互聯網使用促進普惠金融發展的理論與實證

■張金林 鄒凱 肖鵬南

一、研究背景與意義

互聯網在我國蓬勃發展十余年，在經濟社會方面作出了重大貢獻。以互聯網為基礎的信息技術加速創新，促使數字技術與實體經濟深度融合發展，賦能傳統產業轉型升級，催生新產業、新業態和新模式，成為經濟提質增效和持續高質量增長的新動力。依據現有學術研究，互聯網的普及與使用對宏觀經濟與微觀個體都產生了深遠的影響。互聯網的使用在宏觀層面上能夠影響地區經濟增長[1]、國際貿易[2]及全要素生產率[3]；在微觀層面上影響了居民的創業[4]與就業[5]、家庭投資[6]、家庭消費[7]、收入增長[8]、支付方式[9]、貧困減緩[10]、居民健康[11]和居民幸福感[12]等。

在我國金融發展歷程中，傳統金融服務存在著金融排斥問題，這制約了金融體系與經濟發展的協調性，阻礙了經濟活動空間優化運轉，導致金融服務未能較好地兼顧公平與效率[4]。普惠金融是解決這一問題的有效途徑。2015年12月，國務院印發《推進普惠金融發展規劃（2016—2020年）》，標志著我國普惠金融迎來新的發展機遇。我國普惠金融整體發展水平取得了明顯的躍升，但仍存在空間上分布的失衡，表現為集中于東部經濟發達地區，而中西部偏遠地區普遍落后且集聚分布不均。張正平等[13]研究發現，眾多處于偏遠地區的中小微弱勢主體獲得金融服務的交通成本較高。同時，金融機構通常排斥向稟賦較差的中小微弱勢主體提供金融服務。這既是我國金融發展的現實矛盾，也是普惠金融未來發展中亟待解決的問題[14]。因此，回答如何促進金融體系全方位為社會所有階層和群體提供普惠性服務，實現包容性增長和經濟成果共享的問題具有重要的理論與現實意義。

互聯網與傳統金融業的相互滲透和深度融合為緩解金融排斥提供了現實路徑。通過互聯網信息技術賦能普惠金融，擴大金融服務的廣度與深度，已經成為有力推進普惠金融發展的重要方式。Androut?sos[15]認為互聯網與經濟社會融合發展的趨勢正在改變現有的商業模式和業務形態，且呈現出明顯的外溢效應。同時，互聯網具備的規模經濟效應和正外部性降低了金融交易成本和信息不對稱程度，能夠極大提升金融服務效率[16]。所以，互聯網基礎設施的建設與使用在打破信息壁壘、協調金融要素的供需匹配、實現資源優化配置的同時，還能扮演交易媒介的作用，能有效降低交易成本并分散金融風險，對促進普惠金融發展具有重要意義。因此，本文嘗試回答以下問題：第一，如何基于現有可得數據，科學合理地選取指標體系來測度中國普惠金融發展水平；第二，如何合理考量互聯網使用對普惠金融發展的影響機制及路徑。

不同于現有研究，本文的邊際貢獻主要在以下兩個方面：一方面，將互聯網使用納入普惠金融的分析框架，拓展了對普惠金融影響因素的認識，豐富了相關研究；另一方面，借助CFPS數據，刻畫了互聯網使用對個體普惠金融水平的影響及機制。

