数字普惠金融对共同富裕的影响研究

■王 平，王 凯

一、引言

“大道之行也，天下为公”。几千年来，实现共同富裕一直是中国人民不断追求的目标与期盼。特别是新中国成立以来，在马克思主义思想指导下，共同富裕思想的理论根基不断壮大坚实，深度融入中国共产党的执政理念，成为中国人民共享发展成果、共建伟大祖国的动力源泉和美好愿景。在完成脱贫攻坚、精准扶贫等摆脱绝对贫困任务后，取得了全面建成小康社会的伟大成果，此后，我国将缓解相对贫困，逐步实现共同富裕放在了更加重要的位置上。党的十九届五中全会首次明确要求“扎实推动共同富裕”，这一要求不仅是社会主义的本质要求，更是中国共产党人不忘初心的再一次体现。近年来，我国经济高速发展，居民收入进一步提高，收入两极化现象得到缓解，但不同群体的收入差距仍然长期存在并处于高位，且存在陷入“中等收入陷阱”的风险（刘心怡等，2022）。2021年习近平总书记在中央财经委员会上再次强调了实现共同富裕的迫切性以及金融作为现代经济核心的重要性。数字普惠金融作为传统金融体系的延伸与突破，有效缓解了我国传统金融体系的不足与弊端，成为现代金融体系的重要组成部分。推动经济高质量发展，满足不同群体金融需求是中国数字普惠金融服务实体经济的重要功能定位，所以数字普惠金融成为解决传统金融体系问题的重要抓手。因此，积极发挥金融服务实体经济能力，展示数字普惠金融在解决发展不平衡中的作用，为我国在经济结构转型中实现共同富裕提供了一条可行之路。

近年来，普惠金融借助互联网发展迅速崛起。众多学者围绕数字普惠金融推动经济高质量发展（姜松和周鑫悦，2021）、提高经济韧性（崔耕瑞，2021）、抑制金融风险（孙志红和琚望静，2022）、促进产业结构升级（杨虹和王乔冉，2021）和治理相对贫困（胡联等，2021）等方面进行了研究，特别是数字普惠金融的减贫效应。一方面，数字普惠金融凭借数字技术发展，改变了传统金融高门槛的弊端，突破了以往空间的限制，提供多元化金融服务，普及了贫困地区与贫困人口的金融服务，从而减轻家庭贫困状况（Shiller，2013）。另一方面，数字普惠金融以可承担的成本为不同群体提供金融服务，提升了长尾客户使用金融的意愿，使得弱势群体从中受益，从而缓解贫困（黄倩等，2019）。借助大数据、云计算等技术，数字普惠金融能缩小不同群体收入差距、提高居民整体收入水平，表明数字普惠金融与共同富裕可能存在实践上的关联性，这为实现共同富裕提供了新思路。基于此，本文重点分析数字普惠金融对共同富裕的影响以及其中可能存在的作用机制，这对促进我国共同富裕阶段性目标实现具有重要的理论与现实意义。

本文可能的贡献在于：首先，从共同富裕的内涵出发，构建省级共同富裕指标体系，为评价和考察政府治理绩效，监督各属地地方政府与中央政府目标是否趋同提供参考依据；其次，实证检验了数字普惠金融与共同富裕的关系以及数字普惠金融对共同富裕普惠性、渐近性、发展性和全面性四个维度的作用效果，以便更好地促进共同富裕目标实现；最后，分析了数字普惠金融影响共同富裕的作用机制，揭示了经济增长在两者关系中存在的中介效应，从而厘清经济发展在实现共同富裕中的重要性。

二、理论分析与研究假设

（一）数字普惠金融的直接影响

厘清共同富裕的内涵是为了认识共同富裕本质。刘培林等（2021）认为共同富裕是在中国特色社会主义制度下，全体人民共享日益美好的生活。陈劲等（2022）认为共同富裕是人的全面发展，更好地实现分配正义与分配公平，更加强调全体人民进入富裕社会。结合马克思主义思想和各位学者对中国现实的探究，大致可以归纳出共同富裕的四大特征：普惠性、渐进性、发展性、全面性。

