● 白 雪,程 鵬
(安徽大學經濟學院,安徽 合肥 230601)
金融是國家發(fā)展的核心力量,金融安全是社會安全、國家安全的重要保障。2008年次貸危機爆發(fā)后,各國政府高度重視金融安全問題,通過各種努力謹防系統(tǒng)性金融風險再次大規(guī)模發(fā)生。但近年來,地緣政治危機、貿易摩擦、新冠疫情等對全球金融經濟體系造成了巨大沖擊,世界經濟格局加速演變。面臨百年未有之大變局,采取有效措施穩(wěn)定實體經濟發(fā)展、保障金融體系安全、防范化解系統(tǒng)性金融風險已成為中國金融業(yè)發(fā)展任務的重中之重。
自21世紀伊始,普惠金融逐漸走入大眾視野,在全球范圍內越來越受到關注。Babajide[1]等發(fā)現(xiàn)普惠金融對減少金融排斥、促進經濟包容性增長有積極作用。Siddik和Kabiraj[2]發(fā)現(xiàn)在經濟欠發(fā)達的發(fā)展中國家,數字普惠金融提升了經濟發(fā)展水平。在數字普惠金融的推動下,我國銀行等傳統(tǒng)金融機構極大程度上擺脫對物理網點的依賴,優(yōu)化金融的傳導機理和觸達手段,為經濟欠發(fā)達地區(qū)縮小差距、實現(xiàn)經濟趕超創(chuàng)造了契機[3-4]。數字普惠金融通過提高金融可得性、緩解中小微企業(yè)和低收入人群信貸約束等途徑刺激居民消費、縮短城鄉(xiāng)收入差距并推動經濟增長[5-8]。一方面,數字普惠金融結合數字化技術促進金融機構數字化轉型,發(fā)掘傳統(tǒng)金融體系內部缺陷,緩解金融體系內部融資矛盾,提升金融服務的效率和公平性[9]。另一方面,數字普惠金融通過緩解創(chuàng)新型企業(yè)的融資約束,促進其產業(yè)結構優(yōu)化和資本轉移,發(fā)揮創(chuàng)新驅動效應,激勵科技創(chuàng)新[10]。
近年來,互聯(lián)網行業(yè)異軍突起,在信息技術的助推下,拉動各行各業(yè)數字化轉型。截至2021年上半年,中國互聯(lián)網普及率超過70%①數據來源:中國互聯(lián)網絡信息中心(CNNIC)。,為數字普惠金融的快速發(fā)展奠定了堅實基礎。焦瑾璞[11]發(fā)現(xiàn)移動互聯(lián)網為經濟欠發(fā)達地區(qū)發(fā)展數字普惠金融創(chuàng)造了條件。張曉燕[12]、張金林等[13]通過實證研究發(fā)現(xiàn)互聯(lián)網金融助力數字普惠金融發(fā)展,進一步縮小城鄉(xiāng)差距。新時代背景下,“互聯(lián)網+”助推5G、大數據、智慧城市等科技手段與數字經濟深度融合,科技創(chuàng)新、經濟金融活動空前活躍。而隨著人口紅利逐漸消失,經濟發(fā)展亦陷入瓶頸,金融排斥、金融脫媒現(xiàn)象加劇,金融隱患浮現(xiàn)。在我國經濟進入新常態(tài)的情況下,集中力量發(fā)展數字普惠金融,對發(fā)展實體金融、維系金融穩(wěn)定意義重大。疫情期間,數字金融機構通過大數據、云計算等及時為客戶提供準確、完善的金融服務,將即時金融風險降到最低,為疫情防控提供及時高效的金融保障[14]。孫志紅等[15]通過研究證明數字金融增強了商業(yè)銀行的風險抵抗能力。李優(yōu)樹等[16]認為數字普惠金融的發(fā)展會約束系統(tǒng)性金融風險的加劇。歐陽資生等[17]發(fā)現(xiàn)數字普惠金融與金融科技的緊密結合,提高了金融的便利性和普惠性,進而增強金融體系的風險抵御能力。
