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    數(shù)字普惠金融對多維貧困減緩影響研究

    2022-11-25 05:11:10林佳敏
    山東青年政治學院學報 2022年6期
    關(guān)鍵詞:普惠維度變量

    林佳敏

    (福州大學 數(shù)學與統(tǒng)計學院,福州 350108)

    一、引言

    貧困問題貫穿著人類社會發(fā)展,解決貧困是國際社會共同的責任和追求,緩解貧困問題在發(fā)展中國家尤為重要。作為世界上體量最大的發(fā)展中國家,我國在脫貧攻堅過程中貢獻了寶貴的中國經(jīng)驗,并取得了階段性的成功,截至2020年,我國已全面實現(xiàn)消滅絕對貧困。然而,由于貧困問題的復(fù)雜性,我國在深入推進脫貧攻堅的過程中,嚴峻的挑戰(zhàn)和壓力依然存在。雖然絕對貧困已被消滅,但貧困問題并未徹底得到解決。隨著經(jīng)濟社會的發(fā)展、人均可支配收入的提高,脫貧攻堅的主要任務(wù)逐漸從消滅絕對貧困過渡到緩解相對貧困。必須指出,貧困并不單指收入方面,還包括經(jīng)濟能力、發(fā)展能力以及生活標準等各個維度的福利是否被剝奪。收入以外其他維度的福利剝奪情況反映了我國脫貧攻堅目前面臨的多維態(tài)勢。建立解決多維貧困的長效機制是新時期扶貧政策所需要研究的重點課題。

    近年來,由于能夠充分發(fā)揮科技優(yōu)勢,彌補傳統(tǒng)普惠金融的不足,政界、學術(shù)界紛紛將目光轉(zhuǎn)移到數(shù)字普惠金融上,數(shù)字普惠金融的發(fā)展儼然成為反貧困研究的熱點問題。數(shù)字普惠金融是對傳統(tǒng)金融與普惠金融的升級,利用數(shù)字化手段彌補傳統(tǒng)普惠金融的劣勢,其本質(zhì)仍然屬于普惠金融范疇。傳統(tǒng)普惠金融往往受到空間地理的制約,無法真正發(fā)揮其普惠性,數(shù)字普惠金融能夠運用數(shù)字化手段將傳統(tǒng)普惠金融服務(wù)的覆蓋面積擴大,提高金融服務(wù)對特定人群,尤其是貧困群體的觸達,同時也降低了金融機構(gòu)提供金融資源所需的人力、物力成本。鑒于此,本文希望通過實證方法檢驗數(shù)字普惠金融對多維貧困減貧的效果,并探尋可能的影響路徑。

    基于上述背景,本文將中國家庭追蹤調(diào)查(CFPS)數(shù)據(jù)與北大數(shù)字普惠金融指數(shù)相結(jié)合,探討數(shù)字普惠金融的發(fā)展在減緩多維貧困過程中的作用。首先,基于全樣本的實證分析發(fā)現(xiàn),從人均收入水平來看,絕對貧困已經(jīng)基本消除,數(shù)字普惠金融的發(fā)展能夠緩解家庭的多維貧困狀況;其次,數(shù)字普惠金融的多維減貧效果在城鎮(zhèn)與農(nóng)村之間存在差異,農(nóng)村家庭相比于城鎮(zhèn)家庭而言,數(shù)字普惠金融的減貧效果更為顯著;最后,分析該減貧效應(yīng)的傳導(dǎo)機制,數(shù)字普惠金融的發(fā)展能夠促進居民的創(chuàng)業(yè)行為,從而改善居民的多維貧困現(xiàn)象。

    本文的邊際貢獻在于:第一,從多維視角來分析數(shù)字普惠金融的減貧效果,并分城鄉(xiāng)兩個群體考察區(qū)域差異性;第二,在數(shù)據(jù)處理方面,利用微觀數(shù)據(jù)從家庭的經(jīng)濟能力、發(fā)展能力、生活標準三個維度上構(gòu)建多維貧困指數(shù),再將多維貧困指數(shù)與宏觀數(shù)據(jù)相匹配;第三,以居民的創(chuàng)業(yè)決策為中介變量,研究數(shù)字普惠金融減緩多維貧困的影響機制。

