数字金融发展对共同富裕影响的实证检验 (1).pdf
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1、统计与决策2023年第22期总第634期DOI:10.13546/ki.tjyjc.2023.22.0250引言党的二十大报告指出,共同富裕是社会主义的本质要求,是中国式现代化的重要特征。生产和分配作为社会生产总过程的两个重要环节,在经济活动中既紧密相连又相互影响。且生产和分配存在一定的逻辑顺序,生产决定分配,分配是生产的产物,也可以反作用于生产1。数字金融发展是以移动互联网、大数据、人工智能等信息技术为载体的新一轮金融发展进程。作为金融服务的创新领域,通过做细做活现代金融体系,助力社会生产总过程中生产和分配两个环节的优化,为共同富裕注入新鲜血液。但目前,数字金融发展仍面临政策规划缺位、法律不
2、健全、数字发展鸿沟、互联网金融安全问题频发等多重挑战2。那么,数字金融发展能否助力共同富裕,助力作用是否存在门槛效应,以及具体的中介机制是什么?这是本文将要研究的主要问题。已有关于数字金融发展对共同富裕的影响与机制研究较为丰富。从生产环节来看,学者们的研究主要集中于数字金融发展可以推动经济发展。余江龙等(2022)3认为数字金融发展能够通过提升地区资本配置效率和地区创业水平促进各地区的经济增长。王瑛等(2023)4认为数字金融发展可通过助力居民消费增长和居民消费升级,大幅拉动国民经济增长,进而促进共同富裕。从分配环节来看,学者们的研究主要集中于数字金融发展可以助力成果共享。田瑶等(2022)5
3、研究发现数字金融发展可以通过提高中低收入群体信贷可得性进而缩小收入差距,助力全体人民共享富裕成果,促进社会公平。何理等(2022)6研究认为数字金融发展能够显著提升农村地区金融的可得性和便利性,有利于提高农村居民收入、缩小城乡收入差距、优化城乡分配格局。综上所述,目前学界对数字金融发展与共同富裕的关系进行了一些较为深刻的研究,但这些研究仍存在一些问题。第一,现有文献对数字金融发展影响共同富裕的研究多从生产或分配一个环节分析,但这两个环节是相互联系、相互制约的,分开研究难免存在一定的片面性;第二,现有文献对数字金融发展影响共同富裕的机制研究大多聚焦微观主体的层面,存在的一定的局限性。鉴于此,本文
4、基于生产和分配的视角理论分析数字金融发展对共同富裕的影响与作用机制,并利用实证模型加以检验。1理论分析与研究假设1.1数字金融发展对共同富裕的影响1.1.1生产环节数字金融发展能够促进经济发展和财富创造。宏观层面,相较于传统金融,数字金融可以逐步降低信息不对称程度,促进信息流通和价格发现,进而减少交易成本并提高市场运作效率,有利于经济增长7。数字金融发展兼具普惠性、政策性和靶向性,其通过信息技术拓宽了金融服务的广度,将每个终端用户纳入金融体系,并且通过政策引导金融资金向基础设施、中小微企业、“三农”等经济发展的重点领域和薄弱环节流动,增强经济发展的内生数字金融发展对共同富裕影响的实证检验刘文文
5、,李克强,付海洋(中央民族大学 经济学院,北京 100081)摘要:文章基于生产和分配的视角,分析数字金融发展对共同富裕的影响及作用机制,并利用20112020年中国31个省份的平衡面板数据,选择系统GMM方法和中介效应模型进行检验。结果表明:数字金融发展可以助力共同富裕,但这种助力作用存在区域异质性,在中部地区最强,西部地区次之,东部地区最弱。且数字金融发展与共同富裕之间的关系存在双门槛特征而非简单的线性函数,当数字金融发展水平低于第一门槛值时,对共同富裕的助力作用最为显著。中介机制分析结果表明:数字金融发展可以通过科技创新和资金配置促进共同富裕。因此,应促进数字金融基础设施建设和使用技能均
6、等化,规范数字金融风险的管理,推动科技创新和资金配置,使数字金融发展更好地服务共同富裕。关键词:数字金融发展;共同富裕;中介传导机制;科技创新;资金配置中图分类号:F830文献标识码:A文章编号:1002-6487(2023)22-0140-06基金项目:中央民族大学博士研究生自主科研项目(BZKY2021080)作者简介:刘文文(1997),女,宁夏固原人,博士研究生,研究方向:金融与保险。(通讯作者)李克强(1964),男,河北吴桥人,教授,博士生导师,研究方向:财政理论与政策。付海洋(1988),男,河北兴隆人,博士研究生,研究方向:民族经济。财 经 纵 横140统计与决策2023年第2
