■田紅宇 蘇治豪 覃朝暉

一、引言

黨的十九屆五中全會提出“人民生活更加美好，人的全面發(fā)展、全體人民共同富裕取得更為明顯的實(shí)質(zhì)性進(jìn)展”的目標(biāo)。目前，農(nóng)村發(fā)展不均衡不充分是實(shí)現(xiàn)共同富裕最大的短板，其中突出表現(xiàn)為農(nóng)村內(nèi)部收入差距大?？梢?，解決農(nóng)戶收入差距問題是從脫貧攻堅(jiān)邁向共同富裕的重要一步。1978—2019年我國農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展取得了顯著成就，農(nóng)戶人均收入水平穩(wěn)步提升，農(nóng)村人均可支配收入從133.6元增至16020.7 元，年均增長率達(dá)到了12.57%。但也應(yīng)當(dāng)注意到，農(nóng)村地區(qū)發(fā)展不平衡、不充分問題依然突出，農(nóng)戶內(nèi)部收入差距在不斷擴(kuò)大。改革開放以來，中國農(nóng)村基尼系數(shù)從1978年的0.21 上升到2017年的0.47，高于國際警戒線0.4。另外，根據(jù)《中國住戶年鑒》數(shù)據(jù)，2020年農(nóng)村收入前20%家庭的平均年人均可支配收入是后20%家庭的8.46倍。過高的收入差距會降低經(jīng)濟(jì)效率，造成收入階層固化，進(jìn)而導(dǎo)致各種負(fù)面社會效應(yīng)，對新時(shí)代中國經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展帶來重大挑戰(zhàn)。因此，切實(shí)改善農(nóng)戶內(nèi)部收入差距不僅有利于新時(shí)代“三農(nóng)”問題的解決，更有利于鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略與共同富裕目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)。

長期以來，由于城鄉(xiāng)二元經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的差異，導(dǎo)致金融資源在農(nóng)村地區(qū)無法合理配置。普惠金融為緩解這一局面提供了可能，普惠金融能提高金融服務(wù)覆蓋率，為社會不同群體有效地提供合適的金融產(chǎn)品。與此同時(shí)，隨著大數(shù)據(jù)、人工智能、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)等數(shù)字技術(shù)向鄉(xiāng)村快速滲透，數(shù)字技術(shù)與普惠金融的深度融合能使金融服務(wù)效率大幅提升。數(shù)字普惠金融的發(fā)展不僅提高了農(nóng)村地區(qū)金融資源配置效率，改善了金融服務(wù)的可得性和便利性，還給農(nóng)戶收入及收入分配狀況帶來了直接影響，日漸成為推動農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展的新力量。

已有研究表明，數(shù)字金融更有利于促進(jìn)資源稟賦和能力較優(yōu)農(nóng)戶的收入增長，從而擴(kuò)大農(nóng)戶收入差距[1]。然而部分學(xué)者持有不同觀點(diǎn)。劉魏[2]以Kakwani 相對剝奪指數(shù)來測度收入不平等，發(fā)現(xiàn)數(shù)字普惠金融能緩解個(gè)體間的收入不平等。在我國大力推進(jìn)數(shù)字普惠金融發(fā)展的背景下，數(shù)字普惠金融對農(nóng)戶收入差距帶來何種影響，學(xué)界對此仍未形成一致結(jié)論[3]?；诖?，本文試圖回答數(shù)字普惠金融對農(nóng)戶收入分配格局到底有何影響，是有助于緩解還是會加劇農(nóng)戶內(nèi)部收入差距的擴(kuò)大，數(shù)字普惠金融對農(nóng)戶收入分布又存在怎樣的差異，數(shù)字普惠金融對農(nóng)戶收入差距的貢獻(xiàn)度究竟有多大?；卮鹨陨蠁栴}有助于厘清數(shù)字普惠金融與農(nóng)戶收入差距之間的關(guān)系，對政府找準(zhǔn)相對貧困切入點(diǎn)進(jìn)而完善相關(guān)制度安排具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

二、文獻(xiàn)綜述

為了鞏固脫貧攻堅(jiān)成果，推進(jìn)鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略和實(shí)現(xiàn)共同富裕目標(biāo)，學(xué)術(shù)界對農(nóng)戶收入差距進(jìn)行了研究，主要包括三個(gè)方面。一是對農(nóng)民收入差距的測定。整體層面主要是采用基尼系數(shù)、廣義熵指數(shù)、Atkinson 指數(shù)等[4—6]，個(gè)體層面上主要采用Kakwani指數(shù)和Yitazhaki 指數(shù)等[7，8]。二是對農(nóng)民收入差距的回歸分解。為了分析各因素對農(nóng)戶收入差距的貢獻(xiàn)度，學(xué)術(shù)界使用的指標(biāo)分解方法也各有差異。史常亮等[9]基于Fields 分解法量化了土地流轉(zhuǎn)對農(nóng)戶收入差距的貢獻(xiàn)程度。楊丹等[10]運(yùn)用再中心化影響函數(shù)（RIF）回歸分解創(chuàng)業(yè)對農(nóng)戶收入不平等的影響。三是對農(nóng)戶收入差距影響因素的解釋。目前對其影響因素可以劃分為微觀和宏觀兩個(gè)層面。在微觀層面，學(xué)術(shù)界主要探討人力資本、社會資本和物質(zhì)資本等對農(nóng)戶收入差距的影響[11，12]。在宏觀層面，研究主要集中在扶貧資源、產(chǎn)業(yè)融合、保險(xiǎn)政策和農(nóng)業(yè)社會化服務(wù)等[13—16]，而較少文獻(xiàn)探究數(shù)字普惠金融對農(nóng)戶收入差距的影響?；诖?，本文在分析農(nóng)戶收入差距的宏觀因素時(shí)考慮數(shù)字普惠金融因素。

