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數(shù)字普惠金融與貧困地區(qū)經(jīng)濟增長:效應檢驗與機制分析

2024-12-06 00:00:00任碧云張熒天
財經(jīng)理論與實踐 2024年6期

作者簡介: 任碧云(1962—),女,山西晉中人,博士,天津財經(jīng)大學金融學院教授,博士生導師,研究方向:金融宏觀調(diào)控、普惠金融。

摘 要:基于兩部門經(jīng)濟增長理論,運用2014—2020年268個國家級貧困縣的面板數(shù)據(jù),考察在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)服務化的中國,數(shù)字普惠金融對貧困地區(qū)經(jīng)濟增長的影響及作用機制。結(jié)果發(fā)現(xiàn),數(shù)字普惠金融不僅直接促進了貧困地區(qū)經(jīng)濟增長,還能通過人力資本渠道和空間溢出機制實現(xiàn)間接發(fā)力;數(shù)字普惠金融的經(jīng)濟增長效應和人力資本的中介效應在互聯(lián)網(wǎng)應用高水平和財政支出低水平地區(qū)更顯著。鑒于此,應有側(cè)重并分區(qū)域地完善數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、加大教育投入力度、實施靈活適度的財政支出政策,助力數(shù)字普惠金融賦能貧困地區(qū)的經(jīng)濟增長。

關(guān)鍵詞: 普惠金融;數(shù)字技術(shù);國家級貧困縣;經(jīng)濟增長

中圖分類號:F832 文獻標識碼: A 文章編號:1003-7217(2024)06-0002-08

一、引 言

隨著脫貧攻堅戰(zhàn)的取勝和全面小康社會的建立,共同富裕成為中國經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展追求的重要目標。如何實現(xiàn)此目標,經(jīng)濟增長是行之有效的策略[1]。如今,我國的經(jīng)濟金融化趨勢不斷顯現(xiàn),金融資源配置對經(jīng)濟增長的影響日益增強。但是,資本的逐利性使得金融資源的分配不公,導致大部分邊遠、落后地區(qū)的低收入群體被排斥在外,增加了脫貧戶、邊緣戶返貧致貧風險,阻礙經(jīng)濟發(fā)展。所以,國家為了使全體人民享有均等的金融服務,便開始大力發(fā)展普惠金融。然而,傳統(tǒng)的普惠金融由于信息不對稱,使弱勢群體陷入了高成本和低收益的困境,不利于經(jīng)濟增長[2]。為此,如何提升金融包容度,創(chuàng)新普惠金融發(fā)展方式,讓處于落后地區(qū)的小微企業(yè)和居民平等地獲取金融支持,成為我國在共同富裕背景下實現(xiàn)經(jīng)濟穩(wěn)步增長的現(xiàn)實需求。

人工智能、大數(shù)據(jù)等數(shù)字技術(shù)的快速發(fā)展以及在普惠金融領(lǐng)域的滲透,使得數(shù)字普惠金融應運而生。因其具有成本低、安全性強、突破地理屏障等特點,大幅提升了普惠金融服務的可得性和便利性[3],為經(jīng)濟增長的實現(xiàn)提供了新契機,引起了學界的廣泛關(guān)注。其中,部分學者認為數(shù)字普惠金融促進了經(jīng)濟增長[4-6],且作用渠道主要有優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)[7]、提高創(chuàng)新水平[8]、加強數(shù)字創(chuàng)新[9]等。然而,還有部分學者發(fā)現(xiàn),“數(shù)字鴻溝”和金融風險的客觀存在,限制了數(shù)字普惠金融的助力作用。原因是“數(shù)字鴻溝”導致貧困群體信息不流暢,減少其獲取收入的機會和途徑,導致出現(xiàn)城鄉(xiāng)數(shù)字技術(shù)二元結(jié)構(gòu),加大貧富差距[10];網(wǎng)絡(luò)借貸良莠不齊,甚至出現(xiàn)反向擠兌現(xiàn)象,給用戶帶來巨大損失,放大金融市場的不穩(wěn)定性,不利于經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展[11]。由此可見,學術(shù)界對數(shù)字普惠金融與經(jīng)濟增長的關(guān)系存在爭議。此外,既有文獻大多運用省、市級面板數(shù)據(jù)進行實證檢驗,較少下沉到縣級數(shù)據(jù)。又由于數(shù)字普惠金融的本質(zhì)是以成本可負擔的條件對長尾群體提供金融服務,因此,本文在已有研究的基礎(chǔ)上選取了國家級貧困縣作為樣本,分析數(shù)字普惠金融的經(jīng)濟增長效應。進一步梳理發(fā)現(xiàn),與主題相關(guān)的現(xiàn)有文獻中,較少涉及理論機理。所以,數(shù)字普惠金融能否推動我國貧困地區(qū)經(jīng)濟增長?其理論機理是什么?具體的傳導機制有哪些?對于上述問題的研究將有助于我國鞏固脫貧攻堅取得的成果,進而為經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展提供有力支撐。

