吳海平，李士森 ，孔曉芳 ，任金政

(1.河北經(jīng)貿(mào)大學(xué)，河北 石家莊 050061；2. 石家莊鐵路職業(yè)技術(shù)學(xué)院，河北 石家莊 050061；3.中國農(nóng)業(yè)大學(xué)，北京100061)

0 引言

2005年聯(lián)合國提出普惠金融的概念，旨在通過減少金融排斥緩解金融資源配置失衡，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的均衡性和可持續(xù)性。對(duì)我國而言，普惠金融是全面建成小康社會(huì)的必然要求，有利于推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長轉(zhuǎn)型，促進(jìn)社會(huì)公平和諧，受到黨中央、國務(wù)院的高度重視。2015年國務(wù)院印發(fā)《推進(jìn)普惠金融發(fā)展規(guī)劃(2016-2020年)》，明確了我國普惠金融發(fā)展的指導(dǎo)思想和基本原則，推動(dòng)我國金融服務(wù)覆蓋率、可得性和滿意度不斷提升。2022年2月28日，習(xí)近平總書記主持召開中央全面深化改革委員會(huì)會(huì)議，審議通過《推進(jìn)普惠金融高質(zhì)量發(fā)展的實(shí)施意見》，為我國普惠金融高質(zhì)量發(fā)展明確了具體的方向和目標(biāo)。

普惠金融是“以可負(fù)擔(dān)的成本為有金融服務(wù)需求的社會(huì)各階層和群體提供適當(dāng)、有效的金融服務(wù)”，但是傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)受到成本、技術(shù)、理念等因素的制約，往往將小微企業(yè)、農(nóng)民、城鎮(zhèn)低收入人群、貧困人群和殘疾人、老年人等“長尾客戶”排除在金融服務(wù)之外，只為“金字塔頂端”的客戶提供金融產(chǎn)品，嚴(yán)重影響金融的普惠程度，而數(shù)字普惠金融通過將金融與數(shù)字科技高度融合，極大降低了金融服務(wù)的門檻和成本，能夠有效降低金融排斥，增加金融產(chǎn)品和服務(wù)對(duì)低收入和弱勢(shì)群體的包容性，為普惠金融的高質(zhì)量推進(jìn)提供了新路徑。數(shù)字普惠金融的高級(jí)原則由我國在2016年G20杭州峰會(huì)上首次提出，目前已成為我國金融供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的重要方式和手段，因此研究數(shù)字普惠金融的影響因素，更好發(fā)揮普惠金融對(duì)我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展、鄉(xiāng)村振興和鞏固拓展脫貧攻堅(jiān)成果的作用具有重要現(xiàn)實(shí)意義。

1 文獻(xiàn)綜述

現(xiàn)有文獻(xiàn)主要側(cè)重于數(shù)字普惠金融的測(cè)度方法、發(fā)展特征和作用效果，如郭峰等[1]的研究成果為學(xué)界提供了一套反映數(shù)字普惠金融發(fā)展的指標(biāo)性數(shù)據(jù)。張勛等[2]、葛和平等[3]的研究結(jié)果認(rèn)為，我國數(shù)字普惠金融呈現(xiàn)出由西向東遞減發(fā)展的總體趨勢(shì)，并且在經(jīng)濟(jì)發(fā)展落后地區(qū)的發(fā)展速度更快。而數(shù)字普惠金融的發(fā)展具有較為顯著的經(jīng)濟(jì)效果，主要包括：能夠有效緩解金融排斥[4]、優(yōu)化金融資源的合理配置[5]、提高金融機(jī)構(gòu)的效率[6]并通過更加包容的金融服務(wù)促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長[7]，提高農(nóng)村居民可支配收入[8]，為鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略服務(wù)。從現(xiàn)有研究成果看，對(duì)數(shù)字普惠金融影響因素的研究較少，利用文本分析法分析政府關(guān)注度對(duì)數(shù)字普惠金融影響的研究更少。