自2012年數(shù)字金融概念首次提出以來，學(xué)術(shù)界逐漸重視數(shù)字普惠金融的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)問題，主要包括四個(gè)方面。一是數(shù)字普惠金融發(fā)展的宏觀經(jīng)濟(jì)效應(yīng)。大多文獻(xiàn)認(rèn)為數(shù)字普惠金融對經(jīng)濟(jì)增長表現(xiàn)為促進(jìn)效應(yīng)[17，18]。另外，關(guān)于數(shù)字普惠金融對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的影響，大部分研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字普惠金融有顯著促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的作用[19]。二是數(shù)字普惠金融對居民生產(chǎn)生活行為的影響。數(shù)字普惠金融具有商業(yè)持續(xù)性、金融服務(wù)全面性、金融可獲得性和可負(fù)擔(dān)性的優(yōu)勢，能對社會就業(yè)、創(chuàng)業(yè)和家庭資產(chǎn)配置等產(chǎn)生積極影響[20—22]。三是數(shù)字普惠金融對農(nóng)村相對貧困效應(yīng)的影響。在我國脫貧攻堅(jiān)戰(zhàn)取得了全面勝利之后，數(shù)字普惠金融與相對貧困的研究逐漸成為學(xué)術(shù)研究的重點(diǎn)。大部分學(xué)者認(rèn)為數(shù)字普惠金融發(fā)展有利于緩解農(nóng)村相對貧困。孫繼國等[23]發(fā)現(xiàn)相對于中西部地區(qū)和城鎮(zhèn)地區(qū)，數(shù)字普惠金融更能緩解東部地區(qū)和農(nóng)村地區(qū)的相對貧困問題。劉魏等[24]采用條件混合過程方法，分析數(shù)字普惠金融和居民相對貧困的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)數(shù)字普惠金融能緩解客觀相對貧困和主觀相對貧困。然而部分學(xué)者持有不同觀點(diǎn)。胡聯(lián)等[25]研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字普惠金融會加劇居民的相對貧困。四是數(shù)字普惠金融對城鄉(xiāng)收入差距的影響。目前學(xué)術(shù)界對數(shù)字普惠金融與城鄉(xiāng)收入差距關(guān)系的研究非常豐富，且研究結(jié)論基本一致，均認(rèn)為數(shù)字普惠金融發(fā)展能夠有效縮小城鄉(xiāng)收入差距。李牧辰等[26]研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字普惠金融的發(fā)展緩解了城鄉(xiāng)收入差距的擴(kuò)大，主要體現(xiàn)在數(shù)字普惠金融的覆蓋廣度和使用深度方面。周利等[27]運(yùn)用門檻模型和分位數(shù)回歸的MM 分解方法，發(fā)現(xiàn)數(shù)字普惠金融的發(fā)展能顯著緩解城鄉(xiāng)收入差距。在與本文相近的研究主題中，少部分學(xué)者分析了數(shù)字普惠金融對農(nóng)戶收入差距的影響[1，2]，但未就數(shù)字普惠金融對農(nóng)戶收入差距的影響達(dá)成一致。

總體來說，在鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略和實(shí)現(xiàn)共同富裕的要求下，學(xué)術(shù)界對數(shù)字普惠金融和收入差距的關(guān)注度越來越高。通過對以上文獻(xiàn)進(jìn)行梳理發(fā)現(xiàn)，目前還應(yīng)從以下四個(gè)方面進(jìn)行完善：一是已有文獻(xiàn)中不乏數(shù)字普惠金融與城鄉(xiāng)收入差距的研究，但鮮有文獻(xiàn)研究數(shù)字普惠金融緩解農(nóng)戶收入差距的作用。本文使用宏觀層面的中國數(shù)字普惠金融指數(shù)和微觀層面的中國家庭跟蹤調(diào)查數(shù)據(jù)，運(yùn)用再中心化影響函數(shù)（RIF）分析了數(shù)字普惠金融對農(nóng)戶收入差距的影響。二是已有文獻(xiàn)對數(shù)字普惠金融收入分配紅利的區(qū)域和個(gè)體異質(zhì)性關(guān)注不夠，導(dǎo)致研究結(jié)論的適用性和政策指導(dǎo)的針對性有所欠缺。本文從區(qū)域差異、貧困縣與非貧困縣間差異以及個(gè)體差異視角探討了數(shù)字普惠金融發(fā)展對農(nóng)戶收入差距的影響。三是部分研究對遺漏變量等內(nèi)生性問題考慮不足，其研究結(jié)果可能存在偏差。本文運(yùn)用再中心化影響函數(shù)（RIF）來弱化內(nèi)生性。進(jìn)一步，本文使用夏普利值分解法分析數(shù)字普惠金融對農(nóng)戶收入差距的貢獻(xiàn)度。Fields 等分解方法嚴(yán)格受到收入決定模型和收入差距衡量指標(biāo)的限制，而夏普利值分解法對收入方程和不平等指標(biāo)沒有任何限制。四是現(xiàn)有文獻(xiàn)主要從省級面板數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，數(shù)據(jù)精準(zhǔn)度不足。本文從縣域?qū)用娴臄?shù)字普惠金融指數(shù)與微觀層面的農(nóng)戶收入差距等數(shù)據(jù)進(jìn)行多角度論證，在一定程度上提高了研究數(shù)據(jù)的精確性。

三、理論分析與研究假設(shè)

