數字普惠金融發展對居民社會福利績效的影響

陳 靜，呂雁琴,1b，趙 斌

（1.新疆大學a.經濟與管理學院；b.新疆創新管理研究中心，烏魯木齊 830046；2.中國海洋大學 經濟學院，山東 青島 266000）

0 引言

黨的二十大提出的“中國式現代化”，把實現人民對美好生活的向往作為現代化建設的出發點和落腳點。人民對美好生活需要在學術上與之對應可稱為居民社會福利績效或者福祉[1]。增進民生福祉一直是中國發展所堅守的根本目的。然而，我國社會仍然面臨諸多困難和問題，亟需進一步提高我國居民社會福利水平，增進民生福祉。

中國尤其得益于互聯網革命實現了新的經濟增長點。與此同時，數字普惠金融應運而生并快速發展，對促進我國經濟高質量發展和社會包容性增長展現出特有優勢。如數字普惠金融能帶來廣泛的經濟效應，尤其針對中低收入群體以及小微企業提高其獲得金融服務的機會，增大居民收入和消費水平并達到減貧效果[2]。同時，數字普惠金融通過緩解居民經濟壓力和制度排斥壓力，進而提高居民主觀幸福感[2]?？梢?，數字普惠金融對提高社會福利水平以及改善居民生活品質具有重要作用。然而，數字普惠金融是否能提升我國整體社會福利績效水平，還有待進一步驗證。

本文將數字普惠金融與居民社會福利績效納入統一分析框架展開研究，探究數字普惠金融對我國居民社會福利績效的影響。具體而言，本文在深刻解讀居民社會福利績效的內涵要義基礎上，構建指標評價體系，并運用熵權法、莫蘭指數對2011—2021 年中國居民社會福利績效進行測度評價分析。同時，運用面板固定效應模型及空間計量模型實證檢驗數字普惠金融對居民社會福利績效的影響，并探究兩者間的影響機制和差異化影響路徑。

1 理論機制與研究假設

居民社會福利績效有狹義和廣義之分，從狹義看，居民社會福利是指對生活能力較弱的兒童、老人、殘疾人、婦女、疾病患者等弱勢群體的社會照顧和救助服務[3]，隨著國家發展水平的不斷提高，人們民生訴求不斷升級，社會福利則趨于廣義化、全民化。就廣義而言，居民社會福利是對社會質量的體現，是指國家為廣大社會成員普遍提供的盡可能提高其生活質量的社會各種政策和服務，包括社會救助、社會保險、社會福利（狹義）、教育、醫療、文化、公共服務等[4]?？梢钥闯?，廣義的社會福利是適配于經濟發展的同時對狹義社會福利內涵的不斷深化和升華。從目前我國發展階段來看，單一狹小的內涵表達已不再符合我國經濟社會發展的實際需要，而是需要進一步包含經濟、政治、文化、社會、生態的各個領域。

關于數字普惠金融對居民社會福利績效影響的理論機制可以從以下方面展開。首先，數字普惠金融能促進我國經濟發展。數字普惠金融突破時空限制，實現了網絡和經濟的外部性，有效降低金融服務門檻。對于微觀企業，數字普惠金融通過改變傳統商業模式降低金融交易成本，緩解小微企業“融資難”問題，并帶動“大眾創業，萬眾創新”，有效激發微觀主體活力實現經濟增長[5]。對于居民等消費個體，數字普惠金融改善了居民消費方式并促進居民消費結構升級，增強了國民消費能力，進而推動經濟增長[5—7]。其次，數字普惠金融能促進我國社會包容性增長和福利改善。數字普惠金融注重規模效應和尾部效應，挖掘廣大長尾用戶價值，通過擴大為農戶等低收入群體提供金融服務的范圍，有效發揮減貧效應從而縮小居民收入和消費差距，對降低社會不平等并促進包容性增長產生重要作用[7]。同時，數字普惠金融可以通過就業效應和收入效應顯著提高居民醫療、就業和養老保險，從而提升社會保障水平并改善社會福利[8]。最后，數字普惠金融能助力生態環境改善。數字普惠金融能夠通過提升技術創新水平、優化產業結構、緩解資源錯配、提高能源效率等途徑，產生積極的環境效應，從而促進城市綠色全要素生產率提升，并助力碳達峰、碳中和目標順利實現[9]。綜上，本文提出假設1：中國數字普惠金融可以通過增加經濟發展效益、社會改善效益和生態可持續效益促進居民社會福利績效提升。

