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我國數字普惠金融減貧效應實證研究

2019-03-21 00:32:02李昀臻秦后文
現代商貿工業(yè) 2019年9期

李昀臻 秦后文

摘 要:數字普惠金融作為數字技術和普惠金融深度融合的產物,能夠有效降低金融服務門檻和成本,消除物理網點和營業(yè)時間限制,破解普惠金融服務“最后一公里”問題,使欠發(fā)達地區(qū)、農村地區(qū)、小微企業(yè)、低收入人群等能夠獲得價格合理、安全便捷的金融服務,從而為普惠金融的可持續(xù)發(fā)展提供了新的思路。

關鍵詞:數字普惠金融;金融減貧;泰爾指數

中圖分類號:F23 文獻標識碼:Adoi:10.19311/j.cnki.1672-3198.2019.09.057

1 緒論

普惠金融(inclusive finance)指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,小微企業(yè)、農民、城鎮(zhèn)低收入人群等弱勢群體是其重點服務對象,因此普惠的屬性決定了其金融減貧的使命。

Copestake(2005)、Geda(2006)、Bittencourt(2010)基于實證分析,分別得出結論,認為小額信貸服務獲得性的提高改善了貧困家庭的情況與收入,通過正規(guī)信貸、儲蓄等金融服務的擴展,普惠金融可以提高低收入人群的收入水平。中國人民銀行行長周小川(2013)提出:“切實推動包容性金融發(fā)展,讓金融改革發(fā)展的成果惠及廣大人民群眾”。隨著普惠金融的深化和發(fā)展,一些學者發(fā)現普惠金融會影響城鄉(xiāng)收入差距。張小林、徐敏(2014)等學者的實證研究表明,普惠金融發(fā)展水平的改善可以減少城鄉(xiāng)居民之間的收入差距。

本文選取了我國31個省份2011—2015年的面板數據,構建了內含截面和時間序列的面板數據模型,經過回歸分析后實證分析數字普惠金融的減貧效應。

2 變量選取

2.1 被解釋變量

目前大部分的論文中貧富差距主要是用貧富差距比或基尼系數表示的。但是這種表示方法存在缺憾,即欠缺了對城鄉(xiāng)人口規(guī)模和貧富差距的互動關系考慮在內;與此同時,收入人群階級的兩端變動敏感性低,基尼系數對此不敏感,高收入和低收入階層的變動是貧富差距的主要體現方式。因此,本文選擇泰爾指數作為衡量貧富差距的變量,計算方法如下:

GAPit=∑2j-1PijtPij*ln[PijtPit/ZijtZit]

其中 j = l 代表城鎮(zhèn),j =2 代表農村。GAPit為第i個省份在 t 時期的泰爾指數。Pi1t為第i個省份在第t時刻城鎮(zhèn)總收入。Pi2t為第i個省份在 t 時刻農村的總收入。Pijt為第i個省份在 t 時期城鄉(xiāng)收入的總和。Zijt為第i個省份在t 時期城鎮(zhèn)或農村的總人口數。Zit為第i個省份在t 時期的總人口數。泰爾指數的大小表示著貧富差距,數字越高,貧富差距越大。

2.2 解釋變量

本文借鑒北京大學互聯網金融研究中心于2016年編制的全國31個省市2011—2015的“北京大學數字普惠金融指數”作為解釋變量。該指數從覆蓋廣度、使用深度以及數字支持服務程度全面進行分析,共使用24個指標建立了數字普惠金融指標體系。

2.3 控制變量

(1)經濟發(fā)展水平。

(2)產業(yè)結構:本文選取第二、三產業(yè)增加值占GDP的比重來表示產業(yè)結構。

(3)財政支出:本文將使用財政支出占 GDP 的比值來衡量財政支出的影響。

(4)城鎮(zhèn)化率:本文將計算城鎮(zhèn)人口占總人口的比例來表示城鎮(zhèn)化率。

3 模型選取與計量檢驗

本文初步設定模型如下:

GAPit=αi+β1DIFIit+β2GDPit+β3ISit+β4FEit+β5URit+ε

其中,βi為各解釋變量的系數,反映各解釋變量對被解釋變量泰爾指數的影響程度,ε為隨機誤差項。DIFI為數字普惠金融指數,GDP為經濟發(fā)展水平,IS為產業(yè)結構,FE為財政支出,UR為城鎮(zhèn)化率。

經濟時間數據通常為非平穩(wěn)時間序列,直接回歸將造成偽回歸,為避免這一現象,先對各變量進行平穩(wěn)性檢驗。對原始數據進行第一次單位根檢驗,除了GAP和IS未通過IPS檢驗,只通過LLC,ADF,PP檢驗外,其它變量均通過四種單位根檢驗。對其進行對數處理后進行第二次檢驗,結果顯示全部平穩(wěn)。之后對模型進行Hausman檢驗,選擇隨機效應模型。運用面板數據逐步回歸法,即逐步剔除不顯著的變量。首先剔除最不顯著的變量FE,隨后剔除變量GDP,所有變量在5%的顯著性水平下均統(tǒng)計顯著。

4 結果與建議

實證結果顯示,在不同顯著性水平下,貧富差距與數字普惠金融發(fā)展水平均呈負向關系,其系數值為-0.0935。這個數值表明當數字普惠金融指數提升1個單位時,貧富差距能縮小0.0935個單位,驗證了數字普惠金融可以通過門檻效應、排除效應和涓滴效應有效減緩貧困程度,縮小貧富差距。本文分析結果顯示促進經濟發(fā)展水平、城市化進程能夠有效減緩貧困,目前的財政支出結構以及產業(yè)結構還不合理,應進一步對二者進行調整。

參考文獻

[1]劉順平.發(fā)展數字普惠金融,提升脫貧攻堅效能 [J].甘肅金融,2017,(5):32-35.

[2]裴正綱.我國農村普惠金融發(fā)展存在的問題及對策[J].現代商貿工業(yè),2018,39(13).

[3]宋曉玲.數字普惠金融縮小城鄉(xiāng)收入差距的實證檢驗[J].財經科學,2017,(6):14-25.

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