王 瀾，王相寧

（中國科學(xué)技術(shù)大學(xué) 管理學(xué)院，合肥 230026）

0 引言

隨著金融發(fā)展深化達(dá)到一定程度，金融供給總量上的進(jìn)一步擴(kuò)大無法滿足邊緣性人群廣泛的金融需求，金融排斥現(xiàn)象日益顯著，體現(xiàn)金融包容性的普惠金融概念逐漸形成。普惠金融在優(yōu)化資源配置、調(diào)整經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)等方面發(fā)揮著重要作用，但學(xué)術(shù)界關(guān)于普惠金融對體現(xiàn)效率的經(jīng)濟(jì)增長與彰顯公平的收入分配會(huì)產(chǎn)生何種影響仍未得到一致結(jié)論。

關(guān)于普惠金融與經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系，學(xué)術(shù)界的爭議始終存在。杜強(qiáng)和潘怡（2016）[1]研究發(fā)現(xiàn)兩者之間存在“倒U”型關(guān)系，同時(shí)東部地區(qū)與中西部地區(qū)存在明顯的差異。劉亦文等（2018）[2]考慮到不同的普惠金融發(fā)展水平階段的差異可能帶來的非線性影響，選擇構(gòu)建面板門限模型，研究發(fā)現(xiàn)普惠金融發(fā)展水平對經(jīng)濟(jì)增長的影響存在顯著的雙門檻效應(yīng)。封艷紅和許滌龍（2021）[3]通過建立面板向量自回歸模型得到普惠金融對經(jīng)濟(jì)增長具有長期的促進(jìn)作用，但短期內(nèi)作用有限。總體來看，普惠金融對經(jīng)濟(jì)增長存在影響，但具體存在何種影響尚未形成一致結(jié)論。關(guān)于普惠金融與城鄉(xiāng)收入差距的關(guān)系，現(xiàn)有研究的觀點(diǎn)主要分為兩類：一是認(rèn)為發(fā)展普惠金融可以顯著縮小城鄉(xiāng)收入差距，如Park 和Mercado（2015）[4]以亞洲37 個(gè)發(fā)展中經(jīng)濟(jì)體作為研究對象展開研究，結(jié)果顯示普惠金融能顯著減少貧困；郭雪等（2020）[5]通過面板門限模型證明了普惠金融對城鄉(xiāng)收入差距的擴(kuò)大具有顯著的抑制作用。二是認(rèn)為普惠金融會(huì)對縮小城鄉(xiāng)收入差距存在負(fù)面效應(yīng)，并表現(xiàn)出一定的階段性差異與地區(qū)間差異，如呂勇斌和李儀（2016）[6]基于空間自回歸模型發(fā)現(xiàn)兩者間存在顯著的“倒U”型關(guān)系。

借鑒相關(guān)研究成果，本文選取我國31 個(gè)省份2013—2020 年的面板數(shù)據(jù)，在構(gòu)建普惠金融指數(shù)的基礎(chǔ)上，考察普惠金融對經(jīng)濟(jì)增長與城鄉(xiāng)收入差距的影響。具體來說：首先，構(gòu)建衡量普惠金融發(fā)展程度的測度體系并合成得到定量可比的普惠金融指數(shù)，在選取指標(biāo)上，特別考慮債券、股票等直接融資工具對普惠金融使用情況的積極貢獻(xiàn)；其次，通過建立靜態(tài)面板數(shù)據(jù)模型、動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)模型、含有二次項(xiàng)非線性靜態(tài)面板數(shù)據(jù)模型、實(shí)證檢驗(yàn)普惠金融對經(jīng)濟(jì)增長的影響，并將省份按地理區(qū)域分為東、中、西部地區(qū)進(jìn)行分組回歸；最后，通過建立含有二次項(xiàng)非線性靜態(tài)面板數(shù)據(jù)模型實(shí)證檢驗(yàn)普惠金融對城鄉(xiāng)收入差距的影響，并將省份按地理區(qū)域分為東、中、西部地區(qū)進(jìn)行分組回歸。

1 研究設(shè)計(jì)

