數字普惠金融對城鄉居民收入的異質性影響

周才云，鄧陽

(華東交通大學 經濟管理學院，江西 南昌 330013)

近年來，數字普惠金融逐漸成為學術界關注的熱點問題。2021年3月，《中華人民共和國國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和2035年遠景目標綱要》提出，要加快數字化發展，實現數字技術與經濟金融、實體經濟的深度融合。數字金融通過數字技術與金融服務相結合，創造了一種新的金融模式，以更低的成本在更廣闊的范圍提供綜合性金融服務，激發了經濟主體的活力，在一定程度上能夠重塑現代經濟的增長動力。相比于歐美國家數字技術運用在區塊鏈、加密貨幣等金融領域，中國的數字技術廣泛應用于解決普惠金融中的問題。2016年，由中國政府主持G20峰會起草的《二十國集團數字普惠金融高級原則》(以下簡稱《原則》)擬定了8項原則及66條行動建議，并作為共識性成果寫入G20領導人杭州峰會公報，數字普惠金融的概念應運而生。數字普惠金融在助力金融精準扶貧[1]、支持經濟高質量發展[2]、緩解中小微企業融資難問題[3]、增強金融體系服務實體經濟的能力[4]中發揮著重要作用。展望“十四五”時期，經濟社會數字化轉型步伐加快，數字技術在提高普惠金融服務覆蓋面、精準度和商業可持續發展等方面將發揮更顯著的作用。在這一背景下，充分發揮數字金融、互聯網技術的優勢，緊密結合普惠金融，探索數字普惠金融能否有效提高中國城鄉居民收入、提升城鄉居民幸福感具有重要的現實意義。

一、文獻綜述

以往文獻關于數字普惠金融與居民收入的研究，主要集中在普惠金融與數字普惠金融的發展現狀，普惠金融、數字普惠金融與城鄉收入差距，普惠金融和數字普惠金融對居民收入的影響等3個方面。

第一，在普惠金融與數字普惠金融的發展現狀研究上，在普惠金融的概念研究中，國內學者尹志超等[5]從使用程度、滿意程度、滲透程度和便利程度4個方面構建了中國家庭普惠金融指標體系；勾東寧等[6]從普惠金融發展的角度出發，研究發現經濟實力、人口因素、地理位置是影響普惠金融發展程度的主要因素。第二，隨著2016年G20杭州峰會通過《原則》，學者們的研究轉向數字普惠金融，牛余斌[7]研究顯示，將數字技術與普惠金融對接，發展數字普惠金融，有利于普惠金融的可持續性發展；李牧辰等[8]則更直白地指出數字普惠金融的實質：金融是本質、普惠是特征、數字是手段。第三，在普惠金融與城鄉收入差距的研究中，國外學者CORRADO et al.[9]、DAI-WON et al.[10]研究認為，普惠金融能夠減少融資成本、縮小城鄉收入差距、緩解貧困；國內學者李建軍等[11]分析認為，普惠金融發展有利于縮小城鄉收入差距。然而，也有一些學者認為普惠金融擴大了城鄉收入差距。如王偉等[12]認為發展欠缺的普惠金融可能會加劇資金外流，進而擴大城鄉收入差距；殷賀等[13]研究認為，中國數字普惠金融發展尚未影響本地城鄉收入差距。由此可見，學術界在普惠金融是否有利于縮小城鄉收入差距的觀點仍存在分歧。第四，在數字普惠金融與城鄉收入差距的研究中，目前大部分學者認為數字普惠金融有利于縮小城鄉收入差距，如周利等[14]認為數字普惠金融帶來的是城鄉收入差距縮小的“數字紅利”；同時，宋曉玲[15]研究發現，數字普惠金融對縮小城鄉居民收入差距有顯著的正向作用，梁雙陸等[16]亦證明了此結論。第五，還有一些學者認為數字普惠金融縮小城鄉收入差距具有空間效應和地區差異。如耿良等[17]研究得出，數字普惠金融能夠更大程度地縮小城鄉收入差距，而且在短期內能夠改善周邊地區的城鄉收入差距；殷賀等[13]發現數字普惠金融在東中部地區有縮小城鄉收入差距的趨勢，但在西部地區卻不明顯。第六，在普惠金融和數字普惠金融對居民收入的影響上，陳丹等[18]研究顯示，數字普惠金融的發展，節約了融資成本，緩解了農村地區融資難的問題，對提高農民收入有顯著的正向影響；王永倉等[19]認為數字普惠金融促進了經濟增長，從而提高了居民收入，但是未進行實證分析和穩健性檢驗；方觀富等[20]從就業層面研究了數字普惠金融，認為數字普惠金融很明顯地增加了居民就業，從而增加了工作收入。

