数字普惠金融增收减贫效应——基于山东省17地市数据的实证分析

张新洁 温凤荣 张务伟 陈 琪

1 引 言

2021年8月中央财经委员会第十次会议提出要推动实现共同富裕，做好金融稳定发展工作。2021年是“十四五”规划开局之年，也是巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴有效衔接的起步之年。如何巩固拓展脱贫攻坚成果，推动实现共同富裕的问题备受关注。金融因其自身运作特点，在扶贫中具有其他政策不具有的优势，人行明确提出了要发挥普惠金融在脱贫攻坚中的作用。近年来，随着互联网、大数据、云计算等技术的不断进步，普惠金融的发展形式得到拓展，以“数字”“普惠”“金融”为关键特征的数字普惠金融成为传统普惠金融服务的重要补充。

数字普惠金融指各类金融产品和服务，通过数字化技术进行交易，主要内容包括互联网信贷、互联网保险、互联网基金等形式。2016年G20峰会提出，“数字普惠金融泛指一切通过数字金融服务推动普惠金融的行动，主要运用数字技术，为无法获得金融服务或缺乏金融服务的群体提供一系列正规的金融服务。”之后在政府工作中也多次提到数字普惠金融，并采取了一系列措施推动数字经济的发展。数字普惠金融可以利用数字红利，突破金融服务供给的时空限制，节约金融服务成本，减少信息不对称，降低服务门槛，打通普惠金融“最后一公里”，扩大金融服务覆盖面，更好地满足贫困群体的金融服务需求，达到增收减贫的目的，从而助力国家巩固拓展脱贫攻坚成果，推动实现共同富裕。

当前学界关于普惠金融与增收贫困之间关系的研究已经较为丰富，但由于数字普惠金融概念提出时间较晚，相关研究仍相对较少。数字普惠金融借助互联网科技，在提供金融服务方面可以具备更为广泛的触达能力，从理论上讲，数字普惠金融更有利于实现增收减贫效果。本文围绕山东省数字普惠金融的增收减贫效应问题展开，主要回答下述问题：山东省数字普惠金融发展现状如何？山东省数字普惠金融的增收减贫效应如何？其内在机理是什么？

为回答上述问题，本文利用2011-2019年的山东省各地市的面板数据，实证分析了数字普惠金融的增收减贫效应。首先，本文在北京大学数字金融研究中心数字普惠金融指数和《山东省统计年鉴》基础上，选取山东省17个地级市数字普惠金融数据，分析了山东数字普惠金融发展现状，并对地区差异进行了分析；其次，采用面板数据实证检验数字普惠金融的增收减贫效果；再次，采用中介效应模型分析数字普惠金融是否有通过农村地区收入增长来影响减贫效果；最后，用门槛效应模型分析数字普惠金融的减贫效应中经济发展水平、城镇化和财政支出的门槛效应，并得出相关结论和政策建议，以期对山东省巩固拓展脱贫攻坚成果和实现共同富裕工作提供一定决策参考。

2 文献综述与理论分析

2.1 文献综述

（1）传统金融对贫困减缓的影响

由于实证数据和研究方法的差异，对于传统金融发展对贫困减缓的影响，国内外学者们得出了不同的结论，主要分为以下三种观点：

传统金融发展可减缓贫困。Dollar和Kraay（2002）［1］根据全球多个国家的相关经济指标对金融发展和贫困减缓的关系进行实证分析发现，金融发展可以通过促进经济增长进而提高贫困群体收入，并改善其生活质量。具体地，金融发展水平每提高1%，贫困群体收入增长0.4%。Geda等（2006）［2］根据埃塞俄比亚的城乡家庭面板数据研究金融发展对贫困减缓的影响，发现，更高的融资获得率有助于稳定消费，增加产出，从而改善收入，减缓贫困。但Ravallion（2001）［3］认为，由于各国各地区收入分配差距的不同，贫困群体从金融发展中获得的利益也存在差异。Kappel（2010）［4］进一步分析得出，金融发达的国家比金融相对落后的国家贫困下降得更快。

传统金融发展不利于贫困减缓。Philip 和 Asena（2004）［5］深入分析了金融自由化影响贫困的渠道，指出金融发展会对发展中国家或处于经济转型期国家的扶贫工作产生不利影响。这是因为，一方面，金融自由化会使大量资金投入效率低下的部门，导致资源配置扭曲；另一方面，贫困人口因受各方面条件的限制而使得其金融服务获得率较低，相应金融服务需求得不到满足，从而不利于其收入的增加。温涛等（2005）［6］对我国金融、农村金融与农民收入的关系进行分析，结果发现，两者对农民增收都有显著的负面影响。农村金融发展不仅没有促进农民增收，反而造成农村资金的大量流失转移，成为提高城市居民收入的重要因素，进一步加大了收入差距。究其原因，主要是金融发展过程中存在结构和功能性失衡导致的。只有完善我国金融体系结构和功能，优化农村金融体系安排，推进正规金融改革，引导民间金融规范发展，才能促进农村金融市场的正常发展，防止金融资源外流，提高金融发展对农村增收的贡献。Maurer和Haber（2007）［7］认为，与贫困者和中小企业相比，中高收入群体和具有资源积累优势的大型企业更容易在金融发展过程中获取更多金融服务，并借此继续提高收入，这会进一步增加社会的贫富收入差距。

