□劉 映，毛 瑩，何志明，郭晨光

（武漢紡織大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院，湖北 武漢 430299）

1 文獻(xiàn)綜述

自改革開放以來，我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展突飛猛進(jìn)，通過先富帶后富，實(shí)現(xiàn)共同富裕，然而由于過度追求先富，導(dǎo)致后富嚴(yán)重?cái)喙?jié)。經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展的同時(shí)使城鄉(xiāng)收入差距逐步擴(kuò)大。我國長(zhǎng)期以來一直堅(jiān)持以城市為偏向的金融發(fā)展模式，導(dǎo)致城市金融對(duì)農(nóng)村金融一直存在“虹吸效應(yīng)”，城市金融快速發(fā)展是以犧牲農(nóng)村金融為代價(jià)的。為了縮小城鄉(xiāng)貧富差距，在2005 年國際小額信貸會(huì)上提出“普惠金融”這一概念，目的在于促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、縮小城鄉(xiāng)收入差距和解決貧困問題。普惠金融將為農(nóng)村低收入的群體提供更好的金融服務(wù)。隨著科技的發(fā)展，數(shù)字普惠金融這一概念應(yīng)運(yùn)而生。在金融領(lǐng)域，數(shù)字普惠金融借助計(jì)算機(jī)、互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、高新技術(shù)等方面，使數(shù)字信息共享變得更加便利，降低了金融服務(wù)的門檻，提高了金融的觸達(dá)性，讓長(zhǎng)期被現(xiàn)代金融排除在外的人更好地享受金融服務(wù)，加快后富的進(jìn)程，從而縮小城鄉(xiāng)收入差距，更好地實(shí)現(xiàn)共同富裕。

普惠金融從提出以后一直都是金融熱點(diǎn)，有大量學(xué)者進(jìn)行研究。王婧和胡國暉（2013）[1]認(rèn)為，我國普惠金融的發(fā)展雖然曲折，但整體發(fā)展態(tài)勢(shì)是緩慢向前的。發(fā)展普惠金融主要方法是增加機(jī)構(gòu)網(wǎng)點(diǎn)、擴(kuò)大金融服務(wù)范圍、加大農(nóng)業(yè)貸款力度等。李濤等（2016）[2]研究發(fā)現(xiàn)，普惠金融在高收入、高學(xué)歷的人群和法治水平更高的經(jīng)濟(jì)體中，普惠金融促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的幅度較小。數(shù)字普惠金融提出時(shí)間較短，而縮小城鄉(xiāng)收入差距一直是實(shí)現(xiàn)共同富裕必須克服的難題，因此文章研究了兩者之間的關(guān)系。

在普惠金融對(duì)城鄉(xiāng)收入影響方面，相關(guān)學(xué)者進(jìn)行了大量研究。張珩等（2017）[3]認(rèn)為，我國普惠金融服務(wù)發(fā)展水平總體較低，但具有鮮明的區(qū)域差異，各個(gè)地方農(nóng)村的普惠金融服務(wù)規(guī)模差異較大。張愛英和孟維福（2021）[4]用2007—2018 年我國31 個(gè)省份（除港澳臺(tái)外）的面板數(shù)據(jù)，衡量了我國各地普惠性金融發(fā)展水平，并從影響機(jī)理和空間溢出的角度研究了發(fā)展普惠性金融縮小城鄉(xiāng)收入差距的效果。結(jié)果表明，普惠性金融發(fā)展有助于縮小城鄉(xiāng)收入差距，且能通過中介變量農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率縮小城鄉(xiāng)收入差距。

從我國數(shù)字普惠金融發(fā)展的歷史視角出發(fā)，黃卓和黃益平（2018）[5]總結(jié)了我國的數(shù)字金融機(jī)構(gòu)發(fā)展趨勢(shì)，并指出我國傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)發(fā)展不成熟以及受政府管制較小是阻礙我國當(dāng)前數(shù)字金融機(jī)構(gòu)發(fā)展的主要因素。向潔等（2021）[6]指出，數(shù)字金融整合了數(shù)字科技與普惠金融二者的優(yōu)勢(shì)，數(shù)字金融能彌補(bǔ)之前的缺點(diǎn)，針對(duì)普惠金融的局限性改進(jìn)并優(yōu)化普惠金融，形成新的數(shù)字金融模式。

