数字普惠金融对共同富裕的影响研究——基于省际数据的实证分析

□ 张金 张水平 张志伟

一、引言

2020年，我国历史性地解决了绝对贫困问题，向着“共同富裕”目标迈出坚实一步。但当前我国区域经济发展水平仍存在明显差异，群体收入差距较大的问题依旧严峻。在新发展阶段，应继续寻找推动经济发展的新抓手、新动力，为实现共同富裕提供新思路。同时，继续深化供给侧结构改革，畅通生产与流通环节，注重实体产业发展，是我国顺利实现社会主义现代化建设的有力保障，也是我国进一步巩固脱贫成果，推动共同富裕的坚实基础。

普惠金融是脱贫增收的有效手段之一，其本质是资金的融通，并在市场自发调节的基础上通过政策调控引导资金流向贫困地区。通过普惠金融，小微企业、低收入人群等存在金融服务需求的群体能够得到平等的寻求资金机会。伴随着第三次科技革命的兴起，以数字经济为代表的新型经济模式，给全球经济的发展和人们的生活带来了全方位的冲击。作为数字经济的主要代表，数字普惠金融逐渐成为我国发展最活跃的领域之一。随着我国科学技术发展逐步取得重大突破，借助互联网和人工智能的快速发展，我国数字普惠金融发展也进入了高速增长期。

二、文献综述

共同富裕与数字普惠金融是近年来经济金融领域的热点研究方向，大量文献关于数字普惠金融与共同富裕的关系进行了理论与实证研究，学者们对数字普惠金融发展及如何实现共同富裕目标，从各个层次、各个角度给出了自己的研究成果。具体而言，数字普惠金融发展对缩小城乡收入差距的影响在以往研究中已被充分证实，但关于数字普惠金融对共同富裕的影响，以及它的影响机制和路径的研究尚存在一定的可探索空间。以往关于数字普惠金融对乡村振兴和缩小城乡差距的文献对构建数字普惠金融与共同富裕的研究体系具有重大学习和借鉴价值。

一方面，由于数字普惠金融可得性高、成本低等特点，为发展实体经济、创造就业机会提供支持，并且通过一系列的金融服务，为需要资金支持的贫困家庭提供帮助，能够有效地提高贫困人口的收入水平。刘锦怡（2020）认为，由于互联网广泛性的特征，极大地降低了数字普惠金融的成本，既有助于拓展农村金融服务覆盖广度和贫困农户使用深度，也在一定程度上推动了地方经济和产业发展,为贫困农户创造了更多经济机会，从而直接或间接减缓农村贫困。王小华等（2022）对数字普惠金融的发展能否降低城乡收入差距进行研究，并得出肯定结论。宋晓玲（2017）选用2011-2015年31个省级面板数据，利用平衡面板数据模型，从互联网金融的角度出发，得出数字普惠金融能够缩小城乡收入差距。另一方面，数字普惠金融对缩小城乡收入的促进作用存在着一定的结构化与区域化的差异。王正新等（2021）选用全国282个城市面板数据进行研究，分析结果表明，数字普惠金融在一定程度上能够缩小城乡收入差距，并且由于地理、经济区位条件存在差异，数字普惠金融对处于不同区域的居民收入差距存在异质性特征，为政府制定差异化政策提供了支持。

在后续的研究中，城乡收入差距的指标特征显然不能成为完全评估社会平衡发展的标准，因此，林向前等（2021）将数字普惠金融的影响上升到了乡村振兴层次，得出数字普惠金融发展可以有效为实现乡村振兴战略添砖加瓦。同时，该研究也发现了数字普惠金融与乡村振兴之间的门槛特征。同年，陈丽君等（2021）利用层次分析法，对共同富裕的指标按照发展性、共享性、可持续性三个维度进行了划分，并依据以往学者的研究和实践，结合中国各地区经济发展实践现状，设置二级三级指标，进一步丰富了共同富裕指标体系。为后续学者多维度、多主体、多视角地构建和评价各地共同富裕水平提供了极大的帮助。

随后，学者们在探究数字普惠金融对共同富裕的关系时，更深入地研究了其中的作用机制。郭晴等（2022）开始探究数字普惠金融是否对就业产生影响，通过研究数字普惠金融指数和中国综合社会调查的数据，发现数字普惠金融能够提高就业质量，抑制社会保障项目的参与，同时由于金融行业的工作特点，提高数字普惠金融水平能够提高女性就业质量，这一研究结论为地方进一步提高女性就业质量提供了新思路。随后，就创业就业角度，韩亮亮等（2022）提出将创业活跃度做为中介变量，选用30个省份的面板数据研究结果发现，创业活跃度作为中介变量确实在数字普惠金融对共同富裕的影响中发挥作用，并且创业活跃度对数字普惠金融具有较强的非线性溢出作用。

