数字普惠金融对我国经济发展韧性的影响研究
摘要
关键词
数字普惠金融；经济韧性；综合指标体系
正文
一、引言
在全球化和数字化浪潮的推动下，金融服务领域正经历着前所未有的变革。数字普惠金融作为金融创新与科技融合的重要产物，正逐步改变着金融服务的提供方式和触及范围。在此背景下，数字普惠金融与经济发展韧性之间的关系引起了广泛关注。数字普惠金融的普及和应用，不仅优化了金融资源配置，促进了产业结构的升级，还推动了创新创业的活跃。习近平总书记指出：“目前发展中的矛盾与问题集中表现为发展质量方面，这就要求我们要把发展的质量和效率放在第一位。”数字普惠金融以其较强的普惠属性，促进了经济体系的稳定与包容；然而，数字化普惠金融在某些方面对弱势群体产生一定的排斥效应，这不利于国家经济发展韧性的增强。因此，本研究旨在深入探讨数字普惠金融与我国经济发展韧性的关系，以期为我国经济发展提供新的理论支持和实践指导。
二、文献综述
关于经济发展韧性的相关研究。经济韧性总的可以表述为经济体在面对外界冲击时候的和恢复的能力[1]。任保平等[2]经测度指出中国经济发展韧性在时间维度上呈现出稳步提升的演化趋势,在空间维度上呈现出先扩大后缩小的基本特征。李凯杰等[3]指出成本效应往往成为其正向效应的制约因素，而生产结构的多样化则能显著增强这种积极作用。丁亮[4]的研究进一步揭示了数字经济与产业集聚对区域经济韧性的提升效果因地域差异而异。李晓等[5]指出市场主导型金融结构相较于银行主导型展现出更为显著的促进作用，但市场主导型金融结构同样面临着一定的门槛限制。
关于数字普惠金融的相关研究。数字普惠金融利用数字技术和创新金融模式[6]，严圣艳等[7]研究发现数字普惠金融对经济增长效率和绿色生态文明的促进作用更加明显。吴淑娟等[8]认为数字普惠金融不仅对于弱势群体的全面发展具有深远意义，而且对实体经济有显著的正向影响。进一步研究发现，数字普惠金融的发展有利于改善低收入群体的收入状况,其对低收入群体的增收效应在农村地区更好[9]。
关于数字普惠金融与经济发展韧性关系的相关研究。戴浩等[10]发现数字普惠金融对农业经济韧性具有积极的推动作用，存在负向的空间溢出效应。黄娜娜[11]认为创新创业水平发挥中介作用，数字普惠金融对区域经济韧性的提升效果中部地区更为突出。相对于大城市而言,中小城市数字普惠金融发展的区域经济韧性效应更强[12]。李梦雨等[13]分析指出，中国特大城市的经济韧性在数字普惠金融发展的助力下显著增强，数字普惠金融通过减轻融资约束压力及促进创新创业活动的繁荣。
三、数字普惠金融对我国经济发展韧性的影响机制
（一）扩大金融服务范围
通过互联网和大数据等现代信息技术，数字普惠金融突破了传统金融服务的地理局限，降低了金融业务的准入门槛。这使得原本因成本、地理等因素无法获得金融服务的群体能够享受到金融服务，如偏远地区的农民、小微企业等。此外，数字普惠金融具有实时性和便捷性的特点，用户能够随时随地进行金融交易，大大提高了金融服务的效率。
（二）增强风险抵御能力
数字普惠金融通过对用户数据的分析，金融机构能够更准确地评估风险，制定更有效的风险管理策略。这有助于降低金融风险的发生概率和影响程度，提高经济系统的稳定性。当经济系统遭受冲击时，数字普惠金融能够快速响应，满足实体企业在受到冲击过程中的融资需求。这种快速响应能力有助于企业及时应对冲击，减少损失，并快速恢复生产。
（三）提升金融服务质量和创新能力
随着科技的发展，金融机构可以为客户提供更加多元化、个性化的金融产品与服务，这些金融产品创新有助于提升金融服务的质量和效率，增强用户的使用体验。数字普惠金融的便捷性和实时性特点使得金融服务质量得到提升,用户能够随时随地享受到高效、便捷的金融服务，提高了用户的满意度和忠诚度。
基于此,本文提出如下假设:数字普惠金融能够提高我国的经济发展韧性，而且会产生一定的区域经济韧性效应。
四、研究设计
（一）模型构建
为进一步探究数字普惠金融对我国经济韧性的影响,本文参考李智[14]的研究方法构建如下模型:
RESit=α0+α1DFIit+αnXit+μi+δt+εit(1)
其中,RESit是i省份在t时期的经济发展韧性,DFIit表示i省份在t时期的数字普惠金融发展水平;Xit是控制变量;μi表示个体固定效应;δt表示时间固定效应;εit是随机扰动项。
（二）变量测度与说明
1.被解释变量:经济发展韧性（RES）
