Spatial-temporal Evolution and Influencing Factors of Digital Financial Inclusion: County-level Evidence from China

The vigorous development of information and communications technology has accelerated reshaping of the financial industry. The COVID-19 pandemic has further catalyzed the demand for digital financial services. Digital financial inclusion relies on information technology to overcome spatial limitations. In this case, the research question is whether it adheres to the spatial laws governing conventional financial activities. This study uses exploratory spatial data analysis and a geographical detector to elucidate the spatiotemporal characteristics and factors influencing digital financial inclusion at the county level in China(Data don’t include that of Hong Kong, Macao and Taiwan of China) from 2014 to 2020. The research findings indicate: first, China’s county-level digital financial inclusion is generally increasing and exhibits significant spatial autocorrelation. Second, population density, level of traditional financial development, government regulation, and education level are key determinants of China’s county-level digital financial inclusion. Third,policies should be differentiated by region to narrow the spatial gap in digital financial inclusion. The results provide a reference for other developing countries on using digital technology to develop financial inclusion.

数字普惠金融的共同富裕效应研究——基于拐点效应的检验

基于2013—2021年省级面板数据,考察数字普惠金融的共同富裕效应,实证检验数字普惠金融促进共同富裕的传导机制、识别促进拐点以及区域异质性。研究结果发现:数字普惠金融对衡量共同富裕的两个维度,居民收入水平维度以及收入差距维度均存在“U”型非线性关系,更换被解释变量以及解决内生性问题后结论依旧稳健;数字普惠金融对共同富裕的影响存在区域异质性,中国东部、中部地区并未处在促进共同富裕的最佳区域,而西部地区处在正向促进共同富裕的阶段。并根据不同地区所处的经济发展阶段实行差异化的数字普惠金融策略,构建多元化的数字普惠金融产品,夯实实现共同富裕的数字普惠金融通道。

数字普惠金融、企业全要素生产率与绿色创新

绿色创新是企业提升绩效获得持续发展的重要动力,数字普惠金融和企业全要素生产率对企业绿色创新具有重要影响。以2011—2021年A股上市公司为样本,运用面板回归模型检验数字普惠金融对企业绿色创新的影响。研究发现:数字普惠金融对企业绿色创新具有显著促进作用,特别是相对于非国有企业、低污染行业和东部地区企业而言,数字普惠金融对国有企业、高污染行业和中西部地区企业的绿色创新促进力度更大;此外,企业全要素生产率(TFP)是数字普惠金融对企业绿色创新影响的中介,发展数字普惠金融可以提高企业TFP,从而推动企业绿色创新;环境监管在数字普惠金融与企业绿色创新之间发挥着积极的调节作用,提升环境监管水平将进一步增强数字普惠金融对企业绿色创新的促进作用。

数字普惠金融能否促进农业高质量发展?——兼论影响机制与空间效应

着力推动农业高质量发展是推进我国农业农村现代化的重要基础和关键支撑。我国正处于由农业大国转型为农业强国的关键时期,农业发展不平衡、不协调、大而不强、多而不优等问题突出,推进乡村全面振兴任重道远。作为农村金融供给的重要组成部分,数字普惠金融是实现我国农业高质量发展阔步前行的内在要求,通过构建并测度农业高质量发展指标体系,采用2011—2022年省级面板数据及北京大学数字普惠金融数据,实证分析数字普惠金融对农业高质量发展的影响。研究表明:第一,数字普惠金融发展水平每提高1%,农业高质量发展水平约提高0.08%,农业高质量发展的东西部差距约缩小0.15%;第二,数字普惠金融对农业高质量发展的推动作用在数字普惠金融供给侧存在由信息不对称的缓解所带来的正向调节效应,在需求侧存在由农业规模化经营所带来的部分中介效应;第三,数字普惠金融对农业高质量发展有较强的正向空间溢出性。以数字普惠金融促农业农村金融供需适配是实现农业高质量发展的政策着力点,未来可进一步补齐农村数字通信基础设施短板,鼓励农业适度规模经营,释放规模经济效应,加快区域协调发展,进而推动农业实现质的有效提升和量的合理增长。

数字普惠金融赋能乡村振兴的效率及影响因素——基于30个省(市、自治区)的面板数据

采用2011—2020年北京大学数字普惠金融指数,运用熵值法测算乡村振兴指数,基于DEA模型计算数字普惠金融赋能乡村振兴的效率,并采用Tobit模型分析效率的影响因素。结果表明,中国数字普惠金融赋能乡村振兴综合效率的水平较低,存在地区差异,数字普惠金融赋能乡村振兴的发展空间仍然较大;技术进步变动是影响效率变动的主要原因;在影响因素方面,金融中介效率、金融发展规模、产业结构、经济发展水平、财政支农力度与对外开放度对数字普惠金融赋能乡村振兴效率具有显著的正向影响,而信息化基础设施、交通运输水平、经济集聚度对数字普惠金融赋能乡村振兴效率的影响不显著。提出扩大金融发展规模与积极提高金融中介效率;支持产业结构转型升级,扩大对外开放水平,积极培育新的经济增长点;加大财政支农力度,促进数字普惠金融服务三农,提高数字普惠金融赋能乡村振兴的效率。

工业科技金融发展如何影响绿色全要素生产率?

