数字普惠金融与中国经济的包容性增长：理论分析和经验证据

任太增，殷志高

（河南师范大学 商学院，河南 新乡453007）

一、引 言

数字普惠金融是数字化时代普惠金融创新发展的产物，它在包容的基础上又具有便捷、精准等显著优势，能够兼顾经济发展中的效率与公平，为发挥金融服务实体经济、改善民生基本功能注入新的活力，被认为是践行共享发展理念、保持经济高质量可持续发展的重要金融服务模式，对促进中国经济的包容性增长具有深刻影响［1］。中国从2006年开始发展普惠金融以满足受排斥群体对金融服务的需求，然而长尾客户信用风险和金融机构技术风险并存的状况严重制约了普惠金融的发展，导致其发展缺乏商业可持续性。 而大数据信用评估和金融科技创新等手段在金融领域的应用可以有效降低普惠金融发展中存在的风险，为普惠金融的健康发展提供良好的基础支撑［2］。随着信息科技的快速发展，金融行业也将进一步融入数字化的浪潮，在这一背景下，探讨数字普惠金融如何影响中国经济的包容性增长，对实现经济高质量发展意义重大。

学界对数字普惠金融与包容性增长的研究大多集中在促进经济增长、缩小收入差距、缓解融资约束、提高消费水平以及鼓励创新创业等方面［3-7］，一些学者也使用经验数据验证了数字普惠金融对包容性增长的影响效果［8-11］。 另一方面，数字普惠金融也会对经济社会运行产生负面效应，抑或是在实施过程中会发生使命漂移［12］。 何宗樾等指出，由于数字鸿沟的存在，数字金融反而会提升贫困发生的概率，甚至加深贫困程度［13］；黄星刚和杨敏研究发现，互联网保险模式对社会总体保险消费并没有表现出预期的促进效应，而是对传统形式的保险进行了一定替代，并未体现出增长的包容性［14］。 由以上研究可以发现，在数字普惠金融与经济增长和收入分配关系方面的研究已经较为充分，这些研究为本文提供了很好的理论支撑和方法启发，但仍存在以下几点局限：（1）当前大多研究以收入差距缩小或贫困缓解来表征经济的包容性增长，但这并不能准确揭示包容性增长的内涵。 （2）普遍强调数字普惠金融的综合影响效应，缺乏对数字普惠金融影响包容性增长的结构性探讨。 （3）对数字普惠金融异质性影响的研究主要集中在空间、时间分布差异上，讨论不同社会特征带来的异质性影响不足。

本文认为，数字普惠金融是一个宽泛的概念，除借贷外还包含支付、保险和理财等多种业务，且各地区支持数字普惠金融运行的外部环境也不尽相同，因此其对包容性增长的影响会具有复杂性。但由于上述三点局限，已有研究尚不能对数字普惠金融和包容性增长的关系形成全面的认识，有鉴于此，本文主要从以下几点开展工作：（1）从宏观、微观和异质性影响机制三个视角切入，阐述数字普惠金融影响包容性增长的理论逻辑。 （2）选取2011—2018年中国279 个城市数据为研究样本，计算以城乡收入差距为非期望产出的城市包容性全要素生产率（包容性TFP），实证检验数字普惠金融对包容性增长的综合影响、结构化效应和异质性作用。 （3）基于数字普惠金融影响企业和家庭两个微观主体的理论分析，结合中小企业上市公司数据和中国家庭追踪调查数据验证数字普惠金融影响包容性增长的微观机制。 （4）根据数字普惠金融的包容性增长效应及其内在结构差异，本文提出要从政府、市场和科技三个层面着手推动数字普惠金融发展，为中国经济的包容性增长注入新动能。

二、理论分析与研究假说

（一）数字普惠金融影响包容性增长的宏观机制分析

包容性增长涵盖了对总量增长、机会平等以及成果共享等多个维度的判断，体现了效率和公平之间的辩证统一关系［15-16］。 从宏观层面来看，数字普惠金融具有经济增长效应、收入分配效应和数字鸿沟效应，进而会影响经济增长的包容性。

