數字普惠金融助力農村電商扶貧的研究

耿玉淦 李霞 耿媛 王剛貞

隨著我國精準扶貧戰略的提出，農村脫貧問題就成了目前社會關注的熱點，而如何脫貧也成了眾多學者研究的問題。本文選取了我國最具有代表性的西部貧困地區的12個省份2011—2015年的相關數據，利用PSTR模型研究在數字普惠金融發展水平不斷變化的情況下，農村地區電子商務發展水平和農村貧困程度之間的非線性關系。除此之外，對于農村收入水平等次要解釋變量和脫貧作用之間的關系也給出了研究結果。最后，根據模型求解結果，本文就數字普惠金融助力農村電商扶貧給出了一系列建議。

一、研究背景

目前，隨著我國對鄉村振興戰略的不斷推進，農村問題也得到了重點關注，其中急需解決的問題包括農村貧困人口的不斷增加、城鄉之間的收入差距不斷被擴大、城市鄉村發展機會不平等......同時，以習近平同志為核心的黨中央在黨的十八大中也將脫貧攻堅作為實現第一個百年奮斗目標的重點任務，并給出了一系列實施措施和具體安排，取得了一系列重大成就。

然而，對于我國目前發展不平衡、不充分的包容性增長機制尚未完全建立，并且，就脫貧攻堅而言，仍然還有很長的一段路要走。對于我國一些偏遠地區而言，仍然存在極度貧困的現狀，需要我們去解決。而如何更快地、更好地解決這些問題，還需要進行多方面的考慮。

對于包容性增長來說，其主要強調的就是公平和效率兩個方面，而普惠金融又被稱為包容性金融，它存在的目的便是在成本可負擔的前提下，為農民、城鎮低收入人群等弱勢群體提供適當、有效的金融服務，從而滿足他們的金融需求，促進整個經濟社會的包容性增長，完善我國目前的包容性增長機制。

另一方面，隨著我國“互聯網+”技術的不斷發展，電子商務無論是在城鎮還是在農村，都是一個很好的謀生手段，尤其對于農村來說，更是一個脫離貧困的大好機會。我國農村電子商務隨著我國數字普惠金融的不斷發展提升，在多年的政策強化、社會關注下已經取得了一定的發展。單就2018年全國農產品的網絡零售額而言，就已經達到了2305億元，同比增長高達33.8%，相比于全國普遍的網絡零售情況，增速已經高了近百分之十。

另外，部分地區還形成了產業聚落，織里的童裝、晉江的運動鞋等不僅僅是地域的代表性品牌，同時也催生出了很多周邊產業鏈，例如包裝印刷、美工攝影等等。

不過，農村電子商務也依然存在地域差異，在上述提到的總網絡零售額中，有77.3%都是由東部發達地區貢獻的，同時，“淘寶村”、“微商村”等也集中在東部。而西部相對于東部而言，情況就比較不容樂觀了。對此，各大電商平臺也是給出了針對性的電商扶貧政策。

例如拼多多利用山村直連小區的方式建立對農貨處理的中央系統;京東、淘寶等也設立了專欄引流，用拼購的方式擴大銷量，減少單位成本。這些方式無不促進了農村電子商務的發展，大大提升了農村經濟發展速度，加速金融扶貧。

所以，從上數研究內容來看，在數字普惠金融的基礎上，大力支持農村電子商務的進行，有利于促進農村經濟發展，同時也能加速我國脫貧攻堅的進程，減少城鄉收入差距。

二、文獻綜述

在相關的研究文獻中，對于數字普惠金融和電子商務之間關系的研究較少，主要都是從城鄉收入差距入手，研究數字普惠金融對減少城鄉收入差距的效果和機制。宋曉玲在其研究文獻中采用31省份的2011—2015年的面板數據，構建相應的面板數據模型對此展開研究，并在其中利用數字普惠金融指數作為研究對象。最后就相應的研究結果給出了一系列政策建議。

除此之外，就數字普惠金融和電子商務而言，林嘯在其著作中指出，對于基于數字普惠金融的農村電子商務發展，數字普惠金融可以利用信息技術降低金融服務成本，沖破物理網點布局的限制。而農村經濟也具有高風險、低收益、長回報周期等特性。所以，針對于此，我國更需要完善數字普惠金融體系的建立，充分發揮其高效優勢幫助農村電子商務發展，繁榮農村電子商務。

與此同時，衷鳳英同樣以螞蟻金服為例，分析了基于電商平臺的互聯網金融扶貧戰略機制，指出阿里巴巴有效利用自身的多項優勢資源，提供給貧困地域一系列的電商運營方法，同時結合螞蟻金服的旺農貸解決了農戶的資金問題，為他們提供貸款支持，讓他們能夠更好地進行電商銷售，助力貧困戶脫貧致富。

而對于目前農村數字普惠金融發展中仍然存在的問題：蔡洋萍等在其文獻中就農村數字普惠金融的發展模式進行了深入研究，并就其中暴露出來的問題給出了分析，同樣提出了一系列對策建議，提出需要從農村數字普惠金融基礎設施建設和使用深度兩個方面進行提升，并加強對當地居民數字金融知識的普及教育，從根本入手，強化農村數字普惠金融。

