■王婧

一、引言

數(shù)字化在我國普惠金融發(fā)展歷程中具有重要意義。普惠金融是聯(lián)合國在推廣“2005國際小額信貸年”時提出的金融發(fā)展理念。這一理念自2006年引入我國以來大體上經(jīng)歷了兩個階段的發(fā)展：第一階段主要致力于將小額信貸、新型金融機(jī)構(gòu)融入正規(guī)金融體系來實(shí)現(xiàn)普惠金融[1]，但這在我國的成效非常有限[2]；第二階段主要依托金融科技等數(shù)字化手段，面向傳統(tǒng)被排斥的“長尾市場”提供移動支付、小額信貸、貨幣市場基金等服務(wù)[3]，被稱為“數(shù)字普惠金融”階段。

數(shù)字普惠金融方案由普惠金融全球合作伙伴平臺（GPFI）于2014年正式提出，我國在2016年G20杭州峰會進(jìn)一步提出數(shù)字普惠金融高級原則，相對于概念的提出，移動支付、互聯(lián)網(wǎng)小額信貸、互聯(lián)網(wǎng)理財?shù)认嚓P(guān)金融實(shí)踐起步較早并取得了一定成果。2021年，我國發(fā)布“十四五”規(guī)劃并提出“迎接數(shù)字時代”，以數(shù)字化轉(zhuǎn)型整體驅(qū)動各方面變革。其中，金融供給側(cè)改革的目標(biāo)是“健全具有高度適應(yīng)性、競爭力、普惠性的現(xiàn)代金融體系”?？偨Y(jié)前期發(fā)展經(jīng)驗(yàn)，分析如何更好地利用金融科技的力量，使數(shù)字化轉(zhuǎn)型成為進(jìn)一步促進(jìn)普惠性的有效動力，是十四五提出的數(shù)字時代中普惠金融發(fā)展的重要方向。

小額信貸作為普惠金融的萌芽和起源，是普惠金融直達(dá)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的核心。但數(shù)字普惠金融早期的成功經(jīng)驗(yàn)主要集中于移動支付領(lǐng)域，即通過將金融服務(wù)接口由物理網(wǎng)點(diǎn)轉(zhuǎn)變?yōu)橐苿釉O(shè)備，來解決金融排斥的問題[4]。隨著服務(wù)對象的不斷拓展、業(yè)態(tài)的不斷豐富，人們對數(shù)字普惠金融的需求已不再局限于移動支付等金融基礎(chǔ)設(shè)施層面，小微企業(yè)貸款、個人消費(fèi)金融等核心金融服務(wù)在大數(shù)據(jù)征信等金融科技的助力下開始迅速拓展，并成為數(shù)字普惠金融發(fā)展的重點(diǎn)領(lǐng)域。然而，借貸利息高、資金未充分流向?qū)嶓w經(jīng)濟(jì)中的弱勢領(lǐng)域等普惠金融核心問題卻并未隨數(shù)字化發(fā)展得到有效解決。部分小額信貸業(yè)務(wù)管理不規(guī)范，加劇了金融體系風(fēng)險，擾亂了社會秩序。在此背景下，金融監(jiān)管不斷加碼，在一定程度上限制了小額信貸增速[5]?；诖耍芯科栈萁鹑诘臄?shù)字化能否促進(jìn)小額信貸發(fā)展，是檢驗(yàn)金融包容性目標(biāo)實(shí)現(xiàn)與否的重要標(biāo)志。

普惠金融的數(shù)字化是數(shù)字普惠金融的子維度，現(xiàn)有相關(guān)研究多認(rèn)可數(shù)字普惠金融的總體積極影響，但普遍忽略了數(shù)字化子維度與數(shù)字普惠金融發(fā)展的差異。在數(shù)字化的影響方面，前期相關(guān)研究關(guān)注以支付賬戶電子化為代表的數(shù)字化，探討其對普惠金融可及性方面的促進(jìn)作用[6，7]，忽略了對信貸使用的影響[8]。后期研究大量使用“北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)”探討其在緩解貧困、減小收入差距、提高技術(shù)創(chuàng)新等方面的效應(yīng)。該指數(shù)涵蓋了覆蓋廣度、使用深度和數(shù)字化層面[9]，解決了前期研究對信貸使用方面重視不足的問題，但也存在研究對象匹配不當(dāng)、各層面異質(zhì)效應(yīng)考察不充分等問題。因此，郭峰等[10]進(jìn)一步指出，分維度考察數(shù)字普惠金融對社會經(jīng)濟(jì)的影響更有利于厘清其中的因果關(guān)系。