金融发展与贫困减缓呈现倒“U”型曲线关系。Greenwood和Jovanovic（1990）［8］对金融发展的减贫作用进行实证分析，结果显示，随着金融发展水平的逐步提高，其对贫困减缓先产生负面作用，后产生正面作用。究其原因，发现获得金融服务的门槛费用是导致两者关系呈现倒“U”型曲线变化的主要原因。当经济发展处于较低水平时，由于贫困群体难以支付这一门槛费用而无法享受金融服务，使得金融发展无法使得贫困人口享受到经济增长带来的好处。随着经济发展和金融市场完善，穷人通过积累资本进入金融市场，金融才能发挥减贫作用。崔艳娟和孙刚（2012）［9］选取我国省级面板数据，经实证研究发现由于贫困群体对金融服务的承担能力有限，金融发展的初始阶段不利于减贫，在经过某一拐点后贫困群体的收入水平将得到改善，通过经济发展、改善收入分配、减少金融波动风险和提供金融服务可减轻贫困。师荣蓉等（2013）［10］认为金融发展对减贫的影响具有门槛效应：当人均收入处于低水平均衡时，金融发展对贫困减缓的作用是积极且隐性的；当人均收入上升脱离贫困水平时，金融反贫困作用增强；当人均收入处于较高水平时，金融反贫困作用又呈现隐性减速的趋势。

（2）普惠金融减贫效应研究

目前关于传统普惠金融发展与贫困减缓关系的研究成果较为丰富，主要有以下几类。

普惠金融发展与贫困减缓之间存在正相关关系。Burgess和Pande（2005）［11］发现,普惠金融增加了银行机构在农村地区的设立数量，提高了贫困人口的金融服务可得性，并进一步降低了贫困发生率。Park和Mercado（2018）［12］测试了多个国家的金融包容对减贫的影响，发现普惠金融发展对减缓贫困有积极作用。Kajole和Mandeep（2016）［13］对普惠金融和经济发展之间的关系进行了实证研究发现，普惠金融和其他经济目标的协调性会对经济社会发展产生积极影响。Ayyagari和Beck（2015）［14］认为，普惠金融可以通过经济增长的中介效应来缩小区域间的贫困差距。邵汉华和王凯月（2017）［15］基于90个国家在2004—2014年的面板数据，对普惠金融减贫效应进行实证分析，研究发现普惠金融对贫困广度和贫困深度的减缓作用显著，但是在贫困广度上的减缓效力更加明显。谭燕芝和彭千芮（2018）［16］基于我国31个省份2006-2015年的面板数据，采用空间Durbin模型考察普惠金融发展水平对贫困减缓的影响机制，结果发现，一个地区的普惠金融发展可以显著减缓贫困，同时也会对邻近地区的贫困减缓产生正向空间溢出效应，从而可以显著降低邻近地区的贫困率。

普惠金融减贫具有门槛特征。师荣蓉等（2013）［10］使用中国西部各省市的面板数据，从规模、结构与效率方面实证检验金融减贫的门槛效应，发现，当人均收入水平较低时，金融发展对减贫有隐形积累作用；随收入增加，金融发展对减贫有显著推动作用；而人均收入继续增加到高位，金融发展的减贫效应逐渐弱化。罗斯丹等（2016）［17］通过构建31个省、直辖市普惠金融指数检验我国普惠金融发展的实际减贫效应及其区域差异，发现普惠金融减贫效应随着人均收入的增加而增强，表明普惠金融减贫具有门槛特征。顾宁和张甜（2019）［18］采用2007—2016年的省际面板数据实证检验普惠金融减贫的门槛效应、空间溢出效应及渠道效应，发现随着农村经济发展水平的提高，普惠金融的减贫作用呈现边际效益递增的现象，且普惠金融发展整体对农村贫困减缓表现出显著的空间溢出效应。

普惠金融减贫存在异质性。韩晓宇（2017）［19］运用PVAR等计量模型检验发现:普惠金融减贫的边际效应存在地区差异，边际效应西部＞中部＞东部。黄秋萍等（2017）［20］研究同样表明普惠金融对消除贫困有正向作用，但呈现出东强西弱的区域性差别。普惠金融与贫困水平存在非线性关系，在超过门槛值后减贫效果会随普惠金融的发展而削弱，符合边际效应递减规律。汪晓文和崔晓烨（2019）［21］的研究同样得出结论，从区域层面来看，普惠金融的减贫效应存在异质性，呈现出东强西弱的区域特征。

（3）数字普惠金融对贫困减缓的影响

近年来，随着数字经济和数字金融的快速发展，学界对数字普惠金融增收减贫效应的关注也逐渐增多。相关研究如下：

编制数字普惠金融指数。北大数字金融研究中心课题组（2016）与蚂蚁金服进行合作，编制了“北京大学数字普惠金融指数”，该指数涵盖中国31个省、337个城市与1754个县三个层级。在总指数基础上，编制了覆盖广度、使用深度和数字化支持度指数，以及支付、保险、货币基金、征信、投资等业务指标，全面清晰地描述了中国数字普惠金融的不同维度。北京大学数字金融研究中心课题组（2018）系统总结了数字金融服务实体经济的主要机制、发展现状和成功的商业模式。

