數字鄉村建設對數字普惠金融發展的影響研究
——基于“寬帶中國”戰略的準自然試驗

□逯鵬飛

（吉林財經大學統計學院，吉林 長春 130117）

當今，我國正處在鄉村高質量發展與數字化交匯期，是鄉村振興發展的關鍵時期。自“寬帶中國”試點政策頒布以來，全國各地數字基礎設施建設取得了巨大成效。根據《國務院關于印發“寬帶中國”戰略及實施方案》的通知，我國初步建成了適用于國家經濟發展的基礎建設，廣大鄉村也在數字化方面取得了巨大的突破，基本實現寬帶進鄉入村，行政村通寬帶比例達到95%。聯合國在2005 年提出普惠金融這一概念，我國在普惠金融的推廣方面進行了大量的嘗試。隨著我國金融體系的日趨完善，普惠金融的發展也日益成熟，但是我國在金融和數字鄉村建設方面仍存在一些問題，集中體現為普惠金融和數字鄉村的發展模式較為粗放，精細程度不夠，究其原因是受農戶認知水平、受教育程度和科學技術水平等因素的影響。

數字鄉村建設方面，現有研究主要集中在數字鄉村建設與“三農”問題、數字鄉村建設與產業結構轉型升級和數字鄉村的內生發展模式等方面[1-4]。數字普惠金融研究主要集中在與傳統金融的對比以及數字普惠金融與城鎮化發展影響方面[5-6]。

本研究創新之處主要體現在以下兩方面，一是研究了數字鄉村建設與數字普惠金融發展之間的影響關系，從而為我國今后鄉村發展和數字普惠金融的發展提供相應的參考；二是在研究方法上采用雙重差分法等前沿方法進行實證分析。

1 數字鄉村建設對普惠金融發展影響的模型設定

1.1 模型設定

本研究以我國285 個地級城市2011—2019 年的面板數據為基準，將“寬帶中國”試點政策作為數字鄉村建設的一項準自然試驗，虛擬變量的設置依據是將“寬帶中國”試點城市賦值為1，而將非試點城市賦值為0；時間虛擬變量的設置依據是將試點設立當年及以后年份賦值為1，其余年份賦值為0。參照劉傳明和馬青山（2020）[7]的相關研究，將多期DID 模型構建如下。

式中：Fiai,t為被解釋變量，代表城市i在t年的數字普惠金融發展程度；DIDi,t為數字鄉村政策的虛擬變量；xi,t為一組控制變量，包括消費水平、人口規模城市、工資水平和就業水平；ηt為時間固定效應，ui為個體固定效應，εit為隨機擾動項。α1為研究的核心固定參數，代表數字興村建設對數字普惠金融的凈效應。

1.2 變量設定和數據說明

變量設定和數據說明見表1。

表1 變量定義

1.3 變量的描述性統計

從表2 可以看出，各變量的觀測值都為2 565 個，除了數字普惠金融綜合指數的標準差較大外，其他的各個指標的標準差都比較小，各地差異不大。

表2 描述性統計

2 數字基礎設施對普惠金融發展影響的實證檢驗

2.1 平行趨勢檢驗

如圖1 所示，通過比較數字鄉村政策實施前后普惠金融的變動趨勢發現，在數字鄉村政策實施之前，試驗組和控制組城市數字普惠金融發展程度不存在顯著差異；在政策實施之后，試驗組城市和控制組城市的數字普惠金融發展的差異越來越大，這說明DID模型通過平行趨勢檢驗，適合采用多期雙重差分法評估數字鄉村建設對普惠金融發展的影響。

圖1 平行趨勢檢驗

2.2 基準回歸結果

從表3 可以看出，無論將4 個控制變量加入與否，在時間固定效應與個體固定效應基礎上，數字鄉村建設試點政策均對數字普惠金融發展有著顯著促進效果。未加入控制變量（模型一），數字鄉村建設對于數字普惠金融發展的影響系數為1.385，且在5%水平上顯著；加入控制變量（模型二），數字基礎設施對于數字普惠金融發展的影響系數為10.890，且在1%水平上顯著。

