數字普惠金融如何影響城鄉收入差距

萬強　曾軍　劉曉云　高華蕾　朱巖

摘? ?要：文章以2012—2021年中國31個?。ㄗ灾螀^、直轄市）的面板數據為研究樣本，構建實證模型，就數字普惠金融對城鄉收入差距的影響、空間效應以及區域異質性展開研究。結果顯示：數字普惠金融能在全國層面縮小城鄉收入差距，且具有明顯的區域和維度差異，對中部地區的影響最大，西部地區次之，東部地區最?。桓采w廣度和數字化程度對城鄉收入差距的影響顯著，使用深度影響不顯著。數字普惠金融和城鄉收入差距均具有顯著的空間聚集特征，呈現“低—低”“高—高”集聚特征，數字普惠金融對城鄉收入差距存在顯著的空間溢出效應。相關部門在推進數字普惠金融發展的過程中，應該因地制宜，實施符合本地區發展特點的數字普惠金融戰略，以期實現區域協調發展，進一步縮小城鄉收入差距。

關鍵詞：數字普惠金融；城鄉收入差距；空間效應；區域異質性

中圖分類號：F832? 文獻標識碼：A? 文章編號：1674-2265（2024）01-0044-06

DOI：10.19647/j.cnki.37-1462/f.2024.01.005

一、引言

中國經濟自改革開放以來取得了世界矚目的成績，國內生產總值由1978年的0.37萬億元增長到2022年的121萬億元，為我國各項事業的發展創造了良好的經濟基礎。隨著我國經濟從高速增長轉向高質量發展，區域收入差距和人口流動等重要經濟變量出現了趨勢性轉變，特別是在城鄉之間的收入不平等問題愈發明顯，可能導致社會不穩定。黨的二十大報告指出：“全面建設社會主義現代化國家，最艱巨最繁重的任務仍然在農村?！币涌燹r業農村發展步伐，縮小城鄉居民收入差距，實現全社會共同富裕。

一方面，數字普惠金融有助于實現創業機會均等化，增加企業投資需求和研發投入，助力經濟包容性增長和城鄉收入差距縮小（Sehrawat和Giri，2018；尹應凱和彭興越，2020）[1，2]。數字普惠金融作為數字化方式發展的金融模式，將按照“金融發展—企業家創業—收入分配”的鏈條來推動更多的資金投入金融服務與創業活動，從而優化收入分配格局并減小城鄉之間的收入差距（張碧瓊和吳琬婷，2021）[3]。另一方面，數字普惠金融的發展能夠通過提高金融資源配置的效率和均衡城鄉的金融資源分布，打破二元金融體系的局限（白俊等，2023；趙德起和王世哲，2023）[4，5]，有效解決金融業中各地區的信息不對稱問題。一系列的研究結果表明（李牧辰和封思賢，2023）[6]，數字普惠金融能夠顯著收斂城鄉收入差距。

在維度異質性方面，張啟文和田靜（2022）[7]將農業全要素生產率作為中介因素，發現相比數字支付、小額保險等金融服務使用深度維度，只有在覆蓋廣度維度下數字普惠金融發展才能縮小城鄉收入差距（張樂柱和高士然，2023；于子哲，2022）[8，9]，數字化程度的擴大則可能會導致城鄉收入差距的擴大（徐光順和馮林，2022；Chen，2022）[10，11]。在區域異質性方面，數字普惠金融在東部和西部的地區比在中部地區更能有效地縮小這種差距（于子哲，2022）[9]。此外，部分研究發現中國數字普惠金融對城鄉收入差距存在門限效應，高水平的數字普惠金融能顯著縮小城鄉收入差距，而低水平的數字普惠金融發展將擴大城鄉收入差距（趙丙奇，2020）[12]。

基于既有研究成果，本文系統研究數字普惠金融對城鄉收入差距的影響及區位和維度異質性，并檢驗了數字普惠金融收斂城鄉收入差距的空間溢出效應，有助于全面認識數字普惠金融與城鄉收入差距之間的關系，為相關政策制定提供依據。

