数字普惠金融的减贫效应研究 ——基于国定扶贫县的实证分析

梁永堂 祝 扬

一、引 言

消除贫困是社会主义的本质要求，而如何帮助经济落后地区脱贫则是完成脱贫任务的重中之重。2015年底，中共中央政治局做出《关于打赢脱贫攻坚战的决定》，指出要以贫困县全部摘帽为目标，解决区域性整体贫困，并通过加大“互联网+”扶贫和金融扶贫力度帮助贫困地区脱贫。数字普惠金融依靠网络开展业务，可以为贫困地区的低收入群体提供低成本高质量的金融服务（李继尊，2015；黄益平和黄卓，2018），是我国普惠金融体系开展扶贫工作的重要组成部分。鉴于此，本文以国定贫困县为样本，研究数字普惠金融在经济特困地区的减贫效应，希望可以为我国消除贫困、实现共同富裕提供参考。

数字普惠金融是普惠金融与数字技术相结合的产物，泛指一切使用数字金融服务以促进普惠金融的行动。经济特困地区缺乏足够的金融服务是在金融方面引致贫困的重要原因（Beck et al.,2007；Khaki，2017）。普惠金融致力于为社会各阶层提供有效的金融服务，有助于解决经济特困地区缺乏金融服务的难题。但传统的普惠金融主要通过在经济特困地区设立物理网点的方式开展业务，其收入难以覆盖建设和维护物理网点的成本，导致服务不具有可持续性（张勋等，2019）。相比之下，数字普惠金融依靠网络开展业务，可以节省建设和维护物理网点的费用，降低单位客户的金融服务成本（邹静和张宇，2021），有助于将被排斥在金融系统之外的贫困地区低收入群体重新纳入正规金融服务体系（刘魏等，2020），从而达到减贫的效果。

关于数字普惠金融的减贫效应，大部分学者认为数字普惠金融有利于减少贫困：刘魏等（2021）发现数字普惠金融通过信贷成本、人力资本和社会资本降低客观和主观相对贫困；张勋等（2019）发现数字普惠金融通过改善农民创业条件增加农民收入；刘锦怡和刘纯阳（2020）发现数字普惠金融通过增加金融可得性助力农村脱贫；孙继国等（2020）发现数字普惠金融通过促进居民创业、缓解信贷约束和化解农业风险减缓相对贫困；蔡宏宇和阳超（2021）发现数字普惠金融通过增加信贷可得性减少农村地区相对贫困。但也有少部分学者没有发现数字普惠金融减贫的证据：胡联等（2021）发现低收入群体缺乏数字工具，导致其难以获得数字普惠金融提供的理财产品，从而增加了相对贫困；何宗樾等（2020）发现不能接触互联网的居民，其资源被可以获得数字普惠金融服务的居民抢占，从而增加了相对贫困；Geng和He（2021）发现，数字普惠金融对低收入群体创业的影响微不足道，因而降低贫困的效果不显著；丁杰等（2018）发现网络借贷并不能解决低收入群体所面临的信贷歧视问题。

综上，虽然目前关于数字普惠金融减贫的研究已经比较丰富，但可能仍存在以下不足：首先，从区域上看，相关研究主要集中在农村，仅有李丹等（2019；2020）少数学者考察了财政转移支付对贫困县脱贫的影响，而关于数字普惠金融在贫困县的减贫效应研究几乎没有。在我国的脱贫政策中，贫困县与农村都是脱贫工作的重点和难点，要“确保我国现行标准下农村贫困人口实现脱贫，贫困县全部摘帽”，而贫困县在交通、资源、人文方面与农村存在较大差别，因此有必要单独检验数字普惠金融在贫困县的减贫效果。其次，关于相对贫困的研究较多，而关于绝对贫困的研究较少。缺乏相应的度量指标是造成这方面研究较少的重要原因，大部分文献以农村居民收入增加检验绝对贫困变化（张勋等，2019；刘魏等，2021），但农村居民收入增加是否等同于农村贫困人口脱贫有待商榷，且农村脱贫与贫困县（包括农村与城镇）脱贫也存在较大差异，不能将农村居民收入增加简单等同于贫困县脱贫减贫，因此，有必要寻找新的指标研究数字普惠金融对绝对贫困的影响。再次，有关的渠道分析主要集中在金融领域（刘魏等，2021；胡联等，2021），即使是创业渠道也是基于数字普惠金融缓解了创业者的融资约束（张勋等，2019；孙继国等，2020），却忽视了以电子商务为代表的数字经济大发展对贫困居民的影响，数字普惠金融提供的便利化的金融服务使得网上消费和销售成为可能，一方面可以使贫困地区居民买到廉价的商品，在改善生活质量的同时降低生活成本（Li et al., 2020）；另一方面，电子商务的创业门槛更低，可以有效解决空间因素造成的市场分割问题（赵涛等，2020），帮助贫困地区的廉价商品面向全国进行销售，从而给贫困地区创造大量的创业和就业机会，达到减贫的效果。最后，目前的渠道分析也缺乏数字普惠金融减贫的涓滴效应研究。“涓滴效应”是指先通过某种手段提高部分群体的收入水平，然后再通过这部分人群的消费和就业惠及周围的贫困人群，最终达到减贫的效果，也就是所谓的先富带后富。崔艳娟和孙刚（2012）、Kapoor（2014）、展望和李钢（2022）发现金融发展可以通过促进经济增长提高贫困居民收入；张勋等（2019）、周天芸和陈铭翔（2021）发现数字普惠金融对提高居民收入具有显著的正向作用，但基于数字普惠金融减贫的涓滴效应的研究仍然偏少。