    二、文獻綜述與研究假設(shè)

    貧困問題亙古以來都是一個復(fù)雜和綜合的社會問題,人類對貧困的認識也隨著經(jīng)濟社會的發(fā)展不斷在延伸。貧困的概念也由簡單的收入多寡逐漸過渡到能力貧困。阿馬蒂亞森(1976)提出了能力貧困的概念,他指出居民貧困歸根結(jié)底是其能力和權(quán)利受到限制。[1]在此觀點上,森進一步發(fā)展了以能力貧困為基本理論的多維貧困體系,國內(nèi)外關(guān)于多維貧困的研究也大多基于森的多維貧困理論而展開。目前國內(nèi)外的多維貧困研究主要有以下幾個方面:第一,多維貧困的測算。學者們基于CFPS、CHARLS、CHNS以及相關(guān)課題組實地調(diào)研等各類數(shù)據(jù)來源測算家庭或個人的多維貧困程度,包括收入水平、就業(yè)能力、生活水平、教育水平、健康水平等方面。[2]第二,多維貧困致貧因素的探究。在宏觀層面上,主要考察了人口規(guī)模結(jié)構(gòu)、戶籍制度[3]、勞動供給[4]、基本公共服務(wù)[5]等方面的致貧因素。在微觀層面上,研究戶主的個人特征、家庭規(guī)模[6]以及家庭的社會資本對農(nóng)村多維貧困的影響[7]。第三,多維貧困的減貧政策與途徑研究。貧困治理中宏觀政策能夠起到促進的作用,例如財政支持[8]、農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)[9]。

    大量文獻研究發(fā)現(xiàn),普惠金融對改善貧困具有顯著的正向作用[10];數(shù)字技術(shù)奠定了數(shù)字金融發(fā)展的基石,而數(shù)字金融又為經(jīng)濟包容性增長提供了一個新的方向[11]。隨著科技的發(fā)展與進步,數(shù)字普惠金融應(yīng)運而生,它是普惠金融與數(shù)字技術(shù)結(jié)合下的一種新型金融,對減貧也具有一定的作用。傳統(tǒng)普惠金融往往受到空間、地理的限制,未能讓所有居民都享受到金融的普惠性,但數(shù)字普惠金融能夠利用數(shù)字技術(shù)將原先因身處邊遠山區(qū)而受到金融排斥的貧困群體納入目標客戶,利用金融資源讓他們自身實現(xiàn)“自救式”脫貧,從而減緩個體或特定群體的家庭貧困狀況,[12]數(shù)字普惠金融拓寬了傳統(tǒng)金融服務(wù)的深度和廣度,減輕家庭貧困程度[13];在降低農(nóng)村家庭的貧困廣度的同時還在一定程度上縮小了城鄉(xiāng)差距[14],也緩解了貧困群體的融資約束,拓寬他們的創(chuàng)業(yè)融資渠道[15]。王倩和張晉嶸(2022)從微觀角度出發(fā)證明了在中國農(nóng)村,數(shù)字普惠金融在一定程度上推動了農(nóng)民的創(chuàng)業(yè)。[16]陳清華等(2022)從宏觀層面上出發(fā),檢驗了數(shù)字普惠金融通過影響企業(yè)創(chuàng)新來促進經(jīng)濟增長[17]。韓文龍和唐湘(2021)基于省級面板數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn),數(shù)字普惠金融的發(fā)展刺激了家庭的創(chuàng)業(yè)行為[18]。綜上可見,數(shù)字普惠金融的發(fā)展能夠一反以往簡單粗獷的“輸血式”扶貧,推動貧困群體的創(chuàng)業(yè)水平,從而實現(xiàn)“造血式”扶貧。

