金融科技對數字普惠金融的影響研究

摘要：金融在鄉村振興戰略背景下對鄉村發展具有舉足輕重的作用。然而，農村地區普遍存在嚴重的金融排斥現象導致其金融需求在傳統模式下難以有效滿足。隨著金融科技的發展及應用，數字普惠金融應時而生。本文采用2011-2021年全國31個省份的面板數據，通過固定效應模型來研究金融科技對數字普惠金融的影響。研究結論表明：（1）金融科技能夠顯著促進數字普惠金融發展；（2）研發強度對于金融科技和數字普惠金融的關系具有調節作用；（3）異質性分析得出金融科技對數字普惠金融的影響存在區域差異性，金融科技對數字普惠金融的影響在中、西部地區較東部地區的促進效果更加顯著。

關鍵詞：數字普惠金融 金融科技 研發強度 面板回歸模型

*基金項目：本文為國家社會科學基金青年項目“鄉村振興中農村金融機構雙重目標失衡與再平衡研究”（19CJY044）的階段性研究成果。

一、引言

隨著金融科技的快速發展，數字普惠金融正成為全球金融業的熱門話題。數字普惠金融通過利用先進的科技手段，為傳統金融服務的延伸和升級提供了新的可能性，為更多人群提供了更加便捷、高效、低成本的金融服務。在成功取得脫貧攻堅戰的全面勝利之后，黨的十九大根據當前的形勢變化，適時制定了“鄉村振興”的發展戰略，成為我國處理“三農”問題的總抓手。2024年中央一號文件指出，推進中國式現代化必須堅持不懈夯實農業基礎，推進全面鄉村振興，并強調要抓好糧食生產、不發生規模性返貧、提升鄉村產業發展水平、建設水平及治理水平。根據已有研究，數字普惠金融對我國鄉村振興事業發展具有諸多裨益（王亮和昝琳，2023），其對提高糧食生產、縮小城鄉收入差距、促進鄉村產業振興等方面都有顯著的影響（梁大為和王澤豪，2023；宋曉玲，2017；康書生和楊娜娜，2022），有力的推動了我國鄉村振興進程。鑒于此，我國應大力推動數字普惠金融更深層次的發展進而為我國鄉村振興事業注入活力。

近年來，在金融科技的不斷發展與應用下，我國金融行業也隨之發生了巨大變化。金融科技的應用使得金融交易在時間和空間上都取得重大突破，促進金融資源在農村更好的配置，更好的解決了農民及鄉鎮企業融資難、融資貴的困難，緩解了信息不對稱問題，從而能更好的推動數字普惠金融的發展。從國內視角來看，我國的金融業發展呈現出東部沿海地區發展水平高而中西部較為落后的現狀。目前，已有文獻較多在理論上探討了金融科技與數字普惠金融的關系，但深入的實證研究相對較少，而探討金融科技對數字普惠金融影響機制的文獻則更為少見。因此，本文旨在分析金融科技是如何影響數字普惠金融的發展，并通過實證分析來探討金融科技如何助力數字普惠金融的發展。通過對金融科技在數字普惠金融領域的應用和影響進行深入分析，提出相應的政策建議和發展策略，為推動數字普惠金融的發展做出貢獻。

二、理論分析

（一）拓寬服務邊界

依據金融排斥理論，傳統金融在發展過程中難免會遭遇金融排斥問題，農戶、鄉鎮企業等長尾群體無法平等地獲取金融服務，這些長尾人群的金融需求是傳統金融體系的盲區。而金融科技可以利用互聯網、大數據、人工智能等新興技術，擴大金融服務的覆蓋面，讓農戶、鄉鎮企業享受到更多的金融服務。此外，傳統的金融機構通常需要設立實體網點和分支機構來提供服務，然而，金融科技能夠通過在線途徑，擴大金融服務的覆蓋范圍，從而推動普惠金融的發展。

