数字普惠金融对城乡收入差距的影响研究

2024-04-03梁多佳

海南金融 2024年3期

梁多佳

摘要：在共同富裕的背景下，我国城乡二元结构问题仍然严重。数字普惠金融能降低金融门槛，优化资源配置，是促进共同富裕的重要举措。本文以2011—2020年全国各省面板数据为基础，通过建立“数字普惠金融”指标体系，研究“数字普惠金融”对“城乡差距”的影响。研究发现，数字化普惠金融对于我国城市居民与农村居民的收入差距具有显著的负面作用。另外，我国普惠金融指标对我国农村居民收入差异的作用具有地域差异性，尤其是东、中部地区之间的负向效应更加显著。最终，以上述实证结果为依据，提出增加对乡村地区的贷款投资、提升“数字普惠”的服务能力及层次、促进数字化普惠金融与传统金融的有效融合和互补的对策建议。

关键词：数字普惠金融;城乡收入差距;地区差异;精准扶贫;数字化;三农

DOI：10.3969/j.issn.1003-9031.2024.03.001

中图分类号： F832 文献标识码：A 文章编号：1003-9031（2024）03-0003-11

一、引言及文献综述

当前，我国的脱贫工作正处于一个新的时期。农村富余劳动力资源丰富，文化水平不高，流动缓慢;同时，农村居民的收入增速明显滞后于城市居民的收入增速。随着改革开放和乡村振兴战略的实施，农村居民的收入水平逐年提高，城乡收入差距逐步缩小。近年来随着城镇化进程的加速以及互联网技术和移动终端的普及，随着我国经济的不断发展，城乡收入差距也呈现出了扩大趋势，城乡收入差距不断扩大的问题成为社会各界关注的焦点。

中国是人口大国，也是发展中国家，收入水平较低、经济欠发达、人口老龄化等因素导致农村居民消费能力弱，而农村地区金融产品和服务供给不足，农村居民只能通过储蓄等方式获取基础的金融服务。因此，发展普惠金融不仅缩小城乡收入差距，而且刺激消费增长。数字普惠金融是以信息技术为基础的新兴普惠金融形式，具有成本低、覆盖范围广、可获取性强等优势，能够有效解决信息不对称问题。因此，数字普惠金融是缩小城乡收入差距的重要途径之一。

“数字普惠金融”这一概念于2016年首次提出，旨在通过现代化的信息通讯技术，使金融机构能够更好地与顾客进行交流，使顾客能够更快更方便地获得资金和服务，更好地满足顾客的需要。数字普惠金融是近几年来全球范围内的一个热点问题。“普惠金融”的本质是要实现对各类金融需求的有效覆盖，使每一位社会成员都能够享受到与他们的需要相适应的金融服务，这体现出“平等、可及、便捷”的特点。

普惠金融的产生机理主要包括三个方面：一是融资成本的降低，二是收入的增加，三是消费意愿的提高。Sylviane（2008）认为，在数字金融的帮助下，能够很大程度上打破传统金融的发展滞后，其所具有的技术方面的拔高，能够解除乡村发展较为滞后地区的融资方面的制约，从而降低了城乡居民们的消费上的差异。Mandira（2011）认为，普惠金融具有较低的成本，较容易为穷人所接受，使得穷人能够得到更多的融资，进而改善其生活品质，并能够促进低收入人群的就业，扩大其选择范围，实现脱贫，实现新生。Chowdhury and Maung（2012）认为随着金融市场的发展，信息不对称的现象会减少，对公司的研发投资会更加有利。Ozili（2017）认为数字普惠金融增加了金融使用的广度，扩大了消费者市场，也在一定程度上为政府增加了税收收入。Raymond and Inessa（2003）指出，各行业间的关联将可能越来越多，这完全是因为某些地区中金融发展水平在一直提高以及资源配置效率也在不断提升，某一些产业之间的相互影响将会促进其结构的不断更新换代和提高。Siering（2017）指出正是由于数字金融这一概念和模式的出现让人们获得一些信息变得更加便利，这也是由于通过互联网，很多信息资料进行传递的速度才能够获得明显的增加，同时，我们传统金融市场中的非对称性难题也被解决掉了，这让客户具有更多更优的机会来进行选择。

