互联网使用促进普惠金融发展的理论与实证

■张金林 邹凯 肖鹏南

一、研究背景与意义

互联网在我国蓬勃发展十余年，在经济社会方面作出了重大贡献。以互联网为基础的信息技术加速创新，促使数字技术与实体经济深度融合发展，赋能传统产业转型升级，催生新产业、新业态和新模式，成为经济提质增效和持续高质量增长的新动力。依据现有学术研究，互联网的普及与使用对宏观经济与微观个体都产生了深远的影响。互联网的使用在宏观层面上能够影响地区经济增长[1]、国际贸易[2]及全要素生产率[3]；在微观层面上影响了居民的创业[4]与就业[5]、家庭投资[6]、家庭消费[7]、收入增长[8]、支付方式[9]、贫困减缓[10]、居民健康[11]和居民幸福感[12]等。

在我国金融发展历程中，传统金融服务存在着金融排斥问题，这制约了金融体系与经济发展的协调性，阻碍了经济活动空间优化运转，导致金融服务未能较好地兼顾公平与效率[4]。普惠金融是解决这一问题的有效途径。2015年12月，国务院印发《推进普惠金融发展规划（2016—2020年）》，标志着我国普惠金融迎来新的发展机遇。我国普惠金融整体发展水平取得了明显的跃升，但仍存在空间上分布的失衡，表现为集中于东部经济发达地区，而中西部偏远地区普遍落后且集聚分布不均。张正平等[13]研究发现，众多处于偏远地区的中小微弱势主体获得金融服务的交通成本较高。同时，金融机构通常排斥向禀赋较差的中小微弱势主体提供金融服务。这既是我国金融发展的现实矛盾，也是普惠金融未来发展中亟待解决的问题[14]。因此，回答如何促进金融体系全方位为社会所有阶层和群体提供普惠性服务，实现包容性增长和经济成果共享的问题具有重要的理论与现实意义。

互联网与传统金融业的相互渗透和深度融合为缓解金融排斥提供了现实路径。通过互联网信息技术赋能普惠金融，扩大金融服务的广度与深度，已经成为有力推进普惠金融发展的重要方式。Androut⁃sos[15]认为互联网与经济社会融合发展的趋势正在改变现有的商业模式和业务形态，且呈现出明显的外溢效应。同时，互联网具备的规模经济效应和正外部性降低了金融交易成本和信息不对称程度，能够极大提升金融服务效率[16]。所以，互联网基础设施的建设与使用在打破信息壁垒、协调金融要素的供需匹配、实现资源优化配置的同时，还能扮演交易媒介的作用，能有效降低交易成本并分散金融风险，对促进普惠金融发展具有重要意义。因此，本文尝试回答以下问题：第一，如何基于现有可得数据，科学合理地选取指标体系来测度中国普惠金融发展水平；第二，如何合理考量互联网使用对普惠金融发展的影响机制及路径。

不同于现有研究，本文的边际贡献主要在以下两个方面：一方面，将互联网使用纳入普惠金融的分析框架，拓展了对普惠金融影响因素的认识，丰富了相关研究；另一方面，借助CFPS数据，刻画了互联网使用对个体普惠金融水平的影响及机制。

二、文献综述与理论分析

（一）文献综述

本文聚焦于普惠金融发展指标的测度方法和互联网促进普惠金融发展这两类文献。

第一类文献通过维度构建、指标选取和权重赋予来测算普惠金融发展水平。在构建维度和指标选取上，Beck 等[17]使用金融服务渗透度和使用度两个维度的指标来测算普惠金融发展水平。Sarma[18]通过构建地理渗透性、产品接触性和使用效用性三大维度，选取有关银行服务指标来测算普惠金融发展水平。Gupte 等[19]从服务覆盖面、产品效用性、交易便利性与交易成本等维度测算了印度的普惠金融发展水平。郭田勇等[20]从银行服务的渗透度、可获取性和使用情况三个维度测算了普惠金融发展水平。刘亦文等[21]从金融服务渗透性、服务可得性、使用效用性和可负担性四个维度测算了普惠金融发展水平。李建军等[22]从渗透度和实用度两大维度选取指标，构建普惠金融发展指数。在指标权重赋予上，主要借鉴郭田勇等[20]采用的等权重赋值法以及朱一鸣等[23]采用的变异系数法。

