數字普惠金融、產業升級與城鄉收入差距

□ 郭秦

一、引言

從宏觀層面來看，我國收入差距相對值從1978年2.56縮小至2021年2.40①數據來源于《中國統計年鑒》及本人計算。，縮小速度較慢，并且收入差距大致呈現東部低、中西部高狀態。從微觀層面來看，城鄉收入差距主要表現為工資差距、醫療條件差異、養老保障差距等，與城市居民相比較，大部分的農村居民工資收入微薄，難以獲得優越的醫療基礎設施，其養老保障主要依靠城鄉居民養老保險，無法享受職工養老金、退休金等福利，由此，我們注意到城鄉居民收入差距未取得明顯的改觀，如何高質量地抑制城鄉收入差距是目前“城鄉融合發展”工作的痛點和短板。

而數字普惠金融旨在消除貧困，通過金融實踐扭轉傳統金融非公平性現象，改善城鄉收入差距較大問題。傳統金融服務在農村經營范圍狹隘、服務效率低、客戶體驗感不佳，而數字普惠金融在廣覆蓋的金融業務基礎上達成高效率的經營方式，能夠提供先進的金融產品和服務，幫助農民獲得信貸支持。此外，數字普惠金融在服務精度和寬度方面優于傳統金融，能夠為弱勢群體、小微企業推薦合適的融資方式，幫助其合理利用金融資源減輕生產、消費壓力。此外，數字普惠金融精準助力鄉鎮特色農業和重點企業快速發展，提升了農業、企業的生產效率，加速產業結構高級化、合理化發展，有效降低農村生產經營成本，成為拉動鄉村發展的重要引擎，進而解決城鄉收入差距問題。由此，數字普惠金融能夠扭轉金融“脫實向虛”現象，引導產業轉型升級，提升農業生產率、鄉鎮企業生產效率，最終緩解城鄉收入差距鴻溝。

由上述可知，數字普惠金融在覆蓋廣度、服務精度和寬度方面抑制城鄉收入差距擴大，此外其能夠推進產業升級，進而發揮對城鄉收入差距的抑制作用。具體闡述如下，數字普惠金融的重點在于對農村地區弱勢群體的幫扶，能夠降低農村融資成本，為低收入人群減少融資約束；同時通過中介資金在產業間合理流動，推動產業升級，實現對生產資源更合理、更充分的利用。而產業升級會影響鄉村就業和低收入群體收入，從而傳導至城鄉收入差距?；谝陨媳尘?，本文從產業升級的視角出發，實證研究數字普惠金融對城鄉收入差距的影響，并將產業升級進一步劃分為產業結構高級化和合理化，探究產業升級的中介效應，從而充實城鄉收入差距的理論寶庫，為當前縮小城鄉收入差距提供理論指導。

二、文獻綜述

數字普惠金融、產業升級與城鄉收入差距是近年來學術界關注的重要議題。金融創新能夠促使金融業的有序發展，跨越貧富階級的限制，提升投資者的創業基金，進而實現均等化的社會收入（Banerjee A V等，1993）。我國數字普惠金融目前正處于前期發展階段，能夠遏制城鄉居民收入差距擴大（宋曉玲，2017）。而且數字普惠金融的使用成本隨著相關產品和服務的更迭速度加快和便捷的操作流程而降低，這使得農村低教育群體以更短的時間學習相關的金融服務，有利于促進較低人力資本的農民收入增長，使得存在的門檻效應逐漸降低（王永倉，2021）?；诔青l協調視角下，數字普惠金融通過產業升級對包容性增長的影響機制，發現數字金融能縮小東部和中西部的收入差距，促進產業升級，實現經濟的包容性增長（崔海洋等，2022），而相比城市創業規模的擴大，數字普惠金融對于提高農民創業機會的表現力更強，幫助農民實現改善生活的愿望，完善農村居民的征信記錄，改變農民傳統的融資難題（張碧瓊等，2021）。

