數字普惠金融：減貧效應實證評價與助力鄉(xiāng)村振興研究

丁竹君，孫亞琴

(西北師范大學 經濟學院，蘭州 730070)

一、引言

新中國成立后，一直存在的貧困問題是制約我國經濟穩(wěn)定發(fā)展的重要因素，因而貧困減緩乃至貧困消除是全國人民的共同愿景。從1978年黨的十一屆三中全會通過《中共中央關于加快農業(yè)發(fā)展若干問題的決定》開始，我國的扶貧工作進入了新階段。經過40多年的努力，截至2020年我國實現現行標準下9 899萬農村貧困人口全面脫貧，832個貧困縣全部摘帽，12.8萬個貧困村全部出列，這一成就的背后，普惠金融功不可沒。早在2013年，黨的十八屆三中全會就將普惠金融上升為國家戰(zhàn)略。2015年，國務院印發(fā)了《推進普惠金融發(fā)展規(guī)劃(2016—2020年)》。2016年，G20峰會正式發(fā)布《G20數字普惠金融高級原則》，提倡通過數字技術推進普惠金融建設。2021年，中央一號文件首次明確提出“發(fā)展農村數字普惠金融”。2022年，中央一號文件明確提出堅決守住不發(fā)生規(guī)模性返貧底線，要大力推進數字鄉(xiāng)村建設，強化鄉(xiāng)村振興金融服務，開展金融機構服務鄉(xiāng)村振興考核評估，明確要求涉農金融機構更加優(yōu)惠、更大力度地支持鄉(xiāng)村振興，凸顯了數字普惠金融過去助力農村脫貧、現在助力鄉(xiāng)村振興的重要作用。

將數字技術應用到金融領域會大幅降低金融服務門檻，擴大金融服務覆蓋范圍，提升農村群體金融服務的可獲得性。數字普惠金融具有信息共享、交易便捷、融資低成本、服務低門檻的特點，對金融的商業(yè)模式、產品服務、組織架構等方面注入了新的活力，豐富了金融服務提供主體[1]，延伸了金融服務觸角，對促進城鄉(xiāng)金融資源均衡配置，使弱勢群體獲得更多金融資源，漸進實現從扶貧、減貧、脫貧直至鄉(xiāng)村振興意義重大。

國外學者研究認為，普惠金融通過提高窮人金融服務可得性、改善窮人的生活條件等方式來減緩貧困。數字金融的發(fā)展有利于普惠金融的推進，因此，更多的是從數字金融的角度入手研究數字金融與減貧之間的關系。如OZILI P K[2]研究了數字金融在普惠金融與金融穩(wěn)定性方面的作用，認為數字金融可以讓發(fā)展中國家和發(fā)達國家的低收入者與非固定收入者以更低成本從正規(guī)銀行獲得金融服務；LI J，WU Y，XIAO J J[3]利用中國面板數據研究數字金融對家庭消費的影響，結果表明數字金融發(fā)展能夠促進支付與交易，擴大投資渠道，增加收入，進而促進家庭消費的增長，尤其是對那些資產少、收入低、地處三四線城市的家庭而言增長效果更加明顯，這也正反映了數字金融的普惠性質。國內學界對普惠金融與減貧之間的關系研究較多，普遍認為二者具有正向關系，同時對數字普惠金融與減貧之間的關系也進行了多角度研究，如宋曉玲[4]認為數字普惠金融能夠顯著縮小城鄉(xiāng)收入差距；龔沁宜、成學真[5]認為西部地區(qū)數字普惠金融與貧困減緩呈顯著的非線性關系，且存在單一的門檻特征值；陳嘯、陳鑫[6]認為數字普惠金融在改善本地區(qū)收入差距的同時，短期內還存在顯著的溢出效應；董玉峰、陳俊興[7]認為要保障數字普惠金融減貧模式的有效運行，就要加強農村地區(qū)的數字基礎設施建設，優(yōu)化數字普惠金融服務環(huán)境，強化農村人群的數字金融能力。本文力求在分析數字普惠金融扶貧減貧脫貧機理、實證評價數字普惠金融扶貧減貧脫貧效應的基礎上，對數字普惠金融減貧脫貧、助農發(fā)展的理論邏輯進行系統(tǒng)分析，從而為防止規(guī)模化返貧、實現鄉(xiāng)村振興提供理論支撐與實踐對策。

二、數字普惠金融助力減貧與鄉(xiāng)村振興的機制分析

數字普惠金融助農脫貧與發(fā)展的機制可分為直接影響機制和間接影響機制：一方面，數字普惠金融依托數字技術提升金融服務的可獲得性和金融助農的精準性，直接助力農村脫貧與鄉(xiāng)村發(fā)展；另一方面，數字普惠金融降低資金融通成本，通過線上、線下雙渠道優(yōu)化資源配置，服務“三農”、小微企業(yè)等經濟發(fā)展薄弱領域，推動經濟實現包容性增長，進而推動城鄉(xiāng)均衡發(fā)展，促進收入公平分配，實現農村脫貧與鄉(xiāng)村振興。

