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      數(shù)字普惠金融能助力共同富裕的實(shí)現(xiàn)嗎?
      ——基于空間計(jì)量模型的實(shí)證研究

      2023-03-18 12:24:18王李軍
      生產(chǎn)力研究 2023年2期
      關(guān)鍵詞:莫蘭普惠共同富裕

      武 戈,王李軍

      (江南大學(xué) 商學(xué)院,江蘇 無錫 214122)

      一、引言與文獻(xiàn)綜述

      隨著2020 年我國全面建成小康社會,舉國上下都開始積極響應(yīng)新發(fā)展階段中國經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展的總指引——實(shí)現(xiàn)共同富裕。雖然近幾年中國經(jīng)濟(jì)飛速增長,2021 年全國GDP 與人均GDP 已分別達(dá)到17.73 萬億美元與1.26 萬美元,已經(jīng)開始向發(fā)達(dá)國家水平發(fā)起沖刺?!笆奈濉币?guī)劃中提出,截至2035年,全體人民共同富裕要取得更為明顯的實(shí)質(zhì)性進(jìn)展。十五年時(shí)間彈指一揮間,如何推進(jìn)共同富裕的實(shí)現(xiàn),似乎已經(jīng)迫在眉睫。

      近幾年互聯(lián)網(wǎng)飛速發(fā)展,金融業(yè)在互聯(lián)網(wǎng)的加持下衍生出數(shù)字普惠金融這種新型金融工具。數(shù)字普惠金融憑借其“數(shù)字化”和“普惠性”這兩大特點(diǎn)已經(jīng)在社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展的諸多領(lǐng)域中發(fā)揮了重要作用。已有研究顯示,數(shù)字普惠金融對經(jīng)濟(jì)增長(錢海章等,2020)[1]、縮小城鄉(xiāng)收入差距(宋曉玲,2017;張賀和白欽先,2018)[2-3]和減貧效應(yīng)(黃倩等,2019;劉錦怡和劉純陽,2020)[4-5]都有明顯的促進(jìn)作用。此外,梁榜和張建華(2019)[6]、萬佳彧等(2020)[7]分別從城市層面、中小企業(yè)層面和上市企業(yè)層面驗(yàn)證了數(shù)字普惠金融在促進(jìn)創(chuàng)新上大有作為,而這主要是因?yàn)槠淠軌蛴行Ь徑馄髽I(yè)的融資約束;易行健和周利(2018)[8]認(rèn)為數(shù)字普惠金融對流動性約束具有緩解作用,同時(shí)使支付手段更加便利化,因此其對居民消費(fèi)的促進(jìn)作用也是不言而喻的。雖然關(guān)于數(shù)字普惠金融的研究已經(jīng)較為全面,但是對于共同富裕的研究大多還停留在理論層面,白龍和翟紹果(2022)[9]認(rèn)為共同富裕包含物質(zhì)財(cái)富和精神財(cái)富兩方面內(nèi)容,堅(jiān)持共建共享發(fā)展理念是實(shí)現(xiàn)共同富裕的基本條件,同時(shí)指出共同富裕是從個(gè)人獨(dú)享到家庭分享最終到社會共享的演進(jìn)過程。董志勇和秦范(2022)[10]則強(qiáng)調(diào)了高質(zhì)量發(fā)展在共同富裕實(shí)現(xiàn)過程中的根基作用,并從收入分配、鄉(xiāng)村振興和公共服務(wù)等方面論述了共同富裕的實(shí)現(xiàn)路徑。陳衛(wèi)東等(2022)[11]通過與國際對比指出,勞動報(bào)酬比重偏低、未開征遺產(chǎn)稅、行業(yè)薪酬限制規(guī)范性較弱等問題的存在,在一定程度上阻礙了我國共同富裕的實(shí)現(xiàn)。而關(guān)于數(shù)字普惠金融與共同富裕的研究更是微乎其微?,F(xiàn)有研究中,鄒克和倪青山(2021)[12]將共同富裕分為收入和平等兩個(gè)子系統(tǒng),通過構(gòu)建耦合協(xié)調(diào)度模型測度出共同富裕指數(shù);韓亮亮等(2022)[13]結(jié)合共同富裕的內(nèi)涵,通過構(gòu)建共同富裕評價(jià)指標(biāo)體系,運(yùn)用熵值法賦值最后得出共同富裕指數(shù);而劉心怡等(2022)[14]則從居民收入水平的提高和收入的極化程度兩方面來衡量共同富裕水平,雖然三者對共同富裕的衡量各不相同,但都得出了一個(gè)共同的結(jié)論:數(shù)字普惠金融能夠助力共同富裕的實(shí)現(xiàn)。

