財政支持、數字普惠金融與多維貧困緩解*

吳慶田，王欣宇

（中南大學商學院，湖南 長沙 410083）

一、引言與文獻綜述

普惠金融在脫貧攻堅中所發揮的關鍵作用已被學界和業界廣泛認同。普惠金融作為金融制度的創新，可以增加貧困戶實際獲得資金的機會，這與我國進一步緩解相對貧困事業目標是相契合的（趙經濤，2020）。因此，大力發展普惠金融是幫助貧困人群培養脫貧增收“內在動力”的關鍵舉措。隨著金融科技與數字技術發展，數字普惠金融通過提高對目標群體識別的精準度，可以有效彌補傳統金融與傳統普惠金融不足（董玉峰等，2020）。但由于金融天然的逐利性，貧困地區、貧困群眾依然是數字普惠金融服務的薄弱環節。此外，政府參與是普惠金融市場發展的重要推動力量（Kabakova和 Plaksenkov，2018）。推進薄弱領域數字化發展和金融科技的普及，提供全面的政策保障、發揮財稅正向激勵以及提升消費者金融素養，是提升普惠金融減貧效果的重要方式和手段（惠獻波，2020；鄭志強，2020）。財政金融協調配合形成減貧的強大合力是大勢所趨。首先，實現農村普惠金融可持續發展、發揮普惠金融減貧效果要求轉變當前以政府為主導的發展模式，追求財政支持與普惠金融協同發展（董曉琳等，2016；耿軍會和孫璐，2019）；其次，在緩解多維貧困過程中，財政與普惠金融的對象與途徑存在協同性（吳本建等，2019；張東玲等，2020）；最后，財政的支持與引導有助于實現普惠金融的可持續發展，提升普惠金融防止返貧的長效性（宋彥峰，2021）。

財政支持數字普惠金融的減貧模式是必要且可行的。一方面，政府可以為數字普惠金融發展起良好的輔助與支持作用；另一方面，政府可以對數字普惠金融在減貧事業中無法涉及的方面予以補充和完善。已有研究表明，財政支持對傳統金融的減貧效果存在有門檻的促進作用（孫倩，2019）。現階段政府雖然對數字普惠金融財稅支持政策支持力度大、撬動效應強，但也存在可持續性較弱、政策間協調性較差等短板（王道新，2020；徐學軍和陳雪君，2015）。因此，構建財政對數字普惠金融緩解相對貧困的穩定且可持續的支持機制，對彌補市場性金融手段的不足，提升數字普惠金融緩解多維貧困積極性、穩定性與持續性具有重要意義。

綜上所述，已有文獻分別對數字普惠金融、財政政策兩方面因素對減貧的影響進行了深入研究，但較少學者從財政支持視角考察數字普惠金融緩解多維貧困效果，僅有少量文獻從耦合協調度、門檻效應考察財政支持對普惠金融減貧的影響，但也缺乏對財政支持數字普惠金融減貧效應的影響機制和異質性進行深入研究。財政政策對數字普惠金融發展的支持效果如何，能否推動數字普惠金融緩解多維貧困效應，這些都是值得研究的重要問題。本文以我國23個省市為研究樣本，運用A-F雙界法構建多維貧困指數，結合歷年各省統計年鑒等相關數據，實證研究財政支持對數字普惠金融發揮緩解多維貧困效應的影響，探究財政支持數字普惠金融的門檻效應。

與以往文獻相比，本文可能的貢獻和創新主要體現在以下三個方面：第一，現有文獻大多從單一角度考察財政政策、數字普惠金融與貧困的關系，本文將三者結合起來，從財政支持的視角研究數字普惠金融的多維減貧效應；第二，在數據處理方面，進行宏微觀數據匹配，對北京大學中國家庭追蹤調查（CFPS）數據采用A-F雙界法測算多維貧困指數；第三，本文以財政支持為門檻變量，運用面板門檻效應模型對數字普惠金融緩解多維貧困的門檻效應進行檢驗，發現合理的門檻區間內財政支持有利于提升數字普惠金融緩解多維貧困效應。

