数字普惠金融的减贫效应研究——基于省级面板数据文献综述

 2023-03-27 10:03

数字普惠金融的减贫效应研究

——基于省级面板数据

摘要：数字普惠金融作为数字技术与普惠金融深度融合的产物，加速了信息共享，降低了金融运营成本和服务门槛，使欠发达地区、小微企业、低收入人群能够获得相应的金融服务，对农村居民起到减贫增收效果。本文基于2011-2020年中国31个省市自治区的面板数据，实证分析了数字普惠金融对贫困的减缓作用。结果表明：数字普惠金融能够促进贫困减缓；并且可以通过信贷、贮蓄等直接渠道，及促进整体经济增长、改善收入分配等间接渠道来缓解贫困。此外，本文还将31个省市自治区分为东、中、西三个区域，检验数字普惠金融减贫的区域异质性，继而提出具有区域针对性的数字普惠金融政策，促进我国经济的长期均衡发展。

关键词：数字普惠金融； 金融减贫； 收入分配；区域异质性

一、文献综述

目前，国内外学者就普惠金融的减贫效应进行了广泛研究。国外学者Burgess amp; Pande对印度1977～1990年的银行数据进行分析，发现农村设立的银行机构数量每增加1%，农村贫困会减缓0.34%。Sebstad amp; Cohen（2000）详细论述了普惠金融如何通过影响个人或家庭风险管理，进而降低贫困脆弱性，并强调金融、实物、人力和社会资产在其中的作用。Claessens et al.(2006)研究表明随着普惠金融服务供给的增加，弱势群体参与金融服务的机会也增加了，从而使群众收入提高，减缓贫困。Bittencourt（2007）认为普惠金融对于减缓贫困具有正向作用，减缓了社会不平等，使穷人拥有更多的信贷。Chakraborty（2007）认为普惠金融的减贫作用在整个经济发展进程中是先下降后上升的，呈现出库兹涅茨“倒 U 型”现象。Beck（2007）最早对普惠金融进行定量研究，通过调查问卷及数据搜集的方式，获得了99个国家的金融机构与ATM数、存贷款账户数、存贷款金额数等数据，构建了涵盖8个指标的普惠金融发展水平测度体系。Levine（2009）指出，普惠金融在服务贫困人群和小微企业方面具有比较优势，可以带来更大的劳动力市场和更多的就业机会。Krishna amp; Manish（2010）认为普惠金融可使贫困群体以较低成本获得全方位的金融服务，使他们的生活水平、健康卫生条件等得到改善，从而促进当地政治、社会的稳定。Duflo et al.（2013）认为普惠金融是减贫的直接有效手段。普惠金融致力于服务被正规金融排斥的低收入群体，使低收入群体能够以公平合理的价格获得金融产品和服务，提升其参与经济活动的机会和能力，减缓贫困的发生。Marsden amp; Nileshwar（2013）讨论了储蓄、信贷、保险以及支付等多种金融服务对家庭贫困脆弱性的影响，指出普惠金融有助于降低家庭贫困脆弱性。Choudhury（2014）从理论上建立了普惠金融与家庭贫困脆弱性之间的联系，指出普惠金融促进了家庭对金融服务的获得和使用，通过提高家庭投资能力和风险应对能力降低了贫困脆弱性。国内学者者唐礼智等人（2008）认为金融发展与城乡收入差距的关系取决于金融发展的规模与效率，在部分地区金融减贫作用的倒 U 型曲线理论并不适用。罗斯丹（2016）运用全国31个省（市）的面板数据，实证检验我国不同区域的普惠金融减贫效应和门槛特征，发现我国普惠金融减贫效应具有显著的门槛特征,且减贫效应会随着人均收入的提高而增强。邵汉华和王凯月（2017）使用跨国面板数据进行的研究认为普惠金融有助于贫困减缓，但从减贫内容看，普惠金融对贫困广度的减缓作用要大于对贫困深度的作用。普惠金黄秋萍等（2017）研究认为，普惠金融发展对贫困减缓有积极影响，但这种贫困减缓效应随着普惠金融发展水平的提高有所减弱。陈名银（2017）采用动态面板模型和二元Logistic回归模型研究了湖南怀化市普惠金融发展现状及其减贫效应，结果表明普惠金融是农村地区减贫重要手段。马彧菲等（2017）构建并测算中国各省级区域2005—2013年的普惠金融指数，检验普惠金融对贫困减缓的作用机制，证实了普惠金融对贫困减缓的作用。朱一鸣和王伟（2017）以2014年2018个县的截面数据为样本,利用2SLS展开实证分析,结果表明普惠金融的减贫增收效果对不同收入水平的人群存在明显差异,对贫困县的减贫增收影响显著小于非贫困县武丽娟和徐璋勇（2018）从微观层面进行研究，使用模糊断点回归方法利用农户调查数据对普惠金融的减贫效应进行分析，结果也证实了普惠金融具有明显的减贫效应。王江等（2019）从普惠金融的深度、广度和可持续性3个维度构建普惠金融指标体系，并采用熵权法测度普惠金融发展水平，利用空间面板模型和门槛面板模型分析普惠金融发展和贫困减缓的关系，结果显示，普惠金融不同的发展阶段对贫困减缓有不同的作用，普惠金融发展水平较低时阻碍贫困减缓，当达到0.0822时才能有效减缓贫困。汪晓文等（2019）运用空间面板模式分析了全国31个省份普惠金融发展与贫困减缓的关系，发现普惠金融发展与贫困程度都存在空间集聚特征，普惠金融发展具有显著的减贫效应。顾宁等（2019）利用省际面板数据从发展深度、空间广度及渠道维度三个方面，检验普惠金融减贫的门槛效应、空间溢出效应及渠道效应，研究显示普惠金融发展对农村贫困的抑制作用随着农村经济发展水平的提升呈现边际效益递增的特点，且对农村贫困减缓表现出显著的空间溢出效应。吴君娴（2019）研究发现，农村金融发展的减贫作用呈现出显著倒U型特征，在跨越门槛值之前，农村金融发展对农村贫困减缓有较强的促进作用，而跨越门槛值后，这种促进作用有所减弱。宋彦峰（2020）指出普惠金融通过增加低收入群体的生计资产和风险防范能力来降低贫困脆弱性。韩阳等（2020）研究了我国东部地区普惠金融发展及其减贫效应，结果显示，东部地区普惠金融发展指数呈增长趋势，普惠金融的减贫效应明显。赵丙奇等（2020）评价了中西部地区20省份普惠金融对精准扶贫的效果，发现总体上呈现向好趋势，但存在明显的地区差异。顾晓安等（2020）运用空间杜宾模型分析了普惠金融对扶贫增收效果，发现普惠金融发展对农村减贫具有显著的正向作用，同时存在明显的空间溢出效应。

