董龍訓(xùn) 張立光 亓鵬

摘? ?要：數(shù)字普惠金融作為一種新興業(yè)態(tài)，對(duì)傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)經(jīng)營(yíng)發(fā)展產(chǎn)生了技術(shù)溢出和市場(chǎng)擠出兩種截然相反的效應(yīng)。因此，數(shù)字普惠金融是否有助于促進(jìn)正規(guī)金融服務(wù)下沉，從而有效緩解傳統(tǒng)農(nóng)村金融約束，值得我們關(guān)注和思考。本文從傳統(tǒng)信貸支農(nóng)的角度出發(fā)，使用2012—2019年31個(gè)?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）涉農(nóng)貸款數(shù)據(jù)，對(duì)數(shù)字普惠金融與傳統(tǒng)農(nóng)村金融之間的關(guān)系進(jìn)行了實(shí)證檢驗(yàn)。研究表明：數(shù)字普惠金融會(huì)顯著促進(jìn)涉農(nóng)貸款增長(zhǎng)，從而緩解“三農(nóng)”融資約束，特別是在經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)，此種效果更為明顯；分維度看，數(shù)字普惠金融主要通過(guò)使用深度這一維度對(duì)傳統(tǒng)農(nóng)村金融產(chǎn)生影響，其次是覆蓋廣度；分主體看，數(shù)字普惠金融與傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)農(nóng)戶(hù)貸款之間無(wú)顯著關(guān)系，與農(nóng)村企業(yè)和各類(lèi)組織貸款微相關(guān)，而對(duì)城市涉農(nóng)貸款具有明顯的促進(jìn)作用，說(shuō)明當(dāng)前數(shù)字普惠金融的發(fā)展過(guò)程中仍存在明顯的數(shù)字排斥問(wèn)題，傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)的業(yè)務(wù)下沉力度有待進(jìn)一步提高；進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)，人口老齡化程度會(huì)弱化數(shù)字普惠金融對(duì)傳統(tǒng)農(nóng)村金融的正向作用。

關(guān)鍵詞：數(shù)字普惠金融；“三農(nóng)”融資；傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)

中圖分類(lèi)號(hào)：F830.34? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A? ?文章編號(hào)：1674-2265（2023）02-0037-07

DOI：10.19647/j.cnki.37-1462/f.2023.02.005

一、引言

長(zhǎng)期以來(lái)，銀行信貸是“三農(nóng)”融資的主要資金來(lái)源，雖然監(jiān)管部門(mén)一直致力于從多方面引導(dǎo)傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)持續(xù)加大農(nóng)村金融支持力度，但由于受到農(nóng)戶(hù)整體收入水平較低，農(nóng)村信用體系不健全以及土地等要素制度引致的農(nóng)戶(hù)抵押能力低等多重因素的制約，依然存在“三農(nóng)”正規(guī)金融供給嚴(yán)重不足的問(wèn)題。特別是隨著鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的全面實(shí)施，產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展是未來(lái)方向與發(fā)展趨勢(shì)，新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)主體的作用愈發(fā)突出，供需缺口進(jìn)一步加大。在此背景下，數(shù)字普惠金融的興起為解決“三農(nóng)”問(wèn)題提供了新路徑、新思路。早在2015年，國(guó)務(wù)院發(fā)布的《推進(jìn)普惠金融發(fā)展規(guī)劃（2016—2020年）》就已經(jīng)提出“積極引導(dǎo)各類(lèi)普惠金融服務(wù)主體借助互聯(lián)網(wǎng)等現(xiàn)代信息技術(shù)手段，降低金融交易成本，延伸服務(wù)半徑，拓展普惠金融服務(wù)的廣度和深度”。此后，政府部門(mén)接連出臺(tái)多項(xiàng)政策引導(dǎo)金融機(jī)構(gòu)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，2021年中央一號(hào)文件首次提出發(fā)展農(nóng)村數(shù)字普惠金融，支持市縣構(gòu)建域內(nèi)共享的涉農(nóng)信用信息數(shù)據(jù)庫(kù)，用3年時(shí)間基本建成比較完善的新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)主體信用體系。2022年，中國(guó)人民銀行發(fā)布《金融科技發(fā)展規(guī)劃（2022—2025年）》，進(jìn)一步提出“推動(dòng)我國(guó)金融科技從‘立柱架梁全面邁入‘積厚成勢(shì)新階段”發(fā)展愿景。在此背景下，對(duì)于傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)而言，在助推鄉(xiāng)村振興的過(guò)程中，提高數(shù)字技術(shù)賦能普惠金融服務(wù)的深度以及提高業(yè)務(wù)下沉的力度是未來(lái)發(fā)展的重要方向。

