数字普惠金融发展能否缩小城乡收入差距？——基于2011-2020 年省级面板数据的分析

□ 杨雪 冯鲍

一、引言

改革开放以来，伴随着经济的高速增长，中国城市和农村居民可支配收入均不断增长，1978年至2021年平均增速分别为12.42%和11.55%，城乡收入差距的扩大趋势得到有效抑制。然而，在独特的城乡二元结构体制的背景下，我国的城乡收入差距水平仍长期保持在2.5左右的高位上。

在经济社会发展过程中，金融扮演着重要的推动角色，在金融体制深化发展的过程中，金融排斥等体现社会发展不均衡的问题逐渐显现出来。为了解决金融发展中不平衡不充分的问题，促进企业和家庭经济增长、缩小城乡收入差距、解决贫困和不平等、扩大金融服务范围，提供广泛便捷实惠的金融服务，联合国国际小额信贷会于2005年提出普惠金融这一概念，指出发展中国家要建立一个可获得、可负担、全面可持续、能为人们供应合适产品与服务的金融体系，其重点服务对象包括老弱病残群体、农村及偏远地区居民、城镇低收入人群以及小微企业等。我国发展普惠金融的方式是增加金融机构网点数量、扩大金融服务范围、提高农户的信贷支持力度等，整体发展态势缓慢向前（王婧、胡国晖，2013），然而，普惠金融在信息资源获取、信用记录、风险识别防范等方面成本较高，农村及偏远地区的居民往往难以触及，因而被“排除”在金融之外，这与普惠金融的初衷背道而驰。

近年来，移动互联网、人工智能、大数据等数字技术赋能的数字普惠金融大大降低了金融的服务门槛，长期被排斥在金融之外的农村地区得以触及金融业务，普惠金融的长足发展找到了新的突破口。2016年我国央行参与制定了《G20数字普惠金融高级原则》，同年国务院印发的《推进普惠金融发展规划（2016-2020年）》是我国首个发展普惠金融的国家级战略规划，到2021年在中央一号文件中首次提出“发展农村数字普惠金融”，我国的数字普惠金融进入了快速发展阶段。在数字普惠金融中，金融是本质，普惠是性质，数字是手段，数字普惠金融通过数字技术赋能普惠金融，解决普惠金融中遇到的信息资源获取、信用记录、风险识别防范等方面成本较高的问题，提高金融服务效率，降低金融服务门槛，将被排除在金融之外的群体纳入金融行列，打通金融服务的“最后一公里”，真正做到普惠金融要求的可获得性、可负担性、全面性和商业可持续性的内生要求。随着农村数字技术基础设施的完善和国家对农村数字普惠金融发展的政策扶持力度进一步加大，数字普惠金融在推动实现乡村振兴战略、统筹城乡协调发展、缓解城乡收入差距和消除贫困问题等方面发挥了巨大的优势（王亚飞，冉渝融，2021）。对于农村及偏远地区的居民而言，数字普惠金融利用数字技术融合金融机构和应用场景，改变农村金融用户的触达方式和商业逻辑，使得金融成为既优惠又便利的增收工具和融资渠道。当前，我国已完成脱贫攻坚事业并消除了绝对贫困，接下来如何缓解以城乡收入差距为主要表征的相对贫困成为一个重大现实问题，引起学术界的广泛讨论。

二、文献综述

（一）金融发展和城乡收入差距

关于金融发展对城乡收入差距的影响问题，学术界存在着三种主流观点。第一种观点认为金融发展会逐渐缩小城乡收入差距。早在1993年，国外学者Galor 和Zeira（199）就提出金融发展的逐步深化会提高金融服务效率，从而拉高低收入人群的收入。我国学者陈志刚和师文明（2008）通过实证研究表明随着我国各省份金融发展程度加深，城乡居民收入差距会随之减小。金融发展规模深化会使得贫困率下降（朱若然，陈贵富2019）。第二种完全相反的观点是，金融发展会逐渐扩大城乡收入差距。Maurer 和Haber（2007）指出，在金融发展过程中，金融机构提供的信贷业务往往青睐于具有偿还能力的富人阶级，从而使得财富在富人手中积累，导致收入差距的扩大。张红伟等（2008）的时间序列分析结果表明越完备的金融体系反而不利于缩小城乡收入差距。张前程等（2010）对我国城乡金融发展指标进行实证检验，得出城乡收入差距与金融发展效率和金融发展规模均呈负相关。第三种观点则是，金融发展与城乡收入差距之间呈“倒U型”关系。最早提出这一观点是Greenwood和Jovanovic（1990），他们认为金融发展初期成本过高会阻碍低收入人群进入，这会导致收入差距扩大，在金融发展到一定水平后，各种金融基建设施逐步完善使得服务成本下降，低收入人群开始接触金融服务，收入差距会逐渐缩小。李志军等（2015）经过对我国各省数据的分析，提出金融发展与城乡收入差距之间呈“倒U型”关系，并且提出普惠金融有利于缩小城乡收入差距。孙倩（2019）同样通过对我国省域数据进行分析，发现金融减贫具有门槛效应，只有当人均GDP达到一定水平，金融发展才会缩小城乡收入差距。

