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【期刊名称】 《福建行政学院学报》
数字普惠金融影响经济增长的路径研究
【英文标题】 Study on Path of Digital Inclusion Finance Affecting Economic Growth
【作者】 陈婵姹岳玉珠
【作者单位】 沈阳化工大学经济与管理学院{硕士研究生}沈阳化工大学经济与管理学院{教授}
【分类】 金融法
【中文关键词】 数字普惠金融;经济增长;互联网+;中介效应;Bootstrap法
【英文关键词】 digital inclusive finance;economic growth;internet+;mediating effect;Bootstrap method
【文章编码】 1674-3199(2018)06-0111-10【文献标识码】 A
【期刊年份】 2018年【期号】 6
【页码】 111
【摘要】

短期内,消费、投资和净出口通常被比喻为拉动经济增长的“三驾马车”。将消费、投资以及净出口视为数字普惠金融影响经济增长的三个主要路径,利用2011-2015年中国各地区的数字普惠金融发展水平、经济增长、消费、投资、净出口等数据,运用Bootstrap中介效应检验程序分析消费、投资和净出口在数字普惠金融作用于经济增长过程中的中介效应是否显著。实证结果发现,在全国样本和中部地区,消费和投资的中介效应均显著为正,净出口的中介效应不显著;在西部地区,消费和投资的中介效应显著为正,但净出口的中介效应显著为负值;在东部地区,仅消费的中介效应显著为正,投资和净出口的中介效应均不显著。三个地区中,数字普惠金融对经济增长的拉动作用最大的是西部地区,其次是中部地区,拉动作用最小的是东部地区。

【英文摘要】

In the short-term, consumption, investment and net exports are usually referred as the troikas that drive economic growth. Considering consumption, investment and net exports as the three main channels for digital inclusive finance affecting economic growth, using data on the level of digital inclusive financial development,economic growth, consumption, investment,and net exports in various regions of China from 2011 to 2015,and using the Bootstrap mediation test program, it is analyzed whether the mediating effects of consumption, investment,and net exports on the role of digital inclusive finance in economic growth are significant or not. The results show that the median utility of consumption and investment is significantly positive in the national sample and the central region, and the intermediary effect of net exports is not significant. In the western region,the mediating utility of consumption and investment is significantly positive, but the mediating utility of net exports is significantly negative. In the eastern region, only the intermediary effect of consumption is significantly positive, and the intermediary effects of investment and net exports are not significant. Among the three regions, digital inclusive finance has the largest effect on economic growth in the western region, followed by the central region, and the eastern region has the least pulling effect.

