数字金融对县域共同富裕的影响研究

张丹

（西安邮电大学经济与管理学院，西安 710000）

1 引言

随着我国的社会主义迈向更高层次的建设，满足人民日益增长的物质文化和精神文化需求被摆在了更重要的位置上，加快实现我国共同富裕的进程变得更为重要和迫切。而数字金融作为新兴的金融工具，能否深度利用其不受地域限制提供广泛的金融服务等特点实现包容性增长，有效帮助欠发达地区实现赶超式增长，还有待思考、分析、考察、检验。但毋庸置疑的是县域特别是欠发达地区想要实现共同富裕就必须积极地拥抱各种新兴技术。

从宏观上来说，目前我国学者关于共同富裕的研究主要集中于研究世界共同富裕的进程、我国与各国发展的现状，研究共同富裕的内涵、省域共同富裕的发展等，关于县域等更小层次单位的研究较少，且多从理论层面进行分析，没有提出可行的行动方案和指标体系，缺乏实践。从微观上来说，对于共同富裕的研究多聚焦于对收入三次分配机制的调整与优化、如何提高居民收入以及如何缩小收入差距等经济层面的问题上，对共同富裕主要侧重于物质富裕层面，在精神层面鲜有涉及。

本文关注的主要问题有：第一，能否构建一个适合衡量县域共同富裕的指标体系？第二，数字金融能否推动县域共同富裕的发展进程？以及数字金融的不同维度能否更好地解释其对县域共同富裕的影响差异？第三，数字金融的发展存在地区异质性，数字金融的包容性增长是否能强化或抑制数字金融对不同县域共同富裕发展的作用效果？为了回答上述问题，本文基于我国2015-2020 年的县域面板数据构建一套县域共同富裕指标，利用北京大学数字普惠金融指数，实证分析数字金融对我国县域共同富裕的影响。

2 理论分析及研究假说

数字金融的本质是支持普惠金融的发展，许多研究表明，数字金融和共同富裕呈现显著正相关。首先，数字金融降低了金融的服务门槛，缓解了传统金融服务的供给短缺，拓宽了中小微企业的融资渠道，促进了创业，推动了县域经济高质量发展，这与共同富裕的“总体富裕”相照应。其次，相较于传统金融，数字金融通过依托大数据、云计算等新兴科技打破了金融服务的地理限制，拓宽了金融服务的边界，使弱势群体更容易获得有效的金融服务；同时丰富的金融产品和服务也有助于提高居民的投资收益，一定程度上缓解了区域、城乡之间人民生活水平的差距。这与共同富裕中的“共享富裕”相照应。因此本文认为数字金融的发展有利于全体人民共享经济发展的成果，助力县域共同富裕的发展。

同时本文基于数字金融及其3 个子维度的研究视角，通过构建数字金融的各级测度指标，来考察其如何提高居民的收入水平、缩小城乡差距、提高居民的幸福指数。并在此基础上构建共同富裕的测度指标，来反向推导如何从宏观和微观的政策导向及消费、投资情况等的改善来推动共同富裕进程的良性循环。提出一套科学可行、符合国情的指标体系和考核评估方法，其中要求构建的指标体系的每一个指标和每一个维度都能反映共同富裕这一总体的某个视角。而且不仅要考虑到收入总量的增加，还要考虑如何缩减城乡收入差距，即不仅要考虑如何“富裕”，还要考虑“共同”，兼顾公平与效率，只有这样才能真正刻画出数字金融与共同富裕之间的内在联系。在此基础上，提出以下假设：

假说1：数字金融的发展能推动县域共同富裕的进程。

假说2：数字金融的覆盖广度有利于推动县域共同富裕的发展。

假说3：数字金融的使用深度有利于推动县域共同富裕的发展。

假说4：数字金融的数字化程度有利于推动县域共同富裕的发展。

3 研究设计

3.1 模型设定

为了研究数字金融对县域共同富裕发展的影响，本文构建以下模型：

式中，CP 表示县域共同富裕水平，下标i 和t 分别表示县城和年份，Index 为县城当年的数字普惠金融指数，control代表可能影响县域共同富裕发展的其他外在指标，μ 为年份固定效应，φ 表示地区固定效应，ε 表示随机扰动项，α0为截距项，α1为本文待估参数，α2为控制变量系数。

3.2 变量选取

①被解释变量：共同富裕（CP）是指全体人民共享发展成果，过上美好生活。借鉴以往相关研究本文尝试从富裕水平、共享程度两个方面搭建一个适合衡量县域共同富裕发展的框架体系。用收入、财富、消费3 个方面来衡量县域经济的富裕水平；用城乡收入差距、区域收入差距、医疗差距3 个方面来阐述县域的共享程度。具体的测度指标如表1 所示。

