數字普惠金融對城鄉收入差距的影響
——基于數字鴻溝視角的實證檢驗

張昌兵 ，顧志蘭， 王曉慧

（1．2．3．南京郵電大學經濟學院，江蘇南京，210023）

縮小城鄉收入差距是個世界性難題，各國政府都為此做出過艱苦努力，進行多方面探索。現有研究發現，金融發展對縮小城鄉收入差距具有得天獨厚的作用。隨著互聯網技術的進步，數字普惠金融的興起與發展為縮小城鄉收入差距提供了新的思路。各國政府紛紛出臺相關政策支持普惠金融和數字普惠金融的發展。中外學者也積極投入到對普惠金融和數字普惠金融與城鄉收入差距縮小之間關系問題的研究之中，并取得了豐碩成果。

一 、文獻綜述

從現有的研究成果看，普惠金融發展對城鄉收入差距具有收斂效應。例如，Bittencourt通過對巴西低收入地區的研究，發現金融服務范圍擴大和金融服務水平提高對于改善低收入地區居民收入狀況有顯著的促進作用。[1]prete LA為衡量獲得金融投資機會的大小，選取經濟素養指標進行研究，發現金融的發展有助于減小收入不平等。[2]Chakravarty SR基于印度數據的實證檢驗，表明社會銀行政策在促進印度各州的金融包容性方面起到了至關重要的作用。[3]徐敏、張小林利用VAR模型和格蘭杰檢驗分析普惠金融對城鄉收入的影響，發現兩者間存在長期均衡關系，普惠金融的發展能有效縮小城鄉差距。[4]張曉燕的研究證實，普惠金融發展在改善城鄉收入差距時具有較長的持久效應，兩者之間具有明顯的相互改善、相互促進的作用。[5]黃永興和陸鳳芝通過線性回歸與門檻回歸檢驗，發現普惠金融對城鄉收入差距的影響呈現先擴大后縮小的特征。[6]張建波通過門檻模型檢驗，發現普惠金融與城鄉收入之間存在雙重門檻效應，當前我國多數省份處于第三門檻區間，普惠金融對城鄉差距縮小作用明顯。[7]

隨著數字技術的普及，普惠金融發展的成本顯著降低，數字普惠金融能夠帶來更廣的觸達性。關于數字普惠金融發展對城鄉收入差距的影響，Ozili PK指出數字金融可以帶來更大程度的普惠性。[8]Kapoor A發現數字金融可以促進經濟增長。[9]張賀、白欽先基于數字普惠金融的包容效應、減貧效應和增長效應，構建了面板線性回歸模型和非線性門檻回歸模型，證實了數字普惠金融發展能對城鄉收入差距產生收斂作用。[10]張勛等基于中國家庭追蹤調查（CFPS）數據，進行實證研究，發現數字普惠金融能顯著提高農村家庭收入、改善農村居民創業行為、促進包容性增長。[11]賈娟琪從供給角度發現，隨著科技水平的提高，數字普惠金融對城鄉收入差距的收斂作用日益增強；而從需求角度發現，數字普惠金融在縮小城鄉收入差距上存在教育門檻，但不會由于教育水平限制而造成數字鴻溝。[12]

綜上所述，普惠金融尤其是數字普惠金融的發展能夠縮小城鄉收入差距，是被很多學者實證檢驗的結論。但把數字鴻溝與數字普惠金融結合來分析數字普惠金融對縮小城鄉收入差距的影響，目前還鮮見相關實證檢驗的研究成果。本文將在此方面進行嘗試，并對數字鴻溝進行門檻效應檢驗，以期利用發展數字普惠金融來縮小我國城鄉收入差距提供理論依據與實踐參考。

二、數字普惠金融、數字鴻溝與城鄉差距的作用機制分析

縱觀國內外相關文獻，根據現有研究，數字普惠金融對城鄉居民收入差距的影響主要通過門檻效應、減貧效應、包容效應這三大機制發揮效用。門檻效應是指在傳統金融發展模式下，金融機構出于盈利目的來提高獲取金融服務的門檻，農村居民因其金融資產沒有達到該門檻而無法支付獲取金融服務所需的成本，城鎮居民則因其經濟實力雄厚可以較為輕松地跨越該門檻，享受金融服務，并從中獲得較高的收益，最終導致收入差距逐漸拉大。隨著互聯網科技的發展，數字普惠金融利用數字技術降低了金融服務的成本，使得所有社會成員可以平等地獲得和使用資源，逐步縮小城鄉差距。減貧效應是指數字普惠金融的發展使得金融服務的覆蓋面持續擴大到原來被傳統金融排斥在外的農村低收入群體，重點為農村貧困人群和小微企業提供信貸、儲蓄、保險等服務，從而增加貧困人群的就業機會，提高收入，間接地通過經濟增長效應與收入分配效應作用于農村貧困，進一步縮小城鄉收入差距。包容效應指在金融發展過程中兼顧“公平”與“效率”，滿足邊緣化群體的經濟需求和經濟愿望，重視發展過程中保持平衡和社會穩定。包容性增長的理念和數字普惠金融的發展理念高度一致，推進數字普惠金融的發展，有助于實現經濟的包容性增長，使得城鄉之間金融資源得到較為均衡的配置。

