数字普惠金融与城乡居民收入差距——基于中国省际面板数据的经验分析

任森春， 陈 萌

(安徽财经大学 金融学院，安徽 蚌埠 233030)

一、引 言

城乡二元经济结构长期困扰着我国的经济的协调发展。近二十年，我国城乡居民收入比呈现波动变化，2000-2010年从2.741上升到2.994，城乡居民收入差距逐步扩大；然而，最近10年这一比值为下降趋势，截至2021年达到2.504，可见城乡居民收入的差距又呈一定的缩小之势。城乡收入差距受到很多因素的影响，金融支持是其中的一个重要因素。相关研究表明，普惠金融可缓解城乡居民收入的不平衡。普惠金融可以缓解贫富差距扩大、金融资源分配不平衡等问题，为更多人群提供获得金融服务的机会。由于我国许多农村地区偏远，金融机构设置地点受限，这些地区金融资源匮乏，金融发展受到限制。近年来，数字技术的迅猛发展，拓展了普惠金融的内涵和外延。数字普惠金融利用金融科技突破地区限制，有效降低了金融服务门槛和成本，在延伸金融服务方面发挥着重要作用，是实现快捷、低成本、广覆盖的一种新模式。根据北京大学数字普惠金融指数报告，2011-2018年各省数字普惠金融指数的中位值增长了7.759倍，发展十分迅速。总体上，我国的金融服务基础设施逐渐完善、有金融需求且可获得的群体增多、信息获取和风险控制能力增强。然而，我国各地区经济发展不均衡，金融服务水平与数字化支持程度不同，使得数字普惠金融在不同地区的发展程度参差不齐。数字普惠金融水平较低的地区，难以对提高农村居民收入发挥较好的作用。比较不同地区数字普惠金融对城乡居民收入差距影响以及作用效果，发掘其中的影响因素，对完善数字普惠金融在不同地区条件下发展具有重要作用，使其为缓解城乡居民收入差距做出更大贡献。

因此，文章围绕数字普惠金融对城乡居民收入差距的影响进行研究。通过梳理相关文献，在降低门槛效应、缓解排斥效应和发挥减贫效应的理论基础上提出研究假设，对数字普惠金融的一级指标和二级指标使用面板数据固定效应模型进行实证分析。在此基础上，进一步将全国31个省区市划分为东中西三个区域，探究区域异质性的影响。文章同时考虑了数字普惠金融的二级指标和区域异质性对城乡居民收入差距的影响，这在研究内容上具有一定的创新。

二、文献综述

关于数字普惠金融与城乡居民收入差距关系的探究，国内外学者在这一领域取得了许多成果。目前，总体上认为数字普惠金融在一定程度上缓解城乡居民收入差距，但具体作用效果还存在差别，文章从以下三个方面梳理：

1.普惠金融与城乡居民收入差距

国内学者外对普惠金融与城乡居民收入差距的关系进行了大量的研究。Mckinnon和Show研究发现信贷资源配置的不平衡大部分由金融抑制导致，进而制约了经济增长[1]。Greenwood和Jovanovic基于库兹涅茨假说，研究得出金融发展与城乡居民收入分配的关系呈“倒U”型[2]。Geda等人研究认为通过扩展储蓄和信贷等金融服务的方式，普惠金融能够提高低收入人群的收入[3]。王修华和邱兆祥研究认为城乡之间存在收入和资产差距变大的“马太效应”，来自城乡金融机构规模和效率的差异是其中重要的原因[4]。徐敏和张小林表示门槛效应和排斥效应能够直接扩大城乡居民收入差距，而发展普惠金融可以在一定程度上缓解贫富差距，两者之间存在着长期的均衡关系[5]。可见，普惠金融可以在一定程度上可以缓解城乡贫富差距，但效果存在争议。还有学者认为金融发展与收入不平等之间存在非线性关系。但也认同普惠金融发展可以提高农民的收入水平，从而缓解贫富差距的扩大化。