探讨数字普惠金融对经济发展的影响。马德功等（2017）［22］研究了互联网消费金融对居民消费的作用，结果发现，互联网消费金融可以显著增加居民消费。宋晓玲（2017）［23］采用2011—2015年度我国31个省份相关数据构建平衡面板数据模型进行分析，结果发现，数字普惠金融发展可以缩小城乡收入差距，张子豪和谭燕芝（2018）［24］运用空间面板计量模型也得到类似结果。郝云平和雷汉云（2018）［25］运用各省面板数据进行空间自回归发现，数字普惠金融有较强空间相关性和集聚效应，对经济增长呈现三次曲线的促进作用。关于数字金融支持创新创业方面，谢绚丽等（2018）［26］研究数字普惠金融发展与新增企业的关系发现，数字金融总指数和分指数均对创业有显著的促进作用，且对于城镇化率较低的省份和小微企业而言，这种促进作用更加强烈。

数字普惠金融减贫的相关研究。汪晓文和崔晓烨（2019）［21］对2005-2017年各省面板数据进行实证分析，结果发现，普惠金融发展可以显著降低贫困程度，且受经济发展水平限制，普惠金融发展的减贫效应存在异质性。郑美华和陈梦洁（2020）［27］对2011-2018年31个省份的面板数据进行全样本回归，结果表明数字普惠金融与地区经济发展之间呈“U”型关系，为进一步验证区域异质性，以“胡焕庸线”东西两侧子样本分别进行回归分析，结果表明“胡焕庸线”东侧数字普惠金融与经济增长呈“U”型关系，但在“胡焕庸线”西侧地区呈倒“U”型关系。黄倩等（2019）［28］以泰尔指数为被解释变量，基于2011-2015年的中国省际面板数据，实证检验数字普惠金融对贫困减缓的影响，数字普惠金融发展总体上有利于居民实现贫困减缓，其中，账户覆盖率、个人支付和小微信贷贡献作用较为突出，保险业务次之。

数字普惠金融发展对贫困减缓的作用机制。刘锦怡和刘纯阳（2020）［29］利用2011-2015年各省面板数据对数字普惠金融的减贫机制进行分析，结果发现，一方面，数字普惠金融可通过提高农村金融可得性直接减缓贫困，另一方面，也会通过增加个体就业和私营企业就业（即经济机会）间接减缓农村贫困。陈慧卿等（2021）［30］利用2011-2018年的省际面板数据，实证分析了数字普惠金融的农村增收减贫效应。研究得出农村地区收入增长水平是数字普惠金融水平影响贫困程度的部分中介变量；门槛效应模型显示，数字普惠金融的减贫效应会随经济发展水平和财政支出比重的提高而减小，随城镇化水平的提高而增大。彭澎和徐志刚（2021）［31］从动态“防贫”的视角研究数字普惠金融和农户脆弱性之间的关系，得出数字普惠金融的投融资功能有助于通过缓解资金约束和信息约束来降低农户的脆弱性。

综合以上文献可以看出，金融发展与增收减贫之间关系的早期研究可以追溯到金融发展理论与贫困理论的探讨，由于研究样本、模型构建、指标选取、时期长短等不同，国内外学者的研究结论存在差异，但为后续研究的进一步展开奠定了基础。在2005年普惠金融的概念提出之后，普惠金融与贫困减缓的相关研究也逐渐丰富。主要围绕普惠金融发展与贫困减缓的关系性质、是否具有门槛特征、是否存在异质性等问题展开。关于普惠金融发展与贫困减缓，大多数研究侧重于普惠金融的内涵介绍、发展水平测度、影响因素分析及对收入的影响等内容，主要从普惠金融发展广度、深度和可得性等各个维度来检验减贫效应。

近年来，数字金融发展迅速，数字普惠金融的相关研究也成为国内外学者关注的热点，学者们围绕数字普惠金融的定义、特点、风险、优势等展开研究，并进一步分析其对经济增长、消费、收入差距等产生的影响。但数字普惠金融作为普惠金融的新兴分支，出现时间较短，关于其对农村地区的增收减贫效应的相关研究虽然呈增加之势，但仍相对较少。尤其针对其作用机制、中介效应和门槛效应的研究较少。随着互联网技术的发展，数字普惠金融成为传统金融的重要补充形式，可通过提高贫困群体的金融服务可得性的直接方式减缓贫困，也可以通过提高地区收入、促进经济增长的方式间接促进贫困减缓。从已有的文献研究来看，中国数字普惠金融还有很多问题有待研究。一是有关数字普惠金融减贫效应的研究多集中于全国层面，缺乏利用省际数据实证检验二者关系的研究，本文选取山东省及其地级市为研究样本，分析山东省数字普惠金融减贫增收效应、区域异质性等问题，能够丰富相关的市域研究。二是关于增收与减贫关系的探讨并不清晰。数字普惠金融通过什么传导机制作用于贫困减缓，在这一作用机制中，收入增长是否可作为中介变量？本文结合中介效应模型和面板门槛回归方法，对收入增长的中介效应和门槛效应进行了实证检验，具有研究方法上的创新，同时丰富了数字普惠金融增收减贫传导机制方面的研究。

2.2 理论分析

（1）数字普惠金融基本内涵

金融体系内长期存在着对贫困弱势群体的金融排斥现象，进一步拉大社会贫富差距，不利于共同富裕目标的实现。2013年十八届三中全会提出“普惠金融”概念，充分考虑贫困者金融服务需求，提高其信贷和储蓄的可得性，减轻了小微企业、农户以及贫困人口等弱势群体的财务压力。但我国幅员辽阔，区域跨度大，偏远地区金融基础设施建设成本高，信息获取成本大，提高了贫困群体的信息不对称程度，造成了商业银行实现自身盈利性的目标和承担扶贫的社会目标之间的矛盾，不利于为贫困群体提供精准金融服务和针对性产品创新。数字金融为金融机构盈利目标和社会目标平衡找到了新途径，从而促进了普惠金融发展和减贫增收目标的实现。