【全文】法宝引证码CLI.A.1254530    
  一、引言
  普惠金融这一概念是联合国在2005年首次提出的。普惠金融是指为社会最广泛的各阶层提供其可承受成本的金融服务,以有效缓解金融排斥、提高资源配置效率、促进经济社会和谐发展。近年来,中国出台了《推进普惠金融发展规划(2016-2020年)》等一系列政策文件,为实施普惠金融奠定了坚实的基础。虽然有关普惠金融能否促进经济增长尚存在一定争议,但多数研究表明普惠金融对经济增长产生了显著影响。短期内,消费、投资和净出口通常被喻为拉动经济增长的“三驾马车”,尤其是消费与投资对我国经济增长的贡献率占绝对大比例。若普惠金融对经济增长产生影响,这种影响很可能是通过消费、投资以及净出口传导的。在我国,普惠金融发展是否促进了经济增长?普惠金融如何影响经济增长?不同地域普惠金融影响经济增长的路径是否存在差异?2016年,G20峰会上通过的《G20数字普惠金融高级原则》标示着数字普惠金融将成为今后我国普惠金融发展的重要方向。为了反映时代的要求、跟紧金融创新的步伐,本文针对结合了互联网特质的数字普惠金融展开讨论,研究数字普惠金融与经济增长之间的关系,重点探讨我国数字普惠金融作用于经济增长的路径,以及这种路径在不同地域间存在的差异。
  二、文献回顾与理论分析
  有效提高金融市场的资源配置效率是极其重要的。Honohan研究表明,金融市场的不完善导致信用记录缺乏的人群或小微企业面临严重的流动性约束问题,这种金融排斥会降低资源配置效率,不利于地区经济增长。{1}Raddatz、 Beck等研究认为,普惠金融可以缓解金融排斥问题,增加弱势群体获得金融服务的机会,满足各阶层的流动性需求。{2-3}为响应国家政策,中国学者从多维度建立了各类普惠金融发展指标体系,针对普惠金融的减贫效应及其对经济增长的影响进行了多方面探讨。杨燕研究表明,普惠金融的发展促进了经济增长,但普惠金融发展水平在不同区域之间存在不均衡的现象。{4}周斌等人运用PVAR模型研究得出,普惠金融对城镇化率及贸易开放度驱动的经济增长有正向促进作用。{5}杜强和潘怡通过实证研究表明,普惠金融与地区经济增长整体上呈倒U型关系,其中中、西部地区普惠金融对经济增长有促进作用,而东部地区普惠金融则抑制了经济的发展。{6}但陆凤芝等基于熵值法测算2005-2014年中国省域普惠金融的发展水平,得到普惠金融与地区经济增长呈U型关系。{7}李涛等人研究结果显示,普惠金融各项指标中仅融资指标对经济增长有显著的负面影响,其他指标对经济增长的影响不显著。{8}邵腾伟和吕秀梅认为,互联网消费金融具有普惠金融的特点,能够使消费金融服务低成本地延伸到“长尾人群”,从而持续、有效地拉动我国经济增长。{9}师俊国等研究发现,普惠金融与投资效率的关系是非线性的,且存在明显的门限特征。{10}
  纵观上述文献可以发现,尽管有关普惠金融与经济增长的关系有一定差别,但大多数研究均表明:普惠金融的发展能够影响经济增长;互联网金融为我国普惠金融发展带来新的契机{11};数字普惠金融作为普惠金融发展的重要路径,既能显著缩小城乡收入差距{12},也能对经济增长产生一定的影响。
  普惠金融扩大了金融服务的覆盖广度,让小微企业和弱势群体更易获得金融服务,有利于解决中小企业融资难的问题。互联网技术的飞速发展拓展了普惠金融的服务渠道和服务方式,降低了普惠金融的服务成本。在互联网技术上发展起来的数字普惠金融既具有传统普惠金融的优势,又符合现代数字化需求,对经济增长的影响巨大。金融发展与消费、投资的关系匪浅,而消费、投资以及净出口均是影响经济增长的关键因素,且我国各区域之间的金融发展水平以及经济发展情况均存在明显差异,因此,研究数字普惠金融如何影响经济增长,应从消费、投资以及净出口三个角度出发,并进行区域间的对比分析。本文通过回归分析初步判定经济增长与数字普惠金融、消费、投资、净出口的关系,再利用Preacher、 Hayes等提出的Bootstrap法{13-14}、运用Zhao Xinshu等总结的中介效应分析程序{15},判明数字普惠金融影响经济增长的路径,并对比分析我国不同区域间这种路径的差异。
  三、模型设计
  (一)变量选取
  本文选取“北京大学数字普惠金融指数(2011-2015) ”[1]中的省级指标用于衡量我国内地31个省、直辖市、自治区的数字普惠金融发展水平(index),同时选取2011-2015年中国内地31个省、直辖市、自治区的人均地区生产总值及支出法下构成人均地区生产总值的消费、投资、净出口额作为变量。有关经济增长(gdp)、消费(consume)、投资(invest)以及净出口(NX)的数据均来源于《中国统计年鉴》。为消除人口因素对变量的影响,有关变量应作自然对数转换,经转换后的各变量分别为:数字普惠金融发展水平(Inindex)、经济增长(ingdp)、消费(Inconsume)、投资(Ininvest)。参考《中国统计年鉴》,我国内地省份分为东部地区、中部地区以及西部地区。[2]
