張正平 陳欣

摘要：作為一種更能跨越地理空間的新興金融服務(wù)模式，數(shù)字金融可能對教育不公平產(chǎn)生某種“矯正”作用，尤其是在金融供給嚴重不足的農(nóng)村地區(qū)。為此，本文基于2011—2019年中國29個省份的省級面板數(shù)據(jù)，運用固定效應(yīng)模型實證檢驗了數(shù)字金融對農(nóng)村地區(qū)普通高中入學率的影響。研究結(jié)果表明：數(shù)字金融顯著提升了農(nóng)村地區(qū)普通高中入學率;數(shù)字金融對農(nóng)村普通高中入學率的提升作用在南方地區(qū)、男性學生樣本中更加顯著;數(shù)字金融通過增加農(nóng)村居民收入進而提升農(nóng)村地區(qū)普通高中入學率。上述實證結(jié)果表明，中國應(yīng)繼續(xù)大力促進農(nóng)村數(shù)字金融發(fā)展，積極引導數(shù)字金融發(fā)揮提升農(nóng)村地區(qū)普通高中入學率的正向作用，并關(guān)注數(shù)字金融在北方地區(qū)和女性學生作用的異質(zhì)性，以促進教育的公平發(fā)展。

關(guān)鍵詞：數(shù)字金融;農(nóng)村地區(qū)普通高中入學率;農(nóng)村居民收入

中圖分類號：F3;F830.9文獻標識碼：A

文章編號：1000-176X（2022）06-0101-10

一、問題的提出

《國家中長期教育改革和發(fā)展規(guī)劃綱要（2010—2020年）》提出“形成惠及全民的公平教育”的戰(zhàn)略目標，十年來，中國堅定不移地將促進公平作為國家基本教育政策，出臺了一系列配套政策措施，使教育公平更好地提高質(zhì)量基準、更多地覆蓋不同地區(qū)、更切實地惠及各類群體。第十三屆全國人民代表大會第四次會議上，李克強總理在《政府工作報告》中明確提出“在教育公平上要邁出更大的步伐”。然而，教育財政體制和招生制度造成的教育投入和教育質(zhì)量差距一直存在，城鄉(xiāng)之間的教育不公平表現(xiàn)明顯。從宏觀角度看，普通高中教育入學機會的城鄉(xiāng)差距在擴大，農(nóng)村子女的升學狀況比城鎮(zhèn)同齡人更為不利[1]。政府偏向城市的教育經(jīng)費投入政策造成城鄉(xiāng)教育水平差距和居民收入差距不斷擴大[2]。從微觀角度看，Zhao和Glewwe[3]對甘肅的調(diào)查發(fā)現(xiàn)，子女的營養(yǎng)狀況、家庭收入對子女教育程度具有重要的影響;農(nóng)村適齡學生因教育資源和家庭貧困等失去教育機會屬于農(nóng)村教育貧困，其主要原因是農(nóng)村低收入家庭對子女的教育投資不足[4]。

值得關(guān)注的是，普通高中階段是城鄉(xiāng)教育差距表現(xiàn)較為突出的時期。一方面，在中國當前的政策框架下，具有強制性、免費性和普及性的義務(wù)教育的時間跨度為9年，普通高中階段的教育決策不再通過類似于普及義務(wù)教育的強制措施以及免費提供的方式來實現(xiàn)，就讀普通高中所需費用顯著增加;另一方面，普通高中階段的學生通常已經(jīng)年滿16歲，無論從法律規(guī)定還是生理特征上，都達到了參與勞動力市場并獲取勞動收入的年齡，因此，普通高中階段教育具有相對更高的機會成本。吳愈曉[5]研究發(fā)現(xiàn)，1978—1988年農(nóng)村學生普通高中入學的幾率比城鎮(zhèn)學生低54%，1999—2008年該數(shù)字提高到70%。DeBrauw和Giles[6]證實了機會成本對于農(nóng)村地區(qū)普通高中入學率低的解釋作用，發(fā)現(xiàn)家庭人均收入和消費隨農(nóng)村人口外遷而增加，農(nóng)村勞動人口外出打工機會和收益的增加，提高了普通高中入學的機會成本。由此可見，受教育非強制性、教育費用和機會成本等因素的影響，普通高中階段適齡學生入學率會降低，尤其是在農(nóng)村和偏遠地區(qū)。

近年來，利用人工智能、區(qū)塊鏈、云計算、大數(shù)據(jù)等技術(shù)，數(shù)字金融打破了傳統(tǒng)物理網(wǎng)點的局限，大幅改善了金融服務(wù)的可得性和便利性，緩解了“長尾”群體的金融排斥，有效滿足了低收入和弱勢群體的金融服務(wù)需求[7]。相較于富裕群體，貧困群體從數(shù)字金融中獲益更多，尤其是提高了低收入群體的收入水平[8]。張勛等[9]進一步的研究顯示，數(shù)字鴻溝的出現(xiàn)確實拉大了中國居民之間的收入和消費差距，但數(shù)字金融的發(fā)展又帶來了居民收入和消費的顯著增加，特別是對那些無法接觸到互聯(lián)網(wǎng)的家庭。那么，通過緩解金融排斥、提高農(nóng)民收入等作用，數(shù)字金融是否提升了農(nóng)村地區(qū)普通高中入學率呢？如果是，那么更進一步地，是否存在異質(zhì)性影響？其影響機制是怎樣的？學術(shù)界對這些問題鮮有關(guān)注。