由此可見，在數字普惠金融與城鄉居民收入研究上，學術界已經取得了一些成果，但是大多數研究集中在數字普惠金融助力提高農民收入和金融扶貧上，少有文獻深入研究城鄉居民收入。而且，盡管學者們認為數字普惠金融可以提高居民收入，但是未能進行深入的理論研究和穩健性檢驗來證明結論的可靠性。因此，本文借助北京大學數字金融研究中心聯合螞蟻金服集團編制的31個省市區2011—2018年的數字普惠金融指數(第二期)，結合相關統計數據，實證分析了數字普惠金融對城鄉居民收入的異質性影響，進一步研究數字普惠金融與城鄉居民收入之間所涉及經濟實力、就業水平的中介效應。

二、理論分析與研究假說

(一)基于金融包容理論下數字普惠金融的門檻效應和減貧效應

金融包容理論認為在發展經濟的同時，也要保護弱勢群體的利益，最終實現社會和諧與穩定。就金融資源而言，管理部門應該進一步保障金融資源的合理配置，比如合理配置城鎮和鄉村的金融資源，使得農村地區的居民也能享受到金融服務，縮小城鄉收入差距。因此，包容性增長不僅包括消除貧困，也包括實現經濟發展，使得所有人都能夠從經濟發展中受益。數字普惠金融是普惠金融的深度發展，是創新金融服務的重要途徑，是有效實現金融促進鄉村振興的重要手段[21]。

數字普惠金融通過降低門檻效應、發揮減貧效應間接影響城鄉居民收入。從降低門檻效應來看，一方面，數字普惠金融利用數字網絡平臺實現無實體金融服務，降低金融服務的邊際成本；利用互聯網金融的平臺經濟、規模經濟并通過信息技術進行金融產品創新，降低金融產品的獲得成本和金融機構的運營成本。另一方面，數字技術創新了信貸服務，降低了信息不對稱及信用中介成本，提升了信貸服務水平。數字普惠金融利用數字技術和互聯網平臺，將原本排除在金融體系之外并對金融服務有需求的群體納入金融服務，在降低服務成本的同時也降低了服務門檻。從減貧效應來看，數字普惠金融的低成本特點，使得農村居民可以購買得起金融產品，獲得金融支持的居民可以對消費和投資進行長期決策；同時，互聯網金融的興起與快速發展能夠有效地引導農村金融市場的民間資本，從而合理分配資源，提高資源利用效率，增加居民收入。那么，數字普惠金融能否有效提高城鄉居民收入，仍需進一步進行實證分析來檢驗。因此，本文提出第一個研究假說：

