區域地形、方言多樣性與數字普惠金融
——基于251 個地級及以上城市面板數據

曾中正

（貴州大學 經濟學院，貴州 貴陽 550025）

一、引言

依托互聯網技術向社會公眾提供的低成本金融服務是對數字普惠金融形成的基本認識。數字普惠金融借助互聯網技術降低了環境等因素對其的影響，實現了低成本、低門檻，增強了公眾金融服務的獲得性與平等性。我國普惠金融開始于小額公益性貸款，金融業數字化及數字技術加快了金融的普惠。2021 年《政府工作報告》明確指出要為小微企業提供融資便利，數字普惠金融為金融供給側結構性改革提供了技術保障與創新機遇。而數字普惠金融的發展需要良好的金融生態環境支撐，如網絡覆蓋率、軟硬件建設水平等。區域地形及方言多樣性作為金融生態環境的重要組成，存在區域顯著差異，目前數字普惠金融各地區發展也存在不均衡，那么區域地形、方言多樣性是否會對數字普惠金融發展產生影響？區域地形又如何影響數字普惠金融發展？探討影響數字普惠金融發展的區域地形、語言等金融生態環境因素，可以為完善金融基礎設施，提高普惠金融的數字化建設與服務能力提供參考。

為驗證區域地形、方言多樣性對數字普惠金融發展產生的影響以及區域地形影響數字普惠金融發展的傳導機制，本文以我國地級及以上城市為樣本，構建模型對區域地形、方言多樣性與數字普惠金融之間的關系進行實證分析。本文可能的貢獻有：一是構建了區域地形、方言多樣性影響數字普惠金融發展的作用機制；二是考察區域地形、方言多樣性影響數字普惠金融發展水平的區域差異特征；三是為提升數字普惠金融的普惠性提出有益策略。

二、文獻綜述

數字普惠金融是普惠金融的新發展模式，北京大學數字金融研究中心于2016 年建立了系統全面的數字普惠金融指標體系[1]，在此基礎上，諸多學者對數字普惠金融所起作用展開了研究。在城市發展方面，張傳勇和蔡琪夢（2021）[2]、徐章星（2021）[3]研究發現數字普惠金融可以促進零工經濟發展，推動城市創新以及多樣化發展；在生活消費方面，易行健和周利（2018）[4]發現數字普惠金融能提高支付便利程度、緩解流動性約束，進而提高居民消費水平；在居民收入方面，李連夢和吳青（2021）[5]研究表明數字普惠金融能促進低收入群體增加收入，但會拉開中高收入群體與低收入群體收入差距；在產業發展方面，杜金岷等（2020）[6]發現數字普惠金融可以提高產業結構優化程度；在金融風險方面，吳非等（2020）[7]實證發現數字普惠金融能維持金融市場穩定，預防股價崩盤風險。

數字普惠金融對社會的影響深遠，為充分發揮數字普惠金融的作用，部分學者展開了數字普惠金融影響因素的研究，吳金旺等（2018）[8]實證表明經濟發展、網絡消費等因素會對數字普惠金融發展產生正向影響；葛和平和朱卉雯（2018）[9]分析發現城鄉收入差距會抑制數字普惠金融發展，人口集聚、金融意識、互聯網使用情況則會促進數字普惠金融發展；蔣慶正等（2019）[10]、郭妍等（2020）[11]實證結果顯示硬件設備、線上消費、收入、城鎮化程度、教育、網絡覆蓋會促進農村數字普惠金融發展，存貸比、少數民族比重會抑制農村普惠金融發展。

區域地形、方言多樣性作為金融生態環境的重要組成，理論上對數字普惠金融應具有影響，分析上述文獻可以發現，目前鮮有學者將區域地形、方言多樣性與數字普惠金融相聯系，考察區域地形、方言多樣性與數字普惠金融發展的關系，為探明其關系，本文基于我國2011—2019 年251 個地級及以上城市面板數據，運用System-GMM 模型對其影響機制進行實證檢驗。