  (二)模型设定
  首先,分析数字普惠金融与经济增长、消费、投资、净出口的各自关系,并综合研究经济增长与数字普惠金融、消费、投资以及净出口的关系。为此建立如下模型:
  其次,运用Stata软件对模型进行回归分析以初步判断各变量间关系,然后进行中介效应检验以确定数字普惠金融影响经济增长的路径。目前,国际顶级学术期刊发表的论文大多采用Bootstrap法进行中介效应检验,但国内鲜有在中介分析中运用Bootstrap法的研究。本文尝试运用Bootstrap法进行中介效应检验:若Bootstrap法下αi ×bt(i=1,2,3)[3]显著不为0,则表示对应的中介效应显著,此时就可进一步根据c的显著性来判断是否遗漏了其他显著的中介变量,即c显著代表遗漏了其他中介变量,而c不显著则代表没有遗漏其他显著的中介变量。
  四、实证结果
  (一)回归结果
  表1和表2为模型(1)~模型(4)的回归分析结果。从回归结果可以看出,无论是全国样本还是分区域样本,数字普惠金融对经济增长、消费以及投资的影响均显著,且各自的关系均为正相关,说明数字普惠金融的发展促进了经济增长、提高了消费水平和投资水平。但在全国样本和东、中部地区样本中,数字普惠金融对净出口的影响均不显著,仅西部地区数字普惠金融与净出口是显著负相关的关系,主要原因是:西部地区的出口企业较少,且2011~2015年该地区的净出口额负值居多。回归结果表明,西部地区数字普惠金融对出口企业的影响小于消费者购买进口产品的能力。
  表3为模型(5)的回归分析结果。回归结果显示:从横向看,剔除净出口、消费以及投资的直接影响,在全国样本以及西部地区样本中,数字普惠金融发展水平与经济增长均显著相关,但作用的方向并不相同,其中前者在0.05的显著性水平下正相关、后者在0. 01的显著性水平下负相关;在我国东、中部地区,数字普惠金融对经济增长的作用均不显著。从纵向看,在全国样本及西部地区样本中,净出口、消费以及投资三个变量均显著正向直接影响经济增长;而在东部地区样本中仅投资变量与经济增长的关系是显著正相关,在中部地区样本中仅消费与经济增长的关系是显著正相关。
  表1 模型(1)~模型(2)回归结果汇总
  ──────────────────────────────────────────────────────
  变量           模型(1)                     模型(2)
       ─────────────────────────────────────────────────
         全国    东部    中部    西部   全国    东部     中部     西部
         Ingdp   Ingdp   Ingdp     Ingdp  Inconsume Inconsume  Inconsume   Inconsume
  ──────────────────────────────────────────────────────
  Inindex   0.3093***  0.3334*** 0.1482***  0.2013*** 0.3520***  0.5146***  0.1802***  0.2088***
       (6.52)  (3.58)  (3.88)  (3.98)  (6.79)   (3.68)   (6.35)   (6.24)
  ──────────────────────────────────────────────────────
  注:括号内为t值;*表示p<0.1,**表示p<0. 05,***表示p<0. 01。
  表2 模型(3)~模型(4)回归结果汇总
  ──────────────────────────────────────────────────────
  变量             模型(3)                     模型(4)
       ─────────────────────────────────────────────────
        全国     东部    中部     西部     全国    东部    中部    西部
       Ininvest   Ininvest   Ininvest   Ininvest     NX     NX     NX     NX