（二）普惠金融和城乡收入差距

普惠金融在提出后引起学术界的广泛讨论。部分学者表示，普惠金融对城乡居民收入差距呈线性影响。Kim（2016）的研究表明普惠金融可以缓解收入不平等。Park和Mercado（2016）在对亚洲发展中国家的实证研究中表明，普惠金融有助于减少贫困。在影响机理方面，发现随着金融服务覆盖率的提升，城乡收入差距会逐渐缩小（李容德，2017）。张爱英等（2021）对我国31个省份的面板数据进行分析，发现普惠金融通过中间变量农业全要素生产率对城乡收入差距产生作用，且具有空间溢出效应。蒋岳祥等（2020）则提出相反的结论，他们认为只有普惠金融的信贷功能才会缩小城乡收入差距，普惠金融的吸储功能反而会使城乡收入差距扩大。另外一些学者的研究表明，普惠金融对城乡居民收入差距的影响是非线性的。Salazar-Cantú等（2015）在研究墨西哥的普惠金融时发现，普惠金融初期会使收入差距扩大，发展到一定水平时收入差距才会逐渐缩小。李建伟（2017）发现，普惠金融的发展对我国各省份城乡收入差距产生的影响是呈“U型”的，但空间溢出效应不显著。章涧梧（2020）在对河南省普惠金融数据的实证研究中同样表明这一现象。此外，部分学者还研究了普惠金融的区域异质性，如吕勇斌（2016）等发现，在不同经济发展水平的地区，普惠金融的城乡收入差距收敛效果不同。在普惠金融发展过程中，如果缺乏相关的基础设施和技术支持，从而使得金融的可获得性和可负担性大打折扣，那么普惠金融的城乡收入差距收敛效应也会被削弱，甚至起到相反作用。

（三）数字普惠金融和城乡收入差距

首先，关于数字普惠金融是否会缩小城乡收入差距以及如何影响的问题上，存在着不同的结论。部分学者认为，数字普惠金融有利于农民收入的提高，数字普惠金融的发展能够显著促进城乡收入差距的缩小（杨怡等，2022；宋晓玲，2017）。但是王曙光等（2023）的研究表明，数字普惠金融缩小城乡收入差距具有地区异质性，只有在我国经济发展水平较落后的中西部地区，数字普惠金融才具有明显促进城乡收入差距缩小的作用，而在经济较发达的东部则效果相反。不仅如此，陈东平等（2022）将数字普惠金融供给主体分为银行和互联网企业，根据研究发现，数字金融对于城乡收入差距的影响呈现非线性关系。具体而言，银行提供的数字金融服务在缩小城乡收入差距方面的效果逐渐减弱，而互联网企业的数字金融服务则逐渐增强对于缩小城乡收入差距的影响。得出以上不同结论的一个重要原因是学者们在研究数字普惠金融通过何种中介机制来影响城乡收入差距时切入的角度各不相同。

王曙光等（2023）探讨了数字普惠金融是否通过鼓励农户在经济活动中探索新的增收方法来缩小城乡收入差距，并验证了这一假设的合理性。而另外一些学者探讨了农业全要素生产率、农业绿色全要素生产率在数字普惠金融的收入分配效应中所产生的中介作用（张启文等，2022；杨怡等，2022）。杨彩林等（2022）的研究表明数字普惠金融通过增加农户信贷供给水平来缩小城乡收入差距，三者之间存在着明显的空间正相关性，并且具有显著的空间溢出效应。而王永静等（2021）则证实了数字普惠金融、新型城镇化和城乡收入差距之间在空间上的正相关性。

