区域协调背景下数字普惠金融与城乡收入差距——基于地方政府竞争视角

□ 唐源秀

一、引言

金融，本质是为整个社会服务，包括不同社会经济层面的人们。过去很长的一段时间里，它为企业、政府和个人提供了融资的渠道，使他们能够投资和扩大业务，支持经济增长和居民增收。但农村居民对于金融的概念仅限于银行存款，相对城市居民获得的金融服务和机会太少（刘长庚等，2013）。随着经济的快速发展，城乡差距问题暴露得更加严重。

2005年，联合国首次提出普惠金融的概念，旨在提供更广泛的金融服务和机会，特别是那些通常被金融系统边缘化的人，以改善其生活状况、提高经济稳定性，实现经济增长和可持续发展。2013年，党的十八届三中全会明确提出“发展普惠金融，鼓励金融创新，丰富金融市场层次和产品”，确立普惠金融为国家战略。随着信息技术的深化应用，数字金融服务模式进一步拓展了普惠金融服务的广度和深度。2016年，杭州G20峰会发布《G20数字普惠金融高级原则》，将数字技术与金融服务相结合，促进金融包容性，扩大金融服务的可及性，通过数字渠道降低准入门槛，为更广泛的人口提供金融工具和服务，减少金融不平等。2023年10月11日，《国务院关于推进普惠金融高质量发展的实施意见》明确强调有序推进数字普惠金融发展，为解决城乡发展不平衡、缩小城乡差距提供了契机。

数字普惠金融的推广离不开地方政府的支持。改革开放以来，地方政府竞争深刻地影响了中国的社会建设。地区竞争驱动下，地方政府提供更多激励措施，以吸引国内外投资，带来更多的资本流入，促进经济增长。地方政府为了吸引人才和企业落地，通过提高人才生活水平和地区基础设施建设，同时使居民获益，提高居民的生活水平。地区竞争还会导致企业的扩张和新项目的开展，从而创造更多就业机会，减少失业率。地区竞争也会促使相对欠发达的地区努力赶上发达地区，这有助于缩小区域经济差距，实现经济发展的平衡（郑平等，2020）。党的二十大报告明确指出，“深入实施区域协调发展战略”。基于区域协调发展角度，随着社会发展，愈演愈烈的地方政府竞争会加剧区域经济发展差距。

目前针对数字普惠金融有助于缩小城乡收入差距研究已初具规模，但鲜有文献就区域协调背景，以地区政府竞争为视角对数字普惠金融对城乡收入差距影响效应展开探讨。有鉴于此，本文以2013—2021年省域面板数据为基础。第一，基于双向固定基准回归模型分析数字普惠金融对缩小城乡收入差距的促进作用；第二，借助调节效应模型检验数字普惠金融是否可以通过地区政府竞争的调节对缩小城乡收入差距产生促进作用；第三，分东、中、西部进行异质性分析，分析不同地区数字普惠金融、地区政府竞争对缩小城乡收入差距的作用。以期为我国推进数字普惠金融发展、缩小城乡收入差距和促进区域协调提供借鉴。

二、文献综述与理论假设

（一）文献综述

数字普惠金融是一种金融模式，利用数字技术和金融创新，旨在为更广泛的人群提供金融服务，降低金融服务的门槛和成本。数字普惠金融的兴起引发了广泛的研究兴趣，其中一个重要的研究领域是数字普惠金融与城乡收入差距之间的关系。数字普惠金融是否有助于缩小这一差距引发了学者们的关注。本文将分析数字普惠金融出现之前、普惠金融出现之后以及数字普惠金融的发展三个阶段，探讨数字普惠金融对城乡收入差距的影响。

普惠金融出现之前：在普惠金融概念出现之前，学者们对金融对城乡收入差距的影响进行了广泛研究。这个时期出现了两种不同观点。一方面，一些学者认为，金融服务在农村地区相对不足，金融服务门槛较高，信贷约束限制了农村居民的金融活动，从而加大了城乡收入差距（星焱，2015；何德旭和苗文龙，2015）。另一方面，还有学者认为金融发展可以促进经济增长，提供更多就业机会，从而提高了农村居民的收入，减小了城乡收入差距（Neaime et al,2017; Niannian Ni et al,2019）。

