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TFID｜中国普惠金融研究半年简评（2022.3-2022.8）

企研数据 社科大数据 2023-01-01
收录于合集 #TFID 37个


2022年至今，国内学者对普惠金融仍保持了与上一年相当的关注度。据中国知网检索结果显示，2021年全年发表在北大核心或CSSCI期刊上的、篇名中包含“普惠金融”的文章共有264篇，而截至2022年9月13日，符合上述条件的、2022年发表的文章共有231篇。照此趋势，2022年全年发表的篇名包含“普惠金融”的文章数将很可能超过2021年。

Part1几个特点

分析2022年3～8月之间国内学者发表的普惠金融相关文献，我们发现其呈现以下几个突出特点：
（一）实证研究占绝对主体地位，且绝大多数的关注点是“数字普惠金融”。在所有以“数字普惠金融”为主题的实证研究中，北京大学数字金融研究中心发布的北京大学数字普惠金融指数是最常用的数字普惠金融代理变量。这种特点的形成与北京大学数字普惠金融自身的显著优势密切相关，该指数被认为具有代表性好（支付宝已是中国人日常生活不可或缺的应用）、指标体系设计较为科学、覆盖范围广（包括了省、地、县三级的完整面板数据）、横向与纵向可比、维度可分解（可将总指数分解为覆盖广度、覆盖深度、数字化程度三个维度，子维度还可进一步细分）等优点（郭峰等，2020），通过与宏观统计数据或CFPS等微观调查数据结合起来，为学者的研究工作提供了广阔的空间；而目前已经披露的关于传统金融机构开展普惠金融业务或者说数字普惠金融业务的相关数据，在完整性、覆盖范围等方面与北京大学数字普惠金融指数所基于的数据相比均处于劣势。总的来说，目前还不存在完整覆盖两类金融机构普惠金融业务发展水平的指数。
（二）普惠金融发展指数主要作为X，研究其对经济社会其他方面的影响。学者关注的Y主要集中在两个方面：（1）普惠金融对创新创业、生产率提高乃至经济发展的影响；（2）普惠金融对共同富裕（人民生活或公平问题）的影响。前者本身就是宏微观经济学研究领域的中心议题，而后者则体现了普惠金融的宗旨，且在中国加快推动共同富裕建设的大背景下被赋予了更多现实含义。由于数字普惠金融业务的发展不仅惠及低收入群体、弱势群体、小微企业等目标客群，也会为其他群体提供更便捷的金融服务，因此普惠金融的发展虽然会提高弱势群体的金融服务可得性，但未必会缩小群体间的差距，故研究（数字）普惠金融对公平问题影响的研究具有重要的学术价值和现实意义。
（三）从因果识别的角度上讲，普惠金融指数存在内生性问题，目前学者们主要参考已有的研究成果、采用工具变量法来解决。常见的工具变量选取方法有以下几种：使用互联网发展的相关变量，如互联网普及率（谢绚丽等，2018；邱晗等，2018）、城市移动电话接入用户数（谢雪燕和朱晓阳，2021）、移动电话普及率（黄倩等，2019）；使用与蚂蚁金服集团总部有关的地理距离，如农户所在村庄至蚂蚁金服集团总部所在地的球面距离（张勋等，2019）、所在城市距离杭州的距离（Yang, T & Zhang, X,2022）；使用数字普惠金融的一阶或二阶滞后项（饶萍和吴青，2022）。