我国学者也持有类似的观点，数字化普惠金融有助于改善贫富差距的现状。李政（2011）认为，数字化普惠金融服务以其低成本优势，可有效提升金融渗透率，并可通过完善农村金融基础设施建设，促进农村经济发展，促进农民增收。张翼飞等（2018）指出，在新时期，我国广大农村区域的金融需求正在发生着深刻的改变，根据我国的实际情况，目前对于农村方面的有关金融资源的分配还缺少政策上面的指导，我们应该以市场为导向，持续推进普惠金融产品与服务的更新，努力创造一个更加轻松、更加符合农村实际情况的发展环境。王国刚（2018）指出，在我国金融发展程度上，城乡之间仍然存在着不平衡，同时，现有的金融服务不容易高效率的支持“三农”工作，从而加大了乡村振兴的阻力。所以，我们必须进一步深化普惠金融，从而支撑相关战略的高效和合理实施。王永仓（2021）指出，数字普惠金融对推动我国金融供给侧改革、推动经济转型升级、实施“双循环”、增加农民收入、缩小城乡收入差距具有非常重要的意义。孙继国、赵俊美（2019）发现数字普惠金融能通过降低信息不对称程度来缩小城乡收入差距。刘泽强（2022）认为数字普惠金融能提高农民绝对收入和相对收入，从而具有农民增收效应，缩小城乡收入差距。

二、理論分析与研究假设

普惠金融是指按照公平的需求，按照商业可持续发展的原则，为每一个有金融需求的行业和群体，以经济上能够负担得起的代价，为他们提供适当而有效的金融服务。数字化普惠金融以线上化、数字化、智能化、大数据化的运营模式，为广大农村及城市中的低收入者提供全面的金融服务，使得金融服务更加便捷、高效，更好地满足消费者的金融需求。相对于传统金融，普惠金融具有更广泛的覆盖面，更多地关注农村居民、低收入人群等特定人群在金融领域的需要，为各类人群提供更为高效优质的金融服务。

“数字化普惠金融”是指利用数字化技术，为广大农村地区、城市中的低收入者提供全面的金融服务。数字普惠金融一方面能降低放贷的门槛，扩大资金供给范围，从而缓解贫困现象;另一方面，数字普惠金融能提供丰富多样的融资渠道，解决传统信贷模式中信息不对称、交易成本高的问题，从而使低收入人群更好地融入社会生产之中。另外，数字化普惠金融还可以降低交易费用，实现资本的最优分配，进而对经济增长做出贡献，同时还可以优化工业结构、提高工业效率。根据麦金农和肖的金融深化论，我国作为发展中国家要想促进本国的经济发展，就需要摒弃金融抑制政策，对金融市场和金融体系的干预要适当地减少，发挥市场的作用。数字普惠金融能够改善我国城市和农村在金融服务获取方面的差距，并且缩小城乡收入差距。在此基础上，提出假设H1：数字化普惠金融的发展对减少我国城乡居民的贫富差异有促进作用。

当前我国金融基础设施建设与农村居民生产生活方式之间还存在较大不同，数字普惠金融可以通过降低金融门槛，增加农民收入，促进金融数字化发展，发挥“下注”作用，缩小城乡收入差距。传统金融服务的“门槛”是指农村地区的许多低收入人群由于缺乏传统金融机构所要求的相应抵押资产并且难以承担高昂的成本，因此难以接受一些金融服务。数字普惠金融依托于互联网，并不依托于传统的营业机构，随着我国基础设施的不断发展，数字普惠金融可以触及到任何通信号的地区，这极大程度惠及偏远及农村地区的居民，为客户提供了无差异的金融服务，并且利用前沿的技术使得金融服务的门槛降低，农村居民也被纳入金融服务之内，能够获得与自身需求相匹配的金融服务和产品，从而提高了收入水平。数字化技术有助于降低金融服务成本和提高金融服务包容性，我国数字普惠金融建设在不断进步，也推动银行业开展人工智能、区块链等金融科技的研发，推动金融业向“数字经济”转变，向“个性化”和“快捷”提供金融服务。涓滴效应是指金融发展可以对社会经济增长产生影响，进而对产业结构进行调整，实现社会财富的增加，其本质上属于一种间接的作用机制。数字化普惠金融能够重新配置资源，使得未使用的闲散的消费者资金能够用于促进社会和经济发展，包括加速调整产业结构和缓解中小企业的融资困难，中小企业得到发展，能够提供给农民更多的岗位，因此促进了农民就业和收入增加，促进社会经济的快速发展。由此提出假设H2：通过数字化普惠金融，减少了城乡之间的贫富差距，但存在地区方面的差异。