二、理論分析與研究假說

（一）理論分析

阿瑪蒂亞·森的可行能力理論是多維貧困概念的理論基礎，他認為貧困不僅是收入貧困，更體現在一系列社會生存與生活能力遭到剝奪，如：免受疾病、接受教育、改善生活質量等機會與能力?；诖?，國內外學者開始將貧困識別由單一收入貧困轉變為涵蓋生活各方面的多維貧困，目前多維貧困指標在我國得到較為廣泛的運用。與絕對貧困相比，相對貧困更加復雜、覆蓋范圍更廣、持續時間更長，這就使得對相對貧困的識別與認定是多維度的。因此，運用多維貧困指標能夠更精準且全面地識別我國相對貧困水平。

財政支持是指政府通過無償撥付的方式對相關產業、行業給予資金支持。財政支持數字普惠金融具體指的是，在良好協調政府與金融市場關系的基礎上，利用財政政策給予數字普惠金融自主、可持續發展的制度與資金保障。財政支持包含以下手段：第一，通過加大貸款貼息和金融機構獎補力度降低金融機構貸款門檻、改善基礎設施環境，從而拓展數字普惠金融業務覆蓋區域。財政部分別于2008年和2009年設立小額擔保貸款財政貼息資金、縣域涉農貸款增量獎勵資金和農村金融機構定向費用補貼，通過財政獎補政策調動金融機構參與積極性，有效推動數字普惠金融發展（丁攀等，2020；粟芳和方蕾，2016）；第二，通過加大對風險分攤基金的投入以及支持保險業創新保險產品，構建強有力的風險分擔機制，鼓勵金融機構基于數字普惠金融創新多元化金融產品，進而激發金融機構參與數字普惠金融的內生動力，并提高數字普惠金融產品供給與需求的匹配性；第三，創新財政資金利用方式，改變傳統財政獎補通過財政入股、財政擔保等推動數字普惠金融發展的方式，由政府部門與金融機構共同建立準公共性質基金，大力發展政府性融資擔保平臺（陳明亮，2013；財政部，2020），提高財政資金利用率，推動數字普惠金融持續健康發展；第四，對開展普惠金融業務的機構采取稅收優惠，財政部和稅務總局于2017年對小額貸款公司、小微企業、融資擔保、農村金融共四類普惠金融稅收政策實施優惠，為相關主體減負從而激活普惠金融發展動力。

（二）研究假設

普惠金融發展與我國緩解多維貧困在理論淵源中具有協調一致性（周孟亮，2018），但金融 “嫌貧愛富”的本質會導致普惠金融的目標發生偏移。因此，政府應對普惠金融進行適當的支持與引導，從而矯正其負外部性。數字普惠金融緩解多維貧困的局限性表現在：第一，數字普惠金融在相對貧困地區受到基礎環境不健全、經營風險高、金融產品同質化等問題影響，容易導致金融體系固有的市場失靈等短板；第二，相對貧困群體容易被邊緣化、受到金融風險沖擊的傷害更大（溫濤，2011；Boukhatem，2016；Rewilak，2017），這使得數字普惠金融減貧效應無法完全釋放。因此運用適度、可持續的政府支持通過耦合效應規范引導數字普惠金融可持續發展，是完善數字普惠金融發展環境、填補數字普惠金融緩解多維貧困的“空白點”的內在需求。在此基礎上，本文提出以下假說：

H1：財政支持通過耦合效應促進數字普惠金融發揮緩解多維貧困的效應，且在數字普惠金融發展水平不同的地區表現出異質性。

政府通過提升財政支持與數字普惠金融發展的協調性、匹配性，可以彌補市場失靈。國內外經驗表明，財政“輸血式”減貧存在扶貧效率較低、可持續性較差、針對性不強、目標偏離等局限性（Apostu，2012；鄭秉文，2019； JouiNi，2018；邢成舉和李小云，2013），且財政支持的度難以把握。財政對數字普惠金融的支持力度是重要影響因素，不足或者過度的財政支持都可能會影響數字普惠金融減貧效果。為回答上述問題，本文提出以下假說：

