數(shù)字普惠金融發(fā)展影響因素實證研究①

順德職業(yè)技術(shù)學(xué)院 胡錦娟

自2005年普惠金融被聯(lián)合國正式提出以來，世界各國紛紛開展普惠金融實踐。我國也積極行動，十八屆三中全會正式將普惠金融列為發(fā)展目標，之后又陸續(xù)推出了發(fā)展規(guī)劃與系列扶持政策，為普惠金融發(fā)展開路。經(jīng)過多方努力，中國普惠金融體系建設(shè)取得了階段性的成果。據(jù)統(tǒng)計，截至2019年6月末，全國銀行業(yè)金融機構(gòu)鄉(xiāng)鎮(zhèn)機構(gòu)覆蓋率達96%，全國行政村基礎(chǔ)金融服務(wù)覆蓋率達99%；全國小微企業(yè)貸款余額達35.6萬億元，其中，普惠型小微企業(yè)貸款余額10.7萬億元，較年初增長14%；涉農(nóng)貸款余額34.2萬億元，普惠型涉農(nóng)貸款余額6.1萬億元，較年初增長8%；全國扶貧小額信貸余額2287.6億元，扶貧開發(fā)項目貸款余額為4247億元，全國334個深度貧困縣各項貸款余額17366億元，較年初增長7.9%[1]。

盡管如此，普惠金融發(fā)展過程中仍面臨多重掣肘，主要體現(xiàn)在：商業(yè)模式不成熟、金融機構(gòu)成本與收益不匹配、信息不對稱等，這導(dǎo)致金融機構(gòu)在提供普惠金融服務(wù)時積極性不夠，金融資源分布不均衡、一些地區(qū)金融服務(wù)質(zhì)量差、效率低，普惠金融發(fā)展難以為繼。而數(shù)字技術(shù)發(fā)展突破金融服務(wù)時空限制，降低了金融服務(wù)成本，提高了金融資源配置效率，成為普惠金融發(fā)展破局的關(guān)鍵。為此，將二者相互融合的數(shù)字普惠金融應(yīng)運而生，并于2016年在G20杭州峰會被首次提出。

數(shù)字普惠金融的提出引發(fā)了人們熱議。中國數(shù)字普惠金融發(fā)展水平如何？影響數(shù)字普惠金融發(fā)展的因素有哪些？如何推進地區(qū)數(shù)字普惠金融發(fā)展？本文概述省際數(shù)字普惠金融發(fā)展特征，利用動態(tài)面板計量模型分析其影響因素，總結(jié)數(shù)字普惠金融發(fā)展規(guī)律與對策。

1 研究綜述

作為金融創(chuàng)新的熱點，數(shù)字普惠金融發(fā)展問題近年來得到了學(xué)者們的廣泛關(guān)注。縱覽數(shù)字普惠金融相關(guān)研究文獻，主要集中于以下幾個方面。

1.1 評價指標研究

目前比較權(quán)威的是北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心聯(lián)合螞蟻金服集團發(fā)布了中國數(shù)字普惠金融發(fā)展指數(shù)，該指數(shù)從3個維度設(shè)計了24個指標體系，利用對數(shù)型功效函數(shù)法進行無量綱處理，采用層次分析法賦權(quán)，得出了各省市數(shù)字普惠金融指數(shù)。這一指標體系被證實是合理有效的，被張勛(2019)、周麗(2018)等學(xué)者采用。

1.2 發(fā)展的作用與意義研究

姚金樓(2016)、魏曉峰(2019)等認為數(shù)字普惠金融可以更好地推動普惠金融落地。張子豪(2018)、陳丹(2019)、張賀(2018)、宋曉玲(2017)證實了數(shù)字普惠金融對城鄉(xiāng)收入差距的縮小具有顯著的促進作用，可以提升低收入群體福利水平，幫助欠發(fā)達地區(qū)加速發(fā)展。丁日佳等(2019)借鑒工具變量法和中介效應(yīng)模型研究了數(shù)字普惠金融對我國服務(wù)業(yè)發(fā)展的影響與作用機制。謝絢麗等(2018)發(fā)現(xiàn)數(shù)字普惠金融的發(fā)展對于城鎮(zhèn)化率較低的省份、注冊資本較少的微型企業(yè)有更強的鼓勵創(chuàng)業(yè)的作用。認為數(shù)字普惠金融有效緩解了傳統(tǒng)普惠金融存在的信用采集難、成本高等困難，降低了普惠金融推廣中的部分風(fēng)險。任碧云等(2019)利用微觀計量方法探索數(shù)字普惠金融中數(shù)字支付服務(wù)、數(shù)字投資服務(wù)和數(shù)字借貸服務(wù)的使用情況以及數(shù)字金融服務(wù)的可得性等四個維度對農(nóng)村包容性增長的影響。

