靳海紅?張帥?杜銘銘?牛明月

摘 要：隨著數(shù)字技術(shù)的發(fā)展，近年來數(shù)字普惠金融的服務(wù)范圍、廣度和深度都大大提高。本文主要運用北大數(shù)字普惠金融指數(shù)等數(shù)據(jù)，通過面板數(shù)據(jù)計量模型對數(shù)字普惠金融的影響因素進行實證分析;接著分析了我國數(shù)字普惠金融區(qū)域差異存在的問題;最后針對數(shù)字普惠金融區(qū)域發(fā)展存在的問題，提出相應(yīng)的協(xié)調(diào)發(fā)展措施。

關(guān)鍵詞：數(shù)字普惠金融;面板數(shù)據(jù)分析;區(qū)域差異;對策

一、引言及文獻綜述

2005年，在國際小額信貸年會上聯(lián)合國第一次指出普惠金融概念。2016年1月15日，我國印發(fā)了《推進普惠金融發(fā)展規(guī)劃》。同年，國務(wù)院在杭州G20峰會上指出數(shù)字普惠金融的具體內(nèi)容是通過數(shù)字化或電子貨幣等電子化技術(shù)來提高銀行等傳統(tǒng)金融機構(gòu)的服務(wù)水平。

目前，我國對數(shù)字普惠金融的研究時間較短，前人在分析普惠金融的影響因素時主要關(guān)注地理因素、服務(wù)的可得性以及互聯(lián)網(wǎng)的使用情況等因素，但較少有文獻去分析影響不同區(qū)域間數(shù)字普惠金融的因素及差異產(chǎn)生的原因。因此本文通過實證分析數(shù)字普惠金融的影響因素，進一步探究了目前我國數(shù)字普惠金融的區(qū)域發(fā)展差異存在的問題。

二、理論分析

根據(jù)數(shù)字普惠金融的概念和內(nèi)涵，學(xué)者們對數(shù)字普惠金融發(fā)展程度的評價方法采用的是北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)來衡量數(shù)字普惠金融的發(fā)展水平。該指數(shù)從覆蓋廣度（賬戶覆蓋率）、使用深度（支付、信貸、保險、投資以及征信等業(yè)務(wù)）、數(shù)字支持服務(wù)程度（便利性、金融服務(wù)成本）三個主要一級維度，及對應(yīng)的共8個二級維度，用指標(biāo)無量綱化方法、層次分析的變異系數(shù)賦權(quán)法及指數(shù)合成方法編制而成。

本文選取的北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)，包含了2011年-2015年中國31個省份（市、自治區(qū)）的數(shù)字普惠金融發(fā)展指數(shù)。將各省市5年的數(shù)字普惠金融指數(shù)數(shù)據(jù)進行算數(shù)平均處理，得出每個省份的平均指數(shù)，并按照東部、中部、西部的區(qū)域進行劃分（見下表1），來初步分析不同區(qū)域數(shù)字普惠金融的差異。總體上東部地區(qū)的數(shù)字金融發(fā)展體系要比中西部地區(qū)要好，指數(shù)高低呈現(xiàn)從東到西遞減的趨勢。

三、計量模型、變量選取與數(shù)據(jù)來源

1.模型說明

借鑒前人的研究，本文運用2011年-2015年中國31個省份（市、自治區(qū)）的數(shù)字普惠金融指數(shù)及相關(guān)指標(biāo)的面板數(shù)據(jù)，結(jié)合前文的理論分析，建立影響區(qū)域數(shù)字普惠金融發(fā)展的多元回歸模型，所建立模型如下：

2.變量選取

被解釋變量為北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)，根據(jù)傳統(tǒng)對普惠金融影響因素主要從經(jīng)濟、社會、文化及地理等角度出發(fā)，本文將從人均GDP、城鄉(xiāng)收入差距、地理環(huán)境、金融意識、互聯(lián)網(wǎng)使用狀況等角度選取作為數(shù)字普惠金融的影響因素，考慮到解釋變量與被解釋變量之間的實際聯(lián)系性、數(shù)據(jù)的真實性以及可得性，具體解釋變量包括人均GDP（PGDP）、城鄉(xiāng)可支配收入比（GAP）、人口密度（CR）、高等學(xué)校入學(xué)率（SE）、網(wǎng)民覆蓋率（IU），市場化發(fā)展程度（Market）。

具體變量名稱以及計算方法如下表2：

據(jù)相關(guān)理論，數(shù)字普惠金融的發(fā)展與經(jīng)濟水平的發(fā)展緊密聯(lián)系，在經(jīng)濟發(fā)展較快的區(qū)域，其數(shù)字技術(shù)發(fā)展更高更快，金融排斥程度較低，從而數(shù)字普惠金融化程度更高。本文選擇人均GDP來代表經(jīng)濟發(fā)展程度。