H2：財政支持對數字普惠金融的多維減貧效果存在門檻效應。

本文將在全面考察財政支持影響數字普惠金融多維減貧效果的基礎上，通過對多維貧困總指數分解，進一步考察數字普惠金融的減貧效應是否對不同類型的貧困存在差異性，以及定性考察財政支持能否對數字普惠金融緩解各類貧困問題起到積極促進作用?；诖耍疚奶岢鲆韵录僬f：

H3：財政支持數字普惠金融對不同維度貧困的緩解具有異質性。

三、多維貧困的測度

（一）數據來源與樣本篩選

本文運用中國家庭追蹤調查（CFPS）數據庫的個體樣本數據構建多維貧困指數，該調查從2010年開始每兩年進行一次，因此本文采用2010年、2012年、2014年、2016年、2018年共五年的調查數據。調查內容涵蓋家庭、個人在經濟、生活、健康、教育、金融等多個維度，可以有效構建多維貧困指數。剔除部分數據缺失的省市，最終得到23個省市5年的樣本數據。在去除無效樣本，并對樣本進行梳理后，各年樣本量分別為11473、11313、9060、10620、10836。依據多維貧困指數的群體可分性，在多維貧困綜合指數基礎上計算各省每年的多維貧困指數。

（二）多維貧困指數的構建

國內現有研究多采用A-F雙界法構建多維貧困指數。關于指標權重，部分學者采用等權重法（謝家智和車四方，2017），也有學者采用非等權重方法（沈揚揚等，2018；惠獻波，2020）。本文為更好滿足政策評估需要，參考Alkire和Foster的雙界線法，采用AF法和BP神經網絡賦權法測算多維貧困指數，具體步驟如下：

基于以上信息可以得到多維貧困指標MPI：

其中多維貧困指數MPI具有如下性質：

第一，可拆分性：

即多維貧困指數可以分解為貧困廣度H與貧困深度A：

其中：q為多維貧困人口數量；H為多維貧困發生率，即多維貧困廣度；A為多維貧困平均被剝奪程度，即多維貧困深度。

第二，群組可分性：

各維度指標權重的選取與z臨界值、k臨界值共同影響MPI的變化。本文運用神經網絡賦權法對每個維度指標進行賦權，神經網絡法通過對樣本的反復訓練能夠更真實地模擬社會經濟現實狀況。參考洪曉成（2016）的研究，選取收入、生活條件、固定資產、金融資產、教育、健康共6個維度、10個指標構建多維貧困指標體系，各指標設計及權重如表1所示：

表1 多維貧困指標設計及權重

（三）多維貧困指數分析

臨界值k取值范圍為0.3-0.8，其取值會影響多維貧困廣度H。當k上升時，H下降，則多維貧困指數MPI下降，即多維貧困率降低。依據CFPS數據測算的我國2010、2012、2014、2016、2018年多維貧困指數結果如表2所示。

表2 2010-2018年我國多維貧困指數

2010-2018年我國多維貧困指數如表2所示。橫向分析可以看到，我國多維貧困指數MPI會隨k值上升而下降，且在k=0.8時幾乎為0。多維貧困廣度H與多維貧困深度A也隨k值上升而下降，且多維貧困廣度H的變化幅度較大?？v向分析可以看到，多維貧困深度A隨時間呈現波動變化狀態，而多維貧困廣度H則隨時間呈現下降趨勢，進而使得多維貧困指數MPI整體處于下降趨勢。這表明，我國多維貧困整體狀況得到緩解、多維貧困廣度縮減成效明顯，但多維貧困深度的減緩程度不高，這是當前及今后緩解多維貧困的重要任務。

