农村数字基础设施建设对普惠金融的影响——基于电信普遍服务试点政策的研究.pdf

王晴 夏兴雨农村数字基础设施建设对普惠金融的影响农村数字基础设施建设对普惠金融的影响基于电信普遍服务试点政策的研究王晴夏兴雨摘要：20142019年，电信普遍服务试点政策在我国农村地区广泛实施，为研究农村普惠金融的发展提供一个准自然实验。本文使用双重差分模型，考察了农村数字基础设施建设对普惠金融的影响。研究发现，总体而言，电信普遍服务试点政策使农村地区普惠金融显著提高了2.723个单位。进一步地，在普惠金融的覆盖维度和使用维度上，数字基础设施的建设显著提高了普惠金融的覆盖率，对普惠金融的使用深度无显著影响。机制检验揭示，数字基础设施可以通过增强社会互动、改善信息不对称来提高普惠金融的发展水平，但未能显著降低风险规避态度。异质性分析表明，普惠金融的覆盖普及效果在经济发展水平较高、通信基础设施落后、传统金融发展水平较低的地区更明显。关键词：农村；数字基础设施；普惠金融；电信普遍服务一、引言中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和 2035 年远景目标纲要强调，要健全具有高度适应性、竞争力、普惠性的现代金融体系，构建金融有效支持实体经济的体制机制，增强金融普惠性。随着中国经济的快速发展，传统金融与互联网等信息技术媒介相结合形成了普惠金融这一新型金融发展方式（许月丽等，2022）。普惠金融对家庭、企业产生了深刻影响，通过增加投资便利性、促进金融信息获取和提升风险承担水平等路径促进投资的有效性和多样性，优化家庭金融资产配置（吴雨等，2021）；通过驱动企业创新来推动城市实体经济发展等（汪亚楠等，2020）。虽然普惠金融存在大量利好，但农村地区的“数字鸿沟”和“工具排斥”使得数字金融在普惠性发展上面临着巨大挑战（王修华和赵亚熊，2020）。自 20 世纪 90 年代中国接入互联网以来，我国区域间的电信基础设施发展呈现出不均衡的特点，农村及偏远地区的数字信息化建设普遍落后于城市地区。据工信部数据显示，截至 2014 年底，中国约有 5 万个行政村没有接入宽带，约有王晴 夏兴雨 农村数字基础设施建设对普惠金融的影响作者简介：王晴，中山大学国际金融学院副教授，邮箱：；夏兴雨，深圳大学中国经济特区研究中心硕士研究生，邮箱：。基金项目：国家自然科学基金青年项目（71903007）；教育部人文社会科学重点研究基地重大项目（22JJD790054）。QuarterlyNo.3，2022季刊2022年第3期ECONOMIC DEVELOPMENT STUDIES87经济发展研究 2022年第3期15 万个行政村的宽带接入能力较差，低于 4Mbps。信息基础设施的高成本、低消费能力和外部性使得市场机制失效，迫切需要创新工作机制，促进不甚发达的农村和边远地区的信息基础设施建设。从国际上看，建立健全电信普遍服务补偿机制，是解决数字鸿沟和不平等的通行做法（Garbacz和 Thompson，2005；Xia，2022）。在“宽带中国”和“乡村振兴”的大背景下，我国的电信普遍服务政策开始聚集在农村地区。自 2015 年起，工业和信息化部、财政部两部委在全国范围内实施了电信普遍服务试点计划。该计划在政府和电信企业的支持下，陆续对全国 13 万个行政村进行光纤宽带网络的建设和升级改造。截至 2021 年 4 月，全国约有 99%的行政村开通宽带、接通 4G 网络，已通光纤试点村的平均下载速率超过 100Mbps，农村基本实现了和城市“同网同速”的目标（叶菁，2022）。然而，农村信息基础设施建设是否对当地的经济活动也产生影响，学术界关于这方面的研究并不充分。随着中国经济的快速发展，城乡之间发展不平衡的问题也越来越严重。以金融业为例，我国拥有蓬勃发展的金融科技行业和大量的金融用户，数字金融服务发展处于全球前沿。但数字金融的发展主要集中在城市等发达地区，农村金融一直处于落后状态（何婧等，2017；冯兴元等，2021）。数据显示，2014 年，农村家庭贷款总额为 5.4 万亿元，仅占全国贷款总额的 6.4%。只有27.6%的农村家庭的贷款申请被批准，远远低于全国平均水平的 40.5%。此外，每 10000 名农村人口中只有 1 名金融服务人员，而城市地区每 10000 人则有 329 名金融服务人员（中国人民银行农村金融研究小组，2014）。显然，中国的大部分农村人口在金融服务上关注不够，很大程度上得不到应有的服务。