數(shù)字普惠金融抑制了家庭相對貧困嗎？

劉鵬舉 張一童 周升起

(青島大學經濟學院，山東 青島 266061)

一、引言

中國經濟的快速增長成就了史無前例的貧困下降速度和規(guī)模[1]，2020年我國實現(xiàn)了832個貧困縣脫貧、農村貧困人口全部脫貧的成績，絕對貧困已歷史性消除。從居民收支狀況來看，我國城鄉(xiāng)居民人均可支配收入從2010年的19 109.44元和5 919.01元到2019年的42 358.80元和16 020.70元，分別上漲了121.66%和170.67%，人均消費性支出從2010年的13 471.45元和4 381.82元到2019年的28 063.40元和13 327.70元，分別上漲了108.32%和204.16%(1)數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計局《中國統(tǒng)計年鑒(2020)》和《中國統(tǒng)計年鑒(2011)》。。由此可見，近些年來人民生活水平有了顯著提高。然而，由于我國人口基數(shù)大、分布廣，各區(qū)域間經濟難以得到均衡發(fā)展，城鄉(xiāng)居民貧富差異依然存在。按照國際通用標準，基尼系數(shù)超過0.40則表示收入差距過大。根據(jù)國家統(tǒng)計局公布的數(shù)據(jù)可以發(fā)現(xiàn)，改革開放以來我國基尼系數(shù)的峰值出現(xiàn)在2008年，數(shù)值為0.49。雖然2019年該數(shù)值下降至0.47(2)數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計局網站《中國住戶調查年鑒(2020)》。，但仍嚴重超過國際公認的警戒線。黨的十九屆四中全會指出“堅決打贏脫貧攻堅戰(zhàn)，鞏固脫貧成果，建立解決相對貧困的長效機制”，這意味著相對貧困問題成為目前我國面臨的嚴峻挑戰(zhàn)和急需破解的重大課題。

解決相對貧困問題，不僅要讓人們的日常生活基本需求得到滿足，還要縮小個人或家庭與社會平均生活水平的差距。黨的十九大報告曾指出：“大力發(fā)展普惠金融是我國消滅貧困、全面建成小康社會、維護社會和諧的必要手段”。普惠金融自2005年被提出之后，其商業(yè)可持續(xù)性和機會平等原則為眾多發(fā)展中國家解決相對貧困問題作出了巨大貢獻。2016年，G20杭州峰會通過的《G20數(shù)字普惠金融高級原則》正式提出“數(shù)字普惠金融”概念，彌補了普惠金融在推廣過程中出現(xiàn)的服務時間和地理空間受限問題，泛指一切利用數(shù)字技術手段促進普惠金融的行為。一方面，數(shù)字普惠金融降低了金融服務門檻，以完善農村家庭或低收入群體直接接觸的金融工具、金融服務、金融機構等方式，對相對貧困問題產生直接影響；另一方面，數(shù)字普惠金融通過改善居民和企業(yè)的資金周轉率提高了地區(qū)物質資本的積累，進而促進了人力資本的提升，居民在強化自身學習的過程中改善了收入水平并縮小了收入差距，間接地緩解了相對貧困。但是，金融風險導致的不確定性和金融機構本身的逐利目標都可能會阻礙數(shù)字普惠金融的減貧效應。那么，數(shù)字普惠金融的發(fā)展是否對家庭相對貧困有所影響？數(shù)字普惠金融的減貧效應是否存在階段性影響特征？這些問題的解決對于新時期數(shù)字普惠金融服務的普及以及家庭相對貧困的緩解具有重要現(xiàn)實意義。

回顧以往文獻可以發(fā)現(xiàn)，目前相關研究還存在以下幾個問題：一是研究數(shù)字普惠金融減貧的文獻對相對貧困的測度不夠全面。關于相對貧困線如何確定，國際上通常按照收入中位數(shù)或平均數(shù)的一定比例進行劃定[2-4]。國內學術界對此表示認同，大多建議以居民人均可支配收入中位數(shù)的40%或50%作為相對貧困標準線[5-6]。事實上，我國目前面臨的相對貧困問題不僅僅包含收入不能滿足基本需求引起的“貧”，也應包括教育、衛(wèi)生、社會參與以及公共品獲取等活動能力被剝奪造成的“困”[7]。雖然在后續(xù)的研究中教育與健康、生態(tài)環(huán)境、社會救助和社會服務、公共服務供給與基礎設施建設等陸續(xù)被納入到相對貧困的衡量指標中，但是有關數(shù)字普惠金融與相對貧困關系的文獻仍以“收入比例法”為主對相對貧困進行測度[8-10]。鑒于此，本文結合中國社會現(xiàn)實發(fā)展情況構建出全新的多維相對貧困評價體系，以彌補以往研究的不足。二是少有學者從家庭視角出發(fā)進行微觀層面的數(shù)字普惠金融減貧研究。當前關于數(shù)字普惠金融發(fā)展水平的數(shù)據(jù)中“北京大學數(shù)字普惠金融指數(shù)”最為權威，該數(shù)據(jù)測度了中國內地不同地區(qū)數(shù)字普惠金融發(fā)展水平，現(xiàn)有的相關研究也主要以省、市、縣三級地區(qū)為研究視角展開[11-12]?？紤]到相對貧困著重強調個人或家庭在收入、健康、文化、生活水平等方面與社會平均水平的差距，本文將家庭作為獨立的研究對象展開討論，將宏觀數(shù)據(jù)與微觀數(shù)據(jù)庫相結合，考察數(shù)字普惠金融對相對貧困的影響。三是缺乏對數(shù)字普惠金融非均衡效應的研究。數(shù)字普惠金融的發(fā)展依賴于金融設施建設水平和數(shù)字技術提升能力，那么地區(qū)資源稟賦和資金投入力度便是發(fā)展的關鍵。目前有關數(shù)字普惠金融的非均衡效應研究大多只考慮到東中西部地理位置的異質性[13-14]，未深入探究數(shù)字普惠金融的發(fā)展路徑與影響因素。我國分稅制改革后，地方政府財政自主性增強，科技支出效率決定了地區(qū)互聯(lián)網技術發(fā)達程度[15]。再加上我國區(qū)域經濟發(fā)展本身具有不平衡特征，導致各地區(qū)數(shù)字普惠金融發(fā)展普遍存在資源配置不均衡問題。這些因素都可能會影響數(shù)字普惠金融的減貧作用，厘清影響狀況將有利于提高減貧效率。