現(xiàn)有直接考察普惠金融的數(shù)字化子維度與小額信貸關(guān)系的研究較少。間接考察數(shù)字化效應(yīng)的研究也存在正反兩種觀點(diǎn)：多數(shù)研究認(rèn)可數(shù)字化的積極影響，并將其描述為“數(shù)字包容”效應(yīng)[11，12]；但也有學(xué)者發(fā)現(xiàn)“數(shù)字排斥”或無影響現(xiàn)象的存在[13，14]。數(shù)字化是數(shù)字普惠金融區(qū)別于傳統(tǒng)普惠金融的重要特征，是普惠金融的發(fā)展動力和實(shí)現(xiàn)手段[15]，而小額信貸是數(shù)字化產(chǎn)生社會經(jīng)濟(jì)效應(yīng)的重要中介[16，17]。厘清普惠金融數(shù)字化與小額信貸的關(guān)系，有助于探討數(shù)字化手段能否促進(jìn)普惠金融發(fā)展的問題。

綜上，本文研究普惠金融數(shù)字化對小額信貸的影響，用以判斷現(xiàn)有數(shù)字化發(fā)展方式是否有效。本文的邊際貢獻(xiàn)在于以下三個方面：第一，通過基準(zhǔn)線性模型和面板門檻模型實(shí)證結(jié)果的比較，為現(xiàn)有大量實(shí)證研究中數(shù)字化子維度影響為負(fù)或不顯著的現(xiàn)象提供解釋，認(rèn)為數(shù)字化門檻效應(yīng)的存在是導(dǎo)致現(xiàn)有分維度研究無法得出一致結(jié)論的重要原因。第二，研究發(fā)現(xiàn)在考慮門檻效應(yīng)后，普惠金融數(shù)字化對小額信貸的積極影響主要體現(xiàn)在較低的數(shù)字化水平上，跨越一定門檻后，賬戶覆蓋才是促進(jìn)小額信貸發(fā)展的動力，并能大幅緩解數(shù)字化對小額信貸的不利影響。因此，現(xiàn)有數(shù)字普惠金融的發(fā)展在較大程度上體現(xiàn)為賬戶驅(qū)動型，而非數(shù)字化驅(qū)動型。第三，面板門檻模型的雙門檻實(shí)證結(jié)果為確定促進(jìn)小額信貸的最優(yōu)數(shù)字化區(qū)間提供了依據(jù)，中介機(jī)制檢驗(yàn)為緩解普惠金融數(shù)字化對小額信貸的不利影響提供了可行方案，有助于各地參考制定穩(wěn)妥推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的相關(guān)政策。

二、文獻(xiàn)綜述與研究假設(shè)

（一）數(shù)字普惠金融與信貸的關(guān)系

相關(guān)研究多支持?jǐn)?shù)字普惠金融對信貸的積極影響[18]，認(rèn)為其填補(bǔ)了傳統(tǒng)信貸服務(wù)相對空白的領(lǐng)域[4]。尤其是在大量數(shù)字普惠金融影響效應(yīng)的實(shí)證研究中，信貸被視作重要的中介機(jī)制[19，20]，中介效應(yīng)檢驗(yàn)間接驗(yàn)證了數(shù)字普惠金融對信貸的積極影響。其中，小額信貸也是數(shù)字普惠金融產(chǎn)生影響效應(yīng)的中介渠道之一。劉錦怡等[16]研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字普惠金融能夠促進(jìn)互聯(lián)網(wǎng)小額信貸的發(fā)展，進(jìn)而緩解農(nóng)村貧困問題。Li等[17]研究中國數(shù)字金融對家庭消費(fèi)的影響①，也發(fā)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)小額貸款的正向中介效應(yīng)。

