數(shù)字金融與農(nóng)戶內(nèi)部收入差距

Doi： 10.11835/j.issn.1008-5831.jg.2023.05.001

歡迎按以下格式引用：田霖，張仕杰. 數(shù)字金融與農(nóng)戶內(nèi)部收入差距——基于CFPS數(shù)據(jù)的實(shí)證研究［J］.重慶大學(xué)學(xué)報(bào)（社會科學(xué)版），2023（6）：36-51.Doi： 10.11835/j.issn.1008-5831.jg.2023.05.001.

Citation Format： TIAN Lin， ZHANG Shijie. Digital finance and the income gap of rural residents： Empirical evidence from CFPS data［J］.Journal of Chongqing University （Social Science Edition），2023（6）：36-51.Doi： 10.11835/j.issn.1008-5831.jg.2023.05.001.

基金項(xiàng)目：

國家社會科學(xué)基金項(xiàng)目“虛擬集聚背景下服務(wù)鄉(xiāng)村振興的金融包容體系重構(gòu)研究”（20BJY117） ；國家留學(xué)基金委全額資助項(xiàng)目（202007045045）

作者簡介：

田霖，鄭州大學(xué)商學(xué)院教授，博士研究生導(dǎo)師，Email：tian147153932@qq.com；張仕杰，鄭州大學(xué)商學(xué)院博士研究生，Email：423030498@qq.com。

摘要：

數(shù)字金融打破了傳統(tǒng)物理網(wǎng)點(diǎn)的局限，提升了金融服務(wù)的可得性，從而直接或間接減緩了農(nóng)村貧困，然而其對農(nóng)戶內(nèi)部收入差距究竟有何具體影響？文章基于2018年中國家庭追蹤調(diào)查數(shù)據(jù)CFPS，運(yùn)用再中心化影響函數(shù)回歸（RIF）方法，從收入結(jié)構(gòu)性角度細(xì)化剖析數(shù)字金融對農(nóng)戶內(nèi)部收入差距的作用機(jī)制及貢獻(xiàn)。研究表明：數(shù)字金融發(fā)展對農(nóng)戶收入存在顯著的減貧增收效應(yīng)，且能夠拉大農(nóng)戶內(nèi)部收入差距；從收入結(jié)構(gòu)性分析，數(shù)字金融發(fā)展能促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長帶動(dòng)非農(nóng)就業(yè)增加，但農(nóng)戶存在教育程度和社會關(guān)系網(wǎng)差異，從而導(dǎo)致農(nóng)戶工資性收入差距

呈現(xiàn)拉大趨勢；數(shù)字金融發(fā)展在一定程度上緩解了信貸約束對農(nóng)戶農(nóng)業(yè)和非農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的資金投入限制，但由于存在“使用差異”，農(nóng)戶內(nèi)部經(jīng)營性收入差距拉大；數(shù)字金融通過拓寬金融產(chǎn)品和理財(cái)?shù)那溃m彌補(bǔ)了“二重排斥”中的“工具排斥”，但由于農(nóng)戶“自我排斥”依然存在，導(dǎo)致財(cái)產(chǎn)性收入進(jìn)一步拉大；異質(zhì)性分析表明，在高物質(zhì)資本、高社會資本或高人力資本農(nóng)戶群體中，數(shù)字金融拉大農(nóng)戶內(nèi)部收入差距的效果更為顯著。基于上述結(jié)論，提出以下政策建議：第一，應(yīng)主動(dòng)關(guān)注農(nóng)村基礎(chǔ)教育水平，擴(kuò)大農(nóng)村受教育的人口基數(shù)，提高數(shù)字金融知識宣傳的廣度與深度。第二，鼓勵(lì)引導(dǎo)傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)開發(fā)數(shù)字信息平臺，進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，做大做強(qiáng)線上業(yè)務(wù)渠道。第三，借鑒格萊珉銀行等新型業(yè)務(wù)模式，對數(shù)字金融在農(nóng)村地區(qū)發(fā)展不完善的業(yè)務(wù)項(xiàng)目進(jìn)行補(bǔ)充。文章可為實(shí)踐部門動(dòng)態(tài)把握數(shù)字金融發(fā)展?fàn)顩r、加強(qiáng)數(shù)字鄉(xiāng)村效能、強(qiáng)化農(nóng)戶金融素養(yǎng)、創(chuàng)新金融產(chǎn)品與渠道以促進(jìn)鄉(xiāng)村振興提供經(jīng)驗(yàn)參考。

關(guān)鍵詞：農(nóng)戶收入差距；再中心化影響函數(shù)回歸；數(shù)字金融；鄉(xiāng)村振興；共同富裕

中圖分類號：F49；F323.6；F323.8" 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A" 文章編號：1008-5831（2023）06-0036-16

一、問題提出

黨的二十大提出，中國式現(xiàn)代化是全體人民共同富裕的現(xiàn)代化，共同富裕是中國特色社會主義的本質(zhì)要求，要著力促進(jìn)全體人民共同富裕，堅(jiān)決防止兩極分化。中共十九屆六中全會指出，中國特色社會主義新時(shí)代是“逐步實(shí)現(xiàn)全體人民共同富裕的時(shí)代”，推進(jìn)共同富裕的關(guān)鍵在于處理好效率與公平的關(guān)系，著力縮小區(qū)域差距和收入差距，其中，收入差距主要體現(xiàn)在城鄉(xiāng)收入差距和農(nóng)戶間的收入差距。然而，近年來伴隨國民收入水平的不斷提高，我國城鄉(xiāng)間和農(nóng)村居民內(nèi)部的收入分配差距均呈現(xiàn)持續(xù)拉大的趨勢：國家統(tǒng)計(jì)局?jǐn)?shù)據(jù)顯示，2003年農(nóng)村居民人均可支配收入較上一年增長6.4%，2011年增速達(dá)到近十年的頂峰17.9%，2012年國家統(tǒng)計(jì)局采用新口徑統(tǒng)計(jì)居民人均可支配收入，2012年、2015年及2018年人均可支配收入增速分別為13.5%、8.9%和8.8%（如圖1所示），而農(nóng)戶收入基尼系數(shù)雖然有所波動(dòng)和下降，但整體始終處于高位水平。從農(nóng)戶收入來源分析

數(shù)據(jù)來源：2019年《中國住戶調(diào)查年鑒》。

，2003—2019年，農(nóng)村家庭工資性收入呈上升趨勢，且在總收入的占比也不斷上升；經(jīng)營性收入相對于總收入的占比雖然有所下降，但依然是農(nóng)戶收入差距的重要來源之一。收入差距過高的馬太效應(yīng)，會進(jìn)一步誘發(fā)社會排斥，阻礙共同富裕目標(biāo)的推進(jìn)，可見，農(nóng)村內(nèi)部收入差距擴(kuò)大的隱憂值得警惕［1］。

