共同富裕背景下數(shù)字金融與城鄉(xiāng)收入差距
——基于地級市面板數(shù)據(jù)的實證研究

陳東平，丁力人，高名姿

(南京農(nóng)業(yè)大學(xué) 金融學(xué)院，江蘇 南京 210095)

一、引言

城鄉(xiāng)居民收入差距(下文稱“城鄉(xiāng)收入差距”)是世界各國工業(yè)化過程中普遍存在的現(xiàn)象[1]。自改革開放以來，我國經(jīng)濟高速發(fā)展，經(jīng)濟總量躍居世界第二，居民可支配收入亦大幅提高。然而，在中國特色社會主義進入新時代的背景下，我國城鄉(xiāng)收入差距問題依舊嚴峻。據(jù)國家統(tǒng)計局數(shù)據(jù)顯示，1978年我國城鄉(xiāng)居民收入比為2.53,2009年上升到3.33，而后一直在高位波動?，F(xiàn)階段，我國社會的主要矛盾已經(jīng)轉(zhuǎn)化為人民日益增長的美好生活需要和不平衡不充分的發(fā)展之間的矛盾。為此，黨中央將扎實推動共同富裕作為 “十四五”時期經(jīng)濟社會發(fā)展的主要目標(biāo)之一，并以解決地區(qū)差距、城鄉(xiāng)差距、收入差距問題為主攻方向。其中，最艱巨最繁重的任務(wù)仍然在農(nóng)村。持續(xù)提高低收入人群收入、鞏固脫貧攻堅成果，縮小城鄉(xiāng)收入差距、緩解相對貧困是高質(zhì)量發(fā)展過程中實現(xiàn)共同富裕的關(guān)鍵。

長久以來，在農(nóng)村勞動力過剩、農(nóng)村產(chǎn)業(yè)落后的現(xiàn)實約束下，我國政府不斷推進城鎮(zhèn)化建設(shè)，構(gòu)建起以城市為中心、外圍呈“圈層狀”環(huán)繞的地理空間布局，通過不斷擴大城鎮(zhèn)地區(qū)的范圍和規(guī)模，引導(dǎo)農(nóng)村居民向城鎮(zhèn)遷移，進而提高農(nóng)村居民收入水平，縮小城鄉(xiāng)收入差距。但上述策略的問題在于：一是由于戶籍管理制度的限制，農(nóng)村勞動力進城后難以享受到與城鎮(zhèn)居民同等的公共服務(wù)， “地”的城鎮(zhèn)化并不意味著“人”的城鎮(zhèn)化[2]；二是隨著城鎮(zhèn)化率的不斷提高，21世紀以來城鄉(xiāng)社會流動性開始趨緩，財富在代際的傳遞性不斷增強，低收入群體跨越到中高等收入的難度越來越大[3]。對此，為盡早實現(xiàn)共同富裕的目標(biāo)，避免因城鄉(xiāng)收入分配不均而帶來的經(jīng)濟、社會問題，必須找到能夠促進資源要素在城鄉(xiāng)間自由流動的新動能，進而改善城鄉(xiāng)發(fā)展不均衡、城鄉(xiāng)收入差距過大的問題。

近年來，隨著大數(shù)據(jù)、人工智能、云計算、區(qū)塊鏈等技術(shù)的運用，以互聯(lián)網(wǎng)和金融融合而成的數(shù)字金融迅速發(fā)展，對生產(chǎn)生活帶來巨大影響。數(shù)字金融最大的特點在于通過數(shù)字技術(shù)為傳統(tǒng)金融業(yè)務(wù)賦能，從而消減金融市場摩擦，提升金融功能的作用效果。具體而言，一方面，數(shù)字金融依靠底層技術(shù)提高了搜尋、加工、識別信息的能力，同時促進了資金流通、動態(tài)監(jiān)管的效率；另一方面，數(shù)字金融能夠有效解決金融服務(wù)過程中的信息匹配和相互信任問題，從而降低金融服務(wù)成本，控制金融風(fēng)險。因此，數(shù)字金融不僅能夠重新對低收入群體、中小企業(yè)等進行風(fēng)險定價，更關(guān)鍵的是其本身的發(fā)展模式能夠適應(yīng)“長尾群體”短期、小額、零散的金融需求特征，有利于改善弱勢群體金融資源不足、金融需求得不到滿足的問題，實現(xiàn)金融的普惠效應(yīng)。

從現(xiàn)有研究來看，部分學(xué)者關(guān)注了數(shù)字金融對城鄉(xiāng)收入差距的影響。宋曉玲[4]利用省級面板數(shù)據(jù)進行實證分析，發(fā)現(xiàn)數(shù)字普惠金融能夠顯著縮小城鄉(xiāng)收入差距。趙丙奇[5]進一步發(fā)現(xiàn)，在經(jīng)濟水平高的地區(qū)，數(shù)字普惠金融與城鄉(xiāng)收入差距呈負相關(guān)關(guān)系；但在經(jīng)濟水平低的地區(qū)，較低的數(shù)字普惠金融水平反而使得城鄉(xiāng)收入差距變大。不過，單純提高數(shù)字金融發(fā)展廣度對縮小城鄉(xiāng)收入差距的作用有限，數(shù)字金融的廣度和深度互相配合才能發(fā)揮縮小收入差距的作用[6]。也有學(xué)者探討了數(shù)字金融影響城鄉(xiāng)收入差距的具體機制。張勛等[7]的研究表明，數(shù)字金融使得創(chuàng)業(yè)機會均等化，農(nóng)村居民的創(chuàng)業(yè)行為高漲，從而顯著提升了農(nóng)村家庭收入。張棟浩等[8]發(fā)現(xiàn)數(shù)字金融通過提高農(nóng)村家庭風(fēng)險應(yīng)對水平來降低貧困脆弱性。

