共同富裕视角下数字普惠金融对农村经济发展水平的影响研究——基于省级面板数据的实证分析.pdf
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1、山西农经/?2023 年 19 期DOI:10.16675/14-1065/f.2023.19.055共同富裕视角下数字普惠金融对农村经济发展水平的影响研究 刘鑫,胡晓颖,谈欣燕摘要:本研究基于共同富裕的视角,以数字普惠金融为切入点,探讨其与农村经济发展水平之间的关系。从影响的深度、广度与总体程度三个维度出发,在总结了现有学者关于数字普惠金融与“三农”发展关系的基础上,以20112021 年 31 个省、自治区、直辖市(除港澳台外)为研究对象,以北京大学数字普惠金融指数为相关变量,结合产业结构、城镇化率等要素,进一步分析数字普惠金融的发展程度与农村经济发展水平之间的关系,得出了我国数字普惠金融
2、对农村经济发展水平具有正向促进作用的结论。在此基础上,从政府、金融机构与科技公司三个主体出发,提出推动数字普惠金融发展的相关思考与建议。关键词:共同富裕;数字普惠金融;农村经济发展文章编号:1004-7026(2023)19-0178-05?中国图书分类号:F323?文献标志码:A(绍兴文理学院商学院,浙江绍兴312000)基于省级面板数据的实证分析共同富裕是中国特色社会主义的本质要求,实现共同富裕是一个长期的历史过程。随着我国全面建成小康社会,贫困治理进入新阶段,解决“三农”问题依然是脱贫攻坚的核心任务。2015 年国务院印发 推进普惠金融(20162020 年),着重强调构建完善数字普惠金
3、融体系,将农村弱势群体视作重点服务对象。如何提高农村经济发展水平一直是备受学界关注的问题,农民融资难阻碍了农村经济发展,数字普惠金融的出现成为农民融资增收的有力抓手,可有效推动农村经济发展。本研究根据已有研究,从数字普惠金融的数量、质量、水平三个维度出发,以经济发展程度、城镇化率、产业结构、传统金融发展、财政支农、教育水平为控制变量,分别分析数字普惠金融的覆盖广度、使用深度、水平对于农村经济发展水平的影响。数字普惠金融提高了农村对于信息技术的利用率,使其覆盖范围更加广泛,其多样化的金融服务可以更加契合农民的需求。数字普惠金融使得农业产业与数字化有效结合,吸引资本投入,促进生产要素流通,优化产业
4、结构,实现乡村振兴。本研究发现,数字普惠金融数量越多,农民接触的金融服务越多,且农民能够更深度地使用金融服务时,农村经济发展水平越高,并且数字普惠金融水平的提高有利于农业产业的升级与改善,促进农村经济发展。本研究在共同富裕的背景下,以数字普惠金融与农村经济发展水平为研究对象,通过理论分析和实证检验,回答如下几个问题。数字普惠金融数量是否正向影响农村经济发展水平?数字普惠金融质量是否正向影响农村经济发展水平?数字普惠金融是否正向影响农村经济发展水平?1?理论分析与研究假设数字普惠金融是指通过数字技术为对金融服务有需求的各个社会阶层和群体提供令其满意的金融服务。在我国数字普惠金融主要服务于日常生活
5、中难以得到或者缺乏金融服务的农民、低收入人群等。“三农”问题是重中之重,研究“三农”问题是研究农民增收、农业发展、农村稳定的问题。关于数字普惠金融与“三农”问题,谭燕芝和施伟琦(2023)1研究了数字普惠金融对农民增收促进作用中的中介因素。邓金钱和蒋云亮(2023)2研究了数字普惠金融、财政依赖与农民增收之间的关系。鲁钊阳和杜雨潼(2023)3研究了数字普惠金融发展促进农村发展的微观机制和宏观机制。崔婕等(2023)4认为,数字普惠金融、金融科技与共同富裕之间有密切关系。从中可以发现,上述研究多在于数字普惠金融中是何种因素影响了“三农”问题以及数字普惠金融对农民融资的作用和对于农民增收的间接作
6、用。较少有研究探讨数字普惠金融与农村经济发展水平的作用。事实上数字普惠金融在数量、质量以及整体水平上对农村经济发展水平都有着明显作用。1.1?数字普惠金融数量与农村经济发展水平数字普惠金融数量是指数字普惠金融的覆盖广度。王亮和昝琳(2023)5认为,数字普惠金融提高了基金项目:2022 年国家级大学生创新创业训练计划项目“共富贷试点区 整村授信作用机制研究基于信息不对称理论”(202210349026);2022 年绍兴文理学院校级学生科研课题。作者简介:刘鑫(2002),男,汉族,河北石家庄人,在读本科,研究方向为共同富裕。胡晓颖(2002),女,汉族,福建南平人,在读本科,研究方向为共同富
7、裕。谈欣燕(2001),女,汉族,江西南昌人,在读本科,研究方向为共同富裕。178 MY K变量类型变量符号变量名称变量说明被解释变量RED农村经济发展水平农村居民农民人均可支配收入解释变量DFBDFDDFI数字普惠金融数量数字普惠金融质量数字普惠金融水平数字普惠金融覆盖广度数字普惠金融使用深度数字普惠金融指数控制变量?YEARISURBGDPFDAFEEDU年份产业结构城镇化率经济发展程度传统金融发展程度财政支农情况教育水平20112021 年第二产业增加值+第三产业增加值/GDP地区城镇人口/地区总人口人均实际 GDP 的对数值金融产业增加值/GDP地方财政农林水事务支出/GDP每 10