鑒于此,本文在兩部門經(jīng)濟增長模型的基礎(chǔ)上,利用國家級貧困縣數(shù)據(jù),深入考察數(shù)字普惠金融對貧困地區(qū)經(jīng)濟增長的影響和作用路徑,進而為中國發(fā)展數(shù)字普惠金融來推動貧困地區(qū)經(jīng)濟增長、實現(xiàn)共同富裕提供合理化建議。

二、理論分析

(一)模型構(gòu)建

本文借鑒既有學者的研究[12-14],在包含制造業(yè)和服務業(yè)兩部門非均衡增長模型的基礎(chǔ)上,引入數(shù)字普惠金融賦能的勞動力要素,推導數(shù)字普惠金融對經(jīng)濟增長的影響。

1.企業(yè)。制造業(yè)和服務業(yè)生產(chǎn)函數(shù)的表達式分別如式(1)和式(2)所示。

Qm=Amβ1ψeDLmψ-1ψ+1-β1ψSψ-1ψψψ-1

β∈(0,1],ψ>1(1)

Qs=AseDLs(2)

其中,Qm表示制造業(yè)產(chǎn)出,且該產(chǎn)出是由勞動力投入和中間服務投入產(chǎn)生的;Qs表示服務業(yè)產(chǎn)出,且該產(chǎn)出僅需勞動力投入;DLm表示制造業(yè)數(shù)字普惠金融賦能下勞動要素的投入;DLs表示服務業(yè)數(shù)字普惠金融賦能下勞動要素的投入;S表示制造業(yè)的中間服務投入;Am表示制造業(yè)的生產(chǎn)函數(shù);As表示服務業(yè)的生產(chǎn)函數(shù);β表示服務被用于制造業(yè)的中間投入;ψ表示勞動和服務投入的替代彈性,根據(jù)既有研究假定ψ>1[13];e表示數(shù)字普惠金融賦能下人力資本水平,由于人力資本是勞動者自身消費服務而積累起來的,因此DLm和DLs都乘e。

2.消費者。

設(shè)定有代表性的消費者在pmcm+pscs=ω約束條件下解決了以下最優(yōu)化問題:

max μ=α1σ(cm)σ-1σ+(1-α)1σ(cs+γ)σ-1σσσ-1,

α∈(0,1),σ>0,σ≠1,γ>0(3)

其中,ci(i=m或s)表示人均消費量;σ分析了兩種消費類型間的替代彈性,根據(jù)以往對服務經(jīng)濟的許多研究,設(shè)定σ<1,即服務需求對價格具有依賴性;α是一個正參數(shù),支配著制造業(yè)支出的權(quán)重;γ是一個正參數(shù),支配著家庭生產(chǎn)。

3.勞動市場和商品市場。

假設(shè)勞動總供給DL是常數(shù),則勞動市場和商品市場出清的條件分別為DLm+DLs=DL和Qm=Cm,Qs=Cs+S。

4.經(jīng)濟增長。

由于上述設(shè)定中只考慮了數(shù)字普惠金融賦能的勞動力要素投入,所以理論模型對于貧困縣的經(jīng)濟增長選用TFP增速衡量。其中,制造業(yè)和服務業(yè)TFP增速的表達式如式(4)所示。

gTFP,m=gAm+β1ψeDLmψ-1ψβ1ψeDLmψ-1ψ+(1-β)1ψSψ-1ψge,

gTFP,s=gAs+ge(4)

其中,gx=x,表示變量x的增長率。

考慮到服務的生產(chǎn)率不會迅速增長的經(jīng)驗事實,設(shè)生產(chǎn)函數(shù)As的表達式如式(5)所示。

As(t)=As,0(1+μθt)1θ,θ≥0,μ>0(5)

