數字普惠金融對我國居民城鄉收入差距的影響

王若冰 王 珍

一、前言

隨著改革開放的持續推進，中國經濟持續快速增長，但我國的城鄉二元經濟結構導致城鄉居民的收入分配差距持續擴大[1]。黨的二十大報告強調，中國的城鄉區域發展和收入分配差距仍然較大，鞏固脫貧攻堅成果、全面推進鄉村振興的關鍵是縮小城鄉收入差距，提高人民生活水平，以人為本，共享發展成果。

“數字普惠金融”是中國2016 年在G20 國際峰會上首次提出的，指通過利用數字技術來提高金融服務效率、降低成本，從而讓更多的人可以受益于金融服務，其中很大部分是針對農村和貧困地區等長期被忽視的群體的金融服務[2]。宋曉玲（2017）發現數字普惠金融發展能夠有效縮小我國居民的城鄉收入差距[3]，這是由于金融行業與“互聯網+”產業這種結合，使普惠金融服務進一步實現多樣化和數字化，并為民眾提供了更多的數字化普惠金融產品和服務[4]，拓寬了金融服務的覆蓋面、降低了金融服務成本、填補了傳統金融機構的空缺，為“尾部”人群提供了更多的機會，進而促進了城鄉居民收入的均衡化。另外，在研究過程中，學者還發現二者之間可能存在區域異質性問題以及維度異質性問題。比如，韓鋒等（2022）認為數字普惠金融對中、西部和低城鎮化水平地區城鄉收入差距的抑制效果更強[5]。李國柱等（2023）發現數字普惠金融的覆蓋廣度指數、使用深度指數更能抑制城鄉收入差距，而其數字化程度對于城鄉收入差距的影響并不顯著[6]。

因此，基于以上分析，本文提出如下假設：

假設1：數字普惠金融發展能夠有效縮小城鄉收入差距。

假設2：數字普惠金融發展對城鄉收入差距的影響會因地區不同而存在差異。

二、研究設計

（一）模型設定

為了探究數字普惠金融發展與城鄉收入差距之間的關系，本文構建如下模型：

被解釋變量為城鄉收入差距，本文選用泰爾指數（T）來進行衡量。該指標越大，則表示城鄉收入差距越大。

核心解釋變量為數字普惠金融指數（difi），參考相關文獻對其統一縮小至原數值的百分之一。

控制變量選取城鎮化水平、產業結構、經濟發展水平、政府干預。其中，城鎮化水平（ur）采用中國統計年鑒中各省份年末城鎮人口占總人口的比重進行測算。經濟發展水平（pgdp）采用人均GDP 來衡量，并在計算時對其乘以0.0001。產業結構（is）使用第二、三產業增加值占地區生產總值的比例來衡量。政府干預程度（fel）使用地方財政一般預算支出占地區生產總值的比例來進行衡量。

（二）變量選取與數據來源

本文的研究樣本為2011—2020 年我國31 個省、自治區和直轄市的年度數據，樣本量共310 個，數據主要來源于國家統計局，其中數字普惠金融指數相關數據來源于北京大學數字金融研究中心編制的“北京大學數字普惠金融指數（2011—2020）”。另外，在進行數據分析之前對數據進行上下1%的縮尾處理。

（三）描述性統計

如表1 所示，泰爾指數（T）的均值為0.09，說明目前我國居民的城鄉收入差距仍然較大；另外通過極值比較，可以發現居民之間的收入差距存在很大地區差異。數字普惠金融指數（difi）的均值為2.16，這表明我國目前的數字普惠金融發展還存在較大發展空間，并且各地區之間的數字普惠金融發展水平仍然存在較大差距。pgdp 均值為5.32，極值之間相差近七倍，這說明我國地區之間經濟發展水平極不平衡，人民生活水平差距很大。is 均值為0.90，極值間差距較小，這說明近幾年各地區產業發展主要集中于第二、三產業，產業結構比較均衡。