金融發展與產業升級關系研究目前集中在金融規模領域、金融效率領域等。金融的集群效應減少產業客戶昂貴的搜索成本，在其他條件下更有可能獲得更多客戶，促進產業升級（Pandit NR等，2001）。從金融規模視角來看，金融規模的擴張是金融產業效率提高的重要因素，引發金融部門的規模效應，推動行業內部產品服務競爭激烈，企業面臨的融資成本得以降低（史恩義等，2018）。然而，成熟制造業里的中小企業融資需求難以從國有銀行為主導的銀行體系獲得，而地方性中小銀行的金融服務更匹配中小企業的需求（龔強等，2014）。王蘭平等（2020）從金融效率視角來看效率的提高意味著金融體系各項功能的優化，資金的流動性進一步加強，促進資本要素的資源配置在產業間趨于合理化。其次，眾多學者認為數字普惠金融能加速產業升級。Bruhn M等（2014）在資本積累視角提出數字普惠金融的利率要求普遍低于市場利率，是企業加快資金周轉的“及時雨”。而且由于生產端受消費端的影響較大，數字普惠金融低抵押的信貸產品促使消費需求增加，也有利于實現企業資本積累（彭繼增等，2016）。

目前產業升級與城鄉收入差距的觀點尚未得到有效的統一，學者們主要從產業結構、就業結構和技術創新分析兩者之間的關系。從產業結構來看，我國的國情與發展重工業的政策之間是背道而馳的，重工業難以承載我國大量勞動力冗余，導致農村戶籍人口大量失業，向城市轉移的流動性減弱（陳斌開等，2013）。從就業結構方面來說，產業結構高級化和合理化是導致收入差距擴大的根源，農村農業生產率發展落后，農村勞動力就業轉型成為難題（Treiman D J，2012）。但是，供給約束階段的經濟情況下，農村的低收入人群為了追求更高收入，快速地轉移到城鎮第二、三產業，需求約束階段的經濟情況下，由我國收入結構斷層引發的消費結構斷層將制約產業體系向高層次產品調整的步伐（程玉鴻等，2021）。彭定贇等（2017）從技術水平方面發現三大產業的技術進步速度不一致會影響各個產業的產出水平，一產技術進步的速度最慢，其產出水平較低，二、三產相關的速度較快，產出水平較高，由此會拉大城鄉收入差距。并且從收入群體來看，收入差距的縮小說明社會中受教育群體較多，能夠促進科技型產業的崛起，反之產業升級意味著更高的社會生產效率，促使中低收入群體的收益提高（Wang S等，2011）。

歸納上述，相關文獻在數字普惠金融、產業升級和城鄉收入差距三方面形成了一定的成果，但在以下方面還需要更深入地研究。一是部分學者將數字普惠金融、產業升級和城鄉收入差距納入同一分析框架，但其研究多集中于分析前兩者對后者的影響，而從產業升級視角分析數字普惠金融的城鄉收入差距效應的相關文章較少；二是雖然國內外關于產業升級的文章十分廣泛，但從產業升級子維度分析的文章還相對缺乏。故而，本文根據以上分析進行改進：首先，分別研究數字普惠金融的城鄉收入差距效應、產業升級的中介效應；其次，為豐富相關理論體系，在對有關文獻的參考基礎上，將產業升級區分為產業結構高級化、合理化，從而進一步探討產業升級相關效應。

三、模型構建

（一）基準模型

數字普惠金融通過打破城鄉間的金融服務差異和傳統金融的資金流動性壁壘等方式為農村地區提供更優質、更豐富的金融服務，從整體層面上提升了農村地區獲得信貸資源的可能性，進而抑制城鄉收入差距，為準確反映數字普惠金融對城鄉收入差距影響的邏輯關系，在此構建以下回歸模型來分析：