7、2期总第634期动力,促进经济高质量发展。微观层面,数字金融发展巧用互联网和大数据,降低了普通居民的融资成本,为其经营小微企业和劳动密集型产业提供了融资便利,提高了生产个体的创业积极性和可行性,有助于促进家庭财富创造和经济增长。数字金融发展通过更新支付方式免除了居民消费的空间和时间限制,居民消费潜力的释放将产生一系列的乘数效应,带动国民经济增长,进而促进共同富裕。1.1.2分配环节数字金融发展能够促进发展成果共享和社会公平。宏观层面,随着数字基础设施建设的不断完善,源于区域与群体间发展不平衡的“数字鸿沟”有望逐渐消失,中西部地区缺位的金融服务得以补齐,小微企业的融资需求被激活和满足,有助于中西
8、部地区共享发展成果。微观层面,数字金融发展增加了农村居民获得信贷的方式和途径,降低了其获取金融服务的鞋底成本,能够刺激农村居民的信贷需求,增加农村居民扩大农业生产以及购买农业机械的积极性和信心,有利于提高农村居民的农业收入,助力共同富裕8。数字金融发展的优势在于吸纳了大量被传统金融体系排斥的低收入和低信用群体,他们通过移动智能终端及无线互联网技术拥有了同等参与金融活动的机会,有助于提升其储蓄和投资的意愿,增强个人资金的流动性和收益率,提高其财产性所得。依据以上理论分析,本文提出假设1:数字金融发展能够助力共同富裕。1.2科技创新的中介效应数字金融发展作为金融服务创新的高级阶段,能够助力科技创新
9、水平的提升,促进金融、科技、产业的良性循环发展。从宏观层面看,数字金融发展能够刺激资本市场更好地发挥市场价值发现功能,进而推动数据、资金等生产要素转向具有较高技术含量和创新性的产业,提高全社会的科技创新能力。从微观层面看,企业科技创新活动需要大量前期资金投入,且创新成果闭环为经济效益的过程存在较多未知因素,风险系数较高,与风险规避型的传统金融机构的投资偏好不相符。数字金融发展可以助力资本市场准确地甄别生产力较高的专业化技术,为实体企业的基础研究、科技研发等活动提供相匹配的融资支持,有利于企业进行高水平的科技创新。科技创新是一个国家和地区经济高质量发展的重要驱动因素,能够为共同富裕提供不竭的动力
10、。在生产环节,内生增长理论表明科技创新是推动经济增长的根本动力,创新可以打破区域经济发展和企业生产的天花板。科技创新是一个不断推陈出新的过程,是改变生产方式的最优途径,对生产力的发展有较大的推动作用。科技创新引致的核心竞争力可以充分地转化为经济效益,为经济发展助力。在分配环节,科技创新衍生了线上信用平台、众筹平台等新型业务形态,在一定程度上拓宽了低收入群体参与金融活动的渠道与机会。大数据技术可以使受到传统金融机构信用评估阈值限制的低收入群体与中小型企业获得金融服务,帮助他们顺利实现信贷、投资与融资等金融活动,有助于推动共同富裕的成果共享。依据以上理论分析,本文提出假设2:科技创新在数字金融发展
11、促进共同富裕的过程中发挥中介效应。1.3资金配置的中介效应数字金融发展可以通过提高资金配置规模和资金配置效率来促进区域间、群体间的资金配置9。第一,线上化、场景化的信贷模式降低了金融机构服务的准入门槛,这有助于增加互联网金融用户,扩大资本市场的资金规模,加速资金流动。第二,数字金融发展依托大数据、云计算等数字技术加速金融业数字化转型进程,有利于金融机构快速整合企业近几年的资产负债表、现金流、法律诉讼信息等信贷特征,进行定量的信贷风险分析,优化业务流程并提高业务效率,进而提高资金配置效率。第三,数字金融发展能够增强信息的溢出效应,有利于融资企业降低信息搜寻成本、人力成本、运营成本和机会成本,提高