首先，学界对于金融发展有利于经济增长的问题已经达成共识［17-18］，而数字普惠金融的出现则会进一步加强传统金融的经济增长效应。 一方面，数字普惠金融可以借助大数据技术收集大量的消费和借贷数据，并建立相应的客户信用信息库，能够使金融机构摆脱信息不对称的境地，缓解供给端“不敢贷、不愿贷”的问题，引导金融资源更高效地服务实体经济，强化金融促进经济增长的效能。 另一方面，数字普惠金融还可以打破地域对金融服务可得性的限制，互联网技术使得金融活动不再只是面对面模式，客户凭借智能终端即可便利地获得线上金融服务，能节省大量的交通和时间成本，在需求方面增强客户的金融参与意愿，进而通过信贷渠道进行投资，促进经济增长。

其次，数字普惠金融可以通过调节收入分配实现经济的包容性增长。 普惠金融强调的是“金融广化”，更注重金融服务的公平性问题［19］，它的一项重要功能就是降低穷人的生计脆弱性，保障低收入群体的经济安全［20］，而数字普惠金融则是以“金融广化+数字化”为发展理念，调节收入分配，增强包容性的潜力也会更大。 在传统金融体系下，低收入群体往往会因为缺乏抵押物和信用信息不完善等问题被排斥于金融覆盖之外，长此以往会形成贫困放大效应。 数字普惠金融降低了低收入群体的进入门槛，能够让更多低收入群体积累资本并进行生产活动，从而有利于缓解不同收入阶层间的收入差距。 此外，居高不下的城乡收入差距也是我国经济高速增长阶段留下的一大弊端，而城乡之间金融资源的配置失衡正是其重要诱因。 数字普惠金融具有明显的非均衡效应，主要表现为数字普惠金融的服务对象大多是受金融排斥严重的农村居民，发展数字普惠金融能够弥补农村地区金融体系的不足，减轻资金外流压力，为农村地区积累发展资金，促进农村经济发展，提高农村居民收入，有利于实现城乡间的包容性增长。

最后，数字普惠金融在发展过程中不可避免地会存在数字鸿沟效应，这在一定程度上不利于经济的包容性增长。 在面临相同金融排斥的情况下，不同的使用群体对数字普惠金融的接受能力存在显著差异，数字素养较高的群体对新兴数字技术的接受能力强，能够洞悉使用数字普惠金融可以带来的经济效益，因此会主动接受新技术形式的金融服务，并通过网络借贷、投资和购买保险等方式来配置金融资产，从而有利于增加收入。 而数字素养低的群体不能够及时接触和理解数字技术，缺乏借助数字普惠金融防范风险、平滑生存消费的意识，更愿意通过传统金融机构获得金融服务，从而对数字普惠金融的服务模式持怀疑态度，难以享受数字普惠金融所带来的红利［13，21］。 由此可见，数字普惠金融在无形中对不同群体进行了筛选，数字素养高的群体可以抓住数字化时代带来的机遇，通过数字普惠金融增强自身的经济实力，而数字素养低的群体则有可能被排斥在数字金融服务之外，这在一定程度上不利于经济的包容性增长。

基于以上分析，提出假设H1：数字普惠金融对包容性增长的综合影响不明确，若数字普惠金融的正效应大于负效应，则能促进包容性增长，反之则会抑制包容性增长。

（二）数字普惠金融影响包容性增长的微观机制分析

金融服务的最终客体即为企业和家庭，但在现实中中小企业和低收入家庭普遍面临着金融排斥，获得金融资源支持往往不够。 而数字普惠金融很好地弥补了传统金融体系的不足，为弱势群体提供了接受金融服务的机会，因而有利于促进整个社会的包容性增长。

数字普惠金融可以缓解中小企业融资约束，进而影响经济增长的包容性。我国的中小企业数量庞大，其税收缴纳额占国家总税收的一半之多，尤其是在保就业和自主创新等方面对经济增长起到了重要的促进作用。不过由于其自身抗风险能力差、破产概率高，它们普遍面临着“融资难、融资贵”的问题，加之大型企业获得正规金融信贷的机会要远远高于中小企业，这在金融领域更加挤占中小企业的生存空间，损害了金融体系对中小企业发展的包容性。 首先，数字普惠金融具有边际成本几乎为零的显著优势，在大数据的支持下交易行为也更加便捷，能够有效降低平均贷款成本，有利于减少中小企业融资负担，缓解其融资约束；其次，数字普惠金融的发展会改变银行主导型的金融结构，提升直接融资在金融市场体系所占的比重，优化金融结构进而提升金融体系功能，合理引导金融资源流向中小企业；最后，数字普惠金融与传统金融间的竞合关系使得金融市场更加活跃，金融服务效率的提升也会有利于缓解中小企业的融资约束。由此可以看出，数字普惠金融能够通过多种渠道影响企业融资约束，促使其加大生产投资和创新力度，对提升企业生产效率、营造机会均等的发展环境具有重要意义［22］。

