数字普惠金融促进共同富裕及减缓相对贫困的实证研究

近年来,我国数字普惠金融的快速发展对促进共同富裕和贫困治理有重要意义。论文对中国数字普惠金融的发展现状以及各类银行在其中能够发挥的作用进行了分析,并通过建立动态面板模型,分地区考察了数字普惠金融对促进共同富裕及减缓相对贫困的实际效应。结果表明,数字普惠金融对中国相对贫困的减缓在全国范围内具有正效应,且数字普惠金融发展的饱和程度、减贫效应大小等在地区之间差异较大。国有控股大型商业银行可以通过鼓励中小型银行在中、西部地区开发数字产品和线上业务来推动数字普惠金融在当地的发展,缩小地区间差异。未来,为了促进共同富裕,应进一步增加中国数字普惠金融的覆盖广度、鼓励数字普惠金融创新、完善数字金融相关法律法规。     

数字普惠金融对相对贫困有更好的减缓作用吗?

数字技术赋能普惠金融,让金融服务惠及更多的低收入人口,但数字普惠金融是否具有更好的相对贫困减缓作用,还需要深入研究。本文基于2011-2020年31个省份的面板数据,实证检验我国传统普惠金融与数字普惠金融对相对贫困的减缓效应,并进一步探讨地区异质性。研究结果显示：数字普惠金融能够减缓相对贫困,其减贫效应大于传统普惠金融;传统普惠金融与数字普惠金融的协同发展能够显著促进相对贫困程度下降。进一步的机制检验发现,数字普惠金融主要通过缩小城乡收入差距进而推动相对贫困减缓。基于上述结论,提出在提升传统普惠金融供给服务能力的基础上推动数字普惠金融的发展、根据实地情况提升数字普惠金融发展水平、充分发挥数字普惠金融减贫的收入分配效应等政策建议。     

数字普惠金融、信贷可得性与中国相对贫困减缓

基于中小微企业和低收入人群等信贷可得性视角,实证分析数字普惠金融对相对贫困减缓的影响路径与影响程度,以期强化欠发达地区和农村低收入人口的社会资金捕获能力,助力巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴有效衔接.研究发现:数字普惠金融通过提升客户触达能力,促使城乡之间金融服务的机会均等化,降低融资交易成本,破解金融排斥,缩小城乡差距,降低农村地区的相对贫困水平.但现阶段数字普惠金融只能够有效地降低东部地区的农村相对贫困水平,而在中西部地区,这种效应并不明显.中国应因地适宜改进和提升数字普惠金融服务、提高各类微弱经济体信贷可得性、增强金融赋能的精准性和有效性.     

数字普惠金融与流动人口家庭相对贫困

在解决绝对贫困问题之后,相对贫困成为我国当前乃至未来较长时间内需要解决的重点议题。本文基于北京大学金融研究中心发布的数字普惠金融数据、中山大学中国劳动力动态调查及中国城市统计数据,分析了数字普惠金融对流动人口家庭相对贫困的影响。结果表明数字普惠金融显著提高了流动人口家庭相对贫困的概率,这一影响是通过减少流动人口家庭在本地的社会参与实现的。家庭人力资本水平低、社会保险缺乏加深了数字普惠金融对流动人口家庭相对贫困的影响。此外,数字普惠金融对农业户籍、流入东部地区、金融监管较弱地区流动人口家庭相对贫困的影响较大。为缓解数字普惠金融带来的流动人口家庭相对贫困,应加强金融市场监管,营造健康安全的数字普惠金融发展环境;努力缩小数字鸿沟,提升流动人口的知识技能水平;深化社会保险制度改革,提高流动人口的社会保险参与度。     

数字普惠金融发展与贫困减缓——基于空间杜宾模型的实证研究

本文基于我国31个省份2011-2015年的面板数据,利用空间杜宾模型实证分析了数字普惠金融发展与贫困减缓之间的关系。结果表明:一个地区数字普惠金融发展水平的提高不仅对本地区减贫有显著的正向作用,同时也能够显著降低其关联地区的贫困率,即本地区数字普惠金融对关联地区产生了正向空间溢出效应。为解决内生性问题,本文利用偏误修正的动态空间杜宾模型,从长期和短期两个角度,深入考察数字普惠金融与贫困减缓之间的关系,发现短期内数字普惠金融发展对减贫具有显著正向的直接影响和空间溢出效应;从长期看,数字普惠金融对减贫的直接影响仍然显著,但空间溢出效应不显著。     

