作者簡介： 任碧云（1962—），女，山西晉中人，博士，天津財經大學金融學院教授，博士生導師，研究方向：金融宏觀調控、普惠金融。

摘 要：基于兩部門經濟增長理論，運用2014—2020年268個國家級貧困縣的面板數據，考察在產業(yè)結構服務化的中國，數字普惠金融對貧困地區(qū)經濟增長的影響及作用機制。結果發(fā)現(xiàn)，數字普惠金融不僅直接促進了貧困地區(qū)經濟增長，還能通過人力資本渠道和空間溢出機制實現(xiàn)間接發(fā)力；數字普惠金融的經濟增長效應和人力資本的中介效應在互聯(lián)網應用高水平和財政支出低水平地區(qū)更顯著。鑒于此，應有側重并分區(qū)域地完善數字基礎設施建設、加大教育投入力度、實施靈活適度的財政支出政策，助力數字普惠金融賦能貧困地區(qū)的經濟增長。

關鍵詞： 普惠金融；數字技術；國家級貧困縣；經濟增長

中圖分類號：F832 文獻標識碼： A 文章編號：1003-7217（2024）06-0002-08

一、引 言

隨著脫貧攻堅戰(zhàn)的取勝和全面小康社會的建立，共同富裕成為中國經濟高質量發(fā)展追求的重要目標。如何實現(xiàn)此目標，經濟增長是行之有效的策略^[1]。如今，我國的經濟金融化趨勢不斷顯現(xiàn)，金融資源配置對經濟增長的影響日益增強。但是，資本的逐利性使得金融資源的分配不公，導致大部分邊遠、落后地區(qū)的低收入群體被排斥在外，增加了脫貧戶、邊緣戶返貧致貧風險，阻礙經濟發(fā)展。所以，國家為了使全體人民享有均等的金融服務，便開始大力發(fā)展普惠金融。然而，傳統(tǒng)的普惠金融由于信息不對稱，使弱勢群體陷入了高成本和低收益的困境，不利于經濟增長^[2]。為此，如何提升金融包容度，創(chuàng)新普惠金融發(fā)展方式，讓處于落后地區(qū)的小微企業(yè)和居民平等地獲取金融支持，成為我國在共同富裕背景下實現(xiàn)經濟穩(wěn)步增長的現(xiàn)實需求。

人工智能、大數據等數字技術的快速發(fā)展以及在普惠金融領域的滲透，使得數字普惠金融應運而生。因其具有成本低、安全性強、突破地理屏障等特點，大幅提升了普惠金融服務的可得性和便利性^[3]，為經濟增長的實現(xiàn)提供了新契機，引起了學界的廣泛關注。其中，部分學者認為數字普惠金融促進了經濟增長^[4-6]，且作用渠道主要有優(yōu)化產業(yè)結構^[7]、提高創(chuàng)新水平^[8]、加強數字創(chuàng)新^[9]等。然而，還有部分學者發(fā)現(xiàn)，“數字鴻溝”和金融風險的客觀存在，限制了數字普惠金融的助力作用。原因是“數字鴻溝”導致貧困群體信息不流暢，減少其獲取收入的機會和途徑，導致出現(xiàn)城鄉(xiāng)數字技術二元結構，加大貧富差距^[10]；網絡借貸良莠不齊，甚至出現(xiàn)反向擠兌現(xiàn)象，給用戶帶來巨大損失，放大金融市場的不穩(wěn)定性，不利于經濟高質量發(fā)展^[11]。由此可見，學術界對數字普惠金融與經濟增長的關系存在爭議。此外，既有文獻大多運用省、市級面板數據進行實證檢驗，較少下沉到縣級數據。又由于數字普惠金融的本質是以成本可負擔的條件對長尾群體提供金融服務，因此，本文在已有研究的基礎上選取了國家級貧困縣作為樣本，分析數字普惠金融的經濟增長效應。進一步梳理發(fā)現(xiàn)，與主題相關的現(xiàn)有文獻中，較少涉及理論機理。所以，數字普惠金融能否推動我國貧困地區(qū)經濟增長？其理論機理是什么？具體的傳導機制有哪些？對于上述問題的研究將有助于我國鞏固脫貧攻堅取得的成果，進而為經濟高質量發(fā)展提供有力支撐。

