政府關注對數字普惠金融發展的影響

吳海平，李士森 ，孔曉芳 ，任金政

(1.河北經貿大學，河北 石家莊 050061；2. 石家莊鐵路職業技術學院，河北 石家莊 050061；3.中國農業大學，北京100061)

0 引言

2005年聯合國提出普惠金融的概念，旨在通過減少金融排斥緩解金融資源配置失衡，促進經濟發展的均衡性和可持續性。對我國而言，普惠金融是全面建成小康社會的必然要求，有利于推動經濟增長轉型，促進社會公平和諧，受到黨中央、國務院的高度重視。2015年國務院印發《推進普惠金融發展規劃(2016-2020年)》，明確了我國普惠金融發展的指導思想和基本原則，推動我國金融服務覆蓋率、可得性和滿意度不斷提升。2022年2月28日，習近平總書記主持召開中央全面深化改革委員會會議，審議通過《推進普惠金融高質量發展的實施意見》，為我國普惠金融高質量發展明確了具體的方向和目標。

普惠金融是“以可負擔的成本為有金融服務需求的社會各階層和群體提供適當、有效的金融服務”，但是傳統金融機構受到成本、技術、理念等因素的制約，往往將小微企業、農民、城鎮低收入人群、貧困人群和殘疾人、老年人等“長尾客戶”排除在金融服務之外，只為“金字塔頂端”的客戶提供金融產品，嚴重影響金融的普惠程度，而數字普惠金融通過將金融與數字科技高度融合，極大降低了金融服務的門檻和成本，能夠有效降低金融排斥，增加金融產品和服務對低收入和弱勢群體的包容性，為普惠金融的高質量推進提供了新路徑。數字普惠金融的高級原則由我國在2016年G20杭州峰會上首次提出，目前已成為我國金融供給側結構性改革的重要方式和手段，因此研究數字普惠金融的影響因素，更好發揮普惠金融對我國經濟發展、鄉村振興和鞏固拓展脫貧攻堅成果的作用具有重要現實意義。

1 文獻綜述

現有文獻主要側重于數字普惠金融的測度方法、發展特征和作用效果，如郭峰等[1]的研究成果為學界提供了一套反映數字普惠金融發展的指標性數據。張勛等[2]、葛和平等[3]的研究結果認為，我國數字普惠金融呈現出由西向東遞減發展的總體趨勢，并且在經濟發展落后地區的發展速度更快。而數字普惠金融的發展具有較為顯著的經濟效果，主要包括：能夠有效緩解金融排斥[4]、優化金融資源的合理配置[5]、提高金融機構的效率[6]并通過更加包容的金融服務促進經濟增長[7]，提高農村居民可支配收入[8]，為鄉村振興戰略服務。從現有研究成果看，對數字普惠金融影響因素的研究較少，利用文本分析法分析政府關注度對數字普惠金融影響的研究更少。

數字普惠金融的發展離不開數字科技的發展、基礎設施的建設、居民教育水平的提高、社會對數字金融方式的接受和財稅政策對金融機構的激勵，這些因素都需要各級政府的引導和推動，因此政府對相關要素的關注是數字普惠金融發展的主要影響因素。本文通過文本分析法，構建政府關注度指標，衡量政府關注對數字普惠金融的影響作用，為我國數字普惠金融的高質量發展提供參考。

2 政府關注度的文本分析

2.1 文本數據的提取

為保證文本數據來源的連續和完整，本文從各地政府網站收集了2011-2021年31個省級行政區的341份《政府工作報告》，通過對其中部分年份和地區的報告進行精讀，綜合現有研究文獻，提取出47個與數字普惠金融發展相關的關鍵詞，并根據對關鍵詞內涵的分析，將關鍵詞分為4個類別：發展規劃類、相關概念類、數字技術類和應用實踐類。其中發展規劃類主要是指當地政府的發展理念和重點方向，政府對“綠色、環境、低碳、減排、生態、能源、污染、新技術、新理念、新方法、升級”等詞匯的關注度越高，將越重視數字發展領域；相關概念類主要包括數字金融發展過程中的流行詞匯，如“數字、智慧、數據、大數據、人工智能、信息、智能、知識、工業4.0、虛擬”等；數字技術類主要包括數字金融發展過程中用到的軟硬件技術，如“5G、4G、通信、互聯網、網絡、新能源、新材料、寬帶、光纖、云計算、物聯網、區塊鏈、芯片、集成電路、軟件”等；應用實踐類主要是指數字金融發展的延展性應用，涉及到如“新零售、線上、直播、電子商務、協同、有線、電子、移動、網上、微信、遠程”等詞匯。利用Python軟件中的jieba工具包逐個對工作報告進行分詞和統計，結果如表1所示，其中列出了詞頻和關鍵詞占比。

