中國數字普惠金融、教育水平與農村貧困問題探析

楊 虹，王喬冉，張 柯

（云南民族大學 經濟學院，昆明650500）

一、引 言

黨的十八大以來，以習近平總書記為核心的黨中央高度重視我國的扶貧工作。2020 年，我國完成了脫貧攻堅的總任務，實現了全面建成小康社會的奮斗目標，這是實現中華民族偉大復興的又一歷史壯舉。但是，脫貧攻堅任務的完成并不意味貧困問題的徹底解決，在未來發展的進程中，我們要努力提高人民群眾的生活水平，同時還要防范非貧困人口陷入貧困和脫貧人口再返貧的問題，穩固脫貧攻堅的勝利成果。

2016 年9 月，G20 杭州峰會首次把數字普惠金融作為一項議案提出，大會將《G20 數字普惠金融高級原則》作為數字普惠金融發展的指導性文件。數字普惠金融作為一項類似于公共產品的金融事業，其目的在于讓貧困地區的人也能享受到金融服務，助力貧困地區脫貧致富。數字普惠金融以其搭載互聯網的便利，使其門檻、成本降低，有效地解決了傳統金融產品需承載在銀行工作人員和銀行營業網點之上的問題，為貧困地區的群眾參與到金融體系中創造了便利，有力地解決了傳統金融服務的“最后一公里”和“最后一步路”。但是，金融行業對客戶有相應的知識儲備和學習能力的要求，存在金融排斥和金融壁壘等問題，“普惠金融”雖然在一定程度上降低了對客戶金融專業知識的要求，但對于貧困地區的人而言仍存在一定的壁壘，所以貧困地區受教育程度的高低對數字普惠金融在貧困地區的發展、減貧效果有著至關重要的影響。發達國家的經驗表明，只有當人們的受教育程度到達一定的階段、邁過相應的門檻之后，才能有效地利用金融資源為其更好的服務。

2021 年是脫貧攻堅工作完成的首年，也是穩固脫貧成果的重要時期，因此，本文試圖探究數字普惠金融的發展是否有助于解決減貧問題，又通過何種機制去推動貧困問題的緩解。另外，考慮到金融行業對受眾的受教育程度、知識儲備、理解能力和專業知識有一定的要求，發展數字金融是否存在受教育水平的制約？筆者將梳理數字普惠金融提高貧困地區經濟發展水平和人民生活水平的路徑以及三者的關系，同時選取2011—2018 年全國31 個省、自治區、直轄市的面板數據，對數字普惠金融在解決貧困問題以及教育對數字普惠金融減貧效果的影響進行實證分析，并提出相應的政策建議。

二、文獻回顧與評述

國內外學者已就數字普惠金融對貧困的緩解做了很多研究，本文主要參閱了關于數字普惠金融的發展與緩解貧困之間的關系、數字普惠金融的減貧機制以及教育在數字普惠金融緩解貧困時的影響效果等方面的文獻資料。

在數字普惠金融與貧困的關系方面，國內外學者大多認為數字普惠金融的發展有利于促進貧困問題的緩解。Dollar 和Kraay（2001）［1］認為普惠金融是緩解貧困的重要手段，無論經濟處于增長還是衰退的階段，普惠金融對貧困都有積極的作用。Honohan（2004）［2］利用跨國數據研究發現，普惠金融的發展不僅正面促進經濟發展，更重要的是對絕對貧困人口有著積極的作用。研究表明，對于收入為1 美元一天的絕對貧困人群而言，普惠金融水平每提高10%，絕對貧困率將下降2.5%—3%。黃倩、李政、熊德平（2019）［3］對2011—2015 年中國省際面板數據進行實證研究發現，數字普惠金融的發展總體上有利于貧困減緩，在影響機制方面，賬戶覆蓋率、個人支付和小微信貸的作用較為顯著，且相較于富裕的群體，貧困群體從中獲益更多，故數字普惠金融的發展有利于兼顧公平和效率。Claessens、Feijen（2006）［4］及Gulli（1998）［5］研究發現，當一個國家增加其金融服務的供給時，會使得貧困人群受服務的可得性變大，其脫貧的可能性也會變大，而數字普惠金融本質就是為貧困群體提供金融服務。Ramakrishnan（2010）［6］認為，普惠金融降低了進入金融領域的門檻。韓磊、張生太（2020）［7］認為普惠金融促進了農村地區金融服務主體的多元化和農村中小微企業收入的提升。劉錦怡、劉純陽（2020）［8］研究發現，數字普惠金融不僅直接通過金融服務的可得性減緩貧困，而且通過推動個體創業、就業以及中小企業的發展緩解貧困的發生。顧曉安（2020）等人［9］研究發現，數字普惠金融對農村地區的減貧有顯著的正向作用，且存在空間溢出效應。郭峰等人（2016）［10］認為數字普惠金融依托于大數據和云計算等創新技術，進一步拓展了普惠金融的服務范圍和觸達能力，降低了金融約束。吳本健、羅玲、馬雨蓮（2020）［11］及李建軍、韓珣等（2019）［12］認為，普惠金融為貧困地區提供了金融服務和機會，可以借助數字化技術等優勢助力農村現代化建設。

