龍 池 ， 張紅梅

（貴州財(cái)經(jīng)大學(xué)，貴州 貴陽 550025）

中國已全面消除絕對(duì)貧困，但基于多維貧困視角下的貧困治理對(duì)鞏固拓展脫貧攻堅(jiān)成果仍具有重要意義。數(shù)字普惠金融自誕生以來就背負(fù)著治理貧困的使命。在這個(gè)問題上，國內(nèi)現(xiàn)有研究存在兩種對(duì)立觀點(diǎn)：胡聯(lián)等[1]、何宗樾等[2]認(rèn)為現(xiàn)階段數(shù)字普惠金融加劇了貧困或相對(duì)貧困，張棟浩等[3]認(rèn)為數(shù)字普惠金融緩解了貧困，這兩種觀點(diǎn)都默認(rèn)了數(shù)字普惠金融對(duì)貧困的影響是固定的。由于金融發(fā)展是經(jīng)濟(jì)增長的動(dòng)力之一，而經(jīng)濟(jì)增長動(dòng)力對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的影響具有時(shí)間異質(zhì)性[4]，又因?yàn)榻?jīng)濟(jì)增長是金融緩解多維貧困的重要渠道[5]，所以數(shù)字普惠金融對(duì)多維貧困的影響可能同樣存在時(shí)間異質(zhì)性，未考慮其影響方向上的變化會(huì)導(dǎo)致研究結(jié)論不全面或不準(zhǔn)確。

1 理論分析與研究假說

1.1 數(shù)字普惠金融與多維貧困

從金融抑制、金融排斥的角度來看，數(shù)字普惠金融發(fā)展早期存在減貧阻礙。一是早期有關(guān)制度、政策、基礎(chǔ)設(shè)施、服務(wù)體系等不健全和不完善[6]，普惠力量難以滲透到不發(fā)達(dá)地區(qū)，形成了供給側(cè)的金融排斥[7]。二是在數(shù)字普惠金融發(fā)展早期，用戶對(duì)數(shù)字普惠金融產(chǎn)品了解不足，數(shù)字普惠金融提高金融可及性的同時(shí)，也帶來了大量的學(xué)習(xí)成本和試錯(cuò)成本，居民難以合理利用數(shù)字普惠金融促進(jìn)自身發(fā)展，對(duì)數(shù)字普惠金融產(chǎn)品的使用可能使得自身的狀況變得更糟糕，比如不理智的超前消費(fèi)、更重的債務(wù)負(fù)擔(dān)等。

但不可否認(rèn)的是，隨著數(shù)字普惠金融供給側(cè)改革不斷深入和“成熟”數(shù)字用戶的增加，數(shù)字普惠金融克服傳統(tǒng)金融局限提高金融普惠性和滲透性的積極作用得以發(fā)揮。具體表現(xiàn)為：金融普惠性的提高通過增加貧困家庭人力資本和物質(zhì)資本降低了其多維貧困程度和多維貧困脆弱性[3]，金融滲透性的提高通過緩解貧困家庭的融資約束從而促進(jìn)貧困緩解[8]。由此提出假設(shè)。

假設(shè)H1：數(shù)字普惠金融與縣域居民多維貧困存在倒U型關(guān)系。

1.2 城鄉(xiāng)就業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)節(jié)作用

數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施作為連接數(shù)字金融產(chǎn)品供需雙方的媒介，是數(shù)字普惠金融發(fā)揮多維減貧效應(yīng)的關(guān)鍵[1]。由于我國長期的城鄉(xiāng)二元發(fā)展，目前城鄉(xiāng)數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施水平存在較大差異。從國民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)的數(shù)據(jù)來看，2021年我國互聯(lián)網(wǎng)普及率為73.0%，其中農(nóng)村地區(qū)互聯(lián)網(wǎng)普及率僅為57.6%，城鎮(zhèn)居民的數(shù)字普惠金融獲得性高于農(nóng)村居民。城鄉(xiāng)就業(yè)結(jié)構(gòu)通過就業(yè)的視角反映城鄉(xiāng)二元發(fā)展的格局，體現(xiàn)了城鄉(xiāng)居民在數(shù)字普惠金融獲得性上的差距。在數(shù)字普惠金融加劇多維貧困階段，城鎮(zhèn)從業(yè)人口占比高的城鄉(xiāng)就業(yè)結(jié)構(gòu)增加了縣域居民接觸數(shù)字普惠金融產(chǎn)品及其服務(wù)的機(jī)會(huì)，從而強(qiáng)化了數(shù)字普惠金融對(duì)縣域城鄉(xiāng)居民收入、醫(yī)療和教育的負(fù)向影響；在數(shù)字普惠金融緩解多維貧困階段，更多接觸數(shù)字普惠金融的機(jī)會(huì)又會(huì)強(qiáng)化數(shù)字普惠金融對(duì)縣域城鄉(xiāng)居民收入、醫(yī)療和教育的正向影響。由此提出假設(shè)。