1.1 普惠金融指數(shù)測度

1.1.1 指標(biāo)體系構(gòu)建

自2005年聯(lián)合國首次提出普惠金融的概念后，國內(nèi)外學(xué)者陸續(xù)提出了多種衡量普惠金融發(fā)展程度的方法[7,8]，也為本文的普惠金融指數(shù)構(gòu)建提供了思路和依據(jù)。考慮到現(xiàn)有主流測度方法中對銀行業(yè)指標(biāo)存在過于依賴的缺陷，在反映實(shí)際普惠金融發(fā)展水平上具有一定的局限和偏差，本文增加了保險(xiǎn)、債券和股票等方面的衡量指標(biāo)，以期能獲得更加全面綜合的普惠金融指數(shù)。本文參考Sarma（2008）[9]的指標(biāo)分類，結(jié)合普惠金融的概念和現(xiàn)有研究的成果[10，13]，同時(shí)考慮到數(shù)據(jù)的全面性、有效性以及可得性，從金融服務(wù)的地理滲透性、金融服務(wù)的人均可得性、金融服務(wù)的使用情況三個(gè)維度構(gòu)建衡量普惠金融發(fā)展水平的普惠金融指數(shù)（IFI）。具體的指標(biāo)體系見表1。

表1 普惠金融指數(shù)的測度指標(biāo)體系

1.1.2 測度方法

為了避免主觀因素對權(quán)重賦值的干擾，本文使用基于主成分分析法（Principal Component Analysis，PCA）延伸出的兩階段主成分分析法（two-stage PCA）進(jìn)行普惠金融指數(shù)的合成[11]。由于同一維度下指標(biāo)的相關(guān)性較強(qiáng)，相比全局主成分分析，兩階段主成分分析能在保留盡可能多的原始信息的條件下單獨(dú)計(jì)算出每個(gè)維度的分指標(biāo)，更清晰地體現(xiàn)各維度的影響權(quán)重，還可以用于考察單一維度對被解釋變量的影響情況。

先進(jìn)行第一階段主成分分析，使用主成分分析法按照劃分的三個(gè)維度分別合成分維度普惠金融指數(shù)，計(jì)算公式如下：

其中，α、β和γ為根據(jù)主成分分析法計(jì)算得到的各指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)。

再進(jìn)行第二階段主成分分析，將分維度指數(shù)合成為最終需要的普惠金融指數(shù)。

其中，ωi表示第i個(gè)維度對總體普惠金融指數(shù)的影響權(quán)重。

1.2 變量選取與模型設(shè)定

1.2.1 變量選取

本文設(shè)置兩個(gè)被解釋變量，一是用人均實(shí)際GDP 的自然對數(shù)值衡量的經(jīng)濟(jì)增長（lnGDP）；二是用泰爾指數(shù)衡量的城鄉(xiāng)收入差距（Theil）?？紤]到中國城鄉(xiāng)收入差距主要表現(xiàn)為高低階層的收入差距，相比計(jì)算簡單的城鄉(xiāng)居民可支配收入之比，泰爾指數(shù)對該高低收入差距變動(dòng)更加敏感，且將城鄉(xiāng)人口的因素也納入考量，因此更符合本文的研究要求。泰爾指數(shù)的計(jì)算公式如式（5）所示。

其中，t表示年份，i=1 表示城鎮(zhèn)，i=2 表示農(nóng)村，xit表示對應(yīng)人口數(shù)，xt表示總?cè)丝跀?shù)，yit表示對應(yīng)居民可支配總收入，yt表示總收入。

參考已有研究中控制變量的選取，同時(shí)盡量避免多重共線性的影響，本文選取了以下的控制變量：以消費(fèi)價(jià)格指數(shù)衡量的通貨膨脹水平（CPI），以城鎮(zhèn)人口占比衡量的城鎮(zhèn)化率（Urb），以地方公共財(cái)政支出與GDP的比值衡量的政府財(cái)政支出情況（Gov），以平均受教育年限衡量的受教育水平（Edu），以外商投資與GDP的比值衡量的經(jīng)濟(jì)對外開放程度（Ope）。具體的變量說明見表2。

表2 變量說明

1.2.2 模型設(shè)定

為研究普惠金融對經(jīng)濟(jì)增長的影響，首先建立以下僅含有一次項(xiàng)的靜態(tài)面板模型作為基準(zhǔn)模型進(jìn)行分析：

考慮到經(jīng)濟(jì)增長一般存在慣性問題，前一期的經(jīng)濟(jì)增長情況可能會(huì)影響當(dāng)期，為避免此類的內(nèi)生性問題，加入lnGDP的一階滯后項(xiàng)，建立了以下動(dòng)態(tài)面板模型：

其次，考慮到普惠金融對經(jīng)濟(jì)增長可能存在非線性影響，在式（6）中加入了普惠金融指數(shù)的平方項(xiàng)，分析可能存在的非線性關(guān)系。

