数字普惠金融能助力共同富裕的实现吗？——基于空间计量模型的实证研究

武 戈，王李军

（江南大学 商学院，江苏 无锡 214122）

一、引言与文献综述

随着2020 年我国全面建成小康社会，举国上下都开始积极响应新发展阶段中国经济社会发展的总指引——实现共同富裕。虽然近几年中国经济飞速增长，2021 年全国GDP 与人均GDP 已分别达到17.73 万亿美元与1.26 万美元，已经开始向发达国家水平发起冲刺。“十四五”规划中提出，截至2035年，全体人民共同富裕要取得更为明显的实质性进展。十五年时间弹指一挥间，如何推进共同富裕的实现，似乎已经迫在眉睫。

近几年互联网飞速发展，金融业在互联网的加持下衍生出数字普惠金融这种新型金融工具。数字普惠金融凭借其“数字化”和“普惠性”这两大特点已经在社会经济发展的诸多领域中发挥了重要作用。已有研究显示，数字普惠金融对经济增长（钱海章等，2020）[1]、缩小城乡收入差距（宋晓玲，2017；张贺和白钦先，2018）[2-3]和减贫效应（黄倩等，2019；刘锦怡和刘纯阳，2020）[4-5]都有明显的促进作用。此外，梁榜和张建华（2019）[6]、万佳彧等（2020）[7]分别从城市层面、中小企业层面和上市企业层面验证了数字普惠金融在促进创新上大有作为，而这主要是因为其能够有效缓解企业的融资约束；易行健和周利（2018）[8]认为数字普惠金融对流动性约束具有缓解作用，同时使支付手段更加便利化，因此其对居民消费的促进作用也是不言而喻的。虽然关于数字普惠金融的研究已经较为全面，但是对于共同富裕的研究大多还停留在理论层面，白龙和翟绍果（2022）[9]认为共同富裕包含物质财富和精神财富两方面内容，坚持共建共享发展理念是实现共同富裕的基本条件，同时指出共同富裕是从个人独享到家庭分享最终到社会共享的演进过程。董志勇和秦范（2022）[10]则强调了高质量发展在共同富裕实现过程中的根基作用，并从收入分配、乡村振兴和公共服务等方面论述了共同富裕的实现路径。陈卫东等（2022）[11]通过与国际对比指出，劳动报酬比重偏低、未开征遗产税、行业薪酬限制规范性较弱等问题的存在，在一定程度上阻碍了我国共同富裕的实现。而关于数字普惠金融与共同富裕的研究更是微乎其微。现有研究中，邹克和倪青山（2021）[12]将共同富裕分为收入和平等两个子系统，通过构建耦合协调度模型测度出共同富裕指数；韩亮亮等（2022）[13]结合共同富裕的内涵，通过构建共同富裕评价指标体系，运用熵值法赋值最后得出共同富裕指数；而刘心怡等（2022）[14]则从居民收入水平的提高和收入的极化程度两方面来衡量共同富裕水平，虽然三者对共同富裕的衡量各不相同，但都得出了一个共同的结论：数字普惠金融能够助力共同富裕的实现。

通过上述文献分析不难发现，数字普惠金融在经济增长、收入分配和创新创业等各个方面都已经有了颇为丰富的研究成果，一些学者也已经开始关注数字普惠金融对共同富裕的作用路径，但二者之间的关系仍有巨大的探讨空间。现有研究中，往往忽视了地理学第一定律所强调的相近事物间的强相关性[15]，即没有考虑到数字普惠金融对共同富裕在空间上的作用效应。因此，本文将在已有研究的基础上，从地理空间的维度来探讨数字普惠金融对共同富裕的影响，以期为我国尽早实现共同富裕提供绵薄之力。

二、理论分析与研究假设

共同富裕的内涵主要体现在“共同”和“富裕”二词上。首先是“富裕”，即国家经济的增长和人民收入水平的提升，而数字普惠金融凭借其易获得性、便捷性和跨时空性等优点得到人们的青睐，这种唾手可得的金融服务能够极大地缓解居民的流动性约束，再加上数字化的支付方式，使得居民消费能够突破以往的各种限制，快速拉动经济增长。当然，数字普惠金融在推动经济增长的同时也间接地促进了居民收入。一方面，数字普惠金融能够缓解信息不对称等问题使得企业的融资环境得到改善，从而使得产业健康发展，由此产生的“涓滴效应”能够为群众提供就业机会，增加收入；另一方面，数字普惠金融可以提供传统金融无法提供的服务，使更多人能够享受到金融服务，从而获得启动资金开展经营性活动，最后收入增加。