其中，GAPi,t表示城鄉收入差距；DIFIi,t表示數字普惠金融指數；controlsi,t是控制變量；隨機干擾項為εi,t。

（二）中介模型

具有信貸支持功能的數字普惠金融可以提高農產品研發的效率，也有助于增加農業生產過程中所需的機械設備，加快產業升級，增加農民創收渠道，縮小城鄉收入差距間的鴻溝，本部分從產業結構高級化和產業結構合理化兩個方面驗證產業升級的中介作用，構建如下計量模型：

其中，產業結構高級化為ESi,t，產業結構合理化以ERi,t表示。

（三）數據來源

本文中數字普惠金融發展程度源于《北京大學數字普惠金融指數（2011-2021年）》，金融業發展水平數據來自于銀監會發布的商業銀行分支機構數據，政府與市場關系數據來自于樊綱等（2011）相關指數，其余相關數據整理自《中國統計年鑒》，本文涉及變量的描述性統計如表1。

表1 涉及變量的描述性統計

（四）變量說明

1.被解釋變量（GAP）

城鄉收入差距的指標主要有：泰爾指數?；嵯禂导俺青l可支配收入差距比，城鄉收入差距之比直接幫助我們揭示城鄉收入差距結構變化的兩級效應，基尼系數將收入不平等的程度形象地以事實分布的洛倫茲曲線與絕對平均分布的洛倫茲曲線相關面積之比表示，但是城鄉收入差距之比未能動態考慮城鄉收入水平的分布結構，基尼系數無法分離出城鄉的具體數值。本文采用泰爾指數表示城鄉收入差距，這一指標能夠將人口結構納入收入變化的考慮范圍，迅速反應高收入階層和低收入階層的兩級變動。

其中，n表示省份（n＜32），Zn為各省份城鎮或農村的總收入（人口和人均收入之積衡量），Z為各省份的每年總收入，Qn為各省份城鎮或農村的人數，Q是各省份每年的城鎮和農村人口之和。

2.解釋變量（DIFI）

央行公布的《普惠金融指標報告》、騰訊研究院發布的《數字中國指數報告》、一些高校發表的中國家庭金融調查數據及《數字普惠金融指數報告》是主要衡量數字普惠金融的方式，這些科研單位或傳統金融機構的研究極大地豐富了數字普惠金融的指標體系構建，但是對比后發現傳統金融機構的數字普惠金融指數中沒有非商業銀行的相關統計數據，忽略了非商業銀行在數字普惠金融指標中存在的權重問題，科研機構的指標不能體現出我國各省份的實際數字普惠金融發展水平，時間上和地區上不能完全覆蓋，故而，本文選擇北大課題組發布的數字普惠金融指數衡量數字普惠金融的發展趨勢和布局情況，這種編制有效彌補了其他衡量方法的缺失問題。

3.中介變量（ES、ER）

產業升級過程中有兩大特征，產業層次沿低級形態向高級形態遞進，產業結構隨著市場配置和計劃配置趨于合理化，本文根據產業升級特征用產業結構高級化和合理化衡量產業升級水平。產業結構高級化測算方式用產業結構層次系數衡量產業結構高級化水平。

其中，k表示三次產業的分類，Xk為第k產業增加值占GDP的比重。

產業結構合理化是指在市場需求變化的情況下產業間通過彼此協調和轉換，推動產業結構轉換能力提升和適應性進步。產業結構合理化的測算方式以泰爾指數的倒數作為產業結構合理化的代理變量。

其中，n表示省份（n＜32），Yn為各省份每年的產業產值，Y為各省份每年總產值，Ln為各省份產業從業人數，L是各省份每年的總從業人數。

4.控制變量

除了上述影響城鄉收入差距的變量，本文參考其他研究文獻選取以下4個其他影響因素的變量，排除內生性和放大解釋變量效果的問題。

①經濟增長率（PGDP）。經濟發展一段時間后，就業需求方面的就業環境和就業競爭力變得增大與惡化，無法適度匹配勞動力的供給，農村剩余勞動力難以被相對有限的城鎮就業崗位吸收，擴大城鄉收入差距的鴻溝，城鄉收入差距的大小與經濟增長水平密切相關，本文以人均地區生產總值的增長率表示經濟發展水平。