已有研究為本文奠定了基礎(chǔ)，但仍有拓展的空間。一是，現(xiàn)有關(guān)于數(shù)字金融與城鄉(xiāng)收入差距的研究大多只探討了如何優(yōu)化資本在城鄉(xiāng)間的配置結(jié)構(gòu)和效率，進而改善城鄉(xiāng)收入分配的問題，但對于不同要素協(xié)同影響的研究不足，比如沒有深入探討資本與勞動之間的影響關(guān)系，以及要素自由流動和梯度配置對城鄉(xiāng)收入差距的影響。二是，對數(shù)字金融水平的衡量大多僅考慮了互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)所提供的數(shù)字金融服務(wù)，忽視了以銀行為代表的傳統(tǒng)金融機構(gòu)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型后對數(shù)字金融供給的增量效應(yīng)?；诖?，本文試圖對上述不足進行彌補，通過理論分析和實證檢驗來回答以下問題：在借助數(shù)字技術(shù)提高資本在城鄉(xiāng)微觀個體間流動性的條件下，數(shù)字金融對城鄉(xiāng)收入差距產(chǎn)生了什么影響,資本要素流動對勞動要素流動是否產(chǎn)生了聯(lián)動效應(yīng)，進而是否提高了勞動回報率？

二、理論分析與研究假說

本文理論分析的基本假設(shè)和邏輯思路是優(yōu)化宏觀層面的金融資源分配結(jié)構(gòu)有助于改善微觀個體的要素回報率。農(nóng)村勞動力大多在農(nóng)業(yè)以及農(nóng)村其他回報率較低的產(chǎn)業(yè)中工作，而數(shù)字金融能夠衍生出更多就業(yè)崗位并促使農(nóng)村勞動力向回報率更高的非農(nóng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移，從而提高收入水平、縮小城鄉(xiāng)收入差距。

盡管數(shù)字金融有助于彌補傳統(tǒng)金融供給方式的固有局限和短板，但在討論數(shù)字金融對收入分配的影響時，需要從就業(yè)的供需兩端深入思考：數(shù)字金融通過何種更微觀的機制來改變勞動要素的結(jié)構(gòu)和回報預(yù)期，實現(xiàn)勞動就業(yè)崗位的供需匹配。

從勞動需求端來看，在數(shù)字經(jīng)濟建設(shè)、數(shù)字化轉(zhuǎn)型的浪潮下，數(shù)字金融創(chuàng)造了更多的就業(yè)崗位。一方面，在實施供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的戰(zhàn)略背景下，傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)能縮減，并朝著智能化、數(shù)字化方向發(fā)展，傳統(tǒng)行業(yè)規(guī)模縮小、行業(yè)崗位數(shù)量減少；另一方面，數(shù)字經(jīng)濟催生了很多創(chuàng)新型商業(yè)模式，當(dāng)生產(chǎn)力突破了原有的生產(chǎn)關(guān)系的束縛后，不僅大量的終端需求被激發(fā)，還推動了服務(wù)型公司的飛快發(fā)展，比如物流、生活服務(wù)、線上零售等。在這過程中，數(shù)字金融能夠為借助互聯(lián)網(wǎng)平臺進行營銷、交易的工商個體戶、中小企業(yè)提供信貸資金，緩解流動性約束。同時，依靠強大的移動支付體系，數(shù)字金融從數(shù)量和速度兩方面提高了契約執(zhí)行效率，降低交易成本，在加快資金流動速度的同時保障交易者的利益。在數(shù)字金融服務(wù)的支持下，大量服務(wù)型崗位被創(chuàng)造，就業(yè)市場對勞動力的需求也隨之增加。

從勞動供給端來看，一般來說農(nóng)村勞動力進入勞動力市場的方式主要有兩種，即在農(nóng)村地區(qū)進行農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和遷移至城市地區(qū)進行非農(nóng)就業(yè)。根據(jù)勞動力遷移理論，勞動力遷移的拉力在于工農(nóng)業(yè)之間的生產(chǎn)率差異。然而，在中國近40年的大規(guī)模勞動力轉(zhuǎn)移過程中，工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率差異并未明顯縮小，這意味著促使勞動力流動的拉力變化不大，影響勞動力遷移的因素在于阻力[9]。具體而言，農(nóng)村勞動力的產(chǎn)業(yè)遷移(從農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)遷移至非農(nóng)產(chǎn)業(yè))成本主要包括金融資源獲取成本、工作信息搜尋成本、家庭難以搬遷的心理成本。而數(shù)字金融至少在以下三個方面具備降低勞動力產(chǎn)業(yè)遷移成本的作用。一是，隨著個人線上信用貸款產(chǎn)品的發(fā)展，農(nóng)村勞動力獲取信貸資金的門檻降低，信貸約束的緩解激發(fā)了農(nóng)村創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)精神，同時提高了農(nóng)村勞動力抵御外部沖擊、平滑流動性風(fēng)險的能力；二是，數(shù)字金融是在互聯(lián)網(wǎng)無盡的信息中運行的，當(dāng)信息流在時間和空間、個體與整體、局部到無邊界的整合時，獲取速度更快、匹配性更高的崗位信息更可能被傳遞至農(nóng)村勞動力；三是，隨著電子商務(wù)的發(fā)展和移動支付的普及，非農(nóng)就業(yè)崗位突破城鄉(xiāng)地理限制進而降低農(nóng)村勞動力“離土又離鄉(xiāng)”的心理負擔(dān)成為現(xiàn)實。