数字普惠金融本质是数字金融与普惠金融交融的产物，是信息搜集、大数据分析、云计算等互联网技术在金融领域遵循市场性原则的应用，具有支付手段和货币产品便利化、降低交易成本和信息不对称、减少交易中介等功能，具有包容性的发展特征。使得金融服务供应者和需求者均得益其中。一方面，商业银行等供应者利用数字技术缓和了与客户的信息不对称，提高了资本配置效率；另一方面，数字技术使微型企业、农民和低收入者等金融边缘群体解除了地域制约，包容性地拓展了接触金融产品的渠道。

数字普惠金融的技术手段提高了信息的传播速度，整合了客户的金融和信用信息，构建了有效的信用体系，根据客户的需求差异和信用背景提供准确的金融服务，达到合理管控交易风险、降低金融服务的违约风险，实现普惠金融的商业可持续性。数字普惠金融诠释了包容性金融科技的理念与目的，在成本可操控、规模可持续的先决条件下，以数字化技术和金融信息作为实现基础，为社会各阶层尤其是长期受金融排斥的低收入居民、农村居民、偏远地区居民等弱势群体及小微型企业提供平等、正规、方便、全面的数字化金融服务。

（2）数字普惠金融减贫效应理论分析

数字普惠金融可以从直接和间接两个方面起到贫困减缓的作用。

直接效应方面，数字普惠金融的发展使贫困群体直接受益，推动了减贫进程。一方面，数字普惠金融降低了农村贫困群体获得金融服务的成本。首先，数字普惠金融降低了金融服务的供给成本。传统金融机构需要通过铺设供给成本较高的物理网点来实现，导致其难以渗透到农村和低收入地区，而数字普惠金融通过数字技术可以实现远程开设及更改账户、远程转账和远程资金收发等一系列金融服务，减少了人力成本和基础设施成本，从而降低了金融服务的供给成本。其次，数字普惠金融降低了金融服务的使用成本，提高金融服务的种类与质量。数字金融强化了金融服务的使用深度，有效地解决了贫困群体需求与服务不对等的问题。数字技术使人们能够直接通过移动客户端处理业务，而不需要实体网点，从而节省人们使用金融服务的时间、交通和其他成本。降低用户使用金融服务的成本，将提高人们广泛使用金融产品的能力和需求，使贫困群体更有效地利用金融服务，提高他们的收入水平，促进减贫进程。此外，由于供给成本降低，金融机构有更充裕的资金开发新型金融产品，并运用大数据、云计算等技术实现资金需求的精准定位，通过网络销售金融产品，提高贫困者的金融可得性，帮助贫困群体解决资金问题。

另一方面，数字普惠金融降低了农村贫困群体获得金融服务的门槛。由于农村贫困人口可获得的抵押贷款资产有限，传统金融机构会因风险较高而将农村贫困人口的信贷需求拒之门外。而在数字时代，普惠数字金融的发展为“长尾市场”创造了机会和利润空间，普惠数字金融覆盖的“长尾市场”包括大量被排除在传统金融市场之外的农村贫困人口。它有助于降低农村贫困人口获得金融服务的门槛，在一定程度上缓解金融排斥和金融抑制的负面影响，使农村贫困群体能够通过数字金融渠道获得金融信贷服务，帮助他们满足生产和发展需要，有利于增加收入、缓解贫困，改善收入分配，促进农村贫困人口向上流动，分享普惠数字金融成果。

间接效应方面，数字普惠金融通过影响地区经济增长产生间接减贫效应。一方面，溢出效应创造更多的就业机会和就业岗位。数字普惠金融的发展会促进当地基础设施的完善，推动当地经济产业发展水平，而其溢出效应会创造更多的就业机会和就业岗位，拓展农村贫困群体的就业渠道，推动其创业行为，从而拓展农村贫困群体的就业收入，间接推动贫困减缓。首先，数字金融运用大数据技术整合相关信用信息，降低信息不对称以规避信贷交易风险，有助于解除中小微企业融资效率低和成本高的问题，稳定企业资金链和生产经营，优化企业资源配置，推动实体经济创新转型，为社会经济市场注入动能。其次，数字普惠金融消除地理限制，满足落后贫困群体的金融需求，为贫困群体增加就业创业提供资金支持，优化区域经济的产业结构和资源配置效率。再次，数字设备的投资可以推动其他领域普及数字技术，在发展不均衡的地区投入数字技术提高了当地的劳动生产率，增强市场主体的创新能力，拓展增收渠道。数字普惠金融可为欠发达地区的小微企业、个体商户和农民注入经营、生产与就业的所需资金，增产增收可进一步提高居民家庭收入并刺激内需消费，从而推动经济发展。

