数字普惠金融能否推动共同富裕？——基于城乡收入差距视角

杨龙志，邵紫薇，魏征

（温州大学商学院，浙江 温州 325006）

引言

实现共同富裕是社会主义的本质要求。2015年底国务院发布《推进普惠金融发展规划（2016—2020年）》的通知提出推进普惠金融高质量发展。金融是现代经济的核心，是推动经济发展的重要力量。我国在加快形成以国内大循环为主体、国内国际双循环相互促进的新发展格局时，离不开高质量金融服务的支持。《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划和二0三五年远景目标的建议》指出：“构建金融有效支持实体经济的体制机制，提升金融科技水平，增强金融普惠性。”这为金融更好地服务构建新发展格局指明了方向，提供了遵循。普惠金融是一种为全体人民服务的金融体系，普惠金融的服务对象主要分为四类：第一类是农户，尤其是贫困地区的农户；第二类是低薪工人，尤其是农民工；第三类是小微企业；第四类是失业人员[1]。普惠金融的一个重要任务就是助力乡村振兴，促进共同富裕，解决四类人员的金融排斥问题。

“普惠金融”最早由2005年联合国在国际小额信贷年会中提出，为了解决全球范围内的贫富差距过大、金融资源分配不均等问题。自改革开放以来，城乡二元结构一直困扰我国经济均衡发展，贫困地区金融服务不完善、小微企业贷款困难、实体银行营业网点向人民和企业提供普惠服务成本大等问题制约普惠金融的发展。尤其对于贫困地区来说，精准性地增加金融供给扶贫，是目前扶贫工作的重点。党的十八大以来，我国金融业快速发展，金融产品日益丰富，金融改革有序推进，金融服务普惠性增强。普惠金融迅速发展，在覆盖范围、可获得性、安全性和便捷性等方面得到很大提升，小微企业融资难、融资贵问题在一定程度上得到有效解决。因此，数字普惠金融能否有效缩小城乡收入差距、实现共同富裕是文章研究的重点问题。

本文可能的贡献在于：一是重点分析数字普惠金融对缩小城乡收入差距的内在作用机制。把研究的重心从省际层面转移到市级层面，因为普惠金融的落脚点在城市和乡村，更低的落脚点更加接近研究问题的核心。二是采用分位数回归的研究方法。由于个别年份某个市的数据出现缺失，分位数回归对这些异常数据具有耐抗性，因此估计结果较为稳健。三是通过分位数回归得到数字普惠金融指数对不同城乡收入差距层级下具有显著的异质性。贫困地区由于经济发展的限制和金融知识的缺乏，也反向决定了普惠金融对不同地区的异质性。

一、文献综述

国内普惠金融概念的提出晚于国外，近年来普惠金融对城乡收入差距的影响成为热点问题。本文主要从以下三个方面对现有文献进行梳理：普惠金融的内涵、共同富裕的实现路径、城乡收入差距的影响因素。

关于数字普惠金融的内涵及其影响研究。数字普惠金融作为金融科技和普惠金融的结合体，近年来引起许多学者的注意。现有对数字普惠金融的研究大多集中在衡量指标的确定、发展趋势、实践探索以及影响因素等方面。一是在衡量数字普惠金融发展水平方面，比较权威的是北京大学数字金融研究中心和蚂蚁金服共同发布的中国数字普惠金融指数，不仅考虑了数字金融服务的覆盖广度和使用深度，还囊括了支付、投资、保险、货币基金等业态[2]。二是对于普惠金融的发展趋势和实践探索方面。黄益平通过展望未来提出数字金融应该与实体经济相连，注重创新，激发普惠金融活力[3]。郭峰利用数字普惠金融指数得出我国不同地区数字普惠金融的发展趋势，得出数字普惠金融有着很强的地区收敛特征[4]。近年来，各大地区数字普惠金融的总体水平提升明显，但县域数字普惠金融仍有较大发展空间，需建立健全县域数字普惠金融体系，促进经济发展[5]。三是对于普惠金融的影响机制，许多学者从城乡收入差距角度进行深入研究[6,7]，结果表明数字普惠金融不仅能显著缩小城乡收入差距，对周围地区也有正向溢出效应。数字普惠金融发展可以提升城乡收入水平和促进消费[8-9]。美国著名经济学家库兹涅茨在1955年提出收入分配状况随经济发展过程变化的“倒U型”假说[10]。

