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数字普惠金融、产业升级与城乡收入差距

2024-05-14郭秦

现代金融 2024年3期
关键词:高级化合理化普惠

□ 郭秦

一、引言

从宏观层面来看,我国收入差距相对值从1978年2.56缩小至2021年2.40①数据来源于《中国统计年鉴》及本人计算。,缩小速度较慢,并且收入差距大致呈现东部低、中西部高状态。从微观层面来看,城乡收入差距主要表现为工资差距、医疗条件差异、养老保障差距等,与城市居民相比较,大部分的农村居民工资收入微薄,难以获得优越的医疗基础设施,其养老保障主要依靠城乡居民养老保险,无法享受职工养老金、退休金等福利,由此,我们注意到城乡居民收入差距未取得明显的改观,如何高质量地抑制城乡收入差距是目前“城乡融合发展”工作的痛点和短板。

而数字普惠金融旨在消除贫困,通过金融实践扭转传统金融非公平性现象,改善城乡收入差距较大问题。传统金融服务在农村经营范围狭隘、服务效率低、客户体验感不佳,而数字普惠金融在广覆盖的金融业务基础上达成高效率的经营方式,能够提供先进的金融产品和服务,帮助农民获得信贷支持。此外,数字普惠金融在服务精度和宽度方面优于传统金融,能够为弱势群体、小微企业推荐合适的融资方式,帮助其合理利用金融资源减轻生产、消费压力。此外,数字普惠金融精准助力乡镇特色农业和重点企业快速发展,提升了农业、企业的生产效率,加速产业结构高级化、合理化发展,有效降低农村生产经营成本,成为拉动乡村发展的重要引擎,进而解决城乡收入差距问题。由此,数字普惠金融能够扭转金融“脱实向虚”现象,引导产业转型升级,提升农业生产率、乡镇企业生产效率,最终缓解城乡收入差距鸿沟。

由上述可知,数字普惠金融在覆盖广度、服务精度和宽度方面抑制城乡收入差距扩大,此外其能够推进产业升级,进而发挥对城乡收入差距的抑制作用。具体阐述如下,数字普惠金融的重点在于对农村地区弱势群体的帮扶,能够降低农村融资成本,为低收入人群减少融资约束;同时通过中介资金在产业间合理流动,推动产业升级,实现对生产资源更合理、更充分的利用。而产业升级会影响乡村就业和低收入群体收入,从而传导至城乡收入差距。基于以上背景,本文从产业升级的视角出发,实证研究数字普惠金融对城乡收入差距的影响,并将产业升级进一步划分为产业结构高级化和合理化,探究产业升级的中介效应,从而充实城乡收入差距的理论宝库,为当前缩小城乡收入差距提供理论指导。

二、文献综述

数字普惠金融、产业升级与城乡收入差距是近年来学术界关注的重要议题。金融创新能够促使金融业的有序发展,跨越贫富阶级的限制,提升投资者的创业基金,进而实现均等化的社会收入(Banerjee A V等,1993)。我国数字普惠金融目前正处于前期发展阶段,能够遏制城乡居民收入差距扩大(宋晓玲,2017)。而且数字普惠金融的使用成本随着相关产品和服务的更迭速度加快和便捷的操作流程而降低,这使得农村低教育群体以更短的时间学习相关的金融服务,有利于促进较低人力资本的农民收入增长,使得存在的门槛效应逐渐降低(王永仓,2021)。基于城乡协调视角下,数字普惠金融通过产业升级对包容性增长的影响机制,发现数字金融能缩小东部和中西部的收入差距,促进产业升级,实现经济的包容性增长(崔海洋等,2022),而相比城市创业规模的扩大,数字普惠金融对于提高农民创业机会的表现力更强,帮助农民实现改善生活的愿望,完善农村居民的征信记录,改变农民传统的融资难题(张碧琼等,2021)。

金融发展与产业升级关系研究目前集中在金融规模领域、金融效率领域等。金融的集群效应减少产业客户昂贵的搜索成本,在其他条件下更有可能获得更多客户,促进产业升级(Pandit NR等,2001)。从金融规模视角来看,金融规模的扩张是金融产业效率提高的重要因素,引发金融部门的规模效应,推动行业内部产品服务竞争激烈,企业面临的融资成本得以降低(史恩义等,2018)。然而,成熟制造业里的中小企业融资需求难以从国有银行为主导的银行体系获得,而地方性中小银行的金融服务更匹配中小企业的需求(龚强等,2014)。王兰平等(2020)从金融效率视角来看效率的提高意味着金融体系各项功能的优化,资金的流动性进一步加强,促进资本要素的资源配置在产业间趋于合理化。其次,众多学者认为数字普惠金融能加速产业升级。Bruhn M等(2014)在资本积累视角提出数字普惠金融的利率要求普遍低于市场利率,是企业加快资金周转的“及时雨”。而且由于生产端受消费端的影响较大,数字普惠金融低抵押的信贷产品促使消费需求增加,也有利于实现企业资本积累(彭继增等,2016)。