（二）緩解信息不對稱

普惠金融的發展受到信息不對稱問題的制約。傳統金融機構通常依賴人工方式收集客戶信息，這使得信息的準確性和及時性受到影響，并且存在人為判斷的偏差，從而降低了融資和借貸的效率，無法滿足農戶和鄉鎮小微企業的金融需求。而當金融機構與普惠對象群體之間的信息交流受阻時，就可能會導致“劣幣驅逐良幣”的情況，這將妨礙普惠金融的進一步發展。金融科技的進步通過擴大數據信息獲取的途徑，消除信息孤島，將散落的信息資源整合起來，實現信息數據的智能化處理，使得人工收集和處理信息被逐漸替代，從而在信息產生的層面上減少主觀因素的影響，實現快速精確地評估客戶的信用信息，從而使金融資源能夠高效地進入普惠金融領域。

（三）優化資源配置

由于商業銀行追求經營效應的原則，金融機構選擇將更多的資源投向少數高端客戶及大型企業，而大部分的農村低收入人口和小微企業卻無法獲得同等的金融服務，這種金融資源的分配方式與我國普惠金融發展的要求并不吻合。在傳統的銀行及其他金融機構的信貸及風險控制體系中，融資的授權以及審核過程復雜多變，從申請貸款到發出的過程耗費大量的時間，與農村居民及中小微企業借貸靈活高頻的特性存在沖突。然而，金融的科技發展可以增加產品及服務的多樣性，減少交易的費用，加快資金的流轉來滿足農村金融市場需求和特點，從而實現資源優化配置，喚醒鄉村的金融活力，促使數字普惠金融快速的發展。

三、文獻綜述和研究假設

目前關于金融科技與數字普惠金融之間關系的實證研究較少。已有學者通過案例分析探討了科技如何賦能于農村數字普惠金融發展，指出金融科技助力數字普惠金融發展的“巨鹿模式”（周斌，2023）。還有學者基于金融科技和數字普惠金融的發展實踐角度描述金融科技在數字普惠金融中的應用內容和作用邏輯（孫春興，2022）。此外，有學者通過分析金融科技的歷史及其在全球和非洲的演變，分析得出移動技術對普惠金融發展有著助推作用（Makina，2018）。目前，大部分人的金融需求未得到滿足，從而推動了金融科技的運用與發展，以通過借助金融科技滿足其金融需求（Frost，2020）。金融科技的運用也可以實現普惠金融既“普”又“惠”，金融科技助力普惠金融的深層機理是促進金融資源回歸服務實體經濟本源，把更多的金融資源配置到小微企業和鄉鎮企業，實現經濟發展和弱勢群體收益的包容性增長（石宗輝和韓俊華，2022）。此外，金融科技能將金融服務拓展到更廣泛的地區和人群，擴大金融服務范圍，為數字普惠金融的發展建立可持續的包容性金融體系（粟勤和魏星，2017）。因此，本文提出理論假設H1。

H1：金融科技有利于數字普惠金融的發展。

科技的進步和發展與科技資金的投入緊密相關。一方面，研發投入可以幫助金融機構開發更加智能化、高效率的金融科技產品和服務，提升金融科技在數字普惠金融中的應用水平，支持數字普惠金融基礎設施的建設和完善（陳曉東和鄧斯月，2023）。另一方面，通過增加研發經費投入，可以促進新技術、新產品和新服務的研發和創新，提高數字普惠金融的數字化水平和服務能力，為數字普惠金融發展提供技術支持（遲麗華和石萬舉，2023）。基于此，本文提出理論假設H2。

H2：研發強度在金融科技和數字普惠金融的關系中具有調節作用。

四、變量選取與模型設計

（一）變量選取

本文選取2011-2021年全國31個省（直轄市、自治區）的面板數據，其中被解釋變量數字普惠金融來自北京大學數字普惠金融指數；關鍵解釋變量金融科技通過統計出地級市每年的金融科技公司數量，以此來測度地區金融科技發展水平（宋敏等，2021）。其余變量數據均來自國家統計局官網、國家統計年鑒，以及各省市統計年鑒、中國人口和就業統計年鑒等。本文所選取的各變量名稱及說明，如下所示。