其中,As,0表示As的初始水平,為了簡單起見,假設(shè)As,0=1。As增長率的具體形式為gAs=μ1+μθt。

接下來,指定制造業(yè)部門的生產(chǎn)函數(shù)Am。假設(shè)Am是知識存量Km的遞增函數(shù),表達式如式(6)所示。

Am=Kφm,φ>0(6)

其中,φ為Am對Km的彈性。假設(shè)知識存量依賴于到目前為止所積累的生產(chǎn)經(jīng)驗,那么Km=exp∫t-SymboleB@DLm(τ)DL(τ)dτ。

人力資本通過勞動者自身消費服務積累,即=δCλs,δ>0,λ>1。其中,δ是人力資本積累效率。將對時間進行積分可知,過去到現(xiàn)在的服務消費總和決定了人力資本的當前水平,勞動者消費經(jīng)驗的積累塑造了人力資本。需要注意的是λ>1,即數(shù)字人力資本積累的規(guī)模收益遞增情況。這是因為數(shù)字普惠金融賦能下的勞動不是傳統(tǒng)勞動,所以其創(chuàng)造的價值遠高于傳統(tǒng)勞動,而且此價值會隨著數(shù)字普惠金融發(fā)展水平的提升而倍增。

(二)模型求解

運用Domar集合方法推導出貧困縣經(jīng)濟的增長率如式(7)[13]所示。

gTFP=pmQmTFPgTFP,m+psQsTFPgTFP,s(7)

其中,因服務被用于制造業(yè)的中間投入,即Qs>Cs,所以pmQm+psQs>TFP。

隨著服務業(yè)勞動占比不斷增加,即DLs/DL→1時,研究λ>1的情況下每個部門的增長率。

lim DLs/DL→1ge=δAλseλ-1(8)

lim DLs/DL→1gTFP=gTFP,s=gAs+ge=gAs+δAλseλ-1(9)

由于數(shù)字普惠金融賦能下的人力資本增長率ge會持續(xù)上漲,且gAs>0,所以當服務業(yè)占比不斷增加時,貧困縣TFP增速呈上升趨勢。綜合理論模型推導,提出假設(shè):

H1 在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)服務化的背景下,數(shù)字普惠金融的發(fā)展有助于我國貧困地區(qū)的經(jīng)濟增長。

由式(9)可知,當DLs/DL趨近于1時,整個社會經(jīng)濟增長率近似于服務業(yè)增長率,即gAs+δAλseλ-1。由于ge=δAλseλ-1,所以gTFP=gAs+ge。這意味著數(shù)字普惠金融可以通過對服務業(yè)人力資本的賦能提高人力資本增長率,進而帶動經(jīng)濟增長率的上升。即數(shù)字普惠金融對貧困地區(qū)經(jīng)濟增長的促進作用是通過人力資本積累實現(xiàn)的。結(jié)合實際來看,讓邊遠地區(qū)的長尾群體提高財富積累并不只能依賴金融支持,而是要激發(fā)他們提高人力資本水平的意識,增加對自身的職業(yè)培訓和子女的教育支持,而數(shù)字普惠金融正好在此方面起到了重要的促進作用[15]。由此,提出假設(shè):

H2 人力資本是數(shù)字普惠金融推動貧困地區(qū)經(jīng)濟增長的有效機制。

根據(jù)新經(jīng)濟地理學可知,金融資本有較明顯的地理空間特征。而在數(shù)字技術(shù)加持下的數(shù)字普惠金融進一步強化了該特征,即信息經(jīng)過快速、高效傳遞使得時空距離被進一步壓縮,進而強化了地區(qū)間金融活動的關(guān)聯(lián)性[16]。例如金融資源的擴散效應會加劇各地區(qū)金融不平衡發(fā)展態(tài)勢,并對經(jīng)濟活動產(chǎn)生空間外溢影響[17];數(shù)字普惠金融對地方層級金融科技的空間聯(lián)系也產(chǎn)生了重要影響18。那么,結(jié)合上述理論推導可知,數(shù)字普惠金融對貧困地區(qū)經(jīng)濟增長的影響很可能在空間上存在外溢現(xiàn)象。由此,提出假設(shè):