隨著互聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等信息技術(shù)的發(fā)展，數(shù)字金融能夠廣覆蓋、多種類、低成本、高便利性地為廣大居民提供包括數(shù)字化支付、消費(fèi)信貸、互聯(lián)網(wǎng)投資理財(cái)?shù)仍趦?nèi)的金融產(chǎn)品與服務(wù)［2］。我國數(shù)字普惠金融指數(shù)各地市均值由2011年的49.40上升至2018年的300.21，其在短短幾年內(nèi)取得了迅猛發(fā)展［3］。黨的十八屆三中全會明確提出發(fā)展普惠金融，并于2015年12月審議通過了《推進(jìn)普惠金融發(fā)展規(guī)劃（2016—2020年）》，并重點(diǎn)強(qiáng)調(diào)發(fā)展數(shù)字金融的核心目的是要讓主流視野之外的群體及時(shí)獲取安全便捷、成本合理的金融產(chǎn)品與服務(wù)。盡管如此，“不平衡、不充分”的矛盾依然是阻礙數(shù)字金融發(fā)展的關(guān)鍵問題：一方面，數(shù)字金融發(fā)展仍受到“數(shù)字鴻溝”“金融排斥”等多方面因素的制約，導(dǎo)致農(nóng)村貧困地區(qū)的部分低收入農(nóng)戶群體可能會由于缺乏基礎(chǔ)信息技術(shù)知識和技能，很難融入主流社會［4］。另一方面，農(nóng)村貧困地區(qū)的金融服務(wù)供給面臨著信息不對稱、交易成本過高、金融供給不足、金融基礎(chǔ)設(shè)施薄弱及風(fēng)險(xiǎn)分擔(dān)機(jī)制不健全等一系列問題，從而導(dǎo)致數(shù)字金融在農(nóng)村貧困地區(qū)的發(fā)展阻力重重［5］。那么數(shù)字金融的發(fā)展是否真的能普惠農(nóng)戶大眾進(jìn)而促進(jìn)實(shí)現(xiàn)共同富裕？其是否有可能造成農(nóng)戶之間貧富收入差距的擴(kuò)大？如果差距不斷擴(kuò)大，其作用機(jī)制是什么？此外，由于資本異質(zhì)性的存在，哪類農(nóng)戶群體對數(shù)字金融的馬太效應(yīng)最為敏感？這將對縮小農(nóng)村高低收入組別差距提供哪些啟示？本文將逐一展開分析。

二、文獻(xiàn)綜述

作為互聯(lián)網(wǎng)與金融的結(jié)合體，數(shù)字金融自然也具有金融屬性。其憑借自身獨(dú)特的信息技術(shù)優(yōu)勢，打通了金融使用效率低、用戶與金融機(jī)構(gòu)之間的距離遠(yuǎn)、交易成本高昂以及信息不對稱等諸多堵點(diǎn)與痛點(diǎn)。數(shù)字金融效應(yīng)分為兩類：一是間接效應(yīng)，主要體現(xiàn)在數(shù)字金融所帶來的經(jīng)濟(jì)影響。張勛等研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字金融的發(fā)展顯著促進(jìn)了經(jīng)濟(jì)包容性增長與財(cái)富合理分配，機(jī)理分析進(jìn)一步表明數(shù)字金融發(fā)展有助于促進(jìn)低社會資本、低人力資本的家庭從事創(chuàng)業(yè)行為，進(jìn)而達(dá)到普惠效果［6］；何婧和李慶海從微觀視域切入，發(fā)現(xiàn)數(shù)字金融發(fā)展可以增加農(nóng)戶信息可得性進(jìn)而推動(dòng)農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)，帶動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長［7］；Bauer指出支付是金融活動(dòng)的基礎(chǔ)，移動(dòng)支付帶動(dòng)的互聯(lián)網(wǎng)信貸、P2P、眾籌、互聯(lián)網(wǎng)消費(fèi)等新型行業(yè)最終將促進(jìn)全社會普惠金融的發(fā)展［8］。二是直接效應(yīng)，數(shù)字金融發(fā)展直接降低了金融服務(wù)的供給成本。數(shù)字金融促使金融機(jī)構(gòu)通過信息技術(shù)實(shí)現(xiàn)用戶和機(jī)構(gòu)在虛擬空間的集聚，并通過遠(yuǎn)程操控、開戶、轉(zhuǎn)賬、資金收發(fā)等一系列金融服務(wù)延伸至傳統(tǒng)金融無法觸及的貧困地區(qū)，從而擴(kuò)展了農(nóng)村金融服務(wù)的覆蓋廣度，惠及更多農(nóng)村貧困群體［9］。此外，數(shù)字金融的低成本運(yùn)作減少了居民對傳統(tǒng)金融服務(wù)的需求，具體表現(xiàn)為信貸服務(wù)和投資理財(cái)服務(wù)，同時(shí)倒逼傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)創(chuàng)新、提高其服務(wù)效率［10］；周天蕓和陳銘翔利用家庭金融調(diào)查數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，地區(qū)性金融發(fā)展對家庭理性投資具有正向促進(jìn)作用，進(jìn)而提升家庭財(cái)富［11］。傅秋子和黃益平研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字金融發(fā)展雖降低了農(nóng)戶向正規(guī)機(jī)構(gòu)進(jìn)行生產(chǎn)性信貸的需求，卻提高了農(nóng)戶的娛樂型和生存型消費(fèi)貸款需求［12］。郭繼輝和王澤榮的研究表明，數(shù)字普惠金融提升了家庭的人均消費(fèi)水平，擴(kuò)大了消費(fèi)總需求，有利于經(jīng)濟(jì)增長［13］。綜上所述，不論是數(shù)字金融所產(chǎn)生的直接效應(yīng)還是間接效應(yīng)，多數(shù)研究認(rèn)為數(shù)字金融發(fā)展具有顯著的正向作用或貢獻(xiàn)。正如Gomber等分析數(shù)字普惠金融對家庭的影響所表明的，數(shù)字金融的提升確實(shí)是發(fā)展中國家家庭減貧的有效途徑［14］。

目前對于農(nóng)戶收入差距的影響主要是從物質(zhì)資本、社會資本、人力資本等微觀層面進(jìn)行研究。在人力資本方面，職業(yè)技能培訓(xùn)、教育和健康對農(nóng)戶收入差距存在顯著影響，且教育是造成農(nóng)戶收入差距的核心人力資本要素［15］。梁雙陸和劉培培分析指出，農(nóng)戶收入差距不斷擴(kuò)大的主要原因在于教育和技能培訓(xùn)等人力資本因素存在差異，而土地資源對農(nóng)戶收入差距并未產(chǎn)生顯著作用［16］；程名望等認(rèn)為農(nóng)戶收入差距縮小的主要因素在于健康、教育等人力資本的普遍提高，且健康比教育的緩解效應(yīng)更加明顯［17］。在物質(zhì)資本方面，劉曉倩、韓青認(rèn)為物質(zhì)資本對居民收入差距的貢獻(xiàn)度超過人力資本［18］；徐志剛等則從結(jié)構(gòu)性收入視角闡明資本市場的改革對農(nóng)戶財(cái)產(chǎn)性收入增長和非農(nóng)經(jīng)營收入增長影響顯著，而農(nóng)村土地流轉(zhuǎn)拉大了農(nóng)戶之間財(cái)產(chǎn)性收入差距［19］。在社會資本方面，謝家智、王文濤指出傳統(tǒng)的地域型社會資本對農(nóng)戶收入差距影響并不顯著，而脫域型社會資本雖存在減貧增收效應(yīng)，但會導(dǎo)致農(nóng)戶收入差距的進(jìn)一步擴(kuò)大［20］。于福波和張應(yīng)良認(rèn)為外出務(wù)工和社會資本均可以顯著提升農(nóng)戶收入，社會資本和外出務(wù)工對低收入組的增收效應(yīng)均顯著大于高收入組，有利于緩解農(nóng)戶組間收入差距［21］。

