吳本健， 石 雪， 肖時花

(1.中央民族大學 經(jīng)濟學院，北京100081；2.中國農(nóng)業(yè)大學 《中國農(nóng)業(yè)大學學報(社會科學版)》編輯部，北京 100083)

一、問題提出

2020年后，隨著全面建成小康社會和打贏脫貧攻堅戰(zhàn)目標的實現(xiàn)，中國扶貧工作的重點由消滅絕對貧困轉(zhuǎn)向緩解相對貧困。與絕對貧困著眼于滿足基本生活需要不同，相對貧困強調(diào)收入不平等、機會被剝奪[1]、社會排斥和主觀相對剝奪感[2]，甚至人居環(huán)境等生態(tài)環(huán)境維度的不平等也被納入相對貧困的范疇[3]。相對貧困者就是處于收入、機會不平等中的弱勢群體和遭受社會排斥、相對剝奪的人。2021年習近平總書記在全國脫貧攻堅總結(jié)表彰大會上強調(diào),“對易返貧致貧人口要加強監(jiān)測，做到早發(fā)現(xiàn)、早干預、早幫扶”,“堅決守住不發(fā)生規(guī)模性返貧的底線”[4]?？梢姡掳l(fā)展階段相對貧困治理的核心任務為在預防返貧(絕對貧困)風險的前提下，降低收入和機會不平等，減少社會排斥，消除主觀相對剝奪感。相對貧困治理有助于聚焦解決中國發(fā)展不平衡不充分的現(xiàn)實問題，也是謀篇布局“十四五”規(guī)劃、建設(shè)社會主義現(xiàn)代化強國的題中應有之義[5]。無論是絕對貧困還是相對貧困，資金稀缺均是貧困者的核心特征[6]。然而，由于信息不對稱引致的風險高和規(guī)模小導致的交易成本高，低收入群體和弱勢群體普遍易遭受金融排斥。金融排斥作為社會排斥的一種形態(tài)，本身具有相對貧困的含義，金融排斥會加劇收入、機會不平等程度。為了提高低收入群體和弱勢群體的金融可及性，降低金融排斥，2005年聯(lián)合國正式提出“普惠金融”概念，2006年中國正式引入惠普金融。然而，普惠金融具有“風險大、成本高、收益低”的特征，與可負擔、可持續(xù)相沖突，因此普惠金融發(fā)展面臨困境。隨著數(shù)字科技發(fā)展，數(shù)字普惠金融應運而生。數(shù)字普惠金融突破了時間與空間的限制，通過降低成本、有效控制風險、擴大服務邊界等打破了普惠金融發(fā)展局限，以可負擔的成本重點為低收入群體和弱勢群體提供服務的金融業(yè)態(tài)，為緩解金融排斥、降低不平等提供了可能。

理論上，數(shù)字普惠金融利用大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、云計算等高新信息技術(shù)，降低了交易成本，可為貧困人口提供以前無法獲得的發(fā)展機會，緩解金融排斥。這不僅能提高低收入群體的增收能力，降低收入不平等程度[7-8]，而且能提高居民的獲得感與幸福感[9]，有效緩解相對貧困。但也有研究表明，數(shù)字普惠金融自身存在“數(shù)字鴻溝”問題，貧困人口缺乏應用數(shù)字化技術(shù)與資源的能力，使其成為數(shù)字化浪潮中的相對受損者[10]，即數(shù)字普惠金融通過“貧者愈貧，富者愈富”的馬太效應加劇了不平等。

近年來，伴隨著精準扶貧精準脫貧方略的持續(xù)推進，中國農(nóng)村數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)快速發(fā)展。截至2019年10月，中國行政村通光纖和4G的比例均超過98%[11]，農(nóng)村互聯(lián)網(wǎng)普及率明顯提升，城鄉(xiāng)“數(shù)字鴻溝”明顯縮小。這能夠在一定程度上有效克服“數(shù)字鴻溝”缺陷，在推動數(shù)字普惠金融發(fā)展的同時，進一步強化其緩解相對貧困的效果。在這一背景下，本文以預防返貧風險為前提，將收入不平等、機會不平等以及主觀相對剝奪感等納入多維相對貧困分析框架，探討數(shù)字普惠金融對多維相對貧困治理的效果，以及如何利用數(shù)字普惠金融建立緩解多維相對貧困的長效機制。