H3 數(shù)字普惠金融對鄰近貧困地區(qū)的經(jīng)濟增長存在溢出效應。

三、研究設(shè)計

(一)樣本說明與數(shù)據(jù)來源

樣本對象為268個國家級貧困縣,樣本期間為2014—2020年。設(shè)定的原因是,2014年12月,國務院扶貧開發(fā)領(lǐng)導小組辦公室發(fā)文確定了我國832個國家級貧困縣名單。因數(shù)據(jù)的可得性受限,所以選擇其中的268個為研究樣本,同時將2014年作為樣本起始年;2020年11月23日,國家級貧困縣全部脫貧摘帽,脫貧攻堅戰(zhàn)取得勝利,因此將2020年作為研究的截止時間。本文使用的數(shù)據(jù)取自《中國縣域統(tǒng)計年鑒》和北京大學數(shù)字金融研究中心,對缺失數(shù)據(jù)運用插值法填補。

(二)變量選取

1.被解釋變量:經(jīng)濟增長(RGDP)。運用人均GDP衡量貧困地區(qū)的經(jīng)濟增長[9]。

2.解釋變量:數(shù)字普惠金融(DFII)。采用北京大學數(shù)字金融研究中心構(gòu)建的數(shù)字普惠金融指數(shù)(2011—2021)[8]。

3.中介變量:人力資本(HC)。使用受教育年限的均值衡量人力資本[19],具體計算公式為(普通小學在校學生數(shù)×6+普通初級中學在校學生數(shù)×9+中等職業(yè)教育學校在校學生數(shù)×12)/6歲及以上受教育人口總數(shù)。

4.工具變量:互聯(lián)網(wǎng)應用水平(IP)。采用固定電話用戶數(shù)的自然對數(shù)值為互聯(lián)網(wǎng)應用的代理變量。這是因為數(shù)字普惠金融的深層次發(fā)展離不開網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施的支撐及應用,而且固定電話的普及對貧困地區(qū)經(jīng)濟增長的直接影響相對較小,所以選擇固定電話用戶數(shù)的自然對數(shù)作為互聯(lián)網(wǎng)應用水平的工具變量。

5.控制變量。為了避免遺漏重要變量對估計結(jié)果造成的不利影響,借鑒既有文獻的做法,在回歸方程中控制了第二產(chǎn)業(yè)比重(PSI)、第三產(chǎn)業(yè)比重(PTI)、公共財政支出(PFE)、公共服務(PS)和社會消費品零售總額(CL)[20,21]

(三)模型構(gòu)建

經(jīng)豪斯曼檢驗可知,需建立包括個體固定和年份固定的“雙向固定效應”模型。具體方程如式(10)所示。

RGDPi,t=α0+α1DFIIi,t+α2PSIi,t+

α3PTIi,t+α4PFEi,t+α5CLi,t+α6PSi,t+

μi+γt+εi,t(10)

同時,檢驗數(shù)字普惠金融對服務業(yè)的賦能是否促進了經(jīng)濟增長,具體方程如式(11)所示。

RGDPi,t=ζ0+ζ1PTIi,t×DFIIi,t+

ζ2DFIIi,t+ζ3Zi,t+μi+γt+εi,t(11)

其中,Zi,t為控制變量,與式(10)一致,下式同。

為檢驗人力資本是否為有效傳導機制,需進行中介效應檢驗,方程如式(12)和式(13)所示。

HCi,t=β0+β1DFIIi,t+β2Zi,t+μi+γt+εi,t(12)

RGDPi,t=θ0+θ1DFIIi,t+θ2HCi,t+θ3Zi,t+

μi+γt+εi,t(13)

數(shù)字普惠金融對貧困地區(qū)經(jīng)濟增長的影響可能存在空間外溢現(xiàn)象,因此構(gòu)建空間杜賓模型,方程如式(14)所示。

RGDPi,t=γ0+ρW×RGDPi,t+

ω1W×DFIIi,t+γ1DFIIi,t+γ2Zi,t+

μi+δt+εi,t(14)

其中,ρ代表空間自回歸系數(shù),W代表空間權(quán)重7521e29522dd0c35d9cb27ac2c86ceecc97cc0d8dd30197cf5f133a2af9ae506矩陣,ω1代表數(shù)字普惠金融的空間交互項系數(shù)。

四、實證分析

(一)基準回歸

雙向固定效應模型的基準回歸結(jié)果見表1列(1)和列(2)。由列(1)和列(2)可知,DFII的系數(shù)分別為0.2351和0.0646,且均在1%水平上顯著。這說明數(shù)字普惠金融與貧困地區(qū)經(jīng)濟增長呈正相關(guān)關(guān)系。本文進一步檢驗數(shù)字普惠金融對服務業(yè)的賦能是否促進了經(jīng)濟增長,結(jié)果見表1列(3)和列(4)。由列(3)和列(4)可知,DFII和PTI×DFII的系數(shù)均顯著為正。這表明在我國服務業(yè)逐年增加的當下,數(shù)字普惠金融的發(fā)展及其在服務業(yè)中的運用,使得貧困地區(qū)經(jīng)濟實現(xiàn)了正向增長。由此,H1得證。

