张雨薇

当前，国内学者对于数字普惠金融的研究相当丰富，立足点设置为“对促进农村收入水平影响”研究，针对省市级研究结构分析，可掌握普惠金融现状及影响性，为数字普惠金融的创新发展带来积极影响。对此，本文试图从湖南省数字普惠金融对农村收入水平的影响入手，实证研究数字普惠金融模式发展面临的问题及相应的完善措施与建议。

一、数字普惠金融的理论逻辑

（一）数字普惠金融的原理及其运行机制

数字普惠金融可以借助金融科技精准定位服务对象，提高普惠的精度和准度，利用大数据技术降低服务门槛、提高金融可得性，最终以有效的金融服务提高低收入地区收入水平，促进经济发展。

数字普惠金融利用其有效的运行机制，对农村地区发展具有重要意义。首先，数字普惠金融完善了增信机制。它可以利用金融科技的优势，精确追踪服务对象的信息数据，弥补硬信息不全的缺陷，有效缓解金融机构与金融服务对象之间信息不对称的问题。其次，数字普惠金融降低了金融服务成本。一方面，数字普惠金融通过缓解农村用户相关内生需求不足、借助金融科技降低金融服务使用门槛，降低了金融服务的使用成本。另一方面，数字普惠金融可以建立线上网点，帮助金融机构准确判断用户的偏好，为其推荐更合适的产品及服务，降低了金融服务的供给成本。最后，数字普惠金融打破了时间和空间的局限性。与传统普惠金融难以让金融服务突破时空到达服务对象的局限相比，数字普惠可以借助线上网点，让金融服务轻松地投入到偏远地区，增加普惠金融的覆盖空间，减少信息损失和时间成本如图1所示。

（二）数字普惠金融的优势

第一，提高了金融服务可得性。传统普惠金融获得成本相对高昂，而农村居民在生产中缺乏必要的金融服务，来满足其金融需求。数字普惠金融可以通过降成本，打破时空局限性，有效提高金融服务的可得性。

第二，优化了普惠金融准确性。传统普惠金融的另一个显著问题就在于难以精准定位。数字普惠金融的精准定位机制能够对服务对象进行瞄准，打破金融服务的提供方和接收方之间的信息壁垒，优化金融资源配置，提高利用效率，达到精准服务的效果。

第三，活跃了金融服务需求市场。借助信息技术的发展，农户可以了解到普惠金融切实的好处。数字普惠金融在降低使用成本和金融服务门槛的同时，能够利用经济产业自身的活力，为欠发达地区经济产业带来源源不断的发展动力。

二、湖南省数字普惠金融模式的发展现状

“数字产业链+数字普惠”模式。通过数字产业链金融交易平台，湖南省企业和农户可以搜寻信息、发布订单，金融机构能据此进行贷款发放，同时保险机构与龙头企业可以提供保险与数据支撑等帮助。例如，现在部份湖南农村地区的农、贸企业与农产品个体经营户，会通过“兴盛优选”等新零售平台发布交易信息进行农贸交易。

“电商平台+数字普惠”模式。電商模式与数字产业链模式有一定的相似性，但电商平台的数字普惠业务不局限于某一产业，进入门槛相对低一些。这一模式主要是利用互联网公司，开发电商平台，结合电商技术与数字普惠金融开展金融服务。银行数字普惠金融服务。随着数字普惠金融的逐渐发展，银行业数字普惠金融服务出现了新模式。如三湘银行推出的隆平高科供应链下游经销商贷款，用户可以利用手机进行线上申请，无需前往实地营业厅办理，征信系统也能利用数字技术完善且精准评估客户情况。这种模式有效减轻了农村地区小微企业和个体经营户“融资难、融资贵”的问题。

三、实证分析

（一）变量选取与数据说明

本文的变量选取和模型设定参考了龚沁怡和刘平等人的研究，为了系统且全面地了解湖南省数字普惠金融与农村收入水平提高之间的关系，并考虑到各项变量数据的可得性，选取湖南省数字普惠金融为核心解释变量，引用《北京大学数字普惠金融研究报告》中湖南省2011-2018年13个地级市和1个自治州的市域数字普惠金融指数（Index）表示。除核心解释变量外，还需要解决一部分因遗漏变量而导致的内生性问题，选取城市化率（Cl）、农村人口（Pop）、地方财政支出（Rev）、进出口总额（Tot）作为控制变量，农村人均可支配收入（DPI）为被解释变量，为模型设定与检验工作开展奠定良好基础。

（二）模型设定与检验

1.模型设定。双对数模型是计量经济学的经典模型之一，在国内外许多实证研究中均有使用。一方面，双对数模型中自变量系数的经济含义十分直观，即弹性的概念，根据自变量系数就能直观地判断自变量与因变量的相关程度，例如在双对数模型中价格系数可以理解为需求价格弹性;另一方面，湖南省数字普惠金融指数及相关经济参数多呈指数增长，对数变换可以减少变量异方差和共线性，提高预测模型的参数估计精度。

2.模型回归及检验。面板数据模型分为混合模型、固定效应模型和随机效应模型三类，在回归前需要通过F检验和H检验来确认本文的模型类型。经计算F检验的结果为F=33.96>F0.05（13，93）=1.83，即说明拒绝原假设，则在混合估计模型和固定效应模型中选择固定效应模型。在Hausman检验中，P=0.019<0.05，在95%的置信水平下拒绝原假设，在随机效应模型和固定效应模型中选择固定效应模型（如表1所示）。