本文可能存在的貢獻點如下：第一，通過構建4個維度16個指標的多維相對貧困評價體系，更加系統(tǒng)與全面地刻畫了樣本家庭的相對貧困水平；第二，以家庭為研究對象探究數(shù)字普惠金融對相對貧困的影響，拓展了現(xiàn)有研究視角，與僅利用宏觀數(shù)據(jù)進行研究相比更加貼近我國居民現(xiàn)實狀況，為政府提高數(shù)字普惠金融減貧效果提供了更有針對性的現(xiàn)實依據(jù)；第三，鑒于數(shù)字普惠金融對相對貧困的影響是有條件的，本文在探究地理位置非均衡的基礎上，將政府財政自給能力和地區(qū)產業(yè)結構差異納入考察范圍，不僅充實了兩者關系的研究成果，還增添了研究結論的現(xiàn)實指導意義。

二、文獻綜述與理論分析

面對我國目前相對貧困問題凸顯現(xiàn)狀，學界關于數(shù)字普惠金融的脫貧增收效應作出了諸多研究，圍繞著金融與貧困關系的主線，本文將從數(shù)字普惠金融有利于貧困減緩、減貧效應具有非均衡性、數(shù)字普惠金融與相對貧困的非線性關系三個層面進行梳理，在此基礎上提出三點假說。

傳統(tǒng)金融通過儲蓄平滑消費、投資獲得收益、技術創(chuàng)新促進經濟增長、提升自有資本增加就業(yè)機會等途徑降低了貧困發(fā)生率[16]。緊接著，普惠金融的發(fā)展進一步擴大了金融服務范圍，保證了相對弱勢群體與富人一樣得到共同的、公平的金融服務權利，進而提高了居民整體生活水平、有效防止了家庭相對貧困的發(fā)生。然而，普惠金融在推廣過程中面臨著成本高、效率低等難題[17]，可持續(xù)發(fā)展前景堪憂。大數(shù)據(jù)和信息技術等創(chuàng)新科技的發(fā)展加快了金融數(shù)字化的步伐，“以第三方支付、移動支付替代傳統(tǒng)支付，以P2P信貸代替?zhèn)鹘y(tǒng)存貸款業(yè)務，以眾籌融資代替?zhèn)鹘y(tǒng)證券業(yè)務”的數(shù)字普惠金融有效地降低了服務成本與消費成本，通過精確瞄準貧困人口及其需求，將金融服務的普惠效應得以釋放[23-24]。此時，金融服務機構不必將服務網點深入到偏遠的貧困或農村地區(qū)，金融服務對象通過互聯(lián)網平臺就可以實現(xiàn)多樣化的金融產品交易，避免了消耗時間在咨詢和來往路程上[19]。同時，數(shù)字技術能夠收集和保存海量用戶數(shù)據(jù)，大大緩解了傳統(tǒng)金融服務體系存在的信息不對稱問題[20]。從金融機構層面，這些數(shù)據(jù)可以更精準地對客戶進行信用評估，實現(xiàn)實時監(jiān)控和風險管控，進而發(fā)現(xiàn)更多的潛在客戶[21]；從金融產品客戶層面，這些數(shù)據(jù)能夠幫助他們理解產品，尤其是農村居民和低收入人群，他們往往缺乏一定的金融知識和金融意識，很容易因為對金融體系的不信任而退出整個金融市場。因此，本文認為相較于“嫌貧愛富”的傳統(tǒng)金融和普惠金融體系，以支付寶為代表的數(shù)字普惠金融有效地促進了金融資源的均衡配置，通過增加金融服務的廣度和深度促進貧困減緩，一定程度上緩解了區(qū)域間收入分配不均等問題[22-23]。據(jù)此，提出假說1。

H1數(shù)字普惠金融能夠抑制家庭相對貧困的發(fā)生。

改革開放以來，我國區(qū)域經濟發(fā)展戰(zhàn)略一直采取“優(yōu)先發(fā)展沿海地區(qū)”的不平衡發(fā)展戰(zhàn)略，這使得沿海地區(qū)經濟得以迅速發(fā)展起來。再加上我國地域遼闊，人力資源條件、地區(qū)產業(yè)結構及市場化水平分布差異明顯，各區(qū)域間經濟實力十分懸殊。雖然我國發(fā)展目標由高速度發(fā)展轉為高質量發(fā)展后，一系列政策明顯向邊遠和落后地區(qū)傾斜，但物質資源調配的局限性阻礙了中西部地區(qū)的發(fā)展速度，無法挽回其經濟水平遠低于東部地區(qū)的局面[24]。對于東部經濟帶，傳統(tǒng)金融體系已十分完善，金融知識和投資意識也較為普及，金融排斥程度相對較低。而數(shù)字普惠金融發(fā)展的重要意義就在于通過降低服務門檻滿足那些難以享受到金融資源的弱勢群體的需求[25]，所以對于金融資源更為匱乏、金融排斥更為廣泛的中西部地區(qū)，數(shù)字普惠金融的減貧增收作用可能更加明顯。除此之外，科技資源配置方面的不均衡，尤其是財政資金的不合理分配也可能阻礙數(shù)字普惠金融減緩貧困。我國對于科技活動的投資以政府財政撥款的形式為主，雖然近些年來國家財政投入力度逐年增大，但是各地區(qū)科技產出效率卻出現(xiàn)明顯差異[26]。田時中等(2015)[27]曾指出財政科技支出項目績效的本質就是財政支出績效。因此，合理配置財政資金以最大程度發(fā)揮地區(qū)財政自給能力可以顯著增強數(shù)字普惠金融的減貧效應。與此同時，依托于大數(shù)據(jù)、云計算等信息技術發(fā)展起來的數(shù)字普惠金融有賴于數(shù)字技術的提升，一般來說地區(qū)第三產業(yè)占比越高數(shù)字資本供給與數(shù)字應用需求就越大，而數(shù)字經濟對經濟發(fā)展有著強大的推動作用，可以間接地提高居民平均收入水平[28-29]，這表明地區(qū)產業(yè)結構也會影響數(shù)字普惠金融對貧困的減緩作用。綜上所述，本文認為不同地區(qū)的金融發(fā)展基礎、財政自給能力及產業(yè)結構分布會有所不同，而這些差異很可能會影響數(shù)字普惠金融的減貧增收效應。據(jù)此，提出假說2。

