数字普惠金融发展是否增进了西部农村居民收入？——以西部某省为例

田光宁，木妮热·热合曼

（华北电力大学 经济管理学院, 北京 102206）

促进经济发展、打赢脱贫攻坚战是我国当前主要的经济发展战略之一。而数字普惠金融通过为农民等弱势群体提供低成本且平等的金融服务，有助于改善农村地区经济水平、促进我国经济的稳定发展。为了进一步促进数字普惠金融的发展，我国政府也在不断出台一系列支持性的政策。这些政策拓展了普惠金融的发展空间、整合了更多社会资源并挖掘了潜在的客户需求，从而进一步缓解了我国数字普惠金融服务供给不足的矛盾。 提高农村居民收入、促进农村地区经济发展是学术界的热点研究问题。经过多年的研究，国内外对此问题已经有了丰富的研究成果。自普惠金融概念提出以来，通过促进普惠金融的发展来进一步促进国家经济发展，已经成为一项重要的经济发展举措。在此方面，国内外都有了较多的相关研究。但是针对贫困程度较严重的地区，关于数字普惠金融对农村居民收入水平的影响的研究很少。 因此，本文以西部某省作为范本，研究数字普惠金融的发展对该省农村地区居民收入水平的增进作用。重点研究普惠金融“数字化”转型对该省农村收入水平的影响和效果、对省内开展数字普惠金融工作的实践意义。同时为其他地区促进数字普惠金融发展、增加农村居民收入提供针对性的、可行有效的建议。

一、文献综述

国外学者对普惠金融产生的影响有不同的看法。Beck（2007）[1]通过对发展中国家普惠金融的研究，认为新型普惠金融的发展应该按不同人群的不同需求来分析，在普惠金融的发展过程中一方面考虑到支付和储蓄服务固定的中介成本，另一方面考虑到贷款服务和不同信贷服务带来的风险。Diniz, Birochi 和 Pozzebon（2012）[2]认为虽然普惠金融促进当地社会经济的发展，但是也同时对于低收入地区的经济带来负面的影响，甚至可能会导致低收入人口的过度负债。Anzoategui（2014）[3]使用萨尔瓦多的调查数据分析了国际交流与普惠金融之间的关系，并认为客户存款对包容性金融的发展具有积极影响。F Allen&A Demirguc Kunt 等(2016)[4]通过研究发现，促进普惠金融发展和降低客户成本，为金融服务机构发展提供更加完善的法律监管制度和稳定的政治环境。ozili（2017）[5]认为金融科技可以扩大金融机构服务范围和丰富服务产品，还可以减少贫困人群使用金融服务的门槛，因此数字普惠金融相比于传统普惠金融可以带来更多的普惠性。

近几年国内在普惠金融数字化转型方面，唐勇等（2020）[6]的研究证明，为充分挖掘数字普惠金融的潜力，应提高金融普惠力度，完善数字基础设施建设， 推进数字金融教育在农村地区的普及，充分释放“数字红利”。谢升峰,尤瑞, 汪乐乐等认为（2021）[7]随着群体相对收入差距拉大与金融科技进步，应加大举措缩小农村信息沟壑来缓解数字贫困，强化农村相对贫困群体的数字化基础建设，培育其数字金融素养，以此提升数字普惠金融缓解相对贫困的长尾效应。更多的学者的研究重点放在数字普惠金融发展的区域差异上，何文秀（2020）[8]和姚凤阁等（2020）[9]学者认为我国数字普惠金融发展整体呈上升趋势，但区域差异较大，其中分三个层次东部地区，中部地区和西部地区，其整体发展趋势呈东部较高，中部相对平衡，西部相对低。向洁,胡青江,闫海龙等（2021）[10]学者认为区域间差异是数字普惠金融总体差异的主要来源。陈欢,赵子铱(2021)[11]等研究重点聚焦在空间上，认为数字普惠金融具有显著的空间相关性。刘澄清（2021）[12]和王长征等（2021）[13]的研究证明，新形势下推动金融服务围绕农村弱势群体，发展农村地区普惠金融，对促进现代农业的数字化转型升级有着十分重要的实际意义。翟项乐（2021）[14]，徐军委和杜朝运（2021）[15][16]对数字普惠金融进行实证分析，结果表明，数字普惠金融指数与农民收入水平之间存在显著的正相关关系。韩刚，赵伟等（2021）[17]认为数字普惠金融的覆盖范围和数字化程度对家庭消费水平具有显著的促进作用；数字普惠金融的使用深度与家庭消费水平之间的关系并不明显。王永静等（2021）[18]学者已经证明，数字普惠金融的发展对农民收入的影响具有“U”形的非线性关系。李连梦, 吴青等（2021）[19]认为数字普惠金融指数可以促进城市低收入群体的收入增长，但同时也扩大了低收入群体与中高收入群体之间的收入差距。周利，廖婧琳，张浩等（2021）[20]研究表明，数字普惠金融发展的减贫效果先呈恶化状态然后得到提高，并且存在较大的时滞。因此，我国未来有必要增加对数字普惠金融方面的投资，为农村地区数字普惠金融发展提供更好的平台，从而增加农民收入， 提升农民生活幸福指数。