數(shù)字普惠金融的發(fā)展離不開數(shù)字科技的發(fā)展、基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)、居民教育水平的提高、社會(huì)對(duì)數(shù)字金融方式的接受和財(cái)稅政策對(duì)金融機(jī)構(gòu)的激勵(lì)，這些因素都需要各級(jí)政府的引導(dǎo)和推動(dòng)，因此政府對(duì)相關(guān)要素的關(guān)注是數(shù)字普惠金融發(fā)展的主要影響因素。本文通過文本分析法，構(gòu)建政府關(guān)注度指標(biāo)，衡量政府關(guān)注對(duì)數(shù)字普惠金融的影響作用，為我國數(shù)字普惠金融的高質(zhì)量發(fā)展提供參考。

2 政府關(guān)注度的文本分析

2.1 文本數(shù)據(jù)的提取

為保證文本數(shù)據(jù)來源的連續(xù)和完整，本文從各地政府網(wǎng)站收集了2011-2021年31個(gè)省級(jí)行政區(qū)的341份《政府工作報(bào)告》，通過對(duì)其中部分年份和地區(qū)的報(bào)告進(jìn)行精讀，綜合現(xiàn)有研究文獻(xiàn)，提取出47個(gè)與數(shù)字普惠金融發(fā)展相關(guān)的關(guān)鍵詞，并根據(jù)對(duì)關(guān)鍵詞內(nèi)涵的分析，將關(guān)鍵詞分為4個(gè)類別：發(fā)展規(guī)劃類、相關(guān)概念類、數(shù)字技術(shù)類和應(yīng)用實(shí)踐類。其中發(fā)展規(guī)劃類主要是指當(dāng)?shù)卣陌l(fā)展理念和重點(diǎn)方向，政府對(duì)“綠色、環(huán)境、低碳、減排、生態(tài)、能源、污染、新技術(shù)、新理念、新方法、升級(jí)”等詞匯的關(guān)注度越高，將越重視數(shù)字發(fā)展領(lǐng)域；相關(guān)概念類主要包括數(shù)字金融發(fā)展過程中的流行詞匯，如“數(shù)字、智慧、數(shù)據(jù)、大數(shù)據(jù)、人工智能、信息、智能、知識(shí)、工業(yè)4.0、虛擬”等；數(shù)字技術(shù)類主要包括數(shù)字金融發(fā)展過程中用到的軟硬件技術(shù)，如“5G、4G、通信、互聯(lián)網(wǎng)、網(wǎng)絡(luò)、新能源、新材料、寬帶、光纖、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈、芯片、集成電路、軟件”等；應(yīng)用實(shí)踐類主要是指數(shù)字金融發(fā)展的延展性應(yīng)用，涉及到如“新零售、線上、直播、電子商務(wù)、協(xié)同、有線、電子、移動(dòng)、網(wǎng)上、微信、遠(yuǎn)程”等詞匯。利用Python軟件中的jieba工具包逐個(gè)對(duì)工作報(bào)告進(jìn)行分詞和統(tǒng)計(jì)，結(jié)果如表1所示，其中列出了詞頻和關(guān)鍵詞占比。

表1 2010-2021年政府對(duì)數(shù)字發(fā)展關(guān)注的關(guān)鍵詞統(tǒng)計(jì)結(jié)果

表1中的詞頻是該關(guān)鍵詞出現(xiàn)的次數(shù)，作為衡量政府關(guān)注度的絕對(duì)指標(biāo)，關(guān)鍵詞出現(xiàn)的頻次越高，表示政府的關(guān)注次數(shù)越多；占比是關(guān)鍵詞占《政府工作報(bào)告》全文總詞數(shù)的比例，作為衡量政府關(guān)注度的相對(duì)指標(biāo)，占比越高，表示政府對(duì)數(shù)字發(fā)展工作的重視程度越高。從表1可以看出，在發(fā)展規(guī)劃類中，政府關(guān)注度最高的兩個(gè)關(guān)鍵詞是“生態(tài)”和“環(huán)境”，社會(huì)經(jīng)濟(jì)中的生態(tài)環(huán)境治理離不開數(shù)字化的方法和手段，數(shù)字化建設(shè)是促進(jìn)數(shù)字普惠金融發(fā)展的基礎(chǔ)；在相關(guān)概念類中，政府關(guān)注度最高的兩個(gè)關(guān)鍵詞是“信息”和“數(shù)字”，說明數(shù)字和信息是政府制定數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)劃中重點(diǎn)關(guān)注的核心概念；在數(shù)字技術(shù)類中，政府關(guān)注度最高的兩個(gè)關(guān)鍵詞是“網(wǎng)絡(luò)”和“互聯(lián)網(wǎng)”，表明網(wǎng)絡(luò)建設(shè)仍然是目前各地區(qū)數(shù)字化建設(shè)中的重點(diǎn)任務(wù)；在應(yīng)用實(shí)踐類中，政府關(guān)注度最高的兩個(gè)關(guān)鍵詞是“協(xié)同”和“電子商務(wù)”，這意味著數(shù)字普惠金融在現(xiàn)階段的應(yīng)用更多體現(xiàn)在遠(yuǎn)程協(xié)同和電子商務(wù)中。