利用2012—2021年中国30个省份的工业数据,利用非导向EBM超效率模型、熵值法和空间杜宾模型,实证检验工业科技金融发展对工业绿色全要素生产率的影响、调节效应和空间效应。结果表明,工业科技金融显著提升其绿色全要素生产率,提升效应在东部区域更加明显。数字普惠金融对二者的关系具有反向调节作用,技术多样化对二者的关系具有正向促进作用。进一步考察工业科技金融对工业绿色全要素生产率的空间效应发现,工业科技金融发展只对本省份的工业绿色全要素生产率有着促进作用,但对外围地区不具有空间溢出效应。最后,为促进工业绿色全要素生产率提升提供政策建议。

数字普惠金融对中国式农业现代化的影响效应及作用机制

深入推进中国式农业现代化是实现中国式现代化的关键。文章运用综合指标体系法,构建中国式农业现代化水平的评价指标体系,基于2011-2021年中国30个省份的面板数据,利用固定效应模型、调节效应模型和门槛效应模型,实证分析了数字普惠金融对中国式农业现代化的影响及其作用机制。研究表明:数字普惠金融能有效提升中国式农业现代化水平,经过内生性与稳健性检验后结果依然可信;机制分析显示,要素市场扭曲程度在数字普惠金融对中国式农业现代化的影响中存在逆向调节作用;门槛效应检验发现,数字普惠金融促进中国式农业现代化的过程具有非线性特征;异质性分析表明,数字普惠金融对中国式农业现代化的影响在粮食主产区更显著。

数字普惠金融对农业GTFP的影响效应研究——兼论产业集聚的调节作用

提高农业GTFP是推行乡村振兴战略的关键,数字普惠金融作为驱动农村高质量发展的新动力,或能结合产业集聚推动农业GTFP提升。本文采用空间杜宾模型,通过对2011—2020年30个省份的面板数据进行分析,实证研究了数字普惠金融及其分维度指数对中国农业GTFP、技术效率和技术进步的空间作用,并进一步分析了农业产业集聚对两者关系的调节作用。研究结果显示:数字普惠金融水平的快速提升对农业GTFP产生了积极影响;空间溢出效应表明,邻近地区数字普惠金融的增长抑制了本地区农业GTFP的增长;调节效应表明,农业产业集聚在数字普惠金融推进农业GTFP提高的过程中起负向抑制作用。因此,要促进农业GTFP增长要充分发挥数字普惠金融的动力引擎作用,并引导农业产业合理布局,以提高金融资源在农业领域的配置效率,促进农村高质量发展。

数字普惠金融对县域农业全要素生产率影响的区域差异及破解路径

党的二十大对加快发展数字经济与建设农业强国予以高度重视。本文基于县域城乡融合的发展趋势,采用2014—2021年县域面板数据实证分析了数字普惠金融对县域农业全要素生产率的影响机理。研究结果显示:第一,数字普惠金融对农业全要素生产率具有显著正向影响,且经过稳健性检验与内生性处理后,研究结论依然成立。但数字普惠金融对农业技术效率却具有负向效果。第二,数字普惠金融对农业全要素生产率的影响具有显著的区域差异性,对东部县域农业全要素生产率的促进效果明显高于西部县域。第三,数字普惠金融对县域农业全要素生产率的影响具有非线性特征。要素流动壁垒造成的供需失衡是引致区域农业全要素生产率增速差异的底层原因。第四,机制分析显示,数字普惠金融可以通过生产要素集约化与数字素养提升两条路径对县域农业全要素生产率产生间接影响。研究结论既为提高中国农业全要素生产率提供了政策启示,也为推动数字经济发展、促进区域协调补充了经验证据。

