數字普惠金融發展對社會養老服務機構供給的影響
——基于省級面板數據的實證分析

熊 劼 黃 欣

一、引言

當前，人口老齡化日益成為全球各國的普遍現象，而中國面臨的人口老齡化壓力格外巨大，呈現出規模大、程度深、速度快的特征。從2001年進入老齡化社會，到2021年步入深度老齡化階段，僅僅過去了21年的時間。長期來看，中國社會將面臨經濟增長和養老負擔雙重壓力。在此背景下，黨的二十大報告確定了實施積極應對人口老齡化戰略，“十四五”規劃和2035年遠景目標綱要提出，無論是養老事業發展，還是百姓享受養老服務，都需要金融提供更強有力的支持[1]。隨著金融科技的不斷發展，我們實現了從“科技賦能”到“科技引領”，加速了全球經濟數字化轉型，數字普惠金融以大數據、云計算、區塊鏈和人工智能等網絡技術賦能金融服務供給，為有金融需求的社會各階層提供更高效、更便捷、更惠民的金融服務，在補位服務“長尾用戶”、減緩金融排斥，促進金融服務供給的優化迭代方面有著傳統金融難以比較的獨特優勢。

盡管如此，在現實中提到數字普惠金融，多數人的第一反應還是為小微企業提供的貸款支持，鮮少有人顧及數字普惠金融對養老產業的影響。當前的問題是，現有的養老服務機構大多數面臨著融資難的問題，因為缺少資金的投入，導致養老服務機構提供的服務不能滿足當前老年群體的需求，特別是優質普惠性的養老服務供給不足。而數字普惠金融作為一種新興的金融服務模式，能為養老服務帶來更多便利與可及性。因此，社會應積極推進數字普惠金融發展，以促進更加健康、可持續的養老服務體系的建設。研究數字普惠金融對社會養老服務影響對于推動養老服務的現代化、普及化和個性化發展，適應老齡化社會的需要，提升養老服務的質量和可及性，為老年人創造更好的生活條件和福祉具有重大意義。同時，這一研究也有助于推動金融普惠事業的發展，促進社會的穩定和可持續發展。為此，本文著力于通過實證分析探究數字普惠金融的發展對社會養老服務機構供給產生的影響，這樣不僅可以拓展數字普惠金融的服務效能、豐富數字普惠金融的內涵，還能推動我國養老金融事業的發展，為解決目前人口老齡化問題提供一定的參考意見。

二、文獻綜述

當前學術界研究數字普惠金融對養老服務影響的文獻比較少見，主要集中在數字普惠金融發展的經濟效應方面，如改善收入、促進消費、增進就業等。

(一)數字普惠金融發展的經濟效應

20世紀70年代是數字普惠金融的萌芽時期，當時的數字普惠金融主要是以小額貸款的“微型金融”形態出現，直到2005年聯合國才正式提出了“普惠金融”的概念，此時的概念不僅涵蓋了“微型金融”，還被賦予了更廣泛的概念，即以可負擔的成本，有效、全方位地為所有社會成員提供金融服務。而數字普惠金融概念的提出則與大數據、云計算等互聯網技術直接相關，泛指運用數字技術為無法獲得金融服務和缺乏金融服務的群體提供一系列正規金融服務。數字技術的不斷革新推動著數字普惠金融的不斷發展，為此，很多學者對其作用展開了諸多的研究。早期學者Beck等(2009)[2]認為普惠金融不僅可以合理的推動經濟增長，還能提高金融系統的穩定性。Kpodar和Andrianaivo(2011)[3]、Sharma(2016)[4]和Kim(2018)[5]分別通過對非洲國家、印度以及伊斯蘭合作組織國家的實證分析證明，數字普惠金融可以起到促進經濟增長和金融穩定的雙重作用。Park等(2016)[6]認為，數字普惠金融的發展能夠使貧困家庭更容易獲得金融服務，從而提高其風險承受能力。黃倩等(2019)[7]基于2011—2015年的省級面板數據，證明數字普惠金融還可以發揮扶貧與可持續發展的功能。張勛等(2021)[8]發現，數字普惠金融一方面可以增加家庭收入、改善支出條件，另一方面有助于消除數字鴻溝帶來的不平等問題。方先明等(2022)[9]利用2013—2020年我國省級面板數據進行實證檢驗發現，數字普惠金融通過促進居民消費來支持經濟增長，并且數字化程度越高的地區，數字普惠金融的覆蓋度和使用度就越高，經濟增長就越顯著。錢鵬歲等(2019)[10]認為數字普惠金融可以提高低收入人群的收入并刺激家庭經濟的增長。徐銘延等(2019)[11]和易行健等(2018)[12]研究后認為數字普惠金融促進了居民家庭的支出，在一定程度上增加了對風險金融資產的需求。崔洛源等(2019)[13]在研究后也得出了相同的結論，認為數字普惠金融能夠為更多的農村居民和家庭提供更多的金融工具、金融產品和金融服務。

