王小娟，陈 曦

（1.西藏民族大学 财经学院；2.西藏特色产业高质量发展研究中心，陕西 咸阳 712082）

0 引言

随着数字经济的发展，依靠互联网、大数据、云计算等数字技术与传统金融服务相结合的数字普惠金融对共同富裕产生了较深的影响。数字普惠金融通过消除金融排斥来实现金融普惠，以可负担的成本为社会各阶层和群体提供所需的金融服务，提高其收入，促进社会更趋向于公平，从而实现共同富裕。同时，科技创新是保障经济可持续发展的重要动力，特别是在全球经济面临不确定性风险增加、中国正处于增长动力转换关键时期的现实背景下，创新驱动内涵式发展与增长成为推动经济高质量发展的重要因素，也为共同富裕的实现提供动力。数字普惠金融一方面有助于缓解企业融资困难的问题，为创新活动的开展提供充足的资金支持[1]，从而促进区域创新研发投入的增加[2]；另一方面，能够有效引导社会资金流向，推动产业结构调整和升级，实现资源的合理配置，为技术创新提供有利环境，促进地区技术进步，最终实现共同富裕。

综上所述，数字普惠金融与共同富裕之间具有内在一致性，研究两者之间的机制关系成为前瞻性的热点问题。数字普惠金融与共同富裕之间存在何种理论和数量关系？数字普惠金融通过何种机制促进共同富裕？本文的研究试图回答这些问题。虽然目前关于共同富裕的文献已有不少，也有少部分文献关注了数字普惠金融与共同富裕之间的关系，但鲜少有学者研究创新驱动在数字普惠金融与共同富裕之间发挥的作用，本文通过实证检验对此问题进行分析，丰富和拓展了数字普惠金融和共同富裕之间作用机制的研究。对于创新驱动的测度，以往研究多采用单一指标来衡量，很难全方位测度创新驱动能力，本文通过熵值法构建创新驱动指数，丰富了关于创新驱动的测度研究。进一步引入调节变量城市化水平，检验其对数字普惠金融与共同富裕关系的调节效应，明晰了数字普惠金融促进共同富裕的边界条件。

1 理论分析与研究假设

1.1 数字普惠金融对共同富裕的影响

大数据、区块链等技术推动了数字普惠金融的进一步发展，使得服务门槛有效降低，金融供给能力与服务水平提升，居民的金融需求也得到更好地满足。数字普惠金融与共同富裕相得益彰，“普”与“惠”是数字普惠金融的核心所在，“普”意味着金融服务范围和覆盖面广，如数字普惠金融通过一些碎片化的场景来对用户进行信用画像，可以有效减少信用风险，使弱势群体能够获得高效、便捷、可负担的金融支持，这与共同富裕的“共同”相呼应。“惠”意味着交易成本和金融服务门槛降低，以使金融惠泽于民[3]。数字普惠金融充分利用数字技术缓解了信息不对称，拓宽了金融服务范围，通过“涓滴效应”让低收入群体共享增长的红利，让机会更加趋于平等，使更多人能够共享成果，从而使金融真正“惠及民生”，这与共同富裕的“富裕”相呼应。为实现共同富裕目标，应推动各地区协同发展，让机会更加趋于平等，同时要重视人们精神文化层面的需求以及基本公共服务水平的提高等[4]，而数字化发展加速了数字普惠金融的普惠进程，提供了更多的融资渠道和更好的服务，缓解了融资约束，满足了居民的消费需求，推动了健康保险等领域的发展，缩小了区域收入差距与城乡收入差距[5]。因此，数字普惠金融是一种通过促进人民群众共享经济、社会发展成果，提高人民生活质量和满意度进而推动共同富裕实现的重要途径。由此，本文提出：

假设1：数字普惠金融的发展有利于推动共同富裕。

1.2 传导机制：创新驱动

（1）数字普惠金融与创新驱动

金融是组成微观主体技术创新环境的一个关键要素，资金的有效供给对技术创新活动产生最直接的影响[6]。数字普惠金融能够提供更加高效、覆盖面更广的金融服务，为融资困难的中小企业提供便捷可得的金融服务，支持其技术创新活动的开展。