數字鴻溝是信息不對稱造成的國家與地區間各種差異的深化，會造成數字不平等、數字貧困、數字排斥等問題[13]，加劇弱勢群體的數字劣勢，難以分享數字紅利，形成惡性循環。而數字普惠金融帶來的門檻效應、減貧效應和包容效應則可以減緩這些問題，以彌合消除數字鴻溝。根據現有研究，數字鴻溝和城鄉差距之間的關系是相互作用的，城鄉居民收入水平的差異是造成不同區域間數字鴻溝的重要因素，我國的數字鴻溝重點表現在東西部的差別、城鄉間的差距；而劉駿基于人工神經網絡方法檢驗數字鴻溝對城鄉收入差距的影響，結果表明數字鴻溝的存在阻礙了城鄉一體化的發展，對日益擴大的城鄉收入差距起著推波助瀾的作用[14]；周向紅研究發現馬太效應在數字鴻溝也有體現，不僅會惡化信息弱勢群體的經濟狀況，而且還會拉大地區之間的貧富差距[15]。

綜上所述，數字普惠金融通過門檻效應、減貧效應、包容效應影響城鄉收入差距，并能通過這三大機制減緩數字鴻溝帶來的數字不平等、數字貧困和數字排斥問題；數字鴻溝與城鄉收入差距之間雙向影響，數字鴻溝能擴大城鄉收入差距，同時城鄉收入差距問題也是造成數字鴻溝的主要因素。具體影響機制見圖1。

圖1 數字普惠金融、數字鴻溝與城鄉差距作用機制

三、變量選取、模型設定與數據來源

（一）變量選取

1．被解釋變量

2．核心解釋變量

數字普惠金融水平。本文使用《北京大學數字普惠金融指數（2011—2018年）》來刻畫我國的數字普惠金融發展情況，該指數從創新性數字金融的角度出發，更科學、準確地刻畫了我國數字普惠金融的發展現狀和地區均衡程度。除數字普惠金融指數外還包含覆蓋廣度、使用深度和數字化程度等多個維度的分類指數，下文中的數字普惠金融指數直接援用了該套指數。數字普惠金融指數值越大，則表示數字普惠金融水平越高。

3．控制變量

國內外學者在“數字鴻溝”方面的研究成果頗豐，本文借鑒劉駿和薛偉賢的測度指標[19]，構建了一個由4個一級指標和16個二級指標組成的數字鴻溝指數評價指標體系，見表1。

表1 數字鴻溝測度指標體系

在數字鴻溝指數值測算過程中，采用離差標準化方法來處理數據，以使指標取值界于[0,1]范圍內。其計算公式為：

至于各指標的影響力權重，本文采用因子分析法來測算。對上述指標采用方差最大旋轉法進行因子分析，計算因子得分矩陣，得到因子得分函以主因子的方差貢獻率占總方差貢獻率的比重作為主因子的權重并對其進行加權求和。最后算出數字鴻溝指數綜合得分。其計算公式為：

各研究變量的描述性統計結果見表2。為使變量之間的量級相近，對核心解釋變量數字普惠金融指數、覆蓋廣度指數、使用深度指數和數字化程度指數進行對數化處理。

表2 各變量的描述性統計

（二）模型設定

1．建立數字普惠金融對城鄉收入差距影響的線性回歸模型：

2．考慮數字普惠金融分指標對城鄉收入差距影響的線性回歸模型：

3．構建數字鴻溝的門檻面板模型

（三）數據來源

因港澳臺地區數據獲取困難，故本文僅選取我國31個省份2011—2018年面板數據。該數據主要來源于中國統計年鑒、中國互聯網發展報告，缺漏數據由各省統計年鑒數據補足。數字普惠金融指數相關數據，引自北京大學數字金融研究中心編制的《北京大學數字普惠金融指數（2011—2018）》。

四、實證結果分析

（一）平穩性檢驗

為了避免出現“偽回歸”的現象，需要對各變量進行單位根檢驗，現有對于面板數據進行單位根檢驗的方法有很多，主要的方法有LLC檢驗、ADF-Fisher檢驗、IPS檢驗等，本文利用LLC檢驗對所用的面板數據進行平穩性檢驗，各統計變量均在原階平穩。

