李濤 彭東蔓







【摘要】借助互聯網新興技術, 我國數字金融異軍突起。 數字金融的技術優勢和普惠特性契合了后扶貧時代相對貧困的長效治理戰略。 對數字金融減貧的前沿研究成果進行綜述, 梳理數字金融減貧的演進歷程和發展現狀, 從直接路徑和間接路徑兩個方面闡釋數字金融緩解貧困的作用機理, 從空間、主體以及門檻三個層面探討數字金融減貧的多維效應。 在此基礎上, 進一步聚焦和剖析數字金融在減貧工作中面臨的潛在風險, 例如由技術性排斥和市場性排斥所引起的新型金融排斥, 在未來的研究中, 需從數字金融減貧的馬太效應、“邊緣貧困群體”的貧困特征以及數字金融減貧機制動態化的構建等角度展開深入研究。
【關鍵詞】數字金融;普惠金融;扶貧攻堅;金融減貧
【中圖分類號】F832? ? ? 【文獻標識碼】A? ? ? 【文章編號】1004-0994(2022)08-0154-7
一、引言
基于新一代數字技術的應用, 我國率先提出了“數字普惠金融”(簡稱“數字金融”)的概念, 并推動數字金融從理論到實踐的高質量發展。 數字金融是依托互聯網技術, 實現資金融通、支付、投資和信息中介服務的一種新興金融服務模式, 能降低金融服務門檻, 提高普惠金融覆蓋率, 提高金融資源配置效率。
2020年后, 絕對貧困問題得到了歷史性解決, 但相對貧困將長期存在。 黨的十九屆四中全會明確提出要鞏固脫貧攻堅成果, 建立解決相對貧困的長效機制。 數字金融的成本可負擔性和商業可持續性對相對貧困的長效治理有著重要意義: 一方面, 數字技術實現了智能化分析和實時性互動, 克服了地域限制, 覆蓋了廣闊的長尾市場; 另一方面, 數字技術在普惠金融服務過程中的應用和升級, 改變了傳統金融的服務方式, 幫助貧困家庭以可負擔的成本進行消費和投資。 基于技術創新性的內在優勢, 數字金融成為我國建立健全解決相對貧困長效機制的重要抓手。
二、數字金融減貧的演進歷程和發展現狀
(一)金融減貧的演進歷程
金融減貧經歷了傳統金融減貧、普惠金融減貧、數字金融減貧三個階段。 新興技術的出現, 將金融減貧推進到嶄新的數字金融階段。 數字金融獨有的技術優勢得到了社會各界的普遍關注與重視, 成為眾多發展中國家破解社會貧困難題的新興手段。
第一階段: 傳統金融減貧。 金融減貧是金融發展研究的一個重要領域。 自Goldsmith[1] 開創了金融發展的研究先河之后, 學者們開始了對金融發展減貧作用的探索。 后經過Mckinnon[2] 、Kuznets[3] 等學者的補充和拓展, 形成了較為完整的金融減貧理論體系。 相關理論認為, 金融發展能極大地促進經濟實現包容性增長[4,5] , 從而提高經濟產出并有效緩解貧困。 但是, 傳統金融“嫌貧愛富”和“趨利性”的天然屬性加劇了其對長尾客戶的經濟排斥[6,7] 。 因此, 相較于傳統金融, 惠及社會各個階層的普惠金融體系因更加符合全面脫貧的時代主題, 而被各界抱以更大的希冀。
第二階段: 普惠金融促進減貧。 2005年聯合國正式提出“普惠金融體系”(Inclusive Financial System), 旨在將所有社會群體納入金融服務的覆蓋范圍。 包容性金融模式自誕生以來, 其普惠功能在脫貧攻堅的社會治理中不斷顯現, 惠及大量邊緣貧困群體[8] 。 近年來, 學者從諸多維度拓展普惠金融減貧的效果研究[9,10] 。 Burgess等[11] 基于金融機構的下沉式延展探討了普惠金融對農村經濟發展的推動作用。 杜曉山[12] 從弘義性和趨利性間的平衡描述了普惠金融的發展與減貧之路。 Adeola和Evans[13] 從國家經濟多樣化發展的角度強調普惠金融發展對減貧的效用。 但在實踐中, 受金融結構等因素的影響, 普惠金融的減貧效果并不一定理想[14,15] 。