2.2 政府關(guān)注度的變化趨勢(shì)

圖1展示了2011年以來政府對(duì)數(shù)字發(fā)展的關(guān)注程度。整體來看，全國各地政府對(duì)數(shù)字發(fā)展關(guān)注度總量呈現(xiàn)上升趨勢(shì)：詞頻和占比分別從2011年的2 260和1.05%增加至2021年的3 762和1.85%，年均增長率分別為5.23%和5.83%。

圖1 2011-2021年政府對(duì)數(shù)字發(fā)展關(guān)注度的絕對(duì)(上圖)和相對(duì)指標(biāo)(下圖)變化情況

從圖1中可以看出，在“十二五”期間，數(shù)字發(fā)展的關(guān)鍵詞頻次和占比都顯著提高，“十三五”期間雖然增長速度放緩，但關(guān)鍵詞占比仍保持了較為平穩(wěn)的增長速度，可見政府對(duì)數(shù)字發(fā)展的關(guān)注度越來越高。從關(guān)鍵詞的結(jié)構(gòu)可以看出，在四類關(guān)鍵詞中占比最高的是發(fā)展規(guī)劃類，因?yàn)樵擃愔械年P(guān)鍵詞更多涉及到政府的指導(dǎo)思想和發(fā)展理念，因此在政府關(guān)注的各項(xiàng)公共事務(wù)中可能都會(huì)提及，造成該類關(guān)鍵詞占比較高，但從發(fā)展趨勢(shì)來看，發(fā)展規(guī)劃類關(guān)鍵詞占比并未呈現(xiàn)出明顯的增加趨勢(shì)，尤其是在“十三五”期間，發(fā)展規(guī)劃類關(guān)鍵詞占比基本維持在1%，關(guān)鍵詞占比顯著增加的是相關(guān)概念類和數(shù)字技術(shù)類，表明近年來各地政府逐步完成從發(fā)展理念到具體措施的過渡，更加關(guān)注數(shù)字普惠金融發(fā)展過程中的新概念、新技術(shù)和新措施。

2011-2021年各省政府在《政府工作報(bào)告》中對(duì)數(shù)字發(fā)展相關(guān)關(guān)鍵詞占比情況如圖2所示。從中可以看出，2011-2021年各省政府對(duì)數(shù)字發(fā)展的相關(guān)關(guān)注度在逐步增強(qiáng)(圖2中顯示為顏色越來越深)，但各省之間存在一定差距，統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示，2021年各省政府對(duì)數(shù)字發(fā)展的相關(guān)關(guān)注度在0.63%～2.31%之間，關(guān)注度最高的為貴州，是新疆的3.67倍，各省之間的標(biāo)準(zhǔn)差為0.33%。但更進(jìn)一步的統(tǒng)計(jì)計(jì)算結(jié)果顯示，2011-2021年我國各省政府對(duì)數(shù)字發(fā)展關(guān)注度的差異存在一定程度的降低趨勢(shì)，關(guān)鍵詞占比的變異系數(shù)從2011年的0.203 6降低為2021年的0.183 1。

