張昌兵 ，顧志蘭， 王曉慧

（1．2．3．南京郵電大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院，江蘇南京，210023）

縮小城鄉(xiāng)收入差距是個(gè)世界性難題，各國(guó)政府都為此做出過(guò)艱苦努力，進(jìn)行多方面探索?，F(xiàn)有研究發(fā)現(xiàn)，金融發(fā)展對(duì)縮小城鄉(xiāng)收入差距具有得天獨(dú)厚的作用。隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的進(jìn)步，數(shù)字普惠金融的興起與發(fā)展為縮小城鄉(xiāng)收入差距提供了新的思路。各國(guó)政府紛紛出臺(tái)相關(guān)政策支持普惠金融和數(shù)字普惠金融的發(fā)展。中外學(xué)者也積極投入到對(duì)普惠金融和數(shù)字普惠金融與城鄉(xiāng)收入差距縮小之間關(guān)系問(wèn)題的研究之中，并取得了豐碩成果。

一 、文獻(xiàn)綜述

從現(xiàn)有的研究成果看，普惠金融發(fā)展對(duì)城鄉(xiāng)收入差距具有收斂效應(yīng)。例如，Bittencourt通過(guò)對(duì)巴西低收入地區(qū)的研究，發(fā)現(xiàn)金融服務(wù)范圍擴(kuò)大和金融服務(wù)水平提高對(duì)于改善低收入地區(qū)居民收入狀況有顯著的促進(jìn)作用。[1]prete LA為衡量獲得金融投資機(jī)會(huì)的大小，選取經(jīng)濟(jì)素養(yǎng)指標(biāo)進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)金融的發(fā)展有助于減小收入不平等。[2]Chakravarty SR基于印度數(shù)據(jù)的實(shí)證檢驗(yàn)，表明社會(huì)銀行政策在促進(jìn)印度各州的金融包容性方面起到了至關(guān)重要的作用。[3]徐敏、張小林利用VAR模型和格蘭杰檢驗(yàn)分析普惠金融對(duì)城鄉(xiāng)收入的影響，發(fā)現(xiàn)兩者間存在長(zhǎng)期均衡關(guān)系，普惠金融的發(fā)展能有效縮小城鄉(xiāng)差距。[4]張曉燕的研究證實(shí)，普惠金融發(fā)展在改善城鄉(xiāng)收入差距時(shí)具有較長(zhǎng)的持久效應(yīng)，兩者之間具有明顯的相互改善、相互促進(jìn)的作用。[5]黃永興和陸鳳芝通過(guò)線性回歸與門(mén)檻回歸檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)普惠金融對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的影響呈現(xiàn)先擴(kuò)大后縮小的特征。[6]張建波通過(guò)門(mén)檻模型檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)普惠金融與城鄉(xiāng)收入之間存在雙重門(mén)檻效應(yīng)，當(dāng)前我國(guó)多數(shù)省份處于第三門(mén)檻區(qū)間，普惠金融對(duì)城鄉(xiāng)差距縮小作用明顯。[7]

隨著數(shù)字技術(shù)的普及，普惠金融發(fā)展的成本顯著降低，數(shù)字普惠金融能夠帶來(lái)更廣的觸達(dá)性。關(guān)于數(shù)字普惠金融發(fā)展對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的影響，Ozili PK指出數(shù)字金融可以帶來(lái)更大程度的普惠性。[8]Kapoor A發(fā)現(xiàn)數(shù)字金融可以促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。[9]張賀、白欽先基于數(shù)字普惠金融的包容效應(yīng)、減貧效應(yīng)和增長(zhǎng)效應(yīng)，構(gòu)建了面板線性回歸模型和非線性門(mén)檻回歸模型，證實(shí)了數(shù)字普惠金融發(fā)展能對(duì)城鄉(xiāng)收入差距產(chǎn)生收斂作用。[10]張勛等基于中國(guó)家庭追蹤調(diào)查（CFPS）數(shù)據(jù)，進(jìn)行實(shí)證研究，發(fā)現(xiàn)數(shù)字普惠金融能顯著提高農(nóng)村家庭收入、改善農(nóng)村居民創(chuàng)業(yè)行為、促進(jìn)包容性增長(zhǎng)。[11]賈娟琪從供給角度發(fā)現(xiàn)，隨著科技水平的提高，數(shù)字普惠金融對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的收斂作用日益增強(qiáng)；而從需求角度發(fā)現(xiàn)，數(shù)字普惠金融在縮小城鄉(xiāng)收入差距上存在教育門(mén)檻，但不會(huì)由于教育水平限制而造成數(shù)字鴻溝。[12]

