數(shù)字普惠金融的非線性與異質(zhì)性經(jīng)濟增長效應(yīng)
——基于平滑轉(zhuǎn)換模型與分位數(shù)模型的實證研究

傳統(tǒng)金融多以信用、抵押資產(chǎn)為基礎(chǔ)開展業(yè)務(wù),在互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)與云計算等數(shù)字技術(shù)賦能下,傳統(tǒng)金融的服務(wù)模式發(fā)生了深刻的變化。先進數(shù)字技術(shù)的發(fā)展,突破了傳統(tǒng)金融服務(wù)時間和地理空間的限制,促進了信息的互聯(lián)互通,完善了全社會征信系統(tǒng)的建設(shè),能夠降低金融服務(wù)的門檻與金融交易的成本,提升金融服務(wù)的覆蓋率,是解決傳統(tǒng)普惠金融現(xiàn)實難題的重要手段,為緩解農(nóng)村居民、低收入人群等特定群體面臨的金融排斥提供了切實可行的方法①Peter Gomber，Jascha-Alexander Koch，Michael Siering，“Digital finance and fintech:Current research and future research directions，”Journal of Business Economics 87，no.5（February 2017）:538-549.。數(shù)字化的普惠金融既順應(yīng)數(shù)字智能化時代的要求,也是普惠金融發(fā)展的新思路,已成為金融領(lǐng)域創(chuàng)新的熱點。當前數(shù)字化浪潮的到來正深刻影響著傳統(tǒng)經(jīng)濟社會各領(lǐng)域,而突如其來的新冠疫情,更加速了金融業(yè)向數(shù)字化轉(zhuǎn)型。在新時代背景下,識別數(shù)字普惠金融發(fā)展與經(jīng)濟增長的因果關(guān)系,評估數(shù)字普惠金融的經(jīng)濟增長效應(yīng),是我國當下數(shù)字金融發(fā)展的重要課題之一。因此,探究數(shù)字普惠金融發(fā)展與經(jīng)濟增長之間的關(guān)系具有十分重要的理論與現(xiàn)實意義。

中國數(shù)字普惠金融指數(shù)能較為準確地測度中國數(shù)字普惠金融的發(fā)展程度②郭峰等《測度中國數(shù)字普惠金融發(fā)展:指數(shù)編制與空間特征》,《經(jīng)濟學(xué)(季刊)》2020年第4期,第1405-1409頁。,已得到學(xué)術(shù)界的廣泛認可?；谶@套指數(shù),學(xué)者已廣泛探討數(shù)字普惠金融的經(jīng)濟效應(yīng),例如,數(shù)字技術(shù)的賦能有助于修正傳統(tǒng)金融中存在的“屬性錯配”、“領(lǐng)域錯配”與“階段錯配”問題,推動企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新①唐松、伍旭川、祝佳《數(shù)字金融與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新——結(jié)構(gòu)特征、機制識別與金融監(jiān)管下的效應(yīng)差異》,《管理世界》2020年第5期,第64頁。;數(shù)字技術(shù)有利于對傳統(tǒng)金融機構(gòu)的服務(wù)進行改造升級,通過便利消費、推動創(chuàng)新和創(chuàng)業(yè)來促進經(jīng)濟增長②錢海章等《中國數(shù)字金融發(fā)展與經(jīng)濟增長的理論與實證》,《數(shù)量經(jīng)濟技術(shù)經(jīng)濟研究》2020年第6期,第27-28頁。;數(shù)字普惠金融能縮小城鄉(xiāng)收入差距,促進社會包容性增長③宋曉玲《數(shù)字普惠金融縮小城鄉(xiāng)收入差距的實證檢驗》,《財經(jīng)科學(xué)》2017年第6期,第17-19頁。;數(shù)字普惠金融有利于緩解家庭流動性約束、降低家庭面臨的不確定性,刺激居民消費④易行健、周利《數(shù)字普惠金融發(fā)展是否顯著影響了居民消費——來自中國家庭的微觀證據(jù)》,《金融研究》2018年第11期,第50-51頁。;數(shù)字普惠金融能降低創(chuàng)業(yè)門檻與風(fēng)險,實現(xiàn)創(chuàng)業(yè)機會的均等化⑤張勛等《數(shù)字經(jīng)濟、普惠金融與包容性增長》,《經(jīng)濟研究》2019年第8期,第80-83頁。;數(shù)字普惠金融在一定程度上能夠抑制資本的逐利性,優(yōu)化資本的結(jié)構(gòu)配置,強化金融服務(wù)實體經(jīng)濟的能力⑥汪亞楠、葉欣、許林《數(shù)字金融能提振實體經(jīng)濟嗎》,《財經(jīng)科學(xué)》2020年第3期,第2-4頁。。此外,數(shù)字普惠金融與社會保障⑦汪亞楠、譚卓鴻、鄭樂凱《數(shù)字普惠金融對社會保障的影響研究》,《數(shù)量經(jīng)濟技術(shù)經(jīng)濟研究》2020年第7期,第108-110頁。、私人借貸市場⑧吳雨等《數(shù)字金融發(fā)展對傳統(tǒng)私人借貸市場的影響及機制研究》,《管理世界》2020年第10期,第63頁。、貨幣政策效果⑨戰(zhàn)明華、湯顏菲、李帥《數(shù)字金融發(fā)展、渠道效應(yīng)差異和貨幣政策傳導(dǎo)效果》,《經(jīng)濟研究》2020年第6期,第36頁。等領(lǐng)域也得到了諸多有益的研究結(jié)論。