（四）文献述评

数字普惠金融对城乡收入差距有何影响是一个重大的现实问题，综合国内外研究文献来看，研究从三个方面展开。首先，就金融发展对城乡收入差距的影响问题而言，学术界存在着三种主流观点。前两种观点认为金融发展会直接缩小或扩大城乡收入差距，最后一种观点则认为金融发展与城乡收入差距之间呈“倒U型”关系。而普惠金融在提出后引起学术界的广泛讨论。部分学者表明，普惠金融是线性影响城乡收入差距的，另外一些学者的研究则表明，普惠金融对城乡居民收入差距的影响是非线性的且存在地区异质性。在引入数字普惠金融后，国内外学者的研究主要聚焦于数字普惠金融发展对城乡收入差距是否有收敛效应以及机制分析和路径研究上。

三、理论分析与研究假设

（一）数字普惠金融与城乡收入差距

数字技术为普惠金融带来了新的变革。首先，从门槛效应来看，数字普惠金融无需物理网点，而是通过更便捷的网络提供金融服务，可简化交易环节，从而降低获客成本和交易成本。大数据和云计算技术通过精准的用户画像降低信息搜寻成本，并有效监督客户，降低信息不对称引发的逆向选择或道德风险等问题。数字普惠金融的低成本和合理定价使得更多低收入者和弱势群体获得金融服务，从而增加金融服务可获得性。其次，从扶贫效应和非均衡效应来看，数字普惠金融的服务对象涵盖了被“排斥”在传统金融之外的农村地区居民，引导资金流入农村，缓解了城乡金融服务的非均衡现象，同时数字普惠金融的低成本特点，使得贫困居民可以通过负担得起的金融产品进行资源合理分配，从而缓解贫困。基于上述分析，本文提出假设1。

假设1：数字普惠金融发展能够收敛城乡收入差距。

（二）数字普惠金融发展的广度、深度与城乡收入差距

数字普惠金融是数字技术和普惠金融的结合，借助数字技术的高效手段实现了普惠金融的落地，从而缓解了居民收入两极分化的现象。然而，数字普惠金融仍然属于金融服务领域，面临传统金融发展理论中的问题，例如金融抑制、金融深化和金融结构等，其发展路径也存在广度和深度的区别。数字普惠金融的发展广度衡量数字普惠金融服务的覆盖范围，数字普惠金融的发展深度衡量居民对数字普惠金融业务的使用程度，而数字化程度则衡量数字普惠金融带来的便利性程度。

从金融排斥理论的供给角度来看，由于地理、条件、价格、市场定位等因素带来的金融服务供给不足会导致农村居民“想得却不可得”，而数字技术可以解决金融服务供给的难题。数字技术的运用使得金融服务通过网络空间提供，缓解了机会排斥；数字普惠金融放宽了金融服务的资产保证条件，降低了门槛，缓解了条件排斥；数字技术的使用降低了金融服务的价格，使得农村居民也能支付得起金融产品，缓解了价格排斥；数字普惠金融的出现本身就是专门针对金融排斥群体，因此缓解了市场排斥问题。因此，本文提出假设2。

假设2：数字普惠金融发展广度、发展深度以及数字化程度均能缓解城乡收入差距。

四、模型设定与数据选择

（一）模型设定

本文实证分析选择中国31个省区市（不含港澳台）2011-2020年的数据进行检验。根据假设1构建模型：

其中下标i、t分别表示地区和时间。被解释变量urgapi,t为城乡收入差距，包含了泰尔指数（theilit）和城镇收入占农村收入之比（ga pit）。解释变量difii,t为数字普惠金融发展水平；Xi,t为控制变量。

根据假设2构建模型：

其中，breadth为数字普惠金融发展广度，depth为发展深度，level为数字化程度。

（二）变量选取

1.被解释变量：与王少平和欧阳志刚（2007）、李牧辰等（2020）所研究的被解释变量相一致，本文选取泰尔指数（theil）和城镇收入占农村收入之比（gap）来度量中国城乡收入差距。其中泰尔指数的计算公式为：

其中，j=1、2分别表示城镇和农村，zit表示i地区t年度的总人口，zi jt则表示城镇人口或农村人口。pit表示总可支配收入，pi jt表示城镇或农村居民的可支配收入。地区总收入采用地区人口乘以地区人均可支配收入计算得出。

2.解释变量：数字普惠金融发展水平di f iit为核心解释变量，本文选用北京大学数字金融研究中心2021年4月发布的数字普惠金融指数。总指数下又分覆盖广度指数breadthit、使用深度指数depthit和数字化程度指数levelit，因为数值相对较大，故在实证过程中均做取对数处理。