作為現(xiàn)代金融系統(tǒng)中最活躍的組成部分,數字普惠金融具有極高的靈活性和包容性,但其容錯率亦不容忽視,它在促進金融體系繁榮發(fā)展的同時,也帶來諸多潛在風險和挑戰(zhàn)。信息安全風險、數字鴻溝風險、新型技術風險等均為金融發(fā)展埋下風險隱患[18]。梁涵書[19]發(fā)現(xiàn)數字金融發(fā)展搶占商業(yè)銀行的市場份額,加劇商業(yè)銀行價格競爭和風險。黃益平等[20]認為數字金融催化風控創(chuàng)新,基于大數據幫助金融決策,彌補了傳統(tǒng)金融機構風控決策的缺陷,但大數據風控也有其天然的不足,系統(tǒng)性金融風險防范任重道遠。
基于以上文獻,研究發(fā)現(xiàn)在數字普惠金融發(fā)展初期,其功能的發(fā)揮可能具有較高的未知性和不確定性風險,機遇和挑戰(zhàn)并存,關鍵在于如何抓住機遇,妥善處理其發(fā)展過程中產生的信用、技術和流動性等金融風險,正確引導數字金融發(fā)展并化解風險。隨著數字普惠金融系統(tǒng)的不斷成熟和完善,其對金融系統(tǒng)的影響將會更加深遠。同時,上述既有研究已認識到數字普惠金融與系統(tǒng)性金融風險存在一定的關聯(lián)性,但對數字普惠金融與系統(tǒng)性金融風險關系的研究只停留在線性層面,并未考慮兩者之間的非線性關系。鑒于此,結合我國31個省(自治區(qū)、直轄市)的面板數據,構建動態(tài)面板、門限和中介效應模型,深入探究我國數字普惠金融與系統(tǒng)性金融風險的關聯(lián)。研究創(chuàng)新點在于:第一,與以往考察銀行、債券等資本市場對系統(tǒng)性金融風險影響的文獻不同,研究以數字普惠金融的視角,從多方面探討其對系統(tǒng)性金融風險的影響;第二,基于系統(tǒng)性金融風險的自相關特征,綜合多種方法探究數字普惠金融與系統(tǒng)性金融風險的非線性關系,為監(jiān)管當局制定相關政策提供理論依據。
隨著中國多層次資本市場體系的不斷深化改革,以及數字貨幣、智慧城市、電子支付等科技手段的普及,數字普惠金融以政策為導向,以互聯(lián)網技術為依托,以金融科技為抓手不斷向前發(fā)展,推動金融體系由內向外革新,但也給金融體系帶來一系列新的機遇和挑戰(zhàn),并在不同程度對系統(tǒng)性金融風險產生加劇或抑制的作用。
1.直接抑制作用:增強金融體系風險識別和抵抗能力
數字普惠金融與傳統(tǒng)金融緊密結合,推動中國金融業(yè)積極向前發(fā)展,為經濟各方主體提供更加市場化、精準化、數字化的金融服務,同時也變革了金融監(jiān)管體系,增強金融系統(tǒng)風險識別和抵御能力。第一,數字金融可以緩解長期被排除在傳統(tǒng)金融體系之外的中小企業(yè)和低收入人群融資、信貸約束問題,為其創(chuàng)造良好的信用環(huán)境,減少金融排斥[21]。第二,信息技術的發(fā)展和移動互聯(lián)網的普及優(yōu)化了欠發(fā)達地區(qū)的金融服務環(huán)境,降低服務門檻和成本,促進金融中介機構金融創(chuàng)新,促進金融中介機構提高服務質量和效率,減少信息不對稱進而降低系統(tǒng)性金融風險[13]。第三,數字普惠金融憑借普惠性和數字化特征迅速滲透到金融體系,促進金融系統(tǒng)資金在不同部門、行業(yè)和地區(qū)之間轉移,增強資本流通性,優(yōu)化金融結構[16]。理論和實踐均表明,數字普惠金融對系統(tǒng)性金融風險具有直接抑制作用。
2.間接抑制作用:促進金融發(fā)展、產業(yè)結構升級和資本轉移
