数字普惠金融、财政补贴与农民农村共同富裕

【摘 要】 数字普惠金融有助于弥补金融体系中农村居民融资短板，并通过促进农民增收和提升农村地区金融要素配置水平，推动农民农村实现共同富裕。文章系统分析数字普惠金融影响农民农村共同富裕的直接效应和财政补贴的调节效应，并基于2011—2021年30个省份面板数据，采用固定效应模型进行实证分析。研究发现，数字普惠金融能够显著提升农民农村共同富裕，这一影响效应存在异质性，对东部地区、高市场化水平地区以及高财政分权地区提升效果显著。调节效应检验结果表明，财政补贴能够正向调节数字普惠金融对农民农村共同富裕的促进作用。上述结论对深化数字普惠金融使用范围、制定财政补贴政策以及实现农民农村共同富裕具有重要的参考价值。

【关键词】 财政补贴； 农民农村共同富裕； 数字普惠金融； 调节效应

【中图分类号】 F061.5 【文献标识码】 A 【文章编号】 1004-5937（2024）20-0050-07

一、引言

党的二十大报告明确提出，“中国式现代化是全体人民共同富裕的现代化”，将实现全体人民共同富裕摆在更加重要的位置。习近平总书记进一步强调，“促进共同富裕，最艰巨最繁重的任务仍然在农村”。作为实现共同富裕的重要组成部分，农民农村共同富裕是乡村振兴战略中的重要一环，更是中国式现代化的题中之义。然而，就我国实际发展情况来说，不同地区农民间收入差距明显超过地区间以及城乡间整体差距[1]，阻滞农民农村共同富裕实现。立足于新发展阶段，研究农民农村共同富裕实现路径是未来一段时间内需重点解决的现实问题。

党的二十届三中全会强调，要深化金融体制改革，积极发展科技金融、普惠金融、数字金融等，加强对重大战略、重大领域、薄弱环节的优质金融服务。近年，随着大数据、区块链等新技术不断迭代更新，“数字+普惠金融”模式产生，革新传统普惠金融供给方式。数字普惠金融依托互联网技术，借助数字处理相关技术，可缓解信息不对称、打破时空限制，以较低成本服务长尾人群[2]。数字普惠金融弥补传统普惠金融存在的不足，与包容开放普惠的农民农村共同富裕目标不谋而合[3]，已然成为实现农民农村共同富裕的主要动力。北京大学数字金融研究中心数据显示，从2011年开始我国各省份数字普惠金融年均增长率超过26.9%。同时，数字普惠金融能够保障农民资金需求，对促进农民农村共同富裕发挥着不可替代的作用。因此，准确评估数字普惠金融对农民农村共同富裕的作用机制，可为相关政策制定提供经验证据。

从已有研究来看，与本文相关的文献为数字普惠金融对“三农”的影响。就农业方面而言，数字普惠金融对农业经济韧性提升具有显著促进作用[4]。就农民方面而言，数字普惠金融能够通过提高居民家庭收入、缩小家庭收入差距提升居民获得感[5]。就农村方面而言，数字普惠金融对乡村振兴的发展水平具有促进作用[6]。值得注意的是，财政补贴是推动农民农村实现共同富裕的主要动力之一。一方面，财政补贴通过税收、社保、转移支付等方式，助力农民增收，推动农民农村实现共同富裕[7]。另一方面，财政补贴可增加农民转移性收入，改善农民居住环境，扩大数字普惠金融的使用范围与深度。换言之，财政在农民农村方面的补贴是延伸数字普惠金融覆盖范围与使用深度重要的外在条件[8]。因此，在推广使用数字普惠金融时，注重财政补贴的实施效果更有助于农民农村实现共同富裕。

综上可知，现有针对数字普惠金融助力“三农”的研究较多，但将数字普惠金融与农民农村共同富裕纳入同一框架的文献较少。同时，鲜有文献关注财政补贴在数字普惠金融与农民农村共同富裕二者关系中发挥的作用。有鉴于此，本文将财政补贴纳入数字普惠金融对农民农村共同富裕影响的研究框架之中，充分考虑财政补贴的调节作用。区别于已有文献，从以下方面进行拓展：（1）构建农民农村共同富裕评价指标体系，在共同与共享以及可持续维度全面衡量农民农村共同富裕，意在丰富与补充现有研究；（2）聚焦于农民农村共同富裕，系统分析数字普惠金融与农民农村共同富裕二者间的关系，为全面阐释实现农民农村共同富裕的内在逻辑提供经验证据；（3）引入财政补贴这一调节变量，实证检验数字普惠金融对农民农村共同富裕的财政支持条件，揭示财政补贴在二者关系中所发挥的作用。