回顧既有文獻,學(xué)者們對數(shù)字普惠金融發(fā)展與減貧增收、創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)等關(guān)系展開了廣泛探討,而對數(shù)字普惠金融發(fā)展與經(jīng)濟增長關(guān)系的研究較為匱乏;當數(shù)字普惠金融發(fā)展水平位于不同區(qū)制時,與經(jīng)濟增長的關(guān)系可能并非是線性的,少有研究探討兩者間可能存在的非線性關(guān)系;既有研究多數(shù)基于靜態(tài)面板模型,采用分組回歸的方式進行異質(zhì)性分析,其結(jié)果并不能刻畫條件分布的全貌,還可能因主觀劃分帶來實證結(jié)果的偏誤。據(jù)此,本研究構(gòu)建面板平滑轉(zhuǎn)換模型,對數(shù)字普惠金融發(fā)展影響經(jīng)濟增長的非線性效應(yīng)進行實證考察,拓新現(xiàn)有研究視角;基于數(shù)字普惠金融的結(jié)構(gòu)性差異,探討數(shù)字普惠金融及其各維度(數(shù)字服務(wù)的覆蓋廣度、使用深度與數(shù)字化程度)與經(jīng)濟增長之間的關(guān)系,拓展現(xiàn)有研究維度;針對我國各區(qū)域間經(jīng)濟發(fā)展不平衡的現(xiàn)狀,構(gòu)建分位數(shù)模型,通過選取具有代表性的分位點進行實證檢驗,使研究結(jié)論更具現(xiàn)實指導(dǎo)意義。

一 理論分析與研究假說

中國信息通信研究院發(fā)布的《數(shù)字普惠金融發(fā)展白皮書(2019年)》認為:“數(shù)字普惠金融(Digital Financial Inclusion)是在成本可控、模式可持續(xù)的前提下,以各類數(shù)字化技術(shù)為實現(xiàn)條件,為社會各階層尤其是現(xiàn)有金融體系覆蓋不足的城鎮(zhèn)低收入人群、農(nóng)村人口、偏遠地區(qū)人口等特殊群體以及小微企業(yè)提供平等、有效、全面、方便的金融產(chǎn)品和服務(wù)。”10中國信息通信研究院云計算與大數(shù)據(jù)研究所《數(shù)字普惠金融發(fā)展白皮書(2019年)》,第2頁,2019年11月7日發(fā)布,2020年5月5日訪問,http://www.caict.ac.cn/kxyj/qwfb/bps/201911/P020191107495793229070.pdf。傳統(tǒng)金融的發(fā)展主要表現(xiàn)為金融市場規(guī)模的擴大,金融機構(gòu)種類與數(shù)量的增加,金融工具日益豐富以及金融結(jié)構(gòu)的合理化和高級化,是以效率為導(dǎo)向,旨在將資源配置到效率高的地區(qū)和行業(yè)11李建軍、彭俞超、馬思超《普惠金融與中國經(jīng)濟發(fā)展:多維度內(nèi)涵與實證分析》,《經(jīng)濟研究》2020年第4期,第39頁。。而數(shù)字普惠金融的發(fā)展是利用數(shù)字技術(shù)對傳統(tǒng)金融進行改造優(yōu)化,以機會平等和商業(yè)可持續(xù)性為理念,以公平為導(dǎo)向,通過擴大金融服務(wù)覆蓋半徑、降低金融服務(wù)門檻與緩解金融排斥,旨在使那些游離于金融體系之外的群體能夠以可負擔(dān)的成本享受金融服務(wù)。

結(jié)合數(shù)字普惠金融的內(nèi)涵與現(xiàn)有文獻,本文從以下兩個方面闡述數(shù)字普惠金融發(fā)展促進經(jīng)濟增長的機理。

一是擴大金融服務(wù)的覆蓋面積,緩解金融排斥。一方面,基于成本與收益的博弈,傳統(tǒng)金融機構(gòu)偏好于將金融資源投放于人口密度較大、經(jīng)濟較為活躍的區(qū)域,而位置偏遠、人口較少或貧困落后區(qū)域的金融資源則相對稀缺。在互聯(lián)網(wǎng)、移動通信等數(shù)字技術(shù)的賦能下,數(shù)字普惠金融能夠突破傳統(tǒng)金融機構(gòu)依賴實體網(wǎng)點提供服務(wù)的限制,客戶只需通過電腦、手機登陸相應(yīng)網(wǎng)址或應(yīng)用即可辦理業(yè)務(wù),有效延伸金融服務(wù)的半徑。另一方面,信息不對稱是阻礙金融交易的重要因素之一,它容易導(dǎo)致交易前的逆向選擇和交易后的道德風(fēng)險。從供給層面看,傳統(tǒng)金融機構(gòu)難以準確識別客戶風(fēng)險狀況,容易引致逆向選擇問題。數(shù)字普惠金融能夠通過大數(shù)據(jù)、云計算等數(shù)字技術(shù),更精準地描述客戶與企業(yè)的行為特征并進行信用評估,將更多潛在客戶納入服務(wù)范圍①黃益平、黃卓《中國的數(shù)字金融發(fā)展:現(xiàn)在與未來》,《經(jīng)濟學(xué)(季刊)》2018年第4期,第1490頁。;從需求層面看,農(nóng)村居民、低收入人群等特定群體普遍對金融產(chǎn)品理解不足,若傳統(tǒng)金融機構(gòu)未能及時披露與傳遞信息,則會加劇信息不對稱程度,容易造成用戶對金融體系缺乏信任進而退出金融市場,而數(shù)字化平臺的一個優(yōu)點是能使消費者便捷地評價、共享產(chǎn)品信息,有助于緩解信息不對稱的問題。