第三階段: 數字金融促進減貧。 2016年9月, 杭州G20峰會公布了《G20數字普惠金融高級原則》, 數字金融概念由此誕生。 數字金融是一種多元化和綜合性的新型金融服務模式[16] , 呈現出從傳統金融業務網絡化到技術驅動金融服務創新化的發展趨勢。 更具觸達性的數字化技術將普惠金融打通為一個可以為長尾市場所依賴的減貧模式, 在覆蓋廣度、技術創新度、貸款規模等方面對金融減貧產生了轉型式的影響。 據此, 學者們逐漸將研究焦點轉移到數字金融與減貧的關系上。 通過理論和實踐探索, 現有研究基本上肯定了數字金融的減貧作用[17,18] , 認為數字技術能夠放大金融的普惠效應, 有望成為解決相對貧困的重要驅動力[19] 。
(二)數字金融的發展現狀
近年來, 我國數字金融呈現跨越式發展。 2011 ~ 2020年, 數字金融指數平均每年增長29.1%, 中位值從2011年的33.6增長到2020年的334.8, 數字金融的三個衡量維度——覆蓋廣度、使用深度和數字化程度, 均呈現逐年增長的趨勢(見圖1、圖2)。 在總量快速增長的同時, 數字技術與傳統金融體系的縱深交融, 衍生出多種數字金融創新模式, 如數字支付、網絡信貸、互聯網理財、互聯網保險。
1. 數字支付。 我國數字支付交易規模逐年增長的體量為減貧創造了有利條件。 圖3和圖4顯示, 2014 ~ 2020年商業銀行移動支付規模呈顯著擴大趨勢, 由22.6萬億元迅速增加到432.2萬億元, 年均增長達64%; 2015 ~ 2020年我國第三方網絡支付交易規模的年均增長率達到86%。 與傳統金融機構的電子支付相比, 數字支付更能滿足人們日常高頻、小額的支付需求, 契合新時代減貧手段的數字技術化轉型趨勢。 一方面, 借助網絡技術提供線上關聯轉賬、匯款等基礎服務, 克服邊遠貧困地區人群金融活動參與障礙; 另一方面, 數字支付的應用觸角已經延伸到眾多生活領域, 通過多場景支付積累大量交易數據, 從而降低信息獲取成本, 緩解信息不對稱問題, 進一步推動普惠金融的發展進程。
2. 網絡借貸。 網絡借貸是一種憑借電子商務網絡平臺實現借貸雙方的信息對接并完成交易的借貸模式。 與傳統金融信貸模式相比, 網絡借貸依賴于互聯網、大數據技術, 具有準入門檻低、交易效率高、信息透明化等特點, 能夠有效降低出借方與借款人之間的信息不對稱程度, 顯著降低信貸供給成本及融資成本, 解決貧困人群的貸款難題。 目前, 我國提供網絡借貸的服務商主要包括商業銀行和綜合性互聯網金融平臺等, 它們依托于現代互聯網與數字技術, 實現部分流程或全流程網絡化, 大幅縮減借貸流程, 并拓寬邊緣群體的融資渠道。
3. 互聯網理財。 互聯網理財具有低門檻、高效率的優勢。 從市場需求來看, 互聯網理財打破了傳統理財方式的高門檻, 深化了理財產品的普惠性質, 更加貼合長尾客戶的理財需求, 有助于推動金融服務的包容性發展; 從模式創新來看, 互聯網技術的介入有效疏通了資金鏈條, 聚合了個人用戶的零散資金, 提高了資金的收益回報率, 這顛覆了傳統理財產品的運營模式, 促使互聯網理財用戶規模及網民使用率逐年上升。 體現在實際數據上, 如圖5所示, 2015 ~ 2020年, 我國互聯網理財用戶數量快速增長, 用戶規模由2015年的0.9億人擴大為2020年的1.49億人, 網民使用率從2015年的13.1%增長到2020年的15.9%。
4. 互聯網保險。 互聯網保險是數字化技術與傳統保險銷售相結合的一種創新模式。 2012 ~ 2019年, 我國互聯網保險行業發展迅速, 互聯網保費收入從2012年的111億元增長至2019年的2696億元, 年均增長率高達58%(見圖6)。 互聯網保險的高速發展得益于兩個方面: 一是傳統保險產品銷售和服務渠道互聯網化。 保險業務從單一的線下銷售模式轉變為線上、線下雙渠道模式, 并簡化投保、理賠等業務流程, 一方面降低了保險公司的業務成本, 另一方面促進了保險產品保險費率的降低, 有效降低了保險門檻, 擴大了保險保障范圍及覆蓋人群。 二是在數字技術快速發展的當下催生了一批新興的互聯網保險機構, 該類保險機構主要包括第三方網絡保險平臺、專業互聯網保險公司等。