圖2 2011-2021年各省政府對(duì)數(shù)字發(fā)展關(guān)注度熱力圖

3 模型設(shè)計(jì)與變量選取

3.1 模型設(shè)定

從經(jīng)濟(jì)學(xué)角度分析，政府無法對(duì)管轄內(nèi)的所有事務(wù)給予同樣的重視程度，因此政府關(guān)注度對(duì)于社會(huì)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展屬于一種稀缺資源，不同的資源分配會(huì)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長造成差異性影響。政府重視數(shù)字經(jīng)濟(jì)和數(shù)字技術(shù)，給予數(shù)字普惠金融更多的關(guān)注，通常意味著金融機(jī)構(gòu)能夠得到更多的資源分配和內(nèi)在激勵(lì)，因此政府關(guān)注度理論上能夠?qū)?shù)字普惠金融的發(fā)展起到促進(jìn)和推動(dòng)作用：一是政府的關(guān)注能夠使金融行業(yè)和民眾更多接觸到數(shù)字金融發(fā)展的相關(guān)信息和理念，提高數(shù)字普惠金融的社會(huì)接受度；二是《政府工作報(bào)告》中的政府關(guān)注更容易成為落地政策，在數(shù)字技術(shù)和基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)等方面給予更多的政策傾斜；三是主管政府的關(guān)注更傾向于在各個(gè)部門之間形成協(xié)同合力，共同促進(jìn)數(shù)字普惠金融的發(fā)展。

為了檢驗(yàn)政府關(guān)注對(duì)數(shù)字普惠金融發(fā)展的影響效果，本文構(gòu)建面板數(shù)據(jù)計(jì)量模型如下：

lnDIFit=α+β1lnGwordit+γ1lnXit+εit

其中，DIF為Digital Inclusive Finance的首寫字母，表示數(shù)字普惠金融發(fā)展?fàn)顩r，即模型的因變量；Gword表示政府關(guān)注度，可以選用絕對(duì)指標(biāo)(詞頻)或相對(duì)指標(biāo)(占比)；X為控制變量；面板數(shù)據(jù)的地區(qū)和年份分別用i和t表示，所有變量均進(jìn)行自然對(duì)數(shù)處理。

3.2 變量選取

數(shù)字普惠金融發(fā)展?fàn)顩r(DIF)。本文選擇北京大學(xué)發(fā)布的中國數(shù)字普惠金融指數(shù)(2021版)來衡量各區(qū)域數(shù)字普惠金融發(fā)展?fàn)顩r，時(shí)間跨度為2011-2020 年。該指數(shù)除了數(shù)字普惠金融的總體指數(shù)外，還包括了數(shù)字金融覆蓋廣度、數(shù)字金融使用深度以及普惠金融數(shù)字化程度等3個(gè)子指數(shù)，在模型估計(jì)中分析了政府關(guān)注度對(duì)數(shù)字普惠金融的總體指數(shù)和3個(gè)子指數(shù)的影響。

政府關(guān)注度(Gword)。利用上述基于2011-2020年各省《政府工作報(bào)告》文本分析得到的關(guān)鍵詞頻次和關(guān)鍵詞占比作為衡量政府對(duì)數(shù)字普惠金融關(guān)注度的相對(duì)和絕對(duì)指標(biāo)(上面的文本分析過程包括2021年的數(shù)據(jù)，但受到數(shù)字普惠金融指數(shù)數(shù)據(jù)可得年限的制約，本文在回歸模型中去掉了2021年的政府關(guān)注度數(shù)據(jù))。為考察該指標(biāo)的滯后期對(duì)數(shù)字普惠金融發(fā)展的影響，在模型中我們加入了政府關(guān)注度的一階滯后項(xiàng)，同時(shí)，對(duì)該指標(biāo)又可以細(xì)分為發(fā)展規(guī)劃類、相關(guān)概念類、數(shù)字技術(shù)類和應(yīng)用實(shí)踐類，在模型估計(jì)中，我們將詳細(xì)考察四類關(guān)注度指標(biāo)對(duì)數(shù)字普惠金融發(fā)展的影響。