三、數字普惠金融對農村電子商務扶貧的實證分析

通過上文所述，對于目前發展較為落后的農村地區而言，結合數字普惠金融的電子商務無疑是一個極佳的選擇。數字普惠金融在為農村居民提供合適的金融服務的同時，也確保了自身金融成本的合理性，從而實現數字普惠金融助力扶貧的可持續性發展，最終能夠不斷推動數字普惠金融在貧困地區的發展，將電子商務推廣到每一個貧困地區，達到扶貧、脫貧的目的。但是，就目前我國貧困情況而言，由于地域遼闊，數字普惠金融無法覆蓋到每一個貧困地區，這就導致不同貧困地區數字普惠金融發展差異較大。另外，由于我國西部包含了近80%的貧困地區，最具代表性，所以，本文將利用PSTR模型，選取我國12個省市2011—2015年的面板數據，研究不同數字普惠金融發展水平下電子商務的扶貧效率。

（一）變量確定與數據說明

1.農村貧困程度（POV）

由于農村的扶貧效率是一個模糊變量，為了方便研究，本文決定采用農村貧困程度對其進行直觀反映，同時采用農村貧困發生率對其進行量化處理，具體計算表達式如下：

如上，就本文的研究而言，農村貧困發生率作為被解釋變量，取農村地區貧困人數與其總人口的比值，其數據均來自于《中國農村貧困監測報告》。

2.電子商務發展水平（DLE）

本文的電子商務發展水平主要指的是農村中一切和電子商務相關的業務的普及程度，并將其轉化成百分比，具體計算表達式如下：

其中，農村電子商務使用人口數來自于《中國統計年鑒》以及《中國農村平困檢測報告》。

3.數字普惠金融發展水平（DIFI）——轉換變量

對于農村地區的數字普惠金融發展水平，無需進行相應的計算。北京大學數字研究中心基于螞蟻金服于2016提供的億級微觀數據，編制了“北京大學數字普惠金融指數”。本文將從中選取西部地區各省份的相關指數進行估計，為了減少研究成本同時保證研究結果的真實性、準確性，本文選取2011—2015年12個省份的相關指數作為解釋變量，同時，為了支撐研究，將其作為轉換變量，變量數據均來源于《中國數字普惠金融指標體系與指數編制》。

4.其他變量

（1）農村收入水平（IN）

為了方便進行研究，本文的農村收入指標采用農村人均純收入，一般而言，農村的收入水平越高，其貧困程度相應的就越低。

（2）農村消費水平（EXP）

對于農村消費水平，由于一個地區的消費水平直接影響到這個地區的貧困程度，所以本文采用農村地區居民消費水平對其進行量化處理。

（3）產業結構（IS）

從產業結構的角度對農村貧困進行分析，由于我國農村地區的產業結構較為單一，相應的生產效率也較為落后，從而使地區的勞動力發生轉移，最終導致農村地區的整體貧困。所以，本文主要選取第二產業、第三產業的增加值占GDP 的比重來反映此地區相應的產業結構：

（4）財政支出規模（FE）

本文確定研究的相關表達式如下：

（5）財政支農結構（AFE）

本文確定研究的相關表達式如下：

（6）教育發展水平（EDU）

對于一個地區來說，教育是其人力資本形成的根本，同時，教育發展水平的高低也能反映出其對于電子商務接受程度的高低，良好的教育發展水平對于電子商務的普及程度也有著促進作用，能夠加快電子商務扶貧進程。本文對于教育發展水平的處理具體如下：

5.數據處理

由于上述各變量的單位不統一，為了方便研究，需要統一所有數據的量綱，因此，本文對所有數據進行如下處理：

（1）對于無單位型變量（數字普惠金融指數）以及總量型（農村人均收入、農村消費水平等）進行對數處理;

（2）對于比例型變量（農村貧困程度，電子商務發展水平等）進行去百分號處理，即采用其百分號之前的數據;

數據處理后各變量相應描述性特征如下表所示：

（二）模型的設定與檢驗

利用表1中經過處理的描述性統計數據建立PSTR模型，對不同數字普惠金融發展水平下電子商務的扶貧效率進行研究，并對其影響方向以及影響程度進行討論，具體模型如下：

為了進一步確定在數字普惠金融發展條件下電子商務水平和其農村貧困水平之間是否存在一定的非線性關系，需要對上述所確定的模型進行進一步的檢驗，主要是利用Matlab軟件對上述模型進行線性檢驗和剩余非線性效應檢驗。結果如下表所示：

表2即為對模型進行線性檢驗和剩余非線性檢驗的結果，其中***表示在1%水平下反應顯著。由表中數據可以看出：在線性檢驗過程中，LM、LMF以及LRT統計量在1%的顯著性水平下反應均顯著，即表明其在相應的顯著性水平拒絕模型中不存在轉換函數（γ=0）的假設，這說明研究所選用的面板數據存在一定的截面異質性，因此可以得出，在不同的數字普惠金融發展水平下，電子商務發展水平和農村貧困程度之間存在明顯的非線性關系。