2.数字普惠金融与城乡居民收入差距

科技发展促进数字化水平提高，较多学者将目光关注到数字普惠金融对提高居民收入、缩小城乡居民收入差距的效应上来，如谢平和邹传伟认为促进社会资本下乡是未来金融的方向，借助数字化发展使普惠金融发挥更大的效用，坚定蓬勃发展的数字技术会给新金融带来的更多机遇[6]。Kim按照人均GDP高低划分高、低收入国家，研究发现金融发展能显著地缩小高收入国家的城乡居民收入差距，对低收入国家缩小城乡居民收入差距的作用效果却不显著[7]。而对于数字技术与金融业态的结合，国内学者大多予以积极的评价，白钦先倡导的共享式理念[8]，引领学者们进入普惠金融发展与城乡居民收入研究的新实践。宋晓玲从互联网金融的视角，运用长尾理论研究，发现数字技术通过提高触达性、降低成本和强化风险控制等途径，推动居民发展经济，最终缩小收入差距[9]。傅秋子等从数字金融对不同类别农村正规金融需求异质性问题角度分析，使用北京大学数字金融指数和中国家庭金融调查的数据，发现互联网处理信息能显著降低交易成本[10]。由此可见，大数据分析能降低交易风险，通过信贷需求概率预测，提供农村消费需要的金融服务，反映出数字金融多维度促进普惠金融发展的事实。

3.数字普惠金融对城乡居民收入差距影响的区域差异

由于我国金融发展的非平衡性，曹广喜等认为一直以来我国农村金融支持力度薄弱是城乡居民收入差距扩大的主要原因[11]。我国很多农村存在金融排斥，而且区域金融发展非常不均衡，有些地区甚至存在金融真空[12]。杜强等探究我国东中西部普惠金融与区域经济发展之间关系，发现东部地区发展普惠金融会抑制当地经济发展，而在中西部地区对经济发展具有促进作用[13]。葛和平和朱卉雯使用熵值法测度指数，发现其与城乡居民收入差距为负相关关系，认为偏远地区与发达地区数字普惠金融水平差异较大，难以享受发展红利[14]。吕雁琴和赵斌研究数字普惠金融能否解决城乡结构性矛盾问题，使用省级面板数据进行了经验检验，得出数字普惠金融能够促进乡村经济发展，使城乡结构性矛盾得到缓解的结论[15]。梁榜和张建华还研究发现，收敛理论和空间溢出性也可作为解释数字普惠金融对城乡问题的影响的新工具[16]。

综上所述，一个基本共识是，金融普惠为被金融排斥的群体提供了更便利的金融服务，数字化技术延伸了传统普惠金融的服务边界，使边远偏僻的地区也能享受到金融服务，促进了居民增收，有利于缩小城乡差距。然而，不同地区资源禀赋差异较大，数字普惠金融在不同地区的发展水平参差不齐，各区域的数字普惠金融发展程度如何？是哪些因素引起的？这都是本研究需要解决的问题。

三、理论机制及研究假说

数字技术应用于普惠金融降低了金融机构经营成本，极大地提高了金融服务的覆盖面；覆盖范围的改善可以有效地扩大用户基础，发挥“长尾”作用，提高了金融服务的包容性。数字普惠金融的缓解城乡居民收入差距主要通过以下三条路径：

1.降低门槛效应

金融服务不是免费服务，需要一定的成本。低收入者由于其经济实力薄弱而无法达到高收入者享受到的金融服务水平。农民抵押资产较少，农村信用环境整体较差，使得贷款风险较高，无法满足一般银行信贷服务条件，因而出现了“门槛”。农村地区缺乏资金支持，不利于低收入者的经营增收，更加扩大居民收入差距。数字金融通过大数据、云计算等技术，对海量信息进行加工、分析构建征信体系，以此提高客户获贷率。普惠金融结合数字技术可拓展金融基础功能和服务边界，减轻融资费用及中介成本，降低弱势群体门槛效应，促进生产经营增收，进而缓解城乡居民收入差距。因此,文章提出第一个假说：

假说I 数字普惠金融发展对城乡居民收入差距具有收敛效应。

2.缓解排斥效应

为了降低成本，控制风险和扩大利润，经济落后地区的金融机构很少，直接排除了这些地区农民享受金融服务的机会，导致了金融排斥产生。同时，在市场竞争的条件下，由于乡村交易成本相对较高，农业贷款风险和附加值低等原因，资本倾向于集聚在城市。中西部地区贫困人口较多，有些较为偏远，这使传统金融机构难以触达。以互联网金融为桥梁，将城市民间闲散资本集聚向农村引导，减缓农村经济发展过程中对资金的需求，进而通过普惠金融发展缩小城乡居民收入差距，尤其增加偏远地区享受金融服务的机会和范围。因此，本文提出第二个假说：

假说II 数字普惠金融影响城乡居民收入差距有区域差异。

3.发挥减贫效应

减贫效应对城乡居民收入差距的影响主要在小微金融和服务覆盖率上。普惠金融将受到排斥的低收入人群重新纳入服务群体，为他们的生产和发展创造条件，助力脱贫。农村金融发挥金融功能通过“涓滴效应”，刺激经济增长以实现减贫，并间接缩小城乡居民的收入差距。这为低收入者摆脱贫困陷阱创造了更多机会，从而可以增加收入，减少贫困发生率。