    對相關(guān)文獻進行梳理發(fā)現(xiàn):(1)研究數(shù)字普惠金融的多維減貧效果多從宏觀角度出發(fā),利用微觀層面數(shù)據(jù)的分析和檢驗比較缺乏,且微觀層面的研究大都以農(nóng)村貧困人群為主體,忽略了城鎮(zhèn)邊緣人群的貧困狀況以及可能存在的城鄉(xiāng)差異性;(2)對貧困的測度還比較簡單,通常利用人均收入來反映宏觀的貧困狀況,而對微觀家庭貧困狀態(tài)的關(guān)注不足,較少研究從多維貧困的角度探討數(shù)字普惠金融的減貧影響;(3)對數(shù)字普惠金融與多維貧困緩解中存在的機理探究較少。

    鑒于數(shù)字普惠金融對多維貧困的影響,本文提出研究假設(shè):

    H1:數(shù)字普惠金融對多維貧困具有減緩作用,但該作用存在著城鄉(xiāng)差異。

    H2:數(shù)字普惠金融能夠通過提升居民的創(chuàng)業(yè)意愿達到多維減貧效果。

    三、研究設(shè)計

    (一)數(shù)據(jù)來源與樣本選擇

    本文實證分析所使用的數(shù)據(jù)來源于三部分。首先,家庭層面上構(gòu)建與測算多維貧困指數(shù)的數(shù)據(jù)來源于中國家庭追蹤調(diào)查數(shù)據(jù)(CFPS),該數(shù)據(jù)由北京大學中國社會科學調(diào)查中心編制,能夠從微觀視角觀察中國社會、經(jīng)濟問題,樣本涉及25個省,具有良好的全國代表性。由于最近一期調(diào)查數(shù)據(jù)官方還未完全發(fā)布,本文選用上一輪調(diào)查數(shù)據(jù)即2018年追蹤調(diào)查數(shù)據(jù)進行分析,剔除樣本中缺失值與極端值后,經(jīng)過樣本篩選,最終得到的有效樣本為11,159個。其次,使用螞蟻金服集團同北京大學編制的中國數(shù)字普惠金融指數(shù)衡量各省份數(shù)字普惠金融的發(fā)展情況。第三部分數(shù)據(jù)是宏觀層面上控制變量,原始數(shù)據(jù)來自《中國統(tǒng)計年鑒》以及各省份《統(tǒng)計年鑒》。

    (二)模型變量與指標

    1. 多維貧困的衡量

    國內(nèi)外現(xiàn)有關(guān)于多維貧困指數(shù)的計算大多是基于A-F雙界。在指標的權(quán)重選擇上,有學者采用等權(quán)重法[19],也有部分學者采用非等權(quán)重法[20],借鑒以往研究,本文參考Alkire和Foster的雙界限法,采用等權(quán)重的A-F法構(gòu)造多維貧困指數(shù),選取經(jīng)濟能力、發(fā)展能力、生活標準三個維度共8個指標測算居民多維貧困的程度,具體步驟如下:

    首先,確定家庭在各維度上的貧困剝奪情況。A-F雙界法利用兩個臨界值來識別貧困:臨界值z和臨界值k?,F(xiàn)假設(shè)樣本中有N個家庭,本文選擇了三個維度對家庭的貧困狀況進行判斷。每個家庭i在指標j上的貧困情況由xi,j結(jié)合臨界值z進行識別,具體操作為:當xi,j

    其次,對d個維度下的指標進行賦權(quán),權(quán)數(shù)為ωj,本文采用的是等權(quán)重法。依據(jù)賦權(quán)計算家庭i的加權(quán)剝奪總分,用ci表示,計算公式:

    最后,確定第二個臨界值k,并將各家庭加權(quán)剝奪總分ci與該臨界值k進行比較,若ci>k,則判定該家庭遭受的貧困程度超過了臨界值,此時可以認定家庭i是處于多維貧困情況之下。多維貧困各指標設(shè)計及權(quán)重如表1所示。

    表1 多維貧困指數(shù)的構(gòu)建

    完成了對家庭多維貧困狀況的初步判斷之后,為深入衡量家庭的多維貧困狀態(tài),本文基于A-F理論構(gòu)建多維貧困指數(shù)體系。

    多維貧困廣度(H):表示樣本中處于多維貧困狀況的家庭占所有家庭的比率。計算方法:

