丁建軍，萬 航

(吉首大學 商學院，湖南 吉首 416000)

一、引言

自2020年底我國徹底消除絕對貧困以來，貧困治理的重心從絕對貧困轉(zhuǎn)向了相對貧困。Li et al.研究發(fā)現(xiàn)，我國財富不平等程度比收入不平等更為嚴重。[1]264-287這意味著相對貧困治理階段除了關注收入貧困外，還應關注收入和資產(chǎn)配置共同引致的資產(chǎn)貧困問題。貧困不僅源于收入的短缺，還源自資產(chǎn)的匱乏。資產(chǎn)貧困也日益受到重視，一方面是當家庭遭受重大沖擊時，持有一定資產(chǎn)能幫助低收入家庭生活免受較大影響、保持消費穩(wěn)定和渡過難關。另一方面是收入與消費本身具有流動性，只能反映家庭福利的當期概況，不能揭示家庭頻繁脫貧、陷貧或持續(xù)貧困的原因以及家庭應對風險和沖擊的能力。[2]145-158可見，從資產(chǎn)角度測度和分析貧困，具有從收入與消費角度測度和分析貧困所不具備的優(yōu)勢。近年來，數(shù)字普惠金融憑借門檻低、覆蓋廣等優(yōu)勢，將被傳統(tǒng)金融排斥的弱勢群體包括在內(nèi)，有助于貧困群體改善資產(chǎn)配置，提高流量收入向存量資產(chǎn)轉(zhuǎn)化的效率，進而實現(xiàn)家庭財富保值增值。因此，研究數(shù)字普惠金融發(fā)展對相對貧困尤其是資產(chǎn)相對貧困的影響，對于構(gòu)建和完善緩解相對貧困的長效機制具有顯著的意義。

數(shù)字普惠金融發(fā)展與相對貧困的關系是當前學術界關注的重要議題。黃倩等認為數(shù)字普惠金融使貧困群體受益更多，并能改善居民內(nèi)部收入不平等狀況，進而緩解相對貧困。[3]90-101蔡宏宇等指出數(shù)字普惠金融雖能顯著降低居民貧困發(fā)生率并讓低收入與弱勢群體受益，但其減貧效應需經(jīng)歷“先惡化后改善”的過程，即具有明顯的時間滯后性。[4]24-30關于數(shù)字普惠金融如何減緩相對貧困，現(xiàn)有研究認為主要有以下途徑：一是通過增加農(nóng)戶參與機會和提升其參與能力，幫助農(nóng)戶提升收入，緩解相對貧困；[5]64-77二是通過促進居民創(chuàng)業(yè)、緩解信貸約束和化解農(nóng)業(yè)風險減緩相對貧困；[6]50-60三是通過正規(guī)信貸、非正規(guī)信貸、社會資本和人力資本等途徑緩解主客觀相對貧困。[7]44-60與此同時，金融素養(yǎng)作為“可行能力”的重要維度之一也會對相對貧困產(chǎn)生重要的影響，[8]369-411有關金融素養(yǎng)與貧困關系的研究表明，金融素養(yǎng)能有效抑制居民收入貧困和以資產(chǎn)衡量的持續(xù)性貧困，[9]22-30并且能夠通過優(yōu)化家庭金融決策降低相對貧困發(fā)生的概率。[10]81-84張夢林等研究發(fā)現(xiàn)金融素養(yǎng)可以降低農(nóng)村家庭貧困脆弱性，并對社會資本匱乏的農(nóng)村家庭的減貧效應更顯著。[11]117-128單德朋也指出金融素養(yǎng)不僅能明顯減緩城市居民收入貧困，而且對城市居民的資產(chǎn)貧困和貧困脆弱性影響更大。[12]136-154此外，數(shù)字普惠金融、金融素養(yǎng)以及相對貧困三者之間的關系也被關注，陳瑾瑜等指出數(shù)字普惠金融通過提升家庭投資者的金融素養(yǎng)影響家庭金融資產(chǎn)的選擇；[13]51-61張海洋等發(fā)現(xiàn)數(shù)字普惠金融通過提高金融素養(yǎng)、增強風險識別能力降低家庭貧困脆弱性。[14]57-77，119不過，以上有關數(shù)字普惠金融與金融素養(yǎng)對相對貧困影響的研究大多基于收入和消費的視角，鮮有文獻探討數(shù)字普惠金融、金融素養(yǎng)與資產(chǎn)相對貧困之間的關系。