農(nóng)戶間會因所擁有的初始資源稟賦和個(gè)人能力等方面的差異而產(chǎn)生收入差距。隨著農(nóng)村地區(qū)金融發(fā)展水平的上升，金融產(chǎn)品的增加和金融服務(wù)能力的提高能夠通過經(jīng)濟(jì)增長和分配效應(yīng)來增加農(nóng)戶收入水平，但農(nóng)村內(nèi)部金融資源的配置和獲取能力存在差異，導(dǎo)致長尾農(nóng)戶在獲取金融資源時(shí)存在一定的門檻。普惠金融的出現(xiàn)能彌補(bǔ)傳統(tǒng)金融短板，以可負(fù)擔(dān)的成本為社會所有階層群體有效提供合適的金融服務(wù)，是實(shí)現(xiàn)包容性增長的一種重要措施[28]。隨著普惠金融政策在我國大范圍實(shí)施，農(nóng)村地區(qū)的金融服務(wù)體系和金融服務(wù)覆蓋程度已經(jīng)得到明顯改善。近年來，隨著數(shù)字技術(shù)與普惠金融的融合，數(shù)字普惠金融應(yīng)運(yùn)而生，數(shù)字普惠金融發(fā)展符合包容性增長理論。與傳統(tǒng)普惠金融相比，數(shù)字普惠金融突破了金融供需的時(shí)空限制，具有商業(yè)持續(xù)性、金融服務(wù)全面性、金融可獲得性和可負(fù)擔(dān)性等優(yōu)勢，在促進(jìn)金融服務(wù)創(chuàng)新的同時(shí)能以合理的成本獲取金融服務(wù)，提高金融資源配置效率，有效緩解長尾農(nóng)戶面臨的金融排斥，促進(jìn)長尾農(nóng)戶收入水平的改善，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)農(nóng)村居民機(jī)會均等化和包容性發(fā)展，為緩解農(nóng)戶收入差距創(chuàng)造條件[29]。另外，數(shù)字普惠金融的發(fā)展能夠解決信息不對稱、弱化逆向選擇和道德風(fēng)險(xiǎn)等問題。同時(shí)，數(shù)字普惠金融對農(nóng)戶收入具有正向促進(jìn)作用，隨著農(nóng)戶收入水平的增加，長尾農(nóng)戶面臨的發(fā)展不確定性會降低，能有效改變長尾農(nóng)戶的風(fēng)險(xiǎn)偏好，有利于長尾農(nóng)戶的收入實(shí)現(xiàn)包容性增長，從而顯著緩解收入不平等問題。最后，數(shù)字普惠金融可以通過電子商務(wù)、微信和支付寶等第三方支付來彌補(bǔ)長尾農(nóng)戶征信缺失問題，有利于緩解長尾農(nóng)戶受到的信貸約束，并促進(jìn)農(nóng)戶自雇型就業(yè)。基于以上分析提出假設(shè)：

假設(shè)1：數(shù)字普惠金融有助于緩解農(nóng)戶收入差距。

數(shù)字普惠金融能緩解農(nóng)戶收入差距，關(guān)鍵在于能將被傳統(tǒng)金融排斥的長尾農(nóng)戶群體納入進(jìn)來[30]，提高長尾農(nóng)戶金融服務(wù)的可得性和降低其交易成本等。數(shù)字普惠金融對西部地區(qū)農(nóng)戶收入差距的緩解效應(yīng)可能強(qiáng)于中東部地區(qū)，對貧困縣農(nóng)戶收入差距的緩解作用可能大于非貧困縣。由于我國的地區(qū)間數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)存在差異，數(shù)字普惠金融指標(biāo)測定也會受區(qū)域差異和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平等各種因素影響，導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)數(shù)字普惠金融發(fā)展水平存在一定的地區(qū)間差距，但欠發(fā)達(dá)地區(qū)的收斂速度更快，且呈“β收斂”。除此之外，不同地區(qū)農(nóng)戶擁有的初始資源稟賦存在明顯異質(zhì)性，經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)農(nóng)戶所擁有的家庭資源稟賦遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于欠發(fā)達(dá)地區(qū)，而數(shù)字普惠金融的發(fā)展能使資源配置更加合理有效率，那么數(shù)字普惠金融對西部地區(qū)農(nóng)戶和貧困縣農(nóng)戶的補(bǔ)充效果應(yīng)當(dāng)更強(qiáng)。因此，數(shù)字普惠金融發(fā)展對農(nóng)戶收入差距的緩解作用存在區(qū)域間差異和貧困縣與非貧困縣間差異。與此同時(shí)，由于不同農(nóng)戶在人力資本、社會資本和物質(zhì)資本等方面存在異質(zhì)性，進(jìn)而導(dǎo)致在金融資源獲取方面存在差異。2020年，中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心發(fā)布的第45次《中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告》顯示，技能缺乏和受教育程度偏低是導(dǎo)致農(nóng)村地區(qū)不使用互聯(lián)網(wǎng)的主要因素。互聯(lián)網(wǎng)等信息技術(shù)有助于加快數(shù)字普惠金融發(fā)展，但不同年齡群體的學(xué)習(xí)接受能力不同，不同學(xué)歷群體的金融素養(yǎng)和數(shù)字素養(yǎng)有著較大差距[31]，不同就業(yè)類型擁有的發(fā)展機(jī)會也不一樣，從而導(dǎo)致精英型農(nóng)戶在對金融資源的獲取及使用上更有效率，最終改善農(nóng)戶生產(chǎn)生活行為方式，提高收入水平，即數(shù)字普惠金融對農(nóng)戶收入差距的緩解效用會存在個(gè)體異質(zhì)性。因此，基于以上分析提出假設(shè)：

