數字普惠金融緩解城鄉資本配置扭曲的效果研究

□羅 鵬 王 婧 陳義國

一、引言

中國經濟已經邁入高質量發展階段。高質量發展的本質內涵是以滿足“人民日益增長的美好生活需要”為目標的公平、綠色、開放、協調發展。相較于以往城鄉二元分割式的發展模式，高質量發展更加注重生產要素在城鄉間的優化配置，并最終實現城鄉協同發展。金融作為現代經濟的核心，金融市場的重要功能是優化資源配置，但傳統金融市場的信息不對稱、交易成本高等問題加劇了金融市場摩擦，降低了金融市場的資源配置能力，進而導致資本配置扭曲。因此，如何通過金融創新提升資本配置效率并降低資本配置扭曲意義重大。數字普惠金融作為金融服務模式的重要創新，在緩解資本配置扭曲中發揮著積極的作用。數字普惠金融是以“數字+普惠”的方式，利用大數據、人工智能等技術弱化信息不對稱和降低交易成本，從而實現對社會群體全方位覆蓋的數字化金融服務。已有研究表明，數字普惠金融發展通過提高金融服務效率、減少信息搜尋與風險控制等成本、促進金融資源轉化為有效供給，優化資金在企業、行業和地區間的配置，從而緩解傳統金融市場造成的資本配置扭曲問題。我國農村地區長期存在基礎設施落后于城鎮地區、農民數字金融素養有待加強等問題，導致數字普惠金融降低城鄉資本配置扭曲的功能受到抑制。因此，探討數字普惠金融對城鄉資本配置扭曲的影響及作用機制具有重要的現實意義。

二、理論分析和假說提出

當金融市場不存在效率損失時，資本能夠無摩擦地從低效率部門轉移到高效率部門，當所有生產者的資本邊際產出相等時為帕累托最優配置，此時達到資本有效配置狀態；反之則產生了資本配置效率損失，即資本配置扭曲問題。資本配置效率的改善能夠促進經濟增長和提升全要素生產率，但金融市場存在著信息不對稱、交易成本高等系統性缺陷，導致農戶和小微企業等長尾群體面臨金融排斥困境，資本要素配置呈現一定程度的扭曲。在行業層面，部分工業行業存在投資過度的現象，資本難以配置到效率較高的行業；在地區層面，資本在城市之間的流動存在障礙，進而引起區域間資本配置效率低下。資本配置扭曲導致了中國居民的福利損失，并成為地區發展不均衡的重要原因。

（一）數字普惠金融對資本配置扭曲的影響

隨著數字技術在金融領域的廣泛運用，一方面，數字普惠金融能夠通過信息技術建立可靠的第三方大數據征信系統，降低信息不對稱與流動性約束；另一方面，數字技術的應用能夠打破傳統金融服務的時間和空間限制，提高支付結算效率、獲客能力和信用甄別能力，從而提高金融服務效率。與此同時，移動技術的普及能夠節省客戶往返物理網點和銀行柜臺辦理業務的等待時間，降低數字金融的交易成本，最終降低長尾群體的信貸約束，提升資本配置效率。基于此，本文提出如下假說1：