本文在匹配北京大學數(shù)字普惠金融指數(shù)與CHFS微觀家庭數(shù)據(jù)的基礎上，實證檢驗了數(shù)字普惠金融對資產(chǎn)相對貧困的影響效應及其影響路徑。文章的邊際貢獻為：(1)與過去僅關注數(shù)字普惠金融對收入增長影響的研究不同，本文從資產(chǎn)配置效率的視角探討數(shù)字普惠金融對資產(chǎn)相對貧困的影響；(2)利用Probit模型和IV-Probit模型實證檢驗數(shù)字普惠金融對相對貧困的減緩效應，既考慮了內(nèi)生性問題，又考察了數(shù)字普惠金融減貧效應在不同區(qū)域和群體間的異質(zhì)性；(3)將居民的金融素養(yǎng)作為中介變量，檢驗數(shù)字普惠金融減緩資產(chǎn)相對貧困的機制與路徑。

二、理論分析與研究假設

借力大數(shù)據(jù)和云計算，數(shù)字普惠金融緩解資產(chǎn)相對貧困主要基于兩個維度：(1)覆蓋廣度。數(shù)字普惠金融降低金融供需兩端的成本，拓展金融服務覆蓋范圍，提升相對貧困群體金融服務的可獲得性。一方面，數(shù)字普惠金融能突破金融服務的地域限制，無須設置眾多的物理網(wǎng)點，尤其是無須在偏遠地區(qū)設置金融網(wǎng)點，降低了金融機構(gòu)的營業(yè)成本，擴大了金融服務的供給。另一方面，數(shù)字普惠金融憑借技術優(yōu)勢，實現(xiàn)金融服務地理全覆蓋，居民包括偏遠地區(qū)的弱勢群體均無須付出額外的交通和時間成本往返于金融網(wǎng)點便可便捷地獲得金融服務，刺激了金融服務的潛在需求。(2)使用深度。數(shù)字普惠金融提升金融供需雙方的匹配度，深化數(shù)字普惠金融使用深度，提高資產(chǎn)配置效率和金融服務質(zhì)量，增強金融減貧效能。金融機構(gòu)通過大數(shù)據(jù)分析精準了解居民的金融服務需求，通過手機或電腦等終端設備推送多樣化的金融產(chǎn)品及其組合，提升金融供需雙方的匹配度，[15]92-104，7激活金融服務的有效需求，提高資產(chǎn)配置效率，實現(xiàn)資產(chǎn)保值增值，改善家庭財富存量，進而緩解資產(chǎn)相對貧困。不過，相對于覆蓋廣度而言，數(shù)字普惠金融的使用深度對資產(chǎn)相對貧困的減緩效應可能更強，原因在于前者雖為相對貧困群體提供使用數(shù)字普惠金融產(chǎn)品的可能，但更多的只是潛在的金融服務需求，要轉(zhuǎn)化為現(xiàn)實的金融服務需求并且產(chǎn)生資產(chǎn)保值增值效能還需金融供需雙方的精準匹配和良性互動?；诖耍岢黾僭O1：

H1：數(shù)字普惠金融有利于緩解資產(chǎn)相對貧困，并且數(shù)字普惠金融使用深度對資產(chǎn)相對貧困的緩解效應大于覆蓋廣度。

我國區(qū)域發(fā)展不平衡，東部地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平高，傳統(tǒng)金融和數(shù)字金融均較為發(fā)達，居民既可以便捷地從傳統(tǒng)金融機構(gòu)獲得金融服務，也能很好地使用數(shù)字金融產(chǎn)品。發(fā)展相對落后的中西部地區(qū)，傳統(tǒng)金融機構(gòu)網(wǎng)點的地域分布有限，但數(shù)字普惠金融的發(fā)展突破了傳統(tǒng)金融服務的時空約束，很好地彌補了傳統(tǒng)金融服務供給的相對不足，使得受傳統(tǒng)金融服務限制的居民可以利用數(shù)字金融平臺進行資產(chǎn)配置。因而，不同發(fā)展區(qū)域數(shù)字普惠金融的資產(chǎn)貧困減緩效應可能存在差異。與此同時，家庭和群體層面上的異質(zhì)性也可能影響數(shù)字普惠金融的資產(chǎn)貧困減緩效應。家庭層面上，互聯(lián)網(wǎng)使用程度和風險偏好的差異是影響數(shù)字普惠金融資產(chǎn)貧困減緩效應差異的重要原因。一方面，使用互聯(lián)網(wǎng)能拓展信息渠道，增加個體就業(yè)創(chuàng)業(yè)以及金融市場參與機會；另一方面，風險態(tài)度決定金融市場參與的方式和強度，風險偏好型家庭更積極地參與金融市場，且風險性金融資產(chǎn)投資比率更高，風險厭惡型家庭則更謹慎地參與金融活動，金融資產(chǎn)配置也更保守和穩(wěn)健。[16]62-70群體層面上，受“二八法則”的影響，金融市場和金融機構(gòu)往往將最優(yōu)質(zhì)的金融服務聚焦少數(shù)頂端客戶，對大多數(shù)長尾客戶金融服務需求關注不夠和供給不足。而數(shù)字普惠金融憑借其“成本低、速度快、覆蓋廣”的優(yōu)勢，緩解信息不對稱、降低金融服務成本，將“二八法則”中眾多原本被忽視的群體納入服務對象，[17]5-9使得不同客戶群體都能享受個性化的定制金融服務。基于以上分析，提出假設2：