基于此，本文將北京大學數(shù)字金融研究中心編制的《北京大學數(shù)字普惠金融指數(shù)（2011—2020）》與《中國教育統(tǒng)計年鑒》的數(shù)據(jù)進行匹配，實證研究了數(shù)字金融對農(nóng)村地區(qū)普通高中入學率的影響及其異質(zhì)性，并進一步檢驗了這種影響的作用機制。與已有研究相比，本文的創(chuàng)新之處在于：首先，實證研究了數(shù)字金融對農(nóng)村地區(qū)普通高中入學率的影響及其異質(zhì)性，為解釋農(nóng)村地區(qū)普通高中入學率低的現(xiàn)象提供了新的數(shù)字金融視角。其次，從農(nóng)村居民收入的角度切入，揭示了數(shù)字金融影響農(nóng)村地區(qū)普通高中入學率的作用機制，為深入理解二者之間關(guān)系提供了實證依據(jù)。最后，區(qū)別于已有的教育學文獻，本文從數(shù)字金融的角度解讀農(nóng)村地區(qū)普通高中入學率的變化，從金融視角對個體教育選擇提供了新的解釋，為促進教育公平提供了新的思路。

二、理論分析與研究假設(shè)

（一）數(shù)字金融對農(nóng)村地區(qū)普通高中入學率的影響

一方面，經(jīng)濟發(fā)展水平是影響入學率的重要因素。城市地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平高，教育資源豐富，城市家庭往往有更強的經(jīng)濟能力承擔子女的教育支出，子女一般能按照正常途徑完成學業(yè);與之對應(yīng)的，農(nóng)村地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平低，政府財力有限，對教育的投入力度較小，農(nóng)村家庭的經(jīng)濟能力相對較差，部分農(nóng)村家庭子女在完成九年義務(wù)教育之后，迫于經(jīng)濟壓力和非農(nóng)就業(yè)增長等原因輟學進入社會工作，導致農(nóng)村家庭子女進入普通高中學習的概率下降[10]。另一方面，金融資源的可得性也是影響入學率的重要因素。徐小陽等[11]證實，普惠金融可以通過提高家庭教育投資和地方經(jīng)濟發(fā)展水平等方式緩解教育貧困。然而，傳統(tǒng)的金融機構(gòu)對弱勢群體具有排斥性，農(nóng)村和貧困地區(qū)的弱勢群體往往難以獲得其金融服務(wù)，在信貸和收入等方面與城市居民有顯著差距，信貸約束與收入差距的存在對義務(wù)教育階段之外的入學率有阻礙作用[12]，這不僅影響農(nóng)民的生產(chǎn)生活，還會進一步擴大普通高中入學的城鄉(xiāng)差距。

以數(shù)字經(jīng)濟為主要形態(tài)、以智能化、網(wǎng)絡(luò)化、數(shù)字化為核心的新一輪工業(yè)革命帶來了一系列嶄新的模式和場景[13]。從金融視角看，數(shù)字金融發(fā)展為貧困群體增加了獲得無差別金融服務(wù)的機會，使金融資源得到合理配置，突破網(wǎng)點限制，更好地做征信、授信服務(wù)，讓偏遠、貧困群體公平地享受金融服務(wù)[14]。從作用效果看，一是數(shù)字金融對農(nóng)村居民貧困減緩的促進作用顯著。數(shù)字金融可以提升農(nóng)村居民可支配收入，緩解流動性約束，激發(fā)其主觀能動性，使貧困家庭增加教育資金的投入[15]。二是數(shù)字金融緩解了家庭信貸約束。數(shù)字金融交易成本低、方便快捷，為農(nóng)村貧困家庭獲得信貸創(chuàng)造了有利條件，提高了家庭正規(guī)信貸獲得，且具有“長尾”特性，對欠發(fā)達地區(qū)的邊際效用更明顯[16]。三是數(shù)字金融為貧困群體增加了獲得教育的機會。Braniff[17]認為，數(shù)字金融有助于增加人們獲得教育的機會，主要通過為弱勢群體籌措、負擔及管理其子女的教育及培訓支出的方式實現(xiàn)。由此可見，數(shù)字金融為農(nóng)村居民家庭改善貧困、獲得信貸、增加教育等提供了幫助，從而提升了農(nóng)村家庭子女普通高中入學率。基于上述分析，筆者提出如下假設(shè)：