綜上所述，現(xiàn)有文獻(xiàn)對數(shù)字金融的社會經(jīng)濟(jì)效應(yīng)和農(nóng)戶收入差距的定量評估有了較為深入的研究，學(xué)界普遍認(rèn)為數(shù)字金融具有減貧增收效應(yīng)，農(nóng)戶內(nèi)部收入差距的根源主要來自三種資本的異質(zhì)性，而數(shù)字金融發(fā)展對農(nóng)戶內(nèi)部收入差距的影響是“數(shù)字鴻溝”還是“數(shù)字紅利”，學(xué)界尚未達(dá)成一致意見。事實(shí)上，比較典型的研究有王修華和趙亞雄［22］從農(nóng)戶家庭消費(fèi)的角度探究數(shù)字金融對農(nóng)戶收入差距的影響，楊少雄和孔榮［23］以移動(dòng)支付、理財(cái)和信貸三方面表征數(shù)字金融以此來檢驗(yàn)其對農(nóng)戶收入差距的作用方向及程度，而從細(xì)化農(nóng)戶收入結(jié)構(gòu)的角度實(shí)證檢驗(yàn)數(shù)字金融對農(nóng)戶內(nèi)部收入差距的正負(fù)貢獻(xiàn)，則相對不足。基于此，本文利用RIF回歸方法，采用CFPS數(shù)據(jù)和數(shù)字普惠金融指數(shù)分析數(shù)字金融對農(nóng)戶內(nèi)部收入差距所產(chǎn)生的影響，并從結(jié)構(gòu)性收入角度探究其內(nèi)部的作用機(jī)制，嘗試尋找造成收入差距的原因，并從人力資本、社會資本、物質(zhì)資本的角度解析哪類農(nóng)戶群體更為敏感、數(shù)字金融對農(nóng)戶收入差距的效應(yīng)是否存在顯著的群體差異，最后，探討如何充分利用數(shù)字金融發(fā)展的契機(jī)促進(jìn)農(nóng)村金融發(fā)展的普惠性和差異性，帶動(dòng)鄉(xiāng)村振興及城鄉(xiāng)協(xié)調(diào)發(fā)展。

三、理論分析與研究假說

數(shù)字金融對農(nóng)戶收入的影響主要取決于數(shù)字金融發(fā)展所產(chǎn)生的直接效應(yīng)，即緩解信貸約束、拓寬金融投資理財(cái)渠道，以及間接效應(yīng)，即促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長。從緩解信貸約束角度分析，數(shù)字金融的信貸約束緩解機(jī)制可以滿足農(nóng)戶的小額信貸需求，擴(kuò)大信貸資金的覆蓋范圍［24］。通過構(gòu)建數(shù)字化信用評價(jià)體系，降低信貸門檻，從而為缺乏抵押和擔(dān)保的農(nóng)戶提供信貸支持，緩解農(nóng)戶對農(nóng)業(yè)和非農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的資金投入限制，為不發(fā)達(dá)地區(qū)的農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)帶來了資金支持，進(jìn)而幫助農(nóng)戶提高收入。從拓寬金融理財(cái)渠道角度分析，數(shù)字金融通過信息化技術(shù)及產(chǎn)品創(chuàng)新，研發(fā)多種投資理財(cái)方式和金融產(chǎn)品，拓寬農(nóng)戶投資增收途徑，幫助農(nóng)戶通過數(shù)字理財(cái)產(chǎn)品獲得更高的收入。從經(jīng)濟(jì)增長角度分析，數(shù)字金融的發(fā)展能夠促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長，相對于傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)部門，工業(yè)和服務(wù)部門大幅度增加，這些部門技術(shù)更加先進(jìn)，生產(chǎn)更為高效，使其資本收益和勞動(dòng)報(bào)酬遠(yuǎn)高于傳統(tǒng)的農(nóng)業(yè)部門［25］，從而進(jìn)一步提高農(nóng)戶的收入水平。雖然數(shù)字金融發(fā)展促進(jìn)農(nóng)戶減貧增收，為普羅大眾提供了均等的接觸金融服務(wù)的機(jī)會，卻不意味著農(nóng)戶從中受益均等。農(nóng)村內(nèi)部均存在嚴(yán)重的“數(shù)字鴻溝”，數(shù)字金融發(fā)展雖然緩解了“工具排斥”，但“自我排斥”所帶來的運(yùn)用差異將直接體現(xiàn)在農(nóng)戶的經(jīng)濟(jì)收益上，部分農(nóng)戶群體可利用自身優(yōu)勢破除“自我排斥”，有效使用數(shù)字金融，并通過上述三種渠道拓寬家庭收入來源，而另一部分農(nóng)戶則由于在數(shù)字金融發(fā)展過程中金融素養(yǎng)較低，從而在接觸金融服務(wù)中出現(xiàn)明顯的“知識鴻溝”和“反學(xué)習(xí)性”，最終導(dǎo)致農(nóng)戶間的收入差距拉大。

假說1：數(shù)字金融存在減貧增收效應(yīng)，但會導(dǎo)致農(nóng)戶內(nèi)部收入差距拉大。

從數(shù)字金融間接效應(yīng)視域出發(fā)，盡管其能夠通過促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長進(jìn)而帶動(dòng)非農(nóng)就業(yè)增加，但是由于農(nóng)戶的社會關(guān)系網(wǎng)存在差異，使得農(nóng)戶工資性收入呈現(xiàn)拉大趨勢。中國正處于城鄉(xiāng)二元結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換的發(fā)展時(shí)期，中外學(xué)者普遍認(rèn)為數(shù)字金融發(fā)展對經(jīng)濟(jì)增長具有顯著的促進(jìn)作用，但經(jīng)濟(jì)增長所帶來的非農(nóng)就業(yè)崗位的增加并不意味著工作機(jī)會的均衡分配［26］。具體而言，農(nóng)戶工資性收入差距的產(chǎn)生本質(zhì)上是農(nóng)村勞動(dòng)力流動(dòng)過程中，農(nóng)戶是否能夠獲得由數(shù)字金融誘發(fā)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展所帶來的非農(nóng)就業(yè)機(jī)會，主要取決于和工作相關(guān)的社會關(guān)系網(wǎng)絡(luò)和有效信息。擁有較為廣泛社會資本和較高教育程度的農(nóng)戶可以更為高效地與不同人群進(jìn)行交流，獲取有效信息，從而促使其找到工資性收入相對更高的非農(nóng)工作，使其與有效信息甄別能力較差的農(nóng)戶在工資性收入上產(chǎn)生差距。李雅楠和謝倩蕓研究發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展所引起的農(nóng)戶收入差距拉大中，工資性收入差距占據(jù)農(nóng)戶收入總差距的40％～55％［27］。

假說2：數(shù)字金融發(fā)展使得農(nóng)戶工資性收入差距

呈現(xiàn)拉大趨勢。

從數(shù)字金融直接效應(yīng)角度分析，數(shù)字金融在一定程度上緩解了正規(guī)金融機(jī)構(gòu)對農(nóng)戶非農(nóng)和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營的資金信貸約束，但由于數(shù)字金融“使用差異”存在，進(jìn)而拉大了農(nóng)戶經(jīng)營性收入差距。進(jìn)一步分析，數(shù)字金融依托其先進(jìn)的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)突破地理局限，直接拉低了金融服務(wù)成本，為不甚發(fā)達(dá)的區(qū)域提供了更便捷的金融服務(wù)，將農(nóng)戶連接到數(shù)字化信息超級高速公路，改進(jìn)其市場、服務(wù)和信息的可得性，使得金融服務(wù)能夠更便捷地提供給有需要的人群，即緩解了農(nóng)戶獲取資金的限制。但新的問題接踵而至，農(nóng)戶在數(shù)字金融運(yùn)用上的差別逐漸顯現(xiàn)。DiMaggio等研究發(fā)現(xiàn)，根據(jù)2000年美國綜合社會調(diào)查（GSS）數(shù)據(jù)，受教育程度高、收入高以及在認(rèn)知測試中得分高的用戶更傾向于用數(shù)字金融進(jìn)行“積累資本”獲取經(jīng)濟(jì)收益，而社會經(jīng)濟(jì)地位低的用戶則更多地將資金用于娛樂消遣［28］。那么對于農(nóng)村區(qū)域而言，具有高教育程度、高金融素養(yǎng)的農(nóng)戶更多是根據(jù)自己的需求，利用數(shù)字金融功能積累發(fā)展型要素，以進(jìn)一步增加收入；而對于金融素養(yǎng)較低、認(rèn)知程度較差的農(nóng)戶而言則大多將數(shù)字金融的功能用于生存性消費(fèi)與休閑娛樂。由此可見，在給定數(shù)字金融接入可及性前提下，數(shù)字金融使用的差異已經(jīng)嚴(yán)重影響不同組別農(nóng)戶的收入不平等程度［29］，數(shù)字金融的發(fā)展對特定的農(nóng)戶更有利，并會造成農(nóng)戶內(nèi)部收入之間的差距越來越大。