目前产业升级与城乡收入差距的观点尚未得到有效的统一,学者们主要从产业结构、就业结构和技术创新分析两者之间的关系。从产业结构来看,我国的国情与发展重工业的政策之间是背道而驰的,重工业难以承载我国大量劳动力冗余,导致农村户籍人口大量失业,向城市转移的流动性减弱(陈斌开等,2013)。从就业结构方面来说,产业结构高级化和合理化是导致收入差距扩大的根源,农村农业生产率发展落后,农村劳动力就业转型成为难题(Treiman D J,2012)。但是,供给约束阶段的经济情况下,农村的低收入人群为了追求更高收入,快速地转移到城镇第二、三产业,需求约束阶段的经济情况下,由我国收入结构断层引发的消费结构断层将制约产业体系向高层次产品调整的步伐(程玉鸿等,2021)。彭定贇等(2017)从技术水平方面发现三大产业的技术进步速度不一致会影响各个产业的产出水平,一产技术进步的速度最慢,其产出水平较低,二、三产相关的速度较快,产出水平较高,由此会拉大城乡收入差距。并且从收入群体来看,收入差距的缩小说明社会中受教育群体较多,能够促进科技型产业的崛起,反之产业升级意味着更高的社会生产效率,促使中低收入群体的收益提高(Wang S等,2011)。

归纳上述,相关文献在数字普惠金融、产业升级和城乡收入差距三方面形成了一定的成果,但在以下方面还需要更深入地研究。一是部分学者将数字普惠金融、产业升级和城乡收入差距纳入同一分析框架,但其研究多集中于分析前两者对后者的影响,而从产业升级视角分析数字普惠金融的城乡收入差距效应的相关文章较少;二是虽然国内外关于产业升级的文章十分广泛,但从产业升级子维度分析的文章还相对缺乏。故而,本文根据以上分析进行改进:首先,分别研究数字普惠金融的城乡收入差距效应、产业升级的中介效应;其次,为丰富相关理论体系,在对有关文献的参考基础上,将产业升级区分为产业结构高级化、合理化,从而进一步探讨产业升级相关效应。

三、模型构建

(一)基准模型

数字普惠金融通过打破城乡间的金融服务差异和传统金融的资金流动性壁垒等方式为农村地区提供更优质、更丰富的金融服务,从整体层面上提升了农村地区获得信贷资源的可能性,进而抑制城乡收入差距,为准确反映数字普惠金融对城乡收入差距影响的逻辑关系,在此构建以下回归模型来分析:

其中,GAPi,t表示城乡收入差距;DIFIi,t表示数字普惠金融指数;controlsi,t是控制变量;随机干扰项为εi,t。

(二)中介模型

具有信贷支持功能的数字普惠金融可以提高农产品研发的效率,也有助于增加农业生产过程中所需的机械设备,加快产业升级,增加农民创收渠道,缩小城乡收入差距间的鸿沟,本部分从产业结构高级化和产业结构合理化两个方面验证产业升级的中介作用,构建如下计量模型:

其中,产业结构高级化为ESi,t,产业结构合理化以ERi,t表示。

(三)数据来源

本文中数字普惠金融发展程度源于《北京大学数字普惠金融指数(2011-2021年)》,金融业发展水平数据来自于银监会发布的商业银行分支机构数据,政府与市场关系数据来自于樊纲等(2011)相关指数,其余相关数据整理自《中国统计年鉴》,本文涉及变量的描述性统计如表1。

表1 涉及变量的描述性统计

(四)变量说明

1.被解释变量(GAP)

城乡收入差距的指标主要有:泰尔指数。基尼系数及城乡可支配收入差距比,城乡收入差距之比直接帮助我们揭示城乡收入差距结构变化的两级效应,基尼系数将收入不平等的程度形象地以事实分布的洛伦兹曲线与绝对平均分布的洛伦兹曲线相关面积之比表示,但是城乡收入差距之比未能动态考虑城乡收入水平的分布结构,基尼系数无法分离出城乡的具体数值。本文采用泰尔指数表示城乡收入差距,这一指标能够将人口结构纳入收入变化的考虑范围,迅速反应高收入阶层和低收入阶层的两级变动。