二、文獻綜述與理論分析

（一）文獻綜述

本文聚焦于普惠金融發展指標的測度方法和互聯網促進普惠金融發展這兩類文獻。

第一類文獻通過維度構建、指標選取和權重賦予來測算普惠金融發展水平。在構建維度和指標選取上，Beck 等[17]使用金融服務滲透度和使用度兩個維度的指標來測算普惠金融發展水平。Sarma[18]通過構建地理滲透性、產品接觸性和使用效用性三大維度，選取有關銀行服務指標來測算普惠金融發展水平。Gupte 等[19]從服務覆蓋面、產品效用性、交易便利性與交易成本等維度測算了印度的普惠金融發展水平。郭田勇等[20]從銀行服務的滲透度、可獲取性和使用情況三個維度測算了普惠金融發展水平。劉亦文等[21]從金融服務滲透性、服務可得性、使用效用性和可負擔性四個維度測算了普惠金融發展水平。李建軍等[22]從滲透度和實用度兩大維度選取指標，構建普惠金融發展指數。在指標權重賦予上，主要借鑒郭田勇等[20]采用的等權重賦值法以及朱一鳴等[23]采用的變異系數法。

第二類文獻關注互聯網對普惠金融發展水平的影響，主要從互聯網的影響渠道與使用狀況兩個維度展開。就互聯網的影響渠道而言，Beck 等[24]認為發展中國家的金融機構可以通過互聯網渠道來提供金融服務，并以此來促進普惠金融發展。謝平等[9]認為互聯網基礎設施作用于金融發展，能拓展市場交易的可能性邊界，并將普惠金融服務提供給大量被金融排斥的中小微弱勢群體，進而打破金融機構“嫌貧愛富”的傳統，提高金融服務的普惠和包容性。Berger 等[25]認為傳統金融和互聯網相結合的發展模式具有傳統金融無可比擬的優勢，能顯著推動普惠金融發展。李繼尊[26]認為互聯網作為具有泛在性、通用性、開放性的基礎設施與金融相融合，使得普惠金融具有提升用戶體驗、規模效應和長尾效應的特征。就互聯網的使用狀況而言，宋曉玲等[27]通過跨國面板數據的實證分析發現，互聯網使用狀況顯著提升了發展中國家和發達國家的普惠金融發展水平。周廣肅等[6]認為互聯網的使用能夠通過降低市場摩擦來提高家庭金融投資的概率，具體表現為互聯網使用能降低交易成本、削弱優先參與機會限制以及增強社會互動行為。韋倩等[28]研究發現，提高互聯網的使用強度，能顯著化解居民信貸排斥問題，其中人力資本效應、收入效應和健康效應發揮了重要作用。魏成龍等[29]認為互聯網使用能夠通過促進金融發展作用于科技創新。

綜上，現有文獻雖然注意到互聯網使用對普惠金融發展的重要影響，但更多集中于宏觀層面，對國內各省份的異質性研究還未涉及。

（二）理論分析

近年來，伴隨以互聯網為載體的數字技術與傳統金融業深度融合，互聯網技術為普惠金融的蓬勃發展奠定了基礎。一方面，互聯網作為核心數字技術之一，改變了金融服務的交易場所、拓展了交易時間、豐富了交易品種、加快了交易速度并減少了中間環節，互聯網特質顛覆了傳統的商業模式，驅動了網絡平臺連接供需兩端的新商業模式。另一方面，互聯網技術賦能普惠金融的發展，體現在基于互聯網的規模效應能夠顯著降低交易成本，且互聯網具有的社會網絡效應能夠增強社會互動行為，打破信息壁壘，減小信息不對稱程度。此外，傳統金融體系難以兼顧盈利性和普惠性的目標，而互聯網可以借助于規模經濟效應和精準的風險防控為這一沖突的緩解提供解決途徑，從而實現可持續經營的目標。