关于共同富裕的内涵和实现路径。自共同富裕这一概念提出，学者从不同角度深入研究。陈丽君等人对共同富裕进行了翔实的测定，以共同富裕的内涵和特征为逻辑起点，识别影响共同富裕进程的重要因素，从发展性、共享性、可持续性三个维度构建共同富裕指数模型[11]。数字化的飞速发展给共同富裕注入新的发展动力，促进城乡协调发展，建设全国统一大市场，有利于经济均衡增长[12]。对于城乡收入差距的影响因素，学者们从不同领域进行研究。基于城市发展的角度，陆铭和陈钊的研究表明地方政府的经济政策、政府财政支出结构、经济开放程度等因素扩大城乡收入差距，城市化对降低城乡收入差距具有显著作用[13]。

综上所述，现有研究大多围绕数字普惠金融的测度、理论和影响机制，但对数字普惠金融的作用机制研究薄弱，市级层面研究普惠金融更加缺乏。因此，本文在前人研究基础上，选取2011—2019年我国208个地级市的数字普惠金融数据进行研究。

二、数字普惠金融对共同富裕的影响机理分析

第一，发挥减贫效应。普惠金融政策提出的最终目的是破除小微企业、农村地区发展障碍，实现共同富裕。一方面，普惠金融助力小微企业获得足够的资金发展，为经济发展提供动力。小微企业多数位于不发达地区，这也解决了不发达地区人群的就业问题，间接缩小收入分配差距，实现共同富裕。另一方面，在政策的支持下，小微企业和低收入人群被拉到普惠金融的“保护伞”之下，直接享受信贷服务，破除普惠金融门槛效应，使被金融服务排斥的用户，及时有效得到银行帮助。普惠金融的发展提升了金融服务的覆盖率和满意度，满足了人民群众不断增长的金融需求，农民、低收入群体、小微企业、老年人可以及时获得便捷安全的金融服务。把更多的金融资源配置到共同富裕道路上的薄弱环节和重点领域，打牢共同富裕的物质基础。

第二，降低支付的门槛效应。数字技术和人工智能的结合使金融服务进入越来越多的普通家庭。在传统意义上，高收入人群通过自己的信用和贷款抵押能力来获得融资，得到足够的金融支持。普惠金融则降低了借贷抵押的门槛，降低了更多小微用户的金融借贷压力。除此之外，互联网技术的快速发展，增加了用户对金融知识的接触，用户对银行网点的需求不再受地理因素的限制，用户可以利用网上银行进行业务办理和查询金融知识，在普及金融业务的同时，也降低了对低收入地区开设金融网点的浪费性。有金融需求的用户接触互联网之后，运用互联网技术进行办理，提高了金融服务效率，扩大了金融服务覆盖范围。

第三，降低非均衡效应。随着我国金融服务的覆盖范围不断扩大，贫困地区金融服务的不平衡性有所改善，普惠金融指数在全国范围内普遍提高，全国乡镇银行机构覆盖率超过98%，但是对比发达城市和地区，仍然有很大差距。基于传统银行网点的成本、人员调动等问题，银行会关闭低收入的农村地区分行，银行的金融服务倾向于人口密度更大的城镇地区，拉大了城镇用户和农村用户的金融可得性的均衡效应。普惠金融在低收入地区的有效推广，可以在一定程度上降低非均衡效应，使小微企业、农户及时获取金融服务，便捷地享受银行信贷业务。在国家各种政策扶持下，银行业会把市场下沉，使更多人享受普惠金融带来的便利，从而缩小城乡收入差距，完成实现共同富裕道路上重要的一步。在发展普惠金融的同时，通过普惠性缓解收入分配不平衡地区、不充分地区的金融压力，推动市场主体和人民群众共享发展成果，是实现共同富裕的手段之一。

