前沿速递| 中国数字普惠金融的发展模式探究：经济与民生的视角（曾燕等）

曾燕，中山大学岭南学院

查佳婧，中山大学数学学院

杨海生, 中山大学岭南学院

杨存奕, 中山大学岭南学院

《经济研究》2024年第8期

党的二十大强调要实现人民共同富裕，普惠金融高质量发展发挥着关键作用。现阶段中国数字普惠金融已取得显著成果，但数字普惠金融新风险显现和数字普惠金融发展不平衡的问题仍然严峻，这要求深入剖析数字普惠金融发展脉络，从发展模式中总结经验教训，为未来数字普惠金融高质量发展找到切入点。数字普惠金融的发展是其供给因素和需求因素长期共同作用的结果，本文从供需角度考虑数字普惠金融发展的影响因素，利用有限混合模型客观分组的功能理清其发展模式及模式转换过程，并基于高维中介模型深入探究影响因素的作用机制。研究表明：（1）经济基础、设施基础、民生需求和政府能力是中国数字普惠金融发展的主要影响因素。（2）中国数字普惠金融发展的影响因素存在动态演变，即经济基础与民生需求分别在不同阶段发挥主要驱动作用，呈现出“经济基础主导（供给推动）—民生需求主导（需求拉动）—经济基础主导（供给推动）”的增长模式转换特征。（3）数字普惠金融发展模式的差异和模式转换来源于其影响因素之间的作用机制转变。本文的重要发现在于揭示中国部分地区数字普惠金融发展资源的错配现象，即处在瓶颈阶段的地区往往拥有更丰富的数字普惠金融发展资源，而其数字普惠金融的发展需求却显著低于其他地区，发展成本也高于其他地区。研究结论能够为数字普惠金融的高质量发展战略制定提供参考。

以下为正文内容：

数字化浪潮为金融发展带来了空前的变革契机。2005年联合国首次正式提出普惠金融的概念，普惠金融作为一种旨在缩减贫富差距、提升金融包容性的金融业务模式，逐步成为金融领域的关键研究课题。伴随着数字技术和设备的广泛应用，数字金融发展迅速，而其所展示的最大优势恰恰也支持普惠金融的发展（黄益平和黄卓，2018）。数字普惠金融应势而生，逐渐崛起为全球普惠金融发展的焦点所在。2023年10月印发的《国务院关于推进普惠金融高质量发展的实施意见》中明确强调要有序推进数字普惠金融发展，包括提升普惠金融科技水平、打造健康的数字普惠金融生态以及健全数字普惠金融监管体系。当前，中国普惠金融走在世界前列，2024年1月末普惠小微贷款余额29.91万亿元。数字支付和数字信贷也居于全球领先地位，Statista发布的FinTech Report 2021显示，2020年中国已是全球最大的数字支付市场，数字支付规模达24965亿美元，占全球45.60%。国际清算银行研究报告显示，早在2019年中国数字信贷规模已达到6267亿美元，占全球数字信贷总量的78.80%。中国数字普惠金融历经十余年的发展已取得丰硕成果。本文的首要研究目标即深入剖析中国数字普惠金融发展脉络，总结数字普惠金融发展的中国模式和中国经验。此外，当前中国数字普惠金融新旧问题仍然突出，如数字普惠金融新风险显现和数字普惠金融发展不平衡等，本文也期望从过去的发展模式中理清主要问题的症结所在，为未来数字普惠金融高质量发展找到切入点。