数字普惠金融还可以通过改变家庭创业决策影响经济增长的包容性。 首先，熊彼特认为，创业活动可以产生新的产品、市场和技术，为经济注入活力并促进创新型经济增长。 其次，创业活动是低收入者增加收入的重要途径，通过创业有利于提高低收入群体在初次分配中所占比重，可以进一步改善国民收入分配格局，实现更为公平的经济增长。 然而在现实中，居民家庭的创业资金往往比较有限，仅凭自有资金难以满足创业初期的需求，而传统的金融机构对家庭创业项目缺乏健全的金融扶持体系，因此我国的创业积极性一直不高。 数字普惠金融的推广可以突破信贷的时空界限，有利于克服农户贷款“小且散”带来的规模不经济，并且当前数字借贷产品大多根据借款人信用水平发放贷款，而不仅仅局限于对贷款抵押物的硬性要求，这种做法会显著降低融资进入门槛，有利于物质资本薄弱的低收入家庭借助外部资金进行创业活动，从而提升低收入家庭的收入。 数字普惠金融还可以发挥创新效应和示范效应提升居民创业活跃度［23-24］，引导金融资源向资金缺乏的地区流动，使居民获得创业活动带来的增长红利。 由此可见，数字普惠金融对实现创业机会均等化和包容性增长具有明显的促进作用［25］。

基于以上分析，提出假设H2：数字普惠金融可以通过缓解中小企业融资约束和促进低收入家庭创业实现经济的包容性增长。

（三）数字普惠金融影响包容性增长的异质性分析

在差异化的外部环境影响下，各地区数字普惠金融会经历不同的发展阶段，其对包容性增长的影响也会有所不同。 具体而言，当地方政府效率、市场发育程度和科技创新能力存在较大差异时，数字普惠金融的包容性效果就会表现出明显的异质性。

从政府效率来看，不同地区之间的差异可能会影响数字普惠金融的发展，进而导致其对经济的包容性增长的影响也存在差异。 一方面，效率高的地方政府对公共事务的管理更具有针对性，能够结合当地的实际发展条件和阶段对生产要素及公共资源进行更加合理的配置。 具体到数字普惠金融的发展而言，高效率的地方政府能够紧跟中央政策的指引，积极落实相关支持措施，整治行业发展乱象，为数字普惠金融发展营造良好的制度环境，有利于最大限度发挥其普惠效果。 另一方面，运作效率低的地方政府对数字普惠金融发展政策的执行会存在时滞，或是对政策的执行缺乏灵活性，且缺乏效率的政府在行业监管、不法行为惩处等方面也会存在不足，这些都可能会导致数字普惠金融发展的制度环境发生恶化，最终削弱其包容效应。

从市场发育来看，金融市场内部条件的不同也可能导致数字普惠金融发展存在差异，从而对经济的包容性增长产生不同影响。 一方面，在金融市场发育更为成熟的地区，金融资源流动的限制会大大减少，金融机构的组织和技术会更加先进，相应的金融工具种类和层次也更为丰富，由此增加了金融市场上的产品供给。 数字普惠金融将大量的长尾客户带入金融市场，众多中小企业和低收入群体参与到市场竞争中，产生的竞争效应既会使金融资源配置更加高效，也能够激励社会创新创业，促进本地区经济的包容性增长［26］。 另一方面，金融市场化程度较低意味着金融体系不够完善，金融结构也缺乏合理性，这会导致数字普惠金融产生的溢出效应受限，从而难以形成公平有效的分配机制，因此数字普惠金融对包容性增长的促进作用会有所降低。