普惠金融在降低非均衡性的同时，对不同地区的效应也会出现异质性差异。数字普惠金融的发展依赖数字化、信息化和互联网服务，但一些欠发达地区基础设施薄弱，普惠金融对经济发展带来的正向作用弱于发达地区，对于基础设施不完善的贫困地区，真的能够利用普惠金融缩小收入分配差距吗？

总而言之，数字普惠金融在我国的普及和发展，在一定程度上破除门槛效应，降低非均衡效应，发挥减贫效应。数字普惠金融能否缩小收入分配差距，取决于小微企业、低收入弱势群体对普惠金融的接纳程度和获益程度，即数字普惠金融发展过程中带来的收益分配[14]。从以往学者对普惠金融和收入分配的研究中结果来看，数字普惠金融对收入差距呈现“倒U型”关系，大多数省份在“U”的左侧，即普惠金融的发展缩小城乡收入差距，少数省份在右侧，即普惠金融的发展扩大城乡收入差距[15]，本文接下来通过具体的实证方案来进行验证。

三、研究设计

（一）计量模型

1.基准回归模型。本文采用我国208个地级市2011—2019年的数字普惠金融指数和泰尔指数作为面板数据，考察数字普惠金融对城乡收入差距的影响机制，构建如下模型：

公式（1）中，i和t分别代表地级市、年份，β1代表截距，Theil代表泰尔指数，IFI代表普惠金融指数，X代表影响共同富裕实现程度的控制变量，μi代表省份固定效应，ξi代表年份固定效应，δit代表随机扰动项，对模型（1）使用随机效应估计或固定效应估计，系数β1就表反映出数字普惠金融对城乡收入差距影响的效用水平，β1越大说明数字普惠金融对城乡收入差距的影响越大。

2.分位数回归模型。分位数回归是最小二乘法的延伸。对一个连续随机变量y，如果y≤Q(τ)的概率是τ，则称y的τ分位数值是Q(τ)。为了验证假设二，数字普惠金融的发展对不同城乡收入差距水平下的减贫效应具有异质性，减少均值回归的限制性，本文使用分位数回归进行再次验证，本文借鉴张召华等使用分位数回归模型[16]。分位数回归模型如下：

τj表示分位数回归模型的分位点，i表示不同的地级市样本，t表示年份，u表示随机误差项，β表示核心解释变量的系数，αi表示不同样本不可观察的随机效应量。β(τj)表示核心解释变量以及所有控制变量在τj分位点上的回归系数值。

（二）指标选取

1.被解释变量（共同富裕的实现程度，本文用泰尔指数Theil表示）。根据陈丽君共同富裕指数模型的构建，基于收入分配的视角，采用城镇和农村居民的人均可支配收入差距进行衡量[11]，泰尔指数（Theil）可以测算城乡居民收入差距，泰尔指数越大，城乡收入差距越大，泰尔指数越小，城乡收入差距越小。测算公式如下：

其中，Theil代表泰尔指数，i=1时表示城镇，i=2时表示农村。Sijt代表农村、城镇居民收入，Sjt代表城乡居民总收入。Rijt表示农村、城镇人口，Rjt表示人口总数。泰尔指数的测算涉及城镇和农村人均可支配收入、总收入、人口数量。其数据来自《中国人口和就业统计年鉴》《中国劳动统计年鉴》。

2.解释变量（数字普惠金融指数：IFI）。从2016年开始，北京大学数字金融研究团队和蚂蚁集团研究院开始对数字普惠金融进行指数模型构建并测量出结果，在现有学者以及国际组织提出的传统普惠金融测量标准的基础上，对测量的深度和广度继续深入研究。如表1是其数字普惠金融指标体系。与本文选取的其他数值相比，数字普惠金融的指标过大，为便于测量和统计，该指数同时缩小100的百分比。

表1 数字普惠金融指标体系

3.控制变量（X）。为了考虑其他变量对城乡收入差距的影响，根据相关文献研究，选取208个地级市2011—2019年的城镇化水平、经济发展水平以及受教育水平作为控制变量。城镇化水平采用城镇化率（UR）来衡量，经济发展水平采用人均GDP来衡量，为了减少异方差的影响，对其进行对数处理，受教育水平（EDU）采用地区普通高等学校的在校生数量。