②政府財政支出水平（EGR）。政府投資性的財政支出例如城市基礎設施建設、教科問題衛等這類支出會給城鄉收入差距帶來負面影響，而政府對社會保障類的支出例如農村免稅制度等會帶來正面作用，所以在一定限度內政府財政支出水平影響著城鄉收入差距的大小，本文采用政府財政支出占GDP比重體現政府的財政活動。

③金融業發展水平（FIN）。我國的金融業發展水平一直以來存在著省份間投入不均，資源分配差距明顯的現象，進而影響著城鄉收入差距。本文用金融機構各項貸款余額占GDP的比重表示金融業發展水平。

④政府與市場的關系水平（GM）。我國經濟體制改革的要點在于處理好市場與政府間關系，能夠適應生產力與經濟發展的政府與市場的關系可以增強農產品和勞動力在市場上的流動性，實現城鄉收入差距的良序發展。因此本文用“政府干預指數”表示兩者間的互相作用。

四、實證結果分析

（一）基準模型分析

內生性檢驗與模型選擇如表2所示，首先，引入產品市場發展程度、通貨膨脹率作為工具變量檢驗基準模型內生性，DM檢驗結果說明數字普惠金融是外生變量，分別做Sargan、Hansen J的過度識別檢驗，顯示產品市場發展程度、通貨膨脹率等變量均不具有內生性，并且用聯立方程檢驗反向內生性問題，通過控制數字普惠金融對城鄉收入差距的影響后，城鄉收入差距對數字普惠金融的回歸估計結果顯示p=0.151，大于0.1，說明并不存在反向內生性；其次，選擇相關的基準模型，F檢驗、LM檢驗的結果均表明混合效應的顯著性弱于固定效應、隨機效應，Hausman的結果說明固定效應優于隨機效應，故而本部分用固定效應分析相關的影響。

表2 內生性檢驗與模型選擇

基準模型回歸類比結果如表3所示，最小二乘法、兩階段最小二乘法、廣義矩估計方法及固定效應模型均在1%的統計水平下顯著，這表明基準模型選擇的可靠性。從固定效應模型來看，數字普惠金融對城鄉收入差距的回歸系數在1%水平上顯著為負，說明數字普惠金融顯著抑制城鄉收入差距擴大，其主要原因在于，隨著數字普惠金融的不斷發展，銀行等提供實體金融服務的傳統金融機構逐漸被線上金融服務所替代。2018-2020年，我國金融機構線下網點數量與金融機構從業人員連續三年負增長，金融機構線下網點數由7717家降至7269家，而金融機構從業人員由130萬下降至127萬。一方面，數字普惠金融實現了金融業務由線下向線上的轉移，直接降低了金融機構為大眾提供金融服務的成本，從而使得農民取得金融服務的交易成本降低。另一方面，金融機構線上APP功能與服務的多元發展，改變了傳統金融服務的購買模式，鄉村地區獲得各類金融產品不再被物理距離阻礙。農民獲得金融服務的多元化與便捷性，既直接增強了農民資金可得性，又間接提升了農民的抗風險能力，從而促進城鄉收入趨于公平。