国定贫困县，又称国家扶贫工作重点县或国家级贫困县，是我国脱贫攻坚战中开展扶贫工作的重点县，故本文以国定贫困县作为经济特困地区的代表，然后基于手工搜集的贫困发生率衡量绝对贫困水平，研究数字普惠金融在这些地区的减贫效果，并进行相应的机制分析。研究发现，数字普惠金融可以降低经济落后地区的贫困发生率，有助于减少绝对贫困。机制分析发现，数字普惠金融既可以通过支持电子商务发展直接助力减贫，也可以通过涓滴效应“先富带后富”的方式间接助力减贫。分维度看，数字普惠金融增加服务多样性的减贫效果优于提高数字化程度，增加金融覆盖人群的减贫效果最差；分业务看，支付业务、货币基金业务、投资业务和信贷业务的减贫效果较好，保险业务具有一定的减贫效果，信用业务的减贫效果不显著。此外，数字普惠金融在交通发达、城镇化率高的地区减贫效果更好。

与已有研究相比，本文可能的创新和边际贡献包括：第一，本文研究了数字普惠金融在经济落后地区的减贫效果。帮助贫困县脱贫是我国减贫工作的重点和难点，但关于这方面的文献研究几乎没有，本文不但弥补了这方面研究的不足，而且可以为实现贫困县脱贫目标提供参考。第二，已有研究大多分析数字普惠金融对相对贫困的影响，直接研究数字普惠金融对绝对贫困影响的文献较少，本文基于手工搜集的贫困发生率数据研究数字普惠金融对绝对贫困的影响，丰富了数字普惠金融减贫效应的研究。第三，已有关于数字普惠金融减贫效应的渠道研究多集中于金融层面，本文重点从电子商务和涓滴效应两个方面考察数字普惠金融的减贫效应，有助于从实体经济数字化转型的角度加深对数字普惠金融减贫的理解。第四，本文还分维度、分业务研究了数字普惠金融的减贫效果，并做了其他异质性研究，不但丰富了数字普惠金融在经济特困地区的减贫效应研究，也为更好地发挥数字普惠金融在该地区的减贫效果提供政策参考。

本文的结构安排如下：第二部分是研究背景与研究假设；第三部分是实证研究设计；第四部分是实证结果分析；第五部分是异质性分析；最后是本文的结论性评述。

二、研究背景与研究假设

（一）中国数字普惠金融发展与扶贫概况

业界通常将2013年余额宝的出现视作数字普惠金融真正腾飞的起点，余额宝最早实现了网上理财、网上购物、网上转账与网上缴费的统一。随后，各互联网公司与传统银行纷纷推出自己的互联网金融产品，借助互联网开展金融业务，中国数字普惠金融开始飞速发展。这一阶段的数字普惠金融发展主要体现在对传统金融业务的数字化改造上，居民借助互联网获得非现金交易、移动支付、网上理财、网上信贷与网上保险等金融服务是这一阶段的主要特征。

