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    數(shù)字普惠金融與城鄉(xiāng)居民收入
    ——基于經(jīng)濟增長與創(chuàng)業(yè)行為的中介效應(yīng)分析

    2020-07-28 08:26:20楊偉明王明偉
    上海財經(jīng)大學學報 2020年4期
    關(guān)鍵詞:居民收入支配農(nóng)村居民

    楊偉明, 粟 麟, 王明偉

    (1. 南開大學 金融學院,天津 300071; 2. 河南農(nóng)業(yè)大學 經(jīng)濟與管理學院,河南 鄭州 450002;3. 中原銀行,河南 鄭州 450002)

    一、引 言

    發(fā)展普惠金融是建設(shè)小康社會的重要路徑之一。普惠金融能擴大金融服務(wù)的覆蓋范圍,提高金融服務(wù)的滲透率,為不同層次的個人和機構(gòu)提供高效的金融產(chǎn)品。近年來,學者們已經(jīng)研究了普惠金融的概念(宋曉玲和侯金辰,2017)、構(gòu)成維度(尹志超等,2019)以及與收入分配、精準扶貧之間的關(guān)系等問題(劉亦文等,2018;李建軍和韓珣,2019;楊艷琳和付晨玉,2019)。既有研究主要關(guān)注以銀行信貸服務(wù)為主的傳統(tǒng)普惠金融,較少涉及以數(shù)字化、移動化為代表的新型互聯(lián)網(wǎng)金融。隨著越來越多的新技術(shù)滲透傳統(tǒng)的普惠金融領(lǐng)域,一個以數(shù)字化為驅(qū)動的普惠金融新模式正在全球范圍內(nèi)快速形成。2016年,二十國集團會議上發(fā)布的《G20數(shù)字普惠金融高級原則》鼓勵各個國家切實制定具體的行動計劃,以挖掘數(shù)字技術(shù)為普惠金融帶來的巨大潛力。在這一背景下,發(fā)揮我國互聯(lián)網(wǎng)規(guī)模優(yōu)勢和應(yīng)用優(yōu)勢,對探索數(shù)字普惠金融促進我國經(jīng)濟發(fā)展,尤其是提升城鄉(xiāng)居民收入的影響機制具有重要的現(xiàn)實意義。

    為此,本文主要關(guān)注以下問題:第一,數(shù)字普惠金融通過數(shù)字技術(shù)擴大覆蓋范圍讓更多的居民尤其是低收入人群,在合理范圍內(nèi)享受金融產(chǎn)品和服務(wù)。那么,在互聯(lián)網(wǎng)快速發(fā)展的背景下,數(shù)字普惠金融是否有利于提升我國城鄉(xiāng)居民收入水平?第二,經(jīng)濟增長和創(chuàng)業(yè)行為是促使居民收入提升的重要手段之一,本研究加入經(jīng)濟增長和創(chuàng)業(yè)行為是否有助于解釋數(shù)字普惠金融對提高我國城鄉(xiāng)居民收入的中介作用?第三,從理論上講,普惠金融是一個多維概念,參考郭峰等(2019)的研究,本文將數(shù)字普惠金融劃分為三個維度,即覆蓋廣度、使用深度和數(shù)字化程度,通過構(gòu)建數(shù)字普惠金融三個維度與我國城鄉(xiāng)居民收入的實證研究框架,是否有助于進一步揭示數(shù)字普惠金融對提高我國城鄉(xiāng)居民收入的影響機制?第四,在移動互聯(lián)網(wǎng)時代,隨著數(shù)字普惠金融的發(fā)展,相對于中東部地區(qū),以往經(jīng)濟落后的西部地區(qū)更容易獲得合理高效的金融服務(wù),那么不同經(jīng)濟發(fā)展水平下,數(shù)字普惠金融對我國城鄉(xiāng)居民收入影響是否存在差異?

    為了回答上述問題,本文以北京大學數(shù)字金融研究中心聯(lián)合螞蟻金服集團編制的2011?2018年數(shù)字普惠金融指數(shù)為基礎(chǔ),首先,檢驗了數(shù)字普惠金融以及覆蓋廣度、使用深度和數(shù)字化程度三個子維度對提高我國城鄉(xiāng)居民收入的直接影響;其次,檢驗了經(jīng)濟增長和創(chuàng)業(yè)行為作為中介因素在數(shù)字普惠金融與城鄉(xiāng)居民收入之間的間接影響。研究發(fā)現(xiàn):第一,數(shù)字普惠金融顯著提升了我國城鄉(xiāng)居民人均可支配收入,數(shù)字普惠金融對城鎮(zhèn)居民人均可支配收入的提升效果顯著大于農(nóng)村居民。第二,數(shù)字普惠金融通過促進經(jīng)濟增長和創(chuàng)業(yè)行為,進而顯著提高了我國城鄉(xiāng)居民收入。第三,在數(shù)字普惠金融三個子維度的作用分析中,各維度的作用發(fā)揮產(chǎn)生差異化影響,覆蓋廣度盡管提高了城鎮(zhèn)居民人均可支配收入,但卻沒有提升農(nóng)村居民人均可支配收入;使用深度均能提高城鎮(zhèn)和農(nóng)村居民人均可支配收入;數(shù)字化程度均沒有提升城鎮(zhèn)和農(nóng)村居民人均可支配收入。第四,數(shù)字普惠金融對東部、中部、西部三個地區(qū)的城鎮(zhèn)居民和農(nóng)村居民的人均可支配收入均有顯著影響,其中,數(shù)字普惠金融對東部居民人均可支配收入的提升效果要大于中部、西部地區(qū)居民。本文的研究結(jié)論對于認識數(shù)字普惠金融的實際價值進而提高我國城鄉(xiāng)居民收入具有一定的指導意義。

