基于湖南省實證分析數字普惠對城鄉收入差距的影響因素

駱宇傲 駱宇航

近年來，隨著智慧城市建設的不斷推進，數字普惠已成為城市經濟發展的重要動力之一。然而，在智慧城市建設過程中，城鄉收入差距問題仍然十分突出，這嚴重影響了城鄉居民的生活質量和社會穩定。因此，深入研究數字普惠對城鄉收入差距的影響因素，探究智慧城市建設與城鄉發展協調性的關系，具有非常重要的現實意義。

一、研究假設與研究意義

（一）研究假設

智慧城市是指運用物聯網、云計算、大數據等現代信息技術，對城市各個方面進行全面感知、快速響應和精細化管理的城市。智慧城市建設旨在提高城市的信息化水平，推動城市經濟社會可持續發展，改善居民生活質量。湖南省區域差異較大，不同地區的經濟發展水平、數字化基礎設施等要素稟賦存在異質性，因此，各地的智慧城市演化階段也各不相同。同時，智慧城市試點聚焦領域也各具特色。隨著數字普惠金融的發展和信息成本的降低，金融服務的覆蓋面得到了提升。

研究假設1：智慧城市建設進程中數字普惠對不同地區的影響存在異質性。

研究假設2：數字普惠對城鄉收入差距的影響存在。

（二）研究意義

在研究視角上，基于數字普惠的視角結合智慧城市的發展來研究城鄉收入差距的影響，這一類成果并不豐富。湖南省是一個多民族的省份，數字經濟在城鄉之間存在較大差距，然而對于這樣的省進行深入研究的學者相對較少。很多學者在研究范圍上更傾向于整個國家范圍內的區域研究，而忽視了具有地方特色和局部性的問題，這不利于有關部門因地制宜地制定縮小收入差距的政策。在研究方法上，學者們幾乎沒有考慮到數字普惠金融是一個包含眾多要素的復雜大系統，僅從簡單的線性關系入手分析數字普惠金融對城鄉收入差距的影響。

二、模型建構、變量選取與數據來源

（一）模型建構

對于假設1，如果使用一般的計量模型進行假設檢驗，很容易忽略樣本在空間上的關聯性。因此，在研究城鄉收入差距與數字普惠之間的關系時，需要考慮到空間自相關問題，并采用適當的空間計量方法進行分析。

空間計量方法是指將空間因素納入計量模型中，考慮到樣本在空間上的相互依存關系，從而更準確地刻畫其內在機制和規律。其中，空間回歸模型是一種常見的空間計量方法，它可以通過加入空間權重矩陣來體現樣本之間的空間關聯性，從而消除空間自相關的影響。此外，空間面板數據模型、空間誤差模型等方法也可以用于探究城鄉收入差距與數字普惠之間的關系。

本文將以上指標均取對數，以消除不同變量之間的計量單位差異，并采用固定效應模型來分析數字普惠對城鄉收入差距的影響因素。在回歸模型中，控制了其他可能引起城鄉收入差距變化的因素，如經濟發展水平、產業結構、人口規模和流動等。同時，為了避免自相關問題，本文還進行了時間序列面板數據的穩健性檢驗，保證了模型結果的有效性。基于上述回歸模型，本文將對數字普惠對城鄉收入差距的影響因素進行實證研究，并提出政策建議，以促進數字普惠在智慧城市建設中的可持續發展。

（二）變量選取與數據來源

1. 被解釋變量

城鄉收入差距是衡量城鄉居民經濟水平和社會發展不平衡程度的重要指標。在智慧城市建設進程中，數字普惠的發展對城鄉收入差距的影響將直接關系到城鄉居民收入分配的公平性和社會穩定性。因此，本研究借用如下計算方法：

通過計算得出泰爾指數，可以較為準確地反映城鄉收入差距的實際情況，并從整體上評估數字普惠發展對城鄉收入差距的影響程度。

2. 解釋變量

本文采用北京大學2021年發布的數字普惠金融指數（DPI）來反映湖南省的數字普惠發展水平。該指數綜合考慮了數字化服務水平、金融服務普及度和金融服務質量三個子指標，以評估金融機構在數字化服務、普及程度和服務質量方面的表現。通過加權求和這些子指標，得到了一個可靠的數字普惠金融指數，用于衡量湖南省數字經濟和金融服務的發展水平和創新能力。該指數為研究數字普惠對城鄉收入差距的影響因素提供了重要的數據支持。

