本文是一篇金融學論文，本文首先通過DEA-Malmquist模型測算了全國29個省市2011-2020年的金融資源配置效率，然后使用系統GMM法實證研究數字普惠金融對我國金融資源配置效率的影響，還通過加入數字普惠金融指數平方項實證研究數字普惠金融對金融資源配置效率的非線性影響，并使用替換解釋變量的方法驗證實證結果的穩健性，最后通過分組討論來進一步研究了數字普惠金融對金融資源配置的異質性效應。

第一章引言

第一節研究背景及意義

一、研究背景

2015年，國家出臺了《推進普惠金融發展規劃(2016-2020年)》，其中包含了“普惠金融”這個范圍的界定：普惠金融應當以保持機會平等和商業的可持續性為基礎點，結合政府政策等的強勁支持和引導，全面提升金融體系的建設和金融基礎設施的布局，要做到在一定成本范圍內，為全社會各個階層和廣大群體提供金融服務，爭取金融服務適當、有效地被提供給需要的領域和產業等。因此，由普惠金融的定義中可見，它能夠對相關基礎設施進行不斷地完善，并且降低準入的限制，通過普惠金融的服務體系能夠為不同的社會人群和個體提供金融幫助（郭峰，王靖一等，2020）。然而，普惠金融受制于其金融的本質，并不能完全覆蓋所有的階層，覆蓋的深度也遠遠不夠，近年來，互聯網和大數據技術逐漸興起，以支付寶的誕生為起點，我國的普惠金融在融合網絡和新興通信技術之后，從最初的小額信貸模式，發展成為了以互聯網科技企業提供金融服務為代表的新型數字金融發展模式。

數字普惠金融，則是一種在傳統的普惠金融服務形式上再作創新的金融服務方式，其借助數字技術對金融服務進行了創新，不僅僅降低了提供資金所需要的成本，還能夠使服務對象能夠更加方便地獲得服務；另外，在之前的傳統金融服務體系下，未能夠獲得金融服務的群體，因為數字普惠金融對準入門檻的改善，也能夠得到金融服務的支持。長期以來，金融對實體經濟服務的工程中，存在著增加覆蓋面和找準服務對象不能同時實現的問題，但是數字普惠金融恰好對這一痛點提供了解決辦法（滕磊和馬德功，2020）。隨著互聯網和大數據技術的不斷發展與更新換代，數字普惠金融不僅繼續保持了傳統普惠金融的良好屬性，還能夠依托高新技術的優良特點，降低金融業客戶的準入門檻，使得金融服務真正的實現了普惠，更直接更廣泛的覆蓋了被傳統金融所排斥的群體。

第二節研究內容與方法

一、研究的主要內容

本文研究的步驟主要分為四個部分，分別是提出問題、分析問題、實證問題、結論和建議。

第一部分是“提出問題”，由本文的第一章組成，分別從研究背景及意義、研究內容和方法兩個方面，對本文的主要研究內容展開了簡單的論述，同時，論文的創新之處以及論文的主要缺陷也都在此基礎上進行了闡述。當前，我國提出要解決各地區、各城市間發展“不平衡、不充分”的問題，也指出要充分利用金融的功能，實現總體經濟的持續性增長，特別是需要關注實體經濟。那么，考慮到我國區域經濟發展水平存在較大差異、各省市金融資源分配失衡的情況，本文提出采用2011～2020年我國31個省市的相關數據，研究數字普惠金融與我國金融資源配置效率之間的關系。研究的重點可以分為以下兩個方面：數字普惠金融能否改善我國不同省份之間金融資源分配失衡的現狀，并提升金融資源的配置效率為研究重點之一；數字普惠金融對同一經濟區不同省份的金融資源配置，是否存在緩解配置失衡的作用，對處于不同經濟區的省份，數字普惠金融能否改善金融資源配置、并減弱不同區域間的經濟發展差距，為本文的研究重點之二。

第二部分是分析問題，主要包括第二章和第三章的內容。第二章主要對國內外相關文獻進行整理和分類。大部分文獻較關心目前金融資源配置存在的相關問題、數字普惠金融的發展概況以及數字普惠金融如何有效緩解金融資源的配置失衡。第二章還對目前學者進行的相關主題實證分析作了歸納及總結。第三章主要研究相關的金融理論，從理論出發討論數字普惠金融與金融資源配置效率之間的關系。