数字普惠金融对共同富裕的直接影响可从其与“四性”的深度结合中得到答案。从普惠性来看，共同富裕不是一部分人的富裕，而是全体人民群众的富裕。数字普惠金融借助数字技术的发展，改善了我国传统金融体系服务范围小、门槛高的弊端，并以可承担的成本为不同群体提供金融服务，将广大人民群众作为依托和服务的最终对象，促进我国金融体系从“嫌贫爱富”到“普惠性”的转变，为更多群体提供金融服务。从渐进性来看，共同富裕不是平均主义，需要不断追求，与时俱进推进。共同富裕不是平均主义下的“大锅饭”，而是要通过全面推进，无限接近差别有序的全体人民的普遍富裕。数字普惠金融突破了以往空间地区的限制，增强了长尾客户的金融意愿，满足不同群体的金融需求，从而支持不同群体，特别是贫困群体的创业就业，进一步缩小城乡的消费差距和收入差距（张彤进和蔡宽宁，2021；张碧琼和吴琬婷，2021）。从发展性来看，共同富裕不仅是存量的再分配，更是在生产力不断发展基础上的再调整。在做大蛋糕的基础上分好蛋糕，以免让收入差距过大影响经济的可持续，影响社会主义发展生产的初衷。数字普惠金融以便利高效的金融模式改变了传统金融体系，有助于缓解中小规模企业和民营企业长期存在的融资约束与信贷歧视，增加企业创新投入，从而提高区域创新能力，促进经济增长（钱海章等，2020）。并且数字普惠金融依靠大数据、云计算等技术，可以推动产业结构升级，提高经济发展质量（聂秀华等，2021）。从全面性来看，共同富裕不仅是物质富裕，而且是精神文明和人的发展等其他社会关系全方位的共同富有。数字普惠金融通过金融与互联网的相互结合，倡导绿色消费理念，构建绿色环保平台，不仅有利于减少污染排放（许钊等，2021），还能提高科技创新水平，优化资本配置效率，促进生态可持续发展，改善环境质量（姜松和周鑫悦，2021），激励企业的绿色创新（翟华云和刘易斯，2021），有助于促进人与自然和谐共生，实现全社会的绿色高质量发展。

综上所述，数字普惠金融能通过普惠性、渐进性、发展性和全面性四个方面直接影响共同富裕，因此提出以下假设：

H1：数字普惠金融能促进共同富裕。

（二）经济增长的中介作用

金融发展理论认为完善的金融体系能促进储蓄资金向生产投资方面转移，可以提高资金的配置效率，从而推动经济发展。而我国传统金融体系存在效率低、成本高、服务范围小的弊端（钟凯等，2022），不利于经济长期增长。因此，依靠大数据、云计算等互联网技术的数字普惠金融，以可承担的成本为不同群体提供高效的金融服务，成为弥补我国传统金融体系弊端，促进宏观经济增长的重要手段（钱海章等，2020）。数字普惠金融还支持增加企业资金积累，抑制企业金融化（徐伟呈和范爱军，2022），达到促进经济发展的作用。

共同富裕主要包括收入提高和分配公平两方面（邹克和倪青山，2021），而实现共同富裕的首要任务就是通过经济的高速增长和高质量发展来提高大部分群体的收入水平，将“蛋糕”做大做强，从而惠及贫困群体，最终实现共同富裕。数字金融在促进经济增长的同时还提高了经济发展质量，表现出普惠金融的增长效应。根据涓滴效应和扩散效应，经济增长较快的地区能通过消费、就业等方式普及弱势区域，实现整体收入的提高。一方面，数字技术的快速发展为普惠金融的普及创造了条件，极大地提高了金融服务范围，并且数字普惠金融的发展提高了生产效率，从而促进居民收入（黄倩等，2019）；另一方面，数字金融通过提升农民等较低收入群体的收入，增加了中等收入群体的范围，进而有利于提高整体收入水平（邹克和倪青山，2021）。此外，数字普惠金融通过提供更多资金支持、拓宽更多融资方式来缓解中小企业的融资压力，降低融资成本，从而提高企业创新水平（唐松等，2020），表现出数字普惠金融的创新效应，进而促进经济增长。数字普惠金融通过弥补传统金融体系的弊端，更大程度地发挥出金融支持经济的作用，提高居民的收入水平，为做大“蛋糕”贡献金融力量，进而推动共同富裕的实现。基于此，提出以下假设：