H2數(shù)字普惠金融在減貧過程中存在非均衡效應。

首次提出金融發(fā)展與貧困減緩之間具有非線性結構的是Greenwood和Jovanovic(1990)[30]，隨后這一結論在中國得到驗證[31]。從需求方角度來看，隨著傳統(tǒng)金融與互聯(lián)網的不斷結合，金融服務范圍和種類得到了擴大和增加，但是由于部分地區(qū)缺乏一定的科技創(chuàng)新基礎，金融在整個產業(yè)結構中占比不高，導致數(shù)字普惠金融的優(yōu)勢尚未完全顯現(xiàn)。同時，數(shù)字普惠金融的減貧效應還受移動通信、光纖寬帶等基礎設施普及度的影響[32]，尤其是農村地區(qū)，如果接通互聯(lián)網的物質條件都無法滿足，金融排斥問題將一直存在。除此之外，地區(qū)之間教育水平差異引起的居民金融認知水平不同也會使得數(shù)字普惠金融減緩貧困呈非線性[33]。從供給方角度分析，作為一種新型的金融服務模式，數(shù)字普惠金融并沒有脫離“金融”的本質。金融機構的利潤最大化目標致使優(yōu)質的金融資源不自覺地偏向擁有更高水平融資能力和收入條件的家庭，高收益回報使其積累了更多的財富，從而拉高了相對貧困標準線，短時間內體現(xiàn)為相對貧困人口比重增加。與此同時，金融本身具有的風險與數(shù)字技術賦能下的技術風險、網絡風險交織在一起，進一步增強了風險的隱蔽性和傳染性，甚至引發(fā)金融危機[34]。然而我國金融體系發(fā)展較晚、居民風控意識較弱，這些風險很可能對數(shù)字普惠金融減緩貧困帶來不利影響。綜合以上分析，數(shù)字普惠金融以其低成本、廣覆蓋、可持續(xù)的優(yōu)勢改善了傳統(tǒng)金融抑制，增進了全民福祉，但部分地區(qū)和居民的資本欠缺和信息溝壑問題以及金融產品的逐利本質和風險不確定性會影響數(shù)字普惠金融減貧，這些因素決定了數(shù)字普惠金融與相對貧困之間的關系是非線性的。據(jù)此，提出假說3。

H3數(shù)字普惠金融與相對貧困之間呈非線性結構。

三、數(shù)據(jù)來源與實證設計

(一)數(shù)據(jù)來源

本文選用北京大學中國社會科學調查中心(ISSS)發(fā)布的中國家庭追蹤調查(CFPS)數(shù)據(jù)庫，之所以選擇該數(shù)據(jù)庫主要出于以下幾點考慮：一是CFPS不僅關注受訪者的經濟與非經濟福利，還包含了教育成果、醫(yī)療健康、家庭關系與家庭動態(tài)等諸多研究主題，為本文多維相對貧困的測度提供了豐富的數(shù)據(jù)；二是其已在眾多微觀層面研究中被廣泛應用，該數(shù)據(jù)庫涉及個人、家庭和社區(qū)三個不同的層面，截至2018年已覆蓋31個省級行政單位、共完成約15 000個家庭的訪問，應答率具備國際水平，生動刻畫了人口健康、經濟效益和社會福利的變遷；三是CFPS調查時間連續(xù)、樣本量穩(wěn)定且問卷不斷被完善，目前已發(fā)布2010年、2012年、2014年、2016年和2018年五年的調查數(shù)據(jù)?？紤]到數(shù)字普惠金融本身具有結構性差異，本文將拓展現(xiàn)有研究維度，進一步探討數(shù)字普惠金融子指標與相對貧困之間的關系。由于業(yè)務分類子指標僅公布了2015-2020年，在刪除相關變量缺失值和不適用樣本后本文實證檢驗的數(shù)據(jù)集橫跨2016年和2018年，涵蓋中國內地31個省，有效樣本量為38 862。

(二)多維相對貧困評價指標體系的構建

按照每人每年2 300元(2010年不變價)的貧困標準，我國已實現(xiàn)絕對貧困的消除。全面建成小康社會后，“兩不愁”的生存型貧困問題也基本得到解決，而以“三保障”為代表的發(fā)展型貧困問題逐步凸顯。因此，在新時期的“相對貧困”概念中，既應該考慮代表經濟層面福利相對不足的“貧”，又應該反映非貨幣方面公共服務相對不足的“困”。2020年7月16日聯(lián)合國開發(fā)署發(fā)布了最新的全球多維貧困指數(shù)(Multidimensional Poverty Index)，確定了人們在健康、教育和生活水準這三個關鍵維度上的貧困程度，是當今國際上最具代表性和權威性的多維相對貧困測度指數(shù)。但由于MPI體現(xiàn)的是全球70多個國家的普遍相對貧困水平，部分指標并不適用于我國現(xiàn)狀。例如，在“生活水準”維度中“電力”指標衡量了“家庭沒有電”的比例，而我國目前基本達到了電力全覆蓋水平，所以這一指標對于我國居民家庭相對貧困水平的測度意義不大。鑒于此，本文以MPI為基礎，本著“一維劃線，多維識貧”的理念，借鑒Wang等(2021)[35]、郭熙保和周強(2016)[36]、鄒薇和方迎風(2011)[37]等的研究，在綜合考量數(shù)據(jù)的可獲得性后設置了4個維度16個指標的多維相對貧困評價體系。在“經濟水平”維度中主要涉及家戶收入、家戶支出與家戶資產三個方面，賦值依據(jù)主要為問卷中受訪者回答的真實數(shù)據(jù)；“教育水平”維度包含“家庭平均教育年限”指標，根據(jù)加總得出的家庭總教育年限與家庭規(guī)模進行賦值；“健康水平”維度中，前三項指標分別根據(jù)“您認為自己的健康狀況如何”“您享有哪些醫(yī)療保險”“您參保了哪幾種養(yǎng)老保險項目”與家庭規(guī)模進行計算；“醫(yī)療負擔水平”衡量了家庭醫(yī)療支出占家庭非食品支出的比重；除了部分消費性支出外，“生活水平”維度還包括體現(xiàn)家庭消費結構的恩格爾系數(shù)。