三、变量选取、数据来源和模型设定

（一）被解释变量：城乡收入差距（GAP）

目前，我国城镇和农村的经济发展水平普遍采用泰尔指数、城镇和农村可支配收入比率等衡量。在这些因素之中，城乡居民可支配收入指的是城镇居民可支配收入与农村居民可支配收入所占的比重，它为我们提供了一种非常直接的、能够直接测量城乡收入差异的指数，同时也能够基本反映出我国城乡收入差异的真实变化趋势。但这一指数并未反映出城乡人口比例的变动，也就忽视了中国长期存在的农业人口比例绝对优势和城乡二元经济结构明显的经济事实。泰尔指数的测算，正是将城乡人口构成的动态变化纳入其中，从而弥补了前者的不足。泰尔指数的测量是建立在Shorrocks（1980）的研究之上，并参考了万广华（2008）的方法，对其进行了详细的计算和操作。这一指标不仅反映了中国城乡二元经济结构，也反映了中国城乡居民收入结构的具体变化，因此泰尔指数也可视为城乡收入比，按城乡人口权重调整。

由于数据的可用性和测量的可靠性，本文使用城乡收入比率来反映可解释的城乡收入差异变量（GAP），这一比率越高，城乡收入差异就越大，反之亦然。数据来源于《中国统计年鉴》（2011—2020）。

（二）解释变量：数字普惠金融指数（DIFI）

关于数字包容性金融的现有文献大多基于北京大学“包容性金融”发布的“包容性金融指标”。与其他计量方式相比，北大数字金融研究所构建了更完善的计量指标体系，从数字金融数字化程度、数字金融覆盖范围和数字金融运用等方面，构建了更完整的“数字金融”计量指标体系。在此基础上，本文以其所测量的数字普惠金融指数为主要的解释变量。在那些数字普惠金融发展程度较高的区域，这一指标也较大。

（三）控制变量

1.产业结构（IS）

在城乡二元模式下，第一产业所占的比重较低，农户们在第二、第三产业中的工作机会较多，其收入也较高。其配比是影响居民收入差距的重要因素，所以用每个地区当年二、三产业总产值总和占每个地区年末的总产值的比率来计算产业结构。

2.经济发展水平（GDP）

在我国经济发展的开始，资源主要聚集在城市，城市收入水平提高较多。当农民的收入达到一定程度后，会加速提高，所以本文选择了人均 GDP作为计量单位，并将数据序列进行了对数化，从而克服了数据可能存在的异方差问题。

3.教育水平（EDU）

本文以普通高校在校人數占地区总人口的比重来测算教育水平。人力资源一般会对居民的收入产生很大的影响，而在一定程度上，教育的高低可以将人力资本的投入情况反映出来，教育水平越高，人力资本就越高，收入水平就会提升。在我国，城市的教育水平一般高于农村，地区对教育重视程度越高，投入资金越多，收入也会越多。教育可以提高整个社会的劳动力水平，从而减少个人之间的收入差异。

4.对外开放程度（OPEN）

拉动经济发展的“三驾马车”，其中一个就是出口，我们国家发展出口加工，能给广大农户带来更多的工作岗位，进而提高农户的收入;另外，由于市场竞争越激烈，则会使出口产品的价格越低，从而使居民的收入越低，但最终又会使城乡之间的收入差异变小。所以，我们选取了进出口贸易额占区域 GDP的比率作为计算的指标。

（四）模型设定

本文选取2011—2020年度31个省市的经济增长数据，数据来源于《中国统计年鉴》和国家统计局官网，关于数字普惠的相关资料来源于北大出版的《北大数字普惠金融指数（2011—2020）》。

根据上述变量的设置，本文模型构建如下：

GAPi，t=αi+β1DIFIi，t+β2ISi，t+β3GDPi，t+β4EDUi，t+β5OPENi，t+εi，t （1）

其中，i表示省份，t表示时间（年份），α为常数项，β为待估计参数，ε为随机扰动项。以 GAP为被解释变量，反映了城市与农村之间的经济发展水平;DIFI是以“数字化普惠财务指标”为说明变量;IS、GDP、EDU、OPEN都是控制因素。