普惠金融出现之后：随着普惠金融概念的兴起，研究重点开始从普惠金融对城乡收入差距的影响上进行了转变。一方面，研究显示普惠金融的出现可以通过缓解金融约束、减少贫困来促进经济发展、缩小城乡收入差距（张勋等，2019）。普惠金融提供了更多金融服务，降低了金融服务门槛，使更多低收入家庭能够获益。这有助于减小城乡收入差距，促进社会平等（尹志超等，2017）。另一方面，普惠金融的效果存在地区异质性，普惠金融的可得性和服务门槛对其影响的重要性也备受关注。有一些农村地区可能仍然无法充分获益于普惠金融，原因包括数字基础设施不足、金融知识有限、金融市场深度问题等（齐红倩和张佳馨，2023）。因此，虽然普惠金融的出现有望减小城乡收入差距，但其效果依然存在一定的限制。

数字普惠金融的发展：随着数字技术的迅速发展，数字普惠金融应运而生，这对城乡收入差距问题提供了新的机会。数字普惠金融依赖互联网、数字技术和金融科技，提供更加便捷的金融服务，降低了交易成本。数字普惠金融可以为农村地区的居民提供支付、储蓄、信贷和保险等服务，填补了传统金融在农村地区的功能缺失。这对农村地区的经济活动、创业和产业融合产生积极影响，从而有助于减小城乡收入差距（李牧辰等，2020；斯丽娟和汤晓晓，2022；申云和李京蓉，2023）。

然而，一些研究也表明，数字普惠金融在缩小城乡收入差距方面存在调节、中介或者门槛效应，依赖因素如人力资本（王永仓，2021）、数字门槛（李牧辰，2023）等可能影响其效果。此外，数字基础设施和金融知识水平仍然是制约数字普惠金融发挥作用的因素。

综上所述，数字普惠金融在城乡收入差距问题上具有巨大潜力，但其影响受到多种因素的制约，包括地区异质性、数字门槛等。为了更好地减小城乡收入差距，需要继续推动数字普惠金融的发展，同时解决相应的中介、门槛问题，以确保更多的农村居民受益。

（二）数字普惠金融、地区政府竞争与城乡差距理论假设

数字普惠金融的发展与城乡收入差距之间存在着复杂的互动关系，理论上数字普惠金融可能对减少城乡收入差距产生积极作用。首先，数字普惠金融作为一种金融创新工具，通过提供普遍且可负担得起的金融服务，有望对缩小多维城乡差距产生积极作用（田红宇和王晶，2023）。数字普惠金融在城市和农村地区提供了平等的金融服务机会，消除了地理和制度障碍，从而促进了城乡居民之间的金融包容性（黎毅和蒋青松，2023）。其次，数字普惠金融通过降低金融交易成本，提高了金融可及性，有望帮助农村居民更容易获得信贷、储蓄、保险等金融服务，从而增加了他们的经济活动机会和收入水平（杨碧云等，2023）。另外，数字普惠金融还有助于提高农村居民的金融素养和技能，增加他们参与现代金融市场的能力（李靖远和于文成，2023）。最后，数字普惠金融在支持小微企业和农村产业发展方面发挥关键作用，从而为农村地区的经济增长和就业机会创造提供了动力（魏滨辉和罗明忠，2023）。

然而，数字普惠金融对城乡收入差距的影响可能会受到地区政府竞争的调节。一方面，地区政府在城乡差距问题上发挥着重要作用，它们通过政策制定和资源配置影响着城乡发展的方向和速度（张望，2014）。数字普惠金融的发展可能在一定程度上依赖于政府的支持和监管。另一方面，政府的干预可能会导致不同地区之间的政策差异，甚至政策竞争，从而制约数字普惠金融的均衡发展。这种制约可能导致数字普惠金融资源的不均匀分配，进而对城乡差距产生抑制作用。并且政府竞争可能引发资源竞争，导致政府更加关注在城市地区发展数字普惠金融，因为城市地区通常具有更大的市场和更多的竞争优势（杨继东和罗路宝，2018）。这种城市倾向可能会导致数字普惠金融资源在农村地区的不足，从而难以实现城乡收入差距的有效缩小。政府竞争也可能引发政策不稳定性，政策频繁变化对数字普惠金融的发展不利（刘胜等，2016）。这种政策不确定性可能使数字普惠金融提供商在农村地区的扩张计划受到挫折，从而影响其在城乡收入差距问题上的作用。