另一方面，涓滴式增长效应使得优先发展的区域通过消费与就业刺激产业发展与就业增收，通过益贫性增长间接带动低收入群体减贫增收。数字技术本身是一个资本密集型行业。在投资和发展数字技术相关产业的过程中，有利于促进当地资本积累，增加社会资本总量，提高劳动产出效率，对经济增长具有长期的积极作用，发挥“涓滴理论”的作用，推动农村贫困群体通过益贫式增长实现减贫增收。同时，经济发展增加了财政收入，政府可以发放足够的资金补贴，为低收入群体提供基本社会保障。涓滴增长效应表现为市场摆脱了人为控制，逐渐改善了社会贫困水平。因此，经济发展水平越高，经济增长将为贫困群体带来越多的社会福利，帮助他们缓解贫困，走出“贫困陷阱”。包容性经济增长能否充分发挥减贫作用，受社会收入分配的影响。社会扶贫的程度不能仅仅由经济增长带来的收入增长量来控制，更需要衡量穷人从包容性经济增长中获益的程度。

数字普惠金融减缓贫困的作用机理如下图所示：

3 山东省数字普惠金融发展现状分析

3.1 山东省数字普惠金融发展现状

为分析山东省数字普惠金融的发展现状，我们获取了北京大学数字金融研究中心最新发布的2011-2020年数字普惠金融指数数据（The Peking University Digital Financial Inclusion Index of China，PKU_DFIIC），该数据由北京大学数字金融研究中心和蚂蚁集团研究院的研究团队于2016年共同开发，迄今已进行三次更新（郭峰等 2016，2019，2020［32］）。北大数字金融研究中心运用蚂蚁集团关于数字普惠金融的海量数据，使用“层次分析法”，从数字金融覆盖广度、数字金融使用深度和普惠金融数字化程度等3个维度、33个具体指标来构建数字普惠金融指标体系。该指标包括中国内地31个省（直辖市、自治区）、337个地级以上城市（地区、自治州、盟等），以及约2800个县（县级市、旗、市辖区等）三个层级，覆盖了2011-2020年的省级和城市级指数以及2014-2020年的县域指数。指数同时具有纵向和横向上的可比性。本部分选取该指标体系中2011-2020年山东省及其17地市的相关数据进行深入分析①2019年1月，山东省行政区划调整，莱芜市整体并入济南市，但是在2019年和2020年数字普惠金融指数数据中，莱芜仍单列，因此仍为17地市数据，下同。。并在分析山东省数字普惠金融发展现状的基础上，探讨其对增收扶贫的影响和作用机制。山东省17地市数字普惠金融指数如表1所示。

表1 2011年-2020年山东省17地市数字普惠金融指数

由表1和图2可以看出，山东省17地市的数字普惠金融业务自2011年开始实现了快速增长，均值和中位值相差不大，说明各地市数字普惠金融发展水平相对来说较为均衡，出现特异值的情况较小。2011年各地市数字普惠金融指数的均值为52.9，到2015年增长到176.3，2020年进一步增长到262.4，是2011年的将近5倍，年平均增长19.5%。和全国数字普惠金融发展情况相比较，除了2011年略高于全国均值和中位值，2012年情况持平以外，2013年以后，山东省数字普惠金融指数均值和中位值均低于全国水平，且差距呈现逐年拉大的态势，虽然山东省数字普惠金融指数年平均增长率为19.5%，但仍低于全国29.1%的年平均增长水平，说明与全国情况相比，山东省的数字普惠金融发展速度较慢，需要引起重视。

从增速来看，无论是山东省还是全国，最近几年数字普惠金融指数增速均有所放缓，一定程度上表明随着数字金融市场的发展越来越成熟，该行业开始由高速增长阶段向常态增长过渡。

从图3分指数中位值以及图4分指数中位值的增长率来看，在2011年至2015年，山东省数字普惠金融的数字化程度增长最快，覆盖广度次之，使用深度增长最慢。2016年后，这一情况发生了变化，数字普惠金融的使用深度加速增长，并渐趋超过数字金融覆盖广度指数，这说明，随着数字普惠金融的覆盖广度和数字支持程度达到一定程度，其进一步拓展的空间有限，目前各分指数近几年的增长趋势显示，未来数字金融的发展，将主要依赖于数字普惠金融使用深度的增长空间，数字金融使用深度将是数字普惠金融指数增长的重要驱动力。

3.2 山东省数字普惠金融的地区差异

山东省共有17地市，各地市地理位置、资源禀赋、经济发展水平、人口数量等均有显著差异，有必要对山东省数字普惠金融的地区差异进行分析。从图4中可以看出，山东省数字普惠金融发展情况大致可以分为三个梯队。省府济南市、临海发达城市青岛这两个数字经济活跃的城市，数字普惠金融指数比其他地市要高，处于第一梯队；而处于山东省西部的聊城、德州、菏泽、莱芜四市的数字普惠金融发展水平较低，尤其莱芜和其他地市相差较大，处于第三梯队；其他东部和中部地市则处于上述两个梯队之间，属于第二梯队。

由图5-2020年山东省各地市数字普惠金融分类指数分布可以看出，就具体分指数的地区差异而言，山东省17地市普惠金融的数字支持程度地区差异最小、数字金融覆盖广度次之，数字金融使用深度地区差异最大，且其大小排列基本符合总指数的排列顺序。具体而言，数字金融的覆盖广度、使用深度和数字支持程度2020年指数最高的地区与最低的地区之比分别为1.48、1.62和1.15。这说明，山东省17地市的普惠金融总指数差异主要是由数字金融覆盖广度和数字金融使用深度的地区差异引起的，尤其是数字金融使用深度的地区差异，是引起总指数产生差异的主要原因。在数字金融的深度运用上，落后地区与发达地区还存在一定差距。从具体业态来看，互联网投资的地域差异明显高于其他业态，这与数字金融的特点有很大关系。更多的人访问和使用数字金融服务相对容易。但是，促进现有用户深度使用各种数字金融产品，增强用户对数字金融服务的依赖，仍有很大的增长空间。