根据上述研究现状可知，当前国外学者对于数字普惠金融发展的研究程度还并未达到国内的重视水平，相对来说研究内容还主要集中在对于贫困地区服务对象的金融可得性和普惠金融的内涵方面。国内学者对于数字普惠金融及其在农村地区减贫效应的研究内容相当丰富，但大多研究是从农村消费水平或城乡收入差距入手进行分析，将立足点设置为其对促进农村收入水平影响的研究较少。此外，从针对省市级进行的研究来看，这方面研究内容也多为普惠金融的现状和影响，缺乏对数字普惠金融的具体实证研究。本文试图从甘肃省数字普惠金融对农村收入水平的影响入手，实证研究数字普惠金融农村居民收入的影响。除此之外对于面临问题提出相应的完善措施与建议。

本文第二部分是相关理论的总结，主要包括传统普惠金融与数字普惠金融概念，国内普惠金融发展模式，为本文提供理论依据；第三部分为甘肃省数字普惠金融发展模式，主要介绍甘肃省普惠金融发展现状和发展过程中存在的问题；第四部分为实证分析，使用回归模型进行经验分析。把分析结果与实际情况相结合，从而分析甘肃省数字普惠金融对省内农村居民收入水平的影响；第五部分提出改进建议对全文进行了简要总结。

二、理论基础与实践模式

最早的普惠金融主要包括基于小额贷款的小额信贷模型。进入 21 世纪后，全球逐渐形成共识，在小额信贷的基础上，普惠金融体系还必须为全部有金融服务需求的个人和公司提供普遍的金融服务，而不仅限于贫困和低收入人群、小型和微型企业。2005 年，联合国正式提出了普惠金融体系的概念。 2006 年，联合国起草了《普惠金融体系蓝皮书》，其中描述了普惠金融的概念。普惠金融的特征概括为： 可负担性、可用性、全面性和商业持续性，其目的是为那些缺乏良好金融选择的人提供金融服务。其最终目标是扶持企业，促进家庭经济增长。普惠金融作为经济理念，在那些传统金融止步的地方重新开启了新的发展路径；作为社会思想，普惠金融服务于那些无法便捷地获得银行服务的低收入人群。

数字普惠金融体系（Digital Inclusive Financial System）是随着数字技术的发展，为解决传统普惠金融体系在发展过程中遇到的瓶颈以及传统普惠金融的内生要求，而发展起来的“数字化”转型的新型普惠金融服务体系。

数字技术，特别是大数据，云计算，移动互联网等技术的发展大大提升了金融业的服务能力。首先，金融业依托海量用户需求，结合地方特色和用户特色逐步并深度挖掘出用户需求，不断丰富金融产品和服务内容；其次，金融企业利用移动互联技术为用户提供“无时无刻”，“无所不在”的便捷金融服务； 数字普惠金融以理财、信贷、保险为主要服务手段，这些业务领域为金融市场提供了大量流动性高的金融产品。由于长尾市场群体的庞大和数字技术的便利性，数字普惠金融形成的产品大大加快了货币在市场上的流通速度，同时也冲击了传统金融机构的存贷款利率结构，客观上促进了利率市场化的进程。同时， 数字技术的发展和网民用户的增多，也促进了互联网支付业务的发展，越来越多的用户加入互联网支付客户群体中，为数字货币的发展奠定了技术基础和用户基础。