      通過上述文獻(xiàn)分析不難發(fā)現(xiàn),數(shù)字普惠金融在經(jīng)濟(jì)增長、收入分配和創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)等各個(gè)方面都已經(jīng)有了頗為豐富的研究成果,一些學(xué)者也已經(jīng)開始關(guān)注數(shù)字普惠金融對共同富裕的作用路徑,但二者之間的關(guān)系仍有巨大的探討空間。現(xiàn)有研究中,往往忽視了地理學(xué)第一定律所強(qiáng)調(diào)的相近事物間的強(qiáng)相關(guān)性[15],即沒有考慮到數(shù)字普惠金融對共同富裕在空間上的作用效應(yīng)。因此,本文將在已有研究的基礎(chǔ)上,從地理空間的維度來探討數(shù)字普惠金融對共同富裕的影響,以期為我國盡早實(shí)現(xiàn)共同富裕提供綿薄之力。

      二、理論分析與研究假設(shè)

      共同富裕的內(nèi)涵主要體現(xiàn)在“共同”和“富?!倍~上。首先是“富?!保磭医?jīng)濟(jì)的增長和人民收入水平的提升,而數(shù)字普惠金融憑借其易獲得性、便捷性和跨時(shí)空性等優(yōu)點(diǎn)得到人們的青睞,這種唾手可得的金融服務(wù)能夠極大地緩解居民的流動性約束,再加上數(shù)字化的支付方式,使得居民消費(fèi)能夠突破以往的各種限制,快速拉動經(jīng)濟(jì)增長。當(dāng)然,數(shù)字普惠金融在推動經(jīng)濟(jì)增長的同時(shí)也間接地促進(jìn)了居民收入。一方面,數(shù)字普惠金融能夠緩解信息不對稱等問題使得企業(yè)的融資環(huán)境得到改善,從而使得產(chǎn)業(yè)健康發(fā)展,由此產(chǎn)生的“涓滴效應(yīng)”能夠?yàn)槿罕娞峁┚蜆I(yè)機(jī)會,增加收入;另一方面,數(shù)字普惠金融可以提供傳統(tǒng)金融無法提供的服務(wù),使更多人能夠享受到金融服務(wù),從而獲得啟動資金開展經(jīng)營性活動,最后收入增加。

      其次,從“共同”一詞來看,其實(shí)“共同”與“普惠”二詞早已不謀而合,它們都強(qiáng)調(diào)公平性。數(shù)字普惠金融延伸金融服務(wù)的“斷頭路”、打破金融排斥,讓金融不再是富人的工具,小微企業(yè)、農(nóng)民等收入弱勢群體能夠更容易得到融資,從而參與到共同富裕的建設(shè)當(dāng)中。

      雖然,共同富裕僅由兩個(gè)詞組成,但其內(nèi)涵卻遠(yuǎn)不止這兩個(gè)詞語所能解釋的,因?yàn)槲覀冏非蟮墓餐辉2皇且粫r(shí)的,而是長長久久的,也就是說共同富裕也應(yīng)該是可持續(xù)發(fā)展的。因此,本文還將探討數(shù)字普惠金融對共同富裕作用的可持續(xù)發(fā)展性。我們知道融資約束問題會因數(shù)字普惠金融的發(fā)展而得到極大的緩解,這一方面可以使資源得到更好的配置,使得資金更好地流向綠色環(huán)保產(chǎn)業(yè),促使產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)由污染和能源密集型向環(huán)保密集型的轉(zhuǎn)變和升級,從而為可持續(xù)發(fā)展的落地生根提供現(xiàn)實(shí)基礎(chǔ);另一方面可以緩解科技研發(fā)創(chuàng)新期間的資金壓力,為科學(xué)技術(shù)創(chuàng)新保駕護(hù)航,以此來引領(lǐng)發(fā)展,同時(shí)為可持續(xù)發(fā)展提供驅(qū)動力。