(二)內(nèi)生性處理與穩(wěn)健性檢驗

基準回歸的結(jié)果初步檢驗了數(shù)字普惠金融對貧困地區(qū)的經(jīng)濟增長效應,但是,模型在識別中可能因遺漏變量從而導致估計結(jié)果有偏。此外,貧困地區(qū)的數(shù)字普惠金融發(fā)展水平與當?shù)氐臄?shù)字基礎(chǔ)設(shè)施、受教育水平等息息相關(guān),而這些要素又會對其經(jīng)濟增長產(chǎn)生影響。因此,基準回歸的結(jié)果可能存在反向因果問題,即金融發(fā)展和經(jīng)濟增長誰促進了誰[22]。所以,本文采用工具變量法(兩階段最小二乘、兩步GMM、迭代GMM、LIML檢驗)和外生沖擊事件法(以中國人民銀行在2016年發(fā)布的《二十國集團數(shù)字普惠金融高級原則》作為外生政策沖擊,采用雙重差分模型檢驗)進行內(nèi)生性處理。結(jié)果發(fā)現(xiàn)數(shù)字普惠金融顯著促進了貧困地區(qū)經(jīng)濟增長,研究結(jié)論保持不變。

為了進一步確保基準回歸結(jié)果的可靠性,本文在既有研究的基礎(chǔ)上,采用以下方法進行穩(wěn)健性檢驗:其一是替換被解釋變量,即用GDP增長率替換人均GDP;其二是考慮到極端值的存在可能會影響估計結(jié)果,所以對數(shù)字普惠金融變量在1%水平上進行了縮尾處理。這兩種方法得出的結(jié)論與基準回歸相同。

(三)傳導機制檢驗

數(shù)字普惠金融大多以小微企業(yè)、農(nóng)戶等低收入群體為服務對象,這些人群往往具有受教育程度低、技能水平差、知識積累不足等特點,屬于人力資本劣勢群體。數(shù)字普惠金融以該類群體為服務對象將會對其人力資本的提升有較大的促進作用[23]。因為大量的知識儲備和高深的金融專業(yè)素養(yǎng)可以幫助人們更好地理解和使用數(shù)字普惠金融工具和產(chǎn)品,從而優(yōu)化資源分配。此外,既有文獻驗證了人力資本的提升對我國經(jīng)濟增長發(fā)揮了舉足輕重的作用[24]。所以,有理由認為人力資本是數(shù)字普惠金融助力貧困地區(qū)經(jīng)濟增長的傳導機制。本文運用中介效應模型進行檢驗,結(jié)果如表2所示。

由表2列(1)和列(2)可知,DFII的回歸系數(shù)均顯著為正,說明數(shù)字普惠金融的發(fā)展不僅促進了貧困地區(qū)經(jīng)濟增長,還推動了人力資本水平的提升。由列(3)可知,DFII和HC的系數(shù)顯著為正,且DFII系數(shù)值小于列(1)中DFII的值,這表明數(shù)字普惠金融可以通過提升貧困地區(qū)人力資本水平間接促進當?shù)亟?jīng)濟增長,H2得證。此外,為了確保上述傳導機制結(jié)果的可信性,將DFII進行1%水平上的縮尾處理后再次回歸,所得結(jié)論見表2列(4)~列(6),與列(1)~列(3)一致,說明上述研究結(jié)論是穩(wěn)健的。

(四)溢出效應檢驗

在空間計量回歸前,本文檢驗了數(shù)字普惠金融發(fā)展水平的空間自相關(guān)性。結(jié)果發(fā)現(xiàn),樣本期內(nèi)該指數(shù)在鄰接距離權(quán)重下的莫蘭指數(shù)均達到1%水平上顯著,因此可以進行空間杜賓模型回歸,結(jié)果如表3所示。