（1）被解釋變量

數字普惠金融（difi）。主要參考北京大學數字金融研究中心測算的數字普惠金融指數，該指數能較為客觀的反映數字普惠金融發展水平（郭峰等，2020）。

（2）關鍵解釋變量

金融科技發展水平（fint）。通過在天眼查”網站檢索“金融科技”“云計算”“大數據”“區塊鏈”“人工智能”“物聯網”等關鍵詞，以獲取相關公司的工商注冊信息。在剔除了經營時間小于一年或經營狀態非正常（如停業、解散、吊銷等）的公司樣本的基礎上，對“金融”“保險”“信貸”“清算”等金融相關詞在經營范圍中進行匹配。考慮到經營范圍內有“不得從事……業務”“嚴禁涉及……業務”“除……業務”等字段，在篩選匹配時對這些字段進行刪除。最終統計出地級市每年的金融科技公司數量，并以此測度地區金融科技發展水平。

（3）調節變量

研發強度（yfqd）。一般來說，當研發強度投入越高時，區域的創新能力和科技水平都將提高。本文以R&D經費支出占GDP的比重來衡量研發強度（劉軍等，2017）。

（4）控制變量

①教育水平（edu）。一個地區教育水平的高低對該地區人民接受新技術和具備基礎金融知識會產生影響。從而在具體實踐過程中影響數字普惠金融的落實。本文對該地區人口學歷分別為小學×6+初中×9+高中×12+大學及以上×16的數值取自然對數來衡量教育水平。

②人口老齡化（old）。老齡人口不具備基礎金融知識并且不易接受新的數字技術，從而不利于數字普惠金融的落實發展。本文采用《中國人口和就業統計年鑒》中的老年人口撫養比衡量老齡化程度。

③政府干預（gov）。以當地財政一般預算支出/當地GDP表示。

④外商直接投資（fdi）。以外商直接投資額表示。外商投資通常更傾向于大型金融機構和企業，而忽視農戶及小微企業，從這一角度外商直接投資可能會抑制地區數字普惠金融的發展。

⑤產業結構高級化（high）。二、三產業生產總值與全省生產總值的比值。產業結構的升級會推進高新技術發展水平從而推動數字普惠金融的發展。

⑥失業率（uner）。以城鎮登記失業率。失業率能反映一個地區經濟發展環境。失業率較低的地區數字普惠金融發展水平通常較高。

（二）模型設計

1.基準回歸模型

本文以數字普惠金融（difi）作為被解釋變量，以中國31個省份的金融科技水平（fint）作為解釋變量。教育水平（edu）、人口老齡化（old）、政府干預（gov）、外商直接投資（fdi）、產業結構高級化（high）、失業率（uner）作為檢驗的控制變量構建模型。

五、實證結果分析

（一）基準回歸

為保證后續分析的合理性，本文通過方差膨脹因子（VIF）檢驗來判斷多重共線性問題，所有變量的VIF均小于10，故不存在多重共線性問題，可進行下一步分析。本文通過豪斯曼檢驗，發現固定效應模型更為合理，表1為固定效應模型下的基準回歸結果。金融科技的回歸系數為0.422，且在1%的水平下顯著，說明金融科技對數字普惠金融具有顯著的正向影響，且在其他變量不變的情況下，金融科技水平每提高1個單位，數字普惠金融指數會提高0.422個單位。從而，理論假設1得到驗證。

（二）調節效應分析

為驗證理論假設2中研發強度的調節效應的效果，進行了以下的回歸，表2第一列系數為正且在1%水平下顯著，與前文相照應。第三列金融科技與研發強度的交互項系數為12.79，且在5%水平上顯著，說明隨著研發強度的提高，金融科技對數字普惠金融的推動作用會進一步增強。理論假設2得到驗證。