綜上所述，普惠金融尤其是數(shù)字普惠金融的發(fā)展能夠縮小城鄉(xiāng)收入差距，是被很多學(xué)者實(shí)證檢驗(yàn)的結(jié)論。但把數(shù)字鴻溝與數(shù)字普惠金融結(jié)合來(lái)分析數(shù)字普惠金融對(duì)縮小城鄉(xiāng)收入差距的影響，目前還鮮見(jiàn)相關(guān)實(shí)證檢驗(yàn)的研究成果。本文將在此方面進(jìn)行嘗試，并對(duì)數(shù)字鴻溝進(jìn)行門(mén)檻效應(yīng)檢驗(yàn)，以期利用發(fā)展數(shù)字普惠金融來(lái)縮小我國(guó)城鄉(xiāng)收入差距提供理論依據(jù)與實(shí)踐參考。

二、數(shù)字普惠金融、數(shù)字鴻溝與城鄉(xiāng)差距的作用機(jī)制分析

縱觀國(guó)內(nèi)外相關(guān)文獻(xiàn)，根據(jù)現(xiàn)有研究，數(shù)字普惠金融對(duì)城鄉(xiāng)居民收入差距的影響主要通過(guò)門(mén)檻效應(yīng)、減貧效應(yīng)、包容效應(yīng)這三大機(jī)制發(fā)揮效用。門(mén)檻效應(yīng)是指在傳統(tǒng)金融發(fā)展模式下，金融機(jī)構(gòu)出于盈利目的來(lái)提高獲取金融服務(wù)的門(mén)檻，農(nóng)村居民因其金融資產(chǎn)沒(méi)有達(dá)到該門(mén)檻而無(wú)法支付獲取金融服務(wù)所需的成本，城鎮(zhèn)居民則因其經(jīng)濟(jì)實(shí)力雄厚可以較為輕松地跨越該門(mén)檻，享受金融服務(wù)，并從中獲得較高的收益，最終導(dǎo)致收入差距逐漸拉大。隨著互聯(lián)網(wǎng)科技的發(fā)展，數(shù)字普惠金融利用數(shù)字技術(shù)降低了金融服務(wù)的成本，使得所有社會(huì)成員可以平等地獲得和使用資源，逐步縮小城鄉(xiāng)差距。減貧效應(yīng)是指數(shù)字普惠金融的發(fā)展使得金融服務(wù)的覆蓋面持續(xù)擴(kuò)大到原來(lái)被傳統(tǒng)金融排斥在外的農(nóng)村低收入群體，重點(diǎn)為農(nóng)村貧困人群和小微企業(yè)提供信貸、儲(chǔ)蓄、保險(xiǎn)等服務(wù)，從而增加貧困人群的就業(yè)機(jī)會(huì)，提高收入，間接地通過(guò)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)效應(yīng)與收入分配效應(yīng)作用于農(nóng)村貧困，進(jìn)一步縮小城鄉(xiāng)收入差距。包容效應(yīng)指在金融發(fā)展過(guò)程中兼顧“公平”與“效率”，滿足邊緣化群體的經(jīng)濟(jì)需求和經(jīng)濟(jì)愿望，重視發(fā)展過(guò)程中保持平衡和社會(huì)穩(wěn)定。包容性增長(zhǎng)的理念和數(shù)字普惠金融的發(fā)展理念高度一致，推進(jìn)數(shù)字普惠金融的發(fā)展，有助于實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)的包容性增長(zhǎng)，使得城鄉(xiāng)之間金融資源得到較為均衡的配置。