(二)我國社會養老服務供給存在的問題

若要應對我國人口老齡化現狀、提高老年人生活質量、減輕家庭和社會養老負擔，就必須積極發展養老服務產業，養老服務機構的供給在很大程度上決定了一個地區養老服務的發展程度，但不可否認的是迄今為止我國養老服務機構仍然存在供給缺口。邊妗偉(2022)[14]通過實證分析得出技術進步是影響社會養老服務機構供給效率的主要因素，她建議要加強養老機構服務群體的培訓，包括專業技術人員和管理人員，要合理配置人員結構，提高養老服務機構工作人員的專業技術水平和服務質量。事實上，要實現技術的進步，資金是必不可少的條件。穆光宗(2012)[15]指出目前我國社會養老服務機構存在的問題：第一，養老服務機構青黃不接且資源使用率不高；第二，機構的低收益甚至是負資產狀況導致其自力更生能力不強；第三，養、護、醫、送四大功能分離；第四，社會養老服務機構在大部分家庭和情感中難以被肯定；第五，專業護工和管理人才缺失；第六，鄉鎮農村的養老服務機構發展缺乏規范性。通過上述學者的研究，我們不難發現，養老服務機構發展離不開金融體系的支撐。

(三)數字普惠金融在社會養老體系建設中的作用

蔣艷芳(2020)[16]研究發現，金融與養老體系的有效融合可以有效拓寬養老融資渠道，增加資本積累。目前，我國養老服務機構特別是民營養老服務機構面臨著非常顯著的“融資難”困境(劉春楠等，2022)[17]。李小蘭等(2017)[18]發現我國民營養老服務機構普遍存在內源性融資的支持能力有限、過于依賴財政性和政策性融資、市場性融資不足且渠道狹窄這三個問題，而普惠金融尤其是數字普惠金融的便捷性和可得性以及數字普惠金融對于融資的促進作用恰好能夠補充緩解養老服務機構融資難的問題，從而支持促進養老服務機構的供給。除了融資難以外，我國還面臨著養老金體系結構失衡問題突出，通過發展普惠金融有利于調整、優化養老金體系，是進一步健全養老金體系的需要(趙周華，2020)[19]。此外，還應高度重視金融科技在完善社會養老服務體系方面所能發揮的獨特作用(黨雪，2021)[20]。

(四)文獻評述

通過對國內外學者的研究情況進行綜合性分析，我們可以發現，人口老齡化不僅是社會發展的重要趨勢，還是我國未來長期的一項基本國情。因此，建立一個全面的社會養老體系，不僅僅是首要應對措施，還是未來我們長期堅持的核心戰略，但事實上大部分的社會養老服務機構存在著“融資難”的問題。盡管近年來進入養老服務領域的社會資本日益增多，但該領域投資大、見效慢、利潤薄，在建設和運營初期面臨著巨大的資金壓力，融資需求十分迫切。而普惠金融尤其是數字普惠金融的便捷性和可得性以及數字普惠金融對于融資的促進作用恰好能夠補充緩解養老服務機構“融資難”的問題，從而支持促進養老服務機構的供給。因此，我們以數字普惠金融對社會養老服務機構供給的影響展開研究是基于迫切的現實難題，具有現實的社會意義。

