數字普惠金融與收入機會不平等

葉琴 袁歌騁 張呈磊

摘要：機會公平對實現共同富裕尤為重要，而弱勢群體的金融可及性與其經濟機會密切相關。利用2011—2017年中國綜合社會調查數據和北京大學數字普惠金融指數，結合省級經濟數據，實證研究數字普惠金融對收入機會不平等的影響及作用機制。研究表明，數字普惠金融發展顯著降低了機會不平等程度，且機會不平等程度越高數字普惠金融的作用越大。機制分析發現，數字普惠金融通過提高就業收入匹配而降低機會不平等程度。進一步的證據表明，數字普惠金融通過個體就業收入匹配影響收入的作用在收入的0.25分位點以下不顯著，在0.25～0.85分位點之間顯著為正且系數絕對值逐漸變小，即數字普惠金融的“數字鴻溝”和“數字紅利”同時存在。因此，在發展數字普惠金融過程中需不斷完善勞動力市場就業機制，尤其要關注收入過低以至于難以獲取數字普惠金融支持的群體。

關鍵詞：收入差距；機會不平等；數字普惠金融；共同富裕；就業收入匹配；信貸約束

文獻標識碼：A文章編號：100228482023（03）011413

一、問題提出

2020年，中國消除了絕對貧困，共同富裕在全面建設社會主義現代化新征程中的地位更加重要。實現共同富裕要自覺主動解決地區差距、城鄉差距、收入差距等問題，促進社會公平正義，讓發展成果更多更公平地惠及全體人民。在此背景下，研究普惠金融與機會不平等問題有著極大的現實意義。不平等的關鍵并不是富人和窮人存在的收入差距，而在于缺乏公平。研究表明，人們容易接受由個體努力不同帶來的收入差距［1］，但是由性別、種族等不受個體控制的因素帶來的收入不平等是不公平的［2］，它反映了環境劣勢群體經濟機會的缺乏。

經濟機會與信貸約束密切相關。由于缺乏抵押品，不具備必要的社會關系或金融市場中的“財富門檻”使窮人面臨較強的信貸約束［3］，生產資本投資和個體受教育機會受限［4］。過去20年，中國金融發展取得長足進步，重大成果之一便是數字普惠金融。數字普惠金融重點服務農民、城鎮低收入人群、貧困人群等群體，立足機會平等和商業可持續要求，能增加弱勢群體經濟機會，降低機會不平等。在大力發展數字經濟和國家共同富裕發展目標下，深入探究數字普惠金融對機會不平等的影響尤為重要。進一步地，探究這其中的影響機制以及其異質性也能指導人們更好地利用數字普惠金融，有利于實現共同富裕。但是鮮有研究關注數字普惠金融與機會不平等的關系。

本文采用中國綜合社會調查（CGSS）2011—2017年數據構造省級機會不平等指數，結合北京大學數字普惠金融指數，搜集省級宏觀經濟數據，研究普惠金融對機會不平等的作用，并驗證數字普惠金融影響機會不平等的內在機制。本文可能的創新體現在以下三個方面：第一，首次關注數字普惠金融對收入機會不平等的影響；第二，從數字普惠金融對個體就業收入與能力和努力程度的匹配度影響的角度進行機制分析；第三，進一步探究數字普惠金融的“數字紅利”和“數字鴻溝”效應。

二、文獻綜述與理論分析

（一）文獻綜述

20世紀70年代，西方經濟學家開始關注付出相同的努力，因家庭背景差異所導致的經濟結果不平等問題。此后，大量研究開始關注由個體不可控因素導致的不平等。Roemer［5］總結和發展了這些研究，界定了機會不平等的概念，并將其引入經濟學的分析，構造了“環境”和“努力”因素的分析框架。在Roemer分析框架內，影響收入分配的因素按照是否受個人控制進行了劃分。環境因素指的是不受個體控制的因素的集合，包括家庭背景、種族、性別等；努力因素指的是受個體自我控制的因素集合，包括受教育程度和工作努力程度等。僅由環境因素引致的收入不平等稱為機會不平等。