在城鄉(xiāng)收入影響方面，國內(nèi)學(xué)者做了大量研究。王永靜和李慧（2021）[7]通過測(cè)算我國城鄉(xiāng)發(fā)展水平，表明數(shù)字普惠金融發(fā)展可以縮小差距，但城鎮(zhèn)化程度與數(shù)字普惠金融的發(fā)展很難結(jié)合到一起，因此縮小城鄉(xiāng)收入差距的效果并不明顯。周利等（2020）[8]基于分位數(shù)回歸的MM分解方法檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，數(shù)字普惠金融成為繼年齡、學(xué)歷等因素后的又一因素。陳斌開和林毅夫（2013）[9]指出，在經(jīng)濟(jì)發(fā)展中，城鄉(xiāng)收入差距呈U 型規(guī)律。宋曉玲（2017）[10]認(rèn)為，數(shù)字普惠金融會(huì)影響城鄉(xiāng)收入差距，但其中最重要的因素是金融生態(tài)圈對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的影響。梁雙陸和劉培培（2019）[11]通過模擬檢驗(yàn)表明，數(shù)字普惠金融對(duì)城鄉(xiāng)收入差距其有一定的縮小作用，對(duì)不同地區(qū)的縮小作用大小不一。

我國數(shù)字普惠金融一直處于穩(wěn)步上升的狀態(tài)，對(duì)低收入和農(nóng)村群體提供了顯著的幫助，有助于緩解收入不均的問題。文章對(duì)我國31 個(gè)省份（除港澳臺(tái)外）2015—2020 年的面板數(shù)據(jù)模型開展實(shí)證數(shù)據(jù)分析，以探討研究數(shù)字普惠金融對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的影響。

2 數(shù)字普惠金融對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的影響

2.1 提升金融服務(wù)的觸達(dá)能力

數(shù)字普惠金融依托互聯(lián)網(wǎng)數(shù)字技術(shù)可以提高金融服務(wù)的觸達(dá)能力。傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)的服務(wù)覆蓋面積擴(kuò)展主要依托設(shè)置機(jī)構(gòu)分支、增加實(shí)體營業(yè)網(wǎng)點(diǎn)數(shù)量實(shí)現(xiàn)，然而山區(qū)或者經(jīng)濟(jì)落后的地區(qū)由于建設(shè)機(jī)構(gòu)網(wǎng)點(diǎn)的成本代價(jià)太大，基本上沒有金融機(jī)構(gòu)，這些地區(qū)的人們享受不到金融服務(wù)。數(shù)字金融跨越了地域性，不受地理因素的限制，農(nóng)戶和低收入人群可通過手機(jī)、電腦等電子設(shè)備在網(wǎng)上操作，實(shí)現(xiàn)了為貧困地區(qū)居民開設(shè)賬戶，為儲(chǔ)蓄、消費(fèi)、轉(zhuǎn)賬、貸款、保險(xiǎn)、理財(cái)?shù)冉鹑诜?wù)奠定了良好的基礎(chǔ)，提高了金融服務(wù)的觸達(dá)能力。數(shù)字普惠金融通過數(shù)字技術(shù)，可在偏遠(yuǎn)落后地區(qū)解決普惠金融覆蓋面窄、覆蓋成本高的問題，讓金融服務(wù)覆蓋更多偏遠(yuǎn)貧困地區(qū)，保障用戶金融服務(wù)的可獲得性，彰顯金融服務(wù)的普惠性和公平性。

2.2 降低金融服務(wù)成本

數(shù)字普惠金融可以降低金融服務(wù)成本。傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)主要是在地方開設(shè)實(shí)體營業(yè)部并開展相應(yīng)的金融服務(wù)，但實(shí)體營業(yè)網(wǎng)點(diǎn)存在些許弊端。一方面，由于多種因素的影響，如網(wǎng)點(diǎn)通常開設(shè)在經(jīng)濟(jì)要素密集的區(qū)域、節(jié)假日和惡劣天氣無法辦理業(yè)務(wù)、職員不嚴(yán)格執(zhí)行標(biāo)準(zhǔn)化的運(yùn)營制度等，導(dǎo)致處于偏遠(yuǎn)地區(qū)的居民不能獲得便捷的基礎(chǔ)金融服務(wù)，降低了服務(wù)水平。另一方面，通過在偏遠(yuǎn)地區(qū)增加營業(yè)網(wǎng)點(diǎn)開展普惠金融服務(wù)，需要租憑場(chǎng)地、發(fā)放職工工資和購買日常辦公用品等，這些都會(huì)增加運(yùn)營成本。數(shù)字普惠金融賦予傳統(tǒng)的金融機(jī)構(gòu)數(shù)字化功能，借助大數(shù)據(jù)和人工智能大大降低了人工參與度，節(jié)省了大量的人力資金成本。如在2020 年新冠肺炎疫情期間，數(shù)字普惠金融發(fā)揮“無接觸交易”的優(yōu)勢(shì)幫助許多中小微企業(yè)渡過難關(guān)。

2.3 減弱門檻效應(yīng)