（三）異質性分析

由于我國金融科技發展和數字普惠金融存在區域差異性，因此我們分區域對其進行回歸。結果顯示：東部地區與中、西地區存在差異，中、西部地區系數更大且顯著性水平更高。這可能是由于東部地區與中、西部地區金融科技水平不一樣，東部地區金融科技水平較高，因此對數字普惠金融發展的邊際效應小而導致其系數小于中、西部地區。中、西部地區發展相對欠發達，因此金融科技能更明顯的助力于數字普惠金融的發展水平。此外，發達地區的政府和監管機構對金融科技的監管相對嚴格，對新興金融科技企業的發展和創新提出了一定的限制，進而抑制了對數字普惠金融的發展。

（四）穩健性檢驗

為更好的驗證回歸結果的穩健性，本文通過替換被解釋變量再次進行回歸。由郭峰等（2020）的研究可知，數字普惠金融指數由覆蓋廣度、使用深度、數字化程度三個子維度構成，因此本文將被解釋變量數字普惠金融指數分別替換為覆蓋廣度、使用深度、數字化程度的指數再進行回歸，其余控制變量不變。回歸結果依舊顯著，其中金融科技對覆蓋廣度的正向影響在5%的水平上顯著，使用深度和數字化程度在1%的水平上顯著。再次驗證假設1。

（五）內生性檢驗

針對遺漏變量或測量誤差所造成的內生性問題。因此，本文采用工具變量法來解決內生性問題。本文將滯后一期的金融科技水平作為工具變量，運用2sls法來檢驗內生性問題。因為工具變量的數量與內生變量的數量相等，所以沒有過度識別問題，不需要進行過度識別檢驗；2sls模型回歸LM值為14.061，p= 0.0002，拒絕“工具變量不可識別”的原假設；Wald F值為514.594，遠大于10%臨界值，拒絕“弱工具變量”的原假設。因此，可以選取其作為工具變量。表4匯報了工具變量的估計結果。一階段回歸結果說明，工具變量與金融科技顯著正相關；二階段回歸結果表明，金融科技與數字普惠金融顯著正相關，與前文假設一致。

六、研究結論與政策建議

本文圍繞金融科技能否促進數字普惠金融發展的問題，采用2011年-2021年省際面板數據，運用固定效應模型和調節效應模型實證研究了金融科技對數字普惠金融的影響效果，得出研究結論如下：一是從整體來看，金融科技發展對數字普惠金融具有顯著的正向效應，金融科技水平的提高可以助推數字普惠金融發展。二是研發強度對于金融科技助推數字普惠金融發展具有調節作用。研發強度越高，金融科技對數字普惠金融的推動作用越明顯。三是金融科技對數字普惠金融的推動作用存在地區差異，金融科技在欠發達地區對數字普惠金融的助推作用更明顯。

基于上述研究結論提出如下政策建議：

一是提高農村數字基礎設施建設。數字基礎設施不僅能夠促進金融科技的進步和應用，更是推動農村地區全面信息化不可或缺的基石。因此，政府需要制定并實施相應的戰略措施來提升農村地區互聯網普及率和覆蓋率，從而有效地推進農村數字基礎設施的發展。首先，政府應通過直接資金投入與科技政策的激勵相結合，調動市場的資源配置功能，激發社會資本的活力，從而推動通信網絡基礎設施向農村地區的擴展。具體來說，政府可以設立專項基金，用于支持農村通信設施的建設和升級。同時，制定優惠政策，鼓勵企業、非政府組織以及個人投資者參與到這一項目中來。共同建設更適合農村地區特征的設施設備，使通信網絡服務覆蓋到更多的農村地區。此外，隨著5G通信、物聯網、人工智能等新興科技的快速發展，農村地區普惠金融的發展呈現出全新面貌。通過這些新興技術手段，建立起一個覆蓋廣泛、功能齊全的“鄉村綜合金融服務平臺”。在此平臺上，將網上銀行、網上支付等電子金融服務與農村普惠信貸服務站以及其他線下金融服務有效整合起來，為農村居民提供便捷的“一站式”服務體驗。居民們可以通過線上平臺輕松完成融資、繳費、社保查詢等多樣化業務，從而滿足其金融需求。最后，數字基礎設施作為大數據與云計算等技術的基礎保障，數字基礎設施的不斷建設能夠協助健全我國的農村信貸制度。通過大數據與云計算對農民在生產、社保、消費、金融等方面的行為數據進行深入分析和整合，可以彌補農戶信用評估體系中存在的種種缺陷。這種基于大數據的信用評價機制，能夠更加精準地反映農民的真實信用狀況，為他們提供更為合理的信貸支持。為實現農業精準授信奠定基礎。

