数字普惠金融对区域经济增长的影响研究——基于2011年—2019年中国省级面板数据的实证分析

2022-07-29 00:14赵子铱
广东蚕业 2022年6期
关键词:普惠金融服务变量

赵 霜 赵子铱

数字普惠金融对区域经济增长的影响研究——基于2011年—2019年中国省级面板数据的实证分析

赵霜赵子铱

(贵州财经大学贵州贵阳550025)

文章选取2011年—2019年全国31个省(区、市)的宏观统计数据,运用固定效应及中介效应检验模型,实证分析了数字普惠金融对区域经济增长的影响及作用机制。研究发现,数字普惠金融的发展显著促进区域经济增长,且数字普惠金融一方面直接促进区域经济增长,另一方面通过带动技术创新,间接促进区域经济增长。

数字普惠金融;区域经济;面板模型;技术创新

普惠金融这一概念具有非常丰富的内涵。从理论上分析,普惠金融是一种缓解传统金融排斥的工具,能让各个地区、各个社会阶层都平等公正地享受到金融服务。它强调的是金融服务的广度,表达了一种政策向往。近年来,随着信息技术与金融的深度融合,产生了全新的数字普惠金融服务模式,这一模式也成为发展普惠金融的一个重要方向。数字普惠金融就是将人工智能、大数据分析等技术与普惠金融相结合,从而突破普惠金融在实施过程中存在的局限性,使金融服务的覆盖面更广、质量更高。数字普惠金融会给经济发展带来新机遇,但也会对经济发展造成一些不利影响。首先,数字普惠金融虽然具有普惠性,但仍然比较局限于科技水平较高的城市地区,并未完全普及比较偏远贫困的农村地区,这会进一步拉大城乡差距,加大已有的数字鸿沟问题。其次,缺少完善的金融监管体系,以及数字普惠金融本身所应用的高杠杆资金、结构化方式,都有可能诱发微观金融风险,或者带来系统性金融风险,从而对国家经济安全造成不利影响。那么数字普惠金融是否能够促进区域经济增长?如果存在这种影响,那么这种影响背后是否存在某种作用机制?为了厘清上述问题,本文选取中国31个省(区、市)的宏观统计数据,探究数字普惠金融对区域经济增长的影响及作用机制,此外,本文还引入数字普惠金融发展的覆盖广度、使用深度和数字化程度三个分指数,以进一步研究数字普惠金融各分指数对区域经济增长的影响效应。

1 理论基础与研究假设

1.1 数字普惠金融对区域经济增长的直接影响

根据以往的文献研究,部分学者认为数字普惠金融的发展会加大金融体系中的风险,从而制约经济增长。但也有部分学者认为数字普惠金融发展对经济增长是有利的。与以往的传统金融相比,数字普惠金融拥有普惠性、创新性以及包容性等特征,能够更大限度地减少信息不对称、融资约束高等问题,更大限度地缓解金融资源错配程度,从而使得金融服务门槛降低,使居民更容易获得金融服务,获得服务的成本也更低,进而从各个方面促进经济发展水平提升[1]。在数字普惠金融的发展背景下,各个地区、各个社会阶层都能够最大限度地被金融服务触及,从而使更多弱势群体能够参与到经济活动之中,经济活动主体增多,为地区经济增添了新的活力,有利于区域经济增长[2]。

在数字普惠金融体系下,通过收集大量相关数据,并对这些数据进行分析,运用相关信息技术可以针对具体服务对象的不同特征来创新金融产品和服务模式,显著改善当前金融产品和金融服务同质化严重的现状,使金融产品及服务能够更加适合服务对象,从而使更多企业和个人获得最适合自身发展的金融服务。另外,数字普惠金融的发展也使得金融机构的金融服务成本得到大幅减少,使金融机构能够有更多的资金来创新金融服务和产品。

基于此,提出如下假设:

H1:数字普惠金融的发展可以直接促进区域经济增长。

1.2 数字普惠金融对区域经济增长的间接影响

长期以来,由于信息不对称、风险难以掌控等原因,传统金融机构无法向缺少硬资产抵押的企业提供大批量融资支持,导致企业面临着巨大的融资约束,而数字普惠金融的出现缓解了企业的融资难题,促进了技术创新。数字普惠金融通过资源共享整合、数据交换、数据分析、大数据建模等方式有效管控识别风险,增加了金融机构向无担保、无抵押的企业给予融资支持的信心。此外,在金融市场上往往存在着大量分散投资者,其能够提供的资金较少,但是人群数量众多,传统金融体系由于技术、风险等因素而无法合理利用这部分小规模投资者,大大地降低了金融资源的利用效率。而数字普惠金融的出现很好地解决了这一问题,改善了传统金融体系下存在的效率低的现状,触及更多长尾群体。