鑒于此，本文在兩部門經濟增長模型的基礎上，利用國家級貧困縣數據，深入考察數字普惠金融對貧困地區(qū)經濟增長的影響和作用路徑，進而為中國發(fā)展數字普惠金融來推動貧困地區(qū)經濟增長、實現(xiàn)共同富裕提供合理化建議。

二、理論分析

（一）模型構建

本文借鑒既有學者的研究^[12-14]，在包含制造業(yè)和服務業(yè)兩部門非均衡增長模型的基礎上，引入數字普惠金融賦能的勞動力要素^①，推導數字普惠金融對經濟增長的影響。

1.企業(yè)。制造業(yè)和服務業(yè)生產函數的表達式分別如式（1）和式（2）所示。

Qm=Amβ^1ψeDLm^ψ－1ψ+1－β^1ψS^{ψ－1ψψψ－1}，

β∈（0，1］，ψ>1（1）

Qs=AseDLs（2）

其中，Qm表示制造業(yè)產出，且該產出是由勞動力投入和中間服務投入產生的；Qs表示服務業(yè)產出，且該產出僅需勞動力投入；DLm表示制造業(yè)數字普惠金融賦能下勞動要素的投入；DLs表示服務業(yè)數字普惠金融賦能下勞動要素的投入；S表示制造業(yè)的中間服務投入；Am表示制造業(yè)的生產函數；As表示服務業(yè)的生產函數；β表示服務被用于制造業(yè)的中間投入；ψ表示勞動和服務投入的替代彈性，根據既有研究假定ψ>1^[13]；e表示數字普惠金融賦能下人力資本水平，由于人力資本是勞動者自身消費服務而積累起來的，因此DLm和DLs都乘e。

2.消費者。

設定有代表性的消費者在pmcm+pscs=ω約束條件下解決了以下最優(yōu)化問題：

max μ=α^1σ（cm）^σ－1σ+（1－α）^1σ（cs+γ）^{σ－1σσσ－1}，

α∈（0，1），σ>0，σ≠1，γ>0（3）

其中，ci（i=m或s）表示人均消費量；σ分析了兩種消費類型間的替代彈性，根據以往對服務經濟的許多研究，設定σ<1，即服務需求對價格具有依賴性；α是一個正參數，支配著制造業(yè)支出的權重；γ是一個正參數，支配著家庭生產。

3.勞動市場和商品市場。

假設勞動總供給DL是常數，則勞動市場和商品市場出清的條件分別為DLm+DLs=DL和Qm=Cm，Qs=Cs+S。

4.經濟增長。

由于上述設定中只考慮了數字普惠金融賦能的勞動力要素投入，所以理論模型對于貧困縣的經濟增長選用TFP增速衡量。其中，制造業(yè)和服務業(yè)TFP增速的表達式如式（4）所示。

gTFP，m=gAm+β^1ψeDLm^ψ－1ψβ^1ψeDLm^ψ－1ψ+（1－β）^1ψS^ψ－1ψge，

gTFP，s=gAs+ge（4）

其中，gx=x，表示變量x的增長率。

考慮到服務的生產率不會迅速增長的經驗事實，設生產函數As的表達式如式（5）所示。

As（t）=As，0（1+μθt）^1θ，θ≥0，μ>0（5）

其中，As，0表示As的初始水平，為了簡單起見，假設As，0=1。As增長率的具體形式為gAs=μ1+μθt。

接下來，指定制造業(yè)部門的生產函數Am。假設Am是知識存量Km的遞增函數，表達式如式（6）所示。

Am=Kφm，φ>0（6）

其中，φ為Am對Km的彈性。假設知識存量依賴于到目前為止所積累的生產經驗，那么Km=exp∫t－SymboleB@DLm（τ）DL（τ）dτ。

人力資本通過勞動者自身消費服務積累，即=δCλs，δ>0，λ>1。其中，δ是人力資本積累效率。將對時間進行積分可知，過去到現(xiàn)在的服務消費總和決定了人力資本的當前水平，勞動者消費經驗的積累塑造了人力資本。需要注意的是λ>1，即數字人力資本積累的規(guī)模收益遞增情況。這是因為數字普惠金融賦能下的勞動不是傳統(tǒng)勞動，所以其創(chuàng)造的價值遠高于傳統(tǒng)勞動，而且此價值會隨著數字普惠金融發(fā)展水平的提升而倍增^②。

