□文/金澤豪 劉瀛子

（北京工商大學經(jīng)濟學院 北京）

［提要］ 城鄉(xiāng)收入差距仍然是導致我國社會民生領域發(fā)展不平衡不充分的主要問題，嚴重制約人民享受美好生活的迫切需要。本文結合2011～2020 年省級面板數(shù)據(jù)，分析我國數(shù)字普惠金融對城鄉(xiāng)收入差距的影響效應以及兩者關系的區(qū)域異質性，并進行穩(wěn)定性檢驗，提出完善農(nóng)村地區(qū)數(shù)字化建設、著力提升我國中西部地區(qū)數(shù)字普惠金融水平的建議。

我國一直堅持以經(jīng)濟建設為中心，現(xiàn)已進入了高質量發(fā)展的新歷史階段，居民收入水平不斷提高。據(jù)《中國統(tǒng)計年鑒》，2020 年我國城鎮(zhèn)人均可支配收入達到4 萬元，而農(nóng)村不到2 萬元，城鎮(zhèn)人均可支配收入超過農(nóng)村的兩倍?？梢?，較大的城鄉(xiāng)家庭收入差距仍然影響我國社會民生領域發(fā)展，嚴重阻礙了人民享受美好生活的迫切需要。

影響城鄉(xiāng)收入差距的因素有很多，早有學者提出金融發(fā)展能夠有效緩解城鄉(xiāng)收入差距。隨著金融發(fā)展水平的提升，農(nóng)民能借助金融機構獲得信貸支持以提高收入，進而緩解城鄉(xiāng)收入差距。但是我國的金融發(fā)展面臨城鄉(xiāng)二元結構的問題，金融資源更多地流向了經(jīng)濟發(fā)展水平較高的城鎮(zhèn)，農(nóng)村則相對金融供給不足，甚至還存在一定的金融排斥現(xiàn)象。普惠金融彌補了原本金融的短板，以機會平等和可持續(xù)性為原則，提升了金融服務的便利性，緩解了農(nóng)村的金融排斥現(xiàn)象，使金融資源分配更加公平，但仍存在成本相對較高的問題。而數(shù)字普惠金融通過將大數(shù)據(jù)、云計算、數(shù)據(jù)通訊等現(xiàn)代化互聯(lián)網(wǎng)技術廣泛應用于金融領域，利用其信息共享的功能降低金融供給的成本，增大金融服務的廣度和深度，大幅度提高農(nóng)村獲取金融服務的便利性。

一、文獻綜述

（一）數(shù)字普惠金融的定義。數(shù)字普惠金融通過數(shù)字技術賦能傳統(tǒng)普惠金融，促進金融資源共享，有效降低了交易成本和使用門檻，擴大金融服務廣度的同時延伸了其深度，全方面提升了金融控制風險的能力。隨著我國數(shù)字科技的迅猛發(fā)展，數(shù)字普惠金融逐漸讓金融業(yè)務從線下向線上發(fā)展。伴隨著金融科技的發(fā)展，金融創(chuàng)新更多依托非金融機構，并通過科技創(chuàng)新驅動產(chǎn)品或服務進行調整。

（二）數(shù)字普惠金融與城鄉(xiāng)收入差距。關于普惠金融對城鄉(xiāng)收入差距的影響，徐敏和張小林通過VAR 模型得出普惠金融發(fā)展和城鄉(xiāng)收入差距之間保持長期均衡，普惠金融發(fā)展可以略微縮小城鄉(xiāng)收入差距；劉金全和畢振豫提出發(fā)展普惠金融可以通過促進經(jīng)濟增長和減少貧困來縮小城鄉(xiāng)收入差距。關于數(shù)字普惠金融對城鄉(xiāng)收入差距的影響，陳丹和姚明明得出數(shù)字普惠金融顯著促進了農(nóng)村居民收入的增加；梁雙陸和劉培培運用面板回歸模型檢驗數(shù)字普惠金融能夠有效收斂城鄉(xiāng)收入差距。然而，數(shù)字普惠金融在國內不同地區(qū)可能發(fā)揮著不同的效應。易揚和王磊通過空間杜賓模型發(fā)現(xiàn)發(fā)展數(shù)字普惠金融可以縮小城鄉(xiāng)收入差距且存在空間溢出效應，相鄰省份之間存在要素資源競爭的現(xiàn)象。

