信息基础设施对数字普惠金融...响——基于熵值法的实证分析_杨天任.pdf

老字号品牌营销经济观察872023 年 3 月（下）杨天任信息基础设施对数字普惠金融的影响基于熵值法的实证分析杨天任/广西大学（南宁 530000）摘要：近年来，普惠金融数字化发展在世界范围内得到了更多的关注。本文将信息基础设施的改善作为影响因素，基于 20112020 年省级面板数据，运用熵值法和固定效应模型实证检验了其对省域数字普惠金融发展的影响。研究结果表明：随着信息基础设施的不断完善，各个省份的数字普惠金融发展水平、使用深度、使用广度都得到了显著提升，信息基础设施的进步是数字普惠金融发展的重要推动力。政府部门应加大相应的普惠金融数字化支持，以推动普惠金融数字化发展水平的提高，发挥金融推动实体经济发展的作用，提高经济发展质量。关键词：信息基础设施；数字普惠金融；熵值法；固定效应一、引言近年来，我国普惠金融数字化发展迅速，体现于日常生活的各个方面，例如，居民可以使用微信、支付宝缴纳水、电、燃气等生活费用，或在购物用餐时进行支付，同时也能够通过数字金融平台（如蚂蚁借呗等）获得快捷、安全的金融服务，获取所需的贷款。因此，普惠金融数字化的发展，有利于促进民间借贷约束的缓解、促进企业的投资和经营活动，有利于促进我国金融业的可持续均衡与良性发展，并通过其特性推动大众创业与万众创新，助推我国经济发展方式的转型升级，增进社会公平和社会和谐。党的十八大以来，信息基础设施建设受到高度重视，我国相继提出并出台了网络强国、宽带中国、人工智能、“新基建”等一系列重大战略和举措。近年来，中国在信息领域的创新能力不断提升，尤以 4G、5G 建设成果为代表，我国的信息基础设施建设取得了明显成效。我国2020 年通信业统计公报中的数据显示，截至 2020 年底，我国 4G 用户数量接近 13 亿，我国互联网宽带接入端口数量为 9.46 亿个，2020 年移动互联网接入流量达到 1656 亿 GB。根据 2020 年我国中央经济工作会议的有关指示，大力发展数字经济、加大新型信息基础设施投资是我国坚持扩大内需这一战略支点的重要抓手。尤其是在新冠肺炎疫情之后，新型信息基础设施建设有效促进与支撑了中国疫情防控工作的开展和复工复产，成为我国经济稳增长的重要抓手。由此可见，信息基础设施作为“新基建”融合基础设施发展的核心，在我国今后社会经济发展新时代中将会发挥越来越重要的作用。二、文献综述现有研究中虽然缺少直接将信息基础设施与数字普惠金融联系在一起的相关文献，但部分学者对互联网普及、居民金融素养等因素对数字普惠金融的影响进行了探讨与实证研究，在研究视角与研究路径上能够为本文提供参考。程萍和冯兴元（2020）认为，新型基础设施建设的迅速推进提高了我国互联网的普及率，并使我国数字普惠金融服务的覆盖范围得以不断扩大，促进了数字普惠金融的发展；张号栋和尹志超（2020）通过研究发现，随着居民金融素养的提高，居民越来越易于接受通过互联网来获取所需的金融服务，由此增加了数字金融的使用深度；夏平凡和何启志（2019）的研究表明，随着我国互联网的不断普及与深度使用，信息技术服务供给与需求增加，数字支持服务也在不断增加。综上，就理论而言，数字化基础对数字普惠金融发展起到正向促进作用。通过对现有文献的梳理，本文发现学界对数字普惠金融已有大量的研究，但从数字化基础这一视角着手进行研究的文章较少，也暂无研究将信息基础设施、数字普惠金融纳入一个统一的实证分析框架之中。因此，本文在国内外其他学者研究的基础上，从理论机理和实证研究两方面探讨信息基础设施对数字普惠金融的影响，并基于研究结论提出相应政策建议。三、理论分析（一）供给方面信息基础设施的完善可以提高银行等金融机构在互联网上提供服务的容易程度，使以前很难享受到金融服务的人群如偏远山区居民或是大学生等也可以利用支付宝、银行的网上营业厅和证券机构的软件获得金融服务，这极大地促进了数字普惠金融的发展。