      此外,實(shí)現(xiàn)共同富裕強(qiáng)調(diào):允許一部分人先富起來,先富帶后富、幫后富。因此共同富裕應(yīng)該具有溢出效應(yīng),即一個(gè)地區(qū)實(shí)現(xiàn)共同富??梢詭余徑貐^(qū)共同富裕的實(shí)現(xiàn),從而縮小鄰近地區(qū)的共同富裕水平,最終實(shí)現(xiàn)全中國的共同富裕。與此同時(shí),數(shù)字普惠金融在數(shù)字化技術(shù)的加持下,更容易產(chǎn)生溢出效應(yīng)。鄰近地區(qū)本來就有相似的社會經(jīng)濟(jì)文化,再加上近幾年交通、互聯(lián)網(wǎng)等基礎(chǔ)設(shè)施的快速發(fā)展,使得空間溢出效應(yīng)更加明顯。因此,一個(gè)地區(qū)實(shí)現(xiàn)共同富裕,就會產(chǎn)生一種模式供鄰近地區(qū)甚至是非鄰近地區(qū)模仿學(xué)習(xí),就這樣每個(gè)地區(qū)都在自己的模仿學(xué)習(xí)中產(chǎn)生自己的特有模式,最終有利于全體共同富裕的實(shí)現(xiàn)。

      三、模型、變量與數(shù)據(jù)來源

      (一)計(jì)量模型設(shè)計(jì)

      在上文的分析中已經(jīng)表明,共同富裕和數(shù)字普惠金融都具有一定的空間溢出效應(yīng),所以在研究二者之間的關(guān)系時(shí),這種空間自相關(guān)性是萬萬不可忽視的,它會對研究結(jié)果的準(zhǔn)確性產(chǎn)生重要的影響。因此,本文在空間經(jīng)濟(jì)學(xué)的基礎(chǔ)上,通過構(gòu)建空間杜賓模型、空間誤差模型和空間滯后模型三種常見的空間面板計(jì)量模型,從空間的視角來探究數(shù)字普惠金融對共同富裕的空間溢出效應(yīng)。具體模型如下所示:

      式(1)是廣義嵌套的空間計(jì)量模型,i和t分別代表地區(qū)和年份,本文選取2011—2019 年全國31個(gè)省市自治區(qū),Yit是被解釋變量,Xit為解釋變量,W是空間權(quán)重矩陣,μit是誤差項(xiàng),ρ和θ為空間滯后回歸系數(shù),γ則表示解釋變量的空間溢出系數(shù),αi為固定效應(yīng),在ρ、γ和θ中,只有θ=0 時(shí)為空間杜賓模型;只有ρ≠0 時(shí)為空間滯后模型;只有θ≠0 時(shí)為空間誤差模型。在研究中具體應(yīng)該采取哪種模型,還需通過各種檢驗(yàn)判斷,下文將詳細(xì)介紹。

      (二)變量選取與數(shù)據(jù)來源

      1.被解釋變量——共同富裕。本文在深刻理解共同富裕內(nèi)涵的基礎(chǔ)上,通過借鑒韓亮亮等(2022)[13]的研究,構(gòu)建了我國省級共同富裕評價(jià)指標(biāo)體系。由表1 可知,本文將從富裕度、共同度和可持續(xù)發(fā)展度三個(gè)維度來衡量共同富裕水平,其中還包含20個(gè)三級指標(biāo)。

      表1 共同富裕指數(shù)評價(jià)指標(biāo)體系

      其中恩格爾系數(shù)為食品煙酒消費(fèi)支出占人均消費(fèi)支出的比例;基尼系數(shù)參照田衛(wèi)民(2012)[16]的算法;平均受教育年限采用目前最普遍的算法,即各學(xué)歷人口與各學(xué)歷最高年限的乘積和比上6 歲以上人口數(shù)。最后,利用熵權(quán)法對各個(gè)指標(biāo)進(jìn)行賦值從而得到共同富裕指數(shù),用CW 表示。