進(jìn)一步地，研究指出了數(shù)字普惠金融對不同類型信貸的影響存在差異。傅秋子等[21]研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字金融發(fā)展雖然降低了傳統(tǒng)的農(nóng)村生產(chǎn)性信貸需求，但對新興的農(nóng)村消費(fèi)性信貸需求有正向促進(jìn)作用。溫博慧等[22]研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字金融能夠促進(jìn)傳統(tǒng)商業(yè)銀行的小微貸款。羅煜等[23]研究發(fā)現(xiàn)商業(yè)銀行的數(shù)字化能增加其信用類貸款，減少保證類貸款。本文關(guān)注的小額信貸業(yè)務(wù)屬于新型信用類貸款，根據(jù)上述研究，數(shù)字普惠金融對小額信貸可能存在正向影響。我國數(shù)字普惠金融的綜合評價指標(biāo)通常包含小額信貸[9]，因此更適合從與之沒有重合的數(shù)字化子維度來檢驗(yàn)對小額信貸的影響。基于此，本文提出以下研究假設(shè)：

H1：普惠金融的數(shù)字化能促進(jìn)小額信貸業(yè)務(wù)發(fā)展。

（二）數(shù)字化維度影響的特殊性

數(shù)字普惠金融的衡量體系通常涵蓋覆蓋廣度、使用深度和數(shù)字化程度三個子維度[9]，大量相關(guān)異質(zhì)性檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)數(shù)字化維度的影響與覆蓋廣度、使用深度存在較大差異，也與前述數(shù)字普惠金融總體影響的結(jié)果不一致。李牧辰等[24]研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字普惠金融綜合指數(shù)以及覆蓋廣度、使用深度子維度的發(fā)展能縮小城鄉(xiāng)收入差距，但數(shù)字化程度的提高擴(kuò)大了這種差距。周天蕓等[14]研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字普惠金融總體上能促進(jìn)家庭財富的增加，覆蓋廣度和使用深度維度的影響與總指數(shù)一致，但數(shù)字化維度的影響為負(fù)。溫博慧等[22]驗(yàn)證了數(shù)字金融總指數(shù)、覆蓋廣度和使用深度對傳統(tǒng)商業(yè)銀行的小微貸款具有正向促進(jìn)作用，但數(shù)字化指標(biāo)的影響不顯著，進(jìn)一步的空間溢出效應(yīng)檢驗(yàn)也得出類似結(jié)論?，F(xiàn)有研究對數(shù)字化維度的負(fù)向或不顯著影響缺乏進(jìn)一步的分析，且相關(guān)結(jié)論均基于線性關(guān)系模型得出。

也有研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字普惠金融存在非線性影響效應(yīng)。張賀等[12]研究數(shù)字普惠金融對城鄉(xiāng)收入差距的影響，發(fā)現(xiàn)存在城鎮(zhèn)化率的雙重門檻。尹應(yīng)凱等[25]研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字普惠金融指數(shù)對經(jīng)濟(jì)增長的影響存在雙門限，對城鄉(xiāng)收入差距的影響存在單門限，對全要素生產(chǎn)增長率的影響存在雙門限。聶秀華等[26]研究數(shù)字金融對技術(shù)創(chuàng)新的影響，發(fā)現(xiàn)存在數(shù)字金融發(fā)展階段的單重門檻。周利等[19]驗(yàn)證了數(shù)字普惠金融與貧困之間為倒U 型關(guān)系，認(rèn)為減貧效應(yīng)只在相對較高的數(shù)字普惠金融水平下顯現(xiàn)。這些研究主要從數(shù)字普惠金融總指數(shù)角度進(jìn)行分析，本文認(rèn)為普惠金融數(shù)字化維度實(shí)證結(jié)果的特殊性可能來源于這些非線性關(guān)系，結(jié)合數(shù)字普惠金融以信貸為中介渠道產(chǎn)生影響的分析，進(jìn)一步提出以下研究假設(shè)：

H2：普惠金融的數(shù)字化在促進(jìn)小額信貸發(fā)展時存在一定門檻。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）數(shù)據(jù)來源

