數字普惠金融縮小收入差距了嗎？
——來自中國家庭追蹤調查的經驗證據

田 瑤，郭立宏

西北大學 經濟管理學院，陜西 西安 710127

一、問題的提出

當前，中國小康社會全面建成，經濟總量大幅躍升，居民收入連年提高，但經濟增長的涓滴效應無法覆蓋所有群體，收入差距略顯攀升之勢?！吨腥A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“人民生活更加美好，人的全面發展、全體人民共同富裕取得更為明顯的實質性進展”的遠景目標，而縮小收入差距正是扎實推進共同富裕的關鍵[1]。

作為現代市場經濟的核心，金融發展在緩解貧困、改善收入不均等方面意義重大[2-3]，但傳統金融的逐利性將低收入群體排斥于金融服務之外，會加劇收入不均[4]，可見傳統金融下收入分配的馬太效應依然嚴峻。而作為數字技術與普惠金融的深度融合，數字金融的迅速發展為經濟落后地區實現普惠金融提供了可能，在經濟包容性增長[5]、個體增收減貧等方面發揮了重要作用[6]，尤其是為低收入群體增收提供了動力，對優化收入分配卓有成效。數字金融通過提高金融資源的分配效率，摒棄傳統金融嫌貧愛富的缺陷，滿足“長尾群體”及弱勢群體的金融需求，豐富家庭資產配置種類、提高個體信貸可得性，據此提高家庭收入水平，縮小收入差距。

鑒于此，本文通過中國家庭追蹤調查(CFPS)及北京大學數字金融研究中心發布的《中國數字普惠金融指數(2011—2020)》數據，擬從數字普惠金融視角探究其對個體間收入差距的影響，以期在數字化變革之下，從金融服務的角度為緩解收入差距提供參考。本文可能的邊際貢獻主要體現在：第一，以往有關收入不平等的研究多集中于城鄉收入差距，但經濟增長所伴隨的收入不均也存在于城鄉內部，僅考慮農村樣本或城鄉收入差距忽視了中國城鎮低收入群體的金融服務缺失及貧困問題，故本文基于微觀數據刻畫個體間收入不平等，剖析數字普惠金融對中國居民收入差距的影響；第二，從數字普惠金融服務體系旨在滿足各類群體金融需求的邏輯出發，通過優化家庭金融資產配置、緩解信貸約束兩個視角厘清數字金融緩解個體間收入差距的現實路徑；第三，鑒于個體金融素養及互聯網使用情況的差異，合理認識數字化的過快發展及個體金融素養相對匱乏可能將家庭暴露于更大的風險中，對于家庭有效規避風險、增進家庭福利意義顯著。

二、文獻綜述與研究假設

(一)數字普惠金融與收入不平等

國內外學者對收入不平等影響因素的研究由來已久。部分研究從宏觀層面展開，如米增渝等[7]研究了經濟增長與收入不平等之間的關系，崔艷娟等[8]從傳統金融發展的視角出發，探討了其對于貧困的影響。此外，勞動力流動以及戶籍制度等因素也均成為探討收入不平等問題的關鍵所在[9]。近年來，各類微觀調研的展開推進學術界從個體因素方面詮釋收入不平等，研究表明，家庭的物質資本與金融資產等是影響收入不平等的重要因素[10]?？梢园l現，在相關研究的不斷拓展與深化中，金融始終作為一個重要因素被納入考量。盡管傳統金融無法通過為弱勢群體提供金融服務而改善其經濟狀況，但不可否認，金融活動在增進低收入家庭福祉、減少收入不平等方面仍具有重要作用[11]，尤其是互聯網驅動的數字金融打破了傳統金融的桎梏，為各類群體創造兼具包容性的金融環境，滿足不同群體特別是低收入群體的金融需求，對于減緩貧困、改善收入狀況意義重大。

已有關于數字金融影響收入差距的相關研究多從城鄉收入差距入手，宋曉玲[12]認為普惠金融通過消除金融排斥增加了農村主體收入，從而降低城鄉收入不平等，可見金融包容性的增強對弱勢群體的收入提升有重要作用。具體來看，沿著數字化帶來的金融服務可得性及便利性提高的視角，部分學者從數字金融的信貸約束緩解功能出發，認為信貸可得性的提高不僅有助于緩解家庭流動性約束，增進家庭福利[13]，也能夠推進個體創業活動的開展[14]，對家庭收入的提高具有積極作用。此外，周雨晴等[15]指出數字金融能夠推進農戶家庭風險性金融市場的參與，從而通過提高家庭資產配置的有效性增加理財性收入。

