梁麗冰

摘 ? 要：本文基于我國30個省市自治區(qū)2013-2017年面板數(shù)據(jù)為樣本，以北京大學互聯(lián)網(wǎng)研究中心的數(shù)字普惠金融指數(shù)和以泰爾指數(shù)度量的城鄉(xiāng)收入差距為核心解釋變量和被解釋變量，構(gòu)建空間面板滯后模型（SAR）和空間面板杜賓模型（SDM）對數(shù)字普惠金融對城鄉(xiāng)收入差距的空間效應(yīng)進行回歸分析，實證結(jié)果表明：本省市的城鄉(xiāng)收入差距對相鄰省市具有顯著的正向空間溢出效應(yīng);數(shù)字普惠金融對本省市的城鄉(xiāng)收入差距具有顯著的縮小作用，同時對鄰近省市的城鄉(xiāng)收入差距也具有縮小作用。

關(guān)鍵詞：數(shù)字普惠金融;空間溢出;城鄉(xiāng)收入差距

DOI：10.3969/j.issn.1003-9031.2020.01.008

中圖分類號：F832.0 ? ? ? ?文獻標識碼：A ? ? ? ?文章編號：1003-9031（2020）01-0068-09

一、引言

國家統(tǒng)計局公布的數(shù)據(jù)顯示，2019年上半年我國城鎮(zhèn)人均收入是農(nóng)村人均收入的2.74倍，與2018年相比有所縮小，但城鄉(xiāng)居民收入基尼系數(shù)仍高于國際警戒線，尋找城鄉(xiāng)收入不均衡的解決方案迫在眉睫，而普惠金融成為破解城鄉(xiāng)收入差距的重要手段。

因傳統(tǒng)普惠金融基于自身成本和趨利性不能有效滿足農(nóng)民和城鎮(zhèn)低收入人群的金融需求，而數(shù)字普惠金融通過大數(shù)據(jù)和信息技術(shù)突破了傳統(tǒng)普惠金融在時間和空間方面的限制，降低了運營成本，緩解了金融排斥，從而促進農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展，減緩城鄉(xiāng)收入差距。

二、文獻綜述

Xu&Zhang（2014）通過向量自回歸模型、協(xié)整檢驗和格蘭杰因果檢驗分析普惠金融與城鄉(xiāng)收入差距之間的關(guān)系，研究結(jié)果表明普惠金融與城鄉(xiāng)收入差距之間呈現(xiàn)長期均衡關(guān)系，普惠金融水平的提高可以縮小城鄉(xiāng)收入差距。Zhang&Chen（2015）使用SVAR模型研究了1978—2013年間中國金融發(fā)展與收入不平等的關(guān)系，研究結(jié)果顯示一個處于金融發(fā)展初期的經(jīng)濟體將表現(xiàn)出日益嚴重的不平等，只有在發(fā)展的第二階段甚至第三階段不平等才會減少。Fei（2017）以吉林省為研究對象，研究發(fā)現(xiàn)發(fā)展農(nóng)村金融，提高農(nóng)村金融的轉(zhuǎn)化效率及降低農(nóng)村資金的溢出對縮小城鄉(xiāng)收入差距具有重要意義。Liu等（2017）以1996—2012年我國23個省的面板數(shù)據(jù)為樣本，利用動態(tài)廣義矩陣方法研究了金融發(fā)展和結(jié)構(gòu)對中國不同行政區(qū)（城市、農(nóng)村和整個地區(qū)）收入不平等的影響，結(jié)果表明金融發(fā)展可以縮小城鄉(xiāng)收入不平等，且金融發(fā)展和結(jié)構(gòu)對農(nóng)村收入不平等的減小效應(yīng)要強于對城市收入不平等。Tan等（2018）以湖北省1990—2015年的數(shù)據(jù)為樣本，研究發(fā)現(xiàn)應(yīng)建立包容性農(nóng)村金融體系以實現(xiàn)縮小城鄉(xiāng)收入差距。Su等（2019）研究發(fā)現(xiàn)在華東地區(qū)存在金融庫茲涅茨曲線，即該地區(qū)城鄉(xiāng)收入差距先隨金融發(fā)展的提高而增加，而后減少。Chen&Ni（2019）以2007—2017年貴州省的數(shù)據(jù)為樣本建立向量自回歸模型，結(jié)果表明貴州省普惠金融發(fā)展對城鄉(xiāng)收入差距產(chǎn)生負向影響。熊凱軍和劉瓊（2018）研究表明普惠金融發(fā)展有助于減緩城鄉(xiāng)收入差距，且這種減緩作用在發(fā)達的沿海城市更加顯著。劉金全和畢振豫（2019）通過系統(tǒng)廣義矩估計分析得出普惠金融不僅可以直接縮小城鄉(xiāng)收入差距，且可以通過減緩貧困和經(jīng)濟發(fā)展間接減緩城鄉(xiāng)收入不平衡。顧曉安等（2019）通過構(gòu)建門檻模型分析我國29個省市普惠金融與城鄉(xiāng)收入差距之間的關(guān)系，結(jié)果表明普惠金融先平緩擴大城鄉(xiāng)收入差距，再明顯擴大，最后縮小，呈現(xiàn)雙門檻效應(yīng)。余鑫辰（2019）通過建立普惠金融指標評價體系，分析甘肅省普惠金融與城鄉(xiāng)收入差距之間的關(guān)系，結(jié)果表明普惠金融可以有效縮小城鄉(xiāng)收入差距，建議拓寬普惠金融覆蓋廣度，提高其服務(wù)質(zhì)量以便更好地發(fā)揮普惠金融的減貧效應(yīng)。孫繼國和趙俊美（2019）以我國31個省市2011—2017年的數(shù)據(jù)為樣本，采用變異系數(shù)法測度普惠金融指數(shù)，研究發(fā)現(xiàn)普惠金融可以縮小中西部地區(qū)城鄉(xiāng)收入差距，但擴大東部地區(qū)城鄉(xiāng)收入差距。