控制變量(X)。從3個(gè)方面考慮控制變量的選擇：一是與數(shù)字普惠金融發(fā)展相關(guān)的硬件、技術(shù)或基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)情況，本文利用互聯(lián)網(wǎng)域名個(gè)數(shù)、移動(dòng)電話普及率、專利申請(qǐng)授權(quán)數(shù)等3個(gè)變量表示，互聯(lián)網(wǎng)和移動(dòng)電話的發(fā)展有利于數(shù)字技術(shù)和手段的普及，專利申請(qǐng)授權(quán)數(shù)與社會(huì)中新技術(shù)的推廣與應(yīng)用一般呈正相關(guān)關(guān)系，因此可以預(yù)期互聯(lián)網(wǎng)域名個(gè)數(shù)、移動(dòng)電話普及率、專利申請(qǐng)授權(quán)數(shù)3個(gè)變量的估計(jì)系數(shù)都為正。二是與數(shù)字普惠金融發(fā)展相關(guān)的居民的受教育情況和消費(fèi)習(xí)慣，本文利用平均受教育年限和移動(dòng)支付水平表示，居民的受教育程度越高，越容易接受各類數(shù)字方式，同時(shí)移動(dòng)支付水平表征居民對(duì)數(shù)字方式的接受程度，因此可以預(yù)期平均受教育年限和移動(dòng)支付水平兩個(gè)變量的估計(jì)系數(shù)為正。三是影響數(shù)字普惠金融發(fā)展的宏觀經(jīng)濟(jì)水平狀況，本文主要選擇了金融業(yè)增加值和農(nóng)業(yè)產(chǎn)值占比(占GDP的比例)兩個(gè)指標(biāo)，一個(gè)區(qū)域金融業(yè)發(fā)展水平越高，相應(yīng)的金融市場、數(shù)字金融所需的基礎(chǔ)設(shè)施和技術(shù)等因素越有利于數(shù)字普惠金融的發(fā)展，而農(nóng)業(yè)產(chǎn)值占比越高，則“三農(nóng)”在社會(huì)經(jīng)濟(jì)生活中的比重相應(yīng)越大，可能會(huì)對(duì)數(shù)字普惠金融發(fā)展造成阻礙，因此預(yù)期金融業(yè)增加值和農(nóng)業(yè)產(chǎn)值占比的估計(jì)系數(shù)分別為一正一負(fù)。

表2 變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果

4 實(shí)證結(jié)果與分析

4.1 數(shù)據(jù)描述

考慮因變量的數(shù)據(jù)可得性，本文在面板數(shù)據(jù)模型中選取的是2011-2020年31個(gè)省的平衡面板數(shù)據(jù)，樣本量為310個(gè)，控制變量數(shù)據(jù)來自歷年《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國第三產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國科技統(tǒng)計(jì)年鑒》以及各省份統(tǒng)計(jì)年鑒，部分?jǐn)?shù)據(jù)根據(jù)Wind咨詢數(shù)據(jù)庫進(jìn)行了補(bǔ)充。所有變量均進(jìn)行了取對(duì)數(shù)處理，該變化可以有效降低異方差的影響并且使估計(jì)系數(shù)為彈性系數(shù)。變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表2所示。

4.2 估計(jì)結(jié)果

基于上述變量數(shù)據(jù)并利用Stata17.0估計(jì)模型計(jì)算，結(jié)果如表3。表3為政府關(guān)注度對(duì)數(shù)字普惠金融各項(xiàng)發(fā)展指標(biāo)的影響彈性，從中可以看出：①政府關(guān)注度指標(biāo)關(guān)鍵詞詞頻和占比在當(dāng)期都對(duì)數(shù)字普惠金融發(fā)展的總體指數(shù)、覆蓋廣度、使用深度和數(shù)字化程度都存在1%顯著水平上的正向影響，以總體指數(shù)為例，政府關(guān)注度的關(guān)鍵詞詞頻每提高1%，數(shù)字普惠金融發(fā)展的總體指數(shù)提高0.124%，關(guān)鍵詞占比每提高1%，總體指數(shù)提高0.210%；②政府關(guān)注度指標(biāo)的一階滯后項(xiàng)在1%的顯著性水平上對(duì)使用深度指標(biāo)產(chǎn)生顯著正向影響，關(guān)鍵詞占比分別在5%和10%的顯著性水平上對(duì)總體指數(shù)和覆蓋廣度產(chǎn)生正向影響，說明政府關(guān)注度對(duì)普惠金融的影響具有一定程度的滯后作用，值得注意的是政府關(guān)注度的詞頻指標(biāo)對(duì)數(shù)字化程度呈現(xiàn)顯著負(fù)向影響，因此政府關(guān)注度對(duì)數(shù)字化程度的綜合影響作用會(huì)產(chǎn)生較大抵扣；③控制變量中，除個(gè)別指標(biāo)外，大部分指標(biāo)的估計(jì)系數(shù)與預(yù)期一致，互聯(lián)網(wǎng)域名個(gè)數(shù)、移動(dòng)電話普及率、平均受教育年限、專利申請(qǐng)授權(quán)數(shù)、移動(dòng)支付水平和金融業(yè)增加值占比對(duì)數(shù)字普惠金融具有正向推動(dòng)作用(部分指標(biāo)在10%的水平上不顯著)；④值得注意的是，在所有模型估計(jì)結(jié)果中，農(nóng)業(yè)產(chǎn)值占比的系數(shù)均為負(fù)，說明在“三農(nóng)”領(lǐng)域中數(shù)字普惠金融的發(fā)展仍然具有一定困難，農(nóng)業(yè)產(chǎn)值占比越高，數(shù)字普惠金融的發(fā)展越受到阻礙，仍然以總體指數(shù)為例，估計(jì)結(jié)果表明，農(nóng)業(yè)產(chǎn)值占比每增加1%，數(shù)字普惠金融的總體指數(shù)降低0.302%。進(jìn)一步分析政府關(guān)注度細(xì)分四類指標(biāo)對(duì)數(shù)字普惠金融發(fā)展總體指數(shù)的影響，估計(jì)結(jié)果如表4所示。