H1：數(shù)字金融提升了農(nóng)村地區(qū)普通高中入學率。

（二）數(shù)字金融影響農(nóng)村地區(qū)普通高中入學率的地區(qū)異質(zhì)性

伴隨著中國經(jīng)濟體制轉(zhuǎn)軌和區(qū)域發(fā)展戰(zhàn)略調(diào)整，區(qū)域走勢分化逐步由東中西差距轉(zhuǎn)向南北差距，南北經(jīng)濟差距成為比傳統(tǒng)的東中西差距更為重要的區(qū)域問題[18]。例如，盛來運等[19]證實，中國存在南北經(jīng)濟發(fā)展不平衡的現(xiàn)象，總體表現(xiàn)為“南快北慢”，北方資本積累速度較慢，勞動力數(shù)量逐漸減少，實現(xiàn)快速發(fā)展的阻礙較多，不利于數(shù)字金融的獲得。許憲春等[20]發(fā)現(xiàn)，在經(jīng)濟、社會、生態(tài)和民生領(lǐng)域，南方的發(fā)展水平均優(yōu)于北方，因此，南方在金融資源獲取與教育投入等方面也具有顯著優(yōu)勢。而且，數(shù)字金融自身發(fā)展水平在地區(qū)之間存在明顯的差異性，《北京大學數(shù)字普惠金融指數(shù)（2011—2020）》顯示，南方地區(qū)數(shù)字普惠金融指數(shù)均值大于北方地區(qū)[21]。值得注意的是，中國的教育發(fā)展水平長久以來也存在明顯的地區(qū)差異。在宋代，經(jīng)濟發(fā)達的南方地區(qū)在科舉考試中具有壓倒性優(yōu)勢，南北及第比例差異較大，并推動明代實行南北分卷制度。

明仁宗洪熙元年（公元1425年），大學士楊士奇向明仁宗提出了南北分卷錄取的設(shè)想，認為“科舉當兼取南、北士”，該項提議在明宣宗宣德二年（公元1427年）得到了朝廷的采納，由此南北卷制度正式形成，并確立了南卷占55%、北卷占35%、中卷占10%的具體配額。在清代，康熙年間實行分省取市制度，

公元1712年，康熙以南北分卷制下各省錄取人數(shù)分配不均，邊遠省份或致遺漏的現(xiàn)狀為由，廢除了南北卷制度，確立了分省取士制度;清代分省取士是按照每省考生總?cè)藬?shù)5%的標準來錄取進士。這些政策都是為了彌補教育的地區(qū)差異。梁文艷等[22]研究發(fā)現(xiàn)，2001—2017年南方地區(qū)的生均教育經(jīng)費總量和增長速度均高于北方地區(qū)?？梢姡袊狈降貐^(qū)經(jīng)濟發(fā)展落后、數(shù)字金融發(fā)展水平較低，與南方地區(qū)存在較大差距，不利于數(shù)字金融促進農(nóng)村地區(qū)普通高中入學率的提升。因而相較于北方地區(qū)，數(shù)字金融對南方農(nóng)村地區(qū)普通高中入學率的促進作用更顯著。基于上述分析，筆者提出如下假設(shè)：

H2：在南方地區(qū)，數(shù)字金融提升農(nóng)村普通高中入學率的作用更顯著。

（三）數(shù)字金融影響農(nóng)村地區(qū)普通高中入學率的性別異質(zhì)性

數(shù)字金融對農(nóng)村地區(qū)普通高中入學率的影響可能存在性別異質(zhì)性。中國歷來傳統(tǒng)性別意識的存在，使得社會、學校、家庭等對女性的教育期待值低于男性，家庭通常將更多的教育資源投入到男性子女身上，女性子女可能被迫過早地結(jié)束學業(yè)外出務(wù)工，或負責照顧家庭起居，導致女性普通高中入學率較低，這在農(nóng)村貧困地區(qū)表現(xiàn)更明顯[23]。從實際情況來看，女性的平均受教育年限明顯低于男性，且農(nóng)村地區(qū)的差異程度高于城鎮(zhèn)地區(qū)，從小學到博士的各個受教育等級中，男性占比都高于女性占比[24]。可見，農(nóng)村家庭更偏向?qū)⒔逃Y源優(yōu)先分配給男性，在數(shù)字金融的作用下，可能會進一步加大對男性的教育投入，從而導致數(shù)字金融提高農(nóng)村地區(qū)普通高中入學率的作用在男性群體中更加顯著?；谏鲜龇治?，筆者提出如下假設(shè)：

H3：數(shù)字金融提升農(nóng)村地區(qū)男性學生普通高中入學率的作用更顯著。

（四）數(shù)字金融影響農(nóng)村地區(qū)普通高中入學率的機制

已有不少文獻研究了數(shù)字金融發(fā)展對居民收入的影響。一是從宏觀層面展開研究。例如，張賀和白欽先[25]研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字金融通過包容效應(yīng)、減貧效應(yīng)和增長效應(yīng)三個收斂機制縮小了城鄉(xiāng)收入差距，數(shù)字紅利顯著。李牧辰等[26]發(fā)現(xiàn)，數(shù)字普惠金融突破地理、時間等的限制，緩解了農(nóng)村金融排斥，進而通過刺激消費、促進就業(yè)、緩解信貸約束等機制顯著收斂了城鄉(xiāng)收入差距。二是從微觀層面進行分析。例如，張勛等[8]證實，數(shù)字金融對農(nóng)村居民家庭收入具有顯著的正向影響。楊少雄和孔榮[27]發(fā)現(xiàn)，數(shù)字金融市場參與提高了農(nóng)戶收入水平，其中數(shù)字信貸對農(nóng)戶收入的影響最明顯。