四、研究設計

（一）變量選取

第一，核心解釋變量。一是數字普惠金融發展水平（DI），用北京大學數字普惠金融發展指數進行測度，該指數由北京大學數字金融研究中心基于螞蟻金服數據編制而成。由于北京大學數字普惠金融發展指數只涵蓋2011-2018年，因此本文運用指數平滑法擬合得到2010年各省市數字普惠金融發展指數。二是財政支持（FS），用人均財政支持普惠金融發展資金表示。2015年出臺的《推進普惠金融發展規劃（2016-2020年）》明確提出，設立普惠金融發展專項資金，該項資金于2016年開始發放。依據財政部印發的《普惠金融發展專項資金管理辦法》，專項資金主要用于縣域金融機構涉農貸款增量政策、農村金融機構定向費用補貼政策、創業擔保貸款貼息及獎補政策和PPP項目以獎代補政策共四項。以此為依據，對2010-2014年的財政縣域金融機構涉農貸款增量獎勵資金、農村金融機構定向費用補貼資金、小額擔保貸款財政貼息資金和PPP項目補貼資金進行收集、整理，從而形成2010年、2012年、2014年的財政支持普惠金融發展資金數據，缺失數據采用插值法補齊。三是財政支持普惠金融（DI×FS），用財政支持金融指標與數字普惠金融指標的乘積表示，反映財政支持數字普惠金融多維減貧的影響。為避免回歸系數過小，本文將上述指標乘以10000進行放大。

第二，控制變量。參考魏曉博等（2020）、孫倩（2019）的研究，選取以下控制變量：①產業結構，發展第一產業在減貧中發揮重要作用（張萃，2011），采用各地區第一產業產值占當地GDP的比重作為產業結構衡量指標；②城鎮化水平，城鎮化具有顯著地減貧效果，但隨著時間推移其效果可能會減弱（解堊，2020），本文用各地區城鎮人口占總人口比重進行衡量；③教育程度，采用人均受教育年限法進行測算；④地方經濟發展水平，一個地區的多維貧困水平與當地經濟發展水平緊密相關，本文用地方人均GDP水平表示地方經濟發展水平；⑤互聯網發展水平，互聯網發展水平可以反映一個地區的信息化程度，且互聯網的發展降低了居民日常生活生產的交易成本，是緩解多維貧困資金的重要途徑，本文用各地區互聯網普及程度表示互聯網發展水平；⑥對外開放水平，對外開放水平與當地居民生活狀況密切相關，通常來看，一個地區對外開放水平越高，居民獲取收入、改善生活的途徑越多，本文用進出口總量同GDP的比重進行衡量；⑦固定資產水平，固定資產是居民生活生產的重要基礎，本文用人均固定資產水平對其進行衡量。

（二）數據來源與統計特征

本文選取2010年、2012年、2014年、2016年和2018年23個省市的省級面板數據為樣本進行實證檢驗。原始數據來自各省市歷年統計年鑒、北京大學數字普惠金融發展指數、中國家庭追蹤調查（CFPS）數據庫、國家工信部網站，缺失值用插值法補全。各變量的描述性統計結果見表3。

表3 各變量描述性統計結果

（三）模型設計

由于CFPS數據為間隔年份調查數據，本文樣本是跨期十年每期間隔一年的五年面板數據。當期多維貧困狀況一般和前期的多維貧困水平相關，由于多維貧困的持續性較強，因此本文采用系統GMM模型，將被解釋變量的滯后項作為解釋變量引入到回歸模型，使模型具有動態的解釋能力。同時該模型可以較好地控制內生性、異方差等計量問題?；谏衔睦碚撏茖?，建立式（6）形式的基本動態面板模型，引入財政支持與數字普惠金融的交叉項的式（7）：

式（7）以式（6）為基礎，進一步討論了財政支持對數字普惠金融緩解多維貧困的復合影響。其中：α0為常數項，α1為普惠金融（DI）系數，α2為財政支持數字普惠金融指標（DI×FS）系數，αj為各控制變量系數，Control為控制變量，ε為隨機擾動項。

根據上文分析可知，作為影響數字普惠金融緩解多維貧困的重要變量，財政支持對該貧困緩解可能存在門檻效應。鑒于此，借鑒Hansen（1999）的門檻回歸方法，以財政支持為門檻變量，建立式（8）形式的單一面板門檻和式（9）形式的雙重面板門檻效應回歸模型以檢驗假設H2：