假說1：數字普惠金融能夠提高城鄉居民收入。

(二)基于經濟發展與就業水平的中介效應

眾所周知，經濟發展和居民就業是居民收入增加的兩大途徑。第一，良好的金融發展環境有利于經濟增長。數字普惠金融拓寬了金融服務的平臺，更加便捷了居民儲蓄，能夠提高居民收入，從而穩定消費以促進經濟增長；同時，數字普惠金融的發展推進金融市場的成熟，居民、企業和政府將以更低的利率獲得信貸支持，進行投資以促進經濟增長；此外，數字普惠金融的發展降低了金融風險，提升了宏觀經濟抗風險能力，為實體經濟技術創新、產品投資等創造了良好的經濟環境，推動經濟發展。王永倉等[19]研究發現數字金融對經濟發展有顯著的正向作用，尤其在經濟落后地區，數字金融對經濟增長有后發優勢。RUIXIN et al.[21]認為金融發展促進了經濟增長，為農民提供了就業機會，增加了收入。

第二，數字普惠金融促進就業的影響機制主要體現在以下兩個方面：一方面，數字普惠金融利用數字技術和互聯網平臺拓寬了金融服務的渠道，降低了金融服務的門檻和成本[22-24]，減輕了企業投融資成本，有利于企業提升生產力和擴大企業規模，從而促進了居民就業；另一方面，數字普惠金融通過促進城鄉居民創業來提升就業水平。創新信貸服務是數字普惠金融影響創業的重要機制，數字普惠金融的發展緩解了信貸約束，更好地為居民和企業提供信貸支持，有利于居民創業和企業再創業。數字技術創新也是影響創業的重要機制，創新與創業是相輔相成、密不可分的，創新作為創業的手段與基礎，為企業創業提供了不竭的發展動力，從而增加了企業的創業機會。方觀富等[20]認為數字普惠金融對居民就業有顯著的促進作用，增加了居民工作收入，尤其對城市地區的就業水平有顯著的提升作用。因此，數字普惠金融與城鄉居民收入的關系是否對經濟發展和就業水平發揮著間接影響呢？基于此，本文提出了第二個假說：

假說2：數字普惠金融通過經濟發展和就業水平間接提高城鄉居民收入。

(三)數字普惠金融對城鄉居民收入影響的異質性分析

近年來，在數字普惠金融快速發展的同時，中國數字普惠金融存在一定程度的地區發展不平衡問題。2021年中國數字普惠金融發展報告指出，中國數字普惠金融指數總體呈現由東向西的遞減趨勢，東部地區發展較好，中西部地區則整體發展較為落后，但差距逐漸縮小，呈現收斂性特征。同時，各地區經濟實力、城鎮化水平是影響數字普惠金融發展的重要因素，經濟落后地區，農村人口多、城鎮化水平低的區域，居民對數字金融的了解少，對數字金融的排斥相對更大[6]，不利于數字普惠金融的發展，在數字普惠金融對居民收入的影響中有限制作用。因此，在數字普惠金融對城鄉居民收入的影響中，地區發展差異、城鎮化發展程度等是否會產生異質性作用？基于此，本文提出第三個假說：

假說3：地區發展差異、城鎮化發展水平在數字普惠金融對城鄉居民收入的影響中發揮著異質性作用。

三、數據和模型

(一)數據來源

本文選取2011—2018年中國31個省市區8個年度的面板數據。其中，數字普惠金融總指數來源于“北京大學數字普惠金融指數”(第二期)2011—2018年的數據，該指數描述了中國不同地區數字普惠金融的發展現狀；城鄉居民人均可支配收入、經濟發展、就業水平、稅收、城鎮化率、產業結構、教育水平、國內生產總值等相關數據來源于Wind數據庫、中國統計年鑒、地方統計年鑒等。

(二)變量選取

(1)被解釋變量：城鄉居民人均可支配收入。具體包括：省級層面城鎮居民人均可支配收入、農村居民人均可支配收入兩方面，并作對數處理。

(2)核心解釋變量：數字普惠金融總指數。本文利用“北京大學數字普惠金融指數”中2011—2018年數字普惠金融總指數來衡量中國31個省、自治區與直轄市數字普惠金融的發展水平。

(3)中介變量：本文利用31個省、自治區、直轄市的國內生產總值(GDP)來衡量各省級的經濟發展實力，并取其對數；同時，本文選擇各地區就業率來衡量地區就業水平，其中就業率為就業人數與勞動力人口的比值。