其次，从“共同”一词来看，其实“共同”与“普惠”二词早已不谋而合，它们都强调公平性。数字普惠金融延伸金融服务的“断头路”、打破金融排斥，让金融不再是富人的工具，小微企业、农民等收入弱势群体能够更容易得到融资，从而参与到共同富裕的建设当中。

虽然，共同富裕仅由两个词组成，但其内涵却远不止这两个词语所能解释的，因为我们追求的共同富裕不是一时的，而是长长久久的，也就是说共同富裕也应该是可持续发展的。因此，本文还将探讨数字普惠金融对共同富裕作用的可持续发展性。我们知道融资约束问题会因数字普惠金融的发展而得到极大的缓解，这一方面可以使资源得到更好的配置，使得资金更好地流向绿色环保产业，促使产业结构由污染和能源密集型向环保密集型的转变和升级，从而为可持续发展的落地生根提供现实基础；另一方面可以缓解科技研发创新期间的资金压力，为科学技术创新保驾护航，以此来引领发展，同时为可持续发展提供驱动力。

此外，实现共同富裕强调：允许一部分人先富起来，先富带后富、帮后富。因此共同富裕应该具有溢出效应，即一个地区实现共同富裕可以带动邻近地区共同富裕的实现，从而缩小邻近地区的共同富裕水平，最终实现全中国的共同富裕。与此同时，数字普惠金融在数字化技术的加持下，更容易产生溢出效应。邻近地区本来就有相似的社会经济文化，再加上近几年交通、互联网等基础设施的快速发展，使得空间溢出效应更加明显。因此，一个地区实现共同富裕，就会产生一种模式供邻近地区甚至是非邻近地区模仿学习，就这样每个地区都在自己的模仿学习中产生自己的特有模式，最终有利于全体共同富裕的实现。

三、模型、变量与数据来源

（一）计量模型设计

在上文的分析中已经表明，共同富裕和数字普惠金融都具有一定的空间溢出效应，所以在研究二者之间的关系时，这种空间自相关性是万万不可忽视的，它会对研究结果的准确性产生重要的影响。因此，本文在空间经济学的基础上，通过构建空间杜宾模型、空间误差模型和空间滞后模型三种常见的空间面板计量模型，从空间的视角来探究数字普惠金融对共同富裕的空间溢出效应。具体模型如下所示：

式（1）是广义嵌套的空间计量模型，i和t分别代表地区和年份，本文选取2011—2019 年全国31个省市自治区，Yit是被解释变量，Xit为解释变量，W是空间权重矩阵，μit是误差项，ρ和θ为空间滞后回归系数，γ则表示解释变量的空间溢出系数，αi为固定效应，在ρ、γ和θ中，只有θ=0 时为空间杜宾模型；只有ρ≠0 时为空间滞后模型；只有θ≠0 时为空间误差模型。在研究中具体应该采取哪种模型，还需通过各种检验判断，下文将详细介绍。

（二）变量选取与数据来源

1.被解释变量——共同富裕。本文在深刻理解共同富裕内涵的基础上，通过借鉴韩亮亮等（2022）[13]的研究，构建了我国省级共同富裕评价指标体系。由表1 可知，本文将从富裕度、共同度和可持续发展度三个维度来衡量共同富裕水平，其中还包含20个三级指标。

表1 共同富裕指数评价指标体系

其中恩格尔系数为食品烟酒消费支出占人均消费支出的比例；基尼系数参照田卫民（2012）[16]的算法；平均受教育年限采用目前最普遍的算法，即各学历人口与各学历最高年限的乘积和比上6 岁以上人口数。最后，利用熵权法对各个指标进行赋值从而得到共同富裕指数，用CW 表示。

2.解释变量——数字普惠金融指数。郭峰等（2020）[17]编制的数字普惠金融指数打开了学术界对数字普惠金融定量研究的大门，该指数利用支付宝的相关数据较为准确地衡量了我国各省、市乃至县的数字普惠金融发展水平，目前该指数已更新至2020 年，本文也将采用该指数展开研究。