以往学者的研究为后续研究数字普惠金融如何推动我国共同富裕发展进程提供了坚实的理论基础。但对于共同富裕水平的评价仍处在探索之中，本文在已有学者的研究基础上，对共同富裕评价体系作进一步丰富和完善，对发展性、共享性、可持续性三个维度进一步进行了补充；同时，在研究数字普惠金融与共同富裕之间的关系时，加入了电子商务发展这一传导路径，为实现共同富裕目标，制定相应政策提供新的思路和视角。

三、研究设计

（一）变量选取

1.被解释变量

为评价各地区共同富裕水平，兼顾科学性与可得性、群体与区域，文章在参考已有文献的共同富裕指标体系基础上，进一步从发展性、共享性、可持续性三个维度来丰富和完善评价体系，以体现共同富裕的科学内涵。发展性指标包含富裕度和共同度两个方面，用于反映社会物质财富总量、居民收入增长和基础设施建设。它主要针对不同群体和地区之间的贫富差距。共享性衡量了中国经济发展与人们在教育、医疗、社会保障、基础设施、数字化、住房、文化和精神等方面对更好生活渴望之间的差异。可持续性指标从三个方面反映了社会发展与自然生态可持续性的协调程度，高质量发展、治理和生态是针对长期经济发展潜力性质和社会环境的考察，并制定了12个二级指标和27个三级指标（见表1）。

表1 共同富裕水平指标体系

通过熵权法计算，得出2010-2020年共同富裕水平指数（如表2所示）。由表2可以看出，我国共同富裕水平呈现增长趋势，排名靠前的地区多为经济发展水平高的地区。

2.解释变量

数字普惠金融（index）。本文选用北京大学数字普惠金融研究中心发布的数字普惠金融发展指数，并利用数字普惠金融发展的不同子维度进行评价，具有一定的科学性、代表性。

3.中介变量

电子商务（Ec）。科学技术发展带来的便利性，使得依靠着电子设备和网络技术进行的商业电子商务在各行各业的发展中发挥了重要平台支撑作用。

4.控制变量

为了避免遗漏主要变量带来的误差，参考既有文献，本文主要选取几个控制变量：产业结构，选用第三产业占第一、二产业之比；教育水平，选用地区人口的平均受教育年限；家庭平均人口，即家庭平均人口数量；政府干预，选用政府一般性财政支出占实际生产总值之比；对外开放水平，选用对外贸易进出口额。

（二）模型构建

1.计量模型设定

为了探究数字普惠金融发展对共同富裕的影响，根据对已有文献中数字普惠金融发展水平和共同富裕关系的研究，初步建立基本模型如下：

为了减少共线性和异方差，使面板数据稳定，对变量进行对数化处理，模型改进为：

其中，ln( · )表示对数化，其他变量含义同式（1）。

本文还考虑到现实中可能存在的一些不可观测但会对共同富裕水平产生影响的因素，其中一些因素会在时间维度上变化，而不会由于省（自治区、直辖市）的差异而变化，因此，加入时间固定效应控制。此外，某些因素因由于地区的差异而不同，而不随时间改变，本文同时加入个体固定效应 控制，这两个变量的加入在一定程度上可以避免不可测因素造成的结果偏差，进一步改进为：

2.中介模型设定

进一步探究数字普惠金融与共同富裕之间是否具有中介效应，以电子商务作为中介变量，引用中介效应模型。参考何筠(2020)及钱雪松(2022)等文献，采用逐步检验回归系数的方法,构建如下递推方程:

（三）数据来源

本文选取的面板数据，其中不包括中国的港、澳、台地区；同时在选取样本数据时，考虑到西藏地区数据缺失严重，故本文将不对西藏地区进行研究。所有数据均来源于中经网数据库、各统计年鉴以及北京大学数字金融研究中心。此外，采用年均增长率法予以推算存在部分年份缺失的数据。

四、实证结果分析

（一）基准回归结果分析

在前文建立的模型基础上进行基准回归分析，分析数字普惠金融与共同富裕之间的关系，结果如表4所示。首先在未引入控制变量和固定效应的情况下进行回归分析，如表4第（1）所列，数字普惠金融回归系数为0.416，在1%的水平下显著，可以初步认为，数字普惠金融与共同富裕之间存在正相关关系。然而，除数字普惠金融外，可能存在控制变量会对共同富裕产生影响，本文选取上文所提及的控制变量，在未考虑固定效应应的基础上进行第二次回归分析，如表3第（2）列所示，数字普惠金融系数为0.328，在1%的显著性水平上，可以再次判断，数字普惠金融与共同富裕之间仍保持正相关关系。接下来，将固定效应纳入模型进行了第三次回归, 如表4第（3）列所示，数字普惠金融发展水平的回归系数为0.126，在1%的显著性水平上，该结果表明数字普惠金融发展仍对共同富裕发展具有较明显的正向作用。

