数字普惠金融对农民收入水平的影响研究
2024-04-26王一博
摘 要:提高农村居民的收入不仅是当前“三农”工作的重点,而且是推进乡村振兴和共同富裕的重要内容。数字普惠金融依托大数据和互联网等数字化手段,拓展了金融服务的范围,提升了资源的使用效益,为农民创业、乡村产业发展和农户增收开辟了新的途径。本研究以农户为研究对象,通过文献梳理与理论解释,结合现实情况,探索数字普惠金融对农户收入的影响机制,并得出相应的研究结论,为数字普惠金融更好地服务三农提供一些理论参考。
关键词:数字普惠金融;三农问题;收入水平;贷款获取
中图分类号:F49;F832;F323 文献标识码:A 文章编号:1005-6432(2024)011-0000-05
[DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2024.11.002
1 引言
提高农户的收入水平可以增强农村居民的幸福感、安全感和满足感,是做好三农工作的起点和归宿,在多年的中央一号文件中,不止一次地强调了农户增收问题。实际上,农户仍然存在着收入动力不足的情况,加之城市化进程和产业经济对农业剩余劳动力的吸收力度在逐步减弱,增加了农民工的工作压力。随着中国经济的快速发展,各地区之间的经济发展不均衡现象已经引起了学者们的广泛重视,农户增收问题更是倍受关注。农业保险,农业机械化,电子商务,产业融合等都会对农户的收益产生不同的影响。从金融发展的角度来看,受交通和地理位置等因素的制约,农户存在融资难题。传统的金融准入和交易费用高,增加了农户获取的难度,从而制约了农村经济的发展和农户的增收。在网络与数字金融快速发展的背景下,普惠金融突破了传统金融的时空制约,凭借其门槛低、覆盖范围广、成本低、可持续等优势,缓解了农户及农村企业的信贷需求困境,为解决农村金融“最后一公里”问题奠定了基础。综上,本文结合现阶段普惠金融的发展情况,探究数字普惠金融对农民收入水平的影响,以期为数字普惠金融助力乡村振兴提供文献补充。
2 概念界定
2.1 普惠金融
普惠金融与金融排斥是一个问题的两个方面,由于要克服金融排斥,才会出现普惠金融的概念。普惠金融这一理念最早于2005年由联合国提出,并于2006年被正式定义为普惠金融。普惠金融又称包容性金融,是指建立能有效地、全方位地为社会所有阶层和群体,尤其是那些被传统金融忽视的农村地区、城乡贫困群体和小微企业提供服务的金融体系。值得注意的是金融普惠不是金融扶贫。普惠金融的核心理念在于强调“金融权也是人权”,所有人都可以以可负担的成本获得金融服务,有效地参加到社会经济活动中,进而实现全社会的均衡发展。2006年,普惠金融的理念被引进,普惠金融是2015年《政府工作报告》中提出的一项重要内容,普惠金融是基于机会平等要求和商业可持续发展的基本理念,以可負担的成本为有金融服务需求的社会各阶层和群体提供适当、有效的金融服务。
2.2 数字普惠金融
普惠金融与区块链、大数据、互联网等技术相结合,实现了普惠金融数字化,数字普惠金融以其成本低、覆盖范围广、方便快捷等诸多优点,为我国居民带来了一系列全新的金融产品与服务,如数字化支付方式、互联网消费信贷和金融。数字普惠金融泛指所有通过使用数字金融服务来推动普惠金融发展的行动方式。数字普惠金融是借助大数据分析、云计算等一系列相关技术在普惠金融领域的应用,通过数字化途径以负责任的、成本可负担的、可持续方式让长期被现代金融服务业排斥的群体享受到正规金融服务。从实质上讲,数字普惠金融是普惠金融发展的一个最新的阶段,但也可以看成是普惠金融发展的扩展延伸,其代表着未来普惠金融发展的方向和路径。
3 发展现状分析
3.1 中国数字普惠金融发展现状分析