假設(shè)2：數(shù)字普惠金融緩解農(nóng)戶收入差距的效用在區(qū)域間和個(gè)體間存在異質(zhì)性。

四、數(shù)據(jù)來源、模型設(shè)定與變量選取

（一）數(shù)據(jù)來源

本文使用的數(shù)據(jù)來自兩個(gè)方面。一是北京大學(xué)中國社會科學(xué)調(diào)查中心組織實(shí)施的中國家庭追蹤調(diào)查（CFPS）微觀數(shù)據(jù)。二是由北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心和螞蟻科技集團(tuán)組成的聯(lián)合課題組負(fù)責(zé)編制的北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)[32]。本文將中國家庭追蹤調(diào)查（CFPS）2014年、2016年和2018年的數(shù)據(jù)與北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)進(jìn)行合并作為實(shí)證檢驗(yàn)的數(shù)據(jù)集。本文研究對象為農(nóng)戶，將樣本范圍限定在農(nóng)村地區(qū)，經(jīng)過篩選和清理共得到包含11724個(gè)觀測值的面板數(shù)據(jù)庫。

（二）模型設(shè)定

本文采用Firpo 等[33]提出的再中心化影響函數(shù)（RIF）回歸方法，探究數(shù)字普惠金融對農(nóng)戶內(nèi)部收入差距的影響。與傳統(tǒng)的OLS 回歸相比，RIF 的回歸估計(jì)結(jié)果更加穩(wěn)健，而且能夠有效弱化由遺漏變量等引起的內(nèi)生性問題[34]。此外，RIF回歸不僅能夠反映解釋變量對被解釋變量分布統(tǒng)計(jì)量（分位數(shù)、方差、基尼系數(shù)）的邊際影響，而且在研究收入差距問題中具有較強(qiáng)契合度，從而可以從分布的角度直接考察數(shù)字普惠金融對農(nóng)戶收入差距的邊際影響。本文將主要采用基尼系數(shù)作為度量農(nóng)戶內(nèi)部收入差距的主要指標(biāo)，公式如下：

式（1）滿足：

進(jìn)一步定義基尼系數(shù)的影響函數(shù)為：

式（2）滿足：

在式（1）和式（2）的基礎(chǔ)上得到基尼系數(shù)的再中心化影響函數(shù)如下：

結(jié)合式（3）將農(nóng)戶家庭人均收入對數(shù)的基尼系數(shù)作為被解釋變量，將數(shù)字普惠金融作為核心解釋變量，以農(nóng)戶個(gè)人層面、家庭層面和村莊層面的特征變量為控制變量進(jìn)行RIF回歸。在RIF回歸方法的框架下，構(gòu)建基于基尼系數(shù)的農(nóng)戶收入差距再中心化影響回歸模型：

式（4）中，GINI(Income)it代表農(nóng)戶家庭人均收入對數(shù)的基尼系數(shù)，DIFit為數(shù)字普惠金融指數(shù)，Xit表示相應(yīng)的控制變量，θi、δt分別是地區(qū)固定效應(yīng)和時(shí)間固定效應(yīng)，εit表示隨機(jī)誤差項(xiàng)。

（三）變量選取與描述性統(tǒng)計(jì)

1.被解釋變量：農(nóng)戶收入差距

參考主流研究方法，以農(nóng)戶家庭人均收入對數(shù)的基尼系數(shù)作為農(nóng)戶收入差距的測度指標(biāo)，即作為本文的核心解釋變量。

2.解釋變量：數(shù)字普惠金融

本文使用北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心和螞蟻科技集團(tuán)共同編制的北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)來度量。數(shù)字普惠金融指數(shù)從數(shù)字金融覆蓋廣度、數(shù)字金融使用深度和普惠金融數(shù)字化程度三個(gè)維度來構(gòu)建。本文以數(shù)字普惠金融指數(shù)測度數(shù)字普惠金融，同時(shí)，將三個(gè)子指數(shù)納入分析進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。為了避免異方差和量綱不統(tǒng)一等問題，本文對所有指數(shù)均采用對數(shù)形式進(jìn)行分析。

3.控制變量

為了獲得數(shù)字普惠金融對農(nóng)戶收入差距的無偏估計(jì)量，盡可能避免遺漏變量造成的估計(jì)偏誤，本文借鑒其他文獻(xiàn)控制了個(gè)人、家庭和村莊層面的特征變量。個(gè)人層面的特征變量包括年齡、性別、婚姻狀況、教育水平；家庭層面的特征變量包括家庭人口規(guī)模、家庭負(fù)債、政府補(bǔ)助、醫(yī)療保障、工作是否受雇；村莊層面的特征變量包括縣城距離、礦區(qū)、土地類型、自然災(zāi)害頻發(fā)區(qū)。

各變量指標(biāo)描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表1所示。

表1 全樣本描述性統(tǒng)計(jì)

五、數(shù)字普惠金融影響農(nóng)戶收入差距的實(shí)證分析

（一）基準(zhǔn)回歸：數(shù)字普惠金融對農(nóng)戶收入差距的影響

基準(zhǔn)回歸采用再中心化影響函數(shù)（RIF）回歸方法，實(shí)證檢驗(yàn)數(shù)字普惠金融對農(nóng)戶收入差距的影響。表2是以基尼系數(shù)作為農(nóng)戶收入差距不平等衡量指標(biāo)的RIF 回歸估計(jì)結(jié)果，回歸系數(shù)反映了各變量變化對農(nóng)戶收入差距指標(biāo)的邊際影響。此外，為了進(jìn)一步增強(qiáng)統(tǒng)計(jì)推斷的效能，本文在回歸過程中均進(jìn)行了500次Bootstrap重復(fù)抽樣[35]。