数字普惠金融作为一种全新的金融创新服务模式，一方面，人工智能、大数据、互联网等技术的快速发展，使得数字普惠金融能够在成本和风险较低的情况下处理大量数据，为长尾群体打破金融服务的“玻璃门”提供可能。进一步地，数字普惠金融拓宽了企业融资渠道和途径，为企业技术创新提供保障，从而促进区域创新水平的提升[7]。另一方面，数字普惠金融在一定程度上能够推动传统金融的转型升级。其通过缓解信息不对称所带来的问题，实现信用透明化、信息化，形成对传统信用定价模式的冲击与创新，逐步构建硬化企业软信息的算法和大数据仓库[8]，促使金融部门转型升级，提升金融资源配置效率和风险管理能力，这有助于突破传统金融的边界限制，改善信贷资源配置不合理问题，有效减缓企业融资约束[9]，从而让更多的创新主体能够获得科研经费，充分激发其创新热情，进而提升区域的创新能力。与此同时，金融与数字化的融合需要高科技和高素质人才作为支撑，以此推动数字普惠金融更好地发展。日益扩大的高水平人才队伍能够激发创新主体的科技创新热情，衍生出对高新技术更高水平的需求，推动数字化的发展，进而形成数字普惠金融促进区域创新驱动发展的积极反馈作用。因此，数字普惠金融促进了创新驱动能力的提高。

（2）创新驱动与共同富裕

创新驱动是实现共同富裕的驱动力，主要体现在促进经济系统的经济总量增加、经济结构优化和经济效益提升三个方面[10,11]。首先，从经济增长的角度来看，共同富裕强调的是经济总量尤其是人均生产总值达到较高水平[12]，创新能力的提升将直接促进经济总量的增加。其次，创新能力的提升促进经济结构优化。提升创新能力可以推动技术进步，改变企业原本的生产模式，促进生产效率的提高。最后，提高创新能力有助于提升经济效益。创新驱动的核心是人才驱动，能加快技术推广与成果的研发和应用。从宏观层面来看，加强创新队伍人才建设、稳固创新人力资本基础是推动经济高质量创新驱动的核心。从微观层面来看，创新人才会产出大量创新成果，促进劳动力素质提高的同时提高劳动生产率，提升社会资源配置效率。由此，本文提出：

假设2：数字普惠金融能够通过提高创新驱动能力促进共同富裕，即创新驱动是数字普惠金融推动共同富裕的重要传导机制。

1.3 城市化水平对数字普惠金融与共同富裕关系的影响

城市化是要素再分配的重要过程，促进了要素在城乡以及区域间的自由流动，有助于缩小城乡、区域间的发展差距，为共同富裕的实现提供了前提条件。数字技术是数字普惠金融发展的坚实基础，而高素质的人才是数字技术发展的关键。人才具有空间集聚这一特性，城市化水平的提升对于高素质人才更具有吸引力并为其提供了发展空间，这为数字普惠金融的发展奠定了坚实的基础。与此同时，较高的城市化水平可以促进科研机构、科研经费、先进数字化设备等要素的集聚，进一步促进数字普惠金融的发展，为数字普惠金融促进共同富裕提供推动力。因此，城市化水平可以正向调节数字普惠金融对共同富裕的影响关系。由此，本文提出：

假设3：数字普惠金融对共同富裕的促进作用受城市化水平的正向调节，即城市化水平越高，数字普惠金融对共同富裕的促进作用越大。

2 研究设计

2.1 变量选择与数据来源

本文旨在探索数字普惠金融对共同富裕的影响机制，为了保证指标具有科学性、全面性，数据具有可靠性，以及考虑到数据的可得性，本文选择2011—2020 年我国30 个省份（不含西藏和港澳台）的数据进行研究。其中，被解释变量为共同富裕发展指数（Cmw）；解释变量为数字普惠金融指数（Dif）及其子维度覆盖广度（Coverage）、使用深度（Usage）和数字化程度（Digitization）；中介变量为创新驱动（IDA）；调节变量为城市化水平（Urban）；控制变量为政府干预（Gov）、产业结构（Stu）、教育发展（Edu）和对外开放水平（Open）。数字普惠金融相关数据来自《北京大学数字普惠金融指数（2011—2020）》，其他数据来自《中国统计年鉴》《中国科技统计年鉴》《中国环境统计年鉴》以及各省份的统计年鉴和统计公报。