本文普惠金融的數(shù)字化程度和小額信貸業(yè)務(wù)等主要指標(biāo)來源于北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)（PKUDFIIC）2021年4月發(fā)布的第三期數(shù)據(jù)，其他數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計(jì)局、中國人民銀行、國泰安數(shù)據(jù)庫和中經(jīng)網(wǎng)數(shù)據(jù)庫。PKU-DFIIC 由北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心和螞蟻研究院相關(guān)團(tuán)隊(duì)基于螞蟻集團(tuán)的數(shù)據(jù)共同編制，涵蓋省、市和縣三個級別。由于我國城鄉(xiāng)在數(shù)字化程度和小額信貸業(yè)務(wù)方面尚存在較大差異，相對于省級數(shù)據(jù)，地市和縣級數(shù)據(jù)側(cè)重于反映部分區(qū)間的情況，可能得出不一致的結(jié)果，在門檻回歸分析中不具有一般性參考價值，因此本文選用其中數(shù)據(jù)區(qū)間涵蓋相對更廣的省級數(shù)據(jù)，對31 個?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）2011—2020年的平衡面板數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析。

（二）變量選取

被解釋變量為小額信貸業(yè)務(wù)（mcredit），選用PKU-DFIIC 使用深度子維度下的信貸業(yè)務(wù)指標(biāo)來表示。該指標(biāo)由個人消費(fèi)貸和小微經(jīng)營貸兩類組成，分別從信貸用戶數(shù)、人均貸款筆數(shù)、人均貸款金額的角度進(jìn)行衡量[9]，能較為全面地體現(xiàn)小額信貸業(yè)務(wù)的發(fā)展?fàn)顩r。

核心解釋變量為普惠金融的數(shù)字化程度（digit），選用PKU-DFIIC數(shù)字化程度子維度來表示。該指標(biāo)由移動化、實(shí)惠化、信用化、便利化四個層面共10 個具體指標(biāo)來衡量[9]，是數(shù)字普惠金融總指數(shù)下的子維度，主要考察移動收付款技術(shù)、大數(shù)據(jù)信用評估技術(shù)等金融科技的綜合應(yīng)用狀況，其成本低、覆蓋廣、效率高的特點(diǎn)符合普惠金融要求。核心解釋變量和被解釋變量為同一來源，匹配度較高，有利于針對性地分析數(shù)字化對小額信貸的影響，同時又分屬不同維度、無信息的交叉重合。

中介變量為賬戶覆蓋（coverage），選用PKUDFIIC覆蓋廣度子維度來表示。該指標(biāo)反映賬戶覆蓋率，由每萬人擁有的支付寶賬戶數(shù)量、支付寶綁卡用戶比例、平均每個支付寶賬戶綁定銀行卡數(shù)量三個具體指標(biāo)來綜合衡量[9]。Allen 等[6]研究指出持有賬戶是使用其他各類普惠金融服務(wù)的基礎(chǔ)。因此，本文考察存在賬戶覆蓋的中介機(jī)制。中介變量與被解釋變量、核心解釋變量雖為同一來源，但分屬不同的子維度、無信息交叉重合。

控制變量參照相關(guān)研究，本文選取人均GDP（gdppc）、城鎮(zhèn)化率（urban）、移動電話用戶數(shù)（mobileuser）、常住人口數(shù)（population）、城鎮(zhèn)居民人均消費(fèi)性支出（consumption）、教育水平（education）、金融深度（m2_gdp）。變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果見表1。

表1 變量的描述性統(tǒng)計(jì)②

（三）模型設(shè)定

基準(zhǔn)模型參照現(xiàn)有研究常見做法，基于普惠金融數(shù)字化與小額信貸的線性關(guān)系，設(shè)定為如下固定效應(yīng)模型，用以檢驗(yàn)假設(shè)H1：

其中，mcreditit為被解釋變量小額信貸業(yè)務(wù)，digitit為核心解釋變量普惠金融的數(shù)字化程度，xit為其他控制變量，i代表省份，t為年度，μi為個體固定效應(yīng)，εit為誤差擾動項(xiàng)。

面板門檻模型以普惠金融的數(shù)字化程度作為門檻變量，對其發(fā)展程度的不同階段進(jìn)行區(qū)分。本文設(shè)定如下非線性關(guān)系模型，用以檢驗(yàn)假設(shè)H2：

式（2）在固定效應(yīng)模型式（1）的基礎(chǔ)上納入示性函數(shù)I(·)用以判斷是否存在數(shù)字化門檻，其中qit為門檻變量，γn為第n個門檻值③。

此外，為了判斷普惠金融數(shù)字化對小額信貸業(yè)務(wù)的影響在多大程度上依賴于賬戶覆蓋（coverage）的中介效應(yīng)，本文在式（1）和式（2）的基礎(chǔ)上進(jìn)一步構(gòu)建中介機(jī)制模型：