二是提升金融服務(wù)效率,降低金融交易成本。首先是降低金融機構(gòu)的固定成本。傳統(tǒng)金融機構(gòu)增設(shè)實體網(wǎng)點,會增加人力、場地等固定成本,當新增網(wǎng)點帶來的收益不足以彌補成本時,將會抑制一部分金融服務(wù)的供給。依托互聯(lián)網(wǎng)、人工智能等數(shù)字技術(shù),數(shù)字普惠金融在線上開展業(yè)務(wù),取代部分實體網(wǎng)點從而減少人工投入,有效降低金融機構(gòu)的固定成本。其次是降低金融機構(gòu)的風(fēng)險管理成本。基于大數(shù)據(jù)、機器學(xué)習(xí)等技術(shù)分析的風(fēng)險評估支持投資、貸款與保險等金融決策,金融機構(gòu)能夠建立更為精確的數(shù)學(xué)模型對客戶進行信用評級,精準地預(yù)測違約概率并進行風(fēng)險定價,能夠彌補傳統(tǒng)金融機構(gòu)單純依賴財務(wù)數(shù)據(jù)與抵押資產(chǎn)做風(fēng)控的不足,提升了金融機構(gòu)甄別風(fēng)險的效率②Harald Hau et al.，“How Fintech enters China's credit market，”AEA Papers and Proceedings 109（May 2019）:60-64.。最后是降低金融交易的時間成本。金融機構(gòu)以大數(shù)據(jù)、云計算等數(shù)字技術(shù)作為支撐,通過融合多源信息,準確識別用戶需求,降低用戶與資源供給者之間的資本錯配情形,能夠有效降低金融服務(wù)供需雙方的搜尋與配對的時間。居民距離實體金融網(wǎng)點越遠對金融服務(wù)的需求越弱,而金融科技的興起,通過手機轉(zhuǎn)賬、網(wǎng)絡(luò)銀行等方式辦理業(yè)務(wù),能夠減少去實體網(wǎng)點往返、排隊等待的時間,節(jié)約了金融交易的時間成本③Pierre Bachas et al.，“Digital financial services go a long way:Transaction costs and financial inclusion，”AEA Papers and Proceedings 108（May 2018）:445-447.。基于上述分析,本文認為數(shù)字普惠金融發(fā)展有利于緩解金融排斥與降低金融交易成本,能夠有效改善傳統(tǒng)金融服務(wù)的不足,提升資源配置效率,據(jù)此提出研究假說1。

假說1:數(shù)字普惠金融發(fā)展能夠促進經(jīng)濟增長。

King等認為金融發(fā)展能夠緩解信息不對稱問題,降低經(jīng)濟活動所需的成本,分散風(fēng)險,推動技術(shù)進步并加速資本積累,對經(jīng)濟增長具有顯著的正向線性關(guān)系④Robert G.King，Ross Levine，“Finance and growth:Schumpeter might be right，”The quarterly journal of economics 108，no.3（August 1993）:734-735.。但Deidda等研究表明金融發(fā)展與經(jīng)濟增長之間的關(guān)系可能是非線性的,即金融發(fā)展對經(jīng)濟增長的影響依賴于某些條件的變化(如金融發(fā)展水平)而呈現(xiàn)出非線性變化的趨勢⑤Luca Deidda，Bassam Fattouh，“Non-linearity between finance and growth，”Economics Letters 74，no.3（February 2002）:340-341；Peter L.Rousseau，Paul Wachtel，“What is happening to the impact of financial deepening on economic growth？”Economic Inquiry 49，no.1（January 2011）:285-287.。數(shù)字普惠金融作為傳統(tǒng)金融在數(shù)字技術(shù)賦能下的產(chǎn)物,自然也應(yīng)當具有金融屬性,其與經(jīng)濟增長之間的關(guān)系也可能是非線性的。其一,數(shù)字普惠金融將數(shù)據(jù)做為基礎(chǔ)要素。數(shù)據(jù)作為一種新型生產(chǎn)要素擁有可復(fù)制、易共享與不受有形磨損等稟賦,通過形成規(guī)模經(jīng)濟與范圍經(jīng)濟,具有要素報酬遞增規(guī)律⑥王姝楠、陳江生《數(shù)字經(jīng)濟的技術(shù)-經(jīng)濟范式》,《上海經(jīng)濟研究》2019年第12期,第88頁。。伴隨數(shù)字普惠金融發(fā)展水平的提升,數(shù)字市場與用戶范圍逐步擴大,數(shù)據(jù)要素的可獲取性與流動性增加,當數(shù)字普惠金融發(fā)展程度突破一定臨界值后,在數(shù)據(jù)要素報酬遞增規(guī)律的作用下,數(shù)字普惠金融對經(jīng)濟增長的積極作用也可能表現(xiàn)出邊際遞增的非線性趨勢。其二,數(shù)字技術(shù)并沒有改變金融特性。一方面,依據(jù)金融過度理論,金融的過度發(fā)展將吸收過多實體部門的生產(chǎn)性資源(如人力資本與物質(zhì)資本)并產(chǎn)生大量金融泡沫⑦Anthony M.Santomero，John J.Seater，“Is there an optimal size for the financial sector？”Journal of Banking&Finance 24，no.6（June 2000）:959-963.,加劇了金融資本的虛擬化與獨立化,從而使得資本與實體經(jīng)濟脫離,形成金融資源錯配,對實體經(jīng)濟產(chǎn)生“擠出效應(yīng)”⑧?zgür Orhangazi，“Financialisation and capital accumulation in the non-financial corporate sector:A theoretical and empirical investigation on the US economy:1973-2003，”Cambridge Journal of Economics 32，no.6（November 2008）:882-883.。數(shù)字普惠金融同樣存在適度匹配和過度危害的問題。當數(shù)字普惠金融發(fā)展程度超過一定閾值后,會對經(jīng)濟發(fā)展產(chǎn)生負的外部性效應(yīng)⑨唐文進、李爽、陶云清《數(shù)字普惠金融發(fā)展與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級——來自283個城市的經(jīng)驗證據(jù)》,《廣東財經(jīng)大學(xué)學(xué)報》2019年第6期,第38、44頁。。另一方面,金融本身具有較高的風(fēng)險,金融體系越龐大、復(fù)雜,其穩(wěn)定性就越差,大量潛在風(fēng)險會產(chǎn)生自我強化效應(yīng)并傳導(dǎo)至實體部門,甚至引發(fā)金融危機①周小川《金融政策對金融危機的響應(yīng)——宏觀審慎政策框架的形成背景、內(nèi)在邏輯和主要內(nèi)容》,《金融研究》2011年第1期,第3頁。。此外,數(shù)字普惠金融還易與技術(shù)風(fēng)險、網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險相互疊加滋生新型風(fēng)險,這些風(fēng)險隱蔽性更強、傳染速度更快、傳播面積更廣,會進一步加劇風(fēng)險的危害②何宏慶《數(shù)字普惠金融風(fēng)險:現(xiàn)實表征與化解進路》,《蘭州學(xué)刊》2020年第1期,第68頁。。由于目前我國民眾風(fēng)險意識缺乏、企業(yè)風(fēng)控能力不足與數(shù)字監(jiān)管滯后等原因,網(wǎng)貸平臺等數(shù)字金融模式對加劇銀行業(yè)系統(tǒng)風(fēng)險、增加金融不確定性均有顯著的溢出效應(yīng)③李蒼舒、沈艷《數(shù)字經(jīng)濟時代下新金融業(yè)態(tài)風(fēng)險的識別、測度及防控》,《管理世界》2019年第12期,第54、67頁。,為經(jīng)濟增長帶來不利影響。綜合以上分析,數(shù)字普惠金融發(fā)展會為經(jīng)濟增長帶來積極作用,但其滋生的新型風(fēng)險也可能抑制經(jīng)濟增長。這些復(fù)雜的因素決定了數(shù)字普惠金融發(fā)展與經(jīng)濟增長之間的關(guān)系可能不是線性的,據(jù)此提出研究假說2。