变量的描述性统计结果见下页表1。可以看出，共同富裕发展指数（Cmw）的均值为0.313，最小值为0.094，最大值为0.716，说明现阶段我国省际共同富裕水平存在较大差距。

表1 变量描述性统计结果

2.2 变量说明

（1）被解释变量

已有研究关于共同富裕指标体系的构建紧扣富裕、共享和可持续性，主要通过恩格尔系数、人均可支配收入、城镇化率、城乡居民收入倍差等指标进行测算[13]；同时，共同富裕的含义还包括共享繁荣、包容性增长、共享发展等。因此，本文对于共同富裕的测度包括“发展”“共享”与“可持续”三个方面。基于共同富裕内涵视角，在参考相关文献的基础上[13]，结合省域层面数据的可获得性，从共同富裕的发展性、共享性和可持续性三个维度出发构建包含3个一级指标、10 个二级指标和22 个三级指标的共同富裕评价指标体系，如表2所示。为避免主观赋权和多指标数据重叠的问题，本文对于共同富裕评价指标采用熵值法赋权，由此得到各个省份的共同富裕发展指数（Cmw）。

表2 共同富裕评价指标体系

（2）解释变量

本文选取北京大学发布的2011—2020年数字普惠金融指数（Dif）来衡量数字普惠金融发展水平，同时为使回归系数便于比较，对原始指数均除以1000。数字普惠金融指数包括3个子维度，分别是覆盖广度（Coverage）、使用深度（Usage）和数字化程度（Digitization）。

（3）中介变量

创新驱动（IDA）。在以往的研究中，关于创新驱动能力的指标构建多基于创新投入、创新产出、创新环境等视角[14,15]。由于近年来国家不断加大创新投入力度，因此我国的创新体系不断完善，创新能力也显著提升。本文认为创新投入为创新驱动提供了要素支撑，资金的有效供给将对技术创新活动产生最直接的影响。根据内生增长理论中的熊彼特增长模式，基于研发投入提升技术水平，能够让生产更有效率[16]。因此，本文借鉴李二玲和崔之珍（2018）[14]的研究，结合省级层面数据的可获得性，重点从创新投入的角度衡量创新驱动能力，采用熵值法测算省级层面的创新驱动能力，如表3所示。

表3 创新驱动能力评价指标体系

（4）调节变量

城市化水平（Urban）。本文使用城镇常住人口与全部常住人口的比值作为城市化水平的代理变量。

（5）控制变量

借鉴相关研究，本文选择了以下控制变量：政府干预（Gov），用公共财政支出与地区生产总值的比值表示；产业结构（Stu），用第三产业增加值与第二产业增加值的比值表示；教育发展（Edu），用财政教育支出占财政支出的比重表示；对外开放水平（Open），按当年汇率将进出口贸易总额转换为以人民币计价，再除以地区生产总值来表示。

2.3 模型构建

为研究数字普惠金融对共同富裕的影响，构建如下基本模型：

其中，Cmwi，t为省份i第t年的共同富裕发展指数；Difi，t为省份i第t年的数字普惠金融指数，其估计值α1是重点关注的参数，预期显著为正；Xi，t为控制变量；μi和θt分别表示省份固定效应和时间固定效应；εi，t为随机扰动项。

借鉴温忠麟和叶宝娟（2014）[17]的研究，构建中介效应模型如下：

其中，IDA是中介变量，即创新驱动能力。式（2）检验数字普惠金融对共同富裕的影响，式（3）检验数字普惠金融对创新驱动的影响，式（4）检验数字普惠金融和创新驱动共同作用下对共同富裕的影响。

