数字普惠金融对城乡收入差距的影响机制研究——以广西南宁为例

穆新杰

一、引言

传统的普惠金融虽然在理论和出发点上十分具有建设性，但在实际实施中它却面临着效率低、成本高、服务失衡等难以解决的问题。 因此，为了进一步提升普惠金融的服务质量，扩大普惠金融服务的覆盖面积，补齐以往传统普惠金融服务的短板，减小区域金融服务的差距，我国紧跟时代步伐，于G20 峰会上提出数字普惠金融的概念。 数字普惠金融可以看作是普惠金融与数字化的结合，指通过运用数字化技术来提升促进普惠金融服务的行动。 结合数字技术的优势，金融服务可以降低交易成本，扩展覆盖面，从而减少金融排斥对低收入群体的负面作用，充分发挥普惠金融服务的减贫作用，改善低收入人群生活状况，缩小城乡收入差距。

当下，全面建成小康社会成为我们国家最亟待完成的目标，贫困人口全面脱贫迫在眉睫，城乡收入差距过大的问题迫切需要解决。 数字普惠金融能否缩小城乡收入差距? 其改善城乡收入差距的机制如何? 这些问题都需要用具体数据来证实。 基于此，本文从数字普惠金融减贫的角度出发，以广西首府南宁为研究对象，通过中介回归模型分析南宁市数字普惠金融服务的发展究竟能否缩小城乡收入差距，力求为广西数字普惠金融减贫方面增添更多研究成果。

二、数字普惠金融减贫的理论机制

(一)降低金融服务门槛

获取金融服务是有门槛的，对于低收入者而言，由于自身偿还能力弱，抗风险能力较差，所以获取金融服务的难度远远高于高收入者，这就导致了服务门槛的产生。 而这种门槛效应会导致“马太效应”，金融服务更多地流向富裕人群，而贫困人群收到的金融服务越来越少，贫富差距进一步加大。 同时，个体贫富差距的扩大不断积累，又会使得整个地区的贫困状况加剧，如此形成恶性循环，区域经济发展将受到严重限制。 传统金融机构多数以银行为主体，通过银行信用评价标准来衡量客户金融风险，这一信用标准对低收入者形成了较高的门槛，所以普惠金融服务在贫困地区往往无法取得理想效果。 而数字普惠金融的出现大大降低了金融服务的门槛，无论是低收入者还是高收入者都有机会获得数字普惠金融所提供的服务，从而减小了地区收入差距。

(二)直接减贫效应

普惠金融的减贫效应主要从微型金融和金融服务覆盖面两方面来传导。 一方面是缓解中小企业融资困难的问题，普惠金融服务能够为中小型企业提供信用审核标准更加宽松的小额贷款。 另一方面是通过“涓滴效应”帮助贫困人群改善地区经济环境从而增加贫困人口收入。 简单来说，当数字普惠金融服务惠及贫困地区时，该地区部分人群会因此变得富裕起来，然后带动当地的就业和经济发展，经济的发展改善了当地的就业环境，创造了更多的就业机会，从而改善整个地区贫困人口的收入状况，也就是我们常说的“先富带动后富”。

(三)间接扩大收入差距效应

数字普惠金融的发展无疑能衡量城市金融业与互联网业的发展，一个城市的数字普惠金融指数越高，代表这个城市的金融业行业和互联网行业越发达，这两个行业的发展同时也会带动第三产业的发展从而改变城市的产业结构。 我国著名经济学家林毅夫根据刘易斯的二元经济结构模型经济理论，指出在国家快速发展阶段，产业结构迅速变迁会使得收入差距扩大，特别是第三产业的发展会扩大收入差距。因此，数字普惠金融发展对产业结构的影响可能会增大城乡收入差距，给减贫带来阻碍作用。

综上所述，本文对于将要研究的对象进行如下两个假设：

假设H1：数字普惠金融的发展能够减小南宁市的城乡收入差距。

假设H2：数字普惠金融能够通过影响产业结构间接影响南宁市的城乡收入差距。

三、实证分析

(一)中介模型构建

中介效应检验相关的研究最开始是在心理学领域，该方法可以测量中介变量对因变量的间接影响程度，随着相关研究的不断增加，中介效应检验方法也逐渐被运用到社科类研究当中，主要用于研究经济变量之间的影响路径与因果机制。

根据国内文献研究可知，数字普惠金融能够直接为居民提供金融服务从而缩小城乡差距，也可能通过推进第三产业发展间接扩大城乡发展的差异，增大城乡收入差距。 为了验证这一理论机理的正确性，本文参考温忠麟的方法，构建中介效应模型，将数值普惠金融指数作为自变量，南宁市城乡居民可支配收入之比作为因变量，引入产业结构(第三产业占比)作为中介变量，通过回归分析及中介效应检验来验证数字普惠金融对于南宁市的减贫效果如何。