城鄉(xiāng)收入差距（GAP）過大會使數(shù)字技術(shù)普及度不足，導(dǎo)致大量的資本、技術(shù)流向城市，農(nóng)村金融排斥現(xiàn)象嚴重，影響區(qū)域數(shù)字普惠金融發(fā)展。本文選用城鄉(xiāng)居民人均可支配收入之比來衡量城鄉(xiāng)收入差距。根據(jù)宋曉玲（2017）的觀點，城鄉(xiāng)收入差距和數(shù)字普惠金融發(fā)展指數(shù)之間是負相關(guān)關(guān)系。

地理環(huán)境（CR）比如交通或距離可以提高居民享受金融服務(wù)的便利性，減少金融機構(gòu)設(shè)立成本，使金融產(chǎn)品的可得性增強。結(jié)合統(tǒng)計學(xué)相關(guān)理論，本文選取人口密度作為代表地理環(huán)境因素的指標(biāo)。一般而言地理環(huán)境和數(shù)字普惠金融發(fā)展指數(shù)之間是正相關(guān)關(guān)系。

金融意識（SE）代表一個國家或地區(qū)金融發(fā)展的重要驅(qū)動力，但具體去量化SE比較困難，考慮數(shù)據(jù)可得性以及金融意識與教育水平密切相關(guān)，本文主要采用高等教育院校的入學(xué)率來代替金融意識，根據(jù)經(jīng)驗，金融意識與數(shù)字普惠金融發(fā)展指數(shù)之間應(yīng)該是正相關(guān)關(guān)系。

互聯(lián)網(wǎng)使用情況（IU）與數(shù)字技術(shù)密切相關(guān)，亦是影響數(shù)字普惠金融發(fā)展的重要指標(biāo)，考慮數(shù)據(jù)可得性和代表性，主要采用網(wǎng)民覆蓋率作為代表互聯(lián)網(wǎng)使用情況的指標(biāo)。

市場化發(fā)展程度（Market）對金融資源配置效率的影響至關(guān)重要。隨著市場化進程的推進，一些金融機構(gòu)為了占據(jù)更多的金融市場份額，將客戶群體擴大到更多的弱勢群體，并為這些群體提供金融服務(wù)，從而促進了數(shù)字普惠金融的發(fā)展。因此，本文將其作為數(shù)字普惠金融發(fā)展水平的影響因素之一，采用樊綱、王小魯?shù)热耍?018）測算的市場化指數(shù)來表示各區(qū)域的市場化發(fā)展程度。

3.數(shù)據(jù)來源

本文模型涉及的數(shù)據(jù)來源于《北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)》、《中國區(qū)域經(jīng)濟統(tǒng)計年鑒》、《中國人口和就業(yè)統(tǒng)計年鑒》、國家統(tǒng)計局官網(wǎng)以及王小魯?shù)摹吨袊质》菔袌龌笖?shù)報告》。

四、實證結(jié)果及分析

通過Stata12軟件進行多元回歸分析，本文分別采用了固定效應(yīng)模型和隨機效應(yīng)模型進行分析，根據(jù)豪斯曼檢驗，原假設(shè)使用隨機效應(yīng)模型，P值（Prob>chi2=0.0000）遠低于5%，所以拒絕原假設(shè)，認為固定效用模型更為合理。因此最終選擇固定效應(yīng)模型并對其進行異方差檢驗，結(jié)果顯示無異方差。具體分析結(jié)果如下表3。

模型的回歸結(jié)果顯示，模型的整體回歸顯著（F值為123.44的顯著性水平為0.0000），擬合優(yōu)度為0.8235。實證結(jié)果表明：

1.人均GDP與數(shù)字普惠金融發(fā)展水平之間存在顯著的正相關(guān)關(guān)系，說明人均GDP的增長會促進數(shù)字普惠金融的發(fā)展。經(jīng)濟發(fā)展較快的區(qū)域，其數(shù)字技術(shù)發(fā)展更高更快，金融排斥程度較低，從而數(shù)字普惠金融化程度更高。

2.金融意識（SE）與數(shù)字普惠金融發(fā)展程度之間是正相關(guān)，水平較顯著，因為當(dāng)人們的金融意識提高往往意味著人們能夠好地接受新興金融產(chǎn)品，從而獲取金融服務(wù)。

