數字普惠金融對城鄉收入差距的影響研究

張遠堅 鄧光君 陳雨飛

DOI：10.19699/j.cnki.issn2096-0298.2021.10.

摘 要：數字普惠金融作為數字技術與普惠金融融合的產物，能夠在更大范圍內給人們提供方便的金融服務。本文基于2011—2018年省級面板數據，通過引入工具變量進行分析。研究結果表明，數字普惠金融對于城鄉收入差距具有收斂作用，因此要大力發展數字普惠金融并將其重點放在農村地區，給農民和弱勢群體普及數字金融相關知識，強化監管環境，使數字普惠金融成為決勝脫貧攻堅和推進鄉村振興戰略的有效手段。

關鍵詞：數字普惠金融;城鄉收入差距;工具變量;被解釋變量;解釋變量

中圖分類號：F832 文獻標識碼：A 文章編號：2096-0298（2021）05（b）--03

1 問題的提出

改革開放以來，我國經濟的快速發展使得城鄉居民的收入普遍提高，但是城鄉收入差距過大是我國社會經濟發展中最突出的矛盾，政府和人民對于城鄉收入差距問題十分關注，提高農村居民的收入以縮小城鄉收入差距成為我國社會發展的重要目標。普惠金融的發展有利于改善收入分配不均現象，增強貧困人群發展的內生動力，但是長期還將面臨著覆蓋范圍不全面、服務程度不均衡等全球性難題。2018年出版的金融創新報告中提到，國家政策的引導和數字技術的發展有利于加快我國普惠金融領域的創新，將我國普惠金融帶入更高的發展階段。數字普惠金融快速發展極有可能成為未來世界推廣金融普惠服務發展的主流。數字普惠金融在傳統普惠金融上結合數字技術的創新性，具有方便快捷、低成本、可持續等優勢，能夠跨越地理區域更加深入人群，為更多想脫貧致富的人提供幫助，因此其本身就帶有減緩貧困的屬性。但是鄉村以及不同區域里有許多弱勢群體對于數字設備的應用能力還是較差的，對于數字金融服務有著不信任的態度，這可能會使城鄉居民收入差距擴大。所以研究在全國范圍內數字普惠金融如何影響城鄉收入差距就顯得十分有意義。

2 理論分析和文獻綜述

對于普惠金融從哪些方面能夠影響城鄉收入差距，徐敏和張小林（2014）認為，普惠金融對城鄉收入差距的影響與金融發展的門檻效應、減貧效應和排除效應有關，并通過實證檢驗證明普惠金融能縮小城鄉收入差距但不顯著，作用是充分的但不必要，要發展普惠金融，拓展普惠效應[1]。李建偉（2017）通過研究證明兩者之間存在著先降低再增加的關系，附近省域的普惠金融的發展對本省域城鄉收入差距的改善有不明顯的空間溢出效應[2]。張建波、郭麗萍（2017）認為從長期來看，普惠金融縮小城鄉收入差距的作用更為顯著[3]。

數字普惠金融作為普惠金融與數字技術的融合產物，能夠打破空間限制，在更大范圍內為人民提供服務，相比傳統普惠金融具有無法比擬的優勢。大部分學者如宋曉玲（2017）、張子豪和譚燕芝（2018）、張賀和白欽先（2018）等認為數字普惠金融具有包容效應、減貧效應、增長效應，對減小城鄉差距具有顯著的作用[4～6]。陳嘯和陳鑫（2018）補充道：數字普惠金融發展具有空間溢出效應，這種效應主要體現在數字服務的使用深度[7]。周利，馮大威，易行健（2020）通過分解出數字普惠金融對城鄉收入差距的貢獻度，認為數字普惠金融的發展主要通過金融服務更方便、降低門檻效應這一機制而縮小城鄉收入差距[8]。

綜上所述，數字普惠金融能夠快速進入貧困地區，為貧困人群提供服務，對于解決城鄉收入差距問題有著愈發顯著的影響，對于這種影響的研究能夠為實施鄉村振興戰略，解決城鄉均衡發展問題提供重要的參考意義。目前為止，大部分學者都是在金融和普惠金融對城鄉收入差距關系影響進行研究，但是數字普惠金融對城鄉收入差距關系的研究文獻還較少。因此，本文利用省級面板數據進行實證分析，通過實證檢驗結果試提出解決城鄉收入差距問題的辦法，為推進實施鄉村振興戰略提供一份助力。