2016年，为配合全国打赢脱贫攻坚战，多部委联合印发《关于金融助推脱贫攻坚的实施意见》，鼓励探索利用移动支付、互联网支付等新兴电子支付方式填补贫困地区基础金融服务空白，借助互联网实现精准扶贫。数字普惠金融开始在减贫中发挥重要作用，同时，以数字普惠金融为基础的农村电子商务发展驶入快车道，开始助力农村减贫。

2018年，以大数据、区块链、云计算、人工智能等新兴技术为主要推动力的金融科技给数字普惠金融扶贫注入新的生命力。金融科技扶贫更加符合经济增长放缓背景下精准扶贫的要求（李小云等，2019）。借助科技能力，金融机构可以将资金精准匹配到最需要、最合适的贫困人群手中。与以往依靠补贴的“输血式”扶贫不同，以金融科技为支撑的数字普惠金融已经超出了金融的范畴，探索出了类似“金融+电商+消费”的“造血式”扶贫新模式。

整体来看，中国数字普惠金融近十年一直处于高速发展阶段，在克服金融区域性发展不平衡方面表现出较强的地理穿透性（郭峰等，2020），这对贫困县获得金融服务具有积极意义。但数字普惠金融也存在明显的结构性发展不平衡问题，数字化程度和覆盖广度的发展速度快于使用深度，导致提供的金融服务单一，无法满足贫困居民个性化的金融需求。在2016年前，数字普惠金融通过为低收入群体提供金融服务实现金融扶贫，并未表现出明显的扶贫倾向；而在2016年后，数字普惠金融开始在政策鼓励下主动参与扶贫活动，通过精准扶贫实现对低收入群体的点对点帮扶，同时扶贫方式不再局限于提供金融服务，开始与数字电商与网上消费相结合，通过引导贫困人群参与数字经济转型与循环实现“造血式”扶贫。

（二）数字普惠金融减贫效应的渠道分析

从直接渠道看，目前较多的文献研究的是基于金融渠道实现减贫，通过增加贫困居民的金融服务可得性和降低信贷成本，增加贫困居民收入，康培元（2015）、Khaki（2017）、张勋等（2019）、刘魏等（2021）在这方面已做了比较深入的研究，这里不再赘述。其次是经济渠道，基于数字金融发展起来的电子商务特别是农村电子商务正在减贫领域发挥着越来越重要的作用。首先，数字普惠金融可以为商家网上创业提供资金支持，缓解贫困人群创业时的资金需求（Karaivanov，2012；谢绚丽等，2018；赵涛等，2020），通过创业提高贫困人群收入；其次，基于数字普惠金融发展起来的电子商务可以打破传统交易模式下封闭空间对资源流动的限制，面向全国销售贫困地区的特色产品，增加贫困地区居民的收入；最后，数字普惠金融通过缓解流动性约束、便利居民支付引导居民进行网上消费（易行健和周利，2018；Li et al., 2020），贫困居民有机会在网上购买物美价廉的商品，从而降低生活成本，改善生活质量。

从间接渠道看，率先受益数字普惠金融服务的居民在收入提高后也可以通过消费、就业等方式间接惠及贫困居民。居民是否能够从数字普惠金融中获益与其金融素养、接受新事物的能力有关（张号栋和尹志超，2016；丁杰等，2018；胡联等，2021），而这正是贫困人群所欠缺的。但这也并不意味着贫困人群就无法获得数字普惠金融发展的好处。根据涓滴效应理论，率先富裕起来的人群在收入增加后也可以通过消费、就业等方式带动当地贫困人群脱贫（Dolla & Kraay, 2002；李小云等，2010；崔艳娟和孙刚，2012；展望和李钢，2022）。张勋等（2019）、周天芸和陈铭翔（2021）已经发现数字普惠金融对提高居民收入具有显著的正向作用。考虑到涓滴效应，即使贫困人群无法接触到数字普惠金融服务，优先获得数字普惠金融服务的人群在收入提高后，也可以通过先富带后富这一间接渠道实现减贫。

考虑到基于金融渠道研究数字普惠金融减贫效应的文献已经非常丰富，本文重点从电子商务发展的经济渠道研究数字普惠金融的减贫效应，并补充“涓滴效应”检验，以考察数字普惠金融是否可以通过先富带后富的方式间接助力减贫。