當(dāng)前，我國(guó)數(shù)字普惠金融取得長(zhǎng)足發(fā)展，以螞蟻金服為代表的金融科技公司積極探索數(shù)字普惠金融模式，如浙江網(wǎng)商銀行依托衛(wèi)星遙感、大數(shù)據(jù)等技術(shù)，通過(guò)衛(wèi)星圖像識(shí)別農(nóng)作物種植面積、作物類(lèi)型，并通過(guò)風(fēng)控模型迅速確認(rèn)農(nóng)民貸款額度（周期），目前安徽、山東等種糧大省均引入了該項(xiàng)新技術(shù)。與此同時(shí)，數(shù)字技術(shù)對(duì)金融領(lǐng)域不斷滲透與融合，對(duì)傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)普惠業(yè)務(wù)的發(fā)展產(chǎn)生了重要影響，如數(shù)字技術(shù)可以通過(guò)技術(shù)溢出效應(yīng)優(yōu)化傳統(tǒng)金融服務(wù)，倒逼傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)進(jìn)行數(shù)字化改革，從而帶動(dòng)交易成本的降低和經(jīng)營(yíng)效率的提升。當(dāng)前，以國(guó)有商業(yè)銀行、股份制銀行為代表的傳統(tǒng)銀行機(jī)構(gòu)，圍繞“數(shù)字平臺(tái)、數(shù)字產(chǎn)品、服務(wù)模式”三個(gè)方面，針對(duì)“三農(nóng)”融資這一現(xiàn)實(shí)問(wèn)題進(jìn)行了積極探索，如中國(guó)建設(shè)銀行的“裕農(nóng)通”、中國(guó)農(nóng)業(yè)銀行的“惠農(nóng)e付”等模式，利用數(shù)字平臺(tái)滿(mǎn)足客戶(hù)支付、融資和消費(fèi)等多方面的金融需求。但是，我們也應(yīng)該認(rèn)識(shí)到，我國(guó)農(nóng)村數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施尚不完善，農(nóng)村居民的數(shù)字普惠金融知識(shí)較為缺乏，且多數(shù)農(nóng)村中小企業(yè)存在資產(chǎn)規(guī)模小、財(cái)務(wù)制度不健全以及人員學(xué)歷較低等問(wèn)題，缺乏開(kāi)展數(shù)字化轉(zhuǎn)型的必要客觀(guān)條件，無(wú)法獲得商業(yè)銀行數(shù)字平臺(tái)提供的金融服務(wù)。因此，在現(xiàn)實(shí)中，我們可能面臨以下問(wèn)題：數(shù)字普惠金融是能通過(guò)技術(shù)溢出促進(jìn)正規(guī)金融服務(wù)進(jìn)一步下沉，還是在農(nóng)村信貸市場(chǎng)對(duì)傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)產(chǎn)生一定的擠出效應(yīng)？為了回答上述問(wèn)題，本文從“三農(nóng)”金融服務(wù)的視角，利用2012—2019年31個(gè)省（自治區(qū)、直轄市，以下簡(jiǎn)稱(chēng)省份）涉農(nóng)貸款數(shù)據(jù)及北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)，實(shí)證分析數(shù)字普惠金融對(duì)傳統(tǒng)農(nóng)村金融究竟產(chǎn)生了擠出效應(yīng)，還是技術(shù)溢出效應(yīng)，研究結(jié)論對(duì)于優(yōu)化農(nóng)村金融供給、助力鄉(xiāng)村振興具有重要的理論與現(xiàn)實(shí)意義。

二、文獻(xiàn)綜述與研究假設(shè)

梳理現(xiàn)有文獻(xiàn)，我們發(fā)現(xiàn)，數(shù)字普惠金融與傳統(tǒng)金融的關(guān)系存在爭(zhēng)議，大體分為“替代論”“補(bǔ)缺論”與“互補(bǔ)論”?！疤娲摗闭J(rèn)為數(shù)字金融可以有效破解傳統(tǒng)金融固有的交易成本高和信息不對(duì)稱(chēng)等缺陷，無(wú)限接近一般均衡中的無(wú)金融中介狀態(tài)（謝平和鄒傳偉，2012）[1]，從而對(duì)傳統(tǒng)銀行的業(yè)務(wù)體系以及市場(chǎng)份額產(chǎn)生強(qiáng)烈沖擊（Beck，2001；Raza和Hanif，2011）[2，3]，因此，可以取代傳統(tǒng)金融市場(chǎng)，但“替代論”的可靠性一直深受質(zhì)疑。