    二、文獻綜述與理論分析

    已有關(guān)于普惠金融的研究主要集中在普惠金融的概念、數(shù)字金融提升金融普惠性的作用以及普惠金融對居民收入的影響三方面。第一,關(guān)于普惠金融的概念,宋曉玲和侯金辰(2017)從金融可得性、使用情況兩方面構(gòu)建普惠金融體系,其中金融可得性由銀行分支機構(gòu)數(shù)和自動存取款機器數(shù)等指標組成,而使用情況由持有賬戶、信用卡和儲蓄卡比例構(gòu)成。尹志超等(2019)從使用程度、滿意程度、滲透程度和便利程度四方面構(gòu)建中國家庭普惠金融指標體系。李建軍和韓珣(2019)選取人均城鄉(xiāng)居民儲蓄存款/人均收入、人均金融機構(gòu)貸款/人均收入兩個指標,利用變異系數(shù)法合成銀行服務(wù)的包容性指數(shù)來反映普惠金融的內(nèi)涵??梢?,目前學術(shù)界對普惠金融的概念并沒有達成一致,普遍認為普惠金融是個多維的概念。

    第二,關(guān)于數(shù)字金融提升金融普惠性的作用,粟芳等(2020)研究發(fā)現(xiàn)農(nóng)村居民的互聯(lián)網(wǎng)習慣有利于農(nóng)村地區(qū)的互聯(lián)網(wǎng)金融普惠。胡金焱等(2018)研究了P2P網(wǎng)絡(luò)借貸與普惠金融的關(guān)系,實證發(fā)現(xiàn)盡管低收入人群的潛在違約風險均低于中等收入者和高收入者,但面臨融資貴的問題。宋曉玲和侯金辰(2017)研究表明,互聯(lián)網(wǎng)使用顯著提升了發(fā)展中國家和發(fā)達國家的普惠金融指數(shù)。李建軍和王德(2015)發(fā)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)借貸平臺擁有比銀行更高的小微融資渠道價值,發(fā)展數(shù)字普惠金融是提升金融可得性的有效途徑。齊紅倩和李志創(chuàng)(2019)研究發(fā)現(xiàn)我國正規(guī)金融對青年和女性群體的包容程度相對有限,而數(shù)字金融顯著提升了青年和女性群體使用金融服務(wù)的可得性。可見,隨著以互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)為代表的數(shù)字金融快速發(fā)展,數(shù)字普惠金融顯著擴大了金融服務(wù)覆蓋范圍,提高了金融服務(wù)效率。

    第三,關(guān)于普惠金融對居民收入的影響。Allen(2016)研究發(fā)現(xiàn)發(fā)展普惠金融可以擴大就業(yè)和提升收入水平。陳丹和姚明明(2019)發(fā)現(xiàn)數(shù)字普惠金融對提升農(nóng)村居民收入具有顯著效應(yīng)。劉丹等(2019)研究發(fā)現(xiàn),數(shù)字普惠金融發(fā)展對農(nóng)民非農(nóng)收入存在正向溢出效應(yīng),不過未進行穩(wěn)健性檢驗??梢姡蟛糠謱W者研究認為數(shù)字普惠金融有利于提高居民收入,但缺乏深入的影響機理分析。

    梳理上述文獻,在普惠金融領(lǐng)域,相關(guān)研究已取得一定成果。不過已有研究存在以下幾點不足:第一,現(xiàn)有研究以傳統(tǒng)銀行信貸服務(wù)為主,缺乏支付、貨幣基金、保險、投資和信用服務(wù),并且以數(shù)字化、移動化為代表的新型互聯(lián)網(wǎng)金融模式比例過低。第二,現(xiàn)有研究認為數(shù)字普惠金融有利于提高居民收入,而忽略了數(shù)字普惠金融不同維度的差異性影響,忽略不同維度的差異性影響可能導致數(shù)字普惠金融難以發(fā)揮其最大價值。數(shù)字普惠金融可以分為覆蓋廣度、使用深度、數(shù)字化程度三個維度,探索不同維度對居民收入的影響有助于我們深入理解各個維度的具體作用,進而優(yōu)化措施來發(fā)揮數(shù)字普惠金融的積極作用。第三,現(xiàn)有研究少有涉及數(shù)字普惠金融與居民收入之間的中介效應(yīng)檢驗和分析,進而難以認識數(shù)字普惠金融通過何種因素間接影響居民收入的提高。數(shù)字普惠金融起源于傳統(tǒng)普惠金融與金融科技的結(jié)合,根據(jù)2016年《G20數(shù)字普惠金融高級原則》中提出的概念,數(shù)字普惠金融泛指一切運用數(shù)字技術(shù)為無法獲得金融服務(wù)或缺乏金融服務(wù)的群體提供一系列成本可負擔、商業(yè)可持續(xù)的金融服務(wù)活動,涵蓋各類金融產(chǎn)品和服務(wù)(如支付、轉(zhuǎn)賬、儲蓄、信貸、保險、證券等)。