表1 描述性統計

三、實證分析

（一）基準回歸分析

經過Hausman 檢驗，得出的P 值為0.0243，在5%的水平下顯著，應選擇固定效應模型。表2 是利用固定效應模型對數據進行回歸分析得出的結果。列1、列2 分別是未加入控制變量和加入控制變量后的回歸結果。通常情況下，大于0.75，表示該模型的擬合程度很高。本文中的兩種情況中，均大于0.75，說明該模型擬合度較高。在這兩種情況下，difi 變量系數分別為-0.012 和-0.003，均在1%的水平上顯著。這說明，無論是否考慮其他因素，數字普惠金融的發展均會顯著縮小居民城鄉收入差距。

表2 基準回歸

對控制變量來說，is 系數為0.0013，在1%的水平下顯著，這表明產業結構可能會拉大城鄉收入差距。原因可能在于，第二、三產業對勞動力的勞動技能、受教育水平等具有較高要求；另一方面，第二、三產業往往集中在基礎設施較為完善的城市地區，農村地區以第一產業居多。因此，相對于農村居民來說，城鎮居民可能會擁有更多的就業機會和更廣泛的信息來源，在競爭過程中也更有可能占據有利地位，從而拉大城鄉居民收入差距。ur 系數為-0.272，在1%的水平下顯著，這表明提高城鎮化水平可以有效地縮小城鄉收入差距。推進城鄉一體化進程，有助于促進農民就業，從而提高農民收入，縮小收入差距。pgdp 的回歸系數在5%的水平上顯著為正，這說明地區經濟發展會擴大城鄉收入差距，原因可能在于農村地區發展較為緩慢，居民就業機會較少、生活水平有待提高，收入增長緩慢。

（二）異質性分析

本文將全國31 個省份劃分為東部、中部、西部三個地區，來分析數字普惠金融指數對不同區域居民的城鄉收入差距的異質性影響。其中，東部地區包括北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、海南；中部地區包括山西、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖南、湖北；西部地區包括內蒙古、廣西、重慶、四川、貴州、云南、陜西、甘肅、青海、西藏、寧夏、新疆。

由表3 結果可知，東、西部地區對應回歸系數分別為-0.003 和-0.010，均在1%的水平下顯著。這說明數字普惠金融指數每提高1 個單位，泰爾指數會相應減少0.003 和0.010，并且，數字普惠金融發展對東部地區居民城鄉收入差距的抑制效果更明顯；中部地區未能通過顯著性檢驗。

表3 異質性分析

（三）穩健性檢驗

本文通過替換被解釋變量的方法來對模型的穩健性進行檢驗，將使用城鄉居民人均可支配收入之比（gap）來替換泰爾指數，該數值越大，則表明城鄉收入差距越大。由表4 可知，整體來看，difi 系數為-0.061，并均在1%的水平上顯著。這說明，即使我們改變了衡量城鄉收入差距的指標，數字普惠金融的發展仍能夠有效地縮小城鄉居民的收入差距。另外，分地區來看，difi 變量的回歸系數與之前類似：數字普惠金融發展會顯著抑制東、西部地區城鄉收入差距，對中部地區影響不顯著，與上述分析結果一致，進一步說明了結果的穩健性。

表4 穩健性檢驗

四、結語

為了分析數字普惠金融的發展對城鄉收入差距的影響，本文利用2011—2020 年的省級數據為研究對象，研究發現，數字普惠金融發展對城鄉收入差距具有顯著抑制作用。在進一步區域異質性分析中發現，數字普惠金融能夠有效縮小東、西部地區城鄉收入差距，但在東部地區的作用稍弱；而對中部地區的抑制效果并不顯著。

基于以上結論，為提高各地區數字普惠金融發展水平以縮小城鄉收入差距，本文提出以下幾點建議：第一，政府應加快推進城鄉統籌發展，加強城市、農村的交通、通信等基礎設施建設，促進農村地區產業轉型升級，與相關金融及互聯網企業加強合作，全力促進農村地區數字化和信息化產業的發展，優化數字普惠金融產品的使用環境，提升金融服務的觸達能力。第二，監管部門要做到權責分明、積極反思復盤，拓寬監管渠道和手段，建立起適應高科技金融發展的監管機制，強化技術監管和技術支持，在提高信息公開透明度的同時要保障數據安全和信息安全，確保數字普惠金融能夠更好地促進金融防范和穩定經濟發展。