(一)直接影響機制

1.通過互聯網提升金融服務的可獲得性，助力減貧

數字普惠金融利用互聯網渠道可以明顯降低弱勢群體獲取金融服務的成本，增加信貸、儲蓄、保險、理財等金融服務的可獲得性，直接助力農村減貧[7]。

(1)信貸渠道。過去，銀行的普惠金融業(yè)務往往會出現“普”而不“惠”或“惠”而不“普”的問題，而通過數字化轉型，綜合利用大數據、人工智能、區(qū)塊鏈等科技手段，則能彌補傳統(tǒng)金融服務的不足，使低收入群體獲得更多的信貸支持[8]。一方面，金融機構通過物聯網、互聯網等平臺獲得用戶的線上消費、娛樂社交、線下出行、征信等信息數據，從而全面動態(tài)了解用戶潛在金融需求和信用變動等情況，使很大一部分尚處信用空白的長尾用戶獲得金融服務，實現減貧[4-7]；另一方面，金融機構通過大數據技術，對獲取的數據信息進行分析，實現用戶識別、信用評估、風險預警、風險管控等。同時，通過人工智能技術，提高風險控制的精準度，把握風險規(guī)律，提升銀行信貸供給能力，使不被傳統(tǒng)普惠金融納入貸款范圍的用戶獲得信貸支持，增加收入，消除貧困。

(2)儲蓄渠道。數字形式的出現為低收入群體參與儲蓄拓寬了渠道。對儲蓄者來說，一方面，將閑置資金進行儲蓄，可在一定程度上限制不合理的消費行為，并為其帶來利息收入，實現資金保值增值；另一方面，弱勢人群因病致貧、因病反貧現象頻發(fā)，而且從事農業(yè)生產的農村人群易受到自然災害影響，通過儲蓄可以實現平滑消費，讓低收入者在出現重大疾病或者生產損失時，利用儲蓄資金渡過難關，增強弱勢群體的風險抵御能力。

(3)保險渠道。保險行業(yè)利用源源不斷的鮮活數據，更有針對性地洞察用戶需求，更加精準地打造成本更低的線上線下保險產品和獨特的用戶體驗，擴大低收入人群保險保障范圍。具體來說，一是通過購買人身保險，可增強農村人群抵御“因病致貧、因病返貧”風險的能力，構筑農村人群生活保障；二是通過購買財產保險、農業(yè)保險等，增強農民抵御自然災害風險的能力，防止因災返貧；三是保險業(yè)在為小微企業(yè)生產經營資產提供保障的同時，還專門為小微企業(yè)提供互聯網保險產品，如小額貸款保證保險為小微企業(yè)融資提供擔保，解決其融資難的問題。

2.通過數字科技助力精準扶貧，緩解貧困

數字科技與金融的結合創(chuàng)新了支農模式，助力實現精準減貧與發(fā)展。利用大數據完善扶貧信息系統(tǒng)，實現對扶貧對象的精準畫像與動態(tài)監(jiān)測，從而對農民群體進行精確扶貧、精確管理，并利用這樣的扶貧系統(tǒng)還可對扶貧工作的進展進行監(jiān)督，確保扶貧落到實處，提升扶貧的精細度與高效化，有效助力貧困緩解。同時，利用數字技術優(yōu)勢可將金融、電商、物流進行資源整合，打破落后地區(qū)因生產資源缺乏導致返貧的限制。在這樣的資源圈或者供應鏈上，在為落后地區(qū)提供發(fā)展資金的同時，還可依托電商平臺為這些地區(qū)農民或小微企業(yè)打開市場銷路，促進地方產業(yè)發(fā)展，打造地方產業(yè)品牌，實現地方產業(yè)脫貧和振興[7，9]。

(二)間接影響機制

1.通過促進經濟包容性增長助力減貧

數字普惠金融更具“普惠”性質，可使金融資源不斷下沉面向“三農”、弱勢群體與小微企業(yè)，從而實現更具包容性的增長。包容性增長能夠為農村地區(qū)引致更多的有效投資，促進資本積累，使農村地區(qū)有更多的資源稟賦支持自身經濟發(fā)展，創(chuàng)造就業(yè)機會，增加收入來源。包容性增長具有“涓滴效應”，即通過促進周邊經濟增長讓其產生的紅利滲透至農村地區(qū)，帶動該區(qū)域人群就業(yè)，促進產業(yè)發(fā)展，最終使經濟增長效益惠及整個社會[5-6]，由此帶來稅收增加，政府可通過轉移支付來改善相對貧困地區(qū)的福利水平，完善基礎設施建設，促進相對貧困地區(qū)發(fā)展，有效防止規(guī)?；地殻瑢崿F鄉(xiāng)村振興。

2.通過優(yōu)化城鄉(xiāng)收入分配助力減貧

首先，數字普惠金融具有多元的服務主體，通過線上、線下相結合的方式，引致更多的信貸資金到相對貧困地區(qū)，支持貧困地區(qū)經濟增長，創(chuàng)造就業(yè)機會，提高收入水平，實現收入分配公平。其次，數字普惠金融的推進可使弱勢群體接觸到更為多樣的金融產品，例如互聯網理財產品，使得弱勢群體同樣可以獲取理財收益，拓寬收入渠道。同時，數字化征信的發(fā)展促進了征信體系的完善，能夠有效緩解弱勢人群、小微企業(yè)等在借貸過程中的信息不對稱問題，從而使這些群體能夠獲得更多的信貸資金用于發(fā)展和增加收入，而收入分配的優(yōu)化意味著弱勢群體占有的社會財富增加，能夠有更多資金用于生產、投資，相對貧困狀況將得以減緩[10-11]。