从科技创新来看，金融科技的应用已经成为金融行业发展的潮流，进一步推动着金融市场的创新。 一方面，科技创新能力水平高的城市往往拥有较多的创新主体（高校、企业和科研机构等），并且企业家经营活动也更活跃，数字普惠金融通过提供资金缓解中小企业等弱势群体的融资约束，对创新创业活动起到“催化剂”的作用，这不仅激发了当地的经济活力，同时也提供了大量的就业机会，从而有助于实现经济的包容性增长［27］。 另一方面，在创新活力水平低的城市，由于政府对研发创新的投入支持不足以及企业和居民缺乏创新创业积极性等，不仅科技产出难以支撑数字金融的发展，而且数字普惠金融促进创新的机制也无法完全发挥作用，因此在这些城市数字普惠金融能够发挥的包容性作用会低于创新能力强的城市。

基于以上分析，提出假设H3：当地方政府效率、市场发育程度以及科技创新能力存在差异时，数字普惠金融对包容性增长的影响具有异质性。

图1 数字普惠金融影响包容性增长的理论框架

三、研究设计

（一）模型构建与估计策略

1.基准回归模型

为了探讨数字普惠金融对包容性增长的综合作用效果，构建以数字普惠金融发展水平为核心解释变量、包容性TFP 为被解释变量的回归模型如下：

式（1）中下标i 和t 分别代表城市和年份，代表一系列的控制变量，分别代表城市固定效应和年份固定效应；为残差项。根据理论分析可以推测，数字普惠金融能够促进经济的包容性增长，因此预期系数β将显著为正。 此外，本文还使用2SLS 来解决内生性偏误，并用面板分位数回归、替换核心变量等方法进行稳健性检验。

2.现金-现金流敏感性模型

基于连玉君等的研究，本文构造中小企业现金流与数字普惠金融发展水平的交乘项［28］，建立现金—现金流敏感性扩展模型如下：

式（2）中下标j 代表各个企业，Dcash为现金持有量变动，cf为现金流，cf_dfi为企业现金流与数字普惠金融的交乘项（dfi为企业所在省份的数字普惠金融发展水平），反映了企业现金持有量变动对现金流的敏感性，该值越大说明企业面临的融资约束越大；反映了数字普惠金融对现金—现金流敏感性的调节效果，该系数若为负则说明数字普惠金融能够缓解企业的融资约束。

3.家庭创业的Probit 模型

根据中国家庭追踪调查数据中对“您家是否有家庭成员从事个体经营或开办私营企业”的回答，当回答“是”时认定为该家庭存在创业行为，当回答“否”时则认定为该家庭不存在创业行为。 根据上述两种情况，本文构建Probit 模型如下：

式（3）中下标g 代表各个家庭，enterp为创业虚拟变量，存在创业行为时取值为1，反之取值为0，dfi为家庭所在省份的数字普惠金融发展水平。 值得注意的是，使用固定效应估计Probit 模型会有较大误差，因此本文对构建的Probit 模型进行随机效应估计，并根据杨波等的做法，在估计中仅固定年份效应［29］。

（二）指标选取与数据来源

1.被解释变量：包容性增长

当前学界对包容性增长的衡量方法并不统一，本文在城市全要素生产率测度的基础上将城乡收入差距作为非期望产出，参照陈红蕾和潘雅茹等的做法，使用Global-Malmquist-Luenberger（GML）指数测算的包容性TFP 作为包容性增长的代理变量，更为准确地体现包容性增长的内涵［30-31］。 GML 指数测算中用到的资本投入为永续盘存法计算的物质资本存量，劳动投入为各市年平均职工在岗人数，产出包括城市的实际生产总值和城乡收入比。

2.核心解释变量：数字普惠金融

对于数字普惠金融发展水平的描述，当前较为常用的是北京大学数字普惠金融指数，本文选取城市层面的数字普惠金融指数、覆盖广度指数、使用深度指数和数字化指数对数字普惠金融发展水平进行多个维度衡量［32］。 为了便于观察回归系数，把以上4 个指标均缩小为原来的1/100。

3.控制变量

为排除其他城市经济特征对包容性增长的影响，本文还加入了一系列城市层面的控制变量，包括产业结构、互联网发展、财政自主度、人口规模、投资强度、传统金融发展水平等。

表1 研究变量具体说明

本文的基准回归和异质性检验的数据以2011—2018年中国279 个地级以上城市为初始样本，由于计算GML 指数损失1年数据，最终使用的研究数据样本期为7年，共1 953 个观测值。所用数据主要来源于《中国城市统计年鉴》《北京大学数字普惠金融指数》、国泰安数据库和CFPS 数据库。主要变量描述性统计如表2 所示。

