FRL | 金融科技和普惠金融对可持续发展目标的影响：来自跨国分析的证据

样本与数据来源

该研究基于86个国家的面板数据，采用了可持续发展解决方案网络（SDSN）报告中的与可持续发展目标（SDGs）相关的代理指标。为了构建普惠金融指数，研究使用了国际货币基金组织（IMF）的金融服务可获得性调查（FAS）和世界银行（WB）全球金融指数（Findex）数据库的数据。

表1 变量描述

变量设计

被解释变量

该研究基于《可持续发展报告》，选择了代表不同可持续发展目标（SDGs）的指标作为被解释变量。具体来说，使用营养不良作为SDG 2的代理变量，使用孕产妇死亡率作为SDG 3的代理变量，使用中等教育入学率作为SDG 4的代理变量，使用国民生产总值（GDP）作为SDG 8的代理变量，使用互联网使用率作为SDG 9的代理变量。此外，为了增强稳健性，还使用了个别可持续发展目标(SDGs)的总体指标。

解释变量

金融科技（Fintech）和普惠金融指数（FI index）是主要的解释变量。（1）该研究以手机订阅量来衡量金融科技的发展水平；（2）运用三阶段主成分分析（PCA）来构建普惠金融指数。首先，使用银行基础设施的获取情况（FI_A）构建供给侧子指数。其次，使用传统金融服务的使用情况（FI_U）构建需求侧指数。最后，利用主成分分析（PCA）合并得出普惠金融指数（FI index）。

控制变量

国内生产总值（GDP），因为GDP增长是反映国家整体经济健康和发展的关键指标，与国民收入增加和生活水平提高相关，进而可能减少营养不良现象；公共健康投资（Gov health exp），该指标是减少营养不良的主要因素之一，且与食品安全密切相关，使用卫生健康支出占国民生产总值（GDP）的百分比衡量；城市化（Urbanization），该指标对食品供应、医疗保健服务获取、基础设施和社会经济条件等方面都有显著影响，使用城镇人口占总人口的百分比衡量；营养不良（Undernourishment）、水设施（Water facility）评估金融科技和普惠金融对孕产妇死亡率的影响，使用至少使用基本饮用水服务的人数占总人口的百分比衡量；互联网使用率（Internet），因为它对促进包容性教育至关重要；贸易（Trade），该指标反映了国家的物质和人力资本积累，对经济发展至关重要，并且可能影响互联网基础设施，使用贸易占国民生产总值（GDP）的百分比衡量；税前收入（PTI），将其作为衡量收入不平等的指标；人口规模（Population），因为人口规模对经济动态有基本影响，既可能增加劳动力，也可能带来资源分配和公共服务供给的挑战；资本形成水平（GCF），该指标体现了投资在促进经济增长中的关键作用；政府支出（Gov exp），因为它通过影响总需求和提供公共产品，对经济增长有显著影响。使用政府一般消费支出占国民生产总值（GDP）的百分比衡量。

模型构建

该研究使用分位数回归方法，展示了金融科技和普惠金融在不同水平上对实现可持续发展目标（SDGs）所起的作用，并遵循了模型规范。该研究加入了一系列控制变量（X_it），使用了国家固定效应（α_i）与时间固定效应（γ_i），并采用了聚类标准误处理了序列相关性和异方差性问题。此外，通过方差膨胀因子（VIF）检测多重共线性问题，结果显示不存在多重共线性问题。模型具体构建如下：

回归结果显示，金融科技（Fintech）对普惠金融指数（FI index）在5%水平上显著。这表明，移动银行和数字支付等金融科技手段能够减少地域限制，开辟了新的金融服务渠道，从而增强了全面的普惠金融水平。