當前，學界對于機會不平等的影響因素方面已有豐富的研究。馬艷等［6］將這些影響因素分為三類：性別、種族、出生地等差異，被稱為自然因素［7］；父母受教育程度、父母收入等因素，被稱為家庭背景因素［8］；戶籍、教育政策等因素，即制度因素［9］。考慮如何緩解機會不平等，不僅需要考慮如何降低環境造成的收入差異，還需要考慮如何增加努力帶來的收入差異。當前，少有研究從增強努力回報角度考慮降低機會不平等的因素。而數字普惠金融能夠緩解弱勢群體信貸約束，促進公平，有效增加窮人的經濟機會，增加個體努力回報，降低機會不平等程度。

（二）理論分析與研究假設

1.數字普惠金融與機會公平

數字普惠金融與傳統金融呈替代關系，其削弱了傳統金融對居民金融服務需求的約束。信息化普惠金融可以有效緩解金融排斥和金融抑制，包容弱勢群體［10］，以便利的觸達性和低成本滿足傳統金融機構沒有覆蓋的偏遠貧困地區的金融需求［1112］。數字普惠金融能夠增加弱勢群體的金融服務可及性和使用深度，將原有被排斥在金融體系之外的低收入偏遠地區人群納入正規金融服務對象之中［10］，改善金融資源配置，促進收入公平［13］。銀行和保險普惠性水平提高能夠緩解農戶流動性約束［14］，降低貧困家庭的高中輟學率，增加低收入家庭的人力資本積累率［15］，增加其通過個人努力獲取收入的機會，降低機會不平等程度。因此，本文提出以下假設：

H1：數字普惠金融有助于降低機會不平等程度。

對收入越低、社會資本越匱乏、健康狀況越差的家庭，數字普惠金融的減貧效應越顯著［11］。故本文推斷，機會不平等程度越高的社會，環境劣勢群體獲取信貸的難度越高，此時數字普惠金融降低環境劣勢群體信貸門檻、降低機會不平等的作用可能會更強。因此，本文提出以下假設：

H2：機會不平等程度越高，數字普惠金融發揮的緩解機會不平等的作用越大。

2.數字普惠金融、就業收入匹配與機會不平等

就業是機會不平等分析框架中典型的受個體控制的努力變量［7，16］。若數字普惠金融顯著增加就業機會和就業收入匹配度，則努力因素在個體收入中發揮的作用增大，由此不受個體控制的環境因素發揮的作用相對減小。研究表明，數字普惠金融能夠降低小微企業融資成本，促進創業活動，進而提供更多的就業機會［1718］；數字普惠金融發展通過對教育、職業培訓投資等方面的支持，提升了勞動者的勞動技能和適應就業結構性調整的能力，能夠緩解結構性失業問題［19］。數字普惠金融為新進入勞動力市場或者期望轉換工作環境的勞動者提供一定的資金支持，能在一定程度上幫助其緩解摩擦性失業帶來的生活壓力，幫助其找到更匹配的工作。據此，本文提出以下假設：

H3：數字普惠金融能夠促進個體能力和努力與個體工資收入的匹配，降低機會不平等程度。

數字普惠金融的獲取能拓展個體經濟機會，且對窮人的減貧效應更顯著［12］，但其對互聯網等設備使用的依賴使得收入極低的個體很可能依舊被排斥在數字普惠金融之外。個體獲取數字普惠金融服務存在一定的收入門檻，對跨過該門檻的個體，數字普惠金融將增加個體經濟機會，且這種作用對獲取數字普惠金融的個體來說，收入越低效應越顯著。從這一角度看，數字普惠金融存在“數字紅利”。然而，數字普惠金融發展對門檻之下的個體沒有顯著影響，而是拉大了收入門檻上下個體之間的收入差異，即存在“數字鴻溝”。據此，本文提出以下假設：

H4：數字普惠金融降低機會不平等程度的過程中“數字鴻溝”和“數字紅利”同時存在。

三、研究設計

（一）數據與指標測算

現有文獻大多使用CGSS數據研究中國收入的機會不平等［7，16］，它是中國最早的全國性、綜合性、連續性學術調查項目，其系統、全面地收集了社會、社區、家庭、個人多個層次的數據，總結社會變遷的趨勢。CGSS數據提供的指標可以用來計算各省份機會不平等情況。因此，本文采用2011—2017年（其中2014、2016年無數據）CGSS數據測度中國收入不平等情況