    數(shù)字普惠金融主要從以下三方面對提升居民收入產(chǎn)生直接影響。一是數(shù)字普惠金融的覆蓋廣度,主要通過線上模式觸達用戶,進而擴大金融服務(wù)覆蓋范圍,促使弱勢群體更容易獲得金融服務(wù)。楊艷琳和付晨玉(2019)研究發(fā)現(xiàn),中國農(nóng)村普惠金融發(fā)展可以通過提高金融產(chǎn)品和服務(wù)的可得性,直接提升農(nóng)村貧困勞動人口的個人收入水平,尤其可以顯著改善貧困強度較輕的農(nóng)村人口貧困狀況。二是數(shù)字普惠金融使用深度包含多樣性的金融服務(wù)內(nèi)容,如支付、基金、保險、投資服務(wù)等。相較于傳統(tǒng)儲蓄的低收益,數(shù)字貨幣基金能夠提高居民的投資理財收益水平。數(shù)字信貸服務(wù)一方面可以提供生產(chǎn)所需的資金;另一方面,也可以緩解暫時性的流動性危機。數(shù)字保險服務(wù)通過緩釋疾病、意外等風險增加了居民的經(jīng)濟安全。王聰聰?shù)龋?018)認為互聯(lián)網(wǎng)金融在提升金融效率、解決信息不對稱、緩解長尾群體融資需求缺口等方面發(fā)揮了傳統(tǒng)金融機構(gòu)難以替代的積極作用。普惠金融服務(wù)可以通過緩釋自然災(zāi)害等外部風險來避免窮人賣掉生產(chǎn)性資產(chǎn),從而增加窮人的經(jīng)濟安全(Mehrotra和Yetman,2014)。三是數(shù)字普惠金融的數(shù)字化程度能夠顯著提升金融服務(wù)效率和降低服務(wù)門檻,數(shù)字化程度越高,其發(fā)揮的作用越大。數(shù)字普惠金融利用貸款人在互聯(lián)網(wǎng)上沉淀下來的大量行為信息,以大數(shù)據(jù)分析為手段,構(gòu)建信用評估模型,顯著降低弱勢群體的融資成本和融資風險。

    數(shù)字普惠金融主要通過經(jīng)濟增長和創(chuàng)業(yè)行為兩方面對提升居民收入產(chǎn)生間接影響。經(jīng)濟增長和創(chuàng)業(yè)行為是提升居民收入的兩個重要因素,且兩者均受到數(shù)字金融的影響。首先,錢海章等(2020)研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字金融發(fā)展促進了我國經(jīng)濟增長。隨著經(jīng)濟增長紅利的不斷釋放,廣大居民的收入也隨之增加。2019年統(tǒng)計局數(shù)據(jù)顯示,我國居民收入增長與經(jīng)濟增長基本保持同步。其次,謝絢麗等(2019)研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字金融的發(fā)展和推廣與創(chuàng)業(yè)行為之間存在顯著的影響關(guān)系。數(shù)字金融已成為傳統(tǒng)金融的重要補充,并為創(chuàng)業(yè)提供了廣泛的資金來源,尤其是國家在倡導“地攤經(jīng)濟”的背景下,極大緩解了小微創(chuàng)業(yè)者的資金約束,因而也擴大了廣大居民的收入來源,提高了居民收入水平。

    借助移動通信、大數(shù)據(jù)和云服務(wù)等創(chuàng)新技術(shù),數(shù)字普惠金融擴大了金融服務(wù)范圍和觸達能力,有效降低了金融服務(wù)的成本。本研究的創(chuàng)新點在于:一方面,參考螞蟻金服的海量數(shù)據(jù)編制普惠金融指數(shù),將數(shù)字普惠金融劃分為三個維度,即覆蓋廣度、使用深度和數(shù)字化程度,通過構(gòu)建數(shù)字普惠金融三個維度,研究數(shù)字普惠金融對我國居民收入的影響機理。另一方面,以經(jīng)濟增長和創(chuàng)業(yè)行為作為中介變量,探索數(shù)字普惠金融對我國居民收入的中介效應(yīng)。接下來,我們將實證檢驗這些影響機理。

    三、數(shù)據(jù)來源與變量測量

    (一)數(shù)據(jù)來源

    本研究選取2011?2018年中國31個省、直轄市和自治區(qū)的面板數(shù)據(jù)。其中,數(shù)字普惠金融相關(guān)數(shù)據(jù)來源于“北京大學數(shù)字普惠金融指數(shù)(2011?2018)”,該指數(shù)利用螞蟻金服關(guān)于數(shù)字普惠金融的海量數(shù)據(jù)編制完成。居民收入、經(jīng)濟增長、新增企業(yè)注冊數(shù)、人均國內(nèi)生產(chǎn)總值等其他數(shù)據(jù)主要來源于國家統(tǒng)計局網(wǎng)站、地方統(tǒng)計局網(wǎng)站和Wind數(shù)據(jù)庫。