式（6）至式（8）中，下標(biāo)i和t分別為省份和年份；lnGDP表示經(jīng)濟(jì)增長；IFI表示普惠金融指數(shù)；IFI2為其平方項(xiàng)；θ1為lnGDP一階滯后項(xiàng)的系數(shù)；X表示控制變量，包括通貨膨脹水平、城鎮(zhèn)化率、政府財(cái)政支出情況、受教育水平、經(jīng)濟(jì)對外開放程度；μi為常數(shù)項(xiàng)，表示未觀測到的固定效應(yīng)；β1和β2分別為IFI和IFI2的系數(shù)；γ為控制變量的系數(shù)；ε為隨機(jī)誤差項(xiàng)。

最后，為研究普惠金融對城鄉(xiāng)收入差距的影響，考慮到普惠金融對城鄉(xiāng)收入差距可能存在非線性影響，本文進(jìn)一步加入普惠金融指數(shù)的二次項(xiàng)，構(gòu)建如式（9）所示的模型：

其中，Theil表示城鄉(xiāng)收入差距，控制變量X′除了上文提到的X所包含的5個(gè)變量外，還將前文的被解釋變量，即lnGDP作為控制變量引入模型；其余參數(shù)含義同上。

1.3 數(shù)據(jù)來源與變量描述性統(tǒng)計(jì)

相關(guān)指數(shù)的原始數(shù)據(jù)來源于中國人民銀行和國家統(tǒng)計(jì)局官方網(wǎng)站，以及各省份統(tǒng)計(jì)年鑒、Wind的EDB經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)庫。本文在進(jìn)行IFI的計(jì)算之前先對數(shù)據(jù)進(jìn)行了標(biāo)準(zhǔn)化處理。變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果見表3。

表3 變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果

2 實(shí)證結(jié)果分析

2.1 普惠金融指數(shù)測度結(jié)果分析

將本文選取的三個(gè)維度、共計(jì)十個(gè)指標(biāo)數(shù)據(jù)按前文的過程處理，實(shí)際計(jì)算使用Stata15.1軟件進(jìn)行，表4列出了第一階段主成分分析后各維度的特征值和對應(yīng)的方差貢獻(xiàn)率。

表4 第一階段各維度特征值及方差貢獻(xiàn)率

經(jīng)標(biāo)準(zhǔn)化后得到各維度分指數(shù)計(jì)算公式如下：

第二階段主成分分析步驟同上，表5列出了普惠金融指數(shù)的主成分的特征值以及方差貢獻(xiàn)率。

表5 第二階段主成分特征值及方差貢獻(xiàn)率

得到普惠金融指數(shù)的計(jì)算公式為：

本文按國家統(tǒng)計(jì)局的劃分標(biāo)準(zhǔn)，將31 個(gè)省份劃分為東、中、西三大地區(qū)。表6 展示了全國及各地區(qū)的普惠金融指數(shù)的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。

表6 全國和東、中、西部地區(qū)普惠金融指數(shù)的描述性統(tǒng)計(jì)

由表6 可知，我國總體普惠金融指數(shù)均值為0.1840，根據(jù)Sarma（2008）[9]的劃分標(biāo)準(zhǔn)可知，近年來我國普惠金融指數(shù)整體上仍處于較低水平，其中東部地區(qū)的均值為0.2668，高于中西部地區(qū)且差距較為明顯，這也符合我國東部地區(qū)金融體系相對健全、傳統(tǒng)金融發(fā)展水平較高的特征。中部與西部地區(qū)的總體差異不大，但西部地區(qū)的均值略高于中部地區(qū)，存在一定程度上的“中部塌陷”，其原因在于西部地區(qū)部分省份人口稀少且受到西部大開發(fā)戰(zhàn)略的政策傾斜，而中部地區(qū)省份大多為人口大省，導(dǎo)致西部地區(qū)第二維度和第三維度的部分指標(biāo)顯著高于中部地區(qū)。

2.2 回歸分析

2.2.1 面板數(shù)據(jù)檢驗(yàn)

由于本文使用的是面板數(shù)據(jù)，可能存在異方差，組間截面相關(guān)以及組內(nèi)自相關(guān)等問題，這些將對回歸結(jié)果產(chǎn)生影響，因此，在進(jìn)行實(shí)證研究之前，本文對數(shù)據(jù)進(jìn)行了一系列檢驗(yàn)。其中，檢驗(yàn)面板數(shù)據(jù)的組內(nèi)自相關(guān)性采用Wooldridge（2002）[12]提供的方法，檢驗(yàn)組間截面相關(guān)性采用Pesaran（2021）[13]所提出的適用于短面板的方法，檢驗(yàn)異方差性采用似然比檢驗(yàn)（LR）。表7給出了全國總體數(shù)據(jù)關(guān)于式（6）、式（8）和式（9）的檢驗(yàn)結(jié)果。

