殷向宇 周龍 閆亮(河北經(jīng)貿(mào)大學(xué)數(shù)學(xué)與統(tǒng)計學(xué)學(xué)院)
數(shù)字普惠金融是依托不斷發(fā)展的數(shù)字技術(shù)而發(fā)展起來的,并逐漸由城市向農(nóng)村推廣,使農(nóng)村的生活變得豐富又便捷。我國實施鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略,農(nóng)村推進高質(zhì)量發(fā)展是農(nóng)民所希望的,也是較難實現(xiàn)的。數(shù)字普惠金融作為數(shù)字經(jīng)濟和普惠金融兩者的結(jié)合,它可以促進鄉(xiāng)村振興,實現(xiàn)共同富裕。
近兩年,對數(shù)字普惠金融的研究迎來了一個大高潮,且更加重視數(shù)字普惠金融與人民生活關(guān)系的研究。學(xué)者對數(shù)字普惠金融發(fā)展的研究主要集中在其好處、問題、體系和趨勢上。仇佳晨、李磊等(2021)分析了數(shù)字普惠金融的優(yōu)點和問題,提出當(dāng)下應(yīng)構(gòu)建可以有效支持實體經(jīng)濟的金融體制、創(chuàng)新監(jiān)管模式和緊密結(jié)合科技與金融的建議[1]。趙宇紅、梁光華等(2021)構(gòu)建了農(nóng)村數(shù)字普惠金融生態(tài)體系,并提出創(chuàng)建良好農(nóng)村數(shù)字金融生態(tài)環(huán)境、加強知識宣傳力度和提升農(nóng)民金融風(fēng)險防范意識的建議[2]。這些研究成果為本文弄清數(shù)字普惠金融概念和選取合理指標(biāo)提供了借鑒。另外,數(shù)字普惠金融的發(fā)展會縮小城鄉(xiāng)居民收入差距,徐曼蕓、楊德琪和張會榮(2020)對云南省的研究證實了這一點[3]。數(shù)字普惠金融指數(shù)與農(nóng)民收入水平正相關(guān),能提高農(nóng)村居民收入水平[4]。這些學(xué)者大部分建立了影響機制的模型,但沒有檢驗后者是否會對前者有影響。
通過整理相關(guān)文獻,選取較合理的指標(biāo),利用個體固定效應(yīng)模型對我國各省數(shù)字普惠金融和農(nóng)村居民收入的關(guān)系進行定量研究,并驗證其中的穩(wěn)健性和內(nèi)生性。在全國范圍得到的結(jié)論和建議會對正在實施鄉(xiāng)村振興的各地政府起到促進作用,從而有利于提高農(nóng)民生活水平,縮小貧富差距,減緩區(qū)域發(fā)展不平衡。
在傳統(tǒng)金融體系中,低收入的農(nóng)民時常有被排斥的情況,普惠金融可以緩解對農(nóng)村居民的金融排斥。本文在參考了傳統(tǒng)金融和普惠金融對收入影響的理論機制后,歸納了數(shù)字普惠金融對農(nóng)村居民收入的直接及間接影響機制。
直接影響機制:由于互聯(lián)網(wǎng)的普及,降低了成本,從而緩解了金融排斥。利用新型數(shù)字技術(shù)對風(fēng)險等級評估,金融供給方可為低收入群體提供豐富的、合適的金融產(chǎn)品和服務(wù)。數(shù)字普惠金融通過借貸融資創(chuàng)業(yè)和儲蓄投資實現(xiàn)農(nóng)民的直接增收效應(yīng)。
間接影響機制:數(shù)字普惠金融通過經(jīng)濟發(fā)展的包容性增長和“滑滴效應(yīng)”影響農(nóng)村居民收入。
數(shù)據(jù)來源與變量選擇如下。
本文選了31個省(地區(qū))有關(guān)農(nóng)村居民收入水平的數(shù)據(jù),分別出自《中國統(tǒng)計年鑒》和阿里研究院報告(2013-2020)。
被解釋變量:農(nóng)村居民收入水平(y)。
解釋變量:數(shù)字普惠金融發(fā)展水平(difi),采用北京大學(xué)編制的數(shù)字普惠金融指數(shù)。
變量選取詳見表1。
表1 變量選取
由表2可知,各變量間極差較大,數(shù)字普惠金融指數(shù)標(biāo)準(zhǔn)差為68.76,說明我國31個?。ǖ貐^(qū))在這方面有著較大的差異。對外開放水平的變異系數(shù)是1.04,是最大的,說明各地區(qū)對外開放水平的差異極大,因為有些地區(qū)的政策使對外開放水平有極大的差異。
表2 描述性統(tǒng)計
采用 31個?。ǖ貐^(qū))的面板數(shù)據(jù)進行回歸分析,基礎(chǔ)模型如下:
對每個變量求對數(shù),用新生成的變量建立模型。在這個模型中,yit表示每個地區(qū)第t個年份的人均可支配收入,其中i和t分別表示個體和時點,β表示回歸系數(shù),ε為誤差項。
1.模型選擇性檢驗