假說2:數(shù)字普惠金融發(fā)展與經(jīng)濟增長存在非線性關(guān)系。

我國各區(qū)域間經(jīng)濟發(fā)展不平衡,東部地區(qū)經(jīng)濟發(fā)達,金融資源呈現(xiàn)出在珠三角、長三角等東部沿海地區(qū)集聚的態(tài)勢。中西部地區(qū)經(jīng)濟水平較為落后,金融資源普遍匱乏,面臨較為嚴重的金融排斥④粟芳、方蕾《中國農(nóng)村金融排斥的區(qū)域差異:供給不足還是需求不足?——銀行、保險和互聯(lián)網(wǎng)金融的比較分析》,《管理世界》2016年第9期,第81頁。。依據(jù)前文的理論分析,數(shù)字普惠金融主要通過緩解金融排斥與降低金融交易成本來推動經(jīng)濟增長。區(qū)域經(jīng)濟水平較高的地區(qū),傳統(tǒng)金融體系已十分發(fā)達,金融排斥程度較低,數(shù)字普惠金融主要以提升金融服務(wù)效率、降低金融交易成本來促進經(jīng)濟增長。區(qū)域經(jīng)濟水平較低的地區(qū),金融資源匱乏,金融排斥現(xiàn)象廣泛存在,數(shù)字普惠金融不僅能降低金融交易成本,還能有效緩解金融排斥,充分發(fā)揮經(jīng)濟增長效應(yīng),因而欠發(fā)達地區(qū)更可能成為數(shù)字普惠金融發(fā)展的受益者。綜上所述,我國經(jīng)濟水平不同的區(qū)域,金融發(fā)展水平存在明顯差異,這些差異可能會影響數(shù)字普惠金融的經(jīng)濟增長效應(yīng),據(jù)此提出研究假說3。

假說3:數(shù)字普惠金融的經(jīng)濟增長效應(yīng)具有區(qū)域經(jīng)濟水平異質(zhì)性。

二 研究設(shè)計

(一)指標選取

1.解釋變量

數(shù)字普惠金融指數(shù)是北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心基于螞蟻金服的數(shù)據(jù),從數(shù)字金融服務(wù)的覆蓋廣度、使用深度和數(shù)字化程度三個維度來構(gòu)建。本文選擇數(shù)字普惠金融指數(shù)(Dfii)及其覆蓋廣度(Cov)、使用深度(Dep)與數(shù)字化程度(Dig)作為解釋變量來刻畫中國各省域(省、直轄市、自治區(qū))數(shù)字普惠金融發(fā)展程度。覆蓋廣度主要基于各區(qū)域支付寶賬戶數(shù)量繪制而成,是數(shù)字金融覆蓋人群的評價指標;使用深度主要測度的是各區(qū)域?qū)嶋H使用互聯(lián)網(wǎng)金融服務(wù)的頻率等;數(shù)字化程度重在反映各區(qū)域數(shù)字金融的便捷性和低成本的優(yōu)勢⑤郭峰等《測度中國數(shù)字普惠金融發(fā)展:指數(shù)編制與空間特征》,《經(jīng)濟學(xué)(季刊)》2020年第4期,第1405-1407頁。。由于各指數(shù)數(shù)值較大,與其他指標不在一個數(shù)量級,為統(tǒng)一量綱,將數(shù)字普惠金融指數(shù)除以100作為原始數(shù)據(jù)。

2.被解釋變量

GDP是衡量經(jīng)濟增長水平的重要指標,但由于各省域人口規(guī)模不同,基于可比性原則,利用各省域人均GDP反映區(qū)域經(jīng)濟增長情況。為緩解異方差與統(tǒng)一量綱,將各省域人均GDP(Pgdp)取自然對數(shù)處理,以此作為被解釋變量。

3.控制變量

為緩解遺漏變量所帶來的內(nèi)生性問題并提高模型擬合程度,參考已有研究,本文選擇以下控制變量:產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(Ind)采用第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值比值進行測度;固定資產(chǎn)投資(Fi)通過全社會固定資產(chǎn)投資完成額占區(qū)域GDP比值進行衡量;政府干預(yù)程度(Gov)指政府公共財政支出占區(qū)域GDP 比值;城鎮(zhèn)化率(Ur)反映非農(nóng)人口占總?cè)丝诒戎?失業(yè)率(Ru)指城鎮(zhèn)登記失業(yè)率;對外開放水平(Fdi)利用外商直接投資占區(qū)域GDP比值進行測度;受教育水平(Edu)采用(大專以上人口×16+高中×12+初中人口×9+小學(xué)人口×6)/6歲以上總?cè)丝诘挠嬎惴绞健?/p>

(二)數(shù)據(jù)來源

本研究主要使用兩套數(shù)據(jù):第一,數(shù)字普惠金融指標選自北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心與螞蟻金服合作編制的《北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)》①郭峰等《測度中國數(shù)字普惠金融發(fā)展:指數(shù)編制與空間特征》,《經(jīng)濟學(xué)(季刊)》2020年第4期,第1405-1407頁。;第二,各省域經(jīng)濟數(shù)據(jù)選自Wind金融數(shù)據(jù)庫與國家統(tǒng)計局。經(jīng)整理后得到以全國31個省域(不包括港、澳、臺地區(qū))為截面,時間跨度為2011-2017年的面板數(shù)據(jù)。表1報告了各變量描述性統(tǒng)計結(jié)果。