整體來看，數字普惠金融與居民生產生活高度融合，通過優化金融服務、降低金融市場準入門檻等，惠及“長尾群體”，提高個體金融市場參與度，為各類群體創造增收機會，使家庭通過多元化的資產配置、融資約束緩解等途徑實現增收，改進家庭福利，且低收入家庭或貧困個體從中獲益的邊際效應更大[16]，有利于緩解居民內部收入不平等。基于上述分析，本文提出如下假設：

H1：數字普惠金融的發展能夠縮小個體間收入差距。

(二)數字普惠金融影響收入不平等的機制

1．基于金融產品持有的機制

數字普惠金融的發展加深了居民對金融服務的接觸程度，能提高其金融市場參與的可能性，豐富居民財產性收入來源，緩解個體間收入差距。一方面，數字金融的發展降低了信息獲取的成本，為個體進入金融市場提供可能，增加了家庭金融資產配置的多樣性[17]；另一方面，數字金融催生了無接觸交易，促使個體將部分資金放置于余額寶等第三方平臺，有助于個體循序漸進地了解金融產品，激發理財需求，提高其持有金融產品的可能，加速資金轉變為投資性金融資產。而數字金融所驅使的家庭金融資產有效組合能提升家庭財產性收入[18]，為縮小收入差距提供了可能?；谏鲜龇治觯疚奶岢鋈缦录僭O：

H2：數字普惠金融能通過提升家庭金融產品持有概率縮小收入差距。

2．基于信貸可得性的機制

數字普惠金融增強了個體信貸的可獲得性。具體來看，數字化提高了金融機構的信息搜尋能力，如數字信貸的審批能在短時間內將信貸申請者的交易等數字足跡轉化為數據[19]，降低借貸雙方的信息不對稱與交易風險，使金融機構能有效甄別客戶資質，最大限度滿足其貸款需求。Bruhn等[13]的研究表明，融資約束的緩解對于低收入群體改善貧困以及增加收入具有顯著成效，進而減緩長期收入不均[20]，即合理的信貸可以促進家庭財富增加(1)2017年中騰信金融信息服務(上海)有限公司與中國家庭金融調查研究中心在京聯合發布《中國工薪階層信貸發展報告》。，尤其是正規借貸對低收入家庭增強家庭資金流動性以應對短期沖擊具有更高的邊際影響，并以此提高收入、改善貧困，縮小收入差距。基于上述分析，本文提出如下假設：

H3a：數字普惠金融能通過提高個體信貸可得性縮小收入差距。

在不考慮需求抑制的前提下，正規信貸是農戶等低收入群體最為期待的融資渠道[21]，但傳統金融阻礙了弱勢群體獲得意愿的金融服務，使有資金需求但被排除在正規借貸體系之外的個體傾向于非正規借貸，尤其是關系型借貸[22]。此外，供給方長期的信貸約束也可能導致個體的信貸需求壓抑[23]，從而無法充分發揮借貸的積極效應。當前，數字金融在緩解融資約束、滿足家庭用以應對風險事件的資金需求方面發揮了重要作用，作為居民獲取金融信息的主要端口，數字金融加深了居民對金融市場的認知，數字化所帶來的金融服務便捷及低成本的特性也增強了個體對金融服務的使用意愿，有助于個體在滿足正規金融機構貸款條件的前提下，提高正規借貸傾向，并可能轉化為實際貸款行為。因此，信貸可得性的增強及個體正規借貸傾向的提高都能夠促使家庭基于數字化金融服務來獲取信貸，提升家庭福利，進而縮小收入差距?；谏鲜龇治觯疚奶岢鋈缦录僭O：

H3b：數字普惠金融通過提升家庭正規金融機構借貸意愿縮小收入差距。

三、研究設計

(一)數據來源

本文實證分析的數據來源包括以下三部分：一是中國省域層面的數字普惠金融發展水平，采用北京大學數字金融研究中心發布的北京大學數字普惠金融指數衡量[24]；二是收入不平等以及個體特征、家庭情況等變量，采用北京大學中國社會科學調查中心的中國家庭追蹤調查(CFPS)數據，該調查覆蓋了中國25個省、自治區、直轄市(2)本文最終選取的樣本涉及中國25個省、自治區、直轄市(不包含內蒙古、海南、西藏、青海、寧夏、新疆以及港澳臺地區)。；三是樣本所處省份的省級層面特征變量，采用相應省份的統計年鑒數據。