H2：數(shù)字普惠金融對資產(chǎn)相對貧困的減緩效應在區(qū)域、家庭和群體層面上存在異質(zhì)性。

金融素養(yǎng)是影響金融產(chǎn)品使用、金融服務消費和資產(chǎn)保值增值的重要因素。金融素養(yǎng)往往由金融知識加以反映，《2014年全球金融發(fā)展報告》顯示，78%的受訪者將家庭獲得金融服務的主要障礙歸因于缺乏投資理財知識。數(shù)字普惠金融的發(fā)展有助于金融素養(yǎng)的提升，一方面，隨著互聯(lián)網(wǎng)和數(shù)字普惠金融的普及，人們可以更便捷和主動地獲取金融知識，通過“耳濡目染”提高自身金融素養(yǎng)；另一方面，數(shù)字普惠金融平臺借助大數(shù)據(jù)分析和互聯(lián)網(wǎng)終端設備向消費者精準推送金融知識和產(chǎn)品信息，即通過“點對點”的金融知識宣傳與在線培訓提升居民的金融素養(yǎng)水平。與此同時，金融知識和金融經(jīng)驗越豐富，金融素養(yǎng)就越高，也更容易理解并接受數(shù)字普惠金融產(chǎn)品和服務，進而提升居民的金融市場參與度、數(shù)字普惠金融使用深度，更有效地發(fā)揮數(shù)字普惠金融在影響居民資產(chǎn)配置效率，改善家庭財富存量，緩解資產(chǎn)相對貧困中的作用。因此，提出假設3：

H3：數(shù)字普惠金融通過提升居民的金融素養(yǎng)進而緩解資產(chǎn)相對貧困。

三、數(shù)據(jù)來源與模型設定

(一)數(shù)據(jù)來源與變量說明

本文使用的數(shù)據(jù)來自兩個層面，一是北京大學中國數(shù)字普惠金融研究中心發(fā)布的北京大學數(shù)字普惠金融指數(shù)，涵蓋了中國31個省(1)不包括香港、澳門和臺灣。、337個地級以上城市以及近 2 800 個縣域的相關數(shù)據(jù)；二是中國家庭金融調(diào)查數(shù)據(jù)(CHFS)，用于描述微觀個體和家庭金融行為的基本情況。本文主要使用CHFS2017年的數(shù)據(jù)，結(jié)合地級以上城市的數(shù)字普惠金融指數(shù)探究數(shù)字普惠金融對微觀家庭資產(chǎn)相對貧困的影響(2)第一，借鑒胡聯(lián)在《數(shù)字普惠金融發(fā)展緩解了相對貧困嗎?》中的做法，將2017年CHFS與2016年數(shù)字普惠金融指數(shù)匹配。第二，經(jīng)過數(shù)據(jù)清洗、剔除缺失變量和無效樣本，共選取268個城市(含地級市和副省級城市，不包括直轄市和浙江省) 和6 302個家庭樣本數(shù)據(jù)，由于中國直轄市存在較強的經(jīng)濟特殊性，所屬直轄市的數(shù)字普惠金融指數(shù)與其他地級市存在明顯差異；此外，數(shù)字普惠金融指數(shù)是在考慮數(shù)字普惠金融特征的基礎上基于螞蟻金服的數(shù)據(jù)編制而成，浙江省的特殊地理優(yōu)勢可能會給分析結(jié)果帶來內(nèi)生影響，因此去掉樣本中的北京、天津、上海、重慶四個直轄市和浙江省。。