假設(shè)H2：鄉(xiāng)村從業(yè)人口占比低的城鄉(xiāng)就業(yè)結(jié)構(gòu)能正向調(diào)節(jié)數(shù)字普惠金融與多維貧困的倒U型關(guān)系。

2 研究設(shè)計(jì)

2.1 模型設(shè)定

2.1.1 基準(zhǔn)回歸模型

為檢驗(yàn)數(shù)字普惠金融與縣域多維貧困是否存在倒U型關(guān)系，由豪斯曼檢驗(yàn)和時(shí)間虛擬變量聯(lián)合顯著性檢驗(yàn)的結(jié)果決定將面板模型設(shè)定為雙向固定效應(yīng)模型：

其中，Mpovertyit表示i縣t時(shí)期的多維貧困程度，包含了Uincomeit、Rincomeit、Medicalit、Educationit四個(gè)指標(biāo)，分別表示i縣t時(shí)期的縣域城鎮(zhèn)居民收入、縣域農(nóng)村居民收入、縣域醫(yī)療水平、縣域教育水平；DIFit和DIFit2分別表示i縣t時(shí)期的數(shù)字普惠金融及其平方項(xiàng)；Controlsit是控制變量；μi、γt分別表示不隨時(shí)間變化的個(gè)體固定效應(yīng)和不隨個(gè)體變化的時(shí)間固定效應(yīng)；εit為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

2.1.2 調(diào)節(jié)效應(yīng)模型

將城鄉(xiāng)就業(yè)結(jié)構(gòu)及其與數(shù)字普惠金融一次項(xiàng)和平方項(xiàng)的交乘項(xiàng)加入基準(zhǔn)回歸模型中得到調(diào)節(jié)效應(yīng)模型：

其中，EmploySit表示i縣t時(shí)期的城鄉(xiāng)就業(yè)結(jié)構(gòu)。

2.2 變量說明

1）被解釋變量?；诳h域數(shù)據(jù)可得性從收入、教育、醫(yī)療三個(gè)方面選取指標(biāo)衡量縣域多維貧困。選取城鎮(zhèn)常住人口可支配收入與農(nóng)村常住人口可支配收入作為收入貧困的代理變量。選取縣域小學(xué)和中學(xué)的專任教師人數(shù)作為縣域教育貧困的代理變量。選取縣域醫(yī)療機(jī)構(gòu)床位數(shù)作為縣城醫(yī)療貧困的代理變量。收入、教育和醫(yī)療均為逆向指標(biāo)，值越高說明各維度貧困程度越低。

2）核心解釋變量。用北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心發(fā)布的數(shù)字普惠金融縣域指數(shù)來衡量縣域數(shù)字普惠金融的發(fā)展水平。

3）調(diào)節(jié)變量。城鄉(xiāng)就業(yè)結(jié)構(gòu)用鄉(xiāng)村從業(yè)人口占戶籍人口的比重表示，該指標(biāo)變小，說明城鎮(zhèn)從業(yè)人口占比增加，縣域居民數(shù)字普惠金融獲得性增強(qiáng)。

4）控制變量。經(jīng)濟(jì)方面選取人均產(chǎn)出和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。用第一產(chǎn)業(yè)增加值占GDP的比重和第三產(chǎn)業(yè)增加值占GDP的比重兩個(gè)指標(biāo)代表地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。因?yàn)槿丝谀挲g結(jié)構(gòu)會(huì)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長產(chǎn)生顯著影響，從而影響到教育、醫(yī)療等各個(gè)方面，本研究用小學(xué)、普通中學(xué)在校生人數(shù)之和占常住人口的比重表示縣域人口年齡結(jié)構(gòu)。因?yàn)樨?cái)政在就業(yè)、教育和醫(yī)療等方面的支出會(huì)對(duì)縣域多維貧困產(chǎn)生影響，本研究用財(cái)政支出占GDP的比重表示財(cái)政支持力度。

2.3 數(shù)據(jù)來源及變量描述性統(tǒng)計(jì)

各區(qū)縣數(shù)字普惠金融指數(shù)來源為北京大學(xué)數(shù)字普惠金融的縣域指數(shù)，其他數(shù)據(jù)來自貴州省統(tǒng)計(jì)年鑒、貴州省各區(qū)縣的統(tǒng)計(jì)年鑒和統(tǒng)計(jì)公報(bào)、貴州省宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)庫。通過直線插補(bǔ)法補(bǔ)齊數(shù)據(jù)缺失值，最終得到貴州省88個(gè)縣域2014—2020年的平衡面板數(shù)據(jù)，各變量描述性統(tǒng)計(jì)如表1所示。