（二）模型求解

運用Domar集合方法推導出貧困縣經濟的增長率如式（7）^[13]所示。

gTFP=pmQmTFPgTFP，m+psQsTFPgTFP，s（7）

其中，因服務被用于制造業(yè)的中間投入，即Qs>Cs，所以pmQm+psQs>TFP。

隨著服務業(yè)勞動占比不斷增加，即DLs/DL→1時，研究λ>1的情況下每個部門的增長率。

lim DLs/DL→1ge=δAλse^λ－1（8）

lim DLs/DL→1gTFP=gTFP，s=gAs+ge=gAs+δAλse^λ－1（9）

由于數字普惠金融賦能下的人力資本增長率ge會持續(xù)上漲，且gAs>0，所以當服務業(yè)占比不斷增加時，貧困縣TFP增速呈上升趨勢。綜合理論模型推導，提出假設：

H1 在產業(yè)結構服務化的背景下，數字普惠金融的發(fā)展有助于我國貧困地區(qū)的經濟增長。

由式（9）可知，當DLs/DL趨近于1時，整個社會經濟增長率近似于服務業(yè)增長率，即gAs+δAλse^λ－1。由于ge=δAλse^λ－1，所以gTFP=gAs+ge。這意味著數字普惠金融可以通過對服務業(yè)人力資本的賦能提高人力資本增長率，進而帶動經濟增長率的上升。即數字普惠金融對貧困地區(qū)經濟增長的促進作用是通過人力資本積累實現(xiàn)的。結合實際來看，讓邊遠地區(qū)的長尾群體提高財富積累并不只能依賴金融支持，而是要激發(fā)他們提高人力資本水平的意識，增加對自身的職業(yè)培訓和子女的教育支持，而數字普惠金融正好在此方面起到了重要的促進作用^[15]。由此，提出假設：

H2 人力資本是數字普惠金融推動貧困地區(qū)經濟增長的有效機制。

根據新經濟地理學可知，金融資本有較明顯的地理空間特征。而在數字技術加持下的數字普惠金融進一步強化了該特征，即信息經過快速、高效傳遞使得時空距離被進一步壓縮，進而強化了地區(qū)間金融活動的關聯(lián)性^[16]。例如金融資源的擴散效應會加劇各地區(qū)金融不平衡發(fā)展態(tài)勢，并對經濟活動產生空間外溢影響^[17]；數字普惠金融對地方層級金融科技的空間聯(lián)系也產生了重要影響^［18］。那么，結合上述理論推導可知，數字普惠金融對貧困地區(qū)經濟增長的影響很可能在空間上存在外溢現(xiàn)象。由此，提出假設：

H3 數字普惠金融對鄰近貧困地區(qū)的經濟增長存在溢出效應。

三、研究設計

（一）樣本說明與數據來源

樣本對象為268個國家級貧困縣，樣本期間為2014—2020年。設定的原因是，2014年12月，國務院扶貧開發(fā)領導小組辦公室發(fā)文確定了我國832個國家級貧困縣名單。因數據的可得性受限，所以選擇其中的268個為研究樣本^③，同時將2014年作為樣本起始年；2020年11月23日，國家級貧困縣全部脫貧摘帽，脫貧攻堅戰(zhàn)取得勝利，因此將2020年作為研究的截止時間。本文使用的數據取自《中國縣域統(tǒng)計年鑒》和北京大學數字金融研究中心，對缺失數據運用插值法填補。

（二）變量選取

1.被解釋變量：經濟增長（RGDP）。運用人均GDP衡量貧困地區(qū)的經濟增長^[9]。

2.解釋變量：數字普惠金融（DFII）。采用北京大學數字金融研究中心構建的數字普惠金融指數（2011—2021）^[8]。

3.中介變量：人力資本（HC）。使用受教育年限的均值衡量人力資本^[19]，具體計算公式為（普通小學在校學生數×6+普通初級中學在校學生數×9+中等職業(yè)教育學校在校學生數×12）/6歲及以上受教育人口總數。

4.工具變量：互聯(lián)網應用水平（IP）。采用固定電話用戶數的自然對數值為互聯(lián)網應用的代理變量。這是因為數字普惠金融的深層次發(fā)展離不開網絡基礎設施的支撐及應用，而且固定電話的普及對貧困地區(qū)經濟增長的直接影響相對較小，所以選擇固定電話用戶數的自然對數作為互聯(lián)網應用水平的工具變量。