綜合而言，數(shù)字金融在數(shù)字經(jīng)濟社會中扮演著不可或缺的重要角色。在一個不缺乏就業(yè)機會的勞動力市場中，當(dāng)資本要素更加均衡地在城鄉(xiāng)間分配時，城鄉(xiāng)勞動力也將面臨更加平等的就業(yè)機會，勞動供需的匹配度也會相應(yīng)提高?；谏鲜龇治?，本文提出待驗證的假說1。

假說1：數(shù)字金融能夠通過推動農(nóng)村勞動力產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移來縮小城鄉(xiāng)收入差距。

目前，數(shù)字金融服務(wù)主要由銀行等傳統(tǒng)金融機構(gòu)以及互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)來提供。銀行的數(shù)字化轉(zhuǎn)型路徑是利用先進的人工智能技術(shù)，提煉出與客戶違約等相關(guān)風(fēng)險，精準(zhǔn)繪制“客戶畫像”，進而嵌入各項業(yè)務(wù)來降低風(fēng)險。與銀行不同，互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)則主要通過平臺流量和滿足客戶的個性化需求來捕捉客戶的數(shù)字行為，進而利用大數(shù)據(jù)模型測算客戶的信用置信區(qū)間，以達到信用評估的目的。然而，隨著國內(nèi)經(jīng)濟增速的放緩，銀行面臨的外部競爭愈發(fā)激烈。如果金融機構(gòu)忽略自身稟賦特征，一味地將資源投入技術(shù)進步和數(shù)字轉(zhuǎn)型的“裝備競賽”，很可能導(dǎo)致銀行的競爭優(yōu)勢不增反降[10]。此外，雖然數(shù)字技術(shù)有利于銀行降低信息不對稱、改善信貸質(zhì)量，但銀行打造數(shù)字金融應(yīng)用場景的能力尚顯不足，捕捉數(shù)字信息的渠道有限，這意味著銀行若想挖掘更多的數(shù)字信息需要付出更高的成本。換言之，由于銀行的數(shù)字化轉(zhuǎn)型難以形成有效的規(guī)模效應(yīng)來降低邊際成本，理論上，銀行的數(shù)字金融業(yè)務(wù)對實體經(jīng)濟和微觀個體的影響可能是邊際減弱的。

反觀互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，一方面，互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)由于牢牢掌握著社交、零售、生活服務(wù)等流量入口，能夠通過有效的導(dǎo)流手段源源不斷將潛在客戶引至為其搭建的運用場景中，從而以更低的成本獲得更多的數(shù)字信息；另一方面，互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)通過打造網(wǎng)絡(luò)平臺來推動線上線下一體化融合發(fā)展，這使得互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)不僅可以通過多種方式，比如廣告、游戲等將網(wǎng)絡(luò)流量變現(xiàn)，提高市場份額、鞏固市場地位；還能夠?qū)?shù)字金融嵌入用戶的日常生活環(huán)境，提高用戶的依賴性，從而不斷降低數(shù)字金融服務(wù)的邊際成本。可以發(fā)現(xiàn)，網(wǎng)絡(luò)平臺越大，活躍客戶數(shù)越多，互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)提供數(shù)字金融服務(wù)的邊際成本越低，越能起到平滑客戶流動性約束、促進信息轉(zhuǎn)換和傳遞等作用。

綜合上述分析，由于銀行和互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的市場競爭結(jié)構(gòu)、主要客戶群體以及開展數(shù)字業(yè)務(wù)的底層邏輯不同，銀行和互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)在提供數(shù)字金融服務(wù)的過程中面臨不同的邊際成本和邊際收益。基于上述分析，本文提出待驗證的假說2。

假說2：數(shù)字金融對城鄉(xiāng)收入差距的影響是非線性的，銀行數(shù)字金融水平越高，對縮小城鄉(xiāng)收入差距的邊際作用越弱；互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)數(shù)字金融水平越高，對縮小城鄉(xiāng)收入差距的邊際作用越強。

三、數(shù)據(jù)、變量與模型

(一)數(shù)據(jù)來源

本文以2011—2019年209個地級市為研究樣本，構(gòu)建城市層面的面板數(shù)據(jù)。主要數(shù)據(jù)來源于《中國城市統(tǒng)計年鑒》、各地級市統(tǒng)計局的歷年統(tǒng)計年鑒、北京大學(xué)和阿里巴巴集團聯(lián)合研制的“北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)”，以及借助谷歌搜索引擎和網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)搜集、構(gòu)建的銀行數(shù)字金融指數(shù)。參考已有研究，本文剔除了在地級市層面發(fā)生行政區(qū)劃變更的樣本，保留了地級市層面以下發(fā)生行政區(qū)劃調(diào)整的樣本[11]，同時剔除了數(shù)據(jù)缺失嚴重的樣本。與價格有關(guān)的數(shù)據(jù)以2011年為基期進行抵消通脹處理。