三、理論解釋: 數字金融減貧的作用機理
金融市場的數字化趨勢能夠有效彌合商業可持續性的經濟目標和減貧增收的社會目標, 是釋放數字金融扶貧增效的核心動力機制。 數字技術使金融服務的觸達能力得到提升, 降低了金融服務的門檻, 緩解了金融排斥, 使得金融服務可以延伸到廣泛的“尾部”用戶群; 大數據等風險控制技術的運用重構了整個社會的征信體系, 緩解了普惠金融面臨的信息不對稱問題, 使得風險控制的成本得以降低、金融服務的效率得到提高。 數字金融通過克服普惠金融悖論、緩解非均衡效應和降低門檻效應來緩解傳統金融的市場失靈, 從而實現“扶貧”和“發展”雙重績效目標。
(一)數字金融減貧的直接機理
1. 彌補信息缺失, 提升金融扶貧的精準性。 信息是金融機構工作的信用評估基礎。 但在實際減貧過程中, 農戶數據的缺失導致金融扶貧的瞄準機制產生偏差, 貧弱群體并非是金融減貧的實際受益者。 在此背景下, “精英俘獲”“使命漂移”“私下尋租”等問題層出不窮, 普惠金融減貧的精準性嚴重受阻。 如何消除信息壁壘成為解決上述問題的關鍵。 借助大數據、云計算等技術, 數字金融實現了農戶交易數據的深入挖掘和分析, 并對其進行精準畫像, 有效識別其內潛和外顯的軟信息[20] , 這不僅能夠實現對放貸農戶的精準篩選, 而且趨向合理的風險定價水平也能夠覆蓋交易成本[21,22] 。 此外, 連續性信用記錄的網絡備份, 一方面避免了信息被篡改銷毀的風險, 另一方面強化了信息披露與共享機制, 有助于金融機構精準識別農戶風險、精準對接農戶需求, 扭轉傳統金融扶貧實踐中的邊際效應遞減現象[10,23] 。
2. 突破時空局限, 增強金融服務的可獲得性。 地理空間上的邊緣性和集聚性特征使得貧困地區面臨著經濟和生態的雙重脆弱性, 難以吸引金融資源的流入。 金融扶貧的關鍵在于提高貧困人群金融資源的可獲得性。 首先要實現貧困人群在時空維度的雙重金融接觸, 而后在其具備一定金融素養的基礎上, 再逐步完善金融市場競爭機制, 推動金融產品供給多元化[24,25] 。 在科技的加持下, 數字金融具有時空穿透性。 一方面, 互聯網的“泛在性”打破了傳統金融受制于物理網點的局限, 提升了數字金融的觸達能力, 將金融服務延展至 “長尾”人群[26] 。 另一方面, 數字金融機構的扶貧工作不僅促進了金融供給側結構性改革, 且其釋放出的機構增量效應進一步激發市場競爭力, 提升了金融扶貧的外在動能。
3. 簡化交易流程, 提升金融服務的可負擔性。 傳統金融復雜的操作流程增加了金融資源的交易成本。 此外, 政策性金融扶貧流程受政府部門操控, 實際權力運作中樞——基層扶貧單位往往存在權力尋租、腐敗等問題, 導致金融資源錯配, 中間成本提高。 金融科技的工具價值成為破解成本困境的關鍵。 第一, 數字金融降低了金融服務的供給成本[27] 。 不同于傳統金融實地考察的服務模式, 體系化的數字金融服務模式拓寬了金融服務渠道, 能夠降低金融機構的推介和供給成本。 第二, 數字金融降低了金融服務的獲取成本。 數字金融通過互聯網移動終端幫助客戶快速掌握金融產品的多元功能, 克服了傳統金融業務實地辦理的空間局限, 降低了貧困群體的成本負擔, 提升了長尾客戶金融服務的使用意愿[21] 。 第三, 數字金融降低了金融服務的中間成本。 區塊鏈技術使得金融信息和資金以數字資產的形式存在, 這不僅簡化了信息傳遞的中間環節, 而且實現了金融扶貧主體間的信息共享與對接[28] 。
(二)數字金融減貧的間接機理