第二类文献关注互联网对普惠金融发展水平的影响，主要从互联网的影响渠道与使用状况两个维度展开。就互联网的影响渠道而言，Beck 等[24]认为发展中国家的金融机构可以通过互联网渠道来提供金融服务，并以此来促进普惠金融发展。谢平等[9]认为互联网基础设施作用于金融发展，能拓展市场交易的可能性边界，并将普惠金融服务提供给大量被金融排斥的中小微弱势群体，进而打破金融机构“嫌贫爱富”的传统，提高金融服务的普惠和包容性。Berger 等[25]认为传统金融和互联网相结合的发展模式具有传统金融无可比拟的优势，能显著推动普惠金融发展。李继尊[26]认为互联网作为具有泛在性、通用性、开放性的基础设施与金融相融合，使得普惠金融具有提升用户体验、规模效应和长尾效应的特征。就互联网的使用状况而言，宋晓玲等[27]通过跨国面板数据的实证分析发现，互联网使用状况显著提升了发展中国家和发达国家的普惠金融发展水平。周广肃等[6]认为互联网的使用能够通过降低市场摩擦来提高家庭金融投资的概率，具体表现为互联网使用能降低交易成本、削弱优先参与机会限制以及增强社会互动行为。韦倩等[28]研究发现，提高互联网的使用强度，能显著化解居民信贷排斥问题，其中人力资本效应、收入效应和健康效应发挥了重要作用。魏成龙等[29]认为互联网使用能够通过促进金融发展作用于科技创新。

综上，现有文献虽然注意到互联网使用对普惠金融发展的重要影响，但更多集中于宏观层面，对国内各省份的异质性研究还未涉及。

（二）理论分析

近年来，伴随以互联网为载体的数字技术与传统金融业深度融合，互联网技术为普惠金融的蓬勃发展奠定了基础。一方面，互联网作为核心数字技术之一，改变了金融服务的交易场所、拓展了交易时间、丰富了交易品种、加快了交易速度并减少了中间环节，互联网特质颠覆了传统的商业模式，驱动了网络平台连接供需两端的新商业模式。另一方面，互联网技术赋能普惠金融的发展，体现在基于互联网的规模效应能够显著降低交易成本，且互联网具有的社会网络效应能够增强社会互动行为，打破信息壁垒，减小信息不对称程度。此外，传统金融体系难以兼顾盈利性和普惠性的目标，而互联网可以借助于规模经济效应和精准的风险防控为这一冲突的缓解提供解决途径，从而实现可持续经营的目标。

本文认为互联网通过外部效应促进了普惠金融的发展，而互联网与普惠金融的融合发展又不断强化循环累积效应。从外部效应看，一是互联网运用技术优势，改变了传统的支付方式、提高了交易效率并扩大了交易规模。互联网使用对交易量的增长具有边际成本递减的特质，因而能够进一步降低金融市场中的交易成本[30]。另外，互联网技术还能克服传统的时空限制，极大地减少获取金融服务的交通成本和时间成本[31]。二是互联网强化了社会群体间的互动行为，能打破信息壁垒，帮助金融机构拓展中小微弱势主体的信息采集与数据来源渠道，再以数字技术手段和大数据风险识别模型，创新信用风险管理体系，减小信息不对称，降低金融运营成本，提供更具普惠性的金融服务，同时强化金融体系的稳定[32]。三是互联网平台具有信息传播共享性，信息源的公开透明为加速技术扩散提供了渠道支持。互联网技术的普及与广泛使用，弥补了传统金融服务的缺陷，显著提高了普惠金融发展水平，且数字技术为普惠金融向数字普惠金融的转型发展提供了重要的科技支撑。因此，互联网除扩大金融服务的空间覆盖范围和实现可持续经营外，还能有效促进我国普惠金融的发展[33]。

从循环累积效应的视角来看，互联网技术拓展普惠金融发展的深度与广度将引致传统金融的发展模式更依赖于网络化与数字化。同时，在“需求引领”的驱动下也促使互联网不断深化。两者的融合驱动形成循环累积链条，打通了普惠金融向数字普惠金融发展的转型路径，促使普惠金融更持续、稳定地服务于实体经济的高质量发展。