(二)變量說明

1.被解釋變量

本文的被解釋變量為城鄉(xiāng)收入差距，現(xiàn)有研究中主要采取城鄉(xiāng)收入比、基尼系數(shù)、泰爾指數(shù)來衡量。其中，城鄉(xiāng)收入比的衡量數(shù)據(jù)更容易獲取且較為直觀，但城鄉(xiāng)收入比忽略了人口結(jié)構(gòu)的影響；基尼系數(shù)僅對中間階層收入的變動比較敏感，且目前也不存在普遍接受口徑的統(tǒng)一計算公式[6]；泰爾指數(shù)兼顧人口結(jié)構(gòu)以及收入分布情況，而且對兩端收入的變動比較敏感，因此本文采用泰爾指數(shù)來衡量城鄉(xiāng)收入差距，同時將城鄉(xiāng)收入比作為穩(wěn)健性檢驗的城鄉(xiāng)收入差距的代理變量。泰爾指數(shù)的具體計算公式如下：

(1)

式中，Theilit表示第i城市t時期的泰爾指數(shù)，其值越小，表明城鄉(xiāng)收入差距越??；反之表明城鄉(xiāng)收入差距越大。Pi,t表示第i城市t時期的總收入，Pij,t表示第i城市t時期城鎮(zhèn)地區(qū)(j=1)或農(nóng)村地區(qū)(j=2)的收入；Zi,t表示第i城市t時期的總?cè)丝?；Zij,t表示第i城市t時期城鎮(zhèn)地區(qū)(j=1)或農(nóng)村地區(qū)(j=2)的人口。由于泰爾指數(shù)在0～1之間，本文對其乘以100以便于計算和計量回歸。

2.解釋變量

本文的解釋變量為城市數(shù)字金融水平。廣義層面的數(shù)字金融包括銀行等傳統(tǒng)金融機構(gòu)以及互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)利用數(shù)字技術(shù)開展的金融業(yè)務(wù)；而狹義上的數(shù)字金融一般指互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)開展的新型金融服務(wù)模式?，F(xiàn)有研究大多利用“北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)”作為數(shù)字金融的代理變量，該指數(shù)利用“螞蟻金服”的交易賬戶大數(shù)據(jù)，從互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的數(shù)字金融業(yè)務(wù)的角度衡量數(shù)字金融水平，是對狹義數(shù)字金融的有效衡量方式。本文將“北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)”(下稱“互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)數(shù)字金融指數(shù)”)作為數(shù)字金融的代理變量之一，同時嘗試從銀行層面構(gòu)建數(shù)字金融水平，從而和現(xiàn)有指數(shù)形成廣義層面的城市數(shù)字金融水平的結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)。具體構(gòu)建方式如下：

首先，參考現(xiàn)有研究[12-13]以及銀行業(yè)金融科技發(fā)展規(guī)劃綱要中的相關(guān)內(nèi)容和表述，將數(shù)字金融劃分為大數(shù)據(jù)技術(shù)、云計算技術(shù)、人工智能技術(shù)、區(qū)塊鏈技術(shù)以及互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)五大維度，并以此五個維度選取關(guān)鍵詞(1)大數(shù)據(jù)技術(shù)維度選取的關(guān)鍵詞是大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)層、數(shù)據(jù)集、數(shù)據(jù)流；云計算技術(shù)維度選取的關(guān)鍵詞是云計算、云架構(gòu)、云服務(wù)、云金融；人工智能技術(shù)維度選取的關(guān)鍵詞是智能化、實時檢測、人臉識別、指紋識別；區(qū)塊鏈技術(shù)維度選取的關(guān)鍵詞是區(qū)塊鏈、聯(lián)盟鏈、測試鏈、互聯(lián)鏈；互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)維度選取的關(guān)鍵詞是移動、互聯(lián)網(wǎng)、網(wǎng)上、線上。。其次，利用網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)，在谷歌搜索引擎中統(tǒng)計各銀行2011—2019年每個關(guān)鍵詞在新聞中出現(xiàn)的詞頻數(shù)。然后利用變異系數(shù)法對各項指標(biāo)進行無量綱化處理，運用反歐幾里得距離計算出銀行的數(shù)字金融水平。最后，以中國銀行保險監(jiān)督管理委員會發(fā)布的金融許可證信息為權(quán)重樣本數(shù)據(jù)，計算2011—2019年每家銀行在每個城市的金融網(wǎng)點數(shù)占該城市的總網(wǎng)點數(shù)的比例，并將此比例作為每家銀行在該城市的數(shù)字金融水平的權(quán)重，將每家銀行的數(shù)字金融水平乘以權(quán)重比例計算出每家銀行在各城市的數(shù)字金融水平，加總每家銀行在各城市的數(shù)字金融水平即得到銀行層面的城市數(shù)字金融水平。

3.其他控制變量

參考已有研究，結(jié)合宏觀變量之間的相關(guān)性以盡量減少多重共線性問題，本文選擇的控制變量包括傳統(tǒng)金融發(fā)展水平、經(jīng)濟發(fā)展水平、城市規(guī)模、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、科技發(fā)展水平、教育發(fā)展水平。具體變量衡量方式和描述性統(tǒng)計見表1。

表1 主要變量說明與描述性統(tǒng)計結(jié)果

(三)計量模型設(shè)定

根據(jù)理論分析以及研究目的，構(gòu)建如下雙向固定效應(yīng)模型來估計數(shù)字金融對城鄉(xiāng)收入差距的影響：

Theilit=α+βdig_finit+γControlit+δi+φt+εit

(2)