1.3 發(fā)展影響因素研究

吳金旺(2019)等利用空間面板數(shù)據(jù)模型對數(shù)字普惠金融影響因素進行檢驗，認為“互聯(lián)網(wǎng)+”、經(jīng)濟發(fā)展水平以及網(wǎng)絡(luò)消費水平對各省份數(shù)字普惠金融的發(fā)展均產(chǎn)生顯著正向促進作用。郝云平(2018)通過實證研究發(fā)現(xiàn)：地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展情況與數(shù)字普惠金融指數(shù)呈U型關(guān)系，人口密度、金融意識、互聯(lián)網(wǎng)使用情況均與數(shù)字普惠金融呈顯著且穩(wěn)健的正相關(guān)關(guān)系；城鄉(xiāng)收入差距與數(shù)字普惠金融呈顯著負相關(guān)關(guān)系。

此外，還有一些學(xué)者聚焦于數(shù)字普惠金融的風(fēng)險與監(jiān)管方面。王曉(2016)從國家數(shù)字普惠金融監(jiān)管現(xiàn)狀出發(fā)，提出了相關(guān)意見和建議。陸岷峰(2016)等提出了數(shù)字普惠金融發(fā)展過程中保護消費者權(quán)益的建議。

總體而言，由于數(shù)字普惠金融最早于2016年在G20杭州峰會提出，現(xiàn)有文獻對數(shù)字普惠金融的研究相對較少，特別是對數(shù)字普惠金融影響因素的研究寥寥無幾。本文綜合考慮數(shù)字普惠金融數(shù)字性與普惠性雙重特征，借鑒北大數(shù)字普惠金融指標，利用計量經(jīng)濟方法，分析區(qū)域數(shù)字普惠金融發(fā)展影響因素，以期揭示數(shù)字普惠金融發(fā)展的一些規(guī)律特征，為相關(guān)政府制定發(fā)展政策提出實證依據(jù)。

表1 中國區(qū)域數(shù)字普惠金融指數(shù)

2 中國數(shù)字普惠金融發(fā)展特征

當(dāng)前，數(shù)字技術(shù)和普惠金融理念的深度融合已成為金融創(chuàng)新領(lǐng)域的焦點和熱點(呂家進，2016)。研究數(shù)字普惠金融發(fā)展指標對于準確、科學(xué)地衡量數(shù)字普惠金融發(fā)展水平與演變趨勢具有重要意義。囿于海量微觀數(shù)據(jù)獲取的局限，北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心依托螞蟻金服大數(shù)據(jù)，計算出了中國數(shù)字普惠金融指數(shù)，能比較客觀地反映當(dāng)前中國數(shù)字普惠金融發(fā)展特征。表1是根據(jù)北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)計算的中國區(qū)域數(shù)字普惠金融指數(shù)。

結(jié)合表1數(shù)據(jù)，中國數(shù)字普惠金融指數(shù)發(fā)展呈遞增趨勢，但區(qū)域間數(shù)字普惠金融發(fā)展水平不均衡。根據(jù)全國數(shù)字普惠金融指數(shù)平均值變化情況，自2011年以來，全國數(shù)字普惠金融總體發(fā)展較快，從54.51持續(xù)增加到2018年的321.13。其中，東部地區(qū)與西部地區(qū)發(fā)展水平較高，東北地區(qū)數(shù)字普惠金融發(fā)展水平僅次于東部地區(qū)與西部地區(qū)，中部地區(qū)數(shù)字普惠金融發(fā)展水平相對落后。就增長速度而言，2015年度，各區(qū)域數(shù)字普惠金融增長速度較相對較慢，平均為3.31%，而在其他年份各地區(qū)數(shù)字普惠金融增長速度普遍在10%以上，特別是在2012年度，數(shù)字普惠金融平均增長速度為49.48%。

