數(shù)字普惠金融對城鄉(xiāng)居民收入差距的影響

摘 要：近年來，我國普惠金融發(fā)展水平不斷提高，數(shù)字普惠金融隨之迅速發(fā)展。實(shí)現(xiàn)共同富裕是社會(huì)主義的本質(zhì)要求，而縮小城鄉(xiāng)居民收入差距又是共同富裕的重要內(nèi)容。根據(jù)2011—2020年31個(gè)省（自治區(qū)、直轄市）的面板數(shù)據(jù)和北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)，選用泰爾指數(shù)來測度城鄉(xiāng)居民收入差距，利用固定效應(yīng)構(gòu)建空間杜賓模型，證實(shí)了數(shù)字普惠金融對縮小城鄉(xiāng)居民收入差距具有積極作用，且具有一定的溢出效應(yīng)。由此提出建議，要積極發(fā)展數(shù)字普惠金融，以縮小城鄉(xiāng)居民收入差距，促進(jìn)鄉(xiāng)村振興，努力推動(dòng)共同富裕的實(shí)現(xiàn)。

關(guān)鍵詞：數(shù)字普惠金融；面板數(shù)據(jù)；泰爾指數(shù)；空間杜賓模型；共同富裕

中圖分類號：F323.8 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號：1674-7909（2025）5-49-4

DOI：10.19345/j.cnki.1674-7909.2025.05.010

0 引言

普惠金融，顧名思義是金融普惠民生，是指能夠更有效、全方位地為社會(huì)所有階層和群體提供金融服務(wù)的體系。近年來，普惠金融越來越被認(rèn)為是實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)社會(huì)可持續(xù)發(fā)展的重要手段。在2016年杭州G20峰會(huì)上，數(shù)字普惠金融被提出，這是普惠金融發(fā)展的進(jìn)一步深化。2022年，黨的二十大報(bào)告提出要全面推進(jìn)鄉(xiāng)村振興。作為普惠金融新的發(fā)展模式，數(shù)字普惠金融兼具數(shù)字技術(shù)優(yōu)勢和普惠理念，為鄉(xiāng)村振興提供了新的金融支持起點(diǎn)［1］。在此背景下，研究基于2011—2020年覆蓋31個(gè)?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）（不包括香港、澳門和臺灣）的面板數(shù)據(jù)，采用空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法，探討了數(shù)字普惠金融對城鄉(xiāng)居民收入差距的影響是否存在關(guān)聯(lián)性，以及這種影響是否存在區(qū)域差異。研究結(jié)果可為縮小城鄉(xiāng)居民收入差距提供一些建議。

1 文獻(xiàn)綜述與研究假設(shè)

數(shù)字普惠金融是近年來快速發(fā)展的一種金融模式，其主要目的是為廣大群眾提供小額信貸、支付、保險(xiǎn)等服務(wù)。數(shù)字普惠金融的進(jìn)步對提升農(nóng)村地區(qū)的金融包容性和促進(jìn)收入分配的公平性具有顯著影響。張俊等［2］指出，數(shù)字普惠金融在縮小城鄉(xiāng)居民收入差距方面扮演著雙重角色：一方面，其結(jié)合了數(shù)字技術(shù)和普惠金融的優(yōu)勢，提高了金融服務(wù)的普及率，對推動(dòng)鄉(xiāng)村振興和減小城鄉(xiāng)居民收入差距起到了積極作用；另一方面，由于發(fā)展不均衡、市場深化能力不足及監(jiān)管不力等問題，數(shù)字普惠金融也可能加劇城鄉(xiāng)居民的收入不平等。陳靜等［3］通過分析中國家庭金融調(diào)查數(shù)據(jù)，并考慮了鄰近地區(qū)的數(shù)字普惠金融發(fā)展?fàn)顩r，發(fā)現(xiàn)數(shù)字普惠金融的發(fā)展對提升農(nóng)村居民的收入水平有顯著的正面效應(yīng)。丁威等［4］使用省級數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證研究，發(fā)現(xiàn)數(shù)字金融普及程度與農(nóng)村居民消費(fèi)水平呈現(xiàn)正相關(guān)。宋義剛等［5］則指出，數(shù)字普惠金融在鄰近地區(qū)的發(fā)展會(huì)對周圍地區(qū)的經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生積極的拉動(dòng)效應(yīng)，從而促進(jìn)農(nóng)村居民收入平等化。

根據(jù)已有的文獻(xiàn)綜述，該研究提出以下假設(shè)：數(shù)字普惠金融有助于減小城鄉(xiāng)居民的收入差距。這一假設(shè)基于數(shù)字普惠金融在提高金融服務(wù)普及性、促進(jìn)鄉(xiāng)村振興及縮小城鄉(xiāng)居民收入差異方面的潛在作用。同時(shí)，考慮到數(shù)字普惠金融發(fā)展不均衡和監(jiān)管挑戰(zhàn)可能帶來的影響，將進(jìn)一步探討其對城鄉(xiāng)居民收入差距的具體影響機(jī)制。

2 研究設(shè)計(jì)