1.被解釋變量

資產(chǎn)貧困從概念上可以劃分為凈資產(chǎn)貧困和多維資產(chǎn)貧困，前者把家庭金融資產(chǎn)減去家庭負債后得到的金融資產(chǎn)凈值當作衡量資產(chǎn)貧困的指標，后者從多維視角定義資產(chǎn)貧困，認為資產(chǎn)是金融、人力、物質(zhì)和社會資源的集合，側(cè)重于資源稟賦，與能力緊密相連。此外，還有學者依據(jù)資產(chǎn)貧困線對資產(chǎn)貧困做了更加細致的劃分，將資產(chǎn)貧困分為靜態(tài)資產(chǎn)貧困和動態(tài)資產(chǎn)貧困。資產(chǎn)貧困測度方法也可以分為靜態(tài)資產(chǎn)貧困測度法和動態(tài)資產(chǎn)貧困測度法，前者包括資產(chǎn)貧困比率法、資產(chǎn)貧困差距法、資產(chǎn)-收入法等，這些方法應用的基礎是家庭資產(chǎn)數(shù)據(jù)的高可得性，對數(shù)據(jù)要求比較嚴苛；后者主要有動態(tài)資產(chǎn)貧困線測度法和資產(chǎn)貧困脆弱性測度法。本文使用靜態(tài)資產(chǎn)貧困測度法測度資產(chǎn)相對貧困(3)由于本文使用CHFS2017年的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)采集了家庭的人口統(tǒng)計特征、資產(chǎn)與負債、收入與消費等各方面的微觀信息，能全面反映家庭金融的基本狀況，提供了良好的數(shù)據(jù)支撐，故使用靜態(tài)資產(chǎn)貧困測度法測度資產(chǎn)相對貧困。。具體地，借鑒Rippin的做法[18]230-255將人均家庭資產(chǎn)的70%作為所在城市的資產(chǎn)相對貧困線。如果居民家庭總資產(chǎn)低于相對貧困線，表明該家庭處于資產(chǎn)相對貧困狀態(tài)，賦值為1；反之，賦值為0。

2.核心解釋變量

一方面，采用北京大學數(shù)字普惠金融研究中心編制的數(shù)字普惠金融指數(shù)度量各樣本家庭所在城市的數(shù)字普惠金融發(fā)展水平。另一方面，選用數(shù)字普惠金融指數(shù)中覆蓋廣度和使用深度兩個子維度(4)共有三個子維度，考慮到“數(shù)字支持服務指數(shù)”波動較大，穩(wěn)定性較差，本文不選用該子維度。其中，覆蓋廣度是數(shù)字普惠金融覆蓋人群的評價指標；使用深度則反映互聯(lián)網(wǎng)金融服務實際使用情況。進一步表征所在城市數(shù)字普惠金融發(fā)展的不同側(cè)面。

3.中介變量

中介變量為戶主的金融素養(yǎng)，借鑒胡振等的做法，[19]101-111將金融素養(yǎng)分為主觀金融素養(yǎng)和客觀金融素養(yǎng)，并使用迭代主因子法構(gòu)建金融素養(yǎng)綜合得分。具體地，根據(jù)CHFS2017年的調(diào)研問卷內(nèi)容，選取對五個主客觀金融問題回答的賦值數(shù)據(jù)，其中問題(1)(2)代表主觀金融素養(yǎng)，問題(3)(4)(5)代表客觀金融素養(yǎng)(5)受篇幅限制，略去具體問題及賦值情況。。借鑒尹志超的做法，[20]62-75依據(jù)五個問題設置八個變量采用迭代主因子法進行因子分析。在使用迭代因子法前，首先進行KMO檢驗和巴特利特球形檢驗，結(jié)果表明KMO值為0.742，Bartlett檢驗的P值為0.000，說明因子分析法適用。最終，選取特征值大于1的兩個影響因子的值構(gòu)建家庭金融素養(yǎng)得分，并將金融素養(yǎng)得分標準化為0～100的數(shù)值，其描述性統(tǒng)計見表1。

