数字金融、家庭异质性决策与共同富裕——基于中国家庭金融调查数据的实证

黄险峰，刘姗姗

（辽宁大学经济学院，沈阳 110036）

0 引言

降低收入分配不均衡程度是促进全体人民共同富裕的基础和前提。根据国家统计局数据，2020 年中国基尼系数为0.468，仍高于国际警戒线0.4。世界不平等数据显示①数据来源：https://wid.world/data。，中国最高财富10%的群体拥有的财富占总财富的比例从2010 年的0.6276 增加至2021 年的0.6803，最低财富50%的群体拥有的财富占总财富的比例从2010 年的0.0701 减少至2021 年的0.0632。收入和财富差距持续扩大，不利于中国社会经济稳定发展。低收入者劳动收入较低，不仅严重挫伤低收入者劳动的积极性，而且显著抑制除家庭教育以外的消费，增加为提升社会地位的储蓄动机[1]，使得内需不足，经济增长动力减弱，不利于社会稳定和社会主义共同富裕目标的实现。可见，缩小收入差距是推进共同富裕进程中亟待探讨的重要问题。

提高资源配置的均衡性，尤其是提高获取金融服务的均衡性能否促进低收入群体增收，降低居民收入不平等程度，促进共同富裕目标的实现？近年来，以支付宝、微信等第三方支付、互联网理财和信贷为代表的数字金融服务兴起，增强了弱势群体和落后地区金融服务的可获得性，为改善低收入群体生活提供了可能。具体而言，一方面，数字金融的发展能有效地避免低收入群体受到传统金融排斥和信贷歧视，有助于更多的低收入群体以低成本、高效率融入金融服务体系，获得更加公平的金融服务，拓宽消费和投资渠道[2]。另一方面，互联网推动数字金融产业逐渐普及，能够有效地帮助低收入群体分散或规避金融风险，提高低收入群体资产配置效率，增加低收入群体经济收益。因此，考察数字金融对收入分配的影响，兼具理论和现实意义。

在已有研究的基础上，本文做了以下几方面工作。第一，对于数字金融是加剧还是减缓收入不平等，现有文献仍存在分歧。本文基于中国经济现实特征，梳理数字金融改善收入分配状况，促进居民实现共同富裕的理论逻辑，并结合较新近的微观数据进行实证检验。第二，虽然已有文献关注数字金融的收入效应，但主要是在省级或是地级市层面进行讨论，本文以微观家庭作为考察对象，构建数字金融指标，关注数字金融对收入分配的影响及作用机制。第三，充分考虑家庭收入结构的差别，分析数字金融对低收入和高收入家庭工资性收入、经营性收入和财产性收入的差异化影响，并进一步识别其对家庭总收入差距的影响。第四，通过探究参与数字金融的低收入和高收入家庭异质性行为反应，从创业行为、劳动供给行为和金融资产配置行为的角度，揭示数字金融促进共同富裕的作用途径。

1 理论分析与研究假设

1.1 数字金融与收入不平等

收入不平等是国内外学者广泛关注的话题。已有文献认为影响收入不平等的因素主要有以下几个方面。第一，经济增长。众多研究表明经济增长与收入不平等之间存在紧密联系，陆铭等（2005）[3]通过使用分布滞后模型探究经济增长与收入差距之间的关系，发现经济增长对缩小收入差距具有正向促进作用。第二，人力资本。教育水平差异是导致中国城乡收入不平等的重要原因。教育水平对劳动者收入的影响在相当大的程度上通过影响劳动者技能、效率和就业机会来实现[4]。第三，社会保障制度。李实等（2017）[5]利用2013 年居民收入调查数据探讨中国社会保障制度的收入再分配效应，研究发现社会保障制度在调节收入分配和缩小收入差距方面发挥了积极作用。第四，税收政策。刘勇等（2018）[6]通过构建关于税收和收入不平等的一般均衡模型，发现税收主要通过直接机制、能力权重和转移支付三种方式抑制收入不平等。