2.1 變量選取與數(shù)據(jù)說明

2.1.1 被解釋變量

在該研究中，筆者以城鄉(xiāng)居民收入差距為被解釋變量，并采用泰爾指數(shù)（Theil Index）來衡量這一差距。泰爾指數(shù)是一種用于評估個(gè)體或地區(qū)間收入差異的統(tǒng)計(jì)工具，能夠量化收入不平等的程度。泰爾指數(shù)不僅考慮了收入的絕對差異，還考慮了收入分布的相對差異，因此能夠提供一個(gè)更為全面的不平等度量。數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計(jì)局公布的報(bào)告。

2.1.2 解釋變量

在該研究中，解釋變量旨在衡量2011—2020年31個(gè)?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）的數(shù)字普惠金融水平（記為dif）。這一指標(biāo)用北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心與螞蟻金服公司聯(lián)合發(fā)布的數(shù)字普惠金融指數(shù)來表征。該指數(shù)綜合了多個(gè)維度的信息，旨在全面反映各地區(qū)數(shù)字普惠金融的發(fā)展?fàn)顩r。使用這一數(shù)據(jù)集，可以量化和比較不同?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）在數(shù)字普惠金融方面的進(jìn)步，并分析這些變化如何影響城鄉(xiāng)居民的收入差距。這一指標(biāo)的引入，為評估數(shù)字普惠金融對經(jīng)濟(jì)平等化的潛在影響，提供了一個(gè)重要的工具。

2.1.3 控制變量

該研究引入的控制變量有經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（pgdp）、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平（is）、教育水平（edu）、對外開放程度（fdi）及人力資本水平（H1）。上述控制變量分別用2011—2020年31個(gè)?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）的人均生產(chǎn)總值取對數(shù)，第三產(chǎn)業(yè)增加值與第二產(chǎn)業(yè)增加值的比值，第三產(chǎn)業(yè)增加值占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重，平均受教育年限，進(jìn)出口總額占生產(chǎn)總值的比重，受過高等教育人口占總?cè)丝诒壤齺肀硎?。?shù)據(jù)來源于國泰君安數(shù)據(jù)庫及《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》。

2.2 模型設(shè)定

為了研究數(shù)字普惠金融對城鄉(xiāng)居民收入差距影響的空間特征，構(gòu)建模型見式（1）。

式（1）中，Y代表被解釋變量；X代表所有的解釋變量；W代表n×n維的空間嵌套權(quán)重矩陣；β代表X的相關(guān)系數(shù)；ρ和θ代表空間相關(guān)系數(shù)；λ代表空間誤差系數(shù)；μ和ε代表隨機(jī)誤差，且ε遵循正態(tài)分布。當(dāng)ρ≠0、θ＝0且λ＝0時(shí)，符合空間自回歸模型（SAR）；當(dāng)ρ＝0、θ＝0且λ≠0時(shí)，符合空間誤差模型（SEM）；當(dāng)ρ≠0、θ≠0且λ＝0時(shí)，符合空間杜賓模型（SDM）。隨后，根據(jù)檢驗(yàn)及顯著性結(jié)果來具體選擇模型形式。

3 實(shí)證分析

3.1 構(gòu)建空間權(quán)重矩陣

通常，構(gòu)建空間權(quán)重矩陣有4種主要方法，分別是基于鄰接關(guān)系的矩陣、基于地理距離的矩陣、基于經(jīng)濟(jì)聯(lián)系的矩陣和嵌套矩陣。由于嵌套矩陣同時(shí)考慮地理、經(jīng)濟(jì)等2個(gè)方面的因素，因此該研究選用嵌套矩陣作為空間權(quán)重矩陣。具體公式見式（2）。

式（2）中，[Theili，t]是第t年第i個(gè)省份的城鄉(xiāng)居民收入差距，[?]是常數(shù)項(xiàng)，[β1]和[βj]是各變量對應(yīng)的參數(shù)，[difi，t]是數(shù)字普惠金融水平，[Xij，t]是各變量，[εi，t]是未納入模型的其他因素。

3.2 空間相關(guān)性檢驗(yàn)

莫蘭指數(shù)分為全局和局部兩種類型。全局莫蘭指數(shù)是一個(gè)衡量數(shù)據(jù)屬性分布狀態(tài)的統(tǒng)計(jì)量，其值域介于-1～1，具體的計(jì)算方法如公式（3）所示。如果全局莫蘭指數(shù)小于0，表明區(qū)域間呈現(xiàn)分散的分布特征；若全局莫蘭指數(shù)等于0，則表明區(qū)域間是獨(dú)立且隨機(jī)分布的；而當(dāng)全局莫蘭指數(shù)大于0時(shí)，則表明區(qū)域間存在聚集現(xiàn)象。由于全局莫蘭指數(shù)無法反映變量間的具體分布模式，因此通常使用局部莫蘭指數(shù)來描述變量的局部空間特性，其計(jì)算方法見公式（4）。當(dāng)局部莫蘭指數(shù)大于0時(shí)，說明鄰近區(qū)域具有相似的特征（即“高—高”或“低—低”聚集）；當(dāng)局部莫蘭指數(shù)小于0時(shí)，則表示鄰近區(qū)域的特征不相似（即“高—低”或“低—高”分布）。