從學者們的研究來看，教育在數字普惠金融的減貧效果中起到了積極的作用，受教育程度水平的提高會促進貧困地區人口認知水平的提高和相關金融知識的儲備，從而降低金融的排斥度，提高數字普惠金融的參與度。Maladonado、Gonzalez（2008）［13］和Ligon、Schechter（2003）［14］等學者從社會學角度研究微型金融與教育之間的雙向關系。一方面，微型金融通過提高貧困地區人口的收入，提高當地醫療水平，促進教育的發展；另一方面，進入金融領域有一定金融知識的要求，教育水平的提高可以促進當地對金融知識的學習和利用。傅秋子、黃益平（2018）［15］研究發現，農村消費性正規信貸需求受當地受教育水平、網購習慣等因素的影響。楊立生、陳倩（2020）［16］和熊德平、章合杰、李雯雯（2013）［17］等發現，人力資本和知識的積累對于貧困地區的普惠金融發展特別是信貸需求有著重要影響。李雪蓮、劉德寰（2018）［18］發現，低文化、低收入群體可以在移動互聯網環境中獲得受教育的機會，媒介技術的進步為其創造了一個有效進入的空間。吳金旺、顧洲一（2018）［19］認為，提升消費者的受教育水平，增加其金融領域的基本知識，有利于維護消費者合法權益，防范、化解金融領域的風險。

在數字普惠金融緩解貧困存在的門檻方面，首先，數字普惠金融本身的發展會影響其減貧效果。賀健、張紅梅（2020）［20］研究發現，數字普惠金融對經濟的推動作用一直是正向的，但當數字普惠金融指數低于144.98 時，其對經濟發展呈顯著的推動作用；當數字普惠金融指數高于144.98時，其對經濟發展的推動作用不顯著。其次，普惠金融的減貧效果受到經濟發展水平的限制。龔沁宜、成學真（2018）［21］研究了不同的經濟發展水平下數字普惠金融的減貧效應，當經濟發展水平為跨越門檻值時，數字普惠金融表現出顯著的減貧作用；當經濟發展水平跨越門檻值后，數字普惠金融對貧困的抑制作用減弱，呈現邊際遞減的作用。同時，數字普惠金融的減貧效果也會受到貧困地區居民收入的影響。羅斯丹、陳曉、姚悅欣（2016）［22］研究發現，普惠金融發展對于貧困緩解存在顯著的門檻特征，且減貧效應隨著人均收入水平的提高而增強。

綜上所述，既有的學術研究為本文提供了重要的理論基礎與經驗指導。根據以往的研究結果，本文對數字普惠金融減貧機制以及教育水平在數字普惠金融減貧中扮演著什么樣的角色進行了深入的思考。與已有文獻相比，本文的貢獻在于，第一，試圖從不同的角度對數字普惠金融減貧問題進行深入探討，針對數字普惠金融對農村地區貧困減緩的傳導機制進行理論分析，進而對數字普惠金融的減貧效果進行實證研究；第二，把受教育程度納入到數字普惠金融的減貧效果分析之中，為了準確反映教育在不同階段對普惠金融減貧效果影響的動態變化，實證模型中必須具有估算不同階段的門檻變量，所以本文又利用門檻回歸模型進行了更進一步的分析。