作為我國金融體系中最活躍的領域,數字普惠金融極大地促進了金融科技和金融創(chuàng)新,在提高資本轉移效率、帶動產業(yè)優(yōu)化轉型的同時亦對系統(tǒng)性金融風險產生遏制作用。第一,數字普惠金融提高資本流動速率。一方面,不同行業(yè)因利潤率差異呈現(xiàn)出不同的資本流動性,而資本最大的特點在于會向高利潤率行業(yè)轉移,數字普惠金融與新型信用工具和金融科技的緊密結合,在促進金融產業(yè)利潤提升的同時也使資本的轉移越來越方便、快捷;另一方面,數字普惠金融以移動互聯(lián)網為媒介,提高信息使用效率、簡化資本轉移流程進而為資本轉移提速。第二,數字普惠金融具有超越地理的特征,偏遠的西部地區(qū)同樣可以享受到金融服務,在一定程度上能夠帶動農村、西部等偏遠地區(qū)居民消費和家庭收入的增長,提升經濟發(fā)展水平。第三,數字普惠金融克服時間、空間上的限制,以普惠性和非競爭性等優(yōu)勢打破傳統(tǒng)金融體系的融資歧視,為中小微企業(yè)融資創(chuàng)造了良好的信用環(huán)境[21],促進其資源優(yōu)化與產業(yè)結構轉型升級。因此,可以初步推斷出數字普惠金融能夠通過促進資本轉移和金融發(fā)展水平的提升對系統(tǒng)性金融風險產生間接的抑制作用。
1.直接加劇作用:增加信用風險、流動性風險和新型技術風險
相對于傳統(tǒng)金融,數字普惠金融更能克服時間、空間上的限制[22],一些金融經濟較不發(fā)達的地區(qū)也能享受到金融服務。但金融服務的效率和質量亦受經濟發(fā)展水平的制約,數字金融發(fā)展不平衡、不充分和金融監(jiān)管滯后等問題,都會加劇金融系統(tǒng)內部風險。第一,數字金融與金融科技的結合,對傳統(tǒng)金融中介機構提出了更高的要求。隨著數字化技術的不斷發(fā)展,金融機構僅靠傳統(tǒng)審核流程難以規(guī)避風險,一些金融中介機構在資金運作過程中由于缺乏成熟的風險識別能力和規(guī)避機制,難以保障客戶及自身資金安全,存在信用違約風險。第二,隨著互聯(lián)網科技的普及,經濟金融化、金融自由化和市場化進程的加快,傳統(tǒng)金融中介機構的作用被逐步削弱,金融脫媒愈發(fā)明顯,部分金融中介機構缺乏穩(wěn)定的資金來源而出現(xiàn)流動性風險。第三,數字普惠金融的發(fā)展依托于互聯(lián)網和數字化技術,這就決定其具有虛擬性特征,錯綜復雜的技術風險是直接導致系統(tǒng)性金融風險的主要原因。一方面,手機移動支付滲透到千家萬戶,它們在方便用戶的同時也帶來潛在風險。例如,移動支付終端存在信息漏洞、網絡故障、遭受黑客攻擊等都有可能導致客戶個人賬戶信息泄露而遭受損失。另外,網絡詐騙、手機丟失、生物特征被盜等都有可能導致客戶資金損失[18],這些也是數字化技術需要竭力避免的問題。另一方面,相對于傳統(tǒng)金融,數字金融發(fā)展地更加廣泛和迅速,對于已經形成完備體系的傳統(tǒng)金融機構而言,需要其與時俱進、推陳出新,但金融機構技術更新總是落后于位居一線的金融科技公司,致使金融機構信息安全保護與數字普惠金融發(fā)展不平衡,無法安全保障客戶信息,從而產生難以規(guī)避的技術性問題。
2.間接加劇作用:提高監(jiān)管難度和成本