三、理論假設

（一）區域地形對數字普惠金融的總體影響

數字普惠金融脫離了物理網點的限制，理論上不會受區域地形的影響，但是數字普惠金融發展需依托網絡覆蓋、硬件設備等條件，區域地形起伏會很大程度上影響當地網絡覆蓋及信號強弱，同時也會影響硬件設施的建設成本。一地區地形若較為復雜網絡覆蓋范圍會縮小，其網絡信號也越差，硬件設施建設成本也會高于地形平坦地區，該地區居民獲取數字金融服務存在困難，數字普惠金融的發展會受到制約，借此提出假設1。

假設1：區域地形起伏會對數字普惠金融發展產生抑制作用。

（二）區域地形影響數字普惠金融的中介效應分析

1.基于人口集聚的中介效應分析。數字普惠金融是利用數字技術向有金融服務需求的社會公眾提供的低成本金融服務，因此，人口集聚情況是一地區數字普惠金融需求的重要影響因素，較大的地形起伏度會抑制人口集聚[12]，導致該地區對數字普惠金融的需求增長緩慢，同時較少的人口集聚，一定程度減少了其中金融人才的占比，造成發展數字普惠金融所需的數字化金融高端人才短缺，抑制數字普惠金融發展，借此提出假設2。

假設2：區域地形起伏會通過影響人口集聚進而作用于數字普惠金融發展過程。

2.基于交通建設的中介效應分析。由于數字鴻溝的存在，許多數字普惠金融服務需求者未被數字化的方式所覆蓋，數字普惠金融發展需要對老年人等特殊人群展開培訓，以體現其普惠性，提高數字普惠金融的覆蓋率。線下提供金融服務的方式能增加雙方的信任感，居民能更高效的獲取金融服務，因此數字普惠金融需線上線下協同發展，交通網絡建設能有效縮短此過程時間，能加速數字普惠金融服務的獲取，而區域地形起伏大對交通網絡建設帶來困難，提高交通網絡建設成本，抑制數字普惠金融發展，借此提出假設3。

假設3：區域地形起伏通過交通網絡建設對數字普惠金融發展產生作用。

（三）方言多樣性對數字普惠金融的總體影響

數字普惠金融是在雙方相互信任的基礎上進行的，區域方言多樣會造成不同的地域文化，語言與文化的差異會形成一定程度上的溝通障礙，降低人與人相互之間的信任程度[13]，影響居民對線上金融服務的理解力與信任度，拉長居民獲取數字普惠金融服務的時間線，增加數字普惠金融的交易成本以及時間成本，抑制數字普惠金融的發展，借此提出假設4。

假設4：區域方言多樣性會抑制數字普惠金融的發展。

四、數據描述與模型設定

（一）數據來源

經缺失值與異常值處理后樣本覆蓋中國251 地級市，對此本文以2011—2019 年全國251 個地級及以上城市為研究對象。數據來源于《北京大學數字普惠金融指數》《中國城市統計年鑒》以及各城市年度統計公報。各主要變量描述性統計如下：

（二）變量選取

1.被解釋變量

數字普惠金融：采用北京大學數字金融研究中心公布的數字普惠金融指數的對數值來描述地區數字普惠金融發展情況[14]。

表1 描述性統計

2.核心解釋變量

區域地形：使用地形起伏度作為區域地形的測度指標，參考封志明等（2007）[15]的研究結果。

方言多樣性：采用徐現祥等（2015）[16]根據《漢語方言多樣性大詞典》構建的方言多樣性指數作為方言多樣性的測度指標。

3.控制變量

經濟發展：隨著地區經濟增長，居民對金融服務需求會隨之增加，采用人均地區生產總值作為經濟發展水平的衡量指標。

傳統金融發展：數字普惠金融發展需依托傳統金融支持，采用金融機構存貸款總額與地區生產總值之比表示傳統金融發展水平。

基礎設施：數字普惠金融基礎設施建設越完善，對居民提供的金融服務越優質，采用全社會固定資產投資總額與地區生產總值之比作為基礎設施建設水平的衡量指標。

政府干預：地方政府為求經濟短時間高速增長會優先發展大中型國企，容易造成小微企業融資難，影響小微企業的金融普惠程度，采用政府財政支出與地區生產總值之比表示政府干預水平。

