Can Digital Financial Services Platform of Local Government Promote Bank Credit Allocation
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摘要: 数字金融服务平台是由地方政府主导建设并服务于中小微企业的普惠性网络信息平台，是破解“融资难、融资贵、融资繁”问题、推动银行信贷投放的重要渠道。利用不同城市平台成立时间的差异，构造多期双重差分模型进行实证研究，发现地方政府数字金融服务平台能够显著促进银行的信贷投放，并且这种促进效应在不同城市和不同平台层面表现出丰富的差异性。进一步分析发现，地方政府设立数字金融服务平台主要从信息不对称、金融服务效率、金融服务覆盖范围以及社会信用环境等四个渠道促进了银行的信贷投放。研究还发现互联网金融的发展加强了数字金融服务平台对银行信贷投放的促进作用。研究结论对于当前我国各级政府推动建设数字金融服务平台具有重要的参考意义。Abstract: As a new type of financial infrastructure, digital financial service platform is an important tool for local governments to solve the problems of "difficult, expensive and complicated financing" and promote bank credit allocation. Using the differences in the time of setting up digital financial service platforms in different cities, the paper constructs a multi-period double difference model to conduct an empirical study. It is found that the digital financial service platforms of local governments can significantly promote the credit allocation of banks, and this promotion effect shows rich variability at the level of different cities and different platforms. Further analysis reveals that the establishment of digital financial service platforms by local governments promotes bank credit allocation mainly through four channels: information asymmetry, financial service efficiency, financial service coverage, and social credit environment. The study also finds that the development of Internet finance strengthens the role of digital financial service platforms in bank credit placement. This study has inspiration for governments at all levels in China to promote the construction of digital financial service platforms.
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表 1 描述性统计
变量 观测值 均值 标准差 最小值 中位数 最大值 LoanP 1 884 6.346 5 7.767 9 0.636 2 3.213 8 40.811 2 LoanG 1 884 0.136 0 0.062 1 -0.074 1 0.135 7 0.365 9 ED 1 884 1.429 7 0.665 4 0.063 9 1.351 3 3.251 7 IND 1 884 39.364 9 9.326 4 20.930 0 38.470 0 69.590 0 GOV 1 884 0.187 1 0.082 2 0.077 0 0.168 8 0.675 0 FI 1 884 0.279 0 0.255 7 0.001 9 0.205 9 1.154 7 CITY 1 884 53.421 8 14.464 5 25.071 0 51.105 0 94.976 0 RISK 1 884 1.493 8 0.728 8 0.350 0 1.300 0 4.400 0 FD 1 884 2.276 8 1.078 9 0.986 8 1.952 9 7.011 1 
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表 2 基准回归分析
变量 (1)
LoanP(2)
LoanP(3)
LoanG(4)
LoanGDFP 1.286 8***(0.481 0) 1.130 9**(0.436 1) 0.025 6***(0.006 6) 0.016 0**(0.006 4) ED 4.419 4***(1.630 0) -0.009 3(0.026 3) IND -0.049 5(0.040 7) 0.000 4(0.000 8) GOV -8.161 7***(2.953 6) -0.201 5**(0.083 6) FI -1.511 0**(0.665 5) -0.023 1*(0.013 3) CITY -0.096 9(0.059 1) -0.000 3(0.000 6) RISK -0.120 0(0.192 8) -0.013 9***(0.003 6) FD 1.932 4***(0.555 3) -0.015 8*(0.009 4) Constant 4.318 1***(0.151 7) 3.733 1(4.011 1) 0.157 5***(0.002 9) 0.257 6***(0.051 9) 个体固定效应 是 是 是 是 时间固定效应 是 是 是 是 N 1 884 1 884 1 884 1 884 adj. R2 0.412 0.489 0.117 0.148 注：括号内是稳健标准误；*、**、***分别表示显著性水平为10%、5%和1%。下表同。
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表 3 平行趋势检验
变量 (1)
LoanP(2)