二、文獻綜述

相對貧困概念最早由Townsend提出，其認為貧困不僅意味著最基本的生活資料不足，還意味著資源的缺乏與被剝奪，使其達不到社會的平均生活水平；相對貧困是一種社會比較貧困，不局限于生活水平，也強調(diào)人的主觀心理感受，通過與社會其他人相比較從而產(chǎn)生的被剝奪的感覺[2]。之后，不少學者從能力、權(quán)利[12]、脆弱性[13]和社會排斥等多個維度來定義相對貧困，機會缺失、能力或權(quán)利的排斥以及相對剝奪[14]等構(gòu)成相對貧困的基本內(nèi)涵。但部分學者建議仍以收入為基礎(chǔ)，認為如果家庭收入等于或少于平均收入的某一比例，或者處于社會最低的某一比例，則稱這部分人陷入相對貧困狀況[15]。例如，張青建議將人均收入的1/3—2/5作為相對貧困線[16]；周力建議將家庭人均收入低于全國居民人均收入中位數(shù)50%的狀況界定為相對貧困[17]；孫久文和夏添建議以5年為調(diào)整周期，采用農(nóng)村居民中位數(shù)收入的40%為相對貧困線[18]。也有學者認為2020年后中國的相對貧困定義和標準應當是多維的。例如，王小林和馮賀霞認為貧困不僅包括經(jīng)濟維度，還包括社會發(fā)展維度和生態(tài)環(huán)境維度，應綜合考慮居民家庭收入、消費、就業(yè)、教育、健康、社會保障、人居環(huán)境等指標[3]；汪三貴和周俊娜建議制定涵蓋收入、教育、健康、就業(yè)、社會保障和生活環(huán)境等的多維相對貧困指標體系[19]；向德平和向凱指出未來相對貧困不可能僅由單一的中位收入指標來測量，還需要將能力、權(quán)利、脆弱性與風險納入其指標體系[20]。此外，還有學者認為相對貧困的標準應隨著經(jīng)濟發(fā)展狀況和貧困形勢變化動態(tài)調(diào)整，總體遵循“合理反映相對貧困群體與社會平均水平的差異”原則，對各維度加權(quán)系數(shù)、指標、臨界值進行動態(tài)增減、修正和完善，將賦權(quán)增能、社會安全、心理及主觀福利逐漸納入多維相對貧困維度[21]。

相對貧困的成因多元且復雜，包括收入分配不均[22]、缺乏可行能力、工作貧困、社會資本缺乏和社會排斥等。其中，金融排斥作為社會排斥的一種表現(xiàn)形式，惡化了中國尤其是欠發(fā)達地區(qū)的相對貧困狀況。普惠金融通過構(gòu)建包容性的金融體系為社會各階層尤其是弱勢群體提供金融服務，能緩解金融排斥，助力低收入者走出貧困陷阱[23]；而數(shù)字普惠金融依托高新技術(shù)提供金融服務，能夠進一步降低金融服務的門檻和成本，增加低收入群體的金融服務可得性，從而對收入不平等和獲得感產(chǎn)生影響。因此，為緩解欠發(fā)達地區(qū)的金融排斥和相對貧困狀況，數(shù)字普惠金融得到政府和貧困研究者的普遍重視。目前關(guān)于數(shù)字普惠金融對多維相對貧困影響的研究，主要集中于數(shù)字普惠金融對收入不平等和返貧風險的影響，而關(guān)于機會不平等和主觀相對剝奪感的研究較少，將四者結(jié)合起來的研究更是鮮見。

關(guān)于數(shù)字普惠金融與收入不平等關(guān)系的研究。有學者認為，數(shù)字普惠金融通過提高低收入群體的金融服務可得性，促進家庭消費[24-25]，有助于居民增收[26]，使經(jīng)濟實現(xiàn)包容性增長，尤其對農(nóng)戶的收入提升效果更顯著[27]，從而緩解收入不平等[23,28]。但也有學者認為，“數(shù)字鴻溝”會加劇貧困人口在金融獲取方面的弱勢地位[29]，導致“貧者愈貧，富者愈富”的馬太效應，從而加劇社會不平等。

關(guān)于數(shù)字普惠金融與主觀幸福感關(guān)系的研究。數(shù)字普惠金融發(fā)展不僅提高了貧困家庭參與金融市場的可能性，降低了社交排斥[30]，從而增加了幸福感，而且強化了資金運行的透明度，減少了金融詐騙和金融犯罪，增強了民眾的“金融幸福感”[31]。

關(guān)于數(shù)字普惠金融對返貧風險影響的研究。數(shù)字普惠金融本身存在“數(shù)字鴻溝”和監(jiān)管失靈風險等問題，引致了新型數(shù)據(jù)不對稱，增加了信息弱勢群體所面臨的風險。但普惠金融提供的儲蓄、信貸以及保險等服務有助于提高農(nóng)村家庭的風險應對水平，從而降低其貧困脆弱性[32]，也可避免由于消費波動過大而產(chǎn)生貧困脆弱性[33]。

綜上所述，目前學術(shù)界對相對貧困的衡量方法尚未形成統(tǒng)一意見，數(shù)字普惠金融對緩解多維相對貧困的效果也有待進一步研究。總體來看，現(xiàn)有研究存在以下不足：第一，主流學術(shù)界大多提議以收入的一定比例確立相對貧困線，相對貧困標準的設(shè)定過于單一；第二，中國已經(jīng)攻克絕對貧困并向相對貧困治理轉(zhuǎn)變，鞏固脫貧成果，對易返貧致貧人口實施常態(tài)化監(jiān)測是過渡期的重點工作之一，也是相對貧困治理的新起點，但現(xiàn)有文獻在研究相對貧困治理舉措時，幾乎沒有關(guān)注到返貧風險的防范監(jiān)測問題；第三，既有文獻多集中于數(shù)字普惠金融對絕對貧困的治理，對相對貧困治理方面的研究甚少。因此，本文希望在如下方面有所推進：一是在監(jiān)測返貧風險的前提下，納入收入不平等、機會不平等和主觀相對剝奪感來衡量家庭層面的多維相對貧困；二是創(chuàng)新性地研究數(shù)字普惠金融對多維相對貧困的影響，為緩解多維相對貧困建言獻策。