進一步地，部分研究證實了收入對教育決策的重要影響。一些文獻從收入水平的角度進行分析。例如，Blankenau和Youderian[28]認為，家庭收入對教育支出有積極影響，收入增加促進家庭增加對子女的教育投入，促進收入的平等有助于貧困群體獲得更多的受教育機會，進而影響教育資源的分配。另一些文獻則從收入差距的角度進行研究。例如，李軍和潘澍之[29]認為，收入差距越大，人均受教育年限越短;某個地區(qū)的經(jīng)濟越發(fā)達、居民收入水平越高，則教育公平程度越高，即通過提升居民富裕程度能夠促進教育公平水平的提升[30]。綜上，農(nóng)村居民有效地使用數(shù)字金融服務(wù)有助于提升家庭收入水平、縮小城鄉(xiāng)收入差距、增加教育投資，從而提高農(nóng)村地區(qū)普通高中入學率?；谏鲜龇治?，筆者提出如下假設(shè)：

H4：數(shù)字金融通過增加農(nóng)村居民收入提升農(nóng)村地區(qū)普通高中入學率。

三、研究設(shè)計

（一）數(shù)據(jù)來源與樣本選擇

農(nóng)村地區(qū)普通高中入學率的數(shù)據(jù)來自《中國教育統(tǒng)計年鑒》，數(shù)字金融發(fā)展的數(shù)據(jù)來自《北京大學數(shù)字普惠金融指數(shù)（2011—2020年）》，該指數(shù)從數(shù)字金融覆蓋廣度、數(shù)字金融使用深度和普惠金融數(shù)字化程度等三個維度構(gòu)建數(shù)字普惠金融指標體系，涵蓋了信貸、支付、保險和投資等多個指標，測度范圍涵蓋中國內(nèi)地省、市、縣三個層級，可以較好地刻畫中國數(shù)字金融的發(fā)展情況[21]。此外，其他一些變量的數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》《中國教育經(jīng)費統(tǒng)計年鑒》。本文選取農(nóng)村地區(qū)普通高中作為樣本，

《中國教育統(tǒng)計年鑒》中普通高中教育階段的數(shù)據(jù)區(qū)分了城市、鎮(zhèn)區(qū)和鄉(xiāng)村各自的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，普通中專、中等職業(yè)學校和職業(yè)高中的數(shù)據(jù)則未對城鄉(xiāng)進行區(qū)分?？紤]到本文研究的是農(nóng)村地區(qū)，因此，選擇普通高中作為樣本。鑒于數(shù)據(jù)的完整性，剔除寧夏和西藏后獲得覆蓋29個省份的2011—2019年樣本數(shù)據(jù)。

（二）變量選取

1.被解釋變量

被解釋變量為農(nóng)村地區(qū)普通高中入學率（Ratio）。本文借鑒劉凌等[30]的研究，用各省份農(nóng)村普通高中一年級在校生人數(shù)除以該地區(qū)初中畢業(yè)生人數(shù)計算。

2.解釋變量

解釋變量為數(shù)字金融（Dfi）。用各省份的數(shù)字普惠金融指數(shù)取自然對數(shù)衡量。

3.中介變量

中介變量為農(nóng)村居民收入（Inc）。以農(nóng)村居民人均可支配收入衡量。

4.控制變量

參考相關(guān)文獻，本文從三個層面引入了控制變量。一是微觀控制變量。參考王浩名和岳希明[31]的做法，農(nóng)村普通高中規(guī)模（Sch），用農(nóng)村普通高中學校數(shù)量表示;農(nóng)村初中師資力量（Tea），用農(nóng)村普通初中學生數(shù)/教師數(shù)表示;農(nóng)村家庭撫養(yǎng)負擔（Tot），用農(nóng)村家庭總撫養(yǎng)比[（0—14歲人口+65歲以上人口）/15—64歲人口]表示。二是地區(qū)控制變量。農(nóng)村人口規(guī)模（Pop），用農(nóng)村地區(qū)人口數(shù)量表示;農(nóng)村地區(qū)教育水平（Edy），用農(nóng)村地區(qū)平均受教育年限表示，公式為μ=∑ni=1piyi，其中，pi為各級受教育人數(shù)在總?cè)藬?shù)中的占比，yi為各級受教育程度的年限，未上過學、小學、初中、高中（中職）、大專及以上的年限分別為0、6、9、12、16年;農(nóng)村教育支出強度（Edr），用農(nóng)村高中生均教育經(jīng)費支出表示。三是宏觀控制變量。參考傅秋子和黃益平[7]的做法，地區(qū)傳統(tǒng)金融發(fā)展水平（Trf），用當?shù)亟鹑跈C構(gòu)存貸款余額/地區(qū)生產(chǎn)總值表示;地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平（GDP），用人均地區(qū)生產(chǎn)總值表示。

（三）模型構(gòu)建

為了具體探討數(shù)字金融對農(nóng)村地區(qū)普通高中入學率的影響，借鑒張勛等[8]的實證模型，本文建立如下回歸模型：

Ratioit=λ0+λ1Dfiit+λ2Xit+ui+ωit（1）

其中，i為省份，t為年份，Ratioit為農(nóng)村地區(qū)普通高中入學率，Dfiit為數(shù)字金融，Xit為控制變量，ui為個體固定效應(yīng)，

在檢驗所有年度虛擬變量聯(lián)合顯著性時，檢驗結(jié)果接受了“無時間效應(yīng)”的原假設(shè)，表明模型中不包含時間效應(yīng)，因此，本文未對時間效應(yīng)進行控制。ωit為隨機誤差項。