改革開放以來，中國取得了舉世矚目的經濟發展成就，但也形成了東部沿海等發達地區與內陸中西部地區間的發展差距問題。黨的十九大提出我國社會主要矛盾轉變為人民日益增長的美好需要與不平衡不充分的發展之間的矛盾，由此揭示了實現人民對美好生活的向往不僅要增進各種民生福祉，還要解決區域發展不平衡不充分問題。長久以來，金融體系的“嫌貧愛富”特征導致農民等低收入群體以及小微企業受到嚴重的金融排斥，在這種局面下反而擴大了城鄉發展差距[10]。普惠金融的出現有效解決了金融排斥問題，但在資本的逐利屬性影響下也出現了“使命漂移”現象[3]。數字普惠金融的發展進一步彌補了傳統普惠金融的不足，通過發揮地理區域的滲透性、使用有效性和產品基礎性提升低收入地區居民的收入和消費水平以及由此帶來的獲得感和幸福感。從而有利于縮小城鄉間、區域間發展差距，促進經濟社會的包容性增長[7]。據此，本文提出假設2：數字普惠金融對居民社會福利績效水平較低地區的促進作用更大，從而有利于促進區域間協調充分發展。

2 研究設計

2.1 模型構建

2.1.1 基準回歸模型

為了考察數字普惠金融發展對居民社會福利績效的影響，本文設定如下模型進行實證檢驗：

其中，swit是第i個省份第t年的居民社會福利指數，lndfiit第i個省份第t年數字普惠金融指數的對數形式，controlit是一系列控制變量，μi和εit分別是不隨時間變化的個體效應和隨機干擾項。

2.1.2 空間面板模型

通過前文可知居民社會福利績效具有顯著的空間相關性，因此，本文進一步建立如下空間面板模型，考慮空間因素下數字普惠金融發展對居民社會福利績效的影響：

其中：Wij是空間面板權重，本文主要采用0-1矩陣與反距離平方矩陣；ρ和δ分別為空間自回歸系數和空間自相關系數；Xit為第i個省份第t年的解釋變量，包括核心解釋變量及其他控制變量；εit是空間誤差自相關項；?it是隨機干擾項。一般常見的空間計量模型有SAR（空間自回歸模型）、SEM（空間誤差模型）、SDM（空間杜賓模型），當式（2）和式（3）中ρ不為零且θ和δ為零時，則模型為SAR；當ρ和θ為零且δ不為零時，模型為SEM；當ρ和θ不為零且δ為零時，則模型為SDM。

2.2 變量選取

2.2.1 被解釋變量

本文被解釋變量為居民社會福利績效（SW）。本文從廣義視角衡量居民社會福利績效，具體包括經濟發展福利、社會改善福利和生態可持續福利三大方面（指標體系見下頁表1）。其中經濟發展福利是促進社會福利績效不斷發展和改善的基本保障，從經濟發展基礎情況、人民成果共享情況、政府善治情況三方面衡量；社會改善福利聚焦居民生活的方方面面，是社會福利績效的核心部分；生態可持續福利是新時代改善居民社會福利績效的內在要求。對于居民社會福利績效評價指標體系的測度，本文采用熵權法進行指標賦權并采用多指標線性加權求和法求出評價結果。

表1 中國居民社會福利績效評價指標體系

2.2.2 解釋變量

本文解釋變量為數字普惠金融指數（dfi）。借鑒多數學者的研究思路，以北京大學數字金融研究中心發布的省級中國數字金融普惠發展指數展開研究，相關指標選取和測度方法見文獻[11]。