表3 數字鄉村建設對數字普惠金融發展影響的基準回歸

2.3 異質性處理效應診斷

在應用DID 模型進行分析的過程中，存在“先處理VS 后處理”的情況，“先處理”的個體盡管已經存在處理效應，但在分析過程中仍然可能會被當作處理組。若“先處理VS 后處理”所產生的加權平均值的權重過大，會使雙向固定回歸估計產生偏誤，影響TWFE估計量的回歸結果；反之，則生成的偏誤相對較小，對最終的估計結果的影響相對較小。Andrew Goodman-Bacon（2021）[8]提出的診斷偏誤方法有負權重診斷、培根分解以及同質性處理效應的假設檢驗。

本研究使用DID 進行實證評估數字鄉村建設對數字普惠金融發展的動態影響效應，涉及到多期多組數據。為防止結果出現偏誤，此處借鑒學者提出的方法，以Bacon 分解作為一種穩健性檢驗方法。Bacon分解將雙向固定效應的DID 估計量分解為各部分的加權平均值，具體見表4、表5。本研究涉及到三類數據組，即未處理組、早期處理組和后期處理組，根據前文分析，一般認為未處理過的對照組為好的對照組。

表4 DI D估計量

表5 Bacon 分解結果

表5 中，數字鄉村建設對城市數字普惠金融的影響中有90.5%的影響來自于處理組和未處理的對照組，有4.0%的影響來自早期處理組與后期處理的對照組，有5.5%的影響來自后期處理組與早期處理的對照組。可見大部分影響都是未處理組作為對照組來進行反事實檢驗得到的結果，直接導致了本研究雙向固定效應估計量最終平均處理效應為正，進一步進行Bacon 權重分解。

圖2 中，橫軸表示權重，縱軸表示單個水平DID估計量，水平橫線代表雙向固定效應模型真實估計量。可以看出在水平橫線之上的估計量所占權重比較大，下方的三角點效應為負，權重基本為0，對于估計量的平均處理效應基本沒有產生影響。

圖2 培根分解權重

3 穩健性檢驗

本研究隨機抽取某一年作為城市i被設立為試點的時間，將該過程重復1 000 次，進行安慰劑穩健性檢驗。結果見圖3，隨機分配的估計值的P值在0附近基本服從正態分布，大多數系數對應的P值均位于顯著性水平0.1 之上，也就是說偽政策系數在10%的水平上都不顯著，進一步證明本研究回歸結論穩健可靠。

圖3 安慰劑檢驗

4 異質性分析

近年來，東中部地區在經濟發展、人才培育和普惠金融機構等方面有優勢，這種優勢可能會導致數字基礎設施對數字普惠金融的發展存在異質性。因此，本研究按照“東中部、西部”劃分樣本城市[9]。

我國劃分為東、中、西部三個地區的時間起始于1986 年，由全國人大六屆四次會議通過的“七五”計劃正式公布，東中部地區有21 個省、直轄市（自治區），西部地區有9 個省（自治區），具體回歸結果如表6 所示。東中部地區系數至少在5%水平上顯著，但西部地區系數均不顯著。這說明數字鄉村建設顯著提升了東中部地區數字普惠金融綜合指數，即促進了東中部地區數字普惠金融發展。西部地區的系數為負數且不顯著，這說明數字鄉村建設會阻礙西部地區數字普惠金融發展，這可能與西部地區缺乏良好的金融發展基礎有關。

表6 各區域基準回歸分析

5 研究結論及啟示

數字鄉村建設對數字普惠金融發展具有促進效果，這表明數字鄉村建設可以促進數字普惠金融的精細化發展和高質量發展，改善以往普惠金融發展過程中粗獷化問題。數字基礎設施對于東中部地區數字普惠金融發展具有顯著促進作用，對于西部地區數字普惠金融發展具有阻礙作用。這在一定程度上意味著，普惠金融正在實現高質量轉型發展。鑒于此，文章提出如下三條建議。

一是規劃制訂數字普惠金融發展路線圖。我國目前普惠金融發展的制度還不夠完善，因此，應盡早完善現有制度，明確普惠金融發展的目標、方式和路徑，并盡早出臺相關細則，做好規劃和及時應對措施。

二是推進普惠金融精細化轉型發展。盡早解決以往粗獷化發展過程中留下的各種弊病，使得普惠金融體系早日成熟。

三是提升數字鄉村建設與普惠金融融合發展水平。從內部、外部兩方面同時保證普惠金融和數字鄉村建設的良性發展，保證兩者在同步發展中共同促進。