促进农村金融发展，让小微企业、农户、低收入群体等特殊群体享受到便利的金融服务是亟待解决的任务。2015 年 12 月，国务院印发推进普惠金融发展规划（20162020年），该规划提出要“大力发展普惠金融”，提高金融服务在最广大人民群众中的覆盖率、可得性和满意度。那么，在农村及偏远地区的信息基础设施建设是否起到了促进农村普惠金融发展的效果呢？这正是本文要探讨的问题。本文借助中国农村电信普遍服务试点政策提供的准自然实验，从基础设施的角度研究数字基础设施的建设对农村普惠金融的影响。通过运用 20142019 年中国县级面板数据和双重差分模型，本文研究发现：第一，农村电信普遍服务试点政策促进了农村普惠金融的发展，但数字基础设施建设的促进作用仅体现为显著促进了普惠金融的广延边际发展（普惠金融的覆盖维度），对普惠金融的集约边际发展（普惠金融的使用维度）没有显著效果。进一步地，除数字支付业务有显著的发展，其他核心的金融业务发展（保险、投资和信贷）并未发现显著的效应。第二，数字基础设施建设可以通过增强社会互动、改善信息不对称来提高普惠金融的发展水平，但数字基础设施建设不能显著降低风险规避态度，一定程度上解释了普惠金融的使用深度为何未得以发展。第三，这种促进效果主要存在于经济发展水平较高、通信基础设施落后、传统金融发展水平较低的 Mbps 是兆比特每秒的缩写，是指每秒传输的比特数，1Mbps=0.125MB/s。根据经济合作与发展组织（OECD）的定义，电信普遍服务是指任何人在任何地点都能以承担得起的价格享受电信业务，而且业务质量和资费标准一视同仁，它传达了普遍、平等、可支付三个方面的基本含义。88王晴 夏兴雨农村数字基础设施建设对普惠金融的影响地区。本文揭示，数字技术的打通让农村数字普惠金融的可及性提高，但并未能提高核心金融业务的发展。本文和现有文献相比，可能的边际贡献主要有：第一，借助政策的外生冲击可以更加有效地解决经济增长与基础设施建设之间的内生性问题。第二，区别于使用省市级层面数据的研究，本文使用县级数据进行实证分析，不仅大大增加了样本量，也使实证结果更为稳健和可信。第三，本文根据以往文献对农村信息基础设施建设与普惠金融发展的理论机制进行了研究，并进行了实证分析，更加深入地分析了电信普遍服务试点政策对农村普惠金融的影响。本文接下来的组织结构包括以下内容：第二部分为政策背景与理论分析；第三部分为研究设计；第四部分为实证分析；第五部分为结论与启示。二、政策背景与理论分析（一）政策背景自 20 世纪 90 年代中国接入互联网以来，我国信息化建设的步伐持续加快。然而，总体看来，区域间的电信基础设施分布并不均衡，农村及偏远地区的数字信息化建设普遍存在落后于城市发展的现象。城乡之间的“数字鸿沟”问题越发突出，阻碍了城乡之间基本公共服务的均等化发展，并进一步扩大了城乡在财富创造能力方面的差距。党中央、国务院高度重视农村网络设施问题。2015 年 10 月，“完善农村电信普遍服务补偿机制”的任务在国务院常务会议讨论通过，该会议要求以中央财政引导、地方强化协调服务、企业和民间资本为主要力量的推进方式，在全国农村及边远地区开展电信普遍服务试点工作，推动农村光纤宽带、基站服务等基础设施建设。根据该指导意见，自 2016 年起，财政部、工信部已连续六年组织实施了电信普遍服务试点政策。电信普遍服务试点政策具有向欠发达地区倾斜的特点。例如，根据2016 年度第二批电信普遍服务试点申报指南的规定，自治区的最大推荐地市数量不应超过其下辖地市总数的 40%，这一比例在全国范围内是最大的；其次是西部地区，其最大推荐地市数量为下辖地市总数的 35%；再次之是中部地区、东部地区，分别为 30%、20%。从 2016 年开始，陕西省、河南省、海南省、西藏自治区、宁夏回族自治区等地先后开展电信普遍服务试点工作。数据显示，截至 2020 年底，中央财政和基础电信企业（中国移动、中国电信、中国联通）累计投资超过 500 亿元，在全国试点地区内建成并开通了 70 万座 5G 基站，试点地区的平均下载速率达到 100Mbps，远远超过了该计划的初定目标。此外，电信企业还针对特殊贫困人群和贫困区域推出通信流量费用减免和优惠服务，以确保低收入家庭“用得起”和“用得好”各种通信服务和网络应用。例如，在 20162019 年期间，中国联通面向定点扶贫县和全国贫困户推出扶贫套餐，其用户已超过 77 万户，累计减免通信流量费用达 3500 万元。电信普遍服务试点政策打破了农村地理环境形成的通信障碍，使得农村互联网建设快速发展。