4 山东省数字普惠金融增收减贫效应的实证检验

4.1 变量设置与数据来源

本部分利用山东省17地市2011—2019年数据作为研究样本，建立面板门槛模型，对数字普惠金融的增收减贫效应进行实证研究。根据现有参考文献及研究目的，本文选取相关变量如下。

（1）被解释变量

农村地区收入增长（Y）：以农村人均可支配收入对数化衡量，数据来源于各年份《山东省统计年鉴》。

农村贫困程度（DP）：以各地市农村最低生活保障人数/农村人口求得，数据来源于2012-2020年山东省各地市统计年鉴。

（2）解释变量

数字普惠金融水平（DFI）：以山东省17地市数字普惠金融指数衡量，数据来源于《北京大学数字普惠金融指数》（第三期）（2011-2019）。

（3）控制变量

经济发展水平（GDP）：用山东省17地市GDP的对数化来衡量。

第一产业结构（PI）：各地市一产增加值占本市GDP比重。

第二产业结构（SI）：各地市二产增加值占本市GDP比重。

城镇化水平（UR）：用各地市城镇年末人口数占地市总人口数的比重衡量。

财政支出比重（FE）：各地市财政支出占本市GDP比重。

所有控制变量数据均来源于2012-2020年《山东省统计年鉴》和各市统计年鉴。变量的描述性统计如下表所示，因篇幅原因，只列举2011、2015、2019年的描述性统计情况。由表中可知，山东省农村人均可支配收入呈现逐渐递增的态势，与此同时，山东省农村贫困程度也从2011年的3.8%下降到2019年的2.3%，呈现出大幅下降态势。另外，山东省数字普惠金融水平（DFI）大幅度上升，从2011年的52.90上升至2019年的252.25，上升幅度较大。下文将建立模型，实证分析山东省数字普惠金融对农村增收减贫的影响。

表2 变量描述性统计

4.2 模型构建与实证分析

（1）基准回归模型

根据前文理论分析，结合山东省普惠金融发展现状的分析研究，设置基准回归模型如下：

表3 基准模型面板回归结果

在基准回归模型（1）和（2）中，Yi为山东省各地市的农村地区收入增长水平，DP1为山东省各地市的农村贫困程度，DFIi表示地市 i 的数字普惠金融水平，其余为对应的控制变量，αi为数字普惠金融水平的待估计参数，μ为误差项。

对式（1）和式（2）进行面板回归，初步验证山东省数字普惠金融发展对农村地区收入增长和贫困程度的影响，回归结果如下表所示。

回归模型（1）和（2）主要检验山东省数字普惠金融发展水平对农村地区收入的影响。结果表明，在不引入其他控制变量的情况下，变量数字普惠金融水平（DFI）的回归系数为0.0032，且在1%的显著性水平下显著。加入其他控制变量后，其回归系数为0.0020，且仍在1%的显著水平下显著。这表明，山东省数字普惠金融水平的发展对于农民增收有着积极的作用，数字普惠金融的发展对增加农民收入有显著的正向影响。对其他控制变量而言，经济发展水平（GDP）和城镇化水平（UR）也对农民增收有显著正向作用。回归模型（3）和（4）主要检验山东省数字普惠金融发展水平对农村贫困程度的减缓作用。结果表明，在不引入其他控制变量的情况下，变量数字普惠金融水平（DFI）的回归系数为-.000093，且在1%的显著性水平下显著。加入其他控制变量后，其回归系数为-.000089，且仍在1%的显著水平下显著。这表明，山东省数字普惠金融发展有显著减贫作用，数字普惠金融的发展会抑制农村贫困程度的增加。这是因为数字普惠金融扩大了农村金融服务覆盖面，深入农村，惠及到了更多的低收入群体，并大大降低了数字普惠金融的交易成本，有助于增强金融机构向贫困群体提供金融服务的意愿。同时，发展数字普惠金融有助于降低金融服务门槛，使贫困群体能够通过数字金融渠道获得金融信贷服务，从而有利于扶贫。对其他控制变量而言，第一产业结构（PI）、城镇化水平（UR）以及农村贫困程度的一阶滞后项（DPL1）均在不同显著性水平下对减贫产生影响。

（2）中介效应模型

基准模型检验了山东省数字普惠金融发展对农村地区收入增长和贫困程度减缓的作用，结果表明，数字普惠金融有一定增收减贫效应。那么，其是否能够通过促进农村地区收入增长从而减缓贫困？通过第二部分的理论分析可知，数字普惠金融发展不仅会直接使贫困群体受益，推动减贫进程，还会通过影响地区经济增长的方式产生间接减贫效应。一方面，溢出效应创造更多的就业机会和就业岗位。另一方面，涓滴式增长效应使得优先发展的区域通过消费与就业刺激产业发展与就业增收，通过益贫性增长间接带动低收入群体减贫增收。因此，有必要对数字普惠金融发展的中介效应进行实证分析和检验。如果自变量x通过影响变量m来间接影响因变量y，那我们就称变量m为变量x影响变量y的中介变量。在该模型中，根据相关理论分析，变量农村地区收入增长可作为中介变量，数字普惠金融发展通过提高地区经济发展水平，增加居民收入，从而达到间接减贫的目的。相关模型设定如下：