（二）線性面板回歸分析

經過豪斯曼檢驗，得到檢驗結果的P值為0．032，通過了5%的顯著性檢驗，拒絕了個體效應與解釋變量不相關的原假設，故本文采用固定效應模型進行估計，在所有回歸中，均加入地區和時間雙重固定效應。為了更全面準確地了解數字普惠金融對城鄉收入差距的影響，在進行實證檢驗分析時，依次引入數字普惠金融指數、數字鴻溝指數、控制變量、解釋變量加控制變量，數字普惠金融發展與城鄉收入差距的面板回歸結果見表3、表4。

表3 數字普惠金融對城鄉收入差距影響的回歸結果

在表3中，除政府支農水平在模型OLS3中沒有通過顯著性水平檢驗外，其他變量都通過了1%或5%的顯著性水平檢驗。數字普惠金融指數在模型OLS1、OLS4中的回歸系數值均為負值，說明數字普惠金融對城鄉收入差距有明顯的收斂作用。數字鴻溝指數在模型OLS2、OLS3、OLS4中的回歸系數值均為正值，表明數字鴻溝擴大能顯著拉大城鄉收入差距。比較模型OLS1、OLS2和OLS4中的回歸系數絕對值大小，可見數字普惠金融比數字鴻溝更能影響城鄉收入差距。在模型OLS3和OLS4中，教育發展水平和產業結構的回歸系數值皆為負值，表明二者的發展都能顯著縮小城鄉收入差距。

在表4中，模型OLS5、OLS6、OLS7中的核心解釋變量分別為覆蓋廣度指數、使用深度指數和數字化程度指數，分別描述了數字普惠金融的3個分指數對城鄉收入差距的影響結果。模型 OLS5、OLS6和OLS7的覆蓋廣度指數、使用深度指數和數字化程度指數對城鄉收入差距影響的回歸系數值皆為負值，說明三者對城鄉收入差距具有收斂效應，其收斂效應從大到小排序為：使用深度指數、覆蓋廣度指數和數字化程度指數。對于這個結果，可以認為當覆蓋廣度和數字化程度發展到一定程度，使用深度日益成為縮小城鄉差距的重要驅動力。數字鴻溝指數對城鄉收入差距影響的回歸系數值皆為正值，說明數字鴻溝會顯著拉大城鄉收入差距，這和前文理論分析的內容相一致，模型OLS7的該作用最為明顯。教育發展水平和產業結構對城鄉收入差距影響的回歸系數值皆為負值且其絕對值較大，說明二者對城鄉收入差距具有顯著收斂效應。政府支農水平僅在模型OLS5中通過5%顯著性水平檢驗且回歸系數值為正值，說明政府支農水平越高，城鄉收入差距越大。

表4 數字普惠金融分指數對城鄉收入差距影響的實證檢驗結果

（三）門檻回歸分析

1．門檻效應檢驗

本文依據Hansen提出的“Bootstrap（自抽樣法）”[20]構建了漸進分布以獲取近似分布臨界值，依次進行了單一門檻、雙重門檻、三重門檻的檢驗。檢驗結果見表5。

表5 門檻效應自抽樣檢驗

自抽樣檢驗結果可知，以數字鴻溝指數作為門檻變量時，單一門檻效應和雙重門檻效應都通過5%的顯著性水平檢驗，而三重門檻效應沒有通過顯著性檢驗。這表明我國數字普惠金融對城鄉收入差距的影響存在雙重門檻效應，故構建雙重門檻面板模型進行估計。

2．門檻值的估計

已知模型存在雙重門檻效應，繼續采用置信區間估計，門檻的估計值及置信區間見表6。

表6 門檻估計值和置信區間

由表6門檻估計結果可知，以數字鴻溝指數為門檻變量時，模型存在雙重門檻效應，第一個門檻的估計值為3．3014，第二個門檻的估計值為5．0630。由此將數字鴻溝指數分為3個區間，即<=3．3014、3．3014 < <=5．0630和 >5．0630。

圖2 門檻值的LR圖形

進一步采用似然比估計，得到門檻值的LR圖形，見圖2。橫軸表示門檻變量數字鴻溝指數，縱軸表示似然比函數值LR，虛線表示似然比函數值在95%置信區間上的臨界值。當曲線落入參考線以下，表明存在門檻值，曲線最低點對應的橫坐標即為門檻值的數值。上下兩張附圖分別代表了門檻值搜索的兩個階段，第一階段門檻值為3．3014，第二階段門檻值為5．0630。

對照兩階段數字鴻溝指數門檻值，前文測算的全國31個省份2011—2018年數字鴻溝指數的年度均值，把對全國31個省劃分為兩種類型。劃分結果見表7。

表7 門檻區間及省份分布

在表7中，處于第一門檻值區間段的有北京、上海、浙江等8個省份，處于第二個門檻值區間段的有山東、重慶、陜西等23個省份，說明全國所有省份均處于第一個和第二個門檻區間內。