式中，下標(biāo)i和t分別表示城市和年份，Theil表示城鄉(xiāng)收入差距，dig_fin表示數(shù)字金融水平，Control表示控制變量。模型還控制了城市固定效應(yīng)δ和年份固定效應(yīng)φ，β、γ是各變量對應(yīng)的系數(shù)，α是常數(shù)項，ε是殘差項。

考慮數(shù)字金融與城鄉(xiāng)收入差距之間的非線性影響，設(shè)定如下面板門檻模型：

Theilit=α+β1digfinit*I(adjit≤θ)+β2digfinit*I(adjit>θ)+γControlit+δi+φt+εit

(3)

式中，adjit表示門檻變量。I(·)是示性函數(shù)，當(dāng)括號內(nèi)條件滿足時，I(·)取值為1；反之取值為0。

四、實證結(jié)果和分析

(一)數(shù)字金融對城鄉(xiāng)收入和城鄉(xiāng)收入差距的影響

表2是數(shù)字金融對城鄉(xiāng)家庭人均可支配收入以及城鄉(xiāng)收入差距的回歸結(jié)果。由第(1)、(2)列的結(jié)果可知，數(shù)字金融和傳統(tǒng)金融都能顯著提高城鎮(zhèn)家庭和農(nóng)村家庭的人均可支配收入。結(jié)合第(3)列回歸結(jié)果來看，相較于城鎮(zhèn)居民，數(shù)字金融對農(nóng)村居民的增收效應(yīng)更強，從而起到了縮小城鄉(xiāng)收入差距的作用，但傳統(tǒng)金融發(fā)展水平?jīng)]有起到縮小城鄉(xiāng)收入差距的作用。第(4)、(5)列是數(shù)字金融覆蓋廣度和使用深度對城鄉(xiāng)收入差距的影響。結(jié)果顯示，數(shù)字金融的覆蓋廣度能夠顯著縮小城鄉(xiāng)收入差距，但數(shù)字金融的使用深度對城鄉(xiāng)收入差距不存在顯著影響。綜合來看，傳統(tǒng)金融市場的不完善以及城鄉(xiāng)金融資源的分配不均導(dǎo)致農(nóng)村居民長期處于金融資源匱乏、信貸約束較強的金融市場環(huán)境中。雖然傳統(tǒng)金融發(fā)展整體上能夠促進經(jīng)濟發(fā)展、提高居民收入水平，但對改善收入分配結(jié)構(gòu)、縮小收入差距的作用有限，而當(dāng)數(shù)字金融通過數(shù)字信息技術(shù)將金融資源在城鄉(xiāng)間進行“擴散式”分配時，金融資源對農(nóng)村居民的邊際回報更高，從而起到縮小城鄉(xiāng)收入差距、促進實現(xiàn)共同富裕的作用。

從控制變量來看，經(jīng)濟、科技、教育發(fā)展水平都能顯著縮小城鄉(xiāng)收入差距。經(jīng)濟、科技和教育水平的提高，本質(zhì)上都有利于要素在市場機制的作用下由城市集聚向農(nóng)村擴散，并通過知識溢出、技術(shù)溢出等機制促使要素在城鄉(xiāng)間流動和均衡配置，最終縮小城鄉(xiāng)收入差距[14-15]。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化也能顯著縮小城鄉(xiāng)收入差距，說明當(dāng)更多的農(nóng)村勞動力脫離第一產(chǎn)業(yè)向工資性收入更高的第二、第三產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移后，能顯著縮小城鄉(xiāng)收入差距。與預(yù)期不一致的是城市規(guī)模沒能體現(xiàn)出縮小城鄉(xiāng)收入差距的作用。可能的原因是，雖然大城市對低技能勞動力的就業(yè)環(huán)境更友好，但在一個較短的時間維度下，低技能勞動力無法獲得大城市集聚經(jīng)濟的工資溢價[16]，因此城市規(guī)模難以對縮小城鄉(xiāng)收入差距產(chǎn)生顯著影響。

表2 主回歸：數(shù)字金融對城鄉(xiāng)收入和城鄉(xiāng)收入差距的影響

(二)數(shù)字金融對城鄉(xiāng)收入差距的異質(zhì)性影響

1.按城市規(guī)模的異質(zhì)性分析

根據(jù)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟學(xué)的理論可知，采取相同或相似技術(shù)的企業(yè)之間主要面臨客戶資源的競爭。換言之，只有當(dāng)客戶群體足夠大到“臨界規(guī)?！睍r，企業(yè)才能夠生存。對于互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)而言，由于其擁有第三方支付渠道的流量優(yōu)勢，城市的人口規(guī)模決定了互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的客群數(shù)量，人口規(guī)模越大，越能發(fā)揮出流量經(jīng)濟下的網(wǎng)絡(luò)規(guī)模效應(yīng)，對縮小城鄉(xiāng)收入差距的作用也會更強。反觀銀行，由于銀行能夠以數(shù)量龐大、布局結(jié)構(gòu)完善的線下網(wǎng)點作為開展數(shù)字金融業(yè)務(wù)的客群載體，城市的人口規(guī)模對其數(shù)字金融業(yè)務(wù)的影響有限。表3是根據(jù)城市規(guī)模將樣本三等分后，數(shù)字金融對城鄉(xiāng)收入差距的回歸結(jié)果。