數字普惠金融的發(fā)展加大了金融體系的關聯(lián)性和復雜性,給當前金融監(jiān)管帶來巨大挑戰(zhàn)。第一,數字金融發(fā)展日新月異,以傳統(tǒng)金融監(jiān)管方式對其監(jiān)管,帶來成本過高且效力不足[23]。一方面,當前中國金融業(yè)分業(yè)監(jiān)管的模式難以監(jiān)管具有混業(yè)經營牌照的數字金融企業(yè)[24],監(jiān)管漏洞、監(jiān)管缺位和監(jiān)管真空現(xiàn)象頻出。另一方面,監(jiān)管方式亦需要不斷創(chuàng)新,而數字普惠金融作為一種新型發(fā)展模式,監(jiān)管當局政策出臺卻始終落后于身處創(chuàng)新一線的數字金融企業(yè),增加監(jiān)管難度。同時,數字普惠金融令每個人都能享受到金融服務,但這也會使得不法分子獲取“金融身份”,增加監(jiān)管當局反洗錢的難度。第二,消費者權益保護工作難度加大,信息安全問題成為重中之重。數字普惠金融依托于互聯(lián)網技術,消費者在數字金融體系中完全處于被動地位,難以保證個人信息安全,這對監(jiān)管當局提出較高的監(jiān)管要求。第三,在數字化科技與傳統(tǒng)金融深度結合的背景下,數字普惠金融有可能弱化宏觀調控政策的效力[25]。同時,隨著移動支付的普及,以螞蟻花唄、京東白條為代表的新型借貸業(yè)務會為居民和企業(yè)借貸提供便利,進一步削弱銀行在金融體系中的作用,讓貨幣政策調控效果大打折扣[26]。
綜上所述,數字普惠金融的發(fā)展給傳統(tǒng)金融體系帶來巨大變革,帶來諸多機遇的同時也帶來風險和挑戰(zhàn)。盡管金融脫媒、互聯(lián)網經濟的崛起為數字普惠金融發(fā)展創(chuàng)造了良好條件,但在發(fā)展初期,由于基礎設施及技術手段尚未成熟,其作用的發(fā)揮具有很大的不確定性和風險性。隨著移動互聯(lián)網的發(fā)展和新經濟浪潮的推進,數字普惠金融體系將逐步發(fā)展成熟,其對金融系統(tǒng)的影響更加深遠,并在不同程度對系統(tǒng)性金融風險產生加劇或抑制的作用,具體影響路徑如圖1所示。
圖1 數字普惠金融對系統(tǒng)性金融風險的影響機制
如前文分析,數字普惠金融發(fā)展可能具有階段性特征,其對系統(tǒng)性金融風險的影響也錯綜復雜,并且隨移動互聯(lián)網的發(fā)展而具有較大差異。在移動互聯(lián)網和數字普惠金融的不同發(fā)展階段,數字普惠金融對系統(tǒng)性金融風險產生怎樣的影響,抑制效應和加劇效應哪個更為突出,下文將利用我國的實際數據進行驗證。
文章選用我國2011—2020年31個?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市)的面板數據進行分析,其中系統(tǒng)性金融風險指數采用CRITIC賦權法合成,數字普惠金融指數源于《北京大學數字普惠金融指數(2011—2020年)》,市場化指數源于《中國分省市場化指數報告(2021)》,其余數據均源于 Wind數據庫、各地方統(tǒng)計局。
1.被解釋變量
系統(tǒng)性金融風險是多種因素共同作用的結果,不能以單一指標衡量,借鑒龐家蘭等[27]、田軍等[28]的研究方法,從保險市場、銀行體系、股票市場、房地產市場和宏觀經濟五個維度構建系統(tǒng)性金融風險指標體系,使用CRITIC賦權法合成系統(tǒng)性金融風險指標,指標體系如表1所示。
表1 系統(tǒng)性金融風險指標體系
2.核心解釋變量
以北京大學數字金融研究中心編撰的數字普惠金融總指數及分指數代表中國各地區(qū)數字普惠金融發(fā)展水平,作為核心解釋變量。
3.控制變量
參考已有文獻[16,29-30],選取產業(yè)結構(INSTR)、金融監(jiān)管力度(FINSL)、市場化程度(MARKET)、對外開放程度(WTO)和經濟增長水平(PGDP)作為控制變量。
4.門限變量