    其中,q為發(fā)生多維貧困的家庭數(shù),N是樣本總數(shù),該指標計算簡便,能反映群體中貧困人群的多少,但對家庭戶福利剝奪程度的衡量不精準。

    多維貧困深度指數(shù)(MP):表示根據(jù)權(quán)重調(diào)整后的多維貧困發(fā)生率,計算方法:

    A稱為平均缺失份額,表示家庭被剝奪的維度數(shù)與多維貧困家庭數(shù)之比。多維貧困深度指數(shù)將平均缺失份額與貧困人口相結(jié)合,是對多維貧困廣度指數(shù)的補充,能夠更深入地反映貧困家庭的福利缺失水平。

    將家庭分為城鎮(zhèn)和農(nóng)村兩組,橫向?qū)Ρ瘸擎?zhèn)與農(nóng)村的多維貧困程度,參考以往文獻,取k值為0.3。

    表2 城鄉(xiāng)多維貧困指數(shù)

    從表2可以看出,我國多維貧困呈現(xiàn)出城鄉(xiāng)差異性。城鎮(zhèn)居民多維貧困發(fā)生率為10.23%,農(nóng)村家庭多維貧困發(fā)生率為27.18%,城鎮(zhèn)家庭的多維貧困深度為4.89%,農(nóng)村家庭的多維貧困深度為7.70%,說明多維貧困現(xiàn)象在城鄉(xiāng)均有體現(xiàn),但農(nóng)村的多維貧困狀況無論從廣度還是深度來看遠比城鎮(zhèn)嚴峻。原因在于相較于城鎮(zhèn),農(nóng)村地區(qū)經(jīng)濟貧弱、基礎(chǔ)設(shè)施落后、教育水平較低、自然環(huán)境惡劣、就業(yè)面受限,從而更容易造成深度貧困現(xiàn)象。

    現(xiàn)將各維度進行分解,分析單維貧困的發(fā)生情況,如表3所示。

    表3 各指標貧困發(fā)生率

    從表3可以看出,無論是城鎮(zhèn)地區(qū)還是農(nóng)村地區(qū),如果僅考慮人均收入這一維度,貧困發(fā)生率并不高,尤其是城鎮(zhèn)地區(qū),收入貧困發(fā)生率僅為1.43%,這與我國當前打贏脫貧攻堅戰(zhàn)的大背景相符。從教育水平、失業(yè)情況、健康情況等指標可以觀察到,城鄉(xiāng)地區(qū)仍有相當一部分家庭的經(jīng)濟能力和發(fā)展能力受到限制。從各維度的貧困發(fā)生率可以說明,傳統(tǒng)以單一收入維度衡量貧困的方法在新時代已不適用,僅僅從收入這一維度識別貧困家庭,將會忽視許多家庭在生活標準、發(fā)展能力、經(jīng)濟能力上存在的貧困。

    分維度觀察,農(nóng)村家庭各指標的貧困發(fā)生率普遍高于城鎮(zhèn)家庭,特別是生活標準維度下的兩項指標:生活燃料和做飯用水的貧困發(fā)生率遠高于城鎮(zhèn)家庭。這從側(cè)面說明了農(nóng)村地區(qū)的基礎(chǔ)設(shè)置落后、自然環(huán)境相對惡劣。而數(shù)字普惠金融相較于傳統(tǒng)普惠金融,其中一個優(yōu)勢在于數(shù)字普惠金融并不需要設(shè)立眾多物理網(wǎng)點,換言之,其在減貧過程中不受空間地理位置的限制,提高金融服務(wù)的可得性,緩解因地理位置受限而導(dǎo)致的金融排斥現(xiàn)象,讓金融服務(wù)能夠更好地惠及群眾,特別是處于交通不發(fā)達的農(nóng)村地區(qū)的貧困人群。

    2. 數(shù)字普惠金融發(fā)展程度

    本文的核心解釋變量為數(shù)字普惠金融發(fā)展程度,采用的是省級層面上北京大學數(shù)字普惠金融發(fā)展指數(shù),為了減緩異方差性,本文對該指數(shù)進行對數(shù)化處理。