3.控制变量。除以上变量外，本文还将加入4 个控制变量来避免其他不必要因素的干扰。（1）对外开放水平（open）。对外开放水平用以人民币计价的进出口总额与GDP 的比值来衡量。（2）产业高级化指数（indu），本文用第三产业增加值与第二产业增加值的比值来衡量。（3）政府干预（gov）。一般公共预算支出体现了政府在民生建设、公共服务等各个方面所作出的付出，因此用一般公共预算支出与GDP之比来体现政府干预程度。（4）科学发展水平（sci），科学技术支出是政府一般公共预算支出必不可少的一部分，因此一般公共预算支出中科学技术支出所占比重的大小可以很好地体现一个地区的科学技术发展水平。

本文选取2011—2019 年的省级面板数据作为研究样本，数据均来源于《中国统计年鉴》和各省份统计年鉴，变量描述性统计如表2 所示。

表2 变量描述性统计

（三）空间权重矩阵

在进行空间计量之前空间权重矩阵的建立尤为重要，它是空间计量模型的关键，选用不同的空间权重矩阵可能会产生截然不同的计量结果，因此为了使实证结果具有更高的准确性，本文将选取三种常见的空间权重矩阵来分析数字普惠金融与共同富裕之间的关系，以增加模型的稳健性。

1.地理距离矩阵（W1）。地理距离矩阵顾名思义，矩阵中的元素与两地之间的距离密切相关，用公式表示为表示以经纬度测算的两个省市之间的距离。

2.经济距离矩阵（W2）。与地理距离矩阵不同，经济距离矩阵强调两地之间的经济差距。其公式为：

式（2）中的Ei（j）为i（j）省2011—2019 年人均GDP 的均值。

四、实证结果与分析

（一）空间相关性分析

检验研究对象是否具有空间自相关性是在进行空间计量之前的必要操作，目前，莫兰指数是最常用的检验研究对象是否具有空间自相关的指数之一，因此本文也将采用莫兰指数来判断数字普惠金融和共同富裕是否具有空间自相关性。

1.全局莫兰指数。全局莫兰指数是判断变量是否具有空间自相关性最常用的方法之一，其公式为：

式（3）中，wij选取的是地理距离矩阵，表示所有地区的平均值，s2是样本方差。莫兰指数最大只能取1，且最小只能取-1，当其取值为负数的时候表示空间相关性也是负的，反之则反。通过构建地理距离矩阵，利用Stata 16 计算得到2011—2019 年我国大陆31 个省市自治区共同富裕和数字普惠金融的全局莫兰指数，结果如表3 所示。

表3 全局莫兰指数检验结果

根据表3 的结果可以看出，2011—2019 年共同富裕指数与数字普惠金融指数均在1%的水平上显著大于零，这说明我国各地区的共同富裕水平具有显著的空间正相关性，即共同富裕水平高（低）的地区，其邻近地区也有较高（低）水平的共同富裕指数，共同富裕水平相似地区呈现空间聚集现象。同理，数字普惠金融指数也是如此。至此，可以充分相信研究数字普惠金融对共同富裕的影响时，考虑空间溢出效应是合理的。

2.局部莫兰指数。当判断局部地区相似或相异观察值是否存在聚集情况时常用到局部莫兰指数，通过绘制莫兰散点图来分析相关变量的空间聚集情况。由于篇幅限制，本文只绘制了2018 年和2019年各省份共同富裕指数和数字普惠金融指数的莫兰散点图，如图1 和图2 所示。

图1 2018年和2019 年共同富裕指数的莫兰散点图

图2 2018 年和2019 年数字普惠金融指数的莫兰散点图

莫兰散点图的一、三象限表示空间相关性是正的，其中第一象限表示高-高聚集，即临近地区与本地区的共同富裕指数（数字普惠金融指数）都较高，而第三象限则正好相反；莫兰指数的二、四象限表示空间相关性是负的，其中第二象限呈现低-高聚集，即本地区共同富裕指数（数字普惠金融指数）发展水平低，而其临近地区发展水平则高，而第四象限则与之相反。因此，从图1 和图2 整体来看，不管是共同富裕指数还是数字普惠金融指数，处于一三象限的省份都占绝大多数，都超过了50%，数字普惠金融实数甚至更多，这再一次证明我国共同富裕水平和数字普惠金融水平呈现出较强的空间正相关性。

具体来看，就共同富裕而言处于高-高聚集的地区主要有北京、上海、江苏、天津、浙江等，这些处于京津地区和长三角地区的省市，都是我国经济发展中的翘楚，这些地方都有较高的共同富裕水平，且相互聚集在一起。而像云南、西藏、青海、甘肃等中西部城市经济发展水平不高，共同富裕水平也相对较低。这反映了我国共同富裕水平的区域差异性。数字普惠金融差不多也是如此，数字普惠金融呈现高-高聚集的省市也分布在京津、长三角等经济较为发达的地区，而一些中西部地区还是呈现低-低聚集。