互聯網使用情況：數字普惠金融需依托互聯網技術向社會公眾提供的低成本金融服務，采取互聯網寬帶接入用戶數與總人口之比作的對數值作為互聯網使用情況的代理指標。

收入水平：數字普惠金融旨在向低收入地區提供廉價金融服務，采取城鄉居民儲蓄年末余額與總人口之比來代表收入水平。

產業結構優化：第三產業比重的增加表明產業服務化水平的提高，小微企業作為服務業的主體，具有高融資門檻和高融資需求特點，小微企業的發展能促使金融機構的發展，進而推動數字普惠金融的發展，采取第三產業占地區生產總值比重衡量產業結構優化程度。

4.中介變量

交通水平：公路運輸是我國最主要運輸方式，公路貨運量能反映交通運輸產出水平以及交通效率，發達的交通網絡體系能有效降低獲取金融服務的時間成本，采取地區公路貨運量的對數值作為交通水平的衡量指標。

人口集聚：一地區人口密度越大其金融排斥越低[17]，居民享受到金融服務的可能性會得到提高，金融產品的通達性得以增強，會促使金融服務需求的增加，采取總人口與地區行政面積的比值作為人口集聚的衡量指標。

（三）模型構建

根據以上分析，設定基準回歸函數如下：

其中i 表示地區，t 表示年份，DIFit表示數字普惠金融指數，Divwit表示方言多樣性指數，RDLSit表示地形起伏度，Xit表示控制變量，包括經濟發展、傳統金融發展、基礎設施、政府干預、互聯網使用情況、收入水平、產業結構優化程度，εit為隨機干擾項。

傳統金融發展程度越高，地區產業結構優化水平會隨之提高，這又會進一步推進傳統金融發展，進而對數字普惠金融產生影響。政府財政支出中生產性政府投資是全社會固定資產投資的重要組成部分[18]，這表示政府干預與基礎設施建設不僅僅各自會對數字普惠金融產生影響，還會通過兩者相互作用影響數字普惠金融。為此引入協同效應模型，構建計量模型如下：

其中Qit表示交乘項，包括傳統金融發展與產業結構優化程度的交乘項、基礎設施與政府干預的交乘項。

實際生產生活中可以發現，區域地形會影響人口集聚、交通建設，為明確區域地形對數字普惠金融發展的作用機制，本文借鑒溫忠麟等（2004）[19]中介效應模型，構建中介效應函數如下：

其中，Cit表示控制變量，Mit表示中介變量，包括交通水平、人口集聚。

五、回歸分析

由于數字普惠金融受經濟、交通等因素影響，本文采用System-GMM 模型進行分析，用以消除模型內生性偏差，同時為探究區域地形、方言多樣性在不同階段對數字普惠金融的影響，區域地形對數字普惠金融的影響機制，利用面板分位數、中介效應模型進行深入分析。

（一）基本回歸分析

在使用System-GMM 模型進行分析時需通過干擾項差分自相關以及過度識別，自相關檢驗要求一階相關，二階不相關，過度識別要求通過Hansen 檢驗。表2 結果表明模型已通過自相關檢驗、過度識別，可使用System-GMM 模型進行分析，其中表內交乘項均已作去中心化處理，以減少變量之間所存在的共線性。