其中，數字普惠金融發展指數包含了2011—2020年的數據，CFPS數據自2010年正式展開訪問，每兩年一期?？紤]到CFPS數據庫中變量衡量的一致性及連續性，結合本文選取變量的實際需求，最終選取CFPS 2014、2016以及2018年的樣本。由于數字金融對個體的影響不一定能在當期顯現，以及反向因果關系可能帶來的內生性問題，因此數字普惠金融指數以及省際其他宏觀變量采取滯后一期數據(2013、2015及2017年)，收入變量采用與2010年可比的收入，并做上下1%縮尾處理，剔除樣本中的缺失值和異常值，最終得到三期共30 219條樣本數據。

(二)模型構建

依據前文分析，為考察地區數字普惠金融發展水平對收入不平等的影響，構建實證模型如下：

Giniijt=α0+α1Dfiit-1+α2Xilt+α3Xit-1+θt+εilt

(1)

其中，Giniijt表示i省份j區縣在t年的收入不平等程度，Dfiit-1為各省份滯后一期的數字普惠金融指數，Xilt表示i省份中家庭或個體l在t年的特征變量，Xit-1為i省份滯后一期的宏觀經濟變量，θt為年份固定效應。

(三)變量選取

1.自變量

本文選取北京大學數字金融研究中心所發布的北京大學數字普惠金融指數衡量數字普惠金融的發展程度(Dfi)[24]，并分別考慮覆蓋廣度(Wid)、使用深度(Dep)及普惠金融數字化(Dig)三個子維度，以明確其對收入差距影響的異質性。

2.因變量

已有研究通過基尼系數、泰爾指數及相對剝奪指數等指標度量了收入不平等[25-26]，基于研究目的及數據可得性，本文最終以基尼系數(Gini)衡量。考慮到CFPS數據未公布省級以下行政區域國標碼，但公布了區縣一級的識別碼，參考周廣肅等[25]的做法，本文以區縣為單位，根據人均家庭純收入計算基尼系數[27]，為保證待估收入差距的精確性，剔除當年樣本量小于30的區縣。

3.控制變量

已有研究表明，收入不平等可能受到多方面因素影響，為此，本文從個體特征、家庭狀況以及宏觀環境三個層面選取控制變量。其中，個體特征主要包括：性別(Gen)，女性為0，男性為1；年齡(Age)、婚姻狀況(Mar)，同居或在婚賦值1，其余賦值0；健康狀況(Hea)，以五級量表衡量，數字越大，表明個體健康狀況越良好；政治面貌(Par)，黨員為1，非黨員為0；城鄉分類(Urb)，城鎮為1，農村為0；受教育程度(Edu)，以個體的受教育年限衡量，其中文盲/半文盲為0，小學為6，初中為9，高中為12，大專為15，大學本科為16，碩士為19，博士為22；社會信任(Tru)，以對父母的信任、對鄰居的信任、對陌生人的信任以及對醫生的信任的平均信任水平衡量；社會地位(Sta)，以“您在本地的社會地位”這一主觀問題衡量，數值越大，表明個體認為自己在本地處于更高的社會地位。家庭層面包括：社會網絡(Net)，以人情禮支出衡量；社會資本(Cap)以“過去12個月，您家從不同住的親戚，包括不同住的子女、父母、公婆和其他親戚那里獲得了多少現金或實物方面的經濟幫助？”和“不包括社會捐助，過去12個月，您家從其他人(如朋友、同事)那里獲得了多少現金或實物方面的經濟幫助？”兩個問題衡量，以上述兩項獲得的經濟幫助之和作為社會資本的代理變量；家庭規模(Siz)、家庭總支出(Exp)、家庭總房產(Est)、現金及存款總和(Cas)、非房貸的金融負債(Nhd)等；同時還控制了宏觀層面的人均GDP(Eco)以及地區總人口(Pop)。

(四)描述性統計分析

變量的描述性統計結果見表1。從觀測樣本的人均家庭收入來看，最值之間差異較大，且均值處于較低分位區間，表明個體間收入存在較大差距；基尼系數的均值處于0.41左右，但不同區縣、不同時期基尼系數差異較大；數字普惠金融指數的均值約為213，方差較小，可見各地區數字普惠金融發展水平提升的同時，區域間差距逐步縮小，但覆蓋廣度、使用深度及數字化水平三個維度存在較大的地區差異。

