□許天立
(上海大學經濟學院,上海 201899)
2022 年是實施“十四五”規劃的關鍵之年,如何防止規模性返貧、促進貧困人口持續增收已經成為鞏固脫貧攻堅成果和全面推進鄉村振興的重要議題。在外部經濟、政策環境的變化下,貧困脆弱性作為反映家庭抗風險能力的指標,能夠動態反映農戶未來貧困的可能。隨著大數據、云計算等科技創新廣泛地運用于金融領域,金融科技的發展對農村地區產生了深遠影響。一方面,金融科技通過資源功能與數字紅利提升了農戶的正規金融可得性,解決其信貸約束問題;另一方面,此前不同地區與受眾群體的差異使得金融科技面臨“數字鴻溝”問題。但隨著在農戶群體中采用數字支付群體不斷擴大,一定程度上釋放了普惠金融參與主體的比較優勢,對農戶貧困脆弱性產生了新影響。
國內外關于金融科技對農戶影響的研究大多聚焦于貧困問題。申云和李京蓉(2022)[1]基于研究發現,數字普惠金融對農戶相對貧困脆弱性的影響在不同水平上存在“數字紅利”和“數字鴻溝”效應,呈現出倒“U”型關系,認為數字技能和風險管理能力發揮著中介作用。尹振濤等(2021)[2]將貧困放大到影響農村家庭幸福感,發現金融科技和幸福感之間有著強烈的正相關關系。劉七軍等(2021)[3]研究表明,隨著農村家庭貧困脆弱性的提高,普惠金融的減貧效應呈相反趨勢。
在過往的大部分文獻中,學者采用測度金融科技和貧困的指標不盡相同,但都從各自的理論和實證角度詳細闡述了金融科技對貧困的影響。基于上述文獻綜述,提出以下假設。
H1:目前金融科技的發展能有效降低農戶貧困脆弱性。
H2:金融科技對農戶脆弱性的影響隨著東中西部要素稟賦的不同具有地域性差異。
本研究數據來源于西南財經大學中國家庭金融調查數據(CHFS)、北京大學數字普惠金融指數兩大數據庫。北京大學數字普惠金融指數由郭峰等(2020)[4]與螞蟻金服一同編制,可以反映我國數字普惠金融發展水平。本研究從CHFS 2019 中挑選出農戶數據,并與北京大學數字普惠金融指數省級數據進行匹配處理,選取年齡段為18~70 歲,篩選出15 770 個樣本,采用Stata 15.1 進行數據處理。
本研究被解釋變量貧困脆弱性(VUP)通過VEP方法測定,選擇世界銀行中等貧困標準進行研究,即3.1 美元/d。按照50%脆弱線,家庭具有貧困脆弱性代表,未來出現貧困的概率大于貧困脆弱線,賦值為1,反之為0。解釋變量使用數字普惠金融指數(DIIF),控制變量選取年齡、受教育情況、健康狀況、婚姻狀況、家庭收入、社會網絡。
從描述性統計可以看出,在選取我國2019 年農戶的樣本中,貧困脆弱性的平均值為0.064 5,說明隨著我國脫貧攻堅的實施,我國農戶貧困脆弱性相對較低。數字普惠金融指數的平均值為323.258 6,近年來農戶所在社會網絡平均值為173.233 1,這與我國農村傳統的“人情社會”有關,會影響到金融科技在農村的使用和信息不對稱問題。
采用Probit 模型進行金融科技對農戶貧困脆弱性的研究,對農戶貧困脆弱性進行估計,模型如下。

式中:Y表示貧困脆弱性二值變量;Xi表示金融科技指數;Wi代表控制變量,包括個體特征、社會網絡等;α代表回歸截距;β代表社會網絡回歸系數;γ代表控制變量回歸系數;ε代表誤差項。
Probit 模型回歸結果見表1。
由表1 可以看出,金融科技對農戶貧困脆弱性有著相關影響。金融科技對農戶貧困脆弱性在1%的置信水平下顯著,回歸系數為-0.109 7,即金融科技的發展會降低農戶發生貧困的可能性。這反映了金融科技能有效推動普惠金融在農村地區的減貧、防貧效應,假設H1 成立。金融科技的發展一定程度上使我國農村地區獲得了資源比較優勢,是實現鄉村振興的重要手段。

