数字普惠金融发展对社会养老服务机构供给的影响——基于省级面板数据的实证分析

熊 劼 黄 欣

一、引言

当前，人口老龄化日益成为全球各国的普遍现象，而中国面临的人口老龄化压力格外巨大，呈现出规模大、程度深、速度快的特征。从2001年进入老龄化社会，到2021年步入深度老龄化阶段，仅仅过去了21年的时间。长期来看，中国社会将面临经济增长和养老负担双重压力。在此背景下，党的二十大报告确定了实施积极应对人口老龄化战略，“十四五”规划和2035年远景目标纲要提出，无论是养老事业发展，还是百姓享受养老服务，都需要金融提供更强有力的支持[1]。随着金融科技的不断发展，我们实现了从“科技赋能”到“科技引领”，加速了全球经济数字化转型，数字普惠金融以大数据、云计算、区块链和人工智能等网络技术赋能金融服务供给，为有金融需求的社会各阶层提供更高效、更便捷、更惠民的金融服务，在补位服务“长尾用户”、减缓金融排斥，促进金融服务供给的优化迭代方面有着传统金融难以比较的独特优势。

尽管如此，在现实中提到数字普惠金融，多数人的第一反应还是为小微企业提供的贷款支持，鲜少有人顾及数字普惠金融对养老产业的影响。当前的问题是，现有的养老服务机构大多数面临着融资难的问题，因为缺少资金的投入，导致养老服务机构提供的服务不能满足当前老年群体的需求，特别是优质普惠性的养老服务供给不足。而数字普惠金融作为一种新兴的金融服务模式，能为养老服务带来更多便利与可及性。因此，社会应积极推进数字普惠金融发展，以促进更加健康、可持续的养老服务体系的建设。研究数字普惠金融对社会养老服务影响对于推动养老服务的现代化、普及化和个性化发展，适应老龄化社会的需要，提升养老服务的质量和可及性，为老年人创造更好的生活条件和福祉具有重大意义。同时，这一研究也有助于推动金融普惠事业的发展，促进社会的稳定和可持续发展。为此，本文着力于通过实证分析探究数字普惠金融的发展对社会养老服务机构供给产生的影响，这样不仅可以拓展数字普惠金融的服务效能、丰富数字普惠金融的内涵，还能推动我国养老金融事业的发展，为解决目前人口老龄化问题提供一定的参考意见。

二、文献综述

当前学术界研究数字普惠金融对养老服务影响的文献比较少见，主要集中在数字普惠金融发展的经济效应方面，如改善收入、促进消费、增进就业等。

(一)数字普惠金融发展的经济效应

20世纪70年代是数字普惠金融的萌芽时期，当时的数字普惠金融主要是以小额贷款的“微型金融”形态出现，直到2005年联合国才正式提出了“普惠金融”的概念，此时的概念不仅涵盖了“微型金融”，还被赋予了更广泛的概念，即以可负担的成本，有效、全方位地为所有社会成员提供金融服务。而数字普惠金融概念的提出则与大数据、云计算等互联网技术直接相关，泛指运用数字技术为无法获得金融服务和缺乏金融服务的群体提供一系列正规金融服务。数字技术的不断革新推动着数字普惠金融的不断发展，为此，很多学者对其作用展开了诸多的研究。早期学者Beck等(2009)[2]认为普惠金融不仅可以合理的推动经济增长，还能提高金融系统的稳定性。Kpodar和Andrianaivo(2011)[3]、Sharma(2016)[4]和Kim(2018)[5]分别通过对非洲国家、印度以及伊斯兰合作组织国家的实证分析证明，数字普惠金融可以起到促进经济增长和金融稳定的双重作用。Park等(2016)[6]认为，数字普惠金融的发展能够使贫困家庭更容易获得金融服务，从而提高其风险承受能力。黄倩等(2019)[7]基于2011—2015年的省级面板数据，证明数字普惠金融还可以发挥扶贫与可持续发展的功能。张勋等(2021)[8]发现，数字普惠金融一方面可以增加家庭收入、改善支出条件，另一方面有助于消除数字鸿沟带来的不平等问题。方先明等(2022)[9]利用2013—2020年我国省级面板数据进行实证检验发现，数字普惠金融通过促进居民消费来支持经济增长，并且数字化程度越高的地区，数字普惠金融的覆盖度和使用度就越高，经济增长就越显著。钱鹏岁等(2019)[10]认为数字普惠金融可以提高低收入人群的收入并刺激家庭经济的增长。徐铭延等(2019)[11]和易行健等(2018)[12]研究后认为数字普惠金融促进了居民家庭的支出，在一定程度上增加了对风险金融资产的需求。崔洛源等(2019)[13]在研究后也得出了相同的结论，认为数字普惠金融能够为更多的农村居民和家庭提供更多的金融工具、金融产品和金融服务。