傳統(tǒng)的金融機(jī)構(gòu)提供的服務(wù)是在機(jī)構(gòu)網(wǎng)點(diǎn)進(jìn)行，運(yùn)營機(jī)構(gòu)網(wǎng)點(diǎn)需要成本，且獲取金融服務(wù)需要成本，這些成本會(huì)附加在獲取的金融服務(wù)里，較高的成本將很多低收入和貧困人口排除在外。農(nóng)村人口由于自身資金薄弱以及可用資金少，可供抵押貸款的資金少，信用難以得到保證，因而很難獲得金融服務(wù)。

數(shù)字普惠金融包含傳統(tǒng)金融中難以發(fā)現(xiàn)的數(shù)據(jù)，將個(gè)人消費(fèi)支出納入信用條件，提升信用度，減輕農(nóng)民貸款的難度。農(nóng)村群體更容易獲取資金，這會(huì)加大資金在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)之間的流動(dòng)性，增加農(nóng)業(yè)發(fā)展帶來的收入。

2.4 減弱排除效應(yīng)

傳統(tǒng)的金融服務(wù)成本較高，而金融機(jī)構(gòu)提供服務(wù)的目的是盈利，金融機(jī)構(gòu)基于成本和風(fēng)險(xiǎn)的考慮會(huì)取消偏遠(yuǎn)和落后地區(qū)的機(jī)構(gòu)網(wǎng)點(diǎn)，導(dǎo)致城鄉(xiāng)之間金融機(jī)構(gòu)不匹配，進(jìn)一步拉大城鄉(xiāng)差距。傳統(tǒng)金融服務(wù)的人群主要是“長(zhǎng)尾理論”中的“頭部”客戶，而忽略了“尾部”客戶。數(shù)字普惠金融可以將“尾部”群體納入其中，“尾部”群體也可以將錢貸出去而獲取收益，增加收入從而縮小差距。

3 指標(biāo)的選取與實(shí)證分析

3.1 指標(biāo)的選取與模型構(gòu)建

模型構(gòu)建如公式（1）所示。

式中：i=1 表示城鎮(zhèn)；Y（i，t）表示第t年城鎮(zhèn)或農(nóng)村可支配收入；Yt表示第t年可支配總收入；X（i，t）表示第t年城鎮(zhèn)或農(nóng)村人口數(shù)；Xt表示第t年人口總數(shù)；ln 表示對(duì)后面的式子取對(duì)數(shù)。

建立一個(gè)以基準(zhǔn)的經(jīng)濟(jì)模型為依據(jù)并考慮數(shù)字普惠金融對(duì)城市收入差異作用的模型。如式（2）所示。

式中：i=1，2，…，31；t=2015，2016，…，2020；β1、β2、β3、β4、β5、β6、β7表示表示控制變量前的系數(shù)；U表示殘差項(xiàng)；αi表示常數(shù)項(xiàng)。被解釋變量為泰爾指數(shù)衡量城鄉(xiāng)收入差距（Theil）。解釋變量為數(shù)字普惠金融指數(shù)（DIFI）、城鎮(zhèn)化率（URBAN）、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（IS）、中國對(duì)外開放程度（OPEN）、財(cái)政支出偏倚（FE）、財(cái)政支農(nóng)支出（AFE）、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（RGDP）。

3.2 指標(biāo)統(tǒng)計(jì)描述性分析

各指標(biāo)的描述性統(tǒng)計(jì)如表1 所示，人均GDP 的絕對(duì)數(shù)額較大，導(dǎo)致取值較大，其他變量的原始數(shù)據(jù)相對(duì)額較小或取值較小，2015—2020 年人居GDP 差距較大，標(biāo)準(zhǔn)差為28 946.9。

表1 指標(biāo)變量的描述性統(tǒng)計(jì)量

3.3 面板單位根檢驗(yàn)

經(jīng)濟(jì)時(shí)間序列一般為非平穩(wěn)序列，因此直接回歸會(huì)導(dǎo)致偽回歸的出現(xiàn)。為防止此類情況，要先檢驗(yàn)穩(wěn)定性。單位根檢驗(yàn)結(jié)果顯示，DIFI、RGDP、OPEN、FE、AFE、IS、URBAN都是一階平穩(wěn)，Theil是一階不平穩(wěn)。對(duì)其原始數(shù)據(jù)乘以100 后再取對(duì)數(shù)處理，所有的變量都通過了平穩(wěn)性檢驗(yàn)，故可以認(rèn)為是平穩(wěn)性面板數(shù)據(jù)。面板單位根檢驗(yàn)結(jié)果如表2 所示。