數(shù)字鴻溝是信息不對(duì)稱(chēng)造成的國(guó)家與地區(qū)間各種差異的深化，會(huì)造成數(shù)字不平等、數(shù)字貧困、數(shù)字排斥等問(wèn)題[13]，加劇弱勢(shì)群體的數(shù)字劣勢(shì)，難以分享數(shù)字紅利，形成惡性循環(huán)。而數(shù)字普惠金融帶來(lái)的門(mén)檻效應(yīng)、減貧效應(yīng)和包容效應(yīng)則可以減緩這些問(wèn)題，以彌合消除數(shù)字鴻溝。根據(jù)現(xiàn)有研究，數(shù)字鴻溝和城鄉(xiāng)差距之間的關(guān)系是相互作用的，城鄉(xiāng)居民收入水平的差異是造成不同區(qū)域間數(shù)字鴻溝的重要因素，我國(guó)的數(shù)字鴻溝重點(diǎn)表現(xiàn)在東西部的差別、城鄉(xiāng)間的差距；而劉駿基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法檢驗(yàn)數(shù)字鴻溝對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的影響，結(jié)果表明數(shù)字鴻溝的存在阻礙了城鄉(xiāng)一體化的發(fā)展，對(duì)日益擴(kuò)大的城鄉(xiāng)收入差距起著推波助瀾的作用[14]；周向紅研究發(fā)現(xiàn)馬太效應(yīng)在數(shù)字鴻溝也有體現(xiàn)，不僅會(huì)惡化信息弱勢(shì)群體的經(jīng)濟(jì)狀況，而且還會(huì)拉大地區(qū)之間的貧富差距[15]。

綜上所述，數(shù)字普惠金融通過(guò)門(mén)檻效應(yīng)、減貧效應(yīng)、包容效應(yīng)影響城鄉(xiāng)收入差距，并能通過(guò)這三大機(jī)制減緩數(shù)字鴻溝帶來(lái)的數(shù)字不平等、數(shù)字貧困和數(shù)字排斥問(wèn)題；數(shù)字鴻溝與城鄉(xiāng)收入差距之間雙向影響，數(shù)字鴻溝能擴(kuò)大城鄉(xiāng)收入差距，同時(shí)城鄉(xiāng)收入差距問(wèn)題也是造成數(shù)字鴻溝的主要因素。具體影響機(jī)制見(jiàn)圖1。

圖1 數(shù)字普惠金融、數(shù)字鴻溝與城鄉(xiāng)差距作用機(jī)制

三、變量選取、模型設(shè)定與數(shù)據(jù)來(lái)源

（一）變量選取

1．被解釋變量

2．核心解釋變量

數(shù)字普惠金融水平。本文使用《北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)（2011—2018年）》來(lái)刻畫(huà)我國(guó)的數(shù)字普惠金融發(fā)展情況，該指數(shù)從創(chuàng)新性數(shù)字金融的角度出發(fā)，更科學(xué)、準(zhǔn)確地刻畫(huà)了我國(guó)數(shù)字普惠金融的發(fā)展現(xiàn)狀和地區(qū)均衡程度。除數(shù)字普惠金融指數(shù)外還包含覆蓋廣度、使用深度和數(shù)字化程度等多個(gè)維度的分類(lèi)指數(shù)，下文中的數(shù)字普惠金融指數(shù)直接援用了該套指數(shù)。數(shù)字普惠金融指數(shù)值越大，則表示數(shù)字普惠金融水平越高。

3．控制變量

國(guó)內(nèi)外學(xué)者在“數(shù)字鴻溝”方面的研究成果頗豐，本文借鑒劉駿和薛偉賢的測(cè)度指標(biāo)[19]，構(gòu)建了一個(gè)由4個(gè)一級(jí)指標(biāo)和16個(gè)二級(jí)指標(biāo)組成的數(shù)字鴻溝指數(shù)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，見(jiàn)表1。

表1 數(shù)字鴻溝測(cè)度指標(biāo)體系

在數(shù)字鴻溝指數(shù)值測(cè)算過(guò)程中，采用離差標(biāo)準(zhǔn)化方法來(lái)處理數(shù)據(jù)，以使指標(biāo)取值界于[0,1]范圍內(nèi)。其計(jì)算公式為：

至于各指標(biāo)的影響力權(quán)重，本文采用因子分析法來(lái)測(cè)算。對(duì)上述指標(biāo)采用方差最大旋轉(zhuǎn)法進(jìn)行因子分析，計(jì)算因子得分矩陣，得到因子得分函以主因子的方差貢獻(xiàn)率占總方差貢獻(xiàn)率的比重作為主因子的權(quán)重并對(duì)其進(jìn)行加權(quán)求和。最后算出數(shù)字鴻溝指數(shù)綜合得分。其計(jì)算公式為：