為檢驗數(shù)字金融影響農(nóng)村地區(qū)普通高中入學率的作用機制，參考溫忠麟和葉寶娟[32]的做法，建立如下中介效應(yīng)模型：

Ratioit=α0+α1Dfiit+a2Xit+ui+εit（2）

Incit=β0+β1Dfiit+β2Xit+ui+εit（3）

Ratioit=γ0+γ1Dfiit +γ2Incit+γ3Xit+ui+εit（4）

其中，Ratioit為農(nóng)村地區(qū)普通高中入學率，Incit為農(nóng)村居民收入，Dfiit為數(shù)字金融，Xit為控制變量，ui為個體固定效應(yīng)，αi、βi、γi（i =0，1，2）分別為待估計參數(shù)，εit（i =1，2，3）為隨機誤差項。按照溫忠麟和葉寶娟[32]所設(shè)計的中介效應(yīng)模型的檢驗流程，第一步應(yīng)確保式（2）中α1顯著，才能繼續(xù)進行中介效應(yīng)檢驗;第二步對式（3）和式（4）進行檢驗，若系數(shù)β1、γ2均顯著，且β1×γ2的值與α1同號，則表明存在中介效應(yīng);第三步檢驗式（4）中γ1的顯著性，如果γ1顯著，則為部分中介效應(yīng)，此時可計算中介效應(yīng)在總效應(yīng)中占比為β1×γ2/（β1×γ2+γ1）;如果γ1不顯著，則為完全中介效應(yīng)。

四、實證結(jié)果與分析

（一）描述性統(tǒng)計分析

變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果如表1所示。從表1中可以看出，農(nóng)村地區(qū)普通高中入學率的均值為0.161，最大值及最小值分別為0.654和0.008，表明農(nóng)村地區(qū)普通高中入學率存在較大差異。解釋變量數(shù)字金融的最大值為6.107，最小值僅為2.909，在樣本區(qū)間內(nèi)的變動幅度也較大。農(nóng)村普通高中規(guī)模的均值為24.080個，農(nóng)村初中師資力量的均值為10.780，表明政府向農(nóng)村教育投入的資金及人力資源相對較少。農(nóng)村家庭撫養(yǎng)負擔的均值為0.424，農(nóng)村人口規(guī)模的均值為2 034萬人，可見，農(nóng)村家庭撫養(yǎng)壓力較大。農(nóng)村教育支出強度的均值為1.489，農(nóng)村地區(qū)教育水平的均值為7.799，沒有達到義務(wù)教育的9年，說明農(nóng)村受教育水平普遍偏低。農(nóng)村地區(qū)傳統(tǒng)金融發(fā)展水平最大值為8.131，最小值為1.518，地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平最大值為16.460，最小值為1.617，均呈現(xiàn)較大的差異性。上述結(jié)果表明，本文變量適合進行實證分析。

（二）實證分析

1.基準回歸結(jié)果及分析

本文使用的是2011—2019年29個省份的面板數(shù)據(jù)，該數(shù)據(jù)屬于短面板，一般不需要進行單位根及協(xié)整檢驗，其他診斷性檢驗如下：第一，對變量進行了多重共線性檢驗，結(jié)果顯示各變量的方差膨脹因子（VIF）最大值為2.300，平均值為1.720，數(shù)值遠小于10，故不存在多重共線性問題。第二，Hausman檢驗結(jié)果表明，應(yīng)選擇固定效應(yīng)模型。

表2報告了基于固定效應(yīng)模型的回歸結(jié)果，為了驗證估計結(jié)果的穩(wěn)健性，參考張勛等[8]的逐步回歸思路，將控制變量依次加入模型中分別進行回歸。具體情況為：在列（1）中，加入微觀控制變量農(nóng)村普通高中規(guī)模（Sch）、農(nóng)村初中師資力量（Tea）和農(nóng)村家庭撫養(yǎng)負擔（Tot）;列（2）在列（1）的基礎(chǔ)上繼續(xù)加入影響地區(qū)教育資源分配和教育水平的地區(qū)控制變量農(nóng)村人口規(guī)模（Pop）、農(nóng)村地區(qū)教育水平（Edy）和農(nóng)村教育支出強度（Edr）;列（3）在列（2）的基礎(chǔ)上繼續(xù)加入宏觀控制變量地區(qū)傳統(tǒng)金融發(fā)展水平（Trf）和地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平（GDP）。

表2基準回歸的結(jié)果表明，數(shù)字金融對農(nóng)村地區(qū)普通高中入學率產(chǎn)生了顯著的正向影響。具體來看，列（1）—列（3）的回歸結(jié)果顯示，在控制其他變量的情況下，數(shù)字金融發(fā)展水平（Dfi）的回歸系數(shù)值均顯著為正，擬合優(yōu)度從0.374增加到0.503，表明整體解釋力提高了。上述結(jié)果支持了H1，這意味著，數(shù)字金融有利于促進農(nóng)村地區(qū)學生選擇繼續(xù)學習，從而提高普通高中入學率。其可能的原因是，義務(wù)教育階段結(jié)束后，普通高中或高等教育的教育費用顯著增加，農(nóng)村地區(qū)學生繼續(xù)接受教育的機會成本大大提升，數(shù)字金融提供了普惠便利的金融服務(wù)，增加了農(nóng)村家庭的資金來源渠道，有更大的可能承擔孩子普通高中階段的教育費用和輟學打工的機會成本，從而提升了農(nóng)村地區(qū)普通高中入學率。