表3 異質(zhì)性分析：城市規(guī)模

數(shù)字金融對中等規(guī)模和大規(guī)模城市具有縮小城鄉(xiāng)收入差距的顯著作用，但互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)開展的數(shù)字金融服務(wù)對小規(guī)模城市的收入差距不具備顯著影響?？梢园l(fā)現(xiàn)，雖然數(shù)字金融具備成本低、覆蓋廣的特點，但仍遵循金融發(fā)展的基本規(guī)律，即數(shù)字金融無法憑空產(chǎn)生，數(shù)字金融的發(fā)展仍依賴于實體經(jīng)濟且并不是超地理的[17]。數(shù)字經(jīng)濟社會中的經(jīng)濟個體間的頻繁互動使得數(shù)字金融的邊際成本降低，規(guī)模經(jīng)濟凸顯。而小規(guī)模城市實體活力低迷、人口總量少、消費水平低，線下的人口網(wǎng)絡(luò)無法支撐起線上活躍的數(shù)字互動，因而以互聯(lián)網(wǎng)圈層為生存環(huán)境的數(shù)字金融難以發(fā)揮出預(yù)想中的作用。同時，金融供給方在提供數(shù)字金融服務(wù)時，勢必要為動態(tài)捕捉數(shù)據(jù)、提升算法算力付出較高成本。由于在小規(guī)模城市發(fā)展數(shù)字金融難以覆蓋成本，更不易帶來規(guī)模經(jīng)濟下的邊際成本遞減效應(yīng)，金融供給方缺乏足夠的激勵在小規(guī)模城市開展數(shù)字金融業(yè)務(wù)。這就意味著相較于互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，銀行由于在小規(guī)模城市有一定的網(wǎng)點下沉基礎(chǔ)，銀行的數(shù)字化轉(zhuǎn)型反而對縮小城鄉(xiāng)收入差距起到積極作用。

2.按地區(qū)劃分的異質(zhì)性分析

我國東部、中部、西部地區(qū)間的差異明顯。首先，受到傳統(tǒng)金融排斥的“長尾群體”集中在經(jīng)濟較為落后的中部、西部地區(qū)，而數(shù)字金融能夠較好地填補傳統(tǒng)金融沒有覆蓋的區(qū)域，為弱勢群體提供金融服務(wù)；其次，相較于金融資源更加豐富、金融市場更加完善的東部地區(qū)，中西部地區(qū)的金融資源的短缺情況更加嚴重，對金融資源的邊際需求更加旺盛，因此理論上數(shù)字金融在中西部地區(qū)更能發(fā)揮其應(yīng)有的作用。

從表4的回歸結(jié)果來看，相較于東部地區(qū)，數(shù)字金融在中西部地區(qū)更能起到縮小城鄉(xiāng)收入差距的顯著作用，體現(xiàn)出普惠性特征，從而有利于實現(xiàn)共同富裕。值得注意的是，在中部地區(qū)，表現(xiàn)出顯著作用的是互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)數(shù)字金融；西部地區(qū)發(fā)揮顯著作用的是銀行數(shù)字金融?，F(xiàn)有研究討論了傳統(tǒng)金融與數(shù)字金融之間的替代或互補關(guān)系，卻忽略了不同數(shù)字金融供給主體的異同。一方面，東部地區(qū)傳統(tǒng)金融發(fā)展水平較高，數(shù)字金融發(fā)展以傳統(tǒng)金融作為基礎(chǔ)，呈現(xiàn)較強的依賴性[18]；另一方面，中西部地區(qū)由于傳統(tǒng)金融發(fā)展水平較低，反而給予了數(shù)字金融廣闊的發(fā)展空間，但由于基礎(chǔ)設(shè)施的落后以及人力資本的低下，數(shù)字金融發(fā)展也會受到數(shù)字鴻溝的掣肘[19]。回歸結(jié)果表明，中部地區(qū)廣闊的發(fā)展空間促使由互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)驅(qū)動的數(shù)字金融具備縮小城鄉(xiāng)收入差距的作用。在西部地區(qū)，由于數(shù)字劣勢的存在，互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的金融服務(wù)無法起到優(yōu)化分配結(jié)構(gòu)的作用，但傳統(tǒng)金融的數(shù)字化轉(zhuǎn)型為縮小城鄉(xiāng)收入差距提供了新動能。

表4 異質(zhì)性分析：地理位置

(三)數(shù)字金融對城鄉(xiāng)收入差距的非線性影響

由理論分析可知，數(shù)字金融與城鄉(xiāng)收入差距之間可能存在非線性影響，本文以數(shù)字金融作為門檻變量，進行門檻效應(yīng)檢驗。首先確定變量間是否存在門檻效應(yīng)，并依次進行單一門檻、雙重門檻以及三重門檻檢驗。檢驗結(jié)果如表5所示。當(dāng)門檻變量是銀行數(shù)字金融時，通過單一門檻顯著性檢驗；當(dāng)門檻變量是互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)數(shù)字金融時，通過單一門檻和雙重門檻的顯著性檢驗。由表6可知，銀行數(shù)字金融的單一門檻值為2.742；互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)數(shù)字金融的第一個門檻值是4.751，第二個門檻值是4.976。門檻效應(yīng)的回歸結(jié)果如表7所示。