(二)我国社会养老服务供给存在的问题

若要应对我国人口老龄化现状、提高老年人生活质量、减轻家庭和社会养老负担，就必须积极发展养老服务产业，养老服务机构的供给在很大程度上决定了一个地区养老服务的发展程度，但不可否认的是迄今为止我国养老服务机构仍然存在供给缺口。边妗伟(2022)[14]通过实证分析得出技术进步是影响社会养老服务机构供给效率的主要因素，她建议要加强养老机构服务群体的培训，包括专业技术人员和管理人员，要合理配置人员结构，提高养老服务机构工作人员的专业技术水平和服务质量。事实上，要实现技术的进步，资金是必不可少的条件。穆光宗(2012)[15]指出目前我国社会养老服务机构存在的问题：第一，养老服务机构青黄不接且资源使用率不高；第二，机构的低收益甚至是负资产状况导致其自力更生能力不强；第三，养、护、医、送四大功能分离；第四，社会养老服务机构在大部分家庭和情感中难以被肯定；第五，专业护工和管理人才缺失；第六，乡镇农村的养老服务机构发展缺乏规范性。通过上述学者的研究，我们不难发现，养老服务机构发展离不开金融体系的支撑。

(三)数字普惠金融在社会养老体系建设中的作用

蒋艳芳(2020)[16]研究发现，金融与养老体系的有效融合可以有效拓宽养老融资渠道，增加资本积累。目前，我国养老服务机构特别是民营养老服务机构面临着非常显著的“融资难”困境(刘春楠等，2022)[17]。李小兰等(2017)[18]发现我国民营养老服务机构普遍存在内源性融资的支持能力有限、过于依赖财政性和政策性融资、市场性融资不足且渠道狭窄这三个问题，而普惠金融尤其是数字普惠金融的便捷性和可得性以及数字普惠金融对于融资的促进作用恰好能够补充缓解养老服务机构融资难的问题，从而支持促进养老服务机构的供给。除了融资难以外，我国还面临着养老金体系结构失衡问题突出，通过发展普惠金融有利于调整、优化养老金体系，是进一步健全养老金体系的需要(赵周华，2020)[19]。此外，还应高度重视金融科技在完善社会养老服务体系方面所能发挥的独特作用(党雪，2021)[20]。

(四)文献评述

通过对国内外学者的研究情况进行综合性分析，我们可以发现，人口老龄化不仅是社会发展的重要趋势，还是我国未来长期的一项基本国情。因此，建立一个全面的社会养老体系，不仅仅是首要应对措施，还是未来我们长期坚持的核心战略，但事实上大部分的社会养老服务机构存在着“融资难”的问题。尽管近年来进入养老服务领域的社会资本日益增多，但该领域投资大、见效慢、利润薄，在建设和运营初期面临着巨大的资金压力，融资需求十分迫切。而普惠金融尤其是数字普惠金融的便捷性和可得性以及数字普惠金融对于融资的促进作用恰好能够补充缓解养老服务机构“融资难”的问题，从而支持促进养老服务机构的供给。因此，我们以数字普惠金融对社会养老服务机构供给的影响展开研究是基于迫切的现实难题，具有现实的社会意义。