（二）理论分析普惠金融是促进社会公平发展的重要驱动力，对改善弱势群体的生活条件和支持他们的经济 数据来源：工业和信息化部运行监测协调局.2020 年通信业统计公报 EB/OL.工业和信息化部网站，https：/，2022-03-15.89经济发展研究 2022年第3期发展具有重要意义（Dev，2006）。普惠金融一词最早由联合国正式提出，它是指能有效和全方位地为社会所有阶层的群体提供服务的金融体系。世界银行扶贫协商小组也定义过普惠金融，它是指被正规金融部门排斥或服务不足的人口通过数字方式获得和利用的正规金融服务（Lyman 和Lauer，2015）。中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和 2035 年长期目标纲要强调，要完善适应能力强、竞争力强、包容性强的现代金融体系，增强金融包容性。在国际上，普惠金融的概念、理论和实践经历了一个逐步深化的过程：从最初关注实体银行分行和信贷服务的可及性，到广泛覆盖支付、存款、贷款、保险、信贷服务和证券等各个业务领域（焦瑾璞等，2015）。宽带和基站是信息通信技术的基础之一，也是数字基础设施建设的重要组成部分。数字基础设施对经济增长的贡献得到了大量文献的支持。以往文献发现数字基础设施对农村和城市地区的潜在影响存在很大的异质性。Asongu 和 Roux（2017）认为，社会弱势群体和农村人口是数字技术发展的最大受益者。由于数字技术的发展降低了交易成本、改善了基础设施和信息传播效率，移动银行等金融服务的提供将在农村地区更加高效。另一方面，也有部分学者发现不同生活水平的居民对金融的接受和使用程度存在明显的异质性。周广肃和梁琪（2018）发现使用互联网仅提高了收入水平较高、受教育程度较高以及非农户籍的家庭投资风险型金融资产的概率。Ren 等（2018）则发现农村居民依旧被排除在移动支付和网络借贷业务之外，而排斥程度取决于个人特征、基础设施、社会环境等。因此，有必要对农村和城市地区的数字基础设施影响进行区分，本文将研究范围聚集在中国农村地区，研究数字基础设施对农村金融发展的影响。现有的实证研究不断倡导数字基础设施在经济增长乃至金融发展中的积极作用。若数字基础设施能够促进农村普惠金融的发展，又是基于哪些渠道发挥作用呢？本文结合国内外学者的研究，从金融需求侧、金融供给侧两个方面梳理归纳（图 1）。图1数字基础设施建设影响普惠金融的作用路径1金融需求侧第一，互联网作为一种信息渠道，能够显著增强市场参与者之间的社会互动。互联网通过其传递信息和促进交流沟通的功能，重塑并深化传统的社会互动影响性，加强了亲友、朋辈之间的90王晴 夏兴雨农村数字基础设施建设对普惠金融的影响联系，并最终对家庭的金融资产投资配置产生影响（Liang 和 Guo，2015；Boateng 等，2018；周广肃和梁琪，2018）。第二，电子商务的发展降低了农村居民的风险规避态度，激发了其对数字金融的需求（张李义和涂奔，2017；Yin 等，2019）。很多还尚未购买或接触电脑的农村家庭通过移动智能手机进行电子支付、网络购物、平台直播等行为连通上信息化“高速公路”。一方面，对于农村居民来说，进行移动支付、网络购物等本身就是一种对新事物的接受，某种程度上会提高他们接受风险的能力（Yin 等，2019）。另一方面，随着电子商务的发展，农村的消费需求在不断升级和转型。电子商务活动通过多元的消费方式和娱乐休闲方式催生出潜在的数字金融服务需求，从而出现农村消费者愿意通过消费信贷、理财投资等方式来提高生活质量的现象（傅秋子和黄益平，2018；刘俊杰等，2020；吴雨等，2020）。第三，互联网提高了农村居民的金融素养。Jappelli和 Padula（2013）曾提出“相同的条件下，家庭越能够从外界获取较多的金融资讯信息，其金融素养也相应提高得越快”的理论观点。钟京东等（2021）也发现互联网显著提高了我国家庭的金融素养水平，促进了家庭对正规金融产品的投资。他认为与城镇家庭相比，农村家庭的互联网使用对金融配置决策和金融素养提升方面效果更加显著。第四，使用互联网有助于降低金融市场摩擦。互联网委托交易具有更低的交易费用和交易时间，有助于促进家庭进行金融资产投资（Bogan，2008；周广肃和梁琪，2018）。2金融供给侧第一，互联网的发展加剧了金融供给端的竞争，扩大了金融准入。