表2 數(shù)字普惠金融影響農(nóng)戶收入差距的基準(zhǔn)估計(jì)結(jié)果

模型（1）僅加入核心解釋變量數(shù)字普惠金融，可以發(fā)現(xiàn)數(shù)字普惠金融的估計(jì)系數(shù)為負(fù)，且通過了1%的顯著性水平檢驗(yàn)，表明數(shù)字普惠金融的發(fā)展緩解了農(nóng)戶內(nèi)部收入差距的擴(kuò)大。模型（2）、（3）和（4）表明，在分別控制個(gè)人、家庭和村莊特征變量的條件下，數(shù)字普惠金融的估計(jì)系數(shù)仍然為負(fù)，且在1%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著，說明數(shù)字普惠金融對緩解農(nóng)戶內(nèi)部收入差距擴(kuò)大的作用結(jié)果較為穩(wěn)健。這可能是因?yàn)閿?shù)字普惠金融發(fā)展水平越高，越有可能弱化長尾農(nóng)戶融資難和金融排斥等現(xiàn)象，并為該類農(nóng)戶提供公平合適有效的金融信貸服務(wù)，激勵(lì)其開展創(chuàng)業(yè)活動。同時(shí)，數(shù)字普惠金融發(fā)展水平越高，相應(yīng)的城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平會上升，合適的就業(yè)崗位也就會增加，有助于非農(nóng)就業(yè)機(jī)會增多。因此，數(shù)字普惠金融的發(fā)展能為長尾農(nóng)戶提供更多發(fā)展機(jī)會，從而提高長尾農(nóng)戶的收入水平，緩解農(nóng)戶收入差距。

控制變量方面，年齡、婚姻狀況、教育水平、家庭人口規(guī)模、家庭負(fù)債、政府補(bǔ)助、醫(yī)療保障、工作是否受雇、礦區(qū)和土地類型均為顯著影響農(nóng)戶內(nèi)部收入差距的因素。就個(gè)人特征變量而言，年齡對農(nóng)戶收入差距的影響呈現(xiàn)倒“U”型，而婚姻狀況和教育水平顯著為負(fù)，這表明提高農(nóng)戶的結(jié)婚率和受教育水平，有助于縮小農(nóng)戶間的收入差距。就家庭特征變量而言，家庭人口規(guī)模的擴(kuò)大、醫(yī)療保障和政府補(bǔ)助的獲得、工作為受雇類型將同樣有利于緩解農(nóng)戶收入差距的擴(kuò)大，而家庭負(fù)債將導(dǎo)致收入分配格局不均程度的增加。就村莊特征變量而言，土地類型為山地和林果地將加劇農(nóng)戶收入差距的擴(kuò)大，而村莊有礦區(qū)將減緩收入差距的擴(kuò)大。

上文證實(shí)數(shù)字普惠金融能緩解農(nóng)戶收入差距的擴(kuò)大，這意味著數(shù)字普惠金融會影響農(nóng)戶收入分布，特點(diǎn)是增收效果集中于低收入農(nóng)戶，但更加嚴(yán)謹(jǐn)?shù)慕Y(jié)論有待進(jìn)一步分析。本文對農(nóng)戶收入水平進(jìn)行基于RIF 的無條件分位數(shù)（UQR）回歸分析。表3為數(shù)字普惠金融對農(nóng)戶收入水平在10 分位點(diǎn)（低收入組）、25 分位點(diǎn)（中低收入組）、50 分位點(diǎn)（中等收入組）、75 分位點(diǎn)（中高收入組）和90 分位點(diǎn)（高收入組）的RIF 無條件分位數(shù)回歸結(jié)果。從表3可以看出，數(shù)字普惠金融系數(shù)均為正值，且均在1%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著，這表明數(shù)字普惠金融對農(nóng)戶收入水平有顯著的正向影響。同時(shí)，這種正向影響呈“U”型變化，且體現(xiàn)出明顯的左偏特征，這表明相對于75%～90%農(nóng)戶收入分位，數(shù)字普惠金融對10%～25%收入分位水平提升的拉動作用更為明顯。由此，可判斷數(shù)字普惠金融能縮小低收入農(nóng)戶和高收入農(nóng)戶之間的差距，本文的研究假說1得到驗(yàn)證。

表3 數(shù)字普惠金融的無條件分位數(shù)回歸結(jié)果

（二）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

雖然再中心化影響函數(shù)回歸方法能有效降低因遺漏變量等引起的內(nèi)生性問題，但為了使研究結(jié)論更加可靠，本文采用改變收入差距衡量指標(biāo)、更換因變量、數(shù)字普惠金融子指數(shù)代替這三種方式進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，結(jié)果見表4。

首先，采用農(nóng)戶家庭人均收入對數(shù)的方差來衡量農(nóng)戶收入差距，并重新進(jìn)行RIF 回歸。實(shí)證結(jié)果見表4（1）列，穩(wěn)健性檢驗(yàn)的估計(jì)系數(shù)方向和顯著性與基準(zhǔn)回歸的估計(jì)結(jié)果保持一致，表明本文的研究結(jié)論不會受到被解釋變量度量方式的影響。

表4 穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果

其次，使用家庭人均總支出對數(shù)的基尼系數(shù)來替代家庭人均收入對數(shù)的基尼系數(shù)。因?yàn)橄鄬τ谑杖胱兞浚M(fèi)變量的統(tǒng)計(jì)更加真實(shí)穩(wěn)定。另外，收入是消費(fèi)的來源和基礎(chǔ)，能夠很好地衡量收入不平等。表4（2）列的回歸結(jié)果與基準(zhǔn)回歸的估計(jì)結(jié)果基本一致，表明通過替換不同的被解釋變量后，數(shù)字普惠金融依舊能顯著緩解農(nóng)戶收入差距。