式（8）假定門檻變量存在單一門檻效應，式（9）假定門檻變量存在雙重門檻效應。I(·)為指示函數，qi,t為門檻變量，γ為門檻值，εi,t為誤差項。

7)目前，這套聯合制動系統通過推廣應用，效果達到了設計要求，解決了煤層氣鉆機車重載下長坡無法持續制動的難題，但聯合制動作用的匹配研究還需進一步跟蹤測試完善。

五、實證分析

（一）基本模型回歸分析

本文分別采用被解釋變量和弱外生解釋變量的滯后項作為工具變量，參考現有研究文獻，選擇臨界值k=0.3作為多維貧困水平的衡量指標。表4的實證分析中，列（1）僅考慮數字普惠金融對多維貧困的緩解作用，列（2）中加入財政支持與數字普惠金融交叉項，列（3）和列（4）為列（2）在不同數字普惠金融發展水平下的模型（將全樣本按照數字普惠金融發展指數的中位數劃分為數字普惠金融發展水平較高和較低兩個樣本）。

表4 系統GMM估計基本模型回歸結果

注：1.“***”、“**”、“*”分別代表在10%、5%、1%顯著性水平下顯著；2.括號內為對應的Z值；3.AR2和Sargan的輸出結果為相應檢驗的p值；4.L代表滯后項。下同。

從表4可以看到， AR（2）檢驗中P值均大于1%，可認為擾動項不存在二階自相關。Sargan檢驗中P值均大于5%，認為不存在過度識別問題，因此構建的模型是相對穩健的、工具變量地選擇是適宜的。

在回歸結果中，列（1）的數字普惠金融對多維貧困具有不顯著的緩解作用，這說明當前數字普惠金融的發展與緩解多維貧困的進程是統一的，但其實際效果不夠明顯。這表明，要進一步釋放數字普惠金融緩解多維貧困的效能，需從多方面支持使得數字普惠金融的發展更可能地緩解多維貧困。

列（2）中，數字普惠金融在10%的顯著性下顯著為負，通過與列（1）的系數進行對比發現，在財政支持下，數字普惠金融的多維貧困緩解效應更加明顯且效果得到放大。假設H1得到驗證。這說明，充分發揮數字普惠金融緩解多維貧困的作用，離不開財政的大力支持與引導，只有加大財政的支持與指引，才能使數字普惠金融實現其本質目標。

在數字普惠金融發展水平不同的地區，數字普惠金融自身的減貧效果與財政支持的耦合效應存在顯著差異。對比列（3）和列（4）可以發現：第一，在數字普惠金融發展水平較低的地區，數字普惠金融對多維貧困的緩解效應被顯著抑制。這與前文理論分析一致，即數字普惠金融的創新仍無法回避“嫌貧愛富”的本質特征。由于數字普惠金融低水平地區配套基礎設施、信用體系不完善，導致該地區風險較高，許多數字普惠金融供給方更傾向于將吸收的存款及資金轉移到發展水平較高的區域，從而使數字普惠金融發展水平較低地區的居民難以享受數字普惠金融發展紅利。而在數字普惠金融水平較高的地區，其金融發展已相對健全，數字普惠金融發展的各方面阻礙較少，其正外部性覆蓋范圍更廣、力度更強，也使得數字普惠金融的減貧效應得到充分發揮。第二，列（3）和列（4）中，數字普惠金融與財政支持交互項的系數出現了顯著差異。列（3）結果表明，在數字普惠金融發展水平較低的地區，政府對數字普惠金融的支持能夠更有效地發揮其正外部性，起到較好的保護、支持和引導作用。列（4）結果表明，在數字普惠金融發展水平較高的地區，財政支持會削弱數字普惠金融的多維減貧效應。可能的原因是，在這些已經實現了數字普惠金融自主發展的地區，財政支持的大量投入難以進一步增強其普惠效果。

（二）財政支持數字普惠金融多維減貧的門檻效應檢驗

現有關于財政對普惠金融減貧影響的研究中，大部分學者認為財政與普惠金融的政策協調性較差、兩者配合尚未達到最優。前文的研究也表明，財政支持對數字普惠金融緩解多維貧困促進效果還有待進一步加強?；诖?，本文以人均財政支持為門限變量，進行門檻效應分析，結果如表5所示?？梢钥吹剑S著門限變量取值發生變化，數字普惠金融的系數也出現顯著變化，即存在顯著的門檻效應，且財政支持數字普惠金融緩解多維貧困具有顯著的雙重門檻效應，假設H2得到驗證。這意味著當財政支持投入過少和過多時，其支持數字普惠金融緩解多維貧困的效應都會減弱，只有財政支持處于一個適度的中間水平時，才能更好地促進數字普惠金融緩解多維貧困。