Goel 和 Hsieh（2002）曾提出“互联网增长和可竞争市场”理论，他们认为互联网增加了金融部门竞争的机会，为各类金融机构提供了公平的竞争环境，减少了金融准入限制，并最终促进经济增长，这一理论在我国得到了很好的印证。一方面，信息通信技术的发展催生了许多互联网金融公司和互联网金融产品，例如以“众安保险”为代表的互联网保险公司、以“余额宝”为代表的互联网金融产品（Li 等，2020；Kong 和 Loubere，2021）。这些新型的互联网数字金融服务产品凭借良好的盈利性和流动性，鼓励家庭参与互联网金融投资。另一方面，竞争水平的提高会削弱银行在农村金融市场的垄断地位并产生“鲶鱼效应”，促使银行进行金融支农和金融普惠服务（王雪和何广文，2019；崔恒瑜等，2021）。第二，大数据、云计算等技术的发展便于金融机构对客户进行信用评估，减少信息不对称。互联网的应用和发展创新了客户的支付和融资方式，这些创新产生了大量的交易数据。农村贷款机构基于大数据的风险评估，能够降低金融需求端和供给端之间的信息不对称，减少道德风险和逆向选择，从而解决信贷中的缺少抵押品和贷款违约风险等问题，帮助贷款人获得融资（Tsai，2004；尹志超和张号栋，2018；李阳和于滨同，2020）。李阳和于滨同（2020）剖析了区块链技术在促进农村金融发展，实现金融精准扶贫中的优势、机制和局限，并从精准评估用户征信信息和识别帮扶对象、降低扶贫交易成本以及透明管理扶贫资金等方面分析了精准扶贫的管理机制。第三，电子商务和通信技术的快速发展降低了金融机构对物理网点的依赖，提高了家庭金融的可及性。农村地区的实体金融机构种类少，服务单一，而互联网等数字基础设施的发展可以使金融机构通过电子银行、移动银行和移动 ATM 等多种方式延伸服务半径，突破金融服务的地域 激励的市场竞争往往会提高银行的危机意识、竞争意识、市场意识，该影响作用被称为“鲶鱼效应”。91经济发展研究 2022年第3期限制，从而为广大欠发达地区带来便捷的金融服务，并提升传统金融机构的服务效率（Mushtaq 和Bruneau，2019）。三、研究设计（一）模型设定本文通过构建双重差分模型来识别农村电信普遍服务试点政策对普惠金融的影响。根据上文描述，中国农村的电信普遍服务试点项目是分阶段实施的，且政策在实施中具有明显的向欠发达地区倾斜的特点，故本文使用多期 DID 模型考察其政策效果。考虑到试点地区的政策实施效果需要一定时间才会显现出来，故本文只选取了 2016 年、2017 年进行试点的地市，即 2016 年第一批试点地市、2016 年第二批试点地市和 2017 年试点地市。电信普遍服务试点政策是以地级市为单位，试点地市内的所有未接入宽带和宽带最大接入速率低于 12Mpbs 的行政村都将被试点。2014 年至 2019 年，我国成功组织了五批电信普遍服务试点，支持了 13 万个行政村的光纤和 4G建设。工业和信息化部网站只公布了地方和市级电信普遍服务试点名单，但电信普遍服务试点政策的实际实施主要在行政村层面，因此我们对试点县做了一些假设。首先，考虑到该政策在各县的传播范围广、持续时间长，并且试点政策是以“地毯式”的方式实施的，即同一县的大多数村庄都将实施该政策，我们将该政策扩展到县级，即如果该县是试点县，则其管辖的所有行政村都将进行试点。第二，就全国范围来看，电信普遍服务试点政策只在地市级层面进行完全公开，且政策有明显偏向落后地区的倾向，故本文假设电信普遍服务试点地市中的贫困县为实际试点县。简言之，本文假设当某一县既隶属于电信普遍服务试点城市又被列为国家贫困县时，该县为试点县。表 1 总结了试点前各市的社会经济特征与试点的关系。第（1）列显示人口密度较小、人均邮政服务收入较高、移动电话普及率较低的城市更有可能被选为电信普遍服务试点地市，西部地区的地市更有可能成为试点。这些结果与上文中的政策介绍描述一致，即电信普遍服务试点计划主要是针对数字基础设施服务不发达的偏远地区。第（2）列的研究对象为所有被选为试点的地市，展示了各市的社会经济特征与其试点年份的关系。结果显示，试点年份与地市的经济社会特征没有显著的相关性，即试点年份是随机分配的。基于上述分析，本文借鉴 Beck 等（2010）的做法，构造如下模型：yct=+TreatcPostt+Xct+c+t+ct（1）其中，yct表示c县在t年的普惠金融发展程度，TreatcPostt为反映政策试验的虚拟变量。具体而言，TreatcPostt=Treatc Postt，其中：政策分组虚拟变量Treatc表示，若该县为试点县，则赋值为 1，否则为 0；政策实施虚拟变量Postt，在实施之前赋值为 0，在实施之后为 1。