    3. 中介變量

    本文的中介變量為家庭的創(chuàng)業(yè)決策。不確定性是創(chuàng)業(yè)行為的一大特征,創(chuàng)業(yè)的風險往往無法由一個人來承擔,因此本文將個人的創(chuàng)業(yè)行為界定為一項家庭行為,使用CFPS2018問卷中的“過去一年內(nèi),您家庭是否有成員從事個體私營活動,或者您家庭內(nèi)是否有成員開辦私營企業(yè)”為根據(jù)構(gòu)建“創(chuàng)業(yè)決策”這一虛擬變量作為中介變量。

    4.工具變量

    為了減輕模型存在的內(nèi)生性問題,本文使用工具變量對研究結(jié)果的穩(wěn)健性進行檢驗。本文分別從宏觀和微觀層面上選取了兩個工具變量。首先,宏觀層面上,數(shù)字普惠金融的發(fā)展存在著較強的空間聚集性和收斂特性,相鄰地區(qū)的數(shù)字普惠金融發(fā)展程度正在日益趨同,并以杭州為中心向周邊擴散。因此,認為家庭所在省與浙江省的距離可能會與數(shù)字普惠金融的發(fā)展相關(guān)[21]。同時,地理區(qū)位因素是不受任何主觀因素影響的純外生性變量,與家庭多維貧困不存在直接意義上的關(guān)系,和其他家庭或個人特征因素也不相關(guān)。故本文借鑒張勛等(2020)[22]、李牧辰等(2020)[23]、陳池波等(2021)[24]和徐光勝等(2022)[25]的做法,選取“被調(diào)查家庭所在省的省會到杭州市球面距離”為工具變量。其次,在微觀層面上,家庭過去對郵電費用的支出與后續(xù)家庭采納數(shù)字技術(shù)具有較強的關(guān)聯(lián)性,而歷史時期的郵電費用支出與該家庭的多維貧困狀況關(guān)聯(lián)度不高,具有外生性,所以本文借鑒了張景娜和張雪凱(2020)[26]的方法,采用“2012年家庭郵電支出”作為另一個工具變量。

    5. 控制變量

    參考已有研究成果[27]本文控制了以下影響多維貧困的因素:第一,戶主層面。戶主的個人情況對家庭是否處于貧困具有很大影響,所以本文選取了包括戶主性別、年齡、是否為中共黨員、受教育程度、婚姻狀況為控制變量。但CFPS數(shù)據(jù)庫中并未明確戶主,本文使用對家庭財務(wù)信息最熟悉的成員作為戶主。第二,家庭層面。家庭成員的構(gòu)成情況對多維貧困有重大的影響,本文控制了家庭規(guī)模、老年人撫養(yǎng)比、兒童占比等變量。第三,區(qū)域?qū)用妗^(qū)域的經(jīng)濟發(fā)展程度能夠影響家庭減貧的困難程度,本文控制了家庭所在區(qū)域、城鎮(zhèn)化水平、人口比重、地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展情況等變量。加入不同層面的控制變量,以保證模型的穩(wěn)健性。

    上述變量的詳細介紹見表4。

    表4 變量說明

    (三)模型設(shè)定

    1. 為了檢驗研究假設(shè)H1,使用如下模型:

    povertyi=α0+α1lnfini+α2contronlsi+εi

    (1)

    其中,被解釋變量poverty使用家庭i被剝奪得分ci(k)所替代,解釋變量lnfin代表數(shù)字普惠金融發(fā)展程度,controls是表2中的控制變量。如果假設(shè)H1得到驗證,則lnfin的系數(shù)為負,數(shù)字普惠金融的發(fā)展能夠減緩家庭多維貧困程度。

    2. 為了檢驗中介效應(yīng),本文使用如下模型:

    entrepreneuri=β0+β1lnfini+β2controlsi+μi

    (2)

    povertyi=γ0+γ1lnfini+γ2entrepreneuri+γ3contronlsi+θi

    (3)