假說3：數(shù)字金融發(fā)展使得農(nóng)戶經(jīng)營性收入呈現(xiàn)拉大趨勢。

從數(shù)字金融直接效應(yīng)的另一角度分析，數(shù)字金融發(fā)展帶來了多種金融產(chǎn)品和投資理財(cái)方式，盡管在一定程度上彌補(bǔ)了“工具排斥”，但由于“自我排斥”依然存在，導(dǎo)致農(nóng)戶財(cái)產(chǎn)性收入差距拉大。孫玉環(huán)等指出數(shù)字金融刺激了農(nóng)村新型需求的提升，更多的消費(fèi)方式和服務(wù)方式得以拓展，并催生大量的新型金融產(chǎn)品，拓寬了農(nóng)戶的投資理財(cái)渠道［30］。進(jìn)一步分析，雖然數(shù)字金融的接入為農(nóng)戶提供了便利的投資理財(cái)渠道，使得小農(nóng)戶等弱勢群體有機(jī)會參與更多金融活動(dòng)，在一定程度上彌補(bǔ)了該群體獲取收入的機(jī)會和途徑，然而在信息社會里，“自我排斥”在數(shù)字金融發(fā)展中的“分化效應(yīng)”同樣不容忽視，其直接關(guān)系著物質(zhì)財(cái)富的分配，而此效應(yīng)通過改變認(rèn)知引起信息匱乏者與富有者之間的財(cái)富分化，即弱勢群體掌握的信息較為匱乏［31］，且由于信息認(rèn)知偏差的存在，投資理財(cái)行為也相對保守，從而失去了很多提高收入的機(jī)會與渠道，造成收入差距拉大［32］。因此，對于弱勢農(nóng)戶群體，由于“自我排斥”的存在，其對數(shù)字金融的接受程度遠(yuǎn)遠(yuǎn)不如具有特定資源和高金融素養(yǎng)的農(nóng)戶，后者可將閑置資金通過網(wǎng)絡(luò)平臺投資于基金、股票等金融產(chǎn)品，以此獲得更高的財(cái)產(chǎn)性收入。因此，“自我排斥”形成的“數(shù)字鴻溝”最終會導(dǎo)致農(nóng)戶財(cái)產(chǎn)性收入差距拉大。綜上所述，數(shù)字金融發(fā)展有助于提升農(nóng)戶收入，但也加劇了農(nóng)戶之間總體收入和結(jié)構(gòu)性收入的不平等。本文將按照圖2所示的機(jī)理框架從實(shí)證角度逐一驗(yàn)證上述理論假說。

假說4：數(shù)字金融發(fā)展使得農(nóng)戶財(cái)產(chǎn)性收入呈現(xiàn)拉大趨勢。

四、研究設(shè)計(jì)

（一）計(jì)量模型構(gòu)建

基于上述研究假設(shè)，本文運(yùn)用Firpoet等［33］提出的再中心化影響回歸（Recentered Influence Function Regression，RIF）方法進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，相較于其他計(jì)量模型，其能夠降低由遺漏變量、雙向因果等因素產(chǎn)生的內(nèi)生性問題的影響。該方法的核心優(yōu)勢在于能夠反映解釋變量對被解釋變量分布統(tǒng)計(jì)量（均值、分位數(shù)、方差、基尼系數(shù)）的邊際影響，使研究結(jié)果更加穩(wěn)健，因此在對農(nóng)戶收入差距的影響因素研究中具有得天獨(dú)厚的優(yōu)勢。其中刻畫農(nóng)戶收入不平等最常用的指標(biāo)為基尼系數(shù)，其計(jì)算公式如下：

vGini（FY）=1－2μ－1R（FY）（1）

其中R（FY）=∫10GL（p;FY）dp。

其中p（y）=FY（y）為分布函數(shù)，由此進(jìn)一步定義基尼系數(shù)的影響函數(shù)為：

IF（y;vGini）=A2（FY）+B2（FY）y+C2（y;FY）（2）

滿足：

A2（FY）=2μ－1R（FY）

B2（FY）=2μ－2R（FY）C2（y;FY）=2μ－1{y［1－p（y）］+GL（p（y）;FY）}

從而得到基尼系數(shù)的再中心化影響函數(shù)：

RIF（y;vGini）=1+B2（FY）y+C2（y;FY）（3）

Firpoet等對上式的估計(jì)過程給出了詳細(xì)討論，在此不再贅述。本文將農(nóng)戶總收入、財(cái)產(chǎn)性收入、工資性收入、經(jīng)營性收入的基尼系數(shù)作為被解釋變量，以數(shù)字普惠金融指數(shù)（DIF）與農(nóng)戶個(gè)人、家庭和區(qū)域特征作為解釋變量進(jìn)行RIF回歸，從而探究數(shù)字金融對農(nóng)戶收入差距的影響。本文利用RIF回歸方法構(gòu)建的農(nóng)戶收入差距模型如下：

Gini（Income）=α+β1DIF+βiXi+ε（4）

式（4）中，Gini（Income）為農(nóng)戶收入（總收入、工資性收入、經(jīng)營性收入、財(cái)產(chǎn)性收入）的基尼系數(shù)，DIF為數(shù)字金融發(fā)展水平，Xi為相應(yīng)的控制變量，α、β1和βi分別表示常數(shù)項(xiàng)，ε表示隨機(jī)誤差項(xiàng)。變量的具體賦值見表1。此外，本文借鑒Barron和Kenny［34］提出的中介模型從農(nóng)戶結(jié)構(gòu)性收入角度探究數(shù)字金融發(fā)展對農(nóng)戶收入差距的影響機(jī)制。完整的中介效應(yīng)模型如下：

Y=φ1+1X+ε1M=φ2+2X+ε2

Y=φ3+3X+4M+ε3（5）

其中：M為中介變量，即本文定義的是否存在信貸約束、農(nóng)戶家庭從事個(gè)體私營打工人數(shù)和農(nóng)戶家庭金融資產(chǎn)；Y具體代指上述農(nóng)戶收入、農(nóng)戶工資性收入、農(nóng)戶經(jīng)營性收入、農(nóng)戶財(cái)產(chǎn)性收入的基尼系數(shù)。如果變量DIF通過變量M來影響Y，則認(rèn)為信貸約束、從事個(gè)體私營打工者和農(nóng)戶家庭金融資產(chǎn)為中介變量，產(chǎn)生的間接影響即為中介效應(yīng)。其檢驗(yàn)過程為：首先檢驗(yàn)系數(shù)1的顯著性，如果不顯著，表示Y與X不相關(guān)，則中介效應(yīng)模型不成立。若顯著，進(jìn)一步檢驗(yàn)系數(shù)2和4的顯著性，如果兩者均顯著且系數(shù)3不顯著，則表明存在完全中介效應(yīng)；若3系數(shù)顯著但數(shù)值小于系數(shù)1，則表明存在部分中介效應(yīng)，反之則不成立。