数字普惠金融依托互联网提供的服务，有效缩短了业务流程，提高了金融服务的效率，从而减少交易环节、降低了经济成本。除此之外，普惠金融的数字化促进信息共享、降低信息不对称产生的成本。通过汇聚互联网平台上的大量用户和产品信息，可以很大程度上降低交易信息的搜寻成本；使用大数据处理技术分析客户数据，实现对客户的精准营销，可以节省决策成本； 基于海量客户数据，使用大数据技术观察消费者行为的动态变化，可以大大减少整个贷款过程的实时监控成本和风险管理成本。

传统的普惠金融对于识别风险、记录信用和获取数据的成本都非常昂贵。我们需要减少成本、并实现较高的社会价值，这对于传统普惠金融而言是“鱼与熊掌不可兼得”的难点，因此这成为了传统普惠金融发展的瓶颈。这也同时促使了数字普惠金融的发展，其重点是“数字化”转型。用“数字化”表达的数字技术，移动互联网、云计算等技术的进步对于普惠金融的意义主要体现在降低金融服务的成本、增强商业可持续性、提高金融可获得性、增强金融服务的全面性等几个方面。近几年，普惠金融的不断发展和创新，在很大程度上得益于新兴科技的发展。中国数字技术与金融深度融合是大势所趋，数字技术的发展为传统金融机构的发展开辟了新的空间。从银行提供的业务发展来看，几乎所有创新业务的发展都是基于数字技术的支撑。特别是随着互联网技术的普及，传统金融机构对其核心业务流程进行大规模升级与改造。上述发展历程，可以简单汇总互联网技术对银行业务创新的促进历程图，如图1 所示。

图 1 互联网技术对银行业务创新的促进历程图

三、实证检验与结果分析

理论研究表明，数字普惠金融有助于改善农村地区经济发展状况，并进一步提高农村居民收入。那么，数字普惠金融的落实与实践，是否会对农村地区居民的收入水平有显著性的提高作用，此点尚未明确，因此下文将进行实证分析与讨论。

（一） 变量选取与数据说明

本文选取数字普惠金融指数（Digital Financial Inclusion Index, Index）为核心解释变量。被解释变量为农村人均可支配收入（Rural per capita disposable income, RPI）， 反映了某地区农村居民收入水平。除了核心解释变量，为了解决因遗漏变量而导致的误差， 本文引入以下 4 个控制变量： 农业发展水平（ Level of agricultural development, LAD ） 、 网 络 化 水 平 (Level of Internet Development, LID)、地方财政扶持力度（Local financial support, LFS）、金融业发展水平(Level of financial development,LFD)。控制变量的含义和指标选取如下。

1. 农业发展水平（LAD）

农业发展水平体现了农村居民收入情况。近年来，得益于农业科技化、特色化的不断推进，农业发展水平不断提高、农作物种类不断丰富、产量不断增加。这使得农村居民的收入也逐渐增加，较多的闲余资金提高了居民对金融产品的兴趣，这有利于促进当地普惠金融的发展。本文选取农牧渔业年总产值来代表农业发展水平。

2. 网络化水平（LID）

网络化水平代表着当地的信息技术发展水平，即对数字化普惠金融服务的获取便捷程度。随着我国 4G、5G 网络的普及，农村的网络化水平逐年提高，互联网用户数也逐年增加，人们足不出户就可以借助互联网，使用手机银行、支付宝、微信等软件，满足金融需求。本文选取农村互联网用户数来代表网络化水平。

3. 地方财政扶持力度（LFS）

地方财政用于补贴和扶持农村数字普惠金融的支出，体现了当地政府的支持程度。地方数字普惠金融的健康快速发展离不开地方政府的大力支持。同时政府的政策支持和经济支持，有利于改善农村金融机构无法盈利、盈利较少的问题，并提高其积极性，从而进一步促进农村数字普惠金融的发展。本文选择甘肃省用于农业、林业、水务的地方财政支出，来表示地方财政扶持力度。

4. 金融业发展水平（LFD）

金融业发展水平，反映了某地区金融业的繁荣情况。即生产经营活动的现状、金融中介服务的获取难易程度、相关金融附属活动的完善程度。而金融业增加值能够反映，某地区金融业的全部基层单位，在一定时期内因从事金融业生产活动而取得的最终成果。本文选取农村金融业增加值来代表金融业发展水平。