從上述文獻可以看出，大多數(shù)學者認為普惠金融可以縮小城鄉(xiāng)收入差距，極少部分學者認為普惠金融不利于縮小城鄉(xiāng)收入差距和對城鄉(xiāng)收入差距的影響存在不確定性。本文在前人研究的基礎(chǔ)上，探討數(shù)字平普惠金融對城鄉(xiāng)收入差距產(chǎn)生的影響，并將這種影響分解進行研究。

三、數(shù)據(jù)來源與變量選取

（一）數(shù)據(jù)來源

本文選取的數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》、各省市的統(tǒng)計年鑒、wind數(shù)據(jù)庫與《北京大學數(shù)字普惠金融指數(shù)報告（2011—2018）》。樣本為我國30個省市自治區(qū)2013—2017年的面板數(shù)據(jù)。

（二）變量說明

從表3估計結(jié)果的Hausman檢驗值可以看出對于三種模型固定效應(yīng)比隨機效應(yīng)更為合適。三種模型的核心解釋變量的系數(shù)均為負且顯著，表明實證結(jié)果較為可靠。LR檢驗和Wald檢驗結(jié)果表明空間杜賓面板模型不能簡化為空間滯后面板模型和空間誤差面板模型，因此下文以空間杜賓面板固定效應(yīng)模型的估計結(jié)果進行分析。

空間杜賓面板模型顯示數(shù)字普惠金融在10%的顯著性水平上可以縮小城鄉(xiāng)收入差距，表明數(shù)字普惠金融弱化了金融排斥，使農(nóng)村低收入群體也能享受到金融服務(wù)，幫助農(nóng)民獲得資金支持，從而促進農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展，降低城鄉(xiāng)收入差距。

從空間變量回歸結(jié)果中可以得到，數(shù)字普惠金融、對外開放程度、受教育程度和城鎮(zhèn)化這四個指標的空間變量對城鄉(xiāng)收入差距具有顯著的負向空間溢出效應(yīng)。說明這四個指標的增大會縮小鄰近省市的城鄉(xiāng)收入差距，政府支出的空間變量對鄰近省市的城鄉(xiāng)收入差距具有顯著的正向空間溢出效應(yīng)。地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的空間變量對城鄉(xiāng)收入差距的空間效應(yīng)不顯著。