本课题以北大数字普惠金融研究所《北京大学数字普惠金融指数(2011—2020)》为基础,进行相关研究。研究内容包括了对全国层面的数字普惠金融发展现状的描述。
3.2 全国层面数字普惠金融的发展现状
从图1能够看出,中国的数字普惠金融的发展程度整体上是在不断提高的,2011年的普惠金融综合指标是40.00,2020年增长至341.21,十年来增加了301.21,年平均增加了30.121个百分点。在发展态势上,2011至2015年呈现出快速的发展态势,呈现出一种比较陡峭的发展态势,2016年以后的发展呈现出一种相对平稳的发展态势。在各子层面上,数字化程度发展层次较高,使用深度开发层次较低,覆盖广度较小。2011年,网络的数字化发展程度仅比网络使用的深度稍低,而在2012年超越网络使用的深度之后,网络的信息化建设已位居世界前列。2015年之前,中国对数字普惠金融的应用范围进行了追赶,但2011至2013年间,普惠金融使用深度开发程度明显大于覆盖广度;2014至2015年,普惠金融的覆盖广度较高,且已逐步超过使用深度;在2016年之后,数字普惠金融在其覆盖广度上稍小于其使用深度,但是两者之间的发展程度比较相近。
3.3 中国农民收入现状分析
提高农民收入既是国家发展目标,又是实现农村振兴的重要环节。本部分重点对农民收入状况进行了剖析,根据国家统计局官方网站信息,可知2016年至2020年间中国农民的人均可支配收入情况呈现逐年提升的状态。由2016年12363.4元到2020年的17131.5元,2017年10月18党的十九大报告中提出了乡村振兴战略,强调了农户的增收的重要性。伴随着“乡村振兴”战略的实施,加之扶贫工作取得了显著成效,也对农村居民的经济收益状况产生了促进效果。
农村居民的收入主要包括转移性收入、工资性收入、财产性收入和经营收入。根据国家统计局官方数据信息,2016年-2020年农民的人均可支配收入中的工资性收入、经营性收入、财产性收入和转移性收入均呈现增长态势,以工资性收入为主,经营性收入次之,财产性收入最少。2016年-2020年农民工资性收入由5021.8元增长到2020年的6973.9元,财产性收入由2016年的272.1元增加到2020年的418.8元。人均现金可支配收入在2016-2020年也呈现逐年递增态势,由2016年的11600.6元,增长到2020年的16394.5元;其中工资性收入水平最高,财产净收入最低,但2020年较2016年来说,转移净收入的增长率最高为56.7%,经营净收入最低为36.1%。
4 数字普惠金融对农民收入影响的实证检验
4.1 变量选取
4.1.1 被解释变量
以农户的收入作为被解释变量,选择了农村居民可支配收入作为测度指标。按照国家统计局的资料,2011至2012年的时候,农民的纯收入已经有了很大的增长,但是在2013年的时候,项目名称变成了“农民可支配收入”,因为这两个数据的计算方式差别不大,因此在本研究中将这项数据统一为农村居民人均可支配收入。
4.1.2 解释变量
本项目以“数字普惠”为研究对象,选择北大数字普惠财政指标(DIF),从覆盖范围(cover)、应用力度(usage)和数字化水平(dig)三大方面进行测度。
4.1.3 控制变量
通过查阅梳理相关文献,本文选取了6个控制变量,即乡村经济发展水平(gdp)、教育程度(edu)、财政支农(finance)、农业机械化(mechanical)、城镇化(urban)和产业结构 (industry)。
4.2 数据说明