各研究變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果見(jiàn)表2。為使變量之間的量級(jí)相近，對(duì)核心解釋變量數(shù)字普惠金融指數(shù)、覆蓋廣度指數(shù)、使用深度指數(shù)和數(shù)字化程度指數(shù)進(jìn)行對(duì)數(shù)化處理。

表2 各變量的描述性統(tǒng)計(jì)

（二）模型設(shè)定

1．建立數(shù)字普惠金融對(duì)城鄉(xiāng)收入差距影響的線性回歸模型：

2．考慮數(shù)字普惠金融分指標(biāo)對(duì)城鄉(xiāng)收入差距影響的線性回歸模型：

3．構(gòu)建數(shù)字鴻溝的門(mén)檻面板模型

（三）數(shù)據(jù)來(lái)源

因港澳臺(tái)地區(qū)數(shù)據(jù)獲取困難，故本文僅選取我國(guó)31個(gè)省份2011—2018年面板數(shù)據(jù)。該數(shù)據(jù)主要來(lái)源于中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒、中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展報(bào)告，缺漏數(shù)據(jù)由各省統(tǒng)計(jì)年鑒數(shù)據(jù)補(bǔ)足。數(shù)字普惠金融指數(shù)相關(guān)數(shù)據(jù)，引自北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心編制的《北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)（2011—2018）》。

四、實(shí)證結(jié)果分析

（一）平穩(wěn)性檢驗(yàn)

為了避免出現(xiàn)“偽回歸”的現(xiàn)象，需要對(duì)各變量進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，現(xiàn)有對(duì)于面板數(shù)據(jù)進(jìn)行單位根檢驗(yàn)的方法有很多，主要的方法有LLC檢驗(yàn)、ADF-Fisher檢驗(yàn)、IPS檢驗(yàn)等，本文利用LLC檢驗(yàn)對(duì)所用的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)，各統(tǒng)計(jì)變量均在原階平穩(wěn)。

（二）線性面板回歸分析

經(jīng)過(guò)豪斯曼檢驗(yàn)，得到檢驗(yàn)結(jié)果的P值為0．032，通過(guò)了5%的顯著性檢驗(yàn)，拒絕了個(gè)體效應(yīng)與解釋變量不相關(guān)的原假設(shè)，故本文采用固定效應(yīng)模型進(jìn)行估計(jì)，在所有回歸中，均加入地區(qū)和時(shí)間雙重固定效應(yīng)。為了更全面準(zhǔn)確地了解數(shù)字普惠金融對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的影響，在進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)分析時(shí)，依次引入數(shù)字普惠金融指數(shù)、數(shù)字鴻溝指數(shù)、控制變量、解釋變量加控制變量，數(shù)字普惠金融發(fā)展與城鄉(xiāng)收入差距的面板回歸結(jié)果見(jiàn)表3、表4。

表3 數(shù)字普惠金融對(duì)城鄉(xiāng)收入差距影響的回歸結(jié)果

在表3中，除政府支農(nóng)水平在模型OLS3中沒(méi)有通過(guò)顯著性水平檢驗(yàn)外，其他變量都通過(guò)了1%或5%的顯著性水平檢驗(yàn)。數(shù)字普惠金融指數(shù)在模型OLS1、OLS4中的回歸系數(shù)值均為負(fù)值，說(shuō)明數(shù)字普惠金融對(duì)城鄉(xiāng)收入差距有明顯的收斂作用。數(shù)字鴻溝指數(shù)在模型OLS2、OLS3、OLS4中的回歸系數(shù)值均為正值，表明數(shù)字鴻溝擴(kuò)大能顯著拉大城鄉(xiāng)收入差距。比較模型OLS1、OLS2和OLS4中的回歸系數(shù)絕對(duì)值大小，可見(jiàn)數(shù)字普惠金融比數(shù)字鴻溝更能影響城鄉(xiāng)收入差距。在模型OLS3和OLS4中，教育發(fā)展水平和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的回歸系數(shù)值皆為負(fù)值，表明二者的發(fā)展都能顯著縮小城鄉(xiāng)收入差距。