假說1：數字普惠金融能夠降低資本配置扭曲。

由于存在數字鴻溝和商業適應性等問題，數字普惠金融對城市和農村的資本配置影響存在差異。從數字鴻溝角度看，欠發達地區的長尾群體在獲取信息和通信技術（ICT）方面存在劣勢，即面臨著數字鴻溝，尤其是在市場經濟條件下，若沒有政府的強干預，數字經濟和數字金融的發展則會自發地擴大城鄉間的數字鴻溝。數字鴻溝具體表現為：農村居民對數字技術的使用不足、金融機構難以運用大數據評價信貸風險、信貸決策者認為信貸決策失誤的可能性較大等。農村居民對數字技術的理解不足會增加農民進行數字信貸決策時的信息搜尋和處理成本，降低參與數字信貸的積極性。從商業適應性角度看，一方面，大型商業銀行開展農村地區普惠金融業務的意愿不足，農村地區使用的數字普惠金融產品主要由大型金融機構面向城市客戶開發，然后將城鎮現有的普惠金融產品簡單復制到農村，導致數字普惠金融產品和服務在農村地區出現“水土不服”；另一方面，在金融資源主要集中于國有銀行類金融機構的情況下，農商行、村鎮銀行等農村金融機構開發和推廣數字金融產品的能力有限，這就導致現有的數字普惠金融難以很好地服務于農村產業發展。基于此，本文提出如下假說2：

假說2：相較于非農業資本配置扭曲，數字普惠金融降低農業資本配置扭曲的效果相對較弱。

（二）數字普惠金融降低資本配置扭曲的機制分析

金融市場壟斷下的大型商業銀行傾向于對地方政府和國有企業授信，而農業和小微企業卻難以輕易獲得現代金融服務，這加劇了產業間資本配置扭曲程度。數字金融利用信息處理技術和網絡通信技術實現傳統金融機構的變革，能夠有效降低農戶和小微企業等金融弱勢群體或產業的融資約束，最終有助于實現行業間的資本配置優化。從資金需求角度來看，信貸市場競爭能夠降低融資成本從而提高小微企業的信貸需求、降低小微企業投資項目對內源性融資的反應彈性，進而提升信貸融資的可得性。從資金供給角度來看，一方面，信貸市場競爭促使銀行更加關注企業的經營能力和發展潛力等軟信息，這有助于抵押資產欠缺的小微企業獲得貸款；另一方面，銀行業的競爭提高了銀行負債業務的成本，促使銀行提高風險承受能力，從而加大對高風險高回報的小微貸款和消費信貸的投放規模，最終降低資本配置扭曲。基于此，本文提出如下假說3：

假說3：數字普惠金融通過提升銀行業競爭從而降低資本配置扭曲程度。

基于上述分析，本文構建下圖所示的分析框架。

圖 數字普惠金融與資本配置分析框架

三、模型設定與變量定義

（一）模型設定

本文參考韓瑞棟等（2020）的研究，構建模型（1）考察數字普惠金融對資本配置扭曲的影響。

其中：Dis 代表資本配置扭曲程度，Index 代表數字普惠金融，α為核心解釋變量的回歸系數，Control 為控制變量滯后1 期值，ε為擾動項。

（二）變量定義

1.被解釋變量

本文參考Aoki（2012）及柏培文和楊志才（2016）的研究，通過比較第一、二、三產業間資本邊際產出大小來衡量資本配置扭曲程度，任意兩個產業間的資本配置扭曲程度表示為：

其中：Dis代表i 產業和j 產業間的資本配置扭曲程度，Dis 的值越大表明兩個產業間資本配置扭曲程度就越大；α為i 產業的資本產出彈性；Y為i 產業產出，Y 為所有產業產出之和；MPK和MPK分別為i 產業和j產業的資本邊際產出，當i 產業和j 產業的資本邊際產出相等時兩個產業間資本配置達到均衡，即Dis=0。由不同產業之間的資本配置扭曲程度可以得到總體的資本配置扭曲，具體可以表示為：

為了進一步考察數字普惠金融能否降低農業和非農業的資本配置扭曲，本文將一二、一三產業間的資本配置扭曲合并，得到農業的資本配置扭曲程度為DisAn=（Dis+Dis+Dis+Dis）/2，將二三產業間的資本配置扭曲合并，得到非農業的資本配置扭曲程度為DisNn=（Dis+Dis）/2。