表2 面板單位根檢驗(yàn)結(jié)果

3.4 實(shí)證分析

文章對(duì)模型進(jìn)行豪斯曼檢驗(yàn)，由于p值（豪斯曼檢驗(yàn)的結(jié)果值）為0.011 5，在5%顯著的水平上強(qiáng)烈拒絕隨機(jī)效應(yīng)假設(shè)。因此，選擇固定效應(yīng)模型比較合適。運(yùn)用固定效應(yīng)面板數(shù)據(jù)逐步回歸法剔除不顯著的變量逐步構(gòu)建模型，回歸結(jié)果如表3 所示。

表3 數(shù)字普惠金融對(duì)城鄉(xiāng)收入差距影響的面板回歸模型

在這3 個(gè)模型中，數(shù)字普惠金融指數(shù)和城市化水平都在1%的顯著水平上顯著，且系數(shù)為負(fù)數(shù)；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)在1%的顯著水平上顯著，且系數(shù)為正數(shù)。這表明數(shù)字普惠金融指數(shù)、城市化水平與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)城鄉(xiāng)收入差距影響效果相反。財(cái)政支出偏倚在3 個(gè)模型中都在5%的顯著水平上顯著，且系數(shù)為負(fù)數(shù)。人均GDP 在模型1 中不顯著，對(duì)外開放程度在模型2中不顯著，故應(yīng)在模型中剔除。在3 個(gè)模型中，每個(gè)變量的系數(shù)符號(hào)保持一致且差別不大，說明模型相對(duì)而言比較穩(wěn)定。

4 結(jié)論及建議

文章基于2015—2020 年我國31 個(gè)省份（除港澳臺(tái)外）的面板數(shù)據(jù)，通過固定效應(yīng)面板模型逐步回歸的方法，結(jié)果表明，數(shù)字普惠性金融服務(wù)的發(fā)展對(duì)于縮小城鄉(xiāng)收入差距有著明顯的作用。在我國經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展的同時(shí)，數(shù)字普惠金融服務(wù)也在慢慢發(fā)展，但數(shù)字普惠金融業(yè)務(wù)模式尚未成熟，未來還要面臨許多機(jī)遇和挑戰(zhàn)。為了提高數(shù)字普惠金融對(duì)于縮小城市收入差距的有效性，文章提出如下建議。

4.1 加快金融體制改革

加快金融體制改革，逐步降低對(duì)金融業(yè)的審批登記門檻，大力發(fā)展數(shù)字普惠金融服務(wù)，進(jìn)一步拓寬金融領(lǐng)域的深入性和廣泛性。農(nóng)村地方金融機(jī)構(gòu)較小，金融覆蓋率較低，導(dǎo)致金融資金大量外流且許多農(nóng)戶享受不到金融服務(wù)。

2014 年國務(wù)院辦公廳提出關(guān)于“三農(nóng)”金融服務(wù)發(fā)展的若干問題，旨在降低金融門檻、擴(kuò)大金融覆蓋范圍以及發(fā)展農(nóng)村普惠金融。通過普惠金融為農(nóng)村發(fā)展提供必要的資金支撐，優(yōu)化資金供應(yīng)鏈以及加強(qiáng)信用建設(shè)，解決農(nóng)村金融發(fā)展存在信息不對(duì)稱問題。應(yīng)將信用建設(shè)良好但缺乏資金的農(nóng)村小微企業(yè)納為普惠金融的服務(wù)對(duì)象，深化金融改革，提高農(nóng)村人口的普遍收入，進(jìn)而縮小城鄉(xiāng)收入差距。

4.2 多方位發(fā)展數(shù)字普惠金融

傳統(tǒng)的金融和新型互聯(lián)網(wǎng)金融在開展普惠金融服務(wù)時(shí)不同。因此互聯(lián)網(wǎng)金融的數(shù)字普惠發(fā)展要吸取傳統(tǒng)金融發(fā)展中的優(yōu)勢(shì)，傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)要加強(qiáng)與通信運(yùn)營商、電商等合作，共同打造一體化數(shù)字發(fā)展模式。農(nóng)村地區(qū)可以利用當(dāng)?shù)赜欣h(huán)境、資源優(yōu)勢(shì)等吸引外來投資商建廠投資，為當(dāng)?shù)鼐用裉峁┚蜆I(yè)機(jī)會(huì)，發(fā)展當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)并獲取收益。政府要為數(shù)字普惠金融與城鄉(xiāng)收入差距之間的良性互動(dòng)提供平臺(tái)，最大限度突破二元結(jié)構(gòu)的障礙，提高數(shù)字普惠金融的發(fā)展水平以及服務(wù)效率，為農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展保駕護(hù)航，從而縮小城鄉(xiāng)收入差距。