数字普惠金融对共同富裕影响的时空分析

从地理学的时空角度分析数字普惠金融对共同富裕的影响,不仅可为科学认识两者的关系提供一个新视角,还可为制定地区差异性的共同富裕政策提供决策参考。基于全国260个地级市2011—2020年的面板数据,在有效测度数字普惠金融与共同富裕水平的基础上,运用空间自相关、Dagum基尼系数、时空地理加权回归(GTWR)模型对其时空格局、时空差异与时空影响进行分析。研究结果表明:数字普惠金融与共同富裕的时空分布格局基本一致,均呈现逐年增长的趋势且空间聚集特征显著,热点区主要分布在东南地区;数字普惠金融与共同富裕各自的总体差异均较小,东部地区内部的共同富裕差异最大,且东、西部地区之间的差异最大,总体差异主要来源于区域之间的差异;数字普惠金融对共同富裕的影响具有显著的时空效应,呈现出带状分布且自西向东逐渐增加,最强的影响一直位于长三角地区。

数字普惠金融、融资约束与民营经济高质量发展

文章将2011—2018年北京大学数字普惠金融指数与民营上市公司的数据相匹配,并采用双向固定效应模型及系统GMM模型对我国数字普惠金融与民营经济高质量发展的关系进行了实证研究。研究发现,数字普惠金融对我国民营经济的高质量发展具有明显的推动作用;进一步进行中介效应检验发现,数字普惠金融可以有效地减轻民营企业的融资约束,从而促进其高质量发展;异质性分析结果表明,数字普惠金融的二级指标覆盖广度和使用深度对民营经济高质量发展的促进作用更明显,对于东中部地区的企业以及规模较小的企业,数字普惠金融对其高质量发展的促进作用更明显。

数字普惠金融能否提升农业全要素生产率?——基于异质性与空间溢出效应视角

基于2011~2019年31个省、市、自治区的面板数据,在利用SBM-GML指数测算中国31个省、市、自治区的农业全要素生产率的基础上,构建固定效应模型和空间杜宾模型实证分析数字普惠金融对农业全要素生产率的影响。结果表明:数字普惠金融主要通过促进技术进步来提升农业全要素生产率,但其存在维度与区域异质性。相较于金融覆盖广度和普惠金融数字化程度,金融使用深度提升农业全要素生产率的效果最佳;中、东部地区的数字普惠金融促进了农业全要素生产率的提升,而西部地区的数字普惠金融却不利于农业全要素生产率的提升;在粮食主产区,数字普惠金融有助于提升农业全要素生产率,但在粮食主销区和产销平衡区,数字普惠金融对农业全要素生产率的影响不显著。空间溢出效应分析表明,本地区数字普惠金融对本地农业全要素生产率具有正向影响,但邻近地区数字普惠金融对本地农业全要素生产率具有负向影响。为此,应大力发展农村数字普惠金融,促进数字普惠金融在各地区间协调发展。

数字普惠金融能提升农业全要素生产率吗?

选取2011—2019年中国30个省区市的面板数据,对数字普惠金融和农业全要素生产率的关系进行理论分析与实证检验。研究表明:数字普惠金融能够显著提升农业全要素生产率,农业技术进步和农业技术效率是数字普惠金融作用于农业全要素生产率的两条重要渠道;数字普惠金融对农业全要素生产率提升效果存在结构性特征及区域异质性;数字普惠金融在提升本省农业全要素生产率的同时抑制了邻近省份农业全要素生产率增长;数字普惠金融对农业全要素生产率的影响存在农村人力资本水平的单一门槛,受农村人力资本水平的制约。

数字普惠金融促进绿色全要素生产率提升:作用机理与实证检验

随着数字中国建设的不断推进,数字普惠金融在贯彻落实新发展理念、促进绿色全要素生产率提升等方面发挥了越来越重要的作用。文章采用2011年—2020年我国30个省、自治区、直辖市的面板数据,运用固定效应模型和中介效应模型研究数字普惠金融对绿色全要素生产率的影响。研究发现:数字普惠金融可以有效促进绿色全要素生产率提升,并且这种促进作用在东部地区和西部地区表现更加明显;数字普惠金融促进绿色全要素生产率提升具有显著的中介效应,数字普惠金融通过技术进步、产业结构升级、技术进步—产业结构升级3种作用渠道提升绿色全要素生产率。因此,今后可从提升区域基础硬件设施水平、普及数字普惠金融理念、培养专业性金融人才等方面入手,进一步推动数字普惠金融发展,进而提升绿色全要素生产率。

数字普惠金融与农业全要素生产率:驱动路径与异质性研究

提高农业全要素生产率是实现农业高质量发展的重要手段,数字普惠金融的快速发展为农业生产提供了资金支持,对提升农业全要素生产率具有重要作用。通过2011—2017年全国省级面板数据,利用固定效应、分位数回归、门槛效应等计量模型对数字普惠金融与农业全要素生产率的关系展开深入探讨。结果显示:其一,数字普惠金融对农业全要素生产率存在着显著的正向影响,这种正向影响是通过人力资本效应、市场需求效应和技术创新效应三个路径实现的。其二,数字普惠金融对农业全要素生产率的影响存在异质性,从发展水平上看,随着农业全要素生产率和数字普惠金融发展水平的上升,影响强度呈现出“由低到高”的特征;在地域差异上看,基于省域划分,影响强度呈现出“中-东-西”三级分布。在农业提质增效的关键转型期,要充分利用加强顶层设计、完善基础设施、促进协调发展等手段,以数字普惠金融赋能农业全要素生产率,推动农业高质量发展。