鉴于此，本文提出以下假设：

H1：数字普惠金融有助于贫困县减贫；

H2：数字普惠金融通过刺激当地电子商务发展助力减贫；

H3：数字普惠金融通过涓滴效应先富带后富的方式助力减贫。

图1 数字普惠金融减贫效应的渠道分析

（三）交通基础设施的促进作用

数字普惠金融通过支持当地电子商务发展助力减贫，但电子商务发展会受到当地交通基础设施状况的影响。良好的交通基础设施，是建立高效电商物流体系的重要基础，不但可以保证商品快速到达消费者手中，而且对产品保鲜也非常重要（李丹青，2016）。刘向东等（2019）认为，交通成本是影响电子商务发展的最重要因素之一，在交通不发达地区，居民和商户收取快递还要支付额外的快递费，从而无形中增加了贫困地区居民发展电子商务的成本。马泽波（2017）基于边疆地区的调研数据发现，交通基础设施落后是制约电子商务发展的主要原因，导致当地难以建立完善的电商物流体系，从而影响贫困地区居民参与电商扶贫的意愿。相比之下，交通基础设施发达的地区，能够建立高效的电商物流体系，降低物流成本，激发贫困地区居民参与电商扶贫的意愿，从而可以更好地发挥数字普惠金融通过电子商务扶贫的效果。

鉴于此，本文提出以下假设：

H4：数字普惠金融在交通基础设施发达的地区减贫效果更好。

（四）城镇化的促进作用

数字普惠金融通过支持当地电子商务发展助力减贫。在该过程中，是否拥有良好的电子商务发展环境至关重要。城镇化将大量农村剩余劳动力转移到城镇，有助于形成合理的地域分工，为电子商务发展提供大量劳动力支持（吴福象和沈浩平，2013）；带动当地的工业化和农业现代化，通过延长产业链提高农产品的附加值，助推地区产业结构升级，为电子商务发展提供特色的有竞争力的产品（孙文婷和刘志彪，2022）；扩大规模效应，提升商品的物流效率，为电子商务发展提供物流支持（杨军等，2011），从而可以更好地发挥数字普惠金融助力电商扶贫的效果。鉴于此，本文提出以下假设：

H5：数字普惠金融在城镇化水平高的地区减贫效果更好。

三、实证研究设计

（一）计量模型

为检验数字普惠金融是否可以降低经济落后地区的绝对贫困水平，本文设定如下回归模型（1）：

其中，povratio是国定贫困县i在第t年的贫困发生率，DFIIC是国定贫困县i在第t-1年的数字普惠金融发展水平，Control是一系列控制变量，I和Year分别表示个体（县域）与年份固定效应。β是本文关心的系数，若β显著小于0，则说明数字普惠金融减贫效应显著，数字普惠金融有利于降低贫困发生率。

（二）变量说明

1．被解释变量

贫困发生率（povratio）：用贫困县建档贫困人口数除以总人口数表示，该值越大，说明绝对贫困越严重。

2．解释变量

数字普惠金融发展水平（DFIIC）：用北京大学数字金融研究中心发布的数字普惠金融指数表示，该指数越大，说明数字普惠金融发展越好。

数字普惠金融指数包含三个维度：数字普惠金融覆盖广度（coverage），用于衡量数字普惠金融覆盖人群范围；数字普惠金融使用深度（usage），用于衡量数字普惠金融业务的丰富程度以及各业务的使用活跃度；数字普惠金融数字化程度（digitization），用于衡量数字普惠金融的便利性、可移动性、使用成本等。

数字普惠金融涉及以下业务：支付业务（payment）、保险业务（insurance）、货币基金业务（money）、投资业务（investment）、信贷业务（credit）、信用业务（credit_invest）。

3．控制变量

人口密度（dens），用县总人口数除以行政区域面积表示；农业机械化水平（agrmachine），用农业机械总动力除以播种面积（千公顷）表示；传统金融发展水平（finance），用年末金融机构贷款余额除以地区生产总值表示；教育水平（edu），用每十人中的在校中学生数表示。

（三）数据来源

本文的研究对象为国定贫困县。2016-2019年我国以国定贫困县为单位开展扶贫工作，并取得明显效果。由于数字普惠金融指数的数据时间区间为2011-2018年，而本文所能搜集到的贫困发生率数据主要集中在2016-2018年，故本文将样本区间定为2016-2018年。其中，县贫困发生率数据主要通过以下途径手工收集：一是国定贫困县的政府工作报告，这是贫困发生率的主要数据来源；二是国定贫困县年鉴；另有少部分数据来源于各县扶贫状况的新闻报道。由于新闻发布时间恰好在年底或者年初的情况较少，故本文将1-6月发布的贫困发生率认定为上一年的贫困发生率，将7-12月发布的贫困发生率认定为本年度的贫困发生率。数字普惠金融指数来源于北京大学数字金融研究中心（2011-2018），其他数据来源于CSMAR数据库。去除贫困发生率或数字普惠金融指数数据缺失的国定贫困县后，共得到852个样本数据。主要变量的描述性统计如表1所示。