二、理論分析與研究假設

一方面，數字普惠金融憑借互聯網技術能夠增強金融服務觸達能力。傳統金融大多是通過線下機構網點的建立來提供金融服務，但經濟欠發達地區多為偏遠山區，地理環境復雜，基礎設施建設耗費巨大，導致傳統普惠金融不愿或難以滲入（宋曉玲，2017）[13]。但數字普惠金融借助互聯網技術，能提高服務的延展性，使得金融服務全民化趨勢越來越明顯，提高了農村地區的金融可及性。另一方面，數字普惠金融能夠降低農村金融服務成本。數字普惠金融可以利用如人臉識別、遠程視頻錄制與指紋識別等方式，為不確定性大、信息量少的農村人員提供精確、個性化的服務，不僅能展現數字普惠金融服務在使用體驗方面的優勢，還能有效減少對人力和物理網點的依賴，節省人力投入和經營支出，降低服務成本（梁雙陸和劉培培，2019）[14]。農村地區金融服務可及性的提高和金融服務成本的降低，大大增加了農村居民獲得貸款、儲蓄、保險等金融服務的機會，促進農村居民創新創業，提高農村居民收入，縮小城鄉收入差距。

雖然總體上數字普惠金融可以提升農村地區金融服務水平，但是，數字普惠金融包含不同的服務類型，從基礎功能到主導功能，再到衍生功能，服務類型的功能層次越高，對所處地理區位、農民認知等的門檻要求也越高，其對城鄉收入差距的收斂作用會有顯著差異（李牧辰和封思賢，2020）[15]。具體而言，數字普惠金融的基礎功能和主導功能可以減少城鄉收入差距，而處于衍生功能的服務對城鄉收入差距的影響可能不顯著，甚至會擴大城鄉收入差距。

綜上，提出研究假設1：數字普惠金融有助于縮小我國城鄉之間的收入差距，并且因區位特征、發展程度不同而具有異質性。

一方面，隨著數字技術的普及推廣，數字普惠金融突破了金融營業網點地理范圍的限制，清除了數字普惠金融的空間溢出障礙，可以更加便捷地開展跨區域金融業務，推動資本、技術、勞動力等資源跨區域流動，進而對鄰近地區城鄉收入差距的縮小產出溢出效應。另一方面，政策制定部門通過頂層設計、協同治理、共建共享等措施，推動地區積極發展數字普惠金融，將金融服務覆蓋到更多農村地區，會對周邊地區產生“啟發效應”與“學習效應”（陳嘯和陳鑫，2018）[16]，促進跨區域的技術共享和協同發展，促進相鄰地區的數字普惠金融業務的發展。

綜上，本文提出研究假設2：數字普惠金融對臨近地區城鄉收入差距的縮小存在正向的空間溢出效應。

三、數字普惠金融發展影響城鄉收入差距的實證設計

（一）模型設定

文章利用2012—2021年中國31個?。ㄗ灾螀^、直轄市，不含港澳臺地區，以下簡稱省份）的數據開展實證分析，基于研究假設1，我們建立了以下模型：

其中，因變量[Gap]表示城鄉收入差距，[Duf]為數字普惠金融發展水平，[Xit]為控制變量，[εit]為殘差項，并進一步將數字普惠金融指標劃分為[breadth]（覆蓋廣度）、[depth]（使用深度）和[digital]（數字化程度）。

基于假設2構建空間杜賓模型（SDM）驗證數字普惠金融對城鄉收入差距的影響。具體如下：

式（3）中，[μi]和[νi]分別代表空間時間效應；[W]為反映空間地理位置特征的空間權重矩陣，其他變量含義不變。

（二）變量選取與數據來源

1. 解釋變量：數字普惠金融（Duf）。本文利用北京大學數字金融研究中心和螞蟻金服共同公布的數字普惠金融指數衡量數字普惠金融發展水平（郭峰等，2020）[17]，主要包含三個細分指數：一是覆蓋廣度，由地區內使用的支付寶賬號數量決定；二是使用深度，根據付款方式、貸款額度、保單購買比例或股票買賣等加權計算得出；三是數字化水平，根據用戶的便利性、體驗感以及金融服務成本考評。