在全球数字普惠金融发展过程中，中国模式表现出一定的优势和鲜明的特点：其一，中国是首个将普惠金融上升为国家战略的国家。党的十八大以来，中央高度重视普惠金融工作，指出要强化对市场主体的金融支持，发展普惠金融。2023年中央金融工作会议要求做好科技金融、绿色金融、普惠金融、养老金融、数字金融五篇“大文章”，作为涉及两篇大文章的数字普惠金融，其进一步高质量发展的战略意义不言而喻。2024年7月，党的二十届三中全会审议通过的《中共中央关于进一步全面深化改革、推进中国式现代化的决定》指出，要积极发展数字金融和普惠金融，加强对薄弱环节的优质金融服务。其二，经济高速发展带动数字普惠金融发展。中国经济高速发展推动数字金融基础设施不断完善，提高科技创新能力，为数字普惠金融的发展提供有力支持。其三，数字普惠金融的市场需求庞大。中国有广袤的农村地区和中小城市，传统金融机构难以完全覆盖。而贫富差距、中小企业融资难和区域发展不平衡等问题更是对数字普惠金融提出迫切需求。在国家政策、经济发展和市场需求的共同作用下，中国数字普惠金融发展迅速。总体来说，中国的数字普惠金融发展模式不仅关注数字技术在普惠金融中的应用，还应包括推动社会经济包容性增长和实现共同富裕的更广泛目标。

本文的边际贡献如下：第一，区别于以往文献研究数字普惠金融的作用（Buttice & Vismara，2022）或数字普惠金融的单个影响因素，本文全面考虑数字普惠金融的各影响因素。第二，相较基于经济地理等差异的异质性分析，本文创新性地提出数字普惠金融发展阶段的划分方法。通过有限混合模型（Flachaire et al.，2014；刘贯春等，2019），本文从动态视角研究中国数字普惠金融的发展模式和增长路径的转换过程，突出各发展阶段中核心驱动因素的转变。随后通过引入高维中介模型，进一步挖掘地区间数字普惠金融发展模式差异背后的内在机制。第三，在以往研究指出数字普惠金融发展在地区间存在较大差距的基础上（郭峰等，2020），识别并提出更深入的资源错配问题，即拥有更丰富数字普惠金融发展资源的地区其发展需求更低而成本更高。

1. 数据

本文选择中国31个省份2011—2021年的数据作为研究对象。选择省级数据的原因是考虑到地区的代表性，而发展模式在概念上趋向于解释一个经济整体的发展逻辑。省级数据往往能更好地反映一个地区的整体经济和金融发展状况，因为它涵盖一个较大的地理区域和人口基数。相比之下，市级数据可能受到城市特点和地方政策的影响，从而导致发展模式分析结果的偏差。

（1）因变量

本文使用北大数字普惠金融指数来描述省级数字普惠金融发展水平（郭峰等，2020）。北大数字普惠金融指数是由北京大学数字金融研究中心（IDFRC）联合蚂蚁金服集团发布的一项衡量数字普惠金融发展水平的指标，该指数侧重于分析数字普惠金融服务在普及程度、可得性、可用性和可负担性等方面的表现。本文在原始数字普惠金融指数的基础上进行对数处理，以缓解异方差。考虑到数字普惠金融与其影响因素之间的反向因果关系，本文的实证检验均采用第二期的数字普惠金融指数，即2020年的自变量和伴随变量对应2021年的数字普惠金融指数。

（2）自变量

根据前文理论基础，本文选取经济基础、设施基础、民生需求和政府能力作为影响数字普惠金融发展的四个因素。参考数字普惠金融指数的编制方案（郭峰等，2020），本文对各指标进行无量纲化处理并采用变异系数法对二级指标进行赋权合并。

（3）伴随变量

本文参考罗知等（2018）、Hassan et al.（2019）的研究思路，采用了地方政府数字关注度、地方政府普惠关注度和地方政府金融关注度作为伴随变量。这样的处理方式基于对地方政府关注度影响力的认识，即通过塑造政策环境和资源配置，间接影响自变量（如经济基础、设施基础、民生需求和政府能力）对数字普惠金融的作用。

2. 主要结果

有限混合模型的极大似然估计结果见表1。整体来看，经济基础的回归系数均显著为正，而设施基础、民生需求和政府能力对不同模式的数字普惠金融发展影响不同。具体来看：首先，在发展模式A中，经济基础和设施基础的系数显著为正且影响较大，表明经济基础和设施基础从供给端对数字普惠金融的发展起到主要推动作用，而此时需求端（民生需求）和政府能力的影响没有显现。可以假设（后文对此假设进行论证），发展模式A是数字普惠金融发展的初级阶段，此时民众对数字普惠金融的需求没有被普遍激发，政府对此也缺乏关注。因此，经济基础与设施基础成为推动数字普惠金融发展的主要力量，同时因为数字普惠金融发展处于初级阶段，经济基础与设施基础推动作用的边际效应较高。