1. 包容增長, 推動經濟資源的“下沉與外溢”。 數字金融技術驅動業務的特有屬性克服了傳統金融的正外部性, 有利于經濟更具包容性地增長[8,29] 。? “數字金融→經濟包容性增長→減貧增收”的路徑可以從三個方面闡述: 一是物質資本效應。 借助互聯網技術, 數字金融既改善了貧困地區的基礎設施建設[9] , 又通過緩解信貸約束, 促進金融資源下沉。 物質資本的加持會為“尾部”區域的產業發展注入活力, 間接增強其脫貧增收的“造血”功能[23] 。 二是經濟溢出效應。 經濟包容性增長的減貧方式具有滲透式扶貧的特征。 數字金融帶來的經濟增長紅利滲透至與之關聯的貧困地區, 通過包容性增長方式間接帶動偏遠地區發展, 為低收入人群創造獲利空間[17,30] 。 三是稅收促進效應。 數字金融的經濟增長效應提高了當地政府的稅收水平, 為政府部門通過轉移支付和財政支出等方式來提高貧困地區的福利水平、完善貧困地區的基礎設施建設創造了物質條件。
2. 縮小差距, 消融收入分配的“門檻與失衡”。
(1)降低門檻效應。 金融減貧的門檻體現在經濟實力不等的群體在金融服務費用承受能力上的懸殊。 與高收入者相比, 低收入者較弱的經濟實力無法滿足金融機構的風險補償機制。 因此, 高利率水平在成為金融機構“最優選擇”的同時, 也給低收入者建立了一道“門檻”。 這種門檻無形中造成了財富由低收入者向高收入者轉移, 由此導致收入差距進一步擴大[31] 。 數字金融的無邊界特征改變了因門檻導致的收益差異: 一方面, 數字金融對傳統金融服務存在的金融排斥問題進行了糾正。 通過建立發達地區與偏遠地區共享的網絡平臺, 數字金融消除了弱勢群體面臨的地理排斥, 使得金融機構更加公平地為每個市場主體服務。 另一方面, 數字技術降低了金融服務的邊際成本, 提高了普惠金融的可持續性。 成本的降低使得農村地區也可以享受與城市地區無差別的金融服務, 弱化了城鄉二元結構的負面效應[8] 。
(2)緩解非均衡效應。 金融資源的稀缺性使得城鄉金融資源分配存在數量和質量上的不均衡性。 隨著金融資源向城鎮傾斜, 農村經濟發展逐步短板化, 城鄉收入水平差距進一步拉大。 數字金融通過推進金融資源向長尾市場下沉, 能夠打破金融服務的非均衡性。 一方面, 大數據的運用使得城鄉之間的金融產品供需配置得到優化。 互聯網可突破時間限制, 使得金融資訊及時到達農村, 同時能夠以低成本做到客戶細分, 實現金融產品在農村地區的多樣化與個性化[29] 。 另一方面, 數字金融打破了金融機構實體網點設置的區域偏差[20] 。 4G技術使得金融服務突破了地理限制, 通過金融業務的網絡化辦理, 金融技術、資源、資本等生產要素實現了跨區域流動。 重構的金融生態環境表現出的平衡屬性, 有效緩解了傳統金融“重城鎮、輕農村”的金融資源分配失調問題。
綜上, 數字金融發揮減貧增收效應存在多路徑機制(見圖7), 既體現在效率上(對經濟增長的影響), 也體現在公平上(對收入分配的影響)。 為緩解相對貧困, 應關注數字金融對長尾市場脫貧致富的“造血”功能, 發揮經濟增長的涓滴效應, 使邊緣群體獲得更多增收減貧的機會。
四、實踐檢驗: 數字金融減貧的多維效應
從實踐角度看, 數字金融減貧效應具有多維性。 既有學者指出數字金融與貧困緩解之間具有線性關系[8,32] , 也有學者表明二者之間存在非線性關系[33] 。 數字金融減貧效應主要體現在以下幾個方面。
(一)數字金融減貧的空間效應