3 數據來源與變量選擇

3.1 數據來源

本文涉及的數據來源于《北京大學數字普惠金融指數（2011—2018年）》， 《中國統計年鑒》（2011—2018年）， 其中2011—2012年的農村居民人均可支配收入的數據沒有統計，用農村居民人均純收入進行代替。

3.2 被解釋變量與解釋變量

3.2.1 城鄉收入差距（TL）

對于城鄉居民收入差距衡量指標的選擇，傳統研究采用城鄉居民可支配收入比或者基尼系數，但前者沒有考慮到城鄉居民人口的變化，后者只是總體概括并不能完整反映兩端收入分配情況。因此本文采用能較好反映兩端收入的泰爾指數進行衡量，其計算公式如下：

式（1）中， j=1表示城鎮， j=2表示農村地區，表示城鎮或農村人口數，表示第t年的總人口數，表示城鎮或農村的總收入，表示第t年的總收入。

3.2.2 數字普惠金融指數

選擇《北京大學數字普惠金融指數（2011—2018年）》其中2011—2018年覆蓋中國內地31個省（直轄市、自治區）層級的數字普惠金融指數。

3.3 控制變量

對于控制變量的選擇，參考其他學者已有的金融和普惠金融對于城鄉收入差距的影響研究，結合數字普惠金融發展的獨有特征，選擇以下四個指標作為參考變量。

（1）經濟增長程度（PGDP）。PGDP指人均GDP，諸多學者認為經濟增長對城鄉收入差距的影響會出現“倒 U 型”，表現出先擴大后縮小的趨勢，中國目前處于后一階段。

（2）城鎮化水平程度（UR）。UR等于用城鎮人口與總人口的比值。一般認為農村人口進入城市會使得城市勞動力產生競爭，從而使得平均工資水平降低，縮小城鄉收入差距。

（3）財政支出比率（FER）用財政支出與GDP的比值來衡量。財政支出一方面由于政府為達到經濟目標任務，大量投資非農產業，這無疑會拉大與農業間的差距，影響農民收入。另一方面惠農政策的開展會使得農民收入增加，減小城鄉差距。

（4）產業結構（IS）用第二、三產業增加值/GDP來衡量，產業結構一方面因為非農產業的生產率較高，農村勞動力向其轉移使得城鄉收入差距減小。另一方面農業的工作者主要是農民，農業收入不高使得城鄉收入差距加大。

4 實證分析

4.1 省級面板數據的回歸

通過State15.0對面板數據進行檢驗，所有變量都基本通過了平穩性檢驗，可以視為平衡序列。本文參考其他學者文獻模型并結合采取的變量特提出下列模型：

首先對模型進行Hausman檢驗，選擇固定效應模型并采取聚類穩健標準解決可能存在的異方差和組內自相關問題，回歸結果，如模型（1）。考慮到內生性問題，借鑒李牧辰和封思賢等（2020）對工具變量的選擇，在回歸中用浙江省與其他省份的距離S與其他省份對應的DIFI指數乘積項作為模型里的工具變量[9]，在使用工具變量的同時加入控制變量結果，如模型（2）。模型綜合比較如表1所示。

在這兩個模型中，模型（1）數據顯示數字普惠金融發展會在5%的顯著性水平上顯著增大城鄉收入差距，這與之前的分析不同，對于可能存在的內生性加入工具變量（SDIFI）進行分析，加入SDIFI回歸后Wald F檢驗值為97，結果顯示這個工具變量是有效的。在模型（2）中，數字普惠金融發展在1%的顯著性水平下會縮小城鄉收入差距，系數為-0.041。為了證明模型的有效性，接著對模型的穩健性進行檢驗。

4.2 穩健性檢驗

為了驗證模型的穩健性，把解釋變量城鄉收入差距的衡量指標泰爾指數TL改換為城鄉居民人均可支配收入比 GAP進行穩健性檢驗，結果如模型（3）。同時采用對弱工具變量同樣可用的有限信息最大似然法（LIMLL）進行穩健性檢驗如模型（4）。模型綜合比較見表1，結果顯示，改用城鄉人均可支配收入比作為解釋變量時，城鎮化率系數變正以及顯著性變差，說明采用泰爾指數考慮城鎮和鄉村人口是確實有效的。模型（2）和模型（4）結果一致，說明可以排除弱工具變量的影響，綜上可知實證的回歸結果較為穩健。