三、數(shù)字普惠金融對多維相對貧困的影響機制及研究假說

傳統(tǒng)普惠金融是指通過加強政策扶持以及完善市場機制和金融基礎(chǔ)設(shè)施來提高金融服務的可得性，使社會所有階層和群體都能享受到價格合理的金融服務，尤其是那些原本被金融體系排斥的弱勢群體[34-35]。但是，瞄準弱勢群體、產(chǎn)業(yè)和地區(qū)的要求從客觀上導致普惠金融面臨“高風險、高成本、低收益”難題，從而與可負擔成本和可持續(xù)發(fā)展目標相沖突。近年來，快速發(fā)展的數(shù)字技術(shù)成為解決傳統(tǒng)普惠金融中存在的信息不對稱問題的一把“利器”，數(shù)字普惠金融也應運而生。數(shù)字普惠金融是傳統(tǒng)普惠金融與大數(shù)據(jù)、云計算和人工智能等數(shù)字技術(shù)深度融合的產(chǎn)物，其依托于互聯(lián)網(wǎng)，突破了傳統(tǒng)普惠金融的局限，具有“交易成本低、傳播速度快、覆蓋范圍廣”的優(yōu)勢[36]，然而“數(shù)字鴻溝”使得部分弱勢群體無法享受信息紅利的問題也相伴而生。

(一)數(shù)字普惠金融能降低弱勢群體金融排斥，緩解多維相對貧困

在數(shù)字技術(shù)驅(qū)動下，普惠金融通過降低交易成本、提升風險控制能力和拓展金融服務供給范圍三種途徑提升金融普惠性[37]。弱勢群體通常被正規(guī)金融機構(gòu)排斥，因而缺乏發(fā)展資金是其核心特征。數(shù)字普惠金融恰好能有效抑制弱勢群體面臨的金融排斥，降低信貸約束，增加對其的金融服務供給，從而增加個人投資資金，故而能緩解多維相對貧困。

第一，數(shù)字普惠金融能緩解信貸約束，助力弱勢群體擴寬增收渠道，緩解收入不平等。首先，數(shù)字普惠金融能抑制金融排斥，提高金融服務可得性，降低信貸約束，優(yōu)化家庭金融資產(chǎn)配置，提高資金利用效率，促進增效增收。此外，數(shù)字普惠金融通過線上開發(fā)“閃貸”“e貸”“隨心貸”等產(chǎn)品，切實“足額、便捷、便宜”全方位地滿足了實體經(jīng)營主體(包括但不限于個體工商戶、小微企業(yè))的短期融資需求，滿足生產(chǎn)經(jīng)營投資以供生產(chǎn)設(shè)備和技術(shù)改造升級，提高經(jīng)營收入。其次，信貸、儲蓄、保險、信息咨詢等金融服務供給的增加，為弱勢群體提供改善生活、增加營養(yǎng)、學習技能、發(fā)展生產(chǎn)的資金，促進人力資本積累；數(shù)字普惠金融還可提供金融保險知識培訓和發(fā)展生產(chǎn)建議等服務，提高其增收能力，激發(fā)脫貧致富的內(nèi)生動力。相比較而言，高收入群體和優(yōu)勢群體已享有高質(zhì)量的金融服務，數(shù)字普惠金融對其增收效果的邊際貢獻有限，而低收入群體和弱勢群體一直遭受金融排斥和數(shù)字技術(shù)缺乏的影響，其使用數(shù)字普惠金融產(chǎn)品的邊際報酬更大，從而能有效降低收入不平等。

第二，數(shù)字普惠金融能增加人力資本投資，提供就業(yè)、創(chuàng)業(yè)機會，緩解機會不平等。低收入群體和弱勢群體往往面臨人力資本投資不足以及就業(yè)、創(chuàng)業(yè)機會缺失等困難，數(shù)字普惠金融為解決上述難題提供了可能。首先，數(shù)字普惠金融直接為居民提供低成本的信貸資金，使其有機會繼續(xù)接受教育或者參加各類專業(yè)技能培訓，增加營養(yǎng)支出，改善健康狀況，從而提升人力資本，增強其在勞動力市場的競爭力，為獲取好的工作機會提供了可能。其次，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的廣泛應用和金融服務門檻的降低，打破了創(chuàng)業(yè)者的技術(shù)壁壘和融資難題，激發(fā)了普通民眾和草根階層的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)，降低了機會不均等。相對于高收入群體和優(yōu)勢群體而言，數(shù)字普惠金融補齊了低收入群體和弱勢群體就業(yè)、創(chuàng)業(yè)機會短板，其使用數(shù)字普惠金融帶來的邊際貢獻更大，降低了機會不平等。

第三，數(shù)字普惠金融能增進弱勢群體福祉，提升獲得感，降低主觀相對剝奪感。首先，數(shù)字普惠金融發(fā)展使居民能夠通過信貸、儲蓄、保險和投資服務獲得資金，該資金可用于滿足居住、社交和精神健康等需求，促進居民福祉水平的提升。其次，數(shù)字普惠金融助推區(qū)域經(jīng)濟增長，通過收入分配效應提高農(nóng)村居民收入水平，優(yōu)化收入分配格局，縮小城鄉(xiāng)收入分配差距[38]，增強居民的幸福感和獲得感。最后，數(shù)字普惠金融通過眾籌、農(nóng)村股權(quán)、合作擔保等金融工具創(chuàng)新，使民間投融資向養(yǎng)老、醫(yī)療、教育、交通等公共服務傾斜，提高普惠金融對農(nóng)村公共物品供給的促進作用，讓農(nóng)民充分享受教育、養(yǎng)老、交通等民生改善和生活便利所帶來的幸福感。相對于高收入群體和優(yōu)勢群體而言，數(shù)字普惠金融對低收入群體和弱勢群體的邊際效用更大，能有效降低其主觀相對剝奪感。