表1 描述性統(tǒng)計

4.控制變量

為了獲得關鍵解釋變量的無偏估計量，盡可能地減少遺漏變量所造成的估計偏誤，本文控制了戶主、家庭和區(qū)域?qū)用娴挠绊懸蛩亍糁鲗用?，包括受教育年限、性別、年齡、婚姻狀態(tài)、是否使用互聯(lián)網(wǎng)、健康狀況、風險偏好(6)其中，受教育年限分為三個等級，1為未完成九年義務教育，2為完成九年義務教育，3為大學及以上；健康狀況分為五個等級，1代表非常不好，2 代表不好，3 代表一般，4 代表好，5 代表非常好；風險偏好分為三個等級，0代表風險厭惡，1代表風險中性，2代表風險追求。等個體特征。家庭層面，涉及總負債、醫(yī)保、家庭人口規(guī)模、是否為拆遷戶、信貸途徑、是否持有基金、人力資本等家庭特征。其中，用醫(yī)療保健消費和教育文娛消費代理人力資本。地區(qū)層面，考慮了城鄉(xiāng)和東中西部地區(qū)差異的影響。

5.工具變量

數(shù)字普惠金融發(fā)展通過提升家庭資產(chǎn)配置效率實現(xiàn)家庭財富保值增值，緩解資產(chǎn)相對貧困，但擁有較高資產(chǎn)的人也有可能因為教育程度和金融素養(yǎng)較高，更有能力使用數(shù)字普惠金融產(chǎn)品創(chuàng)造更多的收益。因此，二者之間可能存在互為因果的內(nèi)生性問題。為了克服這一內(nèi)生性問題，本文應用工具變量法進行估計。借鑒王修華等的做法，[21]114-133將數(shù)字普惠金融指數(shù)滯后一期和省域內(nèi)除自身地級市以外的其他地級市的數(shù)字普惠金融發(fā)展水平的平均值作為數(shù)字普惠金融的工具變量引入模型。

(2)模型設定

為了驗證數(shù)字普惠金融對資產(chǎn)相對貧困的緩解效應，設計以下回歸模型：

Rpstatusi=α0+α1Difi+αiXi+μi

(1)

其中，Rpstatusi代表資產(chǎn)相對貧困狀態(tài)，如果居民家庭總資產(chǎn)低于相對貧困線，表明該家庭處于相對貧困狀態(tài)，賦值為1,反之，賦值為0；Difi代表i家庭所在地市數(shù)字普惠金融發(fā)展指數(shù)；Xi代表家庭、戶主和區(qū)域?qū)用娴目刂谱兞?；μi為隨機誤差項；下標i代表家庭。由于因變量是二分類變量，故使用Probit模型。

為進一步探尋數(shù)字普惠金融緩解相對貧困的機制，應用中介效應模型識別金融素養(yǎng)對數(shù)字普惠金融減緩相對貧困的傳導路徑。式(2)至式(4)是中介效應檢驗的三個方程。

Rpstatusi=γ0+γ1Difi+γiXi+εi

(2)

Medi=β0+β1Difi+ωi

(3)

Rpstatusi=λ0+λ1Difi+λ2Medi+λiXi+νi

(4)

其中，Medi代表中介變量金融素養(yǎng)得分；εi、ωi、νi代表隨機誤差項。

四、回歸結(jié)果分析

(一)基準回歸

由表2列(1)可知(7)通過多重共線性和異方差檢驗，發(fā)現(xiàn)模型不存在多重共線性問題，但存在異方差，故使用stata中的hetprob命令估計。，數(shù)字普惠金融在5%的水平上顯著負向影響居民資產(chǎn)相對貧困，影響系數(shù)為-0.007 2，表明數(shù)字普惠金融發(fā)展指數(shù)變化一單位，居民資產(chǎn)相對貧困的發(fā)生概率降低0.4%(8)離散選擇變量的 Probit 或 Logit 模型，其回歸系數(shù)的含義不同于OLS 模型，解釋變量對被解釋變量的影響效應需進行轉(zhuǎn)換計算。。這意味著數(shù)字普惠金融發(fā)展水平越高，數(shù)字交易越活躍，居民進行金融活動的概率越大，使得投資渠道相對匱乏的居民可以更好地利用數(shù)字普惠金融進行資產(chǎn)優(yōu)化配置，促進收入流量向財富存量轉(zhuǎn)換，進而降低資產(chǎn)相對貧困發(fā)生的可能性。由表2中列(2)和列(3)可知，數(shù)字普惠金融指數(shù)的兩個子維度覆蓋廣度和使用深度的系數(shù)也均顯著為負，這表明兩個子維度對資產(chǎn)相對貧困同樣具有明顯的減緩效應，其參數(shù)估計值分別為-0.006 5和-0.009 0。并且，相對于覆蓋廣度，數(shù)字普惠金融的使用深度對資產(chǎn)相對貧困的減緩效應更大。因而，假設1得到驗證。從控制變量來看(9)受篇幅限制，省略控制變量結(jié)果。，戶主的受教育年限和健康狀況負向顯著影響家庭的資產(chǎn)相對貧困狀態(tài)。此外，使用互聯(lián)網(wǎng)、家庭規(guī)模大、人力資本豐富、持有風險金融資產(chǎn)的家庭資產(chǎn)相對貧困概率更低，家庭是否有醫(yī)保則對資產(chǎn)相對貧困的影響不顯著。