其次，在发展模式B中，经济基础和民生需求的系数显著为正且影响较大，这表明供给端的经济基础和需求端的民生需求对数字普惠金融的发展起到主要促进作用，且民生需求的作用大于经济基础。可以假设，发展模式B是数字普惠金融发展的中级阶段，此时民众对数字普惠金融的需求已经被电商、网络信贷等平台的兴起和数字设备的普及所普遍激发，在数字普惠金融的发展中起到决定性的拉动作用。需要注意的是，在此阶段中经济基础仍然起到一定的推动作用，而设施基础和政府能力发挥不显著的推动作用。

最后，在发展模式C中，经济基础和政府能力的系数显著为正，而设施基础和民生需求的系数显著为负但影响较小，这表明数字普惠金融的发展转变为供给端的经济基础和外生的政府能力推动。可以假设，发展模式C是数字普惠金融发展的瓶颈阶段，此时相关的设施基础和民生需求已经得到基本满足，不再是数字普惠金融的增长源泉。相反，在数字普惠金融发展比较成熟的地区，固化的设施环境引致了一些“副产品”，如路径依赖对创新的抑制、高昂的维护费用、系统架构的僵化、高度普及导致的边际效益递减，使其对数字普惠金融发展很难起到正面作用。同时，在满足基本需求之后，民众需要更高品质、多样化和个性化的金融服务，由此反而加剧传统金融对数字普惠金融发展空间的挤出效应。经济基础和政府能力在瓶颈阶段继续发挥推动作用，但相较于初级阶段和中级阶段，其推动作用降低。发展模式C的表现值得深思，即在部分数字普惠金融发展成熟的地区，民生需求对数字普惠金融发展已经不再表现为拉动，反而存在排斥，这与“普惠”的初衷思想违背。尽管经济基础仍然在持续地推动数字普惠金融发展，但民生需求的系数说明，这种来自供给端的推动可能并非出于满足居民福利需求的原因，而是来源于一部分经济主体自身的逐利需求，即在数字普惠金融发展的瓶颈阶段，民生需求的排斥是经济主体逐利与民生的普惠需求之间的错配矛盾导致的。例如，在未成熟的金融市场（沈艳和王靖一，2021），网贷平台可能存在信用扭曲和投资诱导等行为（黄文礼和曾海舰，2022），而监管政策在网贷高风险地区的实施效果往往较弱（江嘉骏等，2020），此时一部分数字普惠金融服务成为诱导非理性消费和分期，从而攫取超额利率的工具，而消费者可能因过度消费与利息支付而陷入债务困境。

基于有限混合模型结果，本文采用核密度函数（图2）刻画了不同发展模式下地区数字普惠金融的分布情况。可以看出，数字普惠金融的非对称厚尾特征与其发展模式的区域差异显著相关。全样本的数字普惠金融核密度函数呈现出左偏的特征，这意味着较低的数字普惠金融指数值在全国范围内更为常见，而较高值则较少。而三个子样本的核密度函数均近似正态分布，这表明在各自的发展模式内部，数字普惠金融指数的分布更为均衡。究其原因，所有地区数字普惠金融的发展模式可以归纳为A、B和C三种，且三者的数字普惠金融发展核密度函数分布存在显著差异。正是隶属于发展模式C的地区数字普惠金融发展水平的分布导致全国整体的核密度函数左偏，而隶属于发展模式A的地区，其数字普惠金融发展水平的分布使得全国整体的核密度函数左侧呈现“厚尾”的特征。也就是说，一方面，隶属于发展模式C的地区的数字普惠金融指数分布，相比于其他两个模式，位于较高的数值区间。然而，由于这些地区的数字普惠金融发展水平较高，它们在全样本中的数量较少，这导致全国整体的核密度函数呈现左偏。换言之，尽管模式C的地区在数值上较高，但数量上不足以对全国整体分布的偏度产生平衡作用。另一方面，隶属于发展模式A的地区的数字普惠金融指数分布则显示出了全国整体核密度函数左侧的“厚尾”特征。这是因为模式A的地区在数字普惠金融指数上的值较低，且分布较为离散，表明这些地区虽然在数字普惠金融发展上处于初级阶段，但它们对于全样本分布的偏度有显著的贡献。这些差异充分表明，如果不考虑发展模式异质性及模式转换，将很难准确刻画中国不同地区数字普惠金融发展的特征。此外，从模式A、B、C的数字普惠金融指数核密度分布图中可以看出，模式A的数字普惠金融指数平均值最低，且分布较为离散；模式B的数字普惠金融指数平均值次之，模式C的数字普惠金融指数最高。基于此，从数字普惠金融指数的绝对值大小来看，前文将模式A、B、C分别视为数字普惠金融发展的初级、中级和瓶颈阶段与实际情况是一致的。