    (二)變量測量

    1. 解釋變量。我們采用“北京大學數(shù)字普惠金融指數(shù)(2011?2018)”來衡量數(shù)字普惠金融指數(shù)。該指數(shù)由覆蓋廣度、使用深度和數(shù)字化程度三個子指數(shù)構(gòu)成。覆蓋廣度包括每萬人擁有支付寶賬號數(shù)量等3個具體指標;使用深度包括人均購買余額寶筆數(shù)等20個具體指標;數(shù)字化程度包括移動支付筆數(shù)占比等10個指標。具體指標選擇見表1,計算過程參閱郭峰等(2019)。

    表1 數(shù)字普惠金融指標體系

    續(xù)表 1 數(shù)字普惠金融指標體系

    2. 被解釋變量。我們采用居民人均可支配收入來表示居民收入,具體包括各省份居民人均可支配收入、城鎮(zhèn)居民人均可支配收入、農(nóng)村居民人均可支配收入三個層次,并作對數(shù)處理。

    3. 中介變量。我們采用各省份的經(jīng)濟增長率表示經(jīng)濟增長情況,采用各省份新增企業(yè)注冊數(shù)量來表示創(chuàng)業(yè)行為,并作對數(shù)處理。

    4. 控制變量。參照宋曉玲(2017)、李建軍和韓珣(2019)的研究,與各省份居民人均可支配收入可能有關(guān)的控制變量包括財政支出比重(各省份財政支出/各省份國內(nèi)生產(chǎn)總值)、人均國內(nèi)生產(chǎn)總值(國內(nèi)生產(chǎn)總值/總?cè)丝冢?、教育水平(每十萬人口高等學校平均在校生數(shù))、就業(yè)率(城鎮(zhèn)單位就業(yè)人數(shù)/地區(qū)總?cè)丝冢a(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(二、三產(chǎn)業(yè)總值/國內(nèi)生產(chǎn)總值)、城鎮(zhèn)化率(城鎮(zhèn)人口/總?cè)丝冢?。這些變量用于控制當?shù)刎斦С觥⒔?jīng)濟發(fā)展、教育水平和就業(yè)情況對居民可支配收入的影響。所有變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果如表2所示。

    表2 描述性統(tǒng)計

    四、實證分析

    (一)模型設(shè)定

    本文主要研究數(shù)字普惠金融對我國居民收入的影響,基本模型如下:

    參考Baron和Kenny(1986)、溫忠麟等(2004)的方法,我們利用經(jīng)濟增長與創(chuàng)業(yè)行為來檢驗數(shù)字普惠金融與居民收入之間的中介效應(yīng)。根據(jù)中介效應(yīng)檢驗程序,具體分為三個步驟:第一,對解釋變量與被解釋變量進行檢驗;第二,對解釋變量與中介變量進行檢驗;第三,將解釋變量、中介變量與被解釋變量同時放入模型進行檢驗。具體檢驗?zāi)P腿缦拢?/p>

    其中,PCDI表示被解釋變量居民人均可支配收入,i表示省份地區(qū),t表示年份。INDEX表示解釋變量數(shù)字普惠金融。MEDIATOR表示中介變量,具體包括經(jīng)濟增長(GROWTH)和創(chuàng)業(yè)行為(ENTREPRENESHIP)。X表示控制變量,具體包括財政支出比重(GOV)、人均國內(nèi)生產(chǎn)總值(PGDP)、教育水平(EDU)、就業(yè)率(EMP)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(STR)和城鎮(zhèn)化率(URBAN)。

    研究數(shù)字普惠金融對居民人均可支配收入的影響需要處理內(nèi)生性問題。一是反向因果問題,即一個地區(qū)居民人均可支配收入的提高可能會推動數(shù)字普惠金融的發(fā)展,而不僅僅是普惠金融的發(fā)展促進了居民人均可支配收入的提高。二是測量誤差問題,由于在普惠金融指數(shù)等關(guān)鍵變量的度量上存在誤差,使其與真實值之間存在偏差。三是遺漏變量問題,即便我們控制當?shù)亟?jīng)濟發(fā)展水平、教育水平和就業(yè)情況對居民人均可支配收入的影響,還會存在其他因素導致居民人均可支配收入發(fā)生變化。