第三部分是實證問題，包括第四章及第五章的內容。第四章主要是采用DEA-Malmquist模型對我國31個省市的金融資源配置效率進行測算，并將31個省市按照“八大綜合經濟區”進行分類分析，研究不同經濟區之間的金融資源配置效率的差異，以及同一經濟區內不同省份金融資源配置效率是否均衡有效。第五章主要是采用系統GMM模型開展實證研究，討論數字普惠金融與我國金融資源配置效率之間的關系，并進一步討論數字普惠金融對金融資源配置效率的非線性影響，最后進行異質性實證分析。

第二章文獻回顧及述評

第一節文獻回顧

一、數字普惠金融的概念及測度方法

實體經濟的發展離不開金融的發展，而金融的主要著力點應該是為了讓經濟社會得到整體的升級與發展，另外，金融也應當承擔起資金配置的引導、融通各類資金等功能（任力和張立潔，2021）。在我國，傳統金融的扶貧成本和收益不相匹配的局面較為普遍，實際情況與政府提倡的市場機制也相違背，造成了金融服務難以推廣的情況（李濤和楊勝蘭，2021）。特別是，我國本身是農業人口和產業占比較大的國家，因此城鄉之間的發展存在不可避免的差距（馬威和張人中，2021）。

數字普惠金融，則是一種在傳統的普惠金融服務形式上再作創新的金融服務方式，其借助數字技術對金融服務進行了創新，不僅僅降低了提供資金所需要的成本，還能夠使服務對象能夠更加方便地獲得服務；另外，在之前的傳統金融服務體系下，未能夠獲得金融服務的群體，因為數字普惠金融對準入門檻的改善，也能夠得到金融服務的支持。長期以來，金融對實體經濟服務的工程中，存在著增加覆蓋面和找準服務對象不能同時實現的問題，但是數字普惠金融恰好對這一痛點提供了解決辦法（滕磊和馬德功，2020）。

數字普惠金融的測度方法包括單一指標法和綜合指數法（王定祥和胡小英，2023）。單一指標法，即采用某一個指標來對數字金融的發展程度進行衡量和代表，這個指標一般會特意選取與數字金融的業務相關的變量，比如說網上借貸額等指標在文獻中就經常被選擇。綜合指數法又分為三種數據構建的綜合指數。其中，現有的數字普惠金融相關文獻中最廣泛使用的便是北大編制的《數字普惠金融指標》，該指標在對數據的可得性、可靠性充分考慮的基礎上，結合數字普惠金融服務發展的新形勢與新特征，構建了三個主要的維度對數字普惠金融指標體系做出分解，這三個維度分別對覆蓋面、使用率、數字化發展狀況三個方面對數字普惠金融作出了測度和解釋，三個維度下又根據數據的類別構建了33個具體的指標（郭峰，王靖一等，2020）。雖然該指標僅僅是選取了支付寶方后臺產生的相關賬戶交易數據，傳統的金融機構以及其他有代表性的新型數字普惠金融機構都沒有涉及到，但因為數據較為全面詳實，構建的指數也較科學直觀，因此較多學者使用。

第二節文獻述評

綜上所述，傳統金融本身具有資源配置的相關功能，但是傳統金融服務存在一定的門檻，導致中小微企業和部分人群被拒絕在傳統金融之外，并沒有享受到金融所帶來的紅利和改變。普惠金融的出現，惠及了更多的群體，使得金融服務延伸到了部分之前無法觸及的地區和人群中去，但是普惠金融仍然受制于地區金融設施、金融普及差異較大等多方面的原因，特別是對于我國相對落后的地區，普惠金融所能發揮的作用也是相當有限的。近十年以來，我國的大數據技術和5G布局等方面都發展得十分迅猛，以支付寶的誕生作為起點，我國的數字普惠金融在近些年蓬勃發展，乘著互聯網這輛快車，使金融惠及到了更多的人群和企業。

我國人口基數較大，雖然一方面為數字普惠金融帶來了廣大的用戶群體和應用場景；但另一方面，從全國范圍著手，各省市之間的金融設施、金融服務等差距較大，呈現出我國特有的地區間發展不平衡、不充分的特點，導致金融所能發揮的作用也參差不齊。我國傳統的金融資源配置模式使得國有商業銀行更傾向于向重點項目、重點企業提供金融服務，這樣的模式之下，金融資源配置的效率受到了限制。而數字金融則能夠充分利用高科技和大數據的優勢，彌補金融服務涵蓋的范圍不夠廣的情況，減弱金融資源配置的失衡，從而改善金融資源配置效率。但由于我國各省市經濟發展水平差異較大，數字普惠金融所能發揮的作用也高低不一，面對各省市完善程度存在差距的金融體系建設，數字普惠金融對金融資源配置效率影響的差異體現在何處，對數字普惠金融因地制宜發揮優勢具有重要意義。