表1 共同富裕指标体系

②核心解释变量：数字金融。本文采用北京大学基于蚂蚁金服底层数据构建的数字普惠金融指数，衡量县域数字金融发展水平，并细分为数字普惠金融覆盖广度、使用深度和数字化程度3 个维度进行考察。

③控制变量：借鉴以往相关研究，本文选取的相关控制变量包括：城市规模，使用年末总人口自然对数值来衡量；政府干预，使用地方财政一般预算支出占GDP 比重度量；固定资产投资，采用城市固定资产投资占GDP 的比重衡量；产业结构，使用第三产业的生产总值占GDP 比重度量；传统金融发展水平，采用年末金融机构存贷款余额占GDP 的比重来衡量。

3.3 数据来源及描述性统计

本文所使用的数字金融指数取自《北京大学数字普惠金融指数》，其他变量数据均来自《中国县域统计年鉴》以及历年统计公报和政府工作报告等。并对西藏、港澳台的数据进行缺失剔除，最后通过整理得到1 635 个区县9 804 条有效数据。首先，本文采用极值变换法对搜集到的数据进行无量纲化处理，然后，尝试采用因子分析法对数据进行分析，但发现各指标权重在各年度变化较大，因此本文采用等权法对共同富裕不同指标进行整合。所有变量的描述性统计如表2 所示。

表2 描述性统计

4 实证结果分析

4.1 数字金融对县域共同富裕影响的基准回归

表3 是数字金融对县域共同富裕影响的基本回归结果。列（1）只控制了时间和地区固定效应，数字金融的回归系数为0.291 且效果显著，表明数字金融与县域共同富裕呈现显著正相关。列（2）在列（1）基础上加入了影响县域发展的控制变量，虽然系数略有浮动，但不影响其显著性。因此，本文认为数字金融能促进县域共同富裕的实现。在富裕水平和社会共享两个子维度层面，列（3）和列（4）的结果仍然显著，这表明数字金融能够推进县域人民富裕水平提升和社会共享的发展，而在作用程度上，数字金融主要通过提高人民的富裕水平来推动共同富裕的进程，在社会共享层面的表现相对较弱。

表3 数字金融与县域共同富裕

4.2 数字金融不同子维度对县域共同富裕的影响

表4 是将数字金融3 个子维度加入方程式（1）的回归结果。总体来看，数字金融对县域共同富裕有正向促进作用。但从列（2）至列（3）的结果来看，数字金融的覆盖广度和使用深度能推进县域共同富裕的发展进程，即本文的假设2 和假设3 得到证实。然后从列（4）的结果看，数字化程度对县域共同富裕的影响效果不明显，即本文的假设4 被推翻，可能的原因在于，我国数字金融的数字化程度仍然处于探索阶段，弱势群体及落后地区获取和利用互联网的能力还是相对较弱。

表4 不同维度的数字金融对共同富裕的影响

4.3 内生性与稳健性检验

为了避免内生性问题，本文做了以下工作，结果如表5所示。一是借鉴以往研究的做法，使用各县域移动电话用户数量作为工具变量替换被解释变量，列（1）是内生性检验的结果，数字金融仍在1%的水平上通过检验，假说1 再次被验证，说明数字金融推进县域共同富裕发展的结论是牢靠的。二是对主要解释变量均进行上下1%的缩尾处理，结果如列（2）所示，回归仍然稳健。三是替换被解释变量。参考以往研究，本文采用主成分分析法重新测度县域共同富裕水平以避免数据偏误，列（3）的回归结果显示，解释变量的系数仍然显著。四是替换回归方法。列（4）是使用普通最小二乘法进行的基准回归结果，系数仍然显著，这表明数字金融促进县域共同富裕的回归结果是稳健的。

表5 内生性与稳健性检验

5 结论与建议

本文基于2015-2020 年数据，分析了数字普惠金融对县域共同富裕的影响。结果表明：第一，数字金融显著提高了县域共同富裕发展水平，同时数字金融从覆盖广度和使用深度两方面提升了县域共同富裕水平；第二，数字金融对中西部地区县域、经济欠发达县域的共同富裕发展提升效果更强。

为了更好地发挥数字金融的作用，助推县域共同富裕发展，现提出以下建议：第一，引导金融资源的合理配置。充分促进资本要素在不同地区间的合理流动，提升居民的基本金融素养，破解金融排斥，提升居民生活水平，从而促进实现共同富裕目标。第二，探索科技与传统金融产业的新发展机制，引导金融机构充分发挥对小微企业、科创型企业的资金支持作用，提升对企业的金融服务效能。同时提供更多有助于居民创业的各类政策，鼓励大众创业。以创业带动就业，充分发挥居民创业对县域共同富裕的积极效能。