《表2 数字普惠金融与居民贫困：Probit基准回归》

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《数字普惠金融、信贷可得性与居民贫困减缓——来自中国家庭调查的微观证据》

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注：表中第（1）、（2）列和第（4）、（5）列是基于Probit的回归结果，汇报的是边际效应；第（3）、（6）列是基于OLS的回归结果；括号内均为稳健标准误；*p<0.1，**p<0.05，***p<0.01。

表4中第（3）、（4）列给出了基于Bartik工具变量的回归结果，结果显示，在日人均消费1.9美元的贫困标准下，数字普惠金融的发展显著降低了居民贫困的发生，第一阶段F统计量均远大于10，即工具变量是有效的。此外，我们也借鉴Bucher-Koenen和Lusardi(2011）的做法，选用除样本家庭所在城市之外的其余城市的省级平均数字普惠金融作为工具变量，估计结果见表4中的第（5）、（6）列。结果显示，省级平均数字普惠金融这一工具变量统计显著为正，即对内生变量数字普惠金融指数具有较强的解释力；数字普惠金融依然具有显著的减贫效应。将表4与表2比较可知，工具变量回归后的数字普惠金融指数的估计系数有所增大，但系数符号和显著性均保持一致，由此进一步表明采用上述三种方法纠正内生性问题的思路是可行的，结果具有较好的稳健性。