數字普惠金融對四川農村地區的增收效應研究

【摘" 要】數字普惠金融是金融與數字技術的結合產物，對推動金融更好服務鄉村振興具有重要意義。論文基于四川省2013-2020年地市（州）面板數據，主要探究數字普惠金融發展對農村地區增收水平的影響。研究結果表明：①數字普惠金融發展對四川省地市（州）農民增收存在顯著促進作用。在使用工具變量法進行內生性處理后，結論仍舊成立。②機制檢驗分析發現，數字普惠金融主要通過改善收入分配格局來提升農民增收水平。

【關鍵詞】數字普惠金融；增收效應；四川省地市

【中圖分類號】F49；F832；F323" " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " "【文獻標志碼】A" " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " "【文章編號】1673-1069（2024）02-0036-03

1 引言

數字普惠金融（Digital Inclusive Finance）由現代數字技術和普惠金融深度融合產生，是一種全新的金融服務形態。已有大量研究表明，有效的金融支援在脫貧攻堅中起到了重要的作用，已成為推動鄉村發展的關鍵手段。由于數字普惠金融的概念提出較晚，當前學界對其的研究正處不斷豐富之時，本文聚焦于四川省地市（州）層面數字普惠金融的發展實際，著重探討了以下問題：首先，四川省數字普惠金融發展對農村地區居民生活發揮了怎樣具體的增收效應；其次，增收效應的發揮依托的是何種路徑，二者之間更深層次的影響機制是什么。

2 文獻綜述

當前已有較為豐富的文獻對數字普惠金融的增收效應展開了深度探討，從多維度展開數字普惠金融的發展與農村居民增收水平關系的研究日益增長。關于數字普惠金融對農民增收效應的研究，姚鳳閣等[1]實證研究發現數字普惠金融表現出顯著的包容性與公平性特征，越是深度貧困地區，越能從數字普惠金融發展中獲得普惠紅利。進一步分析數字普惠金融發展發揮增收效應的機制渠道，鄭美華等[2]、沈洋等[3]研究發現數字普惠金融主要通過改善收入分配格局、促進地區經濟增長來發揮對農村地區的增收促進效應。

本文基于2013-2020年四川省21地市（州）面板數據，主要考察數字普惠金融發展對農村地區增收的效應影響。在基準模型基礎上引入中介變量收入分配程度以進一步檢驗數字普惠金融發揮增收效應的作用機制。

3 理論分析與研究假設

3.1 數字普惠金融對農民增收的直接效應

從直接作用路徑來看，一是通過使用數字普惠金融產品，農村困難群體想要獲取金融服務變得更為容易；二是農村金融服務的供給成本得到有效降低；三是農民參與金融服務的交易成本降低。移動客戶端辦理各項金融業務極大節省了農民的交通成本、時間成本等各項金融服務搜尋成本[4]。

從間接作用路徑來看，一方面，通過支持農村意向創業群體進行創業創收活動，數字普惠金融拓寬了農村家庭增加收入的渠道[5]；另一方面，數字普惠金融有利于引導金融資源持續向鄉村產業傾斜[6]，進一步為鄉村產業提供多元化的基礎金融服務，激發企業創新活力。因此，本文提出研究假設H1。

H1：數字普惠金融對農村地區存在顯著正向的增收促進效應。

3.2 數字普惠金融促進農民增收的中介效應

數字普惠金融通過數字化平臺引導金融資源不斷流入農村地區，同時強化小額信貸、保險理財等基礎金融服務供給的能力[7]，讓農村地區弱勢群體能夠通過可靠渠道享受可負擔的借貸服務，為農村弱勢群體提供了增收、跨越貧困的動力與空間，從而改善生活困境[8]，進而城鄉居民收入分配嚴重兩極格局得到有力扭轉。因此，本文提出研究假設H2。

H2：數字普惠金融通過改善城鄉收入分配格局來發揮增收效應。

4 變量選擇與模型構建

4.1 變量選擇

①被解釋變量：本文將農民增收水平（RI）作為被解釋變量。

②核心解釋變量：數字普惠金融指數（DFIX）。選取《北京大學數字普惠金融指數（2011-2021）》第四期報告中2013-2020年度地市層級指標數據。

③中介變量：收入分配程度（TEIL）。本文選取泰爾指數來衡量地區城鄉收入分配差距的變化程度[9]。計算公式如下：

④控制變量：本文主要選取地區經濟發展水平（LNGDP）、政府財政支出（LFE）、產業結構（INR）、城鎮化率（URR）、經濟開放水平（ETR）共5個指標作為控制變量（見表1）。

本文的數據主要來自《北京大學數字普惠金融指數（2011-2021）》、2013-2020年的《四川統計年鑒》、各地市（州）統計年鑒以及各地區統計局官方發布的相關數據。變量描述性統計分析見表2。

