政府关注对数字普惠金融发展的影响_吴海平.pdf
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1、基金项目:河北省人力资源和社会保障厅项目“数字金融的普惠效果评估:方法、水平及影响因素”();北京市社科基金重点项目“基于数字金融的京津冀地区居民金融可得性:测度、效果及影响因素”()作者简介:吴海平(),女,硕士,河北经贸大学讲师,研究方向:管理学;李士森(),男,博士,石家庄铁路职业技术学院教授,研究方向:管理科学与工程;孔晓芳(),女,硕士,石家庄铁路职业技术学院助教,研究方向:管理学;任金政(),男,博士,中国农业大学教授、博士生导师,研究方向:金融风险管理。本文通讯作者:李士森。政府关注对数字普惠金融发展的影响吴海平,李士森,孔晓芳,任金政(河北经贸大学,河北 石家庄 ;石家庄铁路职
2、业技术学院,河北 石家庄 ;中国农业大学,北京 )摘要:基于 年以来我国各省政府工作报告的文本分析,测度了政府对数字普惠金融发展的关注度,并研究了政府关注度对数字普惠金融发展的影响效应。研究表明:近年来各省政府对数字普惠金融发展的关注度呈现总体升高趋势,且政府关注度对数字普惠金融发展的总体指数、覆盖广度、使用深度和数字化程度均具有显著的正向效应,政府关注度越高,当地数字普惠金融发展状况越好;但“三农”领域的数字普惠金融发展仍然存在一定程度的瓶颈和困难,农业产值占比的提高会影响数字普惠金融发展。关键词:数字普惠金融;政府关注度;文本分析;面板数据模型中图分类号:文献标识码:,(,;,;,):,:
3、;引言 年联合国提出普惠金融的概念,旨在通过减少金融排斥缓解金融资源配置失衡,促进经济发展的均衡性和可持续性。对我国而言,普惠金融是全面建成小康社会的必然要求,有利于推动经济增长转型,促进社会公平和谐,受到党中央、国务院的高度重视。年国务院印发 推进普惠金融发展规划(年),明确了我国普惠金融发展的指导思想和基本原则,推动我国金融服务覆盖率、可得性和满意度不断提升。年月 日,习近平总书记主持召开中央全面深化改革委员会会议,审议通过 推进普惠金融高质量发展的实施意见,为我国普惠金融高质量发展明确了具体的方向和目标。普惠金融是“以可负担的成本为有金融服务需求的社会各阶层和群体提供适当、有效的金融服务
4、”,但是传统金融机构受到成本、技术、理念等因素的制约,往往将小微企业、农民、城镇低收入人群、贫困人群和残疾人、老年人等“长尾客户”排除在金融服务之外,只为“金字 年月科技创业月刊第 卷第期塔顶端”的客户提供金融产品,严重影响金融的普惠程度,而数字普惠金融通过将金融与数字科技高度融合,极大降低了金融服务的门槛和成本,能够有效降低金融排斥,增加金融产品和服务对低收入和弱势群体的包容性,为普惠金融的高质量推进提供了新路径。数字普惠金融的高级原则由我国在 年 杭州峰会上首次提出,目前已成为我国金融供给侧结构性改革的重要方式和手段,因此研究数字普惠金融的影响因素,更好发挥普惠金融对我国经济发展、乡村振兴
5、和巩固拓展脱贫攻坚成果的作用具有重要现实意义。文献综述现有文献主要侧重于数字普惠金融的测度方法、发展特征和作用效果,如郭峰等的研究成果为学界提供了一套 反 映 数 字 普 惠 金 融 发 展 的 指 标 性 数 据。张 勋等、葛和平等的研究结果认为,我国数字普惠金融呈现出由西向东递减发展的总体趋势,并且在经济发展落后地区的发展速度更快。而数字普惠金融的发展具有较为显著的经济效果,主要包括:能够有效缓解金融排斥、优化金融资源的合理配置、提高金融机构的效率并通过更加包容的金融服务促进经济增长,提高农村居民可支配收入,为乡村振兴战略服务。从现有研究成果看,对数字普惠金融影响因素的研究较少,利用文本分
6、析法分析政府关注度对数字普惠金融影响的研究更少。数字普惠金融的发展离不开数字科技的发展、基础设施的建设、居民教育水平的提高、社会对数字金融方式的接受和财税政策对金融机构的激励,这些因素都需要各级政府的引导和推动,因此政府对相关要素的关注是数字普惠金融发展的主要影响因素。本文通过文本分析法,构建政府关注度指标,衡量政府关注对数字普惠金融的影响作用,为我国数字普惠金融的高质量发展提供参考。政府关注度的文本分析文本数据的提取为保证文本数据来源的连续和完整,本文从各地政府网站收集了 年 个省级行政区的 份 政府工作报告,通过对其中部分年份和地区的报告进行精读,综合现有研究文献,提取出 个与数字普惠金融
7、发展相关的关键词,并根据对关键词内涵的分析,将关键词分为个类别:发展规划类、相关概念类、数字技术类和应用实践类。其中发展规划类主要是指当地政府的发展理念和重点方向,政府对“绿色、环境、低碳、减排、生态、能源、污染、新技术、新理念、新方法、升级”等词汇的关注度越高,将越重视数字发展领域;相关概念类主要包括数字金融发展过程中的流行词汇,如“数字、智慧、数据、大数据、人工智能、信息、智能、知识、工业、虚拟”等;数字技术类主要包括数字金融发展过程中用到的软硬件技术,如“、通信、互联网、网络、新能源、新材料、宽带、光纤、云计算、物联网、区块链、芯片、集成电路、软件”等;应用实践类主要是指数字金融发展的延
