數(shù)的平均值（取對數(shù)）為0.918。產(chǎn)權(quán)和信用評級的平均值分別為0.658 和2.835，說明本文的樣本中的國企債樣本和AA 評級以上的樣本占比較大。其余變量均在合理范圍內(nèi)，此處不再贅述。

表2 描述性統(tǒng)計

四、回歸結(jié)果與分析

（一）基準(zhǔn)回歸結(jié)果

基準(zhǔn)回歸結(jié)果如表3所示。表3（1）列只使用了核心解釋變量即數(shù)字普惠金融指數(shù)；（2）列和（3）列在（1）列基礎(chǔ)上，分別加入了公司層面和債券層面的控制變量；（4）列將各變量共同加入回歸模型。實證結(jié)果顯示：數(shù)字普惠金融指數(shù)在1%的水平上顯著為負(fù)，說明數(shù)字普惠金融的發(fā)展能夠顯著降低債券信用利差，證實了假說H1成立。同時，由表3（4）列的回歸結(jié)果得知，Default 的回歸系數(shù)顯著為正，說明債券違約會抬升債券信用利差；Listed 與State 的回歸系數(shù)顯著為負(fù)，說明上市公司與國有企業(yè)屬性能夠顯著降低債券信用利差。

表3 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

（二）異質(zhì)性檢驗

數(shù)字普惠金融發(fā)展對不同產(chǎn)權(quán)、是否上市公司債券信用利差的影響可能存在差異。本文進(jìn)一步將回歸樣本劃分為國企債樣本組與民企債樣本組以及上市公司債樣本組和非上市公司債樣本組。分別考察兩對樣本組中數(shù)字普惠金融發(fā)展指數(shù)變量回歸系數(shù)的顯著性水平與回歸系數(shù)差異水平，以此來分析數(shù)字普惠金融發(fā)展的異質(zhì)性影響，回歸結(jié)果如表4所示。由表4可知，各樣本組中數(shù)字普惠金融變量均在1%的水平上顯著為負(fù)，說明數(shù)字普惠金融能夠在整體上降低債券的信用利差，體現(xiàn)了數(shù)字普惠金融普惠的特征。不同分組樣本中，數(shù)字普惠金融的回歸系數(shù)大小存在顯著差異，與國企債、上市公司債相比，數(shù)字普惠金融的發(fā)展對民企債和非上市公司債的利差降低效果更強(qiáng)，顯著緩解了民營企業(yè)和非上市公司的融資約束問題。支持了假說H2。

表4 企業(yè)異質(zhì)性檢驗

數(shù)字普惠金融受到市場發(fā)展水平、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和地理位置的影響。根據(jù)市場化指數(shù)的均值，本文將市場化指數(shù)大于均值的地區(qū)稱為高市場化指數(shù)地區(qū)，反之則是低市場化指數(shù)地區(qū)。同時，本文進(jìn)一步按照地理位置和經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r把中國劃分為東部地區(qū)和中西部地區(qū)，以此來考察數(shù)字普惠金融指數(shù)對債券信用利差的異質(zhì)性影響，回歸結(jié)果如表5所示。由表5可知，不同樣本組之間的回歸系數(shù)存在顯著差異：在市場化指數(shù)高的地區(qū)，數(shù)字普惠金融對債券信用利差有顯著影響；而在市場化程度低的地區(qū)，數(shù)字普惠金融指數(shù)變量不顯著。從區(qū)域差異視角來看，數(shù)字普惠金融對東部地區(qū)債券信用利差的影響效果更大，對中部地區(qū)的影響次之，對西部地區(qū)的影響最小。這與本文的研究假說H3一致。

表5 市場環(huán)境、區(qū)域差異檢驗

（三）穩(wěn)健性檢驗

本文通過替換數(shù)字普惠金融發(fā)展指數(shù)代理變量、檢驗遺漏變量問題以及內(nèi)生性檢驗對回歸結(jié)果進(jìn)行了穩(wěn)健性分析。

