1. 研究目的与意义
如何消除贫困、实现共同富裕是人类长期以来的共同发展目标。解决贫困问题是我国政府工作的重中之重。金融扶贫是我国脱贫攻坚的重要保障，金融发展可以促进经济增长和改善收入分配，从而解决贫困问题。但传统金融往往受其成本高、效率低以及覆盖率低等问题的限制而影响其发展。自联合国2005年提出“普惠金融”概念后，发展普惠金融得到了各国政府的积极响应与支持。2013年11月12日，中共十八届三中全会正式提出要“发展普惠金融”，意味着普惠金融成为了我国金融深化改革的重要组成部分。近年来，基于云计算、大数据等技术创新，中国的数字经济例如支付宝、微信支付等应运而生。数字经济的广泛性特征降低了数字普惠金融的使用成本以及扩大了其覆盖面。数字普惠金融为偏远地区的贫困农户创造了更多的经济机会，一定程度上推动了地方经济和产业的发展，最终直接或间接地减缓了贫困。尽管2020年底我国绝对贫困已被消除，但我国的贫困问题并没有彻底解决，而是进入了解决相对贫困阶段。因此，本研究将基于省级面板数据，构建计量模型考察数字普惠金融的减贫效应，并重点从数字普惠金融的不同属性和不同地域开展异质性考察，不仅对新形势下如何防止返贫、如何巩固拓展脱贫成果以及如何开展反贫困转移接续工作具有重要启示意义，对完善数字普惠金融体系建设进而更好促进相对贫困问题的解决也具有重要现实意义。
本文通过考察数字普惠金融与贫困发生率两者之间的关系，分析数字普惠金融在减贫上起到了何种作用，是否能够提高扶贫成效，缩小收入差距。
本文研究数字普惠金融对消除绝对贫困的作用有助于了解发展数字普惠金融的实际成效，发现其作用过程中存在的问题，进而可以有效地采取措施来进一步发挥数字普惠金融的作用，以促进经济更好地发展。
2. 研究内容和预期目标
研究内容：
3. 国内外研究现状
金融发展和贫困减缓之间的关系一直是学术界关注的重要问题。一个基本的共识是，金融发展有助于经济增长（kingamp;levine,1993）。akhter amp; daly（2009）利用发展中国家的跨国数据研究发现，金融发展能够通过促进经济增长和改善收入分配从而减缓贫困。也有一些学者提出反对意见，陈斌开和林毅夫（2012）则分析了金融抑制的产生机制，认为金融抑制会导致穷人面对更高的贷款利率和更低的存款利率，造成金融市场的“机会不平等”，使得穷人的财富增长更慢，甚至陷入贫困陷阱。因此，2005年，联合国推广“国际小额信贷年”正式提出“普惠金融体系（inclusivefinancial system）”。普惠金融的概念由此在全国范围内传播。学者们也陆续对普惠金融的脱贫增收效应展开了研究，国内外已有不少的文献证实了普惠金融的发展减贫效应。例如，imai等（2012）基于mix（microfinance information exchange）和世界银行的跨国面板数据进行实证研究，结果发现小额信贷显著降低了贫困。何德旭和苗文龙（2015）认为普惠金融旨在使被排斥于金融体系之外的低收入群体能享受到平等的金融服务，因此，格莱珉银行会成为普惠金融发展的经典模式。也有相关文献关注了普惠金融的发展有助于缩小城乡差距、提高居民收入水平，进而实现减贫这种作用机制。李建军和韩珣（2017）认为普惠金融发展初期能够缩小城乡差距，信息化的普惠金融能够缓解金融排斥和金融抑制，对弱势群体实现包容，降低贫困发生率。但李建军和韩珣（2019）提出了新的观点即农贷精英俘获机制与农村居民金融知识的匮乏，导致农村居民无法真正获得金融资源，使得普惠金融无法有效发挥减贫增收效应。
作为金融创新的热点，数字普惠金融在2016年首次被列为g20峰会重要议题之一。随后，国内众多学者将目光转移到了数字普惠金融发展上。黄倩等（2019）用省域居民人均消费水平度量绝对贫困，研究表明数字普惠金融发展总体上有利于贫困减缓。相较于富裕群体，贫困群体能够从数字普惠发展中获益更多。黄益平和黄卓（2018）系统地回顾了中国数字金融的发展历程，并对数字金融的未来进行了展望。在数据方面，北京大学数学金融研究中心和蚂蚁金服集团利用蚂蚁金服的交易账户数据，编制了2011-2018年多个行政层次的中国数字普惠金融指数，结果显示数字金融是实现低成本、广覆盖和可持续的包容性金融的重要模式，为经济落后地区实现经济赶超提供了可能（郭峰等，2019）。张贺和白钦先（2018）通过构建线性模型和非线性模型综合考察数字普惠金融对城乡收入差距的影响，结果表明无论建线性模型还是非线性模型，数字普惠金融都能显著缩小城乡收入差距。钱鹏岁和孙姝（2019）研究 发现推动数字普惠金融的发展，既能够抑制本区域的贫困，在全局中还能对邻近地区产生正向间接效应。刘锦怡和刘纯阳（2020）数字普惠金融的发展一方面能够推动互联 网信贷与保险的升级完善，直接抑制农村贫困，另一方面还能通过增加农村居民个体就业的机会，间接抑制农村贫困，改善城乡收入差距。