三年不开张,开张吃三年


  ──────────────────────────────────────────────────────
        0.2666***  0.2086***  0.2137***  0.2714***  -0.0549   0.0172   -0.1926   -0.3334**
  lnindex (4.96)   (2.74)   (2.01)   (2.89)   (-0.53)  (0.12)  (-1.22)  (-2.17)
  ──────────────────────────────────────────────────────
  注:括号内为t值;*表示p<0. 1,**表示p<0. 05, * **表示p<0. 01。
  表3 模型(5)回归结果汇总
  ─────────────────────────────────────────
  变量      全国       东部      中部        西部
          Ingdp      Ingdp     Ingdp        Ingdp
  ─────────────────────────────────────────
  lnindex    0.0738**     0.1431     -0.0317      -0.0725***
         (2.03)     (1.58)    (-0.87)     (-3.23)
  lnconsume   0.3914***    0.1096     0.9027***     1.3388***
         (6.78)     (1.21)    (5.90)      (14.46)
  lninvest    0.3971***    0.6374***    0.0603       0.1421***
         (6.66)     (3.14)    (1.42)      (3.62)
  NX       0.1489***    0.0526     -0.0225       0.1328***
         (5.12)     (0.52)    (-0.80)      (6.93)
  截距项     0.4911***    0.2893     0.8940***     0.7871***
         (3.13)     (0.69)    (6.94)      (9.25)
  R2       0.6657      0.4540     0.7067       0.9162
  ─────────────────────────────────────────
  注:括号内为t值,*表示p<0.1,**表示p<0.05,***表示p<0.01。
  (二)Bootstrap法中介检验结果
  结合本文第二部分的讨论,数字普惠金融在短期内很可能是通过消费、投资以及净出口路径影响经济增长。为了得出更科学、更深入的结论,本文运用Bootstrap法对消费、投资、净出口在数字普惠金融作用于经济增长的过程中是否存在显著中介效应以及中介效应大小进行进一步分析。表4、表6、表8、表10为运用Bootstrap方法,在90%的置信区间下数字普惠金融发展水平对经济增长的总效应和直接效应结果;表5、表7、表9、表11为数字普惠金融发展水平对经济增长的间接效应结果。
  表4 全国数字普惠金融发展水平对经济增长的总效应和直接效应
  ───────────────────────────────────────
  数字普惠金融对经济增长的作用  效应值     se       t     P
  ───────────────────────────────────────
  总效应            0.3093    0.0475    6.5171    0.0000
  直接效应           0.0738    0.0364    2.0287    0.0443
  ───────────────────────────────────────
  注:总效应是指不考虑显著与否情况下直接效应和间接效应之和。
  表5 全国数字普惠金融发展水平对经济增长的间接效应
  ─────────────────────────────────────
  变量      效应值    BootSE    BootLLCI    BootULCI
  ─────────────────────────────────────
  Inconsume    0.1378    0.0545    0.0480    0.2394
  Ininvest    0.1059    0.0483    0.0510    0.2130
  NX       -0.0082    0.0131    -0.0301    0.0111
  总和      0.2355    0.0393    0.1871    0.3147
  ─────────────────────────────────────
  注:总和是指不考虑显著与否情况下间接效应之和。
  表6 东部地区数字普惠金融发展水平对经济增长的总效应和直接效应
  ───────────────────────────────────────
  数字普惠金融对经济增长的作用 效应值     se       t      P
  ───────────────────────────────────────
  总效应            0.3334    0.0931    3.5824    0.0007
  直接效应           0.1431    0.0906    1.5798    0.1205
  ───────────────────────────────────────
  注:总效应是指不考虑显著与否情况下直接效应和间接效应之和。
  表7 案部地反数学普或金融发展水平对经济增长的间接效应
  ─────────────────────────────────────

  ······

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【注释】                                                                                                     
【参考文献】

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{3}BECK T, LUNDBERG M, MAJNONI G. Financial intermediary development and growth volatility: do interme diaries dampen or magnify shocks? [J]. Journal of International Money &Finance, 2006(7) :1146-1167.

{4}杨燕.普惠金融水平的衡量及其对经济增长的影响—基于中国经济区域2005-2013年的面板数据[J].金融与经济,2015(6):38-44.

{5}周斌,毛德勇,朱桂宾.“互联网十”、普惠金融与经济增长—基于面板数据的PVAR模型实证检验[J].财经理论与实践,2017(2):9-16.

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{12}宋晓玲.数字普惠金融缩小城乡收入差距的实证检验[J].财经科学,2017(6):14-25.

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{15}ZHAO Xinshu,LYNCH J G,CHEN Qimei. Reconsidering Baron and Kenny:myths and truths about mediation analysis[J]. Journal of Consumer Research, 2010(2): 197-206.

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{17}WEINSTEIN D E,YAFEH Y. On the costs of a bank-centered financial system:evidence from the changing main bank relations in Japan[J]. Journal of Finance,1998(2) :635-672.

{18}BECK T. Lessons from the financial crisis:finance and growth[J]. Nutrition&Metabolism, 2011(2):1-16.

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