(二)“數(shù)字鴻溝”會強化弱勢群體的自我排斥，進而強化多維相對貧困

依托于數(shù)字科技的數(shù)字普惠金融存在“數(shù)字鴻溝”問題，數(shù)字科技會強化弱勢群體的自我排斥，降低弱勢群體使用金融產(chǎn)品的可能性?！皵?shù)字鴻溝”的存在使得信息通信技術(shù)的發(fā)展只對那些富裕階層有利，導致低收入和高收入人群之間的差距越來越大[39]，從而加劇了社會不平等。此外，“數(shù)字鴻溝”使得弱勢群體無法享有信息紅利，數(shù)字技術(shù)的高門檻會提高內(nèi)生式脫貧難度，增加返貧風險。

現(xiàn)實中，隨著中國“村村通”和“電信普遍服務試點”兩大工程的深入實施，農(nóng)村數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)快速發(fā)展。截至2020年3月，中國農(nóng)村地區(qū)互聯(lián)網(wǎng)普及率為46.2%，較2018年底提升了7.8%，城鄉(xiāng)之間的互聯(lián)網(wǎng)普及率差距縮小了5.9%[40]。農(nóng)戶數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施可得性的提高會逐漸緩解“數(shù)字鴻溝”，并促進數(shù)字普惠金融釋放數(shù)字紅利，推動相對貧困治理。此外，數(shù)字普惠金融具有直接的增收效應，對低收入群體的邊際收益、邊際效用更大，能有效降低收入不平等、機會不平等和主觀相對剝奪感，雖然數(shù)字普惠金融會增加返貧風險，但影響相對較小。基于以上分析，提出本文的研究假說：

假說1：數(shù)字普惠金融發(fā)展能有效緩解多維相對貧困。

假說2：數(shù)字普惠金融能夠降低收入不平等、機會不平等和主觀相對剝奪感。

假說3：數(shù)字普惠金融可通過降低信貸約束、提高人力資本投資來緩解多維相對貧困。

(三)數(shù)字普惠金融對多維相對貧困的緩解作用具有異質(zhì)性

農(nóng)村金融一直是中國金融體系中的薄弱環(huán)節(jié)。隨著數(shù)字技術(shù)的興起，數(shù)字普惠金融逐步成為深耕農(nóng)村金融、開展金融扶貧的生力軍，在支農(nóng)、惠農(nóng)方面具備獨特優(yōu)勢，不斷提升農(nóng)民金融服務可得性。相對于城市居民而言，農(nóng)村居民使用數(shù)字普惠金融的邊際收益更大。相對于高學歷群體而言，低學歷群體由于人力資本缺乏往往更易被傳統(tǒng)金融排斥，而數(shù)字普惠金融主要服務于被傳統(tǒng)金融排斥的低收入者和弱勢群體等“長尾客戶”，較好地滿足了低學歷群體的金融服務需求。因此，相對于高學歷群體而言，低學歷群體使用數(shù)字普惠金融的邊際效益更高，能更好地緩解多維相對貧困。基于以上分析，本文進一步研究數(shù)字普惠金融對不同群體相對貧困的影響。

假說4：數(shù)字普惠金融緩解多維相對貧困存在學歷以及城鄉(xiāng)區(qū)域的異質(zhì)性。

(四)數(shù)字普惠金融存在門檻低、監(jiān)管力度不足等問題，增加了返貧風險

理論上，數(shù)字普惠金融具有靈活便捷、體量較小等特點，能夠較好地適應農(nóng)村期限短、額度小的融資需求，滿足農(nóng)戶臨時的資金短缺，降低貧困脆弱性。數(shù)字普惠金融可為農(nóng)民提供保險等風險管理工具，當遭遇農(nóng)業(yè)風險時，能夠快速啟動賠付機制恢復農(nóng)業(yè)再生產(chǎn)，降低返貧風險。但實際上，由于數(shù)字普惠金融的低門檻以及便利性，償債能力差的借款人可快捷地獲取小額貸款，刺激了超前消費、過度消費，增加了返貧風險。此外，由于數(shù)字普惠金融存在相關(guān)監(jiān)管制度缺失錯位等問題，缺乏牌照的金融機構(gòu)為了吸引客戶，違規(guī)向資信狀況差的客戶發(fā)放貸款引致信用風險疊加，進一步增加了返貧風險。

假說5：數(shù)字普惠金融發(fā)展會增加農(nóng)戶返貧風險。

四、研究設(shè)計

(一)數(shù)據(jù)來源

本文數(shù)據(jù)來源于2017年CHFS數(shù)據(jù)庫與2017年北京大學數(shù)字普惠金融指數(shù)的合并數(shù)據(jù)庫。為了保護受訪者的隱私，CHFS公開數(shù)據(jù)庫里僅有家庭所在地的省份信息，而數(shù)字普惠金融指數(shù)公布的數(shù)據(jù)涵蓋了省、市、縣各維度，分別代表了各省、市、縣數(shù)字普惠金融的發(fā)展程度?？紤]到數(shù)字普惠金融指數(shù)須與CHFS數(shù)據(jù)庫兼容，本研究采用了2017年數(shù)字普惠金融指數(shù)的省級數(shù)據(jù)來探究數(shù)字普惠金融發(fā)展對多維相對貧困的影響。2017年CHFS數(shù)據(jù)庫中樣本量合計40 011戶，由于涉及的相關(guān)變量存在缺失值等問題，最終得到有效樣本量為11 120戶。