在初步回归后对模型自变量进行多重共线性检验，检验结果显示变量lnCI与lnTot存在比较严重的多重共线性（大于0.7），应对模型进行修正。修正方法为剔除变量，逐步回归。分别剔除这两个变量，结果显示剔除lnCI会导致模型拟合优度下降且F值降低，而剔除lnTot使模型拟合优度提高且F值增大，则最终优化结果为剔除后者。

lnDPI=0.186lnIndex+0.900lnCI-0.210lnPop+0.350lnRev+3.949

此为最终模型。最终模型回归分析结果如表2所示。

3.实证分析结果。通过最终模型回归估计结果，可知湖南省数字普惠金融与农村收入水平存在正相关关系，即湖南省数字普惠金融对农村收入水平的提高具有积极影响。一方面，湖南省农村人均可支配收入与数字普惠金融指数、城市化率、农村人口与地方政府财政支出之间存在着长期且稳定的关系。近年来，湖南省农村人均可支配收入受数字普惠金融指数与上述控制变量的共同影响。另一方面，从估计结果来看，数字普惠金融的系数为0.187，t值为7.651，相比其他控制变量其t值最大，说明数字普惠金融指数对湖南省农村人均可支配收入的影响弹性为0.187，且数字普惠金融指数的显著性在所有自变量中最强。

四、发展问题与建议

（一）湖南省数字普惠金融发展存在的问题及原因

一是客户信息安全存在风险，信息泄露和金融欺诈等现象屡有发生。大量的客户信息在互联网传输或记录，不法分子可以利用窃取的信息进行不法行为。湖南省衡阳市曾在2019年破获一起金融欺诈案，涉案人员借用信息技术手段，对受害者进行信息窃取和欺詐行为，涉案金额达3亿元。轻则个人信息泄露，重则被骗取钱财，如果金融安全问题得不到保障，此类问题就无法解决。

二是金融科技发展有待提高，数字普惠金融的技术依托尚不完善。当前数字技术在金融领域的创新应用还有很大的进步空间，科学技术是第一生产力，只有数字技术、互联网科技不断进步，金融科技不断创新，数字普惠金融才能有长足发展的根本动力。

三是数字金融监管不到位，网络金融业务杂乱且限制少。原有的金融监管体系并不完全适用于涉及互联网业务的经营模式，这就导致了数字金融的监管存在一些互联网灰色地带，给不法分子可乘之机。

四是农村地区对金融服务依然存在排斥心理，数字普惠金融的接受程度有待提高。尤其是低收入人群，于他们而言，生存资本是最重要的，只有转变这种观点，才能减少数字普惠金融在农村地区的发展阻力。

以上问题不仅是目前湖南省数字普惠金融发展所面临的问题，在国内其他省份也存在，数字普惠金融都存在信息安全问题与监管问题，数字科技的发展和农村地区对金融服务的接受问题不是个别现象，都应在各地区范围引起重视。

（二）完善措施和建议

第一，加大农村地区基础设施建设，把农村作为数字普惠金融的发展重点。目前农村地区金融服务的发展需要着重在基础设施方面进行加深落实。比如湖南省互联网普及率在城市地区已接近全覆盖，但是在农村地区依然刚过半数，改善农村地区金融基础设施，扩大农村地区互联网普及率，都是促进数字普惠金融在农村地区发展的有效手段。

第二，鼓励数字技术发展，助力金融科技创新应用。只有数字技术的发展进步，才能催生更多数字普惠金融产品和业务。同时，政府也应向更多高科技人才提供支持与帮助，为数字普惠金融的发展贡献力量。此外，技术上的完善与进步也可以解决部分网络信息安全问题，能在技术层面加强用户信息及数字化财产的安全保护。

第三，推出针对性的监管政策，完善行业间征信制度。合理的监管政策可以避免数字普惠的一些行业乱象和违法违规行为，将相关产品及业务进行规范化。征信制度也需要进行完善，建立一个完善的征信行业标准，让线上线下征信信息互通，打破信息壁垒，在行业间保护用户信息的同时做到信息公开共享，以期做到既能提高金融服务的可得性，又能使用户信用评定合理合法。

第四，站在用户角度思考，提高用户对金融服务的接受程度。借助各个渠道和途径对金融普惠进行宣传，减少农村地区用户对金融服务的排斥心理，比如电视、广播、报纸、互联网等都可以作为宣传渠道。同时，相关部门也应进行引导工作，通过引导使民众合理看待金融服务，并提高民众对互联网金融安全的防范意识，通过引导和教育让民众理性看待并运用数字普惠金融。

五、研究结论与展望

数字科技的发展应用是数字普惠金融立足于发展的前提，数字普惠金融的发展完善十分重要。互联网为人们提供了线上支付、投资等一系列便利操作，同时线上信息也可以通过大数据进行整合，完善征信系统，形成金融服务主体与对象间的互惠互利。虽然湖南省数字普惠金融发展已初见成效，但依旧存在信息安全、监管不力等问题。由此可以预测，未来几年数字普惠金融依然会对湖南省农村收入水平的提高发挥积极作用，而如何对未来的发展进行预测，并根据发展趋势研发新型数字普惠产品，是当下亟待思考的问题。

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