表1 變量描述性統(tǒng)計(jì)

3 實(shí)證檢驗(yàn)

3.1 基準(zhǔn)回歸分析

表2報(bào)告了基準(zhǔn)回歸的結(jié)果，第（1）～（4）列模型是對(duì)線性關(guān)系的檢驗(yàn)，數(shù)字普惠金融的回歸系數(shù)均為負(fù)，說明從線性效應(yīng)來看，現(xiàn)階段數(shù)字普惠金融加劇了多維貧困，但加劇縣域醫(yī)療貧困的線性效應(yīng)不顯著，該研究結(jié)論與何宗樾等[2]的研究結(jié)論類似。第（5）～（8）列模型中加入了數(shù)字普惠金融平方項(xiàng)，回歸結(jié)果表明數(shù)字普惠金融一次項(xiàng)系數(shù)仍然為負(fù)，平方項(xiàng)的系數(shù)均顯著為正，且模型擬合程度更好，說明數(shù)字普惠金融與縣域城鄉(xiāng)居民收入、醫(yī)療和教育均存在顯著的U型關(guān)系，即數(shù)字普惠金融的發(fā)展與多維貧困存在倒U型關(guān)系。

3.2 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

根據(jù)Lind & Mehlum判斷U型關(guān)系是否顯著的三個(gè)條件[9]：第一，自變量的二次項(xiàng)系數(shù)顯著為正；第二，拐點(diǎn)位置落在自變量的取值范圍內(nèi)；第三，當(dāng)自變量為樣本最小值時(shí)，斜率顯著為負(fù)；當(dāng)自變量為樣本最大值時(shí)，斜率顯著為正。本研究基準(zhǔn)回歸中二次項(xiàng)系數(shù)均顯著為正，滿足第一條；根據(jù)描述統(tǒng)計(jì)，17＜DIF＜131，各拐點(diǎn)位置均落在數(shù)字普惠金融指數(shù)的樣本區(qū)間內(nèi)，滿足第二條；自變量為下限時(shí)斜率顯著為負(fù)，自變量為上限時(shí)斜率顯著為正（見表2），因此同時(shí)滿足上述三個(gè)條件，可以認(rèn)為U型關(guān)系是顯著的，即數(shù)字普惠金融與縣域多維貧困的倒U型關(guān)系是顯著的。

表2 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

3.3 內(nèi)生性分析

數(shù)字普惠金融與多維貧困之間可能存在反向因果等內(nèi)生性問題，比如在居民收入高的區(qū)縣數(shù)字普惠金融的發(fā)展更好等。引入解釋變量滯后項(xiàng)是該問題較為有效的解決辦法之一[10]。本研究將滯后一期的數(shù)字普惠金融指數(shù)作為當(dāng)期數(shù)字普惠金融的工具變量，將滯后一期數(shù)字普惠金融的平方作為當(dāng)期數(shù)字普惠金融平方項(xiàng)的工具變量，用兩階段最小二乘法對(duì)基準(zhǔn)回歸模型進(jìn)行估計(jì)[11]。其中，DWH內(nèi)生性檢驗(yàn)的結(jié)果表明：城鎮(zhèn)居民收入、農(nóng)村居民收入和縣域教育為被解釋變量的模型存在內(nèi)生性問題（DWH檢驗(yàn)P＜0.1），縣域醫(yī)療為被解釋變量的模型中不存在顯著的內(nèi)生性問題（DWH檢驗(yàn)P＞0.1），因此該部分無需關(guān)注縣域醫(yī)療模型。表3報(bào)告了工具變量法的估計(jì)結(jié)果，內(nèi)生性檢驗(yàn)與基準(zhǔn)回歸結(jié)論一致，結(jié)論穩(wěn)健。

表3 2sls回歸結(jié)果

3.4 調(diào)節(jié)效應(yīng)分析

表4報(bào)告了城鄉(xiāng)就業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)節(jié)效應(yīng)回歸結(jié)果，表4的各列模型中EmploySit*DIFit2的系數(shù)分別在1%、1%、10%、1%的水平上顯著，表明城鄉(xiāng)就業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)數(shù)字普惠金融與縣域城鄉(xiāng)居民收入、醫(yī)療和教育的倒U型關(guān)系具有顯著的調(diào)節(jié)作用，即對(duì)數(shù)字普惠金融與多維貧困的倒U型關(guān)系具有調(diào)節(jié)作用。具體分析如下。

3.4.1 城鄉(xiāng)就業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)U曲線拐點(diǎn)位置的調(diào)節(jié)

根據(jù)式（2），U曲線的拐點(diǎn)為：

為了說明城鄉(xiāng)就業(yè)結(jié)構(gòu)如何影響U曲線拐點(diǎn)位置的移動(dòng)，將式（3）兩邊同時(shí)對(duì)城鄉(xiāng)就業(yè)結(jié)構(gòu)求導(dǎo)：

