数字普惠金融服务实体经济发展效率的实证研究

文/张言清（上海大学）

一、引言

二元金融结构是中国金融发展的一个特点，农村地区没有完善的农村金融体系和农村金融监管制度，存在着金融资源严重不足、金融机构少、种类单一、提供的服务也相对单一等问题。金融机构的服务产品大多局限于储蓄、贷款、汇款等业务，投资理财、信用卡这类服务比较少见。提供信贷的对象，也大多是农业大户、有抵押品的个人，有些地区甚至只开展储蓄业务，而没有借贷业务，造成农村资金外流，资源再次从农村地区转向城市。

贫富差距大、金融资源配置不均匀、中小企业以及贫困人群获得金融服务难度高等问题一直存在于每个国家之中。2005年，联合国首次提出“普惠金融”，其目标在于满足所有阶层社会成员的金融服务需求。2013年，十八届三中全会正式提出“发展普惠金融，鼓励金融创新，丰富金融市场层次和产品”。2016年，数字普惠金融随着中国提交的《G20数字普惠金融高级原则》应运而生。数字普惠金融泛指一切通过使用数字金融服务以促进普惠金融的行动，一方面维持社会层面的金融发展，一方面促进经济主体的金融发展。

由于金融机构考虑盈利，其提供服务的对象偏向于大型企业和信用良好的个人，很难满足小微企业、弱势群体在金融方面的需求，进而影响着经济发展。而发展数字普惠金融的本质在于降低弱势群体获得金融服务的成本，提高弱势群体获得金融服务的机会。金融服务不断升级的最终目标是将服务范围扩大到各个阶层，我国金融现有体系的不完善推动了数字普惠金融的发展，其发展有助于促进经济增长、增加社会成员福利、满足社会成员金融需求。但是各省市数字普惠金融的发展程度不一，对于当地实体经济发展效率的影响程度也不相同。

本文将从定性与定量角度分析我国31个省市数字普惠金融的发展情况及其服务当地实体经济发展的效率，其中定量分析主要通过DEA方法来衡量，并通过对现行制度的深入分析，理论结合实际来探寻数字普惠金融未来的发展路径以及如何更有利于各地区的实体经济发展。

二、文献综述

（一）我国数字普惠金融的发展与影响

由于在传统的金融服务中存在信息不对称等问题，其对某些经济状况较差的群体具有排斥性，而普惠金融作为金融系统中的一部分，能更有效地为社会各阶层尤其是弱势群体提供金融服务。

近年来，随着信息技术、大数据与云计算等创新技术的崛起，普惠金融在互联网时代的驱动下得到迅猛发展。尹应凯和侯蕤（2017）认为普惠金融发展可分为“传统互联网金融模式”“互联网直接融资模式”“金融科技”三个阶段[1]。

就我国数字普惠金融的影响而言，孙玉环、张汀昱等人（2021）认为数字普惠金融对主城区等中心区域、中低收入家庭以及高学历的居民消费促进作用显著[2]；易行健和周利(2018)则认为数字普惠金融发展显著促进了农村地区、中西部地区的居民消费[3]；宋晓玲（2017）则认为数字普惠金融发展能够显著缩小城乡居民收入差距[4]；谢绚丽、沈艳等（2018）认为其对城镇化率较低的地区、注册资本较少的小微企业有更强的鼓励创业的作用[5]。金发奇、黄晶等（2021）认为经济发展水平与数字普惠金融调节城乡居民福利差异效率显著正相关。[6]

（二）数字普惠金融发展程度的测度

在传统普惠金融阶段，Sarma（2008）在Beck（2007）的基础上，基于联合国人类发展指数，创建了普惠金融指数（IFI）。[7]但由于国际没有统一的测量指标，现有研究中各学者对测量普惠金融发展影响因素的指标不一，我国学者基本是参照Sarma（2008）的指标，根据现实因素与地方政策进行调整，依据调整后的指标测算普惠金融发展程度。

随后发展至“金融科技”阶段，即以大数据技术、区块链技术与传统金融业务结合，郭峰、王靖一等（2020）编制了覆盖中国内地31个省、337个地级以上城市和约2800个县域的“北京大学数字普惠金融指数”，体现出中国不同地区数字普惠金融的发展趋势。[8]本文所用的数字普惠金融的相关指标即参照该套指数。

（三）数字普惠金融服务实体经济

葛和平和朱卉雯（2018）汇总并分析了2011-2015年期间我国各省市自治区的面板数据，研究表明地区的经济发展情况与数字普惠金融指数呈U型关系。[9]