8、万人口高等教育平均在校生人数的对数值表 1?变量定义农村地区对信息技术的利用率,使得金融服务接触范围更加广泛。宋科等(2022)6研究发现,中西部地区的金融机构数量较少,导致其金融业务开展不方便,成本劣势明显,对于农村经济发展水平的提高作用不明显,这说明数字普惠金融数量会影响金融服务的开展程度以及农民接受到的金融服务程度。1.2?数字普惠金融质量与农村经济发展水平数字普惠金融质量是指数字普惠金融的使用深度。陈啸等(2023)7研究表明,数字普惠金融的使用深度对提高经济发展水平的作用最大。刘锦怡和刘纯阳(2020)8发现,通过保险和互联网信贷两种使用方式,数字普惠金融可以有效减缓农村的贫困程度,
9、原因在于数字普惠金融多元的数字化形式可以更加契合农民的金融需求。1.3?数字普惠金融水平与农村经济发展水平数字普惠金融水平是指数字普惠金融总体发展程度。潘启娣(2023)9认为,数字普惠金融对农业经济水平影响十分明显。唐松等(2019)10认为,数字普惠金融可以缓解信息不对称,创新性基础设施的提高和金融业务新形态的增加,有助于不断提高当地经济发展水平。张可(2019)11认为,数字普惠金融使得农业产业与数字相融合,农业生产逐渐规模化、组织化,实现农业生产的现代化转型,由此可以助力乡村振兴。基于以上理论分析,提出以下 3 种假设。假设 1:数字普惠金融数量正向影响农村经济发展水平。假设2:数字普
10、惠金融质量正向影响农村经济发展水平。假设 3:数字普惠金融正向影响农村经济发展水平。2?研究设计2.1?样本选择与数据来源本研究选取了 20112021 年 31 个省、自治区、直辖市(除港澳台外)数据为初始研究样本。数据主要来源于历年的国家统计局 中国统计年鉴 中国农村统计年鉴以及 第四期北京大学数字普惠金融指数。数据处理采用 STATA?17.0 软件,为了降低异常数据对整体数据的影响,本研究对相关连续变量进行了1和 99缩尾处理。2.2?变量定义本研究选取农村经济发展水平作为被解释变量,选取数字普惠金融数量、数字普惠金融质量以及数字普惠金融水平作为解释变量。农村经济发展水平会受到诸多因素
11、的影响。参考已有研究,本研究筛选了年份、产业结构、城镇化率、经济发展程度、传统金融发展程度、财政支农情况、教育水平 7 个指标作为控制变量。具体变量定义如表 1 所示。2.3?模型构建为探究共同富裕视角下数字普惠金融对农村经济发展水平的影响效应,本研究构建如下计量模型。REDit=茁0+茁1DFBit+Controlit+着it?(1)REDit=茁0+茁1DFDit+Controlit+着it?(2)REDit=茁0+茁1DFIit+Controlit+着it?(3)其中,REDit为被解释变量,即i省份t年的农村经济发展水平;茁0、茁1为回归参数;DFBit、DFDit及DFIit为解释变
12、量,即i省份t年的数字普惠金融数量、数字普惠金融质量及数字普惠金融水平;Controlit为控制变量;着it为随机干扰项。3?实证分析3.1?描述性统计变量间的描述性统计结果,如表 2 所示。由表 2 可知,RED(农民人均可支配收入)为衡量农村经济发展水平的指标,标准差为 0.416,可以说明不同省份、不同年份农村经济发展水平差异性较小。DFB(数字普惠金融数量)、DFD(数字普惠金融质量)及DFI(数字普惠金融水平)的标准差均达到 100 以上,说明不同省份、不同年份数字普惠金融发展的差异性/?信合金融/179 MY K山西农经/?2023 年 19 期变量观测值均值标准差最小值下四分位数
13、中位数上四分位数最大值REDDFBDFDDFIISURBGDPFDAFEEDU3413413413413413413413413413419.401211.600225.900230.500?0.902?0.586?10.820?0.072?0.038?7.8450.416103.900105.900103.400?0.052?0.131?0.451?0.031?0.037?0.2978.3611.9606.76016.220?0.7420.2279.6820.0260.0086.9879.103139.200145.900159.300?0.875?0.506?10.490?0.054?0.
14、017?7.6919.391215.600227.500237.500?0.904?0.575?10.790?0.067?0.026?7.8149.676294.300305.300309.700?0.933?0.650?11.080?0.078?0.046?8.02210.560433.400510.700459.000?0.998?0.896?12.120?0.196?0.262?8.633表 2?描述性统计较大。3.2?相关性分析分析相关性统计结果,如表 3 所示。表 3 所示的相关系数矩阵可知,数字普惠金融数量、数字普惠金融质量以及数字普惠金融水平均与农村经济发展水平呈正相关关系。同时
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