区域地形、方言多样性与数字普惠金融——基于251 个地级及以上城市面板数据

曾中正

（贵州大学 经济学院，贵州 贵阳 550025）

一、引言

依托互联网技术向社会公众提供的低成本金融服务是对数字普惠金融形成的基本认识。数字普惠金融借助互联网技术降低了环境等因素对其的影响，实现了低成本、低门槛，增强了公众金融服务的获得性与平等性。我国普惠金融开始于小额公益性贷款，金融业数字化及数字技术加快了金融的普惠。2021 年《政府工作报告》明确指出要为小微企业提供融资便利，数字普惠金融为金融供给侧结构性改革提供了技术保障与创新机遇。而数字普惠金融的发展需要良好的金融生态环境支撑，如网络覆盖率、软硬件建设水平等。区域地形及方言多样性作为金融生态环境的重要组成，存在区域显著差异，目前数字普惠金融各地区发展也存在不均衡，那么区域地形、方言多样性是否会对数字普惠金融发展产生影响？区域地形又如何影响数字普惠金融发展？探讨影响数字普惠金融发展的区域地形、语言等金融生态环境因素，可以为完善金融基础设施，提高普惠金融的数字化建设与服务能力提供参考。

为验证区域地形、方言多样性对数字普惠金融发展产生的影响以及区域地形影响数字普惠金融发展的传导机制，本文以我国地级及以上城市为样本，构建模型对区域地形、方言多样性与数字普惠金融之间的关系进行实证分析。本文可能的贡献有：一是构建了区域地形、方言多样性影响数字普惠金融发展的作用机制；二是考察区域地形、方言多样性影响数字普惠金融发展水平的区域差异特征；三是为提升数字普惠金融的普惠性提出有益策略。

二、文献综述

数字普惠金融是普惠金融的新发展模式，北京大学数字金融研究中心于2016 年建立了系统全面的数字普惠金融指标体系[1]，在此基础上，诸多学者对数字普惠金融所起作用展开了研究。在城市发展方面，张传勇和蔡琪梦（2021）[2]、徐章星（2021）[3]研究发现数字普惠金融可以促进零工经济发展，推动城市创新以及多样化发展；在生活消费方面，易行健和周利（2018）[4]发现数字普惠金融能提高支付便利程度、缓解流动性约束，进而提高居民消费水平；在居民收入方面，李连梦和吴青（2021）[5]研究表明数字普惠金融能促进低收入群体增加收入，但会拉开中高收入群体与低收入群体收入差距；在产业发展方面，杜金岷等（2020）[6]发现数字普惠金融可以提高产业结构优化程度；在金融风险方面，吴非等（2020）[7]实证发现数字普惠金融能维持金融市场稳定，预防股价崩盘风险。

数字普惠金融对社会的影响深远，为充分发挥数字普惠金融的作用，部分学者展开了数字普惠金融影响因素的研究，吴金旺等（2018）[8]实证表明经济发展、网络消费等因素会对数字普惠金融发展产生正向影响；葛和平和朱卉雯（2018）[9]分析发现城乡收入差距会抑制数字普惠金融发展，人口集聚、金融意识、互联网使用情况则会促进数字普惠金融发展；蒋庆正等（2019）[10]、郭妍等（2020）[11]实证结果显示硬件设备、线上消费、收入、城镇化程度、教育、网络覆盖会促进农村数字普惠金融发展，存贷比、少数民族比重会抑制农村普惠金融发展。

区域地形、方言多样性作为金融生态环境的重要组成，理论上对数字普惠金融应具有影响，分析上述文献可以发现，目前鲜有学者将区域地形、方言多样性与数字普惠金融相联系，考察区域地形、方言多样性与数字普惠金融发展的关系，为探明其关系，本文基于我国2011—2019 年251 个地级及以上城市面板数据，运用System-GMM 模型对其影响机制进行实证检验。

三、理论假设

（一）区域地形对数字普惠金融的总体影响

数字普惠金融脱离了物理网点的限制，理论上不会受区域地形的影响，但是数字普惠金融发展需依托网络覆盖、硬件设备等条件，区域地形起伏会很大程度上影响当地网络覆盖及信号强弱，同时也会影响硬件设施的建设成本。一地区地形若较为复杂网络覆盖范围会缩小，其网络信号也越差，硬件设施建设成本也会高于地形平坦地区，该地区居民获取数字金融服务存在困难，数字普惠金融的发展会受到制约，借此提出假设1。