(4)控制變量：本文選取了稅收比重、城鎮化率、產業結構、教育水平、人口老齡化等控制變量。同時，為了驗證結論的穩健性，本文還選取了互聯網普及率和城鎮居民人均消費支出作為工具變量。其中，稅收比重用地區稅收收入比地區生產總值得出，城鎮化率用城鎮人口占總人口的比重來衡量，產業結構用地區第二、三產業生產總值比地區生產總值衡量，教育水平用高等學校招生數衡量，人口老齡化由老年人撫養比表示?；ヂ摼W普及率來源于中國互聯網絡信息中心公布的2011—2016年各省級互聯網普及率。各研究變量含義和構造方法見表1。

表1 研究變量含義及構造方法

(三)描述性統計

表2是本文主要變量的描述性統計，城鎮人均可支配收入、農村人均可支配收入是本文的被解釋變量，用于反映城鄉居民收入水平；數字普惠金融總指數是本文的核心解釋變量；為了研究數字普惠金融與城鄉居民收入之間所涉及經濟實力和就業水平的中介效應，本文選取地區生產總值、就業率衡量經濟實力和就業水平作為中介變量，并取GDP、就業率與數字普惠金融總指數的交互項；為了檢驗穩健性，本文選擇了城鎮居民人均消費支出、農村居民人均消費支出、互聯網普及率作為工具變量。同時，為了減少異方差問題，使用了城鄉居民收入對數、受教育程度的對數、地區生產總值的對數、城鄉居民人均消費支出的對數。從表2我們可以看出，本研究觀測值為248.000個，城鎮人均可支配收入均值為10.250，大于農村人均可支配收入9.292，這也反映了中國城鄉收入存在一定差距；數字普惠金融總指數的均值為187.200，標準差為85.080，在16.220到377.700之間波動，波動幅度較大，這說明中國地區間數字普惠金融發展不平衡。稅收比重的均值為9.812，標準差為8.130，說明中國稅收收入占國內生產總值的比重較小，且地區間稅收差距較為明顯；城鎮化率的均值為56.130，標準差為13.250，這說明相對于發達國家，中國城鎮化水平仍然可以繼續提高，且地區間發展不平衡；產業結構的均值為90.150，說明中國第二、三產業在國內生產總值中占比較高；人口老齡化的均值為19.130，標準差為89.430，這說明相對于發達國家，中國人口老齡化仍然可控，但地區之間差距明顯。城鎮居民人均消費支出均值高于農村居民人均消費支出，這也反映了中國城鄉收入差距的現狀；互聯網普及率的均值為46.880，標準差為12.460，這說明中國互聯網普及程度目前不高，且地區間普及程度不均衡。上述描述性統計結果顯示，各變量均有較大的變動幅度，適合作回歸分析。

表2 描述性統計

圖1反映的是數字普惠金融總指數分別與城鎮居民收入和農村居民收入的擬合關系，由圖1可知，數字普惠金融總指數與城鄉居民收入呈現正向相關關系特征。

圖1 數字普惠金融總指數與城鄉居民收入的散點圖

(四)模型構建

本文研究數字普惠金融對城鄉居民收入的異質性影響，并分析了數字普惠金融與城鄉居民收入之間所涉及經濟實力和就業水平的中介效應。具體步驟如下：第一，用被解釋變量對解釋變量作回歸；第二，用中介變量對被解釋變量作回歸；第三，用被解釋變量對解釋變量與中介變量的交互項作回歸。另外，為了驗證結論的穩健性，本文選取了互聯網普及率、城鄉居民人均消費支出分別作為核心解釋變量數字普惠金融總指數和被解釋變量城鄉居民人均可支配收入的替代變量進行檢驗。模型設定如下

PCDIit=β0+β1IFIit+β2Xit+εit

(1)