      2.解釋變量——數(shù)字普惠金融指數(shù)。郭峰等(2020)[17]編制的數(shù)字普惠金融指數(shù)打開了學(xué)術(shù)界對數(shù)字普惠金融定量研究的大門,該指數(shù)利用支付寶的相關(guān)數(shù)據(jù)較為準(zhǔn)確地衡量了我國各省、市乃至縣的數(shù)字普惠金融發(fā)展水平,目前該指數(shù)已更新至2020 年,本文也將采用該指數(shù)展開研究。

      3.控制變量。除以上變量外,本文還將加入4 個(gè)控制變量來避免其他不必要因素的干擾。(1)對外開放水平(open)。對外開放水平用以人民幣計(jì)價(jià)的進(jìn)出口總額與GDP 的比值來衡量。(2)產(chǎn)業(yè)高級化指數(shù)(indu),本文用第三產(chǎn)業(yè)增加值與第二產(chǎn)業(yè)增加值的比值來衡量。(3)政府干預(yù)(gov)。一般公共預(yù)算支出體現(xiàn)了政府在民生建設(shè)、公共服務(wù)等各個(gè)方面所作出的付出,因此用一般公共預(yù)算支出與GDP之比來體現(xiàn)政府干預(yù)程度。(4)科學(xué)發(fā)展水平(sci),科學(xué)技術(shù)支出是政府一般公共預(yù)算支出必不可少的一部分,因此一般公共預(yù)算支出中科學(xué)技術(shù)支出所占比重的大小可以很好地體現(xiàn)一個(gè)地區(qū)的科學(xué)技術(shù)發(fā)展水平。

      本文選取2011—2019 年的省級面板數(shù)據(jù)作為研究樣本,數(shù)據(jù)均來源于《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》和各省份統(tǒng)計(jì)年鑒,變量描述性統(tǒng)計(jì)如表2 所示。

      表2 變量描述性統(tǒng)計(jì)

      (三)空間權(quán)重矩陣

      在進(jìn)行空間計(jì)量之前空間權(quán)重矩陣的建立尤為重要,它是空間計(jì)量模型的關(guān)鍵,選用不同的空間權(quán)重矩陣可能會產(chǎn)生截然不同的計(jì)量結(jié)果,因此為了使實(shí)證結(jié)果具有更高的準(zhǔn)確性,本文將選取三種常見的空間權(quán)重矩陣來分析數(shù)字普惠金融與共同富裕之間的關(guān)系,以增加模型的穩(wěn)健性。

      1.地理距離矩陣(W1)。地理距離矩陣顧名思義,矩陣中的元素與兩地之間的距離密切相關(guān),用公式表示為表示以經(jīng)緯度測算的兩個(gè)省市之間的距離。

      2.經(jīng)濟(jì)距離矩陣(W2)。與地理距離矩陣不同,經(jīng)濟(jì)距離矩陣強(qiáng)調(diào)兩地之間的經(jīng)濟(jì)差距。其公式為:

      式(2)中的Ei(j)為i(j)省2011—2019 年人均GDP 的均值。

      四、實(shí)證結(jié)果與分析

      (一)空間相關(guān)性分析

      檢驗(yàn)研究對象是否具有空間自相關(guān)性是在進(jìn)行空間計(jì)量之前的必要操作,目前,莫蘭指數(shù)是最常用的檢驗(yàn)研究對象是否具有空間自相關(guān)的指數(shù)之一,因此本文也將采用莫蘭指數(shù)來判斷數(shù)字普惠金融和共同富裕是否具有空間自相關(guān)性。

      1.全局莫蘭指數(shù)。全局莫蘭指數(shù)是判斷變量是否具有空間自相關(guān)性最常用的方法之一,其公式為:

      式(3)中,wij選取的是地理距離矩陣,表示所有地區(qū)的平均值,s2是樣本方差。莫蘭指數(shù)最大只能取1,且最小只能取-1,當(dāng)其取值為負(fù)數(shù)的時(shí)候表示空間相關(guān)性也是負(fù)的,反之則反。通過構(gòu)建地理距離矩陣,利用Stata 16 計(jì)算得到2011—2019 年我國大陸31 個(gè)省市自治區(qū)共同富裕和數(shù)字普惠金融的全局莫蘭指數(shù),結(jié)果如表3 所示。