表2 金融科技对普惠金融回归结果

金融科技和普惠金融对可持续发展目标(SDGs)的影响

回归结果显示，金融科技和普惠金融对可持续发展目标（SDGs）具有显著影响。具体来说，（1）目标2:零饥饿（SDG 2）：在所有分位数水平上，金融科技和普惠金融均与营养不良的减少呈显著负相关关系；（2）目标3:良好健康与福祉（SDG 3）：普惠金融在所有分位数水平上均显著降低了孕产妇死亡率，而金融科技仅在较高分位数上（50百分位以上）表现出显著的负向影响；（3）目标4:优质教育（SDG 4）：普惠金融对教育质量的影响不显著，而金融科技在较高分位数上（50百分位以上）对教育质量有显著的正向影响；（4）目标8:经济增长（SDG 8）：金融科技和普惠金融在所有分位数水平上均对GDP的有显著的正向影响，在1%水平上显著；（5）目标9:产业、创新与基础设施（SDG 9）：金融科技和普惠金融均对互联网用户的增加有显著的正向影响，在在1%水平上显著。

表3 金融科技和普惠金融对目标2:零饥饿(SDG 2)回归结果

表4 金融科技和普惠金融对目标3:良好健康与福祉(SDG 3)回归结果

表5 金融科技和普惠金融对目标4:优质教育(SDG 4)回归结果

 表6 金融科技和普惠金融对目标8:经济增长(SDG 8)回归结果

表7 金融科技和普惠金融对目标9:产业、创新与基础设施(SDG 9)回归结果

该研究为了解决内生性中的反向因果问题，采用了联立方程模型，将可持续发展目标（SDGs）的代理变量、金融科技和普惠金融分别作为被解释变量，从而探究变量之间的相互关系。

回归结果显示，金融科技和普惠金融的提升显著降低了营养不良率，与基准回归结果一致。然而，营养不良对金融科技和普惠金融的回归系数更大。这表明，尽管金融科技和普惠金融有助于减少营养不良，但其效果相对较小，而营养不良的减少对金融科技和普惠金融增长的推动作用更为显著。解决基本需求（如粮食安全）可能是金融科技和普惠金融增长的强大驱动力。

此外，金融科技和普惠金融对孕产妇死亡率、国内生产总值（GDP）和互联网用户数量的影响更显著，而反向关系的影响较小。这表明金融科技和普惠金融是更广泛社会经济发展的关键驱动力。值得注意的是，普惠金融对教育的影响不显著，但教育对金融科技和普惠金融有显著影响。这表明，较高的教育水平对于促进金融科技与普惠金融至关重要。

表12 联立方程模型回归结果

研究结论

本研究使用86个国家的面板数据，采用分位数回归方法，通过构建普惠金融指数，探讨金融科技和普惠金融对可持续发展目标（SDGs）的影响。

研究结论如下，金融科技和普惠金融在缓解营养不良和孕产妇死亡方面具有重要作用，有助于实现零饥饿(SDG 2)和良好健康与福祉(SDG 3)。此外，金融科技在较高分位数上对优质教育(SDG 4)有显著影响，但普惠金融对教育的影响不显著。金融科技和普惠金融对GDP(SDG 8)和互联网(SDG 9)的贡献在50百分位以下显著，但在更高百分位时影响减弱。金融科技通过提供创新的金融解决方案，能够助力国家向更可持续和环境友好的经济转型。

进一步分析显示，金融科技、普惠金融与可持续发展目标（SDGs）之间存在双向因果关系，即金融科技和普惠金融的改善能够支持可持续发展目标（SDGs）的实现，而可持续发展目标（SDGs）的提升又进一步促进金融科技的采用和金融服务的普及。解决基本需求（如粮食安全）、教育是促进金融科技与普惠金融的强大驱动力。

总体而言，金融科技和普惠金融基于信息不对称和创新扩散理论，对可持续发展目标（SDGs）产生了稳健且显著的影响。

政策建议与未来展望

政策制定者应优先投资教育，并将金融教育纳入政策框架，以促进金融科技和普惠金融的扩展。此外，加大对金融科技和普惠金融政策的投入，将有助于高效实现可持续发展目标（SDGs）。

该研究存在一些局限性。例如，研究将金融科技仅定义为移动支付的普及，而未深入探讨其他金融科技手段（如数字支付、在线银行等），未来可以探索金融科技的更广泛维度，并可以研究其在不同地区和社会经济背景下的作用。此外，未来可以进一步探讨其他可持续发展目标（SDGs），如：环境可持续性、性别平等等，以提供更全面的分析。