2.2.3 控制變量

本文的控制變量包括對外依存度（trade）、技術創新（tech）、創業活力（entrepre）、財政分權（finadp）與固定投資（pcapitals）。其中，對外依存度用進出口貿易總額占GDP 的比重衡量；技術創新水平用技術市場成交額衡量；創業活力用城鎮私營和個體就業人數占城鎮總就業人數比重衡量[12]；財政分權用地方公共預算收入與支出之比衡量[12]；固定資產投資用人均固定資產投資額衡量。

2.3 數據來源與描述性統計

考慮到數據可得性，本文所用數據為2011—2021 年中國30個省份（不含西藏和港澳臺）的面板數據。本文所用數據主要來源于歷年《中國統計年鑒》《國民經濟與社會發展統計公報》《中國民政統計年鑒》《中國環境統計年鑒》《中國教育統計年鑒》《中國人口和就業統計年鑒》等。中國居民社會福利績效指標體系中的部分數據，如農村貧困發生率來源于2020 年《中國農村貧困監測報告》；政府腐敗率用每萬公職人員立案偵查數衡量；財政透明度來源于上海財經大學公共政策研究中心歷年的《中國財政透明度報告》；平均受教育年限是小學至大學的受教育程度人口占比，并按照相應的受教育年限加權求和得出；PM2.5年均值來源于達爾豪斯大學大氣成分分析組；二氧化碳數據來源于CEADs 數據庫。部分缺失數據采用鄰近均值法和年均增長率補齊。為了消減異方差問題，對變量dfi、tech、pcapitals進行對數化處理，變量描述性統計見表2。

表2 變量的描述性統計結果

3 居民社會福利績效的特征評價

3.1 整體評價分析

中國居民社會福利績效評價值及其三大子系統評價值結果如圖1 所示?？梢钥闯?，中國居民社會福利績水平呈現明顯的上升趨勢，說明我國居民對美好生活的享受度不斷提高。經濟、社會、生態三大子系統發展水平分別從2011年的0.017、0.113、0.042，增長至2021年的0.039、0.185、0.058，且年均增長率分別為8.93%、5.10%、3.36%。其中經濟系統發展速度最快，說明經濟因素是驅動中國居民社會福利績效增長的主要引擎，非經濟因素的驅動效應相對緩慢。

圖1 2011—2021年中國居民社會福利績效指數及三大子維度發展趨勢

根據國家統計局劃分標準，將中國30個省份按照其所屬地理區位劃分為東、中、西部地區省份，并計算其年均值和年均增長率（見下頁圖2）。從年均值看，東部地區的居民社會福利績效普遍高于中西部地區，體現出我國居民社會福利績效在空間上的非均衡發展狀態。從年均增長率看，中西部地區省份明顯高于東部地區省份。說明在“先富帶動后富”以及全面建成小康社會目標的驅動下，中西部地區的經濟社會發展水平呈現追趕之勢，帶動了居民社會福利績效的提升。

圖2 東、中、西部地區居民社會福利績效年均值和年均增長率

3.2 空間相關性分析

進一步運用莫蘭指數從全局和局部視角對我國居民社會福利績效進行空間相關性分析。從全局視角看（見圖3），2011—2021 年中國居民社會福利績效的Moran’s I均大于零，但總體呈現明顯的波動下降趨勢，直至2021年不再表現出顯著的空間相關性。說明一直以來中國居民社會福利績效存在正向的空間自相關性，但隨著交通和信息技術的迅速發展，以及中國區域協調發展戰略的推動，各地之間的合作交流不斷增加，逐漸衍生出新的空間關系。尤其是2020年暴發的新冠肺炎疫情為各地發展增加了挑戰但也帶來了機遇，導致原生格局被進一步打破。

圖3 2011—2021年全局Moran’s I

從局部視角看，選取2011 年和2020 年局域莫蘭指數計算結果（見圖4）?？梢钥闯鑫覈写蟛糠质》菥用裆鐣＠冃П憩F為“低-低”集聚和“低-高”集聚，說明我國居民社會福利績效總體偏低。從具體分布看，“高-高”聚集地僅出現在東部地區，“低-高”聚集地以中部和東部地區個別省份為主，“低-低”聚集地則以西部地區省份為主，“高-低”聚集地則以廣東為主。總體而言，我國社會福利績效水平在空間分布上呈現從東向西降低特征，其中河北、吉林、遼寧等省份的空間格局演變較快。