2. 被解釋變量：城鄉收入差距（Gap）?？紤]到泰爾指數兼顧了城市人群比例的變化，對高收入與低收入群體兩端比例的變化也比較靈敏，因此，參照王少平（2007）[18]提出的泰爾指數核算方法衡量城鄉收入差距，公式如下：

[Theilit=i=12Iij，tIi，tlnIij，t/Pij，tIi，t/Pi，t] （4）

其中，[i=1]代表城鎮，[i=2]代表農村，[Pi，t]表示總人口，[Ii，t]表示可支配收入，[Pij，t]表示可支配收入。

3. 控制變量。（1）經濟發展水平（Pgdp），使用人均GDP衡量。一國經濟的發展能為貧困人口帶來實質性的利益，從而降低貧困率并促進社會公平。（2）產業結構（Struc），使用第二、三產業增加值占GDP的比重來度量。產業結構優化程度直接影響產業升級的具體效果，而產業升級變遷又對城鄉收入差距有影響。（3）財政支出（Gov），借鑒董黎明和滿清龍（2017）[19]，通過計算政府財政支出總額占 GDP的比例衡量政府財政支出水平。政府的財政支出是社會財富再分配的關鍵因素，直接影響城鄉居民收入。（4）受教育水平（Edu），選取每十萬人中接受高等教育的學生數量反映當地高等教育水平。高等教育水平的提高可以改善人力資本水平，提高居民收入，但長期以來我國高質量教育資源大多集中在城市，鄉村的教育資源相對匱乏，與城市高等教育水平差距較大，擴大了城鄉收入差距。（5）城鎮化水平（Urban），用城鎮年末人口與地區總人口的比例來衡量城鎮化水平。城鎮化水平是影響城鄉收入差距的重要因素，過去我國存在著二元經濟結構，城鄉間的勞動力流動受到了很大限制，而城鎮化進程不斷加快帶動了農村地區人口流動至城市，增加農村人口收入。（6）對外開放水平（open），使用進出口總額占地區 GDP 比重計算，并按當年美元與人民幣中間價進行折算處理。對外貿易活動主要集中在城市，這將導致大中城市平均收入增加，拉大城鄉之間的收入差距。

4. 數據說明。本文以2012—2021年中國31個省份為研究樣本，主要數據來自國家統計局、北京大學互聯網金融研究中心以及《中國統計年鑒》《中國人口和就業統計年鑒》，變量描述性統計如表1所示。

四、實證結果分析

（一）基準回歸分析

1. 數字普惠金融對城鄉收入差距的影響分析。根據hausman檢驗結果，選擇隨機效應模型（RE）進行實證分析。回歸結果如表2所示，數字普惠金融發展水平的系數在1%的水平下顯著為負，表明數字普惠金融的發展能夠顯著縮小城鄉收入差距。

控制變量中，經濟發展水平的系數在5%的水平下顯著為負，可能是由于目前我國經濟增長對城鄉收入差距的影響還沒有達到Kuznets倒U形假說所描述的拐點。產業結構的系數在1%水平下顯著為正，可能是由于第三產業的發展主要集中在城市，農村較少享受到第三產業發展帶來的紅利。城鎮化水平的系數在1%水平下顯著為負，表明城鎮化的推進可以有效減少城鄉收入差距，從理論角度來看，城鎮化的促進可以拓寬就業范圍和渠道，改變就業模式，為農村居民提供更多選擇，使他們有機會在城市就業，獲得更高的薪資收入，進而縮小城鄉收入差距。政府財政支出的系數在1%水平下顯著為正，可能是某些地方政府傾向于將財政支出用于城市建設和發展，忽視農村地區的發展需求，造成資源分配不均，進而導致農民收入增長緩慢。受教育程度的系數在5%的水平下顯著為負，說明受教育程度將極大影響人力資本水平，提升個人的勞動力價值，有利于促進城鄉收入的公平分配。對外開放水平的系數在1%的水平下顯著為負，可能由于開放程度高的地區更加容易獲得貿易開放所帶來的技術溢出福利，有助于縮小城鄉收入差距。