本文利用2013-2022年30个省的面板数据，采用熵值法构建经济发展韧性综合评价指标体系,如表1所示。
表1经济韧性评价指标体系
维度 | 指标 | 指标属性 | |
经济韧性 维度 | 教育经费（亿元） | + | |
抵御冲击能力 | 一般公共预算收入（亿元） | + | |
第二产业占比（%） | + | ||
失业人数（万人） | - | ||
冲击恢复能力 | 固定资产投资增速（%） | + | |
入境旅游人数（万人次） | + | ||
人均可支配收入（万元/人） | + | ||
创新适应能力 | 技术市场成交额（亿元） | + | |
当年累计发明专利数（件） | + | ||
固定互联网接入数(万个） 移动互联网用户数（万户） 对外开放度（%） | + + + |
2.核心解释变量：数字普惠金融水平（DFI）
为了准确评估各省数字普惠金融的发展水平，采用北京大学数字普惠金融研究中心编制的数字普惠金融指数作为度量工具。
3.控制变量
控制变量包括人口规模（lnpop），以各省份年底人口数取对数来表示；地区生产总值（lngdp），以省份年度生产总值取对数来衡量；对外开放度（lnfo），以进出口额与生产总值的比值取对数来表示；人均可支配收入(lnpdi)，以省份具体人均可支配收入取对数表示；教育投资（lnei），通过年度教育经费费用取对数来衡量。
（三）数据来源与描述性统计
本文选取2013—2022年我国30个省的相关数据进行测度研究，数据主要来源于wind数据库、《国家统计年鉴》、《省份统计年鉴》等。由于部分数据缺失，本文主要通过线性插值法对缺值进行补充。表2是主要变量的描述性统计结果。
表2描述性统计结果
变量名称 | 样本数 | 均值 | 标准差 | 最小值 | 最大值 | |
被解释变量 | 经济发展韧性（RES） | 300 | 0.33 | 0.11 | 0.14 | 0.77 |
解释变量 | 数字普惠金融水平（DFI） | 300 | 278.56 | 80.19 | 118.01 | 460.69 |
控制变量 | 人口规模（POP） | 300 | 4622.76 | 2815.08 | 577.79 | 12684 |
地区生产总值（GDP） | 300 | 29692.72 | 23919.09 | 2122.06 | 129118.6 | |
对外开放度（FO） | 300 | 0.28 | 0.29 | 0.01 | 1.57 | |
人均可支配收入(PDI) | 300 | 2.76 | 1.25 | 1.1 | 7.96 | |
教育投资（EI） | 300 | 1343.32 | 912.44 | 156.94 | 6018.81 |
五、实证分析
（一）基准回归结果
基于2013-2022年我国30个省的面板数据构建回归模型,经Hausman检验证明选择双固定模型进行实证分析,基准回归结果可见表3。表3中列（1）显示，在未加入控制变量的情况下，数字普惠金融对我国经济发展韧性的影响在1%的水平上显著。列（2）表明，加入控制变量以后这种影响效果仍然是显著的，假设得到证实。
表3基准回归结果
(1) | (2) | |
变量名称 | RES | RES |
DFI | 0.002*** | 0.001*** |
(4.578) | (3.311) | |
lnpop | 0.104* | |
(1.943) | ||
lngdp | 0.047** | |
(2.311) | ||
lnfo | 0.016** | |
(2.231) | ||
lnpdi | -0.333** | |
(-2.333) | ||
lnei
| 0.081 (1.692) | |
个体效应 | YES | YES |
年份效应 | YES | YES |
Constant | 0.060 | -1.473** |
(1.039) | (-2.509) | |
Observations | 300 | 300 |
Numberofid | 30 | 30 |
R-squared | 0.568 | 0.642 |
注:∗、∗∗、∗∗∗分别表示10%、5%、1%的显著性水平;括号内数值是标准误。
（二）稳健性检验
为了更准确地探究数字普惠金融对我国经济发展韧性的影响机制,本文开展了以下稳健性检验:(1)剔除样本。考虑到新冠疫情影响,剔除2020、2021年份样本。(2)增加控制变量。增加专利发明数（TI）变量，重新进行模型检验。经稳健性检验发现，其结果与基准回归结果总体一致，均是显著的。
