数字普惠金融对城乡收入差距的影响研究

樊慧玲，姚颖颖

（河南工业大学 经济贸易学院，河南 郑州 450001）

一、引言

我国居民收入水平随着改革开放不断深入而逐步提高，但收入水平在城乡之间还存在一定差距，且有不断扩大的趋势。共同富裕是全体人民的富裕，而不是少数人的富裕，城乡居民收入差距的存在并不利于共同富裕的实现，因此对影响城乡收入差距的因素进行探讨十分必要。

长期以来，受地理位置和资源禀赋的限制，农村地区金融服务的可获得性低于城镇地区，从而在收入水平上与城镇地区存在差距，而数字普惠金融克服了传统金融的限制，将农村地区的金融需求纳入考虑，助力居民提高收入。孙继国和赵俊美（2019）[1]从传统普惠金融与数字普惠金融两个角度展开研究，发现后者更有利于城乡收入差距的缩小。宋晓玲（2017）[2]基于省级面板数据进行回归分析，指出数字普惠金融能够有效缩小城乡收入差距。以上研究发现，数字普惠金融能够显著提高居民收入水平，从而缩小城乡收入差距。然而针对区域异质性分析时，学者们所得结论存在分歧。梁双陆和刘培培（2018）[3]通过区域异质性分析发现，数字普惠金融缩小城乡收入差距的积极效应在东、西部地区表现更为明显。而孙继国和赵俊美（2019）[1]则发现只有在东部地区数字普惠金融才对城乡收入差距表现为抑制作用。殷贺等（2020）[4]通过空间溢出视角进行实证分析，指出数字普惠金融只在中部地区才能够显著缩小城乡收入差距。

综上所述，在全国层面上，数字普惠金融能够显著抑制城乡收入差距的扩大，但对于不同地区而言，其对城乡收入差距产生的影响如何仍需进一步验证。本文通过梳理已有研究，并结合相关理论分析，基于2013—2020年31个省份面板数据构建模型，对数字普惠金融如何影响城乡收入差距进行实证分析，并根据结论提出相应建议。

二、数字普惠金融对城乡收入差距的影响机理

与传统金融相比，普惠金融将更多群体的金融需求纳入考虑范围，有效提高不同收入群体金融服务的可获得性。根据金融深入理论，数字普惠金融主要通过门槛效应、排斥效应以及减贫效应影响居民生产生活，从而对城乡居民之间收入差距产生影响[5]。

（一）门槛效应。由于金融产品价格限制，农村地区低收入群体往往无法通过金融服务获取所需生产资料，从而影响收入，但以蚂蚁花呗、京东白条等形式的数字普惠金融发展有效改善了这一状况，居民借助于手机、电脑等电子设备足不出户就能获取金融服务，有效降低居民获取金融服务的成本，从而降低门槛效应，缩小不同群体之间的收入差距。

（二）排斥效应。由于地理环境、经济发展水平等因素，当银行投入成本高于收益时，银行通常选择撤销服务网点来避免损失，而这些地区多为经济不发达的农村地区，这使得农村居民这类低收入群体被金融机构排斥在外。而数字普惠金融覆盖区域较广，其克服了传统金融存在的排斥问题，降低了农村居民获取金融产品的难度，从而不断提高农村地区经济发展质量，实现居民增收，最终抑制城乡收入差距的扩大。

（三）减贫效应。长期以来，融资难的问题制约着中小微企业的发展，而普惠金融将该类企业纳入考虑，使其面临的问题在一定程度上得到缓解，助力企业不断发展，进而促进经济发展。并且普惠金融能够提高农村地区金融产品的可获得性，使其金融需求得以满足，为其生产生活提供条件，从而提高居民收入水平。除此之外，普惠金融还可以促进高收入群体的发展，从而带动区域经济发展，增加就业机会，进而提高农村低收入群体的劳动利用率，实现增收，最终抑制城乡收入差距扩大。

根据以上理论内容，本文提出假设：数字普惠金融对城乡收入差距有抑制作用，但在不同地区所产生的影响效果不同。

三、模型设定与变量选择

（一）模型设定

本文选取2013—2020年港澳台地区以外的31个省份的面板数据进行实证分析，数据从《中国统计年鉴》以及国家统计局官网获取，其中数字普惠金融相关数据来源于北京大学发布的“北京大学数字普惠金融指数（2011—2020年）”。

根据假设构建模型：GAPi,t=αi+β1DIFIi,t+β2FEi,t+β3EDUi,t+β3ISi,t+β4OPENi,t+β5AFEi,t+εi,t

其中，i表示31个省份，t表示年份。被解释变量GAP为城乡收入差距；解释变量DIFI为数字普惠金融发展水平；控制变量分别为财政支出偏倚（FE）、对外开放程度（OPEN）、产业结构（IS）、教育程度（EDU）以及财政支出结构改善（AFE）。