3.控制变量：除了数字普惠金融发展水平以外，还有一些外生因素会对被解释变量产生影响。借鉴李牧辰等（2019）的研究，经济发展程度用人均实际GDP和人均实际GDP的平方项来衡量，分别用lnpgd p和lnpgd p2表示，因为数值相对较大，故在实证过程中做取对数处理。选用地区城镇人口占地区总人口比例来表示城镇化率urban。选用第二、第三产业增加值占GDP比重衡量产业结构is。选用金融产业增加值占GDP比重来衡量传统金融发展水平f d。选用农林水支出占GDP比重来表示财政支农a f e。地区教育水平lnedu以每十万人口高等教育平均在校生人数的对数来衡量。用地区货物进出口总额占地区GDP比重计算对外开放程度open。

详细的变量说明如表1所示。

表1 主要变量定义

（三）数据来源与描述性统计

本文样本数据来源于《中国统计年鉴》(2011-2020)和《北京大学数字普惠金融指数(2011-2020年)》、中国经济信息网统计数据库、CNRDS中国研究数据服务平台、Wind数据库等。缺失数据均通过插值法予以补齐，主要变量的描述性统计见表2。

表2 主要变量的描述性统计

根据表2的结果可以发现，被解释变量泰尔指数（theil）的均值为0.091，中位数为0.085，标准差为0.040，均值和中位数差距不大，且标准差相对比较小，因此数据的相对离散程度较小，统计特征在合理范围之内，泰尔指数整体分布呈均匀态势；解释变量数字普惠金融发展水平（lndifi）均值为5.212，中位数为5.410，标准差为0.677，均值和中位数差距不大，标准差同样相对较小，因此数据相对离散程度较小，统计特征在合理范围之内。表2还列出了其他变量，包括城镇收入占农村收入之比（gap）、覆盖广度（lnbreadth）、使用深度（lndepth）和数字化程度（lnlevel）等的描述性统计，从表2可知，各变量的统计特征均在合理范围之内。

五、实证分析

（一）数字普惠金融对城乡收入差距的影响

对模型（1）进行基准OLS回归分析，回归结果见表3第（1）列，考虑到异方差问题，回归均使用聚类稳健标准误。另外，考虑到内生性问题，本文以滞后项作为额外工具变量的方式对基准回归进行GMM估计，估计结果如表3第（2）、（3）列所示。表3第（4）列表示将所有控制变量滞后一期重新进行回归的结果，这一步是为了进一步地降低潜在内生性问题。此外，选用城乡居民人均可支配收入比gap进行稳健性检验，如表3第（5）列所示。

表3 数字普惠金融对城乡收入差距的影响

第（1）列基准OLS结果可以看出，数字普惠金融发展水平的回归系数在1%置信的水平下显著为负，且系数为0.0096，表明数字普惠金融发展与泰尔指数呈负相关，因此数字普惠金融发展水平与泰尔指数之间存在显著的负相关关系。第（2）列差分GMM下，数字普惠金融发展水平的回归系数在1%置信的水平下显著为负，且系数为0.0082。第（3）列系统GMM下，数字普惠金融发展水平的回归系数在1%置信的水平下显著为负，且系数为0.0083，与基准OLS回归的结果基本一致，回归系数的符号和显著性基本相同，以GMM估计作为内生性处理重新得到的回归结果表明原有理论假说的合理性，因此本文的实证结论较为稳健。从第（4）列从中可以看出，在控制变量滞后一期的情况下，系数符号和显著性与基准回归结果基本一致，表明数字普惠金融发展水平与泰尔指数之间的负相关关系依然显著，但是由于控制变量滞后一期，控制程度变弱，导致估计系数略微上升，同样验证了本文结论的稳健性。从第（5）列可以看出，替换被解释变量后，数字普惠金融发展水平的回归系数在1%置信的水平下显著为负，且系数为0.039，表明数字普惠金融发展水平与城乡居民人均可支配收入比呈负相关，与基准OLS回归相似。综上，数字普惠金融发展能够有效收敛城乡收入差距，假说1得以验证。

