数字普惠金融对城乡收入差距的影响研究——以陕西省为例

李泯朵，何宏庆

（延安大学经济与管理学院，陕西延安 716000）

一、引言与文献综述

城乡收入差距过大不仅影响经济发展质量，而且会降低人民生活幸福感。经国家统计局核定，陕西省2020 年城镇居民人均可支配收入是37 868 元，同比增长4.9%，而农村居民是13 316 元，同比增长8.0%，虽然农村增速高于城镇3.1 个百分点，但城乡收入比仍处在2.84：1 的高位。可见，陕西省在城乡均衡发展的道路上任重道远，而数字普惠金融的出现或许能起到助推作用。G20 普惠金融全球合作伙伴指出，“数字普惠金融”运用数字技术以负责任的、成本可负担的、对服务提供商而言可持续的方式，为无法获得金融服务或缺乏金融服务的群体提供一系列正规金融服务。数字普惠金融与生俱来的效率高、覆盖广和成本低等特征，有利于提高尤其是农村地区的金融服务可得性，进而影响其生产能力和预期收入，[1]帮助其踏出缩小收入差距第一步，但具体影响仍需实证检验。

宋晓玲（2017）从全国层面出发，实证发现数字普惠金融可显著收敛城乡收入差距。[2]在此基础上，裴邵军等（2019）从区域层面切入，结果发现数字普惠金融对城乡收入差距的影响存在异质性，其中对中部地区的影响为负且最为显著。[3]同样基于异质性，赵丙奇（2020）实证得出，相比对较高经济发展水平地区的负向线性影响，数字普惠金融对较低经济水平地区城乡收入差距存在先扩大后缩小的非线性影响，并得出该地区现处于缩小阶段的结论。[4]进一步地，李牧辰等（2020）从数字普惠金融不同维度展开分析，结果发现数字普惠金融覆盖广度和使用深度能够显著缩小城乡收入差距，数字化程度则不然。[5]虽然诸多实证研究指向数字普惠金融的积极影响，但何宏庆（2019）认为其发展依然面临着金融伦理意识淡薄、相关法律制度不健全及监管方式不科学等困境。[6]

学者的研究多从全国或分区域角度切入，鲜有对单个省域地区进行分类研究的文献，因此，现以陕西省为例，研究数字普惠金融发展对城乡收入差距的影响，期许为陕西省缩小城乡收入差距、提升居民幸福感提供可行性建议。

二、理论分析

金融资源有限且信息不对称往往导致资源分配不均、获取金融服务门槛较高即非均衡效应和门槛效应，而数字普惠金融通过突破地理障碍和利用贷款人在互联网上沉淀下来的大量软信息缓解上述效应。[7]此外，数字普惠金融所具有的覆盖广、成本低及效率高的特征益于强化减贫效应，减贫效应是指在金融发展促进经济增长的过程中，穷人也逐渐有机会享受金融服务以减少贫困发生，进而收敛城乡收入差距。[8]综上，数字普惠金融可以通过缓解非均衡效应、降低门槛效应及强化减贫效应的方式收敛城乡收入差距，提出假设1。

假设1：数字普惠金融的发展能够收敛城乡收入差距。

数字普惠金融指数包含覆盖广度、使用深度及数字化程度三个维度，其中覆盖广度侧重横向，包括对不同人及不同方面的覆盖；使用深度侧重纵向，衡量用户对数字金融服务的使用量和活跃度。上述两个维度是“普”，数字化程度则是“惠”，衡量的是数字金融服务的便利化、信用化及实惠化水平。[9]由于不同维度侧重点不同，其各自发展对城乡收入差距的影响也将存在异质性。因此，提出假设2。

假设2：数字普惠金融不同维度的发展对城乡收入差距的影响存在异质性。

三、实证分析

（一）变量选取

1.被解释变量（y）。通过泰尔指数衡量城乡收入差距，公式如（1），其中i 表示地级市，t 表示时间，pij，t、zij，t分别表示i 地级市城镇（j=1）或农村（j=2）t 年的收入和人口，yi，t、pi，t及zi，t则分别表示i 地级市t 年的泰尔指数、城乡总收入和总人口。

2.核心解释变量（x）。利用北京大学数字普惠金融及其不同维度指数体现，该指数覆盖中国内地31个省、337 个地级市以上城市和约2 800 个县域，研究选取其中陕西省2011-2018 年10 个地级市数据作为核心解释变量，由于其与研究中其他指标相比较大，对其进行除以100 的处理。

3.控制变量。经济发展水平（pgdp），采用以2011 年为基期，经人均国内生产总值（GDP）指数剔除价格因素后的实际人均GDP 衡量，并对其进行对数处理；城镇化水平（urb），通过年末城市人口占总常住人口比重体现；对外开放水平（ope），选择进出口总额占GDP 比重衡量；政府财政支出水平（fin），选择一般预算支出占GDP 比重进行求得。

