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數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)對數(shù)字普惠金融發(fā)展的影響研究
——基于“寬帶中國”戰(zhàn)略的準(zhǔn)自然試驗

2024-01-02 03:05:08逯鵬飛
山西農(nóng)經(jīng) 2023年22期
關(guān)鍵詞:寬帶中國估計量普惠

□逯鵬飛

(吉林財經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計學(xué)院,吉林 長春 130117)

當(dāng)今,我國正處在鄉(xiāng)村高質(zhì)量發(fā)展與數(shù)字化交匯期,是鄉(xiāng)村振興發(fā)展的關(guān)鍵時期。自“寬帶中國”試點政策頒布以來,全國各地數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)取得了巨大成效。根據(jù)《國務(wù)院關(guān)于印發(fā)“寬帶中國”戰(zhàn)略及實施方案》的通知,我國初步建成了適用于國家經(jīng)濟(jì)發(fā)展的基礎(chǔ)建設(shè),廣大鄉(xiāng)村也在數(shù)字化方面取得了巨大的突破,基本實現(xiàn)寬帶進(jìn)鄉(xiāng)入村,行政村通寬帶比例達(dá)到95%。聯(lián)合國在2005 年提出普惠金融這一概念,我國在普惠金融的推廣方面進(jìn)行了大量的嘗試。隨著我國金融體系的日趨完善,普惠金融的發(fā)展也日益成熟,但是我國在金融和數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)方面仍存在一些問題,集中體現(xiàn)為普惠金融和數(shù)字鄉(xiāng)村的發(fā)展模式較為粗放,精細(xì)程度不夠,究其原因是受農(nóng)戶認(rèn)知水平、受教育程度和科學(xué)技術(shù)水平等因素的影響。

數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)方面,現(xiàn)有研究主要集中在數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)與“三農(nóng)”問題、數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級和數(shù)字鄉(xiāng)村的內(nèi)生發(fā)展模式等方面[1-4]。數(shù)字普惠金融研究主要集中在與傳統(tǒng)金融的對比以及數(shù)字普惠金融與城鎮(zhèn)化發(fā)展影響方面[5-6]。

本研究創(chuàng)新之處主要體現(xiàn)在以下兩方面,一是研究了數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)與數(shù)字普惠金融發(fā)展之間的影響關(guān)系,從而為我國今后鄉(xiāng)村發(fā)展和數(shù)字普惠金融的發(fā)展提供相應(yīng)的參考;二是在研究方法上采用雙重差分法等前沿方法進(jìn)行實證分析。

1 數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)對普惠金融發(fā)展影響的模型設(shè)定

1.1 模型設(shè)定

本研究以我國285 個地級城市2011—2019 年的面板數(shù)據(jù)為基準(zhǔn),將“寬帶中國”試點政策作為數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)的一項準(zhǔn)自然試驗,虛擬變量的設(shè)置依據(jù)是將“寬帶中國”試點城市賦值為1,而將非試點城市賦值為0;時間虛擬變量的設(shè)置依據(jù)是將試點設(shè)立當(dāng)年及以后年份賦值為1,其余年份賦值為0。參照劉傳明和馬青山(2020)[7]的相關(guān)研究,將多期DID 模型構(gòu)建如下。

式中:Fiai,t為被解釋變量,代表城市i在t年的數(shù)字普惠金融發(fā)展程度;DIDi,t為數(shù)字鄉(xiāng)村政策的虛擬變量;xi,t為一組控制變量,包括消費(fèi)水平、人口規(guī)模城市、工資水平和就業(yè)水平;ηt為時間固定效應(yīng),ui為個體固定效應(yīng),εit為隨機(jī)擾動項。α1為研究的核心固定參數(shù),代表數(shù)字興村建設(shè)對數(shù)字普惠金融的凈效應(yīng)。