本文的变量选取和模型设定参考了陈慧卿等[21]，杨公元[22]和严鹏等[23]学者的研究。数字普惠金融指数引用《北京大学数字普惠金融研究报告》[24]中该省 2011—2018 年 12 个地级市和 2 个自治州的市域数字普惠金融指数。其他各变量数据来源来源于 EPS（Economy Prediction System）全球统计数据/分析平台。各变量描述性统计如下表1。

表 1 变量描述性统计

（二） 模型设定与检验

1. 模型表达式

在许多实际经济问题研究的过程中，一个因变量往往会受到多个自变量的影响，通过多个自变量的最优组合来估计因变量的模型称为多元回归模型，多元回归模型是计量经济回归分析模型中最基础的模型之一，为了更好的体现变量之间的关系，因此本文选用多元回归线性模型来进行分析。模型初步设定形式如方程 1 所示：

其中，α1，α2，α3，α4，α5 表示回归系数，μ 表示误差。

2. 模型检验

（1）ADF 检验

在建立计量经济模型，分析实际问题的过程中我们经常会遇到非平稳序列数据， 通过非平稳序列数据进行建模可能会造成伪回归现象，为了避免伪回归现象，应首先对该模型中的每个变量进行平稳性测试，即 ADF 检验。本文中各变量的 ADF 检验结果如表2 所示。

表 2 各变量 ADF 检验结果

由上述 ADF 检验结果可以看出，变量中农业发展水平（LAD）是一阶单整序列平稳，网络化水平（LID）、地方财政扶持力度（LFS）和金融发展水平（LFD）都是二阶单整序列平稳。

（2）协整检验

由于变量网络化水平（LID）、地方财政支出（LFS）和金融发展水平（LFD） 都是二阶单整序列平稳，为检验变量之间是否存在长期均衡关系，需进一步进行协整检验。本文选用异质面板协整检验中的 Pedroni 检验方法进行检验。检验结果如表3 所示。

表 3 协整检验结果

从上表可以看出，在 5%的显著性水平下，变量网络化水平、地方财政支出和金融发展水平三个变量的 P 值都小于 0.05，检验结果不能拒绝原假设，因此变量之间存在长期的均衡关系。

（3）F 检验

F 检验通常用于确定模型是否存在个体效应， 本文分别进行混合模型回归和固体效应模型回归，用 SSEr 表示混合模型残差平方和，用 SSEf 表示固体效应模型残差平方和，计算公式如2 所示：

通过以上公式计算得到，在 5%的显著性水平下，F = 2.4253 > F(13,93) = 1.80， 计算结果拒绝原假设，因此本文选择个体固体效应模型。

（4）模型设定的 H 检验

经 F 检验，已确认模型中存在个体效应。考虑模型的个体效应可能与变量相关，本文进一步进行了 Hausmann 检验。经典的 Hausmann 检验通过判断变量之间是否存在个体效应或时间效应，进而确定模型的形式，并在模型一致性和有效性之间进行权衡。检验结果如表4 所示。

表 4 Hausman 检验结果

初步预测模型回归分析结果如表5 所示。

表 5 初步预测模型回归分析结果

由初步回归结果可知，因变量的变化有 90.7%是由自变量引起的，即 90.7% 可以通过估计模型来解释。在 5%的显著性水平下，自由度为 n-6 = 106，t 统计量的临界值 t(0.025)(106)=1.99 ，从上表可知，变量中地方财政扶持力度（LFS） 和金融发展水平（LFD）t 值都不显著，因此为了提高模型拟合度进一步进行逐步回归，分别剔除上述 t 值不显著的两个变量并且对模型进行逐步回归。除此之外，考虑到变量之间存在的异方差性和序列相关性对回归结果的影响，且选取样本截面数大于时序数，在进行回归时 GLS Weights 中选择 Gross-section weights 进行加权。当剔除经济发展水平（EDL）并且对模型进行截面加权之后模型拟合度更优。最终模型形式如方程4 所示：