3 实证结果分析

3.1 基准回归结果

下页表4 报告了数字普惠金融对共同富裕的影响。Hausman 检验结果显示chi2 值为227.38，P 值为0.000，表明固定效应模型比随机效应模型更好，故本文采用固定个体效应和年份效应的双向固定效应模型进行面板回归分析。在列（1）中，数字普惠金融指数的回归系数为1.6007且在1%的水平上显著，表明数字普惠金融与共同富裕具有正相关关系。列（2）在此基础上加入控制变量，回归系数为1.2387，在原来基础上有所减小，但显著性不变。结果表明，数字普惠金融发展水平越高，越能够促进共同富裕，两者之间显著正相关，由此证明了假设1。为进一步分析二者之间的作用，将数字普惠金融的子维度与共同富裕进行回归，列（3）至列（5）分别展示了回归结果。可以看出，使用深度（Usage）和数字化程度（Digitization）的系数显著为正，覆盖广度（Coverage）的系数为负但不显著。这可能是因为在金融发展的进程中，仍然存在着资本追逐利润的现象，使得一小部分群体没有从数字普惠金融的发展中获得红利，无法充分发挥数字普惠金融的“普惠性”。因此，政府部门应加大对数字普惠金融的监管力度，完善金融体系，对其进行引导和激励，促进共同富裕的实现。

表4 数字普惠金融影响共同富裕的基准回归结果

3.2 稳健性检验

（1）本文基准回归选取的是双向固定效应模型，缓解了可能由遗漏变量所引起的内生性问题。考虑到共同富裕可能会反过来进一步促进数字普惠金融的发展，为避免逆向因果问题，采用两阶段系统GMM 方法提升模型整体的估计效率和稳健性，回归结果见表5。AR（1）、AR（2）和Hansen 检验结果表明，该模型通过了扰动项无自相关以及工具变量无过度识别的检验，因此工具变量是有效的。利用工具变量法控制内生性问题后，数字普惠金融会促进共同富裕的结论依然成立，且结果在1%的水平上显著。（2）考虑到数字普惠金融影响共同富裕可能存在一定的时间滞后性，本文将主要解释变量数字普惠金融滞后一期、滞后二期重新进行回归。

表5 数字普惠金融影响共同富裕的稳健性检验

本文还进行了其他稳健性检验。包括剔除直辖市、主要解释变量进行上下1%缩尾、更换被解释变量测度方式进行稳健性检验。其结果都验证了本文研究结论的稳健性。

3.3 中介效应检验

下页表6 中列（2）数字普惠金融的系数显著为正，表明数字普惠金融对创新驱动能力的提升有积极作用。列（3）数字普惠金融系数有所下降但仍显著为正，同时创新驱动与共同富裕具有显著的正相关关系，表明数字普惠金融能够显著提升创新驱动能力从而推动共同富裕，由此证明了假设2。在其他条件不变的情况下，数字普惠金融指数每增加1个单位，会使共同富裕发展指数直接提升1个单位，同时会使创新驱动能力提升2.41 个单位，从而使共同富裕发展指数间接提升0.24个单位，总效应提升1.24个单位，在数字普惠金融对共同富裕产生的效应中，创新驱动产生的间接效应约占19%。本文采用Bootstrap 方法对创新驱动的中介作用进行了检验，结果如表6所示。

表6 数字普惠金融影响共同富裕作用机制的检验结果

4 进一步分析

4.1 调节作用

为检验城市化水平在数字普惠金融对共同富裕的影响中是否起到调节作用，在基准模型（1）的基础上进一步引入城市化水平与数字普惠金融的交互项，构建调节效应模型如下：

其中，Urban表示城市化水平，是本文的调节变量。调节效应检验结果如下页表7 所示，列（1）没有加入控制变量，数字普惠金融和城市化水平交互项（c_Dif × c_Urban）的系数为0.979，在1%的水平上显著为正。加入控制变量后，c_Dif ×c_Urban的系数仍然显著为正。以上结果显示城市化水平具有明显的调节效应，即城市化水平对数字普惠金融和共同富裕之间的关系起到正向调节作用，随着城市化水平的提高，数字普惠金融对共同富裕的促进作用增强，由此证明了假设3。