综上所述，已有的国内外文献在理论分析和实证分析方面深入剖析了金融发展与减贫效应之间的关联性，为本文研究数字普惠金融和绝对贫困之间的关系提供了坚实的基础。但依然存在以下不足之处：第一，已有的文献大多考察某一地区数字普惠金融和绝对贫困的关系，由于我国各区域经济发展不均衡，数字普惠金融对农村居民的减贫效应是否具有地区异质性问题有待考察。因此，本文进一步从全国农村、贫困地区以及扶贫重点县的层面以及西部、中部、东部的角度考察绝对贫困的研究。第二，考虑经济惯性的影响，计量模型可能存在内生性问题。本文引入动态面板模型进行修正，以确保研究结论的可靠性。在国家推动数字经济发展的大背景下，本文考察数字普惠金融对各贫困地区的绝对贫困的作用，对促进地方经济发展，改善收入分配水平，有重要的现实意义。
4. 计划与进度安排
一.2022-11-20至2022-11-30：联系导师，寻求论文写作意见和建议；阅读国内外相关文献
二.2022-12-1至2022-1-10：撰写开题报告。
三.2022-1-11至2022-3-12：进一步研读相关文献资料，收集整理全国省级数据，完成论文初稿工作。
5. 参考文献
| [1]陈斌开,林毅夫.金融抑制、产业结构与收入分配[J].世界经济,2012,35(01):3-23. [2]何德旭,苗文龙.金融排斥、金融包容与中国普惠金融制度的构建[J].财贸经济,2015(03):5-16 [3]李建军，韩珣.金融排斥、金融密度与普惠金融——理论逻辑、评价指标与实践经验[J].兰州大学学报,2017(04):19-35 [4]李建军,韩珣.普惠金融、收入分配和贫困减缓——推进效率和公平的政策框架选择[J].金融研究,2019(03):129-148. [5]黄倩，李政，熊德平.数字普惠金融的减贫效应及其传导机制[J].改革,2019,(11)：90-101 [6]黄益平、黄卓.中国的数字金融发展：现在与未来[J].经济学（季刊）,2018(04) [7]郭峰、王靖一、王芳、孔涛、张勋、程志云.测度中国数字普惠金融发展：指数编制与空间特征[J].经济学（季刊）,2019 [8]张贺,白钦先.数字普惠金融减小了城乡收入差距吗?——基于中国省级数据的面板门槛回归分析[J].经济问题探索,2018(10):122-129. [9]钱鹏岁,孙姝.数字普惠金融发展与贫困减缓——基于空间杜宾模型的实证研究[J].武汉金融,2019(06):39-46. [10] 刘锦怡,刘纯阳.数字普惠金融的农村减贫效应:效果与机制[J].财经论丛,2020(01):43-53. [11] 李永友，沈坤荣.财政支出结构、相对贫困与经济增长[J].管理世界,2007(11) [12] 崔艳娟,孙刚.金融发展是贫困减缓的原因吗？——来自中国的证据[J]. 金融研究. 2012(11) [13]张子豪,谭艳芝.数字普惠金融与中国城乡收入差距——基于空间计量模型的实证分析[J]. 金融理论与实践. 2018(06) [14]叶兴庆,殷浩栋.从消除绝对贫困到缓解相对贫困：中国减贫历程与2020年后的减贫战略[J].改革. 2019(12) [15]孙继国，韩开颜，胡金焱.数字金融是否减缓了相对贫困？——基于CHFS数据的实证研究[J].财经论丛，2020（12）：40-49 [16]张勋，万广华，张佳佳，何宗樾.数字经济、普惠金融与包容性增长[J].经济研究，2019（08） [17]高远东，温涛，王小华.中国财政金融支农政策减贫效应的空间计量研究[J].经济科学，2013（01） [18]何宜庆，王茂川，李雨纯.普惠金融数字化是“数字红利”吗？——基于农村居民收入增长视角[J].南方金融，2021 [19]董玉峰,陈俊兴,杜崇东.数字普惠金融减贫:理论逻辑、模式构建与推进路径[J].南方金融,2020(02):64-73. [20]King Robert G, LevineRoss. Finance, entrepreneurship and growth. 1993, 32(3):513-542. [21]Selim Akhter, Kevin J.Daly. Finance and poverty: Evidence from fixed effect vector decomposition.2009, 10(3):191-206. [22]Katsushi S. Imai.Microfinance and Poverty—A Macro Perspective. 2012, 40(8):1675-1689.
|
课题毕业论文、开题报告、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