8、展性应用,涉及到如“新零售、线上、直播、电子商务、协同、有线、电子、移动、网上、微信、远程”等词汇。利用 软件中的 工具包逐个对工作报告进行分词和统计,结果如表所示,其中列出了词频和关键词占比。表 年政府对数字发展关注的关键词统计结果发展规划类相关概念类数字技术类应用实践类关键词词频(次)占比()关键词词频(次)占比()关键词词频(次)占比()关键词词频(次)占比()绿色 数字 新零售 环境 智慧 线上 低碳 数据 通信 直播 减排 大数据 互联网 电子商务 生态 人工智能 网络 协同 能源 信息 新能源 有线 污染 智能 新材料 电子 新技术 知识 宽带 移动 新理念 工业 光纤 网上 新方
9、法 虚拟 云计算 微信 升级 物联网 远程 区块链 芯片 集成电路 软件 总和 总和 总和 总和 数据来源:根据 年 个省级行政区的 份政府工作报告整理表中的词频是该关键词出现的次数,作为衡量政府关注度的绝对指标,关键词出现的频次越高,表示政府的关注次数越多;占比是关键词占 政府工作报告 全文总词数的比例,作为衡量政府关注度的相对指标,占比越高,表示政府对数字发展工作的重视程度越高。从表可以看出,在发展规划类中,政府关注度最高的两个关键词是“生态”和“环境”,社会经济中的生态环境治理离不开数字化的方法和手段,数字化建设是促进数字普惠金融发展的基础;在相关概念类中,政府关注度最高的两个关键词是“
10、信息”和“数字”,说明数字和信息是政府制定数字经济发展规划中重点关注的核心概念;在数字技术类中,政府关注度最高的两个关键词是“网络”吴海平,李士森,孔晓芳,等政府关注对数字普惠金融发展的影响科技创业月刊,():和“互联网”,表明网络建设仍然是目前各地区数字化建设中的重点任务;在应用实践类中,政府关注度最高的两个关键词是“协同”和“电子商务”,这意味着数字普惠金融在现阶段的应用更多体现在远程协同和电子商务中。政府关注度的变化趋势图展示了 年以来政府对数字发展的关注程度。整体来看,全国各地政府对数字发展关注度总量呈现上升趋 势:词 频 和 占 比 分 别 从 年 的 和 增加至 年的 和,年均增长
11、率分别为 和。图 年政府对数字发展关注度的绝对(上图)和相对指标(下图)变化情况从图中可以看出,在“十二五”期间,数字发展的关键词频次和占比都显著提高,“十三五”期间虽然增长速度放缓,但关键词占比仍保持了较为平稳的增长速度,可见政府对数字发展的关注度越来越高。从关键词的结构可以看出,在四类关键词中占比最高的是发展规划类,因为该类中的关键词更多涉及到政府的指导思想和发展理念,因此在政府关注的各项公共事务中可能都会提及,造成该类关键词占比较高,但从发展趋势来看,发展规划类关键词占比并未呈现出明显的增加趋势,尤其是在“十三五”期间,发展规划类关键词占比基本维持在,关键词占比显著增加的是相关概念类和数
12、字技术类,表明近年来各地政府逐步完成从发展理念到具体措施的过渡,更加关注数字普惠金融发展过程中的新概念、新技术和新措施。年各省政府在 政府工作报告 中对数字发展相关关键词占比情况如图所示。从中可以看出,年各省政府对数字发展的相关关注度在逐步增强(图中显示为颜色越来越深),但各省之间存在一定差距,统计结果显示,年各省政府对数字发展的相关关注度在 之间,关注度最高的为贵州,是新疆的 倍,各省之间的标准差为 。但更进一步的统计计算结果显示,年我国各省政府对数字发展关注度的差异存在一定程度的降低趋势,关键词占比的变异系数从 年的 降低为 年的 。图 年各省政府对数字发展关注度热力图模型设计与变量选取模
13、型设定从经济学角度分析,政府无法对管辖内的所有事务给予同样的重视程度,因此政府关注度对于社会和经济发展属于一种稀缺资源,不同的资源分配会对经济增长造成差异性影响。政府重视数字经济和数字技术,给予数字普惠金融更多的关注,通常意味着金融机构能够得到更多的资源分配和内在激励,因此政府关注度理论上能够对数字普惠金融的发展起到促进和推动作用:一是政府的关注能够使金融行业和民众更多接触到数字金融发展的相关信息和理念,提高数字普惠金融的社会接受度;二是 政府工作报告 中的政府关注更容易成为落地政策,在数字技术和基础设施建设等方面给予更多的政策倾斜;三是主管政府的关注更倾向于在各个部门之间形成协同合力,共同促
14、进数字普惠金融的发展。为了检验政府关注对数字普惠金融发展的影响效果,本文构建面板数据计量模型如下:其中,为 的首写字母,表示数字普惠金融发展状况,即模型的因变量;表示政府关注度,可以选用绝对指标(词频)或相对指标(占比);为控制变量;面板数据的地区和年份分别用和表示,所有变量均进行自然对数处理。变量选取数字普惠金融发展状况()。本文选择北京大学发布的中国数字普惠金融指数(版)来衡量各区域数字普惠金融发展状况,时间跨度为 年。该指数除了数字普惠金融的总体指数外,还包括了数字金融覆盖广度、数字金融使用深度以及普惠金融数字化程度等个子指数,在模型估计中分析了政府关注度对数字普惠金融的总体指数和个子指
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