假设1：区域地形起伏会对数字普惠金融发展产生抑制作用。

（二）区域地形影响数字普惠金融的中介效应分析

1.基于人口集聚的中介效应分析。数字普惠金融是利用数字技术向有金融服务需求的社会公众提供的低成本金融服务，因此，人口集聚情况是一地区数字普惠金融需求的重要影响因素，较大的地形起伏度会抑制人口集聚[12]，导致该地区对数字普惠金融的需求增长缓慢，同时较少的人口集聚，一定程度减少了其中金融人才的占比，造成发展数字普惠金融所需的数字化金融高端人才短缺，抑制数字普惠金融发展，借此提出假设2。

假设2：区域地形起伏会通过影响人口集聚进而作用于数字普惠金融发展过程。

2.基于交通建设的中介效应分析。由于数字鸿沟的存在，许多数字普惠金融服务需求者未被数字化的方式所覆盖，数字普惠金融发展需要对老年人等特殊人群展开培训，以体现其普惠性，提高数字普惠金融的覆盖率。线下提供金融服务的方式能增加双方的信任感，居民能更高效的获取金融服务，因此数字普惠金融需线上线下协同发展，交通网络建设能有效缩短此过程时间，能加速数字普惠金融服务的获取，而区域地形起伏大对交通网络建设带来困难，提高交通网络建设成本，抑制数字普惠金融发展，借此提出假设3。

假设3：区域地形起伏通过交通网络建设对数字普惠金融发展产生作用。

（三）方言多样性对数字普惠金融的总体影响

数字普惠金融是在双方相互信任的基础上进行的，区域方言多样会造成不同的地域文化，语言与文化的差异会形成一定程度上的沟通障碍，降低人与人相互之间的信任程度[13]，影响居民对线上金融服务的理解力与信任度，拉长居民获取数字普惠金融服务的时间线，增加数字普惠金融的交易成本以及时间成本，抑制数字普惠金融的发展，借此提出假设4。

假设4：区域方言多样性会抑制数字普惠金融的发展。

四、数据描述与模型设定

（一）数据来源

经缺失值与异常值处理后样本覆盖中国251 地级市，对此本文以2011—2019 年全国251 个地级及以上城市为研究对象。数据来源于《北京大学数字普惠金融指数》《中国城市统计年鉴》以及各城市年度统计公报。各主要变量描述性统计如下：

（二）变量选取

1.被解释变量

数字普惠金融：采用北京大学数字金融研究中心公布的数字普惠金融指数的对数值来描述地区数字普惠金融发展情况[14]。

表1 描述性统计

2.核心解释变量

区域地形：使用地形起伏度作为区域地形的测度指标，参考封志明等（2007）[15]的研究结果。

方言多样性：采用徐现祥等（2015）[16]根据《汉语方言多样性大词典》构建的方言多样性指数作为方言多样性的测度指标。

3.控制变量

经济发展：随着地区经济增长，居民对金融服务需求会随之增加，采用人均地区生产总值作为经济发展水平的衡量指标。

传统金融发展：数字普惠金融发展需依托传统金融支持，采用金融机构存贷款总额与地区生产总值之比表示传统金融发展水平。

基础设施：数字普惠金融基础设施建设越完善，对居民提供的金融服务越优质，采用全社会固定资产投资总额与地区生产总值之比作为基础设施建设水平的衡量指标。

政府干预：地方政府为求经济短时间高速增长会优先发展大中型国企，容易造成小微企业融资难，影响小微企业的金融普惠程度，采用政府财政支出与地区生产总值之比表示政府干预水平。

互联网使用情况：数字普惠金融需依托互联网技术向社会公众提供的低成本金融服务，采取互联网宽带接入用户数与总人口之比作的对数值作为互联网使用情况的代理指标。

收入水平：数字普惠金融旨在向低收入地区提供廉价金融服务，采取城乡居民储蓄年末余额与总人口之比来代表收入水平。

产业结构优化：第三产业比重的增加表明产业服务化水平的提高，小微企业作为服务业的主体，具有高融资门槛和高融资需求特点，小微企业的发展能促使金融机构的发展，进而推动数字普惠金融的发展，采取第三产业占地区生产总值比重衡量产业结构优化程度。

4.中介变量

交通水平：公路运输是我国最主要运输方式，公路货运量能反映交通运输产出水平以及交通效率，发达的交通网络体系能有效降低获取金融服务的时间成本，采取地区公路货运量的对数值作为交通水平的衡量指标。

人口集聚：一地区人口密度越大其金融排斥越低[17]，居民享受到金融服务的可能性会得到提高，金融产品的通达性得以增强，会促使金融服务需求的增加，采取总人口与地区行政面积的比值作为人口集聚的衡量指标。