    為了解決上述問題,我們做了三方面的工作:(1)本文對數(shù)字普惠金融總指數(shù)、分維度指數(shù)解釋變量和財政支出比重、人均國內(nèi)生產(chǎn)總值等控制變量使用一階滯后項,評估上年的數(shù)字普惠金融、財政支出、經(jīng)濟發(fā)展、教育水平、就業(yè)情況等如何影響當期居民人均可支配收入,這在一定程度上弱化了反向因果問題。(2)在數(shù)字普惠金融指數(shù)計算的過程中,北京大學數(shù)字金融研究中心和螞蟻金服集團組成的聯(lián)合課題組首先對性質(zhì)和計量單位不同的指標進行了無量綱化處理,然后采用主觀賦權(quán)與客觀賦權(quán)相結(jié)合的方法來確定權(quán)重,使得數(shù)據(jù)具有較高的穩(wěn)健性,減弱了測量誤差問題。(3)我們考慮采用省級互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)站數(shù)量作為數(shù)字普惠金融指數(shù)的工具變量,一是互聯(lián)網(wǎng)作為數(shù)字金融的重要載體,與數(shù)字普惠金融存在著緊密的聯(lián)系;二是在控制當?shù)亟?jīng)濟水平、財政支出、教育水平和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等對居民人均可支配收入的影響后,省級互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)站數(shù)量與居民人均可支配收入之間并不存在直接聯(lián)系,從而使得省級互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)站數(shù)量可能成為一個有效的工具變量。

    (二)數(shù)字普惠金融總指數(shù)對居民收入的影響

    表3報告了基于式(1)的回歸結(jié)果,我們考察數(shù)字普惠金融總指數(shù)對居民人均可支配收入、城鎮(zhèn)居民人均可支配收入、農(nóng)村居民人均可支配收入的影響。在模型1、模型3、模型5中只加入解釋變量數(shù)字普惠金融總指數(shù),在模型2、模型4、模型6中增加了財政支出比重、人均國內(nèi)生產(chǎn)總值、教育水平、就業(yè)率等控制變量??梢园l(fā)現(xiàn),在增加控制變量后,數(shù)字普惠金融總指數(shù)分別對居民人均可支配收入、城鎮(zhèn)居民人均可支配收入、農(nóng)村居民人均可支配收入的系數(shù)均顯著為正,這說明,就整體而言,數(shù)字普惠金融發(fā)展確實顯著提高了我國城鄉(xiāng)居民收入。進一步發(fā)現(xiàn),在增加控制變量后,模型中數(shù)字普惠金融總指數(shù)對城鎮(zhèn)居民人均可支配收入的影響系數(shù)(0.173,P值<0.01,模型4)顯著大于數(shù)字普惠金融總指數(shù)對農(nóng)村居民人均可支配收入的影響系數(shù)(0.047 2,P值<0.01,模型6)。同時,本研究利用自抽樣法(Bootstrap)來檢驗樣本組間系數(shù)差異的顯著性,檢驗結(jié)果顯示P值為0.000 0,因此,組間系數(shù)估計值存在顯著差異。這說明,就目前而言,數(shù)字普惠金融發(fā)展對城鎮(zhèn)居民收入的提升效果更明顯??赡艿慕忉屧谟?,現(xiàn)階段我國城鄉(xiāng)教育存在巨大差距,師資、硬件等教育資源差距尤為明顯,城鎮(zhèn)居民的受教育水平普遍高于農(nóng)村居民。郭峰和王瑤佩(2020)研究發(fā)現(xiàn),家庭成員的受教育程度越高,使用數(shù)字金融的概率也越高。

    表3 數(shù)字普惠金融總指數(shù)與居民收入

    (三)穩(wěn)健性檢驗

    為檢驗以上基本回歸結(jié)果的可靠性,我們在式(1)的基礎(chǔ)上,采用省級互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)站數(shù)量作為數(shù)字普惠金融指數(shù)的工具變量進行2SLS估計,以控制計量模型中可能存在的內(nèi)生性問題。該數(shù)據(jù)主要來源于中國統(tǒng)計局分省年度數(shù)據(jù)。模型回歸結(jié)果如表4所示,模型7為對居民人均可支配收入的估計結(jié)果。結(jié)果表明,在使用工具變量控制內(nèi)生性問題后,被解釋變量數(shù)字普惠金融總指數(shù)的估計系數(shù)仍然顯著為正(0.448,P值<0.01,模型7),這說明數(shù)字普惠金融發(fā)展對提高我國居民收入的作用是顯著且穩(wěn)健的。模型8和模型9分別是對城鎮(zhèn)居民人均可支配收入和農(nóng)村居民人均可支配收入的估計,回歸結(jié)果表明,數(shù)字普惠金融總指數(shù)對城鎮(zhèn)居民人均可支配收入的影響系數(shù)(0.312,P值<0.05,模型8)依然顯著大于對農(nóng)村居民人均可支配收入的影響系數(shù)(0.048,P值<0.01,模型9),采用自抽樣法(Bootstrap)進行組間系數(shù)差異檢驗,檢驗結(jié)果顯示P值為0.000 0,這一結(jié)果也與前文保持一致。