首先，替換數(shù)字普惠金融指數(shù)變量。本文使用北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心提供的數(shù)字普惠金融深度指數(shù)、數(shù)字普惠金融廣度指數(shù)以及普惠金融數(shù)字化程度對數(shù)字普惠金融指數(shù)進(jìn)行替換。

其次，關(guān)于遺漏變量對回歸結(jié)果的影響問題。近年來，債券違約事件愈演愈烈。大規(guī)模債券違約事件的發(fā)生，會使得流動性對債券信用利差影響顯著增強(qiáng)[21，22]。本文基于Resset 數(shù)據(jù)庫中的日度數(shù)據(jù)計算個券流動性水平，記債券流動性變量為Amihud。

最后，個券信用利差的變動一般不會影響數(shù)字普惠金融政策，即數(shù)字普惠金融政策可能是外生的。為了避免債券信用利差與數(shù)字普惠金融之間出現(xiàn)雙向因果關(guān)系，克服模型的內(nèi)生性問題，本文借鑒謝絢麗等[23]使用的各省互聯(lián)網(wǎng)普及率數(shù)據(jù)表作為工具變量進(jìn)行兩階段最小二乘回歸（TSLS），互聯(lián)網(wǎng)普及率數(shù)據(jù)是根據(jù)中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心（CNNIC）發(fā)布的統(tǒng)計報告及公開數(shù)據(jù)整理而成的。

穩(wěn)健性檢驗結(jié)果如表6所示。在各種檢驗形式下，核心解釋變量的系數(shù)符號與顯著性水平未發(fā)生明顯改變，說明本文的回歸結(jié)論是穩(wěn)健的。在遺漏變量檢驗中，流動性對債券信用利差的影響顯著為正，說明流動性對債券定價產(chǎn)生了重要影響，與王永欽等[24]的研究結(jié)果一致。

表6 被解釋變量替換與遺漏變量的穩(wěn)健性分析

五、擴(kuò)展性分析

（一）數(shù)字普惠金融深度指標(biāo)進(jìn)一步分析

隨著金融服務(wù)的不斷創(chuàng)新發(fā)展，金融服務(wù)已呈現(xiàn)多元化和多層次發(fā)展的特征，數(shù)字普惠金融指數(shù)也發(fā)生了顯著的變化。北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心課題組[25]認(rèn)為數(shù)字金融使用深度的增長成為數(shù)字普惠金融指數(shù)增長的重要驅(qū)動力。我國數(shù)字普惠金融已進(jìn)入深度拓展的新階段，因此深入研究數(shù)字金融深度指標(biāo)對債券信用利差的影響至關(guān)重要。數(shù)字金融深度指標(biāo)包括支付（Payment）、保險（Insurance）、貨幣基金（Fund）、投資（Invest）、信貸（Credit）等業(yè)務(wù)分類指數(shù)。各分類指數(shù)對債券信用利差影響的回歸結(jié)果如表7所示。研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字金融使用深度指數(shù)的各子類發(fā)展均顯著降低了債券的信用利差，這進(jìn)一步證實了數(shù)字普惠金融發(fā)展對債券信用利差影響的穩(wěn)健性。

表7 數(shù)字金融使用深度子類對債券信用利差的影響

（二）數(shù)字普惠金融對債券違約風(fēng)險的調(diào)節(jié)效應(yīng)

自2014年“11超日債”違約以來，違約對債券市場發(fā)展產(chǎn)生了深遠(yuǎn)持久的影響，尤其是2018年以后，金融監(jiān)管趨嚴(yán)，債券違約規(guī)模呈爆發(fā)式增長。2020年11月，遼寧省國資委旗下重點國有企業(yè)華晨汽車集團(tuán)控股有限公司發(fā)行的“17 華汽05 債”以及擁有AAA 評級的河南省國企永城煤電控股集團(tuán)有限公司旗下債券“20永煤SCP003”發(fā)生的“超預(yù)期違約”事件，在一定程度上沖擊了債券市場穩(wěn)定。我國債券違約處置機(jī)制雖在持續(xù)完善但仍有不足，如何加強(qiáng)債券市場風(fēng)險防范能力是一個亟待解決的問題。借鑒王敘果等[9]的做法，本文進(jìn)一步用債券違約金額（每月新增債券違約金額和違約利息之和）來度量債券市場整體違約程度。本文將債券違約規(guī)模超過其均值的時期定義為高違約程度時期，反之則為低違約程度時期。