三、理論機制分析和研究假說

（一）數字普惠金融對貧困的直接影響

數字普惠金融對貧困地區經濟發展水平和貧困人口生活水平的提高通過以下幾個方面來實現：一是數字金融實現了對貧困地區的無縫對接，擴大了農村地區金融服務的便利性和可獲得性。數字普惠金融搭乘數字化技術延伸了服務半徑，使得農村地區的金融需求群體可以有效地進行儲蓄、信貸和保險等業務，在促進窮人的平滑消費、創業創收、風險防控、教育投資、醫療保障等方面發揮了積極的作用。二是降低了農村地區的金融使用成本，一方面，大數據、云計算等科技的進步促進了數字化金融的發展，使得信貸、保險業務可以通過互聯網進行，很大程度上縮減了審批和操作流程，節省了時間成本和交通成本；另一方面，由于數字普惠金融兼具普惠性的特征，國家和商業銀行都建立了針對貧困地區人口的專項貸款和無息貸款資金，使他們可以借助國家的惠農政策享受到低成本乃至零成本的信貸服務。

數字普惠金融可以精確定位目標人群和客戶，針對農村貧困地區的“長尾人群”①實現精準服務，提供影響范圍更大、可獲得性更強的金融服務，通過儲蓄分散風險、促進消費，通過信貸為貧困人口提供低息貸款，為其農業機械化或創業創收、教育醫療提供資金，通過保險業務對其產業創收、醫療保險等方面進行風險轉移。數字普惠金融利用互聯網技術使得邊際成本大幅度降低，把大部分農村人口和貧困人口納入互聯網金融的體系當中，使其得以享受到金融服務的紅利，有利于他們脫貧致富，促進其收入的增長和生活質量的提高。

（二）數字普惠金融對貧困的間接影響

數字普惠金融的發展可以間接促進貧困人口生活水平的提高。一是通過促進經濟的發展進而增加貧困地區的就業和創收，一方面，數字普惠金融的深入發展會促進貧困地區高新技術產業、交通基礎建設行業、小微以及城鎮企業的發展，為貧困地區的人提供更多的就業崗位，從而實現貧困地區從被輸血到自主造血的良性循環；另一方面，經濟的發展將發展紅利、稅收等一系列經濟福利回饋給當地居民，使得他們的生活水平進一步提高。二是數字普惠金融的發展為貧困地區人口提供了向上的階梯，一方面，通過互聯網技術，利用其專項資金為貧困提供了新的種植、養殖的技術，同時改變了農村地區的生活方式，通過網購的方式減低了生活成本，通過網絡銷售的方式增加了營收的能力，使得貧困地區人口開源節流，進而提高生活質量；另一方面，數字普惠金融為農村地區提供了助學貸款、培訓以及醫療等方面的資金支持，使得他們有了學習深造和促進身體健康的能力。

數字普惠金融為貧困地區的經濟發展提供金融支撐，為當地的基礎建設、小微、鄉鎮企業貸款融資，向當地特色產業等注入活力。通過“涓滴效應”②使當地經濟發展紅利惠及貧困地區的百姓，為當地提供就業、增加稅收，通過互聯網、大數據和淘寶、京東等電商平臺改變貧困地區的生活生產方式，為其經濟作物提供銷售渠道，促進農村地區的產業升級。

因此，我們提出以下假說：

假說1：在目前的經濟及社會發展狀況下，數字普惠金融的發展有利于緩解貧困問題。

（三）教育在數字普惠金融減貧過程中的作用

除了數字普惠金融與貧困的關系問題，我們也要關注貧困地區的群眾在進入數字普惠金融領域時是否存在受制于教育水平的問題，探究目前的受教育水平是否削弱了數字普惠金融減貧效果。由于貧困地區人口的整體受教育水平偏低，而金融領域是一個對專業知識有一定要求的領域，故有必要對受教育程度做相關的定性分析，以便為數字普惠金融在貧困地區的發展提供更好的指導。張國俊、周春山、許學強（2014）［23］根據金融服務的滲透度、使用度、效用度、承受度四個維度構建金融排斥的綜合評價指標體系，認為教育水平是造成金融排斥的重要原因。胡振、臧日宏（2016）［24］認為對家庭進行針對性的金融知識的培訓，可以提高其金融的參與度，優化家庭金融資產配置，進而改善家庭金融福利。賈憲軍、王愛萍、胡海峰（2019）［25］認為受過金融教育的居民能做出更符合自身偏好的投資決策。