從控制變量的回歸結(jié)果來看，農(nóng)村普通高中規(guī)模（Sch）及農(nóng)村人口規(guī)模（Pop）顯著提高了農(nóng)村地區(qū)普通高中入學率（Ratio），表明保障充足的學校數(shù)量能夠保障更多貧困學生入學，同時農(nóng)村人口增加也可以提升農(nóng)民接受教育的意愿。農(nóng)村家庭撫養(yǎng)負擔（Tot）對農(nóng)村地區(qū)普通高中入學率存在正向影響，可能的原因是，人口撫養(yǎng)比大一般說明家庭承受負擔較大，不利于家庭教育投入的增加，但老年人社會保障制度建立和農(nóng)村居民希望子女通過教育改變命運心態(tài)的存在，使得家庭不會輕易讓孩子放棄入學機會，反而更加支持孩子入學[33]。農(nóng)村初中師資力量（Tea）、農(nóng)村地區(qū)教育水平（Edy）、農(nóng)村教育支出強度（Edr）對普通高中入學率的提升作用不顯著，這可能是因為農(nóng)村居民對教育的重視程度更多地受到家庭經(jīng)濟實力的影響，初中師資和教育支出等教育資源的增加，不足以改變農(nóng)村家庭學生放棄入學的選擇[30]。地區(qū)傳統(tǒng)金融發(fā)展水平（Trf）、地方經(jīng)濟發(fā)展水平（GDP）對普通高中入學率的提升作用顯著，表明當?shù)氐慕鹑诤徒?jīng)濟發(fā)展確實對農(nóng)村地區(qū)普通高中入學率存在促進作用。需要說明的是，常數(shù)項負向顯著，這可能意味著農(nóng)村地區(qū)普通高中入學率自發(fā)呈下降趨勢，這個現(xiàn)象可能與農(nóng)村地區(qū)接受普通高中教育的成本較高有關(guān)。

2.內(nèi)生性分析

在上述基準回歸中，可能存在由于遺漏變量或反向因果關(guān)系等原因?qū)е碌膬?nèi)生性問題，影響估計結(jié)果的可靠性。一方面，農(nóng)村地區(qū)普通高中入學率增加，可能會提升居民的平均教育水平，從而有利于當?shù)財?shù)字金融的發(fā)展。另一方面，模型中的控制變量有限，殘差項中可能存在既影響數(shù)字金融發(fā)展又影響農(nóng)村地區(qū)普通高中入學率的潛在因素，導致估計結(jié)果有偏。

為了緩解內(nèi)生性，參考李牧辰等[26]的做法，選擇“各省份到杭州市的距離”作為工具變量進行回歸分析。由于數(shù)字普惠金融指數(shù)主要是基于螞蟻金服的數(shù)據(jù)編制的，各地到杭州市的距離與當?shù)財?shù)字金融發(fā)展水平相關(guān)性較高，符合相關(guān)性原則;同時，各地到杭州市的距離不會影響到當?shù)剞r(nóng)村普通高中入學率，符合外生性原則。郭峰等[21]指出，數(shù)字金融存在地理依賴性，距離杭州市越近，其發(fā)展水平越好。另外，我們還參考謝絢麗等[34]的做法，選擇“各省份互聯(lián)網(wǎng)普及率”（數(shù)據(jù)來源于《中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展狀況統(tǒng)計報告》）作為工具變量，一方面，互聯(lián)網(wǎng)作為數(shù)字金融的基礎(chǔ)設(shè)施，互聯(lián)網(wǎng)普及率與數(shù)字金融的變化具有緊密的聯(lián)系;另一方面，在控制相關(guān)變量后，互聯(lián)網(wǎng)普及率與農(nóng)村地區(qū)普通高中入學率不存在直接的關(guān)聯(lián)渠道，這使得互聯(lián)網(wǎng)普及率可能成為一個有效的工具變量。引入工具變量后的內(nèi)生性分析回歸結(jié)果如表3所示。其中，DWH檢驗的內(nèi)生性回歸結(jié)果顯示，P值在1%的水平上顯著，說明模型存在內(nèi)生性問題;第一階段回歸的F統(tǒng)計值為39.650，大于臨界值10，故不存在弱工具變量問題;Kleibergen-Paap rk LM統(tǒng)計量P值為0.000，即拒絕不可識別檢驗的原假設(shè);Hansen J 統(tǒng)計量P值為0.141，即過度識別檢驗表明工具變量都是外生的。由表3的估計結(jié)果可以看出，數(shù)字金融對農(nóng)村地區(qū)普通高中入學率的影響仍然顯著為正，且回歸系數(shù)絕對值顯著大于基準回歸結(jié)果，符合工具變量法得到估計結(jié)果的常見情形。上述結(jié)果表明，考慮內(nèi)生性后的回歸結(jié)果與基準回歸結(jié)果是一致的。

（三）異質(zhì)性分析

1.地區(qū)異質(zhì)性

由于中國區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展不平衡，數(shù)字金融對農(nóng)村地區(qū)普通高中入學率的影響可能存在地區(qū)異質(zhì)性。將樣本劃分為南方和北方兩大地區(qū)，