二、理论背景与研究假设

（一）数字普惠金融与农民农村共同富裕

数字普惠金融以便利性、普惠性服务等优势，拓宽农民融资渠道，增加农户收入，降低城乡居民收入差距，推动农民农村实现共同富裕[9]。一是数字普惠金融可支持农民创新创业，助力农民农村共同富裕。借助大数据、互联网等技术优势，数字普惠金融快速下沉到农村地区，更加便捷快速地为农村地区各群体提供金融服务，助力农户增收，继而实现农民农村共同富裕。同时，数字普惠金融可快速对农民进行风险评估，并提供与其风险等级相匹配的产品。这不但可使农户快速获得信贷支持，且能够有效激发农民创新创业积极性，扩充农民增收渠道，推动农民农村实现共同富裕。二是数字普惠金融可支持农村产业发展，助力农民农村共同富裕。数字普惠金融借力惠农金融产品和多元支付方式，为农村产业融合发展提供信贷支持。金融机构亦可利用“金融+交易市场+家庭农场”模式扩宽数字普惠金融的覆盖范围与深化使用深度，惠及更多农户与农村地区，为农业发展提供足额、低成本的信贷支持，助力农业发展，实现农户持续增收[10]，赋能农民农村共同富裕。基于上述分析，提出假设1。

H1：数字普惠金融与农民农村共同富裕呈显著正相关关系。

（二）财政补贴的调节作用

2021年，由中国人民银行等发布的《关于金融支持巩固拓展脱贫攻坚成果 全面推进乡村振兴的意见》（银发〔2021〕171号）提出，“增加对农业农村绿色发展的资金投入”。这为财政补贴赋能数字普惠金融对农民农村共同富裕促进作用提供了方向指引。综上，就我国而言，在所有可能影响数字普惠金融助力农民农村共同富裕因素中，财政补贴是一个不可忽视的重要因素[11]。一方面，中央财政出台奖补政策，并通过再贷款再贴现、存款准备金等直接补助方式，为金融机构在农村地区推广数字普惠金融业务提供支持。这可使更多农村经营主体尤其是新型农业经营主体获得信贷支持，实现农民增收与农业增产，最终推动农民农村实现共同富裕。另一方面，中央直接财政补贴可通过支持全国性农业信贷担保体系，助力金融机构成立普惠金融事业部，实现数字普惠金融精准扶农，促使数字普惠金融成为农民农村共同富裕的助推器。根据上述内容提出假设2。

H2：在数字普惠金融与农民农村共同富裕的关系中，财政补贴具有正向调节作用。

三、研究设计

（一）样本选择与数据来源

由于实证研究所需指标较多，地级市层面关键指标存在缺失问题。因此，考虑到数据可得性原则，本文使用2011—2021年30个省份的面板数据进行实证分析。其中，西藏、港澳台地区因数据缺失而剔除。原始数据主要来自《中国农业年鉴》《中国能源统计年鉴》《中国人口和就业统计年鉴》《中国农村统计年鉴》《中国财政年鉴》《中国农村金融服务报告》《中国环境统计年鉴》《中国固定资产统计年鉴》《中国统计年鉴》《中国卫生健康统计年鉴》、世界宏观经济数据库（EPS）数据库及各省份统计局发布的相关数据。对于个别年份缺失数据利用线性插值法补齐。

（二）变量定义

1.被解释变量：农民农村共同富裕（CP）

（1）评价指标体系构建

共同富裕包括总体富裕与共享富裕两个维度，是全民共享经济建设成果的一种发展格局。作为共同富裕的重要组成部分，农民农村共同富裕既具有共同富裕的一般要义，又强调城乡协调发展和可持续发展。基于上述分析，结合农民农村共同富裕上述特征，借鉴孙继国等[12]、谭燕芝等[13]研究，从总体富裕、共享富裕及可持续富裕三个维度入手，建立农民农村共同富裕评价指标体系，如表1所示。