普惠金融、数字鸿沟与共同富裕——基于农村相对贫困缓解的视角北大核心CSSCI

[摘要]本文基于中国家庭金融调查数据(CHFS),从农村相对贫困缓解的视角运用Probit模型实证检验普惠金融对共同富裕的影响效应。研究发现:传统普惠金融和数字普惠金融都能够显著缓解农村相对贫困,进而促进共同富裕。但是,数字普惠金融对农村相对贫困的缓解作用要弱于传统普惠金融;传统普惠金融和数字普惠金融都能够通过促进农民创业和改善农民风险偏好来缓解农村相对贫困;互联网使用和金融素养数字鸿沟的存在是造成传统普惠金融和数字普惠金融对农村相对贫困缓解效果差异的深层次原因。     

数字普惠金融对居民主观贫困减缓的影响 ——基于CFPS面板数据的实证研究

利用北京大学数字普惠金融指数和中国家庭追踪调查(CFPS)数据,研究了数字普惠金融对居民主观贫困减缓的影响.面板Logit模型结果表明:数字普惠金融可以减缓居民主观贫困,对农村地区、低物质资本和低人力资本弱势群体的主观贫困的减缓作用更明显,且对中西部地区的减缓作用高于东部地区,体现了数字普惠金融的包容性、益贫性特点.传导机制探索发现,数字普惠金融可以通过促进居民收入增长进而减缓主观贫困,居民信心在数字普惠金融减缓主观贫困中起调节作用.     

普惠金融发展与贫困减缓——基于空间溢出和门槛特征的视角

本文基于我国2005—2017年31个省区市的面板数据,通过普惠金融的深度、广度和可持续性3个维度构建了普惠金融指标体系,并采用熵权法测度各个地区普惠金融的实际发展水平。随后利用空间面板模型和门槛面板模型,研究我国普惠金融发展和贫困减缓的非线性空间关系。研究结果表明,在控制其他因素的情况下,普惠金融的减贫效应具有明显的空间溢出和门槛特征,当普惠金融发展程度较低时,普惠金融发展会阻碍贫困减缓,只有当其跨越自身低水平门槛0.0822时,才能有效促进贫困减缓,且当经济发展水平程度较高时,普惠金融的减贫效应会随着经济发展水平的提高而下降。     

数字普惠金融与农业高质量发展水平的收敛性研究

采用2011—2018年省际面板数据,建立农业高质量发展的指标体系,测算我国28个省份的农业高质量发展水平,基于测算结果分析农业高质量发展水平的收敛性。结果表明:我国农业高质量发展水平存在区域差异,东部地区农业高质量发展水平最高,其次是中部地区和西部地区;农业高质量发展水平在全国及区域层面上均呈现收敛性特征,东部地区收敛速度最慢、中部地区最快。同时进一步分析了数字普惠金融对农业高质量发展的影响,并借助条件收敛模型探讨数字普惠金融对农业高质量发展的收敛效应。总体表明:无论是从全国层面还是从东部、中部、西部三大地区来看,我国数字普惠金融的发展与农业高质量发展水平呈正相关关系;数字普惠金融发展提高了全国及东部、中部、西部的农业高质量发展水平的收敛速度,有利于农业高质量发展水平的区域均衡发展。     

数字普惠金融调节城乡居民福利差异效率及影响因素研究--基于DEA-Malmquist-Tobit模型

基于DEA-Malmquist-Tobit模型,对2011—2018年我国31个省份的数字普惠金融调节城乡居民福利差异效率展开静态和动态分析,并进一步探究影响数字普惠金融调节城乡居民福利差异效率的主要影响因素。结果表明,数字普惠金融调节城乡居民福利差异效率较高,但是全要素生产率呈下降趋势,主要源于技术进步的制约;经济发展水平、产业结构、财政支出水平、互联网普及率与数字普惠金融调节城乡居民福利差异效率呈显著正相关关系,对外贸易开放程度、传统金融发展水平与数字普惠金融调节城乡居民福利效率呈显著负相关关系。在此基础上,提出加强数字普惠金融技术创新、合理配置数字普惠金融资源、政府适当加大扶持力度、优化产业结构、提高互联网普及率等建议。     

银行数字普惠金融、银行竞争与企业融资约束

基于中国31个省份的相关数据,使用变异系数法构建银行数字普惠金融指数,以中小企业板上市公司为研究样本,讨论竞争程度变化时银行数字普惠金融对中小企业融资约束的影响及变化.研究发现:银行数字普惠金融发展有利于缓解中小企业融资约束,当银行竞争程度较高时,缓解作用更加明显.同时,相对于民营中小企业,银行数字普惠金融发展对国有中小企业融资约束的缓解作用更加明显,反映了当前银行在发展数字普惠金融时存在选择偏向问题.但随着银行竞争的提高,这种问题有所缓解.     