表1 主要变量的描述性统计

四、实证结果分析

（一）基准回归分析

本部分基于模型（1）检验数字普惠金融对贫困县减贫的影响，结果如表2所示。其中，第（1）列是基于OLS模型的回归结果，第（2）列是基于单向固定效应FE模型的回归结果，二者均包含所有的控制变量。第（3）、（4）列分别是不带控制变量和带控制变量的双向固定效应FE模型的回归结果，第（4）列为基准回归结果。发现在各种模型设定下，数字普惠金融对贫困发生率均有显著为负的影响。第（4）列数字普惠金融的系数显著为负，表明数字普惠金融指数每增加1个单位，贫困发生率就降低0.043%。数字普惠金融在经济特困地区具有降低绝对贫困的效果，随着数字普惠金融的发展，当地贫困居民收入增加，贫困发生率降低。

表2 数字普惠金融发展对绝对贫困的影响

（二）内生性检验

本文的基本逻辑是数字普惠金融发展有助于脱贫减贫，但也不排除反向因果的可能：根据脱贫攻坚战的要求，要大力发挥金融减贫的效果，依靠数字普惠金融增加居民收入，因此越贫困、收入越低地区的政府越有可能采取某些激励措施刺激本地区数字普惠金融发展。本文使用两阶段最小二乘法（2SLS）解决此内生性问题。使用的工具变量是当地的电信网络水平（Tel），用当地移动电话用户数与互联网宽带用户数占年末总人口的比重表示。由于数字普惠金融依靠网络进行推广，因此电信网络水平对数字普惠金融发展具有积极作用，但电信网络建设又不会直接对穷人的收入产生影响，因此本文选择电信网络水平作为工具变量。对应的两阶段最小二乘法结果如表3第（1）、（2）列所示。其中列（1）为第一阶段回归结果，列（2）为第二阶段回归结果。从第一阶段的回归结果可知，贫困县的电信网络水平对当地的数字普惠金融发展具有显著为正的影响，且在1%的水平下显著，由此可以看出，发展电信网络应有助于促进数字普惠金融发展。第二阶段数字普惠金融的回归系数为-0.163，且在1%的水平下显著为负，说明以电信网络水平作为工具变量基于2SLS方法进行内生性检验后，数字普惠金融与贫困发生率之间仍存在显著的负相关关系。数字普惠金融与贫困发生率的关系是稳健的。

表3 工具变量2SLS回归结果

续表

（三）其他稳健性检验

1.改变被解释变量度量方式。本文使用手工采集的贫困发生率数据度量区域的绝对贫困水平。参考李建军和韩珣（2019）的方法，使用城市与农村最低生活保障人口与总人口之比（minliv）度量贫困县的贫困水平，并参考模型（1）重新进行回归。回归结果如表4的第（1）列所示，发现数字普惠金融的系数显著为负，与本文回归结果无明显差别。

2.改变回归样本。本文回归样本以国定贫困县为研究对象进行分析，由于县域数据在样本区间内存在不同程度的缺失，所以使用省际数据并参考模型（1）重新进行回归。所得结果如表4第（2）列所示。发现数字普惠金融的系数显著为负，与本文回归结果无明显差别。

表4 稳健性检验回归结果

（四）数字普惠金融减贫效应的机制分析

上文发现数字普惠金融能够显著降低贫困发生率，那么其作用机制是否与本文的理论预期一致呢？为了回答这一问题，本文将从电子商务和涓滴效应两方面进行探讨。

林海英等（2020）已经证实，电子商务发展能够促进贫困户稳定脱贫。电子商务可以通过创业、售卖当地特色产品、购买廉价商品达到减贫的效果。因此，若数字普惠金融能够促进当地电子商务发展，那么电子商务可能是数字普惠金融减贫的重要渠道。本文参考Chen et al.（2020）的方法，检验数字普惠金融对电子商务发展的影响。回归结果如表5第（1）列所示，发现数字普惠金融的系数显著为正，说明数字普惠金融对当地电子商务发展具有显著的促进作用。因此，可以推断数字普惠金融可以通过支持当地电子商务发展促进减贫。