而最终模型回归分析结果如表6 所示。

表 6 最终模型回归分析结果

下一节将结合最终模型回归分析结果，进行具体的实证分析。

（四） 实证分析结果

通过最终模型回归估计结果可知，数字普惠金融指数（Index）、网络化水平（LID）、农业发展水平（LAD）、地方财政支出（LFS）与农村人均可支配收入（RPI）水平之间存在正相关关系，即对提高农村收入水平具有积极影响。模型修正之后的可决系数为 0.9629，表明这些变量能够更好地解释人均可支配收入（RPI）变化情况。

通过最终的模型结果可知，数字普惠金融指数（Index）的回归系数为42.4915，t 值为 11.9811，相比其他控制变量，其 t 值最大。并且在 5%的显著性水平下，t 值 11.9811 > t（0.025）（107） = 1.97，比较可知数字普惠金融指数的 t 检验是显著的，且数字普惠金融指数的显著性在所有变量中最强。

农业发展水平（LAD）的回归系数为 0.0040，这说明农业发展水平的提高对于甘肃省农村地区收入的增加有显著的影响。网络化水平（LID）的回归系数为 93.4387，这说明网络化水平的提高对甘肃省人均可支配收入的增加有显著的影响，地方财政扶持力度（LFS）的回归系数为 0.005，这说明政府政策上的扶持对农村居民收入的提高也起到关键的作用。

除此之外，通过最终模型回归分析结果表6 可以看出，所有变量的 p 值都小于 0.05，说明所有变量都是显著的。其中普惠金融发展水平（Index）和网络化水平（LID）的 p 值都为 0.0000，说明这两个变量对被解释变量农村人均可支配收入（RPI）的解释效果更加明显。

四、结论与建议

本文通过实证分析发现，数字普惠金融的发展对西部农村居民收入水平的提高确实存在显著增进作用，农村地区是减贫增收的重点地区，因此应该将数字普惠金融的发展重点放在农村地区。不过西部省区依旧存在着普惠金融理念不足、金融产品种类较少、金融基础设施建设不完善、监管机制不健全等问题。

促进数字普惠金融发展，提高西部农村居民收入水平，需要从以下几方面推进，共同协作、发挥作用。

第一，增强农民普惠金融设施的使用意愿。在农村地区推广普惠金融，应该让广大的农民理解普惠金融的内涵和带来的好处。提高农民金融素养，对于农村地区普惠金融的发展有着重要的意义。扩大金融知识宣传、加强金融实践教育、加强对农村居民的培训是落实农村地区数字普惠金融发展的重要举措。大量宣传、实践教育和针对性的培训有助于农村居民了解普惠金融的内涵和普惠金融产品的特征。对于普惠金融概念的理解，有助于农民使用普惠金融工具并且提升对金融产品真伪的辨别能力。

第二，提高农民金融产品使用能力。推广普惠金融首先要站在用户角度思考，提高用户对金融服务的接受程度。要减少用户尤其是农村地区用户对金融服务的排斥心理，需要通过各个渠道和途径对普惠金融进行宣传，比如电视、广播、新闻报纸以及互联网等都可以作为宣传渠道。在利用媒体进行宣传的同时，政府及教育部门也应进行引导，让民众合理看待金融服务，并且提高民众对互联网金融安全的防范意识。

第三，促进农村金融服务产品创新应用。鼓励数字技术发展，助力金融科技创新应用。作为数字普惠金融的技术支持与重要依托，数字技术的发展进步，能够催生更多数字普惠金融产品、金融业务和多元化的数字普惠金融体系。普惠金融的发展，不仅需要金融机构不断探索新的创新金融产品，政府也应提供支持与帮助，鼓励更多高科技人才发挥在互联网金融等领域的特长，为数字普惠金融的发展贡献力量。未来数字普惠金融的具体发展趋势，需要以数字技术的发展方向作为指引，脱离数字技术的普惠金融就不是数字普惠金融。

第四，加大农村地区基础设施建设。目前农村地区金融服务的发展还可以进行进一步加深落实，最重要的方面就在于基础设施。数字普惠金融基础设施不仅包括一般的金融服务网点，还包括互联网基础建设。在省内城市区域互联网普及率已接近全覆盖，但是农村偏远地区依然缺乏相关设施，因此在基础建设层面，应把工作重点放在互联网普及和增设金融机构实地网点等方面。