Intervarit=α0+α1IFIit+α2Xit+α2Xit+εit

(2)

PCDIit=θ0+θ1Interit+θ2Xit+εit

(3)

式中：被解釋變量PCDI表示城鄉居民人均可支配收入，i表示省份，t表示年份；核心解釋變量IFI表示數字普惠金融總指數；Intervar為中介變量，包括：經濟發展實力(GDP)和就業水平(JOB)；X表示控制變量，包括：稅收比重(TAX)、城鎮化率(URBAN)、產業結構(IS)、教育水平(EDUC)、人口老齡化(AGE)。β0、α0、θ0為回歸方程的截距；β1表示核心解釋變量IFI對被解釋變量PCDI的影響程度，α1表示核心解釋變量IFI對中介變量Intervar的影響程度，θ1表示中介變量Inter對被解釋變量PCDI的影響程度；β2、α2、θ2為控制變量與解釋變量的相關系數；εit為誤差。

四、實證分析

(一)實證分析方法檢驗

本文實證分析選取的是2011—2018年全國31個省市區的面板數據，由于個別變量缺失數值，因此屬于非平衡面板。對于固定效應模型而言，計量經濟學相關理論認為非平衡面板數據不影響計算離差形式的組內估計量；對于隨機效應模型，需要進行廣義離差變換改變策略，相關程序可由stata軟件完成。因此，為體現實證方法的差異和結論的穩健性，應同時使用固定效應和隨機效應，并且利用豪斯曼檢驗選取最有效的估計模型。

進行模型檢驗后，結果顯示在城鄉居民收入與數字普惠金融的估計中P值為0.000 1，小于1%的顯著性水平，因此，選擇固定效應模型更合適；在城鎮居民收入與數字普惠金融的估計中，P值為0.034 7，在1%和10%的顯著性水平之間，因此，選擇隨機效應模型更合適；在農村居民收入與數字普惠金融的估計中P值為0.129 6，大于10%的顯著性水平，因此，選擇隨機效應模型更合適。

(二)數字普惠金融對城鄉居民收入的影響研究

表3回歸結果顯示，數字普惠金融總指數對城鎮居民收入和農村居民收入的影響顯著為正(系數分別為0.002 5，0.002 7；P<0.010 0)，這說明在其他條件控制不變的情況下，數字普惠金融提高了中國城鄉居民收入。其原因可能在于：大數據與普惠金融相結合形成的數字普惠金融降低了金融服務成本，拓寬了金融服務平臺，提升了金融服務水平[18]，為人民生產、生活提供了便利，對提高居民收入有積極作用。進一步分析發現，數字普惠金融對農村居民收入的影響程度略高于城鎮居民(0.002 7>0.002 5)，這說明數字普惠金融更有利于幫助農村居民獲得信貸支持，提高農村居民收入。其原因可能在于農村居民相對于城鎮居民獲得金融服務和信貸支持力度更小，而數字普惠金融利用數字技術推動普惠金融發展，助力于金融減貧、鄉村振興，使得農村居民更能獲得金融服務，降低了農村居民資金流動性的約束，更有利于提升農村居民收入。此外，從表3可以看出，稅收比重、城鎮化率、產業結構、教育水平等均對城鄉居民收入有正向影響。相關研究也得出過類似結論，如陶源[25]發現城鎮化對城鄉勞動性收入有顯著正向影響，馮濤等[26]認為產業結構優化及高級化有助于提高城鄉居民收入，樊增增[27]研究認為受教育水平越高的家庭收入水平越高。

表3 數字普惠金融對城鄉居民收入的影響研究

(三)穩健性檢驗

1.替換解釋變量

為了驗證上文結論的穩健性，我們參照方觀富等[20]的方法，選擇互聯網普及率作為數字普惠金融的工具變量，在控制稅收比重、城鎮化率、產業結構、教育水平等變量后，互聯網普及率和居民收入之間不存在直接的關聯關系，實證結論如表4所示。