      表3 全局莫蘭指數(shù)檢驗(yàn)結(jié)果

      根據(jù)表3 的結(jié)果可以看出,2011—2019 年共同富裕指數(shù)與數(shù)字普惠金融指數(shù)均在1%的水平上顯著大于零,這說明我國各地區(qū)的共同富裕水平具有顯著的空間正相關(guān)性,即共同富裕水平高(低)的地區(qū),其鄰近地區(qū)也有較高(低)水平的共同富裕指數(shù),共同富裕水平相似地區(qū)呈現(xiàn)空間聚集現(xiàn)象。同理,數(shù)字普惠金融指數(shù)也是如此。至此,可以充分相信研究數(shù)字普惠金融對共同富裕的影響時(shí),考慮空間溢出效應(yīng)是合理的。

      2.局部莫蘭指數(shù)。當(dāng)判斷局部地區(qū)相似或相異觀察值是否存在聚集情況時(shí)常用到局部莫蘭指數(shù),通過繪制莫蘭散點(diǎn)圖來分析相關(guān)變量的空間聚集情況。由于篇幅限制,本文只繪制了2018 年和2019年各省份共同富裕指數(shù)和數(shù)字普惠金融指數(shù)的莫蘭散點(diǎn)圖,如圖1 和圖2 所示。

      圖1 2018年和2019 年共同富裕指數(shù)的莫蘭散點(diǎn)圖

      圖2 2018 年和2019 年數(shù)字普惠金融指數(shù)的莫蘭散點(diǎn)圖

      莫蘭散點(diǎn)圖的一、三象限表示空間相關(guān)性是正的,其中第一象限表示高-高聚集,即臨近地區(qū)與本地區(qū)的共同富裕指數(shù)(數(shù)字普惠金融指數(shù))都較高,而第三象限則正好相反;莫蘭指數(shù)的二、四象限表示空間相關(guān)性是負(fù)的,其中第二象限呈現(xiàn)低-高聚集,即本地區(qū)共同富裕指數(shù)(數(shù)字普惠金融指數(shù))發(fā)展水平低,而其臨近地區(qū)發(fā)展水平則高,而第四象限則與之相反。因此,從圖1 和圖2 整體來看,不管是共同富裕指數(shù)還是數(shù)字普惠金融指數(shù),處于一三象限的省份都占絕大多數(shù),都超過了50%,數(shù)字普惠金融實(shí)數(shù)甚至更多,這再一次證明我國共同富裕水平和數(shù)字普惠金融水平呈現(xiàn)出較強(qiáng)的空間正相關(guān)性。

      具體來看,就共同富裕而言處于高-高聚集的地區(qū)主要有北京、上海、江蘇、天津、浙江等,這些處于京津地區(qū)和長三角地區(qū)的省市,都是我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的翹楚,這些地方都有較高的共同富裕水平,且相互聚集在一起。而像云南、西藏、青海、甘肅等中西部城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平不高,共同富裕水平也相對較低。這反映了我國共同富裕水平的區(qū)域差異性。數(shù)字普惠金融差不多也是如此,數(shù)字普惠金融呈現(xiàn)高-高聚集的省市也分布在京津、長三角等經(jīng)濟(jì)較為發(fā)達(dá)的地區(qū),而一些中西部地區(qū)還是呈現(xiàn)低-低聚集。

      (二)空間面板回歸結(jié)果分析

      1.模型檢驗(yàn)與識別。上文已經(jīng)構(gòu)建了三種常見的空間計(jì)量模型,具體選擇哪種模型需要經(jīng)過相應(yīng)的檢驗(yàn)來判斷,而LM 檢驗(yàn)和Robust 檢驗(yàn)是最常用的檢驗(yàn)方法之一,因此本文也采用該方法來決定模型的選擇。

