金融能力、数字化金融行为与相对贫困缓解

摘 要：基于中国家庭金融调查（CHFS）数据，采用A-F法与因子分析法对相对贫困与金融能力进行定量测度，运用Probit模型实证检验金融能力对相对贫困的缓解效应。研究发现：金融能力能够显著缓解相对贫困，且对居民的收入、教育、医疗和健康单一维度贫困也起到明显的缓解作用;金融能力能够通过改善家庭资产配置、促进居民创业和增加社会资本来缓解相对贫困;此外，加入数字化金融行为的金融能力对相对贫困的缓解作用更大。因此，应强化金融知识教育和培训，提升居民金融能力水平;增强金融风险防范意识，提高居民财产性收入;积极参与社会互动，扩大社会资本;提升数字金融素养，进一步增强金融普惠性。

关键词：金融能力;数字化金融行为;相对贫困缓解;脱贫攻坚成果巩固

基金项目：山东省社科规划研究项目“促进山东省实体经济和现代金融良性循环研究”（19BJCJ60）。

[中图分类号] F832.0 [文章编号] 1673-0186（2022）001-0040-015

[文献标识码] A      [DOI编码] 10.19631/j.cnki.css.2022.001.004

“治国之道，富民为始。”[1]习近平总书记在全国脱贫攻坚总结表彰大会上明确指出，脱贫摘帽不是终点，而是新生活、新奋斗的起点。打赢脱贫攻坚战、全面建成小康社会后，现行标准下贫困人口全面脱贫。但我国发展不平衡不充分的问题仍然突出，绝对贫困的消除不等于扶贫工作的终结。解决了绝对贫困问题之后，接续发力解决相对贫困问题，才能进一步缩小收入差距，才能确保脱贫攻坚成果的扎实巩固和拓展提升，最终实现共同富裕。缓解相对贫困进而巩固拓展脱贫攻坚成果离不开金融的支持。习近平总书记多次强调指出，“要实行扶贫和扶志扶智相结合，激发脱贫内生动力”[1]。落实到金融层面，就是要给予贫困群体走出困境的金融知识和金融技能，提升相对贫困人口的金融能力。那么，金融能力能否明显缓解相对贫困？金融能力缓解相对贫困的作用机制是什么？数字化金融行为对金融能力缓解相对贫困是否存在助推作用？在脱贫攻坚收官、相对贫困为重心的后扶贫时代，对以上问题进行系统的理论和实证分析，对于推动普惠性金融体系建设进而巩固拓展脱贫攻坚成果、促进全体人民共同富裕具有重要的现实意义。

一、文献综述

从现有金融减贫文献来看，学者们多从区域金融发展角度考察其对绝对贫困的影响效应。阿克特和戴利（Akhter & Daly）利用跨国数据研究发现，金融发展能够通过经济增长的“涓滴效应”来减缓贫困[2]。崔艳娟和孙刚以人均消费水平作为贫困的衡量指标，实证研究发现一个地区的金融发展可以通过减少收入分配不平等来达到减贫增收的目的[3]。王汉杰和温涛以农村居民人均纯收入度量绝对贫困，实证研究发现金融发展有利于减缓贫困，但非贫困地区的金融减贫效应明显高于贫困地区[4]。此外，自2005年联合国提出普惠金融概念后，学者们开始关注普惠金融对绝对贫困的影响效应。萨尔玛和派斯（Sarma & Pais）基于普惠金融的理论内涵指出，普惠金融能够帮助低收入群体获得基础的金融服务，提高贫困群体的资金可得性，进而缓解贫困[5]。周孟亮和李明贤则认为普惠金融倡导人人享有平等的融资权，可以解决弱势群体融资难的问题，因此能够促进弱势群体增收减贫[6]。李建军和韩珣以贫困发生率来衡量贫困程度，实证研究认为普惠金融能够解决正规金融机构高门槛、高成本的问题，能够促进收入分配公平和减缓贫困[7]。刘锦怡和刘纯阳以农村贫困发生率衡量减贫效果，基于省级面板数据实证研究发现数字普惠金融能够促进农村居民金融可得性进而减缓农村贫困[8]。

