數(shù)字普惠金融對城鄉(xiāng)收入差距的影響研究

□楊雨晨

（西南民族大學經(jīng)濟學院，四川 成都 610041）

城鄉(xiāng)收入差距一直以來是國內外學者廣泛關注的話題，研究其影響因素成為近年來學術研究的重點?！笆濉逼陂g，脫貧攻堅取得重大成就，全國共5 575 萬農(nóng)村貧困人口實現(xiàn)脫貧，可是與城市居民相比，農(nóng)村居民的收入還普遍處于較低水平，且增長速度較為緩慢，城鄉(xiāng)經(jīng)濟發(fā)展不均衡現(xiàn)象仍然較為突出。如何縮小城鄉(xiāng)收入差距，促進城鄉(xiāng)經(jīng)濟均衡發(fā)展，是中國社會發(fā)展過程中需要關注的重點[1]。

根據(jù)《2019 年數(shù)字普惠金融發(fā)展白皮書》的定義，數(shù)字普惠金融是一種新的金融服務方式，其鮮明特征在于數(shù)字普惠金融所提供的數(shù)字金融服務能促進普惠金融的發(fā)展。同時，數(shù)字普惠金融具有覆蓋區(qū)域廣、服務成本低、服務對象普遍等鮮明特點?；诖?，數(shù)字普惠金融對于促進地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展、縮小城鄉(xiāng)發(fā)展差距等方面均具有積極影響。

本研究以2010—2020 年全國31 個省（自治區(qū)、直轄市）為樣本，從理論層面分析數(shù)字金融與城鄉(xiāng)收入差距之間的相關關系，提出研究假設，依據(jù)北京大學數(shù)字普惠金融指數(shù)以及以泰爾指數(shù)測度的城鄉(xiāng)收入差距，進行豪斯曼檢驗，確定構建隨機效應模型或固定效用模型進行實證分析。

本研究的主要邊際貢獻在于：研究涉及的相關領域為數(shù)字普惠金融發(fā)展和城鄉(xiāng)收入差距，對豐富數(shù)字普惠金融相關理論具有一定價值，同時對收入差距相關機制分析具有一定意義；將分析模型化通過建立實證模型，運用數(shù)據(jù)分析數(shù)字普惠金融發(fā)展與收入差距之間的相關關系，為城鄉(xiāng)收入差距相關研究提供新的研究思路。

1 文獻綜述

1.1 關于金融發(fā)展與收入分配的相關理論

金融發(fā)展與收入分配差距的相關理論有3 種主要觀點，分別為傳統(tǒng)理論、線性相關關系理論和非線性相關關系理論[2]。

傳統(tǒng)理論認同金融發(fā)展會促進經(jīng)濟的增長。線性理論則證明金融發(fā)展與收入分配差距之間存在線性關系。部分觀點認為金融發(fā)展與收入差距的縮小存在正向關系，有學者通過“兩部門模型”“三部門模型”分析得出結論，隨著地區(qū)金融的發(fā)展，相應的體系建設會更加完善，貧富差距也會逐漸縮小[3]。有觀點認為金融發(fā)展會擴大收入差距，通過對中國1980—2000 年的數(shù)據(jù)建立實證模型分析發(fā)現(xiàn)，在當時的歷史背景下，金融發(fā)展會產(chǎn)生門檻效應，收入差距會增大[4]。

很多學者認為金融發(fā)展與收入差距之間存在非線性關系，認為二者之間存在倒“U”形關系，由此提出了金融發(fā)展與居民收入的倒“U”型理論[5]。有學者通過研究中國的縣域數(shù)據(jù)認為，金融發(fā)展初期金融排斥降低收入差距擴大，隨著金融的發(fā)展，到末期城鄉(xiāng)收入差距隨金融排斥降低而縮小[6]。

1.2 數(shù)字普惠金融與城鄉(xiāng)收入差距

近年來，數(shù)字金融在我國發(fā)展迅速，數(shù)字普惠金融通過更方便、更快捷、更低成本的金融服務，實現(xiàn)對更廣泛區(qū)域和更多人口的覆蓋，對城鄉(xiāng)收入差距產(chǎn)生影響[7]。

現(xiàn)有文獻大多從微觀角度出發(fā)，探討數(shù)字金融發(fā)展與地區(qū)經(jīng)濟增長之間的關系。有學者認為數(shù)字金融發(fā)展對地區(qū)經(jīng)濟具有促進作用。錢海章等（2020）[8]對我國31 個省（自治區(qū)、直轄市）1984—2019 年的數(shù)據(jù)進行分析，證明中國數(shù)字金融發(fā)展對經(jīng)濟增長有積極作用。另有觀點認為，數(shù)字金融的發(fā)展會在一定程度上加大收入差距。王修華和趙亞雄（2020）[9]從數(shù)字金融的覆蓋廣度和使用深度進行考察，發(fā)現(xiàn)數(shù)字金融整體的馬太效應明顯，即數(shù)字金融會在一定程度上導致社會的兩極分化問題，使貧困者更加貧困。