1.2 變量設(shè)定和數(shù)據(jù)說明

變量設(shè)定和數(shù)據(jù)說明見表1。

表1 變量定義

1.3 變量的描述性統(tǒng)計

從表2 可以看出,各變量的觀測值都為2 565 個,除了數(shù)字普惠金融綜合指數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差較大外,其他的各個指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)差都比較小,各地差異不大。

表2 描述性統(tǒng)計

2 數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施對普惠金融發(fā)展影響的實證檢驗

2.1 平行趨勢檢驗

如圖1 所示,通過比較數(shù)字鄉(xiāng)村政策實施前后普惠金融的變動趨勢發(fā)現(xiàn),在數(shù)字鄉(xiāng)村政策實施之前,試驗組和控制組城市數(shù)字普惠金融發(fā)展程度不存在顯著差異;在政策實施之后,試驗組城市和控制組城市的數(shù)字普惠金融發(fā)展的差異越來越大,這說明DID模型通過平行趨勢檢驗,適合采用多期雙重差分法評估數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)對普惠金融發(fā)展的影響。

圖1 平行趨勢檢驗

2.2 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

從表3 可以看出,無論將4 個控制變量加入與否,在時間固定效應(yīng)與個體固定效應(yīng)基礎(chǔ)上,數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)試點政策均對數(shù)字普惠金融發(fā)展有著顯著促進(jìn)效果。未加入控制變量(模型一),數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)對于數(shù)字普惠金融發(fā)展的影響系數(shù)為1.385,且在5%水平上顯著;加入控制變量(模型二),數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施對于數(shù)字普惠金融發(fā)展的影響系數(shù)為10.890,且在1%水平上顯著。

表3 數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)對數(shù)字普惠金融發(fā)展影響的基準(zhǔn)回歸

2.3 異質(zhì)性處理效應(yīng)診斷

在應(yīng)用DID 模型進(jìn)行分析的過程中,存在“先處理VS 后處理”的情況,“先處理”的個體盡管已經(jīng)存在處理效應(yīng),但在分析過程中仍然可能會被當(dāng)作處理組。若“先處理VS 后處理”所產(chǎn)生的加權(quán)平均值的權(quán)重過大,會使雙向固定回歸估計產(chǎn)生偏誤,影響TWFE估計量的回歸結(jié)果;反之,則生成的偏誤相對較小,對最終的估計結(jié)果的影響相對較小。Andrew Goodman-Bacon(2021)[8]提出的診斷偏誤方法有負(fù)權(quán)重診斷、培根分解以及同質(zhì)性處理效應(yīng)的假設(shè)檢驗。

本研究使用DID 進(jìn)行實證評估數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)對數(shù)字普惠金融發(fā)展的動態(tài)影響效應(yīng),涉及到多期多組數(shù)據(jù)。為防止結(jié)果出現(xiàn)偏誤,此處借鑒學(xué)者提出的方法,以Bacon 分解作為一種穩(wěn)健性檢驗方法。Bacon分解將雙向固定效應(yīng)的DID 估計量分解為各部分的加權(quán)平均值,具體見表4、表5。本研究涉及到三類數(shù)據(jù)組,即未處理組、早期處理組和后期處理組,根據(jù)前文分析,一般認(rèn)為未處理過的對照組為好的對照組。

表4 DI D估計量

表5 Bacon 分解結(jié)果

表5 中,數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)對城市數(shù)字普惠金融的影響中有90.5%的影響來自于處理組和未處理的對照組,有4.0%的影響來自早期處理組與后期處理的對照組,有5.5%的影響來自后期處理組與早期處理的對照組。可見大部分影響都是未處理組作為對照組來進(jìn)行反事實檢驗得到的結(jié)果,直接導(dǎo)致了本研究雙向固定效應(yīng)估計量最終平均處理效應(yīng)為正,進(jìn)一步進(jìn)行Bacon 權(quán)重分解。