因此，我們有理由相信，傳統金融的“二八準則”在數字普惠金融領域依然存在，數字普惠金融對貧困緩解影響的大小和方向仍有基于教育水平的“門檻效應”。

圖1 數字普惠金融減緩農村貧困機理圖

圖2 教育水平在數字普惠體系中效應機理圖

由此，我們提出假說2。

假說2：受教育水平高對數字普惠金融減貧有促進作用，且貧困地區的群眾進入數字普惠金融領域存在受教育水平的門檻。

四、模型設定和變量選取

（一）模型設定

1.基準模型：為檢驗數字普惠金融對貧困的效應，便于和門檻效應下的結果作對比，本文設立如下形式的基本模型（1）：

在（1）式當中，POVit代表農村地區貧困減緩；i代表時間；t代表地區；DIFI表示數字普惠金指數；控制變量方面，包括經濟發展水平（RG?DP）、城鎮化水平（URBAN）、民生財政支出水平（FE）、產業結構（IS）、通貨膨脹率（INF）；β0表示截距項，β1、β2、β3、β4、β5、β6為待估系數；μit為隨機擾動項，εit表示省域的固定效應。若β1＜0 則表明普惠金融的發展無助于解決貧困問題。

2. 門檻模型：在此基礎上，本文根據漢森（Hansen，1999）［26］提出的門檻回歸模型，將農村的貧困率作為被解釋變量，數字普惠金融發展水平作為核心解釋變量，把人均受教育水平作為門檻變量，分析不同受教育水平下數字普惠金融減貧效果分析。為檢驗假說2，設定了模型（2）：

其中，EDU為人均受教育水平，表示門檻變量，r 為待估計的門檻值，I（·）為一個指標函數γ1、γ2…γn+5代表不同門檻下的待估系數，γ0為個體未觀測值特征，μit為隨機擾動項。

（二）變量選取與數據說明

1.被解釋變量：農村地區貧困減緩（POV）

本文參照張勛、萬廣華等（2019）［27］的研究，使用農村居民家庭平均每人純收入作為農村地區貧困程度的指標，因為農村人均純收入的提高代表著購買商品能力的提高，生活水平的提高以及追求更高層次的能力的提升。

2.解釋變量：數字普惠金融指數（DIFI）

2019 年4 月，北京大學互聯網金融研究中心發布了第二期《北京大學數字普惠金融指數》（2011—2018），從數字金融覆蓋廣度（賬戶覆蓋率）、數字金融使用深度（支付業務、貨幣基金業務、信貸業務、保險業務、投資業務、信用業務）和普惠金融數字化程度（移動化、實惠化、信用化、便利化、）等3 個維度來構建數字普惠金融指標體系，共計33 個具體指標，編制了我國31 個省、自治區、直轄市（不含港澳臺地區）、338 個地級以上城市以及約2800 個縣共三個層級的數字普惠金融指數。

3.門檻標量：人均受教育程度（EDU）

我們對6 歲以上人口的受教育比重加權衡量，受教育程度包括小學、初中、高中、大專及以上，相應的受教育年限為6 年、9 年、12 年、16 年，最終人均受教育年限=（小學人數×6+初中人口×9+高中人口×12+大專及以上×16）/總人數。

4.控制變量

經濟發展水平（RGDP）。很多學者將人均生產總值作為衡量經濟增長水平和人民生活水平的重要指標。匡遠鳳和彭代彥（2012）［28］認為該指標可以反映一個省生產數量和生產效率上的變化，可以體現出整體生活水平的變化；Par?tridge 和Rickman（2003）［29］也認為人均GDP 的變化可以很好地體現當地生活水平和產品供給等指標的變化。

城鎮化水平（URBAN）。城鎮化水平的提升導致農村和城市之家勞動力的轉移，這會給農村剩余的勞動力創造更多的就業機會，增加其創收機會，同時，可以讓農村地區人口更多地接觸到新鮮事物，提升其接受新鮮事物、新鮮知識的能力和機會，增加其創業創收的能力。田杰、陶建平（2011）［30］，薛寶貴、何煉成（2016）［31］等人研究發現城鎮化水平的提升有利于緩解城鄉收入差距過大的問題。