LoanGPre5 -0.597 7(0.607 2) 0.002 1(0.008 9) Pre4 -0.205 4(0.512 3) -0.000 3(0.008 7) Pre3 -0.176 2(0.431 9) -0.002 1(0.009 1) Pre2 -0.137 5(0.349 9) 0.009 5(0.008 2) Current 0.555 7(0.538 0) 0.014 7(0.009 5) After 1.348 6**(0.553 8) 0.024 5***(0.006 0) 控制变量 是 是 个体固定效应 是 是 时间固定效应 是 是 N 1 884 1 884 adj. R2 0.489 0.147
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表 4 工具变量回归结果
变量 (1)
LoanP(2)
LoanGDFP 26.619 0***(7.214 4) 0.112 2**(0.050 8) 控制变量 是 是 个体固定效应 是 是 时间固定效应 是 是 KP rk LM statistic P-val 0.003 1 0.003 1 Wald F statistic 29.004 29.004 Hansen J statistic P-val 0.785 5 0.127 2 N 1 842 1 842 注：Wald F检验临界值为19.93(10%水平)，11.59(15%水平)，8.75(20%水平)，7.25(25%水平)。
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表 6 其他稳健性检验
变量 考虑预期因素 倾向匹配法 消胀处理 (1)
LoanP(2)
LoanG(3)
LoanP(4)
LoanG(5)
LoanPDFP 1.152 3**(0.463 6) 0.015 4**(0.006 7) 0.766 3*(0.423 8) 0.015 3**(0.007 6) 1.236 3***(0.452 4) 预期 0.171 8(0.372 7) -0.004 7(0.006 9) 控制变量 是 是 是 是 是 个体固定效应 是 是 是 是 是 时间固定效应 是 是 是 是 是 N 1 884 1 884 1 058 1 058 1 678 adj.R2 0.488 0.148 0.500 0.210 0.509
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表 7 城市间异质性分析
变量 (1)
LoanP(2)
LoanG(3)
LoanP(4)
LoanGDFP 13.032 1***(3.151 6) 0.061 9**(0.027 3) 9.793 6***(1.159 3) 0.028 5(0.019 2) DFP×dige_infra 6.080 4***(1.461 7) 0.023 4*(0.013 1) DFP×comp_bank 43.865 2***(5.088 7) 0.071 4(0.088 7) dige_infra -0.722 1(0.503 2) -0.005 9(0.011 8) comp_bank 14.158 2**(6.314 4) 0.178 9(0.171 2) 控制变量 是 是 是 是 个体固定效应 是 是 是 是 时间固定效应 是 是 是 是 N 1 877 1 877 1 703 1 703 adj. R2 0.520 0.150 0.530 0.147 注：(3)(4)列中引入了银行竞争变量comp_bank，从而使得样本量出现下降。
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表 8 平台异质性分析
变量 (1)
LoanP(2)
LoanG(3)
LoanP(4)
LoanGDFP×Channel1 1.331 6(0.816 0) 0.016 0**(0.006 8) DFP×Channel2 1.377 5**(0.581 5) 0.018 2***(0.006 5) 控制变量 是 是 是 是 个体固定效应 是 是 是 是 时间固定效应 是 是 是 是 N 1 877 1 877 1 877 1 877 adj. R2 0.486 0.149 0.488 0.149
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表 9 渠道效应检验
变量 Panel A：信息不对称渠道 Panel B：金融服务效率渠道 信息不对称较低 信息不对称较高 金融服务效率较高 金融服务效率较低 (1)
LoanP(2)
LoanG(3)
LoanP(4)
LoanG(1)
LoanP(2)
LoanG(3)
LoanP(4)
LoanGDFP 0.056 7 0.008 5 1.535 4*** 0.022 5** 0.986 5 0.004 7 1.112 1** 0.021 5** (0.632 3) (0.008 9) (0.568 4) (0.008 7) (0.730 7) (0.006 9) (0.513 8) (0.010 4) 变量 Panel C：金融服务覆盖渠道 Panel D：社会信用环境渠道 地区发达程度较高 地区发达程度较低 社会信用环境较好 社会信用环境较差 (1)
LoanP(2)
LoanG(3)
LoanP(4)
LoanG(1)
LoanP(2)
LoanG(3)
LoanP(4)
LoanGDFP 0.387 9 0.016 6 0.805 0* 0.014 4** 0.597 7 0.000 1 2.080 8*** 0.031 4*** (0.648 3) (0.009 8) (0.457 0) (0.007 2) (0.576 4) (0.007 1) (0.651 2) (0.011 2) 注：本表的回归模型与前文一致，这里仅展示核心变量的回归结果。
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表 10 互联网金融发展对数字金融服务平台的影响
变量 (1)
LoanP(2)
LoanGIF 1.046 8*(0.539 3) -0.000 8(0.004 8) DFP 0.147 5(0.489 3) 0.000 7(0.007 1) IF×DFP 0.846 7**(0.398 2) 0.006 6*(0.004 0) 控制变量 是 是 个体固定效应 是 是 时间固定效应 是 是 Constant 5.038 2(4.659 1) 0.254 8***(0.060 5) N 1 884 1 884 adj. R2 0.489 0.148
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图(2) / 表(10)
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