鉴于数据数据获取的问题,普惠财政指标是2011年发布的,并且大多数都是到2020年才发布的,所以本研究以2011至2020年为研究周期,以31个省市为研究对象。本项目以EPS数据库为数据源,以北大《北京大学数字普惠金融指数(2011—2020)》为核心解释变量,以《中国人口和就业统计年鉴》为数据源,以《中国统计年鉴》和《中国农村统计年鉴》为数据源,以数字普惠金融为核心解释变量,相关的变量的描述性统计如表l所示。
4.3 模型设定
文章基于数字普惠金融对农户收入的影响机制,研究数字普惠金融与农户增收的关系。因此,在研究过程中使用面板数据模型,具体模型如式(1)所示。
其中:i为时间;t为省份;收入(income)为被解释变量;DIF表示解释变量;Control表示一系列控制变量,涵盖有农村经济发展水平、教育程度、财政支农、农业机械化及城镇化;为个体固定效应;为随机误差项。
前期研究发现,数字普惠金融能够通过提升工业层次,进而提升农户的增收水平,因此,本文拟从理论和实证两个方面对其进行实证检验。为了进一步扩展该模型,将其设定为以下中间模型:
式中,industry为产业结构,其余符号与原模型一致。
5 数字普惠金融对农民收入影响的实证结果与分析
为防止可能出现的共线性效应,在做基线回归前,先进行多重共线性的检验。采用变异系数的方法进行检验,得到了相应的结果。当各个因素的变异系数都低于10时,就可以将其视为不会出现重的共线性问题。数字普惠金融对农民收入影响的方差膨胀因子检验数据见表2。
5.1 数字普惠金融对农民收入的回归结果
在此基础上,笔者采用 Stata 17.0统计方法,利用豪斯曼(Hausman)等统计方法研究了普惠金融对农户的收入水平的作用,测算出P=0,因此选取了一个基于静态效应的数据进行实证研究。数字普惠金融对农民收入影响的基准回归结果见表3。
从表3可以看出,在引入了控制变量之后,数字普惠金融对于农户的收益的作用一直都是非常明显的,除了其回归系数发生了变动之外,其余都达到了1%的显著水平。研究发现,不论在不增加控制因素的情况下,数字普惠金融都可以有效地提高農户的收益。特别是数字普惠金融的发展速度,将使农户的收益增长22.3%。其主要理由是,数字普惠金融通过将数字化科技融入到金融业中,能够有效减少金融服务交易成本,从而使边远乡村能够更好地利用银行的金融服务。基于大数据的信用评估系统可以降低道德风险,减少违约情况,数字普惠金融通过减少农户的借贷门槛,使农户的生产性和生活性金融需求得到满足,从而提高收入水平。
在对各控制变量的分析中,乡村地区的发展对农户的收益有明显的推动作用,也就是乡村经济的发展对农户的增收具有明显的推动作用。乡村的经济发展程度高,其基础建设完备,农产品的销售方便,农业生产要素的采购便捷,农户的所得也就越多。城市化对提高农村居民的收入水平有着明显的推动作用。城市化为农民提供了更多的就业机遇,拓宽了农民的增收途径,转变了农民的增收方式,推动了乡村劳动力的转移,并带动了更多的非农工作。文化水平与农户的收入水平呈正相关。一般来说受教育程度水平高对农户在获得新技能、拓宽经济渠道方面有所助益。较高的教育水平使农户提高了从事生产所需要的基本知识、技能,以及处理信息和资源配置的能力,进而促进农户收入水平的提升。农业机械化对农户增收有明显的推动作用。农机的作用是通过提高农业机械化水平,增加农产品的产量,提高生产效率,改变传统的农业生产方式,从而节约生产费用,促进农业产业化发展来促进农户的增收。
5.2 数字普惠金融在不同维度对农民收入的回归结果
数字普惠金融在促进农户增收方面发挥着重要的促进作用。在此基础上,本部分从多个层面深入剖析数字普惠金融对农户收入的影响。数字普惠金融对农民收入影响的数字普惠金融各维度回归结果见表4。