4.3 實證結果分析

綜合全國數字普惠金融水平與城鄉收入差距的回歸結果如模型（2）和模型（4）可以看出，數字普惠金融指數的系數為-0.0041且十分顯著，這說明數字普惠金融指數每提高1000個百分點，會使城鄉收入差距下降4.1個百分點，證明了我國數字普惠金融的發展對縮小城鄉收入差距有一定顯著的促進作用。

5 結論與建議

在疫情期間，數字普惠金融有著更強的包容、更低的成本、更快的服務等特點。2020年是決勝脫貧攻堅之年，通過發展數字普惠金融這一新途徑，給與弱勢群體幫助，對農村居民致富以縮小城鄉收入差距具有重要作用。

5.1 鼓勵推進數字普惠金融的發展

隨著數字經濟和現代金融科技的發展，數字技術應用于金融也愈加成熟，數字普惠金融作為數字經濟中的一種手段，能夠發揮出以往互聯網金融的優點，規避互聯網金融的風險，真正做到“普及”與“惠及”的融合。相對于全球而言，在阿里巴巴等企業的帶領下，我國的數字普惠金融如同領頭羊，代表著前沿水平，但是在數字普惠金融的發展過程中仍有許多難題，如數字技術如何與普惠金融進行深度融合，加之中國金融開放和法律制度與西方發達國家相比還有一定的差距，數字普惠金融發展的道路還很長遠。

5.2 重視農村地區的數字普惠金融發展

雖然數字普惠金融相比于傳統普惠金融有著諸多優勢，數字普惠金融的推進面臨諸多難題，尤其是農村地區。為此應該重視數字普惠金融在農村地區的普及使用，從需求端來說，給農村和弱勢群體普及金融和數字金融知識，正確認識其風險，在不被不法分子欺騙的基礎上能夠利用數字普惠金融給人們帶來優勢;從供給端來說，在給網絡提速降費的同時，讓移動、聯通、電信三大運營商給與終端設備上的優惠，設置時間長、費用低的定制化套餐。另外規范閑魚等二手市場，提高電子設備的使用率。

5.3 優化數字普惠金融的監管體系

在發展數字普惠金融的同時，首先要對人們進行數字金融知識的普及，加大對數字普惠金融機構的監管。無論是銀行還是金融機構，都要建立起信息披露機制，避免信息不對稱，造成“龐氏騙局”的產生。其次要繼續推動央行征信系統的運行，對銀行企業和需求者信息進行整合，降低風險發生概率。最后，地方政府應該與金融機構共建風險預警和風險補償機制，防范系統性金融風險。

參考文獻

徐敏，張小林.普惠制金融對城鄉居民收入差距的影響[J].金融論壇，2014，19（09）：9-15.

張建波，郭麗萍.關于普惠金融影響收入分配差距的理論機制及實證分析——我國普惠金融發展對城鄉居民收入差距的影響[J].武漢金融，2017（08）：13-17.

李建偉.普惠金融發展與城鄉收入分配失衡調整——基于空間計量模型的實證研究[J].國際金融研究，2017（10）：14-23.

宋曉玲.數字普惠金融縮小城鄉收入差距的實證檢驗[J].財經科學，2017（06）：14-25.

張子豪，譚燕芝.數字普惠金融與中國城鄉收入差距——基于空間計量模型的實證分析[J].金融理論與實踐，2018（06）：1-7.

張賀，白欽先.數字普惠金融減小了城鄉收入差距嗎？——基于中國省級數據的面板門檻回歸分析[J].經濟問題探索，2018（10）：122-129.

陳嘯，陳鑫.普惠金融數字化對縮小城鄉收入差距的空間溢出效應[J].商業研究，2018（08）：167-176.

周利，馮大威，易行健.數字普惠金融與城鄉收入差距：“數字紅利”還是“數字鴻溝”[J].經濟學家，2020（05）：99-108.

李牧辰，封思賢.數字普惠金融與城鄉收入差距——基于文獻的分析[J].當代經濟管理，2020（10）.