（二）空间面板回归结果分析

1.模型检验与识别。上文已经构建了三种常见的空间计量模型，具体选择哪种模型需要经过相应的检验来判断，而LM 检验和Robust 检验是最常用的检验方法之一，因此本文也采用该方法来决定模型的选择。

从表4 的结果可以看出，空间误差模型的两个检验均通过了1%水平上的显著性检验，说明空间误差是存在的。而针对空间滞后模型的检验中只有LM 通过检验，因此认为选择空间误差模型更优[18]。此外，在分析空间自相关时发现，共同富裕指数和数字普惠金融指数都具有明显的空间自相关性，因此空间杜宾模型也将作为研究考虑。同时根据Hausman 检验固定效应模型是比较合适的。

表4 空间计量模型检验结果

2.模型估计与结果分析。如表5 所示是地理距离权重矩阵下空间杜宾模型和空间误差模型的回归结果。通过观察两个模型的R2值和Log-likelihood值发现，空间杜宾模型的这两个值均较大，这表明空间杜宾模型相较于空间误差模型的拟合效果更优一些，所以本文将着重分析空间杜宾模型的回归结果。

表5 空间杜宾模型与空间误差模型回归结果

首先，从被解释变量来看，共同富裕的空间相关系数ρ=0.353，并且通过了1%水平上的显著性检验，说明各省间的共同富裕水平具有显著的正向空间溢出效应，这正好验证了“先富带动后富”的共同富裕实现途径。

其次，从核心解释变量数字普惠金融的回归结果来看。其系数为正表明本地区的共同富裕水平会受到其数字普惠金融水平的影响，若某地数字普惠金融指数提高1%，则其共同富裕指数将提升0.003 5%。但是数字普惠金融显著为负的空间滞后项系数表明本地的数字普惠金融指数与邻近地区的共同富裕指数之间存在负的空间溢出效应。这是因为数字普惠金融是以互联网为依托的，而互联网天生就不受地域限制，使得其对周边地区产生“虹吸效应”，即吸收了外省的用户和资源[19]，这可能是数字普惠金融负的外部性产生的原因之一。此外，数字普惠金融也是建立在数字化服务基础之上的，数字普惠金融发展较好的省份，其数字化服务肯定也相对比较完善，从而拥有低成本、高便利的金融服务优点，因而周边地区想要得到金融服务却又被传统金融服务拒之门外的群体就被他们吸引，这也从另一方面说明了数字普惠金融具有负外部性的可能原因。

最后，就控制变量而言。开放程度的系数显著为正，但滞后项并不显著，说明对外开放水平的提升只会促进本地区的共同富裕水平。产业结构的系数及其滞后项都显著为正，说明产业结构水平的提升不仅促进了本地区的共同富裕水平，还对邻近地区的共同富裕水平产生了促进作用。科学发展水平能够促进邻近地区的共同富裕，但不会对本地区的共同富裕水平产生影响。政府行为对本地区和邻近地区的共同富裕都不会产生影响。

3.空间效应分解。在空间面板模型中，由于引入了空间滞后项，所以并不能片面地从模型的点估计来分析数字普惠金融对共同富裕的影响及其空间溢出效应，要综合考虑二者之间的当期效应和迂回效应，即通过偏微分的方法将数字普惠金融对共同富裕的影响分解为直接效应和间接效应[20]。其中，直接效应是指本地区数字普惠金融对本地区共同富裕水平的直接影响，同时也指本地区数字普惠金融对邻近地区共同富裕水平产生影响进而影响本地区共同富裕水平这一空间反馈作用；间接作用指本地区数字普惠金融对邻近地区共同富裕水平的影响。空间效应的分解结果如表6 所示。

表6 空间效应分解

从表6 的直接效应回归结果上看，数字普惠金融、对外开放程度和产业结构对共同富裕的直接效应分别为：0.003 25、0.132 和0.016 8，且至少在5%的检验水平上显著，说明这三者能够促进本地区的共同富裕水平。另外，从间接效应的回归结果来看，数字普惠金融显著为负的空间溢出效应表明当地的数字普惠金融发展水平越高反而不利于“邻居”发展共同富裕；而产业结构和科学技术发展的空间溢出效应显著为正，说明二者对周边地区的共同富裕水平具有一定的促进作用。因为数字普惠金融的直接效应和间接效应作用方向相反，所以其总效应不显著[21]。