综上，本文假设互联网使用促进普惠金融发展可能具有如下特征：

H1a：互联网使用能够促进区域普惠金融发展，表现为缓解融资约束与金融排斥。

H1b：互联网使用能够促进个体普惠金融发展，表现为增加个体信贷可获得性。

本文将从总体格局和局部空间两个维度分析我国普惠金融发展的概况。总体上，我国目前的普惠金融发展水平还偏低，且存在明显的区域发展差异和俱乐部收敛特征[34]。局部上，我国普惠金融的空间分布呈现出中西部地区远远落后于东部经济发达地区，且存在“高-高”和“低-低”集聚的特征。但互联网等信息技术对普惠金融发展的加速赋能，极大地弥补了普惠金融在贫困和偏远地区覆盖率不足的短板。从效率与公平层面看，这使得普惠金融发展质量不断提高，服务效率持续提升，区域发展差异逐步缩小，但发展不平衡不充分的现状仍是常态[35]。综上，基于普惠金融发展水平的区域特征，本文提出如下研究假设：

H2：互联网使用对普惠金融发展的促进作用存在异质性。

三、模型设置、变量选取与数据来源

（一）模型构建

本文参考Sarma[18]、李建军等[22]和陈银娥等[36]测度普惠金融发展水平和指标选取的研究方法，引入各地区互联网普及率作为核心解释变量，并选取经济增长水平、劳动力投入、资本投入、政府支出、产业结构升级和城镇化水平共六个控制变量，建立如下面板计量模型：

其中，i 表示地区，t 表示时间；IFIit表示i 地区t时期的普惠金融发展水平；Netit表示i地区t期的互联网发展水平；Xit表示影响普惠金融发展水平的其他控制变量，包括经济增长水平、城镇化水平、人均教育支出、人均政府财政支出、等级公路长度和地区人口密度六个控制变量；εit表示随机扰动项。

（二）变量选取

1.被解释变量：普惠金融发展水平（IFI）

本文在指标体系构建与权重赋予方面主要参考刘亦文等[21]的研究，从金融服务渗透性、服务可得性、使用效用性和可负担性四个维度，设计了14 项指标来构建普惠金融发展的评价体系（见表1）。

表1 普惠金融评价体系维度及指标

为统一各指标量纲，需对指标值进行无量纲化处理，具体的标准化处理如下：

其中，Xij表示无量纲化处理后的指标值，xij表示初始值，mij表示该指标中所出现的最小值，Mij表示其值所出现的最大值。

采用变异系数为各指标和各维度赋予权重，能有效克服主观赋权的影响。具体公式如下：

2.普惠金融指数测度结果及分析

依据上述指标体系和测算方法，计算出2011—2018年我国31个省份的普惠金融发展水平值（IFI）。

表2为2011—2018年全国各省（市）普惠金融发展水平的测度值以及东中西部地区的均值，表中不包含港澳台地区和数据缺失量较多的西藏自治区。从空间维度可知，中国各省（市）的IFI 值最小值为0.0183，最大值为0.378，且多数省份的IFI值在0.187以下。只有少部分省份的IFI值在0.267至0.378之间，且这部分省份主要集中于中国的东中部，其中北京、上海、浙江等东部沿海地区的IFI值最高。从时间维度可知，中国各省（市）普惠金融发展水平在2015年出现了较大幅度的减速。从全局角度来看，中国普惠金融发展的整体水平仍然偏低，结构上呈现区域差距大的特征，其中中西部及东北地区的普惠金融发展水平亟待提高。

表2 2011—2018年各省普惠金融测度值

3.核心解释变量：互联网发展水平（Net）

本文采用各地区互联网普及率指标来衡量各地区的互联网发展水平和程度。

4.控制变量

借鉴宋晓玲等[27]的研究，本文选取以下可能影响普惠金融发展的控制变量：经济增长水平（lnpgdp），选取人均国内生产总值的对数值作为经济增长水平的代理变量；劳动力投入（lnlabor），选取就业人数对数值作为劳动力投入的代理变量；资本投入（lnk），选取固定资产投资额的对数值作为资本投入的代理变量；政府支出（gov），选取各地区政府财政支出总额与地区国内生产总值的比值来衡量政府支出；产业结构升级（str），选取各地区第三产业产值占第二产业产值作为产业结构的代理变量；城镇化水平（urb），选取城镇人口数除以当地总人口数作为城镇化率的代理变量。表3为本文指标变量的描述性统计。

表3 主要变量的描述性统计（2011—2018年）

（三）数据来源

本文的研究对象为2011—2018年中国30 个省份的普惠金融发展概况（由于西藏地区的数据缺失较多，故本文予以剔除）。文中所使用的原始数据来源于《中国区域金融运行报告》《中国统计年鉴》《中国金融年鉴》和Wind数据库。