表2 主要变量描述性统计结果

四、实证结果分析

（一）基准回归

表3 是数字普惠金融发展对包容性增长的固定效应估计结果。 第（1）列为数字普惠金融指数对包容性TFP 的估计结果，核心解释变量dfi 的系数显著为正，这表明数字普惠金融发展对包容性增长具有正效应，能够有效缓和我国经济发展过程中公平和效率的矛盾，对实现协调、共享的高质量经济发展具有重要意义。第（2）、（3）和（4）列分别为数字普惠金融的不同维度指标对包容性TFP 的估计结果，可以看出三者对包容性增长均具有正效应。其中，覆盖广度体现了数字普惠金融的金融广化理念，强调将更多的群体纳入金融覆盖范围，在满足长尾客户金融诉求的同时，也让金融资源配置更加合理，有效发挥包容性金融体系促进经济增长的效能。 使用深度则体现用户对数字普惠金融业务的触及程度，长尾客户借助数字普惠金融平台可以接触信贷、保险和投资等多种业务，获得更为全面的金融服务，并且随着数字普惠金融覆盖广度达到一定程度，使用深度将成为促进经济包容性增长的重要驱动力［32］。 数字化程度主要刻画了数字普惠金融的移动性和便利性，该数据在2011—2018年具有较高的增速，但由于很大一部分长尾客户对数字金融的认知能力和智能终端的学习能力不足，短时期内不愿意或无法接受数字金融服务，这种来自数字技术的自我排斥会在一定程度上削弱数字化程度对包容性增长的促进作用, 导致数字化程度对包容性增长的作用相比于覆盖广度和使用深度要小一些。从以上结果可以看出，假设H1 可以得到初步验证，即：数字普惠金融能够促进经济的包容性增长。

表3 数字普惠金融发展影响包容性增长的基准回归结果

（二）内生性检验

根据基准回归结果可知，数字普惠金融对包容性增长具有显著的促进作用，然而在计量模型中虽然已经控制了一部分会影响包容性增长的城市特征，但在进行估计时仍然无法避免遗漏变量的存在。 另外，包容性增长伴随着收入水平的提高和收入差距的缩小而发生变化，释放的金融需求又能促进普惠金融发展［33］，因此模型估计中也会存在反向因果。考虑到遗漏变量和双向因果都将导致结果与实际情况不符，本文使用2SLS 对式（1）再次进行估计，以解决内生性问题造成的偏误。 首先参考易行健和郑雅心等的做法，构造数字普惠金融指数的滞后项和“巴蒂克工具变量”两类面板工具变量［5，34］。 其次，考虑到各地级市与杭州的距离既与城市的数字普惠金融发展水平直接相关，又不会通过数字普惠金融发展显著影响到包容性增长，因此可以将各城市到杭州市的距离与省级层面的数字普惠金融指数的滞后一阶相乘构造第三类面板工具变量［35］。 表4 的下部显示Kleibergen-Paap rk LM统计量和Kleibergen-Paap rk Wald F 统计量都通过了相应的检验，表明使用2SLS 方法进行估计和工具变量的选取都比较合理。 表4 上部为使用三类工具变量进行两阶段最小二乘估计的结果。 可以看出，第（1）（2）和（3）列中核心解释变量dfi 对包容性TFP 的回归系数均显著为正，因此可以认为在排除内生性问题对模型估计的干扰后，数字普惠金融对经济的包容性增长依然具有显著的促进作用。