其中，式（3）和式（4）為式（1）的中介機(jī)制模型，相較于式（1）中系數(shù)α1所代表的總效應(yīng)，系數(shù)φ1為數(shù)字化對小額信貸的直接效應(yīng)。式（5）和式（6）為式（2）的中介機(jī)制模型，數(shù)字化三個區(qū)間的總效應(yīng)系數(shù)分別為(β1+β2)、β2、(β2+β3)，而直接效應(yīng)系數(shù)分別為(θ1+θ2)、θ2、(θ2+θ3)。

四、實(shí)證分析

（一）線性關(guān)系及影響機(jī)制分析

本文首先基于式（1）分析是否存在數(shù)字化促進(jìn)小額信貸的線性作用，具體結(jié)果如表2所示。其中，（1）列為基準(zhǔn)線性關(guān)系回歸結(jié)果，數(shù)字化程度（digit）的系數(shù)為-0.084且在1%水平上顯著，表明普惠金融數(shù)字化對小額信貸業(yè)務(wù)影響的總效應(yīng)為負(fù)。（2）列為中介變量賬戶覆蓋與解釋變量數(shù)字化程度的線性回歸結(jié)果，數(shù)字化程度（digit）的回歸系數(shù)為0.108且在1%水平上顯著，表明普惠金融的數(shù)字化能促進(jìn)賬戶覆蓋率的提升。（3）列為將中介變量賬戶覆蓋與解釋變量數(shù)字化程度納入同一線性模型的回歸結(jié)果，可知賬戶覆蓋率（coverage）的提高能顯著促進(jìn)小額信貸業(yè)務(wù)發(fā)展、影響系數(shù)為0.231，但數(shù)字化（digit）對小額信貸業(yè)務(wù)的直接影響為負(fù)、系數(shù)為-0.109，且均在1%水平上顯著。

表2 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

上述結(jié)果表明，普惠金融數(shù)字化程度的提升不利于小額信貸業(yè)務(wù)的發(fā)展，但可以通過賬戶覆蓋的正向中介效應(yīng)，在一定程度上緩解數(shù)字化的直接不利影響。線性基準(zhǔn)模型的分析無法充分支持研究假設(shè)H1，這與多數(shù)研究認(rèn)可的數(shù)字化積極影響不相符。因此，本文進(jìn)一步考察非線性關(guān)系的存在，進(jìn)行面板門檻模型的回歸分析。

（二）門檻特征及影響機(jī)制分析

以普惠金融的數(shù)字化程度本身作為門檻變量，依次在單一門檻、雙重門檻、三重門檻的假設(shè)下對式（2）進(jìn)行估計(jì)，采用自舉抽樣法（Bootstrap）得到表3。可知僅雙重門檻模型在1%顯著性水平通過檢驗(yàn)，因此，普惠金融數(shù)字化對小額信貸業(yè)務(wù)的影響存在雙重門檻，支持了研究假設(shè)H2。

表3 門檻效應(yīng)檢驗(yàn)

進(jìn)一步地利用似然比估計(jì)法對門檻效應(yīng)的真實(shí)性進(jìn)行檢驗(yàn)，得到表4。數(shù)字化的兩個門檻值分別為217.930 和300.840，且處在95%置信區(qū)間內(nèi)。因此，本文的研究樣本可依據(jù)普惠金融的數(shù)字化程度，劃 分 為digit≤217.930、217.930 ＜digit≤300.840、digit＞300.840 三個區(qū)間。