表1 多維相對貧困的維度、指標和權重

由于不同維度和指標的計算標準與數(shù)據(jù)形式有所不同，本文將16個指標進行了標準化，分別根據(jù)十分位數(shù)1至10等級評分。其中，“家庭總房貸支出”“家庭醫(yī)療負擔水平”“家庭恩格爾系數(shù)”為負向指標，數(shù)值越大家庭得分越少。為了厘清各指標對多維相對貧困影響效應的大小和關系，如何科學準確地賦予權重需要進一步指出。目前，測定權重的方法主要包括主觀賦權法和客觀賦權法。主觀賦權法依賴于人們對各個因素重要程度的主觀判斷，這種方法簡單直接、便于理解，在多維相對貧困測度上多數(shù)學者采用該種方法[38]。然而，為了更清晰地體現(xiàn)標準化后數(shù)據(jù)本身的特質，本文采用客觀賦權法中的熵權法計算權重，具體權重值如表1所示。

進一步地，本文將樣本家庭各指標的1至10等級評分分值與對應權重相乘得到家庭多維相對貧困評價體系綜合得分，以此作為家庭是否發(fā)生相對貧困的劃分依據(jù)。

(三)變量設計與說明

1.被解釋變量：是否為相對貧困家庭

雖然部分文獻在界定貧困標準線時認為平均數(shù)受極值的影響較大并使用中位數(shù)作為衡量標準，但由于本文被解釋變量為0-1二元變量，若使用中位數(shù)將難以直觀地體現(xiàn)目前我國相對貧困家庭總體比例，并且通過計算可知各樣本家庭多維相對貧困綜合得分分值標準差較小，數(shù)值分布較為平穩(wěn)且平均值與中位數(shù)接近，選取平均值作為衡量指標具有一定的可靠性。因此，定義相對貧困家庭為綜合得分在平均值以下的樣本，賦值為1，其余為0，作為本文的被解釋變量。

2.核心解釋變量：數(shù)字普惠金融發(fā)展水平

直接采用郭峰等(2020)[39]編制的覆蓋中國內地31個省的“北京大學數(shù)字普惠金融發(fā)展指數(shù)”衡量數(shù)字普惠金融發(fā)展水平。該指數(shù)考慮了3個維度共計33個具體指標，運用層次分析法、變異系數(shù)法等方法進行測算，最終提供了一套基本可以反映我國目前數(shù)字普惠金融發(fā)展現(xiàn)狀和演變趨勢的數(shù)據(jù)。在實證中，進一步將“數(shù)字金融覆蓋廣度”“數(shù)字金融使用深度”以及“普惠金融數(shù)字化程度”3個二級子指標、深度指數(shù)中的“支付、保險、貨幣基金、投資、信用、信貸”6個業(yè)務分類指數(shù)三級子指標分別與被解釋變量進行回歸，通過分析與比較總結出各指標的影響方向和大小，以保證基準回歸的穩(wěn)健性。在實證分析中，對上述數(shù)據(jù)進行了取對數(shù)處理。下圖1為數(shù)字普惠金融指數(shù)與各省相對貧困發(fā)生率的關系圖。由圖1可見，若不考慮其他因素，二者呈反向比例關系，即數(shù)字普惠金融發(fā)展水平越高，相對貧困發(fā)生率越低。

圖1 數(shù)字普惠金融發(fā)展水平與各省相對貧困發(fā)生率

3.控制變量

綜合考慮可能影響家庭發(fā)生相對貧困的相關因素后，借鑒已有文獻，本文主要設置了3個方面的控制變量，即地區(qū)特征變量、個人特征變量和家庭特征變量。在地區(qū)特征變量中，“財政自由度”以“地方政府預算內財政收入/預算內財政支出”表示，主要衡量地方政府財政壓力。在當今財政分權體制下，地區(qū)財政自給自足能力往往會影響教育、醫(yī)療、土地等公共服務領域，從而進一步對家庭經濟情況與生活水平產生作用；“城鎮(zhèn)化水平”以“城鎮(zhèn)就業(yè)人口占總人口的比重”表示，隨著農民進入城市的相關政策不斷放寬，農村地區(qū)勞動力過剩問題不斷緩解，城市現(xiàn)代化建設也逐步推進，大大提升了居民收入和社會發(fā)展水平；“地區(qū)經濟水平”以“人均實際GDP的對數(shù)值”表示，一般來說一地區(qū)經濟增長會促進所在地居民生活條件改善，考慮到不同省份的人口規(guī)模不同，為統(tǒng)一量綱，本文未直接采用該地區(qū)生產總值作為控制變量。在個人特征變量中，“婚姻狀況”“民族情況”“是否為黨員”均為虛擬變量，“戶主年齡”為連續(xù)變量，這些變量均來自CFPS成人問卷。在家庭特征變量中，“家庭親友鄰里關系”和“家庭規(guī)模”分別在家庭經濟問卷和家庭成員問卷中獲得。其中，“家庭親友鄰里關系”以問卷中“如果您家需要借金額較大的一筆錢(例如用于買房、經營周轉等)，首選的借錢對象會是誰”為依據(jù)進行計算。

各變量描述性統(tǒng)計如表2所示。

表2 變量描述性統(tǒng)計

四、實證檢驗

(一)基準回歸結果與分析

數(shù)字普惠金融發(fā)展水平與相對貧困的面板probit回歸結果如表3所示。列(1)顯示了模型中僅加入核心解釋變量的結果，二者呈顯著反向關系；在列(2)-(4)中分別加入宏觀層面地區(qū)特征變量、微觀層面?zhèn)€人特征變量和家庭特征變量后，結果依然顯著為負，說明從整體而言，數(shù)字普惠金融的發(fā)展確實減緩了我國相對貧困家庭的產生，假說1成立。傳統(tǒng)金融的“二八法則”意味著金融機構往往將最優(yōu)質的金融服務聚焦于20%的頂端客戶，而80%的長尾客戶則被排除在外。金融資源的不均衡配置是導致城鄉(xiāng)居民福利差異的重要原因之一，當金融資源偏向富裕群體時，資金也會從農村流向城市，從而擴大城鄉(xiāng)收入差距，加深相對貧困程度。近幾年來，得益于互聯(lián)網的不斷發(fā)展和金融形式的不斷創(chuàng)新，數(shù)字普惠金融突破了傳統(tǒng)金融服務時間和地理空間的限制，大大提升了金融資源可得性。對于農村居民、貧困人群等相對弱勢群體來說，數(shù)字普惠金融通過降低服務門檻、放松信貸約束條件等形式使其直接獲得融資資金。與此同時，金融服務網點和政策性金融產品的增加使得貧困地區(qū)物質資本獲得積累，推動了當?shù)氐慕洕l(fā)展，間接地保障了居民生活水平，從而達到減貧目的。