表1 變量描述性統計結果

從控制變量來看，樣本中農村家庭樣本略多于城鎮家庭，男女比例分布均勻，且涵蓋了成年群體的各個年齡階段；個體的受教育程度存在較大的差異，平均受教育年限為7年，受教育水平有待進一步提升。家庭層面的控制變量顯示，家庭平均以四口之家為主；衡量社會資本以及社會網絡的變量均值較小，且最值之間均存在較大差異，表明大部分家庭擁有的社會資本以及社會網絡關系處于較低水平；家庭總支出、總房產、現金及存款總和以及非房貸的金融負債的最值之間差距懸殊，一定程度上也反映了中國居民家庭財富不平等的現狀。省級層面的控制變量中，地區總人口平均約5 730萬人，人均GDP的均值大約為4.9萬元，盡管各地經濟發展水平逐年上升，但區域間仍存在較大差距。

續表1

四、數字普惠金融影響收入不平等的實證分析

(一)數字普惠金融對收入不平等的影響

本部分首先基于式(1)進行普通最小二乘(OLS)回歸。由于數字普惠金融指數的變化幅度較大，為便于分析，回歸中將數字金融相關的4個指標的數據分別除以100。為避免部分變量在個體間過度波動的影響，實證分析中，對社會資本、社會網絡、家庭總支出、家庭總房產、現金及存款總和、非房貸的金融負債、家庭人均純收入及人均GDP、地區總人口等變量均進行對數化處理，以消除模型的異方差問題。考慮到同一地區中個體的某些觀測值之間可能存在相關性，為增加模型的穩健性，在后續的實證檢驗中均加入區縣層面的聚類穩健標準誤。同時，為避免遺漏時間的變化所產生的影響，在回歸中加入年份虛擬變量?；貧w結果見表2。

表2第(1)列的結果顯示，數字普惠金融指數(Dfi)每增加1個單位，基尼系數會顯著減小0.189個單位，表明數字普惠金融在一定程度上緩解了收入不平等。在控制個體層面、家庭層面以及地區層面的相關變量后，地區數字普惠金融指數(Dfi)每增加1個單位會使基尼系數降低0.169左右，結論依然顯著，即假設H1得到支持。

表2 基準回歸結果

控制變量的回歸結果顯示，個人層面中，樣本為城鎮還是農村對收入不平等有顯著影響；隨著年齡的增加，基尼系數也相對降低，即年輕群體間的收入差距更大，個人在年輕時獲得收入多通過工作、創業等途徑獲取收入，故而中青年群體之間的收入可能存在較大差距；個體的受教育年限每增加1年會引起基尼系數減小0.002個單位；而個體社會信任水平及社會地位的提升均不同程度擴大了收入差距，高社會地位及高水平的社會信任為個體及家庭帶來豐富的社會關系網，從而有助于高收入群體家庭收入的進一步提升，導致收入差距擴大。

家庭層面中，人口規模及社會資本對收入差距的影響并不顯著，而以家庭人情禮支出所衡量的家庭社會網絡關系強度對于收入差距的影響為正，且家庭人情禮支出的對數值每增加1個單位，基尼系數增加0.003個單位；家庭支出、家庭總房產以及家庭的現金及存款總和的提升均在不同程度上顯著緩解了收入不平等，但家庭金融負債對數值的增加則顯著擴大了收入差距。此外，宏觀層面的控制變量中，以人均GDP所衡量的經濟發展水平以及地區人口規模的增加對于收入差距的擴大作用并未通過統計意義上的檢驗。

為了更精確地刻畫數字普惠金融對收入不平等的影響，本文進一步考察數字普惠金融的覆蓋廣度、使用深度以及數字化水平三個細分維度產生的差異化影響，結果見表2第(3)～(5)列。覆蓋廣度及使用深度對基尼系數的影響顯著為負，且覆蓋廣度(Wid)及使用深度(Dep)每提升1個單位，基尼系數分別減小0.165和0.073個單位，表明在數字普惠金融快速發展的階段，拓展金融服務的覆蓋廣度從而惠及更多群體，增加金融服務深度，推動金融深化發展，對于構建合理的收入分配格局有促進作用。第(5)列的回歸結果表明，普惠金融數字化程度的加深在10%的顯著性水平上加劇了收入不平等。一方面，目前金融服務的數字化發展盡管已經處于較高水平，但在科技進步等多重因素驅使下，仍存在較大提升空間；另一方面，與高收入群體相比，低收入群體對數字化的接受程度較弱，因此，金融服務的數字化在初期對高收入群體具有更加有利的影響，從而導致數字化發展可擴大收入差距。未來，隨著數字化程度的提升速率加快，尤其是移動支付普及率足夠高時，低收入群體的邊際福利改善程度會更高，收入差距得以縮小。