总而言之,数字普惠金融使企业比较容易获得技术创新所需要的资金,对企业开展技术创新活动来说是有利的。根据已有文献分析,金融发展会使企业加大自身的研发投入,从而推动技术创新,而技术创新是金融发展与经济增长之间重要的中介因素[3]。聂秀华等(2021)对数字普惠金融与区域创新之间的关系也开展了相关研究,结果表明,数字普惠金融发展使信息不对称、融资约束高等问题得到缓解,从而提高了区域创新水平[4]。在数字普惠金融体系下,金融资源配置得到优化升级,中小微企业更加容易获得金融信贷资源,进而获得技术创新所需资金,大大地增强了企业开展技术创新的积极性,从而实现了经济增长的目标。

基于此,提出如下假设:

H2:数字普惠金融的发展通过技术创新间接促进区域经济增长。

2 研究设计与变量说明

2.1 数据及变量说明

本文选取2011年—2019年全国31个省(区、市)的宏观统计数据作为研究样本,相关数据来自国泰安数据库、EPS统计数据平台。此外,为了保证研究结果的可信度,本文选取了一系列控制变量,相关变量及其具体解释如表1所示。

表1变量及其解释

变量类型变量名称变量解释 被解释变量区域经济增长(gdp)以人均地区生产总值的对数化表示 解释变量数字普惠金融(dif)北京大学数字金融研究中心发布的《北京大学数字普惠金融指数(2011—2020年)》 覆盖广度(width)数字普惠金融覆盖广度指数 使用深度(depth)数字普惠金融使用深度指数 数字化程度(digital)数字普惠金融数字化程度指数 中介变量技术创新(innovation)以各地区发明专利申请量的对数化表示 控制变量居民消费水平(cpi)以居民消费价格指数表示 教育水平(education)(6×小学在校学生数+9×初中在校学生数+12×高中在校学生数+16×大学及其以上在校学生数)/乡村人数 城镇化率(urban)城镇总人口数/总人口数 产业结构(structure)(第二产业增加值+第三产业增加值)/GDP 财政支出规模(govern)地方财政支出/GDP 基础设施水平(infra)各地区公路里程/国土面积

2.2 模型构建

为了具体研究数字普惠金融对区域经济增长的影响,在前文提出假设的基础上,构建如下基本模型:

其中,被解释变量gdp表示区域经济增长,表示省份,表示年份;X表示数字普惠金融发展水平,包括数字普惠金融总指数及其三个细分指数;control是控制变量集;0表示常数项,表示误差项,表示不可观测的个体效应。各个变量的测度如上文所述。

为了进一步检验数字普惠金融发展是否能够通过推动技术创新进而间接促进区域经济增长,本文参考温忠麟等[5](2014)的研究,构建中介效应检验模型如下所示:

其中,技术创新innovation为中介变量,式(2)与式(1)相同,都是用于检验数字普惠金融发展对区域经济增长的影响,其中1表示总效应的大小。式(3)中1表示数字普惠金融发展对区域经济增长的影响效应。式(4)中1表示数字普惠金融发展对区域经济增长的直接效应,2与式(3)中1的乘积则代表中介效应的大小。如果估计系数2显著为正,则说明数字普惠金融发展通过影响技术创新从而促进区域经济增长。

2.3 变量的描述性统计

本文选取2011年—2019年全国31个省(区、市)的数据,总共得到279个有效观察量,表2给出了相关变量的描述性统计结果。

表2描述性统计

变量样本数均值中位数标准差最小值最大值 区域经济增长27910.7410.690.4349.68211.99 数字普惠金融279202.3212.491.6216.22410.3 覆盖广度279182.1189.390.421.960384.7 使用深度279197.0189.891.436.760439.9 数字化程度279278.4313.6117.77.580462.2 技术创新2799.3819.5461.5964.39412.29

续表2描述性统计

变量样本数均值中位数标准差最小值最大值 城镇化率2790.5740.5610.1320.2270.896 财政支出规模2790.2970.2380.2120.1201.354 居民消费水平279102.5102.31.224100.6106.3 基础设施水平2791.2300.9551.5140.089 09.469 教育水平2793.1932.8701.3780.053 08.054 产业结构2790.9010.9020.052 00.7420.997