除了數(shù)字普惠金融發(fā)展水平外，本文選取的控制變量也對家庭相對貧困的發(fā)生產生了顯著影響。首先，就地區(qū)特征變量而言，財政自由度與城鎮(zhèn)化水平顯著為正，地區(qū)經濟發(fā)展水平顯著為負。這說明在財政分權體制下，地方政府之間良性的“標尺競爭”演變?yōu)椤斑^度競爭”，從而導致多方面惠及民生的公共服務領域財政支出效率低下；雖然隨著城市戶籍門檻不斷放低、住房保障范圍不斷擴大，農村人口正陸續(xù)脫離土地向城鎮(zhèn)集聚，但自身能力不足、社會網絡關系狹窄等問題仍不能使其擺脫相對貧困的現(xiàn)狀；一般來說，區(qū)域經濟發(fā)展水平越高，提供給居民的經濟性和非經濟性福利就越多，居民生活條件和生活環(huán)境相應提高，那么多維相對貧困發(fā)生率就會降低。其次，就個人特征而言，除婚姻狀況外，其余變量均顯著為負，從側面體現(xiàn)出家庭成員結構、財富和閱歷積累、民族及政治身份的政策紅利均可以減少家庭相對貧困狀況的發(fā)生。最后，就家庭特征而言，二者均顯著為負。當社會空間中一個家庭遭受負面沖擊，其親友鄰里便會起到分散風險的作用。同時，家庭具有規(guī)模效應，其對于整個家庭的收入與消費也會產生積極影響。

表3 數(shù)字普惠金融與相對貧困基準回歸結果

表4 數(shù)字普惠金融與家庭多維相對貧困綜合得分基準回歸結果

考慮到選取多維相對貧困得分平均值作為“家庭是否發(fā)生相對貧困”衡量標準可能會引起誤差，本文將家庭綜合得分分值作為被解釋變量再次進行回歸。結果如表4所示，數(shù)字普惠金融發(fā)展水平的提升確實可以顯著提高家庭綜合得分，進而降低家庭相對貧困發(fā)生率，與基準回歸結論一致。

表5匯報了數(shù)字金融指數(shù)二級與三級指標對家庭相對貧困發(fā)生的影響(3)由于版面限制，“數(shù)字金融使用深度”回歸結果不在表中展示，系數(shù)為-0.172 7，標準差為0.072 5，P值為0.017。?；貧w結果表明，數(shù)字金融覆蓋廣度、數(shù)字金融使用深度、普惠金融數(shù)字化程度均顯著為負。就影響效應而言，數(shù)字金融覆蓋廣度——即綁定銀行卡的第三方支付賬戶覆蓋率，對相對貧困發(fā)生率的抑制效應更強，說明這種不受地域限制、快速便捷的支付方式對于多數(shù)居民，尤其是農民等特殊群體的減貧增收作用更為明顯，能夠有效地縮小城鄉(xiāng)貧富差距。而數(shù)字金融使用深度與普惠金融數(shù)字化程度還存在一定的服務門檻，部分金融業(yè)務缺少普及性、服務成本較高，導致減貧效果降低。進一步地，在三級指標中，除了貨幣基金業(yè)務和信貸業(yè)務結果顯著為正外，其余指標會降低家庭相對貧困的發(fā)生。其中，貨幣基金業(yè)務與支付寶中的余額寶相關，主要衡量了人們使用余額寶的頻率和程度；信貸業(yè)務從個人消費貸和小微經營貸兩個角度出發(fā)，包括貸款筆數(shù)、貸款金額和貸款用戶比例三方面數(shù)據(jù)。余額寶和互聯(lián)網貸款雖然方便了居民的儲蓄和融資行為，但實證結果表明其并不能降低家庭相對貧困發(fā)生率，這可能是由于余額寶收益率高于銀行存款利率的同時也存在一定的金融風險，投資收益不足以緩解城鄉(xiāng)居民的經濟水平差距，并且貸款業(yè)務只能短時間內提升個人或企業(yè)的資金流動性，還貸對于居民來說仍是不小的經濟壓力。

表5 數(shù)字普惠金融子指標與相對貧困基準回歸結果

(二)內生性和穩(wěn)健性檢驗

1.內生性檢驗

由于數(shù)字普惠金融的普及可能降低或提高居民相對貧困水平，反過來相對貧困的發(fā)生也可能限制居民對數(shù)字金融的使用，所以本回歸存在一定的反向因果性。但由于被解釋變量采用家庭微觀數(shù)據(jù)庫，核心解釋變量為宏觀數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)本身來自兩個不同的數(shù)據(jù)庫，反向因果性大大減弱。進一步地，中國家庭追蹤調查采取了多階段、概率與規(guī)模成比例(PPS)的方法抽取，數(shù)字普惠金融指數(shù)運用了層次分析法、變異系數(shù)法等方法進行測算，都具有較高的穩(wěn)健性，同時本文相對貧困的測度考慮了16個指標并進行了標準化及熵權法賦權，所以測量誤差問題可以忽略。然而，考慮遺漏變量引起的內生性問題，雖然本文選取了具有代表性的3種不同類型控制變量，但是地區(qū)性的基礎設施建設、教育水平、風俗習慣等均可能被遺漏，因此采用工具變量估計方法來解決這一問題。

參照張勛等(2020)[40]、傅秋子和黃益平(2018)[41]等研究，選取“家庭所在地區(qū)到杭州市的球面距離”作為工具變量。之所以選擇杭州，是因為數(shù)字普惠金融指數(shù)測算數(shù)據(jù)主要來源為總部位于杭州的螞蟻金服集團，同時以支付寶為代表的數(shù)字金融起源于杭州，因此杭州的數(shù)字普惠金融發(fā)展處于領先位置，可以預期距離杭州越近互聯(lián)網金融的推廣力度越大，即杭州數(shù)字普惠金融的發(fā)展對周邊城市的影響具有正向的空間溢出效應[42]?？紤]到“家庭所在地區(qū)到杭州市的球面距離”既與數(shù)字普惠金融發(fā)展水平直接相關，又不會通過數(shù)字普惠金融的發(fā)展進而影響家庭相對貧困，滿足工具變量的兩個條件，故而可以減少遺漏變量引發(fā)的內生性問題。