四、实证分析

（一）描述性统计分析

从描述性的角度，对上述几种指数的数字特性进行了研究，从而得出对整体数据的初步结论（见表1）。

如表1所示，我国城乡收入差距平均为2.6036，最低为1.8451，最高为3.6716，这表明我国存在城乡收入差距和城乡地区收入差距。其中，东部区域的GAP为2.3619，中部区域的GAP为2.4078，西部区域的GAP为2.9556，表明东部地区的城乡收入差距最小，西部地区的城乡收入差距最大，而中部地区则处于中间。总体而言，我国城乡收入差距逐年缩小，从2011年的2.7605降至2020年的2.4314，可见我国经济发展平稳。

我国普惠金融平均水平为216.2353，标准差为96.8738，最低和最高分别为16.2200和431.9300，两者的数值差异很大。这导致中国不同地区数字包容性金融发展水平不同。其中，东部、中部和西部的数字普及率分别为240.2126、208.3844和199.3066，表明DIFI发展水平在东部最高，其次是中部区域，而DIFI发展水平在西部最低。在国内，随着数据量的增长，DIFI从2011年的40.0042上升到2020年的341.2000，使数字包容性融资在我国相对较快。

此外，中国的IS产业结构、GDP经济发展水平、EDU教育水平、OPEN对外开放程度也因地区而异。

（二）相关分析

相关性分析用来衡量变量因素之间的相关密切程度，相关系数越接近于±1，说明变量相关性越强。表2为模型中变量的相关性检验。

从表2相关数据可知，DIFI和控制变量IS、GDP、EDU、OPEN都与GAP有着非常明显的相关关系，这些关系中，作为一个解释变量的普惠金融的发展程度会对农村和城市之间的收入差异产生负面作用，也就是说，农村和城市之间的收入差异会随着城市发展程度的提高而减小。

（三）分区域回归分析

在不包含四个控制变量的情况下，以DIFI作为一个解释变量，用Eviews对DIFI进行回归（见表3）。

1.东部区域

在将四个控制变量纳入模型时，DIFI为解释变量，IS、GDP、EDU和OPEN为控制变量，GAP为被解释变量，通过回归分析得到的结果为：

GAP=-3.4308-0.0006DIFI+8.0117IS-0.3029GDP-9.4517EDU+0.2120OPEN （2）

得到DIFI的系数为-0.0006，说明其对GAP存在负向影响。对于控制变量，IS和OPEN的系数为正，GDP和EDU的系数为负。对此，认为可能是东部地区产业结构的升级使得工业和服务业这种高劳动生产率的行业发展迅速，超过了农业的发展，从而使城镇居民收入增加较快，城乡收入差距扩大;东部地区大多沿海，对外开放程度扩大使得进出口更加偏向于高技术水平的行业及人才，而农村居民普遍受教育程度较低，因此城乡收入差距扩大;人均GDP增加和教育水平的发展都会缩小城乡收入差距。

2.中部区域

在将四个控制变量纳入模型时，DIFI为解释变量，IS、GDP、EDU和OPEN为控制变量，GAP为被解释变量，通过回归分析得到的结果为：

GAP=-2.8162-0.0019DIFI-4.1416IS+2.3133GDP-55.0043EDU-1.7442OPEN （3）

得到DIFI的系数为-0.0019，说明其对GAP存在负的影响。对于控制变量，IS、EDU和OPEN的系数为负，GDP的系數为正。对此，认为可能是中部地区产业结构的升级使得工业和服务业这种高劳动生产率的行业发展迅速，而农业发展较慢，从而农村劳动力会外流，资源会从农业转向工业和服务业，因此城乡收入差距会逐渐缩小;教育水平提高对于农村居民来说影响最大，他们的受教育程度提高，从而会更多地从事高技术水平的工作，因此城乡收入差距缩小;中部地区对外开放程度扩大使得较多的农民也能够将其农产品等出口，从而提高了收入，可能会缩小收入差距。