圖2 中,橫軸表示權(quán)重,縱軸表示單個水平DID估計量,水平橫線代表雙向固定效應(yīng)模型真實估計量??梢钥闯鲈谒綑M線之上的估計量所占權(quán)重比較大,下方的三角點效應(yīng)為負(fù),權(quán)重基本為0,對于估計量的平均處理效應(yīng)基本沒有產(chǎn)生影響。

圖2 培根分解權(quán)重

3 穩(wěn)健性檢驗

本研究隨機(jī)抽取某一年作為城市i被設(shè)立為試點的時間,將該過程重復(fù)1 000 次,進(jìn)行安慰劑穩(wěn)健性檢驗。結(jié)果見圖3,隨機(jī)分配的估計值的P值在0附近基本服從正態(tài)分布,大多數(shù)系數(shù)對應(yīng)的P值均位于顯著性水平0.1 之上,也就是說偽政策系數(shù)在10%的水平上都不顯著,進(jìn)一步證明本研究回歸結(jié)論穩(wěn)健可靠。

圖3 安慰劑檢驗

4 異質(zhì)性分析

近年來,東中部地區(qū)在經(jīng)濟(jì)發(fā)展、人才培育和普惠金融機(jī)構(gòu)等方面有優(yōu)勢,這種優(yōu)勢可能會導(dǎo)致數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施對數(shù)字普惠金融的發(fā)展存在異質(zhì)性。因此,本研究按照“東中部、西部”劃分樣本城市[9]。

我國劃分為東、中、西部三個地區(qū)的時間起始于1986 年,由全國人大六屆四次會議通過的“七五”計劃正式公布,東中部地區(qū)有21 個省、直轄市(自治區(qū)),西部地區(qū)有9 個?。ㄗ灾螀^(qū)),具體回歸結(jié)果如表6 所示。東中部地區(qū)系數(shù)至少在5%水平上顯著,但西部地區(qū)系數(shù)均不顯著。這說明數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)顯著提升了東中部地區(qū)數(shù)字普惠金融綜合指數(shù),即促進(jìn)了東中部地區(qū)數(shù)字普惠金融發(fā)展。西部地區(qū)的系數(shù)為負(fù)數(shù)且不顯著,這說明數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)會阻礙西部地區(qū)數(shù)字普惠金融發(fā)展,這可能與西部地區(qū)缺乏良好的金融發(fā)展基礎(chǔ)有關(guān)。

表6 各區(qū)域基準(zhǔn)回歸分析

5 研究結(jié)論及啟示

數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)對數(shù)字普惠金融發(fā)展具有促進(jìn)效果,這表明數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)可以促進(jìn)數(shù)字普惠金融的精細(xì)化發(fā)展和高質(zhì)量發(fā)展,改善以往普惠金融發(fā)展過程中粗獷化問題。數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施對于東中部地區(qū)數(shù)字普惠金融發(fā)展具有顯著促進(jìn)作用,對于西部地區(qū)數(shù)字普惠金融發(fā)展具有阻礙作用。這在一定程度上意味著,普惠金融正在實現(xiàn)高質(zhì)量轉(zhuǎn)型發(fā)展。鑒于此,文章提出如下三條建議。

一是規(guī)劃制訂數(shù)字普惠金融發(fā)展路線圖。我國目前普惠金融發(fā)展的制度還不夠完善,因此,應(yīng)盡早完善現(xiàn)有制度,明確普惠金融發(fā)展的目標(biāo)、方式和路徑,并盡早出臺相關(guān)細(xì)則,做好規(guī)劃和及時應(yīng)對措施。

二是推進(jìn)普惠金融精細(xì)化轉(zhuǎn)型發(fā)展。盡早解決以往粗獷化發(fā)展過程中留下的各種弊病,使得普惠金融體系早日成熟。

三是提升數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)與普惠金融融合發(fā)展水平。從內(nèi)部、外部兩方面同時保證普惠金融和數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)的良性發(fā)展,保證兩者在同步發(fā)展中共同促進(jìn)。

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