表2 結果顯示區域地形、方言多樣性的估計系數均在置信度1%顯著為負，其中列（1）回歸結果表明，方言多樣性、區域地形對數字普惠金融會產生抑制作用，因為方言多樣性容易形成不同的地域文化，導致社會成員之間信任度下降，增加獲取金融服務的時間成本以及交易成本，進而抑制數字普惠金融發展，而區域地形起伏較大則會造成山地阻隔等問題，致使較多社會經濟活動難以展開，一定程度上阻礙了與外界在人員、物質、信息上的交流[20]，致使居民較難獲取金融服務，同時，數字普惠金融需依靠區域網絡覆蓋、硬件設備的發展水平，區域網絡覆蓋、信號強弱及硬件設備的建設成本容易受地形的影響，因此，區域地形會對數字普惠金融的發展產生抑制作用，假設1、4 成立。

參考逯進和劉俊琦（2021）[21]協同效應分析方法，分析可知列（2）結果顯示傳統金融發展與產業結構優化程度交乘項系數顯著為正，表明隨著產業優化水平的提高，傳統金融發展水平對數字普惠金融的抑制作用會增強，可能的原因是較多區域產業結構提升過度依賴傳統銀行信貸支持，一定程度上阻礙了數字普惠金融服務在這一領域的深入。列（3）結果顯示政府干預與基礎設施建設交乘項系數顯著為負，這表明隨著基礎設施建設規模的擴大，財政支出對數字普惠金融的促進作用會減弱，說明數字普惠金融在與其相關性強的網絡覆蓋等基礎設施相對完善后，對其他基礎設施的依賴性小。

方言多樣性指數是指區域內不同個體使用不同方言的概率，能直觀反映方言多樣化程度，但對數據要求較高，需知曉各漢語次方言精準的使用人數，容易產生度量誤差，而漢語次方言數量對數據要求相對較低。因此，為驗證上述模型結果穩定性，使用漢語次方言數量替代方言多樣性指數來描述地區方言多樣性水平，結果如表2 列（4）所示，穩健性檢驗結果與基本回歸相符，表明基本回歸模型結果穩健。

表2 基本回歸

（二）面板分位數回歸

System-GMM 模型分析結果主要體現條件分布集中趨勢，無法體現對整個條件分布的影響，容易造成部分信息缺失，面板分位數回歸則是聚焦于微小差別，探究被解釋變量各分位點上變量之間的關系，為探究區域地形、方言多樣性對不同數字普惠金融發展階段的城市影響是否存在差異，使用面板分位數回歸對方程再次進行回歸，結果如表3 所示。

表3 面板分位數回歸

表3 回歸結果顯示，方言多樣性對數字普惠金融發展各階段城市的作用效果存在差異。在數字普惠金融發展早期，方言多樣性水平高的城市，數字普惠金融發展程度明顯低于其他城市，而隨著數字普惠金融發展，方言多樣性會促進數字普惠金融發展，而區域地形在數字普惠金融發展各階段都起著抑制作用。方言多樣性在各階段對數字普惠金融的影響不同，原因在于在數字普惠金融發展早期，方言多樣容易導致社會成員之間信任度下降對數字普惠金融產生抑制作用，而隨著數字普惠金融的發展，居民收入不斷增加[22]，普通話普及隨之提升[23]，在普通話推廣以及各群體之間文化融合的背景下，方言的適度使用會形成文化認同以及身份認同，進而促進數字普惠金融的發展[24-26]。

（三）中介效應

數字普惠金融已經脫離了物理網點等因素的限制，但可以發現區域地形平坦地區數字普惠金融發展較好，分析原因可能是在地勢越平坦，山地越少的地理環境下進行交通網絡建設成本越低，此地理環境下人口相對稠密，對運輸的需求較大，進行交通網絡建設效益也相對較高，發達的交通網絡能優化金融服務過程，減少金融服務獲取的時間成本，增加人們對金融服務的需求，進而推動數字普惠金融的發展。另外區域地形會影響人口空間分布，而人口集聚會增加人們相互接觸、交流的機會，增進了解與信息交流，對數字化金融產品的推廣有利，一定程度上增加對數字普惠金融的需求。基于上述邏輯可知，人口、交通在區域地形影響數字普惠金融的傳遞機制中可能充當重要角色，基于此利用多重中介效應模型對此進行探討，回歸結果如表4 列（1）～列（4）所示。