本文还借鉴易行健和周利（2018）的方法对作用机制进行了稳健性检验。具体来说，就是根据电子商务发展水平将样本划分为电子商务发展滞后、领先两组，然后进行分组回归。郭峰等（2020）认为，不同地区电子商务发展存在较大差异，电子商务发展滞后地区的减贫潜力巨大。若果真如此，这些滞后地区电子商务减贫的边际效果可能更好，即电子商务发展滞后的地区，数字普惠金融减贫的效果可能更好。回归结果如表5第（2）、（3）列所示，发现数字普惠金融在电子商务发展滞后地区（-0.054）的减贫效果显著大于领先地区（-0.008）。该结果说明，数字普惠金融可以通过刺激电子商务发展助力减贫。

表5 电子商务和涓滴效应的机制分析

贫困居民由于金融素养较低、信息渠道较少、接受新事物的能力较差，因此可能难以获得数字普惠金融提供的服务（丁杰等，2018；胡联等，2021）。但涓滴效应表明，部分优先富裕起来的人群可以通过消费、就业等方式带动贫困人群脱贫。因此，若数字普惠金融能够率先提高部分优势人群的收入，那么涓滴效应可能也是数字普惠金融减贫的重要渠道。参考Chen et al.（2020）的方法，本文检验数字普惠金融对优势人群收入的影响。考虑到大部分贫困居民居住在农村，相比之下，城镇居民更可能获得数字普惠金融服务，因此本文以贫困县城镇居民作为优势人群的代表，并以其可支配收入（city_income）度量优势人群获益程度。然后参考Chen et al.（2020）的方法，检验数字普惠金融对优势人群收入的影响。回归结果如表5第（4）列所示，发现数字普惠金融的系数显著为正，说明数字普惠金融对优势人群收入具有显著的促进作用。结合涓滴效应先富带后富理论，可以推断数字普惠金融通过优先提高优势人群收入减贫，涓滴效应有效。本文还借鉴易行健和周利（2018）的方法对作用机制进行了稳健性检验。具体来说，就是根据城镇居民可支配收入将样本划分为低收入组和高收入组，然后进行分组回归。回归结果如表5第（5）、（6）列所示，发现高收入组的减贫效果显著（-0.056），低收入组不显著（0.105）。该结果说明，数字普惠金融可以通过先增加优势人群收入，然后以先富带后富的方式间接助力减贫。

五、异质性分析

（一）数字普惠金融减贫效应的分维度分析

数字普惠金融是一个多维概念，不同维度的减贫效果可能存在差异。本文从覆盖广度（coverage）、使用深度（usage）和数字化程度（digitization）三个维度检验数字普惠金融的减贫效应，结果如表6所示。发现不同维度的回归系数均显著为负，说明增加数字普惠金融的覆盖人群、提供多样化的金融服务、提高数字普惠金融的数字化程度均有助于降低贫困发生率。随着数字普惠金融覆盖人群增大，贫困人群被重新纳入金融体系，接触电子商务的可能性增加，可以通过电子商务售卖产品和购买廉价商品，增加自身收入、降低生活成本；而多样化的金融服务则可以保证贫困地区居民享受到更适合自己的金融服务，从而更好地满足自身的金融需求；最后，提高数字普惠金融的数字化程度，有助于增加居民使用数字金融服务的便利性、降低获取金融服务的成本，这有助于提高居民使用数字普惠金融服务的积极性，从而为贫困居民获取数字普惠金融服务提供了可能。相比之下，覆盖广度（coverage）系数的显著性最低，说明过分增加金融覆盖人群的减贫效果较差。使用深度（usage）的减贫效果最好。我国数字普惠金融的使用深度发展水平明显低于覆盖广度和数字化程度（郭峰等，2020）。以上回归结果表明，发挥数字普惠金融的减贫效果，应着力于补齐数字普惠金融发展短板，鼓励企业提供多样化的金融服务。