（2）测度方法

基于上述评价指标体系，为避免赋权主观性，运用熵权- TOPSIS法计算指标权重，并通过加权求和获得2011—2021年各省份农民农村共同富裕水平。具体计算步骤如下：

第一步，标准化处理。为消除不同指标量纲对测度结果的影响，进行标准化处理：

正向指标：

负向指标：

上式中，i为省份，j为指标；Xij为原始指标值，Zij为标准化处理后的指标值，minXij表示i省份j项指标的最小值，maxXij表示i省份j项指标的最大值。

第二步：计算第j项指标比重：

第三步：获取j项指标对应的熵值：

第四步：获取指标权重：

第五步：基于TOPSIS法测度综合指数：

首先构建加权矩阵：

其次确定最优方案：

再次确定欧式距离：

最后计算与最优方案的相对接近度：Ci=

上述公式中，Ci取值介于0—1之间，值越大说明农民农村共同富裕水平越高。

（3）测度结果

根据熵权-TOPSIS法对农民农村共同富裕水平各指标进行测度，获得2011—2021年30个省份农民农村共同富裕水平（限于篇幅，未列出具体测算结果）。从全国水平来看，农民农村共同富裕水平整体呈上升趋势，从2011年0.269上升至2021年0.426，年均增长率高达5.3%。但各区域、各省份间农民农村共同富裕水平存在较大差异，总体呈东部最高、中部次之、西部最低的发展趋势。2021年，北京、上海、浙江、江苏、天津五个省份农民农村共同富裕水平排名靠前。同时，西部地区各省份农民农村共同富裕水平提升速度快于东部地区。值得一提的是，在研究期内上海农民农村共同富裕水平提升速度较慢。可能原因是，上海作为我国重要的科技、贸易、金融中心，农民农村共同富裕水平相较于其他地区已经处于较高水平，因此提升速度较慢。浙江省在观测期内农民农村共同富裕水平保持靠前的位置。这可能是在“全国共同富裕建设示范区”赋能下，浙江省具有更加清晰的财权与事权划分标准，省级政府调控职能不断强化，使得区域内财政支农体系不断完善，进而助力农民农村实现共同富裕。

2.核心解释变量：数字普惠金融（DIF）。北京大学数字金融研究中心发布的数字普惠金融发展指数能够衡量各地区数字普惠金融实际发展情况。有鉴于此，本文将北京大学数字金融研究中心发布的数字普惠金融指数作为数字普惠金融度量指标。

3.调节变量：财政补贴（SUB）。借鉴韩金雨等[14]研究成果，利用中央财政支农支出占财政总支出比重表征。其中，财政支农支出主要包含在农业、林业、水利、农业综合开发等方面的支出。

4.控制变量。借鉴王奇[15]、王中伟等[16]研究成果，选取经济发展水平（PGDP）、城镇化率（URB）、对外开放水平（OPEN）、产业结构（IS）、农业机械化水平（MEC）作为控制变量。其中，经济发展水平利用人均地区生产总值表征；城镇化率使用城镇年末人口总数占地区年末总人口数量的比例衡量；对外开放水平使用货物进出口总额占GDP的比值表征；产业结构利用农村第二产业增加值与第三产业增加值之和与地区生产总值之比刻画；农业机械化水平利用农用机械总动力与第一产业从业人员比重刻画。

（三）模型设计

为检验数字普惠金融与农民农村共同富裕二者间的关系，构建计量模型1。

其中，CPi，t为i地区t年农民农村共同富裕水平；考虑到数字普惠金融发挥作用存在时滞性，模型中采用i省份滞后两期数字普惠金融（DIFi，t-2）开展实证分析；α1是本文主要关注的重要参数；控制变量用Xi，t表示，μt为年份固定效应，λi为省份固定效应，εi，t为随机扰动项。

为检验财政补贴的调节作用，在模型1的基础上引入财政补贴及其与数字普惠金融的交互项，构建模型2。

其中，SUBi，t-2为i省份滞后两期财政补贴，SUBi，t-2×DIFi，t-2为财政补贴与数字普惠金融的交互项，系数β3衡量调节效应，是本文关注的另一个主要参数。