本文認為互聯網通過外部效應促進了普惠金融的發展，而互聯網與普惠金融的融合發展又不斷強化循環累積效應。從外部效應看，一是互聯網運用技術優勢，改變了傳統的支付方式、提高了交易效率并擴大了交易規模。互聯網使用對交易量的增長具有邊際成本遞減的特質，因而能夠進一步降低金融市場中的交易成本[30]。另外，互聯網技術還能克服傳統的時空限制，極大地減少獲取金融服務的交通成本和時間成本[31]。二是互聯網強化了社會群體間的互動行為，能打破信息壁壘，幫助金融機構拓展中小微弱勢主體的信息采集與數據來源渠道，再以數字技術手段和大數據風險識別模型，創新信用風險管理體系，減小信息不對稱，降低金融運營成本，提供更具普惠性的金融服務，同時強化金融體系的穩定[32]。三是互聯網平臺具有信息傳播共享性，信息源的公開透明為加速技術擴散提供了渠道支持。互聯網技術的普及與廣泛使用，彌補了傳統金融服務的缺陷，顯著提高了普惠金融發展水平，且數字技術為普惠金融向數字普惠金融的轉型發展提供了重要的科技支撐。因此，互聯網除擴大金融服務的空間覆蓋范圍和實現可持續經營外，還能有效促進我國普惠金融的發展[33]。

從循環累積效應的視角來看，互聯網技術拓展普惠金融發展的深度與廣度將引致傳統金融的發展模式更依賴于網絡化與數字化。同時，在“需求引領”的驅動下也促使互聯網不斷深化。兩者的融合驅動形成循環累積鏈條，打通了普惠金融向數字普惠金融發展的轉型路徑，促使普惠金融更持續、穩定地服務于實體經濟的高質量發展。

綜上，本文假設互聯網使用促進普惠金融發展可能具有如下特征：

H1a：互聯網使用能夠促進區域普惠金融發展，表現為緩解融資約束與金融排斥。

H1b：互聯網使用能夠促進個體普惠金融發展，表現為增加個體信貸可獲得性。

本文將從總體格局和局部空間兩個維度分析我國普惠金融發展的概況。總體上，我國目前的普惠金融發展水平還偏低，且存在明顯的區域發展差異和俱樂部收斂特征[34]。局部上，我國普惠金融的空間分布呈現出中西部地區遠遠落后于東部經濟發達地區，且存在“高-高”和“低-低”集聚的特征。但互聯網等信息技術對普惠金融發展的加速賦能，極大地彌補了普惠金融在貧困和偏遠地區覆蓋率不足的短板。從效率與公平層面看，這使得普惠金融發展質量不斷提高，服務效率持續提升，區域發展差異逐步縮小，但發展不平衡不充分的現狀仍是常態[35]。綜上，基于普惠金融發展水平的區域特征，本文提出如下研究假設：

H2：互聯網使用對普惠金融發展的促進作用存在異質性。

三、模型設置、變量選取與數據來源

（一）模型構建

本文參考Sarma[18]、李建軍等[22]和陳銀娥等[36]測度普惠金融發展水平和指標選取的研究方法，引入各地區互聯網普及率作為核心解釋變量，并選取經濟增長水平、勞動力投入、資本投入、政府支出、產業結構升級和城鎮化水平共六個控制變量，建立如下面板計量模型：

其中，i 表示地區，t 表示時間；IFIit表示i 地區t時期的普惠金融發展水平；Netit表示i地區t期的互聯網發展水平；Xit表示影響普惠金融發展水平的其他控制變量，包括經濟增長水平、城鎮化水平、人均教育支出、人均政府財政支出、等級公路長度和地區人口密度六個控制變量；εit表示隨機擾動項。

（二）變量選取

1.被解釋變量：普惠金融發展水平（IFI）

本文在指標體系構建與權重賦予方面主要參考劉亦文等[21]的研究，從金融服務滲透性、服務可得性、使用效用性和可負擔性四個維度，設計了14 項指標來構建普惠金融發展的評價體系（見表1）。