民生財政支出水平（FE）。財政支出是致力于解決貧困問題的重要手段，也是為貧困地區進行資源配置、基礎設施建設以及救濟救助的保障。參照趙莎莎、張東輝、張偉（2018）［32］的經驗，本文細化到人們生活的重要領域和民生短板上，從財政對教育、醫療、社會保障以及財政支農四個方面的支出水平占政府財政支出的比重來衡量。

產業結構（IS）。我國長期以來單一的生產結構是造成農村貧困問題的重要原因，國家產業結構的調整有利于農村剩余勞動力的轉移，增加就業機會，對貧困問題的緩解起到重要作用。本文產業結構選用第二、三產業增加值占GDP 的比重表示。

通貨膨脹率（lnINF）。通貨膨脹導致CPI指數的上升，特別是生活必需品價格的上升，會對普通老百姓的生活造成很大的影響，進而導致恩格爾系數的上升。鄭良芳（2012）［33］認為通貨膨脹打擊的是全社會的居民，特別對低收入的居民打擊極大，導致其生活水平和生活質量嚴重下降。所以文本選取2011—2018 年居民消費價格指數作為通貨膨脹的指標數據。

我們使用了全國31 個省、自治區、直轄市（不含港澳臺地區）2011—2018 年的數據，數據來源于《中國國家統計年鑒》《中國金融年鑒》《北京大學數字普惠金融指數》（2011—2018），描述性統計見表1。

表1 各變量的統計性描述

五、實證結果及分析

（一）數字普惠金融的減貧效應

表2 報告了從省域層面實證檢驗數字普惠金融對貧困的減緩效應。從檢驗結果可以看出，不同的估計方法均表明數字普惠金融發展對貧困減緩存在顯著的效用，符合預期結果，也驗證了假說1 的成立。在進行多元回歸分析前，通過Hausman 檢驗可知，采用固定效應模型更符合本文的樣本特征。模型（1）OLS回歸，作為參照估計模型，模型（2）是進一步采用的固定效應回歸，模型（3）—（5）分別針對東部、中部和西部進行數字普惠金融對貧困減緩的效果分析，模型（6）是使用工具變量的2SLS估計結果。

從表2 的結果可見，數字普惠金融的減貧效果在1%統計水平上顯著，在目前發展的條件下，積極發展數字普惠金融，能夠有利于當地農村居民收入的提高，促進貧困問題的緩解。在控制變量方面，人均GDP、城鎮化、財政支農、通貨膨脹率對貧困減緩問題的效果有顯著的正向效應。不同的是，與其他變量對農村貧困減緩起到正向作用相比，通貨膨脹起到的是消極作用。此外，產業結構的結果不顯著，這與預期不同，可能是人口城鄉流動導致了數據缺失。

（二）內生性處理和穩健性檢驗

為了保障結果的穩健性，本文在驗證整體結果之后又分別對東部、中部和西部地區進行了檢驗。從結果可以看出，數字普惠金融對東部的減貧效果最佳，系數為0.181；其次為中部，數字普惠金融的減貧系數為0.144；最后是西部地區，數字普惠金融的減貧系數為0.141。三個地區的結果同時滿足在1%統計水平上數字普惠金融具有顯著的減貧效應，本文的研究結論具有穩健性。

表2 數字普惠金融的減貧效應

由于數字普惠金融的服務對象是貧困地區的人口，國家對貧困地區存在政策和財政傾斜，這些政策會反向推動數字普惠金融發展的結果。貧困地區的金融服務需求缺口很大，金融服務處于供小于求的狀態，就可能存在貧困地區大規模的金融需求反向推動數字普惠金融的發展，即存在雙向因果問題。同時，建模過程中不可避免地存在遺漏變量等問題，本文參照鄭雅心（2020）［34］的做法，在建模時利用Hausman 檢驗選取固定效應模型，從而降低內生性對模型估計結果造成的影響；參照梁雙陸、劉培培（2019）［35］的做法，加入互聯網普及程度（INTERNET）這個工具變量來控制逆向因果導致的內生性問題。如模型（6）結果所示，數字普惠金融對貧困減緩的系數為0.159，結果仍在1%的統計水平上具有顯著的減貧效應。為了檢驗工具的有效性，本文進行了弱工具變量檢驗，回歸結果顯示，模型R2為0.6214，偏R2為0.2224，模型的F統計量為68.9365，且F統計量的P值為0.0000，結果表明各省互聯網普及率與其數字普惠金融指數的相關系數比較高。