5.控制變量。為了避免遺漏重要變量對估計結果造成的不利影響，借鑒既有文獻的做法，在回歸方程中控制了第二產業(yè)比重（PSI）、第三產業(yè)比重（PTI）、公共財政支出（PFE）、公共服務（PS）和社會消費品零售總額（CL）^[20，21]。

（三）模型構建

經豪斯曼檢驗可知，需建立包括個體固定和年份固定的“雙向固定效應”模型。具體方程如式（10）所示。

RGDPi，t=α0+α1DFIIi，t+α2PSIi，t+

α3PTIi，t+α4PFEi，t+α5CLi，t+α6PSi，t+

μi+γt+εi，t（10）

同時，檢驗數字普惠金融對服務業(yè)的賦能是否促進了經濟增長，具體方程如式（11）所示。

RGDPi，t=ζ0+ζ1PTIi，t×DFIIi，t+

ζ2DFIIi，t+ζ3Zi，t+μi+γt+εi，t（11）

其中，Zi，t為控制變量，與式（10）一致，下式同。

為檢驗人力資本是否為有效傳導機制，需進行中介效應檢驗，方程如式（12）和式（13）所示。

HCi，t=β0+β1DFIIi，t+β2Zi，t+μi+γt+εi，t（12）

RGDPi，t=θ0+θ1DFIIi，t+θ2HCi，t+θ3Zi，t+

μi+γt+εi，t（13）

數字普惠金融對貧困地區(qū)經濟增長的影響可能存在空間外溢現(xiàn)象，因此構建空間杜賓模型，方程如式（14）所示。

RGDPi，t=γ0+ρW×RGDPi，t+

ω1W×DFIIi，t+γ1DFIIi，t+γ2Zi，t+

μi+δt+εi，t（14）

其中，ρ代表空間自回歸系數，W代表空間權重7521e29522dd0c35d9cb27ac2c86ceecc97cc0d8dd30197cf5f133a2af9ae506矩陣，ω1代表數字普惠金融的空間交互項系數。

四、實證分析

（一）基準回歸

雙向固定效應模型的基準回歸結果見表1列（1）和列（2）。由列（1）和列（2）可知，DFII的系數分別為0.2351和0.0646，且均在1%水平上顯著。這說明數字普惠金融與貧困地區(qū)經濟增長呈正相關關系。本文進一步檢驗數字普惠金融對服務業(yè)的賦能是否促進了經濟增長，結果見表1列（3）和列（4）。由列（3）和列（4）可知，DFII和PTI×DFII的系數均顯著為正。這表明在我國服務業(yè)逐年增加的當下，數字普惠金融的發(fā)展及其在服務業(yè)中的運用，使得貧困地區(qū)經濟實現(xiàn)了正向增長。由此，H1得證。

（二）內生性處理與穩(wěn)健性檢驗

基準回歸的結果初步檢驗了數字普惠金融對貧困地區(qū)的經濟增長效應，但是，模型在識別中可能因遺漏變量從而導致估計結果有偏。此外，貧困地區(qū)的數字普惠金融發(fā)展水平與當地的數字基礎設施、受教育水平等息息相關，而這些要素又會對其經濟增長產生影響。因此，基準回歸的結果可能存在反向因果問題，即金融發(fā)展和經濟增長誰促進了誰^[22]。所以，本文采用工具變量法（兩階段最小二乘、兩步GMM、迭代GMM、LIML檢驗）和外生沖擊事件法（以中國人民銀行在2016年發(fā)布的《二十國集團數字普惠金融高級原則》作為外生政策沖擊，采用雙重差分模型檢驗）進行內生性處理^④。結果發(fā)現(xiàn)數字普惠金融顯著促進了貧困地區(qū)經濟增長，研究結論保持不變。

為了進一步確保基準回歸結果的可靠性，本文在既有研究的基礎上，采用以下方法進行穩(wěn)健性檢驗：其一是替換被解釋變量，即用GDP增長率替換人均GDP；其二是考慮到極端值的存在可能會影響估計結果，所以對數字普惠金融變量在1%水平上進行了縮尾處理。這兩種方法得出的結論與基準回歸相同。