表3 基準模型回歸類比結果

控制變量對城鄉收入差距的影響主要有：財政支出水平（EGR）顯著加劇城鄉收入差距。從教育支出來看，教育支出主要流向初等、中等和高等教育，而我國城市地區高等教育十分發達，促使政府的相關支出流向城市，農村地區高等教育相對匱乏，導致大量低教育水平的農民只能從事體力勞動，與城市居民相比更難獲得高收入。從保障支出來看，城鄉配置失衡的保障類公共品及社會保障機制，造成城鄉間的福利差距懸殊，容易加劇城鄉收入差距。從支農支出來看，與城市生產性支出相比，政府支農支出的增長速度較小，使得城鄉貧富差距拉大。經濟發展水平（PGDP）同樣顯著加劇城鄉收入差距，其主要原因為，我國經濟的發展更多地依靠城市經濟，與農村相比城市基礎設施完備，促使生產要素不斷流入城市，加大了城市居民在收入分配中的優勢，城鄉存在的二元經濟結構導致城鄉收入差距鴻溝難以逾越。金融業發展水平（FIN）擴大城鄉收入差距，這主要是因為，金融業屬于不完全競爭市場，造成金融服務存在著財富門檻，與農村居民相比較，城市居民累積的財富水平較高，其獲得金融服務的門檻低于農村居民，并且高回報率的金融產品更傾向于為城市居民服務，促使城市居民的收入進一步積累，不利于縮小收入差距。政府與市場間關系（GM）顯著縮小城鄉收入差距，原因在于我國政府具有彌補市場失靈、履行社會職能、引領市場發展方向的功能，比如規避壟斷行為、計劃配置資源、公平分配居民所得等，政府與市場間關系越協調，市場“蛋糕”的劃分越公平，更有利于縮小城鄉收入差距。

（二）中介模型分析

產業結構高級化、合理化的中介效應由表4所示，產業結構高級化的中介效應在10%的水平上顯著為負，上述結果表明產業結構高級化發揮著負向中介作用。主要的原因是，高風險、高投資的企業技術創新行為依賴于資金支撐，而數字普惠金融創新了金融機構經營模式與產品服務，打破傳統金融存在的信貸歧視和時空限制，降低企業負擔額外抵押物和相關利息費用的壓力，為企業技術創新提供低成本的金融產品，助推企業內部從事產業研發活動，有助于產業高級化發展。產業結構高級化過程中將促進高附加值產業發展，從事低附加值產業的低技能勞動力會面臨結構性失業問題，倒逼其增加教育支出提升知識技能，隨著這部分勞動力向城市轉移，會加劇勞動供給與需求之間的非均衡現象，導致城市居民工資水平隨著市場工資水平的下降而減少，最終抑制城鄉收入差距擴大。

表4 產業結構高級化、合理化中介效應的回歸結果

產業結構合理化的中介效應在1%的水平上顯著為負，說明產業結構合理化存在負向中介作用。數字普惠金融通過大數據，綜合分析企業的廠房、機器設備等“有形信息”和經濟實力、商業信譽等“無形信息”，構建了企業信用評估體系，能夠削弱信息非對稱造成的金融配置低效率問題，有助于金融機構與企業投資項目對接，既推動企業提升生產效率，又滿足了產業發展所需的流動資金，助力產業結構合理化發展。而且產業結構合理化能夠整合產業內部生產要素，加速二、三產業的生產要素積累，擴大二、三產業生產規模，吸引農村富余勞動力的流入，使得農民的非農收入在總收入中的占比提升，從而有效地制約城鄉收入差距擴大。

（三）區域異質性分析

前文研究結論忽略了省際個體差異，是從全國總量得出的結果，然而地區間的收入差距水平并不相同，故而，本文根據各省份平均城鄉收入差距水平將全國地區樣本分為高等、中等和低等水平②廣西、貴州、云南、西藏、陜西、甘肅、青海、山西、寧夏、新疆為高等城鄉收入差距水平地區；四川、安徽、河南、湖南、重慶、海南、山東、河北、江西、內蒙古為中等城鄉收入差距水平地區；湖北、北京、天津、上海、江蘇、浙江、福建、廣東、遼寧、吉林、黑龍江為低等城鄉收入差距水平地區。，進一步探討數字普惠金融對城鄉收入差距的影響差異，并深入分析不同地區產業升級的中介效應。