表7 全國總體數(shù)據(jù)關(guān)于自相關(guān)、截面相關(guān)、異方差的檢驗(yàn)結(jié)果

由表7 可知，在10%的水平上，關(guān)于式（8）和式（9）的檢驗(yàn)P值都小于0.10，故拒絕原假設(shè)，認(rèn)為存在自相關(guān)、截面相關(guān)以及異方差情況。式（6）的檢驗(yàn)結(jié)果說明不存在截面相關(guān)，但存在異方差和自相關(guān)。

2.2.2 普惠金融對經(jīng)濟(jì)增長的影響

式（6）至式（8）分別提出了線性靜態(tài)面板模型、含二次項(xiàng)的非線性靜態(tài)面板模型以及含有滯后項(xiàng)的動(dòng)態(tài)面板模型。對于式（6）和式（7），根據(jù)前文的檢驗(yàn)結(jié)果，使用可行廣義最小二乘法（FGLS）來進(jìn)行模型估計(jì)。式（8）含有一階滯后項(xiàng)從而存在內(nèi)生性問題，為典型的動(dòng)態(tài)面板模型，直接進(jìn)行回歸的結(jié)果是有偏差的，需要尋找合適的工具變量來得到一致估計(jì)，為此本文選擇使用Arellano 和Bond（1991）[14]提出的差分GMM（DID-GMM）估計(jì)及Blundell 和Bond（1998）[15]提出的系統(tǒng)GMM（SYS-GMM）估計(jì)來估計(jì)此模型。下頁表8 報(bào)告了全樣本下用FGLS 方法估計(jì)式（6）和式（8）以及使用兩種GMM估計(jì)方法估計(jì)式（7）的估計(jì)結(jié)果。

表8 普惠金融對經(jīng)濟(jì)增長影響的回歸結(jié)果（全樣本）

從表8的回歸結(jié)果看，基于式（6）和式（7）得到的普惠金融指數(shù)的系數(shù)均小于0 且在5%的水平上顯著，說明普惠金融發(fā)展水平對經(jīng)濟(jì)增長有顯著的負(fù)向影響。在式（8）中該指數(shù)及其平方項(xiàng)的系數(shù)分別為-1.22和1.78，且在5%的水平上顯著，說明普惠金融對經(jīng)濟(jì)增長的影響呈現(xiàn)“U”型特征，即存在先抑制后促進(jìn)的影響趨勢。進(jìn)一步對含有二次項(xiàng)模型的估計(jì)結(jié)果進(jìn)行計(jì)算可以發(fā)現(xiàn)，最低點(diǎn)出現(xiàn)在IFI=0.341 處，結(jié)合表6 可以看出，我國IFI的中位數(shù)為0.1487，大部分省份的數(shù)據(jù)都位于“U”型曲線頂點(diǎn)的左側(cè)，只有北京、上海等少部分經(jīng)濟(jì)高度發(fā)達(dá)的省份的IFI才能達(dá)到0.341，從而說明現(xiàn)階段我國大部分省份都處在普惠金融會(huì)抑制經(jīng)濟(jì)增長的階段，這也印證了線性模型中IFI的系數(shù)小于0的估計(jì)結(jié)果。對這種“U”型關(guān)系的一個(gè)合理解釋是：在發(fā)展普惠金融的初期階段，現(xiàn)有的金融制度和服務(wù)體系不夠完善，缺少相關(guān)的金融機(jī)構(gòu)營業(yè)網(wǎng)點(diǎn)和金融服務(wù)設(shè)施，相關(guān)物質(zhì)和人才資源缺乏，需要投入大量的成本開展普惠金融的初期設(shè)施建設(shè)和人才引進(jìn)。另外，監(jiān)管體系不夠健全，信息流通不夠順暢，普惠金融達(dá)不到理想的下沉效果，導(dǎo)致市場可能出現(xiàn)由信息不對稱導(dǎo)致的惡意競爭問題，從而對經(jīng)濟(jì)增長表現(xiàn)為一定程度上的負(fù)向影響。隨著普惠金融水平的提高，金融服務(wù)網(wǎng)點(diǎn)覆蓋更加廣泛，借貸方式不斷創(chuàng)新，支付結(jié)算體系不斷健全，相關(guān)硬件設(shè)施滲透率不斷提高，各種金融服務(wù)將真正做到普惠于民，此時(shí)普惠金融水平的提高將對經(jīng)濟(jì)發(fā)展有十分積極的作用。