（三）傳導機制檢驗

數字普惠金融大多以小微企業(yè)、農戶等低收入群體為服務對象，這些人群往往具有受教育程度低、技能水平差、知識積累不足等特點，屬于人力資本劣勢群體。數字普惠金融以該類群體為服務對象將會對其人力資本的提升有較大的促進作用^[23]。因為大量的知識儲備和高深的金融專業(yè)素養(yǎng)可以幫助人們更好地理解和使用數字普惠金融工具和產品，從而優(yōu)化資源分配。此外，既有文獻驗證了人力資本的提升對我國經濟增長發(fā)揮了舉足輕重的作用^[24]。所以，有理由認為人力資本是數字普惠金融助力貧困地區(qū)經濟增長的傳導機制。本文運用中介效應模型進行檢驗，結果如表2所示。

由表2列（1）和列（2）可知，DFII的回歸系數均顯著為正，說明數字普惠金融的發(fā)展不僅促進了貧困地區(qū)經濟增長，還推動了人力資本水平的提升。由列（3）可知，DFII和HC的系數顯著為正，且DFII系數值小于列（1）中DFII的值，這表明數字普惠金融可以通過提升貧困地區(qū)人力資本水平間接促進當地經濟增長，H2得證。此外，為了確保上述傳導機制結果的可信性，將DFII進行1%水平上的縮尾處理后再次回歸，所得結論見表2列（4）～列（6），與列（1）～列（3）一致，說明上述研究結論是穩(wěn)健的。

（四）溢出效應檢驗

在空間計量回歸前，本文檢驗了數字普惠金融發(fā)展水平的空間自相關性。結果發(fā)現(xiàn)，樣本期內該指數在鄰接距離權重下的莫蘭指數均達到1%水平上顯著，因此可以進行空間杜賓模型回歸，結果如表3所示。

由表3列（1）和列（2）可知，不論控制變量是否加入，W×RGDP和W×DFII的系數均顯著為正。這說明樣本貧困縣在空間上既存在外生的數字普惠金融交互效應，還存在經濟增長的內生交互效應。但是，數字普惠金融對貧困地區(qū)經濟增長的邊際影響不能直接根據空間交互項系數判斷，而是要根據變量變化偏微分。所以，表3進一步給出了貧困地區(qū)數字普惠金融對當地經濟增長以及其他地區(qū)經濟增長的影響。由列（1）和列（2）的直接效應結果可知，數字普惠金融對貧困地區(qū)經濟增長的影響顯著為正。根據溢出效應結果可知，相鄰地區(qū)的數字普惠金融也能促進當地經濟增長，即數字普惠金融的影響存在外溢現(xiàn)象。由總效應結果可知，本地及相鄰地區(qū)的數字普惠金融與貧困地區(qū)當地經濟增長之間是顯著的正相關關系。與此同時，由表3列（1）和列（2）還可知，溢出效應的系數比直接效應的大，說明數字普惠金融對鄰近貧困地區(qū)經濟增長的影響大于對本地區(qū)的影響。此外，為了確保SDM回歸結果的可靠性，本文采用空間滯后模型（SAR）進行估計^[16]，所得結論與SDM一致。因此，空間杜賓模型檢驗結果是穩(wěn)健的，H3得證。

五、異質性分析

（一）數字普惠金融影響貧困地區(qū)經濟增長的異質性

1.互聯(lián)網應用水平異質性。

貧困地區(qū)因網絡基礎設施等資源稟賦的不同，所以數字普惠金融發(fā)展水平在區(qū)域分布上可能存在異質性。因此，對當地經濟增長的影響也可能呈現(xiàn)地區(qū)上的異化特征，有必要對此展開進一步探討。具體做法是將樣本按中位數劃分為互聯(lián)網應用高水平和低水平兩組，探究數字普惠金融對貧困地區(qū)經濟增長影響的異質性，結果如表4列（1）和列（2）所示。

由表4列（1）和列（2）可知，互聯(lián)網高水平組和低水平組的數字普惠金融發(fā)展均促進了貧困地區(qū)經濟增長。進一步分析發(fā)現(xiàn)，高水平組DFII的系數大于低水平組，且組間系數差異P值顯著，說明數字普惠金融對經濟增長的促進作用在互聯(lián)網應用水平高的貧困縣更強。這可能是互聯(lián)網應用水平高的貧困地區(qū)數字基礎設施較完善，所以數字普惠金融紅利釋放得更充分，因而促進經濟增長的效應發(fā)揮得更好。