圖4 局域Moran散點圖

4 實證結果分析

4.1 基準回歸分析

根據Hausman檢驗結果，本文選用固定效應模型進行回歸估計。表3 列（1）和列（2）顯示無論是否考慮控制變量，數字普惠金融對居民社會福利績效的估計系數均在1%的水平上為正，說明數字普惠金融能顯著提升我國居民社會福利績效水平。為了排除可能存在的內生性問題對上述結論產生干擾，本文采用1984年各省份每百人固定電話機數與前一年全國互聯網用戶數作交乘項，構成數字普惠金融指數的工具變量（iv）[5]，并運用工具變量法進行檢驗。表3列（3）顯示在考慮了內生性影響后依然支持數字普惠金融促進居民社會福利績效提高的結論，且rkLM和rkWF結果顯示不存在工具變量過度識別和弱工具變量問題，說明工具變量的有效性與結論的穩健性。以表3列（2）回歸結果對其余控制變量進行分析。對外依存度的回歸系數顯著為負，可能是全球化的快速發展不僅促進國際經濟、社會、文化的互聯和交融，同時也增加了不同經濟體之間的矛盾與沖突，也加大了對國內經濟、社會和生態福利的不確定性影響，導致對外開放因素表現出了負面影響。技術創新水平的估計系數顯著為正，說明技術進步能有效提升我國居民社會福利績效。其余變量中只有財政分權的估計系數顯著為負，可能的原因在于居民社會福利設施和服務的建立主要依靠于政府財政，當財政分權度提高意味著對福利支出的壓縮與擠占，從而降低了居民社會福利績效。

表3 數字普惠金融對中國居民社會福利績效影響的基準回歸結果

為了進一步考察數字普惠金融影響居民社會福利績效的影響機制，本文對居民社會福利績效的三大子系統進行回歸估計，結果如表3 列（4）至列（6）所示?？梢园l現，數字普惠金融對經濟、社會和生態系統的估計系數分別為0.007、0.011、0.002，均通過了1%水平上的顯著性檢驗。說明數字普惠金融主要通過影響社會保障和經濟基礎而促進居民社會福利績效的增長，且對社會層面的影響效果更大。數字普惠金融產生的生態環境改善效應主要基于間接的傳導途徑，且可能存在指標之間的傳遞鏈條過長的原因，從而未發揮出廣泛的生態福利效應。因此，假設1得到驗證。

4.2 穩健性檢驗

第一，替換變量。進一步采用數字普惠金融指數的二級指標，即數字金融覆蓋廣度、數字金融使用深度以及普惠金融數字化程度進行回歸估計。第二，政策效果評估。2016 年，中國人民銀行發布了《G20 數字普惠金融高級原則》，該政策的出臺時間可能存在一定外生性，且政策效果在中西部地區和東部地區存在差異。因此，本文借鑒錢海章等（2020）[5]的做法，使用雙重差分模型檢驗數字普惠金融發展的政策效應。第三，縮尾處理。對數字普惠金融指數按照1%進行縮尾處理。第四，刪減樣本。為了排除2020—2021 年新冠肺炎疫情對回歸結果的沖擊，將樣本年限縮減為2011—2019年。以上穩健性檢驗結果（略）的參數估計和顯著性與前文基本一致，證明本文結果穩健。

4.3 異質性分析

第一，將樣本劃分為東部和中西部地區進行固定效應估計，表4列（1）、列（2）結果顯示，數字普惠金融有效提高了東部和中西部地區的居民社會福利績效，但相比之下中西部地區回歸結果明顯大于東部地區，說明相對于經濟社會發展水平和居民社會福利績效更高的東部地區，數字普惠金融對中西部地區居民社會福利績效的影響更大。由此體現了數字普惠金融典型的普惠性和低門檻性特征，以及能進一步縮小我國居民社會福利績效的地區差異。