三、社会养老服务供给影响因素分析

(一)社会养老服务机构融资难

首先，养老服务机构的特殊性导致对社会资本的吸引力有限，吸引社会资本投资的关键要素是高利润、高回报，但养老机构前期资金需求庞大，运作周期较长，盈利能力不确定性较大，而社会资本往往要求在短时间内看到利润与成效，这对于养老企业来说比较困难，因而无法调动社会资本的参与积极性。其次，我国养老产业的公益属性特征过于显著，政府部门对其费用标准、服务质量等都有着严格的预期把控，导致养老产业的预期收益率受到影响，使得投资者在机会成本较高的情况下不会进入。更为要紧的是，社会养老服务机构过度依赖政策性融资，由银行主导的融资模式是绝大部分养老机构融资的主要渠道之一，但养老机构上市融资仍然难上加难。这是因为：第一，我国与养老产业相关的金融服务和产品供给不足，金融创新还有待加强；第二，银行给予“多渠道贷款”的便捷通道本意是为了帮助养老机构融资更顺利，但是这却引发了养老产业融资过度依赖银行贷款的现象；第三，养老产业的信用评级制度不够完善，因此金融机构无法对其做全面的风险评估。通过以上表述分析我们不难看出，目前的社会养老服务机构处于一个“融资难”的困境。

(二)经济发展水平

社会养老服务机构的供给与社会宏观经济状况密不可分。良好的经济环境孕育了不断增长的市场需求，收入水平的提升意味着购买力的持续增加，经济收入是决定养老机构消费需求的重要因素。当国民经济处于上行阶段时，由于人们收入以及预期的改善，对包括养老服务在内的消费需求就会增加；当国民经济衰退时，社会的购买力下降，人们的收入减少，养老服务机构的需求就会减少。

图1展示了我国近十年来的国民经济发展水平，可以看出，近十年来，我国国民经济状况总体保持着稳步增长的趋势，国民经济状况良好，社会购买力向好发展，因而社会养老服务机构的需求应是处于增长的状态。

图1 2011—2022我国GDP和人均GDP情况

数据来源：国家统计局。

(三)政府干预

由于社会养老服务自身带有强烈的公共产品色彩，仅凭借市场力量无法提供令市场出清的供给，因此，需要政府出台相关的产业政策加以扶持。养老产业的政府干预有助于实现市场上商品供求的平衡，弥补市场缺陷，有效配置资源。当政府在社会养老服务工作中发挥主导作用，出台产业相关扶持优惠政策，鼓励社会投资者发展养老服务业时，就会吸引一大批投资者进入养老服务市场，促使社会力量一步步成为养老服务业的主体，以此推动养老服务业的可持续发展。

图2展示了我国养老政策主体数量年度分布。可以看出，在2014年以前，养老政策发布仅有少数，但是在2014年以后，随着我国老龄化程度的不断加深，政府对养老问题的重视程度增加，养老相关政策也越来越多，政府干预程度也在不断加深。

图2 我国养老政策主体数量年度分布图资料来源：网络数据整理所得。

(四)第三产业发展水平

随着老龄化范畴以内的人口递增，老龄人口特有的照顾压力也在不断累加。养老服务涉及的行业，被划归成第三产业。养老产业的发展依托市场制度的发展，当第三产业发展水平高时，这意味着市场活力充足，市场制度管理完善，这会为养老服务产业提供广阔的发展空间。图3展示了我国近十年来的第三产业发展水平。