表1 普惠金融評價體系維度及指標

為統一各指標量綱，需對指標值進行無量綱化處理，具體的標準化處理如下：

其中，Xij表示無量綱化處理后的指標值，xij表示初始值，mij表示該指標中所出現的最小值，Mij表示其值所出現的最大值。

采用變異系數為各指標和各維度賦予權重，能有效克服主觀賦權的影響。具體公式如下：

2.普惠金融指數測度結果及分析

依據上述指標體系和測算方法，計算出2011—2018年我國31個省份的普惠金融發展水平值（IFI）。

表2為2011—2018年全國各省（市）普惠金融發展水平的測度值以及東中西部地區的均值，表中不包含港澳臺地區和數據缺失量較多的西藏自治區。從空間維度可知，中國各省（市）的IFI 值最小值為0.0183，最大值為0.378，且多數省份的IFI值在0.187以下。只有少部分省份的IFI值在0.267至0.378之間，且這部分省份主要集中于中國的東中部，其中北京、上海、浙江等東部沿海地區的IFI值最高。從時間維度可知，中國各省（市）普惠金融發展水平在2015年出現了較大幅度的減速。從全局角度來看，中國普惠金融發展的整體水平仍然偏低，結構上呈現區域差距大的特征，其中中西部及東北地區的普惠金融發展水平亟待提高。

表2 2011—2018年各省普惠金融測度值

3.核心解釋變量：互聯網發展水平（Net）

本文采用各地區互聯網普及率指標來衡量各地區的互聯網發展水平和程度。

4.控制變量

借鑒宋曉玲等[27]的研究，本文選取以下可能影響普惠金融發展的控制變量：經濟增長水平（lnpgdp），選取人均國內生產總值的對數值作為經濟增長水平的代理變量；勞動力投入（lnlabor），選取就業人數對數值作為勞動力投入的代理變量；資本投入（lnk），選取固定資產投資額的對數值作為資本投入的代理變量；政府支出（gov），選取各地區政府財政支出總額與地區國內生產總值的比值來衡量政府支出；產業結構升級（str），選取各地區第三產業產值占第二產業產值作為產業結構的代理變量；城鎮化水平（urb），選取城鎮人口數除以當地總人口數作為城鎮化率的代理變量。表3為本文指標變量的描述性統計。

表3 主要變量的描述性統計（2011—2018年）

（三）數據來源

本文的研究對象為2011—2018年中國30 個省份的普惠金融發展概況（由于西藏地區的數據缺失較多，故本文予以剔除）。文中所使用的原始數據來源于《中國區域金融運行報告》《中國統計年鑒》《中國金融年鑒》和Wind數據庫。

四、實證結果分析

（一）全樣本回歸

本文對部分量級大的數據采取對數化處理，以減緩異方差性，且在回歸模型中計算方差膨脹因子（VIF），結果顯示該值遠小于10，即模型不存在多重共線問題，說明本文模型選擇的適用性良好。表4報告了整體樣本中互聯網影響普惠金融發展水平的回歸結果，因hausman 檢驗結果表明使用固定效應模型更為合適，則本文主要依據回歸（1）的結果進行分析。從回歸（1）的結果值看，互聯網與普惠金融發展水平存在顯著的正相關，說明前文理論分析結論成立，即互聯網能夠在一定程度上緩解金融排斥現象，提高普惠金融發展水平。從回歸（1）的影響系數看，互聯網普及率每提高1個百分點，普惠金融發展水平就相應提高0.401個百分點。

表4 全樣本回歸結果

從控制變量的回歸結果看，經濟增長水平與普惠金融發展也存在顯著的正相關，即從全國整體層面來看，人均GDP 的提升會促進普惠金融發展水平，伴隨經濟穩步增長，金融發展也越來越具有包容性，從互聯網引起的外部性效應渠道進一步促進了普惠金融發展。勞動力投入的回歸結果顯示，其沒有通過顯著性檢驗，這說明勞動力投入更多體現為增加人口，與普惠金融發展關系并不密切，與現實預期相符合。另外，資本投入、政府支出、產業結構升級與城鎮化水平均顯著促進了普惠金融發展，原因是以上變量均為地區發展加快了資源流動與要素投入，為推進普惠金融發展提供了現實基礎。