綜上，既有文獻均分析了數(shù)字普惠金融對城鄉(xiāng)收入差距的影響，但較少考慮不同地區(qū)不同的經(jīng)濟發(fā)展水平。本文在已有文獻基礎上，結合我國2011～2020 年省級面板數(shù)據(jù)，充分考慮地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平，研究我國數(shù)字普惠金融發(fā)展對城鄉(xiāng)收入差距的影響效應以及兩者關系的區(qū)域異質性，進一步推動數(shù)字普惠金融與收入差距的相關研究。

二、理論分析與研究假設

根據(jù)金融深化的經(jīng)典理論，我國城鎮(zhèn)和農(nóng)村在金融服務的獲取上存在一定的差距，而數(shù)字普惠金融服務能夠在改善該狀況上取得突破性進展，從而顯著縮小城鄉(xiāng)居民收入差距。一是數(shù)字普惠金融借助互聯(lián)網(wǎng)克服空間距離，顯著提高金融服務的延展性和便利性。城市居民和偏遠地區(qū)的農(nóng)民均可通過電腦、手機等設備線上交易，滿足自身金融需求。二是數(shù)字普惠金融大幅度降低金融服務成本。數(shù)字普惠金融通過利用人臉識別、云計算、人工智能等數(shù)字技術替代傳統(tǒng)人工，可以有效降低人工成本。三是數(shù)字普惠金融服務于農(nóng)民等弱勢群體，利用大數(shù)據(jù)技術為其提供個性化服務。

據(jù)此本文提出假設：數(shù)字普惠金融水平與城鄉(xiāng)收入差距存在相關關系，數(shù)字普惠金融發(fā)展能有效緩解城鄉(xiāng)收入差距。

三、指標設定與模型構建

（一）指標設定與數(shù)據(jù)來源。首先對數(shù)字普惠金融水平與城鄉(xiāng)收入差距進行相關性分析。在數(shù)字普惠金融水平與城鄉(xiāng)收入差距具有相關性的前提下，本文構建多元回歸模型，對具體變量的設定如下：

1、被解釋變量：城鄉(xiāng)收入差距（Y）。本文將城鄉(xiāng)居民可支配收入之比作為收入差距的替代變量，數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》（2011～2020）。

2、解釋變量：數(shù)字普惠金融（X1）。本文通過 2011～2020 年各省級行政單位的數(shù)字普惠金融指數(shù)測算數(shù)字普惠金融水平，數(shù)據(jù)來源于北京大學數(shù)字金融研究中心與螞蟻金服公司發(fā)布的數(shù)字普惠金融指數(shù)。

3、控制變量：本文引入經(jīng)濟發(fā)展水平（E）、第一產(chǎn)業(yè)結構（Fi）、第二產(chǎn)業(yè)結構（Si）以及城鎮(zhèn)化率（U）等控制變量（X2）分別用各省GDP 的對數(shù)、第一產(chǎn)業(yè)增加值和第二產(chǎn)業(yè)增加值占當年GDP 的比重、年末城鎮(zhèn)常住人口數(shù)占地區(qū)總人口數(shù)的比例衡量。

（二）模型構建?；谝陨献兞康脑O置，本文模型構建如下：

其中，α 為常數(shù)項，β1為數(shù)字普惠金融的待估計參數(shù)，β2為控制變量的待估計參數(shù)，μ 為擾動項。

四、實證結果與分析

（一）描述性分析

1、變量描述性分析。通過對樣本進行描述性分析，得出城鄉(xiāng)收入差距在2011 年為2.909，2020 年為2.431，大致呈現(xiàn)下降趨勢。數(shù)字普惠金融水平從2011 年的40.004 上升至2020 年的341.219，大致呈上升趨勢。