其中，Yi为山东省各地市的农村地区收入增长水平，DPi为山东省各地市的农村贫困程度，DFIi表示山东省各地市i 的数字普惠金融发展水平，χi为控制变量，β、γ、η分别为待估系数，ω为误差项。

拟通过式（3）、式（4）、式（5）检验是否存在中介效应。基本思路为：首先，检验山东省数字普惠金融发展对农村贫困程度的总效应，也即检验式（3）中系数β1的显著性；其次，分别检验式（4）中的系数γ1和式（5）中的系数η2的显著性，并据此来检验系数乘积（γ1*η2）的显著性；最后，检验式（5）中的系数η1的显著性，并判断其与γ1*η2与的方向是否一致。如果系数β1、γ1、η1和η2同时显著，那么称中介变量农村收入增长（Y）是山东省数字普惠金融发展作用于贫困程度的部分中介效应；如果系数β1、γ1、η2显著，但η1不显著，那么称农村收入增长（Y）是数字普惠金融发展作用于贫困程度的完全中介效应；如果β1和γ1至少有一个是不显著的，那么需进一步进行Sobel检验，如果Sobel检验所得Z值显著，则中介效应显著，相反则不显著。

应用Bootstrap法可以直接检验系数乘积γ1*η2的显著性，结果表明，γ1*η2在95%的置信区间不包括0，系数乘积γ1*η2显著。Sobel检验Z值为-2.66，P值小于0.01，在1%的显著性水平下显著，因此可得，农村收入增长作为山东省数字普惠金融发展影响贫困程度的中介效应显著。

由表5可以看出，在模型（5）中，系数β1在1%的水平上显著为负，这说明总效应显著。系数γ1在1%的水平上显著为正，说明山东省数字普惠金融对农村地区收入增长有显著正向影响。η2在1%的水平上显著为负，说明山东省数字普惠金融发展影响贫困程度的间接效应显著，η1在1%的水平上显著为负，说明山东省数字普惠金融发展影响贫困程度的直接效应显著。另外，系数乘积γ1*η2与η1符合均为负。综上，农村地区收入增长（Y）是山东省数字普惠金融水平作用于贫困减缓的部分中介变量，其中介效应为43.6%。这说明，数字普惠金融发展不仅会直接使贫困群体受益，推动减贫进程，还会通过影响地区经济增长的方式产生间接减贫效应。

表5 中介效应检验与估计结果

（3）面板门槛模型

数字普惠金融发展水平对农村贫困程度的影响有可能随着经济发展水平、城镇化水平等的变化呈现非线性关系（陈慧卿 等2021［31］）。为更深入分析山东省数字普惠金融的增收减贫效应，拟建立门槛模型进行实证研究，并选取经济发展水平（GDP）、城镇化水平（UR）和财政支出比重（FE）作为门槛变量。构建模型如下：

其中，Di为门槛变量，ξi为门槛值，且ξ1<ξ2，θ1分别为待估系数，ε为误差项。分别在不同门槛变量下对式（6）进行门槛效应检验，结果如下：

表6为分别在不同门槛变量下对式（6）进行门槛效应检验，结果显示，当城镇化水平和财政支出比重分别作为门槛变量时，单一门槛在1%的显著性水平上显著，双重门槛在5%的显著性水平上显著，三重门槛不显著，而当经济发展水平作为门槛变量时，单一门槛和双重门槛均在5%的显著性水平上显著，三重门槛不显著。根据门槛效应检验结果，各门槛变量的门槛值如下表所示：

表6 门槛效应检验结果

表7 门槛变量估计值

根据门槛变量估计值，可将山东省2011-2019年各地市样本按城镇化水平（UR）分为UR<=0.3946、0.3946

表8显示，将城镇化水平（UR）当作门槛变量，山东省数字普惠金融的发展对贫困程度减缓的效应会伴随UR提高不断增大，也就是说，城镇化水平越高，那么山东省数字普惠金融发展的减贫效应会越大。这主要是因为城镇化水平提高了，农民就有更多机会和渠道接触先进技术与服务，接受新事物的能力也越强，互联网普及程度也会随之加大，进而有助于数字普惠金融发挥减贫效应。将经济发展水平（GDP）作为门槛变量进行门槛回归时，山东省数字普惠金融的发展对贫困程度减缓的效应会伴随GDP提高有所减小，也就是说，经济发展水平越高，那么山东省数字普惠金融发展的减贫效应会越小。这主要是因为随着经济发展水平的不断提高，贫困发生率也在不断减小，相应地，数字普惠金融的减贫效应就会越来越小。另外，当将财政支出比重（FE）作为门槛变量进行门槛回归时，山东省数字普惠金融的发展对贫困程度减缓的效应会伴随提高有所减小，但随着FE的进一步提高，其减贫效应又会有所加大。思考其原因，一方面，随着财政支出比重有所提高，其他与减贫有关的支出也不断增加，如教育、科技、医疗卫生和社会保障等方面，其都有一定的减贫效果，因此数字化普惠金融的影响将越来越小，但是，随着财政支出比重的进一步提高，居民的教育、医疗、科技素养等水平持续改善，又会反过来强化数字普惠金融的减贫效应，从而使得其减贫效应呈现先下降后上升的变化趋势。

表8 面板门槛模型回归结果（因变量为贫困程度）

5 研究结论与政策建议

5.1 主要研究结论

本研究在相关理论分析的基础上，使用北京大学数字金融研究中心发布的2011-2020年数字普惠金融指数数据（PKU_DFIIC）对山东省数字普惠金融发展现状和地区差异进行了分析，并使用山东省2011-2019年的地市面板数据，建立模型，对山东省数字普惠金融的增收减贫效应进行了实证分析，得到相关结论如下：