考虑到我国中西部经济发展质量和体量均落后于中东部地区。因此文章从我国东、中、西三个区域，分别从覆盖广度、使用深度和数字化服务程度三个方面分析。因此，提出第三个假说：

假说III 东中西部地区数字普惠金融的覆盖程度、使用深度和数字支持服务程度对城乡居民收入差距影响异质性明显。

四、变量选择与统计描述

1.变量选择

(1)被解释变量 城乡居民收入差距(theil)。多数学者使用城乡居民人均可支配收入之比衡量城乡居民收入差距，数据获取方便直观。但是这种计算方法不能反映城乡人口比例变化的影响。泰尔指数可以根据人口变化将城乡居民的收入差距分解为群体内差距和群体间差距。因此，文章使用泰尔指数作为衡量城乡居民收入差距的变量。该结果越大，表示城乡居民收入差距越大。

(1)

其中：中i=1为城镇，i=2为农村；Pt为t年总人口，Pi,t为t年城镇或农村总人口；It为第t年总收入，Ii,t为t年城镇或农村总收入。

(2)核心解释变量 数字普惠金融指数(dgf)。文章结合已有研究，使用北京大学数字普惠金融指数[17]代表数字普惠金融的发展水平，选取中国31个省市区2011-2018年的数据 ，观测值248个。该指标的二级指标为三个维度，覆盖广度(cover)，主要衡量普及程度和覆盖范围；使用深度(usage)，主要反映具体业务和使用状况；数字支持服务程度(digit)，主要反映金融服务成本情况。

(3)控制变量 关于控制变量，借鉴已有研究的做法，进一步结合中国数字普惠金融发展情况，选取对城乡居民收入差距也有一定影响的因素：城镇化率(urban)，许多研究表明良好的城镇化发展能促进城市综合竞争力不断提升，进一步增强辐射效应，可带动地区经济的快速发展，有助于提高农民收入水平；非农经济增长(pgdp)，文章用第二、三产业增加值占地区生产总值的比重表示，已有研究表明我国第一产业的发展有助于缩小城乡收入差距，非农经济增长促进农村剩余劳动力出现转移，加之各部门之间劳动生产率的差异导致了城乡居民收入之间的差异；交通设施覆盖率(traffic)，借鉴殷贺等的做法，以公路线路里程与铁路营业里程之和与省区市面积比值表示，交通设施覆盖率越高越有利于缩小对城乡居民收入差距[18]；对外开放程度(open)，借鉴宋晓玲选用进出口总额与GRP比值来度量对外开放程度，实证得出对外开放程度缩小了城乡收入差距[9]；受教育水平(edu)，教育水平的提高能提升人力资本质量、增加收入，但中国的优质教育资源较多集中于城市，城乡受教育水平差异大，影响城乡居民的收入差距。这些数据来源于中国统计数据库、中经网，部分缺失数据使用线性插补法填补。

表1 变量定义

续表

2.统计描述

(1)城乡居民收入差距与数字普惠金融增长情况

由表2可见，2011-2018年，全国31个省份泰尔指数大幅下降，其中江苏省下降幅度最大，为100.161%。上海最低跌幅为7.491%。2011-2018年，我国31个省区市的数字金融普惠指数均大幅上升，其中西藏增幅最高，达到1591.334%，浙江增幅最低，为361.875%。城乡居民收入差距与数字普惠金融变化率都呈现明显的区域差异性，西部地区变化最为明显，东部地区变化程度较小。西部地区的泰尔指数变化率和数字普惠金融发展的增长率都最为明显，中部次之，东部变化较小。

表2 2011-2018年各省城乡居民收入差距、数字普惠金融指数增长率

(2)描述性统计 被解释变量theil均值为0.106，最大值为0.744，最小值为0.0001，说明城镇和农村的收入在不同省份呈现出较大差距。核心解释变量dgf最大值为377.734，最小值16.220，表明不同省区市数字普惠金融的发展差异较大、数字技术水平两极分化。其余变量的描述性统计见表3所列。

表3 指标描述性统计

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由于变量间量纲差异较大，会干扰实证结果。在实证研究中对数字普惠金融一级指标和二级指标进行自然对数处理，缩小数据之间的绝对差异，避免个别极端值的影响。

(3)城乡居民收入差距与数字普惠金融发展趋势 图1中2011-2018年泰尔指数呈明显的下降趋势，2011年全国平均值为0.151，到2018年下降至0.069，平均每年下降10.5%，2014年降幅最大，达到11.73%，中国城乡居民收入差距处于不断缩小趋势。区域层面，东中西三大区域泰尔指数也呈现与全国整体同样的下降态势。东部泰尔指数一直处于最低，中部次之，均低于全国平均值；西部的指数最高，一直高于全国平均值。 西部地区城乡居民收入差距最大，但与东中部相同，内部差距也在不断缩小。