H2：数字普惠金融可以通过促进经济增长推动共同富裕。

三、研究设计

（一）模型构建

为验证数字普惠金融对共同富裕的影响，构建固定效应模型（1）。

为验证经济增长的中介作用，在模型（1）的基础上，借鉴温忠麟和叶宝娟（2014）的做法，构建模型（2）—（4）进行中介效应检验。

为验证数字普惠金融发展的政策效应，借鉴钱海章等（2020）的做法，使用双重差分法，构建DID模型（5）进行稳健性检验。

其中，i和t分别表示省份和年份，Gtfy表示共同富裕，Med表示中介变量，Dif表示数字金融，Treat表示地区虚拟变量，Post表示时间虚拟变量，Controls表示控制变量，μ表示省份固定效应，δ表示年份固定效应，ε表示随机扰动项。为了缓解异方差和极端值的影响，对相关变量进行对数化处理。

（二）变量选取

1.被解释变量

共同富裕（Gtfy）。以共同富裕的内涵为基础，参考刘培林等（2021）的做法，从共同富裕的普惠性（Inc）、渐进性（Pro）、发展性（Dev）和全面性（Com）四个维度，运用客观赋权法中的熵值法确定各指标权重，如表1所示。对不同度量单位的指标，在合成指数前运用极值法进行标准化处理。最终得到中国大陆地区除西藏外的30个省（自治区、直辖市）共同富裕指数。

表1 共同富裕指标体系

2.解释变量

数字普惠金融（Dif）。选取北京大学数字金融研究中心编制的数字普惠金融指数，以及覆盖广度（Bre）、使用深度（Dep）和数字化程度（Dig）三个一级指标，该指数能总体反映中国数字普惠金融的发展趋势（郭峰等，2020）。

3.中介变量

经济增长（Econ）。借鉴刘心怡等（2022）的做法，使用地区实际GDP取对数作为地区经济增长的代理变量。

4.控制变量

借鉴黄倩等（2019）、邹克和倪青山（2021）的研究，选取以下控制变量：财政支出（Fe）采用地方财政一般预算支出与地方GDP比率衡量；产业结构（Ind）采用第三产业产值与第二产业产值比率衡量；城镇化率（Urb）采用城镇常住人口与常住人口比率衡量；教育水平（Edu）采用地方在校高中生数衡量；开放程度（Open）采用进出口总额与地方财政一般预算支出比率衡量。

（三）数据来源与描述性统计

考虑到2013年被视为中国数字普惠金融发展的起始年，因此选取2013—2020年中国30个省份的面板数据，共计240个观测值。相关数据来源于历年中国统计年鉴、国家统计局、国泰君安数据库、中经网统计数据库和北京大学数字金融研究中心。对于个别缺失数据，采用插值法进行补齐。

表2是主要变量的描述性统计结果。总体来看，共同富裕指数最大值是最小值的9.5倍，结合标准差值的大小，充分说明我国各地区之间的共同富裕水平存在差异。数字普惠金融的均值为5.498，标准差为0.285，说明我国数字普惠金融发展迅速，但地区之间仍然存在差异。

表2 主要变量的描述性统计

四、实证结果分析

（一）基准回归分析

表3为数字普惠金融与共同富裕以及其四个维度关系的回归结果。在第（1）列中，数字普惠金融的回归系数为0.245，在1%的水平上显著，说明数字普惠金融能促进共同富裕，H1得到验证。在第（2）—（5）列中，将共同富裕指标细化为普惠性、渐进性、发展性和全面性四个维度，以此来进一步考察数字普惠金融与共同富裕的关系。回归结果显示，在第（2）列中，数字普惠金融的回归系数为-0.028，未通过显著性检验，在第（3）—（5）列中，数字普惠金融的回归系数均显著为正，说明数字普惠金融有助于促进渐进性、发展性和全面性，且对于发展性维度的影响最大，但对于普惠性维度的影响不显著。