表1 Probit 模型回歸結果
在控制變量方面,戶主年齡與農戶貧困脆弱性之間在1%的置信水平下顯著,兩者呈現正相關關系,年齡增加所帶來的健康風險增加和生產能力下降會導致農戶很大可能承受經濟損失。受教育狀況與貧困脆弱性呈現1%置信水平下的反相關關系,說明隨著農戶受教育水平的提高,其所掌握的金融素養能顯著降低農戶貧困脆弱性,這與趙雨和朱建軍(2021)[5]的論斷一致?;橐鏊鶐砑彝ヒ幠5臄U大和開銷的增加會導致農戶貧困脆弱性上升。家庭收入的增加一定程度上增強了農戶防范突然性支出的能力,從而使貧困可能下降。
參照陳池波和龔政(2021)[6]的做法,本研究采用變量替換法進行穩健性檢驗。通過對數字普惠金融指數的3 個一級指標進行分析,結果如表2 所示。

表2 穩健性檢驗結果
通過數字普惠金融指數中覆蓋廣度、使用深度以及數字化程度3 個一級指標的估計結果可以看出,在控制變量一致的情況下,3 項指標均在1%的置信水平下對農戶貧困脆弱性顯著,覆蓋廣度的延伸、使用深度的加深和數字化程度的提高都能顯著緩解農戶陷入貧困的可能。其中數字化程度的影響系數最大,這是由于近幾年電子支付方式大規模地鋪開下沉。覆蓋廣度的彈性水平有所下降,從開拓市場向精細化轉變。
所有結論都能說明金融科技在農村地區的普及與深化能從廣度和深度多維度上解決農村金融供給薄弱、信貸約束等問題,從而實現正規金融和民間借貸特性與農村實際適配,減少農戶返貧的可能。
根據不同的地域進行Probit 回歸分析,最終結果如表3 所示。
由表3 的回歸結果可以看出,無論是東部、中部還是西部地區,金融科技指數對農戶貧困脆弱性的影響都顯著且呈負向相關關系。在3 個地域中,西部地區僅在5%的置信水平下顯著,而中部和東部則在1%的置信水平下顯著,且回歸系數的絕對值遠大于西部地區。可見金融科技在中部和東部地區,尤其是東部地區對農戶貧困脆弱性發揮著更大的減緩作用,假設H2 成立。

表3 地域Probit 模型估計結果
東部地區處于數字普惠金融指數較高的狀態,所以很大程度上降低了農戶貧困脆弱度,西部地區則處于無效率區間與“數字紅利”區間交匯點略微靠右的位置,有著廣闊的發展區間,是實現我國鄉村振興戰略的重要陣地。
根據上文實證分析,得出以下結論。
第一,目前金融科技的發展能有效降低農戶貧困脆弱性。國家政策的扶持很大程度上拉長了我國金融科技“數字紅利”的區間,減輕了“數字鴻溝”現象。目前階段,金融科技的發展基本能有效實現對農村群體的有效覆蓋,從而降低農戶貧困脆弱性。
第二,我國農戶貧困脆弱性由東向西總體呈上升趨勢。這是由于中東西部地區要素稟賦的不同而導致產業結構不同。自然資源是重要的要素稟賦,東部地區廣闊的平原為農業發展提供了強有力的支撐,科技水平發達也使得東部地區具有大規?,F代化農業技術來定位優勢產業,從而推動農戶生活質量提高,減少其陷入貧困的可能。
第三,金融科技對農戶脆弱性的影響隨著東中西部要素稟賦的不同具有地域性差異。金融科技在中部和東部地區,尤其是東部地區對農戶貧困脆弱性的影響更大。
5.2.1 大力推動金融科技發展,加快推進農村數字普惠金融
政府出臺政策引導推進農村數字普惠金融發展,著力改善農村金融環境,推動農村地區數字金融服務基礎設施的完善。降低農村地區的互聯網成本,擴大普惠金融賬戶覆蓋廣度。積極拓寬正規金融的服務渠道,借助科技發展改善農村金融環境,緩解農戶貧困脆弱性。
5.2.2 發揮地域間要素稟賦結構比較優勢,推動國內大循環
黃惠春等(2021)[7]提出,充分挖掘地方資源稟賦是實現鄉村振興的首要條件。我國應根據各地區要素稟賦結構的不同,制訂差異化的農村產業發展戰略,例如中部地區和西部地區的特色農業、東部地區的都市休閑等。再輔之以金融科技的連通,保障國內大循環暢通。
5.2.3 鼓勵金融機構創新,推動有效市場和有為政府相結合
普惠金融不同于政策性金融,有必要建立市場競爭機制,發揮市場利率的調節作用,支持鼓勵規范的合作性金融和非營利性金融組織提供涉農金融服務,在現有金融產品的基礎上,根據地域優勢產業的不同不斷創新,推動農村間有效金融市場的形成。同時,政府也應提前布局,選擇適當的政策工具切實消除農村產業發展約束,通過財政補貼、稅收減免等政策引導金融科技更好地為農戶服務,降低農戶貧困脆弱性,實現有效市場和有為政府的結合。