需要注意的是，經濟增長帶來的貧困減緩并不是絕對的，在一定程度上還受分配制度、福利水平等多項因素的影響。在經濟增長過程中，如果富人所得遠遠大于窮人，即經濟增長伴隨收入分配惡化，那么收入分配差距加大帶來的負向影響將抵消經濟增長帶來的好處，窮人將陷入更加貧困的境地；相反，如果經濟增長更具包容性，收入分配不斷優(yōu)化，則窮人的貧困狀況也將逐漸得以緩解。綜上，數字普惠金融對減貧的影響機制如圖1所示。

圖1 數字普惠金融減貧影響機制

三、數字普惠金融減貧效應的實證分析

在對數字普惠金融減貧機制分析的基礎上，選取2011—2018年我國31個省(區(qū)、市)的面板數據作為研究樣本，利用GMM模型對數字普惠金融的減貧效應進行實證檢驗，并對減貧的作用機制進行實證分析。

(一)模型選取與構建

1.模型選取

因貧困具有較強的延續(xù)性，故模型中納入貧困的滯后變量進行考量，屬于典型的動態(tài)面板模型。動態(tài)面板模型可以通過控制固定效應有效地克服遺留變量和反向因果的問題，但將被解釋變量的滯后項作為解釋變量可能導致解釋變量與隨機擾動項相關，產生內生性問題。如果采用傳統(tǒng)的估計方法，將會導致參數估計有偏，不能很好地反映研究對象的本質。而GMM估計方法則無需對變量分布進行假定，也不需要考量隨機變量的分布信息，可以很好地克服內生性問題[6，12-13]。

GMM估計包括一階差分GMM估計和系統(tǒng)GMM估計。ARELLANO M，BOND S[14]在前人對動態(tài)面板研究的基礎上，使用所有可能的滯后變量作為工具變量，創(chuàng)立了差分GMM的估計方法，但是差分GMM估計方法會將不隨時間變化的量消除，無法估計其參數，且在T較大或者被解釋變量持續(xù)性較強的情況下會產生弱工具變量的問題，使得差分GMM模型估計的有效性大打折扣。為此，BLUNDELL R，BOND S[15]將差分方程與水平方差相結合進行GMM估計，創(chuàng)立了系統(tǒng)GMM。系統(tǒng)GMM作為差分GMM的擴展，能夠克服差分GMM在小樣本中的偏差問題，并且可以估計不隨時間變化變量的系數。系統(tǒng)GMM估計的原理如下：

yit=δyit-1+γXit+μi+εit。

(1)

式(1)為動態(tài)面板模型，其中，yit為被解釋變量，yit-1為被解釋變量滯后項，δ為滯后項系數，γ為k×1階回歸系數向量，Xit為k×1階解釋變量的列向量，μi為非觀測截面?zhèn)€體固定效應，εit為隨機擾動項。i表示第i個樣本，t表示年份；i=1，2，…，N；t=1，2，…，N。

在動態(tài)面板模型基礎上進行一階差分，得到式(2)差分GMM估計：

Δyit=αΔyit-1+βΔXit+Δεit。

(2)

其中，yit-1為εit-1的函數。通常把yit-2，Δyit-2作為工具變量，它們與Δyit-1高度相關，而與Δεit則不相關。

在此基礎上，采用下列矩條件：

(3)

εi(a)的表達式為

(4)

設置目標函數：

Hf(a)。

(5)

其中，權重H為某一正定矩陣，目標函數極小化時的參數估計量，即系統(tǒng)GMM的估計量。

作為一致估計，GMM模型要求原模型擾動項無自相關，且要求工具變量具有嚴格的外生性，因此需要進行Arellano-Bond檢驗以及Sargan檢驗，分別檢驗序列相關及工具變量有效性的問題。BOND S R，HOEFFLER A，TEMPLE J R W[16]提出系統(tǒng)GMM估計值的有效性可由OLS估計值和FE估計值來判斷，由于OLS估計通常高估滯后項系數，而FE估計又會低估滯后項系數，所以認為當系統(tǒng)GMM滯后項估計值位于二者區(qū)間時即為有效。

2.模型構建

根據對數字普惠金融減貧機理以及模型選取的分析，本文采用系統(tǒng)GMM進行分析，構建動態(tài)面板模型如下[12-13]：

povit=α0+β1povit-1+β2difiit+β3rgdpit+

β4insit+γXit+λi+μt+εit。

(6)

其中，下標i代表各省份，下標t代表各年份。被解釋變量pov衡量貧困程度；difi為數字普惠金融指數，代表數字普惠金融發(fā)展水平；rgdp衡量地區(qū)經濟發(fā)展水平；ins表示收入分配差距；X代表其他控制變量，包括產業(yè)結構(is)、城鎮(zhèn)化水平(urban)、財政支農水平(fs)、教育水平(edu)和經濟開放程度(open)。λ表示不可觀測的地區(qū)個體效應，μ為不可觀測的時間效應，ε為誤差項。

(二)變量選取與數據說明

1.變量及指標選取

(1)貧困減緩(pov)。本文采用貧困發(fā)生率來衡量貧困程度，其中貧困發(fā)生率采用地區(qū)城鄉(xiāng)低保人口總和占總人口的比重計算求得[8，13]。

(2)數字普惠金融發(fā)展水平(difi)。北京大學數字金融研究中心從數字金融的數字化程度、使用深度和覆蓋廣度3個維度編制了“北京大學數字普惠金融指數”，為數字普惠金融相關研究提供了可參考的數據[3-6，13，17]。本文采用2011—2018年的省級數據來衡量我國數字普惠金融發(fā)展水平。