為了得到省際資本配置扭曲指標，需要分別測算三次產業的資本產出彈性和資本邊際產出，具體包括資本產出彈性的估計和資本邊際產出的測算。一是采用OLS 回歸估計資本產出彈性。選擇柯布-道格拉斯生產函數，以第三產業中人力資本占全社會人力資本的比重衡量技術水平，資本存量以2000 年資本存量為基期數據并采用永續盤存法進行核算。模型如下：

其中：K為資本存量，I為當年固定資產投資額；δ為經濟折舊率；P為固定資產投資縮減指數；j 代表第一、二、三產業，i 代表我國30 個省區市（不包含港澳臺及西藏地區）。三次產業的固定資產投資、建筑和設備投資數據來自《中國固定資產投資統計年鑒（2004—2018）》和各樣本省區市統計年鑒，2013 年固定資產投資數據來自《中國統計年鑒2014》，其余年份的數據來自各樣本省區市統計年鑒或各地發布的《國民經濟和社會發展統計公報》。

二是資本邊際產出的估計。采用超越對數函數估計資本邊際產出，然后求導得到資本邊際產出如下：

將測算的資本產出彈性和資本邊際產出代入式（4）可得到產業層面的資本配置扭曲值。表1 為部分年份三次產業資本配置扭曲程度。由表中數據可知：各地區資本配置扭曲變動趨勢的差異較大。如：浙江和廣東等地區的總體資本配置扭曲呈縮小趨勢，北京和河北等地區的總體資本配置扭曲逐漸擴大，而上海和江蘇的總體資本配置扭曲呈先增后減的趨勢，各地區的分化特征較為明顯。從資本配置扭曲的構成看，北京和天津等地區的資本配置扭曲主要由農業資本配置扭曲構成，非農業內部的資本配置相對均衡，降低農業資本配置扭曲應成為重點關注的對象；遼寧和江蘇等地區的資本配置扭曲更多的來源于非農業，農業資本配置扭曲程度相對較小。

表1 部分年份三次產業間資本配置扭曲程度

2.核心解釋變量

本文采用北京大學數字普惠金融指數的對數值作為核心解釋變量，選取30 個省區市（不包含港澳臺及西藏地區）2011—2020 年的樣本指標數據，該指數體系包含一個一級指標即數字普惠金融水平，以及三個二級指標即數字惠普金融廣度（Breadth）、深度（Depth）和數字化程度（Digitization），可以較為全面地反映樣本省區市的數字普惠金融發展狀況。

3.中介變量

從已有研究來看，由于地區層面各銀行機構的存貸款市場份額數據難以取得，因此部分研究采用銀行分支機構數量衡量銀行業競爭。但隨著金融科技的廣泛應用，物理網點在銀行業競爭中的重要性顯著降低，相較之下，銀行業資產能夠更準確地衡量競爭程度。基于此，本文搜集整理了2011—2020 年各地區《金融運行報告》中的銀行業資產數據，以此構建整體銀行業競爭指標（Fc），計算公式為：Fc=1-（大型銀行總資產/銀行業總資產）。本文設計城市銀行業競爭指標（Fcc）反映城市銀行業競爭程度，計算公式為：Fcc=（股份制銀行資產+城商行資產）/大型銀行總資產。本文設定農村銀行業競爭指標（Fca）反映農村銀行業競爭程度，計算公式為：Fca=（小型農村金融機構資產+新型農村機構資產）/大型銀行總資產。上述指標越大代表各層面的銀行業競爭就越充分。

4.控制變量

本文選取以下控制變量：經濟發展（Pgdp）采用以2011 年為基期的人均實際GDP 并取對數來衡量；經濟開放度（FDI）以年度實際利用外資額占GDP 比重來衡量；貿易開放度（Trade）采用人民幣計價的進出口額占GDP 的比重衡量；市場化水平（Mar）采用王小魯等（2021）發布的2011—2019 年分省（區、市）市場化指數，其中2020 年的數據根據各地區市場化指數的平均增長率推算得到；金融發展（Fin）用年末存貸款余額比GDP 的對數值進行衡量；政府干預（Gov）用地方政府財政支出占GDP 的比重衡量；財政激勵（Fiscal）用財政支出減財政收入的差額占財政收入的比重衡量；投資產出比（Invest）用固定資產投資額占GDP 的比重衡量。各變量的描述性統計見表2。