表1 2010-2021年政府對數字發展關注的關鍵詞統計結果

表1中的詞頻是該關鍵詞出現的次數，作為衡量政府關注度的絕對指標，關鍵詞出現的頻次越高，表示政府的關注次數越多；占比是關鍵詞占《政府工作報告》全文總詞數的比例，作為衡量政府關注度的相對指標，占比越高，表示政府對數字發展工作的重視程度越高。從表1可以看出，在發展規劃類中，政府關注度最高的兩個關鍵詞是“生態”和“環境”，社會經濟中的生態環境治理離不開數字化的方法和手段，數字化建設是促進數字普惠金融發展的基礎；在相關概念類中，政府關注度最高的兩個關鍵詞是“信息”和“數字”，說明數字和信息是政府制定數字經濟發展規劃中重點關注的核心概念；在數字技術類中，政府關注度最高的兩個關鍵詞是“網絡”和“互聯網”，表明網絡建設仍然是目前各地區數字化建設中的重點任務；在應用實踐類中，政府關注度最高的兩個關鍵詞是“協同”和“電子商務”，這意味著數字普惠金融在現階段的應用更多體現在遠程協同和電子商務中。

2.2 政府關注度的變化趨勢

圖1展示了2011年以來政府對數字發展的關注程度。整體來看，全國各地政府對數字發展關注度總量呈現上升趨勢：詞頻和占比分別從2011年的2 260和1.05%增加至2021年的3 762和1.85%，年均增長率分別為5.23%和5.83%。

圖1 2011-2021年政府對數字發展關注度的絕對(上圖)和相對指標(下圖)變化情況

從圖1中可以看出，在“十二五”期間，數字發展的關鍵詞頻次和占比都顯著提高，“十三五”期間雖然增長速度放緩，但關鍵詞占比仍保持了較為平穩的增長速度，可見政府對數字發展的關注度越來越高。從關鍵詞的結構可以看出，在四類關鍵詞中占比最高的是發展規劃類，因為該類中的關鍵詞更多涉及到政府的指導思想和發展理念，因此在政府關注的各項公共事務中可能都會提及，造成該類關鍵詞占比較高，但從發展趨勢來看，發展規劃類關鍵詞占比并未呈現出明顯的增加趨勢，尤其是在“十三五”期間，發展規劃類關鍵詞占比基本維持在1%，關鍵詞占比顯著增加的是相關概念類和數字技術類，表明近年來各地政府逐步完成從發展理念到具體措施的過渡，更加關注數字普惠金融發展過程中的新概念、新技術和新措施。

2011-2021年各省政府在《政府工作報告》中對數字發展相關關鍵詞占比情況如圖2所示。從中可以看出，2011-2021年各省政府對數字發展的相關關注度在逐步增強(圖2中顯示為顏色越來越深)，但各省之間存在一定差距，統計結果顯示，2021年各省政府對數字發展的相關關注度在0.63%～2.31%之間，關注度最高的為貴州，是新疆的3.67倍，各省之間的標準差為0.33%。但更進一步的統計計算結果顯示，2011-2021年我國各省政府對數字發展關注度的差異存在一定程度的降低趨勢，關鍵詞占比的變異系數從2011年的0.203 6降低為2021年的0.183 1。

圖2 2011-2021年各省政府對數字發展關注度熱力圖

3 模型設計與變量選取

3.1 模型設定

從經濟學角度分析，政府無法對管轄內的所有事務給予同樣的重視程度，因此政府關注度對于社會和經濟發展屬于一種稀缺資源，不同的資源分配會對經濟增長造成差異性影響。政府重視數字經濟和數字技術，給予數字普惠金融更多的關注，通常意味著金融機構能夠得到更多的資源分配和內在激勵，因此政府關注度理論上能夠對數字普惠金融的發展起到促進和推動作用：一是政府的關注能夠使金融行業和民眾更多接觸到數字金融發展的相關信息和理念，提高數字普惠金融的社會接受度；二是《政府工作報告》中的政府關注更容易成為落地政策，在數字技術和基礎設施建設等方面給予更多的政策傾斜；三是主管政府的關注更傾向于在各個部門之間形成協同合力，共同促進數字普惠金融的發展。