(3)經濟增長水平(rgdp)。本文選用GDP增長率來衡量一個地區(qū)的經濟發(fā)展水平。經濟增長可以帶來資本積累，創(chuàng)造更多的就業(yè)機會，改善貧困群體福利水平；經濟增長還存在“涓滴效應”，使貧困群體受益[13]。

(4)收入分配(ins)。本文分別選用城市與農村居民人均可支配收入的比值來衡量城鄉(xiāng)收入分配差距。收入分配差距擴大意味著經濟增長帶來的好處多流向富人階層，不利于貧困減緩[13]。

(5)其他控制變量。產業(yè)結構(is)。產業(yè)結構的優(yōu)化利于各產業(yè)之間協調發(fā)展，推動經濟實現高質量增長，帶動更多的就業(yè)，且產業(yè)結構的不斷優(yōu)化能夠推動貧困地區(qū)實現產業(yè)脫貧，降低單一農業(yè)生產的脆弱性，提高貧困群體的收入保障。本文選取第二、三產業(yè)增加值與GDP的比值來衡量產業(yè)結構[5-6]。城鎮(zhèn)化水平(urban)。城鎮(zhèn)化水平的提高會減少農村剩余勞動力，促進城鄉(xiāng)金融資源的公平分配，使農民收入來源多樣化，但人口的過度轉移又會導致農村勞動力短缺，阻礙農村經濟發(fā)展，進而影響農村金融發(fā)展。因此，城鎮(zhèn)化是否促進貧困減緩有待驗證，本文將選用城鎮(zhèn)人口占地區(qū)總人口的比重來衡量城鎮(zhèn)化水平[6]。財政支農水平(fs)。財政支農水平的提高有利于推進農村基礎設施建設，推動地方產業(yè)發(fā)展，從而帶動經濟增長，促進就業(yè)。因此，一般而言，地方財政對“三農”的支持力度越大，越有利于推動地區(qū)貧困的減緩。本文選取財政支農支出占財政總支出的比重來衡量財政支農水平，其中財政支農支出指地方政府對農林水事務的支出。教育水平(edu)。教育水平的提升有利于人力資本的積累，貧困群體也可以通過提升受教育水平增強其就業(yè)的競爭力，獲得更高收入水平的工作，從而利于貧困減緩。本文采用地方教育財政支出占總財政支出的比重來衡量教育水平[5-6，12]。經濟開放水平(open)。經濟開放能夠促進具有比較優(yōu)勢產業(yè)的地區(qū)發(fā)展，從而實現這類地區(qū)的貧困減緩，但是對沒有優(yōu)勢產業(yè)且相關資源稟賦缺乏的地區(qū)而言，經濟開放可能帶來負向影響。本文采用地區(qū)進出口貿易總額占GDP的比重來衡量經濟開放水平，其中地區(qū)進出口貿易總額用當年加權平均匯率折算為人民幣數值[4，6，12]。

2.數據說明

本文原始數據源于國家統(tǒng)計局、各省統(tǒng)計年鑒、《金融統(tǒng)計年鑒》等。為保證數據的一致性和平穩(wěn)性，對絕對性變量取自然對數處理，以提高分析結果的穩(wěn)健性。各變量通過統(tǒng)一處理后的描述性分析結果如表1所示。

表1 各變量描述性統(tǒng)計

(三)實證結果與分析

1.面板單位根檢驗

對面板數據進行實證分析時，為避免出現“偽回歸”，需要對面板數據進行單位根檢驗，以分析數據的平穩(wěn)性。本文采用 HT檢驗方法對面板數據的平穩(wěn)性進行檢驗，檢驗結果如表2所示。

表2 單位根檢驗結果

由HT檢驗結果可知，非平穩(wěn)變量 urban 和fs在一階差分后得到平穩(wěn)數據，其他變量在原階即為平穩(wěn)數據。

2.模型主要估計結果

表3中列(1)～列(3)分別為混合面板估計、固定效應估計和系統(tǒng)GMM估計分析結果，當系統(tǒng)GMM估計被解釋變量滯后變量的系數位于混合面板估計和固定效應估計之間時，系統(tǒng)GMM模型估計結果有效。由回歸結果可知，系統(tǒng)GMM貧困發(fā)生率滯后變量系數為0.914，位于混合面板估計和固定效應估計結果之間，因此說明采取系統(tǒng)GMM估計是有效的。同時，模型通過了Sargan檢驗和序列相關性檢驗，說明模型設定是有效的。

表3 數字普惠金融減貧的實證結果

由系統(tǒng)GMM的回歸結果可以得知，貧困指標的一階滯后項高度顯著，說明貧困具有較強持續(xù)性，即前一期的貧困狀況會對當期產生影響。數字普惠金融指數與貧困發(fā)生率指標系數顯著為負，說明數字普惠金融有利于貧困減緩，且數字普惠金融指數的減貧系數小于經濟增長的減貧系數，符合實際情況。

經濟增長與貧困發(fā)生率呈負相關關系，與理論及機理分析結果相符。

3.模型穩(wěn)健性檢驗

為了進一步驗證數字普惠金融對貧困減緩的有效性，本研究采用逐漸加入控制變量的方法，在表4 列(2)～列(6)中逐次加入產業(yè)結構、城鎮(zhèn)化、支農水平、教育水平以及經濟開放程度等指標。由表4的回歸結果可知，在逐次加入其他控制變量的過程中，并沒有改變數字普惠金融指數與貧困指標的負相關關系，并且始終保持顯著，這就說明分析結果穩(wěn)健有效，數字普惠金融的發(fā)展是有利于貧困減緩的。