從中可以看出：①發(fā)展規(guī)劃類和相關(guān)概念類的詞頻與占比均在當(dāng)期對(duì)數(shù)字普惠金融發(fā)展綜合指數(shù)具有顯著正向影響(均在1%的水平上具有顯著性)，但一階滯后項(xiàng)不具有顯著性。發(fā)展規(guī)劃類關(guān)鍵詞的影響程度高于相關(guān)概念類，發(fā)展規(guī)劃類關(guān)鍵詞詞頻提高1%，數(shù)字普惠金融總體指數(shù)提高0.093%(是相關(guān)概念類的)，關(guān)鍵詞占比提高1%，數(shù)字普惠金融總體指數(shù)提高0.142%；②數(shù)字技術(shù)類的詞頻與占比的當(dāng)期估計(jì)系數(shù)在10%的水平上不具有統(tǒng)計(jì)顯著性，但滯后一期在1%的水平上具有顯著的正向作用，可能的原因是數(shù)字技術(shù)類在實(shí)際中的進(jìn)展更容易受到研發(fā)等因素的影響，在時(shí)間上具有一定的滯后性，應(yīng)用實(shí)踐類關(guān)鍵詞占比對(duì)數(shù)字普惠金融發(fā)展總體指數(shù)的當(dāng)期彈性為0.034，滯后一期彈性為0.056；③與表3的估計(jì)結(jié)果類似，除平均受教育年限的估計(jì)結(jié)果在10%的水平上都不具有統(tǒng)計(jì)顯著性，其他大部分控制變量的估計(jì)系數(shù)與預(yù)期一致，其中農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值占比在所有模型中估計(jì)系數(shù)顯著為負(fù)，進(jìn)一步說明“三農(nóng)”對(duì)數(shù)字普惠金融發(fā)展的影響需要引起關(guān)注。

表3 政府關(guān)注度對(duì)數(shù)字普惠金融各項(xiàng)發(fā)展指標(biāo)的影響

表4 政府關(guān)注度細(xì)分指標(biāo)對(duì)數(shù)字普惠金融發(fā)展總體指數(shù)的影響

表5 發(fā)展規(guī)劃類關(guān)鍵詞作為控制變量的估計(jì)結(jié)果

4.3 穩(wěn)定性檢驗(yàn)