四、实证分析

（一）基准回归结果

从表2列（1）结果可知，在控制时间固定效应与省份固定效应时，数字普惠金融回归系数是0.159，且通过显著性检验，表明数字普惠金融对农民农村共同富裕具有正向影响，证明H1成立。在此基础上，考虑到控制变量也会对农民农村共同富裕产生影响，若不对相关变量加以有效控制，可能存在遗留变量对结果造成偏误，影响研究结果的精准性。为此，在列（2）—列（7）中依次加入经济发展水平、城镇化率、对外开放水平、产业结构、农业机械化水平。深入观察发现，逐步加入控制变量后，数字普惠金融回归估计系数方向与显著性并未发生改变，说明控制对农民农村共同富裕有影响的其他变量后，数字普惠金融与农民农村共同富裕依然具有显著正向相关关系，再次证明H1成立。

（二）稳健性检验

为检验基准回归结果是否存在稳健性，从以下方面开展检验：第一，变更农民农村共同富裕测度方式。考虑到农民农村共同富裕测度方式可能会对结果产生影响，再次单独使用熵权法对农民农村共同富裕重新进行测度，并将结果代入模型重新利用固定效应模型进行检验。表3列（1）结果显示，数字普惠金融回归估计系数为正，且通过显著性检验，说明更换被解释变量测度方法后，基准回归结果依然成立。第二，改变样本容量。考虑到直辖市具有不同于一般省份的行政权力与资源配置能力，因此剔除直辖市样本再次进行回归估计。表3列（2）结果中，数字普惠金融回归系数方向与显著性水平均未发生改变。第三，剔除离群值。对样本进行5%分位双边缩尾处理，回归结果如表3列（3）所示。得到结果与基准回归结果一致。第四，增加控制变量。进入经济发展新常态后，经济增速呈现出放缓趋势。但与之相反的是，数字普惠金融却呈现出快速发展的势态。那么，数字普惠金融对农民农村共同富裕的影响是否会受到经济增速的影响呢？这一问题值得深入研究。因此，引入GDP增长率（GGDP）这一变量再次进行回归估计。表3列（4）结果显示，新增控制变量后，数字普惠金融回归估计系数的方向与显著性并未发生明显变化。该结果说明在控制经济增长速度后，数字普惠金融与农民农村共同富裕之间依然具有显著的正向相关关系。综上可知，本文基准回归结果具有很好的稳健性。

（三）异质性检验

近年来，各省份由于经济发展水平、市场化水平以及财政分权程度不同，使得数字普惠金融作用效果存在差异。为此，根据经济发展水平、市场化水平以及财政分权水平等差异，通过设置虚拟变量考察省份不同特征是否影响财政补贴对农民农村共同富裕作用的发挥。参考乔翠霞等[17]研究方法，东部地区省份赋值为1，反之赋值为0。借助王小鲁等[18]披露的市场化指数得分衡量市场化水平。具体来说，根据市场化水平年度中位数进行划分，将大于年度中位数的省份取值为1，反之则取值为0。参考詹新宇等[19]研究成果，以各省份财政收入与财政支出比值衡量财政分权程度，并将低于中位数的省份取值为0，反之取值为1。

从表4列（1）回归结果来看，东部地区数字普惠金融的回归系数明显大于西部地区，这与北京、上海、广东等东部地区实际情况相符。深究其因可能是，东部地区县域数字普惠金融发展水平明显高于中西部地区。因此，东部地区各级地方政府积极引导金融机构实现以科技驱动发展互联网银行，高效收集农村地区部分政务和农民数据。这在扩大客户基础、精准刻画农民数字画像基础上，能够扩大对县域内农民数字普惠金融覆盖面和数字贷款金额，助力农民农村实现共同富裕。列（2）结果显示，数字普惠金融在高市场化水平地区的促进作用更强，这与浙江、福建、江苏等省份实际情况相符合。产生这一现象可能原因是，市场化水平较高地区致力于提升数字新基建建设水平，为发展县域数字普惠金融奠定基础，实现互联网、移动通信和移动互联网的广覆盖甚至是全覆盖，为数字普惠金融赋能农民农村共同富裕提供基础。列（3）回归结果说明，高财政分权地区数字普惠金融对农民农村共同富裕的影响明显高于低财政分权地区，这与实际情况相符合。究其缘由，高财政分权地区具有较高省级财政统筹资源能力，能够通过数字普惠金融发展专项转移支付，安排奖补资金，这在推广数字普惠金融时，能够最大化发挥数字普惠金融在支农贷款贴息、支农贷款风险补偿方面的积极作用，更好地助力农民农村共同富裕。列（4）回归结果显示，党的十九大以来数字普惠金融对我国农民农村共同富裕的作用效果十分显著。该结果背后的经济学解释与逻辑较为显见：党的十九大以来，长尾人群成为数字普惠金融的重点服务对象。在此期间，金融机构持续不断丰富金融产品与服务种类，意在让农民农村均能够得到金融服务支持。因此，自党的十九大后，数字普惠金融对农民农村共同富裕的促进作用更加显著。