表1 描述性統(tǒng)計

(三)模型構(gòu)建

1.線性基準模型

Yit為被解釋變量,即各省域人均GDP對數(shù)值;核心解釋變量為Dfiiit,即數(shù)字普惠金融指數(shù)(Dfii)及其覆蓋廣度(Cov)、使用深度(Dep)與數(shù)字化程度(Dig);β0為截距項;Xit為選取的一組控制變量;εit為獨立的隨機擾動項。

2.非線性模型

當數(shù)字普惠金融發(fā)展水平位于不同區(qū)制時,其對經(jīng)濟增長的影響可能是不同的。為實證考察數(shù)字普惠金融發(fā)展與經(jīng)濟增長可能存在非線性關(guān)系,應(yīng)構(gòu)建非線性模型。Hansen提出的PTR(面板門限)模型回歸系數(shù)在不同區(qū)制間的轉(zhuǎn)換是突變的,即變量在閾值位置瞬間實現(xiàn)狀態(tài)間的轉(zhuǎn)換,這種狀況難以符合經(jīng)濟發(fā)展的規(guī)律和實際情況。González等在PTR 模型與平滑過渡自回歸模型的基礎(chǔ)上,提出PSTR(面板平滑轉(zhuǎn)換)模型,該模型能夠客觀反映回歸系數(shù)從一個區(qū)制向另一個區(qū)制過渡時,是連續(xù)、漸進地平滑轉(zhuǎn)換,更符合客觀經(jīng)濟發(fā)展規(guī)律?；谏鲜龇治?我們構(gòu)建以下面板平滑轉(zhuǎn)換模型:

面板平滑轉(zhuǎn)換模型包括線性部分與非線性部分,其中G(Sit;c,γ)為轉(zhuǎn)換函數(shù),表示非線性部分,常見有LSTR(邏輯函數(shù))與ESTR(指數(shù)函數(shù))兩種形式。與(1)式變量定義不同的是,(2)式中,Sit為轉(zhuǎn)換變量;c為位置參數(shù),即由低區(qū)制轉(zhuǎn)換向高區(qū)制的過渡點;γ(γ＞0)代表轉(zhuǎn)換速度,即不同區(qū)制間的轉(zhuǎn)換速度。本研究主要關(guān)心數(shù)字普惠金融發(fā)展的經(jīng)濟增長效應(yīng),故在模型非線性部分只引入核心解釋變量數(shù)字普惠金融指數(shù)(Dfii)及其三個維度,并選擇它們自身充當轉(zhuǎn)換變量。

3.分位數(shù)模型

相比于傳統(tǒng)的多元線性回歸模型,分位數(shù)模型的假定更為寬松,它對隨機擾動項的分布沒有嚴格的假設(shè)條件,同時對離群值的估計表現(xiàn)更為穩(wěn)健。而且,分位數(shù)模型能夠更加全面地描述被解釋變量條件分布的全貌,而不是僅僅分析被解釋變量的條件期望。因此,為檢驗數(shù)字普惠金融影響經(jīng)濟增長的異質(zhì)性,構(gòu)建以下分位數(shù)模型:

τ表示各分位點針對中國區(qū)域間經(jīng)濟發(fā)展不平衡的現(xiàn)狀,通過選取0.1、0.25、0.5、0.75和0.9五個具有代表性的分位點,將全國按照區(qū)域經(jīng)濟水平客觀地劃分,在經(jīng)濟發(fā)展水平不同的條件分布位置上進行實證檢驗,其余變量定義均與(1)式保持一致。

三 實證結(jié)果與分析

(一)數(shù)字普惠金融與經(jīng)濟增長

當數(shù)據(jù)具有異質(zhì)性和變量間存在非線性關(guān)系時,PSTR 模型才能被有效識別,因此首先需要進行異質(zhì)性和剩余非線性檢驗,以確定是否適合構(gòu)建PSTR 模型。由于檢驗過程中存在冗余參數(shù)問題,以轉(zhuǎn)換函數(shù)G(Sit;c,γ)在γ=0處的泰勒展開式作為輔助函數(shù)來替代轉(zhuǎn)換函數(shù)本身,并構(gòu)建LMF(服從F分布的拉格朗日乘數(shù)法)統(tǒng)計量,具體形式為:

異質(zhì)性的原假設(shè)H0:γ=0,即等價于要求b1=b2=b3=b4=0,此時的模型不存在非線性關(guān)系,PSTR 模型退化為線性模型,備擇假設(shè)H1:γ=1,即存在非線性關(guān)系。根據(jù)LMF 統(tǒng)計量及對應(yīng)P值,當拒絕原假設(shè)時,表明非線性關(guān)系成立,接著進行剩余非線性檢驗,直至不拒絕原假設(shè),從而得到模型的最優(yōu)轉(zhuǎn)換函數(shù)個數(shù)r。在異質(zhì)性檢驗中,LMF統(tǒng)計量值為50.674,在1%水平上顯著拒絕原假設(shè),表明存在非線性關(guān)系;在剩余非線性檢驗中,LMF統(tǒng)計量值為0.922,P值為0.452,不拒絕原假設(shè),表明模型最優(yōu)轉(zhuǎn)換函數(shù)個數(shù)為1。

轉(zhuǎn)換函數(shù)類型選擇以及位置參數(shù)個數(shù)確定。依據(jù)Escribano和Jorda提出的方法①álvaro Escribano，Oscar Jordá，“Testing nonlinearity:Decision rules for selecting between logistic and exponential STAR models，”Spanish Economic Review 3，no.3（September 2001）:198-202.,構(gòu)造Ho L∶b1=b3=0和HoE∶b2=b4=0兩個原假設(shè)。若Ho L檢驗的P值更低,則適合構(gòu)建LSTR(m=1)模型,反之HoE檢驗的P值更低,則采用ESTR 或LSTR(m=2)模型更優(yōu)。經(jīng)Escribano-Jorda檢驗,Ho L 的LMF統(tǒng)計量值為31.557,P值為9.215e-20;HoE的LMF統(tǒng)計量值為11.528,P值為2.523e-08。因此,Ho L檢驗的P值更低,表明LSTR(m=1)模型為本文最優(yōu)模型。