上述研究对收入不平等的解释已非常丰富，然而，随着数字金融的不断推广和发展，对低收入和贫困群体的影响更大，收入差距不断缩小[7]。可见，收入不平等并不能完全由上述原因解释。基于数字金融的普惠性，一些学者自然而然地将数字金融与收入不平等相联系，认为数字金融存在收入分配效应[8]，有利于促进共同富裕。

1.2 数字金融对共同富裕的影响

近年来，数字金融产业蓬勃发展，逐渐渗透到居民生活的方方面面。数字金融作为数字经济的一个重要领域，具有数字经济的特质，对共同富裕目标的实现有巨大的推动作用[9]。一方面，数字金融的应用推广提高了低收入和贫困群体的金融可得性，为低收入群体提供可负担的便捷、高效的金融支持。另一方面，数字金融能有效利用数字技术缓解传统金融信息不对称的问题，拓宽服务边界，数字金融的“涓滴效应”也有利于低收入和贫困群体分享增长红利[10]，真正实现金融“惠及于民”。此外，数字金融借助数字化技术不断推进普惠事业飞速发展，为低收入和贫困家庭提供融资便利，提高低收入家庭收入，满足了低收入家庭的消费需求。因此，数字金融的应用及不断发展，有助于广大人民群众尤其是低收入群体共享经济社会发展成果，有利于提高居民收入和生活品质，推动共同富裕目标的实现。基于此，本文提出：

假设1：数字金融能够缓解收入不平等，推动共同富裕。

1.3 数字金融促进居民实现共同富裕的作用机制

首先，参与数字金融家庭的经营决策会影响家庭经营性收入。传统金融更偏向于服务经济发达地区和高收入的人群。分支机构往往设立在发达地区，不利于欠发达地区现金存取、借贷等金融服务[11]。长期以来缺乏金融服务支持，这些地区的创业也受到限制。而数字金融弥补了传统金融的不足，居民借助于互联网就能享受到便捷的金融服务，促进低收入和落后地区的居民开展创业活动。进一步地，谢绚丽等（2018）[12]发现数字金融能够显著降低居民交易成本，提高金融服务的可得性，对经济欠发达、城镇化率低的地区和弱势群体的正向影响更大，从而对缩小收入差距，促进经济平衡发展发挥了重要作用。

其次，参与数字金融家庭的劳动供给决策会影响家庭工资性收入。金融可得性对地区就业具有显著的促进作用。相较于传统金融，数字金融能够克服信息不对称，具有受众群众广泛、风险低、成本低等优势。已有研究表明，数字金融不仅能提高就业稳定性，而且能增加社会就业人数[13]。数字金融的就业效应具体表现在以下几个方面：一是数字支付普及提高了企业资金流动速度，扩大社会总需求，促使企业生产增加，提高劳动力需求，以此带来社会总就业人数增长；二是数字金融通过引领传统行业进行数字化转型，优化社会就业结构，降低失业率来促进社会就业；三是数字金融能有效缩减中小企业融资成本，通过扩大企业规模和增加企业数量释放更多工作岗位，满足社会就业需求，增加社会就业总体水平。

最后，参与数字金融家庭的资产配置决策会影响家庭财产性收入。金融发展对家庭金融资产配置发挥关键作用。一方面，数字金融发展显著提高了投资便利性。有研究发现，影响家庭参与金融市场的主要原因是金融市场参与成本、时间成本和金钱成本过高，削弱了家庭参与金融市场的积极性[14]。数字金融将传统金融交易从“线下”转移到“线上”，居民可以便捷地通过互联网进行投资交易，减少金融市场交易成本，提高投资效率。另一方面，数字金融拓宽了传统金融投资理财渠道，增加居民投资理财需求，居民可以随时使用手机软件选择符合自身风险特征的金融产品，提高投资收益。基于此，本文提出：