表5 數字普惠金融對緩解多維貧困的面板門檻效應回歸結果

（三）財政支持影響數字普惠金融貧困緩解的異質性分析

參考以往研究文獻，本文選取的多維貧困指數包含六個維度，那么數字普惠金融對各種維度的貧困緩解效應如何，是否能對各類型貧困的緩解都起作用呢？財政支持在其中又扮演什么樣的角色？為回答上述問題，本文在表4中列（2）的基礎上，依次用收入、生活、健康、固定資產、金融、教育共六個維度的貧困狀況替代多維貧困綜合指數進行實證分析，回歸結果如表6所示。

表6 財政支持數字普惠金融對不同貧困回歸結果

回歸結果表明，財政支持對數字普惠金融緩解貧困的影響具有異質性。數字普惠金融的發展可以改善收入貧困、固定資產貧困和教育貧困，而對生活貧困、健康貧困與金融貧困具有消極作用。財政支持主要提升了數字普惠金融對收入貧困、生活貧困、金融貧困的減緩效應。由此假設H3得到驗證，即財政支持對數字普惠金融多維減貧的積極作用是具有方向性的。

（四）穩健性檢驗

第二，替換核心解釋變量。為保證結果穩健性，本文采用替換核心解釋變量的方法進行穩健性檢驗，以財政支持占公共財政預算支出比重作為財政支持指標的代理變量，并采用系統GMM方法進行估計。

第三，改變變量計算方式。本文對數字普惠金融進行對數形式的變換，再次進行穩健性檢驗，以期在不改變經濟含義的前提下消除異方差。

三種方式的穩健性檢驗結果如表7所示?；貧w結果與前文基本保持一致，即財政支持對數字普惠金融的多維減貧效應具有促進作用，且數字普惠金融整體多維減貧效果顯著。

表7 穩健性回歸結果

六、研究結論與政策建議

我國脫貧攻堅取得了全面勝利，緩解相對貧困是鞏固脫貧成果、實現與鄉村振興有效銜接中十分重要的任務，而推進數字普惠金融可持續發展是完成這一任務的關鍵舉措。基于此，本文利用省級面板數據檢驗財政支持對數字普惠金融緩解多維貧困效果的影響，研究結論表明：第一，財政支持對數字普惠金融緩解多維貧困具有一定的促進作用，但在數字普惠金融發展水平不同的地區表現出較大的差異性。第二，財政支持應當維持在適當的水平，支持不足和過度支持都會削弱財政與數字普惠金融在緩解多維貧困中耦合效應的發揮。第三，財政支持對數字普惠金融減貧效用的發揮，在不同貧困維度中表現出了異質性。

基于以上研究結論，提出如下政策啟示：

第一，在鞏固脫貧攻堅成果的階段，要繼續發揮財政支持對數字普惠金融緩解多維貧困的促進作用。財政資金在扶貧過程中的導向性功能不可忽視，要充分運用財政資金撬動、引導多元化金融資本進入相對貧困地區。同時還應該創新財政支持方式，將財政支持深入到直接融資、信用擔保、數字普惠金融等領域，實現相對貧困地區金融資金供給由傳統金融向多層次數字普惠金融體系可持續性“造血”轉變。

第二，建立并完善財政對數字普惠金融多維減貧的適度支持機制，根據數字普惠金融的多維減貧進程，動態調整財政支持力度。在遇到不確定性沖擊時，可以給予數字普惠金融機構短期資金獎補，緩解外界風險的沖擊。而在數字普惠金融長期發展過程中，財政應當減少“輸血”式補貼，以避免對數字普惠金融發展及減貧效應形成過度干預。

第三，針對不同地區制定差異化的財政支持政策。在數字普惠金融發展水平較低區域，由于其自主發展能力和可持續性較差，財政資金應當率先進入并發揮支持作用。在數字普惠金融發展水平較高的地區，財政支持應更加靈活適度，避免過度投入，應給予數字普惠金融機構更大的自主權，以充分釋放其數字普惠金融多維減貧效應。