回歸結(jié)果如表8所示。結(jié)果表明，在兩種債券違約度量方式下，相較于債券違約程度較低的時期，數(shù)字普惠金融在債券違約程度較高的時期對債券信用利差的影響更大，說明數(shù)字普惠金融的發(fā)展有助于緩和債券市場違約對債券信用利差的影響，這使得發(fā)展數(shù)字普惠金融在當(dāng)今債券違約日益常態(tài)化的背景下具有重要的現(xiàn)實意義。

表8 不同債券違約程度時期數(shù)字普惠金融對債券信用利差的影響

六、研究結(jié)論與政策建議

基于滬深交易所債券數(shù)據(jù)，本文考察了數(shù)字普惠金融對債券信用利差的影響，發(fā)現(xiàn)數(shù)字普惠金融顯著降低了債券信用利差，尤其是顯著降低了民企債和非上市公司債的信用利差，有效緩解了長尾市場的融資約束問題。進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字普惠金融指數(shù)發(fā)展對債券信用利差的影響受到市場化程度的制約，由于東部地區(qū)相較于中西部地區(qū)擁有更好的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、更豐富的傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)以及更發(fā)達(dá)的網(wǎng)絡(luò)體系，數(shù)字普惠金融對東部地區(qū)債券信用利差的降低作用更加明顯。同時，在債券違約頻發(fā)的背景下，數(shù)字普惠金融顯著降低了市場整體違約狀況對債券信用利差的影響，有利于債券市場平穩(wěn)運(yùn)行?；诖耍疚奶岢鲆韵抡呓ㄗh：

第一，由于數(shù)字普惠金融能夠顯著降低債券信用利差，緩解長尾市場融資約束問題，降低債券違約影響，國家應(yīng)進(jìn)一步加強(qiáng)對數(shù)字普惠金融的政策支持，提高數(shù)字金融的覆蓋廣度、使用深度和數(shù)字化程度，以實現(xiàn)包容性發(fā)展，提高金融服務(wù)實體經(jīng)濟(jì)的效率，維護(hù)金融市場穩(wěn)定性。第二，考慮到互聯(lián)網(wǎng)使用狀況對數(shù)字普惠金融有顯著的促進(jìn)作用，應(yīng)繼續(xù)加強(qiáng)互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，尤其是加強(qiáng)中西部地區(qū)的互聯(lián)網(wǎng)建設(shè)，同時進(jìn)一步深入實施西部大開發(fā)戰(zhàn)略，加強(qiáng)中西部地區(qū)的金融市場基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，從而充分發(fā)揮數(shù)字普惠金融在中西部地區(qū)的發(fā)展?jié)摿?，縮小區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展差異。第三，作為金融創(chuàng)新的產(chǎn)物，數(shù)字普惠金融發(fā)展突飛猛進(jìn)，而金融監(jiān)管在部分領(lǐng)域還存在缺失，因此，國家在鼓勵數(shù)字普惠金融發(fā)展的同時，要增強(qiáng)監(jiān)管創(chuàng)新的能力，制定并完善相關(guān)政策法規(guī)，防范金融風(fēng)險?！?/p>

注 釋

①最早是用來比喻亞馬遜之類的網(wǎng)站商業(yè)模式，指需求較小但商品數(shù)量眾多的尾部所占份額與需求較大但商品數(shù)量較少的頭部所占份額大體相當(dāng)。但是在后來人們也把難以獲得傳統(tǒng)金融服務(wù)的市場主體稱為金融需求的“長尾”，如中小企業(yè)、民營企業(yè)等。