表2 描述性統計表

四、實證結果與分析

（一）數字普惠金融與資本配置扭曲的關系檢驗

表3 報告了數字普惠金融對各產業資本配置扭曲的回歸結果。由表3 數據可知：數字普惠金融對資本配置扭曲的回歸系數均顯著為負，表明數字普惠金融能夠減緩資本配置扭曲；比較數字普惠金融對農業和非農業資本配置扭曲的影響差異發現，數字普惠金融對農業資本配置扭曲的回歸系數絕對值相對較小，表明數字普惠金融降低農業資本配置扭曲的效果相對較小。產生該現象的原因在于：農村地區的數字鴻溝問題相比城鎮地區更加突出，針對農村地區的數字普惠金融產品和服務的供給也相對不足。假說1 和假說2 成立。其他控制變量方面：經濟發展（lnPgdp）對資本配置扭曲的影響顯著為正，表明經濟發達地區的資本配置扭曲程度更高，市場的資本配置功能出現一定程度的失靈；貿易開放度（Trade）的系數顯著為負，這可能是由于跨國貿易有助于具有比較優勢的產業和項目發展，促進了資本配置優化；金融發展（lnFin）的系數顯著為正，這是因為傳統金融業存在的市場摩擦不利于資本優化配置，同時也凸顯了發展數字金融以緩解市場摩擦的必要性；政府干預（Gov）的系數顯著為正，表明政府干預不利于資本的有效配置；財政激勵（Fiscal）的系數在農業和非農業資本配置扭曲中表現相反，可能的原因是財政激勵行為具有短期化特點有利于農業而損害非農業經濟效率，導致資本配置效率難以提升；投資產出比（Invest）的系數顯著為負，表明固定資產投資能夠減緩資本供需矛盾，有助于資本配置優化。

表3 數字普惠金融對資本配置扭曲的影響

（二）中介效應檢驗

為了檢驗數字普惠金融影響資本配置扭曲中銀行業競爭作用機制，建立如下中介效應模型：

其中：Mediator 為中介變量組；DI 為因變量組，包括資本配置扭曲（Dis）、農業資本配置扭曲（DisAn）和非農業資本配置扭曲（DisNn）；λ 為控制了數字普惠金融的直接影響后三個中介變量對資本配置扭曲的影響系數。為了檢驗中介效應是否顯著，本文采用偏差校正的非參百分位Bootstrap 法，樣本量設定為1000，置信區間選擇95%。表4 為中介效應檢驗結果。表4 第（1）列和第（2）列為數字普惠金融對整體資本配置扭曲的中介效應檢驗結果，由檢驗結果可知銀行業競爭中介效應系數為0.088×（-1.267）=-0.111。表4 第（3）列和第（4）列為數字普惠金融對農業資本配置扭曲的中介效應檢驗，數字普惠金融的回歸系數不顯著，產生該現象的原因是：農商行、農信社等農村銀行業機構發展數字金融的力量薄弱，數字金融促進農村銀行業競爭的效果有限，而其他大型金融機構的數字金融產品和服務更多地面向城市地區，這就導致農村銀行業競爭中介效應難以發揮作用。表4 第（5）列和第（6）列為數字普惠金融對非農產業資本配置扭曲的中介效應檢驗結果，由檢驗結果可知城市銀行業競爭中介效應系數為0.097×（-0.629）=-0.061。