考慮到數字普惠金融與系統(tǒng)性金融風險并不是簡單的線性關系,而且數字普惠金融發(fā)展可能還存在階段性的特征,因此研究以數字普惠金融總指數為門限變量。同時,受互聯(lián)網技術發(fā)展水平影響,數字普惠金融的發(fā)展相對復雜,其對金融體系的作用也有所差異,因而研究引入了網絡普及率作為門限變量進行估計,從多個角度探討數字普惠金融與系統(tǒng)性金融風險之間的非線性關系。
5.中介變量
由于數字普惠金融通過促進資本轉移、提高金融發(fā)展水平對系統(tǒng)性金融風險產生間接抑制效應,為驗證理論機制,選取金融發(fā)展水平和資本轉移作為中介變量。研究主要變量說明如表2所示。
表2 主要變量說明
1.基準線性回歸模型
考慮到系統(tǒng)性金融風險的隱蔽性,不同期的金融風險間會相互關聯(lián),研究引入系統(tǒng)性金融風險指標的滯后一階項作為解釋變量,構建模型如式(1)所示。
其中,SFRIi,t為我國第i個省份t時期的系統(tǒng)性金融風險,DFIi,t為核心解釋變量,Xi,t為控制變量,μi和εi,t分別為個體固定效應和隨機擾動項。由于兩步系統(tǒng)GMM能夠減少潛在偏誤、修正個體異質性且在工具變量的處理上要優(yōu)于差分GMM[31],故研究采用兩步系統(tǒng)GMM法對模型進行估計。
2.門限面板回歸模型
為檢驗數字普惠金融基于自身特征及互聯(lián)網環(huán)境變化對系統(tǒng)性金融風險的影響,文章分別以數字普惠金融總指數和網絡普及率作為門限變量,構建門限回歸模型。模型如式(2):
其中,Ι(·)為示性函數,Threshold 表示門限變量,包括數字普惠金融總指數和網絡普及率,δ為具體的門限值。
3.中介效應模型
為進一步探究數字普惠金融對中國系統(tǒng)性金融風險的間接影響,選取金融發(fā)展水平和資本轉移作為中介變量M,具體傳導機制如圖2所示。
圖2 中介效應傳導機制
參考溫忠麟等[32]的研究,采用逐步回歸法,中介效應模型如式(3)至式(5)所示:
式(3)中,θ表示數字普惠金融對系統(tǒng)性金融風險的總效應;式(4)中,α表示數字普惠金融對中介變量的影響;式(5)中,β表示中介變量對系統(tǒng)性金融風險的影響,θ'為直接效應,αβ為間接效應,兩者之和為總效應。
從表3可以看出,系統(tǒng)性金融風險總指數均值為0.5968,最大值為0.7619,最小值是0.2551,各地系統(tǒng)性金融風險存在顯著差異。另外,從數字普惠金融分指數描述性統(tǒng)計可以看出,近年來我國數字普惠金融實現(xiàn)了質的飛躍,其中覆蓋廣度極差和標準差最大,各地區(qū)數字金融延展規(guī)模差異顯著。標準差最大的分別為金融發(fā)展水平和產業(yè)結構,不難看出各地區(qū)金融發(fā)展水平分層明顯,且產業(yè)結構存在明顯的區(qū)域分化特征。
表3 相關變量描述性統(tǒng)計
1.數字普惠金融總指數與系統(tǒng)性金融風險
研究運用兩步系統(tǒng)GMM法對基準線性模型進行估計,估計結果如表4所示。在列(1)中,AR(1)的 P 值小于 0.1,AR(2)和 Hansen檢驗的 P 值均大于0.1,說明隨機誤差項存在一階序列自相關但不存在二階序列自相關,工具變量選擇有效;Wald檢驗表明模型整體高度顯著,證明模型建立穩(wěn)健。如表4列(1)所示,系統(tǒng)性金融風險滯后一階,對當期系統(tǒng)性金融風險影響顯著,系數為0.6451,證實我國系統(tǒng)性金融風險存在內部關聯(lián),具有自相關性。