在表4中，模型OLS5、OLS6、OLS7中的核心解釋變量分別為覆蓋廣度指數(shù)、使用深度指數(shù)和數(shù)字化程度指數(shù)，分別描述了數(shù)字普惠金融的3個(gè)分指數(shù)對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的影響結(jié)果。模型 OLS5、OLS6和OLS7的覆蓋廣度指數(shù)、使用深度指數(shù)和數(shù)字化程度指數(shù)對(duì)城鄉(xiāng)收入差距影響的回歸系數(shù)值皆為負(fù)值，說(shuō)明三者對(duì)城鄉(xiāng)收入差距具有收斂效應(yīng)，其收斂效應(yīng)從大到小排序?yàn)椋菏褂蒙疃戎笖?shù)、覆蓋廣度指數(shù)和數(shù)字化程度指數(shù)。對(duì)于這個(gè)結(jié)果，可以認(rèn)為當(dāng)覆蓋廣度和數(shù)字化程度發(fā)展到一定程度，使用深度日益成為縮小城鄉(xiāng)差距的重要驅(qū)動(dòng)力。數(shù)字鴻溝指數(shù)對(duì)城鄉(xiāng)收入差距影響的回歸系數(shù)值皆為正值，說(shuō)明數(shù)字鴻溝會(huì)顯著拉大城鄉(xiāng)收入差距，這和前文理論分析的內(nèi)容相一致，模型OLS7的該作用最為明顯。教育發(fā)展水平和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)城鄉(xiāng)收入差距影響的回歸系數(shù)值皆為負(fù)值且其絕對(duì)值較大，說(shuō)明二者對(duì)城鄉(xiāng)收入差距具有顯著收斂效應(yīng)。政府支農(nóng)水平僅在模型OLS5中通過(guò)5%顯著性水平檢驗(yàn)且回歸系數(shù)值為正值，說(shuō)明政府支農(nóng)水平越高，城鄉(xiāng)收入差距越大。

表4 數(shù)字普惠金融分指數(shù)對(duì)城鄉(xiāng)收入差距影響的實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果

（三）門(mén)檻回歸分析

1．門(mén)檻效應(yīng)檢驗(yàn)

本文依據(jù)Hansen提出的“Bootstrap（自抽樣法）”[20]構(gòu)建了漸進(jìn)分布以獲取近似分布臨界值，依次進(jìn)行了單一門(mén)檻、雙重門(mén)檻、三重門(mén)檻的檢驗(yàn)。檢驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表5。

表5 門(mén)檻效應(yīng)自抽樣檢驗(yàn)

自抽樣檢驗(yàn)結(jié)果可知，以數(shù)字鴻溝指數(shù)作為門(mén)檻變量時(shí)，單一門(mén)檻效應(yīng)和雙重門(mén)檻效應(yīng)都通過(guò)5%的顯著性水平檢驗(yàn)，而三重門(mén)檻效應(yīng)沒(méi)有通過(guò)顯著性檢驗(yàn)。這表明我國(guó)數(shù)字普惠金融對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的影響存在雙重門(mén)檻效應(yīng)，故構(gòu)建雙重門(mén)檻面板模型進(jìn)行估計(jì)。

2．門(mén)檻值的估計(jì)

已知模型存在雙重門(mén)檻效應(yīng)，繼續(xù)采用置信區(qū)間估計(jì)，門(mén)檻的估計(jì)值及置信區(qū)間見(jiàn)表6。

表6 門(mén)檻估計(jì)值和置信區(qū)間

由表6門(mén)檻估計(jì)結(jié)果可知，以數(shù)字鴻溝指數(shù)為門(mén)檻變量時(shí)，模型存在雙重門(mén)檻效應(yīng)，第一個(gè)門(mén)檻的估計(jì)值為3．3014，第二個(gè)門(mén)檻的估計(jì)值為5．0630。由此將數(shù)字鴻溝指數(shù)分為3個(gè)區(qū)間，即<=3．3014、3．3014 < <=5．0630和 >5．0630。