(二)數字普惠金融對收入不平等影響的機制分析

1.基于金融產品持有行為的機制檢驗

本部分以家庭是否持有金融產品(Inv)為中介變量，探究數字普惠金融通過提升家庭持有金融產品的概率來緩解收入差距的中介效應是否存在。其中，CFPS問卷中詢問了家庭是否持有股票、基金、國債、信托產品、外匯產品及其他金融產品，若家庭持有任意一種或以上，則認為持有金融產品，賦值1，否則賦值0(3)2014年設置的問題為：您家現在持有哪些金融產品？(1.股票；3.基金；5.國債；6.信托產品；7.外匯產品；77.其他金融資產，如期貨、期權等；78.以上都沒有)；2016與2018年設置的問題為：您家現在是否持有金融產品，如股票、基金、國債、信托產品、外匯產品等？。

以提升家庭金融產品持有概率作為影響機制的中介效應檢驗結果如表3所示。借鑒溫忠麟等[28]的中介效應三步法依次檢驗解釋變量對被解釋變量的影響、解釋變量對中介變量的影響、解釋變量及中介變量共同對被解釋變量的影響。第(1)(4)列為第一步的檢驗結果，與前文基準回歸一致；第二步以是否持有金融產品作為被解釋變量、數字普惠金融指數為解釋變量，采用Probit模型檢驗，結果見第(2)(5)列，考慮控制變量后，地區數字普惠金融指數(Dfi)增加1個單位能夠使家庭持有金融產品的概率顯著增加6%；第三步結果如第(3)(6)列所示，數字普惠金融指數及家庭是否持有金融產品均顯著降低了基尼系數，家庭持有金融產品這一變量的部分中介特性得以驗證，且基于Sobel檢驗的結果拒絕原假設，進一步驗證了中介模型的有效性，即地區數字普惠金融水平的提升能通過提高家庭持有金融產品的概率來緩解收入不平等，假設H2得到支持。

表3 數字普惠金融影響收入不平等的機制檢驗結果：基于金融產品持有行為

2.基于信貸可得性的機制檢驗

面臨融資約束的家庭往往難以開展各類經濟活動，而獲得融資對于提高就業、增進低收入群體的收入作用顯著[13]。根據前文的分析，數字普惠金融水平的提高可能通過增強信貸可得性或者提高個體的正規機構借貸意愿作用于收入不平等。為此，首先選取CFPS中“除房貸外，您家現在還欠銀行多少元貸款沒有還清？”這一問題，以家庭除房貸外的銀行負債情況來衡量家庭的信貸可得性(Bor)，對于有此類待償貸款額的樣本賦值1，否則為0。表4第(1)列報告了基于Probit模型檢驗的數字普惠金融水平影響家庭信貸可得性的邊際效應，數字普惠金融水平(Dfi)每提高1個單位，會使家庭擁有銀行貸款的概率顯著提高6.4%?；诖齼斶€款額(Deb)的回歸結果如第(2)列所示(4)以待償還款額加1取對數衡量。，可以發現，數字普惠金融指數(Dfi)增加1個單位，個體待償銀行貸款額的對數值會顯著增加0.618，均表明數字普惠金融水平的提高對于增強個體信貸可得性作用顯著，假設H3a得到支持。

其次，問卷中有相關問題詢問家庭的首選借款對象(5)如果您家需要借金額較大的一筆錢(例如用于買房、經營周轉等)，首選的借錢對象會是誰？(0.父母或子女；1.親戚；2.朋友；3.銀行；4.非銀行正規金融機構；5.民間借貸機構和個人；6.任何情況下都不會去借錢)，來衡量個體意愿的借款渠道(For)，對于選擇銀行以及非銀行正規金融機構的個體賦值1，此類個體更傾向于通過有保障的金融機構貸款，反之賦值0。表4第(3)列報告了數字普惠金融發展對于個體在正規金融機構借貸的概率的影響，基于Probit模型的回歸結果顯示，家庭所處地區的數字普惠金融發展水平(Dfi)每增加1個單位，會帶來個體基于銀行及非銀行正規金融機構借貸的概率提升23.8%左右，表明數字金融的發展增強了個體正規機構的借貸意愿，體現了金融服務的便捷性能夠加深個體對正規金融服務選擇的傾向性。