從各省數(shù)字普惠金融發(fā)展情況來看，目前，發(fā)展水平較高的省份為北京、上海、廣東、福建、浙江，發(fā)展水平較低的省份為青海、甘肅、西藏、新疆、寧夏、內(nèi)蒙等地區(qū)。各省數(shù)字普惠金融發(fā)展差距正在日趨縮小，2011年，數(shù)字普惠金融指數(shù)最高的上海市比數(shù)字普惠金融指數(shù)最低的新疆高出近4倍，而到了2018年，這一差距縮小為0.37倍。

3 數(shù)字普惠金融的影響因素理論分析

3.1 經(jīng)濟發(fā)展

數(shù)字普惠金融是金融發(fā)展歷程中重要的節(jié)點，勢必受經(jīng)濟發(fā)展的影響。而關(guān)于金融發(fā)展與經(jīng)濟增長的關(guān)系，一直是理論研究的熱點問題。武志認為金融的發(fā)展離不開經(jīng)濟，金融發(fā)展程度和當(dāng)?shù)亟?jīng)濟發(fā)展水平正相關(guān)，發(fā)展高質(zhì)量的金融需要良好的經(jīng)濟條件的支撐。經(jīng)濟發(fā)展引致金融需求增加，從而推動金融自由化與金融發(fā)展。經(jīng)濟發(fā)展速度快的城市或領(lǐng)域，產(chǎn)出貢獻率相對較高，資金流入效率提高，數(shù)字技術(shù)更新較快，金融排斥現(xiàn)象緩解，數(shù)字普惠金融指數(shù)高(葛和平，2018)。

3.2 政府干預(yù)

關(guān)于政府干預(yù)對于金融發(fā)展的影響，學(xué)者們一直存在爭論。一些人認為政府干預(yù)能夠推動金融發(fā)展。吳婭玲(2016)等認為在金融市場和實體經(jīng)濟都不發(fā)達的情形下，需要政府的適時介入和主導(dǎo)實現(xiàn)對市場機制的補充，隨著金融市場的逐步完善，則需明確政府參與金融市場發(fā)展的合適領(lǐng)域和方式，發(fā)揮市場機制的基礎(chǔ)性作用，提高資源配置效率。薛菁(2018)等認為政府干預(yù)可以降低中小企業(yè)融資市場中的信息不對稱，改善中小企業(yè)融資困境。潘林偉等(2017)認為地方政府影響了區(qū)域金融效率促進經(jīng)濟增長效應(yīng)的釋放，也有一些學(xué)者認為政府干預(yù)會阻礙金融發(fā)展。張前程(2016)等認為金融深化能顯著提高行業(yè)投資配置效率，政府干預(yù)則削弱了金融深化對行業(yè)投資配置效率的改善作用。

數(shù)字普惠金融的本質(zhì)仍然是金融，政府通過支持金融科技進步、引導(dǎo)金融資源合理配置、扶持小微企業(yè)，有助于推動數(shù)字普惠金融的發(fā)展。

3.3 居民金融素養(yǎng)

居民金融素養(yǎng)提升是提高居民金融決策能力的有效途徑。金融素養(yǎng)對于數(shù)字普惠金融的意義在于提高消費者的金融應(yīng)用能力，增強金融產(chǎn)品的獲得性。數(shù)字普惠金融的發(fā)展依托于大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈等數(shù)字技術(shù)的進步，需要消費者了解數(shù)字技術(shù)的重要作用，并且應(yīng)用在金融消費領(lǐng)域。金融素養(yǎng)的高低可以反映出消費者對金融產(chǎn)品的認知及金融知識的儲備與應(yīng)用，受后天教育水平的影響。

表2 GMM回歸結(jié)果

3.4 “互聯(lián)網(wǎng)+”指數(shù)

互聯(lián)網(wǎng)與移動網(wǎng)絡(luò)是數(shù)字普惠金融賴以生存與發(fā)展的重要基礎(chǔ)設(shè)施。互聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用可以提升電子支付的便利性。大數(shù)據(jù)與區(qū)塊鏈等技術(shù)的發(fā)展可以改善金融交易中信息不對稱問題，推動金融服務(wù)更多地延伸到“長尾客戶”，從而有助于數(shù)字普惠金融的實現(xiàn)。隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)發(fā)展，金融領(lǐng)域出現(xiàn)了一些新型的互聯(lián)網(wǎng)金融機構(gòu)，原有的金融機構(gòu)也得到改造，金融服務(wù)供應(yīng)主體不斷增加，金融產(chǎn)品日益革新，金融機構(gòu)運營模式得到優(yōu)化，傳統(tǒng)的普惠金融領(lǐng)域無法解決的諸如經(jīng)營成本、內(nèi)驅(qū)機制等問題在互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展下都衍化出了新的解決路徑。