表2 全樣本分析結(jié)果

(二)異質(zhì)性分析

1.區(qū)域異質(zhì)性

為了檢驗數(shù)字普惠金融對資產(chǎn)相對貧困減緩效應是否存在區(qū)域異質(zhì)性，分別對東部和中西部地區(qū)家庭樣本進行回歸分析，結(jié)果如表3的(1)(2)列所示，數(shù)字普惠金融在東部和中西部地區(qū)對資產(chǎn)相對貧困均有顯著負向影響，但對中西部地區(qū)的減緩效應更強。

表3 分地區(qū)和家庭的回歸結(jié)果

2.家庭異質(zhì)性

考慮到家庭互聯(lián)網(wǎng)使用程度和風險偏好對數(shù)字普惠金融資產(chǎn)配置效應的影響，分別生成互聯(lián)網(wǎng)與數(shù)字普惠金融、風險偏好與數(shù)字普惠金融交互項，探討其對資產(chǎn)相對貧困的影響，結(jié)果如表3中(3)(4)列所示?；ヂ?lián)網(wǎng)使用與數(shù)字普惠金融指數(shù)、風險偏好與數(shù)字普惠金融指數(shù)的交互項系數(shù)顯著為正，說明互聯(lián)網(wǎng)使用程度提升和風險偏好增強會削弱數(shù)字普惠金融減緩資產(chǎn)相對貧困的效應。原因在于，一方面互聯(lián)網(wǎng)使用程度高的家庭有除數(shù)字普惠金融之外的多種替代渠道改善存量財富，[22]50-56，[23]146-156緩解資產(chǎn)相對貧困，另一方面網(wǎng)絡貸款和智能投顧中的欺詐、騙局等帶來的負面影響也可能削弱數(shù)字普惠金融減緩資產(chǎn)相對貧困的效應。此外，風險偏好增強也會削弱數(shù)字普惠金融緩解資產(chǎn)相對貧困的效應，即偏好高風險、高回報項目的家庭不一定具備相應的金融素養(yǎng)，進而在數(shù)字普惠金融平臺上投資、理財時過于自信，導致資產(chǎn)虧損和財富流失。

3.群體異質(zhì)性

為了檢驗數(shù)字普惠金融對不同資產(chǎn)規(guī)模群體的資產(chǎn)影響的異質(zhì)性，將家庭樣本劃分為四組，以家庭財富為被解釋變量，檢驗數(shù)字普惠金融對家庭財富的影響。表3中列(5)至列(8)分別是 0.25、0.5、0.75、0.9 分位數(shù)的回歸結(jié)果。可見，數(shù)字普惠金融指數(shù)的系數(shù)在0.5分位點時最高，之后隨著資產(chǎn)分位點的提高而下降，并且在0.25分位點時的系數(shù)大于在0.9 分位點時的系數(shù)。這說明資產(chǎn)越多的群體，在數(shù)字普惠金融發(fā)展過程中并沒有受益更多；數(shù)字普惠金融對不同資產(chǎn)規(guī)模群體的財富存量提升都有顯著正向作用，并且對低資產(chǎn)群體的影響大于高資產(chǎn)群體。其原因可能是傳統(tǒng)金融領域的“二八法則”作用于資產(chǎn)較多的富人群體，使得他們并不依賴于數(shù)字普惠金融增加家庭財富。而數(shù)字普惠金融的發(fā)展，讓金融服務更加便捷，用戶覆蓋面更廣，優(yōu)化了金融市場供給結(jié)構(gòu)，拓寬了相對貧困群體的投資渠道，進而使其財富保值增值?；谝陨戏治觯僭O2得到驗證。