随着脱贫攻坚战的推进，特别是党的十九届四中全会提出建立解决相对贫困的长效机制后，学者们开始将研究的重心从绝对贫困转向相对贫困，且多从定性角度分析金融对相对贫困的缓解作用。谭江华认为金融扶贫高质量发展是解决相对贫困及返贫的制度安排与政策工具，是破解多维贫困的“良方”[9]。胡联等认为分配因素是导致农村相对贫困加剧的重要因素，大力发展农村普惠金融、促进政策优惠和资源传递是缩小分配差距的有效手段[10]。此外，有少数学者也开始利用计量方法实证研究金融对相对贫困的缓解效果。孙继国等基于CHFS调查数据，以居民收入中位数的40%来衡量相对贫困，实证研究发现数字金融对相对贫困有明显的缓解作用[11]。谢升峰等基于实地调查数据，以人均可支配收入等于或少于平均收入1/3来度量相对贫困，利用广义Logit方法构建相对收入模型，实证研究发现数字普惠金融发展能够缓解相对贫困的长尾效应[12]。同时，有学者指出在消除绝对贫困之后，仅以收入作为标准来识别贫困户已经不能准确反映居民的真实贫困状况。张琦和沈扬扬借鉴其他国家和国际组织的经验及做法，认为在未来阶段应综合考虑相对贫困与多维贫困相结合[13]。孙久文和张倩则指出2020年后我国的相对贫困标准应转变为以收入标准为主、其他标准如健康和教育等方面为辅的多维贫困标准[14]。

上述文献基本都认为区域金融发展、普惠金融能够切实增加弱势群体的金融供给和服务，进而实现“输血式”扶贫。但也有学者认为，对于低收入者来说，金融知识存量低、金融能力低下是共性，这将导致许多容易获得的金融服务他们无法享用。唯有居民自身金融能力的提升，才能使贫困户真正达到脱贫不返贫的效果，实现“造血式”扶贫[15]。金融能力是近年来出现的一个较新的概念，且不同学者对于金融能力的定义有不同的见解。芬尼和海耶斯（Finney & Hayes）认为金融能力是个人作出金融决策时所需要的技能和知识[16]。谢拉登和安尚（Sherraden & Ansong）认为金融能力是个体内在能力与外部环境给予的机会的结合[17]。在金融能力测度方面，黄（Huang）等从金融的技能、渠道和知识三个维度来衡量金融能力[18]。罗荷花和谢晋元在借鉴世界银行的居民金融能力指标体系的基础上，从金融技能、行为、知识和意识四个层面构建了农村金融能力指标体系[19]。基于金融能力的测度，部分学者开始实证研究金融知识和金融能力提升对促进个体创业、贫困减缓和居民消费结构等方面的影响。尹志超等发现，金融知识水平的提高可以通过降低金融约束来提高家庭的创业意愿[20]。谭燕芝和彭千芮运用中介效应模型研究发现，金融能力可以通过改善居民的金融决策来减缓贫困[21]。罗娟利用面板固定效应回归模型研究发现，金融知识能够降低居民的生存型消费占比[22]。

综上可知，已有文献为本文研究奠定了一定基础，但仍存在一些不足：第一，现有文献多利用宏观数据实证检验区域金融发展和普惠金融对绝对贫困的减缓效应，鲜有学者基于微观数据研究居民金融能力对相对贫困的缓解效应，对金融能力缓解相对贫困机制的实证研究更是少见;第二，现有文献多从收入单一维度来衡量相对贫困，鲜有文献从多个维度入手衡量居民的相对贫困状况并对金融的减贫效应进行系统分析。鉴于此，本文将对已有研究进行如下拓展和补充：第一，基于中国家庭金融调查（CHFS）数据，从收入、教育、医疗、健康和就业五个维度构建相对贫困测度指标体系，实现对居民相对贫困的定量测度;第二，基于上述对居民家庭相对贫困的测度，利用Probit方法实证检验金融能力对相对贫困的缓解效应，并进行内生性分析和稳健性检验。同时，选用家庭资产配置、创业和社会资本作为中介变量，利用中介效应模型对金融能力缓解相对贫困的机制进行定量分析;第三，比较加入数字化金融行为与未加入数字化金融行为的金融能力在缓解相对贫困方面的差异，验证数字化金融行为对金融能力缓解相对贫困是否存在助推作用。

二、理论分析与研究假设

金融能力缓解相对贫困的作用机制可从直接和间接两个维度分析：一个是直接作用，即金融能力的提升能够增加居民自有资本，增强居民金融风险的抵抗能力，也使得居民能够更容易获得周围金融机构所带来的服务，进而直接促进居民相对贫困缓解;另外一个是间接作用，即金融能力可以通过改善家庭资产配置、促进居民创业和增加居民社会资本来间接地缓解相对贫困。