（二）变量选择

1.被解释变量：城乡收入差距

本文采用泰尔指数测算城乡收入差距，与其他衡量方法相比，泰尔指数将城乡人口比重变化所造成的影响纳入了模型中，并且该模型能很好地体现城乡收入两端的变动。其计算公式如下：

其中，i代表地区，Y代表可支配收入，X代表人口数，t代表年份。泰尔指数越小则表明城乡居民之间的收入差距越小，否则其收入差距就越大。

2.解释变量：数字普惠金融发展水平

本文选用数字普惠金融指数来测算数字普惠金融发展水平。与其他测算方法相比，北京大学数字金融研究中心构建的指标体系更为全面，其通过普惠金融数字化程度、数字金融覆盖广度和使用深度等三个方面来测算数字普惠金融指数，本文借鉴其研究成果，将其测算的数字普惠金融指数作为解释变量。数字普惠金融发展水平越高的地区该指数就越大。

3.控制变量

财政支出偏倚FE：城乡收入差距与财政支出偏倚程度呈现正向变动的关系，当财政支出的偏倚程度越小时，其越有利于促进城乡收入差距缩小。使用财政支出占该地区GDP的比重来表示财政支出偏倚（FE）。

教育程度EDU：居民收入往往会受到人力资本投入的影响，而教育程度在一定程度上反映了人力资本投入情况，当受教育程度越高时，居民所获得的人力资本积累就越多，从而其收入水平就越高，最终促进城乡收入之间的差距缩小。参考薛宝贵和何炼成（2016）[5]的做法，使用每十万人中高校在校生情况来表示教育程度（EDU），考虑到该变量与其他变量不在同一量级，故对其进行对数化处理。

产业结构IS：产业结构不断调整使得生产效率得以提高，而生产效率的提高会推动工资水平上涨，从而增加居民收入，与此同时，大量资源流入到非农产业，使其与农业产业的生产效率差距进一步扩大，从而减少农民收入，但最终表现为城乡收入差距扩大。使用第二、第三产业增加值占该地区GDP的比重来表示产业结构（IS）。

对外开放程度OPEN：出口是拉动经济增长的“三驾马车”之一，出口加工产业的发展有助于解决农村人口就业问题，进而提高居民收入，另一方面，激烈竞争使得出口产品价格降低，从而降低居民收入，但最终表现为抑制城乡收入差距扩大。使用货物进出口总额占该地区GDP比重来表示对外开放程度（OPEN）。

财政支出结构改善AFE：通过改变在农业方面的财政支出可以弱化因为财政支出偏倚过大而对城乡收入差距所造成的负面影响，因此财政支出结构改善可以促进城乡收入差距缩小。使用地方财政农林水事务支出占该地总财政支出水平来表示财政支出结构改善（AFE）。

四、实证结果与分析

（一）描述性统计分析

根据表1可知，泰尔指数均值为1.512，最小值为0.726，而最大值则为4.459。由此可知，我国城乡收入存在较大差距，并且不同区域间城乡收入也存在差距，其中东、中、西部地区的泰尔指数均值分别为1.106、1.472、1.910，这表明东部地区城乡收入差距最小，中部次之，西部最大。但从全国层面上来看，城乡居民之间的收入差距逐步缩小，2013年我国泰尔指数均值为1.673，而2020年则为1.378。

表1 描述性统计

数字普惠金融指数均值为252.8，最小值为115.1，而最大值则为431.9。可见数字普惠金融发展水平在不同的地区之间存在差异，其中东、中、西部地区的数字普惠金融指数均值分别为277.66、239.27、237.77，这表明数字普惠金融发展水平最高的地区为东部，其次为中部，最后为西部。但从总体上来看，我国普惠金融数字化水平不断提高，2013年我国数字普惠金融指数为155.34，而到了2020年则为341.22。

（二）全国层面回归结果分析

首先采用豪斯曼检验，若其接受原假设则选用随机效用模型，否则选用固定效应模型。通过进行检验，其P值为0.0001，结果显示拒绝原假设，因此选用固定效应模型。表2中（2）列为固定效应回归结果，其结果系数为-0.001，且在1%置信水平下显著相关，这表明数字普惠金融水平的提高能显著缩小城乡收入差距，相符于本文理论预期，假设得以验证成立。

表2 全国层面回归结果

财政支出偏倚回归系数为正，且在1%置信水平下显著相关，这表明当财政支出偏倚程度过高时会对城乡收入差距的扩大产生促进作用。而财政支出结构改善则有效改善这一情况，其回归系数为负，同样在1%置信水平下显著相关。教育程度、产业结构、对外开放程度的回归系数均为负，除产业结构在5%置信水平下显著相关外，其余在1%置信水平下显著相关，这表明其均能显著抑制城乡收入差距扩大。其中，教育程度不断提升使得居民所获人力资本得到积累，人力资本积累有利于提高生产效率，从而提高居民收入；产业结构调整提高了生产效率，促进居民收入增加，而非农产业与农业之间生产效率的扩大又会扩大城乡收入差距，但其影响小于对居民增收的影响，从而使得产业结构能够有效抑制城乡收入差距；对外开放使得出口加工业得以发展，从而增加农村人口就业机会，进而提高居民收入。