由表3列(1)和列(2)可知,不論控制變量是否加入,W×RGDP和W×DFII的系數(shù)均顯著為正。這說明樣本貧困縣在空間上既存在外生的數(shù)字普惠金融交互效應,還存在經(jīng)濟增長的內(nèi)生交互效應。但是,數(shù)字普惠金融對貧困地區(qū)經(jīng)濟增長的邊際影響不能直接根據(jù)空間交互項系數(shù)判斷,而是要根據(jù)變量變化偏微分。所以,表3進一步給出了貧困地區(qū)數(shù)字普惠金融對當?shù)亟?jīng)濟增長以及其他地區(qū)經(jīng)濟增長的影響。由列(1)和列(2)的直接效應結(jié)果可知,數(shù)字普惠金融對貧困地區(qū)經(jīng)濟增長的影響顯著為正。根據(jù)溢出效應結(jié)果可知,相鄰地區(qū)的數(shù)字普惠金融也能促進當?shù)亟?jīng)濟增長,即數(shù)字普惠金融的影響存在外溢現(xiàn)象。由總效應結(jié)果可知,本地及相鄰地區(qū)的數(shù)字普惠金融與貧困地區(qū)當?shù)亟?jīng)濟增長之間是顯著的正相關(guān)關(guān)系。與此同時,由表3列(1)和列(2)還可知,溢出效應的系數(shù)比直接效應的大,說明數(shù)字普惠金融對鄰近貧困地區(qū)經(jīng)濟增長的影響大于對本地區(qū)的影響。此外,為了確保SDM回歸結(jié)果的可靠性,本文采用空間滯后模型(SAR)進行估計[16],所得結(jié)論與SDM一致。因此,空間杜賓模型檢驗結(jié)果是穩(wěn)健的,H3得證。

五、異質(zhì)性分析

(一)數(shù)字普惠金融影響貧困地區(qū)經(jīng)濟增長的異質(zhì)性

1.互聯(lián)網(wǎng)應用水平異質(zhì)性。

貧困地區(qū)因網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施等資源稟賦的不同,所以數(shù)字普惠金融發(fā)展水平在區(qū)域分布上可能存在異質(zhì)性。因此,對當?shù)亟?jīng)濟增長的影響也可能呈現(xiàn)地區(qū)上的異化特征,有必要對此展開進一步探討。具體做法是將樣本按中位數(shù)劃分為互聯(lián)網(wǎng)應用高水平和低水平兩組,探究數(shù)字普惠金融對貧困地區(qū)經(jīng)濟增長影響的異質(zhì)性,結(jié)果如表4列(1)和列(2)所示。

由表4列(1)和列(2)可知,互聯(lián)網(wǎng)高水平組和低水平組的數(shù)字普惠金融發(fā)展均促進了貧困地區(qū)經(jīng)濟增長。進一步分析發(fā)現(xiàn),高水平組DFII的系數(shù)大于低水平組,且組間系數(shù)差異P值顯著,說明數(shù)字普惠金融對經(jīng)濟增長的促進作用在互聯(lián)網(wǎng)應用水平高的貧困縣更強。這可能是互聯(lián)網(wǎng)應用水平高的貧困地區(qū)數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施較完善,所以數(shù)字普惠金融紅利釋放得更充分,因而促進經(jīng)濟增長的效應發(fā)揮得更好。

2.財政支出水平異質(zhì)性。

貧困地區(qū)發(fā)展經(jīng)濟進而實現(xiàn)可持續(xù)增長的資金來源主要有兩個渠道,分別是政府的宏觀調(diào)控和市場機制的調(diào)節(jié)。經(jīng)研究發(fā)現(xiàn),政府的財政支出因存在道德風險和逆向選擇等問題會導致效率損失[25],弱化對經(jīng)濟增長的推動作用。而金融市場作為一種重要的外部融資渠道,可以通過調(diào)節(jié)資金配置效率進而影響貧困地區(qū)的經(jīng)濟增長。數(shù)字普惠金融具有便捷、可共享、低成本等特征,解決了傳統(tǒng)金融模式在支付方面的發(fā)展瓶頸問題,使金融普惠特性充分發(fā)揮,讓原來被排斥在外的弱勢群體能夠以可負擔的方式享有正規(guī)金融服務,拓寬更多市場主體的融資渠道,帶動貧困地區(qū)的經(jīng)濟增長。由此可見,數(shù)字普惠金融的發(fā)展弱化了財政支出的經(jīng)濟增長效用,長尾群體逐漸減少了對財政資金的依賴,更多地選擇數(shù)字普惠金融產(chǎn)品和服務,即數(shù)字普惠金融和財政支出對貧困地區(qū)經(jīng)濟增長的促進作用存在替代效應。在財政支出不足或缺位的地區(qū),數(shù)字普惠金融越可能發(fā)揮著有利于經(jīng)濟增長的作用。而且,已有研究也證實了財政支持超過一定程度會弱化數(shù)字普惠金融的減貧效果[26]。所以,隨著數(shù)字普惠金融的發(fā)展,市場機制很可能充分發(fā)揮資源配置作用,從而在一定程度上降低了財政支出對貧困地區(qū)經(jīng)濟增長的調(diào)控效應。因此,有必要將研究樣本劃分為財政支出高水平和低水平兩組進行檢驗,回歸結(jié)果如表4列(3)和列(4)所示。由列(3)可知,財政支出高水平組DFII的系數(shù)不顯著。但列(4)表明財政支出低水平組DFII的系數(shù)在1%水平上顯著,為0.0620,且組間系數(shù)差異P值顯著。這說明在財政支出低水平下,數(shù)字普惠金融增加1個單位時,貧困地區(qū)經(jīng)濟增長水平會提升0.0620個單位,驗證了數(shù)字普惠金融和財政支出對貧困地區(qū)經(jīng)濟增長的推動作用存在替代效應,即在財政支出缺位的貧困地區(qū),數(shù)字普惠金融發(fā)展更有利于經(jīng)濟增長。