（1）山东省各地市数字普惠金融发展水平相对来说较为均衡，但低于全国水平，且差距呈现逐年拉大的态势，从分指数分析可以看出，数字金融使用深度将是数字普惠金融指数增长的重要驱动力。促进现有用户深度使用各种数字金融产品，增强用户对数字金融服务的依赖，仍有很大的增长空间。

（2）就数字普惠金融发展的地区差异而言，山东省数字普惠金融发展情况大致可以分为三个梯队。济南、青岛处于第一梯队，聊城、德州、菏泽、莱芜处于第三梯队，其他地市介于中间，属于第二梯队。山东省17地市普惠金融的数字支持程度地区差异最小、数字金融覆盖广度次之，数字金融使用深度地区差异最大，且其大小排列基本符合总指数的排列顺序。

（3）山东省数字普惠金融水平的发展对于农民增收有着积极的作用，数字普惠金融的发展对贫困减缓有显著的正向影响。山东省数字普惠金融发展有显著减贫作用，数字普惠金融的发展会抑制农村贫困程度的增加。

（4）农村地区收入增长（Y）是山东省数字普惠金融水平作用于贫困减缓的部分中介变量，其中介效应为43.6%。另外，门槛效应模型显示，山东省数字普惠金融的减贫效应会随城镇化水平的提高而增大，随着经济发展水平的提高而减小，随着财政支出比重的不断提高，数字普惠金融的减贫效应呈现先减小后增大的变化趋势。

5.2 政策建议

基于主要研究结论，提出如下政策建议：

（1）全力推进山东省数字普惠金融的发展，促进现有用户深度使用各种数字金融产品。山东省各地市数字普惠金融发展水平低于全国水平，且其差距呈现逐年拉大的态势，从分指数分析可以看出，数字金融使用深度将是数字普惠金融指数增长的重要驱动力。与传统金融服务相比，数字金融具有覆盖面广、成本低、支付方便等优点，更容易产生规模效应。研究显示，山东省数字普惠金融的发展对于农民增收减贫均有着积极的作用。今后，我省应继续深化数字金融发展战略，优化更加合理的金融发展环境。一是提高数字金融服务覆盖率。将乡镇一级的互联网支付、移动支付、网上银行、网上贷款、网上保险、网上基金等金融服务覆盖率纳入当地政府绩效评估体系，推动完善和优化助农取款服务村级覆盖网络，扩大助农取款服务点的影响力，提高使用率。二是提高数字金融服务可得性。以中小微企业和低收入社会群体为重点，完善和加强多层次的在线和离线金融服务，同时完善对特殊群体的无障碍数字金融服务。三是提高数字金融服务满意度。开展广覆盖、全方位、形式多样的数字金融需求对接，提高小微企业和农户信用档案建档率。规范金融机构经营行为，有效降低数字金融服务投诉率。四是加强数字金融知识宣传教育，发挥数字金融的包容性价值，让更多的人了解和体验数字金融产品和服务，并深度参与进来，助力国家乡村振兴战略和脱贫攻坚战略的深入推进与落实。

（2）发挥数字普惠金融和多种因素的共同作用，降低贫困水平。实证结果显示，数字普惠金融的减贫效应会受到地区经济发展水平、财政支出水平、城镇化水平等变量的影响。因此，为了更好地发挥数字普惠金融的增收减贫效应，应结合推动经济增长、完善财政支出结构、提高城镇化水平等政策措施共同推进。一是结合区域比较优势，发展特色产业，促进产业转型，提高经济发展水平，进而提高贫困群体收入水平，实现脱贫攻坚。二是改善财政支出结构，优化资金配置，促进贫困地区发展和贫困人口增收，如提高义务教育和职业教育水平，增强贫困人口的人力资本水平，这更有利于数字普惠金融减贫效应。三是促进城镇化与乡村振兴协调发展，城镇化水平提高了，农民就有更多机会和渠道接触先进技术与服务，接受新事物的能力也越强，互联网普及程度也会随之加大，进而有助于提高其数字化素养，推动数字普惠金融发挥减贫效应。因此，要进一步提高城镇化水平，发挥城镇化在减贫中的作用，促进农村高质量发展。

（3）加强山东省数字普惠金融监管体系建设。数字普惠金融发展还处于探索阶段，一方面，政府应营造自由发展空间，充分调动数字普惠金融发展内在积极性，激发其创造性和进一步发展的潜力；另一方面，也应注意合理引导，规范风险，加强数字普惠金融监管体系建设。一是通过官方网站、公众号、公示板、群众会、社区宣传等形式，引导市民正确使用智能手机，提高数字化素养和能力，提防网络诈骗，对于已经发生的诈骗案件，及时止损和追查，同时建立信息反馈绿色通道，重点打击侵害公共安全和网络安全的违法活动。二是结合区域经济发展特色和优势产业，开发适合自身发展特点的创新型普惠性金融信贷产品和服务，大力推广宣传金融产品和服务，提高数字普惠金融的减贫效果。三是优化数字金融包容发展的环境，加强监管体系建设。地方政府应建立健全数字化普惠金融监管体系，防范金融风险，实行严格的金融产品市场准入制度，提高互联网技术监管能力，完善数字化普惠金融监管体系。