2. 異質性分析。為了探討當地區經濟發展程度和地理位置存在較大差異時，數字普惠金融對城鄉收入不平等的實際效應是否會有所區別，本文利用模型（1）對東、中、西部三大地區進行分樣本研究。表2顯示，數字普惠金融在各地區對城鄉收入差距都具有明顯的收斂效應。其中，在東部、中部地區均在1%的水平下影響顯著，且中部地區影響效果遠大于東部地區；在西部地區在5%的水平下影響顯著，影響程度介于東部與中部之間。究其原因，可能是因為東部地區經濟基礎雄厚，金融體系健全，城鄉居民之間的收入差距較小，數字普惠金融發展對城鄉收入差距的影響較小；中部地區金融體系起步較晚，數字普惠金融發展較快，在縮小城鄉收入差距方面的作用最為顯著。

進一步從覆蓋廣度、使用深度和數字化程度三個細分維度入手，驗證數字普惠金融子維度對抑制城鄉收入差距的作用。從表3可以看出，覆蓋廣度和數字化程度有助于縮小城鄉收入差距，但使用深度對城鄉收入差距的影響不顯著。可能的原因是，覆蓋廣度、數字化程度可以通過提升金融服務觸達能力和延展能力，節省人力投入和經營支出，降低農村金融服務成本，促進農村居民創業活動和收入提高，從而縮小城鄉收入差距；而使用深度作為數字普惠金融的衍生功能，具有一定的門檻，對城鄉收入差距的影響不顯著。

（二）數字普惠金融對城鄉收入差距影響的空間溢出效應分析

本文采用全局莫蘭指數和局部莫蘭指數，使用2012—2021年中國31個省份的數據進行空間自相關性檢驗，計算方法如下：

全局空間自相關性檢驗表明，數字普惠金融服務水平和城鄉收入差距在各省份呈現空間集聚特點，且均存在正向的空間溢出效應（見表4）。

使用局部莫蘭指數度量局部空間特征，圖1和圖2分別為城鄉收入差距和數字普惠金融發展水平的局部莫蘭指數散點圖，橫坐標z表示31個省份標準化處理后的城鄉收入差距（數字普惠金融發展水平）均值，縱坐標Wz為相鄰省份標準化后的均值。局部莫蘭指數主要集中在第一和第三象限，表明主要省份的城鄉收入差距、數字普惠金融在空間上具有高—高聚類和低—低聚類的特點，呈現出典型的空間集聚特征。其中，圖1的第一象限集中了云南省、青海省、貴州省、甘肅省等經濟發展相對落后的省份，說明這些省份及其相鄰省份的城鄉收入差距較大；第三象限集中了江蘇省、浙江省、山東省、上海市等經濟發展相對發達的省份，說明這些省份及其相鄰省份的城鄉收入差距較小。與之相反，圖2的第一象限集中了江蘇省、浙江省、山東省、上海市等經濟相對發達的省份，說明這些省份及其相鄰省份的數字普惠金融發展水平較高；而第三象限則聚集了云南省、青海省、貴州省、甘肅省等經濟發展相對落后的省份，說明這些省份及其相鄰省份數字普惠金融發展水平較低。

采用空間杜賓模型（SDM）的空間溢出效應檢驗結果顯示（見表5），數字普惠金融對所在地區的城鄉收入差距的直接效應為正但不顯著，可以通過改善一階及以上鄰近地區的城鄉收入分配格局，間接實現城鄉收入差距的縮小，說明數字普惠金融對城鄉收入差距的空間溢出效應顯著存在，相鄰地區間資源和信息的流動，促進了當地經濟環境改善和技術進步，改善城鄉收入間不平衡，使數字普惠金融對城鄉收入差距的間接效應顯著。