(三)機制分析

前文分析指出，數(shù)字普惠金融能夠增強居民金融素養(yǎng)、優(yōu)化資產(chǎn)配置效率、增值家庭財富，進而緩解資產(chǎn)相對貧困。一方面，數(shù)字普惠金融的信息滲透和社會互動效應有助于減緩“數(shù)字鴻溝”對家庭資產(chǎn)配置的制約，加強不同主體之間的信息和知識傳遞，提高相對貧困群體接觸金融信息的頻率，使其在“耳濡目染”中提升金融素養(yǎng)。另一方面，金融素養(yǎng)的提升有助于正確認知和主動利用數(shù)字普惠金融產(chǎn)品和服務，激發(fā)金融市場參與和優(yōu)化資產(chǎn)配置行為，實現(xiàn)財富保值增值，進而緩解資產(chǎn)相對貧困。為此，將金融素養(yǎng)作為中介變量以識別數(shù)字普惠金融對資產(chǎn)相對貧困減緩效應的傳導機制，回歸結(jié)果如表4所示。

表4 金融素養(yǎng)的中介效應

其中，列(1)至列(3)驗證了綜合金融素養(yǎng)的中介效應。列(1)中數(shù)字普惠金融對資產(chǎn)相對貧困的影響系數(shù)顯著為負，列(2)中數(shù)字普惠金融對綜合金融素養(yǎng)的影響系數(shù)顯著為正，列(3)中數(shù)字普惠金融和綜合金融素養(yǎng)對資產(chǎn)相對貧困的影響均顯著為負，并且Sobel檢驗和Bootstrap檢驗的系數(shù)顯著為負，用Bootstrap法自助抽樣1 000次后，中介效應系數(shù)的置信區(qū)間不包含0，這說明綜合金融素養(yǎng)的中介效應存在且為部分中介效應。列(4)至列(7)進一步區(qū)分了主觀金融素養(yǎng)(Finit1)和客觀金融素養(yǎng)(Finit2)在數(shù)字普惠金融減緩資產(chǎn)相對貧困中的作用。其中，數(shù)字普惠金融對主觀金融素養(yǎng)和主觀金融素養(yǎng)對資產(chǎn)相對貧困的回歸系數(shù)均不顯著，Sobel檢驗和Bootstrap檢驗也不顯著，說明主觀金融素養(yǎng)在減緩資產(chǎn)相對貧困中不存在中介效應；而數(shù)字普惠金融對客觀金融素養(yǎng)和資產(chǎn)相對貧困的回歸系數(shù)均顯著，客觀金融素養(yǎng)對資產(chǎn)相對貧困的系數(shù)顯著為負，Sobel檢驗和Bootstrap檢驗的系數(shù)顯著為負，且中介效應系數(shù)的置信區(qū)間不包含0，說明客觀金融素養(yǎng)在數(shù)字普惠金融減緩資產(chǎn)相對貧困中存在部分中介效應。

綜上，假設3得到驗證，并且投資者的客觀金融素養(yǎng)水平越高，數(shù)字普惠金融減緩資產(chǎn)相對貧困的效應越大。

(四)內(nèi)生性處理與穩(wěn)健性分析

1.內(nèi)生性處理

為了緩解內(nèi)生性的影響，使用IV-Probit模型并將“省域內(nèi)除自身地級市以外的其他地級市數(shù)字普惠金融發(fā)展水平的平均值”和“數(shù)字普惠金融指數(shù)滯后一期”作為工具變量。結(jié)果表明(10)受篇幅限制未予匯報，留存?zhèn)渌?。，?shù)字普惠金融對資產(chǎn)相對貧困的影響在IV-Probit估計中依然顯著，并且沃爾德外生性檢驗和CLR、AR、K的P值均顯著，表明核心解釋變量是內(nèi)生的，所選工具變量也不是弱工具變量。上述分析表明，推動數(shù)字普惠金融發(fā)展確實是減緩資產(chǎn)相對貧困的重要途徑。

2.穩(wěn)健性分析

進一步地，從以下四個方面對回歸結(jié)果進行穩(wěn)健性檢驗：(1)將回歸模型替換為Logit模型，(2)使用經(jīng)典的LPM模型檢驗，(3)剔除數(shù)字普惠金融發(fā)展程度較高的省會城市、副省級城市的家庭樣本，(4)將地市及以上城市的數(shù)字普惠金融指數(shù)替換為縣域尺度的數(shù)字普惠金融指數(shù)。結(jié)果表明(11)受篇幅限制未予匯報，留存?zhèn)渌鳌?，無論是變換計量模型、剔除部分樣本還是替換核心解釋變量，數(shù)字普惠金融回歸系數(shù)的符號以及顯著性均和基準回歸保持一致，說明數(shù)字普惠金融緩解資產(chǎn)相對貧困的結(jié)論具有穩(wěn)健性。