四、实证结果分析

（一）全样本回归

本文对部分量级大的数据采取对数化处理，以减缓异方差性，且在回归模型中计算方差膨胀因子（VIF），结果显示该值远小于10，即模型不存在多重共线问题，说明本文模型选择的适用性良好。表4报告了整体样本中互联网影响普惠金融发展水平的回归结果，因hausman 检验结果表明使用固定效应模型更为合适，则本文主要依据回归（1）的结果进行分析。从回归（1）的结果值看，互联网与普惠金融发展水平存在显著的正相关，说明前文理论分析结论成立，即互联网能够在一定程度上缓解金融排斥现象，提高普惠金融发展水平。从回归（1）的影响系数看，互联网普及率每提高1个百分点，普惠金融发展水平就相应提高0.401个百分点。

表4 全样本回归结果

从控制变量的回归结果看，经济增长水平与普惠金融发展也存在显著的正相关，即从全国整体层面来看，人均GDP 的提升会促进普惠金融发展水平，伴随经济稳步增长，金融发展也越来越具有包容性，从互联网引起的外部性效应渠道进一步促进了普惠金融发展。劳动力投入的回归结果显示，其没有通过显著性检验，这说明劳动力投入更多体现为增加人口，与普惠金融发展关系并不密切，与现实预期相符合。另外，资本投入、政府支出、产业结构升级与城镇化水平均显著促进了普惠金融发展，原因是以上变量均为地区发展加快了资源流动与要素投入，为推进普惠金融发展提供了现实基础。

（二）东中西部地区回归

为进一步考察互联网对区域普惠金融发展的影响异质性，本文将全国样本按照东、中、西三大地理区域划分后再进行回归分析①。根据hausman 检验结果显示，东中西部的回归模型仍应选择固定效应模型，表5报告了东、中、西部样本的面板估计值。回归结果显示，互联网均促进了东、中、西部地区的普惠金融发展水平。具体来看，互联网在西部地区对普惠金融发展促进效应最大，即体现了普惠金融服务中的普惠性特征；其次是东部和中部地区。原因可能是东、中部地区相对于西部地区而言，金融排斥程度较低，普惠金融发展的目标群体较少，因此互联网对普惠金融发展水平的边际作用也较小。

表5 分地区回归结果

（三）稳健性检验

为验证上述结论的可靠性，本文采用三种方式进行稳健性检验。

第一，剔除直辖市样本。从整体样本中删除北京、天津、上海和重庆四个直辖市数据，估计结果见表6（1）列。结果显示，参数估计和显著性均未发生明显变化，说明结论稳健。

第二，对样本缩尾处理后进行回归。本文对各变量在1%的水平上采取缩尾处理，回归结果见表6（2）列。结果显示，参数估计和显著性均未发生明显变化，说明本文的研究结论稳健。

第三，基于动态面板模型的稳健性检验。为缓解本文内生性问题，考虑在自变量中加入滞后一阶的普惠金融发展水平，并采取差分GMM方法进行动态面板模型的估计。具体模型设定如下：

其中，被解释变量IFIit为地区i在第t年的普惠金融发展水平，IFIi,t-1为地区i在第t-1年的普惠金融发展水平；解释变量Netit表示地区i在第t年的互联网发展水平；Xit表示省份层面特征的其他控制变量（见前文）；ui为省份固定效应；εit为误差扰动项。

表6（3）列是相应的回归结果。AR（1）test和AR（2）test 两栏分别报告了对扰动项差分是否存在一阶与二阶自相关进行检验的P 值，结果表明扰动项差分不存在二阶自相关，接受“扰动项无自相关”的原假设，所以满足差分GMM“扰动项不存在自相关”的要求。Sargan 过度识别检验的P 值表明，无法拒绝“所有工具变量都外生”的原假设。因此，本文模型估计结果仍然可靠，也再次表明本文的研究结论是稳健的。

表6 稳健性检验估计结果

五、基于CFPS（2018）数据的微观验证

（一）模型设定与变量描述

从微观视角看，普惠金融的发展能够改变居民家庭面临的信贷约束与信贷配给，表现为居民信贷可得性的提升。因此，本文进一步利用CFPS数据从微观层面分析互联网使用对普惠金融发展的影响，为前文的研究结论提供翔实的微观基础。在剔除匹配缺失值、极端值、关键变量空值，保留户主、家庭和地区信息后，共得到3012 个样本家庭，其中城镇家庭样本2085 个，农村样本家庭927 个。互联网对居民家庭信贷可得性影响的模型构建如下：