表5 門檻效果檢驗

表6 門檻值結(jié)果

在表7中，第(1)列是以銀行數(shù)字金融作為門檻變量的回歸結(jié)果。不難發(fā)現(xiàn)，當(dāng)銀行數(shù)字金融處于門檻值2.742的左右兩個區(qū)間時，銀行數(shù)字金融對城鄉(xiāng)收入差距的回歸系數(shù)都顯著，但數(shù)值大小不同，說明銀行數(shù)字金融與城鄉(xiāng)收入差距之間存在非線性影響。當(dāng)銀行數(shù)字金融小于等于2.742時，銀行數(shù)字金融對城鄉(xiāng)收入差距的回歸系數(shù)為-1.954；當(dāng)銀行數(shù)字金融大于2.742時，銀行數(shù)字金融對城鄉(xiāng)收入差距的回歸系數(shù)為-1.481。第(2)列是以互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)數(shù)字金融作為門檻變量的回歸結(jié)果，同樣可以發(fā)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)數(shù)字金融與城鄉(xiāng)收入差距之間存在非線性影響。當(dāng)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)數(shù)字金融小于等于4.751時，互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)數(shù)字金融對城鄉(xiāng)收入差距的回歸系數(shù)為-0.596；當(dāng)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)數(shù)字金融大于4.751且小于等于4.976時，互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)數(shù)字金融對城鄉(xiāng)收入差距的回歸系數(shù)為-0.834；當(dāng)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)數(shù)字金融大于4.976時，互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)數(shù)字金融對城鄉(xiāng)收入差距的回歸系數(shù)為-1.003。

上述結(jié)果表明，隨著銀行數(shù)字金融水平的提高，銀行數(shù)字金融對縮小城鄉(xiāng)收入差距的作用是邊際遞減的；隨著互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)數(shù)字金融水平的提高，互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)數(shù)字金融對縮小城鄉(xiāng)收入差距的作用是邊際遞增的。結(jié)合回歸結(jié)果，從銀行和互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)數(shù)字金融業(yè)務(wù)的獲客成本和風(fēng)控成本來看，一方面，互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)利用便捷的第三方移動支付吸引了大量原本屬于銀行的客戶，與此同時通過不斷推出場景化、改善生活體驗的金融產(chǎn)品和服務(wù)來提高客戶黏性。因此，當(dāng)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的數(shù)字金融產(chǎn)品和服務(wù)越完善，互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)數(shù)字金融就越能夠滲透進客戶的日常生活中，互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)獲客的邊際成本也就越低。反觀銀行，由于自身體量較大，變革動力不足，數(shù)字金融業(yè)務(wù)的拓展仍依賴線下渠道，獲客成本較高。另一方面，相較于銀行需要面對嚴格的監(jiān)管措施和層層審批把關(guān)的風(fēng)控流程，互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)面臨的監(jiān)管環(huán)境相對較松，風(fēng)控成本相對較低。在盈利目標(biāo)的驅(qū)動下，互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)更易形成規(guī)模、盈利、創(chuàng)新、再擴大規(guī)模的循環(huán)，不斷降低的邊際成本使其對居民收入和收入差距的影響越來越大。

表7 門檻回歸：數(shù)字金融對城鄉(xiāng)收入和城鄉(xiāng)收入差距的非線性影響

五、穩(wěn)健性檢驗與機制分析

(一)穩(wěn)健性檢驗(2)受限于篇幅，穩(wěn)健性檢驗的具體結(jié)果不予顯示。

1.替換被解釋變量

采用城鄉(xiāng)收入比作為城鄉(xiāng)收入差距的代理變量。參考已有研究的做法，2013年之前的農(nóng)村家庭人均可支配收入用農(nóng)村家庭人均純收入代替[20]?；貧w結(jié)果表明，數(shù)字金融依然能夠顯著縮小城鄉(xiāng)收入差距。同時，數(shù)字金融覆蓋廣度能夠縮小城鄉(xiāng)收入差距，但數(shù)字金融使用深度對城鄉(xiāng)收入差距的影響不顯著。替代被解釋變量后，回歸結(jié)果與主回歸的結(jié)果一致，表明結(jié)果是穩(wěn)健的。

2.工具變量

從根本上來講，數(shù)字金融的發(fā)展依然是一項基礎(chǔ)性設(shè)施建設(shè)，很容易受到其他經(jīng)濟因素的影響，數(shù)字金融與經(jīng)濟社會之間的影響可能存在反向因果的關(guān)系[21]。同時，本文的研究也可能存在遺漏變量的問題。對此，本文利用工具變量法予以解決。本文分別采取同一省份的其他城市的平均數(shù)字金融水平以及滯后一期的數(shù)字金融水平作為工具變量。具體而言，本文一共構(gòu)建了4個工具變量，分別是同一省份的其他城市的平均銀行數(shù)字金融指數(shù)、同一省份的其他城市的平均互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)數(shù)字金融指數(shù)、滯后一期的銀行數(shù)字金融指數(shù)、滯后一期的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)數(shù)字金融指數(shù)?；貧w結(jié)果表明，數(shù)字金融能夠顯著縮小城鄉(xiāng)收入差距，說明本文的結(jié)果是穩(wěn)健的。

(二)機制檢驗

由理論分析可知，數(shù)字金融能夠推動農(nóng)村勞動力由第一產(chǎn)業(yè)向第二、第三產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移，從而不斷提高農(nóng)村勞動力的工資性收入水平，縮小城鄉(xiāng)工資性收入差距，最終表現(xiàn)為城鄉(xiāng)整體收入差距的縮小。對此，本文通過構(gòu)建城鄉(xiāng)工資性收入的泰爾指數(shù)來衡量城鄉(xiāng)工資性收入差距，并通過考察數(shù)字金融能否縮小城鄉(xiāng)工資性收入差距來判斷理論機制的可靠性?？紤]到城市層面工資性收入數(shù)據(jù)缺失較為嚴重，采用省級層面的數(shù)據(jù)進行回歸?；貧w結(jié)果如表8所示。可以發(fā)現(xiàn)，銀行數(shù)字金融和互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)數(shù)字金融都能顯著縮小城鄉(xiāng)工資性收入差距。回歸結(jié)果支持了本文的理論分析。