2、分區(qū)域描述性分析。本文進一步按各省份所屬區(qū)域將樣本分為東、中、西部，進行描述性統(tǒng)計分析，以驗證數(shù)字普惠金融對城鄉(xiāng)收入差距影響的區(qū)域異質性。結果表明：一方面不同區(qū)域的數(shù)字普惠金融水平在2011～2020 年間均呈現(xiàn)顯著的上升趨勢，說明我國數(shù)字普惠金融發(fā)展勢頭良好，城鄉(xiāng)收入差距在2011～2020 年間均呈現(xiàn)出下降趨勢；另一方面不同區(qū)域的數(shù)字普惠金融水平呈現(xiàn)一定的異質性特征，具體表現(xiàn)為東部地區(qū)的發(fā)展水平最高，其次是中部，西部最低，不同區(qū)域的城鄉(xiāng)收入差距也呈現(xiàn)一定的異質性特征，具體表現(xiàn)為西部地區(qū)差距最大，其次是中部，東部最小。

（二）回歸分析

1、東部地區(qū)。當不考慮控制變量時，以X1為解釋變量，Y 為被解釋變量，進行回歸分析，東部地區(qū)回歸分析結果得：

可得數(shù)字普惠金融的回歸系數(shù)為-0.0001，且在5%的顯著性水平下為負?？梢姡?jīng)濟發(fā)展水平、第一產(chǎn)業(yè)結構、第二產(chǎn)業(yè)結構、城鎮(zhèn)化率對城鄉(xiāng)收入差距也存在一定的影響。

當考慮控制變量時，以 X1為解釋變量，E、Fi、Si、U 為控制變量，Y為被解釋變量，東部地區(qū)回歸分析結果得：

可得數(shù)字普惠金融的回歸系數(shù)為-0.0001。關于控制變量，E、Fi、Si、U 的估計結果均為負，說明東部地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平、第一產(chǎn)業(yè)結構、第二產(chǎn)業(yè)結構以及城鎮(zhèn)化率的增大均有利于縮小城鄉(xiāng)收入差距。

2、中部地區(qū)。同理，當不考慮控制變量時，回歸分析結果得：

可得數(shù)字普惠金融的回歸系數(shù)為-0.0009，且在5%的顯著性水平下為負。

當考慮控制變量時，中部地區(qū)回歸分析結果得：

可得數(shù)字普惠金融的回歸系數(shù)為-0.0014。關于控制變量，F(xiàn)i 的估計結果均為負，說明中部地區(qū)第一產(chǎn)業(yè)結構的增大均有利于縮小城鄉(xiāng)收入差距；E、Si、U 的估計結果均為正，說明中部地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平、第二產(chǎn)業(yè)結構以及城鎮(zhèn)化率的增大都會擴大城鄉(xiāng)收入差距。

3、西部地區(qū)。同理，當不考慮控制變量時，西部地區(qū)回歸分析結果得：

可得數(shù)字普惠金融的回歸系數(shù)為-0.0137，且在5%的顯著性水平下為負。

當考慮控制變量時，中部地區(qū)回歸分析結果得：

可得數(shù)字普惠金融的回歸系數(shù)為-0.0183。關于控制變量，E、Fi、Si的估計結果均為負，說明西部地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平、第一產(chǎn)業(yè)結構、第二產(chǎn)業(yè)結構的增大均有利于縮小城鄉(xiāng)收入差距；U 的估計結果均為正，說明西部地區(qū)城鎮(zhèn)化率的增大會擴大城鄉(xiāng)收入差距。

五、穩(wěn)健性檢驗

（一）多重共線性檢驗。分別對東部、中部、西部地區(qū)進行多重共線性檢驗，其中東部地區(qū)方差膨脹系數(shù)VIF 均大于100，中部地區(qū)變量經(jīng)濟發(fā)展水平、城鎮(zhèn)化率和數(shù)字普惠金融方差膨脹系數(shù)VIF 大于100，西部地區(qū)變量經(jīng)濟發(fā)展水平和城鎮(zhèn)化率方差膨脹系數(shù)VIF 大于100，模型存在嚴重的多重共線性，故前期已將變量E、Fi、Si、U、X1設為控制變量以消除多重共線性的影響。