倘若轉(zhuǎn)換速度γ→+∞,轉(zhuǎn)換函數(shù)趨于常數(shù),則PSTR 模型退化為PTR 模型。為增加結(jié)論的穩(wěn)健性,我們同樣構(gòu)建了PTR 模型,采用Bootstrap法,抽樣次數(shù)為300,依次對單一門限、雙重門限與三重門限效應(yīng)進行檢驗。經(jīng)檢驗,單一門限F值為51.550,通過了1%水平上顯著性檢驗,位置參數(shù)為2.721;雙重門限F值為8.640,P值為0.350,位置參數(shù)分別為0.185和2.721;三重門限F值8.770,P值為0.567,位置參數(shù)分別為0.185、0.386與2.721。因此,單一門限顯著,雙重門限與三重門限均不顯著,表明應(yīng)建立單一門限模型。

以上檢驗結(jié)果表明本文的數(shù)據(jù)適合構(gòu)建非線性模型,為緩解遺漏變量所引起的內(nèi)生性問題,均采用固定效應(yīng)進行估計,估計結(jié)果如表2所示。

表2 PSTR 與PTR 模型回歸結(jié)果

注:括號內(nèi)為穩(wěn)健性標準誤;*、**、*** 分別表示在10%、5%、1%的水平上顯著,下同。

根據(jù)PSTR 模型的估計結(jié)果,位置參數(shù)為2.834,由此將樣本劃分為數(shù)字普惠金融發(fā)展程度高和低兩個區(qū)制。對于以LSTR(m=1)為轉(zhuǎn)換函數(shù)的PSTR 模型而言,邊際效應(yīng)為線性部分系數(shù)加上轉(zhuǎn)換函數(shù)乘非線性部分系數(shù)之和(β1+G(Sit;c,γ)×β2)。對于低區(qū)制而言,數(shù)字普惠金融對經(jīng)濟增長的邊際效應(yīng)為0.158,基本呈線性關(guān)系;而當數(shù)字普惠金融發(fā)展程度跨過一定門檻到達高區(qū)制后,由于轉(zhuǎn)換速度(4.813)較低,邊際效應(yīng)逐漸平滑過渡為0.221(0.158+G(Sit;c,γ)×0.063)。

因此,數(shù)字普惠金融發(fā)展能顯著促進經(jīng)濟增長,證實研究假說1成立?；谇拔睦碚摲治?互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等數(shù)字技術(shù)賦能傳統(tǒng)金融,能夠有效改善傳統(tǒng)金融的不足,通過緩解金融排斥與降低金融交易成本,提升資源配置效率,促進經(jīng)濟增長。此外,不同的數(shù)字普惠金融發(fā)展水平下,數(shù)字普惠金融的經(jīng)濟增長效應(yīng)存在著顯著的非線性特征,具有門檻效應(yīng),當數(shù)字普惠金融發(fā)展水平跨越一定門檻后,對經(jīng)濟增長的正向效應(yīng)逐漸增強,證實研究假說2成立。這種現(xiàn)象我們可以從數(shù)字普惠金融指數(shù)的內(nèi)涵進行分析:當數(shù)字普惠金融發(fā)展程度較低時,其覆蓋廣度不足,僅有部分貧困群體和小微企業(yè)享受到了金融服務(wù);其使用深度不夠,居民對數(shù)字金融認識較淺,接受程度不高,更依賴于傳統(tǒng)金融;而且其數(shù)字化程度較低,便捷性與低成本的優(yōu)勢還未完全顯現(xiàn),對經(jīng)濟增長的正向效應(yīng)有限。而隨著數(shù)字普惠金融的進一步發(fā)展,其覆蓋廣度增加,數(shù)字普惠金融服務(wù)范圍拓寬;使用深度提高,居民對數(shù)字金融認知程度提升,提高了使用頻率;而且數(shù)字化程度提升,便捷性與低成本的優(yōu)勢逐漸顯現(xiàn)。以上三個維度的提升能有效發(fā)揮數(shù)字普惠金融的規(guī)模經(jīng)濟效應(yīng)與范圍經(jīng)濟效應(yīng),在數(shù)據(jù)要素報酬遞增規(guī)律作用下,進一步激發(fā)數(shù)字普惠金融對經(jīng)濟增長的正效應(yīng)。

根據(jù)PTR 模型的估計結(jié)果,位置參數(shù)為2.721,未跨越門檻前Dfii系數(shù)為0.162,通過了1%水平上顯著性檢驗;跨越門檻后Dfii系數(shù)增大為0.201且在1%水平上呈現(xiàn)顯著性。總體而言,PTR 模型位置參數(shù)、系數(shù)大小、方向與顯著性均與PSTR 模型結(jié)果相似,能夠進一步支持PSTR 模型所得結(jié)論。

(二)數(shù)字普惠金融各維度與經(jīng)濟增長

為進一步探討數(shù)字普惠金融的經(jīng)濟增長效應(yīng),依據(jù)數(shù)字普惠金融指數(shù)構(gòu)成的三個維度分別構(gòu)建PSTR模型進行回歸。異質(zhì)性檢驗顯示:覆蓋廣度與數(shù)字化程度存在非線性關(guān)系,適合構(gòu)建PSTR 模型;使用深度不存在非線性關(guān)系(報告固定效應(yīng)線性模型的回歸結(jié)果以示對照)。表3報告了數(shù)字普惠金融各維度與經(jīng)濟增長回歸結(jié)果。