表4 穩健性檢驗

由表4可知，在使用互聯網普及率作為工具變量控制內生性后，互聯網普及率對城鎮居民收入、農村居民收入有顯著的正向影響(系數分別為0.016 5，0.023 6；P<0.010 0)；同時，農村居民收入的邊際系數大于城鎮居民收入(0.023 6>0.016 5)；此外，其他控制變量的系數基本與上文保持一致。這與上文結論吻合，驗證了上文結論的穩健性。

2.改變被解釋變量

江紅莉等[28]研究發現，數字普惠金融能夠顯著提升居民消費水平，優化居民消費結構，而理論上也認為居民收入與居民消費支出又有顯著的正向關系，因此本文將居民消費水平作為被解釋變量居民收入的替換變量，進一步驗證上文結論的穩健性，進行實證分析得出結果如表5所示。

表5回歸結果顯示，在控制相關變量后，數字普惠金融對城鎮居民消費、農村居民消費均成顯著的正相關關系(系數分別為0.002 2，0.003 0；P<0.010 0)，這說明數字普惠金融有助于促進城鄉居民消費；同時，數字普惠金融對農村居民消費的影響程度略高于城鎮居民消費(0.003 0>0.002 2)。進一步分析發現其他控制變量的系數方向也具有合理性。因此，該研究結果進一步證明了上文基本結論的合理性。

(四)中介效應機制分析

1.數字普惠金融與城鄉居民收入——基于經濟發展的中介效應分析

本文在研究數字普惠金融與城鄉居民收入的基礎上，進一步分析基于經濟發展的中介效應。首先分析數字普惠金融與經濟發展的關系，接著分析了經濟發展與數字普惠金融總指數交互項對城鎮居民收入和農村居民收入的影響?；貧w結果如表6所示，數字普惠金融總指數對經濟發展有顯著正向影響(0.001 1，0.001 1；P<0.010 0)，即數字普惠金融對經濟發展有明顯的促進作用；進一步分析發現，經濟發展與數字普惠金融總指數交互項對城鎮居民收入和農村居民收入有顯著正向影響(0.000 3，0.000 3；P<0.010 0)，即數字普惠金融通過促進經濟發展間接地提升城鄉居民收入。

表6 基于經濟發展的中介效應分析

2.數字普惠金融與城鄉居民收入——基于就業水平的中介效應分析

我們在研究數字普惠金融與城鄉居民收入的基礎上，進一步分析基于就業水平的中介效應。按照上文的方法，需要探討數字普惠金融與就業水平的關系，接著分析就業水平與數字普惠金融總指數交互項對城鎮居民收入和農村居民收入的影響?；貧w結果如表7所示，數字普惠金融總指數對就業水平有顯著的正向影響(0.056 8，0.056 8；P<0.010 0)，即數字普惠金融對就業水平有明顯的促進作用；進一步分析發現，就業水平與數字普惠金融總指數交互項對城鎮居民收入和農村居民收入有顯著的正向影響(2.67×105，2.76×105；P<0.010 0)，即數字普惠金融通過促進就業間接地提升城鄉居民收入。

表7 基于就業水平的中介效應分析

(五)異質性分析

1.按地區分組考察數字普惠金融對城鄉居民收入的異質性影響

考慮到地區發展差異，我們進一步考察數字普惠金融對城鎮居民收入、農村居民收入影響的地區差異。本文將樣本按中國地域劃分為東部、中部和西部，進行異質性分析得出結果如表8所示。

(1)數字普惠金融對城鎮居民收入的異質性影響。表8回歸結果顯示，數字普惠金融對東部、中部和西部地區城鎮居民收入的影響均顯著為正(系數分別為0.002 2，0.002 7，0.002 9;P<0.010 0)，并且影響程度為西部最大(0.002 9)，中部次之(0.002 7)，東部最小(0.002 2)，這與上文結論相反。其原因可能在于：雖然中西部地區經濟與傳統金融發展水平沒有東部地區高，但隨著互聯網數字技術的普及并與普惠金融結合助力于中西部經濟金融開發，而隨著中國城鎮化水平的提高城鎮居民又是互聯網技術的最早受益者，因此數字普惠金融對中西部地區城鎮居民收入的提升力度更大。