交乘项的系数反映实施电信普遍服务试点政策对县域普惠金融的影响，即与非试点地区相比，试点地区在 据作者统计收集，目前只有部分城市公布了其辖内执行试点政策的具体县级单位和行政村，并没有全国范围的完整县级试点名单。92王晴 夏兴雨农村数字基础设施建设对普惠金融的影响政策实施后金融发展水平额外的变动，亦是本文所关心的估计效应。Xct为一系列会影响普惠金融变化的县级控制变量。c表示县固定效应，用来控制不随时间变化的地区因素；t表示年份固定效应，用来控制不随个体变化的时间因素；ct是随机扰动项。表1各市的社会经济特征与试点的关系公共财政收入房地产开发投资住宅投资人口密度人均地区生产总值人均电信业务收入人均邮政业务收入互联网宽带普及率移动电话普及率中部西部观测值（1）试点与否0.019（0.089）-0.078（0.112）0.087（0.111）-0.386*（0.098）-0.020（0.015）-0.014（0.040）0.217*（0.095）-0.199（0.229）-0.186*（0.081）0.116*（0.064）0.207*（0.066）283（2）试点年份-0.114（0.223）-0.026（0.148）-0.035（0.144）0.042（0.142）0.029（0.029）-0.010（0.116）0.795（0.499）0.338（0.500）0.075（0.179）-0.041（0.098）-0.045（0.092）187注：数据来源于电信普遍服务试点政策开始的前一年，即2015年。*、*和*分别表示在1%、5%和10%水平上显著。缺省的地区组为东部。第（2）列中试点年份的回归样本仅限于被选为试点的城市。（二）样本选择与数据来源本文的数据来源如下：第一，2016 年、2017 年的试点地市名单来自工信部网站，总计 257 个地市，占全国地市的 77%。2014 年国家级贫困县名单来自国家乡村振兴局网站，总计 832 个。第二，衡量 20142019 年的县域普惠金融发展程度的指标是北京大学数字普惠金融指数县级指数（郭峰等，2020）。由于普惠金融是一个综合性的概念，包括互联网支付、移动支付、网上银行、金融服务外包及网上贷款、网上保险、网上基金等金融服务，本文依次选取了北京大学数字普惠金融总指数和其下的二级维度指数以及三级指数作为对该县普惠金融发展程度的衡量。第三，机制变量选自 20122018 年中国劳动力动态调查数据（CLDS）数据。第四，县级层面的数据来自93经济发展研究 2022年第3期20142019 年中国县域统计年鉴及 2015 年中国城市统计年鉴。在样本选择上，考虑到县级行政区划中的市辖区和县级市具有明显的城市经济行为特征，因此研究样本剔除了市辖区和县级市。此外，本文的研究样本还去除了海岛、特区、林区等特殊级单位以及数据严重缺失地区。剔除后样本共有 6823 个观测值，覆盖全国 1199 个县，其中电信普遍服务试点的贫困县有 412 个，东部、中部和西部地区试点县个数分别占比总试点县的 10%、35%和 55%。（三）变量的选取与说明1被解释变量。参考既有文献的普遍做法，本文采用北京大学数字普惠金融县级指数衡量县域普惠金融发展程度（张勋等，2019；王修华和赵亚雄，2020；张正平和王琼，2021）。具体来说，本文依次选取了“总指数”“覆盖广度指数”“使用深度指数”以及“支付”“保险”“信贷”和“投资”业务指数作为对县域普惠金融的衡量指标。2解释变量。电信普遍服务试点政策交互项：TreatcPostt=Treatc Postt。Treatc表示政策分组虚拟变量，Postt表示政策实施虚拟变量。3控制变量。影响普惠金融发展的因素十分复杂，为了控制其他因素对县域经济增长的影响，本文设置了一系列控制变量：（1）行政规模，即乡镇数量；（2）人力资本水平，即普通中学在校学生数；（3）人口密度，即每平方公里人口数；（4）基础设施水平，即固定电话普及率；（5）医疗卫生水平，即人均医疗卫生机构床位数；（6）经济发展水平，即人均 GDP；（7）政府规模，即人均公共财政支出和人均公共财政收入；（8）金融发展水平，即居民人均储蓄存款余额和人均年末金融机构贷款余额；（9）产业结构，即第一产业增加值占 GDP 比重和第二产业增加值占 GDP比重。表 1 表明各市之间存在异质线性增长趋势，因而本文在控制变量中又增加了人口密度、人均邮政业务收入、移动电话普及率的线性趋势项。