表4 門檻值估計(jì)結(jié)果

表5報告了面板門檻模型及其中介機(jī)制的回歸結(jié)果。其中，（1）列結(jié)果顯示，普惠金融不同的數(shù)字化程度對小額信貸業(yè)務(wù)的影響不同：當(dāng)普惠金融的數(shù)字化程度低于217.930時，能促進(jìn)小額信貸業(yè)務(wù)的發(fā)展，計(jì)算可得數(shù)字化程度（digit）影響系數(shù)為0.238且在1%水平上顯著④；當(dāng)普惠金融的數(shù)字化程度處于217.930 到300.840 之間時，數(shù)字化不利于小額信貸業(yè)務(wù)的發(fā)展，數(shù)字化程度（digit）的影響系數(shù)為-0.056且在1%水平上顯著；當(dāng)普惠金融的數(shù)字化程度高于300.840時，數(shù)字化對小額信貸業(yè)務(wù)的不利影響被大幅緩解，計(jì)算可得數(shù)字化程度（digit）的影響系數(shù)僅為-0.007，聯(lián)合檢驗(yàn)結(jié)果不顯著。由此可見，現(xiàn)有實(shí)證研究中普惠金融數(shù)字化子維度結(jié)果爭議較大的原因可能在于其分析對象的數(shù)字化程度處于不同區(qū)間，因此有必要采用面板門檻模型進(jìn)行非線性關(guān)系的回歸分析。

在此基礎(chǔ)上，本文還驗(yàn)證了面板門檻模型中是否也存在賬戶覆蓋的中介機(jī)制，回歸結(jié)果如表5所示。其中，（1）列為普惠金融的數(shù)字化對小額信貸業(yè)務(wù)影響的總效應(yīng)。（2）列結(jié)果顯示：當(dāng)普惠金融的數(shù)字化程度低于217.930時，數(shù)字化對賬戶覆蓋的影響不顯著，說明在數(shù)字化促進(jìn)小額信貸的積極影響區(qū)間，不存在賬戶覆蓋的中介效應(yīng)；當(dāng)普惠金融的數(shù)字化程度高于217.930時，數(shù)字化對賬戶覆蓋的影響在1%水平上顯著為正，其中，在217.930 ＜digit≤300.840區(qū)間數(shù)字化程度（digit）的影響系數(shù)為0.139，在digit＞300.840 區(qū)間其系數(shù)計(jì)算為0.086，說明在普惠金融的數(shù)字化不利于小額信貸發(fā)展的區(qū)間，存在賬戶覆蓋的中介效應(yīng)。（3）列為同時加入中介變量賬戶覆蓋和解釋變量普惠金融的數(shù)字化程度所得的回歸結(jié)果：（3）列數(shù)字化對小額信貸業(yè)務(wù)影響的直接效應(yīng)與（1）列總效應(yīng)在各區(qū)間保持了一致的方向，計(jì)算可得三個區(qū)間數(shù)字化程度（digit）的影響系數(shù)分別為0.184、-0.111、-0.041，且均在1%水平上顯著；中介變量賬戶覆蓋（coverage）的系數(shù)為0.401 且在1%水平上顯著。結(jié)合（1）和（2）列結(jié)果可知，在普惠金融數(shù)字化對小額信貸存在不利影響的區(qū)間，數(shù)字化的負(fù)向總效應(yīng)遠(yuǎn)低于其負(fù)向直接效應(yīng)，這主要依賴于賬戶覆蓋的正向中介機(jī)制，賬戶覆蓋緩解了普惠金融數(shù)字化對小額信貸的不利影響。

表5 面板門檻模型回歸結(jié)果

（三）原因分析

本文實(shí)證結(jié)果表明，普惠金融的數(shù)字化對于小額信貸業(yè)務(wù)而言是把“雙刃劍”。從樣本年度均值的數(shù)據(jù)上看（圖1），2011—2020年期間盡管數(shù)字普惠金融發(fā)展總指數(shù)始終呈上升趨勢，但其子維度指標(biāo)數(shù)字化程度（digit）和小額信貸業(yè)務(wù)（mcredit）發(fā)展的同步性卻較差，在部分區(qū)間存在反向變動情況。普惠金融的數(shù)字化程度在2011—2015年增長迅速，此后經(jīng)歷了兩年的回調(diào)，截至2020年數(shù)字化指標(biāo)進(jìn)一步拓展的空間已比較有限。小額信貸業(yè)務(wù)屬于數(shù)字普惠金融使用深度維度下的二級指標(biāo)，在普惠金融數(shù)字化發(fā)展最為迅速的2012—2014年期間，小額信貸業(yè)務(wù)下降，反而在2015—2017年數(shù)字化程度的回調(diào)期上升，截至2020年仍保持了一定的增長趨勢。

圖1 數(shù)字化程度與小額信貸業(yè)務(wù)指數(shù)