    首先對式(1)進行回歸,α1代表了數(shù)字普惠金融的發(fā)展對多維貧困影響的總效應(yīng)。接著對式(2)進行回歸,計算數(shù)字普惠金融與家庭創(chuàng)業(yè)意愿的關(guān)系,其中β1代表了家庭創(chuàng)業(yè)行為受數(shù)字普惠金融的影響程度。最后對式(3)進行回歸,γ2表示在控制了數(shù)字普惠金融發(fā)展程度之后,創(chuàng)業(yè)水平對家庭多維貧困程度的影響,系數(shù)γ1表示在控制創(chuàng)業(yè)意愿之后,數(shù)字普惠金融發(fā)展對多維貧困的直接效應(yīng)。其中β1γ2/α1表示該中介效應(yīng)的強度。

    四、實證結(jié)果分析

    (一)描述性統(tǒng)計分析

    根據(jù)表5全樣本描述性統(tǒng)計,家庭多維貧困剝奪得分的均值為0.1878,標準差為0.1508。從全樣本角度來看,2018年中國家庭的多維貧困程度并不高,這說明脫貧攻堅取得了較大的成果。除此之外,其他各控制變量分布合理。

    表5 全樣本描述性統(tǒng)計

    根據(jù)表6城鄉(xiāng)分組描述性統(tǒng)計,農(nóng)村家庭的多維貧困狀況更為嚴峻,數(shù)字普惠等發(fā)展程度要略落后于城鎮(zhèn)家庭。不僅如此,大多數(shù)控制變量在城鎮(zhèn)和農(nóng)村兩組樣本中有明顯差異,例如農(nóng)村家庭中戶主的教育程度低于城鎮(zhèn)家庭、家庭需要撫養(yǎng)的兒童和老年人數(shù)量要高于城鎮(zhèn)家庭,目前我國城鄉(xiāng)二元化的現(xiàn)象依然存在,這也是家庭多維貧困較為嚴峻的根本所在。

    表6 分組描述性統(tǒng)計

    (二)數(shù)字普惠金融對多維貧困減貧效果分析

    本文首先檢驗提出的假設(shè)H1,即檢驗數(shù)字普惠金融對多維貧困的減貧效果,并進行城鄉(xiāng)異質(zhì)性分析。相關(guān)回歸結(jié)果列于表7,表7中(2)(3)列將樣本分為了城鎮(zhèn)和農(nóng)村兩個地區(qū)。

    表7 數(shù)字普惠金融對多維貧困影響的回歸結(jié)果

    從統(tǒng)計結(jié)果可以看出,控制相關(guān)變量后,數(shù)字普惠金融對多維貧困的影響為負,并且這種效應(yīng)在1%的水平下顯著有效。由此可見,隨著數(shù)字普惠金融的發(fā)展,家庭多維貧困的情況得到改善。從分組回歸結(jié)果可以看出,在城鎮(zhèn)與農(nóng)村,數(shù)字普惠金融的發(fā)展都能做到減緩多維貧困的效果,但農(nóng)村家庭的多維減貧受數(shù)字普惠金融發(fā)展的影響更大?;貧w結(jié)果進一步說明,數(shù)字普惠金融能夠突破空間地理的限制,讓先前因地理環(huán)境受限的貧困群體享受到金融服務(wù),利用金融資源擺脫多維貧困。

    觀察各控制變量,城鎮(zhèn)與農(nóng)村家庭的控制變量符號一致并符合預(yù)期。值得關(guān)注的是家庭層面上家庭老年人撫養(yǎng)比這一控制變量。相比于農(nóng)村家庭,城鎮(zhèn)家庭的老年人占比系數(shù)較小,說明在城鎮(zhèn)家庭中,老年人的數(shù)量對多維貧困的影響并沒有農(nóng)村地區(qū)嚴重。原因在于農(nóng)村地區(qū)的社會養(yǎng)老保險措施尚未完善,農(nóng)村贍養(yǎng)老人成本遠高于城鎮(zhèn),這也是數(shù)字普惠金融未來的發(fā)展方向,為農(nóng)村養(yǎng)老保險的完善奠定金融基礎(chǔ)。