    表4 數(shù)字普惠金融總指數(shù)與居民收入?工具變量

    (四)中介效應(yīng)檢驗

    我們在式(2)、式(3)和式(4)的基礎(chǔ)上檢驗數(shù)字普惠金融與居民收入之間的中介效應(yīng)。鑒于上文中已列示解釋變量與被解釋變量的回歸結(jié)果,以下僅列示解釋變量與中介變量,以及解釋變量、中介變量與被解釋變量同時放入模型的回歸結(jié)果?;貧w結(jié)果如表5所示,可以看出,數(shù)字普惠金融總指數(shù)對經(jīng)濟增長(0.251,P值<0.01,模型10)的影響系數(shù)顯著為正,數(shù)字普惠金融總指數(shù)對創(chuàng)業(yè)行為(0.103,P值<0.01,模型14)的影響系數(shù)也顯著為正。同時,模型11、模型12、模型13,以及模型15、模型16、模型17分別加入兩個中介變量,即經(jīng)濟增長與創(chuàng)業(yè)行為進行檢驗?;貧w結(jié)果顯示,數(shù)字普惠金融總指數(shù)、經(jīng)濟增長、創(chuàng)業(yè)行為對居民收入、城鎮(zhèn)居民收入、農(nóng)村居民收入的影響系數(shù)均顯著為正,說明經(jīng)濟增長和創(chuàng)業(yè)行為在數(shù)字普惠金融與居民收入之間存在中介效應(yīng)。此外,加入中介變量后,數(shù)字普惠金融總指數(shù)的影響系數(shù)顯著變小,表明經(jīng)濟增長和創(chuàng)業(yè)行為在數(shù)字普惠金融與居民收入之間具有部分中介效應(yīng)。

    表5 數(shù)字普惠金融指數(shù)與居民收入?中介效應(yīng)

    (五)分維度檢驗

    1. 覆蓋廣度對居民收入的影響。不同于傳統(tǒng)金融機構(gòu)以線下網(wǎng)點為主導的普惠金融模式,數(shù)字普惠金融在互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的驅(qū)動下不受地域限制,能夠覆蓋更多的人群。數(shù)字普惠金融服務(wù)供給在多大程度上能保證用戶得到相應(yīng)服務(wù)是通過電子賬戶數(shù)(如互聯(lián)網(wǎng)支付賬號及其綁定的銀行賬戶數(shù))等來體現(xiàn)的(郭峰等,2019)。表6的回歸結(jié)果顯示,數(shù)字普惠金融覆蓋廣度分別對居民人均可支配收入的影響系數(shù)(0.128,P值<0.01,模型18)、城鎮(zhèn)居民人均可支配收入的影響系數(shù)(0.114,P值<0.05,模型19)均顯著,而對農(nóng)村居民人均可支配收入的影響系數(shù)不顯著(0.002 5,P值>0.1,模型20),說明數(shù)字普惠金融覆蓋廣度顯著提高了我國城鎮(zhèn)居民收入,但未顯著提升農(nóng)村居民收入。可能的原因在于本研究中數(shù)字普惠金融覆蓋廣度的測量指標主要選擇每萬人擁有支付寶賬號數(shù)量、支付寶綁卡用戶比例、平均每個支付寶賬號綁定銀行卡數(shù)。就現(xiàn)狀而言,除了部分農(nóng)村年輕居民使用支付寶外,更多農(nóng)村居民可能更習慣使用微信,支付寶在農(nóng)村的覆蓋程度相對不高。

    2. 使用深度對居民收入的影響。數(shù)字普惠金融使用深度主要采用實際使用互聯(lián)網(wǎng)的金融服務(wù)來測量,包括支付服務(wù)、貨幣基金服務(wù)、信貸服務(wù)、保險服務(wù)的人數(shù),也有使用活躍度指標(人均交易筆數(shù))和使用深度(人均交易金額)。表6的回歸結(jié)果顯示,數(shù)字普惠金融使用深度分別對居民人均可支配收入的影響系數(shù)(0.120 2,P值<0.01,模型21)、城鎮(zhèn)居民人均可支配收入的影響系數(shù)(0.027 3,P值<0.01,模型22)、農(nóng)村居民人均可支配收入的影響系數(shù)(0.015,P值<0.01,模型23)均顯著,說明無論在城鎮(zhèn)還是農(nóng)村,數(shù)字普惠金融使用深度均能顯著提高居民人均可支配收入??赡艿慕忉屧谟?,第一,相較于傳統(tǒng)儲蓄的低收益,數(shù)字普惠金融產(chǎn)品中的貨幣基金提高了居民的投資理財收益水平。據(jù)《中國基金報》報道,截至2018年6月底,余額寶六支貨幣基金合計已達1.8萬億元。第二,謝絢麗等(2018)研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字金融使用深度顯著改善了居民的創(chuàng)業(yè)行為,而創(chuàng)業(yè)活動的成功則對提高居民收入產(chǎn)生積極影響。第三,數(shù)字普惠金融中保險產(chǎn)品通過緩釋疾病、意外等風險增加了居民的經(jīng)濟安全。