現(xiàn)有關(guān)于普惠金融數(shù)字化積極效應(yīng)的理論解釋主要圍繞金融科技降低交易成本、緩解信息不對稱和提高交易效率等展開[4]。本文數(shù)字化程度變量下的二級維度指標(biāo)，比如移動化、實(shí)惠化、信用化、便利化等就是基于此構(gòu)建的。金融科技發(fā)展初期存在“贏者通吃”的網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)，通常能快速占領(lǐng)小額信貸等長尾市場，表現(xiàn)出明顯的促進(jìn)作用，但金融科技更新迅速且存在外溢效應(yīng)，如不及時創(chuàng)新就會被迅速模仿和趕超。

基于此現(xiàn)象，普惠金融數(shù)字化消極影響的理論解釋主要圍繞競爭替代效應(yīng)、數(shù)字鴻溝、數(shù)字化風(fēng)險等展開。隨著數(shù)字化技術(shù)的發(fā)展，融資工具不斷豐富、市場競爭加劇并出現(xiàn)大量替代性普惠金融產(chǎn)品，例如傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)的信貸服務(wù)等也開始參與長尾市場競爭，形成對新型金融機(jī)構(gòu)小額信貸業(yè)務(wù)的競爭替代效應(yīng)[22，23]。而且普惠金融的數(shù)字化發(fā)展過程中還出現(xiàn)一定的“異化”現(xiàn)象，體現(xiàn)為過度依賴互聯(lián)網(wǎng)設(shè)備連接導(dǎo)致的數(shù)字鴻溝，以及技術(shù)風(fēng)險、數(shù)據(jù)安全風(fēng)險、法律合規(guī)風(fēng)險、長尾信用風(fēng)險等一系列風(fēng)險問題[13，14]。在不改變技術(shù)、制度等條件化解這些風(fēng)險的前提下，需求者會主動減少對小額信貸等普惠金融服務(wù)的使用。本文的機(jī)制檢驗(yàn)也顯示，提高賬戶覆蓋可以緩解普惠金融數(shù)字化的不利影響，間接說明由于既有市場競爭激烈，在出現(xiàn)不利影響時，積極開拓新市場才具有正向效應(yīng)，而不應(yīng)單純提高基于既有技術(shù)的數(shù)字化程度。

五、穩(wěn)健性檢驗(yàn)

（一）處理內(nèi)生性問題

在考察普惠金融數(shù)字化對小額信貸業(yè)務(wù)的影響分析中可能存在反向因果、遺漏變量等導(dǎo)致的內(nèi)生性問題，相關(guān)研究常用互聯(lián)網(wǎng)普及率等作為工具變量進(jìn)行回歸[27]，但本文的因變量數(shù)據(jù)為互聯(lián)網(wǎng)小額信貸，無法排除其與這些工具變量的相關(guān)性。因此，本文主要參考Caner等[28]、滕磊等[29]處理類似內(nèi)生性問題的方法，進(jìn)行差分GMM和系統(tǒng)GMM估計(jì)，并與原有結(jié)果進(jìn)行比較。表6（1）列為差分GMM的估計(jì)結(jié)果，（2）列為系統(tǒng)GMM 的估計(jì)結(jié)果。與主回歸結(jié)果表5（3）列進(jìn)行比較，核心變量的符號和顯著性都沒有變化且系數(shù)值變化不大，說明不存在嚴(yán)重的內(nèi)生性問題，主回歸結(jié)果穩(wěn)健。

（二）剔除直轄市樣本

考慮到樣本中北京、上海、天津、重慶4 個直轄市與其他省份之間，在普惠金融的數(shù)字化和小額信貸發(fā)展等方面可能存在較大差異。本文剔除樣本中的4 個直轄市進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，結(jié)果如表6（3）列所示，與主回歸結(jié)果表5（3）列的一致性較高，說明主回歸結(jié)果穩(wěn)健。

（三）增加控制變量

為避免遺漏變量導(dǎo)致的估計(jì)偏差，本文參照部分研究中關(guān)于特殊時間節(jié)點(diǎn)效應(yīng)的分析[30]，考察余額寶產(chǎn)品上線、《推行普惠金融發(fā)展規(guī)劃（2016—2020年）》出臺以及新冠肺炎疫情暴發(fā)后的外生沖擊，設(shè)置2013年、2015年、2019年三個年度虛擬變量，得到表6（4）列的結(jié)果。與主回歸結(jié)果表5（3）列進(jìn)行比較，核心變量的符號和顯著性沒有變化且系數(shù)值變化不大，說明主回歸結(jié)果穩(wěn)健。