表4 數字普惠金融對中國居民社會福利績效影響的異質性分析

第二，已有文獻提出，數字普惠金融的典型作用在于助力不發達地區的金融經濟發展[5]。因此，本文以樣本中城鎮化率的中位數為分界線，將樣本分為高城鎮化地區和低城鎮化地區，結果如表4 列（3）和列（4）所示?？梢钥闯觯瑪底制栈萁鹑趯洕鐣l展水平相對較低的低城鎮化地區產生的邊際效用更大，而對高城鎮化地區的影響作用相對較小。為了增強分組結果的可信度，本文進一步借鑒連玉君（2010）[13]研究的做法，采用費舍爾組合檢驗法進行組間系數差異顯著性檢驗。檢驗參數“經驗P 值”分別為0.024和0.018，均在5%的水平上顯著，說明了組間差異的有效性，假設2得到驗證。

4.4 空間效應分析

考慮到我國居民社會福利績效在空間上存在顯著的正自相關，為不失一般性，本文從空間視角進行檢驗。在運用空間計量模型前，需要運用LM 檢驗法選擇相應模型。本文運用0-1矩陣進行LM檢驗，結果顯示LM-lag與LM-error 的統計數值分別為115.097（P 值=0.000）、91.653（P 值=0.000）；穩 健 估 計 下 的Robust LM-lag 和Robust LM-error 的統計數值分別為5.979（P 值=0.014）、0.138（P值=0.711）。綜合來看，僅有Robust LM-lag在5%的水平上顯著，說明空間自回歸模型具有更優性。

運用空間自回歸模型進行實證估計，結果如表5 所示?？梢钥闯鲈诓煌目臻g矩陣下，數字普惠金融對居民社會福利績效的促進作用依然成立。進一步對空間效應進行分解，結果顯示直接效應、間接效應與總效應的估計結果均顯著為正，說明數字普惠金融不僅能促進本地居民社會福利績效提升，還會產生空間溢出效應而促進鄰近地區居民社會福利績效提升。該結果進一步證實了數字普惠金融在促進我國地區間協調發展的重要作用。

表5 空間自回歸估計結果

5 結論與啟示

本文從廣義的社會福利視角出發，通過構建指標評價體系，對2011—2021 年我國居民社會福利績效進行了測度評價；并進一步運用固定效應模型及空間自回歸模型實證檢驗數字普惠金融對居民社會福利績效的影響機制和影響路徑。研究發現，中國居民社會福利績效水平不斷上升，且具有“東高西低”的區域差異格局?？臻g相關性檢驗結果顯示，我國居民社會福利績效具有正向的空間自相關性并以“低-低”集聚為主，但隨著時間的推移空間相關性不斷減弱。固定效應模型檢驗發現數字普惠金融能有效提高我國居民社會福利績效，其中對經濟發展福利和社會改善福利的增進作用更大，該結果在考慮了內生性問題和各項穩健性檢驗后依然成立。數字普惠金融對居民社會福利績效的促增效應在中西部地區和低城鎮化地區更大?？臻g效應分析發現數字普惠金融對居民社會福利績效的促進作用存在顯著的空間溢出性，這有利于數字普惠金融發揮更大的普惠性作用。

根據上述結論，本文提出如下啟示：第一，建立并完善我國居民社會福利績效的統計與評價體制機制。第二，注重發揮數字普惠金融的積極作用，并構建“系統性、安全性、穩定性”的作用機制。即增大數字普惠金融作用于經濟社會層面的聯系度和覆蓋面，從而形成系統性影響力；注重完善數字普惠金融等新興衍生業態的風險管理機制，保障發展的安全性；在鞏固系統性和安全性的基礎上進一步增強穩定性，從而發揮更大更強的影響效應。第三，加強區域間的協調聯動。通過加強中西部地區的金融和數字基礎設施建設，提高數字普惠金融服務的廣度和深度，搭建東部與中西部地區、高水平與低水平地區的區域聯動機制，增強空間溢出效應，從而帶動整體社會福利水平的提高。