图3 我国近十年第三产业发展水平

由图3可知，近十年来我国第三产业发展不断攀升，第三产业占GDP的比重不断加大，这意味着养老产业市场活跃度在增强，同时也为养老机构发展营造了良好的市场环境。

(五)老年人口

如图4所示，我国65岁以上人口占总人口的比重现已超过14%，步入深度老龄化阶段，呈现出规模大、程度深、速度快的特征。养老服务机构依托老年人口而产生，在人口老龄化背景下，传统的“421”家庭养老模式越来越难以承担起整个家庭的养老责任，在家庭无法负担的情况下，社会养老服务机构的需求就会逐渐增多，这就促使社会养老服务机构的供给数量不断增加。

图4 我国近十年人口老龄化情况数据来源：国家统计局。

四、研究设计

(一)变量选取

1.被解释变量

社会服务养老机构(Y)：将我国31个省份2014—2021年的养老服务机构数作为被解释变量，该数据数值越大，表明该省份养老服务机构数量越多。

2.解释变量

数字普惠金融(X1)：使用北京大学数字金融研究中心和蚂蚁科技集团研究院组成的联合课题组负责编制的《北京大学数字普惠金融指数(2011—2021年)》，选取其中的省级数字普惠金融指数的对数值作为解释变量。

3.控制变量

(1)经济发展水平(X2)：从养老服务的需求端来看，收入主要受经济发展水平影响，以各省人均GDP的对数值衡量。

(2)政府政策干预(X3)：由于养老服务具有很强的公共产品属性，因此，政府的相关政策调整能显著影响养老服务的供给。用各省公共财政支出占地区GDP的比重来表示政府政策干预，比重越大说明政府在公共财政方面支出越多，对养老产业的刺激性影响越大。

(3)第三产业发展水平(X4)：养老服务作为第三产业中的新兴行业，随着我国三产对GDP占比的逐年上升，也呈现出蓬勃发展态势。用地区第三产业产值占当年GDP的比重来衡量第三产业发展水平。就国外发展经验而言，第三产业发展趋势越好，养老服务消费需求越高，养老产业市场活力越大，养老机构数量也就越多。

(4)老年人口抚养比(X5)：一般来说，地区老年人口抚养比例越高，意味着该地区承担的老龄化人口压力就越重，相应地，养老机构数量就会越多。

表1 变量说明

(二)模型设定

本文研究我国31个省份2014—2021年的数据，综合前述的指标变量设定，以社会养老机构数量(Y)作为被解释变量，以《北京大学数字普惠金融指数(2011—2021年)》中省级数字普惠金融指数的对数值(X1)作为核心解释变量，引入经济发展水平(X2)、政府政策干预(X3)、第三产业发展水平(X4)、老年人口抚养比(X5)作为控制变量以提高实证分析的科学性。

故本文的面板模型设定为：

Yit=c+β1iX1it+β2iX2it+β3iX3it+β4iX4it+β5iX5it+αi+λt+μit

其中，i表示所研究的31个省份i= (1，2，...，31)；t为以年为单位的样本时间，即2014-2021；β1t、β2t、β3t、β4t、β5t分别为各个变量的待估参数；αi代表不随时间改变的个体效应；λt代表不因个体而改变的时间效应；μit为随机误差项。

(三)描述性统计

表2列出了样本数据的描述性统计结果。可以看出，不同省份的社会服务养老机构存在较大差异，一定程度上反映了省际数字普惠金融发展差异所带来的影响。

表2 总体样本的描述性分析

五、实证结果与分析

(一)实证检验结果

1.全样本基准回归

采用双向固定效应模型对数据进行全样本基准回归，结果如表3所示：

表3 全样本基准回归结果：双向固定效应回归

由表3回归结果可看出，在控制可能影响因素的条件下，数字普惠金融指数对社会养老服务机构影响显著，且呈正相关关系。

2.Hausman检验

对于面板数据的估计而言，需要在固定效应模型FE与随机效应模型RE中进行选择，主流的做法是进行Hausman检验，以此来确定面板数据是否应该建立固定效应模型，假设如下：