需要指出的是，中国的省际差异在经济、社会、文化等方面广泛存在，不同省份之间存在显著差异。数字普惠金融在各省的发展现状和需求特征上可能存在差异，对城乡差距的影响也会不同。同时，不同省份的政府管理和治理特点也存在差异，政府竞争和政府政策可能受到地区特点的影响。因此，数字普惠金融、政府竞争与城乡收入差距之间的关系可能在不同省份之间呈现异质性（陈永伟等，2023）。

基于上述理论本文提出假设：

H1：数字普惠金融对缩小城乡收入差距具有促进作用。

H2：数字普惠金融通过地区政府竞争的调节对缩小城乡收入差距具有抑制作用。

H3：数字普惠金融、地区政府竞争对城乡收入差距的影响具有异质性。

三、模型设定与变量选取

（一）变量选择

1.被解释变量

城乡收入差距：目前学术界多采用以泰尔指数、基尼系数或城乡比衡量城乡收入差距。因此，本文在借鉴前人研究的基础上，选取收入的泰尔指数作为研究的被解释变量。泰尔指数计算公式如下：

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，zijt则表示城镇人口或农村人口。pit表示总可支配收入，pijt表示城镇或农村居民的可支配收入。

2.核心解释变量

数字普惠金融：目前国内较为权威的有关数字普惠金融的研究为北京大学数字金融研究院和阿里巴巴共同编制的中国数字普惠金融指数，该指数覆盖广度、使用深度、数字化程度三个维度（谢绚丽等，2018）。因此，本文选取省域的相关指数（DIF）作为核心解释变量。

3.调节变量

地区政府竞争：地区政府间竞争程度的衡量方法较多，考虑到地区的竞争很大程度上取决于资本，因此本文借鉴张军等（2004）的做法，以地区实际利用外商直接投资金额衡量地区政府竞争能力，并考虑城市间人口规模差异，选取人均指标作为调节变量地区政府竞争能力（FDI），并将其与数字普惠金融进行交互相乘得到交互项（FDI*DIF）。

表1 变量描述性统计分析

4.控制变量

为更好度量数字普惠金融、地区政府竞争对城乡收入差距的影响，减小误差，本文借鉴已有研究成果，在模型中加入经济发展（地区人均GDP）、产业结构（第一产业*1+第二产业*2+第三产业*3）、基础建设（公路里程）、人力资本（高等学校在校学生人数占比）和居民生活（互联网普及率）等控制变量，并对数据做对数化处理。

（二）数据来源

本文选取2013-2021年我国30个省份（不包括西藏、港澳台地区）的相关数据进行分析，数据来源于EPS数据平台、各省统计年鉴。数字普惠金融指数来自于北京大学数字金融研究院发布数据。少量缺失值采取线性插值法进行填充。

（三）模型设定

1.基准回归模型

根据本文研究目的，构建以下数字普惠金融影响多维城乡差距的基准回归模型：

式中，Gapit为被解释变量,DIFit为核心解释变量，controli表示控制变量，α0和α1为回归系数，b为截距项，μi为个体固定效应，ut为时间固定效应，εit为随机扰动项。

2.调节效应模型

参照部分学者有关设立交互项进行调节效应分析的研究（李娜，2023），构建以下包含地区政府竞争变量的调节效应模型：

式中，FDIit为调节变量，FDIit*DIFit为交互项，α2和α3为回归系数。

四、实证分析

（一）基准回归

为深入研究数字普惠金融对城乡收入差距的影响，本文采用时间、个体双固定效应模型进行回归分析。首先，进行无控制变量OLS回归，然后引入控制变量再次进行OLS回归。具体结果如下表2所示。在表2的列（1）中，数字普惠金融（DIF）的回归系数为-0.7392616并在1%的显著水平下显著，说明数字普惠金融对缩小城乡差距具有显著促进作用。虽然在引入控制变量后，可以看到表2的列（2）中数字普惠金融（DIF）的回归系数为-0.2710318，较之前有所降低，但依旧在10%的显著水平下显著。综合列（1）（2）说明，数字普惠金融对缩小城乡收入差距具有促进作用。假设1得以验证。