“補(bǔ)缺論”認(rèn)為數(shù)字技術(shù)的本質(zhì)只是技術(shù)工具的改進(jìn)，而非金融產(chǎn)業(yè)革命，數(shù)字技術(shù)的作用在于提高效率，可以延伸到被傳統(tǒng)金融排斥的群體，但其本身并不創(chuàng)造信息，也無(wú)法鑒別信息真?zhèn)?，因此，難以解決信息不對(duì)稱(chēng)的問(wèn)題（王國(guó)剛和張揚(yáng)，2015；汪煒和鄭揚(yáng)揚(yáng)，2015）[4，5]?！把a(bǔ)缺論”本質(zhì)上還是對(duì)數(shù)字金融作用的極大肯定，甚至認(rèn)為其可以起到“雪中送炭”的作用，但其忽視了傳統(tǒng)金融可以數(shù)字化，即數(shù)字技術(shù)對(duì)傳統(tǒng)金融內(nèi)部的沖擊以及優(yōu)化。

當(dāng)前，多數(shù)學(xué)者對(duì)“替代論”與“補(bǔ)缺論”進(jìn)行了融和，支持“互補(bǔ)論”的觀(guān)點(diǎn)（劉瀾飚等，2013）[6]。一方面，數(shù)字技術(shù)可以?xún)?yōu)化傳統(tǒng)金融服務(wù)，激發(fā)傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)的創(chuàng)新活力，帶動(dòng)交易成本的降低和經(jīng)營(yíng)效率的提升（程鑫，2015；劉忠璐，2016；王升等，2021）[7-9]，從而提高商業(yè)銀行全要素生產(chǎn)率（沈悅和郭品，2015）[10]，實(shí)現(xiàn)正規(guī)金融服務(wù)下沉（吳曉求，2015）[11]；另一方面，數(shù)字普惠金融并沒(méi)有改變金融的本質(zhì)，不構(gòu)成對(duì)傳統(tǒng)金融的革命性顛覆，其發(fā)展仍然需要傳統(tǒng)金融的有力支撐（鄭聯(lián)盛，2014）[12]。許月麗等（2022）[13]研究表明，傳統(tǒng)農(nóng)村金融與數(shù)字普惠金融之間更多表現(xiàn)為有效互補(bǔ)而非簡(jiǎn)單替代，這主要是基于數(shù)字普惠金融更能夠解決農(nóng)村金融市場(chǎng)信息不對(duì)稱(chēng)問(wèn)題。

此外，也有學(xué)者證明，數(shù)字金融的真實(shí)作用效果如何與地域稟賦密切相關(guān)。一方面，經(jīng)濟(jì)相對(duì)落后地區(qū)的正規(guī)信貸約束較為嚴(yán)重，且第一產(chǎn)業(yè)占比相對(duì)較高，數(shù)字普惠金融能夠借助互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，打破時(shí)空限制，滲透到受金融排斥的地區(qū)并發(fā)揮重要作用，例如提高農(nóng)民的消費(fèi)水平以及促進(jìn)農(nóng)戶(hù)正規(guī)信貸獲得（祝仲坤和冷晨昕，2017）[14]。另一方面，在經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)，金融服務(wù)體系相對(duì)完善，居民資產(chǎn)、收入較高，獲得正規(guī)金融服務(wù)較為容易，因此，數(shù)字普惠金融所能發(fā)揮的邊際作用較為有限。楊波等（2020）[15]發(fā)現(xiàn)，數(shù)字普惠金融對(duì)城鎮(zhèn)家庭、東部地區(qū)家庭正規(guī)信貸獲得的作用均不顯著。

綜上，我們認(rèn)為，數(shù)字普惠金融能夠通過(guò)技術(shù)溢出效應(yīng)倒逼傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)加快數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級(jí)，提升金融服務(wù)的廣度與深度。但是，由于經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)正規(guī)信貸可得性較高，數(shù)字普惠金融的作用效果可能低于欠發(fā)達(dá)地區(qū)。

三、數(shù)據(jù)、模型與指標(biāo)說(shuō)明

（一）模型設(shè)計(jì)

我們借助數(shù)字普惠金融指數(shù)檢驗(yàn)數(shù)字普惠金融與傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)信貸支農(nóng)之間的關(guān)系，同時(shí)構(gòu)建人均GDP與數(shù)字普惠金融指數(shù)的交互項(xiàng)，對(duì)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的調(diào)節(jié)作用進(jìn)行檢驗(yàn)。具體模型如下：

[nongit=α0+β1indexit-1+β2ind_agdpit-1+β3proit-1+yeari+ζi，t] （1）

[nong]代表被解釋變量；[nong_total]專(zhuān)指涉農(nóng)貸款與各項(xiàng)貸款之比；[index]表示數(shù)字普惠金融指數(shù)或各分類(lèi)指數(shù)；[ind_agdp]表示數(shù)字普惠金融指數(shù)與人均GDP的交互項(xiàng)；[pro]表示省份特征變量；[year]表示年份效應(yīng)。其他變量及其含義見(jiàn)表1。