表3 数字普惠金融影响共同富裕的基准回归结果

（二）作用机制检验

为进一步检验经济增长在数字普惠金融与共同富裕关系中是否存在中介效应，运用模型（1）—（4）进行作用机制检验。表4是经济增长中介机制检验的回归结果。第（2）列数字普惠金融的回归系数为0.590，在1%的水平上显著，说明在控制相关变量后，数字普惠金融可以显著促进经济增长。第（3）列经济增长的回归系数为0.185，在1%的水平上显著，说明经济的高速发展可以将“蛋糕”做大，有助于促进共同富裕的实现。第（4）列同时加入数字普惠金融和经济增长，数字普惠金融和经济增长的回归系数分别为0.146和0.169，均在1%的水平上显著。加入中介变量后，数字普惠金融的回归系数从第（1）列的0.245下降为第（4）列的0.146，经济增长的回归系数从第（3）列的0.185下降为第（4）列的0.169，说明经济增长在数字普惠金融与共同富裕关系中发挥中介效应。即数字普惠金融通过促进经济增长推动了共同富裕，并且经济增长带来的中介效应占总效应的比例大约为40.66%，故H2得到验证。

表4 经济增长中介机制检验的回归结果

（三）稳健性检验

1.工具变量法

考虑到移动电话普及率与数字金融的发展密切相关，且相比于数字技术的巨大发展，移动电话普及率对共同富裕及其他控制变量的影响可以忽略不计。因此，借鉴王永仓和温涛（2020）的做法，采用移动电话普及率作为数字普惠金融的工具变量，进行内生性问题处理。

2.双重差分法

参考钱海章等（2020）的做法，2016年颁布的《G20数字普惠金融高级原则》为检验数字普惠金融发展的政策效应提供了较好的“政策冲击点”，2016年数字普惠金融概念正式提出之前为政策实施前，Post取值为0；2016年之后为政策实施后，Post取值为1。我国中西部地区金融发展水平低，普惠金融政策倾斜性在中西部更为明显，因此，将中西部地区作为实验组，Treat取值为1；东部地区作为控制组，Treat取值为0。

3.改变样本范围

我国不同地区数字普惠金融和共同富裕的发展程度、政策支持力度等都存在明显的区域差异，差异过大导致的极端值会对回归结果产生影响，故剔除北京、上海、天津和重庆4个直辖市数据重新检验。

4.缩尾处理

为剔除极端值的影响，对核心变量和控制变量进行上下1%的缩尾处理后重新回归。

表5是稳健性检验的回归结果。第（2）列双重差分法中的政策和时间的交乘项显著为正，说明有关数字普惠金融国家战略的推进确实促进了中西部地区的共同富裕。第（1）（3）（4）列中数字普惠金融的显著性水平和参数估计值与前文回归结果基本一致，说明数字普惠金融能促进共同富裕的结论是稳健的。

表5 稳健性检验的回归结果

五、进一步分析

（一）数字普惠金融结构效应分析

数字普惠金融是一个综合性概念，其不仅包括金融服务效率的提升和门槛的降低，还包括金融服务范围和深度的进一步扩大。因此，对数字普惠金融的三个维度重新进行检验，考察数字普惠金融子维度对共同富裕是否具有异质性效果，从而更加全面地反映数字普惠金融对共同富裕的影响。结果如表6所示。在第（1）列和第（2）列中，数字普惠金融覆盖广度和使用深度的回归系数均显著为正，说明覆盖广度和使用深度均能促进共同富裕，但覆盖广度对共同富裕的促进作用更为明显。而在第（3）列中，数字化程度回归系数为0.001，未通过显著性检验，说明数字普惠金融的数字化程度对共同富裕的促进作用不显著。可能的原因是：随着科技的发展、国家的提倡和政策的扶持，越来越多的居民了解和使用金融服务，进一步提高了资源配置效率，满足不同群体的金融需求，使得金融“普惠性”得到体现，从而数字普惠金融的覆盖广度和使用深度能促进共同富裕；而数字化程度强调了金融服务的便利性和实惠性，虽然数字普惠金融已得到广泛普及，但是相关数字金融的成本依旧很高，且缺乏相应的金融法规保护，居民对其信任度不高，并没有真正体现数字普惠金融的便利性和实惠性，这可能会制约居民的消费支出，从而会影响释放数字普惠金融红利，导致数字化程度还起不到促进共同富裕的作用。