假设2：数字金融通过影响家庭经营决策、劳动供给决策、资产配置决策作用于收入不平等。

2 研究设计

2.1 模型设定

为了考察数字金融对收入分配的影响，本文设定如下模型：

为考察数字金融对收入不平等的微观机制，分析数字金融对收入的异质性影响，建立如下模型：

为进一步探究数字金融影响家庭收入的可能渠道，由于家庭决策为二值变量，因此采用Logit模型估计，以创业为例，设定如下模型：

其中，μi～(0,σ2)，ginii为县级基尼系数，表示收入不平等；dfi表示家庭i是否参与数字金融；Incomei为家庭收入，包括家庭总收入、工商业收入、工资性收入和财产性收入；enti表示家庭i是否创业；Xi为控制变量；μi表示残差项。

2.2 数据来源与变量选取

2.2.1 数据来源

本文数据来源于2019 年中国家庭金融调查（China Household Finance Survey，CHFS）数据，通过2019 年中国家庭金融调查（CHFS）样本最终得到覆盖全国29个省份、343 个区县、1360 个村（居）委会、34643 户家庭、107008 个家庭成员的详细信息。经过数据清理后，共获得27673个有效家庭样本，本文对连续变量数据进行了上下1%的缩尾处理。

2.2.2 变量选取

（1）收入不平等。参考尹志超等（2021）[15]的做法，使用家庭收入计算得到的县级基尼系数来衡量收入不平等。此外，本文根据家庭收入计算得到的社区基尼系数来进行稳健性检验。

（2）数字金融。参考已有文献[16]，将家庭对数字支付产品、数字信贷产品和数字理财产品的使用情况作为数字金融指标。将家庭参与数字支付、数字信贷或者数字理财中任何一项视为该家庭参与了数字金融①根据CHFS2019问卷中“您家工商业经营项目的经营方式是？”和“去年，您家网购共花费多少钱？”判断受访者是否参与互联网平台销售经营或者网购，若是则该家庭使用数字支付为1，否则为0。根据CHFS2019 问卷中“您家农业或者工商业贷款的申请方式是什么？”“为了购买这套住房，您家是否在网络平台上借钱？”“因购买家用汽车，您家尚未还清的欠款来源有哪些？”“目前您家是否通过网络借贷平台借出资金，例如P2P（包括购买P2P 平台中的散标和理财产品等）、众筹等？”“因家庭成员教育，您家尚未还清的欠款来源有哪些？”“因医疗支出，您家尚未还清的欠款来源有哪些？”和“您家其他欠款来源是？”判断受访者是否参与互联网借款或众筹，若是则该家庭使用数字信贷为1，否则为0。根据CHFS2019问卷中“您家在支付宝、微信支付、京东网银钱包、百度钱包等第三方支付账户中的互联网理财金额有多少？”和“请问您购买的这些金融理财产品的渠道是？”判断受访者是否参与互联网理财，若是则该家庭使用数字理财为1，否则为0。。

（3）家庭收入。本文使用了家庭总收入、工资性收入、经营性收入和财产性收入这四类家庭收入变量。

（4）创业。根据CHFS2019 问卷中“目前，您家是否从事工商业生产经营项目，包括个体户、租赁、运输、网店、微商、代购、经营公司企业等？”判断受访者是否创业，若是则为1，否则为0。

（5）就业。根据CHFS2019 问卷中“家庭成员有无工作”判断受访者是否参与就业，若是则为1，否则为0。

（6）金融资产持有。CHFS2019 金融资产包括社保账户余额、存款账户余额、现金余额、股票市值、债券市值、基金市值、金融衍生品市值、理财产品价值、非人民币资产价值、黄金价值、其他金融资产价值和借出款。家庭持有上述任一种资产则为持有金融资产。