（二）變量說(shuō)明

1. 被解釋變量：傳統(tǒng)信貸支農(nóng)。包括涉農(nóng)貸款占比（nong_total）、農(nóng)戶(hù)貸款占比（nong_house）指標(biāo)。此外，為了更好地刻畫(huà)數(shù)字普惠金融對(duì)不同涉農(nóng)主體的影響，我們利用農(nóng)村貸款與農(nóng)戶(hù)貸款之差得到了農(nóng)村企業(yè)及各類(lèi)組織貸款數(shù)據(jù)，利用涉農(nóng)貸款與農(nóng)村貸款之差得到了城市涉農(nóng)貸款數(shù)據(jù)，具體包括城市企業(yè)及各類(lèi)組織涉農(nóng)貸款與非農(nóng)戶(hù)個(gè)人農(nóng)林牧漁業(yè)貸款兩部分。

2.核心解釋變量：數(shù)字普惠金融指標(biāo)。使用北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)（index）數(shù)據(jù)及其分維度的使用深度（usage）、覆蓋廣度（coverage）和數(shù)字化程度（digitization）指標(biāo)進(jìn)行分析。

3. 控制變量。我們基于經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、政府行為、市場(chǎng)化水平等4個(gè)方面的考量，分別選取人均GDP（agdp）、第一產(chǎn)業(yè)增加值占地方生產(chǎn)總值的比例（one）、財(cái)政一般支出占地方生產(chǎn)總值的比例（gov）、市場(chǎng)化指數(shù)（market）等四個(gè)指標(biāo)作為控制變量。

（三）數(shù)據(jù)來(lái)源

各省份涉農(nóng)貸款、各項(xiàng)貸款數(shù)據(jù)來(lái)源于歷年《中國(guó)金融年鑒》，在“金融機(jī)構(gòu)本外幣涉農(nóng)貸款統(tǒng)計(jì)（分地區(qū)）”表中，包括農(nóng)林牧漁業(yè)貸款、農(nóng)村（縣及縣以下）貸款、農(nóng)戶(hù)貸款以及涉農(nóng)貸款等4個(gè)科目的數(shù)據(jù)。數(shù)字普惠金融指標(biāo)來(lái)源于“北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)”（郭峰等，2020）[16]。省份特征變量數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)家統(tǒng)計(jì)局、萬(wàn)得數(shù)據(jù)庫(kù)。其中，省級(jí)市場(chǎng)化指數(shù)來(lái)自《中國(guó)分省份市場(chǎng)化指數(shù)報(bào)告（2018）》①。值得注意的是，考慮到解釋變量對(duì)被解釋變量的影響通常存在滯后效應(yīng)，以及可能的內(nèi)生性問(wèn)題，我們將被解釋變量和省份特征變量均滯后一期，同時(shí)，考慮到數(shù)字普惠金融指數(shù)的時(shí)間起點(diǎn)為2011年以及新冠肺炎疫情對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)的重大影響可能對(duì)實(shí)證結(jié)果造成干擾，最終將時(shí)間區(qū)間設(shè)定為2012—2019年。

四、計(jì)量結(jié)果分析

（一）描述性統(tǒng)計(jì)

表2為各變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。涉農(nóng)貸款占比中位數(shù)為33.36，最小值為2.15，最大值為46.24，表明各省之間信貸支農(nóng)力度差距較大。其中，農(nóng)戶(hù)貸款占比最大值僅為16.80，說(shuō)明農(nóng)戶(hù)作為弱勢(shì)群體獲取正規(guī)信貸較難。數(shù)字普惠金融指數(shù)標(biāo)準(zhǔn)差為68.39，波動(dòng)較大，說(shuō)明當(dāng)前我國(guó)數(shù)字普惠金融的發(fā)展，與我國(guó)大多數(shù)經(jīng)濟(jì)特征一樣仍存在明顯的區(qū)域差異。此外，從變量相關(guān)性分析看，相關(guān)系數(shù)均較小，大部分不超過(guò)0.5，說(shuō)明變量之間不存在嚴(yán)重的多重共線(xiàn)性。

（二）回歸分析

1. 基準(zhǔn)回歸。表3報(bào)告了數(shù)字普惠金融指數(shù)、人均GDP及其交互項(xiàng)對(duì)涉農(nóng)貸款占比影響的回歸結(jié)果。第（2）列的結(jié)果顯示，在控制省份宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)變量以及雙向固定效應(yīng)的前提下，數(shù)字普惠金融指數(shù)的系數(shù)為正，且在5%的水平上顯著，說(shuō)明數(shù)字普惠金融有助于涉農(nóng)貸款增長(zhǎng)，有助于“三農(nóng)”正規(guī)金融服務(wù)下沉。此外，第（4）列的結(jié)果顯示，數(shù)字普惠金融指數(shù)與人均GDP的交互項(xiàng)（ind_agdp）系數(shù)為負(fù)，且在1%的水平上顯著，說(shuō)明地區(qū)經(jīng)濟(jì)水平會(huì)弱化這種正向影響，即經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的省份數(shù)字普惠金融的帶動(dòng)作用會(huì)有所減弱。上述結(jié)論為我們的理論分析提供了初步的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)。