12、融资效率。资金配置的优化是经济协调发展的有力保障,有利于促进全社会的经济运行效率和经济发展质量,助力共同富裕。在生产环节,金融资金配置规模和效率的提高能够满足各行业各群体的融资需求和效率,在节省成本的同时能够加速经济运行,助力共同富裕。在分配环节,资金配置规模和效率的提高显著优化了资金配置结构,使得金融机构将东部地区充足的市场资本配置到中西部地区经济发展水平较低省份发展潜力较大的项目中去,能够改善我国区域经济发展不协调不充分的问题,助力共同富裕。依据以上理论分析,本文提出假设3:资金配置在数字金融发展促进共同富裕的过程中发挥中介效应。2研究设计2.1模型构建2.1.1基准回归模型构建为了验证理
13、论分析,建立实证模型检验数字金融发展对共同富裕的影响,并对东、中、西部地区分别回归检验其影响是否存在异质性。由于上一期的共同富裕水平会对本期的共同富裕水平产生影响,本文构建动态面板模型进行研究,将被解释变量的滞后一期代入解释变量:Yit=0+1coprit-1+2difiit+j()jCVijt+ui+it(1)其中,Yit为被解释变量,代表共同富裕;difi为核心解释变量,表示数字金融发展;CVijt表示一组控制变量构成的向量;0、1、2均为待估参数;ui表示各省份不受时间影响的因素;it为随机扰动项;下标i表示省份,j表示控制变量;t表示年份。被解释变量滞后项的加入导致模型无法满足完全外生
14、性假定,故本文采用系统GMM进行模型参数估计10。2.1.2中介效应模型构建依据前文的理论分析,数字金融发展可以通过科技创财 经 纵 横141统计与决策2023年第22期总第634期新和资金配置进而推动共同富裕。为了检验上述路径的存在,参考温忠麟和叶宝娟(2014)11的研究,构建中介效应检验模型:copr=0+1coprit-1+2difiit+3tiit(fsit,afeit)+j()jCVijt+ui+it(2)tiit(fsitafeit)=0+1coprit-1+2difiit+j()jCVijt+ui+it(3)其中,ti、fs、afe分别表示科技创新、资金配置规模和资金配置效率。
15、2.1.3门槛效应模型构建为进一步深化对数字金融发展与共同富裕间关系的认知,论证两者之间是否只存在线性关系,探究前者对后者的影响是否存在阈值,本文参考Wang(2015)12的做法构建门槛回归模型进行研究。由于具体门槛数量未知,因此先假设为单一门槛模型,设置面板门槛模型如下:coprit=0+1difiit()qi+2difiit(qi)+1pfeit+2openit+3urit+4firit+it(4)其中,qi、和it分别表示门槛变量、未知门槛值和随机误差项。2.2变量选取与说明(1)被解释变量:共同富裕(copr),包括生产成果(copr1)和分配成果(copr2)。本文参考已有文献,结
16、合前文数字金融发展对共同富裕影响的理论分析,构建共同富裕评价指标体系,如表1所示。选择熵权法计算各二级指标的权重,有效避免了主观偏误引起的误差。表1共同富裕的评价指标体系一级指标生产成果分配成果二级指标地区经济增长人民生活水平就业情况人力资本产业结构城乡居民收入差距城乡居民消费差距社会保障情况人均医疗资源农民收入增长幅度指标解释GDP增速人均国内生产总值城镇失业率15岁及以上文盲人口占15岁以上人口的比重第三产业增加值与三大产业增加值的比值农村与城镇居民收入之比农村与城镇居民消费支出之比城乡居民最低生活保障人数占总人口的比重每万人拥有卫生技术人员数农村居民人均收入名义增长率属性正正负负正正正负
17、正正权重0.07420.22830.12810.02350.15480.14600.08300.06280.12080.0527(2)解释变量:数字金融发展(difi)。本文参考薛启航等(2022)13的研究,选用“北京大学数字普惠金融指数”测度数字金融发展水平。(3)中介变量。科技创新(ti)。对于技术创新的量化,学界暂未形成统一的标准,考虑数据的可得性后本文借鉴刘佳宁和欧阳胜银(2022)14的研究,选用发明专利授权量(ti)来衡量科技创新。资金配置。本文参考谢婷婷和郭艳芳(2016)15将资金配置分为资金配置规模(fs)与资金配置效率(afe)两个方面进行度量。前者用各省份金融机构本外币