一是空間異質效應。 數字金融的減貧效應受經濟發展水平的影響, 存在區域差異[30] 。 相較于發達地區, 落后地區的數字金融發展速度更快, 對居民收入增長的邊際貢獻更加顯著[17,27,34] 。 這一結果也得到了龔沁宜、成學真[21] 的證實: 數字金融對經濟發展相對落后的中西部地區的減貧效果要優于東部等經濟較發達地區, 對農村的減貧效果要優于城鎮。 二是空間集聚效應。 數字金融發展的集聚水平存在區域差異, 發達地區數字金融的高聚集性會促成減貧效果的疊加, 而數字金融發展的冷點區域則難以享受到數字發展帶來的紅利, 減貧效果并不顯著。 三是空間溢出效應。 數字金融通過空間溢出作用顯著降低鄰接地區的貧困率, 但其空間外溢效應受到鄰接區域貧困的抑制[35,36] , 且這種抑制作用呈現加劇態勢。 這一發現的啟示在于, 減貧成效的判斷標準不能局限于某個地區的效果, 關鍵在于一體化區域的整體效果。
(二)數字金融減貧的主體效應
受減貧對象貧困水平和數字技術接受程度等自身稟賦差異的影響, 數字金融的減貧效果存在群體差異。 從貧困水平看, 相較于富裕群體, 數字金融更加有助于促進持有物質資本或社會資本量較少的家庭的創業行為[27] , 相較于重度貧困人群, 數字金融更加有益于提高輕度貧困人群的市場參與度[20,37] 。 這是因為貧困具有固化傾向, 貧困程度越高, 貧困固有化趨勢越明顯, 數字金融減貧機制的阻力就越大。 從數字技術接受程度看, 低教育水平者、老年人等特定低收入群體因媒介素養較低, 不僅無法享受數字金融發展所帶來的收入溢出效應, 反而可能承擔數字金融發展帶來的擠占就業機會等負面影響, 造成該類群體的貧困發生率上升[38] 。 值得注意的是, 在評估數字金融減貧的主體維度效應時, 多數研究都未能精準識別數字金融獲益者的群體特征。 只有少數學者分別基于性別、年齡以及人力資本等視角展開研究。
(三)數字金融減貧的門檻效應
門檻效應檢驗結果表明數字金融對貧困表現為先惡化后改善的庫茲涅茨曲線(Kuznets curve)效應。 經濟水平較低時, 金融的高門檻使得窮人因無法承擔金融服務的成本而被排斥在金融市場之外, 導致貧富差距擴大。 當越過拐點后, 窮人才能獲得金融市場的準入資格, 此時數字金融的發展對貧富差距發揮收斂效應[21,39,40] 。 從多維貧困角度看, 數字金融的減貧效應表現出單一門檻特征, 在門檻前后, 數字金融的發展水平對消費貧困、收入貧困、教育貧困等多維貧困的減緩作用呈現出邊際遞增的效果[41] 。 從區域發展角度看, 數字金融減貧的門檻值受經濟資源稟賦差異的影響, 東部地區表現為收斂門檻, 中部地區表現為加速門檻, 西部地區表現為分化門檻。 數字金融減貧的非線性門檻特征源于金融市場準入機制和資本積累的限制, 當資本積累未跳出“貧困陷阱”時, 金融規模的擴張不僅不會發揮“輸血”和“造血”功能, 反而會從貧困地區“抽血”。
五、數字金融減貧的潛在風險: 新型金融排斥
數字金融發展表現出明顯的地域分化特征, 其減貧的潛在風險日漸凸顯。 從客體認知稟賦看, 城鄉間的“教育鴻溝”抑制了農村居民的金融可行力, 形成信息繭房, 進而影響數字金融的使用深度; 從金融生態環境看, 數字金融技術在地區選擇上存在城市聚集效應, 導致城鄉間數字金融發展出現分化趨勢, 誘發新型金融排斥(見圖8)。
(一)數字鴻溝: 技術性金融排斥
數字金融的發展產生了數字紅利, 也帶來了數字鴻溝。 數字鴻溝是科技、技術、教育等外化力量未能彌補數字金融內在局限的負面產物[42] , 它使得各個群體在金融服務中的獲益能力出現分化[43] : 第一, 極化的信息獲取能力導致數字金融發展存在結構性差異, 即數字金融發展為擁有信息資源的群體賦予發展機會, 擠占了信息獲取弱勢群體可能獲得的資源, 導致減貧受眾窄化。 第二, 風險厭惡型特性使得農村部分群體在金融機構的選擇上傾向于更加“安全”的物理網點, 排斥數字化機構。 這種自我保護行為抑制了貧困人群信息使用效率的提升, 阻礙了數字金融減貧效力的發揮[43] 。 第三, 資本積累差異使得不同群體的財富生產與分配存在明顯的分化。 富裕群體依靠數字金融進一步擴大自身財富積累, 成為資源錯配的受益者; 而數字金融為相對貧困者帶來的收益甚微, 甚至有可能使得該群體成為資源錯配的風險承受者[44] , 這激發了技術性金融排斥的產生。