(二)變量選擇

1.被解釋變量

被解釋變量為多維相對貧困(repov)，包括收入不平等、機會不平等、主觀相對剝奪感和返貧風險四個方面。由于在所使用數(shù)據(jù)庫里選用的數(shù)字普惠金融指數(shù)是省級數(shù)據(jù)，因此在測算某個家庭的收入不平等、機會不平等時，參照對象是同一省域范圍內(nèi)的其他家庭；在測算收入不平等、機會不平等、返貧風險和主觀相對剝奪感指數(shù)后，運用熵值法合成家庭層面的多維相對貧困指數(shù)。

(1)收入不平等(inc_sd)

借鑒Kakwani的相對剝奪指數(shù)[41]來測算家庭收入不平等。具體方法是將每戶家庭的人均收入與所在群組中比自身人均收入高的家庭進行比較，得出該家庭的收入不平等指數(shù)。令Y代表一個群，群組內(nèi)樣本數(shù)量為n，將群組內(nèi)家庭按平均收入進行升序排列，該群組的人均收入分布為Y=(y1,y2,…，yn)，根據(jù)定義：

(1)

將RD(yj，yi)對j求和，并除以n個家庭人均收入的均值，則yi的收入不平等為：

(2)

(2)機會不平等(unop)

機會不平等包括教育機會不平等、健康機會不平等、就業(yè)機會不平等以及社會保障機會不平等。囿于相關(guān)數(shù)據(jù)的可得性，本文選取家庭成員當年上半年所讀學校類型(Medu)，并運用Kakwani的相對剝奪指數(shù)來計算機會不平等(unopportunity)。

(3)主觀相對剝奪感(Rdep)

本文采用對自身健康狀況的感知(health)和對幸福感的感知(happiness)來測算主觀相對剝奪感，并參考何立新和潘春陽的方法[42]來測量主觀相對剝奪感：

Rdeprivation=(health+happiness-2)/8

(3)

(4)返貧風險(povp)

借鑒Haughton和Khandker的做法[43]，基于截面數(shù)據(jù)進行貧困脆弱性測度，以計算該家庭未來陷入貧困的概率。返貧風險概率公式為：

Povertypi,t=Pr(Yi,t+1≤poor)

(4)

其中，Povertypi,t代表第i個家庭t時期的返貧風險，指未來家庭收入Yi,t+1低于某個門檻值(貧困線poor)的概率。未來收入包括可觀測變量Xi及誤差項ei，未來收入表達式為：

Yi,t+1=f(Xi,at,ei)

(5)

將公式(5)帶入公式(4)中，得到公式(6)：

Povertypi,t=Pr(f(Xi,at,ei)≤poor)

(6)

參考Chanudhuri等人的估計辦法[44]，采用三階段可行廣義最小二乘法估計收入方程：

lnYi,t=atXi,t+ei

(7)

(8)

假設(shè)家庭平均收入服從對數(shù)正態(tài)分布，返貧風險的公式為：

(9)

其中，lnpoor是貧困線的對數(shù)，借鑒單德朋的做法[45]，將2015年世界銀行規(guī)定的1.9美元/人/天的貧困線標準經(jīng)匯率調(diào)整后的4 503.31元/人/年作為收入的貧困線標準。

2.核心解釋變量

核心解釋變量為數(shù)字普惠金融發(fā)展指數(shù)(zindex)，參考張勛等的方法[27]，使用由北京大學數(shù)字金融研究中心和螞蟻金服集團共同編制的數(shù)字普惠金融指數(shù)。為了進一步研究數(shù)字普惠金融的不同維度對相對貧困的影響，分別選用覆蓋廣度(zcoverage)、使用深度(zusage)和數(shù)字化程度(zdigit)等一級指標。覆蓋廣度(zcoverage)主要通過電子賬戶的覆蓋率體現(xiàn)，表明該地區(qū)數(shù)字金融基礎(chǔ)設(shè)施的覆蓋程度；使用深度(zusage)以數(shù)字金融的實際服務狀況來衡量，反映該區(qū)域數(shù)字金融服務的水平；數(shù)字化程度(zdigit)則衡量數(shù)字普惠金融的便利程度。為了平衡指數(shù)差異，在實證過程中對數(shù)字普惠金融發(fā)展總指數(shù)及其一級指標均采用無量綱化處理。

3.控制變量

除了核心解釋變量外，還需要控制其他影響多維相對貧困的因素。本文選取的控制變量包括戶主層面的控制變量和家庭層面的控制變量。戶主層面的控制變量有性別(gender)、年齡(age)、年齡的平方/100(age2)、婚姻狀況(married)、是否為黨員(party)和風險偏好程度(risk)(1)此變量的具體問題是：如果您有一筆資金用于投資，您最愿意選擇哪種投資項目？(僅詢問新受訪戶)備選項有：1. 高風險、高回報的項目；2. 略高風險、略高回報的項目；3. 平均風險、平均回報的項目；4. 略低風險、略低回報的項目；5. 不愿意承擔任何風險；6. 不知道。取值標準：選項4、5、6取值為0，表示風險厭惡；選項3取值為1，表示風險中立，選項1、2取值為2，表示風險偏好。。家庭層面的控制變量為家庭總資產(chǎn)的對數(shù)(asset)、家庭成員數(shù)(familysize)、家庭撫養(yǎng)比(depratio)。