    綜合以上分析,本文假設(shè)H1得以驗證。

    (三)穩(wěn)健性檢驗

    本文將宏觀數(shù)據(jù)與微觀家庭數(shù)據(jù)相結(jié)合來分析數(shù)字普惠金融的減貧效果,可以減少模型內(nèi)生性問題,為進一步明確二者之間存在的效應(yīng),本文使用了工具變量估計方法,以保證數(shù)字普惠金融的發(fā)展與多維貧困減緩存在著因果關(guān)系。

    首先,對工具變量進行檢驗。第一階段回歸的F值大于10,表明本文所選取的工具變量是有效的。其次,表8報告了兩階段最小二乘估計中第二階段的回歸結(jié)果。從估計結(jié)果上看,使用了工具變量進行回歸后,數(shù)字普惠金融的系數(shù)依然為負,表明數(shù)字普惠金融的發(fā)展的確能夠減緩家庭的多維貧困。綜上,本文估計的結(jié)果是穩(wěn)健的,沒有受到過多的內(nèi)生性干擾。

    表8 數(shù)字普惠金融對多維貧困影響的回歸結(jié)果

    (四)數(shù)字普惠金融影響多維貧困的機制分析

    多維貧困群體的信貸約束因數(shù)字普惠金融發(fā)展的同時得到一定程度上的緩解,數(shù)字普惠金融利用先進的數(shù)字技術(shù),將居民征信數(shù)字化,緩解貧困人群因缺少抵押信物而導(dǎo)致的金融排斥現(xiàn)象,讓更多貧困人群能夠享受到金融的普惠性,利用金融資源實現(xiàn)自救式脫貧。

    表9是檢驗中介效應(yīng)的回歸結(jié)果,(5)列顯示創(chuàng)業(yè)決策的系數(shù)顯著為正,表明數(shù)字普惠金融的發(fā)展能夠顯著提升居民創(chuàng)業(yè)意愿水平。(6)列核心解釋變量、中介變量的系數(shù)在1%的水平顯著為負,表明數(shù)字普惠金融的進步以及家庭創(chuàng)業(yè)意愿的提升對減緩多維貧困存在著直接推動的作用。根據(jù)系數(shù)計算中介效應(yīng)為:0.3135*-0.0499/-0.3462=0.0452。

    表9 數(shù)字普惠金融影響多維貧困的中介效應(yīng)研究

    綜上可知,數(shù)字普惠金融發(fā)展程度可以促進家庭的創(chuàng)業(yè)水平,創(chuàng)業(yè)意愿越強,對多維貧困的減緩效果就越好,本文提出的H2得到實證支持。

    五、結(jié)論與建議

    本文基于中國家庭追蹤調(diào)查(CFPS)、北大數(shù)字普惠金融指數(shù)以及各省份統(tǒng)計年鑒數(shù)據(jù),考察數(shù)字普惠金融的發(fā)展對多維貧困的影響,并研究了該影響的城鄉(xiāng)差異,在此基礎(chǔ)上進一步探討可能存在的中介效應(yīng)。研究發(fā)現(xiàn):第一,目前我國脫貧攻堅取得了階段性的成就,若僅從人均收入貧困指標來看,絕對貧困已基本消除。但從經(jīng)濟能力、發(fā)展能力以及生活標準分維度觀察,仍有部分居民處于多維貧困之中,并且農(nóng)村地區(qū)的多維貧困現(xiàn)象更為嚴重。第二,數(shù)字普惠金融的發(fā)展能夠顯著減緩家庭的多維貧困程度,在農(nóng)村貧困群體中,這種減貧的效果更為顯著。第三,本文挖掘了數(shù)字普惠金融至多維貧困減貧的中介效應(yīng),發(fā)現(xiàn)數(shù)字普惠金融的進步能夠提升家庭創(chuàng)業(yè)意愿,為貧困群體利用金融資源擺脫多維貧困提供了可能性。

    基于以上研究結(jié)論,提出如下政策啟示:

    第一,建立科學有效的多維貧困識別體系。政府在實施以收入貧困為主導(dǎo)扶貧工作的同時,也要針對扶貧工作的復(fù)雜性,建立起科學有效的多維度貧困人口識別體系,將衡量貧困人口的標準從以往單一的收入維度過渡到多維識別。在衡量家庭貧困過程中,具體可以從家庭的經(jīng)濟能力、發(fā)展能力、生活標準等維度出發(fā)將收入與其余非收入福利指標結(jié)合,以精準識別貧困人群,做到精準扶貧、精準脫貧。同時,針對城鄉(xiāng)多維貧困存在的差異性這一客觀事實,政府應(yīng)統(tǒng)籌相關(guān)扶貧政策和扶貧目標,建立科學有效的城鄉(xiāng)多維貧困評價標準體系,在鄉(xiāng)村地區(qū)進行脫貧攻堅的同時,也不能忽視城鎮(zhèn)邊緣人群存在的多維貧困問題。

    第二,加強數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),深化數(shù)字普惠金融的多維減貧效應(yīng)。數(shù)字普惠金融的發(fā)展及其多維減貧作用的發(fā)揮需要以強大、開放和高效的基礎(chǔ)設(shè)施為依托。相較于城鎮(zhèn)地區(qū),數(shù)字普惠金融在農(nóng)村的減貧效果更優(yōu)異,但目前農(nóng)村地區(qū)的各項基礎(chǔ)設(shè)施,尤其是數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施較為落后,而數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)是提高普惠金融服務(wù)水平,提升金融產(chǎn)品使用效率以及供給質(zhì)量的基本前提。針對數(shù)字技術(shù)在城鄉(xiāng)的差異性,重點要完善農(nóng)村地區(qū)的互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)建設(shè),提高偏遠地區(qū)互聯(lián)網(wǎng)普及率,縮小因城鄉(xiāng)基礎(chǔ)設(shè)施差異而造成的“數(shù)字鴻溝”,導(dǎo)致減貧效果的差異化。同時,國家也可以牽頭三大運營商,對處于多維貧困的群體進行專項補貼,在確保數(shù)據(jù)能夠穩(wěn)定傳輸?shù)耐瑫r,降低該群體的上網(wǎng)資費。

    第三,強化數(shù)字普惠金融,推動貧困群體“自救式”扶貧。在推動數(shù)字普惠金融發(fā)展的過程中,特別要注重提升多維貧困群體的自主發(fā)展能力。深化數(shù)字普惠金融體系改革,尤其是要加強數(shù)字普惠金融對創(chuàng)業(yè)的支持作用,將家庭創(chuàng)業(yè)活動與數(shù)字普惠金融有效銜接起來,推動數(shù)字普惠金融高質(zhì)量發(fā)展。各金融機構(gòu)在計算成本與控制風險的前提下,應(yīng)推出創(chuàng)新型的金融形式,大力支持家庭的創(chuàng)業(yè)活動,充分提高居民的發(fā)展能力。同時,利用數(shù)字化推進信用評估體系改革,緩解貧困群體信貸約束,拓寬貧困人群創(chuàng)業(yè)融資渠道。面向貧困人群,可以納入除收入、資產(chǎn)以外的信用信息,緩解金融資源因信息不匹配而造成的供需不平衡的現(xiàn)象。將各平臺的信息通過數(shù)字化手段共享整合,以此達到信息對稱的目的,拓展更多的信貸業(yè)務(wù),進一步緩解多維貧困人口的金融排斥,優(yōu)化貧困群體的創(chuàng)業(yè)環(huán)境,提供相關(guān)金融服務(wù),釋放貧困人口的創(chuàng)業(yè)潛力、提升他們的創(chuàng)業(yè)水平。同時,針對家庭中存在健康貧困和社保貧困等現(xiàn)象,要充分挖掘數(shù)字普惠金融對二者的改善效應(yīng),維持普惠金融精準扶貧、精準脫貧的可持續(xù)性發(fā)展。

    本文亦存在不足。第一,度量多維貧困程度的Poverty指標存在一定的缺陷,未來可以針對各維度構(gòu)建更加完美的評價標準。第二,對數(shù)字普惠金融的多維減貧機制的研究還不夠深入,后續(xù)可以再深入研究其存在的影響機制。

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