表8 數字普惠金融對城鄉居民收入的影響——地區分組

(2)數字普惠金融對農村居民收入的異質性影響。表8回歸結果顯示，數字普惠金融對東部、中部和西部地區農村居民收入的影響均顯著為正(系數分別為0.003 3，0.002 4，0.003 0;P<0.010 0)，此結論與上文一致，但影響程度為東部最大(0.003 3)，西部次之(0.003 0)，中部最小(0.002 4)。可能的解釋是：東部位于沿海地區，農村地區較中西部發展更好，隨著數字普惠金融的發展，為農村居民創業就業提供了融資平臺，加上沿海地區進出口貿易發展迅速，帶動了農村“創業熱”，增加了農村居民收入；普惠金融為支持西部經濟發展，大力發展西部實體經濟，尤其是助力西部農村地區鄉村振興，數字普惠金融提供的互聯網平臺為農村居民創業提供了渠道，提升了西部農村地區居民收入。

2.按城鎮化水平分組考察數字普惠金融對城鄉居民收入的異質性影響

隨著中國城鎮化的不斷推進，數字普惠金融助力于提高城鄉居民收入?？紤]到城鎮化水平不同，城鄉收入水平也有顯著差距。因此本文按城鎮化水平分組，將樣本分為高城鎮化組和低城鎮化組，進行實證分析得到回歸結果如表9。

(1)數字普惠金融對城鎮居民收入的異質性影響。表9回歸結果顯示，數字普惠金融對高城鎮化組和低城鎮化組城鎮居民收入的影響均顯著(系數分別為0.002 6，0.002 5；P<0.010 0)，但數字普惠金融對高城鎮化組城鎮居民收入的影響程度大于低城鎮化組(0.002 6<0.002 5)?？赡艿慕忉屧谟冢撼青l金融結構使得城鎮居民受益程度遠大于農村居民。在城鄉金融結構下，農村金融扶持力度薄弱，正規金融發展擴大了城鄉收入差距，金融自由化也主要增加了高收入人群的投資機會，降低了農村居民從正規金融的信貸獲得，使農村金融機會減少[8]。同時，城鎮化發展程度越高，以移動支付、互聯網平臺等的金融基礎設施和服務越完善，為廣大居民投資理財提供了便利，能更大程度提高收入。

表9 數字普惠金融對城鎮居民收入的影響——按城鎮化水平分組

(2)數字普惠金融對農村居民收入的異質性影響。表9回歸結果顯示，數字普惠金融對高城鎮化組和低城鎮化組農村居民收入的影響均顯著，且系數均為0.002 7(在1%的顯著性水平上)，這說明數字普惠金融在城鎮化發展不同的農村地區對居民收入的影響沒有顯著差異?？赡艿脑蛟谟冢褐袊鴶底制栈萁鹑谥τ谵r村地脫貧力度大，對城鎮化發展不同的地區均實現數字普惠金融鄉村振興的可獲得性和精準性[1]。

五、結論及建議

(一)研究結論

本文運用“北京大學數字普惠金融指數”第二期2011—2018年中國31個省市區的面板數據，選擇省級互聯網普及率作為數字普惠金融的工具變量，實證分析了數字普惠金融對城鄉居民收入的異質性影響及其中介效應，并進行了穩健性檢驗，得出如下主要結論：