4.其他變量

其他變量有信貸約束(finance)、人力資本投資(invest)、收入水平(pov)、受教育水平(edu)以及城鄉(xiāng)區(qū)域(rural)。其中，信貸約束(finance)的衡量指標是問卷中的“截至目前，您家是否曾向銀行/信用社申請貸款，但是被拒絕？”(“是”表明遭受信貸約束，取值為1；“否”表明未遭受信貸約束，取值為0)；人力資本投資(invest)的衡量指標為教育培訓支出/10 000；受教育水平(edu)分為初中及以下和高中及以上兩類，前者為低學歷，取值為1，后者為高學歷，取值為0。

表1 變量的描述性統(tǒng)計

(三)模型設(shè)定

1.基準模型

在探討數(shù)字普惠金融對多維相對貧困的影響時，考慮到多維相對貧困指數(shù)是左刪尾變量，因此采用Tobit模型做基礎(chǔ)回歸分析，回歸模型為：

repovi=αi+βizindex+γiXi+εi

(10)

其中，多維相對貧困(repovi)表示第i個家庭面臨的多維相對貧困狀況；zindex表示該區(qū)域的數(shù)字普惠金融發(fā)展指數(shù)；Xi代表會影響多維相對貧困的戶主個人因素和家庭因素；εi表示隨機變量。

2.中介效應模型

數(shù)字普惠金融兼具數(shù)字技術(shù)和普惠金融優(yōu)勢，為了厘清數(shù)字普惠金融對多維相對貧困的影響機制，本文以信貸約束(finance)、人力資本投資(invest)為中介變量，建立如下中介效應模型：

repovi=α0+α1zindexi+α2Xi+εi

(11)

Zi=σ0+σ1zindexi+σ2Xi+εi

(12)

repovi=β0+β1Zi+β2zindexi+β3Xi+εi

(13)

其中，Zi代表中介變量，根據(jù)Baron和Kenny的研究[46]，α1反映數(shù)字普惠金融對多維相對貧困的總效應，β2反映數(shù)字普惠金融對多維相對貧困的直接效應，σ1、β1反映中介效應的大小。如果α1、β1、β2均顯著，但β2比α1小，說明為部分中介效應；如果α1、β1均顯著，β2不顯著，則說明為完全中介效應。

五、實證結(jié)果及檢驗

(一)回歸結(jié)果及分析

1.數(shù)字普惠金融對多維相對貧困及其各個維度的影響

數(shù)字普惠金融對多維相對貧困及其各維度影響的回歸結(jié)果如表2所示。表2第(1)列的回歸結(jié)果表明，數(shù)字普惠金融對多維相對貧困的影響在1%的水平上顯著為負，數(shù)字普惠金融每增加1%，多維相對貧困減少0.058 4%。第(2)列回歸結(jié)果表明數(shù)字普惠金融發(fā)展會增加農(nóng)戶的返貧風險，數(shù)字普惠金融每增加1%，返貧風險增加0.005 4%。為了進一步探究數(shù)字普惠金融對相對貧困各個維度的影響，分別將數(shù)字普惠金融對家庭人均收入(Aincome)、收入不平等(inc_sd)、機會不平等(unop)、主觀相對剝奪感(Rdep)進行回歸，結(jié)果見表2的第(3)至(6)列。第(3)列的回歸結(jié)果表明，數(shù)字普惠金融對家庭人均收入的作用在1%的水平上顯著為正，數(shù)字普惠金融每增加1%，家庭人均收入增加0.671 9%，說明數(shù)字普惠金融具有顯著的增收效果。第(4)列的回歸結(jié)果表明，數(shù)字普惠金融對收入不平等的作用在1%的水平上顯著為負，數(shù)字普惠金融每增加1%，家庭收入不平等減少0.168 9%。這與Bae等認為普惠金融能夠縮小收入不平等[47]的觀點基本一致。第(5)列表明數(shù)字普惠金融對機會不平等的影響不顯著，即在統(tǒng)計意義上，數(shù)字普惠金融的發(fā)展無法緩解機會不平等。第(6)列的回歸結(jié)果表明，數(shù)字普惠金融對主觀相對剝奪感的作用在1%的水平上顯著為負，數(shù)字普惠金融每增加1%，主觀相對剝奪感減少0.065 8%。

表2 數(shù)字普惠金融對多維相對貧困及其各維度的影響回歸結(jié)果

綜上可知，數(shù)字普惠金融能有效緩解多維相對貧困，假說1得到驗證，但是也會增加返貧風險。進一步分析可知，數(shù)字普惠金融對收入不平等和主觀相對剝奪感都具有負向影響，但對機會不平等的影響不顯著，假說2部分得到驗證。比較回歸結(jié)果的相關(guān)系數(shù)可知，數(shù)字普惠金融對收入不平等的抑制作用更大，對主觀相對剝奪感的緩解作用要小一些。

2.數(shù)字普惠金融一級指標對多維相對貧困影響的回歸結(jié)果分析

表3報告了數(shù)字普惠金融一級指標對多維相對貧困的影響結(jié)果。從表3可知，數(shù)字普惠金融覆蓋廣度、深度以及數(shù)字化程度對多維相對貧困均有顯著的負向影響。以第(1)列為例，數(shù)字普惠金融覆蓋廣度對多維相對貧困的影響在1%的水平上顯著為負，數(shù)字普惠金融覆蓋廣度每增加1%，多維相對貧困減少0.062 4%。通過比較表3中的相關(guān)系數(shù)可知，數(shù)字普惠金融的覆蓋廣度對多維相對貧困的減緩作用最明顯，數(shù)字普惠金融的覆蓋深度次之，數(shù)字化程度的作用最小。此結(jié)論可為今后以數(shù)字普惠金融助力多維相對貧困減緩提供政策方向。但同時需要注意的是，數(shù)字普惠金融覆蓋廣度和深度會增加返貧風險。