北方地區(qū)包括：北京、天津、河北、山東、河南、山西、內(nèi)蒙古、黑龍江、吉林、遼寧、陜西、甘肅、青海、寧夏和新疆15個省份，南方地區(qū)包括：上海、江蘇、浙江、安徽、福建、江西、湖北、湖南、廣東、廣西、海南、重慶、四川、貴州、云南和西藏16個省份。進一步檢驗數(shù)字金融發(fā)展提升農(nóng)村地區(qū)普通高中入學率的作用在南北地區(qū)之間的差異性。南方賦值為0，北方賦值為1。為驗證系數(shù)之間的統(tǒng)計差異，參考連玉君等[35]的做法進行檢驗，具體結(jié)果如表4所示。表4中的P值（0.090）表明，兩組樣本估計結(jié)果的差異是顯著的，結(jié)果具有可比性。表4列（1）和列（2）的回歸結(jié)果表明，數(shù)字金融提升農(nóng)村地區(qū)普通高中入學率的作用在南方地區(qū)顯著為正，在北方地區(qū)這種提升作用不顯著，這可能由于北方經(jīng)濟發(fā)展速度慢，金融可得性較差，且存在數(shù)字鴻溝，數(shù)字金融發(fā)展遲緩，南方經(jīng)濟發(fā)展水平相對較高，有助于數(shù)字金融發(fā)揮對教育水平的優(yōu)化作用，能夠很好地促進普通高中入學率的提升。由此可見，數(shù)字金融提升農(nóng)村地區(qū)普通高中入學率作用存在明顯的地區(qū)異質(zhì)性，南方地區(qū)作用更明顯。H2得以驗證。

2.性別異質(zhì)性

教育方面的性別差異一直是整個社會和政策制定者重點關(guān)注的部分，數(shù)字金融對農(nóng)村地區(qū)普通高中入學率的影響也可能存在性別異質(zhì)性。盡管《中國教育統(tǒng)計年鑒》中農(nóng)村普通高中入學率的數(shù)據(jù)未按照性別劃分，但普通高中在校生人數(shù)也可以衡量普通高中入學率的大小，而且可以涵蓋學生在就讀期間輟學等不可控因素的變化，據(jù)此，本文以普通高中在校生中女生占比來衡量性別差異，并在此基礎(chǔ)上設(shè)置虛擬變量：女生占比大于0.500賦值為1，代表女性樣本;女生占比小于0.500賦值為0，代表男性樣本，具體回歸結(jié)果如表4所示。表4中的P值（0.064）表明，男生和女生兩組樣本的估計結(jié)果差異是顯著的。表4列（3）和列（4）分樣本的回歸結(jié)果表明，男性樣本的回歸系數(shù)正向顯著，女性樣本系數(shù)不顯著，說明數(shù)字金融對農(nóng)村普通高中男性入學率的提升作用更明顯，H3得以驗證。

（四）穩(wěn)健性檢驗

為了檢驗基準回歸結(jié)果的穩(wěn)健性，本文從如下兩個方面進行考察：

穩(wěn)健性檢驗結(jié)果未在文中列出，留存?zhèn)渌鳌?/p>

第一，剔除部分樣本。相比其他地區(qū)，北京、天津和上海三個地區(qū)的教育公平程度明顯較高[30]。借鑒上述做法，本文在剔除北京、天津和上海的數(shù)據(jù)后重新進行回歸，結(jié)果表明，數(shù)字金融的系數(shù)仍顯著為正（0.017），與基準回歸結(jié)果一致，表明前文的估計結(jié)果是穩(wěn)健的。

第二，對變量進行縮尾處理。為消除極端數(shù)值的影響，對所有連續(xù)變量進行1%的縮尾處理后重新估計數(shù)字金融發(fā)展促進農(nóng)村地區(qū)普通高中入學率提升的效果?；貧w結(jié)果表明，數(shù)字金融的系數(shù)顯著為正（0.018），與基準回歸結(jié)果一致，表明前文的估計結(jié)果是穩(wěn)健的。

五、影響機制分析

由前文的理論分析可知，數(shù)字金融可能通過提高農(nóng)村居民收入促進農(nóng)村地區(qū)普通高中入學率的提升，為此，我們采用中介效應(yīng)模型予以檢驗，具體的回歸結(jié)果如表5所示。

從表5中可以看出，在列（1）中，數(shù)字金融發(fā)展水平（Dfi）的系數(shù)α1在1%的水平上顯著為正，表明總效應(yīng)顯著，可以繼續(xù)進行中介效應(yīng)的檢驗;在列（2）中，數(shù)字金融發(fā)展水平（Dfi）的系數(shù)β1在1%的水平上顯著為正，且系數(shù)值較大，表明數(shù)字金融顯著地促進了農(nóng)村居民收入的提高;在列（3）中，數(shù)字金融發(fā)展水平（Dfi）的系數(shù)γ1顯著為正，但農(nóng)村居民收入水平（Inc）的系數(shù)γ2不顯著，因而需要用Bootstrap法進行檢驗，結(jié)果表明間接效應(yīng)在95%的置信區(qū)間為[0.0006864，0.0356437]，置信區(qū)間不包括零值，且在5%的水平下顯著，表明間接效應(yīng)顯著。具體地，由估計系數(shù)可得β1×γ2=0.571×0.002=0.001，在總效應(yīng)中農(nóng)村居民收入水平作為中介變量的貢獻為0.001/0.017=0.059，即占比5.9%，表明農(nóng)村居民收入水平是數(shù)字金融影響農(nóng)村地區(qū)普通高中入學率的部分中介變量。H4得以驗證。