2. 分維度討論。我們從數(shù)字普惠金融覆蓋廣度、使用深度和數(shù)字化程度3個(gè)維度，對(duì)影響路徑進(jìn)行分析。表4的結(jié)果表明：（1）覆蓋廣度指數(shù)和使用深度指數(shù)的系數(shù)均為正，且分別在5%、1%的水平上顯著；進(jìn)一步從系數(shù)大小來(lái)看，使用深度指數(shù)的系數(shù)（0.121）明顯大于覆蓋廣度指數(shù)（0.081）。（2）兩者與人均GDP的交互項(xiàng)系數(shù)為負(fù)，且均在1%的水平上顯著；從系數(shù)大小來(lái)看，使用深度指數(shù)與人均GDP交互項(xiàng)的系數(shù)絕對(duì)值（0.008）略小于覆蓋廣度指數(shù)與人均GDP交互項(xiàng)（0.009）。（3）數(shù)字化程度指數(shù)及其交互項(xiàng)的系數(shù)均不顯著。以上結(jié)果說(shuō)明數(shù)字普惠金融的影響主要體現(xiàn)在使用深度上，之所以會(huì)存在這樣的影響，一方面，是因?yàn)楦采w廣度指數(shù)和數(shù)字化程度指數(shù)的趨同趨勢(shì)更為明顯；另一方面，是因?yàn)槭褂蒙疃戎笖?shù)更能體現(xiàn)本地區(qū)居民實(shí)際對(duì)數(shù)字普惠金融服務(wù)的有效使用，尤其是農(nóng)村金融，長(zhǎng)期以來(lái)都是金融服務(wù)的薄弱環(huán)節(jié)，中國(guó)人民銀行發(fā)布的《消費(fèi)者金融素養(yǎng)調(diào)查分析報(bào)告（2021）》（以下簡(jiǎn)稱(chēng)《報(bào)告（2021）》）顯示，67.03%的農(nóng)村受訪(fǎng)者最近兩年有過(guò)手機(jī)付款行為，比城鎮(zhèn)地區(qū)低15.69個(gè)百分點(diǎn)。上述結(jié)論為我們的理論分析提供了進(jìn)一步的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)。

3. 分主體討論。將主體按農(nóng)戶(hù)、農(nóng)村企業(yè)及各類(lèi)組織和城市進(jìn)行分類(lèi)，分別進(jìn)行回歸估計(jì)。表6報(bào)告了分樣本回歸結(jié)果，研究表明：（1）當(dāng)被解釋變量為農(nóng)戶(hù)貸款占比時(shí)，數(shù)字普惠金融指數(shù)及其與人均GDP的交互項(xiàng)的系數(shù)均不顯著；（2）當(dāng)被解釋變量為農(nóng)村企業(yè)及各類(lèi)組織貸款占比時(shí)，數(shù)字普惠金融指數(shù)的系數(shù)為正，交互項(xiàng)系數(shù)為負(fù)，分別在5%、1%的水平上顯著；（3）當(dāng)被解釋變量為城市涉農(nóng)貸款占比時(shí)，數(shù)字普惠金融指數(shù)的系數(shù)為正，交互項(xiàng)系數(shù)為負(fù)，均在1%的水平上顯著。（4）使用深度指數(shù)的情況基本類(lèi)似，在此不再贅述。上述結(jié)果說(shuō)明，數(shù)字普惠金融對(duì)不同主體的影響存在較為明顯的異質(zhì)性，數(shù)字普惠金融通過(guò)技術(shù)溢出或者競(jìng)爭(zhēng)效應(yīng)倒逼傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)加大支農(nóng)力度的作用有限，主要還是作用于“三農(nóng)”領(lǐng)域中較為優(yōu)質(zhì)的客戶(hù)，比如涉農(nóng)企業(yè)及各類(lèi)組織等。同時(shí)，也說(shuō)明農(nóng)戶(hù)在正規(guī)金融服務(wù)中仍屬于邊緣弱勢(shì)地位，傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)的業(yè)務(wù)下沉力度有待進(jìn)一步提高。我們認(rèn)為，出現(xiàn)上述結(jié)果的主要原因在于：農(nóng)民、低收入人群等弱勢(shì)群體受教育水平較低，難以掌握必要的數(shù)字普惠金融知識(shí)，極易受到數(shù)字排斥。