表4 數字普惠金融降低資本配置扭曲的作用機制

表5 為中介效應Bootstrap 檢驗。其中Fc 的Bootstrap 檢驗表明銀行競爭中介效應顯著，假說3 成立。Fca的Bootstrap 檢驗表明數字普惠金融的農村銀行業競爭中介效應不成立。Fcc 的Bootstrap 檢驗表明數字普惠金融的城市銀行競爭中介效應成立。城鎮地區的銀行業機構是數字金融發展的主要力量，數字金融能夠有效擴展銀行業務的空間和時間，有助于提升銀行競爭力和銀行效率，從而降低資本配置扭曲。

表5 中介效應回歸結果檢驗（采用Bootstrap 法）

五、進一步討論

（一）穩健性檢驗

1.采用GMM 回歸的穩健性檢驗

考慮到資本配置具有時間慣性，本文將因變量滯后1 期值作為解釋變量，采用兩階段廣義矩回歸法（2Sys-GMM）再次進行檢驗。在模型中引入差分方程和水平方程，將因變量的差分滯后項和水平外生變量作為工具變量，從而獲得偏差更小的估計結果。表6 報告了采用GMM 回歸的穩健性檢驗結果。結果表明：數字普惠金融的的回歸系數未發生顯著變化，各項回歸的Hansen 值顯示工具變量設定合理，AR（2）值表明不存在殘差二階序列相關，說明采用GMM 回歸是合理的。

表6 采用GMM 回歸的穩健性檢驗

2.替換工具變量的內生性檢驗

為了避免遺漏重要變量或者雙向因果關系導致的內生性問題，本文借鑒張勛等（2019）的研究，計算各省區市（不包括港澳臺和西藏地區）到杭州、北京和廣州3 地的平均球面距離，并與省（區、市）數字普惠金融發展指數均值相乘，以所得到的乘數作為數字普惠金融指數的工具變量（IV），然后采用兩階段最小二乘估計法（2SLS）。表7 報告了兩階段最小二乘法的估計結果。第（1）列Wald F 統計量為17.008 且大于臨界值，表明不存在弱工具變量問題。第（2）列數字普惠金融對資本配置扭曲的回歸系數為-0.066，表明利用工具變量克服內生性問題后，數字普惠金融依然能夠減緩資本配置扭曲，研究結果穩健。第（3）列和第（4）列為數字普惠金融對農業資本配置扭曲的穩健性檢驗，Wald F 統計量拒絕了存在弱工具變量的原假設，數字普惠金融的回歸系數顯著為負。第（5）列和第（6）列為數字普惠金融對非農業資本配置扭曲的穩健性檢驗，Wald F 統計量拒絕了存在弱工具變量的原假設，數字普惠金融的回歸系數顯著為負。上述檢驗結果表明數字普惠金融減緩資本配置扭曲的結論是穩健的。

表7 控制內生性的2SLS 檢驗

（二）異質性檢驗

1.數字普惠金融不同維度的異質性

表8 報告了數字普惠金融三個維度對資本配置扭曲的異質性影響。普惠金融廣度（Breadth）衡量對小微企業、農戶等弱勢群體提供普惠金融服務程度，有助于了解信貸弱勢產業的資本配置；普惠金融深度（Depth）衡量提供數字支付、數字保險、數字貨幣基金等各類普惠金融產品服務程度，通過優化金融供給達到資本配置均衡；而數字化程度（Digitization）是通過數字技術的市場滲透，降低金融市場供求摩擦進而實現資本配置均衡。第（1）列至第（3）列中普惠金融廣度對各類資本配置扭曲的影響均顯著為負，普惠金融廣度對農業和非農業資本配置扭曲的回歸系數分別為-0.038 和-0.031，普惠金融廣度降低農業資本配置扭曲的效果相對較好，可能的原因是農業在金融市場上處于資金競爭劣勢，而普惠金融廣度是對信貸弱勢行業提供金融服務的普惠測度，因此普惠金融廣度降低農業資本配置扭曲的效果更好。第（4）列至第（6）列中普惠金融深度對兩類資本配置扭曲的回歸系數均為負，但對農業資本配置扭曲的影響不顯著，可能的原因是大型金融機構開發的數字普惠金融產品難以適配農村地區需求。第（7）列到第（9）列中數字化程度對各類資本配置扭曲的影響均顯著為負，且對農業資本配置的回歸系數相對較小，可能的原因是農村地區存在數字鴻溝，數字鴻溝導致農村居民對數字金融產品的接受度較低。