其中,n表示省份(n<32),Zn为各省份城镇或农村的总收入(人口和人均收入之积衡量),Z为各省份的每年总收入,Qn为各省份城镇或农村的人数,Q是各省份每年的城镇和农村人口之和。

2.解释变量(DIFI)

央行公布的《普惠金融指标报告》、腾讯研究院发布的《数字中国指数报告》、一些高校发表的中国家庭金融调查数据及《数字普惠金融指数报告》是主要衡量数字普惠金融的方式,这些科研单位或传统金融机构的研究极大地丰富了数字普惠金融的指标体系构建,但是对比后发现传统金融机构的数字普惠金融指数中没有非商业银行的相关统计数据,忽略了非商业银行在数字普惠金融指标中存在的权重问题,科研机构的指标不能体现出我国各省份的实际数字普惠金融发展水平,时间上和地区上不能完全覆盖,故而,本文选择北大课题组发布的数字普惠金融指数衡量数字普惠金融的发展趋势和布局情况,这种编制有效弥补了其他衡量方法的缺失问题。

3.中介变量(ES、ER)

产业升级过程中有两大特征,产业层次沿低级形态向高级形态递进,产业结构随着市场配置和计划配置趋于合理化,本文根据产业升级特征用产业结构高级化和合理化衡量产业升级水平。产业结构高级化测算方式用产业结构层次系数衡量产业结构高级化水平。

其中,k表示三次产业的分类,Xk为第k产业增加值占GDP的比重。

产业结构合理化是指在市场需求变化的情况下产业间通过彼此协调和转换,推动产业结构转换能力提升和适应性进步。产业结构合理化的测算方式以泰尔指数的倒数作为产业结构合理化的代理变量。

其中,n表示省份(n<32),Yn为各省份每年的产业产值,Y为各省份每年总产值,Ln为各省份产业从业人数,L是各省份每年的总从业人数。

4.控制变量

除了上述影响城乡收入差距的变量,本文参考其他研究文献选取以下4个其他影响因素的变量,排除内生性和放大解释变量效果的问题。

①经济增长率(PGDP)。经济发展一段时间后,就业需求方面的就业环境和就业竞争力变得增大与恶化,无法适度匹配劳动力的供给,农村剩余劳动力难以被相对有限的城镇就业岗位吸收,扩大城乡收入差距的鸿沟,城乡收入差距的大小与经济增长水平密切相关,本文以人均地区生产总值的增长率表示经济发展水平。

②政府财政支出水平(EGR)。政府投资性的财政支出例如城市基础设施建设、教科问题卫等这类支出会给城乡收入差距带来负面影响,而政府对社会保障类的支出例如农村免税制度等会带来正面作用,所以在一定限度内政府财政支出水平影响着城乡收入差距的大小,本文采用政府财政支出占GDP比重体现政府的财政活动。

③金融业发展水平(FIN)。我国的金融业发展水平一直以来存在着省份间投入不均,资源分配差距明显的现象,进而影响着城乡收入差距。本文用金融机构各项贷款余额占GDP的比重表示金融业发展水平。

④政府与市场的关系水平(GM)。我国经济体制改革的要点在于处理好市场与政府间关系,能够适应生产力与经济发展的政府与市场的关系可以增强农产品和劳动力在市场上的流动性,实现城乡收入差距的良序发展。因此本文用“政府干预指数”表示两者间的互相作用。

四、实证结果分析

(一)基准模型分析

内生性检验与模型选择如表2所示,首先,引入产品市场发展程度、通货膨胀率作为工具变量检验基准模型内生性,DM检验结果说明数字普惠金融是外生变量,分别做Sargan、Hansen J的过度识别检验,显示产品市场发展程度、通货膨胀率等变量均不具有内生性,并且用联立方程检验反向内生性问题,通过控制数字普惠金融对城乡收入差距的影响后,城乡收入差距对数字普惠金融的回归估计结果显示p=0.151,大于0.1,说明并不存在反向内生性;其次,选择相关的基准模型,F检验、LM检验的结果均表明混合效应的显著性弱于固定效应、随机效应,Hausman的结果说明固定效应优于随机效应,故而本部分用固定效应分析相关的影响。