根据表4所示,研究发现,数字普惠金融在农户中的覆盖广度、使用深度以及数字化水平对农户的增收都具有明显的推动作用,并且都通过了1%的显著水平的检验。从表4中No.1能够看出,数字普惠金融的覆盖广度与农户收入之间的关系是0.25,这说明在扩大了覆盖范围后,原本被认为是“金融服务边缘化”的农户摆脱了时空的限制,可以更加便捷、公平地获得更多的金融服务,从而提高其收益。从No.2中能够看出,数字普惠金融使用深度与农户收入的关系是0.189,说明用户数字普惠金融应用的程度越深,能够享受到的金融服务与金融产品也就越丰富。例如,网络保险为农民提供了教育、医疗、生产等方面的安全保障,而网络信贷为农民提供了更多的融资途径,数字普惠金融为农民提供了更多、更多元化的金融服务方式,这让农民在金融市场中获得了更多的参与,从而促进了乡村金融资源的有效分配,从而达到了增收的目的。从No.3中能够中看出,数字化水平与农户收入之间的关系是0.112,数字普惠金融可以通过其数字化的优点,在减少贷款准入门槛的同时,也可以更方便、精准地对农户资信进行评估,减少农户融资难题,满足农户的生产和生产所需。数字普惠金融在覆盖广度、应用深度以及数字化程度三个层面对农户收入的促进效果呈下降趋势,说明数字普惠金融实现增收的主要驱动力在于覆盖广度,说明扩大数字普惠金融应用的范围和场景为确保农户持续增收具有重要的现实意义。
6 研究结论
本课题以2010至2020年31省市为研究对象,采用现状分析与机制分析结合的方法,厘清数字普惠金融对农户收入的影响机制,并在此基础上进行实证研究,得到以下研究结果:
6.1 数字普惠金融发展水平显著提升
在中国,普惠金融的整体发展程度不断提高,2011年的普惠金融综合指标为40.00,2020年增至341.21,十年内增加了301.21,平均增加了30.121个百分点。在总指数发展态势上,2011至2015年呈现出快速的发展态势,呈现出一种比较陡峭的发展态势,2016年以后的发展呈现出一种相对平稳的发展态势。
6.2 农户收入持续提高,增收渠道多样化
2016年,中国农户的人均可支配收入达到了12363.4元。2020年,这一数字为17131.5,增长率为38.6%,农村居民的收入主要包括:转移性收入、工资性收入、财产性收入和经营收入。农户的人均可支配收入包括工资性收入、经营性收入、财产性收入和转移性收入,4项收入在2016-2020年均呈现逐年增长态势,以工资性收入为主,经营性收入次之,财产性收入最少。2016年-2020年农民工资性收入由5021.8元增长到2020年的6973.9元,增长率达到38.9%,财产性收入由2016年的272.1元增加到2020年的418.8元,增长率高达53.9%。人均现金可支配收入在2016-2020年也呈现逐年递增态势,但就增长率水平来说,2020年较2016年来说,转移净收入的增长率最高为56.7%,经营净收入最低为36.1%。
6.3 数字普惠金融对农民收入的影响显著
发展数字普惠金融可以促进农户的增收,并且各子维度都对农户的收入产生了积极的作用,其中,数字普惠金融的增长幅度为1%,农户的增收幅度可达22.3%。数字化普惠通过促进工业转型对农户增收产生了直接的作用。数字普惠金融在农户中的覆盖广度、使用深度以及数字化水平对农户的增收都具有显著的推动作用。数字普惠金融在覆盖广度、应用深度以及数字化程度三个层面对农户收入的促进效果呈下降的态势,说明提高数字普惠金融的覆盖广度对于实现农户增收具有重要的意義。
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[基金项目]浙江省社会科学界联合会研究课题成果“数字信贷使用对农户贷款获取的作用逻辑——基于浙江省农户的异质性研究”(课题编号:2023N096)。
[作者简介]王一博(1990-),女,汉族,博士,宁波工程学院讲师,从事农村金融研究。