表4 基于两阶段最小二乘法的内生性检验

（三）稳健性检验

基准回归中的固定效应模型实际上是一种均值回归，难以描述数字普惠金融在整体分布上的作用效果，并且样本中的异常值也会导致估计发生偏误，因此本文采用面板分位数回归进一步阐释核心变量之间的关系。 使用面板分位数回归的好处在于：第一，对不同位置的样本点进行回归，可以详细考察数字普惠金融影响包容性增长的结构特征；第二，分位数回归使用的目标函数对于极端值敏感性较低，采用此方法进行估计得到的结论会更加可靠，表5 第（1）（2）和（3）列为在三个代表性分位点进行估计的结果。 可以看出，在25%、50%和75%分位点上，本文核心解释变量dfi 的估计系数都至少在5%的水平上显著为正，这与理论分析和基准回归的结论保持一致。 另外还可以发现，随着分位数的增加，dfi 在各分位点上的估计系数呈现逐渐降低的趋势，即数字普惠金融对包容性增长的作用效果遵循“边际效应递减规律”，这是因为数字普惠金融所能覆盖的人群存在一个极限值，当已接入用户数量逐渐靠近这个阈值时，继续推广数字普惠金融的难度就会增大，相应的推广速度也会下降，导致越往后期数字普惠金融对包容性增长的促进作用会越小。 最后，本文分别用互联网金融指数（if）替换数字普惠金融指数、用多指标综合评价的包容性增长指数（ig）替换包容性全要素生产率再次进行估计，结果显示二者的核心解释变量估计系数均显著为正，表明数字普惠金融能够促进经济包容增长的结论是稳健可靠的。

表5 稳健性检验

（四）异质性检验

数字普惠金融的发展体系主要由上层的政策支持、底层的基础条件和中层的运行机制三部分构成，当各城市的上述条件不同时，这种不同可能会导致数字普惠金融的发展程度和包容性效果存在差异。 为了验证这种非对称效应是否存在，本文分别计算出2011—2018年地方政府效率指数、2011—2016年金融市场化指数和2011—2016年城市创新力指数①的年平均数，用以表征各城市的政府效率、市场发育和科技创新水平，并以年平均数的中位数为界限将279 个城市分成高、低两组。表6 汇报了在政府效率、金融市场化水平和城市创新活力存在明显差异时，数字普惠金融对包容性增长作用的估计结果。总体来看，数字普惠金融发展对包容性增长正效应在各分样本估计中依然显著，但在面临不同的外部环境时，其对包容性增长的影响程度存在一定差异。 从第（1）列和第（2）列的估计系数看，更高的地方政府运作效率会有利于数字普惠金融发挥其对包容性增长的促进作用，政府高效的政策执行能力和适度的监督管理机制都能够为数字普惠金融的发展保驾护航，因此对包容性增长的正效应相比于其他城市更大。从第（3）列和第（4）列的估计系数看，发育更加成熟的金融市场能够增强数字普惠金融对包容性增长的正效应，因为成熟度高的金融市场上不仅金融机构和金融工具更加丰富，而且价格机制也能更加真实反映市场信息，可以缓解信息不对称问题，增强金融市场的透明度，从而有利于包容性金融发挥作用。 从第（5）列和第（6）列的估计系数看，对于创新活力旺盛的城市，数字普惠金融促进经济包容性增长的机制更加畅通，这是由于在创新驱动的作用下，城市的科技产出可以有效反哺金融行业的发展，能进一步放大数字普惠金融的包容效应。 综上所述，当地方政府效率、市场发育程度以及科技创新能力存在差异时，数字普惠金融对包容性增长的影响具有异质性，假设H3 得到验证。

表6 不同社会特征下数字普惠金融发展影响包容性增长的异质性检验

五、进一步分析：影响机制检验

（一）缓解中小企业融资约束

表7 为采用固定效应对现金—现金流敏感性模型的估计结果，并根据企业股权性质将全体中小企业分为国有企业和民营企业，同时本文还控制了CEO 特征（金融背景、海外背景、受教育年限）和企业特征（规模、成长性、盈利性、资产负债率、托宾Q 等）。 可以看出cf 的系数均显著为正，表明随着现金流的增加，企业倾向于以更多的现金留存来缓解融资约束，其中民营企业的cf 系数更大，意味着其现金—现金流敏感性也更强，因此面临融资约束也较为严重。 进一步观察现金流与数字普惠金融的交乘项，全部样本的cf_dfi 系数显著为负，表明数字普惠金融的确可以降低中小企业的现金—现金流敏感性，改善其融资环境。 从不同股权性质来看，民营企业的cf_dfi 系数显著为负，但国有企业的cf_dfi 的系数不显著，这说明数字普惠金融发展对于长期面临融资约束的民营中小企业作用更为明显。 因此，从企业视角来看，数字普惠金融可以缓解中小企业融资约束，给予其更多的发展机会，同时还能在一定程度上解决金融资源在国营企业与民营企业之间的错配问题，保证经济社会中的弱势企业也能够获得生存发展资金，有利于实现经济的包容性增长。