另外，在剩余非線性檢驗中，可以觀察到，上述建立模型對應的LM、LMF、LRT統計量在1%的顯著性水平下并不能同時拒絕原假設，由此可見，該統計量接受了有且僅有一個轉換函數（γ=0）的原假設。由此可見，在上述建立的研究模型中，只可能存在一個轉換函數，這說明相應的也只存在一個位置參數。至此，對原模型的檢驗結束，表明對于本文研究所使用的非線性PSTR模型有一定的正確性和合理性，可以使用。

（三）模型的求解與分析

通過上文對模型的設立和檢驗，得到了模型的一般表達形式，同時，該模型反映的是電子商務發展水平和農村貧困程度及扶貧效率之間的非線性關系。下面將經過處理的2011—2015年12個省份描述性統計數據代入模型中，求解出PSTR模型的相關參數，具體如下：

上表即為PSTR模型相關參數的求解結果，其中***、**、*分別代表的是在1%、5%以及10%顯著性水平下進行t檢驗，檢驗結果均為顯著，系數后括號內的值即為相應的t檢驗值。

由表3中的數據我們可以得到：利用PSTR模型對研究對象進行相關估計，最終確定相應的位置參數（轉換變量）即數字普惠金融發展水平的門檻值為71.433%。基于此，對于主要解釋變量電子商務發展水平（DLE），當數字普惠金融發展水平位于門檻值附近時，在1%顯著性水平下，電子商務發展水平對農村貧困程度的影響極為顯著，具體表現為：其對于農村貧困程度的減緩作用即扶貧效率呈現先顯著上升后逐漸下降（β0<0，β0<β0+β1<0）的趨勢，即在數字普惠金融發展水平沒有超過其門檻值時（DIFI<71.433），電子商務發展水平對于農村地區的貧困水平具有明顯的抑制作用。當數字普惠金融發展水平不斷提高，超過門檻值時，這種抑制作用明顯減弱，即其緩解作用的邊際效應呈遞減趨勢。

另一方面，有表3可以看出，該模型轉換函數的平滑參數為2.7013，這說明當數字普惠金融發展水平位于門檻值附近時，相關變量系數的轉換速度較為緩慢，總體狀態呈平滑漸進變化的趨勢。

四、研究結論及相關政策建議

上文通過對PSTR模型的求解以及分析，可以得出以下結論：

第一，隨著農村數字普惠金融不斷發展，我國電子商務發展水平和農村貧困程度即其扶貧效率之間呈非線性關系，并且存在唯一的門檻值為71.433;

第二，當數字普惠金融發展水平未到達門檻值時，農村地區電子商務發展水平對其貧困程度表現為顯著的抑制作用;當數字普惠金融發展水平超過門檻值時，隨著發展水平的不斷提升，農村電子商務發展水平對農村貧困程度的抑制作用不斷減弱，其邊際效應呈遞減狀態;

第三，不同貧困地區所處的地理位置的不同，電子商務發展水平對于農村貧困程度的抑制作用也不盡相同，其主要原因是不同區域間電子商務的發展不平衡問題;

第四，除了提高農村電子商務發展水平，增加農村收入水平、促進當地居民消費、長期調整當地產業結構、不斷加強當地教育水平等同樣能對一直農村貧困程度產生積極影響。

根據以上結論，下面對于數字金融助力電子商務扶貧提出以下幾點建議：

（一）加強電子商務發展相關基礎設施建設，完善電子商務運行體系

要想通過電子商務的發展改善農村地區的貧困現狀，首先要做的就是確保當地進行電子商務相關設施的健全，同時，相應的運行體系也必須得到完善，從根本入手，為農村地區大力發展電子商務打好堅實的基礎。

（二）建立針對性的數字普惠金融發展體系

由于不同地區的數字普惠金融發展水平不盡相同，相應的，電子商務發展水平也大不一樣。所以，針對于不同地區的不同情況，我們需要建立不同的發展體系，“就事論事”，對癥下藥，只有建立針對性的發展體系，才能從根本上解決問題，加快農村地區脫貧進程。

（三）加強對農村地區當地居民的數字普惠金融知識的教育

對于農村居民而言，我們需要對其進行基本的數字普惠金融以及電子商務知識的教育，幫助他們盡快地賬務數字普惠金融和電子商務的操作能力;對于農村管理組織而言，應當不斷推廣數字普惠金融的相關理念，定期組織農村居民學習、復習相關知識，并加強他們的法律教育，提高其風險意識。

（作者單位：1.安徽財經大學，金融學院;2.安徽財經大學，會計學院）

基金項目：安徽財經大學2021年度大學生科研創新基金項目（XSKY2161）; 2019年安徽省高等學校人文社會科學研究項目;安徽省哲學社會科學規劃項目（AHSKY20190086）。