      從表4 的結(jié)果可以看出,空間誤差模型的兩個(gè)檢驗(yàn)均通過了1%水平上的顯著性檢驗(yàn),說明空間誤差是存在的。而針對空間滯后模型的檢驗(yàn)中只有LM 通過檢驗(yàn),因此認(rèn)為選擇空間誤差模型更優(yōu)[18]。此外,在分析空間自相關(guān)時(shí)發(fā)現(xiàn),共同富裕指數(shù)和數(shù)字普惠金融指數(shù)都具有明顯的空間自相關(guān)性,因此空間杜賓模型也將作為研究考慮。同時(shí)根據(jù)Hausman 檢驗(yàn)固定效應(yīng)模型是比較合適的。

      表4 空間計(jì)量模型檢驗(yàn)結(jié)果

      2.模型估計(jì)與結(jié)果分析。如表5 所示是地理距離權(quán)重矩陣下空間杜賓模型和空間誤差模型的回歸結(jié)果。通過觀察兩個(gè)模型的R2值和Log-likelihood值發(fā)現(xiàn),空間杜賓模型的這兩個(gè)值均較大,這表明空間杜賓模型相較于空間誤差模型的擬合效果更優(yōu)一些,所以本文將著重分析空間杜賓模型的回歸結(jié)果。

      表5 空間杜賓模型與空間誤差模型回歸結(jié)果

      首先,從被解釋變量來看,共同富裕的空間相關(guān)系數(shù)ρ=0.353,并且通過了1%水平上的顯著性檢驗(yàn),說明各省間的共同富裕水平具有顯著的正向空間溢出效應(yīng),這正好驗(yàn)證了“先富帶動后富”的共同富裕實(shí)現(xiàn)途徑。

      其次,從核心解釋變量數(shù)字普惠金融的回歸結(jié)果來看。其系數(shù)為正表明本地區(qū)的共同富裕水平會受到其數(shù)字普惠金融水平的影響,若某地?cái)?shù)字普惠金融指數(shù)提高1%,則其共同富裕指數(shù)將提升0.003 5%。但是數(shù)字普惠金融顯著為負(fù)的空間滯后項(xiàng)系數(shù)表明本地的數(shù)字普惠金融指數(shù)與鄰近地區(qū)的共同富裕指數(shù)之間存在負(fù)的空間溢出效應(yīng)。這是因?yàn)閿?shù)字普惠金融是以互聯(lián)網(wǎng)為依托的,而互聯(lián)網(wǎng)天生就不受地域限制,使得其對周邊地區(qū)產(chǎn)生“虹吸效應(yīng)”,即吸收了外省的用戶和資源[19],這可能是數(shù)字普惠金融負(fù)的外部性產(chǎn)生的原因之一。此外,數(shù)字普惠金融也是建立在數(shù)字化服務(wù)基礎(chǔ)之上的,數(shù)字普惠金融發(fā)展較好的省份,其數(shù)字化服務(wù)肯定也相對比較完善,從而擁有低成本、高便利的金融服務(wù)優(yōu)點(diǎn),因而周邊地區(qū)想要得到金融服務(wù)卻又被傳統(tǒng)金融服務(wù)拒之門外的群體就被他們吸引,這也從另一方面說明了數(shù)字普惠金融具有負(fù)外部性的可能原因。

      最后,就控制變量而言。開放程度的系數(shù)顯著為正,但滯后項(xiàng)并不顯著,說明對外開放水平的提升只會促進(jìn)本地區(qū)的共同富裕水平。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的系數(shù)及其滯后項(xiàng)都顯著為正,說明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平的提升不僅促進(jìn)了本地區(qū)的共同富裕水平,還對鄰近地區(qū)的共同富裕水平產(chǎn)生了促進(jìn)作用。科學(xué)發(fā)展水平能夠促進(jìn)鄰近地區(qū)的共同富裕,但不會對本地區(qū)的共同富裕水平產(chǎn)生影響。政府行為對本地區(qū)和鄰近地區(qū)的共同富裕都不會產(chǎn)生影響。