為了檢驗政府關注對數字普惠金融發展的影響效果，本文構建面板數據計量模型如下：

lnDIFit=α+β1lnGwordit+γ1lnXit+εit

其中，DIF為Digital Inclusive Finance的首寫字母，表示數字普惠金融發展狀況，即模型的因變量；Gword表示政府關注度，可以選用絕對指標(詞頻)或相對指標(占比)；X為控制變量；面板數據的地區和年份分別用i和t表示，所有變量均進行自然對數處理。

3.2 變量選取

數字普惠金融發展狀況(DIF)。本文選擇北京大學發布的中國數字普惠金融指數(2021版)來衡量各區域數字普惠金融發展狀況，時間跨度為2011-2020 年。該指數除了數字普惠金融的總體指數外，還包括了數字金融覆蓋廣度、數字金融使用深度以及普惠金融數字化程度等3個子指數，在模型估計中分析了政府關注度對數字普惠金融的總體指數和3個子指數的影響。

政府關注度(Gword)。利用上述基于2011-2020年各省《政府工作報告》文本分析得到的關鍵詞頻次和關鍵詞占比作為衡量政府對數字普惠金融關注度的相對和絕對指標(上面的文本分析過程包括2021年的數據，但受到數字普惠金融指數數據可得年限的制約，本文在回歸模型中去掉了2021年的政府關注度數據)。為考察該指標的滯后期對數字普惠金融發展的影響，在模型中我們加入了政府關注度的一階滯后項，同時，對該指標又可以細分為發展規劃類、相關概念類、數字技術類和應用實踐類，在模型估計中，我們將詳細考察四類關注度指標對數字普惠金融發展的影響。

控制變量(X)。從3個方面考慮控制變量的選擇：一是與數字普惠金融發展相關的硬件、技術或基礎設施的建設情況，本文利用互聯網域名個數、移動電話普及率、專利申請授權數等3個變量表示，互聯網和移動電話的發展有利于數字技術和手段的普及，專利申請授權數與社會中新技術的推廣與應用一般呈正相關關系，因此可以預期互聯網域名個數、移動電話普及率、專利申請授權數3個變量的估計系數都為正。二是與數字普惠金融發展相關的居民的受教育情況和消費習慣，本文利用平均受教育年限和移動支付水平表示，居民的受教育程度越高，越容易接受各類數字方式，同時移動支付水平表征居民對數字方式的接受程度，因此可以預期平均受教育年限和移動支付水平兩個變量的估計系數為正。三是影響數字普惠金融發展的宏觀經濟水平狀況，本文主要選擇了金融業增加值和農業產值占比(占GDP的比例)兩個指標，一個區域金融業發展水平越高，相應的金融市場、數字金融所需的基礎設施和技術等因素越有利于數字普惠金融的發展，而農業產值占比越高，則“三農”在社會經濟生活中的比重相應越大，可能會對數字普惠金融發展造成阻礙，因此預期金融業增加值和農業產值占比的估計系數分別為一正一負。

表2 變量的描述性統計結果

4 實證結果與分析

4.1 數據描述

考慮因變量的數據可得性，本文在面板數據模型中選取的是2011-2020年31個省的平衡面板數據，樣本量為310個，控制變量數據來自歷年《中國統計年鑒》《中國第三產業統計年鑒》《中國科技統計年鑒》以及各省份統計年鑒，部分數據根據Wind咨詢數據庫進行了補充。所有變量均進行了取對數處理，該變化可以有效降低異方差的影響并且使估計系數為彈性系數。變量的描述性統計結果如表2所示。

4.2 估計結果

基于上述變量數據并利用Stata17.0估計模型計算，結果如表3。表3為政府關注度對數字普惠金融各項發展指標的影響彈性，從中可以看出：①政府關注度指標關鍵詞詞頻和占比在當期都對數字普惠金融發展的總體指數、覆蓋廣度、使用深度和數字化程度都存在1%顯著水平上的正向影響，以總體指數為例，政府關注度的關鍵詞詞頻每提高1%，數字普惠金融發展的總體指數提高0.124%，關鍵詞占比每提高1%，總體指數提高0.210%；②政府關注度指標的一階滯后項在1%的顯著性水平上對使用深度指標產生顯著正向影響，關鍵詞占比分別在5%和10%的顯著性水平上對總體指數和覆蓋廣度產生正向影響，說明政府關注度對普惠金融的影響具有一定程度的滯后作用，值得注意的是政府關注度的詞頻指標對數字化程度呈現顯著負向影響，因此政府關注度對數字化程度的綜合影響作用會產生較大抵扣；③控制變量中，除個別指標外，大部分指標的估計系數與預期一致，互聯網域名個數、移動電話普及率、平均受教育年限、專利申請授權數、移動支付水平和金融業增加值占比對數字普惠金融具有正向推動作用(部分指標在10%的水平上不顯著)；④值得注意的是，在所有模型估計結果中，農業產值占比的系數均為負，說明在“三農”領域中數字普惠金融的發展仍然具有一定困難，農業產值占比越高，數字普惠金融的發展越受到阻礙，仍然以總體指數為例，估計結果表明，農業產值占比每增加1%，數字普惠金融的總體指數降低0.302%。進一步分析政府關注度細分四類指標對數字普惠金融發展總體指數的影響，估計結果如表4所示。