政府關(guān)注度的四類關(guān)鍵詞中，發(fā)展規(guī)劃類關(guān)鍵詞是當(dāng)?shù)卣畬?duì)“綠色”“減排”等發(fā)展理念和經(jīng)濟(jì)增長方式的關(guān)注，會(huì)影響到地區(qū)政府的各項(xiàng)工作，不是專門針對(duì)數(shù)字普惠金融的特殊關(guān)注度。我們將發(fā)展規(guī)劃類關(guān)鍵詞作為控制變量，考察其他三類關(guān)鍵詞對(duì)數(shù)字普惠金融的作用是否仍然顯著。估計(jì)結(jié)果如表5所示。從中可以看出，將發(fā)展規(guī)劃類關(guān)鍵詞作為控制變量后，相關(guān)概念類、數(shù)字技術(shù)類和應(yīng)用實(shí)踐類對(duì)數(shù)字普惠金融指數(shù)的回歸系數(shù)與表4中的估計(jì)結(jié)果在方向和大小上不存在顯著差異，各類關(guān)鍵詞所體現(xiàn)的政府關(guān)注度對(duì)數(shù)字普惠金融仍然具有顯著的正向影響，估計(jì)結(jié)果具有一定的穩(wěn)定性。

5 結(jié)論與啟示

5.1 研究結(jié)論

利用Python軟件，通過文本分析方法測(cè)度了基于2011-2021年各省政府工作報(bào)告中政府對(duì)數(shù)字普惠金融發(fā)展的關(guān)注度，通過發(fā)展規(guī)劃、相關(guān)概念、數(shù)字技術(shù)和應(yīng)用實(shí)踐4類關(guān)鍵詞的詞頻和占比統(tǒng)計(jì)，分析了數(shù)字發(fā)展關(guān)注度的變化特征，并基于面板數(shù)據(jù)模型估計(jì)了政府關(guān)注度對(duì)數(shù)字普惠金融發(fā)展的影響。結(jié)果顯示：2011年以來，各省政府對(duì)數(shù)字普惠金融發(fā)展的相關(guān)關(guān)注度呈現(xiàn)逐步提高的總體趨勢(shì)，但各省之間存在差異。政府關(guān)注度對(duì)數(shù)字普惠金融發(fā)展的總體指數(shù)、覆蓋廣度、使用深度和數(shù)字化程度都具有顯著的正向效應(yīng)，即政府關(guān)注度越高，當(dāng)?shù)財(cái)?shù)字普惠金融發(fā)展?fàn)顩r越好。深入分析發(fā)現(xiàn)，發(fā)展規(guī)劃類、相關(guān)概念類、數(shù)字技術(shù)類和應(yīng)用實(shí)踐類的政府關(guān)注度都對(duì)數(shù)字普惠金融發(fā)展存在正向促進(jìn)作用(其中數(shù)字技術(shù)類是通過滯后一期實(shí)現(xiàn))，僅應(yīng)用實(shí)踐類的關(guān)鍵詞詞頻在滯后項(xiàng)中出現(xiàn)了負(fù)向作用，在一定程度上降低了政府關(guān)注度對(duì)數(shù)字普惠金融的推動(dòng)效果。農(nóng)業(yè)產(chǎn)值占比的提高會(huì)影響數(shù)字普惠金融發(fā)展，“三農(nóng)”領(lǐng)域的數(shù)字化和普惠金融的發(fā)展仍然存在一定程度的瓶頸和困難。

5.2 政策啟示

基于上述分析結(jié)果，本文的政策啟示有：①政府關(guān)注度對(duì)數(shù)字普惠金融的發(fā)展具有一定的正向作用，應(yīng)持續(xù)保持有為政府的姿態(tài)，通過政府的數(shù)字發(fā)展理念和建設(shè)投入，積極推動(dòng)數(shù)字普惠金融發(fā)展；②應(yīng)更加關(guān)注數(shù)字普惠金融應(yīng)用實(shí)踐等政策的落實(shí)，通過新零售、電子商務(wù)、遠(yuǎn)程服務(wù)等模式創(chuàng)新更加有效地引導(dǎo)數(shù)字普惠金融的發(fā)展；③應(yīng)更加重視“三農(nóng)”領(lǐng)域數(shù)字化建設(shè)，提高農(nóng)戶和涉農(nóng)企業(yè)對(duì)數(shù)字金融的接受程度，降低“三農(nóng)”領(lǐng)域數(shù)字金融排斥度，創(chuàng)新產(chǎn)品和服務(wù)，促進(jìn)數(shù)字普惠金融發(fā)展，使其在我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展轉(zhuǎn)型和鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略實(shí)施過程中發(fā)揮更加重要的作用。