（二）東中西部地區回歸

為進一步考察互聯網對區域普惠金融發展的影響異質性，本文將全國樣本按照東、中、西三大地理區域劃分后再進行回歸分析①。根據hausman 檢驗結果顯示，東中西部的回歸模型仍應選擇固定效應模型，表5報告了東、中、西部樣本的面板估計值。回歸結果顯示，互聯網均促進了東、中、西部地區的普惠金融發展水平。具體來看，互聯網在西部地區對普惠金融發展促進效應最大，即體現了普惠金融服務中的普惠性特征；其次是東部和中部地區。原因可能是東、中部地區相對于西部地區而言，金融排斥程度較低，普惠金融發展的目標群體較少，因此互聯網對普惠金融發展水平的邊際作用也較小。

表5 分地區回歸結果

（三）穩健性檢驗

為驗證上述結論的可靠性，本文采用三種方式進行穩健性檢驗。

第一，剔除直轄市樣本。從整體樣本中刪除北京、天津、上海和重慶四個直轄市數據，估計結果見表6（1）列。結果顯示，參數估計和顯著性均未發生明顯變化，說明結論穩健。

第二，對樣本縮尾處理后進行回歸。本文對各變量在1%的水平上采取縮尾處理，回歸結果見表6（2）列。結果顯示，參數估計和顯著性均未發生明顯變化，說明本文的研究結論穩健。

第三，基于動態面板模型的穩健性檢驗。為緩解本文內生性問題，考慮在自變量中加入滯后一階的普惠金融發展水平，并采取差分GMM方法進行動態面板模型的估計。具體模型設定如下：

其中，被解釋變量IFIit為地區i在第t年的普惠金融發展水平，IFIi,t-1為地區i在第t-1年的普惠金融發展水平；解釋變量Netit表示地區i在第t年的互聯網發展水平；Xit表示省份層面特征的其他控制變量（見前文）；ui為省份固定效應；εit為誤差擾動項。

表6（3）列是相應的回歸結果。AR（1）test和AR（2）test 兩欄分別報告了對擾動項差分是否存在一階與二階自相關進行檢驗的P 值，結果表明擾動項差分不存在二階自相關，接受“擾動項無自相關”的原假設，所以滿足差分GMM“擾動項不存在自相關”的要求。Sargan 過度識別檢驗的P 值表明，無法拒絕“所有工具變量都外生”的原假設。因此，本文模型估計結果仍然可靠，也再次表明本文的研究結論是穩健的。

表6 穩健性檢驗估計結果

五、基于CFPS（2018）數據的微觀驗證

（一）模型設定與變量描述

從微觀視角看，普惠金融的發展能夠改變居民家庭面臨的信貸約束與信貸配給，表現為居民信貸可得性的提升。因此，本文進一步利用CFPS數據從微觀層面分析互聯網使用對普惠金融發展的影響，為前文的研究結論提供翔實的微觀基礎。在剔除匹配缺失值、極端值、關鍵變量空值，保留戶主、家庭和地區信息后，共得到3012 個樣本家庭，其中城鎮家庭樣本2085 個，農村樣本家庭927 個。互聯網對居民家庭信貸可得性影響的模型構建如下：

其中，Crediti表示第i 個居民家庭的信貸可得性。借鑒柳松等[37]的做法，用二值虛擬變量表示家庭的信貸可得性：若樣本農戶在調查年份獲得了貸款，則賦值為1；反之，賦值為0。Interneti表示第i個居民家庭的互聯網使用情況，以“是否電腦上網”以及“是否手機上網”表示是否使用互聯網。只要有兩者其中之一行為，就將其認定該家庭使用互聯網，將使用互聯網賦值為1；否則，賦值為0。Xi表示各類控制變量，包括戶主特征、家庭特征等，provincei表示省份固定效應。