三、社會養老服務供給影響因素分析

(一)社會養老服務機構融資難

首先，養老服務機構的特殊性導致對社會資本的吸引力有限，吸引社會資本投資的關鍵要素是高利潤、高回報，但養老機構前期資金需求龐大，運作周期較長，盈利能力不確定性較大，而社會資本往往要求在短時間內看到利潤與成效，這對于養老企業來說比較困難，因而無法調動社會資本的參與積極性。其次，我國養老產業的公益屬性特征過于顯著，政府部門對其費用標準、服務質量等都有著嚴格的預期把控，導致養老產業的預期收益率受到影響，使得投資者在機會成本較高的情況下不會進入。更為要緊的是，社會養老服務機構過度依賴政策性融資，由銀行主導的融資模式是絕大部分養老機構融資的主要渠道之一，但養老機構上市融資仍然難上加難。這是因為：第一，我國與養老產業相關的金融服務和產品供給不足，金融創新還有待加強；第二，銀行給予“多渠道貸款”的便捷通道本意是為了幫助養老機構融資更順利，但是這卻引發了養老產業融資過度依賴銀行貸款的現象；第三，養老產業的信用評級制度不夠完善，因此金融機構無法對其做全面的風險評估。通過以上表述分析我們不難看出，目前的社會養老服務機構處于一個“融資難”的困境。

(二)經濟發展水平

社會養老服務機構的供給與社會宏觀經濟狀況密不可分。良好的經濟環境孕育了不斷增長的市場需求，收入水平的提升意味著購買力的持續增加，經濟收入是決定養老機構消費需求的重要因素。當國民經濟處于上行階段時，由于人們收入以及預期的改善，對包括養老服務在內的消費需求就會增加；當國民經濟衰退時，社會的購買力下降，人們的收入減少，養老服務機構的需求就會減少。

圖1展示了我國近十年來的國民經濟發展水平，可以看出，近十年來，我國國民經濟狀況總體保持著穩步增長的趨勢，國民經濟狀況良好，社會購買力向好發展，因而社會養老服務機構的需求應是處于增長的狀態。

圖1 2011—2022我國GDP和人均GDP情況

數據來源：國家統計局。

(三)政府干預

由于社會養老服務自身帶有強烈的公共產品色彩，僅憑借市場力量無法提供令市場出清的供給，因此，需要政府出臺相關的產業政策加以扶持。養老產業的政府干預有助于實現市場上商品供求的平衡，彌補市場缺陷，有效配置資源。當政府在社會養老服務工作中發揮主導作用，出臺產業相關扶持優惠政策，鼓勵社會投資者發展養老服務業時，就會吸引一大批投資者進入養老服務市場，促使社會力量一步步成為養老服務業的主體，以此推動養老服務業的可持續發展。

圖2展示了我國養老政策主體數量年度分布?？梢钥闯?，在2014年以前，養老政策發布僅有少數，但是在2014年以后，隨著我國老齡化程度的不斷加深，政府對養老問題的重視程度增加，養老相關政策也越來越多，政府干預程度也在不斷加深。

圖2 我國養老政策主體數量年度分布圖資料來源：網絡數據整理所得。

(四)第三產業發展水平

隨著老齡化范疇以內的人口遞增，老齡人口特有的照顧壓力也在不斷累加。養老服務涉及的行業，被劃歸成第三產業。養老產業的發展依托市場制度的發展，當第三產業發展水平高時，這意味著市場活力充足，市場制度管理完善，這會為養老服務產業提供廣闊的發展空間。圖3展示了我國近十年來的第三產業發展水平。