Cov線性部分系數(shù)為0.169,非線性部分系數(shù)為0.078,均通過了1%水平上顯著性檢驗,表明覆蓋廣度能顯著促進經(jīng)濟增長,當覆蓋廣度發(fā)展水平跨過一定門檻后,能夠進一步加強正向作用。覆蓋廣度指數(shù)體現(xiàn)為數(shù)字普惠金融的“量”,普惠金融在數(shù)字技術(shù)賦能下有效拓寬金融服務(wù)半徑,對經(jīng)濟增長有積極作用。

Dep系數(shù)為0.103且在1%水平上顯著,表明使用深度對經(jīng)濟增長具有顯著促進作用。使用深度指數(shù)反映了數(shù)字普惠金融服務(wù)的有效需求,說明數(shù)字普惠金融產(chǎn)品與服務(wù)能夠有效識別客戶需求,為經(jīng)濟增長注入新活力。

Dig線性部分系數(shù)為0.082,非線性部分系數(shù)為-0.025,均通過了1%水平上顯著性檢驗,兩部分系數(shù)之和為正,表明數(shù)字化程度總體上能顯著促進經(jīng)濟增長,但當數(shù)字化程度跨過一定門檻后,正向效應(yīng)有所減弱。數(shù)字化程度反映數(shù)字金融服務(wù)的便利性與低成本的優(yōu)勢,是影響用戶使用數(shù)字金融服務(wù)的主要因素之一,這些優(yōu)勢對經(jīng)濟增長具有顯著促進作用。然而,依據(jù)“金融過度”理論,當數(shù)字化程度超過一定閾值后,即用戶過度使用數(shù)字金融工具,會導(dǎo)致資金“脫實向虛”,即資金在金融體系內(nèi)空轉(zhuǎn),不能有效服務(wù)于實體經(jīng)濟,反而會降低資源配置效率。

(三)異質(zhì)性討論

針對我國區(qū)域間經(jīng)濟發(fā)展不平衡的現(xiàn)狀,為檢驗數(shù)字普惠金融影響經(jīng)濟增長的異質(zhì)性,構(gòu)建分位數(shù)模型,表4報告了各分位點上的估計結(jié)果。

從表4可以看到Dfii系數(shù)在各分位點上均在1%水平上顯著為正,表明數(shù)字普惠金融促進經(jīng)濟增長的結(jié)論具有一定穩(wěn)健性。從0.1分位點過渡到0.9分位點過程中,Dfii系數(shù)從0.204減小到0.163,邊際效應(yīng)呈逐漸遞減趨勢,表明數(shù)字普惠金融的經(jīng)濟增長效應(yīng)具有區(qū)域經(jīng)濟水平異質(zhì)性,對欠發(fā)達地區(qū)的促進作用更為明顯,證實研究假說3成立。分位數(shù)模型的估計結(jié)果充分體現(xiàn)了數(shù)字普惠金融的普惠特征。

基于成本與收益之間的博弈,商業(yè)性金融機構(gòu)通常只愿意為地理位置優(yōu)越、經(jīng)濟發(fā)展水平程度較高的地區(qū)提供金融服務(wù),偏遠、貧困地區(qū)由于開設(shè)實體網(wǎng)點成本高且收益微薄而難以獲得金融服務(wù),面臨較為嚴重的金融排斥。數(shù)字普惠金融以其高效快捷的優(yōu)勢,不僅可以打破傳統(tǒng)金融時空成本約束,還能有效改善傳統(tǒng)金融的政策排斥與消除制度壁壘,使金融服務(wù)觸達欠發(fā)達地區(qū),惠及更多被傳統(tǒng)金融服務(wù)排斥在外的群體,有助于縮小區(qū)域經(jīng)濟差距,構(gòu)建一個更為包容的金融發(fā)展體系,促進區(qū)域經(jīng)濟協(xié)調(diào)發(fā)展。

(四)內(nèi)生性與穩(wěn)健性討論

內(nèi)生性是本研究無法回避的話題,一方面,數(shù)字普惠金融與經(jīng)濟增長存在互為因果的關(guān)系,各省域經(jīng)濟水平會影響數(shù)字普惠金融的發(fā)展;另一方面,影響數(shù)字普惠金融發(fā)展的因素眾多,遺漏的變量若與解釋變量相關(guān)則會對估計結(jié)果產(chǎn)生偏誤。為確保研究結(jié)論的穩(wěn)健性,我們采取以下策略:

第一,將解釋變量分別滯后一期與兩期進行回歸,即評估去年與前年的數(shù)字普惠金融發(fā)展水平如何影響當期經(jīng)濟增長,這在一定程度上可以減弱反向因果問題。根據(jù)表5,Dfii系數(shù)依然在1%水平上顯著為正,表明原結(jié)論依然成立。

第二,工具變量能夠修正互為因果與遺漏變量所導(dǎo)致的內(nèi)生性問題,借鑒謝絢麗等研究①謝絢麗等《數(shù)字金融能促進創(chuàng)業(yè)嗎?——來自中國的證據(jù)》,《經(jīng)濟學(xué)(季刊)》2018年第4期,第1564-1565頁。,選擇各省域互聯(lián)網(wǎng)覆蓋率(Net)作為工具變量,采用兩階段最小二乘法進行估計。Kleibergen-Paap rk LM 統(tǒng)計量為52.411,通過了1%水平上顯著性檢驗,表明“不可識別”檢驗通過;Cragg-Donald Wald F統(tǒng)計量為127.015,Kleibergen-Paap rk Wald F統(tǒng)計量為41.532,均大于10%水平臨界值16.380,表明“弱工具變量”檢驗通過;由于內(nèi)生解釋變量個數(shù)等于工具變量個數(shù),模型為恰好識別,因此,不存在弱工具變量與過度識別問題,互聯(lián)網(wǎng)覆蓋率作為數(shù)字普惠金融的工具變量選取有效。如表5所示,Dfii系數(shù)大小、方向與顯著性均無明顯變化,進一步支持原結(jié)論。

第三,在PSTR 模型中改變轉(zhuǎn)換函數(shù)類型,以NSTR(正態(tài)分布累積函數(shù)),即Φ(γ(Sit-c))替代LSTR函數(shù)。表5顯示,更改轉(zhuǎn)換函數(shù)后,位置參數(shù)為2.886,轉(zhuǎn)換速度是2.502,與原回歸結(jié)果相似,線性與非線性部分Dfii系數(shù)大小、方向與顯著性均未發(fā)生明顯改變,表明研究結(jié)論是穩(wěn)健的。