（二）需求方面在 4G、光纤宽带等信息基础设施普及之前，偏远地区和部分农村地区居民只能接触当地有限的商品和服务，但是通过互联网再加上我国强大的交通设施，这些人群可以接触、购买世界上几乎一切的商品与服务，因此，这极大地激发了数字普惠金融需求，可以通过花呗、抖音月付等功能提前购买，也可以选择种类繁多的互联网理财产品，还可以以极低的难度获取贷款。随着信息基础设施建设的有序推进，云计算、大数据等数字技术得到了更进一步的发展，赋予普惠金融新的生命力，为数字普惠金融的发展提质增效。信息基础设施建设凭借数字技术使数字普惠金融服务冲破时间与空间的束缚，网络效应得以充分显现，进而减轻了融资约束、促进消费改善并发挥需求导向的功能，可使中西部地区、农村地区、中小企业以及弱势群体等获得更好的金融服务。基于前文分析，本文提出如下假设：老字号品牌营销经济观察882023 年 3 月（下）H1：信息基础设施建设能够促进数字普惠金融的发展。四、模型设定与变量选取（一）模型设定本文选取 20112020 年省级面板数据，采用固定效应模型实证检验信息基础设施对数字普惠金融的影响，具体计量模型如下：（1）DIFI 代表数字普惠金融水平，Inf 代表信息基础设施，Cons 代表控制变量，i 代指省份，t 为时间年份，0为截距项，ij为随机扰动项，Controlit为本文选取的控制变量，包括人均 GDP、产业结构、城镇化率和金融发展水平。模型（1）同时考虑了个体固定效应 ui和时间固定效应 t，消除传统回归模型的偏误，确保结果的稳健性。（二）变量选取被解释变量：本文的核心解释变量为北京大学数字金融研究中心编制的数字普惠金融指数（DFIIC），该指数涵盖的时间范围为 2011 年至 2020 年。同时，北京大学数字金融研究中心在传统普惠金融指标的基础上，结合数字金融服务新形势新特征与数据的可得性和可靠性，构建了数字金融覆盖广度（coverage breadth）、数字金融使用深度（usage depth）等维度来衡量数字金融服务的广度和深度。鉴于该数字普惠金融指数所具备的代表性和可靠性，众多学者将该指数用于数字金融相关的研究之中。解释变量：信息基础设施（inf）的衡量指标为各省份通过熵值法计算得出的综合指标。参考孟宏玮（2022）的做法，具体指标如表 1 所示。表 1指标设置目标维度指标信息基础设施建设传统信息基础设施建设互联网普及率人均光缆线路长度固定宽带平均下载速率3G 用户数占比4G 用户数占比新型信息基础设施建设每百万人 5G 产业专利授权数每百万人工业互联网专利授权数每百万人工业和服务机器人装机量IPv6 数量占比5G 试点城市数量占比熵值法是根据各项指标观测值所提供信息的大小来确定指标权重，其优点是消除了人为主观因素的影响，可以客观、科学地对多指标赋权，因此本文采用熵值法对各个省份的信息基础设施建设水平进行测度分析，具体的研究步骤如下：Step1：数据的标准化处理，即无量纲化处理。由于普惠金融发展水平测度指标的量纲和数量级都有差异，对测度结果造成一定影响，因此需要对各指标进行标准化处理。由表 1 可知，所有指标均为正向指标，故采用公式（1）进行数据的标准化处理。（i=1，2，.，10；j=1，2，.，10）（1）其中：Xij为第 i 个样本的第 j 项指标观测值；Xij为标准化处理后的数据值。Step2：确定各指标的熵值。（2）（3）其中：Pij为第 j 项指标下第 i 个样本占该指标的比重；与样本数有关，此处令 K=1/ln10。Step3：确定各指标的差异性系数 Hi。jjEH=1（4）Step4：确定各指标的权重 Wj。（5）Step5：确定各样本的综合指数 Si。（6）控制变量：第一，城市经济发展水平（pergdp）：用人均 GDP 来表示。第二，城镇化率（urban）：用城镇人口数比上总人口数来衡量。第三，产业结构（industry）：用第三产业从业人员占比衡量。第四，金融发展水平（fin）：用金融机构存贷款余额数据来 表示。