    3. 數(shù)字化程度對居民收入的影響。數(shù)字化程度考量居民使用數(shù)字服務(wù)的便利性和成本,主要采用個人平均貸款利率、用戶二維碼支付的筆數(shù)占比、移動支付金額占比等指標。表6的回歸結(jié)果顯示,數(shù)字化程度分別對居民人均可支配收入的影響系數(shù)(0.041 8,P值>0.1,模型24)、城鎮(zhèn)居民人均可支配收入的影響系數(shù)(0.002 9,P值>0.1,模型25)、農(nóng)村居民人均可支配收入的影響系數(shù)(0.002 17,P值>0.1,模型26)均不顯著,說明數(shù)字化程度對提升我國城鎮(zhèn)和農(nóng)村居民人均可支配收入的效果不明顯??赡艿脑蛟谟?,盡管在數(shù)字化程度方面,成本和便利性是影響用戶使用數(shù)字金融服務(wù)的主要因素,切實體現(xiàn)了數(shù)字普惠金融低門檻優(yōu)勢,增加了居民金融服務(wù)可得性,但是數(shù)字金融產(chǎn)品的借貸成本依然較高,可能會抑制居民收入的提高。例如,支付寶面向個人用戶的借唄日利率萬分之四,年化利率高達14.6%,大幅高于銀行一般貸款利率。

    表6 數(shù)字普惠金融指數(shù)與居民收入?維度分組

    (六)分地區(qū)檢驗

    1. 數(shù)字普惠金融總指數(shù)對分地區(qū)居民收入的影響。為了進一步分析數(shù)字普惠金融對我國城鄉(xiāng)居民收入影響的地區(qū)差異,我們將全國31個省份分為東部、中部、西部(其中東部地區(qū)包括遼寧、河北、北京、天津、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東及海南11個省份;中部地區(qū)包括山西、河南、安徽、湖北、湖南、黑龍江、吉林及江西8個省份;西部地區(qū)包括陜西、甘肅、寧夏、青海、內(nèi)蒙古、新疆、四川、重慶、云南、貴州、廣西及西藏12個省份)進行分樣本檢驗。表7回歸結(jié)果顯示,數(shù)字普惠金融總指數(shù)分別對東部地區(qū)居民人均可支配收入的影響系數(shù)(0.371,P值<0.01,模型27)、中部地區(qū)居民人均可支配收入的影響系數(shù)(0.076 4,P值<0.01,模型28)、西部地區(qū)居民人均可支配收入的影響系數(shù)(0.042 8,P值<0.01,模型29)均顯著,說明數(shù)字普惠金融總指數(shù)對東部、中部、西部地區(qū)居民人均可支配收入均有顯著影響。我們還采用自抽樣法(Bootstrap)進行組間系數(shù)差異檢驗,檢驗結(jié)果顯示P值為0.000 0,說明東部地區(qū)影響系數(shù)大于中部和西部地區(qū),表明數(shù)字普惠金融的發(fā)展對東部地區(qū)居民收入的提升效果更大??赡艿慕忉屧谟冢瑪?shù)字普惠金融的作用發(fā)揮需要一個過程,一般而言,傳統(tǒng)金融在經(jīng)濟發(fā)達的地區(qū)網(wǎng)點覆蓋面更廣,因而在經(jīng)濟發(fā)達的東部,居民使用傳統(tǒng)金融的頻率更高。數(shù)字金融無法擺脫傳統(tǒng)金融的積淀而獨自生存(鄭聯(lián)盛,2014),進而導致東部居民對數(shù)字普惠金融的接受程度和使用程度要普遍高于中西部居民。郭峰和王瑤佩(2020)研究發(fā)現(xiàn),傳統(tǒng)金融的使用頻率越高,使用數(shù)字金融服務(wù)的可能性就越大。此外,從統(tǒng)計數(shù)據(jù)來看,東部地區(qū)的數(shù)字普惠金融發(fā)展和城市經(jīng)濟發(fā)展水平始終處于全國領(lǐng)先地位,數(shù)字普惠金融和城市經(jīng)濟發(fā)展水平產(chǎn)生互補作用,進而對居民的收入產(chǎn)生更大影響。

    2. 數(shù)字普惠金融總指數(shù)對分地區(qū)城鎮(zhèn)居民收入的影響。表7回歸結(jié)果顯示,數(shù)字普惠金融總指數(shù)分別對東部地區(qū)城鎮(zhèn)居民人均可支配收入的影響系數(shù)(0.218,P值<0.01,模型30)、中部地區(qū)城鎮(zhèn)居民人均可支配收入的影響系數(shù)(0.177,P值<0.01,模型31)、西部地區(qū)城鎮(zhèn)居民人均可支配收入的影響系數(shù)(0.025,P值<0.05,模型32)均顯著??梢园l(fā)現(xiàn),影響系數(shù)排序與前文結(jié)論一致,即東部最大,中部次之,西部最小。再采用自抽樣法(Bootstrap)對數(shù)字普惠金融指數(shù)進行組間系數(shù)差異檢驗,檢驗結(jié)果顯示P值為0.000 0,說明數(shù)字普惠金融的發(fā)展對東部地區(qū)城鎮(zhèn)居民收入提升的效果更顯著。