六、結(jié)論與政策建議

（一）結(jié)論

本文基于2011—2019年的省級面板數(shù)據(jù)，采用固定效應(yīng)模型實證檢驗了數(shù)字金融對農(nóng)村地區(qū)普通高中入學率的影響。結(jié)果表明：（1）數(shù)字金融顯著促進了農(nóng)村地區(qū)普通高中入學率的提升;（2）數(shù)字金融對農(nóng)村地區(qū)普通高中入學率的提升作用在南方地區(qū)、男性學生中更加強烈;（3）數(shù)字金融是通過增加農(nóng)村居民收入進而促進農(nóng)村地區(qū)普通高中入學率提升的。

（二）政策建議

上述結(jié)論對于進一步提高農(nóng)村地區(qū)普通高中入學率、促進農(nóng)村教育公平具有重要的政策啟示，筆者根據(jù)研究結(jié)論，提出以下政策建議：

第一，持續(xù)推進農(nóng)村地區(qū)數(shù)字金融的發(fā)展，發(fā)揮數(shù)字金融特有的優(yōu)勢。具體地，一方面，應(yīng)繼續(xù)加大對農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域的投資，加快農(nóng)村網(wǎng)絡(luò)、通信等數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，為農(nóng)村地區(qū)數(shù)字金融的發(fā)展提供基礎(chǔ)保障。另一方面，應(yīng)積極推動農(nóng)村金融機構(gòu)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，鼓勵發(fā)展大數(shù)據(jù)、人工智能、區(qū)塊鏈和云計算等科技與金融業(yè)務(wù)的深度融合，構(gòu)建金融科技應(yīng)用的場景，促進農(nóng)村數(shù)字普惠金融的高質(zhì)量發(fā)展，擴大農(nóng)村地區(qū)獲取數(shù)字金融服務(wù)的覆蓋廣度和深度，充分發(fā)揮數(shù)字金融推動農(nóng)村普通高中入學率進步的潛力。

第二，為不同地區(qū)提供差異化的數(shù)字金融服務(wù)，著力提升農(nóng)村地區(qū)性別平等意識。一方面，要積極發(fā)揮數(shù)字金融在南方地區(qū)對農(nóng)村普通高中入學率有更強勁促進作用的優(yōu)勢，鼓勵南方農(nóng)村地區(qū)的各類金融機構(gòu)和金融科技公司積極下沉業(yè)務(wù)重心，瞄準農(nóng)戶提供更加精準、更有針對性的數(shù)字金融服務(wù)，支持農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)、擴大經(jīng)營規(guī)模、提高收入，為孩子就讀普通高中提供有力的經(jīng)濟基礎(chǔ)。另一方面，要高度重視農(nóng)村地區(qū)教育領(lǐng)域的性別歧視問題，通過加大教育宣傳的力度、出臺促進普通高中入學的專項政策等措施，關(guān)注農(nóng)村女孩高中階段的輟學問題，引導農(nóng)村居民更多地投資于子女的高中教育，提升教育公平程度。

第三，著力增加農(nóng)村居民收入，為數(shù)字金融發(fā)揮正向作用創(chuàng)造更好的條件。現(xiàn)階段農(nóng)村地區(qū)普通高中入學率普遍較低，這與農(nóng)村居民收入水平較低有較大的關(guān)系，也不利于數(shù)字金融提升農(nóng)村地區(qū)普通高中入學率正向作用的發(fā)揮，因此，政府應(yīng)進一步完善相關(guān)的政策，在鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的引導下，積極推動農(nóng)村一二三產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展，推進各類農(nóng)業(yè)新型經(jīng)營主體規(guī)?；l(fā)展，鼓勵各類農(nóng)村金融機構(gòu)繼續(xù)下沉業(yè)務(wù)中心，積極發(fā)展數(shù)字金融業(yè)務(wù)，提升農(nóng)村居民金融可得性，提高農(nóng)村家庭收入水平，促進農(nóng)村居民可支配收入增加，提高農(nóng)村家庭子女普通高中入學率，促進教育公平發(fā)展。

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[DOI]10.19654/j.cnki.cjwtyj.2022.06.010

[引用格式]張正平，陳欣.數(shù)字金融提升了農(nóng)村地區(qū)普通高中入學率嗎？[J].財經(jīng)問題研究，2022（06）：101-110.

收稿日期：2022-03-26

基金項目：國家自然科學基金面上項目“鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略背景下我國農(nóng)村數(shù)字普惠金融的形成機制及其風險治理研究”（71873011）

作者簡介：張正平（1976-），男，湖北武漢人，教授，博士，博士生導師，主要從事農(nóng)村金融與數(shù)字金融研究。E-mail：haizzp@126.com

陳欣（1998-），女，河南南陽人，碩士研究生， 主要從事農(nóng)村金融與數(shù)字金融研究。E-mail：xx18438697078@163.com