(二)擠出效應: 市場性金融排斥
數字金融減貧建立在商業可持續性與社會普惠性平衡的基礎之上。 但是受“成本—收益”的制約, 數字金融在發展初期內生動力孱弱, 可持續性的商業目標迫使其傾向優勢主體, 其弊端在于易導致“使命漂移”現象發生。 一方面, 市場決策體系的數據化趨勢促使金融機構通過分析相關數據掌握客戶的人口特征、消費水平、風險偏好等, 進而實現金融產品精準投放。 金融機構基于風險和成本進行對象選擇時, 可能會因為算法歧視而將劣勢群體排除在金融市場之外[42,43] 。 另一方面, 網絡效應、規模經濟和范圍經濟在激發金融機構內生動力的同時, 可能形成對數字金融服務客體的鎖定效應。 該效應不僅會增加服務轉移成本, 將貧困群體排斥在數字金融市場之外, 而且可能引發平臺型服務商濫用市場支配地位、限制市場競爭、損害服務對象權益的情況。 綜上, 線上工具的運用使得金融機構系統性排斥邊緣群體, 在提供便利的同時滋生新的金融風險。
六、總結與展望
學者們深入研究了數字金融減貧的機制和效應, 從理論和實踐層面為建立貧困的長效治理機制提供了參考。 但作為金融減貧的延伸工具, 數字金融仍處于發展初期, 現有文獻研究尚存在不足, 未來可從以下方向展開深入研究:
第一, 考察數字鴻溝下數字技術對金融減貧的馬太效應。 數字金融在減貧中的角色可能遠比預期的更為復雜[38] 。 城鄉網絡基礎設施以及數字技術普及的不均衡導致明顯的數字鴻溝。 部分弱勢群體的互聯網知識、金融素養等資源稟賦匱乏, 引發“工具排斥”“評估排斥”等新型金融排斥, 造成貧富收入差距進一步擴大的“馬太效應”[37,45] 。 但學者們對數字金融的研究過于強調其正向作用, 鮮有學者從微觀層面實證檢驗其發展過程中的數字鴻溝是否產生結果的“馬太效應”。 因此, 研究數字金融減貧過程中是否會產生以及如何產生“馬太效應”, 對克服金融發展不平衡以及利用數字金融縮小居民收入差距具有重要的現實意義。
第二, 聚焦典型“邊緣群體”樣本的相對貧困轉向價值。 少數從微觀視角展開的研究, 在評估數字金融的減貧效應時, 未能精準識別數字經濟獲益者的群體特征, 并且無法揭示“邊緣貧困群體”的特殊性, 分析的精準性欠缺。 隨著2020年之后我國扶貧重心轉向相對貧困, “邊緣貧困群體”將成為相對貧困治理的主要潛在對象。 “邊緣貧困群體”處于貧困線的上邊緣界限, 因而未被識別為精準扶貧的對象, 被排除在政策紅利之外。 多元化的致貧風險加劇了“邊緣貧困群體”的脆弱性, 并引致由于收入不足所帶來的社會排斥, 加劇返貧的可能性[46,47] 。 因而, 在對數字金融反貧困機制的探索中, 以相對貧困的視角聚焦“邊緣貧困群體”, 具有典型的相對貧困研究意義。
第三, 深化區域差異化的數字金融減貧策略研究。 數字金融在我國處于起步階段, 存在地域發展不均衡問題。 發達地區憑借自身的經濟優勢和數字技術優勢, 成為數字金融發展的受益者, 但是經濟發展受限地區難以享受數字金融的減貧貢獻[44] , 并且相關研究很少考慮貧困聚集嚴重地區數字金融減貧面臨的挑戰和應采取的對策, 尤其是對數字金融與地區產業聯合的長效減貧機制缺乏研究。 數字金融均衡發展的社會目的在于“普惠”。 因此, 從區域異質的角度切入, 將資源稟賦與特色產業結合, 應用數字技術和互聯網金融平臺, 推動供需信息的匹配, 實現數字金融減貧策略契合區域發展特色, 成為相關領域進一步研究的方向之一。
【 主 要 參 考 文 獻 】
[1] Goldsmith R. W.. Financial Structure and Development[M].New Haven: Yale University Press,1969.