表4 數字普惠金融影響收入不平等的機制檢驗結果：基于信貸可得性

更進一步來看，個體正規借貸傾向的提高能否進一步緩解收入差距？為探究該問題，本部分在基準模型的基礎上，同時加入了家庭是否有正規借貸意愿、數字普惠金融指數和家庭是否有正規借貸意愿的交互項，從表4第(4)列的結果來看，個體選擇從正規金融機構借貸概率的提升能強化數字普惠金融對收入差距的緩解作用：當個體傾向于通過民間借貸獲取所需資金時，數字普惠金融指數(Dfi)增加1個單位會使基尼系數下降0.168，根據交互項的回歸結果來看，當個體意愿的借款渠道(For)取值為1，即個體傾向于正規金融機構借貸時，這一影響的絕對值增加了0.009，此時數字普惠金融指數(Dfi)增加1個單位能夠使基尼系數下降0.177個單位。這表明數字普惠金融通過提高家庭正規金融機構的借貸意愿而緩解了收入差距，假設H3b在統計意義上通過了檢驗，但影響相對微弱，可能是由于具有正規金融機構借貸傾向的個體當下并不一定具有借貸需求或是無法滿足正規金融機構的貸款要求，致使此類群體不一定立即產生實際的借貸行為響應，導致數字普惠金融發展所帶來個體主觀借貸意愿的增強對于收入差距僅有微弱影響。

(三)基于個體金融知識和互聯網使用情況的調節效應

1.基于金融知識的調節效應

在有關家庭金融行為的研究中，個體的金融素養廣受關注。當前中國居民整體金融知識水平有待提高，且群體間金融素養存在較大差異[29]。金融素養較高的群體，對金融市場了解更加深入，能夠理性地面對風險及收益，享受數字普惠金融的福利，對自身及家庭財務做合理規劃，如利用多元化的渠道豐富自身資產配置等，從而提高家庭收入。但金融素養匱乏的群體對金融市場認知不足，風險規避意識較差，在享受數字普惠金融帶來便利的同時，若不能正確認識風險而盲從進入市場或使用金融服務可能會無形之中增加家庭所面臨的財務風險，如非理性的金融投資、盲目的借貸行為等可能會增加家庭債務杠桿，并將家庭暴露于更大的風險之中，從而增加家庭的金融脆弱性，不利于收入差距的緩解。

因此，下面擬檢驗個體金融知識水平的高低對于數字普惠金融減緩收入差距作用的影響。金融知識水平(Fk)以CFPS 2014年問卷中有關基礎金融知識的問題回答情況衡量，包括“銀行1年定期利率”“存款到期金額”“存款續存金額”“貨幣購買力”“價值比較”“投資風險”“股票投資風險”7道題目，計算回答正確問題的個數，以中位數為基準，高于中位數的個體賦值1，否則賦值0。表5第(1)列展示了金融知識水平的調節效應，結果顯示，金融知識水平的提高能強化數字普惠金融對收入差距的減緩作用，即對于金融知識水平越高的個體，數字普惠金融指數對收入不平等的減緩作用更加顯著，反之亦然。

表5 金融知識水平、互聯網使用情況的調節作用檢驗結果

2.基于互聯網使用情況的調節效應

科技的飛速發展加深了互聯網對個體生活和工作的重要性，尤其是無紙化的普及促使互聯網成為部分群體社交、辦公及獲取信息的主要渠道。數字金融“無接觸”的優勢降低了個體對傳統物理網點的依賴，尤其疫情之下“零接觸式”的金融服務保障在滿足居民金融服務需求的同時提高了金融服務效率。因此，數字普惠金融對個體的影響可能受到個體互聯網使用情況差異的影響，使用互聯網頻繁的個體接觸的信息來源更廣，數字普惠金融所帶來的增收和收入差距緩解效應會更加顯著。而接觸互聯網較少的群體，并不一定能及時體驗數字普惠金融所提供的便捷，如無法在數字普惠金融的影響之下開展金融投資、增加家庭信貸等，從而不利于數字金融發揮其對于收入差距的緩解作用。

為此，本文擬檢驗互聯網的使用情況對于前述基準回歸的調節作用。參考周廣肅等[30]的做法并結合本文研究需要，最終采取CFPS問卷中“您是否上網”(Int1，上網賦值1，否則為0)、使用互聯網社交的頻率(Int2)、互聯網商業活動的頻率(Int3)以及業余上網時間(Int4)(6)“使用互聯網社交的頻率”和“互聯網商業活動的頻率”兩個變量在處理中，首先處理為有序變量，數值越大，表明頻率越高，“業余上網時間”這一變量數值越大，表明上網時間越長；其次，以各變量的中位數為依據，對大于中位數的樣本賦值1，否則賦值0。4個變量衡量居民的互聯網使用情況。表5第(2)～(5)列的回歸結果表明，數字普惠金融指數分別與這四個變量的交互項估計系數均顯著為負，互聯網的使用對于數字普惠金融減緩收入差距的強化效應得到證實。