4.2 模型構建

①基準回歸模型。為考察數字普惠金融對農村地區所發揮的增收效應，設定模型（2）：

②中介效應模型。為進一步分析數字普惠金融發揮增收效應的內在具體影響機制，設定中介效應模型（3）、模型（4）：

在式（2）～（4）中：i表示不同地市，t表示時間，Control為控制變量，？琢0、λ0、δ0為截距項，？琢j、λj、δj（j = 1，2，…，7）為待估系數，εit、μit、υit為隨機擾動項。

5 實證分析

5.1 基準回歸分析

本文首先對基準回歸模型（2）進行了Hausman檢驗，檢驗通過。因此，本文選擇使用雙向固定效應模型（FE）進行基準回歸分析。結果如表3所示。

回歸結果顯示，FE（1）、FE（2）兩個模型中數字普惠金融發展水平（DFIX）的回歸系數都在1%的置信水平下顯著為正，驗證了研究假設H1。

5.2 內生性檢驗

本文采用工具變量法進行內生性檢驗。選擇構建滯后1期數字普惠金融指數（DFIXic，t-1）與數字普惠金融指數的一階差分（ΔDFIXt-1，t）的交乘項（BIV）作為Bartik工具變量[10]。在工具變量檢驗中，Kleibergen-Paap rk Wald F統計值為23.712，大于Stock-Yogo檢驗10%臨界值16.38，同時不可識別檢驗Kleibergen-Paap rk LM統計量P值為0.007，拒絕原假設，說明本文工具變量選取合理，符合外生性和相關性的要求。兩階段工具變量估計結果如表4所示。

表4明確顯示，工具變量BIV與數字普惠金融指數之間表現出顯著的正相關關系，表明前文分析結論是穩健的。

5.3 數字普惠金融促進農民增收的機制檢驗

本文選擇地區收入分配程度作為中介變量，以檢驗數字普惠金融對農民增收水平的影響機制。結果如表5所示。

FE（3）的回歸結果明確表明，數字普惠金融指數（DFIX）的回歸系數在5%的置信水平上顯著負向。數字普惠金融的發展有助于縮小地區收入分配差距，從而促進農民增收。從模型（4）的回歸結果FE（4）中可以看出，數字普惠金融指數（DFIX）的回歸系數為0.244，在5%的置信水平上顯著，收入分配程度（TEIL）的回歸系數-2.081，且在1%的置信水平上顯著，說明數字普惠金融能夠通過進一步緩解地區城鄉收入分配不平等來促進農民增收水平顯著提升。研究假設H2得以驗證。

6 結論與政策建議

6.1 結論

本文通過對2013年至2020年四川省21個地市（州）面板數據進行實證檢驗，驗證了以下結論：第一，數字普惠金融發展能夠顯著促進農民增收；第二，數字普惠金融主要通過改善收入分配格局來提升農民增收水平。

6.2 政策建議

①健全完善四川省的數字普惠金融體系。不斷完善如個人支付結算、小額信貸、保險理財等基礎數字金融功能。繼續加強地區數字信息基礎設施的建設，鞏固數字普惠金融發展的基礎設施保障。

②加強四川省農村地區弱勢群體的數字金融素養培養。針對農村弱勢群體的數字金融素養短缺問題，需要通過政企協作，深化知識普及和產品推廣宣傳活動。

③優化四川省數字普惠金融監管體系建設。增強對供應數字普惠金融產品和服務的數字平臺的科學監管，確保其合規運行。

【參考文獻】

【1】姚鳳閣，李麗佳.數字普惠金融減貧效應及區域差異研究[J].哈爾濱商業大學學報（社會科學版），2020（06）：3-18.

【2】鄭美華，劉芃麥，王剛貞.數字普惠金融減貧機制與區域異質性的實證研究[J].江西科技師范大學學報，2020（03）：68-75.

【3】沈洋，猶雨寒，周鵬飛.通往共同富裕：數字普惠金融的多維減貧效應[J].深圳社會科學，2023，6（01）：24-37.

【4】申云，李京蓉.數字普惠金融與農戶相對貧困脆弱性[J].華南農業大學學報（社會科學版），2022，21（01）：105-117.

【5】吳慶田，王欣宇.財政支持、數字普惠金融與多維貧困緩解[J].南方金融，2021（08）：53-66.

【6】鄭志強.數字普惠金融、空間溢出與農村減貧[J].西南交通大學學報（社會科學版），2020（02）：108-118.

【7】郭小卉，馮艷博.數字普惠金融發展的相對貧困減緩效應——基于京津冀縣域空間面板數據[J].武漢金融，2021，254（02）：70-80+88.

【8】楊公元，程淑佳，楊皓月.數字普惠金融的農民增收效應研究[J].吉林工商學院學報，2021，37（01）：90-95.

【9】蔡皎潔.數字普惠金融對縣域農民增收減貧的效應研究——基于湖北省孝感市縣域面板數據[J].湖北工程學院學報，2022，42（04）：108-114.

【10】易行健，周利.數字普惠金融發展是否顯著影響了居民消費——來自中國家庭的微觀證據[J].金融研究，2018（11）：47-67.