綜上，本研究提出假設：數(shù)字金融作為金融服務手段的一種形式，其發(fā)展對縮小城鄉(xiāng)收入差距存在一定的積極作用。

2 研究設計與變量描述

2.1 研究設計

建立數(shù)字普惠金融與縣域經(jīng)濟發(fā)展之間的關系。Gapit表示i省t年的城鄉(xiāng)收入差距水平，i省t年的數(shù)字普惠金融發(fā)展水平用dfit表示，關于數(shù)字普惠金融與地區(qū)城鄉(xiāng)收入差距的關系，建立雙向固定效應模型如下。

式中：λt為時間固定效應，μt為地區(qū)固定效應，Xit為其他控制變量，εt為隨機擾動項，β表示數(shù)字普惠金融發(fā)展對城鄉(xiāng)收入差距的影響系數(shù)。

除了分析數(shù)字普惠金融發(fā)展對城鄉(xiāng)收入差距的綜合影響外，也探討了數(shù)字普惠金融不同子維度對收入差距的影響，構建模型如下。

式中：df1it、df2it、df3it分別表示i縣域t年的數(shù)字普惠金融覆蓋廣度、使用深度以及數(shù)字支持服務程度。

2.2 變量描述

2.2.1 相關變量

一是被解釋變量。地區(qū)城鄉(xiāng)收入差距（Gap）：在綜合考慮人口因素的影響下，為了更好地刻畫城鄉(xiāng)收入差距水平，本研究構建了全國31 ?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）的城鄉(xiāng)收入的泰爾指數(shù)，計算公式如下。

式中：Ti表示i省的城鄉(xiāng)收入泰爾指數(shù)；Y1表示城鎮(zhèn)家庭人均可支配收入（元）；Y2表示農(nóng)村家庭人均可支配收入（元）；Y表示二者之和；P1表示城鎮(zhèn)人口數(shù)量；P2表示農(nóng)村人口數(shù)量；P表示省份總人口數(shù)。

二是解釋變量。數(shù)字金融發(fā)展指數(shù)（df）：研究采用北京大學的數(shù)字普惠金融發(fā)展指數(shù)，考慮均衡性、綜合性、連續(xù)性、可比性等原則，從互聯(lián)網(wǎng)金融的使用深度、覆蓋廣度和數(shù)字支持服務程度3 個維度構建，該指標較為客觀、全面地反映數(shù)字普惠金融的實際發(fā)展狀況。覆蓋廣度（df1）：該指標包括互聯(lián)網(wǎng)支付賬號數(shù)量，以及對應賬號所綁定的銀行賬戶數(shù)量，賬戶覆蓋率是刻畫該指標的主要變量。使用深度（df2）：使用互聯(lián)網(wǎng)金融服務的情況是刻畫數(shù)字普惠金融使用深度的主要指標，該變量中包括金融服務類型與實際使用情況兩個方面。數(shù)字支持服務程度（df3）：該指標主要通過兩個角度進行刻畫，分別是數(shù)字金融服務的便利性以及數(shù)字金融服務的成本。

三是控制變量。為了更精準地刻畫數(shù)字普惠金融和收入差距之間的關系，研究綜合考慮了其他會影響城鄉(xiāng)收入差距的因素，模型中加入了其他對城鄉(xiāng)收入差距可能產(chǎn)生影響的控制變量，分別為衡量地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平的gdp、衡量地區(qū)金融發(fā)展情況的地區(qū)年末金融機構各項貸款余額的fe、刻畫地區(qū)政府行為的政府公共財政支出ge、衡量地區(qū)經(jīng)濟開放水平的地區(qū)年度進出口總額ie。為削弱異方差影響，對上述變量均做對數(shù)化處理。此外，控制變量中還包括地區(qū)城鎮(zhèn)化率v。

2.2.2 變量的描述性分析

針對上述各變量進行描述性統(tǒng)計結果顯示，根據(jù)對310 個觀測值進行測算，核心解釋變量均存在較大跨度，其中，31 個?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）2011—2020 年的數(shù)字金融發(fā)展水平（df）跨度較廣，集中于16.22～431.93，其均值為216.24，標準差為97.03。同樣，數(shù)字普惠金融3 個子維度，即數(shù)字金融覆蓋廣度（df1）、使用深度（df2）以及數(shù)字支持服務程度（df3）也存在較大差距，特別是數(shù)字金融使用深度（df2）集中在1.96～908.20，標準差為104.52，呈現(xiàn)出較大差距。存在較大差異的原因可能在于受地區(qū)基礎設施建設、經(jīng)濟發(fā)展水平、政策扶持[10]。