表4 數字普惠金融減貧的實證結果(穩(wěn)健性檢驗)

續(xù)表4

對于其他控制變量，產業(yè)結構、城鎮(zhèn)化、支農水平、教育水平與貧困發(fā)生率呈負相關關系，而經濟開放程度與貧困發(fā)生率正相關。

產業(yè)結構(is)的優(yōu)化有利于推動產業(yè)扶貧實現由“輸血式”向“造血式”轉化。當前，我國大力推動脫貧地區(qū)特色產業(yè)發(fā)展，就是為脫貧地區(qū)創(chuàng)造新的經濟增長點，從而實現永久性脫貧。

城鎮(zhèn)化(urban)伴隨著農村人口向城市的轉移，有利于城鄉(xiāng)資源稟賦的公平分配，從而改善農村人口的福利狀況。當前，我國推進城鄉(xiāng)融合發(fā)展，城鎮(zhèn)化建設與鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略提速，將持續(xù)有效助力貧困減緩。

財政支農水平(fs)的高低反映了政府扶貧的態(tài)度。近年來，我國對“三農”領域大力實行減稅降費，同時對特色產業(yè)給予財政補貼，力求實現產業(yè)扶貧脫貧。

教育水平(edu)的提高有利于積累人力資本。多年來，我國不斷推進義務教育，一直秉持“扶貧”先“扶智”，從根本上化解致貧的因素。

經濟開放水平(open)與貧困發(fā)生率正相關，但未通過顯著性檢驗，說明貿易自由化對貧困減緩影響甚微。

4.數字普惠金融減貧效應的影響機制檢驗

由影響機理分析可知，數字普惠金融可以通過經濟增長和收入分配渠道間接助力貧困減緩，因此，對數字普惠金融發(fā)展減貧的作用機制進行驗證，分別以經濟增長指標和收入分配指標作為被解釋變量進行系統(tǒng)GMM回歸，并構建如下模型：

rgdpit=α0+β1rgdpit-1+β2difiit+β3insit+γXit+λi+μt+εit，

(7)

insit=α0+β1insit-1+β2difiit+β3rgdpit+γXit+λi+μt+εit。

(8)

表5中列(1)和列(2)為式(7)和式(8)的系統(tǒng)GMM分析結果，分別對數字普惠金融與經濟增長、收入分配的關系進行驗證。結果表明，模型通過了序列自相關以及過度識別檢驗，說明系統(tǒng)GMM模型估計方法可行，估計值真實有效。

第(1)列估計結果顯示，數字普惠金融與經濟增長顯著正相關，說明數字普惠金融發(fā)展能夠促進經濟增長，即間接減貧機制得到驗證。經濟增長的一階滯后項與其顯著正相關，說明經濟增長具有較強延續(xù)性，因為上一期的經濟增長可以為本期進行資本累計，同時有利于構建一個穩(wěn)定可持續(xù)的經濟增長環(huán)境。收入分配與經濟增長正相關，說明在短期內可以通過犧牲收入分配的公允性來拉動經濟增長，但從實際的社會發(fā)展角度而言是不可取的，因為收入分配的加劇不利于社會公平穩(wěn)定。

第(2)列估計結果顯示，數字普惠金融與收入分配顯著負相關，說明數字普惠金融發(fā)展有利于縮小收入分配差距，即間接減貧機制也得到驗證。收入分配的一階滯后項、經濟增長指標與收入分配差距顯著正相關，說明前期收入分配的不平等程度同樣會對本期收入分配產生影響，而經濟增長會在一定程度上拉大收入分配差距。產業(yè)結構、城鎮(zhèn)化及經濟開放水平與收入分配呈負相關，即這些指標有利于收入分配的優(yōu)化；教育水平與收入分配呈正相關，而我國財政教育支出分配存在城市遠遠大于農村的失衡現象，可能因此對貧困減緩產生負向影響；最后，支農水平與收入分配負相關，但未通過顯著性檢驗。

表5 數字普惠金融減貧的影響機制檢驗

四、結論與政策建議

(一)研究結論

基于我國2011—2018年31個省(區(qū)、市)的面板數據，利用GMM模型對數字普惠金融的減貧效應進行實證檢驗，發(fā)現貧困指標的滯后變量高度顯著，說明貧困具有較強的代際傳遞特征，呈現較強的延續(xù)性，從而使得當期貧困會受到前期貧困因素積累的影響，致使貧困地區(qū)減貧難度加大。因此，只有通過各方努力不斷將金融資源下沉，促進貧困地區(qū)資本積累，才能有效避免陷入貧困或脫貧后又返貧的惡性循環(huán)，從而真正步入鄉(xiāng)村振興的軌道。

數字普惠金融指數與貧困發(fā)生率呈顯著負相關且在不斷加入其他控制變量時，回歸結果仍然呈顯著負相關，說明分析結果較為穩(wěn)定可靠，數字普惠金融的發(fā)展能夠有效助力貧困減緩直至消除貧困，實現鄉(xiāng)村振興。數字普惠金融減貧機制分為直接影響機制和間接影響機制。在間接影響機制中，經濟增長與貧困減緩負相關，收入差距與貧困減緩正相關，說明經濟增長可以減緩貧困，而收入分配的加大會導致貧困加劇。在其他控制變量中，產業(yè)結構、城鎮(zhèn)化水平、財政支農水平和教育水平與貧困發(fā)生率呈負相關，說明可以通過優(yōu)化產業(yè)結構、提升城鎮(zhèn)化水平、提高財政支農水平、加大教育支出等來助力貧困減緩，防止返貧，實現鄉(xiāng)村振興。