在控制了省份固定效應后,數字普惠金融總指數每增加1%,系統(tǒng)性金融風險指數就減少0.0379。產業(yè)結構、金融監(jiān)管力度、對外開放程度和市場化程度對系統(tǒng)性金融風險均產生顯著的負向作用,系數分別為-0.0063、-5.2078、-0.0571、-0.0088。經濟增長對系統(tǒng)性金融風險產生顯著的正向作用,究其原因在于經濟增長會使金融業(yè)不斷發(fā)展,提高金融深化程度及金融自由化水平,同時也會帶來一系列諸如系統(tǒng)性金融風險等問題。
表4 數字普惠金融與系統(tǒng)性金融風險的關系
2.數字普惠金融分指數與系統(tǒng)性金融風險
為進一步探究數字普惠金融對系統(tǒng)性金融風險具體產生怎樣的影響,分別以數字普惠金融覆蓋廣度、數字化程度和數字普惠金融使用深度為核心解釋變量進行兩步系統(tǒng)GMM法估計。如表4列(2)所示,數字金融覆蓋廣度的系數顯著為正,隨著數字普惠金融延展規(guī)模不斷擴大,傳統(tǒng)金融發(fā)展逐漸數字化,克服時間和空間上的限制,金融發(fā)展水平也得到提高,從而能更好地防范系統(tǒng)性金融風險。由表4列(3)可以看出,數字金融數字化程度的加深也使得系統(tǒng)性金融風險進一步下降,表明信息技術的應用不僅拓寬了傳統(tǒng)金融的觸及范圍,還在一定程度緩解了金融體系內信息不對稱的矛盾,從根本上消減了金融隱患。表4列(4)是基于數字金融使用深度回歸的結果,雖然系數為負,但在統(tǒng)計上并不顯著,表明數字金融在延展過程中,為企業(yè)和居民提供更加專業(yè)、精準化的服務,促進了數字普惠金融的發(fā)展,但并未對系統(tǒng)性金融風險產生明顯作用。
3.異質性分析
為進一步研究數字普惠金融對區(qū)域系統(tǒng)性金融風險的影響,研究將總樣本劃分為東部、中部和西部地區(qū)三個子樣本進行分析②東部地區(qū)包括北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、廣西、海南;中部地區(qū)包括山西、內蒙古、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖南、湖北;西部地區(qū)包括四川、重慶、貴州、云南、西藏、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆。,回歸結果如表5所示。不同地區(qū)經濟、金融、互聯(lián)網發(fā)展等方面差異較大,但無論是在全國還是東部、中部和西部地區(qū),系統(tǒng)性金融風險均具有顯著的自相關特征,即上期系統(tǒng)性金融風險會對當期產生影響,并且各地區(qū)數字普惠金融發(fā)展對當地系統(tǒng)性金融風險均具有顯著的抑制效應。具體來看,抑制效應表現(xiàn)最強的是西部地區(qū),東部地區(qū)次之,中部地區(qū)最弱,影響系數分別為-0.0515、-0.0383、-0.0174??赡茉蛟谟谖鞑康貐^(qū)經濟發(fā)展相對落后,金融集中度不高,而數字普惠金融以移動互聯(lián)網為依托更能克服地理上的限制,改善其金融結構,提高金融發(fā)展水平,從根本上減少金融隱患。東部地區(qū)經濟最為發(fā)達,金融、科技創(chuàng)新踴躍,數字普惠金融發(fā)展較快,但系統(tǒng)性金融風險的自相關性也較中部、西部地區(qū)要強,其系統(tǒng)性金融風險滯后期系數為1.0076。相較而言,中部地區(qū)經濟發(fā)展水平一般且地理位置居中,既不像東部地區(qū)經濟金融發(fā)達亦不像西部地區(qū)金融體系落后,使得數字普惠金融并不能發(fā)揮出最大效力。