4 數(shù)字普惠金融影響因素實證分析及政策啟示

4.1 模型設(shè)定與數(shù)據(jù)來源

面板數(shù)據(jù)能夠捕獲樣本在時間與個體方面信息，控制個體的異質(zhì)性，得到更精確的估計。考慮到數(shù)字普惠金融發(fā)展是一個連續(xù)的、動態(tài)的過程，具有一定的累積效應(yīng)，本文使用動態(tài)面板模型分析數(shù)據(jù)普惠金融的影響因素。模型基本形式如下：

lNDIFIit=α0+α1LNDIFIit-1+α2LNGNIit+α3LNGOVit+α4LNJRSYit+α5LNIUit+εit

其中，i代表地區(qū)，t代表年份，εit表示隨機誤差項。DIFI表示數(shù)字普惠金融發(fā)展水平，利用北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)來表示。GNI反映經(jīng)濟發(fā)展水平。考慮到時序效應(yīng)，本文選用人均國民收入水平反映經(jīng)濟發(fā)展水平，以剔除價格因素的影響。GOV指政府干預(yù)程度，用(財政預(yù)算支出-財政預(yù)算收入)/GDP來衡量。JRSY代表居民金融素養(yǎng)水平，考慮到數(shù)據(jù)的可得性及相關(guān)性，本文用平均受教育年限表示該指標。IU代表“互聯(lián)網(wǎng)+”指數(shù)，借鑒宋曉玲(2017)、陳淑云等(2019)學(xué)者的研究，本文以互聯(lián)網(wǎng)普及率反映。

本文所使用的分析數(shù)據(jù)均來源于歷年的《中國統(tǒng)計年鑒》《中國金融統(tǒng)計年鑒》及各省統(tǒng)計局官方網(wǎng)站。

4.2 實證結(jié)果分析

為克服變量多重共線性問題，本文采取逐步回歸方法，將變量逐步引入模型，并進行檢驗，回歸結(jié)果如表2所示。

由表中回歸結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，第一，數(shù)字普惠金融受其滯后一期值影響顯著，這說明數(shù)字普惠金融的發(fā)展不能一蹴而就，需要經(jīng)歷漸進式的發(fā)展變革。第二，政府干預(yù)對于數(shù)字普惠金融發(fā)展具有正向作用，政府加大數(shù)字普惠金融的支持力度，可以推動數(shù)字普惠金融更好地觸達財富金字塔底層消費者與小微企業(yè)。第三，居民金融素養(yǎng)提升能加快數(shù)字普惠金融發(fā)展進程。第四，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的廣泛應(yīng)用為數(shù)字普惠金融提供了基礎(chǔ)設(shè)施與應(yīng)用場景支持，從而擴大金融的普惠范圍與深度。

4.3 結(jié)論與政策啟示

本文采用2011—2018年我國31個省面板數(shù)據(jù)，構(gòu)建GMM模型分析數(shù)字普惠金融發(fā)展的影響因素。結(jié)果表明：“互聯(lián)網(wǎng)+”指數(shù)對于數(shù)字普惠金融的影響最大，政府干預(yù)、居民金融素養(yǎng)的提升以及經(jīng)濟發(fā)展均對數(shù)字普惠金融的發(fā)展具有穩(wěn)健、顯著的正向作用。因此，一方面國家要加快發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟，加強互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，推進人工智能、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的創(chuàng)新發(fā)展。另一方面，要采取多樣化形式提高公民金融素養(yǎng)，加強金融知識普及教育，提高消費者金融風(fēng)險識別能力及金融決策能力，加大金融服務(wù)輻射范圍。政府要加大數(shù)字普惠金融支持力度，特別是在數(shù)字普惠金融發(fā)展初期，政府引導(dǎo)和財政補貼有助于其發(fā)展壯大。