（二）實證結果與分析

表7報告了互聯網使用對全樣本、城鎮居民和農村居民家庭信貸可得性的影響。估計結果顯示，在不加入控制變量時，互聯網使用對全樣本、城鎮居民和農村居民家庭信貸可得性的影響作用在1%的水平上顯著為正，在控制了戶主特征、家庭特征和省份固定效應后，該提升效應仍在10%及以上的水平上顯著，且提升效應在城鄉之間沒有明顯差異，表明互聯網使用能夠顯著提升城鄉居民的信貸可得性，提升效應在農村與城鎮居民間沒有明顯差異。這進一步表明了互聯網發展的社會效應具有“普惠性”。因此，微觀數據進一步驗證了宏觀結果的合理性，即互聯網能夠促進普惠金融的發展。

表7 互聯網使用對居民家庭信貸可得性的影響

六、結論與啟示

（一）研究結論

本文選取金融服務滲透性、服務可得性、使用效用性和可負擔性四個維度的指標，測度了2011—2018年中國30個省份的普惠金融發展水平，通過構建靜態和動態面板數據模型實證分析了互聯網使用對普惠金融發展的影響。研究發現：宏觀層面上，互聯網使用能夠顯著促進普惠金融發展水平的提升，這一促進作用在西部地區最強，東部與中部地區次之，且從異質性分析的結論證實其具有普惠性特征。在考慮內生性問題并經過多種穩健性檢驗后，該研究結果仍然顯著。微觀層面上，互聯網使用能夠顯著提升城鄉居民的信貸可得性，且提升效應在農村與城鎮居民間沒有明顯差異。

（二）政策建議

第一，各級政府應推進“互聯網+”，打造數字經濟新優勢。要提高互聯網在農村地區的覆蓋率與普及率，積極加強對農戶使用互聯網的培訓和宣傳推廣，提高農戶對互聯網的使用率。尤其要加強推動互聯網在農村青年人群、農業生產經營和兼業程度大的農戶人群中的普及與運用，讓互聯網使用成為其提升信貸獲得水平的有效工具。此外，政府還應該豐富農戶獲取信息的途徑，進一步拓寬其創造財富與增加收入的渠道。

第二，持續推進互聯網基礎設施建設，促進普惠金融發展。互聯網使用有助于降低金融交易成本，緩解信息不對稱程度，進而提升金融服務的可得性。因此，我國應加快互聯網等信息基礎設施建設，通過引導各大金融機構利用互聯網技術拓展業務范圍和服務渠道，在提升金融服務效率的同時，不斷降低資金需求方和供給方的邊際交易成本，降低交易雙方的信息不對稱程度，加快緩解金融排斥。此外，金融生態環境建設也依賴于互聯網等信息基礎設施建設，可將互聯網技術等應用于金融行業，建立社會完善的、統一的征信平臺，逐步優化金融生態環境。

第三，重視區域間與區域內發展差異性，推進普惠金融發展要因地施策。相較于中東部地區，普惠金融的普惠特性在西部地區體現得更為顯著，主要原因在于西部地區金融基礎設施建設落后，金融排斥程度高，互聯網技術的應用使得對其改善作用更為明顯。因此，西部地區有后發優勢，應加大對西部地區金融服務建設的支持力度。對于中東部地區而言，其金融機構覆蓋率相對較高、范圍更廣，居民獲取金融服務更加便利，應更多地利用互聯網技術進行金融場景創新，通過金融工具創新來進一步提高金融服務效率，開發出更優質、更多元、更具針對性的金融產品和服務以滿足客戶的差異化需求，使得更廣泛的長尾用戶享受到普惠金融發展的紅利。■

注 釋

①依據國家統計局對中國東中西部地區的劃分標準，該項調查涉及的東部省（市）包括：北京市、天津市、河北省、遼寧省、上海市、江蘇省、浙江省、福建省、山東省、廣東省、廣西壯族自治區和海南省；中部省份包括：山西省、內蒙古自治區、吉林省、黑龍江省、安徽省、江西省、河南省、湖北省和湖南省；西部省（市）包括：重慶市、四川省、貴州省、云南省、西藏自治區、陜西省、甘肅省、青海省、寧夏回族自治區和新疆維吾爾自治區。