最后，使用子指數(shù)代替的方式進(jìn)行RIF 回歸來檢驗(yàn)研究結(jié)論的穩(wěn)健性。本文選取數(shù)字金融覆蓋廣度、使用深度以及數(shù)字化程度這三個(gè)子指數(shù)進(jìn)行深度回歸分析。表4（3）和（4）列的回歸結(jié)果顯示，覆蓋廣度和使用深度均能緩解農(nóng)戶收入差距的擴(kuò)大，且在1%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著。而（5）列的基準(zhǔn)回歸結(jié)果表明，數(shù)字化程度不會顯著影響農(nóng)戶收入差距，且回歸系數(shù)為正。這可能是因?yàn)?，?shù)字化程度指標(biāo)的衡量中有信用風(fēng)險(xiǎn)和利率風(fēng)險(xiǎn)，金融市場因素的不利變動會導(dǎo)致資產(chǎn)損失，并且金融風(fēng)險(xiǎn)具有傳染性和擴(kuò)散性，會加劇農(nóng)戶收入不平等，從而出現(xiàn)系數(shù)為正的情況。總的來說，三個(gè)子指數(shù)的估計(jì)結(jié)果與基準(zhǔn)回歸的結(jié)果大部分一致，表明本文的研究結(jié)論基本穩(wěn)健。

（三）數(shù)字普惠金融緩解農(nóng)戶收入差距的異質(zhì)性分析

1.區(qū)域的異質(zhì)性分析

上文結(jié)果從整體上證實(shí)了數(shù)字普惠金融能緩解農(nóng)戶收入差距逐漸擴(kuò)大的問題。由于我國城鄉(xiāng)二元經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的差異，導(dǎo)致區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展存在不平衡現(xiàn)象，而區(qū)域差異對農(nóng)戶收入差距起著至關(guān)重要的作用[36]。因此，本文試圖探究數(shù)字普惠金融對農(nóng)戶收入差距的區(qū)域異質(zhì)性影響。本文將25 個(gè)?。ㄊ小⒆灾螀^(qū)）劃分為東部、中部和西部地區(qū)并分別進(jìn)行回歸。表5的（1）、（2）、（3）列分別表示數(shù)字普惠金融對西部、中部和東部地區(qū)農(nóng)戶收入差距的RIF 估計(jì)結(jié)果?；貧w結(jié)果表明，數(shù)字普惠金融將在1%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著緩解西部地區(qū)農(nóng)戶收入差距的擴(kuò)大，而中部地區(qū)和東部地區(qū)的估計(jì)結(jié)果并不顯著。這可能是因?yàn)?，受地理位置和初始資源稟賦的影響，各區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡，導(dǎo)致西部地區(qū)農(nóng)戶的金融資源配置效率低下，而數(shù)字普惠金融的發(fā)展能合理配置金融資源，那么數(shù)字普惠金融對西部地區(qū)農(nóng)戶的這種補(bǔ)充效果就會更強(qiáng)。另外，地區(qū)間數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)存在差異，中部地區(qū)和東部地區(qū)數(shù)字技術(shù)和金融服務(wù)發(fā)展迅速，導(dǎo)致該地區(qū)社會所有階層的群體能享受到合適的金融服務(wù)，從而數(shù)字普惠金融對東部和中部地區(qū)農(nóng)戶收入差距的作用不顯著。西部地區(qū)的地理位置相對較差，金融服務(wù)存在覆蓋率相對不足、使用深度有限及便利化程度不高等問題，進(jìn)而該地區(qū)發(fā)展存在明顯的金融排斥現(xiàn)象，而數(shù)字普惠金融的大力發(fā)展能直接改善西部地區(qū)社會各階層群體難以獲得金融資源的狀況，從而能更有效緩解西部地區(qū)的農(nóng)戶收入差距。

2.貧困縣和非貧困縣的異質(zhì)性分析

上文的區(qū)域異質(zhì)性證實(shí)數(shù)字普惠金融有利于緩解偏遠(yuǎn)地區(qū)的農(nóng)戶收入差距。同時(shí)，由于各地方的經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡、政策決策效率的差異和金融資源配置方式與使用效率不同，導(dǎo)致各地方數(shù)字普惠金融的覆蓋廣度和使用深度有所不同。因此，本文從是否為貧困縣出發(fā)進(jìn)一步探討數(shù)字普惠金融對農(nóng)戶收入差距的影響。本文將樣本劃分為國家級貧困縣和非貧困縣組來進(jìn)行回歸分析，結(jié)果如表5所示。表5的（4）和（5）列對比分析了數(shù)字普惠金融對貧困縣和非貧困縣農(nóng)戶收入差距的影響差異。結(jié)果表明，數(shù)字普惠金融對貧困縣和非貧困縣農(nóng)戶收入差距影響效應(yīng)均顯著為負(fù)，但從回歸系數(shù)來看，數(shù)字普惠金融對貧困縣農(nóng)戶收入差距的影響系數(shù)是非貧困縣的2.22倍，說明數(shù)字普惠金融對貧困縣農(nóng)戶收入差距的緩解效應(yīng)要強(qiáng)于非貧困縣。以上分析從側(cè)面反映出，貧困地區(qū)的金融扶貧政策更有利于緩解當(dāng)?shù)厥杖敕峙涓窬值牟黄胶?，這也與主流文獻(xiàn)的研究結(jié)論相一致[37]。

表5 區(qū)域和貧困縣與非貧困縣間的異質(zhì)性分析

3.個(gè)體差異的異質(zhì)性分析

上文實(shí)證結(jié)果證明了數(shù)字普惠金融能給農(nóng)戶帶來“數(shù)字紅利”，且宏觀上來看這種“數(shù)字紅利”更加傾向西部地區(qū)和貧困地區(qū)，即地區(qū)間存在“數(shù)字鴻溝”。那么，更進(jìn)一步的具體到農(nóng)戶個(gè)體，從微觀層面來探究數(shù)字普惠金融對不同特征農(nóng)戶收入差距的影響，對如何高效率的使用數(shù)字普惠金融具有一定的現(xiàn)實(shí)意義。本文從年齡、教育水平、工作是否受雇方面來探究數(shù)字普惠金融對農(nóng)戶收入差距的影響是否存在個(gè)體差異。結(jié)果如表6所示。