為了進(jìn)一步考察普惠金融對經(jīng)濟(jì)增長的影響是否存在區(qū)域異質(zhì)性，本文對三大地區(qū)數(shù)據(jù)分別進(jìn)行了式（6）的估計(jì)，結(jié)果見表9。結(jié)果顯示：普惠金融對經(jīng)濟(jì)增長的影響在東部和西部地區(qū)均呈現(xiàn)顯著的“U”型特征，東部和西部地區(qū)的轉(zhuǎn)折點(diǎn)分別為0.3829和0.2129，雖然均在樣本的取值范圍內(nèi)，但明顯小于樣本中位數(shù)，說明東西部地區(qū)普惠金融對經(jīng)濟(jì)增長的影響仍主要處于左側(cè)的抑制階段，部分普惠金融發(fā)展程度較高的地區(qū)已經(jīng)出現(xiàn)由抑制轉(zhuǎn)為促進(jìn)的趨勢。普惠金融對經(jīng)濟(jì)增長的影響在中部地區(qū)雖然表面上呈“倒U”型，經(jīng)計(jì)算可以發(fā)現(xiàn)樣本總體仍落在右側(cè)的抑制區(qū)域，且仍未顯示轉(zhuǎn)變?yōu)榇龠M(jìn)的趨勢。由此可以看出，不同地區(qū)普惠金融與經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系處于“U”型發(fā)展的不同階段，中部地區(qū)落后于東部和西部地區(qū)，表現(xiàn)出一定的區(qū)域差異。對此的一種合理解釋是，相比西部大開發(fā)戰(zhàn)略的政策扶持，中部地區(qū)成為普惠金融發(fā)展落后的“重災(zāi)區(qū)”，同時(shí)，中部地區(qū)省份多為人口大省，人口密集過高導(dǎo)致的人均資源緊張也制約了當(dāng)?shù)仄栈萁鹑诎l(fā)展的速度。

表9 普惠金融對經(jīng)濟(jì)增長影響的回歸結(jié)果（分地區(qū)）

2.2.3 普惠金融對城鄉(xiāng)收入差距的影響

式（9）描述了普惠金融對城鄉(xiāng)收入差距的影響，同樣選擇可行廣義最小二乘法（FGLS）來估計(jì)此模型，下頁表10列出了對于全國以及東、中、西部地區(qū)的估計(jì)結(jié)果。

表10 普惠金融對城鄉(xiāng)收入差距影響的回歸結(jié)果

從表10 來看，普惠金融指數(shù)及其平方項(xiàng)的回歸系數(shù)均在1%的水平上顯著。觀察IFI及其平方項(xiàng)的系數(shù)可以看出，普惠金融對城鄉(xiāng)收入差距的影響在全國以及東部和中部地區(qū)均呈現(xiàn)“倒U”型，表現(xiàn)出一定程度上的庫茲涅茨效應(yīng)，對此現(xiàn)象的一種合理解釋是：在普惠金融發(fā)展的初期階段，金融資源的聚集效應(yīng)主要發(fā)生在經(jīng)濟(jì)相對發(fā)達(dá)的城鎮(zhèn)，活躍的金融資源流向城鎮(zhèn)，城鎮(zhèn)居民被普惠金融覆蓋且從中獲益。但金融資源配置不均衡，城鄉(xiāng)居民獲得資金用于投資、創(chuàng)業(yè)、教育等的機(jī)會(huì)不平等，農(nóng)村的金融保障體系也相對落后，農(nóng)村居民獲取普惠金融服務(wù)的深度和廣度遠(yuǎn)遠(yuǎn)不如城鎮(zhèn)居民，普惠金融并沒有切實(shí)幫助到農(nóng)村低收入人口享受到金融服務(wù)的便利與高效。因此，發(fā)展普惠金融對于城鎮(zhèn)居民收入的增長效益大于農(nóng)村居民，城鄉(xiāng)收入差距進(jìn)一步擴(kuò)大。然而，隨著城鎮(zhèn)資源聚集程度達(dá)到一定程度，金融資源向周邊鄉(xiāng)村擴(kuò)散，加上政府的干預(yù)和政策調(diào)節(jié)，普惠金融服務(wù)真正下沉到鄉(xiāng)村，各項(xiàng)金融服務(wù)真正做到普惠于民，農(nóng)村居民也有以合理成本享受到金融服務(wù)的機(jī)會(huì)，基于邊際效用遞減規(guī)律，發(fā)展普惠金融對于城鎮(zhèn)人口收入增長的邊際效用減小。此時(shí)農(nóng)村居民從中獲得的收益將顯著大于城鎮(zhèn)居民，城鄉(xiāng)居民人均收入差距開始減小。