表4 多重中介效應模型

表4 結果顯示列（2）、列（3）中區域地形的估計系數分別在置信度10%、1%顯著為負，這表明區域地形會對交通網絡建設、人口聚集產生抑制作用，交通水平、人口集聚的估計結果滿足多重中介效應模型的檢驗條件，區域地形抑制交通網絡建設進而抑制數字普惠金融發展的負向中介效應為0.001 371 6（|-0.108*0.0127|），同時區域地形抑制人口集聚進而抑制普惠金融發展的負向中介效應為0.002 622 8（|-0.0158*0.166|），說明上述假設得以驗證，將中介效應相加可以知道總體的多重中介效應為-0.003 994 4（-0.0013716-0.0026228），區域地形影響數字普惠金融的整體效應為-0.009 30，可知通過交通、人口中介傳導效應占比為42.9%。結果表明區域地形對人口、交通的作用是其對數字普惠金融產生作用的重要傳遞機制，表4 結果顯示列（4）中區域地形的估計系數在置信度10%顯著為負，這表明交通水平、人口集聚在地形對數字普惠金融的影響中起著部分中介作用，該影響過程仍存在其他中介變量，假設2、3 成立。通過加入表2 所驗證的遺漏變量方言多樣性進行穩健性檢驗，結果表明模型結果穩健，如表4 列（5）～列（8）所示。

六、結論與政策建議

（一）主要結論

本文基于2011—2019 年251 個地級及以上城市面板數據，采用System-GMM 和面板分位數回歸模型實證檢驗了區域地形、方言多樣性對數字普惠金融的影響，同時揭示了區域地形作用數字普惠金融的傳導機制。研究結論表明：1.區域地形、方言多樣性對數字普惠金融有顯著負向影響；2.在數字普惠金融發展各階段，方言多樣性存在影響差異，發展初期方言多樣性起著抑制作用，而隨著發展水平提升方言多樣性會促進數字普惠金融發展；3.數字普惠金融雖然脫離了物理網點的限制，但區域地形還會通過對人口集聚、交通網絡建設的作用影響數字普惠金融發展。

（二）政策建議

1.在邊遠山區營造良好金融生態環境。邊遠山區人群容易受地形等因素影響無法使用或不能有效使用互聯網等技術，無法被數字普惠金融服務范圍所覆蓋。為進一步提高數字普惠金融普惠性，應加大邊遠山區基礎設施建設力度，積極為邊遠山區基礎設施建設提供貸款支持，重點著力于交通、網絡基站基礎設施建設，降低邊遠山區基礎設施建設成本，提高網絡及網點設施的運行效果，營造利于數字普惠金融發展的金融生態環境，同時降低邊遠山區小微金融機構準入門檻，減小金融機構金融服務提供成本，優化金融服務供給結構，提高數字普惠金融在邊遠山區的推廣與普及。

2.推廣普通話過程中保護方言。方言已成為地域文化的“身份證”，同時也是傳統鄉土文化傳承的重要載體，在日常生活中使用方言更能凝聚文化、身份認同。因此，在民族地區、邊遠山區等地區不僅需積極推廣普通話，在普通話推廣過程中還需重視對方言的保護，加大方言保護資金投入力度，積極建立方言文化博物館、資源庫等方言保護基礎設施，多渠道、多方式開展方言文化宣傳與展示，通過方言凝聚文化、身份認同，在民族地區、邊遠山區等地區為數字普惠金融發展搭建良好的金融生態環境，借此推進數字普惠金融發展。