4. 老齡化的影響。前述研究在一定程度上說(shuō)明居民金融素養(yǎng)對(duì)數(shù)字普惠金融的普及和發(fā)展存在重要影響。一般來(lái)說(shuō)，受到身體機(jī)能下降等因素的影響，老年人的認(rèn)知能力和學(xué)習(xí)能力一般也會(huì)隨之下降，從而不可避免地面臨數(shù)字鴻溝問(wèn)題。已有研究證明，老年人群體由于接受新鮮事物慢、擔(dān)心網(wǎng)絡(luò)安全問(wèn)題等原因，更傾向于選擇商業(yè)銀行物理網(wǎng)點(diǎn)，對(duì)于移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)工具或新興線(xiàn)上金融產(chǎn)品存在抵觸心理?；诖?，我們認(rèn)為，地區(qū)人口老齡化程度可能會(huì)對(duì)數(shù)字普惠金融的正向作用造成一定阻礙。為驗(yàn)證這一點(diǎn)，我們使用城區(qū)常住人口老年人撫養(yǎng)比（fyb）衡量該地區(qū)老齡化程度，并構(gòu)造數(shù)字普惠金融指數(shù)、使用深度指數(shù)與撫養(yǎng)比的交互項(xiàng)（ind_fyb、usa_fyb），檢驗(yàn)其是否會(huì)弱化數(shù)字普惠金融的正向作用。撫養(yǎng)比數(shù)據(jù)來(lái)自《中國(guó)人口和就業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》。表6結(jié)果顯示，無(wú)論是數(shù)字普惠金融指數(shù)還是數(shù)字普惠金融使用深度指數(shù)，其一次項(xiàng)系數(shù)顯著為正，交互項(xiàng)系數(shù)顯著為負(fù)，說(shuō)明人口老齡化程度會(huì)弱化數(shù)字普惠金融的正向作用。

（三）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1.更換被解釋變量。本文借鑒Cole等（2004）[17]和劉忠璐（2018）[18]的做法，將被解釋變量更換為涉農(nóng)貸款余額的對(duì)數(shù)，進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。表7結(jié)果顯示，關(guān)鍵變量的系數(shù)方向和顯著性與我們的既有結(jié)論一致。

2.更換解釋變量。梳理已有文獻(xiàn)，我們發(fā)現(xiàn)金融科技與數(shù)字普惠金融無(wú)論在具體內(nèi)涵還是在衡量指標(biāo)的選取上，均存在較強(qiáng)的一致性。此外，傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)利用數(shù)字技術(shù)的能力與本地區(qū)金融科技公司發(fā)展情況密切相關(guān)。因此，本文參考宋敏等（2021）[19]的做法，使用各省份內(nèi)金融科技公司的數(shù)量作為數(shù)字普惠金融發(fā)展水平的衡量指標(biāo)。我們通過(guò)“天眼查”網(wǎng)站高級(jí)檢索功能獲取了企業(yè)名稱(chēng)和經(jīng)營(yíng)范圍內(nèi)包含金融科技、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)等關(guān)鍵詞的公司，剔除了成立時(shí)間小于1年或經(jīng)營(yíng)狀態(tài)非正常的公司，得到金融科技公司數(shù)量（Fintech）的數(shù)據(jù)。同時(shí)，我們將衡量經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的變量由人均GDP更換為省份GDP的對(duì)數(shù)，進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。表8的結(jié)果與我們的既有結(jié)論一致。

3. 內(nèi)生性問(wèn)題?！叭r(nóng)”融資約束的緩解，可能會(huì)提高金融機(jī)構(gòu)利用金融科技支持“三農(nóng)”的積極性，從而促進(jìn)數(shù)字普惠金融的發(fā)展，由此可能產(chǎn)生反向因果問(wèn)題。本文參考張勛等（2019）[20]的做法，利用各省份與杭州的球面距離（dis）作為數(shù)字普惠金融的工具變量進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，表9的結(jié)果再次證明數(shù)字普惠金融能夠顯著促進(jìn)涉農(nóng)貸款增長(zhǎng)。

五、結(jié)論與建議

本文從信貸支農(nóng)的角度出發(fā)，使用2012—2019年31個(gè)省份涉農(nóng)貸款數(shù)據(jù)，對(duì)數(shù)字普惠金融是否有助于傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)業(yè)務(wù)下沉進(jìn)行了實(shí)證檢驗(yàn)。研究表明：（1）數(shù)字普惠金融會(huì)顯著促進(jìn)傳統(tǒng)信貸支農(nóng)，有助于傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)業(yè)務(wù)下沉，但地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平會(huì)弱化數(shù)字普惠金融的正向作用，即經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的地區(qū)這種促進(jìn)作用較弱。（2）分主體看，數(shù)字普惠金融與傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)農(nóng)戶(hù)貸款無(wú)顯著關(guān)系，與農(nóng)村企業(yè)和各類(lèi)組織貸款微相關(guān)，而對(duì)城市涉農(nóng)貸款具有明顯的促進(jìn)作用，說(shuō)明當(dāng)前數(shù)字普惠金融的發(fā)展過(guò)程中仍存在明顯的數(shù)字排斥問(wèn)題，傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)的業(yè)務(wù)下沉力度有待于進(jìn)一步提高。（3）地區(qū)人口老齡化程度會(huì)對(duì)數(shù)字普惠金融的正向作用產(chǎn)生一定阻礙。基于上述結(jié)論，本文提出以下三方面的政策建議：