      3.空間效應(yīng)分解。在空間面板模型中,由于引入了空間滯后項(xiàng),所以并不能片面地從模型的點(diǎn)估計(jì)來分析數(shù)字普惠金融對共同富裕的影響及其空間溢出效應(yīng),要綜合考慮二者之間的當(dāng)期效應(yīng)和迂回效應(yīng),即通過偏微分的方法將數(shù)字普惠金融對共同富裕的影響分解為直接效應(yīng)和間接效應(yīng)[20]。其中,直接效應(yīng)是指本地區(qū)數(shù)字普惠金融對本地區(qū)共同富裕水平的直接影響,同時(shí)也指本地區(qū)數(shù)字普惠金融對鄰近地區(qū)共同富裕水平產(chǎn)生影響進(jìn)而影響本地區(qū)共同富裕水平這一空間反饋?zhàn)饔?;間接作用指本地區(qū)數(shù)字普惠金融對鄰近地區(qū)共同富裕水平的影響??臻g效應(yīng)的分解結(jié)果如表6 所示。

      表6 空間效應(yīng)分解

      從表6 的直接效應(yīng)回歸結(jié)果上看,數(shù)字普惠金融、對外開放程度和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對共同富裕的直接效應(yīng)分別為:0.003 25、0.132 和0.016 8,且至少在5%的檢驗(yàn)水平上顯著,說明這三者能夠促進(jìn)本地區(qū)的共同富裕水平。另外,從間接效應(yīng)的回歸結(jié)果來看,數(shù)字普惠金融顯著為負(fù)的空間溢出效應(yīng)表明當(dāng)?shù)氐臄?shù)字普惠金融發(fā)展水平越高反而不利于“鄰居”發(fā)展共同富裕;而產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和科學(xué)技術(shù)發(fā)展的空間溢出效應(yīng)顯著為正,說明二者對周邊地區(qū)的共同富裕水平具有一定的促進(jìn)作用。因?yàn)閿?shù)字普惠金融的直接效應(yīng)和間接效應(yīng)作用方向相反,所以其總效應(yīng)不顯著[21]。

      (三)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

      上文通過構(gòu)建地理距離矩陣實(shí)證得出數(shù)字普惠金融發(fā)展能夠拉動本地區(qū)的共同富裕水平,但對鄰近地區(qū)的共同富裕發(fā)展具有抑制作用。接下來本文將引入經(jīng)濟(jì)地理權(quán)重矩陣來進(jìn)行模型的穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

      如表7 所示,在經(jīng)濟(jì)地理權(quán)重矩陣下,根據(jù)上文的判斷方法空間杜賓模型依然優(yōu)于空間誤差模型。此外,在此權(quán)重矩陣下,空間杜賓模型中主要變量的系數(shù)的正負(fù)和顯著性均與上文保持一致,因此認(rèn)為本文的結(jié)果具有一定的穩(wěn)健性。

      表7 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

      (四)進(jìn)一步分析

      數(shù)字普惠金融指標(biāo)體系是從覆蓋廣度、使用深度和數(shù)字化程度這三個(gè)維度構(gòu)建的,其中覆蓋廣度是指數(shù)字普惠金融的用戶數(shù)量;使用深度體現(xiàn)了用戶使用數(shù)字金融服務(wù)的活躍度和總量;而數(shù)字化程度則是衡量金融普惠程度的依據(jù),即普惠金融的便利性和低門檻性是以數(shù)字化為依托的。因此,本文將進(jìn)一步分析覆蓋廣度、使用深度和數(shù)字化程度對共同富裕的影響,結(jié)果如表8 所示。