第三章理論分析........................................17

一、金融深化................................................17

二、金融發展理論.............................................18

第四章我國金融資源配置效率的測算..................................20

第一節DEA-Malmquist模型及指標選取.....................................20

一、DEA-Malmquist模型...........................20

二、投入及產出變量的選擇...................................21

第五章數字普惠金融對我國金融資源配置效率影響的實證分析...40

第一節主要指標選取..........................................40

一、解釋變量指標選取..............................................40

二、被解釋變量............................................42

第五章數字普惠金融對我國金融資源配置效率影響的實證分析

第一節主要指標選取一、解釋變量指標選取

本文的主要解釋變量采用《數字普惠金融指標》體系來研究數字普惠金融的發展情況，這一指數是由北京大學的數字金融研究中心與螞蟻集團研究院聯合推出的。另外，該指標在充分考慮了獲得數據的難易程度及數據是否真實可用的基礎上，對數字普惠金融服務發展的新形勢與新特征進行分析，構建了三個主要的維度對該指標體系做出分解，這三個維度分別對覆蓋面、使用率、數字化發展狀況三個方面對數字普惠金融作出了測度和解釋，三個維度下又根據數據的類別構建了33個具體的指標。另外，該指數覆蓋了我國2011～2020年省份、城市以及縣域的數據分析，對于數字普惠金融發展水平的評估都較充分，本文主要選取我國29個省市的相關數據進行實證研究，由于該指數在編制過程中采用了對數型功效函數法，令這些指數在2011年這個基準年上取分值，并且每個具體指標的無量綱化數值在2011年都取0到100分之間的某個值，因此在這個指標體系下得分越高的地區，也說明該指標所測算的維度得到了較高的發展水平；2011年之后的年份，每個指標的數值則不再局限于0到100之間，有可能隨真實水平的發展而小于0或者超過100。本文在實證研究的過程中，為了使各變量的單位量級一致，將數字普惠金融指標數值均除以100。數字普惠金融相關指數的具體定義如表5.1所示。另外，根據郭峰（2020）等的研究，2011-2018年間數字普惠金融業務在我國實現了較明顯的跨越發展，2011年各省的數字普惠金融指數中位數僅為33.6，而到了2018年便顯著增長為294.3，具體增長情況可參閱本文附錄。

第六章結論與建議

一、研究結論

本文首先通過DEA-Malmquist模型測算了全國29個省市2011-2020年的金融資源配置效率，然后使用系統GMM法實證研究數字普惠金融對我國金融資源配置效率的影響，還通過加入數字普惠金融指數平方項實證研究數字普惠金融對金融資源配置效率的非線性影響，并使用替換解釋變量的方法驗證實證結果的穩健性，最后通過分組討論來進一步研究了數字普惠金融對金融資源配置的異質性效應。研究結論如下：

（一）金融資源配置效率測算結果

根據DEA-Malmquist模型的測算結果，我國黃河中游綜合經濟區、東北綜合經濟區及大西北綜合經濟區的金融資源配置效率并列首位，剩余省市依次為大西南綜合經濟區、長江中游綜合經濟區，另外，南部沿海綜合經濟區、北部沿海綜合經濟區及東部沿海綜合經濟區依次分別是倒數前三位。主要的原因可能是排名較為靠前的經濟區其金融資源主要依賴于政府根據經濟發展的規劃而進行配置，主要流向經濟產出較高的產業，因此配置效率相對較高；而排名較靠后的經濟區，尤其是東部沿海綜合經濟區所包含的省份，由于其整體經濟水平較高，各類基礎設施的建設及數字普惠金融的建設較完備，因此對中小微企業和個人小額貸款的服務覆蓋面較廣，短期內尚未有較高的經濟產出，導致金融資源的配置效率短期內并不高。

另外，根據測算結果可以發現，一個地區的金融資源配置效率會因為技術進步和技術利用效率的變動而產生變動，其中占主要影響的是技術進步效率，而技術效率次之。根據本文的研究，各經濟區的金融資源配置效率在技術進步指數大于1的情況下，整體效率較高，即使技術效率指數小于1，也不會十分有力地拉低全要素生產率變化指數，即金融資源配置的效率并不會因此而大幅度下降。

參考文獻（略）