六、结论与建议
（一）结论
本文基于2013-2022年中国30个省的面板数据,构建三级综合指标体系指标测度我国经济发展韧性水平，采用双固定模型检验数字普惠金融对我国经济发展韧性的影响效应。研究结果表明：数字普惠金融对我国经济发展韧性具有显著的正向促进作用，进行稳健性检验后,其结果与上文基准回归一致。
（二）建议
1.深化数字普惠金融的普及与应用
金融机构应优化金融服务模式，充分利用现代信息技术，优化金融服务模式，提高服务效率，满足其多样化的金融需求。加大在金融产品创新方面的投入，开发出更多符合市场需求的金融产品，针对小微企业和农村地区的特殊人群，开发出符合他们特殊金融需要的个性化金融产品。
2.加强金融基础设施建设
政府应完善网络基础设施，加大对网络基础设施建设的投入，提高网络覆盖率和传输速度。在数字化普惠金融发展的同时，金融机构应加强对金融数据的保护和管理，建立健全数据安全保护机制，为提高经济发展韧性提供坚实基础。
3.强化风险管理与监管
建立健全法律法规体系，加快制定和完善数字普惠金融及经济韧性水平相关的法律法规体系，明确数字金融服务的监管职责和监管要求。建立健全风险监测和预警机制，通过对数字金融市场的实时监控和分析，提前预测和识别风险点，采取有效措施进行防范和化解。
参考文献
[1]宋玉茹,董小君,许诗源,等.中国经济韧性水平测度与时空格局演变分析[J].统计与决策,2023,39(09):103-108.
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[3]李凯杰,司宇,董丹丹.数字经济发展提升了出口贸易韧性吗?——基于跨国面板数据的经验研究[J].云南财经大学学报,2024,40(02):15-31.
[4]丁亮.数字经济、产业集聚与区域经济韧性[J].现代管理科学,2023,(03):132-140.
[5]李晓,邱晶晶.金融结构与经济韧性——基于跨国数据的动态演化分析[J].吉林大学社会科学学报,2023,63(04):137-157,240.
[6]宋建敏,刘京华.数字普惠金融对工业绿色转型发展的影响分析[J].商展经济,2024,(09):69-72.
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[8]吴淑娟,李金亭.数字普惠金融赋能实体经济发展的空间效应研究[J].五邑大学学报(社会科学版),2024,26(02):44-49,93.
[9]杨望,刘洪洋,林溪,等.数字普惠金融增收效应研究：兼论“提低扩中”效果[J].国际金融研究,2024,(05):3-14.
[10]戴浩,魏君英,陈银娥.数字普惠金融对我国农业经济韧性的影响研究[J].价格理论与实践,2023,(08):144-148.
[11]黄娜娜.数字普惠金融与区域经济韧性——基于创新创业水平的中介效应检验[J].商业经济研究,2024,(02):189-192.
[12]丁建军,周传辉.数字普惠金融的区域经济韧性效应及机制——基于中小微经营主体进入退出视角[J].调研世界,2024,(05):53-63.
[13]李梦雨,倪国鑫.数字普惠金融对中国特大城市经济韧性的影响研究[J].投资与创业,2022,33(12):1-3,10.
[14]李智.数字普惠金融、技术创新与城市经济韧性——来自长江经济带108个城市的经验证据[J].商展经济,2024,(07):38-42.
作者信息：
赵可欣（1999—），女，山东聊城人，昆明学院国际商务硕士研究生，研究方向：跨境数字金融
马星晨（2001—），女，湖南湘潭人，昆明学院国际商务硕士研究生，研究方向：跨境数字金融
林思思（1996—），女，浙江温州人，昆明学院国际商务硕士研究生，研究方向：跨境数字金融
孔梦雪（2001—），女，江西抚州人，昆明学院国际商务硕士研究生，研究方向：跨境数字金融
冯艳琴（1981—），女，河南新乡人，昆明学院讲师，河南大学金融学博士，研究方向：企业金融
张雅云，通讯作者，（1984—），女，上海人，云南开放大学，讲师，研究方向：计算机、教育学、数字经济；
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