從年齡來看，本文將年齡按照中位數(shù)分為50歲以下和50歲及以上兩個(gè)群體，驗(yàn)證年齡的異質(zhì)性作用。表6的（1）和（2）列結(jié)果顯示，數(shù)字普惠金融均能顯著緩解50 歲以下和50歲及以上農(nóng)戶收入差距的擴(kuò)大。從回歸系數(shù)來看，數(shù)字普惠金融對50歲以下群體的緩解作用遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于50歲及以上群體，說明在數(shù)字信息技術(shù)時(shí)代，中老年人與青壯年人存在“數(shù)字鴻溝”?？赡茉蛟谟?，青壯年人更富有學(xué)習(xí)的精神和活力，其接受新事物的能力和精力優(yōu)于中老年人，對數(shù)字技術(shù)的認(rèn)同度更高，使用數(shù)字技術(shù)的能力更強(qiáng)，因而更容易把數(shù)字普惠金融的價(jià)值發(fā)揮出來。

從教育水平來看，表6的（3）、（4）、（5）列顯示，數(shù)字普惠金融均能緩解不同學(xué)歷農(nóng)戶群體收入差距，但緩解作用強(qiáng)度表現(xiàn)出較大差異，學(xué)歷越高的群體其收入差距的緩解效應(yīng)越明顯。這可能是因?yàn)?，學(xué)歷越高的農(nóng)戶所擁有的社會資本和人力資本會越高，對數(shù)字普惠金融的掌握與應(yīng)用能力就會越強(qiáng)，從而能夠通過金融資源來創(chuàng)造財(cái)富[38]，緩解農(nóng)戶收入差距的擴(kuò)大。

表6 個(gè)體異質(zhì)性分析

從工作是否受雇來看，數(shù)字普惠金融能在1%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著緩解自雇型就業(yè)群體收入差距，而對受雇型就業(yè)群體收入差距影響不顯著，說明數(shù)字普惠金融不利于受雇型群體收入差距的緩解，而有助于自雇型群體收入差距緩解?？赡艿脑蚴牵芄托途蜆I(yè)更趨向于穩(wěn)定，對金融服務(wù)需求不大，而自雇型就業(yè)的靈活性和風(fēng)險(xiǎn)性更大，比如創(chuàng)業(yè)常受制于自有資金規(guī)模限制，數(shù)字普惠金融的發(fā)展能彌補(bǔ)農(nóng)戶融資難的短板，增強(qiáng)農(nóng)戶市場參與能力，從而更加有利于緩解自雇型就業(yè)農(nóng)戶收入差距。

以上分析結(jié)果驗(yàn)證了假設(shè)2，即數(shù)字普惠金融對農(nóng)戶收入差距的緩解存在區(qū)域間、貧困縣與非貧困縣間和個(gè)體間的異質(zhì)性。

六、進(jìn)一步討論：數(shù)字普惠金融對農(nóng)戶收入差距的貢獻(xiàn)分解

上文結(jié)果證實(shí)數(shù)字普惠金融能改變農(nóng)戶收入分配格局，緩解農(nóng)戶內(nèi)部收入差距。那么，數(shù)字普惠金融對農(nóng)戶收入差距的貢獻(xiàn)度到底有多大？本文采用的差異分解方法是Shorrocks[39]提出的夏普利值分解法。相對于其他收入差距分解方法，夏普利值分解法根據(jù)邊際貢獻(xiàn)能準(zhǔn)確反映出解釋變量對被解釋變量差異的貢獻(xiàn)度，適用于任何收入決定模型和任何收入差距的衡量指標(biāo)。

夏普利值分解法主要分為兩個(gè)步驟：首先，構(gòu)建合適的收入決定模型，得出模型的各個(gè)估計(jì)系數(shù)；然后，把各變量的回歸系數(shù)代入收入差距測度指標(biāo)，利用夏普利值分解法計(jì)算各個(gè)變量對收入差距的貢獻(xiàn)度。本文使用基尼系數(shù)作為反映農(nóng)戶收入差距的衡量指標(biāo)，選定年齡、年齡平方、性別、婚姻狀況、教育水平、家庭人口規(guī)模、家庭負(fù)債、政府補(bǔ)助、醫(yī)療保障、工作是否受雇、縣城距離、礦區(qū)、土地類型、自然災(zāi)害頻發(fā)區(qū)等變量做農(nóng)戶收入差距的差異分解，得出各解釋變量對農(nóng)戶收入差距的貢獻(xiàn)度。另外，由于夏普利值分解法涉及的運(yùn)算量非常大，運(yùn)算量隨變量個(gè)數(shù)呈指數(shù)式增長，當(dāng)面對的變量超過10個(gè)的時(shí)候，就需要對變量進(jìn)行分組。為了簡化計(jì)算，本文將控制變量分組為個(gè)人、家庭和村莊三個(gè)維度來研究模型的貢獻(xiàn)度。分組后得到的相應(yīng)結(jié)果為該組各變量對農(nóng)戶收入差距的貢獻(xiàn)度總和。除此之外，由于農(nóng)村地區(qū)的數(shù)字普惠金融存在分布不均等現(xiàn)象，為了降低數(shù)字普惠金融與農(nóng)戶收入差距因地區(qū)差異而產(chǎn)生的內(nèi)生性問題，本文將全體樣本劃分為貧困縣和非貧困縣進(jìn)行夏普利值分解。