此外，以西部地區(qū)為例，對原本模型采用一階差分變換，得：

一階差分檢驗結果顯示，模型擬合優(yōu)度提高了0.0001，一階差分后回歸方程擬合效果更好，VIF 均值減少了5.85，起到了降低多重共線性的效果。

（二）自相關檢驗。分別對東部、中部、西部地區(qū)采用杜賓-沃森檢驗法、BG 檢驗，均不拒絕原假設，得到μ 無自相關。

以東部地區(qū)為例，在杜賓-沃森檢驗中，Durbin-Watson d-statistic（6，10）=2.492982，H0：ρ=0 不自相關，H1：ρ≠0 自相關，查表得 dL=0.243，dU=2.822，則不拒絕 H0，μ 無自相關。在 BG 檢驗中，P=0.2101＞0.05，不拒絕原假設，同樣得μ 無自相關。

（三）異方差檢驗。分別對東部、中部、西部地區(qū)作（ei2，Y^i）殘差圖來直觀判斷模型有無異方差性。在同方差的假定下，運用最小二乘法，求出Y^i和殘差平方 ei2，然后以 ei2作縱軸、以Y^i作橫軸作出（ei2，Y^i）殘差圖。同時，運用帕克-格萊澤檢驗法，對lnei2=a0+a1lnY^i+ui進行回歸，得出三個地區(qū)殘差圖未顯示ei2隨Y^i系統(tǒng)性變化，且lnY^i的系數(shù)a1的P 值比較大，接受原同方差的假設，所以該模型無異方差性。

綜上，本文實證結果較為穩(wěn)健。

六、結論及建議

（一）研究結論。本文結果表明：第一，我國數(shù)字普惠金融水平的提高可以有效緩解城鄉(xiāng)間的收入差距；第二，我國數(shù)字普惠金融對城鄉(xiāng)收入差距的影響呈現(xiàn)一定的區(qū)域異質性，具體表現(xiàn)為中西部地區(qū)數(shù)字普惠金融水平對于收入差距的緩解效果優(yōu)于東部地區(qū)。

（二）對策建議。在不平衡不充分發(fā)展背景下，探索數(shù)字普惠金融緩解城鄉(xiāng)收入差距具有較強的政策含義，已成為解決我國社會民生問題不可或缺的部分?；谘芯拷Y論，本文提出相應的對策建議。第一，完善農(nóng)村地區(qū)的數(shù)字化建設，充分發(fā)揮數(shù)字普惠金融對于城鄉(xiāng)收入差距的緩解作用，進一步縮小城鄉(xiāng)收入差距。一方面推動數(shù)字技術在農(nóng)村的使用，不僅擴大數(shù)字普惠金融覆蓋范圍，同時豐富對農(nóng)村弱勢群體的服務內容以滿足其金融需求；另一方面推動農(nóng)村基礎數(shù)據(jù)平臺建設，適當降低金融機構的準入門檻，實現(xiàn)金融機構與農(nóng)村弱勢群體之間金融服務供需匹配。此外，政府可提供補貼讓通信運營商適當下調農(nóng)村地區(qū)使用互聯(lián)網(wǎng)的相關費用，提高其使用互聯(lián)網(wǎng)的積極性。第二，著力提升我國中西部地區(qū)的數(shù)字普惠金融水平。一方面在充分考慮其地理因素的基礎上進行相關政策的制定，根據(jù)當?shù)亟?jīng)濟發(fā)展水平、環(huán)境因素提高其金融市場份額，拓寬中西部地區(qū)數(shù)字普惠金融的覆蓋廣度；另一方面加深中西部地區(qū)數(shù)字技術與實體金融的結合，鼓勵居民線上完成支付結算、保險、信貸等傳統(tǒng)金融業(yè)務，提高中西部地區(qū)數(shù)字普惠金融的使用深度。此外，也可以通過加強對中西部地區(qū)金融知識教育的投入力度，提升其數(shù)字化水平。