（一）金融能力对相对贫困的直接作用

可行能力理论认为贫困的本质是个人可行能力被剥夺，而且可行能力不仅包括人们获取经济的能力，也包括个人获得有价值成果的机会。因此，摆脱贫困的真正出路应该是提升贫困户本身的可行能力以及为他们提供提升自身价值的机会[23]。金融能力是在经济社会迅速发展下居民所不可或缺的能力，它可以帮助居民扩大自有资本、规避金融风险以及更好地享受周边的金融服务，进而增加个人福祉，是居民摆脱贫困桎梏的关键能力[19]。再者，提升居民金融能力，可以提高居民的自我生存能力，促进居民更多地参与金融市场和作出正确的金融决策，有助于实现贫困人口可持续脱贫，进而促进相对贫困缓解和脱贫攻坚成果巩固[24]。基于以上分析，提出如下研究假设：

H1：金融能力能够显著缓解居民相对贫困。

（二）金融能力对相对贫困的间接作用

随着金融市场的迅速发展，各类投资理财产品越来越复杂，金融能力低的居民往往面临着风险资产选择不合理的问题。因此，提升居民的金融能力有助于居民实现风险投资的合理化，从而增加居民的财产性收入，帮助居民摆脱贫困[21，25]。金融知识增加与金融能力的提升能够影响贫困家庭的资产配置行为，从而在短期会影响资产回报，并在长期对贫困脆弱性产生影响[26]。基于以上分析，提出如下研究假设：

H2：金融能力能够通过改善居民家庭资产的配置来缓解相对贫困。

丰富的金融知识、良好的金融意识与行为习惯有助于居民及时掌握自身财务状况，合理规划未来开支，确保创业项目财务管理的健康有序[27]。金融能力的提升，有助于加深居民对投资回报与货币时间价值等概念的理解，能够更好地估算创业资源整合的成本与收益，进而直接影响创业者的经营管理。另外，居民金融能力的提升还有助于其发现创业机会，提高其对创业机会的识别与评估能力，从而有益于居民做出正确的创业决策[28-29]。基于以上分析，提出如下研究假设：

H3：金融能力能够通过促进居民创业来缓解相对贫困。

金融能力高的人具有更强的法律和规则意识，能够更多地帮助他人，同时积极回馈他人帮助和善意，具有更高的人际信任水平[30]。金融能力越高的人越擅长处理复杂的人际关系，更容易构建起良好的社会网络[31]。而社会资本是增强居民福利的重要力量，能够显著降低居民个体收入的不平等状况，从而缓解相对贫困[32]。家庭不仅可以通过社会资本获取资源，形成信息共享，减少交易成本，也能够在遭遇风险时得到尽可能多的援助，从而增加居民应对风险冲击的能力，降低居民贫困发生的可能性[33]。基于以上分析，提出如下研究假设：

H4：金融能力能够通过增加居民的社会资本来缓解相对贫困。

三、研究设计

在实证分析开始之前，本部分对数据来源、变量选取以及模型设定进行基本描述。

（一）数据来源

本文所用数据为西南财经大学中国家庭金融调查与研究中心发布的2015、2017年中国家庭金融调查数据（CHFS）。中国家庭金融调查详细刻画了家庭金融行为，如金融理财、金融意识、医疗保险等，为本文研究金融能力与相对贫困之间的关系提供了必要的数据支持。在数据筛选过程中，本文保留两期都接受调查且受访者为户主的样本数据，剔除缺失值和异常值后，得到平衡面板数据39 358个。

（二）变量选取与描述性统计

1.被解释变量。以居民是否处于相对贫困状态为被解释变量。当居民处于相对贫困状态时，赋值为1;反之，赋值为0。由于相对贫困是多维的，因此本文将利用A-F法从收入、健康、教育、医疗和就业5个维度对相对贫困进行综合测度，进而判断居民是否处于相对贫困状态[34]。各维度的指标和临界值的确定参考了郭熙保和周强[35]、杨艳琳和付晨玉[36]的研究，具体见表1。

2.解释变量。基于数据可得性以及我国居民参与金融活动的现实状况，从金融知识、金融意识和金融行为、数字化金融行为四个维度选取12个指标构建居民的金融能力评价指标体系，具体见表2。运用因子分析法计算居民金融能力指数，因子分析的KMO检验值为0.811，说明运用因子分析法计算金融能力指数是合适的。

3.控制变量。参考崔静雯、许清清、吕学梁等学者的研究[37-39]，本文选取的控制变量为反映户主个人特征及家庭特征的变量。其中，户主个人特征变量主要包括户主的性别、年龄、婚姻状况、是否为共产党员、风险偏好和风险厌恶①等。考虑到年龄对相对贫困的影响可能存在非线性关系，加入年龄的平方这一变量（分析中取自然对数）。家庭特征变量包括家庭人口规模以及家庭总资产（分析中取自然对数）。