1.基準模型的區域異質性分析

基準模型的區域異質性回歸結果如下表5所示，結果顯示數字普惠金融對城鄉收入差距的回歸系數均在1%水平上顯著為負，說明數字普惠金融可以推動城鄉收入差距縮小，且在高等、中等和低等水平地區的相關系數依次為-2.763、-1.723和-0.642，即數字普惠金融對城鄉收入差距的縮減效應在高等城鄉收入差距水平的地區最強，在低水平則反之，原因是，當城鄉收入差距處于高水平地區，數字普惠金融通過打破各地區城鄉間的金融服務差異和線下金融的資金流動性壁壘等方式為農村地區提供更優質、更豐富的金融服務，但在低水平地區，金融發展程度普遍較高，農村、城市間的金融服務差距并不大，數字普惠金融對該地區的城鄉收入差距的影響作用有限，而在城鄉收入差距中等水平地區，城鄉之間金融資源差距較大，數字普惠金融平臺的搭建成本低、速度快，能夠切實為農村居民提供低成本的金融服務，且數字普惠金融的數字化手段能夠更好地甄別客戶信息，也從整體層面上提升了農村地區獲得金融資源的可能性，并且更大的城鄉收入差距水平也為數字普惠金融發揮作用提供了較多的作用空間，故而隨著城鄉收入差距水平的上升，數字普惠金融的城鄉收入差距縮小效應也增強。

表5 基準模型的區域異質性回歸結果

2. 中介模型的區域異質性分析

中介模型的區域異質性回歸結果如表6所示，其中，產業結構高級化與數字普惠金融在高等水平地區的交互項在1%水平上顯著為負，在中等和低等城鄉收入差距水平地區不顯著，表示產業結構高級化的中介效應僅在高等水平地區存在，此外，在高等和中等城鄉收入差距水平地區下，產業結構合理化與數字普惠金融的交互項在1%水平上顯著為負，而在低水平地區相關中介作用不顯著，說明產業結構合理化的中介效應在高、中等水平地區存在。其原因在于，在較高城鄉收入差距水平地區，農村傳統農業的生產方式占比大，其勞動報酬相對低，且數字普惠金融與農業的融合度不高，對農業促進作用有限，使得農村居民的收入低，但隨著產業結構高級化發展，勞動力資源在產業間從一產轉移向二、三產業，其中農村勞動力也逐漸流入二、三產業，有助于增加農民的勞動所得，并且隨著農村勞動力的轉移，留村農民人均耕地面積增加，能夠優化農村勞動力和農業用地間的資源配置，促進農業生產方式高質量化，而具有信貸支持功能的數字普惠金融可以提高農產品研發的效率，也有助于增加農業生產過程中所需的機械設備，促進農業產業升級，增加農民創收渠道，縮小城鄉收入差距間的鴻溝。在較低水平地區，勞動力在城鄉之間相對自由，傳統農業生產方式占比不高，使得產業結構高級化帶來的相關效應變弱，進而使產業結構高級化在中等和低等城鄉收入差距水平地區的中介效應不存在。

表6 中介模型的區域異質性回歸結果

而產業結構合理化在高等和中等城鄉收入差距水平地區均能產生中介作用，且在中等水平地區其中介作用更強。原因是，產業結構合理化能夠有效增加高效率部門的生產要素流入，降低低效率部門的要素流出，使得低效率部門會采取措施提高部門的生產效率，進而提升行業生產率，實現平均化收入水平，從而抑制城鄉收入差距擴大，另外數字普惠金融有利于開發農村農產品加工業、農村物流和農村旅游業等農村產業，使得農村居民收入獲得可持續增加，改善城鄉收入差距較大問題。但相較于高等城鄉收入差距水平地區，中等城鄉收入差距水平地區的勞動力素質更高，能夠更快地適應產業結構合理化帶來的變化，結合產業需求實現勞動力流動，因而產業結構合理化在中等城鄉收入差距水平地區的中介效應大于高等城鄉收入差距水平地區。

（四）穩健性檢驗

1.基準模型穩健性檢驗

為了減弱異方差問題，用數字普惠金融的二級指標覆蓋廣度（lnCOV）及使用深度（lnDEP）替換原有相關變量依次檢驗基本模型的穩健性，如表7所示，對模型進行固定效應檢驗后發現覆蓋廣度和使用深度對城鄉收入差距的負效應均在1%下顯著，因此可以明確基準回歸結果具備穩健性。