表6 穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果

六、結(jié)論與政策建議

本文在現(xiàn)有線性關(guān)系模型的研究基礎(chǔ)上構(gòu)建面板門檻模型，分析普惠金融數(shù)字化對小額信貸的非線性影響，得到以下主要結(jié)論：第一，線性關(guān)系模型僅能體現(xiàn)普惠金融數(shù)字化對小額信貸的不利影響，缺乏對現(xiàn)實(shí)的解釋力，因此，在數(shù)字化子維度的考察中有必要使用面板門檻回歸等非線性關(guān)系模型。第二，數(shù)字化是把“雙刃劍”，普惠金融在較低的數(shù)字化水平下能有效促進(jìn)小額信貸，而當(dāng)數(shù)字化水平發(fā)展到一定程度后則會出現(xiàn)消極影響，進(jìn)一步提高普惠金融的數(shù)字化水平能夠削弱這種不利影響。第三，在普惠金融數(shù)字化對小額信貸產(chǎn)生消極影響的區(qū)間，存在賬戶覆蓋的正向中介機(jī)制，能夠大幅緩解數(shù)字化的不利影響。

在此基礎(chǔ)上，本文提出以下政策建議：第一，“十四五”規(guī)劃指出要“穩(wěn)妥發(fā)展金融科技”，普惠金融的數(shù)字化進(jìn)程也應(yīng)因時因地施策，要精準(zhǔn)評估當(dāng)?shù)仄栈萁鹑诘臄?shù)字化水平和發(fā)展階段，不能盲目提高數(shù)字化程度，應(yīng)在數(shù)字包容的最優(yōu)區(qū)間穩(wěn)妥推進(jìn)普惠金融的數(shù)字化進(jìn)程。第二，出現(xiàn)普惠金融的數(shù)字化抑制小額信貸現(xiàn)象時，可以利用賬戶覆蓋的中介渠道跨越數(shù)字化門檻，例如，通過數(shù)字化金融平臺與傳統(tǒng)銀行等領(lǐng)域的連通提高賬戶覆蓋廣度，進(jìn)而促進(jìn)普惠金融發(fā)展。第三，普惠金融數(shù)字化程度飽和問題的核心在于創(chuàng)新不足，過于依賴現(xiàn)有的移動終端、二維碼支付、消費(fèi)信用免押等相對成熟的領(lǐng)域，缺乏進(jìn)一步地拓展和開發(fā)，因此，從長期來看，突破現(xiàn)有普惠金融數(shù)字化的瓶頸需要進(jìn)一步創(chuàng)新?！?/p>

注 釋

①數(shù)字金融、金融科技的研究常用北京大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)編制的數(shù)字普惠金融指數(shù)[9]作為代理變量，因此相關(guān)結(jié)論對本文數(shù)字普惠金融主題同樣有參考價值，文中引用的我國數(shù)字金融、金融科技相關(guān)研究均屬此類。

②選用學(xué)校數(shù)作為教育水平（education）的代理變量。學(xué)校數(shù)為各省2011—2020年普通高等學(xué)校數(shù)、普通高中學(xué)校數(shù)、中等職業(yè)學(xué)校數(shù)、初中學(xué)校數(shù)、普通小學(xué)學(xué)校數(shù)的總和。金融深度（m2_gdp）為僅隨時間變動的年度變量。為避免數(shù)量級差別過于懸殊，對控制變量的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行單位調(diào)整。表1為調(diào)整后的結(jié)果。

③為表述簡便，設(shè)定式（2）為雙重門檻模型，其他單一或多門檻模型可在此基礎(chǔ)上推導(dǎo)，具體估計(jì)過程將根據(jù)門檻個數(shù)相應(yīng)調(diào)整模型。

④計(jì)算公式為(β1+β2) ，詳見模型設(shè)定式（2）、式（5）、式（6）；顯著性水平根據(jù)約束條件的聯(lián)合檢驗(yàn)得到，即在表5（1）列基礎(chǔ)上進(jìn)行β1+β2=0 的聯(lián)合假設(shè)檢驗(yàn)。篇幅所限，具體結(jié)果略（后同）。