对有限混合模型结果进行可视化，图3直观地展示2012—2021年中国不同地区数字普惠金融发展的模式。比较分析不同地区发展模式变化的特征，可以将全国各地区的数字普惠金融发展大致归类为领先发展、正常发展和滞后发展三种增长路径。进一步地，将正常发展划分为常规发展和跨越式发展，将滞后发展分为固定发展、缓慢发展和往复发展，以此形成二级发展路径。具体而言：第一，对于领先发展的地区，其数字普惠金融发展模式直接起步于模式B，在2017—2019年转换为模式C。第二，正常发展类型的地区大多起步于模式A，随后转换为模式B，并最终转换到模式C。具体地，常规发展的地区，其数字普惠金融以模式B发展不少于2年，而跨越式发展的地区仅以模式B至多发展1年，便进入模式C。第三，对于滞后发展的地区，其数字普惠金融以模式A发展较长时间，其中，固定发展类型的地区几乎始终以模式A发展，在个别几个年份以模式B发展；缓慢发展的地区则是在2013年至2018年期间转换为模式B发展；对于具有往复发展特征的地区，其数字普惠金融发展出现在模式A和模式C之间相互转换的现象，但整体来看滞后发展地区都是从模式A转换为模式B。总体来说，大部分地区的数字普惠金融是从发展模式A转换到模式B，最后转换到模式C，这也从路径转换的角度证实前文的推测，即大部分地区数字普惠金融发展都是先经历初级阶段，继而是中级阶段，最后迈入瓶颈阶段。

3. 机制分析

通过以上分析，本文探究了数字普惠金融的影响因素、发展模式及模式转换逻辑。然而，在四个主要的影响因素之间，可能存在较为复杂的互动和因果关系。对其中的作用机制做进一步的检验分析，可以更好地理解数字普惠金融的发展模式及模式转换的逻辑。在检验之前，需要通过一些因果的预分析来确认机制变量的设置。本节首先采用面板格兰杰检验，对数据的因果关系进行探索。在5%的显著性水平上，格兰杰因果检验的结果如图4（a）所示，其中，有向线段的箭头表示某一因素是另一个因素的格兰杰原因。面板格兰杰检验的结果显示，共计10条显著的格兰杰关系，其中实线的关系为可能传导到数字普惠金融的路径。图4（a）中也显示了数字普惠金融可能影响其他因素，当然，本文在数字普惠金融变量的设置和稳健性检验中剔除了这种反向因果关系。从本节的研究目标出发，我们关注数字普惠金融发展的影响因素及其机制，由此可以看到三条机制路径（见图4（a）中序号①②③）：其一，经济基础通过影响民生需求，进而影响数字普惠金融发展；其二，民生需求通过影响经济基础，进而影响数字普惠金融发展；其三，设施基础通过影响民生需求，进而影响数字普惠金融发展。面板格兰杰因果检验的核心是两两变量之间的因果检验。为考虑多个变量之间的交互影响，本文也使用Chakraborty & Zhang（2019）提出的联合距离协方差检验，推断出各个变量之间的因果关系。该方法定义JdCov为度量联合独立性的指标，通过对残差进行假设检验来检测和量化多元随机向量之间的复杂依赖关系。对数字普惠金融指数等5个变量进行联合检验，在10%的显著性水平下，我们发现存在因果关系的模型，其对应的有向图如图4（b）所示。根据图4（b）可知，共计10条显著的联合距离协方差关系。同理可以看到三条机制路径（见图4（b）中序号①②③）：其一，经济基础通过影响民生需求，进而影响数字普惠金融发展；其二，经济基础通过影响设施基础，进而影响数字普惠金融发展；其三，经济基础通过影响政府能力，进而影响数字普惠金融发展。