（三）模型构建

根据以上分析，设定基准回归函数如下：

其中i 表示地区，t 表示年份，DIFit表示数字普惠金融指数，Divwit表示方言多样性指数，RDLSit表示地形起伏度，Xit表示控制变量，包括经济发展、传统金融发展、基础设施、政府干预、互联网使用情况、收入水平、产业结构优化程度，εit为随机干扰项。

传统金融发展程度越高，地区产业结构优化水平会随之提高，这又会进一步推进传统金融发展，进而对数字普惠金融产生影响。政府财政支出中生产性政府投资是全社会固定资产投资的重要组成部分[18]，这表示政府干预与基础设施建设不仅仅各自会对数字普惠金融产生影响，还会通过两者相互作用影响数字普惠金融。为此引入协同效应模型，构建计量模型如下：

其中Qit表示交乘项，包括传统金融发展与产业结构优化程度的交乘项、基础设施与政府干预的交乘项。

实际生产生活中可以发现，区域地形会影响人口集聚、交通建设，为明确区域地形对数字普惠金融发展的作用机制，本文借鉴温忠麟等（2004）[19]中介效应模型，构建中介效应函数如下：

其中，Cit表示控制变量，Mit表示中介变量，包括交通水平、人口集聚。

五、回归分析

由于数字普惠金融受经济、交通等因素影响，本文采用System-GMM 模型进行分析，用以消除模型内生性偏差，同时为探究区域地形、方言多样性在不同阶段对数字普惠金融的影响，区域地形对数字普惠金融的影响机制，利用面板分位数、中介效应模型进行深入分析。

（一）基本回归分析

在使用System-GMM 模型进行分析时需通过干扰项差分自相关以及过度识别，自相关检验要求一阶相关，二阶不相关，过度识别要求通过Hansen 检验。表2 结果表明模型已通过自相关检验、过度识别，可使用System-GMM 模型进行分析，其中表内交乘项均已作去中心化处理，以减少变量之间所存在的共线性。

表2 结果显示区域地形、方言多样性的估计系数均在置信度1%显著为负，其中列（1）回归结果表明，方言多样性、区域地形对数字普惠金融会产生抑制作用，因为方言多样性容易形成不同的地域文化，导致社会成员之间信任度下降，增加获取金融服务的时间成本以及交易成本，进而抑制数字普惠金融发展，而区域地形起伏较大则会造成山地阻隔等问题，致使较多社会经济活动难以展开，一定程度上阻碍了与外界在人员、物质、信息上的交流[20]，致使居民较难获取金融服务，同时，数字普惠金融需依靠区域网络覆盖、硬件设备的发展水平，区域网络覆盖、信号强弱及硬件设备的建设成本容易受地形的影响，因此，区域地形会对数字普惠金融的发展产生抑制作用，假设1、4 成立。

参考逯进和刘俊琦（2021）[21]协同效应分析方法，分析可知列（2）结果显示传统金融发展与产业结构优化程度交乘项系数显著为正，表明随着产业优化水平的提高，传统金融发展水平对数字普惠金融的抑制作用会增强，可能的原因是较多区域产业结构提升过度依赖传统银行信贷支持，一定程度上阻碍了数字普惠金融服务在这一领域的深入。列（3）结果显示政府干预与基础设施建设交乘项系数显著为负，这表明随着基础设施建设规模的扩大，财政支出对数字普惠金融的促进作用会减弱，说明数字普惠金融在与其相关性强的网络覆盖等基础设施相对完善后，对其他基础设施的依赖性小。

方言多样性指数是指区域内不同个体使用不同方言的概率，能直观反映方言多样化程度，但对数据要求较高，需知晓各汉语次方言精准的使用人数，容易产生度量误差，而汉语次方言数量对数据要求相对较低。因此，为验证上述模型结果稳定性，使用汉语次方言数量替代方言多样性指数来描述地区方言多样性水平，结果如表2 列（4）所示，稳健性检验结果与基本回归相符，表明基本回归模型结果稳健。

表2 基本回归

（二）面板分位数回归

System-GMM 模型分析结果主要体现条件分布集中趋势，无法体现对整个条件分布的影响，容易造成部分信息缺失，面板分位数回归则是聚焦于微小差别，探究被解释变量各分位点上变量之间的关系，为探究区域地形、方言多样性对不同数字普惠金融发展阶段的城市影响是否存在差异，使用面板分位数回归对方程再次进行回归，结果如表3 所示。