表7為對收入基尼系數(shù)進(jìn)行夏普利值分解的結(jié)果?？偟膩砜矗谌w樣本、貧困縣樣本和非貧困縣樣本中，各變量對農(nóng)戶收入差距影響的排序比較一致，但貢獻(xiàn)度卻有很大不同。在全體樣本中，數(shù)字普惠金融對農(nóng)戶收入差距的貢獻(xiàn)度約為47.81%，排在首位。這表明現(xiàn)階段數(shù)字普惠金融已成為緩解農(nóng)戶收入差距擴(kuò)大的重要措施。進(jìn)一步區(qū)分貧困縣和非貧困縣來看：在非貧困縣，數(shù)字普惠金融對農(nóng)戶收入差距的貢獻(xiàn)度僅為25.11%，其作用僅次于家庭層面變量；而在貧困縣，數(shù)字普惠金融對農(nóng)戶收入差距的貢獻(xiàn)度達(dá)到了50.86%，排在首位。這可能是因?yàn)椋鹑谫Y源在我國地區(qū)間分配極不平衡，地方經(jīng)濟(jì)越不發(fā)達(dá)，金融服務(wù)的覆蓋率就越低，金融排斥現(xiàn)象就越突出，長尾農(nóng)戶數(shù)量就越多。而數(shù)字普惠金融具有覆蓋面廣、成本低、盈利水平高等優(yōu)勢，通過提高信貸等金融資源配置效率、改變家庭初始稟賦，使長尾農(nóng)戶的金融資源獲取“門檻”降低，從而解決融資難和金融排斥等問題，促進(jìn)長尾農(nóng)戶的收入水平改善。另外，數(shù)字普惠金融的發(fā)展能夠緩解信息不對稱、弱化逆向選擇和道德風(fēng)險(xiǎn)等問題，降低長尾農(nóng)戶面臨的發(fā)展不確定性，有效改變?nèi)鮿萑后w的風(fēng)險(xiǎn)偏好，從而提高農(nóng)戶收入水平。因此，數(shù)字普惠金融是緩解農(nóng)戶收入差距的重要因素，且對貧困縣的緩解效用更明顯。這一研究結(jié)論能為相關(guān)政策制定者提供借鑒，對共同富裕的實(shí)現(xiàn)具有重要研究意義。

表7 夏普利值分解結(jié)果

七、研究結(jié)論與建議

在政府大力推進(jìn)數(shù)字普惠金融發(fā)展和鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的背景下，隨著農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的不斷增長，農(nóng)戶收入水平也在不斷提高。本文基于北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)和中國家庭追蹤調(diào)查2014—2018年數(shù)據(jù)，采用RIF回歸方法研究了數(shù)字普惠金融對農(nóng)戶內(nèi)部收入差距的影響。研究表明：（1）數(shù)字普惠金融有利于緩解農(nóng)戶收入差距，這一結(jié)論在一系列穩(wěn)健性檢驗(yàn)下仍成立。（2）異質(zhì)性分析表明，數(shù)字普惠金融對西部地區(qū)農(nóng)戶收入差距的緩解效應(yīng)要強(qiáng)于東中部地區(qū)，對貧困縣農(nóng)戶收入差距的緩解效應(yīng)要強(qiáng)于非貧困縣，對50 歲以下、高學(xué)歷和自雇型就業(yè)群體收入差距的緩解效應(yīng)要強(qiáng)于50歲及以上、較低學(xué)歷和受雇型就業(yè)群體。（3）運(yùn)用夏普利值分解法發(fā)現(xiàn)，數(shù)字普惠金融能夠解釋農(nóng)戶整體收入差距的47.81%，其中相對于非貧困縣而言，數(shù)字普惠金融對貧困縣農(nóng)戶內(nèi)部收入差距的貢獻(xiàn)更大。

本文研究的政策建議如下：一是應(yīng)優(yōu)先發(fā)展數(shù)字普惠金融，健全數(shù)字普惠金融市場體系。數(shù)字普惠金融的發(fā)展理念與共同富裕同向而行，既能有效地促進(jìn)農(nóng)戶收入水平提高，又能縮小農(nóng)戶收入差距。因此，為了充分發(fā)揮數(shù)字普惠金融的優(yōu)勢，應(yīng)不斷加強(qiáng)數(shù)字普惠金融基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，通過提高農(nóng)村互聯(lián)網(wǎng)設(shè)施的覆蓋率，提高農(nóng)村地區(qū)第三方支付的普及率和健全農(nóng)村征信體系等措施，使得農(nóng)戶能高效的享受到金融服務(wù)。二是數(shù)字普惠金融應(yīng)實(shí)行區(qū)域差別化發(fā)展。我國數(shù)字普惠金融在區(qū)域上呈一種“東強(qiáng)西弱”的特征，雖然對西部地區(qū)的農(nóng)戶收入差距的緩解效應(yīng)更強(qiáng)，但總體上西部地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平仍舊落后東中部地區(qū)，所以政府部門要以優(yōu)化升級數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施為契機(jī)，實(shí)行區(qū)域差異化的金融政策，為西部地區(qū)吸引更多的金融資源，從而克服區(qū)域間的“數(shù)字鴻溝”。三是應(yīng)加強(qiáng)農(nóng)村地區(qū)弱勢群體的教育培訓(xùn)力度，實(shí)現(xiàn)包容性發(fā)展。需要提高對弱勢群體政策上的傾斜，加強(qiáng)對低學(xué)歷和中老年群體的數(shù)字技能和金融教育培訓(xùn)，改善弱勢群體數(shù)字普惠金融的使用環(huán)境，提高農(nóng)戶金融素養(yǎng)、數(shù)字素養(yǎng)和金融資源的使用效率，從而讓弱勢群體也能享受到數(shù)字經(jīng)濟(jì)的紅利，最終縮小不同農(nóng)戶間的收入差距?！?/p>