Sen的可行能力视角下扶贫资金的减贫效应研究

本文利用我国中西部地区5个省份10个原贫困县3301户建档立卡贫困户的微观调查数据,基于Sen的可行能力框架,从效率和公平视角考察扶贫资金的减贫效应及其机理。研究发现,第一,金融扶贫可以提升贫困户可行能力水平,并缓解其可行能力不平等;而财政扶贫则抑制了贫困户可行能力状况的改善。第二,相较于财政扶贫,金融扶贫更有利于人力资本相对缺乏、享受“低保”等待遇的群体可行能力状况的改善。第三,财政扶贫的“负向激励”作用抑制了贫困户对经济机会的利用,进而不利于其可行能力状况改善;金融扶贫虽“挤出”了贫困户对就业发展机会的利用,但得益于产业发展机会的“替代效应”,贫困户可行能力状况仍得到改善。进一步研究发现,“高财政-高金融”的财政金融协同减贫效果最优。本文研究结果对巩固拓展脱贫攻坚成果、扎实推进共同富裕进程中财政与金融帮扶政策制定具有一定参考意义。     

普惠金融视角下精准扶贫政策效果的实证研究——基于GMM模型

实证研究普惠金融对我国绝对贫困和相对贫困的政策影响,不仅有着重要的现实意义,还会弥补现有研究"重定性轻定量"的不足。基于GMM模型对我国31个省、自治区和直辖市2006-2016年的面板数据,实证检验了普惠金融对我国贫困率和收入不均衡的改善作用。研究结果表明,我国使用普惠金融手段进行的精准扶贫显著降低了各省份的贫困率,并且对收入不均衡现象具有明显的改善作用。     

乡村振兴战略视域下农村公共产品减贫效应的结构性分析

加大农村公共产品供给、补齐农村民生短板是深入推进精准扶贫和脱贫攻坚的重要着力点,是乡村振兴战略的本质要求。以乡村振兴战略为背景,以"公共产品式"扶贫为突破口,从理论与实证的角度分析了农村公共产品减贫效应的结构性特征,试图发现农村公共产品供给与精准扶贫的契合点,以推进乡村振兴战略和实现全面建成小康社会目标。研究发现:从全国来看,不同农村公共产品供给对农村贫困减少均具有显著正向影响,其中,基础设施对农村减贫效果最佳,其次为环境保护、医疗卫生、基础教育和社会保障;分区域来看,不同类型农村公共产品供给的减贫效应具有区域异质性,基础教育、医疗卫生、环境保护和社会保障的减贫效应在中西部地区明显高于东部地区,基础设施对东部地区农村减贫作用优于中西部地区。     

农村正规金融与非正规金融的减贫效应——基于PVAR模型的经验分析

采用面板向量自回归模型(PVAR)来研究农村正规金融、非正规金融发展的减贫效应。研究发现,农村正规金融发展存在一定的当期减贫效应,但持续减贫效应不显著。具体表现为仅在缓解农村贫困人口之间收入不平等程度上发挥了积极效应,而对减少农村绝对贫困人口数量和缓解农村贫困人口的收入短缺程度上没有发挥积极效应。农村非正规金融发展不仅具有较强的当期减贫效应,而且具有长期持续的减贫效应。其降低农村绝对贫困程度的效应要大于降低农村贫困人口相对收入短缺和收入不平等程度的效应。     

数字金融发展能否助推传统工业企业技术创新

数字金融作为中国金融发展的新型模式,对推动中国工业企业的技术创新具有重要意义。采用数字普惠金融指数与中国工业企业专利匹配数据,考察了数字普惠金融对工业企业创新的影响。研究发现,数字普惠金融能够缓解融资约束进而助推传统工业企业技术创新,且上述结果在一系列稳健性检验后依然成立。进一步研究表明,数字普惠金融具有普惠性价值,即数字普惠金融发展对企业创新的激励效应在民营企业和发展落后地区企业中更显著。此外,数字普惠金融对企业创新的促进作用离不开有效的金融监管,在金融监管较强的地区,其对企业创新的促进作用更显著。最后,考察了数字普惠金融发展对企业创新质量的影响,得出数字普惠金融发展不仅提升了企业创新的"量",对创新的"质"也有显著促进作用。     

数字普惠金融对相对贫困的改善效应检验

数字经济通过降成本、可达性、信息完备、服务灵活等优势促进普惠金融政策的深化，助推改善相对贫困。文章借助分位数回归模型，选择2011—2019年的样本数据实证检验数字普惠金融对相对贫困的改善效应。结果表明：（1）数字普惠金融有效促进了相对贫困状态的改善，但改善效应存在分布差异，依相对贫困深度呈现“倒U”型特征；（2）数字金融覆盖广度和数字金融使用深度对相对贫困影响系数的波动幅度较大，数字化程度的波动幅度相对较小；（3）数字普惠金融对相对贫困的改善效应存在区域异质性，主要体现在西部地区数字普惠金融更好地为相对贫困程度低的居民改善了生活状态，东部地区数字普惠金融对相对贫困的影响极为有限，中部地区数字普惠金融对相对贫困程度最高居民生活的改善效果相对较弱，但与西部地区相比明显较强。     