從中可以看出：①發展規劃類和相關概念類的詞頻與占比均在當期對數字普惠金融發展綜合指數具有顯著正向影響(均在1%的水平上具有顯著性)，但一階滯后項不具有顯著性。發展規劃類關鍵詞的影響程度高于相關概念類，發展規劃類關鍵詞詞頻提高1%，數字普惠金融總體指數提高0.093%(是相關概念類的)，關鍵詞占比提高1%，數字普惠金融總體指數提高0.142%；②數字技術類的詞頻與占比的當期估計系數在10%的水平上不具有統計顯著性，但滯后一期在1%的水平上具有顯著的正向作用，可能的原因是數字技術類在實際中的進展更容易受到研發等因素的影響，在時間上具有一定的滯后性，應用實踐類關鍵詞占比對數字普惠金融發展總體指數的當期彈性為0.034，滯后一期彈性為0.056；③與表3的估計結果類似，除平均受教育年限的估計結果在10%的水平上都不具有統計顯著性，其他大部分控制變量的估計系數與預期一致，其中農業總產值占比在所有模型中估計系數顯著為負，進一步說明“三農”對數字普惠金融發展的影響需要引起關注。

表3 政府關注度對數字普惠金融各項發展指標的影響

表4 政府關注度細分指標對數字普惠金融發展總體指數的影響

表5 發展規劃類關鍵詞作為控制變量的估計結果

4.3 穩定性檢驗

政府關注度的四類關鍵詞中，發展規劃類關鍵詞是當地政府對“綠色”“減排”等發展理念和經濟增長方式的關注，會影響到地區政府的各項工作，不是專門針對數字普惠金融的特殊關注度。我們將發展規劃類關鍵詞作為控制變量，考察其他三類關鍵詞對數字普惠金融的作用是否仍然顯著。估計結果如表5所示。從中可以看出，將發展規劃類關鍵詞作為控制變量后，相關概念類、數字技術類和應用實踐類對數字普惠金融指數的回歸系數與表4中的估計結果在方向和大小上不存在顯著差異，各類關鍵詞所體現的政府關注度對數字普惠金融仍然具有顯著的正向影響，估計結果具有一定的穩定性。

5 結論與啟示

5.1 研究結論

利用Python軟件，通過文本分析方法測度了基于2011-2021年各省政府工作報告中政府對數字普惠金融發展的關注度，通過發展規劃、相關概念、數字技術和應用實踐4類關鍵詞的詞頻和占比統計，分析了數字發展關注度的變化特征，并基于面板數據模型估計了政府關注度對數字普惠金融發展的影響。結果顯示：2011年以來，各省政府對數字普惠金融發展的相關關注度呈現逐步提高的總體趨勢，但各省之間存在差異。政府關注度對數字普惠金融發展的總體指數、覆蓋廣度、使用深度和數字化程度都具有顯著的正向效應，即政府關注度越高，當地數字普惠金融發展狀況越好。深入分析發現，發展規劃類、相關概念類、數字技術類和應用實踐類的政府關注度都對數字普惠金融發展存在正向促進作用(其中數字技術類是通過滯后一期實現)，僅應用實踐類的關鍵詞詞頻在滯后項中出現了負向作用，在一定程度上降低了政府關注度對數字普惠金融的推動效果。農業產值占比的提高會影響數字普惠金融發展，“三農”領域的數字化和普惠金融的發展仍然存在一定程度的瓶頸和困難。

5.2 政策啟示

基于上述分析結果，本文的政策啟示有：①政府關注度對數字普惠金融的發展具有一定的正向作用，應持續保持有為政府的姿態，通過政府的數字發展理念和建設投入，積極推動數字普惠金融發展；②應更加關注數字普惠金融應用實踐等政策的落實，通過新零售、電子商務、遠程服務等模式創新更加有效地引導數字普惠金融的發展；③應更加重視“三農”領域數字化建設，提高農戶和涉農企業對數字金融的接受程度，降低“三農”領域數字金融排斥度，創新產品和服務，促進數字普惠金融發展，使其在我國經濟發展轉型和鄉村振興戰略實施過程中發揮更加重要的作用。