六、教育在數字普惠金融減貧中的作用

（一）門檻效應檢驗

根據上文確定的模型和檢驗分析，利用Sta?ta 15.0 進行實證分析。根據F統計量和Hansen提出的“自抽樣法”（Bootstrap）構造P值綜合檢驗門檻個數、門檻值以及顯著性，結果如表3 和表4 所示。

表3 門檻效應檢驗結果

表4 門檻值估計結果及置信區間

根據表4 的結果顯示，以人均受教育水平（EDU）為門檻的模型通過了單一門檻的檢驗，單門檻效應的F統計量值為34.040，Bootstrap 計算的P值為0.007，小于1%，說明在1%的置信水平上存在單門檻效應。全國范圍內人均受教育程度的門檻值為9.923，在95%的置信區間內為［9.875，9.952］。據此，我們將模型設定為單門檻模型的形式，具體形式為模型設定中的門檻模型方程（2），檢驗結果表明假說2 成立。

（二）模型參數估計

通過以上門檻模型的Hansen 檢驗過程，本文使用單一門檻模型，采用固定效應模型對模型（2）進行參數一致估計，結果如表5 所示。

表5 全國范圍的單門檻模型估計結果

（三）模型估計結果分析

結果表明，以人均受教育程度為門檻變量，將全樣本劃分為受教育程度較高區和受教育程度較低區兩個門檻區間，在不同門檻區間數字普惠金融體系對貧困的減緩呈現了不同程度的效應。由表5 的結果可以看出，從全國范圍內來看，當人均受教育年限小于9.923 時，數字普惠金融的減貧系數為0.132，數字普惠金融對貧困的減緩的作用是正向的、積極的。但當人均受教育年限大于9.923 時，數字普惠金融的減貧系數上升為0.152，數字普惠金融對貧困減緩的作用更明顯，并在1%水平上通過顯著性檢驗，說明教育對于數字普惠金融在緩解貧困方面發揮著積極的作用。在控制變量方面，人均GDP、財政支農、產業結構、城市化對農村貧困減緩發揮著積極作用，通貨膨脹則起到了消極的作用。

（四）地區差異分析

我國數字普惠金融的發展和教育水平發展呈現出區域性差異，因此為進一步考察教育水平在不同區域層面上數字普惠金融減貧效果的差異，本文將樣本分為東、中、西部地區，對不同區域分別進行門檻檢驗。

根據表6 的結果顯示，以人均受教育水平（EDU）為門檻的模型，東、中、西部至少在10%的顯著性水平下都通過了單一門檻的顯著性檢驗。據此，我們將模型設定為單門檻模型的形式，具體形式如模型方程（2）。其中，東、中、西部的人均受教育程度的門檻值分別為10.654、8.517、8.676。可以看出，東部的門檻值最高，西部次之，中部最低。

表6 東、中、西部門檻效應檢驗結果

表7 門檻值估計結果及置信區間

表8 東部地區的單門檻模型估計結果

表9 中部地區的單門檻模型估計結果

表10 西部地區的單門檻模型估計結果

根據表（8）—表（10）結果可以看出，東、中、西部都存在單一門檻值。在東部，數字普惠金融減貧效應的系數均為正，且均在1%的顯著水平上顯著。當平均受教育年限低于10.654 時，系數值為0.131；當金融發展水平大于10.654，其值上升為0.154，上升了0.023。在中、西部地區，數字普惠金融的減貧系數明顯比沒有跨越門檻值之前高。在未跨過門檻值時，中、西部的數字普惠金融減貧系數分別為0.077 和0.149；而在跨越門檻值之后，數字普惠金融減貧系數上升為0.102和0.161，分別上升了0.025 和0.012。