金融发展规模、效率与县区反贫困研究——基于陕西省50个国定贫困县的系统广义距估计

基于2000-2012年陕西省50个国家贫困县面板数据,运用系统广义距动态面板方法,从金融发展规模和效率两个层面,深入探讨贫困县区金融发展的减贫效果。研究结果表明:金融发展与贫困减缓存在类似库兹涅茨曲线的"U"型关系,金融资源流失和金融市场不完善严重制约金融减贫积极作用;金融发展规模无论正向还是负向效应都高于金融发展效率;贫困地区呈现较强的贫困惯性,经济增长、城镇化和政府财政支出是贫困减缓助推之力,而收入分配不均明显阻碍了减贫进程。     

普惠金融数字化对城乡居民经济福利差距的影响

文章通过构造指标体系,采用变异系数法计算2011—2020年我国31个省份普惠金融数字化发展指数与城乡居民经济福利指数,从空间溢出效应视角分析普惠金融数字化对城乡居民经济福利差距的影响。研究结果表明：金融科技背景下,普惠金融数字化不仅可以提升本地城乡居民的经济福利水平,有效缩减二者之间的差距,而且可通过空间溢出效应缩小其邻近地区居民经济福利差距。但是该经济福利效应在东、中、西部地区存在一定的差异性,普惠金融数字化发展可有效缩小东部地区城乡居民的经济福利差距,但在助力中部和西部地区降低城乡经济福利差距方面的作用相对较弱。未来应持续推进金融科技与普惠金融的有效融合,因地制宜地制定普惠金融发展政策,并加强乡村地区公共基础设施建设。     

数字普惠金融、空间溢出与经济增长

文章基于2011—2020年中国30个省份的面板数据,通过构建非对称经济距离权重下的空间计量模型,研究数字普惠金融对经济增长的空间溢出效应。研究结果表明：（1）数字普惠金融发展对经济增长具有显著的促进作用,且中西部地区具有更高的边际效应;（2）数字普惠金融和经济增长均具有显著的空间依赖性和空间集聚性,在空间分布上存在非均衡特征;（3）在经济社会发展均衡的地区,其数字普惠金融在空间上存在正向溢出效应,在发展不均衡地区则存在负向溢出效应。     

县域减贫效率测度及空间差异分析——基于贵州省的实证研究

基于2012年与2015年贵州省县域经济发展的截面数据,运用三阶段DEA对贵州省县域减贫效率进行了测度,并通过探索性数据分析(ESDA)对其空间差异进行了分析。结果表明:运用三阶段DEA模型剔除管理无效率、随机误差、环境变量等因素的影响后,贵州省县域减贫效率得到了提高,使用环境变量与随机误差项对原始投入值进行调整具有合理性;贵州省县域减贫效率呈现出明显的下降趋势,纯技术效率下降是造成贵州省县域减贫效率降低的主要原因;县域减贫综合技术效率存在明显的空间自相关特征,HH型和LL型的县域单元具有明显的聚集特征,研究期内空间范围也发生了显著变化;县域综合减贫效率呈现出黔东北、黔西南高,黔中、黔西南低的空间格局。从综合减贫效率的冷、热点格局变化来看,黔东北、黔西、黔中的减贫效率在下降,而黔东南的减贫效率在提高。     

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。     

财政金融支农减贫效应的空间计量分析

文章针对财政金融支农减贫效益进行了空间固定效应以及时序效应的筛选,并结合Hausman、Wald检验实施空间杜宾模型(spatial durbin model)的修正,以W空间权重矩阵标准化验证我国区域间时序基础上的财政金融支农减贫效应的空间关联.结果表明,金融支持以信贷的主要方式促进农村经济与农民增收来实现农村减贫,具有直接效应;金融支农减贫与经济效益存在正向弹性,区域的财政支农减贫效应扩散至邻近区域的可能性要高于劳动力增加带来的相应效益在邻近区域的扩散.     

数字普惠金融对经济包容性增长影响的空间溢出效应研究

文章从经济可持续发展、社会机会获得和经济成果共享三个维度构建了测度经济包容性增长指数的综合评价指标体系,并对2011—2021年中国经济的包容性增长水平进行了度量,进一步对数字普惠金融发展对经济包容性增长影响的空间溢出效应进行了实证检验。结果显示,我国数字普惠金融和经济包容性增长水平近年来呈上升趋势,但空间分布不均衡;数字普惠金融发展对邻近地区会产生显著的空间溢出效应;从短期和长期效应来看,数字普惠金融对经济包容性增长都具有直接和间接的促进效应。     