[2] Mckinnon R. I.. Money and Capital in Economic Development[M].Washington D.C.: Brookings Institution Press,1973.
[3] Kuznets Simon. Economic Growth of Nations[M].Cambridge: Harvard University Press,1971.
[4] Dollar D., Kraay A.. Growth Is Good for the Poor[ J].Journal of Economic Growth,2001(3):195 ~ 225.
[5] 張正平,竇慧敏.普惠金融發展如何緩解貧困?—— 一個文獻評述[ J].金融監管研究,2019(1):81 ~ 96.
[6] 師榮蓉.中國農村信用社支農效率及其區域差異研究[D].西安:西北大學,2013.
[7] 沈麗,劉亞琳.金融排斥對經濟增長的空間溢出效應——基于2000 ~ 2014年的省際數據[ J].經濟與管理評論,2016(6):94 ~ 99.
[8] Kapoor A.. Financial Inclusion and the Future of the Indian Economy[ J].Futures,2014(2):35 ~ 42.
[9] 譚燕芝,彭千芮.普惠金融發展與貧困減緩:直接影響與空間溢出效應[ J].當代財經,2018(3):56 ~ 67.
[10] 鄭秀峰,朱一鳴.普惠金融、經濟機會與減貧增收[ J].世界經濟文匯,2019(1):101 ~ 120.
[11] Burgess R., Pande R., Angrist S., et al.. Can Rural Banks Reduce Poverty? Evidence from the Indian Social Banking Experiment[Z].American Economic Review,2005.
[12] 杜曉山.普惠金融理論與實踐的困惑和探究[N].金融時報,2015-08-24.
[13] Adeola O., Evans O.. Financial Inclusion, Financial Deve-lopment, and Economic Diversification in Nigeria[ J].The Journal of Developing Areas,2017(3):1 ~ 15.
[14] 星焱.普惠金融:一個基本理論框架[ J].國際金融研究,2016(9):21 ~ 37.
[15] 武麗娟,徐璋勇.我國農村普惠金融的減貧增收效應研究——基于4023戶農戶微觀數據的斷點回歸[ J].南方經濟,2018(5):104 ~ 127.
[16] 黃益平,黃卓.中國的數字金融發展:現在與未來[ J].經濟學(季刊),2018(4):1489 ~ 1502.
[17] 孫繼國,趙俊美.普惠金融是否縮小了城鄉收入差距?——基于傳統和數字的比較分析[ J].福建論壇(人文社會科學版),2019(10):179 ~ 189.
[18] 李建軍,韓珣.非金融企業影子銀行化與經營風險[ J].經濟研究,2019(8):21 ~ 35.
[19] 孫繼國,韓開顏,胡金焱.數字金融是否減緩了相對貧困?——基于CHFS數據的實證研究[ J].財經論叢,2020(12):50 ~ 60.
[20] 黃倩,李政,熊德平.數字普惠金融的減貧效應及其傳導機制[ J].改革,2019(11):90 ~ 101.
[21] 龔沁宜,成學真.數字普惠金融、農村貧困與經濟增長[ J].甘肅社會科學,2018(6):139 ~ 145.