    表7 數(shù)字普惠金融指數(shù)與居民收入?地區(qū)分組

    3. 數(shù)字普惠金融總指數(shù)對分地區(qū)農(nóng)村居民收入的影響。表7中回歸結(jié)果顯示,數(shù)字普惠金融總指數(shù)分別對東部地區(qū)農(nóng)村居民人均可支配收入的影響系數(shù)(0.072 9,P值<0.01,模型33)、中部地區(qū)農(nóng)村居民人均可支配收入的影響系數(shù)(0.045 1,P值<0.05,模型34)、西部地區(qū)農(nóng)村居民人均可支配收入的影響系數(shù)(0.051 9,P值<0.05,模型35)均顯著。影響系數(shù)排序與前文略有不同,東區(qū)最大,西部次之,中部最小。采用自抽樣法(Bootstrap)對數(shù)字普惠金融指數(shù)進行組間系數(shù)差異檢驗,檢驗結(jié)果顯示P值為0.000 0。這說明,一方面,不管從顯著性水平還是影響系數(shù)來看,數(shù)字普惠金融的發(fā)展依然對東部地區(qū)農(nóng)村居民收入影響最大;另一方面,相對于中部地區(qū),數(shù)字普惠金融對西部地區(qū)農(nóng)村居民收入的提升效果有所加大。可能的原因在于,西部地區(qū)農(nóng)村居民人均收入絕對水平較低,導致數(shù)字普惠金融對西部地區(qū)農(nóng)村居民收入提升的邊際效應(yīng)更大。

    五、結(jié)論與啟示

    近年來,隨著技術(shù)發(fā)展的速度越來越快,我國數(shù)字普惠金融取得了巨大的進步。數(shù)字普惠金融能夠擴大金融服務(wù)的覆蓋面,提高金融服務(wù)的效率,進而為不同層次的個人和機構(gòu)提供公平、合理、高效的金融服務(wù)和產(chǎn)品。本研究在借鑒已有文獻的基礎(chǔ)上,探索數(shù)字普惠金融總指數(shù)以及覆蓋廣度、使用深度和數(shù)字化程度三個分維度指數(shù)對我國城鄉(xiāng)居民收入的影響機理,以及經(jīng)濟增長和創(chuàng)業(yè)行為在數(shù)字普惠金融與居民收入之間的中介效應(yīng)。此外,為檢驗回歸結(jié)果的可靠性,我們采用省級互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)站數(shù)量作為數(shù)字普惠金融指數(shù)的工具變量進行2SLS估計,以控制計量模型中可能存在的內(nèi)生性問題。研究發(fā)現(xiàn):第一,總體而言,數(shù)字普惠金融顯著提升了我國城鄉(xiāng)居民人均可支配收入,在此基礎(chǔ)上,我們還發(fā)現(xiàn)數(shù)字普惠金融對城鎮(zhèn)居民人均可支配收入的提升效果顯著大于農(nóng)村居民,在采用省級互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)站數(shù)量作為工具變量進行2SLS估計后,穩(wěn)健性檢驗結(jié)果也說明了這一結(jié)論的可靠性。第二,加入中介變量后,數(shù)字普惠金融總指數(shù)的影響系數(shù)顯著變小,表明經(jīng)濟增長和創(chuàng)業(yè)行為在數(shù)字普惠金融與居民收入之間具有部分中介效應(yīng)。第三,在數(shù)字普惠金融三個維度的作用分析中,各維度的作用發(fā)揮產(chǎn)生差異化影響。首先,覆蓋廣度盡管提高了我國城鎮(zhèn)居民人均可支配收入,但卻未顯著提升農(nóng)村居民人均可支配收入;其次,使用深度不僅提高了城鎮(zhèn)居民人均可支配收入,而且顯著提高了農(nóng)村居民人均可支配收入;最后,數(shù)字化程度既沒有提升我國城鎮(zhèn)居民人均可支配收入,也沒有顯著提升農(nóng)村居民人均可支配收入。第四,數(shù)字普惠金融對東部、中部、西部三個地區(qū)的城鎮(zhèn)和農(nóng)村居民人均可支配收入均有顯著影響,更進一步,我們發(fā)現(xiàn)數(shù)字普惠金融對東部地區(qū)城鎮(zhèn)和農(nóng)村居民人均可支配收入的提升效果要顯著大于中部、西部地區(qū)居民人均可支配收入。

    根據(jù)上述研究結(jié)論,本文提出以下政策建議:第一,數(shù)字普惠金融的作用發(fā)揮需要借助網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施,建議加快寬帶通信網(wǎng)絡(luò)硬件建設(shè)和升級改造,開發(fā)適應(yīng)數(shù)字普惠金融特點的信息終端、移動互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用(APP)軟件,完善數(shù)字普惠金融環(huán)境。第二,本文研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字化程度對提高城鄉(xiāng)居民收入的效果不明顯,可能的原因在于數(shù)字信貸產(chǎn)品的利息成本依然較高,抑制了居民收入的提高。建議未來繼續(xù)加大技術(shù)投入力度,通過大數(shù)據(jù)、人工智能、區(qū)塊鏈等技術(shù)對客戶精準畫像,通過精確識別客戶信用風險來進行差異化定價,進而降低數(shù)字金融產(chǎn)品的借貸成本。第三,本文研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字普惠金融對中西部地區(qū)居民收入的促進作用仍有待進一步提升,原因可能在于中西部地區(qū)數(shù)字普惠金融水平仍有較大的提升空間,建議未來應(yīng)該根據(jù)區(qū)域差異性特征,重點提升中西部地區(qū)數(shù)字普惠金融發(fā)展水平。

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