钱海章、陶云清等（2020）研究发现，数字金融发展的覆盖广度呈上升态势，但东中西部各地区之间存在明显的数字金融使用深度鸿沟。

数字金融发展促进了实体经济增长，并且数字金融发展能够通过促进创新创业并最终推动经济增长。[10]马聪和彭丹萍（2019）则认为数字普惠金融的服务模式包括通过网络借贷扶持小微企业，从而促进实体经济发展。[11]

三、数字普惠金融服务效率的现状与问题——基于DEA分析

本文研究选取的是在CCR模型基础上加以扩展的BCC模型，适用于可变规模报酬的情况研究，主要通过Deap 2.1软件实现。将郭峰、王靖一等（2020）编制的“北京大学数字普惠金融指数”中数字金融覆盖广度、数字金融使用深度和普惠金融数字化程度这3项作为投入项；将31个省区市的地区生产总值扣除金融业及房地产业产值后的总产值作为产出项，以此代表实体经济的产出水平。选取2011年-2018年作为研究时段。

假设有n个DMU，每个DMU都有p种类型的投入和q种类型的产出，Xj=(x1j,x2j,…,xpj)T，yj=(y1j,y2j,…,yqj)T，j=1,2,…,n

评价DMU效率值的线性规划模型为：

其中：λ是相对于DMU0重新构造一个有效的DMU组合中n个决策单元的组合比例，θ为DMU0的效率值。

DMU是决策单元，适用于非营利性实体的决策，与推行数字普惠金融的原则十分吻合，能够运用数字技术更全面有效地为社会各阶层尤其是弱势群体提供金融服务。

由表1可见，2011-2018年技术效率的平均值逐年下降，数值达到1的省份数量也出现下降态势。从纯技术效率看，各年份的平均值均未达到1，平均值为0.598，说明在推行数字普惠金融促进实体经济发展的过程中，管理水平还需提高，相应制度有待改进；规模效率整体偏低，也处于逐年下降态势，说明规模不够合理；综合技术效率为规模效率所累，数值偏低。2011-2014年以及2016-2018年规模效率递增的省份数量保持稳中有升，说明在这些年份扩大规模可以使综合技术效率提升。

表1 2011-2018年31个省市数字普惠金融服务实体经济发展效率年度均值

整体来看，数字普惠金融服务实体经济发展的效率较低。分省市来看，2011-2018年间，每年均有1-3个省市的纯技术效率、规模效率的值为1，处于有效状态，包括江苏、山东、广东等省份。与规模效率比起来，纯技术效率达到1的省份数量较多，但其规模效率多为非有效状态，说明这些地区的数字普惠金融，比如金融机构业务管理创新等对当地实体经济的增长具有正向促进作用，但投入的金融资源仍未被有效利用，支持作用较为薄弱。

从规模报酬变动情况来看，2011-2018年间处于规模报酬递减的省份数量较少，说明较少省份存在金融资源投入过量的情况；对于规模报酬处于递增阶段的省份，当地实体经济发展需要更多金融资源的投入。

四、结语

（一）加快金融基础设施建设，促进数字普惠金融实现区域间协调发展

考虑到我国数字普惠金融的发展现状，政府需要为欠发达地区提供金融资源，扩大数字普惠金融的覆盖范围，对中小弱势群体普及金融知识，以增加数字普惠金融的使用深度。进一步支持“互联网+”与金融业的融合，采取多种措施来实现数字普惠金融的协调发展与区域间平衡。

例如，在中西部金融网点覆盖率低的地方多设立一些网点，配合互联网技术来降低人工成本和交易成本，提高中西部金融服务可得性；在东部沿海地区，金融机构覆盖率较高，就需要针对性地进行金融科技场景创新，通过金融工具创新来提高金融服务效率，满足不同人群的金融服务需求。

（二）完善制度框架，提高管理水平，创造良好制度环境

积极稳妥推进数字普惠金融发展，离不开金融体制的保障，离不开完善的体制机制。因此，需要创新并完善金融体制，比如优化完善信贷评价机制、不良资产核销机制、尽职免责机制及风险处理监管等制度，为数字普惠金融支持实体经济发展创造良好的制度环境，这样才能从根本上改善数字普惠金融发展。

（三）发展金融科技，提升数字普惠金融支持实体经济的技术效率

对金融机构而言，信息不对称是服务民营企业和小微企业过程中存在的突出问题，应进一步推进金融科技发展，贯彻数字普惠金融理念，运用数字技术加强金融在服务实体经济中的作用，减少金融机构和企业之间的信息不对称，降低金融业信贷审批等金融服务成本、风险管控和运营成本。数字普惠金融通过技术创新和地区创业对实体经济增长具有推动作用，因此需要持续推进其稳定发展，发挥好数字普惠金融对创新创业的激励作用，确保有限信贷资源的优化配置。