表6 数字普惠金融不同维度发展对绝对贫困的影响

（二）数字普惠金融减贫效应的分业务分析

数字普惠金融涉及业务众多，包括支付（payment）、保险（insurance）、货币基金（money）、投资（investment）、信贷（credit）和信用业务（credit_invest），不同业务的减贫效果可能存在差异。故本文分业务检验数字普惠金融的减贫效应，结果如表7所示。发现支付业务、货币基金业务、投资业务、信贷业务的系数在1%的水平下显著为负，保险业务在5%的水平下显著为负，信用业务的减贫效果不显著。其中，信贷业务包括经营贷和消费贷，经营贷增加了贫困人口的信贷可得性，可以为贫困人群网上创业提供资金支持（刘魏等2021）；消费贷为贫困人群网上购买廉价商品提供了资金支持，有助于贫困人群降低生活成本（易行健和周利，2018；Li et al., 2020）。这在一定程度上说明了数字普惠金融可以通过信贷业务支持电子商务发展从而达到助力减贫的效果。

表7 数字普惠金融各项业务发展对绝对贫困的影响

（三）交通基础设施建设的影响

电子商务对物流要求较高，居民通过电子商务买卖商品需要发达的交通基础设施支持，因此在交通发达的地区，数字普惠金融减贫的效果可能更好。鉴于此，本文以贫困县公路里程除以总面积衡量贫困县的交通基础设施状况，并进行分组回归分析。回归结果如表8第（1）、（2）列所示，其中第（1）列是基于交通落后县的回归结果，第（2）列是基于交通发达县的回归结果。发现数字普惠金融在交通发达县对贫困发生率的影响显著为负，而在交通落后县对贫困发生率的影响则不显著。以上结果说明，交通状况对发挥数字普惠金融的减贫效果具有重要作用，政府应努力改善当地落后的交通基础设施，为发挥数字普惠金融的减贫效果提供支持。

表8 交通基础设施与城镇化水平的异质性分析

（四）城镇化的影响

与农村相比，城镇人口更加密集，信息流动更加快捷，专业化分工更好，市场也较为活跃，可以为电子商务发展提供较好的外部环境，因此城镇化水平越高的地区，电子商务可能发展越快，从而可以更好地发挥数字普惠金融的减贫效果。鉴于此，本文以城镇化率对样本进行分组并回归，回归结果如表8第（3）、（4）列所示，其中第（3）列是基于城镇化水平较低县的回归结果，第（4）列是基于城镇化水平较高县的回归结果。发现城镇化水平较高组的数字普惠金融系数显著为负，而城镇化水平较低组的数字普惠金融系数则不显著。以上结果表明，城镇化对发挥数字普惠金融的减贫效果具有重要作用，在城镇化水平较高地区，数字普惠金融的减贫效果更好。

六、结论性评述

数字普惠金融是将数字技术与普惠金融相结合的新金融发展模式，能够帮助长期被现代金融体系排斥的贫困地区居民重新享受到正规的金融服务。基于国定贫困县脱贫实践，本文具体考察了数字普惠金融在经济落后地区的减贫效果。发现数字普惠金融有利于降低该地区的贫困发生率，减少绝对贫困。机制分析发现，数字普惠金融既可以通过支持电子商务发展直接助力减贫，也可以通过涓滴效应先富带后富间接助力减贫。分维度看，数字普惠金融增加服务多样性的减贫效果优于提高数字化程度，增加金融覆盖人群的减贫效果最差；分业务看，支付业务、货币基金业务、投资业务和信贷业务的减贫效果较好，保险业务具有一定的减贫效果，信用业务的减贫效果不显著。此外，数字普惠金融在交通发达、城镇化水平高的地区减贫效果更好。

贫困是数千年来一直困扰人类社会的难题，人们希望能够通过为落后地区的人群提供平等的金融服务以帮助其摆脱贫困。但传统普惠金融设置物理网点成本过高，导致其业务难以触及贫困地区。基于网络的数字普惠金融为金融扶贫提供了新的思路。综合本文的研究结论，可以发现以下政策含义：首先，数字普惠金融在经济特困地区具有良好的减贫效果，因此需要继续推进数字普惠金融发展，发挥其在脱贫减贫方面的作用。其次，在推进数字普惠金融的过程中，要有侧重性，将重点放在鼓励金融机构提供多样化的金融服务方面，鼓励发展信贷业务、信用业务、投资业务和货币基金业务。最后，要重视电子商务发展与数字普惠金融发展相互促进，通过支持产业发展实现“造血式”扶贫，为数字普惠金融支持电子商务发展提供良好的外部环境，做好配套的基础设施建设，包括改善经济落后地区的交通状况、提高城镇化水平等。