人口结构与地区数字金融的发展.pdf
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1、2023年第7 期19)研究探索人口结构与地区数字金融的发展口施越霞摘要:中国一直走在全球数字金融革命的前沿。数字金融发展所带来的支付体系革命,迅速改变了人们的经济活动方式。本文梳理相关文献,从金融市场的参与主体“人”的角度出发,采用2 0 11-2 0 19 年的省级面板数据,将人口结构对地区数字金融发展的影响进行分析。实证发现,非农就业人口占比、城镇人口占比、老年人口占比和人力资本等人口结构指标显著影响地区数字金融的发展水平。分地区看,中西部地区人口老龄化对数字金融发展负向影响显著,而东部地区不显著,这可能与当地老年人口受教育水平有关;城市化率则相反,东部正向影响显著而中西部不显著,这说明
2、中西部地区的城市化进程有待进一步推进。本文的边际贡献在于为如何促进数字金融的发展,进一步发挥普惠金融优势提供相应依据。关键词:数字金融;人口结构;金融素养;数字素养当前,我国数字经济的发展正在转向深化应用、规范发展、普惠共享的新阶段。2 0 2 2 年,中国数字经济规模达5 0.2 万亿元,总量稳居世界第二。数字金融作为数字经济的组成部分,为数字经济的发展提供了重要支撑(周小川,2022)。与传统金融服务相比,数字金融的最大优势就在于支持普惠金融的发展(黄益平、黄卓,2018)。它是现代金融业发展的重要特征,具有数字与金融的双重属性,能够加速资金、信息、数D数据来自国家互联网信息办公室发布的数
3、字中国发展报告(2 0 2 2 年邱兆祥,刘永元:光明日报(2 0 2 2 年6 月9 日第6 版)。字等要素的自由流通与有效配置,矫正传统金融因信息不对称引发的市场失灵和金融割裂问题,助力加快构建全国统一大市场,在稳定经济大盘中发挥着举足轻重的作用。与我国多数其他经济特征一样,数字金融的发展存在地区差异,但差距随时间不断缩小,呈现明显的收敛趋势。这说明数字金融发展所产生的涓滴效应,惠及长尾人群,落后地区不至于“输在起跑线”,这也正是普惠金融的应有之义。文献回顾2013年被广泛认为是中国数字金融发展元年,这一年阿里巴巴成功推出我国第一个线上货币基金“余额宝”,拉开了数字金融行业快速腾飞的序幕。
4、同年,党的十八届三中全会明确提出“发展普惠金融”,标志着普惠金融成为国家战略。2 0 15 年的政府工作报告中提到,大力发展普惠金融,让所有市场主体都能分享金融服务的雨露甘霖。2 0 16 年,推进普惠金融发展规划(2 0 16 一2 0 2 0 年)2023年第7 期20-STA TISTICALTHEORYANDPRACTICE统计科学与实践正式发布,为我国普惠金融的发展确定了总体思路,谋定了发展路径。同年G20峰会上,G20数字金融高级原则审议通过,这成为推广数字金融的首个国际性共同纲领。“十四五”规划纲要明确指出,要健全具有高度适应性、竞争力、普惠性的现代金融体系,构建金融有效支持实体
5、经济的体制机制,增强金融普惠性。梳理以往文献发现,多数文章将数字金融作为“因”,评估了它带来的经济效应,就它所产生的作用、影响及路径、机制进行实证分析。而把数字金融作为“果”,从影响其发展的因素出发展开分析的文献较少:姚耀军等(2 0 17)从金融知识溢出视角发现,传统金融的人才和知识储备成为互联网金融发展的重要基础;孙英杰、林春(2 0 18)发现经济发展、人力资本质量等因素对普惠金融发展存在显著促进作用;葛和平、朱卉雯(2 0 18)发现经济状况、互联网使用度、地理状况、金融思维、收入差距等指标与数字普惠金融发展存在显著相关性;齐红倩、李志创(2 0 19)发现受教育程度和就业水平的提升能
6、够促进普惠金融发展,但这种促进作用有待进一步加强;郭峰等(2 0 2 0)提到数字金融下乡离不开传统金融基础和农户教育水平;陈银娥等(2 0 2 0)发现农村金融环境、农村经济发展、投资环境及城乡协调发展等因素与普惠金融存在明显相关性;董晓林、张晔(2 0 2 1)从自然资源依赖的视角出发,研究发现其显著阻碍数字普惠金融的发展;温涛等(2 0 2 3)提出提升农户的金融素养能够有效提升农户数字金融参与度;杜敏哲、黄杰(2 0 2 3)发现经济发展差异和金融科技水平差异是影响全国及分区域层面数字普惠金融发展差异形成的主要原因。国际研究也有显示,数字支付工具和平台的使用与金融素养与数字素养有关(A