（三）穩健性檢驗

1. 剔除直轄市樣本。作為經濟增長的關鍵驅動力和城市重要性象征的四大直轄市擁有突出的城市地位，為防止可能存在的干擾因素對結果造成誤導，剔除四個直轄市的數據后進行檢驗。根據表6回歸結果，可以進一步確認數字普惠金融的發展仍能有效地縮小城鄉收入差距。

2. 替換被解釋變量度量方式。鑒于各省份的人口數量和經濟發展程度存在差異，為提高各省份之間測算標準的一致性，更換城鄉收入差距的衡量方法，使用城鎮與農村居民人均可支配收入的比值測量城鄉收入差距，并重新進行檢驗，以保證不同地區間測算結果的可比性。表6結果顯示，回歸結果與初始回歸結果相符，說明基準回歸分析是可信的。

五、結論與對策建議

（一）結論

本研究利用2012—2021年我國31個省份的相關數據建立面板回歸模型，實證考察數字普惠金融對城鄉收入差距的影響。研究發現：（1）數字普惠金融可以有效地改善城鄉收入差距，在剔除部分樣本和更換核心解釋變量后，結論依舊穩健。（2）數字普惠金融對城鄉收入差距的影響具有明顯的區域和維度差異，對中部地區的影響最大，西部地區次之，東部地區最小；覆蓋廣度和數字化程度對城鄉收入差距的影響顯著，使用深度影響不顯著。（3）數字普惠金融和城鄉收入差距具有顯著的空間聚集特征，云南省、青海省、貴州省、甘肅省等經濟發展相對落后的省份呈現數字普惠金融發展水平“低—低”集聚、城鄉收入差距“高—高”集聚的特征，江蘇省、浙江省、山東省、上海市等經濟發展相對發達的省份呈現出數字普惠金融發展水平“高—高”集聚、城鄉收入差距“低—低”集聚的特征。檢驗結果顯示，數字普惠金融對所在地區的城鄉收入差距雖沒有直接縮小作用，但可以改善一階及以上鄰近地區的城鄉收入差距，綜合來看存在顯著的全面溢出效應。

（二）政策建議

針對以上結論，提出如下政策建議：一是優化數字普惠金融發展路徑。重點針對“三農”、小微及低收入社區居民的需求特點，設計個性化的數字普惠金融產品。積極運用互聯網、移動技術、大數據、云計算、生物識別等新型數字技術，針對數字普惠金融目標群體的業務需求進行技術改進提升。完善數字化征信體系建設，加強數字普惠金融與征信領域深度融合，使偏遠地區貧困群眾也能享受數字普惠金融便利。二是因地制宜加強數字普惠金融的跨區域協同。東部地區數字普惠金融發展具有明顯的先發優勢，應著眼提升使用深度，同時促進技術、資本、人才向中西部地區的合理流動，強化數字普惠金融的區域聯動效應。中西部地區應重點做好基礎設施建設，提升互聯網普及率，消除“數字鴻溝”，同時，繼續開展金融知識和數字技術知識的教育推廣，逐步降低數字普惠金融門檻，進一步緩解城鄉收入差距。

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收稿日期：2023-09-26? ? ? 修回日期：2024-01-14

作者簡介：萬強，男，山東外國語職業技術大學財會金融學院院長，教授，研究方向為數字金融；曾軍（通訊作者），男，山東外國語職業技術大學教授，博士，研究方向為系統優化理論與方法；劉曉云，女，山東外國語職業技術大學財會金融學院，研究方向為區域經濟與可持續發展；高華蕾，女，山東外國語職業技術大學財會金融學院，研究方向為企業投資與融資；朱巖，男，山東外國語職業技術大學財會金融學院，研究方向為金融管理與數字金融發展。