表5 異質性分析結果
4.穩(wěn)健性檢驗
由于兩步系統(tǒng)GMM估計本身就能避免一定的內生性問題,為驗證模型穩(wěn)定性,研究以滯后一期的數字普惠金融總指數作為工具變量并使用兩階段最小二乘法進行估計,結果見表6列(1)所示,LM及Wald-F檢驗的統(tǒng)計量值分別為64.63、2750.65,說明不存在弱工具變量問題、工具變量有效且估計結果與前文無較大差異,證明上述實證結果可信。
另外,研究使用剔除四個直轄市面板數據、對數字普惠金融總指數進行雙側1%縮尾處理后重新進行檢驗,驗證模型穩(wěn)定性,結果如表6列(2)、列(3)所示,回歸結果與前文差異不大,說明檢驗結果穩(wěn)健可靠。
表6 穩(wěn)健性檢驗
續(xù)表6
考慮到數字普惠金融與系統(tǒng)性金融風險并非簡單的線性關系,數字普惠金融對系統(tǒng)性金融風險的影響在不同的發(fā)展階段及互聯(lián)網發(fā)展水平下可能會有所差異,故研究分別以數字普惠金融總指數、網絡普及率作為門限變量進行門限回歸,進一步探討數字普惠金融在其自身及互聯(lián)網不同發(fā)展階段對系統(tǒng)性金融風險的作用,回歸結果如表7所示。
表7 門限自抽樣檢驗結果
根據門限估計結果,數字普惠金融總指數、網絡普及率的F估計值分別為54.04、45.62,均在1%的水平上顯著,門限估計值分別為5.2033、0.3131,均在95%的置信區(qū)間內,兩個門限變量均存在單一門限。門限模型回歸結果如表8所示。
表8 門限模型回歸結果
從表8中可知,當數字普惠金融發(fā)展指數低于門限值5.2033時,數字普惠金融對系統(tǒng)性金融風險的影響在1%的水平上顯著,而且影響系數為-0.0119;而當該指數跨過門限后,其對系統(tǒng)性金融風險的影響系數變?yōu)?0.0175。因此,數字普惠金融在不同的發(fā)展階段對系統(tǒng)性金融風險抑制性作用不同,在其發(fā)展初期抑制效應較弱,后期會逐漸增強。從網絡普及率來看,當網絡普及率低于門限值0.3131時,數字普惠金融對系統(tǒng)性金融風險的影響在1%的水平上顯著,而且影響系數為-0.0145;而當網絡普及率跨過門限值時,數字普惠金融對系統(tǒng)性金融風險的影響系數則變?yōu)?0.0194,說明當網絡普及率較低時,數字普惠金融對系統(tǒng)性金融風險的抑制作用較小,隨著移動互聯(lián)網的普及,數字普惠金融對系統(tǒng)性金融風險的抑制作用也逐漸提高。
1.金融發(fā)展水平傳導機制
表9 金融發(fā)展水平作為中介變量的影響機制
具體的影響路徑是數字普惠金融促進金融發(fā)展水平的提升,而金融發(fā)展又對系統(tǒng)性金融風險產生負向影響,從而降低系統(tǒng)性金融風險??赡艽嬖诘慕洕壿嬍菙底制栈萁鹑诘牟粩喟l(fā)展使得傳統(tǒng)金融克服時空上的發(fā)展限制,使其為客戶能夠提供更加多元、精準的服務,拓寬業(yè)務渠道、豐富資金來源,使傳統(tǒng)金融與數字金融相結合,促進傳統(tǒng)金融科技創(chuàng)新,進而降低系統(tǒng)性金融風險。
2.資本轉移傳導機制
表10 資本轉移作為中介變量的影響機制
續(xù)表10
具體的影響路徑為:數字普惠金融能夠促進資本轉移,而資本轉移對系統(tǒng)性金融風險產生負向作用,從而降低系統(tǒng)性金融風險。可能存在的經濟邏輯為:數字普惠金融促進資本在不同利潤率的行業(yè)間轉移,提高資本周轉速率,促進產業(yè)結構調整并增加資本流動性,從而降低系統(tǒng)性金融風險。