18、贷款余额与全国金融机构年末本外币贷款余额的比值来衡量;后者则用信贷资本的边际效率来衡量,具体地,采用地区生产总值增量DY与金融机构贷款余额增量DK的比值DY/DK来计算16。(4)控制变量。为了提高实证研究的可信度,本文引入 4 个控制变量,分别是政府支出水平(pfe)、开放程度(open)、城镇化率(ur)和金融发展水平(fir)。政府支出水平在一定程度上体现了地方政府对经济的干预程度和对市场经济造成的扭曲,选取各省份财政支出占地区生产总值的比重来衡量。开放程度采用进出口贸易额占地区生产总值的比重度量。城镇化率选取城镇人口占年末常住人口的比重来衡量。金融发展水平参考陶雄华和谢寿琼(2017)
19、17的研究,选取金融机构存贷款余额与地区生产总值的比值来衡量。2.3数据来源本文选用20112020年中国31个省份(不含港澳台)的相关数据作为样本进行实证研究。数据主要来源于历年 中国统计年鉴、北京大学数字金融研究中心、国家统计局官网和Wind经济数据库。为了消除奇异样本数据对实证结果造成的影响,本文对各变量进行归一化处理,处理后的变量描述性统计如表2所示。各变量的标准差显示数据离散程度较低,符合面板平衡特征,保证了实证模型的可信度。表2变量的描述性统计变量共同富裕(copr)生产成果(copr1)分配成果(copr2)数字金融发展(difi)政府支出水平(pfe)开放程度(open)城镇化
20、率(ur)金融发展水平(fir)科技创新(ti)资金配置规模(fs)资金配置效率(afe)均值0.27390.21780.14790.48120.14350.17940.31770.10140.52890.27140.3638标准差0.15100.11370.16780.23340.17020.19900.18900.14730.19640.21870.0617偏度0.21000.24890.12640.6161-0.4820-0.0389-0.20882.13451.22042.07640.8144峰度2.49871.79851.98732.44142.90752.12862.94519.3
21、5494.96189.54453.47363实证分析3.1基准回归结果分析本文基于式(1),利用20112020年中国31个省份的面板数据检验数字金融发展对共同富裕的影响,结果如下页表3所示。3个模型的AR(1)的P值均小于0.1,AR(2)的P值均大于0.1,Hansen识别检验的结果均大于0.1,保证了模型的合理性。由表3可知,数字金融发展对共同富裕及其两个环节均有显著的正向促进作用,系数分别是0.2827、0.4080和0.3935,并在10%、10%和1%的水平上显著,假设1得证。3.2稳健性检验(1)样本重新选择。我国部分省份基础设施完善,劳动力素质较高,其推进共同富裕的条件更优越,
22、为了实证结果的可靠性,剔除原样本中共同富裕指数均值排名前4的北京、上海、浙江、江苏后再次回归。财 经 纵 横142统计与决策2023年第22期总第634期(2)缩短样本周期。考虑改变样本期可能影响实证结果,本文将样本周期由原来的20112020年缩短至20132020年。(3)利用主成分分析法计算共同富裕水平。前文采用熵权法测算共同富裕指数,为了确保基准回归的可靠性,本文参考牛丽娟(2023)18的研究,利用主成分分析法重新计算共同富裕指数,并作为被解释变量进行回归。(4)修正离群值。为控制极端值对回归结果的影响,对被解释变量(copr)与核心解释变量(difi)的上下1的样本进行缩尾处理后再
23、估计。(5)替换估计方法。本文参考赵领娣等(2022)19,利用2SLS替换系统GMM方法进行实证估计,选取共同富裕的滞后二阶、三阶、四阶作为解释变量的工具变量,解决可能存在的内生性问题,检验更换估计方法基准实证结果是否仍成立。前4种稳健性检验结果(略)显示,回归系数的正负号和显著性均无明显变化,2SLS 结果显示工具变量通过严格外生的检验,且核心变量符号及显著性与基准回归结果基本吻合,说明了回归结果的稳健性、结论的可靠性。3.3异质性检验为了检验数字金融发展对共同富裕的影响是否存在区域异质性,本文按照国家统计局统计资料,分东、中、西部地区实证检验数字金融发展影响共同富裕的异质性。回归结果如表
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