表8 機制檢驗：城鄉(xiāng)工資性收入差距

進一步從農(nóng)村勞動力參與非農(nóng)就業(yè)的方式來看，在數(shù)字金融能夠有效衍生出較多農(nóng)村非農(nóng)就業(yè)崗位的情況下，農(nóng)村勞動力可選擇在當(dāng)?shù)貜氖路寝r(nóng)就業(yè),也可以遷移進城進行非農(nóng)就業(yè)。對此，本文通過構(gòu)建農(nóng)村常住人口和城鎮(zhèn)常住人口比值來考察數(shù)字金融對農(nóng)村勞動力產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移過程中的就業(yè)地選擇的影響。具體回歸結(jié)果如表9所示?？梢园l(fā)現(xiàn)，銀行數(shù)字金融對農(nóng)村城鎮(zhèn)常住人口比影響不顯著，結(jié)合表8的回歸結(jié)果，可以認為互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)數(shù)字金融通過推動農(nóng)村勞動力進城務(wù)工的方式來縮小城鄉(xiāng)收入差距，而銀行數(shù)字金融通過促使農(nóng)村勞動力在當(dāng)?shù)貐⑴c非農(nóng)就業(yè)來縮小城鄉(xiāng)收入差距。結(jié)合異質(zhì)性檢驗結(jié)果和門檻檢驗結(jié)果來看，可進一步證實，目前銀行數(shù)字金融處于以線下業(yè)務(wù)為基礎(chǔ)、以線下網(wǎng)點為服務(wù)中心、以網(wǎng)點周圍地域作為服務(wù)覆蓋區(qū)域的數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中，相較于互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)數(shù)字金融，銀行的數(shù)字金融在就業(yè)崗位創(chuàng)造、就業(yè)信息傳遞等方面發(fā)揮的作用有限。

表9 機制檢驗：勞動力轉(zhuǎn)移

六、總結(jié)與政策啟示

推動經(jīng)濟社會發(fā)展，歸根結(jié)底是要實現(xiàn)全體人民共同富裕。其中，切實有效提高居民收入水平、縮小城鄉(xiāng)收入差距是社會主義的本質(zhì)要求之一。本研究從目前發(fā)展迅速的數(shù)字金融出發(fā)，在理論分析的基礎(chǔ)上，基于2011—2019年的地級市面板數(shù)據(jù)檢驗了數(shù)字金融對城鄉(xiāng)收入差距的影響效應(yīng)和作用機制。研究結(jié)果表明：第一，發(fā)展數(shù)字金融能顯著提高城鄉(xiāng)居民收入水平，縮小城鄉(xiāng)收入差距。在替換被解釋變量、采取工具變量法的穩(wěn)健性檢驗后，該結(jié)論依然成立。第二，數(shù)字金融對城鄉(xiāng)收入差距的影響存在門檻效應(yīng)，銀行數(shù)字金融服務(wù)對縮小城鄉(xiāng)收入差距的作用邊際遞減，互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)數(shù)字金融服務(wù)對縮小城鄉(xiāng)收入差距的作用邊際遞增。第三，異質(zhì)性分析表明，數(shù)字金融具備明顯普惠性特征以及規(guī)模經(jīng)濟特征，體現(xiàn)為相較于東部地區(qū)，數(shù)字金融在中西部地區(qū)更能顯著縮小城鄉(xiāng)收入差距；數(shù)字金融對大中規(guī)模城市的城鄉(xiāng)收入差距的影響更顯著。第四，機制分析表明，數(shù)字金融通過推動勞動力向非農(nóng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移，從而實現(xiàn)勞動資源配置的優(yōu)化、勞動要素回報率的提高以及城鄉(xiāng)收入差距的縮小。

在共同富裕的目標(biāo)綱領(lǐng)下，把握好數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展新機遇，利用數(shù)字金融推動要素結(jié)構(gòu)重組、改變收入分配格局的新金融形態(tài)是目前政策的重點?；谘芯拷Y(jié)論，本文得出以下政策啟示：第一，進一步推進數(shù)字金融全方位、全地區(qū)發(fā)展，在繼續(xù)擴大數(shù)字金融發(fā)展廣度的同時，通過推動產(chǎn)業(yè)鏈數(shù)字化轉(zhuǎn)型、創(chuàng)新金融服務(wù)模式、提高微觀金融素養(yǎng)等方式擴展數(shù)字金融發(fā)展深度。第二，強化數(shù)字金融服務(wù)供給主體的責(zé)任和義務(wù)，引導(dǎo)傳統(tǒng)金融機構(gòu)、互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)增強關(guān)鍵技術(shù)創(chuàng)新能力，提高數(shù)字金融服務(wù)精準(zhǔn)度和防范網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險能力，協(xié)同發(fā)展數(shù)字服務(wù)新業(yè)態(tài)和數(shù)字治理體系，有效降低數(shù)字金融服務(wù)成本。第三，構(gòu)建一體化的金融市場和勞動力市場，形成資本要素和勞動力要素的市場化流動機制，增強要素回報的透明度和公平性，實現(xiàn)要素之間的協(xié)同發(fā)展。