图1 2011-2018年城乡居民收入差距平均值

2011-2018年数字普惠金融业务实现了跨越式发展，2011年各省数字普惠金融指数的平均值为40.004，到2018年增长至300.208，指数平均每年增长36.47%，中国数字普惠金融呈现快速增长趋势。区域层面，三大区域数字普惠金融指数平均值也均呈现出上升趋势。其中，东部数字普惠金融水平最高，高于全国平均值；中西部低于全国平均值，西部地区水平最低。

2011-2018年数字普惠金融与城乡居民收入差距处于相反的发展趋势，文章初步判断认为两者具有负相关关系。

图2 2011-2018年数字普惠金融指数平均值

五、模型构建及结果分析

1.模型构建

根据已有文献研究，考虑到控制变量以外的其他变量与随机扰动项可能有相关性，文章先进行豪斯曼(Hausman)检验，结果显示，R2为0.738拟合程度较好，P值为0.003<0.010，拒绝原假设。因此，文章采用固定效应面板回归模型：

theili,t=α0+β1dgfi,t+βicontrolit+εit

(2)

其中： α0为常数项； βi代表各个变量的回归系数； i为中国各个省份；t为各个统计年度。 theili,t代表城乡居民收入差距； dgfi,t代表数字普惠金融水平；controlit表示控制变量：分别为城镇化率(urban)、非农经济增长(pgdp)、交通设施覆盖率(traffic)、对外开放程度(open)和受教育水平(edu)。

2.回归结果及分析

(1)数字普惠金融总指数 以数字普惠金融指数作为解释变量，再将各省区市以东、中、西三个区域分类回归，比较数字普惠金融对城乡居民收入差距的影响。

在表4全国层面的模型中，数字普惠金融指数(ln dgf)在1%统计水平上显著，当指数变动1%时，城乡居民收入差距减小0.010个单位。因此，数字普惠金融可以缩小城乡居民收入差距，验证了假说I。而城镇化率(urban)与城乡居民收入差距是负相关，城镇化率提高1%，有助于平均缩小泰尔指数1.240个单位。非农经济增长(pgdp)和交通覆盖率(traffic)与城乡居民收入差距关系为正且都显著。表明短期内提高个体经济水平、交通便利程度更有利于城镇经济发展和城镇居民收入，扩大了城乡差距。改善产业结构可以加快第二、三产业发展。对外开放程度(open)与城乡居民收入差距呈显著负相关，扩大对外开放，也可以缩小城乡居民收入差距。受教育程度(open)系数为正，没有通过显著性检验，表明它与被解释变量之间正相关，只是影响效应不够强。

表4 以数字普惠金融指数为解释变量面板回归结果

然而，在区域层面中，数字普惠金融对我国东部地区的theil影响不显著，中西部地区在5%统计水平上显著，与城乡居民收入差距为负相关。东部地区整体发展水平较高，城乡数字技术水平和金融产品创新程度方面的差距较小，城乡居民收入差距相对其他地区也比较小，因此数字普惠金融对东部地区城乡居民收入差距的作用力度小于中西部地区。相对而言，对于经济发展基础薄弱、数字化程度较低的中西部地区，数字普惠金融发展还处在快速上升期，存在“后发优势”，这对缩小城乡居民收入差距还有较大改善空间。因此，不同区域的数字普惠金融对城乡居民收入差距的影响效果有较大的异质性，这与文章的假说II相符。

(2)数字普惠金融指数细分指标 2011-2018年，中西部地区数字普惠金融覆盖率相近，东部地区覆盖率最高。三大地区的数字普惠金融数字支持服务程度均呈逐年波动发展，而东中西部依次递减。数字普惠覆盖广度也呈现出与支持服务程度类似规律。以这三个变量作为解释变量，比较分析东、中、西三个区域数字普惠金融对城乡居民收入差距的作用。

由表5可见，全国层面的数字普惠金融覆盖广度(ln cover)在1%统计水平上显著，表明覆盖广度平均增加1%，城乡居民收入差距平均缩小0.014个单位。另外，中部和西部地区的ln cover也通过了显著性检验，其中，西部地区的显著性大于中部，而东部地区没有通过显著性检验。结果表明，覆盖广度对东部地区城乡居民收入差距影响不大，但对中西部地区影响较大，特别对西部地区影响最为明显。这缘于东部地区金融服务水平较高，金融机构、从业人员数量充足，继续扩大覆盖广度对城乡居民收入发挥的边际贡献在降低。而中西部地区金融服务正加速发展，普惠金融通过数字化途径拓宽实现渠道，尤其对西部地区乡村的金融服务触达程度大大提高，进而促进乡村居民收入增加，缩小了与城镇的差距。区域层面的其他变量显著性与表4基本相同，可见结论具有较强的稳健性。