      表8 數(shù)字普惠金融子維度的回歸結(jié)果

      表8 的(1)列、(2)列、(3)列分別匯報(bào)了覆蓋廣度、使用深度和數(shù)字化程度對共同富裕水平的影響。首先就覆蓋廣度而言,其直接效應(yīng)在1%的檢驗(yàn)水平上顯著為正,但間接效應(yīng)并不顯著,說明覆蓋廣度提升有利于本地區(qū)共同富裕的發(fā)展,但對周邊地區(qū)并沒有影響。其次從使用深度來看,使用深度的直接效應(yīng)系數(shù)顯著為正,而間接效應(yīng)效數(shù)顯著為負(fù),說明使用深度能夠促進(jìn)本地區(qū)的共同富裕水平卻不利于鄰近地區(qū)共同富裕的發(fā)展。最后就數(shù)字化程度而言,數(shù)字化程度的直接效應(yīng)和間接效應(yīng)系數(shù)都顯著為負(fù),說明數(shù)字化程度發(fā)展既不利于本地區(qū)也不利于周邊地區(qū)共同富裕的發(fā)展。這可能是因?yàn)椋环矫鏀?shù)字化只是便捷了會使用它的人,而對于一些老人或文化程度不高的農(nóng)民可能并不會使用,因此可能給他們帶來了很多“不便”,另一方面正因?yàn)閿?shù)字化程度帶來的低門檻性和便捷性使得一些年輕人或小微企業(yè)超前消費(fèi),而他們并沒有很好地評估自己的經(jīng)濟(jì)實(shí)力導(dǎo)致自己的經(jīng)濟(jì)條件每況愈下。這并不利于共同富裕發(fā)展。

      五、結(jié)論與啟示

      本文通過構(gòu)建空間杜賓模型,以2011—2019 年我國省域面板數(shù)據(jù)為研究樣本,實(shí)證分析了數(shù)字普惠金融發(fā)展對省域共同富裕水平的影響。主要得出以下結(jié)論:第一,我國省域共同富裕水平和數(shù)字普惠金融發(fā)展水平具有顯著的空間正相關(guān)性,即二者都呈現(xiàn)出“高-高”聚集和“低-低”聚集的空間分布特征。第二,我國各省份的共同富裕水平表現(xiàn)出明顯的正向空間溢出效應(yīng),表明本地區(qū)的共同富裕能夠帶動鄰近地區(qū)的共同富裕,從而驗(yàn)證了“先富帶動后富”的科學(xué)性。第三,數(shù)字普惠金融的發(fā)展能夠促進(jìn)本地區(qū)的共同富裕發(fā)展水平,但是會產(chǎn)生“虹吸效應(yīng)”從而對周邊省份的共同富裕發(fā)展產(chǎn)生負(fù)向的空間溢出效應(yīng)。數(shù)字普惠金融以互聯(lián)網(wǎng)為依托,其便利性、低成本性和低門檻性等優(yōu)勢都可以通過數(shù)字普惠金融的覆蓋廣度、使用深度和數(shù)字化程度三個(gè)維度得以體現(xiàn),正是這些優(yōu)勢吸引了鄰近地區(qū)的資源,從而產(chǎn)生負(fù)的空間溢出效應(yīng)。

      基于以上研究,本文提出以下政策建議:(1)繼續(xù)深入推進(jìn)數(shù)字普惠金融的發(fā)展。首先,以政府為抓手,建立健全金融行業(yè)監(jiān)管體制,嚴(yán)格制定金融企業(yè)準(zhǔn)入門檻,加快完善數(shù)字技術(shù)可能存在的缺陷;其次,引導(dǎo)傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)推出數(shù)字普惠金融服務(wù),并逐步朝著數(shù)字普惠金融的方向進(jìn)行改革,以滿足更多人群的金融需求,從而拓寬數(shù)字普惠金融的服務(wù)范圍;最后,加強(qiáng)數(shù)字普惠金融知識的宣傳,可以通過數(shù)字普惠金融的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)激勵(lì)功能來加大宣傳力度,讓數(shù)字普惠金融真正做到普及惠及每一個(gè)人。(2)引導(dǎo)區(qū)域間數(shù)字普惠金融技術(shù)和服務(wù)的交流與合作。區(qū)域間的金融企業(yè)要加強(qiáng)交流合作,加快數(shù)字普惠金融技術(shù)和產(chǎn)品的創(chuàng)新,同時(shí)帶動其他地區(qū)實(shí)現(xiàn)數(shù)字普惠金融的共同發(fā)展,形成“高水平帶動低水平”的區(qū)域數(shù)字普惠金融發(fā)展格局。(3)優(yōu)先設(shè)置共同富試點(diǎn)城市。通過設(shè)定共同富裕試點(diǎn)城市,一來讓共同富裕不再是紙上談兵,從而營造出全社會探索共同富裕的良好氛圍;二來可以探索共同富裕的實(shí)現(xiàn)路徑,供其他城市參考,從而實(shí)現(xiàn)“先富更好地帶動后富”。

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