式（4）分母恒正，若分子η1η5-η2η4＞0，拐點(diǎn)將隨著調(diào)節(jié)變量的增大向右移；若η1η5-η2η4＜0，拐點(diǎn)將隨著調(diào)節(jié)變量的增大向左移。表4各列模型均有η1η5-η2η4＞0，說明U曲線的拐點(diǎn)將隨著調(diào)節(jié)變量的減小向左移，即隨著鄉(xiāng)村從業(yè)人口占比下降拐點(diǎn)向左移，利于數(shù)字普惠金融更早發(fā)揮多維減貧作用。此外，根據(jù)式（4），城鄉(xiāng)就業(yè)結(jié)構(gòu)的拐點(diǎn)移動(dòng)效應(yīng)是否顯著取決于η1、η2、η3、η4這4個(gè)系數(shù)是否同時(shí)顯著（本文默認(rèn)通過10%的顯著性檢驗(yàn)即視為顯著）。表4第（2）列和第（4）列模型的結(jié)果顯示η1、η2、η4、η5這4個(gè)系數(shù)同時(shí)顯著，因此農(nóng)村居民收入和教育模型中城鄉(xiāng)就業(yè)結(jié)構(gòu)的拐點(diǎn)移動(dòng)效應(yīng)顯著。表4第（1）列和第（3）列模型結(jié)果分別顯示是EmployS*DIF的系數(shù)η4不顯著以及DIF和EmployS*DIF的系數(shù)η1和η4不顯著，因此城鎮(zhèn)居民收入和縣域醫(yī)療模型中城鄉(xiāng)就業(yè)結(jié)構(gòu)的拐點(diǎn)移動(dòng)效應(yīng)不顯著。

表4 城鄉(xiāng)就業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)節(jié)效應(yīng)回歸結(jié)果

3.4.2 城鄉(xiāng)就業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)U曲線形狀的調(diào)節(jié)

U曲線形狀的變化僅取決于EmployS*DIF2的系數(shù)η5的方向，若η5＞0，U曲線隨著調(diào)節(jié)變量的增大變得陡峭，若η5＜0，U曲線隨著調(diào)節(jié)變量的增大變得平滑。表4各列模型中EmployS*DIF2的系數(shù)η5均小于零，說明鄉(xiāng)村從業(yè)人口占比下降會(huì)使數(shù)字普惠金融與縣域城鄉(xiāng)居民收入、醫(yī)療和教育的U曲線變得陡峭，即鄉(xiāng)村從業(yè)人口占比下降的調(diào)節(jié)作用會(huì)使得數(shù)字普惠金融與多維貧困的倒U型曲線變得陡峭。

4 研究結(jié)論與啟示

研究結(jié)論：1）從線性影響來看，現(xiàn)階段的數(shù)字普惠金融加劇了縣域多維貧困，但線性關(guān)系并不準(zhǔn)確。加入數(shù)字普惠金融二次項(xiàng)的模型表明數(shù)字普惠金融與多維貧困存在顯著倒U型關(guān)系。2）城鄉(xiāng)就業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)數(shù)字普惠金融與縣域多維貧困的倒U型關(guān)系具有顯著的調(diào)節(jié)作用，表現(xiàn)為鄉(xiāng)村從業(yè)人口占比下降，倒U曲線的拐點(diǎn)向左移，同時(shí)倒U曲線變得陡峭，但拐點(diǎn)移動(dòng)效應(yīng)只在農(nóng)村居民收入和教育模型中顯著。

研究啟示：持續(xù)發(fā)展數(shù)字普惠金融利于多維貧困緩解，如何強(qiáng)化數(shù)字普惠金融的多維減貧作用，本研究提供了兩條可行途徑：一方面，基于城鄉(xiāng)就業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)節(jié)作用，積極調(diào)整城鄉(xiāng)就業(yè)結(jié)構(gòu)，鼓勵(lì)農(nóng)民進(jìn)城務(wù)工、創(chuàng)業(yè)等，增加城鎮(zhèn)就業(yè)人口占比；另一方面，城鄉(xiāng)就業(yè)結(jié)構(gòu)能調(diào)節(jié)數(shù)字普惠金融與多維貧困的倒U型關(guān)系的根本原因是城鄉(xiāng)發(fā)展存在差距，這種差距既包含數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)字工具等有形差距，也包含城鎮(zhèn)人口與農(nóng)村人口在認(rèn)知能力上的差距[12]。因此，加大對(duì)農(nóng)村地區(qū)數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的資金投入以及提升農(nóng)村人口的金融素養(yǎng)，是強(qiáng)化數(shù)字普惠金融更好實(shí)現(xiàn)多維減貧的另一有效途徑。