圖3 我國近十年第三產業發展水平

由圖3可知，近十年來我國第三產業發展不斷攀升，第三產業占GDP的比重不斷加大，這意味著養老產業市場活躍度在增強，同時也為養老機構發展營造了良好的市場環境。

(五)老年人口

如圖4所示，我國65歲以上人口占總人口的比重現已超過14%，步入深度老齡化階段，呈現出規模大、程度深、速度快的特征。養老服務機構依托老年人口而產生，在人口老齡化背景下，傳統的“421”家庭養老模式越來越難以承擔起整個家庭的養老責任，在家庭無法負擔的情況下，社會養老服務機構的需求就會逐漸增多，這就促使社會養老服務機構的供給數量不斷增加。

圖4 我國近十年人口老齡化情況數據來源：國家統計局。

四、研究設計

(一)變量選取

1.被解釋變量

社會服務養老機構(Y)：將我國31個省份2014—2021年的養老服務機構數作為被解釋變量，該數據數值越大，表明該省份養老服務機構數量越多。

2.解釋變量

數字普惠金融(X1)：使用北京大學數字金融研究中心和螞蟻科技集團研究院組成的聯合課題組負責編制的《北京大學數字普惠金融指數(2011—2021年)》，選取其中的省級數字普惠金融指數的對數值作為解釋變量。

3.控制變量

(1)經濟發展水平(X2)：從養老服務的需求端來看，收入主要受經濟發展水平影響，以各省人均GDP的對數值衡量。

(2)政府政策干預(X3)：由于養老服務具有很強的公共產品屬性，因此，政府的相關政策調整能顯著影響養老服務的供給。用各省公共財政支出占地區GDP的比重來表示政府政策干預，比重越大說明政府在公共財政方面支出越多，對養老產業的刺激性影響越大。

(3)第三產業發展水平(X4)：養老服務作為第三產業中的新興行業，隨著我國三產對GDP占比的逐年上升，也呈現出蓬勃發展態勢。用地區第三產業產值占當年GDP的比重來衡量第三產業發展水平。就國外發展經驗而言，第三產業發展趨勢越好，養老服務消費需求越高，養老產業市場活力越大，養老機構數量也就越多。

(4)老年人口撫養比(X5)：一般來說，地區老年人口撫養比例越高，意味著該地區承擔的老齡化人口壓力就越重，相應地，養老機構數量就會越多。

表1 變量說明

(二)模型設定

本文研究我國31個省份2014—2021年的數據，綜合前述的指標變量設定，以社會養老機構數量(Y)作為被解釋變量，以《北京大學數字普惠金融指數(2011—2021年)》中省級數字普惠金融指數的對數值(X1)作為核心解釋變量，引入經濟發展水平(X2)、政府政策干預(X3)、第三產業發展水平(X4)、老年人口撫養比(X5)作為控制變量以提高實證分析的科學性。

故本文的面板模型設定為：

Yit=c+β1iX1it+β2iX2it+β3iX3it+β4iX4it+β5iX5it+αi+λt+μit

其中，i表示所研究的31個省份i= (1，2，...，31)；t為以年為單位的樣本時間，即2014-2021；β1t、β2t、β3t、β4t、β5t分別為各個變量的待估參數；αi代表不隨時間改變的個體效應；λt代表不因個體而改變的時間效應；μit為隨機誤差項。

(三)描述性統計

表2列出了樣本數據的描述性統計結果?？梢钥闯?，不同省份的社會服務養老機構存在較大差異，一定程度上反映了省際數字普惠金融發展差異所帶來的影響。

表2 總體樣本的描述性分析

五、實證結果與分析

(一)實證檢驗結果

1.全樣本基準回歸

采用雙向固定效應模型對數據進行全樣本基準回歸，結果如表3所示：

表3 全樣本基準回歸結果：雙向固定效應回歸

由表3回歸結果可看出，在控制可能影響因素的條件下，數字普惠金融指數對社會養老服務機構影響顯著，且呈正相關關系。

2.Hausman檢驗

對于面板數據的估計而言，需要在固定效應模型FE與隨機效應模型RE中進行選擇，主流的做法是進行Hausman檢驗，以此來確定面板數據是否應該建立固定效應模型，假設如下：