式（3）中，I為全局莫蘭指數(shù)，[x]為所有區(qū)域觀測值的均值，[Wij]為空間權(quán)重矩陣，[xi]、[xj]表示在空間位置i和j的觀測值。

式（4）中，[s2=i=1n（xi-x）2/n，x=i=1nxi/n]，n為所研究地區(qū)的數(shù)量，[xi]和[xj]分別是地區(qū)i與地區(qū)j的觀測值。

如圖1至圖4所示，在2011—2020年，盡管城鄉(xiāng)居民收入差異與數(shù)字普惠金融水平的莫蘭指數(shù)有所波動(dòng)，但整體上保持正值，并且均通過了統(tǒng)計(jì)顯著性測試。這表明城鄉(xiāng)居民收入差異和數(shù)字普惠金融水平在空間上存在顯著的正相關(guān)性。因此，可以認(rèn)為空間關(guān)聯(lián)效應(yīng)在整個(gè)研究期間是顯著的，選擇應(yīng)用空間計(jì)量模型進(jìn)行分析是恰當(dāng)?shù)摹?/p>

3.3 空間杜賓模型回歸結(jié)果分析

空間杜賓模型的回歸分析結(jié)果如表1所示。數(shù)字普惠金融的系數(shù)為負(fù)，并且在5%的水平上顯著，這表明隨著該?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）數(shù)字普惠金融水平的提升，該地區(qū)城鄉(xiāng)居民之間的收入差距趨于縮小。此外，數(shù)字普惠金融水平的空間滯后項(xiàng)系數(shù)也為負(fù)，并且在5%的顯著性水平上具有顯著的空間效應(yīng)，這表明鄰近?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）的數(shù)字普惠金融發(fā)展對該地區(qū)城鄉(xiāng)居民收入差距同樣具有負(fù)面影響。

3.4 空間效應(yīng)分解

根據(jù)表2的數(shù)據(jù)，可以發(fā)現(xiàn)數(shù)字普惠金融水平的直接影響、間接影響及總體影響都是負(fù)值，并且均通過了顯著性檢驗(yàn)。這表明數(shù)字普惠金融水平的提高不僅對該?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）城鄉(xiāng)居民收入差距的縮小有正面作用，還對其他省（自治區(qū)、直轄市）產(chǎn)生了顯著的空間溢出效應(yīng)。

在控制變量中，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平的直接效應(yīng)及總效應(yīng)均通過顯著性檢驗(yàn)且為負(fù)值，表示該?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越高，城鄉(xiāng)居民收入差距越小。

4 結(jié)論與建議

數(shù)字普惠金融可以將金融服務(wù)覆蓋城鄉(xiāng)居民，有助于縮小城鄉(xiāng)居民收入差距。①應(yīng)加大力度推廣數(shù)字普惠金融，普及相關(guān)金融知識和工具，以提升公眾對數(shù)字普惠金融的認(rèn)知度和接受度。②需要完善數(shù)字金融的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，包括支付系統(tǒng)、信用評估體系、風(fēng)險(xiǎn)管理體系等，提升數(shù)字金融服務(wù)的可靠性、安全性和便捷性。③支持?jǐn)?shù)字普惠金融機(jī)構(gòu)發(fā)展，鼓勵(lì)其創(chuàng)新金融產(chǎn)品和服務(wù)模式，提高其服務(wù)能力和競爭力。④針對不同的客戶需求和金融服務(wù)對象，制定差異化的政策和措施，確保數(shù)字普惠金融服務(wù)能夠真正覆蓋到各類人群。⑤加強(qiáng)監(jiān)管和風(fēng)險(xiǎn)防控，建立有效的監(jiān)管機(jī)制，保障數(shù)字普惠金融服務(wù)的規(guī)范和安全。

參考文獻(xiàn)：

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Research on the Impact of Digital Inclusive Finance on the Income Gap

Between Urban and Rural Residents

JIAN Wenying

School of Economics， South-Central Minzu University， Wuhan 430074， China

Abstract： In recent years， the level of inclusive finance has been continuously improved in China， and the digital inclusive finance has developed rapidly. Achieving common prosperity is the essential requirement of socialism， and narrowing the income gap is an important aspect of common prosperity. The panel data of 31 provinces （autonomous regions and municipalities directly under the Central Government） and the Peking University Digital Financial Inclusion Index from 2011 to 2020 were collected， and the Theil Index was selected to measure the urban-rural income gap. A spatial Durbin model was constructed using the fixed effects method， which confirmed that digital financial inclusive finance had a positive effect on reducing the urban-rural income gap and exhibits certain spillover effects. Therefore， it is suggested that we actively develop digital inclusive finance to narrow the urban-rural income gap， promote rural revitalization， and strive to achieve common prosperity.

Key words： digital inclusive finance; panel data; Theil Index; spatial Durbin model; common prosperity