其中，2011年缺少香港、澳門、臺灣、福建、海南、西藏、甘肅、寧夏和新疆的數據，2012—2017年缺少香港、澳門、臺灣、海南、西藏和新疆的數據。。

1.機會不平等指數構建與測度

本文的被解釋變量是收入的機會不平等，測度機會不平等需要在收入模型中加入環境變量和努力變量。參考現有文獻［2，20］，綜合CGSS數據可得性，本文用“您個人去年全年的總收入”代理收入變量，估計中對其取對數。環境變量為年齡、年齡的平方、性別、出生時的戶口所在地、是否本地人、14歲時家庭社會地位、父親和母親受教育程度、父親和母親的職業（分為是否全職、是否農業、是否失業和是否非正式就業），以及父親的政治身份。努力變量選取的是個體的受教育程度和個體的就業狀況。在微觀數據層面，由于本文機會不平等測度涉及個體的收入和就業信息，故本文考察的是進入勞動力市場且已經獲取收入的個體。鑒于此，本文保留年齡處于18～60歲之間的樣本，刪除了收入小于0或者為缺失值的樣本。變量描述性統計結果見表1。

本文參考Bourguignon等［8，21］的研究，基于事前參數法，構造反事實收入來測度省份層面機會不平等指數，詳見表2。使用對數偏差均值（MLD）指數的估計結果顯示，2011—2017年中國省份層面絕對機會不平等均值在0.16～0.18之間。相對機會不平等均值在0.35左右，即中國居民收入差距之中約35%的部分是由機會不平等造成的，這一測度結果與萬廣華等［2］的估計結果接近。本文還采用泰爾指數測度了機會不平等，測度結果略大于MLD相對機會不平等值的均值，二者趨勢一致。本文實證中采用相對機會不平等指數進行估計。

為觀察數字普惠金融與機會不平等之間的關系，本文列出了數字普惠金融與本文測度的相對機會不平等的散點圖，如圖1所示。相對機會不平等和數字普惠金融總指數、數字普惠金融廣度和數字普惠金融深度呈現負相關關系。

3.個體就業收入與能力和努力程度的匹配度

CGSS?2011和2015年提供了“工資收入與工作努力程度和技能匹配程度”

“個體工資收入與個體能力和努力程度的匹配度”這一問題本質上是機會不平等的微觀體現。個體的能力和努力程度與工資收入的匹配度越高，意味著個體收入中由其個人努力帶來的部分越多，相應的由不受個體控制的環境因素造成的不平等占比下降，即努力不平等提升，機會不平等下降。本文將該指標命名為“就業收入匹配度”指標。的調查，本文采用該變量代理個體就業收入匹配狀況結合數字普惠金融指數展開機制分析。2011年個體就業收入匹配狀況調查取值為1～5，值越大匹配度越高，2015年該代理變量取值1～4，值越大匹配度越低。為了使得兩個年份的代理變量值可比，本文用5減去2015年該代理變量的值，并將該值乘5，2011年的就業收入匹配變量乘4，由此構造就業收入匹配代理變量，取值4～20，值越大就業收入匹配度越高。

4.控制變量

本文從國家統計局和歷年《中國統計年鑒》中獲取省份層面的宏觀經濟數據構造控制變量：人均GDP對數、外商直接投資（外商直接投資額取對數）、老年人口撫養比、金融市場規模（金融業增加值對數）、對外開放度（進出口總額占GDP比重）、資本投資（固定資產投資額占GDP比重）、政府支出（地方財政支出占GDP比重）和總人口對數。控制變量描述性統計結果見表4。

