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我国数字普惠金融减贫效应实证研究

2019-03-21李昀臻秦后文

现代商贸工业 2019年9期
关键词:泰尔指数数字普惠金融

李昀臻 秦后文

摘 要:数字普惠金融作为数字技术和普惠金融深度融合的产物,能够有效降低金融服务门槛和成本,消除物理网点和营业时间限制,破解普惠金融服务“最后一公里”问题,使欠发达地区、农村地区、小微企业、低收入人群等能够获得价格合理、安全便捷的金融服务,从而为普惠金融的可持续发展提供了新的思路。

关键词:数字普惠金融;金融减贫;泰尔指数

中图分类号:F23 文献标识码:Adoi:10.19311/j.cnki.1672-3198.2019.09.057

1 绪论

普惠金融(inclusive finance)指以可负担的成本为有金融服务需求的社会各阶层和群体提供适当、有效的金融服务,小微企业、农民、城镇低收入人群等弱势群体是其重点服务对象,因此普惠的属性决定了其金融减贫的使命。

Copestake(2005)、Geda(2006)、Bittencourt(2010)基于实证分析,分别得出结论,认为小额信貸服务获得性的提高改善了贫困家庭的情况与收入,通过正规信贷、储蓄等金融服务的扩展,普惠金融可以提高低收入人群的收入水平。中国人民银行行长周小川(2013)提出:“切实推动包容性金融发展,让金融改革发展的成果惠及广大人民群众”。随着普惠金融的深化和发展,一些学者发现普惠金融会影响城乡收入差距。张小林、徐敏(2014)等学者的实证研究表明,普惠金融发展水平的改善可以减少城乡居民之间的收入差距。

本文选取了我国31个省份2011—2015年的面板数据,构建了内含截面和时间序列的面板数据模型,经过回归分析后实证分析数字普惠金融的减贫效应。

2 变量选取

2.1 被解释变量

目前大部分的论文中贫富差距主要是用贫富差距比或基尼系数表示的。但是这种表示方法存在缺憾,即欠缺了对城乡人口规模和贫富差距的互动关系考虑在内;与此同时,收入人群阶级的两端变动敏感性低,基尼系数对此不敏感,高收入和低收入阶层的变动是贫富差距的主要体现方式。因此,本文选择泰尔指数作为衡量贫富差距的变量,计算方法如下:

GAPit=∑2j-1PijtPij*ln[PijtPit/ZijtZit]

其中 j = l 代表城镇,j =2 代表农村。GAPit为第i个省份在 t 时期的泰尔指数。Pi1t为第i个省份在第t时刻城镇总收入。Pi2t为第i个省份在 t 时刻农村的总收入。Pijt为第i个省份在 t 时期城乡收入的总和。Zijt为第i个省份在t 时期城镇或农村的总人口数。Zit为第i个省份在t 时期的总人口数。泰尔指数的大小表示着贫富差距,数字越高,贫富差距越大。

2.2 解释变量

本文借鉴北京大学互联网金融研究中心于2016年编制的全国31个省市2011—2015的“北京大学数字普惠金融指数”作为解释变量。该指数从覆盖广度、使用深度以及数字支持服务程度全面进行分析,共使用24个指标建立了数字普惠金融指标体系。

2.3 控制变量

(1)经济发展水平。

(2)产业结构:本文选取第二、三产业增加值占GDP的比重来表示产业结构。

(3)财政支出:本文将使用财政支出占 GDP 的比值来衡量财政支出的影响。

(4)城镇化率:本文将计算城镇人口占总人口的比例来表示城镇化率。

3 模型选取与计量检验

本文初步设定模型如下:

GAPit=αi+β1DIFIit+β2GDPit+β3ISit+β4FEit+β5URit+ε

其中,βi为各解释变量的系数,反映各解释变量对被解释变量泰尔指数的影响程度,ε为随机误差项。DIFI为数字普惠金融指数,GDP为经济发展水平,IS为产业结构,FE为财政支出,UR为城镇化率。

经济时间数据通常为非平稳时间序列,直接回归将造成伪回归,为避免这一现象,先对各变量进行平稳性检验。对原始数据进行第一次单位根检验,除了GAP和IS未通过IPS检验,只通过LLC,ADF,PP检验外,其它变量均通过四种单位根检验。对其进行对数处理后进行第二次检验,结果显示全部平稳。之后对模型进行Hausman检验,选择随机效应模型。运用面板数据逐步回归法,即逐步剔除不显著的变量。首先剔除最不显著的变量FE,随后剔除变量GDP,所有变量在5%的显著性水平下均统计显著。

4 结果与建议

实证结果显示,在不同显著性水平下,贫富差距与数字普惠金融发展水平均呈负向关系,其系数值为-0.0935。这个数值表明当数字普惠金融指数提升1个单位时,贫富差距能缩小0.0935个单位,验证了数字普惠金融可以通过门槛效应、排除效应和涓滴效应有效减缓贫困程度,缩小贫富差距。本文分析结果显示促进经济发展水平、城市化进程能够有效减缓贫困,目前的财政支出结构以及产业结构还不合理,应进一步对二者进行调整。

参考文献

[1]刘顺平.发展数字普惠金融,提升脱贫攻坚效能 [J].甘肃金融,2017,(5):32-35.

[2]裴正纲.我国农村普惠金融发展存在的问题及对策[J].现代商贸工业,2018,39(13).

[3]宋晓玲.数字普惠金融缩小城乡收入差距的实证检验[J].财经科学,2017,(6):14-25.

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