根據(jù)回歸結果，2SLS中第一階段F值大于10，否定弱工具變量。表6顯示，工具變量與核心解釋變量結果均顯著，且數(shù)字普惠金融發(fā)展水平結果為負，說明排除了內生性問題后，假說1仍然成立。

表6 內生性檢驗結果

2.穩(wěn)健性檢驗

本文分別考慮了3種情況進行穩(wěn)健性的檢驗。首先，雖然2014年數(shù)字普惠金融指數(shù)子指標數(shù)據(jù)尚未完全公布，但為了驗證基準回歸中核心解釋變量結果的穩(wěn)健性，本文將2014年、2016年和2018年CFPS數(shù)據(jù)進行合并，賦值31個省份的數(shù)字普惠金融指數(shù)后擴大樣本量重新進行回歸；其次，進一步選取主觀賦權法中的AHP層次分析法代替上文采用的熵權法對多維相對貧困評價體系各指標權重進行計算，從而達到更換被解釋變量的效果；最后，本文選用人均快遞量、人均電信業(yè)務量、互聯(lián)網普及率分別衡量數(shù)字經濟中的郵政業(yè)務、電信業(yè)務及互聯(lián)網業(yè)務，使用熵權法算出權重后得到新變量從而替換原核心解釋變量。從表7中可以看出3個結果均為負，說明無論是擴大樣本量、更換被解釋變量還是核心解釋變量，回歸系數(shù)的方向以及顯著性均和前文保持一致，說明本文基準回歸具有穩(wěn)健性，數(shù)字普惠金融發(fā)展水平整體來說確實會降低家庭相對貧困的發(fā)生率。

表7 穩(wěn)健性檢驗結果

(三)異質性檢驗

如表8列(1)-(3)所示，考慮地區(qū)分布特征，本文對東、中、西部不同省份數(shù)字普惠金融減貧效應進行了回歸。其中，中、西部地區(qū)結果為負而東部地區(qū)結果為正，這可能是由于我國本身區(qū)域間經濟發(fā)展不均衡，東部地區(qū)經濟較為發(fā)達，金融資源往往集中于珠三角、長三角等東部沿海地區(qū)，居民可以選擇從原有的且發(fā)展較為完善的傳統(tǒng)金融機構獲取金融服務與產品。而本文選取的數(shù)字普惠金融指數(shù)僅統(tǒng)計基于互聯(lián)網的新型數(shù)字金融業(yè)務情況，因此實證結果體現(xiàn)為相對貧困發(fā)生率的提高。中部地區(qū)尤其是西部地區(qū)地廣人稀，規(guī)模效率水平較低，傳統(tǒng)金融機構服務對中西部地區(qū)的覆蓋程度遠不如東部地區(qū)，而數(shù)字普惠金融的發(fā)展突破了傳統(tǒng)金融服務在時間和空間上的限制，不僅能降低金融交易成本，還能有效緩解金融排斥，因此中西部地區(qū)更可能成為數(shù)字普惠金融發(fā)展的受益者。

如表8列(4)(5)所示，為考察財政狀況維度上的異質性效應，本文選用“財政自給率”進行衡量，該指標由各省一般財政預算收入與一般財政預算支出相除計算得出，根據(jù)平均值將所有樣本分為“財政自給率低”和“財政自給率高”兩類子樣本。一般來說，地區(qū)經濟發(fā)展水平與財政自給率呈正相關關系，但根據(jù)計算可以發(fā)現(xiàn)，部分位于東部經濟帶的省份其財政自給能力并不強，相反，重慶市、安徽省、湖北省等內陸地區(qū)的地方政府更能滿足轄區(qū)各項支出的需求。所以，相比經濟發(fā)展水平，財政資金在社會各項事業(yè)中分配的合理程度及運用效率是決定地區(qū)財政自給能力的關鍵?；貧w結果可知，在財政自給率高的地區(qū)，數(shù)字普惠金融發(fā)展水平對相對貧困發(fā)生的抑制效應顯著，而當?shù)胤秸斦越o能力較低時，數(shù)字普惠金融減貧效應不顯著甚至有增加貧困發(fā)生的趨勢，這是因為地方政府普及金融產品與服務的過程與當?shù)刎斦顩r直接關聯(lián)。數(shù)字普惠金融發(fā)展的關鍵不僅包括基礎通信設施和網絡文化環(huán)境的建立，還包括支付結算系統(tǒng)的建設與完善。對于自有財力充足的地區(qū)，其相比于其他地區(qū)具有更多的資金加快網絡設施的建設，從而增加該區(qū)域的網絡使用率，促進金融產品數(shù)字化。尤其是對于農村居民，財政自給率高的地方政府也擁有更多的渠道向其提供金融資源從而降低數(shù)字金融門檻，讓更多家庭享受到“數(shù)字紅利”帶來的便捷與高效，減少貧困。

如表8列(6)(7)所示，進一步考察基準回歸結果是否在產業(yè)結構維度上存在異質性效應，本文采用第三產業(yè)增加值占地區(qū)生產總值比重進行衡量。根據(jù)其平均值將所有樣本分為“第三產業(yè)基礎發(fā)達地區(qū)”和“第三產業(yè)基礎薄弱地區(qū)”兩類子樣本。由回歸結果可知，數(shù)字普惠金融發(fā)展對相對貧困發(fā)生的抑制效應顯著，并且這種效應在第三產業(yè)基礎薄弱地區(qū)更強，這可能是因為這些地區(qū)本身金融基礎設施并不完善，隨著數(shù)字技術與普惠金融的結合與發(fā)展，居民傳統(tǒng)消費模式迅速發(fā)生改變，信貸約束和信息約束的緩解提高了居民收入水平，城鄉(xiāng)經濟差距也快速縮小。然而，根據(jù)最優(yōu)金融結構理論，數(shù)字普惠金融作為一種新型的金融結構，其必須與當下發(fā)展階段的產業(yè)規(guī)模結構相匹配才能更好地發(fā)揮作用。因此，應進一步加大信息化建設和資金扶持力度，營造良好的創(chuàng)新環(huán)境以促進產業(yè)轉型，從而保證金融結構與產業(yè)結構升級的匹配度，提高數(shù)字普惠金融減貧效率。