空间视角下的普惠金融与农村减贫增收——机制探讨与实证检验

“脱贫攻坚”成为经济新常态下的重要任务,金融减贫在其中扮演了不可忽视的作用。在空间视角下分析了普惠金融对农村地区减贫增收的直接影响与空间效应,并基于2005—2017年中国省级数据,运用空间杜宾模型实证检验普惠金融的扶贫增收效果。结果发现:我国各地区间的农村扶贫增收绩效具有明显的空间联动与依赖性;普惠金融发展对本地区农村减贫具有显著的正向作用,同时存在明显的空间溢出效应。各地区应该继续加强普惠金融发展,并重视地区间普惠金融减贫合作与政策互通的深化。     

互联网金融背景下普惠金融发展研究

互联网金融让大众可以在信息相对对称中自由、平等地获取金融服务,逐步实现金融的普惠性。从互联网金融和普惠金融的基本特征和理念出发,分析互联网金融与普惠金融之间的区别与联系,找出互联网金融与普惠金融的结合点,提出互联网金融背景下普惠金融发展的建议。     

数字化转型视角下数字金融对企业投资效率的影响效应分析

以2011—2021年沪深A股和中小板上市公司为样本,分析数字金融对企业投资效率的影响效应。研究结果表明：数字金融能够缓解企业的投资不足,但会加剧企业的投资过度,与A股上市公司相比,数字金融对中小板上市公司的影响程度更大;数字金融影响投资效率的内在机制为缓解企业融资约束,主要表现为提高企业的信贷可得性;数字金融对投资效率的影响主要体现在制造业、软件和信息技术服务业、生产和生活性服务业,数字金融对内控有效企业投资过度的影响不显著。因此,要大力推进数字金融的发展,优化农村地区数字金融环境和强化企业内部控制建设。     

我国普惠性消费金融公司的发展及对策建议

我国消费金融公司试点启动4年来,总体运行平稳,业务规模稳步扩大,成为我国实现普惠金融目标的重要载体。本文在介绍我国“银行系”及“非银行系”消费金融公司发展的基础上,认为我国现行消费金融公司在客户、业务、服务、风险控制等方面具有普惠性特征,但面临产品“类银行化”、放贷成本高、经营地域受限等困境,必须从加大政策支持力度、补充消费金融公司资金来源渠道等方面促进其发展。     

农村普惠金融发展空间差异与集聚效应

基于中国农村普惠金融发展的空间地理特征,依据2006-2015年30个省市相关数据,测算农村普惠金融水平;建立空间自回归模型(SLM)和空间误差模型(SEM)检验普惠金融发展空间集聚效应.结果发现:各省市农村普惠金融指数总体呈上升趋势,农村普惠金融发展空间相关性逐年增强,局部空间差异逐渐缩小.普惠金融集聚与农民收入变化之间存在正空间相关性,普惠金融水平的提高能够促进农民收入水平的提高.鉴此,应加强区域空间金融合作,提高保险业普惠度;加强地方政府之间交流合作,发挥普惠金融集聚辐射作用,推动农民收入水平进一步提高.     

县域金融发展与多维贫困减缓——基于湖南省51个贫困县的实证研究

运用结构方程模型,考量县域金融、经济增长与收入分配对多维贫困减缓的影响路径.结果显示:县域金融发展对多维贫困减缓的直接作用与间接作用同时存在,且直接作用强于间接作用;经济增长效应强于收入分配效应;对消费贫困的影响大于医疗贫困与教育贫困.因此,应提高贫困县域基础设施与公共服务水平,加快县域金融体制改革步伐,创新县域金融服务产品与模式,加速推进贫困地区县域经济增长方式的转变,以此促进县域金融发展,减缓多维贫困.