7、nnaLoPrete,2022)。基于相关文献中提到的金融市场中要更多考虑参与主体“人”这一因素的观点(易祯、朱超,2017),本文从人口结构的角度入手,分析影响地区间数字金融发展水平差异的因素,提出人口就业结构、年龄结构、城乡结构和人力资本对地区数字金融发展有显著影响的观点。研究设计(一)样本选取与数据来源本文所使用的数字金融数据来自北京大学数字普惠金融指数,该指数从2 0 11年起编制,就覆盖广度、使用深度和数字化程度三个维度建立了包括3 3 个具体指标的数字金融指标体系,对我国省级、城市和区县三个层级的数字金融发展情况进行了报告。其他数据来自历年中国统计年鉴中国人口和就业统计年鉴及各地统
8、计年鉴等。人口结构是将人口按自然属性、社会属性和空间属性进行划分(萧浩辉等,19 9 5;何盛明,2013),本文着重关注其自然属性和社会属性对地区数字金融发展产生的影响。在解释变量方面,本文从“量”与“质”两个维度对人口结构进行衡量,指标选取涵盖年龄、就业、城乡和人力资本。从根本上讲,数字金融的发展仍是一项基础性工作,因此地区间经济发展水平和互联网普及程度的差距对其的影响不可忽视(郭峰、熊云军,2 0 2 1)。本文参照已有文献(贾高清,2 0 19;江鸿泽、梁平汉,2022)的做法,对人均GDP(度量经济发展水平)、进出口总额占GDP比重(度量经济开放度)、年末金融机构本外币存贷款余额占G
9、DP比重(度量传统金融发展程度)等指标加以控制。由于中国统计年鉴中提到2 0 15 年移动电话用户口径有调整,移动电话普及率与往年不可比,所以本文选取移动电话交换机容量(万户)度量地区移动通讯发展水平。为提高各项数据的平稳性,个别进行对数化处理(表1)。另,2 0 2 0 一2 0 2 2 年,我国经济社会各方面都受到新冠肺炎疫情的影响,青年婚恋及人口的出生率与死亡率受到一定影响,数字金融的独特优势更加凸显,各方面数据波动较大,所以本文选取数据时间范围为2 0 11年至2 0 19 年。(二)模型构建为检验各地人口结构对数字金融发展存在何种影响,本文设计如2023年第7 期21研究探索下基准模
10、型进行实证检验:dfit=+popit+ycontrolit+S;+&t+it其中dfi.表示省份i在t年的数字金融发展水平;popit为人口结构系列指标,包括非农就业率、城市化率、人力资本和老年人口抚养比;controli.表示控制变量;8.和&分别表示省份和年份固定效应;为随机误差项。(三)描述性统计变量的描述性统计结果如表2所示。从解释变量来看,人力资本标准差最大(0.2 8 9),说明地区间受教育水平的差距较大,人口老龄化标准差最小(0.0 3 4),说明我国呈现整体人口老龄化。从控制变量来看,地区间的移动通讯水平(lncapacity)、经济开放度(open)、金融发展程度(fin)
11、、经济发展水平(lnperGDP)等方面均存在显著差异(表2)。实证结果分析(一)基准回归根据Hausman检验结果,本文采用固定效应模型,对地区与时间加以固定进行回归。表3 报告了基准回归结果。列(1)、(3)、(5)、(7)显示,人口结构主要指标均在1%水平上显著,而人口老龄化对数字金融发展产生显著的负向影响。列(2)、(4)、(6)、(8)为增加了控制变量后的回归结果,人口结构主要指标依然显著,其中非农就业、城市化率和老龄化表1变量定义变量类型变量名称符号度量方式被解释变量数字金融指数1ndfi数字金融指数对数化非农就业率nfp各地第二、三产业就业人口占总就业人口比重城市化水平urban
12、各地城镇人口占总人口比重解释变量人力资本lnedu各地每十万人口高等学校平均在校生数对数化老年人口抚养比old各地6 5 岁及以上人口占15-6 4岁人口比例移动通讯水平lncapacity各地移动电话交换机容量(万户)对数化经济开放度open各地进出口总额/GDP控制变量金融发展水平fin各地年末金融机构本外币存贷款余额/GDP经济发展水平lnperGDP地区人均GDP对数化表2 描述性统计变量名称样本量均值标准差最小值最大值lndfi2795.1430.6792.7866.017nfp2790.6690.1460.3510.974urban2790.5740.1320.2270.896In
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