H0：建立隨機效應模型；

H1：建立固定效應模型；

檢驗結果如下：

如表4所示，Hausman檢驗的P值為0.0004，故而拒絕原假設，選取固定效應模型更合適。

表4 Hausman檢驗結果

3.穩健性檢驗

考慮到新冠疫情對傳統健康觀念、養老習俗、消費能力等多重因素均會產生重大影響，本文采用細分樣本期的方法對研究結論的可靠性進行驗證。具體來說，將全樣本時期按照疫情前(2014—2019)和疫情后(2020—2021)劃分為兩個階段，分別建立雙向固定效應模型，并將其與全樣本期模型進行比較，回歸結果如表5所示。

表5 穩健性檢驗結果

表5中，列(1)是疫情前(2014—2019)時間段的雙向固定效應回歸，列(2)是疫情后(2019—2020)時間段的雙向固定效應回歸，列(3)是全樣本(2014—2020)時間段的雙向固定效應回歸，由此可看出在疫情前后數字普惠金融指數與社會養老服務機構呈現正相關，與基準回歸結果保持一致，說明本文的結果具有穩健性。

(二)實證結果分析

1.數字普惠金融發展對社會養老服務機構的影響

通過模型回歸結果可以看出：數字普惠金融指數對數值X1的系數為7.392，這表明數字普惠金融對社會養老服務機構影響顯著且存在明顯的正相關關系，這意味著數字普惠金融發展每增加一個單位，社會養老服務機構數量就會增加7.392家。從整體來看，數字普惠金融發展可以促進社會養老服務機構的供給，具體可以從宏微觀兩方面進行分析：

從微觀角度來說，數字普惠金融的發展不但可以促進家庭收入和消費結構的改善，而且在一定程度上抑制了數字鴻溝的擴大及其帶來的不良影響。它能夠緩解流動性資產較低的家庭所受到的資金約束，為家庭提供更為便利的支付環境，促進家庭收入來源多樣化。隨著家庭的收入來源的增加，家庭可支配的收入也會提高，對社會養老服務機構的購買力就會提升。

從宏觀角度來說，數字普惠金融的發展帶動了宏觀經濟的發展，進而刺激了社會投資者對養老服務機構的投資行為，通過各種融資方式使得社會養老服務機構擺脫“融資難”的困境，從而促使社會養老服務機構數量的增長。

2.其他因素對社會養老服務機構的影響

經濟發展水平(X2)的系數是0.399，說明社會養老服務機構與經濟發展水平呈顯著的正相關關系，即地區人均GDP越大，社會養老服務機構需求就越大，供給數量就越多；

政府政策干預(X3)的系數是-2.537，說明社會養老服務機構與政府政策干預呈負相關關系，即公共財政支出占地區GDP的比例越大，社會養老服務機構數量就會越低，這說明政府政策干預可能會導致市場的積極性降低，這就給政府干預市場經濟提了一個醒，政府干預市場經濟要把握好尺度，不能過度的干預市場，這會導致市場活力降低。

第三產業發展水平(X4)的系數是0.944，說明社會養老服務機構與第三產業發展呈正相關關系，即第三產業產值占地區GDP的比重越高，養老服務業發展越好；

老年人口撫養比(X5)的系數是0.196，說明社會養老服務機構與老年人口撫養比呈現一定的正相關關系，即社會上勞動人口所需要撫養的老年人口越多，社會服務養老機構的需求就越大。

總而言之，在控制經濟發展水平、第三產業發展水平和老年人口撫養比這三個變量的條件下，數字普惠金融發展對社會養老服務機構供給影響顯著，并且社會養老服務機構與數字普惠金融發展存在著明顯的正相關關系。