二是推動商業銀行數字化轉型。金融科技的發展能夠有效的推動商業銀行數字化轉型，也為商業銀行的普惠金融創新帶來積極的推動作用。一方面，數字化轉型可以更好的助力商業銀行構建一個全面覆蓋、高效運作的數字支付結算體系。數字支付結算體系可以降低金融交易的成本和門檻，提供更便捷、快速、安全的支付服務，使得農戶和鄉鎮企業等群體能夠更加便捷地接觸到金融服務，也可以為金融機構提供更豐富的交易數據和客戶行為信息，促使金融機構對金融產品和服務進行創新，推動數字普惠金融的發展和普及。另一方面，商業銀行通過數字化轉型能夠更好的創新農村金融產品。利用大數據分析、人工智能等前沿科技手段，開發出一系列貼合農村實際需求的金融產品從而更好的滿足農村地區的金融需求。針對不同地區的農業生產特色，根據當地實際情況，推出適應當地特色的金融產品。通過對農戶理財、應急貸款、增產增收、農業保險、提前消費和教育基金等方面的進行具體細分，提供更具其特點的金融服務產品。根據區域內農作物和畜牧的不同，為農業保險的保單、保價與生產貸款等方面進行不同的安排，以便更好地應付突發事件，提升自身的抗風險能力。在此基礎上，以數字支付結算體系為突破口，以創新農村特色金融產品為手段，來更好地滿足農村地區日益增長的金融服務需求，也能有效地解決普惠金融發展中的“最后一公里”難題。

三是健全完善金融科技風險防控機制。根據農村經濟的發展規律和鄉村振興的戰略需求，金融科技已然成為破解我國農村發展難題的重要利器。然而，金融科技的應用與發展必然伴隨著創新與監管的雙重挑戰。為應對創新與監管之間的沖突，對金融科技在農村普惠金融中的應用進行差異化的監管是確保金融科技有序健康發展的必然要求。農村地區數字普惠覆蓋范圍廣，服務對象多，使得農村地區金融服務的長尾風險變得更加明顯，也使得其監管工作變得更為艱巨。因此，政府應當在制定統一的監管規則時，既要充分了解金融科技應用的潛在風險可能，深入到金融科技服務的每一個環節進行監督檢查，以確保其合規性和安全性。也要充分考慮農村地區金融科技應用的風險特性，構建更適宜農村地區金融科技應用的監管體制，從而保證金融科技在農村能夠得到有效的應用與發展。在此基礎上，政府應實行穿透式的監管，加強行為監管，并為金融科技機構、業務、平臺等構建一個多維度的聯合監管機制。此外，應重點強化涉農風險防控。運用大數據和數據挖掘技術，通過建立反欺詐模型、評分模型、授信策略模型和定價模型，實現涉農貸款全程線上審批、風險共擔。打造智慧風控平臺，健全數據庫、模型庫、參數庫，提升風險防控精準性，推動風險管理由“人控”向“機控”“智控”轉變。為維持農村地區金融科技在創新和監管之間的平衡和協調，應鼓勵“監管沙盒”試驗。可以讓金融科技在監管下放寬一定范圍進行試驗，創新農村金融產品和服務，針對其創新的金融產品和服務進行運營和風險評估后，對其成熟的產品和服務提供借鑒并進行推廣宣傳，推動金融科技與監管體系的良性互動。因此，通過借助“監管沙盒”來更好地維持金融科技在創新和監管之間的平衡，以確保金融科技的健康可持續發展，使其更好的發揮賦能數字普惠金融發展的效用。

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（作者單位：河南工業大學經濟貿易學院）

責任編輯：李政