（二）模型設定

實證分析部分本文采用最小二乘法進行估計，并將標準誤聚類到省級層面，以克服地區內部的相關性對標準誤的低估

感謝審稿人的建議，當然文責自負。。基準模型設定如下：

Iopi=β0+β1difi+γXi+εi（1）

其中，下標i代表省份，被解釋變量Iopi為不同省份的機會不平等指數，基準估計中采用MLD機會不平等指數，核心變量difi為普惠金融指數，Xi為控制變量組。考慮到數字普惠金融潛在的內生性問題，本文進一步采用兩階段最小二乘法進行估計，即為內生變量數字普惠金融尋找工具變量，具體模型設置如下：

difi=α1+ξisti+β1Xi+ε1i（2）

Iopi=α2+λdifi︿+β2Xi+ε2i（3）

其中，isti是本文為數字普惠金融選取的工具變量。

四、實證結果與分析

（一）基準回歸估計結果

本文的基準估計結果見表5。第（1）列結果顯示，數字普惠金融總指數與機會不平等呈顯著的負相關關系。第（2）～（4）列的穩健性檢驗表明，數字普惠金融總指數與相對機會不平等之間呈穩健負相關。基準估計結果表明，數字普惠金融發展能夠顯著降低收入的機會不平等，驗證了本文的理論假說H1。

（二）穩健性檢驗

數字普惠金融是一個多維度的概念，涉及不同維度多個指標。因此，本文進一步分析數字普惠金融分維度指標與機會不平等的關系，估計結果見表6。結果顯示，數字普惠金融廣度和數字化程度對MLD機會不平等和以泰爾指數衡量的機會不平等均具有顯著的負向影響，數字普惠金融深度對MLD?機會不平等的影響不顯著。整體來看，數字普惠金融三個維度的指標都對機會不平等具有顯著的改善作用，表明本文的結果是穩健的。

考慮到數字普惠金融影響的存在滯后性，參考鄭萬騰等［23］的做法，本文進一步采用滯后1期的數字普惠金融分維度指數進行穩健性檢驗，估計結果見表7。滯后1期的數字普惠金融分維度指數顯著降低了收入的機會不平等程度，但系數絕對值較表6中的估計值略小。這一定程度上揭示了數字普惠金融發展對機會不平等持續性的緩解作用。

（三）內生性討論

數字普惠金融與機會不平等之間可能存在互為因果關系，本文進一步尋找工具變量進行兩階段最小二乘估計，以期提供更可靠的估計結果。參考現有文獻［17，24］，本文主要使用中國互聯網信息中心公布的省級層面的互聯網普及率數據作為工具變量進行分析。一方面，數字普惠金融的發展和互聯網技術的發

展高度相關，滿足相關性假定；另一方面，在控制了地區經濟特征等影響因素后，互聯網普及率并不直接影響地區機會不平等。因此，互聯網普及率可以作為一個比較有效的工具變量。為進一步保證工具變量外生性，本文將各省份滯后1期的互聯網普及率數據作為工具變量，估計結果見表8。數字普惠金融指數的提升顯著降低了機會不平等程度，與基準回歸結果保持一致。

本文采用工具變量法對表7繼續做穩健性檢驗，估計結果見表9。結果表明，工具變量通過識別不足和弱工具變量檢驗，即工具變量選取合理。不論從數字普惠金融哪個維度來看，數字普惠金融發展都會顯著降低機會不平等程度，再次了驗證本文基準回歸的可靠性。

（四）異質性分析：分位數回歸結果

本文在基準估計之后采用分位數回歸，關注不同機會不平等分位點數字普惠金融的系數。

QIopiτ=α0τ+α1τdifi+∑Nn=1βnτXi+μi（τ）?（4）

其中，QIopi（τ）為響應變量Iopi的τ分位數，Iopi為各省份機會不平等指數，difi為數字普惠金融指數，τ0<τ<1為分位點。在給定控制變量的情況下，式（4）揭示了數字普惠金融對機會不平等的非線性影響模式。分位數回歸結果如圖2所示，圖中陰影部分為系數的置信區間。由圖2（a）結果可知，數字普惠金融總指數的系數為負，具體來看，在0.25分位點之后數字普惠金融總指數系數小于0，且系數絕對值越來越大。這意味著，在機會不平等0.25分位點之后，機會不平等程度越高，數字普惠金融發揮的作用越大。圖2（b）顯示，數字普惠金融指數的系數絕對值隨著分位點的提升逐漸增加。以滯后1期的數字普惠金融指數做核心解釋變量的穩健性檢驗結果顯示，在相對機會不平等0.25～0.80分位點之間，數字普惠金融總指數的系數值結果是穩健的，即相對機會不平等程度越高，數字普惠金融發揮的降低機會不平等的作用越大，驗證了本文的理論假說H2。