其中，Crediti表示第i 个居民家庭的信贷可得性。借鉴柳松等[37]的做法，用二值虚拟变量表示家庭的信贷可得性：若样本农户在调查年份获得了贷款，则赋值为1；反之，赋值为0。Interneti表示第i个居民家庭的互联网使用情况，以“是否电脑上网”以及“是否手机上网”表示是否使用互联网。只要有两者其中之一行为，就将其认定该家庭使用互联网，将使用互联网赋值为1；否则，赋值为0。Xi表示各类控制变量，包括户主特征、家庭特征等，provincei表示省份固定效应。

（二）实证结果与分析

表7报告了互联网使用对全样本、城镇居民和农村居民家庭信贷可得性的影响。估计结果显示，在不加入控制变量时，互联网使用对全样本、城镇居民和农村居民家庭信贷可得性的影响作用在1%的水平上显著为正，在控制了户主特征、家庭特征和省份固定效应后，该提升效应仍在10%及以上的水平上显著，且提升效应在城乡之间没有明显差异，表明互联网使用能够显著提升城乡居民的信贷可得性，提升效应在农村与城镇居民间没有明显差异。这进一步表明了互联网发展的社会效应具有“普惠性”。因此，微观数据进一步验证了宏观结果的合理性，即互联网能够促进普惠金融的发展。

表7 互联网使用对居民家庭信贷可得性的影响

六、结论与启示

（一）研究结论

本文选取金融服务渗透性、服务可得性、使用效用性和可负担性四个维度的指标，测度了2011—2018年中国30个省份的普惠金融发展水平，通过构建静态和动态面板数据模型实证分析了互联网使用对普惠金融发展的影响。研究发现：宏观层面上，互联网使用能够显著促进普惠金融发展水平的提升，这一促进作用在西部地区最强，东部与中部地区次之，且从异质性分析的结论证实其具有普惠性特征。在考虑内生性问题并经过多种稳健性检验后，该研究结果仍然显著。微观层面上，互联网使用能够显著提升城乡居民的信贷可得性，且提升效应在农村与城镇居民间没有明显差异。

（二）政策建议

第一，各级政府应推进“互联网+”，打造数字经济新优势。要提高互联网在农村地区的覆盖率与普及率，积极加强对农户使用互联网的培训和宣传推广，提高农户对互联网的使用率。尤其要加强推动互联网在农村青年人群、农业生产经营和兼业程度大的农户人群中的普及与运用，让互联网使用成为其提升信贷获得水平的有效工具。此外，政府还应该丰富农户获取信息的途径，进一步拓宽其创造财富与增加收入的渠道。

第二，持续推进互联网基础设施建设，促进普惠金融发展。互联网使用有助于降低金融交易成本，缓解信息不对称程度，进而提升金融服务的可得性。因此，我国应加快互联网等信息基础设施建设，通过引导各大金融机构利用互联网技术拓展业务范围和服务渠道，在提升金融服务效率的同时，不断降低资金需求方和供给方的边际交易成本，降低交易双方的信息不对称程度，加快缓解金融排斥。此外，金融生态环境建设也依赖于互联网等信息基础设施建设，可将互联网技术等应用于金融行业，建立社会完善的、统一的征信平台，逐步优化金融生态环境。

第三，重视区域间与区域内发展差异性，推进普惠金融发展要因地施策。相较于中东部地区，普惠金融的普惠特性在西部地区体现得更为显著，主要原因在于西部地区金融基础设施建设落后，金融排斥程度高，互联网技术的应用使得对其改善作用更为明显。因此，西部地区有后发优势，应加大对西部地区金融服务建设的支持力度。对于中东部地区而言，其金融机构覆盖率相对较高、范围更广，居民获取金融服务更加便利，应更多地利用互联网技术进行金融场景创新，通过金融工具创新来进一步提高金融服务效率，开发出更优质、更多元、更具针对性的金融产品和服务以满足客户的差异化需求，使得更广泛的长尾用户享受到普惠金融发展的红利。■

注 释

①依据国家统计局对中国东中西部地区的划分标准，该项调查涉及的东部省（市）包括：北京市、天津市、河北省、辽宁省、上海市、江苏省、浙江省、福建省、山东省、广东省、广西壮族自治区和海南省；中部省份包括：山西省、内蒙古自治区、吉林省、黑龙江省、安徽省、江西省、河南省、湖北省和湖南省；西部省（市）包括：重庆市、四川省、贵州省、云南省、西藏自治区、陕西省、甘肃省、青海省、宁夏回族自治区和新疆维吾尔自治区。