圖2 門(mén)檻值的LR圖形

進(jìn)一步采用似然比估計(jì)，得到門(mén)檻值的LR圖形，見(jiàn)圖2。橫軸表示門(mén)檻變量數(shù)字鴻溝指數(shù)，縱軸表示似然比函數(shù)值LR，虛線表示似然比函數(shù)值在95%置信區(qū)間上的臨界值。當(dāng)曲線落入?yún)⒖季€以下，表明存在門(mén)檻值，曲線最低點(diǎn)對(duì)應(yīng)的橫坐標(biāo)即為門(mén)檻值的數(shù)值。上下兩張附圖分別代表了門(mén)檻值搜索的兩個(gè)階段，第一階段門(mén)檻值為3．3014，第二階段門(mén)檻值為5．0630。

對(duì)照兩階段數(shù)字鴻溝指數(shù)門(mén)檻值，前文測(cè)算的全國(guó)31個(gè)省份2011—2018年數(shù)字鴻溝指數(shù)的年度均值，把對(duì)全國(guó)31個(gè)省劃分為兩種類(lèi)型。劃分結(jié)果見(jiàn)表7。

表7 門(mén)檻區(qū)間及省份分布

在表7中，處于第一門(mén)檻值區(qū)間段的有北京、上海、浙江等8個(gè)省份，處于第二個(gè)門(mén)檻值區(qū)間段的有山東、重慶、陜西等23個(gè)省份，說(shuō)明全國(guó)所有省份均處于第一個(gè)和第二個(gè)門(mén)檻區(qū)間內(nèi)。

3．參數(shù)估計(jì)與結(jié)果分析

采用STATA15．1非動(dòng)態(tài)門(mén)檻回歸程序Xthreg進(jìn)行門(mén)檻回歸參數(shù)估計(jì)，得到的結(jié)果，見(jiàn)表8。

表8 數(shù)字普惠金融對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的門(mén)檻效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果

可見(jiàn)，數(shù)字鴻溝指數(shù)值處于 <=3．3014、3．3014< <=5．0630和 >5．0630三個(gè)區(qū)間上，門(mén)檻回歸都通過(guò)了1%的顯著性水平檢驗(yàn)。當(dāng) <=3．3014時(shí)，數(shù)字普惠金融指數(shù)回歸系數(shù)為-0．0571，表明數(shù)字普惠金融對(duì)城鄉(xiāng)收入差距具有收斂效應(yīng)；當(dāng)3．3014< <=5．0630時(shí)，數(shù)字普惠金融指數(shù)回歸系數(shù)為-0．1222，表明數(shù)字普惠金融對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的收斂效應(yīng)明顯好于 <=3．3014時(shí)；當(dāng) >5．0630時(shí)，回歸系數(shù)為0．8255，說(shuō)明數(shù)字鴻溝處于較高水平時(shí)，數(shù)字普惠金融不再對(duì)城鄉(xiāng)收入差距起收斂作用，反而會(huì)拉大城鄉(xiāng)居民收入差距。還可以看出，在門(mén)檻回歸模型中，教育發(fā)展水平和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)皆沒(méi)有通過(guò)顯著性水平檢驗(yàn)。而政府支農(nóng)水平僅通過(guò)10%的顯著性水平檢驗(yàn)，且回歸系數(shù)為正，表明政府支農(nóng)水平提高會(huì)拉大城鄉(xiāng)收入差距。

（四）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

前文實(shí)證分析過(guò)程中均采用泰爾指數(shù)來(lái)衡量城鄉(xiāng)收入差距，為了檢驗(yàn)上述回歸模型的穩(wěn)健性，本文接下來(lái)采用貧困率指標(biāo)代替泰爾指數(shù)，該指標(biāo)為我國(guó)低保人口占總?cè)丝诘谋戎?，用?lái)衡量我國(guó)的城鄉(xiāng)收入差距，重新建立面板模型，分別研究數(shù)字普惠金融指數(shù)、覆蓋廣度指數(shù)、使用深度指數(shù)和數(shù)字化程度指數(shù)對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的影響，結(jié)果見(jiàn)表9。

表9 數(shù)字普惠金融對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果

回歸結(jié)果可知，數(shù)字鴻溝指數(shù)及其3個(gè)分指數(shù)的回歸系數(shù)均為負(fù)，且通過(guò)了1%的顯著水平檢驗(yàn)，數(shù)字鴻溝指數(shù)均為正，并且也通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)，與前文的分析結(jié)論相一致，均體現(xiàn)了數(shù)字普惠金融能夠收斂城鄉(xiāng)收入差距，說(shuō)明前文構(gòu)建的模型穩(wěn)健性好，模型估計(jì)結(jié)果可信度強(qiáng)。