同時，本文也采用分位數回歸法估計數字普惠金融分維度指標對機會不平等的影響，結果如圖3所示。可以看出，在0.20～0.80分位點之間，數字普惠金融指數顯著降低相對機會不平等，且系數絕對值隨著分位點提升而增加。

五、數字普惠金融、就業收入匹配與機會不平等

根據前文理論分析，數字普惠金融主要通過增加個體就業收入匹配度降低機會不平等程度。就業是機會不平等分析框架中典型的受個體控制的努力變量［7，16］。數字普惠金融顯著增加就業機會和就業收入匹配度，使得個體就業收入與能力和努力程度的匹配度提升，即努力因素在個體收入中發揮的作用增大，由此不受個體控制的環境因素發揮的作用相對減小。從這個角度看，數字普惠金融能夠通過增加個體就業收入與能力和努力程度的匹配度而降低機會不平等程度。故數字普惠金融通過影響就業收入匹配度而降低機會不平等的機制驗證，重點在于驗證數字普惠金融對就業收入匹配度的作用。

（一）微觀機制驗證

微觀機制驗證關注數字普惠金融是否通過影響個體就業收入匹配度而提升個體收入水平，這也是數字普惠金融降低機會不平等的一個微觀反映。本文新加入了數字普惠金融深度指標下的信貸業務指標，該指標主要由個人用戶和小微經營者信貸使用狀況構成，包含支付寶成年用戶中有互聯網消費的用戶數據、人均貸款數量和金額，互聯網小微經營貸的用戶數、戶均貸款筆數和平均貸款金額，能直接體現個體使用數字普惠金融的情況以及小微經營者通過數字普惠金融獲取的融資情況。該指標能直接體現勞動者使用金融產品方式個體信貸約束和使用數字普惠金融的情況。本文首先對數字普惠金融與個體就業收入匹配度進行估計，結果見表10。

由表10可知，數字普惠金融發展顯著提升了個體就業收入匹配度。考慮到數字普惠金融指數的內生性問題，本文進行工具變量估計，結果表明，數字普惠金融指數顯著穩健提升個體能力、努力與就業收入匹配度。故而，數字普惠金融發展能夠提升個體努力回報，降低機會不平等程度，從微觀層面驗證了本文的理論假說H3。

（二）宏觀機制驗證

由于機會不平等指數是一個宏觀層面的指標，個體就業收入匹配度狀況變化對整體機會不平等狀況的反映可能有限。為提供有說服力的機制分析，本文利用微觀數據中個體就業收入匹配度狀況構造宏觀層面的就業收入匹配不平等指數，然后利用宏觀層面數據驗證這一影響機制。地區個體就業收入匹配度不平等程度下降，意味著該地區個體的努力能夠得到合理回報的可能性更大，即機會不平等程度更低。因此，驗證數字普惠金融是否降低某地區個體就業收入匹配度的不平等程度，能反映地區數字普惠金融對個體努力回報的影響，即驗證了該地區數字普惠金融與機會不平等的關系。本文利用CGSS微觀調查數據中的個體就業收入匹配度變量，構造了2011和2015年省級層面就業收入匹配度不平等指數。與機會不平等指數一樣，本文采用MLD指數和泰爾指數兩種就業收入匹配不平等指數。考慮到數字普惠金融的內生性問題，這里納入工具變量進行估計，估計結果見表11。結果表明，數字普惠金融發展能夠有效提升地區個體就業收入匹配度，即增加地區個體的努力回報，降低機會不平等，從宏觀層面驗證了本文的理論假說H3。

（三）進一步討論

本文理論分析表明，個體獲取數字普惠金融服務存在一定的收入門檻。數字普惠金融的使用對門檻之下的個體沒有顯著影響，即存在“數字鴻溝”，在跨過收入門檻后，數字普惠金融將增加個體經濟機會，存在“數字紅利”。為驗證這一分析，本文采用分位數回歸，并構造數字普惠金融指數和個體就業收入匹配度的交互項，探究數字普惠金融和就業收入匹配度對個體收入的交互影響效應，以此判斷不同收入分位點上數字普惠金融對個體收入的影響是否因就業收入匹配度的不同而不同，主要估計結果見表12。