2.財政支出水平異質性。

貧困地區(qū)發(fā)展經濟進而實現(xiàn)可持續(xù)增長的資金來源主要有兩個渠道，分別是政府的宏觀調控和市場機制的調節(jié)。經研究發(fā)現(xiàn)，政府的財政支出因存在道德風險和逆向選擇等問題會導致效率損失^[25]，弱化對經濟增長的推動作用。而金融市場作為一種重要的外部融資渠道，可以通過調節(jié)資金配置效率進而影響貧困地區(qū)的經濟增長。數字普惠金融具有便捷、可共享、低成本等特征，解決了傳統(tǒng)金融模式在支付方面的發(fā)展瓶頸問題，使金融普惠特性充分發(fā)揮，讓原來被排斥在外的弱勢群體能夠以可負擔的方式享有正規(guī)金融服務，拓寬更多市場主體的融資渠道，帶動貧困地區(qū)的經濟增長。由此可見，數字普惠金融的發(fā)展弱化了財政支出的經濟增長效用，長尾群體逐漸減少了對財政資金的依賴，更多地選擇數字普惠金融產品和服務，即數字普惠金融和財政支出對貧困地區(qū)經濟增長的促進作用存在替代效應。在財政支出不足或缺位的地區(qū)，數字普惠金融越可能發(fā)揮著有利于經濟增長的作用。而且，已有研究也證實了財政支持超過一定程度會弱化數字普惠金融的減貧效果^[26]。所以，隨著數字普惠金融的發(fā)展，市場機制很可能充分發(fā)揮資源配置作用，從而在一定程度上降低了財政支出對貧困地區(qū)經濟增長的調控效應。因此，有必要將研究樣本劃分為財政支出高水平和低水平兩組進行檢驗，回歸結果如表4列（3）和列（4）所示。由列（3）可知，財政支出高水平組DFII的系數不顯著。但列（4）表明財政支出低水平組DFII的系數在1%水平上顯著，為0.0620，且組間系數差異P值顯著。這說明在財政支出低水平下，數字普惠金融增加1個單位時，貧困地區(qū)經濟增長水平會提升0.0620個單位，驗證了數字普惠金融和財政支出對貧困地區(qū)經濟增長的推動作用存在替代效應，即在財政支出缺位的貧困地區(qū)，數字普惠金融發(fā)展更有利于經濟增長。

（二）人力資本傳導機制的異質性

1.互聯(lián)網應用水平異質性。

因為數字普惠金融在互聯(lián)網應用水平不同的地區(qū)對經濟增長的影響存在異質性，所以需要進一步考察人力資本機制在此維度下是否存在差異化的中介效應，以期為制定相關政策措施提供參考，結果如表5所示。

由表5可知，互聯(lián)網應用高水平組和低水平組中，人力資本均發(fā)揮了中介效應。但是，人力資本機制在這兩組中發(fā)揮的傳導效應強度不同。其中，在互聯(lián)網應用高水平組發(fā)揮的中介效應占比為5.46%（=0.1386×0.0267/0.0678），在低水平組發(fā)揮的中介效應占比為0.88%（=0.1252×0.0037/0.0524）。這可能的原因是互聯(lián)網應用水平越高的貧困地區(qū)，其數字基礎設施越完善，數字化知識的普及越充分，居民數字素養(yǎng)越高，所以人力資本水平更高，進而提高了其接受和運用數字普惠金融產品和服務的能力，推動了當地經濟增長。

2.財政支出水平異質性。

數字普惠金融在財政支出高水平的貧困地區(qū)沒有顯著促進經濟增長，而在低水平的貧困地區(qū)卻推動了當地的經濟增長。那么，人力資本傳導機制是否也在不同財政支出水平下存在異質性？所以，有必要通過分組回歸對此進行檢驗，結果如表6所示。

由表6可知，在財政支出高水平組中，DFII的系數由0.0334上升到0.0369，且均不顯著。這說明在此組中，人力資本沒有發(fā)揮中介效應。而在財政支出低水平組中，DFII的系數由0.0620下降為0.0567，且均在1%水平上顯著，說明人力資本在該組發(fā)揮了中介效應。這可能是在財政支出水平較低的貧困地區(qū)，數字普惠金融的替代效應更強，因而人們通過數字普惠金融方式獲取資金的意愿會增加，這將有助于激發(fā)其提高自身受教育水平的熱情，帶動人力資本水平的提升，進而助力當地經濟增長。