（7）控制变量。参照已有研究，微观层面的数字金融使用还受到其他因素影响，设置可能影响数字金融使用的家庭特征、个体特征及地区特征变量。表1为变量描述性统计。

表1 变量描述性统计

3 实证分析

3.1 基准结果分析

表2分析了数字金融对收入不平等的影响。其中，列（1）OLS 的估计系数为-0.0089，在1%的水平上显著，初步说明数字金融会显著缩小收入差距。考虑到遗漏变量和反向因果问题，直接使用OLS回归可能会导致估计结果产生内生性偏误，根据已有研究的做法[16]，按照相同县域和相同受访户年龄段分组，得到数字金融使用的平均水平作为工具变量，进行2SLS回归。与列（1）的OLS回归结果相比，系数绝对值增加，通过了显著性水平为1%的统计检验。进一步证实数字金融为改善收入不平等，促进共同富裕提供了可能，假设1得到验证。

表2 基准回归结果

3.2 稳健性检验

（1）按区域分样本

东部地区率先实现优先发展，相较于中西部地区，东部地区金融市场发育程度更高。因此，本文将样本分为东、中、西部地区，回归结果分别在表3 的列（1）、列（2）和列（3）中报告，不同区域样本的回归系数大小基本相同，说明数字金融缩小收入差距不因区域而变化。

表3 稳健性检验结果

（2）在社区层面重新估计

为检验结果的可靠性，本文在社区层面对基尼系数重新进行计算，回归结果如表3 列（4）所示。结果显示，在社区层面重新计算基尼系数，本文的研究结论依然成立，结果是稳健的。

（3）替换解释变量度量指标

本文对数字金融重新进行度量，分别替换成滞后一期的北京大学数字普惠金融指数①将数字普惠金融指数除以100，以确保结果的可观察性。和数字金融种类（将数字金融三个子指标加总，并进行转换）。表3的列（5）和列（6）报告了替换解释变量后的估计结果，表明数字金融明显缩小收入差距。

3.3 机制分析

3.3.1 数字金融对家庭不同类型收入差距的影响

表2的基准回归结果显示，数字金融会显著降低收入不平等程度，为详细分析数字金融影响收入不平等的内在机制，表4进一步估计了数字金融对不同类型家庭收入的影响。本文将家庭收入高于中位数的样本定义为高收入家庭，家庭收入低于中位数的样本定义为低收入家庭。Chow检验结果显示，组间差异显著，低收入和高收入样本结果可比。表4 的列（1）和列（2）汇报了数字金融对家庭总收入的影响，结果显示，数字金融能够提高家庭总收入，且低收入群体家庭总收入提高幅度大于高收入群体，因此数字金融缩小了家庭总收入差距。列（3）和列（4）汇报了数字金融对经营性收入的影响，结果显示，数字金融能够提高经营性收入，对低收入群体经营性收入提高幅度大于高收入群体，数字金融缩小了经营性收入差距。列（5）和列（6）汇报了数字金融对工资性收入的影响，结果显示，不论是低收入群体还是高收入群体，参与数字金融都能够提高家庭的工资性收入，但对高收入群体工资性收入提高幅度大于低收入群体，数字金融扩大了家庭的工资性收入差距。列（7）和列（8）汇报了数字金融对家庭财产性收入的影响，结果显示，数字金融能提高财产性收入，对低收入群体财产性收入提高幅度略大于高收入群体，数字金融缩小了财产性收入差距。综上所述，数字金融能够提高家庭收入，缩小了经营性收入和财产性收入差距，但是扩大了工资性收入差距，整体上缩小了总收入差距。

表4 数字金融对家庭不同收入差距的影响

3.3.2 作用路径

（1）家庭经营决策

表5 的列（1）和列（2）以家庭是否创业作为被解释变量，考察数字金融是否会促进低收入家庭创业。从回归结果来看，数字金融显著促进了家庭创业，且对低收入家庭创业的鼓励作用更强。可见，数字金融增加了低收入群体寻求更高经营性收入创业的意愿，参与数字金融的低收入家庭经营性收入增长幅度大于高收入家庭，从而降低了家庭经营性收入不平等程度。

表5 机制分析（Logit模型）

（2）劳动供给决策

表5 的列（3）和列（4）以是否参与就业作为被解释变量，考察数字金融对家庭就业的影响。结果显示，数字金融对高收入家庭就业的促进程度高于低收入家庭。这说明，高收入家庭工资性收入的增长幅度大于低收入家庭，提高了家庭工资性收入不平等程度。