H0：建立随机效应模型；

H1：建立固定效应模型；

检验结果如下：

如表4所示，Hausman检验的P值为0.0004，故而拒绝原假设，选取固定效应模型更合适。

表4 Hausman检验结果

3.稳健性检验

考虑到新冠疫情对传统健康观念、养老习俗、消费能力等多重因素均会产生重大影响，本文采用细分样本期的方法对研究结论的可靠性进行验证。具体来说，将全样本时期按照疫情前(2014—2019)和疫情后(2020—2021)划分为两个阶段，分别建立双向固定效应模型，并将其与全样本期模型进行比较，回归结果如表5所示。

表5 稳健性检验结果

表5中，列(1)是疫情前(2014—2019)时间段的双向固定效应回归，列(2)是疫情后(2019—2020)时间段的双向固定效应回归，列(3)是全样本(2014—2020)时间段的双向固定效应回归，由此可看出在疫情前后数字普惠金融指数与社会养老服务机构呈现正相关，与基准回归结果保持一致，说明本文的结果具有稳健性。

(二)实证结果分析

1.数字普惠金融发展对社会养老服务机构的影响

通过模型回归结果可以看出：数字普惠金融指数对数值X1的系数为7.392，这表明数字普惠金融对社会养老服务机构影响显著且存在明显的正相关关系，这意味着数字普惠金融发展每增加一个单位，社会养老服务机构数量就会增加7.392家。从整体来看，数字普惠金融发展可以促进社会养老服务机构的供给，具体可以从宏微观两方面进行分析：

从微观角度来说，数字普惠金融的发展不但可以促进家庭收入和消费结构的改善，而且在一定程度上抑制了数字鸿沟的扩大及其带来的不良影响。它能够缓解流动性资产较低的家庭所受到的资金约束，为家庭提供更为便利的支付环境，促进家庭收入来源多样化。随着家庭的收入来源的增加，家庭可支配的收入也会提高，对社会养老服务机构的购买力就会提升。

从宏观角度来说，数字普惠金融的发展带动了宏观经济的发展，进而刺激了社会投资者对养老服务机构的投资行为，通过各种融资方式使得社会养老服务机构摆脱“融资难”的困境，从而促使社会养老服务机构数量的增长。

2.其他因素对社会养老服务机构的影响

经济发展水平(X2)的系数是0.399，说明社会养老服务机构与经济发展水平呈显著的正相关关系，即地区人均GDP越大，社会养老服务机构需求就越大，供给数量就越多；

政府政策干预(X3)的系数是-2.537，说明社会养老服务机构与政府政策干预呈负相关关系，即公共财政支出占地区GDP的比例越大，社会养老服务机构数量就会越低，这说明政府政策干预可能会导致市场的积极性降低，这就给政府干预市场经济提了一个醒，政府干预市场经济要把握好尺度，不能过度的干预市场，这会导致市场活力降低。

第三产业发展水平(X4)的系数是0.944，说明社会养老服务机构与第三产业发展呈正相关关系，即第三产业产值占地区GDP的比重越高，养老服务业发展越好；

老年人口抚养比(X5)的系数是0.196，说明社会养老服务机构与老年人口抚养比呈现一定的正相关关系，即社会上劳动人口所需要抚养的老年人口越多，社会服务养老机构的需求就越大。

总而言之，在控制经济发展水平、第三产业发展水平和老年人口抚养比这三个变量的条件下，数字普惠金融发展对社会养老服务机构供给影响显著，并且社会养老服务机构与数字普惠金融发展存在着明显的正相关关系。