表7 城市化水平的调节效应

4.2 区域异质性分析

我国东、中、西部地区资源禀赋和金融发展水平存在差异，而且政策上的倾斜程度也不尽相同。本文将30 个省份分为东部、中部和西部三个地区，以进一步研究数字普惠金融促进共同富裕的作用效果是否存在区域异质性。回归结果如表8所示。

表8 数字普惠金融影响共同富裕的区域异质性分析

表8 列（1）至列（3）分别展示了东、中、西部地区数字普惠金融对共同富裕的作用效果，可以发现：东中部地区的数字普惠金融回归系数均显著为正，根据回归系数大小比较对各地区的影响程度，发现东部地区的作用效果要大于中部地区，而西部地区的这种作用效果则不明显。由此表明数字普惠金融对共同富裕的影响具有区域异质性，而且随着经济发展水平的提高，其促进效应会越来越显著。原因可能在于：东部地区经济较为发达，数字普惠金融发展较早，相应的基础更为牢固，发展水平也较高，充分释放了数字普惠金融的红利以促进共同富裕；而中西部地区经济发展水平较为落后，加之传统金融基础和资源禀赋等方面的制约，其数字化程度相对较低，从而导致无法充分释放数字普惠金融的红利。

5 结论与建议

本文基于2011—2020 年我国30 个省份的数据，采用面板数据双向固定效应模型、中介效应模型就我国数字普惠金融对共同富裕的影响进行了实证研究。此外，本文还进一步探讨了城市化水平对数字普惠金融与共同富裕关系的影响。结果表明：第一，数字普惠金融及使用深度和数字化程度能够显著促进共同富裕，稳健性检验也支持该结论；数字普惠金融对共同富裕的影响存在区域异质性，东部地区促进效果最强。第二，创新驱动在数字普惠金融影响共同富裕过程中的中介效应是显著的，即数字普惠金融与共同富裕之间存在“数字普惠金融发展→提升创新驱动能力→促进共同富裕”的内在传导机制。第三，城市化水平对数字普惠金融和共同富裕的关系起到了显著的正向调节作用，城市化水平进一步加强了数字普惠金融在促进共同富裕方面的作用。

基于实证检验结果，提出以下建议：

第一，发展普惠共享的金融，践行新发展理念。应不断加强数字技术与数字普惠金融融合的深度和广度，促进两者的互补性融合。鼓励金融机构为“长尾群体”提供数字化产品和服务的支持，加大普惠的覆盖面，强化数字基础设施的建设，以实现惠泽于民。同时，强化数字服务设施、数字服务平台的建设，以促进数字普惠金融服务质量的提升，使其向着更加移动化、便民化的方向发展，协同使用深度以促进共同富裕。第二，关注数字普惠金融发展的区域差异，引导数字普惠金融重点服务于欠发达地区，与传统金融互促互补，深化其对中西部地区共同富裕水平的促进作用，逐步缩小地区之间经济发展水平差异，兼顾效率与公平，以数字红利提升居民生活水平，实现经济包容性增长，更好地推进全体人民共同富裕。第三，充分发挥创新驱动的积极促进作用，助力数字普惠金融推进共同富裕进程。让数字普惠金融更好地发挥其普惠性，降低金融服务的门槛，通过缓解融资约束和引导社会资金流向来推动区域创新研发投入的增加和产业结构的优化与升级，实现资源的优化配置，推动区域创新水平能力的提升，进而促进共同富裕。同时，欠发达的地区则可以通过政策上的创新投入来促进区域的创新，以促进经济的发展。第四，进一步加快推进城市化进程，为数字普惠金融促进共同富裕提供更多的动力。在推进城市化进程中，应按照城市与农村统筹发展的思路，继续加大发展中地区的公共基础设施建设，改善医疗卫生和其他公共服务，逐步缩小区域发展差异；构建区域间协调发展机制，推进城乡、区域公共服务均等化，以推动各地区之间的要素自由流动，从财政转移支持发展中地区的“授鱼”模式向“授渔”模式转变，改变地区经济发展失衡状况，最终达到实现共同富裕的目标。