表5 內(nèi)生性與穩(wěn)健性檢驗

四 研究結(jié)論與政策建議

先進數(shù)字技術(shù)的賦能正深刻改變著傳統(tǒng)金融服務(wù)觸達用戶的模式,延伸金融服務(wù)半徑,降低金融交易成本,為傳統(tǒng)普惠金融的發(fā)展提供了轉(zhuǎn)型可能與內(nèi)生動力。本研究基于2011-2017年中國31個省域的面板數(shù)據(jù),采用平滑轉(zhuǎn)換模型與分位數(shù)模型,實證檢驗數(shù)字普惠金融發(fā)展與經(jīng)濟增長的關(guān)系,主要研究結(jié)論如下:(1)數(shù)字普惠金融及其三個維度(數(shù)字服務(wù)的覆蓋廣度、使用深度與數(shù)字化程度)均能顯著促進經(jīng)濟增長;(2)數(shù)字普惠金融與經(jīng)濟增長存在非線性關(guān)系,具有門檻效應(yīng),當數(shù)字普惠金融跨越自身發(fā)展水平門檻后,能一步激發(fā)其對經(jīng)濟增長的正向作用;(3)從數(shù)字普惠金融指數(shù)的三個維度來看,覆蓋廣度對經(jīng)濟增長的正效應(yīng)表現(xiàn)為逐漸遞增的非線性變化,使用深度對經(jīng)濟增長的正效應(yīng)存在穩(wěn)定的線性關(guān)系,而數(shù)字化程度對經(jīng)濟增長的正效應(yīng)存在逐漸遞減的非線性特性;(4)數(shù)字普惠金融的經(jīng)濟增長效應(yīng)具有區(qū)域經(jīng)濟水平異質(zhì)性,隨著分位點上升,邊際效應(yīng)逐漸遞減,表明對欠發(fā)達地區(qū)的促進作用更明顯,充分體現(xiàn)普惠特性。

研究結(jié)論肯定了我國發(fā)展數(shù)字普惠金融的價值,為更好激發(fā)數(shù)字普惠金融對經(jīng)濟增長的正向作用,本文提出以下三點政策建議。

第一,積極推動普惠金融數(shù)字化,持續(xù)釋放經(jīng)濟增長新動能。在“雙循環(huán)”新經(jīng)濟發(fā)展格局下,金融科技是構(gòu)建“內(nèi)循環(huán)”的重要驅(qū)動力。首先,我國仍是以銀行為主導(dǎo)的傳統(tǒng)金融結(jié)構(gòu),政策制定者應(yīng)鼓勵多元化的金融生態(tài),融入數(shù)字金融發(fā)展潮流,完善數(shù)字金融行業(yè)準入機制,為數(shù)字金融發(fā)展提供良好政策環(huán)境。其次,深化金融與數(shù)字技術(shù)的融合,通過激發(fā)數(shù)據(jù)要素倍增作用、發(fā)揮人工智能的乘數(shù)效應(yīng)與“頭雁”效應(yīng),提升金融服務(wù)精準度,引導(dǎo)金融資源配置到經(jīng)濟社會發(fā)展的關(guān)鍵領(lǐng)域和薄弱環(huán)節(jié)。最后,數(shù)字普惠金融降低了金融服務(wù)門檻與成本,但其并未改變金融的本質(zhì),金融產(chǎn)品的專業(yè)性與業(yè)務(wù)復(fù)雜性并沒有降低。金融機構(gòu)應(yīng)注重普及數(shù)字金融知識,提升居民數(shù)字金融素養(yǎng),充分挖掘客戶對數(shù)字金融服務(wù)的潛在需求。

第二,把握數(shù)字普惠金融與經(jīng)濟增長的非線性關(guān)系,注意數(shù)字普惠金融與經(jīng)濟增長適度匹配。一是地方政府應(yīng)加強對數(shù)字金融業(yè)態(tài)風(fēng)險的測度與預(yù)警,防止數(shù)字金融的過度發(fā)展給經(jīng)濟增長帶來負的外部效應(yīng)。同時,在數(shù)字金融背景下,金融混業(yè)經(jīng)營更加普遍,多種業(yè)務(wù)交叉融合,導(dǎo)致風(fēng)險錯綜復(fù)雜、外溢加劇,傳統(tǒng)金融監(jiān)管框架的適用性與有效性正逐步降低。二是金融管理部門需同步推進金融科技創(chuàng)新和監(jiān)管科技創(chuàng)新,加大應(yīng)用監(jiān)管科技,搭建多層次、全方位的數(shù)字化監(jiān)管框架,構(gòu)建數(shù)字金融治理體系,實現(xiàn)金融創(chuàng)新與金融風(fēng)險防范的協(xié)調(diào)統(tǒng)一。

第三,經(jīng)濟發(fā)展水平較為落后的區(qū)域具有后發(fā)優(yōu)勢,發(fā)展數(shù)字普惠金融可以有效促進落后地區(qū)的經(jīng)濟增長。地方政府應(yīng)因地制宜地制定數(shù)字普惠金融發(fā)展規(guī)劃,切勿實施一刀切政策。一方面,對于中西部欠發(fā)達地區(qū),通信基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)亟須提檔升級,政府應(yīng)把握“新基建”機遇,運用新一代移動通信、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)廣覆蓋、低延時的優(yōu)勢,彌合城鄉(xiāng)數(shù)字鴻溝,提升數(shù)字普惠金融覆蓋率。另一方面,在經(jīng)濟較為發(fā)達的東部地區(qū),地方政府應(yīng)把重點放在升級網(wǎng)絡(luò)終端、設(shè)施等硬件上,優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)傳輸質(zhì)量,借助5G 技術(shù)創(chuàng)新金融產(chǎn)品、優(yōu)化金融服務(wù)模式,提高數(shù)字普惠金融的服務(wù)效率。