数字普惠金融、农村减贫与城乡收入差距*——基于中国279个地级市面板数据的分析

郭锐欣 陈 艳

提要：缩小城乡收入差距是解决“三农”问题的重要抓手。数字普惠金融大幅降低了金融服务成本,提高了服务效率,对农村地区借贷、消费及农产品贸易等产生了巨大影响。本文运用双向固定效应模型并采用中国2013—2019年279个地级市的面板数据,实证分析了数字普惠金融发展对农民收入的影响。结果显示:数字普惠金融发展水平的提高能够显著增加农民收入、缩小城乡收入差距。在此基础上,本文进一步从城镇化和产业结构两个角度,分析农村地区“离土不离乡”式非农就业在数字普惠金融增收效应中的作用机制。

引 言

如何提升农民收入、缩小城乡收入差距是“三农”问题的重要议题。党中央高度重视农村地区的贫困问题,经过多年的脱贫攻坚,我国农民收入得到了大幅提升。当前,巩固脱贫成果、促进共同富裕,最艰巨最繁重的任务仍然在农村。帮助农民持续走向富裕、缩小城乡收入差距是实现共同富裕的重要工作内容。现有研究表明:城乡收入差距扩大的一个重要原因是农业技术进步增长速度与非农产业存在巨大差距。改革开放初期,乡镇企业的发展是拉开中国农村区域收入不平等的最主要原因。(1)张平:《中国农村居民区域间收入不平等与非农就业》,《经济研究》1998年第8期。要想增加农户收入、缩小城乡收入差距,关键在于增加农村地区非农就业机会。(2)钟甫宁、何军:《增加农民收入的关键:扩大非农就业机会》,《农业经济问题》2007 年第1期。然而,技术进步缩小了部分产业对人工的依赖程度,加之部分外资企业转去东南亚国家,我国现有劳动力市场提供的非农岗位无法完全吸纳农村的剩余劳动力。最近几年,以打工潮为代表的非农就业机会仍在进一步缩减。(3)毛学峰、刘靖:《本地非农就业、外出务工与中国农村收入不平等》 ,《经济理论与经济管理》2016年第4期。

如何进一步释放农村地区发展潜能、引导农村剩余劳动力就业,成了一个重要议题。长期以来,传统金融服务供给不足且成本较高,一定程度上抑制了农村地区经济发展和农民收入增加。(4)董晓林、徐虹:《我国农村金融排斥影响因素的实证分析——基于县域金融机构网点分布的视角》,《金融研究》2012年第9期;董玉峰等:《数字普惠金融减贫:理论逻辑、模式构建与推进路径》,《南方金融》2020年第2期。随着信息技术在金融领域的运用,数字普惠金融在我国金融服务中发挥着越来越重要的作用。(5)2005年联合国在“国际小额信贷”会议上首次提出普惠金融概念,强调完善金融基础设施不断提高金融服务的可得性。2016年,G20普惠金融全球合作伙伴(GPIF)报告《全球标准制定机构与普惠金融——演变中的格局》将数字普惠金融定义为“泛指一切通过使用数字金融服务以促进普惠金融的行动”。数字普惠金融具有服务成本低、效率高等优点,能够克服传统金融“嫌贫爱富”的弊端。农村地区长期被传统金融排斥在外,农村居民通过数字普惠金融能够便捷地获得低成本的信贷等各种金融服务,有助于促进农村地区农产品加工、销售和流通等第二、第三产业的发展,进而促进农村就业。因此,数字普惠金融对于激发农村地区发展潜能、促进剩余劳动力的非农就业等具有重要作用。

在数字经济发展背景下,“农村电商”等新型非农就业形式受到越来越多的关注。2014年,“农村电商”被正式写入中央一号文件,已成为推动农村经济发展的新引擎。阿里研究院的数据显示,我国的淘宝村数量从2009年的3个增长到2021年的7023个,每年以近30%的速度增长。数字普惠金融的发展对农村电商的繁荣起到了非常关键的作用,有利于提升农民收入、缩小城乡收入差距。为检验数字普惠金融对农民增收和城乡收入差距缩减的影响,本文构建双向固定效应模型并选取2013—2019年全国279个地级市的相关数据进行实证分析,同时尝试从非农就业角度给出机制分析。

一、理论假说

数字普惠金融能大幅度降低金融服务成本、提高金融服务效率,有助于缓解农村地区征信体系不健全、金融基础设施落后等“金融排斥”现象。借贷、交易等各种金融服务逐渐深入农村地区,大幅降低了农民获得金融服务的门槛和成本,农村地区蕴藏着的发展潜力被激活。但是,因各地区在信息、网络技术的拥有程度、应用程度以及创新能力等方面存在较大差别,数字技术发展有可能造成信息落差及贫富差距的进一步加剧,即产生所谓的“数字鸿沟”问题。从现实情况来看,一方面,中国淘宝村数量不断增加、电商经济日益繁荣,融资借贷等基本金融服务方面已开始发挥重要作用;另一方面,手机端应用是目前我国数字普惠金融实施的主要途径,相对较低的学习成本降低了数字普惠金融的推广难度。基于上述事实,我们认为,数字普惠金融在现阶段还不会造成“数字鸿沟”,因而提出理论假设1。