3.西部区域

在将四个控制变量纳入模型时，DIFI为解释变量，IS、GDP、EDU和OPEN为控制变量，GAP为被解释变量，通过回归分析得到的结果为：

GAP=2.6173-0.0002DIFI+8.5164IS-1.5534GDP+2.7828EDU-0.5454OPEN （4）

得到DIFI的系数为-0.0002，说明其对GAP存在负的影响。对于控制变量，GDP与OPEN的系数为负值，IS与 EDU的系数为正值，说明在我国西部，GDP与开放程度越高，城乡之间的收入差异越小，而产业结构与教育水平越高，城乡之间的收入差异越大。对此，认为可能是西部地区产业结构的升级使得工业和服务业这种高劳动生产率的行业发展迅速，超过了农业的发展，从而使城镇居民收入增加较快，城乡收入差距扩大;西部地区教育水平普遍较为落后且城乡差距较大，提高总体教育水平会导致城乡教育水平差距扩大，从而城乡收入差距扩大。

（四）多重共线性检验

利用Eviews对我国三个地区进行多重共线性检验，得到东部地区数字普惠金融、产业结构和经济发展水平的方差膨胀系数VIF分别为137.0021、484.9528、1410.8400，均大于100;中部地区数字普惠金融、产业结构、经济发展水平和教育水平的方差膨胀系数VIF分别为504.1560、109.0960、1968.4940、339.8894，均大于100;西部地区数字普惠金融、经济发展水平和教育水平的方差膨胀系数VIF分别为191.7917、768.3276、128.3752，均大于100。由此可知模型存在着严重的多重共线性，因此上文已将IS、GDP、EDU、OPEN设置为控制变量以消除多重共线性的影响。

（五）自相关检验

自相关也即序列相关，指的是残差项有序列相关。分别对东部地区、中部地区和西部地区进行了自相关性分析，并选取了若干个样本进行了统计分析。得到东部、中部、西部地区的结果所对应的数值都比标准差要小，所以它们都没有一阶或高阶自相关。

（六）异方差检验

为了验证残差是不是具有异方差，也就是残差的平方是否随自变量的变化而变化，本文采用 White检验分别对东部、中部、西部地区进行区分。通过 Eviews怀特检验，得出了我国东部区域中 n*R2的 P值为0.2468>0.05，这符合我国西部区域中剩余序列无异方差的假定;中心区域内 n*R2的 P值为0.1733>0.05，说明此残差序列没有出现异方差;结果表明，我国西部区域中 n*R2值的 P值为0.2683>0.05，也满足了原假设。

从上面的分析可以看出，本文的经验分析结果是非常稳健的。

五、结论及政策建议

（一）结论

根据上述分析可知，在我国，数字普惠金融对城乡收入差距具有缩小效应，同时也受其他因素的影响。

第一，部分文献显示数字普惠金融在缩小城乡收入差距方面具有明显的改善作用。目前我国仍存在显著的城乡收入差距，并且地区之间发展水平有很大差异。究其原因，我国传统金融服务主要集中于城市和东部地区，而广大农村地区在地理位置、资金来源、市场环境等方面存在劣势，这使得农村居民很难通过正规金融渠道获得有效金融服务。随着数字普惠金融的发展，城乡居民可获得更多的投资机会和选择途径。数字普惠金融以科技手段作为驱动，以互联网平台为载体，可以较好地解决传统信贷存在的信用风险、道德风险问题，其发展不仅会影响农村地区经济发展水平和居民生活水平，也会通过影响社会信用体系作用于城乡收入差距。本文认为数字普惠金融有利于农村地区的可持续发展，促进农村社会资本形成以及提高农民的生活质量。

第二，由于经济发展、产业结构和教育发展等方面存在较大差异，在一定范围内，数字普惠金融对于城乡居民收入差异产生的作用效果也存在较大差异。在东部地区，数字普惠金融得到了更快的发展，且已经具有一定规模，但很有可能因为城乡居民对数字普惠金融的接受程度存在差异，导致了该地区数字普惠金融对城乡收入差距的缩小效应弱于中部地区。在中部地区，随着受教育程度的提高，居民获得金融产品的能力也在逐渐增强，再加上互联网和计算机等技术的进步，本区域内的数字普惠金融排斥度有所下降，因此，既可以满足居民的生产和生活条件，还能提高农民的附加收入，使城乡之间的收入差距更加缩小。在“西部开发”和“乡村振兴”的支持下，数字化的普惠金融应用和电商平台的发展，可以有效解决地区中小微企业和农户的融资问题，数字化的普惠金融组织可以以顾客的需要为导向，为区域内的经济发展、就业机会、富余劳动力等进行有效利用，从而提升区域内的经济收入，进一步缩小城乡之间的收入差距，但由于城镇发展仍然较快，因此其负向作用最小。