表8 數字普惠金融各維度的異質性檢驗

2.金融發展水平的異質性

金融發達地區在資金和人才等方面的集聚效應明顯，發展數字普惠金融可能具有更大的優勢。為了驗證金融發展程度的異質性，本文按2011—2020 年金融發展（Fin）的均值大小對樣本進行分組，將金融發展值高于均值的組定義為金融發達地區，將金融發展值低于均值的組定義為金融欠發達地區，回歸結果見表9。第（1）列中金融發達地區數字普惠金融的回歸系數為-0.204，第（4）列中金融欠發達地區數字普惠金融的回歸系數為-0.158，表明金融發達地區數字普惠金融降低資本配置扭曲的效果更好；第（2）列和第（5）列的回歸系數表明，金融發達地區數字普惠金融降低農業資本配置扭曲的效果更好；第（3）列和第（6）列的回歸系數表明，金融欠發達地區數字普惠金融降低非農業資本配置扭曲的效果更好。

表9 金融發展程度的異質性檢驗

六、研究結論和對策建議

（一）研究結論

降低城鄉資本配置扭曲是實現高質量發展的重要途徑。研究發現：數字普惠金融能夠降低資本配置扭曲，但相較于降低農業資本配置扭曲，數字普惠金融降低非農業資本配置扭曲的效果更好；數字普惠金融對資本配置扭曲的影響存在著銀行業競爭傳導機制。異質性分析表明：數字普惠金融廣度、深度和數字化程度都有助于降低資本配置扭曲，但普惠金融深度對農業資本配置扭曲的影響不顯著；相較于金融欠發達地區，金融發達地區的數字普惠金融降低資本配置扭曲的效果更好。

（二）對策建議

1.加強農村地區的數字普惠金融創新

農村地區存在著數字基礎設施落后于城鎮地區、普惠金融產品在農村地區接受度不高等問題。因此，應當鼓勵大型金融機構與農商行、農信社等農村金融機構合作開發面向農村地區的數字普惠金融產品，創新以農業為投資標的的特色普惠金融產品，如創新農產品理財、農業普惠保險等農村普惠金融工具。此外，可以鼓勵農村金融機構開展數字普惠金融教育，將普惠金融教育納入農村金融監管考核體系，同時也可以加強農村地區的通信網絡、數字化支付環境、信用信息體系建設，努力縮小城鄉地區的數字鴻溝。

2.提升農村地區的資本配置能力

數字技術能夠加快資金在城鄉之間的雙向流動，因此要增強農業對金融市場資金的吸引力，推進農村第一、二、三產業融合發展，在農村產業融合發展的初期，可以通過財政補貼、稅收優惠等措施鼓勵社會資本流向農村產業發展，并逐步構建農村地區資本流入的長效機制，加強農村產業結構調整和農村產業鏈延伸，大力發展農村新業態。同時，鼓勵積極開發相應的數字普惠金融產品服務于農村新業態。

3.促進區域間資本配置效率的均衡

針對我國地區間、城鄉間資本配置存在的較大差異，應當充分利用數字普惠金融的異質性作用，縮小地區間、城鄉間資本配置效率的差異性。如：針對資本配置扭曲主要是由農業資本配置扭曲構成的地區，可以通過提高普惠金融廣度降低農業資本配置扭曲。另外，由于金融發達地區的數字普惠金融降低資本配置扭曲的效果更好，金融欠發達地區應當注重金融市場建設，從而更好地發揮數字普惠金融的積極作用。