表7 基準模型的穩健性檢驗

2.中介模型穩健性檢驗

為了說明中介回歸結果穩定，本文采取以下方法進行檢驗：（1）更換產業結構高級化變量?，F有研究大多數使用產業結構層級系數表示產業結構高級化水平，但有文獻認為第二、三產業的增加值與GDP增加值之比（IS）更能反應產業升級水平；（2）更換解釋變量數字普惠金融，選取數字化程度（DIG）代替數字普惠金融。穩健性檢驗結果見表8，可以看出相關的中介作用與前文結論基本一致。

表8 產業結構高級化、合理化中介效應穩健性檢驗

五、研究結論與政策啟示

結合當前金融發展的新趨勢，數字普惠金融是縮小城鄉收入差距的有效途徑，此外，數字普惠金融的發展離不開產業升級，為此，本文在研究數字普惠金融對城鄉收入差距影響的基礎上，引入產業升級作為中介變量，研究產業升級視角下數字普惠金融對城鄉收入差距的影響，得到了如下的結論：第一，發展數字普惠金融能夠縮小城鄉收入差距。同時，通過更換被解釋變量的方法驗證了此研究結論的穩定性；第二，產業結構高級化和產業結構合理化在數字普惠金融抑制城鄉收入差距過程中均發揮中介作用。在分別更換產業結構高級化、數字普惠金融的衡量方式后檢驗了該結論具有穩健性；第三，在城鄉收入差距越大的地區，數字普惠金融對城鄉收入差距的縮小效應會增強，同時在高等城鄉收入差距的地區，產業結構高級化發揮著中介作用，在中、高等城鄉收入差距的地區，產業結構合理化具有中介效應。

本文的研究結論具有如下政策啟示：

首先，搭建大數據平臺，打破數據孤島，根據數據平臺實現精準營銷和金融風險定價，加深數字普惠金融的使用程度。政府也應當在金融創新的過程中扮演“均衡者”角色，積極推動良性循環的政府與市場、社會與金融關系。在低城鄉收入差距水平地區，產品創新應當進一步從價格、期限、發行、收益等全方位突破產品自身局限，激發消費者相應的購買意愿。

其次，加深數字普惠金融與產業升級的聯系強度，金融機構不應該是獨立的個體，要適當加強體系間自主合作，相關數據的研發、用戶征信處理、產品信息共享都需要金融機構間持續性增加聯系，進而更好地服務于產業升級，縮小城鄉收入差距。同時，新興企業具有較高效率和強大創新動力，在技術創新上扮演著重要角色，然而由于新興企業通常面臨創新活動得不到資金支持的情況，數字普惠金融要加大對新興企業的創新支持力度，建立以數字化為基礎的融資平臺，打造個性化定制化的金融產品，改善新興企業的融資環境，進而抑制城鄉收入差距擴大。

最后，在城鄉收入差距較高的地區，加快數字普惠金融的發展速度，提升產業升級的效率，進而拓寬農民增收渠道，最終縮小收入差距。城鄉收入差距較高的地區，應均衡數字普惠金融的空間布局，促進農村數字普惠金融發展。圍繞當地農村經濟發展的戰略定位，重點加大數字普惠金融對農村重點扶持產業的幫扶力度，促使農村產業經濟逐步形成規模效應，帶動農民就業，激發農民創業。同時，著重整合各類創新資源，推動農業產業數字化和數字產業化發展，促使農業生產力的提高更多依靠農業科技創新成果的轉化，進而開發多種新興農業，例如：“信息農業”“互聯網農業”等。此外，應加快改善城鄉二元經濟結構體系，推動城鄉關系的深度融合，激活社會主義市場活力，通過維護市場秩序、加強產權保護和“三權分置”農村耕地，拓寬城鄉資源配置空間。