变量的描述性统计结果见表 2。四、实证分析（一）电信普遍服务试点与农村互联网普及率早期的农村电信普遍服务试点项目实施内容为基站选址和铁塔建设等数字基础设施建设。若试点地区受到该政策冲击影响，那么首先应体现为互联网使用率的提高。图 2 展示了全国农村和城市的宽带接入增长率情况，可以看出从 2016 年开始，农村家庭的宽带接入率增长速度超过城市，展示出和城市地区相异的变化趋势。数据显示，截至 2021 年 6 月，我国农村网民规模为 2.97亿，农村地区互联网普及率为 59.2%。相较 2014 年 12 月，农村地区互联网普及率提高了 30.4 个百分点。这表明农村电信普遍服务试点项目落实了行政村开通宽带和升级宽带接入能力的任务，提高了农村及偏远地区信息化水平。本文参考学界常用的地区划分法，东部地区包括北京、天津、河北、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、海南、辽宁 11 省份；中部地区包括山西、安徽、江西、河南、湖北、湖南、吉林、黑龙江 8 省份；西部地区包括重庆、四川、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆、内蒙古、广西 12 省份。数据来源：中国互联网络信息中心（CNNIC）发布的第 35 次中国互联网络发展状况统计报告和第 49 次中国互联网络发展状况统计报告。94王晴 夏兴雨农村数字基础设施建设对普惠金融的影响表2变量的描述性统计变量被解释变量普惠金融总指数覆盖广度指数使用深度指数支付指数保险指数投资指数信贷指数控制变量贫困县乡镇数量普通中学在校学生数人口密度固定电话用户普及率人均医疗卫生机构床位数人均GDP人均公共财政收入人均公共财政支出居民人均储蓄存款余额人均年末金融机构贷款余额第一产业增加值占比GDP第二产业增加值占比GDP控制组均值81.2976.4392.5560.7166.74103.96106.200.279.209.740.030.090.003.660.250.762.512.300.190.43标准偏差25.1722.9933.9425.6129.5137.2843.880.445.090.820.030.070.003.210.310.541.412.340.100.14处理组均值100.5188.20118.7659.0384.32131.54142.2619.509.680.020.050.002.420.150.912.271.900.220.34标准偏差5.763.6512.3913.8613.6613.3622.6705.210.900.020.040.001.060.140.450.951.030.100.14均值差-19.22*-11.76*-26.21*1.69*-17.59*-27.58*-36.06*-0.73*-0.34*0.06*0.01*0.04*0.00*1.23*0.11*0.16*0.24*0.39*0.03*0.08*t值25.4617.1125.54-2.1519.5624.4826.8555.411.83-2.08-15.33-16.686.99-12.75-11.049.17-5.47-5.498.59-18.21注：*、*和*分别表示在1%、5%和10%水平上显著。控制组与处理组的区分是在县域2016年或2017年是否进行电信普遍服务试点。图2全国城市和农村宽带接入户数的增长率95经济发展研究 2022年第3期（二）电信普遍服务试点对普惠金融的影响表 3 报告了农村数字基础设施建设对普惠金融的影响。其中，面板 A 是以总指数、覆盖维度指数、使用维度指数作为被解释变量的估计结果；面板 B 是对普惠金融业务类型的进一步划分。第（1）列显示TreatcPostt的估计系数为 2.723，且在 1%的水平上显著，这表明电信普遍服务试点政策使农村普惠金融的发展提高了 2.723 个单位。此外，我们分别探讨了农村数字基础设施建设对普惠金融的不同维度影响：广延边际和集约边际。其中，广延边际由普惠金融的覆盖维度指数表示，该指数衡量了拥有支付宝账户的数量以及账户绑定的银行卡数量；集约边际由普惠金融的使用维度指数表示，该指数包括支付、保险、投资和信贷等各种普惠金融服务的使用程度。第（2）列和第（3）列的结果显示，农村数字基础设施建设对普惠金融的广延边际发展有显著正向影响，但对普惠金融的集约边际发展没有显著影响。