2.3 數(shù)據(jù)來源

本研究的解釋變量df、df1、df2和df3均來自于由北京大學數(shù)字金融研究中心和螞蟻金服集團及全國的統(tǒng)計年鑒。

3 實證分析

3.1 實證檢驗

本模型運用面板數(shù)據(jù)，首先對兩個模型進行豪斯曼檢驗。針對模型（1），結果顯示Prob＞chi2=0.035 2，可以在5%的顯著性水平下拒絕原假設，模型使用固定效應模型。針對模型（2），豪斯曼檢驗結果為Prob＞chi2=0.018 8，同樣可以在5%的顯著性水平下拒絕原假設，使用固定效應模型。

3.2 實證結果

運用軟件Stata16.0 進行實證分析，結果見表1。對模型（1）的分析結果顯示，在控制其他變量的前提下，通過固定效應模型分析，顯著性水平為1%時，數(shù)字普惠金融發(fā)展指數(shù)每增加1 個單位，城鄉(xiāng)收入泰爾指數(shù)減少0.011 7%，為消除異方差影響，報告其穩(wěn)健標準誤為0.000 147，并且在1%的統(tǒng)計水平下顯著，表明數(shù)字普惠金融的發(fā)展對于縮小城鄉(xiāng)收入具有積極作用。

由表1 可知模型（2）的實證結果，在控制其他變量的前提下，從數(shù)字普惠金融覆蓋廣度這一維度看，數(shù)字金融覆蓋廣度與城鄉(xiāng)收入泰爾指數(shù)之間呈現(xiàn)反向相關關系，但影響程度較小，數(shù)字普惠金融發(fā)展覆蓋廣度每增加1 個單位，會導致城鄉(xiāng)收入泰爾指數(shù)下降0.008 6%，在1%的統(tǒng)計水平下顯著；對于數(shù)字金融使用深度這一維度，數(shù)字金融使用深度與城鄉(xiāng)收入差距之間存在正向相關關系，使用深度每增加1 個單位，會導致城鄉(xiāng)收入泰爾指數(shù)增加0.002 9%，該影響在10%的統(tǒng)計水平下顯著，表明隨著數(shù)字金融使用深度水平的提高，城鄉(xiāng)收入差距會在一定程度上增大，造成這樣結果的原因可能是隨著數(shù)字普惠金融向縱深推廣，會導致一定程度的收入馬太效應；對于數(shù)字支持服務程度這一維度而言，數(shù)字支持服務程度與城鄉(xiāng)收入差距水平存在反向關系，數(shù)字支持服務程度每增加1 個單位，會導致城鄉(xiāng)收入泰爾指數(shù)減少0.002 9%，該影響在1%的統(tǒng)計性水平下顯著，這意味著互聯(lián)網(wǎng)金融服務越便利，金融服務需求就越多，對縮小城鄉(xiāng)收入產(chǎn)生促進作用。

表1 實證分析結果

此外，對于其他解釋變量，地區(qū)財政支持力度（fe）、地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平（gdp）、地區(qū)開放水平（ie），以及城市化率（v）的提高均會對城鄉(xiāng)收入差距縮小產(chǎn)生顯著的促進作用。地區(qū)金融發(fā)展水平雖然對縮小城鄉(xiāng)收入差距具沒有積極作用，但該影響不顯著。

4 結論與政策建議

數(shù)字普惠金融作為金融服務的一種創(chuàng)新形式，其發(fā)展對縮小城鄉(xiāng)收入差距具有積極作用。本研究針對全國31 個?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）2010—2020 年的面板數(shù)據(jù)進行豪斯曼檢驗后，使用固定效應模型對數(shù)據(jù)進行實證檢驗[11]。

實證結果表明：數(shù)字普惠金融的發(fā)展會縮小城鄉(xiāng)收入差距；其3 個子維度對于縮小城鄉(xiāng)收入差距的作用存在差異，數(shù)字普惠金融覆蓋廣度和數(shù)字化支持程度對城鄉(xiāng)收入的縮小有積極作用，數(shù)字金融使用深度對縮小城鄉(xiāng)收入差距的作用不明顯[12-13]。

針對以上結論，提出以下建議。一是因地制宜發(fā)展數(shù)字金融。針對經(jīng)濟欠發(fā)達的地區(qū)而言，要利用好自身的區(qū)位優(yōu)勢，發(fā)展適合當?shù)亟?jīng)濟基礎的數(shù)字金融形式，引進數(shù)字助農(nóng)、數(shù)字扶貧等新模式，發(fā)展地區(qū)經(jīng)濟。二是加強基礎設施建設。加強金融基礎設施建設，完善金融服務，豐富居民參與金融的渠道，為發(fā)展數(shù)字金融提供較為良好的金融環(huán)境。完善數(shù)字服務，加強通信、網(wǎng)絡等基礎設施建設，為數(shù)字金融發(fā)展提供良好的物質基礎。三是合理制定相關政策，建立健全新型治理體系。政府應制定合理政策，促進數(shù)字金融發(fā)展，以此推動地區(qū)經(jīng)濟增長。鼓勵本土企業(yè)利用數(shù)字金融拓寬融資渠道、推廣特色產(chǎn)品。加強對數(shù)字金融的宣傳科普活動，豐富居民金融生活，為居民的生產(chǎn)生活提供更多便利。