（三）分样本回归结果分析

为进一步探讨数字普惠金融在不同地区对城乡收入差距产生的影响，本文分东、中、西部三个地区进行回归分析，其固定效应回归结果如表3所示。根据回归结果可知，数字普惠金融在不同地区对城乡收入差距产生的影响不同，其中在中、西部地区回归系数分别为-0.0011、-0.0022，且在1%置信水平下显著相关，这表明数字普惠金融能够显著抑制城乡收入差距扩大。而在东部地区回归系数为-0.0002，且在5%置信水平下显著相关，这表明数字普惠金融能够抑制城乡收入差距缩小，其作用影响较小。

表3 东中西部地区回归结果

由于三个地区经济发展水平不同，其所拥有的资源禀赋与制度要素也不相同，再加之普惠金融数字化程度也存在差异，因而各地区数字普惠金融对城乡收入差距的作用表现不同。对于中部地区而言，居民获取金融产品的能力随着教育水平提高而逐步提升，再加之互联网、计算机等技术的发展，该地区数字普惠金融排斥性降低，从而使得居民生产生活条件得到满足，实现居民增收，进而使得城乡之间的收入差距不断缩小。对于西部地区而言，得益于西部大开发、精准扶贫与乡村振兴等政策的支持，以及普惠金融数字化的应用和电商平台的发展，该地区中小微企业以及农户的金融需求在一定程度上得到满足，数字普惠金融机构可以针对用户需求提供金融服务，从而促进当地产业发展，增加就业岗位，使当地剩余劳动力得以利用，进而提高收入水平，不断缩小城乡收入差距。对于东部地区而言，虽然普惠金融数字化水平较高，但可能由于城乡居民对于数字普惠金融产品的接受度不同，从而使得数字普惠金融对扩大城乡收入差距表现出微弱的促进作用。

五、结论与建议

（一）研究结论

在互联网、大数据等技术的支持下，普惠金融数字化程度不断加深，有效提高不同收入群体获取金融产品的效率，进而影响居民收入水平。本文基于省级面板数据构建回归模型，进而对数字普惠金融如何影响我国城乡居民的收入差距进行实证分析，得出以下结论：

1.在全国层面上，数字普惠金融水平的发展可以显著缩小城乡收入差距。

2.在区域层面上，数字普惠金融对城乡收入差距的影响在不同地区之间存在差异，其中对中、西部地区表现为显著抑制作用，而东部地区则表现为促进作用，但作用效果较小。中部地区依托于互联网、大数据等技术的发展以及教育水平的提高，而西部地区则得益于政策扶持和电商平台以及相关商业模式的发展等，使得两地区获取金融产品的效率有效提高，从而使得数字普惠金融显著抑制城乡收入差距扩大。

（二）政策建议

1.持续推动数字普惠金融发展。农村地区金融服务的可获得性随着数字普惠金融化的发展而不断提高，进而促进居民增收。虽然在互联网、大数据等技术支持下，我国数字普惠金融快速发展，但不同地区之间仍存在较为明显的差异，中、西部地区的普惠金融数字化发展水平落后于东部地区。通过不断深入推进网络基础设施在中、西部地区的应用，助力数字普惠金融发展，从而降低低收入群体获取金融服务所支付的成本，有效提高各地区获取金融服务的效率，最终提高居民收入，抑制城乡居民的收入差距扩大。

2.完善数字普惠金融发展环境。虽然以支付宝花呗、京东白条等为代表的数字普惠金融有效降低了居民获取金融服务的成本，但受认知水平以及教育水平等方面的限制，部分居民并没有了解甚至没有接触过这类金融产品。除此之外，数字普惠金融对消费者使用电子设备的能力也提出一定要求，这使得部分居民对该类型金融产品产生排斥，不利于数字普惠金融的发展。而相关部门以及各大金融服务机构可以开展宣传活动，提高居民对其了解程度，从而降低居民获取金融服务的成本和难度，进而助力居民增收。

3.建立数字普惠金融发展体系。虽然数字普惠金融的发展很大程度上方便了居民获取金融服务，但是目前金融产品比较单一，不能很好满足地区之间居民差异化需求。对于东部地区而言，虽然其数字普惠金融发展水平较高，但仍然存在中小微企业融资需求更突出的问题，而对于中西部地区而言，从事农业劳动的居民更加需要农业保险等。因此，要建立完善的数字普惠金融体系，将更多群体的差异化需求纳入考虑，丰富金融产品类型，让更多的人享受到数字普惠金融发展的成果。