表2 基准回归结果

（二）调节效应分析

为验证假设2，本文选用人均实际利用外商直接投资金额作为地区政府竞争（FDI）的代理变量，借鉴前人有关调节效应的方法，将其与数字普惠金融（DIF）相乘所得的交互项（FDI*DIF）代入回归方程，主要观察核心解释变量以及交互项的系数和显著性。同基准回归步骤类似，首先，进行无控制变量OLS回归，然后引入控制变量再次进行OLS回归。回归结果如下表3所示。

表3 调节效应回归结果

结果显示，在表3列（3）（4）中，数字普惠金融（DIF）、地区政府竞争（FDI）及其交互项（FDI*DIF）均在1%的显著水平下显著。其中数字普惠金融（DIF）和地区政府竞争（FDI）显著回归系数为负，交互项（FDI*DIF）显著回归系数为正。数字普惠金融（DIF）对缩小城乡收入差距存在显著促进作用，地区政府竞争对缩小城乡收入差距同样存在显著促进作用，促进作用小于数字普惠金融。但数字普惠金融通过地区政府竞争会加剧城乡收入差距。并且从列（3）看，数字普惠金融（DIF）的回归系数明显降低，引入地区政府竞争后，在一定程度上对数字普惠金融产生了制约，进而影响了对城乡收入差距的作用，这与前文中的假设理论相符。因此，假设2得以验证。

（三）异质性分析

不同地区之间可能存在差异，这些差异可能会对数字普惠金融、地区政府竞争缩小城乡收入差距产生不同的影响。通过进行异质性检验，可以识别并捕捉这些潜在的变化，因此本文按政策划分方式，将30个省份划分为东、中和西部三个地区进行异质性分析。东中西划分方式如下表4，回归结果见下表5。

表4 区域划分

表5 异质性分析结果

表5列（5）为基准回归异质性回归结果，列（6）为调节效应异质性回归结果。

从基准回归异质性分析结果看。东部地区，数字普惠金融（DIF）回归系数为-0.3796643，在5%的显著水平下显著；中部地区数字普惠金融（DIF）回归系数为-0.8122076且在1%的显著水平下显著；西部地区数字普惠金融（DIF）系数为负但不显著，系数值为-0.1660504；回归结果具有显著异质性。回归结果说明，数字普惠金融对东、中部地区缩小城乡收入差距的促进作用明显，西部地区虽不显著，但数字普惠金融依旧是缩小城乡收入差距的动力之一。造成这种现象的原因可能是因为东、中部地区的基础建设和数字金融发展水平高于西部地区，因而相对于西部地区，数字普惠金融对东中部地区缩小城乡差距的影响更为显著，并且由于中部地区相较东部地区城乡差距较大，数字普惠金融对中部地区的城乡收入差距的边际效应更大（王振华等，2023；张林等，2023）。