假设1:数字金融深入农村有助于农户增收、缩小城乡收入差距。

农业部门的生产率远低于制造业等非农产业。因此,缩小城乡收入差距的一个重要抓手在于发展涉农供应链,为农村剩余劳动力在本地提供更多的非农就业机会。一些实证研究已证实,数字普惠金融能够显著促进非农就业。(6)田鸽、张勋:《数字经济、非农就业与社会分工》,《管理世界》2022年第5期;秦芳等:《数字经济如何促进农户增收?——来自农村电商发展的证据》,《经济学》(季刊)2022年第2期。随着我国数字普惠金融的逐渐普及,农村地区出现了大量的“淘宝村”“网红村”,农村电商成为新的非农就业形式。2022年,全国农村网络零售额占全国网上零售额的15.74%。(7)数据来源:《2022年我国农产品网络零售增势较好》, https://www.gov.cn/xinwen/2023-01/30/content_5739182.htm。而且,农村电商的发展让农村劳动力实现了“离土不离乡”的就业模式,即农民不成为“城里人”也可从事非农职业。按照这个理论猜测,如果用城镇化水平衡量非农就业存量,那么对于非农就业存量相对较低的地区,数字普惠金融更可能增加农民收入和缩小城乡收入差距。因此,我们提出理论假设2和理论假设3。

假设2:数字普惠金融在非农就业存量相对较低的地区,发挥了更为积极的作用。

假设3:数字普惠金融提高了第二、第三产业增加值在GDP中的比重,且第二、第三产业占比越高,越有利于增加农民收入和缩小城乡收入差距。

二、指标与数据

本文使用2013—2019年中国279个地级市的面板数据进行实证分析,样本观测总量为1953个。样本数据分别来自北京大学数字普惠金融指数、《中国城市统计年鉴》、各省统计年鉴、各地级市统计公报、wind数据库。部分城市有少量数据缺失,我们采用线性插值法予以补齐。

被解释变量是农村居民人均可支配收入和城乡收入差距。前者反映农户绝对贫困的改善情况,后者反映相对贫困的缓解程度。城乡收入差距用各地级市当年城镇居民人均可支配收入与农村居民人均可支配收入的比值来衡量。(8)陆铭、陈钊:《城市化、城市倾向的经济政策与城乡收入差距》,《经济研究》2004年第6期;李建军等:《普惠金融与中国经济发展:多维度内涵与实证分析》,《经济研究》2020年第4期。

关键解释变量有两个:一是地级市数字普惠金融发展水平,用北京大学数字普惠金融指数衡量;二是非农就业存量,用城镇化率衡量。(9)钱海章等:《中国数字金融发展与经济增长的理论与实证》,《数量经济技术经济研究》2020年第6期。城镇化进程反映了农业人口转化为非农人口的过程,因此地级市的城镇化指标能够衡量当地农村居民在非农产业中的就业机会。

控制变量主要包括三个层面:一是与地级市经济发展相关的特征变量,包括人均GDP、基础设施、对外开放程度等;二是政府参与程度,用地方财政一般预算支出与地区生产总值来表示;三是传统金融发展程度及信息化水平。具体指标见表1:

表1 指标构建

三、实证分析

(一)基准回归

本文采用双向固定效应模型进行实证分析。模型(1)和模型(2)分别衡量数字普惠金融对农村居民人均可支配收入和城乡收入差距的影响。模型(3)和模型(4)在前两个基本模型的基础上增加了非农就业存量与数字普惠金融的交互项。

(1)

(2)

(3)

(4)

表2给出了固定地区效应和时间效应的回归结果。由表2列(1)—列(4)的回归系数可知,数字普惠金融显著增加了农民人均可支配收入、缩小了城乡收入差距。由此可见,农村户口向城市户口转化的“城镇化”方式并不是数字普惠金融实现“增收减贫”作用的唯一途径。列(3)和列(4)中的交互项系数显示,非农就业存量越低,数字普惠金融对农民收入的增加效应越显著,对城乡收入差距的收敛作用也越明显。

表2 数字普惠金融对农民收入和城乡收入差距的影响

(二)机制分析:非农就业角度

根据基准回归结果,数字普惠金融确实增加了农民收入、缩小了城乡收入差距,而且非农就业存量越低,这种作用机制越明显。由理论假说及基准回归结果可知,数字普惠金融的“增加收入”和“降低相对贫困”作用是通过增加“离土不离乡”式非农就业来实现的。由此可推断出,数字普惠金融发展必然会改变农村地区的产业结构。现实真的是这样吗?本文将进一步给出分析。