綜上所述，異質性檢驗充分說明了數(shù)字普惠金融發(fā)展水平對家庭相對貧困的影響存在非均衡效應，假說2成立。

表8 異質性檢驗結果

(四)門檻效應檢驗

基于理論分析，數(shù)字普惠金融發(fā)展水平與家庭相對貧困程度之間存在著某一閾值或門檻，在這一臨界點前后家庭相對貧困發(fā)生率將截然不同。那么，如何識別這一門檻值便是關鍵。Hansen(1999)[43]認為針對經濟因素之間的門檻效應可以采用面板門檻回歸模型加以描述，具體到本文研究問題模型可以設定為

yit=ui+β1xit·l(qit≤γ1)+β2xit·l(γ1γ2)+Σkβkxkit+εit

(1)

其中，xit(g)是示性函數(shù)，qit為門檻變量，γ1和γ2是所要確定門檻值，并且在qit≤γ1、γ1γ2三種情況下，解釋變量xit對被解釋變量yit具有不同的影響，xkit是控制變量，β1、β2、β3和βk分別表示xit、xkit與yit的估計系數(shù)，εit為擾動項并服從獨立同分布。面板門檻值估計原理主要為保證殘差平方和(SSR)最小。

在回歸過程中，首先根據(jù)BIC信息準則估計了最優(yōu)門檻個數(shù)，結果顯示數(shù)字普惠金融發(fā)展水平對家庭相對貧困的發(fā)生影響呈非線性且共有2個門檻，其中γ1=5.415 3，γ2=5.536 3，對應數(shù)字普惠金融指數(shù)值分別為224.820 0和253.737 4。如表9所示，2個門檻將整個影響分成3個區(qū)域。在Region1中，數(shù)字普惠金融發(fā)展水平顯著為負，說明在向大眾尤其是相對弱勢群體普及金融服務、降低金融產品門檻的初級階段，減貧效應最為明顯。在這一階段，數(shù)字普惠金融利用便捷的移動終端提高了農村地區(qū)金融運行效率，通過互聯(lián)網平臺集中和利用社會閑散資金，為貧困人群提供小額信貸、農業(yè)保險等個性化產品，使得居民在短期內獲得資金，平滑消費的同時積累了物質資本，減貧增收效果明顯。而在Region2和Region3中，系數(shù)為正，這說明當數(shù)字普惠金融發(fā)展到一定水平，不同收入群體之間的差距反而加大，相對貧困程度增強。雖然農村居民享受到了更多的金融資源，但相比城鎮(zhèn)居民而言其承受金融服務成本的能力較差，短期內資金周轉的加速并不能維持長期的生活水準，也不能緩解根深蒂固的貧困狀態(tài)。然而，城鎮(zhèn)居民在融資能力等方面都更強，所以能更快地獲得數(shù)字普惠金融帶來的優(yōu)勢，進而擴大了城鄉(xiāng)差距。同時，農村居民往往缺乏一定的金融知識與意識，數(shù)字普惠金融本身的金融風險和技術風險很可能對減貧帶來不利影響?？紤]影響效應可以發(fā)現(xiàn)，Region2中的回歸系數(shù)比Region3數(shù)值大，說明隨著地區(qū)數(shù)字普惠金融指數(shù)的增長，相對貧困發(fā)生率有降低的傾向。數(shù)字普惠金融所體現(xiàn)出來的金融包容性除了能夠緩解部分居民所面臨的金融排斥，還可以通過提高整個社會的金融資源配置效率促進地區(qū)經濟增長。個人的富裕或貧困與所在地區(qū)的經濟發(fā)展水平息息相關，經濟的增長不僅可以直接改善居民生活條件，還能通過“涓滴效應”帶動周邊貧困階層或地區(qū)，從而達到減貧目的。一項政策的福利效應通常需要執(zhí)行一段時間才得以發(fā)揮，隨著居民越來越適應數(shù)字普惠金融帶來的新型消費模式，“數(shù)字鴻溝”會隨之有效地轉化為“數(shù)字紅利”，進一步促進居民收入增長，緩解相對貧困現(xiàn)狀。

控制變量均顯著且個人特征變量和家庭特征變量在3個區(qū)域中系數(shù)符號均為負。在地區(qū)特征變量中，財政自由度結果由負變?yōu)檎笥肿優(yōu)樨摚f明長期來看財政自給能力的提升可以降低家庭相對貧困的發(fā)生；城鎮(zhèn)化水平結果由正變?yōu)樨撉曳枮檎龝r系數(shù)逐漸變小，說明隨著數(shù)字普惠金融的發(fā)展，家庭減貧效應明顯；地區(qū)經濟水平結果由正變?yōu)樨摵笥肿優(yōu)檎f明雖然社會整體經濟發(fā)展變快，但利益并不能有效地惠及百姓。

表9 數(shù)字普惠金融與相對貧困雙門檻模型估計結果

為保證門檻回歸結果的穩(wěn)健性、防止相對貧困標準線設定引起結果誤差，本文將根據(jù)多維相對貧困評價體系計算出的各樣本家庭綜合得分作為被解釋變量再次進行面板門檻回歸。結果顯示2個門檻依然存在且與上文數(shù)值相同，其余變量回歸結果如表10所示。

在相對貧困的界定上，本文將各樣本綜合得分低于平均值的家庭視為處于相對貧困狀態(tài)的家庭，所以綜合得分越高所對應的家庭發(fā)生相對貧困的概率越低。根據(jù)表中結果，數(shù)字普惠金融發(fā)展水平系數(shù)由正變?yōu)樨?，說明數(shù)字普惠金融指數(shù)的不斷提高將逐步減少家庭綜合得分，從而增加相對貧困的發(fā)生概率。通過比較Region2與Region3，這種降低效應在不斷減弱，與上文結論一致，說明面板門檻回歸結果比較準確，結論具有參考價值。