从调节效应异质性分析结果看。数字普惠金融（DIF）回归系数，东部地区为-0.5456621，在1%的显著水平下显著，中部地区为0.0985952且不显著，西部地区为-0.084732同样不显著；交互项（FDI*DIF）回归系数，东部地区为0.062647且在5%的显著水平下显著，中部地区为-0.1221735且在10%的显著水平下显著，西部地区为0.0126676但不显著；地区政府竞争（FDI）回归系数，东部地区为-0.36254且在1%的显著水平下显著，中部地区为0.6650143且在10%的显著水平下显著，西部地区为-0.0988007但不显著。这说明在东部地区，政府竞争的介入会对数字普惠金融缩小城乡收入差距的促进产生抑制作用；中部地区，政府竞争会对数字普惠金融缩小城乡收入差距的产生促进作用；西部地区，政府竞争的介入同样会对数字普惠金融缩小城乡收入差距的促进产生抑制作用，但这种效果还没有达到显著的作用。产生这种现象的原因可能是东部地区拥有更多的城市和产业资源，以及更高的人口密度，城市地区通常具有更大的市场和更多的竞争优势，因此政府更加关注城市地区的发展，进而导致数字普惠金融资源在农村地区的不足，难以实现城乡收入差距的有效缩小。中部地区相对于东部来说，经济发展水平较低，城市化水平较中等。各地政府可能会竞相提供支持数字普惠金融的政策，以吸引投资和促进地方发展。西部地区通常经济条件相对较差，政府竞争在西部地区可能不如在其他地区显著，对数字普惠金融的发展和城乡差距的影响也相对较弱（郑江淮和周南，2023；李琳，2023）。

（四）稳健性检验

由于模型、数据和假设的不同均可能导致最终的结果不同，并且考虑到数字普惠金融、地区政府竞争与城乡收入差距之间可能存在双向因果关系，双向因果会使模型产生内生性问题使参数估计结果不准确从而影响分析结果，本文首先采取时间、个体的双固定效应模型，在一定程度上缓解了内生性的问题。然后借助异质性分析进行分样本回归，回归结果也在一定程度上反映了模型的稳健。本部分采取剔除特殊样本和缩尾处理两种方式对模型再次进行稳健性检验。

1.剔除特殊样本

直辖市与其他省份的特点可能存在显著的差异，包括人口规模、经济水平、社会结构等。这些差异可能对研究的关键变量产生重大影响，因此本文将直辖市从面板数据中剔除，以检验模型的稳健性。回归结果如下表6列（7）（8）所示，回归系数符号不曾发生变化，核心解释变量及交互项依旧显著，模型稳健。

表6 稳健性检验结果

2.缩尾处理

缩尾处理主要目的是通过剔除极端值，使数据更符合统计分布的假设，从而降低异常值对统计推断的影响。本文通过缩尾剔除1%的数据点，再进行回归。回归结果如下表6列（9）（10）所示，回归系数符号不曾发生变化，核心解释变量及交互项依旧显著，模型稳健。

五、结论与对策建议

（一）研究结论

本文基于双向固定基准回归模型、调节效应模型及异质性分析对2013-2021年省域数字普惠金融、地区政府竞争和城乡差距进行分析，得出以下结论：第一，数字普惠金融对城乡收入差距具有显著的促进作用。第二，地区政府竞争在数字普惠金融对城乡收入差距的影响中具有逆向调节作用。第三，作用效果具有区域异质性，中部地区数字普惠金融对城乡收入差距促进作用最明显，西部地区促进作用不显著；东部地区政府竞争在数字普惠金融对城乡收入差距的影响中具有显著逆向调节作用，西部地区具有不显著逆向作用，东部地区具有显著调节作用。

（二）对策建议

党的二十大报告明确指出“深入实施区域协调发展战略”，区域协调发展战略旨在缩小不同地区之间的经济差距，包括城乡差距。在此战略下，数字普惠金融在政府的支持和监管下，通过提供金融服务机会，可以促进金融包容性，让更多的城乡居民能够获得金融服务。这有助于缩小城乡差距，实现区域协调发展的目标。因此本文提出以下三点建议：

（1）推进数字普惠金融覆盖全国各地：为确保数字普惠金融在各地区发挥积极作用，政府应促进数字普惠金融的全国覆盖，特别是在中西部和偏远地区，以便更多的农村居民能够获得金融服务。

（2）建立区域合作机制：建立区域合作机制，促使发展水平较高的地区提供支持和资源，协助经济欠发达地区发展数字普惠金融。这种合作可以包括资源共享、技术支持、政策协调等方式，以确保数字普惠金融均衡地覆盖城市和农村地区。

（3）优化政府竞争：政府竞争可能导致资源分配不均，因此需要建立政策协调机制，以确保数字普惠金融资源能够在城市和农村地区平衡分配。政府应采取积极的政策来鼓励数字普惠金融的发展，同时减少过度竞争可能带来的负面影响。