随着数字技术的发展，关于数字普惠金融与减缓贫困的研究也慢慢引起国内外学者关注。国外学者Shiller(2013)认为以互联网银行为主的数字普惠金融明显减少了使用者的操作、搜寻和转换成本，促进了金融普惠、减缓贫困；Schmied和Marr(2016)研究显示普惠金融可以显著减缓贫困，而数字普惠金融还能突破空间的约束，增加金融服务的可获得性。Oliver Wyman（2017）研究发现，数字普惠金融可推动印度尼西亚等国GDP增长，促进低收入人群增收10%。国内学者刘顺平等（2017）分析了数字普惠金融的比较优势，认为其将服务对象瞄准到被传统金融机构边缘化的长尾客户，扩大了金融基础设施终端的服务领域，显著降低了运营基层物理网点的成本，满足了偏远地区贫困群体和小微型企业的金融需求。宋晓玲（2017）以泰尔指数为被解释变量，基于2011~2015年我国31个省份平衡面板数据，实证检验数字普惠金融对城乡收入的影响，结果表明数字普惠金融的发展能够显著缩小城乡居民收入差距。张贺、白钦先(2018)认为数字技术与包容性金融结合可以改善低收入等特殊群体遭受的金融排斥，缓解了金融机构服务金融边缘群体面临的“低收益”和“高成本”的长期矛盾，对城乡收入的差距具有收敛作用。黄倩等（2019）提出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。任碧云、李柳颍(2019)从数字支付、数字投资和数字借贷服务等维度出发，研究数字普惠金融对农村包容性增长的促进作用。张勋等(2019)结合中国家庭调查数据，研究表明数字金融在我国落后地区减贫效果更显著，对物质、人力和社会资本的异质分析发现，数字金融可改善低收入居民的创业行为，更能提高农户低收入群体的家庭收入，有助于落后地区经济包容性增长。郑志强(2020)从空间维度设立四种关联模式，经实证检验表明数字普惠金融不仅减缓本地区的贫困情况，其空间溢出作用有利于减少其他地区的贫困程度。刘锦怡和刘纯阳（2020）利用2011~2015年省级面板数据进行研究，指出数字普惠金融不仅能够通过促进互联网信贷和互联网保险发展（即金融可得性）直接减缓农村贫困，而且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。

综上所述，数字普惠金融的减贫效应是近年的热门研究话题，但数字普惠金融作为普惠金融的新兴分支，其成长期限至今较短，所以目前关于数字普惠金融减贫效应的实证研究仍处于初始阶段。基于此，本文将对数字普惠金融的减贫效应进行基本测度，检验分析数字普惠金融的减贫程度，在此基础进一步分析数字普惠金融减贫效应的区域差异现状，实证检验我国东部、中部地区、西部地区的数字普惠金融发展对减缓贫困的不同作用，为改善区域间贫困水平的突出差异并促进我国经济的整体协调发展提供政策建议。

二、查阅中外文献资料目录

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