（二）政策建议

在研究结论的基础上，结合当前农村地区数字普惠金融的发展现状，为缩小城乡收入差距，推动农村地区数字普惠金融的发展提供了新的思路。

第一，持续推进数字化普惠金融建设，增加对乡村地区的贷款投资，增加乡村地区的贷款供应。通过在乡村地区开展普及教育，提高农户对“数字普惠”的认识与认同，提高农户对“金融”的可获得性，进而防止和化解乡村地区的“财政乱象”，保障乡村地区“数字普惠金融”的良性发展。各银行应加大对农户的理财知识宣传力度，相关工作人员积极对农户开展的数字普惠理财教育和训练，使农户进一步了解和掌握数字普惠理财的相关产品和服务，提升自身的普惠理财意识和素养。鼓励并支持商业银行等金融机构对互联网金融的服务进行深入研究，并主动开发出能够让农村地区多元化的金融需求得到充分体现的创新产品和服务。扶持私募基金公司等金融机构进入乡村，为“三农”和小微企业提供差异化、特色化金融服务。在贷款投放方面，银行业金融机构要提高政治站位，从更好服务党和国家工作大局、服务实体经济、服务人民群众出发，坚持市场化方向和商业可持续原则，加大对农村地区的信贷投入。加快創新互联网融资模式和产品，支持涉农企业发行债券、资产支持证券等直接融资。此外，银行业金融机构应加强线上线下、境内境外业务协同，加大对小微企业、“三农”等经济领域薄弱环节的支持力度;积极运用大数据、人工智能、云计算等新一代信息技术创新信贷产品;着力发展互联网融资平台，促进中小微企业融资增量扩面;加强农村支付服务环境建设和移动支付等新型支付工具推广应用。

第二，要加速建立数字普惠金融基础架构，提升数字普惠金融的服务能力及层次。发展数字普惠金融需要良好的支付体系、信用体系和支付工具等。在此背景下，传统金融组织与互联网公司应该积极投身于数字普惠金融的构建，并在此基础上，利用自身的优势，促进数字普惠金融良性、有序发展。此外，应充分利用“一带一路”等已有的国际合作平台，进一步增强本地区及各地区间的沟通与协作，为推动数字普惠金融的发展营造更大的动力，营造出一个有利于中国数字普惠金融可持续发展的有利条件。下一步，应从上述薄弱环节入手，推动数字普惠金融在重点领域和薄弱环节的深度融合，在收集客户信息、风险定价、风险管理等方面，数字技术与传统金融交易相结合，提高数字包容性金融业务的能力和标准。建议监管部门完善监管政策体系，制定行业标准，加强对数字普惠金融基础设施的监管，明确各方责任分工，大力推进普惠数字化的金融体系建设，促进其良性、有序发展。

第三，促进数字化普惠金融与传统金融的有效融合和互补。传统银行应加强对产品的创新，提高对数字化技术的运用，对业务流程进行全面梳理和改造，在风险管理、客户管理、产品研发、定价管理等方面加强数字化建设。同时，应主动与数字普惠金融平台合作，在普惠金融的业务过程和服务模式上引入数字化技术。传统金融机构应加强客户信息收集和管理，掌握客户的基本信息、行为信息、消费信息、资产信息等，并将其应用于产品开发、营销推广、风险控制等业务流程与服务方式中。如利用大数据技术，可以对顾客的消费行为进行分析，从而增强顾客的风险辨识能力;准确掌握顾客的需要，为顾客提供更有针对性的理财产品;对客户的风险偏好进行管理，增强金融产品和服务的针对性和效能。同时，传统金融机构也应加快自身数字化转型步伐，积极探索数字化转型路径，建立健全信息科技风险管控机制和应急预案，强化关键信息基础设施的安全管理。

（责任编辑：夏凡）

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