數字普惠金融指數與經濟增長指標正相關，與收入分配指標負相關，說明數字普惠金融發(fā)展可以促進經濟包容性增長，且有利于收入分配的優(yōu)化，從而促進貧困減緩，消除貧困。根據間接作用機制回歸結果，產業(yè)結構的優(yōu)化、城鎮(zhèn)化水平的提升能夠在促進經濟增長的同時縮小收入分配差距。因此，我國可以通過推進產業(yè)結構優(yōu)化以及城鎮(zhèn)化建設來實現城鄉(xiāng)融合發(fā)展，助力產業(yè)扶貧與鄉(xiāng)村振興。

總之，改革開放以來，黨中央、國務院組織和動員各行各業(yè)各方面力量，經過40多年的不懈努力，歷經體制變革大規(guī)模緩解貧困階段、經濟高速增長下的開發(fā)式扶貧階段、扶貧攻堅階段、全面建設小康社會中的扶貧開發(fā)階段與鞏固成果脫貧攻堅階段，實現了農村貧困人口全面脫貧的偉大勝利。而在這一進程的重要節(jié)點即2013年，將數字普惠金融上升為國家戰(zhàn)略助力減貧，顯著加速了脫貧攻堅戰(zhàn)役的進度，也為數字普惠金融在助力鄉(xiāng)村振興的過程中發(fā)揮更好的作用提供了現實依據。

(二)相關政策建議

根據研究結論，數字普惠金融已經助力完成了減貧脫貧，還要助力防止返貧與實現鄉(xiāng)村振興，主要通過加強金融業(yè)數字化建設、優(yōu)化數字金融生態(tài)環(huán)境、落實好金融支持政策、促進經濟增長與縮小收入差距來實現。

1.增強數字普惠金融的服務供給能力

弱勢群體對金融的需求同樣是多樣化的，因此，金融行業(yè)必須多角度、多元化、多手段提供各類低成本金融產品，提升金融服務的可獲得性。

(1)加快涉農金融服務主體的數字化轉型。我國金融科技發(fā)展水平已居世界前列，銀行助力“三農”發(fā)展責無旁貸。商業(yè)銀行應加快業(yè)務經營的數字化轉型，運用大數據和云計算技術，創(chuàng)新互聯網產品與服務模式，形成線上線下一體化經營。作為支持“三農”發(fā)展主力軍的地方金融機構更應迅速跟進，通過以大帶小的方式加快銀行等中小金融機構數字化轉型，不斷將傳統(tǒng)業(yè)務進行線上集成改造，形成互聯網環(huán)境下的高效觸客服務，實現業(yè)務線上化、資產數字化、運營智能化、平臺開放化、辦理高效化，運用數字普惠金融手段解決涉農金融服務痛點、難點、愁點問題，提高農村金融承載能力，增強農民金融服務的可得性，提升農業(yè)產業(yè)現代化水平。

(2)加快數字普惠金融業(yè)務的拓展步伐。要在提升數字化技術能力和風險控制能力的前提下，不斷為客戶創(chuàng)造更多、更直接、更快捷、更現實的金融市場價值。其一，將數字普惠金融與現代農業(yè)產業(yè)鏈有機結合。通過將產業(yè)鏈中各環(huán)節(jié)的資金需求與相匹配的數字金融服務有效銜接，提升數字普惠金融的精準化服務水平，有效降低融資成本，解決融資貴的問題。其二，圍繞“三農”的不同需求，開發(fā)地域針對性較強、符合本地區(qū)農業(yè)農村發(fā)展實際情況的金融應用程序。這樣一來，一方面，可以向本地區(qū)不同收入的農民、農業(yè)經營主體、小微企業(yè)提供流程簡化、高效快捷的金融服務，不斷通過線上化服務積累數據；另一方面，可以為農民提供諸如購買理財、電子國債、股票等智能化的金融服務，切實解決農民額度小、碎片化、與農業(yè)生產周期高度相關的融資需求。其三，持續(xù)加強數字普惠金融產品創(chuàng)新，以滿足鄉(xiāng)村振興需求。目前，金融機構助力鄉(xiāng)村振興還存在許多現實挑戰(zhàn)。比如，種植業(yè)、養(yǎng)殖業(yè)、農村旅游業(yè)、勞務輸出等產業(yè)受自然環(huán)境、新冠肺炎疫情和市場供求的影響較大，農戶對期貨、保險等產品理解不深，使其收入不夠穩(wěn)定，影響銀行貸款支持的信心；部分農戶征信意識淡薄，還款意識不強，導致銀行還款逾期率過高；保險業(yè)信息不對稱現象相當嚴重，如套?，F象頻發(fā)這種道德風險使得保險公司被迫進行提高保費、降低賠付率、縮小投保人范圍等逆向選擇，降低了農村居民購買保險的積極性。對此，金融機構應創(chuàng)新迭代數字普惠金融產品，針對農村地區(qū)發(fā)展現狀因地制宜，一鎮(zhèn)一策、一村一策，加強應用場景建設，有效增加數字普惠金融服務的供給。例如，通過衛(wèi)星遙感、云計算、大數據、IOT等新型數字技術識別和監(jiān)測農作物、牲畜等生長情況，建立智能數字風險把控模型，對其產量和價值進行估算，為農戶設定個性化、實用化的信貸額度、貸款利率與還款周期。中小銀行應立足本地村鎮(zhèn)，開發(fā)具有針對性的數字普惠金融產品，支持地方特色產業(yè)發(fā)展，還可就近與電商開展合作，積極搭建集金融、產業(yè)、電商、物流于一體的農村數字普惠金融平臺。創(chuàng)新金融機構電商助農模式，與政府、基金公司、互聯網公司、直播平臺等合作，為農村地區(qū)特色農產品、特色商品、特殊勞務創(chuàng)建互聯網宣傳銷售平臺。建立區(qū)域特色農戶線上服務平臺，為廣大農村居民提供專屬的線上結算服務、理財業(yè)務等，這樣才能讓數字普惠金融服務覆蓋到所有農村地區(qū)的“長尾群體”，從而帶動農村地區(qū)整體經濟發(fā)展。