（三）空間溢出效應(yīng)分析

從表4可以看出，數(shù)字普惠金融的直接效應(yīng)和間接效應(yīng)的系數(shù)分別為-0.0377和-0.0267，均在10%水平上顯著?？刂谱兞恐?，城鎮(zhèn)化、受教育程度，對外開放程度的直接效應(yīng)和溢出效應(yīng)均顯著為負值。政府財政支出對城鄉(xiāng)收入差距的直接效應(yīng)和溢出效應(yīng)為0.1385和0.1449，分別在1%和10%水平上顯著，說明政府財政支出的增加會擴大本地和鄰近地區(qū)的城鄉(xiāng)收入差距。為了縮小城鄉(xiāng)收入差距，城府財政支出應(yīng)該調(diào)整結(jié)構(gòu)，減少一些城市化傾向。地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的直接效應(yīng)和間接效應(yīng)未通過顯著性檢驗。

（四）穩(wěn)健性檢驗

本文通過選取球面距離的倒數(shù)構(gòu)建地理權(quán)重矩陣，進一步對上述模型進行穩(wěn)健性檢驗。地理權(quán)重矩陣設(shè)定如下：

從表5可以看出，Wald檢驗表明空間杜賓面板模型可以簡化為空間滯后面板模型。LR檢驗表明空間杜賓面板模型不能簡化為空間誤差面板模型。結(jié)合Hausman的檢驗結(jié)果，故以空間滯后面板固定效應(yīng)模型對回歸結(jié)果進行分析。結(jié)果顯示：數(shù)字普惠金融對城鄉(xiāng)收入差距的影響系數(shù)為負，且在10%的水平上顯著，這與鄰近空間權(quán)重矩陣的估計結(jié)果一致。其余控制變量對城鄉(xiāng)收入差距的影響系數(shù)符號與顯著性也與地理鄰近空間權(quán)重矩陣的估計結(jié)果基本一致，表明本文的結(jié)論較為穩(wěn)健。

五、結(jié)論與政策建議

（一）結(jié)論

本文基于我國30個省區(qū)2013—2017年的省級面板數(shù)據(jù)，以數(shù)字普惠金融和城鄉(xiāng)收入差距分別為核心解釋變量和被解釋變量，并加入其他影響城鄉(xiāng)收入差距的控制變量來構(gòu)建空間面板模型，使用地理鄰接矩陣研究了數(shù)字普惠金融對城鄉(xiāng)收入差距的直接影響和空間溢出效應(yīng)，并用地理距離權(quán)重矩陣檢驗了結(jié)果的穩(wěn)健性。估計結(jié)果表明：本省市的城鄉(xiāng)收入差距對相鄰省市具有顯著的正向空間溢出效應(yīng);數(shù)字普惠金融對本省市的城鄉(xiāng)收入差距具有顯著的縮小作用，同時對鄰近省市的城鄉(xiāng)收入差距也具有縮小作用;對外開放程度、受教育程度和城鎮(zhèn)化水平對城鄉(xiāng)收入差距均有顯著的負向直接影響和空間溢出效應(yīng)，政府財政支出對本地和鄰近省市的城鄉(xiāng)收入差距均有顯著的正向影響，地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的估計結(jié)果不顯著。

（二）政策建議

一是在制定縮小城鄉(xiāng)收入差距的政策時，應(yīng)當考慮到各省市城鄉(xiāng)收入差距和數(shù)字普惠金融在空間上的關(guān)聯(lián)性。二是加大數(shù)字普惠金融覆蓋面。政府應(yīng)該加大對欠發(fā)達地區(qū)財政支持，幫助欠發(fā)達地區(qū)引進數(shù)字化網(wǎng)絡(luò)設(shè)備，加快建設(shè)互聯(lián)網(wǎng)和移動通信基礎(chǔ)設(shè)施，提高網(wǎng)絡(luò)覆蓋率，從而平衡各省市區(qū)的設(shè)施差異。三是提高數(shù)字普惠金融使用深度及數(shù)字支持服務(wù)。政府應(yīng)該在廣大農(nóng)村地區(qū)開展網(wǎng)絡(luò)知識和數(shù)字金融的教育活動，指導農(nóng)民如何規(guī)范使用數(shù)字普惠金融產(chǎn)品，最大程度地使數(shù)字金融的便利性惠及到群體;同時注意培養(yǎng)農(nóng)村居民的支付安全意識以防止網(wǎng)絡(luò)詐騙，保障財產(chǎn)安全。金融機構(gòu)應(yīng)以能夠滿足低收入群體的實際需求為出發(fā)點，創(chuàng)新金融服務(wù)和數(shù)字化金融產(chǎn)品，使金融服務(wù)通過數(shù)字化可以低成本高效率地進行傳遞。

（責任編輯：孟潔）

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