一方面，數字普惠金融與就業收入匹配度對個體收入影響的交互效應在收入0.15分位點不顯著，表明數字普惠金融與就業收入匹配度的交互項對低收入分位點的個體收入沒有顯著影響，說明數字普惠金融通過就業收入匹配度對個體的收入改善存在一定門檻，低收入者難以直接獲得數字普惠金融的紅利，即存在“數字鴻溝”。另一方面，數字普惠金融與就業收入匹配度對個體收入影響的交互效應在收入0.25分位點以后顯著為正但系數呈下降趨勢，說明就業收入匹配度在數字普惠金融影響個體收入上的調節效應在中低收入群體中更明顯，一旦跨過收入門檻，中低收入者便能享受到數字普惠金融發展帶來的紅利，形成“數字紅利”。因此，數字普惠金融發展所形成的“數字鴻溝”和“數字紅利”同時存在，驗證了本文的研究假設H4。

六、結論與政策啟示

降低收入差距，促進社會公平是實現共同富裕的必然選擇。本文實證研究了數字普惠金融對機會不平等的作用，并從數字普惠金融對勞動者就業收入匹配影響出發探究數字普惠金融作用于機會不平等的機制，以期為促進社會公平提供一定的參考。本文主要研究結論如下：第一，數字普惠金融的發展能顯著降低機會不平等程度，且這一作用在機會不平等程度越高的時候越顯著；第二，數字普惠金融能顯著提高個體的就業收入匹配度，即降低機會不平等程度，數字普惠金融通過提高就業收入匹配度改善了收入機會不平等；第三，數字普惠金融通過影響個體就業收入匹配而影響收入的作用隨著個體收入的提升而下降，這一定程度上體現了數字普惠金融的益貧性，且對收入較低的個體增加收入作用較大，也意味著機會不平等程度的下降。但同時數字普惠金融通過影響個體就業收入匹配進而影響收入的作用也存在收入門檻，在收入水平0.25分位點之下并不顯著，即數字普惠金融發揮的作用存在“數字鴻溝”。本文的政策啟示如下：

第一，數字普惠金融發展緩解弱勢群體的流動性約束，增加其經濟機會，能有效降低機會不平等程度。本文測度的機會不平等表明，中國居民收入差距中超三成由機會不平等造成。因此，繼續大力發展數字普惠金融，不斷完善金融基礎設施提供金融服務的可及性，不僅能夠實現較低成本向社會各界人士，尤其是向弱勢群體提供金融服務，而且能夠有效降低機會不平等程度，縮小收入差距，促進社會公平，助力實現共同富裕。

第二，個體就業是機會不平等分析框架中重要的努力因素，數字普惠金融通過就業收入匹配狀況改善機會不平等的機制，還會受到就業市場的影響。融資約束之外影響就業收入匹配的因素造成的機會不平等難以通過數字普惠金融緩解。國家需要繼續完善市場制度，減少勞動力市場上的障礙，為勞動者提供更好的就業搜尋機制，使得弱勢群體獲取普惠金融信貸之后能夠尋找到更匹配的工作。

第三，數字普惠金融發揮作用依賴互聯網，部分弱勢群體因經濟水平或教育程度限制，依舊可能被排斥在數字普惠金融服務之外，難以改善自身經濟機會。在不斷推進數字普惠金融發展的過程中，尤其需要關注這類群體的數字普惠金融可及性。

參考文獻：

［1］呂光明，徐曼，李彬.收入分配機會不平等問題研究進展［J］.經濟學動態，2014（8）：137147.

［2］萬廣華，張彤進.機會不平等與中國居民主觀幸福感［J］.世界經濟，2021（5）：203228.

［3］溫濤，朱炯，王小華.中國農貸的“精英俘獲”機制：貧困縣與非貧困縣的分層比較［J］.經濟研究，2016（2）：111125.

［4］FLUG?K，?SPILIMBERGO?A，?WACHTENHEIM?E.?Investment?in?education：do?economic?volatility?and?credit?constraints?matter？［J］.?Journal?of?Development?Economics，?1998，55：465481.

［5］ROEMER?J?E.?A?pragmatic?theory?of?responsibility?for?the?egalitarian?planner?［J］.?Philosophy?and?Public?Affairs，?1993，?22（2）：146166.