(二)人力資本傳導機制的異質(zhì)性

1.互聯(lián)網(wǎng)應用水平異質(zhì)性。

因為數(shù)字普惠金融在互聯(lián)網(wǎng)應用水平不同的地區(qū)對經(jīng)濟增長的影響存在異質(zhì)性,所以需要進一步考察人力資本機制在此維度下是否存在差異化的中介效應,以期為制定相關(guān)政策措施提供參考,結(jié)果如表5所示。

由表5可知,互聯(lián)網(wǎng)應用高水平組和低水平組中,人力資本均發(fā)揮了中介效應。但是,人力資本機制在這兩組中發(fā)揮的傳導效應強度不同。其中,在互聯(lián)網(wǎng)應用高水平組發(fā)揮的中介效應占比為5.46%(=0.1386×0.0267/0.0678),在低水平組發(fā)揮的中介效應占比為0.88%(=0.1252×0.0037/0.0524)。這可能的原因是互聯(lián)網(wǎng)應用水平越高的貧困地區(qū),其數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施越完善,數(shù)字化知識的普及越充分,居民數(shù)字素養(yǎng)越高,所以人力資本水平更高,進而提高了其接受和運用數(shù)字普惠金融產(chǎn)品和服務的能力,推動了當?shù)亟?jīng)濟增長。

2.財政支出水平異質(zhì)性。

數(shù)字普惠金融在財政支出高水平的貧困地區(qū)沒有顯著促進經(jīng)濟增長,而在低水平的貧困地區(qū)卻推動了當?shù)氐慕?jīng)濟增長。那么,人力資本傳導機制是否也在不同財政支出水平下存在異質(zhì)性?所以,有必要通過分組回歸對此進行檢驗,結(jié)果如表6所示。

由表6可知,在財政支出高水平組中,DFII的系數(shù)由0.0334上升到0.0369,且均不顯著。這說明在此組中,人力資本沒有發(fā)揮中介效應。而在財政支出低水平組中,DFII的系數(shù)由0.0620下降為0.0567,且均在1%水平上顯著,說明人力資本在該組發(fā)揮了中介效應。這可能是在財政支出水平較低的貧困地區(qū),數(shù)字普惠金融的替代效應更強,因而人們通過數(shù)字普惠金融方式獲取資金的意愿會增加,這將有助于激發(fā)其提高自身受教育水平的熱情,帶動人力資本水平的提升,進而助力當?shù)亟?jīng)濟增長。

六、結(jié)論與建議

本文在兩部門經(jīng)濟增長理論框架的基礎(chǔ)上,運用2014—2020年268個國家級貧困縣的面板數(shù)據(jù),實證檢驗了數(shù)字普惠金融對貧困地區(qū)經(jīng)濟增長的影響和作用機制。研究發(fā)現(xiàn):第一,在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)服務化的背景下,中國數(shù)字普惠金融發(fā)展顯著促進了貧困地區(qū)的經(jīng)濟增長。第二,中介效應顯示,數(shù)字普惠金融的經(jīng)濟增長效應通過人力資本渠道進行傳導。第三,數(shù)字普惠金融可通過空間外溢效應作用于鄰近貧困地區(qū)的經(jīng)濟增長,且促進作用大于對本地區(qū)的直接影響。第四,數(shù)字普惠金融對經(jīng)濟增長的推動作用在互聯(lián)網(wǎng)應用高水平和財政支出低水平的貧困地區(qū)更大,且人力資本的中介效應在這兩個地區(qū)更強。