以上数据来自2012-2019 年《陕西省统计年鉴》、陕西省各地级市《国民经济和社会发展统计公报》《北京大学数字普惠金融指数》，且所有变量均通过单位根检验。

（二）模型设定

为研究数字普惠金融发展对城乡收入差距的影响，现以城乡收入差距为被解释变量，数字普惠金融为核心解释变量构建计量模型如（2）。其中，αi是各地级市差异的非观测效应；β1-5是变量系数；εi，t是随机扰动项，其余符号含义见变量选取。

（三）实证结果

对公式（2）进行回归，结果如表1（1）所示，数字普惠金融在1%显著性水平下负向影响城乡收入差距，其增加1 个单位，陕西省城乡收入差距将缩小0.063 个单位，数字普惠金融的发展有利于城乡收入差距收敛，假设1 得以验证。从控制变量角度来看，经济发展与城镇化水平均显著收敛城乡收入差距，两者每增加1 个单位，城乡收入差距将分别缩小0.033、0.222 个单位，说明经济发展与城镇化水平的提高有利于城乡收入差距的缩小，尤其是城镇化水平。2019 年陕西省城镇化水平是59.43%，略低于全国平均水平，说明其在缩小城乡收入差距方面存在发展潜力。相反，对外开放与财政支出水平均与城乡收入差距正相关，且都在1%水平下显著，这可能是因为农村居民自身技能还无法完全适应对外开放企业对高质量劳动力的需求，同时也说明政府需要加大农村方面的财政支持。

为厘清数字普惠金融收敛城乡收入差距效用下不同维度所做贡献，研究分别以覆盖广度（x1）、使用深度（x2）及数字化程度（x3）替换数字普惠金融变量进行回归，结果如表1（2）（3）（4）所示，覆盖广度及数字化程度均在5%显著性水平下负向影响城乡收入差距，说明数字普惠金融覆盖度的提高及数字普惠金融实惠化、便利化、信用化水平的上升有利于城乡收入差距的缩小，且前者作用要大于后者。此外，使用深度系数虽然为负，却在统计意义上不显著，这可能是因为其作用在不同经济发展水平地区存在抵消现象。当以人均GDP 为标准将陕西省10 个地级市划分为高低经济水平两组分别进行回归时发现，在高经济水平地区，使用深度显著缩小城乡收入差距，但在低经济水平地区，两者关系呈正向不显著，上述推断得到证实，假设2 得以验证。

表1 数字普惠金融及其不同维度

（四）稳健性检验

为验证上述结论的可靠性，分别采用变量替换法和解释变量滞后一期进行稳健性检验。前者保持其他变量不变的同时，将被解释变量的测度方法更换为城乡居民收入比，后者考虑到内生性问题，在基准回归的基础上对所有解释变量进行滞后一期处理，这是由于本期的遗漏变量难以对上期解释变量造成干扰，以此减少内生性困扰。结果，数字普惠金融依然显著收敛城乡收入差距，结论相对稳健可靠。

四、结论与建议

数字技术与普惠金融作为服务社会的工具，其融合为城乡收入差距的缩小带来契机。聚焦陕西省得出如下结论：一是数字普惠金融通过缓解非均衡效应、降低门槛效应以及强化减贫效应显著缩小城乡收入差距。二是数字普惠金融覆盖广度、数字化程度均显著利于城乡收入差距收敛，使用深度则不然。三是城乡收入差距缩小需多方有益因素合力实现。针对这一结论，提出如下建议：

第一，积极发展数字普惠金融，驱动缩小城乡收入差距新引擎。政府应营造开放包容的创新环境、注重培养数字金融相关技术和管理人才，尤其是金融与数字技术复合型人才。[10]同时加强相关监管工作，对于数字金融活动的市场准入、行业监管、网络信息安全等制定相对规范、稳定的规则。最后政府需在立足自身实际的同时加强省际交流合作，积极借鉴其他省份发展经验。

第二，依据地区实际情况，寻找适当维度作为发力点。在高经济水平地区，政府应稳步推进数字基础设施建设，扩大数字普惠金融覆盖面；金融机构应创新金融产品，提供丰富的金融服务，拓展使用深度；双方应共同促进金融领域竞争与合作，提高金融服务效率。在低经济水平地区，政府应在着眼于覆盖广度及数字化程度的同时，配合金融知识培训，加强农村居民数字普惠金融与信用观念，并设置激励措施将培训效果与农民自身利益挂钩，实现数字普惠金融的真正覆盖。

第三，城乡收入差距的缩小需要发挥多方面因素的作用。首先，推动城镇化进程，使得更多的农村劳动力得以进入城镇参加建设，享受经济开放带来的好处，进而提高自身收入以缩小城乡收入差距。其次，农村地区要发挥比较优势，依据自身资源禀赋组织生产，解决部分因身体、年龄而无法外出打工人群的生计问题。最后，政府应通过财政支持鼓励发展良好的农村带动周边农村发展。