3．參數估計與結果分析

采用STATA15．1非動態門檻回歸程序Xthreg進行門檻回歸參數估計，得到的結果，見表8。

表8 數字普惠金融對城鄉收入差距的門檻效應檢驗結果

可見，數字鴻溝指數值處于 <=3．3014、3．3014< <=5．0630和 >5．0630三個區間上，門檻回歸都通過了1%的顯著性水平檢驗。當 <=3．3014時，數字普惠金融指數回歸系數為-0．0571，表明數字普惠金融對城鄉收入差距具有收斂效應；當3．3014< <=5．0630時，數字普惠金融指數回歸系數為-0．1222，表明數字普惠金融對城鄉收入差距的收斂效應明顯好于 <=3．3014時；當 >5．0630時，回歸系數為0．8255，說明數字鴻溝處于較高水平時，數字普惠金融不再對城鄉收入差距起收斂作用，反而會拉大城鄉居民收入差距。還可以看出，在門檻回歸模型中，教育發展水平和產業結構皆沒有通過顯著性水平檢驗。而政府支農水平僅通過10%的顯著性水平檢驗，且回歸系數為正，表明政府支農水平提高會拉大城鄉收入差距。

（四）穩健性檢驗

前文實證分析過程中均采用泰爾指數來衡量城鄉收入差距，為了檢驗上述回歸模型的穩健性，本文接下來采用貧困率指標代替泰爾指數，該指標為我國低保人口占總人口的比重，用來衡量我國的城鄉收入差距，重新建立面板模型，分別研究數字普惠金融指數、覆蓋廣度指數、使用深度指數和數字化程度指數對城鄉收入差距的影響，結果見表9。

表9 數字普惠金融對城鄉收入差距的穩健性檢驗結果

回歸結果可知，數字鴻溝指數及其3個分指數的回歸系數均為負，且通過了1%的顯著水平檢驗，數字鴻溝指數均為正，并且也通過了顯著性檢驗，與前文的分析結論相一致，均體現了數字普惠金融能夠收斂城鄉收入差距，說明前文構建的模型穩健性好，模型估計結果可信度強。

五、結論與建議

1．在基于固定效應的回歸模型檢驗中，數字普惠金融發展能顯著縮小城鄉收入差距，而數字鴻溝擴大能顯著拉大城鄉收入差距，但前者的影響力更大。控制變量的回歸結果顯示，受教育水平的提升對城鄉收入差距縮小的影響最為顯著；產業結構升級也能顯著縮小城鄉收入差距。

2．數字普惠金融的覆蓋廣度、使用深度、數字化程度都能明顯縮小城鄉收入差距，但三者對縮小城鄉收入差距的影響力有差異，使用深度的影響力大于覆蓋廣度的影響力，而數字化程度的影響力最小。

3．在數字鴻溝門檻效應檢驗中，發現數字普惠金融與城鄉收入差距之間存在雙重門檻效應，呈現非線性的特征。當數字鴻溝指數值小于等于第一門檻值時，數字普惠金融發展對城鄉收入差距的影響具有明顯收斂效應，研究期內我國有8個省份處于這個區間段內。當數字鴻溝指數值大于第一門檻值而小于等于第二門檻值時，數字普惠金融發展對城鄉收入差距的影響具有更顯著收斂效應，研究期內我國有23個省份處于這個區間段內。當數字鴻溝指數值大于第二門檻值時，數字普惠金融對城鄉差距不再起收斂作用，反而會拉大城鄉收入差距。

基于上述實證研究的結論，提出以下政策建議：

1．通過提高數字普惠金融賬戶覆蓋率、大力發展數字支付業務和信貸業務等手段，以增加數字普惠金融的覆蓋廣度、使用深度和數字化程度，讓更多的低收入群體尤其是農村等落后地區的低收入群體共享金融資源，以促進城鄉收入差距縮小。

2．對數字鴻溝指數處于第一門檻區間內的8個省份，應注重提高金融服務的廣泛使用性，即要保證城鄉低收入人群能夠享受到全面覆蓋的金融產品與服務。對數字鴻溝指數處于第二門檻區間內的23個省份，應側重于提高金融產品和服務的使用深度，即滲透性。如通過提高互聯網寬帶覆蓋率、增加智能金融服務產品投入等方式來加強農村基礎設施建設，并有區別地針對各類群體開發合適的數字普惠金融產品，借助出臺相關激勵政策來推動金融機構面向特殊群體提供更多的金融服務，以縮小城鄉差距。

此外，重視推動農村教育發展，提高農村人口的整體受教育水平，從而增強農民對數字普惠金融的接受度，以緩解金融排斥，達到促進城鄉收入差距縮小的目的。另有，大力提升優化產業結構，也是縮小城鄉收入差距的舉措之一。