（3）资产配置决策

表5的列（5）和列（6）以家庭是否持有金融资产作为被解释变量，考察数字金融对家庭金融资产持有的影响。列（5）和列（6）的平均边际效应显示，参与数字金融的低收入家庭持有金融资产的概率显著高于高收入家庭，假设2 得到验证。这意味着，低收入家庭财产性收入的增长幅度大于高收入家庭，进而降低了家庭财产性收入不平等程度。

4 进一步分析

由于家庭具有差异化的经济特征。为进一步考察数字金融对不同类型家庭收入差距的影响，首先，利用分位数回归模型分析数字金融在家庭收入不同分位数群体的差异。表6 为家庭收入分别在10、25、50、75 和90 分位的回归结果。从回归结果来看，数字金融对低收入家庭的收入正向影响更大，从侧面说明数字金融有利于降低收入不平等程度，促进共同富裕的实现。

表6 数字金融影响家庭收入的分位数回归结果

其次，分析数字支付、数字信贷和数字理财这些不同维度的数字金融对收入不平等的影响。表7 的列（1）、列（2）和列（3）分别考察了不同维度的数字金融对收入不平等的影响。由表7 可知，数字支付和数字理财均在1%的水平上缩小收入差距，而数字信贷会扩大收入差距。可能的原因在于，由于存在信贷约束，相较于高收入群体，低收入群体不易获取正规金融机构的贷款。

表7 数字金融对收入不平等的异质性分析结果

最后，通过将样本按照户主受教育程度及年龄分组，来探讨数字金融对收入不平等的影响。表7的列（4）和列（5）考察了教育程度差异的影响，相较于高中及以上教育程度群体，数字金融对初中及以下教育程度群体的收入差距作用幅度更大，这意味着，数字金融有机会使得原本教育程度不足的群体缩小收入差距。就年龄差异而言，数字金融对中老年群体的影响更大。

5 结论与建议

本文利用中国家庭金融调查数据（CHFS），使用OLS、2SLS、Logit模型和分位数回归模型，通过家庭收入构造县级基尼系数，考察数字金融对收入分配的影响，并探讨了数字金融对家庭经营决策、劳动供给决策和资产配置决策的影响，揭示了数字金融促进共同富裕的作用途径。研究发现，数字金融提高了低收入和高收入群体家庭总收入、经营性收入、工资性收入以及财产性收入，整体上有助于改善收入分配状况，但是对不同类型的收入差距具有异质性影响。具体而言：（1）数字金融改善了低收入群体的创业行为，并且对低收入群体创业行为的影响大于高收入群体，缩小了家庭经营性收入差距；（2）数字金融能够提高居民就业水平，高收入群体受益更显著，扩大了家庭工资性收入差距；（3）数字金融增加了低收入群体持有金融资产偏好，低收入群体获得资产溢价，缩小了家庭财产性收入差距。进一步研究发现，数字金融显著促进了低收入家庭增收；相较于数字信贷，数字支付和数字理财能较好地缩小收入差距；在户主受教育程度较低或者户主年龄在36岁及以上的中老年家庭，数字金融的收入再分配效应更显著。

基于上述结果，提出以下建议：一是持续完善数字基础设施建设，鼓励金融机构向低收入群体和落后地区提供数字产品和服务，扩大数字金融服务覆盖面，实现数字金融普惠于民，从而缩小收入差距；二是进一步宣传数字金融的便捷和益处，提高低收入群体使用数字金融的意愿，引导更多的低收入群体参与数字金融，更好地满足低收入群体就业和创业投资的资金需求，为低收入群体增加工资性收入和财产性收入提供可能；三是加快推出友好型的金融产品和手机APP，降低受教育程度较低和中老年群体的“数字鸿沟”，提高数字金融服务和产品的可及性，为低收入群体增加财产性收入提供可能，从而有利于降低收入不平等程度，实现共同富裕。