Part2研究发现

（一）学者们普遍发现数字普惠金融的发展水能够提高企业的创新、创业水平和全要素生产率。如陆凤芝等（2022）发现数字普惠金融的覆盖广度能够显著提升创新和创业质量，但是使用深度的提升作用不显著；董春风和司登奎（2022）发现数字普惠金融的发展能够显著提升城市总体技术创新水平，且对以发明专利衡量的高端技术的提升作用更大；钟廷勇等（2022）研究了对绿色创新的影响，发现数字普惠金融的发展能显著促进以绿色发明专利申请数衡量的实质性绿色技术创新，但是对以绿色实用新型专利申请数衡量的策略性绿色技术创新无显著作用；饶萍和吴青（2022）以全要素生产率衡量企业技术水平和生产效率，发现数字普惠金融的发展能够促进企业创新、进而提高企业的全要素生产率。
（二）在对居民收入、就业、福利与平等等方面的影响上，一些学者们发现数字普惠金融的发展能够改善弱势群体的福利水平，但也具有显著的异质性。如张勋和杨桐采用最新一期的北京大学数字普惠金融指数（第四期，2011-2021年）（Yang, T & Zhang, X,2022）研究了数字金融对家庭消费的影响，发现数字金融降低了消费不平等，进而推动了普惠金融的实现；龙海明等（2022）发现数字普惠金融发展水平在一定程度上会拉大弱势群体与主流群体的消费差距；鹿光耀等（2022）发现数字普惠金融能够显著促进农民创业并提高农民收入的多样性，且这一作用对高收入者更为强烈；李政和李鑫（2022）发现数字普惠金融能够提高居民的风险应对能力，平稳遭受风险冲击的家庭的消费，但一旦居民过度借贷反而会损害其风险防御能力。
（三）一些学者的研究成果肯定了普惠金融的发展能够促进公平。如宋科等（2022）发现数字普惠金融能够缩小城乡收入差距，王平和王凯（2022）发现数字普惠金融能够促进共同富裕，巴曙松等（2022）发现普惠金融能够非对称地提高农村居民创业倾向、抑制城镇居民创业倾向，进而提高农村居民福利、抑制城镇居民福利并缩小城乡福利差距；郭继辉和金榕（2022）发现数字普惠金融更有利于低收入家庭、西部地区家庭、农村家庭、二线及以下城市家庭进行灵活就业，进而提高共同富裕水平。
（四）除了创新创业和公平问题，学者们还研究了普惠金融对其他方面的影响。如张永奇（2022）发现数字普惠金融可以促进土地流转；刘飞飞和李向荣（2022）发现数字普惠金融发展能够促进外商直接投资；郭晔和马玥（2022）研究了开展普惠金融业务是否会提高商业银行的风险承担水平，发现城市商业银行发展普惠金融会提高其风险承担水平，但总体而言普惠金融与银行风险承担水平间不存在统计上的显著关系；薛秋童和封思贤（2022）发现数字普惠金融能够提高高质量发展水平。
（五）从作用机制来看，在企业和宏观层面上，普惠金融（需要说明的是，在实证研究文献中，几乎所有文章都用数字普惠金融指数来反应普惠金融发展水平）主要通过在供给侧缓解融资约束和提高金融效率、在需求侧增加居民消费或财富的途径促进创新创业乃至经济高质量发展。研究认为，数字普惠金融能够利用大数据和机器学习等方法搜集信息并进行信用评估，缓解弱势群体信用评估困难又缺少抵押品而导致的融资困难局面，直接扩大信贷供给；并同时通过信息和技术溢出和竞争机制分别从两个方面推动（倒逼）传统金融机构转型升级、间接扩大信贷供给（陆凤芝等，2022；钟廷勇等，2022）。此外，数字普惠金融的发展也可以通过增加居民消费或城市财富增加总需求和对高附加值产品的需求，从而促进企业创新（董春风和司登奎，2022；钟廷勇，2022）。而在个体层面上，数字普惠金融的作用机制则更为多样。它的发展增加了个人特别是弱势群体可获得的金融服务，提高了居民进行汇款、存取款等金融活动的频率和范围（李政和李鑫，2022）、增加财产性收入、提高了正规信贷对非正规信贷的替代性（宋科等，2022）、减少了农户对人际关系等资源的依赖性（张永奇，2022）；数字普惠金融的信息和技术溢出效应也可拓宽居民可获得的信息源并提高居民的金融素养（张永奇，2022）；通过降低个人创业门槛的途径，数字普惠金融还带来了提升农户收入多样性（鹿光耀等，2022）、促进灵活就业（郭继辉和金榕，2022）等正向效应。此外，巴曙松等（2022）利用自己构建的普惠金融指数，发现普惠金融通过促进创业，提高了居民福利水平，并缩小了城乡差距。
在对应的中介变量选择上，学者们根据实际情况进行了灵活的设计，如衡量信贷供给的人均贷款余额（陆凤芝等，2022）和城市年末金融机构贷款余额与GDP之比（董春风和司登奎，2022）、衡量融资约束的企业SA融资约束指数（钟廷勇等，2022）、衡量城市银行竞争程力的赫芬达尔赫希曼指数（董春风和司登奎，2022）、衡量消费能力的居民消费（薛秋童和封思贤，2022）和全社会消费品零售总额占GDP比重（刘飞飞和李向荣，2022）等。
（六）目前将普惠金融发展水平作为Y来研究的文献相对较少，但也有部分学者试图研究影响普惠金融水平的因素。文献相对较少，可能受以下因素的影响：从中国普惠金融业务的推动方来看，传统金融机构由国有资本主导，其推动的普惠金融业务通常带有强烈的政策色彩，使得探究相关的影响因素时可供选择的切入点较少。
在有限的几篇文献中，宋科等（2022）研究了以村镇银行、小额贷款公司、农村资金互助社等新型金融机构为代表的县域金融可得性对数字普惠金融的影响，发现整体上表现出显著的互补效应，即县域金融可得性越低越有利于数字普惠金融发展；焦云霞（2022）采用泰尔指数测度了中国数字普惠金融的空间不平衡程度，并用二次指派程序（QAP）的方法研究了其成因，发现地区经济发展水平、城镇化水平和数字技术地区差距是主要原因；姜旭和金成晓（2022）研究了新型货币政策工具和中小微企业获得的普惠金融服务水平（以中小微企业贷款表示），发现当前新型货币政策工具主要通过定向信贷支持渠道发挥作用，且作用较弱，但相比于总量货币政策仍有显著优势。