3 实证结果分析

3.1 基准回归

表3为式(1)的回归结果。其中,数字普惠金融发展总指数对区域经济增长影响的实证结果如表3中的第(1)列所示,回归系数在1%的水平上显著为正,说明数字普惠金融发展能够显著促进区域经济增长,假设H1得到验证。此外,表3中第(2)~(4)列分别表示覆盖广度、使用深度和数字化程度三个分指数的回归结果,均显著为正,说明三个分指数也都能够显著促进区域经济增长。

表3数字普惠金融发展对区域经济增长的影响效应

(1)(2)(3)(4) 区域经济增长区域经济增长区域经济增长区域经济增长 数字普惠金融0.002 4*** (5.85) 覆盖广度 0.002 7*** (4.67) 使用深度 0.000 9*** (3.56) 数字化程度 0.000 6*** (4.23) 常数项8.581 0***8.871 1***8.542 7***9.232 6*** (11.77)(11.95)(11.04)(12.39) 控制变量是是是是 时间固定效应是是是是 N279279279279 r20.972 20.970 90.969 80.970 4

注:***、**、*上标分别表示1%、5%、10%的显著性水平,括号内为值,下表同。

3.2 中介效应回归

采用逐步回归法检验技术创新的中介效应,即检验数字普惠金融是否通过促进技术创新正向推动区域经济增长。根据表4中第(1)~(3)列的回归结果显示,估计系数均通过显著性检验,说明技术创新作为中介变量是显著的,假设H2得到验证。

表4技术创新的中介效应

(1)(2)(3) 区域经济增长技术创新区域经济增长 数字普惠金融0.002 4***0.005 2**0.002 2*** (5.85)(2.06)(5.44) 技术创新 0.044 2*** (4.33) 常数项8.581 0***12.550 5***8.025 9*** (11.77)(2.78)(11.23) 控制变量是是是 时间固定效应是是是 N279279279 r20.972 20.802 80.974 3

4 研究结论与建议

本文基于2011年—2019年全国31个省(区、市)的宏观统计数据,运用固定效应及中介效应模型,实证分析了数字普惠金融对区域经济增长的影响及作用机制。研究结果表明:一方面,数字普惠金融的发展显著促进区域经济增长;另一方面,数字普惠金融的发展能够通过促进技术创新,进而对区域经济增长产生积极作用。数字普惠金融的发展为技术创新提供了良好的金融环境,有利于促进区域经济增长,为了让这种有利的效应得到更好的发挥,本文提出以下建议:

第一,持续增强数字普惠金融的科技性和创新性,让普惠金融数字化程度在科学技术的作用下得到提高,克服传统金融在服务区域经济增长时存在的弊端,增大金融服务支撑区域经济增长的力度,从而进一步促进区域经济增长。

第二,充分发挥数字普惠金融的普惠性,加强对数字普惠金融这一领域的基础设施建设,使得更多区域能够被金融服务触及,特别是那些偏远的贫困地区,要让没有享受过金融服务的贫困居民深刻体验到数字普惠金融的普惠性。此外,要加强数字普惠金融相关专业人才的培养,对金融基础知识与储备学习大力宣扬,力促实现人人都能掌握数字普惠金融这种金融服务方式,提升金融素养,构建和谐的金融环境。

第三,为了使数字普惠金融更好地推动区域经济增长,需要制定相关的政策。首先是制定数字普惠金融发展的整体规划,其次是制定通过数字普惠金融推动技术创新的政策。通过制定相关政策消除数字普惠金融发展中存在的阻碍,促进其健康发展,缩小区域间发展差距,从而推动区域经济增长。

[1]钱海章,陶云清,曹松威,等.中国数字金融发展与经济增长的理论与实证[J].数量经济技术经济研究,2020,37(6):26-46.

[2]张勋,万广华,张佳佳,等.数字经济、普惠金融与包容性增长[J].经济研究,2019,54(8):71-86.

[3]庄毓敏,储青青,马勇.金融发展、企业创新与经济增长[J].金融研究,2020(4):11-30.

[4]聂秀华,江萍,郑晓佳,等.数字金融与区域技术创新水平研究[J].金融研究,2021(3):132-150.

[5]温忠麟,叶宝娟.中介效应分析:方法和模型发展[J].心理科学进展,2014,22(5):731-745.

10.3969/j.issn.2095-1205.2022.06.46

F124.1;F832

A

2095-1205(2022)06-141-04

赵霜(1995- ),女,汉族,重庆大足人,硕士研究生,研究方向为金融与区域发展。

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