表10 數(shù)字普惠金融與家庭多維相對貧困綜合得分雙門檻模型估計結果

結合實際，雖然描述性統(tǒng)計中顯示變量“數(shù)字普惠金融發(fā)展水平”平均值為5.432 8，處于兩個門檻值之間，但從整體看我國內地31個省份的取值多集中于Region1，這表明我國大部分地區(qū)正在數(shù)字普惠金融發(fā)展探索階段，該階段有助于家庭擺脫貧困，這也印證了基準回歸中核心解釋變量顯著為負的結果，即從整體角度而言數(shù)字普惠金融對多維相對貧困具有顯著的抑制效應。另外，處于Region2的共有5個省份，分別是湖北省、天津市、廣東省、江蘇省和福建省，這些地區(qū)在追求快速普及數(shù)字金融服務的過程中往往忽視了城鄉(xiāng)二元結構間固有的物質資本和人力資本差距，導致減貧效果并未完全發(fā)揮；處于Region3的共有3個省份，即浙江省、北京市和上海市，這三個省(市)正經歷數(shù)字普惠金融穩(wěn)定發(fā)展階段，該階段雖然從數(shù)據(jù)上看家庭相對貧困發(fā)生率增加，但相比于第二階段，相對貧困發(fā)生比重得到有效緩解。由于本文研究僅考察至2018年，而我國數(shù)字普惠金融擁有較大的減貧潛力，所以隨著數(shù)字普惠金融不斷發(fā)展，減貧效果有望更加顯著。

五、結論與建議

2020年后，我國減貧工作重難點將轉向兼具多維性和相對性的相對貧困問題。鑒于數(shù)字普惠金融利用先進數(shù)字技術將“金融扶貧”提升到新高度，本文在分析了數(shù)字普惠金融對相對貧困的影響及其作用機制后，通過構建多維相對貧困評價體系和面板數(shù)據(jù)模型，基于面板probit和門檻計量方法實證檢驗了數(shù)字普惠金融減貧的非均衡效應和非線性結構，研究結果表明：(1)整體而言，數(shù)字普惠金融發(fā)展能夠抑制家庭相對貧困的發(fā)生，該結論通過了內生性檢驗與穩(wěn)健性檢驗，假說1成立；(2)考慮到家庭所在東中西部地理位置、地方政府財政自給能力以及當?shù)氐谌a業(yè)發(fā)展均可能對數(shù)字普惠金融的減貧效應產生影響，分別回歸后結果指出數(shù)字普惠金融在減貧過程中確實存在三種非均衡效應，假說2成立；(3)數(shù)字普惠金融與相對貧困之間存在非線性關系，當數(shù)字普惠金融跨越自身發(fā)展水平第一個門檻后，城鄉(xiāng)差距增大，短期內體現(xiàn)為多維相對貧困發(fā)生率的增加；當達到第二個門檻值進入穩(wěn)定發(fā)展階段后，正向效應依然顯著，但相對貧困發(fā)生率有降低的傾向，假說3成立。因此，從實證中得出的主要結論是：數(shù)字普惠金融緩解相對貧困的效應是顯著的，但由于農村地區(qū)物質資本積累較差、低收入群體金融知識與金融意識匱乏，再加上金融機構的逐利本質和金融產品的風險不確定性，導致數(shù)字普惠金融的減貧作用呈非線性。與此同時，數(shù)字普惠金融發(fā)展對相對貧困的影響是有條件的，需要根據(jù)地區(qū)間金融發(fā)展基礎、財政自給能力及產業(yè)結構的差異不斷調整，從而實現(xiàn)減貧效應的最大化目標。綜上所述，隨著相對貧困問題逐漸顯露，縮小信息溝壑、防范金融風險、制定差異化數(shù)字金融發(fā)展戰(zhàn)略尤為重要。

針對上述結論，本文提出以下三點建議：第一，提升貧困群體的金融素養(yǎng)水平。首先，可以將互聯(lián)網及金融基礎知識引入義務教育制度中，完善農村教育基礎設施，加強農村教育培訓政府支持力度，強化居民對于數(shù)字普惠金融的整體認知。其次，通過公眾號、廣告欄等方式大力宣傳數(shù)字普惠金融產品和服務，讓貧困群體認識到數(shù)字普惠金融對自身生產生活可能帶來的益處。此外，金融機構應安排人員到農村或偏遠地區(qū)進行專業(yè)講解，鼓勵居民利用互聯(lián)網平臺獲取金融服務，從而解決農村居民數(shù)字金融技能不足問題。第二，強化數(shù)字普惠金融監(jiān)管體系。數(shù)字普惠金融擴大了金融服務范圍的同時也帶來了有關客戶隱私、資金安全的問題，而金融產品本身存在的金融風險也不容忽視。對此，政府部門在建立健全信息披露機制的同時應要求信息披露文件或相關政策文本簡潔明了，便于居民理解、防止信息不對稱。監(jiān)管部門應不斷改進監(jiān)管流程，提升監(jiān)管者自身能力，保證監(jiān)管體系的高效運作。金融機構應完善消費者投訴受理和處理機制，設置分層管理機構，積極響應央行新一代征信系統(tǒng)的使用。第三，推行區(qū)域差異化數(shù)字普惠金融發(fā)展計劃。由于數(shù)字普惠金融對相對貧困的影響存在非均衡效應，因地制宜地制定發(fā)展方針與策略將顯著提高減貧質量和效率。具體而言，針對傳統(tǒng)金融體系已較為完善的東部地區(qū)，應通過加大宣傳普及力度轉變居民的傳統(tǒng)觀念，使其充分認可“金融產業(yè)數(shù)字化轉型”是今后發(fā)展的必然趨勢，而中西部地區(qū)則可以通過加強金融基礎設施建設規(guī)模和提升金融服務個性化和產品創(chuàng)新，促進數(shù)字普惠金融減貧。針對財政自給能力較差的地區(qū)，國家層面在適當提高專項資金撥付比例的同時，地方政府自身應調整并完善財政支出結構和效率，防止財政資金錯配導致數(shù)字化無法充分釋放金融普惠性。針對第三產業(yè)基礎薄弱地區(qū)，應加大對以大數(shù)據(jù)、云計算為代表的信息產業(yè)、科技服務業(yè)的資金投入力度，加快產業(yè)結構升級從而促進金融結構的轉變和經濟增長，改善地區(qū)數(shù)字普惠金融的減貧增收效應。