（三）数据来源和样本选择

以2011—2019年我国地级市为样本进行筛选。（1）剔除数据缺失较多的地级市；（2）剔除在数据选择期间进行市面积重新划分较大的地区。数字普惠金融指数来源于北京大学数字金融研究中心，用于计算泰尔指数、城镇化水平、经济发展水平、受教育水平的数据均来源于《中国城市统计年鉴》。变量的描述性统计如表2。

表2 变量描述性统计

四、实证检验

本文主要研究数字普惠金融指数以及其他控制变量对泰尔指数的估计结果，利用模型（1）进行基准回归，根据Husman检验的结果可知，最终选择RE模型对回归方程进行估计。为进一步分析数字普惠金融对不同城乡收入差距层次的作用进行估计，选取分位数回归对模型（2）进行估计，以此来检验基准回归结果的稳健性和不同城乡收入差距的异质性是否显著。

（一）基准回归结果

表3报告了数字普惠金融指数以及其他控制变量对泰尔指数的估计结果。根据报告结果可知，数字普惠金融指数的随机效应估计系数绝对值为0.0907，符号为负，且在1%的水平上显著。表明数字普惠金融指数的发展能够显著降低泰尔指数，泰尔指数越低说明城乡收入差距越小，即数字普惠金融指数的发展缩小城乡收入差距，这与前文的分析结果一致。因此，数字普惠金融水平的发展对于缩小城乡收入差距具有重要意义，尤其对于落后地区，发展金融行业是缩小城乡收入差距的重要路径，也是实现共同富裕的重要指引。

表3 数字普惠金融指数对泰尔指数的回归结果

城镇化水平的随机效应估计系数绝对值为1.782，符号为负，且在1%的水平上显著，表明城镇化水平的发展也会降低泰尔指数，有利于城乡收入差距的缩小。但是受教育水平的随机效应估计系数为0.200，符号为正，且在5%的水平上显著，说明受教育水平越高的地区泰尔指数越大，即城乡收入差距越大。经济发展水平的分析如上。控制变量均通过显著性检验，表明城镇化发展水平和经济发展水平能够有效降低泰尔指数。其中，城镇化水平对泰尔指数的影响系数最大，其相对于其他控制变量，城镇化水平的发展在缩小城乡收入差距方面边际效应最大。但是回归结果表明，受教育水平于泰尔指数同方向变动。查阅陈斌开等人的研究结果可知，城镇和农村的教育投资的差异对城乡收入差距的扩大有显著影响，政府对城市教育的投入偏向政策加剧了城乡收入差距的扩大[17]。因此，加大对农村地区的教育投入对缩小收入差距，实现共同富裕有重要意义。

（二）分位数回归结果

根据模型（2）的分位数回归模型的估计结果表明，数字普惠金融的发展对泰尔指数的影响显著性及系数的符号均与模型（1）一致，表明模型（1）的回归结果可信度较高，即数字普惠金融的发展能够显著缩小城乡收入差距。其中，数字普惠金融对城乡收入差距的影响效用在5个具有代表性的分位点进行分别回归，即0.10、0.21、0.5、0.75、0.90，以代表不同城乡收入差距的阶层，分别对应的是城乡收入差距最小组、城乡收入差距中小组、城乡收入差距中等组、城乡收入差距中大组和城乡收入差距最大组。通过对比不同分位点下数字普惠金融指数的估计系数发现，分位数条件分布由10%向90%变动的过程中，即城乡收入差距变大的过程中，数字普惠金融指数的估计系数呈上升变化的趋势。在10%、25%的分位点上，估计系数较小，变动趋势不明显，分别为0.0441、0.0284。但在50%、75%、90%的分位点上，数字普惠金融指数的估计结果分别为0.0525、0.0674、0.0968，呈现明显上升趋势。因此，从缩小城乡收入差距的角度来看，数字普惠金融的发展有利于发挥减贫效应、降低落后地区的支付门槛，从而促进共同富裕的实现。此外，数字普惠金融指数在不同分位点上的回归系数呈上升趋势，表明城乡收入差距越大，数字普惠金融的影响效用越大，即落后地区普惠金融的发展带来的边际效应高于发达地区。因此，也对本文的假设进行了初步验证，数字普惠金融的发展通过减贫效应、降低支付门槛效应、降低非均衡效应缩小城乡收入差距，且对不同的城乡收入差距阶层具有异质性。