表6 数字普惠金融子维度回归结果

（二）区域异质性分析

我国不同地区数字普惠金融和共同富裕的发展程度、政策支持力度等都存在明显的区域差异。因此，为进一步探讨数字普惠金融对共同富裕的促进效应是否存在区域异质性，将样本分为东部、中西部和东北部三个地区重新检验。结果如表7所示。第（1）列数字普惠金融的回归系数为0.174，未通过显著性检验，说明数字普惠金融对共同富裕的促进效应在东部地区不显著。第（2）列和第（3）列数字普惠金融的回归系数分别为0.298和0.328，均通过了显著性检验，说明数字普惠金融对共同富裕的促进效应在中西部和东北部地区显著，这与前文双重差分法的实证结果相互印证。其中数字普惠金融的回归系数在东北部地区大于中西部地区，说明在东北部地区数字普惠金融对共同富裕的影响更为明显。可能原因是：在经济发展较好的东部地区，信息化程度和透明度较高，市场机制健全，金融基础建设体系完善，对经济的驱动力已从要素驱动变成创新驱动。因此，经济发达地区本身就可以很好地利用数字技术，实现金融资源的合理分配，更为关键的是东部地区共同富裕程度相比于中西部和东北部地区更高，对数字普惠金融的依赖程度可能会降低，从而导致数字普惠金融对共同富裕的促进作用减弱。在经济欠发达的中西部和东北部地区，信息不流畅，融资难度更大，居民和企业对政府的依赖性较强。而近年来，国家对这些地区倾注了更多政策支持，给予了更多数字政策优惠。因此，在自身资源无法满足内部发展时，落后地区会利用国家扶持和政策红利，加速发展数字经济，充分发挥数字普惠金融的促进效应，致使数字普惠金融对共同富裕的促进作用可能会增强。

表7 区域异质性回归结果

六、结论与对策建议

本文运用固定效应模型和中介效应模型，实证检验了数字普惠金融对共同富裕的影响及其作用机制。研究结论如下：第一，数字普惠金融能促进共同富裕，且这一结论具有稳健性；第二，经济增长在数字普惠金融与共同富裕之间存在中介传导效应，即数字普惠金融通过促进经济增长推动了共同富裕；第三，数字普惠金融子维度对共同富裕有异质性影响，使用深度和覆盖广度均能促进共同富裕，而数字化程度对共同富裕的促进效应不明显；第四，数字普惠金融对共同富裕的促进效应在中西部和东北部地区较为显著，而在东部省份不明显。

基于研究结论，本文提出以下对策建议：

第一，大力发展数字普惠金融，深化金融“普惠性”建设。一方面，政府应加快大数据、云计算等数字平台的构建，推进金融基础设施建设，重视和引进相关人才，进一步深化金融服务改革，从而释放更多的金融红利；另一方面，在数字经济快速发展的背景下，政府应积极引导传统金融体系进行数字化转型，进一步普及金融服务范围，降低金融服务门槛，满足更多群体的金融需求，真正体现金融的“普惠性”。

第二，重视经济增长的中介作用，以经济发展推动共同富裕。在我国内循环消费升级和经济换挡降速的背景下，积极利用数字普惠金融赋能经济增长，努力使经济增长保持在一定水平。共同富裕不是“平均主义”，更不是“劫贫济富”，要通过经济增长带动部分群体的收入提高，进而惠及弱小，逐步实现共同富裕。

第三，制定数字普惠金融发展策略时要因地制策、因地施策。首先，政府应通过数字政策和税收政策倾斜，引导金融机构向低收入地区和群体融通资金，支持落后地区和低收入群体的创业就业。其次，通过完善欠发达地区数字基础设施建设的可及性，为经济落后地区注入发展动力，实现跨越式发展。最后，政府应在落后地区积极普及数字普惠金融，提高贫困群体的金融常识和素养，缩小发达地区与欠发达地区的数字鸿沟，促进我国共同富裕目标的实现。