五、回归分析（一）基准回归表 2基准回归表项目（1）（2）（3）index_aggregatecoverage_breadthusage_depthInf235.26*239.184*139.172*（32.237）（37.899）（62.836）fin16.289*10.247*12.702*（3.646）（4.286）（7.107）pergdp.003*.003*.003*（0）（0）（0）industry3.11*3.632*2.385*（.373）（.438）（.727）urban464.393*588.91*521.493*（46.639）（54.83）（90.908）_cons-411.018*-498.088*-429.794*（18.801）（22.104）（36.648）老字号品牌营销经济观察892023 年 3 月（下）项目（1）（2）（3）index_aggregatecoverage_breadthusage_depthObservations242242242R-squared.966.958.888Standard errors are in parentheses*p.01，*p.05，*p.1如表 2 所示，第（1）列表示数字普惠金融综合指数与信息基础设施得分的回归结果，第（2）列表示数字普惠金融使用广度与信息基础设施得分的回归结果，第（3）列表示数字普惠金融使用深度与信息基础设施得分的回归结果。结果显示，无论从三者中的哪一方面来考察，信息基础设施的改善都可以显著提升普惠金融数字化程度。（二）异质性分析：东、中、西部将我国省级行政区按照所在地理位置分为东、中、西部三个类别，分别考察处于不同地理环境和不同经济基础的省份的信息基础设施改善之后，数字普惠金融的发展情况，结果如表 3 所示。可以发现，数字普惠金融综合指数和使用广度无论是东、中、西部省份在信息基础设施改善之后都有了大幅提升，且中部地区省份提升幅度最大。在使用深度方面，只有西部地区省份的结果在统计学意义上显著，可能是因为西部地区原本数字普惠金融的发展基础最薄弱，所以在信息基础设施得到改善之后提升得最快。六、结论与建议本文从理论分析入手，通过提振需求和增加供给两个方面论述了信息基础设施影响数字普惠金融的理论依据，接着使用熵值法和固定效应模型实证检验了信息基础设施对数字普惠金融的影响。得到如下结论：第一，信息基础设施建设对数字普惠金融发展水平的提升发挥了促进作用。第二，信息基础设施建设对数字普惠金融的影响存在异质性，在东部地区和中部地区，信息基础设施对数字普惠金融发展水平的提升作用较为明显。在西部地区，信息基础设施对数字普惠金融发展的影响效应较小或不显著。地方政府应充分认识到信息基础设施建设对数字普惠金融发展的引领作用，同时立足试点地区自身优势，因地制宜进行信息基础设施建设。信息基础设施对数字普惠金融的影响存在区域、城市规模、金融发展水平和城镇化水平方面的异质性，要设计信息基础设施差异化建设路径进行合理布局，充分发挥信息基础设施建设对数字普惠金融发展的促进作用。在我国东部地区、南方地区、规模较大的城市、金融发展水平较高区域和城镇化水平较高区域尤其是长江经济带地区，一方面要继续建设和完善信息基础设施，优化数字经济发展的先决条件，另一方面要注重对 5G、大数据中心和物联网等新型信息基础设施的投资，培育创新能力强、跨领域、具有核心竞争力的互联网平台企业，为数字普惠金融的进一步发展提供充足保障。在我国中西部地区、北方地区、规模较小的城市、金融发展水平较低区域和城镇化水平较低区域特别是非长江经济带地区，要加快信息基础设施建设并提升覆盖率，引导居民人人参与并人人共享数字化生活，避免数字化转型可能会产生和引发的数字鸿沟和区域差距问题。参考文献：1 向秀莉，郭雪.数字普惠金融与城镇居民就业质量研究 J.金融理论与实践，2023（1）：1-11.2 何文彬，王珂凡.数字普惠金融对我国共同富裕的影响研究 J.征信，2023（2）：74-80.3 申云，洪程程.数字普惠金