根據(jù)上述研究結(jié)論,提出如下建議:第一,完善貧困地區(qū)的數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),使弱勢群體可以更便捷地獲取數(shù)字普惠金融服務,進而從整體上推動我國貧困地區(qū)經(jīng)濟增長。包括積極推動貧困地區(qū)通信網(wǎng)絡(luò)的升級和擴容,維護農(nóng)村教育和醫(yī)療專網(wǎng)的穩(wěn)定性,實現(xiàn)學校和醫(yī)院互聯(lián)網(wǎng)的快速接入和使用;根據(jù)貧困地區(qū)經(jīng)營主體的用網(wǎng)特征與需求特點,開發(fā)有針對性的資費套餐,使數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的作用得以高效發(fā)揮。第二,加大貧困地區(qū)的教育投入力度,提升其人力資本發(fā)展水平,更好地了解和使用數(shù)字普惠金融產(chǎn)品。包括減少貧困地區(qū)學生的上學費用,降低輟學率;提升師資隊伍水平,保障義務教育公平健康發(fā)展,增加貧困地區(qū)的人力資本存量等。第三,加大我國貧困地區(qū)數(shù)字普惠金融的協(xié)調(diào)力度,暢通技術(shù)與資金在各區(qū)域間的流動,鼓勵創(chuàng)建跨區(qū)域的經(jīng)濟發(fā)展示范區(qū),充分釋放數(shù)字普惠金融對貧困地區(qū)經(jīng)濟增長的空間貢獻力。積極運用數(shù)字普惠金融方式引導人才、技術(shù)等要素向貧困縣的合理流動,促進貧困地區(qū)協(xié)調(diào)發(fā)展。第四,建立財政支出對數(shù)字普惠金融減貧的適度機制,給予金融機構(gòu)更多的自主權(quán),激發(fā)投資者運用數(shù)字化手段籌資的積極性,充分釋放數(shù)字普惠金融助力貧困地區(qū)經(jīng)濟增長的紅利。

注釋:

① 勞動力要素特指數(shù)字普惠金融賦能下的勞動力,其所創(chuàng)造的價值遠高于傳統(tǒng)勞動,呈現(xiàn)出邊際效率遞增的特性。

② 20世紀80年代,以保羅·羅默為代表的“新增長理論”強調(diào),知識的非競爭性特征使其成為一種報酬遞增的要素。而數(shù)字技術(shù)在普惠金融領(lǐng)域的滲透和應用,使得較多小微企業(yè)、農(nóng)戶等獲得了金融支持。該類群體擁有資金后便可以開展創(chuàng)業(yè),償還借款壓力會督促他們不斷學習,以獲取盈利的能力。所以,數(shù)字普惠金融賦能下的勞動要素和知識技術(shù)一樣,產(chǎn)生規(guī)模報酬遞增效應。

③ 限于篇幅,268個國家級貧困縣未在正文中列出。

④ 限于篇幅,基準回歸的內(nèi)生性處理和穩(wěn)健性檢驗結(jié)果未在正文中列出。

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(責任編輯:厲亞)

Digital Financial Inclusion and Economic Growth in Poor Areas:

Effect Testing and Mechanism Analysis

REN Biyun,ZHANG Yingtian

(School of Finance,Tianjin University of Finance and Economics,Tianjin 300222,China)

Abstract:Based on the two-sector economic growth theory, this paper uses the panel data of 268 national-level poor counties from 2014 to 2020 to investigate the impact and mechanism of digital financial inclusion on the economic growth of poor areas in China, where the industrial structure is service-oriented. The results show that digital financial inclusion not only directly promotes economic growth in poor areas, but also indirectly exerts power through human capital channel mechanism and spatial spillover mechanism. The economic growth effect of digital inclusive finance and the intermediary effect of human capital are more significant in areas with high levels of Internet application and low levels of fiscal expenditure. In view of this, we should focus on improving digital infrastructure construction, increasing investment in education, and implementing flexible and appropriate fiscal expenditure policies to help digital financial inclusion enable economic growth in poor areas.

Key words:inclusive finance;digital technology;national-level poverty-stricken county;economic growth

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