五、穩健性檢驗

(一)基于分位數回歸的檢驗結果

根據前文的分析，數字金融縮小收入差距的實質是作用于居民收入，尤其是金融包容性的增強，使得其對于弱勢群體收入影響的邊際效應更大，不同群體收入提升幅度的差異性導致了收入差距的變化。故本文將實證檢驗數字普惠金融是否具有提升收入的作用，并基于分位數回歸分析不同分位點處的差異。

表6第(1)列報告了以家庭人均收入的對數值作為被解釋變量的回歸結果。其中，數字普惠金融指數(Dfi)每增加1個單位，會帶來家庭人均收入的對數值顯著提升0.814。基于家庭人均收入的分位數回歸結果如表6第(2)～(6)列所示?？梢园l現，數字普惠金融對收入的提升作用在各分位點處均通過檢驗，且隨著分位點的增加，系數值不斷縮小，表明數字普惠金融對于低收入家庭的增收作用顯著強于高收入家庭。例如，當數字普惠金融指數提高1個單位，10%分位點的個體平均收入增長情況會比50%分位點的群體高出0.688個單位，比90%分位點的群體高出0.755個單位，證實了數字普惠金融在實現增收的同時能縮小收入差距。

表6 基于分位數回歸的檢驗結果

(二)替換被解釋變量

本部分使用泰爾指數(Theil)替換被解釋變量驗證前文結論的穩健性，計算口徑與全文保持一致，即依托人均家庭純收入計算同一年份同一區縣的泰爾指數。如表7結果所示，數字普惠金融指數(Dfi)提高1個單位，泰爾指數相應減少0.203個單位，即收入差距有所緩解，表明前文得出的結論較為穩健。

表7 以泰爾指數作為被解釋變量的檢驗結果

(三)內生性處理

盡管前文在研究中選取滯后一期解釋變量以規避反向因果所帶來的內生性，但收入水平較高的地區前一期往往也具有較高的收入水平，且發展快的地區數字金融水平也較高，即仍存在一定的反向因果。此外，研究中從多層面控制了可能影響收入差距的因素，但無法避免遺漏變量的情況。為此，本文通過選取工具變量，緩解原模型可能存在的內生性。根據工具變量的選取要求，參考已有研究并結合本研究的實際需求，選取地區到杭州的地理距離[31]。一方面，作為支付寶的起源地，杭州市的數字金融發展在全國范圍內處于領先地位，且數字金融中心落戶杭州，更能推動中國數字金融的快速發展，尤其是對于距離杭州近的城市，更容易產生溢出效應，因此地區與杭州的地理距離越近，數字普惠金融發展水平就越高；另一方面，地理距離并不會隨著個體收入情況發生改變，距離的遠近也無法直接影響收入差距，因此上述變量可作為工具變量。其中，到杭州的地理距離使用各省份的省會城市距離杭州市的距離，具體處理方法為對地理距離加1并取對數作為工具變量(Dis)，進行兩階段最小二乘回歸。

從表8的回歸結果來看，第一階段的結果證實了地理距離數字普惠金融發展水平之間的相關關系，且基于弱工具變量及不可識別檢驗結果均拒絕原假設，驗證了工具變量的有效性。在控制其他因素后，以地理距離相關指標所進行的兩階段最小二乘回歸第二階段的結果顯示，數字普惠金融發展水平(Dfi)每提高1個單位，基尼系數相應約下降0.049個單位，即前述結論穩健。

表8 兩階段最小二乘法檢驗結果

(四)基于城鄉及地區分樣本的再檢驗

前文研究表明，數字普惠金融整體上能縮小收入差距，但由于不同地區之間的數字普惠金融發展程度不同，且個體之間存在差異，因而數字普惠金融縮小收入差距的效應可能存在異質性。