进一步地，我们更深入地研究了对于不同类型的金融业务，农村数字基础设施建设是否起到促进作用。我们分别使用支付、保险、投资和信贷指数作为被解释变量进行回归。面板 B 的结果表明，电信普遍服务试点政策研究政策促进了农村地区数字支付业务的发展，没有促进其他核心的金融服务（即保险、投资和信贷）发展。这些结果表明，在农村及偏远地区普及数字基础设施建设并不足以促进农村普惠金融的真实发展。由于数字技术具有不受地域和空间限制、边际成本接近零的特点，数字基础设施建设为落后地区和人口稀少地区提供技术支撑，使不同地区的居民能够共享普惠成果，提高金融服务的可得性。但普惠金融的本质仍然是金融，金融核心业务发展受限于当地的各种软硬环境。由于农村地区经济水平较为落后，数字基础设施建设并不能对保险、投资和信贷这类核心金融业务产生积极影响。表3电信普遍服务对普惠金融的影响TreatcPostt县域固定效应年份固定效应控制变量观测值面板A：普惠金融的维度（1）普惠金融总指数2.723*（0.296）是是控制6823（2）覆盖维度5.465*（0.529）是是控制6823（3）使用维度0.441（0.413）是是控制6823面板B：金融服务的使用程度（4）支付3.422*（0.617）是是控制6823（5）保险-0.718（0.645）是是控制6823（6）投资-0.953（0.636）是是控制6823（7）信贷0.312（0.731）是是控制6823注：*、*和*分别表示在1%、5%和10%水平上显著。括号内为聚类标准误。（三）影响机制分析如前文所示，我们从金融供给侧和金融需求侧梳理了数字基础设施影响普惠金融的机制渠道。本文使用中国劳动力动态调查数据（CLDS）数据中的 1664 岁农村居民的数据进行分析。表 4 第（1）列的回归结果展示了社会互动对家庭金融资产投资的影响，通过家庭送出礼金对数值来衡量的社会互动水平，电信普遍服务试点政策显著促进了家庭间的社会互动。作为一种新96王晴 夏兴雨农村数字基础设施建设对普惠金融的影响兴的信息传播媒体，互联网改变了传统的社会交往方式，加强了人们间的社会互动，这将极大地降低由于信息渠道所引起的市场摩擦对家庭金融资产投资的制约。第（2）列以互联网商业活动的频率作为农村居民风险态度的衡量。通常而言，与线下消费相比，网上消费具有更大的不确定性。估计系数表明，政策对农村居民风险态度的改善没有显著影响。这在一定程度上恰恰解释了基准结果中电信普遍服务试点政策只促进了农村落后地区普惠金融的广度，而没有提升人们对普惠金融的使用深度。只有风险规避态度的降低才能真正从需求端激发人们对普惠金融的需求，从而加深对普惠金融的使用深度。第（3）列的被解释变量为农村居民正规金融贷款的金额。由于农村居民在向正规金融机构贷款过程中常常缺少抵押品，金融机构与客户之间存在信息不对称、道德风险等问题，农村居民的贷款不被批准或贷款供给较小。第（3）列的回归系数表明电信普遍服务试点政策促进了农村居民的正规金融贷款金额，减少了金融机构与客户之间的信息不对称。表4机制分析TreatcPostt县域固定效应年份固定效应控制变量观测值（1）社会互动0.235*（0.099）是是控制7655（2）风险态度0.052（0.101）是是控制6619（3）正规金融0.724*（0.311）是是控制8136注：*、*和*分别表示在1%、5%和10%水平上显著。括号内为聚类标准误。（四）异质性影响分析电信普遍服务试点政策的目标是加快农村及偏远地区的数字信息化建设。数字基础设施能否促进带动地区的普惠金融发展，以及能促进普惠金融哪些方面的发展可能与当地社会经济环境有关。这里根据试点前一年经济发展水平、通信基础设施和传统金融的发展水平的中位数进行了分组，来研究这种异质性的效果（表 5）。面板 A 依据 GDP 将全国分为经济发展水平较高和经济发展水平较低的县，结果表明在经济发展水平较高的县，电信普遍服务试点政策对普惠金融具有较大的促进作用，而在对经济发展水平较低的地区，政策效果相对较弱。面板 B 显示了按固定电话用户将县分为两组，结果表明低通信基础设施水平的地区表现出追赶效应，政策对普惠金融的广延边际效应更大，通信基础设施落后的地区普惠金融的覆盖广度提升更大。面板 C 依据金融机构的贷款金额将县分为两组，结果发现，在银行贷款金额较低的地区，数字基础设施对普惠金融服务的覆盖广度的提升更大。这表明，在传统金融发展水平较高的地区，人们对金融服务的需求可能已经得到很好的满足。