為判斷目前各地區(qū)普惠金融所處的發(fā)展階段，本文計(jì)算出總體與各地區(qū)“倒U”型頂點(diǎn)處的IFI值，結(jié)合表6 中對應(yīng)地區(qū)的IFI分布情況分析發(fā)現(xiàn)，無論是東部和中部地區(qū)還是全國，大部分?jǐn)?shù)據(jù)仍處在曲線頂點(diǎn)的左側(cè)，即發(fā)展普惠金融將擴(kuò)大城鄉(xiāng)收入差距的階段，但研究期的后兩年有相當(dāng)一部分省份的IFI值已經(jīng)跨過了頂點(diǎn)，來到了右側(cè)的部分，可以預(yù)見，隨著普惠金融的進(jìn)一步發(fā)展，區(qū)域城鄉(xiāng)收入差距有望縮小，城鄉(xiāng)發(fā)展更加均衡。對于西部地區(qū)來說，回歸結(jié)果表面上體現(xiàn)為“U”型，經(jīng)過計(jì)算，該“U”型曲線頂點(diǎn)處的IFI值為0.0165，而西部城市的普惠指數(shù)均大于此值，普惠金融對城鄉(xiāng)收入差距的影響為正，即加劇了城鄉(xiāng)收入差距，尚未呈現(xiàn)縮小的趨勢，這也說明普惠金融對城鄉(xiāng)收入差距的影響存在一定的區(qū)域異質(zhì)性。

3 結(jié)論

本文選取2013—2020 年我國31 個(gè)省份的面板數(shù)據(jù)，在構(gòu)建普惠金融指數(shù)的基礎(chǔ)上，實(shí)證檢驗(yàn)了普惠金融對經(jīng)濟(jì)增長與城鄉(xiāng)收入差距的影響，得到如下結(jié)論：

（1）就普惠金融的發(fā)展現(xiàn)狀而言，一方面，中國總體上的普惠金融發(fā)展水平獲得了穩(wěn)定提升，表明中國的普惠金融體系建設(shè)取得了一定成效；另一方面，中西部地區(qū)與東部地區(qū)存在較大差距，而中西部地區(qū)省份內(nèi)部差異較小、發(fā)展較為均衡。

（2）就普惠金融對經(jīng)濟(jì)增長的影響而言，普惠金融對經(jīng)濟(jì)增長的影響存在顯著的“U”型特征，即存在左右兩側(cè)影響效果相反的拐點(diǎn)，左側(cè)表現(xiàn)為對經(jīng)濟(jì)增長的抑制作用，右側(cè)表現(xiàn)為促進(jìn)作用，在普惠金融的發(fā)展階段上對經(jīng)濟(jì)增長呈現(xiàn)先抑制后促進(jìn)的階段性差異。在對東、中、西部地區(qū)的分組檢驗(yàn)中，也印證了這樣的“U”型特征，具體來說，普惠金融發(fā)展水平較高的東部地區(qū)總體上表現(xiàn)為普惠金融對經(jīng)濟(jì)增長具有促進(jìn)作用，而在普惠金融發(fā)展水平較低的中部和西部地區(qū)中，普惠金融對經(jīng)濟(jì)增長仍呈現(xiàn)抑制作用。

（3）就普惠金融對城鄉(xiāng)收入差距的影響而言，普惠金融與城鄉(xiāng)收入差距之間存在顯著的“倒U”型特征，即隨著普惠金融的發(fā)展，對縮小城鄉(xiāng)收入差距的影響存在先抑制后促進(jìn)的階段性差異。在對東、中、西部地區(qū)的分組檢驗(yàn)中，也印證了這樣的“倒U”型特征，具體來說，在東部地區(qū)普惠金融對縮小城鄉(xiāng)收入差距存在積極影響，而在普惠金融發(fā)展水平較低的中部地區(qū)仍表現(xiàn)為擴(kuò)大城鄉(xiāng)收入差距。