(3)充分釋放互聯網金融機構創(chuàng)新服務活力。新型互聯網金融機構在大數據、云計算、區(qū)塊鏈、人工智能等領域優(yōu)勢明顯，擁有龐大的客戶消費群體和消費數據，對推進“互聯網+金融+助農”模式不可替代[6，14]。因此，應充分激發(fā)新型互聯網金融機構在資源整合、數字技術運用等方面的創(chuàng)新活力，通過整合電商、物流、信貸、保險等資源，發(fā)展基于農業(yè)產業(yè)鏈的助農模式，通過對農業(yè)產業(yè)鏈上下游企業(yè)及農戶的數據分析，建立資金需求與產品需求數據庫，連接關聯企業(yè)與農戶的供求信息，確保前期資金來源有保障，后期產品銷路可暢通，從而形成多方共贏的局面，助力實現產業(yè)發(fā)展和鄉(xiāng)村振興。

(4)擴大農村地區(qū)互聯網保險覆蓋范圍[11]。在全面推進鄉(xiāng)村振興的道路上，為有效防止因病返貧、因疫情返貧、因災返貧現象發(fā)生，要利用好互聯網渠道將保險服務持續(xù)向農村地區(qū)推進，不斷擴大保險服務的覆蓋面，增強農民群體的風險保障?？山Y合不同地域的特色產業(yè)，開發(fā)推廣專門的特色農產品種植保險，為當地產業(yè)發(fā)展保駕護航。在保險審核、理賠等流程中要更多地運用數字技術，提高保險理賠效率，降低保險理賠成本，以便更好地服務于“三農”。針對各地區(qū)的農業(yè)發(fā)展風險點，設計面向農村、面向農田、面向農民的數字普惠保險產品，增加農村居民抵御自然風險的能力。加強銀行與保險行業(yè)公司的合作，通過計算機視覺識別、人工智能反欺詐等手段提高保險機構對農、林、畜等產品的風險辨識與監(jiān)管能力，有效分擔銀行的信貸風險，引導更多資本向農村地區(qū)投放。

(5)落實好匹配有力的財政金融支持政策。2020年新冠肺炎疫情暴發(fā)，波及諸多領域，尤其對建筑、餐飲、物流、娛樂、旅游等行業(yè)影響更大，而這些行業(yè)往往是進城務工人員就業(yè)務工的主陣地，必然會對其收入產生很大影響，由此可能造成的局部返貧問題甚至規(guī)模性返貧問題不容忽視。政府層面應當及早考慮，適時出臺相應的特殊補貼政策與金融制度安排。一是鼓勵和引導農民工留鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)。近3年來，世界糧食出現了供求緊張的局面，主要糧食產品價格上漲連續(xù)刷新紀錄，種糧的收益顯著提高。既要考慮糧食安全又要考慮農民利益，國家就要因勢利導精準施策，一方面繼續(xù)提高對種糧戶的直接補貼，另一方面繼續(xù)按保護價敞開收購，以增加農民土地收入。二是支持和引導規(guī)?；⑷a業(yè)向農村地區(qū)特別是城市近郊區(qū)域轉移。以增添農村經濟動能，激發(fā)農村經濟活力，帶動農村小微企業(yè)發(fā)展，促使農業(yè)產業(yè)有效升級，農產品轉化升值，產銷緊密銜接，農民收入持續(xù)增長。三是落實2022年中央一號文件的各項要求。對涉農金融機構要加大支農支小再貸款、再貼現力度，實施更加優(yōu)惠的存款準備金政策；對受疫情影響較大的農村與小微企業(yè)給予補貼救助或延期還本付息；完善農商行治理機制，完善鄉(xiāng)村振興金融服務統(tǒng)計制度，積極推進金融機構服務鄉(xiāng)村振興考核評估。