六、结论及对策建议

(一)结论

本文基于2014—2021年全国31个省份的省级面板数据，实证检验数字普惠金融的发展与社会养老服务机构供给之间的关系。以各省养老服务机构数量为被解释变量，数字普惠金融指数为解释变量，并引入经济发展水平和政府政策干预、第三产业发展水平和老年人口抚养比作为控制变量。此外，还对比新冠疫情前后的样本分别进行回归，发现结果依旧稳健。本文实证研究表明，数字普惠金融每增加1%，就会增加7.392家养老服务机构，效果显著。以上实证分析从整体上说明，数字普惠金融有利于推动社会养老服务机构的供给。但值得注意的一点是，政府干预市场经济要把握好尺度，切莫过度干预让市场失去活力。

(二)对策与建议

当前，我国人口老龄化问题迫在眉睫，如何化解这燃眉之急，让老年人晚年生活得以保障已然成为一个国家社会层面的问题。而社会养老服务机构是目前解决人口老龄化问题的一个重大举措，通过前文的研究，我们发现，数字普惠金融的发展是有助于促进社会养老服务机构的供给。基于此，本文提出以下建议：

1．持续推进金融科技发展，使我国数字普惠金融更普惠便捷

数字普惠金融与金融科技之间存在密切的关系，它们相互依赖、相辅相成、协同发展。数字普惠金融赖以发展的底层技术是以大数据、云计算为代表的新一代科技革命。目前，以数字技术为核心的科学技术革命正在全球蔓延，数字化转型是生产方式和生产体系实现“质变”的主要方向。金融科技的迅猛发展为普惠金融提供了转型可能和内生动力，通过大数据挖掘、人工智能和云计算，赋能普惠金融，对传统金融产生了业务模式和流程的裂变效应。在金融科技的赋能下，数字普惠金融服务链条将更加顺畅，基础设施更加完善，制度保障更加健全，可为普惠金融注入新的发展动能。

2．加大对社会养老服务产业融资的扶持力度

要解决养老机构“融资难”问题，首先要畅通融资渠道。通过财政补贴、贴息、税收减免、贷款倾斜等形式进行融资政策扶持，同时引导金融机构和社会投资者充分认识到养老产业的巨大需求和银发经济的巨大潜力，树立养老产业投资合理预期，鼓励金融机构统筹运用多种金融工具，创新融资方式，畅通融资渠道，保证资金供给，增强养老产业的普惠金融支持力度。其次是要优化融资环境，建立健全公私合营模式，采取系列措施鼓励吸引民间资本及金融机构参与到养老产业发展中来，完善民间资本支持效用，更好发挥数字普惠金融对养老服务产业发展的促进作用。

3．发展银发经济，推动老龄事业与产业发展

老龄人口的财富自由度和可支配收入直接影响消费者参与养老服务的意愿和能力。想要发展银发经济，必然要解决“未富先老”的问题。宏观社会上，合理增加居民整体收入和进一步改善分配机制以逐步缩减城乡之间，区域之间和行业之间的收入差距。微观个人上，可以多渠道增加老年人养老收入，针对退休职工鼓励国有企业、事业单位先行探索“应聘”“返聘”等再就业制度，通过薪酬机制激励、福利待遇和再教育培训，激发退休人员再就业活力。针对低龄农村老龄人口，建议结合乡村振兴工程开发“适老化农业”生产项目，优先开放部分公益性岗位，实现就地养老，保证就业和收入双重稳定。

4．完善乡村社会养老服务机构的供给

随着社会的发展，中国老年人比例将逐步增多。虽然各地政府出台不少养老政策，但大部分社会养老服务机构集中在城市区域，仍然有很多农村区域的养老院处于“萌芽”阶段。为此，本文建议养老机构应该往乡村区域纵深发展，那里的老年人数量更多，需求更大。因地制宜，就地取材，根据村庄实际情况和大小，在确保安全的前提下，对公共用地和废弃、闲置用地等进行改造提升，建成农村养老院。同时，为了保证乡村养老服务机构的服务质量，可适当邀请乡贤等人士加入，作为投资慈善的新方式，多方合力进一步提升农村养老服务水平。