（三）稳健性检验

上文通过构建地理距离矩阵实证得出数字普惠金融发展能够拉动本地区的共同富裕水平，但对邻近地区的共同富裕发展具有抑制作用。接下来本文将引入经济地理权重矩阵来进行模型的稳健性检验。

如表7 所示，在经济地理权重矩阵下，根据上文的判断方法空间杜宾模型依然优于空间误差模型。此外，在此权重矩阵下，空间杜宾模型中主要变量的系数的正负和显著性均与上文保持一致，因此认为本文的结果具有一定的稳健性。

表7 稳健性检验

（四）进一步分析

数字普惠金融指标体系是从覆盖广度、使用深度和数字化程度这三个维度构建的，其中覆盖广度是指数字普惠金融的用户数量；使用深度体现了用户使用数字金融服务的活跃度和总量；而数字化程度则是衡量金融普惠程度的依据，即普惠金融的便利性和低门槛性是以数字化为依托的。因此，本文将进一步分析覆盖广度、使用深度和数字化程度对共同富裕的影响，结果如表8 所示。

表8 数字普惠金融子维度的回归结果

表8 的（1）列、（2）列、（3）列分别汇报了覆盖广度、使用深度和数字化程度对共同富裕水平的影响。首先就覆盖广度而言，其直接效应在1%的检验水平上显著为正，但间接效应并不显著，说明覆盖广度提升有利于本地区共同富裕的发展，但对周边地区并没有影响。其次从使用深度来看，使用深度的直接效应系数显著为正，而间接效应效数显著为负，说明使用深度能够促进本地区的共同富裕水平却不利于邻近地区共同富裕的发展。最后就数字化程度而言，数字化程度的直接效应和间接效应系数都显著为负，说明数字化程度发展既不利于本地区也不利于周边地区共同富裕的发展。这可能是因为，一方面数字化只是便捷了会使用它的人，而对于一些老人或文化程度不高的农民可能并不会使用，因此可能给他们带来了很多“不便”，另一方面正因为数字化程度带来的低门槛性和便捷性使得一些年轻人或小微企业超前消费，而他们并没有很好地评估自己的经济实力导致自己的经济条件每况愈下。这并不利于共同富裕发展。

五、结论与启示

本文通过构建空间杜宾模型，以2011—2019 年我国省域面板数据为研究样本，实证分析了数字普惠金融发展对省域共同富裕水平的影响。主要得出以下结论：第一，我国省域共同富裕水平和数字普惠金融发展水平具有显著的空间正相关性，即二者都呈现出“高-高”聚集和“低-低”聚集的空间分布特征。第二，我国各省份的共同富裕水平表现出明显的正向空间溢出效应，表明本地区的共同富裕能够带动邻近地区的共同富裕，从而验证了“先富带动后富”的科学性。第三，数字普惠金融的发展能够促进本地区的共同富裕发展水平，但是会产生“虹吸效应”从而对周边省份的共同富裕发展产生负向的空间溢出效应。数字普惠金融以互联网为依托，其便利性、低成本性和低门槛性等优势都可以通过数字普惠金融的覆盖广度、使用深度和数字化程度三个维度得以体现，正是这些优势吸引了邻近地区的资源，从而产生负的空间溢出效应。

基于以上研究，本文提出以下政策建议：（1）继续深入推进数字普惠金融的发展。首先，以政府为抓手，建立健全金融行业监管体制，严格制定金融企业准入门槛，加快完善数字技术可能存在的缺陷；其次，引导传统金融机构推出数字普惠金融服务，并逐步朝着数字普惠金融的方向进行改革，以满足更多人群的金融需求，从而拓宽数字普惠金融的服务范围；最后，加强数字普惠金融知识的宣传，可以通过数字普惠金融的创新创业激励功能来加大宣传力度，让数字普惠金融真正做到普及惠及每一个人。（2）引导区域间数字普惠金融技术和服务的交流与合作。区域间的金融企业要加强交流合作，加快数字普惠金融技术和产品的创新，同时带动其他地区实现数字普惠金融的共同发展，形成“高水平带动低水平”的区域数字普惠金融发展格局。（3）优先设置共同富试点城市。通过设定共同富裕试点城市，一来让共同富裕不再是纸上谈兵，从而营造出全社会探索共同富裕的良好氛围；二来可以探索共同富裕的实现路径，供其他城市参考，从而实现“先富更好地带动后富”。