表4 面板分位数模型的检验结果

由图1可知，横轴表示不同的分位点，纵轴表示解释变量和控制变量的估计系数。图1表明，在25%分位点以上，数字普惠金融指数的估计系数呈现显著的上升趋势，市级普惠金融的发展对缩小城乡收入差距的边际贡献随分位数增加而增加，说明处于城乡收入差距较小的地区从普惠金融发展中的获得的边际效应要低于处于城乡收入差距较大的地区获得的边际效应。

图1 不同分位点下个解释变量的估计系数

五、稳健性检验

由于中国各省份的数字普惠金融发展水平具有显著差异，数字普惠金融对城乡收入差距在不同地区具有显著的异质性，不同区域的回归结果对区域的发展和促进共同富裕也具有指导意义，因此分区域回归进行稳健性检验。本文将208个地级市按照东部、中部、西部三个区域进行划分。由表5可以看出，东部和西部地区的数字普惠金融指数对城乡收入差距的影响效应在每一个分位点上均显著，且系数的符号为负，中部地区在50%、75%、90%的分位点上显著，但在每一个分为点上系数的符号为负。东部地区在50%、75%、90%分位点上的系数绝对值均大于中部、西部地区，可能因为东部地区的城乡收入差距整体较小，且东部农村地区的人口对于金融的了解和信服度业高于中、西部农村地区，因此中部地区的数字普惠金融的使用效率更高，更能缩小城乡收入差距。西部地区的整体系数绝对值高于中部地区，这可能是因为西部地区城乡收入差距较大，普惠金融发展的边际效应较大，农村地区对金融知识的掌握每增加1%，其带来的收入可能增加数倍，其边际贡献率高于中部地区。因此，无论东部、中部、西部地区，数字普惠金融的发展都有利于减贫效应，也有利于共同富裕的实现。

表5 区域异质性结果分析

中国人均收入的不平等，绝大多数来自中国的城乡收入差距[18]，农村人均收入约占城镇人均可支配收入的1/3。因此，发展数字普惠金融可以提高中、西部地区农村居民收入，缓解收入分配不均衡状况。因此，这也验证了前文的理论分析，数字普惠金融的发展可以显著缩小我国城乡收入差距，对我国实现共同富裕有重要的指导意义。

六、结论与建议

本文基于2011—2019年208个地级市的面板数据进行实证分析，运用随机效应模型和分位数回归模型，多角度实证检验数字普惠金融的发展对城乡收入差距的影响效用。研究结论有：我国数字普惠金融对城乡收入差距具有显著影响，从而促进共同富裕的实现。回归结果表明，数字普惠金融的发展在现阶段并可以缩小城乡收入差距，促进共同富裕。在不同的分位数回归点上，数字普惠金融对城乡收入差距具有差异。落后地区数字普惠金融发展带来的边际效应大于发达地区。

基于上述研究结论，本文提出以下几点建议：一是目前仍需加快推进普惠金融的普及，使更多企业和人民了解到普惠金融的优越性。加快完善贫困地区金融银行的基础设施建设和人才配置。鼓励数字化信息技术的普及，让银行更好地依托数字化信息化进行办公，提高普惠金融效率。二是注重普惠金融在城市和乡村地区的分配结构，使城乡地区均衡发展。更加关注西部地区银行金融的发展模式，支持农村居民的生产性投资。注重低收入人群的自主发展能力，在风险可控和成本可负担的前提下，设计更符合低收入群体的金融投资行为，提高农村地区的投资创新能力。三是加强对受教育水平较低的低收入群体的金融知识普及力度，提高居民对信用和金融的重视度，提高居民的风险规避能力，消除“数字鸿沟”，更好地体验普惠金融带来的包容性和普惠性。