表3 數(shù)字普惠金融一級指標對多維相對貧困影響的回歸結(jié)果

(二)內(nèi)生性處理與穩(wěn)健性檢驗

1.內(nèi)生性處理

常見的內(nèi)生性問題主要是由反向因果和遺漏變量造成的。一方面，數(shù)字普惠金融能夠緩解低收入群體的資金約束，促進社會消費，使經(jīng)濟實現(xiàn)包容式增長，從而減輕多維相對貧困；另一方面，相對貧困群體易受傳統(tǒng)金融的排斥，數(shù)字普惠金融的便利性和低門檻使得相對貧困群體更傾向于選擇數(shù)字普惠金融產(chǎn)品，從而促進數(shù)字普惠金融發(fā)展?？梢?，數(shù)字普惠金融和多維相對貧困之間可能存在反向因果關(guān)系。此外，當從家庭層面考察數(shù)字普惠金融對多維相對貧困的影響時，容易受到對新事物的接受能力、消費偏好等不可測因素的影響，從而造成遺漏變量問題。

本文選用2017年互聯(lián)網(wǎng)普及率(internet)(2)數(shù)據(jù)來源于中國統(tǒng)計年鑒。作為工具變量。數(shù)字普惠金融是以互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展為基礎(chǔ)的，數(shù)字普惠金融發(fā)展與互聯(lián)網(wǎng)普及率之間呈高度相關(guān)關(guān)系，而宏觀層面的省域內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)普及率與微觀層面的家庭多維相對貧困之間不存在直接關(guān)系，因此，互聯(lián)網(wǎng)普及率可作為工具變量來解決內(nèi)生性問題。

表4報告了內(nèi)生性問題的回歸結(jié)果，(1)列表明互聯(lián)網(wǎng)普及率(internet)在1%的水平上與數(shù)字普惠金融呈顯著正相關(guān)關(guān)系，互聯(lián)網(wǎng)普及率(internet)越高，數(shù)字普惠金融發(fā)展程度越好。一階段F值為4 602.54，工具變量t值為164.82，不存在弱工具變量問題。(2)列表明數(shù)字普惠金融在1%的水平上與多維相對貧困呈顯著負相關(guān)關(guān)系，在二階段回歸里，Wald檢驗的估計值為1 947.62，在1%的水平上拒絕了不存在內(nèi)生性的原假設(shè)，說明使用工具變量進行分析是必要的。

表4 工具變量回歸結(jié)果

2.穩(wěn)健性檢驗

(1)刪除樣本的穩(wěn)健性檢驗

考慮到在校學生和老年個體等特殊群體因缺乏金融需求、對互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)不熟練等而較少參與數(shù)字普惠金融，在穩(wěn)健性檢驗中剔除了18歲以下的學生和60歲以上的老年人樣本，回歸結(jié)果如表5所示。第(1)(3)(5)(7)列分別報告了數(shù)字普惠金融、數(shù)字普惠金融覆蓋廣度、數(shù)字普惠金融覆蓋深度、數(shù)字普惠金融數(shù)字化程度對多維相對貧困具有顯著的負向影響；第(2)(4)(6)列分別報告了數(shù)字普惠金融、數(shù)字普惠金融廣度、數(shù)字普惠金融覆蓋深度會增加返貧風險，而數(shù)字普惠金融數(shù)字化程度對返貧風險影響不大。這與本文基準回歸結(jié)果一致，證實了基準回歸具有較好的穩(wěn)健性。

(2)替換樣本的穩(wěn)健性檢驗

為了進一步驗證基準回歸結(jié)果的穩(wěn)健性，本文采用2015年CHFS數(shù)據(jù)庫與北京大學編制的數(shù)字普惠金融2015年各省份數(shù)據(jù)結(jié)合而成的數(shù)據(jù)庫進行回歸，回歸結(jié)果如表6所示。第(1)(3)(5)列分別報告了數(shù)字普惠金融、數(shù)字普惠金融覆蓋廣度、數(shù)字普惠金融覆蓋深度在1%的水平上對多維相對貧困具有顯著的負向影響；第(7)列報告了數(shù)字普惠金融的數(shù)字化程度對多維相對貧困的影響不顯著。第(2)(4)(6)(8)列分別報告了數(shù)字普惠金融、數(shù)字普惠金融覆蓋廣度、數(shù)字普惠金融覆蓋深度以及數(shù)字普惠金融數(shù)字化程度增加了返貧風險?？傮w而言，雖然第(7)(8)列結(jié)果與前面結(jié)論有一定的偏差，但不影響主要回歸結(jié)果，這證實了基準回歸有較好的穩(wěn)健性。

表5 刪除樣本的穩(wěn)健性檢驗

表6 替換樣本的穩(wěn)健性檢驗

六、進一步討論

(一)中介效應分析

由本文理論分析部分可知，數(shù)字普惠金融可能通過降低信貸約束、提高人力資本投資兩種機制來緩解多維相對貧困。為驗證數(shù)字普惠金融通過哪種機制實現(xiàn)多維相對貧困治理，本文選取信貸約束(finance)和人力資本投資(invest)作為中介變量，通過逐步檢驗回歸系數(shù)和Bootstrap檢驗方法進行機制檢驗。檢驗結(jié)果如表7和表8所示。