（二）數(shù)據(jù)來源、指標(biāo)選取與描述性統(tǒng)計(jì)

本文采用2018年中國家庭動(dòng)態(tài)跟蹤調(diào)查（CFPS）數(shù)據(jù)和數(shù)字普惠金融指數(shù)（DIF），其中CFPS涵蓋三層數(shù)據(jù)：（1）戶主問卷的個(gè)人信息，包括性別、年齡、婚姻狀態(tài)等；（2）家庭問卷，包括人口、家庭收入、生產(chǎn)性固定資產(chǎn)等；（3）社區(qū)問卷信息，包括距縣城距離等。基于數(shù)據(jù)的可得性與匹配性，利用張勛等［6］的方法將上述數(shù)據(jù)合并，得到2018年覆蓋全國25個(gè)省級區(qū)域的樣本數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)處理過程如下：保留“農(nóng)戶”樣本數(shù)據(jù)，并剔除核心變量存在缺失的樣本，由于本文的主要研究對象為具有勞動(dòng)能力的人群，故保留年齡18～65歲的樣本數(shù)據(jù)，最終得到有效樣本數(shù)據(jù)4 991份。

被解釋變量：農(nóng)戶總收入差距、工資性收入差距、經(jīng)營性收入差距、財(cái)產(chǎn)性收入差距。本文借鑒李濤和么海亮［35］的方法，采用基尼系數(shù)來衡量農(nóng)戶各類收入差距。解釋變量：數(shù)字金融，此部分?jǐn)?shù)據(jù)采用北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心課題組發(fā)布的數(shù)字普惠金融指數(shù)（DIF）作為數(shù)字金融發(fā)展的代理變量。控制變量參考對家庭金融的相關(guān)研究，結(jié)合CFPS數(shù)據(jù)庫的特點(diǎn)，主要涵蓋三類：一是與家庭特征相關(guān)，如是否有汽車、是否存在政府資助、家庭規(guī)模、是否從事農(nóng)林牧漁工作等變量；二是與家庭主要決策者相關(guān)的因素如年齡、性別、健康、教育、黨員身份、婚姻狀況、健康狀況；三是控制地區(qū)發(fā)展?fàn)顩r差異的變量，如所屬區(qū)域、離縣城距離情況。三種控制變量代表著不同家庭成員屬性、家庭生活態(tài)度及所處社會環(huán)境等直接可能影響農(nóng)戶收入的因素。具體如表1所示。

五、實(shí)證分析

（一）數(shù)字普惠金融對農(nóng)戶總收入差距基準(zhǔn)回歸結(jié)果

采用再中心化影響函數(shù)方法（RIF）作為實(shí)證檢驗(yàn)數(shù)字普惠金融指數(shù)對農(nóng)戶內(nèi)部總收入差距影響的基準(zhǔn)回歸。表2是農(nóng)戶收入分位數(shù)和以基尼系數(shù)作為不平等衡量指標(biāo)的農(nóng)戶內(nèi)部收入差距的RIF回歸估計(jì)結(jié)果。

表2中前五列表示利用RIF無條件分位數(shù)回歸法對整體農(nóng)戶總收入進(jìn)行回歸的結(jié)果，其中選擇5個(gè)具有代表性的分位點(diǎn)（10％、30％、50％、70％、90％）分別代表最低收入、中低收入、中等收入、中高收入和最高收入五個(gè)不同收入階層的農(nóng)戶群體。列（1）—列（5）表明隨著分位數(shù)條件分布由低值向高值變化（低收入組向高收入組變動(dòng)），DIF系數(shù)呈持續(xù)上升趨勢。在分位點(diǎn)q＝10%和q＝30%條件下，DIF估計(jì)系數(shù)相對較小，分別為0.010和0.016；在分位點(diǎn)q＝70%、q＝90%下，DIF的估計(jì)系數(shù)為0.054、0.191。結(jié)果表明，從農(nóng)戶收入增長的視角看，農(nóng)戶減貧增收目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)需要數(shù)字金融發(fā)展加以助力，但對于較高階層的農(nóng)戶收入群體，這種增收效應(yīng)更為明顯，對較低階層收入農(nóng)戶群體的增收效應(yīng)相對有限。為了更全面研究數(shù)字金融對農(nóng)戶收入差距的影響，列（6）是利用數(shù)字普惠金融指數(shù)對農(nóng)戶總收入Gini系數(shù)進(jìn)行RIF的結(jié)果，在分別控制個(gè)體、家庭和區(qū)域?qū)用娴那闆r下，DIF的估計(jì)系數(shù)仍然為正（0.015），且通過了1%的顯著性水平檢驗(yàn)，表明數(shù)字金融發(fā)展的確拉大了農(nóng)戶內(nèi)部不同組間的收入差距。初步證實(shí)本文的假設(shè)1。此外，對控制變量的考察發(fā)現(xiàn)學(xué)歷、健康、家庭規(guī)模、年齡、婚姻、是否使用手機(jī)上網(wǎng)、是否擁有汽車、是否使用互聯(lián)網(wǎng)、區(qū)域環(huán)境等均對農(nóng)戶收入差距產(chǎn)生顯著影響。值得注意的是，學(xué)歷越高對農(nóng)戶的收入影響效應(yīng)越大，受教育程度和健康水平越低，越難以有效發(fā)揮數(shù)字金融的真實(shí)作用，說明了人力資本的重要性。平均年齡的增加將導(dǎo)致農(nóng)戶內(nèi)部收入差距的加劇。婚姻狀態(tài)對于中低收入的農(nóng)戶來說具有較大的影響，同時(shí)農(nóng)戶結(jié)婚率的提高有助于縮小農(nóng)戶內(nèi)部收入差距。另外是否使用手機(jī)上網(wǎng)直接影響農(nóng)戶接入互聯(lián)網(wǎng)的途徑，是居民便捷獲得信息的重要手段，能有效幫助居民提高收入，因此對農(nóng)戶收入和收入差距具有較強(qiáng)的影響力。

（二）數(shù)字普惠金融對農(nóng)戶收入結(jié)構(gòu)差距回歸結(jié)果

基準(zhǔn)回歸結(jié)果雖證實(shí)了數(shù)字金融發(fā)展顯著正向影響農(nóng)戶收入水平的差距，卻無法獲知其對農(nóng)戶不同種類收入差距的效應(yīng)，基于此本文進(jìn)一步從農(nóng)戶各種類型收入角度展開探析，將有利于理解數(shù)字金融對農(nóng)戶收入差距影響的作用機(jī)理。本文將農(nóng)戶收入差距分為工資性、經(jīng)營性、財(cái)產(chǎn)性收入差距三部分

CFPS數(shù)據(jù)庫按照收入來源，將農(nóng)戶收入分為工資性收入、經(jīng)營性收入、財(cái)產(chǎn)性收入、轉(zhuǎn)移性收入和其他收入，由于CFPS數(shù)據(jù)中農(nóng)戶的轉(zhuǎn)移性收入和其他收入數(shù)據(jù)缺失嚴(yán)重且對于數(shù)字金融發(fā)展的變動(dòng)不敏感，故不在本文考慮范圍。。表3是農(nóng)戶收入來源差距模型的RIF估計(jì)結(jié)果。列（1）—列（3）表明，在控制相關(guān)變量后，數(shù)字普惠金融指數(shù)在工資性收入差距模型、經(jīng)營性收入差距模型和財(cái)產(chǎn)性收入差距模型中的DIF估計(jì)系數(shù)均顯著為正（0.009、0.011、0.008），其中對于經(jīng)營性收入差距的影響最大。表明數(shù)字金融發(fā)展具體通過拉大農(nóng)戶群體間經(jīng)營性收入差距、工資性收入差距與財(cái)產(chǎn)性收入差距來刺激農(nóng)戶總收入差距的擴(kuò)大。具體的估計(jì)結(jié)果進(jìn)一步詳細(xì)解釋和驗(yàn)證了表2所得出的結(jié)論。