六、結論與建議

本文在兩部門經濟增長理論框架的基礎上，運用2014—2020年268個國家級貧困縣的面板數據，實證檢驗了數字普惠金融對貧困地區(qū)經濟增長的影響和作用機制。研究發(fā)現(xiàn)：第一，在產業(yè)結構服務化的背景下，中國數字普惠金融發(fā)展顯著促進了貧困地區(qū)的經濟增長。第二，中介效應顯示，數字普惠金融的經濟增長效應通過人力資本渠道進行傳導。第三，數字普惠金融可通過空間外溢效應作用于鄰近貧困地區(qū)的經濟增長，且促進作用大于對本地區(qū)的直接影響。第四，數字普惠金融對經濟增長的推動作用在互聯(lián)網應用高水平和財政支出低水平的貧困地區(qū)更大，且人力資本的中介效應在這兩個地區(qū)更強。

根據上述研究結論，提出如下建議：第一，完善貧困地區(qū)的數字基礎設施建設，使弱勢群體可以更便捷地獲取數字普惠金融服務，進而從整體上推動我國貧困地區(qū)經濟增長。包括積極推動貧困地區(qū)通信網絡的升級和擴容，維護農村教育和醫(yī)療專網的穩(wěn)定性，實現(xiàn)學校和醫(yī)院互聯(lián)網的快速接入和使用；根據貧困地區(qū)經營主體的用網特征與需求特點，開發(fā)有針對性的資費套餐，使數字基礎設施的作用得以高效發(fā)揮。第二，加大貧困地區(qū)的教育投入力度，提升其人力資本發(fā)展水平，更好地了解和使用數字普惠金融產品。包括減少貧困地區(qū)學生的上學費用，降低輟學率；提升師資隊伍水平，保障義務教育公平健康發(fā)展，增加貧困地區(qū)的人力資本存量等。第三，加大我國貧困地區(qū)數字普惠金融的協(xié)調力度，暢通技術與資金在各區(qū)域間的流動，鼓勵創(chuàng)建跨區(qū)域的經濟發(fā)展示范區(qū)，充分釋放數字普惠金融對貧困地區(qū)經濟增長的空間貢獻力。積極運用數字普惠金融方式引導人才、技術等要素向貧困縣的合理流動，促進貧困地區(qū)協(xié)調發(fā)展。第四，建立財政支出對數字普惠金融減貧的適度機制，給予金融機構更多的自主權，激發(fā)投資者運用數字化手段籌資的積極性，充分釋放數字普惠金融助力貧困地區(qū)經濟增長的紅利。

注釋：

① 勞動力要素特指數字普惠金融賦能下的勞動力，其所創(chuàng)造的價值遠高于傳統(tǒng)勞動，呈現(xiàn)出邊際效率遞增的特性。

② 20世紀80年代，以保羅·羅默為代表的“新增長理論”強調，知識的非競爭性特征使其成為一種報酬遞增的要素。而數字技術在普惠金融領域的滲透和應用，使得較多小微企業(yè)、農戶等獲得了金融支持。該類群體擁有資金后便可以開展創(chuàng)業(yè)，償還借款壓力會督促他們不斷學習，以獲取盈利的能力。所以，數字普惠金融賦能下的勞動要素和知識技術一樣，產生規(guī)模報酬遞增效應。

③ 限于篇幅，268個國家級貧困縣未在正文中列出。

④ 限于篇幅，基準回歸的內生性處理和穩(wěn)健性檢驗結果未在正文中列出。

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（責任編輯：厲亞）

Digital Financial Inclusion and Economic Growth in Poor Areas：

Effect Testing and Mechanism Analysis

REN Biyun，ZHANG Yingtian

（School of Finance，Tianjin University of Finance and Economics，Tianjin 300222，China）

Abstract：Based on the two-sector economic growth theory， this paper uses the panel data of 268 national-level poor counties from 2014 to 2020 to investigate the impact and mechanism of digital financial inclusion on the economic growth of poor areas in China， where the industrial structure is service-oriented. The results show that digital financial inclusion not only directly promotes economic growth in poor areas， but also indirectly exerts power through human capital channel mechanism and spatial spillover mechanism. The economic growth effect of digital inclusive finance and the intermediary effect of human capital are more significant in areas with high levels of Internet application and low levels of fiscal expenditure. In view of this， we should focus on improving digital infrastructure construction， increasing investment in education， and implementing flexible and appropriate fiscal expenditure policies to help digital financial inclusion enable economic growth in poor areas.

Key words：inclusive finance；digital technology；national-level poverty-stricken county；economic growth