第一，持續(xù)改善農(nóng)村數(shù)字化基礎(chǔ)條件。實(shí)證結(jié)果表明，數(shù)字普惠金融對(duì)經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)有明顯的信貸支持作用。為進(jìn)一步加強(qiáng)數(shù)字普惠金融在落后地區(qū)的推廣運(yùn)用，建議，一是因地制宜建設(shè)基礎(chǔ)設(shè)施，對(duì)于中西部地區(qū)和邊遠(yuǎn)地區(qū)，應(yīng)繼續(xù)完善農(nóng)村交通、通信等基礎(chǔ)設(shè)施，在助農(nóng)服務(wù)網(wǎng)點(diǎn)、終端和網(wǎng)絡(luò)設(shè)施等硬件上持續(xù)發(fā)力，優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量，夯實(shí)普惠金融發(fā)展基礎(chǔ)；二是加強(qiáng)涉農(nóng)信貸數(shù)據(jù)的積累與共享，提高征信之外的支付類(lèi)、政務(wù)類(lèi)、商業(yè)類(lèi)等替代性數(shù)據(jù)在農(nóng)戶(hù)信用評(píng)價(jià)中的應(yīng)用，為“三農(nóng)”信貸融資提供可信任、可追溯的數(shù)據(jù)源。

第二，構(gòu)建良好的農(nóng)村金融生態(tài)環(huán)境。一是地方政府應(yīng)進(jìn)一步放寬農(nóng)村金融市場(chǎng)準(zhǔn)入，適當(dāng)引入不同類(lèi)型村鎮(zhèn)銀行、金融綜合服務(wù)聯(lián)絡(luò)站、貸款公司等，加強(qiáng)本地區(qū)農(nóng)村金融市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)。二是金融機(jī)構(gòu)應(yīng)結(jié)合農(nóng)戶(hù)多樣化的融資需求，將數(shù)字普惠金融產(chǎn)品或服務(wù)融入農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的各個(gè)環(huán)節(jié)，在風(fēng)險(xiǎn)可控前提下，穩(wěn)步提升信用貸款比例，適當(dāng)擴(kuò)大涉農(nóng)抵質(zhì)押品準(zhǔn)入范圍。

第三，高度重視“數(shù)字鴻溝”問(wèn)題。數(shù)字普惠金融目標(biāo)群體數(shù)字技能掌握不足，一定程度上影響普惠金融服務(wù)的可得性。近年來(lái)，雖然監(jiān)管部門(mén)通過(guò)出臺(tái)《銀行業(yè)消費(fèi)者權(quán)益保護(hù)工作指引》《金融消費(fèi)者權(quán)益保護(hù)實(shí)施辦法》等文件，大力推動(dòng)金融消費(fèi)者教育和金融知識(shí)普及工作，但目前仍未建立起有效的長(zhǎng)期機(jī)制，數(shù)字鴻溝和數(shù)字排斥問(wèn)題逐漸凸顯。因此，建議，一是引導(dǎo)金融機(jī)構(gòu)對(duì)線(xiàn)下網(wǎng)點(diǎn)及機(jī)具進(jìn)行合理布局，有序推進(jìn)物理網(wǎng)點(diǎn)數(shù)字化改造，并結(jié)合地區(qū)實(shí)際，對(duì)公益屬性明顯的金融服務(wù)點(diǎn)給予一定的獎(jiǎng)勵(lì)或補(bǔ)貼。二是指導(dǎo)金融機(jī)構(gòu)加強(qiáng)員工培訓(xùn)，優(yōu)化服務(wù)流程，統(tǒng)籌兼顧線(xiàn)上、線(xiàn)下兩種服務(wù)模式，對(duì)于依賴(lài)傳統(tǒng)金融服務(wù)的弱勢(shì)群體（如農(nóng)戶(hù)），在保障線(xiàn)下服務(wù)不缺位的同時(shí)，設(shè)計(jì)出臺(tái)更具人性化的服務(wù)規(guī)章。三是重視農(nóng)戶(hù)等弱勢(shì)群體的金融知識(shí)普及工作，進(jìn)一步提升金融教育的針對(duì)性和有效性，將普及金融知識(shí)、提升互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用技能、增強(qiáng)數(shù)字普惠金融消費(fèi)者的風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)結(jié)合起來(lái)，形成具體規(guī)劃與長(zhǎng)效機(jī)制，同時(shí)持續(xù)推進(jìn)數(shù)字普惠金融知識(shí)納入教育體系。

注：

①2017年和2018年的市場(chǎng)化指數(shù)通過(guò)計(jì)算年均增長(zhǎng)率的方式推算而來(lái)。

參考文獻(xiàn)：

[1]謝平，鄒傳偉.互聯(lián)網(wǎng)金融模式研究 [J].金融研究，2012，（12）.