研究選用我國31個省市(港澳臺除外)2011—2020年的面板數據,從銀行、保險、股票、房地產和宏觀經濟五個維度構建系統(tǒng)性金融風險指標體系,運用CRITIC賦權法合成系統(tǒng)性金融風險指標,通過基準線性模型驗證數字普惠金融及其分指標對區(qū)域系統(tǒng)性金融風險的影響??紤]到數字普惠金融對系統(tǒng)性金融風險的作用可能受諸多因素的影響,研究進一步采用門限模型探究網絡普及率和數字普惠金融指數的變化對二者關系的影響。最后,研究深入探究了數字普惠金融對系統(tǒng)性金融風險的兩種可能機制:促進資本轉移和金融發(fā)展水平的提升。實證結果表明:第一,數字普惠金融對系統(tǒng)性金融風險產生顯著的抑制作用,其覆蓋廣度和數字化程度的提升均會在不同程度對系統(tǒng)性金融風險產生抑制效應,并且該抑制效應在西部地區(qū)表現(xiàn)最強,其次是東部和中部地區(qū)。第二,隨著數字普惠金融的發(fā)展和網絡普及率的提高,數字普惠金融與系統(tǒng)性金融風險呈非線性關系。第三,數字普惠金融可以直接作用于資本轉移和金融發(fā)展從而間接抑制系統(tǒng)性金融風險,兩種中介效應的占比分別為10.61%、9.45%。
基于上述研究結論,提出如下建議:
第一,加大數字普惠金融實施力度。首先,政府要提高扶持精度、加大支持力度。增加數字金融、普惠金融專項資金投入,加快數字征信體系建設,出臺相關優(yōu)惠政策降低企業(yè)融資成本、促進金融中介機構金融創(chuàng)新,減少金融排斥、金融脫媒所帶來的系統(tǒng)性金融風險的隱患。其次,各地區(qū)要注重互聯(lián)網等數字技術的硬性基礎設施建設,各金融機構需增加對經濟欠發(fā)達地區(qū)的投入力度,降低數字普惠金融產品的使用門檻并簡化注冊和激活程序,擴大數字普惠金融的覆蓋面積將其普惠性落到實處。最后,加大數字化技術在云計算、物聯(lián)網、人工智能科技等領域的應用,推動城鄉(xiāng)數字化基礎設施建設以提高經濟社會整體數字化程度,從根本上減少金融風險隱患。
第二,因地制宜實施有差別的互聯(lián)網和數字普惠金融戰(zhàn)略。實證研究結果表明,數字普惠金融對系統(tǒng)性金融風險的抑制作用具有異質性和階段性特征。對于我國數字普惠金融發(fā)展較為成熟、網絡普及率較高的地區(qū),應著重提高數字普惠金融產品和服務質量,更好地服務于實體經濟。同時,需要加大對數字金融的監(jiān)管力度,防止系統(tǒng)性金融風險的溢出效應。對于數字金融發(fā)展較為落后、網絡普及率較低的地區(qū),應加強網絡和數字等基礎設施建設,給予一定的政策支持,提升互聯(lián)網等數字技術普及水平,降低數字普惠金融服務準入門檻并簡化服務流程,進一步實現(xiàn)數字普惠金融服務的廣覆蓋、縱深化和數字化。
第三,深化金融發(fā)展,促進資本轉移。研究表明,數字普惠金融可通過促進資本轉移和金融發(fā)展從而間接抑制系統(tǒng)性金融風險。一方面,需不斷完善數字普惠金融在支付、信貸和投資等領域的功能,推動數字普惠金融與傳統(tǒng)金融搭建功能互補的金融平臺,擴展數字化投融資渠道,加大對中小微企業(yè)的支持力度并減少流動性風險。另一方面,社會各方主體需有序推進“互聯(lián)網+”戰(zhàn)略,充分發(fā)揮互聯(lián)網的帶動產業(yè)效應,引導資本高效有序流動,提高資本轉移速率,穩(wěn)定實體經濟發(fā)展。