五、結(jié)論與建議

本文基于匹配北京大學數(shù)字普惠金融指數(shù)與CHFS2017得到的268個城市的6 302個家庭樣本數(shù)據(jù)，運用Probit模型和中介效應模型，實證檢驗了數(shù)字普惠金融對資產(chǎn)相對貧困的減緩效應及其傳導機制，得到如下主要結(jié)論：(1)數(shù)字普惠金融有利于緩解資產(chǎn)相對貧困，并且數(shù)字普惠金融使用深度相比覆蓋廣度對資產(chǎn)相對貧困的緩解效應更大。(2)數(shù)字普惠金融對中西部地區(qū)居民的資產(chǎn)相對貧困緩解效應更強，這表明數(shù)字普惠金融是突破傳統(tǒng)金融機構(gòu)服務的時空限制、優(yōu)化金融市場供給，提升中西部居民的金融可得性，減緩資產(chǎn)相對貧困的重要途徑。不過，互聯(lián)網(wǎng)使用程度提升和風險偏好增強會削弱數(shù)字普惠金融減緩資產(chǎn)相對貧困的效應。(3)數(shù)字普惠金融對不同資產(chǎn)規(guī)模群體的財富存量的提升都有顯著正向作用，并且對低資產(chǎn)群體的影響大于高資產(chǎn)群體。這說明數(shù)字普惠金融發(fā)展過程中存在“長尾效應”，使得金融更具有普惠性，能讓不同資產(chǎn)規(guī)模的群體都享受到數(shù)字普惠金融發(fā)展帶來的好處。(4)數(shù)字普惠金融通過提高居民的金融素養(yǎng)緩解資產(chǎn)相對貧困，綜合金融素養(yǎng)和客觀金融素養(yǎng)發(fā)揮了部分中介效應，但主觀金融素養(yǎng)不存在中介效應。然而，我國居民整體的金融素養(yǎng)較低，有75.59%的受訪主體客觀金融素養(yǎng)不及格，大部分受訪主體的主觀金融素養(yǎng)也不高。

基于上述結(jié)論，本文提出如下建議：(1)大力推進數(shù)字普惠金融發(fā)展。一方面，持續(xù)拓展數(shù)字普惠金融的覆蓋廣度，突破傳統(tǒng)金融服務的地理限制，如加快推進5G基站、大數(shù)據(jù)中心等數(shù)字基礎設施建設，實現(xiàn)區(qū)域全覆蓋，進一步優(yōu)化金融服務供給；另一方面，不斷深化數(shù)字普惠金融的使用深度，鼓勵數(shù)字普惠金融平臺和傳統(tǒng)金融機構(gòu)加大科技創(chuàng)新投入，創(chuàng)新數(shù)字普惠金融產(chǎn)品，優(yōu)化完善數(shù)字普惠金融服務功能，增強居民數(shù)字普惠金融使用的可負擔性和效能，有效激發(fā)居民的金融服務需求和金融市場參與潛能。(2)加快推進中西部地區(qū)數(shù)字基礎設施建設，促進數(shù)字普惠金融發(fā)展。加強中西部的通信基礎設施建設，在偏遠且互聯(lián)網(wǎng)使用率低的中西部地區(qū)普及數(shù)字終端，為相對貧困群體提供定制化金融產(chǎn)品和金融服務，充分挖掘數(shù)字普惠金融的“包容性”和“普惠性”，讓數(shù)字普惠金融惠及更多中西部地區(qū)的居民。(3)加強相對貧困戶、老人等“數(shù)字弱勢群體”的數(shù)字素養(yǎng)和金融知識培訓，努力提升其數(shù)字普惠金融素養(yǎng)。政府應大力普及數(shù)字和金融知識，多維度、多渠道提升相對貧困和弱勢群體的數(shù)字普惠金融素養(yǎng)，克服“數(shù)字鴻溝”和金融素養(yǎng)匱乏帶來的“自我排斥”，同時增強其網(wǎng)絡詐騙、金融風險防范意識。