設(shè)定顯著性水平為5%,首先通過面板設(shè)定檢驗,在普通最小二乘回歸與混合效應(yīng)模型中選擇一個最優(yōu)模型,構(gòu)建F檢驗統(tǒng)計量。F值為438.93,臨界值為1.47,認(rèn)為有個體時點效應(yīng)。接著做LM檢驗,個體固定效應(yīng)檢驗中F值為123.91,臨界值為1.5134。時點固定效應(yīng)檢驗中F值為1.54,臨界值為2.05,認(rèn)為有個體固定效應(yīng)。最后進行Hausman檢驗,統(tǒng)計量的值為18.19,p值為0.0111,最優(yōu)模型為個體固定效應(yīng)模型(詳見表3)。
表3 模型估計結(jié)果
2.模型穩(wěn)健性檢驗
固定效應(yīng)模型為最優(yōu)模型,但模型是否已經(jīng)穩(wěn)健,必須進行穩(wěn)健性檢驗。這里采用比較常用的聚類穩(wěn)健固定效應(yīng)方法進行估計,可以得出FE1的參數(shù)與FE2的參數(shù)一致,沒有變化。只有財政支出水平的系數(shù)不顯著,說明個體固定效應(yīng)模型能夠滿足穩(wěn)健性要求。
3.內(nèi)生性檢驗
由于自變量與因變量之間可能存在內(nèi)生性,所以需要繼續(xù)進行內(nèi)生性檢驗。平均每一營業(yè)網(wǎng)點服務(wù)人口會對數(shù)字普惠金融產(chǎn)生正向影響,但這一變量不會直接影響因變量的收入,所以它作為工具變量。其中,Cragg-Donald Wald F statistic是111.419,大于10。弱工具量檢驗F值為30.152,大于10%偏差下的23.109。在內(nèi)生性檢驗中Robust regression F 統(tǒng)計量為4.303,P值為0.0391,說明不存在內(nèi)生性,這兩個變量是單向影響的關(guān)系。
在1%的顯著水平下,通過了t檢驗,數(shù)字普惠金融指數(shù)與各省農(nóng)村居民收入水平顯著正相關(guān)。數(shù)字普惠金融指數(shù)每增加1個單位,農(nóng)村居民收入水平的對數(shù)平均增加0.272個單位。地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平也能拉動農(nóng)村居民收入的增長,經(jīng)濟發(fā)展水平每增加1個單位,農(nóng)村居民收入的對數(shù)平均增加0.631個單位。因產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)是第二產(chǎn)業(yè)與第三產(chǎn)業(yè)的增加值,所以與農(nóng)村居民收入負(fù)相關(guān)。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)每增加1個單位,農(nóng)村居民收入的對數(shù)平均減少0.0847個單位。
綜上所述,自變量確實會對因變量的發(fā)展產(chǎn)生影響,使各省農(nóng)村生活產(chǎn)生差異,兩者的關(guān)系不會受時間的影響,而是由于個體的不同造成對各省作用大小的不同。應(yīng)該重視在農(nóng)村地區(qū)發(fā)展數(shù)字普惠金融,尤其是落后的地區(qū),要緊跟時代發(fā)展趨勢,利用數(shù)字的力量帶動農(nóng)民提高收入,改善生活條件。
一是加強宣傳推廣。大多數(shù)農(nóng)村居民依然偏愛儲蓄,認(rèn)為把錢存在銀行里最安全,對數(shù)字普惠金融這樣的新事物難以接受,工作人員要向農(nóng)村居民講解相關(guān)知識,改變農(nóng)民的原有觀念。
二是提高數(shù)字普惠金融信息管理。不法分子盜用客戶信息的事情時有發(fā)生,給客戶的利益造成一定損害,導(dǎo)致農(nóng)民對數(shù)字化產(chǎn)品有較大的疑慮。相關(guān)部門需要加強信息管理,保障用戶信息安全和質(zhì)量,減少農(nóng)民被詐騙的擔(dān)憂。
三是加強基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和信用信息體系建設(shè)。由于城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)較好,城市居民辦理數(shù)字普惠金融業(yè)務(wù)較方便,而農(nóng)民在基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)不健全的農(nóng)村,辦理數(shù)字普惠金融業(yè)務(wù)有較多不便,所以要通過完善基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的方式給其創(chuàng)造良好發(fā)展空間,使其更快發(fā)展。
四是提高各地區(qū)的創(chuàng)新能力,激發(fā)市場的主觀能動性。生活條件逐漸變好的農(nóng)村居民會產(chǎn)生新的需求,且他們的需求和城市居民不一樣,所以要創(chuàng)新金融產(chǎn)品,盡可能符合農(nóng)民的利益,吸引更多的人。