表2 内生性检验与模型选择

基准模型回归类比结果如表3所示,最小二乘法、两阶段最小二乘法、广义矩估计方法及固定效应模型均在1%的统计水平下显著,这表明基准模型选择的可靠性。从固定效应模型来看,数字普惠金融对城乡收入差距的回归系数在1%水平上显著为负,说明数字普惠金融显著抑制城乡收入差距扩大,其主要原因在于,随着数字普惠金融的不断发展,银行等提供实体金融服务的传统金融机构逐渐被线上金融服务所替代。2018-2020年,我国金融机构线下网点数量与金融机构从业人员连续三年负增长,金融机构线下网点数由7717家降至7269家,而金融机构从业人员由130万下降至127万。一方面,数字普惠金融实现了金融业务由线下向线上的转移,直接降低了金融机构为大众提供金融服务的成本,从而使得农民取得金融服务的交易成本降低。另一方面,金融机构线上APP功能与服务的多元发展,改变了传统金融服务的购买模式,乡村地区获得各类金融产品不再被物理距离阻碍。农民获得金融服务的多元化与便捷性,既直接增强了农民资金可得性,又间接提升了农民的抗风险能力,从而促进城乡收入趋于公平。

表3 基准模型回归类比结果

控制变量对城乡收入差距的影响主要有:财政支出水平(EGR)显著加剧城乡收入差距。从教育支出来看,教育支出主要流向初等、中等和高等教育,而我国城市地区高等教育十分发达,促使政府的相关支出流向城市,农村地区高等教育相对匮乏,导致大量低教育水平的农民只能从事体力劳动,与城市居民相比更难获得高收入。从保障支出来看,城乡配置失衡的保障类公共品及社会保障机制,造成城乡间的福利差距悬殊,容易加剧城乡收入差距。从支农支出来看,与城市生产性支出相比,政府支农支出的增长速度较小,使得城乡贫富差距拉大。经济发展水平(PGDP)同样显著加剧城乡收入差距,其主要原因为,我国经济的发展更多地依靠城市经济,与农村相比城市基础设施完备,促使生产要素不断流入城市,加大了城市居民在收入分配中的优势,城乡存在的二元经济结构导致城乡收入差距鸿沟难以逾越。金融业发展水平(FIN)扩大城乡收入差距,这主要是因为,金融业属于不完全竞争市场,造成金融服务存在着财富门槛,与农村居民相比较,城市居民累积的财富水平较高,其获得金融服务的门槛低于农村居民,并且高回报率的金融产品更倾向于为城市居民服务,促使城市居民的收入进一步积累,不利于缩小收入差距。政府与市场间关系(GM)显著缩小城乡收入差距,原因在于我国政府具有弥补市场失灵、履行社会职能、引领市场发展方向的功能,比如规避垄断行为、计划配置资源、公平分配居民所得等,政府与市场间关系越协调,市场“蛋糕”的划分越公平,更有利于缩小城乡收入差距。

(二)中介模型分析

产业结构高级化、合理化的中介效应由表4所示,产业结构高级化的中介效应在10%的水平上显著为负,上述结果表明产业结构高级化发挥着负向中介作用。主要的原因是,高风险、高投资的企业技术创新行为依赖于资金支撑,而数字普惠金融创新了金融机构经营模式与产品服务,打破传统金融存在的信贷歧视和时空限制,降低企业负担额外抵押物和相关利息费用的压力,为企业技术创新提供低成本的金融产品,助推企业内部从事产业研发活动,有助于产业高级化发展。产业结构高级化过程中将促进高附加值产业发展,从事低附加值产业的低技能劳动力会面临结构性失业问题,倒逼其增加教育支出提升知识技能,随着这部分劳动力向城市转移,会加剧劳动供给与需求之间的非均衡现象,导致城市居民工资水平随着市场工资水平的下降而减少,最终抑制城乡收入差距扩大。

表4 产业结构高级化、合理化中介效应的回归结果

产业结构合理化的中介效应在1%的水平上显著为负,说明产业结构合理化存在负向中介作用。数字普惠金融通过大数据,综合分析企业的厂房、机器设备等“有形信息”和经济实力、商业信誉等“无形信息”,构建了企业信用评估体系,能够削弱信息非对称造成的金融配置低效率问题,有助于金融机构与企业投资项目对接,既推动企业提升生产效率,又满足了产业发展所需的流动资金,助力产业结构合理化发展。而且产业结构合理化能够整合产业内部生产要素,加速二、三产业的生产要素积累,扩大二、三产业生产规模,吸引农村富余劳动力的流入,使得农民的非农收入在总收入中的占比提升,从而有效地制约城乡收入差距扩大。