表7 机制检验1：企业视角

（二）促进低收入家庭创业

本文以2018年可比家庭收入的中位数为标准将全部样本划分为不同收入层次，表8 同时汇报了全部家庭、高收入家庭和低收入家庭创业选择的Probit 模型估计结果，模型中还控制了户主特征（性别、婚姻、年龄、健康状况、教育背景、政治面貌）和家庭特征（家庭规模、户口类型、人情支出）。 从总体样本来看，dfi 对家庭创业的回归系数在5%的水平上显著为正值，表明数字普惠金融可以提供给居民家庭创业所需的资金，激发创业积极性，进而提升居民家庭创业概率。 从不同收入层次来看，数字普惠金融发展对高收入家庭创业的影响并不显著，但对低收入家庭创业积极性仍具有显著的促进作用，这是因为低收入家庭往往面临着物质资本和社会资本的双重匮乏，他们通过传统金融渠道和民间借贷渠道获得创业资金的难度也相应较大，而数字普惠金融为其提供了一个相对便捷、可行的融资渠道，使得低收入家庭也能够突破资金门槛进行创业。因此，在居民创业方面，数字普惠金融对处于劣势地位的低收入家庭也更为友好，充分体现了对经济增长的包容性效果。由此可以看出，数字普惠金融的确可以通过缓解中小企业融资约束和促进低收入家庭创业实现经济的包容性增长，假设H2 得到验证。

表8 机制检验2：家庭视角

六、结论与启示

数字普惠金融是一种“政府引导、市场主导、数字技术推动”的创新金融模式，同时也是我国深化金融行业改革的关键组成部分，对构建完善的包容性金融体系具有重要意义。 本文首先阐述了数字普惠金融发展影响包容性经济增长的理论机制，并基于中国2011—2018年279 个城市数据、中小企业板上市公司数据和家庭追踪调查数据，检验其对包容性增长的综合效应、异质性影响以及微观作用渠道。研究发现，数字普惠金融及其三个维度对我国经济的包容性增长均具有正效应。对不同样本分析发现，数字普惠金融的边际促进作用会随着经济增长包容性程度提高而逐渐降低。 另外，当政府效率、市场发育以及创新能力等城市特征不同时，数字普惠金融对包容性增长的影响程度存在异质性。 最后，经过对微观作用机制的检验发现，数字普惠金融可以缓解中小企业融资约束，提升居民家庭创业概率，且对民营中小企业和低收入家庭的效应更为明显。

本文的研究结论对推动数字普惠金融发展、促进经济包容性增长具有重要启示：（1）从政府层面来看，要做大数字普惠金融服务网络，吸引更多客户参与。 例如，通过构建互联互通的客户信用信息体系，降低金融机构获取客户的成本，提升金融服务效率；加大对消费者的保护和金融知识普及力度，增强客户对数字金融产品的接受能力；加大数字普惠金融政策对中小企业和低收入家庭的倾斜力度，通过对普惠金融定向降准、提升中小企业和低收入家庭授信额度、增加支农再贷款等措施，让更多弱势群体能够获得普惠金融服务。 （2）从市场层面来看，金融服务主体要发挥自身优势，拓展数字金融服务深度。 具体而言，银行类金融机构要充分利用客户和机构网点优势，为无法触网的群体提供普惠金融服务；互联网巨头可以凭借数据优势分析客户特征，提供符合消费者偏好的数字金融产品；小额贷款公司则凭借分散、灵活、便捷的优势，搜寻普惠金融发展的薄弱地带，引导资金流向农村地区和中小企业等金融洼地。 （3）从科学技术层面来看，要将创新驱动发展理念具体落实到数字技术对普惠金融服务的支持上，将“ABCD 技术”应用于普惠金融的推广普及、成本和风险控制等环节，构建科技有效反哺金融的长效机制，进一步提升数字普惠金融的可持续性和包容性。

注释：

①基础数据来源于《中国省级地方政府效率研究报告》《中国分省份市场化指数报告》以及《中国城市和产业创新力报告》。