[22] 吳金旺,郭福春,顧洲一.數字普惠金融能否顯著減緩貧困?——來自浙江嘉興調研的行為數據[ J].浙江學刊,2019(4):140 ~ 151.
[23] 劉長庚,羅午陽.互聯網使用與農戶金融排斥——基于CHFS2013的實證研究[ J].經濟經緯,2019(2):141 ~ 148.
[24] Ramakrishnan D.. BFSI: Best Practices in Financial Inclusion[Z].Social Science Electronic Publishing,2011.
[25] 黃益平,陶坤玉.中國的數字金融革命:發展、影響與監管啟示[ J].國際經濟評論,2019(6):24 ~ 35+5.
[26] 劉錦怡,劉純陽.數字普惠金融的農村減貧效應:效果與機制[ J].財經論叢,2020(1):43 ~ 53.
[27] 張勛,萬廣華,張佳佳,何宗樾.數字經濟、普惠金融與包容性增長[ J].經濟研究,2019(8):71 ~ 86.
[28] 信瑤瑤.中國農村金融扶貧的制度變遷與生成邏輯[ J].甘肅社會科學,2019(3):151 ~ 156.
[29] 宋曉玲.數字普惠金融縮小城鄉收入差距的實證檢驗[ J].財經科學,2017(6):14 ~ 25.
[30] 錢鵬歲,孫姝.數字普惠金融發展與貧困減緩——基于空間杜賓模型的實證研究[ J].武漢金融,2019(6):39 ~ 46.
[31] 周才云,李偉.微型金融發展抑制還是促進了貧困減少——來自江西省的經驗數據[ J].征信,2019(8):71 ~ 76.
[32] Bauer M., Chytilová J., Morduch J.. Behavioral Foundations of Microcredit: Experimental and Survey Evidence from Rural India[ J].American Economic Review,2012(2):1118 ~ 1139.
[33] Park A., Ren C., Wang S.. Micro-Finance, Poverty?Alleviation, and Financial Reform in China[ J].Rural Finance and Credit Infrastructure in China,2004(3):256 ~ 270.
[34] 張子豪,譚燕芝.社會保險與收入流動性[ J].經濟與管理研究,2018(8):27 ~ 41.
[35] 高遠東,溫濤,王小華.中國財政金融支農政策減貧效應的空間計量研究[ J].經濟科學,2013(1):36 ~ 46.
[36] 田波,柳長興.人力資本視角下的“志智雙扶”問題研究:后扶貧時代的扶貧治理[ J].重慶理工大學學報(社會科學),2020(2):66 ~ 76.
[37] 胡金焱.普惠金融提高金融可得性[N].中國社會科學報,2018-04-26.
[38] 何宗樾,張勛,萬廣華.數字金融、數字鴻溝與多維貧困[ J].統計研究,2020(10):79 ~ 89.
[39] Dan B., Lloyd-Ellis H.. Enterprise, Inequality and Economic Development[ J].Review of Economic Studies,2000(1):147 ~ 168.
[40] Townsend R. M., Ueda K.. Financial Deepening, Inequality, and Growth: A Model-Based Quantitative Evaluation[Z].IMF Working Papers,2003.
[41] Ravallion M.. Growth, Inequality and Poverty: Looking Beyond Averages[ J].World Development,2001(29):1803 ~ 1819.
[42] 星焱.農村數字普惠金融的“紅利”與“鴻溝”[ J].經濟學家,2021(2):102 ~ 111.
[43] 王姣,姚爽,王文榮.數字普惠金融風險缺陷與新型金融排斥生成研究——基于農村視角[ J].農業經濟,2020(2):94 ~ 97.
[44] 王修華,趙亞雄.數字金融發展是否存在馬太效應?——貧困戶與非貧困戶的經驗比較[ J].金融研究,2020(7):114 ~ 133.
[45] 程名望,張家平.ICT服務業資本存量及其產出彈性估算研究[ J].中國管理科學,2019(11):189 ~ 199.
[46] 朱冬亮.貧困“邊緣戶”的相對貧困處境與施治[ J].人民論壇,2019(7):58 ~ 60.
[47] 高鑒國,范叢.低保邊緣家庭的貧困表征、致貧原因與政策建議[ J].東岳論叢,2020(10):133 ~ 141+192.
(責任編輯·校對: 黃艷晶? 許春玲)