数字普惠金融、要素流动效率与经济协调发展

文章以2011—2019年省级面板数据为样本,采用FGLS模型、交互项模型、中介效应模型和面板门限模型检验了数字普惠金融发展促进经济协调发展的效应与实现机制。结果表明:(1)数字普惠金融发展能显著缩小区域经济发展差距,提升经济协调发展程度;(2)数字普惠金融发展促进区域经济协调发展存在以资本要素流动和技术要素流动效率提升为渠道的传导机制,且不同区域的提升程度存在差异;(3)数字普惠金融发展促进区域经济协调发展存在要素流动效率渠道的门槛效应,即随着门槛值的提高,促进数字普惠金融发展能进一步降低区域经济发展差距;(4)经济开放程度、商业环境、金融发展水平等也是影响地区经济协同发展的重要因素。

数字普惠金融、产业结构升级与农业绿色全要素生产率——基于长江经济带省域面板数据的实证分析

通过DEA-Malmquist指数法测算2000—2020年长江经济带农业绿色全要素生产率,基于2011—2020年长江经济带省域面板数据,采用固定效应模型、工具变量法、中介效应模型和门槛模型探究数字普惠金融及其各维度对农业绿色全要素生产率的影响,并进一步分析产业结构升级的中介效应。研究发现:长江经济带农业绿色全要素生产率整体呈上升趋势,且上游、中游、下游呈递增趋势;数字普惠金融及其各维度均对农业绿色全要素生产率有显著提升作用,且主要通过技术进步来实现;数字普惠金融的发展可以推动产业结构合理化和产业结构高级化,产业结构升级起到中介作用;数字普惠金融对农业绿色全要素生产率的提升作用存在单一门槛,跨越门槛值后,数字普惠金融的提升作用会得到显著提高。建议继续大力发展数字普惠金融,推动其与传统金融优势互补,引导数字普惠金融支持绿色农业发展,重视其对于产业结构升级的重要作用。

数字普惠金融如何减缓相对贫困:基于要素赋能的视角

减缓相对贫困是全体人民共同富裕的现代化的内在要求,而数字普惠金融为减缓相对贫困提供了有力抓手。从要素赋能的新视角,探究数字普惠金融通过赋能技术要素、劳动力要素、资本要素与企业家精神要素,进而减缓相对贫困的作用机制。在此基础上,考察数字普惠金融减缓相对贫困面临的现实挑战。最后提出通过强化数字普惠金融监管体系、完善数字普惠金融服务生态、增加农村数字普惠金融有效供给以及制定相对贫困标准以瞄准相对贫困群体来应对挑战,以充分发挥数字普惠金融对相对贫困的减缓作用。

企业财务数字化转型的影响因素及实现路径——基于扎根理论的探索性研究

在数字经济时代,企业财务数字化转型已成为当前需要研究和解决的重要课题。通过运用多案例研究及扎根理论方法进行探索式理论建构,研究发现:法规完善、经济环境变化、文化转型、技术进步、领导推动、财务内在需求都会对企业财务数字化转型产生显著影响;推进企业信息化,加强组织机制保障,培育大数据财务人才队伍,实现数据开放与共享,营造良好文化氛围,是企业实现财务数字化转型的条件;企业财务数字化转型路径包括转换财务思维、构建数字化财务体系、创新财务分析方法、重组财务流程、创新财务模式以及健全大数据财务制度。研究结论丰富了财务数字化转型的相关理论研究,也可为企业系统化推进财务数字化转型提供理论框架与工具。

数字普惠金融对城乡居民财产性收入的影响研究

推进共同富裕,需要探索多渠道增加城乡居民财产性收入路径。数字普惠金融作为“数字技术+普惠金融”的有机结合体,在完善按要素分配制度、提升城乡居民财产性收入中有重要战略意义。为此,立足理论分析基础,从多维度实证检验数字普惠金融对城乡居民财产性收入的影响效应和作用机制。研究发现,数字普惠金融对城乡居民财产性收入有显著促进作用,但影响效应存在明显的城乡差异、业态差异和组间差异。机制检验表明,数字普惠金融通过制度路径和经济路径对城乡居民财产性收入产生影响。