表3 面板分位数回归

表3 回归结果显示，方言多样性对数字普惠金融发展各阶段城市的作用效果存在差异。在数字普惠金融发展早期，方言多样性水平高的城市，数字普惠金融发展程度明显低于其他城市，而随着数字普惠金融发展，方言多样性会促进数字普惠金融发展，而区域地形在数字普惠金融发展各阶段都起着抑制作用。方言多样性在各阶段对数字普惠金融的影响不同，原因在于在数字普惠金融发展早期，方言多样容易导致社会成员之间信任度下降对数字普惠金融产生抑制作用，而随着数字普惠金融的发展，居民收入不断增加[22]，普通话普及随之提升[23]，在普通话推广以及各群体之间文化融合的背景下，方言的适度使用会形成文化认同以及身份认同，进而促进数字普惠金融的发展[24-26]。

（三）中介效应

数字普惠金融已经脱离了物理网点等因素的限制，但可以发现区域地形平坦地区数字普惠金融发展较好，分析原因可能是在地势越平坦，山地越少的地理环境下进行交通网络建设成本越低，此地理环境下人口相对稠密，对运输的需求较大，进行交通网络建设效益也相对较高，发达的交通网络能优化金融服务过程，减少金融服务获取的时间成本，增加人们对金融服务的需求，进而推动数字普惠金融的发展。另外区域地形会影响人口空间分布，而人口集聚会增加人们相互接触、交流的机会，增进了解与信息交流，对数字化金融产品的推广有利，一定程度上增加对数字普惠金融的需求。基于上述逻辑可知，人口、交通在区域地形影响数字普惠金融的传递机制中可能充当重要角色，基于此利用多重中介效应模型对此进行探讨，回归结果如表4 列（1）～列（4）所示。

表4 多重中介效应模型

表4 结果显示列（2）、列（3）中区域地形的估计系数分别在置信度10%、1%显著为负，这表明区域地形会对交通网络建设、人口聚集产生抑制作用，交通水平、人口集聚的估计结果满足多重中介效应模型的检验条件，区域地形抑制交通网络建设进而抑制数字普惠金融发展的负向中介效应为0.001 371 6（|-0.108*0.0127|），同时区域地形抑制人口集聚进而抑制普惠金融发展的负向中介效应为0.002 622 8（|-0.0158*0.166|），说明上述假设得以验证，将中介效应相加可以知道总体的多重中介效应为-0.003 994 4（-0.0013716-0.0026228），区域地形影响数字普惠金融的整体效应为-0.009 30，可知通过交通、人口中介传导效应占比为42.9%。结果表明区域地形对人口、交通的作用是其对数字普惠金融产生作用的重要传递机制，表4 结果显示列（4）中区域地形的估计系数在置信度10%显著为负，这表明交通水平、人口集聚在地形对数字普惠金融的影响中起着部分中介作用，该影响过程仍存在其他中介变量，假设2、3 成立。通过加入表2 所验证的遗漏变量方言多样性进行稳健性检验，结果表明模型结果稳健，如表4 列（5）～列（8）所示。

六、结论与政策建议

（一）主要结论

本文基于2011—2019 年251 个地级及以上城市面板数据，采用System-GMM 和面板分位数回归模型实证检验了区域地形、方言多样性对数字普惠金融的影响，同时揭示了区域地形作用数字普惠金融的传导机制。研究结论表明：1.区域地形、方言多样性对数字普惠金融有显著负向影响；2.在数字普惠金融发展各阶段，方言多样性存在影响差异，发展初期方言多样性起着抑制作用，而随着发展水平提升方言多样性会促进数字普惠金融发展；3.数字普惠金融虽然脱离了物理网点的限制，但区域地形还会通过对人口集聚、交通网络建设的作用影响数字普惠金融发展。

（二）政策建议

1.在边远山区营造良好金融生态环境。边远山区人群容易受地形等因素影响无法使用或不能有效使用互联网等技术，无法被数字普惠金融服务范围所覆盖。为进一步提高数字普惠金融普惠性，应加大边远山区基础设施建设力度，积极为边远山区基础设施建设提供贷款支持，重点着力于交通、网络基站基础设施建设，降低边远山区基础设施建设成本，提高网络及网点设施的运行效果，营造利于数字普惠金融发展的金融生态环境，同时降低边远山区小微金融机构准入门槛，减小金融机构金融服务提供成本，优化金融服务供给结构，提高数字普惠金融在边远山区的推广与普及。

2.推广普通话过程中保护方言。方言已成为地域文化的“身份证”，同时也是传统乡土文化传承的重要载体，在日常生活中使用方言更能凝聚文化、身份认同。因此，在民族地区、边远山区等地区不仅需积极推广普通话，在普通话推广过程中还需重视对方言的保护，加大方言保护资金投入力度，积极建立方言文化博物馆、资源库等方言保护基础设施，多渠道、多方式开展方言文化宣传与展示，通过方言凝聚文化、身份认同，在民族地区、边远山区等地区为数字普惠金融发展搭建良好的金融生态环境，借此推进数字普惠金融发展。