Part3小结与遗留的问题

总的来看，近半年来国内学者关于普惠金融的研究成果丰硕，提出了许多具有现实意义的结论，但仍无法摆脱客观条件的限制。如上文所述，目前围绕北京大学数字普惠金融指数开展的研究在所有普惠金融的研究中占据了主导地位，这固然是由于这套指数本身具有诸多难以替代的优点，然而这套指数也远非完美可言。从指标构成来看，北京大学数字普惠金融指数中涉及小微企业特别是小微企业贷款的指标较少，面向所有用户的人均类指标较多，这就导致北京大学数字普惠金融指数不能完全反映普惠金融的目标群体——弱势群体和小微企业所能获得的金融服务，正如张勋和杨桐在论文中指出的那样，数字金融并非绝对意义上的普惠金融，特别是在数字信贷方面（Yang, T & Zhang, X,2022）。观察指标体系可以发现，北京大学数字普惠金融指数的内涵更接近于数字金融的概念，这是相关领域的学者无法回避的问题。
当研究普惠金融对企业或地区等更偏宏观层面的创新和创业问题时，北京大学数字普惠金融指数则面临更大的挑战。由于指标体系中直接涉及中小微企业用户数或贷款数的指标占比仅为八分之一，因此用北京大学数字普惠金融指数来测度中小微企业获得的信贷支持说服力较弱、更难以说明城市及以上层面的创新活动所获得的资金支持。部分学者关注到了这个问题并尝试解决，如巴曙松等（2022）构建了包括金融机构网点分布、金融机构从业人员数量、金融机构贷款和存款规模、非金融机构融资规模等在内的普惠金融指数。总之，如果能找到其他更多能科学测度中国普惠金融发展水平的方法，相互取长补短、优势互补，对普惠金融领域的研究工作将大有助益。

参考文献：

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💡 拓展阅读：浙商大泰隆-企研普惠金融数据库（TFID）介绍>>>

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