最终，结合面板格兰杰检验结果和联合距离协方差检验结果，可以发现一条同时出现的稳健机制路径，即“经济基础通过影响民生需求，进一步影响数字普惠金融发展”。尽管我们已经检验主要变量间的格兰杰因果关系和联合距离协方差因果关系，但这并不意味着其中必然存在真实的因果关系。因此，接下来针对稳健机制路径作进一步分析。

考虑到民生需求因素的复杂构成，本文参考Guoetal（.2022）的研究，采用基于高维中介效应分析的机制检验模型，以深入探究数字普惠金融发展过程中的潜在机制。经过对系数进行检验，直接效应和间接效应的结果如表4所示。表4的结果显示，在总体模型中，直接效应和间接效应均显著。经济基础在推动数字普惠金融发展过程中既直接产生影响，也通过民生需求间接产生影响。在模式A中，经济基础主要通过直接方式促进数字普惠金融发展，早期的互联网和移动设备普及、支付系统建设等，都与经济发展紧密相关，是数字普惠金融发展的必要条件。在模式B中，直接效应不显著，间接效应显著为正。经济基础主要通过中介变量民生需求对数字普惠金融产生间接影响，间接影响占主导地位。这反映出在数字普惠金融的中级发展阶段，随着经济生活水平提高，人们对高效、便捷金融服务的需求增加，从而促进了数字普惠金融的进步。在模式C中，直接效应显著为正，而间接效应显著性较弱。经济基础直接对数字普惠金融发展产生推动作用，而民生需求这条中介路径在一定程度上被阻断。在瓶颈阶段，人们的基本金融服务需求已较为满足，而对更大额或个性化金融服务的需求增长，这依赖于金融服务创新而非单纯的经济基础改善。

综上所述，本文总结了以往数字普惠金融研究领域的缺失，从影响因素和发展模式的角度分析了数字普惠金融发展的逻辑，试图从供给与需求的角度回答数字普惠金融应该如何发展的问题。具体而言，本文以2011—2021年中国31个省份为样本，采用有限混合模型等方法进行实证研究，得出如下结论：（1）经济基础、设施基础、民生需求和政府能力是中国数字普惠金融发展的主要影响因素。其中经济基础和设施基础表示数字普惠金融的供给端对其发展的推动作用，民生需求表示数字普惠金融的需求端对其发展的拉动作用。地方政府的数字、普惠和金融关注度对中国数字普惠金融发展模式的划分起到解释作用。中国数字普惠金融发展阶段有初级、中级和瓶颈三种。（2）中国数字普惠金融发展的驱动因素存在动态演变，即经济基础与民生需求分别在不同阶段发挥主要驱动作用，呈现出“经济基础主导（供给推动）—民生需求主导（需求拉动）—经济基础主导（供给推动）”的增长路径转换特征。可以将我国31个省份的数字普惠金融增长路径划分为领先、正常和滞后发展三类。（3）数字普惠金融发展模式的差异和增长路径的转换来源于其影响因素之间的作用机制转变，即经济与民生的双轮驱动来源于“经济基础影响民生需求从而影响数字普惠金融”这条中介路径的出现与衰减。特别地，通过对发展模式C的讨论，本文发现数字普惠金融发展资源的配置存在优化空间。一方面，从民生需求的角度（需求端）出发，处于发展模式C的地区数字普惠金融的发展需求显著低于处在其他发展模式的地区。另一方面，从经济基础的推动效果来看，处于发展模式C的地区数字普惠金融的发展难度和成本显著高于处在其他发展模式的地区。因此，应当引导数字普惠金融发展资源从数字普惠金融领先发展的地区流向落后发展地区。

ABSTRACT

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