表3 变量定义与描述性统计

表4 基准回归结果

五、进一步分析

（一）数字普惠金融子维度分析

为进一步分析数字普惠金融以何种形式对共同富裕产生影响，本文将从数字普惠金融的三个子维度进行分析，结果如表5所示。从数字普惠金融的三个子维度来看，其中，使用深度和覆盖广度的系数为0.057和0.049，数字化程度系数为-0.036，均在1%的显著性水平下。表明在促进共同富裕水平方面，数字普惠金融的使用深度和覆盖广度两个维度的发展能够促进共同富裕的提高。然而，数字化程度对共同富裕的发展存在抑制作用。

表5 数字普惠金融子维度分析

（二）区域异质性分析

我国东中西部地区之间的经济差异一直是分析经济发展的热点，故本文将分别对为东、中、西部地区三个地区进行回归分析，得出不同区域数字普惠金融对共同富裕的影响程度。如表6所示，东、西部地区数字普惠金融与共同富裕之间均存在显著正相关性，其中，东部、西部地区回归系数分别为0.181、0.132。然而，中部地区回归系数较小，为0.002，且不显著，表明在中部地区的数字普惠金融发展对共同富裕发展水平没有影响。

表6 区域异质性分析

（三）中介效应分析

数字普惠金融对共同富裕的作用可以分为两个部分，即直接效应和间接效应，电子商务发展水平可能在其中存在重要的中介作用。本文提出电子商务发展水平在数字普惠金融与共同富裕之间充当中介变量，因此，构建中介效应模型，探究产业结构在数字普惠金融对共同富裕的影响中是否具有中介变量的作用，相关检验结果如表7所示。

表7 电子商务中介效应分析

从表7可以看出，数字普惠金融在1%的显著性水平上对电子商务发展水平有显著的促进作用，而电子商务水平也在1%显著性水平上对共同富裕水平有促进效应。在不引入电子商务发展水平时，可以得到数字普惠金融对共同富裕水平的总效应为0.217，且在1%的水平上显著；当引入电子商务中介变量时，数字普惠金融对共同富裕的直接效应为0.137，且在1%水平上显著。

因此，结果表明数字普惠金融与共同富裕的关系中电子商务发展存在显著的部分中介效应。数字普惠金融可以通过促进电子商务发展，进而影响共同富裕水平的提高，且通过计算可得电子商务的中介效应约占总效应的20.33%。

六、结论与建议

（一）结论

在中国社会发展的新格局背景下，本文通过从多维度建立综合衡量共同富裕指标体系基础上，使用熵权法，计算出30个省（自治区、直辖市）的共同富裕指数。并基于此，对数字普惠金融与共同富裕进行实证分析，依次从直接影响、区域异质性、数字普惠金融子维度和间接效应几个方面研究数字普惠金融与共同富裕的关系，得出如下结论：其一，我国的数字普惠金融发展水平和社会共同富裕水平，总体上呈现出东高西低、南高北低的趋势，并在逐年提高。其二，数字普惠性金融对社会主义共同富裕具有较明显的促进效果，而各个地区数字普惠性金融的促进效果又具有很大的异质性，中部地区的促进效果最为突出，西部地区最小，中西部地区的数字普惠性金融对社会主义共同富裕的促进效果则相对较弱。其三，各省区市的数字普惠性金融对社会主义共同富裕的影响，可通过优化产业结构、促进互联网经济发展来达到，即产业结构和电子商务具有中介效果。

（二）建议

基于以上结果，提出如下建议：

第一，完善数字普惠金融基础设施建设，提高智能手机普及率和金融机构营业网点数量及通信服务能力，为数字普惠金融发展营造良好的硬件条件。第二，注重人才引进，数字普惠金融的发展不仅需要金融行业的努力，更需要计算机、市场营销等诸多领域的协同助力。吸引更多的复合型人才加入，促进数字普惠金融的发展应建立完善的人才引进体系，加强从业者继续教育和培训。第三，针对数字普惠金融的发展建立完善的政策帮扶制度，以减税、退税等辅助方法激励金融机构创新，提高数字普惠金融普及率。第四，加强客户教育，通过对客户进行金融知识培训，并加强数字普惠金融服务市场推广力度，深化普惠金融数字化程度，从而提高共同富裕水平。第五，在大力发展数字普惠金融的同时加强对金融机构及数字普惠金融的监管，完善金融机构信息披露制度和行业自律，避免大力发展数字普惠金融忽略系统性金融风险。第六，注重推动互联网经济发展，加强政策及数字普惠金融对电子商务的支持力度，加强互联网知识的普及，尤其加大中西部以及农村地区互联网知识普及和电子商务的培训力度，以电商扶贫推动共同富裕。政策方面，设立电子商务产业园形成规模优势。第七，结合我国经济发展现状，不同地域的经济发展水平和人文环境，有针对性地发掘各地区数字普惠金融发展所存在的问题，根据各地区实际情况出实招出硬招，以案促改从而促进共同富裕发展。