受现有数据的限制,我们很难直接构建衡量当地农业人口从事第二、第三产业的相关指标。因此,我们借用产业结构指标进行计量分析,即分别用第一产业增加值占当地GDP的比重(Str1)和第二、第三产业增加值占GDP的比重(Str2)来衡量当地的产业结构。构建计量模型如下:(10)其中,Strnit是Strlit或Strzit。在以下的计量分析中,是否增加非农就业存量与数字普惠金融的交互项,均不会改变关键解释变量的回归系数的符号和显著性。

由表3列(1)—列(6)中的回归系数可知,数字普惠金融越发达的地区,农业占当地GDP的比重越小,第二、第三产业占当地GDP的比重越高。需要强调的是,对比不考虑产业结构的基准方程,在考虑产业结构的回归方程中,数字普惠金融对增加农民收入和减小城乡收入差距的推动作用均有一定程度的减小。上述回归结果表明:数字普惠金融通过促进第二和第三产业(即以农业为基础的衍生型农产品加工业和零售业)发展,为农村地区创造了大量就业机会,显著推动了农民收入提高和城乡收入差距缩小。

表3 机制检验:数字普惠金融与产业结构

(三)内生性检验

为了避免反向因果、遗漏变量等内生性问题,我们分别选取各地级市到杭州的球面距离与数字普惠金融均值的乘积(IV1)、滞后一期数字普惠金融(IV2)作为工具变量,进行工具变量实证检验。

表4中的回归结果显示:核心解释变量的回归系数均显著为正。这一结果表明,数字普惠金融对于农村地区增收减贫效果仍然显著,的确能够有效增加农户收入及缩小城乡收入差距。另外,两个工具变量的Cragg-Donald F统计量分别为357.39和2724.844,大于Stock-Yogo检验15%和10%水平的临界值(分别为8.96与16.38),且P值均为0。上述检验结果表明,两个工具变量不存在识别不足、弱识别和过度识别等问题。

表4 工具变量回归结果

(四)稳健性检验

为确保研究结论的稳健性,本文尝试了三种稳健性检验:一是用滞后一期的数字普惠金融指数作为替代的关键解释变量,结果见表5中的列(1)和列(2);二是用泰尔指数(Theil)作为衡量城乡收入差距的替代指标,结果见表5中的列(3);三是剔除直辖市,尽可能规避样本差异较大造成的影响,结果见表5中的列(4)和列(5)。三种稳健性检验的回归结果均显示,模型参数的符号和显著性均和基准回归保持一致。上述结果证实,基准结果比较稳健。

表5 稳健性检验结果

四、结论与建议

本文基于中国279个地级市的面板数据,证实数字普惠金融能够有效增加农民收入、缩小城乡收入差距,并论证了上述作用是通过促进农村地区第二、第三产业发展实现的。因此,我们认为延伸农业产业链、提升农产品附加值以及进一步优化农村产业结构,有助于实现农村三次产业协同发展、收入增加和相对贫困减少。基于实证结论,本文得出以下政策建议:

第一,完善农村地区的金融基础设施,不断提高金融产品和服务对农业发展需求的适配度,适当加大数字普惠金融扶贫方面的政策扶持力度。尽管数字普惠金融已经在增加农民收入和缩小城乡收入差距方面发挥了积极作用,但是我国农村地区的数字普惠金融发展水平仍呈现明显的不均等特征,专门针对农村地区的数字金融产品和服务仍然较少。当地政府应当引导数字金融服务平台,精确了解农户的金融需求,积极开发针对农村居民和农业特点的产品或服务。

第二,进一步推行数字普惠金融在农村地区全方位发展,鼓励农村地区的小微企业、乡镇企业建立数字信用账户。在农村电商迅速发展的大背景下,地方政府一方面要推动数字金融平台、物流平台和电商平台深度合作,另一方面要促进银行和互联网企业的数字金融服务的合作与信息共享,以全面提升农村地区的金融服务水平。

第三,对农村居民加强金融基础知识教育。金融基础知识薄弱会制约农村居民获得数字普惠金融的“数字红利”。地方政府在进一步完善农村地区金融基础设施的同时,也要重视金融知识下乡教育。

第四,全方位、持续性鼓励农村地区的第二、第三产业发展。除了金融基础设施约束之外,农村地区第二、第三产业也同样受到品牌意识、交通状况等其他约束。地方政府应当从多个方面展开工作,贯彻农村地区产业帮扶政策,发展涉农供应链金融和物流等产业,为农村剩余劳动力提供更多的非农就业机会。