表7的第(1)(2)(3)列報告了信貸約束(finance)的中介效應。從第(2)列可知，數(shù)字普惠金融在1%的水平上顯著降低了居民信貸約束，數(shù)字普惠金融發(fā)展每增加1%，信貸約束降低1.536 0%。第(1)(3)列中相關(guān)系數(shù)在1%的水平上顯著為負，通過比較系數(shù)大小，可知信貸約束的中介效應成立，且為部分中介效應，表明數(shù)字普惠金融能夠通過降低信貸約束緩解多維相對貧困。第(4)(5)(6)列報告了人力資本投資(invest)的中介效應。從第(5)列可知，數(shù)字普惠金融的發(fā)展在1%的水平上提高了人力資本投資，數(shù)字普惠金融發(fā)展每增加1%，人力資本投資增加0.543 6%。第(4)(6)列中相關(guān)系數(shù)在1%的水平上顯著為負，通過比較系數(shù)大小，可知人力資本投資的中介效應成立，且為部分中介效應，表明數(shù)字普惠金融發(fā)展能夠通過增加人力資本投資緩解多維相對貧困。假說3得到驗證。

表7 基于逐步回歸法的中介效應檢驗結(jié)果

為了驗證逐步回歸法的中介效應檢驗結(jié)果的穩(wěn)健性，進一步采用Bootstrap方法進行中介效應檢驗，將重復抽樣次數(shù)設(shè)置為1 000，置信度選擇95%。從表8報告的結(jié)果可知，中介效應檢驗結(jié)果在95%的置信水平上均未包括0，信貸約束和人力資本投資均發(fā)揮了顯著的中介效應，直接效應的系數(shù)顯著為負，表明信貸約束和人力資本投資均發(fā)揮了部分中介效應。此結(jié)論證實了逐步回歸法的中介效應檢驗結(jié)果具有較好的穩(wěn)健性。

表8 基于Bootstrap的中介效應檢驗

(二)異質(zhì)性分析

從表9第(1)列可知，數(shù)字普惠金融對多維相對貧困的影響存在學歷上的異質(zhì)性。相對于高中及以上學歷群體而言，數(shù)字普惠金融對初中及以下學歷群體多維相對貧困的減緩作用更顯著，數(shù)字普惠金融發(fā)展增加1%，初中及以下學歷群體的多維相對貧困多降低0.024 0%。從第(2)列可知，數(shù)字普惠金融對多維相對貧困的影響存在城鄉(xiāng)區(qū)域的異質(zhì)性。相對于城市而言，數(shù)字普惠金融對農(nóng)村群體多維相對貧困的減緩作用更顯著，數(shù)字普惠金融發(fā)展增加1%，農(nóng)村群體的多維相對貧困多減少0.021 7%。假說4得到驗證。

表9 數(shù)字普惠金融對多維相對貧困影響的異質(zhì)性分析

七、結(jié)論與政策啟示

通過以上分析，本文得到三點結(jié)論。

第一，數(shù)字普惠金融能夠有效緩解多維相對貧困，但同時會導致農(nóng)戶返貧風險增加。進一步分析可知，數(shù)字普惠金融有助于降低收入不平等和主觀相對剝奪感，其中數(shù)字普惠金融對收入不平等的抑制作用更大，對主觀相對剝奪感的作用小一些。

第二，數(shù)字普惠金融覆蓋廣度、深度以及數(shù)字化程度對多維相對貧困均存在顯著的負向影響，再次驗證了數(shù)字普惠金融具有顯著的貧困減緩作用。數(shù)字普惠金融的覆蓋廣度對多維相對貧困的減緩作用最明顯，數(shù)字普惠金融的覆蓋深度次之，數(shù)字化程度的作用最小。此結(jié)論為今后以數(shù)字普惠金融助力減緩多維相對貧困提供了政策方向。

第三，數(shù)字普惠金融發(fā)展通過降低信貸約束、提高人力資本投資兩種機制發(fā)揮對多維相對貧困的減緩作用。數(shù)字普惠金融的多維相對貧困減緩作用具有異質(zhì)性，低學歷群體以及農(nóng)村居民使用數(shù)字普惠金融能夠更大程度地緩解多維相對貧困。

根據(jù)以上研究結(jié)論，可以得到三點政策啟示。

第一，要積極推動數(shù)字普惠金融服務體系建設(shè)，多渠道宣傳普及金融知識，增強公眾金融素養(yǎng)和公眾自身風險防范意識，提高知識水平，完善數(shù)字普惠金融用戶風險防范機制，對有返貧風險的農(nóng)戶實行動態(tài)管理，筑牢數(shù)字普惠金融風險防控堤壩。

第二，要加快貧困地區(qū)的數(shù)字普惠金融建設(shè)，創(chuàng)新數(shù)字普惠金融產(chǎn)品服務體系，進一步增加數(shù)字普惠金融的可得性，降低信貸約束，為弱勢群體提供定制化的精準服務。鼓勵商業(yè)銀行等正規(guī)金融機構(gòu)深耕教育信貸產(chǎn)品和小額信貸市場，完善非現(xiàn)金結(jié)算、小額信貸等數(shù)字化服務，提高金融產(chǎn)品和服務的可得性和適用性。

第三，要進一步加強數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，完善數(shù)字技術(shù)相關(guān)配套服務。尤其是推動欠發(fā)達地區(qū)電信設(shè)施建設(shè)，降低電信服務資費，促進信息與知識的開放性獲取，提高信息的有效供給，增強公眾對有效信息的利用能力，縮小“數(shù)字鴻溝”，讓公眾公平享受信息化時代的數(shù)字紅利。