[2]Beck H. 2001. Banking is Essential，Banks are not. The Future of Financial Intermediation in the Age of the Internet [J].Netnomics，3（1）.

[3]Raza S A，Hanif N. 2011. Factors Affecting Internet Banking Adoption Among Internal and External Customers：a Case of Pakistan [J].Mpra Paper，7（1）.

[4]王國(guó)剛，張揚(yáng).互聯(lián)網(wǎng)金融之辨析 [J].財(cái)貿(mào)經(jīng)濟(jì)，2015，（01）.

[5]汪煒，鄭揚(yáng)揚(yáng).互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展的經(jīng)濟(jì)學(xué)理論基礎(chǔ)[J].經(jīng)濟(jì)問(wèn)題探索，2015，（06）.

[6]劉瀾飚，沈鑫，郭步超.互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展及其對(duì)傳統(tǒng)金融模式的影響探討 [J].經(jīng)濟(jì)學(xué)動(dòng)態(tài)，2013，（08）.

[7]程鑫. 傳統(tǒng)金融與互聯(lián)網(wǎng)金融互補(bǔ)，融合發(fā)展探討[J].國(guó)際金融2015，（11）.

[8]劉忠璐.互聯(lián)網(wǎng)金融對(duì)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響研究 [J].財(cái)貿(mào)經(jīng)濟(jì)，2016，（04）.

[9]王升，李亞，郜如明.互聯(lián)網(wǎng)金融對(duì)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響研究——基于中國(guó)30家商業(yè)銀行的實(shí)證分析 [J].金融發(fā)展研究，2021，（01）.

[10]沈悅，郭品.互聯(lián)網(wǎng)金融、技術(shù)溢出與商業(yè)銀行全要素生產(chǎn)率 [J].金融研究，2015，（03）.

[11]吳曉求.互聯(lián)網(wǎng)金融：成長(zhǎng)的邏輯 [J].財(cái)貿(mào)經(jīng)濟(jì)，2015，（02）.

[12]鄭聯(lián)盛.中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)金融：模式、影響、本質(zhì)與風(fēng)險(xiǎn) [J].國(guó)際經(jīng)濟(jì)評(píng)論，2014，（05）.

[13]許月麗，孫昭君，李帥.數(shù)字普惠金融與傳統(tǒng)農(nóng)村金融：替代抑或互補(bǔ)？——基于農(nóng)戶(hù)融資約束放松視角[J].財(cái)經(jīng)研究，2022，48（06）.

[14]祝仲坤，冷晨昕. 互聯(lián)網(wǎng)與農(nóng)村消費(fèi)：來(lái)自中國(guó)社會(huì)狀況綜合調(diào)查的證據(jù) [J]. 經(jīng)濟(jì)科學(xué)，2017，（06）.

[15]楊波，王向楠，鄧偉華.數(shù)字普惠金融如何影響家庭正規(guī)信貸獲得？——來(lái)自CHFS的證據(jù) [J].當(dāng)代經(jīng)濟(jì)科學(xué)，2020，42（06）.

[16]郭峰，王靖一，王芳，孔濤，張勛，程志云.測(cè)度中國(guó)數(shù)字普惠金融發(fā)展：指數(shù)編制與空間特征 [J].經(jīng)濟(jì)學(xué)（季刊），2020，19（04）.

[17]Cole R A，Goldberg L G，White L J. 2004. Cookie Cutter Vs. Character：The Micro Structure of Small Banks[J].Journal of Finance & Quantitative Analysis，（39）.

[18]劉忠璐. 提高銀行資本能緩解小微企業(yè)融資難問(wèn)題嗎——基于小微企業(yè)貸款風(fēng)險(xiǎn)權(quán)重降低改革的討論[J]. 經(jīng)濟(jì)理論與經(jīng)濟(jì)管理，2018，（04）.

[19]宋敏，周鵬，司海濤.金融科技與企業(yè)全要素生產(chǎn)率——“賦能”和信貸配給的視角 [J].中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)，2021，（04）.

[20]張勛，萬(wàn)廣華，張佳佳，何宗樾.數(shù)字經(jīng)濟(jì)、普惠金融與包容性增長(zhǎng) [J].經(jīng)濟(jì)研究，2019，54（08）.