3. 控制變量

本研究考慮到湖南省經濟發展的特殊性以及近年來受新型冠狀病毒感染疫情的影響，將影響數字普惠金融水平的因素分為經濟因素、社會因素和人口特征因素三大類。這些因素包括產業結構、城鎮化、政府干預、教育水平、收入水平、社會網絡、文化程度、就業機會、健康水平、年齡結構等多方面的內容，都對數字普惠金融與城鄉收入差距之間的關系產生影響。通過分類探討這些因素，可以更全面地認識數字普惠金融對城鄉收入差距的影響，并為制定相關政策提供科學的參考依據。

三、實證結果分析

（一）指標的描述性分析

本文選取2010—2020年湖南省14個市（州）的面板數據。變量的描述性統計結果見表1。

（二）數字普惠金融的增長效應檢驗

數字普惠金融的增長效應檢驗通常采用計量經濟學方法進行分析。具體而言，可以通過構建數字普惠金融指標和城鄉收入差距指標的計量模型，來檢驗數字普惠金融對城鄉收入差距的影響。

在構建計量模型時，需要考慮到其他可能影響城鄉收入差距的因素，如產業結構、教育水平等，并進行適當地控制變量。這樣可以更準確地評估數字普惠金融發展對城鄉收入差距的影響。常用的計量方法包括面板數據模型和空間計量模型等。面板數據模型可以利用時間序列和橫向截面數據來探究變量之間的關系，并分析它們對于不同個體或單位的影響。空間計量模型則可以通過考慮地理空間上的相互作用來評估數字普惠金融對城鄉收入差距的影響。此外，針對內生性問題，還可以采用工具變量回歸、自然實驗等方法來消除內生性問題，提高分析結果的可靠性。

（三）空間相關性檢驗和穩健性檢驗

1. 空間相關性檢驗

莫蘭指數是基于空間鄰域權重矩陣計算出來的，可以用來評估一個變量在空間上的分布是否存在聚集現象。其值越接近1，表示空間上的聚集現象越顯著；其值越接近-1，表示空間上的離散現象越顯著；其值越接近0，則表明空間上不存在顯著的聚集或離散現象。在進行莫蘭指數分析時，需要先構建空間鄰域權重矩陣，以此來描述空間單元之間的鄰居關系。然后，計算出每個空間單元的觀測值與其鄰居間觀測值的離差積，并將這些離差積加總起來，得到莫蘭指數的統計量。最后，通過隨機模型檢驗，確定莫蘭指數的顯著性水平，以判斷空間數據是否存在全局自相關性。在研究智慧城市建設進程中數字普惠對城鄉收入差距的影響因素時，可以先構建數字普惠指標和城鄉收入差距指標，并計算出它們之間的莫蘭指數。如果莫蘭指數接近1，則表明數字普惠和城鄉收入差距存在顯著的空間聚集現象，反之則不存在顯著的聚集現象。需要注意的是，莫蘭指數分析僅能反映空間數據的全局自相關性，而無法評估空間數據的局部自相關性。因此，在進行莫蘭指數分析時，還需結合其他空間自相關分析方法（如Gearys C指數）以及其他統計方法來進行綜合分析。

本文對各市（州）的城鄉收入差距進行局部自相關檢驗，繪制局部Morans I指數散點圖，結果如圖1、圖2所示。

2. 穩健性檢驗

在本研究中，我們認為城鄉收入差距作為一個重要的因素，影響著數字普惠金融對城鄉居民的覆蓋和使用情況。因此，我們采用城鎮居民人均可支配收入與農村居民人均可支配收入的比值來衡量城鄉收入差距。具體地說，我們將城鎮居民人均可支配收入和農村居民人均可支配收入兩個指標進行比較，得出它們之間的差距，然后將這個差距轉化為一個比值。這個比值越大，說明城鄉收入差距越大；反之則說明城鄉收入差距越小。同時，我們重新進行了基準回歸分析，以更加準確地評估數字普惠金融對城鄉收入差距的影響。通過引入控制變量，如產業結構升級、城鎮化、政府干預、教育水平、收入水平等，我們得出了具有穩健性的結果，證明數字普惠金融對城鄉收入差距的影響是顯著的。

四、結語

本研究旨在探究數字普惠對城鄉收入差距的影響因素，以湖南省為例進行實證分析。通過對2011年至2020年數字普惠金融指數和城鄉居民人均可支配收入比值的統計分析，本研究發現經濟因素、社會因素和人口特征因素都是影響數字普惠水平和城鄉收入差距的重要因素。本研究對于深入探究數字普惠對城鄉收入差距的影響具有一定的理論和實踐意義，同時也為湖南省數字普惠的可持續發展提供了參考依據。未來，政府應繼續加強數字普惠服務的建設，進一步推動數字普惠的全面發展，促進城鄉居民的共同發展和繁榮。

（作者單位：南華大學）