2.優(yōu)化農村地區(qū)數字普惠金融生態(tài)環(huán)境

數字普惠金融要更好地服務于農村地區(qū)，需要相對完善的基礎設施與良好的金融生態(tài)環(huán)境。(1)不斷擴大農村地區(qū)的網絡覆蓋面。我國農村地區(qū)居民居住分散，使得網絡建設和維護成本較高，實現網絡全覆蓋的難度較大，數字普惠金融全方位服務也因此受阻。對此，政府應當加大財政投入，加快偏遠農村地區(qū)網絡基礎設施建設，相關部門也要督促運營商加大網絡提速降費的力度，減輕困難人群使用網絡的費用負擔。同時，也要加大移動智能終端的普及，讓更多的困難人群享受數字金融帶來的便捷服務[18]。(2)推進農村地區(qū)的支付體系建設。要利用好互聯網渠道，在農村地區(qū)積極推廣非現金支付。要立足于農戶的實際需求，因地制宜地開發(fā)真正的惠農支付產品。要擴大移動支付、網絡支付等新型支付方式的覆蓋面以及應用場景，形成商業(yè)銀行支付器具、惠農網點與第三方支付共存的農村支付體系。要推進助農服務點與村級電子商務服務站點合作共建、資源共享的融合發(fā)展。(3)完善農村信用體系建設。要充分利用好電商、物流等互聯網企業(yè)積累的涉農信用數據，對現有征信體系進行完善與補充，發(fā)揮大數據在信息集合與處理中的優(yōu)勢，納入多維度數據作為信用考核標準，實現數據信息的互聯互通，以便更好地發(fā)揮信用數據的價值。要整合涉農數據，搭建信息共享平臺，實現信用數據資源共享。對符合標準的村鎮(zhèn)銀行、涉農互聯網金融服務平臺等要逐步接入征信體系，以緩解這些金融機構與農戶之間的信用缺失和信用不對稱問題，提升金融服務的可獲得性[19]。

3.培養(yǎng)金融消費者權益保護能力

(1)加大數字普惠金融宣傳教育力度。要加大對農村群體的數字普惠金融宣傳教育，培養(yǎng)金融消費者的數字技術基礎知識與金融素養(yǎng)，提高自我風險防范意識。金融機構在推廣線上金融產品的同時，也要擔負起宣傳與教育的責任，聯動地方政府進鄉(xiāng)進村進戶普及數字普惠金融知識及操作技能。同時，可選取一些典型風險案例進行宣講，以增強農戶的風險識別與防范能力[6，18]。

(2)完善數字普惠金融消費者權益保護機制。要加強對農民群體的個人金融信息保護，提升金融機構技術安全水平，妥善保管好用戶個人資料及交易信息。針對農民群體平均受教育水平不高、對數字金融產品了解程度較低的情況，金融機構對其互聯網產品的內容、免責條款，與農民群體利益相關的信息充分披露，并要開設暢通的投訴渠道，切實保護好農民群體的數字金融消費權益。

4.完善數字普惠金融監(jiān)管體系

要調動各類金融機構參與數字普惠金融建設的積極性，使各類金融機構充分發(fā)揮市場主導作用。政府部門要加強貨幣政策、財稅政策的指引，發(fā)揮其積極的引導和激勵作用。同時，相關監(jiān)管部門也要不斷探索和完善數字普惠金融的監(jiān)管體系建設，與時俱進創(chuàng)新監(jiān)管方式，為數字普惠金融健康有序推進奠定基礎。

(1)加強政府政策引導和激勵作用。要推動數字普惠金融的持續(xù)發(fā)展，需要政府和市場協同發(fā)揮作用。政府部門主要是通過政策引導和財政補貼的方式引導金融機構的服務重心繼續(xù)下沉。要鼓勵金融機構創(chuàng)新符合“三農”、小微企業(yè)等需要的互聯網小額信貸產品。針對“三農”、小微企業(yè)征信數據不足、缺乏有效抵押物的情況，利用好互聯網數據，適當放寬考量維度。對“三農”、小微企業(yè)的貸款可適當放寬不良貸款率要求，完善盡職免責制度，引導信貸資金向“三農”、小微企業(yè)傾斜。要引導各金融機構共同搭建普惠金融信用信息服務平臺、助農服務平臺等數字化金融基礎設施服務平臺，以搭建平臺的方式，鼓勵更多金融機構參與到數字普惠金融建設中來。財稅政策也要發(fā)揮好杠桿作用，對有金融科技創(chuàng)新與研發(fā)需求的企業(yè)要予以一定的財稅支持與補貼，重點促進以移動互聯網、云計算、大數據、人工智能為代表的創(chuàng)新型企業(yè)的發(fā)展，鼓勵金融科技創(chuàng)新[20]。

(2)加強對數字普惠金融的監(jiān)管力度[21]。在新型數字技術快速發(fā)展的當下，各項金融產品創(chuàng)新層出不窮，但也衍生了新的風險，出現監(jiān)管漏洞、監(jiān)管空白，在侵害消費者權益的同時，也在一定程度上威脅著金融體系的安全穩(wěn)定運行。對此，相關監(jiān)管部門要從市場準入、市場運營、市場退出等各環(huán)節(jié)進行立體式監(jiān)管。在監(jiān)管過程中要做到多部門分工協作，落實監(jiān)管職責，填補監(jiān)管漏洞和監(jiān)管空白。既要制定適度寬松的監(jiān)管政策鼓勵創(chuàng)新，也要不斷完善監(jiān)管體制，做到“依法監(jiān)管、適度監(jiān)管、分類監(jiān)管、協同監(jiān)管、創(chuàng)新監(jiān)管”。同時，也應建立互聯網金融風險防控體系，加大對數字普惠金融的監(jiān)督管理、風險監(jiān)測以及懲處力度，嚴守不發(fā)生系統(tǒng)性金融風險的底線。