3.人口密度（CR）分析結(jié)果較顯著且系數(shù)為正?？紤]到人口密集的地區(qū)往往數(shù)字普惠金融發(fā)展水平也相對高，因為人口密集意味著金融機構(gòu)的設(shè)立密集，從而該地區(qū)的交通更加便利，金融產(chǎn)品的可獲得性也相對較高，數(shù)字普惠金融憑借更好的地理優(yōu)勢，能夠形成更廣泛的數(shù)字普惠金融覆蓋度。

4.解釋變量互聯(lián)網(wǎng)使用情況（IU）與數(shù)字普惠金融發(fā)展水平之間是顯著的正向關(guān)系。這也說明了IU在很大程度上促進了數(shù)字普惠金融的發(fā)展，因為任何用戶都可以利用互聯(lián)網(wǎng)獲得網(wǎng)上金融服務(wù)，通過移動數(shù)字支付等手段減少時間和空間上的成本，大大地提高收付款效率，降低風(fēng)險，解決傳統(tǒng)金融方式存在的一些弊端。

5.市場化程度（Market）系數(shù)為正，且通過了顯著性檢驗，證明了市場化進程的推進可以促進數(shù)字普惠金融的發(fā)展。這是因為市場化程度較高的地區(qū)擁有較好的基礎(chǔ)設(shè)施等資源，多元化的資源不僅能降低數(shù)字普惠金融發(fā)展中存在風(fēng)險，且促進了金融機構(gòu)之間的共同合作。因此，市場化程度與數(shù)字普惠金融發(fā)展水平之間是正相關(guān)關(guān)系。

五、問題及政策啟示

1.存在問題

通過實證分析及統(tǒng)計調(diào)查，數(shù)字普惠金融在區(qū)域發(fā)展上存在以下差異：

（1）數(shù)字普惠金融發(fā)展的區(qū)域差異較大;從表1中數(shù)據(jù)顯然看出東部和中西部之間的數(shù)字普惠金融差距較大，尤其東西部之間，東部地區(qū)平均數(shù)字普惠金融指數(shù)為161.12，而西部為113.86，二者相差47.52。

（2）區(qū)域間居民金融意識水平存在差異;東部和中部地區(qū)整體上憑借自身經(jīng)濟、地理、教育資源等各方面有利條件，居民金融意識水平較高。但對于落后地區(qū)，更多群體被金融排斥，整體上西部的相對東部和中部地區(qū)的群體，金融意識更薄弱、金融知識匱乏。

（3）區(qū)域間監(jiān)管政策待完善，無證執(zhí)業(yè)現(xiàn)象明顯;一些行業(yè)都出現(xiàn)了“無證經(jīng)營”的現(xiàn)象。尤其是在P2P方面，金融詐騙和一些P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺倒閉現(xiàn)象頻發(fā)，這與監(jiān)管政策不完善密切相關(guān)。

2.政策啟示

基于以上實證研究及問題分析，本文給出以下政策啟示：

（1）提高居民收入水平，協(xié)調(diào)區(qū)域發(fā)展。政府應(yīng)該因地制宜，結(jié)合各區(qū)域的發(fā)展特點分別實施提高人均GDP水平的經(jīng)濟政策，通過減少區(qū)域間的人均GDP的差距，尤其是抓住西部大開發(fā)戰(zhàn)略來區(qū)域間數(shù)字普惠金融發(fā)展的差距。

（2）加強區(qū)域間的金融基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，完善征信體系的建設(shè)，盡快建立各區(qū)域金融主體的征信檔案體系。通過互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)對西部等落后地區(qū)采用創(chuàng)新型信息收集方式，并加強區(qū)域間支付結(jié)算體系及數(shù)字支持服務(wù)體系的建設(shè)。

（3）普及金融知識，提高居民的金融素養(yǎng)。通過建立更多的手機APP客戶端、微信公眾號等平臺，向居民普及數(shù)普惠字金融政策、金融詐騙行為等。

（4）政府要加快建立和完善個區(qū)域的金融監(jiān)管政策。央行應(yīng)與各監(jiān)管機構(gòu)協(xié)調(diào)建立監(jiān)管體系，提高數(shù)字普惠金融機構(gòu)的準(zhǔn)入門檻。同時。監(jiān)管部門需及時發(fā)現(xiàn)金融機構(gòu)在經(jīng)營中遇到的風(fēng)險，并實時跟蹤做好數(shù)據(jù)記錄，以此考察監(jiān)管政策是否有效。對于西部地區(qū)地廣人稀情況采用互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)來實現(xiàn)遠距離的監(jiān)管，以此降低人員監(jiān)管的成本。最后，政府應(yīng)該制定相關(guān)獎勵和懲罰政策來鼓勵數(shù)字普惠金融機構(gòu)規(guī)范經(jīng)營，不斷完善數(shù)字普惠金融的監(jiān)管流程。

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