［6］馬艷，張建勛.不同所有制條件下的收入差距問題研究：基于機會不平等理論的視角［J］.財經研究，2015（5）：102111.

［7］龔鋒，李智，雷欣.努力對機會不平等的影響：測度與比較［J］.經濟研究，2017（3）：7690.

［8］BOURGUIGNON?F，?FERREIRA?F?H?G，?MENNDEZ?M.?Inequality?of?opportunity?in?Brazil?［J］.?Review?of?income?and?Wealth，?2007，53（4）：585618.

［9］靳振忠，王亮，嚴斌劍.高等教育獲得的機會不平等：測度與分解［J］.經濟評論，2018（4）：133145.

［10］李建軍，韓珣.普惠金融、收入分配和貧困減緩：推進效率和公平的政策框架選擇［J］.金融研究，2019（3）：129148.

［11］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（5）：99108.

［12］周利，廖婧琳，張浩.數字普惠金融、信貸可得性與居民貧困減緩：來自中國家庭調查的微觀證據［J］.經濟科學，2021（1）：145157.

［13］何德旭，苗文龍.金融排斥、金融包容與中國普惠金融制度的構建［J］.財貿經濟，2015（3）：516.

［14］AGNELLO?L，?MALLICK?S?K，?SOUSA?R?M.?Financial?reforms?and?income?inequality［J］.?Economics?Letters，?2012，?116（3）：583587.

［15］DEMIRGUCKUNT?A，?LEVINE?R.?Finance?and?economic?opportunity［M］.?Washington：The?World?Bank，?2008：74.

［16］李瑩，呂光明.我國城鎮居民收入分配機會不平等因何而生［J］.統計研究，2018（9）：6778.

［17］謝絢麗，沈艷，張皓星，郭峰.數字金融能促進創業嗎：來自中國的證據［J］.經濟學（季刊），2018（4）：15571580.

［18］何宗樾，宋旭光.數字經濟促進就業的機理與啟示：疫情發生之后的思考［J］.經濟學家，2020（5）：5868.

［19］林春，康寬，孫英杰.普惠金融與就業增加：直接影響與空間溢出效應［J］.貴州財經大學學報，2019（3）：2336。

［20］羅良文，茹雪.我國收入分配中的機會不平等問題研究：基于CGSS?2008—2015年數據的經驗證據［J］.中國軟科學，2019（4）：5769.

［21］FERREIRA?F?H?G，?GIGNOUX?J.?The?measurement?of?inequality?of?opportunity：theory?and?an?application?to?Latin?America?［J］.?Review?of?Income?and?Wealth，?2011，57（4）：622657.

［22］張呈磊，郭忠金，李文秀.數字普惠金融的創業效應與收入不平等：數字鴻溝還是數字紅利？［J］.南方經濟，2021（5）：110126.

［23］鄭萬騰，趙紅巖.數字金融發展能驅動區域技術創新收斂嗎：來自中國284個城市的經驗證據［J］.當代經濟科學，2021（6）：99111.

［24］馮永琦，蔡嘉慧.數字普惠金融能促進創業水平嗎：基于省際數據和產業結構異質性的分析［J］.當代經濟科學，2021（1）：7990.

［本刊相關文獻鏈接］

［1］柴建，王瑤瑤，李曉芬，等.中國收入差距核心影響因素提取與非線性動態影響效應研究［J］.當代經濟科學，2023（1）：7488.

［2］田瑤，郭立宏.數字普惠金融縮小收入差距了嗎：來自中國家庭追蹤調查的經驗證據［J］.當代經濟科學，2022（6）：5770.

［3］唐紅梅，趙軍.數字普惠金融、產業結構與包容性增長［J］.當代經濟科學，2022（6）：7183.

［4］楊波，王向楠，鄧偉華.數字普惠金融如何影響家庭正規信貸獲得：來自CHFS的證據［J］.當代經濟科學，2020（6）：7487.

［5］周雨晴，何廣文.數字普惠金融發展對農戶家庭金融資產配置的影響［J］.當代經濟科學，2020（3）：92105.

［6］梁榜，張建華.數字普惠金融發展能激勵創新嗎：來自中國城市和中小企業的證據［J］.當代經濟科學，2019（5）：7486.

編輯：鄭雅妮，高原