数字普惠金融促进包容性增长的机理及有效性检验

发展数字普惠金融是实现包容性增长的重要战略举措。本文基于广义Bonferroni曲线测度社会包容度指数的基础上,利用一元并行多重中介模型、FY分解方法和面板平滑转换模型,探究数字普惠金融对包容性增长的影响机理并对其有效性进行评估。研究发现:数字普惠金融对包容性增长存在明显的边际促进作用,这种促进作用主要通过财富渠道和创新渠道显现,金融渠道传导作用有限;数字普惠金融对包容性增长的贡献度总体上升,但表现出明显的区域异质性,西部地区贡献率增长最快。究其原因,地区人均GDP、城镇化率和金融市场化程度的区域差异,使得数字普惠金融的服务效能存在明显的区制转换效应。本文可为数字普惠金融政策提供量化分析,也为理解数字普惠金融的服务效能提供理论依据。     

数字普惠金融与农村居民共同富裕：影响效应与作用机制

实现共同富裕,最艰巨最繁重的任务仍然在农村,数字普惠金融服务是助力共同富裕奋斗目标的时代要求。因此,采用2016年与2018年中国家庭追踪微观调查数据建构面板固定效应模型,从物质富裕与精神富足两个维度建构共同富裕指标体系,检验数字普惠金融对农村居民共同富裕的影响效应,并试图分析数字普惠金融的作用机制。研究发现：第一,数字普惠金融有利于农村居民实现共同富裕;第二,数字普惠金融产生的积极效应存在异质性,农村居民金融素养与金融市场参与度越高,数字普惠金融对共同富裕产生的积极效应愈明显;第三,作用机制检验发现,数字普惠金融不仅能够促进农村居民信贷水平,而且提高了农村居民家庭创业的概率与收益,从而促进农村居民共同富裕。     

数字普惠金融、企业生命周期与技术创新

文章基于我国2011—2018年A股中小板和创业板上市公司相关数据,研究了数字普惠金融与企业技术创新之间的关系。建立了“数字普惠金融-企业生命周期-企业技术创新”的研究框架,采用了双向固定效应模型、工具变量模型等方法进行了实证检验。结果表明,数字普惠金融与企业技术创新之间存在显著的正相关关系。在考虑企业生命周期以后,发现数字普惠金融对成长期和成熟期的企业技术创新具有显著的促进作用,但是对衰退期的企业技术创新作用则不显著。在企业生命周期的不同阶段,数字普惠金融对民营企业的创新促进效应比国有企业更加明显。     

数字普惠金融、居民消费与共同富裕

文章基于我国31个省份2011—2020年的面板数据，通过构建固定效应模型和中介效应模型，实证检验了数字普惠金融对共同富裕的促进作用，以及居民消费的中介作用。研究发现：数字普惠金融对共同富裕具有显著的促进作用，且就机制检验而言，居民消费增长和居民消费升级在其中发挥显著的中介效应；分区域看，数字普惠金融在中西部和东北地区能够显著促进共同富裕，且西部和东北地区更为明显，但东部地区并不显著；分城乡居民而言，城镇居民消费增长在数字普惠金融促进共同富裕的过程中发挥了显著的中介效应，而农村居民消费增长的中介效应并不显著，但城乡居民消费升级均在数字普惠金融促进共同富裕的过程中发挥了显著的中介效应，且农村居民消费升级的中介效应相对更大。在使用2SLS和GMM方法进行检验后结论依然稳健。     

数字普惠金融对家庭资产多样化配置的影响

文章基于风险资产多样化配置视角,探究数字普惠金融及其分维度发展对家庭资产多样化配置的影响。结果显示：数字普惠金融对家庭资产多样化配置具有正向影响,且能通过提升金融素养、风险偏好间接提升其风险资产多样化配置行为。异质性分析发现,数字普惠金融对不同户籍、不同收入水平的家庭资产多样化配置具有普遍提升效应,其中数字化程度发挥了重要作用。     

数字普惠金融对乡村振兴的影响效应与经验证据

文章基于2011—2020年我国30个省份的面板数据,引入双向固定效应和SYS-GMM估计方法,研究数字普惠金融对乡村振兴的影响,并分析数字基础设施建设和农村人力资本所发挥的调节效应。研究发现：数字普惠金融对乡村振兴的发展水平有显著的促进作用,并且存在显著的区域异质性;数字基础设施建设和农村人力资本在数字普惠金融促进乡村振兴发展的过程中具有显著的调节作用。     

数字普惠金融对乡村产业兴旺的影响效应与作用机制

产业兴旺离不开数字普惠金融的支持。文章在分析数字普惠金融支持乡村产业兴旺的直接和间接效应的基础上，测算2011—2019年我国30个省份的产业兴旺指数，并运用面板随机效应模型、分位数回归模型和中介效应模型实证研究数字普惠金融对乡村产业兴旺的影响效应与作用机制。结果表明，数字普惠金融能够直接支持乡村产业兴旺，但该支持效应存在区域异质性，且在不同产业兴旺水平下，该支持效应也存在差异。同时，数字普惠金融还可以通过促进地区经济发展间接推动产业兴旺。