五、結(jié)論與建議

1．在基于固定效應(yīng)的回歸模型檢驗(yàn)中，數(shù)字普惠金融發(fā)展能顯著縮小城鄉(xiāng)收入差距，而數(shù)字鴻溝擴(kuò)大能顯著拉大城鄉(xiāng)收入差距，但前者的影響力更大?？刂谱兞康幕貧w結(jié)果顯示，受教育水平的提升對(duì)城鄉(xiāng)收入差距縮小的影響最為顯著；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)也能顯著縮小城鄉(xiāng)收入差距。

2．?dāng)?shù)字普惠金融的覆蓋廣度、使用深度、數(shù)字化程度都能明顯縮小城鄉(xiāng)收入差距，但三者對(duì)縮小城鄉(xiāng)收入差距的影響力有差異，使用深度的影響力大于覆蓋廣度的影響力，而數(shù)字化程度的影響力最小。

3．在數(shù)字鴻溝門(mén)檻效應(yīng)檢驗(yàn)中，發(fā)現(xiàn)數(shù)字普惠金融與城鄉(xiāng)收入差距之間存在雙重門(mén)檻效應(yīng)，呈現(xiàn)非線性的特征。當(dāng)數(shù)字鴻溝指數(shù)值小于等于第一門(mén)檻值時(shí)，數(shù)字普惠金融發(fā)展對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的影響具有明顯收斂效應(yīng)，研究期內(nèi)我國(guó)有8個(gè)省份處于這個(gè)區(qū)間段內(nèi)。當(dāng)數(shù)字鴻溝指數(shù)值大于第一門(mén)檻值而小于等于第二門(mén)檻值時(shí)，數(shù)字普惠金融發(fā)展對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的影響具有更顯著收斂效應(yīng)，研究期內(nèi)我國(guó)有23個(gè)省份處于這個(gè)區(qū)間段內(nèi)。當(dāng)數(shù)字鴻溝指數(shù)值大于第二門(mén)檻值時(shí)，數(shù)字普惠金融對(duì)城鄉(xiāng)差距不再起收斂作用，反而會(huì)拉大城鄉(xiāng)收入差距。

基于上述實(shí)證研究的結(jié)論，提出以下政策建議：

1．通過(guò)提高數(shù)字普惠金融賬戶覆蓋率、大力發(fā)展數(shù)字支付業(yè)務(wù)和信貸業(yè)務(wù)等手段，以增加數(shù)字普惠金融的覆蓋廣度、使用深度和數(shù)字化程度，讓更多的低收入群體尤其是農(nóng)村等落后地區(qū)的低收入群體共享金融資源，以促進(jìn)城鄉(xiāng)收入差距縮小。

2．對(duì)數(shù)字鴻溝指數(shù)處于第一門(mén)檻區(qū)間內(nèi)的8個(gè)省份，應(yīng)注重提高金融服務(wù)的廣泛使用性，即要保證城鄉(xiāng)低收入人群能夠享受到全面覆蓋的金融產(chǎn)品與服務(wù)。對(duì)數(shù)字鴻溝指數(shù)處于第二門(mén)檻區(qū)間內(nèi)的23個(gè)省份，應(yīng)側(cè)重于提高金融產(chǎn)品和服務(wù)的使用深度，即滲透性。如通過(guò)提高互聯(lián)網(wǎng)寬帶覆蓋率、增加智能金融服務(wù)產(chǎn)品投入等方式來(lái)加強(qiáng)農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，并有區(qū)別地針對(duì)各類(lèi)群體開(kāi)發(fā)合適的數(shù)字普惠金融產(chǎn)品，借助出臺(tái)相關(guān)激勵(lì)政策來(lái)推動(dòng)金融機(jī)構(gòu)面向特殊群體提供更多的金融服務(wù)，以縮小城鄉(xiāng)差距。

此外，重視推動(dòng)農(nóng)村教育發(fā)展，提高農(nóng)村人口的整體受教育水平，從而增強(qiáng)農(nóng)民對(duì)數(shù)字普惠金融的接受度，以緩解金融排斥，達(dá)到促進(jìn)城鄉(xiāng)收入差距縮小的目的。另有，大力提升優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，也是縮小城鄉(xiāng)收入差距的舉措之一。