(三)区域异质性分析

前文研究结论忽略了省际个体差异,是从全国总量得出的结果,然而地区间的收入差距水平并不相同,故而,本文根据各省份平均城乡收入差距水平将全国地区样本分为高等、中等和低等水平②广西、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、青海、山西、宁夏、新疆为高等城乡收入差距水平地区;四川、安徽、河南、湖南、重庆、海南、山东、河北、江西、内蒙古为中等城乡收入差距水平地区;湖北、北京、天津、上海、江苏、浙江、福建、广东、辽宁、吉林、黑龙江为低等城乡收入差距水平地区。,进一步探讨数字普惠金融对城乡收入差距的影响差异,并深入分析不同地区产业升级的中介效应。

1.基准模型的区域异质性分析

基准模型的区域异质性回归结果如下表5所示,结果显示数字普惠金融对城乡收入差距的回归系数均在1%水平上显著为负,说明数字普惠金融可以推动城乡收入差距缩小,且在高等、中等和低等水平地区的相关系数依次为-2.763、-1.723和-0.642,即数字普惠金融对城乡收入差距的缩减效应在高等城乡收入差距水平的地区最强,在低水平则反之,原因是,当城乡收入差距处于高水平地区,数字普惠金融通过打破各地区城乡间的金融服务差异和线下金融的资金流动性壁垒等方式为农村地区提供更优质、更丰富的金融服务,但在低水平地区,金融发展程度普遍较高,农村、城市间的金融服务差距并不大,数字普惠金融对该地区的城乡收入差距的影响作用有限,而在城乡收入差距中等水平地区,城乡之间金融资源差距较大,数字普惠金融平台的搭建成本低、速度快,能够切实为农村居民提供低成本的金融服务,且数字普惠金融的数字化手段能够更好地甄别客户信息,也从整体层面上提升了农村地区获得金融资源的可能性,并且更大的城乡收入差距水平也为数字普惠金融发挥作用提供了较多的作用空间,故而随着城乡收入差距水平的上升,数字普惠金融的城乡收入差距缩小效应也增强。

表5 基准模型的区域异质性回归结果

2. 中介模型的区域异质性分析

中介模型的区域异质性回归结果如表6所示,其中,产业结构高级化与数字普惠金融在高等水平地区的交互项在1%水平上显著为负,在中等和低等城乡收入差距水平地区不显著,表示产业结构高级化的中介效应仅在高等水平地区存在,此外,在高等和中等城乡收入差距水平地区下,产业结构合理化与数字普惠金融的交互项在1%水平上显著为负,而在低水平地区相关中介作用不显著,说明产业结构合理化的中介效应在高、中等水平地区存在。其原因在于,在较高城乡收入差距水平地区,农村传统农业的生产方式占比大,其劳动报酬相对低,且数字普惠金融与农业的融合度不高,对农业促进作用有限,使得农村居民的收入低,但随着产业结构高级化发展,劳动力资源在产业间从一产转移向二、三产业,其中农村劳动力也逐渐流入二、三产业,有助于增加农民的劳动所得,并且随着农村劳动力的转移,留村农民人均耕地面积增加,能够优化农村劳动力和农业用地间的资源配置,促进农业生产方式高质量化,而具有信贷支持功能的数字普惠金融可以提高农产品研发的效率,也有助于增加农业生产过程中所需的机械设备,促进农业产业升级,增加农民创收渠道,缩小城乡收入差距间的鸿沟。在较低水平地区,劳动力在城乡之间相对自由,传统农业生产方式占比不高,使得产业结构高级化带来的相关效应变弱,进而使产业结构高级化在中等和低等城乡收入差距水平地区的中介效应不存在。

表6 中介模型的区域异质性回归结果

而产业结构合理化在高等和中等城乡收入差距水平地区均能产生中介作用,且在中等水平地区其中介作用更强。原因是,产业结构合理化能够有效增加高效率部门的生产要素流入,降低低效率部门的要素流出,使得低效率部门会采取措施提高部门的生产效率,进而提升行业生产率,实现平均化收入水平,从而抑制城乡收入差距扩大,另外数字普惠金融有利于开发农村农产品加工业、农村物流和农村旅游业等农村产业,使得农村居民收入获得可持续增加,改善城乡收入差距较大问题。但相较于高等城乡收入差距水平地区,中等城乡收入差距水平地区的劳动力素质更高,能够更快地适应产业结构合理化带来的变化,结合产业需求实现劳动力流动,因而产业结构合理化在中等城乡收入差距水平地区的中介效应大于高等城乡收入差距水平地区。