而在传统金融发展水平较低的地区，数字基础设施对普惠金融的覆盖广度影响应该相对更大。与此同时，在传统金融发展水平较低的地区，政策对普惠金融使用深度的影响可能有限，因为传统金融发展水平较低地区的人们可能缺乏金融知识。97经济发展研究 2022年第3期表5政策对普惠金融的异质性影响面板A：依据经济发展水平分组高经济发展水平（观测值=2271）TreatcPostt低经济发展水平（观测值=4552）TreatcPostt面板B：依据通信基础设施水平分组通信基础设施发达（观测值=2463）TreatcPostt通信基础设施落后（观测值=4360）TreatcPostt面板C：依据传统金融发展水平高传统金融发展水平（观测值=3451）TreatcPostt低传统金融发展水平（观测值=3372）TreatcPostt县域固定效应年份固定效应控制变量（1）普惠金融总指数2.881*（0.974）1.018*（0.318）0.922*（0.443）3.329*（0.378）1.594*（0.391）3.481*（0.421）是是控制（2）覆盖维度5.250*（1.398）4.098*（0.565）2.734*（0.778）6.420*（0.680）3.184*（0.707）7.011*（0.761）是是控制（3）使用维度0.142*（1.638）-0.016*（0.708）-0.180（0.678）0.460（0.506）0.424（0.584）0.254（0.572）是是控制注：*、*和*分别表示在1%、5%和10%水平上显著。括号内为聚类标准误。（五）稳健性检验1平行趋势检验采用双重差分法进行政策评估的前提是满足平行趋势假设，即在试点政策发生之前，处理组和控制组的普惠金融发展具有相同的变化趋势。本文借鉴以往文献（Jacobson 等，1993），使用事件分析法考察事前的平行趋势以及政策的动态效应。回归方程设定如下：yct=33()Treatc+Xct+c+t+ct（2）（2）式中，表示政策冲击前或者政策冲击后的第年；为一组虚拟变量，若该年是政策冲击的第年，则=1，否则=0。对于未实施试点的地区，全部为 0。默认省略的基期为政策冲击前的第 3 期（=-3）。如果在政策实施前显著为 0，则说明试点县与未试点县的普惠金融发展水平没有显著差异，模型通过平行趋势检验；若政策实施后交乘项的估计系数显著不为98王晴 夏兴雨农村数字基础设施建设对普惠金融的影响0，则说明该政策的实行对试点县的普惠金融发展产生影响。图 3 显示，在政策实施前，总指数、覆盖广度、使用深度的每一个时期的交乘项的估计系数均不显著，表明试点县与未试点县的普惠金融发展水平没有显著差异，适合采用双重差分法评估电信普遍服试点对普惠金融的影响。图3平行趋势检验2安慰剂检验对于研究结论的另外一种担心在于，县域普惠金融指数在统计上显著可能是因为某些无法观测的变量或者源于某些随机因素。为此，本文采用置换检验（permutation test）进行分析（Chetty等，2009）。具体来说，在保持真实样本中试点县的构成比例不变时，本文将电信普遍服务的试点年份随机分配到各县，形成“伪处理组”随机样本，并使用多期 DID 模型进行回归。基于此方法，重复 1500 次操作，从而得到“伪处理组”随机样本的估计系数的分布图以及 p 值检验统计量，依此估计伪处理组的政策冲击对县域普惠金融的影响。图 4 显示了 1500 次随机分配的安慰剂治疗效果的分布。每条虚线表示真实的试点政策对普惠金融的影响效果，即上文表 3 中的估计系数。图 4 中报告的 p 值是安慰剂估计系数的绝对值等于或大于实际基准回归中估计系数的比例。其中，普惠金融总指数、覆盖维度指数、使用维度的 p值分别为 0.000、0.000 和 0.273。这进一步表明农村数字基础设施建设对普惠金融的促进效果体现为金融服务的可及性提高而非金融服务的使用程度加深。图4安慰剂检验（六）进一步分析数字基础设施的建设以及数字技术在农村地区的广泛应用，给广大农村居民创造了“数字红利”，为提升金融普惠性，促进广大农村居民有效脱贫和乡村振兴提供了新思路。本文通过研究数字基础设施的建设，分析数字技术下普惠金融的发展对居民的收入、消费影响，结果如表 6 所示。99经济发展研究 2022年第3期表6互联网使用对家庭收入和家庭消费的中介效应检验互联网使用普惠金融县域固定效应年份固定效应控制变量Sobel检验的P值面板A：收入角度（1）家庭收入0.060*（0.012）是是控制0.313（2）普惠金融0