（三）機(jī)制分析與檢驗(yàn)

本部分從數(shù)字金融提高非農(nóng)就業(yè)水平機(jī)制、信貸約束緩解機(jī)制和拓寬投資理財(cái)渠道機(jī)制三個(gè)方面出發(fā)，剖析數(shù)字金融影響結(jié)構(gòu)性農(nóng)戶收入差距的具體機(jī)制和路徑。本文將機(jī)制變量選定為是否從事個(gè)體私營和打工、是否存在信貸約束、農(nóng)戶家庭總金融資產(chǎn)，作為非農(nóng)就業(yè)水平、信貸可得性、投資理財(cái)渠道的代理變量

是否存在信貸約束：本文采取Jappelli 等（1998）的方法對家庭信貸約束直接進(jìn)行度量。根據(jù)2018年CFPS問卷的設(shè)計(jì)，如果家庭“首選借款對象”為銀行和非銀行正規(guī)金融機(jī)構(gòu)且存在“借款被拒經(jīng)歷”則信貸約束等于1，否則等于0。

，以識別數(shù)字金融對農(nóng)戶結(jié)構(gòu)性收入差距的作用機(jī)制（如圖2），并驗(yàn)證假說2、3和4的內(nèi)部機(jī)制。

首先，數(shù)字金融拉大農(nóng)戶工資性收入差距機(jī)制分析。從數(shù)字金融間接效應(yīng)中的非農(nóng)就業(yè)水平對工資性收入差距影響的角度分析，在控制了農(nóng)戶特征、家庭特征和區(qū)域特征后，表4報(bào)告工資性收入差距作用機(jī)制的檢驗(yàn)結(jié)果。列（1）與列（2）是前文的數(shù)字金融關(guān)于農(nóng)戶總收入差距與工資性收入差距的基準(zhǔn)回歸結(jié)果，列（3）表示數(shù)字金融對非農(nóng)就業(yè)水平的影響系數(shù)顯著且為正，即說明數(shù)字金融發(fā)展對非農(nóng)就業(yè)水平提高起到促進(jìn)作用。由此根據(jù)中介效應(yīng)模型，列（1）與列（3）中DIF系數(shù)在1%顯著性水平下為正（0.015、0.017），列（4）的非農(nóng)就業(yè)系數(shù)在1%顯著性水平下為正（1.553），DIF系數(shù)（0.012）在5%顯著水平下為正且相較于列（1）的有所減小，說明非農(nóng)就業(yè)是數(shù)字金融影響農(nóng)戶總收入差距的部分中介變量。進(jìn)一步分析，列（2）和（3）的DIF的系數(shù)顯著為正，列（5）的非農(nóng)就業(yè)系數(shù)在1%水平下顯著為正且DIF的系數(shù)不顯著，表明非農(nóng)就業(yè)是數(shù)字金融影響農(nóng)戶工資性收入差距的完全中介變量，說明具體作用機(jī)制為數(shù)字金融發(fā)展→提高非農(nóng)就業(yè)水平→拉大工資性收入差距→拉大總收入差距，由此驗(yàn)證假說2。

其次，數(shù)字金融拉大農(nóng)戶經(jīng)營性收入差距機(jī)制分析。從數(shù)字金融直接效應(yīng)中的緩解信貸約束對經(jīng)營性收入差距影響的角度分析，表5報(bào)告經(jīng)營性收入差距作用機(jī)制的檢驗(yàn)結(jié)果。列（1）與列（2）是前文的數(shù)字金融關(guān)于農(nóng)戶總收入差距與經(jīng)營性收入差距的基準(zhǔn)回歸結(jié)果，列（3）表示數(shù)字金融對信貸約束的影響系數(shù)顯著且為正，即說明數(shù)字金融發(fā)展對信貸約束門檻的降低起到促進(jìn)作用。由此根據(jù)中介效應(yīng)模型，列（1）和列（3）中DIF系數(shù)在1%顯著水平下為正（0.015、0.013），列（4）的信貸約束系數(shù)（0.715）在5%顯著性水平下為正，DIF系數(shù)（0.014）在1%水平下顯著為正且有所減小，說明農(nóng)戶家庭信貸約束是數(shù)字金融影響農(nóng)戶總收入差距的部分中介變量。進(jìn)一步分析，列（2）的DIF的系數(shù)顯著為正，列（5）的信貸約束系數(shù)在5%水平下顯著為正且DIF的系數(shù)相較于列（2）有所減小，表明信貸約束是數(shù)字普惠金融影響農(nóng)戶經(jīng)營性收入差距的部分中介變量，具體作用機(jī)制為數(shù)字金融發(fā)展→緩解信貸約束→拉大經(jīng)營性收入差距→拉大總收入差距，由此驗(yàn)證假說3。

最后，數(shù)字金融拉大農(nóng)戶財(cái)產(chǎn)性收入差距機(jī)制分析。從數(shù)字金融直接效應(yīng)中的投資理財(cái)渠道對農(nóng)戶財(cái)產(chǎn)性收入差距影響的角度分析，表6報(bào)告財(cái)產(chǎn)性收入差距作用機(jī)制的檢驗(yàn)結(jié)果。列（1）與列（2）是前文的數(shù)字金融關(guān)于農(nóng)戶總收入差距與財(cái)產(chǎn)性收入差距的基準(zhǔn)回歸結(jié)果，列（3）中數(shù)字金融對家庭金融資產(chǎn)的影響系數(shù)顯著且為正，即說明數(shù)字金融發(fā)展對提高投資理財(cái)產(chǎn)品多樣化和金融服務(wù)覆蓋率起到促進(jìn)作用。由此根據(jù)中介效應(yīng)模型，列（1）和列（3）中DIF系數(shù)在1%的顯著性水平下為正（0.015、9.230），列（4）的農(nóng)戶家庭金融資產(chǎn)系數(shù)（-0.023）在5%顯著性水平下為負(fù)，而DIF系數(shù)顯著為正但有所增大，因此中介效應(yīng)不顯著。金融資產(chǎn)作為投資理財(cái)渠道的代理變量不但沒有分流數(shù)字普惠金融指數(shù)對農(nóng)戶收入差距的效應(yīng)，反而增大了其系數(shù)，此結(jié)果不符合理論預(yù)期。其原因可能是由于家庭金融資產(chǎn)本身就代表了數(shù)字金融發(fā)展的一方面，而加入后反而放大了數(shù)字金融對農(nóng)戶內(nèi)部收入差距的影響，但這不一定表明數(shù)字金融對農(nóng)戶財(cái)產(chǎn)性收入差距沒有影響。進(jìn)一步分析，可由列（2）的DIF的系數(shù)顯著為正，列（5）中信貸約束系數(shù)在1%水平下顯著為正且DIF系數(shù)不顯著，表明家庭金融資產(chǎn)是數(shù)字普惠金融影響農(nóng)戶財(cái)產(chǎn)性收入差距的完全中介變量，具體作用機(jī)制為數(shù)字金融發(fā)展→拓寬投資理財(cái)渠道→拉大財(cái)產(chǎn)性收入差距→拉大總收入差距，由此驗(yàn)證假說4。