第一，數字普惠金融對城鄉居民收入有顯著的正向影響，即數字普惠金融能夠顯著提高中國城鄉居民收入，且數字普惠金融對農村居民收入的提升效果大于城鎮居民。

第二，經濟發展和就業水平在數字普惠金融對城鄉居民收入的異質性影響中發揮著中介效應，數字普惠金融通過經濟發展和促進就業間接提高了中國城鄉居民收入。

第三，地區發展差異、城鎮化發展水平在數字普惠金融對城鄉居民收入的影響中發揮著異質性作用。其中：(1)數字普惠金融對西部地區城鎮居民收入的影響程度最大，對東部地區的影響程度最?。?2)數字普惠金融對東部地區農村居民收入的影響程度最大，對中部地區的影響程度最??；(3)數字普惠金融對高城鎮化組居民收入和城鎮居民收入的影響程度大于低城鎮化組，但對農村居民收入沒有明顯的差異。

(二)政策建議

1.加快數字基礎設施建設，促進數字普惠金融平衡發展

數字普惠金融是互聯網技術、大數據平臺在普惠金融領域的應用，而由于中國地區發展不平衡，數字普惠金融也呈現出區域差異。因此，要加快數字基礎設施建設，尤其是欠發達地區的金融設施建設，促進數字普惠金融平衡發展。首先，要積極推動互聯網、大數據、人工智能和普惠金融深度融合，促進數字普惠金融快速發展。其次，要完善各地區，尤其是中西部地區和農村地區金融網點建設，提高金融網點覆蓋率，降低金融交易成本。最后，要強化數字金融知識教育培訓和宣傳，提高居民金融知識素養，進而提高數字普惠金融的利用效率。

2.持續推進數字普惠金融發展，發揮促進經濟發展和增加就業作用

本研究表明數字普惠金融可以通過促進經濟發展和增加就業來提升城鄉居民收入水平，因此要持續推進數字普惠金融發展，發揮促進經濟發展和增加就業的作用。一方面，要加快金融資源尤其是可貸資金的供給，完善互聯網平臺，引導數字普惠金融更好地為實體經濟提供支持和服務，以促進經濟發展；另一方面，要大力引導數字普惠金融促進就業，運用互聯網平臺帶動創業，增加就業機會，尤其是向偏遠農村地區給予政策傾斜，以緩解就業難、創業難的問題。

3.推進金融體制改革，完善金融法律法規

數字普惠金融的健康發展依托于穩健的金融體制和法律法規。因此，要進一步推進金融體制改革，完善金融法律法規，為數字普惠金融的持續發展提供良好的發展環境和制度保障。首先，中國數字普惠金融地區、城鄉發展不平衡，要加大對偏遠地區和農村地區教育、金融知識和金融素養的培育和支持，充分發揮數字普惠金融的提升效應；其次，互聯網金融潛在的風險大，要創新和健全金融監管體制，實現互聯網金融監管主體和被監管主體雙向監管；最后，要加快推進金融監管立法，確保將“權力關進制度的籠子里”，使監管有法可依，提高監管權威性和有效性，防范系統性金融風險的發生。

六、結語

本文借助北京大學數字金融研究中心聯合螞蟻金服集團編制的31個省市區2011—2018年的數字普惠金融指數(第二期)，結合相關統計數據，實證分析了數字普惠金融對城鄉居民收入的異質性影響，突出數字普惠金融影響城鄉收入的不同機理和路徑，并進一步研究數字普惠金融與城鄉居民收入之間所涉及經濟實力和就業水平的中介效應。筆者在研究角度和研究方法上具有新意，在能夠檢索到的范圍內少有學者涉及，可見本研究在現階段具有一定的現實意義。但仍存在一定的局限性:第一，本文的數字普惠金融指數運用的是省級層面的數據，如果采用地市級數據更具有說服力；第二，中介變量經濟發展和就業水平在某種程度上具有包含關系，并且就業水平選取的是城鄉平均就業水平，未能分別論證城鎮和農村的路徑，因此仍需要進一步討論其作用機制的效果；第三，異質性檢驗中的相關標準由于既有文獻研究較少，理論支撐不夠，后續會進一步加強在此角度的研究。