六、結論及對策建議

(一)結論

本文基于2014—2021年全國31個省份的省級面板數據，實證檢驗數字普惠金融的發展與社會養老服務機構供給之間的關系。以各省養老服務機構數量為被解釋變量，數字普惠金融指數為解釋變量，并引入經濟發展水平和政府政策干預、第三產業發展水平和老年人口撫養比作為控制變量。此外，還對比新冠疫情前后的樣本分別進行回歸，發現結果依舊穩健。本文實證研究表明，數字普惠金融每增加1%，就會增加7.392家養老服務機構，效果顯著。以上實證分析從整體上說明，數字普惠金融有利于推動社會養老服務機構的供給。但值得注意的一點是，政府干預市場經濟要把握好尺度，切莫過度干預讓市場失去活力。

(二)對策與建議

當前，我國人口老齡化問題迫在眉睫，如何化解這燃眉之急，讓老年人晚年生活得以保障已然成為一個國家社會層面的問題。而社會養老服務機構是目前解決人口老齡化問題的一個重大舉措，通過前文的研究，我們發現，數字普惠金融的發展是有助于促進社會養老服務機構的供給?；诖?，本文提出以下建議：

1．持續推進金融科技發展，使我國數字普惠金融更普惠便捷

數字普惠金融與金融科技之間存在密切的關系，它們相互依賴、相輔相成、協同發展。數字普惠金融賴以發展的底層技術是以大數據、云計算為代表的新一代科技革命。目前，以數字技術為核心的科學技術革命正在全球蔓延，數字化轉型是生產方式和生產體系實現“質變”的主要方向。金融科技的迅猛發展為普惠金融提供了轉型可能和內生動力，通過大數據挖掘、人工智能和云計算，賦能普惠金融，對傳統金融產生了業務模式和流程的裂變效應。在金融科技的賦能下，數字普惠金融服務鏈條將更加順暢，基礎設施更加完善，制度保障更加健全，可為普惠金融注入新的發展動能。

2．加大對社會養老服務產業融資的扶持力度

要解決養老機構“融資難”問題，首先要暢通融資渠道。通過財政補貼、貼息、稅收減免、貸款傾斜等形式進行融資政策扶持，同時引導金融機構和社會投資者充分認識到養老產業的巨大需求和銀發經濟的巨大潛力，樹立養老產業投資合理預期，鼓勵金融機構統籌運用多種金融工具，創新融資方式，暢通融資渠道，保證資金供給，增強養老產業的普惠金融支持力度。其次是要優化融資環境，建立健全公私合營模式，采取系列措施鼓勵吸引民間資本及金融機構參與到養老產業發展中來，完善民間資本支持效用，更好發揮數字普惠金融對養老服務產業發展的促進作用。

3．發展銀發經濟，推動老齡事業與產業發展

老齡人口的財富自由度和可支配收入直接影響消費者參與養老服務的意愿和能力。想要發展銀發經濟，必然要解決“未富先老”的問題。宏觀社會上，合理增加居民整體收入和進一步改善分配機制以逐步縮減城鄉之間，區域之間和行業之間的收入差距。微觀個人上，可以多渠道增加老年人養老收入，針對退休職工鼓勵國有企業、事業單位先行探索“應聘”“返聘”等再就業制度，通過薪酬機制激勵、福利待遇和再教育培訓，激發退休人員再就業活力。針對低齡農村老齡人口，建議結合鄉村振興工程開發“適老化農業”生產項目，優先開放部分公益性崗位，實現就地養老，保證就業和收入雙重穩定。

4．完善鄉村社會養老服務機構的供給

隨著社會的發展，中國老年人比例將逐步增多。雖然各地政府出臺不少養老政策，但大部分社會養老服務機構集中在城市區域，仍然有很多農村區域的養老院處于“萌芽”階段。為此，本文建議養老機構應該往鄉村區域縱深發展，那里的老年人數量更多，需求更大。因地制宜，就地取材，根據村莊實際情況和大小，在確保安全的前提下，對公共用地和廢棄、閑置用地等進行改造提升，建成農村養老院。同時，為了保證鄉村養老服務機構的服務質量，可適當邀請鄉賢等人士加入，作為投資慈善的新方式，多方合力進一步提升農村養老服務水平。