1.城鄉異質性檢驗

基于城鄉異質性檢驗的結果如表9第(1)(2)列所示，城鎮樣本與農村樣本中，數字普惠金融對收入差距縮小的作用均在1%的顯著性水平下通過檢驗，且農村樣本系數的絕對值更大。進一步基于組間檢驗方法中的似無相關性模型(SUR)檢驗，對城鄉子樣本中核心解釋變量系數差異進行檢驗，卡方統計量為23.94，P值小于0.01，驗證了數字普惠金融對收入差距的影響在城鄉之間的異質性所在。具體來看，地區數字普惠金融指數(Dfi)每增加1個單位，農村地區基尼系數相比于城鎮地區多降低0.04左右。可能的原因是數字化賦能普惠金融的發展打破了傳統物理界限的限制，擴大了金融服務的覆蓋范圍，尤其是有助于農村偏遠地區的居民獲得金融服務，提升居民享受金融服務的邊際效用，使得農村低收入群體能夠倚賴數字普惠金融從而提高家庭福利。因此，農村地區在縮小收入差距方面具有更大的邊際值。

2.地區異質性檢驗

依據國家統計局對東、中、西部地區的劃分，將本文選取樣本劃分為東、中、西部地區的三個子樣本。表9第(3)～(5)列的回歸結果表明，數字普惠金融指數對于各地區的基尼系數均存在負向影響，但僅有東部地區的回歸結果通過檢驗，即東部地區數字普惠金融水平(Dfi)每提高1個單位，會帶來基尼系數顯著下降0.188個單位。這可能是由于中國東部地區的經濟更為發達，數字金融發展進程快且水平高，居民對于數字化產物的接納度也相對較高，數字金融的普惠性和包容性能更快地滲透到生活的方方面面，這有助于個體做出益于自身效率提高、成本降低、收入增加的行為，致使數字普惠金融的發展有利于地區收入差距的縮小。此外，盡管地區之間數字普惠金融發展的差異在不斷縮小[24]，但中部和西部地區數字金融發展相對緩慢，加之數字普惠金融的發展作用于個體存在時效性，因而中西部地區數字普惠金融緩解收入差距的作用尚未完全顯現。

表9 數字普惠金融影響收入差距的異質性檢驗結果

六、結論與政策建議

作為中國建設社會主義現代化強國的重要內容，實現全體人民共同富裕是當前及未來的奮斗目標之所在，而增進低收入群體福利、縮小收入差距是實現共同富裕的重中之重。當前數字金融的快速發展所帶來金融服務包容性的增強惠及各類群體，有助于全社會共享經濟發展之成果，在優化收入分配方面具有積極意義。

本文基于CFPS數據及北京大學數字金融研究中心編制的數字普惠金融指數，實證分析了數字普惠金融與收入差距之間的關系。研究發現：第一，數字普惠金融的發展整體上降低了中國收入不平等的程度，這一結論在替換變量、更換模型及考慮內生性后依然穩健，且主要是通過數字普惠金融提升家庭金融產品持有概率、提高信貸可得性等途徑實現；第二，數字普惠金融的三個子維度中，覆蓋廣度和使用深度能顯著縮小收入差距，但數字化程度的加深則加劇了收入不平等；第三，數字普惠金融對收入差距的抑制作用僅在東部地區較為顯著，且農村地區中數字普惠金融減緩收入差距的作用大于城鎮樣本；第四，個體金融素養的提高及互聯網的使用強化了數字普惠金融對收入差距的抑制作用。

結合研究結論，本文提出以下幾方面的政策建議：第一，依托數字技術的快速發展，加強金融科技與普惠金融的深度融合，在注重風險防范的同時增強數字金融的普惠性和包容性，豐富金融產品的種類，提高金融服務的質量，盡可能地通過多樣化的產品和服務滿足各類群體差異化的金融需求，尤其注重低收入群體的金融可得性。第二，增強數字普惠金融發展的區域均衡性，在保證區域數字金融發展存在合理差異的前提下大力推進數字化建設，針對不同地區的發展特點及自身資源稟賦，制定與區域環境相適應的發展策略，著重關注數字金融發展緩慢的區域，加快推進中西部城市數字普惠金融試點的展開，以政策支持帶動數字金融的快速發展。第三，強化新型信息基礎設施建設，提升普惠金融的數字化水平，提高地區互聯網的普及率，增強居民對于互聯網的重視程度，有效引導低收入群體及農村地區居民正確使用互聯網，依托互聯網的各類資源豐富家庭收入渠道。第四，加強居民的金融教育，鼓勵地方相關部門積極開展金融知識培訓，并提高居民對于此類培訓活動的重視程度，以期提升各類群體的金融素養，增加其對于金融市場的認知，在優化居民家庭資產配置的同時，防范由于地區數字普惠金融發展較快且個體金融素養匱乏所引致的風險，避免家庭金融脆弱性的增加。多方面賦能釋放數字紅利，使個體真正用好金融服務，增加各類群體尤其是低收入群體的家庭福利，縮小個體間收入差距，加快實現共同富裕。