(四)稳健性检验

1.基准模型稳健性检验

为了减弱异方差问题,用数字普惠金融的二级指标覆盖广度(lnCOV)及使用深度(lnDEP)替换原有相关变量依次检验基本模型的稳健性,如表7所示,对模型进行固定效应检验后发现覆盖广度和使用深度对城乡收入差距的负效应均在1%下显著,因此可以明确基准回归结果具备稳健性。

表7 基准模型的稳健性检验

2.中介模型稳健性检验

为了说明中介回归结果稳定,本文采取以下方法进行检验:(1)更换产业结构高级化变量。现有研究大多数使用产业结构层级系数表示产业结构高级化水平,但有文献认为第二、三产业的增加值与GDP增加值之比(IS)更能反应产业升级水平;(2)更换解释变量数字普惠金融,选取数字化程度(DIG)代替数字普惠金融。稳健性检验结果见表8,可以看出相关的中介作用与前文结论基本一致。

表8 产业结构高级化、合理化中介效应稳健性检验

五、研究结论与政策启示

结合当前金融发展的新趋势,数字普惠金融是缩小城乡收入差距的有效途径,此外,数字普惠金融的发展离不开产业升级,为此,本文在研究数字普惠金融对城乡收入差距影响的基础上,引入产业升级作为中介变量,研究产业升级视角下数字普惠金融对城乡收入差距的影响,得到了如下的结论:第一,发展数字普惠金融能够缩小城乡收入差距。同时,通过更换被解释变量的方法验证了此研究结论的稳定性;第二,产业结构高级化和产业结构合理化在数字普惠金融抑制城乡收入差距过程中均发挥中介作用。在分别更换产业结构高级化、数字普惠金融的衡量方式后检验了该结论具有稳健性;第三,在城乡收入差距越大的地区,数字普惠金融对城乡收入差距的缩小效应会增强,同时在高等城乡收入差距的地区,产业结构高级化发挥着中介作用,在中、高等城乡收入差距的地区,产业结构合理化具有中介效应。

本文的研究结论具有如下政策启示:

首先,搭建大数据平台,打破数据孤岛,根据数据平台实现精准营销和金融风险定价,加深数字普惠金融的使用程度。政府也应当在金融创新的过程中扮演“均衡者”角色,积极推动良性循环的政府与市场、社会与金融关系。在低城乡收入差距水平地区,产品创新应当进一步从价格、期限、发行、收益等全方位突破产品自身局限,激发消费者相应的购买意愿。

其次,加深数字普惠金融与产业升级的联系强度,金融机构不应该是独立的个体,要适当加强体系间自主合作,相关数据的研发、用户征信处理、产品信息共享都需要金融机构间持续性增加联系,进而更好地服务于产业升级,缩小城乡收入差距。同时,新兴企业具有较高效率和强大创新动力,在技术创新上扮演着重要角色,然而由于新兴企业通常面临创新活动得不到资金支持的情况,数字普惠金融要加大对新兴企业的创新支持力度,建立以数字化为基础的融资平台,打造个性化定制化的金融产品,改善新兴企业的融资环境,进而抑制城乡收入差距扩大。

最后,在城乡收入差距较高的地区,加快数字普惠金融的发展速度,提升产业升级的效率,进而拓宽农民增收渠道,最终缩小收入差距。城乡收入差距较高的地区,应均衡数字普惠金融的空间布局,促进农村数字普惠金融发展。围绕当地农村经济发展的战略定位,重点加大数字普惠金融对农村重点扶持产业的帮扶力度,促使农村产业经济逐步形成规模效应,带动农民就业,激发农民创业。同时,着重整合各类创新资源,推动农业产业数字化和数字产业化发展,促使农业生产力的提高更多依靠农业科技创新成果的转化,进而开发多种新兴农业,例如:“信息农业”“互联网农业”等。此外,应加快改善城乡二元经济结构体系,推动城乡关系的深度融合,激活社会主义市场活力,通过维护市场秩序、加强产权保护和“三权分置”农村耕地,拓宽城乡资源配置空间。

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