进一步的，如表5所示，系统GMM下和差分GMM下，发展广度、使用深度和数字化程度的回归系数均为负数，且都在1%的统计水平下显著，与基准OLS回归的结果基本一致，以GMM估计作为内生性处理重新得到的回归结果表明原有理论假说的合理性。同时在控制变量滞后一期的情况下，如表6所示，系数符号和显著性与基准回归结果基本一致，同样验证了本文结论的稳健性。因此，假设2成立，数字普惠金融发展广度、发展深度以及数字化程度均对城乡收入差距有负向影响。

六、结论与政策建议

数字化进步为陷入迷茫之中的普惠金融提供了前进的方向和思路，数字普惠金融通过数字技术赋能普惠金融，提高金融服务效率，降低金融服务门槛，将被排除在金融之外的群体纳入金融行列，使得金融服务的可接触性提高，金融的全面覆盖力增强，实现了低成本和持续运营的共同目标，促成了普惠金融的社会利益与经济效益的整合。数字普惠金融通过提高金融的可获得性、可负担性、全面性以及可持续性，对于提升农村民众收益、缩小城乡收入差异具有积极作用。本文的主要发现包括：（1）数字化普惠金融的发展能够有效收敛城乡收入差距。（2）数字普惠金融发展广度、发展深度以及数字化程度均与城乡收入差距呈负相关关系。

根据以上结论，本文提出以下政策建议：

第一，进一步加大数字普惠金融发展力度。数字普惠金融的发展对城乡收入差距有明显的收敛效应，因此要继续大力推进数字普惠金融在农村地区的发展。首先，数字普惠金融在发展的过程中需要不断地进行技术创新，将数字技术更好地融入到普惠金融的发展过程中，这就需要加大对数字技术的研发投入，比如设立专项资金鼓励相关技术设备创新升级、培养具备专业金融知识的数字技术人才等，不断提高数字普惠金融产品的安全性和操作便利性，从而提高普惠金融的服务质量，使数字金融平台或产品成为农户看得懂、会操作并且值得信赖的金融服务。其次，当前中国的农村金融服务明显不足，金融服务体系还存在着服务范围狭窄、服务内容单一、服务质量低下等问题。因此，政府应该在农村地区持续推广数字普惠金融，包括对数字普惠金融企业提供税收减免、优惠贷款等支持政策，加大政策宣传和推广力度，提高农村居民对数字普惠金融的认知度，从而提高数字普惠金融在农村的普及率。

第二，发展数字普惠金融要因地制宜、循序渐进。首先，不同的地区和群体对金融服务的需求具有差异性，当前，中国的数字普惠金融多以移动支付业务为主，移动支付业务的发展已经进入了成熟阶段，而建立在移动支付业务之上的其他金融业务，比如网上信贷、数字理财、数字保险等业务的服务普及率仍然很低。因此，数字普惠金融在发展过程中要针对不同地区和受众群体的诉求提供不同种类的金融产品，结合服务对象的地区经济发展水平、接受教育程度等各种因素，探索更多的金融支持领域，使得普惠金融在服务弱势群体时更有针对性。其次，数字普惠金融要遵循其内在的发展规律，将覆盖广度和使用深度作为发展的重点。优先提高数字技术的覆盖广度，在互联网移动设备和技术上进行扩展，跨越数字金融的第一道门槛——机会排斥问题，解决农村地区互联网覆盖率低、网络设备落后等问题，使城乡居民平等地接触到更多的金融服务。在覆盖广度得到大幅提升之后，发展数字普惠金融要转向加强使用深度，数字普惠金融需要不断优化用户体验，使其更加方便快捷，例如，在提供更加个性化的服务、降低交易费用、加强数据安全等方面进行优化。此外，加强使用深度还需要为城乡居民不断提供更多的金融知识和培训，让用户更加深入地了解数字普惠金融的优势和风险，使用户更加信任和愿意使用数字普惠金融，同时减少潜在的风险。

第三，完善数字普惠金融的监管机制。数字普惠金融在发展过程中常有风险事件发生，因此，为了更好地规范行业发展，并保障市场的稳定以及城乡居民用户的合法权益，建立一个专门的监管机构尤为重要。同时，为了规范数字普惠金融行业，制定相关的法律法规，如规定数字普惠金融机构的资质要求、业务范围、风险控制措施等，也是重要的发展途径。此外，数字普惠金融的业务范围越广泛，风险也相应增加，因此监管机构还应加强对数字普惠金融机构的风险评估和监测，需要完善包括风险分类、风险评估、风险监测等方面的风险评估体系，发现风险事件及时采取措施，维护金融市场的稳定和安全。