從結果顯示來看，東部地區的平均受教育年限的門檻最高，為10.654 年；其次為西部的8.676年，最后為中部的8.516 年。從數字普惠金融的減貧系數來看，西部從中獲益最大，東部次之，中部最差，說明當教育水平上升之后，數字普惠金融能更好地提升當地居民的收入，中部地區最差的原因可能在于西部得到了更多的財政和政策支持，東部有數字化和人力資本的加持，而中部地區一方面是政策支撐力度不大，另一方面也有人才流失嚴重的原因。

七、研究結論與政策建議

（一）研究結論

本文研究了我國31 個省、自治區、直轄市（不含港澳臺地區）數字普惠金融與貧困減緩的關系以及數字普惠金融體系對貧困的減緩效應。研究結果表明：第一，數字普惠金融在農村居民收入的提高上起到了積極作用，在后續的扶貧工作中應該把數字普惠金融作為扶貧事業重要的組成部分。第二，傳統金融領域存在明顯的“二八效應”，受教育水平在數字普惠金融的推廣效應上影響極大，對貧困地區人口進入金融領域、了解金融知識、篩選金融產品和風險分析方面都將起到積極的作用，所以加強教育的投入、金融知識的普及和宣傳也是后續扶貧工作的重要內容。第三，在人均受教育水平方面，2017 年聯合國發布的發達國家的平均受教育年限如下：德國為14.1 年，美國為13.4 年，加拿大為13.3 年，英國為12.9 年。我們和發達國家之間還有很大的差距，我國人口的平均受教育年限在數字普惠金融的發展中是否還存在著更高的門檻、會有更好的減貧效果也未可知，需要在未來的發展與實踐中去驗證。

（二）政策建議

1.持續加強數字普惠金融的作用

我國農村地區經濟發展比較落后，人民生活水平還有待進一步提高，是國家穩固脫貧成果以及未來鄉村振興的主戰場。以數字化為依托的普惠金融是一把解決貧困問題的利劍，須大力發揮其在脫貧致富方面的作用。今后應擴大數字普惠金融的規模，加深數字普惠金融的使用力度和廣度，加強數字普惠金融的推廣力度和普惠強度，建立健全數字普惠金融的發展規劃和監督體系，要讓貧困地區的群眾了解、認識普惠金融，從而關注和使用普惠金融。同時，要借助信貸、保險這些直接手段和促進居民就業、創業創收等間接手段去解決貧困問題，也需要政府、銀行等金融機構以及社會力量以5G 技術、智能手機、網上銀行等為依托，向不同地區的群眾提供合適的、普惠的金融產品，真正服務于廣大貧困地區，助力其脫貧脫困。

2.持續加強對貧困地區的教育投入

“十年樹木，百年樹人”，教育是一件功在當代、利在千秋的事業，本文挖掘了教育在數字普惠金融的推廣、使用方面的作用，兩者應進一步相互配合、積極運作，發揮教育在數字普惠金融緩解貧困問題中的積極作用。政府應該持續加大對貧困地區、廣大農村地區教育的投入，使教育在脫貧工作中發揮更大潛力。

3.強化金融知識普及和普惠金融宣傳

貧困地區數字普惠金融的受眾大多沒有經過系統化的學習，數字化和網絡化的興起與普及為他們的再學習、再學習提供了新的思路。國家應該利用相關的媒體和渠道，加大網絡教育投入，為貧困地區的群眾開辟學習渠道，提供免費的知識普及和學習機會，讓他們可以接受新鮮事物、學習金融方面的相關知識，充分享有當前的政策紅利，以便群眾可以通過數字普惠金融進行儲蓄、信貸、保險等方面的金融活動，通過相關途徑做到自力更生、脫貧致富，達到共同富裕的目標。

注釋：

① “長尾理論”由克里斯·安德森（Chris Anderson）在《長尾》一文中最早提出。主要是指網絡化、大數據的發展可以大大降低企業的運營成本，過去那些需求不旺或銷量不佳的產品所共同占據的市場份額可以和那些少數熱銷產品所占據的市場份額相匹敵甚至更大，即眾多小市場匯聚成可產生與主流相匹敵的市場能量。

②“涓滴效應”是由威爾·羅杰斯（Will Rogers）提出的。主要是指優先發展起來的群體或地區通過促進經濟增長、就業等方面惠及貧困階層或地區，帶動其發展和富裕。