表5 数字普惠金融覆盖广度为解释变量面板回归结果

使用深度包括支付、信贷、保险、投资、货币基金和信用业务，涉及日常生产、消费和投资等活动的金融需求。表6中，全国层面和西部地区的数字普惠金融的使用深度(ln usage)回归系数不显著，但是符号为负，说明数字普惠金融的使用深度能一定程度上缩小城乡居民收入差距，但作用发挥还有待观察。数字普惠金融使用深度通过场景带入提供针对性的金融服务，与农村居民的金融需求相匹配，从而提高农村居民的收入，总体上收敛了城乡收入差距。尤其对于数字普惠金融发展基础薄弱的西部地区，农村居民对于数字支付、消费信贷、投资管理等金融需求逐渐增多，数字普惠金融具有较大的发挥空间，对缩小城乡居民收入差距的作用更加明显。

表6 数字普惠金融使用深度为解释变量面板数据回归结果

数字支持服务程度包括移动支付便利性和金融服务成本。由表7可见，东部地区没有通过显著性检验，说明数字支持服务程度对东部地区的城乡居民收入差距影响效果不明显。中西部地区的数字支持服务程度通过了显著性检验且系数为负，但全国层面不显著。表明总体上数字支持服务程度有助于缓解城乡居民收入差距，对缩小中西部地区的贡献更大，尤其对于正在进行产业升级的中西部地区，数字普惠金融可大大降低了金融服务成本，有利于居民增收。对于偏远地区的农村地区，实现了低成本、高效率的金融触达，大幅度提高了偏远农村地区的普惠金融服务水平。

表7 数字支持服务程度为解释变量面板数据回归结果

续表

根据分组数据的回归结果，数字普惠金融发展对城乡居民收入差距的影响较为一致，控制变量的相关性正负也大致相同，因此得出的结论具有较强的稳健性。不同地区的数字普惠金融覆盖广度、使用深度和数字化服务程度对城乡居民收入差距的影响效果差异性较大，存在明显的异质性表现，假说III的异质性假说基本得以验证。

六、结论与建议

1.结论

本文研究了数字普惠金融与城乡居民收入差距的关系以及区域异质性的影响，研究主要结论如下：数字普惠金融具有缩小城乡居民收入差距的作用；不同地区的数字普惠金融对城乡居民收入差距的影响存在异质性，对中西部地区影响效果大于东部地区；不同地区的数字普惠金融覆盖广度、使用深度和数字化服务程度对城乡居民收入差距的影响效果同样差异较大。使用深度对各地区的影响都较小；覆盖广度和数字化服务程度对东部影响不明显，而对中西部地区作用最明显。

2.相关建议

(1)金融机构应精准匹配金融产品与服务群体的需求 数字普惠金融具有缩小城乡居民收入差距的作用，所以金融机构应充分利用数字普惠金融的优势，充分考虑普惠金融服务的群体，发挥数字技术的长处精准分析客户需求的合理性，提供有效的金融服务。因此，借助数字化平台使普惠金融产品与服务群体的需求精准匹配，提供适当的、有效的金融服务，促进居民增收，进而缓解城乡居民收入差距。

(2)中西部地区应充分利用数字技术拓宽营销渠道 各类数字平台应和各类金融机构充分合作，积极开拓中西部地区市场，让客户更好地享受数字普惠金融服务。同时，数字技术为农村地区销售模式带来新机会，中西部地区可大力推行电子商务，将当地特色农产品、旅游、文化等进行推广，利用数字平台线上、线下同步宣传，吸引更多的外部投资，拓宽农村产品的销售渠道，进一步提升普惠群体的收入水平。

(3)欠发达地区应着力提升数字普惠金覆盖广度和使用深度 继续加深使用深度，金融机构应优化金融资源配置功能，结合农村服务需求，创新多样化的数字金融产品。扶持互联网金融新兴行业，创新金融产品和服务，打破金融服务贫瘠。鼓励传统金融行业打破简单的基础服务，向创新高效的层次转型。此外，增加数字设备投放，利用不同区域的辐射效应，推动金融知识宣传，创造绿色生态的乡村金融服务，以此提高欠发达地区的数字普惠金覆盖广度和使用深度。