（四）财政补贴的调节效应

表5列（1）展示调节效应的检验结果，发现数字普惠金融与财政补贴交互项回归估计系数在1%水平上显著为正，证明财政补贴具有调节作用，H2成立。深究其因可能是，在财政补贴赋能下，地方政府致力于完善以人为核心的基本公共服务领域转移支付制度，加大对数字普惠金融发展的支持力度，通过数字普惠金融激发和培育农村经济发展的内生动力，最终达到赋能农民农村共同富裕的目标。

对财政补贴分维度调节效应进行检验。列（2）—列（6）结果显示，财政补贴中农业支出（SUB1）、林业支出（SUB2）、水利支出（SUB3）、扶贫支出（SUB4）、农业综合开发支出（SUB5）与数字普惠金融的交互项系数为正，依然在1%水平上显著，说明细分领域财政补贴政策依然能够正向调节数字普惠金融对农民农村共同富裕的促进作用。其中，农业综合开发支出与数字普惠金融交互项的回归系数最大，这说明农业综合开发支出在数字普惠金融促进农民农村共同富裕过程中正向调节作用最大。可能原因是，农业综合开发支出更加契合农民农村的需求，能够最大化发挥财政补贴在农业生产、农业机械化水平方面的助力作用，进而实现农民增收，推动农民农村实现共同富裕。由此推测，农业综合开发支出亦可助力数字普惠金融在上述领域纵深发展，强化数字普惠金融对农民农村共同富裕的助力作用。上述结果再次证明H2成立。

五、结论与政策建议

利用2011—2021年30个省份面板数据进行分析。研究表明，数字普惠金融对农民农村共同富裕具有促进作用，对东部地区、高市场化水平地区、高财政分权地区作用效果更加显著，党的十九大以来数字普惠金融助力农民农村共同富裕的成效十分显著。进一步，财政补贴在数字普惠金融影响农民农村共同富裕过程中发挥着正向调节作用。

由此提出如下三点对策建议：一是拓展数字普惠金融。金融机构应推动网络化、智能化金融业务与农业生产深度融合，在提升数字普惠金融下沉深度与覆盖广度的同时，为农民提供更优质与便捷的普惠性服务。同时，金融机构应该运用数字工具，打造金融生态场景，准确识别、精准刻画农民金融需求，创新金融产品，提升数字普惠金融与农民需求匹配程度，满足农民金融服务需求，赋能农民农村共同富裕。二是优化完善财政补贴实施方案。针对收入较高农民的帮扶，政府部门应采用尽快退出机制，将大量资金用于有需求的农民。对于部分收入较低的农民，政府部门应尽快将其纳入检测系统，做到应纳尽纳、应帮尽帮，将新阶段、新形势低收入农民作为重点补贴对象。此过程中，政府部门需完善低收入农民常态化帮扶机制，以更高标准为准绳，制定对低收入农民的补贴政策，逐步完善低收入农民检测与帮扶系统，实现精准赋能农民农村共同富裕。三是建立财政与金融协调机制。央行可通过创新再贷款工具的结构性应用、持续推进金融开放等多种措施，支持财政政策发力，进而更好赋能农民农村共同富裕。同时，财政部门在制定财政政策时需减少地方政府对金融市场的过度干预，处理好积极财政政策与金融政策之间的中长期发展与短期稳增长间的关系，实现财政与金融协同运行。

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