六、穩(wěn)健性檢驗(yàn)與進(jìn)一步分析

（一）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

本文將農(nóng)戶各種類收入的方差分別作為各類農(nóng)戶收入差距的代理變量進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，重新驗(yàn)證數(shù)字金融對農(nóng)戶收入差距的影響。穩(wěn)健性檢驗(yàn)的估計(jì)結(jié)果如表7所示，列（4）表示農(nóng)戶總收入差距RIF回歸結(jié)果，DIF系數(shù)在1%顯著水平下為正（0.078），列（1）—列（3）分別為工資性、經(jīng)營性、財(cái)產(chǎn)性收入差距RIF回歸結(jié)果，DIF系數(shù)均為正（0.070、0.047、0.027），表明數(shù)字金融發(fā)展拉大農(nóng)戶收入差距，與前文得到的結(jié)論基本一致。因此，穩(wěn)健性檢驗(yàn)的結(jié)果進(jìn)一步印證了本文研究假設(shè)的成立。

（二）農(nóng)戶資本類型的異質(zhì)性分析

進(jìn)一步考察數(shù)字金融發(fā)展對哪類農(nóng)戶群體的收入差距影響較為顯著。盡管數(shù)字金融的發(fā)展使農(nóng)戶的收入差距顯著拉大，但如果它更多地促進(jìn)了在“三大資本”上有優(yōu)勢的農(nóng)戶群體［36］，則會進(jìn)一步加劇農(nóng)戶之間的收入差距，數(shù)字金融自身的包容性就會被削弱，進(jìn)而普惠效果大打折扣。本文將農(nóng)戶按照人力資本、社會資本和物質(zhì)資本的差異進(jìn)行分組，分別探析對于擁有不同資本的農(nóng)戶樣本中，數(shù)字金融發(fā)展對農(nóng)戶不同組別間收入差距的影響差異。

人力資本異質(zhì)性分析：人力資本作為新的生產(chǎn)要素在經(jīng)濟(jì)運(yùn)行中的作用愈顯重要，已有研究表明，人力資本是影響居民進(jìn)入金融市場的潛在因素之一。基于人力資本

本文采用兩種方式刻畫人力資本：一是基于戶主的受教育年限，將數(shù)據(jù)分為低教育組（小學(xué)及以下）和高教育組（初中及以上）；二是基于戶主的身體健康狀況，將數(shù)據(jù)分為健康組（比較健康及以上）和非健康組（一般健康及以下）。此外，使用初中作為分界點(diǎn)的原因在于農(nóng)戶的教育水平普遍偏低，小學(xué)及以下的樣本量約占全樣本的2/3，若使用更高教育水平作為分界點(diǎn)，高教育水平組別的樣本量將偏低。分樣本對農(nóng)戶收入差距模型回歸結(jié)果表明

限于篇幅，此部分未報(bào)告異質(zhì)性回歸結(jié)果，如需要，可向作者索取。，高教育組與高健康組中DIF的系數(shù)在1%的置信水平下均顯著為正（0.014、0.024），表明當(dāng)農(nóng)戶屬于受教育程度為初中及以上學(xué)歷或者健康狀況為比較健康的群體時(shí)，數(shù)字金融發(fā)展對農(nóng)戶群體內(nèi)部的收入差距具有顯著拉大效應(yīng)，而低健康組與低教育組中的DIF的系數(shù)均不顯著，由此表明相對于較低人力資本的農(nóng)戶群體，在高人力資本農(nóng)戶群體中，數(shù)字金融對拉大農(nóng)戶內(nèi)部收入差距的影響更為明顯。

社會資本異質(zhì)性分析：本文中社會資本是指能夠幫助個(gè)人獲取資源以及就業(yè)、教育、培訓(xùn)等機(jī)會的各種社會關(guān)系，這些機(jī)會能夠顯著影響個(gè)人收入，特別是對農(nóng)村居民而言［37］。基于社會資本本文采用兩種方式刻畫社會資本：一是依據(jù)周廣肅等的方法，采用家庭是否具有私人轉(zhuǎn)移支付收入作為衡量社會資本的代理指標(biāo)，并據(jù)此將數(shù)據(jù)分為兩組，具有私人轉(zhuǎn)移支付收入，說明家庭與外部來往密切，社會資本更高；二是采用人情支出來衡量社會資本，將數(shù)據(jù)分為高人情支出組（支出大于1 000元）和低人情支出組（支出小于等于1 000元），人情支出高說明與外部社會關(guān)系更豐富，社會資本更高。分樣本的農(nóng)戶收入差距模型回歸結(jié)果表明，存在私人轉(zhuǎn)移財(cái)富收入組與高人情支出組中DIF的系數(shù)分別在5%和1%置信水平下顯著為正（0.016、0.017），表明當(dāng)農(nóng)戶屬于具有私人轉(zhuǎn)移支付收入或較高的人情支出的群體時(shí)，數(shù)字金融對農(nóng)戶群體內(nèi)的收入差距具有顯著拉大效應(yīng)，而低人情支出組的DIF系數(shù)不顯著，無轉(zhuǎn)移收入組中DIF系數(shù)為0.010，表明對于無轉(zhuǎn)移支付收入的農(nóng)戶樣本，數(shù)字金融對農(nóng)戶內(nèi)部收入差距同樣存在拉大效應(yīng)，但總體而言，相較低社會資本的農(nóng)戶群體，在高社會資本農(nóng)戶群體中，數(shù)字金融發(fā)展對農(nóng)戶收入差距的拉大效應(yīng)更為顯著。因此，對于農(nóng)戶來說，農(nóng)村的“關(guān)系”資源更可能是富人的資本，農(nóng)村中的“富裕”家庭往往擁有更豐富的社會資本，而社會資本所帶來的“關(guān)系”優(yōu)勢可扭曲本就不規(guī)范的農(nóng)村信貸機(jī)制和不透明的市場規(guī)則，從而在數(shù)字金融發(fā)展中為自己爭取更多的機(jī)會從事農(nóng)村非農(nóng)經(jīng)營活動(dòng)，由此獲得高報(bào)酬的概率更大，進(jìn)一步拉大農(nóng)戶之間的收入差距，也印證了周曄馨［38］的觀點(diǎn)，即“社會資本并非窮人的資本”。

從物質(zhì)資本異質(zhì)性分析，數(shù)字金融對于農(nóng)村非農(nóng)經(jīng)營活動(dòng)作用主要是加大了物質(zhì)資本的投入。基于物質(zhì)資本本文采用兩種方式刻畫物質(zhì)資本：一是采用家庭凈收入作為物質(zhì)資本的代理變量，將農(nóng)戶分為低收入組（中位數(shù)以下）和高收入組（中位數(shù)以上）；二是采用是否存在固定性生產(chǎn)資本作為物質(zhì)資本的衡量標(biāo)準(zhǔn)。的農(nóng)戶收入差距模型回歸結(jié)果，高收入組與高固定性生產(chǎn)資本組的DIF系數(shù)分別在1%和5%置信水平下顯著為正（0.015、0.032），表明當(dāng)農(nóng)戶屬于具有高收入或較高固定性生產(chǎn)資本的群體時(shí)，數(shù)字金融發(fā)展對農(nóng)戶內(nèi)部收入差距具有顯著拉大效應(yīng)；而低收入組的DIF系數(shù)不顯著，低固定性生產(chǎn)資本組的DIF系數(shù)在5%置信置信水平下為0.012，表明在低固定性生產(chǎn)資本的農(nóng)戶群體中，數(shù)字金融對農(nóng)戶內(nèi)部收入差距同樣存在拉大效應(yīng)；總體而言，相較于低物質(zhì)資本的農(nóng)戶群體，在高物質(zhì)資本農(nóng)戶群體內(nèi)部，數(shù)字金融發(fā)展更能擴(kuò)大農(nóng)戶收入差距。因此，相較于物質(zhì)資本匱乏的農(nóng)戶而言，擁有高物質(zhì)資本的農(nóng)村“精英”在金融參與、分散投資風(fēng)險(xiǎn)、改變風(fēng)險(xiǎn)偏好、降低風(fēng)險(xiǎn)損失等方面擁有更強(qiáng)的能力，其對數(shù)字金融的社會經(jīng)濟(jì)效應(yīng)的反應(yīng)更為顯著，因此數(shù)字金融拉大農(nóng)戶內(nèi)部收入差距效應(yīng)更能在這種“精英”群體中展現(xiàn)［39］。