模型设定：

(1) lnincomegap＝β0+β1lnindex+β2governmentreta+μ

(2)industryrate＝β0+β1lnindex+β2governmentrate+μ

(3) lnincomegap＝β0+β1lnindex+β2governmentreta+β3lndustryrate+μ

其中，模型(1)用来检验数字普惠金融对城乡收入差距的回归路径，模型(2)用来检验数字金融对产业结构的影响效应，模型(3)用来检验中介效应模型整体的效应。

(二)数据来源与变量选取

本文数据来自《南宁统计年鉴》与《北京大学数字普惠金融指数》，由于数据的可得性有限，所以本文选取数据时间跨度为2011 年到2017 年。 数据无缺失，为了减少异方差增加模型稳健性，部分变量作了对数化处理。

1.被解释变量

现有研究在收入不平等测度上存在较大分歧，可分为以下几类： 一是城乡之间的收入差距，主要指标一般是城乡人口加权后的泰尔指数，城乡收入基尼系数和城乡收入比。 考虑到城乡收入比的简便性，本文将城镇居民可支配收入与乡村居民可支配收入的比值作为衡量城乡收入差距的指标。该变量在模型中表示为incomegap。

2.自变量

本文的主要研究对象为数字普惠金融，为了全面均衡地衡量南宁市数字普惠金融的发展程度，参考国内多数学者的做法，本文直接将北京大学编撰的《北京大学数字普惠金融指数》作为自变量来衡量南宁市数字普惠金融的发展程度。在模型中表示为index，对数处理后表示为lnindex。

3.中介变量

根据中介变量的定义，中介变量受自变量的影响，同时自身也能影响因变量。 因此本文选择产业结构作为中介变量。

4.控制变量

由于通常当地的城乡收入差距有部分会受到政策财政支出的影响，因此本文选择财政支出占GDP 的比例作为控制变量，变量表示为governmentrate。

(三)中介效应检验

模型(1)检验的是自变量lnindex对因变量lnincomegap的回归系数是否显著，表中显示该项回归系数P值＜0.05，说明该回归项的回归系数显著不为0，中介效应检验的第一步通过。 模型(2) 检验的是自变量 lnindex对中介变量industryrate的回归系数是否显著，此项的回归系数的P值大于0.1，因此此项的回归系数没有通过显著性检验，回归系数为0，中介效应检验的第二步未通过。 模型(3)检验的是自变量lnindex与中介变量industryrate对因变量的总体效应，表中显示两项变量的回归系数P值都小于0.1，说明两变量的回归系数都通过了显著性检验，中介检验的第三步通过。

根据温忠麟的文献研究，如果中介效应检验第二步未通过但第一和第三步通过，就需要继续进行中介效应的sobel检验，以此来确定中介效应是否真正存在。 sobel 检验的P值为 0.362＞0.1，因此接受原假设“ab＝0”，认为中介效应不存在。 因此中介效应检验的最终结果表明，自变量lnindex对因变量只存在直接影响，而间接影响很微弱。

(四)实证结果分析

通过(二)中中介效应检验可知，南宁市数字普惠金融发展lnindex对南宁市城镇居民收入incomegap只存在直接影响效应，不存在间接的中介影响效应。 因此可知假设H2不成立，我们只需要分析模型(1)中的回归结果。 模型(1)lnindex对lnincomegap的回归系数为-0.0935，从计量经济学的理论来解释，这表明只要南宁市的数字普惠金融指数增加1%就会使得南宁市的城乡收入差距减小9.35%，可知假设H1成立。 同时，从模型(1)的控制变量看，政府的财政支出比重governmentrate 的回归系数虽然不显著，但是从其符号来看，政府增加财政支出仍然可以使得城乡居民收入减小。

四、研究结论与政策建议

本文通过回归分析和中介效应检验发现南宁市的数字普惠金融行业发展可以有效促进南宁市城乡收入差距的减小；同时，由中介效应检验可知，前者对后者的影响路径主要表现为直接效应，间接效应并不显著。 因此，根据实证分析结果，提出以下两条政策建议：

(一)制订合理可行的数字普惠金融发展计划

数字普惠金融的快速发展大大减小了传统普惠金融成本高、服务范围小的局限性，极大提高了金融服务的广度深度，能够形成更强大、更灵活的金融服务网络生态圈，从而助推减贫脱困。 南宁市金融机构应当明确数字普惠金融的减贫机制，制定有针对性的数字普惠金融发展战略。 在服务范围上，要力争服务覆盖面广，服务渗透力强，将金融服务全面深入覆盖到以往传统金融机构覆盖不到的小微企业及个体商户等群体上。 在服务机构布局上，要以客户需求为导向，构建线上线下相互联动、紧密配合的服务网络。

(二)发挥数字普惠金融与其他因素的联合减贫作用

作为广西首府，南宁市的第三产业发展在广西所有地级市中名列前茅，但要想进一步减小收入差距，还须重视第一第二产业。 南宁市应该充分地将数字普惠金融服务的其他因素联合起来，全方位带动普惠金融服务与其他行业的联动与结合，重视基础行业，特别是要发展与农村人口脱困紧密相关的行业，如农业、畜牧业、手工业等。 要让数字普惠金融服务惠及更多行业，让更多人享受到金融服务的便利性，这样减贫工作才能起到事半功倍的效果。