七、主要結(jié)論與政策建議

本文利用2018年數(shù)字普惠金融指數(shù)與CFPS數(shù)據(jù)作為研究對象，采用RIF回歸和中介效應(yīng)模型考察了數(shù)字金融對農(nóng)戶內(nèi)部收入差距的影響及作用機(jī)制。研究表明：（1）數(shù)字金融對農(nóng)戶收入存在顯著的減貧增收效應(yīng)，并且能夠拉大農(nóng)戶之間收入差距，同時(shí)從結(jié)構(gòu)性收入角度看，數(shù)字金融發(fā)展會拉大農(nóng)戶間的工資性、經(jīng)營性、財(cái)產(chǎn)性收入差距，并通過穩(wěn)健性檢驗(yàn)；（2）從間接效應(yīng)角度分析，數(shù)字金融發(fā)展促進(jìn)了農(nóng)戶的非農(nóng)就業(yè)增加，雖提高了農(nóng)戶工資性收入，但農(nóng)戶的教育程度和關(guān)系網(wǎng)存在差異，從而導(dǎo)致農(nóng)戶工資性收入呈現(xiàn)拉大趨勢；（3）從直接效應(yīng)角度分析，數(shù)字金融發(fā)展促進(jìn)農(nóng)村金融改革，在一定程度上緩解了信貸約束對農(nóng)戶農(nóng)業(yè)和非農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的資金投入限制，但由于農(nóng)戶存在“使用差異”，雖提高了農(nóng)戶經(jīng)營性收入，但拉大農(nóng)戶內(nèi)部經(jīng)營性收入差距。此外，數(shù)字金融發(fā)展拓寬了金融產(chǎn)品和理財(cái)?shù)那溃岣吡宿r(nóng)戶財(cái)產(chǎn)性收入，雖彌補(bǔ)了“二重排斥”中的“工具排斥”，但由于農(nóng)戶“自我排斥”依然存在，導(dǎo)致財(cái)產(chǎn)性收入進(jìn)一步拉大。此外，從“三大資本”分樣本回歸發(fā)現(xiàn)，在高人力資本、高物質(zhì)資本或高社會資本農(nóng)戶群體中，數(shù)字金融對農(nóng)戶內(nèi)部收入差距的拉大效應(yīng)更顯著。

數(shù)字金融具有普惠效應(yīng)，但在農(nóng)村地區(qū)，“工具排斥”“自我排斥”會抑制數(shù)字金融普惠效應(yīng)的發(fā)揮。基于前文分析，提出以下政策建議：第一，應(yīng)更多關(guān)注農(nóng)村基礎(chǔ)教育水平，擴(kuò)大農(nóng)村受教育的人口基數(shù)，提高數(shù)字金融知識宣傳的廣度與深度，提升農(nóng)戶數(shù)字素養(yǎng)，為數(shù)字金融在農(nóng)村地區(qū)的有效推廣奠定根基，從而提升農(nóng)村地域整體金融普惠水平。第二，鼓勵(lì)引導(dǎo)傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)開發(fā)數(shù)字信息平臺，進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，做大做強(qiáng)線上業(yè)務(wù)渠道。充分挖掘數(shù)字金融所帶來的新機(jī)制、新產(chǎn)品、新業(yè)態(tài)（數(shù)字保險(xiǎn)、支付清算系統(tǒng)、信用體系），持續(xù)推進(jìn)金融與就業(yè)、民生、政策等的融合應(yīng)用，推出更加符合農(nóng)戶實(shí)際需要的數(shù)字金融產(chǎn)品［40］。第三，借鑒格萊珉銀行等新型業(yè)務(wù)模式，對數(shù)字金融在農(nóng)村地區(qū)發(fā)展不完善的業(yè)務(wù)項(xiàng)目進(jìn)行補(bǔ)充。格萊珉模式這種非主流模式可形成對主流數(shù)字金融服務(wù)模式的補(bǔ)充，即對于貧困農(nóng)戶，可利用“互助小組+貸款中心”“順序放款+分期還款”“三位一體”的經(jīng)營模式，創(chuàng)建“乞丐貸款”產(chǎn)品對特定貧苦戶進(jìn)行精準(zhǔn)扶貧；對于農(nóng)戶經(jīng)營采用“靈活貸”模式，幫助以自主經(jīng)營創(chuàng)業(yè)為主的農(nóng)戶盤活資金度過難關(guān)，增強(qiáng)創(chuàng)業(yè)信心，建立扶持農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)的支撐網(wǎng)絡(luò)，真正實(shí)現(xiàn)數(shù)字金融扶持鄉(xiāng)村振興。

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Digital finance and the income gap of rural residents： Empirical evidence from CFPS data

TIAN Lin， ZHANG Shijie

（Business School ， Zhengzhou University， Zhengzhou 450001， P. R. China）

Abstract：

Digital finance breaks the bottleneck of limited traditional brick and mortar outlets and improves the availability of financial services， thereby directly or indirectly alleviating rural poverty. What impact does it have on the income gap of rural residents is a meaningful theme. Based on the 2018 China Family Panel Studies （CFPS） data， the authors use the Recentered Influence Function Regression （RIF）method to study the impact and mechanism of digital finance on the income gap among rural households from the perspective of income structure. The study shows that digital finance has a significant effect on reducing poverty and increasing income for rural residents， and can widen the income gap within them. Specifically， the development of digital finance can increase rural residents’ salary by increasing their employment， but due to differences in education level and social network， the salary gap among rural residents is showing a widening trend. the development of digital finance directly eases credit constraints and promotes the breadth of financial coverage， thereby improving the operating income and property income of rural residents， however， due to the existence of “practical differences” and “self-exclusion”， the operating income gap and property income gap is showing a widening trend. Furthermore， through the analysis of heterogeneity of capital， it is found that effects of intensifying internal income gap among high-physical capital owners， high-social capital owners are significant， which is further verified our hypotheses. Based on the above conclusions， the following suggestions are proposed： firstly， we should actively pay attention to the level of elementary education in rural areas， expand the population base receiving education in rural areas， and improve the breadth and depth of digital finance knowledge promotion. Second， relevant departments should guide traditional financial institutions to develop digital information platforms， carry out digital transformation， and expand and strengthen online business channels. Thirdly， relevant departments should draw on new business models such as the Grameen Bank to supplement the imperfect development of digital finance in rural areas. This paper suggests dynamically monitoring the development of digital finance， strengthening digital rural performance， improving rural residents’ financial literacy， encouraging financial products innovation and channels diversification for rural vitalization.

Key words：" income gap of rural residents; RIF regression; digital finance; rural vitalization; common prosperity for all

（責(zé)任編輯" 傅旭東）